Karena tujuan analisis adalah mengembangkan dan menguji sebuah model yang sesuai dengan data, maka yang dibutuhkan justru sebuah nilai
λ
2
yang tidak signifikan. Penggunaan Chi-Square hanya sesuai bila ukuran sampel antara 100 200, bila ukuran sampel diluar rentang itu uji
signifikan akan menjadi kurang reliable. Oleh karena itu perlu dilengkapi dengan alat penguji lain.
b. RMSEA-The Rood Mean Error of Approximation
RMSEA adalah sebuah indeks yang dapat digunakan untuk mengkompensasi goodness-of-fit yang data diharapkan bila model
diestimasi dalam model. Nilai RMSEA yang lebih kecil atau sama dengan 0,08 merupakan indeks untuk dapat diterimanya model yang menunjukkan
sebuah close fit dari model itu berdasarkan degrees of freedom.
c. GFI-Goodness of Fit Index
GFI adalah analog dari R
2
dalam regresi berganda. Indeks kesesuaian ini akan menghitung proporsi terimbang dari varians dalam matriks covarians
populasi yang diestimasikan. GFI adlah ukuran non-statistikal yang mempunyai rentang nilai antara 0 poor fit sampai dengan 1.0 perfect
fit. Nilai yang sangat tinggi dalam indeks ini menunjukkan sebuah “better fit”.
d. TLI-Tucker Lewis Index
TLI adalah alternative incremental fit index yang membandingkan sebuah model yang diuji terhadap sebuah baseline model. Nilai yang
direkomendasikan sebagai acuan untuk diterimanya sebuah model untuk
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
adalah penerimaan 0,95, dan nilai yang sangat mendekati 1 menunjukkan a very good fit
e. CFI-Comparative fit index
Besaran indeks ini pada rentang nilai sebesar 0-1, dimana semakin mendekati 1, mengindentifikasi tingkat fit yang paling tinggi a very good
fit. Nilai yang direkomendasikan adalah CFI0,95. keunggulan dari indeks ini besarannya tidak dipengaruhi oleh ukuran sampel karena itu
sangat baik untuk mengukur tingkat penerimaan sebuah model. Indeks CFI adalah identik dengan Relative Nobcentrality Indeks RNI
f. AGFI-Adjusted Goodness of Fit Index
AGFI-GFIdf tingkat penerimaan yang direkomendasikan adalah AGFI mempunyai nilai sama dengan atau lebih besar dari 0,90. GFI maupun
AGFI adalah criteria yang memperhitungkan proporsi tertimbang dari varians dalam sebuah matrik covarians sampel. Nilai sebesar 0,95 dapat
diinterprestasikan sebagai nilai antara 0,90-0,95 menunjukkan nilai yang cukup adequate fit. [Hulland,et.al.,1996]
g. CMINdf
The minimum sampel discrepancy function CMIN dibagi dengan degree of freedomnya akan menghasilkan indeks CMINdf. Pada umumnya
diartikan sebagai salah satu indicator untuk mengukur tingkat fitnya sebuah model. Dalam hal ini CMINdf tidak lain adalah statistic chi-
square, λ
2
dibagi DFnya. Dimana demikian indeks-indeks yang dapat
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
digunakan untuk menguji kelayakan sebuah model adalah seperti yang diringkas dalam table sebagai berikut:
Table 3 : Goodness of Fit Index
GOODNESS OF KETERANGAN
CUT - OF VALUE FIT INDEX
λ
2
Chi-Square Menguji apakah covarians
populasi yang diestimasi sama dengan covarians sample
[apakah model sesuai dengan data]
Diharapkan kecil, 1 sd 5. atau paling
baik 1 dan 2
Probability Uji signifikansi terhadap
perbedaan matriks covarians data dan matriks covarians yang
diestimasi Minimum 0,1 atau
0,2 atau ≥0,05
RMSEA Mengkompensasi kelemahan
Chi-Square pada sample besar ≤0,08
GFI Menghitung proporsi tertimbang
varians dalam matriks sample yang dijelaskan oleh matriks
covarians populasi yang diestimasi [analog dengan R2
dalam regresi berganda]
≥0,90 AGFI
GFI yang disesuaikan terhadap DF
≥0,90 CMINdf
Kesesuaian antara data dan model
≤2,00 TLI
Pembandingan antara model yang diuji terhadap baseline
model ≥0,95
CFI Uji kelayakan model yang tidak
sensitive terhadap besarnya sample dan kerumitan model.
≥0,95
Sumber : Hair et.al., 1998
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Deskripsi Obyek Penelitian
4.1.1 Sejarah Perusahaan
Berdirinya PT.Lovely Corpin Tour Travel dimulai dari tahun 1997 dengan nama ANDA Tour. Pada saat itu ANDA Tour mempunyai spesialisasi
menangani inbound tour dari Taiwan, baik yang datang dari Bali maupun yang langsung dari Taiwan. Pada saat krisis moneter menerpa dunia termasuk
Indonesia, group Taiwan yang masuk ke Indonesia khususnya Surabaya berkurang, seiring kerusuhan yang terjadi di beberapa kota di Indonesia.
Dikarenakan hal itu pulalah, ANDA Tour lebih sering menangani tour domestic dan pengurusan dokumen, baik berupa Paspor dan terutama VISA.
Tahun 2000 ANDA Tour berubah menjadi ADINDA Tour dan memiliki rute perjalanan baru yaitu outbound ke Singapore, Thailand, dan Malaysia. Pada
saat itu peminat paket perjalanan ini sangatlah banyak, karena harga murah yang ditawarkan dengan kualitas paket tour yang cukup memadai.
Pada pertengahan tahun 2007 karena perbedaan visi dan misi, maka salah seorang pimpinan ADINDA Tour akhirnya mendirikan travel yang bernama
lovely corpin Tour Travel yang beralamatkan di Prapen Indah Blok B-11 Surabaya pada Desember 2008 dengan personil 3 orang karyawan tetap dan
beberapa tour leader freelance. Adapun pengukuhan surat ijin baru selesai satu tahun kemudian dengan nomor 503775436.6.142009.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
