Tabel 4.8. Outlier Data
Minimu m
Maximu m
Mean Std.
Deviation N
Predicted Value 15.880
94.580 60.500
16.698 120
Std. Predicted Value -2.672
2.041 0.000
1.000 120
Standard Error of Predicted Value 5.933
17.730 11.751
2.001 120
Adjusted Predicted Value 17.030
100.370 60.480
17.475 120
Residual -69.441
64.173 0.000
30.515 120
Std. Residual -2.127
1.966 0.000
0.935 120
Stud. Residual -2.223
2.213 0.000
1.007 120
Deleted Residual -75.850
86.051 0.019
35.461 120
Stud. Deleted Residual
-2.267 2.257
0.001 1.014
120 Mahal. Distance
2.939 34.116
14.875 5.226
120 Cooks Distance
0.000 0.128
0.010 0.016
120 Centered Leverage Value
0.025 0.287
0.125 0.044
120
Sumber : Lampiran 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 15 adalah sebesar 37,697 Hasil analisis Mahalanobis diperoleh nilai 34,116 yang kurang dari
χ
2
tabel 37,697 tersebut. Dengan demikian, tidak terjadi multivariate outliers.
4.4.2. Uji Reliabilitas
Seperti telah dijelaskan pada bab sebelumnya bahwa Cronbach’s Alpha ini digunakan untuk mengestimasi reliabiltas setiap skala variabel atau observasi
indikator. Sementara itu item to total correlation digunakan untuk memperbaiki ukuran-ukuran dan mengeliminasi butir-butir yang kehadirannya akan
memperkecil koefisien Cronbach’s Alpha yang dihasilkan Purwanto, 2002. Hasil selengkapnya dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 4.9. Reliabilitas Data
Penguj ian Reliabilit y Consist ency I nt ernal Konst rak
I ndikat or I t em t o Tot al Cor relat ion
Koefisien Cronbachs Alpha
Display X11 0.833 0.772
X12 0.834
X13 0.818
Prom ot ion X21 0.813 0.891
X22 0.795
X23 0.862
X24 0.851
X25 0.854
Serv ice X31 0.820 0.818
X32 0.860
X33 0.891
Purchase I nt ent ion Y1
0.822 0.835 Y2
0.868 Y3
0.765 Y4
0.815 : t erelim inasi
Sumber : Lampiran Proses eleminasi diperlakukan pada item to total correlation pada indikator
yang nilainya 0,5 [Purwanto,2003]. Terjadi eliminasi karena nilai item to total correlation indikator belum 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].
4.4.3. 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 4.10. Validitas Data
Konstrak Indikator Faktor
Loading 1 2 3 4
Display X11 0.736
X12 0.735
X13 0.702
Promotion X21 0.692
X22 0.670
X23 0.855
X24 0.854
X25 0.821
Service X31 0.671
X32 0.813
X33 0.846
Purchase Intention Y1
0.730 Y2
0.837 Y3
0.673 Y4
0.721
Sumber: Lampiran 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.
4.4.4. Uji Construct Reliability dan Variance Extracted
