BAB 3 METODOLOGI PENELITAN 3.1 Desain Penelitianlib.ui.ac.id/file?file=digital/126918-6642-Hubungan antara... · Setelah melakukan studi riset deskriptif, ... (pre-test) untuk mengetahui

31 Universitas Indonesia

BAB 3

METODOLOGI PENELITAN

3.1 Desain Penelitian

Desain riset adalah kerangka kerja yang diperlukan secara detail dan

menyeluruh untuk memperoleh informasi guna menjawab masalah riset dan

menyediakan informasi yang dibutuhkan untuk mengambil keputusan (Maholtra,

2007).

Gambar 3.1 Desain Penelitian

Sumber: Maholtra, Naresh K. Marketing Research An Applied Orientation. (2007). New

Jersey: Pearson Education.

Penelitian ini diawali dengan studi literatur terhadap referensi penelitian yang

berkaitan dengan gaya kepemimpinan, motivasi intrinsik individu, pemikiran

kreatif, dan kreativitas karyawan. Selanjutnya, peneliti melakukan studi riset

deskriptif tentang intensitas hubungan gaya kepemimpinan dengan tingkat

kreativitas karyawan yang dimediasi oleh variabel pemikiran kreatif dan motivasi

intrinsik karyawan.

Hubungan antara..., Ria Agustina, FE UI, 2009

Universitas Indonesia

32

Maholtra (2007) menjelaskan bahwa penelitian yang bersifat deskriptif

merupakan penelitian yang bertujuan untuk membantu pembuat keputusan dalam

menentukan, mengevaluasi, dan memilih alternatif terbaik dalam memecahkan

masalah. Setelah melakukan studi riset deskriptif, peneliti melakukan identifikasi

variabel dan menyusun pengukurannya. Setelah itu, peneliti melakukan survei

guna mendapatkan data untuk dianalisis dalam penelitian ini. Kemudian, hasil

survey tersebut dapat dianalisis dan diambil kesimpulannya. Penelitian ini

menggunakan riset korelasi, yaitu penelitian yang bertujuan untuk melihat

seberapa kuat hubungan antar variabel-variabel yang diteliti.

Berdasarkan penjelasan latar belakang masalah yang telah dipaparkan,

objek penelitian yang dipilih oleh peneliti ialah karyawan di beberapa perusahaan

media, baik media cetak maupun elektronik di wilayah DKI Jakarta. Penelitian

kuantitatif ini dilakukan satu kali dalam satu periode (cross-sectional design).

Pengumpulan data ini dilakukan melalui teknik survei kuesioner kepada 158

orang responden dari beberapa perusahaan media baik cetak maupun elektronik di

Jakarta.

Data yang diperoleh diuji terlebih dahulu (pre-test) untuk mengetahui

reliabilitas dan validitasnya. Data yang diuji terlebih dahulu ialah data yang

diperoleh dari 30 orang responden. Untuk menguji validitas dan realibilitas pada

semua pernyataan dalam kuesioner pre-test, peneliti menggunakan software SPSS

for windows versi 11.5 untuk mendapatkan nilai KMO Barrlett’s Test sebesar ≥

0.50 yang digunakan sebagai syarat agar pernyataan dalam kuesioner tersebut

dikatakan valid. Peneliti juga menguji setiap pernyataan untuk mendapatkan nilai

Cronbach’s Alpha sebesar ≥ 0.6 yang dijadikan sebagai syarat agar pernyataan

dalam kuesioner tersebut dikatakan realible. Selanjutnya, data akan diolah dengan

metode statistik menggunakan program SEM (Structural Equition Modelling)

Lisrel 8.7 for windows untuk menguji apakah model yang diuji layak untuk

diteliti.



33

Metode sampling yang digunakan penulis adalah non-probability sampling

dengan teknik snowball sampling. Jumlah sampel yang dapat diikutsertakan

dalam pengukuran selanjutnya adalah 158 orang sesuai dengan rumus n x 5

metode estimasi Maximum Likehood pada SEM, dari jumlah kuesioner yang

disebarkan berjumlah 205 kuesioner untuk mengantisipasi adanya kuesioner yang

tidak kembali, tidak terjawab lengkap, tidak terbaca, atau tidak lengkap.

3.2 Metode Pengumpulan Data

Sumber data secara umum terbagi menjadi dua, yaitu data primer dan data

sekunder. Data primer merupakan data asli yang diambil secara langsung

dikumpulkan oleh peneliti untuk menjawab masalah risetnya secara khusus,

sedangkan data sekunder merupakan data yang diambil tidak secara langsung dari

sumbernya atau data yang diperoleh dari pihak lain.

Data sekunder untuk penelitian ini didapatkan melalui studi literatur baik

hard copy maupun soft copy yang peneliti dapatkan dari beberapa situs internet

yang terpercaya kredibilitasnya.

Pada pengambilan data primer melalui penyebaran kuesioner, peneliti

menggunakan bentuk dasar dalam mendesain kuesioner yaitu:

1. Close-ended questions, yaitu bentuk pertanyaan dengan berbagai alternatif

pilihan atau jawaban kepada responden untuk mengetahui karakteristik

responden.

2. Open-ended questions, yaitu bentuk pertanyaan yang memberikan

kebebasan bagi responden dalam cara menjawab dengan bahasa dan cara

tersendiri menurut responden.

3. Scaled response questions, yaitu bentuk pertanyaan yang menggunakan

skala dalam mengukur dan mengetahui sikap responden terhadap

pertanyaan-pertanyaan di kuesioner, dari sudut pandang responden.



34

Penelitian ini menggunakan skala Likert yang terbagi atas lima tingkatan.

dengan dua kategori. Pada variabel gaya kepemimpinan yang terbagi menjadi

kepemimpinan transformasional dan kepemimpinan transaksional, penelitian ini

menggunakan skala Likert yang terdiri dari :

1. Tidak Sama Sekali

2. Sekali Waktu

3. Kadang-kadang

4. Sering

5. Selalu

Sedangkan, pada variabel pemikiran kreatif, motivasi intrinsik, dan kreativitas,

skala Likert yang digunakan terdiri dari :

1. Sangat Tidak Setuju

2. Tidak Setuju

3. Netral

4. Setuju

5. Sangat Setuju

3.2.1 Pengukuran Gaya Kepemimpinan

Penelitian mengenai gaya kepemimpinan ini menggunakan kuesioner yang

berasal dari Leadership Questionnaire dari buku Bass (1985) yang berjudul

Leadership and Performance Beyond Expectation. Kuesiner mengenai gaya

kepemimpinan dibagi menjadi dua bagian yakni kepemimpinan transformasional

dan kepemimpinan transaksional. Kuesioner tentang kepemimpinan



35

transformasional terdiri dari sembilan item pernyataan, sedangkan kuesioner

tentang kepemimpinan transaksional terdiri dari sepuluh item pernyataan.

3.2.2 Pengukuran Pemikiran Kreatif

Penelitian mengenai pemikiran kreatif ini menggunakan kuesioner yang

dipakai oleh Sukarni Munandar dalam disertasinya (1977) yang berjudul

Creativity and Education Study of Realtionships between Measures of Creative

Thinking and A Number of Educational Variables.

Pemikiran kreatif diukur dengan menggunakan skala Likert yang memiliki

lima pilhan jawaban, mulai dari sangat tidak setuju sampai sangat setuju.

3.2.3 Pengukuran Motivasi Intrinsik

Motivasi intrinsik dalam penelitian ini diukur dengan menggunakan item-

item pernyataan kuesioner yang digunakan oleh Marisa Purnama Sari dalam

skripsinya (2006) yang berjudul Analisa Motivasi Intrinsik dan Ekstrinsik pada

Mahasiswa FE UI: Pengukuran terhadap Alasan Berkuliah, Motivasi dalam

Kegiatan Perkuliahan, dan Pengaruh Sistem Penilaian terhadap Motivasi

Mahasiswa.

Motivasi intrinsik diukur dengan menggunakan skala Likert yang memiliki

lima pilihan jawaban mulai dari sangat tidak setuju sampai sangat setuju.

3.2.4 Pengukuran Kreativitas

Kreativitas dapat diukur dengan menggunakan item-item kuesioner yang

tercantum di dalam jurnal hasil penelitian Zhou dan George yang berjudul When

Job Dissatisfaction Leads to Creativity: Encouraging the Expression of Voice

(2001).

Kreativitas diukur dengan menggunakan skala Likert yang memiliki lima

pilihan jawaban mulai dari sangat tidak setuju sampai sangat setuju.



36

3.3 Metode Pengambilan Sampel

Metode pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini ialah

metode non-probability sampling dengan teknik snowball sampling. Untuk

penelitian ini, peneliti memilih karyawan di beberapa perusahaan media cetak

(koran dan majalah) dan media elektronik (radio dan televisi) di Jakarta sebanyak

158 orang sebagai sampel untuk diteliti.

Perusahaan media yang dipilih peneliti mewakili media cetak seperti

majalah dan koran. Sedangkan, perusahaan media yang mewakili media

elektronik ialah stasiun televisi swasta dan radio swasta di wilayah DKI Jakarta,

dengan rentang waktu penelitian antara bulan Februari – Mei 2009.

3.4 Kerangka Penelitian

Gambar 3.2 Model Penelitian

Sumber : Chen, Li, dan Tang. (2007). Transformational Leadership and Creativity: Exploring the Mediatig Effects of Craetive Thinking and Intrinsic Motivation. Department of Business

Administration. Proceedings of the 13th Asia Pacific Management Conference, Melbourne, Australia, 684-694.

Peneliti melakukan modifikasi pada model penelitian yang telah dilakukan

sebelumnya oleh Chun-Hsi Vivian Chen, Hung-Hui Li, dan Ya-Yun Tang (2007)

pada variabel gaya kepemimpinan. Pada penelitiannya, Chen, Li, dan Tang (2007)

mengunakan variabel kepemimpinan transformasional untuk mengidentifikasi

hubungannya dengan kreativitas pada karyawan. Dalam penelitian ini, peneliti

menggunakan variabel gaya kepemimpinan sebagai variabel laten eksogen untuk

Gaya Kepemimpinan

Motivasi Intrinsik

Pemikiran Kreatif

Kreativitas



37

menguji hubungannya terhadap kreativitas. Peneliti memodifikasi variabel

tersebut karena peneliti merasa perlu untuk menganalisis hubungan tersebut bukan

hanya dari kepemimpinan transformasional saja melainkan juga dari

kepemimpinan transaksional, dimana keduanya merupakan bagian dari gaya

kepemimpinan. Untuk itu, peneliti menggunakan variabel gaya kepemimpinan

untuk menganalisis secara lebih luas mengenai hubungannya dengan kreativitas.

3.5 Variabel Penelitian

Variabel yang diteliti dalam penelitian ini ialah variabel laten dan variabel

teramati (observed variable).

3.5.1 Variabel Laten

Variabel laten ialah variabel abstrak yang hanya dapat diamati

secara tidak langsung melalui pengaruhnya terhadap variabel teramati.

Variabel laten terbagi menjadi dua yaitu eksogen dan endogen. Variabel

laten eksogen merupakan variabel bebas, sedangkan variabel laten

endogen merupakan variabel terikat.

Dalam penelitian ini, peneliti menganalisis empat variabel laten

yaitu gaya kepemimpinan, pemikiran kreatif, motivasi intrinsik, dan

kreativitas. Keempat variabel laten ini diukur atau diamati melalui

variabel teramati yakni setiap item pernyataan yang digunakan dalam

kuesioner yang diberikan pada responden.

Variabel gaya kepemimpinan merupakan variabel laten eksogen

dalam penelitian ini, dan variabel endogen yang diteliti ialah variabel

pemikiran kreatif, motivasi intrinsik, dan kreativitas.

Berikut adalah penjelasan singkat mengenai variabel laten baik

eksogen maupun endogen yang diukur dalam penelitian ini :

a. Gaya Kepemimpinan

Variabel ini melihat bagaimana gaya pemimpin atau atasan memimpin

para bawahannya, apakah pemimpin menampilkan gaya kepemimpinan

transformasional yang berkharisma, dan berupaya mengembangkan



38

kebutuhan para pengikutnya atau pemimpin menampilkan gaya

kepemimpinan transaksional yang fokus pada hubungan imbal balik

antara pemimpin dengan bawahan, yaitu imbalan yang diberikan oleh

pemimpin atau atasan kepada bawahan apabila melakukan pekerjaan

sesuai dengan kinerja yang telah disepakati atau diharapkan.

b. Pemikiran Kreatif

Variabel ini melihat bagaimana karyawan atau bawahan berpikir kreatif

dalam memecahkan masalah yang dihadapi dalam bekerja.

c. Motivasi Intrinsik

Variabel ini melihat bagaimana karyawan termotivasi dari dalam dirinya

untuk berkreasi dalam melakukan pekerjaannya.

d. Kreativitas

Variabel ini melihat apakah karyawan berperilaku kreatif dan

menghasilkan ide atau gagasan baru yang kreatif dalam bekerja.

3.5.2 Variabel Teramati

Variabel teramati merupakan item-item dalam kuesioner penelitian

yang digunakan sebagai indikator setiap variabel laten yang dapat diukur

atau diamati secara langsung.

3.6 Hipotesis Penelitian

Berikut ini adalah hipotesis yang digunakan oleh peneliti dalam penelitian

ini :

3.6.1 Gaya Kepemimpinan dengan Pemikiran Kreatif

Gaya kepemimpinan menentukan bagaimana cara karyawan berpikir

mengenai suatu masalah dan menemukan solusi pemecahan masalah tersebut.

Pemimpin dapat memberikan inspirasi dan stimulus pada karyawan untuk berpikir

keluar dari areanya (think out of the box) sehingga karyawan berpikir kreatif

dalam menyelesaikan pekerjaannya tanpa merasa takut akan resiko kegagalan

yang mungkin terjadi (Yukl dan Van Fleet, 1982).



39

H0 : Tidak ada hubungan positif antara gaya kepemimpinan atasan

dengan pemikiran kreatif karyawan.

H1 : Ada hubungan positif antara gaya kepemimpinan atasan dengan

pemikiran kreatif karyawan.

3.6.2 Gaya Kepemimpinan dengan Motivasi Intrinsik

Wahjosumidjo (1987) dalam Kepemimpinan dan Motivasi menyatakan

bahwa setiap pemimpin memiliki tantangan untuk dapat menggerakkan pengikut

atau karyawannya agar mereka secara sadar berperilaku untuk mencapai tujuan

yang telah ditetapkan. Oleh karena itu, gaya kepemimpinan memiliki kaitan yang

erat dengan motivasi karyawan baik itu secara intrinsik maupun ekstrinsik.

H0 : Tidak ada hubungan positif antara gaya kepemimpinan atasan

dengan motivasi intrinsik karyawan.

H2 : Ada hubungan positif antara gaya kepemimpinan atasan dengan

motivasi intrinsik karyawan.

3.6.3 Pemikiran Kreatif dengan Kreativitas

Amabile (1998) menyatakan bahwa pemikiran kreatif merupakan cara

orang berpikir untuk memecahkan masalah dan menemukan solusi. Pemikiran

kreatif merupakan proses berpikir yang menghasilkan kreativitas.

H0 : Tidak ada hubungan positif antara pemikiran kreatif karyawan

dengan kreativitas karyawan.

H3 : Ada hubungan positif antara pemikiran kreatif karyawan dengan

kreativitas karyawan.

3.6.4 Motivasi Intrinsik dengan Kreativitas

Menurut Amabile (1988), motivasi intrinsik mempengaruhi karyawan

dalam mengambil keputusan dengan cara yang kreatif dan inovatif.

H0 : Tidak ada hubungan positif antara motivasi intrinsik dengan

kreativitas.

H4 : Motivasi intrinsik memiliki hubungan positif terhadap kreativitas.



40

3.6.5 Pengaruh Mediasi antara Pemikiran Kreatif dan Motivasi Intrinsik

Dalam jurnalnya, Chen, Li, dan Tang (2007) menyatakan bahwa gaya

kepemimpinan memiliki hubungan positif dengan kreativitas karyawan melalui

perantara atau mediasi dari pemikiran kreatif dan motivasi intrinsik.

H0 : Pemikiran kreatif tidak menghubungkan gaya kepemimpinan

atasan dengan kreativitas karyawan.

H5 : Pemikiran kreatif menghubungkan gaya kepemimpinan atasan


H0 : Motivasi intrinsik tidak menghubungkan gaya kepemimpinan

atasan dengan kreativitas karyawan.

H6 : Motivasi intrinsik menghubungkan gaya kepemimpinan atasan


3.7 Operasional Variabel Penelitian

Variabel-variabel penelitian dideskripsikan dengan beberapa item

pernyataan dalam kuesioner penelitian. Setiap item pernyataan tersebut diukur

dengan menggunakan lima skala Likert. Penjelasan mengenai operasional variabel

penelitian dapat dilihat pada lampiran 1.

3.8 Distribusi Frekuensi

Analisis distribusi frekuensi dilakukan untuk melihat jumlah responden

berdasarkan karakter demografisnya, yaitu dengan statistic descriptive untuk

menyajikan hasil survei melalui bentuk distribusi frekuensi dan prosentase dari

profil responden. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan SPSS versi 11.5 for

windows untuk menampilkan data responden berdasarkan jenis kelamin dan usia

dalam bentuk prosentase.



41

3.9 Confirmatory Factor Analysis

Wijanto (2007) menyatakan bahwa Confirmatory Factor Analysis

merupakan bentuk model pengukuran yang menunjukkan sebuah variabel laten

diukur oleh satu atau lebih variabel-variabel teramati. CFA didasarkan atas alasan

bahwa variabel-variabel teramati adalah indikator-indikator tidak sempurna dari

variabel laten atau bentuk tertentu yang mendasarinya. Hasil CFA harus diperiksa

terlebih dahulu dari kemungkinan terjadinya offending estimate, kemudian

dilakukan uji validitas, dan reliabilitas. Kemudian, tingkat kedua dilakukan, yaitu

Second Order CFA (2ndCFA) menunjukkan hubungan antara variabel-variabel

laten pada tingkat pertama sebagai indikator dari sebuah variabel laten tingkat

kedua.

Keuntungan menggunakan CFA adalah model dibentuk terlebih dahulu,

jumlah variabel laten ditentukan oleh peneliti, pengaruh suatu variabel laten

terhadap variabel teramati ditentukan lebih dahulu, beberapa efek langsung

variabel laten terhadap variabel teramati dapat ditetapkan sama dengan nol atau

suatu konstanta, kesalahan pengukuran boleh berkolerasi, kovarian variabel-

variabel laten dapat diestimasi atau ditetapkan pada nilai tertentu, dan identifikasi

parameter diperlukan.

3.9.1 Analisis Offending Estimates

Analisis awal ini harus dilakukan untuk memastikan tidak terdapat

offending estimates (nilai-nilai yang melebihi batas yang dapat diterima) dari hasil

estimasi di tingkat pertama CFA. Berikut kriteria analisisnya, yaitu:

1. Offending estimates, terutama adanya negative error variances (dikenal

dengan heywod cases). Jika ada varian kesalahan negatif, maka varian

kesalahan tersebut perlu ditetapkan menjadi 0.005 atau 0.01.

2. Nilai standardized loading factor > 1.

3. Standard errors yang berhubungan dengan koefisien-koefisien yang

diestimasi mempunyai nilai yang besar.



42

3.9.2 Uji Validitas dan Realibilitas

Uji validitas dilakukan untuk mengetahui apakah alat ukur yang telah

disusun dapat digunakan untuk mengukur apa yang hendak diukur dengan tepat.

Uji ini dilakukan karena kuesioner yang diajukan belum diketahui tingkat

validitasnya. Validitas suatu instrumen akan menggambarkan tingkat kemampuan

alat ukur yang digunakan untuk mengungkapkan sesuatu yang menjadi inti

pengukuran. Dengan demikian, validitas variabel teramati atau indikator akan

menunjukkan pada mampu tidaknya indikator tersebut untuk mengukur variabel

laten yang diamati. Apabila indikator tersebut mampu mengukur apa yang harus

diukur maka indikator tersebut dikatakan valid, dan begitu pula sebaliknya.

Menurut Ridgon dan Ferguson (1991) serta Doll, Xia, dan Torkzadeh

(1994), suatu variabel dikatakan mempunyai validitas yang baik terhadap bentuk

atau variabel lainnya, jika:

a. Tidak terdapat offending estimates, seperti negative error variance dan

tidak terdapat standardized loading factor > 1.0 serta nilai standard

error yang besar.

b. T-value dari standardized factor loadings dari variabel-variabel

teramati lebih besar dari nilai kritis ( > 1.96 ).

c. Muatan faktor standarnya (standardized factor loadings) ≥ 0.70.

Igbaria, et.al. (1997) menambahkan, jika ada nilai muatan faktor

standar < 0.5, tetapi masih ≥ 0.3, maka variabel terkait bisa

dipertimbangkan untuk tidak dihapus. Penggunaan batas kritikal

tersebut sepenuhnya terserah kepada peneliti, dengan

mempertimbangkan teori dan substansi yang mendasari model,

banyaknya variabel teramati yang tersisa setelah penghapusan dan

reliabilitas model pengukuran yang terkait.

Uji realibitas (realibility test) dilakukan untuk mengukur konsistensi dan

realibilitas pernyataan-pernyataan yang ada dalam kuesioner terhadap variabel

utamanya. Maholtra (2004) menyatakan bahwa pernyataan dalam kuesioner sudah



43

dianggap realible, konsisten, dan relevan terhadap variabel dalam penelitian

apabila memiliki nilai koefisien Cronbach’s Alpha sebesar 0.6. Akan tetapi, hal

ini dibantah oleh Bollen (1989), yang menyatakan bahwa meskipun teknik

pengujian realibilitas Cronbach’s Alpha merupakan tekik yang banyak digunakan

namun nilai yang dihasilkan merupakan estimasi yang terlalu rendah jika

digunakan untuk menguur realibilitas congeneric measure. Instrumen realibilitas

menggambarkan kemantapan dan keajegan alat ukur yang digunakan. Dengan

demikian, alat ukur tersebut akan memberikan hasil pengukuran yang tetap

meskipun digunakan berkali-kali oleh peneliti yang sama ataupun peneliti yang

berbeda.

Hair et. al., (1995) menyatakan bahwa dalam SEM, pengukuran realibilitas

variabel teramati dalam model pengukuran dalap dilakukan dengan Variance

Extracted Measure, dimana ekstrak varian ini menunjukkan jumlah varian

keseluruhan dalam indikator yang dijelaskan oleh construct latent. Construct

Realibility dikatakan baik, jika nilainya ≥ 0.70 dan nilai variance extracted yang

dimilikinya ≥ 0.50.

Nilai CR (construct reliability) maupun VE (variance extracted) dapat diketahui

melalui rumus sebagai berikut:

Persamaan 3.1

Persamaan 3.2

Keterangan :

Σ = jumlah keseluruhan

Std.loading = standardized loading factors (muatan faktor standar)

ej = kesalahan (error)

Hair (1998) menyatakan bahwa meskipun syarat nilai Construct Realibility

(CR) yang baik adalah ≥ 0.70 akan tetapi apabila nilai CR berada di kisaran

angka 0.60 dan 0.70, maka reliabilitas masih termasuk dalam kategori baik. Hair



44

(1998) juga menyatakan bahwa nilai VE ≥ 0.50 merupakan ukuran yang baik

dalam mengukur reliabilitas, tetapi VE ini biasanya berupa pilihan (optional)

dalam penelitian, namun akan lebih baik apabila diikutsertakan.

Salah satu cara untuk mendapatkan data-model yang memiliki validitas

dan realibilitas yang baik ialah dengan melakukan model trimming yakni

menghilangkan variabel-variabel teramati yang tidak memenuhi syarat validitas

dan realibilitas yang baik dari model (Wijanto, 2007).

3.10 Second Order Confirmatory Factor Analysis (2nd CFA)

Setelah tahap pertama menghasilkan model CFA dengan kecocokan data-

model yang memiliki validitas dan realibilitas yang baik, maka tahap kedua bisa

dilaksanakan. Tahap kedua dari two-step approach atau 2nd CFA adalah

menambahkan model struktural aslinya pada model CFA hasil tahap pertama

untuk menghasilkan model hybrid. Model hybrid ini kemudian diestimasi dan

dianalisis untuk melihat kecocokan model secara keseluruhan serta evaluasi

terhadap model strukturalnya.

3.10.1 Analisis Kecocokan Keseluruhan Model

Structural Equation Modeling (SEM) merupakan suatu teknik statistik

yang mampu menganalisis variabel laten, variabel teramati, dan kesalahan

pengukuran secara langsung. SEM mampu menganalisis hubungan antara variabel

laten dengan variabel indikatornya, hubungan antara variabel laten yang satu

dengan variabel laten yang lain, juga mengetahui besarnya kesalahan pengukuran

(Wijanto, 2007). Hal tersebut sejalan dengan pendapat ahli yang mengatakan

SEM tidak seperti analisis multivariate biasa yang tidak bisa menguji regresi

berganda ataupun analisis faktor secara bersama-sama (Bollen, 1993). Disamping

hubungan kausal searah, SEM juga memungkinkan menganalisis hubungan dua

arah.



45

Setelah model terbentuk, maka diperlukan analisis dalam uji kecocokan

model, indikator-indikator yang dapat digunakan antara lain (Wijanto, 2007):

1. Chi square /degrees of freedom (χ2/df)

Chi-Square digunakan untuk menguji seberapa dekat kecocokan antara matrik

kovarian sampel dengan matrik kovarian model. Joreskog dan Sorbom (1989)

mengatakan bahwa χ2 seharusnya lebih diperlakukan sebagai ukuran goodness

of fit (atau badness of fit) dan bukan sebagai uji statistik. χ2 dapat disebut juga

sebagai badness of fit karena nilai χ2 yang besar menunjukkan kecocokan

yang tidak baik (bad fit) sedangkan nilai χ2 yang kecil menunjukkan good fit

(kecocokan yang baik).

2. Non-Centrality Parameter (NCP)

NCP merupakan ukuran perbedaan antara matrik kovarian sampel (Σ) dengan

matrik kovarian model (Σ(θ)). NCP juga merupakan ukuran badness of fit

dimana semakin besar perbedaan antara Σ dengan Σ(θ ) semakin besar nilai

NCP. Jadi, kita perlu mencari NCP yang nilainya kecil atau rendah.

3. Goodness of Fit Indices (GFI)

GFI dapat diklasifikasikan sebagai uji kecocokan absolut, karena pada

dasarnya GFI membandingkan model yang dihipotesiskan dengan tidak ada

model sama sekali. Nilai GFI harus berkisar antara 0 (poor fit) sampai 1

(perfect fit), dan nilai GFI ≥ 0.90 merupakan good fit (kecocokan yang baik),

sedangkan 0.80 ≤ GFI < 0.90 sering disebut marginal fit.

4. Root Mean Square Residual (RMR)

RMR mewakili nilai rerata residual yang diperoleh dari mencocokkan matrik

varian-kovarian dari model yang dihipotesiskan dengan matrik varian-

kovarian dari data sampel. Standardized RMR mewakili nilai rerata seluruh

standardized residuals, dan mempunyai rentang dari 0 ke 1. Model yang

mempunyai kecocokan yang baik (good fit) akan mempunyai nilai

Standardized RMR < 0.05.

5. Root Mean Square Error of Approximation

RMSEA merupakan salah satu indeks yang informatif dalam SEM. Nilai

RMSEA ≤ 0.05 menandakan close fit, sedangkan 0.05 < RMSEA ≤ 0.08

menunjukkan good fit (Brown dan Cudek, 1993). McCallum (1996)



46

menambahkan bahwa nilai RMSEA antara 0.08 sampai 0.10 menunjukkan

mediocore (marginal fit), serta nilai RMSEA > 0.10 menunjukkan poor fit.

6. Expected Cross-Validation Index (ECVI)

ECVI diusulkan sebagai sarana untuk menilai, dalam sampel tunggal,

likelihood bahwa model divalidasi silang (cross-validated) dengan sampel-

sampel dengan ukuran yang sama dari populasi yang sama (Browne dan

Cudeck, 1989). ECVI digunakan untuk perbandingan model dan semakin

kecil nilai ECVI sebuah model semakin baik tingkat kecocokannya.

7. Adjusted Goodness-of-Fit Index (AGFI)

AGFI adalah perluasan dari GFI yang disesuaikan dengan rasio antara degree

of freedom dari null/independence/baseline model dengan degree of freedom

dari model yang dihipotesiskan atau diestimasi. Seperti halnya GFI, nilai

AGFI berkisar antara 0 sampai 1. Nilai AGFI ≥ 0.90 menunjukkan good fit,

sedangkan 0.80 ≤ AGFI < 0.90 sering disebut sebagai marginal fit.

8. Normed Fit Index (NFI)

NFI mempunyai nilai yang berkisar antara 0 sampai 1. Nilai NFI ≥ 0.90

menunjukkan good fit, sedangkan 0,80 ≤ NFI < 0.90 sering disebut sebagai

marginal fit.

9. Relative Fit Index (RFI)

Nilai RFI akan berkisar antara 0 sampai 1. Nilai RFI ≥ 0.90 menunjukkan

good fit, sedangkan 0,80 ≤ NFI < 0.90 sering disebut sebagai marginal fit.

10. Incremental Fit Index (IFI)

Nilai IFI akan berkisar antara 0 sampai 1. Nilai IFI ≥ 0.90 menunjukkan good

fit, sedangkan 0.80 ≤ IFI < 0.90 sering disebut sebagai marginal fit.

11. Comparative Fit Index (CFI)

Nilai CFI berkisar antara 0 sampai 1. Nilai CFI ≥ 0.90 menunjukkan good fit,

sedangkan 0,80 ≤ CFI < 0.90 sering disebut sebagai marginal fit.

Pada penelitian ini, peneliti menggunakan program Lisrel 8.7 sebagai

sarana pengolahan data. Program ini mengharuskan peneliti menulis perintah

syntax (perintah persamaan) dan hasilnya adalah path diagram dan printed output

yang dapat memberikan informasi mengenai loading factor, t-value, serta error



47

variance dari indikator-indikator dalam variabel laten, serta hubungan kausal

antara variabel laten eksogen dengan variabel laten endogen.

3.10.2 Analisis Model Struktural

Analisis model struktural berhubungan dengan evaluasi terhadap koefisen-

koefisien yang menunjukkan hubungan antara satu variabel laten dengan variabel

laten yang lain. Pada umumnya, hubungan-hubungan inilah yang dihipotesiskan

dalam suatu penelitian. Pengujian ini akan menganalisis tingkat signifikansi

koefisien-koefisien yang diestimasi terhadap model struktural. Tingkat

signifikansi dapat dilihat dari t-value yang harus memenuhi syarat yaitu ≥ 1.96.

Selain itu, juga dilakukan evaluasi terhadap solusi standar dimana semua kofisien

mempunyai varian yang sama dan nilai maksimumnya adalah 1 (Wijanto, 2007).

Nilai koefisien yang mendekati nol menandakan pengaruh yang semakin kecil.


Documents

BAB 3 METODOLOGI PENELITAN 3.1 Desain Penelitianlib.ui.ac.id/file?file=digital/126918-6642-Hubungan antara... · Setelah melakukan studi riset deskriptif, ... (pre-test) untuk mengetahui