j. Residuals
Residuals adalah selisih antara korelasi yang terobservasi berdasarkan input correlation matrix
dan korelasi hasil reproduksi yang diestimasi dari matriks faktor.
k. Scree Plot
Scree Plot adalah sebuah plot dari eigenvalue untuk menentukan banyaknya
faktor.
2.10 Langkah –langkah Analisis Faktor
Langkah-langkah dalam analisis faktor adalah sebagai berikut :
1. Merumuskan masalah
Merumuskan masalah meliputi beberapa kegiatan. Pertama, tujuan analisis faktor harus diidentifikasi. Variabel yang akan digunakan dalam analisis faktor harus
dispesifikasi berdasarkan penelitian sebelumnya, teori dan pertimbangan subjektif dari peneliti. Pengukuran variabel berdasarkan skala interval dan ratio. Besarnya
sampel harus tepat, sebagai petunjuk umum besarnya sampel paling sedikit empat atau lima kali banyaknya variabel.
2. Membentuk matriks korelasi
Proses analisis didasarkan pada suatu matriks korelasi antar variabel. Agar analisis faktor menjadi tepat, variabel-variabel yang dikumpulkan harus berkorelasi,
dilakukan perhitungan matriks korelasi ∑
pxp
. Matriks korelasi digunakan sebagai input analisis faktor.
Table 2.1 Korelasi antar variabel X
1
X
2
X
3
… X
p
X
1
1 X
2
1 X
3
1 …
… …
… 1
X
p
… 1
3. Menentukan metode analisis faktor
a. Menghitung nilai karakteristik nilai eigen Perhitungan nilai karakteristik nilai eigen, dimana perhitungan ini
berdasarkan persamaan karakteristik :
Det A – λl = 0
2.8 Dengan :
A = matriks korelasi λ = nilai eigen
l = matriks identitas
Nilai eigen adalah jumlah varian yang dijelaskan oleh setiap faktor Anton Howard, 2000
b. Menghitung vektor karakteristik eigenvector Penentuan vektor karakteristik eigenvector yang bersesuaian dengan nilai
karakteristik nilai eigen, yaitu dengan persamaan : Ax = λx
2.9 Dengan :
X = eigenvector Anton Howard, 2000
4. Menentukan banyaknya faktor
Ada beberapa prosedur yang dapat dipergunakan dalam menentukan banyaknya faktor yaitu:
a. Penentuan berdasarkan Nilai Eigen Pada pendekatan ini, hanya faktor dengan nilai eigen lebih besar dari satu yang
dipertahankan. Nilai eigen merepresentasikan besarnya sumbangan dari faktor terhadap varians seluruh variabel aslinya. Hanya faktor dengan varians lebih besar
dari satu yang dimasukkan dalam model. Faktor dengan varians lebih kecil dari satu tidak lebih dari variabel asli, sebab variabel yang dibakukan distandarisasi
yang berarti rata-ratanya nol dan variansinya satu.
Kategori