Evaluasi Model One – Step Approach to SEM

42

4.3.5. Evaluasi Normalitas

Uji normalitas sebaran dilakukan dengan Kurtosis Value dari data yang digunakan yang biasanya disajikan dalam statistik deskriptif. Nilai statistik untuk menguji normalitas itu disebut Z-value. Bila nilai-Zlebih besar dari nilai kritis maka dapat diduga bahwa distribusi data adalah tidak normal. Nilai kritis dapat ditentukan berdasarkan tingkat signifikansi 0,01 1 yaitu sebesar  2,58. Tabel 4.7. Assessment of normality Variable min max kurtosis c.r. X1 4 7 -0.117 -0.251 X2 4 7 -0.381 -0.815 X3 4 7 -0.373 -0.798 X4 4 6 -0.593 -1.269 X6 4 7 -0.590 -1.264 X7 4 7 -0.450 -0.962 X8 4 7 -0.045 -0.096 Y1 4 7 -0.557 -1.193 Y2 4 7 -0.623 -1.334 Y3 4 7 -0.248 -0.530 M u lt iv a r ia t e -4.203 - 1 .4 2 3 Sumber : Lampiran

4.3.6. Evaluasi Model One – Step Approach to SEM

Dalam model SEM, model pengukuran dan model struktural parameter-parameternya diestimasi secara bersama-sama. Cara ini agak mengalami kesulitan dalam memenuhi tuntutan fit model. Kemungkinan terbesar disebabkan oleh terjadinya interaksi antara measurement model dan structural model yang diestimasi secara bersama-sama one-step approach to SEM . Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. 43 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 dibawah ini. Gambar 4.1. Model Pengukuran dan Struktural One Step Approach MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Customer Satisfaction, Brand Loyalty Model Specification : One Step Approach - Base Model 1 Customer Satisfaction X1 er_1 X2 er_2 1 1 Brand Loyalty d_cp Y1 er_9 1 1 1 Y2 er_10 1 X3 er_3 1 X4 er_4 1 X5 er_5 1 X6 er_6 1 X7 er_7 1 X8 er_8 1 Y3 er_11 1 Tabel 4.8. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Kriteria Hasil Nilai Kritis Evaluasi Model CminDF 4.223 ≤ 2,00 kurang baik Probability 0.000 ≥ 0,05 kurang baik RMSEA 0.172 ≤ 0,08 kurang baik GFI 0.749 ≥ 0,90 kurang baik AGFI 0.614 ≥ 0,90 kurang baik TLI 0.414 ≥ 0,95 kurang baik CFI 0.542 ≥ 0,94 kurang baik Sumber : Lampiran Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. 44 Dari hasil evaluasi terhadap model one step approach base model ternyata dari semua kriteria goodness of fit yang digunakan, belum seluruhnya menunjukkan hasil evaluasi model yang baik, berarti model belum sesuai dengan data. Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi oleh teori belum sepenuhnya didukung oleh fakta. Dengan demikian model ini masih perlu dimodifikasi sebagaimana terdapat di bawah ini. Gambar 4.2. Model Pengukuran dan Struktural One Step Approach - Modifikasi MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Customer Satisfaction, Brand Loyalty Model Specification : One Step Approach - Elemination Modification Model 1 Customer Satisfaction X1 er_1 X2 er_2 1 1 Brand Loyalty d_cp Y1 er_9 1 1 1 Y2 er_10 1 X3 er_3 1 X4 er_4 1 X6 er_6 1 X7 er_7 1 X8 er_8 1 Y3 er_11 1 Sumber : Lampiran Tabel 4.9. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Kriteria Hasil Nilai Kritis Evaluasi Model CminDF 1.169 ≤ 2,00 baik Probability 0.246 ≥ 0,05 baik RMSEA 0.039 ≤ 0,08 baik GFI 0.944 ≥ 0,90 baik AGFI 0.900 ≥ 0,90 baik TLI 0.970 ≥ 0,95 baik CFI 0.981 ≥ 0,94 baik Sumber : Lampiran Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. 45 Dari hasil evaluasi terhadap model one step approach modifikasi 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 antar variabel dalam model sebagaimana terdapat dibawah ini.

4.3.7. Uji Kausalitas