daripada 1,96 atau lebih kecil daripada -1,96 harus diterima dengan taraf signifikansi sebesar 5 persen.
3. Koefisien determinasi R
2
pada persamaan struktural mengindikasikan jumlah varian pada variabel laten endogen yang dapat dijelaskan secara
simultan oleh variabel -variabel laten independen. Semakin tinggi nilai R
2
, maka semakin besar variabel -variabel independen tersebut dapat menjelaskan variabel endogen, sehingga persamaan struktural juga
semakin baik.
2.8.3 Evaluasi Kesesuaian Model
Tujuan dari tahapan evaluasi kesesuaian model adalah untuk mengevaluasi derajat kesesuaian atau Goodness of Fit GOF antara data
dan model. Berikut ini adalah derajat kesesuaian dan cut-off value yang digunakan untuk menguji apakah sebuah model dapat diterima atau ditolak.
1. χ
2
– Chi Square Statictic Alat uji yang paling fundamental untuk mengukur overall fit adalah
likelihood ratio Chi-Square Statistic. Model yang diuji akan dipandang baik atau memuaskan apabila nilai chi-squarenya rendah.
2. The Root Mean Square Error of Approximation RMSEA RMSEA adalah sebuah indeks yang dapat digunakan untuk
mengkompensasi chi-square statistic dalam nilai yang besar. Nilai RMSEA menunjukkan goodness-of-fit yang dapat diharapkan bila model
diestimasi dalam populasi. Nilai RMSEA yang lebih kecil atau sama dengan 0,08 merupakan index untuk dapat diterimanya model yang
menunjukkan sebuah close fit dari model itu berdasarkan degree of freedom.
3. Goodness of Fit Index GFI Indeks kesesuaian fit index ini akan menghitung proporsi tertimbang
dan varians dalam matriks kovarians sampel yang dijelaskan oleh matriks populasi yang terestimasikan. GFI adalah sebua h ukuran non-statistikal
yang mempunyai rentang nilai antara 0 poor fit sampai dengan 1,0 perfect fit. Nilai yang tinggi dalam indeks ini menunjukkan sebuah
better fit.
4. Adjusted Goodness of Fit Index AGFI AGFI adalah analog dari R
2
dalam regresi linier berganda yaitu suatu koefisen yang mengukur ketepatan sebuah model yang digunakan.
Tingkat penerimaan yang direkomendasikan adalah bila AGFI mempunyai nilai sama dengan atau lebih besar dari 0.90. GFI maupun
AGFI adalah kriteria yang memperhitungkan pro porsi tertimbang dari varians dalam sebuah matriks kovarians sampel.
5. CMINdf The Minimum Sample Discrepancy Function CMIN dibagi dengan
degree of freedomnya akan menghasilkan indeks CMIN df, yang umumnya dilaporkan oleh para peneliti sebagai salah satu i ndikator untuk
mengukur tingkat kesesuaian sebuah model. Nilai χ
2
relatif kurang dari 2,0 atau bahkan kadang kurang dari 3,0 adalah indikasi dari acceptable fit
antara model dan data. 6. Normed Fit Index NFI
NFI adalah sebuah alternatif incremental fit index yang membandingkan sebuah model yang diuji terhadap sebuah baseline model. Nilai yang
direkomendasikan sebagai acuan untuk diterimanya sebua h model adalah penerimaan ≥ 0,90 dan nilai yang sangat mendekati 1 menunjukkan a
very good fit. 7. Comparative Fit Index CFI
Besaran indeks ini adalah pada rentang nilai sebesar 0 – 1, dimana semakin mendekati 1, mengidentifikasikan tingkat fit yang paling tinggi
a very good fit. Nilai yang direkomendasikan adalah CFI ≥ 0,90.
Tabel 3. Indeks Pengujian Kelayakan Model Goodness of Fit Index
Cut off value
χ
2
– Chi Square Statictic chi square table
RMSEA ≤ 0,08
GFI ≥ 0,90
AGFI ≥ 0,90
CMINDF ≤ 2,00
NFI ≥ 0,90
CFI ≥ 0,90
2.9. Skala Likert
