Hasil uji outlier tampak pada tabel berikut : Tabel 4.8. Outlier Data
Minimum Maximum Mean
Std. Deviation
N Predicted Value
17.472 75.146 50.500
12.030 100
Std. Predicted Value -2.745
2.049 0.000
1.000 100
Standard Error of Predicted Value 3.624
13.434 9.106
1.543 100
Adjusted Predicted Value 19.204
79.109 50.499 12.431
100 Residual
-53.207 59.192
0.000 26.400
100 Std. Residual
-1.911 2.126
0.000 0.948
100 Stud. Residual
-2.031 2.263
0.000 1.004
100 Deleted Residual
-60.122 67.054
0.001 29.630
100 Stud. Deleted Residual
-2.068 2.318
0.001 1.011
100 Mahalanobis Distance [MD]
0.687 22.057
9.900 3.574
100 Cooks Distance
0.000 0.062
0.011 0.013
100 Centered Leverage Value
0.007 0.223
0.100 0.036
100 a Dependent Variable : NO. RESP
Sumber Deteksi terhadap multivariate outlier
dilakukan dengan menggunakan kriteria Jarak Mahalanobis pada tingkat p 0,001. Jarak
Mahalanobis itu dievaluasi dengan menggunakan
χ
: Lampiran
2
pada derajaat 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
χ
2 0,001
dengan jumlah indikator 10 adalah sebesar 29,588. Hasil analisis Mahalanobis diperoleh nilai 22,057 kurang dari
χ
2
tabel 29,588 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 reliabilitas 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, 2003. Hasil selengkapnya dapat dilihat pada
tabel berikut : Tabel 4.9. Reliabilitas Data
Konstrak Indikator
Item to Total Correlation
Koefisien Cronbachs Alpha
Advertisement X11
0.764 0.811
X12 0.894
X13 0.891
Product Attraction
X21 0.920
0.893 X22
0.908 X23
0.898 Purchase
Intention Y1
0.823 0.731
Y2 0.776
Y3 0.822
Y4 0.537
Sumber Proses eleminasi diperlukan pada Item to total correlation pada
indikator yang nilainya 0,5 [Purwanto, 2003]. Tidak terjadi eleminasi karena nilai item to total correlation seluruhnya
≥ 0,5. Indikator yang tereleminasi tidak disertakan dalam perhitungan cronbach’s alpha.
Perhitungan cronbach’s dilakukan setelah proses eleminasi. : Lampiran
Hasil pengujian reliabilitas konsistensi internal untuk setiap construct
di atas menunjukkan hasil 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 variable dan latent variable. Hasil analisis tampak pada tabel di bawah ini :
Tabel 4.10. Validitas Data
Konstrak Indikator
Faktor Loading 1
2 3
4 Advertisement
X11 0.586
X12 0.860
X13 0.875
Product Attraction
X21 0.876
X22 0.880
X23 0.822
Purchase Intention
Y1 0.847
Y2 0.721
Y3 0.692
Y4 0.258
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 baik.
: Lampiran
4.3.4. Evaluasi Construct Reliability Dan Variance Extracted
