Uji Normalitas Analisis Model SEM

72 Hasil pengujian reliabilitas instrumen dengan construct reliability dan variance extracted menunjukkan instrumen kurang reliabel, yang ditunjukkan dengan nilai construct reliability belum seluruhnya ≥ 0,7. Meskipun demikian angka tersebut bukanlah sebuah ukuran “mati” artinya bila penelitian yang dilakukan bersifat exploratory, maka nilai di bawah 0,70 pun masih dapat diterima sepanjang disertai alasan–alasan empirik yang terlihat dalam proses eksplorasi. Dan variance extracted direkomendasikan pada tingkat 0,50.

4.7 Uji 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-z lebih 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. Hasilnya diperoleh nilai c.r. multivariat diantara ± 2,58 dan itu berarti asumsi normalitas terpenuhi dan data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya. Hasil analisis tampak pada tabel berikut : 73 Tabel 4.16 Normalitas Data Variable min max kurtosis c.r. X11 3 5 -0,304 -0,681 X12 2 5 -0,350 -0,782 X13 3 5 -0,671 -1,500 X21 2 5 0,101 0,225 X22 3 5 -0,689 -1,540 X23 2 5 -0,270 -0,605 X31 2 4 -0,331 -0,741 X32 3 5 -1,165 -2,605 X33 2 5 -0,178 -0,399 X41 2 5 -0,337 -0,753 X42 1 5 0,060 0,135 X43 3 5 -1,172 -2,620 X51 2 5 -0,264 -0,591 X52 2 4 -0,914 -2,045 X53 3 5 -0,633 -1,415 Y11 2 5 -0,438 -0,980 Y12 3 5 -0,661 -1,478 Y13 2 4 -1,414 -3,163 Y21 1 5 1,372 3,068 Y22 2 5 -0,396 -0,887 Y23 1 4 1,450 3,242 Y31 2 5 -0,580 -1,297 Y32 3 5 -0,966 -2,160 Y33 2 5 0,032 0,072 Multivariate 30,752 4,768 Batas Normal ± 2,58 Sumber : Lampiran Hasil uji menunjukkan bahwa nilai c.r. multivariate berada di luar ± 2,58 itu berarti asumsi normalitas tidak terpenuhi. Fenomena ini tidak menjadi masalah serius seperti dikatakan oleh Bentler dan Chou 1987 bahwa jika teknik estimasi dalam model SEM menggunakan maximum likelihood estimation MLE walau distribusi datanya tidak normal masih dapat menghasilkan good estimate, sehingga data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya.

4.8 Analisis Model SEM

Dalam model SEM, model pengukuran dan model struktural parameter-parameternya diestimasi secara bersama-sama. Cara ini agak 74 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. 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 Sumber : Lampiran MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Service Quality, Customer Satisfaction Model Specification : One Step Approach - Base Model Reliability X21 er_13 1 1 Respon siveness X31 er_1 1 1 Assurance 1 Service Quality d_re 1 d_as d_rs 1 X22 er_14 1 X23 er_15 1 X41 er_4 1 1 X42 er_5 1 1 X32 er_2 1 Tangibles d_ta X11 er_16 X12 er_17 X13 er_18 1 1 1 1 1 X33 er_3 1 X43 er_6 1 Empathy 0,005 d_em X51 er_7 X52 er_8 1 1 1 1 Art Product 0,005 d_ar Y11 er_19 Y12 er_20 Y13 er_21 1 1 1 1 1 X53 er_9 1 Art Purchase 0,005 d_ap Y31 er_10 Y32 er_11 Y33 er_12 1 1 1 1 1 Art Service 0,005 d_ae Y21 er_22 Y22 er_23 Y23 er_24 1 1 1 1 1 Customer Satisfaction 0,005 d_cs 1 75 Tabel 4.17 Evaluasi Kriteria Goodnes of Fit Indices Sumber : Lampiran 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 Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Kriteria Hasil Nilai Kritis Evaluasi Model CminDF 1,475 ≤ 2,00 Baik Probability 0,000 ≥ 0,05 kurang baik RMSEA 0,063 ≤ 0,08 Baik GFI 0,807 ≥ 0,90 kurang baik AGFI 0,766 ≥ 0,90 kurang baik TLI 0,367 ≥ 0,95 kurang baik CFI 0,433 ≥ 0,94 kurang baik MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Service Quality, Customer Satisfaction Model Specification : One Step Approach - Modifikasi Reliability X21 er_13 1 1 Respon siveness X31 er_1 1 1 Assurance 1 Service Quality d_re 1 0,005 d_as d_rs 1 X22 er_14 1 X23 er_15 1 X41 er_4 1 1 X42 er_5 1 1 X32 er_2 1 Tangibles d_ta X11 er_16 X12 er_17 X13 er_18 1 1 1 1 1 X33 er_3 1 X43 er_6 1 Empathy 0,005 d_em X51 er_7 X52 er_8 1 1 1 1 Art Product 0,005 d_ar Y11 er_19 Y12 er_20 Y13 er_21 1 1 1 1 1 X53 er_9 1 Art Purchase 0,005 d_ap Y31 er_10 Y32 er_11 Y33 er_12 1 1 1 1 1 Art Service 0,005 d_ae Y21 er_22 Y22 er_23 Y23 er_24 1 1 1 1 1 Customer Satisfaction 0,005 d_cs 1 76 Tabel 4.17 Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Model One- Step Approach – Modifikasi Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Kriteria Hasil Nilai Kritis Evaluasi Model CminDF 1,026 ≤ 2,00 baik Probability 0,378 ≥ 0,05 baik RMSEA 0,015 ≤ 0,08 baik GFI 0,900 ≥ 0,90 baik AGFI 0,900 ≥ 0,90 baik TLI 0,965 ≥ 0,95 baik CFI 0,971 ≥ 0,94 baik Sumber : Lampiran 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.

4.9 Uji Kausalitas