b. Evaluasi Outlier
Outlier merupakan nilai ekstrim yang terdapat dalam data
penelitian dan sangat berbeda jauh dengan data lainnya. Kriteria evaluasi outlierdilakukan dengan melihat nilai mahalanobis distance
yang didasarkan pada nilai chi-square dengan jumlah semua indikator sebanyak 17 serta derajat kebebasan 0,001, maka diketahui nilai chi
square sebesar 40,790. Hal ini berarti bahwa apabila nilai masing-
masing data observasi mempunyai nilai mahalanobis distance yang lebih besar dari 40,790, maka dikatakan terdapat outlier, sebaliknya
jika nilai mahalanobis distancelebih kecil dari 40,790 maka tidak terdapat oulier.
Hasil evaluasi outlier diperoleh bahwa nilai mahalanobis distance
pada seluruh observasi sebanyak 186 responden berkisar antara 16,157 sampai dengan 32,870, yang lebih kecil dari chi square
sebesar 40,790. Hal ini berarti bahwa tidak ada data oulier pada seluruh data penelitian.
Berdasarkan hasil uji normalitas dan evaluasi outlier yang telah terpenuhi, maka pengujian goodness of fit layak dilakukan.
4. Pengujian Goodness of Fit
Pengujian kecocokan model yang dihipotesiskan “fit” atau cocok
dengan sampel data. Pengujian goodness of fitbertujuan untuk mengukur baik tidaknya atau “kebenaran” model persamaan struktural yang
diajukan,dengan bantuan software AMOS 21. Berikut ringkasan hasil uji goodness of fit
seperti terlihat pada Tabel 20 berikut. Tabel 20 Hasil Uji Goodness of Fit
No Kriteria
Cut off value Hasil
estimasi Kesimpulan
1 Chi square
X
2
Diharapkan kecil 100,576
- 2
Probability p ≥0,05
0,355 Baik
3 CMINDF
≤ 2,0 1,048
Baik 4
GFI ≥0,90
0,939 Baik
5 AGFI
≥0,90 0,903
Baik 6
CFI ≥0,95
0,998 Baik
7 RMSEA
≤0,08 0,016
Baik 8
TLI ≥0,95
0,997 Baik
Sumber: Data Primer yang diolah, 2016 Berdasarkan hasil uji goodness of fit pada tabel 20 di atas, model
yang digunakan dalam penelitian ini dapat dikatakan memiliki kesesuaian atau goodness of fit yang baik, karena seluruh kriteria pengujian goodness
of fit semuanya telah terpenuhi.
5. Analisis Persamaan Struktural
Analisis dalam penelitian ini adalah analisis Structural Equation Model SEM
. Analisis ini digunakan untuk mengetahui pengaruh pengaruh
price-quality inference
, price
consciousness ,risk
averseness terhadap attitude pada software bajakan, serta pengaruh
attitude terhadap purchase intention. Berikut ini tabel hasil Structural
Equation Model SEM .