penyebab. Regresi dikenakan pada masing-masing variabel dalam suatu model sebagai variabel tergantung pemberi respon sedang yang lain sebagai
penyebab. Pembobotan regresi diprediksikan dalam suatu model yang dibandingkan dengan matriks korelasi yang diobservasi untuk semua variabel
dan juga dilakukan perhitungan uji keselarasan statistik David Garson, 2003.
Dari defenisi-defenisi diatas, dapat disimpulkan bahwa sebenarnya analisis jalur merupakan kepanjangan dari analisis regresi berganda. Jadi, model path analysis
digunakan untuk menganalisis pola hubungan antar variabel dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh langsung maupun tidak langsung seperangkat variabel bebas
eksogen terhadap variabel terikat endogen. Oleh sebab itu, rumusan masalah penelitian dalam kerangka path analysis berkisar pada:
a. Apakah variabel eksogen X
1
, X
2
, ….., X
k
berpengaruh terhadap variabel endogen Y?
b. Berapa besar pengaruh kausal langsung, kausal tidak langsung, kausal total maupun simultan seperangkat variabel eksogen X
1
, X
2
, ….., X
k
terhadap variabel endogen?
2.2.1 Kegunaan Analisis jalur
Kegunaan model path analysis adalah untuk:
a. Penjelasan terhadap fenomena yang dipelajari atau permasalahan yang diteliti.
Universitas Sumatera Utara
b. Prediksi nilai variabel terikat Y berdasarkan nilai variabel bebas X, dan prediksi dengan path analysis ini bersifat kualitatif.
c. Faktor determinan yaitu penentuan variabel bebas X mana yang berpengaruh dominan terhadap variabel terikat Y, juga dapat digunakan untuk menelusuri
mekanisme jalur-jalur pengaruh variabel bebas X terhadap variabel terikat Y.
d. Pengujian model, menggunakan teori trimming, baik untuk uji reliabilitas konsep yang sudah ada ataupun uji pengembangan konsep baru.
2.2.2 Asumsi-asumsi Analisis Jalur
Sebelum melakukan analisis, hendaknya diperhatikan beberapa asumsi sebagai berikut:
a. Pada model analisis jalur, hubungan antar variabel adalah bersifat linier, adaptif dan bersifat normal.
b. Hanya system aliran kausal kesatu arah artinya tidak ada arah kausalitas yang berbalik.
c. Variabel terikat endogen minimal dalam skala ukur interval dan rasio.
Universitas Sumatera Utara
d. Menggunakan sampel probability sampling yaitu teknik pengambilan sampel untuk memberikan peluang yang sama pada setiap anggota populasi untuk
dipilih menjadi anggota sampel. e. Observed variables diukur tanpa kesalahan instrument pengukuran valid dan
reliable artinya variabel yang diteliti dapat diobservasi secara langsung. f. Model yang dianalisis dispesifikasikan dengan benar berdasarkan teori-teori
dan konsep-konsep yang relevan artinya model teori yang dikaji atau diuji dibangun berdasarkan teoritis tertentu yang mampu menjelaskan hubungan
kausalitas antar variabel yang diteliti.
2.2.3 Model Analisis Jalur
Beberapa istilah dan defenisi dalam path analysis: 1 Dalam path Analysis, kita hanya menggunakan sebuah lambung variabel, yaitu X. Untuk membedakan X yang
satu dengan X yang lainnya, kita menggunakan subscript indeks. Contoh : X
1
, X
2
, X
3
, ….., X
k
. 2 Kita membedakan dua jenis variabel, yaitu variabel yang menjadi pengaruh exogenous variable, dan variabel yang dipengaruhi endogenous variable.
3 Lambang hubungan langsung dari eksogen ke endogen adalah panah bermata satu, yang bersifat recursive atau arah hubungan yang tidak berbaliksatu arah. 4 Diagram
jalur merupakan diagram atau gambar yang mensyaratkan hubungan terstruktur antar variabel Harun Al Rasyid, 2005.
Universitas Sumatera Utara
Ada beberapa model jalur mulai dari yang paling sederhana sampai dengan yang lebih rumit, diantaranya diterangkan di bawah ini:
a. Analisa Jalur Model Trimming Model Trimming adalah model yang digunakan untuk memperbaiki suatu model
struktur analisis jalur dengan cara mengeluarkan dari model variabel eksogen yang koefisien jalur diuji secara keseluruhan apabila ternyata ada variabel yang
tidak signifikan. Walaupun ada satu, dua, atau lebih variabel yang tidak signifikan, perlu memperbaiki model struktur analisis jalur yang telah
dihipotesiskan.
b. Analisis Jalur Model Dekomposisi Model dekomposisi adalah model yang menekankan pada pengaruh yang bersifat
kausalitas antar variabel, baik pengaruh langsung ataupun tidak langsung dalam kerangka path analysis, sedangkan hubungan yang sifatnya nonkausalitas atau
hubungan korelasional yang terjadi antar variabel eksogen tidak termasuk dalam perhitungan ini.
Perhitungan menggunakan analisis jalur dengan menggunakan model dekomposisi pengaruh kausal antar variabel dapat dibedakan menjadi tiga:
1. Direct causal effects Pengaruh Kausal Langsung adalah pengaruh satu variabel eksogen terhadap variabel endogen yang terjadi tanpa melalui
variabel endogen lain.
Universitas Sumatera Utara
2. Indirect causal effects Pengaruh Kausal Tidak Langsung adalah pengaruh satu variabel eksogen terhadap variabel endogen yang terjadi melalui
variabel endogen lain terdapat dalam satu model kausalitas yang sedang dianalisis.
3. Total causal effects Pengaruh Kausal Total adalah jumlah dari pengaruh kausal langsung dan pengaruh kausal tidak langsung.
c. Model Regresi Berganda Model ini merupakan pengembangan regresi berganda dengan menggunakan dua
variabel eksogenous, yaitu X
1
dan X
2
dengan satu variabel endogenous Y. model digambarkan sebagai berikut:
X
1
Y
X
2
Gambar 2.1 Model regresi berganda dua variabel
d. Model Mediasi Model mediasi atau perantara dimana variabel Y memodifikasi pengaruh variabel
X terhadap variabel Z. Model digambarkan sebagai berikut: X
Z
Y
Gambar 2.2 Model Mediasi
Universitas Sumatera Utara
e. Model Kombinasi Regresi Berganda Dan Mediasi Model ini merupakan kombinasi antara model regresi berganda dan mediasi, yaitu
variabel X berpengaruh terhadap variabel Z secara langsung dan tidak langsung mempengaruhi variabel Z melalui variabel Y . Model digambarkan sebagai
berikut: X
Z Y
Gambar 2.3 Model kombinasi regresi berganda dan mediasi
f. Model Kompleks Model ini merupakan model yang lebih kompleks, yaitu variabel X
1
secara langsung mempengaruhi Y
2
dan melalui variabel X
2
secara tidak langsung mempengaruhi Y
2
, sementara variabel Y
2
juga dipengaruhi oleh variabel Y
1
. Model digambarkan sebagai berikut:
X
1
X
2
Y
1
Y
2
Gambar 2.4 Model Kompleks
g. Model Rekursif dan Model Non Rekursif Dari sisi pandang arah sebab dan akibat, ada dua tipe model jalur, yaitu jalur
rekursif dan non rekursif. Model rekursif ialah jika semua anak panah menuju satu arah seperti gambar dibawah ini:
Universitas Sumatera Utara
1 P
41
P
21
P
31
P
43
3 4 P
32
P
42
2
e2 e3 e4
Gambar 2.5 Model Rekursif
Model tersebut dapat diterangkan sebagai berikut:
1. Anak panah menuju satu arah, yaitu dari 1 ke 2, 3, dan 4; dari 2 ke 3 dan dari 3 menuju ke 4. Tidak ada arah yang terbalik, misalnya dari 4 ke 1.
2. Hanya terdapat satu variabel exogenous, yaitu 1 dan tiga variabel endogenous, yaitu 2, 3, dan 4. Masing-masing variabel endogenous diterangkan oleh
variabel 1 dan error e2, e3, dan e4.
3. Satu variabel endogenous dapat menjadi penyebab variabel endogenous lainnya, tetapi bukan ke variabel exogenous.
Model non rekursif terjadi jika arah anak panah tidak searah atau terjadi arah yang terbalik, misalnya dari 4 ke 3 atau dari 3 ke 1 dan 2, atau bersifat sebab akibat.
Universitas Sumatera Utara
Pada bagian berikut untuk mempermudah kita dalam memahami analisis jalur, maka kita bisa menggunakan model-model jalur berikut:
1. Model Persamaan Satu Jalur Model persamaan satu jalur merupakan hubungan sebenarnya sama dengan
regresi berganda, yaitu variabel bebas terdiri lebih dari satu variabel dan variabel tergantungnya hanya satu.
2. Model Persamaan Dua Jalur Model ini terdiri dari tiga variabel bebas dan mempunyai dua variabel
tergantung.
3. Model Persamaan Tiga jalur Model ini terdiri dari tiga variabel bebas, salah satu variabel bebas menjadi
variabel perantara dan mempunyai dua variabel tergantung.
2.2.4 Diagram Jalur dan Persamaan Struktural