39
b. Data Sekunder Merupakan data yang diperoleh secara tidak langsung dari objek
penelitian dimana data tersebut merupakan data yang sudah jadi.
3.3.2. Sumber Data
Sumber data dalam penelitian ini diperoleh dari jawaban responden mengenai variabel yang berkaitan dengan penelitian dan
data dari Ciptadent serta sumber data lainnya yang berhubungan dengan objek yang diteliti.
3.3.3. Pengumpulan Data
Terkait dengan teknik pengumpulan data yang dilakukan, berikut disajikan metode pengumpulan data terkait dengan penelitian
yang dilakukan: Kuesioner yaitu teknik pengumpulan data dengan cara mengajukan daftar pertanyaan.
3.5. Teknik Analisis dan Uji Hipotesis
Berdasarkan skala pengukuran yang dipakai dan kuisioner yang digunakan dalam penelitian ini, maka untuk mengetahui sejauh mana suatu
uji dapat mengukur apa yang sebenarnya ingin diukur dengan AMOS 4.0, teknik analisis yang digunakan adalah teknik analisis konfirmatori.
Model yang digunakan untuk menganalisis data dalam penelitian ini adalah Structural Equation Modelling SEM. Penaksiran pengaruh masing-
masing variabel terikatnya menggunakan koefisien jalur.
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
40
1. Asumsi Model Structural Equation Modelling
a. Uji Normalitas Sebaran dan Linieritas 1 Normalitas dapat diuji dengan melihat gambar histogram data atau
dapat diuji dengan metode-metode statistik. 4.
Linieritas dengan mengamati scatterplots dari data yaitu dengan memilih pasangan data dan dilihat pola penyebarannya untuk menduga
ada tidaknya linieritas. b. Evaluasi Atas Outlier
1. Mengamati nilai Z score : ketentuannya diantara ± 3,0 non outlier.
2. Multivariate outlier diuji dengan criteria jarak mahalonobis pada
tingkat P 0,001. Jarak diuji dengan chi_square [X
2
] pada df sebesar jumlah variabel bebasnya. Hair, et,al, 1998:32.
c. Deteksi Multicollinierity dan Singularity Dengan mengamati Determinan Matriks Covarians. Dengan
ketentuan apabila determinant sample matriks mendekati angka 0 kecil, maka terjadi multikolinieritas dan singularitas Tabachnick
Fidell, 1998:55. d. Uji Validitas dan Reliabilitas
Validitas menyangkut tingkat akurasi yang dicapai oleh sebuah indikator dalam menilai sesuatu atau akuratnya pengukuran
atas apa yang seharusnya diukur. Sedangkan reliabilitas adalah ukuran mengenai konsistensi internal dari indicator-indikator sebuah konstruk
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
41
yang menunjukkan derajat sampai dimana masing-masing indicator itu mengindikasikan senuah konstruk yang umum.
2. Pengujian Hipotesis dan Hubungan Kausal Pengaruh langsung [koefisien jalur] diamati dari bobot regresi
terstandar, dengan pengujian signifikansi pembanding nilai CR Critical Ratio atau P Probability yang sama dengan nilai t hitung. Apabila t
hitung lebih besar daripada t tabel berarti signifikan.
3. Pengujian Model dengan One – Step Approach Dalam model SEM, model pengukuran dan model struktural
parameter-parameternya diestimasi secara bersama-sama. Cara ini agak mengalami kesulitan dalam memenuhi tuntutan fit model. Kemungkinan
terbesar disebabkan oleh terjadinya interaksi antara measurement model dan structural model yang diestimasi secara bersama-sama One Step
Approach to SEM. Hair, 1998:45 4. Evaluasi
Model Hair et.al.,1998, menjelaskan bahwa pada “confirmatory”
menunjukkan prosedur yang dirancang 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”
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
42
dengan data. Amos dapat menguji apakah model-model “good fit” atau “poor fit”.
Tabel 3.1 : 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
sd 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 sampel besar
≤ 0,08 GFI
Menghitung proporsi tertimbang varians dalam matriks sampel yang dijelaskan oleh
matriks covariance populasi yang diestimasi [analog dengan R
2
dalam regresi berganda] ≥ 0,90
AGFI GFI yang disesuaikan terhadap DF
≥ 0,90 C min DF
Kesesuaian antara data dan model ≤ 2,00
TLI Perbandingan antara model yang diuji
terhadap baseline model ≥ 0,95
CFI Uji kelayakan model yang tidak sensitive
terhadap besarnya sampel dan kerumitan model
≥ 0,94
Sumber : Hair et.al.,[1998]
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
43
BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1. Deskripsi Obyek Penelitian 4.1.1. Sejarah singkat Perusahaan
