60 nilai observasi yang memiliki nilai p1 0,05 dan p2 0,05 sehingga tujuh
belas data tersebut dianggap mengalami masalah outlier.
D. Uji Hipotesis
Teknik pengujian hipotesis digunakan untuk menguji hipotesis dan
menghasilkan suatu model yang baik. Untuk mengujinya digunakan path
analysis analisis jalur dengan bantuan program AMOS 16.0.
1. Analisis Kesesuaian Model Goodness-of-Fit
Evaluasi nilai goodness-of-fit dari model penelitian yang diajukan dapat dilihat pada Tabel IV.8
Tabel IV.8 Hasil
Goodness-of-Fit Model
Goodness-of-fit Indices Cut-off Value
Hasil Evaluasi Model
Chi-Square χ
2
Significance Probability p CMINDF
GFI AGFI
TLI CFI
RMSEA Diharapkan kecil
≥0,05 ≤2,0
≥0,90 ≥0,90
≥0,95 ≥0,95
≤0,08 226,025
0,827 0,915
0,894 0,872
1,019 1,000
0,000 Fit
Fit Fit
Marginal Marginal
Fit Fit
Fit
Sumber : Data primer yang diolah, 2010.
Tujuan analisis Chi-Square χ
2
adalah mengembangkan dan menguji model yang sesuai dengan data. Dalam pengujian ini nilai
χ
2
yang rendah dan menghasilkan tingkat signifikansi lebih besar dari 0,05 akan
61 mengindikasikan tidak ada perbedaan yang signifikan antara matriks
kovarian data dan matriks kovarian yang diestimasi. Chi-Square sangat sensitif terhadap ukuran sampel. Nilai
χ
2
pada penelitian ini sebesar
226,025
dengan probabilitas 0,827. Normed Chi-Square
CMINDF adalah ukuran yang diperoleh dari nilai Chi-Square dibagi dengan degree of freedom. Indeks ini
merupakan indeks kesesuaian parsimonious yang mengukur hubungan goodness-of-fit
model dengan jumlah koefisien-koefisien estimasi yang diharapkan untuk mencapai tingkat kesesuaian. Nilai CMINDF pada
model ini adalah 0,915. Goodness of Fit Index
GFI mencerminkan tingkat kesesuaian model secara keseluruhan yang dihitung dari residual kuadrat dari model
yang diprediksi dibandingkan data yang sebenarnya. Nilai yang mendekati 1 mengisyaratkan model yang diuji memiliki kesesuaian yang baik.
Dengan tingkat penerimaan yang direkomendasikan ≥
0,9, dapat disimpulkan bahwa model memiliki tingkat kesesuaian yang marginal
dengan nilai GFI sebesar 0,894. Adjusted Goodness of Fit Index
AGFI adalah GFI yang disesuaikan dengan rasio antara degree of freedom dari model yang
diusulkan dan degree of freedom dari null model. Nilai AGFI dalam model ini adalah 0,872.
Tucker Lewis Index TLI merupakan alternatif incremental fit
index yang membandingkan model yang diuji dengan baseline model. TLI
62 merupakan indeks kesesuaian model yang kurang dipengaruhi oleh ukuran
sampel. Nilai yang direkomendasikan ≥
0,95, dapat disimpulkan bahwa model menunjukkan tingkat kesesuaian yang baik dengan nilai TLI
sebesar 1,019. Comparative Fit Index
CFI adalah indeks kesesuaian incremental yang membandingkan model yang diuji dengan null model. Besaran
indeks ini adalah dalam rentang 0 sampai 1 dan nilai yang mendekati 1 mengindikasikan model memiliki tingkat kesesuaian yang baik. Indeks ini
sangat dianjurkan untuk dipakai karena indeks ini relatif tidak sensitif terhadap besarnya sampel dan kurang dipengaruhi oleh kerumitan model.
Dengan memperhatikan nilai yang direkomendasikan ≥
0,9, maka nilai CFI sebesar 1,000 menunjukkan bahwa model ini memiliki kesesuaian
yang baik. The Root Mean Square Error of Approximation
RMSEA adalah indeks yang digunakan untuk mengkompensasi nilai Chi-Square dalam
sampel yang besar. Nilai penerimaan yang direkomendasikan ≤
0,08, maka nilai RMSEA sebesar 0,000 menunjukkan tingkat kesesuaian yang baik.
Berdasarkan keseluruhan pengukuran goodness-of-fit tersebut di atas mengindikasikan bahwa model yang diajukan dalam penelitian dapat
diterima secara keseluruhan dinyatakan fit.
2. Analisis Koefisien Jalur Uji Kausalitas
