55
Kemudian terbanyak kedua terdapat pada skor 3 dengan jumlah responden 27 orang atau 24,1 menjawab netral. Dan terbanyak ketiga terdapat pada
skor 5 dengan jumlah responden 25 orang atau 22,3 menjawab sangat setuju.
Indikator ketiga dari Loyalitas Pelanggan yaitu merekomendasikan pada orang lain, mendapat respon terbanyak pada skor
4 dengan jumlah responden sebanyak 53 orang atau 47,3 menjawab setuju. Kemudian terbanyak kedua terdapat pada skor 3 dengan jumlah
responden 31 orang atau 27,7 menjawab netral. Dan terbanyak ketiga terdapat pada skor 5 dengan jumlah responden 22 orang atau 19,6
menjawab sangat setuju.
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 39,252.
56
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
Predicted Value 32,8864
99,6368 56,5000
12,19826 112
Std. Predicted Value -1,936
3,536 ,000
1,000 112
Standard Error of Predicted Value 3,705
24,816 12,244
3,292 112
Adjusted Predicted Value 27,5921
102,2272 56,5849
13,97888 112
Residual -59,66285
64,64325 ,00000
30,09766 112
Std. Residual -1,834
1,987 ,000
,925 112
Stud. Residual -1,972
2,088 -,001
1,005 112
Deleted Residual -84,22725
71,40791 -,08486
35,78229 112
Stud. Deleted Residual -2,003
2,127 -,001
1,011 112
Mahalanobis Distance [MD] ,449
63,592 15,857
9,815 112
Cooks Distance ,000
,166 ,012
,021 112
Centered Leverage Value ,004
,573 ,143
,088 112
a Dependent Variable : NO. RESP
Sumber : Hasil Pengolahan Data Pada Lampiran 3
Diketahui nilai chi square
2
0,001.16 sebesar 39,252. Berdasarkan tabel diatas, setelah dilakukan pengujian ditemukan nilai MD
maksimum adalah 63,592 lebih besar dari 39,252. Oleh karena itu diputuskan dalam penelitian ini terdapat outlier multivariate antar
variabel yaitu responden no 18 = 45,691; no 29 = 39,509; no 69 = 43,283; no 72 = 63,591; no 90 = 42,201. Kelima responden tersebut harus
dieliminasi sehingga jumlah responden selanjutnya N = 112 – 5 = 107.
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
57
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 :
Tabel 4.13. Reliabilitas Data
Konstrak Indikator
Item to Total Correlation
Koefisien Cronbachs Alpha
X11 0,885
X12 0,867
Mer chandise X13
0,690 0,744
X21 0,747
X22 0,861
Ser vice X23
0,687 0,648
X31 0,867
Phy sical Facilit ies X32
0,907 0,725
X41 0,706
X42 0,763
Convenience X43
0,762 0,583
X51 0,864
Pr om ot ion X52
0,703 0,381
Y1 0,614
Y2 0,805
Loyalitas Pelanggan Y3
0,740 0,536
: tereliminasi Sumber : Hasil Pengolahan Data
Hasil pengujian reliabilitas konsistensi internal untuk setiap
construct di atas menunjukkan hasil cukup baik dimana koefisien
58
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
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 faktor loading
faktor dari hubungan antara setiap observed variabel dan latent variablel. Dari hasil pengolahan data didapatkan hasil sebagai berikut :
Tabel 4.14. Validitas Data
Faktor Loading Konstrak
Indikator 1
2 3
4
X11 0,805
X12 0,802
Mer chandise X13
0,677 X21
0,814 X22
0,792 Ser vice
X23 0,918
X31 0,645
Phy sical Facilit ies X32
0,676 X41
0,878 X42
0,610 Convenience
X43 0,427
X51 0,539
Pr om ot ion X52
0,722 Y1
0,892 Y2
0,871 Loyalitas Pelanggan
Y3 0,695
Sumber : Hasil Pengolahan Data
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
59
setiap konstruk tersebut dapat dikatakan validitasnya cukup baik dan
dapat diterima.
4.4.4. 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 yang sama. Hasil pengujian Construct Reliability dan Variance Extraced dalam
penelitian ini akan ditampilkan pada tabel berikut:
Tabel 4.15. Construct Reliability Variance Extrated
Konstrak Indikator
Standardize Factor
Loading SFL
Kuadrat Error
[ εj]
Construct Reliability
Variance Extrated
X11 0,805 0,648 0,352
X12 0,802 0,643
0,357 Mer chandise
X13 0,677 0,458
0,542 0,807 0,583
X21 0,814 0,663 0,337
X22 0,792 0,627
0,373 Ser vice
X23 0,918 0,843
0,157 0,784 0,645
X31 0,645 0,416 0,584
Physical Facilit ies
X32 0,676 0,457
0,543 0,767 0,629
X41 0,878 0,771 0,229
X42 0,610 0,684
0,316 Convenience
X43 0,427 0,372
0,628 0,537 0,415
X51 0,539 0,291 0,709
Pr om ot ion X52
0,722 0,850 0,150
0,854 0,747 Y1 0,892
0,796 0,204
Y2 0,871 0,759
0,241 Loyalitas
Pelanggan Y3
0,695 0,483 0,517
0,863 0,679
Batas Dapat diterima ≥ 0,7
≥ 0,5
Sumber : Hasil Pengolahan Data
Hasil pengujian reliabilitas instrumen dengan construct
reliability dan variance extracted menunjukkan instrument cukup
60
reliabel, 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.
4.4.5. 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 4.16. Normalitas Data
Variable min
max kurtosis
c.r.
