maka total varians adalah 10 x 1 = 10. Jika dalam 10 variabel tersebut dapat diringkas mejdi 1 faktor, maka varians yang dapat dijelaskkan oleh 1 faktor
tersebut adalah : 72
, 33
100 10
372 ,
3 x
1 Jika 10 variabel dapat di ekstrak menjadi 3 faktor, maka varians yang dapat
dijelaskan oleh 3 faktor tersebut adalah sebagai berikut : Varians faktor pertama adalah 33,721
Varians faktor kedua adalah 176
, 11
100 10
418 ,
1 x
Varians faktor ketiga adalah 248
, 11
100 10
125 ,
1 x
Total ketiga faktor yang dapat menjelaskan adalah 33,721+11,176+11,248 =56,145 atau 56,145 dari variabilitas 10 variabel asli tersebut, sehingga dari
tabel di atas terlihat hanya 3 faktor yang akan terbentuk.
4.5.3 Penentuan Jumlah Faktor
Penentuan banyaknya faktor yang dilakukan dalam analisis faktor artinya adalah mencari variabel terakhir yang disebut faktor yang saling tidak berkorelasi, bebas
satu sama lainnya, lebih sedikit jumlahnya daripada variabel awal akan tetapi dapat menyerap sebagian besar informasi yang terkandung dalam variabel awal
atau yang dapat memberikan sumbangan terhadap varians seluruh variabel. Beberapa prosedur yang dapat digunakan dalam menentukan banyaknya faktor
antara lain adalah sebgai berikut :
a. Penentuan berdasarkan nilai eigenvalues
Dalam pendekatan ini hanya faktor dengan nilai eigenvalue lebih dari satu dipertahankan, faktor lainnya yang eigenvaluesnya satu atau kurang dari satu
tidak lagi dimasukkan di dalam model. Suatu eigenvalue menunjukkan besarnya sumbangan dari fakot terhadap varians seluruh variabel asli.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.13 Sumbangan masing-masing faktor terhadap varians seluruh variabel asli
Dari tabel 4.13 menunjukkan ada 3 faktor atau komponen yang eigenvalue nya lebih dari 1 yaitu faktor 1, 2, dan 3 masing-masing dengan eigenvalue nya adalah
3,372; 1,418; dan 1,125.
b. Penentuan berdasarkan Scree Plot
Setelah diketahui bahwa 3 faktor tersebut adalah jumlah yang paling optimal, maka tabel tersebut diatas dapat menunjukkan distribusi dari 10 variabel tersebut
pada 3 faktor yang ada. Untuk itu selanjutnya dilihat dari tabel total varians explained tersebut diatas, maka nilai initial eigenvalues dapat dilihat melalui
grafik scree plot berikut ini.
Gambar 4.1 Scree Plot FaktorKomponen
Extraction Sums of Squared Loadings
Total of Variance
Cumulative 1
3,372 33,721
33,721 2
1,418 14,176
47,897 3
1,125 11,248
59,144
Universitas Sumatera Utara
Pada gambar 4.1 menjelaskan dasar dari jumlah faktor yang diperoleh dari perhitungan angka ditunjukkan dalam grafik scree plot tersebut. Dilihat dari grafik
bahwa dari satu ke dua faktor yang ditunjukkan oleh garis dari sumbu component number yaitu angka 1 ke 2 sehingga arah garis menurun dengan cukup tajam.
Kemudian dari angka 2 ke 3 garis tersebut masih menurun dengan angka batas dari eigenvalues pada sumbu Y masih tidak terlewati namun dengan slope yang
lebih kecil. Pada saat perpindahan dari angka 3 ke angka 4, faktor tersebut sudah dibawah angka 1 dari sumbu Y. Scree dimulai pada faktor ke 4 terlihat gerakan
kurva semakin melemah, kemudian merata dan tidak terjadi keretakan lagi, sehingga dari semua nilai initial eigenvalues tersebut, maka dari faktor yang
sudah dibentuk menunjukkan bahwa 3 faktor adalah paling baik untuk meringkas dari 10 variabel tersebut.
4.5.4 Rotasi Faktor
