Menentukan Melakukan Estimasi Uji Kecocokan

55

C. Metode Pengumpulan Data

Dalam penelitian ini pengumpuluan data dilakukan dengan cara: 1. Studi literatur dan kepustakaan, bertujuan untuk dapat menganalisa secara teoritis terhadap masalah-masalah yang berhubungan dengan penulisan dengan membaca skripsi, studi kepustakaan dilakukan dengan membaca berbagai text book, jurnal-jurnal publikasi, artikel-artikel yang relevan, dan sumber-sumber lain guna memperoleh data sekunder. 2. Data sekunder, merupakan data yang tidak langsung memberikan data kepada peneliti. Data ini dapat diperoleh dari kinerja keuangan bank persero, tingkat inflasi, kurs dan BI rate yang diambil dari Statistik Perbankan Indonesia selama tahun 2002 hingga 2014 serta kebijakan moneter Indonesia yang dipublikasikan oleh Bank Indonesia dan Otoritas Jasa Keuangan.

D. Metode Analisis Data

Metode statistik yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan Structural Equation Modelling SEM dan pengolahan data menggunakan software LISREL 8.3.

1. Menentukan

Degree of Freedom Menghitung degree of freedom df adalah dengan jumlah data yang diketahui dikurangi jumlah parameter yang diestimasi Setyo, 2015:50. Atau secara matematis dapat di jelaskan dengan rumus: = [ . + − ] Di mana: 56 P = jumlah variabel manifest pada sebuah model K = jumlah parameter yang akan diestimasi Singgih, 2015:55 Dengan menghitung degree of freedom df, dapat diketahui dalam kategori identifikasi apakah model tersebut. Degree of freedom df negatif dikategorikan model yang under-identified, degree of freedom df nol dikategorikan model yang just-identified dan degree of freedom df positif dikategorikan model yang over-identified. Menurut Hair et al 1989 dalam Setyo 2015:50 pada SEM, kita berusaha untuk memperoleh model yang over-identified dan menghindari model yang under-identified. Meskipun demikian jika ada indikasi permasalahan yang berkaitan dengan identifikasi, kita perlu melihat sumber-sumber kesalahan yang sering terjadi.

2. Melakukan Estimasi

Tahap berikutnya adalah melakukan estimasi untuk memperoleh nilai dari parameter-parameter yang ada di dalam model. Peneliti harus meminimasi fungsi F yang memenuhi kondisi yang akan menhasilkan estimator � yang konsisten. Beberapa jenis fungsi yang diminimisasikan F adalah: a. Maximum Likelihood � = |∑ θ | + ∑ − � − | | − + b. Weighted Least Square WLS Estimator � � � = − � ′� −1 − � 57

3. Uji Kecocokan

a. Uji Kecocokan Keseluruhan Model Uji kecocokan keseluruhan model Goodness of Fit yang digunakan adalah ukuran kecocokan absolute di mana alat ukur nya adalah: o Chi-square � � = − [ , ∑ � ] Peneliti berusaha memperoleh nilai � yang rendah yang menghasilkan significance level lebih besar atau sama dengan 0.05 p ≥ 0.05. o Non-Centrality Parameter NCP = � − NCP juga merupakan ukuran badness of fit dimana semakin besar perbedaan antara ∑ dengan ∑ � semakin besar nilai NCP. o Scaled Non-Centrality Parameter SNCP = � − o Goodness-of-Fit Index GFI = − ̂ Nilai GFI berkisar antara 0 poor fit sampai 1 perfect fit, dan nilai GFI ≥ 0.90 merupakan good fit. o Root Mean Square Residual RMSR 58 Model yang mempunyai kecocokan baik good fit aka mempunyai nilai Standardized RMR lebih kecil dari 0.05. o Root Mean Square Error of Approximation RMSEA � = √ ̂ Nilai RMSEA ≤ 0,05 menandakan close fit, sedangkan 0,05 RMSEA ≤ 0,08 menunjukkan good fit. o Single Sampe Cross-Validation Index Expected Cross- Validation Index ECVI � = + − ECVI digunakan untuk perbandingan model dan semakin kecil nilai ECVI sebuah model semakin baik tingkat kecocokannya. b. Uji Kecocokan Model Pengukuran Uji kecocokan model pungukuran diukur melalui uji validitas. Validitas merupakan alat yang menguji apakah sebuah ukuran berhubungan dengan sebuah konsep. Validitas berhubungan dengan apakah suatu variabel mengukur apa yang seharusnya diukur Setyo, 2015:75. Menurut Rigdon dan Ferguson 1991 dalam Setyo 2015:76, suatu variabel dikatakan mempunyai validitas yang baik terhadap konstruk atau variabel latennya, jika: 59  Nilai t muatan faktornya factor loadings lebih besar dari nilai kritis atau ≥ 1,96 atau untuk praktisnya ≥ 2, dan  Muatan faktor standarnya standardized factor loadings SFL ≥ 0,70.

4. Analisis