58
1. Communalities
Communalities pada dasarnya adalah sejumlah varians bisa dari persen dari suatu variabel mula-mula yang bisa dijelaskan oleh faktor yang ada.
Metode yang digunakan untuk melakukan ekstraksi pada penelitian ini adalah metode Principal Component Analysis dengan ketentuan bahwa semakin besar
communalities sebuah variabel, berarti semakin erat hubungan dengan faktor yang terbentuk dan sebaliknya.
Tabel 4.10. Tabel Communalities
Variabel Ekstraksi
Pengetahuan 0.597
Sikap 0.423
Dukungan suami 0.770
Dukungan tenaga kesehatan 0.744
Ekonomi 0.638
Dari tabel 4.10 di atas variabel pengetahuan yang bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk ada 59,7, variabel sikap yang bisa dijelaskan oleh faktor yang
terbentuk ada 42,3, variabel dukungan suami yang bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk ada 77,0, variabel dukungan tenaga kesehatan yang bisa dijelaskan oleh
faktor yang terbentuk ada 74,4, variabel ekonomi yang bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk ada 63,8.
2. Total Variance Explained
Total Variance Explanined menerangkan nilai persen dari varians yang mampu diterangkan oleh banyaknya faktor yang terbentuk. Nilai ini didasarkan dari
nilai eigenvalue.
Universitas Sumatera Utara
59 Nilai eigenvalue menggambarkan kepentingan relatif masing-masing faktor
dalam menghitung varians dari delapan variabel yang dianalisis, dan susunan eigenvalue selalu diurutkan dari yang terbesar sampai terkecil, dengan kriteria bahwa
angka eigenvalue di bawah 1 tidak digunakan dalam menghitung jumlah faktor yang terbentuk.
Tabel 4.11. Total Variance Explained
Komponen Angka Eigenvalues
Total Varians
Kumulatif
1 2.080
41,603 41,603
2 1.092
21,843 63,445
3 0.749
14,975 78,420
4 0.646
12,919 91,330
5 0.433
8,661 100,000
Pada tabel 4.11 terlihat bahwa angka eigenvalue faktor 3 sampai faktor 6 sudah dibawah 1, maka dalam penelitian ini hanya 2 faktor yang terbentuk yang dapat
dilihat pada angka eigenvalue yaitu faktor 1 dan faktor 2.
3. Scree Plot
Kategori