ANALISIS FAKTOR

Oleh: I Gusti Bagus Rai Utama, SE., MMA., MA.

http://www.bahankuliah.wordpress.com

Kenapa Analisis Faktor? Pemilihan analisis faktor sebagai alat

analisis pada penelitian ini, disebabkan karena penelitian ini mencoba menemukan hubungan (interrelationship) beberapa variabel yang saling independen satu dengan yang lainnya, sehingga bisa dibuat kumpulan variabel yang lebih sedikit dari jumlah variabel awal sehingga akan lebih mudah dikontrol oleh manajemen perusahaan atau pemegang kebijakan perusahaan

Tujuan Analisis Faktor Pada dasarnya tujuan analisis faktor

adalah untuk melakukan data summarization untuk variabel-variabel yang dianalisis, yakni mengidentifikasi adanya hubungan antar variabel.

Data reduction, yakni setelah melakukan korelasi, dilakukan proses membuat sebuah variabel set baru yang dinamakan faktor

Ukuran Sampel untuk Analisis Faktor Ukuran sampel minimal 5 x Variabel

yang diteliti. Jika terdapat 20 Variabel, maka sampel haruslan minimal 100 responden, ini berarti dalam penelitian ini ada 20 kolom (variabel) dan 100 baris (responden) atau 2000 sel data.

Tahapan analisis faktor

1. Tabulasi data pada data view, 2. Pembentukan matrik korelasi, 3. Ekstraksi faktor, 4. Rotasi faktor, dan 5. Penamaan faktor yang terbentuk.

Seluruh proses pengolahan data, mempergunakan alat bantu SPSS versi terbaru for windows.

ContohAnalisis Faktor

Faktor faktor yang mempengaruhi Wisatawan Berkunjung ke Botanical Garden Eka Karya BaliFaktor faktor yang mempengaruhi Wisatawan Berkunjung ke Botanical Garden Eka Karya Bali

Tahap Pertama, Tabulasi dan pengolahan

Tabulasi hasil angket/questioner anda ke dalam komputer (SPSS)

Jika anda memiliki 20 variabel, seharusnya ada 100 buah angket ditangan anda yang siap anda tabulasi ke komputer

Tahap Kedua, Pembentukan Matrik Korelasi Matriks korelasi merupakan matrik yang

memuat koefisien korelasi dari semua pasangan variabel dalam penelitian ini.

Matriks ini digunakan untuk mendapatkan

nilai kedekatan hubungan antar variabel penelitian.

Nilai kedekatan ini dapat digunakan untuk melakukan beberapa pengujian untuk melihat kesesuaian dengan nilai korelasi yang diperoleh dari analisis faktor.

Dalam tahap ini, ada dua hal yang perlu dilakukan agar analisis faktor dapat dilaksanakan, yang pertama yaitu menentukan besaran nilai Barlett Test of Sphericity, yang digunakan untuk mengetahui apakah ada korelasi yang signifikan antar variabel, dan

kedua adalah Keiser-Meyers-Oklin (KMO) Measure of Sampling Adequacy, yang digunakan untuk mengukur kecukupan sampel dengan cara membandingkan besarnya koefisien korelasi yang diamati dengan koefisein korelasi parsialnya.

Menurut Wibisono (2003) kriteria kesesuaian dalam pemakaian analisis faktor adalah

Jika harga KMO sebesar 0,9 berarti sangat memuaskan,

Jika harga KMO sebesar 0,8 berarti memuaskan, Jika harga KMO sebesar 0,7 berarti harga

menengah, Jika harga KMO sebesar 0,6 berarti cukup, Jika harga KMO sebesar 0,5 berarti kurang

memuaskan, dan Jika harga KMO kurang dari 0,5 tidak dapat

diterima.

Besaran Nilai Barlett Test of Sphericity dan Nilai Keiser-Meyers-Oklin (KMO) Measure of Sampling Aduquacy Uji Tahap Pertama

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. ,715 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-

Square 975,233

df 190 Sig. ,000

Hasil perhitungan menunjukkan besaran nilai Barlett Test of Sphericity adalah 975,233 pada signifikan 0,000 yang berarti pada penelitian ini ada korelasi yang sangat signifikan antar variabel dan hasil perhitungan KMO sebesar 0,715 sehingga kecukupan sampel termasuk kategori yang menengah.

Menurut Santoso (2002) angka MSA berkisar antara 0 sampai dengan 1, dengan kreteria yang digunakan untuk intepretasi adalah sebagai berikut:

1. Jika MSA = 1, maka variabel tersebut dapat diprediksi tanpa kesalahan oleh variabel yang lainnya.

2. Jika MSA lebih besar dari setengah 0,5 maka variabel tersebut masih dapat diprediksi dan bisa dianalisis lebih lanjut.

3. Jika MSA lebih kecil dari setengah 0,5 dan atau mendekati nol (0), maka variabel tersebut tidak dapat di analisis lebih lanjut, atau dikeluarkan dari variabel lainnya.

Tahap Ketiga, Ekstraksi Faktor Pada tahap ini, akan dilakukan proses inti

dari analisis faktor, yaitu melakukan ekstraksi terhadap sekumpulan variabel yang ada KMO>0,5 sehingga terbentuk satu atau lebih faktor.

Metode yang digunakan untuk maksud ini adalah Principal Component Analysis dan rotasi faktor dengan metode Varimax (bagian dari orthogonal).

Total Variance Explained dengan Eigenvalue satu.

 

Initial Eigenvalues Component

Total % of Variance Cumulative % 1 5,280 27,791 27,791 2 2,985 15,712 43,503 3 2,282 12,010 55,514 4 1,518 7,990 63,504 5 1,086 5,715 69,218

Penjelasan tabel tersebut Terlihat pada penelitian (tabel di

atas) diperoleh lima faktor yang memiliki eigenvalue lebih besar dari 1,0.

Kelima faktor tersebut menjelaskan (69,218) % total varian variabel yang mempengaruhi

Tahap Keempat, Matrik Rotasi Faktor Pada rotasi faktor, matrik faktor

ditransformasikan ke dalam matrik yang lebih sederhana, sehingga lebih mudah diinterpretasikan.

Dalam analisis ini rotasi faktor dilakukan dengan metode rotasi varimax.

Interpretasi hasil dilakukan dengan melihat faktor Loading.

Faktor Loading adalah angka yang menunjukkan besarnya korelasi antara suatu variabel dengan faktor satu, faktor dua, faktor tiga, faktor empat atau faktor lima yang terbentuk.

Proses penentuan variabel mana akan masuk ke faktor yang mana, dilakukan dengan melakukan perbandingan besar korelasi pada setiap baris di dalam setiap tabel.

Distribusi Komponen Matrik yang Dirotasi

Komponen Kode

1 2 3 4 5 Komunalitas

Q1 0,001484 0,191044 0,9182 -0,02651 -0,05007 0,883 Q2 -0,07354 0,058915 0,8734 -0,01827 -0,15108 0,795 Q3 0,223423 -0,0989 0,7187 0,238049 0,190392 0,669 Q4 -0,0496 0,5845 0,038758 0,51973 0,004112 0,616 Q5 0,130852 0,273412 0,082047 0,6934 0,237604 0,636 Q6 0,128471 0,312921 -0,14651 0,021861 0,7566 0,709 Q8 0,360964 0,152589 -0,03727 -0,7820 0,24805 0,828 Q9 0,5623 0,355054 0,05798 -0,32043 -0,07076 0,553

Q10 0,6912 0,184135 0,178207 0,255525 0,15837 0,634 Q11 0,6095 0,415269 -0,23718 -0,12448 -0,11852 0,630 Q12 0,8658 -0,10307 -0,05842 0,138295 -0,01411 0,783 Q13 0,8472 -0,08787 0,013761 -0,03187 -0,02179 0,727 Q14 0,7979 0,07506 0,157343 -0,10662 0,054962 0,681 Q15 0,053455 0,7479 0,093343 0,237089 0,25445 0,692 Q16 0,080956 0,8892 0,037462 -0,06764 0,025986 0,804 Q17 0,127035 0,8689 0,01323 -0,04301 0,010975 0,773

Q18** 0,350761 0,493782 0,202443 0,321382 0,04816 0,513 Q19 0,49889 0,305378 -0,1713 0,002655 -0,5393 0,662 Q20 0,7128 0,177861 -0,00128 -0,14442 0,048844 0,563

Eigenvalues 5,280 2,985 2,282 1,518 1,086 13,151 % Trace 27,791 15,712 12,010 7,990 5,715 69,218

Tahap kelima, Memberi Nama Faktor Pada tahap ini, akan diberikan nama-

nama faktor yang telah terbentuk berdasarkan faktor loading suatu variabel terhadap faktor terbentuknya.

Setelah tahapan pemberian nama faktor yang terbentuk, berarti hipotesis penelitian telah terjawab.

No Nama Faktor Kode Nama Variabel Factor

Loading Explained Variance

Q9 Ketersediaan Informasi 0,5623 Q10 KAPASITAS

PARKIR 0,6912 Q11 Ketersediaan Tempat

Sampah 0,6095 Q12 Harga Tiket Masuk 0,8658 Q13 Harga Sewa fasilitas 0,8472

4. Faktor-1

(Tarif dan

Pelayanan)

Q14 Harga Cinderamata 0,7979

27,791%

Q20 Pelayanan Tiket masuk

0,7128

Q4 Lingkungan Kebun Raya

0,5845

Q15 Keindahan Alam 0,7479

5. Faktor-2 (Atrak

si Alam) Q16 Kelangkaan Jenis

Tanaman 0,8892

15,712%

Q17 Keunikan Jenis Tanaman

0,8689

Q1 Jarak Menuju Lokasi 0,9182 Q2 Waktu tempuh Menuju

lokasi 0,8734

6. Faktor-3 (Aksesibilitas)

Q3 Kemudahan Menuju lokasi

0,7187 12,010%

Q5 Ketenangan (Tidak Bising)

0,6934 7. Faktor-4

(Situasi) Q8 Ketersediaan Cinderamata

-0,7820 7,990%

Q6 Fasilitas Rekreasi 0,7566 8. Faktor-5

(Fasilitas)

Q19 Kecepatan Pelayanan Informasi

-0,5393 5,715%

Faktor pertama adalah faktor Tarif dan Pelayanan Kebun Raya

Faktor ini merupakan faktor yang memiliki pengaruh terbesar dengan eigenvalue 5,280 dan mampu menjelaskan variance total sebesar 27,791%.

Faktor kedua adalah faktor Atraksi Alam Kebun Raya

Faktor ini merupakan faktor yang memiliki pengaruh besar dengan eigenvalue 2,985 dan mampu menjelaskan variance total sebesar 15,712 %.

Faktor ketiga adalah faktor Aksesibilitas Menuju Kebun Raya

Faktor ketiga ini merupakan faktor yang memiliki pengaruh sedang dengan eigenvalue 2,282 dan mampu menjelaskan variance total sebesar 12,010 %.

Faktor keempat adalah faktor Situasi Kebun Raya

Faktor keempat ini merupakan faktor yang memiliki pengaruh cukup dengan eigenvalue 1,518 dan mampu menjelaskan variance total sebesar 7,990 %.

Faktor kelima adalah faktor Fasilitas Kebun Raya

Faktor ini merupakan faktor yang memiliki pengaruh terkecil dengan eigenvalue 1,086 dan mampu menjelaskan variance total sebesar 5,715%.

Uji Ketepatan Model Dengan menggunakan program SPSS 11

diketahui besarnya persentase “Residuals are computed between observed and reproduced correlations.

There are 65 (38%) nonredundant residuals with absolute values greater than 0.05” berarti ketepatan model dapat diketahui dan dapat diterima dengan ketepatan model 62% pada tingkat signifikan 0,05.