Analisis Faktor Pengembangan ApelKita sebagai Produk Keripik Apel
Kadek Budiastuti
2023-10-16
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Keripik apel merupakan camilan yang kerap ditemui di daerah manapun dan terkadang menjadi simbol suatu daerah dikarenakan melimpahnya produksi apel sebagai bahan utama keripik apel. Malang Raya menjadi wilayah yang memproduksi apel dengan jumlah besar. Wilayah Malang Raya yang menjadi daerah penghasil apel terbesar, khususnya apel hijau di Indonesia, yaitu wilayah Kota Batu dan Kab. Malang (Poncokusumo). Meskipun data tersebut belum diolah lebih lanjut, dari data tersebut dapat disimpulkan bahwa ketersediaan buah apel di Malang pasti bisa mencukupi kebutuhan produksi olahan apel. Buah apel banyak dihasilkan di daerah dataran tinggi. Hal ini dikarenakan apel dinilai mampu beradaptasi dan berkembang dengan baik di lingkungan yang lebih tinggi dengan suhu yang lebih dingin dibandingkan dataran rendah. Secara medis pun apel menjadi salah satu buah yang memiliki kandungan anti kanker, anti obesitas, dan anti inflamasi. Di zaman sekarang ini seringkali ditemui olahan keripik apel yang dinilai kurang menarik dikarenakan tidak memiliki inovasi lebih dalam proses pembuatannya. Oleh karena itu, diperlukan pandangan dari konsumen mengenai faktor yang membuat konsumen tertarik untuk mengonsumsi produk ‘ApelKita’ yang merupakan produk olahan buah apel berbentuk keripik.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah dikemukakan, maka yang menjadi pokok masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Faktor apa sajakah yang memengaruhi ketertarikan konsumen terhadap produk ‘ApelKita’ yang merupakan produk olahan buah apel berbentuk keripik?
Faktor manakah yang paling dominan dipertimbangkan konsumen dalam pengambilan keputusan pembelian produk ‘ApelKita’?
1.3 Tujuan Penelitian
Berdasarkan pokok masalah yang telah ditentukan, maka tujuan dilakukannya penelitian ini, yaitu:
Mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi ketertarikan konsumen terhadap produk ‘ApelKita’ yang merupakan produk olahan buah apel berbentuk keripik.
Mengidentifikasi faktor yang paling dominan dipertimbangkan konsumen dalam pengambilan keputusan pembelian produk ‘ApelKita’.
1.4 Manfaat Penelitian
Berdasarkan tujuan di atas, maka manfaat yang diharapkan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1.4.1 Bagi Mahasiswa Universitas Brawijaya
Penelitian ini bermanfaat sebagai referensi bagi penelitian selanjutnya atau bagi pihak-pihak yang akan melakukan penelitian menggunakan metode analisis faktor.
1.4.2 Bagi Masyarakat dan Pemilik UMKM
Penelitian ini bermanfaat sebagai sarana informasi mengenai faktor-faktor yang memengaruhi tingkat ketertarikan konsumen terhadap produk olahan apel sehingga masyarakat dan pemilik UMKM dapat memberikan inovasi-inovasi baru dalam membuat sebuah produk olahan.
1.4.3 Bagi Peneliti Selanjutnya
Penelitian ini dapat menjadi salah satu bahan referensi bagi pihak-pihak yang ini dan akan melakukan penelitian dengan menggunakan metode analisis faktor.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Definisi Produk
ApelKita merupakan camilan berjenis keripik dengan bahan baku utama buah apel. Keripik apel dipilih menjadi ide usaha oleh mahasiswa Fakultas Teknologi Pertanian Universitas Brawijaya dikarenakan memiliki beberapa keunggulan. Salah satu keunggulan yang dimiliki oleh produk ini, yaitu melimpahnya produksi buah apel di daerah Malang Raya khususnya wilayah Batu dan dengan bentuk olahan masyarakat akan lebih tertarik untuk mengonsumsi buah sehingga produksi keripik apel ini cukup menjanjikan. Tak hanya memiliki beberapa keunggulan,usaha keripik apel ini memiliki peluang yang cukup besar, yaitu masih kurangnya branding dari produsen-produsen besar mengenai pengolahan buah menjadi camilan keripik.Produksi keripik apel juga memperhatikan faktor-faktor yang dapat menarik minat konsumen untuk membeli keripik olahan buah apel ini, seperti berat keripik, warna keripik, tingkat kemudahan konsumsi, kandungan karbohidrat, kandungan kalori, kandungan vitamin, tekstur keripik, bentuk keripik, kebutuhan kemasan, dan jenis kemasan.
2.2 Analisis Faktor
Analisis faktor adalah metode yang digunakan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang dapat menjelaskan hubungan atau keterkaitan antara berbagai variabel independen yang diamati (Kahruddin, 2020).Analisis faktor berusaha untuk mengelompokkan beragam atribut. Oleh karena itu, harus ada korelasi yang signifikan antara atribut-atribut tersebut sehingga pengelompokan dapat terjadi.Jika suatu atribut memiliki korelasi yang rendah dengan atribut lain, maka atribut tersebut akan dihapus dari analisis faktor. Penggunaan alat seperti KMO (Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy) dan Bartlett’s Test memerlukan nilai yang lebih besar dari 0,5 untuk memastikan kecocokan sampel yang memadai (Prastiwi et al, 2017). Analisis faktor dibedakan menjadi 2, yaitu Analisis Faktor Eksploratori dan Analisis Faktor Konfirmatori.
2.2.1 Analisis Faktor Eksploratori
Analisis faktor eksploratori atau analisis komponen utama adalah sebuah metode analisis statistik yang digunakan untuk mengidentifikasi faktor-faktor laten atau komponen utama dari sejumlah variabel yang belum diketahui sebelumnya sebelum dilakukannya analisis.Analisis faktor eksploratori bertujuan untuk mengelompokkan variabel-variabel yang ada menjadi satu atau lebih faktor. Sebagai contoh, jika kita memiliki 10 variabel, analisis faktor eksploratori digunakan untuk menentukan berapa banyak faktor yang mungkin terbentuk dari kesepuluh variabel tersebut. Hasil analisis tersebut dapat mengindikasikan bahwa terdapat 3 faktor yang muncul, di mana faktor pertama terdiri dari variabel 1, 2, dan 3, faktor kedua terdiri dari variabel 4, 5, 6, dan 7, dan faktor ketiga terdiri dari variabel 8, 9, dan 10 (Hernikawati et al, 2014).
2.2.2 Analisis Faktor Konfirmatori
Analisis faktor konfirmatori adalah salah satu teknik analisis multivariat yang digunakan untuk memverifikasi apakah model pengukuran yang digunakan dalam penelitian sesuai dengan hipotesis yang telah diajukan. Metode ini melibatkan penggunaan variabel laten, yang merupakan variabel yang tidak dapat diukur langsung, serta variabel indikator, yang merupakan variabel yang dapat diamati dan diukur langsung (Pulungan et al, 2019).Analisis faktor konfirmatori bertujuan untuk menguji atau memverifikasi kesesuaian instrumen yang telah dikembangkan dengan teori atau konsep yang ada. Contohnya, jika faktor A melibatkan 5 variabel, analisis faktor konfirmatori akan menilai sejauh mana kelima variabel tersebut valid dalam menjelaskan faktor A sesuai dengan hipotesis yang telah ada.
2.3 Tahapan Analisis Faktor
Tahapan penentuan faktor-faktor yang memengaruhi ketertarikan konsumen terhadap produk ‘ApelKita’ dengan menggunakan metode analisis faktor adalah sebagai berikut:
2.3.1 Uji Kaiser-Meyer Olkin (KMO)
Metode Kaiser-Meyer Olkin (KMO) adalah suatu metode yang digunakan untuk mengevaluasi apakah sampel yang digunakan dalam analisis memiliki ukuran yang memadai untuk setiap indikator, dan juga untuk menilai tingkat keseragaman atau homogenitas indikator-indikator tersebut berdasarkan panduan yang diajukan oleh Kaiser. Panduan tersebut digunakan untuk mengukur sejauh mana data yang digunakan dalam analisis cocok atau sesuai dengan tujuan analisis tersebut.Berikut merupakan panduan yang diajukan oleh Kaiser:
Dari tabel yang telah disajikan, dapat disimpulkan bahwa untuk menganggap sebuah indikator dapat digunakan dalam analisis, nilai KMO yang diinginkan adalah di atas 0,80. Namun, dalam beberapa kasus, nilai KMO sekitar 0,50 masih dapat digunakan, meskipun dengan tingkat keakuratan yang lebih rendah. Di sisi lain, jika nilai KMO kurang dari 0,50, maka indikator tersebut biasanya dianggap tidak cocok atau tidak dapat digunakan dalam analisis (Sabila et al, 2023).
Nilai KMO berkisar antara 0 hingga 1. Nilai KMO digunakan untuk membandingkan besarnya koefisien korelasi terobservasi dengan koefisien korelasi parsial. Rumus yang digunakan untuk mendapatkan nilai KMO adalah sebagai berikut:
2.3.2 Uji Bartlett’s Test of Sphrecity
Uji Bartlett’s Test of Sphrecity digunakan untuk memeriksa apakah variabel-variabel yang digunakan sebagai indikator suatu faktor tidak saling berkorelasi dalam populasi. Untuk melanjutkan analisis faktor, hasil signifikansi dalam uji Bartlett harus menunjukkan nilai kurang dari 0,05. Ini mengindikasikan bahwa asumsi ketidakberkorelasian antara variabel-variabel tersebut terpenuhi, memungkinkan dilakukannya analisis faktor (Verdian, 2019). Berikut merupakan hipotesis dan rumus yang digunakan untuk mendapatkan nilai dari Uji Bartlett’s Test pf Sphrecity:
Ketika nilai signifikansi kurang dari 0,05, ini menandakan bahwa korelasi antara variabel-variabel adalah tinggi, sehingga memungkinkan untuk melanjutkan proses analisis faktor. Sebaliknya, jika nilai signifikansi lebih dari 0,05, maka korelasi antar variabel rendah, dan analisis faktor tidak dapat diteruskan.
2.3.3 Measure Sampling Adequacy (MSA)
Measure of Sampling Adequacy (MSA) digunakan untuk menilai sejauh mana data yang digunakan sesuai untuk analisis faktor. MSA membantu dalam mengukur tingkat korelasi antara variabel-variabel dalam data.Ketentuan dasar pengambilan keputusannya adalah sebagai berikut (Mudri et al, 2019):
- Jika MSA = 1, maka variabel dapat diprediksi tanpa kesalahan oleh variabel lain.
- Jika MSA > 0,5, maka variabel masih bisa diprediksi dan memungkinkan untuk analisis lebih lanjut.
- Jika MSA < 0,5, maka variabel tidak dapat diprediksi dengan baik oleh variabel lain, dan oleh karena itu, bisa dianggap tidak relevan untuk analisis lebih lanjut atau dihapus dari variabel lain.
Sedangkan dalam konteks tingkat signifikansi yang ditetapkan sebesar 5%, maka ketentuan pengambilan keputusannya, yaitu:
- Jika probabilitas (sig.) kurang dari 0,05, maka analisis lebih lanjut dapat dilakukan dengan variabel yang telah ditentukan.
- Jika probabilitas (sig.) lebih dari 0,05, maka variabel tidak memungkinkan untuk dianalisis lebih lanjut.
2.3.4 Ekstraksi Faktor dengan PCA
Ekstraksi faktor adalah proses yang digunakan untuk menentukan berapa jumlah faktor yang akan diekstraksi dari data. Terdapat beberapa pendekatan yang dapat digunakan untuk menentukan jumlah faktor yang sesuai, termasuk pendekatan berdasarkan pengetahuan sebelumnya (apriori) atau berdasarkan analisis parameter seperti eigenvalue, scree plot, persentase variasi yang dijelaskan, reliabilitas split-half, dan uji signifikansi (Armalina et al, 2020).
Berikut merupakan beberapa metode yang digunakan untuk menentukan jumlah faktor yang sesuai dalam analisis faktor:
- Pendekatan Apriori : Jumlah faktor ditentukan berdasarkan pengetahuan sebelumnya atau teori yang ada. Misalnya, jika teori mendukung adanya tiga faktor, maka tiga faktor akan diekstraksi.
- Eigenvalue : Eigenvalue dapat dilihat dari matriks korelasi atau kovariansi untuk setiap faktor. Eigenvalue di atas satu sering digunakan sebagai pedoman awal untuk menentukan jumlah faktor.
- Scree Plot : Scree plot adalah grafik yang menunjukkan eigenvalue untuk setiap faktor dalam urutan penurunan. Dapat dilihat bahwa titik di mana penurunan eigenvalue menjadi lebih datar dan jumlah faktor sebelum penurunan tersebut mungkin sesuai.
- Persentase Variasi yang Dijelaskan : Anda dapat memutuskan jumlah faktor yang sesuai berdasarkan seberapa besar persentase variasi yang dijelaskan oleh faktor-faktor yang diekstraksi, misalnya, 70% atau 80% dari varians.
- Reliabilitas Split-Half : Menggunakan analisis reliabilitas seperti split-half atau metode lain, dapat diuji seberapa baik faktor-faktor yang diekstraksi menjelaskan variasi dalam data.
- Uji Signifikansi : Uji signifikansi dapat dilakukan dengan menggunakan uji chi-square atau likelihood ratio test, untuk mengevaluasi apakah jumlah faktor tertentu memenuhi kriteria signifikansi dalam model.
Pemilihan metode tergantung pada karakteristik data dan tujuan penelitian. Menggunakan berbagai metode secara bersamaan dapat membantu membuat keputusan yang lebih pasti mengenai jumlah faktor yang paling sesuai untuk analisis faktor penelitian.
2.3.5 Rotasi Faktor dengan Varimax Method
Rotasi Varimax adalah teknik rotasi yang dirancang untuk membuat sejumlah faktor yang memuat kuadrat loading (koefisien faktor) dalam masing-masing faktor menjadi sebanyak mungkin. Dengan kata lain, tujuan dari rotasi Varimax adalah untuk memaksimalkan sejumlah faktor yang muncul dalam analisis faktor dengan mengatur koefisien faktor sedemikian rupa sehingga faktor-faktor tersebut tidak terlalu tumpang tindih satu sama lain dan mudah untuk diinterpretasikan. Dengan cara ini, rotasi varimax dapat membantu menghasilkan faktor-faktor yang lebih jelas dan mudah dimengerti dalam analisis faktor (Himayati, 2020). Dalam kriteria varimax, parameter loading diperoleh dengan mengoptimalkan fungsi berikut ini.
BAB III DATA
3.1 Sumber Data
Data yang digunakan adalah data yang bersumber dari hasil pengisian kuesioner yang telah dibagikan oleh mahasiswa Fakultas Teknologi Pertanian Universitas Brawijaya mengenai Inovasi Pengembangan ApelKita sebagai Produk Keripik Apel.
3.2 Variabel yang Digunakan
Variabel yang digunakan pada penlitian ini terdiri dari 24 variabel, yaitu:
- \(X_1\) : Ketebalan keripik
- \(X_2\) : Harga keripik
- \(X_3\) : Berat keripik
- \(X_4\) : Kerenyahan keripik
- \(X_5\) : Kesesuaian warna
- \(X_6\) : Kesesuaian kemasan
- \(X_7\) : Kesesuaian bentuk
- \(X_8\) : Aroma keripik
- \(X_9\) : Rasa keripik
- \(X_{10}\) : Warna keripik
- \(X_{11}\) : Tingkat kemudahan konsumsi
- \(X_{12}\) : Kandungan karbohidrat
- \(X_{13}\) : Kandungan kalori
- \(X_{14}\) : Kandungan vitamin
- \(X_{15}\) : Kemudahan penyimpanan
- \(X_{16}\) : Mudah dibawa
- \(X_{17}\) : Kehigienisan
- \(X_{18}\) : Tekstur keripik
- \(X_{19}\) : Bentuk keripik
- \(X_{20}\) : Tanggal kadaluarsa
- \(X_{21}\) : Kebutuhan kemasan
- \(X_{22}\) : Sertifikasi halal
- \(X_{23}\) : Sertifikasi BPOM
- \(X_{24}\) : Jenis kemasan
BAB IV SOURCE DATA
4.1 Library
library(knitr)
library(rmarkdown)
library(readxl)
library(REdaS)
library(psych)Paket-paket di atas memiliki kegunaannya masing-masing, yaitu:
- Paket
knitrdigunakan untuk membuat laporan dan dokumen yang mengintegrasikan kode R dengan teks dan grafik. Dengan paket ini dokumen R Markdown akan dapat dibuat dan memungkinkan untuk disisipkan kode R. Kemudian dapat dijalankan dan menghasilkan laporan yang telah dieksekusi dengan hasil aktual. - Paket
rmarkdownberfungsi untuk menghasilkan dokumen dari format R Markdown yang mencakup HTML, PDF, Word, dan lain-lain. - Paket
readxldigunakan untuk membaca data dari file excel yang diimpor dari spreadsheet ke R untuk analisis lebih lanjut. - Paket
REdaSdigunakan untuk melakukan analisis psikometri, khususnya mengukur keandalan dan validitas alat ukur atau instrumen. - Paket
psychdigunakan untuk analisis psikometri dan statistik yang menyediakan berbagai fungsi untuk analisis statistik dan psikometri, termasuuk analisis faktor, analisis reliabilitas, analisis regresi, dan lain sebagainya.
4.2 Penjelasan Singkat Data
Pengujian pertama:
library(readxl)
ApelKita <- read_excel("~/tugas kadek/Anmul/ApelKita.xlsx")
View(ApelKita)Pada kasus ini data hasil penelitian telah tercacat di file dalam
bentuk excel sehingga untuk menampilkan data tersebut kita perlu
menggunakan paket readxl. Kemudian mengimpor file yang
diperlukan, yaitu file excel dengan nama file ApelKita.xlsx
yang berada dalam folder Anmul di folder tugas kadek. Selanjutnya untuk
melihat tabel atau data yang telah diimpor maka perlu menggunakan fungsi
view().
Pengujian kedua:
library(readxl)
ApelKitaNew <- read_excel("~/tugas kadek/Anmul/ApelKitaNew.xlsx")
View(ApelKitaNew)4.3 Uji Kaiser-Meyer Olkin (KMO) dan MSA
Pengujian pertama:
library(REdaS)
kmos <-KMOS(ApelKita)
kmos
Kaiser-Meyer-Olkin Statistics
Call: KMOS(x = ApelKita)
Measures of Sampling Adequacy (MSA):
Berapa ketebalan keripik apel yang anda pilih …
0.3118537
Berapa rentang harga keripik apel yang anda pilih…
0.3717313
Berapa berat keripik apel dalam kemasan yang anda pilih …
0.5608964
Tingkat kerenyahan seperti apa yang anda inginkan pada keripik apel …
0.4865505
Warna apa yang anda inginkan pada keripik apel …
0.3874385
Kemasan apa yang anda inginkan pada produk keripik apel …
0.4336360
Bentuk keripik apel yang anda inginkan...
0.1536820
Apakah aroma yang menarik menurut anda penting?
0.3676006
Apakah rasa enak menurut anda penting?
0.2954363
Apakah warna keripik menurut anda penting?
0.5595069
Apakah keripik yang mudah ditelan menurut anda penting?
0.6167281
Apakah kandungan karbohidrat menurut anda penting?
0.5125445
Apakah kandungan kalori menurut anda penting?
0.5687821
Apakah kandungan vitamin menurut anda penting?
0.6820037
Apakah penyimpanan yang mudah menurut anda penting?
0.4394856
Apakah mudah dibawa menurut anda penting?
0.3697326
Apakah higienis menurut anda penting?
0.3569443
Apakah tekstur menurut anda penting?
0.6214001
Apakah bentuk menurut anda penting?
0.5826852
Apakah tanggal kadaluarsa menurut anda penting?
0.4083308
Apakah kemasan menarik menurut anda penting?
0.5847742
Apakah sertifikasi halal menurut anda penting?
0.4728694
Apakah sertifikasi BPOM menurut anda penting?
0.4833869
Apakah kemasan yang terdapat bagian bening menurut anda penting?
0.6215816
KMO-Criterion: 0.4763366Setelah data berhasil diimpor maka selanjutnya adalah melakukan uji
yang pertama, yaitu Uji Kaiser-Meyer Olkin (KMO), untuk bisa melakukan
uji ini kita perlu memanggil paket REdaS terlebih dahulu
yang kegunaannya telah dijelaskan sebelumnya. Kemudian menggunakan
fungsi KMOS(ApelKita) untuk mendapatkan hasil uji KMO dari
data ApelKita dan memanggil kembali kmos untuk menampilkan
hasilnya di jendela console.
Pengujian kedua:
library(REdaS)
kmos <-KMOS(ApelKitaNew)
kmos
Kaiser-Meyer-Olkin Statistics
Call: KMOS(x = ApelKitaNew)
Measures of Sampling Adequacy (MSA):
Berapa berat keripik apel dalam kemasan yang anda pilih …
0.5755318
Apakah warna keripik menurut anda penting?
0.6964144
Apakah keripik yang mudah ditelan menurut anda penting?
0.6226786
Apakah kandungan karbohidrat menurut anda penting?
0.6825559
Apakah kandungan kalori menurut anda penting?
0.7657945
Apakah kandungan vitamin menurut anda penting?
0.6893820
Apakah tekstur menurut anda penting?
0.6776537
Apakah bentuk menurut anda penting?
0.7202867
Apakah kemasan menarik menurut anda penting?
0.7192618
Apakah kemasan yang terdapat bagian bening menurut anda penting?
0.7559204
KMO-Criterion: 0.70461664.4 Uji Bartlett’s Test of Sphericity
bart_spher(x = ApelKitaNew)
Bartlett's Test of Sphericity
Call: bart_spher(x = ApelKitaNew)
X2 = 130.004
df = 45
p-value < 2.22e-16Jika uji KMO telah terpenuhi maka selanjutnya adalah uji Bartlett’s
Test of Sphericity dengan menggunakan fungsi bart_spher()
yang merupakan bagian dari paket REdaS yang telah dipanggil
sebelumnya. Lalu parameter x digunakan untuk menunjukkan data atau objek
data yang akan dianalisis. Dalam hal ini, x adalah ApelKita, jadi data
yang akan dianalisis dengan menggunakan fungsi REdaS adalah
data ApelKita.
4.5 Ekstraksi Faktor dengan PCA
R <- cor(ApelKitaNew)
R
Berapa berat keripik apel dalam kemasan yang anda pilih …
Berapa berat keripik apel dalam kemasan yang anda pilih … 1.00000000
Apakah warna keripik menurut anda penting? 0.05283651
Apakah keripik yang mudah ditelan menurut anda penting? -0.09565585
Apakah kandungan karbohidrat menurut anda penting? 0.20614624
Apakah kandungan kalori menurut anda penting? 0.16653718
Apakah kandungan vitamin menurut anda penting? 0.21495230
Apakah tekstur menurut anda penting? 0.20752947
Apakah bentuk menurut anda penting? -0.00941969
Apakah kemasan menarik menurut anda penting? 0.07093097
Apakah kemasan yang terdapat bagian bening menurut anda penting? 0.08560582
Apakah warna keripik menurut anda penting?
Berapa berat keripik apel dalam kemasan yang anda pilih … 0.05283651
Apakah warna keripik menurut anda penting? 1.00000000
Apakah keripik yang mudah ditelan menurut anda penting? 0.19867509
Apakah kandungan karbohidrat menurut anda penting? 0.61479555
Apakah kandungan kalori menurut anda penting? 0.31209568
Apakah kandungan vitamin menurut anda penting? 0.20433728
Apakah tekstur menurut anda penting? 0.07329325
Apakah bentuk menurut anda penting? 0.56185198
Apakah kemasan menarik menurut anda penting? 0.27636596
Apakah kemasan yang terdapat bagian bening menurut anda penting? 0.46555542
Apakah keripik yang mudah ditelan menurut anda penting?
Berapa berat keripik apel dalam kemasan yang anda pilih … -0.09565585
Apakah warna keripik menurut anda penting? 0.19867509
Apakah keripik yang mudah ditelan menurut anda penting? 1.00000000
Apakah kandungan karbohidrat menurut anda penting? 0.31800952
Apakah kandungan kalori menurut anda penting? 0.31896391
Apakah kandungan vitamin menurut anda penting? 0.30465209
Apakah tekstur menurut anda penting? 0.01895586
Apakah bentuk menurut anda penting? 0.32786008
Apakah kemasan menarik menurut anda penting? 0.01191277
Apakah kemasan yang terdapat bagian bening menurut anda penting? 0.39714803
Apakah kandungan karbohidrat menurut anda penting?
Berapa berat keripik apel dalam kemasan yang anda pilih … 0.2061462
Apakah warna keripik menurut anda penting? 0.6147955
Apakah keripik yang mudah ditelan menurut anda penting? 0.3180095
Apakah kandungan karbohidrat menurut anda penting? 1.0000000
Apakah kandungan kalori menurut anda penting? 0.4189827
Apakah kandungan vitamin menurut anda penting? 0.2671677
Apakah tekstur menurut anda penting? 0.2166364
Apakah bentuk menurut anda penting? 0.4816009
Apakah kemasan menarik menurut anda penting? 0.0968140
Apakah kemasan yang terdapat bagian bening menurut anda penting? 0.6551842
Apakah kandungan kalori menurut anda penting?
Berapa berat keripik apel dalam kemasan yang anda pilih … 0.1665372
Apakah warna keripik menurut anda penting? 0.3120957
Apakah keripik yang mudah ditelan menurut anda penting? 0.3189639
Apakah kandungan karbohidrat menurut anda penting? 0.4189827
Apakah kandungan kalori menurut anda penting? 1.0000000
Apakah kandungan vitamin menurut anda penting? 0.5877410
Apakah tekstur menurut anda penting? 0.4308127
Apakah bentuk menurut anda penting? 0.1908526
Apakah kemasan menarik menurut anda penting? 0.2877465
Apakah kemasan yang terdapat bagian bening menurut anda penting? 0.3652508
Apakah kandungan vitamin menurut anda penting?
Berapa berat keripik apel dalam kemasan yang anda pilih … 0.2149523
Apakah warna keripik menurut anda penting? 0.2043373
Apakah keripik yang mudah ditelan menurut anda penting? 0.3046521
Apakah kandungan karbohidrat menurut anda penting? 0.2671677
Apakah kandungan kalori menurut anda penting? 0.5877410
Apakah kandungan vitamin menurut anda penting? 1.0000000
Apakah tekstur menurut anda penting? 0.5665335
Apakah bentuk menurut anda penting? 0.1321453
Apakah kemasan menarik menurut anda penting? 0.3560368
Apakah kemasan yang terdapat bagian bening menurut anda penting? 0.4918284
Apakah tekstur menurut anda penting?
Berapa berat keripik apel dalam kemasan yang anda pilih … 0.20752947
Apakah warna keripik menurut anda penting? 0.07329325
Apakah keripik yang mudah ditelan menurut anda penting? 0.01895586
Apakah kandungan karbohidrat menurut anda penting? 0.21663637
Apakah kandungan kalori menurut anda penting? 0.43081268
Apakah kandungan vitamin menurut anda penting? 0.56653351
Apakah tekstur menurut anda penting? 1.00000000
Apakah bentuk menurut anda penting? 0.22431199
Apakah kemasan menarik menurut anda penting? 0.33961580
Apakah kemasan yang terdapat bagian bening menurut anda penting? 0.39816138
Apakah bentuk menurut anda penting?
Berapa berat keripik apel dalam kemasan yang anda pilih … -0.00941969
Apakah warna keripik menurut anda penting? 0.56185198
Apakah keripik yang mudah ditelan menurut anda penting? 0.32786008
Apakah kandungan karbohidrat menurut anda penting? 0.48160090
Apakah kandungan kalori menurut anda penting? 0.19085256
Apakah kandungan vitamin menurut anda penting? 0.13214528
Apakah tekstur menurut anda penting? 0.22431199
Apakah bentuk menurut anda penting? 1.00000000
Apakah kemasan menarik menurut anda penting? 0.25365189
Apakah kemasan yang terdapat bagian bening menurut anda penting? 0.54172595
Apakah kemasan menarik menurut anda penting?
Berapa berat keripik apel dalam kemasan yang anda pilih … 0.07093097
Apakah warna keripik menurut anda penting? 0.27636596
Apakah keripik yang mudah ditelan menurut anda penting? 0.01191277
Apakah kandungan karbohidrat menurut anda penting? 0.09681400
Apakah kandungan kalori menurut anda penting? 0.28774654
Apakah kandungan vitamin menurut anda penting? 0.35603681
Apakah tekstur menurut anda penting? 0.33961580
Apakah bentuk menurut anda penting? 0.25365189
Apakah kemasan menarik menurut anda penting? 1.00000000
Apakah kemasan yang terdapat bagian bening menurut anda penting? 0.31997416
Apakah kemasan yang terdapat bagian bening menurut anda penting?
Berapa berat keripik apel dalam kemasan yang anda pilih … 0.08560582
Apakah warna keripik menurut anda penting? 0.46555542
Apakah keripik yang mudah ditelan menurut anda penting? 0.39714803
Apakah kandungan karbohidrat menurut anda penting? 0.65518422
Apakah kandungan kalori menurut anda penting? 0.36525082
Apakah kandungan vitamin menurut anda penting? 0.49182837
Apakah tekstur menurut anda penting? 0.39816138
Apakah bentuk menurut anda penting? 0.54172595
Apakah kemasan menarik menurut anda penting? 0.31997416
Apakah kemasan yang terdapat bagian bening menurut anda penting? 1.00000000Berikutnya adalah ekstraksi faktor dengan PCA. R
merupakan variabel yang digunakan untuk menyimpan hasil perhitungan
matriks korelasi. Kemudian cor() adalah fungsi yang
digunakan untuk menghitung matriks korelasi antar variabel dalam
dataset.
4.6 Eigen Value
eigen <- eigen(R)
eigen$values
[1] 3.7978552 1.5717239 1.0626570 0.9999078 0.6762838 0.6107923 0.4706777
[8] 0.3664442 0.2637865 0.1798716Berikutnya adalah menghitung nilai eigen dengan fungsi
eigen(). Eigen$values digunakan untuk
mengakses nilai-nilai eigen yang terlah dihitung sebelumnya dengan
menggunakan fungsi eigen().
4.7 Rotasi Faktor dengan Varimax Method
library(psych)
pcadata <- psych:: principal(ApelKitaNew,nfactor=3,rotate="varimax", scores=T)
pcadata
Principal Components Analysis
Call: psych::principal(r = ApelKitaNew, nfactors = 3, rotate = "varimax",
scores = T)
Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matrix
RC1 RC2
Berapa berat keripik apel dalam kemasan yang anda pilih … 0.10 0.28
Apakah warna keripik menurut anda penting? 0.85 0.06
Apakah keripik yang mudah ditelan menurut anda penting? 0.31 0.28
Apakah kandungan karbohidrat menurut anda penting? 0.81 0.23
Apakah kandungan kalori menurut anda penting? 0.23 0.73
Apakah kandungan vitamin menurut anda penting? 0.10 0.88
Apakah tekstur menurut anda penting? 0.07 0.77
Apakah bentuk menurut anda penting? 0.80 0.08
Apakah kemasan menarik menurut anda penting? 0.23 0.48
Apakah kemasan yang terdapat bagian bening menurut anda penting? 0.68 0.47
RC3 h2
Berapa berat keripik apel dalam kemasan yang anda pilih … -0.65 0.52
Apakah warna keripik menurut anda penting? -0.06 0.73
Apakah keripik yang mudah ditelan menurut anda penting? 0.75 0.74
Apakah kandungan karbohidrat menurut anda penting? 0.01 0.70
Apakah kandungan kalori menurut anda penting? 0.13 0.61
Apakah kandungan vitamin menurut anda penting? 0.09 0.79
Apakah tekstur menurut anda penting? -0.21 0.65
Apakah bentuk menurut anda penting? 0.09 0.65
Apakah kemasan menarik menurut anda penting? -0.25 0.34
Apakah kemasan yang terdapat bagian bening menurut anda penting? 0.15 0.70
u2 com
Berapa berat keripik apel dalam kemasan yang anda pilih … 0.48 1.4
Apakah warna keripik menurut anda penting? 0.27 1.0
Apakah keripik yang mudah ditelan menurut anda penting? 0.26 1.6
Apakah kandungan karbohidrat menurut anda penting? 0.30 1.2
Apakah kandungan kalori menurut anda penting? 0.39 1.3
Apakah kandungan vitamin menurut anda penting? 0.21 1.0
Apakah tekstur menurut anda penting? 0.35 1.2
Apakah bentuk menurut anda penting? 0.35 1.0
Apakah kemasan menarik menurut anda penting? 0.66 2.0
Apakah kemasan yang terdapat bagian bening menurut anda penting? 0.30 1.9
RC1 RC2 RC3
SS loadings 2.69 2.58 1.16
Proportion Var 0.27 0.26 0.12
Cumulative Var 0.27 0.53 0.64
Proportion Explained 0.42 0.40 0.18
Cumulative Proportion 0.42 0.82 1.00
Mean item complexity = 1.4
Test of the hypothesis that 3 components are sufficient.
The root mean square of the residuals (RMSR) is 0.1
with the empirical chi square 33.69 with prob < 0.014
Fit based upon off diagonal values = 0.92Langkah terakhir adalah melakukan rotasi faktor dengan metode rotasi
varimax. Sebelum itu perlu dipanggil terlebih dahulu fungsi
psych agar dapat melakukan rotasi faktor. Selanjutnya
pcadata adalah variabel yang digunakan untuk menyimpan hasil analisis
faktor. Fungsi yang digunakan untuk mendapatkan hasil dari rotasi faktor
adalah principal() dengan argumen yang terdiri dari:
ApelKitamerupakan data yang berisi variabel-variabel yang akan dianalisis.nfactor=3merupakan argumen yang digunakan untuk menentukan banyak faktor yang akan diestimasi.rotate="varimax"merupakan argumen yang digunakan untuk menentukan metode rotasi faktor yang akan digunakan.scores=Tmerupakan argumen yang digunakan untuk menentukan apakah skor faktor untuk setiap observasi dalam dataset perlu dihitung atau tidak.
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
5.1 Hasil Uji Kaiser-Meyer Olkin (KMO) dan MSA
Berdasarkan hasil Uji Kaiser-Meyer Olkin (KMO) dan MSA didapatkan hasil sebagai berikut:
atau hasil lebih jelasnya, yaitu:
Berdasarkan output uji KMO didapatkan hasil 0.4763366, yang berarti bahwa nilai KMO dengan 24 variabel tersebut kurang dari 0.5 (< 0.5) maka analisis faktor belum bisa diterapkan. Sedangkan berdasarkan output dapat diketahui bahwa beberapa variabel memiliki nilai MSA kurang dari 0.5 (< 0.5) sehingga variabel-variabel yang bertanda bintang tidak dapat diikutsertakan dalam analisis. Variabel-variabel tersebut terdiri dari variabel \(X_1\), \(X_2\), \(X_4\), \(X_5\), \(X_6\), \(X_7\), \(X_8\), \(X_9\), \(X_{15}\), \(X_{16}\), \(X_{17}\), \(X_{20}\), \(X_{22}\), \(X_{23}\).
Setelah 14 variabel yang memiliki nilai MSA kurang dari 0.5 tidak diikutsertakan, didapatkan nilai KMO sebesar 0.7046166, sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai KMO dari 10 variabel yang tersisa lebih dari 0.5 (> 0.5) dan analisis faktor bisa diterapkan. Kemudian berdasarkan uji MSA didapatkan hasil sebagai berikut:
Terlihat bahwa nilai MSA dari seluruh variabel bernilai lebih dari 0.5 (> 0.5), maka variabel-variabel tersebut dapat diikutsertakan dalam analisis selanjutnya.
5.2 Hasil Uji Bartlett’s Test of Sphericity
Hasil yang didapatkan dari pengujian Bartlett’s Test of Sphericity adalah sebagai berikut :
Berdasarkan output diketahui bahwa nilai signifikansi dari data ApelKita dengan 10 variabel sebesar 2.22e-16 atau 0.00 yang berarti bahwa kurang dari 0.05 (0.00 < 0.05) sehingga keputusan yang didapat adalah tolak H0. Maka dapat disimpulkan bahwa terdapat korelasi yang signifikan antar variabel atau antar variabel saling berkorelasi dan layak digunakan dalam analisis faktor.
5.3 Hasil Ekstraksi Faktor dengan PCA (Eigen Value)
Hasil yang didapatkan dari ekstraksi faktor dengan PCA (eigen value) adalah sebagai berikut:
Berdasarkan output di atas, faktor yang memiliki nilai eigen lebih dari sama dengan 1 adalah komponen 1 hingga 3, maka dari itu dapat disimpulkan bahwa proses pemfaktoran dapat dilakukan hingga 3 faktor. Faktor yang terbentuk, yaitu:
5.4 Hasil Rotasi Faktor dengan Varimax Method
Setelah dilakukan rotasi faktor dengan metode varimax didapatkan hasil sebagai berikut:
Berikut merupakan ringkasan persentase keragaman data dari variabel asal, yaitu faktor yang dipertimbangkan oleh konsumen untuk membeli keripik ApelKita yang dapat dijelaskan oleh faktor-faktor yang muncul dalam analisis faktor:
BAB VI KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
- Analisis faktor menghasilkan 3 faktor yang dipertimbangkan oleh konsumen untuk membeli keripik ApelKita. Ketiga faktor tersebut diantaranya, Faktor Tampilan Produk, Faktor Kandungan Gizi, dan Faktor Kemasan Produk. Hasil analisis juga menyimpulkan bahwa tampilan produk merupakan faktor yang paling dominan yang dipertimbangkan oleh konsumen untuk membeli produk keripik ApelKita.
- Ketiga faktor yang dihasilkan dalam analisis mampu menjelaskan 64% faktor-faktor yang merupakan faktor yang dipertimbangkan oleh konsumen untuk membeli keripik ApelKita. Kemudian berdasarkan Proportion Variance dapat disimpulkan bahawa faktor pertama (faktor tampilan produk) mampu menjelaskan keragaman dari 10 variabel sebesar 27%, faktor kedua (faktor kandungan gizi) sebesar 26%, dan faktor ketiga (faktor kemasan produk) sebesar 12%
DAFTAR PUSTAKA
Armalina V, Wisnu HP. 2020. Analisis resistance factor dalam penerapan pembelajaran berbasis elektronik menggunakan pendekatan human-centered-approach. Jurnal Ilmiah MATRIK 22(3): 278-285.
Hernikawati D, Dana IS. 2016. Uji validitas indikator-indikator Pemeringkatan e-Government Indonesia (PeGI) tingkat provinsi dengan analisis faktor. Jurnal Penelitian Pos dan Informatika 6(1): 1-18.
Himayati, Ni Wayan S, Desy K, Nurul F. 2020. Analisis rotasi ortogonal pada teknik analisis faktor menggunakan metode procrustes. Eigen Mathematics Journal 03(01): 45-55.
Kaharuddin. 2020. Analisis faktor yang mempengaruhi kinerja karyawan pada yayasan sahabat bunda Kota Makassar. Jurnal Ilmiah Ilmu Manajemen 2(1): 60-75.
Mudri, Sarwono H. 2019. Analisis faktor metode design and build pada proyek seksi I jalan tol Semarang – Batang. Jurnal Konstruksia 10(2): 39-56.
Prastiwi PS, Zakaria W, Welly N. 2017. Analisis faktor yang menentukan minat beli konsumen terhadap e-commerce fashion di Kota Palembang. Jurnal Ilmiah Manajemen Bisnis dan Terapan (2): 79-90.
Pulungan DR, Rita S. 2019. Analisis faktor konfirmatori pada upaya pemberdayaan UMKM berbasis manajemen lingkungan. Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi : 714-719.
Sabila NI, Chientya ARP. 2023. Analisis faktor kesulitan belajar siswa kelas VII pada mata pelajaran IPS di SMP Darul Kirom. Jurnal Ilmu Pendidikan Ahlussunnah 6(1): 53-63.
Verdinan, E. 2019. ’Analisis faktor yang merupakan intensi perpindahan merek transportasi online di Surabaya. Agora 7(1).