BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analisis Faktor Menurut J. Supranto (2004), analisis faktor merupakan teknik statistika yang utamanya dipergunakan untuk mereduksi atau meringkas data dari variabel yang banyak diubah menjadi sedikit variabel, misalnya dari 15 variabel yang lama diubah menjadi 4 atau 5 variabel yang baru yang disebut faktor dan masih memuat sebagian besar informasi yang terkandung dalam variabel asli (original variable). Dalam analisis faktor tidak ada variabel dependen dan independen, proses analisis faktor sendiri mencoba menemukan hubungan (interrelationship) antara sejumlah variabel yang saling dependen dengan yang lain sehingga bisa dibuat satu atau beberapa kumpulan variabel yang lebih sedikit dari jumlah awal. Analisis faktor digunakan di dalam situasi sebagai berikut: a. Mengenali atau mengidentifikasi dimensi yang mendasari (underlying dimensions) atau faktor yang menjelaskan korelasi antara suatu set variabel. b. Mengenali dan 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 selanjutnya. c. Mengenali atau mengidentifikasi suatu set variabel yang penting dari suatu set variabel yang lebih banyak jumlahnya untuk dipergunakan di dalam analisis multivariat selanjutnya. Faktor yang unik tidak berkorelasi dengan sesama faktor yang unik dan juga tidak berkorelasi dengan common factor. Common factor sendiri bisa dinyatakan sebagai kombinasi linier dari variabel-variabel yang terlihat/terobservasi (the observed variables) hasil penelitian lapangan. (2.1) i = Banyaknya faktor yang terbentuk; (i=1,2,3,...,k)
p = Banyaknya variabel = Perkiraan faktor ke-i (didasarkan pada nilai variabel X dengan koefisiennya W i ) = Timbangan/bobot atau koefisien nilai faktor ke-i = Variabel ke- yang sudah dibakukan (standardized) Menurut Johnson dan Wichern (1982), secara umum analisis faktor atau analisis komponen utama bertujuan untuk mereduksi data dan menginterprestasikannya sebagai suatu variabel baru yang berupa variabel bentukan. Andaikan dari p buah variabel awal/asal terbentuk k buah faktor/komponen di mana k < p, misalkan dari sejumlah variabel p sebanyak 8 variabel terbentuk k = 2 buah faktor/komponen yang dapat menerangkan kesepuluh variabel awal/asal tersebut. K buah faktor/komponen utama dapat mewakili p buah variabel aslinya sehingga lebih sederhana. 2.2 Langkah-langkah Analisis Faktor 2.2.1 Tabulasi Data Data yang telah diperoleh dari penyusunan serta penyebaran kuesioner di tempat yang telah ditentukan, kemudian data-data ini dikumpulkan serta ditabulasikan pada kolom-kolom agar mempermudah untuk dikonversi pada software yang akan digunakan. 2.2.2 Pembentukan Matriks Korelasi 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 analisa faktor. Nilai korelasi dapat dihitung dengan rumus : = (2.2)
n = Jumlah sampel i = 1,2,3,..., n j = 1,2,3,..., n Jika banyak variabel sebanyak p maka terdapat matriks p x p sebagai berikut: (2.3) = Koefisien korelasi sederhana baris ke-i dan kolom ke-j. i = 1 2, 3,, p j =1, 2, 3,, p Dalam tahap ini, ada dua hal yang perlu dilakukan agar analisis faktor dapat dilaksanakan yaitu: a. Penentukan besaran nilai barlett test of sphericity, yaitu suatu uji statistik yang dipergunakan untuk menguji hipotesis bahwa variabel tidak saling berkorelasi (uncorrelated) dalam populasi. Dengan kata lain, matriks korelasi populasi merupakan matriks identitas (identity matrix), setiap variabel berkorelasi dengan dirinya sendiri secara sempurna dengan (r =1) akan tetapi sama sekali tidak berkorelasi dengan lainnya (r = 0). Statistik uji bartlett s test of sphericity adalah: dengan derajat kebebasan (degree of freedom) df = (2.4) = jumlah sampel = jumlah variabel = determinan matriks korelasi
b. Penentuan Keiser-Meyesr-Okliti (KMO), merupakan suatu uji untuk menunjukkan apakah metode sampling (mengukur kecukupan sampel) yang digunakan sudah memenuhi syarat atau tidak. (2.5) r ij = Koefisien korelasi sederhana antara ke-i dan ke-j. a ij = Koefisien korelasi parsial antara variabel ke-i dan ke-j. i = 1,2,3,...,p dan j = 1,2,3,...,p Kriteria kesesuaian dalam pemakaian analisis faktor adalah (Keiser, 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 c. Measure of Sampling Adequeacy (MSA), merupakan suatu uji untuk mengukur seberapa tepat suatu variabel terprediksi oleh variabel lain dengan membandingkan anatar korelasi terobservasi dengan korelasi parsial. digunakan untuk mengukur kecukupan sampel. (2.6) p = Jumlah variabel = Kuadrat matriks korelasi sederhana = Kuadrat matriks korelasi parsial. i = 1,2,3,...,p dan j = 1,2,3...,p
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. 2.2.3 Ekstraksi 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. Setelah sejumlah variabel terpilih, maka dilakukan ekstrasi variabel tersebut sehingga menjadi beberapa faktor. Setelah memproses variabel-variabel yang layak, maka dengan program SPSS 22 akan diperoleh nilai hasil statistik yang menjadi indikator utama yaitu tabel communalities, tabel total variance explained, grafik scree, tabel component matrix dan tabel rotated component matrix. Tabel communalities merupakan tabel yang menunjukkan persentase variansi 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. 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 varians 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. Factor loading ini merupakan nilai yang menghubungkan faktorfaktor 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. 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 factor loading yang ada dalam tabel, dimana nilai lebih besar menunjukkan korelasi yang cukup kuat antara variabel-variabel tersebut dengan komponen faktor. Jumlah jasa kuadrat factor loading dari tiap variabel tidak lain merupakan nilai extraction untuk tiap variabel yang tercantum dalam tabel communalities. 2.2.4 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, di mana dengan metode ini nilai total variansi dari tiap variabel yang ada di tabel component matrix tidak berubah. Yang berubah hanyalah komposisi dari nilai factor loading dari tiap variabel. Interpretasi hasil dilakukan dengan melihat factor loading. Factor 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. 2.2.5 Penamaan Faktor Pada tahap ini akan diberikan nama-nama faktor yang telah terbentuk berdasarkan factor loading suatu variabel terhadap faktor terbentuknya, setelah tahapan pemberian nama faktor terbentuk. 2.3 Data Data merupakan sejumlah informasi yang dapat memberikan gambaran tentang sesuatu keadaan. Informasi yang diperoleh memberikan keterangan, gambaran, atau fakta mengenai suatu persoalan dalam bentuk kategori, huruf, atau bilangan. Data digunakan untuk menyediakan informasi bagi suatu penelitian, pengukuran kinerja, dasar pembuatan keputusan dan menjawab rasa ingin tahu. Jenis-jenis data berdasarkan cara memperolehnya yaitu: 1. Data primer Data primer merupakan data yang didapat dari sumber pertama, baik dari individu atau perseorangan seperti hasil wawancara atau pengisian kuesioner yang biasa dilakukan oleh peneliti. Biasanya data primer, peneliti melakukan observasi sendiri baik di lapangan maupun di laboratorium. 2. Data sekunder Data sekunder merupakan data primer yang diperoleh oleh pihak lain atau data primer yang telah diolah lebih lanjut dan disajikan baik oleh pengumpul data primer atau pihak lain yang pada umumnya disajikan dalam bentuk tabel-tabel atau diagram-diagram. (Sugiarto, dkk, 2001). 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. 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. 4. Skala Rasio 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 (Sugiarto, 2001), 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. Keuntungan dengan menggunakan teknik sampling antara lain adalah mengurangi ongkos, mempercepat waktu penelitian dan dapat memperbesar ruang lingkup penelitian (Sugiarto, 2001). Metode pengambilan sampel yang ideal memiliki sifat-sifat sebagai berikut: 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. 2.6 Metode Pengambilan Sampel Suharsimi Arikunto (2006:151) menjelaskan bahwa angket atau kuesiner adalah sejumlah pertanyaan tertulis yang digunaan untuk memperoleh informasi dari responden dalam arti laporan tentang pribadinya atau hal-hal yang ia ketahui. Metode kuesioner ini digunakan untuk memperoleh informasi atau keterangan responden mengenai analisis faktor yang mempengaruhi keputusan konsumen dalam pembelian produk online shop pada mahasiswa/i S1 Matematika stambuk 2014, 2015 dan 2016 yang pernah
melakukan pembelian di online shop minimal 3 kali pembelian dengan minimal harga produk Rp. 50.000,- per transaksi. Kuesioner yang digunakan adalah angket tertutup yaitu kuesioner yang sudah disediakan jawabannya, sehingga responden tinggal memilih jawabannya saja (Arikunto, 2006:152). Untuk tiap pertanyaan terdiri atas 5 alternatif jawaban dengan skor: a. Nilai 1 = STS (Sangat Tidak Setuju) b. Nilai 2 = TS (Tidak Setuju) c. Nilai 3 = KS (Kurang Setuju) d. Nilai 4 = S (Setuju) e. Nilai 5 = SS (Sangat Setuju) Dalam penelitian ini pengambilan sampel menggunakan teknik bola salju. Sampel bola salju merupakan metode pengumpulan sampel yang pada awalnya sangat kecil jumlahnya karena keterbatasan informasi. Kemudian sampel pertama kali dipilih disuruh menyebutkan rekan-rekannya yang memiliki karakteristik yang sama dengan mereka. Begitu seterusnya sehingga jumlah sampel dalam penelitian semakin bertambah banyak dan akhirnya terpenuhi jumlahnya. 2.7 Uji Validitas Validitas merupakan alat ukur untuk melihat atau mengetahui apakah kuesioner dapat digunakan untuk mengukur keadaan responden sebenarnya. Untuk menguji validitas keadaan responden digunakan rumus kolerasi product moment pearson (Usman, 2013) yaitu: (2.7) = Koefisien Korelasi = Skor pertanyaan = Skor total n = Jumlah Sampel
Sebelum menjabarkan tentang analisis data dalam bentuk perhitungan dengan menggunakan bantuan program SPSS 22, sebagaimana diketahui hipotesis penelitian sebagai berikut: = Variabel valid = Variabel tidak valid Validitas dapat diukur dengan membandingkan dengan. Kriteria penilaian uji validitas adalah: a. Apabila > (pada taraf signifikan 5% atau 1%), maka diterima artinya butir pertanyaan tersebut valid. b. Apabila (pada taraf signifikan 5% atau 1%), maka ditolak artinya butir pertanyaan tersebut tidak valid. 2.8 Uji Reliabilitas Setelah dilakukan uji validitas dan dinyatakan valid dilanjutkan dengan uji reliabilitas. Reliabilitas artinya kestabilan pengukuran, alat dikatakan reliabel jika digunakan berulang-ulang nilai sama, sedangkan pertanyaan dikatakan reliabel jika jawaban seseorang terhadap pertanyaan konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Suatu variabel dikatakan reliabel apabila setelah dilakukan uji reliabilitas diperoleh nilai cronbach alpha > 0,60 (Kuncoro,2003). Tahapan perhitungan uji reliabilitas dengan menggunakan teknik cronbach alpha adalah sebagai berikut: a. Mencari nilai variansi dari masing-masing variabel dengan rumus sebagai berikut: (2.8) s = variansi x = variabel bebas n = jumlah sampel
b. Mencari nilai Alpha (2.9) koefisien reliabilitas (cronbach alpha) jumlah item tes varians skor varians skor masing-masing item tes 2.9 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 instrumen berupa angket yang memiliki jawaban berupa skala likert. Cara melakukan proses transformasi data ordinal menjadi data interval menggunakan MSI (Method of Successive Interval), (Jonathn Sarwono, 2013:265). Adapun langkahnya sebagai berikut: 1. Mencari F (frekuensi) jawaban responden. 2. Setiap frekuensi dibagi dengan banyaknya responden dan hasilnya disebut proporsi. 3. Menentukan nilai proporsi kumulatif dengan menjumlahkan nilai proporsi berurutan perkolom skor. 4. Menghitung nilai Z untuk setiap proporsi dengan menggunakan tabel distribusi normal. 5. Menentukan nilai densitas untuk setiap nilai Z yang diperoleh dengan menggunakan tabel densitas. 6. Menentukan SV (Scale Value = nilai skala) dengan rumus sebagai berikut: (2.10) SV Density at lower limit = interval rata-rata = kepadatan batas bawah
Density at upper limit Area below upper limit Area below lower limit = kepadatan batas atas = daerah dibawah batas bawah = Daerah diatas batas bawah 7. Menentukan nilai transformasi dengan rumus: = Nilai hasil Penskalaan akhir = Nilai Skala = Nilai Skala minimum (2.11) 2.10 Deskripsi Variabel a. Harga Jumlah uang yang harus dikeluarkan oleh konsumen untuk memperoleh suatu produk. b. Testimoni Keterangan mengenai penjual yang menyatakan tingkat kepuasan konsumen yang pernah melakukan transaksi pembelian. c. Kualitas produk Kemampuan suatu produk dalam menjalakan tugasnya (daya tahan, kemajuan, kehandalan). d. Iklan/promosi Upaya untuk memberitahukan atau menawarkan produk/jasa dengan tujuan untuk menarik calon konsumen untuk membeli produknya. e. Pelayanan Perilaku penjual untuk memenhi kebutuhan konsumen demi tercapainya suatu kepuasan.
f. Kemudahan transaksi Pihak penjual menyediakan lebih dari satu bank untuk melakukan pelunasan pembayaran atas produk yang telah dibeli konsumen. g. Ongkos kirim Biaya tambahan diluar harga produk yang biasa dibayarkan oleh konsumen sebagai biaya pengiriman. h. Garansi Pihak penjual menjamin produk yang telah dibeli konsumen bebas dari kesalahan pekerja dan kegagalan dalam waktu tertentu.