49
data terkena outliers antara lain: case 2: 61,734 dan 20: 59,73. Kedua case outlier ini harus dieliminasi sehingga N pada analisis selanjutnya tinggal 114 – 2 = 112.
4.2.2. Uji 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.
Hasil selengkapnya dapat dilihat pada tabel berikut : Tabel 4.10.
Pengujian Reliability Consistency Internal Konstrak Indikator
Item to
Total Correlation
Koefisien Cronbachs
Alpha Berwujud
X
1
X11 0.675 0.374
X12 0.732 X13 0.585
Keandalan X
2
X21 0.378
0.676 X22 0.755
X23 0.752 Daya Tanggap
X
3
X31 0.832 0.670
X32 0.780 X33 0.715
Jaminan X
4
X41 0.609 0.238
X42 0.559 X43 0.712
Empati X
5
X51 0.530 0.180
X52 0.642 X53 0.671
Kepuasan Pelanggan
Y Y1
0.354 ta
Y2 0.725 Y3
0.423 Y4
0.423 : tereliminasi
Sumber : Lampiran 3
50
Proses eleminasi diperlakukan pada item to total correlation pada indikator yang nilainya 0,5 [Purwanto,2003]. Terjadi eliminasi karena nilai item to total
correlation indikator belum 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 kurang baik dimana koefisien Cronbach’s Alpha yang
diperoleh belum seluruhnya memenuhi rules of thumb yang disyaratkan yaitu ≥
0,7 [Hair et.al.,1998].
4.2.3. Uji 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 setiap latent variable construct
akan diuji dengan melihat loading factor dari hubungan antara setiap observed variable
dan latent variable. Hasil analisis tampak pada tabel 4.11 berikut ini:
51
Tabel 4.11. Standardize Faktor Loading dan Construct dengan
Confirmatory Factor Analysis Konstrak Indikator
Faktor Loading 1 2 3 4
Berwujud X
1
X11 0.330
X12 0.368
X13 0.407
Keandalan X
2
X22 0.692
X23 0.685
Daya Tanggap X
3
X31 0.865
X32 0.588
X33 0.492
Jaminan X
4
X41 0.065
X42 0.998
X43 0.055
Empati X
5
X51 0.337
X52 0.004
X53 0.201
Kepuasan Pelanggan
Y Y2
0.097
Sumber : Lampiran 3
Berdasarkan hasil confirmatory factor analysis terlihat bahwa factor loadings masing masing butir pertanyaan yang membentuk setiap construct belum
seluruhnya ≥ 0,5, sehingga butir-butir instrumentasi setiap konstruk tersebut dapat
dikatakan validitasnya kurang baik
4.2.4. Uji Construct Reliability Variance Extrated
