52
satu case outlier yang dieliminasi sehingga N pada analisis selanjutnya tinggal 120-1 = 119.
4.3.3. Deteksi
Multicollinierity dan Singularity
Dengan mengamati Determinant matriks covarians. Dengan ketentuan apabila determinant sample matrix mendekati angka 0 kecil, maka terjadi
multikolinieritas dan singularitas Tabachnick Fidell, 1998. Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan program AMOS 4.0
diperoleh hasil Determinant of Sample Covariance Matrix adalah 0 yaitu sebesar 29,44 0 mengindikasikan tidak terjadi multikolinieritas dan singularitas
dalam data ini sehingga asumsi terpenuhi.
4.3.4. Uji Validitas dan Reliabilitas
Validitas menyangkut tingkat akurasi yang dicapai oleh sebuah indikator dalam menilai sesuatu atau akuratnya pengukuran atas apa yang seharusnya
diukur. Sedangkan reliabilitas adalah ukuran mengenai konsistensi internal dari indikator-indikator sebuah konstruk yang menunjukkan derajat sampai dimana
masing-masing indikator itu mengindikasikan sebuah konstruk yang umum. Karena indikator multidimensi, maka uji validitas dari setiap latent
variabelconstruct akan diuji dengan melihat faktor loading faktor dari hubungan antara setiap observed variabel dan latent variabel. Sedangkan reliabilitas diuji
dengan construct reliability dan variance extracted. Dari hasil pengolahan data didapatkan hasil sebagai berikut :
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
53
Tabel 4.11. Faktor Loading dan Konstruk dengan Confirmatory Factor Analysis
Faktor Loading Konstrak Indikator
1 2 3 4 X11
0,767 X12
0,786 Intrisic
X13 0,804
X21 0,881
Extrinsic X22
0,779 X31
0,702 X32
0,877 X33
0,932 X34
0,709 Job Satisfaction
X35 0,690
Y1 0,705
Y2 0,887
Job Performance
Y3 0,887
Sumber : Lampiran 5 Berdasarkan hasil confirmatory factor analysis terlihat bahwa factor
loading masing-masing butir pertanyaan yang membentuk setiap construc seluruhnya
≥ 0,5, sehingga butir-butir instrumentasi setiap konstruk tersebut dapat dikatakan validitasnya baik.
Koefisien Cronbach’s Alpha dihitung untuk mengestimasi reliabilitas setiap skala variabel atau indikator observarian. Sementara itu item to total
correlation digunakan untuk memperbaiki ukuran-ukuran dan mengeliminasi butir-butir yang kehadirannya akan memperkecil koefisien Cronbach’s Alpha
yang dihasilkan. Hasil pengujian reliabilitas Consistency Internal dalam penelitian ini dapat
dilihat pada tabel berikut ini :
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
54
Tabel 4.12 Pengujian Reliability Consistency Internal
Konstrak Indikator Item to Total
Correlation Koefisien
Cronbachs Alpha
X11 0,877 X12 0,852
Intrisic X13 0,858
0,824 X21 0,906
Extrinsic X22 0,932
0,811 X31 0,773
X32 0,870 X33 0,909
X34 0,837 Job
Satisfaction X35 0,817
0,895
Y1 0,855 Y2 0,914
Job Performance
Y3 0,895 0,863
Sumber : Lampiran 6 Hasil pengujian reliabilitas konsistensi internal untuk setiap construct di
atas menunjukkan cukup baik dimana koefisien Cronbach’s Alpha yang diperoleh seluruhnya memenuhi rules of thumb yang disyaratkan yaitu
≥ 0,7 [Hair et.al.,1998]. Tidak terjadi eliminasi karena nilai item to total correlation indikator
seluruhnya ≥ 0,5.
Selain melakukan pengujian konsistensi internal Cronbach’s Alpha, perlu juga dilakukan pengujian construct reliability dan variance extracted. Kedua
pengujian tersebut masih dalam koridor uji konsistensi internal yang akan memberikan peneliti kepercayaan diri yang lebih besar bahwa indikator-indikator
individual mengukur suatu pengukuran yang sama. Construct reliability dan Variance-extracted dihitung dengan rumus sebagai berikut:
j ading
dardize Lo S
Loading Stadardize
liability Construct
2 2
tan Re
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
55
j ading
dardize Lo S
Loading Stadardize
xtracted Variance E
2 2
tan Sementara
j
dapat dihitung dengan formula
j
= 1 – [Strespondenrdize loading] secara umum, nilai construct reliability yang dapat diterima adalah
0,5 Hair at, 1998. Strespondenrdize loading dapat diperoleh dari output AMOS
4.01, dengan melihat estimasi setiap construct strespondenrdize regression weight terhadap setiap butir sebagai indikatornya.
2
tan 1
ading dardize Lo
S j
Hasil pengujan Construct Reliability dan Variance Extraced dalam
penelitian ini akan ditampilkan pada tabel berikut: Tabel 4.13
Construct Reliability Variance Extrated Konstrak Indikator
Standardize Factor
Loading SFL
Kuadrat Error [
εj] Construct
Reliability Variance
Extrated X11 0,767 0,588 0,412
X12 0,786 0,618 0,382 Intrisic
X13 0,804 0,646 0,354 0,829 0,618
X21 0,881 0,776 0,224 Extrinsic
X22 0,779 0,607 0,393 0,817 0,692
X31 0,702 0,493 0,507 X32 0,877 0,769 0,231
X33 0,932 0,869 0,131 X34 0,709 0,503 0,497
Job Satisfaction X35 0,690 0,476 0,524
0,890 0,622
Y1 0,705 0,497
0,503 Y2 0,887
0,787 0,213
Job Performance Y3 0,887
0,787 0,213
0,869 0,690
Batas Dapat Diterima ≥ 0,7
≥ 0,5
Sumber : Lampiran 7 Hasil pengujian reliabilitas instrumen dengan construct reliability dan
variance extracted menunjukkan instrumen cukup reliabel, yang ditunjukkan
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
56
dengan nilai construct reliability seluruhnya ≥ 0,7. Dan variance extracted
direkomendasikan pada tingkat 0,5
4.3.5. Pengujian Model Dengan
Kategori