Menurut Ghozali Fuad 2008: 250, ada dua asumsi mengenai ketidaknormalan data. Peneliti menggunakan asumsi yang ke-2 yaitu
mengestimasi model dengan menggunakan metode ML, tetapi mengkoreksi standart error dan beberapa goodness of fit indices akibat ketidaknormalan
distribusi data.
4.1.3 Spesifikasi Model
Pada tahap spesifikasi model terkait pembentukan model yang merupakan pembentukan hubungan antara variabel laten yang satu dengan variabel laten
lainnya dan pembentukan hubungan variabel laten dengan variabel manifest yang didasarkan pada teori berlaku.
Penggabungan seluruh komponen SEM menjadi suatu model lengkap dari model pengukuran dan model struktural, biasa disebut Full dan Hybrid Model,
Penggabungan seluruh komponen SEM digambarkan dalam diagram alur Path Diagram untuk mempermudah melihat hubungan-hubungan kausalitas yang
ingin diuji dapat dilihat pada gambar 4.5.
Gambar 4.5 Path Diagram Hybrid Model
Spesifikasi model dijalankan dengan mengkonversi diagram jalur ke dalam serangkaian persamaan model struktural dan persamaan model pengukuran.
Model persamaan struktural adalah
Sedangkan model persamaan pengukuran pada penelitian ini terbagi menjadi model pengukuran untuk X dan model pengukuran untuk Y sebagai berikut
1 Model pengukuran untuk X Variabel laten eksogen
dan
2 Model pengukuran untuk Y Variabel laten endogen
4.1.4 Identifikasi Model
Dalam Structural Equation Modeling, diharapkan memperoleh model yang over-identified degree of freedom positif dan dihindari adanya model yang
under-identified degree of freedom negatif.
Untuk melakukan identifikasi model, peneliti perlu mengetahui jumlah data yang diketahui dan jumlah parameter yang diestimasi. Untuk jumlah data
yang diketahui dihitung melalui rumus .
Berdasarkan output analisis data diperoleh hasil bahwa model dalam penelitian ini adalah over indentified. Dengan total jumlah data kovarian
, sedangkan jumlah parameter yang diestimasi adalah 47. Dari hasil tersebut, maka degree of freedom yang dihasilkan adalah
– . Jadi degree of freedom adalah sehingga model tersebut over indentified.
4.1.5 Estimasi Model
Model penelitian yang telah memenuhi tahap spesifikasi dan identifikasi model selanjutnya dapat dilakukan estimasi model. Dalam penelitian ini data tidak
mengikuti distribusi normal multivariat sehingga berdasarkan asumsi ketidaknormalan data maka model diestimasi dengan menggunakan metode ML,
tetapi mengkoreksi standart error dan beberapa goodness of fit indices akibat ketidaknormalan distribusi data.
Berdasarkan penelitian ini,hasil estimasi dapat ditunjukkan pada gambar 4.6 seperti di bawah ini
Gambar 4.6 Diagram Hasil Estimasi Model
4.1.6 Uji Kecocokan Model Dan Respesifikasi
