T2 942009038 BAB III

31

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Jenis dan Lokasi Penelitian

Penelitian ini merupakan penelitian eksplanasi yang bertujuan untuk memberi jawaban atas perta-nyaan mengapa dengan menjelaskan alasan terjadinya suatu fenomena (Supramono & Utami 2003). Sedang-kan dalam penelitian ini jawaban atas pertanyaan mengapa mencoba menghubungkan dengan variabel- varibel penelitian untuk menguji korelasinya.

Penelitian ini dilaksanakan di Program Studi Magister Manajemen Pendidikan Universitas Kristen Satya Wacana, terletak di Jalan Diponegoro 60-65 Salatiga. Adapun alasan penulis memilih Magister Manajemen Pendidikan Universitas Kristen Satya Wacana sebagai tempat penelitian untuk memper-mudah pengambilan data karena peneliti adalah mahasiswa Pascasarjana Program Studi Magister Manajemen Pendidikan Universitas Kristen Satya Wacana.

3.2 Populasi dan Sampel Penelitian

Populasi adalah totalitas semua nilai yang mungkin, hasil menghitung ataupun pengukuran, kuantitatif maupun kualitatif mengenai karakteristik tertentu dari semua anggota kumpulan yang lengkap dan jelas yang

32

ingin dipelajari sifat-sifatnya (Sudjana, 2002:6). Dalam penelitin ini yang menjadi populasi adalah keseluruhan mahasiswa Magister Manajemen Pendidikan Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga. Sampel adalah sebagian dari populasi (Hadi, 1988: 220). Sampel adalah sebagian atau wakil populasi yang diteliti (Arikunto, 2002: 109). Dengan demikian sampel lebih kecil dari populasi. Teknik sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sampling aksidental (accidental sample) teknik ini berdasarkan faktor spontanitas artinya siapa saja yang secara tidak sengaja bertemu dengan peneliti dan sesuai dengan karakteristiknya maka orang tersebut dapat digunakan sebagai sampel (Riduwan,2003), sampel diambil dari mahasiswa Program Pascasarjana Magister Manajemen Pendidikan Univer-sitas Kristen Satya Wacana, yang bertemu dengan peneliti di saat mahasiswa secara langsung dan bersedia menjadi responden dalam penelitian ini, baik ketika berada di dalam kelas maupun ketika berada di luar kelas menunggu pergantian jam perkuliahan.

Responden merupakan mahasiswa yang tercatat aktif sebagai mahasiswa PPs. MMP UKSW. Sedangkan yang dimaksud aktif menurut penelitian ini adalah mahasiswa yang telah melakukan registrasi sebagai mahasiswa per Januari 2012 dengan jumlah keselu-ruhan 114 orang mahasiswa. Karena dalam penelitian ini menggunakan analisis Structural Equotion Model (SEM) menyatakan minimum menggunakan rentang sampel antara 100-200 sampel dan paling sedikit membutuhkan 5 kali jumlah

33 variabel yang digunakan (Sekaran, 2003 dalam Wijaya, 2009).

3.3 Jenis dan Teknik Pengumpulan Data

Jenis data yang diperlukan dalam penelitian ini adalah data primer. Yang dimaksud dengan data primer yaitu data yang berasal langsung dari sumber data yang dikumpulkan secara khusus dan berhu-bungan langsung dengan permasalahan yang diteliti (Cooper & Emory, 1995). Data primer dalam penelitian ini adalah data yang diperoleh langsung dari penye-baran kuesioner atau daftar pertanyaan kepada responden. Kuisioner yang diajukan disusun berdasar-kan variabel yang telah ditentukan dengan menye-diakan beberapa alternatif jawaban.

Pengumpulan data dalam penelitian ini menggu-nakan metode angket atau kuesioner. Angket adalah cara pengumpulan data dengan menggunakan daftar isian atau daftar pertanyaan yang telah disiapkan dan disusun sedemikian rupa sehingga responden hanya tinggal mengisi atau menandainya dengan mudah dan cepat (Sudjana, 1992). Kuesioner dalam penelitian ini terdiri dari dua bagian, bagian pertama merupakan isian tentang nama, jenis kelamin, pekerjaan, tahun angkatan, dan pada bagian kedua berisi pertanyaan sesuai dengan variabel penelitan yaitu sikap, norma subjektif, niat, perilaku.

Dari 114 angket yang diberikan kepada respon-den, kesemuanya dapat dikumpulkan. Tetapi dari 114 angket

34

yang kembali terdapat 4 eksemplar yang tidak dapat digunakan karena pengisiannya tidak meme-nuhi standar pengisisan atau tidak lengkap pada bagian pengisian identitas dan pada bagian respon jawaban. Sehingga yang dapat digunakan dalam penelitian ini berjumlah 111 eksemplar.

3.4 Intrumen Penelitian dan Pengukuran

Skala pengukuran yang digunakan untuk meni-lai jawaban responden dalam kuesioner adalah Skala Likert. Skala Likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat atau persepsi seseorang terhadap variabel penelitian yang telah dijabarkan dalam item-item pertanyaan. Jawaban setiap item pertanyaan yang menggunakan Skala Likert

merupakan gradasi dari sangat positif sampai sangat negatif (Sugiyono, 2004). Kuesioner dalam penelitian ini menggunakan lima skala yang diberi bobot tertentu sesuai dengan tingkat skalanya. Selanjutnya bobot ini akan dihitung untuk memperoleh skor nilai jawaban-jawaban res-ponden. Niat mahasiswa akan diukur dari pengaruh sikap, norma subjektif dan kontrol perilaku. Untuk masing-masing responden mempunyai 5 alternatif jawaban (Skala

Likert). Masing-masing prioritas dari kelima point tersebut, yaitu:

1. Sangat setuju (SS) : diberi nilai 5 2. Setuju (S) : diberi nilai 4 3. Cukup Setuju (CS) : diberi nilai 3 4. Tidak setuju (TS) : diberi nilai 2 5. Sangat tidak setuju (STS): diberi nilai 1

35 Adapun contoh kuesioner dan pilihan jawaban pada penelitian ini:

1. Tindakan mereferensi Program Pascasarjana Magister Manajemen Pendidikan UKSW kepada calon mahasiswa merupakan suatu yang baik

Sangat tidak setuju 1 2 3 4 5 Sangat setuju

Skala ini meminta responden menunjukkan tingkat persetujuan atau ketidak setujuannya terha-dap serangkaian pernyataan tentang suatu tindakan.

Yang digunakan untuk menilai jawaban responden dalam kuesioner adalah mengadopsi skala pengukuran sikap. Dari Fishbein & Ajzen diketahui ukuran sikap, norma subjektif dengan cara mengukur kepercayaan-kepercayaan, baik itu sikap maupun norma subjektif yang merupakan penentu kedua dari niat, sedangkan niat juga diasumsikan sebagai fungsi-fungsi kepercayaan-kepercayaan normatif (normative beliefs).

Sikap yang dipahami sebagai sikap terhadap perilaku (Atittut toward behavior) merupakan Koper-cayaan-kepercayan yang kuat tentang perilaku yang disebut (Behavior belief)

3.5 Pengukururan Model

Secara umum dalam model persamaan struk-tural (SEM) terdapat dua bagian utama permodelan,

36

measurement model dan persamaan strukturalnya Gambar 3.1 sebagai serikut:

Gambar 3.1

Measurement Model Dan Persamaan Struktural

3.5.1 Measurement Model

Satu variabel latent haruslah dijelaskan dengan menggunakan beberapa variabel manifes atau indika-tornya dan yang dimaksud dengan measurement model

adalah bagian dari model SEM yang menggambarkan hubungan variabel latent dan indikator-indikatornya atau ingin melihat hubungan antara indikator dengan variabel

37 = variabel latent eksogen, = variabel latent

endogen, = nilai loading dari indikator ke kontruk latent. Pada peneli-tian ini dapat diaplikasi persamaan matematik model pengukuran sebagai berikut :

= variabel laten eksogen = variabel laten eksogen

= variabel laten endogen = variabel laten endogen

Penjelasan notasi variabel penelitian, terdapat 2 variabel eksogen dan juga terdapat 2 variabel endogen dan . Sedangkan adalah sikap mereferensi, adalah norma subyektif mereferensi.

dan adalah niat mereferensi, adalah tindakan mereferensi. Hubungan antar variabel eksogen dengan

simbol φ sedangkan koefisien regresi antara variabel

38

koefisien regresi antara variabel endogen dengan variabel

endogen lainnya diberi simbol .

Selanjutnya dalam menganalisis menggunakan analisis faktor atau factor analisis, karena tampilan modelnya merupakan tampilan hubungan faktor dengan indikator-indikatornya.

3.5.2 Structural Model

Jika di dalam measurement model menggam-barkan hubungan variabel latent dan indikatornya, maka dalam struktural model menggambarkan hubungan antar variabel-variabel latent atau variabel-variabel eksogen dengan variabel endogen. Tampilan modelnya dinamakan

path diagram, yakni tampilan model hubungan dengan tanda hubungan antar variabel yang diobservasi. Tujuannya mencari keku-atan dari hubungan yang ada antara variabel-variabel. Struktural model penelitian sikap mereferensi, norma subjektif mereferensi, niat mereferensi dan tindakan mereferensi.

Koefisien regresi antara variabel latent eksogen dengan variabel latent endogen dengan menggunakan simbol gama ( ), selanjutnya notasi persamaan seba-gai berikut:

Dari ke Dari ke Dari ke Dari ke

39 Dan model persamaan structural merupakan model yang menghubungkan antar variabel laten dengan persamaan sebagai berikut:

……… ………

Dalam penelitian ini terdapat variabel eksogen yang juga merupakan variabel bebas yaitu variabel sikap mereferensikan dan norma subjektif mereferen-sikan program studi MMP, diukur dengan menggu-nakan masing-masing dimensi empat indikator. Sedangkan variabel yang lainnya adalah variabel endogen merupakan variabel terikat, yaitu niat mere-fernsikan dan tindakan mereferensikan program studi MMP UKSW kepada calon mahasiswa yang juga diukur degan masing-masing dimensi empat indikator. masing-masing variabel, sub variabel, dan indikator penelitian sebagai berikut:

40

Tabel 3.1

Variabel, Sub Variabel, Indikator Sikap

Variabel Sub Variabel Indikator

Sikap. Adalah evaluasi kepercayaan-kepercayaan atau perasaan-perasaan positif atau negatif dari seseorang jika harus melakukan perilaku yang akan ditentukan Jogiyanto, 2008:36

Sikap terhadap

perilaku

Adalah sikap yang lebih mengarah kepada perilaku bukan obyeknya (Attituet concerning behaviors)

1. Tindakan mereferensi Program Pasca Sarjana Magister

Manajemen Pendidikan UKSW kepada calon mahasiswa merupakan suatu yang baik

2. Tindakan mereferensi Program Pasca Sarjana Magister

Manajemen Pendidikan UKSW kepada calon mahasiswa merupakan suatu

membanggakan

3. Tindakan mereferensi Pasca Sarjana Magister Manajemen Pendidikan UKSW kepada calon mahasiswa merupakan suatu tanggung jawab

4. Tindakan mereferensi Pasca Sarjana Magister Manajemen Pendidikan UKSW kepada calon mahasiswa merupakan suatu kepedulian

41 Tabel 3.2

Variabel, Sub Variabel, Indikator Norma subjektif

Variabel Sub Variabel Indikator

Norma subyektif Adalah persepsi atau pandangan seseorang terhadap kepercayaan – kepercayaan orang lain yang akan mempengaru hi niatuntuk melaku-kan atau tidak melakukan perilaku yang sedang dipertimbang akan. Jogiyanto 2008:42 Kekuatan dari kepercayan normatif Kepercayaan-kepercayaan (normatif beliefs) adalah kepercayan yang mendasari norma-norma subyektif

1. Kebanyakan mahasiswa dengan senang hati mengajak orang lain jika ingin melanjutkan studi pada program studi Magister Manajemen Pendidikan UKSW

2. Dosen didalam kelas meminta mempromosikan Program Studi Magister Manajemen Pendidikan UKSW kepada calon mahasiswa

3. Selama ini saya sering menyebar brosur program studi Magister Manajemen Pendidikan UKSW kepada calon mahasiswa

4. Staff administrasi dengan senang hati memberikan informasi tentang Program Studi Magister Manajemen Pendidikan UKSW kepada calon mahasiswa pada saat mendaftar

42

Tabel 3.3

Variabel, Sub Variabel, Indikator Niat

Variabel Sub Variabel Indikator

Niat Didefin

isikan sebagai keinginan untuk melakukan sesuatu. (Jogianto, 2008: 29) Niat/keinginan terhadap perilaku (behavior intention) niat berperilaku akan menentukan

perilakunya.

1. Selama ini saya berkeinginan tinggi untuk mereferensikan Program Studi Magister Manajemen Pendidikan UKSW kepada calon mahasiswa

2. Selama ini saya sangat berminat untuk

mempromosikan

Program Studi Magister Manajemen Pendidikan UKSW kepada calon mahasiswa

3. Selama ini saya berkeinginan

memberikan informasi yang positif Program Studi Magister

Manajemen Pendidikan UKSW kepada calon mahasiswa

4. Selama ini saya tidak berkeberatan

mengambilkan brosur Program Studi Magister

Manajemen Pendidikan UKSW jika ada fihak lain yang membutuhkan

43 Tabel 3.4

Variabel, Sub Variabel, Indikator Tindakan Mereferensi

Variabel Sub Variabel Indikator

Tindakan merefe-rensi atau peri-laku (behavior) Adalah tidakan dari kegiatan nyata yang dilakukan (Yogianto,2008:24)

Volitional behavior perilaku atas kemauan sendiri, atau keinginan untuk melakukan perilaku (willful behavior)

1. Selama ini saya sering mereferensikan program studi Magister

Manajemen Pendidikan UKSW kepada calon mahasiswa

2. Selama ini saya sering mempromosikan

program studi Magister Manajemen Pendidikan UKSW kepada calon mahasiswa

3. Selama ini saya sering menyebar brosur

program studi Magister Manajemen Pendidikan UKSW kepada calon mahasiswa

4. Selama ini saya sering memberikan informasi program studi Magister Manajemen Pendidikan UKSW kepada calon mahasiswa

44

3.6 Metode Analisis Data

3.6.1 Analisis Deskripsi

Analisis deskripsi dalam penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran tentang perilaku maha-siswa dalam mereferensikan Program Studi Magister Manajemen Pendidikan Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga, menggunakan tingkatan skala interval sebagai berikut:

Interval =

= = 0,8

Dalam menentukan rata-rata skor, total skor dibagi dengan jumlah responden dan sedangkan skor total adalah nilai dikalikan jumlah masing-masing kategori jawaban.

Berdasarkan pada hasil perhitungan interval di atas maka kategori jawaban dapat diintervalkan seperti pada gambar Tabel 3.5, sebagai berikut:

45 Tabel 3.5

Interval kategori jawaban responden

Tingkatan skala Interval Kategori jawaban

1 1,00-1,79 Sangat rendah

2 1,80-2,60 Rendah

3 2,61-3,40 Cukup

4 3,41-4,20 Tinggi

5 4,21-5,00 Sangat tinggi

Sumber: diolah sendiri

3.7

Analisis

pada

Structural

Equation

Modelling

Analisis data dalam penelitian ini menggunakan analisis model SEM (Structural Equation Modelling) dengan

software AMOS (Analysis of Moment Structure) versi 18.0. Model persamaan struktural (SEM) adalah sekumpulan teknik-teknik statistikal yang memung-kinkan pengujian sebuah rangkaian hubungan secara simultan (Ferdinand, 2000). Keunggulan aplikasi SEM dalam penelitian karena kemampuannya untuk mengkonfirmasi dimensi-dimensi dari sebuah konsep atau faktor untuk mengukur pengaruh hubungan-hubungan yang secara teoritis.

(SEM) Structural Equation Modelling merupakan alat analisis yang menggabungkan dua analisis yaitu analisis faktor dan analisis jalur atau analsisis regresi yang cara

46

kerjanya mencari metode untuk penyusun-an model yang dapat menjelaskan hubungan di antara variabel, karena banyak variabel yang bersifat latent dan hanya dapat diukur dengan menggunakan sejum-lah indikator atau manifes variabel, dan hubungan diantara keduanya serta antar variabel latent (Ghozali, 2008)

Karena dalam model persamaan struktural terdapat dua model maka di dalam analisisnya juga terdapat dua model alat analisis.

3.7.1 Confirmatory Factor Analisis

Alat analisis ini digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel latent dan variabel manifes atau indikator-indikator, artinya apakah indikator-indikator yang digunakan dapat mengukur atau menjelaskan sebuah konstruks.

3.7.2 Multiple Regretion Analisis (structural model)

Alat analisis ini digunakan untuk menguji sebuah struktur model. Dengan alat ini dapat diketa-hui apakah ada hubungan yang disignifikasikan di antara variabel-variabel eksogen (independen) dengan variabel-variabel endogen (dependen). Ingin mengetahui sebera-pa besar, seberapa kuat hubungan yang ada. Uji hipotesis dalam SEM merupakan model pengujian struktural hubungan kausalitas, dengan mambanding-kan nilai regresi pada

47 dengan tingkat signifikansi 0,05. Jika hasil nilai C.R lebih besar dari 2,00 dan tingkat signifikansinya p 0,05.

3.7.3 Uji Normalitas

Data awal yang telah didapat selanjutnya uji normalitas, apabila data yang dapat dikategorikan normal jika c.r (Critical ratio) dalam critical ratio skewnees value

memiliki syarat sebesar -2,58<c.r> 2,58 pada tingkat signifikansi 1 atau 0,01(Wijaya, 2009).

3.7.4 Uji Kesesuaian Model (Goodness of Fit)

Evaluasi kriteria goodness of fit pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap kesesuaian model ter-hadap berbagai kriteria goodness of fit. Disebutkan oleh Ferdinand (2000: 52), beberapa indeks kesesuai-an dan cut of value

untuk menguji apakah sebuah model dapat diterima atau ditolak antara lain:

a. X² - Chi-Square statistik, di mana model dipandang baik atau memuaskan bila nilai Chi-Square-nya rendah. Semakin kecil nilai Chi-Square, semakin baik model itu dan diterima berdasarkan probabilitas dengan

cutoff value sebesar p>0.05 atau p>0.10;

b. RMSEA (The Root Mean Square Error of -), yang menunjukkan goodness of fit yang diharapkan bila model diestimasi dalam populasi. Nilai RMSEA yang lebih kecil atau sama dengan 0,08 merupakan indeks untuk dapat diterimanya model yang

48

menunjukkan close fit dari model itu berdasarkan

degrees of freedom;

c. GFI (Goodness of fit Index), adalah ukuran non statistikal yang mempunyai rentang nilai antara 0 (poor fit) sampai dengan 1.0 (perfect fit). Nilai yang tinggi

dalam indeks ini menunjukkan sebuah “better fit”;

d. AGFI (Adjusted Goodness of Fit Index), di mana tingkat penerimaan yang direkomendasiakan adalah bila AGFI mempunyai nilai sama dengan atau lebih besar dari 0.90;

e. CMIN/DF, adalah The Minimum Sample Discrepancy Function yang dibagi dengan Degree of Freedom. CMIN/DF tidak lain adalah statistic Chi-Square, X² dibagi DF-nya, disebut X² relatif. Bila nilai X² reltif kurang dari 2.0 atau 3.0 adalah indikasi dari

acceptable fit antara model dan data.

f. TLI (Tucker Lewis Index), merupakan incremental index

yang membandingkan sebuah model yang diuji terhadap sebuah base line model, di mana nilai yang direkomendasikan sebagai acuan untuk diterimanya

sebuah model adalah ≥0.95 dan nilai yang mendekati

1 menunjukkan a very good fit.

Dengan demikian indeks-indeks untuk menguji kelayakan sebuah model dapat dilihat dalam Tabel 3.6 berikut ini.

49 Tabel 3.6

Asumsi-asumsi dalam Pengujian SEM

Goodness of Fit Index Cut of Value

X² Chi Square Statistics Diharapkan kecil

Significance probability ≥ 0,05

CMIN/DF ≤ 2,00

GFI ≥ 0,90

RMSEA ≤ 0,08

AGFI ≥ 0,90

TLI ≥ 0,95

Sumber: Ferdinand, 2002.

3.7.6 Uji Kesahihan Konvergen

Pada uji kesahihan konvergen diperoleh lewat pengukuran model pada setiap variabel, yang bertu-juan untuk mengetahui sejauh mana kesahihan setiap indikator yang diestimasikan, dengan mengukur dimensi konsep yang di uji pada penelitian. Menggu-nakan standar pengujian apabila nilai C.r (critical ratio) lebih besar dua kali lipat standar error yang berarti butir pada setiap variabel penelitian dinyatakan sahih (Ferdinan, 2002 dalam Wijaya, 2009).

3.7.7 Uji Kausalitas Model

Program analisis AMOS dapat menghitung hasil dari bobot regresi antar variabel laten atau estimasi laoding factors atau nilai lamda. Selain itu dapat juga di ketahui

50

nilai dari derajat kebebasan dan nilai C.R atau t- hitung. (Wijaya, 2009).

3.7.8 Uji Validitas dan Reabilitas Data

Data yang baik akan mementukan hasil pengu-jian dan analisisnya sehingga meyakinkan untuk digunakan dalam mengukur data penelitian. Menurut Hair et al (2006) bahwa data yang baik dapat di-evaluasi dengan uji validitas dan uji reliabilitasnya.

Dalam uji validitas dapat diketahui apakah alat pengumpulan data dapat digunakan sebagai alat yang sah atau tidaknya suatu kuesioner dalam mengukur konstruk. Hal ini dapat dilihat lewat nilai laoding factor yang dalam standart signifikan, yaitu harus ≥ 0,50 (Ghozali, 2008)

Uji dari reliabilitas sesunguhnya ingin menge-tahui sejauhmana indikator-indikator dari variabel memiliki konsistensi sebagai alat pengumpulan data dan mengidentifikasikan bentukan variabel. Menurut Ghozali (2008), uji reliability memiliki nilai konstruk-nya Composite construct reability dan cut of value minimal sebesar 0,70.

45

Tabel 3.5

Interval kategori jawaban responden

Tingkatan skala Interval Kategori jawaban

1 1,00-1,79 Sangat rendah

2 1,80-2,60 Rendah

3 2,61-3,40 Cukup

4 3,41-4,20 Tinggi

5 4,21-5,00 Sangat tinggi

Sumber: diolah sendiri

3.7

Analisis

pada

Structural

Equation

Modelling

Analisis data dalam penelitian ini menggunakan analisis model SEM (Structural Equation Modelling) dengan software AMOS (Analysis of Moment Structure) versi 18.0. Model persamaan struktural (SEM) adalah sekumpulan teknik-teknik statistikal yang memung-kinkan pengujian sebuah rangkaian hubungan secara simultan (Ferdinand, 2000). Keunggulan aplikasi SEM dalam penelitian karena kemampuannya untuk mengkonfirmasi dimensi-dimensi dari sebuah konsep atau faktor untuk mengukur pengaruh hubungan-hubungan yang secara teoritis.

(SEM) Structural Equation Modelling merupakan alat analisis yang menggabungkan dua analisis yaitu analisis faktor dan analisis jalur atau analsisis regresi yang cara

46

kerjanya mencari metode untuk penyusun-an model yang dapat menjelaskan hubungan di antara variabel, karena banyak variabel yang bersifat latent dan hanya dapat diukur dengan menggunakan sejum-lah indikator atau manifes variabel, dan hubungan diantara keduanya serta antar variabel latent (Ghozali, 2008)

Karena dalam model persamaan struktural terdapat dua model maka di dalam analisisnya juga terdapat dua model alat analisis.

3.7.1 Confirmatory Factor Analisis

Alat analisis ini digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel latent dan variabel manifes atau indikator-indikator, artinya apakah indikator-indikator yang digunakan dapat mengukur atau menjelaskan sebuah konstruks.

3.7.2 Multiple Regretion Analisis (structural model)

Alat analisis ini digunakan untuk menguji sebuah struktur model. Dengan alat ini dapat diketa-hui apakah ada hubungan yang disignifikasikan di antara variabel-variabel eksogen (independen) dengan variabel-variabel endogen (dependen). Ingin mengetahui sebera-pa besar, seberapa kuat hubungan yang ada. Uji hipotesis dalam SEM merupakan model pengujian struktural hubungan kausalitas, dengan mambanding-kan nilai regresi pada layout colom C.R dengan nilai kritisnya sebesar 2,00

47 dengan tingkat signifikansi 0,05. Jika hasil nilai C.R lebih besar dari 2,00 dan tingkat signifikansinya p 0,05.

3.7.3 Uji Normalitas

Data awal yang telah didapat selanjutnya uji normalitas, apabila data yang dapat dikategorikan normal jika c.r (Critical ratio) dalam critical ratio skewnees value memiliki syarat sebesar -2,58<c.r> 2,58 pada tingkat signifikansi 1 atau 0,01(Wijaya, 2009).

3.7.4 Uji Kesesuaian Model (Goodness of Fit)

Evaluasi kriteria goodness of fit pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap kesesuaian model ter-hadap berbagai kriteria goodness of fit. Disebutkan oleh Ferdinand (2000: 52), beberapa indeks kesesuai-an dan cut of value untuk menguji apakah sebuah model dapat diterima atau ditolak antara lain:

a. X² - Chi-Square statistik, di mana model dipandang baik atau memuaskan bila nilai Chi-Square-nya rendah. Semakin kecil nilai Chi-Square, semakin baik model itu dan diterima berdasarkan probabilitas dengan cutoff value sebesar p>0.05 atau p>0.10;

b. RMSEA (The Root Mean Square Error of -), yang menunjukkan goodness of fit yang diharapkan bila model diestimasi dalam populasi. Nilai RMSEA yang lebih kecil atau sama dengan 0,08 merupakan indeks untuk dapat diterimanya model yang

48

menunjukkan close fit dari model itu berdasarkan degrees of freedom;

c. GFI (Goodness of fit Index), adalah ukuran non statistikal yang mempunyai rentang nilai antara 0 (poor fit) sampai dengan 1.0 (perfect fit). Nilai yang tinggi

dalam indeks ini menunjukkan sebuah “better fit”;

d. AGFI (Adjusted Goodness of Fit Index), di mana tingkat penerimaan yang direkomendasiakan adalah bila AGFI mempunyai nilai sama dengan atau lebih besar dari 0.90;

e. CMIN/DF, adalah The Minimum Sample Discrepancy Function yang dibagi dengan Degree of Freedom. CMIN/DF tidak lain adalah statistic Chi-Square, X² dibagi DF-nya, disebut X² relatif. Bila nilai X² reltif kurang dari 2.0 atau 3.0 adalah indikasi dari acceptable fit antara model dan data.

f. TLI (Tucker Lewis Index), merupakan incremental index yang membandingkan sebuah model yang diuji terhadap sebuah base line model, di mana nilai yang direkomendasikan sebagai acuan untuk diterimanya sebuah model adalah ≥0.95 dan nilai yang mendekati 1 menunjukkan a very good fit.

Dengan demikian indeks-indeks untuk menguji kelayakan sebuah model dapat dilihat dalam Tabel 3.6 berikut ini.

49

Tabel 3.6

Asumsi-asumsi dalam Pengujian SEM

Goodness of Fit Index Cut of Value X² Chi Square Statistics Diharapkan kecil Significance probability ≥ 0,05

CMIN/DF ≤ 2,00

GFI ≥ 0,90

RMSEA ≤ 0,08

AGFI ≥ 0,90

TLI ≥ 0,95

Sumber: Ferdinand, 2002.

3.7.6 Uji Kesahihan Konvergen

Pada uji kesahihan konvergen diperoleh lewat pengukuran model pada setiap variabel, yang bertu-juan untuk mengetahui sejauh mana kesahihan setiap indikator yang diestimasikan, dengan mengukur dimensi konsep yang di uji pada penelitian. Menggu-nakan standar pengujian apabila nilai C.r (critical ratio) lebih besar dua kali lipat standar error yang berarti butir pada setiap variabel penelitian dinyatakan sahih (Ferdinan, 2002 dalam Wijaya, 2009).

3.7.7 Uji Kausalitas Model

Program analisis AMOS dapat menghitung hasil dari bobot regresi antar variabel laten atau estimasi laoding factors atau nilai lamda. Selain itu dapat juga di ketahui

50

nilai dari derajat kebebasan dan nilai C.R atau t- hitung. (Wijaya, 2009).

3.7.8 Uji Validitas dan Reabilitas Data

Data yang baik akan mementukan hasil pengu-jian dan analisisnya sehingga meyakinkan untuk digunakan dalam mengukur data penelitian. Menurut Hair et al (2006) bahwa data yang baik dapat di-evaluasi dengan uji validitas dan uji reliabilitasnya.

Dalam uji validitas dapat diketahui apakah alat pengumpulan data dapat digunakan sebagai alat yang sah atau tidaknya suatu kuesioner dalam mengukur konstruk. Hal ini dapat dilihat lewat nilai laoding factor yang dalam standart signifikan, yaitu harus ≥ 0,50 (Ghozali, 2008)

Uji dari reliabilitas sesunguhnya ingin menge-tahui sejauhmana indikator-indikator dari variabel memiliki konsistensi sebagai alat pengumpulan data dan mengidentifikasikan bentukan variabel. Menurut Ghozali (2008), uji reliability memiliki nilai konstruk-nya Composite construct reability dan cut of value minimal sebesar 0,70.