REGRESI MODERASI / MRA
(MODERATED REGRESSION ANALYSIS)
KONSEP DASAR REGRESI MODERASI
Regresi Moderasi atau MRA (Moderated Regression Analysis) merupakan perluasan dari analisis regresi. Regresi adalah metode statistika yang digunakan untuk mengetahui pengaruh antara dua atau lebih variabel. Salah satu metode yang digunakan untuk menguji pengaruh ini adalah uji regresi.
Uji regresi adalah metode statistika yang digunakan untuk mengetahui pengaruh antara variabel dependen dan variabel independen. Sedangkan Moderated Regression Analysis atau Regresi moderasi adalah sebuah metode statistik yang digunakan untuk menguji apakah hubungan antara variabel independen dan dependen dipengaruhi oleh variabel moderating (pemoderasi) yang mempengaruhi kekuatan dan arah hubungan tersebut.
Dalam regresi moderasi, terdapat tiga variabel yang harus diperhatikan yaitu: variabel dependen (y), variabel independen (x), dan variabel moderasi (z). Variabel dependen adalah variabel yang ingin ditentukan pengaruhnya, sedangkan variabel independen adalah variabel yang digunakan sebagai pemodel, lalu untuk variabel moderasi adalah variabel yang mempengaruhi kekuatan atau arah pengaruh antara dua variabel lainnya dalam sebuah model statistik. Dalam konteks analisis regresi, variabel moderasi juga disebut sebagai variabel penginteraksi atau variabel moderator.
Secara sederhana, variabel moderasi dapat dikatakan sebagai variabel yang mengubah pengaruh antara variabel bebas (independen) dan variabel terikat (dependen). Dengan adanya variabel moderasi, kita dapat memahami bagaimana pengaruh dari variabel bebas terhadap variabel terikat akan berubah ketika variabel moderasi berubah.
Skala data yang digunakan dalam Moderated Regression Analysis atau regresi moderasi yaitu data interval atau rasio. Sebelum melakukan Moderated Regression Analysis atau MRA ada uji asumsi yang harus terpenuhi, diantaranya lolos uji normalitas, lolos heteroskedastisitas, lolos uji multikolinearitas dan lolos uji autokorelasi untuk data sekunder atau data time series.
Dalam melakukan Moderated Regression Analysis atau regresi moderasi akan menghasilkan 3 persamaan regresi. Pertama, persamaan regresi antara variabel independen (X) dengan variabel dependen (Y). Kedua, persamaan regresi antara variabel independen (X) dan variabel moderasi (Z) dengan variabel dependen (Y). Ketiga, persamaan regresi antara variabel independen (X) dan variabel moderasi (Z) serta interaksi antara variabel independen dan variabel moderasi (XZ) dengan variabel dependen (Y).
Persamaan model regresi (Persamaan 1) :
y = β1×1 + β1×2 + ε
Persamaan model regresi (Persamaan 2) :
y = β1×1 + β1×2 + + β3z + ε
Persamaan model regresi (Persamaan 3) :
y = β1×1 + β1×2 + β3z + β1x1z + β1x2z + ε
BERIKUT CARA REGRESI MODERASI ATAU MRA (MODERATED REGRESSION ANALYSIS) DI SPSS
- Siapkan tabulasi data di Excel, lalu input data atau masukan data ke SPSS pada Page Data View.
- Jangan lupa isikan juga pada Page Variable View.
- Selanjutnya lakukan analisis data yang pertama, dengan cara pilih menu Analyze – Regression – Linear
- Muncul kotak dialog, seperti ini :
- Lakukan Persamaan Model 1, dengan cara masukan Variabel Independen ke kolom Independent(s) dan variabel dependen masukan ke kolom Dependent lalu pilih OK
- Keluar Output SPSS Persamaan Model 1 dalam Regresi Moderasi atau MRA (Moderated Regression Analysis) :
- Interpretasi Output Persamaan Regresi 1 dalam Regresi Moderasi atau MRA (Moderated Regression Analysis) :
Pada output ini kawan-kawan semua bisa fokus pada tabel Coefficient, lebih tepatnya pada Nilai Koefisien Regresi (B) dan Nilai Signifikansi. Nilai Signifikansi Variabel X1 dan X2 yang diperoleh sebesar 0,000 (<0,05) berkesimpulan bahwa variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen secara parsial atau tersendiri. Persamaan Model Regresi yang di peroleh :
y = β1×1 + β1×2 + ε
7,530 = 0,781X1 + 0,928X2 + ε (Persamaan 1)
Nilai koefisien regresi variabel X1 bernilai positif sebesar 0,781 memiliki arti bahwa jika variabel X1 meningkat maka variabel Y juga ikut meningkat, ataupun sebaliknya.
Nilai koefisien regresi variabel X2 bernilai positif sebesar 0,928 memiliki arti bahwa jika variabel X2 meningkat maka variabel Y juga ikut meningkat, ataupun sebaliknya.
- Selanjutnya lakukan analisis data yang kedua, dengan cara pilih menu Analyze – Regression – Linear
- Selanjutnya lakukan analisis data yang pertama, dengan cara pilih menu Analyze – Regression – Linear
- Muncul kotak dialog, seperti ini :
- Lakukan Persamaan Model 2, dengan cara masukan Variabel Independen dan variabel moderasi ke kolom Independent(s) dan variabel dependen masukan ke kolom Dependent lalu pilih OK
- Keluar Output SPSS Persamaan Model 2 dalam Regresi Moderasi atau MRA (Moderated Regression Analysis) :
- Interpretasi Output Persamaan Regresi 1 dalam Regresi Moderasi atau MRA (Moderated Regression Analysis) :
Pada output kedua ini kawan-kawan semua bisa fokus pada tabel Coefficient, lebih tepatnya pada Nilai Koefisien Regresi (B) dan Nilai Signifikansi. Nilai Signifikansi Variabel X1, X2 dan M yang diperoleh sebesar 0,000 (<0,05) berkesimpulan bahwa variabel independen dan variabel moderasi berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen secara parsial atau tersendiri. Persamaan Model Regresi yang di peroleh :
y = β1×1 + β1×2 + + β3z + ε
2,742 = 0,645X1 + 0,804X2 + 0,508Z + ε (Persamaan 2)
Nilai koefisien regresi variabel X1 bernilai positif sebesar 0,645 memiliki arti bahwa jika variabel X1 meningkat maka variabel Y juga ikut meningkat, ataupun sebaliknya.
Nilai koefisien regresi variabel X2 bernilai positif sebesar 0,804 memiliki arti bahwa jika variabel X2 meningkat maka variabel Y juga ikut meningkat, ataupun sebaliknya.
Nilai koefisien regresi variabel Moderasi bernilai positif sebesar 0,508 memiliki arti bahwa jika variabel Moderasi meningkat maka variabel Y juga ikut meningkat, ataupun sebaliknya.
- Selanjutnya buat variabel baru, yaitu interaksi anatara variabel independen dengan variabel moderasi dengan cara pilih menu Transform lalu pilih Compute Variable :
- Muncul kotak dialog, seperti ini :
- Dikolom Target Variabel isikan X1M, lalu dibagian Numeric Expression isikan X1*M (X1 dikali M) lalu pilih OK.
- Lakukan lagi pada variabel X2, Dikolom Target Variabel isikan X2M, lalu dibagian Numeric Expression isikan X2*M (X2 dikali M) lalu pilih OK.
- Akana muncul variabel baru di data view spss, seperti berikut :
- Selanjutnya lakukan analisis data yang pertama, dengan cara pilih menu Analyze – Regression – Linear
- Lakukan Persamaan Model 3, dengan cara masukan Variabel Independen dan variabel moderasi serta interaksi variabel independen dengan variabel moderasi ke kolom Independent(s) dan variabel dependen masukan ke kolom Dependent lalu pilih OK
- Keluar Output SPSS Persamaan Model 3 dalam Regresi Moderasi atau MRA (Moderated Regression Analysis) :
- Interpretasi Output Persamaan Regresi 3 dalam Regresi Moderasi atau MRA (Moderated Regression Analysis) :
Pada output ketiga ini kawan-kawan semua bisa fokus pada tabel Coefficient, lebih tepatnya pada Nilai Koefisien Regresi (B) dan Nilai Signifikansi pada variabel interkasi.
Nilai Signifikansi interaksi Variabel X1 dan M (X1M) yang diperoleh sebesar 0,000 (<0,05) berkesimpulan bahwa variabel moderasi mampu memoderasi pengaruh variabel independen (X1) terhadap variabel dependen (Y), yang artinya variabel moderasi mampu memperkuat hubungan atau pengaruh antara variabel independen (X1) dengan variabel dependen (Y).
Nilai Signifikansi interaksi Variabel X2 dan M (X2M) yang diperoleh sebesar 0,043 (<0,05) berkesimpulan bahwa variabel moderasi mampu memoderasi pengaruh variabel independen (X2) terhadap variabel dependen (Y), yang artinya variabel moderasi mampu memperkuat hubungan atau pengaruh antara variabel independen (X2) dengan variabel dependen (Y).
Persamaan Model Regresi ketiga yang di peroleh : (Persamaan 3)
y = β1×1 + β1×2 + β3z + β1x1z + β1x2z + ε
-71,856 = 5,709X1 + 1,962X2 + 5,652M – 0,343X1Z – 0,084X2M + ε
Nilai koefisien regresi variabel X1 bernilai positif sebesar 5,709 memiliki arti bahwa jika variabel X1 meningkat maka variabel Y juga ikut meningkat, ataupun sebaliknya.
Nilai koefisien regresi variabel X2 bernilai positif sebesar 1,962 memiliki arti bahwa jika variabel X2 meningkat maka variabel Y juga ikut meningkat, ataupun sebaliknya.
Nilai koefisien regresi variabel moderasi bernilai positif sebesar 5,652 memiliki arti bahwa jika variabel moderasi meningkat maka variabel Y juga ikut meningkat, ataupun sebaliknya.
Nilai koefisien regresi interaksi variabel independen dengan variabel moderasi (X1Z) bernilai negatif sebesar -0,343 memiliki arti bahwa jika interaksi variabel independen dengan variabel moderasi (X1Z) meningkat maka variabel Y akan menurun, ataupun sebaliknya.
Nilai koefisien regresi interaksi variabel independen dengan variabel moderasi (X2Z) bernilai negatif sebesar -0,084 memiliki arti bahwa jika interaksi variabel independen dengan variabel moderasi (X2Z) meningkat maka variabel Y akan menurun, ataupun sebaliknya.