IDENTIFIKASI FAKTOR PENDORONG PERNIKAHAN DINI
DENGAN METODE ANALISIS FAKTOR
SKRIPSI
ASWIN BAHAR
090803039
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
IDENTIFIKASI FAKTOR PENDORONG PERNIKAHAN DINI
DENGAN METODE ANALISIS FAKTOR
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Sains
ASWIN BAHAR
090803039
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul : IDENTIFIKASI FAKTOR PENDORONG
PERNIKAHAN DINI DENGAN METODE ANALISIS FAKTOR
Kategori : SKRIPSI
Nama : ASWIN BAHAR
Nomor Induk Mahasiswa : 090803039
Program Studi : SARJANA (S1) MATEMATIKA Departemen : MATEMATIKA
Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Medan, Juli 2013
Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Drs. Pengarapen Bangun, M.Si Drs. Gim Tarigan, M.Si. NIP. 19560815 198503 1 005 NIP. 19550202 198601 1 001
Diketahui/Disetujui oleh :
Departemen Matematika FMIPA USU Ketua,
PERNYATAAN
IDENTIFIKASI FAKTOR PENDORONG PERNIKAHAN DINI DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS FAKTOR
SKRIPSI
Penulis mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, Juli 2013
ASWIN BAHAR
PENGHARGAAN
Puji syukur kepada Allah S.W.T, karena berkat rahmat-Nya, saya dapat menyelesaikan skripsi. Penulisan skripsi ini dilakukan dalam rangka memenuhi salah satu syarat untuk mencapai gelar Sarjana Sains Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara. Saya menyadari bahwa tanpa bantuan dan bimbingan dari berbagai pihak, dari masa perkuliahan sampai pada penyusunan skripsi ini, sangatlah sulit bagi saya untuk menyelesaikan skripsi ini. Oleh karena itu, saya mengucapkan terima kasih kepada :
1. Bapak Drs. Gim Tarigan, M.Si dan Drs. Pengarapen Bangun, M.Si selaku dosen pembimbing skripsi yang telah menyediakan tenaga, pikiran dan waktunya untuk mengarahkan saya dalam penyusunan skripsi ini.
2. Bapak Drs. Agus Salim Harahap, M.Si dan Drs. James Piter Marbun, M.Kom selaku dosen pembanding skripsi.
3. Para responden atas bantuannya dalam mengizinkan penulis untuk mengambil data dalam penyelesaian skripsi ini.
4. Kedua orang tua saya dan keluarga yang selalu memberikan semangat selama masa kuliah sampai dengan penyusunan skripsi ini.
5. Kepada teman-teman Jurusan Matematika stambuk 2009 Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara.
6. Orang-orang lainnya yang tidak bisa penulis sebutkan satu persatu yang turut andil memberikan bantuannya dalam penyelesaian skripsi ini.
Akhir kata, saya berharap Tuhan Yang Maha Esa berkenan membalas segala kebaikan semua pihak yang telah membantu. Semoga skripsi ini membawa manfaat bagi pengembangan ilmu.
Medan, Juli 2013
Penulis
ABSTRAK
Analisis faktor adalah satu teknik analisis data yang ditujukan untuk mereduksi sejumlah variabel menjadi beberapa kelompok lebih kecil yang disebut sebagai faktor. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi faktor-faktor pendorong pernikahan muda dengan menggunakan analisis faktor. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah cluster sampling. Variabel yang digunakan sebanyak 11. Dari data yang diperoleh dilakukan uji validitas dan reliabilitas serta analisis faktor menggunakan software SPSS 20.0 for windows. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat dua variabel yang tidak valid dan harus dikeluarkan dari analisis. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh 3 faktor dominan yang memperngaruhi keputusan remaja menikah di usia muda yaitu faktor ekonomi dan biologis (30,688%), faktor pergaulan (15,187%), dan faktor tradisi (13,62%). Ketiga faktor tersebut memberikan proposi keragamaan kumulatif sebesar 59,557% artinya ketiga faktor tersebut merupakan faktor dominan dan sisanya dapat dipengaruhi faktor-faktor lainnya yang tidak teridentifikasi oleh penelitian.
ABSTRACT
Factor analysis is a data analysis technique that is intended to reduce the number of variables into smaller groups called factors. The purpose of observation is to identify the factors driving young marriage by using factor analysis. The sampling technique that used cluster sampling. Variables used as many as 11. From the data obtained to test the validity and reliability and factor analysis using SPSS 20.0 software for windows. The analysis showed that there are two variables that are not valid and should be excluded from the analysis. Based on the research results obtained by three dominant factors that affect teen decision to marry at a young age that economic and biologis factors (30.688%), social factors (15, 187%), and cultural factors (13.62%). The third factor gives keragamaan cumulative proportion of 59.557% means that the third factor is the dominant factor and the rest can be influenced by other factors that were not identified by the study.
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 4.1 Penskalaan Variabel 1 34
Tabel 4.2 Hasil Penskalaan Variabel 36
Tabel 4.3 Uji Validitas 1 36
Tabel 4.3 Uji Validitas 2 37
Tabel 4.5 Contoh Perhitungan Korelasi Product Momen 38
Tabel 4.6 Hasil Cronbach Alpha Reliability Test 39 Tabel 4.7 KMO and Bartlett's Test 40
Table 4.8 Measure of Sampling Adequacy 40
Tabel 4.9 Communalities 41
Tabel 4.10 Total Variance Explained 43
Tabel 4.11 Factor Loading 45
Tabel 4.12 Rotated Factor Loading 46
Tabel 4.13 Bobot Variabel Pendukung Faktor Pertama 46
DAFTAR GAMBAR
Halaman
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
Lampiran 1 Kuesioner Penelitian 52
Lampiran 2 Data Penilaian Responden 55
Lampiran 3 Hasil Output SPSS 62
ABSTRAK
Analisis faktor adalah satu teknik analisis data yang ditujukan untuk mereduksi sejumlah variabel menjadi beberapa kelompok lebih kecil yang disebut sebagai faktor. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi faktor-faktor pendorong pernikahan muda dengan menggunakan analisis faktor. Teknik pengambilan sampel yang digunakan adalah cluster sampling. Variabel yang digunakan sebanyak 11. Dari data yang diperoleh dilakukan uji validitas dan reliabilitas serta analisis faktor menggunakan software SPSS 20.0 for windows. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat dua variabel yang tidak valid dan harus dikeluarkan dari analisis. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh 3 faktor dominan yang memperngaruhi keputusan remaja menikah di usia muda yaitu faktor ekonomi dan biologis (30,688%), faktor pergaulan (15,187%), dan faktor tradisi (13,62%). Ketiga faktor tersebut memberikan proposi keragamaan kumulatif sebesar 59,557% artinya ketiga faktor tersebut merupakan faktor dominan dan sisanya dapat dipengaruhi faktor-faktor lainnya yang tidak teridentifikasi oleh penelitian.
ABSTRACT
Factor analysis is a data analysis technique that is intended to reduce the number of variables into smaller groups called factors. The purpose of observation is to identify the factors driving young marriage by using factor analysis. The sampling technique that used cluster sampling. Variables used as many as 11. From the data obtained to test the validity and reliability and factor analysis using SPSS 20.0 software for windows. The analysis showed that there are two variables that are not valid and should be excluded from the analysis. Based on the research results obtained by three dominant factors that affect teen decision to marry at a young age that economic and biologis factors (30.688%), social factors (15, 187%), and cultural factors (13.62%). The third factor gives keragamaan cumulative proportion of 59.557% means that the third factor is the dominant factor and the rest can be influenced by other factors that were not identified by the study.
BAB 1
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Manusia dalam proses perkembangannya untuk meneruskan jenisnya membutuhkan pasangan hidup yang dapat memberikan keturunan sesuai dengan apa yang diinginkannya. Perkawinan sebagai jalan untuk bisa mewujudkan suatu keluarga/rumah tangga yang bahagia dan kekal berdasarkan Ketuhanan Yang Maha Esa. Hal ini dimaksudkan, bahwa perkawinan itu hendaknya berlangsung seumur hidup dan tidak boleh berakhir begitu saja. Pembentukan keluarga yang bahagia dan kekal itu, haruslah berdasarkan Ketuhanan Yang Maha Esa.
dan anak), pendidikan dan pengasuhan anak, putusnya hubungan keluarga (perceraian).
Perkawinan bagi manusia merupakan hal yang penting, karena dengan sebuah perkawinan seseorang akan memperoleh keseimbangan hidup baik secara sosial biologis, psikologis maupun secara sosial.
Seseorang dengan melangsungkan sebuah perkawinan maka dengan sendirinya semua kebutuhan biologisnya bisa terpenuhi. Sementara itu secara mental atau rohani mereka yang telah menikah lebih bisa mengendalikan emosi dan mengendalikan nafsu seks.
Kematangan emosi merupakan aspek yang sangat penting untuk menjaga kelangsungan perkawinan. Keberhasilan rumah tangga sangat banyak ditentukan oleh kematangan emosi, baik suami maupun istri. Dengan dilangsungkannya perkawinan maka status sosialnya dalam kehidupan bermasyarakat diakui sebagai pasangan suami-istri, dan sah secara hukum.
Untuk memberikan reaksi tersebut manusia cenderung menyerasikan dengan sikap dan tindakan dengan orang lain, hal ini disebabkan karena pada dasarnya manusia mempunyai keinginan dan hasrat yang kuat untuk menjadi satu dengan manusia lainnya. Dan keinginan untuk menjadi satu dengan lingkungan alam disekelilingnya (Soerjono Soekanto,1990: 115).
Dan apabila dicermati dengan seksama maka yang mendasari terjadinya perkawinan di usia muda khususnya di masyarakat adalah karena adanya beberapa faktor seperti faktor ekonomi, bahwa perkawinan usia muda terjadi karena keadaan keluarga yang hidup di garis kemiskinan, untuk meringankan beban orang tuanya maka anak wanitanya dikawinkan dengan orang yang dianggap mampu, faktor pendidikan karena rendahnya tingkat pendidikan maupun pengetahuan orang tua, anak dan masyarakat, menyebabkan adanya kecenderungan mengawinkan anaknya yang masih dibawah umur, faktor keluarga karena biasanya orang tua bahkan keluarga menyuruh anaknya untuk kawin secepatnya tanpa memikirkan umur mereka, karena orang tua dan keluarga khawatir anaknya melakukan hal-hal yang tidak diinginkan karena anak perempuannya berpacaran dengan laki-laki yang sangat dekat sehingga segera mengawinkan anaknya dan takut juga anaknya dikatakan perawan tua sehingga segera dikawinkan ini di sebabkan karena hukum adat masih berlaku.
Padahal batas usia dalam melangsungkan perkawinan adalah penting atau dapat dikatakan sangat penting. Hal ini disebabkan karena didalam perkawinan menghendaki kematangan psikologis. Usia perkawinan yang terlalu muda dapat mengakibatkan meningkatnya kasus perceraian karena kurangnya kesadaran untuk bertanggung jawab dalam kehidupan berumah tangga bagi suami istri.
Perkawinan yang sukses sering ditandai dengan kesiapan memikul tanggung-jawab. Begitu memutuskan untuk menikah, mereka siap menanggung segala beban yang timbul akibat adanya pernikahan, baik yang menyangkut pemberian nafkah, pendidikan anak, maupun yang terkait dengan perlindungan, pendidikan, serta pergaulan yang baik.
yang telah dewasa secara psikologis akan akan lebih terkendali emosi maupun tindakannya, bila dibandingkan dengan para ibu muda.
Selain mempengaruhi aspek fisik, umur ibu juga mempengaruhi aspek psikologi anak, ibu usia remaja sebenarnya belum siap untuk menjadi ibu dalam arti keterampilan mengasuh anaknya. Ibu muda ini lebih menonjolkan sifat keremajaannya daripada sifat keibuannya.
Maka dapat diambil kesimpulan bahwa perkawinan usia muda akan menimbulkan masalah dalam rumah tangga, seperti pertengkaran, percekcokan bentrokan antara suami-istri. Emosi yang belum stabil, memungkinkan banyaknya pertengkaran dalam berumah-tangga. Di dalam rumah tangga pertengkaran atau bentrokan itu hal biasa, namun apabila berkelanjutan akan mengakibatkan suatu perceraian.
Masalah perceraian umumnya disebabkan karena masing-masing sudah tidak lagi memegang amanah sebagai istri atau suami, istri sudah tidak menghargai suami sebagai kepala rumah-tangga. Apabila mereka mempertahankan ego masing-masing akibatnya adalah perceraian, maka muncullah masalah dalam rumah tangganya dan hal ini akan berpengaruh juga terhadap kedua orang tuanya karena apabila perkawinan dari anak-anaknya mengalami kegagalan maka mereka akan merasa sedih dan kecewa akan keadaan rumah tangga anak-anaknya, hal ini akan mengakibatkan bertambahnya biaya hidup mereka dan yang paling parah lagi akan memutuskan tali kekeluargaan diantara kedua belah-pihak.
Berdasarkan dari pemikiran di atas maka penulis tertarik mengadakan penelitian dengan judul “IDENTIFIKASI FAKTOR PENDORONG PERNIKAHAN DINI DENGAN METODE ANALISIS FAKTOR”.
1.2. Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah yang telah diuraikan di atas, maka perumusan masalah yang akan diteliti dalam tulisan ini adalah faktor-faktor apa saja yang menjadi pendorong seseorang menikah diusia muda.
1.3. Pembatasan Masalah
Agar proses penelitian ini lebih jelas, maka penulis memberikan batasan masalah yang akan diteliti yakni:
1. Objek yang diteliti adalah remaja yang menikah pada usia 16-21 tahun dan periode pernikahannya terjadi pada bulan Januari tahun 2005 sampai dengan bulan Februari tahun 2013.
1.4. Tujuan Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah menentukan faktor-faktor dominan yang menjadi pendorong para remaja menikah di usia muda dengan menggunakan analisis faktor (multivariat).
1.5. Manfaat Penelitian
Adapun manfaat penelitian ini adalah:
1. Sebagai bahan masukan dan evaluasi bagi pemerintah, KUA (Kantor Urusan Agama) serta intansi terkait dalam menyikapi pernikahan dini yang masih terjadi di Indonesia; bahan advokasi bagi pemerintah untuk mengubah kebijakan hukum mengenai pernikahan; serta untuk menyusun kebijakan pendewasaan usia pernikahan.
2. Sebagai bahan masukan dan evaluasi bagi dinas kesehatan untuk meningkatkan perhatian terhadap kesehatan reproduksi remaja serta untuk intervensi dalam rangka meningkatkan pengetahuan remaja mengenai kesehatan reproduksi, terutama tentang pernikahan dini.
3. Sebagai pengetahuan dan informasi bagi para remaja mengenai pernikahan dini.
1.6. Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian dalam tulisan ini adalah sebagai berikut:
1. Mengumpulkan bahan yang berkaitan dengan fakor-faktor yang mempengaruhi pernikahan dini.
2. Menentukan variabel penelitian dengan membuat kuesioner untuk pemilihan faktor-faktor.
3. Mengumpulkan data primer (nilai tiap variabel penelitian) yang bersumber pada hasil kuesioner terhadap responden.
4. Mengolah dan menganalisis data yang diperoleh dengan menggunakan software statistika SPSS.
a. Menguji validitas data. b. Menguji reliabilitas data.
c. Menganalisis data dengan menggunakan teknik analisis factor. d. Interpretasi factor.
e. Menentukan ketepatan model. 5. Mengambil kesimpulan dan saran.
1.7. Sistematika Penulisan
1. Bab 1. Pendahuluan, membahas latar belakang dilakukannya penelitian, perumusan masalah, tujuan penelitian, batasan masalah, metodologi, dan sistematika penulisan.
2. Bab 2. Tinjauan Pustaka, membahas teori-teori yang digunakan sebagai dasar dilakukannya penelitian.
3. Bab 3. Pengumpulan dan Pengolahan Data, proses kegiatan pengumpulan data serta pengolahan dari penelitian ini.
4. Bab 4. Analisis data, membahas proses analisa dari data yang telah diambil. 5. Bab 5. Kesimpulan dan saran, merangkum keseluruhan dari proses penelitian
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Remaja 2.1.1 Definisi remaja
Menurut Papalia (2004) remaja adalah transisi perkembangan antara masa kanak-kanak dan masa dewasa yang meliputi perubahan secara fisik, kognitif, dan perubahan sosial. Lahey (2004) menyatakan bahwa remaja adalah periode yang dimulai dari munculnya pubertas sampai pada permulaan masa dewasa.
Hurlock (1999) mengemukakan istilah adolescence atau remaja yang berasal dari bahasa latin adolescence yang berarti “tumbuh” atau “tumbuh menjadi dewasa”.
Istilah adolescence, seperti yang dipergunakan saat ini juga mempunyai arti yang luas, mencakup kematangan mental, emosional, sosial, dan fisik.
Menurut Padgett (1999) secara psikologis masa remaja adalah usia dimana individu berintegrasi dengan masyarakat dewasa. Lazimnya masa remaja dianggap mulai pada saat anak secara seksual menjadi matang dan berakhir sampai menjadi matang secara hukum.
Batasan remaja menurut WHO lebih konseptual. Dalam definisi ini dikemukakan 3 kriteria yaitu biologi, psikologi, dan sosial ekonomi, sehingga secara lengkap definisi tersebut berbunyi sebagai berikut:
Remaja adalah suatu masa dimana:
2. Individu mengalami perkembangan psikologi dan pola identitas dari kanak-kanak menjadi dewasa.
3. Terjadi peralihan dari ketergantungan sosial-ekonomi yang penuh kepada keadaan yang relatif lebih mandiri.
Berdasarkan beberapa pendapat diatas dapat disimpulkan masa remaja merupakan masa dimana individu mengalami transisi perkembangan dari masa kanak-kanak menuju dewasa, kematangan mental, emosional, sosial, dan fisik, usia dimana individu mulai berhubungan dengan masyarakat, dan telah mengalami perkembangan tanda-tanda seksual, pola psikologi, dan menjadi lebih mandiri.
2.1.2 Pembagian Masa Remaja
Menurut Monks (2001) batasan remaja adalah antara 12 tahun sampai 21 tahun. Monks membagi batasan usia ini dalam tiga fase, yaitu:
1. Fase remaja awal: usia 12 tahun sampai 15 tahun.
2. Fase remaja pertengahan: usia 15 tahun sampai 18 tahun. 3. Fase remaja akhir: usia 18 tahun sampai 21 tahun.
Batasan usia remaja untuk masyarakat Indonesia sendiri adalah antara usia 11 tahun sampai usia 24 tahun. Hal ini dengan pertimbangan bahwa usia 11 tahun adalah usia dimana pada umumnya tanda-tanda seksual skunder mulai tampak. Batasan usia 24 tahun merupakan batas maksimal individu yang belum dapat memenuhi persyaratan kedewasaan secara sosial maupun psikologi. Individu yang sudah menikah dianggap dan diperlukan sebagai individu dewasa penuh sehingga tidak lagi digolongkan sebagai remaja (Sarwono, 2003)
individu yang berusia dibawah 18 tahun masih dianggap sebagai usia anak-anak atau remaja. The world health organization (WHO) memiliki batasan yang tidak jauh berbeda. Batasan usia remaja menurut WHO adalah individu yang berusia pada rentang 10-19 tahun.
Berdasarkan dari beberapa pendapat diatas maka dapat disimpulkan bahwa rata-rata batasan usia remaja berkisar 10 tahun sampai 24 tahun, dengan pembagian fase remaja awal berkisar 10-15 tahun, fase remaja berkisar 16-18 tahun dan fase remaja akhir berkisar 19-24 tahun.
2.2 Definisi pernikahan dini
Pernikahan usia muda terdiri dari dua kata yaitu pernikahan dan usia muda. Pernikahan berasal dari bahasa Arab yaitu An-nikah yang berarti menghimpun dan mengumpulkan. Dalam pengertian fiqih nikah adalah akad yang mengandung kebolehan melakukan hubungan suami istri dengan lafaz perkawinan/pernikahan atau yang semakna dengan itu.
Dalam pengertian yang luas pernikahan adalah suatu akad atau perikatan untuk menghalalkan hubungan kelamin antara laki-laki dan perempuan dalam rangka mewujudkan kebahagiaan hidup berkeluarga yang diliputi rasa ketentraman serta kasih sayang dengan cara yang diridhoi Allah.
Pasal 6 ayat 2 UU No. 1 Tahun 1974 menyatakan bahwa untuk melangsungkan suatu perkawinan seseorang yang belum mencapai umur 21 tahun harus mendapat ijin dari kedua orang tua. Seperti halnya juga telah dijelaskan dalam UU Repoblik Indonesia Nomor 1 pasal 1 tahun 1974 tentang perkawinan, yang menyatakan bahwa perkawinan adalah ikatan lahir batin antara seorang pria dengan wanita sebagai suami isteri dengan tujuan membentuk keluarga yang bahagia dan kekal berdasarkan Ketuhanan Yang Maha Esa.
Di dalam masyarakat sekarang ini masih banyak dijumpai sebagian masyarakat yang melangsungkan perkawinan di usia muda atau di bawah umur. Sehingga Undang-undang yang telah dibuat, sebagian tidak berlaku di suatu daerah tertentu meskipun Undang-Undang tersebut telah ada sejak dahulu.
Padahal pernikahan yang ideal untuk perempuan adalah 20-25 tahun sementara laki-laki 24-28 tahun. Karena di usia itu organ reproduksi perempuan secara psikologis sudah berkembang dengan baik dan kuat serta siap untuk melahirkan keturunan secara fisik pun mulai matang. Sementara laki-laki pada usia itu kondisi psikis dan fisiknya sangat kuat, hingga mampu menopang kehidupan keluarga untuk melindungi baik sera psikis emosional, ekonomi dan sosial.
Melakukan perkawinan tanpa kesiapan dan pertimbangan yang matang dari satu sisi dapat mengindikasikan sikap tidak affresiatif terhadap makna nikah dan bahkan lebih jauh bisa merupakan pelecehan terhadap kesakralan sebuah perkawinan. Sebagian masyarakat yang melangsungkan perkawinan usia muda ini dipengaruhi karena adanya beberapa faktor-faktor yang mendorong mereka untuk melangsungkan perkawinan usia muda atau di bawah umur.
diatas 20 tahun sudah boleh menikah, sebab perempuan yang menikah dibawah umur 20 tahun beresiko terkena kanker leher rahim. Dan pada usia remaja, sel-sel leher rahim belum matang, maka kalau terpapar human papiloma Virus HPV pertumbuhan sel akan menyimpang menjadi kanker (Nugroho Kompono, 2007).
Dari penjelasan diatas, maka tidak dapat dipungkiri bahwa perkawinan usia muda pada kebanyakan yang dilakukan merupakan salah satu faktor utama masalah perkawinan, disebabkan setiap pasangan laki-laki dan perempuan belum memiliki sikap kedewasaan yang merupakan salah satu tolak ukur dalam memasuki sebuah kehidupan berkeluarga. Memang disatu sisi harus didasari bahwa kedewasaan seseorang tidak tidak bergantug pada umur, tetapi disisi lain kitapun perlu menyadari bahwa masa remaja adalah masa peralihan dari usia kanak-kanak ke usia dewasa. Yang mana masa keremajaan merupakan gejala sosial yang bersifat sementara, sifat sementara dan kedudukannya itu mengakibatkan remaja masih mencari identitasnya, yang artinya pada masa peralihan itu sangat jarang ditemukan remaja yang betul-betul memiliki sikap kedewasaan, yang pada dasarnya untuk menempuh suatu kehidupan rumah tangga yang bahagia, salah satu persyaratan mutlak yang harus dimiliki yaitu sikap kedewasaan tersebut.
Sikap kedewasaan masing-masing pasangan remaja dalam kehidupan keluarganya, sedikit banyaknya akan mempengaruhi pola perilaku anak yang dilahirkannya, sebuah pernikahan yang harmonis diharapakan menghasilkan anak-anak yang baik yang mempunyai watak yang menyenangkan.
Maka dari itu remaja sebelum melangkah kejenjang perkawinan atau hidup berkeluarga sebaiknya terlebih dahulu mempersiapkan dirinya sedemikian rupa, sehingga keluarga yang akan dibentuknya tidak terlalu banyak mengalami masalah yang akan membawa pada perceraian.
juga pasangan harus memikirkan keperluan-keperluan dalam hidup berkeluarga. Dan pada intinya, setiap pasangan remaja yang ingin menikah, haruslah siap secara fisik/ ekonominya maupun secara mental dalam arti bahwa adanya sikap kedewasaan dalam memandang arti dari perkawinan itu sendiri, agar keluarga yang dibangunnya adalah keluarga yang sejahtera.
2.3 Sumber dan Data Sampel
Dalam penelitian, selalu dilakukan pengumpulan data yang merupakan alat bantu utama dalam penelitian. Berdasarkan cara memperolehnya, terdapat dua jenis data, yaitu:
1. Data Primer
Data primer adalah data yang secara langsung diambil dari objek-objek penelitian oleh peneliti perorangan maupun organisasi. Dalam penelitian ini, data primer akan diperoleh dari pengujian kuesioner.
2. Data Sekunder
Data sekunder adalah data yang didapat tidak secara langsung dari objek penelitian. Di penelitian ini data sekunder diambil dari fasilitas website serta rangkuman artikel yang ada di internet dari produsen produk dan pihak yang berkaitan.
Populasi adalah sekelompok orang, benda, atau hal yang menjadi sumber pengambilan sampel atau sekumpulan yang memenuhi syarat-syarat tertentu yang bekaitan dengan masalah penelitian. Sampel adalah bagian dari populasi statistik yang cirinya dipelajari untuk memperoleh informasi tentang seluruhnya atau dapat juga dikatakan sebagai suatu bagian dari populasi atau semesta sebagai wakil (representasi) populasi atau semesta itu.
Ada beberapa macam sampel yang didapat dipergunakan sesuai keperluan dan jenis penelitian (Ary, Jacobs, & Sorensen, 2010), antara lain:
1. Random Sampling atau sampel acak adalah sebuah sampel yang terdiri dari unsur-unsur yang dipilih dari populasi dianggap random/acak bila tiap unsur-unsur yang dipilih dari populasi tersebut memiliki probabilitas atau kemungkinan yang sama untuk dipilih.
2. Sampel representatif ialah sampel yang kira-kira memiliki karakteristrik-karakteristik populasi yang relevan dengan penelitian yang bersangkutan. 3. Sampel sistematis adalah sebuah sampel yang proses pemilihannya dilakukan
secara sistematis dari populasinya. Sampel jenis ini banyak digunakan dalam penelitian statistika.
4. Sampel luas atau sampel kelompok (cluster sample) adalah sampel yang prosedur pengambilan sampelnya (sampling) menggunakan lokasi geografis sebagai dasarnya.
5. Sampel bertingkat. Bila populasi ternyata terdiri dari bermacam-macam jenis (heterogen), maka populasi sedemikian itu dapat dibagi ke dalam beberapa
stratum dan sampelnya dapat dipilih secara random dari tiap stratum.
6. Sampel kuota adalah sampel yang dipilih dari stratum-stratum yang tertentun yang dianggap cukup representatif bagi populasinya.
yang diteliti (Sheskin, 2000). Jika terdapat 20 variabel, maka sampel haruslah minimal 100 responden.
2.4 Skala pengukuran
Teknik pengukuran data yang digunakan adalah attitude scales, yaitu suatu kumpulan alat pengukuran yang mengukur tanggapan individu terhadap suatu objek atau fenomena.
Skala pengukuran dari data yang diperoleh adalah berupa skala ordinal dengan menggunakan skala Likert, dengan bobot nilai 5, 4, 3, 2, 1.
Berdasarkan skala pengukurannya data dibedakan menjadi 4 macam, yaitu:
1. Skala Nominal
Misalnya: jenis kelamin, agama, dan sebagainya. Sering juga data nominal diberi simbol bilangan saja. Misalnya : laki-laki diberi nilai 1, perempuan diberi nilai 2.
2. Skala Ordinal
Data yang diukur menggunakan ordinal selain mempunyai ciri nominal, juga mempunyai ciri berbentuk peringkat atau jenjang. Misalnya tingkat pendidikan nilai ujian (dalam huruf).
3. Skala Interval
Data yang diukur menggunakan skala interval selain mempunyai ciri nominal dan ordinal, juga mempunyai ciri interval yang sama.
Skala rasio ini selain mempunyai ketiga ciri dan skala pengukuran diatas, juga mempunyai nilai nol yang bersifat mutlak. Misalnya : umur, berat sesuatu, pendapatan, dan sebagainya.
2.5 Teknik Sampling
Teknik sampling adalah suatu cara untuk menentukan banyaknya sampel dan pemilihan calon anggota sampel, sehingga setiap sampel yang terpilih dalam penelitian dapat mewakili populasinya (representatif) baik dari aspek jumlah maupun dari aspek karakteristik yang dimiliki populasi. Sampling adalah proses pemilihan sejumlah elemen dari populasi sehingga dengan meneliti dan memahami karakteristik sampel dapat digeneralisir untuk karakteristik populasi. Jarang sekali suatu penelitian dilakukan dengan cara memeriksa semua objek yang diteliti (sensus), tetapi sering digunakan sampling (Teken, 1965), alasannya adalah:
1. Biaya, waktu dan tenaga untuk menyelidiki melalui sensus.
2. Populasi yang berukuran besar selain sulit untuk dikumpulkan, dicatat dan dianalisis, juga biasanya akan menghasilkan informasi yang kurang teliti. Dengan cara sampling jumlah objek yang harus diteliti menjadi lebih kecil, sehingga lebih terpusat perhatiannya.
3. Percobaan-percobaan yang berbahaya atau bersifat merusak hanya cocok dilakukan dengan sampling.
1. Dapat menghasilkan gambaran yang dapat dipercaya dari seluruh populasi yang diteliti.
2. Dapat menentukan ketepatan hasil penelitian dengan menentukan penyimpangan baku dari taksiran yang diperoleh.
3. Sederhana dan mudah diperoleh.
4. Dapat memberikan keterangan sebanyak mungkin dengan biaya serendah mungkin.
Dalam menentukan besarnya sampel dalam suatu penelitian, ada empat faktor yang harus dipertimbangkan yaitu:
1. Derajat keseragaman populasi.
2. Ketepatan yang dikehendaki dari penelitian. 3. Rencana analisis.
4. Tenaga, biaya dan waktu.
Teknik sampling dapat dikelompokkan menjadi dua, yaitu:
1. Probability sampling, meliputi:
a. Simple random sampling (populasi homogen) yaitu pengambilan sampel dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata yang ada. Teknik ini hanya digunakan jika populasinya homogen.
b. Proportionale stratifiled random sampling (populasi tidak homogen) yaitu pengambilan sampel dilakukan secara acak dengan memperhatikan strata yang ada. Artinya setiap strata terwakili sesuai proporsinya.
tetapi kurang proporsional, artinya ada beberapa kelompok strata yang ukurannya kecil sekali.
d. Cluster sampling (sampling daerah) yaitu teknik ini digunakan untuk menentukan jumlah sampel jika sumber data sangat luas. Pengambilan sampel didasarkan daerah populasi yang telah ditetapkan.
2. Non probability sampling, meliputi: sampling sistematis, sampling kuota, sampling incidental, purposive sampling, sampling jenuh, dan snowball sampling
2.6 Uji Validitas dan Reliabilitas
2.6.1 Uji Validitas
Validitas menunjukkan sejauh mana suatu alat ukur dapat mengukur sesuai dengan apa yang ingin diukur. Hubungan antara suatu pengukuran dengan suatu kriteria biasanya digambarkan dengan nilai korelasi, yang biasa disebut koefisien validitas. Menurut American Psycological Assiciation (1985), ada 3 (tiga) tipe validitas, yaitu:
1. Content Validity, yaitu uji validitas yang menggunakan pembuktian secara logika yang mengukur sejauh mana isi alat ukur telah mewakili semua aspek kerangka konseptual yang diinginkan.
a. Concurrent Validity, yang menunjukkan hubungan antara alat uji dengan keadaan sekarang.
b. Predictive Validity, yang menunjukkan hubungan antara hasil pengukuran dengan keadaan yang akan datang.
Hubungan suatu uji atau pengukuran dengan kriteria biasanya digambarkan dengan nilai korelasi, yang disebut koefisien validitas.
Dalam kenyataannya jarang dijumpai koefisien validitas yang lebih besar dari 0,6 dan koefisien validitas yang bekisar antara 0,3-0,4 dapat dianggap cukup valid.
2.6.2 Reliabilitas
Realibilitas merupakan indeks yang menunjukkan sejauhmana suatu alat ukur dapat dipercaya atau dapat diandalkan. Pengukuran yang memiliki realibilitas tinggi disebut sebagai pengukuran yang reabel.
Sifat reliabel diperlihatkan oleh tingginya reabilitas hasil ukur suatu tes. Suatu alat ukur yang tidak reliabel akan memberikan informasi yang tidak akurat mengenai keadaan subjek atau individu yang diuji sebagai responden. Apabila informasi itu keliru digunakan sebagai dasar pertimbangan dalam pengambilan suatu kesimpulan keputusan, maka tentulah kesimpulan dan keputusan itu tidak akan tepat.
Tinggi rendahnya realibilitas ditunjukkan oleh suatu angka yang disebut koefisien reliabilitas. Estimasi koefisiensi reliabilitas dapat dilakukan dengan metode pendekatan konsistensi internal, karena metode pendekatan ini hanya memerlukan satu kali pengenaan tes kepada sekelompok individu sebagai subjek.
Metode yang digunakan untuk menguji realibilitas adalah metode Alpha Cronbach. Coefficient Cronbach Alpha merupakan statistik yang penting digunakan sebagai ukuran keandalan dari psychometric instrumen. Pertama kali nya dikenal sebagai alfa oleh Cronbach (1951), yang merupakan perpanjangan dari versi sebelumnya yaitu Kuder Formula-Richardson 20 (sering disebut dengan KR ke-20), yang sama untuk dichotomous item.
item. Dalam pengujian intrument penelitian, jika memberikan nilai Alpha Cronbach > 0,60. (Ade Fatma, 2007).
Nilai Alpha Cronbach diperoleh dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
∑
(
2.2)Keterangan:
= nilai (koefisien) Alpha Cronbach = banyaknya variabel penelitian
∑ = jumlah varians variabel penelitian = varians total
2.7 Analisis Faktor
Pada awalnya teknik analisis faktor dikembangkan pada awal abad ke-20. Teknik analisis ini dikembangkan dalam bidang psikometrik atas usaha ahli statistika Karl Pearson, Charles Spearman, dan lainnya untuk mendefinisikan dan mengukur intelegensi seseorang.
Analisis faktor merupakan alat pereduksi, mengekstraksi sejumlah faktor bersama (common faktor) dari gugusan asal , ,..., sehingga:
1. Banyaknya faktor lebih sedikit sedikit dari variabel asal X. 2. Sebagian besar informasi variabel X, tersimpan dalam faktor. Kegunaan:
2. Mempermudah interpretasi hasil analisis, sehingga diperoleh Informasi yang lebih riil dan sangat berguna.
3. Pemetaan dan pengelompokkan objek berdasarkan karakteristik faktor tertentu. 4. Mendapatkan data variabel konstruks (skor faktor ) sebagai data input analisis lebih lanjut (analisis diskriminan, regresi, kluster, MANOVA, path, model stuctural, MDS, dan lain sebagainya).
Menurut Johnson dan Wichern (1982), analisis faktor merupakan teknik analisis multivariat yang bertujuan untuk meringkas sejumlah p variabel yang diamati menjadi sejumlah m faktor penting, dengan m p. Misal X adalah vektor random teramati dengan yang memiliki p komponen pada pengamatan ke-i, dengan vektor rata-rata dan matriks kovariansi . Vektor X bergantung secara linier dengan variabel yang disebut faktor bersama dan sejumlah sumber variansi dari
yang disebut faktor spesifik.
Model analisis faktor menurut Johnson dan Wichern adalah:
(2.3)
Dengan
: variabel ke-i
: rata-rata variabel ke-i
: bobot variabel (factor loading) ke-i pada faktor ke-j
: faktor bersama (common factor) ke-j
i = 1, 2,..., p ; j = 1, 2,..., m
Faktor spesifik berkorelasi satu dengan yang lain dan dengan common factor.
Common factor dapat dinyatakan sebagai kombinasi linier dari variabel yang diteliti., dengan persamaaan:
2.4)
dimana:
= Faktor ke-j yang diestimasi
= Bobot atau koefisien skor faktor
= Banyaknya variabel X pada faktor ke-p
Jika dituliskan dalam notasi matriks, model analisis faktor adalah
Asumsi yang mendasari model analisis faktor adalah:
1. Vektor dan saling bebas,
3. Faktor spesifik tidak saling berkorelasi,
Dengan [
]
Model analisis faktor menyatakan struktur kovariansi dari X. Model (2.5) dapat diperoleh:
Sehingga,
(2.6)
Dari persamaan (2.6) diperoleh
Model (2.5) juga dapat diperoleh
Sehingga,
Dari persamaan (2.7) diperoleh
Menurut Dillon dan Goldstein (1984), variabel dapat dipartisi menjadi dua bagian yang tidak berkorelasi yaitu:
(2.7)
Dengan . Karena faktor bersama dan spesifik diasumsikan tidak berkorelasi sehingga faktor bersama mempunyai unit variansi, maka variansi dari dapat dipartisi menjadi:
(2.8)
Dengan menunjukkan variansi bersama dan menunjukkan variansi spesifik dari . Penjumlahan kuadrat bobot variabel disebut komunalitas. Jika dinotasikan sebagai komunalitas dari variabel ke-i, maka ditulis
Sehingga didapat komunatilas yaitu dan
2.8 Langkah-langkah Analisis Faktor
2.8.1 Tabulasi Data
Data yang telah diperoleh dari penyusunan serta penyebaran kuesioner di tempat-tempat yang telah ditentukan, kemudian data-data ini dikumpulkan serta ditabulasikan pada kolom-kolom agar mempermudah untuk dikonversi pada software yang akan digunakan.
2.8.2 Pembentukan Matriks Korelasi
Matriks korelasi merupakan matrik yang memuat koefisien korelasi dari semua 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 yaitu :
1. Penentukan besaran nilai Barlett Test of Sphericity, yang digunakan untuk mengetahui apakah ada korelasi signifikan antar variabel.
Statistik uji bartlett adalah sebagai berikut:
[ ] | | (2.10)
Keterangan :
= jumlah observasi
= jumlah variabel
| | = determinan matriks korelasi
2. Penentuan Keiser-Meyesr-Okliti (KMO) Measure of Sampling Adequacy, yang digunakan untuk mengukur kecukupan sampel dengan cara membandingkan besarnya koefisien korelasi yang diamati dengan koefisien korelasi parsialnya.
∑ ∑
∑ ∑ ∑ ∑
( 2.11)
Keterangan :
= koefisien korelasi sederhana antara variabel ke- dan
= koefisien korelasi parsial antara variabel ke- dan
ke-MSA digunakan untuk mengukur kecukupan sampel.
∑
∑ ∑ (2.12)
Keterangan :
= koefisien korelasi sederhana antara variabel ke- dan
ke-Kriteria kesesuaian dalam pemakaian analisis faktor adalah (Kaiser, 1974):
1. Jika harga KMO sebesar 0,9 berarti sangat memuaskan. 2. Jika harga KMO sebesar 0,8 berarti memuaskan. 3. Jika harga KMO sebesar 0,7 berarti harga menengah. 4. Jika harga KMO sebesar 0,6 berarti cukup.
5. Jika harga KMO sebesar 0,5 berarti kurang memuaskan. 6. Jika harga KMO kurang dari 0,5 tidak dapat diterima.
Angka MSA bekisar antara 0 sampai dengan 1, dengan kriteria 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 0,5 dan atau mendekati nol (0), maka variabel tersebut tidak dapat dianalisis lebih lanjut, atau dikeluarkan dari variabel lainnya.
2.8.3 Ekstrasi Faktor
Pada tahap ini, akan dilakukan proses inti dari analisis faktor, yaitu melakukan ekstrasi 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).
Tabel Communalities merupakan tabel yang menunjukkan persentase variance dari tiap variabel yang dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Nilai yang dilihat adalah extraction yang terdapat pada tabel communalities. Makin kecil nilainya, makin lemah hubungan antara variabel yang terbentuk.
Perhitungan communality setiap variabel dengan persamaan:
(2.13)
Keterangan:
= communality variabel ke-i
Communality adalah jumlah varian yang disumbangkan oleh suatu variabel dengan seluruh variabel lainnya dalam analisis. Bisa juga disebut proporsi atau bagian varian yang dijelaskan oleh common factor atau besarnya sumbangan suatu faktor terhadap varian seluruh variabel.
Tabel Total Variance Explained, menunjukkan persentase variance yang dapat dijelaskan oleh faktor secara keseluruhan. Nilai yang menjadi indikatornya
eigenvalues yang telah mengalami proses ekstrasi. Pada tabel akan tercantum nilai
extraction sum of square loading. Hal ini disebabkan nilai eigenvalues tidak lain merupakan jumlah kuadrat dari faktor loading dari setiap variabel yang termasuk ke dalam faktor. FactorLoading ini merupakan nilai yang menghubungkan faktor-faktor dengan variabel-variabel. Variabel yang masuk ke dalam faktor adalah yang nilainya lebih dari satu ( ). Dari sini akan terlihat pula jumlah faktor yang akan terbentuk.
Perhitungan nilai karakteristik (eigen value) , dimana perhitungan ini berdasarkan persamaan karakteristik:
Keterangan:
= matriks korelasi dengan orde n x n
= matriks identitas = eigen value
Eigen value adalah jumlah varian yang dijelaskan oleh setiap faktor.
Penentuan vektor karakteristik (eigen vector) yang bersesuaian dengan nilai karakteristik (eigen value), yaitu dengan persamaan :
(2.15)
Factor loading merupakan korelasi sederhana antara variabel dengan faktor.
Grafik Scree Plot menggambarkan tampilan grafik dari tabel Total Variance Explained. Grafik ini sebenarnya menunjukkan peralihan dari satu faktor ke faktor lainnya garis menurun disepanjang sumbu y. Sumbu x menunjukkan jumlah komponen faktor yang terbentuk, sedangkan sumbu y menunjukkan nilai eigenvalues.
Tabel component matrix menunjukkan kategori variabel-variabel ke dalam komponen faktor, atau dengan kata lain menunjukkan distribusi variabel-variabel pada faktor yang terbentuk. Bila yang dijadikan acuan adalah nilai faktor loading yang ada dalam tabel, dimana nilai lebih besar menunjukkan korelasi yang cukup kuat antara variabel-variabel tersebut dengan komponen faktor. Jumlah jasa kuadrat faktor
2.8.4 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. Hasil dari rotasi ini terlihat pada tabel
Rotated Component Matrix, dimana dengan metode ini nilai total variance dari tiap variabel yang ada di tabel component matrix tidak berubah. Yang berubah hanyalah komposisi dari nilai faktor Loading dari tiap variabel. 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.
Dalam penelitian ini digunakan metode Varimax, karena bertujuan untuk mengekstraksi sejumlah variabel menjadi beberapa faktor. Selain itu metode ini menghasilkan struktur relatif lebih sederhana dan mudah diinterpretasikan. Metode rotasi orthogonal varimax, melakukan iterasi untuk menghitung nilai communality
dengan mencari nilai maksimum persamaan berikut (Dillon and Goldstein, 1984):
2.8.5 Penamaan Faktor
Bab 3
METODE PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini bersifat analitik dengan menggunakan metode penerapan analisis faktor (multivariat) terhadap responden remaja yang menikah di usia muda.
3.2 Prosedur Penelitian Data
Pengambilan data dilakukan dengan cara langsung menyebar kuesioner yaitu berupa pertanyaan-pertanyaan kepada responden penelitian. Responden penelitian ini adalah remaja baik laki-laki maupun wanita yang menikah di usia muda, namun dengan batasan hanya pada responden yang baru menikah selama periode 5 tahun ini. Waktu pelaksanaan pengambilan dan pengumpulan data dimulai dari pertengahan april 2013 sampai dengan pertengahan juni 2013.
3.3 Metode Pengambilan Sampel
sampel jika sumber data sangat luas. Pengambilan sampel didasarkan daerah populasi yang telah ditetapkan.
Dalam penelitian ini peneliti mengambil 20% dari 21 Kecamatan (popolasi sampling unit) yang ada di Kota Medan. Sehingga diperoleh 4 Kecamatan yang ditetapkan sebagai lokasi penelitian. Kecamatan tersebut dipilih secara sengaja atas dasar kriteria-kriteria penelitian ini.
Keempat kecamatan tersebut adalah:
1. Kecamatan Medan Labuhan 2. Kecamatan Medan Deli 3. Kecamatan Medan Denai 4. Kecamatan Medan Belawan
3.4 Penentuan Ukuran Sampel
Jumlah sampel yang dibutuhkan dalam menggunakan metode analisis faktor adalah paling sedikit empat sampai lima kali banyaknya jumlah variabel penelitian (Pudjowidodo Prabowo, 2007). Secara umum, jumlah sampel (sample size) yang ideal untuk proses analisis faktor adalah antara 50 sampai 100 sampel (Santoso, 2010), atau bisa dengan patokan rasio 10:1, dalam arti untuk 1 variabel seharusnya ada 10 sampel.
3.5 Prosedur Pengolahan Data
Terdapat beberapa prosedur pengolahan data yang dilakukan dalam sebuah penelitian. Prosedur analisis ini dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut:
Merumuskan masalah merupakan prosedur awal dalam melakukan analisa. Perumusan masalah yang dilakukan di sini adalah mengidentifikasi sasaran tujuan analisis faktor dan pengukuran variabel-variabel atas skala Likert. 2. Kemudian dilakukan pentabulasian data hasil.
3. Dari data mentah hasil kuesioner dibuat suatu matriks data yang telah dilakukan untuk mengubah data ordinal menjadi skala interval. Teknik penskalaan yang digunakan dalam penelitian ini adalah Methods Successive Interval dengan bantuan Microsoft Office Excel 2007.
Langkah-langkah Methods Successive Interval:
a. Menghitung frekuensi skor jawaban dalam skala ordinal. Frekuensi merupakan banyaknya tanggapan responden dalam memilih skala ordinal 1 s.d 5 dengan jumlah responden 60.
b. Menghitung proporsi. Proporsi dihitung dengan membagi setiap frekuensi dengan jumlah responden.
c. Proporsi kumulatif untuk masing-masing skor jawaban. Proporsi kumulatif dihitung dengan menjumlahkan proporsi secara berurutan untuk setiap nilai.
d. Menentukan nilai Z untuk setiap kategori, dengan asumsi bahwa proporsi kumulatif dianggap mengikuti distribusi normal baku. Nilai Z diperoleh dari tabel Distribusi Normal Baku.
e. Menghitung nilai densitas dari nilai Z yang diperoleh dengan cara memasukkan nilai Z tersebut ke dalam fungsi densitas normal baku sebagai berikut:
f. Menghitung Scale Value (SV) dengan rumus:
g. Menghitung penskalaan. Menentukan Scale Value min sehingga | |
h. Mentransformasikan nilai skala dengan menggunakan rumus:
| |
4. Melakukan uji validitas dan reliabilitas. Untuk mendapatkan nilai validitas dan nilai reliabilitas, data interval hasil perhitungan dengan Methods Successive Interval diproses dengan SPSS 20.
5. Selanjutnya melakukan input data hasil perhitungan dengan Methods Successive Interval pada SPSS 20 di lembar data view untuk proses inti yaitu analisis faktor.
6. Melakukan prosedur analisis data dengan SPSS 20. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
a. Klik analyze.
b. Pilih sub menu Dimension Reduction, kemudian pilih Factor.
c. Pindahkan semua variabel di kolom kiri ke kolom variabel sebelah kanan.
d. Pilih Descriptives.
e. Pada pilihan correlation matrix, aktifkan pilihan KMO and Bartlett’s
Test of Sphericity dan anti-image, kemudian klik continue. f. Pilih Extraction.
g. Pada pilihan Method, pilih Principal Component dan pada pilihan
h. Pada pilihan extract, pilih Based on Egenvalue, kemudian klik
continue. i. Pilih Rotation.
j. Pada pilihan method, pilih metode Varimax dan pada pilihan display, aktikan Rotated Solution, kemudian klik continue.
k. Klik Ok untuk diproses. 7. Penyusunan Matrik Interkorelasi.
Data disusun dalam matriks korelasi, proses analitik dilakukan pada korelasi matrik dari variabel-variabel yang diuji. Beberapa pengujian nilai dilakukan yaitu KMO & Bartlett Test yang berguna untuk menguji kelayakan sampel. Jika nilai KMO MSA lebih dari 0,5 dan nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka analisis data bisa dilanjutkan.
8. Ekstraksi Faktor.
Terdapat 5 jenis pendekatan metode ekstraksi faktor, yaitu: a. Principal Component Analysis (PCA).
b. Common Faktor Analysis/Principals Axis Faktoring. c. Maximum Likehood.
d. Unweighted Least Square. e. Generalized Least Square.
Pada penelitian ini digunakan pendekatan PCA karena sesuai dengan fungsinya untuk mengetahui jumlah faktor minimal yang dapat diekstrasi dengan menghasilkan faktor yang memiliki specific variance dan error variance yang paling kecil. Dan untuk menentukan banyaknya faktor, terdapat beberapa hal sebagai acuannya:
a. Berdasarkan penelitian sebelumnya.
d. Sampel dipisah menjadi dua analisis. 11. Rotasi faktor.
Matriks faktor adalah hasil penting dalam analisis faktor. Didalamnya terdapat koefisien yang digunakan untuk menunjukan variabel-variabel yang distandartisasi dalam batasan sebagai faktor. Faktor diharapkan tidak bernilai 0. Dan untuk menilai representasi variabel yang mempersentasikan faktor, dikategorikan dengan korelasi kuat dan korelasi lemah. Variabel yang lemah digambarkan oleh faktor biasanya bernilai lebih rendah dari 0,5 dan selebihnya adalah variabel yang cukup kuat diwakili oleh faktor.
BAB 4
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Penskalaan Data Ordinal Menjadi Data Interval
Berikut ini adalah hasil perhitungan penskalaan Methods Successive Interval untuk variabel 1.
Tabel 4.1 Penskalaan Variabel 1
No.
Langkah-langkah Methods Successive Interval untuk variabel 1:
2. Menghitung proporsi dan proporsi kumulatif untuk masing-masing skor jawaban.
3. Menentukan nilai Z untuk setiap kategori, dengan asumsi bahwa proporsi kumulatif dianggap mengikuti distribusi normal baku. Nilai Z diperoleh dari tabel Distribusi Normal Baku.
4. Menghitung nilai densitas dari nilai Z yang diperoleh dengan cara memasukkan nilai Z tersebut ke dalam fungsi densitas normal baku sebagai berikut:
√
√
5. Menghitung Scale Value (SV) dengan rumus:
6. Menentukan Scale Value min sehingga | |
| |
| |
7. Mentransformasikan nilai skala dengan menggunakan rumus:
| |
Selanjutnya dengan melakukan cara yang sama, maka semua variabel akan ditransformasikan ke dalam data interval.
Hasil penskalaan dari masing-masing variabel:
Tabel 4.2 Hasil Penskalaan Variabel
1 11,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
2 1,000 2,500 1,000 1,000 1,000 1,941 1,941 1,941 1,810 2,026
3 1,710 3,297 1,776 1,843 2,148 2,840 2,864 2,481 2,337 2,861
4 2,798 2,642 3,721 2,666 2,758 3,434 3,824 3,898 3,352 3,049 3,857
4.2 Uji Validitas
Hasil uji validitas kuesioner dari 11 variabel yang diukur kemudian dihitung dengan menggunakan software SPSS yang ditunjukkan pada Tabel 4.3.
Tabel 4.3 Uji Validitas 1
No. Variabel r-tabel r-hitung Keterangan
1. Variabel 1 0,254 0,338 Valid
2. Variabel 2 0,254 0,381 Valid
3. Variabel 3 0,254 0,442 Valid
4. Variabel 4 0,254 0,291 Valid
5. Variabel 5 0,254 0,317 Valid
6. Variabel 6 0,254 0,185 Tidak Valid
7. Variabel 7 0,254 0,425 Valid
8. Variabel 8 0,254 0,383 Valid
9. Variabel 9 0,254 0,311 Valid
10. Variabel 10 0,254 0,481 Valid
11. Variabel 11 0,254 0,067 Tidak Valid
suatu butir pertanyaan tidak valid maka butir pertanyaan tersebut harus dibuang kemudian lakukan uji sesuai prosedur sebelumnya dengan mengurangi butir pertanyaan yang tidak valid. Karena terdapat 2 variabel yang tidak valid yaitu variabel 6 dan variabel 11, maka uji validitas harus dilakukan kembali dengaan mengurangi 2 variabel yang tidak valid tersebut. Tabel 4.4 menunjukkan hasil uji validitas 2 (kedua).
Tabel 4.4 Uji Validitas 2
No. Variabel r-tabel r-hitung Keterangan
1. Variabel 1 0,254 0,356 Valid
2. Variabel 2 0,254 0,431 Valid
3. Variabel 3 0,254 0,454 Valid
4. Variabel 4 0,254 0,302 Valid
5. Variabel 5 0,254 0,255 Valid
6. Variabel 7 0,254 0,408 Valid
7. Variabel 8 0,254 0,373 Valid
8. Variabel 9 0,254 0,371 Valid
9. Variabel 10 0,254 0,515 Valid
Secara manual perhitungan korelasi product moment antara variabel X1 dengan
skor total variabel lainnya (Y) dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.5 Contoh Perhitungan Korelasi Product Moment
No mor Responden
X Y XY X2 Y2
1. 2,798 31,321 87,63616 7,828804 981,005
2. 2,798 28,121 78,68256 7,828804 790,7906
3. 2,798 34,948 97,7845 7,828804 1221,363
4. 4,339 38,887 168,7307 18,82692 1512,199
5. 2,798 25,593 71,60921 7,828804 655,0016
6. 4,339 32,346 140,3493 18,82692 1046,264
7. 2,798 27,293 76,36581 7,828804 744,9078
8. 2,798 35,615 99,65077 7,828804 1268,428
. . . . . .
. . . . . .
. . . . . .
60. 2,798 21,855 61,15029 7,828804 477,641
∑ ∑ ∑
√{ ∑ ∑ }{ ∑ ∑ }
( )
√{ }{ }
√
√
√
Diperoleh nilai validitasuntuk variabel X1 dengan perhitungan manual adalah
4.3 Uji Reliabilitas
Berikut adalah hasil perolehan data dari uji realibilitas dengan SPSS
Tabel 4.6 Hasil Cronbach Alpha Reliability Test
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items
N of Items
0,711 0,711 9
Berdasarkan hasil perhitungan di atas , nilai Cronbach Coefficien Alpha adalah 0,711 untuk uji reliabilitas atas dafta pilihan responden. Nilai tersebut menyatakan bahwa 9 variabel yang valid tersebut memenuhi syarat uji reliabilitas, dimana nilai yang diperoleh sudah lebih dari minimum untuk sebuah penelitian yaitu 0,6.
4.4 Proses Analisis Faktor I
Pada proses awal analisis faktor, dilakukan beberapa tahap sampai dengan perolehan faktor-faktor baru sebagai faktor dominan yang ingin diperoleh. Proses pertama yaitu tabulasi pada data serta melakukan pengolahan dengan software yang telah direfrensikan yaitu program SPSS dengan mengambil versi SPSS 20.
Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh nilai KMO and Bartlett’s Test sebesar 0,605 dengan signifikansi sebesar 0,000. Berdasarkan teori nilai KMO memang harus diatas 0,5 dan signifikansi atau probabilitas dibawah 0,5 maka variabel layak dan dapat dianalisa lebih lanjut (Santoso, 2002).
Tabel 4.7 KMO and Bartlett’s Test
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
0,605
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 105,892
Df 36
Sig. 0,000
Tabel 4.8 Measure of Sampling Adequacy
No. Variabel Nilai MSA
1. Variabel 1 0,655
2. Variabel 2 0,614
3. Variabel 3 0,660
4. Variabel 4 0,791
5. Variabel 5 0,550
6. Variabel 7 0,554
7. Variabel 8 0,509
8. Variabel 9 0,574
9. Variabel 10 0,640
4.5 Proses Analisis Faktor II (Ekstraksi)
4.5.1 Communalities
Communalities pada dasarnya adalah jumlah varians dari suatu variabel awal yang bisa dijelaskan oleh faktor yang ada. Semakin besar communalities sebuah variabel, maka semakin erat hubungannya denga faktor.
Tabel 4.9 Communalities
No Variabel Initial Extraction
1. Variabel 1 1,000 0,619
2. Variabel 2 1,000 0,605
3. Variabel 3 1,000 0,517
4. Variabel 4 1,000 0,472
5. Variabel 5 1,000 0,657
6. Variabel 7 1,000 0,671
7. Variabel 8 1,000 0,800
8. Variabel 9 1,000 0,300
4.5.2 Total Variance Explained
Total Variance Explained menerangkan nilai persen dari varians yang mampu diterangkan oleh banyaknya faktor yang terbentuk. Nilai ini berdasarkan nilai
eigenvalue.
Ada 9 variabel yang dimasukkan dalam analisis faktor, dengan masing masing varian memiliki varian 1, maka total varian adalah 9 × 1 = 9. Jika ketujuh variabel diringkas menjadi 1 faktor, maka varians yang bisa dijelaskan oleh satu faktor tersebut adalah (lihat kolom component 1 pada Table 4.4 ):
Jika 9 variabel diekstrak menjadi 3 faktor, maka: 1. Varian faktor pertama adalah 30,688%
2. Varian faktor kedua adalah 15,187% 3. Varian faktor ketiga adalah 13,682%
Total dari ketiga faktor akan menjelaskan 30,688% + 15,187% + 13,682% = 59,557% atau ketiga faktor tersebut akan menjelaskan 59,557% dari variabilitas kesembilan variabel yang asli tersebut.
Sedangkan eigenvalues menunjukkan kepentingan relatif masing-masing faktor dalam menghitung varians ketujuh variabel yang dianalisis.
2. Susuan eigenvalues selalu diurutkan dari yang terbesar sampai dengan yang terkecil, dengan kriteria bahwa angka eigenvalues dibawah 1 tidak digunakan dalam menghitung jumlah faktor yang terbentuk.
Tabel 4.10 Total Variance Explained
Faktor atau Komponen
Initial Eigenvalues
Total % of Variance Cumulative %
1 2,762 30,688 30,688
2 1,367 15,187 45,875
3 1,231 13,682 59,557
4 0,937 10,410 69,967
5 0,790 8,773 78,740
6 0,646 7,175 85,915
7 0,601 6,680 92,595
8 0,367 4,081 96,677
9 0,299 3,323 100,000
Dari Tabel 4.11 diatas menyatakan bahwa hanya 3 faktor yang terbentuk, terlihat dari
eigenvalues dengan nilai diatas 1, namun pada faktor yang keempat angka eigenvalues
4.3.3 Scree Plot
Jika Tabel 4.11 menjelaskan dasar jumlah faktor yang didapat dengan perhitungan angka, maka scree plot menunjukkan dengan grafik bahwa pada sumbu X (component number) faktor 4 sudah dibawah angka 1 dari sumbu Y (angka
eigenvalues). Hal ini menunjukkan bahwa 3 faktor adalah paling tepat untuk meringkas ke-9 variabel tersebut.
Suatu Scree Plot adalah plot dari eigen value melawan banyaknya faktor yang bertujuan untuk melakukan ekstraksi agar diperoleh jumlah faktor. Scree plot berupa suatu kurva yang diperoleh dengan memplot eigen value sebagai sumbu vertikal dan banyaknya faktor sebagai sumbu horizontal. Bentuk kurva atau plotnya dipergunakan untuk menentukan banyaknya faktor.
Jika tabel total varians menjelaskan dasar jumlah faktor yang didapat dengan perhitungan angka, maka scree plot memperlihatkan hal tersebut dengan grafik. Terlihat bahwa dari sutu ke dua faktor (daris dari sumbu Component 1 ke 2), arah garis cukup menurun tajam. Kemudian dari 2 ke 3 garis juga menurun. Pada faktor 4 sudah dibawah angka 1 dari sumbu eigen value. Hal ini menunjukkan bahwa ada 3 faktor yang mempengaruhi pernikahan usia muda, yang dapat diekstraksi berdasarkan
scree plot.
4.6 Proses Analisi Faktor III (Rotasi)
Tabel 4.11 Factor Loading
Variabel
Penelitian
Faktor
1 2 3
0,510 0,581 -0,147
0,618 0,433 0,187
0,629 0,031 0,348
0,450 0,471 0,217
0,399 -0,544 0,449
0,574 -0,339 -0,476
0,541 -0,122 -0,702
0,533 -0,042 -0,119
0,677 -0,437 0,266
Tabel 4.12 Rotated Factor Loading
Variabel
Penelitian
Faktor
1 2 3
0,724 0,257 -0,167
0,751 0,095 0,177
0,489 0,078 0,522
0,681 -0,033 0,082
-0,066 0,015 0,808
0,003 0,786 0,232
0,099 0,887 -0,050
0,276 0,408 0,240
0,150 0,290 0,783
4.3.4 Proses Analisis Faktor IV (Interpretasi faktor)
Faktor pertama hasil rotasi faktor didukung oleh 3 variabel. Variabel-variabel tersebut yang secara berurutan nilai bobotnya adalah , , dan . Bobot masing-masing variabel pendukung faktor pertama tersebut sesuai tabel berikut ini:
Tabel 4.13 Bobot Variabel Pendukung Faktor Pertama
Variabel Pendukung
Nama Variabel Bobot
Variabel
Pernikahan dini merupakan sebuah strategi/cara untuk bertahan secara ekonomi
0,724
Pernikahan di usia muda merupakan motif untuk memperoleh legitimasi terhadap pemenuhan kebutuhan biologis atau pencegah perilaku seks pra-nikah
0,751
Perjodohan yang dilakukan orang tua memiliki pengaruh besar dalam terjadinya pernikahan di usia muda
0,681
Dari tabel diatas, variabel mempunyai bobot terbesar, yaitu 0,751. Berdasarkan uraian tersebut dapat disimpulkan bahwa untuk faktor pertama cukup layak diberi nama Faktor Ekonomi dan Biologis.
Faktor Kedua
Faktor kedua hasil rotasi faktor didukung oleh 3 variabel. Bobot masing-masing variabel pendukung faktor kedua tersebut sesuai tabel berikut ini:
Tabel 4.14 Bobot Variabel Pendukung Faktor Kedua
Variabel Pendukung
Nama Variabel Bobot
Variabel
Dampak dari pergaulan bebas (married by accident) berpengaruh tinggi untuk melakukan pernikahan dini
0,724
Rendahnya tingkat pendidikan pengetahuan orang tua dan anak menyebabkan adanya kecenderungan mengawinkan anaknya yang masih dibawah umur
0,751
Semakin gencarnya ekspose seks di media massa menyebabkan kian Permisif/terbuka terhadap seks sehingga menarik perhatian remaja untuk lebih memilih cepat menikah di usia muda
0,681
Dari tabel di atas, variabel mempunyai bobot terbesar, yaitu sebesar 0,751. Berdasarkan uraian tersebut dapat disimpulkan bahwa untuk faktor kedua cukup layak diberi nama sebagai Faktor Pergaulan.
Faktor Ketiga
Faktor ketiga yang rotasi faktor didukung oleh 3 variabel. Variabel-variabel tersebut yang secara berurutan nilai bobotnya adalah , dan . Bobot masing-masing variabel pendukung faktor ketiga tersebut sesuai tabel berikut ini:
Tabel 4.15 Bobot Variabel Pendukung Faktor Ketiga
Variabel Pendukung
Nama Variabel Bobot
Variabel
Pernikahan muda umumnya dilakukan karena telah saling mencintai, rasa takut kehilangan pasangan dan merasa siap untuk menikah
0,522
Sedikitnya keterpaparan informasi mengenai kesehatan reproduksi dan dampak pernikahan usia muda mendorong terjadinya pernikahan dini, karena remaja tidak memiliki pengetahuan dari sumber yang benar Berdasarkan uraian tersebut dapat disimpulkan bahwa untuk faktor ketiga cukup layak diberi nama sebagai Faktor Tradisi.
