44
3.4.1. Uji Kesesuaian dan Statistik
Uji hipotesis yang akan dilakukan adalah uji kesesuaian model Goodness of Fit Indeks. Dalam analisis SEM tidak ada alat uji statistik
tunggal untuk mengukur atau menguji hipotesis mengenai model. Peneliti diharapkan untuk melakukan pengujian dengan menggunakan beberapa fit
indeks, untuk mengukur “kebenaran” model yang diajukan. Berikut ini disajikan beberapa indeks kesesuaian valuenya untuk digunakan dalam
menguji apakah sebuah model dapat diterima atau ditolak alat uji lainnya Karena tujuan analisis adalah mengembangkan dan menguji sebuah model
yang sesuai dengan data atau yang fit terhadap data, maka yang dibutuhkan justru sebuah nilai X
2
yang tidak signifikan, yang menguji hipotesa nol bahwa matriks kovarian populasi tidak sama dengan kovarian sampel. Oleh
karena itu x
2
3.4.2. RMSEA Root Mean Square Error Of Approximation
yang kecil dan tidak signifikanlah yang diharapkan agar hipotesis nol sulit ditolak.
RMSEA adalah sebuah indeks yang dapat digunakan untuk mengkompensasi chi-square statistik dalam sampel yang besar
Baumgartner Hamburg, 1996 : 65. Nilai RMSEA yang lebih kecil atau sama dengan 0.08 merupakan indeks untuk dapat diterimanya model yang
menunjukkan sebuah close fit dari model berdasarkan degrees of freedom.
45
3.4.3. GFI Goodness of Fit Indeks
Indeks kesesuaian fit index ini akan menghitung proporsi tertimbang dari varians dalam matriks kovarian sampel yang dijelaskan
oleh matriks kovarians populasi GFI yang diharapkan adalah sebesar ≥
0.90
3.4.4. AGFI Adjust Goodness of Fit Index
Tanaka Huba 1989 dalam Hair 1998, menyatakan bahwa GFI adalah analog dari R
2
d d
ε dalam regresi berganda. Fit index ini dapat diajdust
terhadap degrees of freedom yang tersedia untuk menguji diterima tidaknya model. Indeks ini diperoleh dengan rumus :
AGFI = 1 – 1-GFI dimana : d
b
∑
=
=
G g
g
bebas derajat
d p
1
, =
AGFI yang diharapkan adalah sebesar
≥ 0.90.
3.4.5. CMINDF Minimum sampel discrepancy function Degrees of
Kategori