Analisis dengan Variabel Moderator melalui PROCESS di SPSS

Secara umum Baron dan Kenny (1986) menyebut istilah moderator sebagai variabel yang dapat berupa kualitatif (misal: jenis kelamin, suku) maupun kuantitatif (misal: skor depresi) yang dapat mempengaruhi arah dan/atau kuat lemahnya hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen. Sebagai contoh, jenis kelamin bisa menjadi moderator pada hubungan antara banyaknya diskon dengan pengeluaran perbulan. Pada wanita, mungkin semakin besar diskon, pengeluaran per bulan juga akan semakin meningkat. Namun pada laki-laki, tenyata semakin banyak diskon pengeluaran perbulannya adalah sama. Jenis kelamin dalam hal ini menjadi moderator karena besarnya hubungan antara banyak diskon dengan pengeluaran perbulan berbeda pada tiap kelompok.

Jenis-jenis variabel moderator
Jenis-jenis variabel moderator dapat dikelompokkan dalam beberapa jenis berdasarkan ada tidaknya hubungan interaksi antara variabel moderator dengan variabel prediktor (variabel independen) dan ada tidaknya hubungan antara variabel moderator dengan variabel kriteria (variabel dependen). Jenis-jenis variabel moderator dapat dilihat di tabel di bawah ini.
Sumber: sugiono (2004)

Analisis Variabel Moderator
Ada beberapa cara untuk menganalisis peran moderator suatu variabel. Cara analisis ini juga dipengaruhi oleh jenis data variabel moderator dan variabel independennya. Jika variabel independen dan variabelnya moderator berupa data kategorikal, maka analisis yang dilakukan cukup dengan anova dua jalur. Efek moderasi terjadi jika efek interaksi antara dua kategori signifikan. Jika variabel independen berupa skor sedangkan variabel moderator berupa kategori, maka analisis peran moderasi dapat dilakukan dengan analisis sub-kelompok. Peran moderasi dapat diindentifikasi jika pada dua kelompok tersebut, koefisien korelasinya berbeda secara signifikan. Secara umum pertimbangan analisis untuk masing-masing kasus dapat dilihat di gambar di bawah. Penjelasan detil tentang ini akan dibahas di tulisan lain.
Sumber: Sugiono (2004)

Bentuk variabel moderator yang paling umum dijumpai di tesis adalah variabel moderator berbentuk skor dengan variabel independen yang berbentuk skor pula. Analisis yang paling umum dilakukan adalah dengan analisis Moderated Regression Analysis (MRA). MRA ini juga sudah dibahas di blog Pak Wahyu Widhiarso (di sini), dan banyak diacu oleh mahasiswa dalam analisis tesisnya. Cara analisis MRA ini adalah dengan membandingkan tiga persamaan regresi dan melihat signifikansi pengaruh variabel interaksi (perkalian antara independen dan moderator) terhadap variabel dependen. Jika variabel interaksi ini signifikan, maka ada efek moderasi.

Analisis dengan PROCESS
Cara lain yang lebih praktis yang dapat digunakan adalah dengan PROCESS. PROCESS adalah macro yang dibuat oleh Andrew F. Hayes yang dapat diinstal di SPSS yang dapat digunakan untuk melakukan analisis moderator dan mediator atau kedua secara bersamaan. Keunggulan dari PROCESS ini adalah, kita hanya perlu melakukan satu kali analisis untuk melihat efek moderasi. Selain itu, PROCESS juga bisa digunakan untuk membuat model yang lebih kompleks dengan variabel moderator dan mediator lebih dari satu.

PROCESS dapat didownload secara gratis di link berikut http://www.processmacro.org/download.html. Silakan download PROCESS versi terbaru yakni v3.0. Jika sudah didownload, buka SPSS dan buka folder yang sudah didownload tadi. Masuk ke folder PROCESS v3.0 for SPSS, lalu doble klik pada file process.spd untuk menginstal PROCESS ke SPSS. Jika cara ini tidak berhasil, maka kita bisa menginstal manual di SPSS dengan klik menu utilities – custom dialogs – install custom dialog. Lalu pilih file process.spd di komputer anda. Jika PROCESS sudah berhasil terinstall, maka akan muncul menu baru pada analyze – resgression – PROCESS v3.0 seperti tampak pada gambar di bawah.


Contoh Penelitian
Berikut akan disajikan contoh penelitian fiktif untuk analsis peran moderator. Penelitian ini dilakukan di suatu restoran. Pemilik restoran resah, karena meskipun kualitas pelayanan yang diberikan karyawannya sudah baik, ternyata tidak terlalu berdampak pada kepuasan konsumen. Setelah diteliti lebih jauh, ada dugaan bahwa kecantikan karyawan turut mempengaruhi hubungan antara kualitas pelayanan dan kepuasan konsumen tersebut. Maka berikut desain penelitiannya.

Variabel independen   : kualitas pelayanan
Variabel dependen      : kepuasan konsumen
Variabel moderator     : kecantikan karyawan
Pertanyaan     : apakah kecantikan karyawan menjadi moderator hubungan antara kualitas pelayanan dan kepuasan konsumen?
Hipotesis         : kecantikan karyawan menjadi moderator hubungan antara kualitas pelayanan dan kepuasan konsumen. Semakin tinggi kecantikan, maka semakin kuat hubungan antara pelayanan dan kepuasan.

Analisis Data
Data yang digunakan dalam contoh analisis ini dapat didownload disini. Untuk melakukan uji peran moderator ikuti langkah-langkah berikut.
  1. Masuk ke menu analyze – regression – PROCESS v3.0.  
  2. Masukkan variabel kepuasan ke variabel Y, pelayanan ke variabel X, dan kecantikan ke variabel moderator W.
  3. Pada bagian model number, jangan lupa pilih model 1 untuk analisis moderator sederhana.
  4. Klik options, lalu centang generate code for visualizing interaction dan mean center for construction of product. Kemudian pada conditioning value pilih -1SD, mean, +1SD. Cara ini adalah cara yang dianjurkan oleh Cohen and Cohen (1983) untuk melihat garis korelasi pada tiga kelompok, yakni kelompok rendah (<-1SD), kelompok sedang (mean), dan kelompok tinggi (>+1SD).   
  5. Klik continue, dan OK

Catatan: model number ini berbeda untuk tiap model yang berbeda, misalnya untuk model mediator sederhana adalah model 4. Template untuk melihat kesesuaian model di PROCESS dengan model yang kita hipotesiskan dapat dilihat di file berikut.

Output analisis PROCESS dapat dilihat pada gambar di bawah.
Untuk melihat adanya efek moderasi, kita cukup melihat pada bagian int_1. Int_1 merupakan perkalian antara pelayanan dan kecantikan. Jika efek int_1 ini signifikan, berarti ada efek moderasi disini, yang artinya kecantikan berperan sebagai variabel moderator hubungan antara pelayanan dan kepuasan. Dari ouput di atas terlihat bahwa int_1 memiliki t=3,75 dan p<0,05. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel kecantikan berperan sebagai moderator.

Melihat visualisasi interaksi
Selanjutnya, untuk melihat bagaimana bentuk interaksinya kita dapat melihat melalui visualisasi pada garis korelasi pada kelompok rendah, sedang, dan tinggi. Untuk membuat scatterplot, kita tinggal copy code yang sudah diberikan di output, kemudian kita paste pada halaman syntax.

Ikuti langkah berikut:
  1. Doble klik pada output, sehingga kita bisa mengedit bagian output.
  2. Blog bagian seperti pada gambar, lalu copy
  3. Buka file syntax baru, dengan cara klik file – new- syntax
  4. Paste pada syntax baru tersebut. Kemudian alu klik Run – All

  1. Maka akan muncul output baru berupa scaterplot data kita.
  2. Untuk memunculkan garis korelasi di scaterplot kita, doble klik pada gambar, lalu kita akan diarahkan pada halaman chart editor.
  3. Klik add fit line at subgroup. Lalu akan muncul garis ada masing-masing kelompok.


Dari gambar di atas kita dapat mengambil kesimpulan, pada kelompok kecantikan yang tinggi (warna abu-abu), terhadap hubungan positif yang kuat antara pelayanan dan kecantikan. Semakin tinggi pelayanan semakin tinggi pula kepuasannya. Namun pada kelompok kecantikan yang rendah (warna ungu), tidak terdapat hubungan antara pelayanan dan kepuasan. Semakin tinggi pelayanan ternyata tidak diikuti dengan semakin tingginya kepuasan. Kepuasan yang ada justru relatif stabil. Dengan demikian hipotesis kita yang berbunyi kecantikan karyawan menjadi moderator hubungan antara kualitas pelayanan dan kepuasan konsumen diterima. Semakin tinggi kecantikan, maka semakin kuat hubungan antara pelayanan dan kepuasan.

Referensi:
Baron, R.M. & Kenny, D.A. 1986. The Moderator-Mediator Variable Distinction in Social Psychological Research: Conceptual, Strategic, and Statistical Considerations. Journal of personality and Social Psychology. 51 (6), 1173-1182

Cohen, J., & Cohen, P. (1983). Applied multiple regression/correlation analysis for the
behavioral sciences (2nd Ed.). Hillsdale, NJ: Erlbaum.

Sugiono. (2004). Konsep, identifikasi, alat analisis dan masalah penggunaan variabel moderator. Jurnal Studi Manajemen & Organisasi. 1(2), 61-70





Mahasiswa PhD di ELTE, Hungaria. Dosen Psikologi di UMM, Indonesia.

Share this

Related Posts

Previous
Next Post »

20 komentar

Write komentar
June 3, 2018 at 11:17 PM delete

Bagaimana bila variabel independen yg digunakan lebih dari 2 atau bahkan 4? Apakah aplikasi di atas masih bisa digunakan? mohon pencerahannya...Terimakasih..

Reply
avatar
June 6, 2018 at 9:09 PM delete

Tidak, by default PROCESS hanya dapat dilakukan untuk analisis dengan 1 variabel independen

Reply
avatar
June 8, 2018 at 12:47 AM delete

Tapi, dalam artikel di atas, tertulis :
"Keunggulan dari PROCESS ini adalah, kita hanya perlu melakukan satu kali analisis untuk melihat efek moderasi. Selain itu, PROCESS juga bisa digunakan untuk membuat model yang lebih kompleks dengan variabel moderator dan mediator lebih dari satu."

Apa yg dimaksud dg model yg lebih kompleksi dan mediator lebih dari satu tsb?
Saya benar-benar bingung nih, Pak...mohon bantuan dan pencerahannya..
Terimakasih.

Reply
avatar
June 8, 2018 at 12:52 AM delete

Saya sedang proses mengerjakan thesis, dg 3 variabel independen (Harga, Purna jual, dan Merk), variabel moderating Lingk. Teman, dan Keputusan Pembelian sbg variabel Dependennya, apakah bisa menggunakan aplikasi di atas? ataukah harus saya interaksi satu per satu modelnya?

Reply
avatar
June 9, 2018 at 9:14 PM delete

Iya, model yang lebih kompleks maksudnya variabel moderator/mediatornya lebih dari satu. Namun tetap, variabel independennya hanya bisa satu. Misalkan dalam kasus artikel di atas, ternyata hubungan antara kualitas pelayanan dan kepuasan dimoderatori oleh kecantikan dan rasa makanan. Kasus tersebut dapat dianalisis dalam satu kali analisis dengan PROCESS. Namun jika variabel independenna lebih dari satu, maka interaksi harus diperiksa satu per satu

Reply
avatar
June 22, 2018 at 7:42 PM delete

kalau yg mediator dibahas juga bos? mnta link nya

Reply
avatar
June 27, 2018 at 5:37 AM delete

Kalau yg mediator dengan PROCESS belum sempat bikin artikelnya. Kalau mediator dengan regresi biasa dari panduan Baron dan Kenny dapat dilihat di sini https://www.semestapsikometrika.com/2017/12/analisis-regresi-dengan-variabel.html

Reply
avatar
July 9, 2018 at 11:19 AM delete

Permisi pak, saya mau tanya. Kalau variabel moderator saya itu jenis kelamin dan variabel independen saya kecerdasan emosi. Teknik analisis apa yg bisa saya gunakan? Terimakasih.

Reply
avatar
July 10, 2018 at 8:36 AM delete

Semoga artikel ini bisa membantu
https://statistics.laerd.com/spss-tutorials/dichotomous-moderator-analysis-using-spss-statistics.php

Reply
avatar
July 10, 2018 at 8:37 AM delete

Terima kasih atas materi pengayaannya

Reply
avatar
August 2, 2018 at 9:37 PM delete

data untuk contoh analisisnya tidak bisa didownload pak

Reply
avatar
August 5, 2018 at 11:06 PM delete

Saya coba bisa kok. Silakan dicoba lagi

Reply
avatar
December 25, 2018 at 8:40 PM delete

Pak ijin bertanya, jika variabel moderating yg digunakan di penelitian eksperimen. Apakah bisa menggunakan anova atau tidak? Terimakasih

Reply
avatar
March 7, 2019 at 12:59 AM delete

PROCESS ini apakah hanya melihat efek moderasinya saja? apakah sekalian dapat melihat hubungan X dan Y nya?

Reply
avatar
March 7, 2019 at 7:39 AM delete

bisa banyak bgt varianny klo process, 30 lebih model analisis, bisa wa ke 089527778999 untuk software n ebook nya

Reply
avatar
March 18, 2019 at 8:29 AM delete

Pak jika variabel moderatornya smpai dengan 4 variabel. Dalam model number, model brpa yg harus saya gunakan pak?

Reply
avatar
April 24, 2019 at 12:12 AM delete

Pak saya mau bertanya apabila variabel moderator saya masa kerja pakai path analisis bagaimana ya cara pengerjaannya, dan variabel x saya karakteristik pekerjaan dan y nya kepuasan kerja itu bagaimana ya pak, mohon di bantu pak, terimakasih

Reply
avatar
Anonymous
January 2, 2021 at 5:11 PM delete

Saat add fit line group kok tidak bisa ya? Mohon pencerahanya

Reply
avatar
Anonymous
February 11, 2024 at 2:50 AM delete

Pak, jika variable moderator saya adalah low-high motivation, indepentnya Stratrgy SQ5R lalu dependentnya adalah Reading Comprehension, bagaimana yah?

Reply
avatar
Secara umum Baron dan Kenny (1986) menyebut istilah moderator sebagai variabel yang dapat berupa kualitatif (misal: jenis kelamin, suku) maupun kuantitatif (misal: skor depresi) yang dapat mempengaruhi arah dan/atau kuat lemahnya hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen. Sebagai contoh, jenis kelamin bisa menjadi moderator pada hubungan antara banyaknya diskon dengan pengeluaran perbulan. Pada wanita, mungkin semakin besar diskon, pengeluaran per bulan juga akan semakin meningkat. Namun pada laki-laki, tenyata semakin banyak diskon pengeluaran perbulannya adalah sama. Jenis kelamin dalam hal ini menjadi moderator karena besarnya hubungan antara banyak diskon dengan pengeluaran perbulan berbeda pada tiap kelompok.

Jenis-jenis variabel moderator
Jenis-jenis variabel moderator dapat dikelompokkan dalam beberapa jenis berdasarkan ada tidaknya hubungan interaksi antara variabel moderator dengan variabel prediktor (variabel independen) dan ada tidaknya hubungan antara variabel moderator dengan variabel kriteria (variabel dependen). Jenis-jenis variabel moderator dapat dilihat di tabel di bawah ini.
Sumber: sugiono (2004)

Analisis Variabel Moderator
Ada beberapa cara untuk menganalisis peran moderator suatu variabel. Cara analisis ini juga dipengaruhi oleh jenis data variabel moderator dan variabel independennya. Jika variabel independen dan variabelnya moderator berupa data kategorikal, maka analisis yang dilakukan cukup dengan anova dua jalur. Efek moderasi terjadi jika efek interaksi antara dua kategori signifikan. Jika variabel independen berupa skor sedangkan variabel moderator berupa kategori, maka analisis peran moderasi dapat dilakukan dengan analisis sub-kelompok. Peran moderasi dapat diindentifikasi jika pada dua kelompok tersebut, koefisien korelasinya berbeda secara signifikan. Secara umum pertimbangan analisis untuk masing-masing kasus dapat dilihat di gambar di bawah. Penjelasan detil tentang ini akan dibahas di tulisan lain.
Sumber: Sugiono (2004)

Bentuk variabel moderator yang paling umum dijumpai di tesis adalah variabel moderator berbentuk skor dengan variabel independen yang berbentuk skor pula. Analisis yang paling umum dilakukan adalah dengan analisis Moderated Regression Analysis (MRA). MRA ini juga sudah dibahas di blog Pak Wahyu Widhiarso (di sini), dan banyak diacu oleh mahasiswa dalam analisis tesisnya. Cara analisis MRA ini adalah dengan membandingkan tiga persamaan regresi dan melihat signifikansi pengaruh variabel interaksi (perkalian antara independen dan moderator) terhadap variabel dependen. Jika variabel interaksi ini signifikan, maka ada efek moderasi.

Analisis dengan PROCESS
Cara lain yang lebih praktis yang dapat digunakan adalah dengan PROCESS. PROCESS adalah macro yang dibuat oleh Andrew F. Hayes yang dapat diinstal di SPSS yang dapat digunakan untuk melakukan analisis moderator dan mediator atau kedua secara bersamaan. Keunggulan dari PROCESS ini adalah, kita hanya perlu melakukan satu kali analisis untuk melihat efek moderasi. Selain itu, PROCESS juga bisa digunakan untuk membuat model yang lebih kompleks dengan variabel moderator dan mediator lebih dari satu.

PROCESS dapat didownload secara gratis di link berikut http://www.processmacro.org/download.html. Silakan download PROCESS versi terbaru yakni v3.0. Jika sudah didownload, buka SPSS dan buka folder yang sudah didownload tadi. Masuk ke folder PROCESS v3.0 for SPSS, lalu doble klik pada file process.spd untuk menginstal PROCESS ke SPSS. Jika cara ini tidak berhasil, maka kita bisa menginstal manual di SPSS dengan klik menu utilities – custom dialogs – install custom dialog. Lalu pilih file process.spd di komputer anda. Jika PROCESS sudah berhasil terinstall, maka akan muncul menu baru pada analyze – resgression – PROCESS v3.0 seperti tampak pada gambar di bawah.


Contoh Penelitian
Berikut akan disajikan contoh penelitian fiktif untuk analsis peran moderator. Penelitian ini dilakukan di suatu restoran. Pemilik restoran resah, karena meskipun kualitas pelayanan yang diberikan karyawannya sudah baik, ternyata tidak terlalu berdampak pada kepuasan konsumen. Setelah diteliti lebih jauh, ada dugaan bahwa kecantikan karyawan turut mempengaruhi hubungan antara kualitas pelayanan dan kepuasan konsumen tersebut. Maka berikut desain penelitiannya.

Variabel independen   : kualitas pelayanan
Variabel dependen      : kepuasan konsumen
Variabel moderator     : kecantikan karyawan
Pertanyaan     : apakah kecantikan karyawan menjadi moderator hubungan antara kualitas pelayanan dan kepuasan konsumen?
Hipotesis         : kecantikan karyawan menjadi moderator hubungan antara kualitas pelayanan dan kepuasan konsumen. Semakin tinggi kecantikan, maka semakin kuat hubungan antara pelayanan dan kepuasan.

Analisis Data
Data yang digunakan dalam contoh analisis ini dapat didownload disini. Untuk melakukan uji peran moderator ikuti langkah-langkah berikut.
  1. Masuk ke menu analyze – regression – PROCESS v3.0.  
  2. Masukkan variabel kepuasan ke variabel Y, pelayanan ke variabel X, dan kecantikan ke variabel moderator W.
  3. Pada bagian model number, jangan lupa pilih model 1 untuk analisis moderator sederhana.
  4. Klik options, lalu centang generate code for visualizing interaction dan mean center for construction of product. Kemudian pada conditioning value pilih -1SD, mean, +1SD. Cara ini adalah cara yang dianjurkan oleh Cohen and Cohen (1983) untuk melihat garis korelasi pada tiga kelompok, yakni kelompok rendah (<-1SD), kelompok sedang (mean), dan kelompok tinggi (>+1SD).   
  5. Klik continue, dan OK

Catatan: model number ini berbeda untuk tiap model yang berbeda, misalnya untuk model mediator sederhana adalah model 4. Template untuk melihat kesesuaian model di PROCESS dengan model yang kita hipotesiskan dapat dilihat di file berikut.

Output analisis PROCESS dapat dilihat pada gambar di bawah.
Untuk melihat adanya efek moderasi, kita cukup melihat pada bagian int_1. Int_1 merupakan perkalian antara pelayanan dan kecantikan. Jika efek int_1 ini signifikan, berarti ada efek moderasi disini, yang artinya kecantikan berperan sebagai variabel moderator hubungan antara pelayanan dan kepuasan. Dari ouput di atas terlihat bahwa int_1 memiliki t=3,75 dan p<0,05. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel kecantikan berperan sebagai moderator.

Melihat visualisasi interaksi
Selanjutnya, untuk melihat bagaimana bentuk interaksinya kita dapat melihat melalui visualisasi pada garis korelasi pada kelompok rendah, sedang, dan tinggi. Untuk membuat scatterplot, kita tinggal copy code yang sudah diberikan di output, kemudian kita paste pada halaman syntax.

Ikuti langkah berikut:
  1. Doble klik pada output, sehingga kita bisa mengedit bagian output.
  2. Blog bagian seperti pada gambar, lalu copy
  3. Buka file syntax baru, dengan cara klik file – new- syntax
  4. Paste pada syntax baru tersebut. Kemudian alu klik Run – All

  1. Maka akan muncul output baru berupa scaterplot data kita.
  2. Untuk memunculkan garis korelasi di scaterplot kita, doble klik pada gambar, lalu kita akan diarahkan pada halaman chart editor.
  3. Klik add fit line at subgroup. Lalu akan muncul garis ada masing-masing kelompok.


Dari gambar di atas kita dapat mengambil kesimpulan, pada kelompok kecantikan yang tinggi (warna abu-abu), terhadap hubungan positif yang kuat antara pelayanan dan kecantikan. Semakin tinggi pelayanan semakin tinggi pula kepuasannya. Namun pada kelompok kecantikan yang rendah (warna ungu), tidak terdapat hubungan antara pelayanan dan kepuasan. Semakin tinggi pelayanan ternyata tidak diikuti dengan semakin tingginya kepuasan. Kepuasan yang ada justru relatif stabil. Dengan demikian hipotesis kita yang berbunyi kecantikan karyawan menjadi moderator hubungan antara kualitas pelayanan dan kepuasan konsumen diterima. Semakin tinggi kecantikan, maka semakin kuat hubungan antara pelayanan dan kepuasan.

Referensi:
Baron, R.M. & Kenny, D.A. 1986. The Moderator-Mediator Variable Distinction in Social Psychological Research: Conceptual, Strategic, and Statistical Considerations. Journal of personality and Social Psychology. 51 (6), 1173-1182

Cohen, J., & Cohen, P. (1983). Applied multiple regression/correlation analysis for the
behavioral sciences (2nd Ed.). Hillsdale, NJ: Erlbaum.

Sugiono. (2004). Konsep, identifikasi, alat analisis dan masalah penggunaan variabel moderator. Jurnal Studi Manajemen & Organisasi. 1(2), 61-70





20 comments

  1. Bagaimana bila variabel independen yg digunakan lebih dari 2 atau bahkan 4? Apakah aplikasi di atas masih bisa digunakan? mohon pencerahannya...Terimakasih..

    ReplyDelete
    Replies
    1. Tidak, by default PROCESS hanya dapat dilakukan untuk analisis dengan 1 variabel independen

      Delete
  2. Tapi, dalam artikel di atas, tertulis :
    "Keunggulan dari PROCESS ini adalah, kita hanya perlu melakukan satu kali analisis untuk melihat efek moderasi. Selain itu, PROCESS juga bisa digunakan untuk membuat model yang lebih kompleks dengan variabel moderator dan mediator lebih dari satu."

    Apa yg dimaksud dg model yg lebih kompleksi dan mediator lebih dari satu tsb?
    Saya benar-benar bingung nih, Pak...mohon bantuan dan pencerahannya..
    Terimakasih.

    ReplyDelete
    Replies
    1. Saya sedang proses mengerjakan thesis, dg 3 variabel independen (Harga, Purna jual, dan Merk), variabel moderating Lingk. Teman, dan Keputusan Pembelian sbg variabel Dependennya, apakah bisa menggunakan aplikasi di atas? ataukah harus saya interaksi satu per satu modelnya?

      Delete
    2. Iya, model yang lebih kompleks maksudnya variabel moderator/mediatornya lebih dari satu. Namun tetap, variabel independennya hanya bisa satu. Misalkan dalam kasus artikel di atas, ternyata hubungan antara kualitas pelayanan dan kepuasan dimoderatori oleh kecantikan dan rasa makanan. Kasus tersebut dapat dianalisis dalam satu kali analisis dengan PROCESS. Namun jika variabel independenna lebih dari satu, maka interaksi harus diperiksa satu per satu

      Delete
  3. kalau yg mediator dibahas juga bos? mnta link nya

    ReplyDelete
    Replies
    1. Kalau yg mediator dengan PROCESS belum sempat bikin artikelnya. Kalau mediator dengan regresi biasa dari panduan Baron dan Kenny dapat dilihat di sini https://www.semestapsikometrika.com/2017/12/analisis-regresi-dengan-variabel.html

      Delete
  4. Permisi pak, saya mau tanya. Kalau variabel moderator saya itu jenis kelamin dan variabel independen saya kecerdasan emosi. Teknik analisis apa yg bisa saya gunakan? Terimakasih.

    ReplyDelete
    Replies
    1. Semoga artikel ini bisa membantu
      https://statistics.laerd.com/spss-tutorials/dichotomous-moderator-analysis-using-spss-statistics.php

      Delete
  5. Terima kasih atas materi pengayaannya

    ReplyDelete
  6. data untuk contoh analisisnya tidak bisa didownload pak

    ReplyDelete
  7. Pak ijin bertanya, jika variabel moderating yg digunakan di penelitian eksperimen. Apakah bisa menggunakan anova atau tidak? Terimakasih

    ReplyDelete
  8. PROCESS ini apakah hanya melihat efek moderasinya saja? apakah sekalian dapat melihat hubungan X dan Y nya?

    ReplyDelete
  9. bisa banyak bgt varianny klo process, 30 lebih model analisis, bisa wa ke 089527778999 untuk software n ebook nya

    ReplyDelete
  10. Pak jika variabel moderatornya smpai dengan 4 variabel. Dalam model number, model brpa yg harus saya gunakan pak?

    ReplyDelete
  11. Pak saya mau bertanya apabila variabel moderator saya masa kerja pakai path analisis bagaimana ya cara pengerjaannya, dan variabel x saya karakteristik pekerjaan dan y nya kepuasan kerja itu bagaimana ya pak, mohon di bantu pak, terimakasih

    ReplyDelete
  12. Saat add fit line group kok tidak bisa ya? Mohon pencerahanya

    ReplyDelete
  13. Pak, jika variable moderator saya adalah low-high motivation, indepentnya Stratrgy SQ5R lalu dependentnya adalah Reading Comprehension, bagaimana yah?

    ReplyDelete

Artikel Lainnya