Evaluasi Normalitas Analisis Model SEM

4.2.5. Evaluasi 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. multivariat diantara  2,58 dan itu berarti asumsi normalitas terpenuhi dan data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya. Hasil analisis tampak pada tabel berikut : Tabel 4.12. Normalitas Data Variable min max kurtosis c.r. X11 4 7 -0,929 -2,077 X12 4 7 -0,538 -1,203 X13 4 7 -0,741 -1,656 X21 4 7 -0,723 -1,617 X22 4 7 -0,644 -1,441 X23 4 7 -0,711 -1,589 X31 4 7 -0,659 -1,473 X32 4 7 -0,695 -1,553 X33 4 7 -0,600 -1,342 X34 4 7 -0,665 -1,486 Y1 4 7 -0,660 -1,477 Y2 4 7 -0,568 -1,269 Y3 4 7 -0,510 -1,139 Z1 3 7 -0,886 -1,981 Z2 3 7 -0,642 -1,436 Multivariate -11,880 -2,881 Batas Normal ± 2,58 Sumber : Lampiran Hasil uji menunjukkan bahwa nilai c.r. mutivariate berada di antara ± 2,58 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.

4.2.6. Analisis Model SEM

Dalam model SEM, model pengukuran dan model struktural parameter-parameternya diestimasi secara bersama-sama. Cara ini agak mengalami kesulitan dalam memenuhi tuntutan fit model. Kemungkinan terbesar disebabkan oleh terjadinya interaksi antara measurement model dan structural model yang diestimasi secara bersama-sama one-step approach to SEM. One-step approach to SEM digunakan apabila model diyakini bahwa dilandasi teori yang kuat serta validitas dan reliabilitas data sangat baik. Hair.et.al, 1998. 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 dibawah ini. Gambar. 4.1 Tabel 4.13. Evaluasi Kriteria Goodness Of Fit Indices Model One-Step Approach-Base Model Kriteria Hasil Nilai Kritis Evaluasi Model CminDF 0,895 ≤ 2,00 baik Probability 0,742 ≥ 0,05 baik RMSEA 0,005 ≤ 0,08 baik GFI 0,929 ≥ 0,90 baik AGFI 0,900 ≥ 0,90 baik TLI 1,014 ≥ 0,95 baik CFI 1,000 ≥ 0,94 baik Sumber : Lampiran Dari hasil evaluasi terhadap model one step approach modifikasi ternyata dari semua kriteria goodness of fit yang digunakan, seluruhnya menunjukkan hasil evaluasi model yang baik, berarti model telah sesuai dengan data. Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi oleh teori telah sepenuhnya didukung oleh fakta. Dengan demikian model ini adalah model yang terbaik untuk menjelaskan keterkaitan antar variabel dalam model. MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Individual Quality, Information Order, Timeliness Customer Satisfaction, Customer Loyalty Model Specification : One Step Approach - Base Model 1 Individual Quaality X11 er_1 1 Information Order X21 er_4 X22 er_5 1 1 1 Customer Satisfaction Z1 er_11 Z2 er_12 1 1 1 Customer Loyalty Y1 er_13 Y2 er_14 Y3 er_15 1 1 1 1 d_cl 1 X12 er_2 1 X13 er_3 1 d_cs 1 X23 er_6 1 1 Timeliness X31 er_7 X32 er_8 X33 er_9 X34 er_10 1 1 1 1

4.2.7. Uji Kausalitas