Analisis Dan Pengujian Hipotesis 1. Uji Outlier
menjawab cukup setuju sebesar 30,95 atau sebanyak 39 responden, ada 35 responden 27,77 yang menjawab setuju, dan 28 responden
22,22 menjawab sangat setuju. Item melakukan pembelian ulang dengan perusahaan dimasa yang akan datang, responden yang
menjawab tidak setuju sebesar 5,55 atau sebanyak 7 responden, responden yang menjawab cukup tidak setuju sebesar 9,52 atau
sebanyak 12 responden, kemudian ada 17 responden 13,49 yang menjawab netral, ada 23 responden 18,25 yang menjawab cukup
setuju, sebagian besar responden menjawab setuju sebesar 33,33 atau sebanyak 42 responden dan 25 responden 19,84 menjawab sangat
setuju. Sehingga dapat disimpulkan bahwa 75,06 responden menyatakan setuju untuk tetap menjadi konsumen dan secara terus menerus
menggunakan jasa dari travel Rosalia Indah Surabaya, terlihat dari 75,06 responden memilih pilihan jawaban 5 cukup setuju sampai dengan
pilihan 7 sangat setuju, sedangkan hanya 24,89 responden menyatakan kurang setuju untuk tetap menjadi konsumen dan secara terus menerus
menggunakan jasa dari travel Rosalia Indah Surabaya.
4.3.2. Analisis Dan Pengujian Hipotesis 4.3.2.1. Uji Outlier
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 8 berikut :
Tabel 8 : Hasil Uji Outlier
Residuals Statisticsa Minimum
Maximum Mean Std.
Deviation N Predicted Value
25.356 99.797 63.500
15.510 126 Std. Predicted Value
-2.459 2.340
0.000 1.000 126
Standard Error of Predicted Value 6.384
28.556 11.667 3.239 126
Adjusted Predicted Value -4.727
105.501 62.722 17.128 126
Residual -62.430 77.376
0.000 33.060 126
Std. Residual -1.780
2.206 0.000
0.942 126 Stud. Residual
-1.883 2.359
0.009 1.012 126
Deleted Residual -73.642
102.727 0.778
38.650 126 Stud. Deleted Residual
-1.905 2.410
0.010 1.018 126
Mahal. Distance 3.147
31.825 13.889 9.562 126
Cooks Distance 0.000
0.379 0.013
0.036 126 Centered Leverage Value
0.025 0.655
0.111 0.076 126
a Dependent
Variable: resp
Sumber: Lampiran 3 Hasil pengolahan data
Deteksi terhadap multivariat outliers dilakukan 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 variabel 14 adalah sebesar 36,123. Hasil analisis Mahalanobis diperoleh nilai 31.825 yang kurang dari
2
tabel 36,123 tersebut. Dengan demikian, tidak terjadi multivariate outliers.