Lampiran 2, maka jumah responden minimal adalah 87 orang. Sehingga, dengan jumlah responden sebanyak 94 orang, sudah melebihi jumlah ketentuan minimal
sampel secara umum untuk Analisis Faktor, yaitu 87 orang.
3.6. Metode Pengolahan dan Analisis Data 3.6.1 Analisis
Deskritif
Untuk mengetahui karakteristik konsumen dan mengetahui proses keputusan pembelian konsumen Super M Fitness Centre dilakukan secara
deskritif melalui perhitungan persentase jawaban responden dalam bentuk tabulasi sederhana. Persentase tersebut dapat dirumuskan sebagai berikut:
P = Persentase responden yang memilih kategori tertentu
ƒi
= Jumlah responden yang memilih kategori tertentu Σƒi
= Total jawaban
3.6.2. Analisis Faktor
Dalam penelitian ini, data tentang faktor-faktor yang mempengaruhi konsumen dalam berlatih fitness di Super M Fitness Centre dalam proses
keputusan pembelian dianalisis melalui Analisis Faktor dengan metode ekstrasi Principal Component Analysis. Data yang digunakan merupakan
data primer dari pengisian kuesioner konsumen Super M Fitness Centre, anggota ataupun non anggota. Variabel-variabel faktor yang akan
dianalisis berjumlah 29 Lampiran 2. Untuk keperluan perhitungan, dipergunakan bantuan Software Excell dan SPSS for windows 11,5.
Tahapan proses Analisis Faktor dengan Software SPSS for windows 11,5 sebagai berikut:
1. Pemilihan variabel dengan alat Measure of Sampling dan Bartllet’s
Test untuk memastikan bahwa variabel-variabel tersebut layak untuk
dianalisis lebih lanjut dengan Analisis Faktor.
ƒi P =
x 100 Σƒi
2. Setelah variabel dipilih dengan MSA, kemudian diekstrasikan dengan
metode Principal Component Analysis sehingga menghasilkan sejumlah komponen utama.
3. Faktor yang terbentuk seringkali kurang mengambarkan perbedaan,
sehingga sulit untuk diinterpretasikan untuk itu perlu dilakukan rotasi yang secara geometric yang berarti pemutaran sumbu faktor baru
dengan bobot baru tanpa perubahan konfigurasi asal. Metode rotasi yang digunakan adalah metode varimax, karena menitikberatkan pada
kesederhanaan kolom-kolom matriks bobotnya, yang berarti beberapa peubah akan mempunyai bobot tertinggi hanya pada satu faktor dan
sisanya pada faktor lain, sehingga akan memudahkan dalam interpretasi peubah untuk setiap faktor.
4. Setelah komponen utama terbentuk, maka proses selanjutnya adalah
interpretasi hasil dari Analisis Faktor. Terdapat dua hasil utama dari Analisis Faktor ini. Pertama, nilai
communality suatu variabel yaitu jumlah keragaman variabel tersebut yang
dijelaskan oleh faktor-faktor utama yang dipilih. Semakin tinggi nilai communality
, maka variabel tersebut semakin berpengaruh dalam proses keputusan pembelian.
Hasil kedua adalah ekstrasi variabel ke dalam komponen utama. Untuk menentukan jumlah komponen utama, maka dipilih komponen utama
dengan nilai eigenvalue di atas 1,00. Nilai ini menunjukan kepentingan relatif masing-masing faktor dalam menghitung keragaman seluruh
variabel yang dianalisis. Pengelompokan variabel ke dalam komponen utama berdasarkan pada nilai loading terbesar dari variabel tersebut.
3.6.3. Analisis Crosstab dengan Melihat Uji Chi-Square
