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. Hasil uji menunjukkan bahwa nilai c.r. Multivariate berada diluar ± 2,58 itu
berarti asumsi normalitas tidak terpenuhi. Fenomena ini tidak menjadi masalah serius seperti dikatakan oleh Bentler Chou [1987] bahwa jika tehnik estimasi
dalam model SEM menggunakan Maximum Likelihood Estimation [MLE] walaupun distribusi datanya tidak normal masih dapat menghasilkan Good
Estimate , sehingga data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya.
4.3.6 Evaluasi Model One-Step Approach to SEM
Dalam model SEM, model pengukuran dan model struktural parameter- parameternya diestimasi secara bersama-sama. Cara ini sedikit 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 Gabar 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 4.2:
MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Service Performance, Satisfaction, Loyalty
Model Specification : One Step Approach - Base Model
Tangibles
1
Service Performance
0,005 d_ta
1 X11
er_1 1
1 X12
er_2 1
Reliability d_re
X21 0,005
er_4 X22
er_5 1
1 1
1
Respon siveness
0,005 d_rs
X31 er_7
X32 er_8
1 1
1 1
Assurance d_as
X41 er_10
X42 er_11
Empathy d_em
X51 er_13
X52 er_14
Satisfaction d_st
Y1 er_16
Y2 er_17
Y3 0,005
er_18 1
1 1
1
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
d_ly Loyalty
Z3 er_21
Z2 er_20
Z1 er_19
1 1
1 1
X13 er_3
1
X23 er_6
1
X33 er_9
1 X43
er_12 1
X53 er_15
1
Z4 er_22
1 Z5
er_23 1
1
Tabel 4.18: Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indeces
Kriteria Hasil Nilai
Kritis Evaluasi
Model CminDF 1.033
≤ 2,00 baik
Probability 0.351 ≥ 0,05
baik RMSEA 0.017
≤ 0,08 baik
GFI 0.856 ≥ 0,90
kurang baik AGFI 0.825
≥ 0,90 kurang baik
TLI 0.757 ≥ 0,95
kurang baik CFI 0.782
≥ 0,94 kurang baik
Sumber : Lampiran
Terlihat dari Tabel Goodness of Fit Indeces bahwa Base Model Menghasilkan solusi yang unik. Artinya, model eliminasi tersebut mampu
menghasilkan Matrik infrmasi yang sebenarnya dihasilkan [informasi fit index
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
tidak kosong]. Tetapi dari evaluasi model seluruh kriteria belum seluruhnya baik. Berdasarkan uji Reliability Consistency Internal terdapat indikator tereliminasi
sehingga model berubah seperti dibawah ini. Gambar 4.3 :
MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Service Performance, Satisfaction, Loyalty
Model Specification : One Step Approach - Elimination Model
Tangibles
1
Service Performance
0,005 d_ta
1 X11
er_1 1
1 X12
er_2 1
Reliability d_re
X21 0,005
er_4 X22
er_5 1
1 1
1
Respon siveness
0,005 d_rs
X31 er_7
X32 er_8
1 1
1 1
Assurance d_as
X41 er_10
X42 er_11
Empathy d_em
X51 er_13
X52 er_14
Satisfaction d_st
Y1 er_16
Y2 er_17
Y3 0,005
er_18 1
1 1
1
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
d_ly Loyalty
Z2 er_20
1 1
1 X13
er_3 1
X23 er_6
1
X33 er_9
1 X53
er_15 1
Z5 er_23
1
Tabel 4.19: Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indeces
Kriteria Hasil Nilai
Kritis Evaluasi
Model CminDF 0.963
≤ 2,00 baik
Probability 0.612 ≥ 0,05
baik RMSEA 0.000
≤ 0,08 baik
GFI 0.886 ≥ 0,90
kurang baik AGFI 0.854
≥ 0,90 kurang baik
TLI 2.220 ≥ 0,95
baik CFI 1.000
≥ 0,94 baik
Sumber : Lampiran
Terlihat tabel Gooddness of Fit Indice bahwa model eliminasi menghasilkan solusi yang unik. Artinya, model eliminasi tersebut mampu
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
menghasilkan matrik informasi yang seharusnya dihasilkan [informasi fit index tidak kosong]. Tetapi dari evaluasi model seluruh kriteria belum seluruhnya baik.
Dengan demikian model perlu dimodifikasi seperti dibawah ini. Gambar 4.4:
MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Service Performance, Satisfaction, Loyalty
Model Specification : One Step Approach - Elimination Modification Model
Tangibles
1
Service Performance
0,005 d_ta
1 X11
er_1 1
1 X12
er_2 1
Reliability d_re
X21 0,005
er_4 X22
er_5 1
1 1
1
Respon siveness
0,005 Assurance
d_as X41
er_10 X42
er_11
Empathy d_em
X51 er_13
X52 er_14
Satisfaction d_st
Y1 er_16
Y2 er_17
Y3 0,005
er_18 1
1 1
1
1 1
1 1
1 1
1 1
1 1
d_rs X31
er_7 X32
er_8 1
1 1
1 d_ly
Loyalty Z2
er_20 1
1 1
X13 er_3
1
X23 er_6
1
X33 er_9
1 X53
er_15 1
Z5 er_23
1
Tabel 4.20: Modifikasi
Modifikasi : Estimate Prob.
er_8 --
er_17 0.399 0.011
er_1 --
er_23 0.408 0.013
er_5 --
er_14 0.444 0.009
Sumber : Lampiran
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 4.21: Evaluasi Kriteria Goodness of fit Indeces
Kriteria Hasil Nilai
Kritis Evaluasi
Model CminDF 0.844
≤ 2,00 baik
Probability 0.915 ≥ 0,05
baik RMSEA 0.000
≤ 0,08 baik
GFI 0.901 ≥ 0,90
baik AGFI 0.900
≥ 0,90 baik
TLI 6.158 ≥ 0,95
baik CFI 1.000
≥ 0,94 baik
Sumber : Lampiran
Dari hasil evaluasi terhadap model One Step Approach Eliminasi Modifikasi
ternyata dari semua kriteria Goodness of fit yang digunakan, seluruhnya menunjukkan hasil evaluasi model yang baik, berarti model telah
sesuai dengan data. Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi oleh teori telah sepenuhnya didukung oleh fakta. Dengan demikian model ini
adalah model yang terbaik untuk menjelaskan keterkaitan antar variabel dalam odel sebagaimana terdapat dibawah ini.
Dilihat dari angka Determinant of Sample Covariance Matrix: 1.246.987.256 0 mengindikasikan tidak terjadi Multicolinierity atau Singularity
dalam data ini sehingga asumsi terpenuhi. Dengan demikian besaran Koefisien Regresi
masing-masing faktor dapat dipercaya sebagaimana terlihat pada Uji Kausalitas
dibawah ini.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
4.3.7 Uji Hipotesis Kausalitas Tabel 4.22: Regression Weights
