56
Tabel 4.13. Reliabilitas Data
Konstrak Indikator
Item to Total Correlation
Koefisien Cronbachs Alpha
Mer chandise X11
0,866 0,799
X12 0,852
X13 0,821
Serv ice X21
0,824 0,677
X22 0,832
X23 0,684
Phy sical Facilit ies X31
0,835 0,382
X32 0,736
Convenience X41
0,873 0,792
X42 0,812
X43 0,750
X44 0,701
Pr om ot ion X51
0,940 0,853
X52 0,929
Cust om er Loy alt y Y1
0,796 0,810
Y2 0,855
Y3 0,905
: tereliminasi Sumber : Hasil Pengolahan Data
Hasil pengujian reliabilitas konsistensi internal untuk setiap construct
di atas menunjukkan hasil cukup baik dimana koefisien
Cronbach’s Alpha yang diperoleh belum seluruhnya memenuhi rules of
thumb yang disyaratkan yaitu 0.7 [Hair et.al.,1998].
4.4.3. Uji 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 faktor loading
faktor dari hubungan antara setiap observed variabel dan latent variablel. Dari hasil pengolahan data didapatkan hasil sebagai berikut :
57
Tabel 4.14. Validitas Data
Konstrak Indikator
Faktor Loading 1
2 3
4
Mer chandise X11
0,795 X12
0,818 X13
0,669 Serv ice
X21 0,795
X22 0,803
X23 0,356
Phy sical Facilit ies X31
0,237 X32
0,784 Convenience
X41 0,909
X42 0,764
X43 0,603
X44 0,099
Pr om ot ion X51
0,922 X52
0,801 Cust om er Loy alt y
Y1 0,575
Y2 0,810
Y3 0,930
Sumber
Selain melakukan pengujian konsistensi internal Cronbach’s Alpha,
perlu juga dilakukan pengujian construct reliability dan variance extracted.
Kedua pengujian tersebut masih dalam koridor uji konsistensi internal yang akan memberikan peneliti kepercayaan diri yang lebih besar
bahwa indikator-indikator individual mengukur suatu pengukuran yang sama.
: Hasil Pengolahan Data
Berdasarkan hasil confirmatory factor analysis terlihat bahwa factor loadings
masing masing butir pertanyaan yang membentuk setiap
construct belum seluruhnya 0.5, sehingga butir-butir instrumentasi
setiap konstruk tersebut dapat dikatakan validitasnya kurang baik dan
dapat diterima.
4.4.4. Uji Construct Reliability dan Variance Extracted
58
Hasil pengujian Construct Reliability dan Variance Extraced dalam penelitian ini akan ditampilkan pada tabel berikut:
Tabel 4.15. Construct Reliability Variance Extrated
Konstrak Indikator
Standardize Factor
Loading SFL
Kuadrat Error
[εj] Construct
Reliability Variance
Extrated
Mer chandise X11
0,795 0,632
0,368 0,806
0,583 X12
0,818 0,669
0,331 X13
0,669 0,448
0,552 Serv ice
X21 0,795
0,632 0,368
0,705 0,468
X22 0,803
0,645 0,355
X23 0,356
0,127 0,873
Phy sical Facilit ies
X31 0,237
0,056 0,944
0,440 0,335
X32 0,784
0,615 0,385
Convenience X41
0,909 0,826
0,174 0,718
0,446 X42
0,764 0,584
0,416 X43
0,603 0,364
0,636 X44
0,099 0,010
0,990 Pr om ot ion
X51 0,922
0,850 0,150
0,854 0,746
X52 0,801
0,642 0,358
Cust om er Loy alt y
Y1 0,575
0,331 0,669
0,863 0,761
Y2 0,810
0,656 0,344
Y3 0,930
0,865 0,135
Ba t a s D a pa t dit e r im a ≥ 0,7
≥ 0,5
Sumber : Hasil Pengolahan Data
Hasil pengujian reliabilitas instrumen dengan construct reliability
dan variance extracted menunjukkan instrument cukup reliabel, yang ditunjukkan dengan nilai construct reliability belum
seluruhnya
≥ 0,7, meskipun demikian angka tersebut bukanlah sebuah ukuran “mati” artinya bila penelitian yang dilakukan bersifat exploratory,
maka nilai di bawah 0,70 pun masih dapat diterima sepanjang disertai alasan-alasan empirik yang terlihat dalam proses eksplorasi. Dan variance
extracted di rekomendasikan pada tingkat 0,50.
59
4.4.5. Uji Normalitas
