Spesifikasi Model Identifikasi Model Uji Kecocokan

Mekar memang lebih mahal daripada harga pakan di pasar, namun dengan kualitas yang lebih tinggi. Sebanyak 26 orang anggota merasakan bahwa harga pakan sangat mahal, hal ini dikarenakan kurangnya pengertian dari koperasi bahwa harga pakan juga diiringi dengan kualitas pakan yang lebih baik. Harga kebutuhan di waserda yang ditawarkan oleh koperasi dapat bersaing dengan harga yang ada di pasar. Manfaat ekonomi lainnya yang diterima oleh anggota KUD Puspa Mekar yaitu kemudahan dalam memperoleh pinjaman. Sebanyak 72 orang merasakan kemudahan dalam memperoleh pinjaman. Pinjaman dapat diperoleh anggota dengan memberitahukan kepada PAD dengan memberikan struk pembayaran sebelumnya dan pinjaman akan diberikan setiap tanggal lima dan tanggal 20 setelah pembayaran susu. Terkait dengan pinjaman, anggota tidak hanya meraskan kemudahan saja tetapi juga anggota merasakan keringanan bungan pinjaman yang hanya sebesar satu persen.

6.2. Hubungan antara Kinerja, Partisipasi Anggota dan Manfaat Koperasi

Penelitian ini menggunakan analisis jalur path analysis untuk mengetahui hubungan antara kinerja koperasi, partisipasi anggota, dan manfaat bagi anggota KUD Puspa Mekar. Analisis jalur merupakan bagian analisis regresi yang digunakan untuk menganalisis hubungan kausal antarvariabel dimana variabel-variabel bebas mempengaruhi variabel tergantung, baik secara langsung maupun tidak langsung melalui satu atau lebih perantara. Analisis jalur dapat digunakan untuk menguji hubungan asimetris yang dibangun atas dasar kajian teori tertentu. Model yang diuji adalah model yang menjelaskan hubungan kausal antarvariabel yang dibangun berdasarkan kajian teori tertentu.

6.2.1. Spesifikasi Model

Model yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari empat variabel eksogen yaitu variabel visi koperasi, kapasitas, jaringan dan sumberdaya. Variabel lainnya adalah variabel endogen yang juga berperan sebagai variabel antara yaitu variabel kinerja koperasi, partisipasi anggota, manfaat sosial dan manfaat ekonomi.

6.2.2. Identifikasi Model

Langkah berikutnya setelah model disusun adalah melakukan identifikasi model untuk menentukan apakah model tersebut dapat diduga. Berdasarkan tahap ini, suatu model dapat diduga apabila derajat bebas model lebih dari satu atau sama dengan nol. Dalam penelitian ini, nilai hasil uji degree of freedom model sebesar 167,92. Derajat bebas yang bernilai positif menunjukkan model tergolong dalam kategori fit. Hal ini berarti model yang dibangun telah sesuai karena degree of freedom model memiliki jumlah parameter yang diestimasi lebih kecil dari jumlah data yang diketahui Wijayanto 2008.

6.2.3. Uji Kecocokan

Model yang telah diestimasi harus diuji kecocokan atau tingkat kebaikan sebelum model tersebut benar-benar diterima sebagai gambaran yang sebenarnya antara kinerja koperasi, partisipasi anggota, dan manfaat bagi anggota KUD Puspa Mekar. Terdapat beberapa ukuran kecocokan yang dapat digunakan untuk menunjukkan bahwa model secara keseluruhan sudah baik. Model analisis jalur pada penelitian ini menunjukkan kebaikan model goodness of fit yang cukup baik untuk menjelaskan data. Model mampu mengestimasi matriks kovariansi atau matriks korelasi populasi yang tidak berbeda dengan matriks kovariansi atau matiks korelasi sampel. Nilai hasil uji degree of freedom model telah sesuai dengan model fit dimana derajat bebas bernilai positif sebesar 167,92. Kebaikan model pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 12. Diperoleh dari hasil uji nilai P-value model sebesar 0,18, sehingga model dapat menjelaskan data secara komprehensif karena nilai yang dihasilkan lebih besar dari nilai minimum yang disarankan yaitu sebesar ≥ 0,05 hal ini menunjukkan bahwa data empiris telah identik dengan model atau teori. P adalah probabilitas untuk memperoleh penyimpangan deviasi besar yang ditunjukkan oleh nilai chi-square. Nilai chi-square pada penelitian ini sebesar 12,53. Nilai chi- square berkaitan dengan persyaratan signifikan, dimana nilai chi-square semakin kecil maka nilainya akan semakin baik. Tabel 12. Goodness of Fit Model Goodness-of-Fit Cutt-off-Value Hasil Keterangan Chi-square Kecil 12,53 Good Fit Significance ProbabilityP- value ≥ 0,05 0,18 Good Fit Chi-squaredf ≤ 3 1,39 Good Fit RMRRoot Mean Square Residual ≤ 0,05 atau ≤ 0,1 0,04 Good Fit RMSEARoot Mean square Error of Approximation ≤ 0,08 0,06 Good Fit GFIGoodness of Fit ≥ 0,90 0,99 Good Fit AGFIAdjusted Goodness of Fit Index ≥ 0,90 0,95 Good Fit CFI Comparative Fit Index ≥ 0,90 1,00 Good Fit Nilai RMR Root Mean Square Residual menunjukkan angka sebesar 0,04. Nilai yang dihasilkan sesuai dengan nilai yang disarankan yaitu sebesar ≤ 0,05 atau ≤ 0,1. Nilai RMSEA Root Mean square Error of Approximation model bernilai 0,06. Nilai RMSEA adalah nilai yang digunakan untuk mengukur penyimpangan nilai parameter pada suatu model. Nilai RMSEA ini sesuai dengan nilai yang disarankan fit yaitu ≤ 0,08 yang menunjukkan nilai RMSEA masuk kedalam kriteria good fit. Nilai GFI Goodness of Fit merupakan suatu ukuran yang menunjukkan seberapa besar model mampu menerangkan keragaman data dengan syarat berkisar antara 0 sampai 1. Nilai GFI model telah sesuai dengan kriteria good fit dengan nilai sebesar 0,99 karena nilai GFI ≥ 0,90 menunjukkan model fit. Nilai AGFI Adjusted Goodness of Fit Index pada model telah sesuai dengan persyaratan kriteria yaitu ≥ 0,90. Nilai AGFI yang diperoleh dalam penelitian ini yaitu sebesar 0,95 yang telah sesuai dengan standar minimun dengan kriteria good fit. Nilai CFI Comparative Fit Index model sebesar 1. Nilai ini telah memenuhi persyaratan dengan batas minimal ≥ 0,90.

6.2.4. Hubungan antar Variabel