M.  Arzal  Tahir,  Ishak  Kadir,  Nahdatunnisa  (2022).  Validitas  dan  Reliabilitas  Konstruk  Skala  Kepuasan Bermukim  pada  Perumahan  Sederhana  Bersubsidi  di  Kota  Kendari. Syntax  Literate;  Jurnal  Ilmiah Indonesia. 7 (7). E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 7, No. 7, Juli 2022

## VALIDITAS DAN RELIABILITAS KONSTRUK SKALA KEPUASAN BERMUKIM  PADA  PERUMAHAN  SEDERHANA  BERSUBSIDI  DI  KOTA KENDARI

## M. Arzal Tahir, Ishak Kadir, Nahdatunnisa
Faculty of Engineering, Halu Oleo University-Kendari, Indonesia Email: marzal.tahir_ft@uho.ac.id, ishakkadir@uho.ac.id, nahdatunnisa@umkendari.ac.id

## Abstrak
Tujuan penelitian ini adalah untuk menguji validitas dan reliabilitas skala kepuasan bermukim serta mengetahui indikator yang memiliki kontribusi terbesar pada setiap variabel  penelitian  berbasis  data  empiris.  Analisis  faktor  konfirmatori  dilakukan untuk  mengetahui  adanya  hubungan  yang  mendasar  antara  indikator  dengan konstruk  yang  dibangun  berdasarkan  teori.  Variabel  dalam  penelitian  ini  adalah karakteristik  unit  hunian,  lingkungan  hunian,  layanan  fasilitas  publik,  kepuasan bermukim dan kecenderungan perilaku penyesuaian tempat tinggal penghuni yang tinggal  di  perumahan  sederhana  di  Kota  Kendari.  Subjek  penelitian  ini  adalah penghuni perumahan sederhana bersubsidi di kota Kendari. Data primer diperoleh melalui  survey  menggunakan  kuesioner  pada  356  warga  perumahan  sederhana yang ada di kota Kendari. Pengambilan data dilakukan dengan menggunakan skala kepuasan bermukim yang disusun dengan model penskalaan Likert. Data dianalisis dengan  metode Confirmatory  Factor  Analysis (CFA)  yang  digunakan  untuk mengkonfirmasi  indikator  terhadap  variabel  laten  dengan  menggunakan  program AMOS  versi  24.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  konstruk  karakteristik  unit hunian  dengan  kontribusi  terbesar  adalah  indikator  X1.10  (kualitas  bahan  untuk plafond)  sebesar  0,733.  Lalu  untuk  konstruk  karakteristik  lingkungan  hunian dengan indikator variabel X2.1 (kondisi jalan lingkungan perumahan) menyediakan kontribusi  terbesar  sebesar  0,672.  Konstruk  karakteristik  layanan  fasilitas  publik memberikan  kontribusi  terbesar  dengan  indikator  X3.3  (akses  ke  layanan  fasilitas pendidikan/sekolah)  sebesar  0,766.  Konstruk  kepuasan  bermukim  memberikan kontribusi  terbesar  adalah  indikator  Y1.2  (kepuasan  pada  lingkungan  hunian) sebesar  0,901.  Serta  konstruk  kecenderungan  perilaku  penyesuaian  tempat  tinggal dengan  indikator  Y2.4  (mengajak  kerabat  dekat  untuk  bermukim  di  lingkungan tempat  tinggalnya)  sebesar  0,782.  Temuan  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk menjadi bahan evaluasi kinerja produk perumahan sederhana dan analisis kepuasan pengguna  untuk  perumusan  kebijakan  dalam  penyediaan  perumahan  sederhana yang layak huni bagi masyarakat berpenghasilan rendah.
Kata Kunci: Kepuasan Bermukim, Perumahan Sederhana, Validitas dan Reliabilitas

## Abstract
The  purpose  of  this  study  is  to  test  the  validity  and  reliability  of  the  settlement satisfaction scale and find out the indicators that have the greatest contribution to each empirical data-based research variable. The analysis of confirmatory factors is  carried  out  to  find  out  the  existence  of  a  fundamental    relationship  between indicators  and  constructs  built  on  the  theory.  The  variables  in  this  study  are  the characteristics of residential units, residential environment, public facility services, settlement satisfaction and the tendency to adjust the residence of residents living in  simple  housing  in  Kendari  City.    The  subjects  of  this  study  were  residents  of subsidized  simple  housing  in  the  city  of  Kendari.    Primary  data  were  obtained through  a  survey  using  questionnaires  on  356  residents  of  simple  housing  in  the city  of  Kendari.    Data  collection  was  carried  out  using  a  settlement  satisfaction scale  arranged  with  the  Likert  scaling  model.    The  data  were  analyzed  by  the Confirmatory Factor Analysis (CFA) method which was used to confirm indicators against latent variables using the AMOS version 24 program.  The results showed that  the characteristic  construct  of  residential  units  with    the  largest  contribution was  indicator  X1.10  (quality  of  materials  for  the  ceiling)  of  0.733.  Then  for  the construct  of  the  characteristics  of  the  residential  environment  with  the  variable indicator  X2.1  (road  conditions  of  the  residential  environment)  provided  the largest contribution of 0.672. The construct of the characteristics of public facility services  made  the  largest  contribution  with  indicator  X3.3  (access  to educational/school  facility  services)  of  0.766.  The  construct  of  settlement satisfaction  making  the  largest  contribution  was  the  indicator  Y1.2  (satisfaction with  the  residential  environment)  of  0.901.  As  well  as  the  construct  of  the behavioral  tendency  of  adjustment  of  the  dwelling  with  indicator  Y2.4  (inviting close relatives to settle in the neighborhood tfour of his residence) of 0.782.  The findings  of  this  study  can  be  used  to  be  the  material    for  evaluating  the performance  of simple housing  products and analyzing the satisfaction of the na for  policy  formulation  in  the  provision  of  simple  livable  housing  for  low-income people.
Keywords: Settlement Satisfaction, Simple Housing, Validity and Reliability

## Pendahuluan
Salah  satu  variable  penting  untuk  mempelajari  perilaku  seseorang  dalam bertempat  tinggal  adalah  kepuasan  terhadap  unit  huniannya.  Selain  menjadi  tempat berlindung  dan  beristirahat,  rumah  juga  berfungsi  sebagai  wadah  pendidikan  dan regenerasi nilai dan budaya dalam sebuah keluarga serta menjadi aset bagi pemiliknya. Untuk  dapat  memenuhi  kebutuhan  tersebut,  rumah  seharusnya  mampu  memberikan paling tidak dua hal kepada penghuninya yakni kepuasan fisik dan fungsi serta kepuasan psikologis  (Omar,  Endut &  Saruwon,  2010).  Kepuasan  fungsi  merupakan  kemampuan rumah  dari  segi  ketersediaan  unsur  fisik  untuk  mewadahi  berbagai  aktifitas  dan kebutuhan  ruang  bagi  penghuninya.  Sedangkan  kepuasan  psikologis,  pada  dasarnya merupakan  manifestasi  dan  perwujudan  dari  unsur  kepercayaan  dan  nilai-nilai  ideal yang dianut oleh penghuni rumah (Kurniati & Kusuma, 2014).
Studi tentang kepuasan bermukim hingga saat ini telah digunakan pada berbagai disiplin  ilmu  seperti  pemasaran,  bidang  medis  dan  kesehatan  termasuk  arsitektur  dan perumahan.  Studi  tentang  kepuasaan  bermukim  pada  dasarnya  dapat  diklasifikasikan dalam  dua  jenis,  yaitu  sebagai  kriteria  untuk  menilai  kualitas  perumahan  dan  sebagai alat  untuk  memprediksi  perilaku  untuk  tinggal  atau  pindah  dari  perumahan  yang  ada (Amerigo, M. A. & Aragones, I. J., 1997).
Kajian tentang kepuasan bermukim sangat penting karena akan berdampak pada kondisi psikologis dan kualitas hidup seseorang. Ketidakpuasan dengan satu komunitas dapat mengurangi kesejahteraan psikologis dan kualitas hidup seseorang (Morris, E. W., Crull,  S.,  R.,  &  Winter,  M.,  1976)  dan  mempengaruhi  keputusan  untuk  pindah  dari komunitas  (Amole,  2009).  Oleh  karena  itu  kondisi  dan  karakteristik  permintaan  serta penyediaan perumahan harus diperiksa secara menyeluruh untuk pemenuhan kebutuhan pasar  perumahan,  terutama  untuk  penduduk  berpenghasilan  menengah  ke  bawah.  Hal ini  sebagaimana  dijelaskan  oleh  Aulia  dan  Ismail  (  2013)  bahwa  salah  satu  indikator untuk menentukan karakteristik permintaan perumahan adalah kepuasan bermukim.
Beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  terkait  kepuasan  bermukim memunculkan  hasil  yang  bervariasi  (Abdullah,  M.I.,  et  al.  2020).  Sejumlah  penelitian yang  telah  dilakukan  di  berbagai  negara menunjukkan  bahwa  dengan memiliki  tempat tinggal  yang  memuaskan  sering  menjadi  tuntutan  utama  kebutuhan  manusia  (Balestra dan  Sultan,  2013).  Sejumlah  studi  menunjukkan  bahwa  ketidakpuasan  dengan karakteristik  lingkungan  hunian  mempengaruhi  perilaku  mobilitas  tempat  tinggal (Dempsey, et. al. 2012). Namun sebaliknya, Rabe dan Taylor (2010) melaporkan bahwa karakteristik  lingkungan  menjelaskan  proporsi  yang  relatif  kecil  sebagai  penyebab terjadinya  perilaku  mobilitas  perumahan  meskipun  banyak  yang  menyatakan ketidakpuasan dengan lingkungan tempat tinggal mereka. Kurangnya  akses ke fasilitas umum  seperti  toko,  tempat  kerja  dan  ruang  rekreasi  mendorong  terjadinya  perilaku mobilitas  perumahan  (Kim, et  al ,  2005).  Namun  Fang  (2005)  melaporkan  temuannya bahwa  kepuasan  bermukim  yang  rendah  sering  tidak  menyebabkan  perilaku  bergerak meskipun  niat  bergerak  tinggi.  Kondisi  ini  berbeda  dengan  yang  ada  dalam  literatur barat  tentang  kepuasan  perumahan  yang  rendah  terkait  dengan  kecenderungan  untuk pindah.
Oleh  karena  itu,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  indikator yang  memiliki  kontribusi  terbesar  pada  setiap  variabel  penelitian.  Variabel  dalam penelitian  ini  adalah  karakteristik  unit  hunian,  lingkungan  hunian,  layanan  fasilitas publik,  kepuasan  bermukim  dan  kecenderungan  perilaku  penyesuaian  tempat  tinggal penghuni  yang  tinggal  di  perumahan  sederhana  di  Kota  Kendari.  Makalah  ini  dimulai dengan  gambaran  umum  dan  literatur  tentang  topik  ini.  Kemudian,  metodologi  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  berikut  disajikan  hasil  analisis  survei  kuesioner  serta temuan  penelitian.  Akhirnya,  beberapa  kesimpulan  dan  rekomendasi.  Makalah  ini memberikan  kontribusi  yang  signifikan  terhadap  pemahaman  terkait  karakteristik lingkungan pada proyek penyediaan perumahan sederhana bersubsidi untuk masyarakat berpenghasilan rendah. Studi ini juga memberikan wawasan tentang bagaimana bentuk
kepuasan penghuni  perumahan dengan kondisi tempat tinggal  mereka serta bagaimana kecenderungan perilaku penyesuaian tempat tinggal penghuni perumahan sederhana.
Perilaku  penyesuaian  individu  terhadap  lingkungan  merupakan  upaya mengurangi  ketidaksesuaian  dalam  suatu  lingkungan  untuk  meningkatkan  harmoni. Altman  (1980) menyatakan  bahwa  penyesuaian  antara individu  dengan lingkungannya dikenal dengan istilah adaptasi. Pada kondisi ini individu mengubah perilaku agar sesuai dengan  kondisi  lingkungannya,  sedangkan  penyesuaian  keadaan  lingkungan  pada  diri individu  dikenal  dengan  istilah adjustment. Karakteristik  perilaku  penghuni  atau penyesuaian  dan  adaptasi  perumahan  sebagaimana  yang  dikonseptualisasikan  dalam penelitian adalah upaya keluarga untuk memperbaiki ketidaksesuaian antara perumahan yang dimilikinya dan perumahan yang dirasa harus mereka miliki (Morris, E. W., Crull, S.  R.,  &  Winter,  M.  1976).  Karakteristik  perilaku  penghuni  mencerminkan  perasaan mereka tentang kepuasan dan ketidakpuasan hunian (Mohit, M. A., & Mubarak, 2014). Namun  dalam  penelitian  Fang,  Y.  (2005)  menunjukkan  bahwa  meskipun  kepuasan hunian  rendah,  tetapi  tidak  mengarah  pada  perilaku  berpindah  ke  tempat  hunian  lain yang  lebih  sesuai.  Sementara  Lioa  (2004)  menggunakan  indikator  niat  pindah  dan merencanakan pindah untuk mengukur perilaku penyesuaian tempat tinggal. Jiang, W., et  al .  (2017)  dalam  studinya  menggunakan  parameter  niat  pindah  untuk  mengukur kecenderungan  perilaku  penghuni  menemukan  bahwa  niat  pindah  dipengaruhi  secara signifikan dan negatif oleh kepuasan bermukim.
Analisis  faktor  konfirmatori  merupakan  salah  satu  metode  analisis  multivariat yang dapat digunakan untuk mengkonfirmasi apakah model pengukuran yang dibangun sesuai dengan yang dihipotesiskan. Dalam analisis faktor konfirmatori terdapat variabel konstruk  dan  variabel  indikator.  Variabel  konstruk  adalah  variabel  yang  tidak  dapat dibentuk  dan  dibangun  secara  langsung  sedangkan  variabel  indikator  adalah  variabel yang  dapat  diamati  dan  diukur  secara  langsung  (Ghozali,  2003).  Dalam  SEM  analisis faktor  konfirmatori  digunakan  untuk  mengevaluasi  model  pengukuran  yaitu  untuk menguji validitas dan reliabilitas konstruk (Latan, 2013).
Menurut  Brown  (2006),  analisis  faktor  konfirmatori  merupakan  perluasan  dari analisis  faktor  eksplanatori.  Dalam  analisis  faktor  konfirmatori,  peneliti  harus menentukan  jumlah  indikator  dan  hubungan  antar  indikator  dengan  konstruk berdasarkan  basis  teori.  Sedangkan  pada  analisis  faktor  eksplanatori  peneliti  mencari sejumlah indikator yang membentuk faktor umum (common factor) tanpa  ada landasan teori  sebelumnya.  Dengan  kata  lain  analisis  faktor  eksplanatori  merupakan  sebuah metode untuk membangun sebuah teori (theory building).

## Asumsi Analisis Faktor Konfirmatori
Umumnya pada analisis faktor konfirmatori membutuhkan jumlah sampel yang besar  agar  hasil  yang  didapat  mempunyai  tingkat  kepercayaan  yang  cukup.  Ukuran sampel  memberikan  dasar  untuk  mengestimasi  kesalahan  dalam  pengambilan  sampel. Dengan  menggunakan  estimasi  maximum  likelihood,  sedikitnya  diperlukan  sampel sebanyak  100,  ketika  sampel  dinaikkan  maka  sensitifitasnya  meningkat  untuk
mendeteksi  perbedaan  antar  data  (Hair,  J.,  F.,  et  al,  2010).  Maximum  likelihood menghendaki adanya asumsi distribusi normal data. Nilai yang umum digunakan untuk melihat kenormalan data pada analisis ini adalah dengan melihat nilai c.r (critical rasio).

## Konvergen Validitas dan Construct Reliability
Indikator suatu konstruk harus valid. Untuk mengukur validitas indikator dapat dilihat  dari  faktor  loadingnya.  Semakin  tinggi  nilai  faktor  loading  suatu  konstruk menunjukkan bahwa mereka konvergen pada satu titik. Oleh karena itu, instrumen yang digunakan untuk menilai persepsi penghuni perumahan sederhana tentang suatu konsep tertentu  perlu  dievaluasi  terlebih  dahulu sebelum  diberikan.  Hal  ini  untuk  memastikan bahwa  kuesioner  yang  digunakan  valid  dan  reliabel,  atau  dengan  kata  lain,  mengukur apa yang seharusnya diukur, dan sejauh mana skor tes bebas dari kesalahan pengukuran (Muijs,  2011).  Ketika  berhubungan  dengan  pengukuran  maka  validitas  dan  reliabilitas kuesioner merupakan hal yang paling penting untuk dipertimbangkan (Barroon dan Abd Rahman,  2015).  Terdapat  beberapa  jenis  reliabilitas  tetapi  dalam  penelitian  ini,  tiga jenis  reliabilitas  dipertimbangkan  yaitu  reliabilitas  internal,  reliabilitas  konstruk  (CR) dan average variance extract (AVE), sedangkan pada aspek validitas, terdapat validitas konvergen,  validitas  konstruk,  dan  validitas  diskriminan.  Reliabilitas  internal  adalah konsep  yang  mengacu  pada  sejauh  mana  semua  item  mengukur  konstruk  dasar  yang sama  (Pallant,  2007)  sedangkan  reliabilitas  konstruk  adalah  konsep  untuk  menilai sejauh  mana  alat  ukur  secara  akurat  mengukur  konstruk  teoretis  yang  telah  dirancang (Jackson,  2003).  Validitas  konstruk  adalah  sejauh  mana  satu  set  item  telah mencerminkan  konstruk  laten  teoritis  item  tersebut  dirancang  untuk  mengukur sedangkan validitas diskriminan adalah konsep di mana item yang diukur individu harus mewakili hanya satu konstruk laten (Hair et al., 2006).

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada  perumahan  sederhana  bersubsidi  yang  ada  di Kota Kendari, Provinsi Sulawesi Tenggara. Pemilihan lokasi dilakukan secara terkluster pada  7  (tujuh)  wilayah  kecamatan  yang  ada  di  kota  Kendari  dengan  pertimbangan kecenderungan pembangunan perumahan yang disediakan oleh pengembang perumahan pada wilayah tersebut dan proses penghunian yang telah berjalan pada perumahan yang ada.  Besarnya  jumlah  populasi  adalah  sebanyak  11.195  rumah  tangga.  Kuesioner didistribusikan  secara langsung ke responden yang menjadi sampel penelitian. Pemilik rumah  dipilih  sebagai  responden  karena  merekalah  yang  memutuskan  terkait  dengan kondisi perumahannya. Sebanyak 356 kuesioner yang telah diperoleh untuk selanjutnya dilakukan  analisis.  Ukuran  sampel  ini  telah  memenuhi  yang  disarankan  oleh  Kline (2005)  bahwa  ukuran  sampel  lebih  dari  200  cukup  untuk  analisis  SEM.  Masalah unidimensionalitas, reliabilitas dan validitas untuk semua model pengukuran ditentukan. Dalam  penelitian  ini,  digunakan  program  AMOS  versi  24  dan  SPSS  versi  24  untuk memudahkan analisis hasil. Perangkat lunak AMOS digunakan dalam menilai hubungan antara  variabel  laten  dan  variabel  yang  diamati  dari  model  pengukuran.  Teknik  yang
digunakan  disebut  analisis  konfirmasi  faktor.  Dalam  studi  ini,  metode  estimasi kemungkinan maksimum digunakan dalam menghasilkan estimasi parameter dari model pengukuran. Metode estimasi ini lebih praktis karena kemampuannya untuk menangani model yang kompleks dan juga ketahanannya terhadap data yang tidak normal (Brown, 2006).  Ada  beberapa  indeks  kecocokan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk melihat seberapa baik model yang ditentukan mereproduksi matriks kovarians di antara item  indikator  (Hair  et  al.,  2006).  Mereka  dikelompokkan  pada  tiga  kelompok  utama tindakan;  ukuran  kecocokan  praktis  (statistik  chi-kuadrat  atau  cmin/df),  indeks kecocokan absolut (GFI, AGFI atau RMSEA) dan indeks kecocokan inkremental (TLI atau  CFI).  Menurut  Hair  et  al.  (2010),  sebuah  penelitian  harus  melaporkan  setidaknya tiga indeks kecocokan dengan setidaknya satu dari setiap kategori.

## Hasil dan Pembahasan Pengujian Asumsi Multikolinearitas
Asumsi multikolinearitas adalah tidak kolinieritas atau hubungan sempurna antar variabel. Suatu model penelitian dikatakan baik apabila memiliki multikolinearitas yang rendah. Pengujian multikolinearitas dapat didasarkan pada besarnya nilai tolerance dan VIF ( Variance Inflation Factor ). Jika nilai tolerance >0,10 dan VIF <10, maka berarti bahwa  tidak  terdapat  multikolenearitas  pada  penelitian  tersebut.  Sebaliknya  jika tolerance <0,10  dan  VIF>10,  maka  ada  indikasi  terjadinya  gangguan.  Hasil  uji  asumsi multikolenearitas dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 5.37.

## Tabel 1

## Hasil Pengujian Multikolinearitas
Persamaan Struktural Variabel Eksogen Collinearity Statistics Tolerance VIF Substruktur-1 Variabel Endogen Kepuasan Bermukim Karakteristik Unit Hunian 0.777 1.287 Karakteristik Lingkungan Hunian 0.655 1.527 Karakteristik Layanan Fasilitas Publik 0.693 1.443 Substruktur-2 Variabel Endogen Kecenderungan Perilaku Penyesuaian Tempat Tinggal Karakteristik Unit Hunian 0.777 1.287 Karakteristik Lingkungan Hunian 0.655 1.527 Karakteristik Layanan Fasilitas Publik 0.693 1.443 Substruktur-3 Variabel Endogen Kecenderungan Perilaku Penyesuaian Tempat Tinggal Karakteristik Unit Hunian 0.767 1.305 Karakteristik Lingkungan Hunian 0.577 1.732 Karakteristik Layanan Fasilitas Publik 0.645 1.550 Kepuasan Bermukim 0.635 1.575
Berdasarkan  pada  Tabel  1.  terlihat  bahwa  semua  variabel  eksogen  baik  untuk persamaan  substruktur-1,  persamaan  substruktur-2  dan  persamaan  substruktur-3 memiliki  nilai  tolerance  >  0,10  dan  nilai  VIF  <  10,  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa
tidak  terdapat  gejala  multikolinearitas.  Sehingga  dengan  demikian  asumsi multikolinearitas dalam penelitian ini telah terpenuhi.

## Model Pengukuran Validitas Dan Reliabilitas Uji Reliabilitas
Pada  dasarnya  uji  reliabilitas  ( reliability )  menunjukkan  sejauh  mana  suatu  alat ukur  yang  dapat  memberikan  hasil  yang  relatif  sama  apabila  dilakukan  pengukuran kembali  pada  subyek  yang  sam  a.  Uji  reliabilitas  dalam  SEM  dapat  diperoleh  melalui rumus sebagai berikut:
Keterangan:
- Standard Loading diperoleh dari standarized loading untuk tiap-tiap indikator yang didapat dari hasil perhitungan komputer.
- adalah measurement  error dari  tiap  indikator. Measurement  error dapat diperoleh dari 1- ( standardized loading ).
Tingkat  reliabilitas  yang  direkomendasikan  adalah  ≥  0,7.  Nilai constuct reliability dapat  dilihat  pada  lampiran  dan  hasil  perhitungan constuct  reliability dapat dilihat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2 Hasil Perhitungan Construct Reliability No Variabel Construct Reliability 1 Karakteristik Unit Hunian 0.774 2 Karakteristik Lingkungan Hunian 0.666 3 Karakteristik Layanan Fasilitas Publik 0.771 4 Kepuasan Bermukim 0.883 5 Kecenderungan Perilaku Penyesuaian Tempat Tinggal 0.773
Berdasarkan hasil perhitungan constuct reliability pada tabel 2 di atas, diperoleh nilai reliabilitas antara 0,666 sampai dengan 0,883. Nilai reliabilitas dari kelima variabel tersebut  sudah  sesuai  dengan  nilai constuct  reliability yang  rekomendasikan.  Hal  ini menunjukkan  reliabilitas  variabel  karakteristik  unit  hunian,  karakteristik  lingkungan hunian,  karakteristik  layanan  fasilitas  publik,  kepuasan  bermukim  dan  kecenderungan perilaku penyesuaian tempat tinggal adalah tinggi.

## Uji Konvergen Validitas dan Construct Reliability
Untuk menetapkan validitas konstruk, digunakan Confirmatory Factor Analysis (CFA).  Hal  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  model  persamaan  struktural  (SEM). Nilai eigen lebih besar dari 1 dan nilai loading faktor lebih besar dari 0,30 (Siembida, E.J.,  et  all,  2018)  sebagai  kriteria  yang  dapat  diterima  untuk  penelitian  ini.  Perangkat
lunak  statistik  SPSS  dalam  versi  terbaru  dan  Amos  24  digunakan  untuk  menganalisis data.

## Gambar 1 Model Analisis Faktor Konfirmatori
Gambar  1.  menunjukkan  hasil  pengujian  setelah  mengeluarkan  indikator  yang tidak valid. Ditinjau dari statistik goodness of fit, memberikan gambaran bahwa model pengukuran  menunjukkan  kecocokan  yang  sangat  baik  (seperti  yang  ditunjukkan pada Tabel 4).

## Tabel 3
Standardized Regression Weights: Variabel Penelitian (Group number 1 - Default model) Variabel Indikator Loading Faktor Karakteristik Unit Hunian X1.5 0.683 X1.8 0.535 X1.9 0.533 X1.10 0.733 X1.12 0.729 Karakteristik Lingkungan Hunian X2.1 0.672 X2.2 0.555 X2.4 0.445 X2.7 0.446 X2.12 0.377 Karakteristik Layanan Fasilitas Publik X3.1 0.498 X3.3 0.766 X3.5 0.710 Kepuasan Bermukim Y1.1 0.802 Y1.2 0.901 Y1.3 0.529 Kecenderungan Perilaku Penyesuaian Tempat Tinggal Y2.2 0.646 Y2.3 0.619 Y2.4 0.782
Tabel  3  menunjukkan  perolehan  semua  nilai  faktor  loading  yang  telah  valid karena  berada  di  atas  0,30  sehingga  didapatkan  model  pengukuran  setiap  konstruk sebagai berikut:

## Konstruk Karakteristik Unit Hunian
Pada konstruk karakteristik unit hunian, terdapat lima indikator yaitu luas ruang dapur (X1.5) dengan faktor loading sebesar 0,683, sirkulasi udara yang masuk ke dalam rumah  (X1.8)  dengan  faktor  loading  sebesar  0.535,  jumlah  colokan  listrik  (X1.9) dengan  faktor  loading  sebesar  0,533,  kualitas  plafond  (X1.10)  dengan  faktor  loading sebesar 0.733 dan kulaitas dinding (X1.12) dengan faktor loading sebesar 0.729. hal ini menunjukkan  bahwa  kelima  indikator  dapat  menjelaskan  keberadaan  konstruk karakteristik  unit  hunian.  Indikator  X1.10  merupakan  indikator  yang  memberikan kontribusi  terbesar  dalam  menjelaskan  konstruk  karakteristik  unit  hunian  karena memiliki nilai faktor loading terbesar yaitu sebesar 0.733.

## Konstruk Karakteristik Unit Hunian
Pada  konstruk  karakteristik  lingkungan  hunian,  terdapat  lima  indikator  yaitu kondisi  jalan  lingkungan  perumahan  (X2.1)  dengan  faktor  loading  sebesar  0,672, kondisi  jaringan  air  bersih  (X2.2)  dengan  faktor  loading  sebesar  0.555,  ketersediaan tempat  parkir  kendaraan  (X2.4)  dengan  faktor  loading  sebesar  0,445,  ketersediaan jaringan telepon/internet (X2.7) dengan faktor loading sebesar 0.446 dan kualitas udara (X2.12)  dengan  faktor  loading  sebesar  0.377.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kelima indikator  dapat  menjelaskan  keberadaan  konstruk  karakteristik  lingkungan  hunian. Indikator  X2.1  merupakan  indikator  yang  memberikan  kontribusi  terbesar  dalam menjelaskan  konstruk  karakteristik  lingkungan  hunian  karena  memiliki  nilai  faktor loading terbesar yaitu sebesar 0.672.

## Konstruk Karakteristik Layanan Fasilitas Publik
Pada konstruk karakteristik layanan fasilitas publik, terdapat tiga indikator yaitu kemudahan akses layanan kendaraan umum (X3.1) dengan faktor loading sebesar 0,498, ketersediaan  fasilitas  pendidikan  (X3.3)  dengan  faktor  loading  sebesar  0.766, ketersediaan  layanan  fasilitas  kesehatan  (X3.5)  dengan  faktor  loading  sebesar  0,710. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  ketiga  indikator  dapat  menjelaskan  keberadaan  konstruk karakteristik  layanan  fasilitas  publik.  Indikator  X3.3  merupakan  indikator  yang memberikan  kontribusi  terbesar  dalam  menjelaskan  konstruk  karakteristik  layanan fasilitas publik karena memiliki nilai faktor loading terbesar yaitu sebesar 0.766.

## Konstruk Kepuasan Bermukim
Pada  konstruk  kepuasan  bermukim,  terdapat  tiga  indikator  yaitu  kepuasan dengan  kondisi  unit  hunian  (Y1.1)  dengan  faktor  loading  sebesar  0,802,  kepuasan dengan  kondisi  lingkungan  hunian  (Y1.2)  dengan  faktor  loading  sebesar  0.901,  dan
kepuasan dengan kondisi layanan fasilitas publik (Y1.3) dengan faktor loading sebesar 0,529.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  ketiga  indikator  dapat  menjelaskan  keberadaan konstruk  kepuasan  bermukim.  Indikator  Y1.2  merupakan  indikator  yang  memberikan kontribusi  terbesar  dalam  menjelaskan  konstruk  kepuasan  bermukim  karena  memiliki nilai faktor loading terbesar yaitu sebesar 0.901.

## Konstruk Kecenderungan Perilaku Penyesuaian Tempat Tinggal
Pada konstruk kecenderungan perilaku penyesuaian tempat tinggal, terdapat tiga indikator  yaitu  kecenderungan  untuk  melakukan  penyesuaian  terhadap  hunian  dengan melakukan  modifikasi  (Y2.2)  dengan  faktor  loading  sebesar  0,646,  Kecenderungan untuk  tetap  tinggal  karena  sudah  merasa  betah  (Y2.3)  dengan  faktor  loading  sebesar 0.619,  dan  cenderung  untuk  berbicara  positif  dengan  merekomendasikan  kepada keluarga dan teman-temannya untuk tinggal di perumahan tersebut (Y2.4) dengan faktor loading sebesar 0,782. Hal ini menunjukkan bahwa ketiga indikator dapat menjelaskan keberadaan  konstruk  kecenderungan  perilaku  penyesuaian  tempat  tinggal.  Indikator Y2.4  merupakan  indikator  yang  memberikan  kontribusi  terbesar  dalam  menjelaskan konstruk  kecenderungan  perilaku  penyesuaian  tempat  tinggal  karena  memiliki  nilai faktor loading terbesar yaitu sebesar 0.782.

## Uji Kelayakan Model
Berdasarkan kriteria uji, chi-square, cmin/df, rmsea, GFI, AGFI, TLI dan CFI di atas  dan  nilai  goodness  of  fit  hasil  pengolahan  dengan  software  Amos  versi  24, sebagaimana ditampilkan pada gambar 5.9 maka dapat dibuat tabel berikut.

## Tabel 4

## Hasil Pengujian Kelayakan Model Penelitian
Goodness of fit indeks Cut of value Model Utama Nilai Hasil Modifikasi Keterangan Chi-Square Diharapkan kecil 1357,004 160,420 Baik P-Value ≥ 0,05 0,000 0,075 Baik CMIN/DF ≤ 2,00 2,192 1,180 Baik RMSEA ≤ 0,08 0,078 0,030 Baik GFI ≥ 0,90 0,731 0,924 Baik AGFI ≥ 0,90 0,694 0,894 Cukup Baik TLI ≥ 0,95 0,697 0,966 Baik CFI ≥ 0,95 0,718 0,973 Baik
Berdasarkan hasil perhitungan uji chi–square memperoleh nilai sebesar 160,420 sudah  lebih  baik.  Nilai  probabilitas  sebesar  0,075  sudah  baik  yang mana  nilai  tersebut sudah  di  atas  0,05.  Nilai  CMIN/DF  sebesar  1,180  sehingga  sudah  lebih  baik  yakni dibawah 2,00. Nilai GFI sebesar 0,924 sudah lebih baik yakni sudah lebih dari 0,90 dan AGFI dengan nilai sebesar 0,894 yang masih kurang dari 0,90. Nilai TLI sebesar 0,966 sudah  baik  yang  mana  sudah  di  atas  0,95.  Nilai  CFI  sebesar  0,973  sudah  baik  yang
mana  nilainya  sudah  di  atas  0,95  serta  nilai  RMSEA  sebesar  0,030  yang  mana  nilai tersebut sudah lebih baik yakni dibawah 0,08.

## Kesimpulan
Variabel karakteristik unit hunian dapat dibentuk oleh indikator luas ruang dapur (X1.5),  kelancaran  sirkulasi  udara  yang  masuk  ke  dalam  rumah  (X1.8),  ketersediaan jumlah  colokan  listrik  (X1.9),  kualitas  plafond  (X1.10)  dan  kualitas  dinding  (X1.12). Kemudian  untuk  variabel  karakteristik  lingkungan  hunian  dibentuk  oleh  indikator kondisi  jalan  lingkungan  perumahan  (X2.1),  kondisi  jaringan  air  bersih  (X2.2), ketersediaan  tempat  parkir  kendaraan  (X2.4),  ketersediaan  jaringan  telepon/internet (X2.7)  dan  kualitas  udara  dalam  lingkungan  perumahan  s  (X2.12).  Pada  variabel karakteristik  layanan  fasilitas  publik,  indikator  pembentuknya  terdapat  tiga  indikator yaitu  kemudahan  akses  layanan  kendaraan  umum  (X3.1),  ketersediaan  fasilitas pendidikan  (X3.3),  dan  ketersediaan  layanan  fasilitas  kesehatan  (X3.5).  Pada  variabel kepuasan  bermukim  terdapat  tiga  indikator  pembentuknya  yaitu  kepuasan  dengan kondisi  unit  hunian  (Y1.1),  kepuasan  dengan  kondisi  lingkungan  hunian  (Y1.2)  dan kepuasan dengan kondisi layanan fasilitas publik (Y1.3). Pada variabel kecenderungan perilaku  penyesuaian  tempat  tinggal  indikatornya  yaitu  kecenderungan  untuk melakukan  penyesuaian  terhadap  hunian  dengan  melakukan  modifikasi  (Y2.2), kecenderungan  untuk  tetap  tinggal  karena  sudah  merasa  betah  (Y2.3),  dan  cenderung untuk  berbicara  positif  dengan  merekomendasikan  kepada  keluarga  dan  teman- temannya  untuk  tinggal  di  perumahan  tersebut  (Y2.4).  Pada  variabel  karakteristik unit hunian indikator yang memberikan kontribusi terbesar adalah. indikator X1.10 (kualitas plafond) yaitu sebesar 0.733. Kemudian pada variabel karakteristik lingkungan hunian, indikator  X2.1  (kondisi  jalan  lingkungan  perumahan)  merupakan  indikator  yang memberikan  kontribusi  terbesar  yaitu  sebesar  0.672.  Selanjutnya  pada  variabel karakteristik  layanan  fasilitas  publik  indikator  yang  memberikan  kontribusi  terbesar adalah  indikator  X3.3  (ketersediaan  fasilitas  pendidikan)  yaitu  sebesar  0.766.  Pada variabel  kepuasan  bermukim  indikator  Y1.2  (kepuasan  dengan  kondisi  lingkungan hunian) merupakan indikator yang memberikan kontribusi terbesar yaitu sebesar 0.901. Selanjutnya  untuk  variabel  kecenderungan  perilaku  penyesuaian  tempat  tinggal indikator  Y2.4  (cenderung  untuk  berbicara  positif  dengan  merekomendasikan  kepada keluarga  dan  teman-temannya  untuk  tinggal  di  perumahan  tersebut)  merupakan indikator yang memberikan kontribusi terbesar yaitu sebesar 0.782.

## BIBLIOGRAFI
Abdullah,  M.  I.,  et.al.,  2020.  ShahAlam,  cE-Bs,  FSPU,  Universiti  Teknologi  MARA, Shah Alam, Malaysia, 24-25 Jun 2020 / E-BPJ, 5(14), Jul 2020 (pp.229-235)
Aigbavboa, C. O. & Thwala, W. D. (2011). Housing experience of South  African low- income beneficiaries. The Built and Human Environment Review, 4, 1-13.
Altman,  I.,  Rapoport,  A.,  and  Joachim,  F.,  1980. Human  Behavior  and  Environment, Advances in Theory and Research, 4. Environment an Culture . New York: Plenum Press.
Amerigo, M. A. & Aragones, I. J. (1997). A theoretical and methodological approach to the  study  of  Residential  satisfaction.  Journal  of  Environmental  Psychology,  17, 47-57.
Amole,  D.,  2009.  Residential  satisfaction  in  student  housing .  Abstracts  Journal  of Environmental Psychology . Vol. 29 p. 76 – 85
Arbuckle,  J.  L.  and  Wothke,  W.  (1999).  Amos  4.0  User’s  Guide.  Small  Waters Corporation, United States of America.
Aulia,  D.  N  dan  Ismail,  A.M.,  2013.  Residential  Satisfaction  of  Middle  Income Population  In  Medan  City. Procedia  -  Social  and  Behavioral  Sciences, 105,  p. 674 – 683
Balestra, C. and J. Sultan, 2013. “Home Sweet Home: The Determinants of Residential Satisfaction and its Relation with Well-being”, OECD Statistics Working Papers , 2013/05, OECD Publishing.
Barroon, I. A. and Abd Rahman, A. (2015). ‘Reliability and Validity of A Questionnaire to Evaluate Diabetic Patients’ Intention to Adopt Health Information Technology: A  Pilot  Study’,  Journal  of  Theoretical  and  Applied  Information  Technology, 2(72), 253-258.
Brown,  T.  (2006).  Confirmatory  factor  analysis  for  applied  research.  USA:  The Guildford Press.
Byrne,  B.  M.  (2010).  Structural  Equation  Modelling  with  AMOS.  Basic  concepts, applications and programming. Mahwah: New Jersey: Earlbum
Dempsey, N., C. Brown, and G. Bramley. The key to sustainable urban development in UK cities? The influence of density on social sustainability. Progress in Planning , Vol. 77, No. 3, 2012, pp. 89-141.
Fang, Y., 2015. Residential Satisfaction, Moving Intention and Moving Behaviours: A Study  of  Redeveloped  Neighbourhoods  in  Inner-City  Beijing, Housing  Studies , Vol. 21, No. 5, 671–694.
Hair,  J.  F.,  Black,  W.  C.,  Babin,  B.  J.,  Anderson,  R.  E.  and  Tatham,  R.  L.  (2006). Multivariate Data Analysis. 6th edn. New Jersey: Prentice-Hall International, Inc.
Hair,  J.  F.,  Black,  W.  C.,  Babin,  B.  J.  and  Anderson,  R.  E.  (2010).  Multivariate  Data Analysis. 7th edn. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.
Jackson, S. L. (2003) Research Methods and Statistics, A Critical Thinking  Approach. USA: Thomson Wadsworth.
Jiang, W, F., Timmermans, H., Li, H., 2017. A gap-theoretical path model of residential satisfaction and intention to move house applied to renovated historical blocks in two Chinese cities. Cities , 71, p. 19–29
Kim, J.H., F. Pagliara, and J. Preston. The Intention to Move and Residential Location Choice Behaviour. Urban Studies , Vol. 42, No. 9, 2005, pp. 1621–1636.
Kline, R. B. (2005). Principles and practice of SEM. New York: Guilford Press.
Kurniati,  F., &  Kusuma,  H.E.,  2014.  Adaptasi  Perilaku  dan  Modifikasi  sebagai  Proses Menciptakan  Hunian  Ideal  Bagi  Penghuni  Perumahan  Massal.  Prosiding  Temu Ilmiah IPLBI. Bandung, 33-38
Mohit, M. A., & Raja, A M M A. 2014. Residential satisfaction a concepts, theories and empirical studies. Planning Malaysia e Journal of Malaysian Institute of Planners , 3, 47-66.
Morris, E. W., Crull, S., R., & Winter, M., 1976. Housing Norms, Housing Satisfaction and Propensity to Move. Journal of Marriage and the Family , Vol. 38, No. 2 pp. 309-320
Morris,  E.  W.,  Jacubjzac,  M.,  1988.  Tenure  Structure,  Housing  Satisfaction  and  The Propensity  to  Move;  A  Replication  of  The  Housing  Adjustment  Model. Housing and Society , Vol. 15, No. 1 pp. 41-55
Muijs, D. (2011) Doing Quantitative Research in Education with SPSS. London: SAGE Publications Ltd.
Omar,  E.O.,  Endut,  E.,  &  Saruwono,  M.,  2010.  Adapting  by  Altering:  Spatial Modifications  of  Terraced  Houses  in  The  Klang  Valley  Area.  Asian  Journal  of Environment-Behavior Studies, Vol.2, No. 2, p. 1-10
Pallant,  J.  (2007)  SPSS  Survival  Manual:  A  step  by  step  guide  to  data  analysis  using SPSS for Windows, 3rd ed. New South Wales: Allen and Unwin.
Parkes,A.,  Kearns,  A.  and  Atkinson,  R.  (2002).  What  makes  people  dissatisfied  with their neighbourhoods? Journal of Urban Studies. Vol.39. No.(13). pp . 2413- 2438.
Rabe, B., & Taylor, M. (2010). Residential mobility, quality of neighbourhood and life course  events. Journal  of  the  Royal  Statistical  Society .  Series  A,  Statistics  in Society, 173(3), 531–555.
Siembida,  E.J.;  Moss,  K.;  Kadan-Lottick,  N.;  Bellizzi,  K.M.  The  patient-provider relationship  in  adolescent  oncology:  An exploratory  factor analysis  of  a  thirteen- item self-report measure. J. Adolesc. Health (2018), 63, 509–512.

## Copyright holder:
M. Arzal Tahir, Ishak Kadir, Nahdatunnisa (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: