63 Data yang diperoleh selanjutnya perlu diketahui
apakah berdistribusi normal atau tidak, apabila didapati dalam pengujiannya tidak normal maka perlu outlier data.
Data outlier merupakan data yang mempunyai nilai diatas atau nilai jauh dibawah rata-rata data, diuji dengan dua
tahap. Tahap pertama, menguji normalitas untuk setiap variabel sedangkan tahap kedua menguji normalitas semua
variabel secara bersama-sama multivariate normality. Hal ini dikarenakan belum tentu jika data normal secara
individu apakah demikian juga dengan data secara bersama
multivariate apakah
berdistribusi normal.
Sebuah distribusi dikatakan normal jika angka K.w kweness kemencengan dan angka C.r critical ratio
kurtosis keruncingan ada diantara nilai -2,58 sampai degan + 2,58, jika angka yang diperoleh setelah pengujian
terdapat dibawah atau diatas nilai yang telah ditentukan maka distribusi dapat dikatakan tidak normal. Selanjutya
menggunakan data output asessment of normality lalu di uji dengan normalitas mahalanois, yang tidak normal
berada pada n ilai P1 dan P2 ≤ 0,05 dioutlier. Santoso
2011.
Tabel 4.6 Assessment of normality sikap mereferensi
Variable Min
Max Skew
c.r. Kurtosis c.r.2
x4 1.000
5.000 -.814
-3.505 .428
.920 x3
1.000 5.000
-.555 -2.389
-.204 .439
x2 1.000
5.000 -.607
-2.611 .428
.921 x1
2.000 5.000
-.426 -1.833
-.443 -.954 Multiva
riate 2.634 2.003
64
Tabel 4.7 Assessment of normality norma subjektif mereferensi
Variable Min
Max Skew
c.r. Kurtosis
c.r.2
x8 1.000
5.000 -
1.326 -
5.705 2.814 6.053
x7 2.000
5.000 -.430
- 1.851
-.476 -1.024 X6
1.000 5.000
-.625 -
2.688 .427
.919 X5
1.000 5.000
-.814 -
3.505 .428
.920 Multiva
riate 7.900 6.007
Tabel 4.8 Assessment of normality Niat mereferensi
Variable Min
Max Skew
c.r. Kurtosis c.r.2
x12 1.000
5.000 -.993
-4.275 .498
1.072 x11
1.000 5.000
-1.069 -4.600
1.580 3.398
x10 1.000
5.000 -.800
-3.443 .957
2.058 x9
1.000 5.000
-.547 -2.355
.779 1.676
Multivariate 10.92
8.307
65
Tabel 4.9 Assessment of normality norma subjektif mereferensi
Variable Min
Max Skew
c.r. Kurto
sis c.r.2
x13 1.000
5.000 -.177 -.764
-.495 -1.065
x14 1.000
5.000 -.434 -1.870 -.278
-.599 x15
1.000 5.000
-.032 -.141 -.937
-2.01 x16
1.000 5.000
-.428 -1.843 -.433 -.933
Multivariat 2.499
1.900
Variabel sikap mereferensi dan variabel tindakan mereferensi dalam keadaan normal dengan nilai Cr
diantara -2.58 sd 2,58 yaitu, 2.003 ᦪ 2,58 dan 1.900 ᦪ
2,58 sedangkan data yang telah di assessment normality terdapat variabel Niat dan variabel Norma Subyetif dengan
nilai lebih besar yaitu 8.307 ᦫ 2,58 dan 6.007 ᦫ 2,58
dari angka critical ratio atau C.r kurtosis keruncingan ada diantara nilai -2,58 sampai dengan + 2,58. Yang berarti
data dari variabel tidak normal. Untuk itu perlu adanya uji konfirmatori kontruk.
4.3.2 Uji Outliers
Dalam uji data outlier dikatakan signifikan apabila probabilitas p p1 dan p2 memiliki nlai 0,05. Data yang
tidak normal perlu adanya pembersihan data outlier dilihat dari c.r multivariat dan univariat outlier. Ghozali 2004
Data yang telah dioutput dapat dilihat pada tabel 4.10 dibawah ini:
66
Tabel 4.11 Revisi Assessment of normality Niat mereferensi
Variable Min
max Skew
c.r. Kurtos
is c.r.2
x12 1.000
5.000 -.993
-4.275 .498
1.072 x11
1.000 5.000
-1.069 -4.600
1.580 3.398
x10 1.000
5.000 -.800
-3.443 .957
2.058 x9
1.000 5.000
-.547 -2.355
.779 1.676
Multivariate 10.92
8.307
Data yang harus dioutlier adalah data yang memiliki jarak yang semakin jauh dengan titik pusat centroid, atau
data yang sangat berbeda dengan data lainnya. Pada data diatas angka diurutkan dari hasil yang terbesar jika
mempunyai angka p1 dan p2 dibawah 0,05 maka harus dioutlier. Dari 111 sampel data, data nomor 55, 103, 110,
44 dianggap outlier karena dibawah 0,05. Dengan demikian data tersebut harus dihapus.
67
Tabel 4.12 Revisi asessment of normality norma
Subyektif
Sekarang angka C.r telah berada di bawah 2,58 yang berarti data telah dalam distribusi normal baik secara
individu maupun secara multivariat atau bersama- sama,pada indikator x8 menunjukan nilai cr 6,05 dan
indikator x11
3,39 keduanya
diatas nilai
yang direkomendasikan hanya indikator x11 dibanding dengan
kelompok indikator yang lainya tidak begitu jauh sehingga masih bisa dikategorikan normal.
4.4
Pengujian dan Analisis Data
Teknik SEM pada penelitian ini menggunakan dua macam model, yaitu: 1. Analisis Faktor Konfirmatori
Confirmatory Factor Analysis Analisa ini digunakan untuk mengkonfirmasi faktor yang paling dominan dalam satu
kelompok variabel. Pada penelitian ini analisis faktor
Variable Min
Max Skew
c.r. Kurto
