Evaluasi Normalitas Analisis Model

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