BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
C. Hasil Analisis Data dan Interpretasi
1. Analisis Sebelum Mempertimbangkan Reliabilitas
a. Pengecekan Asumsi Analisis Faktor
Asumsi yang hendak dicek oleh peneliti sebelum melakukan analisis faktor
adalah melihat apakah antara dimensi Draw-A-Person (DAP) saling berhubungan
atau memiliki kedekatan satu sama lain. Peneliti menggunakan bantuan software
statistika SPSS versi 17.00, peneliti mendeskripsikan hasil perhitungan analisis
faktor sebagai berikut:
1.) Hasil KMO and Barlett’ Test
Analisis ini dilakukan untuk mengetahui variabel mana saja yang layak untuk
dimasukkan dalam analisis lanjut. Misalkan dalam tabel itu terdapat nilai KMO MSA
(Kaiser Meyer Olkin Measure of Sampling Adequency) lebih dari 0.5, maka peneliti
dapat melanjutkan proses analisis (Wahana Komputer, 2009). Berdasarkan hasil
analisis KMO MSA didapatkan nilai 0.649 yang memiliki nilai lebih besar daripada
0,5. Hal ini memiliki arti bahwa data ini dapat dilanjutkan dalam proses analisisnya.
2.) Anti Image Correlation
Proses selanjutnya adalah melihat tabel Anti-image Matrics, untuk
menentukan variabel mana saja yang layak untuk digunakan dalam analisis lanjutan.
Variabel yang harus dipertahankan adalah variabel yang memiliki nila anti-image
correlation lebih dari 0,5 (Wahana Komputer, 2009). Di bawah ini merupakan
Tabel 4.1
Nilai KMO MSA dibawah 0.5
No. Nama Nilai
____________________________________________________________________ 1. Hapusan sedikit-banyak 0,441
2. Rambut tidak ditutupi-ditutupi 0,423 3. Lengan pendek-panjang 0,467
____________________________________________________________________
Dalam penelitian ini walaupun memiliki nilai KMO MSA lebih kecil dari 0,5
yang memiliki arti bahwa terdapat beberapa dimensi yang sebaiknya tidak
digunakan, tetapi peneliti tetap memasukkannya untuk diolah lebih lanjut. Hal ini
dikarenakan peneliti ingin melihat keterkaitan secara keseluruhan pada
dimensi-dimensi Draw-A-Person (DAP) terhadap Faktor 16 PF.
b. Ekstraksi Faktor
1.) Scree Plot
Scree Plot adalah salah satu hasil yang diperoleh dari analisis faktor. Scree Plot
menunjukkan eigenvalue pada garis vertikal yang menunjukkan besarnya eigenvalue
yang diperoleh jika beberapa faktir tertentu diekstraksi. Garis horizontal
menunjukkan banyaknya faktor yang dapat diekstrak. Jumlah faktor yang terbentuk,
dapat diputuskan dengan melihat patahan pada garis di dalam Scree Plot. Jika garis
tersebut patahannya masih dapat cukup jelas terlihat, maka angka pada banyaknya
diekstrak (Anderso, Black, dan Hair, 1998) Berikut ini dapat kita lihat grafik Scree
Plot:
Gambar 4.1
Hasil Scree Plot Sebelum Mempertimbangkan Reliabilitas
Berdasarkan pada pernyataan di atas, dapat dilihat bahwa patahan garis yang
masih dapat terlihat dan tidak terlihat landai terletak pada angka 8 hingga 10. Dalam
hal ini, dapat disimpulkan bahwa faktor yang dapat dieksrtaksi berkisar sebanyak 8
2.) Percentage of Variance Criterion
Hasil percentage of Variance terdapat dalam output Total Variance
Explained. Dalam Percentage of Variance, faktor-faktor yang memiliki presentasi
variansi yang lebih besar diekstrak terlebih dahulu lalu dilanjutkan sampai sejumlah
faktor yang diinginkan.
Berdasarkan tabel output Total Variance Explained, ditarik kesimpulan
bahwa jumlah faktor yang signifikan dan dapat diekstrak terdapat 35 buah. Faktor
kesatu hingga Faktor kesembilan memiliki Percentage of Variance di bawah 60%.
Hal ini berarti, banyaknya variasi variabel-variabel yang dianalisis yang dapat
dijelaskan oleh Sembilan faktor sebesar 59,95%
Total Variance Explained yang dianggap signifikan dan sesuai dengan
kriteria ideal yang ditetapkan oleh Hair, Anderson, tattham, dan Black (1995) yaitu
minimal sebesar 60% sehingga menunjukkan hasil analisis faktor yang baik.
Berdasarkan hasil tabel output Total Variance Explained maka Faktor kesatu hingga
kesembilan tidak menunjukkan hasil analisis faktor yang kurang baik. Lain halnya
dengan Faktor kesepuluh yang dipilih karena faktor ini memiliki Percentage of
Variance yang mendekati 60% yaitu sebesar 63,386%. Hal ini berarti peneliti dapat
3.) Latent Root Criteria atau Eigenvalue
Safitri (2003) mengungkapkan bahwa faktor yang dianjurkan untuk dapat
digunakan adalah faktor yang memiliki Eigenvalues (total varians) minimal 1,00.
Dari hasil analisis, dapat disimpulkan bahwa terdapat 12 faktor yang mendapatkan
eigenvalue ≥ 1,00 (e = 1,067). Dari penjelasan tersebut, terdapat 12 faktor yang dapat
diungkap oleh Draw-A-Person (DAP).
c. Komponen Tiap Faktor
Dalam menentukan jumlah faktor yang dapat diekstraksi, maka peneliti harus
melakukan beberapa tahap:
1.) Langkah pertama, peneliti harus melihat patahan garis yang masih dapat dilihat
dan tidak landai pada Grafik Scree Plot. Pada tahap ini, peneliti menemukan
faktor yang berkisar pada angka 8 hingga 10 faktor.
2.) Langkah kedua, peneliti melihat tabel Total Variance Explained. Dimana
Percentage of Variance yang dianggap signifikan yaitu minimal sebesar 60%
sehingga menunjukkan hasil analisis faktor yang baik. Berdasarkan hasil tabel
output Total Variance Explained maka batas faktor yang akan digunakan
sebanyak 10 faktor dengan Percentage of Variance sebesar 63,386%.
3.) Langkah ketiga , peneliti melihat Eigenvalue (total varians). Eigenvalue yang
dianggap baik adalah yang minimal memiliki skor Eigenvalue (total varians)
faktor yang dapat diesktrak sebanyak 12. Hal ini dikarenakn faktor keduabelas
memiliki Eigenvalues (total varians) sebesar 1,067 dan skor Eigenvalues (total
varians) yang dimiliki faktor di bawah 12 adalah kurang dari 1,00.
Berdasarkan tiga perbandingan di atas, peneliti memilih untuk
menentukan banyaknya faktor sebanyak 10. Hal ini dikarenakan Faktor 10
masuk kedalam area grafik Scree Plot, memiliki Percentage of Variance lebih
dari 60% yaitu 63,386%, dan memiliki Eigenvalue (total varians) lebih dari 1,00
Tabel 4.2
Faktor Draw-A-Person (DAP)
Faktor Dimensi Draw-A-Person (DAP)
Faktor I Lengan menjauhi-mendekati tubuh (.427), tangan kabur-jelas (.639), jari tangan pendek-panjang (.881), jari tangan tumpul- runcing (.903), tipe garis samar-jelas (.415), mulut tertutup- terbuka (-.500)
_________________________________________________________________________
Faktor II Leher tidak jelas-jelas (.840), leher kecil-besar (.783), leher pendek-panjang (.906), rambut tidak ditutupi-ditutupi (.696)
_________________________________________________________________________
Faktor III Kepala besar-kecil (-.597), tangan kecil-besar (.600), kaki kecil-besar (.821), kaki pendek-panjang (.687), Penempatan gambar kanan-kiri (.694), lengan pendek panjang (.509)
_________________________________________________________________________ Faktor IV Mata tutup-buka (.833), mata lingkar mata kecil-besar (.802),
mulut tidak jelas-jelas (.554), hapusan sedikit-banyak (.580)
_________________________________________________________________________ Faktor V Tipe garis terputus-menyambung (.481), rambut kurang-lebih (.597), rambut berantakan-rapi (.723), rambut berombak-lurus (.766)
_________________________________________________________________________ Faktor VI Telinga tidak jelas-jelas (.858), telinga kecil-besar (.856)
_________________________________________________________________________ Faktor VII Hidung pendek-panjang (.909), hidung kecil-besar (.907)
_________________________________________________________________________ Faktor VIII Tipe garis tunggal-tumpuk (.819), tipe garis terputus-
menyambung (-.481), shading lemah-kuat (.710)
_________________________________________________________________________ Faktor IX Alis pendek-panjang (.770), alis berantakan-rapi (.775), jari
kaki tidak jelas-jelas (.479)
_________________________________________________________________________ Faktor X Penempatan gambar bawah-atas (-.725), ukuran figure kecil-
besar (.736)
Beberapa dimensi yang masuk pada golongan masing-masing faktor memiliki
kesamaan karakter untuk interpretasi. Dimensi pada Faktor I memiliki kesamaan
dalam mengungkap ketegangan serta perasaan kemampuan seseorang. Dimensi
pada Faktor II memiliki kesamaan dalam mengungkap kemampuan mengontrol
dorongan-dorongan. Dimensi pada Faktor III memiliki kesamaan dalam
mengungkap kebutuhan akan rasa aman serta rasa percaya diri. Dimensi pada
Faktor IV memiliki kesamaan dalam mengungkap kemampuan berada di suatu
lingkungan. Dimensi pada Faktor V memiliki kesamaan dalam mengungkap
kematangan seksualitas. Dimensi pada Faktor VI memiliki kesamaan dalam
mengungkap kemantapan seseorang. Dimensi pada Faktor VII memiliki kesamaan
dalam mengungkap keinginan seseorang akan kekuatan atau kemampuan. Dimensi
pada Faktor VIII memiliki kesamaan dalam mengungkap kecemasan serta depresif.
Dimensi pada Faktor IX memiliki kesamaan dalam mengungkap kesopanan
seseorang. Dimensi pada Faktor X memiliki kesamaan dalam mengungkap
keyakinan pada diri sendiri.
d. Regresi Faktor-Faktor Faktor 16 PF dengan Draw-A-Person (DAP)
Berdasarkan hasil analisis regresi, peneliti mendapatkan beberapa Faktor
DAP yang berkorelasi dengan Faktor 16 PF. Dalam penentuan signifikansi korelasi
di dalam regresi ini, pertama kali peneliti memperhatikan signifikansi dari nilai F
dengan salah satu Faktor 16 PF. Jika nilai F memiliki p ≤ 0,05 maka korelasi
tersebut dinyatakan signifikan, tetapi jika p > 0,05 maka hubungan korelasi tersebut
dinyatakan tidak signifikan.
Peneliti melakukan uji t pada tiap Faktor DAP untuk melihat signifikansi
korelasi tiap faktor tersebut dengan salah satu Faktor 16 PF. Ada 10 kali uji t untuk
setiap faktor DAP dengan Faktor 16 PF. Hal ini dapat mengakibatkan peningkatan
eror pada hasil regresi yang akan mempengaruhi signifikansi hubungan antara Faktor
16 PF dan dimensi DAP (Howell, 1982). Jika peneliti menggunakan p = 0,05 sebagai
taraf signifikansi awal, maka sebenarnya besarnya eror yang terjadi dapat dihitung
dengan rumus (4.1). Hasil perhitungan menunjukkan eror sebesar 0,4. Ini berarti
taraf signifikansi yang sebenarnya bukan 0,05 melainkan o,4.
1-(1- )k = x ………(4.1)
Keterangan :
= standar signifikansi awal
= banyaknya uji regresi yang dilakukan = taraf signifikansi yang sebenarnya
Peneliti perlu menghitung besarnya taraf signifikansi awal yang harus
ditetapkan agar taraf signifikansi yang sebenarnya menjadi 0,05. Untuk mendaptkan
taraf signifikansi ini, peneliti menggunakan rumus 4.2 yang merupakan turunan
= 1 – (k√1 - x)………(4.2)
Keterangan :
= taraf signifikansi awal
= taraf signifikans yang sebenarnya = banyaknya uji regresi yang dilakukan
Dari hasil perhitungan ditemukan = 0,005. Ini berarti taraf signifikansi awal
yang harus digunakan untuk mengarah signifikansi dari uji t adalah p = 0,005.
Berkaitan dengan beberapa keterangan mengenai penetapan signifikansi awal, maka
dapat dijelaskan hubungan antara Faktor 16 PF dengan Faktor Draw-A-Person
(DAP). Berikut penjelasannya :
1) Faktor A
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor
DAP tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor A dari 16 PF
(F=1,316, p=0,224). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor A berhenti sampai
di sini dan tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu
demi satu.
2) Faktor B
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor
DAP tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor B dari 16 PF
(F=0,636, p=0,781). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor B berhenti sampai
di sini dan tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu
3) Faktor C
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor DAP
tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor C dari 16 PF (F=0,730,
p=0,696). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor C berhenti sampai di sini dan
tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu demi satu.
4) Faktor E
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor DAP
tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor E dari 16 PF (F=1,432,
p=0,169). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor E berhenti sampai di sini dan
tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu demi satu.
5) Faktor F
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor DAP
tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor F dari 16 PF (F=1,936,
p=0,043). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor F berhenti sampai di sini dan
tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu demi satu.
6) Faktor G
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor DAP
tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor G dari 16 PF (F=1,025,
p=0,424). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor G berhenti sampai di sini dan
7) Faktor H
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor DAP
tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor H dari 16 PF (F=1,080,
p=0,380). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor H berhenti sampai di sini dan
tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu demi satu.
8) Faktor I
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor
DAP tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor I dari 16 PF (F=1,620,
p=0,103). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor I berhenti sampai di sini dan
tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu demi satu.
9) Faktor L
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor DAP
tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor L dari 16 PF (F=0,533,
p=0,866). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor L berhenti sampai di sini dan
tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu demi satu.
10) Faktor M
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor DAP
tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor M dari 16 PF (F=0,725,
p=0,700). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor M berhenti sampai di sini dan
11) Faktor N
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor DAP
tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor N dari 16 PF (F = 0,491,
p = 0,894). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor N berhenti sampai di sini
dan tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu demi
satu.
12) Faktor O
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor DAP
tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor O dari 16 PF (F = 2,140,
p = 0,023). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor berhenti sampai di sini dan
tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu demi satu.
13) Faktor Q1
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor DAP
tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor Q1 dari 16 PF (F = 1,376,
p = 0,194). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor berhenti sampai di sini dan
tidak perlu dilanjutkan untuk melihat signifikansi setiap Faktor DAP satu demi satu.
14) Faktor Q2
Berdasarkan hasil analisis dapat dilihat bahwa secara keseluruhan Faktor DAP
tidak memiliki hubungan yang signifikan dengan Faktor Q2 dari 16 PF (F = 1,411,
p = 0,178). Hal ini membuat proses analisis pada Faktor berhenti sampai di sini dan
15) Faktor Q3
Berdasarkan pernyataan signifikansi, dapat dilihat bahwa secara keseluruhan
Faktor Q3 memiliki hubungan yang signifikan (F = 2,089, p = 0,027). Dimana
signifikansinya memenuhi syarat (P ≤ 0,05). Paling tidak, ada satu Faktor DAP yang
berkorelasi signifikan dengan Faktor Q3 dari 16 PF.
Hubungan yang signifikan antara Faktor Q3 dengan Faktor IX (B = 0,072, T =
2,864, p = 0,005) , menghasilkan persamaan regresi :
Faktor Q3 = b0 + b1 x1 +b2 x2 ………..+ b10 x10
Dikarenakan hanya Faktor IX yang signifikan dengan Faktor Q3, maka :
Faktor Q3 = b0 + b9 . x
= 6,458 + 0,072 . x9
Keterangan :
b0 = beta pada koefisien faktor Q3(constant) b9 = beta pada koefsien Faktor IX
x9 = jumlah total nilai dari dimensi-dimensi DAP yang menyusun Faktor IX (dari skala yang telah peneliti buat)
Persamaan tersebut memiliki arti, jika mendapatkan nilai tertentu di DAP, nilai
16) Faktor Q4
Berdasarkan pernyataan signifikansi, dapat dilihat bahwa secara keseluruhan
Faktor Q4 memiliki hubungan yang signifikan (F = 2,522, p = 0,007). Dimana
signifikansinya memenuhi syarat (P ≤ 0,05). Paling tida, ada satu Faktor DAP yang
berkorelasi signifikan dengan Faktor Q4 dari 16 PF.
Hubungan yang signifikan antara Faktor Q4 dengan Faktor I (B = -0,296, T = -4,065,
p = 0,000), menghasilkan persamaan regresi :
Faktor Q3 = b0 + b1 x1 +b2 x2 ………..+ b10 x10
Dikarenakan hanya Faktor I yang signifikan dengan Faktor Q4, maka :
Faktor Q4 = b0 + b1 . x1
= 6,202 + (- 0,296). x1
Keterangan :
b0 = beta pada koefisien faktor Q4 (constant) b9 = beta pada koefsien Faktor I
x9 = jumlah total nilai dari dimensi-dimensi DAP yang menyusun Faktor I (dari skala yang telah peneliti buat)
Persamaan tersebut memiliki arti, jika mendapatkan nilai tertentu di DAP, nilai