## BEBERAPA KONSEKUENSI SITUASI MEDIASI SEMPURNA PADA STRUKTUR KORELASI, KONTRIBUSI MEDIATOR, DAN UKURAN SAMPEL
Deddy A. Suhardi (deddy_as@mail.ut.ac.id) Isfarudi Jurusan Statistika, FMIPA, Universitas Terbuka

## ABSTRACT
A very popular article by Baron and Kenny (1986), later extended by Kenny, Kashy, and
Bolger (1998), recommended to social psychologists a test of mediation based on a set of steps involving correlations and regression weights. The serial published tests of mediation has come to be known as the “Baron-Kenny approach”. By the Baron-Kenny approach, a simple complete mediation is to be indicated which is a test of the direct path between an independent variable (X) and a dependent variable (Y) with a mediator variable (M) controlled is not significant. A simple mediation model has three correlations of their variables each. According to sequential regression analysis on a simple mediation model, a mediator M come after an independent variable X exist in the model, has a contribution of the mediator. Otherwise, sample size is a critical component to test as well as statistically significances. We argue the importance of investigating condition and interrelation of the three correlations, sequential contribution of the mediator, and sample size in the simple complete mediation cases by using hypotetical data generated by Microsoft Excel. We indicate some general consequences of simple complete mediation cases that are: (i) average of correlation XY is lower than average of correlation XM that lower than average of correlation MY; (ii) average contribution of mediator, indicated by R 2 change, at interval of 23% up to 27%; (iii) distribution of effects
X on Y when M controlled is influenced by sample size, the higher sample size, the lower distribution is; and (iv) average of mediation effects is at interval: 0.4 and above for levels of small sampel size (10 up to 40), between 0.2 and 0.4 for levels of medium sample size (50 up to 300), and under 0.2  for levels of large sample size (500 or above).
Keywords:   Baron-Kenny approach, complete mediation, contribution of mediator, mediation effect, simple mediation.
Penelitian-penelitian di bidang sosial, psikologi, atau ekonomi sering kali berpijak pada model yang mengandung banyak variabel. Analisis model yang mendalam tidak saja menyangkut struktur hubungan variabel-variabel dalam model, tetapi juga proses pendistribusian pengaruh melalui jalur- jalur hubungan. Apakah pengaruh suatu variabel bebas terhadap suatu variabel respon melalui suatu variabel lain atau tidak; jika ya, apakah pengaruhnya dihantarkan sepenuhnya (terjadi mediasi sempurna) atau sebagian saja (hanya mediasi parsial).
Suatu variabel dikatakan sebagai mediator karena ia berperan menghantarkan pengaruh perubahan variabel bebas ( independent variable ) terhadap variabel lain (variabel respon, dependent variable ). Perubahan yang diharapkan pada variabel respon dipandang sebagai implikasi dari
perubahan yang dilakukan terhadap variabel bebas yang mendorong terjadinya perubahan dalam variabel mediator.
Kenny (2008) mengemukakan bahwa konsep mediasi penting karena dapat memberi arah dalam mengembangkan skenario penelusuran ilmiah bagaimana sesuatu itu terjadi. Analisis mediasi menyajikan suatu gambaran atau sekuens pengaruh, sehingga dapat digunakan menyusun skenario tertentu untuk mencapai suatu keadaan yang dikehendaki. Dengan perkataan lain, mediasi mendorong lahirnya pertanyaan mendasar dalam sains.
Meskipun demikian, suatu jenis/versi model kerap kali tidaklah cukup untuk memberikan penjelasan tertentu, karena selalu ada cara lain untuk menjelaskan variabel endogen yang sama. Oleh karena itu, proses induktif untuk mencapai teori-teori alternatif baru perlu didorong untuk terus tumbuh. James (2008) menyarankan agar para pelaku ilmiah mengumpulkan data tidak hanya untuk menguji model rancangannya sendiri, melainkan juga untuk menguji model lain sebagai model pembanding, sebab tidak seharusnya berbagai kemungkinan model disarikan hanya ke dalam suatu jenis model tertentu. Hal ini akan membantu peneliti menyusun atau merancang model-model alternatif dari model yang ada dengan teori alternatif lain yang masih mengandung substansi yang sama. Penggunaan berbagai jenis model dalam proses induksi sains, termasuk diantaranya adalah evaluasi kritis pada model-model yang mengandung variabel-variabel mediator.
Peranan suatu variabel mediator yang paling sederhana dapat dikaji dalam suatu model yang disebut model mediasi sederhana , yaitu suatu model yang terdiri atas satu variabel bebas (X), satu variabel respon (Y), dan satu variabel mediator (M). Sebelum adanya variabel M, tatanan hubungan dalam model hanya mengandung satu hubungan sederhana yaitu hubungan X terhadap Y. Adanya variabel M dalam model mediasi sederhana dipandang sebagai penambahan satu variabel baru terhadap model hubungan sederhana X dengan Y. Suatu ukuran yang penting dalam hal penambahan suatu variabel ke dalam suatu model hubungan ( causal model ) adalah kontribusi variabel tambahan tersebut. Atau dalam konsep model mediasi sederhana adalah kontribusi dari variabel mediatornya.
Hasil penelitian Suhardi dan Isfarudi (2009) menunjukkan bahwa kontribusi M agar pengaruh mediasi signifikan tergantung pada korelasi XY. Semakin rendah korelasi XY, maka semakin besar kontribusi M diperlukan agar mediasinya efektif. Sebaliknya, semakin tinggi korelasi XY, maka semakin kecil kontribusi M diperlukan agar mediasinya efektif. Hasil empiris, dari penelitian tersebut, menunjukkan bahwa agar M efektif dalam model mediasi sederhana, maka kontribusi M harus semakin besar jika korelasi XY semakin rendah.
Semakin besar kontribusi M akan menyebabkan nilai koefisien regresi parsial X (misalkan c’ ) dalam regresi bersama X dan M terhadap Y menjadi semakin kecil, dan akan semakin kecil lagi jika korelasi XY rendah. Pada model dengan korelasi XY yang sangat rendah maka semakin besar kontribusi M akan menyebabkan nilai c’ mendekati nol, artinya mediasi yang terjadi akan lebih mengarah ke mediasi sempurna . Ketika pengaruh X terhadap Y mendekati nol dimana M ada dalam model (nilai c’ = 0 ), maka terjadi mediasi sempurna dari M  (Baron & Kenny, 1986). Ketika pengaruh parsial X terhadap Y mendekati angka tertentu tetapi tidak nol, maka terjadi mediasi parsial . Penelitian ini merupakan kajian kondisi empiris dalam model mediasi sederhana pada kasus mediasi sempurna. Kondisi empiris yang diteliti adalah gambaran kondisi struktur korelasi ketiga variabel (X, M, danY), tingkat kontribusi M, dan pengaruh ukuran sampel. Bagaimanakah pola distribusi ketiga aspek yang diteliti tersebut dan hubungan satu dengan lainnya pada kasus mediasi sempurna? Apakah terdapat pola hubungan yang spesifik?
Penelitian ini bertujuan menelusuri dan menggambarkan hubungan antara struktur korelasi ketiga variabel (X, M, dan Y), kontribusi mediator M, dan ukuran sampel, pada saat mediasi sempurna dalam model mediasi sederhana. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberi gambaran atau ciri-ciri kondisi empiris model mediasi sempurna.
Suatu variabel dapat berperan sebagai suatu variabel mediator (M) yang dapat menghantarkan pengaruh suatu variabel bebas tertentu (X) kepada suatu variabel respons tertentu (Y). Mediasi ini terjadi ketika (i) X signifikan mempengaruhi M, (ii) X signifikan mempengaruhi Y tanpa adanya mediator, (iii) M mempunyai suatu pengaruh unik yang signifikan terhadap Y, dan (iv) pengaruh X kepada Y tergantung penambahan mediator ke dalam model (Preacher & Leonardelli, 2006). Kriteria ini dapat digunakan untuk menilai ada atau tidaknya mediasi terjadi,  tetapi untuk lebih formalnya dapat dilaksanakan dengan metode mediation test (MacKinnon & Dwyer, 1993; dan MacKinnon, Warsi, & Dwyer, 1995).
Gambar 1. Model mediasi sederhana : Pengaruh X terhadap Y melalui M. (Sumber : Preacher & Hayes, 2004, p. 717-731 )
Hubungan sederhana antara X dan Y sering digambarkan sebagai pengaruh X terhadap Y yang lebih dikenal sebagai koefisien regresi sederhana X terhadap Y (misalkan koefisien regresi adalah c ). Sistem mediasi sederhana ditunjukkan pada Gambar 1, penambahan variabel mediator M akan mengubah pengaruh X terhadap Y dari c menjadi c’ karena dianggap X berpengaruh terhadap M. Variabel M dipertimbangkan sebagai mediator jika (i) X signifikan berpengaruh terhadap Y, (ii) X signifikan berpengaruh terhadap M (koefisien a ≠ 0), dan (iii) M signifikan berpengaruh terhadap Y setelah dikontrol variabel X (koefisien b ≠ 0).
Baron dan Kenny (1986), kemudian dikembangkan kembali oleh Kenny, Kashy, & Bolger, (1998), menggambarkan suatu prosedur statistik untuk uji mediasi dengan menganalisis sistem pengaruh mediasi melalui model-model persamaan regresi sebagai berikut
1 1 Y i cX     (1) 2 2 M i aX     (2) 3 3 Y i c X bM       ,
(3)
i adalah koefisien intersep dan ε adalah komponen galat ( error term ). Ketika pengaruh X terhadap Y mendekati nol dimana M ada dalam model (nilai c’ tidak signifikan pada persamaan (3), maka terjadi mediasi sempurna . Ketika pengaruh parsial X terhadap Y tidak nol, maka terjadi mediasi parsial . Jika diperoleh mediasi parsial atau sempurna, pengaruh tidak langsung X terhadap Y diduga oleh ab . Pengaruh tidak langsung ini (pengaruh mediasi) dapat diuji signifikansinya menggunakan
prosedur yang dikemukakan oleh MacKinnon, Lockwood, Hoffman, West, dan Sheets, (2002) serta Shrout dan Bolger (2002). Prosedur uji statistik hipotesis mediasi dilakukan dengan membandingkan kekuatan pengaruh tidak langsung X terhadap Y dengan hipotesis null yang menyatakan bahwa pengaruh tersebut sama dengan nol. Besaran ab = c – c’ , dimana c adalah pengaruh sederhana X terhadap Y (tanpa mengontrol M), dan c’ adalah pengaruh X terhadap Y setelah adanya M dalam model. Jika standar error a dan b masing-masing adalah s a dan s b , maka standar error pengaruh tidak langsung adalah
2 2 2 2 2 2 ab a b a b s b s a s s s    . (4)
Statistik uji untuk pengujian hipotesis adalah ab dibagi s ab , di bawah hipotesis null rasio ini mendekati distribusi normal standar, sehingga uji hipotesis dapat dilakukan dengan membandingkan rasio ini dengan nilai dari distribusi normal standar dengan peluang tertentu (Sobel, 1982). Pendekatan Baron-Kenny dan terakhir diperluas oleh Kenny, Kashy, dan Bolger (1998) menyatakan bahwa mediasi sempurna terjadi jika pengaruh langsung X terhadap Y dimana M ada dalam model (pengaruh c’ ) tidak signifikan. Jika c’ signifikan maka model mediasi yang terjadi adalah mediasi parsial.
Pendugaan koefisien regresi terstandardisasi dari informasi matrik korelasi dengan ukuran sampel diketahui dapat dilakukan dengan memanfaatkan konsep R 2 (Morrison, 1990; Pedhazur, 1982). Misalkan dalam konteks model mediasi sederhana dengan tiga macam variabel, tersedia sampel korelasi acak ρ 1 , ρ 2 , ρ 3 masing-masing berukuran n pengamatan, ditulis dalam bentuk matrik
sebagai 1 1 1 YM YX MX Y R R M R X          
 R .
Penduga koefisien regresi terstandardisasi model (1) adalah
ˆ YX c R  dengan 2 2 ˆ 1 2 YX c R s N    (5)
Penduga koefisien regresi terstandardisasi (koefisien a ) dalam model (2) adalah
ˆ MX a R  dengan 2 2 ˆ 1 2 MX a R s N    . (6)
Penduga koefisien regresi terstandardisasi model (3) adalah
2 ˆ 1 MX YM YX MX R R R b R    dengan     2 2 . ˆ 2 1 3 1 Y MX b MX R s N R     (7) 2 ˆ' 1 MX YX YM MX R R R c R    dengan     2 2 . ˆ 2 1 3 1 Y MX b MX R s N R     (8)
dimana
  2 2 2 2 2 2 . 2 2 1 YX YM YX YM MX Y MX MX R R R R R R R     (9)
Selanjutnya, jika koefisien regresi pada (6), (7), dan (8) dinyatakan dengan j ˆ  , j = 1, 2, .., k, k = banyaknya prediktor dalam model bersangkutan, statistik t,
β j j ˆ ˆ t = s 
(10)
mempunyai distribusi t -student dengan derajat bebas n-k-1, sehingga dapat digunakan untuk uji hipotesis 0 0 j H :   .
Jumlah kuadrat regresi dapat dipartisi tergantung  urutan masuknya prediktor dalam model (sekuensial). Jumlah kuadrat sekuensial ( extra sums of square ) penambahan suatu prediktor ke dalam model merupakan ukuran kontribusi masuknya  prediktor tersebut.
Misalkan, dalam model mediasi sederhana, dua prediktor secara berurutan satu per satu masuk dalam model sampai terbentuk model regresi (3) yang terdiri atas dua prediktor. Jumlah kuadrat model regresi dan derajat bebasnya, sesuai urutan masuknya prediktor dalam model adalah seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Anova Sekuensial (X, M|X) dalam Model Mediasi Sederhana
Sumber Variasi dari Jumlah Kuadrat Derajat Bebas Model (Regresi) ( , | ) JKR c b i 2 X|i ( | ) JKR c i 1 M|X ( | , ) JKR b i c 1 Galat JKG n-3 Total (terkoreksi) JKT n-1
Jumlah kuadrat M setelah X ada dalam model adalah kontribusi M terhadap jumlah kuadrat total yaitu ( | , ) ( , | ) ( | ) JKR b i c JKR c b i JKR c i   . (11)
yang masing-masing mempunyai derajat bebas satu (Myers & Milton, 1991). Dalam bentuk rasio, kontribusi M terhadap jumlah kuadrat total dihitung sebagai
( | , ) ( , | ) JKR b i c K JKR c b i  (12) yang tidak lain adalah sama dengan . 2 2 2 Y MX YX R change R R   .
(13)
Sebagaimana telah dikemukakan bahwa model mediasi sederhana mengandung tiga buah korelasi. Pengujian suatu parameter korelasi sama dengan nilai tertentu melalui hipotesis H 0 : ρ = ρ 0 vs H 1 : ρ ≠ ρ 0 . Prosedur uji untuk hipotesis ini dikemukakan dalam Morrison (1990) dengan menduga korelasi ρ dengan r, dan menggunakan statistik uji
0 1 1 2 2 0 1 1 ln ln 3 1 1 r z N r                      (14)
Statistik z tersebut, di bawah H 0 , mendekati distribusi normal standar, sehingga uji hipotesis dapat dilakukan dengan membandingkan statistik ini dengan nilai dari distribusi normal standar pada peluang tertentu (Morrison, 1990).

## METODOLOGI
Sejumlah statistik dihitung untuk menduga parameter-parameter dalam model mediasi sederhana pada Gambar 1. Berbagai statistik yang diperlukan dihitung untuk setiap pasangan data korelasi acak tiga variabel X, M, dan Y, dengan ukuran sampel yang diberikan. Setiap statistik disimpan untuk setiap pasang data dan untuk selanjutnya diseleksi menjadi kasus-kasus mediasi sempurna.
Penelitian dirancang dengan tahapan dan proses sebagai berikut:
i.  Menentukan variabel-variabel utama dan variabel-variabel lain sebagai variabel pendukung dalam penelitian ini.
ii.  Membuat suatu instrumen program aplikasi dan menjalankannya untuk membangkitan data, melakukan estimasi parameter model,  menyeleksi kasus-kasus menjadi kasus-kasus mediasi sempurna, dan menyimpan setiap kasus tersebut, dan
iii.  Melakukan analisis, pembahasan, dan evaluasi berdasarkan (i) dan (ii) sesuai permasalahan dan tujuan dalam penelitian.
Data pada tahap (ii) yang digunakan dalam penelitian ini adalah data bangkitan. Struktur data dan variabel utama dalam penelitian seperti pada Tabel 2. Instrumen pengumpulan data menggunakan program aplikasi sederhana dengan bantuan sintak pada worksheet dan macro Microsoft Excel (Lampiran 1 dan Lampiran 2). Langkah-langkah pembangkitan data adalah sebagai berikut:
1) Menentukan suatu ukuran sampel N.
2) Membangkitan data acak korelasi antar tiga variabel X, M, dan Y.
3) Melakukan estimasi parameter model mediasi sederhana dengan menghitung berbagai statistik yang diperlukan menggunakan persamaan (5) sampai dengan (13).
4) Melakukan iterasi langkah 2 – 3 dengan jumlah iterasi 1000 kali. Proses iterasi, di dalam Microsoft Excel, menggunakan fasilitas macro , sedangkan proses pembangkitan data menggunakan fungsi RAND().
5) Menyeleksi kasus-kasus model mediasi sederhana dalam langkah 4 ke dalam model mediasi yang signifikan.
6) Menyeleksi kasus-kasus model mediasi yang signifikan dalam langkah 5 menjadi kasus-kasus mediasi sempurna menggunakan pendekatan Baron-Kenny. Proses seleksi pada langkah 5 dan 6 ini menggunakan taraf signifikansi 5%.
7) Menyimpan data yang dihasilkan pada langkah 6.
8) Melakukan kembali langkah 1 – 7 untuk ukuran sampel berbeda, sebanyak jenis taraf ukuran sampel yang ditentukan/diberikan.

## Tabel 2. Struktur Data dan Variabel-variabel dalam Penelitian
Komponen Aspek Variabel Data yang dibangkitkan Korelasi XY XM MY Data yang diberikan Ukuran sampel N Estimasi Parameter Regresi Standardized Coefficient c a b c' t-statistic c a b c' Prob. t-stat C A B c' Kontribusi M|X to Y R 2 Change Seleksi kasus Mediation Test z-stat Complete Mediation Test B-K test
Analisis data dilakukan dengan teknik eksplorasi dan deskripsi data (Tukey, Hoaglin, & Mosteller, 1983). Gambaran visual pola distribusi data dan adanya hubungan spesifik menggunakan analisis grafik dengan histogram, boxplot, dan diagram pencar. Proses analisis ini menggunakan bantuan aplikasi program SPSS 15.0.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data diperoleh dengan menjalankan sintak Excel pada Lampiran 1 dan sintak macro Excel untuk proses iterasi dan penyimpanan data pada Lampiran 2. Data ini adalah sejumlah kasus mediasi sempurna bangkitan. Data ini hasil pembangkitan 1000 pasangan korelasi acak antar tiga variabel (X, M, dan Y) kemudian dengan pendekatan matrik korelasi dihitung berbagai statistik regresi yang diperlukan untuk dapat menghitung berbagai statistik yang relevan dan selanjutnya diseleksi menjadi kasus-kasus mediasi sempurna.
Data kasus-kasus mediasi sempurna ini dibangkitkan dengan berbagai ukuran sampel yang diberikan. Ada 17 taraf ukuran sampel yang diberikan mewakili tiga kelompok ukuran sampel yaitu sampel kecil : 10, 15, 20, 25, 30, dan 40, sampel sedang : 50, 75, 100, 150, 200, dan 300, dan sampel besar : 500, 700, 1000, 1500, dan 2000.
Pembangkitan korelasi acak dengan iterasi masing-masing 1000 kali untuk tiap ukuran sampel yang diberikan menghasilkan 1015 kasus-kasus mediasi sempurna. Rincian jumlah kasus mediasi sempurna untuk setiap taraf ukuran sampel adalah pada Tabel 3.

## Tabel 3. Jumlah Kasus Mediasi Sempurna dari Tiap Ukuran Sampel
Ukuran Jumlah Ukuran Jumlah sampel Kasus sampel Kasus 10 17 150 89 15 18 200 93 20 26 300 81 25 53 500 71 30 70 700 58 40 74 1000 58 50 71 1500 38 75 71 2000 42 100 85 Total 1015
Statistik-statistik yang digunakan untuk menelusuri kondisi empiris mediasi sempurna adalah korelasi tiga variabel (X, M, dan Y), c’ , ab , dan R 2 change . Deskripsinya disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Statistik Deskripsi Korelasi X-M-Y, c’, ab, dan R
2 change Korelasi Statistik XY XM MY c' Ab R 2 Change Mean 0,390 0,573 0,642 0,017 0,373 0,275 95% CI: Lower Bound 0,378 0,560 0,629 0,009 0,360 0,263 Upper Bound 0,402 0,586 0,655 0,025 0,387 0,287 Median 0,372 0,589 0,665 0,016 0,336 0,234 Variance 0,036 0,043 0,043 0,017 0,046 0,038 Std. Deviation 0,190 0,208 0,207 0,129 0,213 0,196 Minimum 0,047 0,069 0,086 -0,660 0,022 0,005 Maximum 0,942 0,982 0,996 0,448 1,237 0,929 Skewness 0,372 -0,240 -0,438 -0,664 0,875 0,860 Kurtosis -0,559 -0,743 -0,579 2,908 0,726 0,128

## Pengaruh Parsial X
Distribusi c’ , pengaruh parsial X dalam regresi bersama X dan M terhadap Y (model regresi (3) atau Gambar 1), terlihat simetrik dan mempunyai nilai-nilai yang kecil dengan kepadatan puncak di sekitar nilai nol (Gambar 2). Meski bervariasi, nilai tengah pada Tabel 4 menunjukkan bahwa nilai c’ umumnya mendekati nol (median 0,016 atau rataan 0,017). Hal ini menunjukkan bahwa per definisi, mediasi sempurna terjadi, yaitu jika nilai pengaruh parsial X terhadap Y setelah adanya mediator dalam model adalah tidak signifikan, tidak berbeda dengan nol secara statistik.
c' 0.4000 0.2000 0.0000 -0.2000 -0.4000 -0.6000 Fre que ncy 200 150 100 50 0 Gambar 2. Histogram c’

## Pengaruh Mediasi
Distribusi nilai-nilai pengaruh mediasi ab (Gambar 3) mempunyai pusat kepadatan dan puncak yang sedikit miring ke sebelah kiri atau mempunyai ekor distribusi yang menjulur ke kanan. Tabel 4 memperlihatkan bahwa pengaruh mediasi ab dimana terjadi mediasi sempurna, umumnya terjadi pada taraf yang rendah sekitar 0,34 (median) atau 0,37 (rataan). Nilai-nilai tengah ab ini tidak berbeda jauh dengan nilai-nilai tengah korelasi XY. Hal ini menunjukkan bahwa pada saat mediasi sempurna meski dapat terjadi pada nilai-nilai kecil atau besar dari ab maupun XY, tetapi umumnya terjadi pada nilai ab sama (tidak berbeda jauh) dengan nilai korelasi XY.
Secara teoritis, mediasi sempurna terjadi ketika pengaruh mediasi ab sama dengan korelasi XY. Besaran korelasi X dengan M dan korelasi M dengan Y menentukan besaran pengaruh X melalui M terhadap Y (pengaruh mediasi) yaitu ab .  Semakin besar ab maka semakin besar “daya reduksi” M dalam mereduksi pengaruh X terhadap Y dari c menjadi c’ . Oleh karena c’ = c – ab , maka kondisi nilai c’ tidak berbeda dengan nol setara dengan kondisi c tidak berbeda dengan ab, yang artinya mediasi sempurna terjadi saat pengaruh mediasi ( ab ) sama (tidak berbeda secara statistik) dengan nilai korelasi XY ( c ).
ab 1.20 1.00 0.80 0.60 0.40 0.20 0.00 Fre que ncy 120 100 80 60 40 20 0 Gambar 3. Histogram ab
Kesamaan ab dengan korelasi XY dapat diuji dengan melakukan uji terhadap hipotesis H 0 : ρ XY = ab vs H 1 : ρ XY ≠ ab dengan prosedur dan statistik uji pada (14). Korelasi XY, ρ XY , diduga oleh r XY .
Setelah uji ini dilakukan, banyaknya kasus mediasi mengalami perubahan dari jumlah semula. Tabel 5 menyajikan perubahan jumlah kasus mediasi sempurna akibat hasil uji ini. Kasus- kasus mediasi sederhana sempurna yang semula berjumlah 1015 kasus menjadi hanya 869 kasus (86%). Kenyataan ini menunjukkan bahwa mediasi sempurna terjadi selama c’ tidak berbeda dengan nol secara statistik walaupun pengaruh mediasinya tidak sama dengan korelasi XY. Artinya, tidak selalu pengaruh mediasinya harus sama dengan korelasi XY untuk terjadinya mediasi sempurna.
Tabel 5. Jumlah Kasus Mediasi Sempurna Setelah Uji H 0 : ρ XY = ab Ukuran sampel Sebelum Setelah 10 17 15 15 18 16
20 26 20
25 53 45
30 70 58
40 74 66
50 71 57
75 71 60 100 85 74
150 89 75
200 93 80
300 81 69
500 71 58
700 58 54 1000 58 51 1500 38 32 2000 42 39
Total 1015 869
James (2008) berpendapat bahwa pendekatan Baron-Kenny ini sedikit kontroversial karena dalam menguji model mediasi sempurna tetap menggunakan model pada Gambar 1 dengan prosedur menyusun model (1), (2), dan (3). Artinya dalam menguji hipotesis mediasi sempurna, menggunakan hipotesis null mediasi parsial. Prosedur ini menuntut untuk tetap melakukan estimasi koefisien path yang dikira akan bernilai nol. Kenny (2008), dalam paper terbarunya,  beralasan bahwa: pertama, estimasi ini tetap diperlukan untuk membuktikan dalam kenyataannya memang nol. Kedua, penentuan hipotesis mediasi sempurna mungkin saja salah dan ternyata adalah mediasi parsial, dan bahkan dengan tetap melakukan estimasi, pengaruh mediasi dari mediator terhadap Y tidak akan bias.
Kenyataan empiris pengaruh mediasi tidak sepenuhnya sama dengan korelasi XY menunjukkan pengaruh mediasi dalam pendekatan ini ”bias” sehingga per definisi mediasi sempurna menjadi tidak konsisten. Hal ini menunjukkan bahwa hasil dari prosedur Baron-Kenny (ketentuan c’ tidak signifikan untuk menentukan mediasi sempurna) akan sangat dipengaruhi berbagai faktor empiris, termasuk diantaranya  taraf signifikasi yang digunakan dan ukuran sampel.
Struktur Korelasi X-M-Y
Distribusi nilai-nilai korelasi XY, XM, maupun MY diperlihatkan pada Gambar 4. Distribusi nilai-nilai korelasi XY mempunyai pusat kepadatan dan puncak sedikit di sebelah kiri 0,5. Sebaliknya, distribusi nilai-nilai korelasi XM mempunyai pusat kepadatan dan puncak di sebelah kanan 0,5, sedangkan distribusi nilai-nilai korelasi MY mempunyai pusat kepadatan dan puncak  di sebelah kanan 0,6. Nampak ada pergeseran distribusi antar korelasi XY, XM, dan MY ke arah sebelah kanan.
Tabel 4 memperlihatkan bahwa korelasi-korelasi X, M dan Y dimana terjadi mediasi sempurna. Korelasi XY umumnya berada pada taraf korelasi rendah sekitar 0,37 (median) atau 0,39 (rataan). Untuk korelasi XM, taraf korelasi sedikit lebih tinggi daripada korelasi XY, yaitu taraf korelasi yang sedang (median 0,59 atau rataan 0,57). Sedangkan untuk korelasi MY, taraf korelasi cukup tinggi (median 0,66 atau rataan 0,64). Hal ini menunjukkan bahwa meskipun korelasi XY, XM, atau MY berada pada nilai-nilai kecil atau besar pada saat mediasi sempurna, tetapi umumnya taraf korelasi XY lebih rendah dari taraf korelasi XM dan taraf korelasi XM lebih rendah dari taraf korelasi MY.
Gambar 4. Histogram R XY , R XM , dan R MY .
Kontribusi Mediator Kontribusi mediator M diukur menggunakan statistik R 2 change . Pada Gambar 5 terlihat distribusi R 2 change tidak simetrik, tidak mengikuti kesimetrikan distribusi normal. Distribusi R 2 change miring ke kiri dengan ekor menjulur ke kanan yang tidak terlalu curam. Artinya sebagian besar R 2 change bernilai relatif kecil, selainnya bernilai relatif besar dengan bagian yang juga cukup besar, sehingga nilai tengah yang ditunjukkan median dengan rataan akan cukup berbeda. Deskripsi statistik kontribusi M disarikan pada kolom terakhir Tabel 4. Nilai tengah distribusi R 2 Change adalah 0,28 (rataan) atau 0,23 (median).
R2 Change 0.8000 0.6000 0.4000 0.2000 0.0000 Fre que ncy 100 80 60 40 20 0 Gambar 5. Histogram R 2 change
Tabel 6 memperlihatkan nilai-nilai R 2 change pada berbagai persentil data. R 2 change dari yang paling kecil sampai 0,034 telah mencakup 5% distribusi, sampai 0,055 telah mencakup 10%, dan seterusnya, sampai 0,657 telah mencakup 95% distribusi. Dengan kata lain, rentang nilai R 2 change dari 0,034 sampai dengan 0,657 telah mencakup 90% data.
Tabel 6. Satistik Persentil R 2 change
Persentil Nilai 5 .034 10 .055 25 .120 50 .234 75 .394 90 .574
95 .657
Distribusi R 2 Change setelah uji hipotesis H 0 : ρ XY = ab meski terlihat hampir sama dengan distribusi R 2 Change sebelum uji, tetapi ada sedikit pergeseran kepadatan distribusi ke sebelah kanan (Gambar 6). Tabel 7 menunjukkan perbedaan deskripsi distribusi R 2 Change sebelum dan setelah dilakukan uji kesamaan korelasi XY dengan ab . Nampak bahwa nilai tengah distribusi R 2 Change mengalami pergeseran dari 0,28 menjadi 0,30 (rataan) atau 0,23 menjadi 0,26 (median).
Tabel 7. Statistik Deskripsi R 2 Change Sebelum dan Setelah Seleksi Uji H0 : ρXY = ab
Statistik Sebelum (I) Setelah (II) N (kasus) 1015 869 Mean 0.275 0.295 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound 0.263 0.282 Upper Bound 0.287 0.308 Median 0.234 0.257 Variance 0.038 0.040 Minimum 0.005 0.005 Maximum 0.929 0.929 Interquartile Range 0.274 0.282 Skewness 0.860 0.745 Kurtosis 0.128 -0.099
Gambar 6. Histrogram R 2 change setelah uji kesamaan korelasi XY dengan ab
Interval Kontribusi M Pada Tabel 7 selang kontribusi R 2 change berkisar dari 0.005 – 0.929. Pada Tabel 6 selang kontribusi R 2 change saat mediasi sempurna 90% dapat berkisar dari 0.034 – 0.657. Distribusi R 2 Change pada Gambar 7 (N=1015 kasus) maupun pada Gambar 9 (N=869 kasus) adalah tidak simetrik sehingga kita sulit untuk menentukan interval kontribusi mediator yang proporsional untuk terjadinya mediasi sempurna dari kedua distribusi ini. Transformasi terhadap kedua distribusi ini dilakukan untuk memperoleh distribusi yang relatif simetrik. Transformasi akar terhadap kedua distribusi ini telah menghasilkan distribusi yang cukup simetrik (Gambar 7), sehingga kita dapat membuat interval dari bagian distribusi hasil transformasi ini kemudian menentukan interval R 2 Change dari balikan interval hasil transformasi.
Gambar 7. Distribusi Akar R 2 change sebelum dan setelah uji kesamaan korelasi dengan ab
Hasil proses tersebut disajikan pada Tabel 8. Interval 95% bagian distribusi pada data 1015 kasus (Kasus I) maupun 869 kasus (Kasus II) dengan memotong 2,5% bagian data di kiri dan kanan, menghasilkan interval yang relatif sama yaitu 0,024 – 0,726 untuk  kasus I dan 0,024 – 0,739 untuk kasus II. Interval 95% untuk bagian tengah data (rataan) adalah 0,227 – 0,250 untuk kasus I, dan 0,246 – 0,271 untuk kasus II.
Penentuan interval ini tidak bersifat asimptutis atau eksak, melainkan hanya bersifat kecenderungan pola empiris. Oleh karena itu, dengan memadukan hasil interval pada kasus I dan II, diperoleh gambaran kasar bahwa dengan menggunakan interval persentil 95% bagian tengah distribusi data, mediasi sempurna dapat terjadi pada nilai kontibusi mediator 2% – 74%. Dengan menggunakan interval 95% untuk rataan, mediasi sempurna umumnya terjadi pada nilai kontribusi mediator sebesar 23% – 27%.
Tabel 8. Statistik Mean dan Persentil Nilai Transformasi Akar dari R 2 Change dan Balikan

## Transformasinya
Transformasi Akar Balikan Transformasi Statistik I II I II Mean 0,488 0,508 0,238 0,258 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound 0,476 0,496 0,227 0,246 Upper Bound 0,500 0,521 0,250 0,271 Persentil 2.5 0,156 0,156 0,024 0,024 5 0,186 0,198 0,034 0,039 10 0,235 0,253 0,055 0,064 25 0,347 0,370 0,120 0,137 50 0,484 0,507 0,234 0,257 75 0,628 0,647 0,394 0,419 90 0,758 0,769 0,574 0,591 95 0,810 0,819 0,657 0,671 97.5 0,852 0,859 0,726 0,739

## Pengaruh Ukuran Sampel
Distribusi c’ terlihat dipengaruhi oleh ukuran sampel (Gambar 8). Semakin besar ukuran sampel maka semakin kecil distribusi c’ . Hal ini menunjukkan, pada sampel besar, pengaruh parsial menjadi sangat kecil (semakin mendekati nol) sehingga pengaruh mediasinya semakin besar mendekati nilai korelasi XY.
N 2000 1500 1000 700 500 300 200 150 100 75 50 40 30 25 20 15 10 c' 0.4000 0.2000 0.0000 -0.2000 -0.4000 -0.6000 -0.8000 298 791 998 277 297 761 186 472 405 333 399 95 Gambar 8. Distribusi c’ pada berbagai ukuran sampel yang diberikan
Distribusi ab saat mediasi sempurna cenderung semakin rendah  pada taraf ukuran sampel yang semakin besar (Gambar 9). Pada taraf ukuran sampel kecil (10 – 40), pengaruh mediasi ab di atas 0,40. Pada taraf ukuran sampel sedang (50 – 300), pengaruh mediasi ab 0,20 – 0,40. Pada taraf ukuran sampel besar (500 – 2000), pengaruh mediasi ab 0.20 atau di bawahnya. Oleh karena pada kasus mediasi sempurna korelasi XY sama dengan nilai ab , maka seharusnya karakteristik selang- selang ab di bawah pengaruh ukuran sampel juga berlaku sebagai karakteristik selang-selang korelasi XY pada taraf-taraf ukuran sampel tersebut.
N 2000 1500 1000 700 500 300 200 150 100 75 50 40 30 25 20 15 10 ab 1.20 1.00 0.80 0.60 0.40 0.20 0.00 325 21 664 592 607 1,008 1,014 877 858 823 298 297 322 288 329 809 751 186 60 46 43 566 511 570 561 138 405 972 331 374 399 333 91
Gambar 9. Distribusi ab pada berbagai ukuran sampel yang diberikan
Pengaruh ukuran sampel terhadap statistik kontribusi M ( R 2 change ) dimana terjadi mediasi sempurna disajikan pada Tabel 9. Nampak bahwa nilai tengah maupun selang kepercayaan R 2 change bervariasi untuk setiap ukuran sampel yang diberikan.
Tabel 9. Statistik Deskriptif R 2 Change pada Berbagai Taraf Ukuran Sampel.
Statistik 10 15 20 25 30 40 50 75 100 150 200 300 500 700 1000 1500 2000 Semua Mean 0.297 0.286 0.292 0.312 0.272 0.270 0.318 0.302 0.294 0.292 0.232 0.285 0.231 0.283 0.223 0.268 0.233 0.275 95% Confidence Interval for Mean Lower Bound 0.243 0.221 0.224 0.271 0.238 0.231 0.276 0.254 0.252 0.245 0.195 0.237 0.188 0.217 0.168 0.180 0.166 0.263 Upper Bound 0.350 0.351 0.360 0.353 0.306 0.309 0.360 0.349 0.336 0.339 0.270 0.333 0.274 0.348 0.279 0.356 0.299 0.287 Median 0.299 0.258 0.253 0.290 0.240 0.212 0.280 0.281 0.239 0.233 0.180 0.251 0.181 0.212 0.152 0.129 0.155 0.234 Variance 0.011 0.017 0.028 0.022 0.020 0.028 0.032 0.040 0.038 0.050 0.033 0.047 0.033 0.062 0.045 0.072 0.045 0.038 Std. Deviation 0.104 0.131 0.168 0.148 0.142 0.168 0.178 0.201 0.194 0.223 0.181 0.218 0.181 0.249 0.212 0.268 0.213 0.196 Minimum 0.094 0.120 0.109 0.104 0.096 0.049 0.062 0.048 0.039 0.029 0.019 0.014 0.011 0.010 0.005 0.016 0.005 0.005 Maximum 0.450 0.642 0.720 0.677 0.770 0.657 0.716 0.918 0.717 0.849 0.782 0.877 0.661 0.903 0.929 0.923 0.693 0.929 Range 0.356 0.522 0.611 0.573 0.674 0.608 0.654 0.871 0.678 0.820 0.763 0.863 0.650 0.893 0.924 0.907 0.688 0.924 Interquartile Range 0.179 0.161 0.174 0.226 0.207 0.255 0.283 0.255 0.330 0.353 0.262 0.293 0.273 0.305 0.302 0.388 0.357 0.274 Skewness -0.190 1.374 1.420 0.717 1.124 0.863 0.559 1.063 0.498 0.753 0.920 0.926 0.681 1.064 1.273 0.952 0.743 0.860 Kurtosis -0.844 1.985 1.403 -0.064 1.191 -0.489 -0.791 0.880 -0.933 -0.415 0.194 -0.006 -0.696 0.181 1.202 -0.244 -0.793 0.128 Ukuran sampel, n
Selang kontribusi R 2 change cenderung semakin sempit jika ukuran sampel yang digunakan semakin kecil, atau sebaliknya, selang kontribusi semakin besar untuk sampel yang semakin besar. Secara visual gambaran ini dapat dilihat pada diagram perbandingan Boxplot pada Gambar 10.
Ukuran sampel (n)
2000 1500 1000 700 500 300 200 150 100 75 50 40 30 25 20 15 10 R 2 C han ge 1.0000 0.8000 0.6000 0.4000 0.2000 0.0000 23 644 840 869 820 743 728 697 41 49 57 920 156 338 367
Gambar 10. Boxplot R 2 change pada berbagai ukuran sampel yang diberikan (n)
Pada Gambar 10, terlihat bahwa pada sampel kecil atau besar tidak terlepas dari adanya kasus-kasus ekstrem dimana kontribusi R 2 change saat mediasi sempurna bernilai diatas 0,60 atau bahkan diatas 0,80. Kesan semakin besar ukuran sampel semakin besar selang kontribusi nampak pada bagian ekor distribusi (bagian garis pada Boxplot).
Distribusi R 2 change pada bagian tengah data antara persentil 25 sampai dengan persentil 75 pada Gambar 8 ditunjukkan oleh tinggi kotak persegi. Terlihat bahwa selang kontribusi R 2 change umumnya sampai pada nilai 0,40, akan tetapi selang kontribusi relatif stabil untuk berbagai ukuran sampel.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis terhadap distribusi dan statistik deskripsi korelasi XY, XM, dan MY, ab , c’ , dan R 2 change untuk mengetahui keadaan empiris korelasi ketiga variabel (X, M, danY), kontribusi mediator M, dan ukuran sampel pada kasus-kasus mediasi sempurna, terjadi keadaan- keadaan sebagai berikut: (i) umumnya korelasi XY lebih rendah dari taraf korelasi XM dan taraf korelasi XM yang rendah dari taraf korelasi MY; (ii) umumnya nilai kontribusi mediator ( R 2 change ) sebesar 23% – 27%; (iii) distribusi pengaruh parsial X terhadap Y setelah adanya mediator dalam model, semakin kecil untuk ukuran sampel semakin besar; dan (iv) umumnya taraf korelasi XY (atau juga sama dengan pengaruh mediasi ab ) berada pada selang nilai: di atas 0,40 untuk ukuran sampel kecil (10-40), 0,20 – 0,40 untuk ukuran sampel sedang (50-300), dan di bawah 0,20 untuk ukuran sampel besar (500-2000).
Empat karakteristik tersebut merupakan keadaan-keadaan umum atau pola-pola kecenderungan dari keadaan struktur korelasi, kontribusi mediator, dan ukuran sampel pada kasus- kasus mediasi sempurna. Jadi, karakteristik-karakteristik ini lebih bersifat kecenderungan dari pada bersifat asimptutis atau eksak.
***

## 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 , 1173-1182. James, L. R. (2008). On the path to mediation. Organizational Research Methods, 11 (2), 359-363. Kenny, D. (2008). Reflections on mediation. Organizational Research Methods, 11(2) , 353-358. Kenny, D. A., Kashy, D. A.,& Bolger, N. (1998). Data analysis in social psychology. In D. Gilbert, S. T.
Fiske, & G. Lindzey (Eds.), Handbook of social psychology (Vol. 1, pp. 233-265). New York: McGraw-Hill.
MacKinnon, D. P., & Dwyer, J. H. (1993). Estimating mediated effects in prevention studies.
Evaluation Review , 17 , 144-158.
MacKinnon, D. P., Warsi, G., & Dwyer, J. H. (1995). A simulation study of mediated effect measures. Multivariate Behavioral Research , 30 (1), 41-62.
MacKinnon, D. P., Lockwood, C. M., Hoffman, J. M.,West, S. G., & Sheets, V. (2002). A comparison of methods to test mediation and other intervening variable effects. Psychological Methods , 7 , 83-104. Morrison, D. F. (1990). Multivariate statistical methods (3 rd ed.) . Singapore: McGraw-Hill. Myers, R. H., and Milton, J.S. (1991). A first course in the theory of linear statistical models. Boston: PWS-Kent. Pedhazur, E. J. (1982). Multiple regression in behavioral research: Explanation and prediction (2 nd ed). New York: CBS College Publishing. Holt, Rinehart and Winston.
Preacher, K. J., & Leonardelli, G. J. (2006). Calculation for the sobel test: An interactive calculation tool for mediation tests. Diambil 22 Januari 2008, dari http://people.ku.edu/~preacher/sobel/sobel.htm .
Preacher, K. J., & Hayes, A. F. (2004). SPSS and SAS procedures for estimating indirect effects in simple mediation models. Behavior research methods, instruments, & computers , 36 (4), 717-731. Shrout, P. E.,& Bolger, N. (2002). Mediation in experimental and nonexperimental studies: New procedures and recommendations. Psychological Methods , 7 , 422-445. Sobel, M. E. (1982). Asymptotic intervals for indirect effects in structural equations models. Dalam S. Leinhart (Editor), Sociological Methodology 1982 , pp.290-312. San Francisco: Jossey-Bass. Suhardi, D. A., & Isfarudi. (2009). Efektivitas variabel mediator berdasarkan kontribusinya dalam model mediasi sederhana. Jurnal Matematika, Sains, & Teknologi, 10 (1), 6-17. Tukey, J.W., Hoaglin, D. C., & Mosteller, F. (1983). Understanding robust and exploratory data Analysis . New York: John Wiley.

## Lampiran 1: Sintak Excell untuk Pembangkitan Data dan Estimasi Parameter

## Lampiran 2: Sintak Macro Excel untuk Proses dan Penyimpanan Data Iterasi
Sub runregr() ' ' runregr Macro ' Sheets("Regresi").Select Range("A28:T28").Select Selection.Copy Sheets("Simulasi").Select Selection.PasteSpecial Paste:=xlPasteValuesAndNumberFormats, Operation:= _ xlNone, SkipBlanks:=False, Transpose:=False ActiveCell.Offset(1, 0).Select
End Sub
Sub proses_iterasi() ' ' proses_iterasi Macro ' ' Keyboard Shortcut: Ctrl+q ' Dim counter As Integer For counter = 1 To 1000 Application.Run "'Simulasi VERSI Correlation Form.xls'!runregr" Next counter
End Sub