12 Desember 2011

PERANAN MEDIATOR DALAM MODEL PLS

 
 
Dalam model SEM, konsep dasar analisis yang melibatkan variabel mediator apabila variabel eksogen (independen) mampu mempengaruhi variabel endogen (dependen) melalui variabel lain yang disebut dengan variabel mediator (M). Artinya variabel independen (X) dapat mempengaruhi variabel mediator dan variabel mediator (M) mempengaruhi variabel dependen (Y). Secara visual dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
 
Peranan Mediator dalam PLS

Menurut Baron dan Kenny (1986), peranan variabel sebagai mediator terjadi apabila :
  1. Variasi pada variabel independen mampu menjelaskan secara signifikan variasi dalam variabel mediator (path a)
  2. Variasi pada variabel mediator mampu menjelaskan secara signifikan variasi dalam variabel dependen (path b)
  3. Ketika variabel mediator dikontrol (path a dan path b), hubungan antara variabel independen dan variabel dependen tidak atau signifikan (path c)
Dalam arti variabel independen dapat memprediksi secara langsung variabel dependen, tetapi nilainya lebih kecil dibandingkan dengan nilai prediksi variabel mediator. seandainya nilainya lebih besar kenapa harus melibatkan/melalui variabel mediator? Begitulah sekiranya.

Ada dua model analisis yang melibatkan variabel mediator :
  1. Full Mediation, artinya variabel independen tidak mampu mempengaruhi secara signifikan variabel variabel dependen tanpa melalui variabel mediator.
  2. Part Mediation, artinya variabel independen mampu mempengaruhi secara langsung variabel dependen tanpa melalui/melibatkan variabel mediator.
Setelah mengetahui konsep dasar analisis yang melibatkan variabel mediator, tentunya kita akan bertanya bagaimana cara mengetahui besarnya nilai peranan variabel mediator tersebut pada model.
  • Nilai effect size
Rumus effect size

Menurut Cohen (1988) nilai effect size : 0.02 - 0.15 (lemah), 0.15 -0.35 (sedang) dan >0.35 (kuat)

  • Nilai relatif size yaitu nilai Variance account for (VAF)
 
Rumus VAF

Sekarang untuk model analisis yang melibatkan variabel mediator dengan PLS,  yaitu terdapat 5 variabel laten (konstruk) dalam model yaitu : Telepresence (TL), Perceived Social Presence (PSP), Perceived Uselfulness (PU), Trust (TRS), Enjoyment (ENJ). Sebagai variabel mediator adalah Perceived Social Presence (PSP). Terdapat tujuh (7) hipotesis yang dikembangkan dari model yaitu :
  1. Hipotesis 1 : Terdapat pengaruh yang signifikan dari Perceived Social Presence (PSP) terhadap Enjoyment (ENJ)
  2. Hipotesis 2 : Terdapat pengaruh yang signifikan dari Telepresence (TL) terhadap Perceived Uselfulness (PU)
  3. Hipotesis 3 :  Terdapat pengaruh yang signifikan dari Telepresence (TL) terhadap Enjoyment (ENJ)
  4. Hipotesis 4 :  Terdapat pengaruh yang signifikan dari Telepresence (TL) terhadap Perceived Social Presence (PSP)
  5. Hipotesis 5 : Terdapat pengaruh yang signifikan dari Perceived Social Presence (PSP) terhadap Perceived Uselfulness (PU)
  6. Hipotesis 6 : Terdapat pengaruh yang signifikan dari Perceived Social Presence (PSP) terhadap Trust (TRS)
  7. Hipotesis 7 : Terdapat pengaruh yang signifikan dari Perceived Social Presence (PSP) terhadap Enjoyment (ENJ)

Model hipotesis selengkapnya  dapat dilihat pada gambar di bawah ini.

Hipotesis

Hasil output analisis model dengan SmartPLS :

1. Model Measurement (outer model)

Outer model merupakan model yang menspesifikasi hubungan antara variabel laten (konstrak) dengan indikator-indikatornya atau dapat dikataan bahwa outer model mendefinisikan bagaimana setiap indikator berhubungan dengan konstraknya.

a. Validitas konvergen (convergent validity)

Nilai convergen validity adalah nilai loading faktor pada konstrak dengan indikator-indikatornya. Nilai loading faktor diharapkan > 0.70 tetapi nilai antara 0.50 - 0.60 masih diterima selama model masih dalam pengembangan.

Dari hasil output menunjukan bahwa nilai loading faktor paling kecil/rendah pada indikator TL1 sebesar 0.6222 sedangkan loading tertinggi pada indikator PSP3 sebesar 0.9658. Jadi indikator-indikator tersebut semuanya valid sebagai pengukur konstraknya. Hasil selengkapnya disajikan pada tabel di bawah ini.

Loading Faktor

b. Validitas Diskriminan (discriminant validity)

Untuk mengetahui nilai validitas diskriminan dapat dilihat pada nilai crossloading faktor. Cross loading berguna untuk mengetahui apakah konstrak memiliki diskriminan yang memadai dengan cara membandingkan korelasi indikator dengan konstrak yang dituju (konstraknya) harus lebih besar dibandingkan dengan korelasi indikator dengan konstrak yang lain. Jika korelasi indikator dengan konstraknya lebih tinggi dibandingkan dengan korelasi indikator dengan konstrak lainya, maka dikatakan konstrak tersebut memiliki diskriminan validitas yang tinggi. Hasil nilai cross loading selengkapnya disajikan pada tabel di bawah ini.

Cross Loading

Terlihat bahwa indikator-indikator memiliki korelasi yang tinggi pada konstrak yang dituju, maka indikator-indikator tersebur memiliki validitas diskriminan yang tinggi.

c. Composite Reliability

Konstrak yang memiliki nilai composite reliability > 0.8 mempunyai nilai reliabilitas yang tinggi. Nilai komposit reliabilitas konstrak ENJ sebesar 0.9490, PSP 0.9629, PU 0.9384, TL 0.8195 dan TRS sebesar 0.9126.  Nilai komposite reliabilitas yang dihasilkan selengkapnya disajikan pada tabel di bawah ini.

AVE, Composite dan Cronbachs Alpha

d. Average Variance Extracted (AVE)

Nilai AVE yang diharapkan > 0.5. Nilai AVE yang diperoleh konstrak ENJ sebesar 0.8232, PSP 0.8964, PU 0.7927, TL 0.6084 dan TRS sebesar 0.7235. Cara lain untuk mengetahui validitas diskriminan dengan cara uji Fornell larcker croterion. Uji ini membandingkan nilai square root of Average Variance Extracted (AVE) dengan latent variable correlations.

e. Cronbach's Alpha

Uji reliabilitas diperkuat dengan nilai cronbach's Alpha. Nilai cronbach's Alpha yang diharapkan  > 0.7. Konstrak ENJ memiliki nilai Cronbach's Alpha sebesar 0.9280, PSP 0.9423, PU 0.9114, TL 0.7532 dan TRS sebesar 0.8827.

Dari hasil analisis model bahwa variabel Perceived Social Presence (PSP) merupakan variabel mediator. Untuk melakukan pengujian signifikansi sebagai mediator di uji dengan Sobel Test . Bagaimana cara mengetahui peranan variabel ini sebagai mediator?

Perhatikan dengan seksama gambar model hasil output di bawah ini.

Model Partial Least Square
  1. Pengaruh variabel TL terhadap PU, TRS dan ENJ masing-masing : PU sebesar 0.590 (< 1.96), TRS sebesar 0.633 (< 1.96), ENJ sebesar 1.881 (< 1.96). Dari ketiganya nilai yang diperoleh signifikan < 1.96, artinya tidak ada pengaruh yang signifikan ke tiga variabel tersebut.
  2. Pengaruh TL terhadap PSP sebesar 2.618 (>1.96). Nilai ini signifikan karena > 1.96 yang berarti variabel TL berpengaruh terhadap PSP.
  3. Pengaruh PSP terhadap variabel PU, TRS, ENJ masing-masing : PU sebesar 5.381 (> 1.96), TSR sebesar 5.911 (> 1.96), ENJ sebesar 6.300 (> 1.96). Dari ketiga jalur tersebut diperoleh nilai yang signifikan > 1.96, artinya bahwa variabel PSP mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel PU, TRS dan ENJ

Berdasarkan keterangan tersebut di atas, kesimpulan yang didapat yaitu variabel TL tidak mampu memprediksi/mempengaruhi secara langsung variabel PU, TRS, dan ENJ tanpa melalui variabel PSP. Variabel TL signifikan berpenagruh terhadapa PSP dan PSP berpengaruh langsung terhadap PU, TRS dan ENJ. Sehingga dari hasil tersebut menjadikan variabel PSP sebagai variabel mediator.

Kemudian kita akan melakukan analisis dengan mengontrol variabel PSP atau membuat model tanpa melibatkan variabel tersebut. Hasil model sebagai berikut :

Model Partial Least Square

Nilai yang didapatkan yaitu pengaruh variabel TL terhadap PU sebesar 1.036 (< 1.96), variabel TRS sebesar 1.496 (< 1.96) dan variabel ENJ sebesar 2.890 (> 1.96). Pengaruh variabel TL terhadap PU dan TRS tidak signifikan. Hal ini dapat disimpulkan bahwa PSP Full Mediation pengaruh TL terhadap PU dan TRS. Sedangkan pengaruh TL terhadap ENJ hasilnya signifikan. Tanpa melibatkan PSP pengaruh TL terhadap ENJ adalah signifikan. Hasil ini dapat disimpulkan bahwa PSP Part Mediation pengaruh TL terhadap ENJ.

Setelah mengetahui variabel PSP sebagai mediator, seanjutnya bagaimna menilai peranan mediator terhadap model? ada dua (2) penilaian terhadap variabel ini yaitu dengan Nilai Effect Size (f2) dan nilai Relatif Size : Variance Accounf For (VAF).

Nilai Effect Size (f2)

Nilai Effect size
Nilai effect size pada variabel ENJ lebih tinggi yaitu sebesar 0.297 kemudian pada PU sebesar 0.238 dan terendah pada variabel TRS hanya 0.195.

Nilai Relatif Size : Variance Account For (VAF)

Nilai VAF

Nilai VAF pada variabel PU lebih tinggi yaitu sebesar 0.69 kemudian pada TRS sebesar 0.647 dan terendah pada variabel ENJ hanya 0.42.

Model dengan Variabel Mediator Perceived Social Presence (PSP)

Model dengan Mediator

 Model Tanpa Variabel Mediator Perceived Social Presence (PSP)

Model Tanpa Mediator  




Baca juga :

1. Tiga Pendekatan Second Order Contruct

2. Analisis Segmentasi FIMIX

3. Tutorial Multi Group Analysis (MGA)

Referensi :

Ghozali,I.(2006).Structural Equation Modeling Metode Alternatif dengan Partial Least Squares.Semarang : Badan Penerbit Universitas Diponegoro

Ghozali, I dan Latan, H. (2012). Partial Least Squares Konsep, Metode dan Aplikasi menggunakan Program WarpPLS 4.0. Semarang : Badan Penerbit  Universitas Diponegoro 

Lohmoller,J.B. (1989). Latent Variables path Modeling with Partial Least Squares. Berlin Heidelberger: Springer

Vinci,V.E.,Chin,W.W.,Hanseller,J and Wang,H. (2010). Handbook of Partial Least Square: concepts, Methods and Applications.Berlin. Heidelberger: Springer

42 komentar:

Unknown mengatakan...

terimakasih banyak Pak,, sangat membantu Blognya..:D

Anonim mengatakan...

salam Pak, saya yati. bagaimana pula peranan moderator? Terima kasih

Suseno Bimo mengatakan...

variabel moderator adalah variabel independen yang akan mempengaruhi variabel independen lainnya terhadap variabel dependen. pengaruh ini dapat memperlemah maupun memperkuat pengaruh tersebut.

Anonim mengatakan...

salam pak

dari bog bpk yg saya baca, brarti Baron and Kenny membahas variabel intervening kan pak? tidak bisa diaplikasikan untuk variabel moderating? Saya hanya memperjelas pak, karena dosen saya menyarankan saya memakai teori baron and kenny untuk mengetahui bagaimana syarat memperkuat atau memperlemah padahal penelitian saya memakai variabel moderating. mohon saran pak. terima kasih

Suseno Bimo mengatakan...

Untuk artikel ini memang membahasa variabel mediator. Sedangkan untuk teori variabel moderator dari Baron and Kenny ada tersendiri.

Unknown mengatakan...

ass.. bpk Seno, saya mau menanyakan tentang pls.
apakah pls bisa simultan? jika ada bagaimana caranya? dan jika ada teorinya, boleh kah saya tau ada di buku apa?
untuk gambarnya bagaimana ya pak? jika penelitian saya terdapat 3 variabel independen dan 1 dependen?
mohon balasannya ya pak Seno,
Terimakasi wass

Suseno Bimo mengatakan...

wa'alaikumsalam: bisa pakai uji F, lihat dibuku karya Imam Ghozali dan hengky Latan: Partial Least Squares konsep, teknik dan aplikasi menggunakan program SmartPLS 3.0.

ikhlasulaqmal mengatakan...

Pak, dgn Baron & Kenny kan sdh bisa menyimpulkan mediasi apa bukan.
Terus apa perlu lagi dgn VAF tuk mengetahui mediasi apa bukan?
Kasusnya 2 variabel mediasi.

Kapan menggunakan Baron & Kenny, VAF, dan Sobel?

Terimakasih.

Suseno Bimo mengatakan...

ikhasulaqmal : konsep model Mediasi didasari oleh Baron & Kenny, sedangkan uji sobel test merupakan uji secara statistik dari variabel mediasi tersebut apakah signifikan sebagai mediasi atau tidak. Uji VAF untuk mengetahui relatif size dari variabel X (independen) dan M (mediator) ke Y (dependen).

Unknown mengatakan...

Assalamualaikum pak , saya mau menanyakan tentang pls. x saya 1 moderasi 2 dan y nya satu, apakah itu bisa menggunakan pls ? Terus itu gambar yg di pls nya harus sama dengan kerangka pemikiran kita di bab 2 ? Mohon bantuannya pak , terimakasih

Suseno Bimo mengatakan...

Unknown : Wa'alaikumsalam, model moderasi bisa menggunakan PLS. model yang di PLS sedikit berbeda, jadi model di PLS ditambahkan konstrak (variabel laten) baru yaitu konstrak interaksi 1 dan interaksi 2. Dimana interaksi 1 :indikator berasal dari perkalian antara indikator X dan Moderasi 1. Interaksi 2 : indikator berasal dari perkalian antara indikator X dengan moderator 2.

Unknown mengatakan...

Pak, saya mau tanya. Saya melakukan pengolah data dengan SEM Lisrel. Hasilnya variabel eksogen secara langsung tidak berpengaruh terhadap endogen, tetapi ketika melalui intervening, arahnya menjadi signifikan. Nilai koefisien saat lansung < dibanding saat tidak langsung (ada peningkatan nilai koefisien dari langsung ke tidak langsung).

Jika kondisinya demikian, apakah memenuhi syarat mediasi? Terima kasih

Salam

Suseno Bimo mengatakan...

Ridho Guci :Meskipiun secara langsung tidak signifikan. Dengan syarat dari variabel eksogen ke intervening signifikan dan Intervneing ke endogen juga signifikan maka terpenuhi syarat mediasi. Untuk menguji signfikansi variabel intervening mampu mediasi atau tidak maka diuji dengan sobel test

handika mengatakan...

pak saya mau tanya, saya sudah melakukan pengolahan data dengan warp PLS dengan pendekatan causal step approach dan VAF, Yang mana hasilnya pengaruh X ke Y melalui mediasi tidak signifikan. tetapi uji VAF nya menyatakan di atas 20% yang mana menurut Hair dkk, 2013 dalam Sholihin dan Ratmono, 2013:82 mengatakan apabila nilai vaf nya di atas 20% memiliki efek mediasi parsial. pertanyaan saya apakah boleh apabila nilai p value nya tidak signifikan tetapi nilai vaf nya besar? dan apakah ada teori yang mendukung hal tersebut?
terima kasih sebelumnya.

Suseno Bimo mengatakan...

Handika : syarat uji mediasi adalah pengaruh dari X ke M: signifikan dan dari M ke Y : signifikan.JIka salah satu tidak terpenuhi maka tidak perlu diuji mediasi.

Jihadil Qudsi mengatakan...

Mohon bimbingan Pak Suseno
Jika pada direct efek tidak berpengaruh signifikan sedangkan pada indirect berpengaruh signifikan. apakah termasuk ada efek mediasi ?

Jihadil Qudsi mengatakan...

boleh tau teori yg pak suseno katakan ini ada buku mana,,??
krna sy mau jadikan rujukan Pak..

Suseno Bimo mengatakan...

Jihadil Qudsi : syarat efek mediasi adalah direct effect berpengaruh signifikan. Jadi kalau direct effect tidak signifikan maka tidak termasuk efek mediasi meskipun indirect effect hasilnya signifikan.

people mengatakan...

selamat malam pak. Pak, penelitian saya menggunakan sequential mediation. Research model seperti ini : X1-M1-M2-Y1. Sehingga ada dua mediasi dalam satu hipotesis. Lalu untuk mengukur hipotesis ini untuk menemukan apakah M1 dan M2 mampu memediasi penuh/ sebagian secara bertahap, apakah bisa menggunakan rumus VAF? Jika iya, jurnal rujukan mana ya pak yang bisa menjadi penguat saya? Terimakasih.

ROCCO Bayu W mengatakan...

Bukunya Prof Imam Ghozali dan Hangky Latan 2015 broow...

Suseno Bimo mengatakan...

People : Untuk mediasi gubakan uji sobel test.

Virgo mengatakan...

Pak, hasil perhitungan uji hipotesa dari riset saya menggunakan Amos menyatakan bahwa salah satu IV tidak berpengaruh terhadap DV, namun bila melalui mediator hasilnya berpengaruh terhadap DV. Sedangkan IV yg lainnya bila melalui mediator hasilnya menjadi berpengaruh terhadap DV. Apakah hal tersebut dapat dikatakan full mediator ?? Sumber jurnal nya dari mana ya pak. Terimakasih

Suseno Bimo mengatakan...

Virgo :
1. Part Mediation
Jika IV langsung ke DV signifikan, IV ke M signifikan dan M ke DV signifikan.
2. Full Mediation
Jika IV langsung ke DV tidak signfikan, IV ke M signifikan dan M ke DV signfikan.

Anonim mengatakan...

Pak mau bertanya, hasil penelitian saya IV ke DV signifikan, IV ke M tidak signifikan dan M ke DV signifikan. Ini gimana ya pak? Terima kasih

Kiki mengatakan...
Komentar ini telah dihapus oleh pengarang.
Suseno Bimo mengatakan...

Anonim : karena IV ke M tidak signifikan maka tidak perlu diuji mediator.

Kiki mengatakan...

Apakah dapat dikatakan "tidak mampu memediasi" pak?

Suseno Bimo mengatakan...

Kiki : kalau kemampuan memediasi pakai sobel test

Dwi mengatakan...

Assalamualaikum pak
saya mau tanya pak. penelitian saya modelnya X1 dan X2 terhadap Z melalui Y sebagai variabel intervening. untuk membuat persamaan dari model tersebut bagaimana ya pak? dan uji apa saja yang biasanya digunakan untuk mengetahui hipotesis dari penelitian ?

Dwi mengatakan...

assalamualaikum pak
saya ingin bertanya. model penelitian saya X1 dan X2 terhadap Z melalui Y sebagai variabel intervening. untuk menentukan model persamaan bagaimana ya pak ? dan uji apa saja yang biasanya digunakan dalam penelitian yang memiliki model penelitian seperti ini ?
terimakasih

Suseno Bimo mengatakan...

Dwi:Wa'alaikumsalam... Uji pengaruh langsung dari X1,X2 ke Y dan Ke Z. Dan juga uji pengaruh tidak langsung dari X1 dan X2 ke Z melalui Y. Uji ini menggunakan sobel test sebagai uji variabel Y sebagai variabel intervening/mediasi.

Vita Ananta mengatakan...

Pak saya ingin bertanya, ketika efek mediasi adalah parsial, seperti apa kebijakan yang harus diambil perusahaan

Suseno Bimo mengatakan...

Vita Ananta: kebijakan yang bisa diambil, melakukan stimulan dengan peningkatan pada variabel eksogen untuk berimpilkasi pada pengaruh langsung terhadap peningkatan variabel endogen dan dapat berimplikasi pada perubahan melalui mediatornya.

NURAFIFAH mengatakan...

Pak saya mau bertanya mengenai penelitian saya menggunakan smart PLS kemudian uji Sobel dan dilakukan juga perhitungan VAF. Dimana model penelitian sebagai berikut:X1 dan X2 ke Y=TIDAK SIGNIFIKAN, X1 dan X2 Ke M= SIGNIFIKAN, M Ke Y= SIGNIFIKAN.
Untuk hasil Uji Sobel: X1 Terhadap Y melalui M= TIDAK SIGNIFIKAN, sedangkan X2 Terhadap Y melalui M= SIGNIFIKAN.
Pertanyaannya, untuk hasil Uji sobel X1 yang tidak berpengaruh signifikan terhadap Y melaui M (mediasi), tetapi hasil pengujian menggunakan VAF itu diatas 20% memiliki efek mediasi parsial. Apakah boleh apabila pengaruh tidak langsung tidak signifikan tetapi nilai VAF ada pengaruh parsial? dan apakah ada teori yang mendukung hal tersebut?

Zizi mengatakan...

Halo pak, saya mau bertanya. Penelitian saya menghasilkan mediasi parsial, yg dimana nilai c lebih besar daripada c' dan kedua signifikan. Apakah mediasi parsial ini disebut dapat memediasi namun efeknya kecil?

marsha sabrina lillah mengatakan...

Saya ingin bertanya pak. Uji pengaruh langsung dari X ke Y hasilnya positif dan signifikan (hipotesis diterima). X ke Z negatif dan signifikan (hipotesis ditolak). Z ke Y negatif dan signifikan (hipotesis ditolak). Sedangkan untuk pengaruh tidak langsungnya itu positid dan signifikan. Berarti kesimpulan untuk pengaruh tidak langsungnya bagaimna ya pak?. Terima kasih

Suseno Bimo mengatakan...

NURAFIFAH : Tidak bisa sebagai mediasi karena pengaruh tidak langsung X1 terhadap Y melalui M.

Suseno Bimo mengatakan...

Zizi : Ya mediasi parsial jika besarnya koefisien pengaruh langsung dan tidak langsung memiliki pengaruh yang signifikan.

Suseno Bimo mengatakan...

Marsha sabrina Lillah : artinya terjadi incosistent mediation, variabel mediator berlaku sebagai variabel supressor.

William mengatakan...

Permisi pak, saya ingin bertanya. Kan X ke Y saya signifikan pak. dan M memediasi penuh pengaruh X ke Y.

Nah pak, tapi kok aneh ya? Kalau saya lihat menurut blog bapak pengertian full mediation itu adalah variabel X tidak akan bisa mempengaruhi Y tanpa melewati M. Tapi buktinya X ke Y saya tetap signifikan walaupun tanpa melalui M. Kalau begini bagaimana pak?

William mengatakan...
Komentar ini telah dihapus oleh pengarang.
Suseno Bimo mengatakan...

William : Kalau seperti tersebut dinamakan setengah memediasi (partial mediation).