Sumber : Lampiran Hasil uji menunjukkan bahwa nilai c.r mutivariate berada diantara
±2,58 itu berarti asumsi normalitas 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 distribusi datanya tidak normal masih
dapat menghasilkan good estimate, sehingga data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya.
4.4.6. 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 diestimasi secara bersama-sama [One Step Approach to SEM].
Variable min
max kurtosis
c.r X11
3 7
-0,783 -1,67
X12 2
7 0,047
0,100 X13
3 7
-0,383 -0,815
X14 3
7 -0,447
-0,952 X21
2 7
0,617 1,315
X22 2
7 0,399
0,850 X23
2 7
-0,638 -1,360
Y1 3
7 -0,707
-1,506 Y2
3 9
0,750 1,598
Y3 3
7 0,044
0,093
Multivariate 2,08
0,701 Batas Normal
±2,58
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
One step approach 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 dibawah ini.
Gambar 4.2.
Sumber : Lampiran Tabel 4.11. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indies
Model One-Step Approach- Base Model
Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Kriteria
Hasil Nilai Kritis
Evaluasi Model
CminDF 1,532
≤2,00 baik
Probability 0,026
≥0,05 kurang baik
RMSEA 0,070
≤0,08 baik
GFI 0,920
≥0,90 baik
AGFI 0,867
≥0,90 kurang baik
M O
DEL PENG UKURAN STRUKTURAL
Job Satisfaction, M otivation, Perform
ance M
odel Specification : O ne Step Approach - Base M
odel
1
Job Satisfaction
1
M otivation
X11 er_1
1
X21 er_5
1 Perform
ance Y1
er_8 1
1
0,005 d_pr
1 Y2
er_9 1
X12 er_2
1
X22 er_6
1 X23
er_7 1
X13 er_3
1
Y3 er_10
1 X14
er_4 1
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
TLI 0,810
≥0,95 kurang baik
CFI 0,861
≥0,94 kurang baik
Sumber : Lampiran 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 adalah masih perlu dimodifikasi sebagaimana terdapat dibawah ini.
Gambar 4.3
Modifikasi : Estimasi
Prob. er_
2 −−
er_
3 0,253
0,028
er_2 −−
er
_
6 −0,296
0,003
Tabel 4.12. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Model One-Step Approach-Modification Model
Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Kriteria
Hasil Nilai Kritis
Evaluasi Model
CminDF 1,016
≤2,00 baik
M O
DEL PENG UKURAN STRUKTURAL
Job Satisfaction, M otivation, Perform
ance M
odel Specification : O ne Step Approach - M
odification M odel
1
Job Satisfaction
1
M otivation
X11 er_1
1
X21 er_5
1 Perform
ance Y1
er_8 1
1
0,005 d_pr
1 Y2
er_9 1
X12 er_2
1
X22 er_6
1 X23
er_7 1
X13 er_3
1
Y3 er_10
1 X14
er_4 1
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Probability 0,441
≥0,05 baik
RMSEA 0,012
≤0,08 baik
GFI 0,947
≥0,90 baik
AGFI 0,906
≥0,90 baik
TLI 0,994
≥0,95 baik
CFI 0,996
≥0,94 baik
Sumber : Lampiran Dari hasil evaluasi terhadap model one step modification 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.
4.4.7. Uji Kausalitas
