74 Strutural Equation Model SEM merupakan suatu teknik statistik yang
digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel laten dengan variabel teramati sebagai indikatornya, hubungan antar variabel laten, serta kesalahan
pengukuran. SEM memiliki kemampuan untuk mengestimasi hubungan antar variabel yang bersifat multiple relationship. Hubungan dibentuk dalam model
struktural hubungan antara variabel laten dependen dan independen. SEM juga mampu menggambarkan pola hubungan antara konstrak laten unobserved dan
variabel manifest variabel indikator Wijayanto, 2008.
8.1 Spesifikasi Model
Model SEM yang dianalisis pada penelitian ini yaitu model hybrid full SEM model atau model gabungan antara model pengukuran dengan model
struktural. Model hybrid yang telah dibuat terbentuk dalam sebuah diagram lintasan model diagram path sehingga hubungan antar variabel pada model
dapat lebih mudah dipahami. Model pengukuran memperlihatkan hubungan antara variabel indikator dengan variabel laten eksogen.
Hubungan yang diperlihatkan pada model pengukuran yaitu seberapa kuat variabel indikator
dalam mengukur atau merefleksikan setiap variabel laten eksogennya. Variabel laten eksogen bebas yang ditetapkan merujuk pada teori dimensi kualitas produk
yang terdiri dari delapan dimensi, antara lain dimensi performance, features, reliability, conformance, curability, serviceability, aesthetics, dan perceived
quality, 19 variabel manifest, dan satu variabel laten endogen terikat. Peubah laten dalam model SEM digambarkan dalam bentuk elips sedangkan peubah
manifest digambarkan dalam bentuk kotak. Model pengukuran yang diterapkan pada penelitian ini yaitu model penguluran kon generik, karena setiap variabel
indikator merupakan refleksi dari sebuah variabel laten. Model struktural memperlihatkan hubungan antara variabel laten eksogen dengan variabel laten
endogen. Variabel laten endogen yang ditetapkan pada penelitian ini yaitu variabel kepuasan.
8.2 Identifikasi Model
Model yang telah disusun kemudian dilakukan identifikasi model untuk menentukan apakah model tersebut dapat diduga. Suatu model dapat diduga
apabila besarnya derajat bebas model lebih dari satu atau sama dengan nol. Dalam
75 penelitian ini, hasil uji degree of freedom model sebesar 131. Derajat bebas yang
bernilai positif menunjukkan model tergolong ke dalam kategori fit. Hal ini berarti model yang dibangun telah sesuai karena degree of freedom berniali positif.
8.3 Estimasi Model
Tahap estimasi dilakukan untuk memperoleh nilai atau muatan faktor yang terdapat dalam model. Metode estimasi yang digunakan yaitu Weighted Least
Squares. Uji-T pada diagram lintas mempermudah menginterpretasikan hubungan antar variabel. Jika nilai T
hitung
T
tabel
dengan α 0,05 T
tabel
=1,96, maka suatu variabel berpengaruh nyata atau signifikan terhadap variabel lainnya. yang dapat
dilihat pada diagram lintas hasil pengolahan menggunakan program LISREL 8.30 pada Gambar 14.
Gambar 14. Diagram Lintasan Model Proses Keputusan Pembelian dan Kepuasan
Konsumen Restoran Khaspapi Berdasarkan Nilai T-Value
Model dengan hasil estimasi standardized solution seperti pada Gambar 14 di atas, digunakan untuk mengetahui keeratan hubungan antara variabel dalam
model. Pada model pengukuran dapat diketahui besaran muatan faktor factor loading yang menunjukkan seberapa kuat variabel indikator merefleksikan atau
76 mengukur setiap variabel laten, baik variabel laten eksogen maupun variabel laten
endogen. Sementara itu, pada model struktural dapat diketahui besaran koefisien gamma dan beta untuk memperlihatkan keeratan antar variabel laten.
8.4 Uji Kecocokan
Model yang telah diestimasi harus diuji kecocokan atau tingkat kebaikannya sebelum model tersebut benar-benar diterima sebagai gambaran yang
sebenarnya dari proses keputusan pembelian dan kepuasan konsumen Restoran Khaspapi. Terdapat beberapa ukuran kecocokan yang dapat digunakan untuk
menunjukkan bahwa model secara keseluruhan sudah baik. Pada Gambar 14 dapat dilihat bahwa model diagaram lintas memiliki
ukuran kebaikan model goodness of fit yang cukup baik untuk menjelaskan data. Nilai hasil uji kebaikan model menunjukkan bahwa model yang dihasilkan
memiliki hasil Good Fit. Kebaikan model pada model diagram lintas penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 25.
Tabel 25. Goodness of Fit Model SEM
Goodness-of-Fit Cutt-off-Value
Hasil keterangan
DF Degrees of Freedom
Positif 131
Good Fit RMR Root Mean
Square Residual 0,05 atau
0,1 0,16
Good Fit RMSEA Root Mean
square Error of Approximation
0,08 0,080
Good Fit GFI Goodness of Fit
0,90 0,93
Good Fit AGFI Adjusted
Goodness of Fit Index 0,90
0,90 Good Fit
CFI Comparative Fit Index
0,90 0,94
Good Fit NFI Normed Fit Index
0,90 0,97
Good Fit
Pada Tabel 25, dapat dilihat bahwa seluruh hasil uji telah memenuhi model fit. Nilai hasil uji RMSEA Root Means Square Error of Approximation adalah
nilai yang digunakan untuk mengukur penyimpangan nilai parameter pada suatu model. Nilai GFI Goodness of Fit Index adalah suatu ukuran yang menunjukkan
seberapa besar model mampu menerangkan keragaman data dan harus berkisar antara nol dan satu.
77
8.5 Hubungan Antar Variabel
