dikenal sebagai Teori g g theory.
Analisis faktor didasarkan pada sebuah model dimana vektor hasil pengamatan dipartisi ke dalam suatu bagian sistematik yang tak teramati dan suatu bagian error yang tak teramati. Komponen dari vektor
error dianggap bebas independent dari komponen vektor sistematik, dimana bagian sistematik merupakan kombinasi linier dari variabel faktor yang jumlahnya relatif lebih sedikit. Analisis faktor
memisahkan pengaruh faktor yang menjadi perhatian dasar dari error.
Pada analisis faktor factor analysis dapat dibagi dua macam yaitu analisis komponen utama principal component analysis = PCA dan analisis faktor factor analysis = FA. Kedua analisis di atas bertujuan
menerangkan struktur ragam-peragam melalui kombinasi linear dari variabel-variabel pembentuknya.
Sehingga dapat dikatakan bahwa faktor atau komponen adalah variabel bentukan bukan variabel asli.
Secara umum analisis faktor atau analisis komponen utama bertujuan untuk mereduksi data dan menginterpretasikannya sebagai suatu variabel baru yang berupa variabel bentukan.
Pada dasarnya analisis faktor atau analisis komponen utama mendekatkan data pada suatu pengelompokan atau pembentukan suatu variabel baru yang berdasarkan adanya keeratan hubungan
antardimensi pembentuk faktor atau adanya konfirmatori sebagai variabel baru atau faktor.
2.4.1 Prinsip-Prinsip Analisis Faktor
Analisis faktor merupakan salah satu prosedur reduksi data serta salah satu alat untuk menguji alat ukur dalam metode statistic multivariate Dillon and Goldstein, 1984. Ada tiga fungsi utama analisis faktor,
yaitu : 4. Mereduksi banyaknya variabel penelitian dengan tetap mempertahankan sebanyak mungkin informasi
data awal. Banyaknya variabel awal dapat dikurangi menjadi beberapa variabel yang jumlahnya lebih sedikit dengan tetap mempertahankan sebagian besar variasi data.
5. Mencari perbedaan kualitatif dan kuantitatif dalam data, dalam situasi dimana terdapat jumlah data yang sangat besar.
6. Data digunakan pula untuk menguji hipotesis tentang perbedaan kualitatif dan kuantitatif dalam data penelitian.
Adapun kelebihan dari metode analisis faktor adalah : 1. Dapat mengungkapkan karakteristik dominan yang dimiliki unit data operasi.
2. Dapat menganalisis sejumlah variabel awal penelitian dan menganalisis korelasi antar variabel awal tersebut.
Universitas Sumatera Utara
variabel laten yang lebih sedikit.
Asumsi dasar dalam menggunakan analisis faktor adalah : 1. Tingginya korelasi antar variabel
Korelasi antar variabel yang kuat dapat diindikasikan oleh nilai determinan matriks korelasi yang mendekati nol. Nilai determinan dari matriks korelasi yang elemen-elemennya menyerupai matriks
identitas akan memiliki nilai determinan sama dengan satu. Hal ini dapat diuji dengan Bartlett’s test of
sphericity.
2. Indeks perbandingan antara koefisien korelasi dengan korelasi parsial secara keseluruhan adalah kecil. Jika jumlah kuadrat koefisien korelasi parsial untuk seluruh pasangan variabel tidak banyak berbeda,
maka ini menunjukkan perbandingan antara koefisien korelasi dengan korelasi parsialnya secara keseluruhan adalah kecil. Perbandingan ini dapat diidentifikasi berdasarkan nilai Kaiser-Meyer-Olkin.
3. Indeks perbandingan antara koefisien korelasi dengan korelasi parsial untuk setiap variabel adalah kecil. Analisis faktor dapat dilanjutkan, jika nilai measure of sampling adequacy MSA berkisar antara 0,5
– 1,0. Apabila ada beberapa variabel memiliki nilai MSA kurang dari 0,5 maka variabel tersebut harus
dikeluarkan satu persatu secara bertahap.
2.4.2 Statistik yang Relevan dengan Analisis Faktor
