36
Pengujian terhadap model yang dikembangkan dengan berbagai kriteria Goodness of Fit yakni Chi-square, Probability, RMSEA, GFI,
TLI, CFI, AGFI, CMINDF. Apabila model awal tidak good fit dengan data maka model dikembangkan dengan pendekatan two step approach
to SEM.
3.4.1 Uji Kesesuaian dan Statistik
Uji hipotesis yang akan dilakukan adalah uji kesesuaian model Goodness of Fit Index. Dalam analisis SEM tidak ada alat uji statistik
tunggal untuk mengukur atau menguji hipotesis mengenai model. Peneliti diharapkan untuk melakukan pengujian dengan menggunakan beberapa fit
indeks, untuk mengukur “kebenaran” model yang diajukan. Berikut ini disajikan beberapa indeks kesesuaian valuenya untuk digunakan dalam
menguji apakah sebuah model dapat diterima atau ditolak alat uji lainnya Hair et. al., 1998 : 105; Tabachnick Fidell, 1996 : 84. Karena tujuan
analisis adalah mengembangkan dan menguji sebuah model yang sesuai dengan data atau yang fit terhadap data, maka yang dibutuhkan justru
sebuah nilai X
2
yang tidak signifikan, yang menguji hipotesa nol bahwa matriks kovarian populasi tidak sama dengan kovarian sampel. Oleh
karena itu x
2
yang kecil dan tidak signifikanlah yang diharapkan agar hipotesis nol sulit ditolak.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
37
3.4.2 RMSEA Root Mean Square Error Of Approximation
RMSEA adalah sebuah indeks yang dapat digunakan untuk mengkompensasi chi-square statistik dalam sampel yang besar
Baumgartner Hamburg, 1996:65 dalam Ferdinand 2002:56. Nilai RMSEA yang lebih kecil atau sama dengan 0.08 merupakan indeks untuk
dapat diterimanya model yang menunjukkan sebuah close fit dari model berdasarkan degrees of freedom Brown Cindeck, 1993 : 72 dalam
Ferdinand 2002:56.
3.4.3 GFI Goodness of Fit Index
Indeks kesesuaian fit index ini akan menghitung proporsi tertimbang dari varians dalam matriks kovarian sampel yang dijelaskan
oleh matriks kovarians populasi GFI yang diharapkan adalah 0.90
3.4.4 AGFI Adjust Goodness of Fit Index
Tanaka Huba 1989 : 55 dalam Ferdinand 2002:57, menyatakan bahwa GFI adalah analog dari R
2
dalam regresi berganda. Fit index ini dapat diajdust terhadap degrees of freedom yang tersedia untuk
menguji diterima tidaknya model. Indeks ini diperoleh dengan rumus : AGFI = 1 – 1-GFI
d d
dimana : d
b
=
G g
g
bebas derajat
d p
1
,
AGFI yang diharapkan adalah sebesar 0.90.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
38
3.4.5 CMINDF Minimum sampel discrepancy functionDegrees of Freedom
