2.5.1.2. Uji Reliabilitas
Reliabilitas menunjukkan sejauh mana hasil pengukuran dapat dipercaya. Pengukuran yang memiliki reliabilitas tinggi disebut sebagai pengukuran yang reliabilitas. Metode
yang digunakan untuk menguji reliabilitas adalah metode Alpha Cronbach. Variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai Alpha Cronbach 0,60 Ade Fatma, 2007.
Nilai Alpha Cronbach diperoleh dengan menggunakan rumus sebagai berikut : ∑
Keterangan: = nilai koefisien Alpha Cronbach
= banyaknya variabel penelitian ∑
= jumlah varians variabel penelitian = varians total
2.6 Analisis Faktor
2.6.1 Definisi Analisis Faktor
Analisis faktor adalah sebuah analisis yang mensyaratkan adanya keterkaitan antar variabel. Pada prinsipnya analisis faktor menyederhanakan hubungan yang beragam dan
kompleks pada variabel yang diamati dengan menyatukan faktor atau dimensi yang saling berhubungan atau mempunyai korelasi pada suatu struktur data yang baru yang
mempunyai set faktor lebih kecil. Data-data yang dimasukkan pada umumnya data matriks dan terdiri dari variabel-variabel dengan jumlah yang besar.
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
independent yang lebih sedikit jumlahnya untuk menggantikan suatu set variabel asli
Universitas Sumatera Utara
yang saling berkorelasi 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.
2.6.2 Model Analisis Faktor
Secara matematis, analisis faktor agak mirip dengan analisis regresi, yaitu dalam hal
bentuk fungsi linier. Jumlah varians yang dikontribusi dari sebuah variabel dengan
seluruh variabel lainnya lebih dikelompokkan sebagai komunalitas. Kovarians diantara variabel dijelaskan terbatas dalam sejumlah kecil komponen ditambah sebuah faktor
unik untuk setiap variabel. Faktor-faktor tersebut tidak secara eksplisit diamati.
Jika variabel distandarisasi, maka model analisis faktor dapat ditulis sebagai berikut :
dimana : X
i
= Variabel ke i yang dibakukan. B
ij
= Koefisien regresi yang dibakukan untuk variabel i pada komponen faktor j. F
j
= Komponen faktor ke j. V
i
= Koefisien regresi yang dibakukan untuk variabel ke i pada faktor yang unik ke i.
µ
i
= Faktor unik variabel ke i. m
= Banyaknya komponen faktor.
Faktor yang unik tidak berkorelasi dengan sesama faktor yang unik dan juga tidak berkorelasi dengan komponen faktor. Komponen faktor sendiri bisa dinyatakan
sebagai kombinasi linier dari variabel-variabel yang terlihatterobservasi hasil penelitian lapangan.
Universitas Sumatera Utara
Dimana : F
i
= Perkiraan faktor ke i didasarkan pada nilai variabel X dengan koefisiennya W
i
. W
i
= Koefisien nilai faktor ke i. k
= banyaknya variabel
2.6.3 Statistik yang Berkaitan dengan Analisis Faktor