Uji Construct Reliability dan Variance Extracted Pada Model Structural Equation Modeling

Setelah dilakukan pengujian kesesuaian model (model fit) pada model SEM, ada evaluasi yang harus dilakukan yaitu uji unidimensionalitas dan reliabilitas. Dimana unidimensionalitas digunakan untuk menghitung reliabilitas dari model bahwa model satu dimensi. 

Pengukuran reliabilitas dengan alpha cronbach’s tidak dapat mengukur unidimensionalitas pada konstrak multi indikator. Sehingga dibutuhkan pengujian reliabilitas pada model SEM yang memiliki beberapa dimensi.  

Construct validity is essential in confirming a measurement model. Multiple components of construct validity include convergent validity, discriminat validity, face validity and nomological validity. Construct reliabilities and variance extrcated estimates are useful in establishing convergent validity. Discriminant validity is supported when the average variance extracted for a construct is greater than the shared variance between contructs (Hair et al, 2010)
Construct reliability adalah ukuran konsistensi internal dari indikator-indikator sebuah variabel bentukan yang menunjukkan derajad dalam variabel yang dibentuk. Variance extracted adalah ukuran yang seberapa banyak jumlah varians dari indikator yang diektraksi oleh variabel yang dibentuk. Ada 2 pendekatan yang dapat dilakukan untuk menilai reliabilitas model pengukuran yaitu uji contruct reliability dan variance extracted pada masing-masing-masing variabel laten.

• Construct Reliability  

Nilai konstruct reliability berasal dari kuadrat nilai total (sum) standard loading dibagi dengan kudrat nilai total standar loading ditambah dengan nilai sum eror. Rumus selengkapnya disajikan di bawah ini.

Construct Reliability

Dimana nilai standar loading berasal dari nilai standardized loading untuk tiap-tiap indikator (hasil output AMOS, Lisrel). Sedangkan eror (e) berasal dari measurement eror dari masing-masing indikator : (1- Loading²). Nilai batas (cut off) uji construct reliability diterima apabila nilainya 
> 0.70, namun jika penelitian masih bersifat eksplanatori nilai di bawah 0.7 masih diterima.

•  Variance Extracted

Nilai variance extracted berasal dari nilai sum (total) kuadrat standard loading dibagi dengan nilai sum kuadrat standar loading ditambah nilai sum eror. Rumus selengkapnya disajikan pada di bawah ini.

Variance Extracted

Nilai batas (cut off) uji variance extracted yang direkomendasikan > 0.50. Nilai variance Extracted (VE) > 0.50 menunjukkan bahwa jumlah varians dari indikator-indikator yang diekstraksi oleh konstruk laten lebih banyak dibandingkan dengan varians erornya.
Dari formula/rumus tersebut di atas, kemudian akan di contohkan cara menghitung nilai construct reliability dan variance extracted dengan microsoft excel, dimana nilai standard loading berasal dari model Employee Retention dengan program AMOS sebagai berikut :

Model Employee Retention

Pada model di atas terdapat 5 variabel laten yaitu Environment Perceptions dengan 3 indikator (EP1 – EP3), Attitudes toward Coworkers dengan 4 indikator (AC1 – AC4), Job Satisfaction dengan 5 indikator (JS1 – JS5), Organization Commitment dengan 4 indikator (OC1 – OC4) dan Staying Intentions dengan 4 indikator (SI1 – SI4). Setelah di runing (calculate estimates), model menghasilkan output nilai standard regression weights pada masing-masing indikator. Nilai inilah yang dinamakan dengan nilai loading (loading factor) yang akan digunakan untuk menghitung nilai construct reliability dan variance extracted. Selengkapnya nilai standardized regresssion weight sebagai berikut :

Standardized Regression Weight

Dari nilai Standardized regression weights hasil output AMOS, kemudian dimasukkan ke dalam format  ms.excel untuk dihitung nilai contruct reliability dan varince extracted.

Construct Reliability dan Variance Extracted

Hasil perhitungan menunjukkan bahwa variabel Environemnt perceptions memiliki nilai construct reliability sebesar 0.803, Attitudes toward coworkers 0.894, Job satisfactions 0.860, Organizational Commitment 0.830, Staying Intention sebesar 0.881. Nilai construct reliability dari kelima variabel tersebut lebih besar dari cut off value 0.7 maka indikator-indikator memiliki konsistensi internal yang baik.

Kemudian untuk nilai variance extracted, variabel Environemnt perceptions memiliki sebesar 0.578, Attitudes toward coworkers 0.678, Job satisfactions 0.552, Organizational Commitment 0.558, Staying Intention sebesar 0.650. Nilai variance extracted akan lebih kecil dibandingkan dengan nilai construct reliability. Oleh karena kelima variabel memperoleh nilai varaince extracted >0.50 maka varians yang diekstraksi dari indikator-indikator lebih besar untuk pembentukan variabel laten.

Baca juga :

1. Model Moderator SEM dengan AMOS

2. Regresi Berganda Dengan AMOS

3. Pengantar Structural Equation Modeling SEM

Referensi :Ghozali, I. (2011). Model Persamaan Struktural Konsep dan Aplikasi Dengan Program AMOS 19. Semarang : Badan Penerbit Universitas Diponegoro.

Ghozali, I dan Fuad . (2014). Structural Equation Modeling : Teori, Konsep, dan Aplikasi dengan Program Lisrel 9.10 Edisi 4. Semarang : Badan Penerbit Universitas Diponegoro.

Konseptualisasi dan Transformasi Model Structural Equation Modeling (SEM)

Dalam analisis Structural Equation Modeling (SEM) harus didasarkan pada kuatnya teori yang mendukungnya. Oleh karena hal itu SEM digunakan dalam konteks Confirmatory. Konseptualisasi model SEM baik pada model SEM PLS (variance base) maupun SEM (covariance base) dilakukan dalam dua hal :

1. Hubungan hipotesis antar variabel laten.

Pada tahap ini difokuskan pada model struktural dan harus mempresentasikan kerangka teoritis yang kuat. Untuk itu harus dapat dibedakan dengan jelas mana variabel eksogenous (laten independen) dan mana variable endogenous (laten dependen). Tidak setiap variabel endogen  merupakan variabel dependen. Sebagai contoh dalam model dengan variabel Organizational Commitment sebagai intervening atau mediator. Dalam model hubungan pengaruh Enviromental Perceptions dan Attitude Toward Coworkers terhadap Organizational Commitment, variabel organizational Commitment Commitment merupakan variabel endogen. Tetapi dalam model yang lain yaitu dengan adanya variabel Staying Intention, karena Staying Intention dipengaruhi oleh Organizational Commitment maka variabel Organization Commitment menjadi variabel eksogen. Sekarang sudah jelas bahwa Organization Commitment dapat menjadi variabel endogen pada model hubungan pertama, tetapi dapat menjadi variabel eksogen pada model hubungan kedua.
Kemudaian menentukan arah pengaruh antara variabel eksogen dengan endogen tersebut. Apakah berpengaruh positif atau berpengaruh negatif. Pada penentuan inilah dukungan teori dan penelitian sebelumnya sangat diperlukan. Dari dukungan teori diperoleh arah hubungan pengaruh sebagai berikut :

• Enviromental perception berpengaruh positif terhadap Organization Commitment.
• Enviromental perception berpengaruh positif terhadap Staying Intention.
• Attitude Toward Co-workers berpengaruh positif terhadap Organizational Commitment.
• Attitude Toward Co-workers berpengaruh positif terhadap Staying Intention.
• Organizational Commitment berpengaruh positif terhadap Staying Inyention.

Gambaran model sebagai berikut :

Konseptualisasi Model

 

 

 

2. Model pengukuran dan hubungan dengan operasionalisasi variabel laten

Pada tahap ini difokuskan pada model pengukuran dan menguhubungkan dengan operasionalisasi variabel laten. Karena variabel laten tidak mampu mengukur langsung maka membutuhkan variabel lain sebagai pengukurnya.Variabel pengukur langsung ini dinamakan sebagai indikator (manifest variable). Untuk mendapatkan indikator-indikator pengukur pada masing-masing variabel laten baik eksogen maupun endogen harus disesuaikan dengan operasionalisasi dari variabel laten tersebut. Hal ini penting dilakukan sehingga indikator-indikator yang diperoleh tersebut apakah nantinya berbentuk indikator formatif atau reflektif. Untuk program AMOS, Lisrel, EQS karena kovarian base hanya dapat digunakan untuk indikator reflektif. Sedangkan program PLS (varian base) dapat digunakan untuk indikator reflektif dan formatif.
Pada indikator reflektif memprensetasikan bahwa variabel laten mempengaruhi indikator (arah panah dari variabel laten ke indikator). Sedangkan indikator formatif bahwa indikator mempengaruhi variabel laten (arah panah dari indikator ke variabel laten). Dari model di atas, bahwa indikator-indikator yang mempresentasikan sebagai pengukur pada masing-masing variabel laten sebagai berikut :

• Enviromental Perception, diukur dengan 4 indikator :

1.  X1 : I am very comfortable with my physical work enviroment
2. X2 : The place I work in is designed to help me do my job better
3. X3 : There are few obstacles to make me less productive in my workplace
4. X4 : What term best describes your work environment?

•  Attitudes To wards Co-workers diukur dengan 4 indikator yaitu:

1. X5 : How happy are you with the work of your coworkers?
2. X6 : How do you feel about your coworkers?
3. X7 : How often to you do things with your coworkers on your day off?
4. X8 : Generally. how similar are your coworkers to you?

• Organizational commitment diukur dengan 4 indikator yaitu : 

1. Y1 : My work gives me a sense of accomplishment
2. Y2 : I am willing to put in great deal of effort beyond that normally expected to help..be succesfull
3. Y3 : I have a sense of loyalty
4. Y4 : I proud to tell others that I work

•  Staying Intention diukur dengan 4 indikator :

1. Y6 : I am not activalty searching for another job
2. Y7 : I seldom looks at the job listing
3. Y8 : I have no interest in searching for a job in the next year
4. Y9 : How likely is that you will be working at...one year from today

Setelah diidentifikasi indikator-indikatornya, kemudian mengilustrasikan konseptualisasi memalui diagram alur (path diagram). Path Diagram ini merupakan representasi grafik mengenai hubungan antar variabel satu dengan yang lain dan memberikan pandangan menyeluruh menganai struktur model. Path diagram yang terbentuk sebagai berikut :

Model SEM dengan variabel Laten dan Indikatornya

Dari hasil model tersebut di atas dapat diajukan 5 (lima) hipotesis sebagai berikut :

• Hipotesis 1 : terdapat pengaruh yang signifikan Enviromental perception terhadap Organizational Commitment
• Hipotesis 2 : terdapat pengaruh yang signifikan Enviromental perception terhadap Staying Intention.
• Hipotesis 3 :  terdapat pengaruh yang signifikan Attitude to ward Co-workers terhadap Staying Intention
• Hipotesis 4 : terdapat pengaruh yang signifikan Attitude To ward Co-workers berpengaruh terhadap Organizational commitment
• Hipotesis 5 : terdapat pengaruh yang signifikan organizational commitment berpengaruh terhadap Staying Intention

Transformasi Model ke dalam bentuk Persamaaan
Untuk membuat model lebih spesific maka dibuat dengan notasi-notasi yang standar untuk membedakan elemen-elemen pada model tersebut. Dengan menggunakan notasi-notasi standar dapat memberikan manfaat dalam mengekspresikan model sekompleks mungkin dengan menggunakan terminologi standar dan diterima secara umum.
Notasi-notasi yang digunakan sebagai acuan pada elemen-elemen model sebagai berikut :

ξ(ksi)    = variabel laten eksogen (independen) yang digambar dalam bentuk bulat/lingkaran.

η (eta)   = variabel laten endogen yang digambarkan dalam bentuk bulat/lingkaran.

Ɣ (gamma) = Pengaruh langsung dari variabel laten eksogen ke variabel laten endogen.

β (beta)  = Pengaruh langsung dari variabel endogen ke variabel laten endogen.

X = indicator dari variabel laten eksogen.

Y = indicator dari variabel laten endogen.

𝛌(lamda) = Hubungan antara variabel laten eksogen atau endogen terhadap indikatornya.

δ (delta) =   Kesalahan pengukuran (measurement error) dari variabel laten eksogen.

ε (epsilon) = kesalahan pengukuran dari indicator variabel endogen.

ζ (zeta) = kesalahan pengukuran dari variabel eksogen dan/atau endogen ke variabel endogen.

Model dalam bentuk Persamaan

Persamaan Model Pengukuran

Persamaan Model Pengukuran

Persamaan Model Struktural

Persamaan Model struktural

Baca Juga :

1. Structural Equation Modeling SEM AMOS

2. Pengenalan Aplikasi Warppls Nonlinier

3. Partial Least Square

4. Mengenal Generalized Structured Component Analyzed (GesCA)

Referensi :

Byrne,B.M. (2010). Structural Equation Modeling with AMOS: Basic Concepts, Applications, and Programming 2nd. New York: Rouledge Taylor & Francis

Ferdinand, A. (2014). Structural Equation Modeling Dalam Penelitian Manajemen. Semarang. BP Universitas Diponegoro

Ghozali, I dan Fuad . (2014). Structural Equation Modeling : Teori, Konsep, dan Aplikasi dengan Program Lisrel 9.10 Edisi 4. Semarang : Badan Penerbit Universitas Diponegoro.

Kline,R.B. (2011). Principles and Practice of Structural Equation Modeling 3rd. New York London: Guilford Press

Loehlin,J.C. (2004). Latent Variable Modeling 4th: an Introduction to factor,path, and structural equation analyisis. New Jersey London: Lawrence Erlbaum Association

Maruyama,G.M. (1997). Basics of Structural Equation Modeling. London New York: Sage Publication

Mulaik,S. (2009). Linear Causal Modeling with Structural Equations. London New York: CRC Press

Muller,R.O. (1996). Basic Principles of Structural Equation Modeling : An Introduction of Lisrel and EQS. New York: Springer

Raykov,T and Marcoulides,G.A. (2006). A First Course in Structural Equation Modeling 2nd. New Jersey London: Lawrence Erlbaum Associates

Schumacker,R.E And Lomax, R.J. (2010). A Beginner's Guide Structural Equation Modeling 3rd. New Jersey London:Lawrence Erlbaum Associates