ANALISIS FAKTOR

ANALISIS FAKTOR Analisis factor digunakan untuk menemukan hubungan sejumlah variable yang bersifat independent dengan yanglain Analisis Faktor merupakan teknik untuk mengkombinasikan pertanyaan atau variabel yang dapat menciptakan faktor baru serta mengkombinasikan sasaran untuk menciptakan kelompok baru secara berturut-turut

1

Tujuan Analisis Faktor Mengidentifikasi dasar konstruk dalam

data penyederhanaan untuk mengurangi

jumlah variabel suatu set yang dapat

dikendalikan.

Kegunaan Analisis Faktor Identifikasi Faktor Aji Validitas Menghasilkan Faktor Score untuk analisa lanjutan

2

Jenis Analisis Faktor Exploratory Factor Analysis Confirmatory Factor Analysis

Confirmatory Factor Analysis Item 1

Item 2 Variabel 1Item 3

Item 4 Item 5 Variabel 2Item 6

3

Exploratory Factor Analysis Item 1

Item 2 Variabel 1Item 3

Item 4

Item 5 Variabel 2Item 6

CONFIRMATORYFACTOR ANALYSIS

4

Prosedur Analisis Faktor Memilih variabel yang layak dimasukkan dalam analisis

faktor. Oleh karena analisis faktor berupaya mengelompokkan sejumlah variabel, maka seharusnya korelasi yang cukup kuat diantara variabel,sehingga akan terjadi pengelompokkan. Jika sebuah variabel atau lebih berkorelasi lemah dengan variabel lainnya, maka variabel tersebut akan dikeluarkan dari analisis faktor. Alat seperti MSA atau Barlett’s test dapat digunakan untuk keperluan ini.

Setelah sejumlah variabel terpilih maka dilakukan ektraksi variabel tersebut hingga menjadi satu atau beberapa faktor. Beberapa metode pencarian faktor yang sering digunakan adalah PrincipalComponent dan Maximum Likehood.

Faktor yang terbentuk pada banyak kasus, kurangmenggambarkan perbedaan diantara faktor-faktor yang ada. Hal tersebut dapatmengganggu analisis, karena justru sebuahfaktor harus berbeda secara nyatadengan faktor lain. Untuk itu, jika isi faktor masih diragukan, maka dapat dilakukan proses rotasi untuk memperjelas apakah faktor yang terbentuk sudah secara signifikan berbeda dengan faktor lain. Setelah faktor benar-benar sudah terbentuk,maka proses dilanjutkan dengan menamakan faktor yang ada. Dan kemudian dilakukan langkah validasi hasil faktor.

5

Analisis Faktor dengan SPSS Pilih variabel mana yang akan dimasukkan dalam analisis faktory Pilih berapa faktor yang akan terbentuk nanti (Confirmatory)

Contoh 1 Customer

Layout Perkap price music ac lamp sercice Teller service promotion image

3.20 3.00 3.40 4.20 3.60 3.50 3.00 3.60 2.00 4.10

3.30 3.00 2.70 4.30 2.90 2.80 3.00 2.90 3.00 4.20

3.30 3.00 3.00 4.10 3.50 3.10 3.00 3.20 1.00 4.30

3.10 3.10 2.00 4.70 4.60 4.20 3.10 2.20 2.00 4.90

4.20 3.10 2.00 4.80 4.30 4.10 3.10 2.20 1.00 4.10

3.10 3.10 3.10 3.20 4.50 4.80 3.10 3.30 2.00 4.20

4.30 3.10 4.20 4.40 3.20 4.40 3.10 4.40 2.00 4.20

2.00 3.00 1.40 3.50 2.70 4.60 3.00 1.60 2.00 3.70

3.40 3.00 4.30 4.60 3.00 4.50 3.00 4.50 2.00 2.00

4.20 3.10 1.40 4.30 3.20 2.80 3.10 1.60 3.00 4.20

6

Contoh 2

FACTOR 1 FACTOR 2 FACTOR 3

Variable 1 Variable 4 Variable 7Variable 2 Variable 5 Variable 8Variable 3 Variable 6 Variable 9

Variable 10

Tahap 1 Buka Menu: ANALYZE DATA REDUCTIONFACTOR

Masukan variabel yang akan diproses. Disini variabel yang dipakai adalah

7

8

Buka Icon Descriptives.. Pilih KMO and Bartlett’s test of sphericity dan Anti-Image

kemudian klik continue dan klik OK

OUTPUT KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .610

Bartlett's Test of Approx. Chi-Square 144.426Sphericity df 45

Sig. .000

Anti-image Matrices

LAYOUT LENGKAP PRICE MUSIC AC LAMP PELKAR PELKASIR PROMOT IMAGEAnti-image Covariance LAYOUT .858 -8.95E-02 -.129 -.203 4.733E-02 1.366E-02 -2.64E-02 9.790E-02 -3.50E-02 4.783E-02

LENGKAP -8.95E-02 .725 .102 -5.79E-024.115E-02 -2.85E-02 -.303 4.051E-02 .124 9.117E-02PRICE -.129 .102 .750 .142 6.602E-02 -.151 -8.48E-02-9.965E-02 -5.41E-02 -.161MUSIC -.203 -5.79E-02 .142 .613 -.144 -.188 .118 4.254E-02 .141 5.800E-02AC 4.733E-02 4.115E-02 6.602E-02 -.144 .858 -.172 -3.94E-04-9.872E-02 -4.74E-02 -6.86E-02LAMP 1.366E-02 -2.85E-02 -.151 -.188 -.172 .733 -8.97E-02 3.557E-02 .145 -.114PELKAR -2.64E-02 -.303 -8.48E-02 .118 -3.94E-04 -8.97E-02 .734 -.146 -2.67E-02 -9.31E-02PELKASIR 9.790E-02 4.051E-02 -9.97E-024.254E-02 -9.87E-023.557E-02 -.146 .900 -1.48E-02 3.530E-02PROMOT -3.50E-02 .124 -5.41E-02 .141 -4.74E-02 .145 -2.67E-02-1.482E-02 .742 -.163IMAGE 4.783E-02 9.117E-02 -.161 5.800E-02 -6.86E-02 -.114 -9.31E-02 3.530E-02 -.163 .770

Anti-image Correlation LAYOUT .548a

-.114 -.160 -.280 5.517E-02 1.723E-02 -3.33E-02 .111 -4.39E-02 5.884E-02LENGKAP -.114 .565a .138 -8.69E-025.218E-02 -3.92E-02 -.415 5.018E-02 .169 .122PRICE -.160 .138 .619a .210 8.228E-02 -.204 -.114 -.121 -7.24E-02 -.212MUSIC -.280 -8.69E-02 .210 .650a -.198 -.280 .175 5.728E-02 .210 8.438E-02AC 5.517E-02 5.218E-02 8.228E-02 -.198 .561

a-.217 -4.96E-04 -.112 -5.94E-02 -8.43E-02

LAMP 1.723E-02 -3.92E-02 -.204 -.280 -.217 .565a -.122 4.381E-02 .196 -.152PELKAR -3.33E-02 -.415 -.114 .175 -4.96E-04 -.122 .487a -.179 -3.61E-02 -.124PELKASIR .111 5.018E-02 -.121 5.728E-02 -.112 4.381E-02 -.179 .632a -1.81E-02 4.240E-02PROMOT -4.39E-02 .169 -7.24E-02 .210 -5.94E-02 .196 -3.61E-02-1.814E-02 .721

a-.215

IMAGE 5.884E-02 .122 -.212 8.438E-02 -8.43E-02 -.152 -.124 4.240E-02 -.215 .680a

a. Measures of Sampling Adequacy(MSA)

9

ANALiSIS Pilih variabel yang memiliki nilai MSA lebih dari0.5. hilangkan variabel yang memilikinilai kurang dari 0.5 pilih variabel yangmemiliki nilai paling kecil untukdihilangkan terlebih dahulu.Ulangi analisis lagi sampaitinggal tersisa variabel yangmemiliki nilai MSA yang lebihdari 0,5

STEPS 2 Open data lagi dan klik Analyze Data Reduction.. Factor.. Klik extraction dan pilih metode Principal Component, untuk display Unrotated Factor Solution and Scree Plot, untuk Extract pilih Number of Factor dan masukkan nilai 3.dan klick continue.

10

Klik Icon Rotation Untuk Method pilih varimax Untuk Display pilih rotated solution dan loading plot(s) Klik continue Klik OK Setelah langkah tersebut akan dijumpai tampilan sebagai berikut

11

Rotated Component Matrix

Output Communalities

Initial ExtractionLAYOUT 1.000 .639LENGKAP 1.000 .299PRICE 1.000 .647MUSIC 1.000 .635AC 1.000 .637LAMP 1.000 .660PELKASIR 1.000 .279PROMOT 1.000 .480IMAGE 1.000 .572Extraction Method: Principal Component Analysis.

Total Variance Explained

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared LoadingsComponent Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %1 2.252 25.021 25.021 2.252 25.021 25.021 1.749 19.429 19.4292 1.491 16.568 41.589 1.491 16.568 41.589 1.664 18.486 37.9153 1.105 12.276 53.865 1.105 12.276 53.865 1.436 15.950 53.8654 .995 11.059 64.9245 .849 9.431 74.3556 .758 8.422 82.7777 .584 6.484 89.2618 .529 5.878 95.1399 .437 4.861 100.000Extraction Method: Principal Component Analysis.

Component Matrixa

Component1 2 3

LAYOUT .392 .128 .684LENGKAP .508 -7.26E-02 .190PRICE -.490 .476 .423MUSIC .763 .226 -3.12E-02AC .222 .586 -.495LAMP .380 .718 1.529E-02PELKASIR -.313 .200 -.375PROMOT -.685 2.763E-02 .101IMAGE -.506 .540 .154Extraction Method: Principal ComponentAnalysis.

a. 3 components extracted.

a

Component1 2 3

LAYOUT .126 .111 .781LENGKAP -.295 .150 .436PRICE .801 9.414E-03 7.182E-02MUSIC -.389 .587 .372AC -2.86E-02 .728 -.325LAMP .177 .771 .183PELKASIR .155 .106 -.494PROMOT .519 -.361 -.283IMAGE .726 .130 -.167Extraction Method: Principal ComponentAnalysis. Rotation Method: Varimax withKaiser Normalization.

a. Rotation converged in 6 iterations.

12

Component Transformation Matrix

Component 1 2 31 -.667 .518 .5362 .589 .807 -.0463 .456 -.285 .843Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.

Component Plot in Rotated Space

1.0 lampac music

.5 image layout price lengkap

Component 2 0.0pelkasir

promot

-.5

1.0 1.0.5 .5

0.0 0.0-.5 -.5

Component 1 Component 3

13