cviii Multivariate 14.141 2.193
Sumber : Data primer diolah, 2009. Dari tabel IV. 12 tersebut dapat diketahui bahwa data dalam penelitian
ini dikategorikan sebagai data normal karena memiliki nilai skewness kurang dari 2 dan nilai kurtosis kurang dari 7.
3. Asumsi Outliers
Outliers adalah observasi atau data yang memiliki karakteristik unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari observasi-observasi lainnya dan muncul
dalam bentuk nilai ekstrim, baik untuk sebuah variabel tunggal atau variabel kombinasi. Dalam analisis multivariate adanya outliers dapat diuji dengan
statistik Chi Square x
2
terhadap nilai mahalanobis distance square pada tingkat signifikansi 0,001 dengan degree of freedom sejumlah variabel yang
digunakan dalam penelitian Ghozali dan Fuad, 2005:38, dalam hal ini variabel yang dimaksud adalah jumlah item pengukuran pada model, bila
terdapat observasi yang mempunyai nilai mahalanobis distance square yang lebih besar dari Chi Square maka observasi tersebut dikeluarkan dari analisis.
Umumnya perlakuan terhadap outliers adalah dengan mengeluarkannya dari data dan tidak diikutsertakan dalam perhitungan berikutnya. Bila tidak
terdapat alasan khusus untuk mengeluarkan outliers, maka observasi dapat diikutsertakan dalam analisis selanjutnya.
cix Dalam analisis multivariate adanya outliers dapat diuji dengan statistik
chi-square X
2
terhadap nilai Mahalanobis pada tingkat signifikansi 0,001 dengan degree of freedom sebesar jumlah variabel yang digunakan dalam
penelitian Ferdinand, 2002:106. Karena dalam penelitian ini menggunakan 24 indikator maka semua kasus yang mempunyai Mahalanobis distance lebih
besar dari X
2
24.0,001 = 51,17 adalah multivariat outliers. Pada penelitian ini tidak ada nilai Mahalanobis distance yang melebihi 51,17, oleh karena itu
tidak ada yang dikategorikan sebagai outliers. Nilai keseluruhan Mahalanobis distance pada penelitian ini dapat dilihat pada lampiran Structural Equation
Modelling SEM dibelakang.
4. Evaluasi Atas Kriteria Goodness Of Fit
Dalam analisis SEM, tidak ada alat uji statistik tunggal untuk menguji hipotesis mengenai model Ghozali dan Fuad, 2005:29, tetapi berbagai fit
index yang digunakan untuk mengukur derajat kesesuaian antara model yang disajikan dan data yang disajikan. Sebelum melakukan pengujian hipotesis
langkah pertama adalah menilai kesesuaian goodness-of-fit. Fit index yang digunakan secara jelas dapat ditunjukkan oleh tabel berikut ini :
Tabel IV. 13 Hasil
Goodness of Fit Model Struktural
Goodness-of-fit Indices Cut-off Value
Hasil Evaluasi
Chi-square
c
2
Diharapkan kecil 248,812
- DF
- 245
- Significance Probability p
³ 0,05 0,420
Baik CMINDF
£ 2,00 1, 016
Baik GFI
³ 0,90 0,966
Baik
cx Sumber : Data primer diolah, 2009.
Tabel IV. 13 diatas menunjukkan bahwa chi-square
c
2
bernilai 248,812 dengan degree of freedom 245 adalah signifikan secara statistik pada
level signifikansi 0,000. Significance Probability p sebesar 0,420 merupakan indikasi yang baik. Dengan demikian mengindikasikan tidak ada perbedaan
yang signifikan antara matriks kovarian data dan matrik kovarian yang diestimasi. Sedangkan nilai dari indeks parsimony fit measures didapat dari nilai
CMINDF sebesar 1,016 menunjukkan indikasi baik karena memiliki nilai kurang dari 2. Nilai Goodness of fit index GFI diperoleh sebesar 0,966
merupakan indikasi model yang baik. Nilai Adjusted Goodness of fit index AGFI menunjukkan nilai sebesar 0,936 yang merupakan indikasi model dapat
diterima. Nilai Tucker Lewis Index TLI yang diperoleh sebesar 1,516 menunjukkan indikasi model yang baik. Nilai Comparative fit index CFI
diperoleh sebesar 0,970 yang mengindikasikan model yang baik. Nilai NFI sebesar 0,904 menunjukkan indikasi model yang baik. Nilai RMSEA yang
diperoleh dari penelitian ini adalah sebesar 0,011 yang mengindikasikan model yang baik. Dari keseluruhan hasil model Goodness of fit yang ditampilkan pada
AGFI ³ 0,90
0,936 Baik
TLI ³ 0,90
1,516 Baik
CFI ³ 0,90
0,970 Baik
NFI ³ 0,90
0,904 Baik
RMSEA £ 0,08
0,011 Baik
cxi tabel IV.6 maka dapat disimpulkan bahwa semua hasil dari model pengukuran
Structural Equation Modelling SEM dapat diterima dan menunjukkan indikasi model yang baik.
F. Analisis Uji Hipotesis Dan Pembahasan Hasil Penelitian
