Penentuan Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Kecelakaan Lalu Lintas di Kota Medan dengan Metode Analisis Faktor
53
Lampiran 1
Tabel Perhitungan korelasi antara variabel X1 dengan variabel X2, danvariabel X1
dengan variabel X4.
No
X1
X2
X4
1
2
0
2
4
0
4
0
4
2
3
0
2
9
0
4
0
6
3
3
0
3
9
0
9
0
9
4
3
0
0
9
0
0
0
0
5
4
1
1
16
1
1
4
4
6
4
0
3
16
0
9
0
12
7
2
0
0
4
0
0
0
0
8
0
0
1
0
0
1
0
0
9
8
0
2
64
0
4
0
16
10
4
0
1
16
0
1
0
4
11
2
0
1
2
0
1
0
2
12
3
0
1
9
0
1
0
3
13
0
0
0
0
0
0
0
0
14
1
0
0
1
0
0
0
0
15
0
0
0
0
0
0
0
0
16
0
0
0
0
0
0
0
0
17
4
0
3
16
0
9
0
12
18
0
0
1
0
0
1
0
0
19
0
0
1
0
0
1
0
0
20
4
1
0
16
1
0
4
0
21
0
0
2
0
0
4
0
0
22
3
1
0
9
1
0
3
0
23
2
0
0
2
0
0
0
0
24
6
0
0
36
0
0
0
0
25
0
0
2
0
0
4
0
0
26
1
0
1
1
0
1
0
1
27
1
0
3
1
0
9
0
3
53
Universitas Sumatera Utara
54
28
0
0
0
0
0
0
0
0
29
4
0
2
16
0
4
0
8
30
2
0
5
4
0
25
0
10
31
0
0
0
0
0
0
0
0
32
4
0
1
16
0
1
0
4
33
0
0
0
0
0
0
0
0
34
3
0
3
9
0
9
0
9
35
2
0
2
4
0
4
0
4
36
6
0
1
36
0
1
0
6
37
0
0
1
0
0
1
0
0
38
2
0
2
4
0
4
0
4
39
1
0
0
1
0
0
0
0
40
0
0
0
0
0
0
0
0
41
0
0
0
0
0
0
0
0
42
0
0
2
0
0
4
0
0
43
0
0
0
0
0
0
0
0
44
1
0
0
1
0
0
0
0
45
0
0
1
0
0
1
0
0
Jumlah
85
3
50
331
3
118
11
121
54
Universitas Sumatera Utara
55
Korelasi Antara Variabel X1 dengan X2
=
=
=
=
= 0,241
Korelasi Antara Variabel X1 dengan X4
=
=
=
= 0,254
55
Universitas Sumatera Utara
56
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
X1
1,000
X2
0,241
X3
-0,120
X4
0,254
X5
0,034
X6
0,043
X7
0,008
X8
0,108
X9
0,099
X2
0,241
1,000
-0,124
-0,176
0,100
0,291
-0,043
0,333
0,197
X3
-0,120
-0,124
1,000
0,422
-0,092
0,055
0,245
0,089
0,537
X4
0,254
-0,176
0,422
1,000
-0,215
-0,071
0,059
0,048
0,238
X5
0,034
0,100
-0,092
-0,215
1,000
0,256
0,028
-0,089
0,040
X6
0,043
0,291
0,055
-0,071
0,256
1,000
0,134
0,014
0,195
X7
0,008
-0,043
0,245
0,059
0,028
0,134
1,000
0,039
0,615
X8
0,108
0,333
0,089
0,048
-0,089
0,014
0,039
1,000
0,241
X9
0,099
0,197
0,537
0,238
0,040
0,195
0,615
0,241
1,000
56
Universitas Sumatera Utara
57
Lanjutan Lampiran 2
Matriks Korelasi Parsial
X1
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
A = (aij) =
-0,224
0,270
-0,382
-0,076
0,024
0,003
-0,011
-0,088
X2
-0,224
0,167
0,227
0,023
-0,269
0,245
-0,283
-0,291
X3
0,270
0,167
-0,347
0,042
-0,054
0,155
-0,008
-0,497
X4
-0,382
0,227
-0,347
0,195
0,007
0,107
-0,015
-0,089
X5
-0,076
0,023
0,042
0,195
-0,224
0,046
0,104
-0,089
X6
0,024
-0,269
-0,054
0,007
-0,224
-0,076
0,089
-0,040
X7
0,003
0,245
0,155
0,107
0,046
-0,076
0,069
-0,627
X8
-0,011
-0,283
-0,008
-0,015
0,104
0,089
0,069
X9
-0,088
-0,291
-0,497
-0,089
-0,089
-0,040
-0,627
-0,160
-0,160
Kuadrat Matriks Korelasi Sederhana
X1
Σ=( )=
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
0,0581
0,0144
0,0645
0,0012
0,0019
0,0001
0,0117
0,0098
X2
0,0581
0,0154
0,0301
0,0100
0,0847
0,0019
0,1109
0,0388
X3
0,0144
0,0154
0,1781
0.0085
0.0030
0.0600
0.0079
0.2884
X4
0,0645
0,0301
0,1781
X5
0,0012
0,0100
0.0085
0.0462
0.0462
0.0050
0.0035
0.0023
0.0566
Jumlah
0.0655
0.0008
0.0080
0.0016
X6
0,0019
0,0847
0.0030
0.0050
0.0655
0.0180
0.0002
0.0380
X7
0,0001
0,0019
0.0600
0.0035
0.0008
0.0180
0.0015
0.3782
X8
0,0117
0,1109
0.0079
0.0023
0.0080
0.0002
0.0015
0.0581
X9
0,0098
0,0388
0.2884
0.0566
0.0016
0.0380
0.3782
0.0581
Jumlah
0.1615
0.3507
0.5757
0.3873
0.1417
0.2163
0.4639
0.2005
0.8696
3.3671
57
Universitas Sumatera Utara
58
Lanjutan Lampiran 2
Kuadrat Matriks Korelasi Parsial
X1
X1
D=(
)=
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
Jumlah
0.0502
0.0729
0.1459
0.0058
0.0006
0
0.0001
0.0077
0.2832
X2
0.0502
0.0000
0.0279
0.0515
0.0005
0.0724
0.06
0.0801
0.0847
0.4273
X3
0.0729
0.0279
0.0000
0.1204
0.0018
0.0029
0.024
0.0001
0.247
0.497
X4
0.1459
0.0515
0.1204
0.0000
0.038
0.0001
0.0115
0.0002
0.0079
X5
0.0058
0.0005
0.0018
0.038
0.0000
0.0502
0.0021
0.0108
0.0079
0.3755
0.1171
X6
0.0006
0.0724
0.0029
0.0001
0.0502
0.0000
0.0058
0.0079
0.0016
0.1415
X7
0
0.06
0.024
0.0115
0.0021
0.0058
0.0000
0.0048
0.3931
0.5013
X8
0.0001
0.0801
0.0001
0.0002
0.0108
0.0079
0.0048
0.0000
0.0256
0.1296
X9
0.0077
0.0847
0.247
0.0079
0.0079
0.0016
0.3931
0.0256
0.0000
0.7755
Jumlah
3.2480
58
Universitas Sumatera Utara
59
Lanjutan Lampiran 2
1) KMO=
= 0,509
2) MSA =
=
= 0,364
=
= 0,451
=
= 0,537
=
= 0,508
=
= 0,548
=
= 0,605
=
= 0,481
=
= 0,608
=
= 0,529
59
Universitas Sumatera Utara
60
Lampiran 3
NILAI KOMUNALITAS
Variabel
X1
-0,125
0,170
0,218
0,854
0,015625
0,0289
0,047524
0,729316
0,821365
X2
-0,081
0,327
0,785
0,108
0,006561
0,106929
0,616225
0,011664
0,741379
X3
0,773
-0,203
-0,106
0,092
0,597529
0,041209
0,011236
0,008464
0,658438
X4
0,384
-0,349
-0,200
0,688
0,147456
0,121801
0,04
0,473344
0,782601
X5
-0,046
0,765
-0,119
-0,034
0,002116
0,585225
0,014161
0,001156
0,602658
X6
0,193
0,684
0,164
0,035
0,037249
0,467856
0,026896
0,001225
0,533226
X7
0,727
0,212
0,005
-0,103
0,528529
0,044944
0,000025
0,010609
0,584107
X8
0,159
-0,248
0,805
0,005
0,025281
0,061504
0,648025
0,000025
0,734835
X9
0,857
0,147
0,259
0,103
0,734449
0,021609
0,067081
0,010609
0,833748
60
Universitas Sumatera Utara
61
Lampiran 4
OUTPUT SPSS
Tabel Korelasi Matriks
Tabel Uji Kecukupan Data
61
Universitas Sumatera Utara
62
Tabel Anti Image Matrices
Tabel Eigenvalue, Nilai Varians Kumulatif
Tabel Komunalita
62
Universitas Sumatera Utara
63
Tabel Faktor Loading Sebelum Dirotasi
Tabel Faktor Loading Setelah Dirotasi
Tabel Komponen Transformasi Matriks
63
Universitas Sumatera Utara
64
Tabel Residual antara Observed Correlation dan Reproduced Correlation
64
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 1
Tabel Perhitungan korelasi antara variabel X1 dengan variabel X2, danvariabel X1
dengan variabel X4.
No
X1
X2
X4
1
2
0
2
4
0
4
0
4
2
3
0
2
9
0
4
0
6
3
3
0
3
9
0
9
0
9
4
3
0
0
9
0
0
0
0
5
4
1
1
16
1
1
4
4
6
4
0
3
16
0
9
0
12
7
2
0
0
4
0
0
0
0
8
0
0
1
0
0
1
0
0
9
8
0
2
64
0
4
0
16
10
4
0
1
16
0
1
0
4
11
2
0
1
2
0
1
0
2
12
3
0
1
9
0
1
0
3
13
0
0
0
0
0
0
0
0
14
1
0
0
1
0
0
0
0
15
0
0
0
0
0
0
0
0
16
0
0
0
0
0
0
0
0
17
4
0
3
16
0
9
0
12
18
0
0
1
0
0
1
0
0
19
0
0
1
0
0
1
0
0
20
4
1
0
16
1
0
4
0
21
0
0
2
0
0
4
0
0
22
3
1
0
9
1
0
3
0
23
2
0
0
2
0
0
0
0
24
6
0
0
36
0
0
0
0
25
0
0
2
0
0
4
0
0
26
1
0
1
1
0
1
0
1
27
1
0
3
1
0
9
0
3
53
Universitas Sumatera Utara
54
28
0
0
0
0
0
0
0
0
29
4
0
2
16
0
4
0
8
30
2
0
5
4
0
25
0
10
31
0
0
0
0
0
0
0
0
32
4
0
1
16
0
1
0
4
33
0
0
0
0
0
0
0
0
34
3
0
3
9
0
9
0
9
35
2
0
2
4
0
4
0
4
36
6
0
1
36
0
1
0
6
37
0
0
1
0
0
1
0
0
38
2
0
2
4
0
4
0
4
39
1
0
0
1
0
0
0
0
40
0
0
0
0
0
0
0
0
41
0
0
0
0
0
0
0
0
42
0
0
2
0
0
4
0
0
43
0
0
0
0
0
0
0
0
44
1
0
0
1
0
0
0
0
45
0
0
1
0
0
1
0
0
Jumlah
85
3
50
331
3
118
11
121
54
Universitas Sumatera Utara
55
Korelasi Antara Variabel X1 dengan X2
=
=
=
=
= 0,241
Korelasi Antara Variabel X1 dengan X4
=
=
=
= 0,254
55
Universitas Sumatera Utara
56
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
X1
1,000
X2
0,241
X3
-0,120
X4
0,254
X5
0,034
X6
0,043
X7
0,008
X8
0,108
X9
0,099
X2
0,241
1,000
-0,124
-0,176
0,100
0,291
-0,043
0,333
0,197
X3
-0,120
-0,124
1,000
0,422
-0,092
0,055
0,245
0,089
0,537
X4
0,254
-0,176
0,422
1,000
-0,215
-0,071
0,059
0,048
0,238
X5
0,034
0,100
-0,092
-0,215
1,000
0,256
0,028
-0,089
0,040
X6
0,043
0,291
0,055
-0,071
0,256
1,000
0,134
0,014
0,195
X7
0,008
-0,043
0,245
0,059
0,028
0,134
1,000
0,039
0,615
X8
0,108
0,333
0,089
0,048
-0,089
0,014
0,039
1,000
0,241
X9
0,099
0,197
0,537
0,238
0,040
0,195
0,615
0,241
1,000
56
Universitas Sumatera Utara
57
Lanjutan Lampiran 2
Matriks Korelasi Parsial
X1
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
A = (aij) =
-0,224
0,270
-0,382
-0,076
0,024
0,003
-0,011
-0,088
X2
-0,224
0,167
0,227
0,023
-0,269
0,245
-0,283
-0,291
X3
0,270
0,167
-0,347
0,042
-0,054
0,155
-0,008
-0,497
X4
-0,382
0,227
-0,347
0,195
0,007
0,107
-0,015
-0,089
X5
-0,076
0,023
0,042
0,195
-0,224
0,046
0,104
-0,089
X6
0,024
-0,269
-0,054
0,007
-0,224
-0,076
0,089
-0,040
X7
0,003
0,245
0,155
0,107
0,046
-0,076
0,069
-0,627
X8
-0,011
-0,283
-0,008
-0,015
0,104
0,089
0,069
X9
-0,088
-0,291
-0,497
-0,089
-0,089
-0,040
-0,627
-0,160
-0,160
Kuadrat Matriks Korelasi Sederhana
X1
Σ=( )=
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
0,0581
0,0144
0,0645
0,0012
0,0019
0,0001
0,0117
0,0098
X2
0,0581
0,0154
0,0301
0,0100
0,0847
0,0019
0,1109
0,0388
X3
0,0144
0,0154
0,1781
0.0085
0.0030
0.0600
0.0079
0.2884
X4
0,0645
0,0301
0,1781
X5
0,0012
0,0100
0.0085
0.0462
0.0462
0.0050
0.0035
0.0023
0.0566
Jumlah
0.0655
0.0008
0.0080
0.0016
X6
0,0019
0,0847
0.0030
0.0050
0.0655
0.0180
0.0002
0.0380
X7
0,0001
0,0019
0.0600
0.0035
0.0008
0.0180
0.0015
0.3782
X8
0,0117
0,1109
0.0079
0.0023
0.0080
0.0002
0.0015
0.0581
X9
0,0098
0,0388
0.2884
0.0566
0.0016
0.0380
0.3782
0.0581
Jumlah
0.1615
0.3507
0.5757
0.3873
0.1417
0.2163
0.4639
0.2005
0.8696
3.3671
57
Universitas Sumatera Utara
58
Lanjutan Lampiran 2
Kuadrat Matriks Korelasi Parsial
X1
X1
D=(
)=
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
Jumlah
0.0502
0.0729
0.1459
0.0058
0.0006
0
0.0001
0.0077
0.2832
X2
0.0502
0.0000
0.0279
0.0515
0.0005
0.0724
0.06
0.0801
0.0847
0.4273
X3
0.0729
0.0279
0.0000
0.1204
0.0018
0.0029
0.024
0.0001
0.247
0.497
X4
0.1459
0.0515
0.1204
0.0000
0.038
0.0001
0.0115
0.0002
0.0079
X5
0.0058
0.0005
0.0018
0.038
0.0000
0.0502
0.0021
0.0108
0.0079
0.3755
0.1171
X6
0.0006
0.0724
0.0029
0.0001
0.0502
0.0000
0.0058
0.0079
0.0016
0.1415
X7
0
0.06
0.024
0.0115
0.0021
0.0058
0.0000
0.0048
0.3931
0.5013
X8
0.0001
0.0801
0.0001
0.0002
0.0108
0.0079
0.0048
0.0000
0.0256
0.1296
X9
0.0077
0.0847
0.247
0.0079
0.0079
0.0016
0.3931
0.0256
0.0000
0.7755
Jumlah
3.2480
58
Universitas Sumatera Utara
59
Lanjutan Lampiran 2
1) KMO=
= 0,509
2) MSA =
=
= 0,364
=
= 0,451
=
= 0,537
=
= 0,508
=
= 0,548
=
= 0,605
=
= 0,481
=
= 0,608
=
= 0,529
59
Universitas Sumatera Utara
60
Lampiran 3
NILAI KOMUNALITAS
Variabel
X1
-0,125
0,170
0,218
0,854
0,015625
0,0289
0,047524
0,729316
0,821365
X2
-0,081
0,327
0,785
0,108
0,006561
0,106929
0,616225
0,011664
0,741379
X3
0,773
-0,203
-0,106
0,092
0,597529
0,041209
0,011236
0,008464
0,658438
X4
0,384
-0,349
-0,200
0,688
0,147456
0,121801
0,04
0,473344
0,782601
X5
-0,046
0,765
-0,119
-0,034
0,002116
0,585225
0,014161
0,001156
0,602658
X6
0,193
0,684
0,164
0,035
0,037249
0,467856
0,026896
0,001225
0,533226
X7
0,727
0,212
0,005
-0,103
0,528529
0,044944
0,000025
0,010609
0,584107
X8
0,159
-0,248
0,805
0,005
0,025281
0,061504
0,648025
0,000025
0,734835
X9
0,857
0,147
0,259
0,103
0,734449
0,021609
0,067081
0,010609
0,833748
60
Universitas Sumatera Utara
61
Lampiran 4
OUTPUT SPSS
Tabel Korelasi Matriks
Tabel Uji Kecukupan Data
61
Universitas Sumatera Utara
62
Tabel Anti Image Matrices
Tabel Eigenvalue, Nilai Varians Kumulatif
Tabel Komunalita
62
Universitas Sumatera Utara
63
Tabel Faktor Loading Sebelum Dirotasi
Tabel Faktor Loading Setelah Dirotasi
Tabel Komponen Transformasi Matriks
63
Universitas Sumatera Utara
64
Tabel Residual antara Observed Correlation dan Reproduced Correlation
64
Universitas Sumatera Utara