29 adopsi teknologi adalah keuntungan relatif, tingkat kesesuaian, tingkat kerumitan,
tingkat kemudahan untuk dicoba dan kemudahan dilihat hasilnya.
7. Analisis Faktor
Analisis faktor merupakan salah satu dari alat analisis pada statistika multivariate.
Analisis faktor termasuk pada kategori independent techniques, yaitu tidak ada variabel dependent ataupun variabel independent pada analisis tersebut, yang
berarti juga tidak diperlukan sebuah model tertentu untuk factor analysis, Hal ini berbeda dengan dependent techniques seperti regresi berganda, yang mempunyai
sebuah variabel dependent dan variabel independent, sehingga diperlukan sebuah model Singgih, 2010. Selanjutnya dalam melakukan analisis faktor dengan
menggunakan program SPSS, dibutuhkan beberapa tahapan kerja. Tahap awal dari analisis faktor adalah uji data. Uji data ini penting dilakukan agar analisis
faktor dapat dilakukan dengan tepat, sehingga kesimpulan yang diambil tidak bias.
a. Uji Data
1. Pengujian akan adanya missing data, yakni data tidak lengkap atau data hilang. Uji ini diperlukan karena missing data atau data hilang akan
mempengaruhi analisis secara keseluruhan. 2. Pengujian akan adanya data outlier, yakni data yang sangat ekstrem.
Keberadaan data outlier juga akan mengakibatkan kesimpulan yang diambil menjadi bias.
30 3. Pengujian beberapa asumsi metode-metode mutivariat, seperti uji normalitas
data, uji linieritas data dan uji homoskedastisitas data. Proses analisis faktor ini, mencoba menemukan hubungan interrelationship
antara sejumlah variabel-variabel yang saling independen satu dengan yang lainnya, sehingga dapat dibuat satu atau beberapa kumpulan variabel yang lebih
sedikit dari jumlah variabel awal. Variabel- variabel yang mungkin mempengaruhi rendahnya minat petani cabai untuk melakukan budidaya cabai
merah ramah lingkungan adalah variabel produksi, pertanaman, aplikasi, harga, hama dan penyakit, tenaga kerja, waktu, pengetahuan, petugas dan bahan.
b. Tujuan Analisis Faktor
1. Data summarization, yakni mengidentifikasikan adanya hubungan antar variabel dengan melakukan uji korelasi. Jika korelasi dilakukan antar
variabel, dinamakan R Faktor Analisis, sedangkan jika korelasi dilakukan antar responden atau sampel, dinamakan Q Factor Analysis atau Cluster
Analysis. 2. Data reduction, yakni setelah melakukan korelasi, dilakukan proses membuat
sebuah variabel set baru yang dinamakan faktor untuk menggantikan sejumlah variabel tertentu.
c. Asumsi Analisis Faktor
1. Besar korelasi atau korelasi antar variabel independen harus cukup kuat, yakni di atas 0,5.
31 2. Besar korelasi parsial, yaitu korelasi antara dua variabel dengan
mengganggap variabel yang lain tetap, justru harus lebih kecil. Dalam Program SPSS, deteksi terhadap korelasi parsial diberikan lewat pilihan Anti
Image Correlation. 3. Pengujian seluruh matrik korelasi korelasi antar variabel, yang diukur
dengan besaran Bartlett Test Of Sphericity atau Measure Sampling Adequacy MSA. mengharuskan adanya korelasi yang signifikan di antara variabel.
d. Proses Analisis Faktor
