## FARABI Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Analisis Statistik Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Rendahnya Minat Masyarakat dalam Menggunakan Layanan PT Pos Indonesia (PERSERO)
Elvin Juliani Gulo 1 , Asima Manurung 2 , Parapat Gultom 3 , Open Darnius 4 1 Prodi Matematika, FMIPA, Universitas Sumatera Utara, Medan-Indonesia 20155
4 Program Matematika, FMIPA, Universitas Sumatera Utara, Medan-Indonesia 20155 Email: 1 julianielvin@gmail.com, 2 asimamanurung73@gmail.com, 3 par_gultom@yahoo.com,
4 opendarnius@gmail.com

## ABSTRAK
Analisis  faktor  adalah  salah  satu metode  multivariat  yang  digunakan untuk menemukan  faktor-faktor  yang menjelaskan  hubungan  atau  korelasi  antara  berbagai  indikator  independen  dengan  menganalisis  variabel- variabel yang diduga memiliki keterkaitan satu sama lain. Pada penelitian ini, analisis faktor digunakan untuk mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  rendahnya  minat  masyarakat  Kota  Gunungsitoli  dalam menggunakan  layanan  PT  Pos  Indonesia  (Persero)  berdasarkan  konsep Service  Marketing  Mix (Bauran Pemasaran  Jasa) 7P .  Berdasarkan hasil  penelitian  diperoleh  6  faktor  yang mempengaruhi rendahnya  minat masyarakat dalam menggunakan layanan PT Pos Indonesia (Persero) yaitu Faktor Promosi (19,935%), Faktor Harga  (13,544%),  Faktor  Produk  (11,493%),  Faktor  Kurlog  (8,214%),  Faktor  Lokasi  (7,102%)  dan  Faktor Proses  (6,410%).  Keenam  faktor  tersebut  memberikan  proporsi  keragaman  kumulatif  sebesar  66,968% artinya  keenam faktor tersebut dapat mempengaruhi minat masyarakat Kota Guunungsitoli sebesar 66,968% dan sisanya dapat dipengaruhi faktor-faktor lainnya yang tidak teridentifikasi dalam model ini.
Kata kunci : Analisis Faktor, Bauran Pemasaran Jada, PT Pos Indonesia

## ABSTRACT
Factor analysis is one of the multivariate methods used to find factors that explain the correlation between various independent indicators by analyzing variables that are related to each other. The method used in this research is Factor Analysis. It is used  to determine factors that influence people’s low interest in using the services of PT Pos Indonesia (Persero) in Gunungsitoli City. It is based on the concept of Service Marketing Mix 7P. Based on the research results, 6 factors can influence the low interest of the community in using the services  of  PT  Pos  Indonesia  (Persero)  namely,  Promotion  Factor  (19.935%),  Price  Factor  (13,544), Product  Factor  (11.493%),  Kurlog  Factor  (8.214%),  Location  Factor  (7,102%)  and  the  last  is  Process Factor  (6,410%).  These  factors  are  provided  with  a  cumulative  diversity  proportion  of  60.225%  which means,  these  factors  have  influenced  the  interest  of  the  Gunungsitoli  City’s  community  in  the  amount  of 66.968%  and  the  other  remaining  factors  are  influenced  by  unknown  factors  that  are  not  included  in  this model.
Keywords : Factor Analysis, Service Marketing Mix, PT Pos Indonesia.

## A. Pendahuluan
Persaingan  yang  semakin  tinggi  di bidang  layanan  jasa  keuangan  dan  bidang layanan logistik mewajibkan perusahaan memiliki ciri tertentu sehingga dapat dibedakan dengan  perusahaan  lain  seperti  PT  Pos Indonesia.  PT  Pos  Indonesia  termasuk  dalam badan  usaha  milik  negara  (BUMN)  Indonesia. Secara  umum,  Pos  Indonesia  bergerak  dalam bidang bisnis Kurir dan Logistik dan bisnis Jasa Keuangan. Persaingan yang  ketat dalam bidang pengiriman  logistik  dan  keuangan  membuat
perusahaan  harus  menciptakan  transformasi agar dapat bersaing secara kompetitif.
Menurut  Marbun,  Ma’arif  dan  Atika (2020),  persaingan  terhadap  perusahaan  swasta sejenis  membuat  PT  Pos  Indonesia  berada dalam  situasi  yang  merugikan.  Perusahaan swasta  lainnya  yang  bergerak  dalam  bidang yang  sama  lebih  menarik  minat  masyarakat karena  memiliki  tampilan  yang  lebih  modern sehingga  memutuskan  untuk  tidak  memilih  PT Pos  Indonesia.  Berdasarkan  Laporan  Tahunan ( Annual  Report) 2018  PT  Pos  Indonesia
(Persero),  perkiraan  pertumbuhan  E-Commerce di  Indonesia  mencapai  45%  per  tahun  sampai pada  tahun  2020  dan  pada  masa  tahun  2021- 2025 mengalami perlambatan dengan pertumbuhan  sekitar  21%  per  tahun.  Pasar  jasa kurir  di  Indonesia  terbagi  pada  tiga  perusahaan utama dan menjadi saingan PT Pos Indonesia.
Gambar  1 .  Digram  Persaingan  PT  Pos  2018
Sumber: PT Pos Indonesia
(2018:131)
Berdasarkan  Laporan  Tahunan  ( Annual Report) 2020  PT  Pos  Indonesia  (Persero), dampak  yang  diakibatkan  oleh pandemi Covid- 19  mengakibatkan market  share seluruh portofolio bisnis Pos Indonesia pada tahun 2020 mengalami  penurunan  sehingga  posisi  pasar Pos Indonesia  menjadi  inferior. Oleh sebab  itu, proses transformasi PT Pos Indonesia (Persero) masih menjadi asumsi-asumsi yang dipertimbangkan  dalam  penyusunan  rencana dan strategi dengan target meningkatkan market share dan profitabilitas bisnis.
Penurunan market share seluruh portofolio bisnis Pos Indonesia berdampak pada cabang  Kantor  Pos  di  seluruh  Indonesia termasuk di Kantor Pos Gunungsitoli. Berdasarkan  pengamatan  yang  peneliti  lakukan selama  menjalani  magang  di  Kantor  Pos Gunungsitoli  dan  didukung  data  Jumlah Transaksi  di  Kantor  Pos  Gunungsitoli  Bulan Oktober  2021  menunjukkan  bahwa  rata-rata transaksi  pada  aplikasi  IPOS  dan  MILE  adalah 2,9/jam  dengan  presentase  0.36%.  Hal  ini menunjukkan bahwa masyarakat Kota
Gunungsitoli  memiliki  minat  yang  rendah dalam  menggunakan  layanan  Pos  Indonesia. Rendahnya minat masyarakat dalam menggunakan  layanan  PT  Pos  Indonesia  tentu disebabkan  oleh  beberapa  faktor.  Metode  yang tepat  untuk  menemukan  faktor-faktor  tersebut adalah metode analisis faktor.
Analisis faktor ( factor analysis) merupakan  suatu  teknik  statistika  multivariat
yang  bertujuan  menemukan  beberapa  faktor yang  dapat  menggambarkan  hubungan  atau korelasi  antar  indikator-indikator  independen yang  telah  diamati.  Semua  variabel  yang tersedia harus diperhatikan jika ingin mengetahui  hubungan  antar  objek  penelitian. Jika  variabel  yang  diperhatikan  semakin banyak,  maka  akan  diperoleh  kesimpulan  yang semakin  menunjukkan  data  asal.  Analisis faktor akan mereduksi data serta menginterpretasikan  sebagai  variabel  bentukan atau suatu faktor.
Pengelompokkan yang dilakukan terhadap  sejumlah  variabel  yang  banyak  dari kumpulan  homogen  ke  dalam  jumlah  yang lebih  sedikit  sehingga  terbentuk  variabel  yang baru disebut faktor. Hal ini membuat interpretasi  variabel  akan  lebih  mudah.  Faktor juga  dapat  disebut  sebagai  variabel  baru  yang mengandung  informasi  yang  berada  dalam variabel  asli.  Faktor  merupakan  variabel  baru atau  bentukan  yang  bersifat  tidak  dapat diobservasi,  laten,  atau  konstruk  yang  disebut sebagai manisfest  variable atau observable variable atau juga indikator. Lazimnya variabel sasaran yang sulit diperhatikan atau pengukuran variabel  penelitiannya  sulit  diukur  secara langsung maka dilakukan dengan cara mengembangkan  beberapa  indikator  menjadi item-item  pertanyaan  atau  pernyataan  dalam instrumen.  Variabel  dalam  penelitian  ini menggunakan  konsep service  marketing  mix (bauran  pemasaran  jasa)  7 P-  Product,  Price, Promotion,  Place,  People,  Process, dan Physical  Evidence. Menurut  Erna  dan  Insiati (2018),  bauran  pemasaran  adalah  salah  satu cara  atau  teknik  pemasaran  yang  dapat digunakan  menjadi  suatu  pedoman,  panduan, atau  acuan  dalam  penggunaan  setiap  unsur dalam variabel untuk mencapai tujuan perusahaan.

## B. Metode Penelitian
1. Analisis Faktor Analisis faktor ( factor analysis ) merupakan  teknik  dari  analisis  statistika multivariat  yang  dipakai  dalam  hal  memahami regularitas  suatu  gelaja  atau  kejadian  yang mendasari dimensi-dimensi. Dengan menggunakan  teknik  ini  maka  beberapa variabel asal dapat diterangkan dengan membuat faktor yang lebih sedikit dari variabel asalnya (Bilson Simamora, 2015).
30% 30% 25% 15% JNE TIKI Lainnya
PT Pos
Tujuan  dasar  dari  analisis  faktor  yaitu memperoleh faktor-faktor yang dapat menerangkan  keragaman  data  semaksimal mungkin  dan  memiliki  faktor-faktor  saling bebas.  Secara  statistik,  pembentukan  beberapa kombinasi linear dari variabel-variabel merupakan tujuan dari analisis faktor yang akan digunakan untuk penyelidikan  keterkaitan antar variabel.  Tahapan-tahapan  analisisnya  adalah perumusan masalah, penyusunan matriks korelasi, ekstraksi, merotasi faktor, menginterpretasikan  faktor,  membuat  skor faktor  ( factor  scores) dan  memilih  variabel pengganti (surrogate variable) atau menentukan skala rumus (summated scale). Jika sebuah vektor acak X = 𝑋 1 , 𝑋 2 , 𝑋 3 , . . . , 𝑋 𝑝 memiliki  vektor  rata-rata 𝜇 dan matriks ragam peragam ∑ , secara linear hal ini  harus  terikat  pada  sejumlah  faktor  yang tidak  teramati 𝐹 1 , 𝐹 2 , 𝐹 3 , . . . , 𝐹 𝑚 yang  disebut faktor umum ( common factor) dan ɛ 1, ɛ 2, ɛ 3, . . . , ɛ 𝑝 yang  disebut  faktor  khusus. Pada beberapa  variabel  yang  telah  dibakukan ( standardized) maka  model  faktor  ditunjukkan pada persamaan berikut
𝑋 1 − 𝜇 1 = ℓ 11 𝐹 1 +   ℓ 12 𝐹 2 + ⋯ + ℓ 1𝑚 𝐹 𝑚 + 𝜀 1 𝑋 2 − 𝜇 2 = ℓ 21 𝐹 1 +   ℓ 22 𝐹 2 + ⋯ + ℓ 2𝑚 𝐹 𝑚 + 𝜀 2 .
. 𝑋 𝑝 − 𝜇 𝑝 = ℓ 𝑝1 𝐹 1 +   ℓ 𝑝2 𝐹 2 + ⋯ + ℓ 𝑝𝑚 𝐹 𝑚 + 𝜀 𝑝
Persamaan-persamaan  di  atas  dapat  juga diwujudkan  dalam  bentuk  matriks  sebagai berikut :
𝑿 (𝑝𝑥𝑙) = 𝝁 (𝑝𝑥𝑙) + 𝓵 (𝑝𝑥𝑚) 𝑭 (𝑚𝑥𝑙) + 𝜺 (𝑝𝑥𝑙)
atau
[ 𝑋 1 𝑋 2 𝑋 3 … 𝑋 𝑝 ] = [ 𝜇 1 𝜇 2 𝜇 3 … 𝜇 𝑝 ] + [ ℓ 11 ℓ 12 ℓ 13 … ℓ 1𝑚 ℓ 21 ℓ 22 ℓ 23 … ℓ 2𝑚 ℓ 31 ℓ 32 ℓ 33 … ℓ 3𝑚 … ℓ 𝑝1 ℓ 𝑝2 ℓ 𝑝3 … ℓ 𝑝𝑚 ] [ 𝐹 1 𝐹 2 𝐹 3 … 𝐹 𝑚 ] + [ 𝜀 1 𝜀 2 𝜀 3 … 𝜀 𝑝 ]
dengan 𝑋 𝑖 menyatakan  variabel  ke- i , 𝜇 𝑖 menyatakan rata-rata variabel ke- i, 𝜀 𝑖 menyatakan  faktor  spesifik  ke- i, 𝐹 𝑗 =  faktor umum  ke- j , ℓ 𝑖𝑗 menyatakan loading factor dari variabel  ke- i pada  faktor  ke- j , p menyatakan banyak  variabel  dan m menyatakan  banyak faktor.
Faktor yang unik tidak akan mempunyai  hubungan  dengan  sesama  faktor yang unik dan juga tidak mempunyai hubungan dengan  faktor umum. Faktor umum  merupakan kombinasi  linear  dari  beberapa  variabel  yang telah diteliti hasil pengukuran.
𝐹 𝑘 =   𝑊 𝑘1 𝑋 1 +   𝑊 𝑘2 𝑋 2 +   𝑊 𝑘3 𝑋 3 + . . . + 𝑊 𝑘𝑝 𝑋 𝑝
dengan 𝐹 𝑘 menyatakan  perkiraan  faktor  ke-k (didasarkan  pada  nilai  varibel  X  dengan koefisiennya 𝑊 𝑘 ), 𝑊 𝑘 menyatakan bobot ( loading) atau koefisien nilai faktor ke- k dan 𝑋 𝑖 menyatakan  variabel  ke 𝑋 𝑖 yang  sudah dibakukan (standardized).
Pada  metode  analisis  faktor,  minimal sampel  (n)  yang  diperlukan  agar  analisis  dapat berjalan  dengan  baik  adalah  4  atau  5  kali  dari varibel.  Jika  k  adalah  ukuran  sebuah  sampel, maka sampel yang harus terpenuhi adalah n=4k atau  n=5k  (Slamet  Achmad  dan  Sutopo  Yeri, 2017).

## 2. Proses Analisis Faktor
Analisis  ini  termasuk  dalam  teknik interdependen (interdependence technique) yang  pengujian  korelasinya  terjadi  antara sejumlah variabel. Tahapan-tahapan analisisnya adalah perumusan masalah, penyusunan matriks korelasi, ekstraksi, merotasi faktor, menginterpretasikan  faktor,  membuat  skor faktor  ( factor  scores) dan  memilih  variabel pengganti (surrogate variable) atau menentukan skala rumus (summated scale).
Langkah  pertama  dalam  analisis  faktor adalah mengidentifikasi masalah yaitu menetapkan  data-data  yang  digunakan  untuk dianalisis menggunakan analisis faktor.
Penyusunan  matriks  korelasi  merupakan  tahap kedua  dalam  melakukan  eksekusi  analisis faktor. Menguji ketepatan model merupakan hal awal  yang  dilakukan  untuk  menentukan  data yang  diperoleh  telah  memenuhi  persyaratan dalam  analisis  faktor.  Statistika  yang  sering digunakan  untuk  menguji  ketepatan  model adalah Bartlett’s  Test  of  Sphericity. Jika  nilai 𝑋 𝑜𝑏𝑠 2 >   𝑋 𝛼,𝑝(𝑝−1)/2 2 , maka data yang ada sudah memenuhi  syarat  sehingga  data  tersebut  dapat disusun dalam bentuk matriks korelasi antarindikator atau butir dalam kuesioner.
Selanjutnya,  untuk  menentukan  data yang  layak  dianalisis  lebih  lanjut  maka diperiksa  dengan  melihat  syarat  kecukupan data.  Kaiser-Meyer  Olkin  (KMO)  adalah  salah
satu metode yang berfungi untuk melihat syarat kecukupan  data.  Indeks  KMO  merupakan  nilai pembandingan nilai koefisien korelasi terobservasi  dengan  nilai  koefisien  korelasi parsial. Kelayakan setiap variabel penting untuk dianalisis.  Metode  yang  tepat  untuk  melihat kelayakan  setiap  variabel  adalah  metode Measure  of  Sampling  Adequacy (MSA).  MSA memiliki  nilai  indeks  yang  menunjukkan perbandingan  antara  koefisien  korelasi  parsial untuk  setiap  variabel.  Pengukuran  kecukupan sampel  juga  dilakukan  dengan  menggunakan metode ini.
Hal  selanjutnya  yang  perlu  dilakukan adalah mengekstraksi faktor. Sejumlah indikator direduksi untuk memperoleh sejumlah faktor  yang  ukurannya  lebih  kecil  sehingga dapat mendeskripsikan hubungan antar indikator  atau  butir  di  dalam  kuesioner. Beberapa  metode  yang  sering  digunakan  oleh peneliti  dalam  mengekstraksi  faktro  adalah principal  components  analysis,  prinsipal  axis factoring, unweighted least square, generalized least square dan maximum likelihood.
Tahap  selanjutnya  yang  dilakukan adalah menentukan jumlah faktor yang terbentuk.  Penentuan  jumlah  faktor  yang terbentuk  dapat  membentuk  beberapa  metode yaitu a  priori,  eigenvalues,  scree  plot, persentase  varian, split  half  reliability dan  uji Signifikan. Setelah jumlah faktor telah ditentukan,  hal  yang  sering  muncul  adalah terdapat  faktor  yang  memiliki  muatan  relatif tinggi  ( high  loading) pada  variabel  yang  sama, sehingga  membuat  interpretasi  sulit  dilakukan terhadap  faktor  tersebut.  Faktor  yang  terbentuk akan  lebih  mudah  dimaknai  jika  dilakukan rotasi faktor.
Tahap  terakhir  yang  dilakukan  adalah menginterpretasi faktor. Pembentukan  variabel- variabel diketahui dengan melakukan interpretasi faktor secara judgment karena hasil yang  diperoleh  dapat  berbeda  dari  orang  lain sehingga bersifat subjektif. Kegiatan interpretasi  faktor  terdiri  dari  penyusunan  skor faktor, surrogate variable, dan summated scale.
Jika analisis dilanjutkan seperti analisis regresi, analisis diskirminan, atau analisis lainnya maka dapat  digunakan  penyusunan  skor  faktor.  Jika terdapat  sebuah  variabel  yang  mempunyai factor  loading terbesar  maka  variabel  tersebut mewakili satu faktor.

## C. Hasil dan Pembahasan
Proses analisis data dalam penelitian ini dilakukan dengan metode analisis faktor. Model umum  dari  analisis  faktor  didapat  melalui beberapa  tahap.  Untuk  mempermudah  proses perhitungan,  maka  analisis  tahap  demi  tahap pada  penelitian  ini  menggunakan  alat  bantu berupa software IBM  SPSS  26 . Responden yang memenuhi syarat akan menjawab Kuesioner Penelitian yang dijawab menggunakan skala likert. Pengukuran terhadap sikap  atau  perasaan  seseorang  atau  kelompok terhadap  suatu  hal  dapat  dibedakan  dengan menggunakan  skala  likert  (Rico,  Jimi  dan Guna, 2018).
Sebelum analisis faktor dilakukan, akan dilakukan  pengujian  terhadap  validitas  dan reliabilitas  terhadap  butir-butir  di  dalam instrumen  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan data penelitian  yang  valid  dan reliabel. Sumber data  yang  digunakan  adalah  data  primer  yaitu data yang diambil langsung dri sumber pertama yaitu  individu  atau  kelopok.  Data  tersebut berupa  hasil  dari  wawancara  atau  pengisian kuesioner penelitian (Sugiyono, 2015).

## 1. Uji Validitas dan Uji Reliabilitas
Uji validitas adalah uji yang menentukan  kevalidan  suatu  kuesioner  dalam pengumpulan  data.  124  sampel  digunakan dalam  penelitian  ini  sehingga  diperoleh degree of  freedom (df)  =  n-2  =  122.  Pengujian dilakukan  menggunakan  pengujian  dua  arah ( two tailed) dan tingkat signifikansi sebesar 5% Butir pertanyaan  dalam uji  validitas dinyatakan valid jika 𝑟 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 >   𝑟 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 .
Dengan  bantuan  IBM  SPSS  26,  uji validitas  dilakukan  dengan  rumus  korelasi bivariate  person .    Diperoleh  bahwa  semua harga 𝑟 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 ≥   𝑟 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 pada  tingkat  signifikasi 5%  dengan  pengujian  dua  arah  ( two  tail). Berdasarkan  Tabel  1,  semua  variabel  dalam penelitian  ini  dinyatakan  valid  dan  layak  untuk digunakan  sebagai  instrumen  penelitan  yang dapat dianalisis lebih lanjut.
Tabel 1 . Hasil Uji Validitas Item 𝑟 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 𝑟 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 Kesimpulan 𝑋 1 0,418 0,176 Valid 𝑋 2 0,435 0,176 Valid 𝑋 3 0,511 0,176 Valid 𝑋 4 0,478 0,176 Valid 𝑋 5 0,199 0,176 Valid
𝑋 6 0,181 0,176 Valid 𝑋 7 0,316 0,176 Valid 𝑋 8 0,382 0,176 Valid 𝑋 9 0,381 0,176 Valid 𝑋 10 0,389 0,176 Valid 𝑋 11 0,436 0,176 Valid 𝑋 12 0,394 0,176 Valid 𝑋 13 0,388 0,176 Valid 𝑋 14 0,405 0,176 Valid 𝑋 15 0,390 0,176 Valid 𝑋 16 0,453 0,176 Valid 𝑋 17 0,470 0,176 Valid 𝑋 18 0,409 0,176 Valid 𝑋 19 0,177 0,176 Valid 𝑋 20 0,248 0,176 Valid 𝑋 21 0,269 0,176 Valid 𝑋 22 0,260 0,176 Valid 𝑋 23 0,231 0,176 Valid 𝑋 24 0,185 0,176 Valid 𝑋 25 0,198 0,176 Valid 𝑋 26 0,253 0,176 Valid 𝑋 27 0,214 0,176 Valid 𝑋 28 0,178 0,176 Valid 𝑋 29 0,180 0,176 Valid 𝑋 30 0,226 0,176 Valid 𝑋 31 0,187 0,176 Valid
Uji  reliabilitas  adalah  uji  statistik  yang dapat  menentukan  tingkat  ketetapan  suatu instrumen.  Rumus alpha merupakan  rumus yang  digunakan  untuk  menguji  reliabilitas. Menurut  Gunawan  dan  Sunardi  (2016),  suatu konstruk  atau  suatu  variabel  dikatakan  reliabel jika Cronbach's  Alpha >  0,60  sehingga  taraf siginifikan  0,6  merupakan  taraf  yang  dalam penelitian ini.
Tabel 2 . Uji Reliabilitas Cronbach's Alpha ( 𝛼) N of Items 0,645 31
Dengan  menggunakan  IBM  SPSS  26, diperoleh nilai koefisien alpha cronbach’s yaitu 0,645.  Hasil  perhitungan  tersebut  menyatakan α ≥  0,6 sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa instrumen  penelitian  ini  reliabel  atau  konsisten yang dinyatakan pada Tabel 2.

## 2. Matriks Korelasi
Matriks  korelasi  adalah  matriks  yang terdiri  atas  koefisien-koefisen  semua  pasangan variabel  penelitian.  Pengelompokkan  variabel
dimasukkan  dalam  indikator  yang  bersifat homogen  jika  koefisien  korelasi  memiliki  nilai yang tinggi antarindikator.
Selanjutnya  uji Bartlett’s  Test  of Sphericity dilakukan  untuk  menguji  ketepatan model dengan cara memastikan matriks korelasi sederhana  yang  terbentuk  bukan  matriks identitas. Dalam hal ini pendekatan statistik chi square digunakan  dalam  uji  ketepatan  model. Selanjutnya  akan  diuji  syarat  kecukupan  data dalam  analisis  faktor  menggunakan  metode Kaiser-Mayer  Olkin  (KMO).  Nilai  KMO digunakan  untuk  melihat  kelayakan  suatu  data untuk dianalisis dengan analisis faktor.
Dengan  menggunakan  IBM  SPSS  26, diperoleh nilai KMO sebesar 0,624. Nilai KMO =  0,624  >  0,5  sehingga  data  yang  diperoleh layak  untuk  dianalisis  menggunakan  analisi faktor.  Nilai Bartlett’s  Test  of  Sphericity menggunakan pendekatan chi square menyatakan bahwa 𝑋 𝑜𝑏𝑠 2 = 1606,286 ≥ 𝑥 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 2 = 516,272 ,  maka  ditarik  kesimpulan bahwa  matriks  korelasi  yang  terbentuk  bukan merupakan matriks identitas sehingga menandakan  bahwa  ada  korelasi  antar  variabel dan  data  tersebut  dapat  disusun  dalam  bentuk matriks korelasi antarindikator atau butir dalam kuesioner.
Tabel 3 . Nilai KMO dan Barlett’s Test of

## Sphericity
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,624 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi- Square 1606,286 df 465 Sig. 0,000 Selanjutnya akan diuji kelayakan variabel  menggunakan Measure  of  Sampling Adequacy (MSA).  Suatu  variabel  yang  dapat diperkirakan  tanpa  terdapat  kesalahan  oleh variabel  yang  lain  jika  mempunyai  nilai MSA=1.  Suatu  variabel  yang  masih  dapat diperkirakan  dan  masih  dapat  dianalisis  lebih lanjut  jika  mempunyai  nilai  MSA ≥ 0,5. Suatu variabel yang tidak dapat diperkirakan dan tidak dapat  untuk  dianalisis  lebih  lanjut  sehingga harus  direduksi  dari  kumpulan  variabel  lainnya jika nilai MSA < 0,5.
Dengan  menggunakan software IBM SPSS  26,    maka  nilai  MSA  antar  variabel ditunjukkan  pada  nilai anti  image  correlation.
Jika  nilai  MSA <  0,5  maka  variabel  tersebut tidak  dapat  diprediksi  sehingga  harus  direduksi dari  analisis  faktor.  Dari  31  variabel  yang diteliti, terdapat 22 variabel yang memiliki nilai MSA lebih besar dari 0,5 yang  artinya terdapat 9  variabel  yang  nilainya  kurang  dari  0,5. Variabel 𝑋 6 = 0,264 memiliki  nilai  MSA terkecil sehingga
harus dikeluarkan.
Selanjutnya pengujian MSA  kembali  dilakukan tanpa  mengikutsertkan 𝑋 6 .  Pada  pengujian berikutnya,  variabel 𝑋 31 = 0,464 memiliki nilai  MSA  terkecil  sehingga  harus  dikeluarkan. Selanjutnya pengujian MSA  kembali  dilakukan tanpa mengikutsertkan 𝑋 31 .
Pada  pengujian  berikutnya,  variabel 𝑋 30 = 0,475 memiliki  nilai  MSA  terkecil sehingga harus dikeluarkan. Selanjutnya pengujian  MSA  kembali  dilakukan  tanpa mengikutsertkan 𝑋 30 . Pada pengujian berikutnya,  variabel 𝑋 22 = 0,471 memiliki nilai  MSA  terkecil  sehingga  harus  dikeluarkan. Selanjutnya pengujian MSA  kembali  dilakukan tanpa  mengikutsertkan 𝑋 22 .  Pada  pengujian berikutnya,  variabel 𝑋 23 = 0,462 memiliki nilai  MSA  terkecil  sehingga  harus  dikeluarkan. Selanjutnya pengujian MSA  kembali  dilakukan tanpa mengikutsertkan 𝑋 23 .
Pada  pengujian  berikutnya,  variabel 𝑋 29 = 0,464 memiliki  nilai  MSA  terkecil sehingga harus dikeluarkan. Selanjutnya pengujian  MSA  kembali  dilakukan  tanpa mengikutsertkan 𝑋 29 . Pada pengujian berikutnya,  variabel 𝑋 12 = 0,495 memiliki nilai  MSA  terkecil  sehingga  harus  dikeluarkan. Selanjutnya pengujian MSA  kembali  dilakukan tanpa  mengikutsertkan 𝑋 12 .  Pada  pengujian berikutnya, variabel 𝑋 8 = 0,485 memiliki nilai MSA  terkecil  sehingga  harus  dikeluarkan. Selanjutnya pengujian MSA  kembali  dilakukan tanpa  mengikutsertkan 𝑋 8 .  Pada  pengujian berikutnya, variabel 𝑋 5 = 0,479 memiliki nilai MSA  terkecil  sehingga  harus  dikeluarkan. Selanjutnya pengujian MSA  kembali  dilakukan tanpa mengikutsertkan 𝑋 5 .
Pada  pengujian  berikutnya,  semua variabel  memiliki  nilai  MSA ≥ 0,5.  Hal  ini menandakan  terdapat  22  variabel  yang  telah memenuhi  syarat  dan  layak  dianalisis  lebih lanjut yang ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4 . Pengujian Nilai MSA Variabel
Nilai Anti Image Correlation 𝑋 1
0,673
Variabel Nilai Anti Image Correlation 𝑋 2 0,805 𝑋 3 0,724 𝑋 4 0,805 𝑋 7 0,724 𝑋 9 0,722 𝑋 10 0,722 𝑋 11 0,736 𝑋 13 0,635 𝑋 14 0,708 𝑋 15 0,766 𝑋 16 0,761 𝑋 17 0,827 𝑋 18 0,786 𝑋 19 0,616 𝑋 20 0,590 𝑋 21 0,717 𝑋 24 0,638 𝑋 25 0,541 𝑋 26 0,559 𝑋 27 0,680 𝑋 28 0,574 3. Ektraksi Faktor Pada ekstraksi faktor, analisis komponen utama (principal componen analysis) digunakan  untuk  mengurangi  jumlah variabel  menjadi  variabel  yang  lebih  kecil. Pengelompokkan  sejumlah  variabel  dengan ukuran  yang  lebih  kecil  terjadi  dengan  cara merotasi  maksimum  dengan  memaksimalkan nilai varian melalui rotasi tersebut (Sari Devita, 2000).
Komunalitas  merupakan  kuadrat  varian yang mendeskripsikan niali varian dalam setiap variabel dan oleh variabel baru yang diciptakan melalui  prosedur  PCA.  Nilai  komunalitas  akan semakin  baik  jika  nilainya  semakin  mendekati nilai  1.  Nilai  komunalitas  yang  terbentuk ditentukan  oleh  jumlah  kuadrat  masing-masing factor loading pada sebuah variabel.
Variabel 𝑋 4 = 423 memiliki  nilai komunalitas  terendah  sehingga  harus  direduksi dan  pengujian  akan  kembali  dilakukan  tanpa mengikutsertakan  variabel 𝑋 4 = 423 .  Pada pengujian berikutnya variabel 𝑋 27 = 431 memiliki  nilai  komunalitas  terendah  sehingga harus  direduksi  dan  pengujian  akan  kembali dilakukan  tanpa  mengikutsertakan  variabel 𝑋 27 = 431 . Pengujian berikutnya menunjukkan semua  variabel  yang  diuji  memiliki  nilai komunalitas ≥ 0,5.  Hal  ini  menandakan
terdapat 20 variabel  yang  layak  dianalisis  lebih lanjut.

## 4. Penentuan Jumlah Faktor
Jumlah faktor ditentukan  menggunakan pendekatan eigenvalues. Faktor  yang  memiliki nilai eigenvalues yang  lebih  besar  atau  sama dengan 1 akan dipertahankan dan diikutsertakan dalam  model.  Jika  nilai eigenvalues lebih  kecil dari  1  maka  faktornya  tidak  diikutsertakan dalam  model.  Dengan  menggunakan  bantuan IBM  SPSS  26  maka  diperoleh  6  komponen yang  memiliki  nilai eigenvalues >  1  sehingga terdapat  6  faktor  masuk  dalam  model.  Nilai eigenvalues berfungsi untuk  menunjukkan  nilai sumbangan  dari  suatu  faktor  terhadap  varian seluruh varian seluruh variabel asli.
5. Rotasi Faktor
Pengelompokkan variabel menjadi sejumlah  faktor  yang  dimasukkan  dalam  faktor 1,2,3,4,5,  dan  6  terjadi  dengan  penggunaan komponen  matriks  ( matrix  factor) untuk menguji kelayakannya. Koefisien yang dibakukan  dalam  komponen  matriks  berupa factor  loading yang  kemudian  dinyatakan dalam  faktor.  Transformasi  matriks  faktor menjadi  matriks  yang  lebih  sederhana  perlu dilakukan agar lebih mudah untuk diimplementasikan dengan menggunakan varimax  rotation .  Penggunaan  metode  ini bertujuan
meminimumkan atau menyerderhanakan jumlah variabel yang mempunyai loading tinggi  menjadi  sebuah faktor  sehingga  interpretasi  lebih  mudah dilakukan  karena  faktor-faktor  yang  dihasilkan tidak  berkorelasi  atau  tidak mempunyai hubungan dengan faktor lainnya.
Pengelompokkan  variabel  ke  dalam faktor  ditentukan  berdasarkan factor  loading tertinggi  pada  setiap  baris  faktor. Factor Loading dan  pengelompokkan  variabel  setelah rotasi ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5 . Pengujian Nilai MSA

## 6. Interpretasi Faktor
Interpretasi  hasil  berdasarkan  nilai eigenvalues dari  setiap  faktor  dapat  dijelaskan sebagai berikut:
1. Faktor dominan pertama yang mempengaruhi  rendahnya  minat  masyarakat Kota  Gunungsitoli  menggunakan  layanan PT  Pos  Indonesia  adalah  faktor  promosi (19,935%).  Faktor  ini  terdiri  atas  variabel 𝑋 14 (iklan  di  media  sosial)  dengan factor loading 0,837, 𝑋 15 (iklan di media elektronik)  dengan factor  loading 0,861, 𝑋 16 (iklan  di  media  cetak)  dengan factor loading 0,842, 𝑋 17 (pemasaran  mulut  ke mulut  / word  of  mouth )  dengan factor loading 0,529,  dan 𝑋 18 (promo  atau  diskon layanan) dengan factor loading 0,613.
2. Faktor  dominan  kedua  yang  mempengaruhi rendahnya minat masyarakat Kota Gunungsitoli  menggunakan  layanan  PT  Pos Indonesia  adalah  faktor  harga  (13,544%). Faktor  ini  terdiri  atas  variabel 𝑋 9 (biaya layanan  kurir  dan  logistik)  dengan factor loading 0,753, 𝑋 10 (biaya  layanan  wesel
Pos), dengan factor loading 0,740, 𝑋 11 (biaya  layanan  jasa  keuangan)  dengan factor  loading 0,753 , dan 𝑋 13 (biaya transaksi di media digital Pos) dengan factor loading 0,749. Variabel Factor Loading Faktor 𝑋 1 0,882 4 𝑋 2 0,622 3 𝑋 3 0,866 3 𝑋 7 0,749 3 𝑋 9 0,753 2 𝑋 10 0,740 2 𝑋 11 0,753 2 𝑋 13 0,794 2 𝑋 14 0,837 1 𝑋 15 0,861 1 𝑋 16 0,842 1 𝑋 17 0,529 1 𝑋 18 0,613 1 𝑋 19 0,760 5 𝑋 20 0,578 5 𝑋 21 0,816 5 𝑋 24 0,618 4 𝑋 25 0,688 6 𝑋 26 0,544 6 𝑋 28 0,769 6
3. Faktor  dominan  ketiga  yang  mempengaruhi rendahnya minat masyarakat Kota
Gunungsitoli  menggunakan  layanan  PT  Pos Indonesia  adalah  faktor  produk  (11,493%). Faktor  ini  terdiri  atas  variabel 𝑋 2 (layanan wesel  Pos)  dengan factor  loading 0,622, 𝑋 3 (layanan  jasa  keuangan)  dengan factor loading 0,866 , dan 𝑋 7 (layanan  media digital Pos) dengan factor loading 0,749.
4. Faktor dominan keempat yang mempengaruhi  rendahnya  minat  masyarakat Kota  Gunungsitoli  menggunakan  layanan
PT  Pos  Indonesia  adalah  faktor  kurlog (8,214%). Faktor ini terdiri atas atas variabel 𝑋 1 (layanan  kurir  dan  logistik)  dengan factor  loading 0,882,  dan 𝑋 24 (prosedur layanan  kurir  dan  logistik)  dengan factor loading 0,618.
5. Faktor dominan kelima yang mempengaruhi rendahnya minat masyarakat Kota
Gunungsitoli  menggunakan  layanan  PT  Pos Indonesia  adalah  faktor  lokasi  (7,102%). Faktor  ini  terdiri  atas  atas  variabel 𝑋 19 (jarak  Kantor  Pos  dengan  rumah)  dengan factor  loading 0,760, 𝑋 20 (penjangkauan Kantor  Pos)  dengan factor  loading 0,578, dan  variabel 𝑋 21 (Cabang  Kantor  Pos) dengan factor loading 0,816.
6. Faktor dominan kelima yang mempengaruhi rendahnya minat masyarakat Kota
Gunungsitoli  menggunakan  layanan  PT  Pos Indonesia  adalah  faktor  proses  (6,410%). Faktor  ini  terdiri  atas  atas  variabel 𝑋 25 (prosedur  layanan  wesel  Pos)  dengan factor loading 0,688, 𝑋 26 (prosedur  layanan  jasa keuangan) dengan factor loading 0,544, dan 𝑋 28 (prosedur  layanan  pengambilan  bantuan sosial) dengan factor loading 0,769.
Dengan menggunakan persamaaan analisis  faktro  maka  diperoleh  6  persamaan faktor sebagai berikut:
𝐹 1 =  0,837𝑋 14 +  0,861𝑋 15 +  0,842𝑋 16 + 0,529𝑋 17 +  0,613𝑋
18 𝐹 2 =  0,753𝑋 9 +  0,740𝑋 10 +  0,753𝑋 11 + 0,794𝑋 13 𝐹 3 =  0,622𝑋 2 +  0,866𝑋 3 +  0,749𝑋 7 𝐹 4 =  0,882𝑋 1 +  0,618𝑋 24 𝐹 5 =  0,760𝑋 19 +  0,578𝑋 20 +  0,816𝑋 21 𝐹 6 =  0,688𝑋 25 +  0,544𝑋 26 +  0,769𝑋 28

## D. Kesimpulan dan Saran
1. Kesimpulan : Dari 31 variabel yang dianalisis menggunakan analisis faktor maka terdapat 6 faktor terbentuk yang merupakan faktor-faktor yang mempengaruhi rendahnya minat masyarakat Kota Gunungsitoli
menggunakan  layanan  PT  Pos  Indonesia (Persero), yaitu:
1. Faktor pertama adalah faktor promosi. Faktor  ini  merupakan  faktor  yang paling dominan yang mempunyai nilai eigenvalue sebesar  3,987  dan  dapat menjelaskan  keragaman  total  sebesar 19,935%.
2. Faktor  kedua  adalah  faktor  harga. Faktor ini mempunyai nilai eigenvalue sebesar  2,709  dan  dapat menjelaskan  keragaman  total  sebesar 13,544%.
3. Faktor  ketiga  adalah  faktor  produk. Faktor ini mempunyai nilai eigenvalue sebesar  2,229  dan  dapat menjelaskan  keragaman  total  sebesar 11,493%.
4. Faktor  keempat  adalah  faktor  kurlog. Faktor ini mempunyai nilai eigenvalue sebesar  1,643  dan  dapat menjelaskan  keragaman  total  sebesar 8,214%.
5. Faktor  kelima  adalah  faktor  lokasi. Faktor ini mempunyai nilai eigenvalue sebesar  1,420  dan  dapat menjelaskan  keragaman  total  sebesar 7,102%.
6. Faktor  keenam  adalah  faktor  proses.
Faktor ini mempunyai nilai
eigenvalue sebesar  1,282  dan  dapat menjelaskan  keragaman  total  sebesar 6,410%.
Keenam  faktor  yang  mempengaruhi rendahnya minat masyarakat Kota Gunungsitoli dalam  mengunakan  layanan  PT  Pos  Indonesia (Persero) tersebut memberikan proporsi keragaman kumulatif sebesar 66,968%.

## 2. Saran
Penelitian  ini  tidak  menggunakan  semua teknik  analisis  dalam  analisis  faktor.  Peneliti menyarankan  untuk  para  peneliti  selanjutnya dapat menggunakan  metode  lain  dalam analisis faktor untuk mengekstraksi variabel, menentukan jumlah faktor, dan merotasi faktor. peneliti  juga  menyarankan  agar  penelitian  ini dapat  dikembangkan  lebih  lanjut  menggunakan analisis  lainnya  seperti  analisis  klaster,  analisis jalur, analisis diskriminan, dan analisis lainnya.

## E. Daftar Pustaka
Bilson, S. (2015). Analisis Mulviariat Pemasaran . PT Gramedia Pustaka
Utama.16(1),52-55. Devita,  S.  N.  (2020).  Analisis  Komponen Utama  Untuk  Menentukan  Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pemilihan Transportasi Online. In Analisis Komponen  Utama  Untuk  Menentukan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pemilihan  Transportasi  Online (Vol.  68, Issue 1).
Erna,  R.,  &  Insiati,  I.  (2018). ANALISIS IMPLEMENTASI BAURAN PEMASARAN 7P  PADA  BANK  MUAMALAT  KANTOR CABANG BATU – MALANG Erna . 2 , 1–8.
Gunawan,  A.,  &  Sunardi,  H.  (2016).  Pengaruh Kompensasi Dan Disiplin Kerja Terhadap Kinerja  Karyawan  Pada  Pt  Gesit  Nusa Tangguh. Jurnal  Ilmiah  Manajemen
Bisnis Ukrida , 16 (1), 98066.
Marbun, I., Ma’arif, S., & Atika, D. B. (2020).
Transformasi  Manajemen  Badan  Usaha Milik  Negara  di  Era  Persaingan  Global
(Studi  Pada  PT.  Pos  Indonesia,  Kota Metro  Tahun  2019). Administrativa: Jurnal Birokrasi, Kebijakan Dan Pelayanan Publik , 2 (3), 341–354.
PT Pos Indonesia (2018). LAPORAN TAHUNAN  2018  PT  Pos  Indonesia (Persero)  Transformasi  dan  Revolusi
Industri . 431.
PT  Pos  Indonesia.  (2020). TRANSFORMASI
DIGITAL YANG BERKELANJUTAN
(Laporan Tahunan 2020) . 1–257.
Rico, S., Jimi, B., & Guna, S. (2018). Penilaian Kinerja  Dosen  Menggunakan  Modifikasi Skala  Likert  Dengan  Metode  Simple Additive Weighting .
Slamet  Achmad,  S.  Y.  (2017). Statistika Inferensial Yogyakarta . PT Andi.
Sugiyono.  (2015). Statistik  Nonparametris Untuk Penelitian . Alfabeta.