telah dijelaskan pada bagian sebelumnya dan deviasi standar б dapat dihitung dengan bantuan program aplikasi statistik SPSS
Statistical Package For Social Science. Setelah error ε dan lambda terms diketahui, skor-skor tersebut dimasukkan sebagai parameter
fix pada analisis model pengukuran SEM.
3.5.4. Evaluasi Multicolinearity dan Singularity
Untuk melihat apakah data penelitian terdapat multikolinearities atas singularities dalam kombinasi-kombinasi variabel, maka yang perlu diamati
adalah data determinasi dari matriks kovarians sampelnya. Determinasi yang kecil atau mendekati nol akan mengindikasi adanya multikolinearities atau
singlarities, sehingga data tidak dapat digunakan untuk penelitian Ferdinand, 2002.
3.5.5. Uji Hipotesis
Umumnya dalam analisis SEM berbagai jenis fit index yang digunakan untuk mengatur derajat kesesuaian antara model yang dihipotesiskan dengan
data yang disajikan. Berikut ini adalah index kesesuaian dan out-off valuenya untuk digunakan dalam menguji apakah sebuah model dapat diterima atau
ditolak. a. X
2
Chi-Square Statistic Alat uji yang paling fundamental untuk mengukur overall fit adalah like
hood ratio chi-square statistic. Model yang diuji akan dipandang baik atau memuaskan apabila ada nilai chi-squarenya rendah. Semakin kecil nilai
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
X
2
semakin baik model itu dan diterima berdasarkan probabilitas dengan cut-off valuenya sebesar p 0,05 atau p 0,10.
b. RMSEA The Root Mean Square Error of Approximation RMSEA adalah sebuah indeks yang dapat digunakan untuk
mengkompensasi chi-square statistic dalam sampel yang benar. Nilai RMSEA menunjukkan goodness-of-fit yang dapat diharapkan bila model
diestimasi dalam populasi. Nilai RMSEA yang lebih kecil atau sama dengan 0,08 merupakan indeks untuk dapat diterimanya model yang
menunjukkan sebuah close fit dari model ini berdasarkan degrees of freedom.
c. GFI – Goodness of Fit Index GFI adalah analog dari R
2
dalam regresi berganda. Indeks kesesuaian ini akan menghitung proporsi tertimbang dari Varian’s dalam matriks
kovarians sample yang dijelaskan oleh matriks populasi yang diestimasikan. GFI adalah sebuah ukuran non-statistikal yang mempunyai
rentang nilai antara 0 poor fit sampai dengan 1,0 perfect fit. Nilai yang tinggi dalam indeks ini menunjukkan sebuah “better fit”.
d. AGFI – Adjusted Goodness of Fit Index AGFI = GFDF. Tingkat penerimaan yang direkomendasikan adalah bila
AGFI mempunyai nilai sama dengan atau lebih besar dari 0,90. GFI maupun AGFI adalah kriteria yang memperhitungkan proporsi tertimbang
dari Varian’s dalam sebuah matriks kovarians sample. Nilai sebesar 0,95
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
dapat diinterpelasikan sebagai tingkatan yang baik – good overall model fit baik, sedangkan besaran antara nilai 0,90 – 0,95 menunjukkan
tingkan cukup adverquate fit Hulland et.al, 1996. e. CMINDF
The minimum sample discrepancy function CMIN dibagi dengan degree of freedom nya akan menghasilkan indeks CMINDF. Pada umumnya
diartikan sebagai salah satu indikator untuk mengukur tingkat fitnya sebuah model. Dalam hal ini CMINDF tidak lain adalah statistic chi
square, X
2
relatif kurang dari 2,0 atau bahkan kadang kurang dari 3,0 adalah indikasi dari acceptable fit antara model dan data.
f. TLI – Tucker Lewis Index Sebuah alternatif internal 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. g. CFI – Comparative Fit Index
Bersamaan indeks ini adalah pada rentang nilai sebesar 0 – 1. dimana semakin mendekati 1, mengindikasikan tingkat yang paling tinggi a very
good fit. Nilai yang direkomendasikan adalah CFI 0,95.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
BAB IV KEADAAN UMUM PERUSAHAAN
4.1. Lokasi dan Letak Geografis Perusahaan
PT Petrokimia Gresik memiliki kantor pusat dan kantor perwakilan. Kantor pusat dan pabrik PT Petrokimia Gresik terletak di Jl. Jendral Ahmad
Yani, Gresik, Jawa Timur, Indonesia, lokasi ini meliputi tiga buah kecamatan yaitu kecamatan Gresik, Kebomas dan Mayar. Sedangkan kantor perwakilan
terletak di Jl, Tanah Abang III16, Jakarta, Indonesia. Pemilihan lokasi perusahaan adalah didasarkan pada beberapa kriteria, yaitu :
1. Terdapat lahan yang tidak produktif. 2. Cukup tersedia sumber air dari aliran sungai Brantas dan sungai
Bengawan Solo. 3. Berdekatan dengan daerah konsumen pupuk terbesar, yaitu petani
tanaman pangan dan petani perkebunan tebu. 4. Dekat pelabuhan sebagai sarana pengangkutantransportasi.
5. Dekat kota Surabaya, sehingga tersedia tenaga-tenaga terampil.
4.2. Visi dan Misi PT Petrokimia Gresik
4.2.1. Visi PT Petrokimia Gresik
Menjadi produsen pupuk dan produk kimia lainnya yang produknya berdaya saing tinggi dan paling diminati konsumen.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
