## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 426 − 431 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1139
Penerapan Metode Principal Component Analysis (PCA) Untuk Identifikasi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Sikap Mahasiswa Memilih Melanjutkan Studi ke Kota Malang
Fawaidul Badri 1 , Sulistya Umie Ruhmana Sari 2,*
1 Fakultas Teknik, Teknik Elektro, Universitas Islam Malang, Malang, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Tarbiyah dan Keguruan, Tadris Matematika, Uin Maulana Malik Ibrahim Malang, Malang, Indonesia Email: 1 fawaidulbadri@unisma.ac.id, 2,* sulistyaumieruhmanasari@uin-malang.ac.id Email Penulis Korespondensi: sulistyaumieruhmanasari@uin-malang.ac.id Submitted: 22/12/2021 ; Accepted: 29/12/2021 ; Published : 31/12/2021
Abstrak− Masa depan suatu bangsa tergantung pada seberapa baik kualitas pendidikan dan sumber daya manusia bangsa tersebut. Perguruan  tinggi  sebagai  salah  satu  bagian  penting  dalam  dunia  pendidikan  yang  mengemban  tanggung  jawab  dalam  upaya mencerdaskan kehidupan bangsa. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi sikap mahasiswa memilih melanjutkan studi ke Perguruan Tinggi Agama Islam (PTAI). Adapun yang melatarbelakangi penelitian ini adalah adanya kesenjangan yang signifikan antara peminat PTN dan PTAI serta kurangnya minat mahasiswa terhadap Perguruan Tinggi Islam menjadi sangat menarik untuk dijadikan bahan kajian penelitian untuk mengetahui hal-hal yang menjadi pertimbangan mahasiswa dalam  memilih  PTAI.  Dari  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  data  yang  digunakan  telah  memenuhi  uji  asumsi  validitas, reliabilitas, kecukupan dan kelayakan data sehingga dapat dilanjutkan pada analisis selanjutnya yaitu menggunakan analisis faktor menggunakan PCA. Semua variabel yang terdapat dalam penelitian ini memiliki nilai ekstraksi lebih dari 50%, sehingga dapat disimpulkan semua variabel yang digunakan dapat menjelaskan faktor-faktor tersebut. Pada bagian kolom “% of variance”, karena nilai eigenvalues yang ditentukan adalah 1, maka nilai yang akan diambil memiliki eigenvalues lebih besar dari 1, ada komponen 1,  komponen  2,  komponen  3,  komponen  4,  dan  komponen  5.  Jika  menggunakan  5  komponen  maka  total  faktor  yang  dapat menjelaskan varians adalah sebesar 20,011% + 19,692% + 15,935% + 14,632% + 10,745% = 81,015%.
Kata Kunci: PTAI; PTN; PCA; Eigenvalues; Komponen
Abstract− The  future  of  a  nation  depends  on  how  good  the  quality  of  education  and  human  resources  of  the  nation  is.  Higher education is an important part of the world of education that carries the responsibility in an effort to educate the nation's life. This study aims to determine the factors that influence student attitudes in choosing to continue their studies at Islamic Higher Education (PTAI). The background of this research is that there is a significant gap between PTN and PTAI enthusiasts and the lack of student interest in Islamic tertiary institutions is very interesting to be used as research study material to find out things that are considered by students in choosing PTAI. The results of the study indicate that the data used have met the assumption test of validity, reliability, adequacy and feasibility of the data so that it can be continued in the next analysis using factor analysis using PCA. All the variables contained in this study have an extraction value of more than 50%, so it can be concluded that all the variables used can explain these factors. In the "% of variance" column, because the specified eigenvalues is 1, then the value to be taken has eigenvalues greater than 1, there are component 1, component 2, component 3, component 4, and component 5. If you use 5 components then the total factors that can explain the variance are 20.011% + 19.692% + 15.935% + 14.632% + 10.745% = 81.015%.
Keywords : PTAI; PTN; PCA; Eigenvalues; Component

## 1. PENDAHULUAN
Seiring perkembangan globalisasi, kata kunci yang harus dihadapi oleh seluruh bangsa Indonesia adalah  persaingan yang  semakin  ketat.  Satu-satunya  cara  untuk  bisa  memenangi  sebuah  persaingan  adalah  setiap  negara  harus mempunyai sumber daya manusia yang berkualitas[1][2]. Menurut World Economic Forum pada tahun 2008 tentang Global Competitiveness Index memperlihat data bahwa negara Indonesia berada pada posisi ke 54, tertinggal jauh dibawah negara-negara tetangga, seperti Singapura (peringkat 5), Malaysia (peringkat 21), dan Thailand (peringkat 34),[3][4]. Masa depan suatu bangsa tergantung pada seberapa baik kualitas pendidikan dan sumber daya manusia bangsa  tersebut.  Perguruan  tinggi  sebagai  salah  satu  bagian  penting  dalam  dunia  pendidikan  yang  ikut bertanggungjawab dalam upaya mencerdaskan kehidupan bangsa mempunyai tanggung jawab dan peran yang sangat strategis untuk mengambil bagian dalam mengatasi permasalahan kualitas sumber daya manusia[5][6].
Berdasarkan  informasi  dari  Kementrian  Agama  jumlah  lembaga  yang  berhasil  dikumpulkan  oleh  Bagian Perencanaan  dan  Sistem  Informasi  Setditjen  Pendidikan  Islam,  untuk  tahun  akademik  2011-2012,  secara  nasional sebanyak 645 lembaga PTAI, yang terdiri dari 52 (8,06%) Perguruan Tinggi Agama Islam Negeri (PTAIN) dan 593 (91,94%) Perguruan Tinggi Agama Islam Swasta (PTAIS). Dari tahun ke tahun jumlah PTAIS terus bertambah, tahun ini  meningkat  mengalami  kenaikan  36  (6,46%)  lembaga  dari  557  di  tahun  2011  menjadi  593,  [4]  [5].  Ini  suatu tantangan  bagi  Kementrian  Agama  bagaimana  meningkatkan  citra  dan  kualitas  Perguruan  Tinggi  Agama  Islam  di masyarakat sehingga minat untuk masuk ke PTAI meningkat[7][3]. Di sisi lain[8], pertumbuhan perguruan tinggi ini membuat para calon mahasiswa memiliki banyak alternatif dalam memilih sebuah Perguruan Tinggi Agama Islam[9]. Dari data yang ada menunjukkan jumlah calon mahasiswa dari tahun ke tahun yang mendaftar ke PTAI sebarannya sangat timpang dengan jumlah calon mahasiswa yang mendaftar ke PTN[10][9].
Oleh karena itu, berdasarkan permasalahan di  atas tersebut di mana terjadinya disparitas yang cukup signifikan antara peminat PTN dan PTAI serta kurangnya minat mahasiswa terhadap Perguruan Tinggi Agama Islam menjadi

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 426 − 431 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1139
sangat  menarik  untuk  menjadi  bahan  kajian  penelitian  untuk  mengetahui  hal-hal  yang  menjadi  pertimbangan mahasiswa dalam memilih PTAI. Salah satu metode untuk menyelesaikan masalah tersebut adalah dengan analisis multivariat  (multivariat  analysis)  menggunakan  analisis  faktor.  Analisis  faktor  adalah  suatu  teknik  analisis  yang digunakan untuk memahami sesuatu yang mendasari dimensi-dimensi atau regularitas suatu gejala. Berdasarkan hal- hal  di  atas,  penulis  ingin  meneliti  alasan  alasan  apa  saja  yang  mendorong  mahasiswa  melanjutkan  studi  ke  PTAI dengan  mengambil  sampel  pada  mahasiswa  yang  tersebar di  Fakultas  Ilmu  Tarbiyah dan  Keguruan  UIN  Maulana Malik Ibrahim Malang. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi atau masukan kepada fakultas untuk lebih memajukan perguruan tinggi tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Rancangan Proses Blok Diagram Penelitian
Rancangan proses blok diagram penelitian ini bisa dilihat pada Gambar 1. Dimana data data primer, yang diambil dari responden melalui kuisioner dan angket. Dari data tersebut  faktor-faktor yang mempengaruhi sikap mahasiswa PTAI sebagai perguruan tinggi pilihian akan dikelompokkan menjadi beberapa kelompok X 1, X 2, X 3, X 4, sampai ke X n . dari hasil  kelompok  tersebut  akan  diproses  dengan  menggunakan  metode  ektraksi  fitur Pricipal  Component  Analysis (PCA) untuk  mencari  bobot-bobot  analisa  faktor  dari  data  inputan[11][12].  Bobot  analisa  faktor  ini  akan  menjadi kreteria  penetapan  untuk  menentukan  faktor-faktor  yang  paling  tinggi,  sehingga  nilai  bobot  ini  akan  menjadi interpretasi mahasiswa yang cocok mengambil perguruan agama islam di kota malang yang sesuai dengan harapan. Analisis faktor menyederhanakan hubungan yang beragam dan kompleks dari set data atau variabel amatan engan menyatukan  faktor  atau  dimensi  yang  saling  berhubungan  dan  mempunyai  korelasi  pada  suatu  data  baru  yang mempunyai set faktor yang lebih.

## Gambar 1. Rancangan Proses Blok Diagram penelitian

## 2.2 Data Penelitian
Penelitian tentang metode Principal Component Analysis (PCA) untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi calon  mahasiswa  memilih  PTAI  sebagai  perguruan  tinggi  pilihan  untuk  melanjutkan  studi  di  kota  Malang  adalah berlokasi  di  kota  Malang  dengan  mengambil  sampel  sebanyak  250  mahasiswa  PTAI  yang  ada  di  Fakultas  Ilmu Tarbiyah dan Keguruan, UIN Maulana Malik Ibrahim Malang.
Secara umum data adalah segala fakta dan angka yang dijadikan bahan untuk menyusun suatu informasi. Jenis data secara umum terdapat dua, data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang langsung diambil dari informan, sementara data sekunder adalah data yang sudah tersedia. Sementara dalam penelitian ini menggunakan data primer, yang diambil dari responden melalui kuisioner dan angket.

## 2.3 Analisa Faktor dengan mengggunakan PCA
Penelitian tentang metode Principal Component Analysis (PCA) untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi calon  mahasiswa  memilih  PTAI  sebagai  perguruan  tinggi  pilihan  untuk  melanjutkan  studi  di  kota  Malang  ini merupakan sebuah penelitian dengan pendekatan kuantitatif[7].
Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis) merupakan salah satu analisis multivariat yang bertujuan  mengkaji  struktur  matriks  ragam-peragam  (covariance  matrix)  melalui  linear  variabel-variabel[13].  Dari segi praktis, analisis komponen utama ini bertujuan untuk mengubah dari sebagian besar variabel asli yang digunakan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 426 − 431 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1139
yang saling berkorelasi satu dengan yang lainnya menjadi satu set variabel baru yang lebih kecil dan saling bebas (tidak berkorelasi lagi)[1][14]. Jadi analisis komponen utama berguna untuk mereduksi data, sehingga lebih mudah untuk menginterpretasikan data tersebut.
Analisis  komponen  utama  bertujuan  untuk  menyederhanakan  variabel-varabel  yang  diamati  dengan  cara menyusutkan dimensinya[15][2]. Hal ini dilakukan dengan menghilangkan korelasi antar variabel yang diamati (x) dengan suatu transformasi ke varabel-variabel baru (y) yang satu sama lainnya saling bebas[16][17]. Variabel-variabel baru ini disebut dengan komponen utama. Dalam notasi matriks ditulis dengan :
y =A x
(1)

## 2.4 Variabel Faktor penelitian
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah faktor-faktor yang diduga mempengaruhi sikap seorang mahasiswa memilih PTAI sebagai perguruan tinggi pilihan yang antara lain adalah sebagai berikut : X1 : Pendidikan terakhir ayah X2 : Pekerjaan pokok ayah X3 : Pendapatan ayah perbulan X4 : PTAI yang dipilih sesuai dengan cita-cita yang ingin diraih X5 : Jenis pekerjaan yang diharapkan sesuai dengan perkuliahan yang ditempuh X6 : Pilihan PTAI berdasarkan inisiatif sendiri X7 : Saya sering belajar di perpustakaan universitas X8 : Setiap ada waktu luang selalu digunakan untuk belajar X9 : Memilih PTAI karena ingin memperdalam materi yang diterima waktu SMA X10 : Memilih PTAI karena prestasi waktu SMA mendukung X11 : Hubungan harmonis dalam keluarga membuat semangat belajar meningkat X12 : Memilih PTAI karena banyak teman yang juga memilih PTAI X13 : Akan belajar jika ada ujian saja X14 : Prestasi belajar yang baik akan memperlancar memperoleh pekerjaan yang diharapkan X15 : Banyaknya temen SMA dalam PTAI membuat lebih semangat belajar X16 : Membaca ulang setiap materi yang disampaikan dosen X17 : Saudara selalu memberikan motivasi untuk belajar X18 : Lebih selektif dalam memilih PTAI karena persaingan mencari pekerjaan X19 : Keluarga selalu memberikan dorongan dan semangat X20 : Orang tua selalu mengingatkan ketika lalai belajar
Untuk menentukan besarnya sampel yang digunakan, maka perhitungannya berdasarkan rumus Slovin sebagai berikut :
𝑛 = 𝑛 1+𝑁𝑒 2 (2)
dimana : n   = ukuran sampel N   = ukuran populasi e   = batas error yang diinginkan (ditetapkan sebesar 5%)
Berdasarkan jumlah populasi penelitian, maka jumlah sampel yang mewakili populasi dapat dihitung sebagai berikut:
𝑛 = 725 1+752(0,05 2 ) = 248 = 250
Dengan  demikian  jumlah  sampel  penelitian  yag  digunakan  adalah  sebanyak  250  mahasiswa.  Pengambilan sampel  dalam  penelitian  ini  adalah  berdasarkan  teknik  Purposive  Sampling.  Teknik    Purposive  Sampling  adalah pengambilan sampel yang dilakukan hanya atas dasar pertimbangan penenlitinya saja yang menganggap unsur-unsur yang dikehendaki telah ada dalam anggota sampel yang diambil.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  pengujian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Principal  Component  Analysis  dengan  menggunakan beberapa variabel yang didapat dari data kuisoner, analisis data dengan menggunakan beberapa skenario, diantara uji skenario sebagai berikut:

## 3.1 Skenario Model Analisis Faktor dengan Menggunakan Metode Principal Komponent Analyisis
Dengan  analisis  komponen  utama  kita  akan  mereduksi  data  pengamatan  ke  dalam  beberapa  set  data  sedemikian sehingga informasi dari semua data dapat kita serap seoptimal mungkin. Dengan demikian analisis komponen utama dapat  dipandang  sebagai  transformasi  dari    X1,  X1,  ….  Xp.  Misal  X1,  X1,  ….  Xp      mempunyai  matriks  varians- kovarians ∑ = (σ2ij), dimana i =  1, 2 ….p  dan j = 1, 2, ….p dan ∑ tersebut mempunyai nilai eigen  λ1 ≥ λ2 ≥…. ≥λ

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 426 − 431 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1139
p≥0, maka principal component yang pertama dinyatakan dengan PC1 mengandung jumlah terbesar dari total variasi data. PC1 sebagai kombinasi linier dalam variabel Xi, i = 1, 2, …p sebagai berikut :
𝑃𝐶 1 = 𝑎 11 𝑋 1 +   𝑎 12 𝑋 2 + 𝑎 13 𝑋 3 +   … +   𝑎 1𝑝 𝑋 𝑝 dimana 𝑎 11 dipilih, sehingga memaksimalkan rasio dari variance PC 1 terhadap total  variance, dengan pembatas bahwa
1 2 1  = i a .
Sementara,  komponen  utama  ke- i yang  dibentuk  berdasarkan  matriks  korelasi  dimisalkan W i yang  dibentuk berdasarkan variabel-variabel yang telah dibakukan  Z’ = (Z 1, Z 2,. .... .... Z p ) dengan cov(Z) = ρ didefenisikan sebagai berikut : 𝑊 𝑖 = 𝑒 𝑖1 𝑍 1 + 𝑒 𝑖1 𝑍 1 + 𝑒 𝑖1 𝑍 1 + ⋯ +   𝑒 𝑖𝑝 𝑍 𝑝 dimana : 𝑊 𝑖 adalah faktor estimasi ke- i ; 𝑒 𝑖1 adalah bobot faktor atau skor koefisien faktor; 𝑍 𝑖 adalah variabel ke- i ; dan p adalah banyaknya variabel.
3.2 Skenario Analisis Faktor dengan Menggunakan PCA untuk Mengetahui Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Sikap Mahasiswa Memilih Melanjutkan Studi ke Kota Malang
Penentuan banyaknya faktor yang dilakukan dalam analisis faktor adalah mencari variabel terakhir yang disebut faktor yang tidak saling berkorelasi, bebas satu sama lainnya dan lebih sedikit jumlahnya daripada variabel awal, akan tetapi dapat menyerap sebagian besar informasi yang terkandung dalam variabel awal atau dapat memberikan sumbangan terhadap varians seluruh variabel. Penentuan berdasarkan nilai eigenvalue yaitu nilai eigenvalue lebih besar.
Pada  kolom  extraction  dalam  tabel  komunalitas  menunjukkan  sebarapa  besar  sebuah  variabel  dapat menjelaskan faktor. Variabel pendidikan terakhir ayah (X1) memiliki nilai extraction sebesar 0,769, artinya variabel X1 dapat menjelaskan faktor sebesar 76,9%. Variabel pekerjaan pokok ayah (X2) memiliki nilai extraction sebesar 0,646 yang artinya variabel tersebut dapat menjelaskan faktor sebesar 64,6%. Semua variabel yang terdapat dalam penelitian  ini  mempunyai  nilai  extraction  yang  lebih  dari  50%,  sehingga  dapat  disimpulkan  semua  variabel  yang digunakan dapat menjelaskan faktor.
Berdasarkan  tabel  initial  eigenvalues  yang  dihasilkan,  pada  kolom  component  terlihat  bahwa  terdapat  20 variabel yang ada dalam penelitian dapat mewakili faktor. Pada kolom % of variance menggambarkan total variance yang bisa dijelaskan oleh faktor. Pada tabel dapat dilihat bahwa faktor 1 dapat menjelaskan variance sebesar 20,011 %, faktor 2 dapat menjelaskan variance sebesar 19,692%, faktor 3 dapat menjelaskan variance sebesar 15,935 %, faktor 4 dapat menjelaskan variance sebesar 14,632% dan faktor 5 dapat menjelaskan variance sebesar 10,745% dan begitu seterusnya untuk faktor yang lain. Sementara, karena nilai eigenvalues yang ditetapkan adalah 1, maka nilai yang akan diambil yang mempunyai eigenvalues lebih dari 1, yaitu komponen 1, komponen 2, komponen 3, komponen 4, dan komponen  5.  Jika  menggunakan  5  komponen  maka  total  faktor  yang  dapat  menjelaskan  variance  adalah  sebesar 20,011% + 19,692% + 15,935% + 14,632% + 10,745% = 81,015%. Dengan menggunakan program SPSS didapatkan hasil reduksi variabel tersebut menjadi 5 faktor yaitu bisa dilihat pada gambar dibawah ini.
Tabel 1. Proporsi varians untuk masing-masing komponen
PC 1 PC 2 PC 3 PC 4 PC 5 SS loadings 3,18 3,10 2,62 2,15 2,38 Proportion var 0,13 0,12 0,10 0,09 0,10 Cumulative var 0,24 0,25 0,36 0,54 0,45 Proportion Explained 0,24 0,23 0,20 0,16 0,18 Cumulative proportion 0,24 0,47 0,66 1,00 0,84
Seperti yang telah dibahas sebelumnya bahwa prinsip mereduksi adalah memperkecil jumlah variabel tanpa mengurangi informasi yang diberikan, maka melalui gambar di atas tersebut akan dijelaskan seberapa jauh kelima komponen  (faktor)  tersebut  menjelaskan  informasi  yang  terdapat  dalam  20  variabel  yang  dianalisis.  Peneliti  bisa melihat  pada  bagian  proportion  variance,  angka  yang  tertera  pada  kolom  proportion  var  tersebut  menunjukan kemampuan tiap faktor dalam menjelaskan variabilitas keseluruhan data.
Berdasarkan  gambar  di  atas,  proportion  variance    untuk  PC1  (faktor  1)  adalah  sebesar  0,12,  artinya  faktor pertama  mampu  menjelaskan  variansi  dari  20  variabel  sebesar  12%.  Kemudian  faktor  kedua  mampu  menjelaskan variansi dari keseluruhan variabel yang diamati sebesar 13%, sedangkan variansi dari 20 variabel mampu dijelaskan oleh faktor ketiga sebesar 10%. Faktor keempat mampu menjelaskan variabilitas keseluruhan data sebesar 9% dan yang  terakhir  faktor  kelima  hanya  mampu  menjelaskan  sejauh  10%.  Cumulative  Var  menunjukan  gabungan  dari beberapa atau keseluruhan nilai proportion var faktor dalam menjelaskan 20 variabel tersebut. Misalkan nilai 0,25 menunjukan gabungan dari proportion var faktor Agreeableness (A) dan Neuoriticism (N) yaitu 0,13 + 0,12 = 0,25. Artinya  adalah  variansi  dari  25  variabel  mampu  dijelaskan  oleh  faktor  1  dan  faktor  2  sebesar  0,25  atau  25%. Sedangkan untuk kelima faktor yang terbentuk mampu menjelaskan variansi dari 25 variabel sebesar 54%.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 426 − 431 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1139
Langkah  selanjutnya dalam  analisis  faktor  adalah  menentukan  anggota dari  tiap-tiap faktor  tersebut.  Rotasi dengan  metode  Varimax  terhadap  faktor-faktor  yang  akan  terbentuk  dimaksudkan  agar  nilai  loading  factor  yang dihasilkan tersebut konsisten dan tidak menimbulkan tafsiran ganda artinya setiap variabel yang akan memasuki faktor tertentu hanya pada 1 component saja yang nilainya > 0.5. Berdasarkan hasil loading tersebut, penentuan faktor dari variabel adalah dengan melihat nilai matriks korelasi (nilai mutlak) terbesar antara tiap variabel dengan tiap faktor. Misalnya nilai terbesar untuk matriks korelasi variabel X1 adalah terdapat pada komponen PC3 (Faktor ketiga) yaitu 0,87, maka  faktor  X1 masuk di  faktor ketiga.  Begitu  juga untuk variabel  X20,  matriks korelasi  terbesar  berada  di komponen  PC5  (faktor  kelima)  dengan  nilai  korelasi  sebesar  0,88  maka  varaibel  X20  masuk  di  faktor  kelima. Sehingga  dari  keseluruhan  hasil  output  tersebut  pada  masing-masing  item  serta  menimbang  dari  landasan  teori terhadap penamaan setiap faktor, maka dapat dikelompokkan sebagai berikut:
1. Faktor 1 disebut faktor “Minat Mahasiswa” terdiri dari variabel X4, X6, X9, X10, dan X12. Artinya terdapat 5 variabel pada faktor “Minat Mahasiswa”.
2. Faktor 2 disebut faktor “Motivasi Mahasiswa” terdiri dari variabel X7, X8, X13, X15, dan X16. Artinya terdapat 5 variabel pada faktor “Motivasi Mahasiswa”.
3. Faktor 3 disebut faktor “Status Orang Tua” terdiri dari variabel X1, X2, dan X3. Artinya terdapat 3 variabel pada faktor “Status Orang Tua”.
4. Faktor 4 disebut faktor “Pekerjaan yang Diharapkan” terdiri dari variabel X5, X14, dan X18. Artinya terdapat 3 variabel pada faktor “Pekerjaan yang Diharapkan”.
5. Faktor 5 disebut Faktor Lingkungan terdiri dari variabel X11, X17, X19 dan X20. Artinya terdapat 4 variabel pada faktor “Lingkungan”.
Pengelompokkan tersebut jika disajikan dalam bentuk tabel yaitu sebagai berikut.
Tabel 2. Faktor-faktor Memilih Studi Ke Malang Faktor 1 (Minat Mahasiswa Faktor 2 (Motivasi Mahasiswa) Faktor 3 (Status Orang Tua) Faktor 4 (Pekerjaan yang Diharapkan) Faktor 5 (Lingkungan) X4 : PTAI yang dipilih sesuai dengan cita-cita yang ingin diraih X7 : Saya sering belajar di perpustakaan universitas X1 : Pendidikan terakhir ayah X5 : Jenis pekerjaan yang diharapkan sesuai dengan perkuliahan yang ditempuh X11 : Hubungan harmonis dalam keluarga membuat semangat belajar X6 : Pilihan PTAI berdasarkan inisiatif sendiri X8 : Setiap ada waktu luang selalu digunakan untuk belajar X2 : Pekerjaan pokok ayah X14 : Prestasi belajar yang baik akan memperlancar memperoleh pekerjaan yang diharapkan X17 : Saudara selalu memberikan motivasi untuk belajar X9 : Memilih PTAI karena ingin emmperdalam materi yang diterima waktu SMA X13 : Akan belajar jika ada ujian saja X3 : Pendapatan ayah perbulan X18 : Lebih selektif dalam memilih PTAI karena persaingan mencari pekerjaan X19 : Keluarga selalu memberikan dorongan dan semangat X10 : Memilih PTAI karena prestasi waktu SMA mendukung X15 : Banyaknya temen SMU dalam PTAI membuat lebih semangat belajar X20 : Orang tua selalu mengingatkan ketika lalai belajar X12 : Memilih PTAI karena banyak teman yang juga memilih PTAI X16 : Membaca ulang setiap materi yang disampaikan dosen

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan fokus penelitian, paparan data dan temuan penelitian serta analisis data maka hasil penelitian ini dapat disimpulkan  bahwa  setelah  melakukan  aplikasi  metode  analisis  faktor  dengan  menggunakan  metode  PCA  untuk mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  sikap  mahasiswa  memilih  melanjutkan  studi  ke  PTAI,  maka  dapat disimpulkan komponen yang terbentuk sebanyak 5 komponen.

## REFERENCES
[1] J. I, “Dampak Penerapan Principal Component Analysis ( Pca ) Dalam Clustering Curah Hujan Di Pulau Jawa ,Bali , Dan Lombok  [  Impact  of  Principal  Component  Analysis  (  Pca  )  Implementation  on  Rainfall  Clustering  Over  Java  ,  Bali  and

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 426 − 431 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1139
Lombok Islands ].,” J. Sains Dirgant. , no. 11, pp. 97–108, 2014.
[2] N. M. Z, “PENERAPAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) DALAMPENENTUAN FAKTOR DOMINAN YANG MEMPENGARUHI PRESTASI BELAJAR SISWA (Studi Kasus : SMK Raksana 2 Medan).,” J. Teknol. Inf. , vol. 1, no. 3, p. 41, 2019.
[3] M.  Wangge,  “Penerapan  Metode  Principal  Component  Analysis  (PCA)  Terhadap  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Lamanya  Penyelesaian  Skripsi  Mahasiswa  Program  Studi  Pendidikan  Matematika  FKIP  UNDANA,” J.  Cendekia    J. Pendidik. Mat. , vol. 5, no. 2, pp. 974–988, 2021.
[4] B. T.A, Confirmatory factor analysis for applied research . NewYork.: The Guilford Press, 2006.
[5] E. James F, B. Rogre D, and M. Paul W, Perilaku Konsumen . Jakarta: Binaputra Aksara, 1994.
[6] R. A and P. D. E, “Analisis Faktor Penghambat Skripsi Mahasiswa Jurusan Pendidikan Guru Sekolah Dasar Universitas Wijaya Kusuma Surabaya. Jurnal Pendidikan Dasar.,” J. Pendidik. Dasar , vol. 1, no. 10, pp. 101–114, 2019.
[7] M.  Z.  Nasution,  “PENERAPAN  PRINCIPAL  COMPONENT  ANALYSIS  (PCA)  DALAM  PENENTUAN  FAKTOR DOMINAN YANG MEMPENGARUHI PRESTASI BELAJAR SISWA (Studi Kasus : SMK Raksana 2 Medan),” J. Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, p. 41, 2019.
[8] G. V, Teknik Analisis dalam Penelitian Percobaan . Bandung: Tarsito, 1992.
[9] M.  C.  Utami,  “Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Dosen  Dalam  Melanjutkan  S3  Dengan  Metode  Principal Component Analysis (Studi Kasus: Program Studi Si/Ti Fst Uin),” J. Sist. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 1–7, 2013.
[10]  F.  Elfira,  “Penerapan  Analisis  Faktor  dalam  Menentukan  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Mahasiswa  dalam  Memilih Jurusan Matematika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar,” Msa , vol. 3, no. 1, pp. 29– 36, 2014.
[11]  P.  D  and  S.  A.  R,  “Perbandingan  Metode  Principal  Component  Analysis  (PCA)  dengan  Metode  Hidden  MarkovModel (HMM) dalam Pengenalan Identitas,” J. Inform. , vol. 2, no. 3, pp. 68–81, 2015.
[12]  P.  B.  E.  and  S.  T,  “Analisis  Principal  Component  Analysis  (PCA)  Untuk  Mereduksi  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Kualitas Kulit Kikil Sapi.,” in Prosiding Seminar & Konferensi Nasional IDEC , 2019, p. C01.1-C01.10.
[13]  M. Jamaris, “SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Analysis untuk Menentukan Minat Calon Mahasiswa Masuk,” Satin , vol. 5, no. 2, 2019.
[14]  S. W. A, A. F, H. A, and H. S, “Identifikasi Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Penyelesaian Skripsi Pada Mahasiswa S1 Psikologi Di Kota Semarang,” J. Penelit. Pendidik. , vol. 2, no. 34, pp. 155–160, 2017.
[15]  M. D. F, Multivariate Statistical Methods . New York: McGraw-Hill International Book Company, 1976.
[16]  W. DW and J. R.A, Applied Multivariate Statistical Analysis . New Jersey: Englewood Chiffs Prentice Hall, 1992.
[17]  L. L, Kupper, D. G, and Kleinbaum, Applied Regression Analysis and Other Multivariable Methods . Massachuset: Duxbury Press, 1978.