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 29,588. Hasil analisis Mahalanobis
diperoleh nilai 31,402 kurang dari
2
tabel 29,588 tersebut. Dengan demikian, terjadi multivariate outliers.
4.3.2. Evaluasi 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 :
Tabel 4.6. Reliabilitas Data :
Konstrak Indikator Item to Total
Correlation Koefisien
Cronbachs Alpha X1
0,466 X2
0,353 X3
0,362 X4
0,356 X5
0,392 X6
0,381 Product Quality
X7 0,471
0,159
Y1 0,632
Y2 0,539
Customer Satisfaction
Y3 0,605
0,073 : tereliminasi
Sumber : Lampiran
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
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 belum 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].
4.3.3. Evaluasi 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 faktor
dari hubungan antara setiap observed variable dan latent variable. Hasil analisis tampak pada tabel di bawah ini.
Tabel 4.7. Validitas Data
Faktor Loading Konstrak Indikator
1 2 3 4 X1
0,423 Product Quality
X2 0,461
Y1 0,260
Y2 0,267
Customer Satisfaction
Y3 0,368
Sumber : Lampiran Berdasarkan hasil confirmatory factor analysis terlihat bahwa factor
loadings masing masing butir pertanyaan yang membentuk setiap
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
construct belum seluruhnya ≥ 0,5, sehingga butir-butir instrumentasi
setiap konstruk tersebut dapat dikatakan validitasnya kurang baik.
4.3.4. Evaluasi Construct Reliability Dan Variance Extracted
