lxxi Adapun hasil analisis uji outlier dengan ketentuan apabila nilai
observasi memiliki nilai p1 dan p2 0,05 maka data dikatakan mengalami outlier data outlier. Maka untuk lebih detailnya peneliti
melakukan uji outlier dalam penelitian ini dapat dilihat pada lembar lampiran hasil uji Mahalanobis Distance.
Hasil uji outlier atau Mahalanobis distance pada lembar lampiran hasil uji Mahalanobis distance diketahui bahwa seluruh
variabel tidak ada yang memiliki nilai p1 dan p2 0,05, walaupun terdapat sepuluh nilai observasi pada p1 yang memiliki nilai 0,05
akan tetapi nilai p2 jauh lebih besar dari 0,05 p20,05. Sehingga data observasi dalam model dianggap tidak outlier.
D. Penilaian Model Fit
Alat uji paling fundamental untuk mengukur overall fit adalah likelihood ratio chi-square statistic. Chi-Square ini bersifat sensitif
terhadap besarnya sampel yang digunakan. Karena itu bila jumlah sampel adalah cukup besar yaitu lebih dari 200 sampel, maka statistik
chi-square ini harus didampingi oleh alat uji lainnya Hair et. al. 1995 ; Tabachnick dan Fidell, 1996 dalam Ferdinand, 2002 dan Ghozali, 2005.
Menilai model fit adalah sesuatu yang kompleks dan memerlukan perhatian yang besar. Suatu indek yang menunjukkan bahwa model
adalah fit tidak memberikan jaminan bahwa model memang benar-benar fit. Sebaliknya, suatu indeks fit yang menyimpulkan bahwa model adalah
lxxii sangat buruk, tidak memberikan jaminan bahwa model tersebut benar-
benar tidak fit. Dalam SEM, peneliti tidak boleh hanya tergantung pada satu indeks atau beberapa indeks fit. Tetapi sebaiknya pertimbangan
seluruh indeks fit. Dalam analisis SEM tidak ada alat uji statistik tunggal untuk mengukur atau menguji hipotesis mengenai model Hair et. al.
1995; Joreskog dan Sorbom, 1989; Long, 1983; Tabachnick dan Fidell, 1996 dalam Ferdinand, 2002.
Ferdinan 2002 juga mengatakan berbagai jenis fit index digunakan untuk mengukur derajat kesesuaian antara model yang
dihipotesiskan dengan data yang disajikan. Peneliti diharapkan untuk melakukan pengujian dengan menggunakan beberapa fit index untuk
mengukur kebenaran model yang diajukannya. Berikut ini adalah hasil pengujian indeks kesesuaian dan cut-off valuenya untuk digunakan dalam
menguji apakah sebuah model dapat diterima atau ditolak. Hasil pengujian dapat dilihat pada gambar IV.1 sebagai berikut:
.14
Attitude Toward Behavior
A4
.21
e4
1.00 1
A3
.18
e3
1.20 1
A2
.14
e2
1.27 1
.27
Subjective Norm
SN4
.31
e8
1.00 1
SN3
.21
e7
1.06 1
.10
Perceived Behavioral Controll
PBC4
.22
e13
1.00 1
PBC2
.17
e11
1.17 1
PBC1
.15
e10
.71 1
Intention to Use
ITU3
.24
e20
1.00 1
Usage Behavioral
UB1
.22
e24
1.00 1
UB2
.20
e25
1.01 1
UB3
.20
e26
1.14 1
A1
.22
e1
1.06 1
SN2
.39
e6
.94 1
SN1
.22
e5
.40 1
PBC6
.16
e15
1.02 1
PBC7
.21
e16
.84 1
ITU4
.20
e21
1.37 1
ITU5
.23
e22
1.18 1
.31
.30 .11
.26
.38 .07
z1
1 .07
z2
1
UJI HIPOTESA: Chi-Square = 176.670
Probability = .033 CMINDF = 1.227
GFI = .918 AGFI = .891
TLI = .950 CFI = .958
RMSEA = .035
.04
.05 .05
lxxiii Rangkuman hasil pengujian akan diuraikan pada tabel berikut ini:
Tabel IV.12 Evaluasi Goodness-of-fit Indices
Indeks Model goodness of fit
Cut-off Value
Hasil Model
Kesimpulan
Chi Square Diharapkan
kecil 176,670
Tidak Fit Probabilitas Chi Square p
0,05 0,033
Tidak Fit Goodness of fit index GFI
0,90 0,918
Fit Adjusted goodness of fit index AGFI
0,90 0,891
Marginal Comparative fit index CFI
0,95 0,958
Fit Root mean square error approximation
RMSEA 0,08
0,035 Fit
Tucker-Lewis Index TLI 0,95
0,950 Fit
CMINDF 2,00
1,227 Fit
Sumber: Data primer yang diolah, tahun 2010.
Tabel IV.12 menunjukkan nilai chi-square sebesar 176,670 dengan nilai probabilitas sebesar 0,033 hasil dapat dilihat pada gambar IV.1
model awal persamaan struktural yang mengindikasikan model struktural tidak cukup fit tidak fit, sementara dalam model ML nilai
chi-square merupakan kriteria yang harus dipenuhi harus fit sehingga perbaikan model modifikasi model harus dilakukan. Hasil analisis
Gambar IV.1 Model Awal Persamaan Struktural SEM
lxxiv
.13
Attitude Toward Behavior
A4 .21
e4 1.00
1 A3
.11 e3
1.42 1
A2 .19
e2 1.15
1
.26
Subjective Norm
SN4 .30
e8 1.00
1 SN3
.21 e7
1.06 1
.10
Perceived Behavioral Controll
PBC4 .21
e13 1.00
1 PBC2
.17 e11
1.15 1
PBC1 .14
e10 .67
1
Intention to Use
ITU3 .25
e20
1.00 1
Usage Behavioral
UB1 .19
e24 1.00
1 UB2
.19 e25
.92 1
UB3 .20
e26 1.05
1 A1
.30 e1
.77 1
SN2 .37
e6 .98
1 SN1
.20 e5
.37 1
PBC6 .14
e15 1.00
1 PBC7
.21 e16
.75 1
ITU4 .19
e21
1.47 1
ITU5 .23
e22
1.22 1
.35
.24 .12
.37 .06
z1
1 .08
z2
1
UJI HIPOTESA: Chi-Square = 149.116
Probability = .325 CMINDF = 1.050
GFI = .924 AGFI = .899
TLI = .989 CFI = .991
RMSEA = .017
.04 .12
.30
.04 .03
.04
struktural setelah dilakukan modifikasi model dapat dilihat pada gambar IV.2 berikut ini:
Rangkuman hasil pengujian setelah dilakukan modifikasi Model persamaan struktural akan diuraikan pada tabel berikut ini:
Tabel IV.13 Evaluasi Goodness-of-fit Indices
Indeks Model goodness of fit
Cut-off Value
Hasil Model
Kesimpulan
Chi Square Diharapkan
kecil 149,116
Fit
Gambar IV.2: Modifikasi Model Persamaan Struktural SEM
lxxv Probabilitas Chi Square p
0,05 0,325
Fit Goodness of fit index GFI
0,90 0,924
Fit Adjusted goodness of fit index AGFI
0,90 0,899
Marginal Comparative fit index CFI
0,95 0,991
Fit Root mean square error approximation
RMSEA 0,08
0,017 Fit
Tucker-Lewis Index TLI 0,95
0,989 Fit
CMINDF 2,00
1,050 Fit
Sumber: Data primer yang diolah, tahun 2010.
Tabel IV.13 menunjukkan ringkasan hasil yang diperoleh dalam kajian dan nilai yang direkomendasikan untuk mengukur fit-nya model.
Seperti yang ditunjukkan
dalam
tabel IV.13, semua persyaratan minimum model fit terpenuhi oleh hasil pengukuran SEM. Jadi, hanya satu kriteria
yang marginal yaitu nilai AGFI sedikit lebih kecil dari nilai yang direkomendasikan cut off value. Namun, mengikut Salisbury, et.
al.2001, Cheng, 2001; Hu, et. al. 1999, dan Segars dan Grover1993 yang merekomendasikan AGFI minimum
0,80 maka penelitian ini telah memenuhi nilai syarat AGFI. Dengan demikian, model secara
keseluruhan yang dikembangkan adalah fit dengan data.
E. Analisis Kausalitas
