Interpretasi Output Amos

Di artikel sebelumnya anda telah belajar tentang langkah-langkah mengolah data dengan Amos. Lalu, apa arti dari output tersebut? Apa artinya? Bagaimana cara membacanya

1. Validitas dan Realibilitas

Pertama kita akan menganalisis validitas dan reabilitas dengan cara melihat Outer Loadings. Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah indikator variable anda bagus atau tidak dalam membentuk suatu variabel.

klik Estimates >> Scalars >> Standardized Regression Weights. Kemudian akan muncul nilai Outer Loadings pada masing-masing indikator.

Selanjutnya nilai-nilai Outer loading tersebut digunakan untuk mencari nilai AVE dan CR.

Berikut adalah rumus untuk menghitung Construct Realibility (CR) dan Variance Extracted (VE)

Kriteria umum pada uji validitas dan realibilitas menggunakan statistik CR dan VE yakni CR > 0,7 dan VE >0,5. Adapun hasil penghitungan dapat dilihat pada tabel berikut.

Berdasarkan tabel diatas, nilai CR dan VE untuk seluruh variabel memenuhi kriteria umum penghitungan. Sehingga dapat disimpulkan indikator-indikator tersebut realiabel dan valid dalam membentuk variabel dan selanjutnya baik untuk dimasukkan ke dalam analisis.

2. Pengujian Goodness of Fit

Pengujian Goodness of Fit ini digunakan untuk mengetahui apakah data-data anda untuk mengukur hubungan antar variable bagus atau tidak. Ada beberapa indikator yang digunakan untuk mendapatkan kesimpulan tersebut. Seperti Chi-Square, RMSEA, AGFI, GFI dan masih banyak lainnya.

Berdasarkan gambar diatas dapat diperoleh nilai dari good of fit sebagai berikut.

Berdasarkan data pada tabel diatas, hasil perhitungan good of fit tersebut menunjukkan nilai uji kelayakan model pada semua konstruk sudah menunjukkan model yang fit karena telah sesuai dengan standar nilai yang telah ditentukan.

3. Uji Hipotesis

Dan yang tearkhir yang paling penting adalah untuk menguji hipotesis penelitian anda. Berikut adalah cara untuk mendapatkan nilai uji hipotesis.

Klik Estimates >> Scalars >> Regression Weights

Uji hipotesis digunakan untuk menguji pengaruh perceived benefit, perceived service quality, cultural, dan perceived risk terhadap visit intention melalui destination image dan electronic word of mouth. Suatu uji hipotesis dapat dikatakan signifikan apabila nilai P < 0,05 (tingkat signifikansi), sedangkan kekuatan pengaruh dapat dilihat pada nilai estimasi berdasarkan seperti pada Tabel berikut.

Interpretasi Model / Kesimpulan

1. Perceived service quality (PSQ) memiliki pengaruh langsung positif dan signifikan terhadap electronic word of mouth (EM).
2. Perceived benefit (PB) memiliki pengaruh langsung positif dan signifikan terhadap destination image (DI).
3. Perceived risk (PR) memiliki pengaruh langsung negatif dan tidak signifikan terhadap destination image (DI).
4. Electronic word of mouth (EM) memiliki pengaruh langsung positif dan signifikan terhadap destination image (DI).
5. Destination image (DI) memiliki pengaruh langsung positif dan signifikan terhadap visit intention (VI).
6. Cultural (CL) memiliki pengaruh langsung negatif dan tidak signifikan terhadap visit intention (VI).
7. Perceived risk (PR) memiliki pengaruh langsung positif dan tidak signifikan terhadap visit intention (VI).
8. Electronic word of mouth memiliki pengaruh langsung negatif dan tidak signifikan terhadap visit intention (VI).