Analisis SEM Metode Analisis Data

66 Digunakan untuk menghitung proporsi tertimbang dari varians dalam matriks kovarians sampel yang dijelaskan oleh matriks kovarians populasi yang terestimasikan. Indeks ini mencerminkan tingkat kesesuaian model secara keseluruhan yang dihitung dari residual kuadrat model yang diprediksi dibandingkan dengan data yang sebenarnya. Nilai Goodness of Fit Index biasanya dari 0 sampai 1. Nilai yang lebih baik mendekati I mengindikasikan model yang diuji memiliki kesesuaian yang baik nilai GFI dikatakan baik adalah 0,90 5. AGFI Adjusted GFI AGFI merupakan pengembangan dari GFI yang disesuaikan dengan degree of freedom yang tersedia untuk menguji diterima tidaknya model. Tingkat penerimaan yang direkomendasikan adalah bila mempunyai nilai sama atau lebih besar dari 0,9 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 lebih besar atau sama dengan 0,9 dan nilai yang mendekati I menunjukkan a very good fit . TLI merupakan index fit yang kurang dipengaruhi oleh ukuran sampel 7. CFI Comparative Fit Index CFI juga dikenal sebagai Bentler Comparative Index. CFI merupakan indeks kesesuaian incremental yang juga membandingkan model yang 67 diuji dengan null model. Indeks ini dikatakan baik untuk mengukur kesesuaian sebuah model karena tidak dipengaruhi oleh ukuran sampel Hair et al., 2006. Indeks yang mengindikasikan bahwa model yang diuji memiliki kesesuaian yang baik adalah apabila CFI 0.90. c Unobserved dan Observered Variable Dalam AMOS, unobserved variable digambarkan dengan simbol berbentuk elips . Unobserved variable disebut juga dengan istilah variabel laten, konstruk atau konstruk laten. Variabel-variabel laten merupakan variable-variabel yang tidak terobservasi unobserved variable atau disebut sebagai konstruk construct atau sebutan lainnya adalah faktor factors yang diukur dengan menggunakan indikator-indikator masing- masing. Dalam AMOS, observed variable digambarkan dengan simbol kotak . Observed variable disebut pula dengan istilah variable atau indikator. Observed variable digunakan untuk menjelaskan atau mengukur sebuah variabel laten. Sebaliknya peneliti menggunakan minimal tiga variabel. d Ukuran Sampel dan Asumsi Dasar Dalam SEM I. Ukuran Sampel Asumsi dasar yang harus dipenuhi dalam analisis SEM adalah jumlah sampel yang memenuhi kaidah analisis. Menurut Sekaran 2003 68 analisis SEM membutuhkan sampel paling sedikit 5 kali jumlah variabel indikator yang digunakan. Teknik maximum likelihood estimation membutuhkan samper berkisar antara 100-200 sampel. Pendapat lain mengemukakan bahwa Teknik maximum likelihood estimation ML efektif untuk sampel berkisar 150-400 sampel. Teknik Generalized Least Square Estimation GLS dapat digunakan pada sampel berkisar 200-500. Teknik ML dan GLS mengharuskan data dalam kondisi berdistribusi normal. Model yang menggunakan sampel sangat besar yang berada di atas 2500 sampel disarankan menggunakan teknik Asymptotically Distribution Free Estimation . II. Asumsi Dasar Analisis SEM mensyaratkan data berdistribusi normal untuk menghindari bias dalam analisis data. Data outlier harus dibuang karena menimbulkan bias dalam interpretasi dan mempengaruhi data lainnya. Data dikatakan normal apabila c.r multivariat critical ratio memiliki syarat -2,58 c.r 2,58. Sebagai contoh distribusi tinggi penduduk Indonesia sebagai berikut: 165cm, 168cm, 166cm, 163cm, 164cm, 166cm, 168cm, 112cm. Nilai 112cm merupakan outlier sehingga harus dikeluarkan dalam analisis data.

E. Operasionalisasi Variabel Penelitian

Sesuai dengan model analisis yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu Structural Equation Model SEM, maka variabel yang digunakan meliputi variabel eksogen, indikator variabel terukurmeasured variableobserved 69 variable, dan endogen Ferdinand, 2000:7. Menurut Hair et al. 1998:580 dan Ferdinand 2000:38 bahwa: • Variabel eksogen merupakan source variable atau independent variable yang tidak diprediksi oleh variabel yang lain dalam model. • Variabel endogen merupakan outcome variable atau dependent variable dari paling sedikit satu hubungan kausalitas dalam model. • Indikator merupakan variabel terukur yang digunakan untuk mengukur konsep variabel eksogen dan endogen yang tidak dapat diukur secara langsung. Dalam penelitian ini, variabel eksogennya adalah ability, benevolence dan integrity . Sedangkan variabel endogennya adalah trust dan consumer behaviour. Definisi operasional variabel eksogen, variabel endogen, dan indikator sebagaimana ditunjukkan pada tabel 3.4. Tabel 3.4. Definisi Operasional Variabel Penelitian Dimensi Indikator Kode Sumber Ability Kemampuan Pengetahuan X1 Nevizond Khatab,2007:102 Sikap X2 Nevizond Khatab,2007:102 Ketrampilan X3 Nevizond Khatab,2007:102 Pengalaman X4 Bhattacherjee,2002 70 Benevolence Kebajikan Perhatian X5 Kim et al., 2003; Gefen dan Straub, 2004 Kesejahteraan X6 Bhattacherjee,2002 Dapat diharapkan X7 Kim et al., 2003; Gefen dan Straub, 2004 Integrity Integritas Pemenuhan Informasi X8 Jarvenpaa et al., 1999 Kejujuran X9 Jarvenpaa et al., 1999 Kehandalan X10 Kim et al., 2003; Gefen dan Straub, 2004 Trust Kepercayaan Kenyamanan Y1 Kim et al., 2003 Kepuasan Y2 Kim et al., 2003 Tanggung Jawab Y3 Kim et al., 2003; Kim dan Xu, 2004 Consumer Behaviour Perilaku Konsumen Pengaruh Lingkungan Y4 James F. Engel – Roger D. Blackwell – Paul W. Miniard dalam Saladin 2003 : 19 Perbedaan Individu Y5 James F. Engel – Roger D. Blackwell – Paul W. Miniard dalam Saladin et al., 2003 : 19 71 Proses psikologis Y6 James F. Engel – Roger D. Blackwell – Paul W. Miniard dalam Saladin et al., 2003 : 19 Secara lebih detail, definisi operasional penelitian di atas diuraikan sebagai berikut: • Variabel Eksogen Ability. Ability didefinisikan sebagai persepsi pelanggan tentang kemampuan penjual melalui media internet dalam menyediakan barang, dan bagaimana penjual mampu meyakinkan pembeli dan memberikan jaminan kepuasan dan keamanan ketika bertransaksi di toko online. Indikator yang digunakan untuk mengukur variabel ini adalah: o Pengetahuan X1: Persepsi pelanggan bahwa toko online Milchop Butik memiliki pengetahuan yang baik dalam mengamankan transaksi. o Ketrampilan X2: Persepsi pelanggan bahwa toko online Milchop Butik mempunyai kemampuan dalam menyediakan barang yang berkualitas dan uptodate bagi pelanggan. o Sikap X3: Persepsi pelanggan bahwa toko online Milchop Butik memiliki kemampuan untuk berkomunikasi dengan baik kepada pelanggan. 72 o Pengalaman X4: Persepsi pelanggan bahwa toko online Milchop Butik mempunyai pengalaman sehingga mampu mengirim barang tepat pada waktunya. • Variabel Eksogen Benevolence Benevolence didefinisikan sebagai persepsi pelanggan terhadap keinginan baik penjual melalui media internet dalam memberikan kepuasan transaksi dan bertindak atas nama kesejahteraan konsumen Indikator yang digunakan untuk mengukur variabel ini adalah: o Perhatian X5: Persepsi pelanggan bahwa toko online Milchop butik memiliki perhatian untuk memberikan pelayanan terbaik bagi pelanggannya. o Kesejahteraan X6: Persepsi pelanggan bahwa toko online Milchop Butik memiliki kemauan untuk memberikan keuntungan bagi pelanggannya. o Dapat Diharapkan X7: Persepsi pelanggan bahwa toko online Milchop Butik memiliki itikad baik untuk memberikan kepuasan kepada pelanggannya. • Variabel Eksogen Integrity Integrity didefiniskan sebagai persepsi pelanggan mengenai komitmen penjual melalui media e-commerce dalam menjaga nilai-nilai untuk memberikan pelayanan terbaik kepada pelanggan sehingga dapat menghasilkan suatu sikap yang baik oleh konsumen. Indikator yang digunakan untuk mengukur variabel ini adalah: o Pemenuhan Informasi X8: Persepsi pelanggan bahwa toko online Milchop Butik akan memenuhi apa yang diharapkan pelanggannya. o Kejujuran X9: Persepsi pelanggan toko online Milchop Butik tidak akan menyembunyikan informasi yang penting bagi pelanggannya.