Tabel 5. Variabel penelitian lanjutan
No Faktor
Variabel 2
Penghargaan Agar disebut dermawan
Agar mendapat kemudahan rezeki Sambutan dari lingkungan yang baik.
3 Altruisme
Perasaan iba terhadap fakir miskin Zakat sebagai upaya bersyukur
Membersihkan harta Kegemaran membantu fakir miskin
Perasaan bersalah jika tidak membayar zakat
4 Kepuasan diri
Kegemaran meningkatkan kondisi ekonomi fakir miskin
Menyadari bahwa ada hak orang lain dalam harta pribadi
Berperan menjadi contoh yang baik bagi orang lain.
5 Organisasi
Tingkat kecakapan organisasi zakat Organisasi zakat yang transparan
Kenyamanan membayar zakat di organisasi zakat Sosialisasi melalui media massa, elektronik atau
langsung Pemotongan gaji melalui institusi tempat seseorang
bekerja.
3.4. METODE ANALISIS DAN PENGOLAHAN DATA
Proses analisis faktor mencoba untuk menemukan hubungan antara sejumlah variabel-variabel yang saling independen satu dengan yang lain,
sehingga nantinya dapat dibuat satu atau beberapa kumpulan variabel yang lebih sedikit dari jumlah variabel awal. Jika pada suatu penelitian digunakan
20 variabel yang independen satu sama lain, maka dengan menggunakan alat analisis faktor, variabel-variabel tersebut dapat diringkas menjadi 5
variabel baru. Kelima variabel tersebut dinamakan faktor, yang dalam faktor tersebut terdapat variabel-variabel yang saling berhubungan satu sama lain
dan mencerminkan variabel-variabel aslinya. Santoso, 2010 Fungsi utama dari teknik analisis faktor adalah sebagai berikut: 1
untuk mengurangi jumlah variabel dan 2 untuk mendeteksi struktur yang terdapat dalam hubungan antara variabel, maksudnya adalah untuk
mengklasifikasikan variabel. Oleh karena itu, analisis faktor juga diterapkan sebagai pereduksi data atau sebagai metode dalam mendekteksi struktur
dalam variabel-variabel istilah analisis faktor pertama kali diperkenalkan oleh Thurstone, 1931.
Melalui analisis faktor dapat diketahui faktor yang unggul atau yang dominan dari beberapa variabel yang akan dipilih. Analisis faktor juga dapat
membedakan variabel prioritas yang diurut berdasarkan hasil analisis tersebut. Enas, 2011
Model analisis faktor adalah sebagai berikut:
X
1
= c
11
F
1
+ c
12
F
2
+ c
13
F
3
+ ... + c
1m
F
m
+
ε
X
2
= c
21
F
1
+ c
22
F
2
+ c
23
F
3
+ ... + c
2m
F
m
+
ε
2
X
3
= c
31
F
1
+ c
32
F
2
+ c
33
F
3
+ ... + c
3m
F
m
+
ε
3
... X
p
= c
p1
F
1
+ c
p2
F
2
+ c
p3
F
3
+ ... + c
pm
F
m
+
ε
p
atau
p m
pm p
p p
m m
m
p
c c
c c
c c
c c
c c
c c
c c
c c
... ...
... ...
... ...
... ...
... ...
...
...
3 2
1 3
2 1
3 2
1 3
33 32
31 2
23 22
21 1
13 12
11 3
2 1
F F
F F
X X
X X
p x 1 p x m m x1 Keterangannya adalah sebagai berikut:
X
1
, X
2
,..., X
p
adalah variabel asal. F
1
, F
2
,..., F
m
adalah faktor bersama common factor. c
ij
adalah bobot loading dari variabel asal ke-i pada faktor ke-j.
ε
1
,
ε
2
,...,
ε
p
adalah error. Hubungan antara varians variabel asal dengan varians faktor dan
varians error adalah sebagai berikut:
varX
i
= varians yang dijelaskan oleh faktor untuk variabel
asal ke-i + varerror = communality + specific variance
=
i i
h
2
=
i im
i i
i
c c
c c
...
2 2
3 2
2 2
1
Besarnya bobot c
ij
dapat diduga dengan menggunakan metode komponen utama atau dengan kemungkinan maksimum maximum
likelihood. Metode komponen utama terbagi menjadi dua metode yaitu non-iteratif dan iteratif. Nilai dugaan c
ij
yang diperoleh dengan metode non-iteratif adalah:
i
x j
ji ij
s a
c
atau
j ji
ij
a c
untuk variabel asal yang dibakukan
dan
uj
c
adalah bobot loading dari variabel asal ke-i pada faktor ke-j.
ji
a
adalah koefisien variabel asal ke-i untuk komponen utama ke-j.
j
adalah eigen value untuk komponen utama ke-j.
i
x
s
adalah simpangan baku standard of deviation variabel asal ke-j.
Ada beberapa asumsi yang harus terpenuhi dalam analisis faktor, yaitu sebagai berikut:
1. Korelasi atau keterkaitan antar variabel harus kuat. Hal ini dapat diketahui dari nilai determinannya yang mendekati nol.
Nilai determinan dari matriks korelasi
yang elemen-elemennya mempunyai matriks identitas akan memiliki nilai determinan sebesar
satu. 2. Indeks perbandingan jarak antara koefisien dengan koefisien korelasi
parsialnya secara keseluruhan harus kecil. Hal ini dapat diidentifikasi dengan nilai Kaiser-Meyer-Olkin KMO.
KMO adalah salah satu indeks perbandingan jarak antara koefisien dengan koefisien korelasi parsialnya secara keseluruhan. Nilai KMO
harus ≥ 0,5 agar analisis faktor dapat dilakukan.
Selain dengan KMO juga digunakan Measure of Sampling Adequacy MSA. Syarat analisis faktor dapat dilakukan adalah memiliki nilai
MSA ≥ 0,5. Jika ada variabel yang memiliki nilai MSA 0,5 maka
variabel tersebut harus dikeluarkan terlebih dahulu. Pada penelitian kali ini, data yang dianalisis terdiri dari beberapa variabel
yang diduga dapat memengaruhi seseorang untuk membayar zakat. Penelitian ini menggunakan skala likert agar data kualitatif dapat
dikuantitatifkan, skala ini dapat digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang
fenomena sosial. Jawaban dari variabel instrumen yang menggunakan skala likert terdiri dari lima tingkat, yaitu sangat setuju, setuju, cukup
setuju, tidak setuju, sangat tidak setuju. Kelima penilaian tersebut diberi skor sebagai berikut:
1. Jawaban sangat setuju diberi skor 5
2. Jawaban setuju diberi skor 4
3. Jawaban cukup setuju diberi skor 3
4. Jawaban tidak setuju diberi skor 2
5. Jawaban sangat tidak setuju diberi skor 1
Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam analisis faktor dengan software SPSS versi 17 adalah sebagai berikut:
1. Uji kelayakan data dengan melihat nilai indeks Kaiser Meyer-Olkin
KMO, agar dapat dilihat kelayakan data tersebut untuk penelitian. 2.
Melihat jumlah faktor yang terbentuk pada tabel total variance explained.
3. Melihat faktor-faktor apa saja yang masuk ke dalam suatu faktor
pada tabel rotated component matrix berdasarkan factor loading terbesar.
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
