Evaluasi data Evaluasi Kriteria Goodness of Fit

71 5. Tidak ditemukan standard error yang sangat besar, 6. Program mampu menghasilkan matrik informasi yang seharusnya disajikan, 7. Tidak ada muncul varian error yang negatip, 8. Tidak ada muncul korelasi yang sangat tinggi antar koefisien estimasi 0,9. Jadi, dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah identifikasi dalam pengembangan model penelitian.

4.2.6. Evaluasi Kriteria Goodness of Fit

Pada tahap ini dilakukan beberapa pengujianevaluasi terhadap kesesuaian model struktural dan telaah terhadap berbagai kriteria goodness of fit.

4.2.6.1. Evaluasi data

Untuk itu tindakan pertama yang dilakukan adalah mengevaluasi apakah data yang digunakan sudah memenuhi asumsi-asumsi SEM, yaitu: 1. Ukuran sampel Ukuran sampel yang harus dipenuhi adalah minimal sebesar 100 sampel dan penelitian ini menggunakan 108 sampel retail outlet CV. Dunia Medan. Dengan demikian sampel penelitian ini telah memenuhi syarat untuk analisis lebih lanjut. 2. Uji Normalitas dan Linearitas Data diasumsikan normal univariate maupun multivariate bila critical ratio c.r pengujian assesment of normality dari Program AMOS berada pada ring -2,58 c.r 2,58. Uji normalitas assessment of normality terhadap data yang digunakan dalam penelitian ini disajikan dalam Tabel 4.12 berikut ini. Universita Sumatera Utara 72 Tabel 4.12. Assesment of Normality Variable min max skew

c.r. kurtosis

c.r.

X18 7 10 0.396 1.728 -1.097 -2.391 X17 7 10 0.335 1.46 -1.091 -2.378 X16 7 10 0.211 0.921 -1.076 -2.345 X15 6 10 0.192 0.835 -1.136 -2.476 X14 7 10 0.241 1.052 -1.443 -3.145 X11 6 10 0.236 1.03 -0.397 -0.865 X12 7 10 0.415 1.81 -0.355 -0.775 X13 7 10 0.476 2.073 -0.246 -0.536 X7 7 10 0.486 2.117 0.014 0.03 X10 6 10 0.04 0.173 -1.254 -2.733 X9 6 10 0.062 0.27 -1.055 -2.299 X8 6 10 0.156 0.678 -0.973 -2.12 X6 7 10 0.395 1.72 -0.501 -1.093 X5 7 10 0.403 1.755 -0.243 -0.53 X4 7 10 0.028 0.123 -0.644 -1.404 X3 7 10 -0.552 -2.407 -0.584 -1.272 X2 8 10 -0.357 -1.557 -1.036 -2.257 X1 7 10 -0.537 -2.341 -0.956 -2.083 Multivariate 1.321 0.263 Sumber: Hasil olah data AMOS 18, 2013 Jika dilihat dari Tabel 4.12 di atas, secara keseluruhan multivariate distribusi data sudah memenuhi standar normal, yaitu angka multivariate 0,263 2,58. Begitu juga untuk normalitas untuk masing-masing indikator univariate. Dengan mengamati nilai c.r. pada skewness, nilai c.r. setiap indikator sudah berada pada ring -2,58 c.r 2,58. Hasil data ini sudah menunjukkan bahwa syarat normalitas sudah terpenuhi. 3. Evaluasi atas Outliers a. Univariate Outliers Pengujian ada tidaknya Univariate Outliers dilakukan dengan menganalisis nilai Z-score dari data penelitian yang digunakan. Apabila terdapat nilai Z-score diluar nilai -3,0 Z-score 3,0, maka akan dikategorikan sebagai outlier dan tidak akan diikutsertakan dalam analisis selanjutnya. Pengujian Universita Sumatera Utara 73 univariate outliers ini menggunakan bantuan Program SPSS 16.0 dan hasilnya tersaji pada Tabel 4.13 berikut ini. Tabel 4.13. Descriptive Statistics: evaluasi univariate outliers N Minimum Maximum Mean Std. Deviation ZscoreX1 108 -2.00941 1.00471 1.76205E-15 1.00000000 ZscoreX2 108 -1.67106 1.10547 -6.50489E-16 1.00000000 ZscoreX3 108 -2.77610 1.03516 -2.1635E-15 1.00000000 ZscoreX4 108 -1.90071 1.70064 5.64507E-15 1.00000000 ZscoreX5 108 -1.61326 2.14714 8.70189E-16 1.00000000 ZscoreX6 108 -1.37353 2.07627 5.92354E-15 1.00000000 ZscoreX7 108 -1.75160 2.18950 6.19261E-15 1.00000000 ZscoreX8 108 -1.75268 1.58282 5.01367E-16 1.00000000 ZscoreX9 108 -1.72131 1.65872 -8.56391E-16 1.00000000 ZscoreX10 108 -2.07832 1.42884 4.83465E-15 1.00000000 ZscoreX11 108 -2.45640 2.38910 -9.93563E-16 1.00000000 ZscoreX12 108 -1.24502 2.38910 1.15562E-15 1.00000000 ZscoreX13 108 -1.19422 2.49080 -8.00226E-17 1.00000000 ZscoreX14 108 -1.13188 1.37997 -1.10531E-15 1.00000000 ZscoreX15 108 -1.30072 1.56617 -1.79984E-15 1.00000000 ZscoreX16 108 -1.49116 1.45479 1.21217E-15 1.00000000 ZscoreX17 108 -1.61482 1.42705 -2.65936E-15 1.00000000 ZscoreX18 108 -1.60408 1.43523 -5.98303E-16 1.00000000 Valid N listwise 108 Sumber: Hasil olah data SPSS 16, 2013 Berdasarkan pengamatan data nilai Z-score masing-masing indikator pada Tabel 4.13 di atas terlihat bahwa tidak terdapat univariate outliers. Semua nilai Z-score masih berada dalam range yang direkomendasikan sebagai tanda tidak terdapatnya outlier, yaitu -3,0 Z-score 3,0. b. Multivariate Outliers Merupakan outliers dalam variabel-variabel kombinasi. Evaluasi multivariate outliers dilakukan dengan memperhatikan output dari Program AMOS pada angka-angka nilai mahalanobis distance mahalanobis distance Chi-Squares pada signifikansi 0,001 = tidak terdapat multivariate outliers. Universita Sumatera Utara 74 Nilai Chi-Squares model penelitian ini pada signifikansi 0,001 df 125 adalah 179,604. Sementara itu, data mahalanobis distance yang merupakan output dari Program AMOS 18 tersaji pada Tabel 4.14 berikut ini. Tabel 4.14. Data Mahalanobis Distance Observation number Mahalanobis d-squared p1 p2 89 34.492 0.011 0.695 4 28.359 0.057 0.986 97 27.41 0.072 0.986 39 27.226 0.075 0.965 106 27.133 0.077 0.923 69 27.01 0.079 0.862 51 26.233 0.095 0.894 108 26.194 0.095 0.819 9 25.525 0.111 0.86 70 24.692 0.134 0.925 90 24.621 0.136 0.882 14 24.182 0.149 0.897 74 23.694 0.165 0.922 80 23.602 0.169 0.89 84 23.601 0.169 0.829 57 23.416 0.175 0.804 29 23.393 0.176 0.731 dst… Sumber: Hasil olah data AMOS 18, 2013 Berdasarkan Tabel 4.14 di atas terlihat bahwa mahalanobis distance terbesar ada pada sampel nomor 89, yaitu 34,492 dan masih jauh lebih kecil dari nilai Chi-Squares pada signifikansi 0,1, df 125 179,604. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat multivariate outliers pada data penelitian ini. 4. Evaluasi atas Multikolinearitas dan Singularitas Indikasi adanya multikolinearitas dan singularitas ditandai dengan nilai determinant of sample covariance matrix yang benar-benar kecil. Selain itu, Universita Sumatera Utara 75 Program AMOS juga telah menyediakan fasilitas warning apabila terdapat indikasi multikolinearitas dan singularitas Waluyo, 2011. Berdasarkan hasil output, tidak terdapat warning sehingga asumsi tidak terdapat indikasi multikolinearitas dan singularitas sudah terpenuhi.

4.2.6.2. Uji Reliability dan Variance Extracted

Pada dasarnya hasil uji reliabilitas reliability akan menunjukkan sejauhmana suatu alat ukur yang dapat memberikan hasil yang relatif sama apabila dilakukan pengukuran kembali pada subyek yang sama. Uji reliabilitas akan dilakukan dengan dua cara yaitu dengan melihat construct reliability dan variance extracted. 1. Construct Reliability Nilai construct reliability diperoleh dengan menggunakan rumus: Construct - Reliability = ∑ std. loading 2 + ∑ ԑj ∑ std. loading 2 Keterangan: iv. Standard Loading diperoleh dari nilai standardized regression weights standardized loading pada full model untuk tiap-tiap indikator yang didapat dari hasil perhitungan Program AMOS. v. εj adalah measurement error setiap indikator = 1 – standardized loading 2 . vi. Tingkat reliabilitas yang dapat diterima adalah ≥ 0,7. Nilai construct reliability untuk setiap konstruk tersaji pada Tabel 4.15. 2. Variance Extracted Nilai variance extracted diperoleh dengan menggunakan rumus: Variance Extracted = ∑ std. loading 2 ∑ std. loading 2 + ∑ ԑj Universita Sumatera Utara 76 Keterangan : iv. Standard Loading diperoleh dari nilai standardized regression weights standardized loading pada full model untuk tiap-tiap indikator yang didapat dari hasil perhitungan Program AMOS. v. εj adalah measurement error setiap indikator = 1 – standardized loading 2 . vi. Nilai variance extracted yang dapat diterima adalah ≥ 0,5. Nilai construct reliability untuk masing-masing konstruk tersaji pada Tabel 4.15. berikut ini. Tabel 4.15. Hasil uji Reliability Konstruk Indikator std. loading std. loading 2 ∑ std. loading 2 ∑ std. loading 2 εj construct reliability variance extracted X1 0.57 0.325 0.675 0.857 0.670 X2 0.793 0.629 0.371 0.916 0.787 X3 0.648 0.420 0.580 0.875 0.703 X4 0.748 0.560 0.440 0.952 0.834 X5 0.777 0.604 0.396 0.957 0.849 X6 0.635 0.403 0.597 0.937 0.788 X7 0.809 0.654 0.346 0.962 0.865 X8 0.678 0.460 0.540 0.917 0.789 X9 0.889 0.790 0.210 0.966 0.906 X10 0.879 0.773 0.227 0.963 0.899 X11 0.884 0.781 0.219 0.966 0.904 X12 0.886 0.785 0.215 0.966 0.906 X13 0.704 0.496 0.504 0.924 0.803 X14 0.864 0.746 0.254 0.987 0.940 X15 0.859 0.738 0.262 0.987 0.938 X16 0.907 0.823 0.177 0.991 0.957 X17 0.951 0.904 0.096 0.995 0.977 X18 0.879 0.773 0.227 0.989 0.946 Nilai komunikasi 4.044 1.374 Kepuasan atas Kebijakan Pelayanan 8.815 2.221 Komitmen 19.892 3.984 Keahlian Tenaga Penjualan 5.983 2.023 Kepercayaan kepada Penyalur 6.121 2.062 Sumber: Hasil Penelitian, 2013 Data diolah Berdasarkan pengamatan pada Tabel 4.15 tampak bahwa tidak terdapat nilai construct reliability yang lebih kecil dari 0,70. Begitu pula pada nilai uji variance extracted, juga tidak ditemukan nilai yang berada di bawah 0,50. Hasil pengujian ini menunjukan bahwa semua indikator observed variables yang dipakai mampu menjelaskan konstruk atau variabel laten yang dibentuknya dan menunjukkan bahwa indikator-indikator ini telah mewakili secara baik variabel bentukan yang dikembangkan. Universita Sumatera Utara 77

4.2.6.3. Evaluasi atas kriteria goodness of fit

Kriteria goodness of fit yang dipakai dengan nilai cut-off valuenya telah tersaji pada Tabel 4.10. Berdasarkan data pada tabel tersebut dapat diketahui bahwa dari delapan kriteria yang dipersyaratkan, terdapat enam kriteria yang sudah memenuhi cut-off value yang direkomendasikan dengan baik fit. Dua kriteria lainnya, yaitu GFI dan AGFI hanya dapat memenuhi kriteria cut-off value marjinal. Namun demikian, secara keseluruhan dapat dikatakan bahwa model penelitian ini sudah memiliki tingkat goodness of fit yang baik dan dapat digunakan dalam penelitian ini. 4.2.7. Interpretasi dan Modifikasi Model Keputusan untuk melakukan modifikasi terhadap model atau tidak, mengacu pada hasil output Program AMOS pada nilai Standardized Residual Covariance. Nilai residu diluar ring -2 ,58 ≤ residual ≤ 2,58 dapat menjadi acuan pertimbangan untuk melakukan modifikasi model. Hasil output Program AMOS untuk nilai Standardized Residual Covariance dapat dilihat pada Tabel 4.16 berikut ini. Tabel 4.16. Standardized Residual Covariance X18 X17 X16 X15 X14 X11 X12 X13 X7 X10 X9 X8 X6 X5 X4 X3 X2 X1 X18 X17 0.208 X16 0.121 -0.04 X15 -0.089 -0.06 0.074 X14 -0.269 -0.006 -0.135 -0.055 X11 -0.325 -0.227 -0.062 -0.169 0.475 X12 -0.071 -0.166 0.104 -0.004 0.574 0.168 X13 -0.05 0.272 0.286 0.431 0.51 0.012 -0.533 X7 0.188 0.598 0.111 0.204 1.073 -0.051 0.619 0.79 X10 -0.4 0.02 0.007 0.322 0.138 0.167 -0.008 0.976 0.175 X9 -0.331 0.01 0.359 0.274 -0.142 -0.292 -0.325 0.88 0.322 -0.043 X8 -0.242 -0.129 -0.034 0.186 -0.811 -0.144 -0.196 -0.075 0.743 -0.005 0.15 X6 -1.035 -1.228 -1.004 -1.153 -1.11 -1.262 -0.408 -0.38 0.133 -1.022 -0.349 0.729 X5 -0.399 -0.894 -0.264 -1.232 -0.507 -1.097 -0.208 -0.253 -0.243 -0.8 -0.531 0.471 0.992 X4 1.111 0.993 1.268 0.122 0.292 0.233 1.162 0.417 0.056 0.052 0.742 0.699 -0.811 -0.001 X3 -0.233 0.127 -0.446 0.664 0.175 0.16 -0.254 0.817 1.069 -0.268 -0.341 -1.229 -0.166 -0.791 0.03 X2 0.29 0.397 -0.18 0.703 0.135 -0.02 0.259 0.512 1.239 0.758 0.337 -0.435 0.13 -0.14 0.547 -0.298 X1 -1.053 -0.607 -1.074 -0.326 -0.843 -0.484 -0.671 -0.49 -0.923 -0.038 -0.769 -0.98 -2.365 -1.919 -1.226 0.704 0.046 Sumber: Hasil olah data AMOS 18, 2013 Universita Sumatera Utara 78 Berdasarkan Tabel 4.16 terlihat bahwa tidak terdapat nilai residual yang melebihi ±2,58. Hasil ini menunjukan bahwa tidak perlu lagi dilakukan modifikasi terhadap model yang dikembangkan dalam penelitian ini. 4.2.8. Pengujian Hopotesis Hipotesis yang akan diuji adalah hipotesis penelitian yang sudah diajukan pada Bab II. Pengujian dilakukan berdasarkan data hasil pengolahan AMOS 18, dengan cara menganalisis nilai regresi yang telah ditampilkan pada Tabel 4.11 Hasil Regression Weights full model SEM . Nilai regresi yang akan dianalisis adalah pada nilai Critical Ratio C.R. dan nilai Probability P, serta tanda positifnegatif pada nilai Standardized Reg. Weights dari data hasil pengolahan AMOS 18. Nilai C.R. dan P akan dibandingkan dengan batasan statistik yang disyaratkan, yaitu C.R. ≥ 1,96 t- table pada df 125 dan α 0,05 dan P 0,05. Apabila hasil olah data menunjukan nilai yang memenuhi syarat tersebut, maka hipotesis penelitian yang diajukan dapat diterima signifikan. Tanda negatifpositif pada nilai standardized reg. weights akan mengindikasikan pengaruh yang positifnegatif Waluyo, 2011. Data hasil pengolahan dengan AMOS 18 untuk pengujian hipotesis tersaji pada Tabel 4.17 berikut ini. Tabel 4.17. Pengujian hipotesis Estimate S.E. C.R. P kepercayaan_kepada_penyalur --- komunikasi H1 0.3 0.116 2.594 0.009 kepercayaan_kepada_penyalur --- kepuasan_atas kebijakan_pelayanan H2 0.204 0.085 2.412 0.016 kepercayaan_kepada_penyalur --- keahlian_tenaga_penjualan H3 0.32 0.062 5.121 komitmen --- kepuasan_atas kebijakan_pelayanan H4 0.214 0.104 2.055 0.04 komitmen --- keahlian_tenaga_penjualan H5 0.241 0.091 2.663 0.008 komitmen --- kepercayaan_kepada_penyalur H6 1.081 0.224 4.826 komitmen --- komunikasi H7 0.331 0.146 2.271 0.023 Hipotesis Sumber: Hasil olah data AMOS 18, 2013 Data diolah Universita Sumatera Utara 79 Berdasarkan batasan statistik untuk pengujian hipotesis yang sudah dipaparkan sebelumnya, maka pengujian hipotesis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Uji Hipotesis 1 H1 Komunikasi dari penyalur berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepercayaan retail outlet kepada perusahaan penyalur tersebut. Berdasarkan Tabel 4.11 dan 4.17 untuk H1, nilai C.R. 2,594 dan nilai P 0,009 sudah memenuhi syarat untuk menerima H 1 dan menolak H , serta tanda positif pada nilai standardized reg. weights. Dengan demikian, H1 pada penelitian ini dapat diterima. Dengan diterimanya H 1 akan berarti bahwa: semakin baiktinggi komunikasi dari penyalur, maka akan semakin baiktinggi pula tingkat kepercayaan retail outlet kepada perusahaan penyalur tersebut. 2. Uji Hipotesis 2 H2 Kepuasan retail outlet atas kebijakan pelayanan penyalur berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepercayaan retail outlet kepada perusahaan penyalur tersebut. Berdasarkan Tabel 4.11 dan 4.17 untuk H2, nilai C.R. 2,412 dan nilai signifikan P 0,016 sudah memenuhi syarat untuk menerima H 1 dan menolak H , serta tanda positif pada nilai standardized reg. weights. Dengan demikian, H2 dalam penelitian ini dapat diterima. Dengan diterimanya H 1 , maka dapat diartikan bahwa semakin tinggi tingkat kepuasan retail outlet atas kebijakan pelayanan penyalur, maka akan semakin tinggi pula tingkat kepercayaan retail outlet kepada perusahaan penyalur tersebut. Universita Sumatera Utara 80 3. Uji Hipotesis 3 H3 Keahlian tenaga penjualan penyalur berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepercayaan retail outlet kepada perusahaan penyalur tersebut. Berdasarkan Tabel 4.11 dan 4.17 untuk H3, nilai C.R. 5,121 dan signifikansi P = 0,000 memenuhi syarat untuk menerima H 1 dan menolak H , serta tanda positif pada nilai standardized reg. weights. Dengan demikian, H3 pada penelitian ini dapat diterima. Dengan diterimanya H 1 , maka dapat diartikan bahwa semakin tinggi keahlian tenaga penjualan penyalur, maka akan semakin tinggi pula kepercayaan retail outlet kepada perusahaan penyalur tersebut. 4. Uji Hipotesis 4 H4 Kepercayaan retail outlet kepada perusahaan penyalur berpengaruh positif dan signifikan terhadap komitmen retail outlet kepada perusahaan penyalur tersebut untuk hubungan jangka panjang. Berdasarkan Tabel 4.11 dan 4.17 untuk H4, nilai C.R. 2,055 dan nilai P 0,04 sudah memenuhi syarat untuk menerima H 1 dan menolak H , serta tanda positif pada nilai standardized reg. weights. Dengan demikian, H4 pada penelitian ini dapat diterima. Dengan diterimanya H 1 , maka dapat diartikan bahwa semakin tinggi tingkat kepercayaan retail outlet kepada perusahaan penyalur, maka akan semakin tinggi pula komitmen retail outlet kepada perusahaan penyalur tersebut untuk hubungan jangka panjang. 5. Uji Hipotesis 5 H5: Komunikasi dari penyalur berpengaruh positif dan signifikan terhadap komitmen retail outlet kepada perusahaan penyalur tersebut untuk hubungan jangka panjang. Universita Sumatera Utara 81 Berdasarkan Tabel 4.11 dan 4.17 untuk H5, nilai C.R. 2,663 dan nilai signifikansi P 0,008 sudah memenuhi syarat untuk menerima H 1 dan menolak H , serta tanda positif pada nilai standardized reg. weights. Dengan demikian, H5 pada penelitian ini dapat diterima. Dengan diterimanya H 1 , maka dapat diartikan bahwa, semakin baiktinggi komunikasi dari penyalur, maka akan semakin baiktinggi pula komitmen retail outlet kepada perusahaan penyalur tersebut untuk hubungan jangka panjang. 6. Uji Hipotesis 6 H6: Kepuasan retail outlet atas kebijakan pelayanan penyalur berpengaruh positif dan signifikan terhadap komitmen retail outlet kepada perusahaan penyalur tersebut untuk hubungan jangka panjang. Berdasarkan Tabel 4.11 dan 4.17 untuk H6, nilai C.R. 4,826 dan signifikansi P = 0,000 sudah memenuhi syarat untuk menerima H 1 dan menolak H , serta tanda positif pada nilai standardized reg. weights. Dengan demikian, H6 pada penelitian ini dapat diterima. Dengan diterimanya H 1 , maka dapat diartikan bahwa semakin tinggi tingkat kepuasan retail outlet atas kebijakan pelayanan penyalur, maka akan semakin tinggi pula komitmen retail outlet kepada perusahaan penyalur tersebut untuk hubungan jangka panjang. 7. Uji Hipotesis 7 H7: Keahlian tenaga penjualan penyalur berpengaruh positif dan signifikan terhadap komitmen retail outlet kepada perusahaan penyalur tersebut untuk hubungan jangka panjang. Berdasarkan Tabel 4.11 dan 4.17 untuk H7, nilai C.R. 2,271 dan nilai P 0,023 sudah memenuhi untuk menerima H 1 dan menolak H , serta tanda positif pada nilai standardized reg. weights. Dengan demikian, H7 pada penelitian ini dapat diterima. Dengan diterimanya H 1 , maka dapat diartikan bahwa semakin Universita Sumatera Utara 82 tinggi keahlian tenaga penjualan penyalur, maka akan semakin tinggi pula komitmen retail outlet kepada perusahaan penyalur tersebut untuk hubungan jangka panjang. Hasil pengujian hipotesis di atas dirangkum dalam Tabel 4.18 berikut ini. Tabel 4.18. Rangkuman hasil uji hipotesis Hasil Uji Hipotesis kepercayaan_kepada_penyalur --- komunikasi H1 Diterima kepercayaan_kepada_penyalur --- kepuasan_atas kebijakan_pelayanan H2 Diterima kepercayaan_kepada_penyalur --- keahlian_tenaga_penjualan H3 Diterima komitmen --- kepuasan_atas kebijakan_pelayanan H4 Diterima komitmen --- keahlian_tenaga_penjualan H5 Diterima komitmen --- kepercayaan_kepada_penyalur H6 Diterima komitmen --- komunikasi H7 Diterima Hipotesis Berdasarkan Tabel 4.18 dapat disimpulkan bahwa dari 7 tujuh hipotesis yang diuji, semuanya positif dan signifikan sehingga semua hipotesis dapat diterima. 4.3. Pembahasan 4.3.1. Evaluasi Asumsi Model Struktural Berdasarkan Tabel 4.10 dapat diketahui bahwa model persamaan struktural telah memenuhi kriteria model fit dengan Chi-Square sebesar 133, 275 dengan nilai probabilitas 0,290 jauh lebih besar dari yang disyaratkan 0,05 dan kriteria yang lain seperti TLI, CFI, RMSEA, CMINDF, GFI dan AGFI, semuanya sudah memenuhi nilai yang disyaratkan, walau terdapat keterbatasan pada nilai GFI dan AGFI yang diterima dalam syarat nilai marjinal. Hal ini sudah berarti bahwa model yang dikembangkan dalam penelitian ini secara keseluruhan telah fit baik. Universita Sumatera Utara 83 Berdasarkan Tabel 4.7, 4.9 dan 4.15 dapat dikemukakan bahwa hasil uji validitas penelitian ini berdasarkan nilai convergent validity menunjukkan bahwa semua instrumen valid. Demikian juga dengan hasil uji reliabilitas, semua variabel atau instrumen yang digunakan dalam penelitian ini sudah reliabel. 4.3.2. Analisis Statistik Deskriptif 4.3.2.1. Analisis deskriptif Komunikasi