51
4.2.2. 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 atau mutivariat Hair, 1998. Evaluasi terhadap outlier
multivariate antar variabel perlu dilakukan sebab walaupun data yang dianalisis menunjukkan tidak ada outliers pada tingkat univariate, tetapi
observasi itu dapat menjadi outliers bila sudah saling dikombinasikan. Jarak antara Mahalanobis untuk tiap-tiap observasi dapat dihitung dan akan
menunjukkan sebuah observasi dari rata-rata semua variabel dalam sebuah ruang multidimensional Hair.dkk, 1998; Tabachnick Fidel, 1996. Uji
terhadap outliers multivariate dilakukan dengan menggunakan jarak Mahalanobis pada tingkat p 1. Jarak Mahalanobis itu dievaluasi dengan
menggunakan χ² chi kuadrat pada derajat bebas sebesar jumlah variabel
yang digunakan dalam penelitian ini. Hasil uji outlier tampak pada tabel berikut :
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
52
Tabel 4.3. Hasil Uji Outlier Multivariate
Minimum Maximum
Mean Std.
Deviation N
Predicted Value 37.031 109.545
70.500 14.540 140 Std. Predicted Value
-2.302 2.685 0.000 1.000
140 Standard Error of Predicted
Value 6.776 26.018
12.746 2.897 140 Adjusted Predicted Value
28.321 125.602 70.425 15.575 140
Residual -65.689 90.737
0.000 37.863 140 Std. Residual
-1.645 2.273 0.000 0.948
140 Stud. Residual
-1.729 2.370 0.001 1.002
140 Deleted Residual
-73.857 98.708 0.075 42.349 140
Stud. Deleted Residual -1.743 2.416
0.002 1.006 140
Mahalanobis Distance [MD] 3.010
5 8 .0 3 0 13.900 7.157 140
Cooks Distance 0.000 0.049
0.008 0.010 140
Centered Leverage Value 0.022 0.417
0.100 0.051 140
Sumber : Lampiran Berdasarkan tabel diatas, setelah dilakukan pengujian ditemukan
bahwa terdapat outlier multivariat [antar variabel], karena MD Maksimum 58,030
≥ 36,123. 1 case outlier ini harus dieliminasi sehingga N pada analisis selanjutnya 140-1=139
4.2.3. Uji Reliabilitas
Kategori