Analisis Faktor

Analisis faktor (factor analysis) adalah salah satu teknik statistik multivariat yang digunakan untuk meringkas atau mereduksi variabel amatan secara keseluruhan menjadi beberapa variabel atau dimensi baru, akan tetapi variabel atau dimensi baru yang terbentuk tetap mampu merepresentasikan variabel utama.

Analisis faktor bertujuan untuk menemukan faktor-faktor yang mendasari hubungan antara variabel-variabel yang diteliti. Faktor-faktor ini disebut sebagai faktor laten. Faktor laten tidak dapat diamati secara langsung, tetapi dapat diwakili oleh variabel-variabel yang diteliti.

Analisis faktor dapat digunakan untuk berbagai tujuan, antara lain:

1. Untuk mengurangi dimensi data, sehingga data menjadi lebih mudah untuk dianalisis.
2. Untuk memahami struktur hubungan antara variabel-variabel.
3. Untuk mengembangkan teori atau hipotesis baru.

Analisis faktor terdiri dari dua jenis, yaitu exploratory analysis factor (EFA) dan confirmatory analysis factor (CFA).

1. EFA digunakan untuk menemukan faktor-faktor laten yang baru, yaitu faktor-faktor yang belum diketahui sebelumnya.
2. CFA digunakan untuk menguji hipotesis tentang struktur hubungan antara variabel-variabel, berdasarkan faktor-faktor laten yang telah diketahui.

Contoh penggunaan analisis faktor:

Penelitian mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan

Seorang peneliti ingin mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan terhadap sebuah produk atau layanan. Penelitian ini melibatkan beberapa variabel, seperti kualitas produk, kualitas layanan, harga, dan kenyamanan.

Data penelitian dikumpulkan melalui kuesioner yang dibagikan kepada pelanggan. Kuesioner tersebut berisi pertanyaan-pertanyaan yang mengukur variabel-variabel yang diteliti.

Analisis faktor eksploratori (EFA) digunakan untuk menemukan faktor-faktor laten yang mendasari hubungan antara variabel-variabel tersebut. Hasil analisis faktor menunjukkan bahwa ada tiga faktor laten yang mempengaruhi kepuasan pelanggan, yaitu:

1. Faktor 1: Kualitas produk
2. Faktor 2: Kualitas layanan
3. Faktor 3: Harga dan kenyamanan

Faktor 1 mewakili aspek kualitas produk, yang terdiri dari variabel-variabel seperti:

• Kesesuaian produk dengan kebutuhan pelanggan
• Keandalan produk
• Daya tahan produk

Faktor 2 mewakili aspek kualitas layanan, yang terdiri dari variabel-variabel seperti:

• Keramahtamahan karyawan
• Kecepatan layanan
• Kemudahan mendapatkan layanan

Faktor 3 mewakili aspek harga dan kenyamanan, yang terdiri dari variabel-variabel seperti:

• Harga yang wajar
• Kenyamanan dalam menggunakan produk atau layanan

Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kualitas produk, kualitas layanan, dan harga serta kenyamanan merupakan faktor-faktor yang penting dalam mempengaruhi kepuasan pelanggan.

Langkah-langkah Analisis Faktor 

 Analisis faktor terdiri dari empat langkah utama, yaitu:

1. Menyusun matriks korelasi

Langkah pertama adalah menyusun matriks korelasi antar variabel-variabel yang diteliti. Matriks korelasi ini akan digunakan untuk mengekstrak faktor-faktor yang mendasari hubungan antara variabel-variabel tersebut. Matriks korelasi dapat disusun dengan menggunakan berbagai program statistik, seperti SPSS, SAS, atau R.

Dalam menyusun matriks korelasi, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan, yaitu 1) skala pengukuran variabel-variabel yang diteliti harus interval atau rasio dan 2) jumlah sampel yang digunakan harus cukup memadai.

2. Uji Keberlanjutan Data

Sebelum mengekstraksi faktor perlu dilakukan uji keberlanjutan data dengan uji KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) dan uji Bartlett. KMO mengukur kesesuaian data untuk analisis faktor, sementara uji Bartlett menguji asumsi bahwa matriks korelasi tidak sama dengan matriks identitas.

3. Ekstraksi faktor

Langkah ketiga adalah mengekstrak faktor-faktor dari matriks korelasi. Ada beberapa metode ekstraksi faktor yang dapat digunakan, antara lain:

• Principal component analysis (PCA)
• Maximum likelihood (ML)
• Unweighted least squares (ULS)

Metode ekstraksi faktor yang digunakan akan mempengaruhi jumlah faktor yang dihasilkan.

Merotasi faktor

Langkah keempat adalah merotasi faktor-faktor yang telah diekstrak. Rotasi faktor dilakukan untuk meningkatkan interpretabilitas faktor-faktor tersebut.

Ada beberapa metode rotasi faktor yang dapat digunakan, antara lain:

1. Orthogonal rotation menghasilkan faktor-faktor yang saling tegak lurus. Metode rotasi faktor ini sering digunakan jika faktor-faktor yang dihasilkan akan digunakan untuk tujuan analisis selanjutnya, seperti analisis regresi atau analisis diskriminan.
2. Oblique rotation menghasilkan faktor-faktor yang saling beririsan. Metode rotasi faktor ini sering digunakan jika faktor-faktor yang dihasilkan akan digunakan untuk interpretasi langsung.

Metode rotasi faktor yang digunakan akan mempengaruhi interpretasi faktor-faktor tersebut.

Menginterpretasi faktor

Langkah keempat adalah menginterpretasi faktor-faktor yang telah diekstrak dan dirotasi. Interpretasi faktor-faktor ini dilakukan dengan mempertimbangkan nama variabel-variabel yang termuat dalam faktor tersebut. Variabel-variabel yang memiliki korelasi yang tinggi dengan faktor yang sama dapat dianggap mewakili aspek yang sama.

Berikut adalah beberapa tips untuk menginterpretasi faktor:

1. Lihatlah nama variabel-variabel yang termuat dalam faktor. Variabel-variabel yang memiliki nama yang mirip atau berkaitan erat kemungkinan besar mewakili aspek yang sama.
2. Lihatlah nilai korelasi antara variabel-variabel dengan faktor. Variabel-variabel yang memiliki korelasi yang tinggi dengan faktor kemungkinan besar mewakili aspek yang sama.
3. Gunakan pengetahuan teoritis untuk menginterpretasi faktor. Jika memungkinkan, gunakan pengetahuan teoritis untuk mengkonfirmasi interpretasi faktor yang telah dilakukan.

Analisis faktor merupakan teknik statistik yang powerful yang dapat digunakan untuk berbagai tujuan. Namun, analisis faktor juga memiliki beberapa keterbatasan, antara lain:

1. Analisis faktor dapat menghasilkan interpretasi yang berbeda-beda, tergantung pada bagaimana data dianalisis.
2. Analisis faktor dapat menghasilkan faktor-faktor yang tidak bermakna secara teoritis.

Oleh karena itu, penting untuk menggunakan analisis faktor dengan hati-hati dan memperhatikan keterbatasannya.

Referensi

1. Analisis Faktor. https://statik.unesa.ac.id/profileunesa_konten_statik/uploads/geofish/file/e1e9b987-a945-43d6-8cb0-d59370e93237.pdf
2. Kusno, K. (2019). Intisari Teknik Analisis Faktor.  Unpad Press