Analisis Model Analisis Data 1. Uji

46 Tabel 4.12. Assessment Of Normality Variable min Max kurtosis c.r. X11 3 5 0.015 0.033 X12 3 5 -0.831 -1.796 X13 3 5 -0.636 -1.374 X21 3 5 -1.536 -3.319 X22 3 5 -1.521 -3.286 X31 3 5 -1.399 -3.021 X32 3 5 -1.189 -2.569 X33 3 5 -1.347 -2.910 X41 3 5 0.127 0.274 X42 3 5 -1.432 -3.092 X43 3 5 -1.298 -2.804 Y1 3 5 -1.463 -3.159 Y2 3 5 -1.502 -3.244 Y3 3 5 -1.296 -2.800 Multivariate 34.628 8.657 Batas Normal ± 2,58 Sumber : Lampiran 3 Hasil uji menunjukkan bahwa nilai c.r. mutivariate berada di luar ± 2,58 itu berarti asumsi normalitas tidak terpenuhi. Fenomena ini tidak menjadi masalah serius seperti dikatakan oleh Bentler Chou [1987] bahwa jika teknik estimasi dalam model SEM menggunakan maximum likelihood estimation [MLE] walau ditribusi datanya tidak normal masih dapat menghasilkan good estimate, sehingga data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya

4.2.6 Analisis 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 47 diestimasi secara bersama-sama One Step Approach to SEM. One step aprroach to SEM digunakan apabila model diyakini bahwa dilandasi teori yang kuat serta validitas 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 di bawah ini Gambar 4.1 MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Marketing Mix, Customer Satisfaction Model Specification : One Step Approach - Base Model Customer Satisfaction Product 0,005 d_cs Price Y1 er_12 1 1 Y2 er_13 1 X11 er_1 X12 er_2 1 1 X21 er_4 1 1 1 X22 er_5 1 X13 er_3 1 1 Marketing Mix 1 Distribution X31 er_6 X32 er_7 d_dr 1 1 1 1 d_pd 0,005 d_pr 1 1 Y3 er_14 1 X33 er_8 1 Promotion X41 0,005 er_9 X42 er_10 X43 er_11 1 1 1 1 d_pm 1 Sumber : Lampiran 3 48 Tabel 4.13. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Model One- Step Approach – Base Model Kriteria Hasil Nilai Kritis Evaluasi Model CminDF 6.014 ≤ 2,00 kurang baik Probability 0.000 ≥ 0,05 kurang baik RMSEA 0.216 ≤ 0,08 kurang baik GFI 0.762 ≥ 0,90 kurang baik AGFI 0.666 ≥ 0,90 kurang baik TLI 0.409 ≥ 0,95 kurang baik CFI 0.513 ≥ 0,94 kurang baik Sumber : Lampiran 3 Dari hasil evaluasi terhadap model one step 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 STRUKTURAL Marketing Mix, Customer Satisfaction Model Specification : One Step Approach - Modifikasi Customer Satisfaction Product 0,005 d_cs Price Y1 er_12 1 1 Y2 er_13 1 X11 er_1 X12 er_2 1 1 X21 er_4 1 1 1 X22 er_5 1 X13 er_3 1 1 Marketing Mix 1 Distribution X31 er_6 X32 er_7 d_dr 1 1 1 1 d_pd 0,005 d_pr 1 1 Y3 er_14 1 X33 er_8 1 Promotion X41 0,005 er_9 X42 er_10 X43 er_11 1 1 1 1 d_pm 1 Sumber : Lampiran 3 49 Tabel 4.14. Variabel yang Dimodifikasi Dalam Model Modifikasi : Estimate Prob. er_13 -- er_5 0.592 0.000 er_14 -- er_8 0.458 0.000 er_12 -- er_8 0.041 0.005 Sumber : Lampiran 3 Dari tabel 4.14 menunjukkan bahwa terdapat modifikasi indeks MI sebanyak 3 kali untuk mendapatkan model yang baik fit models Tabel 4.15. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Model One- Step Approach – Modifikasi Kriteria Hasil Nilai Kritis Evaluasi Model CminDF 1.169 ≤ 2,00 baik Probability 0.154 ≥ 0,05 baik RMSEA 0.040 ≤ 0,08 baik GFI 0.903 ≥ 0,90 baik AGFI 0.900 ≥ 0,90 baik TLI 0.980 ≥ 0,95 baik CFI 0.984 ≥ 0,94 baik Sumber : Lampiran 3 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. 50

4.2.7. Uji Kausalitas