AGFI adalah criteria yang memperhitungkan proporsi tertimbang dari varians dalam sebuah matriks kovarians sample. Nilai sebesar 0.95 dapat
diinterprestasikan sebagai tingkatan yang baik – good overall model fit baik sedangkan besaran nilai antara 0.90 – 0.95 menunjukkan tingkatan
cukup – adequate fit. Ferdinand, 2002 : 58.
5. CMIN DF
The minimum sample discrepancy function CMIN dibagi dengan degree of freedomnya akan menghasilkan indeks CMINDF.
Pada umumnya diartikan sebagai salah satu indicator untuk mengukur tingkat fitnya sebuah model. Dalam hal ini MINDF tidak lain adalah
statistic chi square, X
2
dibagi DF-nya sehingga disebut X
2
relatif. Nilai X
2
relatif kurang dari 2,0 atau bahkan kadang kurang dari 3,0 adalah indikasi dari acceptable fit antara model dan data.
6. TLI – Tucker Lewis Indeks
TLI adalah sebuah alternative 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 indeks ini diperoleh dengan rumus :
Cb – C
d
b d TLI =
Cb - 1
d
b dimana C adalah diskrepansi dari model yang dievaluasi dan d adalah
derajat bebasnya. Sementara cb dan db adalah diskrepansi dan derajat bebas dari baseline model yang dijadikan pembanding.
7. CFI – Comparative Fit Indexs.
Besaran indeks ini adalah pada rentang nilai sebesar 0 – 1, dimana semakin mendekati 1, mengindikasikan tingkat fit yang paling
tinggi. Nilai yang direkomendasikan adalah CFI ≥ 0.95. keunggulan
indeks ini adalah bahwa indeks ini besarnya tidak dipengaruhi oleh ukuran sampel karena itu sangat baik untuk mengukur tingkat penerimaan sebuah
model. Indeks CFI adalah identik dengan Relative Noncentrality Indexs RNI, index ini diperoleh dengan rumus :
CFI = RNI = 1 – C – d Cb –
d
b Dimana C dalah diskrepansi dari model yang dievaluasi dan d adalah
derajat bebasnya. Sementara cb dan db adalah diskrepansi dan derajat bebas dari baseline model yang dijadikan pembanding.
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Deskripsi Hasil Penelitian
4.1.1 Deskripsi Karakteristik Responden
Data mengenai keadaan responden dapat diketahui melalui jawaban responden dari pernyataan-pernyataan yang diajukan didalam
kuesioner yang telah diberikan. Dari jawaba-jawaban tersebut diketahui hal-hal seperti di bawah ini :
a. Jenis Kelamin Dari 110 responden yang menjawab kuesioner yang telah diberikan
dapat diketahui jenis kelamin dari responden yakni pada table dibawah ini.
Tabel 4.1. Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin No
Jenis Kelamin Jumlah
Presentase 1. Laki-laki
47 42,73
2. Perempuan 63
57,27 Total 110 100
Sumber : Data kuesioner diolah b. Usia
Dari 110 responden yang menjawab kuesioner yang telah diberikan dapat diketahui usia para responden yakni pada tabel dibawah ini.
58
