Majalah Ilmiah UNIKOM Vol.20 No. 2 BIDANG EKONOMI OKTOBER 2022, 85 - 94 p-ISSN : 1411-9374, e-ISSN : 2527-7030 KAJIAN TENTANG INDEKS KECOCOKAN MODEL DALAM PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL BERBASIS KOVARIAN D ALAM LISREL DAN AMOS SERTA BERBASIS PARTIAL LEAST SQUARE DALAM PLS SEM UMI NARIMAWATI1, JONATHAN SARWONO2 Universitas Komputer Indonesia1 International Women University2 umiarie@email.unikom.ac.id ABSTRACT The objective of this study is to review the goodness of fit (GOF) of Covariance and Partial Least Square Based Structural Equation Modeling using LSIREL, AMOS and Smart PLS. A method used is systematic secondary data search and meta - analysis. In this study, the present writer finds that there are some similarities and dissimilarities of the usage of each parameter used within the same parameter name; accordingly, users of those software must be able to distin- guish each use of the parameter concerned in each software respectively in their researches Key Words : goodness of fit, SEM, LISREL, AMOS, SmartPLS ABSTRAK Tujuan riset ini ialah untuk meninjau ulang goodness of fit (GOF) pemodelan persamaan struktural berbasis kovarians (Covariance dan Partial Least Square Based Structural Equation Modeling) dengan menggunakan LSIREL, AMOS dan Smart PLS. Metode yang digunakan ada- lah pencarian data sekunder sistematis dan meta analisis. Dalam studi ini peneliti menemukan adanya persamaan dan perbedaan penggunaan setiap parameter yang digunakan dalam nama parameter yang sama; Oleh karena itu, pengguna perangkat lunak tersebut harus dapat mem- bedakan setiap penggunaan parameter yang bersangkutan pada masing-masing perangkat lunak saat dipraktikkan dalam penelitiannya. Kata Kunci: goodness of fit, SEM, LISREL, AMOS, SmartPLS PENDAHULUAN Indeks kecocokan model (Goodness of Fit atau GOF) pada SEM digunakan untuk mengevaluasi apakah pemodelan empiris yang dibuat didasarkan pada data observasi dapat diterima sesuai dengan Terdapat dua indeks tersebut. acuan dalam kategori menyangkut hal tersebut, yaitu nilai - nilai parameter utama dan pelengkap. Untuk suatu model yang benar, maka indeks kecocokan absolut tidak boleh dilanggar. Secara prinsip penggunaan teoritis yang SEM adalah memperoleh model signifikan secara statistik. Sekalipun demikian juga mengharapkan adanya makna peneliti substantif dan prakits dalam penggunaan SEM ini [1] [2]. Dalam tulisan ini nilai - nilai parameter GOF diambil dari program Lisrel, Amos dan Smart PLS dimana ketiga perangkat lunak tersebut merupakan sarana penghitungan dalam SEM yang paling popu- lar dikalangan pengguna prosedur SEM. Itulah sebabnya GOF dalam SEM baik itu yang berbasisi kovarian dalam Lisrel dan Amos maupun SEM yang berbasis Partial Least Square dalam PLS SEM perlu H a l a m a n 85
Majalah Ilmiah UNIKOM Vol.20 No. 2 diketahui makna dan cara pemakaiannya secara benar sehingga dapat menghasilkan pemaknaan nilai-nilai parameter dalam GOF yang dihasilkan oleh Lisrel, Amos dan Smart PLS. Didasarkan latar belakang tersebut, penulis melakukan kajian dengan tema "Kajian Tentang Indeks Kecocokan Model dalam Pemodelan Persa- maan Struktural Berbasis kovarian dalam LISREL dan AMOS serta Berbasis Kuadrat Terkecil dalam SEM PLS". Adapun tujuan kajian ini ialah untuk memberikan dan pemakaian GOF secara benar dalam konteks penelitian empiris. gambaran, pemahaman KAJIAN PUSTAKA Indeks kecocokan model dalam pemodelan persamaan struktural mempunyai makna bahwa setiap nilai parameter yang dihasilkan dari data observasi harus disesuaikan dengan nilai - nilai acuan baku. Terdapat 3 kriteria yang dapat digunakan untuk menilai apakah sigifikansi secara statistik dan makna substansi dari sisi model teoritis tersebut. Ketiga kriteria tersebut adalah: 1) Kriteria pertama ialah penggunaan kriteria non-statistik uji Chi Kuadrat dan RMSEA. Nilai Chi Kuadrat menunjukkan matriks kovarian sampel dan matriks kovarian tersirat dalam model yang direproduksi sama. Sedang nilai paramater RMSEA harus ≤ 0,05 pada model yang benar. 2) Kriteria kedua adalah signifikansi statistik estimasi parameter individual untuk jalur - jalur dalam model. Nilai ini diperoleh dengan cara membagi estimasi - estimasi parameter dengan kesalahan - kesalahan standar (standard errors) masing - masing parameter to tersebut. Hasilnya adalah nilai parameter dibandingkan dengan tα sebesar 1,96 dengan prob- abilitas sebesar 0,05 untuk pengujian hipotesis dua arah. 3) Kriteria ketiga adalah besaran (magnitude) dan arah (direction) estimasi - estimasi parameter. Etimasi parameter menghasilkan nilai positif atau negatif yang kemudian dinilai bermakna atau tidak. Sebagai contoh dalam hubungan antara variabel promosi dan penjualan, maka parameter estimasi menghasilkan nilai positif. Hal ini disebut hubungan yang searah dengan makna jika promosi naik maka penjualan juga naik. Dengan demikian hal tersebut bermakna substansial dari sisi teeori. Sebaliknya jika nilai estimasi parameter negatif, maka akan bermakna jika promosi naik, maka penjualan turun. Hasil ini akan tidak sesuai dengan teori [3]. H a l a m a n 86 Umi Narimawati, Jonathan Sarwono METODOLOGI ini menggunakan metode pencarian data sekunder sistematis, dan meta analisis digunakan dalam riset ini. Meta-analisis literatur yang yang digunakan untuk mengkaji sama, dimana pada setiap kajian tersebut menjelaskan kriteria kesalahan [4]. Definisi lain mengenai meta analisis merupakan riset dengan pendekatan kuantitatif dimana angka-angka dan hasil analisis statistik hasil penelitian terdahulu digunakan dalam memperoleh informasi dengan tujuan untuk mendapatkan kesamaan tujuan dengan riset yang sedang dilakukan. Persyaratan pokok menggunakan metode ini ialah mempelajari studi dengan tema yang sama [5]. Penelitian HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Schumacker & Whitettaker menyebutkan bahwa kekhasan SEM terletak pada adanya beberapa hal yang spesifik diantaranya: variabel yang teramati dan tidak teramati; residual yang distandarisasi dan yang dinormalisasi; pengaruh langsung, tidak langsung dan pengaruh total; adanya 4 kondisi yang menyangkut hubungan kasualitas: 1) urutan temporal dalam hubungan variabel, 2) kovariasi dan korelasi yang ada di hubungan antar variabel, 3) penyebab - penyebab lain yang dikontrol secara statistik dan dengan menggunakan rancangan riset, 4) variabel bebas (X) yang dimanipulasi sehinggan menyebabkan perubahan nilai pada variabel tergantung (Y). Itulah sebabnya indeks kecocokan model dalam SEM menjadi kompleks. HASIL PENELITIAN indeks nilai - nilai parameter yang digunakan dalam LISREL sebagai acuan kecocokan model: Berikut ini daftar 1. Nilai - Nilai Parameter Kecocokan Model Utama Prosedur SEM yang benar diwajibkan sesuai dengan indeks GOF utama,yaitu. Chi Kuadrat, GFI, RMSEA, RMR dan SRMR serta Chi Kuadrat yang disesuaikan dengan ketentuan sebagai berikut.
Umi Narimawati, Jonathan Sarwono Chi Kuadrat (χ2): χ2 adalah parameter utama GOF dengan nilai ideal sebesar < 3. Penghitungan Chi Square diperoleh dengan rumus: Dengan df = s − t Dimana: S: jumlah elemen yang tidak redundan da- lam S; t: jumlah parameter yang diestimasi; N: jumlah sampel; S: matriks kovarian empiris (observasi); Σ(θˆ): matriks kovarian yang tersirat dalam model GFI: GFI digunakan untuk menilai varian dan kovarian untuk ideal mempunyai nilai ≤ 1. Penghitungan GFI diperoleh dengan rumus: model empiris yang GFI = 1 - RMSEA: RMSEA digunakan untuk menilai struktur kovarian yang sesuai dengan populasi dari mana sampel diturunkan. Nilai berkisar antara 0,03 s/d 0,08 (Hair, Joseph., 2010). Penghitungan RMSEA diperoleh dengan rumus: RMSEA = RMR dan SRMR: RMR dan SRMR adalah nilai rata-rata semua residual baku dengan nilai ideal < 0.05. Penghitungan RMR diperoleh dari rumus sebagai berikut: RMR = ini adalah perbandingan dari χ2 dengan Degree of Freedom sebesar 3:1 untuk model empiris yang cocok. Normed Chi Square: nilai Parameter GOF Pelengkap CR: CR adalah rasio dari nilai rata-rata σ dengan besaran 1,96 dan α sesebar 0,05 pada koefesien jalur model empiris. Nilai ideal untuk Majalah Ilmiah UNIKOM Vol.20 No. 2 model yang diterima ialah < 1,96. Adapun rumus CR sebagai berikut: CR = Koefesien Baku (β): Perubahan dari koefsien regresi tidak baku (b) menjadi koefsien regresi baku (β) Pengukuran ideal: Pengukuran ideal dengan kesalahan sebesar 0. Pembobotan Regresi: Untuk model yang benar, nilai pembobotannya ialah 1 Spesifikasi model: Nilai 1 akan menjadikan spesifikasi model ideal Estimasi Kesamaan Maksimal (MLE): MLE berfungsi maksimal pada ukuran sampel lebih dari 2500. Nilai MLE diperoleh dengan penghitungan sebagai berikut: P( exp Nilai probabilitas sebagai kriteria ialah sebesar < 0.05 yang bermakna terdapat hubungan signifikan antara variabel eksogen dan endogen dalam model; Penghitungan P Value dapat dilakukan dengan rumus sebagai berikut: Tingkat Signifikansi (P- value): z = Parameter Kehandalan Variabel Laten: Nilai ideal ialah ≥ 0,7untuk konstruk (variabel laten) yang handal. AVE: AVE yang ideal ialah ≤ 1 untuk konstruk yang handal. Indeks Kecocokan Model yang Disesuaikan (AGFI): Nilai ideal AGFI > 0,9 untuk model yang cocok. Fungsi Perbedaan Sampel Minimal (CMNF): Nilai CMNF atau Chi Kuadrat ≤ 0,2 kesesuaian antara model dan data. H a l a m a n 87
Majalah Ilmiah UNIKOM Vol.20 No. 2 Parameter Tucker Lewis (TLI)): Nilai TLI ideal ≤ 1 untuk model yang cocok. Rumus TLI sebagai berikut: TLI = Indeks Kecocokan Komparatif (CFI): Nilai ideal untuk model yang cocok adalah ≥ 0,9. Rumus CFI sebagai berikut: CFI = 1 - Indeks Kecocokan Parsimoni (Parsimony Fit indeks kecocokan model Index): didasarkan pada parsomoni ≥ 0,9 dengan nilai maksimal 1. Untuk memperoleh besaran parameter Parsimony Ratio digunakan rumus: Nilai ideal PR = ini digunakan untuk melihat konsistensi internal variabel manifest atau indikator yang merefleksikan variabel laten tersebut. Nilai ideal ialah ≥ 0,5. Uji Reliabilitas: Uji pada suatu variabel laten Parameter tetap: Nilai parameter tetap (Fixed parameter) umumnya sebesar 1; sedang parameter bebas dari data sampel harus > 0. Indeks Kecocokan Model didasarkan pada Parsimony (PGFI): Nilai kecocokan ideal adalah 0.9. Indeks Kecocokan sesuai dengan Standar yang dapat diterima (NFI): Nilai NFI ideal untuk suatu model yang sesuai ialah ≤ 1. Rumus NFI sebagai berikut: NFI = Nonnormed Fit Index (NNFI): dengan rumus sebagai berikut: NNFI = Dimana: χi2 : chi-square model independen; χt2 : chi- square model yang ditargetkan; F: nilai fungsi jumlah kecocokan minimum yang degrees of freedom (DF) terkait; df: H a l a m a n 88 Umi Narimawati, Jonathan Sarwono Indeks Kecocokan Relatif (RFI): Nilai NFI yang ideal ialah 0.95 dan maksimal 1 untuk model yang cocok. Indeks Kecocokan Pertama berhubungan dengan model parsimoni. (PRATIO): Parameter Non Sentral (NCP): Nilai NCP ideal dengan Confidence Interval 90% antara 29,983 - 98,953. Rumus NCP sebagai berikut: Parameter ECVI: Nilai ECVI bersifat random apabila nilai ECVI lebih kecil dari model independen, maka model tersebut benar. Nilai ini diperoleh dengan menggunakan rumus sebagai berikut: Dimana: kecocokan; t: jumlah parameter yang diestimasi N: jumlah sampel : nilai minimum fungsi Parameter CN: Penggunaan sampel dalam riset mengharuskan nilai CN > 200 untuk kecukupan sampel. Rumus penghitungan untuk Hoelter's Critical N sebagai berikut: CN = +1 ialah selisih matriks kovarian model dengan matriks kovarian sampel, dengan nilai ideal sebesar 0 untuk model yang benar. Residual: Residual 2. Nilai - Nilai Parameter GOF AMOS Indeks kecocokan model dalam pemodelan persamaan struktural mempunyai makna bahwa setiap nilai parameter yang dihasilkan dari data observasi harus disesuaikan dengan nilai - nilai acuan baku dalam program AMOS. Dalam AMOS indeks kecocokan modelnya sebagai berikut: 1) CMIN, 2) GFI, 3) Perbandingan dasar Kecocokan model, 4) Pengukuran Parsimoni yang disesuaikan, 5) NCP, 6) FMIN, 7) RMSEA, 8) AIC, 9) ECVI, 10) CN. Index kecocokan model meliputi 3 aspek, yaitu Default Model adalah model dengan rata-rata dan varian disemua variabel, Saturated Model adalah model yang mempunyai free parameter yang sama dengan jumlah rata-rata dan varian. Sedang Model Independen merupakan model yang mempunyai parameter - parameter yang tidak diketahui.
Umi Narimawati, Jonathan Sarwono a. Nilai Acuan Indeks Kecocokan Model Chi-Square (CMIN): CMIN adalah singkatan dari nilai Chi-square untuk membandingkan apakah variabel yang diobservasi dengan model empiris signifikan secara statistik. Dengan kata lain, CMIN menunjukkan apakah data sampel dan model hipotetis dapat diterima dalam analisis. Model Tabel 1. Parameter CMIN DF NPAR CIMN P Model Bawaan Model Jenuh Model Bebas 4 19 24 2,12 0,00 3,68 220 0 0 253 0,00 Dimana: NPAR: Jumlah parameter setiap model; CIMN: Nilai Chi Square; DF: Degree of Freedom; P: Probabilitas; CIMN/DF: Nilai perbedaan dibagi dengan DF CMIN/ DF ≤ 3 pemodelan yang dibuat sudah sesusai dengan teori [6]. Sedang jika nilainya ≤ 5 model dapat diterima [7]. dengan interpretasi: GFI: Parameter ini dipakai untuk mengukur fungsi perbedaan minimum yang diperlukan untuk dapat yang sempurna mencapai kecocokan model didasarkan pada kondisi kesamaan yang maksimum [8] [9]. Tabel 2. Parameter GFI Model RMR GFI AGFI PGFI Model Bawaan Model Jenuh Model Bebas 0,19 0,00 0,19 0,78 1 0,53 0,65 0,46 0,68 0,51 Semakin kecil nilai RMR semakin baik. RMR 0 mewakili kecocokan yang sempurna. GFI = Goodness of Fit Index dan mengambil nilai 1 di mana 1 mewakili kecocokan maksimal. AGFI menunjukkan degree of (df) untuk mengevaluasi suatu model. Nilai 1 menunjukkan kecocokan yang sempurna. Tidak seperti GFI, nilai tidak hanya sampai dengan 0. PGFI AGFI merupakan modifikasi parameter GFI (Mulaik et al., 1989) dan menghitung derajat kebebasan untuk model tersebut. Nilai yang menarik di sini adalah GFI untuk model default dan ditafsirkan sebagai freedom Majalah Ilmiah UNIKOM Vol.20 No. 2 berikut: 1) Nilai 1 menunjukkan kecocokan yang sempurna. 2) Nilai 0,9 menunjukkan kecocokan yang wajar [10] 3) Nilai 0,95 dianggap sangat cocok [11]. Tabel 3. Baseline Comparisons in Model Fit Baseline Comparisons in Fit: Model Menafsirkan Perbandingan Dasar dalam Hasil Model Fit: Perbandingan Dasar mengacu model pada yang secara otomatis oleh dipasang Amos untuk setiap analisis, masing-masing model default, saturated dan independen Model Bawaan NFI RFI IFI TLI CFI 0,96 0,89 0,97 0,90 0,97 Model Jenuh 1 1 1 Model Bebas 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 NFI terdiri dari penskalaan nilai antara model 1 independensi menunjukkan kecocokan yang sempurna sementara model yang bernilai < 0,9 biasanya dapat ditingkatkan secara substansial [12]. RFI diturunkan dari NFI dengan nilai ideal 1 menunjukkan kecocokan yang sempurna. IFI mempunyai nilai ideal 1 menunjukkan kecocokan yang sempurna. TLI = Koefisien Tucker-Lewis juga dikenal sebagai indeks kecocokan non-norma Bentler-Bonett (NNFI) berkisar dari (tetapi tidak terbatas pada) 0 hingga 1 di mana nilai yang mendekati 1 mewakili kecocokan yang sangat baik sementara 1 mewakili kecocokan yang sempurna. CFI dengan nilai 1 mewakili kecocokan yang sempurna [10]. Nilai yang menarik di sini adalah CFI untuk model default. Nilai CFI 0,95 merupakan nilai ideal [13]. dan model jenuh. Nilai Pengukuran Parsimoni yang Disesuaikan: Menafsirkan Tindakan Penyesuaian Parsimony dalam Hasil Model Fit. Tindakan Penyesuaian Parsimony mengacu pada indeks kecocokan relatif yang disesuaikan untuk sebagian besar indeks yang dibahas sejauh ini. Parsimoni mempunyai makna penyederhanaan model sesuai dengan data karena pada hakekatnya tidak ada model yang sempurna. H a l a m a n 89
Majalah Ilmiah UNIKOM Vol.20 No. 2 Tabel 4. Rasio Parsimony Model PRATIO PNFI PCFI Model Bawaan 0,97 0,98 0,99 Model Jenuh 0,00 0,00 0,00 Model Bebas 1 0,00 0,00 Di mana Rasio Parsimoni yang menghitung jumlah kendala dalam model dan digunakan untuk menghitung indeks PNFI dan PCFI. PNFI = Parsimony Normed Fixed Index yang menyatakan hasil penyesuaian parsimoni terhadap Normed Fixed Index (NFI) [14]. PCFI merupakan hasil penyesuaian parsimony yang diterapkan pada CFI. NCP: NCP adalah singkatan dari Non- Centrality Parameter yang menyatakan sejauh mana hipotesis nol salah (ditolak). Tabel 5. Parameter NCP Model NCP LO 90 HI 90 Model Bawaan 2,2 2,87 7,89 Model Jenuh 0,00 0,00 0,00 Model Bebas 1,77 3,86 5,99 Di mana: NCP = Nilai Parameter Non-Pusat dengan batas-batas yang dinyatakan oleh LO (NcpLo) dan Hi (NcpHi dengan confidence interval sebesar 90% untuk NCP. LO 90 = Batas bawah (metode NcpLo) dari interval kepercayaan 90% untuk NCP. HI 90 = Batas atas (metode NcpHi) dari interval kepercayaan 90% untuk NCP. Dari tabel contoh di atas, NCP populasi untuk model default adalah antara 2,87 dan 7,89 dengan tingkat kepercayaan sekitar 90 persen. Index of Model Fit (FMIN): FMIN adalah singkatan dari Index of Model Fit dan dilaporkan ketika CMIN tidak memiliki hasil positif yang biasanya disebabkan oleh ukuran sampel yang lebih besar. Tabel 6. Parameter FMIN Model FMIN F0 LO 90 HI 90 Model Bawaan 1,59 1,02 1,37 1,68 Model Jenuh 0,00 0,00 0,00 0,00 Model Bebas 1,18 1,52 1,54 1,52 H a l a m a n 90 Umi Narimawati, Jonathan Sarwono FMIN merupakan indeks kecocokan model dengan batas yang dinyatakan oleh LO dan Hi dengan interval kepercayaan 90% untuk FMIN. Nilai yang lebih dekat ke 0 mewakili model yang lebih baik untuk data yang diamati dengan 0 menjadi yang paling cocok. F0 = Interval kepercayaan. LO 90 = Batas bawah dari interval kepercayaan 90% dari FMIN. HI 90 = Batas yang lebih tinggi dari interval kepercayaan 90% dari FMIN RMSEA: RMSEA digunakan untuk mengukur perbedaan antara matriks kovarians yang diamati per derajat kebebasan dan matriks kovarians yang diprediksi [15]. Tabel 7. Parameter RMSEA Model Model bawaan Model Bebas RMSEA LO 90 HI 90 PCLOSE 0,08 0,07 0,08 0,00 0,03 0,04 0,04 0,00 Nilai ideal mulai dari 0,03 hingga 0,08 model dapat diterima, LO 90 = Batas bawah dari interval kepercayaan sebesar 90% dari RMSEA. HI 90 = Batas yang lebih tinggi dari interval kepercayaan 90% dari RMSEA. PCLOSE = Nilai-P dari hipotesis nol. AIC Information Criterion adalah singkatan dari Akaike Information Criterion dan digunakan untuk mengukur kualitas model statistik untuk sampel data yang digunakan. AIC adalah skor yang diwakili oleh satu angka dan digunakan untuk menentukan model yang paling cocok untuk kumpulan data. Akaike (AIC): Tabel 8. Parameter AIC Model Model Bawaan Model Jenuh Model Bebas AIC 4,20 2,00 0,77 BCC 1,65 8,7 3,82 BIC 7,73 7,81 6,75 CAIC 6,73 7,1 4,75 Information Criteria merupakan Skor Kriteria Informasi Akaike yang nilainya harus dibandingkan dengan skor AIC lain dari kumpulan data yang sama. Semakin rendah nilai AIC semakin baik. BCC = Browne-Cudeck Criterion yang secara khusus digunakan untuk menganalisis struktur momen dan mengevaluasi Di mana Akaike
Umi Narimawati, Jonathan Sarwono model yang kurang sesuai. BIC = Bayes Information Criterion menerapkan penalti yang lebih tinggi untuk model yang kompleks berbeda dengan AIC, BCC, Informasi Akaike yang CAIC. CAIC = Kriteria jika model tidak eksplisit Konsisten dilaporkan dalam kasus satu kelompok [16]. CAIC menerapkan penalti untuk model kompleks yang lebih tinggi dari AIC dan BCC. (ECVI): Parameter ini digunakan memprediksi model dengan menggunakan transformasi sederhana chi- kuadrat mirip dengan AIC. Expected Cross Validation Index Tabel 9. Parameter ECVI Model Model Bawaan Model Jenuh ECVI 2,9 0,4 LO 90 1,2 0,4 HI 90 MECVI 3,5 2,9 0,4 0,5 Model Bebas 2,3 1,3 3,3 2,3 Di mana: ECVI = Expected Cross Validation Index dimana nilai yang lebih kecil mewakili model fit yang lebih baik. LO 90 = batas bawah interval kepercayaan 90% untuk ECVI populasi. HI 90 = batas atas interval kepercayaan 90% untuk ECVI populasi. MECVI = kecuali faktor skala yang digunakan dalam perhitungan, MECVI mirip dengan Browne-Cudeck Criterion (BCC). Hoelter Index: Indeks Hoelter digunakan untuk mengukur apakah chi-kuadrat signifikan atau tidak. Tabel 10. Parameter Hoelter Index Model HOELTER 0.05 HOELTER0.01 Model Bawaan 228 201 Model Bebas 241 208 Nilai .05 digunakan untuk mengukur apakah ukuran sampel dapat diterima pada tingkat 0,05 untuk model default. Untuk parafrase, jika ukuran sampel lebih besar dari nilai yang ditentukan untuk model default pada tingkat 0,05, model default harus ditolak. HOELTER .01 = menghitung jika ukuran sampel untuk model default dapat diterima pada level 0,01. Apabila ukuran sampel lebih besar dari jumlah yang ditentukan untuk model bawaan pada tingkat 0,01, model default tersebut dapat ditolak. Majalah Ilmiah UNIKOM Vol.20 No. 2 3. Paramater - Parameter GOF dalam PLSSEM Indeks GOF dalam PLS SEM secara garis be- sar dibagi menjadi dua, yaitu indeks kecocokan model reflektif dan formatif. a. Indeks Kecocokan Model Reflektif Indeks GOF model reflektif pada suatu pemodelan yang dapat diterima atau sesuai dengan teori terdiri atas beberapa parameter: Pertama, Ke- handalan komposit yang merupakan penilaian konsistensi dari dalam mempunyai besaran nilai > 0,6. Kedua, Reliabilitas indikator yang dengan nilai > 0,7. Ketiga AVE yang digunakan sebagai penentu validitas konvergen mempunyai rata-rata varian ekstrak dengan nilai > 0,50. Keempat, Parameter validitas Fornell diskriminan dengan ketentuan nilai AVE > R2. Kelima, Paramater muatan silang untuk menilai validitas diskriminan. Keenam, Cronbach's Alpha digunakan untuk melihat reliabilitas dengan ketentuan untuk model yang benar nilainya harus > 0,7. Ketujuh, Standardized Root Mean Residual (SRMR) dengan nilai < 0,1 atau 0,08 untuk model yang semakin benar. Kedelapan, Nilai d_ULS, d_G1, dan d_G2 dengan ketentuan menggunakan Interval Kepercayaan sebesar 95% atau 99%. Model dikatakan cocok jika nilai Interval Kepercayaan > nilai d_ULS, d_G1, dan d_G2. Kesembilan, nilai Rho A untuk model yang benar, nilainya > 0,7. Larcker untuk mengukur b. Indeks Kecocokan Model Formatif formatif untuk menentukan sebuah model empiris harus mengikuti ketentuan sebagai berikut: Pertama, Validitas nomologi mengacu pada relasi antara indikator formatif dengan konstruknya pada suatu model jalur dinyatakan signifkan dan kuat terlebih dahulu didasarkan pada riset sebelumnya. Kedua, Validitas bagian luar dengan ketentuan indikator formatif dapat menerangkan varian indikator reflektif pada konstruk yang berhubungan. Ketiga, estimation formatif harus signifikan. weight pemodelan Keempat, Tidak ada kolinieritas pada indikator - indikator dalam suatu blok formatif dengan nilai VIF tidak boleh lebih besar dari 5. Indeks kecocokan model H a l a m a n 91
Majalah Ilmiah UNIKOM Vol.20 No. 2 c. Parameter Pemodelan Struktural Indeks GOF struktural untuk suatu model yang benar harus mengikuti ketentuan sebagai beri- kut: Pertama, Nilai R2 variabel laten endogenous > 0,7. Kedua, Estimasi untuk koefesien jalur harus signifikansi. Ketiga, Besaran nila f2 sebagai estimasi besarnya pengaruh variabel laten eksogenous terhadap variabel endogenous tanpa masing-masing indikatornya 0,35. Keempat, Relevansi prediksi (Q2 dan q2) mempunyai nilai Q2 lebih besar dari 0,00. Kelima, Nilai koefesien jalur menggunakan koefesien regresi baku (β). setidak-tidaknya sebesar PEMBAHASAN Hasil kajian menunjukkan adanya kesamaan dan perbedaan dalam penggunaan parameter - parameter indeks GOF di ketiga perangkat lunak tersebut. Adadpun persamaannya ialah: Pertama, dalam pemilihan parameter indeks GOF absolut atau yang wajib digunakan untuk melakukan penilaian kecocokan model. Sebagai contoh penggunaan Chi Square, RMSEA dan P value digunakan di LISREL, AMOS dan SmartPLS. Ketiga parameter ini merupakan parameter - parameter utama yang digunakan untuk menilai apakah suatu model empiris yang kita buat sudah sesuai atau co- cok dengan model teori. Kedua, ambang batas nilai parameter terten- tu sama. Sebagai contoh untuk kecocokan model yang benar dengan menggunakan nilai RMSEA pada LISREL sebesar 0,03 - 0,08 dan di AMOS sebesar 0,035 sampai dengan 0,073 (terdapat selisih sebesar 0,007). Perbedaannya ialah pada indeks GOF pelengkap. Letak perpedaannya ialah: Pertama, sebagai contoh parameter Critical Ratio (CR) hanya digunakan dalam LSIREL. Parame- ter Rho_A hanya digunakan dalam Smart PLS. Pa- rameter Akaike Information Criterion (AIC) hanya digunakan dalam AMOS. Kedua, parameter f2 hanya digunakan dalam Smart PLS dengan tujuan mengetahui pengaruh konstruk satu ke konstruk lainnya. Berikut ini merupakan ringkasan kriteria In- deks GOF untuk LISREL. H a l a m a n 92 Umi Narimawati, Jonathan Sarwono Tabel 11. kriteria Indeks GOF untuk LISREL Pengukuran GOF Model Benar Model Dapat Diterima AIC CAIC ECVI Lebih kecil dari model pembanding Berikut ini merupakan ringkasan kriteria In- deks GOF untuk AMOS. Tabel 12. Pengukuran Kriteria Indeks GOF untuk AMOS Pengukuran GOF LM CMIN/DF GFI Penjelasan Nilai probabilitas GOF Index Kecocokan yang Diterima > 0,05 ≤ 3 = model cocok ≤ 5 = model agak cocok 1 = model sangat cocok ≥ 0,95 = model sangat cocok ≥ 0,9 = model cocok
Umi Narimawati, Jonathan Sarwono Pengukuran GOF AGFI CFI RMSEA Penjelasan GOF Index yang disesuaikan Comparative Fit Index Kesalahan rata-rata akar kuadrat Kecocokan yang Diterima ≥ 0,90 = model cocok 1 = model sangat cocok ≥ 0,95 = model sangat cocok ≥ 0,90 = model cocok Kurang dari 0,05 = model cocok Kurang dari 0,05 = model cocok RMR Sisaan rata - rata akar kuadrat ≤ 0,07 = model agak cocok SRMR CN Sisaan rata - rata akar kuadrat baku Critical N Kurang dari 0,05 = model cocok ≥ 200 = model cocok Berikut ini merupakan ringkasan kriteria In- deks GOF model reflektif untuk PLS SEM. Tabel 13. Kriteria Indeks GOF model reflektif untuk PLS SEM Kriteria Deskripsi Kehandalan komposit ρc > 0,6 Kehandalan indikator Muatan baku > 0,7 Varian Ekstrak Nilai > 0,5 Parameter Larcker Muatan silang Fornell AVE konstruk > R2 konstruk semua lainnya. Variabel mempunyai yang dengan lainnya Nilai > 0,7 manifest korelasi rendah konstruk lebih Nilai α Cronbach SRMR Nilai < 0,1 atau 0,08 Chi Square χ2 < 3 Normed Fit Index NFI ≤ 1 d_ULS, d_G1, dan d_G2 Rho_A Interval Kepercayaan > nilai parameter observasi. dengan nilai probabilitas > 0,05 nilai > 0,7 Majalah Ilmiah UNIKOM Vol.20 No. 2 Berikut ini merupakan ringkasan kriteria In- deks GOF model struktural untuk PLS SEM. Tabel 14. kriteria Indeks GOF model struktural un- tuk PLS SEM Kriteria Deskripsi R2 endogen Koefesien jalur P Value < 0,05 dinya- konstruk R2 > 0,7 model ideal Parameter f2 takan signifikan f2 ≥ 0,35 Q2 dan q2 Q2 > 0 Koefesien jalur β KESIMPULAN Pertama, parameter indeks GOF absolut un- tuk melakukan penilaian kecocokan model empiris dalam LISREL, AMOS dan SEM PLS sama. Kedua, ambang batas nilai parameter tertentu di ketiga perangkat lunak tersebut sama. Ketiga, ketiga perangkat lunak tersebut berbeda dalam penyajian indeks GOF pelengkap. Keempat, dasar penentuan GOF di ketiga perangkat lunak tersebut ditentukan oleh nilai koefesien regresi dimana SEM berbasis kovarian dengan LISREL dan AMOS menggunakan koefesien regresi tidak baku (b) sedang SEM ber- basis Partial Least Square menggunakan koefesien regresi baku (β). Kelima, Confidence Interval yang digunakan LISREL dan AMOS serta PLS SEM berkisar antara 90% - 95%. DAFTAR PUSTAKA [1] Byrne, Barbara.M, 2010. Structural Equation Modeling with AMOS. New York: Routledge. Taylor & Francis [2] Byrne, B. M.2001. Structural Equation Model- ing With LISREL, Basic Concepts, Applications, and Programming. New Jersey: Lawrence Erl- baum Associates Publishers [3] Schumacker, R.E & Whitettaker, T.A. 2022. A Beginner Guide to Structural Equation Model- ing Edisi 5. Routledge Taylor & Francis [4] Narimawati, Umi., Sarwono, Jonathan., Azhar Affandy, Sidik P. 2020. Ragam Analisis dalam Metode Penelitian untuk Penulisan Skripsi, Tesis dan Disertasi. Yogyakarta. H a l a m a n 93
Majalah Ilmiah UNIKOM Vol.20 No. 2 [5] Glass GV, McGaw B, Smith ML (1981) Meta- analysis in social research. Newbury Park: Sage Publications. [6] Kline, R. B. 1998. Principles and practice of structural equation modeling. Guilford Press. [7] Marsh, H. W., & Hocevar, D. 1985. Application of confirmatory factor analysis to the study of self-concept: First- and higher-order factor mod- els and their invariance across groups. Psycho- logical Bulletin, 97(3), 562-582. doi.org/10.1037/0033-2909.97.3.562 [8] Jöreskog, K.G. 1971. "Statistical analysis of sets of cogeneric tests," Psychometrika, 36. [9] Tanaka, J. S., & Huba, G. J. 1985. A fit index for covariance structure models under arbitrary GLS estimation. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 38(2), 197-201. 8317.1985.tb00834.x [10] Hu, L.-t., & Bentler, P. M. 1998. Fit indices in covariance structure modeling: Sensitivity to under parameterized model misspecification. Psychological Methods, 3(4), 424-453. [11] Kline, R. B. 2005. Principles and practice of structural equation modeling (2nd ed.). Guilford Press. H a l a m a n 94 Umi Narimawati, Jonathan Sarwono [12] Bentler, P. M., & Bonett, D. G. 1980. Signifi- cance tests and goodness of fit in the analysis of covariance structures. Psychological Bulle- tin, doi.org/10.1037/0033-2909.88.3.588 88(3), 588-606. [13] West, R. F., Meserve, R. J., & Stanovich, K. E. 2012. Cognitive sophistication does not atten- uate the bias blind spot. Journal of Personality and Social Psychology, 103(3), 506-519. [14] James, L., Mulaik, S., & Brett, J. M. 1982. Causal Analysis: Assumptions, Models, and Data. Sage Publications. [15] Chen, F. F. 2007. Sensitivity of goodness of fit indexes to lack of measurement invariance. Structural Equation Modeling, 14(3), doi.org/10.1080/10705510701301834 [16] Atilgan, T., & Bozdogan, H. 1987. Information- theoretic univariate density estimation under different basis functions. A paper presented at the First Conference of the International Feder- ation of Classification Societies, Aachen, West Germany