variabel yang digunakan dalam penelitian ini. Hasil uji outlier tampak pada tabel 4.9 berikut :
Tabel 4.9. Uji Outlier Multivariate
Minimum Maximum
Mean Std.
Deviation N
Predicted Value 13,610
93,780 53,000
18,268 105
Std. Predicted Value -2,156
2,232 0,000
1,000 105
Standard Error of Predicted Value 6,639
13,329 10,146
1,679 105
Adjusted Predicted Value 8,330
99,210 52,760
18,933 105
Residual -56,823
61,807 0,000
24,367 105
Std. Residual -2,157
2,346 0,000
0,925 105
Stud. Residual -2,327
2,655 0,004
1,003 105
Deleted Residual -66,135
79,160 0,244
37,711 105
Stud. Deleted Residual -2,388
2,752 0,003
1,012 105
Mahalanobis Distance [MD] 5,616
25,641 14,857
5,088 105
Cooks Distance 0,000
0,124 0,011
0,016 105
Centered Leverage Value 0,054
0,247 0,143
0,049 105
Sumber : Lampiran
Deteksi terhadap multivariat outliers dilakukan dengan menggunakan kriteria Jarak Mahalanobis pada tingkat p 0,001. Jarak
Mahalanobis itu dievaluasi dengan menggunakan χ
2
pada derajat 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 15 adalah sebesar 37,697. Hasil analisis Mahalanobis
diperoleh nilai 25,641 yang kurang dari χ
2
tabel 37,697 tersebut. Dengan demikian, tidak terdapat multivariate outliers.
4.3.2. Uji Reliabilitas
Seperti telah dijelaskan pada bab sebelumnya bahwa Cronbach’s Alpha ini digunakan untuk mengestimasi reliabiltas 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, 2002. Hasil selengkapnya dapat dilihat pada tabel berikut : lihat halaman 73
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 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].
Tabel 4.10. Reliability Consistency Internal
Konstrak Indikator Item to Total
Correlation Koefisien Cronbachs Alpha
X11 0,639 X12 0,620
Product X13 0,658
0,267 X21 0,788
Price X22 0,662
0,112 X31 0,504
X32 0,572 Distribution
X33 0,628 -0,060
X41 0,618 X42
0,491 Promotion
X43 0,529 0,135
Y1 0,444
Y2 0,402
Y3 0,609
Purchase Decision
Y4 0,661
0,174 Sumber : Lampiran
4.3.2. 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 loading factor
dari hubungan antara setiap observed variable dan latent variable. Hasil analisis tampak pada tabel di bawah ini lihat halaman 74
Tabel 4.11. Validitas data
Faktor Loading Konstrak Indikator
1 2 3 4 X11
0,216 X12
0,121 Product
X13 0,967
X21 0,128
Price X22
0,193 X31
0,998 X32
-0,201 Distribution
X33 0,010
X41 0,249
Promotion X43
0,314 Y3
0,193 Purchase Decision
Y4 -0,089
Sumber : Lampiran
Berdasarkan hasil
confirmatory factor analysis terlihat bahwa factor loadings masing masing butir pertanyaan yang membentuk setiap construct
sebagian besar 0,5, sehingga butir-butir instrumentasi setiap konstruk tersebut dapat dikatakan validitasnya kurang baik.
4.3.4. Uji Construct Reliability dan Variance Extracted
