level of significance menunjukkan bahwa item-item tersebut sudah sahih sebagai pembentukan indikator.
Rumus rXY = }
}{ {
2 2
2 2
Y
Y n
X X
n Y
X XY
n
Sudjana, 1998: 369 Keterangan :
r = koefisien korelasi X = tanggapan responden
Y = total tanggapan responden seluruh pertanyaan n = jumlah responden
3.4.3. Uji Reliabilitas
Yang dimaksud dengan reabilitas ukuran mengenai konsistensi internal dari indikator-indikator sebuah konstruk yang menunjukan derajat sampai dimana
masing-masing indicator itu menghasilakan sebuah konstrukfaktor laten yang umum. Dengan kata lain bagaimana hal-hal spesifik saling membantu dalam
menjelaskan suatu fenomena yang umum. Construct-reliability dan Variance-extracted dihitung dengan rumus:
Construct-reliability =
j
Loading Std
Loading Std
2 2
. .
Variance – extracted =
j
Loading Std
Loading Std
2 2
. .
Augusty 2002 :62- 64
Dimana :
Std. Loading diperoleh langsung dari standardized loading untuk tiap-tiap indikator diambil dari computer, AMOS 4.01, dengan melihat nilai
estimasi setiap construct standardize regression weigths terhadap setiap butir sebagai indikatornya. Sementara
ε
j
dapat dihitung dengan formula:
j
= 1- Standardize Loading
2
Secara umum,nilai construct reliability yang dapat diterima adalah ≥ 0,70
dan variance extracted ≥ 0,5 Hair et. al., 1998 .
3.4.4. Uji Normalitas
Untuk menguji normalitas distribusi data-data yang digunakan dalam analisis, peneliti dapat menggunakan uji-uji statistik. Uji yang paling mudah
adalah dengan mengamati skewness value dari data yang digunakan, yang biasanya disajikan dalam statistik diskriptif dari hampir semua program statistik.
Nilai statistik untuk menguji normalitas itu disebut z-value yang dihasilkan melalui rumus berikut ini :
Score
NilaiZ
N Skewness
6 dimana N adalah ukuran sampel.
Bila nilai –z lebih besar dari nilai kritis, maka dapat diduga bahwa distribusi data adalah tidak normal. Nilai kritis dapat ditentukan berdasarkan
tingkat signifiukasi yag dikehendaki. Misalnya, bila nilai yang dihitung lebih besar dari
2,58 berarti kita dapat menolak asumsi mengenai normalitas dari distribusi pada tingkat 0,01 1. Nilai kritis lainnya yang umum digunakan
adalah nilai kritis sebesar 1,96 yang berarti bahwa asumsi normalitas ditolak
pada tingkat signifikasi 0.05 5 Sumber Ferdinand Augusty 2002 : 95
3.4.5. Outliers
