item. Dalam pengujian intrument penelitian, jika memberikan nilai Alpha Cronbach 0,60. Ade Fatma, 2007.
Nilai Alpha Cronbach diperoleh dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
∑
2.2 Keterangan:
= nilai koefisien Alpha Cronbach
= banyaknya variabel penelitian
∑ =
jumlah varians variabel penelitian =
varians total
2.7 Analisis Faktor
Pada awalnya teknik analisis faktor dikembangkan pada awal abad ke-20. Teknik analisis ini dikembangkan dalam bidang psikometrik atas usaha ahli statistika
Karl Pearson, Charles Spearman, dan lainnya untuk mendefinisikan dan mengukur intelegensi seseorang.
Analisis faktor merupakan alat pereduksi, mengekstraksi sejumlah faktor bersama common faktor dari gugusan asal
, ,...,
sehingga: 1.
Banyaknya faktor lebih sedikit sedikit dari variabel asal X. 2.
Sebagian besar informasi variabel X, tersimpan dalam faktor. Kegunaan:
1. Mengekstrasi variabel laten dari indikator atau mereduksi variabel observasi
menjadi variabel baru yang jumlahnya lebih sedikit.
2. Mempermudah interpretasi hasil analisis, sehingga diperoleh Informasi yang
lebih riil dan sangat berguna. 3.
Pemetaan dan pengelompokkan objek berdasarkan karakteristik faktor tertentu. 4.
Mendapatkan data variabel konstruks skor faktor sebagai data input analisis lebih lanjut analisis diskriminan, regresi, kluster, MANOVA, path, model
stuctural, MDS, dan lain sebagainya. Menurut Johnson dan Wichern 1982, analisis faktor merupakan teknik
analisis multivariat yang bertujuan untuk meringkas sejumlah p variabel yang diamati menjadi sejumlah m faktor penting, dengan m
p. Misal X adalah vektor random teramati dengan yang memiliki p komponen pada pengamatan ke-i, dengan vektor
rata-rata dan matriks kovariansi . Vektor X bergantung secara linier dengan
variabel yang disebut faktor bersama dan sejumlah sumber variansi dari
yang disebut faktor spesifik. Model analisis faktor menurut Johnson dan Wichern adalah:
2.3
Dengan : variabel ke-i
: rata-rata variabel ke-i : bobot variabel factor loading ke-i pada faktor ke-j
: faktor bersama common factor ke-j : faktor spesifik ke-i
i = 1, 2,..., p ; j = 1, 2,..., m
Faktor spesifik berkorelasi satu dengan yang lain dan dengan common factor. Common factor dapat dinyatakan sebagai kombinasi linier dari variabel yang diteliti.,
dengan persamaaan:
2.4
dimana: = Faktor ke-j yang diestimasi
= Bobot atau koefisien skor faktor = Banyaknya variabel X pada faktor ke-p
Jika dituliskan dalam notasi matriks, model analisis faktor adalah
[ ] [
] [ ] [
] 2.5
Asumsi yang mendasari model analisis faktor adalah: 1.
Vektor dan saling bebas, 2.
Faktor bersama tidak saling berkorelasi,
3. Faktor spesifik tidak saling berkorelasi,
Dengan [
]
Model analisis faktor menyatakan struktur kovariansi dari X. Model 2.5 dapat diperoleh:
Sehingga,
2.6
Dari persamaan 2.6 diperoleh
Model 2.5 juga dapat diperoleh
Sehingga,
Dari persamaan 2.7 diperoleh
Menurut Dillon dan Goldstein 1984, variabel dapat dipartisi menjadi dua
bagian yang tidak berkorelasi yaitu: 2.7
Dengan . Karena faktor bersama dan spesifik
diasumsikan tidak berkorelasi sehingga faktor bersama mempunyai unit variansi, maka variansi dari
dapat dipartisi menjadi: 2.8
Dengan menunjukkan variansi bersama dan
menunjukkan variansi spesifik dari
. Penjumlahan kuadrat bobot variabel disebut komunalitas. Jika
dinotasikan sebagai komunalitas dari variabel ke-i, maka ditulis
Sehingga didapat komunatilas yaitu dan
.
2.8 Langkah-langkah Analisis Faktor
