Std. Residual -1.978
2.217 .000
.876 100
Stud. Residual -2.240
2.434 .002
.993 100
Deleted Residual -70.681
71.766 .179
30.510 100
Stud. Deleted Residual -2.302 2.518
.002 1.004
100 Mahal. Distance
3.803 48.362
22.770 11.185
100 Cooks Distance
.000 .106
.013 .018
100 Centered
Leverage Value
.038 .489
.230 .113
100
a. Dependent Variable: KODE_RESPONDEN Sumber : Hasil Olah Data
5.1.2 Hasil pengujian Model Pengukuran
Analisis model pengukuran measurement model menggunakan analisis faktor konfirmatori Confirmatory factor analysis dimaksudkan untuk
mengkonfirmasi semua indikator yang membentuk tiap-tiap konstrukvariabel. Setelah dilakukan konfirmatori faktor untuk tiap variabel maka dilakukan
pengukuran keseluruhan model.
5.1.2.1 Hasil Pengujian Analisis Konfirmatori Variabel Kegunaan Usability
Hasil uji analisis konfirmatori dimensi Usability dapat dilihat pada gambar 5.1. pada gambar tersebut diketahui bahwa :
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Gambar 5.1 Analisis Faktor Konfirmatori Usability Dari gambar 5.1 terdapat variabel Usability digambarkan dengan bentuk
bulat. yang memiliki 8 buah indikator pertanyaan. Yaitu USA1, USA2, USA3, USA4, USA5, USA6, USA7, USA8 digambarkan dengan bentuk persegi. Tiap
indikator dan variabel memiliki satu variabel error e1, e2, e3, e4, e5, e6, e7, e8, c1 yang berfungsi untuk menggambarkan measurement error untuk
mendefinisikan sebauh variabel maupun indikator. Rincian hasil uji dari analisis konfirmatori dimensi Usability dapat terlihat
pada tabel 5.3 dibawah ini :
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 5.3 Goodness Of Fit Usability Goodness Of Fit
Cut-Off Value Nilai
Kesimpulan
Absolute Fit Indices
Chi-Squares 0.05
128,049 Matriks Kovarian
sampel tidak berbeda secara
signifikan dengan matriks kovarian
estimasi CMIN
0,000CMIN13,066 6,402
Model dapat dikatakan bagus
Goodness Of Fit GFI
1,01 0,724
Jumlah sampel berpengaruh dalam
proses pengambilan
keputusan Adjusted Goodness
Of Fit AGFI 1,01
0,503 Jumlah sampel
berpengaruh dalam proses
pengambilan keputusan
Root Mean Residual RMR
Diharapkan Kecil 0,434
Selisih dari kovarian dengan
kovarian estimate kecil
Incremental Fit Index
Tucker lewis Index TLI
1,01 0,552
Model sudah fit dengan data yang
ada Comparative Fit
Index CFI 1,05
0,680 Model sudah fit
dengan data yang ada
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Parsimony Fit Indices
Parsimony Goodness Of Ft Index PGFI
PGFI0,337 0,402
Model fit
Root Mea Square Error of
Approximation RMSEA
0,01 0,234
Model fit dengan data yang ada
Akaike Information Criteria AIC
AIC381.862 160,049 Model fit dengan
data yang ada Brown Cudeck
Criterion BCC BCC383,462
163,249 Model fit dengan data yang ada
Bayes information Criterion BIC
BIC402,783 201,732 Model fit dengan
data yang ada Consistent Akaike
Information Criteria CAIC
CAIC410,703 217,732 Model fit dengan
data yang ada
Expected Cross Validation Index
ECVI ECVI 3,857
1,617 Model Fit dengan
Data yang ada
Sumber : Hasil Olah Data Berdasarkan hasil pengolahan data terlihat bahwa semua variabel yang
digunakan untuk membuat sebuah model penelitian, pada proses analisa faktor konfirmatori telah memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Hal ini
berarti bahwa model fit dengan data sampel LAMPIRAN 6. Untuk regression weight model pengukuran dimensi Usability dapat terlihat pada tabel 5.4 dibawah
ini.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 5.4 Regression Weight Model Pengukuran Usability Estimate
S.E. C.R.
P Label
USA8 --- USA ,897
,175 5,113 USA1 --- USA
1,000 USA2 --- USA
,916 ,183 4,996
USA3 --- USA ,678
,180 3,776 USA4 --- USA
,953 ,186 5,114
USA5 --- USA ,971
,183 5,301 USA6 --- USA
,926 ,166 5,579
USA7 --- USA 1,040
,180 5,787 Sumber : Hasil Olah Data
Berdasarkan hasil analisis diatas dapat dilihat semua nilai probabilitas = 000 untuk masing-masing indikator lebih kecil dari 0.05 dan nilai estimate
berada diatas 0,5. Dengan hasil ini maka dapat dikatakan indikator-indikator pembentuk variabel telah menunjukkan sebagai indikator yang kuat dalam
pengukuran variabel . Selanjutnya beradasrkan analisis faktor konfirmatori ini, maka model penelitian dapat digunakan untuk analisis .
5.1.2.2 Hasil Pengujian Analisis Konfirmatori Variabel Kualitas Informasi Information Quality
Hasil uji analisis konfirmatori dimensi Information Quality dapat dilihat pada gambar 5.2. pada gambar tersebut diketahui bahwa :
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Gambar 5.2 Analisis Faktor Konfirmatori Information Quality Rincian hasil uji dari analisis konfirmatori dimensi Information Quality
dapat terlihat pada tabel 5.5 dibawah ini : Tabel 5.5 Goodness Of Fit Information Quality
Goodness Of Fit Cut-Off Value
Nilai Kesimpulan
Absolute Fit Indices
Chi-Squares 0.05
43,706 Matriks Kovarian
sampel tidak berbeda secara
signifikan dengan
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
matriks kovarian estimasi
CMIN 0,000CMIN12,610
3,122 Model
dapat dikatakan bagus
Goodness Of Fit GFI 1,01
0,891 Jumlah sampel
berpengaruh dalam proses pengambilan
keputusan Adjusted Goodness Of Fit
AGFI 1,01
0,781 Jumlah sampel
berpengaruh dalam proses pengambilan
keputusan Root
Mean Residual
RMR Diharapkan Kecil
0,230 Selisih dari
kovarian dengan kovarian estimate
kecil
Incremental Fit Index
Tucker lewis Index TLI 1,01
0,817 Model sudah fit
dengan data yang ada
Comparative Fit Index CFI
1,05 0,878
Model sudah fit dengan data yang
ada
Parsimony Fit Indices
Parsimony Goodness Of Ft Index PGFI
PGFI0,345 0,445
Model fit
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Root Mea Square Error of Approximation RMSEA
0,01 0,146
Model fit dengan data yang ada
Akaike Information
Criteria AIC AIC278,814
71,706 Model fit dengan
data yang ada Brown Cudeck Criterion
BCC BCC280,045
74,167 Model fit dengan
data yang ada Bayes
information Criterion BIC
BIC297,050 108.178 Model fit dengan
data yang ada Consistent
Akaike Information
Criteria CAIC
CAIC304.050 122,178 Model fit dengan
data yang ada
Expected Cross Validation Index ECVI
ECVI 2,816 0,724
Model Fit dengan Data yang ada
Sumber : Hasil Olah Data Berdasarkan hasil pengolahan data terlihat bahwa semua variabel yang
digunakan untuk membuat sebuah model penelitian, pada proses analisa faktor konfirmatori telah memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Hal ini
berarti bahwa model fit dengan data sampel LAMPIRAN 6. Untuk regression weight model pengukuran dimensi Information Quality dapat terlihat pada tabel
5.6 dibawah ini.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 5.6 Regression Weight Model Pengukuran Information Quality Estimate
S.E. C.R.
P Label
INF1 --- INF 1,000
INF7 --- INF ,932
,173 5,400 INF6 --- INF
1,326 ,208 6,385
INF5 --- INF ,937
,174 5,388 INF4 --- INF
1,053 ,186 5,669
INF3 --- INF ,830
,184 4,526 INF2 --- INF
,986 ,202 4,878
Sumber : Hasil Olah Data
Berdasarkan hasil analisis diatas dapat dilihat semua nilai probabilitas = 000 untuk masing-masing indikator lebih kecil dari 0.05 dan nilai estimate
berada diatas 0,5. Dengan hasil ini maka dapat dikatakan indikator-indikator pembentuk variabel telah menunjukkan sebagai indikator yang kuat dalam
pengukuran variabel. Selanjutnya berdasarkan analisis faktor konfirmatori ini, maka model penelitian dapat digunakan untuk analisis selanjutnya.
5.1.2.3 Hasil Pengujian Analisis Konfirmatori Variabel Kualitas Interaksi
Interaction Quality
Hasil uji analisis konfirmatori dimensi Interaction Quality dapat dilihat pada gambar 5.3. pada gambar tersebut diketahui bahwa :
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Gambar 5.3 Analisis Faktor Konfirmatori Interaction Quality
Rincian hasil uji dari analisis konfirmatori dimensi Interaction Quality dapat terlihat pada tabel 5.7 dibawah ini :
Tabel 5.7 Goodness Of Fit Interaction Quality Goodness Of Fit
Cut-Off Value Nilai
Kesimpulan
Absolute Fit Indices
Chi-Squares 0.05
46,759 Matriks Kovarian
sampel tidak berbeda secara
signifikan dengan
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
matriks kovarian estimasi
CMIN 0,000CMIN5,421
2,338 Model dapat
dikatakan bagus
Goodness Of Fit GFI 1,01
0,903 Jumlah sampel
berpengaruh dalam proses
pengambilan keputusan
Adjusted Goodness Of Fit AGFI
1,01 0,825
Jumlah sampel berpengaruh
dalam proses pengambilan
keputusan Root Mean Residual
RMR Diharapkan Kecil
0,346 Selisih dari
kovarian dengan kovarian estimate
kecil
Incremental Fit Index
Tucker lewis Index TLI 1,01
0,697 Model sudah fit
dengan data yang ada
Comparative Fit Index CFI
1,01 0,784
Model sudah fit dengan data yang
ada
Parsimony Fit Indices
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Parsimony Goodness Of Ft Index PGFI
PGFI0,526 0,502
Model belum fit
Root Mean Square Error of Approximation
RMSEA 0,01
0,116 Model fit dengan
data yang ada
Akaike Information Criteria AIC
AIC167,798 78,759
Model fit dengan data yang ada
Brown Cudeck Criterion BCC
BCC169,398 81,959
Model fit dengan data yang ada
Bayes information Criterion BIC
BIC188,640 120,442 Model fit dengan
data yang ada Consistent Akaike
Information Criteria CAIC
CAIC196,640 136,442 Model fit dengan
data yang ada
Expected Cross Validation Index ECVI
ECVI 1,695 0,796
Model Fit dengan Data yang ada
Sumber : Hasil Olah Data Berdasarkan hasil pengolahan data terlihat bahwa semua variabel yang
digunakan untuk membuat sebuah model penelitian, pada proses analisa faktor konfirmatori telah memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Hal ini
berarti bahwa model fit dengan data sampel LAMPIRAN 6. Untuk regression weight model pengukuran dimensi Interaction Quality dapat terlihat pada tabel
5.8 dibawah ini.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 5.8 Regression Weight Model Pengukuran Interaction Quality Estimate
S.E. C.R.
P Label
INT8 --- INT ,918
,644 1,427 ,154 INT1 --- INT
1,000 INT2 --- INT
,536 ,569
,942 ,346 INT3 --- INT
2,313 1,189 1,945 ,052
INT4 --- INT 2,852
1,410 2,023 ,043 INT5 --- INT
2,917 1,451 2,010 ,044
INT6 --- INT 3,066
1,521 2,016 ,044 INT7 --- INT
2,858 1,410 2,027 ,043
Sumber : Hasil Olah Data
Berdasarkan hasil analisis diatas dapat dilihat semua nilai probabilitas = 000 untuk masing-masing indikator lebih kecil dari 0.05 dan nilai estimate
berada diatas 0,5. Dengan hasil ini maka dapat dikatakan indikator-indikator pembentuk variabel telah menunjukkan sebagai indikator yang kuat dalam
pengukuran variabel. Selanjutnya beradasarkan analisis faktor konfirmatori ini, maka model penelitian dapat digunakan untuk analisis selanjutnya
5.1.2.4 Hasil Pengujian Analisis Konfirmatori Variabel Full Model
Hasil uji analisis konfirmatori Full Model dapat dilihat pada gambar 5.4. pada gambar tersebut diketahui bahwa :
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Gambar 5.4 Analisis Faktor Konfirmatori Full Model Rincian hasil uji dari analisis konfirmatori dimensi Full Model dapat
terlihat pada tabel 5.9 dibawah ini : Tabel 5.9 Goodness Of Fit Full Model
Goodness Of Fit Cut-Off Value
Nilai Kesimpulan
Absolute Fit Indices
Chi-Squares 0.05
586,642 Matriks
Kovarian sampel tidak
berbeda secara signifikan
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
dengan matriks kovarian
estimasi CMIN
0,000CMIN4,936 2,576
Model dapat dikatakan
bagus Goodness Of Fit GFI
1,01 0,651
Jumlah sampel berpengaruh
dalam proses pengambilan
keputusan Adjusted Goodness Of
Fit AGFI 1,01
0,576 Jumlah sampel
berpengaruh dalam proses
pengambilan keputusan
Root Mean
Residual RMR
Diharapkan Kecil 0,373
Selisih dari kovarian
dengan kovarian
estimate kecil
Incremental Fit Index
Tucker lewis Index TLI 1,01
0,600 Model sudah
fit dengan data yang ada
Comparative Fit Index CFI
1,01 0,641
Model sudah fit dengan data
yang ada
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Parsimony Fit Indices
Parsimony Goodness Of Ft Index PGFI
PGFI0,287 0,536
Model fit
Root Mean Square Error of
Approximation RMSEA
0,01 0,126
Model fit dengan data
yang ada Akaike
Information Criteria AIC
AIC1294,736 682,642
Model fit dengan data
yang ada Brown Cudeck Criterion
BCC BCC1309,456
714,002 Model fit
dengan data yang ada
Bayes information
Criterion BIC BIC1354,655
810,296 Model fit
dengan data yang ada
Consistent Akaike
Information Criteria
CAIC CAIC1377,655
859,296 Model fit
dengan data yang ada
Expected Cross
Validation Index ECVI ECVI 13,078
6,895 Model Fit
dengan Data yang ada
Sumber Hasil Olah Data Bersdasarkan hasil pengolahan data terlihat bahwa semua variabel yang
digunakan untuk membuat sebuah model penelitian, pada proses analisa faktor konfirmatori telah memnuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Hal ini
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
berarti bahwa model fit dengan data sampel LAMPIRAN 6. Untuk regression weight model pengukuran Full Model dapat terlihat pada tabel 5.10 dibawah ini.
Tabel 5.10 Regression Weight Model Pengukuran Full Model Estimate
S.E. C.R.
P Label
USA1 --- USABILITY 1,000
USA8 --- USABILITY ,908
,176 5,151 USA7
--- USABILITY 1,036 ,179 5,772
USA2 --- USABILITY ,904
,183 4,934 USA6
--- USABILITY ,953 ,168 5,683
USA4 --- USABILITY ,966
,187 5,159 USA5
--- USABILITY 1,023 ,186 5,495
USA3 --- USABILITY ,696
,181 3,853 INF7
--- INF 1,000
INF6 --- INF
1,289 ,188 6,839
INF5 --- INF
,940 ,165 5,684
INF4 --- INF
1,047 ,175 5,979
INF3 --- INF
,830 ,178 4,656
INF2 --
INF 1,062
,196 5,419 INF1
--- INF 1,104
,183 6,037 INT1
--- INT 1,000
INT2 --- INT
,352 ,456 ,773
,440 INT3
--- INT 2,230
,963 2,314 ,021 INT4
--- INT 2,405
1,016 2,368 ,018 INT5
--- INT 2,513
1,067 2,355 ,019 INT6
--- INT 2,606
1,105 2,360 ,018
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Estimate S.E.
C.R. P
Label INT7
--- INT 2,568
1,070 2,400 ,016 INT8
--- INT ,573
,467 1,227 ,220 INT
--- INF ,145
,112 1,297 ,195 USABILITY --- INT
1,674 ,765 2,188 ,029
INF --- USABILITY ,553
,157 3,532 Sumber : Hasil Olah Data
Berdasarkan hasil analisis diatas dapat dilihat semua nilai probabilitas = 000 untuk masing-masing indikator lebih kecil dari 0.05 dan nilai estimate
berada diatas 0,5. Dengan hasil ini maka dapat dikatakan indikator-indikator pembentuk variabel telah menunjukkan sebagai indikator yang kuat dalam
pengukuran variabel. Selanjutnya berdasarkan analisis faktor konfirmatori ini, maka model penelitian dapat digunakan untuk analisis selanjutnya.
5.1.3 Hasil Uji Struktural Model
