Artikel ini merupakan kelanjutan dari artikel sebelumnya yang membahas tentang “Asumsi Analisis Faktor dengan SPSS.” Jika Anda sudah memahami asumsi-asumsi dasar dalam analisis faktor, maka langkah berikutnya adalah memahami bagaimana melakukan interpretasi analisis faktor menggunakan SPSS. Mari kita jelajahi langkah-langkahnya secara bertahap.

1. Komunalitas Variabel

Komunalitas adalah ukuran seberapa besar sebuah variabel dapat menjelaskan faktor-faktor dalam analisis faktor. Setiap variabel memiliki nilai komunalitas yang mengindikasikan seberapa besar kontribusi variabel tersebut terhadap faktor-faktor yang ada.

Tabel Komunalitas Variabel:

Variabel	Komunalitas
X1	0.769
X2	0.612
X3	0.723
…	…

Dalam tabel di atas, nilai komunalitas setiap variabel ditunjukkan. Misalnya, variabel X1 memiliki komunalitas sebesar 0.769, yang berarti variabel tersebut dapat menjelaskan faktor sebesar 76.9%.

2. Total Variance Explained

Tabel Total Variance Explained digunakan untuk menentukan berapa jumlah faktor yang mungkin dapat terbentuk dalam analisis faktor.

Tabel Nilai Eigen:

Komponen	Nilai Eigen
1	2.644
2	1.594
3	1.051
…	…

Dari tabel nilai eigen di atas, kita dapat melihat bahwa terdapat 7 komponen yang mungkin dapat mewakili variabel-variabel. Nilai eigen awal kita tentukan menjadi 1. Varians yang dapat dijelaskan oleh faktor 1 adalah sekitar 37.776%, faktor 2 sekitar 22.768%, dan faktor 3 sekitar 15.018%. Dengan demikian, total ketiga faktor mampu menjelaskan sekitar 75.562% dari variabilitas.

3. Matriks Komponen

Matriks Komponen digunakan untuk menentukan seberapa besar setiap variabel berkorelasi dengan faktor-faktor yang ada.

Tabel Matriks Komponen:

Variabel	Faktor 1	Faktor 2	Faktor 3
X1	0.968	-0.388	0.128
X2	0.885	-0.247	0.205
X3	0.732	0.550	-0.271
…	…	…	…

Dalam tabel di atas, setiap variabel memiliki nilai korelasi dengan masing-masing faktor. Misalnya, variabel X1 memiliki korelasi tertinggi dengan faktor 1 (0.968), sedangkan variabel X2 memiliki korelasi tertinggi dengan faktor 2 (0.885).

4. Matriks Komponen yang Dibesarkan

Tabel Matriks Komponen yang Dibesarkan digunakan untuk menentukan variabel-variabel mana yang akan masuk ke dalam faktor-faktor tertentu.

Tabel Matriks Komponen yang Dibesarkan:

Variabel	Faktor 1	Faktor 2	Faktor 3
X1	0.886	0.712	0.812
X2	0.769	0.628	-0.111
X3	0.618	0.537	0.657
…	…	…	…

Dalam tabel di atas, nilai korelasi yang lebih besar dari 0.5 menandakan bahwa variabel tersebut berkontribusi dalam faktor tersebut. Misalnya, variabel X1 berkontribusi pada faktor 1 dan faktor 3.

5. Faktor Skor

Setelah faktor-faktor terbentuk, langkah berikutnya adalah menghitung skor untuk setiap faktor agar dapat digunakan dalam analisis lebih lanjut.

Tabel Faktor Skor:

Variabel	Faktor 1	Faktor 2	Faktor 3
X1	0.562	0.435	-0.123
X2	-0.289	0.678	0.512
X3	0.756	-0.168	0.361
…	…	…	…

Dalam tabel di atas, nilai faktor skor untuk setiap variabel dan faktor ditunjukkan. Faktor skor ini dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut, seperti regresi linear atau analisis lainnya.

Kesimpulan

Dalam analisis faktor dengan SPSS, langkah-langkah di atas membantu Anda memahami bagaimana menginterpretasi hasil analisis faktor. Penting untuk memahami komunalitas variabel, nilai eigen, matriks komponen, dan faktor skor guna mendapatkan wawasan yang lebih dalam terkait faktor-faktor yang muncul dari data Anda.

Jadi, itulah panduan lengkap tentang bagaimana melakukan interpretasi analisis faktor dengan bantuan SPSS. Semoga artikel ini bermanfaat untuk memperkaya pemahaman Anda tentang analisis faktor dan penggunaannya dalam penelitian dan analisis data.

 

FAQ

1. Apa itu analisis faktor? Analisis faktor adalah metode statistik yang digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antara variabel-variabel dalam dataset dan mengelompokkannya ke dalam faktor-faktor yang lebih kecil.
2. Mengapa komunalitas penting dalam analisis faktor? Komunalitas membantu mengukur seberapa besar variabel dapat menjelaskan faktor-faktor dalam analisis faktor. Ini membantu dalam memahami kontribusi masing-masing variabel terhadap faktor-faktor yang ada.
3. Apa yang dimaksud dengan nilai eigen? Nilai eigen mengukur variasi yang dijelaskan oleh setiap faktor dalam analisis faktor. Faktor dengan nilai eigen yang lebih tinggi akan lebih signifikan dalam menjelaskan variasi dalam data.
4. Bagaimana cara menentukan faktor skor? Faktor skor dapat dihitung dengan mengulangi analisis faktor dan menggunakan tombol “Scores” dalam perangkat lunak SPSS. Ini memungkinkan Anda menghitung skor untuk setiap variabel berdasarkan faktor-faktor yang ada.
5. Apakah normalitas penting dalam analisis faktor? Normalitas adalah salah satu asumsi dalam analisis faktor, meskipun tidak selalu mutlak diperlukan. Dalam konteks pembelajaran, data mungkin tidak selalu normal, tetapi ini tidak selalu menjadi halangan dalam analisis faktor.