50
responden atau 30,6, kemudian terbanyak ketiga terdapat pada skor 4 yang menjawab netral sebanyak 13 responden atau 12.
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 = 1 . Ketentuan : bila
Mahalanobis dari nilai
χ2 adalah multivariate outlier. Pada penelitian ini terdapat outlier apabila nilai Mahalanobis distancenya 32,909
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 via t io
n N
Pr edict ed Value 22,2810
80,3601 54,5000
12,68096 108
St d. Predict ed Value - 2,541
2,039 ,000
1,000 108
St and. Err or of Predict ed V. 6,684
16,089 10,382
1,855 108
Adj ust ed Predict ed Value 14,7517
90,6168 54,4447
13,65057 108
Residual - 62,95385
71,42361 ,00000
28,63902 108
St d. Residual - 2,071
2,350 ,000
,942 108
St ud. Residual - 2,200
2,627 ,001
1,012 108
Delet ed Residual - 71,02438
89,24833 ,05531
33,12209 108
St ud. Delet ed Residual - 2,246
2,713 ,002
1,021 108
Mahal. Dist ance 4,183
28,992 11,889
4,682 108
Cooks Dist ance ,000
,132 ,012
,019 108
Cent er ed Lev er age Value ,039
,271 ,111
,044 108
Sumber : Lampiran 3 Berdasarkan tabel diatas, setelah dilakukan pengujian ditemukan
Tidak terdapat outlier multivariat [antar variabel], karena MD Maksimum
51
lebih kecil dari nilai chi square χ
2
0,001.12 sebesar 32,909 dimana dalam penelitian ini MD Maksimum 28,992 32,909. 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
Kepuasan Ker j a x 1
0,726 0,574
x 2 0,753
x 3 0,561
x 4 0,600
Kom it m en Organisasi
y 1 0,731
0,668 y 2
0,722 y 3
0,807 y 4
0,643 Sem angat Ker j a
z1 0,605
0,736 z2
0,806 z3
0,811 z4
0,807
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
52
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 cukup baik dimana koefisien Cronbach’s Alpha yang diperoleh belum seluruhnya memenuhi rules of
thumb yang disyaratkan yaitu
≥ 0,7 [Hair et.al.,1998].
4.3.4. Uji Validitas
Kategori