32
2.6.4
Penilaian Model
2.6.4.1
Kecocokan Keseluruhan Model
Penilaian
derajat
kecocokan
suatu SEM
secara
menyeluruh
tidak
dapat
dijalankan
secara
langsung
sebagaimana
pada
teknik
multivariat
yang
lain.
SEM
tidak mempunyai uji
statistik terbaik
yang
dapat
menjelaskan
kekuatan
prediksi model.
Untuk
itu
telah
dikembangkan
beberapa
ukuran
derajat
kecocokan
yang
dapat
digunakan secara
saling
mendukung.
Hair
et al. (¹998
:
660,
Wijanto,
2003:
17-20)
mengelopokkan
ukuran-ukuran
GOF yang ada kedalam 3 bagian yaitu :
•
Absolute fit measures (uku®an keco©okan absolut)
-
Menentukan derajat
prediksi model
keseluruhan (model struktural dan pengukuran)
terhadap matrik korelasi dan kovarian.
•
Incremental Fit Measures (ukuran keco©okan inkremental)
-
Membandingkan
model
yang
diusulkan
dengan
model
dasar
yang
sering
disebut
sebagai null model atau independence model.
•
Parsiminous Fit Measures (ukuran keco©okan pa®simoni)
-
Mengaitkan
model
dengan
jumlah
koefisien
yang
diestimasi
yakni
yang
diperlukan
untuk
mencapai
kecocokan
pada
tingkat tersebut. Sesuai
dengan
prinsip
parsimoni
atau
kehematan
berarti
memperoleh
degree of
fit
setingg-setingginya
untuk
setiap
degree of freedom.
Tabel 2.1 Absolute fit measures
UKURAN KECOCOKAN ABSOLUT
UKURAN DERAJAT
KECOCOKAN
TINGKAT KECOCOKAN YANG BISA DITERIMA
Statistic Chisquare (X2)
Mengikuti
uji
statistik
yang
berkaitan
dengan
persyaratan
signifikan.
Semakin
kecil
semakin
baik.
Diinginkan nilai chi square yang
kecil agar
H
0
:
S
=
S
(?), tidak ditolak.
Non-Centrality Parameter (NCP)
Dinyatakan
dalam
bentuk
spesifikasi
ulang
dari
Chi-
 |