4.3. Analisis Data
4.3.1. Evaluasi Outliers
Outliers 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 , Hair 1995 dalam Ferdinand : 2005.
Outliers dapat dievaluasi dengan dua cara univariate outliers dan multivariate outliers antar variabel
4.3.1.1. Univariate Outliers
Deteksi terhadap adanya outlier univariate dapat dilakukan dengan menentukan nilai ambang batas yang akan dikatagorikan
sebagai outliers dengan mengkonversi nilai data penelitian ke dalam standard score atau yang biasa disebut z-score yang
mempunyai rata-rata nol dengan standard deviasi sebesar satu. Untuk sampel besar diatas 80 observasi pedoman evaluasi
adalah nilai ambang batas dari z-score berada pada rentang 3 sampai dengan 4 Hair,dkk,1995 dalam Ferdinand:2005.
Perhitungan z-score pada penelitian ini dapat dilihat dalam tabel 4.10
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
Tabel 4.10 Tabel Univariate Outliers
N Minimum
Maximum Mean
Std. Deviation ZscoreX11
387 3.860
1.520 0.000
1.000 ZscoreX12
387 2.982
1.474 0.000
1.000 ZscoreX13
387 3.532
1.594 0.000
1.000 ZscoreX21
387 5.319
1.797 0.000
1.000 ZscoreX22
387 2.758
1.264 0.000
1.000 ZscoreX23
387 1.939
1.050 0.000
1.000 ZscoreX31
387 1.941
1.619 0.000
1.000 ZscoreX32
387 4.517
1.238 0.000
1.000 ZscoreX33
387 3.146
1.414 0.000
1.000 ZscoreY1
387 2.915
1.571 0.000
1.000 ZscoreY2
387 3.261
1.679 0.000
1.000 ZscoreY3
387 2.801
1.433 0.000
1.000 ZscoreZ1
387 3.017
1.491 0.000
1.000 ZscoreZ2
387 3.824
1.875 0.000
1.000 ZscoreZ3
387 2.843
1.222 0.000
1.000 Valid N listwise
387
Sumber : data diolah
Dari data tersebut dapat dilihat bahwa semua nilai yang telah distandardisir dalam bentuk z-score mempunyai rata-rata
sama dengan nol dengan stndar deviasi sebesar satu dan tidak ada nilai yang lebih tinggi dari 3, sehingga dapat disimpulkan
bahwa tidak ada univariate outlier dalam data yang dianalisis ini.
4.3.1.2. Mutivariate Outliers
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
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
dalam sebuah ruang multidimensional Hair.dkk, 1995; Tabachnick Fidel, 1996 dalam Ferdinand :2005. 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. Nilai X² 0,001 dengan
jumlah indikator 15 adalah sebesar 37,697. Hasil analisis mahalanobis diperoleh nilai 70.298 yang lebih dari X² tabel
tersebut. Dengan demikian, terjadi multivariate outliers pada 28 kasus, jadi N pada analisis selanjutnya berjumlah 387
– 28 = 359 responden, sehingga setelah eliminasi diperoleh data seperti dalam
tabel 4.11 Tabel 4.11 Tabel Multivariate Outliers
Residuals Statistics
Minimum Maximum Mean
Std. Deviation N
Predicted Value 125.8223
243.8144 180.7159
18.6271 359
Std. Predicted Value 2.9470
3.3875 0.0000
1.0000 359
Standard Error of Predicted Value 7.6031
33.7383 21.1776
6.6871 359
Adjusted Predicted Value 125.2441
262.7449 180.4067
19.4497 359
Residual 188.3030
211.7748 0.0000
102.9563 359
Std. Residual 1.7902
2.0134 0.0000
0.9788 359
Stud. Residual 1.8734
2.0700 0.0014
1.0016 359
Deleted Residual 206.7449
223.8599 0.3092
107.8471 359
Stud. Deleted Residual 1.8803
2.0800 0.0015
1.0028 359
Mahal. Distance 0.8733
35.8355 14.9582
8.7935 359
Cooks Distance 0.0000
0.0221 0.0030
0.0036 359
Centered Leverage Value 0.0024
0.1001 0.0418
0.0246 359
a Dependent Variable: RESP
Sumber : data diolah
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
4.3.2. Evaluasi Reliabilitas
Kategori