Tabel 4.9. Outlier Data
Minimum Maximum Mean
Std. Deviation
N Predicted Value
3,296 94,164
55,193 17,719
109 Std. Predicted Value
-2,929 2,199
0,000 1,000
109 Standard Error of Predicted
Value 4,192
15,025 8,131
2,057 109
Adjusted Predicted Value -0,011
95,210 55,373
18,043 109
Residual -58,982
63,488 0,000
26,504 109
Std. Residual -2,131
2,293 0,000
0,957 109
Stud. Residual -2,226
2,429 -0,003
1,004 109
Deleted Residual -64,405
71,217 -0,180
29,217 109
Stud. Deleted Residual -2,273
2,492 -0,002
1,013 109
Mahal. Distance 1,486
30,824 8,917
5,173 109
Cooks Distance 0,000
0,080 0,010
0,015 109
Centered Leverage Value 0,014
0,285 0,083
0,048 109
Sumber: lampiran Deteksi terhadap multivariat outliers
dilakukan dengan menggunakan kriteria Jarak Mahalanobis pada tingkat p 0,001. Jarak
Mahalanobis itu dievaluasi dengan menggunakan χ
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
χ
2 0.001
dengan jumlah indikator 9 adalah sebesar 27,877 Hasil analisis Mahalanobis
diperoleh nilai 30,824 yang kurang dari χ
2
Seperti telah dijelaskan pada bab sebelumnya bahwa Cronbach’s Alpha
ini digunakan untuk mengestimasi reliabiltas setiap skala variabel tabel 27,877 tersebut. Dengan
demikian, tidak terjadi multivariate outliers.
4.3.2. Evaluasi Reliabilitas
atau observasi indikator. Sementara itu item to total correlation digunakan untuk memperbaiki ukuran-ukuran dan mengeliminasi butir-
butir yang kehadirannya akan memperkecil koefisien Cronbach’s Alpha yang dihasilkan Purwanto, 2002. Hasil selengkapnya dapat dilihat pada
tabel berikut :
Tabel 4.10. Reliabilitas Data
Konstrak Indikator
Item to Total
Correlation Koefisien Cronbachs
Alpha Visibility
X11 0,862
0,679 X12
0,879 Credibility
X21 0,838
0,575 X22
0,838 Attraction
X31 0,647
0,068 X32
0,786 Purchase
Intention Y1
0,629 0,286
Y2 0,584
Y3 0,710
Sumber : lampiran Proses eleminasi diperlakukan pada item to total correlation pada
indikator yang nilainya 0,5 [Purwanto,2003]. Tidak terjadi eliminasi karena nilai item to total correlation indikator seluruhnya
≥ 0,5. Indikator yang tereliminasi tidak disertakan dalam perhitungan cronbachs alpha.
Perhitungan cronbachs dilakukan setelah proses eliminasi. Hasil pengujian reliabilitas konsistensi internal untuk setiap construct di atas menunjukkan
hasil baik dimana koefisien Cronbach’s Alpha yang diperoleh seluruhnya memenuhi rules of thumb yang disyaratkan yaitu
≥ 0,7 [Hair et.al
4.3.3. Evaluasi 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 loading factor
dari hubungan antara setiap observed variable dan latent variable. Hasil analisis tampak pada tabel di bawah ini.
Tabel 4.11. Validitas Data
Sumber: Lampiran Berdasarkan hasil confirmatory factor analysis terlihat bahwa factor
loadings masing masing butir pertanyaan yang membentuk setiap construct seluruhnya
≥ 0,5, sehingga butir-butir instrumentasi setiap konstruk tersebut dapat dikatakan validitasnya baik.
Konstrak Indikator
Faktor Loading 1
2 3
4 Visibility
X11 0,838
X12 0,583
Credibility X21
0,579 X22
0,696 Attraction
X31 0,396
X32 0,252
Purchase Intention
Y1 0,496
Y2 0,138
Y3 0,318
4.3.4. Evaluasi Construct Realiability dan Variance Extracted
