Analisis regresi linear dengan moderating

Variabel moderating adalah variabel yang memperkuat atau memperlemah hubungan antara satu variabel dengan variabel lain. Sebagai contoh: seorang suami menyayangi istrinya. Dengan hadirnya seorang anak, maka rasa sayang tersebut bertambah. Berarti variabel anak merupakan moderating antara rasa saya suami terhadap istri. Contoh lain: kompensasi memperkuat pengaruh antara kepuasan kerja terhadap kinerja. Artinya kepuasan kerja berpengaruh terhadap kinerja, dan adanya kompensasi yang tinggi maka pengaruh antara kepuasan kerja terhadap kinerja menjadi lebih meningkat. Dalam hal ini, kompensasi bisa saja berpengaruh terhadap kinerja bisa saja tidak.

Metode analisis regresi linear dengan variabel moderating:
1. Multiple Regression Analysis (MRA)
Metode ini dilakukan dengan menambahkan variabel perkalian antara variabel bebas dengan variabel moderatingnya, sehingga persamaan umumnya adalah sebagai berikut: Y = a + b1 X1 + b2 X2 + b3 X1 X2 dengan Y adalah kinerja, X1 adalah kepuasan kerja, X2 kompensasi dan X1 X2 adalah perkalian antara kepuasan kerja dengan kompensasi. Hipotesis moderating diterima jika variabel X1 X2 mempunyai pengaruh signifikan terhadap Y, tidak tergantung apakah X1 dan X2 mempunyai pengaruh terhadap Y atau tidak. Model ini biasanya menyalahi asumsi multikolinearitas atau adanya korelasi yang tinggi antara variabel bebas dalam model regresi, sehingga menyalahi asumsi klasik. Hampir tidak ada model MRA yang terbebas dari masalah multikolinearitas, sehingga sebenarnya model ini tidak disarankan untuk dipergunakan.

2. Absolut residual
Model ini mirip dengan MRA, tetapi variabel moderating didekati dengan selisih mutlak (absolut residual) antara variabel bebas dengan variabel moderatingnya. Penerimaan hipotesis juga sama, dan model ini masih riskan terhadap gangguan multikolinearitas meskipun risiko itu lebih kecil dari pada dengan metode MRA.

3. Residual
Model ini menggunakan konsep lack of fit yaitu hipotesis moderating diterima terjadi jika terdapat ketidakcocokan dari deviasi hubungan linear antara variabel independen. Langkahnya adalah dengan meregresikan antara kepuasan kerja terhadap kompensasi dan dihitung nilai residualnya. Pada program SPSS dengan klik Save pada regreesion, lalu klik pada usntandardized residual. Nilai residual kemudian diambil nilai absolutnya lalu diregresikan antara kinerja terhadap absolut residual. Hipotesis moderating diterima jika nilai t hitung adalah negatif dan signifikan. Model ini terbebas dari gangguan multikolinearitas karena hanya menggunakan satu variabel bebas.

Pertanyaan-pertanyaan yang sering muncul:
Ada model regresi moderating dengan MRA tetapi output memenuhi uji multikolinearitas?
Hampir tidak ada model moderating dengan MRA yang terbebas dari gangguan multikolinearitas. Banyak output pada skripsi yang dimanipulasi agar tampaknya memenuhi asumsi multikolinearitas padahal sebenarnya tidak. Hal ini banyak terjadi di mana (maaf) dosen tidak terlalu menguasai statistik secara baik. Penulis sendiri belum pernah melihat tabulasi data yang memenuhi model moderating dengan metode MRA.
Bagaimana model regresi moderating dengan dua buah variabel bebas?
Model dengan MRA menjadi Y = a + b1 X1 + b2 X2 + b3 X3 + b4 X1 X2 + b5 X1 X3 + b6 X2 X3 + bb X1 X2 X3 di mana X3 adalah variabel moderating (he he...jadi panjang banget kan). Hipotesis diterima jika X1 X2 X3 signifikan, tetapi hmpir pasti model ini menyalahi asumsi multikolinearitas. Sebaiknya digunakan model residual dengan lack of fit.
Bagaimana merancang model regresi dengan moderating pada penelitian?
Model moderating ditentukan dengan tinjauan teoretis, sehingga analisis dengan moderating hanya mengkonfirmasi saja teori tersebut apakah cocok dengan model empiris. Tidak boleh menggunakan alat statistik moderating untuk mengidentifikasikan bahwa variabel itu merupakan variabel moderating.