Path analysis (analisis jalur)

Presentasi berjudul: "Path analysis (analisis jalur)"— Transcript presentasi:

1 Path analysis (analisis jalur)
JURUSAN PENDIKAN EKONOMI FAKULTAS EKONOMI UNNES

2 Analisis jalur (path analysis
Analisis jalur (Path Analysis) Lanjutan analisis regresi Perhitungan menggunakan program aplikasi statistik SPSS Analisis dilakuan terhadap data : Perhatian Orang tua (PO), Fasilias beljar (FB) besarnya uang saku (US) dan semangat belajar (SB) Diagram analisis disajikan dalam tayangan berikut

3 Diagram analisis P0 SB FB US

4 Hipotesis Perhatian orang tua (PO) mempunyai pengaruh langsung terhadap Semangat belajar (SB) PO mempunyai pengaruh tidak langsung thd SB PO  FB  SB (1) PO mempengaruhi SB lewat FB PO  FB  US  SB (2) PO mempengaruhi SB lewat FB dan US

5 Persamaan regresi Kita buat persamaan regresinya PO  FB (fasiltas belajar dipengaruhi oleh perhatian orang tua): FB = b1(PO) + e  Persamaan (1) PO + FB  US (uang saku dipengruhi oleh perhatian orang tua dan fasilitas beljar) US = b1(PO) + b2(FB)+ e  Persam aan (2)

6 lanjutan PO + FB + US  SB (semangat belajar dipengaruhi oleh perhatian orang tua, fasilitas belajar dan uang saku) SB = b1(PO) + b2(FB) + b3 + (US) + e  Persamaan (3)

7 Nilai koefisien Standardized Beta persamaan 1 menghasilkan nilai p1 Nilai koefisien Standardized Beta persamaan 2 menghasilkan nilai p2 dan p3 Nilai koefisien Standardized Beta persamaan 3 menghasilkan nilai p4, p5 dan p6

8 e1 = √ 1 – R square persamaan 1 e2 = √ 1 – R square persamaan 2 e3 = √ 1 – R square persamaan 3

9 e1 p4 P0 SB e1 p1 p5 FB p3 p6 p2 US e1

10 Langkah-langkah analisis
Analisis regresi linier persamaan 1 untuk mengitung p1 dilihat dari Nilai koefisien Standardized Beta dan e1 dilihat dari R Square Persamaan 1 Analisis regresi linier persamaan 2 p2 dan p3 dilihat dari Nilai koefisien Standardized Beta dan e2 dilihat dari R Square Persamaan 2

11 Analisis regresi linier persamaan 3 untuk mengitung p4 , p5 dan p6 dilihat dari Nilai koefisien Standardized Beta dan e3 dilihat dari R Square Persamaan 3

12 0ut put r square persamaan (1)
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .417a a. Predictors: (Constant), PO

13 Out put standardized coefisien
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients (Constant) B Std. Error Beta t Sig. PO a. Dependent Variable: FB

14 Out put persamaan (1) Nilai koefisien Standardized Beta = .417
untuk mengisi p1 dan R Square = Untuk mengisi e1 e1 = √ 1 – R2 = 0.826

15 a. Predictors: (Constant), FB, PO
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .438a a. Predictors: (Constant), FB, PO

16 a. Dependent Variable: US
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta 1 (Constant) PO FB a. Dependent Variable: US

17 Out put persamaan (2) Nilai koefisien Standardized Beta persamaan (2)
untuk mengisi p2 = dan p3 = 0.140 dan R Square =0.191 Untuk mengisi e2 e2 = √ 1 – R2 = 0.809

18 a. Predictors: (Constant), US, FB, PO
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .721a a. Predictors: (Constant), US, FB, PO

19 a. Dependent Variable: SB
Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized t Sig. Coefficients B Std. Error Beta 1 (Constant) PO FB US a. Dependent Variable: SB

20 Out put persamaan (3) Nilai koefisien Standardized Beta persamaan (3)
untuk mengisi p4 = , p5 = dan p6 = dan R Square = Untuk mengisi e3 e3 = √ 1 – R2 = 0.481

21 e3 =√1 – 0.519 E1 = √ P4 =0.326 P0 SB P1 =0.417 P5 = 0.293 FB P3 = 0.140 P6 = 0.329 P2 = 0.361 US E2 =√ 1 – 0.191

22 intepretasi Pengaruh langsung: PO ke SB = 0,326 Pengaruh tdk langsung: PO ke FB ke SB = 0,417 X = 0,122 PO ke FB ke US ke SB = 0,417 X 0,361 X 0,329 = 0,048 PO ke US ke SM 0,140 X 0,329 = 0,046 Total pengaruh perhatian orang tua ke semangat belajar = 0, = 0.542

23 Variables Entered/Removed
Model Variables Entered Variables Removed Method 1 US, FB, POa . Enter a. All requested variables entered.

24 R square persamaan 3 Model Summary
Model R R Square Adjusted Std. Error R Square of the Estimate 1 .721a a. Predictors: (Constant), US, FB, PO

25 ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression a Residual Total a. Predictors: (Constant), US, FB, PO b. Dependent Variable: SB

26 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized
B Std. Error Beta t Sig 1 (Constant) PO FB US a. Dependent Variable: SB

27 DATA EXEL GUNAKAN UNTUK LAITIHAN

28 SEKIAN, TERIMA KASIH SEMOGA BERMANFAAT