…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
ANALISIS  KOMPONEN  UTAMA  PADA  DINAS  KETENAGAKERJAAN  BAGIAN PENEMPATAN  DAN  PERLUASAN  KERJA MENCARI PEKERJAAN  MENURUT GOLONGAN PEKERJAAN
Oleh Muliady Faisal 1 , Syalam Ali Wira Dinata 2 , Dewi Ratna Sari 3 1,3 Program Studi Matematika, Jurusan Matematika dan Teknologi Informasi, Institut Teknologi Kalimantan, Balikpapan
2 Program Studi Statistika, Jurusan Matematika dan Teknologi Informasi, Institut Teknologi Kalimantan, Balikpapan E-mail: 1 muliadyfaisal@lecturer.itk.ac.id

## Article History:
Received: 06-03-2023 Revised: 15-04-2023 Accepted: 13-05-2023
Abstract:
Job seekers are a process that matches jobs to match. If all workers and all types of workers are the same, then all workers are suitable for all types of work, then job search  will  not  be  a  problem.  In  this  research,  an analysis  is  needed  to  determine  the  job  seeker  who chooses  according  to  the  desired  job  group.  By  using the  analysis  of  the  Pricipal  Component  Analysis  using SPSS, the output is the value of KMO and Barlett's Test, MSA,  communality,  Total  Variance,  Scree  plot  and Matrix  Components.  By  using  the  Main  Component Analysis methodology to reduce/reduce the factors that affect  job  seekers  according to  groups  from  9  existing variables, the results of the reduction are obtained.
Keywords: Job, Job Seekers, Pricipal Component Analysis

## PENDAHULUAN
Dinas Ketengakerjaan Kota Balikpapan merupakan organisasi perangkat daerah Kota Balikpapan  yang  mengurusi  Ketenegakerjaan  Kota  Balikpapan.  Dinas  Ketenagakerjaan mempunyi  3  Bidang  yaitu  bidang  Pelatihan  dan  Produktivitas  Tenaga  Kerja,  Bidang Penempatan  dan  Perluasan  Kerja  dan  bidang  Hubungan  Industrial  dan  Kesejahteraan Tenaga  Kerja.  Untuk  Bidang  Penemptan  dan  Perluasan  Kerja  adalah  pelayan  pembuatan katu  AK-1  atau  kartu  Kuning  dan  laporan  keberadaan  TKA.  Kartu  Kuning  adalah  Kartu Pencari Kerja yang berlaku selama 2 tahun setelah dikeluarkan. Untuk yang sudah keterima kerja  dapat  melaporan  ke  website  Dinas  ketenagakerjaan.  Di  bidang  Penempatan  dan Perluasan kerja mempunyai data pencari kerja, yang ditempatkan, dihapuskan, pecari kerja sesuai dengan tingkat pendidikan dan umur, dan lain-lainya.
Untuk  pencari  kerja  adalah  proses  yang  mempertemukan  pekerjaan  yang  sesuai dengannya.  Apabila  semua  pekerja  dan  semua  jenis  pekerja  sama,  maka  semua  pekerja cocok dengan dengan semua jenis pekerjaan, maka pencarian kerja tidak akan ada masalah. Diketehui  bahwa  golongan  pekerjaaan  sangat  banyak  macam  yang  menimbukan  pencari kerja memilih pekerjaan yang cocok dengannya. Dimana yang menyebabkan pencari kerja

## Journal of Innovation Research and Knowledge Vol.2, No.12, Mei 2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
tidak  dapat  memilih  sesuai  keinginannya  karena  lowongan  pekerjaan  yang  dicari  tidak sesuai.
Untuk  golongan  pekerjaan  terdapat  beberapa  kategori  pekerjaan.  Dimana  pada penelitian  ini  terdapat  9  golongan  perkerjaan  yang  didapat  dari  Dinas  Ketengakerjaan, karena  terdapat  kategori  yang  banyak.  Pada  penelitian  ini dapat  dilakukan  analisis  untuk menentukan  pencari  kerja  yang  memilih  sesuai  golongan  pekerjaan  yang  diinginkan. Analisis yang dapat digunakan adalah analisi faktor , karena analisi factor bertujuan untuk mengidentifikasi adanya hubungan antar variabel sehingga dapat diklasifikasikan menjadi beberapa kumpulan variabel yang lebih sedikit dari jumlah variabel awal. Adapun penulis menggunkan metode Pricipal Component Analysis dan dibantu oleh program SPSS.

## METODE PENELITIAN Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  pecari  kerja  menurut  golongan  pekerjaan  yaitu Anggota Badan Legislatif & Pejabat Tinggi Pemerintahan, Tenaga professional, Teknisi dan kelompok  jabatan  yang  sejenis,  Penata  Usaha,  Tenaga  Usaha  Jasa  dan  Penjual  Daganagan ditoko, Pekerja-pekerja Kterapilan bidang pertanian dan perikanan, Pekerja Kasar Terampil dan Sejenisnya YBDL, Operator dan Perakit Mesin dan Mesin Pabrik, Pekerja Kasar dKota Balikpapan dari bulan Januari 2019 – Desember 2019 telah dikumpulkan.
.

## Pricipal Component Analysisi
Metode Pricipal Component Analysis (PCA) salah satunya ditemukan oleh Karl Pearson tahun  1901  yang  digunakan  pada  di  bidang  biologi.  Pada  Tahun  1974  teori  ini  juga ditemukan kembali oleh Karhunen, dan selanjutnya dikembangkan oleh Loeve tahun 1963, sehingga teori ini diberi nama Karhunen-Loeve Transform untuk bidang ilmu telekomuniksi. Pricipal Component Analysis (PCA) adalah salah satu teknik statistic untuk mengurangkan dari sebagian besar variabel baru yang lebih kecil dan saling bebas. Jadi Pricipal Component Analysis (PCA)  berguna  untuk  mereduksi  data-data,  sehingga  lebih  mudah  untuk menginterprestasikan data-data.
Menurut Baroroh metode Pricipal Component Analysis (PCA) adalah salah satu metode analisis yang digunakan untuk mengelompokan beberapa variabel menjadi suatu kelompok variabel  yang  lebih  sedikit,  dimana  pengelompokkan  ini  dilihat  pada  kesamaan sifat/karakteristik  yang  dimiliki  oleh  data-data  yang  dimiliki.  Menurut  Santoso  adalah sebuah  variabel  yang  akan  dikelompokkan  kesuatu  faktor  mengelompokkan  ke  suatu factor, sehingga variabel tersebut berkorealsi dengan variabel lain yang masuk dalam suatu kelompok factor tertentu.
Varians total pada sebuah variabel dapat dibagi menjadi 3 bagian, yaitu a. Common  variance, adalah  varians  yang  terbagi  dengan  varians  lainnya,  atau  jumlah varians yang diekstrak dengan proses factoring.
b. Spedific  variance, adalah  varians  berkaitan  dengan  suatu  varibel  tertentu  saja,  jenis varians  tidak  dapat  dijelaskan  menggunakan  korelasi  hingga  menjadi  bagian  dari variabel lainnya, namun varians ini masih berkaitan secara unik dan satu variabel.
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)
c. Erorr  Variance, adalah  varians  yang  tidak  dapat  dijelaskan  menggunakan  proses korelasi, jenis ini muncul karena proses pengambilan data yang kurang tepat atau salah, pengukuran variabel yang tidak benar/tepat dan sebagainnya.
Kaisar -Mayer- Olkin (KMO) dan Bartlet’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure  of  Sampling  Adequency, yaitu  indeks  yang membandingkan  besarnya  suatu  koefisien  korelasi  yang  telah  diamati  dengan  besarnya suatu koefisien parsial. Angka yang dimiliki oleh KMO Measure of Smpling Adequency harus lebih  besar  dari  0,50  agar  analisis  factor  ini  dapat  dikerjakan  lebih  lanjut.  Uji  KMO bertujuan  mengetahui  apakah  semua  data  yang  telah  terambil  telah  cukup  untuk difaktorkan.
Bartlett’s  Test  of  Sphericity adalah  test  yang  digunakan  untuk  menguji  suatu interdepensi  antara  suatu  variabel-variabel  yang  tidak  berkorelasi  satu  dengan  yang lainnya dalam suatu populasi. Signifikan dalam suatu uji Bartlett’s harus juga menunjukkan sebesar  <  0,50  agar  analisis  factor  ini  dapat  dikerjakan.  Uji Bartlett’s bertujuan  untuk mengetahui  apakah  terdapat  hubungan  antar  variabel  dalam  kasus  multivariate.  Jika variabel 𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑝 independent (bersifat  saling  bebas),  maka  matriks  korelasi  antar variabel yang sama dengan matriks identitas.

## Anti -image Corellation Test
Tabel dari perhitungan anti-image correlation test yang menunjukkan sejumlah angka yang  berbentuk  diagonal,  yang  berpangkat  “a”,  yang  menandakan  suatu angka  MSA ( Measure of Sampling Addequency ) pada sebuah variabel. Apabila angka MSA ini pada setiap varibel berjumlah dibawah 0,5 maka dilakukan dengan pengurangan variable dengan cara dikeluarkan  variabel  yang  jumlah  MSA  dibawah  0,5  kemudian  dilakukan  pengulangan pemilihin variabel.
Statistik Diuji:
𝐾𝑀𝑂 = ∑ 𝑃 𝑖=1 ∑ 𝑝 𝑗=1 𝑟 𝑖𝑗 2 ∑ 𝑃 𝑖=1 ∑ 𝑝 𝑗=1 𝑟 𝑖𝑗 2 + ∑ 𝑃 𝑖=1 ∑ 𝑝 𝑗=1 𝑎 𝑖𝑗 2 (4.1)
i = 1,2,3,...,p dan j = 1,2,…,p 𝑟 𝑖𝑗 = Koefisien korelasi antara variabel i dan j 𝑎 𝑖𝑗 = Koefisien parsial antara variabel i dan j Kriteria uji KMO dari matriks anatar variabel Untuk 0,9 < KMO < 1,00 data yang sangat baik. Untuk 0,8 < KMO < 0,9 data baik. Untuk 0,7 < KMO < 0,8 data baik. Untuk 0,6 < KMO < 0,7 data lebih dari cukup. Untuk 0,5 < KMO < 0,6 data cukup.
KMO ≤ 0,5 data tidak layak.

## Communalities test
Communalities (komunalitas) menunjukkan seberapa besar suatu keragaman variabel asal  atau  awal,  dan  dapat  menjelaskan  50%  dari  keragaman  data  variabel  asal/awal  .

## Journal of Innovation Research and Knowledge Vol.2, No.12, Mei 2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
Semakin  besarsuatu  nilai Communalities maka  semakin  erat  jugahubungan  antara indikator-indikator yang diteliti dengan factor yang telah terbentuk.

## Total Variance Explained
Dalam  analisis  factor  yang  terdapat  beberapa  komponen  yang  merupakan  variabel. Setiap factor mewakili variabel yang dianalisis. Kemampuan setiap factor mewakili variabel yang ditunjukan oleh besarnya varians yang dijelasakan, yang dimaksud dengan eigenvalue. Eigenvalue menunjukkan  kepentingan  relative  masing-masing  factor  dalam  menghitung varians  semua  variabel  yang  dianalisis.  Susunan eigenvalue selalu  diurutkan  dari  yang terbesar  sampai  yang  terkecil,  dengan  kriteria  bahwa  angka eigenvalue dibawah  1  tidak dapat digunakan dalam menghitung jumlah factor yang terbentuk.

## Componen Matriks
Component  Matriks merupakan  table  yang  berisikan  factor  loading  (nilai  korelasi) antar variabel-variabel analisis dengan factor yang terbentuk. Component Matriks.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Teknis  analisis  data  yang  akan  digunakan  adalah Pricipal  Component  Analysis. Penyelasaian  menggunakan  bantuan  software  SPSS.  Berikut  hasil  Uji Bartlett  Test  of Spehricity dari SPSS sebagai berikut
Tabel 1 KMO and Bartlett's Test Kaiser-Mayer-Olkin of Sampling Adequency 0,671 Bartlett's Test of Sphericity Appox. Chi-Square  233,08 1 df 36 sig 0,000
Hasil  dari  perhitungan  menggunakan  aplikasi  SPSS  dihasilkan  Uji Bartlett  Test  of Spehricity sejumlah  233,081  dengan  signifikan  0,0.  Dengan  demikian Bartlett Test of Spehricity memenuhi persyaratan karena signifikan nilainya dibawah 0,05 (5%) dan untuk tabel KMO dan Bartlett’s test, terlihat angka K-M-O Measure of Sampling Adequency (MSA) menujukkan  sebesar  0,671.  Oleh  karena  MSA  diatas  0,5,  maka  dapat  dilakukan  uji berikutnya yaitu dilakukan uji MSA ( Measure of Sampling Adequency) sebagai berikut
Tabel 2 MSA ( Measure of Sampling Adequency) X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 Anti-image X1 0,001 0,000 0,000 0,001 -0,001 -0,001 0,001 -0,002 0,002 Covariance X2 0,000 0,000 0,000  -0,003 0,001 0,000 0,000 0,001 -0,001 X3 0,000 0,000 0,001 0,004 -0,002 0,000 0,000 -0,001 0,001 X4 0,001 -0,003 0,004 0,035 -0,009 0,002 0,002 -0,006 0,002 X5 -0,001 0,001 -0,002  -0,009 0,005 0,000 -0,001 0,003 -0,002 X6 -0,001 0,000 0,000 0,002 0,000 0,002 -0,001 0,002 -0,002 X7 0,001 0,000 0,000 0,002 -0,001 -0,001 0,002 -0,002 0,001
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)
X8 -0,002 0,001 -0,001  -0,006 0,003 0,002 -0,002 0,004 -0,003 X9 0,002 -0,001 0,001 0,002 -0,002 -0,002 0,001 -0,003 0,003 Anti-image X1 0,695 𝑎 -0,624 0,208 0,150 -0,518 -0,805 0,518 -0,711 0,874 correlation X2 -0,624 0,622 𝑎 -0,853  -0,706 0,877 0,339 0,620 0,879 -0,753 X3 0,208 -0,853 0,719 𝑎 0,800 -0,876 0,156 0,249 -0,576 0,370 X4 0,150 -0,706 0,800   0,700 a -0,732 0,217 0,215 -0,468 0,197 X5 -0,518 0,877 -0,876  -0,732 0,666 𝑎 0,051 -0,264 0,654 -0,602 X6 -0,805 0,339 0,156 0,271 0,051 0,715 𝑎 -0,733 0,656 -0,753 X7 0,518 -0,620 0,249 0,215 -0,264 -0,733 0,733 𝑎 -0,853 0,668 X8 -0,711 0,879 -0,576  -0,468 0,654 0,656 -0,853 0,566 𝑎 -0,875 X9 0,874 -0,753 0,370 0,917 -0,602 -0,753 0,668 -0,875 0,652 𝑎
Dari  Tabel  4.12  MSA  ( Measure  of  Sampling  Adequency) ,  menunjukkan  bahwa  semua variabel  yang  telah  diuji  memenuhi  persyaratan  MSA  yaitu  diatas  sebesar  0,5  sehingga dapat dikatakan bisa dilajutkan ke proses selanjutnya.
Tabel 3 Communalities Initial  Extraction X1 1,000 0,937 X2 1,000 0,983 X3 1,000 0,988 X4 1,000 0,690 X5 1,000 0,910 X6 1,000 0,846 X7 1,000 0,984 X8 1,000 0,783 X9 1,000 0,967
Berdasarkan tabel 3 diatas, untuk kolom Intial atau kolom pertama telihat nilai dari communalities pada  setiap  variabel  masing-masing  tersebut.  Angka  menujukkan  suatu korelasi  didalam  matriks  sedangkan  pada  kolom Extraction  menunjukkan  seberapa  besar suatu  faktor  yang  terbentuk  yang  dapat  menerangkan  suatu  variabel.  Angka  pada  table  3 diatas selalu bernilai positif atau diatas 0. Nilai Communalities tertinggi pada table 3 diatas terdapat  pada  variabel  X3  sebesar  0,988  artinya  faktor  menurut  golongan  Teknisi  dan Kelompok Jabatan yang sejenis dapat menjelaskan 98,8% varins factor yang telah terbentuk dan  untuk  nilai communalities yang  terendah  terdapat  pada  variabel  X4  sebesar  0,690 artinya  factor  menurut  golongan  perkerjaan  penata  usaha  pat  menjelaskan  69  %  varians factor  yang  terbentuk.  Semua  variabel  dapat  dijelaskan  oleh  factor  yang  telah  terbentuk dengan ketentuan semakin besar communalities maka semakin bersangkutan dengan factor yang terbentuk.
Berdasarakan  tabel  4,  kriteria  yang  pertama  yaitu  nilai  eigen  dari  table  4  diperoleh nilai eigen yang lebih besar dari 1. Pada 1 factor kriteria ini diperoleh jumlah factor yang

## Journal of Innovation Research and Knowledge Vol.2, No.12, Mei 2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
digunakan  adalah  1  factor  .  Penentuan  ini  didasarkan  pada  nilai  presentase  varians  total yang dijelaskan oleh banyaknya factor yang telah dibentuk. Dengan mengestraksi variabel- variabel awala atau asal yang menjadi 1 factor telah dihasilkan oleh varians total komulatif 89,873  %.  Jadi  1  factor  yang  sebesar  89,873  %  menjelaskan  dari  jumlah  varians  jika dibandikan  setiap  factor  dapat  dikatakan  nilai  yang  terlihat  bahwa  1  factor  sangat mendominasi pada total variansi.
Tabel 4 Total Variance Explained Initial Eigenvalue Extraction Sums of Squared Loadings Component Total % of Variance  Comulative Total % of Variance  Comulative 1 8,809 89,873 89,873 9,089 89,873 89,873 2 0,694 7,707 97,581 3 0,111 1,234 98,814 4 0,053 0,593 99,408 5 0,028 0,312 99,720 6 0,022 0,241 99,961 7 0,003 0,030 99,990 8 0,001 0,007 99,980 9 0,000 0,002 100,000
Suatu Nilai eigen untuk 1 factor setelah di ektraksi pun tetap sama sebesar 89,873 %. Perhatikan  karena  factor  yang  terektraksi  hanya  1  maka  rotasi  tidak  dapat  dilakukan sehingga  pada  aplikasi  SPSS  tidak  memunculkan  kolom  eigen  setelah  rotasi.  Dengan demikian 2 factor yang diperoleh dapat dihentikan.
Gambar 1 Scree plot Tabel 5 Component Matrix 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9

## Scree Plot
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)
Component 1 X1 0,968 X2 0,992 X3 0,994 X4 0,831 X5 0,954 X6 0,920 X7 0,992 X8 0,885 X9 0,983
Dari  Tabel  4,  Diketahui  dari  table  bahwa  hanya  satu  mengetraksi  1  factor.  Menurut Kriteria  dapat  dikatakan  hasil  ekstraksi  1  faktor  ini  dapat  dikatakan  benar/akurat  jika suatu  variabel  sampel  diambil  kurang  dari  30  variabel.  Pada  kasus  ini  hanya  terdapat  9 variabel  sempel  dengan  nilai  rata-rata  communalities  lebih  besar  0,8  atau  lebih.  Dari interprestasi sebelumnya diketahui bahwa rata-rata communalities yang didapatkan lebih besar  dari  0,9  sehingga  ektraksi  satu  factor  pada  analysis  dikatakan  akurat.  Dengan demikian  semua  variabel  yang  dimiliki  telah  tereduksi  menjadi  1  (satu)  komponen  yang disebut dengan 1 faktor yang terdiri atas variabel anggota badan legislative & pejabat tinggi pemerintahan  (X1),  tenaga  professional  (X2),  teknisi  dan  kelompok  jabatan  yang  sejenis (X3),  penata  usaha  (X4),  tenaga  usaha  jasa  dan  penjual  dagangan  ditoko  (X5),  pekerja- pekerja  Keterampilan  bidang  pertanian  dan  perikanan  (X6),  pekerja  kasar  Terampil  dan Sejenisnya  YBDL  (X7),  operator  dan  perakit  mesin  dan  mesin  Pabrik  (X8),  Pekerja  Kasar (X9),
Berdasarkan  tabel  3,  pada  kolom Intial terdapat  nilai  kommunalities  yang  setiap variabel  masing-masing  (satu).  Angka  ini  pada  diagonal  matriks  korelasi  dan  untuk  pada kolom extraction menunjukkan seberapa besar factor yang telah terbentuk sehinggadapat menerangkan varian suatu variabel. Angka pada kolom ini akan selalu positif. Pada gambar 1  bahwa  sempel  bagian  ke  dua  menghasilkan  jumlah  factor  sebanyak  1  faktor.  Kemudian Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa hanya 1 kelompok saja dengan factor yang telah terbentuk  dengan  penyederhanaan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pencari  kerja  yang menurut golongan pekerjaan pada tahun 2019.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  penelitian  ini  mengenai  metodologi  Analisis  Komponen Utama  menggubakan  aplikasi  SPSS  untuk  mereduksi  faktor-  faktor  yang  mempengaruhi pencari kerja menurut golongan dari 9 variabel yang ada maka diperoleh hasil reduksi yaitu anggota  badan  legislative  &  pejabat  tinggi  pemerintahan  (X1),  tenaga  professional  (X2), Teknisi  Dan  Kelompok  Jabatan  Yang  Sejenis  (X3),  Penata  Usaha  (X4),  Tenaga  Usaha  Jasa Dan  penjual  dagangan  ditoko  (X5),  pekerja-pekerja  Keterampilan  bidang  pertanian  dan perikanan  (X6),  pekerja  kasar  Terampil  dan  Sejenisnya  YBDL  (X7),  operator  dan  perakit mesin dan mesin Pabrik (X8), Pekerja Kasar (X9). Saran untuk melanjutkan penelitian yang ada dapat dikembangkan lagi dengan menggunakan metode-metode matematis yang lain. Ucapan Terima Kasih

## Journal of Innovation Research and Knowledge Vol.2, No.12, Mei 2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Dinas Ketenagakerjaan Kota Balikpapan khususnya  kepada  para  karyawan  di  Dinas  Ketenagakerjaan  Kota  Balikpapan  dan  Dosen Pembimbing Bapak Syalam Ali Wira Dinata, S.Si., M. Si yang telah mendukung penelitian ini terlaksana. Selanjutnya, penulis juga berterima kasih kepada pihak-  pihak yang telah ikut menyumbang  ide,  saran,  dan  dukungan  sehingga  penelitian  ini  dapat  dilakukan sebagaimana mestinya

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Delsen,  M.S.  Noya  van,  A.Z.  Wattimena,  S.D.  Saputri.2007.  Penggunaan  Metode  Analisis Komponen  Utama  untuk  mereduksi  Faktor-faktor  inflasi  di  Kota  Ambon.  Ambon: Universitas Pattimura
[2] Disnaker, B. (2020, Januari 8). Visi dan Misi. Diambil kembali dari Dinas Ketengakerjaan: https://disnaker.balikpapan.go.id/web/conten/22
[3] Elpira,  Fifi.  2014.  Penerapan  Analisis  factor  untuk  Menentukan  Faktor-faktor  yang mempengaruhi  Mahasiswa  dalam  memilih  Jurusan  Matematika  Falkultas  Sains  Dan Teknologi Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar. Makassar: Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar.
[4] Ifadah,  Ana.  2011.  Analisis  Metode Pricipal  Component  Analysis (Komponen  Utama)  dan Regresi  Ridge  Dalam  Mengatasi  Dampak  Multikolinearitas  Dalam  Analisis  Regresi Berganda.Semarang: Universitas Negeri Semarang.
[5] Raharjo,  Budi.  Analisis  Faktor  Mentahui  pengaruh  Personal  Selling  dan  Word  of  Mouth Terhadap  Keputusan  Pembelian  Suatu  Studi  Kasus  Pada  PT.  Starmas  Inti  Aluminium Industry. Jakatra: Fakultas Ekonomi Universitas Budi Luhur Jakarta.
[6] http://repository.uinbanten.ac.id/1228/4/BAB%20II.pdf