Deteksi terhadap multivariat outliers dilakukan dengan menggunakan kriteria Jarak Mahalanobis pada tingkat p 0,001. Jarak Mahalanobis itu
dievaluasi dengan menggunakan
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. Nilai
2 0.001
dengan jumlah indikator 28 adalah sebesar 52,620. Hasil analisis Mahalanobis diperoleh nilai 48,980 yang kurang dari
2
tabel 52,620 tersebut. Dengan demikian, tidak terjadi multivariate outliers.
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 yang dihasilkan Purwanto, 2002.
Hasil selengkapnya dapat dilihat pada tabel berikut :
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 4.15. Reliabilitas Data
Konstrak Indikator Item to Total
Correlation Koefisien Cronbachs
Alpha X11
0,672 X12
0,612 X13
0,674 X14
0,684 X15
0,635 Tangibles
X16 0,580
0,699
X21 0,785
X22 0,763
Responsiveness X23
0,804 0,687
X31 0,785
X32 0,763
Knowledge X33
0,804 0,687
X41 0,804
X42 0,792
X43 0,806
Recovery X44
0,809 0,815
X51 0,835
X52 0,847
Service Value X53
0,722 0,724
X61 0,723
X62 0,753
Satisfaction X63
0,783 0,618
Y1 0,788
Y2 0,826
Behavioral Intentions
Y3 0,768
0,707
Sumber : Lampiran 3 Proses eleminasi diperlakukan pada item to total correlation pada
indikator yang nilainya 0,5 [Purwanto,2003]. Tidak terjadi eliminasi karena nilai item to total correlation indikator seluruhnya
≥ 0,5. Indikator yang tereliminasi tidak disertakan dalam perhitungan cronbachs alpha. Perhitungan
cronbachs dilakukan setelah proses eliminasi. Hasil pengujian reliabilitas konsistensi internal untuk setiap construct di atas menunjukkan hasil cukup baik
dimana koefisien Cronbach’s Alpha yang diperoleh belum seluruhnya memenuhi rules of thumb yang disyaratkan yaitu
≥ 0,7 [Hair et.al.,1998].
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
4.3.3. Evaluasi Validitas
Validitas menyangkut tingkat akurasi yang dicapai oleh sebuah indikator dalam menilai sesuatu atau akuratnya pengukuran atas apa yang seharusnya
diukur, karena indikator multidimensi, maka uji validitas dari setiap latent variable construct akan diuji dengan melihat loading factor dari hubungan
antara setiap observed variable dan latent variable. Hasil analisis tampak pada tabel di bawah ini.
Tabel 4.16. Validitas Data
Faktor Loading Konstrak Indikator
1 2 3 4 X11
0,482 X12 0,437
X13 0,598 X14 0,727
X15 0,576
Tangibles X16
0,341 X21
0,669 X22
0,598 Responsiveness
X23 0,659
X31 0,801
X32 0,726
Knowledge X33
0,466 X41
0,729 X42
0,686 X43
0,720 Recovery
X44 0,743
X51 0,706
X52 0,807
Service Value X53
0,546 X61
0,581 X62 0,576
Satisfaction X63
0,627 Y1
0,727 Y2 0,716
Behavioral Intentions
Y3 0,595
Sumber: Lampiran 3
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Berdasarkan hasil confirmatory factor analysis terlihat bahwa factor loadings masing masing butir pertanyaan yang membentuk setiap construct
seluruhnya ≥ 0,5, sehingga butir-butir instrumentasi setiap konstruk tersebut dapat
dikatakan validitasnya cukup baik.
4.3.4. Evaluasi Construct Reliability dan Variance Extracted
