Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kriminalitas di Kotamadya Binjai Tahun 2011-2014
49
Lampiran 1
Tabel Perhitungan korelasi antara variabel X1 dengan variabel X2, dan variabel X1
dengan variabel X3.
No
X1
X2
X3
1
2
14
16
4
196
256
28
32
2
8
9
12
64
81
144
72
96
3
4
13
13
16
169
169
52
52
4
3
11
13
9
121
169
33
39
5
1
8
15
1
64
225
8
15
6
2
21
7
4
441
49
42
14
7
2
14
17
4
196
289
28
34
8
5
11
20
25
121
400
55
100
9
1
16
12
1
256
144
16
12
10
1
14
11
1
196
121
14
11
11
2
7
6
4
49
36
14
12
12
1
13
4
1
169
16
13
4
13
1
12
9
1
144
81
12
9
14
2
16
8
4
256
64
32
16
15
1
10
9
1
100
81
10
9
16
2
11
12
4
121
144
22
24
17
0
8
14
0
64
196
0
0
18
6
5
10
36
25
100
30
60
19
1
10
15
1
100
225
10
15
20
5
18
20
25
324
400
90
100
21
4
11
11
16
121
121
44
44
22
1
12
10
1
144
100
12
10
23
1
14
10
1
196
100
14
10
24
6
15
18
36
225
324
90
108
25
1
30
20
1
900
400
30
20
26
4
10
19
16
100
361
40
76
27
0
8
16
0
64
256
0
0
28
5
20
13
25
400
169
100
65
29
6
21
16
36
441
256
126
96
30
5
17
16
25
289
256
85
80
31
4
13
16
16
169
256
52
64
32
2
22
15
4
484
225
44
30
33
3
24
17
9
576
289
72
51
34
2
16
8
4
256
64
32
16
35
1
18
10
1
324
100
18
10
36
3
11
12
9
121
144
33
36
37
3
25
21
9
625
441
75
63
50
38
6
41
27
36
1681
729
246
162
39
5
39
12
25
1521
144
195
60
40
5
26
14
25
676
196
130
70
41
4
26
17
16
676
289
104
68
42
3
21
23
9
441
529
63
69
43
4
27
7
16
729
49
108
28
44
9
31
17
81
961
289
279
153
45
1
24
15
1
576
225
24
Jumlah
138
763
623
624
15.889
9.621
2.597
15
2.058
=
=
=
=
= 0,334
Korelasi Antara Variabel X1 dengan X3
=
=
=
=
= 0,330
51
Lampiran 2
PERHITUNGAN KMO DAN MSA
Untuk menghitung KMO dan MSA 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.
MATRIKS KORELASI SEDERHANA
Σ=
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X1
1,000
0.334
0.330
0.006
0.073
-0.227
0.179
0.149
0.126
X2
0.334
1,000
0.387
0.090
0.077
-0.071
0.203
0.560
0.420
X3
0.330
0.387
1,000
0.163
-0,020
0.148
0.112
0.128
0.378
X4
0.006
0.090
0.163
1,000
-0.087
0.022
0.231
0.131
0.053
X5
0.073
0.077
-0.020
-0,087
1,000
0.007
0.221
0.036
-0.066
X6
-0.227
-0.071
0.148
0.022
0.007
1,000
0.230
0.144
0.224
X7
0.179
0.203
0.112
0.231
0.221
0.230
1,000
0.338
0.223
X8
0.149
0.560
0.218
0.131
0.036
0.144
0.338
1,000
0.413
X9
0.126
0.420
0,378
0,053
-0.066
0,224
0.223
0.413
1,000
52
Lanjutan Lampiran 2
Matriks Korelasi Parsial
X1
A = (aij) =
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
-0.134
-0.302
0.110
-0.013
-0.306
-0.201
-0.821
0.042
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
-0.134
-0.302
-0.295
0.110
-0.013
-0.184
-0.013
-0.095
0.016
0.114
0.306
0.225
-0.242
0.086
-0.001
-0.201
0.016
0.073
0.248
-0.249
-0.231
-0.021
-0.497
0.219
-0.077
0.038
-0.152
-0.193
0.042
-0.184
-0.257
0.082
0.127
-0.149
-0.093
-0.212
-0.295
0.013
-0.095
0.225
0.016
-0.497
-0,184
-0.184
0.016
-0.242
0.073
0.219
-0.257
0.144
0.086
-0.248
-0.077
0.082
-0.001
-0.249
0.038
0.127
-0.231
-0.852
-0.149
-0.193
-0.093
-0.212
Kuadrat Matriks Korelasi Sederhana
X1
Σ=(
)=
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
Jumlah
0.1116
0.1089
0.1498
0.0000
0.0081
0.0266
0.0053
0.0059
0.0004
0.0076
0.0515
0.0050
0.0219
0.0005
0.0320
0.0412
0.0125
0.0534
0.0222
0.3136
0.0164
0.0172
0.0159
0.1764
0.1429
0.0028
0.3475
0.8116
0.4794
0,1161
0.0000
0.0488
0.0529
0.0013
0.0207
0.1142
0.0044
0.0502
0.0497
0.1706
0.0738
0.2028
0.4049
0.7073
0.6168
3.7561
0.1116
0.1089
0.0000
0.1498
0.0081
0.0266
0.0053
0.0515
0.0320
0.0222
0.0159
0.0059
0.0050
0.0412
0.3136
0.1764
0.0004
0.0219
0.0125
0.0475
0.1429
0.0076
0.0005
0.0534
0.0172
0.0028
Jumlah
0.0000
0.0488
0.0013
0.0044
0.0529
0.0207
0.0502
0.1142
0.0497
0.1706
53
Lanjutan Lampiran 2
Kuadrat Matriks Korelasi Parsial
X1
X1
D=(
)=
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
0.0180
0.0912
0.0121
0.0002
0.0936
0.0404
0.0000
0.0018
0.2577
Jumlah
X2
0.0180
0.0000
0.0870
0.0002
0.0090
0.0506
0.0003
0.2470
0.0339
0.4459
X3
0.0912
0.0870
0.0000
0.0339
0.0003
0.0586
0.0053
0.0480
0.0660
0.3902
X4
0.0121
0.0002
0.0339
0.0000
0.0207
0.0074
0.0615
0.0059
0.0067
X5
X6
0.0002
0.0090
0.0003
0.0207
0.0000
0.0000
0.0620
0.0014
0.0161
0.1484
0.1089
0.0936
0.0506
0.0586
0.0074
0.0000
0.0000
0.0534
0.0231
0.0222
0.3089
X7
0.0404
0.0003
0.0053
0.0620
0.0620
0.0534
0.0000
0.0372
0.0086
0.2688
X8
0.0000
0.2470
0.0480
0.0014
0.0014
0.7259
0.0372
0.0000
0.0449
0.7845
X9
0.0018
0.0339
0.0660
0.0161
0.0161
0.0222
0.0086
0.0499
0.0000
0.1986
Jumlah
2.9126
54
Lanjutan Lampiran 2
1) KMO =
= 0,563
2) MSA =
=
= 0,575
=
= 0,645
=
= 0,551
=
= 0,438
=
= 0,402
=
= 0,397
=
= 0,601
=
= 0,622
=
= 0,755
55
Lampiran 3
NILAI KOMUNALITAS
Variabel
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
0,408
-0,673
0,154
0,045
0,775
-0,266
0,149
0,007
0,645
-0,131
-0,175
0,159
0,047
-0,019
-0,054
0,943
-0,083
-0,100
0,837
-0,171
0,210
0,822
0,098
0,042
0,282
0,173
0,635
0,441
0,664
0,122
0,284
0,101
0,779
0,249
-0,064
-0,039
0,166464
0,452929
0,023716
0,002025
0,645134
0,600625
0,070756
0,022201
0,000049
0,693631
0,416025
0,017161
0,030625
0,025281
0,489092
0,002209
0,000361
0,002916
0,889249
0,894735
0,006889
0,010000
0,700569
0,029241
0,746699
0,044100
0,675684
0,009604
0,001764
0,731152
0,079524
0,029929
0,403225
0,194481
0,707159
0,440896
0,014884
0,080656
0,010201
0,546637
0,606841
0,062001
0,004096
0,001521
0,674459
56
Lampiran 4
OUTPUT SPSS
Tabel Korelasi Matriks
Tabel Uji Kecukupan Data
56
57
Tabel Anti Image Matrices
Tabel Eigenvalue, Nilai Varians Kumulatif
58
Tabel Komunalitas
59
Tabel Faktor Loading Sebelum Dirotasi
Tabel Faktor Loading Setelah Dirotasi
60
Tabel Komponen Transformasi Matriks
Tabel Residual antara Observed Correlation dan Reproduced Correlation
Lampiran 1
Tabel Perhitungan korelasi antara variabel X1 dengan variabel X2, dan variabel X1
dengan variabel X3.
No
X1
X2
X3
1
2
14
16
4
196
256
28
32
2
8
9
12
64
81
144
72
96
3
4
13
13
16
169
169
52
52
4
3
11
13
9
121
169
33
39
5
1
8
15
1
64
225
8
15
6
2
21
7
4
441
49
42
14
7
2
14
17
4
196
289
28
34
8
5
11
20
25
121
400
55
100
9
1
16
12
1
256
144
16
12
10
1
14
11
1
196
121
14
11
11
2
7
6
4
49
36
14
12
12
1
13
4
1
169
16
13
4
13
1
12
9
1
144
81
12
9
14
2
16
8
4
256
64
32
16
15
1
10
9
1
100
81
10
9
16
2
11
12
4
121
144
22
24
17
0
8
14
0
64
196
0
0
18
6
5
10
36
25
100
30
60
19
1
10
15
1
100
225
10
15
20
5
18
20
25
324
400
90
100
21
4
11
11
16
121
121
44
44
22
1
12
10
1
144
100
12
10
23
1
14
10
1
196
100
14
10
24
6
15
18
36
225
324
90
108
25
1
30
20
1
900
400
30
20
26
4
10
19
16
100
361
40
76
27
0
8
16
0
64
256
0
0
28
5
20
13
25
400
169
100
65
29
6
21
16
36
441
256
126
96
30
5
17
16
25
289
256
85
80
31
4
13
16
16
169
256
52
64
32
2
22
15
4
484
225
44
30
33
3
24
17
9
576
289
72
51
34
2
16
8
4
256
64
32
16
35
1
18
10
1
324
100
18
10
36
3
11
12
9
121
144
33
36
37
3
25
21
9
625
441
75
63
50
38
6
41
27
36
1681
729
246
162
39
5
39
12
25
1521
144
195
60
40
5
26
14
25
676
196
130
70
41
4
26
17
16
676
289
104
68
42
3
21
23
9
441
529
63
69
43
4
27
7
16
729
49
108
28
44
9
31
17
81
961
289
279
153
45
1
24
15
1
576
225
24
Jumlah
138
763
623
624
15.889
9.621
2.597
15
2.058
=
=
=
=
= 0,334
Korelasi Antara Variabel X1 dengan X3
=
=
=
=
= 0,330
51
Lampiran 2
PERHITUNGAN KMO DAN MSA
Untuk menghitung KMO dan MSA 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.
MATRIKS KORELASI SEDERHANA
Σ=
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X1
1,000
0.334
0.330
0.006
0.073
-0.227
0.179
0.149
0.126
X2
0.334
1,000
0.387
0.090
0.077
-0.071
0.203
0.560
0.420
X3
0.330
0.387
1,000
0.163
-0,020
0.148
0.112
0.128
0.378
X4
0.006
0.090
0.163
1,000
-0.087
0.022
0.231
0.131
0.053
X5
0.073
0.077
-0.020
-0,087
1,000
0.007
0.221
0.036
-0.066
X6
-0.227
-0.071
0.148
0.022
0.007
1,000
0.230
0.144
0.224
X7
0.179
0.203
0.112
0.231
0.221
0.230
1,000
0.338
0.223
X8
0.149
0.560
0.218
0.131
0.036
0.144
0.338
1,000
0.413
X9
0.126
0.420
0,378
0,053
-0.066
0,224
0.223
0.413
1,000
52
Lanjutan Lampiran 2
Matriks Korelasi Parsial
X1
A = (aij) =
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
-0.134
-0.302
0.110
-0.013
-0.306
-0.201
-0.821
0.042
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
-0.134
-0.302
-0.295
0.110
-0.013
-0.184
-0.013
-0.095
0.016
0.114
0.306
0.225
-0.242
0.086
-0.001
-0.201
0.016
0.073
0.248
-0.249
-0.231
-0.021
-0.497
0.219
-0.077
0.038
-0.152
-0.193
0.042
-0.184
-0.257
0.082
0.127
-0.149
-0.093
-0.212
-0.295
0.013
-0.095
0.225
0.016
-0.497
-0,184
-0.184
0.016
-0.242
0.073
0.219
-0.257
0.144
0.086
-0.248
-0.077
0.082
-0.001
-0.249
0.038
0.127
-0.231
-0.852
-0.149
-0.193
-0.093
-0.212
Kuadrat Matriks Korelasi Sederhana
X1
Σ=(
)=
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
Jumlah
0.1116
0.1089
0.1498
0.0000
0.0081
0.0266
0.0053
0.0059
0.0004
0.0076
0.0515
0.0050
0.0219
0.0005
0.0320
0.0412
0.0125
0.0534
0.0222
0.3136
0.0164
0.0172
0.0159
0.1764
0.1429
0.0028
0.3475
0.8116
0.4794
0,1161
0.0000
0.0488
0.0529
0.0013
0.0207
0.1142
0.0044
0.0502
0.0497
0.1706
0.0738
0.2028
0.4049
0.7073
0.6168
3.7561
0.1116
0.1089
0.0000
0.1498
0.0081
0.0266
0.0053
0.0515
0.0320
0.0222
0.0159
0.0059
0.0050
0.0412
0.3136
0.1764
0.0004
0.0219
0.0125
0.0475
0.1429
0.0076
0.0005
0.0534
0.0172
0.0028
Jumlah
0.0000
0.0488
0.0013
0.0044
0.0529
0.0207
0.0502
0.1142
0.0497
0.1706
53
Lanjutan Lampiran 2
Kuadrat Matriks Korelasi Parsial
X1
X1
D=(
)=
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
0.0180
0.0912
0.0121
0.0002
0.0936
0.0404
0.0000
0.0018
0.2577
Jumlah
X2
0.0180
0.0000
0.0870
0.0002
0.0090
0.0506
0.0003
0.2470
0.0339
0.4459
X3
0.0912
0.0870
0.0000
0.0339
0.0003
0.0586
0.0053
0.0480
0.0660
0.3902
X4
0.0121
0.0002
0.0339
0.0000
0.0207
0.0074
0.0615
0.0059
0.0067
X5
X6
0.0002
0.0090
0.0003
0.0207
0.0000
0.0000
0.0620
0.0014
0.0161
0.1484
0.1089
0.0936
0.0506
0.0586
0.0074
0.0000
0.0000
0.0534
0.0231
0.0222
0.3089
X7
0.0404
0.0003
0.0053
0.0620
0.0620
0.0534
0.0000
0.0372
0.0086
0.2688
X8
0.0000
0.2470
0.0480
0.0014
0.0014
0.7259
0.0372
0.0000
0.0449
0.7845
X9
0.0018
0.0339
0.0660
0.0161
0.0161
0.0222
0.0086
0.0499
0.0000
0.1986
Jumlah
2.9126
54
Lanjutan Lampiran 2
1) KMO =
= 0,563
2) MSA =
=
= 0,575
=
= 0,645
=
= 0,551
=
= 0,438
=
= 0,402
=
= 0,397
=
= 0,601
=
= 0,622
=
= 0,755
55
Lampiran 3
NILAI KOMUNALITAS
Variabel
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
0,408
-0,673
0,154
0,045
0,775
-0,266
0,149
0,007
0,645
-0,131
-0,175
0,159
0,047
-0,019
-0,054
0,943
-0,083
-0,100
0,837
-0,171
0,210
0,822
0,098
0,042
0,282
0,173
0,635
0,441
0,664
0,122
0,284
0,101
0,779
0,249
-0,064
-0,039
0,166464
0,452929
0,023716
0,002025
0,645134
0,600625
0,070756
0,022201
0,000049
0,693631
0,416025
0,017161
0,030625
0,025281
0,489092
0,002209
0,000361
0,002916
0,889249
0,894735
0,006889
0,010000
0,700569
0,029241
0,746699
0,044100
0,675684
0,009604
0,001764
0,731152
0,079524
0,029929
0,403225
0,194481
0,707159
0,440896
0,014884
0,080656
0,010201
0,546637
0,606841
0,062001
0,004096
0,001521
0,674459
56
Lampiran 4
OUTPUT SPSS
Tabel Korelasi Matriks
Tabel Uji Kecukupan Data
56
57
Tabel Anti Image Matrices
Tabel Eigenvalue, Nilai Varians Kumulatif
58
Tabel Komunalitas
59
Tabel Faktor Loading Sebelum Dirotasi
Tabel Faktor Loading Setelah Dirotasi
60
Tabel Komponen Transformasi Matriks
Tabel Residual antara Observed Correlation dan Reproduced Correlation