## SAINTEKS: JURNAL SAIN DAN TEKNIK Volume 6 Nomor 1 Tahun 2024

## E-ISSN : 2685-8304
Technology Acceptance Model for the Use of Learning Management System in Indonesia Graha Prakarsa, Iman Sudirman, Azhar Affandi, Elly Komala, Ferry Santoso (pp:1 –16)
Analysis of Student Route Choice Model to University of Palangka Raya Using
Multilogit Nomial Method
Neagel Banderas Zepanya Siahaan, Sutan Parasian Silitonga, Ina Elvina (pp: 17–25)
Synthesis Oxalic Acid by Durian Skin with Alkali Smelting Method Johannes Martua Hutagalung (pp: 26–33)
Selection of CNC Tool Combination Through Genetic Algorithm Method Approach with Criteria of Miniizing Machining Time and Considering Minimum Maching Gap Irwan Yulianto, Arida Murti Murtikasari (pp: 34–44)
Analysis of the Financial and Technical Feasibility of Erection a Herbal Medicine Factory PT. Tugu Semar Production Using the Systematic Layout Planning Method
Muhammad Bisyri Nada, Dedy Setyo Oetomo, Asep Hermawan (pp: 45–56)
Factors That Motivate Students to Register for Private Tutoring Using The Factor Analysis Method
Ai Nurhayati (pp: 57–70)
Re-Design Modern Industrial Workshop Table with Total Deformation Analysis and Stress Test Dian Juwitasari, Fesa Putra Kristianto, Nuthqy Fariz (pp: 71–78)
Extraction of Polyphenols in Green Tea Shoots as Antioxidant Substance Rini Siskayanti, Riza Rizkiah Lia Muliati, Andini Nurilah, Deden Subagja, MI Fadil (pp: 79–87)
Random Savings Algorithm for Solving Russian TSP Instances
Ekra Sanggala, Muhammad Ardhya Bisma (pp: 89–99)
A Business Feasibilty Study for Glassware  Productionat CV Angga Putra Sejahtera Dini Yulianti, Amelia Agustina (pp: 100–109)
The Effect of Ring Frame Thread Number and Winding Machine Counter on The Weight Of 69G Lot Cones on Winding Machine Number 8 Filly Pravitasari, Afriani Kusumadewi, Feny Nurherawati, Rino Sulstio (pp: 110–117)
Social Normative Bounding and Brand Awareness of E- WOM Intensity in WhatsApp Group Online Community Mekar Arum PKK Group - Bojongsoang Abdul Fatah Hassanudin, Ira Murwenie, Alam Avrianto, Dwirani Fauzi Lestari, Rahmina Puspa (pp:118 –129)
Downstream Analysis of Strategic Investment in Natural Gas Commodities in Increasing the Value of Indonesia Natural gas Product Tombak Gapura Bhagya, Jati Arie Wibowo, Siti Latipah, Graha Prakarsa (pp: 130–137)
Evaluation of the Lightning System in the Science Laboratory at School X in South Tangerang Based on SNI 6197: 2020 Reza Ruhbani Amarulloh, Tiara Nurhuda (pp: 138–146)
Evaluation of Supplier Performance Using The Fuzzy AHP Approach to The CV. X Bandung Kite Glass Business Hendry Anggraito (pp: 147–155) The Potential of Cynodon Dactylon and Lolium Perenne “Brightstar” as Phytoremediator Agents in Dealing with the Problem of Sea Water Intrusion in The North Coastal Area of Karawang Riza Rizkiah, Roni Sewiko, Aris K Pranoto, Roberto P Pasaribu, Anthon A Djari, Abdul Rahman, R Moh Ismail Endy Handayani, Muhammad A Mulyana, Luciana (pp: 156–162)
Diterbitkan Oleh :
UNIVERSITAS INSAN CENDEKIA MANDIRI dh UNIVERSITAS BANDUNG RAYA Fakultas Teknik
Jl. Pasir Kaliki No. 199 Bandung – Jawa Barat http://ejournal.uicm.ac.id/index.php/sainteks UICM – UNBAR www.uicm.ac.id
http://ejournal.uicm.ac.id/index.php/sainteks/

## Factors That Motivate Students to Register for Private Tutoring Using The Factor Analysis Method
Faktor Yang Memotivasi Siswa Daftar Les Privat Dengan Metode Analisis Faktor
Ai Nurhayati 1*)
1) Sekolah Tinggi Teknologi Bandung Jalan Soekarno Hatta 378, Bandung,  40235 Email: ai.nurhayati@sttbandung.ac.id
Abstract: The aim of this research is to identify what factors drive students' motivation to register for private lessons. The method used in this research is the factor analysis method with the help of statistical software.  The  analysis  technique  in  this  research  uses  Principal  Component  Analysis.  The  research results  show  that  there  are  two  main  factors  that  motivate  students  to  register  for  private  tutoring, namely the benefit factor and the reward factor. The benefit factor is composed of the variables of many assignments,  desire  for  further  studies  and  the  price  offered.  The  award  factor  is  composed  of  the prestige variable for achievements and Olympic competitions. Students who take private lessons feel helped  in  answering  assignment  questions  from  their  school.  Students  feel  helped  in  preparing  for college entrance exams. Students feel more benefits from the prices offered by the institution, such as discounts for students who have top 10 class rankings. Some students take private lessons with the aim of being able to excel in their class, for example becoming class top so that students get awards/prestige in their class. Some students take private lessons in order to win the Olympic competition so that the student gets an award in the competition. Based on the results of this research, it can be concluded that the benefits and rewards factors motivate students to register for private lessons. Keywords: factor analysis, principal component analysis, statistic
Abstrak:  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  apa  sajakah  yang mendorong motivasi siswa untuk daftar les privat. Metode yang digunakan di dalam penelitian ini adalah metode  analisis  faktor  dengan  bantuan  software  statistik.  Teknik  analisis  di  dalam  penelitian  ini menggunakan  Principal  Component  Analysis.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  ada  dua  faktor utama yang memotivasi siswa daftar les privat, yaitu faktor manfaat dan  faktor penghargaan. Faktor manfaat  tersusun  dari  variabel  banyak  tugas,  ingin  studi  lanjut  dan  harga  yang  ditawarkan.  Faktor penghargaan tersusun dari variabel prestise atas prestasi dan kompetisi olimpiade. Para siswa yang ikut les privat merasa terbantu dalam menjawab soal tugas dari sekolahnya. Para siswa merasa tertolong dalam persiapan menghadapi soal ujian masuk ke perguruan tinggi. Para siswa merasakan manfaat yang lebih dari harga yang ditawarkan oleh lembaga seperti ada potongan diskon bagi siswa yang memiliki peringkat kelas 10 besar. Sebagian siswa ikut les privat dengan tujuan agar bisa berprestasi di kelasnya, misalnya  jadi  juara  kelas  sehingga  siswa  mendapatkan  penghargaan/prestise  di  kelasnya.  Sebagian siswa ikut les privat dalam rangka agar bisa memenangkan kompetisi olimpiade sehingga siswa tersebut mendapatkan  penghargaan  dalam  kompetisi  tersebut.  Berdasarkan  hasil  penelitian  tersebut  dapat disimpulkan bahwa faktor manfaat dan penghargaan yang memotivasi siswa untuk daftar les privat. Kata Kunci: Analisis faktor, principal component analysis , statistik
DOI: http://dx.doi.org/10.37577/sainteks.v%vi%i.636 Received: 01, 2024.  Accepted: 03, 2024. Published: 03, 2024.

## PENDAHULUAN
Pendidikan  adalah  sebuah  usaha  untuk  meningkatkan  mutu  dan  potensi  setiap manusia  di  segala  bidang  (Mashuri  et  al.,  2024).  Setiap  siswa  memiliki  kemampuan  yang berbeda-beda dalam menangkap setiap pelajaran (Floriana, 2024). Ada beberapa siswa yang dapat memahami pelajaran tanpa kesulitan di sekolah, namun ada juga  siswa yang mengalami kesulitan  dalam  menangkap  pelajaran  di  sekolah  (Khairiyah  et  al.,  2024).  Hal  inilah  yang
membuat para orang tua siswa sibuk untuk mencarikan tempat les privat buat anak-anaknya agar tidak ketinggalan pelajaran di sekolah.
Alat penilaian hasil belajar menjadi unsur penting dalam evaluasi pendidikan, didesain untuk mengukur sampai sejauh mana tujuan dari pembelajaran sudah dicapai (Magdalena et al., 2023). Adanya susunan ranking kelas atau peringkat di kelas, di satu sisi akan membuat anak jadi termotivasi untuk menjadi juara (Kurniati et al., 2024). Akan tetapi di sisi lain ada beberapa  anak  yang  merasa  kurang  nilainya,  sehingga para  orang  tua segera  mendaftarkan anaknya ke tempat les privat.
Lain halnya dengan alumni SMA yang ingin masuk ke perguruan tinggi lebih memilih les privat dengan alasan yang lebih rasional. Saat ini, jumlah Perguruan Tinggi di Indonesia masih sangat  sedikit,  padahal  jumlah  penduduk  kita  sekitar  275  juta  orang  (Febrinastri,  2023). Artinya, persaingan untuk masuk ke Perguruan Tinggi sangat tinggi sehingga membuat pangsa pasar les privat khususnya les privat untuk persiapan masuk Perguruan Tinggi juga menjadi sangat besar.
Gambar 1 Sebaran jenjang pendidikan murid Indonesia di tahun ajaran 2023/2024
Pada Gambar 1 terlihat bahwa jumlah murid di setiap jenjang pendidikan di Indonesia memiliki jumlah yang relatif besar (Agnes Z. Yonatan, 2023). Peluang bisnis di bidang industri jasa  les  privat  di  Indonesia  terbuka  sangat  lebar.  Pangsa  pasar  bisa  berasal  dari  berbagai kalangan.  Ada  beberapa  orang  tua  siswa  yang  ingin  mendaftarkan  anaknya  yang  belum  TK untuk ikut les privat baca, tulis dan hitung (Pujiarti et al., 2024). Ada juga orang tua siswa yang ingin  anak-anaknya  menjadi  peringkat  pertama  di  kelas  biasanya  anak-anak  SD.  Orang  tua siswa SMP dan SMA biasanya ingin memasukkan anak-anak daftar les privat karena ada nilai pelajaran yang masih dirasa kurang memuaskan (Rodiansjah & Kurniawati, 2024).
Dalam  beberapa  kasus  ada  siswa-siswa  SMA  yang  dengan  kesadaran  sendiri  ingin  les privat karena begitu banyak tugas setiap mata pelajaran yang harus mereka kerjakan di rumah. Mereka ingin dibantu oleh guru les privat dalam menjawab semua pertanyaan. Mungkin tidak hanya itu saja faktor- faktor yang mempengaruhi para siswa untuk les privat, sehingga perlu ada penelitian khusus mengenai hal tersebut yang hasil penelitiannya dapat bermanfaat untuk lembaga les privat.
Permasalahan  yang  sering  dihadapi  di  lapangan  adalah  para  wali  siswa  sering kebingungan dalam memilih tempat les privat manakah yang terbaik dan yang paling sesuai untuk  putra-putrinya.  Para  siswa  biasanya  sering  cenderung  coba-coba  di  dalam  memilih lembaga les privat yang ada. Sementara untuk kepentingan keberlanjutan lembaga les privat juga  perlu  mengetahui  faktor-faktor  apa  sajakah  yang  membuat  para  siswa  lebih  memilih lembaga les privat tertentu jika dibandingkan lembaga les privat lainnya.
Pertumbuhan  jumlah  lembaga  les  privat  di  Indonesia  semakin  meningkat.  Hal  ini membuat lembaga les privat perlu meningkatkan daya saing agar tetap menjadi lembaga yang terpilih oleh calon siswa dibandingkan dengan lembaga les privat lainnya. Lembaga les privat harus  terus  berusaha  agar  bisa  tetap  bertahan  hidup  terutama  setelah  pasca  covid-19  ini. Mengingat  ketika  zaman  covid-19,  sejumlah  lembaga  les  privat  mengalami  kesulitan  dalam mencari murid.
Permasalahan yang dihadapi oleh lembaga les privat adalah bagaimana cara agar jumlah siswa les privat semakin bertambah banyak. Oleh karena itu lembaga les privat perlu mengkaji lebih dalam mengenai faktor-faktor apa sajakah yang dapat mendorong motivasi siswa agar mau daftar les privat di lembaganya.
Urgensi dari penelitian ini adalah sangat bermanfaat untuk lembaga les privat dan juga sangat  bermanfaat  untuk  para  siswa.  Rasionalisasi  kegiatan  dalam  penelitian  ini  adalah pertama survey ke lapangan, meneliti lembaga les privat, pembagian kuisioner terhadap para siswa di lapangan, pengumpulan dan pengolahan data.
Rumusan  masalah  di  dalam  fokus  penelitian  ini  adalah  ingin  mengidentifikasi  faktor- faktor apa sajakah yang mendorong motivasi para siswa untuk daftar les privat. Tujuan dari kegiatan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  apa  sajakah  yang mendorong motivasi siswa untuk daftar les privat.
Rencana  pemecahan  masalah  penelitian  ini  adalah  dengan  cara  pengumpulan  dan pengolahan data secara statistik. Metode yang digunakan di dalam penelitian ini adalah metode analisis faktor dengan bantuan software statistik SPSS.
Factors that motivate students to register for private tutoring using the factor analysis method
Gambar 2 State of the art
Pengembangan  hipotesis  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  dari state  of  the  art  pada Gambar  2.  Peneliti  terdahulu  yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini  adalah  penelitian  yang membahas  tentang  tinjauan  dari  fakultas  pada  efektivitas  program  pendidikan  guru  dalam mengembangkan kompetensi pembelajaran jangka panjang (Kit Kilag et al., 2023). Penelitian lainnya  yang  relevan  dengan  penelitian  ini  adalah  penelitian  tentang  peluang  belajar  dan mengajar (Batanero & Álvarez-Arroyo, 2023).
Penelitian  terdahulu  yang  berhubungan  dengan  metode  yang  digunakan  di  dalam penelitian  ini  adalah  penelitian  evaluasi  kecocokkan  model  dari  model  pengukuran  dalam confirmatory factor analysis (Goretzko et al., 2024). Kebaruan dari penelitian yang sekarang adalah  penelitian  tentang  faktor  yang  memotivasi  siswa  daftar  les  privat  dengan  metode analisis faktor.

## METODOLOGI
Metode  yang  digunakan  di  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  analisis  faktor,  yaitu teknik analisis yang menyangkut interdepedensi antar variabel yang pada dasarnya mencoba melakukan  penyederhanaan  permasalahan  untuk  memudahkan  interpretasi  melalui penggambaran pola hubungan ataupun reduksi data (Bhagya, 2021). Ruang lingkup di dalam penelitian ini adalah mencakup siswa-siswa yang membutuhkan lembaga les privat di wilayah provinsi Jawa Barat. Fokus penelitian ini hanya pada siswa-siswa SD, SMP, SMA dan alumni dari SMA yang ingin melanjutkan ke perguruan tinggi. Tempat penelitian berada di provinsi Jawa Barat. Populasi adalah siswa-siswa yang berminat ikut les privat. Sampel dari penelitian ini sebanyak 120 orang dari kalangan siswa dan alumni. Bahan dari penelitian ini adalah data isian kuisioner yang dibagikan kepada para siswa dan alumni. Alat utama dari penelitian ini adalah software statistik SPSS. Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini adalah dengan mengumpulkan jawaban kuisioner dari para siswa dan alumni. Teknik analisis data di dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan teknik analisis faktor.
Faktor Yang Memotivasi Siswa Daftar Les Privat Dengan Metode Analisis Faktor The Views of the Faculty on the Effectiveness of Teacher Education Programs in Developing
Lifelong Learning Competence (Kilag et al., 2023) Teaching and learning of probability (Batanero
et al., 2023)
Evaluating Model Fit of Measurement Models in Confirmatory Factor Analysis (Goretzko et
al., 2024)
Factors that motivate students to register for private tutoring using the factor analysis method

## Gambar 3 Bagan alir penelitian
Bagan alir dari penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3. Tahapan awal dari penelitian ini dimulai dari mengumpulkan data hasil dari kuisioner, lalu pemilihan variabel, pengukuran variabel, menyaring data untuk matriks korelasi, kemudian ekstraksi faktor. Setelah itu rotasi faktor dan terakhir interpretasi hasil dari penelitian ini.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Hasil dari pengumpulan data kuisioner yang telah diperoleh kemudian diolah dengan menggunakan metode analisis faktor melalui bantuan software statistik SPSS.
Tabel 1 Uji KMO dan Bartlett (1)
KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,526 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 43,858 df 21 Sig. 0,002
Nilai  KMO  pada  Tabel  1  di  atas  0,5  yang  mengandung  makna  bahwa  ukuran  sampel  cukup memadai. Nilai signifikansi kurang dari 0,05 yang artinya pengolahan data dapat dilanjutkan ke tahap berikutnya.
Memilih serta mengukur variabel Menyaring data untuk matriks korelasi Ekstraksi faktor Rotasi faktor
Interpretasi
Factors that motivate students to register for private tutoring using the factor analysis method
Tabel 2 Matriks anti-image (1) Anti-image Matrices Nilai di kelas Banyak tugas Ingin lulus Ingin studi lanjut Prestise atas prestasi Kompetisi olimpiade Harga yang ditawarkan Anti-image Covariance Nilai di kelas 0,925 0,099 0,077 0,090 0,075 0,208 - 0,017 Banyak tugas 0,099 0,843 0,142 0,186 -0,101 0,047 -0,211 Ingin lulus 0,077 0,142 0,914 0,028 -0,029 0,019 -0,233 Ingin  studi lanjut 0,090 0,186 0,028 0,905 0,098 -0,032 0,066 Prestise atas prestasi 0,075 -0,101 - 0,029 0,098 0,931 0,135 -0,033 Kompetisi olimpiade 0,208 0,047 0,019 - 0,032 0,135 0,920 0,023 Harga yang ditawarkan - 0,017 -0,211 - 0,233 0,066 -0,033 0,023 0,859 Anti-image Correlation Nilai di kelas 0,430 a 0,112 0,084 0,098 0,081 0,225 -0,019 Banyak tugas 0,112 0,521 a 0,162 0,213 -0,114 0,053 -0,248 Ingin lulus 0,084 0,162 0,402 a 0,031 -0,032 0,021 -0,264 Ingin  studi lanjut 0,098 0,213 0,031 0,628 a 0,106 -0,035 0,075 Prestise atas prestasi 0,081 -0,114 - 0,032 0,106 0,624 a 0,146 -0,036 Kompetisi olimpiade 0,225 0,053 0,021 - 0,035 0,146 0,532 a 0,026 Harga yang ditawarkan - 0,019 -0,248 - 0,264 0,075 -0,036 0,026 0,535 a

## a. Measures of Sampling Adequacy(MSA)
Dari Tabel 2 di atas dapat dilihat bahwa ada 2 variabel yang memiliki nilai MSA kurang dari 0,5 yaitu variabel nilai di kelas dan variabel ingin lulus sehingga kedua variabel ini dapat dihilangkan  dari  proses  pengolahan  data.  Proses  pengolahan  data  selanjutnya  hanya memasukkan  data  variabel  dengan  nilai  MSA  di  atas  0,5  saja  yaitu  variabel  banyak  tugas, variabel ingin  studi  lanjut,  variabel  prestise  atas  prestasi,  variabel  kompetisi olimpiade  dan variabel harga yang ditawarkan. Hasil yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 3 di bawah.
Factors that motivate students to register for private tutoring using the factor analysis method
Tabel 3. Uji KMO dan Bartlett (2)
KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,638 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 25,321 df 10 Sig. 0,005
Dari Tabel 3 di atas dapat dilihat bahwa nilai KMO sebesar 0,638 yang artinya telah mencukupi angka kecukupan data sampel. Angka signifikansi sebesar 0,005 jauh di bawah 0,05 artinya data variabel yang ada sudah bisa dianalisis lebih lanjut.
Tabel 4. Matriks Anti-image Anti-image Matrices Banyak tugas Ingin studi lanjut Prestise atas prestasi Kompetisi olimpiade Harga  yang ditawarkan Anti-image Covariance Banyak tugas 0,875 0,181 -0,108 0,026 -0,195 Ingin studi lanjut 0,181 0,915 0,093 -0,056 0,079 Prestise  atas prestasi -0,108 0,093 0,939 0,125 -0,044 Kompetisi olimpiade 0,026 -0,056 0,125 0,970 0,031 Harga  yang ditawarkan -0,195 0,079 -0,044 0,031 0,923 Anti-image Correlation Banyak tugas 0,612 a 0,203 -0,119 0,029 -0,217 Ingin studi lanjut 0,203 0,655 a 0,100 -0,059 0,086 Prestise  atas prestasi -0,119 0,100 0,662 a 0,131 -0,047 Kompetisi olimpiade 0,029 -0,059 0,131 0,648 a 0,033 Harga  yang ditawarkan -0,217 0,086 -0,047 0,033 0,640 a
a. Measures of Sampling Adequacy(MSA)
Dari Tabel 4 di atas dapat dilihat bahwa nilai MSA untuk semua variabel sudah berada di atas nilai 0,5 sehingga proses pengolahan data dapat dilanjutkan ke tahap selanjutnya.
Tabel 5. Communalities Communalities Initial Extraction Banyak tugas 1,000 0,564 Ingin studi lanjut 1,000 0,395 Prestise atas prestasi 1,000 0,470 Kompetisi olimpiade 1,000 0,699 Harga yang ditawarkan 1,000 0,488
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Factors that motivate students to register for private tutoring using the factor analysis method
Dari Tabel 5 di atas terlihat nilai communalities yang merupakan jumlah varians (bisa dalam persentase) dari suatu variabel mula-mula yang dapat dijelaskan oleh faktor yang ada. Untuk  variabel  banyak  tugas  memiliki  nilai  ekstraksi communalities  sebesar  0,564  yang artinya sekitar 56,4 % varians dari variabel banyak tugas dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk (apabila dilihat pada Tabel 7 terdapat dua komponen yang artinya ada dua faktor yang terbentuk). Pada Tabel 5 tampak variabel ingin studi lanjut mempunyai nilai ekstraksi communalities  sebesar  0,395  yang  artinya  sekitar  39,5  %  varians  dari  variabel  ingin  studi lanjut dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk.
Variabel prestise atas prestasi mempunyai nilai ekstraksi communalities sebesar 0,470 yang artinya sekitar 47,0 % varians dari variabel prestise atas prestasi dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Variabel kompetisi olimpiade mempunyai nilai ekstraksi communalities sebesar  0,699  yang  artinya  sekitar  69,9  %  varians  dari  variabel  kompetisi  olimpiade  dapat dijelaskan  oleh  faktor  yang  terbentuk.  Variabel  harga  yang  ditawarkan  mempunyai  nilai ekstraksi communalities sebesar 0,488 yang artinya sekitar 48,8 % varians dari variabel harga yang ditawarkan dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Semakin besar nilai ekstraksi pada communalities sebuah variabel mengandung makna bahwa semakin erat hubungannya dengan faktor yang terbentuk.
Tabel 6. Total variance explained
Total Variance Explained
Compon ent Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Tot al %  of Varian ce Cumulat ive % Tot al %  of Varian ce Cumulat ive % Tot al %  of Varian ce Cumulat ive % 1 1,61 0 32,20 3 32,203 1,61 0 32,20 3 32,203 1,45 1 29,02 2 29,022 2 1,00 6 20,12 5 52,328 1,00 6 20,12 5 52,328 1,16 5 23,30 6 52,328 3 0,85 4 17,08 4 69,412 4 0,82 3 16,45 5 85,867 5 0,70 7 14.13 3 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Pada Tabel 6 terlihat ada lima variabel (komponen) yang telah lulus pengujian dengan menggunakan metode analisis faktor, yaitu variabel banyak tugas, ingin studi lanjut, prestise atas  prestasi,  kompetisi  olimpiade,  dan  harga  yang  ditawarkan.  Masing-masing  variabel memiliki  varians  bernilai  satu,  maka  total  varians  adalah  5  x  1  =  5.  Apabila  lima  variabel tersebut diringkas menjadi satu faktor, maka varians yang dapat dijelaskan oleh satu faktor tersebut adalah dapat dilihat pada Tabel 6 di bagian kolom component untuk component = 1. 1,61
5 100 % = 32,203 %
Apabila  lima  variabel  diekstrak  menjadi  dua  faktor,  maka  varians  faktor  pertama  adalah 32,203 %. Varians faktor kedua adalah:
1,006
5 100 % = 20,125 %
Total kedua faktor dapat menjelaskan 32,203 % + 20,125 % = 52,328 % dari variabilitas lima variabel asli tersebut.
Factors that motivate students to register for private tutoring using the factor analysis method
Pada  Tabel  6  terlihat  nilai eigenvalues  yang  menunjukkan  kepentingan  relatif  setiap  faktor dalam menghitung varians lima variabel yang dianalisis. Total jumlah angka eigenvalues untuk lima variabel adalah sama dengan jumlah total varians lima variabel.
1,61 + 1,006 + 0,854 + 0,823 + 0,707 = 5 Urutan nilai eigenvalues selalu disusun mulai dari angka yang terbesar sampai angka yang  terkecil,  dengan  syarat  bahwa  nilai eigenvalues  di  bawah  1  tidak  dipakai  ketika menghitung  jumlah  faktor  yang  terbentuk.  Pada  Tabel  6  tampak  hanya  dua  faktor  yang terbentuk, sebab dengan satu faktor, nilai eigenvalues di atas 1 yaitu 1,610. Pada Tabel 6 juga terlihat  dengan  dua  faktor,  nilai eigenvalues masih di atas 1 yaitu  1,006.  Namun untuk  tiga faktor,  nilai eigenvalues  sudah  di  bawah  1,  yaitu  0,854.  Dengan  demikian  proses  factoring harus berhenti pada dua faktor saja. Apabila Tabel 6 hanya menjelaskan dasar jumlah faktor yang diperoleh dengan perhitungan angka, maka Scree plot menampilkan hal tersebut dengan gambar grafik yang terlihat pada Gambar 4.

## Gambar 4 Scree plot
Pada  Gambar  4  tampak  bahwa  garis  dari  sumbu component  number  =  1  ke  sumbu component number = 2 atau dari satu faktor menuju ke dua faktor, terlihat arah garis menurun sangat tajam. Lalu dari angka 2 ke angka 3, garis masih menurun, tetapi dengan kemiringan yang  lebih  kecil.  Pada  Gambar  4  terlihat  faktor  3  sudah  di  bawah  angka  1  dari  sumbu  Y ( eigenvalues).  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  dua  faktor  adalah  paling  baik  untuk meringkas atau mewakili lima variabel tersebut.
Factors that motivate students to register for private tutoring using the factor analysis method
Tabel 7. Matriks komponen Component Matrix Komponen 1 2 Banyak tugas 0,690 0,298 Ingin studi lanjut -0,617 -0,121 Prestise atas prestasi 0,536 -0,428 Kompetisi olimpiade -0,375 0,748 Harga yang ditawarkan 0,572 0,401
Pada Tabel 7 di atas dapat dilihat bahwa dari lima variabel itu bisa dibagi menjadi dua komponen.  Tanda  positif  atau  negatif  hanya  menunjukkan  arah  korelasi  saja  (Nurhayati, 2021).  Angka-angka  pada  Tabel  7  adalah  nilai factor  loadings  yang  menunjukkan  besar korelasi  antara  sebuah  variabel  dengan  faktor  komponen  1  atau  faktor  komponen  2 (Nurhayati, 2022). Penentuan setiap variabel akan masuk kategori komponen faktor 1 atau 2 adalah dengan cara membandingkan besar korelasi setiap baris.
Pada variabel banyak tugas tampak nilai korelasi antara variabel banyak tugas dengan faktor 1 sebesar 0,690 memiliki nilai korelasi kuat karena nilainya di atas 0,5. Nilai korelasi antara  variabel  banyak  tugas  dengan  faktor  2  sebesar  0,298  memiliki  nilai  korelasi  lemah karena  nilainya  di  bawah  0,5.  Oleh  karena  nilai factor  loadings  lebih  besar  di  komponen  1, maka variabel banyak tugas termasuk kategori anggota kelompok komponen faktor 1.
Pada variabel ingin studi lanjut tampak nilai korelasi antara variabel ingin studi lanjut dengan faktor 1 sebesar 0,617 memiliki nilai korelasi kuat karena nilainya di atas 0,5. Nilai korelasi antara variabel ingin studi lanjut dengan faktor 2 sebesar 0,121 memiliki nilai korelasi lemah karena nilainya di bawah 0,5. Oleh karena nilai factor loadings lebih besar di komponen 1, maka variabel ingin studi lanjut termasuk kategori anggota kelompok komponen faktor 1.
Pada variabel prestise atas prestasi tampak nilai korelasi antara variabel prestise atas prestasi dengan faktor 1 sebesar 0,536 memiliki nilai korelasi cukup kuat karena nilainya di atas  0,5.  Nilai  korelasi  antara  variabel  prestise  atas  prestasi  dengan  faktor  2  sebesar  0,428 memiliki  nilai  korelasi  cukup  lemah  karena  nilainya  di  bawah  0,5.  Oleh  karena  nilai factor loadings  di komponen 1  dan 2 memiliki nilai yang hampir  mendekati satu sama  lain,  maka variabel  prestise  atas  prestasi  belum  jelas  akan  dimasukkan  ke  kategori  anggota  kelompok komponen faktor 1 atau 2.
Pada  variabel  kompetisi  olimpiade  tampak  nilai  korelasi  antara  variabel  kompetisi olimpiade  dengan  faktor  1  sebesar  0,375  memiliki  nilai  korelasi  lemah  karena  nilainya  di bawah 0,5. Nilai korelasi antara variabel kompetisi olimpiade dengan faktor 2 sebesar 0,748 memiliki nilai korelasi kuat karena nilainya di atas 0,5. Oleh karena nilai factor loadings lebih besar  di  komponen  2,  maka  variabel  kompetisi  olimpiade  termasuk  kategori  anggota kelompok komponen faktor 2.
Pada variabel harga yang ditawarkan tampak nilai korelasi antara variabel harga yang ditawarkan dengan faktor 1 sebesar 0,572 memiliki nilai korelasi kuat karena nilainya di atas 0,5. Nilai korelasi antara variabel prestise atas prestasi dengan faktor 2 sebesar 0,401 memiliki nilai korelasi lemah karena nilainya di bawah 0,5. Oleh karena nilai factor loadings lebih besar di komponen 1, maka variabel harga yang ditawarkan termasuk kategori anggota kelompok komponen faktor 1.
Oleh  karena  masih  ada  variabel  (prestise  atas  prestasi)  yang  belum  jelas  akan digolongkan ke kategori faktor 1 atau 2, maka perlu dilakukan proses rotasi ( rotation) agar jelas  perbedaan  suatu  variabel  akan  digolongkan  ke  kategori  faktor  1  atau  2  (Nurhayati, 2020b).
Factors that motivate students to register for private tutoring using the factor analysis method
Tabel 8. Matriks komponen rotasi Rotated Component Matrix Komponen 1 2 Banyak tugas 0,745 -0,098 Ingin studi lanjut -0,591 0,213 Prestise atas prestasi 0,240 -0,642 Kompetisi olimpiade 0,062 0,834 Harga yang ditawarkan 0,696 0,051
Setelah dirotasikan maka dapat dilihat pada Tabel 8 distribusi variabel lebih jelas dan nyata.  Tampak  bahwa factor  loadings  untuk  variabel  prestise  atas  prestasi  memiliki  nilai korelasi lemah dengan komponen 1 sebesar 0,240. Nilai factor loadings untuk variabel prestise atas  prestasi  mempunyai  nilai  korelasi  dengan  komponen  2  sebesar  0,642  yang  berarti korelasi kuat dengan komponen 2.
Tabel  8  menunjukkan  bahwa  yang  termasuk  komponen  1  adalah:  variabel  banyak tugas,  variabel  ingin  studi  lanjut,  dan  variabel  harga  yang  ditawarkan.  Komponen  1  bisa disebut faktor manfaat. Komponen 2 adalah tersusun dari: variabel prestise atas prestasi dan variabel kompetisi olimpiade. Komponen 2 bisa disebut faktor penghargaan.
Tabel 9. Matriks transformasi komponen Component Transformation Matrix Komponen 1 2 1 0,858 -0,513 2 0,513 0,858
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
Pada  Tabel  9  terlihat  bahwa  angka-angka  pada  diagonal component  1  dengan component 1 dan component 2 dengan component 2. Tampak bahwa kedua angka bernilai di atas 0,5 yaitu nilai 0,858. Hal tersebut telah membuktikan bahwa kedua faktor komponen yang terbentuk sudah tepat sebab mempunyai nilai korelasi yang tinggi (Nurhayati, 2020a).
Factors that motivate students to register for private tutoring using the factor analysis method
Gambar 5 Component plot in rotated space
Gambar  5  di  atas  menampilkan  gambar  posisi  letak  dari  lima  variabel  pada  kedua faktor yang ada. Rangkuman dari pembahasan penelitian ini dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Hasil penemuan berdasarkan survey di lapangan dapat diidentifikasi ada tujuh variabel yang  diobservasi,  yaitu:  variabel  nilai  di  kelas,  banyak  tugas,  ingin  lulus,  ingin  studi lanjut, prestise atas prestasi, kompetisi olimpiade dan harga yang ditawarkan.
2. Hasil penemuan berdasarkan pengujian data variabel dengan metode analisis faktor melalui software SPSS didapatkan bahwa hanya lima variabel saja yang telah lulus uji, yaitu:  variabel  banyak  tugas,  ingin  studi  lanjut,  prestise  atas  prestasi,  kompetisi olimpiade dan harga yang ditawarkan.
3. Berdasarkan output dari software SPSS, dari lima variabel tersebut berhasil dibentuk menjadi dua komponen faktor saja.
4. Komponen  1  bisa disebut  faktor manfaat. Variabel  banyak  tugas  disini mengandung arti bahwa para siswa yang ikut les privat merasa memperoleh manfaat dari les privat karena siswa merasa terbantu dalam menjawab soal-soal tugas dari sekolahnya yang dirasa sulit. Variabel ingin studi lanjut disini mengandung makna bahwa manfaat dari les  privat  adalah  para  siswa  merasa  tertolong  oleh  les  privat  dalam  persiapan  cara menjawab  soal  dengan  cepat  dan  tepat  untuk  menghadapi  soal  ujian  masuk  ke perguruan tinggi.
Variabel harga yang ditawarkan disini mengandung arti bahwa para siswa merasakan manfaat  yang  lebih  dari  harga  yang  ditawarkan  oleh  lembaga  les  privat  seperti misalnya ada potongan diskon bagi siswa yang memiliki peringkat kelas 10 besar di kelasnya. Oleh karena itu komponen 1 ini bisa disebut faktor manfaat yang dianggap
bisa  mewakili  ketiga  variabel  (banyak  tugas,  ingin  studi  lanjut  dan  harga  yang ditawarkan).
5. Komponen  2  adalah  tersusun  dari:  variabel  prestise  atas  prestasi  dan  variabel kompetisi olimpiade. Komponen 2 bisa disebut faktor penghargaan. Variabel prestise atas  prestasi  mengandung  arti  bahwa  siswa  ikut  les  privat  dengan  tujuan  agar  bisa berprestasi  di  kelasnya,  misalnya  jadi  juara  kelas  sehingga  siswa  mendapatkan penghargaan/prestise di kelasnya.
Variabel kompetisi olimpiade mengandung makna bahwa siswa ikut les privat dalam rangka  agar  bisa  memenangkan  kompetisi  olimpiade  sehingga  siswa  tersebut mendapatkan  penghargaan  dalam  kompetisi  tersebut.  Oleh  karena  itu  komponen  2 bisa  disebut  faktor  penghargaan  yang  bisa  mewakili  kedua  variabel  (prestise  atas prestasi dan kompetisi olimpiade).

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  survey  di  lapangan  dapat  diidentifikasi  ada  tujuh  variabel  yang dicermati yaitu variabel nilai di kelas, banyak tugas, ingin lulus, ingin studi lanjut, prestise atas prestasi,  kompetisi  olimpiade  dan  harga  yang  ditawarkan.  Berdasarkan  pengujian  data variabel dengan metode analisis faktor melalui software SPSS didapatkan bahwa hanya lima variabel yang lulus uji yaitu variabel banyak tugas, ingin studi lanjut, prestise atas prestasi, kompetisi olimpiade dan harga yang ditawarkan. Berdasarkan hasil pengolahan data diperoleh bahwa dari lima variabel dapat dikelompokkan menjadi hanya dua komponen faktor saja, yaitu komponen  faktor  1  dan  2.  Faktor  1  disebut  faktor  manfaat.  Faktor  2  disebut  faktor prenghargaan. Faktor 1 tersusun dari variabel banyak tugas, ingin studi lanjut dan harga yang ditawarkan.  Faktor  2  terdiri  atas  variabel  prestise  atas  prestasi  dan  kompetisi  olimpiade. Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  faktor-faktor  yang mendorong  motivasi  siswa  daftar  les  privat  yaitu  faktor  manfaat  dan  faktor  penghargaan. Kontribusi  dari  penelitian  ini  dapat  bermanfaat  untuk  lembaga  les  privat  dan  bisa dikembangkan lebih dalam lagi penelitian ke arah ilmu manajemen pemasaran.
DAFTAR PUSTAKA Agnes Z. Yonatan. (2023). Ada Lebih dari 50 Juta Murid Indonesia di Tahun Ajaran 2023/2024.
In Data.Goodstats.Id.
Batanero,  C.,  &  Álvarez-Arroyo,  R.  (2023).  Teaching  and  learning  of  probability. ZDM  - Mathematics Education, 56(1), 5 – 17. https://doi.org/10.1007/s11858-023-01511-5 Bhagya, T.G., (2021). Analisis Faktor Kualitas Produk Yang Menentukan Kepuasan Konsumen. Ekonam: Jurnal Ekonomi. 3 (1). 41-49.
Febrinastri, F. (2023). Minimnya Jumlah PTN Membuat Pangsa Bimbingan Belajar di Indonesia Kian Besar. Suara.Com. https://www.suara.com/pressrelease/2023/01/10/
152519/minimnya-jumlah-ptn-membuat-pangsa-bimbingan-belajar-di-indonesia-kian- besar
Floriana, E. (2024). Pengaruh Metode Bercerita Dengan Media Gambar Terhadap Kemampuan Berbicara  Anak  Usia  Dini. Jurnal  Pendidikan  Multidisipliner,  7(1),  236 – 241. https://repository.unja.ac.id/id/eprint/2130%0A
Goretzko, D., Siemund, K., & Sterner, P. (2024). Evaluating Model Fit of Measurement Models in  Confirmatory  Factor  Analysis. Educational  and  Psychological  Measurement,  84(1), 123 – 144. https://doi.org/10.1177/00131644231163813
Khairiyah,  N.,  Salsabilla,  K.,  Siregar,  A.,  Wahyudi,  Z.  Z.,  Abriana,  K.,  &  Sembiring,  B.  (2024). Analisis  Kesulitan  Belajar  Peserta  Didik  dalam  Pembelajaran  Aktif  di  Sekolah  Dasar.
Jurnal Bintang Pendidikan Dan Bahasa, 2(1), 52 – 64.
https://doi.org/10.59024/bhinneka.v2i1.6230
Kit  Kilag,  O.  T.,  Malbas,  M.  H.,  Miñoza,  J.  R.,  Mariel  Ledesma,  M.  R.,  Bernasyl  Vestal,  A.  E.,  & Michael  Sasan,  J.  V.  (2023).  The  Views  of  the  Faculty  on  the  Effectiveness  of  Teacher
Factors that motivate students to register for private tutoring using the factor analysis method
Education Programs in Developing Lifelong Learning Competence. European Journal of Higher Education and Academic Advancement, 1(2), 92 – 102. http://e- science.net/index.php/EJHEAA
Kurniati,  A.,  Subekti,  M.  R.,  &  Yohana,  S.  (2024).  JPI :  Jurnal  Pendidikan  Indonesia  ANALISIS GAYA BELAJAR PADA SISWA BERPRESTASI AKADEMIK KELAS V. JPI: Jurnal Pendidikan Indonesia, 03(1), 16 – 38. https://doi.org/10.31932/ve.vxxix.xxx Magdalena, I., Arwindi, S., & Nayla, H. S. (2023). Menyusun Alat Penilaian Hasil Belajar. Sindoro: Cendikia Pendidikan, 2(4), 10 – 20. https://doi.org/10.9644/scp.v1i1.332
Mashuri, A., Sasomo, B., & Lestari, M. (2024). Analisis Kemampuan Berpikir Kritis Siswa dalam Menyelesaikan  Masalah  Matematika  Ditinjau  dari  Gaya  Belajar  Siswa. Jurnal  Jendela Matematika, 2(1), 75 – 83. https://doi.org/10.26877/imajiner.v3i1.6902 Nurhayati, A. (2020a). Analisis Data Statistik. CV. Future Business Machine Solusindo. Nurhayati, A. (2020b). Kamus Teknik Industri. CV. Future Business Machine Solusindo. Nurhayati,  A.  (2021).  Faktor-faktor  Penunjang  Produk  Nano  Spray  dengan  Metode  Factor Analysis. Jurnal Sains Dan Teknik, 3(1), 9 – 20.
Nurhayati,  A.  (2022).  Pengembangan  Jasa  Salon  Di  Masa  Pandemi  Covid-19  Dengan  Factor
Analysis Method. Sistemik, 10(1), 33 – 40.
https://doi.org/https://doi.org/10.53580/sistemik.v10i1.68
Pujiarti,  T.,  Putra,  A.,  &  Astuti,  K.  P.  (2024).  Faktor  Penghambat  Pembelajaran  Membaca Permulaan  pada  Siswa  Sekolah  Dasar. Jurnal  Evaluasi Dan Kajian Strategis Pendidikan Dasar, 1(1), 1 – 7.
Rodiansjah,  A.  A.,  &  Kurniawati,  D.  W.  (2024).  Implementasi  Blended  Learning  pada PEmbelajaran  Seni  Rupa  3  Dimensi  Kelas  XI  di  SMA  Negeri  1  Lemahabang  Kabupaten Cirebon.
Eduarts: Jurnal Pendidikan Seni, 13(1), 9 – 18. https://journal.unnes.ac.id/sju/eduart/article/view/78833