3.5. Teknik Analisa Data dan Uji Hipotesis 3.5.1
Structural Equation Modeling SEM
Model yang digunakan untuk menganalisa data dalam penelitian ini adalah Structural Equation Modeling SEM adalah sekumpulan teknik-
teknik statistikal yang memungkinkan pengukuran sebuah rangkaian hubungan yang relatif “rumit” secara simultan. Hubungan yang rumit
tersebut dibangun antara satu atau beberapa variabel dependen dengan satu atau beberapa variabel independen . Masing – masing variabel dependen dan
independen dapat terbentuk konstruk yang dibangun dari beberapa variabel dependen Ferdinand,2000
3.5.2 Asumsi Model
1. Uji Normalitas Sebaran Dan Linieritas
a. Normalitas dapat diuji dengan melihat gambar histogram data atau
dapat diuji dengan metode – metode statistic. b. Menggunakan Critical Ratio yang diperoleh dengan membagi
koefisian sample standart errornya dan skewness Value yang biasanya disajikan dalam statistic deskriptif dimana nilai statistic
untuk menguji normalitas itu disebut Z-Value. Pada tingkat signifikasi 1 jika nilai Z lebih besar dari nilai kritis, maka dapat
diduga bahwa distribusi data adalah tidak normal. c.
Normal Probability Plot SPSS 10.1
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
d. Linearitas dengan mengamati Scatterplots dari data yaitu dengan memilih pasangan data dan dilihat pola penyebarannya untuk
menduga ada tidaknya linearitas.
2. Evaluasi Atas Outlier
a. Mengamati nilai Z-score : ketentuannya diantara ± 3.0 non outlier.
b. Multivariate outlier diuji dengan criteria jarak Mahalanobis pada
tingkat p 0,001. jarak diuji dengan Chi-Square X² pada df sebesar jumlah variabel bebasnya df = 12. Ketentuan : bila
Mahalanobis dari nilai X² adalah Multivariate outlier. Outlier adalah observasi atau data yang memiliki karakteristik
unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari observasi-observasi lainnya dan muncul dalam bentuk nilai ekstrim untuk sebuah
variabel tunggal atau variabel kombinasi Hair, 1998.
3. Deteksi Multicollinierity Dan Singularity
Dengan mengamati Determinant matriks covarians. Dengan ketentuan apabila determinant sample matrix mendekati angka 0
kecil, maka terjadi multikolinieritas dan singularitas. Tabachnick Fidell, 1998.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
4. Uji Validitas Dan Reliabilitas
Validitas menyangkut tingkat akurasi yang dicapai oleh sebuah indikator dalam menilai sesuatu atau akuratnya pengukuran atas apa
yang seharusnya diukur. Sedangkan reliabilitas adalah ukuran mengenai konsistensi internal dari indikator – indikator sebuah
konstruk yang menunjukkan derajat sampai dimana masing – masing indikator itu mengindikasikan sebuah konstruk yang umum. Karena
indikator multidimensi, maka uji validitas dari setiap latent variable construct akan diuji dengan melihat loading factor dari hubungan
antara setiap observed variable dan latent variable. Sedangkan reliabilitas diuji dengan construct reliability dan variance extracted.
• Compose Reliability, adalah ukuran mengenai konsistensi internal
dan indikator – indikator sebuah konstruk yang menunjukkan derajat sampai dimana masing – masing itu mengidentifikasikan sebuah
konstruk laten yang umum. Rumus dari composite reliability adalah sebagai berikut :
[Σ Standardize Loading ]² Consruct Reliability =
{ Σ Standardize Loading }² + Σεj •
Variance Extracted, menunjukkan jumlah varians yang dari indikator – indikator yang diekstraksi oleh konstruk laten yang
dikembangkan. Nilai variance extracted yang tinggi menunjukkan bahwa indikator – indikator itu telah mewakili secara baik konstruk
laten yang dikembangkan. Nilai variance extracted ini
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
direkomendasikan pada tingkat paling sedikit 0,50 Ferdinand,2000. Variance extracted dapat diperoleh melalui rumus :
[Σ Standardize Loading ]² Variance Extracted =
{ Σ Standardize Loading }² + Σεj
3.5.3 Pengujian Hipotesis dan Hubungan Kausal
