Strategi Product of Coefficient dalam Pengujian Mediasi

Melanjutkan tulisan sebelumnya mengenai analisis mediasi sederhana menggunakan SPSS dengan strategi causal step (lihat tulisan sebelumnya disini), tulisan kali ini akan berisi tentang pengujian mediasi dengan pendekatan atau strategi product of coefficient.

Strategi Product of Coefficient

Strategi product of coefficient dalam pengujian mediasi didasarkan pada pengujian signifikansi indirect effects ab. Uji signifikansi didasarkan dua teknik yaitu Sobel test versi Aroian yang dipopulerkan dan direkomendasikan oleh Baron dan Kenny (1986) dan teknik resampling yaitu bootstrapping, yang dianggap lebih tangguh karena tidak membutuhkan asumsi normalitas dan teori sample besar sebagaimana pada Sobel test.

Sobel Test

Koefisien regresi pengaruh citra toko terhadap mediator kepuasan toko (a) diperoleh sebesar 0,810 dan standard error (Sa) sebesar 0,108 (lihat Tabel 1 pada tulisan sebelumnya disini).Koefisien regresi pengaruh variabel mediator kepuasan toko terhadap dependen loyalitas toko (b) diperoleh sebesar 0,876 dan standard error (Sb) sebesar 0,093 (lihat Tabel 3 pada tulisan sebelumnya disini). Dengan demikian koefisien indirect effect ab dapat dihitung yaitu sebesar 0,810*0,567 = 0,467. Dengan bantuan Excel maka besarnya z-value dan tingkat signifikansi statistik z (p-value) dapat dihitung yaitu sebesar:

Tingkat signifikansi statistik z (p-value) diperoleh sebesar 0,000. Ini dapat dihitung menggunakan Excel dengan fungsi =(1-NORMSDIST(4.735))*2.
Hasil yang sama juga dapat diperoleh bila menggunakan alat hitung interaktif dari Kris Preachers berikut:

Karena nila z-value > 1,96 atau p-value < 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa indirect effect signifikan pada taraf signifikansi 5%. Sejalan dengan temuan sebelumnya menggunakan strategi causal step, maka hipotesis mediasi terdukung.

Bootstrapping

Pengujian signifikansi indirect effect dengan teknik bootstrapping menggunakan macro yang dibuat oleh Andrew F. Hayes (dapat didownload disini) dan hasilnya adalah berikut:

Run MATRIX procedure:

DIRECT AND TOTAL EFFECTS
         Coeff      s.e.         t  Sig(two)
b(YX)       .6360     .1148    5.5405     .0000
b(MX)       .8102     .1082    7.4890     .0000
b(YM.X)     .5760     .0934    6.1656     .0000
b(YX.M)     .1694     .1230    1.3770     .1719

INDIRECT EFFECT AND SIGNIFICANCE USING NORMAL DISTRIBUTION
         Value      s.e.  LL 95 CI  UL 95 CI         Z  Sig(two)
Sobel     .4667     .0986     .2735     .6598    4.7349     .0000

BOOTSTRAP RESULTS FOR INDIRECT EFFECT
          Mean      s.e.  LL 95 CI  UL 95 CI  LL 99 CI  UL 99 CI
Effect     .4639     .0903     .2934     .6633     .2561     .7323

SAMPLE SIZE
    94

NUMBER OF BOOTSTRAP RESAMPLES
  1000

------ END MATRIX -----

Dari hasil bootstrapping, diperoleh estimasi true indirect effect yang berkisar antara 0,2934 - 0,6633 pada 95% confidence interval. Karena nol tidak terkandung dalam confidence interval tersebut maka dapat disimpulkan bahwa indirect effect signifikan pada taraf signifikansi 5%. Sejalan dengan temuan sebelumnya menggunakan strategi causal step dan Sobel test, maka hipotesis mediasi terdukung. Dengan memperhatikan bahwa pengaruh langsung (direct effect) citra toko terhadap loyalitas toko (c') yang tidak signifikan (p = 0,172 > 0,05), ini menunjukkan bahwa yang terjadi adalah full atau complete mediation. Jadi pengaruh citra toko terhadap loyalitas sepenuhnya (fully) dimediasi oleh kepuasan toko. Dengan kata lain, citra toko berpengaruh pada loyalitas toko melalui kepuasan toko. Semakin baik citra toko maka semakin tinggi pula kepuasan toko yang mana hal ini akan meningkatkan loyalitas pelanggan terhadap toko tersebut. Sebaliknya, semakin rendah atau buruk citra toko maka kepuasan pada toko akan berkurang yang mana hal ini akan menurunkan loyalitas pelanggan terhadap toko tersebut.
Tulisan berikutnya akan dilanjutkan dengan multiple mediation atau model mediasi dengan lebih dari satu variabel mediator.