0,597 Є
3
= 0,775
-0,258
Gambar 168: Diagram Jalur Model Kausal Substruktur 3 Trimming
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 1.354
1.719 .788
.437 Manfaat
.383 .088
.597 4.345
.000 Prilaku
-.191 .102
-.258 -1.875
.070 a. Dependent Variable: Penggunaan
Model Summary
Model R
R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .632
a
.399 .361
1.263 a. Predictors: Constant, Prilaku, Manfaat
Perilaku Menggunakan
Facebook Z
2
Penggunaan Facebook Sebagai
Media Promosi Y
Persepsi Kemudaan
Facebook X
1
Korelasi antara X
1
dan Y adalah 0,597 dan Z2 dan Y adalah -0,258 dengan koefisien diterminan atau kontribusi R
Square
=R
2 x
1
y
= 0,399 dan besar koefisien residu ρY €
3
= √
1
−
0,107 = 0,775
H. Uji Kesesuaian Model
Uji kesesuaian model dimaksudkan untuk menguji apakah model yang diusulkan memiliki kesesuaian dengan data atau tidak. Shumacker dan Lomax 1996:43 dan
Kusnendi 2005: 19 dalam Kuncoro 2007: 146 mengatakan bahwa dalam analisis jalur untuk suatu model yang di usulkan dikatakan fit dengan data apabila matriks
korelasi atau korelasi yang diharapkan. Oleh karena itu, menurut Bacrudin dan Tobing 2003: 37 dalam Kuncoro 2007: 146 rumusan hipotesis statistik
kesesuaian model analisis jalur dirumuskan seperti berikut:
Uji statistik kesesuaian model koefisien Q dengan rumus
=
Dimana Q = Koefisien Q
=
1-1-R
1
².1- R
2
².1- R
3
² M = R
m
²
Apabila Q=1 mengindikasikan model fit sempurna. Jika Q1, untuk menentukan fit tidaknya model maka statistik koefisien Q perlu di uji dengan statistik W yang
dihitung dengan rumus :
W
hitung
= -N-dInQ Keterangan:
N : Menunjukkan ukuran sampel d : Banyaknya koefisien jalur yang tidak signifikan
R
m
² : Koefisien determinasi multipel untuk model yang diusulkan M : Menunjukkan koefisien determinan multipel R
m
² setelah koefisien jalur yang tidak signifikan yang dihilangkan
Uji kesesuaian model dimaksudkan untuk menguji apakah model yang diusulkan memiliki kesesuaian dengan data atau tidak. Rumusan hipotesis kesesuaian model
analisis jalur dirumuskan sebagai berikut: 1. H0: Model tidak sesuai dengan data
2. H1: Model sesuai dengan data
Statistik uji untuk pengujian hipotesis ini menggunakan koefisien Q. Berdasarkan nilai R
2
pada masing-masing substruktur awal sebelum diterapkan metode trimming. Nilai R
2
untuk masing-masing substruktur adalah R
1
² = 0, 214, R
2
² = 0,161 sedangkan R
3 2
= 0,465 sehingga R
m
² = 1 − 1 − R
1
²1 – R
2
²1 − R
3
² = 0, 648. Sedangkan dilakukan metode trimming diperoleh nilai R² untuk masing-
masing substruktur adalah R
1
² = 0, 195, R
2
² = 0, 107, dan R
3 2
= 0,399 sehingga M
= 1 − 1 − R
1
²1 – R
2
²1 − R
3
² = 0,568. Nilai koefisien Q adalah :
=
²
=
, ,
=
, ,
= 0,815
Dengan ukuran sampel n = 35 dan banyaknya koefisien jalur yang tidak signifikan d = 4. Nilai koefisien Q ini dibandingkan dengan sebaran X
2
d; α melalui
