Model Regresi Moderasi (Moderated Regression Analysis)

Tulisan ini saya buat ketika menerima perkuliahan Statistika Terapan. pertama saya belum mengetahui tentang adanya sebuah variabel moderator, namun dengan pembahasan dari dosennya yang luar biasa akhirnya saya bisa memahami walaupun sedikit (lumayan lah...buat jajan.. :D). Kali ini saya ingin share kepada teman-temen terkait dengan materi tersebut yaitu model regresi moderasi.

Pertama adalah kita harus mengetahu tentang apa itu variabel moderator. Variabel moderator adalah variabel yang mempengaruhi arah dan atau kekuatan hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen. Variabel moderator tidak dipengaruhi variabel independen.

Contoh dari Regresi Moderasi

Klasifikasi Variabel Moderasi

Y = b0 + b1X + b2M + b3X*M

No	Hasil Uji	Jenis Moderasi
1.	b2 non significant b3 significant	Moderasi Murni (Pure Moderator)
2	b2 significant b3 significant	Moderasi Semu (Quasi Moderator). Quasi moderasi merupakan variabel yang memoderasi hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen yang sekaligus menjadi variabel independen.
3.	b2 significant b3 non significant	Prediktor Moderasi (Predictor Moderasi Variabel). Artinya variabel moderasi ini hanya berperanan sebagai variabel prediktor (independen) dalam model hubungan yang dibentuk
4.	b2 non significant b3 non significant	Moderasi Potensial (Homologiser Moderator). Artinya variabel tersebut potensial menjadi variabel moderasi.

Misalkan dalam contoh sebuah penelitian dengan judul penelitian sebagai berikut :

Pengaruh Pelatiha (X1) terhadap Prestasi Kerja (Y) dengan Lingkungan Kerja (X2) sebagai variabel moderasi.

Paradigma Pemikiran

dimana X3 = X1X2



Langkah kerja nya disini menggunakan SPS Versi 20 atau yang terbaru. Untuk datanya teman2 boleh download disini

• Pertama adalah Buka File Reg_Med.sav (yang sudah temen2 download)
• Klik Transform, Klik Compute Variable.
• Ketik X3 Pada Kotak Target Variable
• Pada kotak Numeric Expression ketika Xi*X2
• Klik Ok
• Klik Analyze -->> Regression --->> Linier, Masukan variabel Y -->> pada kotak Dependent
• X1, X2, X3 -->> pada kotak Independent
• Abaikan pilihan yang lain -->> Klik OK

Maka akan output SPSS nya sebagai berikut :

Sebenarnya dalam cara baca dari data diatas mudah saja, hanya tinggal melihan tabel coefficientnya saja kemudian lihat sig.nya ketika signya kurang dari 0,05 maka signifikan artinya bila kurang dari 0,05 maka kesimpulannya adalah terdapat pengaruh.

Kesimpulan :

X1signifikan artinya bahwa Pelatihan  berpengaruh positif terhadap prestasi kerja

X2 juga signifikan artinya bahwa Lingkungan Kerja berpengaruh positif terhadap prestasi kerja.

Sedangkan X3 tidak signifikan artinya bahwa Lingkungan Kerja tidak memoderasi hubungan antara pelatihan dengan prestasi kerja.

Catatan : bahwa X2 yaitu Lingkungan Kerja yang dianggap secara teori itu mampu untuk bisa memoderasi ternyata hal tersebut tidak terjadi sehingga dalam spss dihitung bahwa justru Lingkungan Kerja (X2) itu merupakan sebuah variabel independen.

Tweet

Artikel keren lainnya:

Ditulis oleh Unknown pada tanggal Rabu, 08 April 2015