Uji Outlier Evaluasi terhadap model dengan One-Step approach to SEM.

e. Uji Outlier

Untuk Uji outlier data dilakukan dengan 2 cara yaitu deteksi tehadap univariat outliers yaitu dengan mengamati z score, semua kasus yang memiliki z score ± 3,0 berarti outlier. Dari data yang berhasil terkumpul ternyata tidak terdapat dataresponden yang terkena outliers. Sehingga data yang dapat digunakan tetap sebesar 100 responden. Deteksi terhadap multivariat outliers dilakukan dengan menggunakan kritenia Jarak Mahalanobis pada tingkat p 0,001. Jarak Mahalanobis itu dievaluasi dengan menggunakan χ 2 pada derajat bebas sebesar jumlah vaniabel yang digunakan dalam penelitian. Bila kasus yang mempunyai Jarak Mahalanobis lebih besar dan chi-square pada tingkat signifikansi 0,001 tidak tenjadi multivariate outliers. Kompensasi non finansial χ 2 0,001 dengan jumlah variabel 18 adalah 42,312. Hasil analisis Mahalanobis Distance maksimum 29,805. Dengan demikian, tidak terjadi multivariate outliers. Re siduals Sta tistics a 13,41 90,48 50,50 17,309 100 -2, 143 2,310 ,000 1,000 100 8,730 14,355 11,154 1,221 100 14,26 90,22 50,80 18,125 100 -53,872 58,491 ,000 23,282 100 -2, 093 2,272 ,000 ,905 100 -2, 482 2,479 -,005 1,007 100 -75,732 69,602 -,300 28,933 100 -2, 566 2,563 -,004 1,019 100 10,400 29,805 17,820 4,204 100 ,000 ,132 ,013 ,019 100 ,105 ,301 ,180 ,042 100 Predic ted V alue St d. P redic ted Value St andard E rror of Predic ted V alue Adjust ed P redicted Value Residual St d. Residual St ud. Residual Deleted Residual St ud. Deleted Residual Mahal. Dis tanc e Cooks Dis tanc e Centered Leverage Value Minimum Maximum Mean St d. Deviat ion N Dependent Variable: NO a. Sumber : Lampiran 3 Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber

f. Evaluasi terhadap model dengan One-Step approach to SEM.

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. y y4 ,33 er_11 1,00 1 y3 ,28 er_10 ,81 1 y2 ,24 er_9 ,57 1 y1 ,17 er_8 ,66 1 x1 x13 ,24 er_3 1,00 1 x12 ,42 er_2 ,72 1 x11 ,28 er_1 ,76 1 x2 x23 ,17 er_6 x22 ,17 er_5 x21 ,20 er_4 1,00 1 ,88 1 ,83 1 x24 ,35 er_7 ,88 1 z1 z12 ,27 er_13 z13 ,18 er_14 z14 ,28 er_15 z11 ,28 er_12 1,00 1 1,40 1 1,20 1 1,44 1 z2 z23 ,23 er_18 z22 ,32 er_17 z21 ,31 er_16 1,00 1 1,08 1 ,69 1 ,09 x ,26 ,27 ,40 1,00 2,14 ,30 ,39 d_y 1 ,10 d_z1 1 ,17 d_z2 1 ,12 d_x1 1 -,23 d_x2 1 Gambar 3. Model Pengukuran Struktural Kompensasi Finansial, Kompensasi Non Finansial. Kepuasan Kerja, Motivasi Kerja, Kinerja Karyawan Model Specification : One Step Approach - Base Model Sumber : Lampiran 12 Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber Evaluasi terhadap hasil pengujian model tersebut dapat dilihat dalam tabel 14. berikut : Tabel 14. Evaluasi Kriteria Goodnes of Fit Indices Kriteria Hasil Nilai Kritis Evaluasi Model CminDF 0,550 ≤ 2,00 Baik Probability 1,000 ≥ 0,05 Baik RMSEA 0,000 ≤ 0,08 Baik GFI 0,928 ≥ 0,90 Baik AGFI 0,905 ≥ 0,90 Baik TLI 1,190 ≥ 0,95 Baik CFI 1,000 ≥ 0,94 Baik Sumber : Lampiran 10 Hasil evaluasi terhadap model yang diajukan ternyata dari seluruh kriteria yang digunakan seluruhnya menunjukkan hasil yang baik, berarti model baik dan sesuai dengan data. Dari tabel di atas dapat dikemukakan bahwa model dapat diterima atau sesuai dengan data.

g. Uji Kausalitas