3.5.6. Evaluasi Model
Pada tahap melakukan pengujian terhadap kesesuaian model melalui telaah terhadap berbagai kriteria goodness-of-fit. Berikut ini adalah beberapa
indeks kesesuaian dan cut-off value-nya untuk digunakan dalam menguji apakah sebuah model dapat diterima atau ditolak.
1. X² – Chi-Square statistik. Model yang diuji akan dipandang baik atau memuaskan bila nilai chi-squarenya rendah. Semakin kecil nilai X²
semakin baik mode tersebut karena dalam uji beda chi-square, X = 0 berarti benar-benar tidak ada perbedaan, Ho diterima dan diterima
berdasarkan probabilitas dengan cut-off value sebesar p0,05 atau p0,01 Hulland, et.al.,1996 pada Ferdinand, 2000.
2. RMSEA the Root Mean Square Error of Approximation adalah sebuah indeks yang dapat digunakan untuk mengkompensasi chi square statistic
dalam sampel yang besar Baumgartner dan Homburg, 1996 pada Ferdinand, 2000. Nilai RMSEA menunjukkan goodness of fit yang dapat
diharapkan bila model diestimasi dalam populasi dimana nilai yang lebih kecil atau sama dengan 0,08 merupakan indeks untuk dapat diterimanya
model yang menunjukkan sebuah close fitdari model itu berdasarkan degree of freedom Browne dan Cudeck, 1993 pada Ferdinand, 2000
3. GFI Goodness of Fit Indeks adalah analog dari R2 dalam regresi berganda Tanaka dan Huba, 1989 pada Ferdinand, 2000. Tingkat
penerimaan yang direkomendasikan adalah bila AGFI mempunyai nilai
sama dengan atau lebih besar dari 0,90. nilai sebesar 0,95 diinterprestasikan sebagai tingktan yang good overall model fit baik
sedangkan besaran nilai antara 0,90-0,95 menunjukkan tingkatan yang cukup –adequate fit Hulland et al;1996 pada Ferdinand, 2000.
4. AGFI Adjusted Goodness of Fit Indeks adalah analog dari R² dalam regresi berganda Tanaka dan Huba, 1989 pada Ferdinand, 2000, tingkat
penerimaan yang direkomendasikan adalah bila AGFI mempunyai nilai sama dengan atau lebih besar dari 0,90 nilai sebesar 0,95 dapat
diinterpretasikan sebagai tingkatan yang good overall model fit baik sedangkan besaran nilai antara 0,90 – 0,95 menunjukkan tingkatan yang
cukup adequate fit Hulland et al;1996 pada Ferdinand, 2000. 5. CMIN DF adalah the Minimum Sample Discrepancy Function yang
dibagi dengan degree of freedom. CMIN DF tak lain adalah statistic chi- square, X² dibagi dengan DF nya disebut dengan X² relative bila nilai X²
relative kurang dari 2,0 atau 3,0 adalah indikasi dari acceptable fit antara model dan data Arbuckle, 1997 pada Ferdinand 2000.
6. TLI Tucker Lewis Indeks merupakan incremental indeks yang membandingkan sebuah model yang diuji terhadap sebuah baseline model,
dimana nilai yang direkomendasikan sebagai acuan untuk diterimanya sebuah model adalah = 0,95 dan nilai yang mendekati 1 menunjukkan a
very good fit Arbuckle, 1997 pada Ferdinand 2000.
7. CFI-comperatif fit index Besaran indeks ini adalah pada rentang nilai sebesar 0-1, dimana semakin
mendekati 1, mengidentifikasikan tingkat fit yang paling tinggi a very good fit
. Nilai yang direkomendasikan adalah CFI 0,95. keunggulan dari indeks ini besarnya tidak dipengaruhi oleh ukuran sampel karena itu
sangat baik untuk mengukur tingkat penerimaan sebuah model. Indeks CFI adalah identik dengan relatif non centrality index RNI.
41
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. PENYAJIAN DATA
4.2.1. Deskripsi Karakteristik Responden
Penyebaran kuisioner kepada responden dilakukan mulai tanggal 5 April 2010 sampai 10 April 2010 dengan cara kuisioner disebarkan langsung kepada
responden yang merupakan pembeli dan yang menempati rumah di perumahan pesona mutiara residence Sedati – Sidoarjo dan yang berumur 25 –60 tahun.
Kuisioner yang disebarkan sebanyak 110 dan diisi lengkap oleh responden sesuai petunjuk pengisian yang ada pada kuisioner sehingga data yang layak
untuk dianalisis sebanyak 110 responden. Jumlah kuisioner yang diisi responden sudah lebih dari persyaratan minimum junlah sample, sesuai dengan
jumlah estimated, yang mana ukuran sample minimum adalah sebanyak 7 observasi untuk setiap estimated parameter 35 – 70, jadi syarat minimum
jumlah sample yang harus diperoleh yaitu 100 responden.
a. Umur
Tabel 4.1 Karakteristik responden berdasarkan umur
Umur Frekuensi
Persen Jumlah
persen 25 - 36
37 - 48 49 - 60
Total 22
19.8 19.8
49 44.1
63.9 39
36.1 100
110 100
Sumber : Data kuesioner diolah
Kategori