INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 2 Tahun 2023 Page 14123-14138 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Penerapan Principal Component Analysis (PCA) dalam Menentukan Faktor Kepuasan Mahasiswa FMIPA Universitas Negeri Medan pada Pembelajaran Daring Menggunakan SIPDA
E-Learning UNIMED
Sudianto Manullang 1 ✉ , Botrina Adisti Simangunsong 2 , Wahyu Indra Syahputra 3 ,
Ayu Lestari Sihombing 4
Program Studi Matematika, Universitas Negeri Medan Email: botrinadisti25@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Teknologi  pendidikan  dapat  dipandang  sebagai  suatu  produk  dan  proses,  dimana  keberadaan teknologi harus dimaknai sebagai upaya untuk meningkatkan efektivitas dan efesiensi. Teknologi tidak dapat  dipisahkan  dari  masalah,  sebab  teknologi  lahir  dan  dikembangkan  untuk  memecahkan permasalahan yang dihadapi manusia. E-learning merupakan salah satu produk teknologi pendidikan memiliki  faktor  pendukung  dalam  terciptanya  pendidikan  yang  bermutu. E-learning  yang  saat  ini dijadikan  fasilitas  belajar  resmi  dalam  jaringan  di  Universitas  Negeri  Medan  adalah  Sistem Pembelajaran  Daring  (SIPDA)  UNIMED.  Penggunaan  sistem  ini  memerlukan  persiapan  yang  banyak dari  dosen  yang  bersangkutan.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  faktor- faktor  kepuasan  mahasiswa  FMIPA  UNIMED  pada  pembelajaran  daring  menggunakan  SIPDA E- learning.  Data  yang  digunakan  adalah  data  primer  yang  diperoleh  dengan  menyebarkan  angket kepada mahasiswa FMIPA stambuk 2019 sampai dengan 2022 yang berjumlah 130 orang. Penelitian ini menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA). Hasil penelitian menunjukkan terdapat 2 faktor utama kepuasan mahasiswa. Variabel yang paling dominan pada faktor 1 adalah  kelengkapan informasi dan keefesienan. Sedangkan variabel yang paling dominan pada faktor 2 adalah kecepatan dalam  mengakses.  Kesimpulannya,  2  faktor  utama  tersebut  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan kampus untuk menunjang terciptanya pendidikan yang bermutu.
Kata Kunci : Kepuasan, SIPDA UNIMED, Principal Component Anlysis, Teknologi Pendidikan

## Abstract
Educational technology can be seen as a product and process, where the existence of technology must be interpreted as an effort to increase effectiveness and efficiency. Technology cannot be separated from problems, because technology was born and developed to solve problems faced by humans. E- learning is an educational technology product that has supporting factors in creating quality education. E-learning which is currently used as an official online learning facility at Medan State University is the UNIMED Online Learning System (SIPDA). The use of this system requires a lot of preparation from the lecturer  concerned.  Therefore,  this  study  aims  to  analyze  the  factors  of  UNIMED  FMIPA  student satisfaction  in  online  learning  using  SIPDA  E-learning.  The  data  used  is  primary  data  obtained  by distributing  questionnaires  to  130  FMIPA  students  from  2019  to  2022.  This  study  uses  the  Principal Component  Analysis  (PCA)  method.  The  results  showed  that  there  were  2  main  factors  of  student satisfaction. The most dominant variables in factor 1 are completeness of information and efficiency. While the most dominant variable in factor 2 is the speed of access. In conclusion, these 2 main factors can be taken into consideration by campuses to support the creation of quality education.
Keywords: Satisfaction, SIPDA UNIMED, Principal Component Analysis, Educational Technology.

## PENDAHULUAN
Perubahan  lingkungan  luar  dunia  pendidikan,  mulai  lingkungan  sosial,  ekonomi, teknologi, sampai politik mengharuskan dunia pendidikan memikirkan kembali bagaimana perubahan  tersebut  mempengaruhinya  sebagai  sebuah  institusi  sosial  dan  bagaimana harus  berinteraksi  dengan  perubahan  tersebut.  Salah  satu  perubahan  lingkungan  yang sangat  mempengaruhi  dunia  pendidikan  adalah  hadirnya  teknologi  informasi  (TI). Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  merupakan  elemen  penting  dalam  kehidupan berbangsa dan bernegara. Peranan teknologi informasi pada aktifitas manusia pada saat ini memang begitu besar, Teknologi informasi telah menjadi fasilitas utama bagi kegiatan berbagai  sektor  kehidupan  diama  memberikan  andil  besar  terhadap  perubahan- perubahan yang mendasar pada struktur opersai dan manajemen organisasi, pendidikan, transportasi, kesehatan dan penelitian (Suryadi, 2015).
Dengan  kehadiran  teknologi,  maka  harus  dimaknai  sebagai  upaya  untuk meningkatkan efektivitas dan efesiensi dan teknologi tidak dapat dipisahkan dari masalah, sebab  teknologi  dikembangkan  untuk  memecahkan  permasalahan  yang  dihadapi manusia.  Berkaitan  dengan  hal  tersebut,  maka  teknologi  pendidikan  juga  dapat dipandang  sebagai  suatu  produk  dan  proses  (Sadiman,  1993).  Saat  ini,  terdapat  model pembelajaran lain yang bisa digunakan oleh tenaga pengajar sebagai media penyampaian ilmu  pengetahuan,  yaitu  pembelajaran  daring  dan  pembelajaran  campuran  (kombinasi dari dua metode pembelajaran yaitu tatap muka dan pembelajaran daring). Pembelajaran
full  online  dianggap  kurang  dapat  mengakomodasi  seluruh  kebutuhan  pembelajaran (Tuncay  dkk,  2011),  maka  pembelajaran  campuran  atau blended  learning  menjadi  salah satu  alternatif  yang  cukup  diminati  oleh  tenaga  pengajar.  Dalam  pembelajaran  tatap muka,  peserta  didik  bisa  bertemu  langsung  dengan  pendidik.  Oleh  karena  itu,  interaksi sosial bisa tetap terjadi di dalam kelas dimana peserta didik masih perlu panduan dalam pembelajaran.  Peserta  didik  bisa  berinteraksi  dengan  pendidik  maupun  teman  mereka sehingga  peserta  didik  akan  secara  langsung  memperoleh feedback  dari  hasil pembelajaran.  Sementara  itu,  pembelajaran online  menawarkan  akses  kapan  saja  dan dimana  saja  (Sofiana,  2015).  E-learning  berperan  untuk  melengkapi  kelas  konvensional (secara  tatap  muka)  bukan  menggantikan  kelas  konvensional  (Shank,  2008).  Menurut Novak (dalam Balaji, Al-Mahri, & Malathi, 2016) dengan menggunakan e-learning dapat meningkatkan        interaktivitas    dan    efisiensi  belajar  karena  memberikan  mahasiswa potensi  yang  lebih  tinggi  untuk  berkomunikasi  lebih  banyak  dengan  dosen,  rekan,  dan mengakses lebih banyak materi pembelajaran.
E-learning  yang  merupakan  salah  satu  produk  teknologi  informasi  tentu  juga memiliki faktor pendukung dalam terciptanya pendidikan yang bermutu, adapun faktor- faktor tersebut; Pertama, harus ada kebijakan sebagai payung yang antara lain mencakup sistem  pembiayaan  dan  arah  pengembangan.  Kedua,  pengembangan  isi  atau  materi, misalnya  kurikulum  harus  berbasis  teknologi  informasi  dan  komunikasi.  Perkembangan Teknologi  Informasi  memacu  suatu  cara  baru  dalam  kehidupan,  dari  kehidupan  dimulai sampai  dengan  berakhir,  kehidupan  seperti  ini  dikenal  dengan e-life,  artinya  kehidupan sudah  dipengaruhi  oleh  berbagai  kebutuhan  secara  elektronik  dibuktikan  dengan tersedianya  berbagai  layanan  dengan  awalan  e  seperti e-commerce,  e-government,  e- education, e-library, e-journal, e-medicine, e-laboratory, e-biodeversity, dan yang lainnya lagi yang berbasis elektronika (Mason R, 1994).
Pada  perguruan  tinggi,  pemanfaatan  teknologi  informasi  telah  dibangun  dalam suatu sistem yang disebut e-University (electronic university). Pengembangan e-University ini  bertujuan  mendukung  penyelenggaraan  pendidikan  sehingga  dapat  menyediakan layanan informasi yang lebih baik kepada komunitasnya baik di dalam (internal) maupun diluar  (eksternal)  perguruan  tinggi  tersebut.  Secara  konseptual  perbedaan  sistem pendidikan konvensional (yang mengandalkan bentuk tatap muka) dan pendidikan jarak jauh  terletak  pada  bentuk  interaksi  antara  peserta  didik  dengan  dosen.  Dimana  saat  ini pendidikan  jarak  jauh  lebih  mengoptimalkan  kemandirian  mahasiswa,  menggunakan sistem modul dan pembelajaran elearning dan meminimalkan tatap muka sehingga lebih efisien dalam faktor biaya.
Perkembangan  teknologi  komunikasi  telah  merubah  paradigma  pendidikan  dari abad industri ke abad pengetahuan. Semakin meluasnya kemajuan di bidang komunikasi dan teknologi, serta diketemukannya dinamika proses belajar, maka pelaksanaan kegiatan pendidikan  dan  pengajaran  semakin  bervariasi.  Diterapkannya  e-learning  sebagai  salah satu  media  pembelajaran,  bukan  berarti  menggantikan  kedudukan  dosen,  justru  lebih memperdalam  interaksi  (komunikasi  antarpribadi)  antara  dosen  dan  mahasiswa  bila dibandingkan  dengan  komunikasi  tatap  muka  di  ruang  kuliah.  Interaksi  interpersonal maupun  kelompok  -antara  dosen  dengan  mahasiswa;  antara  mahasiswa  dengan mahasiswa; antara dosen dengan dosen- yang terjalin lewat e-learning merupakan kondisi komunikasi dalam kegiatan belajar mengajar yang menggunakan elearning (Laisa, 2019).
Dalam  penerapan  e-learning,  ada  beberapa  proses  komponen   yang  harus dilakukan,  yaitu  (1)  konten  yang  relevan  dengan  tujuan  belajar;  (2)  menggunakan metode    pembelajaran,    seperti    contoh    dan  praktik  untuk  membantu  belajar;  (3) menggunakan elemen   media   seperti   kalimat   dan   gambar   untuk   mendistribusikan konten    dan    metode    belajar;    (4)    pembelajaran    dapat    dilakukan    secara    langsung dengan  instruktur  (synchronous)  ataupun  belajar  secara individu (asynchronous); serta (5)  membangun  wawasan  dan  teknik  baru  yang  dihubungkan  dengan  tujuan pembelajaran.
Aplikasi  yang  saat  ini  dijadikan  fasilitas  belajar  resmi  dengan  metode blended learning  di  Universitas  Negeri  Medan  adalah  Sistem  Pembelajaran  Daring  (SIPDA) UNIMED.  Penggunaan  sistem  ini  memerlukan  persiapan  yang  banyak  dari  dosen  yang bersangkutan.  Darari  (2020)  dalam  penelitiannya  menyimpulkan  bahwa  pembelajaran daring  mampu  merubah  perilaku  belajar  mahasiswa  menjadi  lebih  baik.  Siregar  (2020) telah  meneliti  model blended  learning  berbasis  SIPDA  valid  secara  empiris  dan  dapat diandalkan  dengan  kategori  “baik”  sehingga  mam pu  digunakan  sebagai  model pembelajaran alternatif.
Pada  awalnya,  sistem  manajemen  pembelajaran  ini  adalah  portal  untuk memdokumentasikan  dan  memberikan  pelatihan  berbasis  komputer.  Namun  sejalan dengan  kebutuhan  akan  inovasi  dan  teknologi,  SIPDA  dipakai  untuk  menyiarkan  siaran langsung  ( streaming)  yang  terintegrasi  dengan  berbagai  bahan  ajar.  Adanya  penilaian, forum,  indikator  kemajuan  sistem  membuat  SIPDA  menjadi  sistem  belajar  yang  efektif. Pada  hal  lain,  SIPDA  memiliki  keterbatasan  dalam  jumlah  pengguna,  membuat  SIPDA sering down ketika terlalu banyak pengguna yang sedang online.
Dalam penelitian ini, PCA diterapkan untuk menganalisis kepuasaan dari mahasiswa FMIPA  terhadap  penggunaan  SIPDA. Principal  Component  Analysis  atau  disingkat  PCA
adalah  metode  pemodelan  linier  yang  memberikan  gambaran  umum  tentang  informasi utama  yang  terkandung  dalam  tabel  multidimensi.  PCA  juga  dikenal  sebagai  metode proyeksi,  dimana  setiap  variable  komponen  utama  akan  menjelaskan  keseluruhan informasi  yang  terkandung  dalam  data  asli.  Setiap  PC  berikutnya  memuat,  secara berurutan  dan  lebih  sedikit  informasi  daripada  yang  sebelumnya.  Dengan  Analisis  PCA, sampel  penting  dan  variabel  terkait,  dapat  diungkapkan  pengelompokkan  sampel tertentu,  apakah  itu  berdasarkan  persamaan  atau  perbedaan  yang  ada  pada  sampel- sampel tersebut (Agus, 2020)
Dengan  demikian,  PCA  merupakan  suatu  teknik  seleksi  data  multivariat (multivariabel) yang mengubah atau mentranformasi suatu matriks data original menjadi suatu kumpulan kombinasi homogen yang lebih sedikit namun menyerap sejumlah besar varian  dari  data  awal.  Tujuan  utamanya  ialah  mendefinisikan  sebanyak  mungkin  jumlah keragaman  data  original  dengan  seminim  mungkin principal  component  (Husain,  2015). Secara  sederhana  PCA  adalah  transformasi  linear  untuk  menentukan  sistem  koordinat yang baru dari sebuah dataset. Oleh karena itu penelitian ini membahas mengenai analisis faktor kepuasan mahasiswa FMIPA UNIMED terhadap layanan SIPDA E-Learning UNIMED.

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  analisis  dengan  menggunakan  tabel,  grafik,  atau diagram  untuk  memperlihatkan  gambaran  dari  tanggapan  responden  terhadap  faktor- faktor  kepuasan  mahasiswa  FMIPA  UNIMED  dalam  menggunakan  SIPDA.  Penelitian  ini menggunkan metode Principal Component Analysis (PCA) yang merupakan suatu metode yang  digunakan  untuk  proses pre-processing  yang  bertujuan  untuk  melakukan  feature scaling  maupun  data  reduction.  Dalam  metode  PCA,  dilakukan  sebuah  perhitungan statistik dengan menggunakan persamaan eigen  dan  kovarian. Menurut Macintosh,et al (dalam Sartika dan Saluza, 2022), prinsip kerja PCA yakni merubah sejumlah data dengan atribut yang berkorelasi menjadi data baru dengan atribut saling bebas.
Adapun  langkah-langkah  dalam  menganalisis  data  menggunakan Principal Component Analysis (PCA) menurut Wangge (2021) adalah sebagai berikut:
1. Menguji  variabel  yang  telah  ditentukan  dengan  metode  uji  KMO  ( The  Kaiser  Meyer Olkin)
2. Melakukan uji Measure Sampling Adequency (MSA). Nilai MSA ini nantinya bertujuan untuk  mengetahui  besar  korelasi  parsial  antar  variabel,  dan  dilakukan  dengan memperhatikan angka MSA yang berkisar antara 0 sampai 1 dengan kriteria berikut:
• MSA = 1, maka variabel dapat diprediksi untuk dianalisis lebih lanjut
• MSA > 0.5 , maka variabel masih bisa diprediksi dan bisa dianalisis lebih lanjut
• MSA < 0.5, maka variabel tidak bisa diprediksi dan tidak bisa dianalisis lebih lanjut
3. Melakukan proses factoring atau melakukan penurunan salah satu atau lebih faktor dari variabel-variabel yang telah diuji di langkah kedua
4. Pendugaan bobot faktor ( factor loading) yaitu menentukan suatu variabel oleh masing- masing faktor, dan dapat juga dikatakan sebagai ukuran komposit untuk setiap faktor pada masing-masing objek.
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kualitatif.  Instrumen  pada  penelitian  ini menggunakan  kuesioner  yang  telah  disebar  dan  kemudian  diisi  oleh  subjek  penelitian. Dalam penelitian ini, yang menjadi populasi adalah mahasiswa Fakultas Matematika dan Ilmu  Pengetahuan  Alam  Universitas  Negeri  Medan  dari  stambuk  2019  sampai  dengan stambuk  2022.  Sementara  itu,  sampel  yang  diambil  untuk  diteliti  adalah  sebanyak  130 random  sampel  yang  dipilih  pada  bulan  Maret  hingga  April  2023.  Data  dikumpulkan melalui penyebaran kuesioner yang diisi oleh subjek penelitian dan untuk setiap variabel dikelompokkan menjadi 5 skor yang dimana untuk skor terkecil yaitu 1 dan skor tertinggi yaitu 5.
Adapun prosedur pada penelitian ini dilakukan sebagai berikut:
1. Mengidentifikasi suatu masalah mengenai faktor kepuasan mahasiswa FMIPA UNIMED dalam menggunakan SIPDA E-Learning UNIMED
2. Mengumpulkan data dari kuesioner yang sudah disusun kemudian disebarkan kepada subjek penelitian
3. Mengolah  dan  menganalisis  data  yang  sudah  disebarkan  kepada  subjek  penelitian menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) berbantuan program SPSS Versi 20.
4. Membuat kesimpulan dari hasil pembahasan.
Prosedur penelitian dapat dilihat pada road map seperti berikut :
Gambar 1. Road Map Penelitian
Menurut  Purwandani  (2018),  faktor  kepuasan  pengguna  dalam  penggunaan e- learning  yakni  kualitas  sistem,  kualitas  informasi,  kualitas  layanan,  penggunaan,  dan manfaat  bersih.  Sementara  itu  menurut  Darwi  dan  Efrizon  (2019),  yang  menjadi  faktor kepuasan  pengguna E-Learning  adalah  isi,  akurasi,  bentuk,  kemudahan,  serta  ketepatan waktu. Berdasarkan beberapa sumber yang ada, maka pada penelitian ini akan digunakan sebanyak  9  variabel  yang  menggambarkan  kepuasan  pengguna  SIPDA E-Learning UNIMED yakni: 1) Kecepatan dalam mengakses; 2) Fleksibelitas platform; 3) Kelengkapan fitur yang tersedia; 4) Tampilan yang menarik; 5) Keamanan pengguna; 6) Ketepatan fitur; 7) Sistematika fitur; 8) Kelengkapan informasi; 9) Keefisienan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Identifikasi dan Perumusan Masalah
Permasalahan yang dikaji berdasarkan uraian pada pendahuluan diatas yakni apa saja  yang  menjadi  faktor  kepuasan  mahasiswa  FMIPA  UNIMED  dalam  menggunakan SIPDA E-Learning UNIMED.

## Pengumpulan Data
Pada  pengumpulan  data,  dilakukan  melalui  kuesioner  yang  diisi  oleh  subjek penelitian. Pada kuesioner ini, peneliti memberikan sebanyak 9 (sembilan) variabel dimana untuk  setiap  pertanyaan  memiliki  5  (lima)  pilihan  jawaban  yang  memiliki  skor  terkecil  1 (satu)  dan  skor  terbesar  5  (lima).  Berikut  merupakan  hasil  tanggapan  dari  responden secara umum untuk 9 variabel, yaitu:
Tabel 1. Tanggapan Responden No Variabel Tanggapan Responden Kategori 1 Kecepatan dalam mengakses 3.52 Baik 2 Fleksibelitas platform 3.78 Baik 3 Kelengkapan fitur yang tersedia 3.77 Baik
4 Tampilan yang menarik 3.26 Cukup Baik 5 Keamanan pengguna 4.05 Sangat Baik 6 Ketepatan fitur 3.96 Sangat Baik 7 Sistematika fitur 3.94 Sangat Baik 8 Kelengkapan informasi 3.73 Baik 9 Keefisienan 4.06 Sangat Baik Keterangan: 1.0 – 1.5  = Sangat Tidak Baik
1.6 – 2.1  = Tidak Baik
2.2 – 2.7  = Biasa Saja
2.8 – 3.3  = Cukup Baik
3.4 – 3.8  = Baik
3.9 – 4.4  = Sangat Baik

## 4.5 – 5.0  = Sangat Lebih Baik
Pada  Tabel  1.  ditunjukkan  bahwa  tanggapan  dari  responden  (mahasiswa  FMIPA UNIMED)  terhadap  9  variabel.  Dari  9  variabel  tersebut,  yang  termasuk  pada  kategori sangat baik adalah keamanan pengguna, ketepatan fitur, sistematika fitur, dan keefisienan. Kemudian untuk kategori baik ada pada variabel kecepatan dalam mengakses, fleksibelitas platform, kelengkapan fitur yang tersedia, dan kelengkapan informasi. Serta variabel yang dikategorikan sebagai cukup baik adalah tampilan yang menarik.

## Perhitungan Principal Component Analysis (PCA)
Tahap awal pada metode Principal Component Analysis adalah menguji variabel- variabel yang dianggap layak untuk dimasukan  dalam analisis  selanjutnya. Pengujian  ini dilakukan dengan memasukkan semua variabel yang ada, kemudian pada variabel-varibel dikenakan  sejumlah  pengujian.  Jika  suatu  variabel  mempunyai  kecenderungan mengelompok  dan membentuk  sebuah faktor, maka variabel tersebut akan  mempunyai korelasi  yang  cukup  tinggi  dengan  varibel  lainnya.  Sebaliknya,  variabel  dengan  korelasi yang  lemah  dengan  variabel  lain  cenderung  tidak  akan  membentuk  sebuah  faktor tertentu.
Dengan menggunakan aplikasi SPSS, Principal Component Analysis (PCA) dimulai dengan uji Bartlett, uji Kaiser Meiyer Olkin (KMO), dan uji Measures of Adequancy (MSA).
Adapun hipotesis yang dibentuk dalam pengujian ini adalah sebagai berikut: Tidak ada korelasi antar variabel bebas
Ada korelasi antar variabel bebas
Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan SPSS diperoleh:
Berdasarkan Tabel 2. didapat bahwa nilai Sig. yaitu 0.000   0.5, maka   ditolak. Artinya terdapat korelasi antar variabel bebas.

## Uji Kaiser Meiyer Olkin (KMO)
Berdasarkan  Tabel  2.  didapat  bahwa  nilai  KMO  sebesar  0.868    0.5  artinya kecukupan sampling tersebut dapat diterima sehingga analisis PCA dapat dilanjutkan atau layak digunakan.

## Uji Measures of Adequancy (MSA)
Berdasarkan  perhitungan  menggunakan  SPSS,  nilai  MSA  untuk  masing-masing variabel dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 3. Nilai MSA untuk 9 Variabel No Variabel Nilai MSA 1 Kecepatan dalam Mengakses 0.844 2 Fleksibelitas Platform 0.886 3 Kelengkapan Fitur yang Tersedia 0.884 4 Tampilan yang Menarik 0.881 5 Keamanan Pengguna 0.872 6 Ketepatan Fitur 0.854 7 Sistematika Fitur 0.867 8 Kelengkapan Informasi 0.836 9 Keefesienan 0.899
Berdasarkan tabel di atas terlihat bahwa angka MSA seluruh variabel memiliki nilai

## Tabel 2. Hasil uji KMO dan Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .868 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi- Square 417.62 Df 36 Sig. .000
di atas 0.5, artinya data tidak perlu diuji ulang dan seluruh variabel dapat diikutsertakan dalam pengujian.

## Communalities
Communalities  di  sini  menunjukkan  berapa  varians  yang  dapat  dijelaskan  oleh faktor yang terbentuk. Berikut hasil perhitungan yang disajikan pada tabel berikut:
Tabel 4. Communalities Variabel Extraction Kecepatan dalam Mengakses 0.666 Fleksibelitas Platform 0.637 Kelengkapan Fitur yang Tersedia 0.672 Tampilan yang Menarik 0.362 Keamanan Pengguna 0.534 Ketepatan Fitur 0.661 Sistematika Fitur 0.596 Kelengkapan Informasi 0.586 Keefesienan 0.570
Dari Tabel 4. di atas terlihat pada variabel  , diperoleh nilai sebesar 0.666 = 66%. Hal ini berarti 66% variabel   dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk. Demikian juga untuk variabel   sampai  .

## Factoring
Selanjutnya, kriteria penentuan jumlah faktor yang akan terbentuk dapat dilihat dari komponen  yang  memiliki  nilai  eigen  lebih  besar  dari  pada  1.  Dari  hasil  perhitungan menggunakan SPSS diperoleh nilai-nilai eigen seperti pada tabel dibawah ini.
Tabel 5. Nilai-Nilai Eigen Komponen Eigen %Varians %Kumulatif 1 4.255 47.280 47.280 2 1.029 11.432 58.712 3 0.857 9.523 68.235 4 0.652 7.241 75.476 5 0.652 7.241 75.476
6 0.569 6.317 81.793 7 0.536 5.960 87.753 8 0.425 4.724 92.477 9 0.388 4.311 96.788 10 0.289 3.212 100.000
Pada Tabel 5. Dilihatkan bahwa kedua faktor dengan nilai eigen lebih besar dari 1 dengan  proporsi  keragaman  kumulatif  sebesar  58.712%  artinya  kedua  faktor  tersebut mampu menyerap informasi dalam data sebesar 58.712%. Untuk melihat variabel-variabel yang  memboboti  faktor  yang  terbentuk  maka  dicari  faktor  loading  yang  menunjukkan besarnya korelasi antara suatu variabel dengan faktor yang terbentuk.

## Gambar 2. Grafik Scree Plot
Berdasarkan  Gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  kenaikan  yang  signifikan  hanya  terjadi  dari  titik variabel 2 ke titik variabel 1. Sementara itu dari titik variabel 9 ke titik variabel 2 hanya  terjadi kenaikan  yang  landai.  Selain  itu,  terdapat  2  faktor  yang  terbentuk  dengan  melihat  2  titik variabel  yang  nilainya    1.  Jika  nilai  titik  variabel  pada  grafik    1  maka  tidak  ada  variabel pembentuk faktornya.
Tabel 6. Komponen Matriks Setelah Rotasi
Variabel Komponen 1 2 Kecepatan dalam Mengakses 0.106 0.809 Fleksibelitas Platform 0.259 0.755
Kelengkapan Fitur yang Tersedia 0.407 0.712 Tampilan yang Menarik 0.161 0.580 Keamanan Pengguna 0.651 0.334 Ketepatan Fitur 0.701 0.411 Sistematika Fitur 0.627 0.451 Kelengkapan Informasi 0.752 0.143 Keefesienan 0.752 0.069
Pada  Tabel  6.  di  atas  menunjukan  distribusi  ke-9  variabel  pada  dua  faktor  yang terbentuk.  Proses  penentuan  variabel  yang  akan  masuk  ke  faktor  dengan  melakukan perbandingan  besar  korelasi  setiap  baris.  Untuk  lebih  ringkas  pengelompokan  variabel dalam faktor ditampilkan dalam tabel di bawah ini.
Tabel 7. Pengelompokkan Variabel Dalam Faktor Faktor Loading Variabel 1 0.651 Keamanan Pengguna 0.701 Ketepatan Fitur 0.627 Sistematika Fitur 0.752 Kelengkapan Informasi 0.752 Keefesienan 2 0.809 Kecepatan dalam Mengakses 0.755 Fleksibelitas Platform 0.712 Kelengkapan Fitur yang Tersedia 0.580 Tampilan yang Menarik
Berdasarkan Tabel 7. setiap faktor memiliki variabel pembentuk. Berikut ini adalah variabel pembentuk dari setiap faktor.
a. Faktor  1  memiliki  5  variabel  pembentuk,  yaitu  keamanan  pengguna,  ketepatan  fitur, sistematika fitur, kelengkapan informasi, dan keefesienan.
b. Faktor 2 memiliki 4 variabel pembentuk, yaitu kecepatan dalam mengakses, fleksibelitas platform, kelengkapan fitur yang tersedia, dan tampilan yang menarik.

## Tabel 8. Hasil Interpretasi 9 Variabel
Berdasarkan Tabel 8, penjelasan mengenai setiap faktor dapat dilihat sebagai berikut:
a. Faktor 1 0.651  (Keamanan  Pengguna)  +  0.701  (Ketepatan  Fitur)  +  0.627 (Sistematika Fitur) + 0.752 (Kelengkapan Informasi) + 0.752 (Keefesienan)
b. Faktor 2   0.809 (Kecepatan dalam Mengakses) + 0.755 (Fleksibelitas Platform) + 0.712 (Kelengkapan Fitur yang Tersedia) + 0.580 (Tampilan yang Menarik)

## Pembahasan
1. Menentukan Faktor dengan Analisis Ekstraksi
Berdasarkan  Tabel  5  Nilai-nilai Eigen,  variansi,  dan  kumulatif  digunakan  untuk melihat jumlah hasil ekstraksi dan faktor yang terbentuk secara jelas. Terdapat dua faktor yang  terbentuk  sehingga  jumlah  variansi  pada  setiap  faktor  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:
a) Faktor  1 47.280  dari  100%  jumlah  variansi,  dapat  dihitung  dengan  cara
b) Faktor  2 11.432  dari  100%  jumlah  variansi,  dapat  dihitung  dengan  cara
Variabel Faktor  Loading  Eigen  %Varians %Kumulatif Keamanan Pengguna 1 0.651 4.255 47.280 47.280 Ketepatan Fitur 0.701 Sistematika Fitur 0.627 Kelengkapan Informasi 0.752 Keefisienan 0.752 Kecepatan dalam Mengakses 2 0.809 1.029 11.432 58.712 Fleksibelitas Platform 0.755 Kelengkapan Fitur yang Tersedia 0.712 Tampilan yang Menarik 0.580
Hal  ini  berarti  dari  100%  jumlah  variansi  hanya
dijelaskan  oleh  faktor  1  dan
oleh  faktor  2.  Berdasarkan  variabel  pembentuk faktor, didapat bahwa faktor yang terbentuk memiliki kumulatif sebagai berikut.
a) Faktor  1    47.280  dari  100%  jumlah  kumulatif,  artinya  bahwa  kumulatif  faktor  1 adalah 47.280
b) Faktor 2      kumulatif faktor 1 + variansi faktor 2    47.280 , artinya bahwa faktor 2 dapat membentuk jumlah kumulatif sebesar 58.712 .
2. Analisis Rotasi
Proses  rotasi  faktor  digunakan  untuk  memperjelas  posisi  variabel  tanpa  melihat nilai loading.  Nilai  loading  menunjukkan  korelasi  antara  faktor  yang  dibentuk  dengan variabelnya.  Korelasi  semakin  erat  jika  nilai loading-nya  semakin  tinggi.  Selanjutnya pemberian nama secara subjektif untuk komponen.
Tabel 9. Analisis Komponen Utama Variabel Kelompok Komponen Nama Komponen Keamanan Pengguna 1 Faktor 1 Ketepatan Fitur Sistematika Fitur Kelengkapan Informasi
Keefesienan
Kecepatan dalam
Mengakses
2 Faktor 2
Fleksibelitas Platform
Kelengkapan Fitur yang
Tersedia
Tampilan yang Menarik
Berdasarkan  Tabel  9.  di  atas,  diperoleh  hasil  analisis  komponen  utama  yang menunjukkan  2  faktor  utama  kepuasan  dari  mahasiswa  FMIPA  UNIMED  terhadap penggunaan SIPDA E-Learning UNIMED, yakni:
1. Faktor  1  atau  komponen  pertama  berkaitan  dengan  keamanan  pengguna,  ketepatan fitur,  sistematika  fitur,  kelengkapan  informasi,  dan  keefesienan.  Dari  hasil  interpretasi variabel  pada  tabel  8,  dapat  dilihat  bahwa  variabel  yang  paling  berpengaruh  pada faktor 1  adalah kelengkapan  informasi dan keefisienan. Hal ini  juga dapat dilihat dari
jumlah variansi pada faktor 1 yakni sebesar 47.280%. Berdasarkan jawaban responden, kelengkapan informasi serta keefisienan SIPDA sangat memudahkan pengguna dalam mengakses kebutuhan mereka.
2. Faktor  2  atau  komponen  kedua  berkaitan  dengan  kecepatan  dalam  mengakses, fleksibelitas platform, kelengkapan fitur yang tersedia, dan tampilan yang menarik. Dari hasil  interpretasi  variabel  pada  tabel  8,  dapat  dilihat  bahwa  variabel  yang  paling berpengaruh  pada  faktor  2  adalah  kecepatan  dalam  mengakses.  Hal  ini  juga  dapat dilihat dari jumlah variansi pada faktor 2 yakni sebesar 58.712%.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  pada  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh peneliti  tentang  analisis  faktor  kepuasan  mahasiswa  FMIPA  UNIMED  terhadap penggunaan  SIPDA E-Learning  UNIMED,  disimpulkan  bahwa  terdapat  2  (dua)  faktor kepuasan mahasiswa FMIPA UNIMED yakni faktor 1: keamanan pengguna, ketepatan fitur, sistematika fitur, kelengkapan informasi, dan keefesienan  dan faktor 2: kecepatan dalam mengakses,  fleksibelitas platform,  kelengkapan  fitur  yang  tersedia,  dan  tampilan  yang menarik. Pada faktor 1, variabel yang sangat berpengaruh adalah kelengkapan informasi dan keefisienan dan pada faktor 2 adalah kecepatan akses.

## DAFTAR PUSTAKA
Darari,  M.  B.  and  Firdaus,  M.,  Development  of  Teaching  Materials  Based  “Activity  or Resources”  At  Sipda  Unimed  to  Enhance  Students  Learning  Behavior, Journal  of Physics: Conference Series, 1462(1), 2020, pp. 1-6.
Hussain,  H.,  Quazilbash.  N.Z.,  Bai.  S.  and  Khoja,  Reduction  of  Variables  for  Predicting Breast  Cancer  Survivability  Using  Principal  Component  Analysis, International Conference on Computer-Based Medical Systems, 2015, pp. 131-134.
Hutabarat, H., Analisis Tingkat Kepuasan Mahasiswa Universitas Negeri Medan Terhadap Proses Pembelajaran Daring Ditinjau dari Model Regresinya, Jurnal Fibonaci: Jurnal Pendidikan Matematika, 1(1), 2020, pp. 1-8.
Mason,  R., Using  Communication  Media  in  Open  and  Flexible  Learning,  Kogan  Page, London, 1994.
Munawar, A., Analisis Data Multivariat, Syiah Kuala University Press, Aceh, 2020.
Purwandani,I.  Analisa  Tingkat  Kepuasan  Pengguna  Ielearning  Menggunakan  EUCS  dan Model Delone and McLean. Indonesian Journal on Software Engineering. 4(2), 99-
Sadiman  Arif  S., Media  Pendidikan:  Pengertian,  Pengembangan,  dan  Pemanfaatannya,
Raja Grafindo Persada, Jakarta, 1993.
Sartika,  D  &  Saluza,  I.,  Penerapan  Metode Principal  Component  Analysis  (PCA)  Pada Klasifikasi  Status  Kredit  Nasabah  Bank  Sumsel  Babel  Cabang  KM  12  Palembang Menggunakan Metode Decision Tree, Jurnal Generic, 2(14), 2022, pp. 45-49.
Sofiana,  N.,  Implementasi blended  learning  pada  mata  kuliah  extensive  listening,  Jurnal Tarbawi, 12(1), 2015, pp. 60-62.
Suryadi, S., Peranan Perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi Dalam Kegiatan Pembelajaran  dan  Perkembangan  Dunia  Pendidikan, Jurnal  Ilmiah  AMIK  Labuhan Batu, 3(3), 2015, pp. 9-12.
Wangge  M.,  Penerapan  Metode Principal  Component  Analysis  (PCA)  Terhadap  Faktor- Faktor  yang  Mempengaruhi  Lamanya  Penyelesaian  Skripsi  Mahasiswa  Program Studi  Pendidikan  Matematika  FKIP  UNDANA, Jurnal  Cendekia  :  Jurnal  Pendidikan Matematika, 5(2), 2021, pp. 974 – 988.