Path Analysis

RANGKUMAN

TENTANG BUKU PATH ANALYSIS (ANALISIS JALUR)

BAB I KONSEP DAN PENGERTIAN

Analisis jalur yang dikenal dengan path analysis dikembangkan pertama tahun 1920-an oleh seorang ahli genetika yaitu Sewall Wright (Joreskog & Sorbom, 1996; Johnson & Wichern, 1992). Path analysis diartikan oleh Bohrnstedt (1974 dalam Kusnendi, 2005:1) bahwa “a technique for estimating the effect’s a set of independent variables has on a dependent variable from a set of observed correlations, given a set of hypothesized causal asymetric relation among the variables.” Sedangkan tujuan utama path analysis adalah a method of measuring the direct influence along each separate path in such a system and thus of finding the degree to which variation of a given effect is determined by each particular cause. The method depend on the combination of knowledge of the degree of correlation among the variables in a system with such knowledge as may possessed of the causal relations (Maruyama, 1998:16). Jadi, model path analysis digunakan untuk menganalisis pola hubungan antar variabel dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh langsung maupun tidak langsung seperangkat variabel bebas (eksogen) terhadap variabel terikat (endogen). Rumusan masalah penelitian dalam kerangka path analysis berkisar pada : (1) Apakah variabel eksogen (X₁, X_2,..... X_k) berpengaruh terhadap variabel endogen Y? Dan (2) Berapa besar pengaruh kausal langsung, kausal tidak langsung, kausal total maupun simultan seperangkat variabel eksogen (X₁, X_2,..... X_k) terhadap variabel endogen Y?

Penjelasan	MODEL ANALISIS
	Korelasi	Regresi	Path (Jalur)	Struktural
Variabel	Tidak Ada Ketentuan	Bebas (X) Terikat (Y)	Eksogen (X) Endogen (Y) Intervening (bila ada)	Eksogen (X) Endogen (Y) Intervening (bila ada)
Kegunaan	1.       Explanation (penjelasan) 2.       Hubungan dan prediksi kualitatif	1.       Penjelasan terhadap fenomena yang dipelajari atau permasalahan yang diteliti 2.       Prediksi kuantitatif 3.       Faktor diterminan, yaitu penentuan variabel bebas (X) yang berpengaruh dominan terhadap variabel terikat (Y)	1.       Penjelasan 2.       Prediksi kualitatif 3.       Faktor diterminan 4.       Penelusuran mekanisme (lintasan) pengaruh 5.       Pengujian model, menggunakan teori triming, baik untuk uji keajegan konsep yang sudah ada ataupun uji pengembangan konsep baru	1.       Penjelasan 2.       Prediksi kuantitatif 3.       Pengujian model, menggunakan uji t, baik untuk uji keajegan konsep yang sudah ada ataupun uji pengembangan konsep baru
Hubungan yang dianalisis	Tunggal atau ganda	Bersifat tunggal	Tunggal atau ganda	Tunggal atau ganda
Jenis data yang dianalisis	Skala interval dan ratio	Skala interval dan ratio	Minimal skala interval dan data dinyatakan dalam satuan baku atau z score	Data mentah (raw data)
Asumsi	1.       Hubungan antar variabel berpola linier, bersifat normal 2.       Sistem aliran kausal dua arah 3.       Minimal skala ukur interval dan ratio 4.       Sampel random 5.       Data yang diukur valid dan reliabel 6.       Model yang dianalisis berdasarkan teori-teori yang relevan	1.       Pada prinsipnya sama dengan korelasi, hanya sistem aliran kausal ke satu arah	1.     Pada prinsipnya sama dengan korelasi dan regresi 2.     Sistem aliran kausal ke satu arah 3.     Variabel terikat/ endogen (Y) minimal dalam skala ukur interval dan ratio	1.       Pada prinsipnya sama dengan korelasi, regresi dan path analysis 2.       Pola hubungan yang sesuai adalah pola hubungan yang mengikuti model regresi, sedangkan untuk tujuan hubungan sebab akibat pola yang tepat adalah model struktural. Secara matematik analisis jalur mengikuti pola model struktural

Sumber: Dimodifikasi dari Solimun (2002:56) dan Kusnendi (2005:4)

Landasan kerja statistik ada tiga jenis menurut Sutrisno Hadi (2004:222-223) yaitu: (a) Variasi: didasarkan atas kenyataan bahwa seorang peneliti atau penyelidik selalu menghadapi persoalan dan gejala yang bermacam-macam (variasi) baik dalam bentuk tingkatan dan jenisnya. (b) Reduksi: hanya sebagian dan seluruh kejadian yang hendak diteliti (penelitian sampling). (c) Generalisasi: sekalipun penelitian dilakukan terhadap sebagian dan seluruh kejadian yang hendak diteliti. Namun, kesimpulan dan penelitian ini akan diperuntukkan bagi keseluruhan kejadian atau gejala yang hendak diambil.

Ada beberapa karakteristik atau ciri-ciri pokok statistik sebagai berikut :

1.      Statistik bekerja dengan angka. Angka-angka ini dalam statistik mempunyai dua pengertian yaitu: (1) Angka statistik sebagai jumlah atau frekuensi dan angka statistik sebagai nilai atau harga. Pengertian ini mengandung arti bahwa data statistik adalah data kuantitatif. (2) Angka statistik sebagai nilai mempunyai arti data kualitatif yang diwujudkan dalam angka.

2.      Statistik bersifat objektif. Statistik bekerja dengan angka sehingga mempunyai sifat objektif, artinya statistik dapat digunakan sebagai alat pencari fakta, pengungkap kenyataan yang ada dan memberikan keterangan yang benar, kemudian menentukan kebijakan sesuai fakta dan temuannya diungkapkan apa adanya.

3.      Statistik bersifat universal (umum). Statistik tidak hanya digunakan dalam salah satu disiplin ilmu saja, tetapi dapat digunakan secara umum dalam berbagai bentuk disiplin ilmu pengetahuan dengan penuh keyakinan.

Statistika dapat digunakan sebagai alat komunikasi, deskripsi, regresi, korelasi dan komparasi. Adapun yang dimaksud komunikasi adalah sebagai penghubung beberapa pihak yang menghasilkan data statistik atau berupa analisis statistik sehingga beberapa pihak tersebut akan dapat mengambil keputusan melalui informasi tersebut. Deskripsi adalah penyajian data dan mengilustrasikan data. Regresi adalah meramalkan pengaruh data yang satu dengan data lainnya dan untuk mengantisipasi gejala-gejala yang akan datang. Korelasi adalah untuk mencari kuatnya atau besarnya hubungan data dalam suatu penelitian. Komparasi adalah membandingkan data dua kelompok atau lebih.

BAB II SKALA PENGUKURAN DAN TRANSFORMASI DATA

Dalam penyusunan instrumen penelitian harus mengetahui dan paham tentang jenis skala pengukuran yang digunakan dan tipe-tipe skala pengukuran agar instrumen bisa diukur sesuai apa yang hendak diukur dan bisa dipercaya serta reliabel (konsisten atau ajeg) terhadap permasalahan instrumen penelitian. Dalam kajian ini hanya akan membahas skala ukur Skala Interval dan Skala Ratio untuk memenuhi asumsi dari model analisis korelasi, regresi, path analysis dan struktural. Model skala interval adalah skala yang menunjukkan jarak antara satu data dengan data yang lain dan mempunyai bobot yang sama. Analisis statistik yang digunakan ialah uji statistik parametrik. Model skala ratio adalah skala pengukuran yang mempunyai nilai nol mutlak dan mempunyai jarak yang sama. Berbagai skala sikap yang sering digunakan ada lima macam yaitu : (1) skala likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat dan persepsi seseorang atau sekelompok tentang kejadian atau gejala  sosial. (2) skala guttman merupakan skala kumulatif. (3) skala simantict defferensial atau skala perbedaan semantik berisikan serangkaian karakteristik bipolar (dua kutub). (4) rating scale yaitu data mentah yang didapat berupa angka kemudian ditafsirkan dalam pengertian kualitatif. dan (5) skala thurstone meminta responden untuk memilih pertanyaan yang ia setujui dari beberapa pernyataan yang menyajikan pandangan yang berbeda-beda.

BAB III POPULASI DAN TEKNIK SAMPLING

Populasi dan sampel dapat digunakan sebagai sumber data. Bila hasil penelitian akan digeneralisasikan (kesimpulan data sampel untuk populasi) maka sampel yang digunakan sebagai sumber data harus representatif dapat dilakukan dengan cara mengambil sampel dari populasi secara random sampai jumlah tertentu.

Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri dari objek atau subjek yang menjadi kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Nazir (2004) mengatakan bahwa, “Populasi adalah berkenaan dengan data, bukan orang atau bendanya.” Nawawi (2003) menyebutkan bahwa, “Populasi adalah totalitas semua nilai yang mungkin, baik hasil menghitung ataupun pengukuran kuantitatif maupun kualitatif pada karakteristik tertentu mengenai sekumpulan objek yang lengkap.” Berdasarkan beberapa pendapat tersebut dapat disimpulkan bahwa: Populasi adalah keseluruhan dari karakteristik atau unit hasil pengukuran yang menjadi objek penelitian atau populasi merupakan objek atau subjek yang berada pada suatu wilayah dan memenuhi syarat-syarat tertentu berkaitan dengan masalah penelitian.

Populasi terbagi atas dua jenis yaitu:

1.      Populasi Terbatas

Populasi terbatas adalah mempunyai sumber data yang jelas batasnya secara kuantitatif sehingga dapat dihitung jumlahnya.

Contoh: sejumlah 2000 KK mengungsi akibat bocornya lumpur panas PT Lapindo Brantas pada Agustus 2006 di Porong-Sidoarjo.

2.      Populasi Tak Terbatas (Tak Terhingga)

Populasi tak terbatas ialah sumber datanya tidak dapat ditentukan batasan-batasannya sehingga relatif tidak dapat dinyatakan dalam bentuk jumlah.

Contoh: penelitian mencari logam mulia, disuatu daerah ada beberapa warga mendulang emas di ruangan bawah tanah sebagai mata pencahariannya kemudian mereka mengambil logam yang mengandung emas sampai tak terhingga kali pengambilan, maka setiap kali pengambilan batu akan mendapatkan logam yang mengandung emas yang tak terhingga banyaknya atau ukurannya.

Berdasarkan sifatnya, populasi dapat digolongkan menjadi populasi homogen dan populasi heterogen. Populasi homogen adalah sumber data yang unsurnya memiliki sifat yang sama sehingga tidak perlu mempersoalkan jumlahnya secara kuantitatif. Populasi heterogen adalah sumber data yang unsurnya memiliki sifat atau keadaan yang berbeda (bervariasi) sehingga perlu ditetapkan batas-batasnya, baik secara kualitatif maupun kuantitatif.

Dengan meneliti secara sampel diharapkan hasil yang telah diperoleh akan memberikan kesimpulan dan gambaran yang sesuai dengan karakteristik populasi. Jadi, hasil kesimpulan dari penelitian sampel dapat digeneralisasikan terhadap populasi.

Arikunto (2003) mengatakan “Sampel adalah bagian dari populasi (sebagian atau wakil populasi yang diteliti). Sampel penelitian adalah sebagian dari populasi yang diambil sebagai sumber data dan dapat mewakili suluruh populasi.” Teknik sampling adalah suatu cara mengambil sampel yang representatif dari populasi. Pengambilan sampel ini harus dilakukan sedemikian rupa sehingga diperoleh sampel yang benar-benar dapat mewakili dan dapat menggambarkan keadaan populasi yang sebenarnya. Ada dua macam teknik pengambilan sampling dalam penelitian yang umum dilakukan yaitu: (a) probability sampling (b) nonprobability sampling.Teknik pengambilan sampling disini akan dibahas hanya probability sampling saja, karena relevan dengan model analisis korelasi, regresi dan path analysis.

(a)    Probability sampling

Probability sampling adalah teknik sampling untuk memberikan peluang yang sama pada setiap anggota populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel,yang tergolong teknik probability sampling, yaitu:

1.      Simple random sampling

Simple random sampling adalah cara pengambilan sampel dari anggota populasi dengan menggunakan acak tanpa memperhatikan strata (tingkatan) dalam anggota populasi tersebut. Hal ini dilakukan apabila anggota populasi dianggap homogen (sejenis).

2.      Proportionate stratified random sampling

Proportionate stratified random sampling ialah pengambilan sampel dari anggota populasi secara acak dan berstrata secara proporsional, dilakukan sampling ini apabila anggota populasinya heterogen (tidak sejenis).

3.      Disproportionate stratified random sampling

Disproportionate stratified random sampling adalah pengambilan sampel dari anggota populasi secara acak dan berstrata tetap sebagian ada yang proporsional pembagiannya, dilakukan sampling ini apabila anggota populasi heterogen (tidak sejenis).

4.      Area sampling (kluster sampling)

Area sampling (kluster sampling) ialah teknik sampling yang dilakukan dengan cara mengambil wakil dari setiap wilayah geografis yang ada.

BAB IV ANALISIS JALUR (PATH ANALYSIS)

Teknik analisis jalur ini akan digunakan dalam menguji besarnya sumbangan (kontribusi) yang ditunjukkan oleh koefisien jalur pada setiap diagram jalur dari hubungan kausal antar variabel X₁, X₂ dan X₃ tehadap Y serta dampaknya kepada Z. Analisis korelasi dan regresi yang merupakan dasar dari perhitungan koefisien jalur. Kemudian dalam perhitungan digunakan jasa komputer berupa software dengan program SPSS for Windows Version 14.

Al Rasyid dalam Sitepu (1994:24) mengatakan bahwa dalam penelitian sosial tidak semata-mata hanya mengungkapkan hubungan variabel sebagai terjemahan statistik dari hubungan antara variabel alami, tetapi terfokus pada upaya untuk mengungkapkan hubungan kausal antar variabel.