Analisis faktor digunakan untuk mereduksi dan meringkas dari banyak variabel ke dalam satu atau beberapa faktor, dengan menggunakan software SPSS. Analisis ini merupakan uji hipotesis statistik yang digunakan untuk mengetahui interdependensi atau hubungan antar item yang menjadi indikator suatu variabel. Perhitungan analisis faktor dengan software SPSS ini meliputi:
1. Correlation Matrix
Analisis ini merupakan sajian hasil analisis korelasi antara item yang satu dengan item yang lain yang menjadi indikator, yang mungkin dapat atau tidak dapat dimasukan dalam persamaan analisis faktor. Suatu item dapat diproses dengan analisis faktor apabila memiliki nilai korelasi < 0,8, sebaliknya jika nilai korelasi suatu item > 0,8 maka item tersebut tidak bisa diproses dengan analisis faktor.
2. Communality
Analisis ini merupakan jumlah varian yang disumbangkan tiap item yang menjadi indikator dari faktor-faktor prestasi belajar dengan item lain ynag dipertimbangkan. Koefesien Communality disebut cukup efektif apabila bernilai > 50 %.
3. Eigenvalue
Merupakan koefisien yang menunjukkan jumlah varian yang berasosiasi dengan masing-masing faktor prestasi belajar. Faktor yang mempunyai nilai eigenvalue > 1, maka faktor tersebut akan dimasukkan ke dalam model.
4. Faktor Loading
Faktor loading merupakan faktor korelasi sederhana antara variabel dengan faktor atau dapat dikatakan bahwa faktor loading merupakan besarnya muatan suatu variabel. Suatu variabel akan dapat dimasukan sebagai indikator suatu faktor apabila mempunyai nilai loading > 0.50
5. Kaiser Mayer Olkin (KMO)
KMO Mengukur kelayakan sampling yaitu indeks yang digunakan untuk meneliti ketepatan analisis faktor dari faktor-faktor yang mempengaruhi prestasi belajar siswa bidang pengetahuan sosial-ekonomi pada siswa kelas VIII SMP Negeri 2 Padamara Purbalingga tahun pelajaran 2005/2006. Apabila Koefesien KMO antara 0.5-1 berarti analisis faktor tepat, sedangkan apabila kurang analisis faktor tidak tepat (Supranto 2004:118).
0 komentar:
Posting Komentar