3.5.2. Pengujian Hipotesis 3.5.2.1.
Asumsi model Structure Equation Modelling
Pada permodelan SEM terdapat asumsi-asumsi yang harus dipenuhi dalam prosedur pengumpulan data pengolahan data yang dianalisis adalah
sebagai berikut :
1. Ukuran Sampel
Ukuran sampel yang harus dipenuhi dalam permodelan SEM adalah minimum berjumlah 100 atau dengan 5 perbandingan observasi untuk
estimasi parameter.
2. Uji Normalitas Sebaran dan Linieritas
1 Normalitas dapat diuji dengan lihat gambar histogram data atau diuji dengan metode-metode statistik.
2 Menggunakan Critical Ratio diperoleh dengan membagi koefisien sampel dengan standart error-nya dan skeness value yang biasanya
disajikan dalam statistic untuk menguji normalitas itu disebut Z- value
. Pada tingkat signifikansi 1, jika nilai Z lebih besar dan nilai Z-score lebih besar dan nilai kritis, maka dapat diduga bahwa
distribusi data adalah tidak normal. 3 Normal probability plot SPSS 10.1
4 Linieritas dengan mengamati scatter plots dari data yaitu dengan memilih pasangan data dan dilihat dari pola penyebaran untuk
menduga ada tidaknya linieritas.
3. Evaluasi atas Outlier
1 Mengamati nila Z-score : kriterianya diantara ± 3,0 non outlier. 2 Multivariate outicr diuji dengan criteria jarak Mahalonobis pada
tingkat p 0,001. Jarak diuji dengan Chi-Square [x] pada df sebesar jumlah variable bebasnya. Ketentuan : bila Mahalonobis
dan nilai x adalah multivariate outlier. 3 Outlier adalah observasi yang muncul dengan nilai-nilai ekstrim
baik secara unvariate maupun multivariate yaitu yang muncul karena kombinasi karakteristik unik yang dimilikinya dan terlihat
sangat jauh berbeda dan observasi-observasi lainnya.
4. Deteksi Multicollinierity dan Singularity
Dengan mengamati Determinant matriks covariance. Denagn ketentuan apabila determinan sampel matriks mendekati angka 0
[kecil], maka terjadi multikolinieritas dan singularitas Tabachnick Fidel,1988.
5. Uji Validitas dan Reability
Validitas menyangkut tingkat akurasi yang dicapai oleh sebuah indikator dalam menilai akuratnya pengukuran atas apa yang
seharusnya diukur. Sedangkan reabilitas adalah ukuran mengenai konsistensi internal dari indikator-indikator sebuah konstruk yang
menunjukan derajat sampai dimana masing-masing indikator itu mengindikasikan sebuah konstruk yang umum.
Karena indikator multidimensi,maka uji melihat loading factor dan hubungan antara setiap observed variable dan latent variable.
Sedangkan reliabilitas uji dengan construct reliability dan variance eztracted
dihitung dengan rumus sebagai berikut :
Construct Reliability =
[ ]
{ }
∑ ∑
+ ej
ding dardizeLoa
S ding
dardizeLoa S
tan tan
Variance Extracted =
[ ]
{ }
∑ ∑
+ ej
ding dardizeLoa
S ding
dardizeLoa S
tan tan
Sementara ej dapat dihitung dengan formula uji = 1 – [standardize loading
]. Secara umum, nilai construct reliability yang dapat diterima adalah 0,7 dan variance extracted 0,5 Hais et.al, 1998. Standardize
Loading dapat diperoleh dari Output AMOS 4.0,1 dengan melihat nilai
estimasi setiap construct standardize regression weight terdapat setiap butir sebagai indikatornya.
3.5.3. Pengujian hipotesis dan Hubungan Kausal
