ANALISIS REGRESI DENGAN VARIABEL MODERATING
JENIS-JENIS VARIABEL DALAM PENELITIAN • • •
•
Variabel Bebas Variabel yang mempengaruhi variabel tergantung. Variabel Tergantung Variabel yang besar kecilnya tergantung pada variabel bebas. Variabel Moderating Variabel yang akan memperkuat atau memperlemah hubungan antara variabel bebas dengan variabel tergantung. Variabel Intervening Merupakan variabel antara yang fungsinya memediasi hubungan antara variabel bebas dengan varibel tergantung.
LATAR BELAKANG MUNCULNYA ANALISIS REGRESI VARIABEL MODERATING Dalam kenyataan dalam kasus manajemen tidak hanya terdapat hubungan antara varibel bebas dengan variabel tergantung, tetapi juga muncul adanya variabel yang ikut mempengaruhi hubungan antar variabel tersebut yaitu variabel moderasi. Contoh: Besarnya konsumsi tidak hanya dipengaruhi oleh pendapatan, tetapi gaya hidup ikut menentukan pengaruh pendapatan terhadap konsumsi.
Model Variabel Moderating Satu Varibel Bebas
Dua Variabel Bebas atau Lebih
X2 X1 X1
Y
X2 X3
X4
Y
TIGA METODE YANG DIGUNAKAN UNTUK MELAKUKAN UJI REGRESI DENGAN VARIABEL MODERASI 1.
2. 3.
Uji Interaksi Uji interaksi sering disebut dengan Moderated Regression Analysis (MRA). Merupakan aplikasi khusus regresi linier berganda dimana dalam persamaan regresinya mengandung unsur interaksi (perkalian dua atau lebih variabel independen). Uji Nilai Selisih Mutlak Dilakukan dengan mencari nilai selisih mutlak dari variabel independen. Uji Residual Dilakukan dengan menguji pengaruh deviasi (penyimpangan) dari suatu model. Fokusnya adalah ketidakcocokan (pack of fit) yang dihasilkan dari deviasi hubungan antar variabel independen.
Contoh Kasus: Seorang peneliti akan meneliti apakah lingkungan kerja memoderasi hubungan antara program pelatihan dengan prestasi kerja. Untuk keperluan tersebut diambil sampel sebanyak 15 karyawan.
METODE PERTAMA •
•
Uji Interaksi Uji interaksi dilakukan dengan cara mengalikan dua atau lebih variabel bebasnya. Jika hasil perkalian dua varibel bebas tersebut signifikan maka variabel tersebut memoderasi hubungan antara variabel bebas dan variabel tergantungnya.
Persamaan Regresi Persamaan Regresi Moderasi dengan uji iterasi: Y = a + b1X1 + b2X2+b3X1X2 + Y = Nilai yang diramalkan a = Konstansta b1 = Koefesien regresi untuk X1 b2 = Koefesien regresi untuk X2 b3 = Koefesien variabel moderasi X1 = Variabel bebas pertama X2 = Variabel bebas kedua X3 = Variabel Moderasi = Nilai Residu
Pemecahan 1. Judul Pengaruh pelatihan terhadap prestasi kerja dengan lingkungan kerja sebagai variabel moderasi. 2. Perumusan Masalah – Apakah pelatihan berpengaruh terhadap prestasi kerja ? – Apakah lingkungan kerja berpengaruh terhadap prestasi kerja? – Apakah lingkungan kerja memoderasi hubungan antara pelatihan dengan prestasi kerja ? 3. Hipotesis – Pelatihan berpengaruh positif terhadap prestasi kerja. – Lingkungan kerja berpengaruh positif terhadap prestasi kerja. – Lingkungan kerja memoderasi hubungan antara pelatihan dengan prestasi kerja.
4. Kriteria Penerimaan Hipotesis Hipotesis 1. Ho : b1= 0 : Tidak terdapat pengaruh pelatihan terhadap prestasi kerja. Ha : b1 > 0 : Terdapat pengaruh positif pelatihan terhadap prestasi kerja. Kriteria: • Ho diterima Jika thitung ≤ t tabel atau > 0,05 • Ha diterima thitung > t tabel atau 0,05 Hipotesis 2. Ho : b2 = 0 : Tidak terdapat pengaruh lingkungan kerja terhadap prestasi kerja. Ha : b2 > 0 : Terdapat pengaruh positif lingkungan kerja terhadap prestasi kerja. Kriteria: • Ho diterima Jika thitung ≤ t tabel atau > 0,05 • Ha diterima thitung > t tabel atau 0,05
Hipotesis 3. Ho : b3= 0 : Lingkungan kerja tidak memoderasi hubungan pelatihan terhadap prestasi kerja. Ha : b3 0:Lingkungan kerja memoderasi hubungan pelatihan terhadap prestasi kerja. • Ho diterima Jika thitung ≤ t tabel atau > 0,05 • Ha diterima thitung > t tabel atau 0,05
5. Sampel 15 Karyawan
6. Data Yang dikumpulkan Y
9
8
9
5
7
8
6 5
8
7
10
8
7
6
4
X1
8
7
8
4
6
7
5 4
8
6
9
7
6
5
3
X2
7
6
7
3
5
6
4 3
6
5
8
6
5
5
2
7. Analisis Data
Untuk analisis data diperlukan, perhitungan:
1. Persamaan regresi 2. Nilai Prediksi 3. Koefesien determinasi 4. Kesalahan baku estimasi 5. Kesalahan baku koefesien regresinya
6. Nilai F hitung 7. Nilai t hitung 8. Kesimpulan
Persamaan Regresi Y
X1
X2
X12
X3
X22
X32
X1X2
X1X3
X2.X3
YX1
YX2
YX3
9
8
7
56
64
49
3136
56
448
392
72
63
504
8
7
6
42
49
36
1764
42
294
252
56
48
336
9
8
7
56
64
49
3136
56
448
392
72
63
504
5
4
3
12
16
9
144
12
48
36
20
15
60
7
6
5
30
36
25
900
30
180
150
42
35
210
8
7
6
42
49
36
1764
42
294
252
56
48
336
6
5
4
20
25
16
400
20
100
80
30
24
120
5
4
3
12
16
9
144
12
48
36
20
15
60
8
8
6
48
64
36
2304
48
384
288
64
48
384
7
6
5
30
36
25
900
30
180
150
42
35
210
10
9
8
72
81
64
5184
72
648
576
90
80
720
8
7
6
42
49
36
1764
42
294
252
56
48
336
7
6
5
30
36
25
900
30
180
150
42
35
210
6
5
5
25
25
25
625
25
125
125
30
30
150
4
3
2
6
9
4
36
6
18
12
12
8
24
107
93
78
523
619
444
23101
523
3689
3143
704
595
4164
Koefesien Regresi:
Y = a +b1X1+b2X2+b0X3+ a
Deter min an[ A1] 259.724 1,832 Deter min ant[ A] 141.754
b1
Deter min an[ A2] 60.216 0,425 Deter min ant[ A] 141.754
b2
Deter min an[ A3] 60.310 0,425 Deter min ant[ A] 141.754
b3
Deter min an[ A4] 1.850 0,013 Deter min ant[ A] 141.754
Y = 1,832 +0,425X1+0,425X2+0,013X3
Makna Persamaan Regresi Yang Terbentuk a =
b1 = b2 = b3 =
1,832, Artinya jika pelatihan (X1) dan lingkungan kerja (X2) sebesar 0 maka Prestasi Kerja (Y) akan sebesar 1,832. 0,425, Artinya jika lingkungan kerja (X2) dan X3 (moderasi) konstans, maka kenaikan pelatihan (X1) akan menyebabkan peningkatan Prestasi Kerja (Y) sebesar 0,425. 0,425, Artinya jika Pelatihan (X1) dan X3 (moderasi) konstans, maka kenaikan lingkungan kerja (X1) akan menyebabkan peningkatan Prestasi Kerja (Y) sebesar 0,425. 0,013, Artinya jika pelatihan (X1) dan Lingkungan Kerja (X2) konstans, maka kenaikan moderasi (X3) akan menyebabkan kenaikan Prestasi kerja (Y) sebesar -0,013 kali.
Nilai Prediksi • • •
• •
Berapa besarnya nilai prestasi kerja jika nilai pelatihan sebesar 8 dan nilai lingkungan kerja sebesar 7 ? 1,832+ (0,0425x8)+(0,0425x7)+(0,013*56= 8,935 Berapa besarnya nilai prestasi kerja jika nilai pelatihan sebesar 7 dan nilai lingkungan kerja sebesar 6 ? 1,832+ (0,0425x7)+(0,0425x6)+(0,013*42= 7,903 Berapa besarnya nilai prestasi kerja jika nilai pelatihan sebesar 8 dan nilai lingkungan kerja sebesar 7 ? 1,832+ (0,0425x8)+(0,0425x7)+(0,013*56= 8,935 Berapa besarnya nilai prestasi kerja jika nilai pelatihan sebesar 4 dan nilai lingkungan kerja sebesar 3 ? 1,832+ (0,0425x4)+(0,0425x3)+(0,013*12= 4,963 Berapa besarnya nilai prestasi kerja jika nilai pelatihan sebesar 6 dan nilai lingkungan kerja sebesar 5 ? 1,832+ (0,0425x6)+(0,0425x5)+(0,013*30= 6,897
Dan seterusnya…………………….!!!
Y
X1
X2
X3
Y Pred
(Y-Y Pred)2
(Y-Y Bar)2
9
8
7
56
8.935
0.004
3.484
8
7
6
42
7.903
0.009
0.751
9
8
7
56
8.935
0.004
3.484
5
4
3
12
4.963
0.001
4.551
7
6
5
30
6.897
0.011
0.018
8
7
6
42
7.903
0.009
0.751
6
5
4
20
5.917
0.007
1.284
5
4
3
12
4.963
0.001
4.551
8
8
6
48
8.406
0.165
0.751
7
6
5
30
6.897
0.011
0.018
10
9
8
72
9.993
0.000
8.218
8
7
6
42
7.903
0.009
0.751
7
6
5
30
6.897
0.011
0.018
6
5
5
25
6.407
0.166
1.284
4
3
2
6
4.035
0.001
9.818
107
93
78
523
106.954
0.410
39.733
Koefisien Determinasi Koefesien determinasi: R 1 2
2 ˆ ( Y Y )
(Y Y )
2
(0,410) R 1 0,990 (39,733) 2
Koefesien Determinasi Disesuaikan (adjusted) 2 P ( 1 R ) Radj R 2 N P 1
3(1 0,990) Radj 0,990 0,986 15 3 1
Kesalahan Baku Estimasi Digunakan untuk mengukur tingkat kesalahan dari model regresi yang dibentuk. Se
(Y Yˆ ) nk
2
Se
(0,410) 0,193 15 4
Standar Error Koefesien Regresi Digunakan untuk mengukur besarnya tingkat kesalahan dari koefesien regresi:
Se2 Sb ( Kii ) Det[ A]
(0,193) 2 Sa (1.036.194) 0,522 141.754 (0,193) 2 Sb1 (113.649) 0,173 141.754 Sb 2
(0,193) 2 (105.512) 0,166 141.754
Sb 3
(0,193) 2 (1.137) 0,017 141.754
Uji F Uji F digunakan untuk menentukan uji ketepatan model (goodness of fit): Ho: Diterima jika F hitung F tabel Ha: Diterima jika F hitung > F tabel
R 2 /( k 1) F 1 R 2 /( n k )
F
0,990 /( 4 1) 351,911 1 0,990 /(15 4)
Karena F hitung (351,911) > dari F tabel (3,59) maka moder persmaan rgeresi yang dibentuk memiliki goodness of fit yang tinggi.
Uji t Digunakan untuk mengatahui pengaruh parsial variabel bebas terhadap variabel tergantung. Ho: Diterima jika -t tabel t hitungl t tabel Ha: Diterima jika -t hitung < t tabel atau t hitung > t tabel
0,425 tX1 2,458 0,173
bj t hitung Sbj
tX 2
tX 3 Karena:
0,425 2,555 0,166
0,013 0,755 0,017
• t hitung X1(2,458) > t tabel (1,796), maka Ha diterima • t hitung X2 (2,555) > dari t tabel (1,796), maka Ha diterima.
• t hitung X3 (0,755) < dari t tabel (1,796), maka Ha ditolak.
KESIMPULAN KESIMPULAN – Pelatihan berpengaruh positif terhadap prestasi kerja. – Lingkungan kerja berpengaruh positif terhadap prestasi kerja. – Lingkungan kerja tidak memoderasi hubungan antara pelatihan dengan prestasi kerja.
Pengumuman 1. Kuliah hari selasa tanggal 29 Desember 2015 elearning. 2. Kuliah tatap muka hari Selasa tanggal 5 Januari 2015 setelah selesai kuliah Akuntansi Sektor Publik sebelum masuk AKL 1.
