Adapun pengujian analisis CFA seperti ini dilakukan dengan menggunakan software LISREL 8.70 Joreskog dan Sorbom, 1999. Uji validitas tiap alat ukur akan
dipaparkan pada sub bab berikut.
3.5.1 Uji Validitas Konstruk Death Anxiety
Peneliti menguji apakah lima belas item yang ada bersifat unidimensional, artinya benar hanya mengukur death anxiety. Dari hasil CFA yang dilakukan dengan model
satu faktor, ternyata tidak fit dengan Chi-Square= 599,90, df=90, P-value= 0,00000, RMSEA= 0,195. Oleh karena itu, peneliti melakukan modifikasi terhadap model,
dimana kesalahan pengukuran pada beberapa item dibebaskan berkorelasi satu sama lain, maka diperoleh model fit dengan Chi-Square= 66,16, df= 51, P-value= 0,07522,
RMSEA= 0,045. Nilai Chi-Square menghasilkan P-value 0,05 signifikan, yang artinya model dengan satu faktor unidimensional dimana seluruh item mengukur
satu faktor saja yaitu death anxiety. Selanjutnya, peneliti melihat apakah signifikansi item tersebut mengukur faktor
yang hendak diukur atau tidak sekaligus menentukan apakah item tersebut perlu di drop atau tidak. Oleh karena itu perlu dilakukan pengujian hipotesis nihil tentang
koefisien muatan faktor dari item. Pengujiannya dilakukan dengan melihat nilai t bagi setiap koefisien muatan faktor, seperti pada tabel berikut:
Tabel 3.6 Tabel Muatan faktor item death anxiety
No Koefisien
Standar Error Nilai T
Signifikan ITEM01 0,87
0,08 11,24
V ITEM02 -0,45
0,08 -5,49
X ITEM03 0,65
0,09 7,33
V ITEM04 0,20
0,07 2,72
V ITEM05 0,75
0,07 10,19
V ITEM06 0,26
0,08 3,32
V ITEM07 0,50
0,08 6,68
V ITEM08 0,39
0,09 4,59
V ITEM09 0,24
0,08 3,06
V ITEM10 0,26
0,07 3,51
V ITEM11 0,23
0,07 3,12
V ITEM12 0,20
0,07 3,12
V ITEM13 0,22
0,08 2,75
V ITEM14 0,39
0,07 5,29
V ITEM15 0,42
0,09 4,62
V Keterangan: tanda V=signifikan
Pada tabel diatas terdapat satu item yang memiliki nilai koefisien t 1,96 dan memiliki muatan faktor yang negatif, yaitu item nomor 2. Oleh karena itu item
tersebut di drop dan tidak ikut serta dianalisis. Langkah terakhir yang perlu dilakukan yaitu item-item death anxiety yang
tidak di drop di hitung faktor skornya. Faktor skor ini dihitung untuk menghindari estimasi bias dari kesalahan pengukuran. Jadi perhitungan faktor skor ini tidak
menjumlahkan item-item variabel pada umumnya, tetapi justru dihitung true score pada tiap item. Setelah didapatkan faktor skor yang telah diubah menjadi T skor, nilai
baku inilah yang akan dianalisis dalam uji hipotesis korelasi dan regresi. Perlu dicatat, bahwa hal yang sama juga berlaku untuk variabel-variabel lain dalam
penelitian ini
3.5.2 Uji Validitas Konstruk Locus of Control
a. Internal Locus of Control
Dari hasil CFA yang dilakukan dengan model satu faktor, ternyata tidak fit dengan Chi-Square=85,91, df=20, P-value=0,00000, RMSEA=0,149. Oleh karena itu,
peneliti melakukan modifikasi terhadap model, dimana kesalahan pengukuran pada beberapa item dibebaskan berkorelasi satu sama lain, maka diperoleh model fit
dengan Chi-square= 21,91, df= 15, P-value=0,11024, RMSEA=0,056. Nilai Chi- Square menghasilkan P-value 0,05 signifikan, yang artinya model dengan satu
faktor unidimensional dimana seluruh item mengukur satu faktor saja yaitu internal
locus of control.
Selanjutnya, peneliti melihat apakah signifikansi item tersebut mengukur faktor yang hendak diukur atau tidak sekaligus menentukan apakah item tersebut
perlu di drop atau tidak. Oleh karena itu perlu dilakukan pengujian hipotesis nihil tentang koefisien muatan faktor dari item. Pengujiannya dilakukan dengan melihat
nilai t bagi setiap koefisien muatan faktor, seperti pada tabel berikut:
Tabel 3.7 Tabel muatan faktor item internal locus of control
No Koefisien
Standar Error Nilai T
Signifikan ITEM1
0,09 0,09
1,01 X
ITEM4 0,25
0,09 2,93
V ITEM5
0,72 0,09
8,37 V
ITEM9 0,57
0,08 6,83
V ITEM18 0,60
0,09 6,89
V ITEM19 0,70
0,08 9,17
V ITEM21 0,56
0,08 7,02
V ITEM23 0,60
0,08 7,21
V
