90
Tabel 4.9. Outlier Data
Minimum Maximum
Mean Std.
Deviation N
Predicted Value 12,920
86,510 54,500
16,324 108
Std. Predicted Value -2,547
1,961 0,000
1,000 108
Standard Error of Predicted Value 5,822
14,586 9,647
1,962 108
Adjusted Predicted Value 2,760
90,640 55,010
17,187 108
Residual -57,352
57,493 0,000
26,730 108
Std. Residual -2,022
2,027 0,000
0,942 108
Stud. Residual -2,242
2,121 -0,008
1,002 108
Deleted Residual -70,549
62,961 -0,510
30,271 108
Stud. Deleted Residual -2,292
2,161 -0,009
1,009 108
Mahal. Distance 3,515
27,295 11,889
5,195 108
Cooks Distance 0,000
0,089 0,010
0,015 108
Centered Leverage Value 0,033
0,255 0,111
0,049 108
a Dependent Variable: RESP
Sumber: Lampiran 2 Deteksi terhadap multivariat outliers dilakukan dengan menggunakan
kriteria Jarak Mahalanobis pada tingkat p 0,001. Jarak Mahalanobis itu dievaluasi dengan menggunakan
χ
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
χ
2 0.001
dengan jumlah indikator 12 adalah sebesar 32,909. Hasil analisis Mahalanobis diperoleh nilai 27,295
yang kurang dari
χ
2
tabel 32,909 tersebut. Dengan demikian, tidak terjadi multivariate outliers.
91
4.4.2. Evaluasi Reliabilitas
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 butir-butir yang kehadirannya akan memperkecil koefisien Cronbach’s Alpha yang dihasilkan Purwanto,
2002. Hasil selengkapnya dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 4.10. Reliabilitas Data
Konstrak Indikator Item to Total
Correlation Koefisien Cronbachs
Alpha
Product X11
0,644 0,702
X12 0,716
X13 0,795
X14 0,748
Price X21
0,730 0,588
X22 0,749
X23 0,744
Promotion X31
0,795 0,458
X32 0,816
Purchase Decision
Y1 0,749
0,723 Y2
0,829 Y3
0,827
Sumber: Lampiran 2 Koefisien Cronbach’s Alpha dihitung untuk mengestimasi reliabilitas
setiap skala [variabel atau indikator observasian]. Sementara itu item to total correlation digunakan untuk memperbaiki ukuran-ukuran dan mengeliminasi
92
item-item yang kehadirannya akan memperkecil koefisien Cronbach’s Alpha yang dihasilkan.
Proses eleminasi diperlakukan pada item to total correlation pada indikator yang nilainya 0,5 [Purwanto,2003]. Tidak terjadi eliminasi karena
nilai item to total correlation indikator seluruhnya ≥ 0,5. Indikator yang
tereliminasi tidak disertakan dalam perhitungan cronbachs alpha. Perhitungan cronbachs dilakukan setelah proses eliminasi.
Hasil pengujian reliabilitas konsistensi internal untuk setiap construct di atas menunjukkan hasil cukup baik dimana koefisien Cronbach’s Alpha
yang diperoleh belum seluruhnya memenuhi rules of thumb yang disyaratkan yaitu
≥ 0,7 [Hair et.al.,1998].
4.4.3. Evaluasi Validitas
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 factor dari
hubungan antara setiap observed variable dan latent variable. Hasil analisis tampak pada tabel di bawah ini.
93
Tabel 4.11. Validitas Data
Konstrak Indikator Faktor Loading
1 2 3
4
Product X11 0,541
X12 0,579 X13 0,701
X14 0,640 Price
X21 0,529
X22 0,457
X23 0,674
Promotion X31
0,592 X32
0,601 Purchase
Decision Y1
0,592 Y2
0,802 Y3
0,662
Sumber : Lampiran 2 Berdasarkan hasil confirmatory factor analysis terlihat bahwa factor
loadings masing masing butir pertanyaan yang membentuk setiap construct seluruhnya
≥ 0,5, sehingga butir-butir instrumentasi setiap konstruk tersebut dapat dikatakan validitasnya baik.
4.4.4. Evaluasi Construct Reliability dan Variance Extracted
Selain melakukan pengujian konsistensi internal Cronbach’s Alpha, perlu juga dilakukan pengujian construct reliability dan variance extracted.
Kedua pengujian tersebut masih dalam koridor uji konsistensi internal yang akan memberikan peneliti kepercayaan diri yang lebih besar bahwa indikator-
indikator individual mengukur suatu pengukuran yang sama Purwanto,
