63
4.2.5. Evaluasi Normalitas
Uji normalitas sebaran dilakukan dengan Kurtosis Value dari data yang digunakan yang biasanya disajikan dalam statistik deskriptif. Nilai statistik untuk
menguji normalitas itu disebut Z-value. Bila nilai-Z lebih besar dari nilai kritis maka dapat diduga bahwa distribusi data adalah tidak normal. Nilai kritis dapat
ditentukan berdasarkan tingkat signifikansi 0,01 [1] yaitu sebesar ± 2,58. Hasil analisis tampak pada tabel berikut :
Tabel 4.15. Normalitas Data
Sumber : Lampiran 3
Uji normalitas sebaran dilakukan dengan Kurtosis Value dari data yang digunakan yang biasanya disajikan dalam statistik deskriptif. Nilai statistik untuk
menguji normalitas itu disebut Z-value. Bila nilai-Z lebih besar dari nilai kritis maka dapat diduga bahwa distribusi data adalah tidak normal. Nilai kritis dapat
ditentukan berdasarkan tingkat signifikansi 0,01 [1] yaitu sebesar ± 2,58.
Variable min max kurtosis
c.r. X11 2 5
-0.054 -0.112
X12 2 5 -0.434
-0.894 X21 3 5
-0.235 -0.485
X22 2 5 0.033
0.068 X31 2
5 0.734
1.513 X32 3 5
-0.662 -1.365
X41 2 5 1.101
2.269 X42 2 5
1.466 3.022
X51 1 5 0.711
1.467 X52 1 5
1.932 3.983
Y1 3 5
-0.664 -1.369
Y2 3 5
-0.736 -1.517
Z1 2 5
0.759 1.564
Z2 2 5
-0.118 -0.243
Z3 2 5
0.598 1.232
Multivariate
20.036
4.480 Batas Normal
± 2,58
64
Hasil uji menunjukkan bahwa nilai c.r. mutivariate berada di luar ± 2,58 itu berarti asumsi normalitas tidak terpenuhi. Fenomena ini tidak menjadi masalah
serius seperti dikatakan oleh Bentler Chou [1987] bahwa jika teknik estimasi dalam model SEM menggunakan maximum likelihood estimation [MLE] walau
ditribusi datanya tidak normal masih dapat menghasilkan good estimate, sehingga data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya.
4.2.6 Analisis Model
One – Step Approach to SEM
Dalam model SEM, model pengukuran dan model struktural parameter- parameternya diestimasi secara bersama-sama. Cara ini agak mengalami kesulitan
dalam memenuhi tuntutan fit model. Kemungkinan terbesar disebabkan oleh terjadinya interaksi antara measurement model dan structural model yang
diestimasi secara bersama-sama One Step Approach to SEM. One step aprroach to SEM digunakan apabila model diyakini bahwa dilandasi teori yang kuat serta
validitas reliabilitas data sangat baik Hair et.al, 1998 Hasil estimasi dan fit model one step approach to SEM dengan
menggunakan program aplikasi Amos 4.01 terlihat pada Gambar dan Tabel Goodness of Fit di bawah ini :
Gambar 4.1
65
Sumber : Lampiran 3
Tabel 4.16
Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Model One- Step Approach – Base Model
Kriteria Hasil Nilai
Kritis Evaluasi Model
CminDF 1.708 ≤ 2,00
baik Probability 0.000
≥ 0,05 kurang baik
RMSEA 0.084 ≤ 0,08
kurang baik GFI 0.874
≥ 0,90 kurang baik
AGFI 0.799 ≥ 0,90
kurang baik TLI 0.811
≥ 0,95 kurang baik
CFI 0.865 ≥ 0,94
kurang baik
Sumber : Lampiran 3
Dari hasil evaluasi terhadap model one step base model ternyata dari semua kriteria goodness of fit yang digunakan, belum seluruhnya menunjukkan
hasil evaluasi model yang baik, berarti model belum sesuai dengan data. Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi oleh teori belum sepenuhnya
didukung oleh fakta. Dengan demikian model ini masih perlu dimodifikasi
MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Price, Image, Distribution, Advertising, Price
Promotion, Quality Perception, Brand Equity Model Specification : One Step Approach - Base Model
Brand Equity
1 Price
X11 er_1
1
d_bl 1
Image X21
er_3 1
Z1 er_11
1 1
Z2 er_12
1 Z3
er_13 1
X12 er_2
1
X22 er_4
1 1
Quality Perception
Y1 er_14
Y2 er_15
1 1
1 1
Distribution X31
er_5 X32
er_6 1
1 1
Idvertising X41
er_17 X42
er_18 1
1 0,005
d_qp 1
1 Price
Promotion X51
er_9 X52
er_10 1
1
66
sebagaimana terdapat di bawah ini. Gambar 4.2
Sumber : Lampiran 3
Modifikasi : Estimate
Prob. er_12 -- er_15
0.212 0.000
er_13 -- Price_Promotion 0.280 0.000
Tabel 4.17 Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Model One- Step Approach – Modifikasi
Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices Kriteria Hasil
Nilai Kritis
Evaluasi Model
CminDF 0.929
≤ 2,00 baik
Probability 0.650
≥ 0,05 baik
RMSEA 0.000
≤ 0,08 baik
GFI 0.919
≥ 0,90 baik
AGFI 0.900
≥ 0,90 baik
TLI 1.019
≥ 0,95 baik
CFI 1.000
≥ 0,94 baik
MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Price, Image, Distribution, Advertising, Price
Promotion, Quality Perception, Brand Equity Model Specification : One Step Approach - Modifikasi
Brand Equity
1 Price
X11 er_1
1
d_bl 1
Image X21
er_3 1
Z1 er_11
1 1
Z2 er_12
1 Z3
er_13 1
X12 er_2
1
X22 er_4
1 1
Quality Perception
Y1 0,005
er_14 Y2
er_15 1
1 1
1 Distribution
X31 er_5
X32 er_6
1 1
1 Idvertising
X41 er_17
X42 er_18
1 1
0,005 d_qp
1 1
Price Promotion
X51 er_9
X52 er_10
1 1
67
Sumber : Lampiran 3
Dari hasil evaluasi terhadap model one step modifikasi ternyata dari semua kriteria goodness of fit yang digunakan, seluruhnya menunjukkan hasil
evaluasi model yang baik, berarti model telah sesuai dengan data. Artinya, model konseptual yang dikembangkan dan dilandasi oleh teori telah sepenuhnya
didukung oleh fakta. Dengan demikian model ini adalah model yang terbaik untuk menjelaskan keterkaitan antar variabel dalam model sebagaimana terdapat
di bawah ini. Dilihat dari angka determinant of sample covariance matrix : 134,12 0
mengindikasikan tidak terjadi multicolinierity atau singularity dalam data ini sehingga asumsi terpenuhi. Dengan demikian besaran koefisien regresi masing-
masing faktor dapat dipercaya sebagaimana terlihat pada uji kausalitas di bawah ini.
4.2.7. Uji Kausalitas