menjawab cukup setuju sebanyak 51 atau 42,9, kemudian yang menjawab setuju sebanyak 37 atau 31,1.
e. Indikator kelima dari pengalaman berbelanja secara keseluruhan, mendapat respon terbanyak pada skor 4 dengan jumlah responden sebanyak 45 atau
35,7, kemudian terbanyak kedua pada skor 5 dengan jumlah responden 32 atau 26,9. Artinya, sebagian besar responden menjawab netral sebanyak 45
atau 35,7, kemudian yang menjawab cukup setuju sebanyak 32 atau 26,9.
4.2. Analisis Data
4.2.1. Evaluasi 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 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 :
Tabel 4.8. : Outlier Data
Residuals Statistics a Minimum
Maximum Mean
Std. Deviation
N Predicted Value
5.791 112.207
60.000 22.443
119 Std. Predicted Value
-2.415 2.326
0.000 1.000
119 Standard Error of Predicted Value
6.860 15.059
10.906 1.537
119 Adjusted Predicted Value
-6.815 118.591
59.881 23.062
119 Residual
-56.227 73.966 0.000 26.198 119 Std. Residual
-1.986 2.612
0.000 0.925
119 Stud. Residual
-2.277 2.761
0.002 1.007
119 Deleted Residual
-73.914 82.661 0.119 31.083 119 Stud. Deleted Residual
-2.326 2.858
0.005 1.018
119 Mahalanobis Distance [MD]
5.933
32.382
16.857 5.010 119
Cooks Distance 0.000
0.093 0.011
0.017 119
Centered Leverage Value 0.050
0.274 0.143
0.042 119
a Dependent Variable : NO. RESP Terdapat Outlier Apabila
Mahalanobis Distance :
42.312
=CHIINV0,001.18 Hasil evaluasi :
Tidak terdapat outlier multivariat [antar variabel], karena MD Maksimum 32,382 42,312
Sumber : Lampiran 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 17 adalah sebesar 42,312. Hasil analisis Mahalanobis diperoleh nilai 32,382 lebih kecil dari
2
tabel 42,312 tersebut. Dengan demikian tidak terjadi multivariate outliers.
4.2.2. Evaluasi Reliabilitas
