52
Mahalanobis dari nilai
χ 2 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 v ia t ion N
Pr edict ed Value 23,728
88,335 54,500
13,104 108
St d. Predict ed Value - 2,348
2,582 0,000
1,000 108
St and. Err or of Predict ed V. 5,595
23,256 10,205
2,374 108
Adj ust ed Predict ed Value 23,043
97,181 54,725
14,233 108
Residual - 59,052
64,351 0,000
28,448 108
St d. Residual - 1,956
2,131 0,000
0,942 108
St ud. Residual - 2,054
2,224 - 0,003
1,007 108
Delet ed Residual - 65,181
70,081 - 0,225
32,744 108
St ud. Delet ed Residual - 2,090
2,273 - 0,001
1,015 108
Mahal. Dist ance 2,684
6 2 ,4 9 7 11,889
7,413 108
Cooks Dist ance 0,000
0,213 0,012
0,024 108
Cent er ed Lev er age Value 0,025
0,584 0,111
0,069 108
a Dependent Var iable : NO. RESP
Sumber : Lampiran 3 Berdasarkan tabel diatas, setelah dilakukan pengujian outlier
multivariat [antar variabel] diketahui MD Mahalonobis Distance
Maksimum lebih besar dari nilai chi square χ
2
0,001.12 sebesar 32,909 dimana dalam penelitian ini MD Maksimum 62,497 32,909. Oleh karena
itu diputuskan dalam penelitian terdapat outlier multivariate antar variabel yaitu pada responden no 32 dengan nilai MD = 62,497; 56 =
39,060 dan 88 = 39,187 sehingga harus dieliminasi, untuk perhitungan analisis selanjutnya n = 108-3 = 105 responden.
4.3.3. Uji Reliabilitas
Koefisien cronbach’s alpha dihitung untuk mengestimasi reliabilitas setiap skala. Sementara itu item to total correlation digunakan untuk
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
53
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
Out let Ser v ice St r at egy
X11 0,912
0,944 X12
0,935 X13
0,932 X14
0,923 Salesforce
Super v ision St r at egy
X21 0,908
0,899 X22
0,923 X23
0,905 Selling I n
Per for m ance X31
0,914 0,896
X32 0,909
X33 0,908
Selling Out Per for m ance
Y1 0,958
0,907 Y2
0,956
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
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].
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber
54
4.3.4. 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 faktor loading
faktor dari hubungan antara setiap observed variabel dan latent variablel. Dari hasil pengolahan data didapatkan hasil sebagai berikut :
Tabel 4.10. Validitas Data
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.
4.3.5. Uji Construct Reliability dan Variance Extracted
