Makalah Analisis Jalur [PDF]

Citation preview

MAKALAH STATISTIK ANALISIS JALUR



OLEH : KELOMPOK 10 FRANSISKAWATI POLANGITAN REGITA CAHYANI SAURING



PROGRAM STUDI D-III ANALIS KESEHATAN STIKES BINA MANDIRI GORONTALO 2019



KATA PENGANTAR Puji syukur saya panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat serta karunia-Nya kepada saya sehingga dapat menyelesaikan makalah ini yang berjudul “Analisis Jalur” penyusunan makalah ini merupakan salah satu tugas dari mata kuliah Statistik. Makalah ini berisikan tentang seputar Analisis jalur, karakteristik, prinsip, manfaat, serta kelemahan dan kekurangannya. Saya menyadari bahwa makalah ini masih jauh dari sempurna, oleh karena itu kritik dan saran dari semua pihak yang bersifat membangun selalu diharapkan, penulis berharap semoga makalah ini bisa berguna bagi yang lain juga. Sekian dari saya hanya itu yang dapat kami sampaikan mohon maaf bila ada salah penulisan, wassalamualaikum warahmatullahi wabarakatu.



Gorontalo, April 2019



Penyusun



BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pengembangan suatu bidang ilmu yang dilakukan dengan pendekatan penelitian kuantitatif sangat membutuhkan statistika. Dalam penelitian pendidikan dan ilmu sosial, terdapat pengaruh terhadap suatu variabel yang tidak selamanya didominasi oleh satu variabel bebas atau beberapa variabel bebas secara langsung. Sering terjadi sifat pengaruh itu tidak langsung, yaitu melalui satu variabel yang paling dekat dengan variabel terikat (dependent variable). Variabel perantara (intervening variable) merupakan variabel yang menerima pengaruh dari banyak variabel bebas, yang kemudian variabel ini mempengaruhi secara langsung terhadap variabel terkait. Jika kita cermati secara teliti, tidak dimungkinkan akan menemukan hubungan antarvariabel bebas terhadap variabel terikat secara murni langsung. Untuk menganalisis pola hubungan yang tidak langsung itu diperlukan analisis khusus, yaitu analisis jalur (path analysis). Teknik analisis jalur dikembangkan pertama kali oleh Sewal Wright tahun 1920. Analisis jalur adalah bagian dari model regresi yang dapat digunakan untuk menganalisis hubungan sebab akibat antar satu variable dengan variable lainnya. Analisis jalur bertujuan untuk menjelaskan hubungan dan pengaruh baikakibat langsung dan tidak langsung seperangkat



variabel,



sebagai



variable



penyebab



(pemberi



respon/eksogenus/bebas), terhadap variabel lainnya yang merupakan variabel akibat (dependent/endogenus/terikat). Selanjutnya terdapat beberapa hal yang perlu diketahui dan dicermati dalam menerapkan analisis jalur akan dibahas di dalam makalah ini. 1.2 Rumusan Masalah 1. Apa yang dimaksud dengan analisis jalur? 2. Bagaimanakah cara mengaplikasikan analisis jalur?



1.3 Tujuan Makalah 1. Untuk mengetahui apa itu analisis jalur. 2. Untuk mengetahui cara mengaplikasikan analisis jalur.



BAB II PEMBAHASAN 2.1 Analisis Jalur Analisis jalur adalah bagian dari model regresi yang dapat digunakan untuk menganalisis hubungan sebab akibat antar satu variable dengan variable lainnya. Sistem hubungan sebab akibat tersebut menyangkut dua jenis variable, yaitu bariabel bebas atau yang lebih dikenal dengan variable eksogen yang biasa disimbolkan dengan huruf X1, X2, dan variabel terikat atau variabel yang dipengaruhi, yang dikenal dengan variabel endogen yang biasa disimbolkan dengan huruf X. Analisis jalur digunakan untuk menganalisis pola hubungan antara variabel dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh langsung maupun tidak langsung seperangkat variabel bebas (eksogen) terhadap variabel terikat (endogen). Melalui analisis jalur ini akan dapat ditemukan jalur mana yang paling tepat dan singkat suatu variabel eksogen menuju variabel endogen yang terkait. (Maruyama, Riduwan & Engkos, 2012:1) Dalam analisis jalur pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen dapat berupa pengaruh langsung dan tidak langsung (direct & indirect effect), atau dengan kata lain analisis jalur memperhitungkan adanya pengaruh langsung dan tidak langsung. Berbeda dengan model regresi biasa dimana pengaruh variable independen terhadap variabel dependen hanya berbentuk pengaruh langsung. Selain itu, analisis jalur merupakan suatu metode yang digunakan pada model kausal yang telah dirumuskan peneliti atas dasar pertimbangan-pertimbangan teoritis dan pengetahuan tertentu. Dengan kata lain analisis jalur memiliki kegunaan untuk mengecek dan menguji model kausal yang diteorikan dan bukan menurunkan teori kausal tersebut (Sudjana, 2003: 293) Defenisi lain mengatakan “Analisis jalur merupakan pengembangan langsung bentuk regresi berganda dengan tujuan untuk memberikan estimasi tingkat kepentingan (magnitude) dan signifikasi (significance) hubungan sebab akibat



hipotetikal dalam seperangkat variabel” (Paul Webley 1997 dikutip oleh Sarwono, 2007). David Garson dari North Carolina State University mendefenisikan analisis jalur sebagai model perluasan regresi yang digunakan untuk menguji keselarasan matriks korelasi dengan dua atau lebih model hubungan sebab akibat yang dibandingkan oleh peneliti. Modelnya digambarkan dalam bentuk gambar lingkaran dan panah dimana anak panah tunggal menunjukkan sebagai penyebab. Regresi dikenakan pada masing-masing variabel dalam suatu model sebagai variabel tergantung (pemberi respons) sedang yang lain sebagai penyebab. Pembobotan regresi diprediksikan dalam suatu model yang dibandingkan denganmatriks dilakukan



korelasi



yang



diobservasi



untuk



semua variabel



dan



juga penghitungan uji keselarasan statistik (David Garson 2003



dikutip oleh Sarwono,2007). Menurut Matondang (2014) “tujuan analisis jalur adalah apakah model yang diusulkan cocok atau tidak dengan data, yaitu dengan cara membandingkan matriks korelasi teoritis dengan matriks korelasi empiris. Jika kedua matriks relatif sama, maka model dikatakan cocok atau fit”. Sementara itu Al Rasyid (1993) dalam Sanusi (2011) menjelaskan analisis jalur bertujuan untuk menerangkan akibat langsung dan tidak langsung seperangkat variabel bebas dengan seperangkat variabel terikat. Lebih lanjut Sanusi (2011: 156) dalam Supardi (2013) menjelaskan hubungan kausalitas yang menunjukkan pengaruh langsung dan tidak langsung antarvariabel dapat diukur besarnya. 2.2 Karakteristik Analisis Jalur Merujuk pendapat yang dikemukakan oleh Land, ching heisi, Maruyama, Schumaker, dan Lomax, Joreskog (dakam Kusnendi, 2008: 147-148), karakteristik analisis jalur adalah metode analisis dat amultivariat dependensi yang digunakan untuk menguji hipotesis hubungan asimetris yang dibangun atas dasar kajian teori tertentu dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh langsung dan tidak langsung seperangkat variabel penyebab terhadap variabel akibat.



Menguji hipotesis hubungan asimetris yang dibangun atas kajian teori tertentu artinya yang diuji adalah model yang menjelaskan hubungan kausal antarvariabel yang dibangun atas kajian teori-teori tertentu. Hubungan kausal tersebut secara eksplisit dirumuskan dalam bentuk hipotesis direksional, baik positif maupun negatif. 2.3 Syarat-syarat Penggunaan Analisis Jalur Beberapa syarat penggunaan analisis jalur adalah sebagai berikut: 1. Hubungan sebab akibat (landasan teoris). 2. Hubungan antar variabel haruslah linier dan aditif. 3. Semua variabel residu tak punya korelasi satu sama lain. 4. Pola hubungan antar variabel adalah rekursif atau hubungan yang tidak melibatkan arahpengaruh yang timbal balik. 5. Tingkat pengukuran semua variabel sekurang-kurangnya adalah interval. 6. Terdapat masukan korelasi yang sesuai. Sama halnya menurut Supardi (2013), sifat atau syarat yang harus dipenuhi dalam analisis jalur, anatar lain: 1. Data masing-masing variabel merupakan data interval/ rasio. 2. Hubungan antara dua variabel adalah linier dan aditif. 3. Hubungan antara setiap dua variabel bersifat rekursif (satu arah) 4. Variabel sisa (residu) tidak berkorelasi dengan sesamanya dan tidak juga dengan variabel dalam sistem: rxe = rex = 0 dan juga re1.e2 = re2.e1 = 0. 2.4 Prinsip-Prinsip Analysis Jalur Prinsip yang mendasari path analysis sebagai berikut: 1. Pada model analisis jalur, hubungan antar variabel adalah bersifat linier, adaptif dan bersifat normal 2. Hanya system aliran kausal ke satu arah, artiya tidak ada arah kausalitas yang berbalik 3. Variabel terikat (endogen) minimal dalam skala ukur interval dan rasio



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 variable diukur tanpa kesalahan (instrument pengukuran valid dan reliable) artinya variabel yang diteliti dapat diobservasi secara langsung, dan 6. Model yang dianalisis dispesifikasikan (diidentifikasi) 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 yang diteliti. 2.5 Manfaat Analisis Jalur Manfaat lain dari model analisis jalur adalah untuk: 1. Penjelasan



(explanation)



terhadap



fenomena



yang



dipelajari



atau



permasalahan yang diteliti, 2. Prediksi nilai variabel terikat (Y) berdasarkan nilai variabel bebas (X), dan prediksi dengan analisis jalur ini bersifat kualitatif, 3. Faktor diterminan, yaitu penentuan variabel bebas (X) mana yang berpengaruh dominan terhadap variabel terikat (Y), juga dapat digunakan untuk menelusuri mekanisme (jalur-jalur) pengaruh variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y). 2.6 Keuntungan dan Kelemahan Analisis Jalur Menurut Sarwono (2012), keuntungan menggunakan analisis jalur diantaranya: 1. Kemampuan menguji model keseluruhan dan parameter-parameter individual. 2. Kemampuan pemodelan beberapa variabel mediator/perantara. 3. Kemampuan mengestimasi dengan menggunakan persamaan yang dapat melihat semua kemungkinan hubungan sebab akibat pada semua variabel dalam model. 4. Kemampuan melakukan dekomposisi korelasi menjadi hubungan yang bersifat sebab akibat (causal relation), seperti pengaruh langsung (direct effect) dan pengaruh tidak langsung (indirect effect) dan bukan sebab akibat (non-causal association), seperti komponen semu (spurious).



Kelemahan menggunakan analisis jalur diantaranya: 1. Tidak dapat mengurangi dampak kesalahan pengukuran. 2. Analisis jalur hanya mempunyai variabel-variabel yang dapat diobservasi secara langsung. 3. Analisis jalur tidak mempunyai indikator-indikator suatu variabel laten. 4. Karena analisis jalur merupakan perpanjangan regresi linier berganda, maka semua asumsi dalam rumus ini harus diikuti. 5. Sebab akibat dalam model hanya bersifat searah (one direction), tidak boleh bersifat timbal balik (reciprocal). 2.7 Model Analysis 1. Model Korelasi Model korelasi yang sering digunakan dan dipakai oleh peneliti dan mahasiswa yaitu Korelasi Pearson Product Moment (r). Kegunaan korelasi untuk mengetahui derajat hubungan antar variabel eksogen dengan variabel endogen. 2. Model Regresi Regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling mungkin terjadi dimasa yang akan datang berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki agar kesalahannya dapat diperkecil. Kegunaan regresi dalam penelitian salah satunya adalah untuk meramalkan (memprediksi) variabel endogen (Y) apabila variabel eksogen (X) diketahui. Regresi sederhana dapat dianalisis karena didasari oleh hubungan fugsional atau hubungan sebab akibat (kausal) variabel eksogen (X) terhadap variabel endogen (Y). Kerena ada perbedaan yang mendasar dari analisis korelasi dan analisis regresi. Setiap ada analisis regresi otmatis ada analisis korelasinya, tetapi sebaliknya analisis korelasi belum tentu diujii regresi atau diteruskan dengan analisis regresi. 3. Model Persamaan Struktur Model persamaan struktur yaitu apabila setiap variabel endogen (Y) secara unik keadaannya ditentukan oleh seperangkat variabel eksogen (X).



Gambar yang memperlihatkan struktur hubungan kausal antar variabel disebut diagram jalur (Path Analysis). Koefisien jalur menunjukkan pengaruh langsung variabel eksogen k terhadap variabel endogen i. Sedangkan e



i



menunjukkan variabel atau faktor residual yang fungsinya menjelaskan pengaruh variabel lain yang telah teridentifikasi oleh teori. Sebuah digram jalur, tanda panah berujung ganda



menunjukkan



hubungan



korelasional



dan tanda panah satu arah menunjukkan hubungan kausal atau pengaruh langsung dari variabel eksogen (X) terhadap variabel endogen (Y). 2.8 Materi Analysis Jalur 1. Analisis Jalur (Path Analysis) Teknik analisis jalur ini akan digunakan dalam menguji besarnya sumbangan (kontribusi) yang ditunjukkan oleh koefisien jalur pada setiap digram jalur dari hubungan kausal antar variabel X1, X2, dan X3 terhadap Y serta dampaknya kepada Z. Analisis korelasi dan regresisi yang merupakan dasar dari perhitungan koefisien jalur. 2. Diagram Jalur (Path Diagram) Pada diagram jalur digunakan dua macam anak panah, yaitu anak panah satu arah yang menyatakan pengaruh langsung dari sebuah variabel eksogen variabel penyebab (X) terhadap sebuah variabel endogen variabel akibat (Y), dan anak panah dua arah menunjukkan hubungan korelasional antara variabel eksogen. 3. Koefisien Jalur Dalam korelasi arah dan kuatnya hubungan antar variabel ditunjukkan dengan koefisien korelasi. Arah hubungan adalah positif dan negatif, sedangkan kuatnya hubungan ditunjukkan dengan besar kecilnya angka korelasi. Koefisien korelasi yang mendekati angka 1 berarti kedua variabel mempunyai hubungan kuat atau sempurna (Sugiyono: 2009). Dalam analisis jalur juga terdapat koefisien jalur. Koefisien jalur menunjukkan kuatnya pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen. Koefisien jalur adalah koefisien regresi standar (standar z) yang menunjukkan



pengaruh variabel eksogen terhadap endogen yang telah tersusun dalam diagram jalur. Koefisien jalur mengindikasikan besarnya pengaruh langsung dari suatu variabel yang mempengaruhi terhadap variabel yang dipengaruhi atau dari suatu variabel eksogen terhadap variabel endogen. Simbol atau notasi konvensional untuk melambangkan koefisien jalur adalah Goldstein; Juanim, 2004: 20), dimana



𝜌



(Dollon &



mereplekasikan akibat (dependent



variable) dan mereplekasikan sebab Inquiry Learning (X1) IQ (X2) Motivasi (Y1) Hasil belajar (Y2) 𝜀1 𝜀2 (independent variable). JIka model recursive (model satu arah), koefisien jalur dapat di ekspresikan menggunakan korelasi sederhana



atau



multiple



regresi.



Koefisien-koefisien



jalur



biasanya



dicantumkan pada diagram jalur tepat pada setiap garis jalurnya yang dinyatakan dalam nilai numerik. 4. Perhitungan dengan Koefisien Jalur Hubungan jalur antar variabel dalam diagram jalur adalah hubungan korelasi, oleh karena itu perhitungan angka koefisien jalur menggunakan standar skor z. Pada setiap variabel eksogen tidak dipengaruhi oleh variabelvariabel yang lain dalam diagram, sehingga yang ada hanyalah suku resideunya yang diberi notasi e atau sering juga disebut dengan variabel residual.



BAB III PENUTUP 3.1 Kesimpulan Analisis jalur adalah bagian dari model regresi yang dapat digunakan untuk menganalisis hubungan sebab akibat antar satu variable dengan variable lainnya. Analisis jalur bermanfaat untuk memberikan penjelasan (explanation) terhadap fenomena yang dipelajari atau permasalahan yang diteliti, memprediksi nilai variabel terikat (Y) berdasarkan nilai variabel bebas (X), dan prediksi dengan analisis jalur ini bersifat kualitatif, dan menentukan faktor diterminan, yaitu penentuan variabel bebas (X) mana yang berpengaruh dominan terhadap variabel terikat (Y), juga dapat digunakan untuk menelusuri mekanisme (jalur-jalur) pengaruh variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y)



DAFTAR PUSTAKA Isdarmawan, Agus., dkk. Pola-pola Jalur pada Path Analysis untuk Analisis Faktorfaktor yang Berpengaruh Terhadap Nilai UN SMA Di Kabupaten Lumajang. 2013. Jurnal Kadikma Vol. 4 No.1 Rahayu, Suci. 2013. Aplikasi Metode Trimming Pada Analisis Jalur Dalam Penentual Model Kausal Loyalitas Pelanggan Toserba ‘X’. Repository-UPI Sarwono, Jonathan. 2011. Mengenal Path Anaysis: Sejarah, Pengertian dan Aplikasi. Jurnal Ilmiah Manajemen Bisnis Vol. 11 No. 02. Silitonga, Pasar Maulim. 2011. Statistik. Edisi Pertama. Medan: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Medan. Supardi. 2013. Aplikasi Statistika Dalam Penelitian. Jakarta: Change Publication.