maka akan bisa menghasilkan data kuantitatif. Dengan skala pengukuran ini, maka nilai variabel yang diukur dengan instrumen tertentu dapat
dinyatakan dalam bentuk angka sehingga akan lebih akurat, efisien, dan komunikatif. Cara yang paling sering digunakan dalam menentukan skor
adalah dngan menggunakan skala likert. Cara pengukurannya adalah dengan memberikan jawaban, misalnya: amat sangat peduli, sangat peduli,
lumayan peduli sedang, agak peduli, tidak peduli dan jawaban ini diberi skor 1 sampai dengan 5, skala likert digunakan untuk mengukur sikap,
pendapat, danm persepsi seseorang atau kelompok orang tentang fenomena sosial.
Dalam penelitian ini menggunakan lima tingkat likert, dengan bobot nilainya adalah sebagai berikut:
Tabel 3.1 Skala Likert
Sangat tidakpenting
Tidak Penting
Ragu-ragu Penting
Sangat Penting
STP 1
TP 2
R 3
P 4
SP 5
Ada dua syarat penting yang berlaku pada sebuah kuesioner, yaitu validitas dan reliabilitas..
1. Uji Validitas
Validitas adalah tingkat kemampuan instrumen penelitian untuk mengungkapkan data sesuai dengan masalah yang hendak
diungkapkan. Dengan kata lain, validitas menunjukkan sejauh mana suatu alat ukur itu dapat digunakan untuk mengukur apa yang
seharusnya diukur. Sugiyono, 2008:172 Kuat atau lemahnya dari validitas suatu pernyataan bila
korelasi positif lebih besar dari 0.3 maka variabel tersebut merupakan konstruk yang kuat.
2. Uji Reliabilitas
Reliabilitas adalah indeks yang menunjukkan sejauh mana alat pengukur dapat dipercaya atau diandalkan. Bila suatu alat ukur
dipakai dua kali-untuk mengukur gejala yang sama dan hasil pengukuran yang diperoleh relatif konsisten, maka alat pengukur
tersebut reliabel.dengan kata lain, reliabilitas menunjukkan konsistensi suatu alat pengukur di dalam mengukur gejala yang sama Djamaludin
Ancok dalam Singarimbun, 1995; 140 Reliabilitas menunjukkan stabilitas dan konsistensi instrumen
pengukuran dan mengukur konsep studi. Uji ini digunakan untuk menguji seberapa konsisten satu atau seperangkat pengukuran
mengukur secara konsisiten suatu konsep yang diukur. Untuk melihat reliabilitas instrumen akan dihitung cronbach apha masing-masing
instrumen. Instrumen dikatakan reliabel bila memiliki nilai Cronbach Alpha
lebih besar dari 0,6 Simamora, 2004 dalam jurnalnya Ni Agung ayu. AMade Antara
3. Analisis faktor
Dalam penelitian ini alat analisis data yang akan digunakan adalah dengan menggunakan analisis faktor. Analisis faktor adalah
jenis analisis yang digunakan untuk mengenali dimensi-dimensi pokok atau keteraturan dari sebuah fenomena. Kuncoro, 2003: 241
Analisis faktor dapat digunakan untuk mengidentifikasi struktur hubungan antar variabel ataupun antar responden, mencari
dimensidimensi laten yang mewakili variabel-variabel, mencari korelasi antarresponden. Selain itu analisis faktor juga dapat digunakan
untuk mengurangi data data reduction. Bilson Simamora, 2005; 106
Tujuan utama dari analisis faktor adalah untuk meringkas kandungan informasi variabel dalam jumlah yang besar menjadi
sejumlah faktor yang lebih kecil.analisis faktor dimulai dari menyusun suatu kelompok variabel baru berdasarkan sebagaimana ditunjukkan
matriks korelasi Kuncoro, 2003: 241
Rumus dari analisis faktor adalah : X
i
= A
i1
F
1
+A
i2
F
2
+A
i3
F
3
+…..+A
im
F
m
+V
i
U
1
Keterangan : X
1
= variabel terstandar ke-i
A
i1
= koefisien regresi dari variabel ke-1 pada common faktor i F
= common faktor V
i
= koefisien regresi berstandar dari variabel 1 pada faktor unik ke i
U
i
= variabel unik untuk variabek ke-i M
= jumlah common faktor Secara jelas common faktor dapat diformulasikan sebagai berikut :
F
i
= W
i
X
1
+ W
i2
X
2
+ W
i3
X
3
+ …+ W
ik
X
k
Keterangan : F
i
= Estimasi faktor ke-i W
i
= Bobot atau koefisien nilai faktor k
= Jumlah variabel
Menurut J.Supranto 2004: 121 langkah-langkah yang diperlukan dalam analisis faktor sebagai berikut
Gambar 3.1
Sumber: J.Supranto 2004: 121 Menurut Wibisono 2006: 153 fungsi dari analisis faktor
adalah sebagai berikut : a. Menentukan himpunan dimensi dari yang tidak mudah diamati
dalam himpunan variabel R factor analysis b. Mengelompokkan orang-orang misalnya, responden kuis ke
dalam kelompok-kelompok yang berbeda dalam populasi Q factor analysis
c. Mengidentifikasikan variabel-variabel yang akan digunakan dalam analisis lanjutan regresi, korelasi atau diskriminan
Merumuskan Masalah
Bentuk Matriks Korelasi
Tentukan Metode Analisis faktor
Lakukan Rotasi
Interpretasikan Faktor
Pilih Variabel Surrogate
Hitung Skor Faktor
d. Membentuk hinpunan dari variabel dengan jumlah yang lebih sedikit untuk menggantikan sebagianseluruh himpunan variabel
awal e. Menganalisis suatu fenomena dengan data yang sangat besar
f. Menjabarkanmenguraikan suatu kaitan yang kompleks diantara fenomena ke dalam fungsi kesatuan-kesatuan atau ke dalam
bagian-bagiannya dan dapat mengidentifikasikan pengaruh dari luar independen.
Menurut Singgih Santoso 2003; 95, untuk menganalisis faktor ada beberapa proses dasar, yaitu :
a. Menentukan variabel apa saja yang akan dianalisis b. Menguji variabel-variabel yang akan telah ditentukan dengan
menggunakan MSA Measure of sampling Adequacy c. Melakukan proses inti pada analisis faktor, yakni foctoring, atau
menurunkan satu atau lebih faktor dari variabel-variabel yang telah lolos pada uji variabel sebelumnya.
d. Melakukan proses factoring rotation atau rotasi terhadap faktor yang telah terbentuk. Tujuan rotasi adalah untuk memperjelas
variabel yang masuk ke dalam faktor tertentu. Beberapa metode rotasi yaitu :
1 ORTHOGONAL ROTATION, yakni memutar sumbu 90°. Orthogonal rotation digunakan bila analisis bertujuan untuk
mereduksi jumlah variabel tanpa mempertimbangkan seberapa
berarti faktor yang dieksraksi. Menurut Wibisono 2006; 160,
proses rotasi dengan metode orthogonal masih bisa dibedakan menjadi :
a QUARTMAX, metode ini bertjuan untuk merotasi faktor awal hasil ekstraksi, sehinga pada akhirnyadipeoleh hasil
rotasi, dimana setiap variabel memberi bobot yang tinggi disatu faktor dan sekecil mungkin faktor lain.
b VARIMAX, bertujuan untuk merotasi faktor awal hasil ekstraksi, sehinga pada akhirnya diperoleh hasil rotasi,
dimana dalam satu kolom, nilai yang ada sebanyak mungkin mendekati nol hal ini berarti di dalam setiap
faktor tercakup sedikit mungkin variabel. c EQUIMAX, bertujuan untuk mengkombinasikan mtode
quartimax dan varimax. 2 OBLIQUE ROTATION, yakni memutar sumbu kanan, namun
tidak harus 90
o.
dengan rotasi ini, korelasi antar faktor masih diperhitungkan, karena sumbu faktor tidak saling tegak lurus
satu dengan yang lain. Oblique rotation digunakan untuk memperoleh sejumlah faktor yang secara teoritis cukup berarti.
Interpretasi atas faktor yang telah terbentuk, khususnya memberi nama atas faktor yang terbentuk tersebut, yang
dianggap bisa mewakili variabel-variabel anggota faktor tersebut.
Analisis faktor dalam penelitian ini menggunakan metode Kaiser Meyer Olkin KMO yang nilainya harus lebih beasr dari 0,5.
Juga digunakan metode pengukuran Measure of Sampling Adequacy atau MSA.proses seleksi variabel dalam penelitian ini berdasarkan :
a. Uji kaiser Mayer Olkin KMO dan Barlette’s Test Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah faktor-faktor
tersebut valid atau tidak. Jika nilainya = 0,5 maka proses analisis dapat dilanjutkan. KMO merupakan indeks pembanding besarnya
koefisien korelasi observasi dengan besarnya koefisien korelasi parsial. Jika nilai kuadrat koefisien korelasi, maka harga KMO
akan mendekati satu, yang menunjukkan kesesuaian penggunaan analisis faktor . Kaiser dalam Wibisono, 2006;153
Harga KMO sebesar 0,9 adalah sangat memuaskan Harga KMO sebesar 0,8 adalah memuaskan
Harga KMO sebesar 0,7 adalah harga menengah Harga KMO sebesar 0,6 adalah cukup
Harga KMO sebesar 0,5 adalah kurang memuaskan Harga KMO sebesar 0,4 adalah tidak dapat diterima
Angka KMO dan Barlett’s Test harus diatas 0,5. ketentuan tersebut didasarkan pada kriteria sebagi berikut :
Jika probabilitas sig0,05 maka variabel penelitian dapat dianalisis lebih lanjut.
Jika probalitas sig 0,05 maka variabel penelitian tidak dapat dianalisis lebih lanjut.
b. Anti Image Matrices Besarnya angka Measure of Sampling Adequacy MSA
berkisar antara 0-1, dengan kriteria sebagai berikut : 1
jika MSA =1, maka variabel tersebut dapat diprediksi tanpa kesalahan oleh variabel lain.
2 jika MSA 0,05, maka, variabel tersebut masih dapat
diprediksi dan dapat dianalisa lebih lanjut. 3
jika MSA 0,05, maka variabel tersebut tidak dapat diprediksi dan tidak dapat diprediksi dan tidak dapat
dianalisa lebih lanjut, sehingga variabel harus dikeluarkan dan dibuang.
c. Eigen Value Eigen value digunakan untuk mengkaji serta melihat layak
suatu faktor baru. Syarat layak menjadi faktor baru adalah nilai Eigen value 1. Sedangkan apabila terdapat faktor yang memiliki eigen value
1 maka faktor tersebut akan dikeuarkan atau tidak digunakan. d. Kumulatif varians
Nilai kuimulatif varians menunjukkan besarnya tingkat keterwakilan faktor baru yang terbentuk terhadap faktor awal atau
semula. Syarat apabila faktor baru yang terbentuk mampu mewakili faktor awal.
e. Nilai Loading Nilai loading, bertujuan untuk mengetahui layak atau
tidaknya suatu varians masuk dalam faktor baru.nilai loading ini dapat dilihat dari: jika eigen value 1 maka suatu varians layak masuk dalam
faktor baru.
E. Operasional Variabel Penelitian
