Volume 2  No. 2  November 2019

## Analisis Faktor Indeks Harga Konsumen Kota Semarang
Novia Nafisah 1 , Respatiwulan 2 1,2 Program Studi Statistika, Universitas Sebelas Maret novianafisah@gmail.com, rrespatiwulan@yahoo.co.id
Abstract. The Consumer Price Index (CPI) can describe consumption patterns in the community. The CPI is also used to calculate inflation rates that reflect a country's economic conditions. The CPI for sub-expenditure consists of 7 groups divided into 35 sub-groups. Factor analysis on CPI was conducted to reduce variables, to identify underlying  factors,  and  to  classify  variables  in  the  Semarang  City  CPI  expenditure group from January 2014 to August 2017. As the result, there is only one underlying factor,  namely  the  primary  needs  of  urban  communities  with  cumulative  variance value of 88.509%, eigenvalues of 23.012 consisting of 27 subgroup variables.
Keywords : Consumer Price Index (CPI) , factor analysis, eigen value

## 1. Pendahuluan
Kehidupan manusia tidak dapat dipisahkan dari kegiatan ekonomi dalam rangka memenuhi  kebutuhan  hidupnya.  Perkembangan  ekonomi  regional  merupakan  gambaran awal untuk melihat tingkat kesejahteraan masyarakat di suatu daerah. Di banyak negara, para pakar hingga saat ini masih menyepakati bahwa indikator untuk menentukan tingkat stabilitas  ekonomi  suatu  negara  adalah  Indeks  Harga  Konsumen  (IHK).  IHK  dapat memberikan informasi mengenai perkembangan harga barang dan jasa (komoditas) yang dibayar oleh konsumen atau masyarakat khususnya masyarakat kota. Perubahan data IHK merupakan indikator ekonomi makro yang penting untuk memberikan gambaran tentang laju  inflasi  suatu  daerah  dan  lebih  jauh  lagi  dapat  menggambarkan  pola  konsumsi masyarakat.
Paket  komoditas  yang  digunakan  dalam  menyusun  IHK  diperoleh  dari  survei pengeluaran rumah tangga yaitu Survei Biaya Hidup (SBH). IHK dapat dipengaruhi oleh perubahan harga pasar. Oleh karena itu survei yang digunakan adalah survei pada pasar yang  memenuhi  syarat,  pasar  tersebut  harus  benar-benar  layak  dijadikan  tempat  survei sebab  dijangkau  oleh  masyarakat  luas.  Indeks  Harga  Konsumen  (IHK)  pada  Kelompok Pengeluaran terdiri dari  7 macam kelompok dan terbagi menjadi 35 sub-sub kelompok.
Struktur  ekonomi  yang  kuat  dalam  pembangunan  perekonomian  dapat diwujudkan  dengan  adanya  keseimbangan  dan  keserasian  yang  ideal  antara  berbagai kelompok  pengeluaran.  Dari  sekian  banyak  sub  kelompok  pengeluaran  tersebut,  hanya yang  memberikan  kontribusi  besar  yang  dibahas  yakni  seluruh  sub  pengeluaran  kecuali
pada  sub  pengeluaran  pendidikan,  rekreasi  dan  olahraga,  karena  pada  sub  pengeluaran tersebut  terdapat  data  yang  sama  atau  konstan  dari  waktu  ke  waktu  sehingga  memiliki variansi 0.
Untuk  mengetahui,  meringkas  dan  mereduksi  sub  kelompok  Pengeluaran (variabel  yang  akan  diteliti)  yang  memberikan  kontribusi  besar  terhadap  laju  inflasi, digunakanlah metode analisis faktor.

## 2. Landasan Teori
2.1. Survei  Biaya  Hidup  (SBH). SBH  merupakan  survei  pengeluaran  konsumsi rumah tangga di daerah perkotaan untuk mendapatkan pola konsumsi masyarakat sebagai bahan  penyusunan  diagram  timbang  dan  paket  komoditas  yang  baru  dalam  perhitungan IHK. SBH telah dilaksanakan oleh BPS pertama kali pada tahun 1977/1978. Selanjutnya pada  tahun  1988/1989,  1996,  2002,  2007  dan  2012.  SBH  tahun  2018  ini  adalah merupakan  yang  ke  7  kali  dilaksanakan  di  Indonesia.  Pada  tahun  2018,  terdapat  enam kota  metropolitan  di  Jawa  Tengah  yang  menyelenggarakan  SBH  yakni  Cilacap,  Kudus, Semarang, Purwokerto, Surakarta, dan Tegal.
2.2. Indeks  Harga  Konsumen. IHK  adalah  angka  indeks  yang  menggambarkan perubahan  harga  barang  dan  jasa  yang  dikonsumsi  oleh  masyarakat  atau  rumah  tangga secara umum pada suatu periode waktu yang telah ditetapkan. Periode waktu yang telah ditetapkan digunakan sebagai dasar perhitungan atau pembanding yang ditentukan sama dengan 100.
Seperti  yang  telah  diketahui  yang  dimaksud  dengan  IHK  adalah  angka  yang menggambarkan  perbandingan  harga  konsumen  yang  terjadi  pada  dua  periode  waktu yang  berbeda.  Harga  konsumen  mencakup  harga  semua  jenis  barang  atau  jasa  yang dikonsumsi  masyarakat  secara  umum  diantaranya  meliputi:  kelompok  bahan  makanan; makanan  jadi,  minuman,  rokok,  dan  tembakau;  kelompok  perumahan;  kelompok sandang;  kelompok  kesehatan;  kelompok  pendidikan;  rekreasi  dan  olah  raga;  dan kelompok transportasi dan komunikasi [1].
2.3. Analisis  Faktor. Proses  analisis  faktor  mencoba  menemukan  hubungan ( interrelationship )  antar  sejumlah  variabel-variabel  yang  saling  independen  satu  dengan yang  lain  sehingga  bisa  dibuat  satu  atau  beberapa  kumpulan  variabel  yang  lebih  sedikit dari  sejumlah  variabel  awal  [2].  Selain  digunakan  untuk  mengetahui  hubungan  antar variabel, aplikasi penggunaan analisis faktor memiliki tujuan sebagai berikut [3] :

## a. Identifikasi faktor yang mendasari
Salah  satu  penggunaan  yang  paling  penting  dari  analisis  faktor  adalah  untuk mengidentifikasi  faktor  yang  mendasari  dari  sekumpulan  besar  variabel.  Dengan mengelompokkan  sejumlah  besar  variabel  ke  dalam  jumlah  yang  lebih  kecil  dari kumpulan yang homogen dan membuat variabel baru yang disebut faktor yang mewakili sekumpulan  variabel  tersebut  dalam  bentuk  yang  lebih  sederhana,  maka  akan  lebih mudah untuk diinterpretasikan.
b. Penyaringan variabel ( screening of variables )
Penggunaan  penting  dari  analisis  faktor  selanjutnya  adalah  penyaringan  variabel untuk  disertakan  dalam  penelitian  statistik  selanjutnya,  seperti  analisis  regresi  atau analisis diskriminan.
c. Meringkas data ( summary of data)
Penerapan analisis faktor selanjutnya adalah untuk mengekstrak sedikit atau banyak faktor sesuai yang diinginkan dari satu set variabel.
d. Memilih variabel ( sampling of variables )
Penggunaan  teknik  analisis  faktor  selanjutnya  adalah  untuk  memilih  sekelompok kecil  perwakilan  variabel  yang  representatif,  walaupun  sebagian  besar  variabel berkorelasi, hal ini bertujuan untuk memecah berbagai masalah praktis.
e. Pengelompokan objek ( clustering of objects )
Selain  mengidentifikasi  kesamaan  antara  variabel,  analisis  faktor  dapat  digunakan untuk mengelompokkan objek. Dalam prosedur ini, sering disebut analisis faktor sebagai inverse, sebuah sampel individu diukur pada sejumlah variabel acak, dan dikelompokkan ke dalam kelompok yang homogen berdasarkan antar korelasinya.
Secara matematis, analisis faktor mirip dengan regresi linear berganda, yaitu bahwa setiap  variabel  dinyatakan  sebagai  suatu  kombinasi  linear  dari  faktor  yang  mendasari ( underlying  factors ).  Jumlah  ( amount )  varian  yang  disumbangkan  oleh  suatu  variabel dengan  variabel  lainnya  yang  tercakup  dalam  analisis  disebut communality .  Kovariasi antara  variabel  yang  diuraikan,  dinyatakan  dalam  suatu common  factors yang  sedikit jumlahnya  ditambah  dengan  faktor  yang  unik  untuk  setiap  variabel.  Faktor-faktor  ini tidak  secara  jelas  terlihat  ( not  overly  observed ).    Model  analisis  faktor  diberikan  pada persamaan berikut :
Volume 2  No. 2  November 2019
p q q p p p p p p p q q q q F F F X F F F X F F F X                                      2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 1 1 12 1 11 1 1 dengan μ : rata-rata dari variabel ke- i
ε i : faktor spesifik ( specific factors ) ke- p λ i : loading untuk variabel ke- i pada faktor ke- j .
F j : common factors ke- j
i : 1, 2, … , p dan j : 1, 2, …, q
Faktor yang unik tidak berkorelasi dengan sesama faktor yang unik dan juga tidak berkorelasi  dengan common  factor . Common  factor sendiri  bisa  dinyatakan  sebagai kombinasi linear dari variabel-variabel yang terlihat/terobservasi ( the observed variables ) hasil penelitian lapangan.
Menurut Johnson et al. [4] bagian dari varian variabel ke- i dan m common factor disebut komunalitas ke-i yang merupakan jumlah kuadrat dari loading variabel ke- i pada m common factor dengan rumus komunalitas diberikan pada persamaan berikut
2 2 2 2 1 2 im i i i l l l h     
Hubungan antara varians variabel asal dengan varians faktor dan error adalah sebagai berikut:
i im i i i i t l l l h X          ) ( ) ( Var 2 2 2 2 1 2

Besarnya  bobot l ij dapat  diduga  dengan  menggunakan  metode  komponen  utama maupun  kemungkinan  maksimum  ( maximum  likelihood ).  Metode  komponen  utama terbagi menjadi dua metode yakni non-iteratif dan iteratif. Dugaan nilai l ij yang diperoleh dengan metode non-iteratif diberikan pada persamaan berikut:
j ji ij x j ji ij a l s a l j   atau  
Volume 2  No. 2  November 2019

## dengan
l ij : bobot (loading) dari variabel asal ke- i pada faktor ke- j
a ji : koefisien variabel asal ke- i untuk komponen utama ke- j
λ j : eigen value untuk komponen utama ke- j
s xj : simpangan baku variabel asal ke- j
Terdapat  beberapa  tahapan  analisis  faktor  yang  perlu  dilakukan  guna mendapatkan faktor baru.

## 2.3.1 Initial Solution
Solusi  awal  dilakukan  untuk  menguji  kelayakan  analisis,  yaitu  untuk  melihat terpenuhinya  asumsi  sebagai  syarat  dapat  dilakukan  analisis  faktor.  Kriteria  untuk mengetahui apakah suatu data dapat dianalisis faktor ditentukan oleh dua hal yaitu harga koefisien Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) dan uji Bartlett.
a. Uji Bartlett
Uji  Bartlett  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  hubungan  antar  variabel. Jika variabel X 1 , X 2 ,…,X p independen (bersifat saling bebas), maka matriks korelasi antar variabel  sama  dengan  matriks  identitas.  Uji  Bartlett memiliki  keakuratan (signifikansi) yang  tinggi, p-value kurang  dari  0,00000  menunjukkan  bahwa  matriks  korelasi  cocok untuk analisis faktor.
b. Uji KMO
Uji  Kaiser-Meyer-Olkin  (KMO)  diperlukan  untuk  melihat  kecukupan  sampel  yang dianalisis  ( sampling  adequacy ).  Menurut  Kaiser  [5],  nilai  KMO  ini  diperoleh  dengan membandingkan  besarnya  koefisien  korelasi  terobservasi  dengan  besarnya  koefisien korelasi parsial. Jika nilai KMO antara 0,8 dan 1 menunjukkan bahwa sampel cukup. Jika nilai KMO kurang dari 0,5 menunjukkan bahwa sampel tidak cukup dan perlu dilakukan tindakan  perbaikan.  Nilai    KMO  mendekati  nol  berarti  bahwa  ada  korelasi  parsial  yang besar dibandingkan dengan jumlah korelasi yang ada.
Menurut Subhash Sharma [6], kriteria nilai KMO ditunjukkan pada Tabel 2.
Volume 2  No. 2  November 2019
Tabel 2. Ukuran KMO Ukuran KMO Rekomendasi ≥ 0,90 Baik sekali ≥ 0,80 Baik ≥ 0,70 Sedang ≥ 0,60 Cukup ≥ 0,50 Kurang < 0. 50 Ditolak
Jika  nilai  KMO  kurang  dari  0,50  maka  analisis  faktor  tidak  sesuai  untuk  variabel- variabel tersebut. Variabel yang memiliki nilai MSA kurang dari 0,5 perlu dihilangkan lalu dilakukan pengujian ulang hingga seluruh variabel memiliki nilai MSA kurang dari 0,5.

## 2.3.2 Extraction
Proses  inti  dari  analisis  faktor  yakni  ekstraksi  yang  dilakukan  pada  faktor  yang memiliki  nilai  KMO  lebih  dari  0,5  sehingga  terbentuk  satu  atau  lebih  faktor.  Proses ekstraksi  dilakukan  untuk  mendapatkan  lebih  sedikit  faktor  ( eigenvalues  factor )    dari sejumlah variabel dan sumbangan faktor terhadap keseluruhan variabel (total variance explained ). Terdapat beberapa metode untuk melakukan ekstraksi. Dalam penelitian ini menggunakan salah satu metode yaitu analisis  komponen utama ( principal component analysis ). Beberapa prosedur yang bisa digunakan yakni
a. Penentuan apriori
Proses ekstraksi dengan penentuan apriori dilakukan dengan cara menentukan jumlah faktor baru yang ingin dibentuk.
b. Penentuan berdasarkan eigenvalues
Di  dalam  pendekatan  ini,  hanya  faktor  dengan eigenvalues lebih  besar  dari  1 (satu)  yang  dipertahankan,  kalau  lebih  kecil  dari  satu,  faktornya  tidak  diikutsertakan dalam model. Suatu eigenvalues menunjukkan besarnya sumbangan dari faktor terhadap varian seluruh variabel asli.
c. Penentuan berdasarkan scree plot
Scree plot merupakan suatu plot dari eigenvalue sebagai fungsi banyaknya faktor, dalam  upaya  untuk  ekstraksi. Scree  plot seperti  garis  yang  patah-patah.  Bukti  hasil eksperimen  menunjukkan  bahwa  titik  pada  tempat  di  mana the  scree mulai  terjadi, menunjukkan banyaknya faktor yang benar.
d. Penentuan didasarkan pada persentase varian
Di dalam pendekatan ini, banyaknya faktor yang diekstraksi oleh faktor mencapai suatu  level  tertentu  yang  memuaskan.  Besarnya  kumulatif  persentase  varian  sebagai pedoman/ petunjuk yang disarankan untuk menghentikan ekstraksi faktor paling sedikit 60% atau 75% dari seluruh varian variabel asli.

## e. Penentuan berdasarkan split-half reliability
Sampel  dibagi  menjadi  dua,  analisis  faktor  dilakukan  pada  masing  –  masing bagian  sampel  tersebut.  Hanya  faktor  dengan  faktor loading yang  sesuai  pada  kedua sub-sampel yang dipertahankan,  maksudnya faktor-faktor yang dipertahankan memang mempunyai faktor loading yang tinggi pada masing- masing bagian sampel.
f. Penentuan berdasarkan uji signifikan
Dimungkinkan  untuk  menentukan  signifikansi  statistik  untuk eigenvalues yang terpisah  dan  dipertahankan  faktor-faktor  yang  memang  berdasarkan  uji  statistik eigenvaluenya  signifikan  pada  α  sebesar  5%  atau  1%.  Penentuan  banyaknya  faktor dengan cara ini ada kelemahannya, khususnya dengan ukuran sampel yang besar.

## 2.3.3 Rotation
Rotasi  adalah  proses  memutar  sumbu  mendekati  koordinat  titik-titik  variabel. Proses ekstraksi hanya menentukan jumlah faktor yang  meringkas keseluruhan variabel, namun  belum  menentukan  distribusi  variabel-variabel  ke  dalam  faktor-faktor  yang meringkasnya.  Rotasi  melakukan  proses  yang  belum  dilakukan  oleh  prosedur  ektraksi dengan  menarik  butir-butir  kedalam  faktor-faktor  terdekat.  Tujuan  dari  rotasi  faktor  ini agar  dapat  memperoleh  struktur  faktor  yang  lebih  sederhana  agar  mudah diinterpretasikan. Ada beberapa metode rotasi faktor yang bisa digunakan yaitu:
1) varimax method merupakan metode  rotasi  orthogonal  untuk  meminimalisasi  jumlah indikator yang mempunyai factor loading tinggi pada tiap faktor.
2) quartimax method m erupakan  metode  rotasi  untuk  meminimalisasi  jumlah  faktor yang digunakan untuk menjelaskan indikator
3) equamax method m erupakan  metode  gabungan  antara  varimax  method  yang meminimalkan indikator dan quartimax method yang meminimalkan faktor.

## 2.3.4 Interpretation
Setelah diperoleh sejumlah faktor yang valid, selanjutnya perlu menginterprestasikan  nama-nama  faktor,  mengingat  faktor  merupakan  sebuah  konstruk dan  sebuah  konstruk  menjadi  berarti  kalau  dapat  diartikan.  Interprestasi  faktor  dapat dilakukan  dengan  mengetahui  variabel-variabel  yang  membentuknya.  Interprestasi dilakukan dengan judgment . Karena sifatnya subjektif, hasil bisa berbeda jika dilakukan oleh orang lain.

## 3. Metode Penelitian
Data yang digunakan yakni data Indeks Harga Konsumen (IHK) Kota Semarang pada bulan  Januari  2014  sampai  dengan  Agustus  2017.  Terdapat  7  kelompok  pada  data  IHK yang terbagi menjadi 35 sub kelompok. Diambil 30 dari 35 Sub kelompok yang ada dan digunakan  sebagai  data  analisis  faktor  IHK  Kota  Semarang.  Pada  setiap  sub  kelompok, digunakan  data  IHK  per  bulan  dari  Januari  2014  sampai  Agustus  2017.  Pada  penelitian ini, data kelompok pendidikan, rekreasi, dan olahraga tidak digunakan karena kelompok tersebut dianggap kurang memberikan pengaruh yang signifikan. Metode yang digunakan yakni analisis faktor serta menggunakan metode rotasi varimax. Data dalam penelitian ini berupa  data  sekunder  yakni  data  IHK  Kota  Semarang  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jawa Tengah.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Analisis data dilakukan menggunakan software SPSS dengan metode analisis faktor guna mengidentifikasi faktor yang terbentuk dan mengetahui besarnya nilai komunalitas dari 30 variabel sub kelompok IHK Kota Semarang yang digunakan. Terdapat beberapa langkah dalam analisis ini, yakni:
4.1 Initial Solution
a. Uji Bartlett’s
1) H 0 : Matriks korelasi sama dengan matriks identitas
H a : Matriks korelasi tidak sama dengan matriks identitas
2) Tingkat signifikansi α = 5%
3) Daerah kritis H 0 ditolak apabila p-value kurang dari α sama dengan 0,05
4) Statistik Uji
Berdasarkan output dari SPSS diperoleh nilai p-value sama dengan 0,000

## 5) Kesimpulan
Karena  nilai p-value kurang  dari  0,05  maka H o ditolak  yang  berarti  analisis multivariat  layak  untuk  digunakan  terutama  analisis faktor  pada  data  IHK  Kota Semarang.
b. Uji KMO
Diperoleh nilai KMO sebesar 0,625 yang berarti sampel yang akan dianalisis cukup untuk digunakan.
Berdasarkan output  software SPSS,  terdapat  beberapa  variabel  yang  nilai Measure Sampling  Adequacy (MSA) kurang  dari  0,5  maka  variable  tersebut  harus  dihilangkan atau  dikeluarkan  dari  model.  Setelah  variabel  dikeluarkan,  dilakukan  pengujian  ulang terhadap nilai MSA semua variabel dan nilainya lebih dari 0,5. Pada analisis ini terdapat beberapa  variabel  pada  pengujian  pertama  yang  memiliki  nilai  MSA  kurang  dari  0,5 yakni  variabel  bumbu,  lemak  dan  minyak,  komunikasi  dan  pengiriman  dengan  nilai MSA berturut-turut yakni 0,484; 0,463; 0,498. Selanjutnya variabel tersebut dikeluarkan atau dihilangkan dari model. Dilakukan pengujian kedua terhadap seluruh nilai MSA 27 variabel  yang  tersisa.    Dari  hasil output SPSS  nilai  KMO  sebesar  0,819  dan  nilai signifikansi  0,000  yang  berarti  sampel  sangat  cukup  dan  analisis  faktor  layak  untuk digunakan.  Dilihat  dari  nilai  MSA  seluruh  variabel  lebih  dari  0,5  sehingga  dapat dilanjutkan ke analisis selanjutnya.

## 4.2    Ekstraksi faktor
Communalities pada dasarnya adalah jumlah varian (bisa dalam prosentase) dari suatu faktor mula-mula yang bisa dijelaskan oleh faktor yang ada. Angka initial disini untuk mengetahui varian dari suatu faktor dengan masing-masing variabel mempunyai angka  1  yang  menunjukkan  jumlah  varians  faktor  tersebut.  Sedangkan  angka extraction adalah untuk mengetahui jumlah varians dari suatu faktor mula-mula yang bisa dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.
Berdasarkan output SPSS,  nilai  komunalitas  setiap  variabel  dapat  dilihat  pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai komunalitas setiap variabel No.  Variabel Komunalitas Interpretasi 1. Padi, umbi, dan hasilnya 0,867 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 86,7%  varians  dari  variabel  padi,  umbi, dan hasilnya. 2. Daging 0,463 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 46,3% varians dari variabel daging. 3. Ikan segar 0,930 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 93% varians dari variabel ikan segar. 4. Ikan awet 0,975 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 97,5% varians dari variabel ikan awet. 5. Telur dan susu 0,848 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 84,8% varians dari variabel ikan telur dan susu. 6. Sayur 0,937 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 93,7% varians dari variabel sayur. 7. Kacang- kacangan 0,985 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 98,5%  varians  dari  variabel  kacang- kacangan. 8. Buah-buahan 0,932 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 93,2% varians dari variabel buah-buahan. 9. Bahan lain 0,976 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 97,6% varians dari variabel bahan lain. 10. Makanan jadi 0,984 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 98,4%  varians  dari  variabel  makanan jadi.
Volume 2  No. 2  November 2019
Tabel 3. Nilai komunalitas setiap variabel (lanjutan) 11.   Minuman non alkohol 0,975 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 97,5% varians dari variabel minuman non alkohol. 12. Tembakau dan alkohol 0,994 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 99,4% varians dari variabel tembakau dan alkohol. 13. Biaya tinggal 0,953 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 95,3% varians dari variabel biaya tinggal. 14. Bahan bakar 0,948 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 94,8% varians dari variabel bahan bakar. 15. Perlengkapan rumah tangga 0,936 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 93,6% varians dari variabel perlengkapan rumah tangga. 16. Penyelenggaraan rumah tangga 0,980 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 98% varians dari variabel penyelenggaraan rumah tangga. 17. Sandang laki-laki 0,973 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 97,3% varians dari variabel sandang laki- laki. 18. Sandang perempuan  0,984 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 98,4%  varians  dari  variabel  sandang perempuan. 19. Sandang anak 0,961 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 96,1%  varians  dari  variabel  sandang anak. 20. Sandang lain 0,973 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 97,3% varians dari variabel sandang lain.
Volume 2  No. 2  November 2019

## Tabel 3. Nilai komunalitas setiap variable (lanjutan)
21. Jasa kesehatan 0,864 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 86,4% varians dari variabel jasa kesehatan. 22. Obat 0,990 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 99% varians dari variabel obat. 23. Jasa perawatan 0,978 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 97,8% varians dari variabel jasa perawatan. 24. Perawatan kosmetik  0,988 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 98,8%  varians  dari  variabel  perawatan kosmetik. 25. Transportasi 0,863 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 86,3% varians dari variabel transportasi. 26. Sarana prasarana 0,960 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 96% varians dari variabel sarana prasarana. 27. Jasa keuangan 0,885 Faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 88,5% varians dari variabel jasa
keuangan.
Berdasarkan output software SPSS, dapat dilihat bahwa faktor yang dapat terbentuk berdasarkan nilai eigenvalue lebih besar dari 1 ada dua faktor. Faktor pertama dan kedua memiliki  nilai  eigen  berturut-turut  sebesar  23,808  dan  1,222.  Nilai  persentase  variansi diperoleh  dari  nilai  eigen dibagi  dengan  banyak  variabel.  Faktor  pertama  sudah  mampu menjelaskan  88,178%  dari  variansi  total.  Apabila  ditambah  dengan  memasukkan  faktor kedua maka faktor kedua menjelaskan 4,525% dari total variansi. Sehingga total variansi yang  disumbangkan  oleh  2  faktor  tersebut  yakni  92,703%  dari  variansi  total.  Selain melalui  nilai eigen ,  jumlah  faktor  yang  diekstraksi  dapat  dilihat  dari scree  plot yang diberikan oleh Gambar 1.
Volume 2  No. 2  November 2019
.

## Gambar 1. Scree plot
Dari  Gambar  1,  dapat  dilihat  bahwa  pada  dua  komponen  awal  plot  turun  secara tajam,  setelah  komponen  kedua  plot  mengalami  penurunan  yang  kurang  signifikan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa kemungkinan faktor yang dapat di ekstrak berjumlah dua faktor.

## 4.3 Rotasi Faktor
Rotasi  faktor  digunakan  untuk  mengelompokkan  variabel  ke  dalam  faktor  yang memiliki korelasi tinggi dengan faktor tersebut. Berdasarkan output software SPSS, dapat dilihat bahwa seluruh faktor memiliki korelasi yang sangat tinggi dengan faktor pertama, dan  memiliki  korelasi  yang  rendah  dengan  faktor  kedua.  Namun,  untuk  menambah keyakinan,  dilakukan  rotasi  faktor  menggunakan  metode varimax .  Setelah  dilakukan rotasi, hampir semua variabel memiliki korelasi yang seimbang antara faktor pertama dan kedua.  Dengan  menggunakan  rotasi faktor  pada  data IHK  Kota  Semarang  kurang  dapat menjelaskan pengelompokkan variabel ke dalam faktor-faktor yang ada.
Faktor pertama memiliki korelasi yang sangat tinggi dengan semua variabel, maka cukup menggunakan faktor pertama saja. Karena dipilih 1 faktor saja, maka step ekstraksi diulangi  dengan  mengekstrak  1  faktor  dan  diperoleh  kumulatif  varian  88,509%  dengan nilai eigen 23,012.

## 4.4 Interpretasi faktor
Faktor yang terbentuk hanya 1 yakni faktor yang sangat mempengaruhi IHK Kota Semarang dengan 27 variabel. Faktor tersebut yakni faktor kebutuhan primer masyarakat perkotaan.  Kota  Semarang  menjadi  pusat  ekonomi,  sosial,  dan  budaya  di  Provinsi Jawa Tengah tentu saja menjadi pusat dari segala kegiatan tersebut. Oleh karena itu, kebutuhan primer  tidak  cukup  sandang,  pangan,  dan  papan  saja,  melainkan  barang  dan  kebutuhan
lain  yang  memiliki  nilai  ekonomi  yang  mampu  menunjang  kehidupan  masyarakat  Kota Semarang.  Faktor  kebutuhan  primer  ini  sangat  berpengaruh  terhadap  IHK  Kota Semarang.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis faktor yang dilakukan terhadap Indeks Harga Konsumen (IHK)  Kota  Semarang  pada  periode  Januari  2014  hingga  Agustus  2018,  terdapat  3 variabel  yang  direduksi  yakni  variabel  lemak  dan  minyak,  bumbu,  dan  komunikasi pengiriman.  Dapat  disimpulkan  bahwa  hanya  terdapat  1  faktor  yang  terbentuk  yakni faktor kebutuhan primer masyarakat perkotaan. Faktor kedua yang terbentuk tidak terlalu signifikan  dalam  memberikan  pengaruh,  dan  dilihat  dari  nilai  variansi  faktor  pertama sudah  cukup  untuk  mewakili.  Faktor  pertama  yakni  kebutuhan  primer  masyarakat perkotaan  khususnya  Kota  Semarang  yang  mana  menjadi  pusat  ekonomi,  sosial,  dan pemerintahan di Jawa Tengah. Faktor tersebut dapat menjelaskan 85,09% total variansi. Hal  ini  diperkuat  dengan  korelasi  semua  variabel  yang  sangat  tinggi  dengan  faktor pertama.

## Daftar Pustaka
[1] Badan  Pusat  Statistik  Indonesia.  Laporan  Perekonomian  Indonesia  2008.    BPS Indonesia: Jakarta. 2008.
[2] Santoso,  S. Buku  Latihan  SPSS  Multivariat .  Elex  Media  Komputindo:  Jakarta. 2003.
[3] Kachigan, dan Kash,S. Statistical Analysis . Radius Press: New York. 1986.
[4] Johnson,  R.  A.,  dan  Wichern,  D.  W. Applied  Multivariate  Statistical  Analysis. Prentice Hall: New Jersey. 2002.
[5] Kaiser, H. F. An index of factor simplicity. Psychometrika . 39: 31-36. 1974.
[6] Sharma, S. Applied Multivariate Techniques , John Wiley and  Sons, Inc: New-York. 1996.