1. Konsep Variabel Laten
Inti dari analisis faktor adalah pemahaman tentang Variabel Laten. Variabel laten adalah konsep yang tidak bisa diukur secara langsung, tetapi bisa diamati melalui indikator-indikatornya.
- Contoh: “Kecerdasan” adalah variabel laten. Anda tidak bisa mengukur kecerdasan langsung dengan penggaris. Anda mengukurnya lewat skor tes matematika, tes verbal, dan tes logika. Ketiga tes ini adalah variabel terobservasi yang membentuk faktor “Kecerdasan”.
2. Dua Jenis Analisis Faktor
Berdasarkan tujuannya, analisis faktor dibagi menjadi dua:
A. Exploratory Factor Analysis (EFA)
Digunakan saat peneliti belum tahu ada berapa faktor yang akan terbentuk atau variabel mana saja yang akan mengelompok.
- Tujuan: Mencari pola data.
- Contoh: Anda memiliki 50 pertanyaan survei kepribadian dan ingin tahu berapa banyak dimensi kepribadian yang muncul dari jawaban responden.
B. Confirmatory Factor Analysis (CFA)
Digunakan saat peneliti sudah punya teori atau hipotesis bahwa variabel-variabel tertentu pasti masuk ke faktor tertentu.
- Tujuan: Menguji apakah teori tersebut sesuai dengan data lapangan.
- Contoh: Anda ingin membuktikan teori bahwa “Kinerja Karyawan” terdiri dari tiga dimensi: Ketepatan waktu, Kualitas hasil kerja, dan Kerjasama tim.
3. Istilah-Istilah Kunci yang Harus Diketahui
Saat Anda melihat output software statistik (seperti SPSS atau R) untuk Analisis Faktor, perhatikan istilah berikut:
- Factor Loading (Muatan Faktor): Menunjukkan seberapa kuat hubungan antara sebuah variabel dengan faktornya. Nilai biasanya berkisar antara -1 hingga 1. Standar umumnya adalah $> 0,40$ untuk dianggap kuat.
- Eigenvalue: Menunjukkan jumlah varians yang dijelaskan oleh suatu faktor. Faktor yang dianggap penting biasanya memiliki Eigenvalue $> 1$.
- Scree Plot: Grafik yang membantu kita menentukan secara visual berapa banyak faktor yang harus diambil. Kita mencari titik di mana grafik mulai melandai (seperti “siku”).
- Rotation (Rotasi): Teknik untuk memutar sumbu faktor agar lebih mudah diinterpretasikan. Yang paling populer adalah Varimax (menghasilkan faktor yang tidak saling berhubungan) dan Oblimin (jika faktor-faktor tersebut saling berhubungan).
4. Langkah-Langkah Melakukan Analisis Faktor
- Uji Kecukupan Data: Pastikan jumlah sampel cukup (biasanya rasio 5:1 atau 10:1 antara responden dan jumlah pertanyaan). Cek nilai KMO (Kaiser-Meyer-Olkin); jika $> 0,5$ (ideal $> 0,7$), data layak dianalisis.
- Ekstraksi Faktor: Menentukan berapa faktor yang akan diambil (biasanya berdasarkan Eigenvalue $> 1$).
- Rotasi Faktor: Melakukan rotasi agar setiap variabel hanya menempel kuat pada satu faktor saja (memperjelas struktur).
- Interpretasi & Penamaan: Melihat variabel apa saja yang berkumpul di Faktor 1, Faktor 2, dst., lalu memberi nama pada faktor tersebut berdasarkan tema variabelnya.
5. Kegunaan Praktis
- Validitas Konstruk: Dalam psikologi atau pemasaran, analisis faktor digunakan untuk memastikan bahwa pertanyaan kuesioner benar-benar mengukur dimensi yang dimaksud.
- Penyederhanaan Data: Sebelum melakukan Analisis Regresi, Anda bisa meringkas 30 variabel menjadi 5 faktor agar model regresi tidak terlalu rumit dan terhindar dari masalah multikolinieritas.