mempermasalahkan mengapa hubungan antar variabel terjadi serta apakah hubungan antar variabel tersebut disebabkan oleh variabel itu sendiri atau
mungkin dipengaruhi oleh variabel lain Analisis jalur ialah suatu teknik untuk menganalisi hubungan sebab akibat
yang terjadi pada regresi berganda jika variabel bebasnya mempengaruhi variabel tergantung tidak hanya secara langsung, tetapi juga secara tidak langsung
Robert D.Rutherford 1993. Modelnya digambarkan dalam bentuk gambar lingkaran dan panah dimana anak panah tunggalnya menunjukkan sebagai
penyebab. Pembobotan regresi diprediksikan dalam satu model yang dibandingkan dengan matriks korelasi yang diobservasi untuksemua variabel
dandilakukan juga penghitungan uji keselarasan statistik David Gurson, 2003. Dari defenisi-defenisi diatas, dapat disimpulkan bahwa sebenarnya analisis jalur
merupakan kepanjangan dari analisis regresi berganda.
2.2.1 Manfaat Analisis Jalur
Manfaat model analisis jalur, yaitu untuk : 1.
Penjelasan terhadap fenomena yang dipelajari atau permasalahan yang diteliti.
2. Prediksi nilai variabel terikat Y berdasarkan nilaivariabel
bebas X dan diprediksi dengan analisis jalur ini bersifat kualitatif.
3. 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 terikat X terhadap variabel terikat Y.
Universitas Sumatera Utara
4. Pengujian model menggunakan theory trimming, baik untuk uji
reabilitas konsep yang sudah ada ataupun uji pengembangan konsep baru.
2.2.2 Asumsi-Asumsi Analisis Jalur
Asumsi yang mendasari analisis jalur, yaitu : 1.
Hubungan antar variabel adalah bersifat linear, adaptif, dan bersifat normal.
2. Hanya sistem aliran kausal ke satu arah, artinya tidak ada arah
kausalitas yang terbalik. 3.
Variabel terikat endogen minimal dalam skala ukur interval dan ratio.
4. Menggunakan sampel probability sampling yaitu teknik
pengambilan sampel untuk memberikan peluang yang sama pada setiap anggota populasi untuk dipilih menjadi anggota
sampel. 5.
Observed variables diukur tanpa kesalahan instumen pengukuran valid dan reliable artinya variabel yang diteliti
dapat diobservasi secara langsung. 6.
Model yang dianalisis dispesifikasikan diidentifikasikan dengan benar berdasarkan teori-teori dan konsep-konsep
yang relevan artinya model teori yang dikaji atau diuji dibangun berdasarkan kerangka teoritis tertentu yang mampu
menjelaskan hubungan kausalitas antar variabel.
Universitas Sumatera Utara
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, tunggal dengan masing-masing n pengamatan.
Contoh: ,
, ,…..,
, yang berarti setiap X
j
untuk j= 1,2,…k masing-masing mempunyai n pengamatanobservasi.
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.
Ada beberapa model jalur mulai dari yang paling sederhana sampai dengan yang lebih rumit, diantaranya diterangkan di bawah ini
1. Model Regresi Berganda
Model pertama ini sebenarnya merupakan pengembangan regresi berganda dengan menggunakan dua variabel exogenus, yaitu
dan dengan satu variabel exogenous Y. Model ini
digambarkan sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
Gambar 2.1 Model Regresi Berganda
2. Model mediasi
Model kedua adalah model mediasi atau perantara dimana variabel Y memodifikasi pengaruh variabel X terhadap
variabel Z. Model digambarkan sebagai berikut ;
Gambar 2.2 Model Mediasi
3. Model Kombinasi Pertama dan Kedua
Model ketiga ini merupakan kombinasi antara model pertama dan kedua, yaitu variabel X berpengaruh terhadap variabel Z
secara langsung dan secara tidak langsung mempengaruhi variabel Z melalui variabel Y. Model ini digambarkan sebagai
berikut :
Universitas Sumatera Utara
Gambar 2.3 Model Kombinasi Pertama dan Kedua
4. Model Kompleks
Model keempat ini merupakan model yang lebih kompleks, yaitu variabel
secara langsung mempengaruhi dan
melalui variabel secara tidak langsung mempengaruhi
, sementara variabel
juga dippengaruhi oleh variabel .
Model digambarkan sebagai berikut
Gambar 2.4 Model Kompleks
Universitas Sumatera Utara
5. 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 pada gambar 2.5 berikut :
4 2 3
Gambar 2.5 Model Rekursif
Model tersebut dapat diterangkan sebagai berikut : a
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. b
Hanya terdapat satu variabel exogenus, yaitu 1 dan tiga variabel endogenus, yaitu 2, 3, dan 4. Masing-masing variable
endogenus diterangkan oleh variabel 1 dan error e2, e3, dan e4.
1
3 4
2
Universitas Sumatera Utara
c Satu variabel endogenus dapat menjadi penyebab variabel
endogenus lainnya, tetapi bukan ke variabel exogenus. 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.
Pada bagian berikut untuk mempermudah kita dalam memahami analisis jalur, maka kita bisa menggunakan model-
model jalur berikut: 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. Model Persamaan Dua Jalur
Model ini terdiri dari tiga variabel bebas dan mempunyai dua variabel tergantung.
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
Pada saat akan melakukan analisis jalur, disarankan untuk terlebih dahulu menggambarkan secara diagramatik struktur
hubungan kausal antara variabel penyebab dengan variabel akibat. Diagram ini disebut diagram jalur Path Diagram, dan
Universitas Sumatera Utara
bentuknya ditentukan oleh proposisi teoritik yang berasal dari kerangka pikir tertentu.
X
1
X
2
ε
Gambar 2.6 Diagram Jalur Yang Menyatakan Hubungan Kausal Dari Sebagai Penyebab Ke
Sebagai Akibat
Keterangan: adalah variabel eksogenus exogenous variable, untuk itu
selanjutnya variabel penyebab akan kita sebut sebagai variabel eksogenus.
adalah variabel endogenus endogenous variable, sebagai akibat, dan
ε adalah variabel residu residual variable, yang merupakan gabungan dari: 1 Variabel lain, di
luar yang mungkin mempengaruhi
dan telah teridentifikasi oleh teori, tetapi tidak dimasukkan dalam model. 2 Variabel
lain, di luar , yang mungkin mempengaruhi
tetapi belum teridentifikasi oleh teori. 3 Kekeliruan pengukuran error of
measurement, dan 4 Komponen yang sifatnya tidak menentu random component
Universitas Sumatera Utara
X1 X2
X3 ε
Gambar 2.7 Diagram jalur yang menyatakan hubungankausal dari ,
, dan
Gambar 2.7 menunjukkan bahwa diagram jalur tersebut terdapat tiga buah variabel eksogenus, yaitu
, ,
, sebuah variabel endogenus
serta sebuah variabel residu ε. Pada diagram di
atas juga mengisyaratkan bahwa hubungan antara dengan
, dengan
dan dengan
adalah hubungan kausal, sedangkan hubungan antara
dengan dengan
dan dengan
masing-masing adalah hubungan korelasional. Perhatikan panah dua arah, panah tersebut menyatakan hubungan
korelasional. Bentuk
persamaan strukturalnya
adalah: =
+
+
X1 X
3
X
4
X2
ε1 ε2
Gambar 2.8 Hubungan kausal dari ke
dan dari ke
Perhatikan bahwa pada gambar 2.8 di atas, terdapat dua buah
Universitas Sumatera Utara
sub-struktur. Pertama, sub-struktur yang menyatakan hubungan kausal dari
dan ke
serta kedua
,
sus-struktur yang mengisyaratkan hubungan kausal dari
ke . Persamaan
struktural untuk gambar 2.8 adalah : =
+
+
ε
1
dan =
+ ε
2
. Berdasarkan contoh-contoh diagram jalur di atas, maka kita
dapat memberikan kesimpulan bahwa makin kompleks sebuah hubungan struktural, makin kompleks diagram jalurnya, dan makin
banyak pula sub-struktur yang membangun diagram jalur tersebut.
2.2.5 Koefisien Jalur
