Analisis Jalur (Path Analysis)

Dalam statistik, analisis jalur atau biasa lebih dikenal dengan Path Analysis digunakan untuk mengetahui hubungan ketergantungan langsung diantara satu set variabel. Path Analysis adalah model yang serupa dengan model analisis regresi berganda, analisis faktor, analisis korelasi kanonik, analisis diskriminan dan kelompok analisis multivariat yang lebih umum lainnya seperti analisis anova, manova, anacova.

Dalam hal kausalitas, Path Analysis dapat dipandang sebagai analisis yang mirip dengan analisis regresi. Keduanya sama-sama menganalisis model kausalitas. Perbedaannya terletak pada tingkat kerumitan model. Model analisis regresi lebih banyak menganalisis variabel dependent sebagai dampak dari variabel independent. Variabel dependent tersebut tidak memberikan dampak terhadap variabel lainnya. Ketika peneliti dihadapkan pada model dimana variabel dependent menyebabkan variabel dependent lainnya, maka analisis jalur lebih cocok digunakan.

Dalam hal lainnya, analisis jalur juga dapat dilihat sebagai SEM (Structural Equation Modeling) dimana analisis jalur adalah SEM yang hanya memiliki satu indikator, atau model stuktural dari analisis SEM. Perbedaannya adalah analisis jalur hanya menganalisis variabel konstruk, sedangkan pada SEM semua variabel baik variabel indikator maupun variabel konstruk dianalisis secara bersama-sama dalam satu model.

Pemodelan Path Analysis

Pada model di bawah, model terdiri atas EX1 dan EX2 sebagai variabel eksogen yang mana satu sama lain berkorelasi. Kedua variabel ini memiliki pengaruh langsung terhadap En2 atau secara tidak langsung melalui variabel En1. En1 dan En2 disebut sebagai variabel endogen. Dalam model riil, variabel eksogen dimungkinkan dipengaruhi oleh variabel lain diluar EX1 dan EX2. Variabel lain diluar kedua variabel ini disimbolkan sebagai e (variabel eror).

path analysis

Keunggulan Path Analysis dibandingkan analisis regresi berganda adalah:

1. Peneliti dapat secara simultan mengukur pengaruh variabel eksogen terhadap variabel endogen.

2. Peneliti dapat menguji apakah model sudah cukup fit dengan data.

3. Peneliti dapat menguji model yang memiliki permasalahan multikolinieritas (korelasi yang tinggi antara variabel eksogen).

4. Peneliti dapat melakukan pebandingan pengaruh langsung dan tidak langsung dari variabel eksogen terhadap variabel endogen.