## Penggunaan MRA dengan Spss untuk  Menguji  Pengaruh Variabel Moderating
terhadap Hubungan antara Variabel Independen dan Variabel Dependen
Lie Liana Fakultas Ekonomi, Universitas Stikubank Semarang ll_liana@unisbank.ac.id

## Abstrak
Hubungan antara variabel-variabel independen  dengan  variabel-variabel  dependen  kemungkinan dipengaruhi  oleh  variabel-variabel  lain,  salah  satu  diantaranya  adalah  variabel moderating . Variabel moderating ini dapat memperkuat atau memperlemah hubungan antara variabel independen dan variabel dependen. Sifat atau arah hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel-variabel dependen dapat positif atau negatif tergantung pada pada variabel moderating . Ada beberapa uji untuk untuk menguji pengaruh variabel moderating ini, diantaranya adalah Moderated Regression Analysis (MRA). Moderated Regression Analysis (MRA) merupakan aplikasi khusus regresi berganda linear dimana dalam persamaan regresinya mengandung unsur interaksi (perkalian dua atau lebih variabel independen).
Kata kunci : variabel moderating , Moderated Regression Analysis (MRA) .

## 1. Pendahuluan
Penelitian manajemen  merupakan penelitian multidimensi yang mencoba menjelaskan sebuah fenomena  manajemen  atau  fenomena  strategi dan  kinerja  bisnis  dengan  mengamati  berbagai fenomena praktis melalui berbagai dimensi dan indikator.  Dimensi  dan  indikator  inilah  yang dikenal  sebagai  variabel.  Sebagian  variabel dapat  diamati  dan  diukur  secara  langsung, sedangkan  variabel  lainnya  tidak  secara langsung dapat diukur.
Variabel yang  digunakan  dalam  sebuah penelitian pada dasarnya adalah sesuatu hal yang dapat berbentuk  apa  saja  yang  ditetapkan  oleh peneliti  untuk  dipelajari  sehingga  diperoleh informasi  tentang  hal  tersebut    dan  kemudian ditarik  kesimpulannya.  Secara  teoritis  variabel dapat  didefinisikan  sebagai  atribut  seseorang, atau  obyek,  yang  mempunyai  “variasi”  antara satu  dengan  yang  lain  atau  satu  obyek  dengan obyek lain (Hatch dan Farhady, 1981). Variabel juga  dapat  merupakan  atribut  dari obyek  atau kegiatan  tertentu.  Tinggi badan,  berat  badan, ukuran,  bentuk,  warna, sikap,  motivasi, kepemimpinan,  disiplin  kerja,  merupakan atribut-atribut  dari  obyek. Bahan  baku pabrik,
modal, teknologi, produksi, pengendalian mutu, pemasaran, advertensi, nilai penjualan, keuntungan adalah  merupakan  atribut-atribut dalam  kegiatan  maupun  bisnis. Atribut-atribut tersebut merupakan variabel.

## 2. Macam-Macam Variabel
Berdasarkan cara pengukuran maka variabel (Ferdinand,2006:12) dapat dibedakan menjadi:
a. Variabel Laten ( Latent Variable )
Variabel  laten  adalah  sebuah  variabel bentukan  yang  dibentuk  melalui  indikator- indikator  yang  diamati  dalam  dunia  nyata. Nama  lain  untuk  variabel  laten adalah faktor, konstruk, atau unobserved variable . b. Variabel Terukur ( Measured Variable )
Variabel  terukur adalah  variabel  yang datanya  harus  dicari  melalui  penelitian lapangan,  misalnya  melalui  survei.  Nama lain untuk variabel terukur adalah observed variable , indicator  variable ,  atau manifest variable .
Berdasarkan fungsi variabel dalam hubungan  antar  variabel (Indriantoro, 199:  63-
68), maka  macam-macam  variabel dalam penelitian dapat dibedakan menjadi:
a. Variabel Independen ( Independent Variable )
Variabel  independen  adalah  variabel  yang menjelaskan  atau  mempengaruhi  variabel yang lain. Variabel independen disebut pula variabel  yang  diduga  sebagai  sebab ( presumed  cause  variable ). Variabel independen  juga  dapat  disebut  sebagai variabel  yang  mendahului  ( antecedent variable ).
b. Variabel Dependen ( Dependent Variable )
Variabel  dependen adalah  variabel  yang dijelaskan  atau  dipengaruhi  oleh  variabel independen. Variabel dependen disebut juga variabel  yang  diduga  sebagai  akibat ( presumed  effect  variable ).  Variabel dependen  juga  dapat  disebut  sebagai variabel konsekuensi ( consequent variable ). c. Variabel Moderating Variabel moderating adalah  variabel  yang dapat  memperkuat  atau  memperlemah hubungan langsung antara variabel independen  dengan  variabel  dependen.
Variabel moderating adalah  variabel  yang mempunyai  pengaruh  terhadap  sifat  atau arah hubungan antar variabel. Sifat atau arah hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel-variabel dependen  kemungkinan  positif  atau  negatif tergantung  pada  variabel moderating ,  oleh karena  itu  variabel moderating dinamakan pula sebagai contigency variable . d. Variabel Intervening
Variabel intervening adalah variabel  yang mempengaruhi  hubungan  antara  variabel- variabel  independen  dengan  variabel- variabel  dependen  menjadi  hubungan  yang tidak  langsung.  Variabel intervening merupakan  variabel  yang  terletak  diantara variabel-variabel independen dengan variabel-variabel dependen, sehingga variabel  independen  tidak  langsung menjelaskan  atau  mempengaruhi  variabel dependen.

## 3. Bentuk-Bentuk Hubungan Dasar Antar Variabel
Teori-teori  dalam  ilmu  sosial  memberikan gambaran  sistematis  mengenai  fenomena  sosial melalui  hubungan  dua  variabel  atau  lebih. Hubungan antar  variabel  pada  dasarnya merupakan simplifikasi dari gambaran fenomena-fenomena  sosial  yang  sebenarnya bersifat  kompleks.  Ada  beberapa  bentuk hubungan antar variabel (Indriantoro, 1999: 64- 67), diantaranya adalah :
1. Hubungan antara  variabel  independen dengan variabel dependen Gambar 1. Hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen Bentuk hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen dapat berupa hubungan korelasional dan hubungan sebab  akibat.  Bentuk hubungan  antara variabel  independen  dengan  variabel dependen dapat bersifat positif atau negatif. Hubungan  di  atas  disebut  juga  paradigma sederhana,  yaitu  hubungan  antara  satu variabel  independen  dengan  satu  variabel dependen.  Selain  hubungan  tersebut,  ada beberapa hubungan yang lain, yaitu:
a. Paradigma  ganda  dengan  dua  variabel independen
Gambar 2. Paradigma ganda dengan dua variabel independen
b. Paradigma ganda dengan lebih dari dua variabel independen
Gambar 3. Paradigma ganda dengan lebih dari dua variabel independen
c. Paradigma ganda dengan dua variabel dependen Gambar 4. Paradigma ganda dengan dua variabel dependen d. Paradigma  ganda  dengan  dua  variabel independen dan dua variabel dependen
Gambar 5. Paradigma ganda dengan dua variabel independen dan dua variabel dependen
2. Hubungan  antara  variabel  independen dengan  variabel  dependen  yang  dimoderasi oleh variabel moderating
Gambar 6. Hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen yang dimoderasi oleh variabel moderating
Variabel moderating mempengaruhi hubungan langsung antara variabel independen  dengan  variabel  dependen. Pengaruh  ini  dapat  memperkuat  atau memperlemah  hubungan  langsung  antara variabel  independen  dengan  variabel dependen.  Variabel moderating juga  dapat menyebabkan  sifat  atau  hubungan  antara variabel  independen  dengan  variabel dependen menjadi positif atau negatif. Pengembangan hubungan dapat digambarkan sebagai berikut: Gambar 7. Pengembangan hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen yang dimoderasi oleh variabel moderating
3. Hubungan  antara  variabel  independen dengan  variabel  dependen  yang  dimediasi oleh variabel intervening .
Gambar 8. Hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen yang dimediasi oleh variabel intervening Variabel intervening mempengaruhi hubungan  antara  variabel  independen dengan variabel dependen menjadi hubungan tidak langsung. Pengembangan hubungan dapat digambarkan sebagai berikut: Gambar 9. Pengembangan hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen yang dimediasi oleh variabel intervening

## 4. Analisis Regresi Dengan Variabel Moderating
Variabel moderating adalah  variabel independen  yang  berfungsi  menguatkan  atau melemahkan hubungan antara variabel independen  terhadap  variabel  dependen.  Model hubungan  ini  dapat  digambarkan  sebagai berikut:
Gambar 10. Model hubungan regresi dengan variabel moderating
Pada gambar  di atas variabel X 2 merupakan variabel moderating ,  karena  dapat  melemahkan atau  memperkuat  hubungan  antara  X 1 dan  Y. Artinya,  semakin  tinggi  X 1 dan  X 2 ,  maka semakin tinggi Y,  dan  sebaliknya  semakin rendah X 1 dan X 2 , maka semakin rendah pula Y.
Ada  beberapa  cara  untuk  menguji  regresi dengan  variabel moderating dan  salah  satunya adalah Moderated Regression Analysis (MRA).
5. Menguji    Regresi    Dengan    Variabel Moderating Menggunakan MRA
Moderated Regression Analysis (MRA) atau uji  interaksi merupakan  aplikasi  khusus  regresi berganda  linear  dimana  dalam  persamaan regresinya  mengandung  unsur  interaksi (perkalian  dua  atau  lebih  variabel  independen) dengan rumus persamaan sebagai berikut:
Y  =  a  +  b 1 X 1 +  b 2 X 2 +  b 3 X 1 X 2 + e Variabel perkalian antara X 1 dan X 2 disebut juga variabel moderat oleh  karena  menggambarkan pengaruh moderating variabel  X 2 terhadap hubungan X 1 dan Y. Sedangkan variabel X 1 dan X 2 merupakan  pengaruh  langsung  dari  variabel X 1 dan X 2 terhadap Y.
X 1 X 2 dianggap sebagai variabel moderat karena:
Y  =  a  +  b 1 X 1 +  b 2 X 2 +  b 3 X 1 X 2 + e
dY/dX 1 =  b 1 + b 3 X 2
Persamaan  tersebut  memberikan  arti  bahwa dY/dX 1 merupakan fungsi dari X 2 atau variabel X 2 memoderasi hubungan antara X 1 dan Y.
Contoh :
Gambar 11. Model hubungan regresi dengan variabel moderating menggunakan MRA
Hipotesis yang akan diuji : Semakin  tinggi  X 1 dan  X 2 maka  akan berpengaruh terhadap semakin tingginya Y. Untuk  menguji  apakah  B  merupakan  variabel moderating maka  persamaan  regresi  dapat ditulis sebagai berikut:
Y  =  a  +  b 1 X 1 +  b 2 X 2 +  b 3 X 1 X 2 + e Ketentuan :
Jika  variabel  X 2 merupakan  variabel moderating ,  maka  koefisien  b 3 harus  signifikan pada tingkat signifikansi yang ditentukan.
Regresi dengan Moderated Regression Analysis (MRA)  pada umumnya  menimbulkan  masalah oleh  karena  akan  terjadi  multikolonieritas  yang tinggi  antara  variabel  independen,  misalkan antara variabel X 1 dan variabel moderat (X 1 X 2 ) atau antara variabel X 2 dan Moderat (X 1 X 2 ). Hal ini disebabkan pada variabel moderat ada unsur X 1 dan  X 2 .  Hubungan  multikolonieritas  lebih dari 80% menimbulkan masalah dalam regresi.
Contoh: Pengaruh X 1 dan X 2 terhadap Y dengan X 3 sebagai variabel moderating
Model  grafis  hubungan  antar  variabel  adalah sebagai berikut:
Gambar  12.  Model  hubungan  antar  variabel regresi dengan variabel moderating
Hipotesis:
1. X 1 berpengaruh langsung terhadap Y
2. X 2 berpengaruh  langsung terhadap Y
3. X 1 berpengaruh    terhadap  Y  dimoderasi oleh X 3 4. X 2 berpengaruh terhadap Y dimoderasi oleh X 3
Model  matematis  hubungan  antar  variabel adalah sebagai berikut:
Y  =  a 1 +  b 1 X 1 +  b 4 X 3 +  b 5 X 1 X 3 + e 1 Y  =  a 2 +  b 2 X 2 +  b 3 X 3 +  b 6 X 2 X 3 + e 2 Jika  variabel  X 3 merupakan variabel
moderating ,  maka  koefisien    b 5 dan  b 6 harus signifikan  pada  (tingkat  signifikansi  yang ditentukan).
Langkah Analisis: Misalkan dari hasil suatu penelitian dengan 102 responden  dengan  variabel  yang  digunakan adalah variabel independen X 1 dengan indikator- indikator:  X 1.1 ,  X 1.2 ,  X 1.3 ,  X 1.4 ,  X 1.5 ,  X 1.6 ; variabel  independen  X 2 dengan  indikator- indikator: X 2.1 , X 2.2 , X 2.3 , X 2.4 , X 2.5 , X 2.6 ; variabel independen X 3 dengan indikator-indikator: X 3.1 , X 3.2 ,  X 3.3 ,  X 3.4 ,  X 3.5 ,  X 3.6 ,  X 3.7 ;  dan  variabel  Y dengan  indikator-indikator:  Y 1 ,  Y 2 ,  Y 3 ,  Y 4 , Y 5 , Y 6 , Y 7 , Y 8 , Y 9 . Input data menggunakan SPSS disimpan  dalam  file    PEN-DATA.  Ditentukan
 =5%.

## 1. Buka file PEN-DATA
2. Dari  SPSS  data  editor  tampak  bahwa  kita belum mempunyai variabel perkalian antara
X 1 dan X 3 serta X 2 dan X 3 . Untuk itu perlu dibuat variabel perkalian ini dengan cara:
a. Pilih  menu Transform ,  lalu  submenu Compute . b. Pada  kotak Target  Variable isikan nama  variabel moderat1 (merupakan variabel perkalian antara X 1 dan X 3 ).
Pada kotak Numeric Expression isikan perkalian  antara  X 1 dan  X 3 seperti: X 1 *X 3 ,  sehingga  di layar  tampak tampilan:
Gambar 13. Memasukkan target variable
c. Tekan OK , maka pada SPSS data editor terdapat variabel baru bernama moderat1 ( merupakan variabel X 1 *X 3 ) d. Kemudian pada kotak Target Variable isikan  nama  variabel moderat2 (merupakan variabel perkalian antara X 2 dan X 3 ).
Pada kotak Numeric Expression isikan perkalian  antara  X 2 dan  X 3 seperti: X 2 *X 3 ,  sehingga  di  layar  tampak tampilan:
Gambar 14. Memasukkan numeric expression
e.Tampilan  SPSS data  editor  seperti berikut:
Gambar 15. Tampilan editor SPSS
3. Langkah  Analisis  Regresi  untuk  menguji hipotesis 3:
a. Dari  menu    utama  SPSS,  pilih  menu
Analyze , kemudian submenu Regression , lalu pilih Linear .
b. Tampak  di  layar  windows Linear
Regression .
c. Pada kotak Dependent isikan variabel
Y
d. Pada  kotak
Independent isikan variabel X 1 , X 3 , dan moderat1 . e. Pada kotak Method pilih Enter .
f. Di  layar  akan  tampak  tampilan  sebagai berikut:
Gambar 16. Memasukkan variabel x1, x2, dan moderat1 pada kotak independent
a. Abaikan yang lain, tekan OK.
b. Tampilan output SPSS sebagai berikut:
Tabel 1. Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .580(a) .336 .316 .329  Predictors:  (Constant),  MODERAT1,  X3, X1 Tabel 2. ANOVA(b)
 Predictors:  (Constant),  MODERAT1,  X3, X1
 Dependent Variable: Y
Tabel 3. Coefficients(a)
 Dependent Variable: Y
Analisis:
Koefisien Determinasi Nilai Adjusted R Square (R 2 ) sebesar 0,316, artinya  31,6%  variasi  Y  dapat  dijelaskan oleh variabel  independen  X 1 ,  X 3 ,  dan moderat1. Sisanya (100% - 31,6% = 68,4%) dijelaskan  oleh  sebab-sebab  lain  di  luar model.
Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F) Uji Anova atau F test menghasilkan nilai F hitung  sebesar  16,537  dengan  tingkat signifikansi  0,000.  Karena  probabilitas signifikansi jauh lebih kecil dari 0,05, maka model  regresi  dapat  digunakan  untuk memprediksi Y atau dapat dikatakan bahwa X 1 ,  X 3 ,  dan  moderat1  secara  bersama-sama berpengaruh terhadap Y.

## Uji  Signifikansi  Parameter  Individual
(Uji t Statistik)
Variabel  X 1 memberikan  nilai  koefisien parameter  sebesar  2,286  dengan  tingkat signifikansi  0,000 (<0,05).  Variabel  X 3 memberikan  nilai  koefisien  parameter sebesar  2,553  dengan  tingkat  signifikansi
0,000 (<0,05). Variabel moderat1 memberikan  nilai  koefisien  parameter sebesar -0,400  dengan  tingkat  signifikansi sebesar  0,000 (<0,05).  Variabel  moderat1 yang merupakan interaksi antara X 1 dan X 3 ternyata
signifikan,
sehingga dapat disimpulkan  bahwa  variabel  X 3 merupakan variabel moderating .
4. Langkah  Analisis  Regresi  untuk  menguji hipotesis 4:
a. Dari  menu    utama  SPSS,  pilih  menu
Analyze , kemudian submenu Regression , lalu pilih Linear .
b. Tampak  di  layar  windows Linear
Regression .
c. Pada kotak Dependent isikan variabel
Y
d. Pada  kotak Independent isikan variabel X 2 , X 3 , dan moderat2 .
e. Pada kotak Method pilih Enter .
f. Di  layar  akan  tampak  tampilan  sebagai berikut:
Gambar 17. Memasukkan variabel x1, x2, dan moderat2 pada kotak independent
e. Abaikan yang lain, tekan OK.
f. Tampilan output SPSS sebagai berikut:
Tabel 4. Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .574(a) .330 .309 .330  Predictors:  (Constant),  MODERAT2,  X2, X3
Tabel 5. ANOVA(b)
 Predictors:  (Constant),  MODERAT2,  X2, X3
 Dependent Variable: Y
Tabel 6. Coefficients(a)
 Dependent Variable: Y
Analisis:

## Koefisien Determinasi
Nilai Adjusted R Square (R 2 ) sebesar 0,309, artinya  30,9%  variasi  Y  dapat  dijelaskan oleh  variabel  independen  X 2 ,  X 3 ,  dan moderat2. Sedangkan  sisanya  (100% - 30,9% = 69,1%) dijelaskan oleh sebab-sebab lain di luar model.
Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F) Uji Anova atau F test menghasilkan nilai F hitung  sebesar  16,087  dengan  tingkat signifikansi  0,000.  Karena  probabilitas signifikansi jauh lebih kecil dari 0,05, maka model  regresi  dapat  digunakan  untuk memprediksi Y atau dapat dikatakan bahwa X 2 ,  X 3 ,  dan  moderat2 secara  bersama-sama berpengaruh terhadap Y.

## Uji  Signifikansi  Parameter  Individual
(Uji t Statistik)
Variabel  X 2 memberikan  nilai  koefisien parameter  sebesar  1,162 dengan  tingkat signifikansi  0,029  (<0,05).  Variabel  X 3 memberikan  nilai  koefisien  parameter sebesar  1,157 dengan  tingkat  signifikansi 0,035  (<  0,05).  Variabel  moderat2 memberikan  nilai  koefisien  parameter sebesar -0,164 dengan  tingkat  signifikansi sebesar  0,082  (>0,05).  Variabel  moderat2 yang merupakan interaksi antara X 2 dan X 3 ternyata tidak signifikan,  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  variabel  X 3 bukan merupakan variabel moderating .

## 6. Kesimpulan
Moderated Regression Analysis (MRA) atau uji  interaksi  merupakan  aplikasi  khusus  regresi berganda  linear  dimana  dalam  persamaan regresinya  mengandung  unsur  interaksi (perkalian  dua  atau  lebih  variabel  independen). MRA ini  dilakukan  melalui  uji  signifikansi simultan  (uji  statistik  F)  dan uji  signifikansi parameter  individual  (uji  statistik),  dengan ketentuan sebagai berikut:
a. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)
Uji  Anova  atau F  test misal  menghasilkan nilai  F  hitung  dengan  tingkat  signifikansi yang  lebih  kecil  dari  tingkat  signifikansi yang  ditentukan,  maka  model  regresi  dapat digunakan  untuk  memprediksi  variabel  Y, atau  dapat  dikatakan  bahwa  variabel  X a , variabel X b , dan variabel moderat (interaksi antara  X a dan  X b )  secara  bersama-sama berpengaruh terhadap variabel Y.
b. Uji  Signifikansi  Parameter  Individual (Uji t Statistik)
Dari  ke  tiga  variabel  independen  (variabel X a , variabel X b , dan variabel moderat) yang dimasukkan dalam regresi, jika variabel X a , variabel X b , dan variabel moderat (interaksi antara  X a dan  X b ) memberikan  nilai koefisien  parameter  dengan  tingkat signifikansi  lebih  kecil  dari  tingkat signifikansi  yang  ditentukan,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  variabel  X b adalah variabel moderating .  Jika  variabel  moderat
mempunyai  tingkat  signifikansi  lebih  besar dari  tingkat  signifikansi  yang  ditentukan, maka dapat disimpulkan bahwa variabel X b bukan merupakan variabel moderating .

## Daftar Pustaka
[1] Ferdinand,  A.  2006. Structural  Equation Modeling  dalam  Penelitian  Manajemen . Edisi 4. BP. Semarang: Undip.
[2] Fraenkel  ,  J.R., &  Wallen,  N.E. 1990. How to Design and Evaluate Research in Education .  New  York,  NY:  Mc.  Graw-
Hill Publishing Company. [3] Ghozali  I. 2006. Aplikasi  Analisis Multivariate dengan Program SPSS . Edisi IV Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
[4] Ghozali,  I.  2004. Persamaan  Struktural: Konsep  dan  Aplikasi  dengan  Program Amos Ver. 5.0 . BP. Undip. Semarang.
[5] Hatch, E. , & Farhady, H. 1981. Research Design  &  Statistics  for  Applied Linguistics . Tehran: Rahnama Publications.
[6] Indriantoro,N.  dan  B.  Supomo. 1999. Metodologi  Penelitian  Bisnis  untuk Akuntansi  &  Manajemen .  Edisi  Pertama.
Yogyakarta: BPFE. [7] http://ab-fisip- upnyk.com/files/MASALAH%20DAN%2 0VARIABEL%20 PENELITIAN.pdf (akses 4 Februari 2008). [8] http://buabuazone88.blogspot.com/2008/1
2/rangkuman-beberapa-pokok- bahasan_5776.html (akses 4 Februari 2008).
[9] Nugroho,  B.A.  2005. Strategi  Jitu Memilih  Metode  Statistik  Penelitian dengan SPSS . Yogyakarta: Penerbit Andi.
[10] Santoso  S.  2002.  Buku  Latihan  SPSS Statistik  Parametrik.  Edisi  III.  Jakarta: Penerbit PT. Elex Media Komputindo.