Analisis Jalur (Path Analysis)

Analisis jalur pertama kali diperkenalkan oleh Sewall Wright (1921), seorang ahli genetika, namun kemudian dipopulerkan oleh Otis Dudley Duncan (1966), seorang ahli sosiologi. Analisis jalur bisa dikatakan sebagai pengembangan dari konsep korelasi dan regresi, dimana korelasi dan regresi tidak mempermasalahkan mengapa hubungan antar variabel terjadi serta apakah hubungan antar variabel tersebut disebabkan oleh variabel itu sendiri atau mungkin dipengaruhi oleh variabel lain.

Berbeda dengan korelasi dan regresi, analisis jalur mempelajari apakah hubungan yang terjadi disebabkan oleh pengaruh langsung dan tidak langsung dari variabel independen terhadap variabel dependen, mempelajari ketergantungan sejumlah variabel dalam suatu model (model kausal), dan menganalisis hubungan antar variabel dari model kausal yang telah dirumuskan oleh peneliti atas dasar pertimbangan teoritis. Melalui analisis jalur kita akan menguji seperangkat hipotesis kausal dan menginterpretasikan hubungan tersebut (langsung atau tidak langsung).

Asumsi yang digunakan dalam analisis jalur yaitu:

1. Hubungan antar variabel linier

2. Sifat aditif

3. Skala pengukuran minimal interval

4. Hubungan sebab akibat (landasan teoritis)

5. Syarat lainnya sama dengan persyaratan untuk multiple regresi.

Contoh model analisis jalur:

Dengan notasi-notasi yang digunakan sebagai berikut:

  • γ (gamma) : koefisien pengukur hubungan antara variabel endogen dengan eksogen
  • β (beta) : koefisien yang mengukur hubungan antar variabel dependen (endogen).
  • ϕ (phi) : koefisien yang mengukur hubungan antar variabel independen (eksogen).
  • ζ (zeta) : varian peubah latent yg tdk terjelaskan model
  • Y : variabel dependen (endogen)
  • X : variabel independen (eksogen)

Persamaan struktural dari contoh model diatas adalah:

Langkah-langkah dalam analisis jalur sebagai berikut:

1. Merancang model berdasarkan konsep dan teori

2. Pemeriksaan terhadap asumsi yang melandasi

3. Pendugaan parameter atau perhitungan koefisien jalur

4. Pengujian model

5. Interpretasi model

Sumber: statistikakomputasi.wordpress.com/2010/04/27/analisis-jalur-path-analysis/

Validitas dan Reliabilitas

Validitas

Secara umum uji validitas adalah untuk melihat apakah item pertanyaan yang dipergunakan mampu mengukur apa yang ingin diukur. Terdapat berbagai macam konsep tentang validitas, dan di sini hanya akan dibahas validitas yang jamak dipergunakan dalam berbagai penelitian ekonomi. Suatu item pertanyaan dalam suatu kuesioner dipergunakan untuk mengukur suatu konstruk (variabel) yang akan diteliti. Sebagai contoh: besarnya gaji valid dipergunakan untuk mengukur kekayaan seseorang; atau jumlah anak tidak valid dipergunakan untuk mengukur kekayaan seseorang. Artinya gaji berkorelasi dengan tingkat kekayaan seseorang, tetapi jumlah anak tidak berkorelasi dengan tingkat kekayaan seseorang.

Beberapa alat analisis yang sering dipergunakan untuk melakukan uji validitas adalah:

1. Korelasi Product Moment
Item butir dinyatakan valid jika mempunyai korelasi dengan skor total (r hitung) di atas r tabel. Perhitungan dengan SPSS menggunakan Analyze --> correlate --> bivariate, pilih Pearson. Pindahkan data jawaban pada masing-masing butir dan skor total dari kiri ke kanan. Hasilnya pada output, lihat pada kolom paling kanan.

2. Corrected Item to Total Correlation
Adalah dengan mengkoreksi nilai r hitung karena adanya spurious overlap. Perhitungan dengan SPSS menggunakan Analyze --> Scale --> Reliability Analysis, pindahkan jawaban responden pada masing-masing butir (tanpa skor total) dari kiri ke kanan --> Pilih Statistic è Klik pada Scale if item deleted --> OK. Nilai yang dipergunakan pada kolom Corrected item-total correlation.

3. Analisis Faktor
Item yang valid akan mengelompok pada konstruk yang diukur. Analisis dengan SPSS menggunakan Analyze è Data reduction --> Factor Analysis --> masukan semua jawaban responden. Item pertanyaan pada suatu konstruk yang tidak mengelompok pada konstruk tersebut dinyatakan tidak valid.


Reliabilitas
Uji reliabilitas adalah untuk melihat apakah rangkaian kuesioner yang dipergunakan untuk mengukur suatu konstruk tidak mempunyai kecenderungan tertentu. Nilai yang lazim dipakai adalah 0,6. Perhitungan dengan SPSS sama dengan perhitungan validitas dengan Corrected Item to Total Correlation. Nilai yang dilihat adalah Alpha, pada bagian kiri bawah.

Pertanyaan-pertanyaan yang sering muncul
1. Bagaimana perlakuan terhadap butir pertanyaan yang tidak valid?
Jawab: Butir yang tidak valid berarti tidak mampu mengukur suatu konstruk yang akan diukur, sehingga sebaiknya dikeluarkan dari model penelitian.

2. Butir-butir pertanyaan sudah valid semua, tetapi mengapa tidak reliabel?
Jawab: Meskipun ada kecenderungan bahwa jika semua butir sudah valid akan reliabel, akan tetapi hal tersebut tidak merupakan suatu jaminan. Upaya yang dapat dilakukan agar menjadi reliabel adalah dengan menggunakan pengujian reliabilitas yang lain, atau memodifikasi indikator yang dipergunakan.

3. Kuesioner sudah valid dan reliabel, tetapi mengapa hipotesis tidak diterima?
Jawab: Tidak ada hubungan antara uji validitas dan reliabilitas dengan penerimaan hipotesis. Uji validitas dan reliabilitas hanya untuk melihat apakah alat ukur yang dipergunakan (kuesioner) sudah layak dipergunakan atau belum.

4. Metode pengujian mana yang paling tepat?
Jawab: Tidak ada ketentuan yang pasti dan tergantung dari model yang dipergunakan dalam penelitian.

5. Bolehkan pengujian Alpha Cronbach dipergunakan untuk kuesioner dengan jawaban benar dan salah?
Jawab: Tidak boleh. Alpha Cronbach tidak dapat digunakan untuk menguji reliabilitas kuesioner dengan skala nominal (benar/salah)

6. Berapakah jumlah indikator yang ideal dalam mengukur suatu konstruk/variabel?
Jawab: Tidak ada ketentuan yang pasti. Semakin banyak akan semakin baik, akan tetapi memerlukan tenaga yang lebih besar dan mungkin tidak sebanding dengan manfaat yang diperoleh. Untuk model dengan SEM, disarankan minimal 3 indikator setiap konstruk (tetapi bukan merupakan suatu keharusan)

Sumber : www.konsultanstatistik.com/2009/03/validitas-dan-reliabilitas.html