## UJI VALIDITAS KONSTRUK ALAT UKUR KEPRIBADIAN HEXACO-60 BERBAHASA INDONESIA DENGAN CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS ( CFA)
Medianta Tarigan 1 dan Fadillah 2
1 Psikologi, Fakultas Pendidikan, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung, Indonesia
2 Desain Komunikasi Visual, Fakultas Seni Rupa dan Desain, Institut Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia
E-mail : medianta@upi.edu, fadillah@itb.ac.id

## Abstrak
Sebagai salah satu instrumen psikologis yang berhasil memodelkan kepribadian manusia hingga saat ini, HEXACO perlu dievaluasi keabsahannya dengan prosedur pengujian yang telah berlaku. Dengan menggunakan HEXACO berbahasa Indonesia yang memuat 60 aitem, penelitian ini menguji properti psikometris alat ukur ini dengan melibatkan  sampel  penelitian  mahasiswa  dan  pekerja  (N=940)  yang  berdomisili  di  beberapa  kota  besar  di Indonesia. Metode penelitian yang digunakan adalah Confirmatory Factor Analysis untuk menguji validitas dan metode Crobanch's alpha sebagai uji reliabilitas. Penelitian ini menunjukkan bahwa secara umum HEXACO-60 memiliki  validitas  dan  reliabilitas  baik  walaupun  dua  aspeknya  memiliki  reliabilitas  yang  relatif  sedang,  yaitu Honesty-Humility dan Agreeableness dengan skor Crobanch's alpha adalah 0,48 dan 0,58.
Kata kunci: analisis faktor konfirmatori, Cronbach’s Alpha, HEXACO-60, reliabilitas, validitas

## CONSTRUCT VALIDITY TEST OF THE HEXACO-60 PERSONALITY MEASUREMENT IN BAHASA WITH CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS (CFA)

## Abstract
As one of the psychological instruments that have succeeded in modeling human personality to date, HEXACO needs to be evaluated for its validity by means of valid testing procedures. Using HEXACO in Indonesian which contains 60 items, this study examines the psychometric properties of this measuring instrument  by involving sample of students and employee (N=940) who live in several major cities in Indonesia. The research method used is Confirmatory Factor Analysis to test the validity and Crobanch's alpha method as a reliability test. This study shows  that  in  general  HEXACO-60  has  good  validity  and  reliability  although  two  aspects  of  it  has  relatively medium reliability, namely Honesty-Humility and Agreeableness with the Crobanch's alpha score are 0.48 and 0.58.
Keywords: confirmatory factor analysis (cfa) , Cronbach’s Alpha, H EXACO-60, reliability, validity

## Pendahuluan
Telaah  tentang  teori  maupun  pengukuran  kepribadian  telah  dilakukan  di  banyak  penelitian. Hasil  studi  literatur  tersebut  telah  memberikan  banyak  manfaat  bagi  praktisi  di  bidang  psikologi industri  dan  organisasi  terutama  dalam  kemampuannya  memberikan  informasi  dan  penjelasan keterkaitan dan kecocokan antar profil kepribadian dengan jenis pekerjaan tertentu. Hingga kini, telah banyak  tes  kepribadian  inventory  berbasis self-repot yang  umumnya  digunakan  untuk  memberikan informasi tentang profil kepribadian individu, misalnya Big Five Inventory (BFI), Minnesota Multiphasic Personality (MMPI), Sixteen  Personality  Factor  Questionnaire (16PF), Edward  Personal  Preference Schedule (EPPS), DISC Assessment , dan Myers-Briggs Type Indicator (MBTI).
Pada awalnya adalah Allport yang mencoba menemukan dan merumuskan setidaknya 4000-an sifat kepribadian melalui sebuah analisis leksikal. Analisis leksikal dilakukan untuk memetakan faktor- faktor yang mendukung sebuah model kepribadian berdasarkan kesamaan kata sifat tertentu. Analisis leksikal  dilakukan  mengingat  begitu  kompleksnya  setiap  struktur  yang  membangun  kepribadian manusia sehingga diperlukan scanning terhadap karakter-karakter yang sama sehingga menjadi faktor yang kuat. Hasil rumusan Allport kemudian dibuat lebih ringkas oleh Cattel menjadi 16 sifat walaupun tetap  saja  dianggap  terlalu  kompleks.  Enam  belas  sifat  ini  kemudian  menjadi  model  kepribadian pembentuk alat ukur 16PF. Setelah itu, muncul teori Five Factor Model (FFM). FFM merupakan basis teori  yang  sampai  saat  ini  menjadi  dasar  yang  digunakan  banyak  ahli  dalam  mengembangkan  tes kepribadian. Five Factor Model of Personality adalah teori yang dikembangkan pada tahun 1949 oleh (Fiske, 1949) dan diteliti serta dikembangkan lebih lanjut oleh banyak peneliti di antaranya yang paling mendalami adalah McCrae dan Costa (McCrae & Costa, 1987). Penelitian terhadap model kepribadian terus  dikembangkan  karena  dengan  menemukan  dimensi  dasar  kepribadian,  peneliti  akan  dapat menyelidiki asal-usul dan konsekuensi variasi kepribadian secara lebih sistematis (Lee & Ashton, 2004).
Pada  pengembangannya,  juga  melalui  pendekatan  analisis  leksikal,  (Boies  et  al.,  2001) selanjutnya mengusulkan model kepribadian yang lebih baru dimana model tersebut terdiri dari enam dimensi kepribadian, yang mereka namakan model kepribadian HEXACO. HEXACO adalah singkatan dari  enam  dimensi  kepribadian  yang  membentuknya,  yaitu  Honesty-Humility  (H),  Emotionality  (E), Extraversion (X), Agreeableness (A), Conscientiousness (C), dan Openness to Experience (O) (de Vries & van Kampen, 2010). Sejak awal kemunculannya hingga saat ini, model kepribadian HEXACO terus dikembangkan  dan  dimanfaatkan  dalam  berbagai  sektor  seperti  diantaranya  dalam  proses  seleksi karyawan  (Kibeom  Lee  et  al.,  2005).  Dalam  penelitiannya,  model  kepribadian  HEXACO  secara substansial dianggap lebih mampu memprediksi karakter pembangkang di tempat kerja dibandingkan dengan Five Factor Model . Lebih jauh, peneliti menekankan bahwa keunggulan ini disebabkan adanya penambahan  dimensi Honesty-Humility .  Dengan  adanya  faktor  keenam  yang  ditunjukkan  pada HEXACO, yaitu Honesty-Humility , alat ini mampu memberikan kemampuan prediksi perilaku yang lebih rinci  dibandingkan  dengan  FFM.  Dalam  studi  leksikalnya,  terdapat  enam  faktor  umum  yang  telah muncul setidaknya pada 12 bahasa (Ashton et al., 2004). Hasil analisis leksikal kepribadian dari bahasa Belanda, Perancis, Jerman, Hongaria, Italia, Korea, dan Polandia menghasilkan solusi enam faktor yang memiliki kemiripan (Ashton & Lee, 2007).
Penelitian  terkait  struktur  kepribadian  HEXACO-60  yang  terbaru  dalam  ranah  properti psikometri dilakukan oleh beberapa peneliti . Beberapa proses adaptasi bahasa terhadap HEXACO-60 telah diuji secara psikometris dan dianggap telah dapat digunakan untuk penelitian dan pengukuran sifat kepribadian di seluruh dunia (García et al., 2021). Penelitian dari (Sousa et al., 2018) menunjukkan bahwa  HEXACO-60  memiliki  sifat  psikometri  yang  dapat  diterima,  dan  dapat  berguna  baik  dalam konteks  klinis  maupun  peran  kepribadian  dalam  kesehatan  mental.  Inventory  HEXACO-60  dan HEXACO-100  versi  Polandia  diuji  coba  oleh  (Skimina,  Szarota,  et  al.,  2020),  hasilnya  menunjukkan bahwa  inventory  HEXACO-60  dan  HEXACO-100  versi  Polandia  sebagai  alat  ukur  kepribadian  yang reliabel sekaligus dapat dipercaya untuk mengukur ciri-ciri kepribadian. Pada penelitiannya, Ørnfjord menguji properti psikometrik HEXACO-60 berbahasa Norwegia d engan sampel kalangan mahasiswa yang melibatkan 484 peserta dengan rata-rata usia 24,98 tahun  (Ørnfjord, 2018). Dalam penelitian tersebut  HEXACO-60  dikorelasikan  dengan  alat  ukur Big  Five  Inventory (BFI).  Adapun  hasil  korelasi antar dimensi HEXACO dan BFI menunjukkan adanya hubungan yang signifikan sehingga disimpulkan
bahwa terpenuhinya aspek validitas eksternal. Secara umum, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa HEXACO-PI-R  Norwegia  sesuai  untuk  mengukur  enam  dimensi  kepribadian  meskipun  Ørnfjord menyarankan  bahwa  alat  ukur  ini  masih  memerlukan  penelitian  lebih  lanjut  dengan  menggunakan sampel yang heterogen. Selain itu, hasil penelitian lain menunjukkan adanya korelasi yang tinggi antara skala HEXACO-60 dan BFI-2 yang secara konseptual serupa, meskipun skala Emotionality HEXACO-60 kurang dapat diperhitungkan oleh skala BFI-2. Namun, skala Honesty - Humility HEXACO-60 sebagian besar  tidak  diperhitungkan  oleh  skala  BFI-2  (Ashton  dkk.,  2019).  Semua  versi  HEXACO-PI  (-R) menunjukkan bahwa baik HEXACO versi 100 maupun 60,  menunjukkan reliabilitas yang cukup tinggi dan tingkat persetujuan pengamat diri yang tinggi (Moshagen dkk., 2019).
Di Indonesia sendiri, HEXACO-60 versi adaptasi Indonesia pernah diuji validitasnya oleh (Tarigan &  Fadillah,  2021)  dengan  melihat  korelasi  antara  HEXACO-60  dan  MBTI.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  HEXACO-60  versi  adaptasi  Indonesia  dinilai  mampu  mengukur  kepribadian sebagaimana  MBTI.  Penelitian  sebelumnya  oleh  (Empati  et  al.,  2016)  menunjukkan  bahwa  ada hubungan  negatif  dan  signifikan  antara  kepribadian honesty-humility dengan  perilaku impression management (IM) . Dengan kata lain, meningkatnya skor dimensi kepribadian honesty-humility , sejalan dengan menurunnya skor tingkat perilaku IM dan sebaliknya. Penelitian lebih lanjut tentang validitas HEXACO adaptasi bahasa Indonesia diperlukan di masa depan.
Dengan analisis leksikal, pada umumnya sebuah model kepribadian menjadi lemah karena tidak ada teori yang mendasarinya. Model yang dibuat melalui analisis faktor seperti ini dapat bervariasi antar sampel, tergantung pada: bagaimana peneliti mengatur pengukuran (misalnya, menggunakan peringkat  unipolar  versus  bipolar),  dan  jumlah  peringkat/variabel  yang  disertakan  dalam  analisis (Goldberg,  1992).  Dalam  pengukuran  psikologi,  setiap  instrumen  perlu  dievaluasi  keabsahannya dengan  prosedur  pengujian  tertentu.  Salah  satu  elemen  mendasar  dalam  evaluasi  instrumen pengukuran  adalah  terkait  validitasnya.  Validitas  berkaitan  dengan  seberapa  jauh  suatu  instrumen mengukur  hal  yang  ingin  diukur  (Tavakol  &  Dennick,  2011).  Yakni  salah  satunya  adalah  meliputi seberapa baik instrumen menerjemahkan atau mengubah konsep, ide, atau perilaku yang merupakan konstruksi  menjadi  realitas  yang  berfungsi  dan  beroperasi,  operasionalisasi  (Taherdoost,  2018). Konsep ini lebih dikenal sebagai validitas konstruk. Adapun dalam ranah psikometri, analisis validitas konstruk  instrumen  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Confimatory  Factor  Analysis (CFA) (Atkinson dkk., 2012). Lebih jauh, (Atkinson et al., 2012) menyebutkan bahwa CFA membantu dalam meminimalisasi  kesalahan  pengukuran  dan  memungkinkan  untuk  perbandingan  model  apriori alternatif  yang  diusulkan  pada  tingkat  faktor  laten.  Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  kali  ini  akan menelaah dan menguji tingkat keterpercayaan atau validitas dari HEXACO-60 yang telah diadaptasi ke dalam bahasa Indonesia sebagai alat ukur kepribadian melalui analisis validitas konstruk.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  termasuk  dalam  jenis  penelitian  kuantitatif,  dengan  sumber  data  primer  yang berasal  dari  pengambilan  data  di  lapangan  menggunakan  alat  ukur  HEXACO-60  adaptasi  bahasa Indonesia.

## Partisipan Penelitian
Mahasiswa dan karyawan yang berdomisili di beberapa kota besar di Indonesia menjadi populasi dalam  penelitian  ini,  diantaranya  Bandung,  Medan,  Pekanbaru,  Depok,  Yogyakarta,  dan  Malang.
Sementara  teknik  sampling  penelitian  ini  menggunakan purposive  sampling dimana  pengambilan sampel  dilakukan  dengan  adanya  kriteria  tertentu  yang  relevan.  Adapun  jumlah  partisipan  sampel penelitian ini sebanyak 940 partisipan. Berikut sebaran subyek dalam penelitian ini.

## Tabel 1. Distribusi sampel berdasarkan kota domisili
Peserta  terdiri  dari  58.62  %  wanita,  dan 41.38%  pria. Tabel  1  di  atas  menunjukkan  bahwa  mayoritas peserta berada pada rentang umur 16-20 tahun yaitu sebanyak 97.7% dari keseluruhan peserta atau sebanyak 918 peserta. Persebaran kota domisili cukup merata di 9 kota di Indonesia.

## Instrumen Penelitian
Instrumen  penelitian  ini  adalah  alat  ukur  kepribadian  HEXACO  yang  memiliki  60  butir  aitem berbahasa  Indonesia.  Adapun  aitem  bahasa  Indonesia  ini  diperoleh  dengan  melalui  proses backtranslation dari bahasa Inggris sebagai bahasa asalnya alat ukur ini yang diterjemahkan ke bahasa Indonesia kemudian kembali diterjemahkan ke bahasa Inggris, yaitu back to back translate (Beaton et al., 2000). Proses penerjemahan dilakukan melalui beberapa tahapan yaitu:
1. Translate (menerjemahkan), dua orang ahli terjemah menerjemahkan alat ukur HEXACO-60 versi  asli.  Orang  pertama  merupakan informed  translator yang  paham  mengenai  konsep kepribadian  HEXACO-60.  Orang  kedua  adalah  penerjemah  yang  menerjemahkan  alat  ukur kepribadian HEXACO-60 tanpa mengetahui konsep kepribadian HEXACO-60.
2. Synthesis ,  hasil  terjemahan  yang  telah  dilakukan  oleh  dua  orang  penerjemah  sebelumnya diproses lebih jauh untuk dibandingkan dan dipilih padanan kata yang paling mendekati makna asli.
3. Back  translation, aitem-aitem  yang  telah  diterjemahkan  ke  dalam  Bahasa  Indonesia diterjemahkan kembali ke dalam Bahasa Inggris.
4. Review dari para ahli bahasa yang telah ditunjuk sebelumnya dalam penelitian ini.
Kategori Jumlah Partisipan (orang) Persentase (%) Jenis Kelamin Pria 389 41.38% Wanita 551 58.62% Umur 16-20 918 97.7% 21-25 18 1.9% 26-30 2 0.2% 31-35 1 0.1% 36-40 1 0.1% Kota Domisili Yogyakarta 220 23.40% Bandung 207 22.02% Bogor 116 12.34% Depok 107 11.38% Semarang 100 10.64% Malang 73 7.77% Medan 59 6.28% Pekanbaru 31 3.30% Padang 27 2.87%
Berikut merupakan contoh dari proses back to back translate. Tabel 2. Proses Back-to-Back Translate Pernyataan asli When people tell me that I’m wrong, my first reaction is to argue with them. Hasil Terjemahan 1 Ketika  orang  lain  mengatakan  Saya  salah,  reaksi  pertama  Saya  adalah  berdebat dengan mereka. Hasil Terjemahan 2 Ketika ada yang mengatakan bahwa saya salah, maka reaksi pertama saya adalah membantahnya. Hasil sintesis Saat ada orang yang berkata  bahwa saya salah, maka reaksi pertama saya adalah membantahnya. Back translation When someone told me that I was wrong, my first reaction is to argue it.

## Metode Analisis
Untuk mengukur validitas konstruk yang menguji seberapa baik variabel yang diukur mewakili sejumlah konstruk dari alat  ukur HEXACO-60, penelitian ini menggunakan  metode validitas internal dengan  menggunakan  teknik Confirmatory  Factor  Analysis  (CFA) yang  dibantu  dengan software statistika LISREL 8.80.
Confirmatory  Factor  Analysis adalah  salah  satu  metode  yang  banyak  digunakan  dalam mengevaluasi  validitas  konstruk  (Hu  &  Li,  2015).  CFA  bertujuan  untuk  menguji  keefektifan  model dengan menggunakan data (Suhr, 2006). Ide dasar dari CFA adalah peneliti akan membentuk model yang  memuat  faktor-faktor  yang  saling  berhubungan,  yang  bersumber  dari  inferensi  dan  hipotesis berdasarkan teori dan pengetahuan sebelumnya. Apabila hipotesis awal ditolak maka harus dilakukan upaya  lebih  lanjut  untuk  menemukan  dan  mengeksplorasi  struktur  sebenarnya  dari  topik  tersebut dengan memodifikasi dan menguji model berdasarkan data. Dengan kata lain, CFA adalah alat yang memungkinkan  untuk  “mengkonfirmasi”  atau  “menolak”  teori  yang  telah  dirumuskan  sebelumnya (Hair dkk., 2014).
Lebih jauh, (Hu, Z., & Li, 2015)menjelaskan bahwa dengan banyaknya variabel dalam studi sosial dan  perilaku  yang  tidak  dapat  diamati  secara  langsung,  atau  hanya  merupakan  gagasan  teoritis peneliti,  mengimplikasikan  banyak  faktor  dalam  model  yang  merupakan  faktor  potensial.  Supaya faktor-faktor  potensial  ini  ditampilkan  secara  efektif dan  reliabel,  perlu  adanya  pemilihan  berbagai variabel untuk mengukur setiap faktor potensial. Hal ini dapat didapatkan dari sekumpulan data yang diamati  untuk  membentuk  matriks  kovarians,  yang  merupakan  basis  dari  CFA  yang  kemudian digunakan untuk melakukan estimasi matriks kovarians untuk populasi (Sahadi & Wibowo, 2013).
Gambar 1. Tahapan Pemodelan dengan Metode CFA (Ghozali & Fuad, 2008)
1. Konseptualisasi Model 2. Menyusun diagram alur ( path diagram ) 3. Spesifikasi Model 4. Identifikasi Model 5. Estimasi parameter
Pemodelan dalam CFA terdiri dari beberapa tahap, yaitu sebagai berikut:
1. Konseptualisasi model, adalah tahapan yang berhubungan pengembangan hipotesis (berdasarkan teori)  sebagai  acuan  dalam  menyusun  variabel  laten  atau  variabel manifest dengan  indikator- indikatornya;
2. Menyusun  diagram  alur  ( path  diagram ),  yaitu  proses  visualisasi  hipotesis  diajukan  dalam konseptual model;
3. Spesifikasi  model,  merupakan  tahap  untuk  memberi  gambaran  mengenai  sifat  dan  jumlah parameter yang diestimasi;
4. Identifikasi model, yaitu tahapan di mana peneliti mengukur model yang dihasilkan. Ketentuan tahapan ini yaitu  dengan ketentuan bahwa apabila model memiliki satu solusi untuk satu estimasi parameter maka model konstruk dikatakan baik (Wijanto, 2008); dan
5. Estimasi  parameter,  adalah  tahapan  di  mana  suatu  model  dapat  ditetapkan  berdasarkan karakteristik data yang akan dijadikan penelitian.
6. Evaluasi  model  fit,  yaitu  suatu  proses  pemeriksaan  model  dengan  kriteria  model  fit  tertentu. Evaluasi kecocokan model dilakukan melalui beberapa kriteria yaitu Root Mean Squared Error of Approximation (RMSEA) < 0,05; Comparative Fit Index (CFI), NFI, & GFI > 0,90;  untuk menunjukkan kecocokan yang dapat diterima (L.T Hu & Bentler, 1995). Adapun uji kesesuaian model pengukuran dapat dilihat melalui reliabilitas dan uji discriminant validity .

## Hasil dan Pembahasan

## Analisis Deskriptif
Berikut merupakan hasil dari olah data untuk melihat sebaran perolehan skor dari 940 partisipan selama pengambilan data.

## Tabel 3. Analisis Deskriptif
Honesty - Humility Emotionality  Extraversion  Agreeableness  Conscientiousness Openess to Experience Mean 36.494 30.771 38.037 35.366 39.378 36.637 Standard Error 0.131 0.181 0.172 0.148 0.149 0.185 Median 37.000 31.000 38.000 36.000 40.000 37.000 Mode 38.000 31.000 40.000 36.000 40.000 35.000 Standard Deviation 4.006 5.553 5.286 4.524 4.573 5.686 Sample Variance 16.046 30.830 27.946 20.467 20.913 32.329 Kurtosis 0.198 -0.177 0.361 0.390 0.074 -0.175 Skewness -0.205 -0.077 -0.350 -0.301 -0.352 -0.151 Range 28.000 32.000 34.000 31.000 27.000 33.000 Minimum 22.000 14.000 16.000 16.000 23.000 17.000 Maximum 50.000 46.000 50.000 47.000 50.000 50.000 Sum 34.304.000 28.925.000 35.755.000 33.244.000 37.015.000 34.439.000
Berdasarkan tabel di atas diketahui bahwa dari enam dimensi yang ada, rata-rata nilai terbesar dimiliki  oleh  dimensi Conscientiousness sebesar  39.378.  Dan  rata-rata  nilai  terkecil  adalah  pada
dimensi Emotionality sebesar 30.771. Adapun skor nilai terbesar yang paling sering muncul yaitu skor 40 yang terdapat pada dimensi Extraversion dan dimensi Conscientiousness. Standar deviasi terbesar, yaitu 5.686 terdapat  pada  dimensi Openess  to  Experience menunjukkan  heterogenitas yang  terjadi dalam data cukup jauh dari 0, sehingga dapat dikatakan data cukup menyebar dan berbeda satu sama lainnya. Artinya pada sampel partisipan penelitian ini, respon terhadap dimensi Openess to Experience cukup  beragam  dibandingkan  respon  terhadap  dimensi Honesty – Humality yang  memiliki  standar deviasi  terkecil,  yaitu  4.006.  Berdasarkan  hasil  statistik  deskriptif  juga  dapat  diketahui  bahwa gambaran  kepribadian  partisipan  yang  mengikuti  tes  ini,  memiliki  rata-rata  skor  yang  tinggi  pada dimensi Conscientiousness , dan terendah adalah dimensi Emotionality .

## Analisis Validitas Konstruk dengan Confirmatory Factor Analysis
Teori pengukuran CFA digunakan untuk menentukan bagaimana suatu himpunan aitem yang diukur  mewakili  sebuah  konstruksi.  Tautan  hubungan  kunci  dikonstruksikan  ke  variabel  (perkiraan pemuatan faktor) dan  konstruk satu sama lain (konstruk korelasi). Dengan perkiraan hubungan ini, peneliti  dapat  melakukan  pemeriksaan  empiris  terhadap  teori  pengukuran  yang  diusulkan  (Hair, Joseph F. et al., 2014). Evaluasi terhadap kesesuaian model dapat dilakukan dengan melihat beberapa kriteria model fit seperti RMSEA, SRMR, GFI, CFI, TLI, dan lain-lain.

## T abel 4. Uji Kecocokan Model Secara Keseluruhan
GOF Tingkat Kecocokan yang dapat diterima Indeks Model Keterangan Chi-square Semakin kecil semakin baik (p- value ≥ 0.05) 2466.245 (p-value < .001) Kurang Baik GFI GFI ≥ 0.90 good fit 0.918 Good Fit 0.80 ≤ 0.90 marginal fit RMSR RMSR ≤ 0.05 good fit 0.047 Good Fit RMSEA RMSEA ≤ 0.05 good fit 0.026 Good Fit NNFI NNFI ≥ 0.90 good fit 0.907 Good Fit 0.80 ≤ NNFI ≤ 0.90 marginal fit CFI CFI ≥ 0.90 good fit 0.905 Good Fit
Hasil uji kecocokan menunjukkan bahwa Chi-square bernilai 2466.245 dan memiliki p-value < 0,05 yang menunjukkan bahwa  model memiliki kecocokan yang kurang baik.  Dalam hal ini, ukuran kriteria kecocokan model yang lain perlu dianalisis karena Chi-square memiliki sensitivitas yang cukup tinggi terhadap besarnya sampel. Statistik Chi-square akan semakin besar dengan nilai p-hitung yang semakin kecil jika sampel semakin besar. Beberapa kriteria lain yang bias menjadi alternative yaitu yaitu Root  Means  Square  Error  of  Approximation (RMSEA),  SRMR,  GFI,  CFI,  dan  NNFI.  RMSEA merupakan ukuran yang bias menjadi alternative dalam memperbaiki karakteristik statistik Chi-square yang  cenderung  menolak  model  jika  ukuran  sampel  relatif  besar.  Hasil  menunjukkan  bahwa berdasarkan kriteria kecocokan model RMSEA, SRMR, GFI, CFI, dan NNFI, model berada pada kategori Good Fit yang memberi arti bahwa model cocok untuk mengukur validitas konstruk dari data.
Setelah dipastikan bahwa model fit, selanjutnya dilakukan uji signifikansi pada masing-masing aitem  untuk  mengevaluasi  antara  variabel  laten  dengan  beberapa  indikator,  melihat  apakah  aitem tersebut signifikan mengukur faktor yang hendak diukur, sekaligus menentukan apakah aitem tersebut
perlu  dikeluarkan  dari  kumpulan  soal  atau  tidak.  Pengujian  signifikiansi  aitem  dilakukan  dengan melihat z-value bagi setiap aitem. Berikut ini hasil uji signifikansi aitem pengukuran.
Gambar 2. Standardized Solution
Gambar 3. T-Values untuk uji CFA HEXACO

## Untuk Uji CFA HEXACO
Dalam uji signifikansi aitem, aitem dapat dikatakan valid jika z-value ( loading factors ) bernilai lebih besar dari nilai kritis ( ≥ 1.96 atau praktisnya ≥ 2) serta Standardized loading factor bernilai ≥ 0.50 dan idealnya 0,7 atau lebih tinggi. Akan tetapi, peneliti dapat menggunakan konsep statistik dalam menentukan pemuatan faktor yang dianggap signifikan untuk ukuran sampel yang berbeda. Dengan tujuan menyatakan memperoleh tingkat  daya 80 persen, penggunaan tingkat  signifikansi 0.05, dan inflasi dari kesalahan standar pemuatan faktor. Berikut ini disajikan ukuran sampel yang  diperlukan untuk setiap nilai pemuatan faktor yang dianggap signifikan (Hair, Joseph F. et al., 2014).
Tabel 5. Pedoman untuk Mengindentifikasi Signifikansi Factor Loading Berdasarkan Ukuran Sampel Factor Loading Ukuran Sampel yang Dibutuhkan untuk Signifikansi 0.3 350 0.35 250 0.4 200 0.45 150 0.5 120 0.55 100 0.6 85 0.65 70 0.7 60 0.75 50
Tabel 6. Hasil Kecocokan Model Pengukuran dengan Evaluasi Validitas
Ket. Faktor Indikator Estimate Std. Error z-value p Honesty - Humility H_F1 0.162 0.026 6.211 < .001 VALID H_F2 0.145 0.044 3.266 0.001 VALID H_F3 0.166 0.034 4.863 < .001 VALID H_GA1 0.528 0.042 12.561 < .001 VALID H_GA2 0.526 0.045 11.618 < .001 VALID H_M1 0.084 0.043 1.975 0.048 VALID H_M2 0.066 0.043 1.556 0.120 VALID H_S1 0.198 0.051 3.854 < .001 VALID H_S2 0.045 0.044 1.023 0.306 VALID H_S3 0.244 0.040 6.129 < .001 VALID Emotionality E_AN1 0.522 0.039 13.379 < .001 VALID E_AN2 0.507 0.042 12.079 < .001 VALID E_AN3 0.521 0.037 13.936 < .001 VALID E_D1 0.155 0.036 4.260 < .001 VALID E_D2 0.302 0.040 7.523 < .001 VALID E_FE1 0.352 0.040 8.878 < .001 VALID E_FE2 0.651 0.036 17.959 < .001 VALID E_FE3 0.672 0.036 18.705 < .001 VALID E_SE1 0.162 0.039 4.204 < .001 VALID E_SE2 0.350 0.035 9.880 < .001 VALID Extraversion X_L1 0.411 0.028 14.782 < .001 VALID X_L2 0.530 0.032 16.762 < .001 VALID X_SB1 0.476 0.028 16.893 < .001 VALID X_SB2 0.560 0.028 20.094 < .001 VALID X_SB3 0.582 0.033 17.475 < .001 VALID X_SO1 0.445 0.031 14.193 < .001 VALID X_SO2 0.248 0.026 9.647 < .001 VALID X_SS1 0.152 0.038 3.944 < .001 VALID X_SS2 0.499 0.030 16.473 < .001 VALID X_SS3 0.521 0.035 14.837 < .001 VALID Agreeableness A_FL1 0.347 0.044 7.888 < .001 VALID A_FL2 -0.052 0.041 -1.252 0.211 TIDAK VALID A_FO1 0.539 0.038 14.146 < .001 VALID A_FO2 0.251 0.035 7.180 < .001 VALID A_FO3 0.470 0.035 13.453 < .001 VALID
Ket. Faktor Indikator Estimate Std. Error z-value p A_G1 -0.245 0.048 -5.093 < .001 TIDAK VALID A_G2 -0.075 0.041 -1.837 0.066 TIDAK VALID A_G3 0.357 0.038 9.287 < .001 VALID A_PA1 0.411 0.037 11.106 < .001 VALID A_PA2 0.254 0.034 7.461 < .001 VALID Conscientiousn ess C_DI1 0.213 0.022 9.872 < .001 VALID C_DI2 0.266 0.034 7.820 < .001 VALID C_DI3 0.160 0.039 4.096 < .001 VALID C_O1 0.372 0.025 14.884 < .001 VALID C_O2 0.557 0.031 18.183 < .001 VALID C_O3 0.321 0.042 7.689 < .001 VALID C_P1 0.390 0.030 13.184 < .001 VALID C_P2 0.532 0.032 16.658 < .001 VALID C_PE1 0.373 0.030 12.434 < .001 VALID C_PE2 0.401 0.028 14.278 < .001 VALID Openess to Experience O_AA1 0.535 0.042 12.637 < .001 VALID O_AA2 0.516 0.043 12.122 < .001 VALID O_AA3 0.737 0.055 13.441 < .001 VALID O_C1 0.766 0.052 14.790 < .001 VALID O_C2 0.477 0.034 14.010 < .001 VALID O_IN1 0.491 0.044 11.121 < .001 VALID O_IN2 0.452 0.041 11.014 < .001 VALID O_IN3 0.560 0.050 11.247 < .001 VALID O_U1 0.209 0.034 6.114 < .001 VALID O_U2 0.112 0.032 3.505 < .001 VALID
Aitem dikatakan valid dalam mengukur factor yang sesuai jika nilai loading factors lebih besar dari nilai kritis ( z-value ≥ 1,96).  Berdasarkan tabel 6 diperoleh bahwa nilai z bagi koefisien muatan faktor  dari  keseluruhan  aitem  signifikan,  kecuali  aspek Agreeableness aitem Flexibility 39,  dimensi Agreeableness aitem Gentleness 9 dan 33. Berikut rekapitulasi signifikansi masing-masing aitem :
Tabel 7. Rekapitulasi Signifikansi Aitem Dimensi Kategori Total Aitem Persentase No. Soal Honesty - Humility Signifikan 10 100% H_F1, H_F2, H_F3, H_GA1, H_GA2, H_M1, H_M2, H_S1, H_S2, H_S3 Tidak Signifikan 0 0% - Emotionality Signifikan 10 100% E_AN1, E_AN2, E_AN3, E_D1, E_D2, E_FE1, E_FE2, E_FE3, E_SE1, E_SE2 Tidak Signifikan 0 0% - Extraversion Signifikan 10 100% X_L1, X_L2, X_SB1, X_SB2, X_SB3, X_SO1,  X_SO2,  X_SS1,  X_SS2, X_SS3 Tidak Signifikan 0 0% - Agreeableness Signifikan 7 70% A_FL1, A_FO1, A_FO2, A_FO3, A_G3, A_PA1, A_PA2 Tidak Signifikan 3 30% A_FL2, A_G1, A_G2 Conscientiousness Signifikan 10 100% C_DI1, C_DI2, C_DI3, C_O1, C_O2, C_O3, C_P1, C_P2, C_PE1, C_PE2 Tidak Signifikan 0 0% - Openess to Experience Signifikan 10 100% O_AA1, O_AA2, O_AA3, O_C1, O_C2, O_IN1, O_IN2, O_IN3, O_U1, O_U2 Tidak Signifikan 0 0% -
Hasil rekapitulasi di table 7 memberikan arti bahwa secara keseluruhan aitem pada HEXACO-60 valid karena  masing-masing  dimensi  menunjukkan  signifikansi  aitem  mencapai  100%,  hanya  dimensi Agreeableness yang memiliki signifikansi aitem 70%.

## Pembahasan
Uji  validitas  alat  ukur  HEXACO-60  berbahasa  Indonesia  ini  dilakukan  dengan  melibatkan  940 partisipan  yang  tersebar  di  beberapa  kota  di  Indonesia.  Nilai  Chi-Square  pada  uji  kecocokan keseluruhan model menunjukkan nilai Chi-square sebesar 2466,245 dengan nilai indeks model < .001. Dalam ukuran tingkat kecocokan model, nilai Chi-square yang semakin kecil semakin baik (p- value ≥ 0.05). Namun perlu diingat bahwa nilai Chi-Square sangat sensitif terhadap besaran sampel. Besaran sampel mendekati 1000 dapat dipastikan model akan  ditolak, hasil estimasi akan dipercaya apabila sampelnya besar (Umar & Nisa, 2020). Penelitian ini mengikutsertakan 940 data partisipan. Oleh sebab itu, disarankan untuk melihat indeks model fit lain yang relatif tidak sensitif terhadap besarnya sampel, yang paling direkomendasikan adalah dengan melihat indeks RMSEA. Dengan menggunakan metode statistika analisis faktor konfirmatori (CFA) diperoleh indeks model RMSEA 0.026 yang menunjukkan Good Fit dengan tingkat yang dapat diterima adalah RMSEA ≤ 0.05. Hal ini juga didukung dengan indeks model lainnya yang menguatkan yaitu GFI sebesar 0.918 (GFI ≥ 0.90), RMSR sebesar 0.047 (RMSR ≤ 0.05), NNFI 0.907 (NNFI ≥ 0.90) dan CFI 0.905 (CFI ≥ 0.90). Dengan melihat hasil indeks tersebut maka dapat  dikatakan  bahwa  model  unidimensional  HEXACO-60  yang  duji  dapat  diterima.  Artinya  enam dimensi pada konstruk alat ulur HEXACO-60 mengukur hal yang sama, yaitu kepribadian.
Apabila melihat nilai pada hasil analisis muatan faktor, maka dapat dilihat bahwa hampir seluruh aitem pada HEXACO-60 menunjukkan nilai z- value ≥ 1.96. Artinya, hampir keseluruhan aitem dinilai valid dan dapat diterima. Namun ada beberapa aitem yang perlu ditelaah kembali karena terindikasi
memiliki z-value yang kurang dari 1.96. Aitem-aitem tersebut berada pada dimensi Agreableness yaitu aitem  No. 9,  No. 33  dan  No. 39.    Aitem  No. 9  berbunyi, “Orang -orang  kadang  berkata  bahwa  saya terlalu kritis pada orang lain”, Aitem No. 33 berbunyi, “Saya cenderung mencoba untuk tidak menilai orang lain”, dan aitem No. 39 berbunyi, “Saya biasanya tidak terlalu mempertahankan pendapat saat orang- orang  tidak  setuju  dengan  saya”. Aitem-aitem  ini  tampaknya  membutuhkan  penelaahan kembali  terkait  dengan  pertimbangan  budaya  masyarakat  Indonesia  dan  juga  terkait  kemudahan awam  dalam  memahami  kalimat.  Pada  aitem  No.39,  terdapat  dua  kata  negasi  yang  kemungkinan menyebabkan kalimat ini tidak mudah dipahami.
Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  yaitu menguji secara psikometris HEXACO-60 versi adaptasi bahasa Portugis menggunakan CFA (Cabaços, et al., 2020). Setelah mengeliminasi setidaknya 5 aitem, didapat model yang fit pada HEXACO-60 dengan indeks  X²/df = 2.279; CFI = 0.705; GFI =0.830; RMSEA =  0.045. Penelitiannya menyimpulkan bahwa HEXACO-60 memiliki properti psikometri yang dapat diterima dan alat ukur ini  dapat dimanfaatkan untuk  kepentingan  asesmen  klinis  maupun  penelitian  terkait  kepribadian.  Selain  itu,  hasil  ini  juga sejalan  dengan  hasil  penelitian  uji  psikometris  terhadap  HEXACO-60  adaptasi  Bahasa  Polandia (Skimina, Strus, et al., 2020). Pada penelitian tersebut, dari 60 aitem hanya dua aitem yang tidak valid sedangkan 58 aitem lainnya valid. Satu aitem berbunyi “Orang sering mengatakan kepada saya bahwa saya memiliki imajinasi yang baik” dari skala Openness to Experience dan satu aitem lain yang berbunyi “Saya sering memaksakan diri dengan sangat keras ketika mencoba mencapai suatu tujuan” dari skala Conscientiousness .  Di  samping  itu,  model  enam  factor  melengkapi  data  dengan  baik,  dengan  nilai model fit Chi Square = 2890.57, p < .001, CFI = .801, RMSEA = .044, = 1.000, SRMR = .040 . Temuan dari penelitian tersebut menegaskan bahwa adaptasi Polandia dari inventaris HEXACO-60 dan HEXACO-100 adalah ukuran yang andal dan valid dari dimensi kepribadian Big Six.
Pada penelitian sebelumnya juga pernah dilakukan terkait uji konfigurasi dari HEXACO (García et  al.,  2021).  Penelitian  tersebut  mencoba  menjelajahi  stabilitas  struktur  HEXACO-60  di  18  negara. Hasilnya menunjukkan adanya invarians konfigurasi dan metrik pada HEXACO-60. Hasil menunjukkan fakta  bahwa  model  konfigurasi  cocok  di  seluruh  negara  dan  menunjukkan  bahwa  hubungan  antar dimensi tidak berubah di seluruh negara dimana koefisien kongruensi menunjukkan kesetaraan yang besar  di  hampir  semua  negara.  Tentunya  hasil  ini  pun  sejalan  dengan  penelitian  ini  yang  juga menunjukkan  bahwa  hubungan  antar  dimensi  tidak  berubah  pada  HEXACO-60  adaptasi  Indonesia. Penelitian  ini  semakin  menguatkan  kesimpulan  yang  pernah  ditarik  pada  penelitian-penelitian sebelumnya  terkait  adaptasi  bahasa  pada  HEXACO-60  yakni  HEXACO-60  dapat  dikatakan  sebagai instrumen yang berguna untuk melakukan penelitian dan praktik terkait kepribadian di seluruh dunia.

## Kesimpulan
Stuktur  kepribadian  pada  HEXACO  menawarkan  dimensi  baru  dibandingkan  struktur kepribadian yang selama ini banyak digunakan yaitu Five Factor Model . Alat ukur ini terdiri dari yaitu 6  dimensi  kepribadian,  dimana  masing-masing  dimensi  memuat  10  item.  Dengan  menggunakan analisis  Confirmatory  Factor  Analysis  (CFA),  pada  penelitian  ini  ditemukan  hasil  bahwa  alat  ukur kepribadian  HEXACO-60  dapat  dinyatakan  valid,  baik  secara  struktur  yang  membangun  alatnya maupun dalam hal valid terkait aitem pernyataan yang menyusunnya. Dari 6 dimensi yang masing- masing terdiri dari 10 aitem, 57 aitem valid mengukur masing-masing dimensi, dan hanya ada  3 aitem
yang tidak valid yaitu pada dimensi Agreableness.  Untuk itu, alat ukur  HEXACO-60 adaptasi Bahasa Indonesia ini menjadi rekomendasi untuk digunakan oleh kalangan peneliti maupun praktisi.
Adapun  untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk  kembali  menelaah  aitem-aitem  yang diduga memiliki pengaruh terhadap budaya dan perlu untuk ditelaah penyusunan bahasanya sehingga lebih  dipahami  oleh  awam.  Selain  itu,  perlu  juga  untuk  dilakukan  adaptasi  bahasa  dan  uji  validitas terhadap alat ukur yang menggunakan struktur kepribadian HEXACO pada alat varian yang lain seperti HEXACO-100 dan HEXACO-PI.

## Daftar Pustaka
Ashton, M. C., & Lee, K. (2007). Empirical, theoretical, and practical advantages of the HEXACO model of  personality  structure. Personality  and  Social  Psychology  Review , 11 (2),  150 – 166. https://doi.org/10.1177/1088868306294907
Ashton, M. C., Lee, K., & Visser, B. A. (2019). Where’s the H? Relations between BFI -2 and HEXACO-60 scales. Personality and Individual Differences . https://doi.org/10.1016/j.paid.2018.08.013
Ashton, M. C., Perugini, M., De Vries, R. E., Boies, K., Lee, K., Szarota, P., Di Blas, L., & De Raad, B. (2004). A Six-Factor Structure of Personality-Descriptive Adjectives: Solutions from Psycholexical Studies in Seven Languages. Journal of Personality and Social Psychology . https://doi.org/10.1037/0022- 3514.86.2.356
Atkinson, T. M., Rosenfeld, B. D., Sit, L., Mendoza, T. R., Fruscione, M., Lavene, D., Shaw, M., Li, Y., Hay, J.,  Cleeland,  C.  S.,  Scher,  H.  I.,  &  Breitbart,  W.  S.  (2012). NIH  Public  Access . 41 (3),  558 – 565. https://doi.org/10.1016/j.jpainsymman.2010.05.008.Using
Beaton, D. E., Bombardier, C., Guillemin, F., & Ferraz, M. B. (2000). Guidelines for the process of cross- cultural  adaptation  of  self-report  measures.  In Spine .  https://doi.org/10.1097/00007632- 200012150-00014
Boies,  K.,  Lee,  K.,  Ashton,  M.  C.,  Pascal,  S.,  &  Nicol,  A.  A.  M.  (2001).  The  structure  of  the  French personality lexicon. European Journal of Personality . https://doi.org/10.1002/per.411
Cabaços,  Carolina  &  Pereira,  Ana  &  L,  Igreja  &  AP,  Amaral  &  Marques,  Cristiana  &  Araújo,  Ana  & Macedo, A. (2020). Psychometric properties of the HEXACO-60 in a sample of Portuguese adults from the general population. European Psychiatry , 63 , S45 – S282.
Chin, W. W. (1998). The Partial LEast Squares Approach to Structural Equation Modelling. In Modern Methods for Business Research (pp. 295 – 336).
Empati,  J.,  Primawestri,  K.  R.,  &  Prasetyo,  A.  R.  (2016).  Kepribadian  Honesty-Humility  Dan  Perilaku Impression  Management  Pada  Karyawan  Dinas  Koperasi  Dan  Umkm  Provinsi  Jawa  Tengah. Empati , 5 (4), 780 – 785.
Fiske, D. W. (1949). Consistency of the factorial structures of personality ratings from different sources. Journal of Abnormal and Social Psychology . https://doi.org/10.1037/h0057198
García, L. F., Aluja, A., Rossier, J., Ostendorf, F., Glicksohn, J., Oumar, B., Bellaj, T., Ruch, W., Wang, W., Kövi, Z., Ścigała, D., Čekrlija, Đ., Stivers, A. W., Di Blas, L., Valdivia, M., Ben Jemaa, S., Atitsogbe,
K. A., & Hansenne, M. (2021). Exploring the stability of HEXACO-60 structure and the association of  gender,  age,  and  social  position  with  personality  traits  across  18  countries. Journal  of Personality . https://doi.org/10.1111/jopy.12664
Ghozali, I., & Fuad, F. (2008). Structural Equation Modeling . Universitas Diponegoro.
Goldberg, L. R. (1992). The Development of Markers for the Big-Five Factor Structure. Psychological Assessment . https://doi.org/10.1037/1040-3590.4.1.26
Hair, Joseph F., J., Hult, G. T. M., Ringle, C., & Sarstedt, M. (2014). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modelling {PLS-SEM} . SAGE Publication, Inc.
Hu, Z., & Li, J. (2015). The integration of EFA and CFA: One method of evaluating the construct validity. Global Journal of Human Social-Science: A Arts & Humanities -Psychology .
Lee,  K,  &  Ashton,  M.  (2004).  Multivariate  Behavioral  Psychometric  Properties  of  the  HEXACO Personality Inventory Psychometric Properties of the HEXACO Personality Inventory. Multivariate Behavioral Research , 39 (January), 329 – 358. https://doi.org/10.1207/s15327906mbr3902
Lee, Kibeom, Ashton, M. C., & De Vries, R. E. (2005). Predicting workplace delinquency and integrity with  the  HEXACO  and  Five-factor  models  of  personality  structure.  In Human  Performance . https://doi.org/10.1207/s15327043hup1802_4
McCrae,  R.  R.,  &  Costa,  P.  T.  (1987).  Validation  of  the  Five-Factor  Model  of  Personality  Across Instruments and Observers. Journal of
Personality and Social Psychology . https://doi.org/10.1037/0022-3514.52.1.81
Moshagen,  M.,  Thielmann,  I.,  Hilbig,  B.  E.,  &  Zettler,  I.  (2019).  Meta-Analytic  Investigations  of  the HEXACO Personality Inventory(-Revised). Zeitschrift Für Psychologie . https://doi.org/10.1027/2151-2604/a000377
Ørnfjord, M. (2018). The Norwegian Hexaco-Pi-R: Psychometric properties and relationships with the Big Five Inventory. Scandinavian Psychologist , 5 (January), 0 – 25.
https://doi.org/10.15714/scandpsychol.5.e15
Sahadi,  S.,  &  Wibowo,  M.  A.  (2013).  Pengaruh  Faktor  Motivasi  dan  Kepercayaan  Terhadap  Kinerja Melalui  Komitmen  Pada  Manajer  Proyek  Kontruksi  Dengan  Pendekatan  Structural  Equation Modeling. Jurnal Ilmu Dan Terapan Bidang Teknik Sipil , 19 (2).
Skimina, E., Strus, W., Cieciuch, J., Szarota, P., & Izdebski, P. K. (2020). Psychometric properties of the Polish versions of the HEXACO-60 and the HEXACO-100 personality inventories. Current Issues in Personality Psychology . https://doi.org/10.5114/cipp.2020.98693
Skimina,  E.,  Szarota,  P.,  &  Cieciuch,  J.  (2020).  of  the  HEXACO-60  and  the  HEXACO-100  personality inventories. Current Issues in Personality Psychology .
Sousa, P., Marques, C., Pereira, A., Lino, F., Amaral, A., Mota, D., Ferreira, S., Coroa, M., & Macedo, A. (2018).  Confirmatory  factor  analysis  of  the  Hexaco-60  in  a  sample  of  Portuguese  university students. European Psychiatry .
Su hr, D. (2006). Exploratory or Confirmatory Factor Analysis ? Statistics and Data Analysis , 31 , 1 – 17. Taherdoost, H. (2018). Validity and Reliability of the Research Instrument; How to Test the Validation of  a  Questionnaire/Survey  in  a  Research. SSRN  Electronic  Journal , January  2016 . https://doi.org/10.2139/ssrn.3205040
Tarigan, M., & Fadillah, F. (2021). Uji validitas eksternal tes kepribadian HEXACO-60 . Intuisi : Jurnal Psikologi Ilmiah , 13 (1).
Tavakol,  M.,  &  Dennick,  R.  (2011).  Making  sense  of  Cronbach’s  alpha.  In International  journal  of medical education . https://doi.org/10.5116/ijme.4dfb.8dfd
Umar, J., & Nisa, Y. F. (2020). Uji validitas konstruk dengan CFA dan pelaporannya. Jurnal Pengukuran Psikologi Dan Pendidikan Indonesia , 9 (2), 1 – 11.
Wijanto, S. (2008). Struktural Equation Modelling dengan Lisrel 8.8 . Graha Ilmu.