b. Menjelaskan dan membimbing responden tentang cara penelitian
kuesioner. c.
Kuesioner yang telah diisi oleh responden dikumpulkan dan disortir dengan kebutuhan pengolahan data.
3.5 Teknik Analisis
Teknik analisis data yang dipergunakan didalam penelitian ini adalah teknik Structural Equation Modeling SEM. SEM merupakan
sekumpulan teknik-teknik statistikal yang memungkinkan pengujian sebuah rangkaian hubungan yang relatif rumit secara simultan.
Ferdinand, 2002 : 6. Sebuah pemodelan SEM yang lengkap pada dasarnya terdiri dari Measurement Model dan Structural Model.
Measurement Model atau model pengukuran ditujukan untuk mengkonfirmasi sebuah dimensi atau faktor berdasarkan indikator
empirisnya. Structural model adalah model mengenai struktur hubungan yang membentuk atau menjelaskan kausalitas antara faktor.
Menurut Ferdinand 2002:24 untuk membuat permodelan yang lengkap terdapat beberapa langkah yaitu :
1. Pengembangan Model Berbasis Teori
Dalam pengembangan model teoritis, seorang peneliti harus melakukan serangkaian eksplorasi ilmiah melalui telaah pustaka yang intens
mendapatkan justifikasi atas model teoritis yang dikembangkan.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
2. Pengembangan diagram alur untuk menunjukkan hubungan kausalitas.
Model teoritis yang telah dibangun pada langkah pertama akan digambarkan dalam sebuah path diagram diagram alur. Path
diagram diagram alur akan mempermudah peneliti melihat hubungan- hubungan kausalitas yang ingin diuji.
3. Konversi diagram alur kedalam serangkaian persamaan struktural clan spesifikasi model pengukuran. Peneliti dapat mulai mengkonversi
spesifikasi model tersebut ke dalam rangkaian persamaan. Persamaan yang akan dibangun terdiri dari :
a. Persamaan
struktural structural equations.
Persamaan ini diramuskan untuk menyatakan hubungan kausalitas antar berbagai
konstruk. b.
Persamaan spesifikasi
model pengukuran
measurement model Peneliti menentukan variabel mana mengukur konstruk mana serta
menentukan serangkaian matriks yang menunjukkan korelasi yang dihipotesakan antar konstruk atau variabel.
4. Memilih matriks input dan estimasi model SEM hanya menggunakan matrik varians konvarians atau matrik korelasi
sebagai data input untuk keseluruhan estimasi yang digunakan. 5. Menilai problem identifikasi
Problem identifikasi pada prinsipnya adalah problem mengenai ketidakmampuan dari model yang dikembangkan untuk menghasilkan
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
yang unik. Problem identifikasi dapat muncul melalui gejala berikut : a. Standard error untuk satu atau beberapa koefisien adalah sangat
besar. b.
Program tidak mampu menghasilkan matrik informasi yang seharusnya disajikan.
c. Muncul angka-angka yang aneh seperti adanya varians error yang negative
d. Munculnya korelasi yang sangat tinggi antar koefisien estimasi yang didapat.
6. Evaluasi Model Pada langkah ini kesuksesan model dievaluasi melalui telaah terhadap
berbagai kriteria goodness of fit. 7. Interpretasi dan Modifikasi Model
Menginterpretasikan model dan memodifikasikan model bagi model- model yang tidak memenuhi syarat pengujian yang dilakukan.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
3.5.1 Confirmatory Factor Analysis
Model pengukuran variabel bebas dan terikat dalam penelitian ini menggunakan Confirmatory Factor Analysis. Pada Confirmatory Factor
Analysis atau CFA peneliti menggunakan variabel-variabel yang
diteliti untuk mendefinisikan sebuah faktor yang tidak dapat diukur secara langsung. Analisis atas indikator-indikator yang digunakan itu
memberi makna atas label yang diberikan pada variabel laten atau faktor laten yang dikonfirmasi itu.
3.6 Asumsi Model a. Uji Normalitas dan Linearitas
