Berdasarkan hasil confirmatory factor analysis terlihat bahwa factor loadings masing-masing butir pertanyaan yang membentuk setiap
construct belum seluruhnya ≥0,5. Sehingga butir-butir instrumentasi
setiap konstruk tersebut dapat dikatakan validitasnya cukup baik.
4.4.4. Evaluasi Construct Reliability dan Variance Extracted
Selain melakukan pengujian konsistensi internal Cronbach’s Alpha
, perlu juga dilakukan pengujian construct reliability dan variance extracted.
Kedua pengujian tersebut masih termasuk uji konsistensi internal yang akan memberikan peneliti kepercayaan diri yang lebih
besar bahwa indikator-indikator individual mengukur suatu pengukuran yang sama Purwanto, 2002. Dan variance extracted direkomendasikan
pada tingkat 0,50. Hasil perhitungan construct reliability dan variance extracted dapat dilihat dalam tabel 4.7.
Tabel 4.9. Construct Reliability dan Variance Extracted
Konstrak Indikator
Standardize Faktor
Loading SFL
Kuadrat Error
[ ੬ j]
Construct Reliability
Variance Extrated
Job Satisfaction
X11 0,168
0,028 0,972
0,451 0,187
X12 0,514
0,264 0,736
X13 0,444
0,197 0,803
X14 0,509
0,259 0,741
Motivation X21
0,717 0,514
0,486 0,631
0,385 X22
0,73 0,533
0,467 X23
0,33 0,109
0,891 Performance
Y1 0,681
0,464 0,536
0,452 0,263
Y2 0,558
0,311 0,689
Y3 0,113
0,013 0,987
Batas Dapat Diterima ≥0,7
≥0,5
Sumber : Lampiran Hasil pengujian reliabilitas instrumen dengan construct reliability
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
dan variance extracted menunjukkan instrumen cukup reliable, 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 dibawah 0,70 pun masih dapat diterima sepanjang disertai alasan-alasan
empirik yang terlihat dalam proses eksplorasi. Dan variance extracted direkomendasikan pada tingkat 0,50.
4.4.5. Evaluasi Normalitas
Uji Normalitas sebaran dilakukan dengan Kurtosis Value dari data yang digunakan yang biasanya disajikan dalam statistic 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 kriris
dapat ditentukan berdasarkan tingkat signifikan 0,01 [1] yaitu sebesar ± 2,58. Hasilnya diperoleh nilai c.r multivariate berada diantara ±2,58 dan
itu berarti asumsi normalitas terpenuhi dan data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya. Hasil analisis tampak pada tabel berikut :
Tabel 4.10. Normalitas Data
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
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
