Analisis Faktor Konfirmatori (CFA)

Analisis Faktor Konfirmatori (CFA)

Pada artikel sebelumnya kita sudah membahas secara konseptual alat statistik yang berkaitan dengan pola hubungan baik itu simetris maupun asimetris. Korelasi, Regresi dan Path Analisis serta Structural Equation Modeling (SEM) secara konsep sudah kita bahas beserta aplikasinya dengan menggunakan SPSS maupun LISREL atau SmartPLS. Semoga sedikit banyak membantu para peneliti dalam memahami tools statistik yang, saya kira, banyak digunakan peneliti pemula dalam penerapan pada kasus dan data yang dimiliki, khususnya pada Korelasi dan Regresi. Analisis Faktor Konfrimatori (CFA)!

Pada kesempatan kali ini kita akan coba menguraikan sedikit konsep tentang analisis faktor confirmatori atau lebih sering diketahui sebagai CFA. Bagi pemerhati atau pengguna SEM mungkin tidak asing lagi dengan CFA, karena model CFA masuk dalam analisi SEM. SEM sendiri menggabungkan beberapa konsep alat statistik diantaranya Korelasi, Regresi, Path Analisi dan Analisis Faktor Confirmatori. Maka di dalam SEM dikenal dengan model pengukuran (CFA) dan model struktural (Korelasi, Regresi dan Path Analisis).

Analisis faktor confirmatori (CFA) sendiri dikenal sebagai alat statistik yang berguna dalam menemukan bentuk konstruk dari kumpulan variabel manifesnya, atau menguji suatu variabel atas asumsi manifes yang membangunnya. Sehingga analisis confirmatori sangat cocok untuk mengujikan suatu teori variabel atas manifes atau indikator-indikator yang membangunnya, dimana variabel tersebut diasumsikan hanya dapat diukur dengan indikator-indikator tersebut.

Analisis Faktor Confirmatori : Model Pengukuran

Dalam proses penelitian kuantitatif yang sering dilakukan oleh para peneliti dalam disiplin ilmu sosial, tahap tersulit setelah berhasil memformulasikan kerangka pemikiran adalah tahap pengukuran atau operasionalisasi variabel penelitian. Tahap ini dalam proses penelitian berfungsi sebagai mata rantai yang menghubungkan antara pola fikir deduktif ke arah pola fikir induktif. Melalui operasionalisasi variabel, hipotesis penelitian ditransformasikan menjadi data. Data dianalisis dan hipotesis diuji.

Dengan demikian dalam penelitian berbasis pendekatan kuantitatif tahapan pengukuran variabel merupakan hal yang sangat menentukan berhasil atau tidaknya suatu penelitian menjelaskan suatu fenomena. Kekeliruan dalam merumuskan operasional variabel, maka hasilnya adalah garbage in, garbage out. Karena itu, persoalan kualitas pengukuran yaitu reliabilitas dan validitas alat ukur yang digunakan muncul sebagai suatu hal yang amat krusial dalam penelitian berbasis pendekatan kuantitatif.

Dilihat dari sifat variabel yang diteliti, ada perbedaan antara penelitian ilmu sosial dengan ilmu eksakta. Dalam penelitian ilmu eksakta, variabel yang diteliti pada umumnya bersifat unidimensional dan dapat diobservasi langsung. Sedangkan dalam penelitian ilmu sosial, variabel yang diteliti pada umumnya bersifat multidimensional dan tidak dapat diobservasi langsung. Karena sifat seperti itu, maka pengukuran terhadap variabel-variabel yang diteliti seringkali tidak dapat dilakukan secara langsung, tetapi diukur melalui indikator-indikator sebagai manifest dari konsep atau variabel yang hendak diukur. 

Sebagai misal : konsep efektivitas organisasi, kepuasan kerja, kinerja pemasaran, kompetensi, prestasi kerja, kepemimpinan, keunggulan bersaing, motivasi kerja adalah konsep yang tidak dapat diukur secara langsung. Karena itu, konsep seperti itu disebut faktor, konstruk atau variabel laten atau unobservable variables, sedangkan indikator-indikator dari konsep yang hendak di ukur disebut sebagai variabel manifest, variabel yang dapat diukur langsung atau observable variables (Shumacker dan Lomax, 1996; Hair, Anderson, Tatham & Black, 1998).

Sebagaimana telah diketahui, dalam metode analisis statistik data multivariat seperti multiple regresi atau analisis jalur, data yang dianalisis merupakan data dari indikator-indikator atau data dari variabel manifestnya (observed variables) tanpa melibatkan variabel latennya dan tanpa melibatkan unsur kekeliruan atau kesalahan pengukuran terhadap variabel-variabel yang diamati. Hanya dengan melalui uji coba instrumen, kemungkinan kesalahan pengukuran dicoba dieliminasi dengan cara melihat reliabilitas dan validitas melalui penggunaan berbagai teknik uji reliabilitas dan validitas standar seperti product moment pearson, split-halt spearman brown, koefisien K-R dari kurder-richardson, hoyt maupun koefisien Cronbach’s Alpha.

Setelah memenuhi syarat validitas dan reliabilitas data kemudian dianalisis, hipotesis diuji dan masalah kemungkinan timbulnya kekeliruan pengukuran dianggap selesai atau diasumsikan “error free”. Padahal, diyakini oleh para pakar bahwa, “all constructs have some measurement error, even with the best indicators variables”. (hair, anderson, tatham dan black, 1998 : 511).

Dengan demikian jika semua construk tidak dapat bebas dari kekeliruan pengukuran meskipun dengan indikator terbaik, maka persoalannya sekarang adalah diperlukan suatu metode analisis yang poweful menganalisis dan menguji kesesuaian model konstruk atau model pengukuran yang diusulkan. Metode analisis yang mampu memfasilitasi kerja tersebut adalah analisis faktor konfirmatori (confirmatory factor analysis – CFA). Menurut Kerlinger (1990 : 1000) “karena kekuatan, keluwesan, dan kedekatanya dengan hakekat maksud dan tujuan ilmiah, analisis faktor dapat disebut sebagai ratu metode analisis”.

Analisis faktor konfirmatori (CFA), sebagaimana dijelaskan Tabachnick dan Fidell (1996:637) adalah “.. sophisticated techniques used in the advanced stages of the research process to test a theory about latent process”. Menurut Bachrudin dan Tobing (2003 : 6), “analisis faktor konfirmatori bertujuan untuk mengevaluasi pola-pola hubungan antara beberapa konstruk. Setiap konstruk dibangun oleh indikator-indikator. Model analisis konfirmatori biasanya tidak diasumsikan arah hubungan antar konstruk, tetapi hanya adanya hubungan korelatif antar konstruk”. Dan menurut Ferdinand (2002 : 127-128), “analisis faktor konfirmatori berangkat dari adanya teori dasar yang digunakan dalam sebuah penelitian. Kajian terhadap teori menghantarkan peneliti untuk mengenali kembali konsep-konsep lama menjadi dasar membangun teori dasar … dan mengembangkan konsep dan teori yang lebih sempurna ….”.

Jadi, CFA adalah analisis faktor yang digunakan dengan tujuan untuk menguji atau mengkonfirmasikan secara empiris model pengukuran (measurement model) sebuah atau beberapa konstruk. Model pengukuran atau disebut juga model deskriptif (Ferdinand, 2002 : 14) adalah operasionalisasi variabel laten atau konstruk menjadi satu atau beberapa indikator atau beberapa variabel manifes yang dirumuskan menurut kajian teori tertentu. Dengan demikian, CFA tidak dimaksudkan untuk menghasilkan model, melainkan menguji model pengukuran yang dikembangkan atas dasar kajian teori tertentu (Maruyama, 1998 : 139 – 140).

Sesuai dengan pendapat di atas, maka masalah penelitian dalam kerangka CFA berkisar pada dua pertanyaan berikut :

  1. Apakah model pengukuran konstruk yang diusulkan sesuai atau fit dengan data?
  2. Dilihat dari indikator atau variabel-variabel manifesnya, karakteristik dominan apa yang membentuk kosntruk tersebut?

Untuk menjawab kedua pertanyaan di atas, di dalam CFA jawaban pertanyaan pertama, diuji dengan menggunakan uji kesesuaian model (overall model fit test) dan pertanyaan kedua, diuji dengan menggunakan statistik t (t student). Untuk melihat indikator atau variabel manifes mana yang dominan membentuk suatu konstruk, ditentukan oleh besar kecilnya koefisien bobot faktor (lambda-λ). Menurut beberapa pakar, batas minimal koefisien bobot faktor (lambda-λ) yang dianggap layak dalam penelitian yang bersifat konfirmatori adalah tidak kurang dari 0.5 (Hair, Anderson, Tatham dan Black, 1998; Ghozali, 2004).

Koefisien bobot faktor pada dasarnya menunjukkan keeratan hubungan atau korelasi antara variabel laten dengan variabel manifesnya (Maruyama, 1998; Bachrudin & Tobing, 2003). Berdasarkan koefisien bobot faktor, selanjutnya dapat diidentifikasi reliabilitas dari model pengukuran yang diusulkan. Sebagaimana diketahui, reliabilitas menunjukkan kemantapan dan kekonsistenan dari indikator-indikator untuk mendefinisikan secara unidimensional sebuah konstruk yang diukur (Kerlinger, 1990). Dalam format CFA, reliabilitas diindikasikan oleh dua ukuran yaitu Construct Reliability dan Variance Extracted.

Koefisien construct reliability dan variance extracted memiliki nilai antara 0 dan 1. Semakin tinggi koefisien contruct reliability dan variance extracted, megindikasikan semakin reliable model pengukuran yang dikembangkan. Menurut para pakar seperti Hair, Anderson, Tatham dan Black (1998, 612) maupun Bacharudin dan Tobing (2003,48) sependapat bahwa suatu instrumen penelitian diindikasikan memiliki reliabilitas yang memadai apabila koefisien construct realiability dan variance extracted tidak kurang dari 0.5.

Gambar di atas menunjukkan sebuah model pengukuran dimana terdapat 2 kontruk dengan 3 variabel manifest untuk kontruk PS dan 4 variabel manifest untuk konstruk BP. Nilai faktor loading berada di tengah garis arah menuju variabel manifest. Sedangkan, nilai yang berada di belakang variabel manifest merupakan standar error dari masing-masing variabel manifest.

Dengan mengetahui dan memahami fungsi dari analisis faktor konfirmatori, para peneliti, khususnya peneliti pemula dapat dengan mudah mengaplikasikannya pada teori dan data lapangan yang dimilikinya. SEMANGAT MENCOBA!!!

———————————————————————————————————————————————————-

  1. Jika rekan peneliti memerlukan bantuan Survey Lapangan, Survey Online ataupun Olah Data dapat menghubungi mobilestatistik.com di :
  1. Klik “Konsultasi Gratis” untuk mendapatkan informasi atau solusi terkait dengan pertanyaan-pertanyaan seputar metodologi penelitian, aplikasi software statistik ataupun olahdata.
  • “1st Kirim Pertanyaan, Kami Jawab . . . InsyaAllah”

———————————————————————————————————————————————————-

online survey BPKH RI | LISREL | SEM | Eviews | Analisis Faktor


survey lapangan kampung ketandan I path analisis | analisis jalur | LISREL

2 thoughts on “Analisis Faktor Konfirmatori (CFA)

  1. Terimakasih, Artikelnya sangat membantu terutama bagi saya yang sedang menegerjakan thesis. 😀
    Saya menyimpulkan bahwa CFA dapat digunakan untuk melihat korelasi atau keterkaitan antara indikator dengan variabelnya, apakah benar demikian? terimakasih atas respon dan jawabanya.

    KlikKanan.info

    1. Terima kasih sudah mengunjungi mobilestatistik.com

      Betul pak Taufiq. Salah satu fungsi dari CFA, hendak mencari atau mengkonfirmasi model pengukuran dari variabel (laten) atas indikator” penyusunnya (manifest).

Leave a Reply to Taufiq Cancel reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *