TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Populasi dan Sampel .1 Populasi
Populasi adalah kumpulan lengkap dari elemen – elemen yang sejenis akan tetapi dapat dibedakan karena karakteristiknya. Misalnya seluruh penduduk Indonesia, seluruh penduduk provinsi, seluruh karyawan suatu departemen atau perusahaan, seluruh mahasiswa perguruan tinggi, seluruh turis, seluruh langganan, seluruh petani, seluruh desa, , seluruh kendaraan, seluruh perkebunan, seluruh pasien, seluruh calon haji, seluruh pasar (Supranto, 2004).
2.1.2 Sampel
Sampel adalah bagian dari populasi yang digunakan untuk menyimpulkan atau menggambarkan populasi. Salah satu metode sampling yang digunakan adalah sampling aksidental. Sampling aksidental adalah teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang secara kebetulan bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel bila dipandang orang yang kebetulan ditemui itu cocok sebagai sumber data (Sugiyono, 2001). Menurut Margono (2004) menyatakan bahwa dalam teknik ini pengambilan sampel tidak ditetapkan lebih dahulu. Peneliti langsung mengumpulkan data dari unit sampling yang ditemui. Misalnya penelitian tentang pendapat umum mengenai pemilu dengan mempergunakan setiap warga Negara yang telah dewasa sebagai unit sampling.
Peneliti mengumpulkan data langsung dari setiap orang dewasa yang dijumpainya, sampai jumlah yang diharapkan terpenuhi.
2.2 Data
Data merupakan segala fakta dan angka yang dapat dijadikan bahan untuk menyusun suatu informasi, sedangkan informasi adalah hasil pengolahan data yang dipakai untuk suatu keperluan (Arikunto, 2002). Menurut sumber pengambilannya data dapat dibedakan atas dua jenis, yaitu:
3. Data primer adalah data yang berasal dari sumber asli atau pertama. Data ini tidak tersedia dalam bentuk file-file. Data ini harus dicari melalui narasumber
atau dalam istilah teknisnya responden, yaitu orang yang kita jadikan objek penelitian atau orang yang kita jadikan sebagai sarana mendapatkan informasi ataupun data (Umi Narimawati, 2008).
4. Data sekunder adalah sumber data yang tidak langsung memberikan data kepada pengumpul data. Data sekunder ini merupakan data yang sifatnya mendukung keperluan data primer seperti buku-buku, literature dan bacaan (Sugiono, 2008).
Menurut sifatnya data dibagi menjadi dua, yaitu:
3. Data kualitatif. Menurut (Bogdan dan Taylor, 1975) mengemukakan bahwa metodologi kualitatif sebagai prosedur penelitian yang menghasilkan data deskriptif berupa kata-kata tertulis atau lisan dari orang-orang dan prilaku yang dapat diamati.
4. Data kuantitatif adalah jenis data yang dapat diukur atau dihitung secara langsung, yang berupa informasi atau penjelasan yang dinyatakan dengan bilangan atau berbentuk angka (Sugiono, 2010).
2.3 Skala Pengukuran
Skala pengukuran adalah kesepakatan yang digunakan sebagai acuan atau tolak ukur untuk menentukan panjang pendeknya interval yang ada pada alat ukur sehingga alat ukur tersebut bila digunakan dalam pengukuran akan menghasilkan data (Ramli, 2011). Skala pengukuran dari data yang diperoleh adalah berupa skala ordinal dengan menggunakan skala likert, dengan bobot 5, 4, 3, 2, 1. Jenis – jenis skala pengukuran, yaitu:
5. Skala nominal adalah skala pengukuran paling sederhana. Skala yang memungkinkan peneliti mengelompokkan objek individual atau kelompok kedalam kategori tertentu dan disimbolkan dengan label atau kode tertentu.
Selain itu angka yang diberikan kepada objek hanya mempunyai arti sebagai lanel saja dan tidak menunjukkan tingkatan (Lababa, 2008). Contoh umum yang biasa dipakai yaitu variabel jenis kelamin.
6. Skala ordinal tidak hanya menyatakan kategori tetapi juga menyatakan peringkat kategori tersebut ( Sepyanto, 2008). Hasil pengukuran skala ini dapat menggambarkan posisi atau peringkat tetapi tidak mengukur jarak antar
peringkat.Misalnya tingkat pendidikan atau kekayaan, dalam pengukuran yang mengelompokkan status social, hasil pengukuran tidak dapat memberikan informasi mengenai perbedaan antar status sosial ( tinggi ke rendah, rendah ke sedang, dan tinggi ke sedang) belum tentu sama.
7. Skala interval adalah suatu skala pemberian angka pada klasifikasi atau kategori dari objek yang mempunyai sifat ukuran ordinal, ditambah satu sifat lain yaitu jarak atau interval yang sama dan merupakan ciri dari objek yang diukur. Sehingga jarak atau intervalnya dapat dibandingkan.
8. Skala Rasio mempunyai semua sifat skala interval ditambah satu sifat yaitu memberikan keterangan tentang nilai absolute dari objek yang diukur. Skala rasio merupakan skala pengukuran yang ditujukan pada hasil pengukuran yang bisa dibedakan, diurutkan, mempunyai jaraj tertentu, dan bisa dibandingkan (paling lengkap, mencakup semuanya dibanding skala-skala yang lain).
Dari berbagai macam bentuk skala yang ada, berikut ini adalah bentuk skala yang dapat digunakan dalam metode penelitian, yaitu skala Likert, skala Guttman, semantic differensial, rating scale, dan skala thurstone.
6. Skala Likert adalah skala yang dapat dipergunakan untukmengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang.
7. Skala Guttman yaitu skala yang menginginkan tipe jawaban yang tegas, seperti jawaban benar – salah, ya – tidak, pernah – tidak pernah, positif – negatif, tinggi – rendah, baik – buruk. Pada skala Guttman hanya ada dua interval, yaitu setuju dan tidak setuju.
8. Semantik differensial yaitu skala untuk mengukur sikap, tetapi bentuknya bukan pilihan ganda maupun checklist melainkan tersusun dalam satu garis kontinum di mana jawaban yang sangat positif terletak dibagian kanan garis dan jawaban yang sangat negatif terletak dibagian kiri garis.
9. Rating scale, dalam rating scale data yang diperoleh adalah data kuantitatif (angka) yang kemudian ditafsirkan dalam pengertian kualitatif. Seperti skala lainnya, dalam rating scale responden akan memilih salah satu jawaban kuantitatif yang telah disediakan. Rating scale lebih fleksibel, tidak saja untuk mengukur sikap tetapi dapat juga digunakan untuk mengukur persepsi
responden terhadap fenomena lingkungan seperti skala untuk mengukur status sosial, ekonomi, pengetahuan, kemampuan, dan lain-lain.
Terdapat beberapa bentuk rating scale antara lain:
d. Skala numerik/kuantitatif
Skala ini menggunakan angka-angka untuk menunjukkan gradasi-gradasi, disertai penjelasan singkat pada masing-masing angka.
e. Skala penilaian grafis
Skala menggunakan suatu garis sebagai kontinum.
f. Daftar cek
Skala ini mempunyai item dalam tes hasil belajar, bentuk objektif dengan tipe pilihan berganda. Pada masing-masing sifat atau sikap yang harus dinilai disajikan empat sampai lima pilihan dengan deskripsi singkat pada masing-masing pilihan.
10. Skala Thurstone adalah skala yang disusun dengan memilih butir yang berbentuk skala interval. Setiap butir memiliki kunci skor dan jika diurut, kunci skor menghasilkan nilai yang berjarak sama. Skala Thurstone dibuat dalam bentuk sejumlah (40-50) pernyataan yang relevan dengan variabel yang hendak diukur kemudian sejumlah ahli (20-40) orang menilai relevansi pernyataan itu dengan konten atau konstruk yang hendak diukur.
2.4 Teknik Sampling
Teknik sampling merupakan teknik pengambilan sampel (Sugiyono, 2001).
Menurut (Margono, 2004) menyatakan bahwa yang dimaksud dengan teknik sampling adalah cara untuk menentukan sampel yang jumlahnya sesuai dengan ukuran sampel yang akan dijadikan sumber data sebenarnya dengan memperhatikan sifat-sifat dan penyebaran populasi agar diperoleh sampel yang representif. Untuk menentukan sampel yang akan digunakan dalam penelitian, terdapat berbagai teknik sampling yang digunakan. Secara skematis, menurut (Sugiyono, 2001) teknik sampling ditunjukkan pada gambar di bawah ini.
Gambar 2.1 Teknik Sampling
Dari gambar di atas terlihat bahwa teknik sampling pada dasarnya dapat dikelompokkan menjadi dua yaitu, Probability sampling dan Nonprobability sampling.
3. Probability Sampling
(Sugiyono, 2001) menyatakan bahwa probability sampling adalah teknik sampling yang memberikan peluang yang sama bagi setiap unsur (anggota) populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel. Teknik sampel ini meliputi:
d. Simple random sampling
Menurut (Sugiyono, 2001) dinyatakan simpel (sederhana) karena pengambilan sampel anggota populasi dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada dalam populasi itu. (Margono, 2004) menyatakan simple random sampling adalah teknik untuk mendapatkan sampel yang langsung dilakukan pada unit sampling. Dengan demikian setiap unit sampling sebagai unsure populasi yang terpencil memperoleh peluang yang sama untuk menjadi sampel atau untuk mewakili populasi.
e. Proportionate Stratified Random Sampling
(Margono, 2004) menyatakan bahwa stratified random sampling biasa digunakan pada populasi yang mempunyai susunan bertingkat atau berlapis-lapis. Menurut (Sugiyono, 2001) teknik ini digunakan bila
populasi mempunyai anggota/unsur yang tidak homogen dan berstrata secara proporsional. Suatu organisasi yang mempunyai pegawai dari berbagai latar belakang pendidikan, maka populasi pegawai itu berstrata.
Misalnya jumlah pegawai yang lulus S1 = 45, S2 = 30, STM = 800, ST = 900, SMEA = 400. Jumlah sampel yang harus diambil meliputi strata pendidikan tersebut yang diambil secara proporsional jumlah sampel.
f. Cluster Sampling (Area Sampling)
Teknik ini disebut juga cluster random sampling. Menurut (Margono, 2004), teknik ini digunakan bilamana populasi tidak terdiri dari individu-individu, melainkan terdiri dari kelompok-kelompok individu atau cluster.
Teknik sampling daerah digunakan untuk menentukan sampel bila objek yang akan diteliti atau sumber data sangat luas, misalnya penduduk dari suatu Negara, provinsi atau kabupaten. Untuk menentukan penduduk mana yang akan dijadikan sumber data, maka pengambilan sampelnya berdasarkan daerah populasi yang telah ditetapkan.
4. Nonprobability Sampling
Nonprobability samplingadalah teknik yang tidak memberi peluang/kesempatan yang sama bagi setiap unsur atau anggota populasi untuk dipilih menjadi sampel (Sugiyono, 2001). Teknik sampel ini meliputi:
g. Sampling Sistematis
(Sugiyono, 2001) menyatakan bahwa sampling sistematis adalah teknik penentuan sampel berdasarkan urutan dari anggota populasi yang telah diberi nomor urut. Misalnya anggota populasi yang terdiri dari 100 orang.
Dari semua anggota itu diberi nomor urut, yaitu nomor 1 sampai dengan 100. Pengambilan sampel dapat dilakukan dengan nomor ganjil saja, genap saja, atau kelipatan dari bilangan tertentu, misalnya kelipatan dari bilangan lima. Untuk itu maka yang diambil sebagai sampel adalah 5, 10, 15, 20, dan seterusnya sampai 100.
h. Sampling Kuota
Menurut (Sugiyono, 2001) meyatakan bahwa sampling kuota adalah teknik untuk menentukan sampel dari populasi yang mempunyai ciri-ciri tertentu sampai jumlah (kuota) yang diinginkan. Menurut (Margono, 2004)
dalam teknik ini jumlah populasi tidak diperhitungkan akan tetapi diklasifikasikan dalam beberapa kelompok. Sampel diambil dengan memberikan jatah tertentu terhadap kelompok. Pengumpulan data langsung pada unit sampling. Setelah jatah terpenuhi pengumpulan data dihentikan. Sebagai contoh, akan melakukan penelitian terhadap pegawai golongan II, dan penelitian dilakukan secara kelompok. Setelah jumlah sampel ditentukan 100, dan jumlah anggota peneliti berjumlah 5 orang, maka setiap anggota peneliti dapat memilih sampel secara bebas sesuai dengan karakteristik yang ditentukan (golongan II) sebanyak 20 orang.
i. Sampling Aksidental
Sampling aksidental adalah adalah teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang secara kebetulan bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel, bila dipandang orang kebetulan ditemui itu cocok sebagai sumber data (Sugiyono, 2001). Menurut (Margono, 2004) menyatakan bahwa dalam teknik ini pengambilan sampel tidak ditetapkan lebih dahulu. Peneliti langsung mengumpulkan data dari unti sampling yang ditemui.
j. Sampling Purposive
(Sugiyono, 2001) menyatakan bahwa sampling purposive adalah teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu. Menurut (Margono, 2004), pemilihan sekelompok subjek dalam purposive sampling, didasarkan atas ciri-ciri tertentu yang dipandang mempunyai sangkut paut yang erat dengan ciri-ciri populasi yang sudah diketahui sebelumnya.
Dengan kata lain unit sampel yang dihubungi disesuaikan dengan kriteria-kriteria tertentu yang diterapkan berdasarkan tujuan penelitian. Misalnya akan melakukan penelitian tentang disiplin pegawai, maka sampel yang dipilih adalah orang yang ahli dalam bidang kepegawaian saja.
k. Sampling Jenuh
Menurut (Sugiyono, 2001), sampling jenuh adalah teknik penentuan sampel bila semua anggota populasi digunakan sebagai sampel. Hal ini sering dilakukan bila jumlah populasi relatif kecil, kurang dari 30 orang.
Istilah lain sampel jenuh adalah sensus, dimana semua anggota populasi dijadikan sampel.
l. Snowball Sampling
Snowball sampling adalah teknik penentuan sampel yang mula-mula jumlahnya kecil, kemudian sampel ini disuruh memilih teman-temannya untuk dijadikan sampel (Sugiyono, 2001). Begitu seterusnya sehingga jumlah sampel semakin banyak. Ibarat bola salju yang menggelinding, makin lama semakin besar.
2.5 Metode Pengambilan Sampel 2.5.1 Angket atau kuesioner
Suroyo anwar (2009) menjelaskan bahwa angket atau kuesioner merupakan sejumlah pertanyaan atau pernyataan tertulis tentang data faktual atau opini yang berkaitan dengan diri responden, yang dianggap fakta atau kebenaran yang diketahui dan perlu dijawab oleh responden. Metode kuesioner digunakan untuk memperoleh informasi atau keterangan responden mengenai analisis faktor untuk mengetahui faktor dominan minat konsumen dalam menggunakan smartphone Samsung. Skala yang sering dipakai dalam penyusunan kuesioner adalah skala LIKERT, yaitu skala yang digunakan untuk mengukur sikap, pendapat dan persepsi seseorang atau kelompok orang tentang fenomena atau gejala sosial yang terjadi (Iskandar, 2009). Pernyataan atau pertanyaan kemudian direspon dalam bentuk skala likert yang diungkapkan melalui kata-kata, yaitu:
11. Nilai 5 = SS (Sangat Setuju)
12. Nilai 4 = S (Setuju)
13. Nilai 3 = KS (Kurang Setuju) 14. Nilai 2 = TS (Tidak Setuju) 15. Nilai 1 = STS (Sangat Tidak Setuju) 2.5.2 Observasi
Observasi adalah memperhatikan segala sesuatu atau pemuatan perhatian terhadap sesuatu objek dengan menggunakan seluruh alat indra melalui penglihatan, penciuman, pendengaran, peraba, dan pengecap. Dimana sering disebut
pengamatan. Penelitian observasi ini dapat dilakukan dengan tes, kuesioner, rekaman gambar, rekaman suara, dan sebagainya (Arikunto, 2006).
Dalam penelitian ini, metode sampling yang digunakan adalah sampling aksidental. Sampling aksidental adalah teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja yang secara kebetulan bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel bila dipandang orang yang kebetulan ditemui itu cocok sebagai sumber data (Sugiyono, 2001). Menurut Margono (2004) menyatakan bahwa dalam teknik ini pengambilan sampel tidak ditetapkan lebih dahulu.
2.6 Uji Validitas dan Reliabilitas 2.6.1 Uji Validitas
Menurut Arikunto (2010) Validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat-tingkat kevalidan atau kesalahan sesuatu instrumen. Uji validitas digunakan untuk mengetahui kelayakan butir-butir dalam suatu daftar pertanyaan dalam mendefinisikan suatu variabel. Uji validitas menggunakan teknik korelasi Product Moment dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑟𝑋𝑌 = 𝑛 𝑋𝑌 − 𝑋)( 𝑌 𝑛( 𝑋2)− 𝑋 2 𝑛( 𝑌2)− 𝑌 2
(2.1) keterangan:
𝑟𝑋𝑌 = koefisien korelasi
𝑋 = nilaipertanyaan dari tiap variabel 𝑌 = total dari nilai X
𝑛 = banyak sampel
Untuk menentukan valid tidaknya variabel adalah dengan cara mengkonsultasikan hasil perhitungan koefisien korelasi dengan table nilai koefisien (r) pada taraf kepercayaan 95% (Ade Fatma, 2007).
Apabila
𝑟
𝑋𝑌>𝑟
𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 validApabila
𝑟
𝑋𝑌< 𝑟
𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 tidak valid2.6.2 Uji Reliabilitas
Menurut Sujarweni dan Endrayanto (2012), reliabilitas merupakan ukuran suatu kestabilan dan konsistensi dalam menjawab hal yang berkaitan dengan konstruk-konstruk pertanyaan yang merupakan dimensi suatu variabel dan disusun dalam suatu bentuk kuesioner. Suatu konstruk atau variabel dikatakan reliabel jika nilai Cronbach Alpha> 0,60 (Ade Fatma, 2007). Menghitung reliabilitas dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
2.7 Transformasi Data Ordinal Menjadi Interval
Proses transformasi merupakan upaya yang dilakukan untuk merubah data ordinal menjadi data interval, misalnya analisis faktor dimana variabel bebasnya harus berskala interval. Data ordinal yang ditransformasikan menjadi data interval adalah data penelitian yang diperoleh menggunakan instrument berupa angket yang memiliki jawaban berupa skala likert. (Jonathan Sarwono) cara melakukan proses transformasi data ordinal menjadi data interval menggunakan MSI (Methodof Successive Interval). Ada beberapa tahapan yang harus dilakukan, yaitu:
1. Menghitung frekuensi
Frekuensi merupakan banyaknya tanggapan responden dalam memilih skala ordinal 1 sampai dengan 5.
2. Menghitung proporsi (P)
Proporsi dihitung dengan membagi setiap frekuensi dengan jumlah responden.
3. Menghitung Proporsi Kumulatif (PK)
Proporsi kumulatif dihitung dengan menjumlahkan proporsi secara berurutan untuk setiap nilai.
4. Mencari nilai z
Nilai z diperoleh dari tabel distribusi normal baku (critical value of z).
5. Menghitung densitas f(z)
Nilai f(z) dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
f(z) =
12𝜋
Exp (-
12
𝑧
2)
(2.3)6. Menghitung scale valuedigunakan rumus:
𝑆𝑣 =
𝑑𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑦 𝑎𝑡 𝑙𝑜𝑤𝑒𝑟 𝑙𝑖𝑚𝑖𝑡 −𝑑𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑦 𝑎𝑡 𝑢𝑝𝑝𝑒𝑟 𝑙𝑖𝑚𝑖𝑡𝑎𝑟𝑒𝑎 𝑢𝑛𝑑𝑒𝑟 𝑢𝑝𝑝𝑒𝑟 𝑙𝑖𝑚𝑖𝑡 −𝑎𝑟𝑒𝑎 𝑢𝑛𝑑𝑒𝑟 𝑙𝑜𝑤𝑒𝑟 𝑙𝑖𝑚𝑖𝑡 (2.4) Keterangan:
Sv : Scale Value (Interval rata-rata) Density at lower limit : Kepadatan batas bawah Density at upper limit : Kepadatan batas atas Area under upper limit : Area di bawah batas atas Area under lower limit : Area di bawah batas bawah
Catatan : Nilai density : nilai diambil dari densitas z
Area : nilai diambil dari proporsi kumulatif
Untuk nilai density dicari batas bawah dikurang batas atas; sedangkan untuk nilai area batas atas dikurangi batas bawah.
7. Menghitung nilai hasil penskalaan
Nilai ini dihitung dengan cara sebagai berikut:
c. Ubah nilai Sv terkecil (nilai negative yang terbesar) diubah menjadi sama dengan 1. Nilai 1 diperoleh dari:
Sv terkecil + [Sv min] = 1 (2.5) d. Transformasi nilai skala dengan rumus:
Y = Sv + [Sv min] (2.6)
Keterangan: Y = Nilai hasil penskalaan akhir Sv = Nilai skala
[Sv min] = Nilai skala minimum
2.8 Analisis Faktor
Analisis faktor merupakan teknik interdepensi, dimana tidak ada pembagian variabel menjadi variabel bebas dan variabel tergantung dengan tujuan utama yakni mendefinisikan struktur yang terletak di antara variabel-variabel dalam analisis (Hair, 2010). Menurut J. Supranto (2004) analisis faktor merupakan suatu kelas prosedur yang dipergunakan untuk mereduksi data atau meringkas, dari variabel yang banyak diubah menjadi sedikit variabel, misalnyan dari 15 variabel yang lama diubah menjadi 4 atau 5 variabel baru yang disebut faktor dan masih memuat sebagian besar informasi yang terkandung dalam variabel asli.
Analisis faktor diartikan sebuah analisis yang mensyaratkan adanya keterkaitan antar variabel. Pada prinsipnya analisis faktor menyederhanakan hubungan yang beragam dan kompleks pada variabel yang diamati dengan menyatukan faktor atau dimensi yang saling berhubungan atau mempunyai korelasi pada suatu struktur data yang baru yang mempunyai set faktor lebih kecil.
Data-data yang dimasukkan pada umumnya data matrik dan terdiri dari variabel-variabel dengan jumlah besar.
𝐹𝑖 = 𝑊𝑖1𝑋1+ 𝑊𝑖2𝑋2+ 𝑊𝑖3𝑋3+ ⋯ + 𝑊𝑖𝑘𝑋𝑘 (2.7) keterangan:
𝐹𝑖 = faktor atau komponen bersama yang terbentuk
𝑊𝑖= parameter yang merefleksikan pentingnya faktor komponen dalam komposisi dari respon ke-i. 𝑊𝑖dalam analisis faktor atau analisis komponen utama disebut sebagai bobot (loading) faktor.
i = 1,2,3,…,k
k = banyaknya variabel
Analisis faktor dapat digunakan di dalam situasi sebagai berikut:
1.Mengenali atau mengidentifikasi dimensi yang mendasari (underlying dimension) atau faktor yang menjelaskan korelasi antara suatu set variabel.
2. Mengenali atau mengidentifikasi suatu set variabel baru yang tidak berkorelasi (independent) yang lebih sedikit jumlahnya untuk menggantikan suatu set variabel asli yang saling berkorelasi di dalam analisis multivariat
3. Mengenali atau mengidentifikasi suatu set variabel yang penting dari suatu set variabel yang lebih banyak jumlahnya untuk dipergunakan di dalam analisis multivariat selanjutnya.
Tujuan utama analisis faktor adalah untuk menjelaskan struktur hubungan diantara banyak variabel dalam bentuk faktor atau variabel laten atau variabel bentukan. Faktor terbentuk merupakan besaran acak (random quantities) yang sebelumnya tidak dapat diamati atau diukur atau ditentukan secara langsung.
Selain tujuan utama tersebut, terdapat tujuan lainnya, yaitu:
1. Untuk mereduksi sejumlah variabel asal yang jumlahnya banyak menjadi sejumlah variabel baru yang jumlahnya lebih sedikit dari variabel asal, dan variabel baru tersebut dinamakan faktor atau variabel laten atau konstruk atau variabel bentukan.
2. Untuk mengidentifikasi adanya hubungan antar variabel penyusun faktor atau dimensi dengan faktor yang terbentuk, dengan menggunakan pengujian koefisien korelasi antar faktor dengan komponen pembentuknya.
3. Validasi data untuk mengetahui apakah hasil analisis faktor tersebut dapat digeneralisasi ke dalam populasinya, sehingga setelah terbentuk faktor, maka peneliti sudah mempunyai suatu hipotesis baru berdasarkan hasil analisis tersebut.
Analisis faktor pada dasarnya dapat dibedakan menjadi dua macam yaitu:
1. Analsis komponen utama (Principal components analysis)
Analisis komponen utama merupakan suatu teknik statistik untuk mengubah dari sebagian besar variabel asli yang digunakan yang saling berkorelasi satu dengan yang lainnya menjadi satu set variabel baru yang lebih kecil dan saling bebas. Jadi analisis komponen utama berguna untuk mereduksi data, sehingga lebih mudah untuk menginterpretasikan data tersebut (Johnson &
Wichern).
2. Analisis konfirmatori (Common factor analysis)
Analisis konfirmatori adalah sebuah metode statistic yang digunakan untuk menggambarkan variabilitas diantara variabel-variabel yang secara potensial dapat mengelompokkan menjadi jumlah kelompok yang disebut faktor.
2.8.1 Langkah – Langkah Analisis Faktor 1. Merumuskan masalah
Tujuan analisis faktor harus dikenali. Variabel yang tercakup dalam analisis harus disebutkan secara khusus berdasarkan penelitian sebelumnya, teori, dan pertimbangan subjektif dari peneliti. Pengukuran variabel berdasarkan skala interval dan rasio. Banyaknya elemen sampel (n) paling sedikit empat atau lima kali banyaknya variabel.
2. Membentuk matriks korelasi
Matriks ialah kumpulan angka-angka (sering disebut elemen-elemen) yang disusun menurut baris dan kolom sehingga berbentuk empat persegi panjang, di mana panjang dan lebarnya ditunjukkan oleh banyaknya kolom-kolom dan baris-baris (J. Supranto).
Matriks korelasi merupakan matriks 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 tiga hal yang perlu dilakukan agar analisis faktor dapat dilaksanakan, yaitu:
d. Penentuan Keiser-Meyer Olkin (KMO) yang digunakan untuk melihat syarat kecukupan data untuk analisis faktor.
Jika nilai tinggi antara 0,5 – 1,0 berarti analisis faktor tepat, dan jika kurang dari 0,5 maka analisis faktor dikatakan tidak tepat.
Adapun formulasi pengujian secara matematis dituliskan sebagai berikut:
𝐾𝑀𝑂 = 𝑟𝑖𝑗
dimana: 𝑟𝑖𝑗2 = koefisien korelasi sederhana dari variabel i dan j
𝑎𝑖𝑗2 = koefisien korelasi parsial dari variabel i dan j i = 1,2,3, … , p ; j = 1,2,3,…, p
e. Angka Measure Of Sampling Adequacy (MSA) berkisar antara 0 sampai dengan 1, dengan kriteria yang digunakan untuk interpretasi adalah sebagai berikut:
4. Jika MSA = 1, maka variabel tersebut dapat diprediksi tanpa kesalahan oleh variabel lainnya.
5. Jika MSA > 0,5 maka variabel tersebut masih dapat diprediksi dan bisa dianalisis lebih lanjut.
6.Jika MSA < 0,5 atau mendekati nol, maka variabel tersebut tidak dapat dianalisis lebih lanjut atau dikeluarkan dari variabel lainnya.
𝑀𝑆𝐴 = 𝑟𝑖𝑗
2 𝑛𝑗 ≠𝑖 𝑛𝑖
𝑛𝑖 𝑛𝑗 ≠𝑖𝑎𝑖𝑗2 (2.9) dimana:𝑟𝑖𝑗2 = koefisien korelasi sederhana dari variabel i dan j
𝑎𝑖𝑗2 = koefisien korelasi parsial dari variabel i dan j n = Jumlah variabel
i = 1,2,3, … , p ; j = 1,2,3,…, p
f. Menentukan nilai Barlett’s Test of Sphericityyang digunakan untuk mengetahui apakah ada korelasi signifikan antara variabel.
𝑋2 = −[ 𝑛 − 1 − 2𝑘+5
6 ] ln |𝑅| (2.10)
dengan derajat kebebasan (degree of freedom) 𝑑𝑓 =𝑝 𝑝−1
2
Metode analisis faktor yang digunakan yaitu Principal Component Analysis (PCA). Principal Component Analysis merupakan suatu teknik statistik untuk mengubah dari sebagian besar variabel asli yang digunakan yang saling