dengan nilai construct reliability belum seluruhnya ≥ 0,7. Meskipun demikian
angka tersebut bukanlah sebuah ukuran “mati” artinya bila penelitian yang dilakukan bersifat explotary, maka nilai dibawah 0,70 pun masih dapat diterima
sepanjang disertai alasan-alasan empiric yang terlihat dalam proses eksplorasi. Dan variance extracted direkomendasikan pada tingkat 0,50.
4.3.5. Evaluasi Normalitas
Uji normalitas sebaran dilakukan dengan Kurtosis Value dari data yang digunakan yang biasanya disajikan dalam statistic deskriptif. Nilai statistic untuk
menguju 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. Hasilnya diperoleh nilai c.r multivariate diantara ± 2,58 dan ini berarti asumsi
normalitas terpenuhi dan data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
Hasil analisis tampak pada table berikut : Tabel 4.30 : Normalitas Data
Assessment of normality
Variable min
Max kurtosis
c.r X11
2 5
‐0,523 ‐1,146
X12 2
5 ‐0,678
‐1,484 X13
2 5
‐0,399 ‐0,874
X21 2
5 ‐0,319
‐0,697 X22
2 5
‐0,028 ‐0,062
X23 2
5 ‐0,495
‐1,083 X31
2 5
‐0,326 ‐0,713
X32 2
5 ‐0,108
‐0,236 X33
2 5
‐0,007 ‐0,015
X41 2
5 ‐0,189
0,415 X42
2 5
‐0,349 ‐0,765
X43 2
5 ‐0,309
‐0,677 X51
2 5
‐0,414 ‐0,906
X52 2
5 ‐0,188
‐0,411 X53
2 5
0,489 1,071
X61 2
5 ‐0,335
‐0,734 X62
2 5
‐0,440 ‐0,963
X63 2
5 ‐0,603
‐1,319 X71
2 5
‐0,322 ‐0,704
X72 2
5 ‐0,333
‐0,730 X73
2 5
‐0,070 ‐0,153
Y1 2
5 ‐0,476
‐1,042 Y2
2 5
‐0,830 ‐1,817
Multivariate 11,947
1,889 Batas
Normal ± 2,58
Sumber : Lampiran Hasil uji menunjukkan bahwa nilai c.r multivariate di antara ± 2,58 itu
berarti asumsi normalitas terpenuhi. Fenomena ini tidak menjadi masalh serius seperti dikatakan oleh Bentler Chou
1987 bahwa jika teknik estimasi dalam model SEM menggunakan maximum likehood edtimation
MLE walau distribusi datanya tidak normal masih dapat menghasilkan good estimate,
sehingga data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
4.3.6. Analisis Model One – Step Appriach to SEM
Dalam model SEM, model pengukuran dan model structural parameter-parameter diestimasi secara bersam-sama. Cara ini agak mengalami kesulitan dalam
memenuhi tuntutan fit model. Kemungkinan terbesar dusebabkan oleh terjadinya interaksi antara measurement model dan structural model yang diestimasi secara
bersam-sama One Step Approach to SEM . One step approach to SEM
digunakan apabila model diyakini bahwa dilandasii teori yang kuat serta validitas reliabilitas data sangat baik
Hair et.al.,1998 Hasil estimasi dan fit model one step approach to SENM dengan menggunakan
program aplikasi Amos 4.01 terlihat pada gambar dan Tabel Goodness of Fit di bawah ini.
Table 4.31 : Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
Tabel 4.31 Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices
Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices
Kriteria Hasil
Nilai Kritis
Evaluasi Model
CminDF 1,472
2,00 baik
Probability 0,000
0,05 baik
RMSEA 0,064
0,08 baik
GFI 0,813
0,90 kurang
baik AGFI
0,767 0,90
kurang baik
TLI 0,557
0,95 kurang
baik CFI
0,613 0,94
kurang baik
Sumber : Lampiran Dari hasil evaluasi terhadap model one step base model ternyata dari
semua criteria goodness of fit yang digunakan, belum seluruhnya menunjukkan hasil evaluasi yang baik, berarti model belum sesuai dengan data. Artinya, model
konseptual yanmg dikembangkan dan dilandasi teori tidak sepenuhnya didukung oleh fakta. Dengan demikian model ini masih perlu dimodifikasi sebagaimana
terdapat di bawah ini.
Modifikasi : Estimate
Prob. Modifikasi :
er_20 -- Advertising 0,418
0,000 er_15 -- er_19
0,138 0,013
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
er_13 -- d_ta 0,007
0,676 er_15 -- er_9
0,139 0,003
er_15 -- er_12 -0,117
0,006 er_13 -- er_11
-0,104 0,004
er_16 -- Price 0,212
0,000 er_19 -- d_ib
0,194 0,001
er_15 -- er_11 0,131
0,012 er_6 -- er_8
-0,112 0,009
er_10 -- er_22 -0,118
0,008 er_19 -- er_20
0,140 0,022
er_5 -- er_13 0,079
0,022 er_16 -- er_2
0,079 0,015
er_5 -- er_9 0,096
0,031 er_3 -- er_21
-0,088 0,020
er_13 -- er_17 0,059
0,035 Sumber : Lampiran
Table 4.31 : Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices
Evaluasi Kriteria Goodness of Fit Indices
Kriteria Hasil
Nilai Kritis
Evaluasi Model
CminDF 0,979
2,00 Baik
Probability 0,572
0,05 Baik
RMSEA 0,064
0,08 Baik
GFI 0,900
0,90 Baik
AGFI 0,900
0,90 Baik
TLI 0,020
0,95 Baik
CFI 0,000
0,94 Baik
Sumber : Lampiran Dari hasil evaluasi terhadap model one step modification model ternyata
dari semua criteria goodness of fit yang digunakan, seluryhnya 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. Dengan demikian model yang terbaik untuk menjalaskan
keterkaitannya antar variable dalam model.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
4.3.7. Analisis Unidimensi First Order Tabel 4.32 : Unidimensi First Order
