oleh :  Wahyu Widhiarso | Fakultas Psikologi UGM

Salah satu kelemahan AMOS dibanding dengan program SEM lainnya seperti LISREL atau MPLUS terletak pada tidak dapat diketahuinya signifikan tidaknya peranan tidak langsung (indirect effect). Nilai prediksi dapat diketahui, akan tetapi signifikan tidaknya tidak dapat diketahui. Berikut ini cara untuk cara sederhana untuk menghitung signifikan tidaknya peranan tidak langsung.

Artikel dalam bentuk PDF dapat diunduh di sini

DESAIN PENELITIAN

Kita akan melihat peranan tidak langsung pelatihan TIM BUILDING untuk meningkatkan KOHESIVITAS kelompok melalui penurunan RIVALITAS pada sebuah kelompok. Diharapkan selain meningkatkan kohesivitas, pelatihan Tim Building menurunkan Rivalitas dalam kelompok yang selanjutnya akan meningkatkan Kohesivitas kelompok.

PERTANYAAN PENELITIAN

Disamping penelitian ini mengidentifikasi dampak pelatihan terhadap Kohesivitas kelompok (peranan langsung), juga mengidentifikasi dampak pelatihan terhadap menurunnya rasa RIVALITAS yang selanjutnya meningkatkan KOHESIVITAS kelompok (peranan tidak langsung).

GAMBAR MODEL

Gambar menunjukkan bahwa sebelum pelatihan diberikan baik Kohesivitas maupun Rivalitas diukur (pre-test). Setelah pelatihan diberikan Kohesivitas maupun Rivalitas juga diukur (post-test).

HASIL ANALISIS

Peranan Langsung.

Hasil analisis menunjukkan bahwa pemberian pelatihan tidak dapat secara langsung meningkatkan kohesivitas kelompok (b=1.358 ; p>0.05).

Sekarang kita melihat apakah pelatihan memberikan peranan yang tidak langsung dalam meningkatkan kohesivitas kelompok ?

Peranan Tidak Langsung.

Untuk menghitung peranan tidak langsung kita harus menghitung manual karena AMOS tidak mengeluarkan output signifikansi tidaknya peranan tidak langsung.

Yang kita butuhkan untuk menghitung adalah nilai peranan (Estimate) dan eror standarnya (S.E) dari jalur Group ke Rivalitas Post-test (rivalpos), dari tabel di atas terlihat bahwa nilai Estimasi=-1.178 dan S.E=0.503. Di sisi lain dan nilai Rivalitas Post-test ke Kohesivitas Post-test (rivalpos) adalah : Estimasi= -0.582 dan S.E= 0.120.

Berikut ini langkahnya :

1.  Buka Website : http://people.ku.edu/~preacher/sobel/sobel.htm

2.  Masukkan ke dalam kotak yang tersedia (lihat gambar)

3. Tekan Calculate.

Hasil menunjukkan bahwa peranan tidak langsung adalah 2.109 (p<0.05). Hasil ini menunjukkan bahwa pelatihan memberikan peranan tidak langsung peningkatan kohesivitas kelompok.

Alternatif.

Anda juga dapat memasukkannya dengan menggunakan nilai Critical Ratio (ta).

.

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.

Preacher, K. J. &  Leonardelli, G. J. (2001) Calculation for the Sobel test: An interactive calculation tool for mediation tests. http://people.ku.edu/~preacher/sobel/sobel.htm

Tagged with:
 

12 Responses to Menghitung Signifikansi Peranan Tidak Langsung Program AMOS

  1. oka says:

    terimakasih pak, saya sudah coba. awalnya sempat tidak bisa, ternyata nulisnya harus pakai titik, bukan koma.
    kalau jalurnya ada 2 gmn ya pak?

  2. oka says:

    oka :
    terimakasih pak, saya sudah coba. awalnya sempat tidak bisa, ternyata nulisnya harus pakai titik, bukan koma.
    kalau jalurnya ada 2 gmn ya pak?

    maaf pak. maksud saya 3 bukan 2. misalnya X1–>Y1–>Y2–>Y3
    terimakasih

  3. abul says:

    Pak
    saya merencanakan riset menggunakan analisis SEM. Bapak punya tutorial menggunakan lisrel untuk pemula g’ pak..
    mohan d kasih tau kalo ad, agar saya download.
    trimakasi

  4. surya dharma says:

    Pak Wahyu, kalau dilihat pada menu Analysis Properties bagian output AMOS 16 disana ada tanda centang pada Indirect, direct and & Total Effects. Apakah ini sudah mengatasi permasalahan pada tulisan ini..?

    • Wahyu Widhiarso says:

      Hai Surya.. Dengan mencentang menu itu memang estimasi indirect effect akan keluar, akan tetapi nilai signifikansi estimasi itu tidak keluar, kecuali kita pakai lisrel atau mplus. Nah tulisan ini membantu melengkapi ketidaklengkapan amos tersebut.

      • surya dharma says:

        Betul pak Wahyu….Amos ternyata tidak memberikan nilai signifikasinya. Sekalian mau nanya nih Pak, seandainya kita melakukan analisis multiple regression dengan mempergunakan AMOS (tanpa varibel latent), seberapa penting indikator2 seperti GFI dll untuk menjelaskan model yang sudah kita buat?. Kedua, apakah dengan mempergunakan program SEM berbasis kovarian (AMOS dan LISREL) pemeriksaan asumsi klasik seperti multikolinearitas tetap harus dilakukan..? karena setiap independent variabel khan harus dikovariankan..? terimakasih sebelumnya

        • Wahyu Widhiarso says:

          Halo mas surya…
          Indeks ketepatan model saya kira merupakan informasi tambahan dalam analisis sem tanpa variabel laten. Dalam pengujian tersebut, fokus analisis adalah mengestimasi parameter, bukan ketepatan model. Di sisi lain, GFI, CFI dan sebagainya adalah statistik deskriptif, bukan merupakan kriteria utama dalam pengujian dalam konteks tersebut.

  5. andi kw says:

    di spss 22, indirect effect ini diperoleh dari perkalian koefisien path (termin satu menuju intervening, kali termin 2 dari intervening ke variabel akhir). ketika dihitung , ternyaa estimate termin satu kali estimate termin 2 memang demikian.

    namun dalam statistik sobel, ternyata beda, apa sebab koefisien sobel dan koefisien path tidak langsung ini beda…?

    • Wahyu Widhiarso says:

      Mohon maaf saya belum memahami pertanyaan anda. Indirect effect adalah perkalian jalur a kali b. Sedangkan statistik sobel berguna untuk melihat apakah jalur indirect effect itu signifikan atau tidak. Jadi indirect effect itu beda dengan statistik sobel

  6. David Susilo Nugroho says:

    Pak wahyu, saya sedang melakukan uji model dengan LISREL 8.80 tanpa variabel laten.
    sya ingin bertanya pak:

    Uji ketepatan model menunjukkan model fit. tapi pada estimasi, ada satu jalur yang tidak signifikan, apakah saya harus menguji lagi modelnya agar fit lagi.

    kedua, untuk melihat efek tidak langsug dengan LISREL dibagian mana ya pak.

    Trimakasih atas bantuannya.

    • Wahyu Widhiarso says:

      Ketepatan model berbeda dengan signifikansi parameter. Signifikansi lebih terkait dengan ukuran sampel atau masalah outliers, akan tetapi ketepatan model terkait dengan kesesuaian model dengan data. Dalam SEM, garis panah yang tidak signifikan harus dihilangkan atau dieliminasi.
      Efek langsung bisa dilihat melalui direct effect. David, sori aku belum jawab pertanyaanmu di FB ya..lagi sibuk soalnya.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *


+ eight = 17

Please type the characters of this captcha image in the input box

Please type the characters of this captcha image in the input box

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>

Set your Twitter account name in your settings to use the TwitterBar Section.