71
4.3.3. Uji Normalitas
Uji normalitas sebaran dilakukan dengan Kurtosis Value dari data yang digunakan yang biasanya disajikan dalam statistik deskriptif. Nilai
statistik untuk menguji normalitas itu disebut Z-value. Bila nilai-Z lebih besar dari nilai kritis maka dapat diduga bahwa distribusi data adalah tidak
normal. Nilai kritis dapat ditentukan berdasarkan tingkat signifikansi 0,01 1 yaitu sebesar ± 2,58.
Tabel 4.11. Assesment of normality
Var iable m in
m ax k ur t osis
c.r . X11
1 7
1,135 2,452
X12 1
7 0,162
0,350 X13
2 7
- 0,520 - 1,124
X14 1
7 - 0,840
- 1,815 X15
2 7
0,390 0,842
X21 2
7 - 0,722
- 1,559 X22
2 7
0,206 0,444
X23 1
7 - 0,382
- 0,824 X24
1 7
- 0,652 - 1,409
X25 2
7 - 0,356
- 0,769 Y1
1 7
0,026 0,057
Y2 1
7 - 0,538
- 1,162 Y3
1 7
- 0,433 - 0,935
Z 1
7 0,157
0,340
M u lt iv a ria t e
26,957 6 ,7 3 9
Ba t a s N orm a l ± 2 ,5 8
Sumber : data diolah
Hasil uji menunjukkan bahwa nilai c.r. mutivariate berada di luar
± 2,58 itu berarti asumsi normalitas tidak terpenuhi. Fenomena ini tidak menjadi masalah serius seperti dikatakan oleh Bentler Chou 1987
bahwa jika teknik estimasi dalam model SEM menggunakan maximum likelihood estimation MLE walau ditribusi datanya tidak normal masih
dapat menghasilkan good estimate, sehingga data layak untuk digunakan dalam estimasi selanjutnya
72
4.3.4. Uji Multicollinierity dan Singularity
Pengujian terhadap gejala multikolinieritas antar variabel bebas memperlihatkan tidak adanya gejala multikolonieritas yang merusak
model terlihat dari determinant of sample covariance matrix 4.208.156.721 dan angka ini jauh dari nol. Karena itu dapat disimpulkan
bahwa tidak terjadi multikolinieritas atau singularitas dalam data ini
sehingga asumsi terpenuhi.
4.3.5. Uji Outlier
Uji univariat outliers dilakukan dengan mengamati nilai Zscore, semua kasus yang memiliki nilai Zscore
≥ ± 3,0 berarti outlier. Bila kasus yang mempunyai Jarak Mahalanobis lebih besar dari nilai chi-square pada
tingkat signifikansi 0,001 maka terjadi multivariate outliers. Tabel 4.12. Uji Outlier Multivariate
Minim um Max im um
Mean St d.
Dev iat ion N
Pr edict ed Value 30,573
84,638 56,500
10,774 112
St d. Predict ed Value - 2,407
2,612 0,000
1,000 112
St andar d Err or of Predict ed Value 7,365
20,856 11,713
2,589 112
Adj ust ed Predict ed Value 33,192
88,609 56,741
11,896 112
Residual - 53,080
59,851 0,000
30,636 112
St d. Residual - 1,620
1,826 0,000
0,935 112
St ud. Residual - 1,774
1,946 - 0,003
1,006 112
Delet ed Residual - 73,516
68,757 - 0,241
35,613 112
St ud. Delet ed Residual - 1,794
1,974 - 0,002
1,010 112
Mahalanobis Dist ance [ MD] 4,615
4 3 ,9 6 3 13,875
7,109 112
Cook s Dist ance 0,000
0,126 0,011
0,016 112
Cent er ed Lev er age Value 0,042
0,396 0,125
0,064 112
Sumber : data diolah
73
Diketahui nilai χ
2
4.3.6. Structural Equation Modeling SEM dan Pengujian Hipotesis
Kategori