41
yang dapat diterima adalah ≥ 0,7 dan variance extracted ≥ 0,5
Hair et.al.,1998. Standardize Loading dapat diperoleh dari output AMOS 4.01, dengan melihat nilai estimasi setiap
construct standardize regression weights terhadap setiap butir sebagai indikatornya.
3.4.2. Pengujian Hipotesis dan Hubungan Kausal
Pengaruh langsung diamati dari bobot regresi terstandar, dengan pengujian signifikasi pembanding nilai CR Critical Ratio
atau p probability yang sama dengan nilai t hitung. Apabila t hitung lebih besar daripada t tabel berarti signifikan.
3.4.3. Evaluasi Model
Hair et.al., 1998 menjelaskan bahwa pola “confirmatory” menunjukkan prosedur yang dirancang untuk mengevaluasi utilitas
hipotesis-hipotesis dengan pengujian fit antara model teoritis dan data empiris. Jika model teoritis menggambarkan “good fit” dengan
data, maka model dianggap sebagai yang diperkuat. Sebaliknya, suatu model teoritis tidak diperkuat jika teori tersebut mempunyai
suatu “poor fit” dengan data. Amos dapat menguji apakah model “good fit” atau “poor fit”. Jadi, “good fit” model yang diuji sangat
penting dalam penggunaan structural equation modelling. Pengujian terhadap model yang dikembangkan dengan berbagai kriteria
Goodness of Fit, yakni Chi-Square, Probality, RMSEA, GFI, TLI, CFI, AGFI, CMINDF. Apabila model awal tidak good fit dengan
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
42
data maka model dikembangkan dengan pendekatan two-step approach to SEM.
1. X
2
– Chi Square Statistic Merupakan alat paling fundamental untuk mengukur overail fit
adalah likelihood ratio chi-square statistic. Chi-square ini bersifat sangat sensitif terhadap besarnya sampel yang
digunakan. Model yang diuji akan dipandang baik atau memuaskan bila nilai Chi- Squarenya rendah. Semakin kecil nilai
x
2
= 0, berarti tidak ada perbedaan. Karena tujuan analisis adalah mengembangkan dan menguji sebuah model yang sesuai
dengan data atau yang fit terhadap data, maka yang dibutuhkan justru sebuah nilai x
2
yang tidak signifikan. Penggunaan chi-
square hanya sesuai bila ukuran sampel antara 100 dan 200. Bila ukuran sampel ada diluar rentang itu uji signifikan akan menjadi
kurang reliable. Oleh karena itu pengujian ini perlu dilengkapi dengan alat uji yang lainnya.
2. RMSEA – The Root Mean Square of Approximation
RMSEA adalah sebuah indeks yang dapat digunakan untuk mengkompensasi chi-square statistic dalam sample yang besar.
Nilai RMSEA menunjukkan goodness-of-fit yang dapat diharapakan bila model diestimasi dalam populasi. Nilai RMSEA
yang lebih kecil atau sama dengan 0,08 merupakan indeks untuk
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
43
dapat diterimanya model yang menunjukkan sebuah close fit dari model itu berdasarkan degress of freedom.
3. GFI - Goodness of Fit Indeks
GFI adalah analog dari R
2
dalam regresi berganda. Indeks kesesuaian ini akan menghitung proporsi tertimbang dari varians
dalam matriks kovarians sample yang dijelaskan oleh matriks kovarians populasi yang diestimasikan. GFI adalah sebuah
ukuran non-statistikal yang mempunyai rentan nilai antara 0 poor fit sampai dengan 1.0 perfect fit. Nilai yang tinggi dalam
indeks ini menunjukkan sebuah ”better fit”. 4.
AGFI – Adjusted Goodness of Fit Indeks AGFI GFI df tingkat penerimaan yang direkomendasikan
adalah AGFI yang mempunyai nilai sama dengan atau lebih besar dari 0,90. GFI maupun AGFI adalah kriteria yang
memperhitungkan proporsi tertimbang dari varians dalam sebuah matriks kovarians sample. Nilai sebesar 0,905 dapat
diinterpretasikan sebagai nilai antara 0.90-0.95 menunjukkan tingkat cukup – adequate fit Hulland et al., 1996.
5. CMIN DF
The minimum sample discrepancy function CMIN dibagi dengan degree of freedomnya akan menghasilkan indeks CMIN
DF. Pada umumnya diartikan sebagai salah satu indikator untuk
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
44
mengukur tingkat fit-nya sebuah model. Dalam hal ini CMIN DF tidak lain adalah statistic Chi-square, X
2
dibagi Df-nya. 6.
TLI - Tucker TLI adalah alternatif incremental fit index yang membandingkan
sebuah model yang diuji terhadap sebuah baseline model. Nilai yang direkomendasikan sebagai acuan untuk diterimanya sebuah
model adalah penerimaan 0,95 dan nilai yang sangat mendekati 1 menunjukkan a very good fit.
7. CFI – Comperative Fit Index
Besaran nilai ini pada rentang nilai sebesar 0 – 1, dimana semakin
mendekati 1, mengindikasikan tingkat fit yang paling tinggi a very good fit. Nilai yang direkomendasikan adalah CFI 0,9.
Keunggulan dari indeks ini besarannya tidak dipengaruhi oleh ukuran sample, karena itu sangat baik untuk mengukur tingkat
penerimaan sebuah model. Indeks CFI adalah indentik dengan Relative Noncentrality Index RNI.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
45
Tabel 2 : Goodness Of Fit Indices
Goodness of Index
KETERANGAN CUT-OFF VALUE
X
2
-Chi-square Menguji apakah covariance yang diestimasi
sama dengan covariance sample apakah model sesuai dengan data.
Diharapkan kecil, 1 s.d 5 atau paling baik diantara
1 2.
Probability
Uji signifikasi terhadap perbedaan matriks covariance data dan matriks covariance yang
diestimasi. Minimum 0,1 atau 0.2
atau
≥ 0,05 RMSEA
Mengkompensasi kelemahan chi square pada sampel besar.
≤ 0,08
GFI Menghitung proporsi tertimbang varians dalam
matriks sampel yang di jelaskan oleh matriks covariance populasi yang diestimasi analog
dengan R
2
dalam regresi berganda.
≥ 0,90
AGFI GFI yang disesuaikan terhadap DF.
≥ 0,90
CMIN DF Kesesuain antara data dan model.
≤ 2,00
TLI Pembanding antara model yang diuji terhadap
baseline model.
≥ 0,95
CFI Uji kelayakan model yang tidak sensitive
terghadap besarnya sampel dan kerumitan model.
≥ 0,94
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
46
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Deskripsi Obyek Penelitian 4.1.1. Sejarah singkat Perusahaan
Pada tahun 1951, Fred Harvey membeli 3 toko bahan makanan Kays Foodstore di El Paso, Texas, setelah pembelian tersebut, Fred Harvey
mengubah nama kays Foodstore menjadi Circle K. Sejak saat itu dengan perlahan Circle K mulai membesar melalui berbagai akuisisi minimarket
lain dan akhirnya pada tahun 1979, Circle K terjun ke pasar internasional dengan mengadakan lisensi pembukaan gerai internasional pertamanya di
Jepang. Hal inilah yang menjadi batu loncatan bagi perusahaan ini berkembang menjadi salah satu jaringan waralaba minimarket yang terbesar
di dunia. Itulah cikal bakal merek Circle K yang kita kenal sampai saat ini. Sampai saat ini Jaringan minimarket Circle K memiliki lebih dari 4000 gerai
internasional yang terletak di luar Amerika dan 2100 gerai yang tersebar di seluruh Amerika.
Pada tahun 2003 Alimentation Couche-Tard ACT sebuah perusahaan retail convenience store terbesar dari Kanada mengakuisisi
brandmerk Circle K. Gerai Circle K saat ini dapat dijumpai hampir di berbagai belahan dunia seperti di Amerika Serikat, Meksiko, Jepang, Macau,
China, Taiwan, Guam, Hong Kong, dan Indonesia. Circle K pertama kali
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.