53
Variabel facilitating condition smempunyai nilai rata-rata keseluruhan item sebesar 3,55 nilai rata-
rata variabel-variabel tersebut yang terletak pada interval jawaban 3,41-4,20 yang tinggi. Adapun
kelima item facilitating condition yang paling dominan pada item nomor 5 yang berarti responden merasa
bahwa tidak terkendala pada jaringan system dari pihak Bank ketika melakukan transaksi non tunai.
4.4. Uji Asumsi-Asumsi Structural Equation Model.
Uji normalitas yang dilakukan pada SEM mempunyai dua tahapan. Pertama adalah pengujian
normalitas untuk
setiap variabel
univariate normality, sedangkan tahap kedua adalah pengujian
normalitas data semua variabel secara bersama-sama, yang
disebut multivariate
normality. Hal
itu disebabkan jika setiap variabel normal secara
individu, tidak berarti jika diuji secara bersama-sama multivariate juga pasti berdistribusi normal. Adapun
ketentuan data berdistribusi normal atau tidak, kita dapat membandingkan hasil pengujian normalitas
melalui program AMOS pada lampiran assessment of normality dengan ketentuan apabila angka c.r.
skewness, dan c.r kurtosis ada di antara -2,58 sampai
54
+ 2,58 maka data dapat dikatakan normal. Berikut hasil uji normalitas data:
Tabel 4.5. Assessment of Normality
Var Min
max Skew
c.r. kurtosis
c.r. H1
2.00 5.00
-.039 -.198
-.492 -1.250
H2 2.00
5.00 .065
.333 -.628
-1.597 H3
2.00 5.00
-.166 -.843
-.369 -.937
B3 2.00
5.00 -.161
-.818 -.308
-.782 B2
2.00 5.00
-.198 -
1.008 -.504
-1.281 B1
2.00 5.00
-.188 -.958
-.393 -.998
IN1 60.0
00 375.
000 .128
.650 .006
.015 FC
5 2.00
5.00 -.094
-.479 -.474
-1.206 FC
4 2.00
5.00 .102
.518 -.457
-1.162 FC
3 2.00
5.00 .278
1.414 -.326
-.829 FC
2 2.00
5.00 .180
.913 -.466
-1.185 FC
1 2.00
5.00 .210
1.066 -.366
-.930 I3
2.00 5.00
-.210 -
1.069 -.663
-1.685 I2
2.00 5.00
-.323 -
1.643 -.564
-1.435 I1
2.00 5.00
-.410 -
2.084 -.397
-1.008 FP1
2.00 5.00
-.209 -
1.062 -.873
-2.220
55 Var
Min max
Skew c.r.
kurtosis c.r.
FP2 2.00
5.00 -.210
- 1.067
-.430 -1.093
FP3 2.00
5.00 -.018
-.091 -.556
-1.412 SF4
2.00 5.00
-.141 -.717
-.508 -1.290
AF 1
2.00 5.00
-.127 -.646
-.717 -1.822
AF 2
2.00 5.00
.010 .053
-.728 -1.851
AF 3
2.00 5.00
-.087 -.440
-.544 -1.383
SF1 2.00
5.00 -.221
- 1.124
-.605 -1.537
SF2 2.00
5.00 -.083
-.421 -.691
-1.756 SF3
2.00 5.00
-.345 -
1.756 -.421
-1.070 AT1
2.00 5.00
-.241 -
1.224 -.582
-1.479 AT2
2.00 5.00
-.257 -
1.309 -.400
-1.016 AT3
2.00 5.00
-.209 -
1.065 -.511
-1.299 Mul
tiva r
2.312 .351
Sumber:Data Primer, 2016.
Berdasarkan hasil analisis Assessment of Normality diketahui bahwa seluruh item memiliki
angka c.r skewness, dan c.r kurtosis kurang dari - 2,58 sampai + 2,58 yang berarti data tersebut dalam
penelitian ini berdistribusi normal secara univariate. Adapun nilai cr kurtosis pada multivariate sebesar
0,351 berada di dibawah batas +2,58, maka secara
56
multivariare bersama-sama sebaran data pada variabel berdistribusi normal Ghozali, 2005.
Penilaian Kriteria Goodness of Fit Indices Full Structural Model
Penilaian kriteria Goodness of Fit Indices Full Structural Model dilakukan untuk menguji kesesuaian
struktur model sehingga penelitian ini sah dilakukan karena modelnya telah sesuai dengan kriteria yang
ditentukan dalam validitas model SEM Structural Equation Model. Hasil uji kesesuian model dalam
penelitian ini secara lengkap sebagai berikut:
Gambar 4.1. Model Lengkap Persamaan Struktural SEM
57
Rangkuman hasil pengujian akan diuraikan pada tabel berikut ini:
Tabel 4.6. Hasil Goodness of fit Model Pengukuran Indeks
Model goodness of
fit
Cut-off Value
Hasil Model
Evaluasi Model
chi-square Mendekati
735,775 Marginal
Probabilitas ≥ 0,05
0,000 Buruk
CMINDF ≤ 2,00
2,278 Buruk
GFI ≥0,90
0,768 Marginal
RMSEA ≤ 0,08
0,091 Buruk
AGFI ≥ 0,90
0,709 Marginal
TLI ≥0,90
0,876 Marginal
CFI ≥ 0,90
0,894 Baik
Sumber: Data Primer, 2016. Tabel 4.6. menunjukkan bahwa model yang
direncanakan tidak fit secara marginal. Adapun nilai probabilitas
dan CMINDF
masih buruk.
GFI,AGFI,TLI dibandingkan dengan nilai acuan persamaan model struktural hasilnya reasonable, CFI
yang setelah dibandingkan dengan nilai acuan persamaan model struktural, hasilnya baik. Model
tersebut kemudian
dimodifikasi mengikuti
modification indices dengan menghubungkan error
58
dari indikator variabel. Hasil modifikasi model sebagai berikut:
Gambar 4.2. Model Persamaan Struktural SEM Modifikasi
Rangkuman hasil pengujian akan diuraikan pada tabel berikut ini:
59
Tabel 4.7. Hasil Goodness of fit Model Pengukuran Modifikasi
Indeks Model goodness
of fit Cut-off
Value Hasil
Model Evaluasi
Model
chi-square Mendekati
392,882 Marginal
Probabilitas ≥ 0,05
0,000 Tidak Fit
CMINDF ≤ 2,00
1,305 Baik
GFI ≥0,90
0,869 Reasonable
RMSEA ≤ 0,08
0,045 Baik
AGFI ≥ 0,90
0,809 Reasonable
TLI ≥0,95
0,969 Baik
CFI ≥ 0,95
0,975 Baik
Sumber: Data Primer, 2016.
Berdasarkan tabel 4.7 hasil yang didapat adalah: a.
X
2
Chi Square statistik, model yang akan diuji akan dipandang baik atau memuaskan bila nilai
chi squarenya rendah. Semakin kecil nilai χ
2
semakin baik model tersebut. Dari hasil perhitungan diperoleh nilai chi square
χ² = 392,882 dan p = 0,000 yang berarti dalam
model penelitian tidak fit, meskipun tidak fit akan tetapi nilai CminDF kurang dari 2,
sehingga model dapat diterima.
60
b. RMSEA The Root Mean Square Error of
Aproximation adalah sebuah indeks yang dapat digunakan untuk mengkompensasi chi square
statistic dalam sampel yang besar. Nilai RMSEA yang lebih kecil atau sama dengan 0,08
merupakan indeks untuk dapat diterimanya model yang menunjukkan sebuah close fit dari
model itu berdasarkan degree of freedom. Dari hasil perhitungan didapatkan nilai RMSEA
sebesar 0,045. sehingga penelitian dapat diterima.
c. GFI Goodness of Fit Index, indeks ini akan
menghitung proporsi tertimbang dari varian dalam matrik kovarian sampel yang dijelaskan
oleh matrik kovarian populasi yang terestimasi. Tingkat penerimaan yang direkomendasikan
adalah bila GFI mempunyai nilai sama dengan atau lebih besar dari 0,90. Dari hasil penelitian
dihasilkan GFI sebesar 0,858 sehingga data penelitian
reasonable atau
dapat dipertimbangkan seperti yang diungkapkan oleh
Joreskog dan Sorbam 1984 dalam Imam Ghozali 2004.
d. AGFI Adjusted Goodness of Fit Index, fit indeks
ini dapat diadjust terhadap degree of freedom yang tersedia untuk menguji diterima tidaknya
61
model. Tingkat
penerimaan yang
direkomendasikan adalah bila AGFI mempunyai nilai sama dengan atau lebih besar dari 0,90.
Dari hasil penelitian dihasilkan nilai AGFI sebesar 0.809 yang berarti model reasonable.
e. TLI Tucker Lewis Index, TLI adalah sebuah
alternatif incremental
fit index
yang membandingkan sebuah model yang diuji
terhadap sebuah baseline model. Nilai yang direkomendasikan untuk diterimanya sebuah
model adalah penerimaan lebih besar atau sama dengan 0,90. Dari tabel IV.3 nilai TLI sebesar
0,969 yang berarti tingkat penerimaan yang baik.
f. CFI Comparative Fit Index, besaran indeks ini
adalah rentang nilai sebesar 0-1, dimana semakin mendekati 1 mengidentifikasikan
tingkat fit yang paling tinggi. Sedangkan hasil perhitungan menunjukkan nilai CFI sebesar
0,975, yang berarti model dapat diterima.
4.5. Uji Kausalitas Model
