63
Gambar 4.4 CFA Komitmen Organisasi
Sumber: Data primer diolah, 2009
4.3.2 Identifikasi model struktural
Setelah diperoleh model pengukuran yang fit, maka dilakukan identifikasi model struktural. Estimasi ini juga sekaligus untuk
menguji persyaratan statistik yang diperlukan dan menguji hipotesis penelitian. Tampak pada gambar di bawah bahwa nilai chi square
adalah sebesar 298,84 pada df sebesar 261 dengan P-value sebesar 0,05359 dan RMSEA sebesar 0,033. Tampak bahwa nilai P-value di
atas 0,05 dan RMSEA di bawah 0,08 yang menunjukkan bahwa model struktural adalah fit. Model tersebut dilakukan dengan
menambahkan error antara RC4 dengan RC5, RA4 dengan RA5,
KO1
0.26
KO2
0.24
KO3
0.20
KO4
0.20
KO5
0.23
KO6
0.26
KO7
0.24
KO
0.51
Chi-Square=16.07, df=12, P-value=0.18787, RMSEA=0.051
1.00 0.90
0.75 0.90
0.97 0.84
0.88 0.09
0.16
64
KO1 dengan KO2 dan KO6 dengan KO7 yang merupakan indikator dalam satu kontruk laten yang sama. Berikut adalah hasil estimasi
untuk identifikasi model struktural.
Gambar 4.5 Path Diagram Full Model
Sumber: Data primer diolah, 2009
4.3.3 Persamaan struktural
4.3.3.1 Persamaan model pengukuran
Persamaan model pengukuran dibentuk dari loading factor dan variance error pada masing-masing indikator terhadap
konstruk yang dibentuknya.
RC1
0.14
RC2
0.14
RC3
0.15
RC4
0.29
RC5
0.30
RA1
0.20
RA2
0.16
RA3
0.22
RA4
0.33
RA5
0.30
RO1
0.17
RO2
0.17
RO3
0.21
RC
RA
RO KK
KO
KK1
0.16
KK2
0.17
KK3
0.15
KK4
0.28
KK5
0.34
KO1
0.27
KO2
0.24
KO3
0.20
KO4
0.19
KO5
0.23
KO6
0.26
KO7
0.24
Chi-Square=298.84, df=261, P-value=0.05359, RMSEA=0.033
1.00 1.02
1.11 0.95
0.87 1.00
0.90 0.75
0.91 0.98
0.85 0.89
1.00 0.97
0.92 0.73
0.69 1.00
0.83 0.91
0.78 0.71
1.00 1.06
0.83 0.24
-0.33 -0.15
-0.25 -0.22
-0.22 -0.24
0.10
0.16 0.09
0.21
65
KK1 = 1.00KK, Errorvar.= 0.16 , R² = 0.69 0.026
6.24 KK2 = 1.02KK, Errorvar.= 0.17 , R² = 0.69
0.093 0.027 11.02 6.22
KK3 = 1.11KK, Errorvar.= 0.15 , R² = 0.74 0.095 0.026
11.61 5.67 KK4 = 0.95KK, Errorvar.= 0.28 , R² = 0.53
0.10 0.039 9.20 7.14
KK5 = 0.87KK, Errorvar.= 0.34 , R² = 0.44 0.11 0.046
8.10 7.43 KO1 = 1.00KO, Errorvar.= 0.27 , R² = 0.65
0.041 6.56
KO2 = 0.90KO, Errorvar.= 0.24 , R² = 0.63 0.070 0.036
12.89 6.66 KO3 = 0.75KO, Errorvar.= 0.20 , R² = 0.59
0.078 0.028 9.60 6.97
KO4 = 0.91KO, Errorvar.= 0.19 , R² = 0.68 0.086 0.030
10.56 6.42 KO5 = 0.98KO, Errorvar.= 0.23 , R² = 0.68
0.093 0.036 10.49 6.47
KO6 = 0.85KO, Errorvar.= 0.26 , R² = 0.58 0.090 0.037
9.46 6.97 KO7 = 0.89KO, Errorvar.= 0.24 , R² = 0.62
0.090 0.036 9.93 6.79
66
RC1 = 1.00RC, Errorvar.= 0.14 , R² = 0.77 0.025
5.45 RC2 = 0.97RC, Errorvar.= 0.14 , R² = 0.76
0.074 0.024 13.13 5.59
RC3 = 0.92RC, Errorvar.= 0.15 , R² = 0.72 0.073 0.025
12.57 6.06 RC4 = 0.73RC, Errorvar.= 0.29 , R² = 0.46
0.083 0.039 8.83 7.40
RC5 = 0.69RC, Errorvar.= 0.30 , R² = 0.42 0.083 0.040
8.25 7.50 RA1 = 1.00RA, Errorvar.= 0.20 , R² = 0.73
0.037 5.42
RA2 = 0.83RA, Errorvar.= 0.16 , R² = 0.71 0.074 0.027
11.29 5.67 RA3 = 0.91RA, Errorvar.= 0.22 , R² = 0.67
0.084 0.036 10.92 6.04
RA4 = 0.78RA, Errorvar.= 0.33 , R² = 0.50 0.088 0.047
8.90 7.08 RA5 = 0.71RA, Errorvar.= 0.30 , R² = 0.47
0.083 0.042 8.58 7.17
RO1 = 1.00RO, Errorvar.= 0.17 , R² = 0.75 0.035
4.78 RO2 = 1.06RO, Errorvar.= 0.17 , R² = 0.77
0.089 0.038 11.87 4.58
RO3 = 0.83RO, Errorvar.= 0.21 , R² = 0.62 0.079 0.034
10.55 6.38
67
Baris pertama adalah persamaan model pengukuran, baris kedua pada masing-masing persamaan merupakan standard
error dan baris ketiga merupakan nilai t-value hitung. Pada masing-masing konstruk, terdapat satu indikator yang
diberikan nilai 1 untuk menspesifikasikan pengukuran. Nilai indikator yang diberi nilai 1 disebut variabel reference.
Nilai t-value dipergunakan untuk menguji validitas dan nilai R
2
dipergunakan untuk menguji reliabilitas.
4.3.3.2 Persamaan model struktural
Berikut adalah persamaan struktural yang merupakan hubungan antara variabel-variabel laten yang dihipotesiskan
KK = - 0.33RC - 0.15RA - 0.25RO, Errorvar.= 0.19 , R² = 0.46
0.080 0.069 0.074 0.037 -4.16 -2.25 -3.37 5.20
KO = 0.24KK - 0.22RC - 0.22RA - 0.24RO, Errorvar.= 0.28 , R² = 0.45
0.13 0.10 0.085 0.094 0.055
1.82 -2.14 -2.61 -2.55 5.08
Tampak pada persamaan di atas, bahwa konstruk Kepuasan Kerja KK dipengaruhi oleh tiga variabel yaitu Role
Conflict RC, Role Ambiguity RA dan Role Overload RO; dan variabel Komitmen organisasi KO dipengaruhi
oleh empat variabel yaitu Kepuasan Kerja KK, Role Conflict RC, Role Ambiguity RA dan Role Overload
RO.
68
4.3.4 Uji persyaratan statistik
Berikut adalah hasil estimasi persyaratan statistik yang diperlukan pada SEM dengan menggunakan LISREL:
1 Chi Square dan Probabilitas
Degrees of Freedom = 261 Minimum Fit Function Chi-Square = 334.72 P = 0.0014
Normal Theory Weighted Least Squares Chi-Square = 298.84 P = 0.054
Tampak bahwa terdapat dua jenis chi square yaitu Minimum Fit Function Chi Square 334,72; p=0,0014 dan Normal Theory
Weighted Least Square Chi Square 298,84; P=0,054. Tampak bahwa chi square kedua memberikan nilai P di atas 0,05 yang
menunjukkan bahwa model adalah fit, meskipun nilai chi square yang pertama tidak fit. Oleh karena itu diperlukan tambahan
pengujian yang lain untuk memperkuat pengujian dengan chi square.
2 Goodness of Fif Indices GFI
Goodness of Fit Index GFI = 0.84 Nilai yang disarankan pada suatu model adalah di atas 0,9 dan
model dengan GFI negatif adalah model yang paling buruk dari seluruh model yang ada. Estimasi dengan LISREL memberikan
nilai 0,84 0,9 tetapi masih mendekati nilai yang disarankan sehingga model dinyatakan fit secara marjinal.
3 Adjusted Goodness of Fit Index AGFI
Adjusted Goodness of Fit Index AGFI = 0.81
69
Nilai AGFI yang disarankan adalah di atas 0,9 tetapi tidak mungkin negatif. Tampak bahwa nilai estimasi model adalah
sebesar 0,81 yang mendekati nilai yang disarankan sehingga model dinyatakan fit secara marjinal.
4 Root Mean Square Error of Approximation RMSEA
Root Mean Square Error of Approximation RMSEA = 0.033 90 Percent Confidence Interval for RMSEA = 0.0 ; 0.050
P-Value for Test of Close Fit RMSEA 0.05 = 0.95 Nilai yang disarankan adalah di bawah 0,05 meskipun di bawah
0,08 masih dinyatakan reasonable. Tampak bahwa estimasi model penelitian memberikan nilai RMSEA sebesar 0,033
0,05 yang menunjukkan bahwa model adalah fit. Tampak juga bahwa confidence interval memberikan nilai yang relatif kecil
yaitu antara 0,0 sampai dengan 0,050 yang menunjukkan bahwa RMSEA mempunyai ketepatan yang baik. Sedangkan close fit
RMSEA 0,05 = 0,95 yang menunjukkan bahwa model telah fit karena jauh di atas 0,5.
5 Fit Index
Normed Fit Index NFI = 0.87 Non-Normed Fit Index NNFI = 0.96
Parsimony Normed Fit Index PNFI = 0.76 Comparative Fit Index CFI = 0.97
Incremental Fit Index IFI = 0.97 Relative Fit Index RFI = 0.85
Estimasi model memberikan nilai NFI sebesar 0,87 yang lebih rendah tetapi dekat dengan nilai yang disarankan yaitu sebesar
70
0,9. Demikian juga CFI 0,97 yang lebih besar dari pada nilai batas yaitu sebesar 0,9. Tampak juga bahwa IFI 0,97 juga di atas
nilai batas yaitu 0,9 dan nilai RFI mendekati 1 yang menunjukkan bahwa model adalah fit.
4.3.5 Uji validitas
Kategori