79
Tabel 4. 14 Hasil Uji Realibilitas
Variabel Cronbachs
Alpha N of
Items Keterangan
Etos Kerja Islam 0,854
17 Reliabel
Keadilan Distributif 0,849
5 Reliabel
Keadilan Prosedural 0,83
5 Reliabel
Keadilan Interaksional 0,843
9 Reliabel
Keinginan Pindah Kerja 0,8
8 Reliabel
Sumber : Data yang diolah, 2016
Tabel 4.14 menunjukkan hasil uji realibilitas menyatakan bahwa nilai Cronbach Alpha atas ke lima variabel menunjukan
nilai diatas 0,70 yang dimana dapat disimpulkan bahwa pernyataan dalam kuesioner ini reliabel. Hal ini menunjukan
bahwa setiap item pernyataan yang digunakan akan mampu memperoleh data yang konsisten yang berarti bila pernyataan itu
diajukan kembali akan diperoleh jawaban yang relatif sama dengan jawaban sebelumnya.
C. Hasil Uji Measurement Model
Measurement model adalah bagian dari model SEM yang terdiri atas sebuah variabel laten Konstruk Eksogen dan Endogen dengan beberapa
indikator yang menjelaskan variabel laten tersebut. Tujuan pengujian ini adalah ingin mengetahui seberapa tepat indikator-indikator tersebut
menjelaskan variabel laten yang ada. Tujuan dari pengujian ini adalah untuk mengetahui seberapa tepat variabel
– variabel manifest dapat menjelasakan variabel laten yang ada.
80
a. Uji Kecocokan Goodness of Fit
Tahapan ini ditujukan untuk mengevaluasi derajat kecocokan atau Goodness of Fit
GOF antara data dengan model. Terdapat 3 alat uji kecocokan yakni, Absolute Fit Indices, Incremental Fit Indicases, dan
Parsimony Fit Indicases . Akan tetapi meliah acuan dari Usman 2014
untuk pengujian GOF cukup menggunakan fit absolut dan fit incremental.
Adapaun hasil dari perihitungan model SEM yang diolah menggunakan AMOS 18 menghasilkan GOF sebagaimana yang
ditunjukan pada tabel 4.15 dan 4.16 1
Hasil Uji Kecocokan Konstruk Eksogen Berikut ini akan dijabarkan mengenai hasil dari uji kecocokan
untuk konstruk ekogen. Konsturk eksogen ini sendiri digambarkan pada gambar 4.2
Gambar 4. 2 Konstruk Eksogen
81
Setelah mengetahui gmabar mengenai konstruk eksogen, selanjutnya pada tabel 4.15 akan disajikan hasil uji kecocokan konstruk eksogen sebagai berikut.
Tabel 4. 15 Hasil Uji Kecocokan Konsturk Eksogen
Kriteria Hasil Model
Cut off Value Kesimpulan
Degree of Freedom
119 Harus Positif
Dapat dilakukan pengujian model
Fit Absolut Chi Square
476,937 x
2
Tabel 145,461 df119
Marginal Fit Probability
,000 ≥0.05
Marginal Fit RMSEA
0,122 0,05≤RMSEA≤0,10 good
fit Marginal Fit
GFI 0,780
≥0,90 good fit Marginal Fit
AGFI 0,61
≥0,90 good fit Marginal Fit
CMINDF 4,008
≤2 Marginal Fit
Incremental Fit Measure NFI
0,604 ≥0,9
Marginal Fit CFI
0,665 ≥0,9
Marginal Fit IFI
0,670 ≥0,9
Marginal Fit
Sumber : Hasil Pengolahan data menggunakan AMOS 18, 2016
Berdasarkan hasil data yang telah diolah pada tabel 4.15 dapat diketahui bahwa model dapat diidentifikasi karena memiliki nilai degree of freedom yang
positif, sehingga dapat dilakukan pengujian pada model. Selanjutnya, dapat dilihat pada nilai chi square sebesar 476,937 sedangkan untuk probability untuk
model ini adalah 0,000. Jika dibandingkan dengan cut off value, model ini mempunyai hasil yang kurang baik yakni marginal fit. Oleh karenanya
dianjurkan untuk melihat ukuran GOF lainnya. Pada fit absolut dan fit incremental
keseluruhan hasil uji juga menunjukan hasil yang marginal. Karena hasil uji kecocokan konstruk eksogen menunjukan hasil marginal
fit oleh karena itu dapat dilakukannya modifikasi pada model. Proses
82
modifikasi dapat melihat bagian modification indicase pada hasil amos. Setelah dilakukanya modifikasi, gambar model menjadi seperti pada gamabar 4.3
Gambar 4. 3 Modifikasi Konstruk Eksogen
Setelah mengetahui gambar setelah dilakukannya modifikasi, selanjutnya pada tabel 4.16 akan dipaparkan mengenai hasil fit indeks dari
modifikasi konstruk eksogen.
83
Tabel 4. 16 Hasil Modifikasi Uji Kecocokan Konsturk Eksogen
Kriteria Hasil Model
Cut off Value Kesimpulan
Degree of Freedom
99 Harus Positif
Dapat dilakukan pengujian model
Fit Absolut Chi Square
196,278 x
2
Tabel 123,225 df99 Marginal Fit
Probability ,000
≥0.05 Marginal Fit
RMSEA 0,07
0,05≤RMSEA≤0,10 good fit
Good Fit
GFI 0,90
≥0,90 good fit Good
Fit AGFI
0,85 ≥0,90 good fit
Marginal Fit CMINDF
1,98 ≤2
Good Fit
Fit Incremental NFI
0,837 ≥0,9
Marginal Fit CFI
0,909 ≥0,9
Good Fit
IFI 0,912
≥0,9 Good
Fit
Sumber : Hasil Pengolahan data menggunakan AMOS 18, 2016
Berdasarkan hasil data yang telah diolah pada tabel 4.16 dapat diketahui bahwa model dapat diidentifikasi karena memiliki nilai degree of freedom yang
positif, sehingga dapat dilakukan pengujian pada model. Selanjutnya, dapat dilihat pada nilai chi square sebesar 196,278 sedangkan untuk probability untuk
model ini adalah 0,000. Jika dibandingkan dengan cut off value, model ini mempunyai hasil yang kurang baik yakni marginal fit. Namun untuk nilai chi-
square cenderung menjadi signifikan dalam ukuran sampel yang besar dan model yang kompleks. Oleh karenanya dianjurkan untuk melihat ukuran GOF
lainnya. Pada hasil uji fit absolut nilai RMSEA, GFI, dan CMINDF menunjukan
hasil yang good fit, akan tetapi pada AGFI menunjukan hasil yang marginal fit. Selanjutnya pada fit incremental nilai CFI dan IFI menunjukan good fit akan
tetapi untuk NFI menunjukan hasil yang marginal fit. Namun Solimun 2005 menyatakan bahwasanya jika ada satu indeks menunjukan fit, maka model
84
sudah dapat dianggap fit. Berdasarkan pernyatan tersebut maka untuk model konstruk eksogen sudah dapat dikatakan fit.
2 Hasil Uji Kecocokan Konstruk Endogen
Berikut ini akan dijabarkan mengenai hasil dari uji kecocokan untuk konstruk endogen. Konsturk eksogen ini sendiri digambarkan pada gambar 4.4
dan untuk hasil uji kecocokannya ditampilkan pada tabel 4.17
Gambar 4. 4 Konstruk Endogen
Setelah mengetahui diagram mengenai konstruk eksogen pada tabel 4.17 akan disajikan hasil uji kecocokan konstruk endogen sebagai berikut.
85
Tabel 4. 17 Hasil Uji Kecocokan Konsturk Endogen
Kriteria Hasil Model
Cut off Value Kesimpulan
Degree of Freedom
321 Harus Positif
Dapat dilakukan pengujian model
Fit Absolut Chi Square
1479,799 x
2
Tabel 363,782 df321
Marginal Fit Probability
,000 ≥0.05
Marginal Fit RMSEA
0,134 0,05≤RMSEA≤0,10 good
fit Marginal Fit
GFI 0,656
≥0,90 good fit Marginal Fit
AGFI 0,595
≥0,90 good fit Marginal Fit
CMINDF 4,610
≤2 Marginal Fit
Fit Incremental NFI
0,574 ≥0,9
Marginal Fit CFI
0,629 ≥0,9
Good Fit
IFI 0,632
≥0,9 Good
Fit
Sumber : Hasil Pengolahan data menggunakan AMOS 18, 2016
Berdasarkan hasil data yang telah diolah pada tabel 4.17 dapat diketahui bahwa model dapat diidentifikasi karena memiliki nilai degree of freedom yang
positif, sehingga dapat dilakukan pengujian pada model. Selanjutnya, dapat dilihat pada nilai chi square sebesar 1479,799 seddangkan untuk probability
untuk model ini adalah 0,000. Jika dibandingkan dengan cut off value, model ini mempunyai hasil yang kurang baik yakni marginal fit. Namun untuk nilai
chi-square cenderung menjadi signifikan dalam ukuran sampel yang besar dan
model yang kompleks. Oleh karenanya dianjurkan untuk melihat ukuran GOF lainnya. Pada fit absolut dan fit incremental keseluruhan hasil uji juga
menunjukan hasil yang marginal. Karena hasil uji kecocokan konstruk endogen menunjukan hasil marginal
fit oleh karena itu dapat dilakukannya modifikasi pada model. Proses
86
modifikasi dapat melihat bagian modification indicase pada hasil amos. Setelah dilakukanya modifikasi, gambar model menjadi seperti pada gamabar 4.5
Gambar 4. 5 Hasil Modifikasi Konstruk Endogen
Setelah mengetahui gambar setelah dilakukannya modifikasi, selanjutnya pada tabel 4.18 akan dipaparkan mengenai hasil fit indeks dari
modifikasi konstruk endogen.
87
Tabel 4. 18 Hasil Modifikasi Uji Kecocokan Konsturk Endogen
Kriteria Hasil Model
Cut off Value Kesimpulan
Degree of Freedom
267 Harus Positif
Dapat dilakukan pengujian model
Fit Absolut Chi Square
528,110 x
2
Tabel 306,113 df267
Marginal Fit Probability
,000 ≥0.05
Marginal Fit RMSEA
0,07 0,05≤RMSEA≤0,10 good
fit Good
Fit GFI
0,848 ≥0,90 good fit
Marginal Fit AGFI
0,784 ≥0,90 good fit
Marginal Fit CMINDF
1,978 ≤2
Good Fit
Fit Incremental NFI
0,848 ≥0,9
Marginal Fit CFI
0,916 ≥0,9
Good Fit
IFI 0,919
≥0,9 Good
Fit
Sumber : Hasil Pengolahan data menggunakan AMOS 18, 2016
Berdasarkan hasil data yang telah diolah pada tabel 4.18 dapat diketahui bahwa model dapat diidentifikasi karena memiliki nilai degree of freedom yang
positif, sehingga dapat dilakukan pengujian pada model. Selanjutnya, dapat dilihat pada nilai chi square sebesar 528,110 sedangkan untuk probability untuk
model ini adalah 0,000. Jika dibandingkan dengan cut off value, model ini mempunyai hasil yang kurang baik yakni marginal fit. Namun untuk nilai chi-
square cenderung menjadi signifikan dalam ukuran sampel yang besar dan
model yang kompleks. Oleh karenanya dianjurkan untuk melihat ukuran GOF lainnya.
Pada hasil uji fit absolut nilai RMSEA dan CMINDF menunjukan hasil yang good fit, akan tetapi pada GFI dan AGFI menunjukan hasil yang marginal
fit. Selanjutnya pada fit incremental nilai CFI dan IFI menunjukan good fi akan tetapi untuk NFI menunjukan hasil yang marginal fit. Namun Solimun 2005
88
menyatakan bahwasanya jika ada satu indeks menunjukan fit, maka model sudah dapat dianggap fit. Berdasarkan pernyatan tersebut maka untuk model
konstruk endogen sudah dapat dikatakan fit. b.
Hasil Uji Validitas Konstruk Setelah model dianggap fit, proses selanjutnya adalah melihat apkah
suatu indikator yang ada pada sebuah konstruk memang merupakan bagian atau dapat menjelaskan sebuah konstruk. Proses ini dinamakan
proses uji validitas konstruk. 1
Konstruk Eksogen Hasil uji validitas untuk kosntruk eksogen dijelaskan pada tabel
4.19
T
abel 4. 19 Regression Weight Konstruk Eksogen
Estimate S.E.
C.R. P
EKI17 --- EKI
1 EKI16 ---
EKI 1,318
0,243 5,432
EKI15 --- EKI
1,704 0,368
4,637 EKI14 ---
EKI 1,114
0,259 4,307
EKI13 --- EKI
1,323 0,319
4,147 EKI12 ---
EKI 1,517
0,299 5,072
EKI11 --- EKI
1,173 0,281
4,171 EKI10 ---
EKI 1,493
0,33 4,522
EKI9 ---
EKI 1,011
0,278 3,634
EKI8 ---
EKI 2,049
0,467 4,387
EKI7 ---
EKI 0,972
0,247 3,927
EKI6 ---
EKI 1,129
0,268 4,217
EKI5 ---
EKI 1,512
0,331 4,571
89
Tabel 4.19 Lanjutan
Estimate S.E.
C.R. P
EKI4 ---
EKI 0,819
0,206 3,968
EKI3 ---
EKI 1,42
0,302 4,698
EKI2 ---
EKI 1,688
0,361 4,682
EKI1 ---
EKI 0,901
0,261 3,46
Sumber : Hasil Pengolahan data menggunakan AMOS 18, 2016
Berdasarkan tabel 4.19 diatas dapat diketahui bahwa semua indikator atau pembentuk masing-masing variabel laten menunjukkan hasil yang baik,
yaitu nilai CR seluruhnya di atas 1,96. Semua nilai probabilitas untuk masing- masing indikator lebih kecil dari 0,05. Tanda pada program AMOS 18
menunjukan hasil probabilitas dibawah 0,01yang artinya menunjukan bahwa indikator dapat menjelaskan kosntruk secara baik. Dengan hasil ini, maka
dapat dikatakan bahwa indikator-indikator pembentuk variabel laten konstruk eksogen telah menunjukkan sebagai indikator yang kuat dalam pengukuran
variabel laten. 2
Konstruk Endogen Hasil uji validitas untuk kosntruk endogen dijelaskan pada tabel 4.20
Tabel 4. 20 Regression Weight Konstruk Endogen
Estimate S.E.
C.R. P
KOD5 --- KOD
1 KOD4 ---
KOD 0,98
0,1 9,77
KOD3 --- KOD
1,08 0,08
13,465 KOD2 ---
KOD 1,17
0,122 9,559
KOD1 --- KOD
0,409 0,064
6,348
90
Tabel 4.20 Lanjutan
Estimate S.E.
C.R. P
KOP5 --- KOP
1 KOP4 ---
KOP 1,164
0,159 7,295
KOP3 --- KOP
1,076 0,145
7,441 KOP2 ---
KOP 1,507
0,185 8,161
KOP1 --- KOP
1,226 0,166
7,402 KOI9
--- KOI
1 KOI8
--- KOI
0,853 0,068
12,548 KOI7
--- KOI
0,756 0,082
9,258 KOI6
--- KOI
0,757 0,082
9,277 KOI5
--- KOI
0,889 0,105
8,461 KOI4
--- KOI
0,824 0,103
7,967 KOI3
--- KOI
0,796 0,164
4,862 KOI2
--- KOI
0,815 0,116
7,023 KOI1
--- KOI
0,618 0,081
7,635 KPK1
--- KPK
1 KPK2
--- KPK
-0,122 0,071
-1,709 0,087
KPK3 ---
KPK 0,654
0,058 11,284
KPK4 ---
KPK 0,866
0,058 14,873
KPK5 ---
KPK 0,536
0,062 8,706
KPK6 ---
KPK 0,224
0,06 3,719
KPK7 ---
KPK 0,533
0,059 9,012
KPK8 ---
KPK 0,594
0,059 10,1
Sumber : Hasil Pengolahan data menggunakan AMOS 18, 2016 Berdasarkan tabel 4.20 di atas dapat diketahui bahwa semua indikator
dapat menjelaskan konstruk dengan baik, yaitu nilai CR di atas 1,96 kecuali nilai CR pada indikator KPK2 dan semua nilai probabilitas untuk masing-
masing indikator lebih kecil dari 0,05 kecuali nilai probabilitas pada indikator KPK2. Bahkan sebagian memiliki nilai probabilitas lebih kecil dari 0,01
tanda = 0,00. Dengan hasil ini, maka dapat dikatakan bahwa indikator- indikator pembentuk variabel laten konstruk endogen telah menunjukkan
sebagai indikator yang kuat dalam pengukuran variabel laten.
91
D. Hasil Uji Structural Model
