Tabel IV.9 menunjukkan ringkasan hasil yang diperoleh dalam kajian dan nilai yang direkomendasikan untuk mengukur fit-nya model. Seperti yang
ditunjukkan dalam tabel di atas, sebagai syarat utama model MLE
maximum likelihood estimate
adalah nilai chi-square harus fit nilai probabilitas 0,05 tidak terpenuhi maka model harus dimodifikasi.
F. Modifikasi Model Struktural
Dikarenakan sebelumnya model dinyatakan tidak fit maka modifikasi model harus dilakukan dengan cara mengkorelasikan nilai measurement error
indikator melalui “modification indices”nya. Adapun hasil modifikasi model selengkapnya adalah sebagai berikut.
Satisfaction
kep3
.10
e16
1.00 1
kep4
.11
e17
1
kep5
.25
e18
.78 1
Customer Loyalty
loy1
.21
e19
1.00 1
loy2
.16
e20
1.13 1
loy3
.32
e21
.60 1
.51 .34
Tang
tan1
.13
e1
1.00 1
tan2
.15
e2
1.02 1
tan3
.28
e3
.65 1
tan4
.21
e4
.74 1
.36
Relia
re1
.12
e5
1.00 1
re2
.22
e6
.90 1
re3
.26
e7
.71 1
.97
.43
Ressp
res1
.14
e8 res2
.16
e9 res3
.37
e10
1.00 1
.79 1
.40 1
.23
Assurc
ass2
.21
e11
ass3
.15
e12
1.00 1
1.09 1
.20
Emph
emp1
.22
e13
emp2
.07
e14
emp3
.17
e15
1.00 1
1.53 1
1.17 1
.24 .26
.20 .27
.25
Goodness Of FIt: Chi-Square = 166.248
Probability = .089 CMINDF = 1.163
AGFI = .831 CFI = .985
TLI = .978 RMSEA = .036
.22
.28 .16
.10 .19
.18 .23
.12 .20
.13 .03
z1
1 .15
z2
1
.07 .07
.08 .10
.05 .05
.08
.03 .08
.06 .06
.12
.07 .09
.02 .02
-.03 .05
.02
.02 .05
.05 .05
.05 .05
.03
-.05 -.05
-.09 -.06
Gambar IV. 2 Model Struktural SEM dengan Modifikasi Model
Hasil selengkapnya dari modifikasi model struktural pada gambar di atas akan diuraikan oleh tabel sebagai berikut:
Tabel IV. 10
Evaluasi Goodness-of-F it Indices
setelah Modifikasi
Indeks Model goodness of fit
Cut-off Value
Hasil Model
Kesimpulan
Chi Square
Diharapkan kecil
166,24 8
Fit
Probabilitas Chi Square p
0,05 0,089
CMINDF
2,00 1,163
Fit
Adjusted goodness of fit index AGFI
0,90 0,831
Marginal
Comparative fit index CFI
0,95 0,985
Fit
Tucker-Lewis Index TLI
0,95 0,978
Fit
Root mean square error approximation RMSEA
0,08 0,036
Fit
Sumber: data primer diolah, 2010
Tabel IV.10 menunjukkan ringkasan hasil yang diperoleh dalam kajian dan nilai yang direkomendasikan untuk mengukur fit-nya model. Seperti yang
ditunjukkan dalam tabel di atas, sebagai syarat utama model MLE
maximum likelihood estimate
adalah nilai chi-square harus fit nilai probabilitas 0,05 terpenuhi dengan nilai probabilitas sebesar 0,089 0,05, dan diiringi
pengukuran fit model lainnya yang telah dinyatakan fit. Jadi, hanya satu kriteria yang marginal yaitu
adjusted goodnees-of-fit index
AGFI sedikit lebih kecil dari nilai yang direkomendasikan. Namun, mengikut Salisbury, dkk
2001, Cheng, 2001; Hu, dkk 1999, dan Segars Grover 1993 dalam
Ma’ruf
et. al 2002 merekomendasikan AGFI minimum 0,80. Dengan
demikian, secara overall model yang dikembangkan adalah fit dengan data.
