BAB III METODE PENELITIAN - Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Luaran Perilaku Berbagi-Pengetahuan pada Insan Intelektual: Studi pada Dosen PTS di Wilayah Kopertis 6

BAB III METODE PENELITIAN Bab III menguraikan berbagai metode yang akan digunakan dalam studi ini

  agar tujuan penelitian yang sudah ditetapkan dapat tercapai. Bab III ini terbagi ke dalam lima Sub Bab. Sub Bab pertama menguraikan mengenai jenis penelitian dari studi ini. Sub Bab kedua memberikan penjelasan mengenai populasi, sampel dan teknik pengambilan sampel yang akan digunakan untuk memperoleh data penelitian. Sub Bab ketiga menguraikan mengenai pengembangan indikator- indikator sebagai alat ukur dari masing-masing peubah yang diteliti dalam studi ini. Sub Bab keempat menjelaskan bagaimana data yang diperlukan dalam penelitian ini akan diambil. Sub Bab terakhir menguraikan mengenai metode statistik yang akan digunakan untuk menguji model penelitian dan keterpengaruhan antar peubah.

Gambar 3.1 Alur Penjelasan Bab Metode Penelitian

  

3.1 Jenis Penelitian

  

3.2 Populasi dan Sampel

  

3.3 Pengembangan Pengukuran Peubah

  

3.4 Metode Pengumpulan Data

  

3.5 Teknik Analisis Data

Sumber: Disusun untuk Disertasi ini, 2017

3.1.

   Jenis Penelitian Jenis penelitian ditentukan oleh pemasalahan penelitian yang dirumuskan.

  Merujuk pada pemasalahan penelitian yang telah dirumuskan dalam studi ini mengenai “belum terkonseptualisasikannya luaran pada aras individu, interaksional dan keorganisasian dari perilaku berbagi-pengetahuan”, maka dapat dinyatakan bahwa jenis penelitian ini merupakan penelitian eksplanasi. Penelitian eksplanasi dianggap sesuai untuk studi ini karena studi ini ditekankan pada penemuan gagasan (ide) dan wawasan (insight) mengenai luaran peubah perilaku berbagi-pengetahuan yang dikaji dari aras individual, aras interaksional, dan aras keorganisasianyang dapat dijelaskan oleh perilaku berbagi-pengetahuan (Malhotra 2008).

3.2. Populasi dan Sampel 3.2.1. Populasi

  Populasi dalam penelitian ini adalah dosen Perguruan Tinggi Swasta (PTS) di Semarang. Berdasarkan data yang diperoleh di Kopertis Wilayah VI tahun 2016, jumlah dosen Perguruan Tinggi Swasta (PTS) di Semarang adalah 2903 orang.

  3.2.2. Sampel

  Sampel adalah sebagian dari jumlah yang dimiliki populasi (Sugiyono 2008). Penentuan jumlah sampel untuk analisis Structural Equation Modeling menggunakan rumus (Ferdinand, 2005):

  Jumlah sampel = jumlah indikator x 5 sampai 10 Penelitian ini menggunakan 31 indikator, maka jumlah sampel yang digunakan adalah: Sampel minimum = Jumlah indikator X 5 = 31 X 5 = 155 Responden. Sampel maksimum = Jumlah indikator X 10 = 31 X 10 = 310 Responden. Selanjutnya Hair, Tabanick & Fidel (2005) menyatakan bahwa ukuran sampel yang sesuai untuk SEM dengan menggunakan teknik estimasi Maximum

  

Likelihood adalah antara 100 – 200 sampel. Oleh karena itu, studi ini akan

menggunakan sampel minimal sebanyak 155 responden.

  3.2.3. Teknik Pengambilan Sampel

  Merujuk pada rumusan masalah penelitian dan tujuan penelitian yang ada maka pengambilan sampel dalam studi ini menggunakan pendekatan non-

  

probability sampling dengan teknik judgement sampling. Teknik judgement

  

sampling dipilih karena informasi yang diperlukan untuk menjawab masalah

  penelitian dan mencapai tujuan penelitian hanya dimiliki atau diperoleh dari kelompok sampel tertentu (Ferdinand 2005). Oleh sebab itu, diperlukan kriteria tertentu. Adapun kriteria yang ditetapkan untuk menjadi sampel penelitian ini adalah sebagai berikut:

  1. Dosen yang bernaung Perguruan Tinggi Swasta (PTS) di Semarang dengan Akreditasi Institusi Perguruan Tinggi (AIPT) minimal adalah B berdasarkan data Direktori Kopertis Wilayah VI;

  2. Dosen telah memiliki Jenjang Jabatan Akademis (JJA) minimal Lektor Kepala berdasarkan data Direktori Kopertis Wilayah VI; 3. Memiliki masa kerja minimal 10 tahun berdasarkan data Direktori Kopertis

  Wilayah VI; 4. Memiliki jenjang pendidikan formal S3 berdasarkan data Direktori Kopertis Wilayah VI.

  Berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan diperoleh sampel sejumlah 260 responden yang memenuhi kriteria yang selanjutnya akan menjadi sumber data penelitian. Proses pengumpulan data yang dilakukan pada penelitian ini, pada akhirnya memperoleh responden sejumlah 163 orang yang akan menjadi basis data untuk menguji model dan hipotesis penelitian.

3.3. Pengukuran Peubah Penelitian 3.3.1. Pemerekan Diri

  Peubah pemerekan pribadi diukur dengan menggunakan tiga indikator yang dikembangkan untuk penelitian ini yang meliputi indikator:

  1. Kepakaran (X1) 2.

  Profesionalisme (X2) 3. Pengakuan (X3) 3.3.2.

   Pengayaan Kognitif Bersama

  Peubah pengayaan kognitif bersama diukur dengan menggunakan lima indikator yang dikembangkan untuk penelitian ini yang meliputi indikator:

  1. Peningkatan pengetahuan baru (X4) 2.

  Kreatifitas baru/inovasi (X5) 3. Ketajaman berpikir (X6) 4. Kebijaksanaan (X7) 5. Kedalaman pemahaman (X8) 3.3.3.

   Organisasi-Cerdas

  Peubah organisasi-cerdas diukur dengan menggunakan lima indikator yang dikembangkan untuk penelitian ini yang meliputi indikator:

  1. Produktif (X9) 2.

  Inovatif (X10) 3. Afektif (X11) 4. Responsif (X12)

3.3.4. Kebergairahan Pembelajar

  Peubah kebergairahan pembelajar diukur dengan menggunakan enam indikator yang dikembangkan untuk penelitian ini, sebagai berikut: a.

  Komitmen intelektual (X13) b.

  Komitmen moral (X14) c. Keikhlasan (X15) d.

  Keberanian (X16) e. Pencurahan pengetahuan seutuhnya (X17) f. Pelibatan diri sepenuhnya (X18) 3.3.5.

   Kerekatan Sosial-Emosional

  Peubah kerekatan sosial-emosional diukur dengan menggunakan lima indikator yang dikembangkan untuk penelitian ini, yang meliputi indikator:

  1. Penyediaan loloh balik positif (X19) 2.

  Konstruktif (X20) 3. Supportif (X21) 3.3.6.

   Iklim Pembelajar

  Peubah iklim pembelajar diukur dengan menggunakan tiga indikator yang dikembangkan untuk penelitian ini, yang diukur meliputi indikator:

  1. Komitmen pada pengetahuan (X22) 2.

  Perbaikan berkelanjutan (X23) 3. Keterbukaan pada lingkungan (X24)

3.3.7. Kesediaan Berbagi-Pengetahuan

  Peubah kesediaan berbagi pengetahuan diukur dengan menggunakan tiga indikator yang dikembangkan untuk penelitian ini yang meliputi indikator:

1. Keterbukaan (X25) 2.

  Berpikir positif (X26) 3. Peluangan waktu (X27) 4. Pemberian perhatian (X28) 3.3.8.

   Perilaku Berbagi-Pengetahuan

  Studi ini mengembangkan tiga indikator untuk dapat digunakan untuk mengukur peubah perilaku berbagi-pengetahuan yang meliputi:

1. Pendiseminasian hasil penelitian (X29) 2.

  Pertukaran pengetahuan antar individu (X30) 3. Pengomunikasian dalam kelompok (X31)

Tabel 3.1 Ringkasan Definisi Konseptual dan Pengukuran Peubah Penelitian

  Produktif

  Berbagi- Pengetahuan Kemauan untuk mengkomunikasikan pengetahuan kepada pihak lain Keterbukaan X25

  Komitmen pada pengetahuan X22 Perbaikan berkelanjutan X23 Keterbukaan pada lingkungan X24 Kesediaan

  Konstruktif X20 Supportif X21 Iklim Pembelajar Kondisi / situasi / suasana belajar yang mendukung tumbuhnya komitmen pada pengetahuan, perbaikan berkelanjutan dan keterbukaan pada lingkungan

  Perasaan dekat/ terikat untuk senantiasa memberikan loloh balik positif, konstruktif dan supportif Penyediaan loloh balik positif X19

  X17 Pelibatan diri sepenuhnya X18 Kerekatan Sosial- Emosional

  Komitmen intelektual X13 Integritas X14 Keikhlasan X15 Keberanian X16 Pencurahan pengetahuan seutuhnya

  Pembelajar Hasrat dalam jiwa yang didalamnya muncul keinginan besar pada keterikatan pada semangat intelektual, keterikatan pada semangat moralitas, keikhlasan, keberanian, pencurahan pengetahuan dan pelibatan diri

  X9 Inovatif X10 Afektif X11 Responsif X12 Kebergairahan

  X8 Organisasi- Cerdas Sistem aktivitas yang didalamnya memuat penolakan pada stabilitas, konsisten pada pertumbuhan pengetahuan, dinamis pada pembaruan pengetahuan dan fleksibel

  Peubah Definisi Konseptual Indikator Kode Pemerekan Diri

  X7 Kedalaman pemahaman

  X6 Kebijaksanaan

  X5 Ketajaman berpikir

  X4 Kreatifitas baru/inovasi

  X3 Pengayaan Kognitif Bersama Penambahan yang berkaitan dengan pengetahuan baru, kreatifitas, ketajaman berpikir, kebijaksanaan, dan kedalaman pemahaman Peningkatan pengetahuan baru

  X2 Pengakuan

  X1 Profesionalisme

  Citra yang melekat yang mengarah pada kepakaran, profesionalisme, dan pengakuan pada suatu bidang Kepakaran

  Berpikir positif X26 Peluangan waktu X27

  Pemberian perhatian X28 Membagi apa yang telah dipelajari Pendiseminasian hasil X29 dan diketahui kepada orang lain penelitian

Perilaku Berbagi- Pertukaran pengetahuan antar X30

  Pengetahuan individu Pengomunikasian dalam X31 kelompok Sumber: Dikembangkan untuk Studi ini, 2017

3.4. Metode Pengumpulan Data

  Bab II telah merumuskan sembilan proposisi. Rumusan proposisi tersebut berada pada aras abstrak maka untuk mengujinya, proposisi perlu diturunkan pada aras empiris menjadi sembilan hipotesis empirik (Ihalauw, 2008). Pengukuran terhadap hipotesis empirik tersebut dapat dilakukan jika terdapat data empiris.

  Oleh sebab itu, diperlukan metode yang diperlukan untuk mengumpulkan data agar hipotesis empiri dapat diuji.

  Pengumpulan data empirik pada penelitian ini dilakukan melalui wawancara dengan menggunakan kuesioner. Kuesioner dipilih sebagai metode pengumpulan data dalam penelitian ini. Kuesioner merupakan daftar pernyataan tertulis yang telah dirumuskan sebelumnya yang akan dijawab oleh responden. Kuesioner dipilih karena merupakan suatu mekanisme pengumpulan data yang efisien untuk mengetahui dengan tepat apa yang diperlukan dan bagaimana mengukur peubah penelitian (Sekaran & Bougie 2016).

  Tipe pernyataan dalam kuesioner adalah pernyataan tertutup dan terbuka. Pada pernyataan terutup, responden diminta untuk membuat pilihan di antara serangkaian alternatif yang diberikan oleh peneliti yang dinyatakan dalam skala pengukuran. Skala pengukuran pada studi ini menggunakan pendekatan skala Likert (Likert Scale) 1-7. Skala Likert dipilih mengingat skala ini biasa digunakan untuk mengukur pendapat dan perilaku (Sekaran & Bougie 2016) yang sesuai dengan karakteristik penelitian ini.

  Menurut Sekaran & Bougie (2016) skala Likert dapat dimaknai sebagai data ordinal atau interval. Pada studi ini, skala Likert akan dimaknai sebagai data interval. Hal ini didasarkan pada karakteristik teknik analisis data yang digunakan dalam studi ini yang mensyaratkan bahwa data penelitian adalah data bersifat kontinyu (interval-ratio). Lebih lanjut Sekaran & Bougie menyatakan bahwa untuk dapat memaknai hasil pengukuran Skala Likert sebagai data interval dilakukan dengan menjumlahkan skor seluruh item pengukuran.

  Tipe pernyataan terbuka digunakan untuk memperoleh tanggapan, pendapat atau ide responden secara bebas yang berguna untuk mendukung jawaban responden atas pertanyaan tertutup dan juga akan digunakan sebagai dasar dalam merumuskan saran manajerial. Analisis tipe pertanyaan terbuka dilakukan dengan mengelompokkan jawaban-jawaban pertanyaan terbuka dalam kalimat-kalimat yang representatif.

  Data yang diperlukan dalam penelitian ini, diperoleh melalui sumber primer, yaitu mengacu pada informasi yang diperoleh dari tangan pertama oleh peneliti yang berkaitan dengan peubah minat untuk tujuan spesifik penelitian (Sekaran & Bougie 2016). Data primer yang diperoleh dalam penelitian ini adalah data tentang persepsi responden terhadap peubah kebergairahan pembelajar, kerekatan sosial-emosional, iklim pembelajar, kesediaan berbagi-pengetahuan, perilaku berbagi-pengetahuan, pemerekan diri, pengayaan kognitif bersama, dan organisasi-cerdas.

3.5. Uji Kesahihan dan Keandalan 3.5.1. Uji Kesahihan

  Pengujian kemaknaan kesahihan dari indikator-indikator pembentuk peubah dianalisis dari nilai standardized regression weight dan nilai signfikansi pada masing-masing indikator dengan kriteria sebagai berikut: a.

  Jika diperoleh nilai standardized regression weight > 0,5 dan signifikansi < 0,05 hal ini mengindikasikan bahwa indikator tersebut cukup baik untuk membentuk peubah yang diteliti (sahih) b. Jika diperoleh nilai standardized regression weight < 0,5 dan signifikansi > 0,05 hal ini mengindikasikan bahwa indikator tersebut tidak dapat membentuk peubah yang diteliti (tidak sahih).

3.5.2. Uji Keandalan

  Keandalan adalah ukuran mengenai konsistensi internal dari indikator- indikator sebuah konstruk yang menunjukkan derajat sampai di mana masing- masing indikator itu mengindikasikan sebuah konstruk/faktor laten yang umum. Ada pun pendekatan yang digunakan adalah dengan menilai besaran Construct

  

Reliability dan Variance Extracted dari masing-masing konstruk (Hair, Tabanick

& Fidel 2005).

  Construct Reliability diperoleh dengan rumus: ₂ Std . Loading

 



  Construct Reliability = ₂  Std . Loading  j

     

  diperoleh dengan rumus:

  Variance Extracted ₂ Std . Loading 

  Variance Extracted = ₂ 

Std . Loading  j

   

  Dimana: Std. Loading diperoleh langsung dari standardized loading untuk

• tiap-tiap indikator (diambil dari hasil perhitungan AMOS)
• 3.6.

   adalah measurement error dari tiap indikator

   Teknik Analisis

  Untuk menganalisis data yang diperoleh melalui kuesioner, terdapat dua langkah yang dilakukan, yaitu:

3.6.1. Analisis Kualitatif

  Analisis ini digunakan untuk menganalisis jawaban-jawaban responden atas pertanyaan terbuka. Analisis kualitatif ini diperlukan untuk memberikan penguatan/pembenaran/alasan responden dalam menjawab pertanyaan penelitian secara kuantitatif. Analisis kualitatif dilakukan dengan mengelompokkan jawaban-jawaban responden yang sama ke dalam suatu kalimat/pernyataan yang representatif. Temuan yang diperoleh dari analisis kualitatif diperlukan untuk merumuskan implikasi kebijakan khususnya dengan terkait pemerekan diri, pengayaan kognitif bersama dan organisasi-cerdas serta tentunya untuk peubah- peubah lainnya yang diteliti dalam penelitian ini.

3.6.2. Analisis Deskriptif

  Terdapat dua analisis deskriptif yang dilakukan dalam studi ini, yaitu: 1.

   Deskripsi Karakteristik Responden

  Analisis deskriptif mengenai karakteristik responden dilakukan untuk memperoleh informasi mengenai gender, umur, dan masa kerja responden.

  Karakteristik gender responden dianalisis dengan menggunakan statistik frekuensi. Gambaran mengenai umur dan masa kerja responden diperoleh dengan menggunakan nilai minimum dan maksimum yang selanjutnya sebagai dasar untuk membuat tabel distribusi frekuensi.

2. Deskripsi Jawaban Kuantitatif Responden

  Analisis deskriptif dilakukan untuk memperoleh gambaran mengenai kecenderungan jawaban responden terhadap peubah-peubah yang diteliti dalam studi ini. Deskripsi jawaban responden dilakukan dengan pengkategorian berikut ini: Rentang = Nilai Maksimal – Nilai Minimal = 7 – 1 = 6 Interval = = 0,857 1,000 – 1,857 Sangat Tidak Setuju > 1,857 – 2,754 Tidak Setuju > 2,754 – 3,571 Cukup Tidak Setuju > 3,571 – 4,429 Netral > 4,429 – 5,286 Cukup Setuju > 5,286 – 6,143 Setuju

  > 6,143 – 7,000 Sangat Setuju Rekapitulasi jawaban responden disajikan dalam bentuk tabel distribusi frekuensi dan dihitung nilai minimum, nilai maksimum, nilai rerata, dan nilai standar deviasi untuk selanjutnya dikategorikan berdasarkan pengkategorian yang telah dibuat.

3.6.3. Analisis Inferensial

  Untuk menguji model dan keterhubungan yang dikembangkan dalam penelitian ini diperlukan suatu teknik analisis. Adapun teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah Structural Equation Modeling (SEM) yang dioperasikan melalui progam AMOS. Adapun langkah-langkah yang dilakukan untuk menguji model yang dibangun dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1.

  Pengembangan model berbasis teori Penggunaan SEM bukan untuk menghasilkan sebuah model melainkan untuk mengkonfirmasikan model teoritis melalui data empiris.

2. Pengembangan diagram alur (Path Diagram)

  Pada langkah ini peneliti menggambarkan sebuah diagram alur yang dapat mempermudah dalam melihat hubungan-hubungan kausalitas yang ingin diuji.

  3. Mengubah alur diagram kedalam persamaan model struktural dan model pengukuran Pada langkah ini, model yang dinyatakan adalah path diagram diatas, dinyatakan dalam dua kategori dasar persamaan, yaitu (Ferdinand, 2005): a.

  Persamaan pengukuran (measurement model)

  Spesifikasi model pengukuran (measurement model) dilakukan pada peubah bebas dan gayut.

Tabel 3.2 Persamaan Pengukuran (Measurement Model)

  

Peubah Indikator Persamaan Pengukuran

Pemerekan Diri Kepakaran X1 =

  λ ^{1 η 1}

• ε
¹ Profesionalisme X2 = λ ^{2 η} 1<
• ε
² Pengakuan X3 = λ ³ η 1<
• ε
² Pengayaan Kognitif Bersama Peningkatan pengetahuan baru X4 =

  λ ⁴ η ²

• ε
⁴ Kreatifitas baru/inovasi X5 = λ ^{5 η} 2<
• ε
⁵ Ketajaman berpikir X6 = λ ^{6 η} 2<
• ε
⁶ Kebijaksanaan X7 = λ ⁷ η ^{2 +} ε ⁷ Kedalaman pemahaman X8 = λ ⁸ η 2<
• ε
⁸ Organisasi- Cerdas Menolak stabilitas X9 = λ ^{9 η} 3<
• ε
⁹ Konsisten pada pertumbuhan/ pengembangan pengetahuan X10 = λ ¹⁰ η 3<
• ε
¹⁰ Adaptif/dinamis pada pembaruan pengetahuan X11 = λ ^{11 η} 3<
• ε
¹¹ Lentur X12 = λ ¹² η 3<
• ε
¹² Kebergairahan Pembelajar Komitmen intelektual X13 = λ ¹³ ξ 1<
• ε
¹³ Komitmen moral X14 = λ ^{14 ξ} 1<
• ε
¹⁴ Keikhlasan X15 = λ ^{15 ξ} 1<
• ε
¹⁵ Keberanian X16 = λ ¹⁶ ξ 1<
• ε
¹⁶ Pencurahan pengetahuan seutuhnya X17 = λ ¹⁷ ξ 1<
• ε
¹⁷ Pelibatan diri sepenuhnya X18 = λ ^{18 ξ} 1<
• ε
¹⁸ Kerekatan Sosial- Emosional Penyediaan loloh balik positif X19 =

  λ ^{19 ξ 2}

• ε
¹⁹ Konstruktif X20 = λ ²⁰ ξ 2<
• ε
²⁰ Supportif X21 = λ ²¹ ξ 2<
• ε
²¹ Iklim Pembelajar Komitmen pada pengetahuan X22 = λ ^{22 ξ} 3<
• ε
²² Perbaikan berkelanjutan X23 = λ ^{23 ξ} 3<
• ε
²³ Keterbukaan pada lingkungan X24 = λ ²⁴ ξ 3<
• ε
²⁴ Kesediaan Berbagi- Pengetahuan Keterbukaan X25 =

  λ ²⁵ η ⁴

• ε
²⁵ Berpikir positif X26 = λ ^{26 η} 4<
• ε
²⁶ Peluangan waktu X27 = λ ^{27 η} 4<
• ε
²⁷ Pemberian perhatian X28 = λ ²⁸ η 4<
• ε
²⁸ Dilanjutkan ..
Lanjutan Tabel 3.1 Peubah Indikator Persamaan Pengukuran

  Perilaku Pendiseminasian hasil penelitian X29 = _{29 5 29} λ η ε

• Berbagi- Pertukaran pengetahuan antar individu + X30 = λ ^{30 η 5 ε}
³⁰ Pengetahuan Pengomunikasian dalam kelompok X31 = _{31 η 5 ε 31} &la
• b.

  Persamaan Struktural Dirumuskan untuk menyatakan keterhubungan kausalitas antara berbagai konstruk.

  η1 = λ1.1 ξ1 + λ1.2 ξ2 + ζ1 η2 = λ2.1 ξ1 + λ2.2 ξ2 + β2.1 η1 + γ2.1 ξ3 * η1 + ζ2 η3 = β3.1 η2 + ζ3 η4 = β4.1 η2 + ζ4 η5 = β5.1 η2 + ζ5 Keterangan :

  = Kesediaan Berbagi-Pengetahuan η1

  = Perilaku Berbagi-Pengetahuan η2

  = Pemerekan Diri η3

  = Pengayaan Kognitif Bersama η4

  = Organisasi-Cerdas η5

  = Kebergairahan Pembelajar ξ1

  = Kerekatan Sosial-Emosional ξ2

  = Iklim Pembelajar ξ3 λ, β, γ = Koefisien (Hubungan antar Peubah) ζ = error 4.

  Memilih jenis matriks input dan estimasi model Teknik estimasi yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Maximum Likelihood Estimation Method yang telah menjadi default dari program ini.

  5. Meneliti munculnya masalah identifikasi Problem identifikasi dapat muncul melalui gejala-gejala berikut ini (Hair, Tabanick &amp; Fidel 2005): a.

  Standard error untuk satu atau beberapa koefisien adalah sangat besar b.

  Program tidak mampu menghasilkan matrik informasi yang seharusnya disajikan c.

  Muncul angka-angka yang aneh seperti adanya varians error yang negatif d.

  Munculnya korelasi yang sangat tinggi antar koefisien estimasi yang didapat (misalnya &gt; 0,9)

  6. Pengujian Asumsi SEM a.

  Ukuran sampel, ukuran sampel minimum adalah 100 dan selanjutnya menggunakn perbandingan lima observasi untuk setiap parameter yang diestimasi.

  b.

  Normalitas dan Linieritas, normalitas dapat diuji dengan melihat histogram data atau dengan metode-metode statistik. Uji normalitas dilakukan baik untuk data tunggal maupun multivariate. Sedangkan uji linieritas dapat dilakukan dengan mengamati scatter plots dari data yaitu dengan memilih pasangan data dan dilihat pola penyebarannya untuk menduga ada tidaknya linieritas.

  c.

  Outliers, merupakan observasi yang muncul dengan nilai-nilai ekstrim baik secara univariate maupun multivariate yang muncul karena kombinasi karakteristik unik yang dimilikinya dan terlihat sangat jauh berbeda dari observasi-observasi lainnya. d.

  Multicollinearity dan singularity, multicollinearity dapat dideteksi dari nilai determinant of sample covariance matrix. Nilai determinant of

  sample covariance matrix yang sangat kecil (extremely small) memberi

  indikasi adanya masalah multicollinearity atau singularity. Perlakuan data yang dapat diambil adalah dengan mengeluarkan peubah yang menyebabkan terjadinya multicollinearity.

  e.

  Residual, menjadi dasar perlu atau tidaknya suatu model dilakukan modifiksi. Modifikasi perlu dipertimbangkan bila jumlah residual lebih dari 5% dari semua residual covariances yang dihasilkan oleh model. Bila ditemukan nilai residual &gt; 2,58, maka cara modifikasi adalah dengan mempertimbangkan untuk menambah sebuah alur baru terhadap model yang diestimasi (Hair, Tabanick &amp; Fidel 2005).

7. Evaluasi kriteria Goodness of Fit

  Pada langkah ini dilakukan pengujian terhadap kesesuaian model melalui telaah terhadap berbagai kriteria goodness of fit. Pengujian dengan menggunakan fit index dilakukan untuk mengukur “kebenaran” model yang diajukan. Beberapa fit index dan cut off value-nya yang digunakan dalam menguji apakah model dapat diterima atau ditolak adalah sbb (Hair, Tabanick &amp; Fidel 2005):

Tabel 3.3 Tabel Goodness of Fit Index

  

Goodness of Fit Index Cut off Value

Chi Square Diharapkan kecil Significant Probability

  ≥ 0.05 CMIN/DF ≤ 2.00 GFI ≥ 0.90 AGFI ≥ 0.90 TLI ≥ 0.95 CFI ≥ 0.95 RMSEA ≤ 0.08 3.6.4.

   Pengujian Hipotesis

  Pengujian signifikansi pengaruh antar peubah dianalisis dari nilai

  probability dengan kriteria pengujian sebagai berikut: a.

  Jika nilai probability &lt; 0,05 artinya peubah bebas terbukti berpengaruh nyata terhadap peubah gayut (H1 diterima, H0 ditolak) b.

  Jika nilai probability &gt; 0,05 artinya peubah bebas terbukti tidak berpengaruh nyata terhadap peubah gayut (H1 ditolak, H0 diterima)

3.6.5. Pengujian Squared Multiple Correlations

  Nilai squared multiple correlations dalam pengujian Regresi dengan SPSS identik dengan nilai Koefisien Determinasi. Nilai squared multiple correlations menunjukkan keterubahan peubah gayut yang dapat dijelaskan oleh peubah bebas. Nilai squared multiple correlations berada pada rentang 0 – 1 dengan kriteria sebagai berikut: a.

  Jika nilai squared multiple correlations semakin mendekati nol berarti keterubahan peubah gayut yang dapat dijelaskan oleh peubah bebas semakin kecil. b.

  Jika nilai squared multiple correlations semakin mendekati satu berarti keterubahan peubah gayut yang dapat dijelaskan oleh peubah bebas semakin besar.