Exploratory Factor Analysis (EFA): Perbedaan dan Contoh

Pendahuluan

Penelitian kuantitatif yang melibatkan banyak variabel, khususnya ketika menggunakan kuesioner atau instrumen psikometrik, sering menghadapi tantangan dalam menentukan struktur dimensi dari variabel-variabel tersebut. Secara sederhana, kita bisa jadi memiliki puluhan bahkan ratusan item pertanyaan (variabel teramati), tetapi kita menduga bahwa item-item tersebut sejatinya mengukur sejumlah dimensi laten (faktor) yang mendasari. Di sinilah Exploratory Factor Analysis (EFA) memainkan perannya: membantu menyingkat data kompleks menjadi beberapa faktor inti, sekaligus mengungkap struktur laten dari variabel tersebut.

EFA sangat berguna pada tahap awal pengembangan instrumen, validasi konstruk, maupun penelitian eksploratif, terutama jika peneliti tidak memiliki hipotesis awal mengenai jumlah atau susunan faktor. Melalui EFA, peneliti bisa meninjau pola korelasi antar item dan mengeksplorasi kemungkinan struktur faktor yang mendasari, sebelum melakukan analisis lebih lanjut atau konfirmasi.

Artikel ini akan membahas definisi EFA (umum, menurut aturan baku, dan menurut para ahli), menyoroti perbedaannya dengan alternatif seperti confirmatory analysis, serta memberikan contoh konkret penggunaan EFA dari penelitian terkini di Indonesia.

Definisi Exploratory Factor Analysis (EFA)

Definisi Secara Umum

Exploratory Factor Analysis (EFA) adalah metode statistik multivariat yang digunakan untuk mengidentifikasi struktur laten (faktor) di balik sekumpulan variabel yang saling berkorelasi. Dengan kata lain, EFA membantu menemukan dimensi-dimensi mendasar yang tidak langsung teramati (latent) namun menjadi “akar” dari berbagai variabel teramati. Tujuannya adalah mereduksi kompleksitas data, yaitu mengurangi banyak variabel asli menjadi sejumlah faktor inti, sambil mempertahankan sebanyak mungkin informasi penting yang terkandung dalam data. [Lihat sumber Disini - id.scribd.com]

Dalam praktiknya, EFA sering digunakan ketika peneliti belum memiliki kerangka teori pasti mengenai struktur faktor, sehingga pendekatan bersifat eksploratif, membuka kemungkinan berbagai struktur faktor tergantung pola data empiris. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

Definisi dalam KBBI

Karena EFA adalah istilah teknis statistik/psikometri, istilah ini tidak akan ditemukan dalam KBBI (Kamus Besar Bahasa Indonesia) secara harfiah. Namun, jika diterjemahkan secara konseptual, analoginya adalah “analisis faktor eksploratif”, suatu metode untuk “menganalisis faktor (dimensi) yang mendasari sekumpulan data/variabel” berdasarkan korelasi antar indikator, tanpa hipotesis awal tentang struktur faktor.

Sebagai metode penelitian kuantitatif, EFA lebih merupakan istilah teknis di ranah statistik/psikometri daripada kosakata umum, sehingga penggunaannya biasanya tetap dalam bentuk bahasa Inggris (Exploratory Factor Analysis) atau istilah ilmiah terjemahan langsung.

Definisi Menurut Para Ahli

Berikut beberapa definisi EFA menurut para ahli:

• Menurut Hair, Black, Babin, dan Anderson, kolaborator buku statistik klasik, EFA adalah teknik analisis faktor yang digunakan ketika peneliti tidak menentukan jumlah faktor terlebih dahulu; tujuan utamanya adalah mengidentifikasi berapa banyak faktor yang dibutuhkan untuk mewakili variabel-variabel amatan. [Lihat sumber Disini - id.scribd.com]
• Berdasarkan uraian di dalam buku/kompilasi statistik dan psikometri oleh Nurul Arbiyah (2024), EFA dijelaskan sebagai metode untuk menyelidiki struktur internal instrumen psikologis, membantu menentukan konstruk laten berdasarkan pola korelasi antar item. [Lihat sumber Disini - scholar.ui.ac.id]
• Dalam tinjauan metodologi oleh H. Ihsan & Maya Sari Wahyuni (2023), EFA disebut sebagai alat untuk mengetahui faktor dominan yang menjelaskan fenomena kompleks, sering digunakan sebagai tahap awal sebelum analisis yang lebih kompleks. [Lihat sumber Disini - ojs.unm.ac.id]
• Penelitian adaptasi skala di Indonesia oleh Utami Nurhafsari Putri dan kolega (2021) menjelaskan bahwa EFA memungkinkan pengembangan instrumen yang memiliki validitas konstruk, yaitu memastikan bahwa item-item merangkum dimensi laten sesuai tujuan pengukuran. [Lihat sumber Disini - journal.unindra.ac.id]

Dengan demikian, EFA menurut para ahli adalah metode fleksibel dan empiris untuk mengidentifikasi struktur laten dalam data, terutama ketika struktur teoritis belum jelas atau ketika instrumen perlu divalidasi ulang dalam konteks berbeda.

Prinsip Dasar & Mekanisme EFA

Variabel Teramati vs Faktor Laten

Konsep mendasar EFA adalah membedakan antara variabel teramati (observed variables) dengan faktor laten (latent factors). Variabel teramati adalah variabel yang diukur langsung, misalnya jawaban responden atas item kuesioner, skor tes, atau indikator yang bisa dihitung. Sementara itu, faktor laten adalah konstruk teoretis yang tidak bisa diukur secara langsung, misalnya kepuasan, motivasi, kecemasan, kepercayaan diri, atau dimensi psikologis/konseptual lain yang mendasari. EFA mencoba mengidentifikasi faktor-faktor laten tersebut berdasarkan pola korelasi antar variabel teramati. [Lihat sumber Disini - fanruan.com]

Korelasi Antar Variabel & Prasyarat EFA

Agar EFA bisa diterapkan secara valid, variabel yang dianalisis sebaiknya saling berkorelasi, artinya ada hubungan antar item yang memungkinkan ditemukannya faktor bersama (common factors). Jika variabel-variabel tidak berkorelasi, EFA tidak akan memberikan struktur faktor yang bermakna. Oleh karena itu, peneliti biasanya melakukan uji prasyarat seperti uji KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) dan uji Bartlett sebelum mengekstraksi faktor, untuk memastikan data layak dianalisis. [Lihat sumber Disini - jptam.org]

Ekstraksi Faktor, Rotasi, dan Interpretasi

Proses EFA umumnya mencakup beberapa tahap:

• Ekstraksi faktor, menentukan faktor-faktor awal dari matriks korelasi atau kovarians, menggunakan metode seperti principal axis factoring, principal component factoring, atau maximum likelihood. [Lihat sumber Disini - digilib.uns.ac.id]
• Penentuan jumlah faktor, berdasarkan kriteria statistik seperti eigenvalue > 1, scree plot, atau teknik lain (termasuk metode modern seperti parallel analysis). [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
• Rotasi faktor, untuk mempermudah interpretasi, karena solusi awal bisa sulit dibaca. Rotasi bisa orthogonal (misalnya varimax) atau oblique (jika faktor diasumsikan saling berkorelasi). Rotasi membantu menunjukkan mana item yang paling kuat memuat pada setiap faktor. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
• Interpretasi, berdasarkan loading faktor (berapa kuat tiap item terkait faktor), peneliti menentukan arti konseptual dari masing-masing faktor. Karena faktor laten tidak bisa diukur langsung, interpretasi ini membutuhkan pertimbangan teoritis dan logis. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

Tujuan & Manfaat EFA

Beberapa tujuan utama penggunaan EFA:

• Mengidentifikasi dimensi mendasar dari banyak variabel, membantu mereduksi kompleksitas data. [Lihat sumber Disini - id.scribd.com]
• Mengembangkan dan memvalidasi instrumen (skala), menentukan konstruk laten yang menjadi dasar pengukuran. Banyak penelitian di Indonesia menggunakan EFA untuk validasi skala psikologis, skala sikap, atau skala pengukuran lainnya. [Lihat sumber Disini - journal.unindra.ac.id]
• Menyederhanakan data agar lebih mudah dianalisis lebih lanjut, misalnya untuk regresi, modelling struktural, atau analisis multivariat lain setelah faktor diidentifikasi. [Lihat sumber Disini - id.scribd.com]
• Mengatasi multikolinearitas, ketika banyak variabel teramati saling berkorelasi tinggi, EFA membantu merangkum ke dalam faktor agar analisis selanjutnya lebih stabil. [Lihat sumber Disini - id.scribd.com]

Keterbatasan EFA

Meskipun berguna, EFA memiliki batasan:

• Hanya eksploratif, EFA tidak cocok untuk mengonfirmasi model teoritis; jika peneliti sudah memiliki hipotesis struktur faktor, pendekatan konfirmatori (seperti Confirmatory Factor Analysis / CFA) lebih tepat. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]
• Hasil sangat tergantung pada kualitas data, sampel harus memadai, variabel harus berkorelasi wajar, dan asumsi analisis harus dipenuhi; jika tidak, faktor yang dihasilkan bisa tidak stabil atau artifisial. [Lihat sumber Disini - jptam.org]
• Interpretasi subjektif, karena faktor laten harus diinterpretasikan oleh peneliti, terkadang ada ambiguitas atau perbedaan interpretasi tergantung teori atau konteks penelitian. [Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org]

Perbedaan EFA dengan Pendekatan Lain

EFA vs Confirmatory Factor Analysis (CFA)

EFA cocok ketika kita belum tahu berapa faktor yang mendasari variabel, atau ketika kita ingin membangun teori/construct dari data. Sementara CFA lebih cocok ketika sudah ada model yang jelas dan ingin diuji kecocokan data terhadap model. [Lihat sumber Disini - id.scribd.com]

EFA vs Principal Component Analysis (PCA)

Meski kadang disamakan, EFA dan PCA berbeda secara filosofis:

• PCA berfokus pada reduksi data semata, menghasilkan komponen utama (principal components) yang menjelaskan variansi maksimum dalam data, tanpa asumsi faktor laten teoritis.
• EFA berfokus pada mengidentifikasi faktor laten yang mendasari variabel, dan memperhitungkan bahwa variabel observasi memiliki error measurement, sehingga faktor mewakili konstruk teoretis di balik variabel.

Karena itu, jika tujuan Anda adalah menyederhanakan data (misalnya, mengurangi variabel untuk analisis lanjutan), PCA bisa cukup. Tapi jika Anda ingin membangun atau memvalidasi konstruk teoritis (misalnya skala psikologi, sikap, persepsi), EFA lebih tepat. Banyak literatur statistik/psikometri menekankan perbedaan ini. [Lihat sumber Disini - it.wikipedia.org]

Contoh Penggunaan EFA dalam Penelitian di Indonesia

Berikut beberapa contoh nyata dari penelitian di Indonesia (2021–2025) yang menggunakan EFA:

• Dalam penelitian adaptasi skala kecemasan statistik, Utami Nurhafsari Putri (2021) dan kolega menggunakan EFA untuk menyederhanakan 51 item awal menjadi struktur faktor yang sesuai, guna mengevaluasi kecemasan statistik dalam konteks pendidikan. [Lihat sumber Disini - journal.unindra.ac.id]
• Studi adaptasi skala kasih sayang umat manusia, Aushanessa Putri et al. (2025) melakukan validasi versi Bahasa Indonesia dari Compassionate Love Scale for Humanity – Short Form (CLS-H-SF), lalu menggunakan EFA untuk menilai validitas konstruk; hasil menunjukkan struktur faktor tunggal dan reliabilitas tinggi (α Cronbach = 0,934). [Lihat sumber Disini - jurnal.mediaakademik.com]
• Penelitian di bidang psikologi dengan skala hubungan diri positif, Positive Self-Relation Scale (PSRS), diuji menggunakan EFA terhadap data 400 responden dewasa di Indonesia; nilai KMO = 0.874 dan uji Bartlett signifikan, menunjukkan data layak untuk analisis faktor. [Lihat sumber Disini - jptam.org]
• Di bidang manajemen & bisnis, ada penelitian tentang kinerja UKM di Medan, EFA digunakan untuk membangun konstruk pengukuran kinerja berdasarkan variabel awal dari survei pelaku UKM. [Lihat sumber Disini - jurnal.itscience.org]
• Penelitian di bidang pendidikan/psikometri seperti adaptasi alat ukur minat profesi bandara untuk siswa SMA juga memanfaatkan EFA untuk menentukan faktor-faktor yang mendasari minat terhadap profesi bandara. [Lihat sumber Disini - journal.ppicurug.ac.id]

Dari contoh-contoh tersebut kita lihat bahwa EFA fleksibel, bisa digunakan untuk psikologi, pendidikan, manajemen, bisnis, instrumen sosial, selama kebutuhan penelitian menuntut identifikasi struktur laten dari banyak variabel.

Langkah Umum Pelaksanaan EFA

Berikut kerangka umum proses menerapkan EFA dalam penelitian empiris:

1. Pengumpulan data, kuesioner atau instrumen dengan banyak item, dengan sampel responden yang memadai.
2. Uji prasyarat, seperti uji KMO & Bartlett untuk mengecek kelayakan data; memeriksa korelasi antar item.
3. Ekstraksi faktor, menggunakan metode statistik seperti maximal likelihood, principal axis factoring, atau principal component factoring tergantung kebutuhan.
4. Menentukan jumlah faktor, melalui kriteria seperti eigenvalue > 1, scree plot, atau metode lain seperti parallel analysis.
5. Rotasi faktor, orthogonal atau oblique, untuk memudahkan interpretasi dan menghasilkan struktur yang lebih “bersih.”
6. Interpretasi dan penamaan faktor, berdasarkan loading tiap item, teori yang relevan, dan logika konseptual.
7. Validasi & reliabilitas, kadang dilanjutkan dengan analisis lain seperti internal consistency (misal Cronbach’s alpha), atau bahkan konfirmasi dengan CFA jika diperlukan.

Prosedur ini memastikan bahwa faktor laten yang dihasilkan dapat dijustifikasi secara statistik dan teoritis. [Lihat sumber Disini - id.scribd.com]

Keunggulan & Keterbatasan EFA

Keunggulan

• Fleksibel dan exploratif, cocok untuk instrumen baru atau ketika teori tentang struktur faktor belum matang.
• Membantu reduksi data, membuat variabel banyak menjadi faktor lebih sedikit, sehingga analisis lanjutan lebih ringan.
• Mempermudah pengembangan instrumen, ideal untuk validasi awal skala psikometrik, survei, atau kuesioner.
• Mengatasi multikolinearitas, jika banyak variabel saling berkorelasi, EFA dapat merangkum menjadi faktor independen.

Keterbatasan

• Kurang cocok jika sudah ada teori atau hipotesis struktur, dalam kasus itu, metode konfirmatori lebih tepat.
• Ketergantungan pada kualitas data, jika sampel atau distribusi data kurang baik, hasil faktor bisa tidak stabil.
• Interpretasi bisa subjektif, peneliti harus menentukan arti faktor berdasarkan loading item, yang kadang ambigu atau bergantung konteks.
• Hasil bisa berbeda tergantung metode ekstraksi atau rotasi, jadi penting transparansi pelaporan.

Kesimpulan

Exploratory Factor Analysis (EFA) adalah metode statistik multivariat yang sangat bermanfaat ketika peneliti ingin mengeksplorasi struktur laten dari sekumpulan variabel observasi, khususnya pada tahap pengembangan instrumen, validasi konstruk, atau penelitian eksploratif. EFA memungkinkan reduksi variabel kompleks menjadi sejumlah faktor inti, membantu memperjelas dimensi dasar dalam data. Berbeda dengan metode konfirmatori seperti CFA, EFA tidak memerlukan hipotesis struktural awal, sehingga lebih fleksibel namun memerlukan interpretasi yang berhati-hati.

Dalam konteks penelitian di Indonesia, banyak studi mutakhir (2021–2025) yang telah berhasil menggunakan EFA untuk membangun dan memvalidasi instrumen psikologis, pendidikan, maupun sosial, menunjukkan bahwa EFA tetap relevan dan efektif sebagai bagian dari metodologi kuantitatif.

Namun, peneliti harus memperhatikan prasyarat data, prosedur ekstraksi/rotasi, dan interpretasi secara transparan agar hasilnya valid dan dapat dipertanggungjawabkan secara ilmiah.

Dengan pemahaman yang tepat dan pelaksanaan yang cermat, EFA adalah alat yang kuat untuk menggali “struktur tersembunyi” dalam data dan membangun konstruksi teoritis atau praktis yang bermakna.