20 diperhitungkan sebagai varians tertinggi dari data, faktor kedua sebagai varians
tertinggi berikutnya, dan seterusnya.
2.7.3 Statistik Yang Berkaitan Dengan Analisis Faktor
Statistik penting yang berkaitan dengan analisis faktor adalah : a Bartlett’s test of sphericity, adalah uji statistik yang digunakan untuk
menguji hipotesis yang menyatakan bahwa variabel-variabel tersebut tidak berkorelasi dalam populasinya. Dengan kata lain, matrik korelasi
populasi adalah sebuah matrik identitas identity matrix, setiap variabel berkorelasi sempurna dengan variabel itu sendiri r = 1, tetapi tidak
berkorelasi dengan variabel lainnya r = 0.
b Correlation Matrix, adalah matrik segitiga triangle matrix yang lebih rendah yang menunjukkan korelasi sederhana r, antara seluruh
kemungkinan pasangan variabel yang dilibatkan dalam analisis. Seluruh elemen diagonal = 1, biasanya dibaikan. Dalam hal ini bentuk matrik
korelasi misalnya untuk jumlah variabel n= 3
Tabel 2.1 Matrik Korelasi Untuk Jumlah Variabel n = 3
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
��
�
�
�
��
�
��
Universitas Sumatera Utara
21
Tabel 2.2 Matrik Korelasi Untuk Jumlah Variabel n = 4
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
�
��
�
�
�
��
�
��
�
�
�
��
�
��
�
��
c Communality, adalah jumlah varians yang dikontribusi dari sebuah variabel dengan seluruh variabel lainnya yang dipertimbangkan. Ini juga
merupakan proporsi dari varians yang diterangkan oleh common factor.
d Eigenvalue, merepresentasikan total varians yang dijelaskan oleh setiap faktor.
e Factor Loadings, adalah korelasi sederhana antara variabel dengan factor.
f Factor Loading Plot, adalah sebuah plot dari variabel asli menggunakan factor loading sebagai koordinat.
g Factor Matrix, mengandung factor loadings dari seluruh variabel dalam seluruh faktor yang dikembangkan.
h Factor Scores, adalah skor komposit yang diestimasi untuk setiap responden pada faktor yang diderivasi.
i Kaiser-Meyer-Olkin KMO Measure of Sampling Adequacy MSA,
adalah indeks yang digunakan untuk menguji kesesuaian analisis faktor. Nilai yang tinggi antara 0,50 sampai 1,00 mengindikasikan analisis
faktor yang sesuai. Nilai di bawah 0,50 menunjukkan bahwa analisis faktor tidak sesuai untuk diaplikasikan.
j Percentage of Variance, adalah persentase total varians yang menjadi
atribut kepada setiap faktor.
Universitas Sumatera Utara
22 k Residuals, adalah selisih antara korelasi observasi, seperti yang diberikan
dalam matrik korelasi input, dengan korelasi yang direproduksi, seperti yang diestimasi dari matrik faktor.
l Scree Plot, adalah sebuah plot dari eigenvalue dan banyaknya faktor yang
dapat dikembangkan.
2.7.4 Pelaksanaan Analisis Faktor
