2.9 Analisis Faktor
2.9.1 Pengertian Analisis Faktor
Yang dimaksud dengan analisis faktor ialah suatu analisis yang mensyaratkan adanya keterkaitan antar variabel. Tujuan utama teknik ini ialah untuk membuat
ringkasan informasi yang dikandung dalam sejumlah besar variabel kedalam suatu kelompok faktor yang lebih kecil.
Teknik ini bermanfaat untuk mengurangi jumlah data dalam rangka untuk mengidentifikasi sebagian kecil faktor yang dapat menerangkan varians yang
sedang diteliti secara lebih jelas dalam suatu kelompok variabel yang jumlahnya besar. Kegunaan utama analisis faktor ialah untuk melakukan pengurangan data
atau dengan kata lain melakukan peringkasan sejumlah variabel menjadi lebih kecil jumlahnya. Pengurangan dilakukan dengan melihat interdependensi
beberapa variabel yang dapat dijadikan satu yang disebut dengan faktor sehingga diketemukan variabel-variabel atau faktor-faktor yang dominan atau penting
untuk dianalisa lebih lanjut. Untuk menggunakan teknik ini persyaratan yang sebaiknya dipenuhi ialah :
a. Data yang digunakan ialah data kuantitatif berskala interval atau ratio b. Data harus mempunyai distribusi normal bivariate untuk masing-masing
pasangan variabel c. Model ini mengkhususkan bahwa semua variabel ditentukan oleh faktor-
faktor biasa faktor-faktor yang diestimasikan oleh model dan faktor- faktor unik yang tidak tumpang tindih antara variabel-variabel yang
sedang diobservasi d. Estimasi yang dihitung didasarkan pada asumsi bahwa semua faktor unik
tidak saling berkorelasi satu dengan lainnya dan dengan faktor-faktor biasa.
e. Persyaratan dasar untuk melakukan penggabungan ialah besarnya korelasi antar variabel independen setidak-tidaknya 0,5 karena prinsip analisis
faktor adanya korelasi antar variabel.
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 independen
yang lebih
sedikit jumlahnya
untuk menggantikan suatu set variabel asli yang saling 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.
2.9.2 Model Analisis Faktor
Secara matematis, analisis faktor hamper sama 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 dilihat dari persamaan 1.1.
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.
F
i
= W
i1
X
1
+ W
i2
X
2
+ W
i3
X
3
+ … + W
ik
X
k
2.4
Dimana F
i
= Perkiraan faktor ke-i didasarkan pada nilai variabel X dengan koefsiennya Wi
Kategori