48
4.3. Deskripsi Hasil Analisis dan Pengujian Hipotesis
4.3.1. Evaluasi atas
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 [Hair,1998]. Multivariate outlier diuji dengan kriteria
jarak Mahalanobis pada tingkat p 0,001. Jarak diuji dengan Chi-Square [
2] pada df sebesar jumlah variabel bebasnya df = 1 . Ketentuan : bila Mahalanobis dari nilai
2 adalah multivariate outlier. Pada penelitian ini terdapat outlier apabila nilai Mahalanobis distancenya 32,909
Untuk lebih memperjelas uraian mengenai evaluasi outlier multivariate berikut ini akan disajikan tabel Uji Outlier Multivariate :
Tabel 4.8. Uji Outlier Multivariate
Minimum Maximum
Mean Std.
Deviation N
Pr edict ed Value 7,153
112,220 54,500
20,602 108
St d. Pr edict ed Value - 2,298
2,802 0,000
1,000 108
St andar d Er r or of Pr edict ed Value 5,241
12,341 8,548
1,552 108
Adj ust ed Pr edict ed Value 5,514
115,086 54,521
20,985 108
Residual - 62,783
48,628 0,000
23,592 108
St d. Residual - 2,508
1,942 0,000
0,942 108
St ud. Residual - 2,665
2,010 0,000
1,007 108
Delet ed Residual - 70,938
52,073 - 0,021
26,957 108
St ud. Delet ed Residual - 2,756
2,043 - 0,003
1,016 108
Mahalanobis Dist ance [ MD] 3,698
25,004 11,889
4,551 108
Cooks Dist ance 0,000
0,081 0,011
0,017 108
Cent er ed Lever age Value 0,035
0,234 0,111
0,043 108
a Dependent Variable : NO. RESP
Sumber : Hasil Pengolahan Data Pada Lampiran 3
Diketahui nilai
2
0,001.12 sebesar 32,909. Berdasarkan tabel diatas, setelah dilakukan pengujian ditemukan nilai MD maksimum adalah
49
25,004 lebih kecil dari 32,909. Oleh karena itu diputuskan dalam penelitian ini tidak terdapat outlier multivariate antar variabel.
4.3.2. Uji Reliabilitas
Reliabilitas adalah ukuran mengenai konsistensi internal dari indikator-indikator sebuah konstruk yang menunjukkan derajat sampai
dimana masing-masing indikator itu mengindikasikan sebuah konstruk yang umum. Koefisien Cronbach’s Alpha dihitung untuk mengestimasi
reliabilitas setiap skala variabel atau indikator observarian. 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.
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 Consistency Internal dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel berikut ini :
50
Tabel 4.9. Reliabilitas Data
Konstrak Indikator
Item to Total Correlation
Koefisien Cronbachs Alpha
X1 0,731
X2 0,722
X3 0,807
Pr oduct I m age X4
0,643 0,668
Y1 0,605
Y2 0,806
Y3 0,811
Cust om er Sat isfact ion
Y4 0,807
0,736 Z1
0,789 Z2
0,726 Z3
0,749 Cust om er Loyalt y
Z4 0,576
0,678
: tereliminasi Sumber : Hasil Pengolahan Data
Hasil pengujian reliabilitas konsistensi internal untuk setiap
construct di atas menunjukkan hasil baik dimana koefisien Cronbach’s Alpha yang diperoleh seluruhnya memenuhi rules of thumb yang
disyaratkan yaitu 0.7 [Hair et. al., 1998].
4.3.3. Uji Validitas
Kategori