Meskipun demikian angka tersebut bukanlah sebuah ukuran “mati” artinya bila penelitian yang dilakukan bersifat exploratory, maka nilai di bawah
0,70 pun masih dapat diterima sepanjang disertai alasan–alasan empirik yang terlihat dalam proses eksplorasi. Dan variance extracted
direkomendasikan pada tingkat 0,50.
4.3.5. Evaluasi Normalitas
Uji normalitas sebaran dilakukan dengan Skewness 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. Hasilnya diperoleh nilai c.r. multivariat diantara ± 2,58 dan itu berarti asumsi normalitas terpenuhi dan data layak untuk
digunakan dalam estimasi selanjutnya. Hasil analisis tampak pada tabel 4.14 berikut :
Tabel 4.14. Normalitas Data
Variable Min Max
kurtosis c.r.
X11 1 5
-0.163 -0.393
X12 1 5
-0.794 -1.911
X21 1 5
0.633 1.522
X22 2 5
-0.188 -0.453
X23 1 5
-0.345 -0.829
X24 1 5
0.144 0.347
X25 1 5
1.230 2.961
X26 1 5
0.017 0.041
X27 2 5
-0.420 -1.011
X31 1 5
0.976 2.348
X32 1 5
0.041 0.099
X33 1 5
0.045 0.108
X34 1 5
-0.601 -1.447
X35 1 5
-0.475 -1.143
Y 1 5
0.744 1.791
Multivariate
17.807 4.648
Batas Normal ± 2,58
Sumber : Data diolah Lampiran 6
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.
4.3.6.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 approach to SEM digunakan apabila model diyakini bahwa dilandasi teori yang kuat serta validitas dan 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 dibawah ini.
Gambar 4.1
MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Price, Facility, Service, Go to The Movie
Model Specification : One Step Approach - Base Model
Go to The Movie
1 Price
X11 0,005
er_1 1
d_tm 1
1 Service
X31 er_10
X32 er_11
X33 er_12
1 1
1 1
Facility X22
er_4 X21
er_3 X23
er_5 1
1 1
X12 er_2
1
X24 er_6
1 X25
er_7 1
X26 er_8
1 X27
er_9 1
X34 er_13
1 X35
er_14 1
Sumber : Data diolah Lampiran 7
Tabel 4.15 Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices
Model One- Step Approach – Base Model
Kriteria Hasil
Nilai Kritis Evaluasi Model
CminDF 1.713 ≤ 2,00
Baik Probability 0.000
≥ 0,05 kurang baik
RMSEA 0.072 ≤ 0,08
Baik GFI 0.878
≥ 0,90 kurang baik
AGFI 0.829 ≥ 0,90
kurang baik TLI
0.813 ≥ 0,95
kurang baik CFI 0.847
≥ 0,94 kurang baik
Sumber : Data diolah Lampiran 7
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 sebagaimana terdapat di bawah ini:
Gambar 4.2
MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL Price, Facility, Service, Go to The Movie
Model Specification : One Step Approach - Modifikasi
Go to The Movie
1
Price X11
0,005 er_1
1
d_tm 1
1
Service X31
er_10 X32
er_11 X33
er_12 1
1 1
1
Facility X22
er_4 X21
er_3 X23
er_5 1
1 1
X12 er_2
1
X24 er_6
1 X25
er_7 1
X26 er_8
1 X27
er_9 1
X34 er_13
1 X35
er_14 1
Sumber : Data diolah Lampiran 8
Tabel 4.16 Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices
Model One- Step Approach – Modifikasi
Kriteria Hasil Nilai
Kritis Evaluasi
Model CminDF 1.140
≤ 2,00 baik
Probability 0.185 ≥ 0,05
baik RMSEA 0.032
≤ 0,08 baik
GFI 0.919 ≥ 0,90
baik AGFI 0.900
≥ 0,90 baik
TLI 0.963 ≥ 0,95
baik CFI 0.972
≥ 0,94 baik
Sumber : Data diolah Lampiran 8
Dari hasil evaluasi terhadap model one step approach 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.
4.3.7. Uji Kausalitas
