Tampilkan postingan dengan label Analisa Data. Tampilkan semua postingan
Tampilkan postingan dengan label Analisa Data. Tampilkan semua postingan

Minggu, 11 Oktober 2020

Model Persamaan Struktural (skripsi dan tesis)

Persamaan struktural atau juga disebut model struktural yaitu apabila setiap variabel endogen (endogenous) secara unik keadaannya ditentukan oleh seperangkat variabel eksogen (exogenous). Selanjutnya gambar meragakan struktur hubungan kausal antar variabel disebut diagram jalur. Jadi, persamaan ini Y=F(X1; X2; X3) dan Z=F(X1; X3;Y) merupakan persamaan struktural karena setiap persamaan menjelaskan hubungan kausal yaitu variabel eksogen X1, X2, dan X3 terhadap variabel endogen Y dan Z Persamaan model struktural untuk diagram jalur, yaitu: Jadi, secara sistematik analisis jalur mengikuti pola model struktural, sehingga langkah awal untuk mengerjakan atau penerapan model analisis jalur yaitu dengan merumuskan persamaan struktural dan diagram jalur yang berdasarkan kajian teori tertentu yang telah diuraikan.

Model Analisis Jalur (skripsi dan tesis)

Sebelum menghitung koefisien jalur yang didasarkan pada koefisien regresi, diagram jalur terlebih dahulu dibuatkan dengan lengkap. Adapun model diagram jalur dan persamaan struktural yang paling sederhana sampai dengan yang lebih rumit di antaranya: 
1. Model Regresi Berganda Model ini merupakan pengembangan regresi berganda dengan menggunakan dua variabel exogenous, yaitu X1 dan X2 dengan satu variabel endogenous Y
2. Model Mediasi Model mediasi atau perantara di mana variabel Y memodifikasi pengaruh variabel X terhadap variabel Z
3. Model Kombinasi Model ini merupakan kombinasi model regresi berganda dan model mediasi, yaitu variabel X berpengaruh terhadap variabel Z secara langsung dan secara tidak langsung mempengaruhi variabel Z melalui variabel Y. 
4  Model Kompleks Model ini merupakan model yang lebih kompleks, yaitu variabel X1 secara langsung mempengaruhi variabel Y2 dan melalui variabel X2 secara tidak langsung mempengaruhi Y2, sementara variabel Y2 juga dipengaruhi oleh variabel Y1.
5. Model Rekursif dan Model Non Rekursif
Dari sisi pandang arah sebab-akibat, ada dua tipe model jalur, yaitu rekursif dan non rekursif. Model tersebut dapat diterangkan sebagai berikut: - Anak panah menuju satu arah, yaitu dari 1 ke 2, 3, dan 4; dari 2 ke 3 dan dari 3 menuju ke 4. Tidak ada arah yang terbalik, misalnya dari 4 ke 1. - Hanya terdapat satu variabel exogenous, yaitu 1 dan tiga variabel endogenous, yaitu 2, 3, dan 4. Masing-masing variabel endogenous diterangkan oleh variabel 1 dan error (e1, e2, e3). - Satu variabel endogenous dapat menjadi penyebab variabel endogenous lainnya, tetapi bukan ke variabel exogenous. Model non rekursif terjadi jika anak panah tidak searah atau terjadi arah yang terbalik (looping), misalnya dari 4 ke 3 atau dari 3 ke 1 dan 2, atau bersifat sebabakibat (reciprocal cause). Ada tiga tipe model dalam model rekursif dan non rekursif, yaitu

Beberapa Istilah dalam Analisis Jalur (skripsi dan tesis)

Model jalur adalah ialah suatu diagram yang menghubungkan antara variabel bebas, perantara dan terikat. Pola hubungan ditunjukkan dengan menggunakan anak panah. Anak panah-anak panah tunggal menunjukkan hubungan sebabakibat antara variabel-variabel bebas (exogenous) atau perantara dengan satu variabel dengan variabel terikat atau lebih. Anak panah juga menghubungkan kesalahan (variable residue) dengan semua variabel terikat (endogenous) masingmasing. Anak panah ganda menunjukkan korelasi antara pasangan variabelvariabel exogeneus. Variabel exogenous dalam suatu model jalur ialah semua variabel yang tidak ada penyebab-penyebab eksplisitnya atau dalam diagram tidak ada anak-anak panah yang menuju ke arahnya, selain pada bagian kesalahan pengukuran. Jika antara variabel exogenous dikorelasikan maka korelasi tersebut ditunjukkan dengan anak panah dengan kepala dua yang menghubungkan variabel-variabel tersebut. Variabel endogenous ialah variabel yang mempunyai anak-anak panah menuju ke arah variabel tersebut. Variabel yang termasuk di dalamnya ialah mencakup semua variabel perantara dan terikat. Variabel perantara endogenous mempunyai anak panah yang menuju ke arahnya dan dari arah variabel tersebut dalam suatu model diagram jalur. Adapun variabel tergantung hanya mempunyai anak panah yang menuju ke arahnya. Koefisien jalur adalah koefisien regresi standar atau disebut „beta‟ yang menunjukkan pengaruh langsung dari suatu variabel bebas terhadap variabel terikat dalam suatu model jalur tertentu. Oleh karena itu, jika suatu model mempunyai dua atau lebih variabel-variabel penyebab, maka koefisien-koefisien jalurnya merupakan koefisien-koefisien regresi parsial yang mengukur besarnya pengaruh satu variabel terhadap variabel lain dalam suatu model jalur tertentu yang mengontrol dua variabel lain sebelumnya dengan menggunakan data yang sudah distandarkan atau matriks korelasi sebagai masukan. Jenis pengaruh dalam analisis jalur yaitu Direct Effect (DE) dan Indirect Effect (IE). Direct Effect (DE) adalah pengaruh langsung yang dapat dilihat dari koefisien dari satu variabel ke variabel lainnya, dan Indirect Effect (IE) adalah urutan jalur melalui satu atau lebih variabel perantara.

Manfaat Analisis Jalur (skripsi dan tesis)

 Manfaat model analisis jalur di antaranya adalah: 1. Untuk penjelasan 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 dominan terhadap variabel terikat (Y) dapat digunakan untuk menelusuri mekanisme pengaruh variabel bebas (X) terhadap variabel (Y). 4. Pengujian model mengggunakan teori trimming baik untuk uji reliabilitas konsep yang sudah ada ataupun uji pengembangan konsep baru.

Asumsi-asumsi Analisis Jalur (skripsi dan tesis)

Sebelum melakukan analisis, ada beberapa prinsip dasar atau asumsi yang mendasari analisis jalur, yaitu: 1. Pada model analisis jalur, hubungan antar variabel adalah bersifat linier, adaptif, dan bersifat normal. 2. Hanya sistem aliran kausal ke satu arah artinya tidak ada arah kausalitas yang berbalik. 3. Variabel terikat (endogen) minimal dalam skala ukur interval dan ratio. 4. Menggunakan sampel probability sampling yaitu teknik pengambilan sampel untuk memberikan peluang yang sama pada setiap anggota populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel. 5. Variabel observasi diukur tanpa kesalahan (instrumen pengukuran valid dan reliabel) artinya variabel yang diteliti dapat diobservasi secara langsung. 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. 

Pengertian Analisis Jalur (skripsi dan tesis)

Analisis jalur dikenal dengan path analysis dikembangkan pertama tahun 1920-an oleh seorang ahli genetika yaitu Sewall Wright. Analisis jalur sebenarnya sebuah teknik yang merupakan pengembangan korelasi yang diurai menjadi beberapa interpretasi akibat yang ditimbulkannya. Teknik ini juga dikenal sebagai model sebab-akibat (causing modeling). Definisi analisis jalur, di antaranya: “Analisis jalur ialah suatu teknik untuk menganalisis hubungan sebab akibat yang terjadi pada regresi berganda jika variabel bebasnya mempengaruhi variabel tergantungnya tidak hanya secara langsung, tetapi juga secara tidak langsung” (Robert D. Rutherford, 1993). Definisi lain mengatakan “Analisis jalur merupakan pengembangan langsung bentuk regresi berganda dengan tujuan untuk memberikan estimasi tingkat kepentingan (magnitude) dan signifikansi (significance) hubungan sebab akibat hipotetikal dalam seperangkat variabel” (Paul Webley, 1997). Model analisis jalur digunakan untuk menganalisis pola hubungan antar variabel dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh langsung maupun tidak langsung seperangkat variabel bebas (eksogen) terhadap variabel terikat (endogen). Model analisis jalur yang dibicarakan adalah pola hubungan sebab akibat. Oleh karena itu rumusan masalah penelitian dalam kerangka analisis jalur hanya berkisar pada variabel bebas (X1, X2, …, Xk) berpengaruh terhadap variabel terikat Y, atau berapa besar pengaruh kausal langsung, kausal tidak langsung,  kausal total maupun simultan seperangkat variabel bebas (X1, X2, …, Xk) terhadap variabel terikat Y

Sabtu, 10 Oktober 2020

Beberapa Istilah dalam Analisis Jalur (skripsi dan tesis)

Model jalur adalah ialah suatu diagram yang menghubungkan antara variabel bebas, perantara dan terikat. Pola hubungan ditunjukkan dengan menggunakan anak panah. Anak panah-anak panah tunggal menunjukkan hubungan sebabakibat antara variabel-variabel bebas (exogenous) atau perantara dengan satu variabel dengan variabel terikat atau lebih. Anak panah juga menghubungkan kesalahan (variable residue) dengan semua variabel terikat (endogenous) masingmasing. Anak panah ganda menunjukkan korelasi antara pasangan variabelvariabel exogeneus. Variabel exogenous dalam suatu model jalur ialah semua variabel yang tidak ada penyebab-penyebab eksplisitnya atau dalam diagram tidak ada anak-anak panah yang menuju ke arahnya, selain pada bagian kesalahan pengukuran. Jika antara variabel exogenous dikorelasikan maka korelasi tersebut ditunjukkan dengan anak panah dengan kepala dua yang menghubungkan variabel-variabel tersebut. Variabel endogenous ialah variabel yang mempunyai anak-anak panah menuju ke arah variabel tersebut. Variabel yang termasuk di dalamnya ialah mencakup semua variabel perantara dan terikat. Variabel perantara endogenous   mempunyai anak panah yang menuju ke arahnya dan dari arah variabel tersebut dalam suatu model diagram jalur. Adapun variabel tergantung hanya mempunyai anak panah yang menuju ke arahnya. Koefisien jalur adalah koefisien regresi standar atau disebut „beta‟ yang menunjukkan pengaruh langsung dari suatu variabel bebas terhadap variabel terikat dalam suatu model jalur tertentu. Oleh karena itu, jika suatu model mempunyai dua atau lebih variabel-variabel penyebab, maka koefisien-koefisien jalurnya merupakan koefisien-koefisien regresi parsial yang mengukur besarnya pengaruh satu variabel terhadap variabel lain dalam suatu model jalur tertentu yang mengontrol dua variabel lain sebelumnya dengan menggunakan data yang sudah distandarkan atau matriks korelasi sebagai masukan. Jenis pengaruh dalam analisis jalur yaitu Direct Effect (DE) dan Indirect Effect (IE). Direct Effect (DE) adalah pengaruh langsung yang dapat dilihat dari koefisien dari satu variabel ke variabel lainnya, dan Indirect Effect (IE) adalah urutan jalur melalui satu atau lebih variabel perantara

Manfaat Analisis Jalur (skripsi dan tesis)

Manfaat model analisis jalur di antaranya adalah: 1. Untuk penjelasan 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 dominan terhadap variabel terikat (Y) dapat digunakan untuk menelusuri mekanisme pengaruh variabel bebas (X) terhadap variabel (Y). 4. Pengujian model mengggunakan teori trimming baik untuk uji reliabilitas konsep yang sudah ada ataupun uji pengembangan konsep baru. 

Asumsi-asumsi Analisis Jalur (skripsi dan tesis)

 Sebelum melakukan analisis, ada beberapa prinsip dasar atau asumsi yang mendasari analisis jalur, yaitu: 1. Pada model analisis jalur, hubungan antar variabel adalah bersifat linier, adaptif, dan bersifat normal. 2. Hanya sistem aliran kausal ke satu arah artinya tidak ada arah kausalitas yang berbalik. 3. Variabel terikat (endogen) minimal dalam skala ukur interval dan ratio. 4. Menggunakan sampel probability sampling yaitu teknik pengambilan sampel untuk memberikan peluang yang sama pada setiap anggota populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel. 5. Variabel observasi diukur tanpa kesalahan (instrumen pengukuran valid dan reliabel) artinya variabel yang diteliti dapat diobservasi secara langsung. 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. 

Pengertian Analisis Jalur (skripsi dan tesis)

Analisis jalur dikenal dengan path analysis dikembangkan pertama tahun 1920-an oleh seorang ahli genetika yaitu Sewall Wright. Analisis jalur sebenarnya sebuah teknik yang merupakan pengembangan korelasi yang diurai menjadi beberapa interpretasi akibat yang ditimbulkannya. Teknik ini juga dikenal sebagai model sebab-akibat (causing modeling). Definisi analisis jalur, di antaranya: “Analisis jalur ialah suatu teknik untuk menganalisis hubungan sebab akibat yang terjadi pada regresi berganda jika variabel bebasnya mempengaruhi variabel tergantungnya tidak hanya secara langsung, tetapi juga secara tidak langsung” (Robert D. Rutherford, 1993). Definisi lain mengatakan “Analisis jalur merupakan pengembangan langsung bentuk regresi berganda dengan tujuan untuk memberikan estimasi tingkat kepentingan (magnitude) dan signifikansi (significance) hubungan sebab akibat hipotetikal dalam seperangkat variabel” (Paul Webley, 1997). Model analisis jalur digunakan untuk menganalisis pola hubungan antar variabel dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh langsung maupun tidak langsung seperangkat variabel bebas (eksogen) terhadap variabel terikat (endogen). Model analisis jalur yang dibicarakan adalah pola hubungan sebab akibat. Oleh karena itu rumusan masalah penelitian dalam kerangka analisis jalur hanya berkisar pada variabel bebas (X1, X2, …, Xk) berpengaruh terhadap variabel terikat Y, atau berapa besar pengaruh kausal langsung, kausal tidak langsung, kausal total maupun simultan seperangkat variabel bebas (X1, X2, …, Xk) terhadap variabel terikat Y

Uji Kesesuaian dan Uji Statistik (skripsi dan tesis)

Menurut Schumaker dan Lomax, 1996: 124 – 126) untuk mengetahui apakah model cocok dengan data digunakan kriteria sebagai berikut: a. P > α model cocok dengan data Menurut Joreskog (dalam Ghozali, 2008: 32), bila nilai P-values for test of close fit (RMSEA < 0,05) lebih besar daripada 0,05 maka model dikatakan fit. b. GFI (Goodness of Fit Index) Goodness of Fit Index (GFI) merupakan suatu ukuran mengenai ketepatan model dalam menghasilkan observed matriks kovariansi. Nilai GFI harus berkisar antara 0 dan 1. Nilai GFI yang lebih besar daripada 0,9 menunjukkan fit suatu model yang baik. c. RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) Makin kecil kecocokan model dengan data makin baik. Nilai RMSEA yang kurang daripada 0,05 mengindikasikan adanya model fit ( Byrne dalam Ghozali, 2008: 32). RMSEA digunakan untuk mengukur penyimpangan nilai parameter pada suatu model dengan matriks kovarians ( Brown dan Cudec dalam Ghozali, 2008: 31). Nilai RMSEA yang berkisar antara 0,01 sampai dengan 0,08 menyatakan bahwa model fit yang cukup (MacCallum et all dalam Ghozali, 2008: 32)

Pembagian Lisrel (skripsi dan tesis)

Setiap file dalam Lisrel mengandung 4 bagian, yaitu: 1. Title: Judul 2. Data Specification: Spesifikasi Data 3. Model Specification: Spesifikasi Model 4. Output Specification: Spesifikasi Keluaran Untuk menggunakan Lisrel dengan baik, user harus mengetahui bahasa yang digunakan sebagai input. Ada dua bahasa yang dapat digunakan dalam Lisrel sebagai input yaitu bahasa Lisrel dan bahasa Simplis. Kedua jenis bahasa tersebut memiliki hasil yang relatif sama, namun dengan Lisrel pemodelan dapat dilakukan dengan hati-hati karena semua matrik yang akan diestimasi dipersiapkan terlebih dahulu. Untuk memudahkan aplikasi Lisrel, evaluasi serta menjaga kehati-hatian, sebelum menjalankan Lisrel sebaiknya dipersiapkan terlebih dahulu diagram jalur dan matrik yang dibutuhkan

Pengenalan Lisrel (skripsi dan tesis)

Menurut Chaniago (2008), lisrel merupakan singkatan dari Linear Structural Relationship juga merupakan program yang banyak digunakan untuk causal modeling. Hal ini disebabkan selain kemampuan Lisrel dalam mengestimasi berbagai masalah dalam model sebab akibat, tampilan Lisrel juga paling informatif dalam menyajikan hasil-hasil statistik. Lisrel adalah sebuah software yang dikembangkan khusus untuk menangani permasalahan causal modeling. Lisrel dikembangkan oleh dua orang ahli psikologi pendidikan yaitu Prof. Karl Joreskog dan Prof. Dag Sorbom pada tahun 1993 (Hisyam, 2009)

Uji Kesesuaian dan Uji Statistik (skripsi dan tesis)

a. χ 2 – Chi Square Statistic Semakin kecil nilai χ 2 semakin baik model itu dan diterima berdasarkan probabilitas dengan cut-off value sebesar p > 0,05 atau p > 0,10
 b. RMSEA (The Root Mean Square Error of Approximation) Merupakan suatu indeks yang digunakan untuk mengkonpen
sasi chisquare dalam sampel yang besar. c. GFI (Goodness of Fit Index) Merupakan ukuran non-statistical yang mempunyai rentang nilai antara 0 sampai dengan 1. Nilai yang tinggi dalam indeks ini menunjukkan sebuah “better fit”
. d. AGFI (Adjusted Godness of Fit Index) Merupakan kriteria yang memperhitungkan proporsi tertimbang dari varian dalam sebuah matrik kovarian sampel. 
e. CMIN/DF (The Minimum Sample Discrepancy Functin Devided with degree of Freedom) Merupakan statistic chi-square χ 2 dibagi degree of freedom-nya sehingga disebut χ 2 relative. 
f. TLI (Tucker Lewis Index) Merupakan incremental index yang membandingkan
 sebuah model yang diuji terhadap sebuah baseline model. 
g. CFI (Comparative Fit Index) Rentang nilai sebesar 0 – 1 dimana semakin mendekati 1, semakin mengindikasikan tingkat fit yang paling tinggi.

Menu Utama Amos (skripsi dan tesis)

Menurut Mustafa dan Wijaya (2012), pada bagian atas terdapat menu utama AMOS yang terdiri dari menu File, Edit, View, Diagram, Analyze, Tools, Plugins, dan Help. Setiap menu terdiri dari beberapa submenu: 
1. Menu File Terdiri dari beberapa submenu yaitu submenu untuk membuat File baru (New, New with Template), membuka File yang sudah ada (Open, Retrieve Backup), menyimpan File (Save, Save as, Save as Template), membuka File Data ( Data Files), mencetak (Print), menelusuri atau browsing diagram path yang sudah ada atau tersimpan (Browse Path Diagrams). File Manager yang dapat digunakan untuk melihat jenis dan nama-nama file yang sudah ada, termasuk juga u
ntuk membuka dan menghapus file tersebut dan submenu untuk keluar dari Amos (Exit).
 2. Menu Edit Terdiri dari beberapa submenu yang berguna untuk proses editing dengan fungsi utama mengopi gambar pada layar kerja (Copy to Clipboard), menghubungkan dengan data lain (Link), memindakan gambar (Move), merefleksikan indikator (Reflect), merotasi indikator (Rotate) dan menggeser (Drag) satu objek ke objek lainnya. Lebih lanjut akan dijelaskan dalam bagian penjelasan Toolbox yang lebih mempermudah pengoperasian Amos.
 3. Menu View Submenu yang ada dalam menu View banyak digunakan dalam proses analisis dan permodelan.
 4. Menu Diagram Terdiri dari beberapa submenu yang digunakan untuk membuat atau menggambarkan model atau diagram yang akan dianalisis. 
5. Menu Analyze Terdiri dari beberapa submenu yang digunakan untuk memberikan perintah menjalankan analisis. 
6. Menu Tools Terdiri dari beberapa submenu yang digunakan sebagai perlengkapan dalam mendukung proses pengolahan data dan tampilan seperti memberi kode, memilih karakter huruf. 
7. Menu Plugins Terdiri dari beberapa submenu yang digunakan sebagai perlengkapan dalam melakukan analisis atau pembuatan model yang akan dianalisis seperti menggambar kovarian, menamakan parameter dan sebagainya.
 8. Menu Help Terdiri dari beberapa submenu yang dapat dimanfaatkan untuk membantu memberi penjelasan apabila terdapat masalah dalam pengoperasian Amos serta dapat dihubungkan dengan jaringan internet atau web

Metode dalam Amos (skripsi dan tesis)

Metode-metode analisis dalam Amos yang ada saat ini diantaranya adalah: 1. Maximum Likelihood 2. Unweighted Least Square 3. Generalized Least Square 4. Browne’s Asymptotically Distribution Free Criterion 5. Scale Free Least Square

Keunggulan Amos (skripsi dan tesis)

 
1. Perhitungan yang rumit akan jauh lebih mudah dilakukan dibandingkan dengan menggunakan perangkat lunak lainnya 2. Penggunaan Amos akan mempercepat dalam membuat spesifikasi, melihat serta melakukan modifikasi model secara grafik dengan menggunakan tool yang sederhana. 3. Proses perhitungan dan analisis menjadi lebih sederhana bahkan orang-orang awam yang bukan ahli statistik akan dapat menggunakan dan memahami dengan mudah. Adapun keunggulan lain yang dimiliki Amos bila dibandingkan dengan perangkat lunak lainnya yaitu sebagai berikut: a. Program dapat melakukan analisis dengan menggunakan data yang berasal dari beberapa populasi secara sekaligus. b. Dapat menangani missing data secara baik, yaitu dengan membuat estimasi yang didasarkan pada informasi maximum likelihood yang sempurna dan tidak hanya bersandar pada metode yang sudah ada, yaitu listwise, pairwise deletion, atau mean imputation. c. Dapat membuat estimasi rata-rata untuk variabel-variabel exogenous dan intercepts dalam persamaan regresi. d. Amos dapat juga membuat bootstrapped standard errors dan confidence intervals yang ada dalam semua estimasi parameter, rata-rata sampel, varian, kovarian dan korelasi. e. Dapat membuat percentile intervals dan bias-corrected percentile intervals. f. Model-model jamak dapat disesuaikan dengan menggunakan analisis tunggal. g. Dapat melakukan pemeriksaan setiap pasangan model dimana satu model diperoleh dengan membatasi parameter-parameter model lainnya. h. Dapat membuat laporan beberapa angka statistik yang cocok untuk dilakukan perbandingan untuk model-model tersebut. i. Amos juga menyediakan pengujian normalitas univariat untuk masing-masing variabel yang diobservasi dan juga pengujian normalitas multivariat serta dapat mendeteksi outliers. j. Amos dapat memahami diagram jalur sebagai spesifikasi model dan memperlihatkan estimasi-estimasi parameter secara grafis dalam model diagram jalur. Diagram-diagram jalur digunakan sebagai spesifikasi model dan gambar-gambar digram jalur tersebut dapat diimpor ke program Word

Pengenalan Amos (skripsi dan tesis)

Menurut Sarwono (2012), Amos merupakan singkatan dari Analisis of Moment Structures yang digunakan sebagai pendekatan umum analisis data dalam model sebab akibat (causal modeling). Amos dikembangkan oleh Arbuckle pada tahun 1994. Amos semula merupakan perangkat lunak komputasi statistic yang mandiri namun dalam perkembangannya saat ini Amos diambil alih oleh SPSS sehingga versi-versinya mengikuti perkembangan SPSS.

Keuntungan dan Kelemahan Analisis Jalur (skripsi dan tesis)

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). 

Model Analisis Jalur (skripsi dan tesis)

Beberapa istilah dan defenisi dalam analisis jalur. (1) Dalam Analisis Jalur, kita hanya menggunakan sebuah lambung variabel, yaitu X. Untuk membedakan X yang satu dengan X yang lainnya, kita menggunakan subscript (indeks). Contoh: X1, X2, X3, ..... , Xk. (2) Kita membedakan dua jenis variabel, yaitu variabel variabel yang menjadi pengaruh (exogenous variable), dan variabel yang dipengaruhi (endogenous variable). (3) Lambang hubungan langsung dari eksogen ke endogen adalah panah bermata satu, yang bersifat recursive atau arah hubungan yang tidak berbalik/satu arah. (4) Diagram jalur merupakan diagram atau gambar yang mensyaratkan hubungan terstruktur antar variabel (Harun Al Rasyid, 2005). Ada beberapa model yang dapat digunakan,mulai dari yang paling sederhana sampai dengan yang lebih rumit, diantaranya: 
a. Analisis Jalur Model Trimming
 Model Trimming adalah model yang digunakan untuk memperbaiki suatu model struktur analisis jalur dengan cara mengeluarkan dari model variabel eksogen yang koefisien jalur diuji secara keseluruhan apabila ternyata ada variabel yang tidak signifikan. Walaupun ada satu, dua, atau lebih variabel yang tidak signifikan, perlu memperbaiki model struktur analisis jalur yang telah dihipotesiskan. b. Analisis Jalur Model Dekomposisi Model dekomposisi adalah model yang menekankan pada pengaruh yang bersifat kausalitas antar variabel, baik pengaruh langsung ataupun tidak langsung dalam kerangka analisis jalur, sedangkan hubungan yang sifatnya nonkausalitas atau hubungan korelasional yang terjadi antar variabel eksogen tidak termasuk dalam perhitungan ini. Perhitungan menggunakan analisis jalur dengan menggunakan model dekomposisi pengaruh kausal antar variabel dapat dibedakan menjadi tiga yaitu:
 1. Direct causal effects (Pengaruh Kausal Langsung) adalah pengaruh satu variabel eksogen terhadap variabel endogen yang terjadi tanpa melalui variabel endogen lain.
 2. Indirect causal effects (Pengaruh Kausal Tidak Langsung) adalah pengaruh satu variabel eksogen terhadap variabel endogen yang terjadi melalui variabel endogen lain terdapat dalam satu model kausalitas yang sedang dianalisis. 
3. Total causal effects (Pengaruh Kausal Total) adalah jumlah dari pengaruh kausal langsung dan pengaruh kausal tidak langsung. 
c. Model Regresi Berganda
 Model ini merupakan pengembangan regresi berganda dengan menggunakan dua variabel exogenous, yaitu X1 dan X2 dengan satu variabel endogenous Y. 
d. Model Mediasi Model mediasi atau perantara ialah di mana variabel Y memodifikasi pengaruh variabel X terhadap variabel Z
e. Model Kombinasi Regresi Berganda dan Mediasi Model ini merupakan kombinasi antara model pertama dan kedua, yaitu variabel X berpengaruh terhadap variabel Z secara langsung dan secara tidak langsung mempengaruhi variabel Z melalui variabel Y.
f. Model Kompleks Model ini merupakan model yang lebih kompleks, yaitu variabel X1 secara langsung mempengaruhi Y2 dan melalui variabel X2 secara tidak langsung mempengaruhi Y2, sementara variabel Y2 juga dipengaruhi oleh variabel Y1.
g. Model Rekursif dan Non Rekursif Model rekursif adalah jika semua anak panah menuju anak panah
Model non rekursif terjadi jika arah anak panah tidak searah atau terjadi arah yang berbalik, misalnya dari 4 ke 3 atau dari 3 ke 1 dan 2, atau bersifat sebab akibat. Pada bagian berikut untuk mempermudah kita dalam memahami analisis jalur, maka kita bisa menggunakan model-model jalur berikut: 1. Model Persamaan Satu Jalur Model Persamaan satu jalur merupakan hubungan sebenarnya sama dengan regresi berganda, yaitu variabel bebas terdiri dari satu variabel dan variabel tergantungnya hanya satu. 2. Model Persamaan Dua Jalur Model ini terdiri dari tiga variabel bebas dan mempunyai dua variabel tergantung. 3. Model Persamaan Tiga Jalur Model ini terdiri dari tiga variabel bebas, salah satu variabel bebas menjadi variabel perantara dan mempunyai dua variabel tergantung.