Analisis jalur adalah bentuk regresi berganda Analisis statistik yang digunakan untuk mengevaluasi model kausal dengan memeriksa hubungan antara variabel dependen dan dua atau lebih variabel independen. Dengan menggunakan metode ini, seseorang dapat memperkirakan besarnya dan signifikansi hubungan sebab akibat antar variabel.
Pengambilan Kunci: Analisis Jalur
- Dengan melakukan analisis jalur, peneliti dapat lebih memahami hubungan sebab akibat antara berbagai variabel.
- Untuk memulai, peneliti menggambar diagram yang berfungsi sebagai representasi visual dari hubungan antar variabel.
- Selanjutnya, peneliti menggunakan program perangkat lunak statistik (seperti SPSS atau STATA) untuk membandingkan prediksi mereka dengan hubungan aktual antara variabel.
Gambaran
Analisis jalur secara teori bermanfaat karena, tidak seperti teknik lainnya, ini memaksa kita untuk menentukan hubungan di antara semua variabel independen. Ini menghasilkan model yang menunjukkan mekanisme sebab-akibat di mana variabel independen menghasilkan efek langsung dan tidak langsung pada variabel dependen.
Analisis jalur dikembangkan oleh Sewall Wright, seorang ahli genetika, pada tahun 1918. Seiring waktu metode ini telah diadopsi dalam ilmu fisik dan ilmu sosial lainnya, termasuk sosiologi. Hari ini orang dapat melakukan analisis jalur dengan program statistik termasuk SPSS dan STATA, antara lain. Metode ini juga dikenal sebagai pemodelan kausal, analisis struktur kovarian, dan model variabel laten.
Prasyarat untuk Melakukan Analisis Jalur
Ada dua persyaratan utama untuk analisis jalur:
- Semua hubungan sebab akibat antar variabel harus berjalan dalam satu arah saja (Anda tidak dapat memiliki sepasang variabel yang menyebabkan satu sama lain)
- Variabel harus memiliki urutan waktu yang jelas karena satu variabel tidak dapat dikatakan menyebabkan yang lain kecuali sebelum sebelum waktunya.
Cara Menggunakan Analisis Jalur
Biasanya analisis jalur melibatkan pembangunan diagram jalur di mana hubungan antara semua variabel dan arah sebab akibat di antara mereka secara khusus ditata. Ketika melakukan analisis jalur, pertama-tama orang mungkin membangun sebuah diagram jalur input, yang menggambarkan hubungan yang dihipotesiskan. Di sebuah diagram jalur, peneliti menggunakan panah untuk menunjukkan bagaimana variabel berbeda saling berhubungan. Panah menunjuk dari, katakanlah, Variabel A ke Variabel B, menunjukkan bahwa Variabel A dihipotesiskan untuk mempengaruhi Variabel B.
Setelah analisis statistik selesai, seorang peneliti kemudian akan membangun sebuah diagram jalur keluaran, yang menggambarkan hubungan sebagaimana mereka benar-benar ada, menurut analisis yang dilakukan. Jika hipotesis peneliti benar, diagram jalur input dan diagram jalur output akan menunjukkan hubungan yang sama antara variabel.
Contoh Analisis Jalur dalam Penelitian
Mari kita perhatikan contoh di mana analisis jalur mungkin berguna. Katakanlah Anda berhipotesis bahwa usia memiliki efek langsung pada kepuasan kerja, dan Anda berhipotesis bahwa usia memiliki efek positif, sehingga semakin tua usia, semakin puas seseorang dengan pekerjaannya. Peneliti yang baik akan menyadari bahwa tentu saja ada variabel independen lain yang juga memengaruhi variabel dependen kepuasan kerja kami: misalnya, otonomi dan pendapatan, antara lain.
Menggunakan analisis jalur, seorang peneliti dapat membuat diagram yang memetakan hubungan antara variabel. Diagram akan menunjukkan hubungan antara usia dan otonomi (karena biasanya yang lebih tua, semakin besar mereka akan memiliki otonomi), dan antara usia dan pendapatan (sekali lagi, cenderung ada hubungan positif antara dua). Kemudian, diagram juga harus menunjukkan hubungan antara dua set variabel dan variabel dependen: kepuasan kerja.
Setelah menggunakan program statistik untuk mengevaluasi hubungan-hubungan ini, seseorang kemudian dapat menggambar ulang diagram untuk menunjukkan besarnya dan pentingnya hubungan tersebut. Sebagai contoh, peneliti mungkin menemukan bahwa otonomi dan pendapatan terkait dengan kepuasan kerja, bahwa salah satu dari keduanya variabel memiliki tautan yang jauh lebih kuat ke kepuasan kerja daripada yang lain, atau bahwa kedua variabel tidak memiliki tautan signifikan ke pekerjaan kepuasan.
Kekuatan dan Keterbatasan Analisis Jalur
Sementara analisis jalur berguna untuk mengevaluasi hipotesis kausal, metode ini tidak dapat menentukan arah kausalitas. Ini mengklarifikasi korelasi dan menunjukkan kekuatan hipotesis sebab-akibat, tetapi tidak membuktikan arah sebab-akibat. Untuk memahami sepenuhnya arah kausalitas, peneliti dapat mempertimbangkan untuk melakukan studi eksperimental di mana peserta secara acak ditugaskan ke kelompok perlakuan dan kontrol.
Sumber daya tambahan
Siswa yang ingin belajar lebih banyak tentang analisis jalur dan bagaimana melakukannya dapat merujuk ke tinjauan University of Exeter tentang Analisis Jalur dan Analisis Data Kuantitatif untuk Ilmuwan Sosial oleh Bryman dan Cramer.
Diperbarui oleh Nicki Lisa Cole, Ph. D.