23
m. Scree Plot merupakan plot dari eigenvalue sebagai sumbu tegak vertical dan
banyaknya faktor sebagai sumbu datar, untuk menentukan banyaknya faktor yang bisa ditarik factor extraction.
2.7 Tahap – Tahap Pelaksanaan Analisis Faktor
1. Merumuskan masalah
Perumusan masalah dalam analisis faktor yaitu mengidentifikasi variabel.Variabel yang digunakan harus disesuaikan berdasarkan penelitian
sebelumnya, teori dan keinginan dari peneliti.Tujuan utama faktor harus diidentifikasi.Ukuran variabel yang sesuai adalah interval atau rasio.Untuk
menentukan banyaknya sampel berdasarkan analisis faktor sedikitnya 4 atau 5 kali banyaknya variabel.
2. Membentuk matriks korelasi
Proses analisis didasarkan suatu matriks korelasi antar variabel. Agar analisis faktor menjadi tepat, variabel-variabel yang akan dianalisis harus
berkorelasi. Jika koefisien korelasi antar variabel terlalu kecil maka hubungan lemah, analisis faktor tidak tepat. Karena prinsip utama analisis faktor adalah
korelasi maka asumsi-asumsi terkait akan digunakan salah satunya ialah besar korelasi antar variabel independen harus cukup kuat misalnya 0,5.
Banyaknya faktor lebih sedikit daripada banyaknya variabel. Untuk menghitung nilai korelasi antar variabel secara manual digunakan sebagai
berikut Algifari, 2000:51:
2.7
keterangan: N = Jumlah observasi.
X = Skor total tiap-tiap variabel.
Universitas Sumatera Utara
24
Y = Skor total.
3. Ektraksi Faktor
Terdapat dua metode ekstraksi faktor dalam analisis faktor yaitu principal component analysis PCA dan common factor analysis CFA. Di
dalam principal component analysis total varian pada data yang diperhatikan yaitu diagonal matriks korelasi, setiap elemennya sebesar 1 dan full varian
digunakan untuk dasar pembentukan faktor, yaitu variabel-variabel baru sebagai pengganti variabel-variabel lama yang jumlahnya lebih sedikit dan
tidak lagi berkorelasi satu sama lain. Di dalam common factor analysis faktor diestimasi hanya berdasarkan pada
common variance.Comunalities dimasukkan di dalam matrikskorelasi.Metode ini dianggap tepat jika tujuan
utamanya ialah mengenalimengidentifikasi dimensi yang mendasari dan common variance yang menarik perhatian.
4. Penentuan Jumlah Faktor
Penentuan jumlah faktor artinya meringkas informasi yang terdapat dalam variabel asli, sejumlah faktor yang lebih sedikit akan diekstraksi.
Beberapa jenis prosedur untuk menentukan banyaknya faktor yang harus diekstraksi antara lain:
a. Penentuan berdasarkan eigenvalue
Dalam pendekatan ini, hanya faktor dengan eigenvalue lebih besar dari 1 yang akan dipertahankan. Suatu eigenvalue adalah jumlah varian yang
dijelaskan oleh setiap faktor. Faktor dengan nilai eigenvalue lebih kecil dari 1 tidak lebih baik dari sebuah variabel asli, karena variabel asli telah
dibakukan standardized yang artinya rata-ratanya 0 dan standar deviasinya adalah 1.
b. Penentuan berdasarkan scree plot
Scree Plot merupakan suatu plot dari eigenvalue sebagai fungsi banyaknya faktor dalam upaya mengekstraksi. Biasanya plotakan berbeda antara
Universitas Sumatera Utara
25
slope tegak faktor dengan eigenvalue yang besar dan makin mengecil pada sisa faktor yang tidak perlu diekstraksi. Pengecilan slope ini disebut scree.
c. Penentuan berdasarkan persentase varian
Pada pendekatan ini, banyaknya faktor yang diekstraksi ditentukan sedemikian rupa sehingga kumulatif persentase varian yang diekstraksi
oleh faktor mencapai suatu level tertentu yang memuaskan. Ekstraksi faktor dihentikan apabila kumulatif persentase varian sudah mencapai
paling sedikit 60 atau 75 dari seluruh varian variabel asli.
d. Penentuan berdasarkan Split-Half Reliability
Sampel dibagi menjadi dua, analisis faktor dilakukan pada masing-masing bagian sampel tersebut.Hanya faktor dengan faktor loading yang sesuai
pada kedua sub-sampel yang dipertahankan, maksudnya faktor-faktor yang dipertahankan memang mempunyai faktor loading yang tinggi pada
masing-masing bagian sampel.
e. Penentuan berdasarkan uji signifikansi
Dimungkinkan untuk menentukan signifikansi statistik untuk eigenvalue yang terpisah dan pertahankan faktor-faktor yang memang berdasarkan uji
statistik eigenvaluenya pada s ignifikansi α = 5 atau 1.
f. Penentuan berdasarkan apriori
Kadang-kadang karena pengalaman sebelumnya, peneliti sudah tahu berapa banyaknya faktor sebelumnya, dengan menyebutkan suatu angka
misalnya 3 atau 4 faktor yang harus disarikan dari variabel atau data asli. Upaya untuk menyarikan to extract berhenti setelah banyaknya faktor
yang diharapkan sudah didapat, misalnya cukup 4 faktor saja.
Universitas Sumatera Utara
26
5. Rotasi Faktor
Hasil atau output yang penting dari analisis faktor adalah matriks faktor pola factor pattern matrix yang memuat koefisien yang digunakan untuk
mengekspresikan variabel yang dibakukan standardized dinyatakan dalam faktor. Koefisien-koefisien ini disebut muatan faktor factor loading yang
merupakan korelasi antara faktor dengan variabelnya.Suatu koefisien dengan nilai absolut yang besar menunjukkan bahwa faktor dan variabel berkorelasi
sangat kuat.Koefisien tersebut bisa digunakan untuk menginterpretasi faktor. Beberapa literatur menyarankan besarnya nilai untuk batasan factor loadings
adalah 0,3,
, .
Dalam melakukan rotasi faktor, diharapkan setiap faktor memiliki factor loadings atau koefisien yang tidak nol atau signifikan hanya untuk beberapa
variable. Ada dua metode rotasi faktor yang berbeda yaitu: Orthogonal dan oblique rotation. Rotasi dikatakan orthogonal rotation jika sumbu
dipertahankan tegak lurus sesamanya bersudut 90 derajat. Metode oblique rotation dapat dibedakan menjadi: quartimax, varimax, dan equimax. Rotasi
dikatakan oblique rotation jika sumbu tidak dipertahankan harus tegak lurus sesamanya dan faktor-faktor tidak berkorelasi.Oblique rotation akan
digunakan jika faktor-faktor pada populasi diperkirakan berkorelasi kuat. Metode ini dapat dibedakan menjadi oblimin, promax, orthobolique, Metode
rotasi yang banyak digunakan adalah varimax procedure.Prosedur ini merupakan metode orthogonal yang berusaha meminimumkan banyaknya
variabel dengan muatan tinggi pada suatu faktor. Rotasi orthogonal menghasilkan faktor-faktor yang saling tidak berkorelasi satu sama lain.
6. Interpretasi Faktor
Interpretasi faktor dipermudah dengan mengenali mengidentifikasi variabel yang mempunyai nilai loading yang besar pada faktor yang sama.
Faktor tersebut kemudian bisa diinterpretasikan menurut variabel-variabel yang mempunyai nilai loading yang tinggi dengan faktor tersebut.
Universitas Sumatera Utara
27
7. Menentukan Ketepatan Model Model Fit
Untuk mengetahui apakah model dapat dinyatakan sudah tepat dan layak digunakan yaitu dengan melihat selisih atau nilai residual antara matriks
korelasi sebelum dilakukan analisis faktor dengan matriks korelasi setelah dilakukan analisis faktor. Untuk menentukan sebuah model sesuai atau tidak,
maka nilai absolute residual harus kurang dari 0,05 sehingga model tersebut dapat diterima.
Universitas Sumatera Utara
1
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Dewasa ini, untuk mencapai kesejahteraan masyarakat, bidang transportasi sebagai alat mobilisasi sangat berperan penting dalam mendukung
pertumbuhan di berbagai sektor kehidupan. Meski demikian terdapat pula dampak negatif dari pemakaian alat transportasi itu sendiri seperti kemacetan dan
kecelakaan lalu lintas. Kecelakaan lalu lintas diketahui banyak menimbulkan kerugian mulai dari kerusakan fasilitas umum hingga kematian pada korban.
Dari data Kepolisisan Daerah Sumatera Utara Direktorat Lalu Lintas Provinsi Sumatera Utara tahun 2014 didapatkan bahwa Kota Medan merupakan
daerah dengan angka kejadian kecelakaan lalu lintas tertinggi di Provinsi Sumatera Utara yaitu, 1.326 kejadian, dengan korban meninggal sebanyak 292
orang, korban dengan luka berat sebanyak 647 orang, korban dengan luka ringan sebanyak 231 orang dan dengan perkiraan kerugian material sejumlah Rp.
2.109.810.000.000,- BPS SU, 2015 Dari data Direktorat Jendral Perhubungan Darat
– Departemen Perhubungan 2012
didapatkan faktor penyebab kecelakaan ini bersumber dari perilaku berkendara yang tidak disiplin 93,52, faktor kendaraan 2,76,
faktor jalan 3,23 dan faktor lingkungan 0,49. Sejumlah penelitian dilakukan untuk menilai faktor-faktor penyebab
kecelakaan lalu-lintas yang angkanya cukup tinggi tersebut, seperti penelitian Marsaid 2013 di Kota Malang yang menyebutkan bahwa beberapa faktor
manusia yang memiliki hubungan bermakna sebagai faktor yang berhubungan dengan kejadian kecelakaan lalu-lintas adalah lengah, mengantuk, mabuk, lelah,
tidak terampil, tidak tertib dan kecepatan tinggi, adapun faktor kendaraan pada penelitian ini menunjukan hubungan yang tidak bermakna sebagai faktor
penyebab kecelakaan. Namun, faktor lingkungan seperti hujan dan jalan yang menikung pada penelitian ini menunjukan hasil yang bermakna. Sedangkan
penelitian Cahaya 2014 menunjukkan beberapa faktor yang berpengaruh pada
Universitas Sumatera Utara
