48
Kriteria dengan melihat probabilitas tingkat signifikansi :
Angka Sig. 0,05, maka H diterima
Angka Sig. 0,05, maka H ditolak
4.6.2 Pengukuran MSA
Hasil pengolahan berikutnya adalah Measure of Sampling Adequacy MSA yang menyatakan kecukupan sampel. Pengukuran MSA dapat dilakukan dengan
menggunakan SPSS 20.0 ditandai dengan pangkat yang terletak pada diagonal utama matriks anti image correlation.
Tabel 4.11 Nilai Measure of Sampling Adequacy MSA
No.
Variabel Nilai MSA
1. X
1
= Merek susu 0,792
2. X
2
= Harga susu 0,821
3. X
3
= Promosiiklan 0,684
4. X
4
= Nilai gizi 0,653
5. X
5
= Manfaat 0,845
6. X
6
= Rasa 0,757
7. X
7
= Kemasan 0,721
8. X
8
= Kandungan susu 0,760
9. X
9
= Saran dokter 0,718
Pada tabel 4.11 terlihat bahwa nilai MSA pada masing – masing variabel diatas 0,50 artinya analisis faktor memang tepat digunakan untuk menganalisis
data dalam bentuk matriks korelasi dan menunjukkan bahwa variabel – variabel tersebut memenuhi pengukuran kecukupan sampel.
Universitas Sumatera Utara
49
4.6.3 Ekstraksi Faktor
Setelah ditetapkan bahwa analisis faktor merupakan teknik yang tepat untuk menganalisis data yang sudah dikumpulkan, kemudian ditentukan metode yang
tepat untuk analisis faktor. Pada penelitian ini metode ekstraksi menggunakan Principal Component Analysis. Analisis dilakukan untuk mengetahui apakah
variabel – variabel tersebut dapat di kelompokkan menjadi satu atau lebih faktor dengan memperhatikan nilai varian data asli.
Tabel 4.12 menunjukkan bahwa nilai komunalitas untuk variabel X
1
sampai dengan X
9
masing – masing sebesar 1. Komunalitas pada dasarnya adalah jumlah varian bisa dalam persentase suatu variabel mula – mula yang bisa
dijelaskan oleh faktor yang ada.
Tabel 4.12 Communalities
Initial Extraction
X
1
= Merek susu 1,000
0,380 X
2
= Harga susu 1,000
0,245 X
3
= Promosiiklan 1,000
0,398 X
4
= Nilai gizi 1,000
0,745 X
5
= Manfaat 1,000
0,367 X
6
= Rasa 1,000
0,625 X
7
= Kemasan 1,000
0,561 X
8
= Kandungan susu 1,000 0,629
X
9
= Saran dokter 1,000
0,684
Universitas Sumatera Utara
50 a. Untuk variabel merek, nilai komunalitasnya adalah 0,380. Hal ini berarti
sekitar 38 varian variabel Merek bisa dijelaksan oleh faktor yang terbentuk
b. Untuk variabel nilai gizi susu, nilai komunalitasnya adalah 0,245. Hal ini berarti sekitar 24,5 varian variabel nilai gizi susu bisa dijelaksan oleh
faktor yang terbentuk c. Untuk variabel promosiiklan, nilai komunalitasnya adalah 0,398. Hal ini
berarti sekitar 39,8 varian variabel promosiiklann bisa dijelaksan oleh faktor yang terbentuk
d. Untuk variable harga , nilai komunalitasnya adalah 0,745. Hal ini berarti sekitar 74,5 varian variable harga bisa dijelaksan oleh faktor yang
terbentuk e. Untuk variabel manfaat, nilai komunalitasnya adalah 0,367. Hal ini berarti
sekitar 36,7 varian variabel manfaat bisa dijelaksan oleh faktor yang terbentuk
f. Untuk variabel rasa, nilai komunalitasnya adalah 0,625. Hal ini berarti sekitar 62,5 varian variabel rasa bisa dijelaksan oleh faktor yang
terbentuk g. Untuk variable kemasan, nilai komunalitasnya adalah 0,561
Hal ini berarti sekitar 56,1 varian variabel kemasan bisa dijelaksan oleh faktor yang
terbentuk h. Untuk variabel kandungan, nilai komunalitasnya adalah 0,629. Hal ini
berarti sekitar 62,9 varian variabel kandungan bisa dijelaksan oleh faktor yang terbentuk
i. Untuk variabel saran dokter, nilai komunalitasnya adalah 0,684
.
Hal ini berarti sekitar 68,4 varian variabel saran dokter bisa dijelaksan oleh
faktor yang terbentuk
Universitas Sumatera Utara
51
Tabel 4.13 Total Variansi yang Dijelaskan A.
Nilai Eigen Value Untuk Setiap Faktor
Component Initial Eigenvalues
Total of Variance
Cumulative
1 3,221
35,793 35,793
2 1,413
15,698 51,491
3 0,920
10,227 61,718
4 0,845
9,384 71,102
5 0,730
8,110 79,213
6 0,684
7,595 86,808
7 0,490
5,447 92,255
8 0,387
4,301 96,555
9 0,310
3,445 100,000
B. Sumbangan Masing-Masing Faktor Terhadap Varians Seluruh
Variabel Asli
Faktor atau Komponen
Extraction Sums of Squared Loadings Total
of Variance Cumulative
1 3,221
35,793 35,793
2 1,413
15,698 51,491
Nilai eigen value untuk setiap faktor, yang pada awal terdiri dari 9 faktor yaitu sebanyak variabel aslinya. Pada tabel 4.13.B menunjukkan terdapat 2 faktor
dengan nilai eigen value lebih dari 1 yaitu faktor 1 dan 2 masing – masing dengan nilai eigen value 3,221 ; 1,413 Kemudian total persentase varians kedua faktor
diakumulasikan menjadi 35,793 + 15,698 = 51,491. Kedua faktor tersebut menjelaskan total varians variabel yang mempengaruhi. Nilai akumulasi
persentase varians ini menentukan banyaknya faktor yang bisa diekstrak.
Universitas Sumatera Utara
52
4.6.4 Menentukan Banyaknya Faktor
Kategori