3.8 Evaluasi Model
Hair, et.al., 1998 menjelaskan pola “ Confirmatory “ menunjukkan prosedur yang untuk mengevaluasi utilitas hipotesis-
hipotesis dengan pengujian fit antara model teoritis dan data empiris. Jika model teoritis menggambarkan “good fit” dengan data, maka model
dianggap sebagai yang diperkuat. Sebaliknya, suatu model teoritis tidak diperkuat jika teori tersebut mempunyai suatu “poor fit” dengan data.
AMOS dapat menguji apakah model “good fit” atau “poor fit”. Jadi “good fit” model yang diuji sangat penting dalam penggunaan Structural
Equation Modelling. Pengujian terhadap model yang dikembangkan dengan berbagai
kriteria Goodness of fit, yakni Chi-Square, probability, RMSEA, GFI, TLI, CFI, AGFI, CMINDF. Apabila modela awal tidak good fit dengan
data maka model dikembangkan dengan pendekatan Two-Step Approach to SEM.
Dalam analisis SEM tidak ada alat uji ststistik tunggal untuk mengukur atau menguji hipotesis mengenai model. Beberapa indeks
kesesuaian dan cut off value untuk digunakan dalam menguji apakah sebuah model dapat diterima atau ditolak adalah :
1. X
2
– Chi Square Statistic Chi square bersifat sangat sensitif terhadap besarnya sampel yang
digunakan. Model yang diuji dipandang baik atau memuaskan bila nilai chi squarenya rendah. Atau dengan kata lain peneliti berusaha
memperoleh nilai X
2
yang rendah yang menghasilkan significance level lebih besar atau sama dengan 0,05 P 0,05. Semakin kecil nilai
X
2
semakin baik model itu karena dalam uji beda chi square X
2
= 0 berarti benar-benar tidak ada perbedaan Ho diterima dan diterima
berdasarkan probabilitas dengan cut off value sebesar p 0,05 atau p 0,10.
2. RMSEA The Roof Mean Square Error of Approximation RMSEA adalah sebuah indeks yang dapat digunakan untuk
mengkompensasi chi square statistic dalam sampel yang besar. Nilai RMSEA yang lebih kecil atau sama dengan 0,08 merupakan indeks
untuk dapat diterimanya model yang menunjukkan sebuah close fit dari model itu berdasarkan degrees of freedom.
3. GFI Goodness of Fit index Indeks kesesuaian fit index ini akan menghitung proporsi tertimbang
dari varians dalam matriks kovarians sampel yang dijelaskan oleh matriks kovarians populas yang terestimasikan. Nilai GFI berkisar
antara O poorfit sampai perfect fit dan nilai GFI 0,90 merupakan good fit kecocokan yang baik, sedangkan 0,80 GFI 0,90 sering
disebut sebagai marginal fit Wijanto, 2008 : 53. 4. AGFI Adjusted Goodness of Fit Indeks
Tingkat penerimaan yang direkomendasikan adalah bila AGFI mempunyai nilai sama dengan atau lebih besar dari 0,90. GFI maupun
AGFI adalah kriteria yang memperhitungkan proporsi tertimbang dari
varians dalam sebuah matriks kovarians sampel. Nilai sebesar 0,95 dapat diinterpretasikan sebagai tingkatan yang baik good overall
model fit baik sedangkan besaran nilai antara 0,90 – 0,95 menunjukkan tingkatan cukup adequate.
5. CMINDF The minimum sample discrepancy function CMIN dibagi dalam
degree of freedomnya akan menghasilkan indeks CMINDF. Dalam hal lain adalah statistik chi square X
2
dibagi DF nya sehingga disebut X
2
relatif. Nilai X
2
relatif kurang dari 20 atau bahkan kadang kurang dari 30 adalah indikasi dari acceptable fit antara model dan data.
6. TLI Tucker Lewis Index TLI Tucker Lewis Index adalah sebuah alternatif incremental fit
index yang membandingkan sebuah model yang diuji terhadap sebuah baseline model. Nilai yang direkomendasikan sebagai acuan untuk
diterimanya sebuah model adalah penerimaan 0,95 dan nilai yang sangat mendekati menunjukkan a very good fit.
7. CFI Comparative Fit Index Besaran indeks ini adalah pada rentang nilai sebesar 0-1, dimana
semakin mendekati 1, mengindikasikan tingkat fit yang paling tinggi a very good fit. Nilai yang direkomendasikan adalah CFI 0,95.
Keunggulan dari indeks ini adalah bahwa indeks ini besarannya tidak dipengaruhi oleh ukuran sampel karena itu sangat baik untuk
mengukur tingkat penerimaan sebuah model.
Tabel 3.1. Tabel Goodness of Fit Indices Goodness of
Fit Index Keterangan
Cut – Off Value
X
2
– Chi square Menguji apakah
covariance populasi yang diestimasi sama
dengan covariance sample apakah model sesuai dengan
data Diharapkan
kecil 1 sampai dengan 5 atau
paling baik diantara 1 dan 2
Probability Uji signifikansi terhadap
perbedaan matriks covariance data dan matriks covariance
yang diestimasi Minimum 0,1
atau 0,2 atau 0,05
RMSEA Mengkompensasi kelemahan
chi-square pada sample besar 0,08
GFI Menghitung proporsi tertimbang
varians dalam matriks sample yang dijelaskan oleh matriks
covarians populasi yang diestimasi analog dengan R
2
dalam regresi berganda 0,90
AGFI GFI yang disesuaikan dengan
DF 0,90
CMINDDF Kesesuaian antara data dan model
2,00 TLI Pembandingan
antara model
yang diuji terhadap baselin model
0,95
CFI Uji kelayakan model yang tidak
sensitive terhadap besarnya sampel dan keunikan.
0,95
Sumber : Hair et.al., [1998]
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Deskripsi Obyek Penelitian
4.1.1 Sejarah Perusahaan
Wings Corporation didirikan pada tahun 1948 di Surabaya,
Indonesia. Selama lima puluh tahun terakhir perusahaan ini telah berkembang dari sebuah industri rumah kecil menjadi pemimpin pasar
mempekerjakan ribuan orang dengan pabrik berlokasi di Jakarta dan Surabaya.
Tujuan di Wings Corporation adalah memproduksi produk berkualitas internasional dengan harga ekonomis produksi pertama kami
memulai dengan pembuatan sabun cuci hijau buatan tangan. Dengan produk ini kami berhasil menembus pasar kompetitif di tahun 1940-an.
Tak lama setelah itu, kami memperkenalkan sebuah produk baru - deterjen. Sebagai salah satu pelopor produk baru ini, kami bangga untuk
mengatakan bahwa hari ini deterjen krim masih populer jenis yang paling multi-tujuan mencuci bantuan di Indonesia.
perkembangan lebih cepat terjadi yang menyebabkan
kelahiran
pabrik kedua kami, PT Sayap Mas Utama di Jakarta. Fasilitas ini
Kategori