Pada kesempatan kali ini kita akan sharing pengalaman kita di lapangan, survey lapangan atau sebar kuesioner, yang berbeda dengan sharing pada kesempatan sebelumnya. Survey lapangan atau sebar kuesioner kali ini, hendak menggali informasi atau perspektif dari generasi milineal dalam pola konsumsi kopi, konsep coffee shop yang disukai dan spending dalam konsumsi kopi si wilayah Tangerang . Sekali lagi bahwa persiapan fisik maupun pengetahuan terhadap medan lapangan yang akan dijadikan sasaran pengambilan data haruslah diperhatikan. Karena banyak hal-hal yang tidak bisa kita prediksikan dapat terjadi dan menjadi tantangan tersendiri dilapangan.
Objek dari survey lapangan atau sebar kuesioner lapangan kali ini dalam kategori gampang-gampang susah. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah generasi milineal yang suka akan minuman kopi dan mengunjungi coffee shop (kedai kopi) dalam menikmati minuman kopi-nya serta berada di wilayah Tangerang.
Crew lapangan yang diturunkan pada survey lapangan kali ini sebanyak 2 orang. Rata-rata tenaga yang kita pakai berusia antara 20 s.d 25 tahun. Selain muda semangatnya pun OK untuk menjaga kualitas hasil survey yang kita lakukan. Selain itu, crew yang well educated (rata-rata sedang menempuh perkuliahan) memberikan nilai plus tersendiri, selain dari pola bahasa dalam komunikasi yang baik, yang terpenting behave yang menyenangkan bagi responden kita.
Meskipun relatif tidak ada kendala yang berarti di lapangan yang tim kita temui, planning dan strategi yang terukur dalam melakukan survey lapangan tetap perlu diperhatikan. Calon responden yang kita hadapi adalah responden yang tetap memiliki kecenderungan untuk menolak sangat tinggi dikarenakan golongan ekonomi generasi milineal calon responden yang kita sasar adalah golongan middle to up. Perlu penjelasan yang persuasif dan ringan agar dapat meyakinkan calon responden atas tujuan survey yang dilakukan tidak menyentuh hal-hal yang sensitif tentang private information yang sangat dijaga kerahasiaanya oleh responden.
Gambar 1. Sebar Kuesioner Persepsi Pelanggan Kedai Kopi di Tangerang
Easyness dari proses survey ini adalah jumlah populasi kriteria responden yang cukup banyak, sehingga memudahkan tim lapangan dalam memperoleh target sampel. Tools lain yang kita gunakan dalam mendapatkan target sampel tersebut adalah gimmick atau souvenir survey, hal sangat sepele tapi sangat bermanfaat dalam proses persuasif kepada calon responden. Meskipun perlu ada budget tambahan dalam RAB peneliti, akan tetapi hal ini worthed untuk dilakukan dalam mempercepat proses survey lapangan.
Sharing singkat ini, semoga bermanfaat dalam membantu rekan-rekan peneliti dalam membangun frame awal sebelum melakukan survey dilapangan. Kami akan share banyak pengalaman kami di lapangan pada kesempatan yang lain. SEMANGAT MENELITI!!!
Pada kesempatan kali ini kita akan sharing pengalaman kita di lapangan, survey lapangan atau sebar kuesioner, yang berbeda dengan sharing pada kesempatan sebelumnya. Survey lapangan atau sebar kuesioner kali ini, hendak menggali informasi atau perspektif dari para pekerja atau yang memiliki aktivitas di sekitar kawasan SCBD, Jakarta Selatan, guna mendapatkan informasi terkait kebiasaan dan pilihan moda transportasi yang digunakan para pekerja untuk menuju tempat aktivitasnya di Kawasan SCBD, Jakarta Selatan.
Selain itu, ingin diketahui pula tingkat kesukaan dan kebutuhan para pekerja atau yang berkativitas di Kawasan SCBD atas sarana publik dalam mendukung kenyamanan dan keamanan aktivitas berjalan bagi para pekerja di kawasan SCBD, Jakarta Selatan. Sekali lagi bahwa persiapan fisik maupun pengetahuan terhadap medan lapangan yang akan dijadikan sasaran pengambilan data haruslah diperhatikan. Karena banyak hal-hal yang tidak bisa kita prediksikan dapat terjadi dan menjadi tantangan tersendiri di lapangan.
Objek dari survey lapangan atau sebar kuesioner lapangan kali ini dalam kategori sangat kompleks. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah para pekerja atau yang memiliki aktifitas di kawasan SCBD, Jakarta Selatan. Selain itu, kekhususan dari objek yang sedikit banyak menguras tenaga adalah para pekerja yang biasa atau sewaktu-waktu mengunakan dua moda transportasi utama yaitu KRL dan Bus TransJakarta untuk menuju kawasan SCBD baik itu dari koridor 1, Jl. Jend. Sudirman, maupun koridor 9, Jl. Gatot Subroto.
Kriteria objek yang cukup mudah pada perkiraan awal karena seperti kita tahu bahwa para professional biasanya welcome dengan riset, apalagi dilakukan kaitannya dengan pendidikan. Pada realitanya didapati pula banyak kesulitan, di antaranya adalah pertama, faktor kesediaan responden dalam menyisihkan waktu (durasi 5 s.d 10 menit) pada jam sebelum, jam istirahan dan jam pulang kantor sehingga tidak jarang calon responden yang menolak untuk dijadikan narasumber.
Kedua, tidak semua responden terbiasa menggunakan dua moda transportasi utama yaitu KRL dan sekaligus Bus TransJakarta sehingga dalam prosesnya banyak sekali disqualified calon responden yang sangat mempengaruhi sekali pada waktu penyelesaian dan endurance tim lapangan. Sehingga diperlukan effort extra tidak hanya proses komunikasi yang diharuskan baik, akan tetapi extra time dan endurance agar dapat terpenuhi semua kriteria responden dengan waktu yang effective dan efficient.
Crew lapangan yang diturunkan pada survey lapangan kali ini sebanyak 2 orang. Rata-rata tenaga yang kita pakai berusia antara 20 s.d 25 tahun. Selain muda semangatnya pun OK untuk menjaga kualitas hasil survey yang kita lakukan. Selain itu, crew yang well educated (rata-rata sedang menempuh perkuliahan) memberikan nilai plus tersendiri, selain dari pola bahasa dalam komunikasi yang baik, yang terpenting behave yang menyenangkan bagi responden kita.
Meskipun cukup banyak kendala yang sangat berarti di lapangan yang tim kita temui, planning dan strategi yang terukur dalam melakukan survey lapangan tetap perlu diperhatikan. Penentuan spot yang tepat, tempat berkumpulnya calon responden (warung-warung makan, halte busway –koridor 1 dan 9) dan waktu yang tepat (waktu lengang : jam istirahat dan jam pulang) bagi responden untuk kesediaan mengisi kuesioner sangat menentukan. Dan hal ini memudahkan tim kita dilapangan dalam mendapatkan responden, sehingga berpengaruh pada proses pengambilan data di lapangan yang relatif lebih cepat dan tepat.
Tools lain yang kita gunakan dalam mendapatkan target sampel adalah gimmick atau souvenir survey, hal sangat sepele tapi sangat bermanfaat dalam proses persuasif kepada calon responden. Meskipun perlu ada budget tambahan dalam RAB peneliti, akan tetapi hal ini worthed untuk dilakukan dalam mempercepat proses survey lapangan.
Sharing singkat ini, semoga bermanfaat dalam membantu rekan-rekan peneliti dalam membangun frame awal sebelum melakukan survey dilapangan. Kami akan share banyak pengalaman kami di lapangan pada kesempatan yang lain. SEMANGAT MENELITI!!!
Pada kesempatan kali ini kita akan sharing pengalaman kita di lapangan, survey lapangan atau sebar kuesioner, yang berbeda dengan sharing pada kesempatan sebelumnya. Survey lapangan atau sebar kuesioner kali ini, hendak menggali informasi atau perspektif dari para pengemudi taksi online, GRAB Car di Jakarta, perihal dorongan motivasi (intrinsik dan ekstrinsik) dari para pengemudi terhadap motivasi dan pencapaian kinerja (income) dari para pengemudi GRAB Car. Sekali lagi bahwa persiapan fisik maupun pengetahuan terhadap medan lapangan yang akan dijadikan sasaran pengambilan data haruslah diperhatikan. Karena banyak hal-hal yang tidak bisa kita prediksikan dapat terjadi dan menjadi tantangan tersendiri di lapangan.
Objek dari survey lapangan atau sebar kuesioner lapangan kali ini dalam kategori gampang-gampang susah. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah para pengemudi online GRAB Car yang beroperasi atau mengangkut penumpang di/ke Jakarta. Kriteria objek yang cukup mudah pada awalnya karena seperti kita tahu bahwa tren aplikasi online (driver online) sedang hits sehingga untuk mendapatkan objek pengguna pun relatif lebih mudah pada awalnya. Realitanya diperlukan pengetahuan awal pada lokasi berkumpulnya calon responden (para pengemudi GRAB Car) agar memudahkan dan effective dalam responden (pengemudi GRAB Car).
Crew lapangan yang diturunkan pada survey lapangan kali ini sebanyak 4 orang. Rata-rata tenaga yang kita pakai berusia antara 20 s.d 25 tahun. Selain muda semangatnya pun OK untuk menjaga kualitas hasil survey yang kita lakukan. Selain itu, crew yang well educated (rata-rata sedang menempuh perkuliahan) memberikan nilai plus tersendiri, selain dari pola bahasa dalam komunikasi yang baik, yang terpenting behave yang menyenangkan bagi responden kita.
Meskipun relatif tidak ada kendala yang berarti di lapangan yang tim kita temui, planning dan strategi yang terukur dalam melakukan survey lapangan tetap perlu diperhatikan. Calon responden yang kita hadapi adalah responden yang tetap memiliki kecenderungan untuk menolak selain karena faktor benefit yang akan didapatkan oleh responnden, juga kemungkinan traffic order yang sewaktu-waktu dapat mengganggu selama proses pengisian kuesioner. Selain itu, perlu penjelasan yang persuasif dan ringan agar dapat meyakinkan calon responden atas tujuan survey yang dilakukan tidak menyentuh hal-hal yang sensitif tentang private information yang sangat dijaga kerahasiaanya oleh responden.
Gambar 1. Sebar Kuesioner Driver GRAB Car Jakarta
Easyness dari proses survey ini adalah jumlah populasi kriteria responden yang sangat banyak, sehingga memudahkan tim lapangan dalam memperoleh target sampel. Tools lain yang kita gunakan dalam mendapatkan target sampel tersebut adalah gimmick atau souvenir survey, hal sangat sepele tapi sangat bermanfaat dalam proses persuasif kepada calon responden. Meskipun perlu ada budget tambahan dalam RAB peneliti, akan tetapi hal ini worthed untuk dilakukan dalam mempercepat proses survey lapangan.
Sharing singkat ini, semoga bermanfaat dalam membantu rekan-rekan peneliti dalam membangun frame awal sebelum melakukan survey dilapangan. Kami akan share banyak pengalaman kami di lapangan pada kesempatan yang lain. SEMANGAT MENELITI!!!
Pada kesempatan kali ini kita akan sharing pengalaman kita di lapangan, survey lapangan atau sebar kuesioner, yang berbeda dengan sharing pada kesempatan sebelumnya. Survey lapangan atau sebar kuesioner kali ini, hendak menggali informasi atau perspektif dari masyarakat yang memiliki pengalaman dalam berbelanja dan mengkonsumi pangan organik (khususnya Sayuran Organik) di wilayah Bogor, tepatnya informasi atau perspektif terhadap mutu dan kualitas sayuran organik terhadap keinginan dan kemampuan dalam membeli Sayuran Organik. Sekali lagi bahwa persiapan fisik maupun pengetahuan terhadap medan lapangan yang akan dijadikan sasaran pengambilan data haruslah diperhatikan. Karena banyak hal-hal yang tidak bisa kita prediksikan dapat terjadi dan menjadi tantangan tersendiri dilapangan.
Objek dari survey lapangan atau sebar kuesioner lapangan kali ini dalam kategori gampang-gampang susah. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah warga yang berpengalaman minimal satu (1) kali dalam mengkonsumsi pangan organik khususnya Sayuran Organik di wilayah Bogor. Target yang kita tetapkan sesuai kriteria yang disepakati adalah semua kalangan (mostly middle to up) yang memenuhi kriteria yang ditetapkan (kenal atau memliliki pengetahuan tentang pangan organik).
Crew lapangan yang diturunkan pada survey lapangan kali ini sebanyak 2 orang. Rata-rata tenaga yang kita pakai berusia antara 20 s.d 25 tahun. Selain muda semangatnya pun OK untuk menjaga kualitas hasil survey yang kita lakukan. Selain itu, crew yang well educated (rata-rata sedang menempuh perkuliahan) memberikan nilai plus tersendiri, selain dari pola bahasa dalam komunikasi yang baik, yang terpenting behave yang menyenangkan bagi responden kita.
Meskipun relatif tidak ada kendala yang berarti di lapangan yang tim kita temui, planning dan strategi yang terukur dalam melakukan survey lapangan tetap perlu diperhatikan. Calon responden yang kita hadapi adalah responden yang tetap memiliki kecenderungan untuk menolak sangat tinggi dikarenakan golongan ekonomi calon responden yang kita sasar adalah golongan middle to up. Perlu penjelasan yang persuasif dan ringan agar dapat meyakinkan calon responden atas tujuan survey yang dilakukan tidak menyentuh hal-hal yang sensitif tentang private information yang sangat dijaga kerahasiaanya oleh responden.
Gambar 1. Sebar Kuesioner Persepsi Experinced Customer dari Sayuran Organik
Easyness dari proses survey ini adalah jumlah populasi kriteria responden yang cukup banyak, sehingga memudahkan tim lapangan dalam memperoleh target sampel. Tools lain yang kita gunakan dalam mendapatkan target sampel tersebut adalah gimmick atau souvenir survey, hal sangat sepele tapi sangat bermanfaat dalam proses persuasif kepada calon responden. Meskipun perlu ada budget tambahan dalam RAB peneliti, akan tetapi hal ini worthed untuk dilakukan dalam mempercepat proses survey lapangan.
Sharing singkat ini, semoga bermanfaat dalam membantu rekan-rekan peneliti dalam membangun frame awal sebelum melakukan survey dilapangan. Kami akan share banyak pengalaman kami di lapangan pada kesempatan yang lain. SEMANGAT MENELITI!!!
Pada kesempatan kali ini kita akan sharing pengalaman kita di lapangan, survey lapangan atau sebar kuesioner, yang berbeda dengan sharing pada kesempatan sebelumnya. Survey lapangan atau sebar kuesioner kali ini, hendak menggali informasi atau perspektif dari pasangan menikah yang keduanya bekerja (beraktivitas mencari upah atau gaji) yang berdomisili di Jakarta, tepatnya informasi atau perspektif pasutri pekerja di Jakarta dalam hal kaitannya antara aktifitas kerja yang dilakukan pengaruhnya terhadap prestasi baik itu prestasi di rumah (keluarga) maupun di tempat kerja. Sekali lagi bahwa persiapan fisik maupun pengetahuan terhadap medan lapangan yang akan dijadikan sasaran pengambilan data haruslah diperhatikan. Karena banyak hal-hal yang tidak bisa kita prediksikan dapat terjadi dan menjadi tantangan tersendiri dilapangan.
Objek dari survey lapangan atau sebar kuesioner lapangan kali ini dalam kategori gampang-gampang susah. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah pasutri (pasangan suami-istri) yang bekerja, menghasilkan uang atau upah, yang berdomisili dan bekerja di wilayah Jakarta. Target yang kita tetapkan sesuai kriteria yang disepakati adalah para pasutri yang beraktifitas atau bekerja sebagai PNS, BUMN ataupun Pegawai Swasta lainnya yang memenuhi kriteria yang ditetapkan.
Crew lapangan yang diturunkan pada survey lapangan kali ini sebanyak 2 orang. Rata-rata tenaga yang kita pakai berusia antara 20 s.d 25 tahun. Selain muda semangatnya pun OK untuk menjaga kualitas hasil survey yang kita lakukan. Selain itu, crew yang well educated (rata-rata sedang menempuh perkuliahan) memberikan nilai plus tersendiri, selain dari pola bahasa dalam komunikasi yang baik, yang terpenting behave yang menyenangkan bagi responden kita.
Meskipun relatif tidak ada kendala yang berarti di lapangan yang tim kita temui, planning dan strategi yang terukur dalam melakukan survey lapangan tetap perlu diperhatikan. Calon responden yang kita hadapi adalah responden yang tetap memiliki kecenderungan untuk menolak sangat tinggi dikarenakan issue yang melatarbelakangi survey lapangan ini sedikit “sensitif” (framing Pasutri bersifat privacy). Perlu penjelasan yang persuasif dan ringan agar dapat meyakinkan calon responden atas tujuan survey yang dilakukan tidak menyentuh hal-hal yang sensitif tentang private information yang sangat dijaga kerahasiaanya oleh responden.
Easyness dari proses survey ini adalah jumlah populasi kriteria responden yang sangat banyak, sehingga memudahkan tim lapangan dalam memperoleh target sampel. Tools lain yang kita gunakan dalam mendapatkan target sampel tersebut adalah gimmick atau souvenir survey, hal sangat sepele tapi sangat bermanfaat dalam proses persuasif kepada calon responden. Meskipun perlu ada budget tambahan dalam RAB peneliti, akan tetapi hal ini worthed untuk dilakukan dalam mempercepat proses survey lapangan.
Sharing singkat ini, semoga bermanfaat dalam membantu rekan-rekan peneliti dalam membangun frame awal sebelum melakukan survey dilapangan. Kami akan share banyak pengalaman kami di lapangan pada kesempatan yang lain. SEMANGAT MENELITI!!!
Secara teoritis kita sudah sedikit banyak membahas secara konsepsi dan fungsi dari analisis faktor. Pada kesempatan kali ini kita akan coba uraikan tahapan penggunaan software SPSS dalam melakukan analisis faktor pada data yang kita miliki. Perlu diperhatikan oleh para peneliti adalah pemahaman secara teoritis apa itu analisis faktor dan komponen pengujian apa saja yang terdapat didalamnya, agar proses praktek yang dilakukan pada SPSS tidak membuat bingung peneliti itu sendiri.
Kita sarankan sebelum melakukan praktek dengan menggunakan SPSS, bagi yang baru saja menemukan artikel ini untuk membaca dan memahami artikel yang sudah kita tuliskan sebelumnya diantaranya, baca artikel : Analisis Komponen Utama (AKU), Analisis Faktor Ekploratori dan Kriteria Kebaikan Analisis Faktor Eksploratori. Hal ini penting agar mempermudah peneliti dalam memahami setiap tahapan yang akan kita paparkan pada pembahasan berikutnya.
Karena salah satu metode dalam analisis faktor adalah komponen utama, maka dalam proses pengaplikasiannya pada SPSS sama persis dengan tahapan yang dilakukan pada pengujian analisis komponen utama (baca artikel : Analisis Komponen Utama Dengan SPSS), perbedaannya terletak pada beberapa pemilihan menu tambahan yaitu pada uji kebaikan data dan optimasi pembentukan faktor dengan melibatkan rotasi. Secara lebih lengkap akan dipaparkan pada bagian berikut ini.
Buka software SPSS lalu masukan data penelitian yang kita punya pada jendela Data View dan definisikan variabel yang kita punya di jendela Variabel View.
Pastikan aturan yang sudah dikemukakan pada artikel sebelumnya dilakukan. Apabila satuan dari data kita berbeda lakukan standarisasi terlebih dahulu pada data yang kita punya.
Setelahnya klik pada menu Analyse, pilih menu Data Reduction dan Factor lalu klik, maka akan muncul jendela seperti gambar berikut.
Klik pada menu Descriptive, pilih centang semua item yang ada pada menu Statistics dan Correlation Matrix untuk mendapatkan semua informasi yang diperlukan terkait pengujian analisis faktor pada data penelitian lalu klik Continue, seperti tampak pada gambar berikut.
Klik pada menu Extraction, pilih Method pada Principal Components dan pada Display centang tambahan untuk menampilkan Scree Plot lalu klik Continue, seperti tampak pada gambar berikut.
Klik pada menu Rotation, pilih Method pada Varimax (disesuaikan dengan teori) dan pada Display centang pada semua menu lalu klik Continue, seperti tampak pada gambar berikut.
Klik pada menu Scores centang pada pilihan Save as variables dan pilih metode yang digunakan dalam proses menghasilkan nilai Score. Pemunculan nilai scores ini diperlukan jika hendak dilakukan analisis lanjutan terhadap data Scores yang dihasilkan.
Jika sudah yakin dengan berbagai pilihan perlakuan pada data dalam proses analisis, setelah semua variabel dimasukan ke dalam kolom Variables, lalu klik OK dan SPSS akan memproses data .
Hasil dari analisis faktor dengan menggunakan metode Principal Component yang diproses oleh SPSS seperti ditunjukkan pada gambar berikut. Penjelasan pada output SPSS disesuaikan dengan penjelasan pada artikel sebelumnya. Yang penting untuk diperhatikan adalah penentuan jumlah komponen utama dan besar keragaman yang dapat dijelaskan oleh komponen utama.
Ouput 1. Komponen Utama Terbentuk (Scree Plot)
Output 2. Nilai Loading Komponen Utama (Component Matrix)
Output 3. Uji Kecukupan Data KMO dan Anti Image Matrix
Selain bentuk output SPSS di atas, pada jendela Data View terdapat variabel baru yaitu skor dari faktor yang terbentuk. Nilai skor inilah yang nantinya menjadi data variabel baru yang dapat langsung diinterpretasikan maupun dilakukan pengujian lanjutan terhadap data variabel terbentuk.
Output 4. Score Faktor (Fac1)
Analisis Faktor Ekploratori seperti yang sudah kita paparkan pada artikel terkait dengan konsepsi dan fungsi metoda ini. Beberapa poin yang harus menjadi perhatian bagi peneliti adalah nilai pattern loading, nilai structure loading, nilai communalities dan nilai unique variance. Selain itu, peneliti pun dapat lebih memperhatikan pada ketiga ukuran kebaikan yang sudah dibahas pada artikel sebelumnya yaitu correlation matrix, anti image matrix dan Kaiser Meyer Olkin (KMO), agar faktor yang dihasilkan dapat diinterpretasikan secara maksimal dan merupakan hasil yang memenuhi kriteria uji. SEMANGAT MENCOBA!!!
Pada artikel sebelumnya kita sudah membahas secara konsepsi tentang analisis faktor eksploratori. Beberapa catatan yang kita anggap penting untuk kembali di review sebelum kita masuk dalam bahasan kriteria kebaikan dari analisis faktor eksploratori diantaranya nilai pattern loading, nilai structure loading, nilai communalities dan nilai unique variance yang dihasilkan analisis faktor pada data penelitian (Baca artikel : Analisis Faktor Eksploratori). Keempat komponen nilai pada faktor yang terbentuk tersebut bermanfaat dalam proses interpretasi dari faktor yang terbentuk baik untuk identifikasi penamaan maupun melihat kontribusi variabel pembentuk faktor. (Sekilas sama dengan interpretasi pada analisis komponen utama).
Hal lain yang selain nilai-nilai tersebut yang membedakannya dengan analisis komponen utama adalah adanya telaah lain yang khusus pada data yang akan digunakan dalam analisis faktor sehingga menjadikannya “rules of thumb” pada analisis faktor. Beberapa diantaranya adalah telaah pada matriks korelasi, pengujian pada nilai korelasi parsial (negative anti-image correlation) dan pengujian kecukupan sampel (Kaiser Meyer Olkin-KMO).
Pada kesempatan kali ini kita akan coba uraikan perspektif dari ketiga tools dalam melihat kebaikan data yang dugunakan dalam analisis faktor pada uraian berikut.
Matriks Korelasi
Analisis faktor mendasarkan proses perhitungannya adalah pada matriks korelasi. Sehingga indentifikasi pada matriks korelasi dalam analisis faktor dapat sangat membantu membentuk gambaran awal pada hasil pengelompokan variabel atas faktor yang terbentuk nantinya.
Suatu konsepsi sederhana yang dapat dibangun oleh peneliti bahwa korelasi yang tinggi diantara variabel menunjukkan bahwa variabel-variabel tersebut dapat dikelompokan dalam suatu set variabel yang homogen dimana variabel-variabel tersebut mengukur suatu faktor atau kontruk atau suatu dimensi tertentu (faktor yang dihasilkan dari analisis faktor). Sedangkan korelasi yang rendah diantara variabel menunjukkan bahwa variabel-variabel tersebut di kelompokan pada suatu set variabel yang heterogen dimana variabel-variabel tersebut mengukur suatu faktor atau kontruk atau suatu dimensi tertentu (faktor yang berbeda yang dihasilkan dari analisis faktor).
Jika konsepsi di atas berlaku maka hal ini menunjukkan bahwa faktor analisis merupakan suatu teknik analisis yang mencoba untuk mengidentifikasi kelompok atau mengelompokan variabel-variabel, dimana variabel-variabel dalam tiap grupnya merupakan indikator-indikator atas suatu faktor atau konstruk. Jika demikian kondisinya, maka matriks korelasi cocok untuk proses pem-faktor-an.
Noted : perlu diperhatikan bahwa ketiadaan korelasi yang erat antar variabel yang dilibatkan dalam perhitungan analisis faktor, dapat menghasilkan faktor yang banyak dan dapat menimbulkan kebingungan dalam mengidentifikasi faktor terbentuk (mis : penamaan) dikarenakan variabel-variabel yang mengelompok (misal) hanya terdiri atas 1 variabel/indikator.
Korelasi Parsial
Ukuran kedua yang dapat dijadikan patokan sekelompok variabel atau data cocok digunakan untuk analisis faktor adalah ukuran dari korelasi parsial. Korelasi parsial ini merujuk pada negative anti-image correlation yang mana nilainya harus sekecil mungkin agar matriks korelasi yang digunakan dalam baik atau cocok digunakan untuk analisis faktor.
Kaiser Meyer Olkin (KMO)
Salah satu ukuran lainnya yang dapat dijadikan patokan adalah menguji suatu ukuran dari Kaiser yaitu ukuran kecukupan sampel secara keseluruhan dan ukuran kecukupan sampel dari masing-masing variabel atau indikator. Kasier Meyer Olkin (KMO) adalah salah satu ukuran kecukupan sampel yang populer, dimana KMO menghasilkan suatu ukuran rata-rata yang dapat digunakan untuk menilai sejauh mana indikator-indikator atau variabel-variabel dari suatu kontruk atau faktor merupakan anggota bersama dari konstruk atau faktor tersebut. Oleh karenanya, KMO merupakan suatu ukuran kehomogenan dari variabel-variabel. Berikut disajikan panduan penggunaan ukuran KMO yang disarankan oleh Kaiser dab Rice (1974).
Tentunya nilai KMO yang tinggi yang diharapkan. Hal ini mensarankan bahwa ukuran overall KMO harus lebih besar dari 0.800, akan tetapi jika didapati nilai ukuran overall KMO di atas 0.600 masih dapat ditoleransi. Untuk dapat menigkatkan ukuran overall KMO yang tinggi biasanya dapat dilakukan dengan cara menghapus variabel atau indikator yang memiliki ukuran individual KMO yang bernilai rendah.
Selayaknya ketiga ukuran kebaikan data dalam aplikasinya pada analisis faktor dapat dicermati dan dipahami berdasarkan hasil perhitungan yang diterapkan pada data yang dimiliki oleh peneliti. Ketiga ukuran tersebut dalam pengaplikasiannya dapat dihasilkan dengan menggunakan software SPSS. Penting untuk kita review kembali bahwa selain nilai yang melekat pada faktor yang dihasilkan dari analisis faktor (nilai pattern loading, nilai structure loading, nilai communalities dan nilai unique variance), peneliti pun dapat lebih memperhatikan pada ketiga ukuran kebaikan yang sudah dibahas, agar faktor yang dihasilkan dapat diinterpretasikan secara maksimal dan merupakan hasil yang memenuhi kriteria uji.
Pada kesempatan yang lain akan kita coba uraikan pengaplikasian metode analisis faktor eksploratori dengan menggunakan SPSS untuk memperlihatkan penerapan konsepsi secara teoritis dengan hasil secara aplikasi. SEMANGAT MEMAHAMI!!!
Sumber : Subhash Sharma, Applied Multivariate Technique
Pada kesempatan yang lalu kita sudah mengupas tuntas salah satu metode analisis pada rumpun analisis multivariat, yaitu analisis komponen utama (AKU) atau principal component analysis (PCA). Jika kita ulas singkat apa itu AKU atau PCA, yaitu suatu metode dalam rumpun analisis multivariat yang berguna dalam meringkas atau mereduksi data dalam artian meringkas variabel-varibel (yang banyak) yang digunakan dalam analisis menjadi hanya beberapa buah komponen utama/faktor saja, dimana komponen utama (PC) yang terbentuk merupakan kombinasi dari variabel-variabel awal, (misal : 2 atau 3 buah) yang dapat menjelaskan sebagian besar variasi pada data atau variabel awal tersebut (min ; 80% s.d 90%).
Nah, pada kesempatan kali ini kita akan sedikit mengupas salah satu metode lainnya yang merupakan rumpun analisis multivariat, yang memiliki kedekatan atau kemiripan dengan analisis komponen utama (AKU) akan tetapi memiliki fungsi dan perbedaan yang mendasar baik secara formula maupun kegunaanya. Jika pada pembahasan awal kita juga sudah membahas tentang analisis faktor komfirmatori (CFA) yang melandaskan konsepnya pada konsep observed dan laten variabel (pendefinisian variabel berdasarkan landasan teoritik yang jelas dan umum – korelasi antar variabel indikator sudah terbukti dalam membentuk suatu variabel laten), sedangkan pada analisis faktor eksploratori belum melandasakan pada konsepsi tersebut pada awal pembentukannya (observed dan laten variabel) dan lebih dekat landasannya pada konsepsi analisis komponen utama (AKU) yaitu pendefinisian variabel-variabel atas faktor yang terbentuk (korelasi antar variabel indikator belum terbukti secara teoritik dalam membentuk suatu variabel laten).
Lebih lanjut kita akan uraikan secara substansial pada paparan selanjutnya.
Analisis Faktor Eksploratori
Dalam studi ketergantungan semua variabel memiliki peranan yang sama, oleh karena itu peneliti harus memperhatikan struktur hubungan secara keseluruhan diantara variabel-variabel yang mencirikan objek-objek pengamatan. Pada awalnya teknik analisis faktor dikembangkan dalam bidang psikometrik atas usaha dari Karl Pearson, Charles Spearman, dan lainnya untuk mendefinisikan dan mengukur intelegensia seseorang. Tujuan utama dari analisis faktor adalah menjelaskan hubungan diantara banyak variabel dalam bentuk beberapa faktor. Faktor-faktor itu merupakan besaran acak yang tidak dapat diamati (diukur) secara langsung.
Misal : Faktor proses industrialisasi di berbagai daerah tidak dapat diamati secara langsung, tetapi diukur melalui berbagai variabel ukuran industrialisasi, seperti kontribusi industri manufaktur dalam pembentukan produk domestik regional bruto (PDRB), persentase kerja sektor industri dan lain-lain.
Analisis faktor dapat pula dipandang sebagai perluasan dari analisis komponen utama. Keduanya, merupakan teknik analisis yang menjelaskan struktur hubungan di antara banyak variabel dalam sistem konkret.
Konsep Dasar Analisis Faktor Eksploratori
Model analisis faktor mempostulatkan bahwa vektor acak X tergantung secara linear pada beberapa variabel acak yang tidak teramati (unobservable random variabel), F1, F2, . . . , Fm, yang disebut faktor-faktor bersama (common factors) dan p sumber keragaman tambahan e1, e2, . . . , ep yang disebut sebagai galat (error) atau kadang-kadang disebut juga sebagai faktor-faktor spesifik (unique variance).
Di mana :
Fj (j = 1, 2, . . , m) merupakan faktor bersama ke-j
Cij (i = 1, 2, . . , p dan j = 1, 2, . . , m) merupakan paramter yang mereflesikan pentingnya faktor ke-j dalam komposisi dari respon ke-i, dalam analisis faktor disebut sebagai bobot (loading) dari respon ke-i pada faktor bersama ke-j.
ϵi (i = 1, 2, . . , p) merupakan galat dari respon ke-i dalam analisis faktor disebut sebagai faktor spesifik ke-i yang bersifat acak.
Struktur peragam untuk model analisis faktor dinyatakan dalam persamaan sebagai berikut,
Dari persamaan di atas tampak bahwa ragam dari variabel respon Xi diterangkan oleh dua komponen yaitu komponen h dan ψ. Komponen h disebut sebagai komunalitas yang menunjukkan proporsi ragam dari variabel respon X yang diterangkan oleh m faktor bersama, sedangkan ψ merupakan proporsi ragam dari variabel respon X yang disebabkan oleh faktor spesifik atau galat (error) dan disebut ragam spesifik (unique variance).
Pada dasarnya terdapat dua metode pendugaan parameter dalam model analisis faktor yaitu metode komponen utama (principal component method) dan metode kemungkinan maksimum (maximum likelihood method). Dalam kebanyakan analisis terapan, model analisis faktor diduga berdasarkan metode komponen utama, demikian pula dalam kebanyakan paket aplikasi komputer proses komputasi didasarkan pada metode komponen utama.
Hal lain dalam analisis faktor yang perlu diperhatikan adalah rotasi faktor (factor rotation). Dalam situasi tertentu apabila m buah faktor bersama yang dilibatkan dalam analisis cukup banyak, katakanlah m > 2, maka terkadang didapati kesulitan dalam menginterpretasikan faktor-faktor tersebut karena adanya tunpang tindih variabel-variabel X yang diterangkan oleh m buah faktor bersama tersebut. Untuk mengatasi hal tersebut, maka dilakukann rotasi yang dikenal dengan sebagai rotasi faktor. Rotasi faktor tidak lain merupakan transformasi orthogonal dari faktor-faktor. Jika C adalah matriks dugaan untuk bobot faktor (faktor loading), maka rotasi faktor akan menghasilkan matriks bobot “rotasi” faktor C*. Salah satu bentuk transformasi yang dapat dipergunakan adalah berdasarkan kriteria rotasi varimax yang diperkenalkan oleh Kaiser (1958). Kriteria varimax sering disebut juga sebagai kriteria varimax normal. Prosedur varimax adalah memilih matriks transformasi ortoghonal yang memaksimalkan matriks bobot C* pada tiap faktor yang terbentuk.
Dan berbeda dengan analisis komponen utama yang relatif tidak terlalu banyak pembahasan pada kriteria data yang digunakan dalam analisis, maka pada analisis faktor terdapat beberapa kriteria yang harus dipenuhi pada data untuk memastikan bahwa metode yang diterapkan pada data memaksimalkan faktor yang dihasilkan atas variabel X. Beberapa kriteria yang perlu diperhatikan oleh peneliti diataranya matriks korelasi, korelasi parsial (negative anti-image correlation) dan ukuran kecukupan sampel (Kaiser Meyer Olkin-KMO). Pada kesempatan yang lain kita akan coba jelaskan penjelasan dan fungsi dari kriteria-kriteria tersebut secara spesifik.
…
Setelah kita membahas konsep analisis faktor sekira kita dapatkan kejelasan dan dapat membedakan dengan metode yang telah dibahas pada artikel sebelumnya, yaitu analisis komponen utama. Meskipun analisis faktor dapat dibangun dari konsepsi analisis komponen utama (secara metode), akan tetapi yang perlu diperhatikan adalah perbedaan penggunaan kedua metode tersebut secara fungsi pada tujuan penelitian dilakukannya penerapan kedua metode tersebut pada data penelitian. Ini penting karena akan mempengaruhi interpretasi pada hasil perhitungan yang dilakukan pada data. SEMANGAT MEMAHAMI!!!
Pada kesempatan kali ini kita akan sharing pengalaman kita di lapangan, survey lapangan atau sebar kuesioner, yang berbeda dengan sharing pada kesempatan sebelumnya. Survey lapangan atau sebar kuesioner kali ini, hendak menggali informasi atau perspektif dari Customer Loyal dalam berbelanja online dan khususnya melalui aplikasi e-commerce LAZADA. Sekali lagi bahwa persiapan fisik maupun pengetahuan terhadap medan lapangan yang akan dijadikan sasaran pengambilan data haruslah diperhatikan. Karena banyak hal-hal yang tidak bisa kita prediksikan dapat terjadi dan menjadi tantangan tersendiri di lapangan.
Objek dari survey lapangan atau sebar kuesioner lapangan kali ini dalam kategori gampang-gampang susah. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah remaja atau dewasa dengan usia antara di atas 18 tahun yang mengenal dan pernah melakukan aktifitas belanja online dan menggunakan aplikasi e-commerce LAZADA. Kriteria objek yang cukup mudah karena seperti kita tahu bahwa tren aplikasi online sedang hits sehingga untuk mendapatkan objek pengguna pun relatif lebih mudah. Noted, hunting customer ecommerce yang spesifik misal LAZADA, diperlukan pengetahuan extra untuk dapat memperoleh target responden yang cepat dan tepat. Oleh karenanya, pemilihan lokasi berkumpulnya calon responden yang memenuhi kriteria harus diprediksikan, semisal kampus, sekolah, café, dll menjadi sasaran utama lokasi dalam menndapatkan responden.
Crew lapangan yang diturunkan pada survey lapangan kali ini sebanyak 2 orang. Rata-rata tenaga yang kita pakai berusia antara 20 s.d 25 tahun. Selain muda semangatnya pun OK untuk menjaga kualitas hasil survey yang kita lakukan. Selain itu, crew yang well educated (rata-rata sedang menempuh perkuliahan) memberikan nilai plus tersendiri, selain dari pola bahasa dalam komunikasi yang baik, yang terpenting behave yang menyenangkan bagi responden kita.
Meskipun relatif tidak ada kendala yang berarti di lapangan yang tim kita temui, planning dan strategi yang terukur dalam melakukan survey lapangan tetap perlu diperhatikan. Calon responden yang kita hadapi adalah responden yang tetap memiliki kecenderungan untuk menolak selain dikarenakan issue yang melatarbelakangi survey lapangan ini, yaitu tentang Belanja (framing “konsumtif”), perlu diperhatikan juga level ekonomi dari responden untuk memastikan bahwa calon responden memenuhi kriteria yang ditargetkan (tampilan luar responden misal penggunaan smartphone, dll). Selain itu, perlu penjelasan yang persuasif dan ringan agar dapat meyakinkan calon responden atas tujuan survey yang dilakukan tidak menyentuh hal-hal yang sensitif tentang private information yang sangat dijaga kerahasiaanya oleh responden.
Easyness dari proses survey ini adalah jumlah populasi kriteria responden yang sangat banyak, sehingga memudahkan tim lapangan dalam memperoleh target sampel. Tools lain yang kita gunakan dalam mendapatkan target sampel tersebut adalah gimmick atau souvenir survey, hal sangat sepele tapi sangat bermanfaat dalam proses persuasif kepada calon responden. Meskipun perlu ada budget tambahan dalam RAB peneliti, akan tetapi hal ini worthed untuk dilakukan dalam mempercepat proses survey lapangan.
Sharing singkat ini, semoga bermanfaat dalam membantu rekan-rekan peneliti dalam membangun frame awal sebelum melakukan survey dilapangan. Kami akan share banyak pengalaman kami di lapangan pada kesempatan yang lain. SEMANGAT MENELITI!!!
Pada kesempatan kali ini kita akan sharing pengalaman kita di lapangan, survey lapangan atau sebar kuesioner, yang berbeda dengan sharing pada kesempatan sebelumnya. Survey lapangan atau sebar kuesioner kali ini, hendak menggali informasi atau perspektif dari komunitas atau individu yang peduli lingkungan secara lokal, dalam hal ini perilaku warga dalam memelihara lingkungan dan keasrian danau yang berada dilingkungan tempat tinggalnya (survey lapangan kapasitas masyarakat sekitar danau di Wilayah Pesanggrahan). Sekali lagi bahwa persiapan fisik maupun pengetahuan terhadap medan lapangan yang akan dijadikan sasaran pengambilan data haruslah diperhatikan. Karena banyak hal-hal yang tidak bisa kita prediksikan dapat terjadi dan menjadi tantangan tersendiri di lapangan.
Objek dari survey lapangan atau sebar kuesioner lapangan kali ini dalam kategori gampang-gampang susah. Target spesifik yang menjadi kriteria dari responden adalah warga masyarakat yang tinggal disekitar Danau Cavalio di wilayah kelurahan Bintaro, Jakarta Selatan. Kriteria objek yang cukup mudah pada perkiraan awal karena seperti kita tahu bahwa warga masyarakat biasanya welcome dengan riset, apalagi dilakukan kaitannya dengan pendidikan.
Pada realitanya didapati pula kesulitan tertentu, di antaranya adalah faktor usia dan latar belakang pendidikan responden yang kebanyakan kita temui tidak lagi muda dan berpendidikan mayoritas di bawah SMA (Sekolah Menengah Atas), sehingga teknik komunikasi mengharuskan ekstra understanding agar maksud dari penelitian ini dapat tersampaikan dengan baik. Selain itu, wilayah sebaran warga masyarakat yang random (tersebar dan berlokasi di gang-gang) menjadi tantangan tersendiri bagi tim kita dilapangan.
Crew lapangan yang diturunkan pada survey lapangan kali ini sebanyak 3 orang. Rata-rata tenaga yang kita pakai berusia antara 20 s.d 25 tahun. Selain muda semangatnya pun OK untuk menjaga kualitas hasil survey yang kita lakukan. Selain itu, crew yang well educated (rata-rata sedang menempuh perkuliahan) memberikan nilai plus tersendiri, selain dari pola bahasa dalam komunikasi yang baik, yang terpenting behave yang menyenangkan bagi responden kita.
Meskipun relatif tidak ada kendala yang berarti di lapangan yang tim kita temui, planning dan strategi yang terukur dalam melakukan survey lapangan tetap perlu diperhatikan. Perlu pendekatan kepada para tokoh masyarakat agar penerimaan warga terhadap tim lapangan kita tidak terkendala. Dan benefit-nya para tokoh masyarakat dapat secara tidak langsung menjadi pemandu bagi tim kita dilapangan. Dan hal ini memudahkan tim kita dilapangan dalam mendapatkan responden, sehingga berpengaruh pada proses pengambilan data di lapangan yang relatif lebih cepat.
Gambar 1. Sebar Kuesioner Kapasitas Warga Sekita Danau Cavalio, Pesanggrahan
Tools lain yang kita gunakan dalam mendapatkan target sampel adalah gimmick atau souvenir survey yang tepat (mis : paket sembako), hal sangat sepele tapi sangat bermanfaat dalam proses persuasif kepada calon responden. Meskipun perlu ada budget tambahan dalam RAB peneliti, akan tetapi hal ini worthed untuk dilakukan dalam mempercepat proses survey lapangan.
Sharing singkat ini, semoga bermanfaat dalam membantu rekan-rekan peneliti dalam membangun frame awal sebelum melakukan survey dilapangan. Kami akan share banyak pengalaman kami di lapangan pada kesempatan yang lain. SEMANGAT MENELITI!!!
