A N A L I S I S J A L U R ( P a t h A n a l y s i s )

Sejarah Diperkenalkan oleh Sewall Wright (1921) - ahli genetika Dipopulerkan oleh Otis Dudley Duncan (1966) - ahli sosiologi Land (1968) membahas secara teoritis dan prosedur analisis jalur

Analisis Jalur Berkaitan dengan Korelasi dan Regresi Korelasi : kuat hubungan antar variabel secara tidak langsung : dapat meramalkan apa yang akan terjadi pada satu variabel, jika variabel yang lain mempunyai nilai tertentu Regresi :dapat melakukan peramalan terhadap variabel dependen jika variabel independen dikendalikan

Korelasi dan Regresi Tidak mempermasalahkan mengapa (why) hubungan tersebut terjadi Tidak mempermasalahkan apakah hubungan antar variabel disebabkan oleh variabel itu sendiri atau mungkin dipengaruhi oleh variabel lain

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) Menganalisis hubungan antar variabel dari model kausal yang telah dirumuskan oleh peneliti atas dasar pertimbangan teoritis

Analisis Jalur Menguji seperangkat hipotesis kausal dan menginterpretasikan hubungan tersebut (langsung atau tidak langsung) Penting : Cara berpikir kausal !!!!

Contoh Analisis Jalur Pekerjaan Anak Pekerjaan Orang tua Status Sosial Anak Pendidikan Orang tua Pendidikan Anak

Asumsi dalam Analisis Jalur 1. Hubungan antar variabel linier 2. Sifat aditif 3. Skala pengukuran minimal interval 4. Hubungan sebab akibat (landasan teoritis) 5. Syarat lain ~ multiple regression

Model Analisis Jalur Y1 X1 Y3 X2 Y2 1 11 31 31 21 21 32 12 32 3 X2 Y2 22 2

Variabel dalam Analisis Jalur Variabel Eksogen ~ variabel independen Ditetapkan sebagai variabel pemula, memberi efek pada variabel lain Tidak dipengaruhi oleh variabel lain Hubungan antar variabel eksogen bersifat simetris (korelasi)/bukan sebab akibat X1 dan X2

Variabel dalam Analisis Jalur Variabel Endogen ~ variabel dependen variabel yang keragamannya terjelaskan oleh variabel eksogen dan/atau variabel endogen lainnya Ada variabel sisa (error/residual) yaitu keragaman yang tak terjelaskan dan dihubungkan dengan variabel endogen () Y1, Y2, dan Y3

Koefisien dalam Analisis Jalur Merupakan koefisien regresi yang distandarisasi (standardized) Tidak mempunyai satuan, dapat digunakan untuk kepentingan perbandingan antar koefisien jalur Hubungan antara : variabel eksogen dengan variabel endogen :  variabel endogen dengan variabel endogen : 

Persamaan Struktural Y1 = 11 X1 + 12 X2 + 1 Y3 = 31 X1 + 32 X2 + 31Y1 + 32Y2 + 3

Langkah Analisis Jalur 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

Pendugaan Parameter / Penghitungan Koefisien Jalur Analisis regresi bertahap (Standardized Coefficient = Beta) Analisis simultan : LISREL AMOS SEPATH EQS

Pengujian Model Overall model : Statistic Goodness of Fit Pengujian koefisien jalur : uji signifikansi koefisien jalur ( dan ) transformasi t signifikan bila p < 0,05

Model ‘fit’ Memenuhi kriteria Statistic Goodness of Fit Semua koefisien dalam model signifikan Model belum ‘fit’ => remodeling : model trimming model bulding

Penghapusan jalur Dua kriteria (Heise, 1969) : 1. Statistical significancy 2. Meaningfulness (Land : koefisien jalur < 0,05)

Interpretasi Model Efek satu variabel terhadap variabel lainnya : 1. Langsung 2. Tidak langsung 3. Total : Efek langsung + semua efek tidak langsung

Contoh Hasil Analisis Jalur (Koefisien Jalur)

Contoh Hasil Analisis Jalur (nilai t)

Contoh Hasil Analisis Jalur (Koefisien Jalur)

Contoh Hasil Analisis Jalur (nilai t)