Multivariat outliers diuji dengan menggunakan kriteria Jarak Mahalanobis
pada tingkat p 0,001. Jarak Mahalanobis itu dievaluasi dengan menggunakan
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
2 0.001
dengan jumlah indikator 14 adalah sebesar 36.123. Hasil analisis Mahalanobis diperoleh
nilai 31.260 lebih dari
2
tabel 36.123. oleh karena itu diputuskan dalam penelitian tidak terdapat outlier multivariate antar variabel.
4.4. Uji Reliabillitas Consistency Internal
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 item-item yang kehadirannya akan memperkecil koefisien Cronbach’s Alpha yang
dihasilkan Purwanto, 2002. 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 selengkapnya dapat dilihat pada tabel berikut :
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
Tabel 4.8 Reliabilitas Data Pengujian Reliability Consistency Internal
Konstrak Indikator Item
to Total
Correlation Koefisien Cronbachs
Alpha Art Product
X11 0,590
0,602 X12 0,731
X13 0,672 X14 0,588
X15 0,518
Art Sales X21
0,434 0,560
X22 0,610 X23 0,685
X24 0,707
Brand Loyalty Y1
0,604 0,428
Y2 0,645 Y3 0,299
Y4 0,505
Y5 0,633 Sumber : Lampiran
Hasil pengujian reliabilitas konsistensi internal untuk setiap construct di atas menunjukkan hasil cukup baik terlihat dari koefisien Cronbarch’s
Alpha yang diperoleh belum seluruhnya memenuhi rules of thumb yang
diisyaratkan yaitu ≥ 0.7 {Hair et.al..,1998}
.
4.5. Uji Validitas Standarize Faktor Loading dan Construct dengan Confirmatory Faktor Analysis
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 faktor
Hak Cipta © milik UPN Veteran Jatim : Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan dan menyebutkan sumber.
dari hubungan antara setiap observed variable dan latent variable. Hasil analisis tampak pada tabel di bawah ini
Tabel 4.9 Validitas Data
Konstrak Indikator Faktor Loading
1 2 3 4 Art Product
X11 0,441
X12 0,837
X13 0,543
X14 0,305
X15 0,177
Art Sales X22
0,697 X23
0,443 X24
0,415 Brand Loyalty
Y1 0,679
Y2 0,467
Y4 0,071
Y5 0,325
Sumber: data diolah Berdasarkan hasil confirmatory faktor analysis terlihat bahwa faktor
loadings masing masing butir pertanyaan yang membentuk setiap construct belum seluruhnya
≥ 0,5, sehingga butir-butir instrumentasi setiap konstruk tersebut dapat dikatakan validitasnya kurang baik.
4.6. Evaluasi Construct Reliability Dan Variance Extracted
