Pengertian Analisis Faktor, Tahapan, Cara Hitung, dan Contohnya

Diposting pada

Analisis Faktor Adalah

Analisis faktor adalah cara di mana keteraturan dalam fenomena di suatu arti penelitian dapat dilihat. Ketika fenomena terjadi bersamaan dalam ruang atau waktu, fenomena tersebut sesungguhnya berpola, hal ini karena fenomena yang terjadi bersamaan ini tidak bergantung satu sama lain, ada sejumlah pola berbeda. Fenomena berpola adalah inti dari konsep sehari-hari seperti “meja”, “kursi”, dan “rumah”, dan tingkat yang tidak terlalu remeh. Oleh karena itulah pola menyusun teori dan hipotesis penelitian akan senantiasa berhubungan dengan analisis faktor.

Dimana dalam melakukan analisis faktor sangat dibutuhkan ribuan dan jutaan kemungkinan pengukuran dan pengamatan penelitian kualitatif dan menyelesaikannya menjadi pola kejadian yang berbeda. Hal itulah membuat keterkaitan fakta yang eksplisit dan lebih tepat berlangsung terus menerus dalam pikiran manusia. Hal itu tentunya diperoleh melalui serangkaian tahapan/langkah statistik dan statitika dengan rumus perhitungan tertentu.

Analisis Faktor

Analisis faktor yang juga dikenal dengan factor analysis (FA) adalah metode untuk memodelkan variabel penelitian yang diamati, dan struktur kovariansinya, dalam hal jumlah yang lebih kecil dari “faktor” yang tidak dapat diobservasi (laten). Faktor biasanya dipandang sebagai konsep atau gagasan luas yang dapat menggambarkan fenomena yang diamati.

Misalnya dalam hal ini adalah keinginan dasar untuk mencapai tingkat sosial tertentu mungkin menjelaskan sebagian besar perilaku konsumsi. Faktor-faktor yang tidak teramati ini lebih menarik bagi ilmuwan sosial daripada pengukuran kuantitatif yang dapat diobservasi.

Pengertian Analisis Faktor

Analisis faktor adalah cara untuk memadatkan data dalam banyak variabel menjadi hanya beberapa variabel. Karena alasan ini, terkadang disebut juga “reduksi dimensi” atau bahkan dengan kata lain, analisis faktor adalah teknik pengumpulan data yang digunakan untuk mereduksi sejumlah besar variabel menjadi lebih sedikit faktor.

Teknik ini mengekstrak varian umum maksimum dari semua variabel dan menempatkannya ke dalam skor yang sama. Sebagai indeks dari semua variabel, kita dapat menggunakan skor ini untuk analisis lebih lanjut.

Pengertian Analisis Faktor Menurut Para Ahli

Adapun definisi analisis faktor menurut para ahli, antara lain:

  1. Fruchter (1954), Analisis faktor adalah metode penelitian untuk menganalisis sejumlah observasi, dipandang dari sisi interkorelasinya untuk mengetahui apakah variasi-variasi yang nampak dalam observasi tersebut mungkin berdasarkan atas sejumlah kategori dasar yang jumlahnya lebih sedikit dari yang nampak.
  2. Kerlinger (1990) , Arti analisis faktor adalah gagasan atau konsep hipotesis yang sungguh-sungguh ada untuk mendasari suatu tes, skala, item serta pengukuran-pengukuran dalam banyak hal. Jadi analisis faktor tersebut bermanfaat untuk mengurangi pengukuran-pengukuran & tes-tes yang beragam supaya menjadi sederhana.

Jenis Analisis Faktor

Analisis faktor bisa dibedakan menjadi dua, yaitu:

  1. Analisis faktor eksplorasi adalah jika kita tidak mengetahui tentang struktur berbagai jenis data penelitian yang kita miliki atau berapa banyak dimensi yang ada dalam sekumpulan variabel.
  2. Analisis Faktor Konfirmatori digunakan untuk verifikasi selama kita memiliki gagasan khusus tentang struktur data yang kita miliki atau berapa banyak dimensi yang ada dalam satu set variabel.

Dari penjelasan yang dikemukakan, penting dipahami bahwa analisis faktor ini pada umumnya merupakan metode eksplorasi/deskriptif yang membutuhkan banyak penilaian subjektif. Hal ini tentusaja adalah alat yang banyak digunakan dan seringkali kontroversial karena model, metode, dan subjektivitasnya sangat fleksibel sehingga perdebatan tentang interpretasi dapat terjadi.

Metode ini mirip dengan Principal Component Analysis (PCA) meskipun, seperti yang ditunjukkan buku teks, analisis faktor lebih rumit. Di satu sisi, analisis faktor adalah kebalikan dari Principal Component. Dalam analisis faktor, kita memodelkan variabel yang diamati sebagai fungsi linier dari “faktor”. Dalam Principal Component, kita membuat variabel baru yang merupakan kombinasi linier dari variabel yang diamati.

Akan tetapi, baik dalam PCA dan FA, dimensi data dikurangi. Ingatlah bahwa di PCA, interpretasi komponen utama seringkali tidak terlalu bersih. Variabel tertentu terkadang dapat berkontribusi secara signifikan pada lebih dari satu komponen. Idealnya kita ingin setiap variabel berkontribusi secara signifikan hanya untuk satu komponen. Teknik yang disebut rotasi faktor digunakan untuk tujuan itu.

Tahapan Analisis Faktor

Secara sederhana, tahapan atau langkah-langkah dalam analisis faktor yaitu:

  1. Langkah 1: Memilih dan Mengukur satu set variabel dalam domain tertentu
  2. Langkah 2: Penyaringan data untuk menyiapkan matriks korelasi
  3. Langkah 3: Ekstraksi Faktor
  4. Langkah 4: Rotasi Faktor untuk meningkatkan interpretabilitas
  5. Langkah 5: Interpretasi
  6. Langkah Lebih Lanjut: Pengukuran validitas dan reliabilitas

Cara Hitung Analisis Faktor

Adapun untuk metode penghitungan dalam analisis faktor, yaitu;

X = μ + L F + e

Dimana X adalah vektor pengukuran p x 1, μ adalah vektor sarana p x 1, L adalah matriks pemuatan p × m, F adalah vektor faktor persekutuan m × 1, dan e adalah vektor residu p × 1. Di sini, p mewakili jumlah pengukuran pada subjek atau item dan m mewakili jumlah faktor persekutuan.

F dan e diasumsikan independen dan F tunggal bergantung satu sama lain. Nilai mean dari F dan e adalah 0, Cov (F)= I, matriks identitasnya, dan Cov (e)= Ψ, matriks diagonal. Asumsi tentang independensi F menjadikan ini model faktor ortogonal.

Di bawah model analisis faktor, matriks kovarian p × p dari data, X, dihitung sebagai berikut:

Kov (X) = L L ‘+ Ψ

dimana L adalah matriks pemuatan p × m, dan Ψ adalah matriks diagonal p × p. Elemen diagonal ke-i L ‘, jumlah beban kuadrat, disebut komunalitas ke-i. Nilai komunalitas dapat dinilai sebagai persentase variabilitas yang dijelaskan oleh faktor-faktor umum.

Elemen diagonal ke-i dari Ψ disebut varian spesifik ke-i, atau keunikan. Varians spesifik adalah porsi variabilitas yang tidak dijelaskan oleh faktor persekutuan. Ukuran komunalitas dan / atau variasi spesifik dapat digunakan untuk mengevaluasi kesesuaian.

Contoh Studi Analisis Faktor

Analisis faktor, termasuk Principal Component Analysis (PCA), sering digunakan bersama-sama dengan studi segmentasi. Pelanggan atau klien mungkin tersegmentasi menggunakan PCA itu sendiri atau mungkin merupakan langkah intermediari untuk mengurangi variabel sebelum menggunakan K-Means untuk membuat segmen.

Analisis faktor memberikan kesederhanaan setelah mengurangi variabel. Untuk studi panjang dengan blok besar pertanyaan skala Matrix Likert, jumlah variabel bisa menjadi susah untuk digunakan (unwieldy). Menyederhanakan data menggunakan analisis faktor membantu analis fokus dan memperjelas hasil.

Contoh bidang di mana analisis faktor dilibatkan termasuk fisiologi, kesehatan, kecerdasan, sosiologi, dan terkadang ekologi. Pertanyaan yang tepat untuk melakukan analisis faktor dalam beragam bidang tersebut adalah seni dan sains.

Memilih variabel mana yang akan dikurangi membutuhkan beberapa eksperimen, kesabaran dan kreativitas. Analisis faktor bekerja dengan baik pada pertanyaan berskala likert dan jumlah hingga 100 jenis pertanyaan. Analisis faktor berfungsi dengan baik pada blok matriks dari genre pertanyaan berikut:

Psikografis (Setuju/Tidak Setuju)
  1. Saya menghargai keluarga
  2. Saya percaya merek mewakili nilai
Perilaku atau Behavioral (Setuju / Tidak Setuju)(Setuju/Tidak Setuju)
  1. Saya membeli opsi termurah
  2. Saya seorang pembelanja murah
Sikap atau Atitud (Setuju/Tidak Setuju)
  1. Perekonomian tidak meningkat
  2. Saya senang dengan produknya
Hal yang berbasis aktivitas (Setuju/Tidak Setuju)
  1. Saya suka olahraga
  2. Saya terkadang berbelanja online selama jam kerja

Pertanyaan perilaku dan psikografis sangat cocok untuk analisis faktor.

Kesimpulan

Dari penjelasan yang dikemukakan, dapatlah dikatakan bahwa analisis faktor adalah cara untuk mengambil banyak data dan mengecilkannya menjadi kumpulan data yang lebih kecil yang lebih mudah dikelola dan lebih mudah dipahami. Hal ini adalah cara untuk menemukan pola tersembunyi, menunjukkan bagaimana pola tersebut tumpang tindih, dan menunjukkan karakteristik apa yang terlihat dalam beberapa pola. Ini juga digunakan untuk membuat satu set variabel untuk item serupa di set (set variabel ini disebut dimensi).

Analisis faktor merupakan bagian dari model linier umum (General Linier Model/GLM) dan metode ini juga mengasumsikan beberapa hal yaitu: ada hubungan linier, tidak ada multikolinieritas, memasukkan variabel-variabel yang relevan ke dalam analisis, dan ada korelasi yang benar antara variabel dan faktor. Beberapa metode tersedia, tetapi analisis komponen utama (Principal Component Analysis/PCA) paling sering digunakan.

Analisis faktor bisa menjadi alat yang sangat berguna untuk kumpulan data kompleks yang melibatkan studi psikologis, status sosial ekonomi, dan konsep terkait lainnya. “Faktor” adalah sekumpulan variabel yang diamati yang memiliki pola respons serupa yang dikaitkan dengan variabel tersembunyi (disebut variabel perancu) yang tidak diukur secara langsung. Faktor-faktor dicantumkan menurut pemuatan faktor, atau seberapa banyak variasi dalam data yang dapat dijelaskan.

Itulah tadi artikel yang bisa kami kemukakan pada semua pembaca berkaitan dengan pengertian analisis faktor menurut para ahli, jenis, tahapan, cara menghitung, dan contohnya. Semoga memberikan wawasan bagi kalian semuanya yang sedang membutuhkan.

Gambar Gravatar
Saya mencintai dan suka menulis terkait pendidikan dan penelitian. Semoga tulisan saya ini bisa bermanfaat untuk kalian yang membutuhkannya.

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *