ANALISIS JALUR (Konsep Dasar)

Analisis jalur (path analysis) merupakan suatu alat analisis yang dikembangkan oleh Sewal Wright, seorang ahli genetika pada tahun 1921 (Jöreskog & Sörbom, 1993). Pada awalnya Sewal Wright mengembangkan analisis jalur untuk menguji hipotesis hububungan sebab akibat (kausalitas) menggunakan konsep atau perhitungan korelasi. Namun kemudian berkembang menggunakan regresi berganda karena uji kausalitas lebih dekat dengan regresi berganda.

Analisis jalur dikembangkan untuk mempelajari pengaruh (efek) secara langsung dan secara tidak langsung dari variabel bebas (independent variable) terhadap variabel terikat (dependent variable). Dalam analisis jalur variabel bebas ini disebut sebagai variabel eksogen (exogenous variable), sedangkan variabel terikat disebut sebagai variabel endogen (endogenous).

Penamaan ini dikarenakan sebagian besar analisis jalur menggunakan dua atau lebih model regresi. Sehingga dalam struktur analisis jalur variabel bebas dalam suatu struktur bisa menjadi variabel terikat dari model regresi yang lain.

Karena analisis jalur merupakan suatu analisis yang dikembangkan dari regresi linier berganda. Teknik ini digunakan untuk melihat dan membuktikan besaran pengaruh (kontribusi) yang ditunjukkan oleh koefisien jalur pada setiap diagram jalur dari hubungan kausal antar variabel misalnya variabel X1 dan X2  terhadap Y serta dampaknya terhadap Z.

Dengan demikian analisis jalur sangat tepat digunakan bila variabel bebasnya mempengaruhi variabel tergantung tidak hanya secara langsung tetapi juga secara tidak langsung. Ilustrasi dari model ini dapat dilihat di gambar berikut.

Variabel yang keragamannya tidak dipengaruhi oleh penyebab di dalam sistem disebut sebagai variabel eksogen. Variabel ini ditetapkan sebagai variabel pemula atau penyebab yang memberi efek pada variabel lain (endogen). Sedangkan variabel yang variasinya dipengaruhi oleh variabel lain disebut variabel endogen. Dalam model tersebut variabel X1 dan X2 merupakan variabel eksogen. Sedangkan varibel Y dan Z merupakan variabel endogen.

Untuk mempermudah Anda dalam memahami variabel eksogen ditandai dengan warna kuning sedangkan variabel endogen ditandai dengan warna hijau. Garis melengkung yang menghubungkan X1 dan X2 menunjukkan koefisien korelasi yang bersifat simetris.

Untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel X terhadap Y, dapat digunakan persamaan regresi dengan variabel yang dibakukan (standardize). Sedangkan untuk memprediksi perubahan variabel Z digunakan persamaan regresi biasa. Walaupun sebenarnya dalam penelitian-penelitian ilmu sosial prediksi ini jarang digunakan karena bersifat kualitatif. Penjelasan tentang standardize bisa dibaca DI SINI.

Model analisis jalur pada Gambar di atas bila diterjemahkan dalam persamaan regresi merupakan dua persamaan regresi yang digabungkan menjadi stu model penelitian. Kedua persamaan tersebut bila dituliskan sebagai berikut:

  1. Y = a + b1 X1 + b2 X2 + e1
  2. Z  = a + b1 X1 + b2 X2  + b3 Y + e2
Loading...

Atau bila dibakukan sebagai berikut :

  1. ZY = P1ZX1 + P2ZX2 + e
  2. ZZ = P1ZX1 + P2ZX2 + P3ZY + e

Nilai baku (standardize) dengan formulasi sebagai berikut :

Indikator kategori koefisien path adalah sebagai berikut :

Koefisien path        Daya/Pengaruh

0,05 –  0,09                    Lemah

0,10 –  0,29                    Sedang

Loading...

≥ 0,30                            Kuat

Besarnya persentase pengaruh setiap variabel eksogen terhadap endogen adalah kuadrat dari koefisien regresi dengan variabel standarize atau kuadrat dari koefisien jalur. Besaran inilah yang sering digunakan untuk menentukan analisis pengaruh variabel eksogen terhadap endogen. Nilai besaran pengaruh juga bisa ditentukan dari dengan melihat koefisien jalur pada model standardize.

Koefisien determinasi dilihat dengan melihat nilai Intepretasi R2. Dalam gambar output analisis jalur biasanya secara default akan memunculkan nilai error term atau besaran pengaruh dari luar model. Intrepetasi koefisien determinasi (R2) di analisis jalur secara umum sama dengan intrepetasi di model analisis regresi.

Jöreskog, K. G., & Sörbom, D. (1993). LISREL 8: structural equation modeling with the SIMPLIS command language. Scientific Software International.

Tinggalkan Balasan