## Faktor-faktor Penunjang Produk Nano Spray dengan Metode Factor Analysis
Ai Nurhayati 1)
1) Sekolah Tinggi Teknologi Bandung, Soekarno-Hatta 378, Bandung, 40211

## Email: ain38375@gmail.com
Abstract: Air and water pollution and lifestyle today make living cells quickly damaged. Nano spray products are one solution to solve the problem. Nano spray manufacturers strive to make quality products to be easily accepted  by  the  public.  There  are  many  possibilities  that  can  make  nano  spray  to  be  the  top  choice  for prospective  cosmonauts.  This  study  aims  to  identify  supporting  factors  in  the  selection  of  nano  spray products. This study uses factor analysis method through SPSS statistics software. The results showed that there are two main factors that support nano spray products, namely tool and content factors.
Keywords: Factor analysis, Nano spray, SPSS, Statistics
Abstrak: Pencemaran  udara  dan  air  serta  pola  hidup  di  zaman  sekarang  membuat  sel-sel  hidup  cepat mengalami kerusakan. Produk nano spray merupakan salah satu solusi untuk mengatasi masalah tersebut. Produsen nano  spray berusaha  untuk  membuat  produk  yang  bermutu  agar  mudah  diterima  oleh masyarakat. Ada banyak kemungkinan yang bisa membuat nano spray agar menjadi pilihan utama untuk calon kosumen. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor penunjang dalam pemilihan produk nano  spray .  Penelitian  ini  menggunakan  metode factor  analysis melalui software statistik  SPSS. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  ada  dua  faktor  utama  yang  menunjang  produk nano  spray ,  yaitu faktor alat dan isi.
Kata Kunci: Factor analysis , Nano spray , SPSS, Statistik

## PENDAHULUAN
Aktivitas  sehari-hari  atau  pekerjaan  yang  dilakukan  sering  membuat  kulit  mengalami dehidrasi atau kekurangan cairan. Gejala-gejala yang ditimbulkan bisa berupa bibir pecah-pecah atau sariawan, ujung telapak kaki pecah-pecah, kulit bersisik dan sebagainya. Salah satu solusi untuk  masalah  tersebut  adalah  produk nano  spray yang  hadir  dengan  berbagai  macam ekstraknya.  Produk nano  spray adalah  produk  perawatan  kulit  dengan  metode  mengubah partikel-partikel  air  menjadi  berukuran  nano  sehingga  air  dapat  mudah  diserap  oleh  kulit. Partikel  nano  memiliki  ukuran  antara  1  nm  hingga  100  nm  (Nath  et  al.,  2020).  Penelitian- penelitian  sebelumnya  lebih  fokus  pada  kegunaan  dari nano  spray seperti nano  spray ekstrak teripang  yang  dapat  mempercepat  proses  menyembuhkan  luka  dari  orang  yang  berpenyakit diabetes mellitus (Hanifah et al., 2018).
Berdasarkan  hasil  wawancara  dari  narasumber,  ada  beberapa  konsumen  yang  tertarik pada  produk nano  spray karena  mereka  menganggap  produk  ini  dapat  membantu  mencapai tingkat  kelembaban  yang  terbaik.  Beberapa  konsumen  menyukai  produk  ini  karena  dapat menghilangkan  bau  badan.  Ada  Sebagian  konsumen  yang  membeli  produk  ini  karena  dapat menghilangkan  gatal-gatal  atau  mencegah  alergi.  Konsumen  lainnya  ada  yang  tertarik  karena model  desain  produknya  yang  canggih.  Tidak  hanya  itu  saja,  masih  ada  hal  lainnya  yang membuat konsumen berminat dan membuat keputusan  untuk memilih produk nano spray ini. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  komponen-komponen  utama  yang mempengaruhi para responden dalam mengambil keputusan untuk membeli produk nano spray . Oleh  karena  banyak  faktor  yang  harus  diperhitungkan  oleh  produsen nano  spray dalam meningkatkan  kualitas  produk,  sehingga  perlu  untuk  meringkas  data  faktor  tersebut  menjadi beberapa faktor saja agar produsen dapat fokus dalam peningkatan mutunya untuk faktor yang terpenting. Alat statistik yang dapat digunakan adalah analisis multivariat dengan metode factor analysis melalui  SPSS.  Kebaruan  dari  penelitian  ini  yaitu  fokus  pada  identifikasi  komponen- komponen yang membuat para calon pembeli yakin untuk memilih produk nano spray .

## METODOLOGI
Penelitian ini menerapkan metode analisis multivariat yaitu metode factor analysis dengan bantuan software SPSS  versi  24  (Mei  et  al.,  2020).  Jenis  penelitian  yang  diterapkan  secara kuantitatif.
Populasi dari narasumber penelitian ini yaitu wanita-wanita yang bertempat di kota-kota besar di negara Indonesia yang diasumsikan biasanya para konsumen wanita yang tertarik pada produk nano spray . Sampel  penelitian  ini  diambil  secara random atau simple  random  sampling karena  lebih efisien dari sejumlah responden dari berbagai kota yang diasumsikan dapat mewakili populasi (Menachemi et al., 2020). Ukuran sampel dihitung dengan rumus distribusi binomial (Zapf et al., 2020).
Suatu  sampel random yang  berukuran  n  dari  sebuah  populasi  dengan  ukuran  N  dipilih sesuai dengan mekanisme yang menjamin setiap sampel potensial yaitu
𝑁 𝑛 … (1) memiliki peluang yang sama yaitu 1 𝑁 𝑛 … (2) dari sampel yang diseleksi.
Populasi sudah diidentifikasi dengan nomor 1 sampai N, kemudian software statistik R bisa  digunakan  untuk  memilih  n  dengan  bilangan integer yang  berbeda  di  dalam  rentang  1 sampai N sehingga semua pilihan potensial memiliki peluang yang sama.
𝑛 = 4𝜎 2  −1 1− 𝛼 2 2 𝑊 2 … (3)  −1 = distribusi kumulatif invers dari distribusi normal standard.
𝜎 2 = variansi populasi.
 = selang kepercayaan ( confidence interval ). W    = lebar dari interval ( width ).
Nilai  −1 dapat dihitung dari program software R. Dipilih interval keyakinan = 95 %, m = 0, s = 1 dalam bahasa program R, maka nilai  −1 = 1,645 (Heiberger & Holand, 2015).
𝑛 = 4(1) 2 1,645 1− 0,95
2 2 0,245 2
= 50 (4)
Teknik  pengumpulan  data  dengan  cara  survey  kuisioner  (Bollweg  et  al.,  2020).  Alat pengumpulan  data  melalui  perangkat  internet.  Teknik  analisis  data  dengan  metode factor analysis yang dibantu melalui perangkat software SPSS versi 24 (Sardjono et al., 2020). Bagan alir dari penelitian ini tertera pada Gambar 1. Waktu penelitian pada tahun 2019. Tempat penelitian di kota Bandung dengan 50 orang responden dengan kriteria wanita sebagai target  calon  konsumen  yang  aslinya  dari  kota  Bandung,  Jakarta,  Semarang,  Surabaya,  Padang, Banjarmasin, Makassar dan sebagainya.
Gambar 1. Bagan alir metode penelitian (Marques et al., 2020)
Bentuk  jawaban  dalam  kuisioner  memakai  skala  Likert  (Stockemer,  2019).  Responden menjawab antara nilai 1 sampai 5 dengan pengertian sebagai berikut (Forsyth, 2018):
1. Sangat tidak suka
2. Tidak suka
3. Netral atau ragu-ragu
4. Suka
5. Sangat suka
Analisis  faktor  adalah  sebuah  alat  statistik  yang  bermanfaat  dalam  meringkas  dan mereduksi  variabel  menjadi  beberapa  faktor  saja  yang  dapat  mewakili  banyak  variabel  yang telah ada sebelumnya (Tran et al., 2020). Faktor-faktor yang akan diidentifikasi dalam penelitian ini  adalah  faktor  tersedia charger ,  sebagai  obat,  partikel  jernih,  jaminan  mutu  dan  keawetan. Faktor-faktor  tersebut  diperoleh  dari  hasil survey dan  wawancara  dari  para  konsumen nano spray . Tujuan  dari  analisis  faktor  adalah  untuk  mendapatkan  jumlah  faktor  yang  lebih  sedikit daripada (Nurhayati et al., 2018).

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Jumlah  sampel  pada  penelitian  sebanyak  lima  puluh  orang  responden  yang  bersedia menjawab  pertanyaan  kuisioner  dengan  jawaban  menggunakan  skala  Likert  (Schrum  et  al., 2020).  Angka  skala  dari  nilai  1  sampai  5  (Ederveen  et  al.,  2020).  Mulai  dari  angka  1  yang bermakna  sangat  tidak suka  sampai  angka  5  yang  bermakna sangat  suka.  Data  diolah  melalui software statistik SPSS versi 24. Hasil pengolahan data dari SPSS tertera pada Tabel 1.
Tabel 1. KMO dan uji bartlett Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .608 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 19.263 df 10 Sig. .037 Menentukan masalah penelitian Menentukan variabel penelitian Mengukur variabel Menghitung ukuran sampel Uji normalitas, linieritas dan homogenitas Menurunkan faktor-faktor Menentukan matriks faktor Memilih metode rotasi Interpretasi matriks faktor rotasi Respesifikasi model faktor Validasi matriks faktor Menghitung skor faktor dan kesimpulan
Pada Tabel 1. tampak nilai KMO MSA = 0,608. Angka signifikansi = 0,037. Nilai KMO MSA ada  di  atas  0,5  artinya  variabel  bisa  diprediksi  serta  bisa  dianalisa  ke  tahap  berikutnya (Shrestha, 2021).
Nilai signifikansi kurang dari 0,05 yang mengandung makna bahwa sampel sudah cukup untuk  dapat  dianalisis  lebih  lanjut  (Panda  et  al.,  2020).  Oleh  karena  itu,  variabel  dan  sampel yang sudah tersedia dapat diproses seterusnya ke tahap berikutnya.
Tabel 2. Anti-image matrices Tersedia charger Obat Partikel jernih Jaminan mutu Awet Anti-image Covariance Tersedia charger .912 .004 -.192 -.006 -.128 Obat .004 .839 -.087 .255 -.142 Partikel jernih  -.192 -.087 .812 .206 -.134 Jaminan mutu  -.006 .255 .206 .820 -.079 Awet -.128 -.142 -.134 -.079 .909 Anti-image Correlation Tersedia charger .623 a .005 -.223 -.006 -.141 Obat .005 .619 a -.106 .307 -.163 Partikel jernih  -.223 -.106 .637 a .253 -.156 Jaminan mutu  -.006 .307 .253 .567 a -.091 Awet -.141 -.163 -.156 -.091 .595 a
a. Ukuran dari kecukupan sampel (MSA)
Pada Tabel  2. terlihat  pada  bagian anti  image  correlation terutama  pada  angka  korelasi yang  bersimbol  a  yang  posisinya  berada  pada  arah  diagonal  pojok  kiri  atas  ke  pojok  kanan bawah. Nilai MSA dari variabel tersedia charger = 0,623. Nilai MSA dari variabel obat = 0,619. Nilai MSA dari variabel partikel jernih = 0,637. Nilai MSA dari variabel jaminan mutu = 0,567. Nilai MSA untuk variabel awet = 0,595. Semua variabel berada di atas nilai 0,5 sehingga sudah memenuhi  persyaratan  bahwa  variabel  dapat  diprediksi  dan  dapat  dianalisa  lebih  lanjut  ke tahap berikutnya (Goni et al., 2020).
Tabel 3. Communalities Initial Extraction Tersedia charger 1.000 .579 Obat 1.000 .561 Partikel jernih 1.000 .530 Jaminan mutu 1.000 .705 Awet 1.000 .504 Metode ekstraksi: analisis komponen utama.
Pada Tabel 3 terlihat nilai komunalitas untuk variabel tersedia charger = 0,579. Artinya 57,9  %  varians  dari  variabel  tersedia charger dapat  dideskripsikan  oleh  komponen  yang dihasilkan. Variabel obat = 0,561. Artinya 56,1 % varians dari variabel obat dapat dideskripsikan oleh  komponen  yang  dihasilkan.  Semakin  tinggi  nilai  komunalitas  suatu  variabel  artinya semakin berkaitan relasinya dengan komponen yang dihasilkan (Clavel & Morlon, 2020).
Angka  komunalitas  yang  terbesar  terdapat  pada  variabel  jaminan  mutu  =  0,705  artinya 70,5  %  varians  dari  variabel  jaminan  mutu  dapat  dideskripsikan  oleh  komponen  yang
dihasilkan.  Berdasarkan  peringkat  nilai  komunalitas,  pertama  variabel  jaminan  mutu,  kedua variabel  tersedia charger ,  ketiga  variabel  obat,  keempat  variabel  partikel  jernih  dan  kelima variabel awet.
Tabel 4. Variansi total Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 1.785  35.694 35.694  1.785  35.694 35.694  1.519  30.378 30.378 2 1.094  21.883 57.578  1.094  21.883 57.578  1.360  27.200 57.578 3 .867  17.335 74.913 4 .681  13.627 88.539 5 .573  11.461 100.000
Metode ekstraksi: analisis komponen utama.
Pada Tabel  4 tampak  ada  lima  variabel  yang  digolongkan  dalam  analisis  faktor  dengan tiap-tiap varians = 1 maka jumlah varians = 5. Apabila kelima variabel diringkas menjadi satu komponen maka terlihat pada komponen 1:
1,785 5 × 100% = 35,694%
Apabila  lima  variabel  diekstrak  menjadi  dua  komponen  sehingga  varians  komponen  ke satu adalah 35,694%, varians komponen kedua yaitu
1,094 5 × 100% = 21,883%
Total kedua komponen = (35,694% + 21,883%) = 57,578%. Artinya total kedua komponen dapat menjelaskan 57,578% dari variabilitas kelima variabel tersebut.
Nilai eigenvalues menandakan  bobot  kepentingan  relatif  setiap  komponen  dalam mengukur  varians  kelima  variabel  yang  dianalisa.  Total eigenvalues untuk  kelima  variabel memiliki nilai sama dengan hasil jumlah varians kelima variabel.
1,785 + 1,094 + 0,867 + 0,681 + 0,573 = 5.
Susunan eigenvalues tampak  berurutan  dari  yang  terbesar  hingga  yang  terkecil  seperti terlihat pada Tabel 4 . Nilai eigenvalues dibawah nilai 1 tidak dimasukkan ke dalam perhitungan untuk jumlah komponen yang terbentuk (Kuhn & Johnson, 2016).
Pada Tabel  4 tampak  bahwa  ada  2  komponen  yang  dihasilkan,  sebab  dengan  satu komponen, nilai eigenvalues > 1, dengan 2 komponen nilai eigenvalues pun berada di atas nilai 1. Sedangkan untuk 3 komponen nilai eigenvalues berada < 1 yakni 0,867. Dengan demikian proses memfaktorkan harus diakhiri pada dua komponen saja.
Gambar 2. Plot Scree
Pada Gambar  2. terlihat  grafik Scree  plot .  Terlihat  dari  bilangan  komponen  satu  ke komponen dua, arah garis turun disertai kemiringan ( slope ) yang agak runcing, sedangkan dari dua ke tiga, tiga ke empat dan empat ke lima memiliki slope yang lebih kecil. Pada grafik dapat terlihat bilangan komponen 3 memiliki nilai eigenvalue sudah lebih kecil dari angka 1 pada arah vertikal.  Hal  tersebut  menandakan  bahwa  2  komponen  ternyata  sangat  tepat  dalam  mewakili lima variabel (Arpagaus et al., 2018).
Tabel 5. Component matrix a Component 1 2 Tersedia charger .473 .596 Obat .648 -.375 Partikel jernih .723 .084 Jaminan mutu .621 .565 Awet .481 .523
Metode ekstraksi: analisis komponen utama.
a. 2 components extracted.
Sesudah diketahui bahwa 2 komponen ternyata sangat tepat, maka Tabel 5 menunjukkan distribusi  kelima  variabel  yang  dibagi  ke  dalam  dua  komponen  yang  terbentuk.  Komponen  di dalam metode analisis faktor sering disebut juga sebagai faktor.
Angka  pada Tabel  5 adalah factor  loadings yang  menandakan  tingginya  nilai  korelasi setiap variabel terhadap komponen 1 dan 2.
Nilai  korelasi  antara  variabel  tersedia charger dengan  komponen  1  =  0,473  yang mengandung makna  korelasi  lemah  karena  nilainya  berada  di  bawah  angka  0,5. Nilai  korelasi antara variabel tersedia charger dengan komponen 2 = 0,596 yang mengandung makna korelasi kuat karena nilainya berada di atas angka 0,5. Oleh karena itu variabel tersedia charger dapat digolongkan ke dalam komponen 2.
Nilai  korelasi  antara  variabel  obat  dengan  komponen  1  =  0,648  yang  mengandung  arti memiliki  korelasi  kuat  karena  di  atas  angka  0,5.  Nilai  korelasi  antara  variabel  obat  dengan komponen 2 = 0,375 yang mengandung arti korelasi lemah karena angkanya di bawah nilai 0,5. Oleh karena itu variabel obat dapat digolongkan ke dalam komponen 1.
Nilai  korelasi  antara  variabel  partikel  jernih  dengan  komponen  1  =  0,723  mengandung makna  memiliki  korelasi  kuat  karena  nilainya  berada  di  atas  angka  0,5.  Nilai  korelasi  antara variabel partikel jernih  dengan komponen 2 = 0,084 yang mengandung makna korelasi lemah karena  nilainya  berada  di  bawah  angka  0,5.  Oleh  karena  itu  variabel  partikel  jernih  dapat digolongkan ke dalam komponen 1.
Nilai korelasi antara variabel jaminan mutu dengan komponen 1 = 0,621 mengandung arti korelasi  kuat  karena  nilainya  berada  di  atas  angka  0,5.  Nilai  korelasi  antara  variabel  jaminan mutu dengan komponen 2 = 0,565 mengandung makna korelasi kuat karena nilainya berada di atas angka 0,5. Variabel jaminan mutu dapat digolongkan ke dalam komponen 1 karena nilainya lebih tinggi.
Nilai  korelasi  antara  variabel  awet  dengan  komponen  1  =  0,481  mengandung  makna korelasi lemah karena nilainya berada di bawah angka 0,5. Nilai korelasi antara variabel awet dengan komponen 2 = 0,523 mengandung makna korelasi kuat karena nilainya berada di atas angka 0,5. Oleh karena itu variable awet dapat digolongkan ke dalam komponen 2.
Ternyata  masih  ada  satu  variabel  jaminan  mutu  yang  meragukan  akan  digolongkan  ke golongan  mana,  apakah  akan  digolongkan  ke  dalam  komponen  1  atau  2.  Oleh  karena  alasan tersebut  maka  tahapan  selanjutnya  adalah  harus  melaksanakan  proses  rotasi  ( rotation )  agar semakin jelas kelompok atau golongannya apakah akan termasuk faktor 1 atau faktor 2.
Tabel 6 Rotated component matrix a Component 1 2 Tersedia charger .002 .761 Obat .741 .108 Partikel jernih .515 -.515 Jaminan mutu .838 .057 Awet .053 .708 Metode ekstraksi: analisis komponen utama .
Metode rotasi: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 3 iterations.
Pada Tabel 6 terlihat nilai korelasi antara variabel tersedia charger dengan komponen 1 = 0,002  lemah  karena  di  bawah  0,5.  Nilai  korelasi  antara  variabel  tersedia charger dengan komponen  2  =  0,761  kuat  karena  di  atas  0,5.  Oleh  karena  itu  variabel  tersedia charger digolongkan ke dalam komponen 2.
Nilai  korelasi  antara  variabel  obat  dengan  komponen  1  =  0,741  kuat  karena  di  atas  0,5. Nilai korelasi antara variabel obat dengan komponen 2 = 0,108 lemah karena di bawah 0,5. Oleh karena itu variabel obat dapat digolongkan ke dalam komponen 1.
Nilai korelasi antara variabel partikel jernih dengan komponen 1 = 0,515 kuat karena di atas 0,5. Nilai korelasi antara variabel partikel jernih dengan komponen 2 = -0,515 lemah karena di bawah 0,5. Oleh karena itu variable partikel jernih dapat digolongkan ke dalam komponen 1.
Nilai korelasi antara variabel jaminan mutu  dengan komponen 1 = 0,838  kuat karena di atas 0,5. Nilai korelasi antara variabel jaminan mutu dengan komponen 2 = 0,057 lemah karena di bawah 0,5. Variable jaminan mutu dapat digolongkan ke dalam komponen 1.
Nilai  korelasi  antara  variabel  awet  dengan  komponen  1  = 0,053  lemah  karena  di  bawah 0,5. Nilai korelasi antara variabel awet dengan komponen 2 = 0,708 kuat karena di atas 0,5. Oleh karena itu variabel awet dapat digolongkan ke dalam komponen 2.
Kelima variabel telah direduksi menjadi hanya terdiri atas dua komponen atau dua factor, yakni:
1. Komponen atau faktor 1: variabel tersedia charger dan variabel awet
2. Komponen  atau  faktor  2:  variabel  obat,  variabel  partikel  jernih  dan  variabel  jaminan mutu.
Tabel 7 Component transformation matrix Component 1 2 1 .784 .620 2 -.620 .784
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
Pada Tabel 7 tampak nilai pada diagonal menunjukkan tingkat korelasi yang sangat tinggi, komponen  1  dengan  1  bernilai  korelasi  0,784.  Tingkat  korelasi  antara  komponen  2  dengan  2 bernilai korelasi tinggi juga 0,784. Nilai korelasi yang besar tersebut menandakan bahwa kedua komponen atau kedua factor yang terbentuk sudah layak dan tepat.
Gambar 3 Component plot in rotated space
Gambar 3 menampilkan gambar posisi kelima variabel pada kedua komponen atau kedua faktor yang ada.
Hasil penelitian ini bermanfaat untuk para praktisi yaitu produsen nano spray . Produsen nano  spray hendaknya  mempertimbangkan  faktor  alat  dan isi untuk  produk nano  spray .    Dari segi  faktor  alat,  produsen  dapat  meningkatkan  performa  dari charger dan  keawetan  mesin penyemprot  nano  agar  dapat  dipakai  dalam  waktu  yang  lama.  Dari  segi  faktor  isi,  produsen dapat menjual isi ulang berupa air murni yang jernih dan air ekstrak yang mengandung obat di dalamnya  untuk  dimasukkan  ke  dalam  produk nano  spray .  Produsen  juga  dapat  menambah waktu garansi untuk jaminan mutu.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  dari  lima  variabel  yang dipertimbangkan melalui proses memfaktorkan dapat diringkas menjadi hanya dua komponen. Komponen  yang  terbentuk  yaitu  komponen  1  dan  2.    Komponen  1  tersusun  dari  variabel tersedia charger dan  variabel  awet.  Komponen  atau  faktor  ini  dapat  diberi  nama  faktor  alat. Hal  ini  berarti  ada  sebagian  responden  yang  memilih nano  spray dikarenakan  oleh  alatnya dapat  di charger dan  awet  atau  tahan  lama.  Korelasi  tersedia charger dan  awet  bernilai positif  maka  semakin  mudah  di charger dan  awet  akan  semakin  membuat  para responden  berminat  untuk  membeli nano  spray .  Komponen  2  tersusun  dari  variabel  obat,
variabel  partikel  jernih  dan  variabel  jaminan  mutu.  Komponen  atau  faktor  ini  dapat  diberi nama  faktor  isi.  Hal  ini  berarti  ada  Sebagian  responden  yang  memilih nano  spray dikarenakan  oleh  partikel  air  yang  dihasilkan  dalam  ukuran  nano  sangat  murni  dan jernih,  berkualitas  dan  bermanfaat  sebagai  obat  penyembuh.  Angka  korelasi  bernilai  positif yang  berarti  semakin  jernih  partikel  air  yang  dihasilkan,  semakin  terjamin  mutunya  dan semakin  berhasil  untuk  dimanfaatkan  sebagai  media  obat  penyembuh.  Hal  tersebut  dapat membuat calon konsumen semakin berminat untuk membelinya.
Penelitian dengan metode factor analysis dapat dipergunakan untuk produk yang lainnya dengan memperhatikan tingkat korelasi dari anggota komponen atau faktor. Penelitian ini dapat dikembangkan  ke  depannya  pada  proses  pengembangan  produk nano  spray yang  dapat bermanfaat  untuk  semua  kalangan  baik  akademisi,  pihak  industri  dan  seluruh  masyarakat Indonesia secara umumnya.
Pengembangan  produk nano  spray ke  depannya  akan  lebih  dinamis  karena  dapat dipergunakan di bidang kesehatan dan di dunia kosmetika seperti yang sedang dikembangkan oleh para peneliti seperti Cordin Arpagaus dalam penelitian yang berjudul Nano spray drying for encapsulation of pharmaceuticals (Arpagaus et al., 2018). Di  bidang  kesehatan,  produk nano  spray dapat  dikembangkan  lebih  jauh  dalam  bentuk partikel nano yang awalnya berbentuk cairan, kemudian keluar dalam bentuk zat padat berupa serbuk-serbuk partikel berukuran nano yang dapat dipakai dalam dunia obat-obatan yang dapat bermanfaat bagi masyarakat banyak seperti yang sedang dikembangkan oleh Cordin Arpagaus dalam penelitiannya yang berjudul Nanocapsules formation by nano spray drying (Arpagaus et al., 2017).
Di  bidang  kosmetika,  produk nano  spray dapat  dikembangkan  lebih  jauh  dalam bentuk  partikel  nano  dapat  berupa  zat  cair  dan  dapat  juga  berupa  zat  padat  untuk  hasil yang  keluar  dari nano  spray .  Contohnya  serbuk  emas  berukuran  nano  yang  bermanfaat  di dunia kosmetik.

## DAFTAR PUSTAKA
Arpagaus, C., Collenberg, A., Rütti, D., Assadpour, E., & Jafari, S. M. (2018). Nano spray drying for encapsulation  of  pharmaceuticals. International  Journal  of  Pharmaceutics , 546 (1–2),  194– 214. https://doi.org/10.1016/j.ijpharm.2018.05.037
Arpagaus, C., John, P., Collenberg, A., & Rütti, D. (2017). Nanocapsules formation by nano spray drying. In S. M. Jafari (Ed.), Elsevier (Issue April). Nikki Levy. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-809436-5.00010-0
Bollweg,  T.  M.,  Okan,  O.,  Freţian,  A.  M.,  Bröder,  J.,  Domanska,  O.  M.,  Jordan,  S.,  Bruland,  D., Pinheiro,  P.,  &  Bauer,  U.  (2020).  Adapting  the  European  Health  Literacy  Survey Questionnaire  for  Fourth-Grade  Students  in  Germany:  Validation  and  Psychometric Analysis.
Health Literacy Research and Practice , 4 (3), e144–e159. https://doi.org/10.3928/24748307-20200428-01
Clavel, J., & Morlon, H. (2020). Reliable Phylogenetic Regressions for Multivariate Comparative Data:  Illustration  with  the  MANOVA  and  Application  to  the  Effect  of  Diet  on  Mandible Morphology in Phyllostomid Bats. Systematic Biology , 69 (5), 927–943.
Ederveen,  J.  C.,  Nienhuijs,  S.  W.,  Jol,  S.,  Robben,  S.  G.  F.,  &  Nederend,  J.  (2020).  Structured  CT reporting improves accuracy in diagnosing internal herniation after laparoscopic Roux-en-Y gastric  bypass. European  Radiology , 30 (6),  3448–3454.  https://doi.org/10.1007/s00330- 020-06688-x
Forsyth, D. (2018). Probability and Statistics for Computer Science . Springer.
Goni, M. D., Naing, N. N., Hasan, H., Wan-Arfah, N., Deris, Z. Z., Arifin, W. N., Hussin, T. M. A. R., Abdulrahman,  A.  S.,  Baaba,  A.  A.,  &  Arshad,  M.  R.  (2020).  Development  and  validation  of
knowledge,  attitude  and  practice  questionnaire  for  prevention  of  respiratory  tract infections  among  Malaysian  Hajj  pilgrims. BMC  Public  Health , 20 (1),  1–10. https://doi.org/10.1186/s12889-020-8269-9
Hanifah, N., Achmad, Y. F., Permatasari, M., Kurniati, M., Syafira, D. T., & Salasia, S. I. O. (2018). Nano  Spray  TRISWHEAT  (Teripang  Super  Wound  Healing  Agent)  Penyembuh  Luka Diabetes  Mellitus  yang  Terinfeksi  Bakteri  MRSA  (Methicillin  Resistant  Staphylococcus aureus)  dengan  Ekstrak  Teripang.  In Jurnal  Sain  Veteriner (Vol.  36,  Issue  1,  p.  40). https://doi.org/10.22146/jsv.26476
Heiberger,  R.  M.,  &  Holand,  B.  (2015). Statistical  Analysis  and  Data  Display (R.  de  Veaux,  S.  E. Fienberg, & I. Olkin, Eds.; 2nd ed.). Springer.
Kuhn, M., & Johnson, K. (2016). Applied Predictive Modeling . Springer.
Marques,  R.  A.  M.,  Bruno  Dutra  Pereira,  R.,  Santana  Peruchi,  R.,  Cardoso  Brandão,  L.,  Roberto Ferreira,  J.,  &  Paulo  Davim,  J.  (2020).  Multivariate  GR&R  through  factor  analysis. Measurement:  Journal  of  the  International  Measurement  Confederation , 151 (September). https://doi.org/10.1016/j.measurement.2019.107107
Mei,  F.,  Fan,  J.,  Yuan,  J.,  Liang,  Z.,  Wang,  K.,  Sun,  J.,  Guan,  W.,  Huang,  M.,  Li,  Y.,  &  Zhang,  W.  W. (2020).    Comparison  of  Venous  Thromboembolism  Risks  between  COVID-19  Pneumonia and    Community-Acquired    Pneumonia    Patients. Arteriosclerosis,    Thrombosis,    and Vascular Biology , September , 2332–2337.
https://doi.org/10.1161/ATVBAHA.120.314779
Menachemi, N., Yiannoutsos, C. T., Dixon, B. E., Duszynski, T. J., Fadel, W. F., Wools-Kaloustian, K. K.,  Unruh  Needleman,  N.,  Box,  K.,  Caine,  V.,  Norwood,  C.,  Weaver,  L.,  &  Halverson,  P.  K. (2020). Population Point Prevalence of SARS-CoV-2 Infection Based on a Statewide Random Sample  —  Indiana,  April  25–29,  2020. MMWR.  Morbidity  and  Mortality  Weekly  Report , 69 (29), 960–964. https://doi.org/10.15585/mmwr.mm6929e1 Nath, D., Singh, F., & Das, R. (2020). X-ray diffraction analysis by Williamson-Hall, Halder-Wagner and  size-strain  plot  methods  of  CdSe  nanoparticles-  a  comparative  study. Materials Chemistry and Physics , 239 (July 2019), 122021. https://doi.org/10.1016/j.matchemphys.2019.122021
Nurhayati,  A.,  Gautama,  A.,  &  Naseer,  M.  (2018).  Decision  making  model  design  for  antivirus software selection using Factor Analysis and Analytical Hierarchy Process. MATEC Web of Conferences , 154 . https://doi.org/10.1051/matecconf/201815403006
Panda, S., Gaur, G. K., Sahoo, N. R., Bharti, P. K., & Kar, J. (2020). Principal component analysis of morphometric  and  growth  traits  in  crossbred  piglets. Indian  Journal  of  Animal  Sciences , 90 (8), 1168–1171.
Sardjono,  W.,  Selviyanti,  E.,  &  Perdana,  W.  G.  (2020).  The  application  of  the  factor  analysis method to determine the performance of IT implementation in companies based on the IT balanced  scorecard  measurement  method. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1538 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1538/1/012026
Schrum, M. L., Johnson, M., Ghuy, M., & Gombolay, M. C. (2020). Four years in review: Statistical practices  of  likert  scales  in  human-robot  interaction  studies. ACM/IEEE  International Conference on Human-Robot Interaction , 43–52. https://doi.org/10.1145/3371382.3380739
Schumacker,  R.,  &  Tomek,  S.  (2013).
Understanding  Statistics  Using  R .  Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-6227-9
Shrestha, N. (2021). Factor Analysis as a Tool for Survey Analysis. American Journal of Applied Mathematics and Statistics , 9 (1), 4–11. https://doi.org/10.12691/ajams-9-1-2
Stockemer, D. (2019). Quantitative Methods for the Social Sciences . Springer.
Tran, D., Nguyen, H., Le, U., Bebis, G., Luu, H. N., & Nguyen, T. (2020). A novel method for cancer subtyping  and  risk  prediction  using  consensus  factor  analysis. Frontiers  in  Oncology ,
10 (June), 1–10. https://doi.org/10.3389/fonc.2020.01052
Zapf, A., Asendorf, T., Anten, C., Mütze, T., & Friede, T. (2020). Blinded sample size reestimation for  negative  binomial  regression  with  baseline  adjustment. Statistics  in  Medicine , 39 (14),
1980–1998. https://doi.org/10.1002/sim.8525