30 berkorelasi lagi satu samalain, seperti variabel-variebel asli yang memang saling
berkorelasi. Communalities adalah jumlah varians yang disumbangkan oleh suatu variabel dengan seluruh variabel lainnya dengan analisis.
3.6.1 Communalities
Communalities pada dasarnya adalah jumlah varians dari suatu variabel awal yang bisa dijelaskan oleh faktor yang ada. Semakin besar communalities sebuah
variabel, maka semakin erat hubungannya dengan faktor.
Tabel 3.10 Communalities No
Variabel Initial
Extraction
1 Variabel 1
1,000 0,603
2 Variabel 2
1,000 0,770
3 Variabel 3
1,000 0,518
4 Variabel 4
1,000 0,670
5 Variabel 5
1,000 0,566
6 Variabel 6
1,000 0,529
3.6.2 Total variance Explained
Total Variance Explaned menerangkan nilai persen dari varainsi yang mampu diterangkan oleh banyaknya faktor yang terbentuk. Nilai ini berdasarkan nilai
eigenvalue. Ada 6 variabel yang dimasukkan dalam analisis faktor, dengan masing
masing varian memiliki varian 1, maka total varian adalah 6 x 1 = 6. Jika keempat variabel diringkas menjadi 1 faktor, maka varians yang bisa dijelaskan oleh satu
faktor tersebut adalah lihat kolom Component 1 pada Tabel : 2,221
6 100 = 37,011
Jika 10 variabel diekstrak menjadi 4 faktor, maka: 1.
Varian faktor pertama adalah 37,011 2.
Varian faktor kedua adalah 18,939
Universitas Sumatera Utara
31 Total kedua faktor akan menjelaskan 37,011 + 18,939 = 55,950 atau kedua
faktor tersebut akan menjelaskan 55,950 dari variabilitas kedua yang asli tersebut.
Sedangkan eigenvalue manunjukkan kepentingan relatif masing-masing faktor dalam menghitung varians kesepuluh variabel yang dianalisis.
1. Jumlah angka egenvalue untuk kesepuluh variabel adalah sama dengan
total varian kesepuluh variabel atau 2,221 + 1,136 + 0,922 + 0,835 + 0,594 + 0,292 = 6
2. Susunan eigenvalue selalu diurutkan dari yang terbesar sampai dengan
yang terkecil, dengan kriteria bahwa angka eigenvalue dibawah 1 tidak digunakan dalam menghitung faktor yang terbentuk.
Tabel 3.11 Total Variance Explaained
Faktor atau Komponen
Initial Eigenvalues Total
of Variance
Comulative
1 2,221
37,011 37,011
2 1,136
18,939 55,950
3 0,922
15,367 71,317
4 0,835
13,910 85,228
5 0,594
9,905 95,133
6 0,292
4,867 100,00
Dari tabel 3.11 diatas menyatakan bahwa hanya 2 faktor yang terbentuk, terlihat dari eigenvalue dengan nilai diatas 1, namun pada faktor yang ketiga angka
eigenvalue sudah dibawah 1, yakni 0,922 sehingga proses Faktoring seharusnya berhenti pada dua faktor saja, maka dalam penelitian ini hanya dua faktor yang
terbentuk.
3.6.3 Scree Plot
