Analisis Model Uji Kausalitas

75 75 maka dapat diduga bahwa distribusi data adalah tidak normal. Nilai kritis dapat ditentukan berdasarkan tingkat signifikansi 0,01 [1] yaitu sebesar ± 2,58 dan itu berarti asumsi normalitas terpenuhi dan data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya. Hasil analisis tampak pada tabel berikut : Tabel 4.12. Normalitas Data Assessment of normality Variable Min max kurtosis c.r. X11 4 7 0.039 0.087 X12 4 7 0.323 0.721 X13 4 7 1.350 3.018 X21 4 7 0.195 0.436 X22 4 7 0.208 0.465 X23 4 7 0.250 0.558 X31 4 7 0.103 0.231 X32 4 7 -0.094 -0.209 X33 4 7 0.900 2.012 Y1 4 7 -0.005 -0.011 Y2 4 7 0.293 0.656 Y3 4 7 0.598 1.336 Multivariate 0.769 0.230 Batas Normal ± 2,58 Sumber : Lampiran Hasil uji menunjukkan bahwa nilai c.r. multivariate berada diantara ± 2,58 itu berarti asumsi normalitas terpenuhi. Fenomena ini tidak menjadi masalah serius seperti dikatakan oleh Bentler Chou 1987 bahwa jika teknik estimasi dalam model SEM menggunakan maximum likelihood estimation [MLE] walau distribusi datanya tidak normal masih dapat menghasilkan good estimate, sehingga data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya.

4.3.6. Analisis Model

One-Step Approach to SEM Dalam model SEM, model pengukuran dan model structural parameter- parameternya diestimasi secara bersama-sama. Cara ini agak mengalami kesulitan dalam memenuhi tuntutan fit model. Kemungkinan terbesar disebabkan oleh 76 76 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 di bawah ini : Gambar 4.2. Tabel 4.13. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Kriteria Hasil Nilai Kritis Evaluasi Model CminDF 0.903 ≤ 2,00 baik Probability 0.664 ≥ 0,05 baik RMSEA 0.000 ≤ 0,08 baik GFI 0.944 ≥ 0,90 baik AGFI 0.909 ≥ 0,90 baik TLI 1.073 ≥ 0,95 baik CFI 1.000 ≥ 0,94 baik Sumber : lampiran MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Compensation, Motivation, Job Satisfaction, Turn Over Intention Model Specification : One Step Approach - Base Model 1 Relationship Marketing X31 er_4 1 1 Satisfaction X32 er_5 1 X33 er_6 1 X11 er_7 1 X12 er_8 1 X13 er_9 1 Loyalty Y1 er_10 Y2 er_11 1 1 1 d_ly 1 1 Trust X21 er_1 X22 er_2 1 1 X23 er_3 1 Y3 er_12 1 77 77 Dari hasil evaluasi terhadap model one step base model 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 antara variable dalam model.

4.3.7. Uji Kausalitas

Dilihat dari angka determinant of sample covariance matrix : 63.877,39 0 mengindentifikasikan 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 di bawah ini. Tabel 4.14. Hasil Uji Kausalitas Sumber : Lampiran Dilihat dari tingkat Prob. Arah hubungan kausal, maka hipotesis yang menyatakan bahwa : 1. Faktor Relationship Marketing berpengaruh positif terhadap Faktor Loyalty, tidak dapat diterima [Prob. Kausalnya 0,274 0,10 [tidak signifikan [negatif]. Ustd Std Faktor  Faktor Estimate Estimate Loyalty  Relationship_Marketing - 0,094 - 0,180 0,274 Loyalty  Satisfac tion - 0,027 - 0,052 0,777 Loyalty  T rust - 0,056 - 0,107 0,560 Batas Signifikansi  0,10 Regression Weights Prob. Uji Hipotesis Kausalitas 78 78 2. Faktor Satisfaction berpengaruh positif terhadap faktor Loyalty, tidak dapat diterima [Prob. Kausalnya 0,777 0,10 [tidak signifikan [negatif]. 3. Faktor Trust berpengaruh positif terhadap faktor Loyalty, tidak dapat diterima [Prob. Kausalnya 0,560 0,10 [tidak signifikan [negatif].

4.4. Pembahasan