Analisis Jalur dan Mediasi dengan SPSS: Panduan Praktis dan Contoh Kasus
Analisis Jalur dan Mediasi dengan SPSS: Panduan Praktis dan Contoh Kasus
Dalam dunia penelitian sosial dan pendidikan, memahami hubungan antar variabel tidak cukup hanya dengan korelasi atau regresi sederhana. Di sinilah analisis jalur (path analysis) dan mediasi berperan penting. Keduanya memungkinkan peneliti menguji mekanisme di balik pengaruh suatu variabel terhadap variabel lainnya.
Artikel ini akan membahas:
- Apa itu analisis jalur dan mediasi
- Langkah-langkah analisis menggunakan SPSS
- Contoh kasus sederhana
- Interpretasi hasil
🔍 Apa Itu Analisis Jalur dan Mediasi?
Analisis Jalur
Analisis jalur adalah perluasan dari regresi linear berganda yang memungkinkan kita menguji hubungan langsung dan tidak langsung antar variabel dalam satu model. Biasanya divisualisasikan dalam bentuk diagram jalur.
Contoh:
- Variabel X memengaruhi Y secara langsung
- Variabel X juga memengaruhi Y melalui Z (jalur tidak langsung)
Analisis Mediasi
Mediasi terjadi ketika pengaruh variabel independen (X) terhadap variabel dependen (Y) dijelaskan sebagian atau seluruhnya oleh variabel perantara (M).
Jenis mediasi:
- Penuh (full mediation): Pengaruh X ke Y hanya melalui M
- Sebagian (partial mediation): X memengaruhi Y secara langsung dan melalui M
🛠️ Langkah-Langkah Analisis Mediasi di SPSS
Untuk analisis mediasi, kita bisa menggunakan SPSS dengan bantuan macro PROCESS by Andrew Hayes. Berikut langkah-langkahnya:
Instalasi Macro PROCESS
- Unduh dari processmacro.org
- Install melalui menu Extensions > Utilities > Install Custom Dialog
Persiapkan Data
- Pastikan variabel X, M, dan Y sudah terdefinisi
- Contoh: X = Gaya Hidup Sehat, M = Motivasi Belajar, Y = Prestasi Akademik
Jalankan Analisis
- Buka Analyze > Regression > PROCESS
- Masukkan X, M, dan Y sesuai model
- Pilih Model 4 (mediasi sederhana)
- Centang opsi Bootstrap CI (misalnya 5000 sampel)
Interpretasi Output
- Lihat nilai koefisien jalur X → M, M → Y, dan X → Y
- Perhatikan nilai indirect effect dan confidence interval
- Jika CI tidak mencakup nol, maka mediasi signifikan
📚 Contoh Kasus: Pengaruh Gaya Hidup Sehat terhadap Prestasi Akademik melalui Motivasi Belajar
Desain Penelitian
- X: Gaya Hidup Sehat
- M: Motivasi Belajar
- Y: Prestasi Akademik
Hasil Analisis
- Jalur X → M: signifikan (β = 0.45, p < 0.01)
- Jalur M → Y: signifikan (β = 0.50, p < 0.01)
- Jalur X → Y: tidak signifikan (β = 0.10, p = 0.12)
- Indirect effect: signifikan (CI: 0.18 – 0.32)
Interpretasi
Motivasi belajar memediasi secara penuh pengaruh gaya hidup sehat terhadap prestasi akademik. Artinya, gaya hidup sehat meningkatkan motivasi, yang pada gilirannya meningkatkan prestasi.
🎯 Kesimpulan
Analisis jalur dan mediasi memberikan wawasan mendalam tentang bagaimana dan mengapa suatu variabel memengaruhi variabel lain. Dengan SPSS dan macro PROCESS, peneliti dapat menguji model yang kompleks secara efisien dan akurat.
📚 Daftar Pustaka
Hayes, A. F. (2018). Introduction to Mediation, Moderation, and Conditional Process Analysis: A Regression-Based Approach (2nd ed.). New York: The Guilford Press.
Ghozali, I. (2017). Model Persamaan Struktural: Konsep dan Aplikasi dengan Program AMOS 24. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Kline, R. B. (2016). Principles and Practice of Structural Equation Modeling (4th ed.). New York: The Guilford Press.
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(6), 1173–1182.
Sarstedt, M., & Mooi, E. (2019). A Concise Guide to Market Research: The Process, Data, and Methods Using SPSS Statistics (3rd ed.). Springer.
Hadi, S. (2015). Statistik untuk Penelitian Sosial. Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
