3.4.3. Pengujian Model dengan One Step Approach
Salah satu keunggulan dan SEM dibandingkan metode regresi akan metode multivariate yang lain adalah penerapan prosedur SEM secara
sekaligus terhadap sebuah model hybrid full SEM kombinasi antara model pengukuran dan model struktural. Penerapan prosedur SEM ini
dikenal sebagai One Step Approach Wijanto, 2008 : 68.
3.4.4. Pengujian Model dengan Two – Step Approach
Permodelan SEM juga dapat dilakukan dengan pendekatan dua langkah two step approach yaitu pertama mengembangkan model
pengukuran dan kedua adalah model struktural. Hal ini karena measurement model dilakukan untuk menghasilkan penilaian mengenai
validitas konvergen convergent validity dan validitas diskriminan discriminate validity sedangkan model struktural menyajikan penilaian
mengenai validitas prediktif predictive validity Ferdinand, 2002 : 24.
3.4.5. Evaluasi Model
Hair, et.al., 1998 yang dikutip dari Wijanto 2008:67 menjelaskan pola “ Confirmatory “ menunjukkan prosedur yang 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 fit” dengan data. AMOS dapat menguji apakah
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
model “good fit” atau “poor fit”. Jadi “good fit” model yang diuji sangat penting dalam penggunaan Structural Equation Modelling.
Dalam analisis SEM tidak ada alat uji ststistik tunggal untuk
mengukur atau menguji hipotesis mengenai model. Beberapa indeks kesesuaian dan cut off value untuk digunakan dalam menguji apakah
sebuah model dapat diterima atau ditolak adalah : 1.
X
2
– Chi Square Statistic Chi square bersifat sangat sensitif terhadap besarnya sampel yang
digunakan. Model yang diuji dipandang baik atau memuaskan bila nilai chi squarenya rendah. Atau dengan kata lain peneliti berusaha
memperoleh nilai X
2
yang rendah yang menghasilkan significance level lebih besar atau sama dengan 0,05 P 0,05. Semakin kecil nilai
X
2
semakin baik model itu karena dalam uji beda chi square X
2
= 0 berarti benar-benar tidak ada perbedaan Ho diterima dan diterima
berdasarkan probabilitas dengan cut off value sebesar p 0,05 atau p 0,10.
2. RMSEA The Roof Mean Square Error of Approximation
RMSEA adalah sebuah indeks yang dapat digunakan untuk mengkompensasi chi square statistic dalam sampel yang besar. Nilai
RMSEA yang lebih kecil atau sama dengan 0,08 merupakan indeks untuk dapat diterimanya model yang menunjukkan sebuah close fit
dari model itu berdasarkan degrees of freedom.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
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 populas yang terestimasikan. Nilai GFI berkisar antara O poorfit sampai perfect fit dan nilai GFI 0,90 merupakan
good fit kecocokan yang baik, sedangkan 0,80 GFI 0,90 sering disebut sebagai marginal fit Wijanto, 2008 : 53.
4. AGFI Adjusted Goodness of Fit Indeks
Tingkat penerimaan yang direkomendasikan adalah bila AGFI mempunyai nilai sama dengan atau lebih besar dari 0,90. GFI maupun
AGFI adalah kriteria yang memperhitungkan proporsi tertimbang dari varians dalam sebuah matriks kovarians sampel. Nilai sebesar 0,95
dapat diinterpretasikan sebagai tingkatan yang baik good overall model fit baik sedangkan besaran nilai antara 0,90 – 0,95
menunjukkan tingkatan cukup adequate. 5.
CMINDF The minimum sample discrepancy function CMIN dibagi dalam
degree of freedomnya akan menghasilkan indeks CMINDF. Dalam hal lain adalah statistik chi square X
2
dibagi DF nya sehingga disebut X
2
relatif. Nilai X
2
relatif kurang dari 20 atau bahkan kadang kurang dari 30 adalah indikasi dari acceptable fit antara model dan data.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
6. TLI Tucker Lewis Index
TLI Tucker Lewis Index 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 mendekati menunjukkan a very good fit. 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.
Keunggulan dari indeks ini adalah bahwa indeks ini besarannya tidak dipengaruhi oleh ukuran sampel karena itu sangat baik untuk
mengukur tingkat penerimaan sebuah model.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
44
Tabel 4. Goodness of Fit Indices
Goodness of Fit Index
Keterangan Cut – Off Value
X
2
– Chi square Menguji apakah covariance populasi
yang diestimasi sama dengan covariance sample apakah model
sesuai dengan data Diharapkan kecil 1
sampai dengan 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 sample besar
0,08 GFI
Menghitung proporsi tertimbang varians dalam matriks sample yang
dijelaskan oleh matriks covarians populasi yang diestimasi analog
dengan R
2
dalam regresi berganda 0,90
AGFI GFI yang disesuaikan dengan DF
0,90 CMINDDF
Kesesuaian antara data dan model 2,00
TLI Pembandingan antara model yang diuji
terhadap baselin model 0,95
CFI Uji kelayakan model yang tidak
sensitive terhadap besarnya sampel dan keunikan.
0,95
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 HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Deskripsi Obyek Penelitian 4.1.1. Analisis Karakteristik Responden
Penelitian ini dilakukan untuk megetahui besarnya kepuasan
pelanggan terhadap loyalitas pelanggan Mie Sedaap, yang nantinya diharapkan dapat mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kepuasan
pelanggan terhadap loyalitas pelanggan Mie Sedaap. Penelitian ini ditentukan lokasinya dimana lokasi itu sendiri adalah
tempat kedudukan penelitian ini dilakukan. Lokasi penelitian ini adalah di Indomaret cabang Gedangan, Sidoarjo yang dilakukan dengan menyebarkan
kuesioner kepada responden.
4.1.2. Karakteristik Mie Sedaap
Mie Sedaap adalah keluaran baru dari produk PT. Wings Food merupakan mie instant yang mampu langsung bersaing dengan merek-merek
mie instant yang sudah beredar sebelumnya. Mie sedaap ini hadir dengan menawarkan berbagai varian rasa berbeda
dan mempunyai keunggulan yang lebih dibandingkan dengan merek mie instant yang lain, seperti : Mie Goreng Rasa Ayam Bawang, Mie Kuah Rasa Soto, Mie
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.