59
Tabel 10. Hasil Jawaban Responden untuk Pertanyaan Variabel Respon PenggunaY1
No Pertanyaan
Skor Jawaban
Total
1 2
3 4
5 6
7
1 Bersedia untuk menerima
perluasan merek kategori produk merek Kopi
Nescafe. 11
27 56
16 110
Persentase 10.0
24.5 50.9
14.5 100
2 Bersedia
merekomendasikan pada orang lain untuk membeli
dan menggunakan Kopi Nescafe
13 23
48 26
110
Persentase 11.8
20.9 43.6
23.6 100
Sumber: Hasil Penyebaran Keusioner Berdasarkan tabel di atas diketahui sebagai berikut:
1. Indikator pertama dari respon pelanggan yaitu perluasan merek, mendapat respon terbanyak pada skor 6 dengan jumlah responden
sebanyak 56 responden atau 50.9, kemudian terbanyak kedua terdapat pada skor 5 dengan jumlah responden 27 atau 24.5 lalu
untuk skor 7 sebanyak 16 responden atau 14.5, kemudian skor 4 sebanyak 11 responden atau 10.
2. Indikator kedua dari respon pelanggan yaitu rekomendasi, mendapat respon terbanyak pada skor 6 dengan jumlah responden sebanyak 48
responden atau 43.6, kemudian terbanyak kedua terdapat pada skor 7 dengan jumlah responden 26 atau 23.6 lalu untuk skor 5 sebanyak
23 responden atau 20.9, kemudian skor 4 sebanyak 13 responden atau 11.8.
60
4.3. Analisis Data
4.3.1. Evaluasi Outlier
Outlier adalah observasi atau data yang memiliki karakteristik
unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari observasi-observasi lainnya dan muncul dalam bentuk nilai ekstrim untuk sebuah variabel tunggal atau
variabel kombinasi atau mutivariat Hair, 1998. Evaluasi terhadap outlier multivariate
antar variabel perlu dilakukan sebab walaupun data yang dianalisis menunjukkan tidak ada outliers pada tingkat univariate, tetapi
observasi itu dapat menjadi outliers bila sudah saling dikombinasikan. Jarak antara Mahalanobis untuk tiap-tiap observasi dapat dihitung dan akan
menunjukkan sebuah observasi dari rata-rata semua variabel dalam sebuah ruang multidimensional Hair.dkk, 1998; Tabachnick Fidel, 1996. Uji
terhadap outliers multivariate dilakukan dengan menggunakan jarak Mahalanobis pada tingkat p 1. Jarak Mahalanobis itu dievaluasi dengan
menggunakan χ² chi kuadrat pada derajat bebas sebesar jumlah variabel yang digunakan dalam penelitian ini. Hasil uji outlier tampak pada tabel
berikut :
61
Tabel 11. Outlier Data
Minim um Max im um
Mean St d.
Dev iat ion N
Pr edict ed Value 34.99
74.63 55.50
8.651 110
St d. Predict ed Value - 2.371
2.211 0.000
1.000 110
St andar d Err or of Predict ed Value
5.971 15.660
10.489 2.097
110 Adj ust ed Predict ed Value
28.08 76.19
55.24 9.655
110 Residual
- 57.933 69.343
0.000 30.703
110 St d. Residual
- 1.789 2.142
0.000 0.948
110 St ud. Residual
- 1.867 2.328
0.004 1.003
110 Delet ed Residual
- 63.097 81.917
0.265 34.425
110 St ud. Delet ed Residual
- 1.892 2.382
0.003 1.008
110 Mahalanobis Dist ance [ MD]
2.715 2 4 .5 0 5
10.900 4.703
110 Cook s Dist ance
0.000 0.082
0.010 0.012
110 Cent er ed Lev er age Value
0.025 0.225
0.100 0.043
110 a Dependent Var iable : NO. RESP
Sumber Deteksi terhadap multivariat outliers
dilakukan dengan menggunakan kriteria Jarak Mahalanobis pada tingkat p 0,001. Jarak
Mahalanobis itu dievaluasi dengan menggunakan χ
: Lampiran
2
pada derajat bebas sebesar jumlah variabel yang digunakan dalam penelitian. Bila kasus yang
mempunyai Jarak Mahalanobis lebih besar dari nilai chi-square pada tingkat signifikansi 0,001 maka terjadi multivariate outliers. Hasil penelitian ini
menunjukkan bahwa tidak terdapat outlier multivariat [antar variabel], karena MD Maksimum 24,505 32,909
4.3.2. Evaluasi Reliabilitas
Seperti telah dijelaskan pada bab sebelumnya bahwa Cronbach’s Alpha
ini digunakan untuk mengestimasi reliabiltas setiap skala variabel atau observasi indikator. Sementara itu item to total correlation
digunakan untuk memperbaiki ukuran-ukuran dan mengeliminasi butir- butir yang kehadirannya akan memperkecil koefisien Cronbach’s Alpha
