Uji Normalitas Evaluasi Model One – Step Approach to SEM

Meskipun demikian, angka tersebut bukanlah sebuah ukuran “mati” artinya bila penelitian yang dilakukan bersifat exploratory , maka nilai di bawah 0,70 pun masih dapat diterima sepanjang disertai alasan– alasan empirik yang terlihat dalam proses eksplorasi dan variance extracted direkomendasikan pada tingkat 0,50.

5.4.5. Uji Normalitas

Uji normalitas sebaran dilakukan dengan Kurtosis Value dari data yang digunakan yang biasanya disajikan dalam statistik deskriptif. Nilai statistik untuk menguji normalitas itu disebut Z-value. Bila nilai-Z lebih besar dari nilai kritis maka dapat diduga bahwa distribusi data adalah tidak normal. Nilai kritis dapat ditentukan berdasarkan tingkat signifikansi 0,01 1 yaitu sebesar ± 2,58. Tabel 5.11. Uji Normalitas Assessment of normality Variable Min. Max. Kurtosis c.r. X11 1 5 1,853 4,211 X12 2 5 -0,951 -2,162 X21 3 5 0,052 0,119 X22 3 5 0,832 1,890 X23 2 5 1,557 3,539 X31 2 5 1,978 4,496 X32 2 5 0,459 1,043 X41 2 5 -0,624 -1,419 X42 2 5 -0,973 -2,211 X43 2 5 1,878 4,268 X44 2 5 0,070 0,160 Y1 2 5 -0,674 -1,532 Y2 2 5 0,943 2,144 Multivariate 42,330 11,934 Batas Normal ± 2,58 Sumber : Data diolah Lampiran 4. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. Dilihat dari data di atas, hasil uji menunjukkan bahwa nilai c.r. multivariat berada di luar ± 2,58, dan itu berarti asumsi normalitas tidak terpenuhi. Fenomena ini tidak menjadi masalah serius seperti dinyatakan oleh Bentler Chou 1987 bahwa jika teknik estimasi dalam model SEM menggunakan maximum likelihood estimation MLE walau distribusi datanya tidak normal ternyata masih dapat menghasilkan good estimate, sehingga data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya.

5.4.6. Evaluasi Model One – Step Approach to SEM

Dalam model SEM, model pengukuran dan model struktural parameter-parameternya diestimasi secara bersama-sama. Cara ini agak mengalami kesulitan dalam memenuhi tuntutan fit model. Kemungkinan terbesar disebabkan oleh terjadinya interaksi antara measurement model dan structural model yang diestimasi secara bersama-sama one-step approach to SEM. One-step approach to SEM digunakan apabila model diyakini bahwa dilandasi teori yang kuat serta validitas dan reliabilitas data sangat baik Hair.et.al, 1998. Hasil estimasi dan fit model one-step approach to SEM dengan menggunakan program aplikasi AMOS 4.01 terlihat pada gambar dan tabel Goodness of Fit dibawah ini. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. Gambar 5.1. Model Specification : One Step Approach – Base Model Tabel 5.12. Evaluasi Criteria Goodness of fit One Step Approach Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Kriteria Hasil Nilai Kritis Evaluasi Model CminDF 1,343 ≤ 2,00 baik Probability 0,046 ≥ 0,05 kurang baik RMSEA 0,053 ≤ 0,08 baik GFI 0,919 ≥ 0,90 baik AGFI 0,865 ≥ 0,90 kurang baik TLI 0,919 ≥ 0,95 kurang baik CFI 0,943 ≥ 0,94 kurang baik Sumber : Data diolah Lampiran 11. MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Customer Characteristic, Customer Value, Experience Satisfaction, Switching Barrier, Customer Loyalty Model Specification : One Step Approach - Base Model 1 Customer Characteristic X11 er_1 1 Customer Loyalty d_cl 1 1 Customer Value X21 er_3 X22 er_4 X23 er_5 1 1 1 1 Experience Satisfaction X31 er_6 1 1 Switching Barrier X41 er_8 1 X32 er_7 1 Y2 er_13 1 Y1 er_12 1 1 X42 er_9 1 X12 er_2 1 X43 er_10 1 X44 er_11 1 Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. Dari hasil evaluasi terhadap model one step approach base model ternyata dari semua kriteria goodness of fit yang digunakan, seluruhnya menunjukkan hasil evaluasi model yang belum seluruhnya baik, berarti model belum sesuai dengan data. Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi oleh teori belum sepenuhnya didukung oleh fakta, sehingga model masih perlu dimodifikasi sebagaimana terdapat di bawah ini. MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Customer Characteristic, Customer Value, Experience Satisfaction, Switching Barrier, Customer Loyalty Model Specification : One Step Approach - Modifikasi 1 Customer Characteristic X11 er_1 1 Customer Loyalty d_cl 1 1 Customer Value X21 er_3 X22 er_4 X23 er_5 1 1 1 1 Experience Satisfaction X31 er_6 1 1 Switching Barrier X41 er_8 1 X32 er_7 1 Y2 er_13 1 Y1 er_12 1 1 X42 er_9 1 X12 er_2 1 X43 er_10 1 X44 er_11 1 Gambar 5.2. Model Specification : One Step Approach - Modifikasi Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. Tabel 5.13. Evaluasi Criteria Goodness of fit One Step Approach Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Kriteria Hasil Nilai Kritis Evaluasi Model CminDF 1,016 ≤ 2,00 baik Probability 0,441 ≥ 0,05 baik RMSEA 0,011 ≤ 0,08 baik GFI 0,942 ≥ 0,90 baik AGFI 0,900 ≥ 0,90 baik TLI 0,996 ≥ 0,95 baik CFI 0,997 ≥ 0,94 baik Sumber : Data diolah Lampiran 12. Hasil evaluasi terhadap one step approach base model ternyata dari semua criteria goodness of fit yang digunakan, menunjukkan hasil evaluasi model seluruhnya baik, berarti model telah sesuai dengan data. Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi oleh teori telah sepenuhnya didukung oleh fakta. Model modifikasi ini adalah model yang terbaik untuk menjelaskan keterkaitan antar variable dalam model.

5.5. Pembahasan Hasil Penelitian