45
Berdasarkan table identitas responden berdasarkan pendidikan dapat diketahui bahwa yang paling banyak respondennya adalah kalangan pekerja, atau
eksekutif muda yang lulus S1.
4.2.2. Uji Outlier Multivariate
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 atau mutivariat Hair, 1998. Evaluasi terhadap outlier multivariate
antar variabel perlu dilakukan sebab walaupun data yang dianalisis menunjukkan tidak ada outliers pada tingkat univariate, tetapi
observasi itu dapat menjadi outliers bila sudah saling dikombinasikan. Jarak antara Mahalanobis untuk tiap-tiap observasi dapat dihitung dan akan
menunjukkan sebuah observasi dari rata-rata semua variabel dalam sebuah ruang multidimensional Hair.dkk, 1998; Tabachnick Fidel, 1996. Uji
terhadap outliers multivariate dilakukan dengan menggunakan jarak Mahalanobis pada tingkat p 1. Jarak Mahalanobis itu dievaluasi dengan
menggunakan χ² chi kuadrat pada derajat bebas sebesar jumlah variabel
yang digunakan dalam penelitian ini. Hasil uji outlier tampak pada tabel berikut :
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
46
Tabel 4.4. Hasil Uji Outlier Multivariate
Minimum Maximum
Mean Std.
Deviation N
Predicted Value 6.554 80.767
50.500 18.498 100 Std. Predicted Value
-2.376 1.636 0.000 1.000
100 Standard Error of Predicted
Value 3.079 11.434
6.361 1.600 100 Adjusted Predicted Value
2.875 80.492 50.622 18.676 100
Residual -57.637 50.190
0.000 22.350 100 Std. Residual
-2.486 2.165 0.000 0.964
100 Stud. Residual
-2.664 2.272 -0.003 1.005
100 Deleted Residual
-66.179 55.301 -0.122 24.308 100
Stud. Deleted Residual -2.758 2.326
-0.003 1.016 100
Mahalanobis Distance [MD] 0.756
2 3 .0 9 1 6.930 4.045 100
Cooks Distance 0.000 0.131
0.011 0.020 100
Centered Leverage Value 0.008 0.233
0.070 0.041 100
Sumber : Lampiran Berdasarkan tabel diatas, setelah dilakukan pengujian ditemukan
bahwa tidak terdapat outlier multivariat [antar variabel], karena MD Maksimum 23,091 24,322.
Deteksi terhadap multivariat outliers dilakukan dengan menggunakan kriteria Jarak Mahalanobis pada tingkat p 0,001. Jarak
Mahalanobis itu dievaluasi dengan menggunakan
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
2 0.001
dengan jumlah indikator 10 adalah sebesar 24,322
4.2.3. Uji Reliabilitas
