1. TABEL DATA ANALISIS FAKTOR -FAKTOR YANG MEMPENGARUHI SESEORANG MENGGUNAKAN JASA WARNET NAMA :ANGGRAENI.P KELAS :3D NIM : 082445 STATISTIK ANALISIS FAKTOR

3. Teknik yang digunakan adalah Teknik interdepensi, yakni seluruh set hubungan yang interdependen diteliti. Prinsipnya menggunakan korelasi r = 1 dan r = 0. Dipergunakan dalam hal mengidentifikasi variabel yang berkorelasi dan yang tidak/kecil korelasinya. Analisis Faktor menekankan adanya comunnality yaitu jumlah varian yang disumbangkan oleh suatu variabel pada variabel lainnya. Adanya koefisien nilai faktor ( factor score coefficient ), sehingga faktor 1 menyerap sebagian besar seluruh variabel, faktor 2 menyerab sebagian besar sisa varian setelah diambil untuk faktor 1. Faktor 2 tidak berkorelasi dengan faktor 1

4. HEMAT MUDAH CEPAT 50 30 20 20 30 50 40 10 50 30 10 50 70 30 10 20 30 50 40 30 30 40 40 20 20 30 50 10 30 60 40 50 10 60 30 10 50 30 20 30 30 40 10 10 80 20 30 50 40 20 40 30 20 50 50 10 40 60 30 10 10 40 50 30 20 50 20 40 40 70 20 10 80 10 10 40 40 20 20 60 20 10 70 20 30 50 20 25 25 50

5. Factor Analysis Descriptive Statistics Mean Std. Deviation Analysis N HEMAT 35.5000 19.13428 30 MUDAH 30.1667 14.53197 30 CEPAT 34.3333 18.87953 30 Correlation Matrix hemat mudah cepat Correlation hemat 1.000 -.335 -.717 mudah -.335 1.000 -.405 cepat -.717 -.405 1.000 Sig. (1-tailed) hemat .035 .000 mudah .035 .013 cepat .000 .013

6. Communalities menunjukkan sumbangan efektif tiap item terhadap faktor yang terbentuk. Misalnya Pola Makan, item tersebut memberikan sumbangan sebesar 99,7% terhadap faktor yang terbentuk. Dapat dikatakan item ini cukup baik karena mampu menjelaskan sebagian besar varian didalam faktor 1. KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .214 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 115.121 df 3 Sig. .000 Communalities Initial Extraction hemat 1.000 .997 mudah 1.000 .999 cepat 1.000 .997 Extraction Method: Principal Component Analysis.

7. Total Variance Explained adalah persentase varian konstrak ukur yang dapat dijelaskan oleh pembagian faktor. Dari kolom initial eigenvalues pada sub kolom cumulative , terlihat bahwa pemecahan atau pereduksian 7 item menjadi 1 faktor dapat menjelaskan 57,3% varian, sedangkan pembagian 2 faktor menjelaskan 99,7% varian Extraction Method: Principal Component Analysis. 100.000 .220 .007 3 99.780 42.621 1.279 99.780 42.383 1.271 99.780 42.383 1.271 2 57.159 57.159 1.715 57.397 57.397 1.722 57.397 57.397 1.722 1 Cumulative % % of Variance Total Cumulative % % of Variance Total Cumulative % % of Variance Total Rotation Sums of Squared Loadings Extraction Sums of Squared Loadings Initial Eigenvalues Component Total Variance Explained