Analisis Faktor yang Mempengaruhi Hasil Produksi Kentang (Studi Kasus: Petani Kentang Kecamatan Naman Teran)
KATA PENGANTAR
Perihal
: Permohonan Pengisian Angket
Lampiran
: 1 (Satu) Berkas
Judul Skripsi : ANALISIS FAKTOR – FAKTOR YANG
MEMPENGARUHI HASIL PRODUKSI KENTANG
Dengan hormat,
Dalam rangka penulisan skripsi di Universitas Sumatera Utara (USU),
sebagai salah satu syarat mendapatkan gelar Sarjana Sains (S.Si), maka Saya
memohon dengan sangat kepada Bapak/Ibu/Saudara/i penduduk Kabupaten karo
kecamatan Namanteran untuk mengisi angket yang telah disediakan.
Angket ini bukan test psikologi dari manapun, maka dari itu
Bapak/Ibu/Saudara/I tidak perlu takut atau ragu memberikan jawaban yang
sejujurnya. Artinya, semua jawaban yang diberikan Bapak/Ibu/Saudara/i adalah
benar, dan jawaban yang diminta adalah sesuai dengan yang Bapak/Ibu/Saudara/i
rasakan dan ketahui.
Setiap jawaban yang diberikan merupakan bantuan yang tidak ternilai harganya
pada penelitian ini. Atas perhatian, bantuan, dan kerja sama yang baik, Saya
mengucapkan terima kasih.
Hormat Saya
Sartika br perangin- angin
Petunjuk Pengisian Angket
1. Mohon dengan hormat bantuan dan kesediaan Bapak/Ibu/Saudara/i untuk
menjawab seluruh pertanyaan yang ada.
2. Pada kuesioner ini terdapat 9 pernyataan. Pertimbangkan baik-baik setiap
pernyataan yang dapat mempengaruhi hasil produksi panen kentang.
3. Berilah tanda (X) pada kolom Bapak/Ibu/Saudara/i pilih sesuai dengan
yang diketahui dan rasakan. Terima kasih.
4. Ada 5 (lima) alternatif jawaban, yaitu:
Universitas Sumatera Utara
SS
= Sangat Setuju
S
= Setuju
TT
= Tidak Tahu/Netral
TS
= Tidak Setuju
STS = Sangat Tidak Setuju
ANGKET/KUESIONER
“ ANALISIS FAKTOR – FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
HASIL PRODUKSI KENTANG”
Nama
:
Jenis Kelamin
:[
Umur
: . . . . . . tahun
Alamat
:
NO
1.
] Laki-laki
[
] Perempuan
Pernyataan
S
TT KS
STS
Pengolahaan pupuk kandang pada awal penanaman
akan mempengaruhi kesuburan tanah.
2.
Lahan yang luas akan menghasilkan panen kentang
yang tinggi.
3.
Setelah umur kentang 30 hari maka penyemprotan
pestisida harus dilakukan 2 hari sekali sampai panen.
4.
Kesuburan tanah bergantung terhadap banyaknya
pemberian air.
5.
Jumlah tenaga kerja merupakan kebutuhan pokok
untuk mencapai hasil produksi yang maksimal.
6.
SS
Jarak tanam antara satu kentang dengan kentang yang
lain bergantung terhdap besar kecilnya bibit yang kita
gunakan.
Universitas Sumatera Utara
7.
Bibit kentang yang berkualitas adalah bibit yang di
impor dari luar
8.
Interval pemberiaan pupuk terhadap tanaman kentang
mempengaruhi tingginya hasil panen.
9.
Besarnya modal mempengaruhi pencapaiaan hasil
produksi kentang yang tinggi
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 2
A. Data Asli Hasil Koisioner
No
Responden
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
5
4
4
5
5
4
5
4
5
5
5
5
4
5
5
5
5
5
4
5
5
4
4
5
5
4
5
5
5
5
5
4
5
5
4
4
2
2
3
1
1
2
2
4
4
2
2
1
4
5
4
5
5
4
2
5
2
5
2
2
2
2
4
2
2
3
1
4
4
2
2
2
5
4
4
2
2
5
5
3
1
2
2
1
3
4
5
4
4
5
5
5
5
4
5
5
5
4
5
3
4
2
4
2
5
4
4
4
2
2
3
2
2
2
4
4
2
1
1
1
3
4
5
3
3
3
2
4
4
4
2
2
2
2
4
3
4
4
2
2
3
4
4
4
2
4
4
4
4
4
4
3
2
4
2
2
2
5
5
4
4
3
4
4
4
4
4
4
4
4
4
3
4
4
2
4
3
2
2
2
2
2
4
2
2
5
2
4
4
2
2
4
3
3
4
5
5
4
5
5
2
5
5
5
5
5
5
5
2
4
5
4
4
4
4
2
2
2
2
1
1
4
4
3
2
1
2
4
3
3
5
3
4
3
4
5
4
5
4
4
4
4
5
5
5
2
5
3
3
2
2
2
5
4
2
4
4
4
4
5
2
1
4
4
4
4
4
4
5
4
4
4
4
4
4
4
4
4
5
2
4
4
5
4
5
4
4
4
2
2
4
1
4
2
5
2
5
5
2
2
5
5
5
5
4
4
2
4
4
4
2
2
2
2
4
2
2
4
5
4
5
4
4
4
Universitas Sumatera Utara
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
5
5
5
5
4
5
5
4
4
4
4
5
4
4
5
5
5
5
4
2
4
5
4
5
5
4
5
5
4
5
2
3
3
2
4
2
3
2
5
4
5
5
3
2
4
2
2
2
4
2
4
2
5
5
2
4
4
5
5
5
5
4
2
4
5
4
5
5
4
5
5
4
5
2
3
3
2
4
2
2
5
4
4
4
4
4
5
5
4
1
1
3
1
1
3
1
1
1
4
4
5
2
4
3
5
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
3
4
4
5
4
3
4
5
4
4
2
1
2
2
2
4
2
4
4
2
4
2
4
2
3
4
1
2
2
2
2
3
4
2
3
2
2
2
2
3
3
3
4
3
4
2
3
3
3
3
4
4
4
2
1
1
2
2
4
5
5
5
4
1
2
4
2
5
2
4
2
2
2
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
3
2
4
2
4
5
4
4
5
5
4
2
1
3
1
5
2
4
4
4
2
2
2
4
4
5
4
2
5
2
4
4
2
4
5
3
4
2
2
4
3
2
4
3
4
3
4
4
5
4
5
5
4
5
3
2
2
3
2
1
2
4
4
1
1
1
3
2
4
4
2
2
2
1
2
2
1
3
2
2
2
2
1
4
1
1
4
4
4
4
3
4
2
4
4
4
2
5
5
4
4
4
3
4
4
5
3
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
5
2
1
2
2
4
2
5
5
2
2
2
4
2
4
4
2
2
2
3
2
2
2
2
4
4
2
2
2
2
3
2
3
2
3
1
4
1
1
5
4
4
4
4
2
5
3
2
4
2
2
5
Universitas Sumatera Utara
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
4
5
5
5
5
5
4
5
5
5
5
5
2
5
5
4
5
5
5
5
4
5
3
4
4
4
4
4
4
5
4
5
4
3
5
4
2
4
2
2
1
2
5
4
4
2
4
3
3
4
4
4
4
2
4
4
5
2
4
1
1
2
2
4
5
4
2
5
3
5
5
5
5
4
2
2
3
4
2
2
2
2
2
2
4
4
3
3
3
5
4
5
4
5
3
2
3
5
3
2
4
2
4
2
2
4
5
4
3
5
4
5
4
3
4
3
3
1
4
3
4
4
4
2
1
2
4
5
5
4
5
4
5
4
4
3
5
3
4
4
4
4
4
4
1
1
2
4
4
5
5
5
3
4
3
5
3
4
4
1
5
4
4
4
4
4
4
2
4
4
5
5
3
3
3
3
5
3
4
5
3
5
4
4
4
4
5
5
5
Universitas Sumatera Utara
B. Data Hasil Kuisiner Pensekalaan
No
respondent
1
X1
X1
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
3,629
2,221
4,082
2,331
2,254
2,091
1,926
4,966
2,518
2
2,283
2,221
2,870
2,331
3,600
2,091
1,926
3,417
2,518
3
2,283
2,835
2,870
3,190
3,600
3,351
1,926
1,794
3,789
4
3,629
1,000
1,746
2,331
3,600
2,091
1,000
3,417
1,000
5
3,629
1,000
1,746
2,331
3,600
2,091
1,000
3,417
3,789
6
2,283
2,221
4,082
2,331
3,600
4,450
3,047
3,417
2,518
7
3,629
2,221
4,082
3,906
3,600
2,091
3,047
3,417
4,784
8
2,283
3,352
2,124
3,906
2,949
3,351
2,445
4,966
2,518
9
3,629
3,352
1,000
2,331
2,254
3,351
1,926
1,794
4,784
10
3,629
2,221
1,746
1,000
3,600
2,091
1,000
1,000
4,784
11
3,629
2,221
1,746
1,000
2,254
2,091
1,926
3,417
2,518
12
3,629
1,000
1,000
1,000
2,254
3,351
3,047
3,417
2,518
13
2,283
3,352
2,124
3,190
2,254
2,712
2,445
3,417
4,784
14
3,629
4,409
2,870
3,906
4,730
2,712
2,445
3,417
4,784
15
3,629
3,352
4,082
4,981
4,730
3,351
4,068
3,417
4,784
16
3,629
4,409
2,870
3,190
3,600
4,450
2,445
3,417
4,784
17
3,629
4,409
2,870
3,190
3,600
4,450
3,047
4,966
3,789
18
3,629
3,352
4,082
3,190
2,949
3,351
2,445
3,417
3,789
19
2,283
2,221
4,082
2,331
3,600
4,450
3,047
3,417
2,518
20
3,629
4,409
4,082
3,906
3,600
4,450
4,068
3,417
3,789
21
3,629
2,221
4,082
3,906
3,600
2,091
3,047
3,417
3,789
22
2,283
4,409
2,870
3,906
3,600
4,450
4,068
3,417
3,789
23
2,283
2,221
4,082
2,331
3,600
4,450
3,047
3,417
2,518
24
3,629
2,221
4,082
2,331
3,600
4,450
3,047
3,417
2,518
25
3,629
2,221
4,082
2,331
3,600
4,450
3,047
3,417
2,518
26
2,283
2,221
2,870
2,331
3,600
4,450
3,047
3,417
2,518
27
3,629
3,352
4,082
3,906
3,600
4,450
4,068
4,966
3,789
28
3,629
2,221
2,124
3,190
2,949
4,450
4,068
1,794
2,518
29
3,629
2,221
2,870
3,906
3,600
2,091
4,068
3,417
2,518
30
3,629
2,835
1,746
3,906
3,600
3,351
1,926
3,417
3,789
31
3,629
1,000
2,870
2,331
2,254
4,450
4,068
4,966
4,784
32
2,283
3,352
1,746
2,331
3,600
3,351
2,445
3,417
3,789
33
3,629
3,352
4,082
3,190
2,949
3,351
2,445
4,966
4,784
34
3,629
2,221
2,870
3,906
2,254
3,351
1,926
3,417
3,789
35
2,283
2,221
2,870
3,906
2,254
3,351
1,926
3,417
3,789
36
2,283
2,221
2,870
3,906
2,254
2,091
1,926
3,417
3,789
37
3,629
2,221
4,082
3,906
3,600
4,450
3,047
3,417
3,789
Universitas Sumatera Utara
38
3,629
3,352
4,082
3,906
3,600
3,351
4,068
3,417
3,789
39
3,629
2,221
2,870
2,331
2,254
2,091
2,445
2,244
4,784
40
3,629
2,221
1,000
1,000
1,000
1,000
1,926
3,417
2,518
41
2,283
2,221
1,000
2,331
1,000
2,712
1,926
1,794
1,000
42
3,629
3,352
2,124
2,331
2,254
1,000
2,445
3,417
2,518
43
3,629
2,221
1,000
2,331
2,254
4,450
1,926
3,417
2,518
44
2,283
3,352
1,000
3,906
3,600
2,091
1,000
3,417
3,789
45
2,283
2,221
2,124
2,331
4,730
3,351
1,926
1,794
2,518
46
2,283
4,409
1,000
3,906
4,730
3,351
3,047
4,966
4,784
47
2,283
4,409
1,000
3,906
4,730
3,351
3,047
4,966
4,784
48
3,629
2,221
1,000
2,331
3,600
2,091
1,000
3,417
2,518
49
2,283
3,352
2,870
3,906
1,000
2,091
1,000
3,417
2,518
50
2,283
3,352
2,870
2,331
2,254
2,091
1,000
3,417
2,518
51
3,629
4,409
4,082
3,906
3,600
3,351
2,445
2,244
3,789
52
3,629
4,409
1,746
2,331
2,254
3,351
1,926
3,417
2,518
53
3,629
4,409
2,870
3,190
4,730
4,450
3,047
3,417
3,789
54
3,629
4,409
2,124
3,906
2,254
3,351
3,047
4,966
3,789
55
2,283
3,352
4,082
1,000
3,600
2,091
1,926
2,244
2,518
56
1,000
2,221
2,870
2,331
2,254
4,450
1,926
3,417
2,518
57
2,283
3,352
2,870
2,331
2,254
2,091
1,926
3,417
2,518
58
3,629
4,409
2,870
2,331
2,254
3,351
1,000
3,417
3,277
59
2,283
3,352
2,870
2,331
1,000
3,351
1,926
3,417
2,518
60
3,629
4,409
2,870
3,190
2,254
2,091
1,926
3,417
2,518
61
3,629
4,409
2,870
3,906
2,254
3,351
1,000
3,417
2,518
62
2,283
3,352
2,870
2,331
2,254
4,450
2,445
3,417
2,518
63
3,629
4,409
2,870
3,190
2,254
2,712
1,926
3,417
3,789
64
3,629
4,409
2,870
2,331
2,254
3,351
1,926
3,417
3,789
65
2,283
3,352
2,870
2,331
2,254
2,091
1,926
3,417
2,518
66
3,629
4,409
2,870
2,331
2,254
2,091
1,926
3,417
2,518
67
1,000
2,221
2,870
2,331
2,254
3,351
1,000
3,417
2,518
68
1,576
2,835
2,870
3,190
2,254
2,712
3,047
3,417
2,518
69
1,576
2,835
2,870
3,190
2,254
2,091
1,000
3,417
3,277
70
1,000
2,221
2,870
3,190
1,000
3,351
1,000
3,417
2,518
71
2,283
3,352
2,870
3,906
2,949
2,712
3,047
3,417
3,277
72
1,000
2,221
2,124
3,190
2,254
3,351
3,047
3,417
2,518
73
1,576
2,221
2,870
3,906
3,600
2,712
0,000
0,000
0,000
74
1,000
4,409
2,870
2,331
2,254
3,351
2,445
3,417
3,277
75
3,629
3,352
4,082
3,190
3,600
3,351
1,000
3,417
2,518
76
2,283
3,352
2,870
3,190
4,730
4,450
3,047
3,417
3,789
77
3,629
3,352
2,124
3,190
3,600
3,351
1,000
3,417
2,518
Universitas Sumatera Utara
78
3,629
3,352
2,870
3,190
3,600
4,450
1,000
1,794
2,518
79
1,576
3,352
4,082
3,906
4,730
4,450
4,068
4,966
4,784
80
2,283
4,409
4,082
3,906
3,600
3,351
3,047
3,417
3,789
81
3,629
2,835
2,870
4,981
3,600
4,450
4,068
3,417
3,789
82
3,629
3,352
2,870
3,906
2,949
3,351
4,068
4,966
4,784
83
3,629
3,352
1,746
2,331
2,949
2,712
3,047
4,966
4,784
84
3,629
3,352
2,870
4,981
2,949
4,450
4,068
4,966
3,277
85
3,629
3,352
2,124
3,190
4,730
3,351
3,047
2,244
3,277
86
2,283
3,352
2,124
4,981
3,600
4,450
4,068
3,417
3,277
87
3,629
3,352
2,870
4,981
4,730
3,351
3,047
2,244
3,277
88
3,629
4,409
2,870
4,981
3,600
2,712
3,047
4,966
4,784
89
3,629
3,352
2,870
4,981
4,730
3,351
2,445
2,244
3,277
90
3,629
4,409
2,870
3,906
2,949
2,712
4,068
3,417
3,789
91
3,629
3,352
1,746
2,331
2,254
2,712
2,445
3,417
4,784
92
1,000
2,835
2,870
2,331
2,949
1,000
3,047
1,000
3,277
93
3,629
4,409
2,870
3,190
4,730
3,351
3,047
4,966
4,784
94
3,629
3,352
4,082
3,906
2,949
2,712
3,047
3,417
3,789
95
2,283
2,221
1,746
2,331
2,254
3,351
3,047
3,417
3,789
96
3,629
3,352
2,870
2,331
3,600
3,351
3,047
3,417
3,789
97
3,629
2,221
1,000
2,331
2,254
3,351
3,047
3,417
3,789
98
3,629
2,221
1,000
2,331
3,600
2,091
1,000
3,417
4,784
99
3,629
1,000
1,746
2,331
2,254
1,000
1,000
3,417
4,784
100
2,283
2,221
1,746
2,331
2,254
2,091
1,926
1,794
4,784
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 3
Hasil Output SPSS
Case Processing Summary
N
Cases
Valid
a
Excluded
Total
%
100
100.0
0
.0
100
100.0
a. Listwise deletion based on all variables in the
procedure.
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha
Based on
Cronbach's Alpha
Standardized Items
.714
N of Items
.710
9
Item Statistics
Mean
Std. Deviation
N
VAR00001
2.9853
.84835
100
VAR00002
3.0627
.94112
100
VAR00003
2.7093
.93990
100
VAR00004
3.0628
.94647
100
VAR00005
3.0629
.94466
100
VAR00006
3.1542
.94623
100
VAR00007
2.4582
.98305
100
VAR00008
3.3828
.93165
100
VAR00009
3.3828
.98779
100
Universitas Sumatera Utara
Item-Total Statistics
Cronbach's
Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance if Corrected Item- Squared Multiple
Item Deleted
Total Correlation
Correlation
Alpha if Item
Deleted
VAR00001
24.2757
19.639
.197
.102
.720
VAR00002
24.1984
18.045
.364
.192
.693
VAR00003
24.5517
18.599
.291
.168
.707
VAR00004
24.1983
16.942
.514
.319
.665
VAR00005
24.1982
17.591
.424
.285
.682
VAR00006
24.1068
17.894
.381
.296
.690
VAR00007
24.8029
16.304
.576
.408
.651
VAR00008
23.8782
18.209
.348
.229
.696
VAR00009
23.8783
17.649
.388
.299
.689
Scale Statistics
Mean
Variance
27.2611
Std. Deviation
21.842
4.67350
N of Items
9
Communalities
Initial
Extraction
VAR00001
1.000
.522
VAR00002
1.000
.286
VAR00003
1.000
.475
VAR00004
1.000
.519
VAR00005
1.000
.721
VAR00006
1.000
.567
VAR00007
1.000
.602
VAR00008
1.000
.806
VAR00009
1.000
.643
Universitas Sumatera Utara
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
df
.721
150.262
36
Sig.
.000
Component Transformation Matrix
Compo
nent
1
2
3
1
.784
.522
.337
2
-.618
.713
.331
3
.067
.467
-.881
Component Matrix
a
Component
1
2
3
VAR00001
.294
.578
.319
VAR00002
.519
.131
.012
VAR00003
.457
-.515
-.012
VAR00004
.690
-.121
.168
VAR00005
.597
-.132
.589
VAR00006
.569
-.460
-.180
VAR00007
.742
-.086
-.209
VAR00008
.497
.337
-.668
VAR00009
.540
.590
.051
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Universitas Sumatera Utara
Component Matrix
a
Component
1
2
3
VAR00001
.294
.578
.319
VAR00002
.519
.131
.012
VAR00003
.457
-.515
-.012
VAR00004
.690
-.121
.168
VAR00005
.597
-.132
.589
VAR00006
.569
-.460
-.180
VAR00007
.742
-.086
-.209
VAR00008
.497
.337
-.668
VAR00009
.540
.590
.051
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 3 components extracted.
Rotated Component Matrix
a
Component
1
2
3
VAR00001
-.105
.714
.009
VAR00002
.327
.370
.207
VAR00003
.676
-.134
-.006
VAR00004
.627
.352
.044
VAR00005
.589
.493
-.362
VAR00006
.718
-.116
.198
VAR00007
.621
.228
.406
VAR00008
.136
.188
.868
VAR00009
.062
.727
.333
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser
Normalization.
a. Rotation converged in 6 iterations.
Universitas Sumatera Utara
Universitas Sumatera Utara
Total Variance Explained
Initial Eigenvalues
Compon
ent
Total
% of Variance
Extraction Sums of Squared Loadings
Cumulative %
Total
% of Variance
Cumulative %
Rotation Sums of Squared Loadings
Total
% of Variance
Cumulative %
1
2.810
31.220
31.220
2.810
31.220
31.220
2.237
24.855
24.855
2
1.329
14.770
45.990
1.329
14.770
45.990
1.662
18.462
43.317
3
1.003
11.142
57.132
1.003
11.142
57.132
1.243
13.815
57.132
4
.944
10.489
67.621
5
.781
8.676
76.297
6
.687
7.635
83.932
7
.556
6.180
90.111
8
.496
5.509
95.620
9
.394
4.380
100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Universitas Sumatera Utara
Inter-Item Correlation Matrix
VAR00001
VAR00002
VAR00003
VAR00004
VAR00005
VAR00006
VAR00007
VAR00008
VAR00009
VAR00001
1.000
.102
-.005
.077
.174
-.005
.135
.154
.278
VAR00002
.102
1.000
.162
.375
.184
.159
.172
.225
.253
VAR00003
-.005
.162
1.000
.288
.214
.276
.295
.094
-.007
VAR00004
.077
.375
.288
1.000
.383
.261
.381
.205
.253
VAR00005
.174
.184
.214
.383
1.000
.314
.328
.010
.268
VAR00006
-.005
.159
.276
.261
.314
1.000
.456
.198
.031
VAR00007
.135
.172
.295
.381
.328
.456
1.000
.351
.347
VAR00008
.154
.225
.094
.205
.010
.198
.351
1.000
.320
VAR00009
.278
.253
-.007
.253
.268
.031
.347
.320
1.000
Universitas Sumatera Utara
Anti-image Matrices
VAR00001
Anti-image Covariance
Anti-image Correlation
VAR00002
VAR00003
VAR00004
VAR00005
VAR00006
VAR00007
VAR00008
VAR00009
VAR00001
.898
-.024
.021
.033
-.108
.057
-.024
-.074
-.140
VAR00002
-.024
.808
-.060
-.205
-.012
-.053
.063
-.095
-.112
VAR00003
.021
-.060
.832
-.112
-.060
-.076
-.117
-.005
.110
VAR00004
.033
-.205
-.112
.681
-.168
-.011
-.107
-.042
-.040
VAR00005
-.108
-.012
-.060
-.168
.715
-.153
-.060
.162
-.136
VAR00006
.057
-.053
-.076
-.011
-.153
.704
-.225
-.083
.136
VAR00007
-.024
.063
-.117
-.107
-.060
-.225
.592
-.140
-.161
VAR00008
-.074
-.095
-.005
-.042
.162
-.083
-.140
.771
-.159
VAR00009
-.140
-.112
.110
-.040
-.136
.136
-.161
-.159
.701
VAR00001
.713
a
-.029
.024
.043
-.134
.072
-.033
-.089
-.177
VAR00002
-.029
.742
a
-.073
-.276
-.015
-.070
.091
-.121
-.149
VAR00003
.024
-.073
.779
a
-.149
-.078
-.099
-.167
-.006
.144
VAR00004
.043
-.276
-.149
.783
a
-.240
-.015
-.168
-.058
-.058
VAR00005
-.134
-.015
-.078
-.240
.707
a
-.215
-.092
.218
-.192
VAR00006
.072
-.070
-.099
-.015
-.215
.685
a
-.349
-.113
.194
VAR00007
-.033
.091
-.167
-.168
-.092
-.349
.736
a
-.207
-.250
VAR00008
-.089
-.121
-.006
-.058
.218
-.113
-.207
.690
a
-.216
VAR00009
-.177
-.149
.144
-.058
-.192
.194
-.250
-.216
.657
a. Measures of Sampling Adequacy(MSA)
Universitas Sumatera Utara
a
LAMPIRAN 4
A. PERHITUNGAN ANALISIS FAKTOR MENGGUNAKAN MATRIKS
MATRIKS KORELASI SEDERHANA (
1
=
2
3
4
5
6
7
8
9
1
1
0,102
-0,005
0,077
0,174
-0,005
0,135
0,154
0,278
2
0,102
1
0,162
0,375
0,184
0,159
0,172
0,225
0,253
3
-0,005
0,162
1
0,288
0,214
0,276
0,295
0,094
-0,007
4
0,077
0,375
0,288
1
0,383
0,261
0,381
0,205
0,253
5
0,174
0,184
0,214
0,383
1
0,314
0,328
0,01
0,268
6
-0,005
0,159
0,276
0,261
0,314
1
0,456
0,198
0,031
7
0,135
0,172
0,295
0,381
0,328
0,456
1
0,351
0,347
8
0,154
0,225
0,094
0,205
0,01
0,198
0,351
1
0,32
9
0,278
0,253
-0,007
0,253
0,268
0,031
0,347
0,32
1
Universitas Sumatera Utara
Dengan bantuan software MATLAB (Matrix Laboratory), didapat nilai karakteristik (eigen value) dan vektor karakteristik (eigen vector) dari
matrik korelasi sederhana ( .
MATRIKS EIGEN VALUE (L)
=
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1
2,8095
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
2
0,0000
1,3296
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
3
0,0000
0,0000
1,0023
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
4
0,0000
0,0000
0,0000
0,9447
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
5
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,7808
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
6
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,6870
0,0000
0,0000
0,0000
7
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,5563
0,0000
0,0000
8
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,4960
0,0000
9
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,3938
Universitas Sumatera Utara
MATRIKS EIGEN VEKTOR (V )
1
=
2
3
4
5
6
7
8
9
1
-0,0340
-0,1322
-0,1696
0,3201
0,5965
0,3327
0,3197
0,5006
0,01753
2
0,2317
-0,0978
-0,3443
0,4299
0,0702
-0,7211
0,0100
0,1125
0,3096
3
-0,1222
0,1002
-0,2702
0,4296
0,6621
-0,0682
-0.0122
-0,4470
0,2729
4
0,2535
-0,1700
0,7341
0,1608
-0,0998
-0,3521
0,1668
-0,1056
0,4113
5
0,2711
0,5836
-0,0732
0,0106
-0,2573
0,1675
0,5883
-0,1146
0,3562
6
-0,4835
-0,0639
-0,1336
0,5607
-0,1501
0,3175
-0,1797
-0,3992
0,3390
7
0,5915
-0,5016
-0,0166
-0,1613
-0,1285
0,3330
-0,2078
-0,0741
0,4429
8
0,0762
0,5698
0,2088
0,0049
0,0815
0,0220
0,6674
0,2925
0,2962
9
-0,3226
-0,1141
-0,4022
-0,4022
-0,2810
0,0217
0,0517
0,0513
0,3226
Matriks loading factor ( ) diperoleh dengan mengalikan matriks eigen vector dengan akar dari matriks eigen value. Atau dalam
persamaan matematis ditulis
√ .
Universitas Sumatera Utara
AKAR DARI MATRIKS EIGEN VALUE (√ )
√
=
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1
1,6761
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
2
0,0000
1,1531
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
3
0,0000
0,0000
1,0011
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
4
0,0000
0,0000
0,0000
0,9720
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
5
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,8836
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
6
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,8299
0,0000
0,0000
0,0000
7
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,7458
0,0000
0,0000
8
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,7043
0,0000
9
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,66275
Universitas Sumatera Utara
MATRIKS LOADING FACTOR ( )
1
=
2
3
4
5
6
7
8
9
1
0,2939
0,5773
0,3201 0,3234
0,5271
0,2653
0,1265
-0,0931
-0,0213
2
0,5189
0,1297
0,0101 -0,7008
-0,0620
0,3563
-0,2568
-0,688
0,1454
3
0,4574
-0,5155
-0,0123 -0,0663
0,5851
-0,3561
-0,2015
0,0706
-0,0767
4
0,6894
0,1218
-0,0882
-0,1333
0,5475
-0,1197
-0,1591
5
0,5970
-0,1322
0,5890 0,1628
-0,2274
0,0088
-0,0546
0,4110
0,1701
6
0,5683
-0,4603
-0,1799 0,3086
0,1326
0,4648
-0,0997
0,2969
-0,3034
7
0,7424
-0,0855
-0,2080 0,3237
-0,1135
-0,1337
-0,0124
-0,0450
0,7424
8
0,4965
0,3376
-0,6682 0,0214
0,0720
0,0041
0,1557
-0,3533
0,4965
9
0,5407
0,5905
-0,2483
-0,3334
-03109
0,4013
0,5407
0,1670
0,0518
-0,3442
0,0210
Keterangan : Angka yang dicetak tebal adalah nilai factor loading yang memiliki eigen value lebih besar dari satu.
Universitas Sumatera Utara
Matriks Rotated Factor Loading diperoleh dengan mengalikan matriks factor loading dengan matriks transformasi (Component Transformation
Matrix). Atau dalam persamaan matematis ditulis sebagai :
.
=
=
1
2
3
1
0,7840
0,5220
0,3370
2
-0,6180
0,7130
0,3310
3
0,670
0,4670
-0,8810
0,2939
0,5773
0,3201
-0,105
0,714
0,009
0,5189
0,1297
0,0101
0,327
0,370
0,207
0,4574
-0,5155
-0,0123
0,676
-0,134
-0,006
0,6894
0,1218
0,1670
0,627
0,352
0,044
0,5970
-0,1322
0,5890
0,7840
0,5220
0,3370
0,587
0,493
-0,362
0,5683
-0,4603
-0,1799
-0,6180
0,7130
0,3310
0,718
-0,116
0,198
0,7424
-0,0855
-0,2080
0,670
0,4670
-0,8810
0,621
0,228
0,406
0,4965
0,3376
-0,6682
0,136
0,118
0,868
0,5407
0,5905
0,0518
0,623
0,727
0.333
Universitas Sumatera Utara
B. PERHITUNGAN
DAN
Untuk menghitung
dan
, maka diperlukan matriks korelasi sederhana dan matriks korelasi parsial yang semua entrinya telah
dikuadratkan. Berikut ini akan disajikan matriks korelasi sederhana dan matriks korelasi parsial yang semua entrinya telah dikuadratkan
MATRIKS KORELASI PARSIAL
1
2
1
[
]
-0,029
2
-0,029
3
-0,024
4
3
4
6
7
8
9
-0,024
0,043
-0,134
0,072
-0,033
-0,089
-0,177
-0,073
-0,276
-0,015
-0,070
0,091
-0,121
-0,149
-0.149
-0,078
-0,099
-0,167
-0,006
0,144
-0,240
-0,015
-0,168
-0,058
-0,058
0,215
-0,092
-0,218
-0,192
-0,349
-0,113
-0,194
-0,207
-0,250
-0,073
0,043 -0,276
5
-0.149
5
-0,134
-0,015
-0,078
-0,240
6
0,072
-0,070
-0,099
-0,015
-0,215
7
-0,033
0,091
-0,167
-0,168
-0,092
-0,349
8
-0,089
-0,121
-0,006
-0,058
-0,218
-0,113
-0,207
9
-0,177
-0,149
0,144
-0,058
-0,192
-0,194
-0,250
-0,216
-0,216
Universitas Sumatera Utara
KUADRAT MATRIKS KORELASI PARSIAL
1
2
1
[
]
3
4
5
6
7
8
Jumlah
9
0,000841 0,000576 0,001849 0,017956 0,005184 0,001089 0,007921 0,031329
2
0,000841
3
0,000576 0,005329
4
0,001849 0,076176 0,022201
0
0,0576 0,000225 0,028224 0,003364 0,003364
0,191154
5
0,017956 0,000225 0,006084
0,0576
0 0,046225 0,008464 0,047524 0,036864
0,202986
6
0,005184
7
0,001089 0,008281 0,027889 0,028224 0,008464 0,121801
8
0,007921 0,014641 0,000036 0,003364 0,047524 0,012769 0,042849
9
0,031329 0,022201 0,020736 0,003364 0,036864 0,037636
jumlah
0 0,005329 0,076176 0,000225
0,066745
0,0049 0,008281 0,014641 0,022201
0,131753
0 0,022201 0,006084 0,009801 0,027889 0,000036 0,020736
0,092076
0,0049 0,009801 0,000225 0,046225
0 0,121801 0,012769 0,037636
0 0,042849
0,233357
0,0625
0,300008
0 0,046656
0,167839
0,0625 0,046656 0,022201
0,283487
1,669405
Universitas Sumatera Utara
KUADRAT MATRIKS KORELASI SEDERHANA
1
1
[
]
2
3
4
5
6
7
8
Jumlah
9
0,010404 0,000025 0,005929 0,030276 0,000025 0,018225 0,023716 0,077284 0,165884
2
0,010404
3
0,000025 0,026244
4
0,005929 0,140625 0,082944
5
0,030276 0,033856 0,045796 0,146689
6
0,000025 0,025281 0,076176 0,068121 0,098596
7
0,018225 0,029584 0,087025 0,145161 0,107584 0,207936
8
0,023716 0,050625 0,008836 0,042025
9
0,077284 0,064009 0,000049 0,064009 0,071824 0,000961 0,120409
Jumlah
0,026244 0,140625 0,033856 0,025281 0,029584 0,050625 0,064009 0,380628
0,082944 0,045796 0,076176 0,087025 0,008836 0,000049 0,327095
0,146689 0,068121 0,145161 0,042025 0,064009 0,695503
0,098596 0,107584
0,0001 0,071824 0,534721
0,207936 0,039204 0,000961
0,5163
0,123201 0,120409 0,839125
0,0001 0,039204 0,123201
0,1024 0,390107
0,1024
0,500945
4,350308
Universitas Sumatera Utara
∑ ∑
∑
∑ ∑
∑
∑ ∑
∑
Universitas Sumatera Utara
C. UJI BARTLETT DENGAN PENDEKATAN STATISTIK CHI
SQUARE
Untuk menguji apakah matriks korelasi sederhana bukan merupakan
suatu matriks identitas, maka digunakan uji Bartlett dengan pendekatan
statistik chi square. Berikut ini diuraikan langkah-langkah
pengujiannya.
1. Hipotesis
: Matriks korelasi sederhana merupakan matriks identitas
: Matriks korelasi sederhana bukan merupakan matriks identitas
2. Statistik uji
| |
]
[
3.
.
;
4. Kriteria pengujian : tolak
jika
5. Perhitungan
[
6. Kesimpulan :
[
]
]
, maka tolak
.
Dengan kata lain, matriks korelasi sederhana bukan merupakan
matriks identitas.
Universitas Sumatera Utara
D.PERHITUNGAN KOMUNALITAS
X1
-0,105
0,714
0,009
0,011025
0,509796
0,000081
0,520902
X2
0,327
0,370
0,207
0,106929
0,13690
0,042849
0,286678
X3
0,676
-0,134
-0,006
0,456976
0,017956
0,000036
0,474968
X4
0,627
0,352
0,044
0,393129
0,123904
0,001936
0,518969
X5
0,589
0,493
-0,362
0,346921
0,243049
0,131044
0,721014
X6
0,718
-0,116
0,198
0,515524
0,013456
0,039204
0,568184
X7
0,621
0,228
0,406
0,385641
0,051984
0,164836
0,602461
X8
0,136
0,188
0,868
0,018496
0,035344
0,753424
0,807264
X9
0,062
0,727
0,333
0,003844
0,528529
0,110889
0,643262
Universitas Sumatera Utara
Perihal
: Permohonan Pengisian Angket
Lampiran
: 1 (Satu) Berkas
Judul Skripsi : ANALISIS FAKTOR – FAKTOR YANG
MEMPENGARUHI HASIL PRODUKSI KENTANG
Dengan hormat,
Dalam rangka penulisan skripsi di Universitas Sumatera Utara (USU),
sebagai salah satu syarat mendapatkan gelar Sarjana Sains (S.Si), maka Saya
memohon dengan sangat kepada Bapak/Ibu/Saudara/i penduduk Kabupaten karo
kecamatan Namanteran untuk mengisi angket yang telah disediakan.
Angket ini bukan test psikologi dari manapun, maka dari itu
Bapak/Ibu/Saudara/I tidak perlu takut atau ragu memberikan jawaban yang
sejujurnya. Artinya, semua jawaban yang diberikan Bapak/Ibu/Saudara/i adalah
benar, dan jawaban yang diminta adalah sesuai dengan yang Bapak/Ibu/Saudara/i
rasakan dan ketahui.
Setiap jawaban yang diberikan merupakan bantuan yang tidak ternilai harganya
pada penelitian ini. Atas perhatian, bantuan, dan kerja sama yang baik, Saya
mengucapkan terima kasih.
Hormat Saya
Sartika br perangin- angin
Petunjuk Pengisian Angket
1. Mohon dengan hormat bantuan dan kesediaan Bapak/Ibu/Saudara/i untuk
menjawab seluruh pertanyaan yang ada.
2. Pada kuesioner ini terdapat 9 pernyataan. Pertimbangkan baik-baik setiap
pernyataan yang dapat mempengaruhi hasil produksi panen kentang.
3. Berilah tanda (X) pada kolom Bapak/Ibu/Saudara/i pilih sesuai dengan
yang diketahui dan rasakan. Terima kasih.
4. Ada 5 (lima) alternatif jawaban, yaitu:
Universitas Sumatera Utara
SS
= Sangat Setuju
S
= Setuju
TT
= Tidak Tahu/Netral
TS
= Tidak Setuju
STS = Sangat Tidak Setuju
ANGKET/KUESIONER
“ ANALISIS FAKTOR – FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
HASIL PRODUKSI KENTANG”
Nama
:
Jenis Kelamin
:[
Umur
: . . . . . . tahun
Alamat
:
NO
1.
] Laki-laki
[
] Perempuan
Pernyataan
S
TT KS
STS
Pengolahaan pupuk kandang pada awal penanaman
akan mempengaruhi kesuburan tanah.
2.
Lahan yang luas akan menghasilkan panen kentang
yang tinggi.
3.
Setelah umur kentang 30 hari maka penyemprotan
pestisida harus dilakukan 2 hari sekali sampai panen.
4.
Kesuburan tanah bergantung terhadap banyaknya
pemberian air.
5.
Jumlah tenaga kerja merupakan kebutuhan pokok
untuk mencapai hasil produksi yang maksimal.
6.
SS
Jarak tanam antara satu kentang dengan kentang yang
lain bergantung terhdap besar kecilnya bibit yang kita
gunakan.
Universitas Sumatera Utara
7.
Bibit kentang yang berkualitas adalah bibit yang di
impor dari luar
8.
Interval pemberiaan pupuk terhadap tanaman kentang
mempengaruhi tingginya hasil panen.
9.
Besarnya modal mempengaruhi pencapaiaan hasil
produksi kentang yang tinggi
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 2
A. Data Asli Hasil Koisioner
No
Responden
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
5
4
4
5
5
4
5
4
5
5
5
5
4
5
5
5
5
5
4
5
5
4
4
5
5
4
5
5
5
5
5
4
5
5
4
4
2
2
3
1
1
2
2
4
4
2
2
1
4
5
4
5
5
4
2
5
2
5
2
2
2
2
4
2
2
3
1
4
4
2
2
2
5
4
4
2
2
5
5
3
1
2
2
1
3
4
5
4
4
5
5
5
5
4
5
5
5
4
5
3
4
2
4
2
5
4
4
4
2
2
3
2
2
2
4
4
2
1
1
1
3
4
5
3
3
3
2
4
4
4
2
2
2
2
4
3
4
4
2
2
3
4
4
4
2
4
4
4
4
4
4
3
2
4
2
2
2
5
5
4
4
3
4
4
4
4
4
4
4
4
4
3
4
4
2
4
3
2
2
2
2
2
4
2
2
5
2
4
4
2
2
4
3
3
4
5
5
4
5
5
2
5
5
5
5
5
5
5
2
4
5
4
4
4
4
2
2
2
2
1
1
4
4
3
2
1
2
4
3
3
5
3
4
3
4
5
4
5
4
4
4
4
5
5
5
2
5
3
3
2
2
2
5
4
2
4
4
4
4
5
2
1
4
4
4
4
4
4
5
4
4
4
4
4
4
4
4
4
5
2
4
4
5
4
5
4
4
4
2
2
4
1
4
2
5
2
5
5
2
2
5
5
5
5
4
4
2
4
4
4
2
2
2
2
4
2
2
4
5
4
5
4
4
4
Universitas Sumatera Utara
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
5
5
5
5
4
5
5
4
4
4
4
5
4
4
5
5
5
5
4
2
4
5
4
5
5
4
5
5
4
5
2
3
3
2
4
2
3
2
5
4
5
5
3
2
4
2
2
2
4
2
4
2
5
5
2
4
4
5
5
5
5
4
2
4
5
4
5
5
4
5
5
4
5
2
3
3
2
4
2
2
5
4
4
4
4
4
5
5
4
1
1
3
1
1
3
1
1
1
4
4
5
2
4
3
5
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
3
4
4
5
4
3
4
5
4
4
2
1
2
2
2
4
2
4
4
2
4
2
4
2
3
4
1
2
2
2
2
3
4
2
3
2
2
2
2
3
3
3
4
3
4
2
3
3
3
3
4
4
4
2
1
1
2
2
4
5
5
5
4
1
2
4
2
5
2
4
2
2
2
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
1
3
2
4
2
4
5
4
4
5
5
4
2
1
3
1
5
2
4
4
4
2
2
2
4
4
5
4
2
5
2
4
4
2
4
5
3
4
2
2
4
3
2
4
3
4
3
4
4
5
4
5
5
4
5
3
2
2
3
2
1
2
4
4
1
1
1
3
2
4
4
2
2
2
1
2
2
1
3
2
2
2
2
1
4
1
1
4
4
4
4
3
4
2
4
4
4
2
5
5
4
4
4
3
4
4
5
3
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
4
5
2
1
2
2
4
2
5
5
2
2
2
4
2
4
4
2
2
2
3
2
2
2
2
4
4
2
2
2
2
3
2
3
2
3
1
4
1
1
5
4
4
4
4
2
5
3
2
4
2
2
5
Universitas Sumatera Utara
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
4
5
5
5
5
5
4
5
5
5
5
5
2
5
5
4
5
5
5
5
4
5
3
4
4
4
4
4
4
5
4
5
4
3
5
4
2
4
2
2
1
2
5
4
4
2
4
3
3
4
4
4
4
2
4
4
5
2
4
1
1
2
2
4
5
4
2
5
3
5
5
5
5
4
2
2
3
4
2
2
2
2
2
2
4
4
3
3
3
5
4
5
4
5
3
2
3
5
3
2
4
2
4
2
2
4
5
4
3
5
4
5
4
3
4
3
3
1
4
3
4
4
4
2
1
2
4
5
5
4
5
4
5
4
4
3
5
3
4
4
4
4
4
4
1
1
2
4
4
5
5
5
3
4
3
5
3
4
4
1
5
4
4
4
4
4
4
2
4
4
5
5
3
3
3
3
5
3
4
5
3
5
4
4
4
4
5
5
5
Universitas Sumatera Utara
B. Data Hasil Kuisiner Pensekalaan
No
respondent
1
X1
X1
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
3,629
2,221
4,082
2,331
2,254
2,091
1,926
4,966
2,518
2
2,283
2,221
2,870
2,331
3,600
2,091
1,926
3,417
2,518
3
2,283
2,835
2,870
3,190
3,600
3,351
1,926
1,794
3,789
4
3,629
1,000
1,746
2,331
3,600
2,091
1,000
3,417
1,000
5
3,629
1,000
1,746
2,331
3,600
2,091
1,000
3,417
3,789
6
2,283
2,221
4,082
2,331
3,600
4,450
3,047
3,417
2,518
7
3,629
2,221
4,082
3,906
3,600
2,091
3,047
3,417
4,784
8
2,283
3,352
2,124
3,906
2,949
3,351
2,445
4,966
2,518
9
3,629
3,352
1,000
2,331
2,254
3,351
1,926
1,794
4,784
10
3,629
2,221
1,746
1,000
3,600
2,091
1,000
1,000
4,784
11
3,629
2,221
1,746
1,000
2,254
2,091
1,926
3,417
2,518
12
3,629
1,000
1,000
1,000
2,254
3,351
3,047
3,417
2,518
13
2,283
3,352
2,124
3,190
2,254
2,712
2,445
3,417
4,784
14
3,629
4,409
2,870
3,906
4,730
2,712
2,445
3,417
4,784
15
3,629
3,352
4,082
4,981
4,730
3,351
4,068
3,417
4,784
16
3,629
4,409
2,870
3,190
3,600
4,450
2,445
3,417
4,784
17
3,629
4,409
2,870
3,190
3,600
4,450
3,047
4,966
3,789
18
3,629
3,352
4,082
3,190
2,949
3,351
2,445
3,417
3,789
19
2,283
2,221
4,082
2,331
3,600
4,450
3,047
3,417
2,518
20
3,629
4,409
4,082
3,906
3,600
4,450
4,068
3,417
3,789
21
3,629
2,221
4,082
3,906
3,600
2,091
3,047
3,417
3,789
22
2,283
4,409
2,870
3,906
3,600
4,450
4,068
3,417
3,789
23
2,283
2,221
4,082
2,331
3,600
4,450
3,047
3,417
2,518
24
3,629
2,221
4,082
2,331
3,600
4,450
3,047
3,417
2,518
25
3,629
2,221
4,082
2,331
3,600
4,450
3,047
3,417
2,518
26
2,283
2,221
2,870
2,331
3,600
4,450
3,047
3,417
2,518
27
3,629
3,352
4,082
3,906
3,600
4,450
4,068
4,966
3,789
28
3,629
2,221
2,124
3,190
2,949
4,450
4,068
1,794
2,518
29
3,629
2,221
2,870
3,906
3,600
2,091
4,068
3,417
2,518
30
3,629
2,835
1,746
3,906
3,600
3,351
1,926
3,417
3,789
31
3,629
1,000
2,870
2,331
2,254
4,450
4,068
4,966
4,784
32
2,283
3,352
1,746
2,331
3,600
3,351
2,445
3,417
3,789
33
3,629
3,352
4,082
3,190
2,949
3,351
2,445
4,966
4,784
34
3,629
2,221
2,870
3,906
2,254
3,351
1,926
3,417
3,789
35
2,283
2,221
2,870
3,906
2,254
3,351
1,926
3,417
3,789
36
2,283
2,221
2,870
3,906
2,254
2,091
1,926
3,417
3,789
37
3,629
2,221
4,082
3,906
3,600
4,450
3,047
3,417
3,789
Universitas Sumatera Utara
38
3,629
3,352
4,082
3,906
3,600
3,351
4,068
3,417
3,789
39
3,629
2,221
2,870
2,331
2,254
2,091
2,445
2,244
4,784
40
3,629
2,221
1,000
1,000
1,000
1,000
1,926
3,417
2,518
41
2,283
2,221
1,000
2,331
1,000
2,712
1,926
1,794
1,000
42
3,629
3,352
2,124
2,331
2,254
1,000
2,445
3,417
2,518
43
3,629
2,221
1,000
2,331
2,254
4,450
1,926
3,417
2,518
44
2,283
3,352
1,000
3,906
3,600
2,091
1,000
3,417
3,789
45
2,283
2,221
2,124
2,331
4,730
3,351
1,926
1,794
2,518
46
2,283
4,409
1,000
3,906
4,730
3,351
3,047
4,966
4,784
47
2,283
4,409
1,000
3,906
4,730
3,351
3,047
4,966
4,784
48
3,629
2,221
1,000
2,331
3,600
2,091
1,000
3,417
2,518
49
2,283
3,352
2,870
3,906
1,000
2,091
1,000
3,417
2,518
50
2,283
3,352
2,870
2,331
2,254
2,091
1,000
3,417
2,518
51
3,629
4,409
4,082
3,906
3,600
3,351
2,445
2,244
3,789
52
3,629
4,409
1,746
2,331
2,254
3,351
1,926
3,417
2,518
53
3,629
4,409
2,870
3,190
4,730
4,450
3,047
3,417
3,789
54
3,629
4,409
2,124
3,906
2,254
3,351
3,047
4,966
3,789
55
2,283
3,352
4,082
1,000
3,600
2,091
1,926
2,244
2,518
56
1,000
2,221
2,870
2,331
2,254
4,450
1,926
3,417
2,518
57
2,283
3,352
2,870
2,331
2,254
2,091
1,926
3,417
2,518
58
3,629
4,409
2,870
2,331
2,254
3,351
1,000
3,417
3,277
59
2,283
3,352
2,870
2,331
1,000
3,351
1,926
3,417
2,518
60
3,629
4,409
2,870
3,190
2,254
2,091
1,926
3,417
2,518
61
3,629
4,409
2,870
3,906
2,254
3,351
1,000
3,417
2,518
62
2,283
3,352
2,870
2,331
2,254
4,450
2,445
3,417
2,518
63
3,629
4,409
2,870
3,190
2,254
2,712
1,926
3,417
3,789
64
3,629
4,409
2,870
2,331
2,254
3,351
1,926
3,417
3,789
65
2,283
3,352
2,870
2,331
2,254
2,091
1,926
3,417
2,518
66
3,629
4,409
2,870
2,331
2,254
2,091
1,926
3,417
2,518
67
1,000
2,221
2,870
2,331
2,254
3,351
1,000
3,417
2,518
68
1,576
2,835
2,870
3,190
2,254
2,712
3,047
3,417
2,518
69
1,576
2,835
2,870
3,190
2,254
2,091
1,000
3,417
3,277
70
1,000
2,221
2,870
3,190
1,000
3,351
1,000
3,417
2,518
71
2,283
3,352
2,870
3,906
2,949
2,712
3,047
3,417
3,277
72
1,000
2,221
2,124
3,190
2,254
3,351
3,047
3,417
2,518
73
1,576
2,221
2,870
3,906
3,600
2,712
0,000
0,000
0,000
74
1,000
4,409
2,870
2,331
2,254
3,351
2,445
3,417
3,277
75
3,629
3,352
4,082
3,190
3,600
3,351
1,000
3,417
2,518
76
2,283
3,352
2,870
3,190
4,730
4,450
3,047
3,417
3,789
77
3,629
3,352
2,124
3,190
3,600
3,351
1,000
3,417
2,518
Universitas Sumatera Utara
78
3,629
3,352
2,870
3,190
3,600
4,450
1,000
1,794
2,518
79
1,576
3,352
4,082
3,906
4,730
4,450
4,068
4,966
4,784
80
2,283
4,409
4,082
3,906
3,600
3,351
3,047
3,417
3,789
81
3,629
2,835
2,870
4,981
3,600
4,450
4,068
3,417
3,789
82
3,629
3,352
2,870
3,906
2,949
3,351
4,068
4,966
4,784
83
3,629
3,352
1,746
2,331
2,949
2,712
3,047
4,966
4,784
84
3,629
3,352
2,870
4,981
2,949
4,450
4,068
4,966
3,277
85
3,629
3,352
2,124
3,190
4,730
3,351
3,047
2,244
3,277
86
2,283
3,352
2,124
4,981
3,600
4,450
4,068
3,417
3,277
87
3,629
3,352
2,870
4,981
4,730
3,351
3,047
2,244
3,277
88
3,629
4,409
2,870
4,981
3,600
2,712
3,047
4,966
4,784
89
3,629
3,352
2,870
4,981
4,730
3,351
2,445
2,244
3,277
90
3,629
4,409
2,870
3,906
2,949
2,712
4,068
3,417
3,789
91
3,629
3,352
1,746
2,331
2,254
2,712
2,445
3,417
4,784
92
1,000
2,835
2,870
2,331
2,949
1,000
3,047
1,000
3,277
93
3,629
4,409
2,870
3,190
4,730
3,351
3,047
4,966
4,784
94
3,629
3,352
4,082
3,906
2,949
2,712
3,047
3,417
3,789
95
2,283
2,221
1,746
2,331
2,254
3,351
3,047
3,417
3,789
96
3,629
3,352
2,870
2,331
3,600
3,351
3,047
3,417
3,789
97
3,629
2,221
1,000
2,331
2,254
3,351
3,047
3,417
3,789
98
3,629
2,221
1,000
2,331
3,600
2,091
1,000
3,417
4,784
99
3,629
1,000
1,746
2,331
2,254
1,000
1,000
3,417
4,784
100
2,283
2,221
1,746
2,331
2,254
2,091
1,926
1,794
4,784
Universitas Sumatera Utara
Lampiran 3
Hasil Output SPSS
Case Processing Summary
N
Cases
Valid
a
Excluded
Total
%
100
100.0
0
.0
100
100.0
a. Listwise deletion based on all variables in the
procedure.
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha
Based on
Cronbach's Alpha
Standardized Items
.714
N of Items
.710
9
Item Statistics
Mean
Std. Deviation
N
VAR00001
2.9853
.84835
100
VAR00002
3.0627
.94112
100
VAR00003
2.7093
.93990
100
VAR00004
3.0628
.94647
100
VAR00005
3.0629
.94466
100
VAR00006
3.1542
.94623
100
VAR00007
2.4582
.98305
100
VAR00008
3.3828
.93165
100
VAR00009
3.3828
.98779
100
Universitas Sumatera Utara
Item-Total Statistics
Cronbach's
Scale Mean if
Item Deleted
Scale Variance if Corrected Item- Squared Multiple
Item Deleted
Total Correlation
Correlation
Alpha if Item
Deleted
VAR00001
24.2757
19.639
.197
.102
.720
VAR00002
24.1984
18.045
.364
.192
.693
VAR00003
24.5517
18.599
.291
.168
.707
VAR00004
24.1983
16.942
.514
.319
.665
VAR00005
24.1982
17.591
.424
.285
.682
VAR00006
24.1068
17.894
.381
.296
.690
VAR00007
24.8029
16.304
.576
.408
.651
VAR00008
23.8782
18.209
.348
.229
.696
VAR00009
23.8783
17.649
.388
.299
.689
Scale Statistics
Mean
Variance
27.2611
Std. Deviation
21.842
4.67350
N of Items
9
Communalities
Initial
Extraction
VAR00001
1.000
.522
VAR00002
1.000
.286
VAR00003
1.000
.475
VAR00004
1.000
.519
VAR00005
1.000
.721
VAR00006
1.000
.567
VAR00007
1.000
.602
VAR00008
1.000
.806
VAR00009
1.000
.643
Universitas Sumatera Utara
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square
df
.721
150.262
36
Sig.
.000
Component Transformation Matrix
Compo
nent
1
2
3
1
.784
.522
.337
2
-.618
.713
.331
3
.067
.467
-.881
Component Matrix
a
Component
1
2
3
VAR00001
.294
.578
.319
VAR00002
.519
.131
.012
VAR00003
.457
-.515
-.012
VAR00004
.690
-.121
.168
VAR00005
.597
-.132
.589
VAR00006
.569
-.460
-.180
VAR00007
.742
-.086
-.209
VAR00008
.497
.337
-.668
VAR00009
.540
.590
.051
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Universitas Sumatera Utara
Component Matrix
a
Component
1
2
3
VAR00001
.294
.578
.319
VAR00002
.519
.131
.012
VAR00003
.457
-.515
-.012
VAR00004
.690
-.121
.168
VAR00005
.597
-.132
.589
VAR00006
.569
-.460
-.180
VAR00007
.742
-.086
-.209
VAR00008
.497
.337
-.668
VAR00009
.540
.590
.051
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 3 components extracted.
Rotated Component Matrix
a
Component
1
2
3
VAR00001
-.105
.714
.009
VAR00002
.327
.370
.207
VAR00003
.676
-.134
-.006
VAR00004
.627
.352
.044
VAR00005
.589
.493
-.362
VAR00006
.718
-.116
.198
VAR00007
.621
.228
.406
VAR00008
.136
.188
.868
VAR00009
.062
.727
.333
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser
Normalization.
a. Rotation converged in 6 iterations.
Universitas Sumatera Utara
Universitas Sumatera Utara
Total Variance Explained
Initial Eigenvalues
Compon
ent
Total
% of Variance
Extraction Sums of Squared Loadings
Cumulative %
Total
% of Variance
Cumulative %
Rotation Sums of Squared Loadings
Total
% of Variance
Cumulative %
1
2.810
31.220
31.220
2.810
31.220
31.220
2.237
24.855
24.855
2
1.329
14.770
45.990
1.329
14.770
45.990
1.662
18.462
43.317
3
1.003
11.142
57.132
1.003
11.142
57.132
1.243
13.815
57.132
4
.944
10.489
67.621
5
.781
8.676
76.297
6
.687
7.635
83.932
7
.556
6.180
90.111
8
.496
5.509
95.620
9
.394
4.380
100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Universitas Sumatera Utara
Inter-Item Correlation Matrix
VAR00001
VAR00002
VAR00003
VAR00004
VAR00005
VAR00006
VAR00007
VAR00008
VAR00009
VAR00001
1.000
.102
-.005
.077
.174
-.005
.135
.154
.278
VAR00002
.102
1.000
.162
.375
.184
.159
.172
.225
.253
VAR00003
-.005
.162
1.000
.288
.214
.276
.295
.094
-.007
VAR00004
.077
.375
.288
1.000
.383
.261
.381
.205
.253
VAR00005
.174
.184
.214
.383
1.000
.314
.328
.010
.268
VAR00006
-.005
.159
.276
.261
.314
1.000
.456
.198
.031
VAR00007
.135
.172
.295
.381
.328
.456
1.000
.351
.347
VAR00008
.154
.225
.094
.205
.010
.198
.351
1.000
.320
VAR00009
.278
.253
-.007
.253
.268
.031
.347
.320
1.000
Universitas Sumatera Utara
Anti-image Matrices
VAR00001
Anti-image Covariance
Anti-image Correlation
VAR00002
VAR00003
VAR00004
VAR00005
VAR00006
VAR00007
VAR00008
VAR00009
VAR00001
.898
-.024
.021
.033
-.108
.057
-.024
-.074
-.140
VAR00002
-.024
.808
-.060
-.205
-.012
-.053
.063
-.095
-.112
VAR00003
.021
-.060
.832
-.112
-.060
-.076
-.117
-.005
.110
VAR00004
.033
-.205
-.112
.681
-.168
-.011
-.107
-.042
-.040
VAR00005
-.108
-.012
-.060
-.168
.715
-.153
-.060
.162
-.136
VAR00006
.057
-.053
-.076
-.011
-.153
.704
-.225
-.083
.136
VAR00007
-.024
.063
-.117
-.107
-.060
-.225
.592
-.140
-.161
VAR00008
-.074
-.095
-.005
-.042
.162
-.083
-.140
.771
-.159
VAR00009
-.140
-.112
.110
-.040
-.136
.136
-.161
-.159
.701
VAR00001
.713
a
-.029
.024
.043
-.134
.072
-.033
-.089
-.177
VAR00002
-.029
.742
a
-.073
-.276
-.015
-.070
.091
-.121
-.149
VAR00003
.024
-.073
.779
a
-.149
-.078
-.099
-.167
-.006
.144
VAR00004
.043
-.276
-.149
.783
a
-.240
-.015
-.168
-.058
-.058
VAR00005
-.134
-.015
-.078
-.240
.707
a
-.215
-.092
.218
-.192
VAR00006
.072
-.070
-.099
-.015
-.215
.685
a
-.349
-.113
.194
VAR00007
-.033
.091
-.167
-.168
-.092
-.349
.736
a
-.207
-.250
VAR00008
-.089
-.121
-.006
-.058
.218
-.113
-.207
.690
a
-.216
VAR00009
-.177
-.149
.144
-.058
-.192
.194
-.250
-.216
.657
a. Measures of Sampling Adequacy(MSA)
Universitas Sumatera Utara
a
LAMPIRAN 4
A. PERHITUNGAN ANALISIS FAKTOR MENGGUNAKAN MATRIKS
MATRIKS KORELASI SEDERHANA (
1
=
2
3
4
5
6
7
8
9
1
1
0,102
-0,005
0,077
0,174
-0,005
0,135
0,154
0,278
2
0,102
1
0,162
0,375
0,184
0,159
0,172
0,225
0,253
3
-0,005
0,162
1
0,288
0,214
0,276
0,295
0,094
-0,007
4
0,077
0,375
0,288
1
0,383
0,261
0,381
0,205
0,253
5
0,174
0,184
0,214
0,383
1
0,314
0,328
0,01
0,268
6
-0,005
0,159
0,276
0,261
0,314
1
0,456
0,198
0,031
7
0,135
0,172
0,295
0,381
0,328
0,456
1
0,351
0,347
8
0,154
0,225
0,094
0,205
0,01
0,198
0,351
1
0,32
9
0,278
0,253
-0,007
0,253
0,268
0,031
0,347
0,32
1
Universitas Sumatera Utara
Dengan bantuan software MATLAB (Matrix Laboratory), didapat nilai karakteristik (eigen value) dan vektor karakteristik (eigen vector) dari
matrik korelasi sederhana ( .
MATRIKS EIGEN VALUE (L)
=
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1
2,8095
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
2
0,0000
1,3296
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
3
0,0000
0,0000
1,0023
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
4
0,0000
0,0000
0,0000
0,9447
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
5
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,7808
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
6
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,6870
0,0000
0,0000
0,0000
7
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,5563
0,0000
0,0000
8
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,4960
0,0000
9
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,3938
Universitas Sumatera Utara
MATRIKS EIGEN VEKTOR (V )
1
=
2
3
4
5
6
7
8
9
1
-0,0340
-0,1322
-0,1696
0,3201
0,5965
0,3327
0,3197
0,5006
0,01753
2
0,2317
-0,0978
-0,3443
0,4299
0,0702
-0,7211
0,0100
0,1125
0,3096
3
-0,1222
0,1002
-0,2702
0,4296
0,6621
-0,0682
-0.0122
-0,4470
0,2729
4
0,2535
-0,1700
0,7341
0,1608
-0,0998
-0,3521
0,1668
-0,1056
0,4113
5
0,2711
0,5836
-0,0732
0,0106
-0,2573
0,1675
0,5883
-0,1146
0,3562
6
-0,4835
-0,0639
-0,1336
0,5607
-0,1501
0,3175
-0,1797
-0,3992
0,3390
7
0,5915
-0,5016
-0,0166
-0,1613
-0,1285
0,3330
-0,2078
-0,0741
0,4429
8
0,0762
0,5698
0,2088
0,0049
0,0815
0,0220
0,6674
0,2925
0,2962
9
-0,3226
-0,1141
-0,4022
-0,4022
-0,2810
0,0217
0,0517
0,0513
0,3226
Matriks loading factor ( ) diperoleh dengan mengalikan matriks eigen vector dengan akar dari matriks eigen value. Atau dalam
persamaan matematis ditulis
√ .
Universitas Sumatera Utara
AKAR DARI MATRIKS EIGEN VALUE (√ )
√
=
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1
1,6761
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
2
0,0000
1,1531
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
3
0,0000
0,0000
1,0011
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
4
0,0000
0,0000
0,0000
0,9720
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
5
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,8836
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
6
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,8299
0,0000
0,0000
0,0000
7
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,7458
0,0000
0,0000
8
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,7043
0,0000
9
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,66275
Universitas Sumatera Utara
MATRIKS LOADING FACTOR ( )
1
=
2
3
4
5
6
7
8
9
1
0,2939
0,5773
0,3201 0,3234
0,5271
0,2653
0,1265
-0,0931
-0,0213
2
0,5189
0,1297
0,0101 -0,7008
-0,0620
0,3563
-0,2568
-0,688
0,1454
3
0,4574
-0,5155
-0,0123 -0,0663
0,5851
-0,3561
-0,2015
0,0706
-0,0767
4
0,6894
0,1218
-0,0882
-0,1333
0,5475
-0,1197
-0,1591
5
0,5970
-0,1322
0,5890 0,1628
-0,2274
0,0088
-0,0546
0,4110
0,1701
6
0,5683
-0,4603
-0,1799 0,3086
0,1326
0,4648
-0,0997
0,2969
-0,3034
7
0,7424
-0,0855
-0,2080 0,3237
-0,1135
-0,1337
-0,0124
-0,0450
0,7424
8
0,4965
0,3376
-0,6682 0,0214
0,0720
0,0041
0,1557
-0,3533
0,4965
9
0,5407
0,5905
-0,2483
-0,3334
-03109
0,4013
0,5407
0,1670
0,0518
-0,3442
0,0210
Keterangan : Angka yang dicetak tebal adalah nilai factor loading yang memiliki eigen value lebih besar dari satu.
Universitas Sumatera Utara
Matriks Rotated Factor Loading diperoleh dengan mengalikan matriks factor loading dengan matriks transformasi (Component Transformation
Matrix). Atau dalam persamaan matematis ditulis sebagai :
.
=
=
1
2
3
1
0,7840
0,5220
0,3370
2
-0,6180
0,7130
0,3310
3
0,670
0,4670
-0,8810
0,2939
0,5773
0,3201
-0,105
0,714
0,009
0,5189
0,1297
0,0101
0,327
0,370
0,207
0,4574
-0,5155
-0,0123
0,676
-0,134
-0,006
0,6894
0,1218
0,1670
0,627
0,352
0,044
0,5970
-0,1322
0,5890
0,7840
0,5220
0,3370
0,587
0,493
-0,362
0,5683
-0,4603
-0,1799
-0,6180
0,7130
0,3310
0,718
-0,116
0,198
0,7424
-0,0855
-0,2080
0,670
0,4670
-0,8810
0,621
0,228
0,406
0,4965
0,3376
-0,6682
0,136
0,118
0,868
0,5407
0,5905
0,0518
0,623
0,727
0.333
Universitas Sumatera Utara
B. PERHITUNGAN
DAN
Untuk menghitung
dan
, maka diperlukan matriks korelasi sederhana dan matriks korelasi parsial yang semua entrinya telah
dikuadratkan. Berikut ini akan disajikan matriks korelasi sederhana dan matriks korelasi parsial yang semua entrinya telah dikuadratkan
MATRIKS KORELASI PARSIAL
1
2
1
[
]
-0,029
2
-0,029
3
-0,024
4
3
4
6
7
8
9
-0,024
0,043
-0,134
0,072
-0,033
-0,089
-0,177
-0,073
-0,276
-0,015
-0,070
0,091
-0,121
-0,149
-0.149
-0,078
-0,099
-0,167
-0,006
0,144
-0,240
-0,015
-0,168
-0,058
-0,058
0,215
-0,092
-0,218
-0,192
-0,349
-0,113
-0,194
-0,207
-0,250
-0,073
0,043 -0,276
5
-0.149
5
-0,134
-0,015
-0,078
-0,240
6
0,072
-0,070
-0,099
-0,015
-0,215
7
-0,033
0,091
-0,167
-0,168
-0,092
-0,349
8
-0,089
-0,121
-0,006
-0,058
-0,218
-0,113
-0,207
9
-0,177
-0,149
0,144
-0,058
-0,192
-0,194
-0,250
-0,216
-0,216
Universitas Sumatera Utara
KUADRAT MATRIKS KORELASI PARSIAL
1
2
1
[
]
3
4
5
6
7
8
Jumlah
9
0,000841 0,000576 0,001849 0,017956 0,005184 0,001089 0,007921 0,031329
2
0,000841
3
0,000576 0,005329
4
0,001849 0,076176 0,022201
0
0,0576 0,000225 0,028224 0,003364 0,003364
0,191154
5
0,017956 0,000225 0,006084
0,0576
0 0,046225 0,008464 0,047524 0,036864
0,202986
6
0,005184
7
0,001089 0,008281 0,027889 0,028224 0,008464 0,121801
8
0,007921 0,014641 0,000036 0,003364 0,047524 0,012769 0,042849
9
0,031329 0,022201 0,020736 0,003364 0,036864 0,037636
jumlah
0 0,005329 0,076176 0,000225
0,066745
0,0049 0,008281 0,014641 0,022201
0,131753
0 0,022201 0,006084 0,009801 0,027889 0,000036 0,020736
0,092076
0,0049 0,009801 0,000225 0,046225
0 0,121801 0,012769 0,037636
0 0,042849
0,233357
0,0625
0,300008
0 0,046656
0,167839
0,0625 0,046656 0,022201
0,283487
1,669405
Universitas Sumatera Utara
KUADRAT MATRIKS KORELASI SEDERHANA
1
1
[
]
2
3
4
5
6
7
8
Jumlah
9
0,010404 0,000025 0,005929 0,030276 0,000025 0,018225 0,023716 0,077284 0,165884
2
0,010404
3
0,000025 0,026244
4
0,005929 0,140625 0,082944
5
0,030276 0,033856 0,045796 0,146689
6
0,000025 0,025281 0,076176 0,068121 0,098596
7
0,018225 0,029584 0,087025 0,145161 0,107584 0,207936
8
0,023716 0,050625 0,008836 0,042025
9
0,077284 0,064009 0,000049 0,064009 0,071824 0,000961 0,120409
Jumlah
0,026244 0,140625 0,033856 0,025281 0,029584 0,050625 0,064009 0,380628
0,082944 0,045796 0,076176 0,087025 0,008836 0,000049 0,327095
0,146689 0,068121 0,145161 0,042025 0,064009 0,695503
0,098596 0,107584
0,0001 0,071824 0,534721
0,207936 0,039204 0,000961
0,5163
0,123201 0,120409 0,839125
0,0001 0,039204 0,123201
0,1024 0,390107
0,1024
0,500945
4,350308
Universitas Sumatera Utara
∑ ∑
∑
∑ ∑
∑
∑ ∑
∑
Universitas Sumatera Utara
C. UJI BARTLETT DENGAN PENDEKATAN STATISTIK CHI
SQUARE
Untuk menguji apakah matriks korelasi sederhana bukan merupakan
suatu matriks identitas, maka digunakan uji Bartlett dengan pendekatan
statistik chi square. Berikut ini diuraikan langkah-langkah
pengujiannya.
1. Hipotesis
: Matriks korelasi sederhana merupakan matriks identitas
: Matriks korelasi sederhana bukan merupakan matriks identitas
2. Statistik uji
| |
]
[
3.
.
;
4. Kriteria pengujian : tolak
jika
5. Perhitungan
[
6. Kesimpulan :
[
]
]
, maka tolak
.
Dengan kata lain, matriks korelasi sederhana bukan merupakan
matriks identitas.
Universitas Sumatera Utara
D.PERHITUNGAN KOMUNALITAS
X1
-0,105
0,714
0,009
0,011025
0,509796
0,000081
0,520902
X2
0,327
0,370
0,207
0,106929
0,13690
0,042849
0,286678
X3
0,676
-0,134
-0,006
0,456976
0,017956
0,000036
0,474968
X4
0,627
0,352
0,044
0,393129
0,123904
0,001936
0,518969
X5
0,589
0,493
-0,362
0,346921
0,243049
0,131044
0,721014
X6
0,718
-0,116
0,198
0,515524
0,013456
0,039204
0,568184
X7
0,621
0,228
0,406
0,385641
0,051984
0,164836
0,602461
X8
0,136
0,188
0,868
0,018496
0,035344
0,753424
0,807264
X9
0,062
0,727
0,333
0,003844
0,528529
0,110889
0,643262
Universitas Sumatera Utara