Koefisien Jalur Persamaan Struktural Menghitung Koefisien korelasi

80

1. Koefisien Jalur

Koefisien jalur mengindikasikan besarnya pengaruh langsung dari suatu variabel yang mempengaruhi terhadap variabel yang dipengaruhi atau dari suatu variabel eksogen terhadap variabel endogen. Untuk lebih memperjelas setiap koefisien jalur dapat dilihat pada sebuah path diagram. Perhatikan kembali gambar 3.1 dapat kita lihat koefisien-koefisien jalur sebagai berikut : a ρyx 1 adalah koefisien jalur untuk pengaruh langsung X 1 terhadap Y b ρyx 2 adalah koefisien jalur untuk pengaruh langsung X 2 terhadap Y c ρ Zx1 adalah koefisien jalur untuk pengaruh langsung X 1 terhadap Z d ρzx 2 adalah koefisien jalur untuk pengaruh langsung X 2 terhadap Z e ρzy adalah koefisien jalur untuk pengaruh langsung Y terhadap Z f ρyƐ 1 akan dihitung melalui rumus √ g ρzƐ 2 akan dihitung melalui rumus √

2. Persamaan Struktural

Model variabel yang dianalisis dalam analisis jalur path analysis dapat ditampilkan dalam bentuk persamaan yang biasa disebut persamaan struktural. Persamaan struktural menggambarkan hubungan sebab akibat antar variabel yang dinyatakan dalam bentuk persamaan matematis. Persamaan struktural pada penelitian ini dapat digambarkan pada sebagai berikut : Y = ρyx 1 X 1 + ρyx 2 X 2 + ρyƐ 1 Z = ρzx 1 X 1 + ρzx 2 X 2 +ρzyY+ρzƐ 2 81 Persamaan di atas menyatakan hubungan kausal dari X1 dan X2 serta Ɛ terhadap Y dan hubungan kausal dari X1, X2 dan Y serta Ɛ terhadap Z.

3. Menghitung Koefisien korelasi

Diketahui bahwa koefisisen korelasi atau leih dikenal dengan koefisien hubungan dalam penelitian ini hanya terdapat 1 hubungan koefisisen korelasi yaitu antara X 1 dan X 2 dan sisanya merupakan hubungan kausal sehingga untuk melihat besarnya pengaruh koefisisen korelasi dapat menggunakan rumus sebagai berikut: √ Sumber : Nazir. 2003:464 Besarnya koefisien korelasi adalah - 1 ≤ r ≤ 1 : a Apabila - berarti terdapat hubungan negatif. b Apabila + berarti terdapat hubungan positif. Interprestasi dari nilai koefisien korelasi : 1 Jika r = -1 atau mendekati -1, maka hubungan antara kedua variabel kuat dan mempunyai hubungan yang berlawanan jika X naik maka Y turun atau sebaliknya. 2 Jika r = +1 atau mendekati +1, maka hubungan yang kuat antara variabel X dan variabel Y dan hubungannya searah. Sehingga interprestasi nilai r dapat diartikan dalam table yang dibahas oleh Sugiyono dalam bukunya yang berjudul Metodologi Penelitian Bisnis sebagai berikut: 82 Tabel 3.16 Interpretasi Koefisien Korelasi Jenis Interval Tingkat Hubungan 0,00 - 0,199 Sangat Rendah 0,20 - 0,399 Rendah 0,40 - 0,599 Sedang 0,60 - 0,799 Kuat 0,80 - 1,000 Sangat Kuat Sumber : Sugiyono, 2010:183 Setelah menghitung koefisisen korelasi maka dapat juga dihitung seberapa besar pengaruh antar variable secara langsug dan tidak langsung yang dapat diurai sebagai berikut :

1. Besarnya pengaruh substruktur 1 Pengaruh orientasi paasar dan inovasi