CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS with LISREL (2)

CONFIRMATORY FACTOR ANALYSIS

(ANALISIS FAKTOR KONFIRMATORI)

Dengan LISREL

Chapter 2

BY Hendry

http://teorionline.wordpress.com/

Dibagian pertama kita sudah latihan CFA dengan konstruk tunggal. Latihan kedua ini selanjutnya akan menggunakan dua konstruk yaitu kepemimpinan dan motivasi.

KEPEMIMPINAN TRANSFORMASIONAL

Dimensi pengukuran Egri dan Herman, (2000)

LEAD1 = Attributed charisma (karisma)

LEAD2 = Idealized influence  (pengaruh ideal)

LEAD3 = Inspirational motivation  (motivasi dan menginspirasi)

LEAD4 = Intelectual stimulation (stimulasi intelektual)

LEAD5 = Individualized consideration (perhatian terhadap individu)

MOTIVASI

Dimensi pengukuran motivasi Sekaran (2003) meliputi

MOT1    = Perilaku digerakkan oleh kerja (driven by work),

MOT2    = Tidak suka bersantai (unable to relax),

MOT3    = Tidak suka ketidakefektivan (impatience with inefffectiveness),

MOT4    = Menyukai tantangan (seeks moderate challenge).

MOT5    = Menyukai umpan balik (seeks feedbacks)

Jumlah sampel adalah 120 orang karyawan PT. XTZ

PENYELESAIKAN

Catatan : data dalam bentuk CSV disimpan di folder C:\LATIHAN\LATIHAN2\LEADMOT.CSV

Tahap 1

Mengimport Data.

File – Import Data in Free Format

Lalu pilih data “LEADMOT.csv” seperti pada tampilan di bawah

Tampilan setelah data berhasil diimport

Simpan Prelis dengan nama “latihan 2.psf”

Tahap 2

MEMANGGIL DATA PRELIS

Pilih File – NEW – Simplis Project / Syntax Only

Beri nama Latihan 2

Setting :

Klik SET UP – pilih VARIABLES

Pada box Observed Variables..pilih Add/Read Variables

Pilih PRELIS System File, lalu cari dimana anda menyimpan file “leadmot.PSF”

Pada observed variables sudah terlihat 10 variabel. Klik Add Latent Variabel, beri nama “LEAD” dan “MOT”. Klik NEXT

Masukkan jumlah observasi 120, Klik OK

Tahap 3

Menyiapkan Syntax Pada Simplis

Klik SETUP lalu pilih BUILD SIMPLIS SYNTAX

Lengkapi Syntax seperti contoh berikut :

Run LISREL.

Download OUTPUT LISREL CFA 2

HASIL DAN PEMBAHASAN

Standardized Estimate

EVALUASI GOODNESS OF FIT

Hasil analisis pengolahan data terlihat bahwa konstruk yang digunakan untuk membentuk sebuah model penelitian, pada proses analisis faktor konfirmatori telah memenuhi kriteria goodness of fit yang telah ditetapkan. Nilai probability pengujian goodness of fit menunjukkan nilai 0.079 (> 0.05) menunjukkan model sudah baik, dan hasil kecocokan model yang diprediksikan dengan nilai-nilai pengamatan lainnya sudah memenuhi syarat seperti terlihat pada data di bawah ini (parameter goodness of fit baca disini):

Normed Fit Index (NFI) = 0.98

Non-Normed Fit Index (NNFI) = 0.99

Comparative Fit Index (CFI) = 0.99

Incremental Fit Index (IFI) = 0.99

Relative Fit Index (RFI) = 0.98

Goodness of Fit Index (GFI) = 0.93

VALIDITAS INDIKATOR

Tiap-tiap indikator dari masing-masing variabel laten sudah memenuhi syarat yaitu loading factor diatas 0.40 sehingga dapat diterima, nilai loading factor masing-masing sebagai berikut: pada variabel peran kepemimpinan LEAD1: Attributed charisma mempunyai loading factor (0,80), LEAD2: pengaruh ideal (0,83), LEAD3: motivasi dan menginspirasi (0,83), LEAD4: stimulasi intelektual (0,83), dan LEAD5: perhatian terhadap individu (0,85).

Loading faktor pada indikator motivasi juga memperlihatkan bahwa seluruh indikator valid, besran loading faktor untuk MOT1 : Perilaku digerakkan oleh kerja (0.92), MOT2 : Tidak suka bersantai (0.89), MOT3  : Tidak suka ketidakefektivan (0.87), MOT4  : Menyukai tantangan (0.89), dan MOT5: Menyukai umpan balik (0.82).

Kemudian regression weight atau standardized estimate dari konstruk ini yang signifikan dengan nilai t hitung > 1.96 (pada taraf signifikansi 5%). Hasil dari uji t dapat dilihat sebagai berikut :

RELIABILITAS

Uji reliabilitas menunjukkan sejauh mana suatu alat ukur yang dapat memberikan hasil yang relative sama apabila dilakukan pengukuran kembali pada obyek yang sama. Reliabilitas dihitung dengan formula Variance Extract dan Contruct Reliability dengan rumus sbb :

Rumus CR

Rumus VE

Semakin besar nilai ini, menunjukkan bahwa indikator-indikator penyusun bagi suatu peubah laten merupakan indikator-indikator yang handal dalam mengukur peubah laten tersebut. Nilai kehandalan konstruk yang disarankan adalah lebih besar dari 0,7. Sedangkan ukuran kelayakan variance extracted yang disarankan adalah lebih besar dari 0,5.

Hasil Perhitungan

Untuk menghitung CR dan VE digunakan nilai completely standard solution berikut ini :

Catatan : untuk menampilkan output Compeletely Standard Solution, pada syntax anda tambahkan Options: SC

Construct Reliability kepemimpinan

R = (0.80+0.83+0.83+0.83+0.85 )2 / (0.80+0.83+0.83+0.83+0.85 )2 + (0.20+0.17+0.17+0.17+0.15)

R = 4.142 / 4.142 + 0.86

R = 0.86

Variance Extract kepemimpinan

R = (0.802+0.832+0.832+0.832+0.852 ) / (0.802+0.832+0.832+0.832+0.852 ) + (0.20+0.17+0.17+0.17+0.15)

R = 0.799

Hasil perhitungan menunjukkan bahwa contruct reliability sebesar 0.86 (> 0.70), dan Variance Extract 0.799 (> 0.5), dengan demikian dapat disimpulkan bahwa reliabilitas pada konstruk kepemimpinan telah terpenuhi.

Untuk CR dan VE motivasi silahkan di hitung sendiri

Selanjutnya ; Second Order CFA

Referensi :

Setyo Hari Wijanto. 2008. SEM dengan LISREL 8.8. Yogyakarta : Graha Ilmu

About these ads

Posted on December 31, 2011, in Confirmatory Factor Analysis. Bookmark the permalink. Leave a comment.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Change )

Connecting to %s

%d bloggers like this: