80 Untuk mengetahui bagaimana proses evaluasi asumsi-asumsi ini dapat dijelaskan
sebagai berikut:
a. Evaluasi atas dipenuhinya asumsi normalitas
Model Structural Equation Model SEM terutama bila diestimasi dengan menggunakan Maximum Likelihood Estimation technique, mempersyaratkan
dipenuhinya asumsi normalitas. Uji normalitas ini didapat dari program AMOS. Untuk menguji normalitas dalam analisis, menggunakan uji statistik dengan
mengamati skewness value dan kurtosis value dari data yang digunakan. Newsom 2005 menyatakan bahwa nilai absolute skewness kurang atau sama dengan 2 |skew|
≤ 2 dan nilai absolute kurtosis kurang dari atau sama dengan 3 |kurtosis| ≤ 3 merupakan batas dipenuhinya kondisi asumsi normalitas. Hasil output uji normalitas
dapat dilihat dalam tabel berikut ini:
Tabel 4.13 Assessment of normality
Variabel min
max skew
c.r. kurtosis
c.r.
X2 1.000
5.000 -.156
-.604 -.775
-1.502 X5
1.000 5.000
-.603 -2.337
-.278 -.539
X4 1.000
5.000 -.233
-.903 -.583
-1.128 X1
1.000 5.000
-.461 -1.787
-.410 -.794
X3 1.000
5.000 -.573
-2.219 -.480
-.929 Y
2.000 5.000
-.284 -1.100
-.839 -1.624
Multivariate 2.441
1.182
Sumber : print out AMOS
Dari tabel tersebut diatas, terlihat bahwa nilai pada kolom bagian skewness skew tidak ada angka yang lebih besar dari 2 dan kurtosis tidak ada yang lebih besar dari 3.
Dengan demikian dapat diketahui bahwa tidak terdapat bukti bahwa distribusi data tidak normal, sehingga data dalam penelitian ini adalah memenuhi asumsi normalitas. Baris
81 terakhir dalam tabel uji normalitas diatas diberi label multivariate adalah koefisien
kurtosis multivariate median Cunningham, E. 2008. Dengan mengasumsikan data berbentuk normal, koefisien ini mempunyai rata-
rata sama dengan nol, sehingga dalam pengujian data dengan menggunakan model SEM terlihai dalam tabel 4.13, bahwa baik pengujian univariate maupun multivariate, tidak ada
bukti bahwa data yang digunakan berdistribusi tidak normal. Oleh karena itu asumsi normalitas telah dipenuhi, sehingga data layak untuk digunakan dalam estimasi
berikutnya.
b. Evaluasi atas Outliers
Kategori