menghasilkan observed matriks kovarians. Nilai Chi-square yang kecil ini berkisar antara 0 dan 1. Nilai GFI yang lebih besar daripada 0,9 menunjukan
fit berarti suatu model yang baik Siguaw, dalam Ghozali, 2005: 31. Uji model fit diperoleh melalui pengujian hipotesis tentang model yaitu koefisien
korelasi dengan menggunakan beberapa persamaan.
e. Persamaan Struktural
Dalam persamaan struktural salah satu hal yang harus dijawab adalah apakah model memiliki yang unik, sehingga model tersebut dapat diestimasi.
Jika suatu model tidak dapat diidentifikasi, maka tidak mungkin dapat menentukan nilai yang unik untuk ko-efisien model. Sebaliknya, estimasi
parameter akan arbitrer apabila suatu model memiliki beberapa estimasi yang mungkin fit pada model tersebut jadi model struktural dapat dikatakan baik
apabila memiliki satu solusi yang unik untuk estimasi parameter. Pada
SEM dimana
informasi yang
terdapat pada data empiris varians dan kovarians variabel manifest tidak cukup untuk menghasilkan solusi yang
unik, dalam memperoleh parameter model. Program LISREL akan dapat menghasilkan beberapa solusi atas sistem persamaan yang menghubungkan
varians dan kovariansnya variabel indikator terhadap parameter modelnya. Sehingga dapat menfitkan setiap angka dalam matrik kovarians ke suatu
model. Persamaan struktural mengukur variabel laten eksogen
ξ Ksi dengan variabel X sebagai indikatornya adalah.
X = Λ x ξ + δ
Keterangan: Λx = Matrik bobot faktor factor loading variabel X untuk
mengukur variabel laten konstruk ξ.
δ = Vektor dari komponen unik measurement erorrs
Persamaan struktural yang sama untuk mengukur variabel laten endogen η eta dengan simbol Y sebagai indikatornya, adalah .
Y = Λy
η + ε
Keterangan : Λy = Matrik bobot faktor variabel Y untuk mengukur variable
laten konstruk η.
Ε = Vektor komponen kesalahan pengukuran residu
ε = EPSILON
Sedangkan persamaan struktural terhadap variabel laten lainnya adalah:
η= βη + r ξ + ζ
Keterangan: η = Vektor variabl laten endogen effect
ξ = Vektor dari variabel residu β = Matrik koefisien yang menggambarkan pengaruh dari
suatu variabel endogen η terhadap variabel endogen
lainnya η.
r = Matrik koefisien yang menggambarkan pengaruh dari suatu
variabel eksogen ξ terhadap variabel endogen lainnya η.
5. Modifikasi Model
Knezewich 1984 :134 mengatakan bahwa membuat model bagaikan membuat jembatan a bridge, yang akan diletakkan diantara tebing jurang
the chasm teoritis dan empiris. Dalam penelitian behavioral untuk modelnya membuat jembatan yang tepat mendapat kesulitan, karena bukan merupakan
social engenering . Setidaknya ber-usaha mengkonstruksikan model
jembatan sependek mungkin. Semakin pendek jembatan makin fit modelnya model fit. Joreskog dan Sarbon Ghozali, 2005: 40 mengatakan bahwa
modifikasi model dilakukan melalui konstruksi ulang untuk mendapat-kan model yang paling dekat dengan data empiris. Strategis permodelan yang
digunakan dalam LISREL terdapat tiga pilihan, yaitu 1 Stricly Convermatory SC, atau Con-vermatory Modeling Strategy, 2 Alternative Model AM
atau Alternative Modeling Strategy dan 3 Modeling Generating MG atau Development Strategy
. Dalam penelitian ini strategi permodelan yang digunakan adalah MG
modeling generating. MG digunakan dengan alasan 1 jika tingkat kesesuaian model kurang baik maka model dimodifikasi dan diuji kembali
dengan data yang sama, dan 2 proses konstruksi ulang dapat diulang-ulang sampai diperoleh tingkat kesesuaian terbaik. Modifikasi model melalui
konstruksi ulang menurut evaluasi terhadap derajat kesesuaian atau goodness of fit
GOF adalah jika perolehan nilai akaike information criterion AIC dan
consistent akaike information criterion CAC semakin kecil, maka model
yang diperoleh semakin baik. Atau semakin tinggi nilai porsimonynorm fit index
PNFI dan porismony goodness of fit index PGFI, maka model yang diperoleh semakin baik Suwarno, 2007:78.
Ghozali 2005: 327 menyatakan bahwa modifikasi model dilakukan untuk meningkatkan model fit atau model yang belum fit, karena ada
spesification error yang timbul adanya penghapusan indikator atau dipindahkan variabel-variabel indikator variabel-variabel indikator ke variabel
laten eksogen lainnya. Modifikasi pada bagian measurement dapat dilakukan dengan: 1
menambah loading yang menghubungkan indikator dengan variabel laten, sehingga akan merubah bentuk matriks LAMDA-X
λ
x
dan atau LAMDA-Y λ
y
, 2 tidak mengkorelasikan di antara measurement error, sehingga hanya merubah matrik THETA-DELTA, THETA-EPSILON atau THETA-DELTA-
EPSILON. Sehingga modifikasi model fit pada model struktural dapat dilakukan merubah koefisien path yang menghubungkan variabel laten
eksogen kepada variabel laten endogen.
179
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
