Pengertian
Analisis Faktor
Analisis faktor adalah analisis untuk menemukan
variabel baru yang disebut faktor yang jumlahnya lebih sedikit dibandingkan
dengan jumlah variabel asli.
Tujuan
Analisis Faktor
Analisis faktor bertujuan untuk :
·
Mengidentifikasi struktur
melalui ringkasan data
Identifikasi struktur dilakukan dengan meringkas faktor-faktor dasar yang
dicari dari sejumlah variabel yang banyak. Dengan mengelompokkan banyak
variabel ini ke dalam kelompok-kelompok homogen yang lebih sedikit, dapat
menciptakan suatu variabel baru, yaitu suatu faktor. Maka data menjadi
sederhana sehingga lebih mudah mendalami sujek yang diteliti.
·
Mereduksi data dengan meringkas sejumlah variabel
Menyaring variabel-variabel untuk diikutsertakan
dalam penelitian statistika lainnya seperti analisa regresi ataupun analisa
diskriminan. Sedangkan meringkas data yaitu mengekstraksi beberapa atau banyak
faktor-faktor sesuai dengan keinginan kita. Faktor pertama yang terekstraksi biasanya
meliputi proporsi terbesar varian dari informasi dalam keseluruhan variabel,
sedangkan faktor-faktor berikutnya akan lebih memperkecil variannya.
·
Menggunakan analisis faktor
dengan teknik multivariat lain
·
Seleksi variabel
Fungsi
Analisis Faktor
Analisis faktor digunakan untuk penelitian awal di
mana faktor-faktor yang mempengaruhi suatu variabel belum diidentifikasikan
secara baik (explanatory research).
Selain itu, analisis faktor juga dapat digunakan untuk menguji validitas suatu
rangkaian kuesioner. Sebagai gambaran, jika suatu indikator tidak mengelompok
ke variabelnya, tetapi justru mengelompok ke variabel yang lain, berarti
indikator tersebut tidak valid. Secara terinci, berikut fungsi analisis faktor:
·
Mempermudah interpretasi
hasil analisis, sehingga didapatkan informasi yang realistis dan sangat berguna
·
Memetakan dan mengelempokkan obyek berdasarkan karakteristik faktor tertentu
·
Memeriksa validitas dan reliabilitas instrumen penelitian
·
Mendapatkan data variabel
konstruk sebagai data input yang digunakan pada analisis lebih lanjut (analisis
diskriminan, analisis regresi, analisis cluster, MANOVA, analisis Path, Model
Struktural, MDS, dll)
Factor Analysis Decision Process
Stage 1:
Objectives of Factor Analysis
•
Specifying the Unit of Analysis
ü
R factor analysis
ü
Q factor analysis
•
Data Summarization or Data Reduction?
ü
Data Summarization, mengidentifikasi
adanya hubungan antar variabel
ü
Data reduction, yakni setelah
melakukan korelasi, dilakukan proses membuat sebuah variabel set baru yang
dinamakan faktor
•
Variable selection
ü
Memilih variabel yang layak
ü
Semua variabel dimasukkan dan kemudian dilakukan pengujian
Stage 2 : Designing a Factor Analysis
•
Correlations Among Variables or
Respondents
ü
Bentuk matrik korelasi,
ü
Apabila koefisien korelasi antar variable terlalu kecil dan
hubungan lemah, analisis faktor tidak dapat digunakan. (nilai korelasi tidak
boleh nol)
ü
Matrik data harus memiliki korelasi yang cukup agar dapat
dilakukan analisis faktor, nilai korelasi > 0,5
ü
Menggunakan korelasi r=1 dan r=0. dipergunakan dalam hal
mengidentifikasi variable yang berkorelasi
•
Sample Size
ü
Observations > variables
ü
Minimum sample size should be 50 observations.
ü
Maximize the number of observations per variable, with a
minimum of 5 and hopefully at least 10 observations per variabel
ü
N = 4k atau 5k, dimana n adalah banyaknya elemen sampel dan k
adalah jenis variabel, sehingga kalau variabel 5, banyaknya responden minimal
20 atau 25 orang
Stage
III : Assumptions in Factor Analysis
ü
Perlu adanya multikolinearitas, yaitu korelasi diantara
variabel bebasnya harus cukup kuat, di atas 0,5.
ü
Korelasi parsial (korelasi antar 2 variabel dengan menganggap
tetap variabel yang lain) yang terjadi harus kecil.
ü
Pengujian seluruh matrix korelasi menggunakan Bartlett Test
of Sphericity atau Measure of Sampling Adequacy (MSA).
ü
Pada beberapa kasus asumsi normalitas dari variabel –
variabel atau faktor yang terjadi sebaiknya dipenuhi.
DAFTAR PUSTAKA
Postingan
0 komentar:
Posting Komentar