36
tersebut dimasukan sebagai parameter fix pada analisis model pengukuran SEM.
3. Uji Kausalitas
Kausalitas merupakan permodelan yang tersusun secara structural yang menggambarkan adanya hubungan yang dihipotesiskan antar konstrak yang
menjelaskan kausalitas termasuk didalamnya kausalitas berjenjang. Hubungan kausalitas yang dihipotesiskan berdasarkan teori yang telah
teruji dan sistematis. Deteksi kausalitas dapat diamati dari batas tingkat probabilitas yang lebih kecil 0,05 0,05 . Dalam sebuah model kausalitas,
kebenaran adanya hubungan sebab akibat antara dua atau lebih variabel bukannya karena menggunakan SEM tetapi harus didasari oleh teori-teori yang mapan. Jadi
SEM bukan digunakan untuk menghasilkan kausalitas tetapi digunakan untuk mengkonfirmasi kausalitas.
3.4.2. Evaluasi Model
Hair et al., {1998} menjelaskan bahwa pola “ confirmatory “ menunjukkan prosedur yang dirancang untu kmengevaluasi utilitas hipotesis-
hipotesis dengan pengujian fit antara model 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.
37
Pengujian terhadap model yang dikembangkan dengan berbagai criteria Goodness of fit, yaitu Chi-square, Probability, RMSEA, GFI, TLI, CFI, AFGFI,
CMIN DF. Apabila model awal tidak good fit dengan data, maka model dikembangkan dengan pendekatan two step approach to SEM.
38
Tabel : Kriteria Goodnes of Fit Indices GOODNESS OF FIT
INDEX KETERANGAN
CUT OF VALUE
X2 Chi Square Menguji apakah covariance
populasi yang diestimasi sama dengan covariance
sample apakah model sesuai dengan data.
Diharapkan kecil 1 s.d. 5 atau paling
baik diantara 1 dan 2.
Probability Uji signifikansi terhadap
perbedaan matrix covariance data dan matrix
covariance yang diestimasi.
Minimum 0,1 atau 0,2 atau
≥ 0,05.
RMSEA Mengkompensasi kelemahan Chi Square
pada sample besar. ≤ 0,08
GFI Menghitung proporsi
tertimbang variance dalam matrix sample yang
dijelaskan oleh matrix covariance populasi yang
diestimasi. ≥ 0,90
AGFI GFI yang
disesuaikan terhadap DF.
CMINDOF Kesesuaian antara data dan model.
≤ 2.00
TLI Pembandingan antara
model yang diuji terhadap baseline model.
≥ 0,95
CFI Uji kelayakan model yang
tidak sensitif terhadap besarnya sampel dan
kerumitan model ≥ 0,94
Sumber : Hair et.al., 1998
39
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Deskripsi Obyek Penelitian 4.1.1. Sejarah Perusahaan
Rio pada mulanya hanya sekedar hobby, karena adanya dana maka Rio memberanikan diri untuk membuka usaha studio musik SMILE menyewakan
alat musik dan Recording tahun 2005. dalam perjalanan studio musik SMILE mengalami cukup banyak kemajuan meski banyak hambatan dan keterbatasan.
Namun dengan keyakinan yang teguh dan rasa percaya diri yang tinggi serta kerjasama yang selalu melekat dalam diri masing-masing karyawan.
4.1.2. Lokasi Studio musik SMILE
Penentuan lokasi sangat oenting karena berpengaruh terhadap kelangsungan hidup serta perkembangan perusahaan itu sendiri, maka penentuan
lokasi perusahaan ini harus dipertimbangkan sesuai dengan lingkungan dan situasi. Studio musik SMILE berlokasi di Rungkut asri Timur XII RK VB No.6
Surabaya. Dipilih lokasi ini karena mengingat kawasan Rungkut adalah kawasan sekolahan dan Universitas, yang sebagaian besar pelanggan studio musik SMILE
adalah pelajar dan mahasiswa. Sehingga memudahkan pelanggan untuk mencari lokasi studio musik SMILE Surabaya.
39
Kategori