Title: ANALISIS JALUR
1ANALISIS JALUR
2ILUSTRASI 1
3Analisis korelasi
- Analisis korelasi dapat digunakan untuk
mengetahui tingkat keeratan hubungan antar
variabel, tidak ada yang mempengaruhi
(independen) tidak ada yang dipengaruhi
(dependen) - Dapat juga diterapkan pada independen ? dependen
Sikap penolakan
Sikap acuh
4Analisis regresi
- Regresi upaya mempelajari hubungan antar
variabel, dan tidak pernah mempermasalahkan
mengapa hubungan tersebut ada (atau tidak ada)
dan juga apakah hubungan antara Y dengan X
dikarenakan oleh X-nya itu sendiri atau
faktor-faktor lain. - Bilamana variabel yang terlibat lebih dari dua
(banyak variabel), di dalam analisis regresi juga
tidak pernah dipermasalahkan struktur
hubungannya, dimana semua variabel bebas dianggap
berpengaruh langsung terhadap variabel
tergantung.
5ILUSTRASI 2
- Suatu penelitian berbentuk survey (observasional)
bertujuan ingin menguji model pengaruh beberapa
variabel terhadap variabel kinerja karyawan
(telah dibahas pada analisis faktor) - Sistem hubungan sbb
6LANGKAH-LANGKAH ANALISIS PATH (1)
- PERTAMA (PERANCANGAN MODEL)
- Merancang model berdasarkan konsep dan teori.
Misal, secara teoritis - Variabel Motivasi berpengaruh terhadap Kepuasan
dan Loyalitas. - Loyalitas dipengaruhi oleh Kepuasan.
- Variabel Kepuasan dan Loyalitas berpengaruh
terhadap Kinerja. - Berdasarkan hubung-hubungan antar variabel secara
teoritis tersebut, dapat dibuat model HIPOTETIK
7LANGKAH-LANGKAH ANALISIS PATH (1)
KONSTRUKSI DIAGRAM JALUR
8LANGKAH-LANGKAH ANALISIS PATH (1)
KONVERSI DIAGRAM JALUR KE PERSAMAAN
- Model tersebut juga dapat dinyatakan dalam bentuk
persamaan, sehingga membentuk sistem persamaan /
sistem persamaan simultan / model struktural. - Kepuasan ?0 ?1 Motivasi ?1
- Loyalitas ?0 ?1 Motivasi ?2 Kepuasan ?2
- Kinerja ?0 ?1 Kepuasan ?2 Loyalitas ?3
9LANGKAH-LANGKAH ANALISIS PATH (1)
- Atau bilamana sudah dibakukan
- ZKepuasan ?0 ?1 ZMotivasi ?1
- ZLoyalitas ?0 ?1 ZMotivasi ?2 ZKepuasan
?2 - ZKinerja ?0 ?1 ZKepuasan ?2 ZLoyalitas ?3
- Mengingat model tersebut dikembangkan untuk
menjawab permasalahan penelitian dan berbasis
teori dan konsep, maka dinamakan model hipotetik.
10LANGKAH-LANGKAH ANALISIS PATH (2)
- KEDUA (ASUMSI)
- Asumsi yang melandasi analisis path adalah
- Di dalam model analisis path, hubungan antar
variabel adalah linier dan aditif - Hanya model rekursif dapat dipertimbangkan, yaitu
hanya sistem aliran causal ke satu arah.
Sedangkan pada model yang mengandung causal
bolak-balik tidak dapat dilakukan analisis path.
- Data variabel endogen minimal dalam skala
interval - Observed variables diukur tanpa kesalahan
(instrumen pengukuran valid dan reliabel). - Model yang dianalisis dispesifikasikan
(diidentifikasi) dengan benar berdasarkan
teori-teori dan konsep-konsep yang relevan.
11Pendugaan Parameter (Perhitungan Koefisien Jalur)
LANGKAH-LANGKAH ANALISIS PATH (3)
- Metode perhitungan koefisien jalur terdapat tiga
cara - Pendekatan matriks korelasi bila model tidak
berjenjang (p Rx-1 Ry) - Koefisien regresi dilanjutkan dengan suatu
perhitungan matematik pi bi (Sxi / Sy) - Koefisien regresi standardize
- Pada tulisan ini dipilih metode yang terakhir,
yaitu regresi standardize, hal ini mengingat
metode ini yang dipandang paling sederhana. - Di samping itu, perhitungan goodness of fit
berupa Koefisien Determinasi Total dapat
dilakukan secara sederhana, dan pelaksanaan
Theory Triming dapat dilakukan dengan mudah.
12LANGKAH-LANGKAH ANALISIS PATH (3)
- KETIGA
- Pendugaan parameter Koefisien regresi
standardize - Untuk anak panah bolak-balik ?, koefisiennya
merupakan koefisien korelasi, r dihitung seperti
biasanya) - Untuk anak panah satu arah ? digunakan
perhitungan regresi data standardize, secara
parsiil pada masing-masing persamaan. - Metode yang digunakan adalah OLS, yaitu metode
kuadrat terkecil biasa. Hal ini dapat dilakukan
mengingat modelnya rekursif.
13PENGARUH LANGSUNG DAN TIDAK LANGSUNG (3)
- Koefisien pi dinamakan koefisien path pengaruh
langsung - Sedangkan pengaruh tidak langsung dan pengaruh
total dihitung dengan cara - Pengaruh langsung Motivasi ke Kepuasan p1
- Pengaruh tidak langsung Motivasi ke Kinerja
melalui Kepuasan p1 x p4 - Pengaruh tidak langsung Kepuasan ke Kinerja
melalui Loyalitas p3 x p5 - Pengaruh total adalah penjumlahan dari pengaruh
langsung dan seluruh pengaruh tidak langsung.
Pengaruh total Kepuasan ke kinerja p4 (p3 x
p5) - Pengaruh langsung Pengaruh tidak langsung
14ANALISIS PATH - Pendugaan Parameter (3)
- Pendugaan parameter dengan Metode OLS, dimana di
dalam software SPSS dihitung melalui analisis
regresi, yaitu dilakukan pada masing-masing
persamaan secara sendiri-sendiri. - Pertama, Regresi untuk persamaan
- Kepuasan ?0 ?1 Motivasi ?1
- Atau bilamana sudah dibakukan
- ZKepuasan ?0 ?1 ZMotivasi ?1
15ANALISIS PATH - Pendugaan Parameter (3)
16ANALISIS PATH - Pendugaan Parameter (3)
- Dengan demikian diperoleh model sebagai berikut.
- Kepuasan -0.00097 0.547 Motivasi
- Atau bilamana sudah dibakukan
- ZKepuasan 0.512 ZMotivasi
- Kedua, Regresi untuk persamaan
- Loyalitas ?0 ?1 Motivasi ?2 Kepuasan ?2
- Atau bilamana sudah dibakukan
- ZLoyalitas ?0 ?1 ZMotivasi ?2 ZKepuasan
?2
17ANALISIS PATH - Pendugaan Parameter (3)
18ANALISIS PATH - Pendugaan Parameter (3)
- Dengan demikian diperoleh model sebagai berikut.
- Loyalitas -0.305 0.517 Motivasi 0.136
Kepuasan - Atau bilamana sudah dibakukan
- ZLoyalitas 0.546 ZMotivasi 0.154 ZKepuasan
- Ketiga, Regresi untuk persamaan
- Kinerja ?0 ?1 Kepuasan ?2 Loyalitas ?3
- Atau bilamana sudah dibakukan
- ZKinerja ?0 ?1 ZKepuasan ?2 ZLoyalitas ?3
19ANALISIS PATH - Pendugaan Parameter (3)
20ANALISIS PATH - Pendugaan Parameter (3)
- Dengan demikian, diperoleh model sebagai berikut.
- Kinerja -0.353 0.212 Kepuasan 0.383
Loyalitas ?3 - Atau bilamana sudah dibakukan
- ZKinerja 0.181 ZKepuasan 0.313 ZLoyalitas
?3 - Berdasarkan model-model pengaruh tersebut, dapat
disusun model lintasan pengaruh sebagai berikut.
Model lintasan ini disebut dengan analisis path,
dimana pengruh error ditentukan sebagai berikut -
-
21ANALISIS PATH - Pendugaan Parameter (3)
22ANALISIS PATH - Pendugaan Parameter (3)
- Analisis path dalam bentuk persamaan disajikan
sebagai berikut. - ZKepuasan 0.512 ZMotivasi
- ZLoyalitas 0.546 ZMotivasi 0.154 ZKepuasan
- ZKinerja 0.181 ZKepuasan 0.313 ZLoyalitas
?3
23LANGKAH-LANGKAH ANALISIS PATH (4)
- KEEMPAT (VALIDITAS MODEL)
- Koefisien Determinasi Total
- Total keragaman data yang dapat dijelaskan oleh
model di ukur dengan - interpretasiya, mirip dengan interpretasi
koefisien determinasi (R2) pada analisis regresi.
- Untuk data ilustrasi diperoleh
- koefisien determinasi total 1 (0.859)2
(0.769)2 (0.942)2 0.6128 - keragaman data yang dapat dijelaskan oleh model
tersebut adalah sebesar 61.28 - model hasil analisis dapat menjelaskan sebesar
61.28 thdp fenomena yg dikaji, sedangkan
sisanya 38.72 dijelaskan oleh variabel lain
(yang belum terdapat di dalam model) dan error.
24VALIDITAS MODEL (4)
- Theory Triming
- Uji validasi koefisien path pada setiap jalur
untuk pengaruh langsung adalah sama dengan pada
regresi, menggunakan nilai p dari uji t, yaitu
pengujian koefisien regresi variabel dibakukan
secara parsiil. - Berdasarkan theory triming, maka jalur-jalur yang
nonsignifikan dabuang, sehingga diperoleh model
yang didukung (konfirmasi) oleh data empirik. - Motivasi berpengaruh ke Kinerja bersifat tidak
langsung (indirect) yaitu melalui Loyalitas,
dengan koefisien path pengaruh tidak langsung
0.546 x 0.313 0.171.
25Theory Triming (4)
26LANGKAH-LANGKAH ANALISIS PATH (5)
- KELIMA (INTERPRETASI)
- Langkah terakhir di dalam analisis path adalah
melakukan interpretasi hasil analisis. - Pertama dengan memperhatikan hasil validitas
model. Untuk data ilustrasi, diperoleh informasi
sebagai berikut - Berdasarkan koefisien determinasi total,
diperoleh bahwa model dapat menjelaskan informasi
yang terkandung di dalam data, sebesar 61.28.
Angka ini cukup besar, sehingga layak dilakukan
interpretasi lebih lanjut. - Lintasan pengaruh yang signifikan adalah dari
Motivasi ke Kinerja melalui Loyalitas.
27INTERPRETASI (4)
- Kedua, hitung pengaruh total dari setiap variabel
yang mempunyai pengaruh kausal ke variabel
endogen. Di dalam ilustrasi, seandainya seluruh
lintasan signifikan, maka harus dihitung pengaruh
total dari Motivasi, Kepuasan dan Loyalitas
terhadap Kinerja. Variabel dengan pengaruh total
terbesar adalah yang memiliki pengaruh terkuat. - Untuk data ILUSTRASI dapat dihasilkan informasi
bahwa upaya meningkatkan kinerja karyawan harus
dilakukan dengan cara meningkatkan Motivasi dan
diikuti dengan upaya agar karyawan lebih bersifat
Loyal. - Pada keadaan demikian variabel Loyalitas
berfungsi sebagai variabel intervening atau
mediating. - Pengaruh tidak langsung Motivasi ke Kinerja
melalui Loyalitas 0.546 x 0.313 0.171
28MANFAAT ANALISIS PATH
- Bilamana analisis path telah dilakukan
(berdasarkan sampel), maka dapat dimanfaatkan
untuk - Penjelasan (explanation) terhadap fenomena yang
dipelajari atau permasalahan yang diteliti. - Prediksi nilai variabel tergantung berdasarkan
nilai variabel bebas, yang mana prediksi dengan
analisis path ini bersifat kualitatif.
29MANFAAT ANALISIS PATH
- Faktor determinan, yaitu penentuan variabel bebas
mana yang berpengaruh dominan terhadap variabel
tergantung. Dan juga dapat digunakan untuk
menelusuri mekanisme (jalur-jalur) pengaruh
variabel bebas terhadap variabel tergantung. - Pengujian model, menggunakan theory triming, baik
untuk uji keajegan konsep yang sudah ada ataupun
uji pengembangan konsep baru.
30