54
4.4. Deskripsi Hasil Analisis dan Pengujian Hipotesis
4.4.1. Evaluasi atas
Outlier
Outlier adalah observasi atau data yang memiliki karakteristik unik yang terlihat sangat berbeda jauh dari observasi-observasi lainnya
dan muncul dalam bentuk nilai ekstrim untuk sebuah variabel tunggal atau variabel kombinasi [Hair,1998]. Multivariate outlier diuji dengan kriteria
jarak Mahalanobis pada tingkat p 0,001. Jarak diuji dengan Chi-Square [
2] pada df sebesar jumlah variabel bebasnya df = 1 . Ketentuan : bila Mahalanobis dari nilai
2 adalah multivariate outlier. Pada penelitian ini terdapat outlier apabila nilai Mahalanobis distancenya 46,797
Untuk lebih memperjelas uraian mengenai evaluasi outlier multivariate berikut ini akan disajikan tabel Uji Outlier Multivariate :
Tabel 4.12. Uji Outlier Multivariate
Minimum Maximum
Mean Std.
Deviation N
Pr edict ed Value 9,623
101,743 53,000
16,385 105
St d. Pr edict ed Value - 2,647
2,975 0,000
1,000 105
St andar d Er r or of Pr edict ed Value 9,189
17,366 13,035
1,770 105
Adj ust ed Pr edict ed Value 3,351
101,249 53,071
17,324 105
Residual -
48,419 64,137
0,000 25,671
105 St d. Residual
- 1,685 2,232
0,000 0,893
105 St ud. Residual
- 1,826 2,509
- 0,001 1,006
105 Delet ed Residual
- 58,764
85,484 - 0,071
32,630 105
St ud. Delet ed Residual - 1,853
2,594 0,000
1,014 105
Mahalanobis Dist ance [ MD] 9,643
36,994 20,800
5,876 105
Cooks Dist ance 0,000
0,116 0,013
0,017 105
Cent er ed Lever age Value 0,093
0,356 0,200
0,056 105
a Dependent Variable : NO. RESP
Sumber : Hasil Pengolahan Data Pada Lampiran 3
Diketahui nilai
2
0,001.21 sebesar 46,797. Berdasarkan tabel diatas, setelah dilakukan pengujian ditemukan nilai MD maksimum adalah
55
36,994 lebih kecil dari 46,797. Oleh karena itu diputuskan dalam penelitian ini tidak terdapat outlier multivariate antar variabel.
4.4.2. Uji Reliabilitas
Reliabilitas adalah ukuran mengenai konsistensi internal dari indikator-indikator sebuah konstruk yang menunjukkan derajat sampai
dimana masing-masing indikator itu mengindikasikan sebuah konstruk yang umum. Koefisien Cronbach’s Alpha dihitung untuk mengestimasi
reliabilitas setiap skala variabel atau indikator observarian. 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.
Proses eleminasi diperlakukan 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 cronbachs alpha. Perhitungan cronbachs dilakukan setelah proses eliminasi.
Hasil pengujian reliabilitas Consistency Internal dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut ini :
56
Tabel 4.13. Reliabilitas Data
Konstrak Indikator
Item to Total Correlation
Koefisien Cronbachs Alpha
X111 0,867
Tangibles X112
0,872 0,678
X121 0,874
Reliabilit y X122
0,815 0,596
X131 0,675
X132 0,802
Responsiv eness X133
0,764 0,602
X141 0,879
Assur ance X142
0,868 0,690
X151 0,709
X152 0,843
Em pat hy X153
0,853 0,725
X21 0,835
X22 0,895
Cust om er Value X23
0,847 0,821
Y1 0,815
Y2 0,901
Cust om er Sat isfact ion
Y3 0,825
0,803 Z1
0,815 Z2
0,901 Cust om er Loyalt y
Z3 0,825
0,866
: tereliminasi Sumber : Hasil Pengolahan Data
Hasil pengujian reliabilitas konsistensi internal untuk setiap
construct di atas menunjukkan hasil cukup baik dimana koefisien Cronbach’s Alpha yang diperoleh belum seluruhnya memenuhi rules of
thumb yang disyaratkan yaitu 0.7 [Hair et.al.,1998].
4.4.3. Uji Validitas
Kategori