51
kebijakan perusahaan yang diterapkan seperti sistem pembayaran gaji setiap bulannya kepada karyawan.
4.3.2. Uji Outlier Multivariate
Outlier 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,1998]. Multivariate outlier diuji dengan kriteria jarak Mahalanobis pada tingkat p 0,001. Jarak diuji dengan Chi-Square
[ χ2] pada df sebesar jumlah variabel bebasnya df = 3 . Ketentuan : bila
Mahalanobis dari nilai
χ2 adalah multivariate outlier. Pada penelitian ini terdapat outlier apabila nilai Mahalanobis distancenya 34,528
Untuk lebih memperjelas uraian mengenai evaluasi outlier multivariate
berikut ini akan disajikan tabel Uji Outlier Multivariate :
Tabel 4.8. Hasil Uji Outlier Multivariate
M in im u m M a x im u m
M e a n St d .
D e v ia t ion N
Pr edict ed Value 19,632
80,300 53,000
13,746 105
St d. Predict ed Value - 2,428
1,986 0,000
1,000 105
St and. Err or of Predict ed V. 7,818
13,982 10,512
1,432 105
Adj ust ed Predict ed Value 17,786
82,792 53,020
14,230 105
Residual - 54,261
66,059 0,000
27,176 105
St d. Residual - 1,868
2,274 0,000
0,935 105
St ud. Residual - 1,984
2,392 0,000
1,004 105
Delet ed Residual - 61,225
73,110 - 0,020
31,342 105
St ud. Delet ed Residual - 2,017
2,457 0,001
1,012 105
Mahal. Dist ance 6,541
2 3 ,0 9 7 12,876
3,825 105
Cooks Dist ance 0,000
0,059 0,011
0,013 105
Cent er ed Lev er age Value 0,063
0,222 0,124
0,037 105
Sumber : Lampiran 3 Berdasarkan tabel diatas, setelah dilakukan pengujian ditemukan
Tidak terdapat outlier multivariat [antar variabel], karena MD Maksimum
52
lebih kecil dari nilai chi square χ
2
0,001.13 sebesar 34,528 dimana dalam penelitian ini MD Maksimum 23,097 34,528. Oleh karena itu diputuskan
dalam penelitian tidak terdapat outlier multivariate antar variabel.
4.3.3. Uji Reliabilitas
Koefisien cronbach’s alpha dihitung untuk mengestimasi reliabilitas setiap skala. Sementara itu item to total correlation digunakan untuk
memperbaiki ukuran-ukuran dan mengeliminasi item-item yang
kehadirannya memperkecil koefisien cronbach’s alpha yang dihasilkan.
Tabel 4.9. Reliabilitas Data
Konst ra k I n dik a t or
I t e m t o Tot a l Cor r e la t ion
Koe fisien Cr on ba ch s Alpha
Leadership X11
0,935 0,942
X12 0,900
X13 0,922
X14 0,933
Organizat ional Cult ur e
X21 0,912
0,922 X22
0,942 X23
0,937 Job Mot iv at ion
X31 0,966
0,928 X32
0,908 X33
0,930 Job Sat isfact ion
Y11 0,942
0,940 Y12
0,959 Y13
0,934
Sumber : Lampiran 3 Koefisien Cronbach’s Alpha dihitung untuk mengestimasi
reliabilitas setiap skala [variabel atau indikator observasian]. Sementara itu item to total correlation
digunakan untuk memperbaiki ukuran-ukuran dan mengeliminasi item-item yang kehadirannya akan memperkecil koefisien
Cronbach’s Alpha yang dihasilkan. Proses eleminasi diperlakukan pada
item to total correlation pada indikator yang nilainya 0,5
[Purwanto,2003]. Tidak terjadi eliminasi karena nilai item to total
53
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.,1998].
4.3.4. Uji Validitas
Kategori