Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Kunjungan Masyarakat Kota Medan Ke Perpustakaan Umum Kota Medan
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy.
Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square
Df
,794
460,435
45
Sig.
,000
Item-Total Statistics
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
Scale Mean if Item
Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected ItemTotal Correlation
Squared Multiple
Correlation
VAR00001
23,4418
20,915
,508
,595
,724
VAR00002
24,6516
22,596
,300
,477
,753
VAR00003
23,6473
20,970
,502
,693
,725
VAR00004
24,6708
22,541
,303
,372
,753
VAR00005
23,4423
21,417
,497
,501
,727
VAR00006
24,5509
21,027
,486
,614
,727
VAR00007
23,0447
21,008
,496
,587
,726
VAR00008
24,6707
22,095
,360
,425
,745
VAR00009
23,9056
21,782
,397
,503
,740
VAR00010
24,3641
21,959
,354
,550
,746
Universitas Sumatera Utara
Correlation Matrix
Correlation
VAR00001
VAR00002
VAR00003
VAR00004
VAR00005
VAR00006
VAR00007
VAR00008
VAR00009
VAR00010
VAR00001
1,000
-,115
,665
,013
,640
,148
,559
,098
,560
,022
VAR00002
-,115
1,000
-,067
,270
-,047
,624
-,032
,363
-,020
,555
VAR00003
,665
-,067
1,000
,064
,619
,023
,744
-,024
,643
-,101
VAR00004
,013
,270
,064
1,000
,044
,308
,086
,563
-,108
,324
VAR00005
,640
-,047
,619
,044
1,000
,093
,563
,057
,536
,011
VAR00006
,148
,624
,023
,308
,093
1,000
,066
,423
,037
,707
VAR00007
,559
-,032
,744
,086
,563
,066
1,000
,016
,581
-,051
VAR00008
,098
,363
-,024
,563
,057
,423
,016
1,000
-,081
,424
VAR00009
,560
-,020
,643
-,108
,536
,037
,581
-,081
1,000
-,077
VAR00010
,022
,555
-,101
,324
,011
,707
-,051
,424
-,077
1,000
Universitas Sumatera Utara
Inverse of Correlation Matrix
VAR00001
VAR00002
VAR00003
VAR00004
VAR00005
VAR00006
VAR00007
VAR00008
VAR00009
VAR00010
VAR00001
2,469
,603
-,903
,245
-,702
-,511
-,067
-,364
-,364
-,068
VAR00002
,603
1,914
-,182
-,009
,027
-,919
,021
-,231
-,222
-,360
VAR00003
-,903
-,182
3,258
-,353
-,385
,155
-1,317
,259
-,626
,231
VAR00004
,245
-,009
-,353
1,591
-,021
-,066
-,160
-,808
,291
-,147
VAR00005
-,702
,027
-,385
-,021
2,003
,030
-,290
-,044
-,279
-,092
VAR00006
-,511
-,919
,155
-,066
,030
2,593
-,103
-,157
,003
-1,213
VAR00007
-,067
,021
-1,317
-,160
-,290
-,103
2,422
,019
-,373
,073
VAR00008
-,364
-,231
,259
-,808
-,044
-,157
,019
1,740
,090
-,194
VAR00009
-,364
-,222
-,626
,291
-,279
,003
-,373
,090
2,012
,074
VAR00010
-,068
-,360
,231
-,147
-,092
-1,213
,073
-,194
,074
2,222
Universitas Sumatera Utara
Anti-image Matrices
VAR0000
1
Anti-image
Correlation
VAR00001
VAR0000
2
VAR0000
3
VAR0000
4
VAR0000
5
VAR0000
6
VAR0000
7
VAR0000
8
VAR0000
9
VAR0001
0
,795(a)
,277
-,318
,124
-,316
-,202
-,027
-,176
-,163
-,029
VAR00002
,277
,747(a)
-,073
-,005
,014
-,413
,010
-,127
-,113
-,174
VAR00003
-,318
-,073
,799(a)
-,155
-,151
,053
-,469
,109
-,244
,086
VAR00004
,124
-,005
-,155
,661(a)
-,012
-,033
-,081
-,486
,162
-,078
VAR00005
-,316
,014
-,151
-,012
,897(a)
,013
-,132
-,024
-,139
-,044
VAR00006
-,202
-,413
,053
-,033
,013
,715(a)
-,041
-,074
,001
-,505
VAR00007
-,027
,010
-,469
-,081
-,132
-,041
,848(a)
,009
-,169
,031
VAR00008
-,176
-,127
,109
-,486
-,024
-,074
,009
,726(a)
,048
-,099
VAR00009
-,163
-,113
-,244
,162
-,139
,001
-,169
,048
,886(a)
,035
VAR00010
-,029
-,174
,086
-,078
-,044
-,505
,031
-,099
,035
,780(a)
a Measures of Sampling Adequacy(MSA)
Universitas Sumatera Utara
Communalities
Initial
Extraction
VAR00001
1,000
,687
VAR00002
1,000
,703
VAR00003
1,000
,795
VAR00004
1,000
,818
VAR00005
1,000
,652
VAR00006
1,000
,817
VAR00007
1,000
,697
VAR00008
1,000
,743
VAR00009
1,000
,682
VAR00010
1,000
,751
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Universitas Sumatera Utara
Total Variance Explained
Initial Eigenvalues
Component
Total
% of Variance
Cumulative %
Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings
Total
Total
% of Variance
Cumulative %
% of Variance
Cumulative %
1
3,466
34,660
34,660
3,466
34,660
34,660
3,465
34,646
34,646
2
2,857
28,572
63,232
2,857
28,572
63,232
2,311
23,107
57,753
3
1,023
10,226
73,458
1,023
10,226
73,458
1,570
15,704
73,458
4
,615
6,148
79,606
5
,460
4,604
84,210
6
,412
4,119
88,329
7
,371
3,706
92,035
8
,328
3,276
95,311
9
,260
2,597
97,908
10
,209
2,092
100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Universitas Sumatera Utara
Scree Plot
4
Eigenvalue
3
2
1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Component Number
Universitas Sumatera Utara
Component Matrix(a)
Component
1
2
3
VAR00001
,828
,040
,017
VAR00002
-,069
,756
-,356
VAR00003
,889
-,052
,054
VAR00004
,043
,615
,662
VAR00005
,807
,036
,018
VAR00006
,104
,836
-,328
VAR00007
,833
,004
,060
VAR00008
,032
,720
,472
VAR00009
,792
-,087
-,218
VAR00010
-,042
,823
-,269
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a 3 components extracted.
Universitas Sumatera Utara
Rotated Component Matrix(a)
Component
1
2
3
VAR00001
,827
,022
,057
VAR00002
-,069
,828
,112
VAR00003
,888
-,076
,039
VAR00004
,021
,154
,891
VAR00005
,806
,018
,055
VAR0006
,102
,879
,184
VAR00007
,831
-,033
,073
VAR00008
,014
,346
,790
VAR00009
,797
,043
-,211
VAR00010
-,045
,836
,222
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a Rotation converged in 4 iterations.
Universitas Sumatera Utara
Component Transformation Matrix
Component
1
2
3
1
1,000
-,004
,025
2
-,011
,838
,546
3
-,023
-,546
,838
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
Component Score Coefficient Matrix
Component
1
2
3
VAR00001
,238
,002
,028
VAR00002
-,015
,412
-,148
VAR00003
,255
-,045
,041
VAR00004
-,005
-,173
,660
VAR00005
,232
,000
,028
Universitas Sumatera Utara
VAR00006
,034
,420
-,108
VAR00007
,239
-,032
,056
VAR00008
-,004
-,041
,525
VAR00009
,234
,090
-,190
VAR00010
-,009
,385
-,064
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
Universitas Sumatera Utara
=
MATRIKS
KORELASI
SEDERHANA
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
1,000
-0,115
0,665
0,013
0,640
0,148
0,559
0,098
0,560
0,022
2
-0,115
1,000
-0,067
0,270
-0,047
0,624
-0,032
0,363
-0,020
0,555
3
0,665
-0,067
1,000
0,064
0,619
0,023
0,744
-0,024
0,643
-0,101
4
0,013
0,270
0,064
1,000
0,044
0,308
0,086
0,563
-0,108
0,324
5
0,640
-0,047
0,619
0,044
1,000
0,093
0,563
0,057
0,536
0,011
6
0,148
0,624
0,023
0,308
0,093
1,000
0,066
0,423
0,037
0,707
7
0,559
-0,032
0,744
0,086
0,563
0,066
1,000
0,016
0,581
-0,051
8
0,098
0,363
-0,024
0,563
0,057
0,423
0,016
1,000
-0,081
0,424
9
0,560
-0,020
0,643
-0,108
0,536
0,037
0,581
-0,081
1,000
-0,077
10
0,022
0,555
-0,101
0,324
0,011
0,707
-0,051
0,424
-0,077
1,000
Universitas Sumatera Utara
PERHITUNGAN ANALISIS FAKTOR MENGGUNAKAN MATRIKS
Dengan bantuan software MATLAB (Matrix Laboratory), didapat nilai karakteristik (eigen value) dan vektor
karakteristik (eigen vector) dari matrik korelasi sederhana ( .
=
MATRIKS
EIGEN
VALUE
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
3,4663
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
2
0,0000
2,857
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
3
0,0000
0,0000
1,0224
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
4
0,0000
0,0000
0,0000
0,6147
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
5
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,4605
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
6
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,4118
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
7
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,3709
0,0000
0,0000
0,0000
8
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,3280
0,0000
0,0000
9
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,2587
0,0000
10
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,2093
Universitas Sumatera Utara
=
MATRIKS
EIGEN
VECTOR
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
-0,4319
0,1886
-0,5213
-0,1202
-0,2246
0,0337
-0,4914
-0,0168
0,0235
-0,4448
2
-0,2213
0,2605
-0,2741
-0,2077
0,3737
0,2750
0,4688
0,3520
0,4473
0,0368
3
0,6979
0,3739
-0,1880
-0,1460
-0,0991
-0,1438
0,2330
-0,0538
-0,0312
-0,4773
4
-0,1374
-0,0556
-0,2526
0,4355
0,0721
-0,2932
0,2689
-0,6544
0,3637
-0,0235
5
0,0569
-0,1273
0,2114
0,0890
0,7973
-0,0470
-0,3187
-0,0182
0,0212
-0,4333
6
0,2814
-0,6675
-0,2204
-0,0578
-0,1600
-0,1666
-0,1305
0,3245
0,4945
-0,0561
7
-0,3813
-0,2131
0,4191
-0,4149
-0,1808
-0,2840
0,3802
-0,0591
0,0017
-0,4472
8
0,1495
0,0086
0,2813
-0,3038
-0,1271
0,5913
-0,2011
-0,4670
0,4260
-0,0177
9
-0,0466
-0,1246
0,1304
0,6267
-0,2306
0,4926
0,2156
0,2161
-0,0519
-0,4252
10
-0,0419
0,4805
0,4347
0,2509
-0,1777
-0,3371
-0,2491
0,2660
0,4868
0,0222
Universitas Sumatera Utara
Matriks loading factor ( ) diperoleh dengan mengalikan matriks eigen vector dengan akar dari
matriks eigen value. Atau dalam persamaan matematis ditulis
√ .
√
=
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
1,8618
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
2
0,0000
1,6904
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
3
0,0000
0,0000
1,0111
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
4
0,0000
0,0000
0,0000
0,7840
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
5
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,6786
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
6
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,6417
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
7
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,6090
0,0000
0,0000
0,0000
8
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,5727
0,0000
0,0000
9
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,5086
0,0000
10
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,4575
Universitas Sumatera Utara
=
MATRIKS
LOADING
FACTOR
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
-0,828
0,0397
-0,017
-0,3853
0,0229
-0,1441
-0,0732
-0,2985
0,0959
-0,1976
2
0,0686
0,7562
0,3559
0,3676
0,1866
0,2398
-0,1265
-0,1265
0,1325
-0,1058
3
-0,8886
-0,0528
-0,0544
0,1827
-0,0976
-0,0636
-0,0889
-0,1077
0,1902
0,3193
4
-0,0438
0,6149
-0,6617
0,2108
-0,1989
0,0462
-0,2652
-0,1447
-0,0283
-0,0628
5
-0,8066
0,0359
-0,0184
-0,2498
-0,0319
0,5117
-0,0542
0,121
-0,0647
0,026
6
0,1045
0,8358
0,3281
-0,1023
-0,1131
-0,1027
-0,0352
-0,1262
-0,3395
0,1288
7
-0,8327
0,003
-0,0598
0,2981
-0,1927
-0,1161
-0,2527
0,24
-0,1084
-0,1744
8
-0,033
0,7201
-0,4722
-0,1577
0,4013
-0,0816
-0,185
0,1611
0,0044
0,0684
9
-0,7916
-0,0878
0,2185
0,1691
0,3343
-0,148
0,3817
0,0747
-0,0634
-0,0213
10
0,0414
0,8228
0,269
-0,1953
-0,2287
-0,114
0,1528
0,2489
0,2444
-0,0192
Keterangan : Angka yang dicetak tebal adalah nilai factor loading yang memiliki eigen value lebih besar
dari satu.
Matriks Rotated Factor Loading diperoleh dengan mengalikan matriks factor loading dengan matriks transformasi
(Component Transformation Matrix). Atau dalam persamaan matematis ditulis sebagai :
.
Universitas Sumatera Utara
=
=
1
2
3
1
1,0000
-0,0040
0,0250
2
-0.0110
0,838
0,5460
3
-0,0230
-0,5460
0,8380
-0,8280
0,0397
-0,0170
0,8268
0,0223
0,0569
0,0686
0,7562
0,3559
0,0689
0,8276
0,1124
-0,8886
-0,0528
-0,0544
-0,8878
-0,0761
-0,0394
-0,0438
0,6149
-0,6617
1,0000
-0,0040
0,0250
0,0206
0,1543
-0,8907
-0,8066
0,0359
-0,0184
-0.0110
0,838
0,5460
0,8057
0,0179
-0,0553
0,1045
0,8358
0,3281
-0,0230
-0,5460
0,8380
0,1017
0,8792
0,1842
-0,8327
0,0030
-0,0598
0,8309
0,0331
0,0731
-0,0330
0,7201
-0,4722
0,0141
0,3458
0,7890
-0,7916
-0,0878
0,2185
0,7972
0,0433
0,2140
0,0414
0,8228
0,2690
0,0453
0,8364
0,2223
Universitas Sumatera Utara
Matriks koefisien bobot faktor (Score Coefficient Matrix) diperoleh dengan mengalikan invers matriks
korelasi sederhana dengan matriks Rotated Factor Loading. Dalam persamaan matematis ditulis sebagai
berikut :
=
INVERS
MATRIKS
KORELASI
SEDERHANA
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2,4713
0,6047
-0,9020
0,2443
-0,7024
-0,5128
-0,0683
-0,3639
-0,3650
-0,0673
2
0,6047
1,9156
-0,1822
-0,0101
0,0272
-0,9223
0,0201
-0,2314
-0,2227
-0,3579
3
-0,9020
-0,1822
3,2582
-0,3551
-0,3880
0,1448
-1,3149
0,2612
-0,6260
0,2382
4
0,2443
-0,0101
-0,3551
1,5903
-0,0210
-0,0627
-0,1574
-0,8067
0,2912
-0,1498
5
-0,7024
0,0272
-0,3880
-0,0210
2,0039
0,0289
-0,2894
-0,0437
-0,2765
-0,0920
6
-0,5128
-0,9223
0,1488
-0,0627
0,0289
2,5975
-0,0985
-1,1591
0,0054
-1,2154
7
-0,0683
0,0201
-1,3149
-0,1574
-0,2894
-0,0985
2,4205
0,0163
-0,3738
0,0691
8
-0,3639
-0,2314
0,2612
-0,8067
-0,0437
-0,1591
0,0163
1,7384
0,0899
-0,1922
9
-0,3650
-0,2227
-0,6260
0,2912
-0,2765
0,0054
-0,3738
0,0899
2,0118
0,0710
10
-0,0673
-0,3579
0,2382
-0,1498
-0,0920
-1,2154
0,0691
-0,1922
0,0710
2,2235
Universitas Sumatera Utara
MATRIKS
=
KOEFISIEN
BOBOT
FAKTOR
1
2
3
1
0,2377
0,0019
0,0277
2
-0,0151
0,4122
-0,1482
3
0,2549
-0,0449
0,0411
4
-0,0052
-0,1729
0,6600
5
0,2318
0,0002
0,0282
6
0,0343
0,4200
-0,1083
7
0,2389
-0,0316
0,0562
8
-0,0041
-0,0412
0,5249
9
0,2342
0,0900
-0,1900
10
-0,0092
0,3852
-0,0637
Perhitungan selanjutnya adalah menentukan matriks factor score untuk masing-masing responden.
Universitas Sumatera Utara
Untuk menghitung
dan
, maka diperlukan matriks korelasi sederhana dan matriks korelasi parsial yang
semua entrinya telah dikuadratkan. Berikut ini akan disajikan matriks korelasi sederhana dan matriks korelasi
parsial yang semua entrinya telah dikuadratkan.
1
1
[
]
MATRIKS
KORELASI
PARSIAL
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0,277
-0,318
0,124
-0,316
-0,202
-0,027
-0,176
-0,163
-0,029
-0,073
-0,005
0,014
-0,413
0,010
-0,127
-0,113
-0,174
-0,155
-0,151
0,053
-0,469
0,109
-0,244
0,086
-0,012
-0,033
-0,081
-0,486
0,162
-0,078
0,013
-0,132
-0,024
-0,139
-0,044
0,180
-0,074
0,001
-0,505
0,009
-0,169
0,031
0,048
-0,099
2
0,277
3
-0,318
-0,073
4
0,124
-0,005
-0,155
5
-0,316
0,014
-0,151
-0,012
6
-0,202
-0,413
0,053
-0,033
0,013
7
-0,027
0,010
-0,469
-0,081
-0,132
-0,041
8
-0,176
-0,127
0,109
-0,486
-0,024
-0,074
0,009
9
-0,163
-0,113
-0,244
0,162
-0,139
0,001
-0,169
0,048
10
-0,029
-0,174
0,086
-0,078
-0,044
-0,505
0,031
-0,099
0,035
0,035
Universitas Sumatera Utara
1
1
[
]
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0,052
0,020
0,035
0,108
0,086
0,000
0,029
0,007
0,006
0,107
0,154
0,063
0,017
0,005
0,001
0,091
0,003
0,200
0,147
0,065
0,051
0,007
0,009
0,004
0,397
0,120
0,015
0,187
0,158
0,115
0,036
0,011
0,125
0,163
0,078
0,032
0,000
0,013
0,115
0,008
0,004
0,001
0,064
0,081
2
0,052
3
0,020
0,107
4
0,035
0,154
0,200
5
0,108
0,063
0,147
0,397
6
0,086
0,017
0,065
0,120
0,036
7
0,000
0,005
0,051
0,015
0,011
0,032
8
0,029
0,001
0,007
0,187
0,125
0,000
0,008
9
0,007
0,091
0,009
0,158
0,163
0,013
0,004
0,064
10
0,006
0,003
0,004
0,115
0,078
0,115
0,001
0,081
JUMLAH
0,112
0,112
10,803
Universitas Sumatera Utara
1
1
[
]
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0,011
0,483
0,049
0,490
0,025
0,052
0,008
0,259
0,000
0,000
0,413
0,000
0,401
0,022
0,213
0,015
0,446
0,152
0,388
0,002
0,037
0,001
0,421
0,009
0,000
0,452
0,064
0,275
0,075
0,497
0,013
0,003
0,002
0,312
0,002
0,001
0,237
0,000
0,599
0,021
0,023
0,060
0,001
0,192
2
0,011
3
0,483
0,000
4
0,049
0,413
0,152
5
0,490
0,000
0,388
0,000
6
0,025
0,401
0,002
0,452
0,013
7
0,052
0,022
0,037
0,064
0,003
0,001
8
0,008
0,213
0,001
0,275
0,002
0,237
0,021
9
0,259
0,015
0,421
0,075
0,312
0,000
0,023
0,001
10
0,000
0,446
0,009
0,497
0,002
0,599
0,060
0,192
JUMLAH
0,001
0,001
26,185
∑ ∑
∑ ∑
∑ ∑
Universitas Sumatera Utara
∑
∑
∑
Universitas Sumatera Utara
Universitas Sumatera Utara
Untuk menguji apakah matriks korelasi sederhana bukan merupakan suatu matriks identitas, maka
digunakan uji Bartlett dengan pendekatan statistik chi square. Berikut ini diuraikan langkah-langkah
pengujiannya.
1. Hipotesis
: Matriks korelasi sederhana merupakan matriks identitas
: Matriks korelasi sederhana bukan merupakan matriks identitas
Statistik uji
[
2.
]
| |
.
;
3. Kriteria pengujian : tolak
jika
Universitas Sumatera Utara
4. Perhitungan
[
]
[
]
5. Kesimpulan :
, maka tolak
. Dengan kata lain, matriks korelasi
sederhana bukan merupakan matriks identitas.
Universitas Sumatera Utara
68
1
2
3
0,7016
-1,1288
0,2873
0,9872
-1,5374
0,186
-0,8177
-0,152
-2,7539
-0,3954
0,9666
-0,3224
1,3142
0,8342
-0,1249
1,2961
-0,7952
0,0546
0,0784
0,3405
2,5472
-1,6621
0,3378
-0,3067
0,1639
1,8011
-0,2685
1,2528
1,3207
-0,2323
-0,9325
-0,8255
-0,0798
-2,2289
0,2658
2,1546
0,1432
0,2129
0,0614
1,0663
1,0475
-0,2312
-0,9541
0,5475
-0,292
0,3368
-0,6426
0,096
Universitas Sumatera Utara
69
-1,3851
-0,3771
-0,3074
0,3689
1,1031
-0,2905
-1,6521
2,5993
-0,576
-0,0444
2,4898
1,7062
-0,2116
1,0055
-0,2225
1,047
2,4776
-0,4567
0,7016
-1,1288
0,2873
-1,6872
-0,0249
-0,3621
-2,2289
0,2658
2,1546
0,0784
0,3405
2,5472
0,3368
-0,6426
0,096
0,9872
-1,5374
0,186
1,3142
0,8342
-0,1249
0,1382
1,4297
-0,3252
1,0663
1,0475
-0,2312
-0,9541
0,5475
-0,292
-0,8177
-0,152
-2,7539
Universitas Sumatera Utara
70
0,3689
1,1031
-0,2905
1,2528
1,3207
-0,2323
-1,3851
-0,3771
-0,3074
-0,1159
1,0129
-0,4038
0,1432
0,2129
0,0614
1,0166
-0,8416
0,136
-0,9325
-0,8255
-0,0798
0,0784
0,3405
2,5472
0,7016
-1,1288
0,2873
0,9872
-1,5374
0,186
-0,8177
-0,152
-2,7539
-0,3954
0,9666
-0,3224
1,3142
0,8342
-0,1249
1,2961
-0,7952
0,0546
0,0784
0,3405
2,5472
-1,6621
0,3378
-0,3067
0,1639
1,8011
-0,2685
Universitas Sumatera Utara
71
1,2528
1,3207
-0,2323
-0,9325
-0,8255
-0,0798
-2,2289
0,2658
2,1546
0,1432
0,2129
0,0614
1,0663
1,0475
-0,2312
-0,9541
0,5475
-0,292
0,3368
-0,6426
0,096
-1,3851
-0,3771
-0,3074
-0,6465
-0,8705
0,055
-0,3912
-0,6054
2,6079
-1,5277
0,9964
-0,2954
1,3139
0,2305
0,2041
-0,359
-0,2443
0,0254
0,7252
-1,3316
0,2129
-0,6211
-0,0731
-0,1527
1,2549
-1,5587
0,2126
0,5893
-0,0149
-0,2247
Universitas Sumatera Utara
72
0,3089
-1,1393
0,0507
1,2651
-0,0133
-0,0168
-1,1223
-1,0284
-0,3762
-1,142
-0,5466
-2,8884
-0,9199
-0,5177
-0,2996
0,9543
-0,8188
0,0952
0,729
0,4433
-0,1134
0,3988
-1,2917
0,1085
1,2735
0,1854
-0,0197
-0,0291
-0,8948
0,2364
0,5711
-1,6722
0,4118
0,0302
-0,1647
-0,9553
-0,1719
-1,3038
-0,0674
-0,1399
-1,3043
-0,0581
0,739
-0,7755
-0,2165
-0,5789
-1,6006
-0,0186
-0,359
-0,2443
0,0254
Universitas Sumatera Utara
73
0,7252
-1,3316
0,2129
-0,6211
-0,0731
-0,1527
1,2549
-1,5587
0,2126
0,5893
-0,0149
-0,2247
0,3089
-1,1393
0,0507
1,2651
-0,0133
-0,0168
-1,1223
-1,0284
-0,3762
-1,142
-0,5466
-2,8884
1,2528
1,3207
-0,2323
-0,9325
-0,8255
-0,0798
-2,2289
0,2658
2,1546
0,1432
0,2129
0,0614
1,3142
0,8342
-0,1249
0,1382
1,4297
-0,3252
1,0663
1,0475
-0,2312
-0,9541
0,5475
-0,292
JUMLAH 0,0003
0,0007
0,0002
Universitas Sumatera Utara
74
[ ]
[ ]
[ ]
[
]
[
]
[
]
[
]
Dengan demikian asumsi bahwa setiap faktor tidak berkorelasi dengan faktor lainnya dipenuhi.
Universitas Sumatera Utara
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy.
Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square
Df
,794
460,435
45
Sig.
,000
Item-Total Statistics
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
Scale Mean if Item
Deleted
Scale Variance if
Item Deleted
Corrected ItemTotal Correlation
Squared Multiple
Correlation
VAR00001
23,4418
20,915
,508
,595
,724
VAR00002
24,6516
22,596
,300
,477
,753
VAR00003
23,6473
20,970
,502
,693
,725
VAR00004
24,6708
22,541
,303
,372
,753
VAR00005
23,4423
21,417
,497
,501
,727
VAR00006
24,5509
21,027
,486
,614
,727
VAR00007
23,0447
21,008
,496
,587
,726
VAR00008
24,6707
22,095
,360
,425
,745
VAR00009
23,9056
21,782
,397
,503
,740
VAR00010
24,3641
21,959
,354
,550
,746
Universitas Sumatera Utara
Correlation Matrix
Correlation
VAR00001
VAR00002
VAR00003
VAR00004
VAR00005
VAR00006
VAR00007
VAR00008
VAR00009
VAR00010
VAR00001
1,000
-,115
,665
,013
,640
,148
,559
,098
,560
,022
VAR00002
-,115
1,000
-,067
,270
-,047
,624
-,032
,363
-,020
,555
VAR00003
,665
-,067
1,000
,064
,619
,023
,744
-,024
,643
-,101
VAR00004
,013
,270
,064
1,000
,044
,308
,086
,563
-,108
,324
VAR00005
,640
-,047
,619
,044
1,000
,093
,563
,057
,536
,011
VAR00006
,148
,624
,023
,308
,093
1,000
,066
,423
,037
,707
VAR00007
,559
-,032
,744
,086
,563
,066
1,000
,016
,581
-,051
VAR00008
,098
,363
-,024
,563
,057
,423
,016
1,000
-,081
,424
VAR00009
,560
-,020
,643
-,108
,536
,037
,581
-,081
1,000
-,077
VAR00010
,022
,555
-,101
,324
,011
,707
-,051
,424
-,077
1,000
Universitas Sumatera Utara
Inverse of Correlation Matrix
VAR00001
VAR00002
VAR00003
VAR00004
VAR00005
VAR00006
VAR00007
VAR00008
VAR00009
VAR00010
VAR00001
2,469
,603
-,903
,245
-,702
-,511
-,067
-,364
-,364
-,068
VAR00002
,603
1,914
-,182
-,009
,027
-,919
,021
-,231
-,222
-,360
VAR00003
-,903
-,182
3,258
-,353
-,385
,155
-1,317
,259
-,626
,231
VAR00004
,245
-,009
-,353
1,591
-,021
-,066
-,160
-,808
,291
-,147
VAR00005
-,702
,027
-,385
-,021
2,003
,030
-,290
-,044
-,279
-,092
VAR00006
-,511
-,919
,155
-,066
,030
2,593
-,103
-,157
,003
-1,213
VAR00007
-,067
,021
-1,317
-,160
-,290
-,103
2,422
,019
-,373
,073
VAR00008
-,364
-,231
,259
-,808
-,044
-,157
,019
1,740
,090
-,194
VAR00009
-,364
-,222
-,626
,291
-,279
,003
-,373
,090
2,012
,074
VAR00010
-,068
-,360
,231
-,147
-,092
-1,213
,073
-,194
,074
2,222
Universitas Sumatera Utara
Anti-image Matrices
VAR0000
1
Anti-image
Correlation
VAR00001
VAR0000
2
VAR0000
3
VAR0000
4
VAR0000
5
VAR0000
6
VAR0000
7
VAR0000
8
VAR0000
9
VAR0001
0
,795(a)
,277
-,318
,124
-,316
-,202
-,027
-,176
-,163
-,029
VAR00002
,277
,747(a)
-,073
-,005
,014
-,413
,010
-,127
-,113
-,174
VAR00003
-,318
-,073
,799(a)
-,155
-,151
,053
-,469
,109
-,244
,086
VAR00004
,124
-,005
-,155
,661(a)
-,012
-,033
-,081
-,486
,162
-,078
VAR00005
-,316
,014
-,151
-,012
,897(a)
,013
-,132
-,024
-,139
-,044
VAR00006
-,202
-,413
,053
-,033
,013
,715(a)
-,041
-,074
,001
-,505
VAR00007
-,027
,010
-,469
-,081
-,132
-,041
,848(a)
,009
-,169
,031
VAR00008
-,176
-,127
,109
-,486
-,024
-,074
,009
,726(a)
,048
-,099
VAR00009
-,163
-,113
-,244
,162
-,139
,001
-,169
,048
,886(a)
,035
VAR00010
-,029
-,174
,086
-,078
-,044
-,505
,031
-,099
,035
,780(a)
a Measures of Sampling Adequacy(MSA)
Universitas Sumatera Utara
Communalities
Initial
Extraction
VAR00001
1,000
,687
VAR00002
1,000
,703
VAR00003
1,000
,795
VAR00004
1,000
,818
VAR00005
1,000
,652
VAR00006
1,000
,817
VAR00007
1,000
,697
VAR00008
1,000
,743
VAR00009
1,000
,682
VAR00010
1,000
,751
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Universitas Sumatera Utara
Total Variance Explained
Initial Eigenvalues
Component
Total
% of Variance
Cumulative %
Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings
Total
Total
% of Variance
Cumulative %
% of Variance
Cumulative %
1
3,466
34,660
34,660
3,466
34,660
34,660
3,465
34,646
34,646
2
2,857
28,572
63,232
2,857
28,572
63,232
2,311
23,107
57,753
3
1,023
10,226
73,458
1,023
10,226
73,458
1,570
15,704
73,458
4
,615
6,148
79,606
5
,460
4,604
84,210
6
,412
4,119
88,329
7
,371
3,706
92,035
8
,328
3,276
95,311
9
,260
2,597
97,908
10
,209
2,092
100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Universitas Sumatera Utara
Scree Plot
4
Eigenvalue
3
2
1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Component Number
Universitas Sumatera Utara
Component Matrix(a)
Component
1
2
3
VAR00001
,828
,040
,017
VAR00002
-,069
,756
-,356
VAR00003
,889
-,052
,054
VAR00004
,043
,615
,662
VAR00005
,807
,036
,018
VAR00006
,104
,836
-,328
VAR00007
,833
,004
,060
VAR00008
,032
,720
,472
VAR00009
,792
-,087
-,218
VAR00010
-,042
,823
-,269
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a 3 components extracted.
Universitas Sumatera Utara
Rotated Component Matrix(a)
Component
1
2
3
VAR00001
,827
,022
,057
VAR00002
-,069
,828
,112
VAR00003
,888
-,076
,039
VAR00004
,021
,154
,891
VAR00005
,806
,018
,055
VAR0006
,102
,879
,184
VAR00007
,831
-,033
,073
VAR00008
,014
,346
,790
VAR00009
,797
,043
-,211
VAR00010
-,045
,836
,222
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a Rotation converged in 4 iterations.
Universitas Sumatera Utara
Component Transformation Matrix
Component
1
2
3
1
1,000
-,004
,025
2
-,011
,838
,546
3
-,023
-,546
,838
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
Component Score Coefficient Matrix
Component
1
2
3
VAR00001
,238
,002
,028
VAR00002
-,015
,412
-,148
VAR00003
,255
-,045
,041
VAR00004
-,005
-,173
,660
VAR00005
,232
,000
,028
Universitas Sumatera Utara
VAR00006
,034
,420
-,108
VAR00007
,239
-,032
,056
VAR00008
-,004
-,041
,525
VAR00009
,234
,090
-,190
VAR00010
-,009
,385
-,064
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
Universitas Sumatera Utara
=
MATRIKS
KORELASI
SEDERHANA
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
1,000
-0,115
0,665
0,013
0,640
0,148
0,559
0,098
0,560
0,022
2
-0,115
1,000
-0,067
0,270
-0,047
0,624
-0,032
0,363
-0,020
0,555
3
0,665
-0,067
1,000
0,064
0,619
0,023
0,744
-0,024
0,643
-0,101
4
0,013
0,270
0,064
1,000
0,044
0,308
0,086
0,563
-0,108
0,324
5
0,640
-0,047
0,619
0,044
1,000
0,093
0,563
0,057
0,536
0,011
6
0,148
0,624
0,023
0,308
0,093
1,000
0,066
0,423
0,037
0,707
7
0,559
-0,032
0,744
0,086
0,563
0,066
1,000
0,016
0,581
-0,051
8
0,098
0,363
-0,024
0,563
0,057
0,423
0,016
1,000
-0,081
0,424
9
0,560
-0,020
0,643
-0,108
0,536
0,037
0,581
-0,081
1,000
-0,077
10
0,022
0,555
-0,101
0,324
0,011
0,707
-0,051
0,424
-0,077
1,000
Universitas Sumatera Utara
PERHITUNGAN ANALISIS FAKTOR MENGGUNAKAN MATRIKS
Dengan bantuan software MATLAB (Matrix Laboratory), didapat nilai karakteristik (eigen value) dan vektor
karakteristik (eigen vector) dari matrik korelasi sederhana ( .
=
MATRIKS
EIGEN
VALUE
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
3,4663
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
2
0,0000
2,857
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
3
0,0000
0,0000
1,0224
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
4
0,0000
0,0000
0,0000
0,6147
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
5
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,4605
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
6
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,4118
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
7
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,3709
0,0000
0,0000
0,0000
8
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,3280
0,0000
0,0000
9
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,2587
0,0000
10
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,2093
Universitas Sumatera Utara
=
MATRIKS
EIGEN
VECTOR
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
-0,4319
0,1886
-0,5213
-0,1202
-0,2246
0,0337
-0,4914
-0,0168
0,0235
-0,4448
2
-0,2213
0,2605
-0,2741
-0,2077
0,3737
0,2750
0,4688
0,3520
0,4473
0,0368
3
0,6979
0,3739
-0,1880
-0,1460
-0,0991
-0,1438
0,2330
-0,0538
-0,0312
-0,4773
4
-0,1374
-0,0556
-0,2526
0,4355
0,0721
-0,2932
0,2689
-0,6544
0,3637
-0,0235
5
0,0569
-0,1273
0,2114
0,0890
0,7973
-0,0470
-0,3187
-0,0182
0,0212
-0,4333
6
0,2814
-0,6675
-0,2204
-0,0578
-0,1600
-0,1666
-0,1305
0,3245
0,4945
-0,0561
7
-0,3813
-0,2131
0,4191
-0,4149
-0,1808
-0,2840
0,3802
-0,0591
0,0017
-0,4472
8
0,1495
0,0086
0,2813
-0,3038
-0,1271
0,5913
-0,2011
-0,4670
0,4260
-0,0177
9
-0,0466
-0,1246
0,1304
0,6267
-0,2306
0,4926
0,2156
0,2161
-0,0519
-0,4252
10
-0,0419
0,4805
0,4347
0,2509
-0,1777
-0,3371
-0,2491
0,2660
0,4868
0,0222
Universitas Sumatera Utara
Matriks loading factor ( ) diperoleh dengan mengalikan matriks eigen vector dengan akar dari
matriks eigen value. Atau dalam persamaan matematis ditulis
√ .
√
=
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
1,8618
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
2
0,0000
1,6904
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
3
0,0000
0,0000
1,0111
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
4
0,0000
0,0000
0,0000
0,7840
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
5
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,6786
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
6
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,6417
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
7
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,6090
0,0000
0,0000
0,0000
8
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,5727
0,0000
0,0000
9
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,5086
0,0000
10
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,4575
Universitas Sumatera Utara
=
MATRIKS
LOADING
FACTOR
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
-0,828
0,0397
-0,017
-0,3853
0,0229
-0,1441
-0,0732
-0,2985
0,0959
-0,1976
2
0,0686
0,7562
0,3559
0,3676
0,1866
0,2398
-0,1265
-0,1265
0,1325
-0,1058
3
-0,8886
-0,0528
-0,0544
0,1827
-0,0976
-0,0636
-0,0889
-0,1077
0,1902
0,3193
4
-0,0438
0,6149
-0,6617
0,2108
-0,1989
0,0462
-0,2652
-0,1447
-0,0283
-0,0628
5
-0,8066
0,0359
-0,0184
-0,2498
-0,0319
0,5117
-0,0542
0,121
-0,0647
0,026
6
0,1045
0,8358
0,3281
-0,1023
-0,1131
-0,1027
-0,0352
-0,1262
-0,3395
0,1288
7
-0,8327
0,003
-0,0598
0,2981
-0,1927
-0,1161
-0,2527
0,24
-0,1084
-0,1744
8
-0,033
0,7201
-0,4722
-0,1577
0,4013
-0,0816
-0,185
0,1611
0,0044
0,0684
9
-0,7916
-0,0878
0,2185
0,1691
0,3343
-0,148
0,3817
0,0747
-0,0634
-0,0213
10
0,0414
0,8228
0,269
-0,1953
-0,2287
-0,114
0,1528
0,2489
0,2444
-0,0192
Keterangan : Angka yang dicetak tebal adalah nilai factor loading yang memiliki eigen value lebih besar
dari satu.
Matriks Rotated Factor Loading diperoleh dengan mengalikan matriks factor loading dengan matriks transformasi
(Component Transformation Matrix). Atau dalam persamaan matematis ditulis sebagai :
.
Universitas Sumatera Utara
=
=
1
2
3
1
1,0000
-0,0040
0,0250
2
-0.0110
0,838
0,5460
3
-0,0230
-0,5460
0,8380
-0,8280
0,0397
-0,0170
0,8268
0,0223
0,0569
0,0686
0,7562
0,3559
0,0689
0,8276
0,1124
-0,8886
-0,0528
-0,0544
-0,8878
-0,0761
-0,0394
-0,0438
0,6149
-0,6617
1,0000
-0,0040
0,0250
0,0206
0,1543
-0,8907
-0,8066
0,0359
-0,0184
-0.0110
0,838
0,5460
0,8057
0,0179
-0,0553
0,1045
0,8358
0,3281
-0,0230
-0,5460
0,8380
0,1017
0,8792
0,1842
-0,8327
0,0030
-0,0598
0,8309
0,0331
0,0731
-0,0330
0,7201
-0,4722
0,0141
0,3458
0,7890
-0,7916
-0,0878
0,2185
0,7972
0,0433
0,2140
0,0414
0,8228
0,2690
0,0453
0,8364
0,2223
Universitas Sumatera Utara
Matriks koefisien bobot faktor (Score Coefficient Matrix) diperoleh dengan mengalikan invers matriks
korelasi sederhana dengan matriks Rotated Factor Loading. Dalam persamaan matematis ditulis sebagai
berikut :
=
INVERS
MATRIKS
KORELASI
SEDERHANA
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
1
2,4713
0,6047
-0,9020
0,2443
-0,7024
-0,5128
-0,0683
-0,3639
-0,3650
-0,0673
2
0,6047
1,9156
-0,1822
-0,0101
0,0272
-0,9223
0,0201
-0,2314
-0,2227
-0,3579
3
-0,9020
-0,1822
3,2582
-0,3551
-0,3880
0,1448
-1,3149
0,2612
-0,6260
0,2382
4
0,2443
-0,0101
-0,3551
1,5903
-0,0210
-0,0627
-0,1574
-0,8067
0,2912
-0,1498
5
-0,7024
0,0272
-0,3880
-0,0210
2,0039
0,0289
-0,2894
-0,0437
-0,2765
-0,0920
6
-0,5128
-0,9223
0,1488
-0,0627
0,0289
2,5975
-0,0985
-1,1591
0,0054
-1,2154
7
-0,0683
0,0201
-1,3149
-0,1574
-0,2894
-0,0985
2,4205
0,0163
-0,3738
0,0691
8
-0,3639
-0,2314
0,2612
-0,8067
-0,0437
-0,1591
0,0163
1,7384
0,0899
-0,1922
9
-0,3650
-0,2227
-0,6260
0,2912
-0,2765
0,0054
-0,3738
0,0899
2,0118
0,0710
10
-0,0673
-0,3579
0,2382
-0,1498
-0,0920
-1,2154
0,0691
-0,1922
0,0710
2,2235
Universitas Sumatera Utara
MATRIKS
=
KOEFISIEN
BOBOT
FAKTOR
1
2
3
1
0,2377
0,0019
0,0277
2
-0,0151
0,4122
-0,1482
3
0,2549
-0,0449
0,0411
4
-0,0052
-0,1729
0,6600
5
0,2318
0,0002
0,0282
6
0,0343
0,4200
-0,1083
7
0,2389
-0,0316
0,0562
8
-0,0041
-0,0412
0,5249
9
0,2342
0,0900
-0,1900
10
-0,0092
0,3852
-0,0637
Perhitungan selanjutnya adalah menentukan matriks factor score untuk masing-masing responden.
Universitas Sumatera Utara
Untuk menghitung
dan
, maka diperlukan matriks korelasi sederhana dan matriks korelasi parsial yang
semua entrinya telah dikuadratkan. Berikut ini akan disajikan matriks korelasi sederhana dan matriks korelasi
parsial yang semua entrinya telah dikuadratkan.
1
1
[
]
MATRIKS
KORELASI
PARSIAL
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0,277
-0,318
0,124
-0,316
-0,202
-0,027
-0,176
-0,163
-0,029
-0,073
-0,005
0,014
-0,413
0,010
-0,127
-0,113
-0,174
-0,155
-0,151
0,053
-0,469
0,109
-0,244
0,086
-0,012
-0,033
-0,081
-0,486
0,162
-0,078
0,013
-0,132
-0,024
-0,139
-0,044
0,180
-0,074
0,001
-0,505
0,009
-0,169
0,031
0,048
-0,099
2
0,277
3
-0,318
-0,073
4
0,124
-0,005
-0,155
5
-0,316
0,014
-0,151
-0,012
6
-0,202
-0,413
0,053
-0,033
0,013
7
-0,027
0,010
-0,469
-0,081
-0,132
-0,041
8
-0,176
-0,127
0,109
-0,486
-0,024
-0,074
0,009
9
-0,163
-0,113
-0,244
0,162
-0,139
0,001
-0,169
0,048
10
-0,029
-0,174
0,086
-0,078
-0,044
-0,505
0,031
-0,099
0,035
0,035
Universitas Sumatera Utara
1
1
[
]
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0,052
0,020
0,035
0,108
0,086
0,000
0,029
0,007
0,006
0,107
0,154
0,063
0,017
0,005
0,001
0,091
0,003
0,200
0,147
0,065
0,051
0,007
0,009
0,004
0,397
0,120
0,015
0,187
0,158
0,115
0,036
0,011
0,125
0,163
0,078
0,032
0,000
0,013
0,115
0,008
0,004
0,001
0,064
0,081
2
0,052
3
0,020
0,107
4
0,035
0,154
0,200
5
0,108
0,063
0,147
0,397
6
0,086
0,017
0,065
0,120
0,036
7
0,000
0,005
0,051
0,015
0,011
0,032
8
0,029
0,001
0,007
0,187
0,125
0,000
0,008
9
0,007
0,091
0,009
0,158
0,163
0,013
0,004
0,064
10
0,006
0,003
0,004
0,115
0,078
0,115
0,001
0,081
JUMLAH
0,112
0,112
10,803
Universitas Sumatera Utara
1
1
[
]
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0,011
0,483
0,049
0,490
0,025
0,052
0,008
0,259
0,000
0,000
0,413
0,000
0,401
0,022
0,213
0,015
0,446
0,152
0,388
0,002
0,037
0,001
0,421
0,009
0,000
0,452
0,064
0,275
0,075
0,497
0,013
0,003
0,002
0,312
0,002
0,001
0,237
0,000
0,599
0,021
0,023
0,060
0,001
0,192
2
0,011
3
0,483
0,000
4
0,049
0,413
0,152
5
0,490
0,000
0,388
0,000
6
0,025
0,401
0,002
0,452
0,013
7
0,052
0,022
0,037
0,064
0,003
0,001
8
0,008
0,213
0,001
0,275
0,002
0,237
0,021
9
0,259
0,015
0,421
0,075
0,312
0,000
0,023
0,001
10
0,000
0,446
0,009
0,497
0,002
0,599
0,060
0,192
JUMLAH
0,001
0,001
26,185
∑ ∑
∑ ∑
∑ ∑
Universitas Sumatera Utara
∑
∑
∑
Universitas Sumatera Utara
Universitas Sumatera Utara
Untuk menguji apakah matriks korelasi sederhana bukan merupakan suatu matriks identitas, maka
digunakan uji Bartlett dengan pendekatan statistik chi square. Berikut ini diuraikan langkah-langkah
pengujiannya.
1. Hipotesis
: Matriks korelasi sederhana merupakan matriks identitas
: Matriks korelasi sederhana bukan merupakan matriks identitas
Statistik uji
[
2.
]
| |
.
;
3. Kriteria pengujian : tolak
jika
Universitas Sumatera Utara
4. Perhitungan
[
]
[
]
5. Kesimpulan :
, maka tolak
. Dengan kata lain, matriks korelasi
sederhana bukan merupakan matriks identitas.
Universitas Sumatera Utara
68
1
2
3
0,7016
-1,1288
0,2873
0,9872
-1,5374
0,186
-0,8177
-0,152
-2,7539
-0,3954
0,9666
-0,3224
1,3142
0,8342
-0,1249
1,2961
-0,7952
0,0546
0,0784
0,3405
2,5472
-1,6621
0,3378
-0,3067
0,1639
1,8011
-0,2685
1,2528
1,3207
-0,2323
-0,9325
-0,8255
-0,0798
-2,2289
0,2658
2,1546
0,1432
0,2129
0,0614
1,0663
1,0475
-0,2312
-0,9541
0,5475
-0,292
0,3368
-0,6426
0,096
Universitas Sumatera Utara
69
-1,3851
-0,3771
-0,3074
0,3689
1,1031
-0,2905
-1,6521
2,5993
-0,576
-0,0444
2,4898
1,7062
-0,2116
1,0055
-0,2225
1,047
2,4776
-0,4567
0,7016
-1,1288
0,2873
-1,6872
-0,0249
-0,3621
-2,2289
0,2658
2,1546
0,0784
0,3405
2,5472
0,3368
-0,6426
0,096
0,9872
-1,5374
0,186
1,3142
0,8342
-0,1249
0,1382
1,4297
-0,3252
1,0663
1,0475
-0,2312
-0,9541
0,5475
-0,292
-0,8177
-0,152
-2,7539
Universitas Sumatera Utara
70
0,3689
1,1031
-0,2905
1,2528
1,3207
-0,2323
-1,3851
-0,3771
-0,3074
-0,1159
1,0129
-0,4038
0,1432
0,2129
0,0614
1,0166
-0,8416
0,136
-0,9325
-0,8255
-0,0798
0,0784
0,3405
2,5472
0,7016
-1,1288
0,2873
0,9872
-1,5374
0,186
-0,8177
-0,152
-2,7539
-0,3954
0,9666
-0,3224
1,3142
0,8342
-0,1249
1,2961
-0,7952
0,0546
0,0784
0,3405
2,5472
-1,6621
0,3378
-0,3067
0,1639
1,8011
-0,2685
Universitas Sumatera Utara
71
1,2528
1,3207
-0,2323
-0,9325
-0,8255
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0,0614
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1,0475
-0,2312
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0,5475
-0,292
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-0,6426
0,096
-1,3851
-0,3771
-0,3074
-0,6465
-0,8705
0,055
-0,3912
-0,6054
2,6079
-1,5277
0,9964
-0,2954
1,3139
0,2305
0,2041
-0,359
-0,2443
0,0254
0,7252
-1,3316
0,2129
-0,6211
-0,0731
-0,1527
1,2549
-1,5587
0,2126
0,5893
-0,0149
-0,2247
Universitas Sumatera Utara
72
0,3089
-1,1393
0,0507
1,2651
-0,0133
-0,0168
-1,1223
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-0,3762
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-0,5466
-2,8884
-0,9199
-0,5177
-0,2996
0,9543
-0,8188
0,0952
0,729
0,4433
-0,1134
0,3988
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0,1085
1,2735
0,1854
-0,0197
-0,0291
-0,8948
0,2364
0,5711
-1,6722
0,4118
0,0302
-0,1647
-0,9553
-0,1719
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0,739
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-0,2165
-0,5789
-1,6006
-0,0186
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-0,2443
0,0254
Universitas Sumatera Utara
73
0,7252
-1,3316
0,2129
-0,6211
-0,0731
-0,1527
1,2549
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0,2126
0,5893
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1,2651
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1,3207
-0,2323
-0,9325
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-2,2289
0,2658
2,1546
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0,0614
1,3142
0,8342
-0,1249
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-0,3252
1,0663
1,0475
-0,2312
-0,9541
0,5475
-0,292
JUMLAH 0,0003
0,0007
0,0002
Universitas Sumatera Utara
74
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]
Dengan demikian asumsi bahwa setiap faktor tidak berkorelasi dengan faktor lainnya dipenuhi.
Universitas Sumatera Utara