## KOMPUTASI ANATISIS IATUR MEIAIUI APTIKASI  PROGRAM SPSS
oleh: Kusnendir)

## Pendahuluan
Teknik analisis jalur, dalam tulisan ini selanjutnya  disebut PA @ath  analysis), di- kembangkan pertama sekali oleh seorang akhli genitiha  Sewall Wright,  kira-kira 80 tahun lalu (Land, 1969). PA  oleh Bohrnstedt, sebagaimana dikutip Suwarno & Rahardjo (1988: 143) telah diberi batasan sebagai "ia technique for estimating the elfect's a set of independent  variables has on a dependent variable from a set of observed correlations, given a set of hypothesized  causal  asymetric relation among the variables."Sewall Wright, sebagaimana dikutip  Land  (1969: 5) menje- laskan tujuan utama  dari  PA sebagai berihut:
"... a method of measuring the direct inlluence along each separate path in such a system and thus of linding the degree to which  variation of a given  elfect is determined by each particular cause. The method depend on the combination of knowledge of the degree of correlation among the variables in a system with such knowledge  as may possessed of the causal relations."
Meshipun PA telah  cukup  Iama dikem- banghan,  tetapi baru dikenal  seciua luas  oleh para ahli ilmu-ilmu sosial  setelah  sosiolog Otis D. Duncan pada tahun 1966 memperhe- nalkannya  ke dalam  literatur sosiologi  lewat tulisannya "Path  Analysis:  Sociological  Exam- ple" yang dimuat  dalam AfS (Journal of
Sosiology). Sejak itulah,  PA banyak dibica- rakan, khususnya oleh para ahli sosiologi, bahkan  diantaranya  ada yang menganggap PA sebagai "the modus  operandi of socio- logical'(Miller  & Stokes, 1975). Sekarang, pA buhanlah monopoli para sosiolog lagi. pA telah menjadi modus  operandi para ilmuwan sosial lainnya. Bahkan  pada tahun lg7O-an, Karl G. ]6reskog dan  Dag Sdrbom, dengan menambahkan  model  pengukuran (analisis faktor) telah mengembangkan model pA menjadi  model yang sekarang dikenal sebagai TISREL (Ll-near  S-rtuctural REl-ationship) atau sering juga disebut sebagai Structural
Eq u a tion  Modeling (SEM\2 ladi, teknik PA bukanlah sesuatu  yang baru. Tetapi pengalaman menunjukkan, masih tidak sedikit para peneliti pemula maupun rekan seprofesi sering mengalami kesulitan  dalam mengaplikasikannya, ter- utama ketika berhadapan dengan persoalan komputasi nilai-nilai statistik yang terdapat dalam  PA. Tulisan ini mencoba memaparkan secara singkat dan praktis bagaimana teknik PA diaplikasikan  dengan bantuan komputasi program Statistical Product and Service Solutions (SPSS).
Analisis  Regresi: Model Regresi  dan Model Struktural
Dilihat dari tujuannya,  aplikasi analisis regresi dalam aktivitas penelitian pada dasar- nya dapat  dibedahan menjadi dua model, yaitu model  regresi  dan model struktural
') Staf  pengajar Program Pendidikan  Ekonomi-Koperasi, Program Studi Akuntansi  dan  program Studi Manajemen  Universitas Pendidikan  Indonesia,  FE UNIKU,  FE UNIGAL,  STIE Indonesia Membangun (INABA),  dan staf tim pakar  non-organik SESKOAD.
r) Tentang hal ini lihat misaln5,a: Kusnendi (2003). "structural  Equation  Modeting (SEM)  Anatisis Pemodelan Persamaan Struktural (APPA) Dalam  Penelitian  Manajemen".  Manajerial, lurnal Manajemen dan Sistem  Inrormasi.  universitas  Pendidikan Indonesia. vol. 2, No. 3, oktober 2003.
atau model  analisis ialur (Cooper & Emory,
1997; Schumacker, 1995). Model  regresi digunakan untuk meng- analisis pola hubungan antara sebuah variabel  dependen  (prediktan)  dengan  sebuah atau  beberapa  variabel  independen  (predihtor) Xn dengan tujuan untuk nemprediksikan nilai ,ariabel dependen Y atas dasar nilai  tertentu dari variabel independen  Xn. Cermati definisi berikut:
Regression anal-vsis is concented with the study of the dependence of one variable, the dependent  variable, oil one or more other variables, the explanatory variables, with view to estimating  and or predicting the (population) mean or average value of the fomted in ternts of the lrnown or lixed (in repeated  szunpling) rralues of the  latter. "(Gujarati,  1988: 14).
Perhatikan  beilar-benar:, dalam model regresi sama  sekali tidak berbicara  mengenai hubungan sebab  akibaf.  Karena itu, isu atau masalah penelitian dalam herangha model rrgresi  berkisar pada  dua  pertan)'aan  berikut:
(1) Apakah tinggi rendahnlra vxlinSel depen- den Y dapat dipredihsikan oleh variabel independen  Xr, X,, '.. Xk?
(2) Berapa  besar variasi perubahan variabel dependen Y, secara serempak  maupun parsial  dapat dijelaskan oleh variabel independen  Xr, Xr, '.. Xk?
Model  PA sebagaimana terungkap dari d-e- finisi dan penjelasan Wright di atas, diguna- lran untuh menganalisis pola hubungan antarvariabel  dengan tujuau  untuk menge- tahui pengaruh  langsung maupun tidak
(2) Berapa besar pengaruh  langsung, tidak langsung, serempak, maupur individual variabel eksogen Xr, Xr, ... X* terhadap variabel  endogen Y?
Sekarang  semakin  jelas  bahwa,  meskipun model regresi dan model PA sama-sama merupahan aualisis 'regresi, tetapi penggu- naan kedua model tersebut adalah berbeda.
Al-Rasjid  (dalam Sitepu, 1994:  1-3) menegas- kan hal tersebut  sebagai berikut:
Yang meniadi Pertan5'anq sekarang adalirh, pola  hubuugat  yang bagaimana yang  ingin kita unghaphan,  apahah  pola hubungan l'ang bisa digunakan  untuk meramalkan/menduga nilai sebuah va- riabel - respon Y atas  dasar nilai tertentu beberapa variabel - predildor Xr, Xr, ..., Xu, atau Pola lrubufgan Yang mengi- s5zarathan besarny2 peirgaruh variabel penyebab X,, Xr, ..., Xr, terhadap  sebuah variabel akibat Y, baik pengaruh yang langsung  secafa sendiri-sendiri maupun secara  bersamaan. Telaah statistiha menyatakan  bahwa untuk  tujuan pera- malan/pendugaan nilai  Y atas dasar nilai- nilai  X,, Xr, ..., Xu, pola hubungan yang sesuai  adalah pola hubungan Yarg 'mengikuti Motlel Regesi, sedanghan uutuk tujuan hubungan sebab akibat : pola yang tepat adalah Model Stru[<- trrral ... Secara  rnatematih Analisis |alur mengikuti pola Model Struktural.
Untuk lebih jelasnya lagi, Tabel 1 berikut merangkum perbedaan utama antara model regresi  dan model PA.
Langhah'awal penerapan tehuik  PA ada- Iah merumuskan 'persamaan str"uhtural dan diagram jalur. 'Berdasarkan hajian teoretis tertentu ditentukan" hubungan struktural antai:v ariabel peneliti. an  ke dal am seperan gkat pCrlS$maarrir,:: .,. :.:, ; .,:, ,.. ,. l
langsung seperangkat vafiabel pen-vebab (dislebut variabel eksogen) terhadap satu set Prosedur Aplikasi Analisis fal 'variabel akibat (disebut variabel endogen). A. Persamaan Struhtural  dan Diagram Perhatikan, dalam model PA Yang dibica- falur rahan adalah pola  hubungan sebab  ahibat.
Karena itu, isu atau masalah  penelitian  dalam kerangka PA berkisar pada pertanynnl berihut:
(l) Apakah variabel ehsogen Xr, X,, '.. Xk berpengaruh  terhadap  variabel endogen
Y?
110 MANAIERIAL,  VOL. 2, NO.  4, Januari 2004  :1O9 '127
Tujuan Menganalisis pola  hubungan ahu keterBantungan antarvariabel yang  bisa  digunakan  untuk memprediksikan nilai (secara individual  maupun  rata- rata)  sebuah  variabel  dependen  atau  prediktan  Y atas dasar nilai  tertentu  satu  atau  beberapa  variabel indeoenden  (orediktor).
Menganalisis  pola  hubungan atau ketergantungan antarvariabel  dengan tujuan untuk mengetahui besamya  oengaruh,  langsung,,  lidak  langsung, serempak maupun  individual beberapa  variabel penyebab  terhadap  sebuah variabel akibat.
Terminologi  unfuk variahal vam ditaliti
Variabel dependen  (prediktan)  dan  variabel independen lnrcdiktnr'l Variabel penyebab  (eksogen) dan  variabel  akibat (endoqen). lsu atau masalah penelitian
(1) Apakah tinggi rendahnya  variabel  deBenden  Y dapat diprediksikan oleh  variabel independen  Xr, Xz, ... Xr?
(2)  Berapa besar  variasi perubahan  variabel  dependen
Y, secara serempak maupun  parsial  dapat  dijelaskan oleh variabel indeoenden X, X, X,')
(1) Apakah variabel  eksogen Xr, Xz,  ... X berpengaruh  terhadap  variabel endogen Y?
(2)  Berapa besar  pengaruh langsung, tidak langsung,  serempak, maupun individual  variabel eksoqen  Xr.  Xz. ...  Xx terhadao variabelendmen Y?
Jenis dan  lnput  data Melrik (skala  pengukuran interval-rasio),  skor  data mentah. Metrik,  data dinyahkan (distandarkan) dalam
satuan baku  atau z score. Hubungan yang dianalisis Benifat  tunggal: Y = F(Xr, )h, ..,  Xk)
Bisa tunggal, kebanyakan bersifat  multipel:
Yr = F(Xr,  Xr, ...Xr)
i;=iii;';.. [i
Asumsi
(1) Dah variabel dependen  berdistribusi  normal,  dan homogen (homoskedastis).
(2)  Hubungan  antara  variabel  dependen  dan independen bersifat  linier.
(3)Tidak  ada multikolinieritas  yaRg sempuma antarvariabel  independen  atau  antara  variabel  eksogen.
(4)  Tidak ada autokorelasi  atau  residual  bersifat independen.
Sama dengan model  regresi  dengan tambahan  tiga asumsi: (1)  Tidak  ada anah kausalitas yang berbatik  (non reciprocal  causations)  atau hubungan  bersifat rekumif. Artinya, dalam modeltidak terdapat variabel  dependen  dan independen  secara mandiri, yang  ada  adalah  eksogen dan  endogen.
(2)  Model  yang  hendak  diuli  dibangun atas dasar kerangka  teoretis  tertentu yang  mampu menjelaskan hubungan kausalitas  anhrvariabel penelitian.
(3)  lnstrumen atau  alat pengumpulan  data memiliki validilas dan  rcliahililas  venn tinoni

## Tabel I
Model Regresi  dan Model  Analisis Jalur
Sumber: diolah  dari Hair,  Anderson, Tatham & Black  (1998),  AI-Ras.iid (dalam Sitepu,  tSS+i,  Land (tXS),1;
(1977). Heise (1969). Suwano & Rahardio  (1988).
Yr = F, (X,, Xr, ...,X*) Y: = F: (Xr, Xr, ..., Xo)
Persamaan (2) merupakan persamaan struktural karena  setiap persamaan yang terdapat dalam persamaan  tersebut men- jelaskan  hubungan kausal (dan buhan semata-mata merupakan  hubungan empirik) beberapa variabel eksogen Xr, X,,
Xk
terhadap seperangkat  variabel  endogen Y,, Y:,
Yh. Hubungan kausal  tersebut  diasumsikan
bersifat linier. David R. Heise (1969: 44\ menyatakan sifat linieritas dari hubungau kausal antarvariabel tersebut  sebagai asumsi pertama PA. "Assumption l. In the system of interest  change in one  variable  always  accurs as a linear function of changes in other variirbles. " Untuk memperjelas hubungan kausal antarvariabel  eksogen dan endogen yang terdapat dalam suatu persamaan struktural perlu diragakakan dalam bentuk gambar yang disebut diagram ialnllr Qtath  diagram). Sebagai contoh perhatikan Gambar 1 berikut
ini. (1) Komputasi  Analisis Jalur Melalui  Aplikasi  Program SpSS (Kusnendi) 111
X3
Diagram ]alur Lengkar"rifrlili, Kausal  Antarvariabel
Persamaan struhtural untuh diagram jatrur di atas adalah
X* = P"o*,X, + P*o*rx, * P*.*,X, * o,
Y=po*.Xr*pvxnX+*ez
di mana: pik merupakan  hoefisien  iahtt, path
regression  coellicient, atau disebut juga seba- gai standardized coelicient  (Land, 1969: 8) untuh setiap  variabel ehsogen k ]'ang menun- jukhan pengaruh  langsung variabel eksogen terhadap  variabel  endogen -i. e, menuniukkan variabel  residu 1'ang  menjelaskan"  pengaruh variabel lain yang telah  teridentifikasi oleh teori, tetapi  tidak  diteliti,  atau variabel lain- rya yang  belum  teridentifihasi  oleh teori,  atau muncul sebagai akibat  dari  kekeliruan  pengu- kuran variabel (nteasurement error) (Al-
Rasjid  dalam SitePu,  1994:  4). Dalam sebuah diagram ialur, tanda pa- nah berujung ganda menunjukkan hubungan korelasional dan tanda panah satu arah menunjukkan pengaruh langsung dari variabel eksogen terhadap variabel endogen.
Dalam  kerangka PA selalu diasumsihan  an- tara  variabel eksogen dan endogen tidah ada arah kausalitas yang berbalik (non reciprocal causations). Tidak adanya arah kausalitas
l,ang berbalik  oleh Heise (1969: 45) dinya- takan sebagai  asumsi  hedua PA. "Assutnptiott
2. The systent of concern contains no rcciprocal  causation or feedbaclr loops; that is, if x causes y, Jl cannot alfect x either directly
or through a chain ofother variables.
Perhatikan  Gambar 1 di atas. Diagram jalur tersebut  disebut  sebagai diafl[m ialur lengkap ({utl path diagram)  yang  memiliki dua buah variabel  endogen, yaitu X1 dan Y, serta tiga  buah variabel eksogen X,, X, dan Xr. Di antara  hetiga  variabel  eksogen  terdapat hubungan korelasional. Sesuai dengan persamaan struhturalnya,  dari diagram jalur iersebut  dapat  diidentifikasi dua buah sub- struktur, yaitu sub struktur 1 Yang menjelashan hubungan kausal X,, X, dan X, ke X*,  serta  sub shuktur  2 yang menjelaskan hubungan kausal X, dan  X* ke Y. Kedua sub struhtur tersebut bila diterjemahkan  ke dalam bentuh diagram jalur ditampilkan oleh Gambar Ia dan Gambar 1b berikut.

## B. Menghitung  Koefisien falur
Setelah persamaar struktural berhasil dirumuslcan dan  iliagram jalur berhasil dipe- takan, langkah  selanjutnya  adalah menghi- tung koefisien jalur. Menghitung koefisien jalur dapat didasarkan  pada koefisien regresi, hoefisien  horelasi, atau hoefisien  determinasi multipel (Sitepu, 1994: 15).
Tl2 MANAIERIAL,  VOL. 2, NO. 4, ]anuari  2004  :1O9 - 127
Gam[a1' 1a Sub Struktur l: Hubungan  Kausal Xr, Xz dan Xr ke X+
kompleks diagram jalurnya, dan makin banyak pula sub struktur  yang memba- ngun  diagram jalur tersebut.
(2) Berdasarkan sub-sub struktur yang telah ditentukan,  koelisien jalur dapat dihitung. Langkah kerjanya, hitung matriks kore_ Iasi antarvariabel  penelitian (zero order correlation),  kemudian hitung koelisien regresi bu seperti pada analisis regersi multipel biasa. Jadi  secara manual, ootoL menghitung  koefisien jalur sub struhutr t dan 2, terlebih dahulu  dihitung persama_ an regersi  multipel  X* atas Xr, Xr, dan  Xr:
Xl = bu + brXr + bzX:+ brX:
serta persamaan  regresi y atas X, dan Xr:
Y=br+brXr+b:X+
Bagaimana  koefisien jalur ditentuhan? Misahtya,  terdapat hubungan  linier anta_ ra Y atas Xu yang dinyatakan oleh persa_ maan regresi;
Yi = bO + blxl +b2X2 +... + btXt
(a)
bila dinyatakan dalam  bentuk deviasi, persamaan (a) dapat dituliskan kembali meujadi:
Y -Y= br (xr -&) +b(& -& *...*h.C& _&l
(b)
di mana Y a"o X1 masing-masing  me- uyatakan  nila  rata-rata untuk y dan X. Dari persamaan (b), jiha data  dinyatakan dalam  satuan  standar  deviasi (simpangan baku, s) diperoleh  persamaan berikut: - E2 & Gambar lb
Sub Struktur 2: Hubungan  Kausal Antara x3, X4 dan y
Melalui aplikasi program SpSS, koefisien jalur dihitung atas  dasar koelisien regresi. Berihut  dijelaskan perhitungan koelisien Jalur atas dasar  koefisien regresi. Untuk maksud tersebut  ditempuh  prosedur sebagai berihut:
(1) Gambarkan  diagram jalur lengkapn5,a, tentukan  sub-sub strukturnya, dan ru- mushan  persamaan  struhturalnya yang sesuai dengan hipotesis penelitian yang diajukan. Contoh,  perhatilran hipotesis berikut.
Hipotesis 1: Tinggi rendahnya X, dipe- n_garuhi  secara positif oleh X,, X, dan X,. Hipotesis 2: Tinggi rendahnya y dipenga- ruhi secara positif oleh X, dan Xr.
Kedua  hipotesis tersebut  apabila  dinyata- han dalam  sebuah diagram jalur lengkap akan tampak  seperti Gambar 1 dengan sub-sub  struhturnya  diragakan melalui Gambar 1a dan lb, sedang  persamaan strukturalnya dinyatakan  oleh  persamaan (3). Perlu dikemuhakan,  mal<in  kompleks sebuah hubungan struhtural, makin
Yl-Y -0, (Xt-Xr)*ur$z:&-*...+b,. (Xx -X-r) sy s1 "2 s1 (c) (Xr. -fr) 641L s1 Iain merupakan  skor  Z, maka  persamaan
(c) dapat  dituliskan  kembali menjadi:
Karena, Yi -Y otu, sy
Komputasi  Analisis ]alur Melarui Aplikasi program spss  (Kusnendi) 113
PYx* = L(uo) (4)
(Li,1977: Land, 1969: Schumacker' 1996)
di marra: S1 adalah standar deviasi variabel independen k' s. adalah  standar deviasi  variabel  dependen  dan bu koefisien regresi variabel independen Xk l'alg teidapat  dalam persamaan regresi multi- pel. Dalam program SPSS untuh analisis iegresi, lroefisien jalur ditunjuhl<an oleh output LTOEFFI(:IENT yang dinyatakan sebigai STANDARDIZED COEFFICIENTS atau ggta. Perlu dikemuhakan,  untuh diagram jalur sederhana yang mengan- dung satu variabel  eksogen dan satu variibel endogen, koefisien jalurnya ada- lah sama dengan  koefisien  korelasi r biasa.
C. Menguii Koefisien lalur
Menguji hoefisien jalur, diawali den-gan pengujian secara keseluruhan' kemudian AUij"tt uo dengan pengujian secara indivi- dual untuk setiap koefisien jalur yaug diperoleh.
1. Penguiian Secara Keseluruhan
Hipotesis  statistik uii koefisien ialur secara
keseluirrhan  dirumuskan sebagai berihut:
Hn: Pyx, = Pvx, =.""" = Pvxu = 0
Hr : sekurang-hurangnya ada sebuah
P"*o  # 0
Zi = p1Z1+ pzZz +...+ PyZp
(d)
Persamaan (d) me.mpakan persamaan regresi  di mana input datanya dinyatakan dalam  bentuh  shor Z. Statistih pu dalam persamaan (d) tidak lain merupahan i<oefisien regresi J'ang distandarhan'  atau lajim disebut sebagai  koefisien iallurr, path rigressnn  coellicient atau standardized cielliecient atau standardized  path coellicient y ang didefinisikan sebagai:
Statistih uji yang digunakan adalah uji F dengan  rumus:
(n-k-r)ip"r-r*  G-r-r)n,* lk= 1,2' "", i (5)
'=I+;il=T'*'*)
(SitePu, 1994:25)
Kriteria  uji,  H. ditolak jika nilai  F hitung Iebih  besar atau sama dengan nilai F tabel
untuk derajat bebas (df = v't = k dan l', = n-k- 1) dan tingkat hesalahan  (cr) tertentu, atau jii<a nilai P (Sig.) lebih kecil  atau  sama  dengan iingkat ct yang telah ditentukan'  Dalam hal taiinya, H" tidak dapat  ditolak. Dalam program SpSS, nilai F dan nilai P (= Sie')
""t"f. penguiian secara keseluruhan  ditun- jukl<an  oleh outPut tabel  ANOVA'
2. Penguiian Secara Individual
Jika  hasil  pengujian secara  keseluruhan menunjukkan Hn ditolak,  maha langkah selanjutnya  adalah menguji secara individual kebeimahnaan  setiap  koefisien jalur yang diperoleh.  Hipotesis statistih pengujian secara
individual dirumushan  sebagai berikut:
Ho : Pyx*  = 0: Y tidak  diPengaruhi Xo
Hr : Pyx* * 0: Y diPengaruhi X., atau
Hr : Pyx, > 0: Y dipengaruhi secara positif
oleh X., atau
Hr : Pyxn < 0: Y dipengaruhi  secara  negatif
oleh X.-.
Rumusan H, mana J'ang akan dipakai' apakah uji satu (< atau >) atau uji dua arah
(*) akan  ditentuhan  oleh rumusan hipotesis penelitian  yang diaiukan.
Statistik uji yang digunakan  adalah uji t
dengan  rumus:
tr. =& (df:n-k- 1) (6) sepr
(Schumacker, 1996: 44) tl4
MANAIEzuAL,  VOL. 2' NO. 4, fanuari 2OO4: lO9  - 127
di mana tk adalah nilai t untuk setiap koefisien jalur variabel X*, dan seon adalah standar enor koelisien jalur untuk setiap variabel Xk yang telah distandarkan, .& menunjuhkan  jumlah  variabel eksogen  yang terdapat dalam persamaan, dan n adalah jumlah pengamatan.
Kriteria uji, Hn ditolak jika nilai t hitung Iebih besar atau sama dengan nilai t tabel untuh derajat bebas (df = n-h-l) dan tingkat cr tertentu,  atau nilai  P (Sig.) lebih kecil atau sama dengan tinghat cx yang telah diten- tukan. Dalam hal lainnya,  H,, tidak dapat ditolak. Dalam  program SPSS, nilai statistilr uji t dan nilai P (Sig.) untuh uji secara individual ditunjukkan dalam output tabel @EFFICIEI\tf

## D. Trimming
Ketika koefisien jalur diuji dan ternyata ada yang tidak signifikan,  maka  peneliti  perlu memperbaihi model yang telah diajukan.
Trimming  adalah  metode yang digunakan irntuk memperbaihi model dengan jalan mengeluarkan atau mendrop dari model variabel  eksogen yang  koefisieu jalurnya tidak signifihan (Heise, 1969: 59; Suwarno &
Rahardjo, 1988: 190; Al-Rasyid dalam Sitepu, 1994: I2). Apabila terjadi trimming, maka perhitungan  koefisien jalur diulang tanpa menyertakan variabel ehsogen  yang hoefisien jalurnya tidak  signifikan.
Melalui aplikasi program SPSS sub menu regresi, trimming secara langsung  dikerjakan jika komputasi dilakukan  dengan memilih metode backward elimination.
E. Pengaruh  Langsung,  TahLangsung dan Koefisien Determinasi  Total
Al-Rasjid  (dalam Sitepu, 1994: 72-21) secara rinci telah menjelaskan rumus-rumus  untuk menghitung  pengaruh langsung, tak lang- sung  maupun koefisien  determinasi total sebagai berikut (notasi disesuaikan dengan uraian sebelumnya):
(1) Besarnya  pengaruh  langsung (DE) variabel eksogen & terhadap  variabel  endogen r dinyatakan  oleh  rumus:

## DE"r*=(Pvx*XPvx*)
Q)
Dalam Gambar la, besarnya DE variabel X, terhadap X* adalah (pr**r)(p*or,).
(2) Pengaruh tah langsung (IE) dari satu variabel eksogen terhadap variabel en- dogen dapat  terjadi melalui dua ke- munghinan.
a. Melalui hubungan  korelatif dengan variabel eksogen lain.  Dari Gambar la misalnya  IE variabel X, terhadap  variabel X* terjadi  melalui X, atau melalui Xr. Besarnya IE  yang  teriadi melalui hubungan  korelatif ini ditunjukkan oleh persamaarl:
IEvx* = (P"** )(ruu )(Prr- ) tsl
di mana rnu menunjukkan koefisien  ko- relasi (zero order correlation) antar- variabel eksogen. |adi, besarnya IE variabel X, terhadap X+ yang terjadi melalui hubungan  korelatif  dengan X, adalah (p**rr)(rrrXp,,**r). Dengan menjumlahkan  besarnyn DE,r yang diperoleh  dari persamaan  (7) dengan IEr*o dari persamaan (8), maka diperolefii besarnya pengaruh total (TE) variabel eksogen  /r terhadap  variabel  endogen y.
TEk - DE* +  Br  = (Pvx* )' + [ (pvx* Xr* )(pr*- ) ] (e)
b. Melalui  variabel  endogen lain yang terdapat dalam model. Misalnya dari Gambar lb, IE X3 terhadap variabel endogen Y terjadi melalui variabel Xn. Besarnya IE tersebut dihitung dengan rumus:
IE**",. = (Pvx* XP**** )(p"*- ) (10)
Komputasi  Analisis Jalur Melalui  Aplikasi program SpSS (Kusnendi) r15
(2) Koefisien determinasi total ( R'"** ) ,rre- r Hipotesis Tinggi rendahnya kemampulabaan  bank umum dipengaruhi  secara positif oleh tingkat kualitas portofolio, tingkat efi- siensi, dau tingkat kecukupan modal.
Sub hipotesis:
(1) Sernakin tinggi tingkat hualitas  portofolio, semakin tinggi tinghat kemampulabaan banl< umum.
(2) Semahin tinggi tingkat efisiensi, semahin tingkat kemampulabaan bank  umum.
(3) Semakin tinggi tinghat hecukupan  modal,
semahin tingkat hemampulabaan bank umum.
Hipotesis penelitian diuji dengan teknih analisis jalur,  Tingkat kesalahan (o) yang ditolerir ditetapkan sebesar 0,05.
r Diagram falur dan Struhtural Rumusan  hipotesis di atas bila diterje- mahkan ke dalam diagram jalur tampak sebagai berikut:
Gambar 2
Diagram Jalur Hipotetis:  Studi Tentang Kemampulabaan Bank  Umum
Diagram jalur tidak  memiliki  sub struk- tur, berisikan tiga buah variabel ehsogen  Xt, X, dan X, serta satu variabel endogen Y. Karena itu persamaan struktural untuk diagram jalur tersebut dapat dinyatakan dalam persamaan  tunggal sebagai berikut:
4, fanuari 2OO4: lO9  - 127
nunjukkan besarnYa Pengaruh bersama atau seremPak  variabel
Xu terhadap variabel endogen Y.
dihitung dengan  rumus: secara eksogen R'"*- (4)
di mana rr1 adalah koefisien  korelasi (zero order correlation\ antata variabel ehsogen /r dengan rrariabel  endogen Y' Dalam program SPSS. koelisien determinasi di- tnirlulrkan oleh outPut MODEL SUMMARY,
Pengaruh variabel  residu  (PXp.e, ) me-
nunjuhhan  besarnya  pengaruh variabel
Iain l,n1g tidak diteliti. Besarn5,n penga- ruh variabel lain dinyatakan  oleh:
Pv", =
( 12)
Komputasi Statistik Analisis falur Melalui Aplikasi SPSS
A. Contoh 1
rr:
Seorang peneliti  merasa tertarik untuk mengungkaphau  pengaruh  hualitas portofolio, efisiensi, dan kecukupan modal dengan tingkat kemampulabaan bank umum yang ada di Jawa Barat. Untuk  maksud tersebut, proposal disusun.  Masalah dan hipotesis penelitian  dirumuskan sebagai berihut:
r Masalah  Penelitian
(1) Apakah tingkat hemampulabaan bank umum dipengaruhi  oleh kualitas porto- folio, etisiensi,  dan  kecuhupan modal?
(2) Berapa  besar  pengaruh  kualitas kredit, elisiensi, dan kecukupan modal, baih secara serempah ntaupun individual terhadap tinghat kemampulabaan lrank umum? Persamaan Xr R'r** = l(orr- )(rru)
116
Y=Pyx, *Pvx, +Pyx. +e
r Data Anggaplah data penelitian diperoleh  dari 20 bank umum sampel di Jawa Barat yang diambil  secara acak. Variabel penelitian diukur dalam  skala rasio. Kemampulabaan (Y) diukur dengan returns  on business  (ROB), kualitas portofolio (Xr) diukur dengan port- folio quality ratio,  tingkat efisiensi (Xr) diuhur dengan  operating cost ratio (OCR), dan kecukupan modal  (Xr) diukur dengan capital adequacy ratio (CAR). Secara hipotetis,  Tabel 2 berikut  menyajikan data penelitian yang dimaksud.
Tabel 2
Data Penelitian  Hipotetis
Kemampulabaan Banh  Umum
Sumber: Data diambil dari Kerlinger  & Pedhazur (1973) setelah nama variabel  disesuaikan dengan tuiuan tulisan  ini.

## r
Pengolahan Data Pengolahan data  dilakuhan dengan  ban- tuan program SPSS 11.5. Prosedurnya ditem- puh  sebagai berikut:
(1) Transformasikan datg mentah menjadi data dalam  skor Z. Untuk itu pilih menu Analyze. Pilih Descriptlve Statistics. Klrk Descriptives.  Blok semua  variabel, klik >. Kltk Save standardized  value as variables. Klik Ok. Klik Save  untuk menyimpan  data.  Hasilnya  tampak  seperti Tabel 3.
(2) Untuk memperoleh semua nilai statistik PA, prosedurnya adalah dari menu utama Analyze, pilih Regression, klik Linier. Pengisian kotak Dependent, klik variabel  endogen, yaitu Zscore(YXzy)  dan klik >. Pengisian  l<otak  Independent, blok semua variabel eksogen dan klik >. Method, pilih Backward. Kemudian dari lrotak Statistics, klik Descriptive. Untuh kasus PA abaihan yang  lain.  Klik Continue. Klik Ok. Printout setelah diedit tampak sebagai.berikut: 2)
Tabel 3 C orr el at i o ns (Z er o- or der C orr el at i on) Variables
Y Xr Xz )G 1,000 0,67350 0,f,|197 0,34750 Xr 1,000 0,14472 0,35208 Xz 1,000 0,02252 )t 1,000
r Pengujian  Koefisien falur Dari  hasil pengolahan data di atas tampak bahwa  dengan menggunahan  metode back- ward elinination diperoleh dua  model hasil pengolahan  data, yaitu model I dan model 2. Koefisien jalur ditunjukkan  oleh Stan- dardized  Coellicients  (Beta),  yang nilainya sama dengan Unstandardized  Coelficients, Irarena input data urerupakan skor Z. Berdasarkan hasil  pengolahan data tersebut, koefisien jalur yang diperoleh diuji.
2) Output  yang dihasilkan  SpSS  hanya  menampilkan nilai-nilai statistik  dalam 3 desimal. Untuk  memper- oleh nilai lengkap,  pada output  SpSS simpan  pointer pada nilai yang  dimaksud  kemudian  double klik, dan kemudian  sekali lagi double klik.
2 5 I )
2. 2 4 2 1 3 5 4 1
4 1 I 4
5
3 5 .5 ) 6.
4 4 6 4 7.
5 6 3 7 8. 5 4 3 6
9. 7
3 7 .,
lo 6 l 8 11 4 3 8 3 12. 3
6 I l
13 6 9 5 6 l4 6 8 4 6 15. B 9 5 10
16. s 6 5 9 17 10 4 a 6
18. 9 5 8 fi
19.
4 8 8 9 20. 4 9 7 10 Komputasi  Analisis ]alur Melalui  Aplikasi program SpSS (Kusnenrti) t17
Data Pe  ne I iti a, n ipor",if fJii*p u tuuuun Bank umum
1 2 5 2 1,10691 -0,23639 -1,99093 1,18769 2. 2 4 2 1,10691 -0,70918 -1,53844 -1,52703 3. 1 5 + 1 -1,48213 -0,23639 -0,63348 -1,52703 4. 1 3 4 1 -1,48213 1,18197 -0,63348 -1,52703 5. 3 6 A 6 -0,73169 0,23639 -0,18099 -0,16967 6. 4 4 6 4 -0,35646 -0,70918 0,27149 -0,50901 7. 5 o 3 7 0,01876 0,23639 -1,08596 0,50901 8. 5 4 3 0 0,01876 -0,70918 -1.08596 0,16967 9. 7 3 7 7 0,76921 1,18197 0,72397 0,50901 10. 6 ,) 7 8 0,39398 1,18197 0,72397 0,84835 11 4 3 8 J -0,35646 1,18197 1,17646 4,84835 12. 3 6 o 3 -0,73169 0,23639 1,62894 -0,84835 13. o o h o 0,39398 1,65476 4,18099 0,16967 14. b I 4 t) 0,39398 1,18197 -0,63348 0.16967 15. I o A 10 1,14443 1,65476 -0,18099 1,52703 16. o 6 R I 1,51966 0,23639 -0,18099 1,18769 17. 10 4 7 6 '1,89488 -0,70918 0,72397 0,16967 18. I 5 8 o 1,51966 -0,23639 1,17646 0,16967 19. 4 8 8 o -0,35646 1.18197 1,17646 1,18769 2Q. 4 v 7 10 -0,35646 1,65476 0,72397 1,52703

## 1. Penguiian Secara Keseluruhan
Uji secara  heseluruhan  ditunjuld<an  oleh Tabel 4 (ANOVAI. Hipotesis  statistiknya diru- muskan sebagai berikut:
H,: Pyx, = Pvx, = Pvx.  = 0 Hr  : sekurangJrurangn5'a ada sebuah
Pvx* *0;h=1'2'dan3
Dari Tabel ANOVA diperoleh nilai F un- tuk model  1 sebesar  LO,526  dengan nilai  P = 0,000. Karena nilai P < 0,05 maka keputu- sannya  adalah Ho ditolak dau karena- itu p.ogolio,, secara individual  dapat dilakukan' -Catitan, nilai F secara manual dihitung
d""g"" rumus  (5). BerdasarAan  koefisien R2 padi fabel  5, nilai F dapat dihitung sebagai berikut:
" (n-t<-t)R'"*- _ (20-3-1X0,66371) _ I - k(l - Rix- ) 3(l -0,66371) 10,52599 = 10,526
2. Penguiian Secara Individual Uji secara individual ditunjuhkau oleh Tabel 5 (Coellicients) model 1. Hipotesis penelitian yang  hendak diuji dirumuskan menjadi hipotesis  statistik sebagai berikut:
H,,: Pyxu =0: Tinggi rendahnya  kemampu-
labaan bank umum (Y) tidak dipengaruhi oleh tingkat  kualitas portofolio (X,), tingliat efrsiensi, (Xr) maupun  oleh tinghat  hecukupan modal (X,t).
118
MANAJERIAL,  VOL.  2, NO.  4, |anuari 2OO4: lO9 '127
a b c
Tabel 4 ANOVA(.) Predictors:  (Constant),  Zscore(X3),  Zscore(X2),  Zscore(X I ) Predictors:  (Constant),  Zscore(X2), Zscore(Xl) Dependent Variable:  Zscore(Y)
Tabel 5
Coefficients (u)
a Dependent Variable:  Zscore(Y) ')Nifai ttabel df=20-3- I = 16untukcr=0,05 adalahl,T46.Nilai  ttabel  df =20-2-t=17 untuk o=0,05 adalah 1,740
Tabel 6 Model Summary Model R R Square Std. Enor of the Estimate 1 0 81469 (a) 0.66371 ,63193007 2 0.80401 (b) 0,64643 ,62862004
a Predictors:  (Constant),  Zscore(X3),  Zscore(X2),  Zscore(X I ) b Predictors:  (Constant), Zscore(X2),  Zscore(X I )
Hri Pqx+ > 0 : Tinggi rendahnya  kemampu- labaan  banh umum (Y) dipengaruhi secara positif oleh tingkat kualitas  portofolio (X,), tingkat efisiensi (Xr),  dan  tinghat kecukupan modal (X.,).
Statistik uji digunakan uji t yang dihitung dengan rumus (6). Kriteria uji, H0 ditolak jil(a
nilai t hitung ) t tabel (df = 16; a = 0,05)
secara manual nilai statistik t dihitung dengan menggunakan rumus (6). Misalnya, nilai t untuk koefisien jalur X, adalah
,  -Pt*,  - !x,  - ' se- Pnr
0,5592054725454 0,1565745686129 = 3,5 7150
Dari Tabel 5 (lihat model  1) diperoleh informasi  bahwa:
)) Koefisien jalur X, ke Y dan  koefisien jalur X, ke Y keduanya secara statistik signi- fikan (t = 3,57150  dengan nilai p = 0,00254 dan t = 3,05532 dengan nilai p = 0,00755). Dengan demikian, Hu ditolak dan  sub hipotesis  (1) dan (2) diterima.
Komputasi  Analisis ]alur Melalui  Aplikasi program SpSS (Kusnendi)
Model Sum of  Souares df Mean Souare F sis. 1 Regression 12,611 3 4,204 10,526 ,000(a) Residual 6,389 16 ,399 Total 19,000 19 2 Regression 12,282 2 6,141 15,541 ,000(b) Residual 6,718 17 ,395 Total 19,000 19 Model Variables Unstandardized  Coefficients Standardized Cnefficianle t') sis. B Std. Error Beta 1 (Constant) 0,14100 ,000 1,000 Zscore(Xl) 0,55921 0,15657 0,55921 3,57150 0,00255 Zscore(X2) 0,44788 0,14659 0,44788 3,05539 0,00755 Zsmre(X3) 0,14053 0,15497 0,14053 0,90685 0,37794 2 (Constant) 0,141 ,000 1.000 Zscorefil) 0,60927 0,14575 0,60927 4,18027 0,00063 Zscore(X2) 0,44380 0,14575 0.44380 3,04492 0,00732
>) Koefisien jalur X, he Y secara  statistih ternyata tidak signilikan (t = 0,90685 dengan nilai P -- 0,17794). H,, tidah dapat ditolak dan  karena itu, sub hiptesis
(3) ditolak.
Oleh karena  ada koefisien ialur 5'x1g 1p dah signifikan maka model  perlu diperbaihi melalui  metode trimming, yaitu mendrop  atau mengeluarhan variabel X, Szang hoefisien fa- lurnl,n tidah signifikan dari analisis selan- jutnya.
Hasil trimnting dijelaskan  oleh model 2.
Perhatikan  Tabel 5 model 2, setelah  dilaku- kan trimming besarnya  koefisien jalur X, dan X, ke Y berubah  masing-masing  menjadi  pr*, = 0,6O927 (t = 4,18027i P = 0,00063) dan pyx, = O,44380 (t = j,O4492; P= O'OA732),
dengan nilai R(,*,*, sebesar 0,64643  (lihat ^R
Sqaare untuh  model 2 dalam Tabel 6) dan nilai F sebesar 15,541  (model2'  Tabel4).
r Diskusi Statistik Setelah koefisien ialur  diuji langkah ber- ikutnya adalah melahukan pembahasan  ter- hadap hasil  analisis  data.  Pembahasan  dimah- sudlcan untuh  meniawab masalah  penelitian
1'ang telah diajukan'
(t) lvtasatatr penetitia : Apakah tingkat kemampulabaan bank umum diPenga- ruhi oleh  kualitas portofolio, elisiensi,  dan kecukupan nodal? Berdasarhan hasil pengujian hoelisien ja- lur, baik sebelum dan sesudah trimming, diperoleh informasi objektif bahwa,
hipotesis penelitian tidak seutuhnya bisa diterima. Dari  tiga  sub hipotesis yang
diajukan han5,n sub  hipotesis (1) dan (2) yang  dapat  diterima, sedang untuk sub hipotesis  (3) secara statistih tern5zata tidak signifthan. Inlbrmasi  tersebut  memberikan indihasi bahwa,  dari  tiga  variabel ehsogen
Tabel 7
Koefisien  Jalur, Pengaruh Langsung,  Tak Langsung,  Pengaruh Total dan Pengaruh Serempah X, dan X, terhadap  Y
(
J,aug diteliti hanya variabel hualitas portofolio dan variabel elisiensi yang secara nyata dan positif mempeugaruhi tinghat kemampulabaan bank umum.
Variabel kecuhupun modal  yang semula diduga  memilihi  pengaruh yang positif terhadap  hemampulabaan, ternyata tidak sesuai dengan  data.  Dengan kata lain, tinggi rendahnya hemampulabaan  bank umum tidah dipengaruhi oleh tingkat
kecukupan modal.
(2) Masalah Penelitian 2: Berapa besar pe- ngaruh kualitas kredit (X,) dan efisiensi (X,),  baik secara  serempak maupun  indi- vidual terhadap tingkat kemampu-labaan bank  umum (Y)? (variabel kecuhupan modal tetah  didrop).  |awaban terhadap masalah penelitian  tersebut diringkas melalui Tabel 7 dan diagram jalur
berihut.
Gambar 3
Struktur Hubungan  Kausal X, dan X, terhadap Y
Variabel Koefisien Jalur Besarnva  Penoaruh Pengaruh  Serempak Langsung ,nFt Tak Lanosuno (lEl Total rffEl={DE}+flEl'l tR'o- I Xr 0 60927 0.37121 0,03913 0.41034 Xr 0 44380 0,19696 0.03913 0.23609 e 0.59462 0.35357 Xr  dan Xz 0.64M3')
t20
MANAIERIAL,  VOL.  2, NO.  4, Januari  2OO4: lO9 - 127
Contoh perhitungan secara manual dapat dijelaskan sebagai berikut:
1) Besarnya  pengaruh tah langsung variabel X, terhadap Y ),ang  terjadi melalui hu- bungannya  dengan X, dihitung dengan rumus (8):
(P"** )(r* )(p** ) = (Pvx, XrrzXpvxz )
= (o,60927)  (o,14472)  (0,44380)
= 0,03913
2) Besarnya pengaruh serempak X, dan  X, terhadap Y dihituqg dengan rumus (11):
R1,*,*,, = f (Pvx, Xrru) =
( Pvx, )( ryXr ) + ( pvx2  )(ryx2 )
= (O,60927X0,67350) +
(0,44380X0,s37e7)
= 0,64643 = R Squaremodel2 Tabel 6

## 3)
Nilai p"" dihitung dengan rumus (12):
Berdasarkan Tabel 7 diperoleh informasi objektif, bahwa: )) Kualitas  portofolio yang  diukur oleh porttolio quality ratio memiliki pengaruh yang positif  terhadap tinggi rendahnya kemampulabaan bank umum. Semakin tinggi  kualitas portofolio, kecenderung- annya  akan semakin tinggi kemampu- Iabaan bank  umum. Besarnya  pengaruh kualitas  portofolio  yaug secara langsung menentukan  perubahan  tingkat kemam- pulabaan bank umum adalah 37,12o/o dan yang melalui hubungannya dengan tingkat efisiensi adalah  3,91Y". Dengan demikian,  secara total sebesar 41,O3"/" kualitas  portolblio  mampu menentukan perubahan tinghat kemampulabaan  bank umum.
Tinglrat efisiensi yang  diuhur oleh  opera- ting cost ratio memiliki  pengaruh yang positif terhadap tinggi rendahnya  hemam- pulabaan bank  umum. Semakin  tinggi tingkat efisiensi banh dalam menjalankan usahanya, kecenderungannya  akan sema- kin tinggi kemampulabaan bank umum. Secma total, sebesar 23,610/o tinggi ren- dahnya elisiensi mampu menentuhan perubahan tingkat kemampulabaan  bank umum. Rinciannya,  sebesar 19,7Yo meru- pakan  pengaruh langsung dan sebesar 3,91% merupakan pengaruh tidak lang- sung  yang terjadi melalui hubungannya dengan kualitas  portofolio.
Secara serempak,  sebesar 64,640/0 kualitas portofolio dan efisiensi mampu mempe- ngaruhi kemampulabaan bank umum. Sisanya, yaitu sebesar  35,360/o  merupa- kan pengaruh  yang  datang dari faktor- faktor lain yang tidak dapat dijelaskan melalui  penelitian ini.
B. Contoh 2
Berdasarkan kajian  teori tertentu, seo- rang peneliti berhasil merumuskan kerangka berpikir dan hipotesis penelitian sebagai berikut: r Kerangha Pemihiran
Gambar 4 Kerangka Pemikiran
a Hipotesis
1. Tinggi  rendahnya X, dipengaruhi secara positif oleh X, dan X,.
Sub hipotesis 1.1 Semakin tinggi Xr, semakin tinggi X,
1.2 Semakin  tinggi X,, semakin tinggi X,, 2. Tinggi  rendahnya  Y dipengaruhi secara positif oleh Xr, Xr, dan Xr. Xr X3 1 - R'vx* Komputasi  Analisis |alur Melalui  Aplikasi program SPSS (Kusnendi) 127

## Sub hipotesis

## 2.1
Semakin tinggi X,, semakin tinggi Y

## 2.2
Semakin tinggi Xr, semakin  tinggi  Y

## 2.3
Semahin tinggi Xr, semakin tinggi Y

## r
Data Penelitian Misalnyn, dari hasil  pengumpulan data diperoleh data penelitian untuk variabel X,,
Xr, Xr, dan Y sebagai berikut:
Tabel 8 Data  Penelitian X,, X,' Xr' dan  Y
r Analisis  Data
- Langkah 1. Terjemahhan  hipotesis pene-
litian he dalam  diagram ialur dan  persamaan struktural.  Hasilnya diperagahan melalui Gambar 5 berikut.
X2
Gambar 5
Hubungan  Struktural Antara X,, X, Xr,  dan Y
Sesuai  dengan  hipotesis penelitiannya, diagram jalur di atas terdiri dari dua buah sub-struktur sebagai berikut:
Sub'struktur 1
Gambar  5a Sub-struktur 1:
Hubungan  Struktural Antara  X,, Xr,  dan X,
Persamaan struktural  sub-struktur 1 di- nvatakan oleh:
I X, = P*,*,X, + P*,*,X' + t' I Xr Xz Sub-struktur 2 ,rx'-')b' [ ',, \. *, Pxrxz
Gambar 5b Sub-struktur 2:
Hubungan  Struktural Antara  X,, X, X, dan Y 80 27 93 42
80 27 93 37 75 25 90 37 62 24 89 28 62 22 90 5t 62 23 89 36 62 24 89 36 62 24 93 39 58 23 84
l5
58
18 80 l4 58 l8 82 t4 58 7 84 l3 58 t8 82 il 58 t9 82
l2 50 l8 79 8 50 t8 76 7 50 9 72 8
50 9 79
8 50 20 7l 9 56 20 82 l5 70 20 9l l5 Catatan: variabel itian  diukur dalam skala  interval.
122
MANAJERIAL, VOL. 2, NO.  4, fanuari 2OO4: lO9  - 127
Persamaan struktural  sub-struhtur 2 di- nyatakan  oleh:
Y = Pvx,X, a P"*rX2 + PYx.X1  + e2
- Langkah  2. Transformasikan  data varia-
bel penelitian  menjadi skor Z. Hasilu5,a ditampilkan oleh  Tabel  9 berihut.

## Tabel  9
Hasil Translbrmasi  Data Variabel Penelitian Menjadi  Skor Z - Langkah 3. Hitung koelisien horelasi antarvariabel  penelitian. Dari menu Analyze, pilih sub menu Correlatedanklih  Bivariate. llasiln5,a diringhas nelalui Tabel 10. - Langkah 4. Dari persamaan struhtural sub struktur  1, hitung dan uji koefisieu jalur
Px.x,  da,r Px.x,  . Hasilnya ditunjukkan oleh printout komputasi SPSS sebagaimana diring- kas melalui  Tabel 11 sampai  Tabel 1 l.
Tabel lO
Correlations Penguiian  Koefisien falur  Sub-Struktur I 1) Peugujian secara heseluruhan Hu:Px,x, =Px.x, =0 Hr : sekurangJ<uranguya ada sebuah
Px,x* +0;i=3;  h=ldan2
Dari Tabel 10 diperoleh nilai F = 24,744 dan nilai P < 0.05. H0 ditolak. Pengujian dilanjutkan secara individual.
2) Pengujian secara individual
Hu i Px.xu = 0: Tinggi rendahnya X,
. tidah dipengaruhi oleh X, maupun oleh Xr..
Hr : Px,xu > 0: Tinggi  rendahnya X, di-
:ffi,-THt:',"TlH:xj pun oleh X,.
Dari Tabel 13 diperoleh  koelisien jalur X, dan X, he X, masing-masing  sebesar px,x, =
0,68031(t = 3,-153; P= 0,001)dan px,x, = 0,20872 (t = 1,060; P = 0,303).  Hasil uji menunjukhan, koefisien jalur  X, ke X, signi- fihan (H,, ditolak)  sedang  koelisien jalur  X, lce X, secara statistik tidak  signifihau (H,,  tidak dapat ditolah).  Karena ada lioefisien  jalur yang tidak  signifikan, t aitu X, ke X, maka perlu dilahukan trimning, yaitu mengelu- arkan  variabel ehsogen X, dari model dan perhitungan koefiesien jalur sub-sutruktur 1 diulang.  Hasilnya ditunjuhhan  oleh  model 2 dalam Tabel  13.
Berdasarkan hasil analisis  pada  Tabel  13, diperoleh  inlbrrnasi lrahwa besarnya hoefisien jalur Xr ke Xi adalah  0,84352 dengan
Xr Xz
Xs Xt ,78185 ,84352 ,77344 Xz I ,74064 ,88145 X: 1 ,85436 2.13469 1,868't4 1,30174 1,62747 2,13469 1,868'r4 1,30174 1,23997 1,58933 1,23538 0,8536 1,23997 0,1714 0,919 0,70422 0,54249 0,1714 0,28625 0,8536 1,23997 0,1714 0,60263 0,70422 1,16248 0,1714 0,919 0,70422 1,16248 0,1714 0,919 1,30174 1,39497 o,26489 0,60263 -0,04268 -0,46499 4,26489 4.97927 .0,6402 -0,54249 4,26489 4.97927 -0.34144 -0,54249 -0,26489 -1,29565 -0,04268 -0,61999 -0,26489 -0,97927 -0,34144 -0,77498 -0,26489 -0,66289 -0,34144 -0,69749 1,13746 -0,97927 -0,78958 -1,00748 1,13746 -0,97927 -1,23772 -1,08498 1,13746 -0,66289 -1,83524 -1,00748 1,13746 .0,66289 -0,78958 .1,00748 1,13746 -0,34651 -1,98462 -0,92998 4,48303 -0,34651 -0,34144 -0,46499 1,04397 -0,34651 1,0048
-0,46499
Komptrtasi Analisis |alur Melalui  Aplikasi  Program SPSS (Kusnendi)
L23
" pr"dict*s (Crrrt.rq. Zscnre(XZ), Zscore(Xl), b Predictors: (Constant),  Zscore(Xl), c Dependent Variable:  Zscore(X3)
Tabel 12 Model Srunnta4, Model R R Square Std. Error  of the Estimate 1 R535n (a) ,72846 5A9?8434 2 84352 (b) 71152 ,55't05314 " P..d"t"r.(C"nstant), Zscore(X2), Zscore(Xl),  b Predictors:  (Constant), Zscore(Xl)
Tabel 13
Coellicientst"l Model Sum of Squares df Mean Square F sig. 1 Regression 14,569 2 7.285 24,144 ,000(") Residual 5,431 18 .302 Total 20.000 20 2 Regression 14,2N 14,230 46,863 ,0000) Residual 5.770 19 .304 Total 20,000 20
Model Unstandardized  Coeff icients Standardized  Coefficients
t sig.
1
B Std. Error Beta (Constant) 0.1 1986 ,000 1,000 Zscore(X1) 68033 .197 ,68033 3,453 ,003 Zscore(X2) ,20872 .197 ,20872 1,060 ,303 2 (Constant) ,12025 ,000 1,000 Zscore(X1) .84352 12322 ,84352 6,846 ,000
a Dependent Variable:  Zscore(X3)
l<oefisien determinasi (R'*,*,) = (0'84352)
(0,84352) = O,7lL52  (lihat rnodel 2 Tabel 11),  dan besarnya koelisicn Px.., =
J0-OJttO= 0,53710' Dengan demihian'
diagram jalur sub-struktur 1 mengalani perubahan, yaitu meniadi seperti  Gambar 6 .
- Langhah  5. Dari persalnaall  struktural sub-suh'uktur  2, hitung dan uji hoefisien jalur
Pvx, , Pvx, dan pr*. ' Hasilnya ditunjukkan oleh prinout komputasi SPSS yang diringkas melalui  Tabel 14 sampai  Tabel 16.
Pengujian  Koelisien |alur Sub-Struktur 2
- Pengujian secara keseluruhan
Hu: Pvx, = Pvx, = Pvx.  = 0 Hr : sekurangJ<urangnya ada sebuah
Pvxu+0;k=1'2,dan3
Dari Tabel 14 diperoleh nilai F untuk model 1 adalah 38,532  dan nilai P < 0'05. Hn ditolak. Pengujian dilanjuthan secara indi' vidual. e1 X3 ,/,,,,o Xr 0,84352 Gambar  6
Struktural Hubungan  Kausal X, ke X,
124 MANA]ERIAL,  VOL. 2, NO. 4, Januari 2004  : lO9'127
Model Sum of Squares df Mean Square F sig. 1 Reqression 17,436 3 5,812 38,532 ,000(.) Residual 2,564 17 ,151 Total 20,000 20 2 Regression 17,338 2 8,669 58,625 ,0000) Residual 2,662 18 ,148 Total
20,000 20 Tabel 14

## ANOVAI"I
a Predictors: (conshnt), Zscore(X3), Zscore(X2),  Zscore(Xl ), b Predictors: (constant),  Zscore(X3), Zscorepe) c DependentVariable:  Zscore(Y)
Tabel 15
Coelfrcients k'l
a Dependent Variable:  Zscore(Y)
Tabel 16 Model  Summary
a Predictors:  (Constant), Zscore(X3),  Zscore(X2),  Zscore(Xl ) b Predictors:  (Constant), Zscore(X3), Zscore(X2)
Pengujian secara individual
Hn: Pvx* =0 : Tinggi rendahn)ra Y ti- dak  dipengaruhi  oleh X,, X, maupun oleh Xl.
Hr : Pvxu > 0: Tinggi  rendalrrrva Y seca- ra positif dipengaruhi
oleh X,, X, maupun oleh xr. Dari Tabel 15 (lihat model 1) diperoleh informasi  bahwa:
(1) Koefisien jalur X, lie Y (pvx, ) = 0,14444 secara statistik  tidak signifihan (t = -0,804; P = 0,432). Karena itu, H,, tidak  dapat  ditolak.
(2) Koefisien jalur X, he Y ( p"*, ) = 0,60111 (t = 4,187; P= 0,001) dan koelisien jalur
Model Unstandardized  Coefficients Standardized  Coefficients t sig.
B
Std. Error Beta
(Constant) ,085 ,000 1,000 Zscore(X1) -,14444 ,180 -,14444 -,804 ,432 Zscore(X2) ,60111 ,144 ,60111 4,187 ,001 Zscore(X3) ,53099 ,167 ,53099 3,186 ,005 2 (Constant) ,084 ,000 1,000 Zscore(X2) .55084 .128 ,55084 4.304 .000 Zscore(X3) ,44638 ,128 ,44638 3,488 ,003 Model R R Square Std. Error of the  Estimate I ,93370.3\ ,87179 ,3883',t27t 2 ,9310g (b) ,86691 ,3845433t
Komputasi  Analisis Jalur Melalui  Aplikasi program SpSS (Kusnendi)
I25
X, he Y( Pvx. ) = 0,53099 (t = 3'186; P = 0,005), secara statistik signifikan.
Karena itu, H,, ditolah.
Karena ada koefisien jalur yang tidak signifikan. perlu  dilakukan trimning. Varia- bel eksogen X, dikeluarkan dari model dan perhitungan hoefiesien ialur sub-sutruktur 2 diularrg.  Hasiln5'a ditunjukkan oleh Tabel 15 model2.
Dari model 2 dalam Tabel  15, diperoleh koefisien jalur X, ke Y ( p"*, ) = 0,55084  (t = 4,304 dan P = 0'000)  dan koelisien jalur X,
ke Y (Pvx. ) = o,44638 (t = 3,488  dan P = 0,003). Besarnl'a koefisien  determinasi X, dan X, terhadap Y adalah,
R'"*,r, = (Pvx, Xr"*, ) * (Pvx, Xr"*, ) = (0,5508i1X0,88145) +
(0,44638X0,85436)
= 0,86691
Besarul'a  pengaruh  variabel lain diluar X,
dan X, terhadaP Y adalah,
pv., ! ffi- o,866ri) = 0,36482
Dengan  demihian, diagram jalur sub struhtur 2 mengalami perubahan,  yaitu menjadi  seperti  Gambar 7 berikut.
Gambar 7
Struktur Hubungan  Kausal X. dan  Xr ke Y r Diskusi Statistili
Berdasarkan keseluruhan  analisis data di atas, dapat  dihemuhakan pembahasan  sta- tistih sebagai berilcut:
(1) Hipotesis  penelitian  1 tidak seutuhnl'a da- pat diterima, sebab  berdasarhan  pengu- jian hoefisien jalur sub struktur  1, hanya koefisien jalur X, ke X, Yang secara statistik bermakna' sedang  hoefisien jalur X, ke X, secara statistik tidak bermakna.
Kirena itu, dari hipotesis t hanya sub hipotesis 1.1 yang secara statistih dapat diterima, sedang untuk sub hipotesis 1.2 secara statistil< ditolak. Temuan ini mem- berihan indikasi  bahwa, J'/ang berpenga- ruh secara nyata  terhadap X, hanya  Xr.
(2) Hipotesis penelitian 2 juga tidah seutuh- nya dapat diterima, sebab  berdasarkan pengujian koelisien jalur sub struhtur 2, lrurr5rn hoefisien jalur X, ke Y dan X, he Y l,ang secara  statistih  berunakna, sedang koefisien jalur X, ke Y secara statistik tidah bennakna.  Deugan demihian, dari hipotesis penelitian 2 sub  hipotesis 2'2 dan 2.3 secara statistik dapat diterima, sedang untuk sub hipotesis 2.1 secara statistik  ditolah.  Indikasi ini memberi petunjuk  bahwa, dari  tiga variabel yapg diteliti, yaitu  X, sampai X, hanya  variabel X, dan X, Yang secara nYata mem- pengaruhi  Y.
(3) Bertitik tolak dari hasil  pengujian koe-
fisien ialur, baik untuk sub struktur 1 maupun sub struktur 2, maka daPat dihemukakan  diagram jalur lengkap l'zang mengganrbarhan hubungan kausal  antar- variabel  penelitian X,, X,, X3 dan Y sebagaimana ditampilkan Gambar 8 trerikut.
t' 1/ o'sztro X3 A 0,36482 I Qz Xz 0,84352 Gambar 8 Hubungan Struktural
Antara X,, Xr,X, dan  Y T 0,364s2 | I Qi rh- I o,zt,ts \*, 125
MANAJERIAL, VOL. 2, NO.  4, ]anuari2004 lO9  - 727
(4) Dari Gambar 8 diperoleh informasi ob- jektif bahwa:
- Pengaruh Xl terhadap Xj sebesar 71,157o.
- Pengaruh variabel Iain diluar X, terhadap X, sebesar 28,85%.
- Pengaruh X, dan X, terhadap Y masing- masing sebesar 30,34%  dan  19,93%.
- Pengaruh X, dan X,, terhadap Y secara bersama-sama  sebesar 86,69'/0.
- Pengaruh variabel lain diluar X, dan X: terhadap Y sebesar  13,37o/o.
Penutup
Tulisan ini secara singhat dan prahtis mencoba menjelaskan apa PA dan bagaimana nilai-nilai statistik PA dihitung. Sebagai catatau  penutup  dapat dikemuhakan  hal-hal penting  sebagai berikut:
(1) Tujuan  utama PA adalah menganalisis pola hubungan antarvariabel  dengan tu- juan untuk mengetahui pengaruh lang- sung maupun  tidak langsung, serempah maupun individual seperanghat variabel penysf.b (variabel  eksogen) terhadap satu set variabel  ahibat  (variabel endo- gen).  Pola hubungan tersebut din5zn12- kan dalam persamaan struktural dan digambarhan  dalam diagram  ialur.
(2) Sebuah diagram jalur lengkap terdiri dari sub-sub struhtur. I(oefisien jalur  dihitung berdasarhan  sub-sub struktur  yang telah ditentuhan.
(3) Melalui aplikasi  program SPSS, nilai-nilai statistih PA dihitung berdasarhan  data yang telah distandarhan  (skor z), dan hoefisien jalur din]/atakan sebagai standardized coellicien t (beta).
(4) Melalui menu analyzed sub menu regression, dan pilihan metode backward elimination, koelisien jalur sebelum dan setelah trinming dapat ditentukan.
(5) Dengan melihat output  correlations an- tarvariabel serta output coellicients, secara manual dapat dihitung pengaruh langsung, tak langsung, maupun penga- ruh total. I(oefisien determinasi  total ditampilkan melalui output model summalJ/,
Daftar  Pustaha
Al-Rasjid, Harun.  (1994).  'Analisis  Jalur (Path Analysis)". In Nirwana S.I(. Sitepu. Aualisis ]alur. Bandung: |urusan Statistiha  UNPAD.
Cooper, Donald R. & C. William Emory. (1997).  Metode Penelitian Bisais. Edisi Bahasa Indonesia. ]akarta: Erlangga. Gujarati, Damodar N. (1988). Basic Econo- metrics. 2nd Edition.  Singapore:  McGraw- Hill Bool<  Co. Hair, ]oseph F:, Jr., et.al. (1998). Multi- variate Data Analysis. Fith Edition. USA: Prentice-Hall International, Inc. Haise, David R. (1969). "Problem in Path and Causal Inference". In Edgar' F. Borgatta  (editor), Sociological Methodology. San Francisco: ]ossey-Bass Behavioral Science.
Kerlinger,  Fred N. & Pedhazur E}. Q973). Mtrltiple Regression in Behavioral Research. New Yor; Holt Rinerhart & Winston  Inc.
I(usnendi. (2003). " Structural Eguation Modeling (SEM): Analisis pemodelan Persamaan Struktural dalam pene- Iitian Manajemen'l Manajerial, Jurnal Manajemen dan Sistem Informasi. UpI. Vol.2, No. 3, Oktober 2003. Hal.  68-82. Land, Kennet C. (1969). "Principles of path Analysil'. In Edgar F. Borgatta (editor), Sociological Methodology.  San  Francisco:
|ossey-Bass Behavioral Science. Li, Ching Chun. (1977). Patl* Analysis a Primer. California:  The Boxwood Prress. Miller, Michael K. & Stokes, C. Shannon.
(7975).  "Path Analysis in Sociological Research:  Commentary. " Rural Socio- lo95''
Schumacker, Randal  E. & Lomax, Richard G. (1996). A Beginner's  Guide to SEM.
Mahwah, Jew Jersey:  Lawrence  Erlbaum Associates, Inc. Pub.
Sitepu, Nirwana SK. (1994). Analisis falur. Bandung:  Jurusan Statistika UNPAD. Suwarno, Bambang & Rahardjo, Sri pamoe- djo. (l988). Women's RoIe,  Status and Fertility in West fava, Indonesia.
Bandung:
Komputasi  Analisis Jalur Melalui  Aplikasi prograrn SPSS (Kusnencli)
t27