3.4.3 Melakukan Rotasi Faktor
Output terpenting dalam analisis faktor adalah Matriks Faktor atau yang disebut juga dengan Komponen Matriks. Matriks faktor memuat koefsien yang
dipergunakan untuk mengekspresikan variabel yang dibakukan dinyatakan dalam faktor. Koefsien ini merupakan
factor loading
, mewakili koefsien korelasi antara faktor dengan variabel. Koefsien dengan nilai mutlak absolute yang besar
menunjukkan bahwa faktor dan variabel sangat terkait. Koefsien dari matriks faktor dapat dipergunakan untuk menginterpretasi faktor. Matriks faktor atau
matriks komponen dapat dilihat sebagai berikut :
Tabel 3.15 Matriks Faktor Sebelum Dirotasi
Component Matrix
Component 1
2 3
4 Metodologi_penelitian
.234 .128
.827 .311
Kesehatan .486
-.127 .230
-.697 Penurunan_motivasi
.583 .026
-.221 -.146
Prosedur_pengajuan_proposal .583
-.389 .150
.429 Keluarga
.348 -.622
-.389 .228
Proses_bimbingan .498
.595 -.134
-.097 Biaya_pembuatan_skripsi
.487 .577
-.274 .374
Kuliah_sambil_bekerja .712
-.164 .100
-.158 Extraction Method: Principal Component Analysis.
Walaupun matriks faktor atau matriks komponen awal sebelum dirotasi menunjukkan hubungan antara faktor komponen dengan variabel secara
individu, akan tetapi masih sulit diambil kesimpulannya tentang banyaknya faktor yang dapat diekstraksi. Hal ini disebabkan karena faktor komponen berkorelasi
dengan banyak variabel lainnya atau sebaliknya variabel tertentu masih berkorelasi dengan banyak faktor. Sehingga dalam keadaan ini terkadang
membuat peneliti kesulitan dalam penentuan suatu variabel kedalam suatu faktor.
Misalkan matriks faktor sebelum dirotasi diatas dapat dilihat bahwa F1 memiliki korelasi kuat dengan 5 variabel, yakni X2,X3,X4,X5 dan X8 sedangkan F2
memiliki korelasi kuat dengan X6 dan X7 dan F3 memiliki korelasi kuat dengan X1.
Untuk dapat dilakukan proses rotasi faktor yang terbentuk agar memperjelas posisi sebuah variabel, akankah dimasukkan pada faktor yang satu
ataukah ke faktor lainnya. Beberapa metode rotasi yang bisa digunakan adalah
orthogonal rotation, varimax rotation, dan oblique rotation
.
Proses rotasi terhadap faktor pada penelitian ini menngunakan metode
varimax rotation
, yaitu rotasi orthogonal dengan meminimumkan banyaknya variabel yang memiliki loading tinggi pada sebuah faktor, sehingga lebih mudah
mengiterpretasi faktor.
Tabel 3.16 Matriks Faktor setelah dirotasi
Rotated Component Matrix
a
Component 1
2 3
4 Metodologi_penelitian
.026 -.009
.050 .921
Kesehatan -.051
-.055 .885
.029 Penurunan_motivasi
.385 .269
.417 -.127
Prosedur_pengajuan_proposal .093
.733 .116
.372 Keluarga
-.078 .795
.053 -.263
Proses_bimbingan .734
-.149 .261
.020 Biaya_pembuatan_skripsi
.866 .119
-.127 .068
Kuliah_sambil_bekerja .213
.379 .596
.160 Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
Tujuan dilakukan rotasi adalah untuk memperlihatkan dirtribusi variabel yang lebih jelas dan nyata. Dapat dilihat perbedaan antara matriks faktor sebelum
dirotasi dengan matriks faktor setelah dirotasi.
3.4.4 Interpretasi Faktor
Kategori