commit to user
71 berarti variabel perceived value memiliki kemampuan konsistensi sebesar
82,9 apabila dilakukan pengukuran ulang. Untuk variabel corporate image koefisien cronbach’s alpha
menunjukkan nilai 0,794 yang termasuk dalam kategori 0,60-0,799 yang menurut Sekaran 2000 reliabilitas variabel tersebut dikatakan dapat
diterima, yang berarti variabel corporate image memiliki kemampuan konsistensi sebesar 79,4 apabila dilakukan pengukuran ulang.
F. UJI ASUMSI MODEL
1. Asumsi Kecukupan Sampel
Jumlah responden dalam penelitian ini adalah sebanyak 150 responden. Jumlah sampel tersebut merupakan responden yang memenuhi
syarat dalam menjawab kuesioner yang diberikan. Jumlah tersebut juga dinilai memenuhi, karena jumlah sampel minimal bagi penelitian yang
menggunakan alat statistik Structural Equation Modelling SEM dengan prosedur Maximum Likehood Estimation MLE yaitu sebesar 5-10
observasi untuk setiap parameter yang diestimasi atau 100-200 responden. Jumlah parameter yang digunakan dalam penelitian ini adalah 18,
sehingga jumlah minimal sampel yang direkomendasikan adalah 18 x 5 = 90 sampel. Selain itu juga ditambah menguji pengaruh antar variabel-
variabelnya arah panah dari variabel-variabelnya maka supaya lebih aman penulis menggunakan sampel sebanyak 150 responden.
commit to user
72
2. Normalitas Data
Syarat yang harus dipenuhi selain kecukupan sampel dalam mengunakan analisis SEM yaitu normalitas data. Nilai statistik untuk
menguji normalitas menggunakan z-value Critical Ratio atau C.R pada output Amos 16.0 dari nilai skewness dan kurtosis sebaran data. Sebuah
distribusi dikatakan normal jika angka C.R skewness dan C.R kurtosis ada diantara-2,58 sampai +2,58.
Normalitas univariate dan multivariate terhadap data yang digunakan dalam analisis ini diuji dengan menggunakan AMOS 16.0.
Hasilnya adalah seperti yang ditampilkan pada tabel IV.18 berikut ini:
Tabel IV.15 Hasil Uji Normalitas
Variable min
Max Skew
c.r. kurtosis
c.r.
CS1 1,000
5,000 -1,628
-8.142 2.953
7,383 CS2
2,000 4,000
-0,970 -4,848
-0,261 -0,652
CS3 1,000
4,000 -1,020
-5,099 0,390
0,974 BL1
1,000 4,000
-1,769 -8,845
2,874 7,185
BL2 1,000
4,000 -1,308
-6,538 1,650
4,125 BL3
1,000 4,000
-0,813 -4,066
-0,022 -0,056
WOM3 1,000
4,000 -0,748
-3,740 0,294
0,735 WOM2
1,000 4,000
-1,031 -5,153
0,494 1,234
WOM1 1,000
4,000 -1,265
-6,327 1,366
3,415 RI3
1,000 4,000
-0,803 -4,014
-0,105 -0,264
RI2 1,000
4,000 -0,814
-4,071 -0,181
-0,452 RI1
1,000 4,000
-0,454 -2,271
-0,646 -1,615
CI3 1,000
4,000 -0.942 -4,709
0,103 0,257
CI2 1,000
4,000 -1,108
-5,540 0,974
2,434 CI1
1,000 4,000
-0,802 -4,010
-0,217 -0,542
PV3 1,000
4,000 -0,563
-2,815 -0,062
0,154 PV2
1,000 4,000
-0,499 -2.497
-0.484 -1.210
PV1 1,000
4,000 -0,591
-2.955 -0.162
-0.406
Multivariate 68,713
15,682
Sumber: Data primer yang diolah, 2010
commit to user
73 Dari tabel IV.15 terlihat hasil pengujian normalitas data dalam
penelitian ini. Evaluasi normalitas diidentifikasi tidak normal secara univariate
maupun secara multivariate. Dari nilai C.R. skewness value semua indikator menunjukkan distribusi normal karena nilainya di bawah -
2,58, kecuali indikator RI1 dan PV2 yang memiliki nilai C.R. skewness di atas -2,58 yaitu -2,271, dan -2,497. Sedangkan uji normalitas multivariate
memberikan nilai C.R. kurtosis 15,682 yang berarti tidak terdistribusi normal karena nilainya di atas 7
3. Evaluasi Outlier
Outlier adalah hasil observasi yang menyimpang jauh dari hasil
observasi lainnya. Deteksi keberadaan outlier dilakukan dengan mengamati nilai Mahalanobis distance. Kriteria ujinya adalah bila suatu
hasil observasi lebih besar dari nilai kritis yang ditentukan, maka hasil observasi tersebut dikatakan outlier. Sebaliknya bila lebih kecil dari nilai
kritisnya, maka hasil observasi tersebut dinyatakan bukan outlier. Nilai kritis dapat ditentukan dari nilai chi square
dengan derajat bebas sebesar jumlah indikator, pada taraf signifikansi 0,001. Dalam penelitian
ini jumlah indikator ada 18 dan taraf signifikansinya 0,001. Nilai 18;
0,001 = 42,31. Observasi yang mempunyai nilai mahalanobis distance lebih besar dari 42,31 adalah observasi nomor 105, 27, 99 dan 66. Bila
tidak terdapat alasan khusus untuk mengeluarkan kasus berbagai jawaban seorang responden yang mengindikasikan adanya outlier, maka kasus itu
harus tetap diikutsertakan dalam analisis selanjutnya Ferdinand, 2002.
commit to user
74 Dengan demikian jumlah sampel yang akan digunakan tetap sebanyak 150
responden.
Tabel IV.16 Hasil Pengujian Outlier
Observation number Mahalanobis d-squared p1 p2
105 45,489
,001 ,198 27
40,765 ,006 ,223
99 38,149
,012 ,278 66
37,488 ,015 ,177
Sumber : Data primer yang diolah, 2010
4. Uji Hipotesis
