commit to user 68
D. Uji Kecukupan Sampel
Jumlah responden dalam penelitian ini adalah sebanyak 150 responden. Jumlah sampel tersebut merupakan responden yang memenuhi syarat dalam
menjawab kuesioner yang diberikan. Jumlah tersebut juga dinilai memenuhi, karena jumlah sampel minimal bagi penelitian yang menggunakan alat
statistik Structural Equation Modelling SEM dengan prosedur Maximum Likehood Estimation MLE yaitu sebesar 5-10 observasi untuk setiap
parameter yang diestimasi atau 100-200 responden.
1. Uji Normalitas
Syarat yang harus dipenuhi selain kecukupan sampel dalam mengunakan analisis SEM yaitu normalitas data. Nilai statistik untuk
menguji normalitas menggunakan z-value Critical Ratio atau C.R pada output Amos 16.0 dari nilai skewness dan kurtosis sebaran data. Bila
nilai C.R lebih besar dari nilai kritis maka dapat diduga bahwa distribusi data tidak normal. Nilai kritis untuk C.R dari skewness dan
nilai C.R kurtosis di bawah ± 2,58. Normalitas univariate dan multivariate terhadap data yang
digunakan dalam analisis ini diuji dengan menggunakan AMOS 16.0. Hasilnya adalah seperti yang ditampilkan pada tabel berikut ini:
commit to user 69
Tabel 4.14 Hasil Uji Normalitas
Variable min
max skew
c.r. kurtosis
c.r.
pi3 1.000
5.000 -.390
-1.902 .241
.588 pi2
2.000 5.000
.030 .145
-.371 -.907
pi1 2.000
5.000 .189
.920 -.376
-.918 brand2
1.000 5.000
-.508 -2.479
-.153 -.373
brand1 1.000
5.000 -.657
-3.207 .300
.733 add3
2.000 5.000
-.146 -.715
-.278 -.678
add2 2.000
5.000 .004
.022 -.276
-.673 add1
2.000 5.000
-.226 -1.105
-.053 -.131
exp4 2.000
5.000 .038
.184 -.493
-1.204 exp3
2.000 5.000
-.025 -.122
-.347 -.847
exp2 2.000
5.000 -.178
-.871 -.234
-.570 exp1
2.000 5.000
-.129 -.631
-.097 -.237
trust5 1.000
5.000 -.362
-1.768 .096
.233 trust4
2.000 5.000
-.100 -.489
-.521 -1.272
trust2 1.000
5.000 -.250
-1.219 -.230
-.561 att5
2.000 5.000
-.385 -1.882
-.186 -.454
att4 2.000
5.000 -.262
-1.278 -.552
-1.346 att3
2.000 5.000
-.598 -2.919
-.295 -.719
att2 1.000
5.000 -.765
-3.737 .479
1.169 Multivariate
24.757 5.240
Sumber: data primer diolah, 2010 Dari tabel di atas terlihat hasil pengujian normalitas data dalam
penelitian ini. Evaluasi normalitas diidentifikasi baik secara univariate maupun multivariate. Secara univariate untuk nilai-nilai dalam C.R
skewness, terdapat dua item memiliki nilai 2,58, sedangkan untuk nilai-nilai dalam C.R kurtosis tidak terdapat item memiliki nilai 2,58
yang berarti bahwa secara univariate sebaran data normal. Nilai yang tertera di pojok kanan bawah pada tebel di atas menandakan bahwa data
dalam penelitian ini terdistribusi tidak normal secara multivariate dengan nilai C.R kurtosis 5,240 2,58.
commit to user 70
Analisis terhadap data normal dapat mengakibatkan pembiasan interpretasi karena nilai chi-square hasil analisis cenderung meningkat
sehingga nilai probability level akan mengecil, dikarenakan secara individu terdapat beberapa indicator yang tidak normal tiga sehingga
pengujian outlier sangat perlu dilakukan. Adapun hasil pengujian outlier akan dibahas selanjutnya.
2. Uji Outlier
Outlier adalah observasi yang muncul dengan nilai-nilai ekstrim yang memiliki karakteristik unik yang sangat berbeda dari observasi
lainnya dan muncul dalam bentuk nilai ekstrim baik untuk variabel tunggal maupun variabel kombinasi. Dalam analisis multivariate
adanya outlier dapat diuji dengan statistik chi square X
2
terhadap nilai mahalanobis distance squared pada tingkat signifikansi 0,01 dengan
degree of freedom sejumlah variabel yang digunakan dalam penelitian.
commit to user 71
Tabel 4.15 Hasil Pengujian Outlier
Observation number Mahalanobis d-squared
p1 p2
111 44.654
.001 .104
60 36.453
.009 .383
100 36.070
.010 .185
112 34.289
.017 .226
32 33.767
.020 .150
105 33.061
.024 .125
118 31.627
.034 .224
133 31.318
.037 .166
25 31.263
.038 .093
24 31.152
.039 .053
88 30.339
.048 .081
94 29.450
.059 .142
69 29.108
.064 .132
. .
. .
. .
. .
. .
. .
Sumber : Data Primer yang diolah 2010
Berdasarkan tabel di atas dapat diketahui terdapat indikasi 11 nilai observasi yang mengalami outlier karena nilai p1 0,05, sedangkan
dari 11 nilai observasi tersebut memiliki nilai p2 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa 11 nilai observasi tersebut masih dapat diterima
outliers masih dapat diterima.
E. Penilaian Model Fit
