BAB III METODE PENELITIAN
F. Metode Analisis Data
4. Analisis Jalur (Path Analysis)
Seperti yang diketahui bahwa analisis regresi menganalisis pengaruh satu atau beberapa variabel independen terhadap variabel dependen.
Namun dalam penelitian ini selain variabel bebas dan variabel terikat, juga terdapat variabel antara (intervening variabel). Ketika melibatkan beberapa variabel bebas, variabel antara (intervening variabel) dan variabel terikat, analisis pengaruh tidak bisa lagi diselesaikan dengan analisis regresi. Oleh karena itu, untuk menyelesaikan kasus yang melibatkan ketiga variabel tersebut peneliti menggunakan analisis jalur (path analysis). Analisis jalur berguna untuk mengetahui pengaruh langsung, pengaruh tidak langsung, dan pengaruh total suatu variabel bebas terhadap variabel terikat.
Analisis jalur adalah suatu teknik pengembangan dari regresi linear ganda. Teknik analisis jalur digunakan untuk menganalisis besarnya pengaruh yang ditunjukkan oleh koefisien jalur pada setiap diagram jalur dari hubungan kausal antar variabel X terhadap Y serta dampaknya terhadap Z. Analisis jalur merupakan teknik analisis hubungan sebab akibat dengan kondisi bahwa variabel independen mempengaruhi variabel dependen tidak hanya secara langsung tetapi juga secara tidak langsung (Robert D. Retherford 1993, dalam Sarwono, 2007).
Sedangkan pengertian lain menyebutkan bahwa analisis jalur ialah pengembangan langsung dari regresi berganda yang bertujuan untuk memberikan perkiraan tingkat kepentingan (magnitude) dan signifikansi
(significance) hubungan sebab akibat hipotetikal dalam seperangkat variabel (Paul Webley, 1997 dalam Sarwono, 2007).
David Garson (North Carolina State University) mengartikan analisis jalur sebagai suatu konsep regresi yang diperluas untuk menguji keselarasan matriks korelasi dengan perbandingan dua atau lebih model hubungan sebab akibat. Model yang digambarkan berbentuk lingkaran dengan anak panah tunggal sebagai penyebab. Regresi dikenakan pada masing-masing variabel dalam suatu model sebagai variabel tergantung atau yang memberi respon sedangkan yang lain sebagai penyebab.
Besarnya regresi diprediksikan dalam suatu model yang dilakukan dengan membandingkannya dengan matriks korelasi yang diobservasi untuk semua variabel dan di model ini juga dilakukan uji keselarasan statistik (David Garson, 2003 dalam Kuncoro dan Riduan, 2007).
Ghozali (2011), menyatakan bahwa:
“Analisis jalur merupakan perluasan dari analisis linear berganda, atau analisis jalur adalah penggunaan analisis regresi untuk menaksir hubungan kausalitas antar variabel (model kausal) yang telah ditetapkan sebelumnya berdasarkan teori.”
Analisis jalur tidak menunjukkan adanya hubungan sebab-akibat dan tidak dapat pula digunakan sebagai pengganti untuk melihat hubungan kausalitas antar variabel. Hubungan kausalitas antar variabel telah dibentuk berdasarkan model landasan teoritis. Yang diujikan analisis jalur adalah penentuan pola hubungan antara tiga atau lebih variabel tetapi tidak dapat digunakan untuk menerima atau menolak hipotesis kausalitas imajiner (Abdurahman dan Muhidin, 2007).
Menurut Land, Ching, Heise, Maruyama, Schumaker dan Lomax, Joreskog (dalam Abdurahman dan Muhidin, 2007), karakteristik analisis jalur adalah metode analisis data multivariat dependensi yang digunakan untuk menganalisis hipotesis hubungan asimetris berdasarkan teori tertentu, dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh langsung dan tidak langsung seperangkat variabel bebas terhadap variabel terikat.
Istilah Dasar dalam Analisis Jalur dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Model jalur. Model jalur ialah suatu diagram yang menghubungkan antara variabel bebas, perantara dan terikat dengan menggunakan anak panah. Anak panah tunggal mengindikasikan hubungan sebab akibat antara variabel exogenous dan perantara dengan satu variabel tergantung atau lebih serta menunjukkan hubungan kesalahan dengan semua variabel endogenous masing-masing. Sedangkan Anak panah ganda menunjukkan korelasi antara pasangan variabel- variabel exogenous.
b. Jalur penyebab suatu variabel meliputi jalur-jalur arah dari anak-anak panah menuju ke variabel tersebut dan jalur hubungan dari semua variabel endogenous dikorelasikan dengan variabel lain yang memiliki anak panah menuju ke variabel yang sudah ada tersebut.
c. Variabel exogenous. Variabel-variabel exogenous yaitu semua variabel yang tidak ada penyebabnya atau dalam diagram tidak ada anak-anak panah yang menuju kearahnya, kecuali kesalahan pengukuran. Apabila dikorelasikan, variabel-variabel exogenous ditunjukkan dengan anak
panah dengan kepala dua yang menghubungkan variabel variabel tersebut.
d. Variabel endogenous. Variabel endogenous adalah variabel yang mempunyai anak-anak panah menuju kearah variabel tersebut. Variabel ini meliputi semua variabel perantara dan tergantung. Variabel perantara endogenous mempunyai anak panah yang menuju kearahnya.
Sedangkan variabel tergantung hanya mempunyai anak panah yang menuju kearahnya.
e. Koefisien jalur / pembobotan jalur. Koefisien jalur adalah koefisien regresi standar (beta) yang menggambarkan pengaruh langsung dari variabel bebas terhadap variabel terikat dalam suatu model jalur.
f. Variabel Laten dapat diartikan sebagai variabel bebas yang tidak dapat diamati secara langsung. Pengamatan variabel tersebut diamati melalui variabel manifesnya yakni indikator terukur yang dapat diamati secara langsung untuk mengukur variabel laten.
g. Variabel-variabel exogenous yang dikorelasikan. Hal ini berarti yang menjadi penanda hubungannya adalah anak panah dengan dua kepala yang dihubungkan diantara variabel-variabel dengan koefisien korelasinya.
h. Istilah gangguan. Istilah kesalahan residual yang secara teknis disebut sebagai ‘gangguan’ atau “residue” mencerminkan adanya varian yang tidak dapat diterangkan atau pengaruh dari semua variabel yang tidak terukur ditambah dengan kesalahan pengukuran.
i. Aturan multiplikasi jalur. Yang dimaksud nilai dari suatu jalur gabungan adalah hasil dari emua koefisien jalurnya.
j. Dekomposisi pengaruh. Koefisien-koefisien jalur dapat digunakan untuk menjabarkan korelasi dalam suatu model kedalam pengaruh langsung dan tidak langsung yang berhubungan dengan jalur langsung dan tidak langsung.
k. Signifikansi dan model keselarasan dalam jalur. Untuk menguji koefisien jalur secara individual, dapat digunakan t standar atau pengujian F dari angka-angka output regresi.
l. Anak panah dengan satu kepala dan dua kepala. Penyebab digambarkan dengan anak panah dengan satu kepala. Sedangkan untuk menggambarkan korelasi, digunakan anak panah yang melengkung dengan dua kepala.
m. Pola hubungan. Dalam analisis jalur tidak mengenal istilah variabel bebas ataupun terikat melainkan variabel exogenous dan endogenous.
n. Model Recursive. Model penyebab yang mempunyai satu arah. Tidak ada arah membalik (feed back loop) dan tidak ada pengaruh sebab akibat (reciprocal) dalam waktu bersamaan.
o. Model Non-recursive. Model penyebab dengan disertai arah yang membalik (feed back loop) atau pengaruh sebab akibat (reciprocal).
p. Direct Effect. Pengaruh langsung yang dapat dilihat dari koefisien jalur dari satu variabel ke variabel lainnya.
q. Indirect Effect. Urutan jalur melalui satu atau lebih variabel perantara.