Untuk menentukan apakah proses pengambilan sampel telah memadai atau tidak, digunakan pengukuran Measure of Sampling Adequacy MSA. Nilai MSA
yang rendah merupakan pertimbangan untuk membuang variabel tersebut pada tahap analisis selanjutnya. Sering kali karena jumlah data yang banyak perhitungan KMO
dan MSA hanya dimungkinkan dengan bantuan komputer Wibisono, 2003
2.5.4.3 Menentukan Metode Analisis Faktor
1. Setelah ditetapkan bahwa analisis faktor merupakan teknik yang tepat untuk
menganalisis data yang sudah dikumpulkan, kemudian ditentukan atau dipilih metode yang tepat untuk analisis faktor. Ada dua cara atau metode yang bisa
dipergunakan dalam analisis faktor , khususnya untuk menghitung koefisien skor faktor, yaitu analisis komponen utama Principal Component Analysis dan
analisis faktor umum Common Factor Analysis. 2.
Principal Component Analysis merupakan teknik reduksi data yang bertujuan untuk membentuk suatu kombinasi linier dari variabel awal dengan
memperhitungkan sebanyak mungkin jumlah variabel awal tersebut. 3.
Common Factor Analysis merupakan medel faktor yang digunakan untuk mengidentifikasikan sejumlah dimensi dalam faktor yang tidak mudah untuk
dikenali. Tujuan utamanya adalah mengidentifikasikan dimensi laten yang direpresentasikan dalam himpunan variabel asal Wibisono, 2003.
2.5.4.4 Rotasi Faktor-faktor
1. Suatu hasil atau output yang penting dari analisis faktor ialah apa yang disebut
matriks faktor pola. Matriks faktor berisi koefisien yang dipergunakan untuk
Universitas Sumatera Utara
mengekspresikan variabel yang dibakukan dinyatakan dalam faktor. Koefisien- koefisien ini yang disebut muatan faktor, mewakili korelasi antar-faktor dan
variabel. Suatu koefisien dengan nilai absolutmutlak yang besar menunjukkan bahwa faktor dan variabel berkorelasi sangat kuat. Koefisien dari matriks faktor
bisa dipergunakan untuk menginterpretasikan faktor . 2.
Meskipun matriks faktor awal yang belum dirotasi menunjukkan hubungan antar faktor masing-masing variabel, jarang menghasilkan faktor yang bisa
diinterpretasikan diambil kesimpulannya, oleh karena faktor-faktor tersebut berkorelasi atau terkait dengan banyak variabel lebih dari satu.
3. Didalam melakukan rotasi faktor, kita menginginkan agar setiap faktor
mempunyai muatan atau koefisien yang tidak nol atau yang signifikan untuk beberapa variabel saja. Demikian halnya kita juga menginginkan agar setiap
variabel mempunyai muatan yang tidak nol atau signifikan dengan beberapa faktor saja, kalau mungkin dengan satu faktor saja. Kalau terjadi bahwa beberapa
faktor mempunyai muatan tinggi dengan variabel yang sama, sangat sulit untuk membuat interpretasi tentang faktor tersebut. Akan tetapi persentase varian
sebagai sumbangan setiap faktor terhadap seluruh varian mengalami perubahan.
2.5.4.5 Interpretasi Faktor
