40
Tabel 4.6. Residuals Statistics
Minimum Maximum Mean Std.
Deviation N
Predicted Value 27.600
66.680 50.500
9.801 100
Std. Predicted Value -2.337
1.651 0.000
1.000 100
Standard Error of Predicted Value
4.339 13.471
8.912 1.618
100 Adjusted Predicted Value
20.640 67.260
50.610 10.188
100 Residual
-50.447 68.153
0.000 27.306
100 Std. Residual
-1.761 2.380
0.000 0.953
100 Stud. Residual
-1.866 2.535
-0.002 1.000
100 Deleted Residual
-57.261 77.358
-0.109 30.080
100 Stud. Deleted Residual
-1.893 2.616
0.000 1.009
100 Mahalanobis Distance [MD]
1.282 20.913
8.910 3.424
100 Cooks Distance
0.000 0.087
0.010 0.014
100 Centered Leverage Value
0.013 0.211
0.090 0.035
100 a Dependent Variable : NO. RESP
Sumber : Lampiran 3
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 20.913 yang lebih kecil dari
dari χ
2
tabel 27,877 tersebut. Dengan demikian tidak terjadi multivariate outliers.
4.2.2. Uji Reliabilitas
Koefisien cronbach’s alpha dihitung untuk mengestimasi reliabilitas setiap skala variabel atau indikator observasian. Sementara itu item to total
41
correlation digunakan untuk memperbaiki ukuran-ukuran dan mengeliminasi
item-item yang kehadirannya akan memperkecil koefisien cronbach’s alpha yang dihasilkan. Hasil selengkapnya dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 4.7 Pengujian Reliability Consistency Internal
Konstrak Indikator
Item to Total Correlation
Koefisien Cronbachs
Alpha Kegunaan
Produk X
1
X11 0.794
0.709 X12
0.802 X13
0.811
Atribut Produk
X
2
X21 0.815
0.759 X22
0.877 X23
0.797 Nilai
Pelanggan Y
Y1 0.843
0.806 Y2
0.823 Y3
0.886
Sumber : Lampiran 3
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.,1998].
42
4.2.3. Uji 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 4.8.
Standardize Faktor Loading dan Construct dengan
Confirmatory Factor Analysis Konstrak
Indikator Faktor Loading
1 2
3 Kegunaan
Produk X
1
X11 0.706
X12 0.807
X13 0.560
Atribut Produk
X
2
X21 0.582
X22 0.889
X23 0.776
Nilai Pelanggan
Y Y1
0.724 Y2
0.689 Y3
0.876
Sumber : Lampiran 3
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.
43
4.2.4. Uji Construct Reliability dan Variance Extracted
