1 / 44

ANALISIS REGRESI DENGAN VARIABEL MODERATING

ANALISIS REGRESI DENGAN VARIABEL MODERATING. Oleh: Dr.Suliyanto, SE,MM http://management-unsoed.ac.id  Path Analisis  Download. JENIS-JENIS VARIABEL DALAM PENELITIAN. Variabel Bebas Variabel yang mempengaruhi variabel tergantung. Variabel Tergantung

dallon
Download Presentation

ANALISIS REGRESI DENGAN VARIABEL MODERATING

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. ANALISIS REGRESI DENGAN VARIABEL MODERATING Oleh: Dr.Suliyanto, SE,MM http://management-unsoed.ac.id Path Analisis  Download

  2. 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.

  3. 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.

  4. Satu Varibel Bebas Dua Variabel Bebas atau Lebih Model Variabel Moderating X2 X1 X4 X1 Y X2 Y X3

  5. TIGA METODE YANG DIGUNAKAN UNTUK MELAKUKAN UJI REGRESI DENGAN VARIABEL MODERASI • 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). 2. 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.

  6. 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.

  7. 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.

  8. 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

  9. 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. Pemecahan

  10. 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

  11. 5. Sampel 15 Karyawan 6. Data Yang dikumpulkan

  12. 7. Analisis Data • Untuk analisis data diperlukan, perhitungan: • Persamaan regresi • Nilai Prediksi • Koefesien determinasi • Kesalahan baku estimasi • Kesalahan baku koefesien regresinya • Nilai F hitung • Nilai t hitung • Kesimpulan

  13. Persamaan Regresi

  14. Koefesien Regresi: Y = a +b1X1+b2X2+b0X3+ Y = 1,832 +0,425X1+0,425X2+0,013X3

  15. Makna Persamaan Regresi Yang Terbentuk a = 1,832, Artinya jika pelatihan (X1) dan lingkungan kerja (X2) sebesar 0 maka Prestasi Kerja (Y) akan sebesar 1,832. b1 = 0,425, Artinya jika lingkungan kerja (X2) dan X3 (moderasi) konstans, maka kenaikan pelatihan (X1) akan menyebabkan peningkatan Prestasi Kerja (Y) sebesar 0,425. b2 = 0,425, Artinya jika Pelatihan (X1) dan X3 (moderasi) konstans, maka kenaikan lingkungan kerja (X1) akan menyebabkan peningkatan Prestasi Kerja (Y) sebesar 0,425. b3 = 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.

  16. 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…………………….!!!

  17. Koefesien Determinasi Koefesien determinasi: Koefesien Determinasi Disesuaikan (adjusted)

  18. Kesalahan Baku Estimasi Digunakan untuk mengukur tingkat kesalahan dari model regresi yang dibentuk.

  19. Standar Error Koefesien Regresi Digunakan untuk mengukur besarnya tingkat kesalahan dari koefesien regresi:

  20. 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 Karena F hitung (351,911) > dari F tabel (3,59) maka moder persmaan rgeresi yang dibentuk memiliki goodness of fit yang tinggi.

  21. 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 • Karena: • 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.

  22. 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.

  23. Dengan Menggunakan Program Komputer Langkah Langkah: • Buka file : Regresi Moderasi • Kalikan variabel X1 dengan Variabel X2 langkah sebagai berikut: • TransformCompute…. • Tuliskan X3 pada kotak Target Variable • Pada kotak Numeric Expression ketikan X1*X2 • OK

  24. Analyze Regression Linear... Masukan variabel Y pada kotak Dependent • X1, X2, X3 pada kotak Independent • Abaikan pilihan yang lain  OK

  25. 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.

  26. METODE KEDUA • Nilai Selisih Mutlak Uji selisih nilai mutlak dilakukan dengan cara mencari selisih nilai mutlak terstandarisasi diantara kedua variabel bebasnya. • Jika selisih nilai mutlak diantara kedua variabel bebasnya tersebut signifikan positif maka variabel tersebut memoderasi hubungan antara variabel bebas dan variabel tergantungnya.

  27. Variabel X3 merupakan variabel moderasi: |1.034-1.087| = 0,053 |0,460-0,483| = 0,023 |1,034-1,087| = 0,053 Dan sterusnya….

  28. Dengan Menggunakan Program Komputer Langkah Langkah: • Buka file : Regresi Moderasi • Tranformasi X dan X2 dalam bentuk standardize • Analyse Descriptive Statistics Descriptive-aktivkan save stnadardize….. • Masukan X1 dan X2 ke Variables • OK • Kurangi dan absolutkan variabel X1 dengan Variabel X2 langkah sebagai berikut: • TransformCompute…. • Tuliskan X3 pada kotak Target Variable • Pada kotak Numeric Expression ketikan abs (X1-X2) • OK

  29. Analyze Regression Linear... Masukan variabel Y pada kotak Dependent • ZX1, ZX2, X3 pada kotak Independent • Abaikan pilihan yang lain  OK

  30. KESIMPULAN KESIMPULAN • Pelatihanberpengaruhpositif terhadap prestasi kerja. • Lingkungan kerja berpengaruh positif terhadap prestasi kerja. • Lingkungan kerja tidak memoderasi hubungan antara pelatihan dengan prestasi kerja.

  31. METODE KETIGA • Uji Residual Fokus dari uji ini adalah ketidakcocokkan (lack of fit) yang dihasilkan dari deviasi hubungan linier antar variabel independent. Lack of fit ditunjukkan oleh nilai residual didalam regresi. • Jika variabel tergantung Y diregresikan terhadap nilai absolut residual ternyata signifikan dan negatif maka dikatakan terjadi moderasi.

  32. Analyze Regression Linear... Masukan variabel Y pada kotak Dependent • X1, X2 pada kotak Independent • Klik Save pada Residual pilih unstandardize • Abaikan pilihan yang lain  OK

  33. Dengan Menggunakan Program Komputer Langkah Langkah: Langkah Langkah: • Buka file : Regresi Moderasi • Munculkan nilai residual Unstanstandardisze • Analyse RegresiLinier….. • Masukan X1 dan X2 ke independent dan Y ke Dependent • Klik Save, pilih Resdual unstandardize • OK Absolutkan variabel Res_1 dengan langkah sebagai berikut: • TransformCompute…. • Tuliskan X3 pada kotak Target Variable • Pada kotak Numeric Expression ketikan abs (Res_1) • OK

  34. Rgresikan Y terhadap X3 • Analyze Regression Linear... Masukan variabel X3 pada kotak Dependent • Y pada kotak Independent • Abaikan pilihan yang lain  OK

  35. KESIMPULAN KESIMPULAN • Lingkungan tidak kerja memoderasi hubungan antara pelatihan dengan prestasi kerja.

More Related