2.9 Analisis Faktor
2.9.1 Pengertian Analisis Faktor
Yang dimaksud dengan analisis faktor ialah suatu analisis yang mensyaratkan adanya keterkaitan antar variabel. Tujuan utama teknik ini ialah untuk membuat
ringkasan informasi yang dikandung dalam sejumlah besar variabel kedalam suatu kelompok faktor yang lebih kecil.
Teknik ini bermanfaat untuk mengurangi jumlah data dalam rangka untuk mengidentifikasi sebagian kecil faktor yang dapat menerangkan varians yang
sedang diteliti secara lebih jelas dalam suatu kelompok variabel yang jumlahnya besar. Kegunaan utama analisis faktor ialah untuk melakukan pengurangan data
atau dengan kata lain melakukan peringkasan sejumlah variabel menjadi lebih kecil jumlahnya. Pengurangan dilakukan dengan melihat interdependensi
beberapa variabel yang dapat dijadikan satu yang disebut dengan faktor sehingga diketemukan variabel-variabel atau faktor-faktor yang dominan atau penting
untuk dianalisa lebih lanjut. Untuk menggunakan teknik ini persyaratan yang sebaiknya dipenuhi ialah :
a. Data yang digunakan ialah data kuantitatif berskala interval atau ratio
b. Data harus mempunyai distribusi normal bivariate untuk masing-masing
pasangan variabel c.
Model ini mengkhususkan bahwa semua variabel ditentukan oleh faktor- faktor biasa faktor-faktor yang diestimasikan oleh model dan faktor-
faktor unik yang tidak tumpang tindih antara variabel-variabel yang sedang diobservasi
d. Estimasi yang dihitung didasarkan pada asumsi bahwa semua faktor unik
tidak saling berkorelasi satu dengan lainnya dan dengan faktor-faktor biasa.
e. Persyaratan dasar untuk melakukan penggabungan ialah besarnya korelasi
antar variabel independen setidak-tidaknya 0,5 karena prinsip analisis faktor adanya korelasi antar variabel.
Analisis faktor dapat digunakan di dalam situasi sebagai berikut : 1.
Mengenali atau mengidentifikasi dimensi yang mendasari
underlying dimensions
atau faktor, yang menjelaskan korelasi antara suatu set variabel.
2. Mengenali atau mengidentifikasi suatu set variabel baru yang tidak
berkorelasi independen
yang lebih
sedikit jumlahnya
untuk menggantikan suatu set variabel asli yang saling di dalam analisis
multivariat selanjutnya, misalnya analisis regresi berganda dan analisis diskriminan.
3. Mengenali atau mengidentifikasi suatu set variabel yang penting dari suatu
set variabel yang lebih banyak jumlahnya untuk dipergunakan di dalam analisis multivariat selanjutnya.
2.9.2 Model Analisis Faktor
Kategori