Jika dituliskan dalam notasi matriks, model analisis faktor adalah: − �
= � �
+ �
�
[ − �
− � .
. .
− � ] =
[ � � … �
� � … � .
. .
� � … � ] [
� �
. .
. � ]
+ [
� �
. .
. � ]
Faktor spesifik berkorelasi satu dengan yang lain dan dengan common factor. Common factor
dapat dinyatakan sebagai kombinasi linier dari variabel yang diteliti, dengan persamaaan:
� = +
+ + ⋯ +
dimana: �
:Faktor ke-j yang diestimasi :Bobot atau koefisien skor faktor
:Banyaknya variabel X pada faktor ke-p p =
1, 2, …, n ; j =
1, 2, …, n
2.13 Langkah-langkah Analisis faktor
2.13.1 Tabulasi Data
Data yang telah diperoleh dari penyusunan serta penyebaran kuesioner di tempat-tempat yang telah ditentukan, kemudian data-data ini dikumpulkan serta
ditabulasikan pada kolom-kolom agar mempermudah untuk dikonversi pada software yang akan digunakan
2.13.2 Pembentukan Matriks Korelasi
Matriks korelasi merupakan matriks yang memuat semua koefisien korelasi dari semua pasangan variabel dalam penelitian ini. Matriks ini digunakan untuk
mendapatkan nilai kedekatan hubungan antar variabel penelitian.Nilai kedekatan ini dapat digunakan untuk melakukan beberapa pengujian untuk melihat kesesuaian
Universitas Sumatera Utara
dengan nilai korelasi yang diperoleh dari analisis faktor. Dalam tahap ini, ada dua hal yang perlu dilakukan agar analisis faktor dapat dilaksanakan yaitu:
1. Menentukan besaran nilai Barlett Test of Sphericity, yang digunakan untuk mengetahui apakah ada korelasi signifikan antar variabel. Statistik uji
bartlett adalah sebagai berikut: = − [ � −
− � +
]N | |
dengan derajat kebebasandegree of freedom df = � � −
Keterangan : �
= jumlah observasi �
= jumlah variabel | |
= determinan matriks korelasi
2. Penentuan Keiser-Meyesr-Okliti KMO Measure of Sampling Adequacy, yang digunakan untuk mengukur kecukupan sampel dengan cara
membandingkan besarnya koefisien korelasi yang diamati dengan koefisien korelasi parsialnya.
Kriteria kesesuaian dalam pemakaian analisis faktor adalah Kaiser, 1974: 1. Jika harga KMO sebesar 0,9 berarti sangat memuaskan
2. Jika harga KMO sebesar 0,8 berarti memuaskan 3. Jika harga KMO sebesar 0,7 berarti harga menengah
4. Jika harga KMO sebesar 0,6 berarti cukup 5. Jika harga KMO sebesar 0,5 berarti kurang memuaskan
6. Jika harga KMO kurang dari 0,5 tidak dapat diterima
Angka MSA bekisar antara 0 sampai dengan 1, dengan kriteria yang digunakan untuk intepretasi adalah sebagai berikut:
1. Jika MSA = 1, maka variabel tersebut dapat diprediksi tanpa kesalahan oleh variabel yang lainnya.
2. Jika MSA lebih besar dari setengah 0,5 maka variabel tersebut masih dapat diprediksi dan bisa dianalisis lebih lanjut.
Universitas Sumatera Utara
3. Jika MSA lebih kecil dari 0,5 dan atau mendekati nol 0, maka variabel tersebut tidak dapat dianalisis lebih lanjut, atau dikeluarkan dari variabel
lainnya.
2.13.3 Ekstraksi Faktor
