53
artinya bila penelitian yang dilakukan bersifat exploratory, maka nilai di bawah 0,70 pun masih dapat diterima sepanjang disertai alasan–alasan
empirik yang terlihat dalam proses eksplorasi. Dan variance extracted direkomendasikan pada tingkat 0,50. Purwanto, 2003
4.3.5. Uji Normalitas
Uji normalitas sebaran dilakukan dengan Skewness Value dari data yang digunakan yang biasanya disajikan dalam statistik deskriptif. Nilai
statistik 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 kritis dapat ditentukan berdasarkan tingkat signifikansi 0,01 1 yaitu sebesar
2,58. Hasilnya diperoleh nilai c.r. multivariate diantara
2,58 dan itu berarti asumsi normalitas terpenuhi dan data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya.
Tabel 4.14. Normalitas Data
Variable min max kurtosis c.r.
X11 3 7 - 0,654
- 1,369 X12 3 7
- 0,080 - 0,168
X13 2 7 - 0,023
- 0,047 X21 3 7
- 0,797 - 1,668
X22 3 7 - 0,699
- 1,461 X23 3 7
- 0,170 - 0,355
X31 3 7 - 0,114
- 0,238 X32 3 7
- 0,648 - 1,355
X33 4 6 - 0,803
- 1,679 X41 4 7
- 0,243 - 0,508
X42 3 7 - 0,500
- 1,046 X43 3 7
- 0,305 - 0,638
Y1 3 7
0,080 0,167
Y2 2 7
0,693 1,449
Y3 3 7
0,108 0,226
Multivariate 5,058
1,147 Batas Normal
± 2,58
Sumber : Lampiran 3
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
54
Uji normalitas sebaran dilakukan dengan Kurtosis Value dari data yang digunakan yang biasanya disajikan dalam statistik deskriptif.
Nilai statistik 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 kritis dapat ditentukan berdasarkan tingkat signifikansi 0,01 [1] yaitu sebesar ± 2,58.
Hasil uji menunjukkan bahwa nilai c.r. mutivariate berada di antara ± 2,58 yaitu 1,147 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 ditribusi datanya tidak normal masih dapat menghasilkan good estimate, sehingga
data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya.
4.3.6. Evaluasi Model One-Step Approach to SEM
