ANALISIS REGRESI LOGISTIK BINERUNTUK MENGIDENTIFIKASI FAKTOR-FAKTORYANG MEMPENGARUHI STATUS PENERIMAANBERAS KELUARGA MISKIN (RASKIN)DI KECAMATAN GUNUNG ANYAR

FaizRamadhani Rahman(1309 100 025)

Dosen Pembimbing : Dr. Dra. Ismaini Zain, M.Si

AGENDA

BAB I PENDAHULUAN

• Latar Belakang• Rumusan Masalah• Tujuan Penelitian• Manfaat Penelitian• Batasan Penelitian

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

• Definisi Persepsi• Analisis Gap• Pemodelan Regresi Logistik• Pengujian Parameter • Uji Kesesuaian Model• Karakteristik Kemiskinan• Penelitian Sebelumnya

AGENDA

BAB IIIMETODOLOGI PENELITIAN

• Sumber Data• Metode Rancangan Sampling• Variabel Penelitian• Indikator Persepsi• Langkah Analisis

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

• Deskripsi Variabel Penelitian• Analisis Persepsi• Pemodelan Regresi Logistik

BAB V KESIMPULAN

PENDAHULUAN

Indonesia masih menghadapi masalahkemiskinan dan kerawanan pangan

PENDAHULUAN

PENDAHULUAN

PENDAHULUAN

PENDAHULUAN

1. Bagaimana perbedaan karakteristik antara rumahtangga tidak penerima Raskin dan rumah tanggapenerima Raskin di kecamatan Gunung Anyar?

2. Bagaimana persepsi rumah tangga penerima Raskinterhadap program Raskin di kecamatan Gunung Anyar?

3. Apa saja faktor-faktor yang mempengaruhi statuspenerimaan Raskin di kecamatan Gunung Anyar?

PENDAHULUAN

1. Mendeskripsikan perbedaan karakteristik antararumah tangga tidak penerima Raskin dan rumahtangga penerima Raskin di kecamatan Gunung Anyar.

2. Menganalisis persepsi rumah tangga terhadapprogram Raskin di kecamatan Gunung Anyar.

3. Menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi statuspenerimaan Raskin di kecamatan Gunung Anyar.

PENDAHULUAN

1. Memberikan masukan terhadap pemerintah terkaitkriteria yang tepat digunakan dalam enetapan statuspenerimaan Raskin dan memberikan informasiterhadap pemerintah tentang persepsi rumah tanggapenerima Raskin terhadap program Raskin selama ini.

2. Menghasilkan analisis yang sesuai tentang faktor-faktor yang mempengaruhi status penerimaan Raskindi kecamatan Gunung Anyar.

PENDAHULUAN

Data rumah tangga tidak penerima Raskindan data rumah tangga penerima Raskindi kecamatan Gunung Anyar.

Tinjauan Pustaka

Suatu proses bagaimana seseorang menyeleksi,mengatur, dan menginterpretasikan masukan-masukaninformasi untuk menciptakan gambaran keseluruhanyang berarti (Kotler, 1993).

Sumber: Vincent (1997)

PengalamanMasa Lalu Keinginan

Pengalamandari teman-

teman

Tinjauan Pustaka

Harapan

Kuadran I Kuadran II

(prioritas utama) (pertahankan prestasi)

Kuadran III Kuadran IV

(prioritas rendah) (berlebihan)

Untuk mengetahui persepsi rumah tangga penerima Raskinterhadap program Raskin di kecamatan Gunung Anyar.

Gambar. Diagram KartesiusKenyataan

Tinjauan Pustaka

Untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi status penerimaan Raskin.

Pengujian yang dilakukan dalam regresi logistik biner: Pengujian Parameter (uji individu dan uji serentak) Pemilihan Model Terbaik Interpretasi Parameter Uji Kesesuaian Model

Tinjauan Pustaka

Chernichivsky dan Meesok dalam Sugiyono (2003)

Kemiskinan di Indonesia, dicirikan oleh: (1) jumlah anggota keluargabesar; (2) tingkat pendidikan kepala rumah tangga rendah; (3) usia kepalarumah tangga; (4) sering berubah pekerjaan dan sebagian besar dari merekamau menerima tambahan pekerjaan lain bila ditawarkan; (5) sebagian besarpendapatan utamanya bersumber dari sektor primer (pertanian) denganpenguasaan lahan sangat marginal; (6) perempuan janda atau tidak kawin yangmenjadi kepala rumah tangga; dan (7) kondisi rumah yang masih sangatmemprihatinkan dalam hal penyediaan air bersih dan listrik untuk penerangan.

Tinjauan Pustaka

Badan Pusat Statistik dalam Pedoman Raskin (2011)

Aspek Kesehatan

Aspek Lingkungan

Aspek Ekonomi

• Frekuensi makan, Pembelian dagingdan susu, Kesanggupan membayarbiaya pengobatan

• Luas lantai bangunan, Jenis dindingbangunan, Jenis lantaibangunan, Sumber peneranganutama, Jenis bahan bakar, Fasilitastempat bab

• Pendidikan terakhir, Pengeluaranuntuk makanan, Kepemilikan aset, Frekuensi membeli pakaian baru

Tinjauan Pustaka

Shintawati (2012)

• Tentang evaluasi program Raskin di kabupaten Sukoharjo. Dengan hasilpenelitian bahwa masih diperlukan banyak pembelajaran dari pemerintah agarprogram Raskin dapat tepat sasaran.

Bungkaes (2013)

• Tentang hubungan efektivitas pengelolaan program Raskin denganpeningkatan kesejahteraan masyarakat di desa Mahaman kabupaten Talaud.Dengan hasil penelitian bahwa efektivitas pengelolaan program Raskin belumsecara optimal tercapai sedangkan kesejateraan masyarakat masih beradapada kategori sedang atau menengah.

Metodologi Penelitian

• Data Sekunder :Data populasi rumah tangga tidak penerima Raskin dandata populasi rumah tangga penerima Raskin di kecamatanGunung Anyar tahun 2013.

• Data Primer :Didapatkan dari survei langsung terhadap rumah tanggatidak penerima Raskin dan rumah tangga penerima Raskindi kecamatan Gunung Anyar.

Metodologi Penelitian

RUMAH TANGGA TIDAK

PENERIMA RASKIN

Populasi PenelitianRUMAH TANGGA

PENERIMA RASKIN

Unit Sampel Penelitian

KEPALA RUMAH TANGGA TIDAK

PENERIMA RASKIN

KEPALA RUMAH TANGGA

PENERIMA RASKIN

Metodologi Penelitian

Pengambilan sampel pada penelitian ini menggunakan probabilitysampling, dengan metode sampel acak sistematik (systematicrandom sampling)

Rumus untuk pengambilan jumlah sampel minimal :

Keterangan:n = jumlah sampel yang diambilN = jumlah populasip = jumlah proporsi rumah tangga penerima Raskin = 0.1q = jumlah proporsi rumah tangga tidak penerima Raskin = 0.9B = batas kekeliruan taksiran = 0.046 (penerima) dan 0.05 (tidak penerima)Maka diperoleh jumlah sampel minimal sebanyak 274 responden

;)1( pqDN

Npqn+−

=2

)2/1(

=

−αZBD

Metodologi Penelitian

Kelurahan Jumlah Sampel RumahTangga Penerima

Jumlah Sampel Rumah Tangga Tidak

Penerima Total

Gunung Anyar 62 43 105

Rungkut Tengah 22 33 55

Rungkut Menanggal 32 45 77

Gunung Anyar Tambak

21 16 37

Total 137 137 274

Metodologi Penelitian

VariabelRespon

VariabelPrediktor

VariabelPenelitian

adalah Status Penerimaan Raskin, dimana dibedakan menjadi duakategori yaitu :Y = 0, jika rumah tangga tidakpenerima Raskin (RTTP)Y = 1, jika rumah tangga penerimaRaskin (RTP)

Metodologi Penelitian

1. Karakteristik Demografi (Teori Chernichivsky dan Meesok, 2003)• X1 : Jenis kelamin• X2 : Usia• X3 : Anggota keluarga

• 2. Karakteristik Kemiskinan (Pedoman Buku Raskin, Badan Pusat Statistik, 2011)• X4 : Status kependudukan• X5 : Pendidikan terakhir• X6 : Frekuensi makan• X7 : Pembelian daging dan susu• X8 : Kesanggupan membayar biaya pengobatan• X9 : Luas lantai bangunan tempat tinggal• X10 : Jenis dinding bangunan tempat tinggal• X11 : Jenis lantai bangunan tempat tinggal• X12 : Sumber penerangan utama• X13 : Jenis bahan bakar• X14 : Fasilitas tempat bab• X15 : Pengeluaran untuk makanan• X16 : Kepemilikan aset• X17 : Frekuensi membeli pakaian baru

Metodologi PenelitianDefinisi Operasional Variabel Prediktor

No Variabel Indikator

1 Jenis kelamin (X1) X1 = 0, jika laki-laki.1, jika perempuan.

2 Usia (X3) X2 = 0, jika ≤ 50 tahun.1, jika > 50 tahun.

3 Anggota keluarga (X3) X3 = 0, jika ≤ 4 orang.1, jika > 4 orang.

4 Status kependudukan (X4) X4 = 0, jika bukan warga Surabaya.1, jika warga Surabaya.

5 Pendidikan terakhir (X5) X4 = 0, jika SMA, atau perguruan tinggi.1, jika tidak sekolah, SD, atau SMP.

6 Frekuensi makan (X6) X6 = 0, jika > 2 kali dalam sehari.1, jika ≤ 2 kali dalam sehari.

7 Pembelian daging dan susu (X7) X7 = 0, jika membeli dalam seminggu terakhir.1, jika tidak membeli dalam seminggu terakhir.

8 Kesanggupan membayar biaya pengobatan (X8) X8 = 0, jika sanggup.1, jika tidak sanggup.

9 Luas lantai bangunan tempat tinggal (X9) X9 = 0, jika > 8m2 per orang.1, jika ≤ 8m2 per orang.

Metodologi PenelitianDefinisi Operasional Variabel Prediktor

No Variabel Indikator

10 Jenis dinding bangunan tempat tinggal (X10) X10 = 0, jika tembok.1, jika bukan tembok.

11 Jenis lantai bangunan tempat tinggal (X11) X11 = 0, jika bukan tanah.1, jika tanah.

12 Sumber penerangan utama (X12) X12 = 0, jika PLN.1, jika bukan PLN.

13 Jenis bahan bakar (X13) X13 = 0, jika gas.1, jika bukan gas.

14 Fasilitas tempat bab (X14) X14 = 0, jika milik sendiri.1, jika bukan milik sendiri.

15 Pengeluaran untuk makanan (X15) X15 = 0, jika > Rp. 700.000.- dalam sebulan.1, jika ≤ Rp. 700.000,- dalam sebulan.

16 Kepemilikan aset (X16) X16 = 0, jika memiliki.1, jika tidak memiliki.

17 Frekuensi membeli pakaian baru (X17) X17 = 0, jika > 1 kali dalam setahun.1, jika ≤ 1 kali dalam setahun,

Metodologi Penelitian

No Pernyataan1 Ketepatan waktu pendistribusian

2 Pelayanan petugas

3 Keramahan petugas

4 Kesediaan petugas untuk memberikan konsultasi

5 Pendistribusian selalu diantar langsung ke rumah

6 Pendistribusian selalu rutin setiap bulan

7 Harga untuk menebus Raskin

8 Kualitas beras Raskin

9 Raskin membantu memenuhi kebutuhan pangan

10 Raskin membantu mengurangi pengeluaran

11 Pandangan orang tidak selalu negatif terhadap penerima Raskin

12 Penerima Raskin sama dengan yang lain dalam status sosial

Metodologi Penelitian

TAHAP PERTAMA

• Mendeskripsikan perbedaan karakteristik rumah tangga tidak penerimaRaskin dan rumah tangga penerima Raskin menggunakan pie chart dantabulasi silang.

TAHAP KEDUA

• Menganalisis persepsi rumah tangga penerima Raskin terhadap programRaskin. Menggunakan analisis gap, namun sebelumnya dilakukan ujivaliditas dan reliabilitas terhadap indikator persepsi.

TAHAP KETIGA

• Mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi status penerimaanRaski dengan analisis regresi logistik biner. Pengujian yang dilakukanyaitu, pengujian parameter (uji individu dan uji serentak), interpretasimodel, uji kesesuaian model, klasifikasi ketepatan model.

Karakteristik Demografi

Analisis dan Pembahasan

119

18

RTTP

Laki-laki

Perempuan

92

45

RTP

Laki-laki

Perempuan

Gambar. Frekuensi Jenis Kelamin (X1)

Karakteristik Demografi

Gambar. Frekuensi Usia(X2)

96

41

RTTP

≤ 50 tahun

> 50 tahun

55

82

RTP

≤ 50 tahun> 50 tahun

Karakteristik Demografi

Gambar. Frekuensi Anggota Keluarga (X3)

116

21

RTTP

≤ 4 orang> 4 orang

88

49

RTP

≤ 4 orang> 4 orang

Karakteristik Kemiskinan

Variabel Indikator RTTP RTP TotalStatus kependudukan (X4) Bukan warga Surabaya 47 4 51

Warga Surabaya 90 133 223Total 137 137 274

Pendidikan terakhir (X5) Tidak sekolah, SD, atau SMP 16 121 137SMA atau perguruan tinggi 121 14 137Total 137 137 274

Frekuensi makan (X6) > 2 kali dalam sehari 115 64 179≤ 2 kali dalam sehari 22 73 95Total 137 137 274

Pembelian daging dan susu (X7) Membeli 105 47 152Tidak membeli 32 90 122Total 137 137 274

Kesanggupan membayar biaya pengobatan (X8)

Sanggup 129 60 189Tidak sanggup 8 77 85Total 137 137 274

Luas lantai bangunan tempat tinggal (X9)

> 8m2 per orang 131 90 221≤ 8m2 per orang 6 47 53Total 137 137 274

Tabel. Tabulasi Silang (Crosstab) Karakteristik Kemiskinan

Jenis dinding bangunan tempat tinggal (X10)

Tembok 126 90 216Bukan tembok 11 47 58Total 137 137 274

Jenis lantai bangunan tempat tinggal (X11)

Bukan tanah 127 122 249Tanah 10 15 25Total 137 137 274

Sumber penerangan utama (X12) PLN 126 132 258Bukan PLN 11 5 16Total 137 137 274

Jenis bahan bakar (X13) Gas 127 84 211Bukan gas 10 53 63Total 137 137 274

Fasilitas tempat bab (X14) Milik sendiri 124 100 224Bukan milik sendiri 13 37 50Total 137 137 274

Pengeluaran untuk makanan (X15) > Rp. 700.000,- 131 62 193≤ Rp. 700.000,- 6 75 81Total 137 137 274

Kepemilikan aset (X16) Memiliki 130 96 226Tidak memiliki 7 41 48Total 137 137 274

Frekuensi membeli pakaian baru (X17) > 1 kali dalam setahun 123 6 129≤ 1 kali dalam setahun 14 131 145Total 137 137 274

Lanjutan Tabel. Tabulasi Silang (Crosstab) Karakteristik Kemiskinan

Karakteristik Demografi & Karakteristik KemiskinanDengan taraf signifikansi α sebesar 0,10. Keputusan menolak H0 apabila nilai chi square > (α;db) dimana nilai (0,05,2) = 5,991.

Variabel Chi Square Sig KeputusanJenis kelamin (X1) 15,026 0,000 Tolak H0

Usia (X2) 24,799 0,000 Tolak H0

Anggota keluarga (X3) 15,043 0,000 Tolak H0

Status kependudukan (X4) 42,211 0,000 Tolak H0

Pendidikan terakhir (X5) 160,949 0,000 Tolak H0

Frekuensi makan (X6) 41,910 0,000 Tolak H0

Pembelian daging dan susu (X7) 49,705 0,000 Tolak H0

Kesanggupan membayar biaya pengobatan (X8) 81,202 0,000 Tolak H0

Luas lantai bangunan tempat tinggal (X9) 39,323 0,000 Tolak H0

Jenis dinding bangunan tempat tinggal (X10) 28,345 0,000 Tolak H0

Jenis lantai bangunan tempat tinggal (X11) 1,100 0,294 Gagal Tolak H0

Sumber penerangan utama (X12) 2,390 0,122 Gagal Tolak H0

Jenis bahan bakar (X13) 38,112 0,000 Tolak H0

Fasilitas tempat bab (X14) 14,091 0,000 Tolak H0

Pengeluaran untuk makanan (X15) 83,446 0,000 Tolak H0

Kepemilikan aset (X16) 29,198 0,000 Tolak H0

Frekuensi membeli pakaian baru (X17) 200,523 0,000 Tolak H0

Uji Validitas

Hasil pengujian validitas menunjukkan bahwa semua atributmemiliki nilai koefisien korelasi lebih besar dari nilai r(0,05, 135)=0,167

Atribut r korelasi antara Total dengan Pj (j=1,2,…,12)P1 0,477*P2 0,554*P3 0,656*P4 0,485*P5 0,256*P6 0,651*P7 0,596*P8 0,256*P9 0,653*P10 0,344*P11 0,538*P12 0,555*

Uji Reliabilitas

Berdasarkan pengujian reliabilitas yang telah dilakukan diperolehnilai nilai Cronbach Alpha sebesar 0,727 (0,727 > 0,6). Maka dapatdisimpulkan bahwa variabel persepsi rumah tangga penerimaRaskin telah reliabel dan dapat diandalkan.

Variabel Nilai Cronbach Alpha

Persepsi Rumah Tangga Penerima Raskin 0.727*

Analisis Gap

Gambar. Persepsi Rumah Tangga Penerima Raskin Terhadap Program Raskin

Analisis Gap

Tabel. Indikator masing – masing kuadranKuadran I Kuadran II8. Kualitas beras Raskin

1. Ketepatan waktu pendistribusian2. Pelayanan petugas3. Keramahan petugas6. Pendistribusian selalu rutin setiap bulan7. Harga untuk menebus Raskin

9. Raskin membantu memenuhi kebutuhan pangan10.Raskin membantu mengurangi pengeluaran

Kuadran II Kuadran IV4. Kesediaan petugas untuk memberikan konsultasi5. Pendistribusian selalu diantar langsung ke rumah 11.Pandangan orang tidak selalu negatif terhadap

penerima Raskin12.Penerima Raskin sama dengan yang lain dalam

status sosial

Prioritas utama yang harus diadakan perbaikan, perombakan, danpeningkatan oleh pemerintah karena nilai kenyataan yang diterimalebih rendah dari yang diharapkan (tingkat kepuasan rendah) adalah:

Kenyataan: Kualitas beras Raskin yang diterima tidak cukup bagus

UJI INDIVIDU UJI SERENTAKPEMILIHAN

MODEL TERBAIK

INTERPRETASI MODEL

UJI KESESUAIAN MODEL

KLASIFIKASI KETEPATAN

MODEL

Variabel B Wald Sig Exp (B) KeputusanX1 (1)Constant

1,174-0,257

14,1933,436

0,000*0,064

3,2340,773

Tolak H0

Tolak H0

X2 (1)Constant

1,250-0,557

23,97710,849

0,000*0,001

3,4910,573

Tolak H0

Tolak H0

X3 (1)Constant

1,124-0,276

14,3433,819

0,000*0,050

3,0760,759

Tolak H0

Tolak H0

X4 (1)Constant

3,150-2,752

26,58121,350

0,000*0,000

23,3260,064

Tolak H0

Tolak H0

X5 (1)Constant

4,196-2,157

117,14258,368

0,000*0,000

66,4420,116

Tolak H0

Tolak H0

UJI INDIVIDU

Tabel. Uji Signifikansi Parameter Secara Individu

X6 (1)Constant

1,785-0,586

38,19014,122

0,000*0,000

5,9620,557

Tolak H0

Tolak H0

X7 (1)Constant

1,836-0,804

46,16920,977

0,000*0,000

6,2830,448

Tolak H0

Tolak H0

X8 (1)Constant

3,030-0,765

56,52423,996

0,000*0,000

20,6940,465

Tolak H0

Tolak H0

X9 (1)Constant

2,434-0,375

28,6587,518

0,000*0,006

11,4020,687

Tolak H0

Tolak H0

UJI INDIVIDU

Lanjutan Tabel. Uji Signifikansi Parameter Secara IndividuX10 (1)Constant

0,415-0,040

1,0160,101

0,3130,750

1,5150,960

Gagal Tolak H0

Gagal Tolak H0

X11 (1)Constant

0,446-0,040

1,0870,100

0,2970,751

1,5610,961

Gagal Tolak H0

Gagal Toak H0

X12 (1)Constant

-0,8350,047

2,2750,140

0,1310,709

0,4341,048

Gagal Tolak H0

Gagal Tolak H0

X13 (1)Constant

2,081-0,413

31,2378,639

0,000*0,003

8,0130,661

Tolak H0

Tolak H0

X14 (1)Constant

1,261-0,215

13,0342,562

0,000*0,109

3,5290,806

Tolak H0

Gagal Tolak H0

X15 (1)Constant

3,274-0,748

52,59923,550

0,000*0,000

26,4110,473

Tolak H0

Tolak H0

X16 (1)Constant

2,071-0,303

23,1365,076

0,000*0,024

7,9320,738

Tolak H0

Tolak H0

X17 (1)Constant

5,257-3,020

108,84652,192

0,000*0,000

191,8210,049

Tolak H0

Tolak H0

Dari 17 variabel yang diduga berpengaruh signifikan, ada 14 variabel signifikan yangakan digunakan untuk pengujian selanjutnya, yaitu variabelX1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9, X13, X14, X15, X16, X17.

UJI SERENTAK

Tabel. Hasil Likelihood Ratio Test

(317,194 > X2(0,10,14) = 21,064) Keputusan tolak H0, artinyaterdapat hubungan yang signifikan antara variabel respon denganvariabel prediktor.

Step Chi Square Sig

1 Step 317,194 0,000

Block 317,194 0,000

Model 317,194 0,000

UJI SERENTAK

Tabel. Uji Signifikansi Parameter Secara Serentak

Variabel B Wald Sig Exp (B) KeputusanX1 (1) -2,097 4,006 0,045* 0,123 Tolak H0

X2 (1) -0,339 0,196 0,658 0,712 Gagal Tolak H0

X3 (1) 2,295 4,544 0,033* 9,920 Tolak H0

X4 (1) 5,964 11,762 0,001* 389,316 Tolak H0

X5 (1) 3,442 10,223 0,001* 31,248 Tolak H0

X6 (1) -1,997 2,988 0,084* 0,136 Tolak H0

X7 (1) -1,346 1,347 0,246 0,260 Gagal Tolak H0

X8 (1) 0,790 0,954 0,329 2,203 Gagal Tolak H0

X9 (1) 3,359 7,543 0,006* 28,767 Tolak H0

X13 (1) -0,013 0,000 0,988 0,987 Gagal Tolak H0

X14 (1) -1,745 3,373 0,066* 0,175 Tolak H0

X15 (1) 1,76 3,419 0,064* 5,851 Tolak H0

X16 (1) 2,715 4,132 0,042* 15,107 Tolak H0

X17 (1) 6,513 23,607 0,000* 673,574 Tolak H0

Constant -10,360 24,004 0,000 0,000 Tolak H0

Dari 14 variabel yang diduga berpengaruh signifikan, ada 10variabel signifikan yang akan digunakan untuk pengujianselanjutnya, yaitu variabel X1, X3, X4, X5, X6, X9, X14, X15, X16, X17.

Pemilihan model terbaik dengan metode Backwarddigunakan untuk mendapatkan model terbaik darisemua model.

Tabel. Hasil Likelihood Ratio Test

314,336 > X2(0,10,10) = 15,987) Keputusan tolak H0, artinyaterdapat hubungan yang signifikan antara variabel respondengan variabel prediktor.

PEMILIHAN MODEL TERBAIK

Chi-square Sig314,336 0,000

Tabel. Pemilihan Model Terbaik Metode Backward

Pada step terakhir didapatkan 10 variabel signifikan dan akan menjadi model terbaik, yaitu variabel X1, X3, X4, X5, X6, X9, X14, X15, X16, X17

PEMILIHAN MODEL TERBAIK

Step Variabel B Sig Exp (B) Keputusan

1 X1 (1) -1,973 0,036* 0,139 Tolak H0

X3 (1) 1,901 0,059* 6,692 Tolak H0

X4 (1) 5,491 0,000* 242,495 Tolak H0

X5 (1) 3,148 0,001* 23,286 Tolak H0

X6 (1) -2,464 0,002* 0,085 Tolak H0

X9 (1) 2,947 0,006* 19,051 Tolak H0

X14 (1) -1,486 0,089* 0,226 Tolak H0

X15 (1) 1,485 0,066* 4,415 Tolak H0

X16 (1) 2,535 0,031* 12,623 Tolak H0

X17 (1) 6,216 0,000* 500,761 Tolak H0

Constant -9,940 0,000 0,000 Tolak H0

PEMILIHAN MODEL TERBAIK

• Faktor-faktor yang mempengaruhi status penerimaan Raskin dikecamatan Gunung Anyar dan menjadi model terbaik adalah jeniskelamin (X1), anggota keluarga (X3), status kependudukan (X4), pendidikanterakhir (X5), frekuensi makan (X6), luas lantai bangunan tempat tinggal(X9), fasilitas tempat bab (X14), pengeluaran untuk makanan(X15), kepemilikan aset (X16) dan frekuensi membeli pakaian baru (X17) .

• Model logit yang terbentuk dan akan menjadi model terbaik adalahsebagai berikut.g(x) = -9,940 – 1,973 (X1) + 1,901 X3(1) + 5,491 X4(1) + 3,148 X5(1) – 2,464 X6(1) + 2,947 X9(1)– 1,486 X14(1) + 1,485 X15(1) + 2,535 X16(1) + 6,216 X17(1)

Fungsi probabilitas yang terbentuk dari hasil pemilihan model terbaik adalah sebagai berikut.

π(x) =

INTERPRETASI MODEL

Tabel. Interpretasi Nilai PeluangVariabel Responden

R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7

X1 1 1 1 1 1 1 1X3 1 1 1 1 1 1 1X4 1 1 1 1 1 1 1X5 1 1 1 1 1 1 1X6 1 1 1 1 1 1 0X9 1 1 1 1 1 0 1X14 1 1 1 1 0 1 1X15 1 1 1 0 1 1 1X16 1 1 0 1 1 1 1X17 1 0 1 1 1 1 1π(x) 0,999 0,838 0,995 0,998 0,999 0,992 0,9991- π(x) 0,001 0,162 0,005 0,002 0,001 0,008 0,001

Variabel RespondenR8 R9 R10 R11 R12 R13 R14

X1 1 1 1 0 1 0 0X3 1 1 0 1 0 1 0X4 1 0 1 1 0 0 1X5 0 1 1 1 0 0 0X6 1 1 1 1 0 0 0X9 1 1 1 1 0 0 0X14 1 1 1 1 0 0 0X15 1 1 1 1 0 0 0X16 1 1 1 1 0 0 0X17 1 1 1 1 0 0 0π(x) 0,991 0,914 0,997 0,999 0,500 0,000 0,0111- π(x) 0,009 0,086 0,003 0,001 0,500 1 0,989

INTERPRETASI MODEL

Lanjutan Tabel. Interpretasi Nilai PeluangVariabel Responden

R15 R16 R17 R18 R19 R20 R21 R22

X1 0 0 0 0 0 0 0 0

X3 0 0 0 0 0 0 0 0

X4 0 0 0 0 0 0 0 0

X5 1 0 0 0 0 0 0 0

X6 0 1 0 0 0 0 0 0

X9 0 0 1 0 0 0 0 0

X14 0 0 0 1 0 0 0 0

X15 0 0 0 0 1 0 0 0

X16 0 0 0 0 0 1 0 0

X17 0 0 0 0 0 0 1 0

π(x) 0,001 0,000 0,001 0,000 0,000 0,001 0,023 0,000

1- π(x) 0,999 1 0,999 1 1 0,999 0,977 1

UJI KESESUAIAN MODEL

Hipotesis:H0 : model sesuai (tidak terdapat perbedaan antara hasil observasi dengan

hasil prediksi model)H1 : model tidak sesuai (terdapat perbedaan antara hasil observasi dengan

hasil prediksi model)Statistik uji:Statistik uji yang digunakan adalah Hosmer dan Lemeshow.Ĉ =

Daerah Penolakan:Dengan taraf signifikansi α sebesar 0,10. Keputusan menolak H0 apabila nilai Ĉ > (α;df) dimana nilai (0,10,10) = 15,987

Kesimpulan:Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa keputusan gagal tolak H0 karena nilai Ĉ < (0,10,10 (4,272 < 15,0987) artinya model sesuai (tidak ada perbedaan antara hasil observasi dengan hasil prediksi model).

KETEPATAN KLASIFIKASI MODEL

Tabel. Ketepatan Klasifikasi Model

Hasil Observasi Prediksi

Status Penerimaan Raskin Persentase Benar

Tidak Penerima

Penerima

Status PenerimaanRaskin

Tidak Penerima

122 15 89,1

Penerima 1 136 99,5

Persentase Keseluruhan 94,2

1. Secara deskriptif bahwa karakteristik antara rumah tangga tidak penerima Raskin dan rumahtangga penerima Raskin di kecamatan Gunung Anyar jauh berbeda. Dari hasil deskripsivariabel penelitian diketahui bahwa terdapat karakteristik yang jauh berbeda antara rumahtangga tidak penerima Raskin dan rumah tangga penerima Raskin hampir di semua variabel.Hanya pada jenis lantai bangunan tempat tinggal (X11) dan sumber penerangan utama (X12)terlihat karakteristik yang relatif sama antara rumah tangga tidak penerima Raskin danrumah tangga penerima Raskin.

2. Dari hasil analisis gap disimpulkan bahwa kualitas beras Raskin harus lebih diperhatikan.Menurut rumah tangga penerima Raskin kualitas beras Raskin yang diberikan tidak cukupbagus. Hal ini menunjukkan bahwa masih ada permasalahan terkait program Raskin yangmasih harus diperhatikan dan diperbaiki oleh pemerintah.

3. Faktor-faktor yang mempengaruhi status penerimaan Raskin di kecamatan Gunung Anyaradalah jenis kelamin (X1), anggota keluarga (X3), status kependudukan (X4), pendidikanterakhir (X5), frekuensi makan (X6), luas lantai bangunan tempat tinggal (X9), fasilitas tempatbab (X14), pengeluaran untuk makanan (X15), kepemilikan aset (X16) dan frekuensi membelipakaian baru (X17) dengan ketepatan klasifikasi sebesar 94,2 persen. Model logit yangterbentuk dari faktor-faktor yang berpengaruh adalah g(x) = -9,940 – 1,973 (X1) + 1,901 X3(1)+ 5,491 X4(1) + 3,148 X5(1) – 2,464 X6(1) + 2,947 X9(1) – 1,486 X14(1) + 1,485 X15(1) + 2,535X16(1) + 6,216 X17(1)

Kesimpulan

Hasil penelitian menunjukkan bahwa jenis kelamin, anggota keluarga, statuskependudukan, pendidikan terakhir, frekuensi makan, luas lantaibangunan, fasilitas tempat bab, pengeluaran untuk makanan, kepemilikanaset, dan frekuensi membeli pakaian baru berpengaruh terhadap statuspenerimaan Raskin di kecamatan Gunung Anyar. Sehingga faktor-faktortersebut tepat digunakan oleh pemerintah sebagai kriteria penetapan statuspenerimaan Raskin. Untuk pengembangan penelitian selanjutnya variabel yangdigunakan lebih banyak dan lebih detail sehingga akan didapatkan hasil yanglebih baik. Selain itu hendaknya jumlah responden yang digunakan lebihbanyak sehingga metode dapat digunakan secara optimal. Dan daerah yangmenjadi tempat penelitian tidak hanya satu wilayah saja, namun beberapawilayah dengan kondisi berbeda agar dapat membandingkan antar daerah.

Saran

Agresti, A., 1990, Categorial Data Analysis. John Wiley and Sons, New York.Badan Pusat Statistik, 1998, Pendataan Jumlah Penduduk Miskin, Indonesia.Badan Pusat Statistik, 2011, Analisis dan Perhitungan Tingkat Kemiskinan Tahun 2011, Indonesia.Bungkaes, H., 2013, Hubungan Efektivitas Pengelolaan Program Raskin Dengan Peningkatan

Kesejahteraan Masyarakat Di Desa Mamahan Kecamatan Gemeh Kabupaten KepulauanTalaud. Journal. “Acta Diurna”.

Business News, 2008, Dampak Krisis Ekonomi Pada Kemiskinan, Jakarta.Chernichivsky., Meesok, 2003, Agenda Riset Strategis Bidang Penanggulangan

Kemiskinan, Sugiyono, Indonesia.Cochran, W. G., 1977, Sampling Techniques, John Willey and Sons, New York.Hosmer, D. W., Lemeshow., 2000, Applied Logistic Regression, John Willey and Sons, USA.Kompas, 2012, Raskin Meringankan Beban Rakyat Miskin, 27 Juli, Jakarta.Kotler, P., 1995, Marketing Management Analysis, Planning, Implementation & Control, Prentice Hall

Int.Kusrini, D. W., 2011, Modul Praktikum Mata Kuliah Metode Riset Pemasaran, Jurusan Statistika FMIPA-

ITS, Surabaya.Maria, S. A., 2010, Faktor Penentu Status Penerimaan Bantuan Langsung Tunai (BLT) Menggunakan

Regresi Logistik Biner Di Jawa Timur. Tugas Akhir Jurusan Statistika Institut TeknologiSepuluh Nopember, Surabaya.

Daftar Pustaka

Salim., 2003, Kemiskinan: Teori, Fakta, dan Kebijakan, Sugiyono, Indonesia.Samet, J. M., 1994, Epidemiology of Lung Cancer. Marcel Dekker Inc, New York.Shintawati, A., 2012, Evaluasi Program Pembagian Beras Untuk Keluarga Miskin (Raskin) Di

Kabupaten Sukoharjo (Studi Kasus Dua Desa). Tugas Akhir Universitas Negeri Solo, Solo.Suprianto, J., 2001, Pengukuran Tingkat Kepuasan Pelanggan Untuk Menaikkan Pangsa Pasar, Rineke

Cipta, JakartaSusilaningrum, D., Purhadi, 2002, Teknik Sampling, Jurusan Statistika FMIPA-ITS, Surabaya.Vincent, G., 1997, Manajemen Bisnis Total dalam Era Globalisasi, Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.Walpole, R. E., 1995, Pengantar Statistika Edisi Ketiga, Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.Wulandari, dkk., 2009, Diktat Pengajaran Analisis Data Kualitatif, Jurusan Statistika FMIPA-

ITS, Surabaya.

Daftar Pustaka