Analisis Jalur dengan Program AMOS

Analisis Jalur (path analysis) merupakan teknik analisis perluasan dari model regresi, yang digunakan untuk menguji ketergantungan sejumlah variabel dalam suatu model (model kausal). Model ini pada umumnya digambarkan dalam suatu gambar lingkaran dan arah panah yang menunjukkan hubungan antara variabel independen, variabel mediator, dan variabel dependen. Model analisis jalur ini cocok untuk menguji hipotesis penelitian yang menunjukkan hubungan langsung dan tidak langsung. Model kausal yang dirumuskan oleh peneliti ini haruslah berbasiskan pertimbangan teoritis yang kuat.

Analisis jalur ini memiliki kelebihan jika dibandingkan dengan teknik analisis yang lain. analisis jalur ini relatif sederhana dan mudah dilakukan. Selian itu dengan analisis jalur kita bisa menganalisis banyak variabel dengan jumlah sampel yang relatif lebih sedikit jika dibandingkan dengan model analisis lain, seperti full model pada SEM. Sebagai pembanding dengan SEM, analisis jalur ini hanya menggunakan skor total dari variabel saja, sedangkan full model pada SEM yang digunakan adalah skor laten. Karena yang dipakai adalah skor total, maka diasumsikan tidak ada eror pengukuran dalam satu variabel. Beberapa peneliti menganggap hal ini sangat mustahil, oleh karenanya dalam analisis jalur perlu dipastikan terlebih dahulu bahwa alat ukur yang digunakan sudah teruji validitas dan reliabilitasnya. Selain itu analisis jalur juga tidak dapat melihat indeks ketepatan model, oleh karenanya antar satu model dengan model yang lain tidak bisa dibandingkan.

Sebenarnya model analisis jalur sederhana pernah saya tuliskan di tulisan sebelumnya, dengan model satu mediator. Tulisan sebelumnya dapat dilihat di sini. Tulisan ini akan menyajikan teknik analisis dengan data yang sama pada tulisan sebelumnya, tetapi dengan software yang berbeda. Analisis jalur sebenarnya bisa dilakukan software seperti SPSS. Namun sayangnya, jika model terlalu kompleks, kita harus melakukan analisis tersebut berkali-kali. Kelebihan melakukan analisis jalur dengan AMOS adalah kita bisa melakukan analisis secara bersama-sama.

Tulisan ini akan memberikan contoh bagaimana melakukan analisis jalur dengan satu variabel moderator. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
Variabel independen   : Pengetahuan tentang ASI eksklusif
Variabel mediator        : Sikap terhadap ASI eksklusif
Variabel dependen      : Perilaku memberi ASI eksklusif

Model yang ingin diuji pada penelitian ini tergambar pada gambar di bawah.
Pada tulisan sebelumnya, jika kita ingin mengetahui koefisien jalur a, b, dan c’, maka kita harus melakukan dua kali analisis regresi. Analisis pertama adalah meregresikan sikap ke perilaku dan akan menghasilkan koefisien b. Analisis kedua adalah meregresikan pengetahuan dan sikap ke perilaku dan akan menghasilkan koefisien a dan c’. Pada tulisan kali ini, kita akan langsung melakukan satu kali analisis dengan AMOS.

Menyiapkan data
Untuk data yang dibutuhkan dalam anlisis jalur, kita hanya membutuhkan skor total dari masing-masing variabel. Data penelitian yang digunakan dalam analisis ini sama dengan data yang digunakan pada tulisan sebelumnya. Data yang dapat dibaca oleh AMOS bermacam-macam, salah satunya adalah data dari SPSS (.sav) dan Excel (.xls). Data untuk latihan dapat di download di sini.

Menggambar Model
Dalam amos, variabel dilambangkan oleh dua bentuk, yakni lingkaran dan kotak. Lingkaran menggambarkan variabel laten (unobserved variable) atau variabel yang nilainya tidak bisa kita amati secara langsung. Sedangkan kotak menggambarkan variabel manifest (observed variable) atau atau variabel yang nilainya bisa kita amati secara langsung. Karena dalam analisis jalur kita menggunakan skor total yang dapat kita amati, maka kita menggambar dengan bentuk kotak. Untuk mulai menggambar silakan ikuti langkah berikut.
1.    Klik bentuk kotak di deretan menu sebelah kiri, kemudian gambar di kotak putih yang kosong.
2.    Hubungkan dengan tanda panah
3.    Beri eror pada variabel endogen (perilaku dan sikap)
4.    Beri nama eror dengan nama z1 dan z2.

Memanggil data
Untuk memanggil data dari SPSS ke AMOS, klik File – data files – file name – lalu pilih file di komputer anda – OK. Jika langkah ini sudah dilakukan, data sudah berhasil diimpor ke AMOS. Untuk melihat dan memasukkan data ke model, klik view – variable in dataset, maka kita sudah bisa melihat variabel apa saja yang ada dalam file kita. Untuk memasukkan variabel tersebut ke dalam model cukup klik variabel, kemudian drag ke dalam gambar. Jika model kita sudah berganti nama, berarti model siap untuk dianalisis.Gambar model selengkapnya dapat dilihat pada gambar di bawah ini.  

Mengatur Output
Untuk analisis jalur, ada beberapa output yang perlu kita tampilkan. Untuk masuk ke setting output, klik analysis properties – masuk tab output – centang seperti pada gambar di bawah
Mulai menganalisis
Sebelum mulai menganalisis, kita harus menyimpan terlebih dahulu data kita. Klik file – save – ok. Jiak data sudah di save, kita bisa mulai analisis dengan klik calculate estimates.

Melihat output gambar
Jika analisis sudah selesai, kita dapat melihat output gambar kita dengan mengklik view the output path diagram (tanda panah yang menunjuk ke atas). Untuk mengubah loading factor menjadi nilai tersandar, pilih standardized estimates. Output gambar dapat dilihat pada gambar di bawah.
Gambar di atas menunjukkan koefisien terstandar satu variabel ke variabel lainnya. Koefisien terstandar ini nilainya sudah standar dari 0-1, sehingga kita bisa membandingkan mana yang lebih besar peranannya. Dari gambar dapat kita lihat, efek sikap ke perilaku sebesar 0,49, sedangkan efek langsung pengetahuan ke perilaku sebesar 0,17. Dengan demikian dapat kita katakan bahwa sikap lebih berperan terhadap perilaku dibandingkan pengetahuan.

Koefisien terstandar hanya bisa untuk membandingkan besar kecilnya, namun kita tidak bisa melihat signifikansi jalur tersebut. Untuk melihat signifikansi jalur, kita bisa lihat di output text.

Melihat output text
Untuk melihat output text, klik view – text output. Untuk melihat hasil analisis jalur, kita langsung saja buka output bagian estimates. Pada text output akan muncul informasi sebagai berikut.
Dari hasil output di atas dapat dilihat bahwa pengetahuan berperan terhadap sikap dengan koefisien regresi terstandar 0,400 dan p<0,01. Selanjutnya sikap berperan terhadap perilaku dengan nilai koefisien regresi terstandar 0,485 dan p<0,01, sedangkan pengetahuan tidak berperan langsung terhadap perilaku dengan koefisien regresi terstandar 0,173 dan p>0,01.  

Square Multiple correlations menunjukkan sumbangan efektif variabel dependen terhadap variabel independen. Kalau kita melihat output di SPSS nilai ini ditunjukkan oleh nilai R Square. Dari output di atas dapat diketahu bahwa sumbangan efektif pengetahuan ke sikap adalah 0,160 (16%), sedangkan sumbangan efektif sikap dan pengetahuan ke perilaku adalah sebesar 0,333 (33,3%).
Output lainnya ditunjukkan pada gambar di atas. Kita bisa melihat efek langsung dan efek tidak langsung dari variabel pengetahuan ke variabel perilaku. Efek langsung pengetahuan ke perilaku merupakan jalur c’ yakni sebesar 0,173. Sedangkan efek tidak langsung merupakan perkalian antara axb atau dalam output di atas dapat langsung kita ketahui yakni sebesar 0,194. Karena efek tidak langsung lebih besar dibandingkan efek langsung, maka dapat dikatakan terjadi peran mediasi dalam model ini, atau dengan kata lain sikap merupakan mediator hubungan antara pengetahuan dan perilaku.

Jika kita bandingkan hasil analisis ini dengan analisis sebelumya menggunakan SPSS, maka kita akan menjumpai hasil yang sama saja.

Pensiunan guru SD yang sudah promosi menjadi dosen Psikologi di Universitas Muhammadiyah Malang

Share this

Related Posts

Previous
Next Post »

Artikel Lainnya