4.1.5.2 Evaluasi Normalitas Data
Hasil pengujian evaluasi normalitas data dilihat pada Tabel 4.12berikut :
Tabel 4.12 Assessment Of Normality Group number 1
Variable min
max Skew
c.r. kurtosis
c.r.
Y2.3 1.000
5.000 -.771
-3.149 -.202
-.412 Y2.2
1.000 5.000
-.722 -2.949
.090 .184
Y2.1 1.000
5.000 -.693
-2.828 -.554
-1.130 Y1.1
1.000 5.000
-.685 -2.798
-.304 -.621
Y1.2 1.000
5.000 -.712
-2.907 -.441
-.900 Y1.3
1.000 5.000
-.504 -2.056
-.665 -1.358
X2.1 1.000
5.000 -.281
-1.146 -.829
-1.692 X2.2
1.000 5.000
-.250 -1.019
-.969 -1.979
X2.3 1.000
5.000 -.305
-1.243 -.998
-2.036 X2.4
1.000 5.000
-.326 -1.329
-.600 -1.224
X2.5 1.000
5.000 -.434
-1.771 -.700
-1.429 X1.3
1.000 5.000
-.590 -2.408
-.329 -.672
X1.2 1.000
5.000 -.650
-2.655 -.434
-.887 X1.1
1.000 5.000
-.433 -1.768
-.749 -1.529
Multivariate 3.089
.730 Sumber :Hasil Penelitian, 2013
Dari Tabel 4.12 hasil perhitungan output Assessment Of Normality dengan menggunakan software AMOS diketahui bahwa nilai mutivariat pada uji
normalitas adalah koefisien kurtosis multivariate, apabila hasil yang diperoleh masih di bawah nilai batas ± 2,58, ini berarti bahwa ada data yang digunakan
berdistribusi multivariat normal.
4.1.5.3 Evaluasi Outlier
Universitas Sumatera Utara
Untuk melihat bahwa model dalam analisis structural equation modeling SEM pada penelitian ini terbebas dari adanya outlier, dapat dilihat sebagai
berikut :
Tabel 4.13 Hasil Uji
Outlier Observations farthest from the centroid Mahalanobis Distance
No. Sampel Observation number
Mahalanobis d-squared p1
p2
1 48
28.407 .013
.717 2
13 25.267
.032 .834
3 3
25.251 .032
.628 4
89 24.684
.038 .526
5 100
23.293 .056
.660 -
--- ---
--- ---
- ---
--- ---
--- 96
46 6.278
.959 .609
97 31
5.471 .978
.824 98
26 5.320
.981 .700
99 17
4.120 .995
.901 100
15 3.656
.997 .756
Sumber :Hasil Penelitian, 2013
Penelitian ini menggunakan 14 indikator dari seluruh variabel, nilai chi- square
χ² dari 14;0,01 sebesar 29,141. Berdasarkan data Tabel 4.13 hasil perhitungan output outlier Observations farthest from the centroid Mahalanobis
distance Group number 1 dengan menggunakan software AMOS memiliki maksimum sebesar 28,407 dan batas minimum sebsesar 3,656. Untuk mengetahui
bahwa data terbebas dari outlier multivariate adalah dengan membandingkan nilai chi-square 29,141 nilai batas maksimum 28,407. Maka dapat disimpulkan
bahwamodel penelitian ini membuktikan terbebas dari outlierdan terpenuhi.
4.1.5.4 Evaluasi Multikolinearitas Multicollinearity
Evaluasi multikolinearitasdapat diketahui dari nilai koefisien determinan matriks kovariansi output sampel covariancessebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.14 Sample Covariances Group number 1
Y2.3 Y2.2
Y2.1 Y1.1
Y1.2 Y1.3
X2.1 X2.2
X2.3 X2.4
X2.5 X1.3
X1.2 X1.1
Y2.3 1.321
Y2.2 .374
1.258 Y2.1
.468 .286
1.454 Y1.1
.261 .047
.545 1.406
Y1.2 .512
.321 .637
.489 1.542
Y1.3 .472
.344 .644
.514 .918
1.420 X2.1
.359 .493
.455 .194
.461 .276
1.546 X2.2
.316 .542
.370 .171
.569 .514
.619 1.586
X2.3 .147
.322 .170
.076 .175
.294 .354
.446 1.554
X2.4 .231
.364 .566
.190 .317
.216 .510
.630 .582
1.382 X2.5
.465 .408
.542 .440
.356 .352
.430 .580
.409 .729
1.536 X1.3
.439 .196
.270 .268
.442 .292
.152 .198
.307 .051
.130 1.324
X1.2 .554
.165 .195
.280 .214
.310 .301
.115 .132
-.082 .121
.681 1.508
X1.1 .355
.182 .458
.310 .444
.318 .520
.270 .141
.151 .244
.430 .589
1.396
Condition number = 16.064 Eigenvalues
6.244 2.543 1.856 1.419 1.388 1.183 .954 .875 .782 .762 .718 .581 .537 .389 Determinant of sample covariance matrix = 2.976
Sumber : Hasil Penelitian, 2013
Berdasarkan Tabel 4.14 hasil perhitungan Sample Covariances Group number 1 dengan menggunakan software AMOS diperoleh nilai determinan
matriks kovariansi Determinant of sample covariance matrix sebesar 2,976 menjauh dari nilai nol, sehingga model data dalam penelitian ini tidak
mengindikasikan adanya multikolinearitasdan singularitas.
4.1.6 Hasil Penelitian Analisis Model SEM 4.1.6.1
Kategori