ANALISIS REGRESI DENGAN VARIABEL MODERATING

ANALISIS

JENIS-JENIS VARIABEL DALAM

PENELITIAN

• Variabel Bebas

Variabel yang mempengaruhi variabel tergantung.

• Variabel Tergantung

Variabel yang besar kecilnya tergantung pada variabel bebas.

• Variabel Moderating

Variabel yang akan memperkuat atau memperlemah hubungan antara variabel bebas dengan variabel tergantung.

• Variabel Intervening

Merupakan variabel antara yang fungsinya memediasi hubungan antara variabel bebas dengan varibel tergantung.

LATAR BELAKANG MUNCULNYA ANALISIS REGRESI

VARIABEL MODERATING

Dalam kenyataan dalam kasus manajemen tidak

hanya terdapat hubungan antara varibel bebas

dengan variabel tergantung, tetapi juga muncul

adanya variabel yang ikut mempengaruhi

hubungan antar variabel tersebut yaitu variabel

moderasi.

Contoh:

Besarnya konsumsi tidak hanya dipengaruhi oleh

pendapatan,

tetapi

gaya hidup

ikut menentukan

Model Variabel Moderating

Satu Varibel Bebas

Dua Variabel Bebas atau

Lebih

X

₁

Y

X

₂

X

₁

X

₂

X

₃

X

₄

Y

TIGA METODE YANG DIGUNAKAN UNTUK

MELAKUKAN UJI REGRESI DENGAN VARIABEL

MODERASI

1. Uji Interaksi

Uji interaksi sering disebut dengan Moderated Regression Analysis (MRA). Merupakan aplikasi khusus regresi linier berganda dimana dalam persamaan regresinya mengandung unsur interaksi (perkalian dua atau lebih variabel independen). 2. Uji Nilai Selisih Mutlak

Dilakukan dengan mencari nilai selisih mutlak dari variabel independen.

3. Uji Residual

Dilakukan dengan menguji pengaruh deviasi (penyimpangan) dari suatu model. Fokusnya adalah ketidakcocokan (pack of fit) yang dihasilkan dari deviasi hubungan antar variabel independen.

Contoh Kasus:

Seorang peneliti akan meneliti apakah

lingkungan kerja memoderasi hubungan antara

program pelatihan dengan prestasi kerja.

Untuk keperluan tersebut diambil sampel

sebanyak 15 karyawan.

METODE PERTAMA

•

Uji Interaksi

Uji interaksi dilakukan dengan cara mengalikan

dua atau lebih variabel bebasnya.

•

Jika hasil perkalian dua varibel bebas tersebut

signifikan maka variabel tersebut memoderasi

hubungan antara variabel bebas dan variabel

tergantungnya.

Persamaan Regresi

Y = Nilai yang diramalkan

a = Konstansta

b1 = Koefesien regresi untuk X1 b2 = Koefesien regresi untuk X2 b3 = Koefesien variabel moderasi X1 = Variabel bebas pertama

X2 = Variabel bebas kedua X3 = Variabel Moderasi

 = Nilai Residu

Persamaan Regresi Moderasi dengan uji

iterasi:

Pemecahan

1. Judul

Pengaruh pelatihan terhadap prestasi kerja dengan lingkungan kerja sebagai variabel moderasi.

2. Perumusan Masalah

– Apakah pelatihan berpengaruh terhadap prestasi kerja ?

– Apakah lingkungan kerja berpengaruh terhadap prestasi kerja?

– Apakah lingkungan kerja memoderasi hubungan antara pelatihan dengan prestasi kerja ?

3. Hipotesis

– Pelatihan berpengaruh positif terhadap prestasi kerja.

– Lingkungan kerja berpengaruh positif terhadap prestasi kerja.

– Lingkungan kerja memoderasi hubungan antara pelatihan dengan prestasi kerja.

4. Kriteria Penerimaan Hipotesis

Hipotesis 1.

Ho : b₁= 0 : Tidak terdapat pengaruh pelatihan terhadap prestasi kerja.

Ha : b₁> 0 : Terdapat pengaruh positif pelatihan terhadap prestasi kerja. Kriteria:

• Ho diterima Jika t_hitung ≤ t _tabel atau  > 0,05

• Ha diterima t_hitung > t _tabel atau  0,05 Hipotesis 2.

Ho : b₂ = 0 : Tidak terdapat pengaruh lingkungan kerja terhadap prestasi kerja.

Ha : b₂> 0 : Terdapat pengaruh positif lingkungan kerja terhadap prestasi kerja. Kriteria:

• Ho diterima Jika t_hitung ≤ t _tabel atau  > 0,05

• Ha diterima t_hitung > t _tabel atau  0,05

Hipotesis 3.

Ho : b₃= 0 : Lingkungan kerja tidak memoderasi hubungan pelatihan terhadap prestasi kerja.

Ha : b₃ 0:Lingkungan kerja memoderasi hubungan pelatihan terhadap prestasi kerja.

• Ho diterima Jika t_hitung ≤ t _tabel atau  > 0,05

5. Sampel

15 Karyawan

6. Data Yang dikumpulkan

Y 9 8 9 5 7 8 6 5 8 7 10 8 7 6 4

X₁ 8 7 8 4 6 7 5 4 8 6 9 7 6 5 3

7. Analisis Data

Untuk analisis data diperlukan, perhitungan:

1. Persamaan regresi

2. Nilai Prediksi

3. Koefesien determinasi

4. Kesalahan baku estimasi

5. Kesalahan baku koefesien regresinya

6. Nilai F hitung

7. Nilai t hitung

8. Kesimpulan

Persamaan Regresi

Y X1 X2 X3 X12 _X22 _X32 _{X1X2 X1X3 X2.X3 YX1 YX2 YX3}

9 8 7 56 64 49 3136 56 448 392 72 63 504 8 7 6 42 49 36 1764 42 294 252 56 48 336 9 8 7 56 64 49 3136 56 448 392 72 63 504 5 4 3 12 16 9 144 12 48 36 20 15 60 7 6 5 30 36 25 900 30 180 150 42 35 210 8 7 6 42 49 36 1764 42 294 252 56 48 336 6 5 4 20 25 16 400 20 100 80 30 24 120 5 4 3 12 16 9 144 12 48 36 20 15 60 8 8 6 48 64 36 2304 48 384 288 64 48 384 7 6 5 30 36 25 900 30 180 150 42 35 210 10 9 8 72 81 64 5184 72 648 576 90 80 720 8 7 6 42 49 36 1764 42 294 252 56 48 336 7 6 5 30 36 25 900 30 180 150 42 35 210 6 5 5 25 25 25 625 25 125 125 30 30 150 4 3 2 6 9 4 36 6 18 12 12 8 24 107 93 78 523 619 444 23101 523 3689 3143 704 595 4164

Koefesien Regresi:

Y = a +b

₁

X

₁

+b

₂

X

₂

+b

₀

X

₃

+



Y = 1,832 +0,425X

₁

+0,425X

₂

+0,013X

₃



832 , 1 754 . 141 724 . 259 ] [ min ] 1 [ min _{ }  A ant Deter A an Deter a 425 , 0 754 . 141 216 . 60 ] [ min ] 2 [ min 1    A ant Deter A an Deter b 013 , 0 754 . 141 850 . 1 ] [ min ] 4 [ min 3    A ant Deter A an Deter b 425 , 0 754 . 141 310 . 60 ] [ min ] 3 [ min 2    A ant Deter A an Deter b

Makna Persamaan Regresi Yang Terbentuk

a = 1,832, Artinya jika pelatihan (X₁) dan lingkungan kerja (X₂) sebesar 0 maka Prestasi Kerja (Y) akan sebesar 1,832.

b₁ = 0,425, Artinya jika lingkungan kerja (X₂) dan X₃ (moderasi) konstans, maka kenaikan pelatihan (X₁) akan menyebabkan peningkatan Prestasi Kerja (Y) sebesar 0,425.

b₂ = 0,425, Artinya jika Pelatihan (X₁) dan X₃ (moderasi) konstans, maka kenaikan lingkungan kerja (X₁) akan menyebabkan

peningkatan Prestasi Kerja (Y) sebesar 0,425.

b₃ = 0,013, Artinya jika pelatihan (X₁) dan Lingkungan Kerja (X₂) konstans, maka kenaikan moderasi (X₃) akan menyebabkan kenaikan Prestasi kerja (Y) sebesar -0,013 kali.

Nilai Prediksi

• Berapa besarnya nilai prestasi kerja jika nilai pelatihan sebesar 8 dan nilai lingkungan kerja sebesar 7 ?

1,832+ (0,0425x8)+(0,0425x7)+(0,013*56= 8,935

• Berapa besarnya nilai prestasi kerja jika nilai pelatihan sebesar 7 dan nilai lingkungan kerja sebesar 6 ?

1,832+ (0,0425x7)+(0,0425x6)+(0,013*42= 7,903

• Berapa besarnya nilai prestasi kerja jika nilai pelatihan sebesar 8 dan nilai lingkungan kerja sebesar 7 ?

1,832+ (0,0425x8)+(0,0425x7)+(0,013*56= 8,935

• Berapa besarnya nilai prestasi kerja jika nilai pelatihan sebesar 4 dan nilai lingkungan kerja sebesar 3 ?

1,832+ (0,0425x4)+(0,0425x3)+(0,013*12= 4,963

• Berapa besarnya nilai prestasi kerja jika nilai pelatihan sebesar 6 dan nilai lingkungan kerja sebesar 5 ?

1,832+ (0,0425x6)+(0,0425x5)+(0,013*30= 6,897

Y X1 X2 X3 Y Pred (Y-Y Pred)2 _{(Y-Y Bar)}2 9 8 7 56 8.935 0.004 3.484 8 7 6 42 7.903 0.009 0.751 9 8 7 56 8.935 0.004 3.484 5 4 3 12 4.963 0.001 4.551 7 6 5 30 6.897 0.011 0.018 8 7 6 42 7.903 0.009 0.751 6 5 4 20 5.917 0.007 1.284 5 4 3 12 4.963 0.001 4.551 8 8 6 48 8.406 0.165 0.751 7 6 5 30 6.897 0.011 0.018 10 9 8 72 9.993 0.000 8.218 8 7 6 42 7.903 0.009 0.751 7 6 5 30 6.897 0.011 0.018 6 5 5 25 6.407 0.166 1.284 4 3 2 6 4.035 0.001 9.818 107 93 78 523 106.954 0.410 39.733

Koefisien Determinasi

Koefesien determinasi:





    ₂ 2 2 ) ( ) ˆ ( 1 Y Y Y Y R

0

,

990

)

733

,

39

(

)

410

,

0

(

1

2







R

Koefesien Determinasi Disesuaikan (adjusted)

1

)

1

(

2 2











P

N

R

P

R

R

_adj

0

,

986

1

3

15

)

990

,

0

1

(

3

990

,

0













adj

R

Kesalahan Baku Estimasi

Digunakan untuk mengukur tingkat kesalahan dari

model regresi yang dibentuk.

k

n

Y

Y

Se









2

)

ˆ

(

193

,

0

4

15

)

410

,

0

(







Se

Standar Error Koefesien Regresi

Digunakan untuk mengukur besarnya tingkat kesalahan

dari koefesien regresi:

)

(

]

[

2

Kii

A

Det

Se

Sb



141

.

754

(

1

.

036

.

194

)

0

,

522

)

193

,

0

(

2





Sa

173

,

0

)

649

.

113

(

754

.

141

)

193

,

0

(

2 1





b

S

166

,

0

)

512

.

105

(

754

.

141

)

193

,

0

(

2 2





b

S

017

,

0

)

137

.

1

(

754

.

141

)

193

,

0

(

2 3





b

S

Uji F

Uji F digunakan untuk menentukan uji ketepatan model (goodness of fit): Ho: Diterima jika F _hitung  F _tabel

Ha: Diterima jika F _hitung > F _tabel

) /( 1 ) 1 /( 2 2 k n R k R F     351,911 ) 4 15 /( 990 , 0 1 ) 1 4 /( 990 , 0 _     F

Karena F hitung (351,911) > dari F tabel (3,59) maka moder persmaan

Uji t

Digunakan untuk mengatahui pengaruh parsial variabel bebas terhadap variabel tergantung. Ho: Diterima jika -t _tabel  t _hitungl  t _tabel

Ha: Diterima jika -t _hitung < t _tabel atau t _hitung > t _tabel

Sbj

bj

t

_hitung



458

,

2

173

,

0

425

,

0

1





X

t

Karena:

• t hitung X₁(2,458) > t tabel (1,796), maka Ha diterima

• t hitung X₂ (2,555) > dari t tabel (1,796), maka Ha diterima. • t hitung X₃ (0,755) < dari t tabel (1,796), maka Ha ditolak.

555

,

2

166

,

0

425

,

0

2





X

t

755

,

0

017

,

0

013

,

0

3





X

t

KESIMPULAN

KESIMPULAN

–

Pelatihan berpengaruh positif terhadap prestasi kerja.

–

Lingkungan kerja berpengaruh positif terhadap prestasi

kerja.

–

Lingkungan kerja tidak memoderasi hubungan antara

pelatihan dengan prestasi kerja.

Pengumuman

1. Kuliah hari selasa tanggal 29 Desember 2015

elearning.

2. Kuliah tatap muka hari Selasa tanggal 5

Januari 2015 setelah selesai kuliah Akuntansi

Sektor Publik sebelum masuk AKL 1.