63
4.2.4. Memilih matriks input dan estimasi model
Matriks input yang digunakan pada penelitian ini adalah matriks kovarian. Matriks kovarian umumnya lebih banyak digunakan dalam penelitian mengenai
hubungan kausalitas Baumgartner dan Homburg 1996, dalam Waluyo 2011. Pada Tabel 4.5 berikut disajikan kovarian sampel penelitian ini.
Tabel 4.5. Sample Covariances
– Estimate
X18 X17
X16 X15
X14 X11
X12 X13
X7 X10
X9 X8
X6 X5
X4 X3
X2 X1
X18 1.004
X17 0.832
0.928 X16
0.816 0.828
1.004 X15
1.025 1.072
1.085 1.887
X14 0.862
0.934 0.909
1.194 1.395
X11 0.565
0.599 0.609
0.777 0.744
0.675 X12
0.583 0.597
0.618 0.789
0.746 0.534
0.656 X13
0.452 0.498
0.496 0.662
0.58 0.404
0.361 0.622
X7 0.288
0.328 0.291
0.388 0.412
0.202 0.239
0.202 0.558
X10 0.664
0.745 0.738
1.011 0.848
0.577 0.553
0.519 0.207
1.256 X9
0.709 0.784
0.824 1.057
0.85 0.56
0.55 0.537
0.23 1.016
1.363 X8
0.555 0.593
0.6 0.816
0.559 0.445
0.434 0.345
0.221 0.795
0.862 1.421
X6 0.163
0.16 0.174
0.202 0.18
0.1 0.158
0.119 0.346
0.082 0.153
0.218 0.77
X5 0.254
0.227 0.274
0.246 0.283
0.142 0.198
0.148 0.366
0.131 0.164
0.209 0.427
0.662 X4
0.38 0.379
0.403 0.398
0.361 0.23
0.29 0.191
0.387 0.207
0.283 0.233
0.29 0.4
0.716 X3
0.299 0.341
0.292 0.499
0.385 0.25
0.22 0.233
0.148 0.252
0.259 0.114
0.07 0.043
0.093 0.624
X2 0.378
0.399 0.353
0.549 0.424
0.266 0.28
0.234 0.162
0.37 0.353
0.216 0.098
0.094 0.134
0.275 0.522
X1 0.25
0.311 0.259
0.431 0.312
0.228 0.21
0.167 0.032
0.304 0.236
0.14 -0.107
-0.046 0.004
0.349 0.331
1.009
Sumber: Hasil olah data AMOS 18, 2013 Teknik estimasi yang digunakan adalah Maximum Likelihood Estimation
ML dengan jumlah sampel minimumnya adalah 100 Waluyo, 2011. Estimasi dilakukan secara bertahap, yaitu:
4.2.4.1. Measurement Model Confirmatory Factor Analysis-CFA
Confirmatory factor analysis atau analisis faktor konfirmatori merupakan tahapan estimasi untuk menguji unidimensionalitas dari konstruk eksogen dan
konstruk endogen:
1. CFA konstruk eksogen
Tahap analisis faktor konfirmatori konstruk eksogen ini bertujuan untuk menguji unidimensionalitas dari dimensi-dimensi pembentuk masing-masing
variabel laten. Konstruk eskogen ini terdiri dari 3 unobserved variables
Universita Sumatera Utara
64
variabel latent dengan 10 observed variables variabel manifestindikator sebagai pembentuknya, seperti terlihat pada Gambar 4.1 berikut ini. Hasil
pengolahan data ditampilkan pada Tabel 4.6 dan Tabel 4.7.
Gambar 4.1. Confirmatory Factor Analysis konstruk eksogen
Tabel 4.6. Hasil uji model Confirmatory Factor Analysis konstruk eksogen
Goodness of Fit Indices Cut-Off Value
Hasil Uji Model Evaluasi Model
χ
2
Chi Square χ
2
dengan df 32, p 0,05 = 46,194
38,216 Baik
Probabilitas 0,05
0,208
Baik
CMIN DF 2,00
1,194 Baik
RMSEA 0,08
0,041 Baik
GFI 0,90
0,937
Baik
AGFI 0,90
0,892 Marjinal
TLI 0,95
0,979 Baik
CFI 0,95
0,985
Baik
Sumber: Hasil olah data AMOS 18, 2013 Berdasarkan hasil pengujian confirmatory factor analysis konstruk eksogen
pada Tabel 4.6 di atas didapatkan nilai Chi-Squares model 38,216 dengan probabilitas 0,208 sudah memenuhi syarat model yang baik fit, yaitu lebih
Universita Sumatera Utara
65
kecil dari nilai Chi-Squares pada signifikansiprobabilitas 0,05 dan degree of freedom df 32. Begitu juga bila dilihat dari kriteria fit lainnya, yaitu
RMSEA, GFI, TLI dan CFI, semua juga telah memenuhi syarat yang direkomendasikan sebagai model yang baik. Untuk nilai AGFI 0,892 masih
dapat diterima walau masih dibawah nilai yang direkomendasikan sebagai good fit yaitu 0,90. Nilai AGFI pada batas 0,8
– 0,9 adalah ukuran kecocokan model sebagai marginal fit Joreskog dan Sorbom 1984, dalam Ghozali 2004.
Tabel 4.7. Hasil Regression Weights Confirmatory Factor Analysis konstruk
eksogen
Estimate S.E.
C.R. P
Label Standardized
Reg. Weights X1 ---
komunikasi 1.171
0.245 4.79
par_1 0.570
X2 --- komunikasi
1.207 0.266
4.543 par_2
0.816
X3 --- komunikasi
1 0.619
X4 --- kepuasan_atas kebijakan_pelayanan
1.059 0.175
6.054 par_3
0.725
X5 --- kepuasan_atas kebijakan_pelayanan
1.112 0.16
6.954 par_4
0.791
X6 --- kepuasan_atas kebijakan_pelayanan
1 0.660
X8 --- keahlian_tenaga_penjualan
0.831 0.105
7.899 par_5
0.684
X9 --- keahlian_tenaga_penjualan
1.061 0.104
10.215 par_6
0.891
X10 --- keahlian_tenaga_penjualan
1 0.875
X7 --- kepuasan_atas kebijakan_pelayanan
1.035 0.158
6.544 par_7
0.802
Sumber: Hasil olah data AMOS 18, 2013 Data diolah Berdasarkan Tabel 4.7 di atas, dapat disimpulkan kalau nilai signifikansi dari
semua indikator sudah memenuhi standar, yaitu pada probabilitas P lebih kecil dari 5; = 0,000 0,05. Begitu juga dengan faktor loading semua
indikator, pada nilai standardized reg. weights sudah diatas 0,50 dan telah memenuhi nilai convergent validity. Dengan demikian dapat disimpulkan
bahwa indikator-indikator tersebut di atas secara signifikan merupakan dimensi-dimensi dari variabel-variabel laten yang dibentuk. Berdasarkan
analisis tersebut maka model CFA konstruk eksogen ini dapat dianalisis lebih lanjut dan semua indikator dapat digunakan.
Universita Sumatera Utara
66
2. CFA konstruk endogen
Kategori