Confirmatory Factor Analysis (CFA): Fungsi dan Langkah
Pendahuluan
Analisis faktor merupakan bagian penting dalam penelitian kuantitatif di berbagai bidang seperti psikologi, pendidikan, sosial, ekonomi, dan lain-lain. Ketika peneliti sudah mempunyai model teoretis mengenai bagaimana sejumlah variabel “indikator” berkaitan dengan konstruk abstrak (variabel laten), misalnya “motivasi”, “kepuasan”, “kecerdasan emosional”, dan sebagainya, maka dibutuhkan metode untuk menguji apakah data empiris mendukung model tersebut. Confirmatory Factor Analysis (CFA) hadir sebagai teknik statistik yang dirancang khusus untuk mengkonfirmasi struktur faktor berdasarkan hipotesis awal. Teknik ini memastikan bahwa indikator-indikator mengukur konstruk laten yang dimaksud dengan baik.
Definisi Confirmatory Factor Analysis (CFA)
Definisi CFA Secara Umum
Confirmatory Factor Analysis (CFA) adalah teknik analisis statistik yang digunakan untuk memeriksa apakah data yang diperoleh sesuai dengan model pengukuran (measurement model) yang sudah ditetapkan sebelumnya berdasarkan teori atau penelitian terdahulu. Singkatnya, CFA digunakan untuk “mengonfirmasi” apakah hubungan antara variabel-manifest (indikator yang dapat diukur) dan variabel laten (konstruk abstrak) sesuai dengan struktur yang dihipotesiskan. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
Dalam proses CFA, peneliti menentukan sebelumnya konstruksi teori: variabel laten apa saja, indikator-indikator mana yang mewakili tiap konstruk, serta hipotesis mengenai hubungan antar konstruk (misalnya apakah konstruk saling berkorelasi, apakah ada faktor tunggal, dsb). Kemudian menggunakan analisis statistik untuk mengevaluasi apakah data empiris mendukung model tersebut. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
Definisi CFA dalam KBBI
Karena CFA merupakan istilah teknis dalam metodologi penelitian, entah di KBBI dalam arti harfiah pasti tidak tersedia, KBBI lebih fokus pada kosakata umum Indonesia. Karenanya definisi CFA menurut KBBI kurang relevan dan umumnya tidak ditemukan. Namun dari sumber praktis/ilmiah, CFA diartikan sebagai “analisis faktor konfirmatori”, yaitu teknik untuk menguji struktur faktor berdasarkan hipotesis awal. [Lihat sumber Disini - lpm-penalaranunm.org]
Definisi CFA Menurut Para Ahli
Berikut definisi menurut beberapa ahli atau sumber akademik/publik:
- Menurut literatur statistik dan SEM, CFA adalah varian dari analisis faktor dalam rangka mengevaluasi “measurement model”: menguji apakah indikator-indikator observasi benar-benar merefleksikan konstruk laten sesuai hipotesis. [Lihat sumber Disini - guilford.com]
- Penulis di sebuah buku online mendefinisikan CFA sebagai metode statistik untuk menguji apakah sekumpulan variabel observasi secara akurat mencerminkan sejumlah konstruk laten berdasarkan model teoritis yang telah ditentukan. [Lihat sumber Disini - geeksforgeeks.org]
- Dalam konteks penelitian psikometri di Indonesia, CFA disebut sebagai metode andalan untuk validasi konstruk alat ukur, memastikan instrumen benar-benar mengukur konstruk yang diinginkan. [Lihat sumber Disini - repository.uinjkt.ac.id]
- Dalam literatur metodologi social science/behavioral science, CFA digambarkan sebagai bagian dari teknik Structural Equation Modeling (SEM) yang fokus pada model pengukuran (measurement model), bukan pada hubungan kausal antar konstruk (structural model). [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
Fungsi dan Manfaat CFA
Validasi Instrumen / Alat Ukur
Salah satu fungsi utama CFA adalah untuk memvalidasi bahwa instrumen penelitian (kuesioner, skala, tes, survei, dsb.) benar-benar mengukur konstruk yang dituju. Dengan CFA, peneliti dapat memastikan bahwa indikator-indikator yang mereka susun sesuai dengan konstruk laten, dan bahwa struktur faktor yang dihipotesiskan memang cocok dengan data. Banyak penelitian di Indonesia menggunakan CFA untuk validasi instrumen di bidang psikologi, pendidikan, kesehatan, dan bidang sosial lainnya. [Lihat sumber Disini - e-journals.unmul.ac.id]
Menilai Dimensionalitas Konstruk
CFA memungkinkan peneliti memeriksa apakah konstruk bersifat unidimensional (hanya satu faktor) atau multidimensional (terdiri dari beberapa faktor/dimensi). Dengan demikian, jika suatu konstruk, misalnya “kecerdasan emosional” atau “kepuasan kerja”, diprediksi memiliki beberapa dimensi, CFA dapat menguji apakah data mendukung struktur multidimensi tersebut. [Lihat sumber Disini - ojs.fkip.ummetro.ac.id]
Memeriksa Hubungan Indikator–Konstruk & Kejelasan Model
CFA membantu menilai seberapa kuat tiap indikator “menempel” pada konstruk laten (sering disebut “factor loading”). Jika loading tinggi dan signifikan, indikator dianggap valid. CFA juga memungkinkan pengujian apakah ada indikator yang sebaiknya dibuang atau diperbaiki, sehingga instrumen menjadi lebih bersih dan fokus. [Lihat sumber Disini - jurnal.educ3.org]
Meningkatkan Kredibilitas & Keandalan Penelitian
Dengan menggunakan CFA, hasil penelitian terutama pada skala psikologis, sosial, pendidikan, dan bidang lain menjadi lebih dapat dipercaya. Karena konstruk sudah tervalidasi dan reliabilitas teruji, interpretasi data jadi lebih kuat. Hal ini penting agar temuan penelitian tidak sekadar berdasarkan asumsi, melainkan didukung bukti empiris. [Lihat sumber Disini - sciencedirect.com]
Mendukung Pengembangan Teori & Alat Ukur
CFA bukan hanya untuk validasi, tetapi juga bisa digunakan dalam proses pengembangan instrumen baru atau adaptasi instrumen ke konteks/populasi berbeda. Misalnya saat mentransfer skala internasional ke Bahasa Indonesia, peneliti bisa menggunakan CFA untuk mengecek apakah struktur faktor tetap konsisten. Banyak studi adaptasi di Indonesia memakai CFA untuk tujuan ini. [Lihat sumber Disini - ejournal.upi.edu]
Langkah-langkah Pelaksanaan CFA
1. Menetapkan Model Teoretis (Hipotesis Awal)
Sebelum mengumpulkan data, peneliti harus menentukan konstruk laten yang ingin diukur, serta indikator-indikator yang diharapkan merepresentasikannya. Misalnya konstruk “motivasi belajar” punya indikator “minat belajar”, “ketekunan”, “rasa percaya diri”, dsb. Struktur faktor, apakah unidimensional atau multidimensional, juga ditetapkan sejak awal. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
2. Mengumpulkan Data & Persiapan Data
Setelah model ditetapkan, peneliti mengumpulkan data menggunakan instrumen (kuesioner, survei, dll). Data harus diperiksa kualitasnya: pastikan sampel memadai, tidak banyak data hilang, serta memenuhi asumsi analisis (misalnya normalitas jika menggunakan estimator tertentu). Beberapa studi Indonesia memakai LISREL, SPSS/AMOS, atau software lain untuk CFA. [Lihat sumber Disini - ojs.fkip.ummetro.ac.id]
3. Estimasi Model & Uji Kecocokan (Goodness-of-Fit)
Dengan software statistik/SEM, model diuji: apakah data cocok dengan model hipotesis. Indeks kecocokan model seperti RMSEA, CFI, SRMR, χ² sering digunakan untuk menilai fit. Jika model fit, berarti struktur faktor diterima. Jika tidak, peneliti bisa mengevaluasi kembali: mungkin ada indikator yang tidak valid, atau struktur perlu disederhanakan/diubah. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
4. Evaluasi Parameter & Interpretasi Hasil
Setelah model fit, perhatikan factor loading tiap indikator, signifikansi, reliabilitas konstruk (jika tersedia), serta apakah konstruk laten berkorelasi sesuai hipotesis. Indikator dengan loading rendah atau tidak signifikan bisa dipertimbangkan untuk dibuang atau diperbaiki. [Lihat sumber Disini - jurnal.educ3.org]
5. Pelaporan Hasil
Dalam laporan penelitian (skripsi, tesis, artikel), hasil CFA harus ditulis dengan jelas: model yang diuji, indeks fit, nilai loading, reliabilitas, korelasi antar konstruk (jika ada), serta interpretasi kesimpulan apakah model diterima atau perlu revisi. Beberapa studi menyebutkan bahwa kesalahan pelaporan atau ketidaklengkapan pelaporan CFA masih sering terjadi di literatur Indonesia. [Lihat sumber Disini - repository.uinjkt.ac.id]
Tantangan & Hal yang Perlu Diperhatikan dalam CFA
- Identifikasi model, model harus “identified” agar bisa diestimasi: jumlah parameter yang akan diestimasi harus memungkinkan berdasarkan data yang tersedia. Jika tidak, model under-identified dan analisis tidak valid. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
- Asumsi data, banyak estimator CFA (termasuk maximum likelihood) mengasumsikan normalitas variabel. Jika data ordinal atau tidak normal, perlu estimator alternatif atau transformasi data. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
- Overfitting atau modifikasi berlebihan, meskipun tersedia modifikasi (misalnya cross-loading, korelasi error), modifikasi tanpa dasar teori bisa melemahkan validitas konstruk. CFA paling bermanfaat bila digunakan berdasarkan teori, bukan “diprogram ulang” hanya untuk fit. [Lihat sumber Disini - sciencedirect.com]
- Pelaporan yang tidak lengkap, seperti disebut dalam literatur, banyak penelitian melaporkan CFA tapi tidak secara lengkap menyajikan indeks fit, loading, korelasi, atau justifikasi modifikasi, ini mengurangi kredibilitas hasil. [Lihat sumber Disini - repository.uinjkt.ac.id]
Contoh Penerapan CFA di Penelitian di Indonesia
- Sebuah penelitian tentang skala identitas sosial menggunakan CFA dengan sample 258 responden; hasil menunjukan bahwa semua item valid dan konstruk bisa digunakan di konteks Indonesia. [Lihat sumber Disini - e-journals.unmul.ac.id]
- Penelitian pada instrumen bullying (2024) menggunakan CFA untuk validasi struktur faktor, menunjukkan bahwa alat ukur layak dipakai. [Lihat sumber Disini - jurnal.iicet.org]
- Penelitian kemampuan operasi hitung pada siswa SD menggunakan “second-order CFA” untuk menguji empat aspek kemampuan (penjumlahan, pengurangan, perkalian, pembagian), dan hasil menunjukkan instrumen memenuhi Goodness-of-Fit, validitas, dan reliabilitas. [Lihat sumber Disini - ojs.fkip.ummetro.ac.id]
- Studi pada skala “Social Networking Site Self-Efficacy” versi Indonesia: CFA menunjukkan model fit dan loading item ≥ 0.5, dengan reliabilitas baik. [Lihat sumber Disini - ejournal.upi.edu]
Kesimpulan
Confirmatory Factor Analysis (CFA) adalah metode analisis multivariat yang sangat berharga dalam penelitian kuantitatif, terutama ketika peneliti ingin memastikan bahwa instrumen ukurannya valid dan struktur faktor sesuai teori. Dengan CFA, peneliti dapat memvalidasi alat ukur, menilai dimensionalitas konstruk, serta meningkatkan kredibilitas dan keandalan penelitian.
Namun agar hasilnya valid dan dapat dipercaya, proses harus dilakukan secara cermat: dari penetapan model teoritis, pengumpulan data, estimasi model, evaluasi parameter, hingga pelaporan hasil secara transparan. CFA bukan sekadar “alat statistik”, tetapi juga merupakan bagian penting dari kerangka metodologis yang menghubungkan teori dan data empiris.
Dengan demikian, bagi peneliti di bidang pendidikan, psikologi, sosial, atau bidang lain yang menggunakan konstruk abstrak (motivasi, sikap, persepsi, dll.), CFA layak dijadikan pilihan utama untuk validasi instrumen dan analisis data.