Kriteria Goodness of Fit

33 R D EDM PT U EU AU IU R4 e4 1 1 R3 e3 1 R2 e2 1 R1 e1 1 D4 e6 1 1 D3 e5 1 EDM3 e8 1 1 EDM2 e7 1 PT4 e10 1 1 PT2 e9 1 U1 e11 1 1 U2 e12 1 U3 e13 1 U4 e14 1 U5 e15 1 U6 e16 1 EU7 e23 1 1 EU6 e22 1 EU5 e21 1 EU4 e20 1 EU3 e19 1 EU2 e18 1 EU1 e17 1 AU1 e24 1 1 AU2 e25 1 AU3 e26 1 AU4 e27 1 IU4 e30 1 1 IU3 e29 1 IU1 e28 1 Z2 1 Z4 1 Z1 1 Z3 1 Tabel IV.11 Hasil Goodness of Fit Model Struktural Indeks Nilai kritis Hasil Keterangan X²-Chi Square Probability level RMSEA Diharapkan kecil ³ 0.05 £ 0.08 627,5 0,000 0,069 …….. Buruk Moderat 34 Sumber: Data primer diolah, 2010 Pada tabel IV.11 dapat dilihat bahwa chi-square yang bernilai 627,5 dan probalitas sebesar 0,000 lebih kecil dari 0,05, hal ini merupakan indikasi yang buruk. Dengan demikian, terdapat perbedaan antara matrik kovarian sampel dengan matrik kovarian populasi yang diamati. Nilai GFI sebesar 0,780 merupakan indikasi yang moderat. Sementara nilai AGFI sebesar 0,730 merupakan indikasi yang moderat. Nilai TLI sebesar 0,878 merupakan indikasi yang moderat. Nilai CFI sebesar 0,894 merupakan indikasi yang moderat. Nilai RMSEA sebesar 0,069 merupakan indikasi yang baik. Sedangkan indeks parsimony fit measures didapat nilai CMINdf sebesar GFI AGFI CMINDF TLI CFI ³ 0.90 ³ 0.90 £ 2.0 £3.0 ³ 0.90 ³ 0.90 0,780 0,730 1,656 0,878 0,894 Moderat Moderat Baik Moderat Moderat 35 1,656 merupakan indikasi yang baik karena mempunyai nilai yang kurang dari 2. Dari keseluruhan pengukuran goodness of fit tersebut di atas mengindikasikan bahwa model yang diajukan dalam penelitian ini belum dapat diterima. Karena model yang diajukan dalam penelitian ini belum dapat diterima, maka peneliti mempertimbangkan untuk melakukan modifikasi model untuk membentuk model alternatif yang mempunyai goodness of fit yang lebih baik.

3.5 Modifikasi Model

Salah satu tujuan modifikasi model adalah untuk mendapatkan kriteria goodness of fit dari model yang dapat diterima. Melalui nilai modification indices dapat diketahui ada tidaknya kemungkinan modifikasi terhadap model yang dapat diusulkan. Modification indices dapat diketahui dari output Amos 16 yang menunjukkan hubungan-hubungan yang perlu diestimasi yang sebelumnya tidak ada dalam model supaya terjadi penurunan pada nilai chi-square untuk mendapatkan model penelitian yang lebih baik. Untuk mendapatkan kriteria model yang dapat diterima, peneliti mengestimasi hubungan korelasi antar error term yang tidak memerlukan justifikasi teoritis dan yang memiliki nilai modification indices lebih besar atau sama dengan 4,0. Cara ini dilakukan untuk mendapatkan nilai goodness 36 of fit yang memenuhi syarat. Tabel IV.9 merupakan hasil goodness of fit model yang telah dimodifikasi. Tabel IV.12 Hasil Goodness of Fit Model Struktural setelah Modifikasi