9 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian Analisis Jalur Analisis jalur dikenal dengan path analysis dikembangkan pertama tahun 1920-an oleh seorang ahli genetika yaitu Sewall Wright. Analisis jalur sebenarnya sebuah teknik yang merupakan pengembangan korelasi yang diurai menjadi beberapa interpretasi akibat yang ditimbulkannya. Teknik ini juga dikenal sebagai model sebab-akibat (causing modeling). Definisi analisis jalur, di antaranya: Analisis jalur ialah suatu teknik untuk menganalisis hubungan sebab akibat yang terjadi pada regresi berganda jika variabel bebasnya mempengaruhi variabel tergantungnya tidak hanya secara langsung, tetapi juga secara tidak langsung (Robert D. Rutherford, 1993). Definisi lain mengatakan Analisis jalur merupakan pengembangan langsung bentuk regresi berganda dengan tujuan untuk memberikan estimasi tingkat kepentingan (magnitude) dan signifikansi (significance) hubungan sebab akibat hipotetikal dalam seperangkat variabel (Paul Webley, 1997). Model analisis jalur digunakan untuk menganalisis pola hubungan antar variabel dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh langsung maupun tidak langsung seperangkat variabel bebas (eksogen) terhadap variabel terikat (endogen). Model analisis jalur yang dibicarakan adalah pola hubungan sebab akibat. Oleh karena itu rumusan masalah penelitian dalam kerangka analisis jalur hanya berkisar pada variabel bebas (X 1, X 2,, X k ) berpengaruh terhadap variabel terikat Y, atau berapa besar pengaruh kausal langsung, kausal tidak langsung,
10 kausal total maupun simultan seperangkat variabel bebas (X 1, X 2,, X k ) terhadap variabel terikat Y. 2.2 Asumsi-asumsi Analisis Jalur Sebelum melakukan analisis, ada beberapa prinsip dasar atau asumsi yang mendasari analisis jalur, yaitu: 1. Pada model analisis jalur, hubungan antar variabel adalah bersifat linier, adaptif, dan bersifat normal. 2. Hanya sistem aliran kausal ke satu arah artinya tidak ada arah kausalitas yang berbalik. 3. Variabel terikat (endogen) minimal dalam skala ukur interval dan ratio. 4. Menggunakan sampel probability sampling yaitu teknik pengambilan sampel untuk memberikan peluang yang sama pada setiap anggota populasi untuk dipilih menjadi anggota sampel. 5. Variabel observasi diukur tanpa kesalahan (instrumen pengukuran valid dan reliabel) artinya variabel yang diteliti dapat diobservasi secara langsung. 6. Model yang dianalisis dispesifikasikan (diidentifikasi) dengan benar berdasarkan teori-teori dan konsep-konsep yang relevan artinya model teori yang dikaji atau diuji dibangun berdasarkan kerangka teoritis tertentu yang mampu menjelaskan hubungan kausalitas antar variabel yang diteliti. 2.3 Manfaat Analisis Jalur Manfaat model analisis jalur di antaranya adalah: 1. Untuk penjelasan terhadap fenomena yang dipelajari atau permasalahan yang diteliti.
11 2. Prediksi nilai variabel terikat (Y) berdasarkan nilai variabel bebas (X), dan prediksi dengan analisis jalur ini bersifat kualitatif. 3. Faktor dominan terhadap variabel terikat (Y) dapat digunakan untuk menelusuri mekanisme pengaruh variabel bebas (X) terhadap variabel (Y). 4. Pengujian model mengggunakan teori trimming baik untuk uji reliabilitas konsep yang sudah ada ataupun uji pengembangan konsep baru. 2.4 Beberapa Istilah dalam Analisis Jalur Model jalur adalah ialah suatu diagram yang menghubungkan antara variabel bebas, perantara dan terikat. Pola hubungan ditunjukkan dengan menggunakan anak panah. Anak panah-anak panah tunggal menunjukkan hubungan sebabakibat antara variabel-variabel bebas (exogenous) atau perantara dengan satu variabel dengan variabel terikat atau lebih. Anak panah juga menghubungkan kesalahan (variable residue) dengan semua variabel terikat (endogenous) masingmasing. Anak panah ganda menunjukkan korelasi antara pasangan variabelvariabel exogeneus. Variabel exogenous dalam suatu model jalur ialah semua variabel yang tidak ada penyebab-penyebab eksplisitnya atau dalam diagram tidak ada anak-anak panah yang menuju ke arahnya, selain pada bagian kesalahan pengukuran. Jika antara variabel exogenous dikorelasikan maka korelasi tersebut ditunjukkan dengan anak panah dengan kepala dua yang menghubungkan variabel-variabel tersebut. Variabel endogenous ialah variabel yang mempunyai anak-anak panah menuju ke arah variabel tersebut. Variabel yang termasuk di dalamnya ialah mencakup semua variabel perantara dan terikat. Variabel perantara endogenous
12 mempunyai anak panah yang menuju ke arahnya dan dari arah variabel tersebut dalam suatu model diagram jalur. Adapun variabel tergantung hanya mempunyai anak panah yang menuju ke arahnya. Koefisien jalur adalah koefisien regresi standar atau disebut beta yang menunjukkan pengaruh langsung dari suatu variabel bebas terhadap variabel terikat dalam suatu model jalur tertentu. Oleh karena itu, jika suatu model mempunyai dua atau lebih variabel-variabel penyebab, maka koefisien-koefisien jalurnya merupakan koefisien-koefisien regresi parsial yang mengukur besarnya pengaruh satu variabel terhadap variabel lain dalam suatu model jalur tertentu yang mengontrol dua variabel lain sebelumnya dengan menggunakan data yang sudah distandarkan atau matriks korelasi sebagai masukan. Jenis pengaruh dalam analisis jalur yaitu Direct Effect (DE) dan Indirect Effect (IE). Direct Effect (DE) adalah pengaruh langsung yang dapat dilihat dari koefisien dari satu variabel ke variabel lainnya, dan Indirect Effect (IE) adalah urutan jalur melalui satu atau lebih variabel perantara. 2.5 Model Analisis Jalur Sebelum menghitung koefisien jalur yang didasarkan pada koefisien regresi, diagram jalur terlebih dahulu dibuatkan dengan lengkap. Adapun model diagram jalur dan persamaan struktural yang paling sederhana sampai dengan yang lebih rumit di antaranya: 1. Model Regresi Berganda Model ini merupakan pengembangan regresi berganda dengan menggunakan dua variabel exogenous, yaitu X 1 dan X 2 dengan satu variabel endogenous Y.
13 Model digambarkan sebagai berikut: X 1 Y X 2 Gambar 2.1 Model Regresi Berganda 2. Model Mediasi Model mediasi atau perantara di mana variabel Y memodifikasi pengaruh variabel X terhadap variabel Z. Model digambarkan sebagai berikut: X Z Y Gambar 2.2 Model Mediasi 3. Model Kombinasi Model ini merupakan kombinasi model regresi berganda dan model mediasi, yaitu variabel X berpengaruh terhadap variabel Z secara langsung dan secara tidak langsung mempengaruhi variabel Z melalui variabel Y.
14 Model digambarkan sebagai berikut: X Z Y Gambar 2.3 Model Kombinasi 4. Model Kompleks Model ini merupakan model yang lebih kompleks, yaitu variabel X 1 secara langsung mempengaruhi variabel Y 2 dan melalui variabel X 2 secara tidak langsung mempengaruhi Y 2, sementara variabel Y 2 juga dipengaruhi oleh variabel Y 1. Model digambarkan sebagai berikut: X 1 X 2 Y 1 Y 2 Gambar 2.4 Model Kompleks
15 5. Model Rekursif dan Model Non Rekursif 1 ρ 41 e 3 ρ 21 ρ 31 3 4 r 21 ρ 43 ρ 32 ρ 42 2 e 1 e 2 e 1 Gambar 2.5 Model Rekursif dan Non Rekursif Dari sisi pandang arah sebab-akibat, ada dua tipe model jalur, yaitu rekursif dan non rekursif. Model tersebut dapat diterangkan sebagai berikut: - Anak panah menuju satu arah, yaitu dari 1 ke 2, 3, dan 4; dari 2 ke 3 dan dari 3 menuju ke 4. Tidak ada arah yang terbalik, misalnya dari 4 ke 1. - Hanya terdapat satu variabel exogenous, yaitu 1 dan tiga variabel endogenous, yaitu 2, 3, dan 4. Masing-masing variabel endogenous diterangkan oleh variabel 1 dan error (e 1, e 2, e 3 ). - Satu variabel endogenous dapat menjadi penyebab variabel endogenous lainnya, tetapi bukan ke variabel exogenous. Model non rekursif terjadi jika anak panah tidak searah atau terjadi arah yang terbalik (looping), misalnya dari 4 ke 3 atau dari 3 ke 1 dan 2, atau bersifat sebabakibat (reciprocal cause). Ada tiga tipe model dalam model rekursif dan non rekursif, yaitu:
16 a). Model persamaan satu jalur X 1 X 2 Y X 3 Gambar 2.6 Model Persamaan Satu Jalur b). Model persamaan dua jalur X 1 X 2 X 4 Y 2 X 3 Gambar 2.7 Model Persamaan Dua Jalur
17 c). Model persamaan tiga jalur X 1 X 4 X 3 X 2 Y Gambar 2.8 Model Persamaan Tiga Jalur 2.6 Model Persamaan Struktural Persamaan struktural atau juga disebut model struktural yaitu apabila setiap variabel endogen (endogenous) secara unik keadaannya ditentukan oleh seperangkat variabel eksogen (exogenous). Selanjutnya gambar meragakan struktur hubungan kausal antar variabel disebut diagram jalur. Jadi, persamaan ini Y=F(X 1 ; X 2 ; X 3 ) dan Z=F(X 1 ; X 3 ;Y) merupakan persamaan struktural karena setiap persamaan menjelaskan hubungan kausal yaitu variabel eksogen X 1, X 2, dan X 3 terhadap variabel endogen Y dan Z. Diagram jalur untuk model struktural sebagai berikut: X 1 ɛ 1 ɛ 2 X 2 Y Z X 3 Gambar 2.9 Diagram Jalur
18 Persamaan model struktural untuk diagram jalur, yaitu: Jadi, secara sistematik analisis jalur mengikuti pola model struktural, sehingga langkah awal untuk mengerjakan atau penerapan model analisis jalur yaitu dengan merumuskan persamaan struktural dan diagram jalur yang berdasarkan kajian teori tertentu yang telah diuraikan. 2.7 Koefisien Jalur Besarnya pengaruh langsung dari suatu variabel eksogen terhadap variabel endogen tertentu, dinyatakan oleh besarnya nilai numerik koefisien jalur (path coefficient) dari eksogen ke endogen. X 1 X 3 X 2 ɛ Gambar 2.10 Hubungan Kausal dari X 1, X 2, X 3 Hubungan antara X 1 dan X 2 adalah hubungan korelasional. Intensitas keeratan hubungan tersebut dinyatakan oleh besarnya koefisien korelasi r X1X2. Hubungan X 1 dan X 2, ke X 3 adalah hubungan kausal. Besarnya nilai numerik koefisien jalur dan. Koefisien jalur menggambarkan besarnya pengaruh langsung variabel residu (implicit exogenous variable) terhadap X 3. Langkah kerja yang dilakukan untuk menghitung koefisien jalur adalah:
19 1. Gambarkan dengan jelas diagram jalur yang mencerminkan proposisi hipotetik yang diajukan, lengkap dengan persamaan strukturalnya. Dengan demikian tampak jelas variabel apa saja yang merupakan variabel eksogen dan variabel endogennya. 2. Menghitung matriks korelasi antar variabel. X 1 X 2 X k [ ] Formula untuk menghitung koefisien korelasi yang dicari adalah menggunakan Product Moment Coeffisient dari Karl Pearson. Alasan penggunaan teknik koefisien korelasi dari Karl Pearson adalah karena variabel-variabel yang hendak dicari korelasinya memiliki skala pengukuran interval. Formulanya: r x Y j j n n n j1 X n n 2 X j j1 j1 j X Y j j 2 n n X j1 j j1 j1 n n X Y 2 j j n j1 Y j 2 di mana: koefisien korelasi variabel dan variabel 1,2,,n n = Jumlah sampel
20 3. Identifikasikan sub-struktur dan persamaan yang akan dihitung koefisien jalurnya. Misalkan dalam substruktur yang telah diidentifikasi terdapat k buah variabel eksogen, dan sebuah variabel endogen X u yang dinyatakan oleh persamaan: di mana: = Variabel eksogenus, = Variabel endogenus = error dan untuk menghitung koefisien residunya ( ) dihitung dengan rumus: ( ) di mana: = Variabel eksogenus = Variabel endogenus = error Kemudian hitung matriks korelasi antar variabel eksogen yang menyusun substruktur tersebut: X 1 X 2 X k [ ]
21 4. Menghitung matriks invers korelasi eksogen, dengan rumus berikut: X 1 X X k [ ] 5. Menghitung semua koefisien jalur, di mana melalui rumus: [ ] [ ] [ ] 2.7.1 Besarnya Pengaruh Variabel Eksogen Terhadap Variabel Endogen Pengaruh yang diterima oleh sebuah variabel endogen dari dua atau lebih variabel eksogen, dapat secara sendiri-sendiri maupun secara bersama-sama. Pengaruh secara sendiri-sendiri (parsial), bisa berupa pengaruh langsung, bisa juga berupa pengaruh tidak langsung, yaitu melalui variabel eksogen yang lainnya. Menghitung besarnya pengaruh langsung, pengaruh tidak langsung serta pengaruh total variabel bebas (eksogen) terhadap variabel terikat (endogen) secara parsial (berdasarkan Gambar 2.10), dapat dilakukan dengan rumus: 1. Besarnya pengaruh langsung (Direct Effect atau DE) variabel bebas terhadap variabel terikat. DE = ( ) 2, 2. Besarnya pengaruh tidak langsung (Indirect Effect atau IE) variabel bebas terhadap variabel terikat melalui hubungan korelasi dari
22 variable. 3. Besarnya pengaruh total (Total Effect) variabel terhadap variabel terikat. Pengaruh Total = DE + IE Selanjutnya pengaruh bersama-sama (simultan) variabel eksogen terhadap variabel endogen dapat dihitung dengan menggunakan rumus:, ( ) [ ] di mana: 1. adalah koefisien determinasi total terhadap atau besarnya pengaruh variabel eksogen secara bersama-sama (gabungan) terhadap variabel endogen. 2. ( ) adalah koefisien jalur. 3. ( ) adalah koefisien variabel eksogen dengan variabel endogen. 2.7.2 Pengujian Koefisien Jalur Menguji kebermaknaan (test of significance) setiap koefisien jalur yang telah dihitung, baik secara sendiri-sendiri maupun secara bersama-sama, serta menguji perbedaan besarnya pengaruh masing-masing variabel eksogen terhadap variabel endogen, dapat dilakukan dengan langkah kerja sebagai berikut:
23 1. Nyatakan hipotesis statistik (hipotesis operasional) yang akan diuji. H 0 : = 0, artinya tidak terdapat pengaruh variabel endogen ( ) terhadap variabel endogen ( ). H 1 : 0, artinya tidak terdapat pengaruh variabel endogen ( ) terhadap variabel endogen ( ). 2. Gunakan statistik uji yang tepat, yaitu: a. Untuk menguji setiap koefisien jalur: ( ( ) ) di mana: Banyaknya variabel eksogen dalam substruktur yang sedang diuji. Mengikuti tabel distribusi t, dengan derajat bebas Kriteria pengujian: Ditolak H 0 jika nilai t hitung lebih besar dari nilai t tabel. ( ) b. Untuk menguji koefisien jalur secara keseluruhan/bersama-sama:
24 di mana: Banyaknya variabel eksogen dalam substruktur yang sedang diuji. Mengikuti tabel distribusi F Snedecor, dengan derajat bebas k dan. Kriteria pengujian: Ditolak H 0 jika nilai F hitung lebih besar dari nilai F tabel. ( ). 2.8 Pengangguran Sumber daya manusia mengandung dua pengertian. Pertama, sumber daya manusia mengandung pengertian usaha kerja yang diberikan dalam proses produksi. Dalam hal ini sumber daya manusia mencerminkan kualitas usaha yang diberikan seseorang dalam waktu tertentu untuk menghasilkan barang atau jasa. Pengertian kedua dari sumber daya manusia menyangkut manusia yang mampu melaksanakan kegiatan yang mempunyai nilai ekonomis, yaitu dapat menghasilkan barang dan jasa untuk memenuhi kebutuhan masyarakat (Payaman Simanjutak, 1985). Sumber daya manusia atau sering disebut dengan human resources merupakan penduduk secara keseluruhan. Dari segi penduduk sebagai faktor produksi, maka tidak semua penduduk dapat bertindak sebagai faktor produksi. Menurut Payaman J. Simanjutak ( 1985), penganggur adalah orang yang tidak bekerja sama sekali atau bekerja kurang dari dua hari selama seminggu sebelum pencacahan dan berusaha memperoleh pekerjaan. Untuk mengukur tingkat
25 pengangguran pada suatu wilayah bisa didapat dari prosentase membagi jumlah pengangguran dengan jumlah angkaran kerja dan dinyatakan dalam persen. Menurut sebab terjadinya, pengangguran dapat digolongkan kepada tiga jenis yaitu: a. Pengangguran friksional Pengangguran friksional adalah pengangguran yang terjadi karena kesulitan temporer dalam mempertemukan pencari kerja dan lowongan kerja yang ada. Kesulitan temporer ini dapat berbentuk sekedar waktu yang diperlukan selama prosedur pelamaran dan seleksi, atau terjadi karena faktor jarak atau kurangnya informasi. b. Pengangguran structural Pengangguran struktural terjadi karena ada problema dalam struktur atau komposisi perekonomian. Perubahan struktur yang demikian memerlukan perubahan dalam ketrampilan tenaga kerja yang dibutuhkan sedangkan pihak pencari kerja tidak mampu menyesuaikan diri dengan ketrampilan baru tersebut. c. Pengangguran musiman Pengangguran musiman terjadi karena pergantian musim. Di luar musim panen da turun ke sawah, banyak orang yang tidak mempunyai kegiatan ekonomis, mereka hanya sekedar menunggu musim yang baru. Selama masa mengunggu tersebut mereka digolongkan sebagai penganggur musiman, namun dalam sensus penduduk 1971, survey nasional 1976 dan sensus penduduk 1980
26 hal ini tidak jelas terlihat karena mereka menurut definisi digolongkan bekerja. Menurut Irawan dan Suparmoko (1983), di Negara yang sedang berkembang, pengangguran dapat digolongkan menjadi 3 jenis yaitu: a. Pengangguran yang kelihatan ( Visible underemployment ) Pengangguran yang kelihatan akan timbul apabila jumlah waktu kerja yang sungguh- sungguh digunakan lebih sedikit daripada waktu kerja yang sanggup / disediakan untuk bekerja. b. Pengangguran tak kentara ( invisible underemployment ) Pengangguran tak kentara terjadi apabila para pekerja telah menggunakan waktu kerjanya secara penuh dalam suatu pekerjaan dapat ditarik (setelah ada perubahan perubahan sederhana dalam organisasi atau metode produksi tetapi tanpa suatu tambahan yang besar) ke sektor/perusahaan lain tanpa mengurangi output. c. Pengangguran potensial ( Potential underemployment) Pengangguran potensial merupakan suatu perluasan daripada disguised unemployment, dalam arti bahwa para pekerja dalam suatu sektor dapat ditarik dari sektor tersebut tanpa mengurangi ouput; hanya harus dibarengi dengan perubahan perubahan fundamental dalam metode metode produksi yang memerlukan pembentukan capital yang berarti. Menurut BPS, Pengangguran terbuka terdiri atas: 1. Penduduk yang sedang mencari pekerjaan 2. Penduduk yang sedang mempersiapkan usaha 3. Penduduk yang merasa tidak mungkin mendapat pekerjaan
27 4. Penduduk yang sudah punya pekerjaan tapi belum mulai bekerja Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) adalah angka yang menunjukkan banyaknya pengangguran terhadap 100 penduduk yang masuk kategori angkatan kerja. Pengangguran terbuka (open unemployment) didasarkan pada konsep seluruh angkatankerja yang mencari pekerjaan, baik yang mencari pekerjaan pertama kali maupun yang sedang bekerja sebelumnya. Sedang pekerja yang digolongkan setengah penganguran (underemployment) adalah pekerja yang masih mencari pekerjaan penuh atau sambilan dan mereka yang bekerja dengan jam kerja rendah (di bawah sepertiga jam kerja normal, atau berarti bekerja kurang dari 35 jam dalam seminggu). Namun masih mau menerima pekerjaan, serta mereka yang tidak mencari pekerjaan namun mau menerima pekerjaan itu. Pekerja digolongkan setengah pengangguran parah (severely underemployment) bila ia termasuk setengah menganggur dengan jam kerja kurang dari 25 jam seminggu. Menururt Kaufman dan Hotckiss (1999:657-668) penganguran akan muncul dalam suatu perekonomian disebabkan oleh tiga hal; proses mencari kerja, kelakuan upah dan efisiensi terhadap upah. 1. Proses mencari kerja Pada proses ini disediakan penjelasan teoritis yang penting bagi tingkat pengangguran. Munculnya angkatan kerja baru akan menimbulkan persaingan yang ketat pada proses mencari kerja. Dalam proses ini terdapat hambatan dalam mencari kerja yaitu disebabkan adanya para pekerja yang ingin pindah ke pekerjaan lain, tidak sempurnanya informasi yang diterima pencari kerja mengenai
28 lapangan pekerjaan yang tersedia, serta informasi yang tidak sempurna pada besarnya tingkat upah yang layak mereka terima, dan sebagainya. 2. Kelakuan upah Besarnya pengangguran yang terjadi dipengaruhi juga oleh tingkat upah yang tidak fleksibel dalam pasar tenaga kerja. Penurunan pada proses produksi dalam perekonomian akan mengakibatkan pergeseran atau penurunan pada permintaan tenaga kerja. Akibatnya akan terjadi penurunan besarnya upah yang ditetapkan. Dengan adanya kelakuan upah, dalam jangka pendek, tingkat upah akan mengalami kenaikan pada tingkat upah semula. Hal itu akan menimbulkan kelebihan penawaran (excess supply) pada tenaga kerja sebagai indikasi dari adanya tingkat pengangguran akibat kelakuan upah yang terjadi. 3. Efisiensi upah Besarnya upah juga dipengaruhi oleh efisiensi pada teori pengupahan. Efisiensi yang terjadi pada fungsi tingkat upah tersebut terjadi karena semakin tinggi perusahaan membayar upah maka akan semakin keras usaha pata pekerja untuk bekerja (walaupun akan muncul juga kondisi dimana terjadi diminishing rate). Hal ini justru akan memberikan konsekuensi yang buruk jika perusahaan memilih membayar lebih pada tenaga kerja yang memiliki efisiensi lebih tinggi maka justru akan terjadi pengangguran terpaksa akibat dari persaingan yang ketat dalam mendapatkan pekerjaan yang diinginkan.