Konsep Moderasi dan Mediasi

         Konsep Moderasi dan Mediasi

Konsep moderator dan mediator yang berkembang saat ini merupakan gagasan awal yang dirintis oleh Baron dan Kenny (1986), kemudian banyak dirujuk oleh generasi peneliti berikutnya. Baron dan Kenny (1986) dalam pengembangan gagasannya juga merujuk kepada Sobel (1982) yang mengembangkan teknik perhitungan mediasi dengan melibatkan model segitiga serta melibatkan standard error dari setiap pembolehubah yang terkait dalam mempetakan peranan mediator pada suatu kes tertentu. Baron dan Kenny (1986) menyatakan bahawa mediator digerakkan oleh dua komponen, iaitu stimulan dan respon.

Bebast variable adalah stimulan yang bergerak berdasarkan tanda panah dari bebast variable ke mediator melalui titik a, kemudian pada tahap berikutnya ditanggapi oleh mediator sebagai respon untuk diteruskan ke outcome melalui jalur titik b. Proses perjalanan dari stimulant bebast variable menuju outcome variable melalui mediator dinyatakan sebagai indirect effect, sedangkan proses stimulan dari bebast variable secara langsung menuju outcome variable disebut sebagai direct effect.

   Mediasi

Mediasi memerlukan korelasi yang signifikan antara semua konstruk. Secara teori konstruk mediasi menggalakkan perhubungan antara konstruk input dengan konstruk output. Apabila konstruk mediasi menerangkan sepenuhnya perhubungan antara konstruk input dan konstruk output, mediasi sepenuhnya berlaku. Tetapi sekiranya terdapat sedikit hubungan antara konstruk input dan output yang tidak dapat diterangkan, maka dikatakan kesan mediasi separa berlaku. Kesan mediasi penuh dan separa boleh dikenal pasti dengan beberapa cara (Hair,1998). 

Jalur (path) antara input dan output dijangka nilainya 0 kerana mediasi sepenuhnya. Tetapi sekiranya jalur antara input dan output meningkatkan fit secara signifikan, berdasarkan perubahan χ2, mediasi sepenuhnya tidak disokong. Sekiranya kedua-dua model mempunyai χ2 yang sama mediasi disokong. Oleh kerana perhubungan selalunya tidak jelas, beberapa langkah boleh digunakan untuk menilai mediasi. Langkah tersebut adalah seperti memastikan beberapa perhubungan signifikan secara statistic termasuk konstruk input mempunyai hubungan dengan output, konstruk input ada hubungan dengan konstruk mediasi dan konstruk mediasi mempunyai hubungan dengan konstruk output.

Langkah seterusnya ialah menghitung model yang mempunyai hubungan langsung sahaja. Kemudian menghitung model yang mempunyai konstruk mediasi. Seterusnya mentaksir kesan mediasi seperti sekiranya hubungan antara konstruk input dan output tetap signifikan dan tidak berubah apabila konstruk mediasi dimasukkan sebagai penentu tambahan, ini bermakna mediasi berlaku ataupun sekiranya nilai jalur langsung antara konstruk input dan output berkurangan tetapi masih signifikan apabila konstruk mediasi dimasukkan sebagai penentu tambahan, ini bermakna mediasi separa (partial mediation) berlaku. Selain itu, langkah mentaksir kesan mediasi juga dilakuakan sekiranya nilai jalur langsung antara konstruk input dan output berkurangan ke tahap tidak signifikan secara statistik selepas konstruk mediasi dimasukkan, maka mediasi penuh (full mediation) berlaku.

(a)           Full Mediation dan Partial Mediation

Little at al (2010) merumuskan secara lebih tegas khususnya pada kedudukan mediasi sebagai salah satu aspek penting dalam pengelola model penelitian dan mencari jawab atas sejumlah peran variable staretgsi tertentu yang dapat diangkat statusnya menjadi pembolehubah pemediasi. Little at al (2010) membagi model mediasi menjadi empat kondisi yang didapatkan dari kegiatan penelitian. Pertama, adalah full mediation, kedua adalah partial mediation, ketiga adalah inconsistence mediation, dan terakhir adalah nomediation. Gambar 6.7, Gambar 6.8, Gambar 6.9 dan Gambar 6.10 menyajikan model mediasi sebagaimana dirujuk dari Little at al (2010), dengan menulis ns = not support, *** = weak support, ** = medium support, serta * = strong support.

Dinyatakan sebagai full mediation apabila direct effect dari relasi X ke Y adalah tidak signifikan (not support), dengan strong significant (1% sampai dengan 5%) tingkat kepercayaan, maka dapat dinyatakan bahawa X hanya punya pilihan path melalui M untuk menuju outcome Y. Peneliti sering berharap didapatkan full mediation untuk dapat meningkatkan usul yang lebih meyakinkan dan bahkan dapat menjadi peluang bagi keterbaharuan pengajian kepada sebuah karya penulisan thesis dan juga disertasi. 

(b)           Partial mediation

Jenis kedua, adalah partial mediation

(c)            Inconsistence mediation

Jenis ketiga, adalah dinyatakan sebagai inconsistence mediation, di mana interaction effect memiliki signifikan statistik sangat lemah, dapat disebabkan oleh sejumlah persoalan antara lain sample yang terlalu kecil, yang dapat menyebabkan meningkatnya standar error dan menghasilkkan peluang interaction effect mediation yang sangat lemah. Kock (2014) dengan pengembangan penggabungan antara size effect Cohen (1988) dengan standar error dikembangkan untuk software WrapPLS, SmartPls versi 3 telah juga menyediakan analisis effect size yang tidak tersedia pada versi SMARTPLS versi 3.0. Analsis effect size akan dapat memberikan informasi seberapa besar peran mediasi dalam memberikan dukungan pada statistical report penelitian.

d) Nomediation

Jenis yang keempat dari mediasi adalah yang dinyataan sebagai nomediation, disebabkan kerana salah satu dari path A dan B adalah tidak signifikan, sehingga mediasi tidak dapat dipolakan, baik melalui software maupun melalui perhitngan manual berdasarkan prosedur Sobel (1982). 

Gambar menunjukkan statistical sign yang sangat lemah, dapat disebabkan oleh berbagai faktor, antara lain pesoalan kesahan dan kebolehpercayaan data yang masih belum teliti, sehingga instrumen penelitian tidak memberikan informasi yang berkualiti. Diteliti kembali soal selidik adalah salah satu cara yang dapat dilakukan, kerana itu seringkali menguji soal selidik menjadi penting dilaksanakan sebelum kegiatan penelitian dilaksanakan.

 Moderasi

Dalam statistik, moderasi berlaku apabila perhubungan antara dua pembolehubah bergantung pada pembolehubah ketiga. Pembolehubah ketiga itu dikenali sebagai pembolehubah moderator. Kesan variable moderator secara statistik ditakrifkan sebagai interaksi iaitu pembolehubah yang memberi kesan kepada arah atau kekuatan sesuatu perhubungan antara pembolehubah bersandar dan bebas. Dalam analisis kerangka korelasi, satu moderator adalah pembolehubah ketiga yang memberi kesan zero-order correlation antara dua pembolehubah lain. Bermula dengan satu linear causal relationship di mana pembolehubah X dianggap menyebabkan pembolehubah Y. Satu pembolehubah moderator M mengubah kekuatan perhubungan kausal. Secara amnya moderasi bermakna melemahkan kesan kausal walaupun demikian moderator juga boleh menambah atau menyongsang kesan. 

Analisis moderasi adalah untuk memastikan kesahan luaran dan memastikan keseragaman kesan kausal. Analisis moderasi mengambil kira pertindihan nilai confidence interval. Dua atau lebih kumpulan duji secara serentak dan nilai confidence interval bagi kesemua kumpulan dipaparkan. Sekiranya nilai confidence interval bertindih untuk perkaitan antara konstruk, ini bermakna tidak ada perbezaan secara statistik antara kumpulan. Ujian perbezaan chi-square juga dilakukan antara model yang dikonstrain dan tidak dikonstrain. Nilai p melebihi .05 menunjukkan bahawa ciri kumpulan tidak menjadi moderator dalam perhubungan antara konstruk.

Mediator berbeza dengan konsep moderator. Mediator adalah statistical power dari path a dikalikan dengan b atau (a x b), dinyatakan sebuah pembolehubah M adalah sebagai pemoderasi apabila perkalian kedua nilai path b x c adalah lebih kuat dibandingkan dengan nilai path dari b. Sedangkan moderator dapat dilihat dalam kerangka hubungan antara path b dan path c dalam menggerakkan outcome variable.

Dianggapkan bahawa peneliti dari awal akan terfokus untuk mendapatkan jawapan ke atas peranan bebas tertentu sebagai stimulan, maka menghadirkan hanya path b dan path c dapat dipolakan sebagai kerangka peranan pemoderasi, dengan catatan bahawa hubungan di antara pembolehubah b dan c tidak dapat dilihat sebagai sebuah hubungan yang serentak.