Hubungan Jalur (Path Analysis)
Pengertian Singkat
Pengertian sederhana tentang analsisi jalur, diungkapkan oleh Sugiyono (2009), bahwa analisis jalur (Path Analysis) merupakan pengembangan statistik regresi, sehingga analisis regresi dapat dikatakan sebagai bentuk khusus analisis jalur. Analisis jalur digunakan untuk melukiskan dan menguji model hubungan antar variabel yang berbentuk sebab akibat.
Analisis jalur ini sangat dipahami oleh kalangan statistika, namun di kalangan perencana program masihlah awam. Padahal, hubungan jalur ini jika dalam sistem perencanaan maupun penganggaran, tidak lain adalah hubungan indikator-indikator, hubungan strategi program pembangunan pemerintah. Sejauh mana indikator pembangunan saling mempengaruhi, adalah hubungan jalur dalam statistika. Karena di dalam analisis jalur kita dapat mengetahui efek langsung dan tidak langsung dari suatu variabel terhadap variabel lain. Di samping itu untuk mengetahui diagram jalur dan perhitungan koefisien jalur, analisis jalur ini membantu dalam memahami perbedaan beberapa model analisis yaitu korelasi, regresi, path, dan struktur.
Sejarah singkat analisis jalur
Analisi jalur yang dikenal dengan path analysis dikembangkan pada tahun 1920-an oleh seorang ahli genetika yaitu Sewall Wright (Joreskog & Sorbom, 1996; Johnson & Wichern, 1992). Path analysis 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.
Teknik analisis jalur sebenarnya merupakan pengembangan korelasi yang diuraikan menjadi beberapa interpretasi akibat yang ditimbulkannya. Analisis jalur ini memiliki kedekatan dengan regresi berganda, atau dengan kata lain, regresi berganda merupakan bentuk khusus dari analisis jalur. Teknik ini juga dikenal sebagai modal sebab akibat (causing modeling), sementara dalam metode balanced scorecard, hubungan sebab akibat juga memegang peran penting dalam proses cascade dan alignment. Penamaan ini didasarkan pada alasan bahwa analisis jalur memungkinkan pengguna dalam menguji proposisi teoritis mengenai hubungan sebab dan akibat tanpa memanipulasi variabel-variabel. Memanipulasi variabel maksudnya memberi perlakuan (treatment) terhadap variabel-variabel tertentu dalam pengukurannya. Asumsi dasar model ini ialah beberapa variabel (Indikator jika dalam BSC) sebenarnya mempunyai hubungan yang sangat dekat satu dengan yang lainnya.
Manfaat Analisis Jalur
- Memperjelas fenomena yang dipelajari atau permasalahan yang diteliti
- Dapat melalukan prediksi nilai variabel endogen (Y) berdasarkan nilai variabel eksogen (X)
- Dapat menentukan faktor diterminan yaitu penentuan variabel eksogen (X) mana yang berpengaruh dominan terhadap variabel endogen (Y), juga untuk menelusuri mekanisme (jalur-jalur) pengaruh variabel eksogen (X) terhadap variabel endogen (Y).
- Pengujian model, menggunakan theory triming, baik untuk uji reabilitas konsep yang sudah ada ataupun uji pengembang konsep baru.
Prinsip-Prinsip Path Analysis
Bebrapa prinsip dasar pada path analysis sebagai berikut:
- Pada model path analysis, hubungan antar variabel bersifat linear, adaptif dan bersifat normal.
- Hanya sistem aliran kausal ke satu arah artinya tidak ada arah kausalitas yang terbalik.
- Variabel terikat (endogen) minimal dalam skala ukuran interval dan ratio.
- Menggunakan sampel probability sampling yaitu teknik pengambilan sampel untuk memberikan peluang yang sama pada setiap anggota populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel.
- Observed variables diukur tanpa kesalahan (instrumen pengukuran valid dan reliable) artinya variabel yang diteliti dapat diobservasi secara langsung.
- Model yang dianalisis dispesifikasikan (diidentifikasikan) dengan benar berdasarkan teori-teori dan konsep-konsep yang relevan artinya model teori yang dikaji atau yang diuji dibangun berdasarkan kerangka teoritis tertentu yang mampu menjelaskan hubungan kausalitas antar variabel yang diteliti.
Model Analysis
- 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 merupakan 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).
Materi Path Analysis
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.
- 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.
2. 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.
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 variabel-variabel yang lain dalam diagram, sehingga yang ada hanyalah suku resideunya yang diberi notasi e atau sering juga disebut dengan variabel residual.
Contoh gambar analisis jalur:
Suyuti Marzuki 