b. Menetapkan error [
] dan lamda [] terms, error terms dapat dihitung dengan rumus 0,1 kali
2
dan lamda terms dengan rumus 0,95 kali [Anderson dan
Gerbing, 1988]. Perhitungan Construct Reliability [ ] telah dijelaskan pada
bagian sebelumnya dan deviasi standard [ ] dapat dihitung dengan bantuan
program aplikasi statistik SPSS. Setelah error [ ] dan lamda [] terms
diketahui, skor-skor tersebut dimasukkan sebagai parameter fix pada analisis model pengukuran SEM.
3.4.5 Evaluasi Model
Hair et al., 1998 menjelaskan bahwa pola “confirmatory” menunjukkan prosedur yang dirancang untuk mengevaluasi utilitas hipotesis-hipotesis dengan
pengujian fit antara model teoritis dan data empiris. Jika model teoritis menggambarkan “good fit” dengan data, maka model dianggap sebagai yang
diperkuat. Sebaliknya, suatu model teoritis tidak diperkuat jika teori tersebut mempunyai suatu “poor jit” dengan data Amos dapat menguji apakah model
“good fit” atau “poor fit”. Jadi “good fit” model yang diuji sangat penting dalam penggunaan Structural Equation Modelling.
Pengujian terhadap model yang dikembangkan dengan berbagai criteria Goodness of Fit, yakni Chi-square, Probability, RMSEA, GFI, TLI, CFI, AGFI,
CMINDF. Apabila model awal tidak good fit dengan data maka model dikembangkan dengan pendekatan Two Step Approach to Structural Equation
Modelling SEM. Berikut ini disajikan beberapa indeks kesesuaian dan cut off valuenya
untuk digunakan dalam menguji apakah model dapat diterima atau ditolak.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
1. X
2
– Chi Square Statistic Alat uji yang paling fundamental untuk mengukur overall fit adalah likehood
ratio chi-square statistic. Chi-square ini bersifat sangat sensitive terhadap besarnya sampel yang digunakan karena itu bila jumlah sampel adalah cukup
besar yaitu lebih dari 200 sampel maka statistic chi-square ini harus didampingi oleh alat uji lainnya. Model yang diuji akan dipandang baik atau
memuaskan bila nilai chi-squarenya rendah. Semakin kecil nilai X
2
semakin baik model itu. Dalam pengujiannya ini nilai X
2
yang rendah yang menghasilkan sebuah tingkat signifikansi yang lebih besar dari 0,05 akan
mengindikasikan tak adanya perbedaan yang signifikan antara matriks kovarians yang diestimasi.
2. RMSEA-The Rood Mean Square Error of Appoximation
Adalah sebuah indeks yang dapat digunakan untuk mengkompensasikan chi- square statistic dalam sampel yang besar nilai RMSEA menunjukkan
goodness-of-fit yang dapat diharapkan bila model diestimasi dalam populasi. Nilai RMSEA yang lebih kecil atau sama dengan 0,08 merupakan indeks
untuk dapat diterimanya model yang menunjukkan sebuah close-fit dari model ini berdasarkan degree of freedom.
3. GFI-Goodness of Fit Index
Indeks kesesuaian fit index ini akan menghitung proporsi tertimbang dari varians dalam matriks kovarians sampel yang dijelaskan oleh matriks
kovarians populasi yang terestimasikan. GFI adalah sebuah ukuran non- statistical yang mempunyai rentang nilai antara 0 poor fit sampai dengan 1,0
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
perfect fit nilai yang tinggi dalam indeks ini menunjukkan sebuah “better fit”.
4. AGFI-Adjusted Goodness of fit indeks
Adalah analog dari R
2
dalam regresi berganda. Fit index ini dapat didjust terhadap degree of freedom yang tersedia untuk menguji diterima tidaknya
model. Tingkat penerimaan yang direkomendasikan adalah bila AGFI mempunyai nilai sama dengan atau lebih besar dari 0,09 perlu diketahui
bahwa baik GFI maupun AGFI adalah kriteria yang diperhitungkan proporsi tertimbang dari varians dalam sebuah matriks kovarians sampel.
5. CMIN DF
The minimum sample discrepancy function CMN dibagi dengan degree of freedom-nya akan menghasilkan indeks CMIN DF, yang umumnya
dilaporkan oleh para peneliti sebagai salah satu indikator untuk mengukur tingkat fit-nya sebuah model.
6. TLI-Tucker Lewis Index
TLI adalah sebuah alternatif incremental fit index yang membandingkan sebuah model yang diuji terhadap sebuah baseline model. Nilai yang
direkomendasikan sebagai acuan untuk diterimanya sebuah model adalah penerimaan 0,95 dan nilai yang sangat menmendekati 1 menunjukkan a
very good fit.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
7. CFI-Comparative Fit Index
Besaran indeks ini adalah pada rentang nilai sebesar 0-1, dimana semakin mendekati 1 mengindikasikan tingkat fit yang paling tinggi a very good fit.
Nilai yang direkomendasikan adalah CFI 0,95.
Tabel 3.1. : Goodness Fit Index Goodness of fit
index Keterangan Cut-off-value
X
2
– Chi Square
Menguji apakah covariance yang diestimasi sama dengan covariance
sample apakah model sesuai dengan data
Diharapkan kecil 1 sd 5 atau paling baik diantara 1
dan 2.
Probability
Uji signifikansi terhadap perbedaan matriks covariance data dan matriks
covariance yang diestimasi. Minimum 0,1 atau 0,2
atau 0,05
RMSEA
Mengkompensasi kelemahan Chi- Square pada sampel besar
0,08
GFI
Menghitung proporsi tertimbang varians dalam matriks sampel yang
dijelaskan oleh matriks covariance populasi yang diestimasi analog
dengan R
2
dalam regresi berganda. 0,90
AGFI
GFI yang disesuaikan terhadap DF 0,90
CMINDDF
Kesesuaian antara data dan model 2,00
TLI
Pembandingan antara model yang diuji terhadap baseline model
0,95
CFI
Uji kelayakan model yang tidak sensitive terhadap besarnya sampel
dan kerumitan model. 0,94
Sumber : Hair et al., 1998
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
45
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
4
.1. Deskripsi Hasil Penelitian
4.1.1. Deskripsi Karakteristik Responden
Tanggapan responden tentang pengaruh kepercayaan merek terhadap loyalitas merek sepeda motor Suzuki Smash di PT.Erlangga
Motor Nganjuk, dimana kuisioner disebarkan pada 110 orang. Untuk jawaban kuisioner dinyatakan dengan memberi skor berada dalam rentang
1 sampai 5 pada masing-masing skala, dimana nilai 1 menunjukkan nilai terendah dan nilai 7menunjukkan nilai tertinggi.
1. Berdasarkan Usia
Dari 110 responden yang menjawab kuesioner yang telah diberikan dapat diketahui usia para responden yakni pada table dibawah ini.
Tabel 4.1. Karakteristik Responden Berdasarkan Usia
No Usia Jumlah Prosentase
1 25-34 45 40,91
2 35-44 35 31,82
3 ≥ 45
30 27,27
Total 110
100 Sumber : Data diolah
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
