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.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar