Hasil Penelitian dan Pembahasan b

72  Membuat Surat Pemberitahuan calon Mitra Binaan Bina Lingkungan yang disetujui.

4.2. Hasil Penelitian dan Pembahasan b

Analisis Statistik Deskriptif Gambaran statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui gambaran jawaban responden berdasarkan hasil penyebaran kuesioner yang dilakukan pada tanggal 22 Maret 2011, terhadap unsur-unsur yang ada pada setiap variabel.

1. Deskripsi responden berdasarkan jenis kelamin

Identitas Responden Menurut Jenis Kelamin dapat dilihat pada Tabel 4.1. Dalam Tabel 4.1 terlihat bahwa dari 104 responden 90 responden 81,8 adalah laki-laki, 14 responden 18,2 perempuan. Tabel 4.1 Identitas Responden Menurut Jenis Kelamin Jenis Kelamin Jumlah Persentase Laki-Laki 90 81,8 Perempuan 14 18,2 Total 104 100 Sumber : Lampiran.

2. Deskripsi Karakteristik Responden Berdasarkan Usia

Berdasarkan hasil penyebaran kuesioner kepada 120 orang responden diperoleh gambaran responden berdasar usia adalah sebagai berikut: Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. 73 Tabel 4.2. Karakteristik Responden Berdasar Usia No Usia Jumlah Prosentase 1 26 th 8 7.6 2 26 – 35 th 39 37.5 3 36 – 45 th 30 29 4 45 th 27 25.9 Total 104 100 Sumber : Lampiran 1 Berdasarkan tabel diatas diketahui bahwa sebagian besar responden dalam penelitian ini adalah mereka yang berusia antara 26 sampai 35 tahun yaitu 37.5 , sisa responden berusia dibawah 26 tahun sebanyak 7.6 dan responden berusia antara 36 sampai 45 tahun sebanyak 29 . Serta responden yang berusia lebih dari 45 tahun sebanyak 25.9 .

4.2.2. Uji Outlier Multivariate

Tabel 4.3. Hasil Uji Outlier Multivariate Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 10.257 84.230 52.500 13.457 104 Std. Predicted Value -3.139 2.358 0.000 1.000 104 Standard Error of Predicted Value 8.546 15.373 11.359 1.498 104 Adjusted Predicted Value 8.492 94.965 52.611 14.389 104 Residual -60.670 73.315 0.000 26.998 104 Std. Residual -2.077 2.510 0.000 0.924 104 Stud. Residual -2.232 2.717 -0.002 1.003 104 Deleted Residual -70.069 85.903 -0.111 31.841 104 Stud. Deleted Residual -2.285 2.822 -0.001 1.013 104 Mahalanobis Distance [MD] 7.828 2 7 .5 4 1 14.856 4.273 104 Cooks Distance 0.000 0.079 0.011 0.015 104 Centered Leverage Value 0.076 0.267 0.144 0.041 104 Sumber : Lampiran Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. 74 Berdasarkan tabel diatas, setelah dilakukan pengujian ditemukan bahwa tidak terdapat outlier multivariat [antar variabel], karena MD Maksimum 27,541 37,697

4.2.3. Uji Reliabilitas

Koefisien cronbach’s alpha dihitung untuk mengestimasi reliabilitas setiap skala. Sementara itu item to total correlation digunakan untuk memperbaiki ukuran-ukuran dan mengeliminasi item-item yang kehadirannya akan memperkecil koefisien cronbach’s alpha yang dihasilkan. Tabel 4.4. Pengujian Reliability Consistency Internal Konstrak Indikator Item to Total Correlation Koefisien Cronbachs Alpha X1 0.585 X2 0.705 X3 0.689 X4 0.614 CSR X5 0.688 0.667 Y1 0.613 Y2 0.574 Y3 0.628 Y4 0.595 Y5 0.579 CSP Y6 0.560 0.624 Z1 0.613 Z2 0.668 Z3 0.754 UK Empowerment Z4 0.505 0.502 Sumber : Lampiran Koefisien Cronbach’s Alpha dihitung untuk mengestimasi reliabilitas setiap skala [variabel atau indikator observasian]. Sementara itu item to total correlation digunakan untuk memperbaiki ukuran-ukuran dan mengeliminasi item-item yang kehadirannya akan memperkecil koefisien Cronbach’s Alpha yang dihasilkan. Proses eleminasi diperlakukan pada item to total correlation pada indikator yang nilainya 0,5 [Purwanto,2003]. Tidak terjadi eliminasi Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. 75 karena nilai item to total correlation indikator seluruhnya ≥ 0,5. Indikator yang tereliminasi tidak disertakan dalam perhitungan cronbachs alpha. Perhitungan cronbachs dilakukan setelah proses eliminasi. Hasil pengujian reliabilitas konsistensi internal untuk setiap construct di atas menunjukkan cukup baik dimana koefisien Cronbach’s Alpha yang diperoleh belum seluruhnya memenuhi rules of thumb yang disyaratkan yaitu ≥ 0,7 [Hair et.al.,1998].

4.2.4. Uji Validitas Tabel 4.5. Hasil Uji Validitas

Faktor Loading Konstrak Indikator 1 2 3 4 X1 0.234 X2 0.344 X3 0.442 X4 0.705 CSR X5 0.825 Y1 0.656 Y2 0.584 Y3 0.589 Y4 0.222 Y5 0.281 CSP Y6 0.125 Z1 0.307 Z2 0.542 Z3 0.838 UK Empowerment Z4 0.307 Sumber : Lampiran Berdasarkan hasil confirmatory factor analysis terlihat bahwa factor loadings masing masing butir pertanyaan yang membentuk setiap Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. 76 construct belum seluruhnya ≥ 0,5, sehingga butir-butir instrumentasi setiap konstruk tersebut dapat dikatakan validitasnya cukup baik.

4.2.5. Uji Construct Reliability dan Variance Extracted

Selain melakukan pengujian konsistensi internal crobach’s alpha, perlu juga dilakukan pengujian construct reliability dan variance eztracted. Kedua pengujian tersebut masih termasuk uji konsistensi internal yang akan memberikan penelitian kepercayaan diri yang lebih besar bahwa indikator- indikator individual mengukur suatu pengukuran yang sama. Tabel 4.6. Construct Reliability Variance Extrated Konstrak Indikator Standardize Factor Loading SFL Kuadrat Error [ εj] Construct Reliability Variance Extrated X1 0.234 0.055 0.945 X2 0.344 0.118 0.882 X3 0.442 0.195 0.805 X4 0.705 0.497 0.503 CSR X5 0.825 0.681 0.319 0.653 0.309 Y1 0.656 0.430 0.570 Y2 0.584 0.341 0.659 Y3 0.589 0.347 0.653 Y4 0.222 0.049 0.951 Y5 0.281 0.079 0.921 CSP Y6 0.125 0.016 0.984 0.560 0.210 Z1 0.307 0.094 0.906 Z2 0.542 0.294 0.706 Z3 0.838 0.702 0.298 UK Empowerment Z4 0.307 0.094 0.906 0.585 0.296 Sumber : Lampiran Selain melakukan pengujian konsistensi internal Cronbach’s Alpha, perlu juga dilakukan pengujian construct reliability dan variance extracted. Kedua pengujian tersebut masih termasuk uji konsistensi internal yang akan memberikan peneliti kepercayaan diri yang lebih besar bahwa indikator- indikator individual mengukur suatu pengukuran yang sama. Hasil pengujian reliabilitas instrumen dengan construct reliability dan variance extracted menunjukkan instrumen cukup reliabel, yang ditunjukkan dengan nilai construct reliability belum seluruhnya ≥ 0,7. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. 77 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.

4.2.6. Uji Normalitas

Uji normalitas sebaran dilakukan dengan kurtotis value dari data yang digunakan yang biasanya disajikan dalam bentuk statistik deskriptif. Nilai statistik untuk menguji normalitas itu disebut Z-value. Bila nilai Z lebih besar dari nilai kritis maka distribusi data adalah tidak normal. Tabel 4.7. Assessment of Normality Variable min max kurtosis c.r. X1 4 7 -0.406 -0.845 X2 4 7 -0.125 -0.260 X3 4 7 -0.293 -0.609 X4 4 7 -0.309 -0.643 X5 4 7 -0.267 -0.557 Y1 4 7 -0.762 -1.586 Y2 5 7 -1.350 -2.811 Y3 4 7 -0.390 -0.811 Y4 4 7 -0.607 -1.264 Y5 4 7 -0.563 -1.172 Y6 4 7 -0.238 -0.495 Z1 4 7 -0.126 -0.263 Z2 4 7 -0.719 -1.496 Z3 5 7 -0.924 -1.923 Z4 4 7 -1.042 -2.169 M u lt iv a r ia t e -6.711 - 1 .5 1 5 Ba t a s N or m a l ± 2 ,5 8 Sumber : Lampiran Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. 78 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 uji menunjukkan bahwa nilai c.r. mutivariate berada di antara ± 2,58 itu berarti asumsi normalitas 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.

4.2.7. Evaluasi Model One-Steep 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 – steep approach to SEM. One – steep approach to SEM digunakan bila model dilandasi teori yang kuat serta validitas dan reliabilitas data sangat baik Hair, et,al, 1998. Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. 79 Gambar 4.2. Model Pengukuran dan Struktural Tabel 4.8. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indeces Kriteria Hasil Nilai Kritis Evaluasi Model CminDF 2.691 ≤ 2,00 kurang baik Probability 0.000 ≥ 0,05 kurang baik RMSEA 0.128 ≤ 0,08 kurang baik GFI 0.768 ≥ 0,90 kurang baik AGFI 0.683 ≥ 0,90 kurang baik TLI 0.468 ≥ 0,95 kurang baik CFI 0.554 ≥ 0,94 kurang baik Sumber : Lampiran 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 adalah masih perlu dimodifikasi sebagaimana terdapat di bawah ini. Gambar 4.3. Model Pengukuran dan Struktural MODEL PENGUKURAN STRUKTURAL CSR, CRP, UK Empowerment Unstandardized estimates : One Step Approach - Modification Model 1 CSR CRP X1 er_1 1 Y1 er_6 1 1 UK Empowerment Z1 er_12 1 1 d_ti 1 Z2 er_13 1 X2 er_2 1 Y2 er_7 1 Y3 er_8 1 X3 er_3 1 Z3 er_14 1 X4 er_4 1 X5 er_5 1 Y4 er_9 1 Y5 er_10 1 Y6 er_11 1 Z4 er_15 1 d_cp 1 Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber. 80 Tabel 4.9. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indeces Kriteria Hasil Nilai Kritis Evaluasi Model CminDF 1.059 ≤ 2,00 baik Probability 0.338 ≥ 0,05 baik RMSEA 0.024 ≤ 0,08 baik GFI 0.909 ≥ 0,90 baik AGFI 0.900 ≥ 0,90 baik TLI 0.981 ≥ 0,95 baik CFI 0.986 ≥ 0,94 baik 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.

4.2.8. Uji Kausalitas

Dilihat dari angka determinant of sample covariance matrix : 12,499 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. Tabel 4.8. Data Uji Kausalitas Ustd Std Faktor  Faktor Estimate Estimate Prob. CRP  CSR 0.269 0.751 0.000 UK_Empowerment  CRP 0.160 0.289 0.088 Batas Signifikansi  ≤ 0,10 Sumber : Lampiran

4.3. Hasil Uji Pengujian Hipotesis Penelitian