Teknik Pengumpulan Data METODE PENELITIAN

Analisis faktor dapat digunakan untuk menguji apakah spesifikasi konstruk yang dikembangkan secara teoritik telah sesuai dengan konsep konstruk yang mendasarinya setelah dilakukan ujicoba di lapangan. Selain itu analisis faktor juga berfungsi untuk mengekstrak faktor-faktor dalam konstruk menjadi himpunan faktor baru yang lebih sedikit dari sebelumnya. Menurut J.F Hair 2006:105 dalam analisis faktor terdapat dua pendekatan, yaitu pendekatan eksploratori exploratory factor analysis melalui metode principal component analysis PCA, dan pendekatan konfirmatori confirmatory factor analysis melalui metode analisis maximum likelihood ML. Pendekatan eksploratori digunakan untuk menguji berapa banyak faktor yang dibutuhkan untuk menjelaskan hubungan di antara seperangkat indikator dengan cara mengamati besarnya muatan faktor. Pendekatan konfirmatori digunakan untuk melihat apakah jumlah faktor yang diperoleh secara empiris sesuai dengan jumlah faktor yang telah disusun secara teoritik. Tujuan analisis faktor menurut J.F Hair 2006:107 adalah menggunakan matriks korelasi hitungan untuk : 1. Mengidentifikasi jumlah terkecil dari faktor umum yang mempunyai penjelasan terbaik atau menghubungkan korelasi diantara variabel indikator. 2. Mengidentifikasi, mengelompokan dan mereduksi data. 3. Menyeleksi variabel Analisis faktor eksploratori menggunakan matriks korelasi meliputi uji Kaiser Meyer Oikin KMO mengenai MSA Measure of Sampling Adequacy dan Uji Bartlett. Uji KMO digunakan untuk menguji kecukupan data. Menurut J.F Hair 2006:115 sekelompok data dikatakan memenuhi asumsi kecukupan data jika nilai MSA Measure of Sampling Adequacy dan KMO lebih besar daripada 0,5. Berikut adalah formula dari uji MSA KMO : KMO =            p 1 i p 1 i p 1 j 2 ij p 1 j 2 ij p 1 i p 1 j 2 ij a r r i = 1, 2, 3, ..., p j = 1, 2, ..., p r ij = Koefisien korelasi antara variabel i dan j a ij = Koefisien korelasi parsial antara variabel i dan j Sumber: Saudi Imam, 2008:3 Berikut ini adalah output nilai MSA dan KMO dari SPSS : Tabel 4. Hasil uji KMO dan Barlett KMO and Bartletts Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,762 Bartletts Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2654,620 df 820 Sig. 0,000 Sumber : Data primer yang diolah 2015 Jumlah data yang digunakan untuk uji validitas ini meliputi seluruh data dari sampel yang dapat diolah yakni 162 buah kuesioner. Hasil pengujian menunjukkan nilai MSA KMO mencapai angka 0,762. Dengan begitu uji kecukupan data atau sampel telah terpenuhi, berarti salah satu asumsi untuk melanjutkan ke analisis faktor telah terpenuhi. Uji Bartlett bertujuan untuk mengetahui apakah terdapat hubungan antar variabel dalam kasus multivariat. Jika variabel X 1 , X 2 ,…,X p independen bersifat saling bebas, maka matriks korelasi antar variabel sama dengan matriks identitas. Jika matriks korelasi bukan matriks identitas maka analisis multivariat layak untuk digunakan terutama metode