37 Dari Tabel 3.6 menunjukkan bahwa terdapat 9 variabel yang akan di masukkan ke
dalam analisis faktor. Dengan masing-masing variabel mempunyai varian 1, maka total varian adalah 9 × 1 = 9. Jika dalam 9 variabel tersebut dapat diringkas
menjadi 1 faktor, maka varian yang dapat dijelaskan oleh 1 faktor tersebut adalah :
100 = 28,41. Jika 9 variabel dapat di ekstrak menjadi 4 faktor, maka varian yang dapat dijelaskan oleh 4 faktor tersebut adalah sebagai berikut:
Varian faktor pertama adalah 28,41 Varian faktor kedua adalah
100 = 15,03 Varian faktor ketiga adalah
100 = 13,12 Varian faktor keempat adalah
100 = 11,54 Total keempat faktor yang dapat menjelaskan adalah:
28,41+15,03+13,12+11,54 = 68,10 atau 68,10 dari variabelitas 9 variabel asli tersebut, sehingga dari Tabel 3.5 di atas terlihat 4 faktor yang akan terbentuk.
3.2.3 Penentuan Jumlah Faktor
Penentuan banyaknya faktor yang dilakukan dalam analisis faktor adalah mencari variabel terakhir yang disebut faktor yang saling tidak berkorelasi, bebas satu
sama lainnya, lebih sedikit jumlahnya daripada variabel awal akan tetapi dapat menyerap sebagian besar informasi yang terkandung dalam variabel awal atau
yang dapat memberikan sumbangan terhadap varian seluruh variabel. Beberapa prosedur yang dapat digunakan dalam menentukan banyaknya faktor antara lain
adalah sebagai berikut: a.
Penentuan berdasarkan nilai eigenvalue Dalam pendekatan ini hanya faktor dengan nilai eigenvalue lebih dari satu
dipertahankan, faktor lainnya yang eigenvaluenya satu atau kurang dari satu tidak lagi dimasukkan di dalam model. Seluruh eigenvalue menunjukkan
besarnya sumbangan dari faktor terhadap varian seluruh variabel asli.
38 Tabel 3.7 Sumbangan Masing-masing Faktor terhadap Varian Seluruh Variabel
Asli FaktorKomponen
Initial Eigenvalues Total
of Variance Cumulative
1 2,557
28,406 28,406
2 1,353
15,032 43,438
3 1,181
13,128 56,566
4 1,039
11,542 68,108
Extraction Method: Principal Component Analysis
Dari Tabel 3.7 menunjukkan ada 4 faktor atau komponen yang eigenvaluenya lebih dari 1 yaitu faktor 1, 2, 3, dan 4 masing-masing dengan
eigenvaluenya adalah 2,557; 1,353; 1,181; dan 1,039.
a. Penentuan berdasarkan Scree Plot
Setelah diketahui bahwa 4 faktor tersebut adalah jumlah yang paling optimal, maka Tabel 3.6 di atas menunjukkan distribusi dari 9 variabel tersebut pada 4
faktor yang ada. Untuk itu selanjutnya dilihat dari tabel total varians explained diatas, maka nilai initial eigenvalues dapat dilhat melalui grafik
scree plot berikut ini.
Gambar 3.1 Scree Plot
39 Pada Gambar 3.1 menjelaskan dasar dari jumlah faktor yang diperoleh dari
perhitungan angka ditunjukkan dalam gambar scree plot tersebut. Dilihat dari grafik bahwa dari satu ke dua faktor yang ditunjukkan oleh garis dari sumbu
component number yaitu angka 1 ke 2 sehingga arah garis menurun dengan cukup tajam. Kemudian dari angka 2 ke 4 garis tersebut masih menurun dengan angka
batas dari eigenvalues pada sumbu Y masih tidak melewati namun slope yang lebih kecil. Pada saat perpindahan dari angka 4 ke angka 5, faktor tersebut sudah
dibawah angka 1 dari sumbu Y. Scree dimulai pada faktor ke 5 terlihat gerakan kurva semakin melemah, kemudian merata dan tidak terjadi keretakan lagi,
sehingga dari semua nilai initial eigenvalues tersebut, maka dari faktor yang sudah dibentuk menunjukkan bahwa 4 faktor adalah paling baik untuk meringkas
dari 9 variabel tersebut. b.
Penentuan berdasarkan nilai persentase varian Pada pendekatan ini, banyaknya faktor yang diekstraksi ditentukan sedemikian
rupa sehingga kumulatif persentase varian yang diekstraksi oleh faktor mencapai suatu level tertentu yang memuaskan. Ekstraksi faktor dihentikan
apabila kumulatif persentase varian sudah mencapai paling sedikit 60 atau 75 dari seluruh varian variabel asli. Dari Tabel 3.7 menunjukkan persentase
varian sebesar 68,108, artinya ekstraksi faktor sudah dapat dihentikan sebanyak 4 faktor.
40
3.2.4 Rotasi Faktor
