## ANALISIS FAKTOR UNTUK MENGETAHUI  PENGARUH PERSONAL SELLING DAN WORD OF MOUTH TEHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN SUATU STUDI KASUS PADA PT. STARMAS INTI ALUMUNIUM INDUSTRY
Oleh :
Budi Rahardjo
Fakultas Ekonomi Universitas Budi Luhur Jakarta Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta, 12260 Email : sarwokasih@yahoo.co.id

## ABSTRAKSI
Analisis Faktor adalah salah satu metode statistik untuk mengekstrasi variabel konstruks, yaitu  variabel  yang  tidak  dapat  diukur  secara  langsung,  dan  merupakan  salah  satu  dari analisis  ketergantungan  antar  variabel.  Salah  satu  kegunaan  analisis    faktor  adalah melakukan pemeriksaan validitas dan reliabilitas instrumen penelitian (berupa kuesioner).
Besarnya  korelasi  antar  variabel  independen  harus  cukup  kuat,  yang  diukur  dengan Kaiser-Mayer-Oikin  Measure  of  Sampling  Adequacy  (KMO)  >  0,5  dan  Signifikansi  <  0,05. Besarnya  korelasi  parsial,  korelasi  antar  dua  variabel  dengan  menganggap  tetap  variabel lain, justru harus kecil. Pada SPSS deteksi terhadap korelasi parsial diberikan melalui pilihan Anti-Image  Correlation  atau  nilai  Measure  of  Sampling  Adequacy  (MSA)  >  0,5  jika kurang dianggap indikator tidak valid dan harus dikeluarkan
Penerapan  analisis  faktor  terhadap  studi kasus  faktor  personal  selling  (X 1 )  yang  terdiri dari  8  indikator    dan  di  ekstrat  menjadi  3  indikator    yang  valid  dan  hanya  menjelaskan variabel  personal  selling.  Faktor  Word  of  Mouth  (X 2 )  yang  terdiri  dari  4  indikator  dan  di ekstrat  menjadi  3  indikator    yang  valid  dan  hanya  menjelaskan  variabel  Word  of  Mouth. Faktor  Keputusan  Pembelian  (Y)  yang  terdiri  dari  4  indikator  dan  di  ekstrat  menjadi  3 indikator  yang valid dan hanya menjelaskan variabel Keputusan Pembelian. Tetap didalam analisis faktor, langkah dilanjutkan dengan pembentukan variabel komposit atau gabungan melalui faktor score untuk analisa selanjutnya yaitu regresi.
Kata Kunci : Analisis Faktor, Variabel konstruks

## ABSTRACT
Factor analysis is a statistical method for extracting construct variables, ie variables which can not be measured directly, and is one of the between variable dependency analysis. One uses the factor analysis is the examination of validity and reliability of research instrument (a questionnaire)
The  magnitude  of  the  correlation  between  the  independent  variables  must  be  sufficiently strong, as measured by the Kaiser-Mayer-Oikin Measure of Sampling Adequacy (KMO)> 0.5 and  Significance  <0.05.  Magnitude  of  the  partial  correlation,  the  correlation  between  the two variables with other variables considered fixed, it should be small. On SPSS detection of partial  correlation  is  given  through  choice  or  the  Anti-Image  Correlation  Measure  of Sampling  Adequacy  value  (MSA)>  0.5  if  less  is  considered  an  indicator  is  not  valid  and should be removed
The  application  of  factor  analysis  to  the  case  study  personal  selling  factor  (X1)  which consists  of  8  indicators  and  in  quick  into  3  indicator  variables  explained  only  valid  and personal selling. Word of Mouth factors (X2) which consists of 4 indicators and in quick into 3 indicator variables explained only valid and Word of Mouth. Purchase decision factors (Y) which consists of 4 indicators and in quick into 3 indicators and variables only explain the purchase  decision.  Remain  in  the  factor  analysis,  a  step  followed  by  the  formation  of  a composite or combination of variables through factor scores for the subsequent regression analysis.
Keywords: Factor analysis, construct Variables
Dalam  sebuah  penelitian  jika varibel-variabel yang
digunakan merupakan  merupakan  variabel  yang observable  atau  variabel-variabel  yang dapat  diukur  secara  langsung,  misalkan berat  badan,  tinggi  badan,  tingkat pendapatan  dan  lain-lain,  maka  hal  ini adalah  sesuatu  yang  mudah.  Variabel- varibel tersebut dapat langsung dimasukkan  kedalam  persamaan  dan running  dengan  menggunakan  bantuan software.
Permasalahan  diatas  berbeda  bila variabel  penelitian  yang  digunakan merupakan  variabel  laten  atau  variabel konstruks  atau  unsobservable,  yaitu variabel  yang  tidak  dapat  diukur  secara langsung,  misalnya  layanan,  kepuasan, loyalitas,  keputusan  pembelian  dan lainnya.  Pengukuran  terhadap  variabel laten  secara  tidak  langsung  yaitu  melalui indikator-indikatornya.  Suatu  persamaan regresi multivariat hanya dapat diterapkan bila seluruh variabelnya bersifat observable  atau  sudah  tersedia  data  dari variabel  dan  bukan  dari  indikatornya. Permasalahannya bagaimana cara memperoleh data variabel laten tersebut?. Salah  satu  cara  untuk  memperoleh  data variabel  laten  tersebut  adalah  dengan menggunakan  analisis  faktor.  Analisis faktor  merupakan  salah  satu  dari  analisis ketergantungan antar variabel.
Prinsip  dasar  analisis  faktor  adalah mengekstrasi  sejumlah  faktor  bersama dari gugusan variabel asal X 1 , X 2 , .......X n , sehingga :
a. Banyaknya  faktor  lebih  sedikit dibandingkan  dengan  banyaknya varibel asal X
b. Sebagian informasi variabel asal X, tersimpan dalam sebuah faktor
Analisis  faktor  merupakan  salah  satu teknik  statistik  multivariat.  Tujuannya adalah  untuk  mengelompokkan  data menjadi  beberapa  kelompok  sesuai dengan  saling  korelasi  antar  variabel. Pada  aplikasi  penelitian,  analisis  faktor dapat  digunakan  untuk  mengetahui pengelompokan  individu  sesuai  dengan karakteristiknya,  maupun  untuk  menguji validitas konstruks.
Dalam  analisis  faktor,  tidak  ada variabel  dependen  dan  independen. Proses  analisis  faktor  sendiri  mencoba menemukan  hubungan  antar  sejumlah variabel-variabel  yang  saling  dependen dengan  yang  lain,  sehingga  bisa  dibuat satu  atau  beberapa  kumpulan  variabel yang  lebih  sedikit  dari  jumlah  awal. Khusus  untuk  analisis  faktor,  sejumlah asumsi  berikut  harus  dipenuhi  (Santoso, 2006:13) :
1. Besarnya  korelasi  antar  variabel independen  harus  cukup  kuat, misalnya diatas 0,5.
2. Besarnya  korelasi  parsial,  korelasi antar dua variabel dengan menganggap  tetap  variabel  lain, justru  harus  kecil.  Pada  SPSS deteksi  terhadap  korelasi  parsial diberikan  melalui  pilihan  Anti- Image Correlation.
3. Pengujian  seluruh  matriks  korelasi antar variabel  yang  diukur dengan besaran  Bartlett  Test  of  Sphericity atau  Measure  Sampling  Adequacy (MSA). Pengujian ini mengharuskan  adanya  korelasi yang  signifikan  diantara  paling sedikit beberapa variabel.
4. Pada  beberapa  kasus,  uji  asumsi klasik  antar  faktor  sebaiknya dipenuhi
Kegunaan analisis faktor :
1. Mengekstraks    variabel  konstruks  dari indikator.  Atau  mereduksi  variabel menjadi variabel baru yang jumlahnya lebih sedikit.
2. Mempermudah interprestasi hasil analisis,  sehingga  didapatkan  infor- masi  yang  realistik  dan  sangat berguna.
3. Pengelompokan  objek  berdasarkan karakteristik yang terkandung di dalam faktor.
4. Pemeriksaan  validitas  dan  reliabilitas instrumen  penelitian  (berupa  kuesio- ner).
5. Dengan  diperoleh  skor  faktor,  maka analisis  faktor  merupakan  langkah awal  dari  berbagai  metode  analisis data  yang  lain  misalnya  Analisis Regresi, Analisis Path, Model Struktur- al dan lain sebagainya
Dalam  hal  ini  peneliti,  mencoba membandingkan  dengan  hasil  penelitian
dari alumni bernama Hendyi (0531510527) dengan  judul    “Analisis
Pengaruh Personal  Selling  dan  Word  of Mouth    Terhadap  Keputusan    Pembelian Pada  PT.    Starmas    Inti      Aluminium Industry,  Periode  September  –  November 2010”,  dimana  peneliti  menggunakan analisis faktor dalam kasus yang sama.

## RUMUSAN MASALAH
1. Apakah  indikator-indikator  yang dikonsepsikan  secara  unidemen-
sional,  tepat  dan  konsisten  dalam menjelaskan  variabel  konstruks yang diteliti ?
2. Indikator-indikator apa yang dominan membentuk variabel konstruks yang diteliti ? 3. Apakah ada kesamaan pengolahan awal menggunakan metode analisis faktor dengan pemeriksaan validitas  dan  reliabilitas  dari intrumen penelitian yang sama?

## METODE PENELITIAN
1. Penjualan Personal ( Personal

## Selling)
Personal  Selling  menekankan  aspek penjualan melalui proses komunikasi person-to-person.Peranan Personal Selling cenderung bervariasi  antar  perusahaan, bergantung  pada  sejumlah  faktor,  seperti karakteristik   produk  atau  jasa  yang dipasarkan,  ukuran  organisasi,  dan  tipe industri. Personal  Selling  memainkan peranan  dominan  dalam  perusahaan industrial, adapun  keunggulan  dari
Personal  Selling  menurut  Fandy  Tjiptono, dkk   (2008:517) adalah :
1. Personal confrontation
Terjadi  relasi  langsung  dan  interaktif antara  dua  atau  lebih  pihak,  dimana masing-masing  pihak  dapat  saling mengamati reaksi masing-masing.
2. Culvitation
Memungkinkan  terjadinya  hubungan yang  akrab  antara  wiraniaga  dan pembeli.
3. Response Situasi yang seolah-olah mengharuskan pembeli untuk
mendengar, memerhatikan, atau menanggapi presentasi wiraniaga.
1) Menurut C.M. Lingga Purnama
(2001:166), Personal  Selling  sangat efektif  dalam  tahap  pembentukan preferensi,  keyakinan,  dan  tindakan pembeli.  Keunggulan  utama  Personal
Selling,  yakni  Konfrontasi  Personal,
artinya terjadi  relasi  langsung  dan interaktif antara   dua pihak atau
lebih,  yakni  setiap  pihak  bisa  saling mengamati  kebutuhan  dan  karakte- ristik, serta melakukan penyesuaian.
2) Mempererat,  artinya  memungkinkan terjalinnya hubungan yang  akrab antara wiraniaga dan pembeli.
3) Tanggapan, yaitu situasi  yang  seolah- olah  mengharuskan  calon  pembeli untuk mendengar, memperhati-
kan,  atau  menanggapi  presentasi wiraniaga.
Menurut  Fandy  Tjiptono,dkk  (2008:559),
Personal  Selling  sangat  cocok  diterapkan dalam :
1. Produk  yang  dihasilkan  tergolong produk  kompleks  yang  membutuhkan asistensi aplikasi pelanggan.
2. Produk  yang  dibeli  menyangkut keputusan pembelian utama (berkaitan dengan dana besar, volume pembelian  yang  besar,  pengendalian kualitas yang ketat, dan seterusnya.) 3. Fitur dan kinerja produk membutuhkan  demonstrasi  personal dan pencobaan oleh pelanggan. 4. Harga  final  dinegosiasikan  antara penjual dan pembeli.
5. Harga  jual  atau  kualitas  yang  dibeli memungkinkan  diperolehnya  marjin yang  cukup  besar  untuk  menutup biaya penjualan.
6. Sistem saluran distribusi relatif pendek dan  langsung  kepada  para  pemakai akhir.
7. Pelatihan  produk  dan  dukungan layanan dibutuhkan oleh para
perantara distribusi.
8. Media iklan  tidak  memberikan  koneksi dan  keterkaitanyang  efektif  dengan pasar sasaran.
9. Informasi  yang  dibutuhkan  konsumen tidak  dapat  diberikan  secara  lengkap dan  menyeluruh  melalui  iklan  dan promosi penjualan.

## 2. Word of Mouth
Word  of  Mouth    (WoM)  /Gethok  tular (jawa) yang prinsipnya adalah agar berita, pemberitahuan,  undangan,  dan  informasi lainnya  disampaikan  secara  meluas  dari mulut  ke  mulut  secara  lisan. Word  of
Mouth  dapat  bersifat  positif  dan  dapat pula  bersifat  negatif. Word  of  Mouth adalah  tindakan  konsumen  memberikan informasi  kepada  konsumen  lain  dari seseorang  kepada  orang  lain  (antar pribadi)  nonkomersial baik  merek,  produk maupun jasa.
Menurut Ali Hasan (2010:25), terdapat beberapa  alasan  yang  membuat  WoM
dapat  menjadi  sumber  informasi  yang kuat  dalam  memengaruhi  pembelian adalah sebagai berikut:
1. WoM  adalah  sumber  informasi  yang independen dan jujur (ketika informasi datang  dari  seorang  teman  itu  lebih kredibel  karena  tidak  ada association dari  orang  dengan  perusahaan  atau produk.
2. WoM  sangat  kuat  karena  memberikan manfaat  kepada  yang  bertanya dengan pengalaman langsung tentang produk melalui pengalaman teman dan kerabat.
3. WoM disesuaikan dengan orang-orang yang tertarik didalamnya,seorang tidak akan  bergabung  dengan  percakapan, kecuali  mereka  tertarik  pada  topik diskusi.
4. WoM  menghasilkan  media  iklan informal.
5. WoM  dapat  mulai  dari  satu  sumber tergantung bagaimana kekuatan influencer  dan  jaringan  sosial  itu menyebar  dengan  cepat  dan  secara luas kepada orang lain.
6. WoM  tidak  dibatasi  oleh  ruang  atau kendala  lainnya  seperti  iklan  sosial, waktu,  keluarga  atau  hambatan  fisik
lainnya.
Hasil validasi riset Nielsen (di Amerika
Serikat)  menunjukkan  kecenderungan bahwa  konsumen  mulai  jenuh  dengan promosi  menggunakan  media  elektronik dan  cetak,  dan  menyimpulkan  bahwa
kepercayaan  konsumen  terbentuk  dari rekomendasi  konsumen  lain  (keluarga, teman, tetangga, dan kerabat) merupakan bentuk periklanan yang paling efektif bagi keputusan pembelian. Dengan mengguna- kan riset yang dilakukan oleh Ali Hasan di Yogyakarta  dengan  menggunakan  lima variabel,  menunjukkan  bahwa  rekomen- dasi  sebuah  produk  lewat  jaringan  sosial konsumen
(orang yang pernah menggunakan  produk  atau  jasa)  terbukti
bahwa word  of  mouth  merupakan  media periklanan  yang  paling  terpercaya  dan menduduki  tingkat  efektivitas yang  paling tinggi  dibanding  media  lainnya  dalam membentuk   keputusan  pembelian  kon- sumen Indonesia.
3. Keputusan Pembelian
Keputusan  pembelian  adalah  proses merumuskan  berbagai  alternatif  tindakan guna menjatuhkan pilihan pada salah satu alternatif  tertentu  untuk  melakukan pembelian.  Pemasar  perlu  mengetahui siapa  yang  terlibat  dalam  keputusan membeli  dan  peran  apa  yang  dimainkan oleh  setiap  orang  untuk  banyak  produk, cukup mudah untuk mengenali siapa yang mengambil keputusan.
Menurut  Kotler  (2005:220)  beberapa peran dalam keputusan membeli:
a) Pencetus  :  orang  yang  pertama  kali mengusulkan  gagasan  untuk  membeli produk atau jasa.
b) Pemberi      pengaruh    :    orang    yang pandangan    atau    sarannya  mempe- ngaruhi keputusan.
c) Pengambil  keputusan  :  orang  yang
mengambil keputusan mengenai setiap komponen keputusan pembelian-apakah  membeli,  tidak
membeli,  bagaimana  cara  membeli,
dan dimana akan membeli.
d) Pembeli  :  orang  yang  melakukan pembelian yang sesungguhnya.
e) Pemakai    :  seseorang      yang mengkon-sumsi  atau   menggunakan produk atau jasa tertentu.

## 4.  Analisis Faktor
Dalam  studi  perilaku,  sosial,  dan
ekonomi
peneliti membutuhkan
pengembangan pengukuran untuk
bermacam-macam  variabel  yang  tidak dapat  diukur  secara  langsung,  layanan, kepuasan, keputusan pembelian,
personality  dan  lain-lain.  Faktor  analisis adalah  metode  yang  dapat  digunakan untuk  pengukuran  semacam  itu.  (Subash Sharma, 1996).
Tujuan  dari  analisis  faktor  adalah untuk menggambarkan hubungan-
hubungan  kovarian  antara  beberapa variabel  yang  mendasari  tetapi  tidak teramati,  kuantitas  random  yang  disebut faktor,  (Johnson  &Wichern,  2002).  Faktor random teramati X dengann p komponen,
memiliki  rata-rata μ dan  matriks  kovarian
Model  analisis  faktor  adalah  sebagai berikut :
1 1 2 12 1 11 1 1 ....         m m F F F X   
p m pm p p p p F F F X            .... 2 2 1 1 Atau dapat ditulis dalam notasi matriks sebagai berikut : pxl mxl pxm pxl pxl ε F L μ X    ) ( ) ( ) ( dengan  i  rata-rata variabel i
 i  faktor spesifik ke – i  j F common faktor ke- j
 j i  loading  dari  variabel  ke – i pada faktor ke- j Tujuan analisis faktor adalah
menggunakan  matriks  korelasi  hitungan untuk :
1. Mengidentifikasi  jumlah  terkecil  dari faktor umum (yaitu model faktor yang
paling  parsimoni)  yang  mempunyai penjelasan terbaik atau
menghubungkan  korelasi  diantara variabel indikator.
2. Mengidentifikasi,  melalui  faktor  rotasi, solusi faktor yang paling masuk akal.
3. Estimasi  bentuk  dan  struktur  loading, komunality  dan  varian  unik  dari indikator.
4. Intrepretasi dari faktor umum.
5. Jika  perlu,  dilakukan  estimasi  faktor skor. (Subash Sharma, 1996).

## 5.  Kaiser Meyer Oikin (KMO)
Uji KMO bertujuan untuk
mengetahui  apakah  semua  data  yang telah  terambil  telah  cukup  untuk difaktorkan.  Hipotesis  dari  KMO  adalah sebagai berikut :

## Hipotesis
Ho  : Jumlah data cukup untuk difaktorkan
H 1 :  Jumlah  data  tidak  cukup  untuk difaktorkan
Statistik uji :
KMO =            p 1 i p 1 i p 1 j 2 ij p 1 j 2 ij p 1 i p 1 j 2 ij a r r i = 1, 2, 3, ..., p  dan  j = 1, 2, ..., p r ij =  Koefisien  korelasi  antara  variabel  i dan j a ij =  Koefisien  korelasi  parsial  antara variabel i dan j Apabila  nilai  KMO  lebih  besar  dari  0,5
maka  terima  Ho  sehingga  dapat disimpulkan  jumlah  data  telah  cukup difaktorkan.

## 6.  Uji  Bartlett  (Kebebasan  Antar

## Variabel)
Uji Bartlett bertujuan untuk
mengetahui  apakah  terdapat  hubungan antar  variabel  dalam  kasus  multivariat.
Jika  variabel  X 1 ,  X 2 ,…,X p independent (bersifat  saling  bebas),  maka  matriks korelasi  antar  variabel  sama  dengan matriks  identitas.    Sehingga  untuk menguji  kebebasan  antar  variabel  ini,  uji
Bartlett  menyatakan  hipotesis  sebagai berikut:
H 0 : ρ = I H 1 : ρ ≠ I
Statistik Uji :
    p i ik k r p r 1 1 1 , k = 1, 2,...,p     k i ik r p p r ) 1 ( 2   2 2 2 ) 1 )( 2 ( ) 1 ( 1 ) 1 ( ˆ r p p r p        
Dengan :
k r =  rata-rata  elemen  diagonal  pada kolom  atau  baris  ke k  dari  matrik  R (matrik korelasi)
r =  rata-rata  keseluruhan  dari  elemen diagonal
Daerah penolakan : tolak H 0 jika
   ; 2 / ) 2 ( ) 1 ( 2 1 2 2 2 ) ( ˆ ) ( ) 1 ( ) 1 (                    p p p k k k i ik r r r r r n T Maka variabel-variabel saling berkorelasi  hal  ini  berarti  terdapat hubungan  antar  variabel.  Jika  H 0 ditolak maka  analisis  multivariat  layak  untuk digunakan  terutama  metode  analisis komponen utama dan analisis faktor.
7. Membandingkan  hasil  analisis faktor  dengan    penelitian  sebelum nya

## PEMBAHASAN
Operasional Variabel :
Personal Selling (X 1 )
Personal Selling menekankan aspek penjualan melalui proses komunikasi person-to-person,  adapun indikator-indikatornya yang dapat diuraikan adalah sebagai berikut : NO Indikator P11  Kerapian Pakaian Sales Person P12  Kemampuan bertindak/ sopan santun (attitude) Sales Person P13  Kemampuan berkomunikasi dengan baik Sales Person.
P14  Konsistensi  ucapan  dari  Sales Person
P15  Konsistensi Sales Person P16  Konsultasi  dengan    Sales  Person
mengenai perihal order P17  Konsultasi  Sales  Person  mengenai harga
P18  Pembelian  saat  kunjungan  Sales Person
Word of Mouth (X 2 )
Word  of  Mouth    (WoM)  /Gethok tular  (jawa)  yang  prinsipnya  adalah  agar berita,  pemberitahuan,  undangan,  dan informasi  lainnya  disampaikan  secara meluas  dari  mulut  ke  mulut  secara  lisan.
Word  of  Mouth  dapat  bersifat  positif  dan dapat pula bersifat negatif. Word of Mouth
adalah  tindakan  konsumen  memberikan informasi  kepada  konsumen  lain  dari
seseorang  kepada  orang  lain  (antar pribadi) non komersial baik merek, produk maupun jasa, adapun indikator-
indikatornya  yang  dapat  diuraikan  adalah
sebagai berikut : NO Indikator P21  Mendengar rekomendasi dari pihak lain P22  Memberikan  rekomendasi  kepada pihak lain. P23  Mendengarkan  rekomendasi  dari pihak yang kompetensi  lebih P24  Menyetujui rekomendasi yang diterima

## Keputusan Pembelian (Y)
Keputusan  pembelian  adalah  proses merumuskan  berbagai  alternatif  tindakan guna menjatuhkan pilihan pada salah satu alternatif   tertentu   untuk      melakukan pembelian,  adapun  indikator-indikatornya yang  dapat  diuraikan  adalah  sebagai berikut :
NO Indikator P31 Produk  merupakan  yang  terbaik  / telah melalui pertimbangan matang P32 Produk  akibat  saran  /  pengaruh dari pihak lain P33 Produk sebagai variasi kelengkapan produk P34 Sudah terbiasa dengan produk
Studi  kasus  dengan  data  kusioner  yang sama  dengan  penelitian  dari  alumni Hendyi  (0531510527) dengan  variabel independen Personal Selling (X 1 ), Word of Mouth  (X 2 )    dan  variabel  dependen Keputusan    Pembelian  (Y).  Variabel Personal  Salling  (X 1 ),  terdiri  dari  8 indikator, Word of Mouth (X 2 )  terdiri dari 4 indikator sedangkan Keputusan Pembelian (Y) terdiri dari 4 indikator.
Variabel Personal Salling (X 1 )
Hasil running  analisis faktor dengan  SPSS adalah sebagai berikut :
KMO  merupakan  suatu  nilai  yang merupakan  ukuran  untuk  kelayakan  data. Nilai  KMO  yang  kecil  mengindikasikan bahwa  penggunaan  analisis  factor  harus dipertimbangkan  kembali,  karena  korelasi antar variabel asal tidak dapat diterangkan oleh variabel lain. Menurut Kaiser dan Rice (1974)  menetapkan  kreteria  pengukuran bahwa  nilai  KMO  sebesar  0,9  adalah sangat  bagus;  0,8  adalah  bagus;  0,7 adalah  cukup;  0,6  adalah  kurang;0,5 adalah jelek dan di bawah 0,5 tidak dapat diterima (Sharma,1996).
Menurut J. Supranto, jika besar KMO lebih  dari  0,5  maka  penggunaan  analisis factor sudah cocok untuk data tersebut.
Dari hasil diatas diperoleh nilai KMO sebesar  0,465  <  0,5  sehingga  analisis faktor  tidak  dapat  digunakan  atau  harus diselidiki  tabel  Anti-image  Correlation  dan dikeluarkan  nilai  Measures  of  Samping Adequacy (MSA) yang nilainya terkecil dan dibawah 0,5. Sedangkan Signifikansi 0,001 < 0,05 telah memenuhi syarat. KMO and Bartle tt's Te s t ,465 58,733 28 ,001 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. Approx. Chi-Square df Sig. Bartlett's Test of Sphericity Anti-im age  M atrice s ,609 -,353 -,009
,005 -,039 -,162 ,106 ,141 -,353 ,618 -,131 -,031 ,061 ,090 -,097 -,135 -,009 -,131 ,873 -,017 -,189 -,045 -,010 ,043 ,005 -,031 -,017 ,849 -,206 ,008 -,210 ,146 -,039 ,061
-,189
-,206 ,767 -,175 ,212 -,015 -,162 ,090 -,045 ,008 -,175 ,603 -,246 -,297 ,106 -,097 -,010 -,210 ,212 -,246 ,755 ,010 ,141 -,135
,043
,146 -,015 -,297 ,010 ,725 ,463 a -,575
-,012
,006 -,056 -,268 ,156 ,212 -,575 ,471 a -,178 -,042 ,088 ,147 -,142 -,201 -,012 -,178 ,665 a -,019 -,231 -,063 -,012 ,055 ,006 -,042 -,019 ,441 a -,255 ,011 -,262 ,186 -,056 ,088 -,231 -,255 ,449 a -,258 ,278 -,020 -,268 ,147 -,063 ,011 -,258 ,476 a -,365 -,449 ,156 -,142
-,012 -,262
,278 -,365 ,389 a ,013 ,212 -,201
,055
,186 -,020
-,449 ,013
,445 a
P11 P12 P13 P14 P15 P16 P17 P18 P11
P12 P13 P14 P15 P16 P17 P18 A nti-image Cov arianc e A nti-image Correlation P11 P12 P13
P14 P15 P16 P17 P18 Measures of  Sampling A dequacy (MSA ) a.
Dari  tabel  Component  Matrix, terlihat  bahwa  terbentuk  sebanyak  4 komponen,  padahal  yang  diharapkan  1 komponen  yaitu personal  salling , artinya  dari  8  indikator  P11  s/d  P18 tersebut  ada  yang  tidak  valid.  Maka proses
harus diulang dengan mengeluarkan  indikator-indikator  yang dianggap  tidak  valid.Yaitu  indikator  yang mempunyai  nilai  MSA  <  0,5  dan  yang terkecil  misalnya  P17  nilai  MSA  =  0,389, yang  bisa  dilihat  pada  tabel  Anti-Image Correlation.  Langkah  tersebut  dilakukan satu-persatu, sampai diperoleh 1 komponen
Pada  hasil  akhir  setelah  indikator dikeluarkan  satu-persatu  yaitu  P14,  P15,
P16,  P17  dan  P18  maka  diperoleh  hasil sebagai berikut :
Com m un alitie s 1,000 ,748 1,000 ,792 1,000 ,432 1,000 ,774 1,000 ,791 1,000 ,751 1,000 ,813 1,000 ,749 P11 P12 P13 P14 P15
P16
P17 P18 Initial Ex traction
Ex traction Method: Princ ipal Component A naly sis.
Total Variance  Explaine d
2,007 25,091 25,091 2,007 25,091 25,091 1,429 17,868 42,959 1,429 17,868 42,959 1,255 15,693 58,651 1,255 15,693 58,651 1,158 14,472 73,124 1,158 14,472 73,124 ,794 9,930 83,054 ,596 7,453 90,508
,450 5,625 96,133 ,309 3,867 100,000 Component 1 2 3 4 5 6 7 8 Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Com p on en t M atr ix a ,626 -,478
-,357 ,002 ,625 -,372 -,491 ,148 ,496 -,300 ,263 -,164 ,266 -,153 ,592 ,574 ,416 -,143 ,647 -,422 ,674 ,524 ,087 -,118 ,345 ,484 -,016 ,678
,402 ,648 -,199 -,357 P11
P12 P13 P14 P15
P16 P17 P18 1 2 3 4 Component Ex traction Method: Princ ipal Component A nalys is . 4 components  extracted. a.

## KMO and Bartle tt's Te s t
,553 20,433 3 ,000 Kais er-Mey er-Olkin Meas ure of Sampling Adequacy. Approx. Chi-Square df Sig. Bartlett's  Test of Sphericity Anti-image  Matrice s ,682 -,367 -,057 -,367 ,671 -,118 -,057 -,118 ,946 ,537 a -,543 -,071 -,543 ,535 a -,148 -,071 -,148 ,754 a P11 P12 P13 P11 P12 P13 Anti-image Covariance Anti-image Correlation P11 P12 P13 Measures of Sampling Adequacy(MSA) a.

## Com m unalitie s
1,000 ,700 1,000 ,728 1,000 ,252 P11 P12
P13 Initial Ex traction
Ex traction Method: Princ ipal Component A naly sis.
Total Variance Explained 1,681 56,026 56,026 1,681 56,026 56,026
,882
29,388 85,414 ,438 14,586 100,000
Component 1 2 3 Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Extraction Method: Principal Component Analysis. C om p on e n t  M at r ix a ,837 ,853 ,502 P1 1 P1 2 P1 3 1 Compo ne nt
Ex tr a ctio n Method : Pr inc ip al Compo ne nt A n aly sis.
1 co mpon en ts  e xtr ac te d. a.
Dengan  nilai  KMO  =  0,553  >  0,5 dan  nilai  signifikan  0,000  <  0,05,  maka analisis  faktor  dapat  dilanjutkan  dan indikator  P11,  P12  dan  P13  sudah  valid dan hanya menjelaskan variabel personal selling
Kemudian  dengan  menggunakan indikator-indikator  yang  valid  ini  akan dibentuk Faktor  Score yang  merupakan nilai  variabel  laten,  yang  akan  digunakan dalam  analisa  regresi  linier.Hasil  proses analisis faktor pada saat ini sama dengan hasil anlisis faktor sebelumnya sedangkan yang  berbeda  adalah  munculnya  satu variabel  factor  scores  dengan  nama
variabel FACI_1, yang merupakan composite  (gabungan  )  dari  variabel  asal (indikator)  dalam  hal  ini  P11,  P12  dan
P13,  dan  selanjutnya  dapat  diubah  nama menjadi  variabel  yang  sesuai  dengan  kita inginkan yaitu Personal Salling (X 1 )
Variabel Word of Mouth (X 2 )
Hasil  running  analisis  faktor  dengan SPSS,  setelah  dikeluarkan  indikator  P21 karena  nilai  MSA  =  0,463  <  0,5  adalah sebagai berikut :
Dengan  nilai  KMO  =  0,636  >  0,5 dan  nilai  signifikan  0,001  <  0,05,maka analisis  faktor  dapat  dilanjutkan  dan indikator  P22,  P23  dan  P24  sudah  valid dan  hanya  menjelaskan  variaberl  word  of mouth
KMO and Bartle tt's Te s t
,636 16,768 3 ,001 Kais er-Mey er-Olkin Meas ure of Sampling A dequacy. A pprox. Chi-Square df Sig. Bartlett's  Test of Sphericity
Anti-im age  Matrice s
,838 -,229 -,142 -,229 ,768 -,263 -,142 -,263 ,811 ,668 a -,285 -,173
-,285 ,610 a -,333 -,173 -,333 ,641 a P22 P23 P24 P22 P23 P24 A nti-image Cov arianc e A nti-image Correlation P22 P23 P24 Measures of  Sampling A dequac y(MSA ) a. Com m un alitie s
1,000 ,519 1,000 ,634 1,000 ,562 P22 P23 P24 Initial Ex traction
Ex traction Method: Princ ipal Component A naly sis.
Total Variance Explained 1,715 57,167 57,167 1,715 57,167 57,167
,707 23,567 80,734 ,578 19,266 100,000 Component 1 2 3 Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Extraction Method: Principal Component Analysis. Com p on en t M atrix a ,721 ,796 ,749 P22 P23 P24 1 Compone nt
Ex traction Method: Princ ipal Component A naly sis.
1 components  extrac ted. a.
Kemudian  dengan  menggunakan indikator-indikator  yang  valid  ini  akan dibentuk Faktor  Score yang  merupakan nilai  variabel  laten,  yang  akan  digunakan dalam  analisa  regresi  linier.Hasil  proses analisis faktor pada saat ini sama dengan hasil anlisis faktor sebelumnya sedangkan yang  berbeda  adalah  munculnya  satu variabel  factor  scores  dengan  nama
variabel FACI_2, yang merupakan composite  (gabungan  )  dari  variabel  asal (indikator)  dalam  hal  ini  P22,  P23  dan P24,  dan  selanjutnya  dapat  diubah  nama menjadi  variabel  yang  sesuai  dengan  kita inginkan yaitu Word of Mouth (X 2 )

## Keputusan Pembelian (Y)
Hasil  running  analisis  faktor dengan
SPSS, setelah dikeluarkan indikator P31 karena nilai MSA = 0,448 < 0,5 adalah sebagai berikut :
Dengan  nilai  KMO=0,571  >  0,5 dan  nilai  signifikan  0,001  <  0,05,  maka analisa  faktor  dapat  dilanjutkan  dan indikator  P32,  P33  dan  P34  sudah  valid dan  hanya  menjelaskan  keputusan pembelian.
Kemudian dengan
menggunakan  indikator-indikator  yang valid  ini  akan  dibentuk Faktor  Score yang merupakan nilai variabel laten, yang akan  digunakan  dalam  analisa  regresi linier.Hasil proses analisis faktor pada saat ini  sama  dengan  hasil  anlisis  faktor sebelumnya  sedangkan  yang  berbeda adalah  munculnya  satu  variabel  factor scores  dengan  nama  variabel  FACI_3, yang  merupakan  composite  (gabungan  ) dari variabel asal (indikator) dalam hal ini P22, P23 dan P24, dan selanjutnya dapat diubah nama menjadi variabel yang sesuai dengan  kita  inginkan  yaitu Keputusan
Pembelian
KM O and  Bartle tt's Te s t ,571 15,873 3 ,001 Kais er-Mey er-Olkin Meas ure of Sampling A dequacy. A pprox. Chi-Square df Sig. Bartlett's  Test of Sphericity Anti-im age  M atrice s ,906
-,042 -,206
-,042 ,786 -,329 -,206 -,329 ,738 ,655 a -,049 -,252 -,049 ,564 a -,432
-,252 -,432
,548 a P32 P33 P34 P32 P33 P34 A nti-image Cov arianc e A nti-image Correlation P32 P33 P34 Measures of  Sampling A dequac y(MSA ) a. Com m un alitie s
1,000 ,368
1,000 ,585
1,000 ,692 P32 P33
P34
Initial Ex traction
Ex traction Method: Princ ipal Component A naly sis.
Total Variance Explained
1,644 54,798 54,798 1,644 54,798 54,798
,837
27,898 82,696 ,519 17,304 100,000
Component 1 2 3 Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Extraction Method: Principal Component Analysis. Com ponent Matrix a ,606 ,765 ,832 P32 P33 P34 1 Compone nt Ex traction Method: Princ ipal Component A naly sis. 1 components  extrac ted. a.

## ANALISA REGRESI
Setelah dilakukan ekstraksi dengan menggunakan analisis faktor dan indikator-indikator  telah  digabung  dengan pembentukan  faktor  score,  maka  hasil output  regresi  linier  dengan  metode backward sebagai berikut :
Hubungan  secara  simultan  antara Personal  salling  (X 1 )  dan  Word  of  Mouth (X 2 )  terhadap  Keputusan  Pembelian  (Y), dinyatakan dengan R =0,374 yang berarti lemah  dan  positif.  Sedangkan  besarnya pengaruh secara simultan Personal salling (X 1 )  dan  Word  of  Mouth  (X 2 )  terhadap Keputusan  Pembelian  (Y),  dinyatakan dengan  R 2 =0,14  atau  14%  sedangkan sisanya  86%  dipengaruhi  faktor  lain, diluar penelitian ini.
Persamaan Regresi :
Y = 3,64E-016 + 0,374 X 2
 Nilai  konstanta  yang  sangat  kecil 3,64E-016  =  0,00000000000000364, yang  berarti  Keputusan Pembelian  (Y) akan  bernilai  3,64E-016  jika  Word  of Mouth (X 2 ) bernilai nol
 Nilai  koefisien  X 2 adalah  0,374,  yang berarti  Keputusan  Pembelian  (Y)  akan bertambah  0,374    untuk  setiap  nilai satu satuan Word of Mouth (X 2 )

## HASIL PENELITIAN SEBELUMNYA

## Validitas Dan Reabilitas

## Validitas
Validitas  adalah  ketepatan  atau kecermatan  suatu  instrumen  dalam mengukur  apa  yang  ingin  diukur,  dalam penelitian ini penguji  menguji    validitas item    dengan  menggunakan  teknik perhitungan Corrected Item-Total Correlation
Model Sum m ary c ,380 a ,145 ,108
,94438627 ,374 b ,140 ,122 ,93718561 Model
1 2 R
R Square A djusted R Square Std. Error of the Estimate Predictors: (Constant), WOM, Personal Selling a. Predictors: (Constant), WOM b. Dependent V ariable: Keputus an Pembelian c. ANOVA c 7,082 2 3,541 3,971 ,026 a 41,918 47 ,892 49,000
49 6,841 1 6,841 7,789 ,008 b 42,159 48 ,878 49,000 49 Regression Residual Total Regression Residual Total Model 1 2 Sum of Squares df Mean Square F Sig. Predictors: (Constant), WOM, Personal Selling a. Predictors: (Constant), WOM b. Dependent Variable: Keputusan Pembelian c. ANOVA c 7,082 2 3,541 3,971 ,026 a 41,918 47 ,892 49,000 49 6,841 1 6,841 7,789 ,008 b 42,159 48 ,878 49,000 49 Regression
Residual Total Regression Residual Total Model 1 2 Sum of
Squares df Mean Square F Sig. Predictors: (Constant), WOM, Personal Selling a. Predictors: (Constant), WOM b.
Dependent Variable: Keputusan Pembelian c.
nilai ini kemudian kita bandingkan dengan nilai r tabel, r tabel dicari pada signifikansi 0,05 dengan jumlah data (n) = 50, maka didapat r tabel sebesar 0,279.

## Validitas Personal Selling
No Indikator Corrected Item-Total Correlation Validitas P11 Kerapihan berpakaian ,441 Valid P12 Kemampuan bertindak / sopan santun ,546 Valid P13 Kemampuan berkomunikasi dengan baik ,121 Tidak Valid P14 Pengetahuan yang baik terhadap produk ,356 Valid P15 Konsistensi ucapan dari sales person ,040 TidakValid P16 Konsultasi dengan sales person mengenai perihal order ,180 Tidak Valid P17 Konsultasi dengan sales person mengenai harga ,444 Valid P18 Pembelian saat kunjungan sales person ,066 Tidak Valid Validitas Word of Mouth No Idikator Corrected Item-Total Correlation Validitas P21  Mendengar rekomendasi produk dari pihak lain ,171 Tidak Valid P22  Memberikan rekomendasi produk pada pihak lain ,604 Valid P23  Mendengarkan rekomendasi dari pihak yang mempunyai kompetensi lebih ,412 Valid P24  Menyetujui rekomendasi yang diterima ,459 Valid

## Validitas Keputusan Pembelian
No Indikator Corrected Item-Total Correlation Validitas P31 Produk merupakan yang terbaik / telah melalui pertimbangan matang ,629 Valid P32 Produk akibat saran / pengaruh dari pihak lain ,625 Valid P33 Produk sebagai variasi kelengkapan produk ,458 Valid P34 Sudah terbiasa dengan produk ,582 Valid

## Reabilitas

## Reabilitas merupakan ukuran suatu
kestabilan  dan  konsistensi  responden dalam  menjawab  hal  yang  berkaitan dengan  konstruk  –  konstruk  pertanyaan yang  merupakan  dimensi  suatu  variabel dan  disusun  dalam  suatu  bentuk kuisioner.  Uji  reabilitas  digunakan  untuk mengetahui    konsistensi    alat    ukur  , apakah  alat    pengukur    yang  digunakan dapat diandalkan dan tetap konsisten  jika pengukuran   tersebut  diulang,  dalam penelitian  ini  penulis  menggunakan metode Cronbach’s Alpha.
Reabilitas merupakan ukuran suatu kestabilan  dan  konsistensi  responden dalam  menjawab  hal  yang  berkaitan dengan  konstruk  –  konstruk  pertanyaan yang  merupakan  dimensi  suatu  variabel dan  disusun  dalam  suatu  bentuk kuisioner.  Uji  reabilitas  digunakan  untuk mengetahui    konsistensi    alat    ukur  , apakah  alat    pengukur    yang  digunakan dapat diandalkan dan tetap konsisten  jika pengukuran   tersebut  diulang,  dalam penelitian  ini  penulis  menggunakan metode Cronbach’s Alpha.

## Reabilitas Word of Mouth
Cronbach's
Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items ,681 ,692 3 Reabilitas Keputusan Pembelian Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items ,764 ,767 4 Reabilitas Personal Selling Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items ,765 ,762 4
Output  SPSS  diatas  menunjukkan  bahwa Cronbach’s  Alpha  0,764  >0,60,  dapat disimpulkan    bahwa  variabel  keputusan pembelian adalah RELIABEL

## Analisa Regresi Linier Berganda
Berdasarkan  perhitungan  regresi  linier
berganda antara variabel personal  sel- ling (X1), dan variabel word of mouth (X2)
terhadap variabel keputusan  pembe- lian (Y) disajikan dalam tabel berikut .
a  Predictors: (Constant), Word of Mouth, Personal Selling

## Analisa Regresi Linier Berganda
Model Unstandardize d Coefficients Stand ardize d Coeffi cients t Sig. B Std. Error Beta B Std. Error 1 Constant ,885 ,554 1,596 ,117 Personal Selling ,503 ,123 ,463 4,075 ,000 Word of Mouth ,296 ,092 ,364 3,201 ,002
a  Dependent Variable: Keputusan Pembelian
Y = 0,885 + 0,503 X 1 + 0,296 X 2
Hasil persamaan regresi berganda terse-- but diatas memberikan pengertian bahwa a. Nilai konstanta sebesar 0,885
penjelasan  tersebut  dapat  diartikan bahwa  jika  tidak    dipengaruhi    oleh variabel bebas, yaitu  variabel personal selling  dan  word  of  mouth,  maka keputusan  pembelian  tidak  akan mengalami  perubahan  (konstan)  yaitu sebesar 0,885.
b. Nilai koefisien regresi X 1 sebesar 0,503 mempunyai  arti  bahwa  setiap  adanya upaya    pe-nambahan  sebesar  satu satuan  variabel  personal  selling  (X 1 ),
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,650(a) ,422 ,398 ,43308
maka  akan  ada  kenaikan  keputusan pembelian sebesar 0,503 bila personal selling konstan.
c. Nilai  koefisiensi  regresi  X 2 sebesar
0,296  mempunyai  arti  bahwa  setiap adanya  upaya  penambahan  sebesar satu  satuan  variabel  word  of  mouth (X 2 ), maka akan ada kenaikan word of mouth  sebesar  0,296  bila  word  of mouth dianggap konstan.
d. Berdasarkan persamaan regresi tersebut,  faktor  yang  paling  dominan dalam mempenga-ruhi kepuasan pelanggan  adalah  variabel  personal selling  (X 1 ),  dengan  nilai  koefisien regresinya  yang  paling  besar  yaitu sebesar 0,503.
Dari  tabel  diatas  dapat  dianalisa pengaruh  personal  selling  (X 1 )  dan  word of  mouth  (X 2 )  terhadap  keputusan pembelian (Y) secara simultan. Dari  tabel diatas  dilihat  besarnya  angka  R  sebesar
0,650, hal ini menunjukkan   bahwa
terjadi hubungan yang sangat kuat antara personal selling dan word of  mouth terha- dap  keputusan  pembelian.  Dari  tabel diatas diketahui R 2 sebesar 0,422 (42,2%).
Hal  ini  menandakan  bahwa  variabel independen  (personal selling  dan  word  of mouth) mempengaruhi variabel dependen (keputusan  pembelian)  sebesar  42,2%, sedangkan  57,8%  sisanya  dipengaruhi
oleh  faktor  lain  yang  tidak  diteliti  oleh penulis.

## PERBANDINGAN
HASIL

## DENGAN PENELITIAN SEBELUMNYA
 Dari hasil penelitian sebelumnya untuk pengujian  validitas  hasilnya  berbeda dengan  menggunakan  analisis  faktor, dimana untuk variabel Personal Selling terdiri  dari    8  indikator,  dalam pengujian validitas indikator yang valid sebanyak  4  yaitu  P11,  P12,  P14  dan P17  sedangkan  dengan  analisis  faktor indikator  yang  valid  sebanyak  3  yaitu P11,P12,P13
 Variabel  Word  of  Mouth  terdiri  dari  4 indikator,  antara  pengujian  validitas dengan  analisis  faktor  hasilnya  sama, yang  valid  sebanyak  3  indikator  yaitu P22, P23 dan P24
 Variabel  Keputusan  Pembelian  untuk pengujian  validitas  hasilnya  berbeda dengan  menggunakan  analisis  faktor, dimana  dalam  pengujian  validitas semua  indikator  valid  sedangkan dengan  analisis  faktor  indikator  yang valid  sebanyak  3  yaitu  P32,  P33  dan P34.
 Hasil  Regresi  Linier  berganda  kedua variabel  bebas  signifikan  dengan persamaan  Y=0,885  +  0,503  X 1 + 0,296  X 2 dengan  R  =  0,650  dan  R 2 =
0,422 sedangkan dengan
menggunakan  analisis  faktor  Personal Selling  (X 1 )  tidak  signifikan  sehingga persamaan  menjadi  Y  =  3,64E-016  + 0,374  X 2 dengan  R=0,374  dan  R 2 = 0,14

## KESIMPULAN
1. Indikator-indikator  yang  dikonsep sikan secara unidemensional, tepat dan  konsisten  dalam  menjelaskan variabel  konstruks  yaitu  Personal Selling,  Word  of  Mouth  dan Keputusan Pembelian, yang diujudkan  dengan  nilai  KMO, Signifikansi  dan  MSA  memenuhi persyaratan.  Sehingga    untuk setiap indikator valid untuk mendukung variabel.
2. Indikator yang dominan membentuk  variabel  konstruks antara lain P11, P12 dan P13 yang sudah  valid  hanya  menjelaskan variabel  Personal Selling,  P22,  P23 dan  P24  yang  sudah  valid  hanya menjelaskan  variabel  Word  of
Mouth  serta  P32,  P33  dan  P33 yang sudah valid hanya menjelaskan  variabel  Keputusan Pembelian.
3. Hasil perbandingan dengan peneliti sebelumnya  ternyata  tidak  ada kesamaan hasil antara penggunaan analisis  faktor  yang  dibahas  diatas dengan    cara  pengujian  validitas dan  reliabilitas  serta  pembentukan persamaan regresi. Hal ini dikarenakan ketelitian peneliti serta bentuk varibel sebelumnya pembentukan  variabel  komposit atau  gabungan  masih  dalam bentuk data ordinal, sehingga perlu dilakukan pengulangan kasus yang sama  dengan  dua  metode  oleh satu peneliti.

## DAFTAR PUSTAKA
Ali Hasan, 2008, Marketing,   Cetakan. 1, Yogyakarta,  Media Pressindo.
Ali Hasan, 2010, Marketing  dari  Mulut   ke Mulut,  Cetakan  1,            Yogyakarta. Medpress.
Hair, J.F., Anderson, R.E., Tatham, R.L. and Black,  W.C.  2006. Multivariate  Data Analysis, Sixth Edition , Prentice Hall International: UK.
Sharma,  S.  1996. Applied  Multivariate Techniques ,  New-York:  John  Wiley
& Sons, Inc.
Johnson, N. And Wichern, D. 1998. Applied Multivariate Statistical Analysis ,
Prentice-Hall, Englewood Cliffs, N.J.
Jonthan  Sarwono,    2008 ,    Analisis     Data Penelitian      Menggunakan      SPSS, Edisi Pertama, Yogyakarta, Andi
Suhartono,  200, Analisis  Data  Statistik dengan R, Edisi Pertama , Yogyakarta: Graha Ilmu.