67 dilakukan bersifat exploratory, maka nilai di bawah 0,70 pun masih dapat
diterima sepanjang disertai alasan–alasan empirik yang terlihat dalam proses eksplorasi. Dan variance extracted direkomendasikan pada tingkat 0,50.
4.2.5. Evaluasi Normalitas
Uji normalitas sebaran dilakukan dengan Skewness Value dari data yang digunakan yang biasanya disajikan dalam statistik deskriptif.Nilai
statistik untuk menguji normalitas itu disebut z-value.Bila nilai-z lebih besar dari nilai kritis maka dapat diduga bahwa distribusi data adalah tidak
normal.Nilai kritis dapat ditentukan berdasarkan tingkat signifikansi 0,01 1 yaitu sebesar
2,58. Hasilnya diperoleh nilai c.r. multivariat diantara 2,58 dan itu berarti asumsi normalitas terpenuhi dan data layak untuk
digunakan dalam estimasi selanjutnya. Uji normalitas sebaran dilakukan dengan kurtosis value dari data yang
digunakan yang biasa disajikan dalam statistik deskriptif.Nilai statistik untuk menguji normalitas itu disebut Z-value.Bila nilai –Z lebih besar dari
nilai kritis maka dapat diduga bahwa distribusi data adalah tidak normal. Nilai kritis dapat ditentukan berdasarkan tingkat signifikansi 0,01 [1]
yaitu sebesar ±2,58. . Hasil analisis tampak pada tabel berikut :
68 Tabel 4.14.Normalitas Data
Variable min max kurtosis
c.r. X11 4 7
-0.928 -1.996
X12 4 6 -1,150
-2.473 X13 4 7
-0.578 -1.244
X21 5 7 0,669
1,440 X22 2 5
-0.588 -1,265
X23 3 6 -0.469
-1,008 X31 3 6
-0.683 -1
X32 3 6 0,248
0,532 X33 6 7
0,293 0,629
Y1 4 6 -1,180
-3 Y2 5 7
0,021 0,045
Z1 3 7 1,541
3.315 Z2 1 5
3.752 8.069
Multivariate 0,696
0,186
Batas Normal ± 2,58
Sumber : Lampiran
Hasil uji menunjukkan bahwa nilai c.r. multivariate berada di antara± 2,58 itu berarti asumsi normalitas terpenuhi. Fenomena ini tidak menjadi
masalah serius seperti dikatakan oleh Bentler dan Chou 1987 bahwa jika teknik estimasi dalam model SEM menggunakan maximum likelihood
estimation MLE walau distribusi datanya tidak normal masih dapat menghasilkan good estimate, sehingga data layak untuk digunakan dalam
estimasi selanjutnya.
4.2.6. Analisis Model SEM
Dalam model SEM, model pengukuran dan model struktural parameter-parameternya diestimasi secara bersama-sama. Cara ini agak
mengalami kesulitan dalam memenuhi tuntutan fit model. Kemungkinan
69 terbesar disebabkan oleh terjadinya interaksi antara measurement model dan
structural model yang diestimasi secara bersama-sama one-step approach to SEM.
One-stepapproach to SEM digunakan apabila model diyakini bahwa dilandasi teori yang kuat serta validitas dan reliabilitas data sangat baik.
Hair.et.al, 1998. Hasil estimasi dan fit model one-stepapproach to SEM dengan
menggunakan program aplikasi AMOS 4.01 terlihat pada gambar dan tabel Goodness of Fit dibawah ini.
Gambar. 4.1Goodness of Fit
70
Tabel4.15.Evaluasi Kriteria Goodness Of FitIndices Model One Step
Approach-Base Model
Kriteria Hasil
Nilai Kritis
Evaluasi Model
CminDF
1,936
≤ 2,00 baik
Probability
0,000
≥ 0,05 kurang baik
RMSEA
0,092
≤ 0,08 kurang baik
GFI
0,839
≥ 0,90 kurang baik
AGFI
0,781
≥ 0,90 kurang baik
TLI
0,195
≥ 0,95 kurang baik
CFI
0,319
≥ 0,94 kurang baik
Sumber : Lampiran
Dari hasil evaluasi terhadap model one step base model ternyata dari
semua kriteria goodness of fit yang digunakan, belum seluruhnya menunjukkan hasil evaluasi model yang baik, berarti model belum sesuai
dengan data.Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi oleh teori belum sepenuhnya didukung oleh fakta.
Berdasarkan uji Reliability ConsistencyInternal terdapat indicator tereliminasi sebagaimana terdapat dibawah ini.
71 Gambar. 4.2. Reliability ConsistencyInternal
Tabel 4.16. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Model One- Step
Approach – Modifikasi
Kriteria Hasil
Nilai Kritis
Evaluasi Model
CminDF
1,995
≤ 2,00 baik
Probability
0,000
≥ 0,05 kurang baik
RMSEA
0,048
≤ 0,08 kurang baik
GFI
0,851
≥ 0,90 kurang baik
AGFI
0,792
≥ 0,90 kurang baik
TLI
0,170
≥ 0,95 kurang baik
CFI
0,309
≥ 0,94 kurang baik
Sumber :Data olahan
Dari hasil evaluasi terhadap model one step elimination modelternyata dari semua kriteria goodness of fit yang digunakan, belum
72 seluruhnya menunjukkan hasil evaluasi model yang baik, berarti model
belum sesuai dengan data.Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi oleh teori belum sepenuhnya didukung oleh fakta.Dengan
demikian model ini masih perlu dimodifikasi sebagaimana terdapat dibawah ini.
Gambar 4.3One step elimination model
Tabel 4.17.Evaluasi kriteria Goodnes of Fit Indices
Kriteria Hasil
Nilai Kritis
Evaluasi Model
CminDF
1,,017
≤ 2,00 baik
Probability
0,439
≥ 0,05 baik
RMSEA
0,012
≤ 0,08 baik
GFI
0,924
≥ 0,90 baik
AGFI
0,900
≥ 0,90 baik
TLI
0,986
≥ 0,95 baik
CFI
0,989
≥ 0,94 baik
4.2.7. Uji Kausalitas
