Confirmatory Factor Analysis CFA Direct, Indirect dan Total Effect

2.2.6 Model Lintasan Path Model

Dalam suatu penelitian juga ditemukan model penelitian yang terdiri dari variabel teramati dan tidak mengandung variabel laten. Model seperti itu disebut sebagai Path Model atau Model Lintasan.

2.2.6.1 Confirmatory Factor Analysis CFA

CFA model merupakan model pengukuran yang menunjukkan adanya sebuah variabel laten yang diukur oleh satu atau lebih variabel teramati. CFA adalah salah satu pendekatan utama dalam analisis faktor, dimana pendekatan lainnya adalah Exploratory Factor Analysis EFA. CFA dan EFA memiliki perbedaan yang mendasar, yaitu 1 EFA menunjukkan hubungan antara variabel laten dengan variabel teramati tidak dispesifikasikan terlebih dahulu, EFA memiliki jumlah variabel laten tidak ditentukan sebelum analisis dilakukan, dan kesalahan pengukuran tidak boleh berkorelasi. 2 CFA membentuk model terlebih dahulu, jumlah variabel laten ditentukan oleh analisis, pengaruh suatu variabel laten terhadap suatu variabel teramati ditenetukan terlebih dahulu, beberapa efek langsung variabel laten terhadap variabel teramati dapat ditetapkan sama dengan nol atau suatu konstanta, kesalahan pengukuran boleh berkorelasi, kovarian variabel-variabel laten dapat diestimasi atau ditetapkan pada nilai tertentu, dan identifikasi parameter diperlukan. CFA memiliki dua jenis yaitu a. First order confirmatory factor analysis First order confirmatory factor analysis merupakan gambaran hubungan antara variabel teramati yang mengukur variabel latennya secara langsung. b. Second order confirmatory factor analysis Second order confirmatory factor analysis merupakan gambaran model pengukuran yang terdiri dari dua tingkat. Tingkat pertama adalah CFA yang menunjukkan hubungan antara variabel teramati sebagai indikator dari variabel terkait. Tingkat kedua menunjukkan hubungan antara variabel laten pada tingkat pertama sebagai indikator dari sebuah variabel laten tingkat kedua.

2.2.6.2 Direct, Indirect dan Total Effect

SEM secara diagram lintasan maupun model matematika menggambarkan hubungan pengaruh diantara variabel-variabel yang ada didalamnya. Secara umum, SEM dapat membedakan pengaruh ke pengaruh langsung direct effects, tidak langsung indirect effects, dan pengaruh keseluruhan total effects. Pengaruh langsung terjadi apabila ada sebuah panah yang menghubungkan kedua variabel laten yang pengaruh ini dapat diukur dengan sebuah koefisien structural. Pengaruh tidak langsung terjadi ketika tidak ada panah langsung yang menghubungkan kedua variabel laten tetapi melalui satu atau lebih variabel laten lain sesuai dengan lintasan yang ada. Pengaruh keseluruhan merupakan penjumlahan dari pengaruh langsung dan semua pengaruh tidak langsung yang ada.

2.2.7 Normalitas