50
construct seluruhnya 0.5, sehingga butir-butir instrumentasi setiap
konstruk tersebut dapat dikatakan validitasnya baik dan dapat diterima.
4.3.4. Uji Construct Reliability dan Variance Extracted
Selain melakukan pengujian konsistensi internal Cronbach’s Alpha,
perlu juga dilakukan pengujian construct reliability dan variance extracted.
Kedua pengujian tersebut masih dalam koridor uji konsistensi internal yang akan memberikan peneliti kepercayaan diri yang lebih besar
bahwa indikator-indikator individual mengukur suatu pengukuran sama. Hasil pengujian Construct Reliability dan Variance Extraced
dalam penelitian ini akan ditampilkan pada tabel berikut:
Tabel 4.14. Construct Reliability Variance Extrated
Konstrak Indikator
Standardize Factor
Loading SFL
Kuadrat Error
[εj] Construct
Reliability Variance
Extrated
Sense X11
0,763 0,582
0,418 0,611
0,273 X12
0,617 0,381
0,619 X13
0,541 0,293
0,707 X14
0,249 0,062
0,938 X15
0,219 0,048
0,952 Feel
X21 0,782
0,612 0,388
0,735 0,582
X22 0,743
0,552 0,448
Act X31
0,685 0,469
0,531 0,773
0,634 X32
0,894 0,799
0,201 Think
X41 0,797
0,635 0,365
0,806 0,583
X42 0,817
0,667 0,333
X43 0,668
0,446 0,554
Relat e X51
0,812 0,659
0,341 0,784
0,645 X52
0,794 0,630
0,370 Cust om er
Loy alt y Y1
0,925 0,856
0,144 0,823
0,616 Y2
0,575 0,331
0,669 Y3
0,814 0,663
0,337
Ba t a s D a pa t dit e r im a ≥ 0,7
≥ 0,5
Sumber : Hasil Pengolahan Data
Hasil pengujian reliabilitas instrumen dengan construct reliability
dan variance extracted menunjukkan instrument cukup reliabel,
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
51
yang ditunjukkan dengan nilai construct reliability belum seluruhnya
≥ 0,7, meskipun demikian angka tersebut bukanlah sebuah ukuran “mati”
artinya bila penelitian yang dilakukan bersifat exploratory, maka nilai di bawah 0,70 pun masih dapat diterima sepanjang disertai alasan-alasan
empirik yang terlihat dalam proses eksplorasi. Dan variance extracted di rekomendasikan pada tingkat 0,50.
4.3.5. Uji Normalitas
Uji normalitas sebaran dilakukan dengan Kurtosis Value dari data yang digunakan yang biasanya disajikan dalam statistik deskriptif.
Nilai statistik untuk menguji normalitas itu disebut Z-value. Bila nilai-Z ≥
nilai kritis maka distribusi data adalah tidak normal. Nilai kritis dapat ditentukan dari tingkat signifikansi 0,01 [1] yaitu sebesar ± 2,58.
Tabel 4.15. Normalitas Data
S
Sumber : Hasil Pengolahan Data Pada Lampiran 3
Variable min
max kurtosis
c.r.
