34
TLI, CFI, AGFI, CMINDF. Apabila model awal tidak good fit dengan
data maka model dikembangkan dengan pendekatan two step approach to SEM.
3.4.1 Uji Kesesuaian dan Statistik
Uji hipotesis yang akan dilakukan adalah uji kesesuaian model Goodness of Fit Index
. Dalam analisis SEM tidak ada alat uji statistik tunggal untuk mengukur atau menguji hipotesis mengenai model. Peneliti
diharapkan untuk melakukan pengujian dengan menggunakan beberapa fit indeks, untuk mengukur “kebenaran” model yang diajukan. Berikut ini
disajikan beberapa indeks kesesuaian valuenya untuk digunakan dalam menguji apakah sebuah model dapat diterima atau ditolak alat uji lainnya
Hair et al., 1995 : 105; Tabachnick Fidell, 1996 : 84. Karena tujuan analisis adalah mengembangkan dan menguji sebuah model yang sesuai
dengan data atau yang fit terhadap data, maka yang dibutuhkan justru sebuah nilai X
2
yang tidak signifikan, yang menguji hipotesa nol bahwa matriks kovarian populasi tidak sama dengan kovarian sampel. Oleh
karena itu x
2
3.4.2 RMSEA Root Mean Square Error Of Approximation
yang kecil dan tidak signifikanlah yang diharapkan agar hipotesis nol sulit ditolak.
RMSEA adalah sebuah indeks yang dapat digunakan untuk mengkompensasi chi-square statistik dalam sampel yang besar
35
Baumgartner Hamburg, 1996:65. Nilai RMSEA yang lebih kecil atau sama dengan 0.08 merupakan indeks untuk dapat diterimanya model yang
menunjukkan sebuah close fit dari model berdasarkan degrees of freedom Brown Cindeck, 1993 : 72.
3.4.3 GFI Goodness of Fit Index
Indeks kesesuaian fit index ini akan menghitung proporsi tertimbang dari varians dalam matriks kovarian sampel yang dijelaskan
oleh matriks kovarians populasi GFI yang diharapkan adalah ≥ 0.90
3.4.4 AGFI Adjust Goodness of Fit Index
Tanaka Huba 1989 : 55, menyatakan bahwa GFI adalah analog
dari R
2
d d
ε dalam regresi berganda. Fit index ini dapat diajdust
terhadap degrees of freedom yang tersedia untuk menguji diterima tidaknya model. Indeks ini diperoleh dengan rumus :
AGFI = 1 – 1-GFI dimana : d
b
∑
=
=
G g
g
bebas derajat
d p
1
, =
AGFI yang diharapkan adalah sebesar ≥ 0.90.
3.4.5 CMINDF Minimum sampel discrepancy function Degrees of