Teknik Analisis

7/25/2019 Teknik Analisis

1/7

35

3.5 Teknik Analisis

3.5.1 Uji Validitas Data

Uji validitas digunakan untuk mengetahui apakah indikator-indikator

sebagai pengukur konsep itu dapat mengukur yang seharusnya diukur.

Setiap indikator yang memiliki Critical Ratio dua kali lebih besar dari

standart errornya, maka indikator tersebut valid dalam mengukur apa

yang seharusnya diukur. Dalam model yang disajikan nilai Critical Ratio

(yang identic dengan thitung dalam regresi) dapat diperoleh melalui

program AMOS (Analysis of Moment Structure). (Ghozali, 2014:137).

3.5.2 Uji Reliabilitas Data

Uji reliabilitas digunakan untuk mengetahui sejauh mana kontribusi

indikator-indikator sebagai penyusun konsep atau konstruk, reliabilitas

dihitung melalui indeks reliabilitas instrument yang dipergunakan dari

model SEM yang dianalisis dengan rumus:

Construct Reliability =

Keterangan:

Standard Loading diperoleh secara langsung dari standaridized loading

untuk tiap-tiap indikatornya (diambil dari perhitungan komputer AMOS),

yaitu nilai lama yang diperoleh dari tiap-tiap indikator.j adalah

measurement errordari tiap-tiap indikator.Measurement indikator adalah

sama dengan 1-reliabilitas indikator yaitu pangkat dua dari standaridized

loading setiap indikator yang dianalisis. Nilai batas yang digunakan untuk

(Standard Loading)2

(Standard Loading)2+


2/7

36

menilai sebuah tingkat reliabilitas yang diterima adalah 0.70, walaupun

ukuran tersebut bukanlah angka mati artinya bila penelitian tersebut

bersifat explanatory, maka nilai dibawah 0.70 pun masih dapat diterima

sepanjang disertai dengan alasan-alasan empirik yang terlihat dalam

proses explanatory.

Ghozali, (2014:137) memberikan pedoman yang baik untuk

menginterpretasikan indeks reliabilitas.Maka menyatakan bahwa dalam

penelitian explanatory, reliabilitas yang sedang antara 0.5 - 0.6 sudah

cukup menjustifikasi sebuah hasil penelitian.Dengan demikian analisis

data yang sedang digunakan dalam penelitian ini meberikan hasil yang

dapat diinterpretasikan sebagai cukup reliabel.

3.5.3 Tahapan Pemodelan dan Analisis Persamaan Struktural

Structural Equation Modeling (SEM) merupakan suatu teknik

statistik yang dipakai untuk menguji serangkaian hubungan antara

beberapa variabel yang terbentuk dari variabel faktor atau variabel

terobservasi.SEM merupakan gabungan dari dua metode statistic yang

terpisah yaitu analisis faktor yang dikembangkan di ilmu psikologis dan

psikometri serta model persamaan simultan yang dikembangkan di ilmu

ekonometrika.SEM dapat dipergunakan untuk menyelesaikan model

persamaan dengan variabel endogen lebih dari satu dan juga pengaruh

timbal balik (recursive).SEM berbasis pada analisis kovarian sehingga

memberikan matriks kovarian yang lebih akurat daripada analisis regresi

linier.Progam-progam statistic yang dapat dipergunakan untuk


3/7

37

menyelesaikan SEM misalnyaAnalysis Moment of Structure(AMOS) atau

LISREL.Dalam penelitian ini peneliti menggunakan AMOS 22.0.

Model persamaan struktural merupakan gabungan dari analisis

faktor analisisjalur(path analysys) menjadi satu metode statistik

komprehensif yang mana korelasi antar variabel dapat dihubungkan

dengan parameter dan suatu model yang digambarkan dengan

diagram jalur (path diagram). Persamaan yang dihasilkan dapat

digunakan untuk mengistimasi pengaruh langsung, pengaruh tidak

langsung dan pengaruh total. Ghozali, (2014:3)

Berikut tahapan 7 langkah pemodelan dan analisis persamaan

struktural, yaitu:

1. Pengembangan Model Berdasar Teori

Model persamaan struktural didasarkan pada hubungan kausalitas,

dimana perubahan satu variabel diasumsikan akan berakibat pada

perubahan variabel lainnya. Hubungan kausalitas dapat berarti

hubungan yang ketat seperti alasan seseorang membeli produk

tertentu.

2. Menyusun Diagram Jalur dan Persamaan Struktural

Langkah ini menyusun hubungan kausalitas dengan diagram jalur dan

menyusun persamaan strukturalnya dengan menghubungkan konstruk

laten endogen dan eksogen serta menyusun measurement modelyaitu

menghubungkan konstruk laten endogen dan eksogen.


4/7

38

3. Menyusun Diagram Jalur dan Persamaan Struktural

Ketika measurement model telah terspesifikasi, maka langkah

selanjutnya tinggal menentukan reliablitas dari indikator.Reliabilitas

indikator dapat dilakukan dengan diestimasi secara empiris atau

dispesifikasi.

4. Memilih Jenis Input Matrik dan Estimasi Model yang Diusulkan

Data mentah observasi individu dimasukkan dalam progam AMOS

dimana untuk mengubah menjadi matrik kovarian atau matrik korelasi

dikarenakan model persamaan struktural berbeda dari teknik analisis

multivariate.Matrik kovarian memiliki kelebihan dalam memberikan

Gambar: 3.1 Model AnalisisPersamaan Struktural


5/7

39

validitas perbandingan antara populasi dan sampel yang berbeda.

Penggunaan lain adalah untuk membandingkan berbagai variabel

yang berbeda, oleh karena matrik kovarian dipengaruhi oleh skala

pengukuran maka koefisien yang diperoleh selalu dalam bentuk

standardized unit sama dengan koefisien beta pada persamaan regresi

dan nilainya berkisar antara -1.0 dan +1.0.

a. Ukuran Sampel

Besarnya ukuran sampel memiliki peran penting dalam interpretasi

hasil SEM. Ukuran sampel memberikan dasar untuk mengistimasi

sampling eror.

b. Estimasi model

Teknik estimasi model persamaan struktural ini menggunakan

Maximum Likelihood Estimation (ML) yang lebih efisien dan

unibiased jika asumsi normalitas multivariate dipenuhi.

5. Menilai Identifikasi Model Struktural

Selama proses estimasi berlangsung sering didapat hasil estimasi

yang tidak logis dan hal ini berkaitan dengan masalah identifikasi

model struktural hal tersebut dapat diketahuidengan melihat hasil

estimasi yang meliputi (1) adanya nilai standar error yang besar untuk

satu atau lebih koefisien, (2) ketidakmampuan progam untuk invert

information matrix, (3) nilai estimasi yang tidak mungkin misalkan error

variance yang negative, (4) adanya nilai korelasi yang tinggi (> 0.90)

antar koefisiensi estimasi.Problem diatas dapat diatasi dengan

menetapkan lebih banyak konstrain (menghapus path dari diagram

path) sampai masalah hilang dalam model.


6/7

40

6. Menilai Kriteria Goodness-of-Fit

Menilai kelayakan dari model struktural adalah menilai apakah data

yang akan diolah memenuhi asumsi model persamaan struktural.

Asumsi dasar harus dipenuhi untuk dapat menggunakan persamaan

struktural antara lain, observasi data independen, random sampling

respondent, memiliki hubungan linier.

Uji kecocokan model ditujukan untuk mengevaluasi secara

umum derajat kecocokan atau goodness of fit(GIF) antara data dengan

model, GFI adalah ukuran non-statistik yang nilainya berkisar dari nilai

0 (poor fit) sampai 1.0 (perfect fit) dan nilai GFI yang tinggi

menunjukkan fit yang baik yaitu diatas 90%.

Setelah keseluruhan model fit dievaluasi, langkah selanjutnya

yakni pengukuran setiap konstruk untuk menilai unidimensionalitas dan

reliabilitas dari konstruk. Tingkat reliabilitas yang diterima secara

umum adalah > 0.70 sedangkan reliabilitas < 0.70 dapat diterima untuk

penelitian yang masih bersifat eksploratori.

Peneliti harus melakukan uji unidimensionalitas untuk semua

multiple indikator construct sebelum menilai

reliabilitasnya.Unidimensionalitas adalah asumsi yang melandasi

perhitungan reliabilitas dan ditunjukkan ketika indikator suatu konstruk

memiliki acceptable fit satu single faktor model.

7. Interpretasi dan Modifikasi Model

Ketika model telah dinyatakan diterima, maka peneliti dapat

mempertimbangkan dilakukannya modifikasi model untuk memperbaiki

penjelasan teoritis atau goodness-of-fit.Pengukuran model dapat


7/7

41

dilakukan dengan modification indices. Nilai modification indices sama

dengan terjadinya penurunan Chi-squares jika koefisien diestimasi.

Nilai sama dengan atau > 3.84 menunjukkan telah terjadi penurunan

chi-squares secara signifikan.(Ghozali, 2014:61).

Teknik Analisis

Documents

Transcript of Teknik Analisis