Dokumen ini membahas analisis faktor yang digunakan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi pemakaian kosmetik, bertujuan untuk mereduksi dimensi data dengan menyatakan variabel sebagai kombinasi linear dari faktor. Teknik ini menekankan hubungan antar variabel serta komunalitas yang menunjukkan sumbangan variabel terhadap faktor yang terbentuk. Hasil analisis menunjukkan bahwa pemecahan 7 item menjadi 1 faktor dapat menjelaskan 58,2% dari total varian.

1. (ANALISIS FAKTOR) FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PEMAKAIAN KOSMETIK

2. Menurut Jhonson dan Wicher (1992) Analisis faktor pada dasarnya bertujuan untuk mendapatkan sejumlah kecil faktor atau komponen utama yang memiliki sifat : Mampu menerangkan semaksimal mungkin keragaman data. Terdapat kebebasan antar faktor. Tiap faktor dapat diinterprestasikan sejelas-jelasnya. Analisis faktor adalah alat analisis statistik yang dipergunakan untuk mereduksi faktor-faktor yang mempengaruhi suatu variabel menjadi beberapa set indikator saja, tanpa kehilangan informasi yang berarti. Analisis faktor digunakan untuk penelitian awal dimana faktor-faktor yang mempengaruhi suatu variabel belum diidentifikasikan secara baik. Analisis faktor bertujuan untuk mereduksi dimensi data dengan cara menyatakan variabel asal sebagai kombinasi linear sejumlah faktor, sehingga faktor tersebut mampu menjelaskan sebesar mungkin keragaman data yang dijelaskan oleh variabel asal.

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. HARGA MERK KUALITAS 50 25 25 70 20 10 65 5 30 75 5 20 60 10 30 65 15 20 75 10 20 70 20 20 60 15 25 70 15 15 75 5 20 80 5 15 75 10 15 65 15 20 60 20 20 55 15 30 50 30 20 65 20 15 70 10 20 75 10 15 60 10 30 75 15 10 80 10 10 75 10 15 65 5 30 70 20 10 60 25 15 55 20 25 50 20 30

5. Factor Analysis Descriptive Statistics Mean Std. Deviation Analysis N HARGA 66.3333 8.80178 30 MERK 14.6667 6.93981 30 KWALITAS 19.5000 7.11361 30 Correlation Matrix HARGA MERK KWALITAS Correlation HARGA 1.000 -.585 -.622 MERK -.585 1.000 -.231 KWALITAS -.622 -.231 1.000 Sig. (1-tailed) HARGA .000 .000 MERK .000 .110 KWALITAS .000 .110 KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .224 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 81.831 df 3 Sig. .000

7. Component Matrix a Component 1 2 HARGA -.995 -.021 MERK .579 .812 KWALITAS .650 -.755 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 2 components extracted.

8. 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. Extraction Method: Principal Component Analysis. .993 KWALITAS .994 MERK .990 HARGA Extraction Communalities

9. 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 58,2%% varian, sedangkan pembagian 2 faktor menjelaskan 41,0% varian Extraction Method: Principal Component Analysis. 99.237 48.442 1.453 99.237 41.000 1.230 2 50.795 50.795 1.524 58.237 58.237 1.747 1 Cumulative % % of Variance Total Cumulative % % of Variance Total Rotation Sums of Squared Loadings Extraction Sums of Squared Loadings Component Total Variance Explained

10. NAMA : IIM HARIYATI NIM : 2224 082463 KELAS : III D