3.4.3 Pengujian Hipotesis dan Hubungan Kausal
Pengaruh langsung koefisien jalur diamati dari bobot regresi terstandar, dengan pengujian signifikansi pembanding nilai CR
Critical Ratio atau ρ probability yang sama dengan nilai t hitung.
Apabila t hitung lebih besar daripada t table berarti signifikan.
3.4.4 Pengujian Model
Dalam metode SEM, model pengukuran dan model struktur parameter-parameternya di estimasi secara bersama-sama. Cara ini agak
mengalami kesulitan dalam memenuhi fit model. One Step Approach to SEM digunakan apabila model diyakini landasan teori yang kuat serta
validitas dan reabilitas yang sangat baik. Structural equation model lihat hal. 38
Gambar 3 : Stuctural Equation Model.
Tangible X
1
Reliability X
2
Responsiveness X
3
Assurance X
4
Empathy X
5
Kualitas layanan
X Kepuasan
pelanggan Y
Loyalitas pelanggan
Z Nilai
Y
1
Harapan Y
2
Kesetiaan Z
1
Ketahanan terhadap
pengaruh negatif Z
2
Merefrensikan esistensi
perusahaan Z
3
3.4.5 Evaluasi Model
Hair et.al, 1998 menjelaskan bahwa confirmatory menunjukkan prosedur yang dirancang untuk mengevaluasi utilitas hipotesis-hipotesis
dengan pengujian fit antara model teoritis dan data empiris. Jika model teoritis menggambarkan “good fit” dengan data, maka model dianggap
sebagai yang diperkuat. Sebaliknya, suatu model teoritis tidak diperkuat jika teori tersebut mempunyai suatu “poor fit” dengan data. Amos
dapat menguji apakah model “good fit” atau “poor fit”. Jadi, “good fit” model yang diuji sangat penting dalam penggunaan structural equation
modeling . Pengujian terhadap model yang dikembangkan dengan
berbagai kriteria Goodness Of Fit, yakni Chi-square, Probability, RMSEA, GFI, TLI, CFI, AGFI, CMINDF
. 1.
X
2
– Chi Square Statistic Alat uji yang paling fundamental untuk mengukur overall fit
adalah likehood ratio chi-square statistic. Chi-square ini bersifat sangat sensitive terhadap besarnya sampel yang digunakan karena itu
bila jumlah sampel adalah cukup besar yaitu lebih dari 200 sampel maka statistic chi-square ini harus didampingi oleh alat uji lainnya.
Model yang diuji akan dipandang baik atau memuaskan bila nilai chi-squarenya
rendah. Semakin kecil nilai X
2
semakin baik model itu. Dalam pengujiannya ini nilai X
2
yang rendah yang menghasilkan sebuah tingkat signifikansi yang lebih besar dari 0,05 akan
mengindikasikan tak adanya perbedaan yang signifikan antara matriks kovarians yang diestimasi.
2. RMSEA-The Rood Mean Square Error of Appoximation
Adalah sebuah indeks yang dapat digunakan untuk mengkompensasikan chi-square statistic dalam sampel yang besar
nilai RMSEA menunjukkan goodness-of-fit yang dapat diharapkan bila model diestimasi dalam populasi. Nilai RMSEA yang lebih kecil
atau sama dengan 0,08 merupakan indeks untuk dapat diterimanya model yang menunjukkan sebuah close-fit dari model ini berdasarkan
degree of freedom. 3.
GFI -Goodness of Fit Index
Indeks kesesuaian fit index ini akan menghitung proporsi tertimbang dari varians dalam matriks kovarians sampel yang
dijelaskan oleh matriks kovarians populasi yang terestimasikan. GFI adalah sebuah ukuran non-statistical yang mempunyai rentang nilai
antara 0 poor fit sampai dengan 1,0 perfect fit nilai yang tinggi dalam indeks ini menunjukkan sebuah “better fit”.
4. AGFI-Adjusted Goodness of fit indeks
Adalah analog dari R
2
dalam regresi berganda. Fit index ini dapat didjust terhadap degree of freedom yang tersedia untuk
menguji diterima tidaknya model. Tingkat penerimaan yang direkomendasikan adalah bila AGFI mempunyai nilai sama dengan
atau lebih besar dari 0,09 perlu diketahui bahwa baik GFI maupun
AGFI adalah kriteria yang diperhitungkan proporsi tertimbang dari varians dalam sebuah matriks kovarians sampel.
5. CMIN
DF The minimum sample discrepancy function CMN dibagi
dengan degree of freedom-nya akan menghasilkan indeks CMIN DF, yang umumnya dilaporkan oleh para peneliti sebagai salah satu
indikator untuk mengukur tingkat fit-nya sebuah model. 6.
TLI-Tucker Lewis Index TLI adalah sebuah alternatif incremental fit index yang
membandingkan sebuah model yang diuji terhadap sebuah baseline model. Nilai yang direkomendasikan sebagai acuan untuk
diterimanya sebuah model adalah penerimaan 0,95 dan nilai yang sangat mendekati 1 menunjukkan a very good fit.
7. CFI-Comparative Fit Index
Besaran indeks ini adalah pada rentang nilai sebesar 0-1, dimana semakin mendekati 1 mengindikasikan tingkat fit yang
paling tinggi a very good fit. Nilai yang direkomendasikan adalah CFI 0,95.
Tabel 2 : Goodness of Fit Indices
Godness of Fit Index Keterangan
Cut-Off Value
X²- Chi-square Menguji apakah covariance
populasi yang di estimas sama dengan covariance
sample apakah model sesuai dengan data
Diharapkan kecil 1 s.d 5 atau paling baik diantara
1dan 2
Probality Uji signifikan
terhadap perbedaan matriks
covariance dta dan matriks covariance yang diestimasi
Minimum 0,1 atau 0,2 atau
≥ 0,05
RMSEA Mengkompensasi kelemahan
Chi-Square pada sampel besar
≤ 0,08
GFI Menghitung proporsi
tertimbang varians dalam matriks sampel yang
dijelaskan oleh matriks covarians populasi yang
diestimasi analog dengan R² dalam regresi berganda
≥ 0,90
AGFI GFI yang
disesuaikan terhadap DF
≥ 0.90 CMIN DF
Kesesuaian antara data dan model
≤ 2,00 TLI Pembandingan
antara model
yang diuji terhadap baseline model
≥ 0,95
CFI Uji kelayakan model yang
tidak ensitive terhadap besarnya sampel dan
kerumitan model ≥ 0,94
Sumber: Hair et al 1998
BAB IV PEMBAHASAN
4.1 Deskripsi Obyek Penelitian 4.1.1 Gambaran
Diantara beragamnya alat transportasi darat, banyak perusahaan yang menawarkan jasa – jasa transportasi sebagai sarana yang digunakan untuk
menunjang aktivitas sehari – hari. Dalam hal ini, mobil menempati peran dalam sendi kehidupan masyarakat. Salah satu perusahaan yang menawarkan jasa
persewaan mobil di Surabaya adalah Angkasa Rent a Car. Angkasa Rent a Car merupakan perusahaan yang bergerak pada bidang
pelayanan jasa. Perusahaan ini berdiri pada tanggal 18 Agustus 2008 yang bertempat di Jl. Rajawali no : 98, Surabaya. Perusahaan ini didirikan oleh Bpk.
Agusry Mahendra, memiliki 8 karyawan dengan kemampuan berbeda dalam pengoperasian. Setiap karyawan memiliki tanggung jawab pekerjaan di masing-
masing bidangnya. Hingga saat ini, Angkasa Rent a Car mempunyai 40 unit mobil.
Angkasa Rent a Car tidak hanya melayani persewaan individu saja melainkan juga disewakan pada instansi perusahaan – perusahaan dengan
memakai system kontrak. Dengan mengantongi ±100 pelanggan. Sampai saat ini Angkasa Rent a Car masih beroperasi di Surabaya untuk memberikan pelayanan
43
Kategori