2.2.3 Asumsi-asumsi Analisis Jalur
Asumsi yang mendasari path analysis diantaranya:
a. Hubungan antar variabel bersifat linier dan normal.
b. Tidak adanya adivity, yaitu tidak ada efek-efek interaksi. Semua variabel
residual tidak boleh berinteraksi dengan salah satu variabel dalam model yang diteliti.
c. Sistem aliran kausal hanya satu arah rekursif artinya tidak ada arah
kausalitas terbalik non-rekursif reciprocal. d.
Variabel terikat minimal dalam bentuk skala ukur interval dan ratio. e.
Sampling bersifat probability sampling sehingga memungkinkan seluruh anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk dipilih menjadi anggota
sampiling. f.
Obsersed variabel diukur tanpa kesalahan instrumen valid dan reliable artinya variabel yang diteliti dapat diobservasi secara langsung.
g. Model yang dianalisis dispesifikasikan berdasarkan teori atau konsep yang
relevan, artinya model yang dikaji atau diuji dibangun berdasarkan kerangka teoritis tertentu yang mampu menjelaskan hubungan kausalitas antar variabel.
2.2.4 Konsep dan Istilah Dalam Analisis Jalur
Dalam analisi jalur dikenal beberapa konsep dan istilah dasar, yaitu:
a. Model jalur adalah suatu diagram yang menghubungkan antara variabel bebas,
perantara dan tergantung. b.
Jalur penyebab untuk suatu variabel yang diberikan.
Universitas Sumatera Utara
c. Variabel exogenous adalah semua variabel yang tidak ada penyebab-penyebab
eksplisitnya atau dalam diagram tidak ada anak panah yang menuju kearahnya, selain pada bagian kesalahan pengukuran.
d. Variabel endogenous adalah variabel yang mempunyai anak panah menuju ke
arah variabel tersebut. e.
Koefisien Jalur adalah Koefisien regresi standar atau disebut „beta‟ yang menunjukkan pengaruh dari suatu variabel bebas terhadap variabel tergantung
dalam suatu model jalur tertentu. f.
Variabel-variabel exogenous yang dikorelasikan. g.
Istilah gangguan atau kesalahan residual yang tidak dapat diterangkan atau pengaruh dari semua variabel yang tidak terukur dengan kesalahan
pengukuran. h.
Dekomposisi pengaruh. Koefisien-koefisien jalur dapat digunakan untuk mengurai korelasi-korelasi dalam suatu model ke dalam pengaruh langsung
dan tidak langsung yang berhubungan dengan jalur langsung dan tidak langsung yang direfleksikan dengan anak panah dalam suatu model tertentu.
i. Model Recursive. Model penyebab yang mempunyai satu arah.
j. Model Non-recursive. Model penyebab dengan disertai arah yang membalik
feed back loop atau adanya pengaruh sebab akibat recipprocal. k.
Direct Effect. Pengaruh langsung yang dapat dilihat dari koefisien jalur dari satu variabel ke variabel lainnya.
l. Indirect Effect. Urutan jalur melalui satu atau lebih variabel perantara.
Universitas Sumatera Utara
2.2.5 Model Analisis Jalur
Kerlinger 2006: 900 menjelaskan bahwa analisis jalur adalah bentuk terapan dari
analisis multi-regresi. Di sini digunakan diagram jalur untuk membantu masalah atau menguji hipotesis yang kompleks. Meskipun model regresi dan analisi jalur
sama-sama merupakan bentuk analisis regresi, tetapi penggunaan kedua model tersebut berbeda. Untuk keperluan prediksi atau peramalan dan pendugaan nilai
variabel endogen Y atas dasar nilai-nilai variabel eksogen X
1,
X
2,
. . . , X
n
pola hubungan yang tepat adalah pola hubungan yang mengikuti model regresi.
Sedangkan untuk tujuan hubungan sebab-akibat pola yang tepat adalah model struktural. Secara matematik, analisis jalur mengikuti pola model struktural.
Analisis jalur merupakan teknik statistik yang digunakan untuk menguji hubungan kausal antara dua variabel atau lebih. Analisis jalur berbeda dengan teknik analisis
regresi lainnya, dimana analisis jalur memungkinkan pengujian menggunakan
variabel mediating atau perantara.
Beberapa model analisis jalur mulai dari yang paling sederhana sampai dengan yang lebih rumit, diantaranya
a. Model Regresi Berganda
Model ini merupakan pengembangan regresi sederhana dengan menggunakan dua variabel exogenous, yaitu X
1
dan X
2
dengan satu variabel endogenous Y. Model digambarkan sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Gambar 2.1 Model Regresi Berganda
b. Model Mediasi
Model mediasi atau perantara dimana variabel Y memodifikasi pengaruh variabel X terhadap variabel Z. Model ini digambarkan sebagai berikut:
Gambar 2.2 Model Mediasi
c. 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
1
X
2
Y
Z
Y X
Universitas Sumatera Utara
Gambar 2.3 Model Kombinasi Regresi Berganda dan Mediasi
d.
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:
Gambar 2.4 Model Kompleks
e. Model Rekursif dan Non Rekursif
Dari sisi pandang arah sebab-akibat, ada dua tipe model jalur, yaitu rekursif dan non-rekursif. Model rekursif ialah jika semua anak panah menuju satu arah
seperti gambar berikut:
X
Y Z
X
1
Y
1
X
2
Y
2
Universitas Sumatera Utara
ρ
41
ρ
21
ρ
31
r
21
ρ
43
ρ
32
ρ
42
ε
3
ε
4
ε
2
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
ε
2
, ε
3
, dan ε
4
. 3.
Satu variabel endogenous dapat menjadi penyebab variabel endogenous lainnya, tetapi bukan ke variabel exogenous.
Model non recursif terjadi jika arah anak panah tidak searah atau terjadi arah yang terbalik looping, misalnya dari 4 ke 3 atau dari 3 ke 1 dan 2, atau bersifat sebab
akibat reciprocal cause. 1
3 4
2
Universitas Sumatera Utara
2.2.6 Diagram Jalur dan Persamaan Struktural
Kategori