89 dengan kisaran 2 sampai 3 tahun sebanyak 36 responden dengan tingkat
persentase 24 , sedangkan dengan kisaran lebih dari 3 tahun sebanyak 91 responden dengan tingkat persentase 60,67.
B. Pengujian Asumsi-Asumsi SEM
1. Asumsi Kecukupan Sampel
Jumlah responden dalam penelitian ini sebanyak 150 responden. Responden sendiri merupakan auditor internal yang bekerja di
Inspektorat Jenderal Kementrian Negara. Jumlah responden dalam penelitian ini sudah memenuhi kriteria, dimana metode Maximum
Likelihood minimum diperlukan 100 sampel Ghozali, 2008, atau
dalam tulisan lain maximum likelihood akan efektif pada jumlah sampel antara 150-400 data Santoso, 2011.
2. Evaluasi Atas dipenuhinya asumsi Normalitas Dalam Data
Seperti pada banyak metode SEM lainnya, SEM juga mensyaratkan data berdistribusi normal atau dapat dianggap
berdistribusi normal. Jika data berdistribusi sangat tidak normal, maka hasil analisis dikhawatirkan menjadi bias. Demikian pula jika ada
sejumlah data outlier, yakni data yang mempunyai nilai jauh dibawah rata-rata data. Akan tetapi terdapat toleransi terhadap penelitian
dengan model keprilakuan riset bidang pemasaran, sumber daya manusia, psikologi atau ilmu sosial lainnya, ketidaknormalan data
dianggap hal yang wajar, sehingga syarat data harus berdistribusi
90 normal tidak seketat ilmu non keprilakuan. Hal ini disebabkan skala
yang digunakan pada riset keprilakuan adalah data ordinal seperti skala likert, sehingga uji distribusi normal kurang mencerminkan
natur dari riset Santoso, 2011.
Uji normalitas pada SEM sendiri memiliki dua tahapan. Pertama menguji normalitas untuk setiap variabel, sedangkan pada tahap kedua
adalah pengujian normalitas semua variable secara bersama-sama, yang disebut dengan multivariate normality. Hal ini disebabkan jika
setiap variable normal secara individu, tidak berarti jika diuji secara bersama-sama juga pasti berdistribusi normal Santoso, 2011.
Dalam analisis SEM, normalitas multivariate jauh lebih penting ketimbang normalitas univariat. Jika normalitas multivariat terpenuhi,
maka normalitas univariat diasumsikan terpenuhi dengan sendirinya, namun belum tentu berlaku sebaliknya Dachlan, 2014.
Sebuah distribusi dikatakan normal jika data tidak melencang ke kiri atau ke kanan disebut simetris dengan nilai skewness adalah 0,
serta memiliki keruncingan yang ideal angka kurtosis adalah 0. Namun angka-angka tersebut sulit didapat dalam praktik, sebaran data
akan bervariasi pada skewness dan kurtosis yang positif atau negatif. Karena itu, yang akan diuji adalah seberapa melenceng atau runcing
sebuah distribusi, sehingga masih dapat dianggap normal. Angka pembanding untuk uji normalitas adalah angka z dilihat
pada tabel z. pada umumnya digunakan tingkat kepercayaan 99.
91 Pada tingkat kepercayaan tersebut, tingkat signifikansi adalah 1, dan
angka z adalah ± 2,58. Dengan demikian sebuah distribusi dikatakan normal jika cr skewness atau cr kurtosis ada diantara ˗ 2,58 sampai
+2,58 Santoso, 2011. Berikut hasil pengujian normalitas data.
Tabel 4.4 Hasil Uji Normalitas Data
Variable Min
max skew
c.r. Kurtosis c.r.
JS4 3.000 5.000
-.038 -.176
.351 .821
JS3 3.000 5.000
.038 .177
.634 1.482
JS2 2.000 5.000
-.056 -.261
-.510 -1.192 JS1
2.000 5.000 -.180
-.841 -.296
-.692 PWB1
3.000 5.000 .152
.709 -.539 -1.259
PWB2 3.000 5.000
-.227 -1.061 1.004
2.346 PWB3
2.000 5.000 -.852 -3.980
1.765 4.124
PWB4 2.000 5.000
-.630 -2.944 -.092
-.216 PWB5
3.000 5.000 .120
.562 .492
1.148 JB6
2.000 5.000 .100
.468 -.363
-.847 JB5
2.000 5.000 .014
.067 -.237
-.554 JB4
2.000 5.000 -.402 -1.879
-.376 -.879
JB3 1.000 4.000
.201 .941
-1.005 -2.348 JB2
1.000 5.000 .712
3.325 -.233
-.545 JB1
1.000 4.000 .403
1.883 -.503 -1.175
RC1 1.000 4.000
.696 3.253
-.304 -.710
RC2 1.000 4.000
.750 3.503
.158 .370
RC3 1.000 5.000
-.388 -1.813 -.350
-.818 RC4
1.000 4.000 .490
2.290 -.693 -1.618
RC5 1.000 4.000
.453 2.115
-.138 -.322
RA1 2.000 5.000
-.831 -3.884 2.682
6.267 RA2
2.000 5.000 -.793 -3.706
1.942 4.537
RA3 3.000 5.000
.772 3.607
1.282 2.994
RA4 3.000 5.000
.436 2.037
-.187 -.437
HLS 1 2.000 5.000
-.630 -2.942 .779
1.821 HLS2
2.000 5.000 -.504 -2.355
.822 1.920
92 Variable
Min max
skew c.r. Kurtosis
c.r. HLS3
2.000 5.000 -.343 -1.601
-.307 -.716
HLS4 3.000 5.000
.016 .074
-.430 -1.005 HLS5
2.000 5.000 -.592 -2.765
.100 .233
HLS6 2.000 5.000
-.210 -.981
.006 .015
HLS7 2.000 5.000
.091 .427
-.225 -.526
HLS8 2.000 5.000
-.279 -1.305 -.851 -1.989
HLS9 3.000 5.000 -1.005 -4.697
-.199 -.466
Multivariate 25.342
3.017 Data di olah 2015
Berdasarkan tabel di atas dapat dilihat bahwa beberapa indikator tidak berdistribusi secara normal, karena memiliki nilai cr kurtosis dan
cr skewness diluar batas torelansi -2,58 sampai +2,58. Beberapa indkator tersebut adalah PWB3, RA1, RA2, RA3, Pada baris bagian
akhir juga ditunjukkan bahwa secara keseluruhan Multivariate data juga tidak dapat di anggap normal Multivariate 3,017. Akan tetapi
data masih dapat diterima dalam penelitian, karena untuk penelitian keprilakuan seperti pemasaran, sumber daya manusia, psikologi, atau
ilmu sosial lainnya data tidak harus normal.
3. Hasil Uji Kualitas Data
