Teknik umum dalam analisis faktor adalah metode principal component analysis, yaitu metode yang digunakan untuk memperkirakan korelasi antara
faktor yang akan dibentuk terhadap variabel.Rencher A.C.,2002
Pada metode principal analysis factor bertujuan untuk mencari korelasi pada faktor terhadap variabel
– variabel secara linier serta mengurangi perkiraan dimensi dari ruang vektor yang menggandung variabel
– variabel dari satu set variabel acak yang intercorrelated. Dalam metode ini variabel yang diamati
bergantung pada jumlah faktor yang lebih sedikit yang dapat dijelaskan dari varians atau kovarians yang sistematis atau benar dari penelitianuntuk
memperkirakandan mengidentifikasi variabel yang nyata tapi tidak teramati yang berpengaruh pada variabel acak Basilevsky .A., 1994
2.2 Kegunaan Analisis Faktor
Analisis faktor dipergunakan didalam situasi sebagai berikut : Supranto,2010 a. Mengenali atau mengidentifikasi dimensi yang mendasari underlying
dimensions atau faktor, yang menjelaskan korelasi antara suatu set variabel.
b. Mengenali atau mengidentifikasi suatu set variabel baru yang tidak berkorelasi
independent yang
lebih sedikit
jumlahnya untuk
menggantikan suatu set variabel yang saling berkorelasi didalam analisis multivariat selanjutnya, misalnya analisis regresi berganda dan analisis
diskriminan. c. Mengenali atau mengidentifikasi suatu set yang penting dari suatu set
variabel yang lebih banyak jumlahnya untuk dipergunakan didalam analisis multivariat selanjutnya.
Universitas Sumatera Utara
2.3 Tujuan Analisis Faktor
Pada dasarnya tujuan analisis faktor adalah Santoso,2010 a. Data summarizationyakni mengidenfikasi adanya hubungan antara
variabel dengan melakukan uji korelasi. b. Data reduction yakni setelah melakukan korelasi, dilakukan proses
membuat sebuah variabel set baru yang dinamakan faktor untuk menggantikan sejumlah variabel tertentu.
2.4 Asumsi Pada Analisis Faktor
Karena prinsip utama analisis faktor adalah korelasi, maka asumsi – asumsi terkait
dengan korelasi akan digunakan, yakni : Santoso,2010 a. Besar korelasi atau korelasi antar variabel independen harus cukup kuat,
misalkan diatas 0,5 b. Besar korelasi parsial, korelasi antara dua variabel dengan menganggap
tetap variabel yang lain, justru harus kecil c. Pengujian seluruh matriks korelasi korelasi antar variabel yang diukur
dengan besaran Bartlett Test Of Sphericity atau Measure Sampling Adequacy MSA. Pengujian ini mengharuskan adanya korelasi yang
signifikan di antara paling sedikit beberapa variabel d. Pada beberapa kasus, asumsi normalitas dari variabel
– variabel atau faktor yang terjadi sebaiknya terpenuhi.
2.5 Model Analisis Faktor
