Cari
×

Daftarkan diri

Use your Facebook account for quick registration

OR

Create a Shvoong account from scratch

Already a Member? Masuk!
×

Masuk

Sign in using your Facebook account

OR

Not a Member? Daftarkan diri!
×

Daftarkan diri

Use your Facebook account for quick registration

OR

Masuk

Sign in using your Facebook account

Halaman Utama Shvoong>Menulis & Bicara>Presentasi>Defenis Uji Multikolinearitas Data & Uji Kesesuaian Model (Fit Modle)

Defenis Uji Multikolinearitas Data & Uji Kesesuaian Model (Fit Modle)

oleh: RIKIFAJARLAODE    
ª
 
Defenisi atau Pengertian Uji Multikolinearitas Data menurut para ahli dan Uji Kesesuaian Model (Fit Modle) dapat dijabarkan atau diuraikan sebagai berikut :
1 . Uji Multikolinearitas Data

Uji multikolinearitas data dilihatmelalui matrik kovarians. Nilai determinasi matriks kovarians yang sangat kecil menunjukkan indikasi terdapat masalah multikolinearitas atau singularitas. Nilai determian yang sangat kecil atau mendekati nol mengindikasikan terjadi multikolinearitasdatasehinggadatatersebuttidak dapat digunakan dalampenelitian (Tabachnick and Fidell dalam Ghozali, 2004).

2. Uji Kesesuaian Model (Fit Modle)

Langkah yang harus dilakukan sebelum menilai kelayakan dari model struktural adalah menilai apakah data yang akan diolah memenuhi asumsi model persamaan struktural. Ada tiga asumsi dasar teknik multivariate yang lain yang harus dipenuhi untuk dapat menggunakan model persamaan struktural yaitu : (1). Observasi data independent, (2). Responden diambil secara random (random sampling respondent) (3) Memiliki hubungan linear. Disamping itu SEM sangat sensitif terhadap karakteristik distribusi data khususnya distribusi yang melanggar normalitas multivariat atau adanya kurtosis yang tinggi (kemencengan distribusi) dalam data.

Selanjutnya, dilakukan pengujian kelayakan model. Untuk menguji kelayakan model yang dikembangkan dalam model persamaan struktural ini, maka akan digunakan beberapa indeks - indeks kelayakan model.

Bilamana model cukup baik, maka langkah berikutnya dalam SEM adalah melakuan interpretasi. Bilamana belum baik maka perlu diadakan modifikasi. Sebuah nilai indeks modifikasi menunjukkan hasil yang baik bilamana model tersebut dimodifikasi (ditambah jalur hubungan atau sebaliknya dihilangkan), maka nilai chi-square akan turun sebesar nilai indeks tersebut. Indeks modifikasi adalah sebuah indeks yang dapat digunakan sebagai pedoman untuk melakukanmodifikasi terhadap model yang diajukan dengan syarat harus terdapat justifikasi teoritis yang cukup untuk modifikasi tersebut
Diterbitkan di: 19 Agustus, 2011   
Mohon dinilai : 1 2 3 4 5
  1. Menjawab   Pertanyaan  :    bagaimana kalo nilai determinan matriks kovariance =0, sedangkan variabel eksogen saya hanya satu variabel. Apa betul kalo determinan kovariance matrik =0 tdk terjadi singularitas (mohon bukua acuan Lihat semua
  1. Menjawab   Pertanyaan  :    bagaimana kalo determinan matrik kovariance sama dg nol Lihat semua
Terjemahkan Kirim Link Cetak
X

.