Deteksi terhadap
multivariate outliers dilakukan dengan menggunakan kriteria jarak Mahalonobis pada tingkat p 0,001. Jarak Mahalonobis itu dievaluasi dengan menggunakan
χ² pada derajat bebas sebesar jumlah variabel yang digunakan dalam penelitian. Bila kasus
yang mempunyai Jarak Mahalonobis lebih kecil dari dari nilai chi-square pada tingkat signifikasi 0,001 maka tidak terjadi multivariate outliers. Nilai
χ² о,ооı dengan jumlah
indikator 11 adalah sebesar 31,264. Dan hasil Mahalonobis diperoleh nilai 58,087 yang lebih dari
χ² tabel 31,264 tersebut. Dengan demikian terdapat Multivariate Outliers 58,087 ≥ 31,264
4.3.2 Evaluasi Reliabilitas
Koefisien Cronbach’s Alpha dihitung untuk mengestimasi reliabilitas setiap skala
variabel atau indikator observasian. Sementara itu item to total correlation digunakan untuk memperbaiki ukuran-ukuran dan mengeliminasi item-item yang kehadirannya akan
memperkecil koefisien Cronbach’s Alpha yang dihasilkan. Tabel 8: Reliabilitas Data
Pe n gu j ia n Re lia b ilit y Con sist e n cy I n t e r n a l Kon st r a k I n dik a t or
I t e m t o Tot a l Cor r e la t ion
Koe f isie n Cr on b a ch s Alph a
X 1 1 0 .7 1 5
X 1 2 0 .7 3 8
X 1 3 0 .7 5 9
Adv e r t ise m e n t X 1 4
0 .7 6 8 0 .7 1 4
X 2 1 0 .8 3 5
X 2 2 0 .8 1 8
Br a n d I m a ge X 2 3
0 .8 3 6 0 .7 7 2
Y1 0 .7 8 9
Y2 0 .8 5 1
Y3 0 .9 0 9
Pu r ch a se I n t e n t ion
Y4 0 .8 4 8
0 .8 7 2 : t e r e lim in a si
Sumber: Lampiran
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Proses eliminasi diperlukan 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 cronbach’s
alpha. Perhitungan cronbach’s dilakukan setelah proses eliminasi. Hasil pengujian reliabilitas konsistensi internal untuk setiap construct diatas menunjukan
baik dimana koefisien Cronbach’s Alpha yang diperoleh seluruhnya memenuhi rules of
thumb yang disyaratkan yaitu ≥ 0,7 Hair et.al.,1998.
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 variabel dan latent variabel.
Hasil analisis tampak pada tabel dibawah ini. Tabel 9: Validitas Data
St a n da r d iz e Fa k t or Loa d in g da n Con st r u ct de n ga n Con fir m a t or y Fa ct or An a ly sis
Fa k t or Loa din g Kon st r a k I n dik a t or
1 2 3 4 X 1 1
0 .6 5 8 X 1 2
0 .6 8 4 X 1 3
0 .6 5 3 Adv e r t ise m e n t
X 1 4 0 .5 7 6
X 2 1 0 .6 7 4
X 2 2 0 .7 5 4
Br a n d I m a ge X 2 3
0 .7 2 2 Y1
0 .7 0 6 Y2
0 .7 6 9 Y3
0 .8 9 1 Pu r ch a se
I n t e n t ion Y4
0 .8 0 7
Sumber : Lampiran
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 instrumentasi setiap konstruk tersebut dapat dikatakan validitasnya baik.
4.3.4 Evaluasi Construct Reliability dan Variance Extracted
