Cara Uji Path Analyst (Analisis Jalur) Menggunakan SPSS

 Pengertian dan Contoh Analisis Jalur (Path Analysis)

1. Pengertian Analisis Jalur 

Analisi jalur atau yang biasa dikenal dengan path analyst merupakan metode yang dikembangkan oleh seorang ahli genetika terapan ahli genetika terapan Sewall Wright pada tahun 1934 yang digunakan sebagai metode untuk mempelajari pengaruh langsung dan tidak langsung pada suatu variabel, dimana beberapa variabel dipandang sebagai sebab dan variabel lain dianggap sebagai akibat (Dillon dan Goldstein,1984). Analisis jalur merupakan analisi yang dikenal dengan model sebab akibat, karena analisis jalur memungkinkan dapat menguji proporsi teoritis mengenai hubungan sebab akibat dari beberapa variabel tertentu. Analisis jalur digunakan ketika peneliti ingin menganalisis hubungan antar variabel yang komplek dan tidak dapat dikerjakan dengan analisis regresi berganda. Model analisis jalur dapat dituliskan sebagai berikut.

•  Asumsi Analisis Jalur

Menurut Solimun (2002), terdapat lima asumsi yang mendasari analisis jalur yaitu:

1. Hubungan antar variabel harus lnier dan aditif (Uji Asumsi Linieritas)

2. Residual menyebar normal 

3. Variabel endogen minimal skala ukur interval

4. Variabel penelitian diukur tanpa kesalahan (Valid dan Reliabel)

5. Model yang dianalisis dispesifikasikan dengan benar berdasarkan berbagai teori dan konsep yang relevan

• Langkah-Langkah Analisis Jalur 

Menurut Solimun (2002), terdapat beberapa langkah yang harus dilakukan dalam melakukan analisis jalur yaitu;

1. Merancang model berdasarkan konsep dan teori. Model hubungan digambarkan dalam bentuk diagram jalur 

2. Memeriksa asumsi yang mendasari analisis jalur 

3. Menghitung koefisien jalur

4, Pemeriksaan validitas model menggunakan koefisien determinasi total dan theory trimming 

5. Menginterpretasikan hasil analisis

2. Contoh Analisis Jalur dan Tutorial SPSS

Sebagai contoh agar lebih mudah dalam memahami sudah disiapkan set data dengan diagram jalur sebagai berikut. 

Berdasarkan diagram jalur penelitian di atas dapat diperoleh 2 model jalur yang akan dianalisis yaitu:

a. Pengaruh X1,X2,X3, dan X4 terhadap Y1 

b. Pengarruh X1, X2, X4, dan Y1 terhadap Y2

Langkah-Langkah Analisis Jalur Menggunakan SPSS

Dalam melakukan analisis jalur jika diperoleh 2 pengaruh maka perlu dilakukan 2 kali pemodelan. Oleh karena itu, perlu diperhatikan agar tidak keliru dalam melakukan analisis jalur.

1. Input data pada SPSS, kemudian klik Variabel View dan sesuaikan dengan nama variabel di atas. Kemudian bagian kolom Measure diubah menjadi Scale.

2. Klik Analyze - Regression - Linier.

3. Masukkan variabel Dependent ke kolom Dependent begitupun untuk variabel Independent.

4. Klik OK. Maka Output akan keluar seperti gambar berikut.

Output Model 1

Tabel 1. Output Model 1

5. Untuk melakukan analisis model ke dua ulangi langkah 3 dan 4 dengan variabel yang sudah di sesuaikan di atas, yaitu masukan variabel X1,X2,X4, dan Y1 ke kolom Independent dan variabel Y2 di kolom Dependent.

Output Model 2 

Tabel 2. Output Model 2

Pembahasan

Berdasarkan output diatas dapat kita lakukan pembahasan sebagai berikut.

• Menentukan Koefisien Determinasi Total 

    Dalam menentukan koefisien determinasi total kita dapat menentukan berdasarkan nilai R square pada tabel Model Summary yang terdapat di 2 tabel di atas. Sehingga, dapat dituliskan sebagai berikut.

    Model dapat menjelaskan 70.3% informasi yang terkandung dalam data atau kontribusi pengaruh variabel-variabel exogen terhadap variabel endogen. Sedangkan sisanya 29.7% dipengaruhi oleh variabel lain di luar model dan error.

• Pengujian Hipotesis Pengaruh Langsung 

    Berdasarkan tabulasi di atas dapat dilihat bahwa pengaruh yang signifikan antar peubah hanya 3 dikarenakan nilai p-valuenya < alpha 5%. Oleh karena itu perlu dilakukan Teori Trimming.

• Teori Trimming 

    Dengan menggunakan metode trimming, maka jalur yang tidak signifikan dapat dibuang sehingga diperoleh diagram jalur baru sebagai berikut.

    Berdasarkan hasil analisis jalur di atas dapat menjelaskan keragaman total sebesar 70,3%. Pengaruh langsung pada persamaan 1 yaitu pengalaman orang lain dan e-worm berpengaruh negatif secara signifikan terhadap kepuasan. Namun, pengaruh langsung pada persamaan 2 yaitu e-worm berpengaruh positif secara signifikan terhadap loyalitas. Pada model ini tidak terdapat pengaruh tidak langsung karena tidak ada variabel intervening.

Sumber 

Dillon, W.R. dan Goldstein, M. 1984. Multivariate Analysis Methods and Application. John Wiley & Sons. Inc., New York.

Solimun. 2002. Multivariate Analysis – Structural Equation Modelling (SEM) Lisrel dan Amo. UM, Malang.

Solimun. (2010). Analisis Multivariat Pemodelan Struktural Metode Partial Least Square-PLS. Malang: CV. Citra Malang.

Author : Ajeng Jasmine (AJF)