kukan est imasi t erhadap st ruct ural model unt uk
menganalisis hubungan
antar konst ruk dalam model yang diajukan dalam
hal ini menguji hipot esis yang t elah disusun dan diajukan.
3.3.3.5. Goodness of Fit Test
Set elah mendapat kan hasil est imasi model st rukt ural maka langkah selanjut nya
adalah melakukan evaluasi krit eria out put SEM . Dalam analisis SEM t idak ada alat uji
st at ist ik t unggal unt uk menguji hipot esis mengenai
model Hair
et .al 1988.
Goodness of fit t est menent ukan apakah
sebuah model akan dit erima at au dit olak secara st at ist ik. Tes fit ini t idak digunakan
unt uk melihat apakah pat h dalam model berhubungan secara signifikan. Jika model
dit erima maka penelit i akan melanjut kan int erpret asi t erhadap koefisien pat h dalam
model: Berikut ini akan dijelaskan beberapa
indeks kesesuaian at au fit index yang digunakan unt uk menguji apakah model
dapat dit erima secara st at ist ik: 1.
2
chi square st at ist ic dan probabilit y
Alat yang paling umum unt uk mengukur overal fit adalah chi square st at ist ic.
M odel yang dikat egorikan bagus at au baik harus mempunyai nilai chi square
yang kecil, karena dalam uji beda chi square,
2
= 0 berart i t idak ada per-
bedaan. Tingkat signifikansi penerimaan yang direkomendasikan adalah apabila
p
0,05 Hair et .al, 1998 yang berart i mat riks
input sebenarnya
dengan mat riks input yang diprediksi t idak
berbeda secara st at ist ik. 2. CM IN DF Normed Chi-square
CM IN DF adalah ukuran yang diperoleh dari nilai chi square dibagi dengan
degree of freedom . M enurut Hair et .al.
1998, nilai yang direkomendasikan unt uk menerima kesesuaian sebuah
model adalah nilai CM IN DF yang lebih kecil at au sama dengan 2,0 at au 3,0.
3. GFI Goodness of Fit Index GFI
merupakan persent asi
dari kovarians observasi yang bisa dijelaskan
kovarians dalam model. Indeks ini mencerminkan
t ingkat kesesuaian
model secara keseluruhan yang dihitung dari residual kuadrat dari model yang
diprediksi dibandingkan dengan data yang sebenarnya. Nilai GFI biasanya dari
0 sampai 1. Semakin besar jumlah sampel penelit ian maka nilai GFI akan
semakin besar. Nilai yang lebih men- dekat i 1 mengindikasikan model yang
diuji memiliki kesesuaian yang baik Hair et .al, 1998 nilai GFI yang dikatakan
baik adalah
0,90. 4. TLI Tucker-Lew is Index
TLI at au NNFI adalah suat u indeks yang dihit ung unt uk kompleksit as model.
Semakin indeks TLI mendekat i 1 maka model t ersebut semakin baik. M enurut
Hair et .al. 1998 nilai penerimaan yang direkomendasikan adalah nilai TLI
0,90. TLI merupakan indeks fit yang kurang dipengaruhi oleh ukuran sampel.
5. NFI Normed Fit Index NFI dikenal sebagai Bent ler-Bonnet
normed fit index merupakan indeks
kesesuaian increment al yang juga mem- bandingkan
model yang
diusulkan dengan null model. Indeks ini dikat akan
baik unt uk
mengukur kesesuaian
sebuah model karena t idak mensya- rat kan asumsi sebagaimana chi-square.
Indeks yang mengindikasikan model yang diuji memiliki kesesuaian yang baik
adalah bila nilai NFI
0,90 Garson, G.D. 2002.
6. RM SEA The Root M ean Square of Approximat ion
Nilai RM SEA yang lebih kecil dari at au sama dengan 0,08 merupakan indeks
yang baik unt uk menerima kesesuaian sebuah model Hair et .al., 1998.
RM SEA merupakan indeks pengukuran yang t idak dipengaruhi oleh besarnya
sampel sehingga biasanya indeks ini digunakan unt uk mengukur fit model
pada jumlah sampel yang besar.
4. HASIL PENELITIAN
Pengujian Hipotesis 1
Hasil est imasi pengaruh langsung ket idakpast ian lingkungan t erhadap karak-
