ANALISIS REGRESI DENGAN VARIABEL VARIABEL MODERATING
Variabe riabell mo moder derat atin ing g adal adalah ah varia variabel bel inde indepe pende nden n yang yang akan akan memp memper erku kuat at atau atau memperlemah hubungan antara variabel independen lainnya terhadap variabel dependen. Di dalam uji residual variabel moderating dapat di uji dengan 3 uji yaitu : 1. Uji Interaksi. 2. Uji Nilai elisih !utlak. 3. Uji "esidual.
1.
Uji Interaksi.
Uji Uji inte intera raks ksii atau atau seri sering ng dise disebut but deng dengan an !o !ode dera rate ted d "egr "egres essi sion on #naly #nalysi siss $!"# $!"#%% merupak merupakan an aplika aplikasi si khu khusus sus regres regresii bergan berganda da linear linear dimana dimana dalam dalam persam persamaan aan regres regresiny inyaa mengandung unsur interaksi $perkalian dua atau lebih variabel independen % dengan rumus persamaan sebagai berikut : & ' a ( b1)1 ( b2)2 ( b3)1)2 ( e Variabel riabel perkali perkalian an antara antara )1 dan )2 merupa merupakan kan variab variabel el mod modera eratin ting g oleh oleh karena karena menggambarkan pengaruh moderating variabel )2 terhadap hubungan )1 dan &. edangkan variabel )1 dan )2 merupakan pengaruh langsung dari variabel )1 dan )2 terhadap &. &. 2.
Uji Nilai Selisih Mutlak.
*ru+ot dan hearon $1,,1% dalam -hoali $2//,% mengajukan model regresi yang agak berbeda untuk un tuk menguji pengaruh moderasi moder asi yaitu dengan model mod el nilai selisih mutlak dari dar i variabel independen dengan rumus persamaan regresi : & ' a ( b1)1 ( b2)2 ( b3 )10)2 Dimana : )i ' merupakan nilai standardied s+ore $)i )%4 )5 )10) )10)2 2
' meru merupa paka kan n inte interk rkas asii yang ang diuk diukur ur deng dengan an nila nilaii abso absolu lutt perb perbed edaa aan n anta antara ra
)1 dan )2 !enurut *ur+ot dan hearon6 interaksi seperti ini lebih disukai oleh karena ekspektasi sebelumnya berhubungan dengan kombinasi antara )1 dan )2 dan berpengaruh terhadap &. !isalk !isalkan an kita kita akan menguj mengujii penelit penelitian ian dari dari mod model el yang sud sudah ah dijela dijelaska skan n didepan didepan tentan tentang g In+ome6 7ealth 7ealth dan 8arns. "umus regresi untuk menguji model mode l tersebut adalah :
alary ' a ( b18du+ ( b2albegin ( b3
8du+ albegin
Dimana nilai 8du+ danalbegin adalah standardied. 9angkah #nalisis a.
uka ;ile 8mployee.
b.
uatlah variabel baru standardie salbegin $=salbegin% dan tandardie 8du+ $=8du+% dengan +ara :
+.
Dari !enu utama > pilih Analyze6 kemudian pilih Descriptive Statistic6 terus pilih Descriptives.
d.
?ampak
pada
tampilan
seperti
diba@ah
:
!asukkan dalam kotak Variabel 6 variabel yang akan di standardie yaitu adalah variabel salbegin dan 8du+6 lalu pilih ave tandardied Values as Variabel dan klik AB. !aka hasilnya seperti gambar diba@ah :
e.
Dari > data editor pilih menu Transform6 kemudian pilih seub menu Compute Values. Bemudian pada kotak Target Variabel isikan nama variabel misalkan #bs)1C)2 $ variabel ini merupakan =salbegin =8du+ %. elanjutnya pada kotak Numeric Expression isikan ;ungsi # $numep
;.
9alu tekan AB6 dan pada > data editor ada tambahan variabel baru #bs)1C)2 yang tidak lain adalah =salbegin =8du+ . Nampak seperti gambar diba@ah :
9angkah berikutnya adalah membuat regresi dengan persamaan sebagai berikut : alary ' a ( b1 =salbegin ( b2 =8du+( b3 #bs)1C)2 ( e Dimaana : =salbegin ' tandarie albegin =8du+ ' tandarie 8du+ #bs)1C)2 ' =salbegin =8du+ 9angkah #nalisis elanjtnya: a. Dari > data editor6 pilih menu #nalye6 kemudian pilih submenu "egression6 lalu 9inear
b.
>ada kotak Dependent6 isikan variabel alary6 edangkan pada Botak Independent6 isikan variabel =salbegin6 =8du+ dan #bs)1C)2
+.
#baikan suruhan yang lain dan kemudian klik AB.
Hasil Output SPSS dan Intepretasinya
Model Summary Model
Std. Error of the R
1
R Square ,892a
Adjusted R Square
,79
Estimate
,79!
778,89"
dimension0
#redi$tors: %&onstant', A(s)1*)2, +s$ore%Edu$', +s$ore%Sal(ein'
A. Uji Koefisien eter!inasi .
?ampilan output > menunjukkan nilai #djusted "2 +ukup tinggi sebesar /.E,F ata dalam persentase sebesar E,6FG yang berarti variabilitas alary yang dapat dijelaskan oleh variabel 8du+6 Variabel albegin dan #bs<1C<2 sekitar E,6FG dan sisanya 2/6HG dijelaskan oleh variabel lain diluar model ini. adi dapat disimpulkan model +ukup baik. ". Uji Si#nifikansi Si!ultan. ANOVAb Model 1
Sum of Squares
df
Mean Square
Reression
1,09"E11
,"!E10
Residual
2,829E10
!70
",020E7
/otal
1,79E11
!7
"0",98
Si. ,000a
a. #redi$tors: %&onstant', A(s)1*)2, +s$ore%Edu$', +s$ore%Sal(ein' (. eendent aria(le: Salar3
Jasil #nova atau * test menunjukkan bah@a nilai * hitung sebesar H/H6,KL dengan tingkat signi;ikansi /./// jauh diba@ah /./L. Jal ini berarti bah@a variabel independen =8du+6 =albegin dan #bs)1C)2 se+ara bersama0sama atau simultan mempengaruhi alary.
$. Uji Si#nifikansi Para!eter Indi%idual Coefficientsa Model
Standardi5ed 4nstandardi5ed &oeffi$ients 6
1
%&onstant' +s$ore%Edu$' +s$ore%Sal(ein' A(s)1*)2
Std. Error
!,878
",21
2!7,"2!
08,28
18!,277 1"82,227
&oeffi$ients 6eta
t
Si.
"2,728
,000
,1!
!,79"
,000
!,"08
,811
2,92
,000
712,179
,09
2,"2
,019
a. eendent aria(le: Salar3
Jasil ini jelas menunjukkan bah@a se+ara individual Variabel =salbegin memberikan nilai koe;isien 13KLF62EE dengan probabilitas signi;ikansi /6///. Variabel =8du+ memberikan nilia koe;isien 2F3E6H2F dengan probabilitas signi;ikansi /6///. Bedua variabel ini dapat disimpulkan berpengaruh terhadap alary. Variabel moderating #bs)1C)2 ternyata juga signi;ikan yaitu dengan probabilitas signi;ikansi /6/1, M /6/L. ?emuan ini menunjukkan bah@a variabel 8du+ memang merupakan variabel !oderating.
Uji &esidual
>engujian variabel moderating dengan uji interaksi maupun uji nilai selisih !utlak a'solut mempunyai ke+enderungan akan terjadi multikolinearitas yang tinggi antar variabel independen dan hal ini akan menyalahi asumsi klasik dalam regresi ordinary least suare $A9%. Untuk mengatasi multikolinearitas ini6 maka dikembangkan metode lain yang disebut uji residual. 9angkah uji residual dapat dilakukan dengan persamaan regresi berganda berikut ini. 7ealth ' a ( b1 8arns ( e6 dimana e ' a ( b1 In+ome 9angkah analisis a. buka ;ile b. dari menu > pilih tatisti+s 0O #nalye6 kemudian submenu "egression 9inear. +. buat persamaan regresi seperti di atas6 7ealth ' a ( b1 8arns ( e. &aitu meregres variabel 8arns terhadap variabel 7ealth dan dapatkan nilai residualnya. d. pada kotak Dependent isikan variabel 7ealth dan pada kotak Independent isikan variabel 8arns. e. dapatkan nilai residual dengan +ara6 klik ave dan pilih "esidual Unstandardied. ;. pilih Pontinue dan press AB. g. pada > data editor sekarang kita mempunyai variabel baru "esC1 yang merupakan residual dari 7ealth ' a ( b1 8arns ( e. h. buatlah nilai residual $"esC1% dalam nilai absolut dengan +ara : 0 pilih ?rans;orm6 kemudian Pompute. 0 pada kotak ?arget Variable berilah nama #bs"esC1 $nilai absolut dari "esC1%. 0 pada kotak Numeri+ 8
>engambilan keputusan : jika hasilnya signi;ikan dan koe;isien parameternya negati;6 maka variabel 7ealth merupakan variabel moderating. elas bah@a @alaupun variabel In+ome signi;ikan6 tetapi nilai koe;isien parameternya positi;6 maka dapat disimmpulkan bah@a variabel 7ealth bukanlah variabel moderating. 7ealth dianggap variabel moderating kalau nilai koe;isien parameternya negatid dan signi;ikan. Share it to your friends..(
Uji Nilai Selisih Mutlak
*ru+ot and hearon $1,,1% mengajukan model regresi yang agak berbeda untuk menguji pengaruh moderasi yaitu dengan model nilai selisih mutlak dari variabel independen dengan rumus persamaan regresi : & ' a ( b1)1 ( b2)2 ( b3)1 0 )2 di mana : )i merupakan nilai standardied s+ore $rata0rata )i 0 )% H)5 )10)2 merupakan interaksi yang diukur dengan nilai absolut perbedaan antara )1 dan )2 !enurut *ru+ot dan hearon $1,,1% interaksi seperti ini lebih disukai oleh karena ekspektasi sebelumnya berhubungan dengan kombinasi antara )1 dan )2 dan berpengaruh terhadap &. !isalkan dengan +ontoh kita6 jika s+ore tinggi untuk 7ealth berasosiasi dengan s+ore rendah dari 8arns $s+ore tinggi 8arns%6 maka akan terjadi perbedaan nilai absolut yang besar. Jal ini juga akan berlaku s+ore rendah dari 7ealth bersosiasi dengan s+ore tinggi dari 8arns $s+ore rendah 8arns%. Bedua kombinasi ini diharapkan akan berpengaruh terhadap In+ome yang meningkat. "umus regresi untuk menguji adalah sebagai berikut : In+ome ' a ( b1 8arns ( b2 7ealth ( b3 8arns 0 7ealth
di mana nilai 8arns dan 7ealth adalah standardied. 9angkah analisis: a. buka ;ile b. buat variabel baru dengan nama =8arn yaitu standardied untuk variabel 8arns dan =7ealth yaitu standardied untuk variabel 7ealth6 dengan +ara : 0 Dari menu utama > pilih tatisti+#nalye6 kemudian pilih Des+riptive tatisti+6 lalu pilih Des+riptives. 0 ?ammpak tampilan @indo@s des+riptive6 misalkan dalam kotak variabel6 variabel yang akan kita standardie yaitu 8arns dan 7ealth6 lalu pilih ave tandardied Value as Variable dan tekan AB. >ada data editor kita punya variabel baru =8arns dan =7ealth. 0 Dari > data editor pilih menu ?rans;orm6 kemudian pilih submenu Pompute. 0 >ada kotak ?arget Variable isikan nama variabel misalkan #bs)1C)2 yaitu variabel nilai absolut =8arns diambil =7ealth atau =8arns ' =7ealth. 0 >ada kotak Numeri+ 8
data editor ada tambahan variabel baru #bs)1C)2 yang tidak lain adalah =8arns 0 =7ealth. 9angkah berikutnya adalah membuat regresi dengan persamaan sebagai berikut : In+ome ' a ( b1 =8arns ( b2 =7ealth ( b3 #bs)1C)2 ( e di mana : =8arns adalah standardied 8arns =7ealth adalah standardied 7ealth #bs)1C)2 adalah =8arns 0 =7ealth 9angkah analisis: a. dari > data editor6 pilih menu tatisti+#nalyem kemudian pilih submenu "egression6 lalu 9inear. b. pada kotak Dependent6 isikan variabel In+ome. +. pada kotak Independent6 isikan variabel =8arns6 =7ealth6 dan #bs)1C)2. d. press AB.
berikut adalah ouputnya:
Uji koe;isien determinasi ?ampilan ouput > model summary di atas menunjukkan nilai #djusted "2 +ukup tinggi K/62Q yang berarti variabilitas In+ome yang dapat dijelaskan oleh variabel =8arns6 =7elath dan #bs)1C)2 se+ara bersama0sama atau simultan mempengaruhi In+ome. output lainnya:
Uji signi;ikansi simultan Jasil tampilan output #NAV# atau * test di atas menunjukkan bah@a nilai * hitung sebesar 133L./HE dengan tingkat signi;ikansi /6/// jauh di ba@ah /6/L. Ini berarti variabel independen =8arns6 =7ealth dan #bs)1C)2 se+ara bersama0sama atau simultan mempengaruhi In+ome. output lainnya:
Uji signi;ikansi parameter individual Jasil tampilan output Poe;;i+ient di atas menunjukkan bah@a se+ara individu variabel =8arns memberikan nilai koe;isien F62L1 dengan probabilitas signi;ikan /6///. Variabel =7ealth memberikan nilai koe;isien 1./FE dengan probabilitas signi;ikan /6/2. Bedua variabel ini dapat disimpulkan berpengaruh terhadap In+ome. Variabel moderating #bs)1C)2 ternyata tidak signi;ikan yaitu dengan probabilitas signi;ikan /6H3L yang jauh di atas /6/L. ?emuan ini konsisten dengan pengujian Interaksi pada postingan yang lalu. Share it to your friends..(
