Saturday, May 18, 2019

PARAMETER PENGUJIAN MODEL (SKRIPSI DAN TESIS)


GOODNESS OF FIT INDEX (GFI)
GFI adalah analog dari R2 dalam regresi berganda (Tanaka &Huba, 1989). GFI dapat diadjust terhadap degrees of freedom untuk menguji diterima atau tidaknya model. Proporsi tertimbang dari Indeks kesesuaian untuk menghitung varians dalam matriks kovarians sampel yang dijelaskan oleh matriks kovarians popelasi yang terestimasi (Bentler, 1983 ; Tanaka & Huba, 1989). Ukuran non – statistikal dari GFI mempunyai rentang nilai antara 0 ( poor fit ) sampai 1,0 (perfect fit). Nilai yang tinggi dalam indeks ini menunjukkan sebuah “ better fit ”. GFI yang diharapkan adalah sebesar 0,90.

ADJUSTED GOODNESS OF FIT INDEX (AGFI)


Tingkat penerimaan yang direkomendasikan apabila AGFI mempunyai nilai sama dengan atau lebih besar dari 0,90. Nilai sebesar 0,95 dapat diintepretasikan sebagai tingkatan yang baik ( good overall model fit ) sedangkan nilai antara 0,90 – 0,95 menunjukkan tingkatan cukup ( adequate model fit ).



CMIN/DF ATAU RELATIVE X2
CMIN/DF merupakan salah satu indikator untuk mengukur tingkat fit sebuah model, dihasilkan dari statistik Chi – Square (CMIN) dibagi dengan Degree of Freedom (DF). CMIN/DF yang diharapkan adalah sebesar ≤ 2,0 yang menunjukkan adanya penerimaan dari model.


TUCKER LEWIS INDEX (TLI)
Nilai TLI yang diharapkan sebagai acuan untuk diterimanya sebuah model adalah sebesar ≥ 0,95 dan nilai yang mendekati 1,0 menunjukkan a very good fit. Nilai indeks TLI merupakan pembanding dari sebuah model yang diuji dengan sebuah baseline model (Baumgartner & Homburg, 1996). Baseline model dalam output AMOS ada dua model baseline bersama dengan model yang diuji (default model)

   
THE ROOT MEAN SQUARE ERROR OF APPROXIMATION (RMSEA )
Nilai RMSEA yang lebih kecil atau sama dengan 0,08 merupakan indeks untuk dapat diterimanya model. Indeks RMSEA dapat digunakan untuk mengkompensasi statistik chi – square dalam sampel yang besar. Nilai RMSEA menunjukkan goodness of fit yang dapat diharapkan bila model diestimasi dalam populasi (Hair, et al.,2006).











No comments:

Post a Comment