i PERBANDINGAN PENDUGAAN PARAMETER ... - CORE

i

PERBANDINGAN PENDUGAAN PARAMETER BERBASIS

OLS (ORDINARY LEAST SQUARE) dan WLS (WEIGHTED

LEAST SQUARE) PADA ANALISIS PATH (Studi Kasus pada Pengembangan Potensi Desa Bendosari

Kecamatan Pujon Kabupaten Malang)

SKRIPSI

Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Sains

dalam bidang Statistika

oleh:

RIANA DANY

145090501111053

PROGRAM STUDI STATISTIKA

JURUSAN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS BRAWIJAYA

MALANG

2017

ii

LEMBAR PENGESAHAN SKRIPSI





oleh :

RIANA DANY

145090501111053

Setelah dipertahankan di depan Majelis Penguji

pada tanggal 27 Desember 2017

dan dinyatakan memenuhi syarat untuk memperoleh gelar

Sarjana Sains dalam bidang Statistika

Dosen Pembimbing

Dr. Adji Achmad R.F., S.Si., M.Sc

NIP. 198109082005011002

Mengetahui,

Ketua Jurusan Matematika

Fakultas MIPA

Universitas Brawijaya

Ratno Bagus Edy Wibowo, S.Si, M.Si, Ph.D

NIP. 197509082000031003

iii

LEMBAR PERNYATAAN

Saya yang bertanda tangan di bawah ini:

NAMA : RIANA DANY

NIM : 145090501111053

PROGRAM STUDI : STATISTIKA

SKRIPSI BERJUDUL :





Dengan ini menyatakan bahwa:

1. Isi dari skripsi yang saya buat adalah benar-benar karya

sendiri dan tidak menjiplak karya orang lain, selain nama-

nama yang termaktub di isi dan tertulis di daftar pustaka

dalam skripsi ini.

2. Apabila di kemudian hari ternyata skripsi yang saya tulis

terbukti hasil jiplakan, maka saya akan bersedia

menanggung risiko.

Demikian pernyataan ini saya buat dengan segala kesadaran.

Malang, 27 Desember 2017

yang menyatakan,

Riana Dany

NIM. 145090501111053

iv


OLS (ORDINARY LEAST SQUARE) DAN WLS (WEIGHTED



ABSTRAK

Penelitian ini dilatar belakangi oleh adanya klasifikasi Indeks Desa

Membangun Provinsi Jawa Timur, yang mengkategorikan Desa

Bendosari sebagai salah satu dari dua desa yang statusnya tertinggal.

Tujuan penelitian ini adalah menerapkan model analisis path terhadap

variabel yang mempengaruhi pengembangan potensi desa dan untuk

mengetahui metode Ordinary Least Square (OLS) atau Weighted

Least Square (WLS) yang paling baik digunakan sebagai pendugaan

koefisien path. Penelitian ini menggunakan kuesioner sebagai alat

bantu untuk mengumpulkan data. Banyak responden yang terlibat

ditentukan menggunakan metode proportional area non-probability

dengan teknik accidenta,l yaitu sebanyak 100 Kepala Keluarga di

Desa Bendosari. Hasil penelitian menunjukkan penduga WLS

merupakan penduga tak bias yang lebih baik karena mempunyai

ragam yang lebih kecil daripada penduga OLS dengan efisiensi rata-

rata sebesar 2%. Berdasarkan metode WLS, keragaman data yang

dapat dijelaskan oleh model sebesar 62,40% sedangkan 37,60%

sisanya dipengaruhi oleh variabel lain. Variabel Modal Sosial

mempunyai pengaruh total paling besar terhadap Aksesibilitas, yaitu

sebesar 0,5293. Pengaruh paling besar terhadap Ketahanan Sosial

adalah Aksesibilitas, yaitu sebesar 0,8231. Pengaruh paling besar

terhadap Ketahanan ekologi adalah Ketahanan Sosial, yaitu sebesar

0,5964. Sedangkan variabel Ketahanan Sosial mempunyai pengaruh

paling besar terhadap Ketahanan Ekonomi, yaitu sebesar 0,4597

dengan melalui Ketahanan Ekologi. Berdasarkan sobel test, variabel

Ketahanan Sosial dan Ketahanan Ekologi mampu sebagai variabel

perantara.

Kata Kunci: Aksesibilitas, Analisis Path, Desa Bendosari, OLS, WLS.

v

COMPARISON OF ELIMINATION PARAMETERS BASED

ON OLS (ORDINARY LEAST SQUARE) AND WLS

(WEIGHTED LEAST SQUARE) ON PATH ANALYSIS

(Study on Potential Development of Bendosari Village,

Pujon, Malang Regency)

ABSTRACT

This study is motivated by the classification of Village Development

Index East Java Province, which categorize Bendosari Village as one

of the two villages whose status is langging. The purpose of this study

is to apply path analysis to the variables that influence the

development of village potency and to know the method of Ordinary

Least Square (OLS) or Weighted Least Square (WLS) which is the

best used as the estimation of path analysis coefficient. This study

uses questionnaires as a tool for collecting data. The number of

respondents involved was determined using proportional method of

non-probability area with the accidental technique, that is 100 Head

of Family. The results show that WLS estimators are better unbiased

estimators because they have a smaller range than OLS estimators

with an average efficiency of 2%. Based on the WLS method, the data

diversity that can be explained by the model is 62.40% and 37.60% is

affected by other variables. The Social Capital variable has the

greatest total effect on Accessibility of 0.5293. The greatest influence

on Social Resilience is Accessibility of 0.8231. The greatest influence

on ecological Resilience is Social Resilience of 0.5964. While the

variable of Social Resilience has the greatest influence on Economic

Resilience of 0.4597 with through Ecological Resilience. Based on

the sobel test, Social Resilience and Ecological Resilience variables

are capable of being an intermediate variable.

Keyword: Accessibility, Path Analysis, Bendosari Village, OLS, WLS.

vi

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis ucapkan kepada Allah SWT atas

rahmat dan hidayah-Nya sehingga skripsi yang berjudul “PERBANDINGAN PENDUGAAN PARAMETER BERBASIS OLS

(ORDINARY LEAST SQUARE) DAN WLS (WEIGHTED LEAST SQUARE)

PADA ANALISIS PATH” ini dapat terselesaikan.

Kelancaran dalam penyusunan skripsi ini tidak lepas dari

berbagai bantuan, dukungan dan doa berbagai pihak. Oleh karena itu,

penulis menyampaikan rasa terima kasih kepada:

1. Ibu, Ayah, Yuda dan keluarga saya yang selalu memberikan

dukungan dan doa.

2. Dr. Adji Achmad R.F., S.Si., M.Sc selaku dosen pembimbing

skripsi yang telah memberikan bimbingan dan saran selama proses

penyusunan skripsi ini.

3. Nurjannah., S.Si., M.Phil., PhD selaku dosen penguji I yang telah

memberikan bimbingan dan saran selama proses penyusunan

skripsi ini.

4. Dr. Dra. Ani Budi Astuti, M.Si selaku dosen penguji II yang telah

memberikan bimbingan dan saran selama proses penyusunan

skripsi ini.

5. Dr.Ir. Solimun, MS selaku ketua Kelompok Kajian Statistika yang

telah memberikan dukungan selama proses penyusunan skripsi.

6. Dr. Rahma Fitriani, S.Si., M.Sc selaku ketua Program Studi

Statistika Universitas Brawijaya.

7. Ratno Bagus Edy Wibowo, S.Si., M.Si., PhD selaku Ketua

Jurusan Matematika Universitas Brawijaya.

8. Seluruh staf dan karyawan Jurusan Matematika Fakultas

Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Brawijaya.

9. Teman-teman KK dan DM yang yang saling mendukung,

mengingatkan dan bertukar informasi.

10. Teman-teman statistika 2014 Universitas Brawijaya yang telah

memberikan dukungan dan doa.

Penyusunan skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan. Oleh

karena itu, penulis mengharapkan kritik dan saran demi perbaikan

dan penyempurnaan. Semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi semua

pihak.

Malang, Desember 2017

Penulis

vii

DAFTAR ISI

Hal.

HALAMAN JUDUL ................................................................................. i

HALAMAN PENGESAHAN .................................................................. ii

HALAMAN PERNYATAAN ................................................................. iii

ABSTRAK ............................................................................................... iv

ABSTRACT ............................................................................................. v

KATA PENGANTAR ............................................................................. vi

DAFTAR ISI .......................................................................................... vii

DAFTAR GAMBAR ............................................................................... ix

DAFTAR TABEL .................................................................................... x

DAFTAR LAMPIRAN ........................................................................... xi

BAB I. PENDAHULUAN ....................................................................... 1

1.1. Latar Belakang ...................................................................... 1

1.2. Rumusan Masalah.................................................................. 3

1.3. Batasan Masalah .................................................................... 3

1.4. Tujuan Penelitian ................................................................... 3

1.5. Manfaat Penelitian ................................................................. 3

BAB II. TINJAUAN PUSTAKA ............................................................. 5

2.1. Analisis Regresi ..................................................................... 5

2.2. Analisis Path (Analisis Jalur) ................................................. 5

2.2.1. Diagram Path ............................................................... 6

2.2.2. Jenis Pengaruh Dalam Analisis Path............................. 7

2.3. Model Analisis Path .............................................................. 7

2.4. Pendugaan Koefisien Parameter ............................................. 9

2.4.1. Metode Ordinary Least Square (OLS) .......................... 9

2.4.2. Metode Weighted Least Square (WLS) ....................... 14

2.4.3. Asumsi Analisis Path ................................................. 15

2.4.4. Pengujian Hipotesis .................................................... 17

2.4.5. Validitas Model .......................................................... 19

2.5. Efisiensi Relatif ................................................................... 20

2.6. Variabel dan Pengukuran Variabel Penelitian ...................... 20

2.7. Pemeriksaan Instrumen Penelitian ....................................... 21

2.7.1. Pemeriksaan Validitas ................................................ 21

2.7.2. Pemeriksaan Reliabilitas ............................................. 22

2.8. Variabel Penelitian .............................................................. 23

2.8.1. Sustainable Livelihood Approach ............................... 23

2.8.2. Aksesibilitas ............................................................... 24

2.8.3. Aspek Ketahanan ....................................................... 24

BAB III. METODE PENELITIAN ....................................................... 27

3.1. Sumber Data ...................................................................... 27

3.2. Populasi dan Sampel .......................................................... 27

viii

Hal.

3.3. Uji Coba Instrumen Penelitian ............................................ 29

3.3.1. Pilot Test Pertama .................................................... 29

3.3.2. Pilot Test Kedua ....................................................... 32

3.4. Metode Analisis Data ........................................................ 33

3.5. Diagram Alir ..................................................................... 35

BAB IV. HASIL DAN PEMBAHASAN................................................ 37

4.1. Penskalaan Data ................................................................ 37

4.2. Analisis Path ..................................................................... 37

4.2.1. Pendugaan Parameter .............................................. 37

4.2.2. Uji Asumsi Analisis Path ........................................ 38

4.2.3. Pengujian Hipotesis ................................................. 40

4.2.4. Validitas Model ....................................................... 41

4.3. Pemilihan Model Terbaik.................................................. 42

4.3.1. Efisiensi Relatif ....................................................... 43

4.4. Pengaruh Pada Analisis Path ............................................ 43

4.5. Intepretasi ......................................................................... 47

BAB V. KESIMPULAN......................................................................... 49

5.1. Kesimpulan ......................................................................... 49

5.2. Saran ................................................................................... 49

DAFTAR PUSTAKA ............................................................................. 51

LAMPIRAN ........................................................................................... 55

ix

DAFTAR GAMBAR

Hal.

Gambar 2.1. Diagram path ......................................................................... 6

Gambar 2.2. Pengaruh langsung ................................................................. 7

Gambar 2.3. Pengaruh tidak langsung ........................................................ 7

Gambar 3.1. Diagram alir analisis path .................................................... 36

Gambar 4.1. Diagram dan koefisien path ................................................. 38

Gambar 4.2. Model theory trimming ........................................................ 42

Gambar 4.3. Model hasil penelitian .......................................................... 44

x

DAFTAR TABEL

Hal.

Tabel 2.1. Analisis variansi regresi linier ................................................. 18

Tabel 2.2. Pemeringkatan skala likert ....................................................... 21

Tabel 3.1. Jumlah KK di setiap dusun ...................................................... 27

Tabel 3.2. Pemeriksaan validitas dan reliabilitas pilot test pertama ........... 29

Tabel 3.3. Pemeriksaan validitas dan reliabilitas pilot test kedua ............. 32

Tabel 4.1. Perhitungan skala untuk item 1 ................................................ 32

Tabel 4.2. Hasil pengujian asumsi normalitas galat .................................. 39

Tabel 4.3. Hasil pengujian asumsi homoskesdastisitas ............................. 39

Tabel 4.4. Hasil pengujian asumsi linieritas ............................................. 40

Tabel 4.5. Hasil pengujian hipotesis ......................................................... 40

Tabel 4.6. Koefisien determinasi total untuk metode OLS dan WLS ........ 41

Tabel 4.7. Perbandingan nilai R2 dan MSE dari metode OLS dan WLS.... 42

Tabel 4.8. Perhitungan efisiensi relatif ..................................................... 43

Tabel 4.9. Pengaruh pada analisis path ..................................................... 44

Tabel 4.10. Hasil sobel test ...................................................................... 47

xi

DAFTAR LAMPIRAN

Hal.

Lampiran 1. Kuesioner pilot test pertama ................................................. 55

Lampiran 2. Kuesioner valid dan reliabel ................................................. 63

Lampiran 3. Hasil pemeriksaan validitas dan reliabilitas

pilot test pertama .................................................................. 71

Lampiran 4. Hasil pemeriksaan validitas dan reliabilitas pilot test kedua .. 77

Lampiran 5. Uji asumsi normalitas galat .................................................. 83

Lampiran 6. Uji asumsi homoskesdastisitas .............................................. 85

Lampiran 7. Syntax program R ................................................................. 87

Lampiran 8. Output program R ................................................................ 92

Lampiran 9. Pengujian Sobel test ............................................................. 95


OLS (ORDINARY LEAST SQUARE) DAN WLS (WEIGHTED



SKRIPSI

oleh:

RIANA DANY

145090501111053

PROGRAM STUDI STATISTIKA

JURUSAN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS BRAWIJAYA

MALANG

2017

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Analisis regresi merupakan bagian dari analisis statistika yang

berfungsi untuk menduga pengaruh antara variabel endogen dan

variabel eksogen (Hardle, 1990). Analisis regresi digunakan untuk

menggambarkan hubungan fungsional antara satu variabel endogen

dengan beberapa variabel eksogen dalam suatu bentuk model regresi.

Dalam penelitian ini variabel endogen dan variabel eksogen yang

digunakan mempunyai skala interval atau rasio.

Analisis regresi hanya mempunyai satu variabel endogen saja

dan beberapa variabel eksogen. Dalam penelitian ini terdapat

beberapa variabel endogen sehingga dibutuhkan analisis path.

Analisis path mempertimbangkan adanya variabel intervening yaitu

variabel yang mempengaruhi hubungan antara variabel eksogen

dengan variabel endogen menjadi hubungan yang tidak langsung dan

tidak dapat diamati atau diukur. Variabel ini merupakan variabel

perantara (antara variabel eksogen dengan variabel endogen),

sehingga variabel eksogen tidak langsung mempengaruhi berubahnya

atau timbulnya variabel endogen.

Analisis path adalah pengembangan analisis regresi yang

memiliki lebih dari satu persamaan, di mana persamaan pada analisis

path bercirikan minimal terdapat satu variabel endogen, satu variabel

eksogen dan satu variabel intervening. Analisis path merupakan

salah satu teknik dalam multivariat yang dikembangkan oleh Sewall

Wright pada tahun 1934. Dillon dan Goldstein (1984) menyebutkan

bahwa Wright (1934) mengembangkan metode tersebut sebagai

sarana untuk mempelajari efek langsung dan tidak langsung dari

beberapa variabel di mana beberapa variabel dipandang sebagai

variabel penyebab dan variabel lain dipandang sebagai variabel

akibat. Menurut Solimun (2010), asumsi utama dalam analisis path

adalah hubungan antar variabel adalah linier atau disebut asumsi

linieritas. Diagram path merupakan dasar dari analisis path, yaitu

prosedur untuk mengestimasi seberapa kuatnya setiap hubungan

yang tergambar dalam diagram path. Diagram path digunakan untuk

menampilkan secara grafis hubungan kausal baik terukur dan yang

tidak terukur.

Penelitian ini dilakukan di Desa Bendosari, Kecamatan Pujon,

Malang. Berdasarkan klasifikasi Indeks Desa Membangun Provinsi

2

Jawa Timur, Desa Bendosari merupakan salah satu diantara dua desa

yang statusnya sebagai desa tertinggal (selain Desa Sukomulyo). Di

sisi lain, delapan desa sekitarnya berada pada kondisi berkembang.

Desa Bendosari berada di pelosok jauh dari pusat pemerintahan

daerah Kabupaten dan juga akses jalan untuk menuju ke desa

tersebut seperti terisolasi atau terpencil.

Aksesibilitas merupakan masalah utama di Desa Bendosari

sehingga diperlukan suatu pembangunan masyarakat desa.

Pembangunan masyarakat desa merupakan salah satu proses dari

perubahan sosial yang direncanakan dengan tujuan untuk mengubah

keadaan yang tidak dikehendaki ke arah yang dikehendahi atau lebih

baik dan pembangunan masyarakat desa ini merupakan bagian dari

pembangunan nasional. Kontribusi mendasar yang diterapkan guna

membantu menyelesaikan permasalahan nyata, untuk membangun

desa tertinggal menjadi desa mandiri/ maju/ berkembang.

Penelitian ini menggunakan variabel yang mempengaruhi

Aksesibilitas, Ketahanan Sosial, Ketahanan Ekologi dan Ketahanan

Ekonomi Desa Bendosari dengan mempertimbangkan Modal

Manusia, Modal Alam, Modal Keuangan dan Modal Sosial.

Variabel-variabel tersebut merupakan variabel yang tidak dapat

diukur secara langsung atau merupakan variabel laten, maka

diperlukan alat ukur yang dapat menggambarkan variabel secara

tepat dan presisi. Oleh karena itu, diperlukan pengumpulan data

berupa kuesioner menggunakan skala likert dengan lima respon

sehingga data yang diperoleh adalah data skor.

Penelitian yang dikembangkan oleh Suteja (2017), mengenai

penerapan analisis path pada situs belanja online lazada

menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS) dalam

pendugaan koefisien analisis path. Metode OLS digunakan jika

model bersifat linier dalam parameter, yaitu dengan meminimumkan

jumlah kuadrat galat. Metode OLS tersebut belum mampu

mengakomodir adanya korelasi antar error pada persamaan. Untuk

mengatasi korelasi antar persamaan maka dilakukan optimasi

Weighted Least Square (WLS) yang mampu mengakomodir korelasi

antar persamaan menggunakan weighted (pembobot) berupa invers

dari matriks varian kovarian error.

3

1.2. Rumusan Masalah

Rumusan masalah yang ingin dikemukakan berdasarkan latar

belakang yaitu:

1. Bagaimana mendapatkan model analisis path untuk menguji

apakah variabel Modal Manusia, Modal Alam, Modal Keuangan

dan Modal Sosial berpengaruh terhadap Aksesibilitas,

Ketahanan Sosial, Ketahanan Ekologi dan Ketahanan Ekonomi

di Desa Bendosari?

2. Bagaimana perbandingan metode Ordinary Least Square (OLS)

tanpa mempertimbangkan korelasi antar persamaan dan

Weighted Least Square (WLS) dengan mempertimbangkan

korelasi antar persamaan dalam pendugaan koefisien analisis

path?

1.3. Batasan Masalah

Batasan masalah dalam penelitian kali ini adalah sebagai

berikut:

1. Data terdiri dari empat variabel endogen dan beberapa variabel

eksogen yang memiliki skala data minimal interval atau rasio

baik pada variabel endogen maupun variabel eksogen.

2. Variabel yang digunakan dibatasi pada hubungan antar variabel

bersifat linier.

1.4. Tujuan Penelitian

Tujuan dari penelitian ini adalah:

1. Mendapatkan model analisis path untuk menguji variabel Modal

Manusia, Modal Alam, Modal Keuangan dan Modal Sosial

berpengaruh terhadap Aksesibilitas, Ketahanan Sosial,

Ketahanan Ekologi dan Ketahanan Ekonomi di Desa Bendosari.

2. Mengetahui perbandingan metode Ordinary Least Square

(OLS) tanpa mempertimbangkan korelasi antar persamaan dan

Weighted Least Square (WLS) dengan mempertimbangkan

korelasi antar persamaan dalam pendugaan koefisien analisis

path.

4

1.5. Manfaat Penelitian

Manfaat yang akan diperoleh dari penelitian ini adalah:

1. Menambah informasi kepada masyarakat Desa Bendosari

mengenai variabel yang mempengaruhi Aksesibilitas,

Ketahanan Sosial, Ketahanan Ekologi dan Ketahanan Ekonomi

di Desa Bendosari agar dapat menyelesaikan masalah

pengembangan potensi desa.

2. Mengetahui apakah metode Ordinary Least Square (OLS) tanpa

mempertimbangkan korelasi antar persamaan atau Weighted

Least Square (WLS) dengan mempertimbangkan korelasi antar

persamaan yang lebih baik digunakan untuk pendugaan

koefisien analisis path.

5

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Analisis Regresi

Analisis regresi merupakan sebuah metode statistika yang

digunakan untuk mengetahui hubungan dua peubah atau lebih

sehingga dapat memprediksi sebuah peubah respon (Kutner dkk.,

2005). Penerapan penting dari model regresi adalah memprediksi

peubah respon berdasarkan peubah prediktor. Persamaan regresi

dapat ditulis sebagai berikut:

0 1 1 2 2i i i iY X X X (2.1)

dengan

1,2,3, ,i n

di mana:

iY : peubah respon ke-i

0 : intersep

i : koefisien regresi ke-i

iX

: peubah prediktor ke-i

i : galat ke-i yang diasumsikan saling bebas dengan nilai tengah

nol dan keragaman konstan

N : ukuran pengamatan (Wang, 2011).

Menurut Budiantara (2006), regresi parametrik digunakan

ketika asumsi linieritas terpenuhi di mana bentuk kurva regresi sudah

diketahui antara lain seperti linier, kuadratik, kubik, dan

eksponensial. Asumsi linieritas diperlukan untuk mengetahui bentuk

kurva regresi secara tepat tanpa dipengaruhi oleh subyektifitas

peneliti.

2.2. Analisis Path (Analisis Jalur)

Analisis path merupakan pengembangan dari analisis regresi.

Analisis path merupakan salah satu teknik dalam multivariat yang

dikembangkan oleh Sewall Wright pada tahun 1934. Menurut Li

(1975), analisis path tergantung pada hubungan sebab dan akibat

antar variabel yang sering disebut variabel eksogen dan endogen.

Dillon dan Goldstein (1984) menyebutkan bahwa Wright (1934)

mengembangkan metode tersebut sebagai sarana untuk mempelajari

efek langsung dan tidak langsung dari beberapa variabel di mana

6

beberapa variabel dipandang sebagai penyebab dan variabel lain

dipandang sebagai akibat. Pengertian lain menyebutkan bahwa

analisis path menentukan kekuatan path yang ditunjukkan dalam

suatu diagram path (Hair dkk., 1998). Berdasarkan beberapa

pengertian tersebut analisis path dapat diartikan sebagai salah satu

teknik multivariat yang mempelajari hubungan sebab akibat antar

variabel yang sering disebut variabel eksogen dan endogen dengan

tujuan untuk mencari path paling efisien.

2.2.1. Diagram Path

Salah satu komponen yang penting dalam analisis path adalah

pembuatan diagram path. Setelah mendapatkan model konseptual,

selanjutnya dibentuk suatu diagram path dalam bentuk gambar untuk

mempermudah dalam melihat hubungan kausalitas antar variabel

(Dillon dan Goldstein, 1984). Dengan bantuan diagram path dapat

melihat pengaruh variabel tersebut secara langsung atau tidak

langsung. Diagram path dapat digambarkan seperti pada Gambar 2.1.

Modal Manusia

(X1)

Modal Alam

(X2)

Modal Keuangan

(X3)

Modal Sosial

(X4)

Aksesibilitas

(Y1)

Ketahanan

Sosial (Y2)

Ketahanan

Ekonomi (Y4)

Ketahanan

Ekologi (Y3)

βX1Y1

βX2Y1

βY1Y2

βX3Y1

βX4Y1

βY1Y3

βY1Y4

βY2Y3

βY3Y4

βY2Y4

Gambar 2.1. Diagram Path

Konsep pada Gambar 2.1 diadopsi dari Farrington dkk., (1999)

yang didesain sedemikian rupa sehingga sangat relevan untuk

kawasan yang sedang berkembang. Pendekatan sustainable

livelihood untuk mencapai pemenuhan ketahanan sosial, ekologi dan

ekonomi melewati aksesibilitas dengan melalui modal-modal yang

ada dalam tata sistem kehidupan.

7

2.2.2. Jenis Pengaruh Dalam Analisis Path

Suatu variabel dapat dipandang sebagai penyebab atau akibat.

Hal ini dapat diketahui dari pengaruh antar variabel. Solimun (2010)

menjelaskan bahwa terdapat jenis-jenis pengaruh di dalam analisis

path yaitu:

1. Pengaruh Langsung (Direct Effect)

Antar variabel disebut memiliki pengaruh langsung apabila

pengaruh antara variabel eksogen dan endogen terjadi tanpa melalui

variabel lain sebagai perantara.

X1

Y1

βX1Y1

Gambar 2.2. Pengaruh Langsung

Dari Gambar 2.2 dapat diketahui bahwa besar pengaruh langsung

dapat diketahui secara langsung sebesar βX1Y1.

2. Pengaruh Tidak Langsung (Indirect Effect)

Antar variabel memiliki pengaruh tidak langsung apabila

pengaruh antara variabel eksogen dan endogen melalui variabel

lain sebagai perantara.

X1

Y1

βX1Y1

Y2

βY1Y2

Gambar 2.3. Pengaruh Tidak Langsung

Dari Gambar 2.3 diketahui bahwa pengaruh X1 terhadap Y2

melalui Y1. Besar pengaruh langsung dihitung dengan mengalikan

pengaruh langsung X1 terhadap Y1 dan pengaruh langsung Y1

terhadap Y2 dengan rumus βX1Y1 x βY1Y2.

3. Pengaruh Total (Total Effect)

Pengaruh total merupakan penjumlahan dari pengaruh langsung

dan pengaruh tidak langsung. Berdasarkan Gambar 2.2 dan Gambar

2.3 besar pengaruh total dapat dihitung dengan rumus βX1Y1 + (βX1Y1

x βY1Y2).

2.3. Model Analisis Path

Model dari regresi dapat digunakan sebagai alat bantu untuk

membuat model analisis path (Dillon dan Goldstein, 1984). Model

analisis path dibedakan menjadi dua, yaitu model analisis path

sederhana dan model analisis path kompleks.

8

Variabel dalam analisis path diperlukan standarisasi data untuk

menyamakan rata-rata dan ragam, sehingga koefisien yang

didapatkan memiliki satuan yang sama. Menurut Li (1975),

transformasi untuk mengubah suatu data menjadi data standardized

dilakukan dengan membakukan rata-rata menjadi 0 dan ragam 1

menggunakan rumus sebagai berikut:

𝑍𝑗𝑖 =𝑋𝑗𝑖−�̅�𝑗.

𝑆𝑋𝑗

dan 𝑍𝑌𝑖 =𝑌𝑖−�̅�

𝑆𝑌 (2.2)

Keterangan:

Zji : nilai variabel eksogen ke-j pada pengamatan ke-i yang telah

dibakukan

Xji : nilai variabel eksogen ke-j pada pengamatan ke-i

�̅�j. : rata-rata variabel eksogen ke-Zj

SXj : simpangan baku variabel eksogen ke-j

ZYi : nilai pengamatan ke-i pada variabel endogen yang telah

dibakukan

Yi : nilai pengamatan ke-i pada variabel endogen

�̅� : rata-rata variabel endogen

SY : simpangan baku variabel endogen

Berdasarkan Gambar 2.1 dapat dibentuk model analisis path

yang telah dibakukan untuk setiap pengamatan seperti berikut:

1 1 1 1 2 1 2 3 1 3 4 1 4 11

2 1 2 1 21

3 1 3 1 2 3 2 31

4 1 4 1 2 4 2 3 4 3 41

Y X Y X X Y X X Y X X Y X Y

Y Y Y Y Y

Y Y Y Y Y Y Y Y

Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y

Z Z Z Z Z

Z Z

Z Z Z

Z Z Z Z

(2.3)

Persamaan (2.3) ditulis dalam bentuk matriks sebagai berikut:

9

11 11 21 31 41

12 12 22 32 42

1 1 2 3 4

21 11

22 12

2

31

32

3

41

42

4

0 0 0

0 0 0

0 0 0

0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0

0 0 0 0

Y X X X X

Y X X X X

Y n X n X n X n X n

Y Y

Y Y

Y n Y

Y

Y

Y n

Y

Y

Y n

Z Z Z Z Z

Z Z Z Z Z

Z Z Z Z Z

Z Z

Z Z

Z Z

Z

Z

Z

Z

Z

Z

1

11 21

12 22

1 2

11 21 31

12 22 32

1 2 3

0 0 0

0 0 0

0 0 0

0 0 0

0 0 0

0 0 00 0

0 0 00 0 0 0 0

0 0 00 0 0 0 0

0 0 00 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0

n

Y Y

Y Y

Y n Y n

Y Y Y

Y Y Y

Y n Y n Y n

Z Z

Z Z

Z Z

Z Z Z

Z Z Z

Z Z Z

11

12

11 1

212 1

223 1

4 1

21 2

1 3 31

2 3 32

1 4

2 4 3

3 4 41

42

4

Y

Y

Y nX Y

YX Y

YX Y

X Y

Y nY Y

Y Y Y

Y Y Y

Y Y

Y Y Y n

Y Y Y

Y

Y n

Atau dapat ditulis:

Y X (2.4)

2.4. Pendugaan Koefisien Parameter

Koefisien analisis path menunjukkan pengaruh suatu variabel

eksogen terhadap variabel endogen. Pendugaan koefisien path dapat

dilakukan dengan menduga parameter. Pendugaan parameter

dilakukan dengan menggunakan metode OLS (Ordinary Least

Square) dan WLS (Weighted Least Square) untuk melihat

perbandingan hasil koefisien analisis path.

2.4.1. Metode Ordinary Least Square (OLS)

Metode Ordinary Least Square (OLS) digunakan jika model

bersifat linier dalam parameter, yaitu dengan meminimumkan jumlah

kuadrat galat. Berdasarkan persamaan (2.4) diperoleh:

Y X

Y X

10

Metode OLS meminimumkan fungsi berikut:

min min min ( ) ( )Q Y Y X X (2.5)

Pendugaan parameter dengan pendekatan OLS dengan

meminimumkan Q berikut:

Q T

T Y Y- - X Xε ε

T T TY Y - X - X

T T T T T TY Y Y Y - X - X + X X

T T T T T2Y Y Y - X + X X (2.6)

Penyelesaian optimasi persamaan (2.6) dengan melakukan turunan Q

terhadap b untuk mendapatkan nilai penduga b̂ pada persamaan (2.7).

T T

T T

T T

( )0

( )

ˆ 0

ˆ 0

ˆ

Y

Y

Y

Q

- X + X X =

-X + X X =

X X = X

T Tˆ Y

-1

X X X (2.7)

Berdasarkan persamaan (2.3) dilakukan pendugaan parameter

menggunakan metode OLS untuk masing-masing model analisis

path. Berikut ini merupakan pendugaan parameter untuk masing-

masing model analisis path:

1. Persamaan (1)

11 1 1 2 1 2 3 1 3 4 1 4 11Y X Y X X Y X X Y X X Y X YZ Z Z Z Z

Pada model analisis path di atas didapatkan hasil pendugaan

parameter berdasarkan persamaan (2.7) yaitu:

1 1

2 1

(1)

3 1

4 1

ˆ

ˆˆ

ˆ

ˆ

X Y

X Y

X Y

X Y

11

dengan,

11 21 31 41

12 22 32 42

(1)

1 2 3 4

X X X X

X X X X

X n X n X n X n

Z Z Z Z

Z Z Z Z

Z Z Z Z

Χ

1

2

(1)

1

1

1

Y

Y

Y n

Z

Z

Z

Y

2. Persamaan (2)

2 1 2 1 21Y Y Y Y YZ Z


parameter berdasarkan persamaan (2.7):

1 2ˆ ˆ(2) Y Y

dengan,

11

12

(2)

1

Y

Y

Y n

Z

Z

Z

Χ

2

2

(2)

1

2

2

Y

Y

Y n

Z

Z

Z

Y

3. Persamaan (3)

3 1 3 1 2 3 2 31Y Y Y Y Y Y Y YZ Z Z



1 3

2 3

ˆ(3)

Y Y

Y Y

dengan,

11 21

12 22

(3)

1 2

Y Y

Y Y

Y n Y n

Z Z

Z Z

Z Z

Χ

3

2

(3)

1

3

3

Y

Y

Y n

Z

Z

Z

Y

12

4. Persamaan (4)

4 1 4 1 2 4 2 3 4 3 41Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y YZ Z Z Z



1 4

2 4

3 4

ˆ(4)

Y Y

Y Y

Y Y

dengan,

11 21 31

12 22 32

(4)

1 2 3

Y Y Y

Y Y Y

Y n Y n Y n

Z Z Z

Z Z Z

Z Z Z

Χ

4

2

(4)

1

4

4

Y

Y

Y n

Z

Z

Z

Y

Berdasarkan keempat persamaan di atas didapatkan total

pendugaan parameter sebagai berikut:

1 1

2 1

3 1

4 1

1 2

1 3

2 3

1 4

2 4

3 4

ˆ

X Y

X Y

X Y

X Y

Y Y

Y Y

Y Y

Y Y

Y Y

Y Y

(2.8)

dengan,

13

11 21 31 41

12 22 32 42

1 2 3 4

11

12

1

11 21

12 22

1 2

0 0 00 0 0

0 0 00 0 0

0 0 00 0 0

0 0 00 0 0 0 0 0

0 0 00 0 0 0 0 0

0 00 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0

0 0 0 0 0

0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0

X X X X

X X X X

X n X n X n X n

Y

Y

Y n

Y Y

Y Y

Y n Y n

Z Z Z Z

Z Z Z Z

Z Z Z Z

Z

Z

Z

Z Z

Z Z

Z Z

X

11 21 31

12 22 32

1 2 3

0

0 0 0

0 0 0

0 0 0

Y Y Y

Y Y Y

Y n Y n Y n

Z Z Z

Z Z Z

Z Z Z

(2.9)

11

12

1

21

22

2

31

32

3

41

42

4

Y

Y

Y n

Y

Y

Y n

Y

Y

Y n

Y

Y

Y n

Z

Z

Z

Z

Z

Z

Z

Z

Z

Y

Z

Z

Z

(2.10)

14

2.4.2. Metode Weighted Least Square (WLS)

Metode OLS belum mengakomodir adanya korelasi antar

persamaan pada keempat persamaan (2.3). Menurut Fernandes

(2015), penduga b%

%dilakukan dengan optimasi Weighted Least

Square (WLS) yang mampu mengakomodir korelasi antar persamaan

menggunakan weighted (pembobot) berupa invers dari matriks

varians-kovarians error. Estimasi Matriks varian-kovarians error

untuk model analisis path pada Gambar 2.1 sebagai berikut:

11 12 13 14

21 22 23 24

31 32 33 34

41 42 43 44 4 4

ˆ ˆ ˆ ˆ

ˆ ˆ ˆ ˆˆ

ˆ ˆ ˆ ˆ

ˆ ˆ ˆ ˆnx n

Σ

(2.11)

di mana:

1 1 1 1

2 2 2 2

ˆ ˆ( )( ) ' 0 0

ˆ ˆ0 ( )( ) ' 0ˆ

ˆ ˆ0 0 ( )( ) '

i i j j

i i j jij

in in jn jn

Y Y Y Y

Y Y Y Y

Y Y Y Y

é ù- -ê úê ú

- -ê úS = ê ú

ê úê úê ú- -ê úë û

L% % % %

L% % % %

M M O M

L% % % %

dengan i=1,2,3,4

j=1,2,3,4

Penyelesaian persamaan tersebut menggunakan weighted (pembobot)

dengan nilai X dan ,persamaan tersebut adalah sebagai berikut:

1 1min min min ( ) ( )Y YQ Σ X Σ X

(2.12)

Untuk menyelesaikan optimasi pada persamaan (2.12), maka

dilakukan turunan parsial, sebagai berikut:

1 1

1 1 1 1

( ) ( ) ( ) ( )( ) Y Y Y Y

Y Y Y Y

Q

X Σ X X Σ X

Σ X Σ Σ X X Σ X

1 1 12Y Y Y Σ X Σ X Σ X

(2.13)

Perhatikan bahwa Y Y X X karena hasil keduanya berupa

skalar. Proses selanjutnya adalah menurunkan persamaan (2.13)

terhadap menghasilkan persamaan (2.14). Setelah itu diturunkan

15

terhadap , kemudian disamakan dengan nol dapat dilihat pada

persamaan (2.15). Sehingga didapatkan penduga pada persamaan

(2.16).

1 1( )

2 2Q

Y

X Σ X Σ X (2.14)

1 1Y X Σ X Σ X (2.15)

1 1 1( ) Y X Σ X X Σ (2.16)

Hasil pendugaan parameter menggunakan metode WLS sama

dengan hasil pendugaan parameter menggunakan metode OLS pada

persamaan (2.8) dengan X sama dengan persamaan (2.9), Y sama

dengan persamaan (2.10) dan pembobot pada persamaan (2.11).

2.4.3. Asumsi Analisis Path

Menurut Gujarati (2004), analisis regresi diperlukan

pemenuhan beberapa asumsi yang mendasari pendugaan parameter

dengan pendekatan Ordinary Least Square (OLS).

1. Kenormalan Galat

Galat berdistribusi normal dalam pendugaan parameter regresi

diperlukan karena diharapkan nilai tengah galat sebesar nol. Metode

untuk menguji kenormalan galat adalah Kolmogorov-Smirnov yang

merupakan salah satu bagian dari goodness of fit (Sheskin, 2000).

Prosedur uji Kolmogorov-Smirnov adalah:

a. Hipotesis:

H0 : 0( ) ( )

NF X F X (Galat berdistribusi normal), vs

H1 : 0( ) ( )

NF X F X

(Galat tidak berdistribusi normal)

b. Statistik Kolmogorov-Smirnov

0sup ( ) ( )N ND F X F X (2.17)

di mana:

DN : selisih mutlak maksimum antara fungsi sebaran empiris

dan fungsi sebaran normal

FN(X) : fungsi peluang kumulatif pengamatan

F0(X) : fungsi peluang kumulatif distribusi normal.

c. Terima H0 jika statistik uji DN ≤ Dtabel maka galat berdistribusi

normal.

16

2. Homoskesdastisitas

Homoskedastistitas merupakan kondisi di mana ragam galat

homogen atau ragam galat konstan. Menurut Kutner dkk., (2005),

untuk menguji kehomogenan ragam galat dapat menggunakan uji

Breusch-Pagan. Pengujian ini pada sampel besar yang diasumsikan

galat saling bebas, berdistribusi normal dan ragam galat 𝜎𝑖2

dipengaruhi level dari peubah prediktor (X) seperti persamaan

berikut ini:

2

0 1e i iLog X (2.18)

Berdasarkan persamaan (2.18) dapat diketahui bahwa 𝜎𝑖2 akan

meningkat maupun menurun tergantung 𝛾1 pada 𝑋𝑖. Ragam galat

akan konstan jika 𝛾1 = 0 sehingga pengujian hipotesis uji Breusch-

Pagan yaitu:

H0: 𝛾1 = 0 (Ragam galat konstan), vs

H1: 𝛾1 ≠ 0 (Ragam galat tidak konstan)

Statistik uji yang digunakan 𝜒𝐵𝑃2 seperti berikut:

*

2 2

12 ~BP

JKR

JKS

n

(2.19)

di mana:

JKR* : jumlah kuadrat regresi antara sisaan (e2) dan peubah prediktor

(X)

JKS : jumlah kuadrat sisaan regresi antara peubah respon (Y) dan

peubah prediktor (X).

Jika H0: 𝛾1 = 0 pada pengamatan dengan n besar maka 2

BP

mengikuti sebaran chi-square dengan derajat bebas satu. Keputusan

menerima H0 jika statistik uji

2

BP lebih kecil dibanding 2

(1)

sehingga tidak terdapat heteroskedastisitas.

3. Linieritas

Asumsi linieritas diperlukan untuk mengetahui bentuk kurva

regresi dengan tepat. Menurut Wu dan Zhang (2006), jika asumsi

linieritas tidak terpenuhi maka bentuk hubungan peubah prediktor

dan peubah respon adalah tidak linier. Salah satu metode untuk

menguji linieritas hubungan antara peubah respon dan prediktor

17

adalah Regression Specification Error Test (RESET) adalah sebagai

berikut (Gujarati, 2004).

a) Persamaan regresi pertama yaitu:

0 1i i iY X

Pendugaan parameter dengan pendekatan OLS kemudian

diperoleh pendugaan sebagai berikut.

0 1ˆ ˆˆ

i iY X

Kemudian melakukan perhitungan 2

1R sebagai berikut.

2

2 1

1

2

1

ˆ(Y )

1

(Y )

n

i i

i

n

i

i

Y

R

Y

b) Persamaan regresi kedua yaitu: 2 3

0 1 1 2 3ˆ ˆ

i i i i iY X Y Y

Pendugaan parameter dengan pendekatan Ordinary Least Square

(OLS) kemudian diperoleh pendugaan sebagai berikut.

Kemudian melakukan perhitungan 2

2R sebagai berikut.

* 2

2 1

2

2

1

ˆ(Y )

1

(Y )

n

i i

i

n

i

i

Y

R

Y

c) Pengujian bentuk hubungan peubah prediktor dan peubah respon

linier atau nonlinier yaitu:

Hipotesis:

0 2 3: 0H , vs

1 :H minimal ada satu 0, 2,3j j

Statistik uji mengikuti sebaran F sebagai berikut. 2 2

2 1

(k 1,n k 2)2

2

( ) / 2~

(1 ) / ( (k 2))

R RF F

R n

(2.20)

Keputusan untuk menolak H0 jika statistik uji F<titik kritis

(k 1,n k 2)F maka hubungan antara peubah prediktor dan

peubah respon adalah nonlinier.

2.4.4. Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis dilakukan untuk mengetahui signifikansi

model analisis path yang terbentuk dengan cara membandingkan

18

nilai |thitung| dengan |ttabel| pada taraf nyata 5%. Untuk menghitung

pengujian hipotesis menggunakan uji t, maka perlu diketahui

perhitungan analisis variansi untuk regresi linier dengan perhitungan

menurut Mendenhall dkk., (2009) sebagai berikut:

Tabel 2.1. Analisis Variansi Regresi Linier

Sumber

Keragaman Db JK

KT

Regresi P 2JKR ( ) /XY XXS S /MSR JKR p

Galat n – p – 1 2( )( )XY

YY

XX

SJKG S

S

– –1

JKGMSE

n p

Total n – 1 YYS

Keterangan :

2 2( ) ( )(X )(Y )

i i

XY i i i i

X YS X Y X Y

n

2

2 2( )

(X )i

XX i i

XS X X

n

2

2 2( )

(Y )i

YY i i

YS Y Y

n

Hipotesis yang digunakan untuk pengujian hipotesis adalah:

H0 : βYXj = 0 ,vs

H1 : βYXj ≠ 0

Statistik Uji t:

jY

( 2)2

Xˆ ˆ ˆβ β 0 β 0

ˆ MSE/(β) /

β

n

XXXX

tSSe S

(2.21)

Jika didapatkan hasil |thitung|>|ttabel| maka H0 ditolak sehingga

dapat disimpulkan bahwa terdapat pengaruh pada koefisien path.

Selain menggunakan statistik uji t dapat digunakan nilai p. Jika nilai

p kurang dari α (0,05) maka H0 ditolak, artinya terdapat pengaruh

pada koefisien path.

19

2.4.5. Validitas Model

Suatu model dinyatakan valid apabila asumsi yang

melandasinya telah terpenuhi. Selain itu, menurut Solimun (2010)

terdapat dua indikator validitas model di dalam analisis path yaitu:

1) Koefisien Determinasi Total

Total keragaman data yang dapat dijelaskan oleh model dapat

ditunjukkan dengan koefisien determinasi total dengan rumus

sebagai berikut: 2 2 2 2

1 21t e e epR P P P (2.22)

Sedangkan untuk perhitungan pengaruh sisaan (error) dapat

dilakukan dengan rumus sebagai berikut: 21ei iP R

(2.23)

di mana:

2

2 1

2

1

ˆ(Y )

1

(Y )

n

i i

i

i n

i

i

Y

R

Y

(2.24)

Keterangan:

Rt2 = koefisien determinasi total

Ri2 = koefisien determinasi pada masing-masing persamaan

𝑝𝑒𝑖 = pengaruh sisaan pada masing-masing persamaan

Interpretasi untuk Rt2 sama dengan interpretasi untuk koefisien

determinasi (R2) pada analisis regresi. Koefisien determinasi total

memiliki nilai berkisar antara 0% sampai dengan 100%. Menurut

Hair dan Ringle (2011), bila nilai 2R >0,75 maka termasuk model

regresi substansial (kuat), bila nilai 0,05< 2R <0,75 maka termasuk

model regresi moderate (sedang), bila nilai 2R <0,50 maka termasuk

model regresi weak (lemah) dalam menggambarkan model.

2) Theory Triming

Menurut Solimun (2010), uji validasi path pada setiap path untuk

pengaruh langsung pada metode trimming mengadopsi strategi yang

sama dengan analisis regresi, menggunakan nilai peluang dari uji t

yaitu pengujian koefisien regresi yang dibakukan secara parsial.

Metode ini merupakan suatu pendekatan untuk memperbaiki model

analisis path yang dilakukan dengan menghapus koefisien path yang

tidak memenuhi kriteria signifikansi (Dillon dan Goldstein, 1984).

20

Dengan kata lain, apabila setelah dilakukan pengujian ternyata

terdapat path yang tidak signifikan, maka path tersebut dihapus

sehingga dapat diperoleh model signifikan yang didukung oleh data

empirik.

2.5. Efisiensi Relatif

Untuk mengetahui perbandingan metode yang digunakan pada

penelitian ini maka dibutuhkan suatu ukuran untuk mengukurnya.

Dua buah penduga dapat dibandingkan efisiensinya menggunakan

efsiensi relatif. Efisiensi dari dua buah penduga �̂� relatif terhadap �̃�

dapat didefinisikan sebagai berikut (Wackerly dkk., 2008):

ˆ( )ˆ( , ) 100%( )

Veff X

V

(2.25)

Jika hasil dari perhitungan tersebut lebih dari satu maka dapat

dinyatakan bahwa penduga �̃� merupakan penduga tak bias yang

lebih baik karena mempunyai ragam lebih kecil daripada �̂�.

2.6. Variabel dan Pengukuran Variabel Penelitian

Berbagai gejala yang muncul menjadi bahan yang dapat

digunakan sebagai penelitian. Penelitian yang dilakukan dibidang

sosial, ekonomi, dan psikologi erat melibatkan variabel yang tidak

dapat diukur secara langsung atau sering disebut dengan variabel

laten (unobservable). Variabel laten tersebut menggunakan bantuan

alat ukur yang disebut dengan kuesioner yang diperoleh dari

instrumen penelitian dengan memperhatikan tinjauan secara

konseptual dan studi empiris. Data variabel laten diperoleh dari

setiap item pada masing-masing indikator instrumen penelitian

(Solimun, 2010). Data yang diperoleh dari setiap item tersebut

disamakan dengan variabel manifes atau variabel observable.

Terdapat beberapa metode yang digunakan dalam memperoleh

data variabel laten, seperti:

1. Metode rata-rata skor

2. Metode total skor

3. Metode rescoring

4. Metode skor faktor

5. Metode skor komponen utama

Dalam penelitian ini menggunakan metode rata-rata skor dalam

memperoleh data variabel laten. Metode Rata-Rata Skor merupakan

21

metode dengan cara menghitung rata-rata pada skor dari indikator

masing-masing variabel laten yang telah dijumlahkan.

Dengan menggunakan skala likert, variabel akan dijabarkan

menjadi dimensi. Kemudian dari dimensi akan dibentuk indikator-

indikator yang dapat dijadikan pedoman untuk membuat item

instrumen penelitian. Berdasarkan skala likert terdapat lima alternatif

jawaban dengan skor sebagai berikut:

Tabel 2.2. Pemeringkatan Skala Likert

Alternatif Jawaban Skor

Sangat Tidak Setuju (STS) 1

Tidak Setuju (TS) 2

Netral (N) 3

Setuju (S) 4

Sangat Setuju (SS) 5

Setiap pilihan jawaban diberi skor sehingga dapat dilakukan

perhitungan untuk analisis lebih lanjut. Metode penskalaan yang

dilakukan adalah Method of Succesive Internal (MSI). Langkah

dalam menghitung menggunakan metode ini adalah dengan

melakukan perhitungan frekuensi, proporsi, proporsi kumulatif pada

masing-masing skor, menghitung nilai kritis Z dan densitas Z,

menghitung scale value dan skala yang digunakan.

2.7. Pemeriksaan Instrumen Penelitian

Dalam suatu penelitian data dapat diperoleh dari hasil

kuesioner. Suatu kuesioner akan menghasilkan data yang akurat

apabila telah diukur ketepatannya. Berikut ini merupakan penjelasan

mengenai pemeriksaan validitas dan reliabilitas.

2.7.1. Pemeriksaan Validitas

Azwar (1992) mengatakan bahwa, validitas berasal dari kata

validity yang mempunyai arti sejauh mana ketepatan dan kecermatan

suatu alat ukur dalam melakukan fungsi ukurnya. Suatu instrumen

pengukuran dapat dikatakan memiliki validitas yang tinggi apabila

alat tersebut menjalankan fungsi ukurnya atau memberikan hasil

yang sesuai dengan maksud dilakukan analisis tersebut. Pemeriksaan

validitas instrumen dapat dilakukan dengan menggunakan corrected

item-total correlation dengan rumus sebagai berikut:

22

( )2 2( 2 )

ix x i

i x i

x i ix i x

r S Sr

S S r S S

(2.26)

Keterangan:

𝑟𝑖(𝑥−𝑖) : koefisien korelasi dari item ke-i dengan total skor semua

item (kecuali item ke-i)

𝑟𝑖𝑥 : koefisien korelasi item ke-i dengan skor total

𝑆𝑖 : standar deviasi item ke-i

𝑆𝑥 : standar deviasi total skor

Menurut Masrun dalam Solimun (2010), menyebutkan bahwa

jika koefisien korelasi positif dan bernilai≥0,3 maka item yang

bersangkutan dianggap valid. Item dalam instrumen penelitian yang

telah valid kemudian diperiksa reliabilitasnya.

2.7.2. Pemeriksaan Reliabilitas

Menurut Sekaran dan Bougie (2010), reliabilitas menunjukkan

sejauh mana pengukuran tersebut tanpa bias dan menjamin

pengukuran yang konsisten berdasarkan waktu dan berbagai item

dalam instrumen penelitian. Dengan arti lain jika suatu set objek

yang sama diukur berkali-kali dengan alat ukur yang sama kemudian

diperoleh hasil yang sama, maka instrumen yang bersangkutan dapat

dikatakan mempunyai derajat reliabilitas yang tinggi. Terdapat

beberapa metode yang digunakan untuk mengukur tingkat reliabilitas

instrumen seperti koefisien Croncbach’s Alpha sebagai berikut

(Mustafa, 2009):

α = (Q

Q−1) (1 −

∑ Si2

Sx2 ) (2.27)

Keterangan:

α : koefisien croncbach’s alpha

Q : banyaknya item dalam satu variabel

𝑆𝑖2 : ragam skor setiap item

𝑆𝑥2 : ragam skor total item

Menurut Sekaran dan Bougie (2010), jika hasil koefisien

croncbach’s alpha menunjukkan angka≥0,6 maka dapat disimpulkan

bahwa instrumen tersebut dinyatakan reliabel. Apabila instrumen

telah valid dan reliabel maka instrumen tersebut dikatakan telah

layak untuk penelitian.

23

2.8. Variabel Penelitian Variabel yang digunakan dalam penelitian kali ini adalah

dengan menggunakan pendekatan Sustainable Livelihood yang

disebarkan melalui kuesioner kepada masyarakat Desa Bendosari,

Kecamatan Pujon, Malang.

2.8.1. Sustainable Livelihood Approach

Sustainable Livelihood Approach merupakan cara berfikir

untuk mengembangkan pembangunan secara evolusi dengan tujuan

mengefektifkan segala usaha dalam mengakhiri kemiskinan.

Menurut Farrington dkk.,(1999), unsur dalam Sustainable Livelihood

Approach adalah Modal Manusia, Modal Alam, Modal Keuangan

dan Modal Sosial yang dijelaskan sebagai berikut:

1) Modal Manusia

Kesehatan orang-orang dan kemampuan untuk bekerja,

pengetahuan dan ketrampilan yang mereka miliki maupun yang

dimiliki dari generasi ke generasi dan pengalaman serta observasi

merupakan modal manusia. Pendidikan dapat membantu manusia

meningkatkan kemampuanya untuk menggunakan aset ataupun

menciptakan aset menjadi lebih baik. Oleh karena itu, perubahan

dalam modal manusia harus dilihat tidak hanya sebagai efek yang

kecil, tetapi juga sebagai faktor pendukung untuk aset lainnya.

2) Modal Alam

Aspek penting yang perlu dicermati dalam kaitannya dengan

kelestarian lingkungan adalah modal alam, hal ini dapat diartikan

sebagai sumberdaya alam yang mengalir dan sumberdaya layanan

yang sudah tersedia. Kaitannya dengan ini adalah mata pencaharian

orang-orang miskin yang berasal atau berbasis dari alam yang ada

dan juga berkaitan dengan basis kegiatan mereka.

3) Modal Keuangan

Modal keuangan yang terdapat pada rumahtangga pedaerahan

mungkin berasal dari konversi atau pengubahan produksinya ke

dalam kas (tunai) dalam rangka untuk menutupi periode selama

produksi yang kurang atau investasi untuk kegiatan lain. Modal

keuangan menandakan keuangan sumberdaya manusia yang mereka

gunakan untuk mencapai mata pencaharian.

4) Modal Sosial

Modal sosial dapat dikatakan sebagai cara di mana orang bekerja

bersama dalam rumah tangga sendiri ataupun dalam komunitas yang

lebih luas. Dalam komunitas masyarakat, rumah tangga yang berbeda

24

akan terhubung bersama-sama dengan bersandar pada kewajiban

sosial, pertukaran yang timbal balik dan kepercayaan dan dukungan

yang saling menguntungkan. Hal ini dapat digagas sebagai modal

sosial yang merupakan bagian dari kemampuan mata pencaharian

rumah tangga.

2.8.2. Aksesibilitas

Aksesibilitas merupakan suatu ukuran kemudahan yang

dicapai oleh seseorang terhadap suatu objek, pelayan ataupun

lingkungan. Kemudahan akses tersebut diimplementasikan pada

bangunan gedung, lingkungan dan fasilitas umum lain. Pada

masyarakat pedesaan lebih dari separuh pedesaan mungkin

dimanfaatkan untuk mata pencaharian mereka seperti pertanian,

peternakan dan kehutanan. Dennis dalam Magribi (2004) merinci

kebutuhan perjalanan dan kegiatan transportasi pada kawasan

pedesaan ditujukan untuk:

1. Aktivitas subsinten (tradisional), meliputi aktivitas pengumpulan

air, bahan bakar, dan bahan pangan.

2. Tujuan-tujuan ekonomis, seperti aktivitas pertanian, non-

pertanian, dan perdagangan.

3. Pengembangan sumber daya manusia, seperti aktivitas untuk

memperoleh pelayanan pendidikan, kesehatan, dan sebagainya.

2.8.3. Aspek Ketahanan

Aspek ketahanan merupakan pembangunan suatu wilayah

yang memperhatikan aspek sosial, ekologi dan ekonomi. Menurut

Fauzi (2004), kosep ketahanan mengandung dua dimensi: Pertama

adalah dimensi waktu karena keberlanjutan menyangkut apa yang

akan terjadi di masa mendatang. Kedua adalah dimensi interaksi

antara Ketahan Sosial, Ketahanan Ekologi dan Ketahanan Ekonomi.

a. Ketahanan Sosial

Ketahanan sosial dapat diartikan sebagai sistem yang mampu

mencapai kesetaraan, menyediakan layanan sosial termasuk bidang

kesehatan, bidang pendidikan, kesetaraan gender dan akuntabilitas

politik.

b. Ketahanan Ekologi

Ketahanan secara ekologi harus mampu memelihara sumberdaya

yang stabil, menghindari eksploitasi sumberdaya alam dan fungsi

penyerapan lingkungan.

25

c. Ketahanan Ekonomi

Ketahanan ekonomi diartikan sebagai pembangunan yang mampu

menghasilkan barang dan jasa secara berlanjut untuk memelihara

keberlanjutan pemerintah dan menghindari terjadinya

ketidakseimbangan produksi pertanian dan industri.

Cahyandito (2006) mengatakan bahwa ketiga aspek ketahanan di

atas sangat mempengaruhi pembangunan keberlanjutan dalam

wilayah. Aspek Ketahanan Ekonomi sangatlah bergantung pada

Ketahanan Sosial dan Ketahanan Ekologi. Apabila Ketahanan

Ekonomi mengeksploitasi sumber daya alam tanpa memperhatikan

daya dukung lingkungan dan mengabaikan norma-norma sosial,

maka keberlanjutan wilayah pada saat sekarang dan mendatang akan

terancam.

27

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1. Sumber Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer

yang diperoleh melalui kuesioner yang disebarkan kepada

masyarakat Desa Bendosari Kecamatan Pujon. Data yang didapatkan

melalui kuesioner bertujuan untuk pemodelan pengembangan potensi

Desa Bendosari dengan beberapa variabel yang mempengaruhi

Aksesibilitas, Ketahanan Sosial, Ketahanan Ekologi dan Ketahanan

Ekonomi Desa Bendosari dengan mempertimbangkan Modal

Manusia, Modal Alam, Modal Keuangan dan Modal Sosial.

3.2. Populasi dan Sampel

Unit sampel dalam penelitian ini adalah masyarakat Desa

Bendosari, Kecamatan Pujon, Kabupaten Malang, Jawa Timur.

Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh masyarakat Desa

Bendosari, Kecamatan Pujon, Kabupaten Malang, Jawa Timur

dengan jumlah Kepala Keluarga (KK) sebanyak 1.151 KK. Desa

Bendosari mempunyai lima dusun yaitu, Ngeprih, Tretes, Cukal,

Dadapan Wetan dan Dadapan Kulon.

Tabel 3.1. Jumlah KK di setiap dusun

No Dusun Jumlah (KK)

1 Cukal 469

2 Dadapan Wetan 126

3 Dadapan Kulon 349

4 Ngeprih 61

5 Tretes 146

Jumlah 1151

Penentuan ukuran sampel dengan menggunakan rumus slovin

dengan presisi 10%. Riduwan (2005) mendefinisikan rumus slovin

sebagai berikut:

21 ( )

Nn

N e

di mana :

n : ukuran sampel

N : ukuran populasi

e : tingkat kesalahan yang masih bisa ditolerir antara 5-10%

(penelitian ini menggunakan 10%).

28

Berdasarkan rumus slovin, maka formulasi perhitungan pada

penelitian ini adalah : 1151

92.006 10021 1151(0.1)

n orang

Hasil perhitungan di atas menunjukan bahwa minimal sampel

yang diambil sebanyak 92 responden, pada penelitian ini sampel

yang diambil sebanyak 100 responden. Teknik sampling dilakukan

secara proportional area non-probability sampling yaitu

menggunakan accidental sampling. Menurut Arikunto dalam

Solimun (2017), proportional area berarti bahwa besarnya sampel

setiap wilayah proporsional atau sebanding dengan besarnya subjek

wilayah yang bersangkutan dan accidental sampling merupakan

teknik penentuan sampel berdasarkan kebetulan, yaitu siapa saja

yang secara kebetulan atau insidental bertemu dengan peneliti dapat

digunakan sebagai sampel, bila dipandang orang yang kebetulan

ditemui itu cocok sebagai sumber data. Penentuan pengambilan

sampel adalah sebagai berikut:

Populasi Sampeln xUkuran Sampel

Jumlah Populasi

Berdasarkan rumus di atas maka pengambilan sampel untuk

setiap dusun di Bendosari adalah sebagai berikut:

Dusun Cukal:

469100 40.75 41

1151x orang

Dusun Dadapan Wetan:

126100 10.95 11

1151x orang

Dusun Dadapan Kulon:

349100 30.32 30

1151x orang

Dusun Ngeprih:

61100 5.29 5

1151x orang

Dusun Tretes:

146100 12.68 13

1151x orang

29

3.3. Uji Coba Instrumen Penelitian

Instrumen penelitian yang baik harus bersifat valid dan reliabel.

Oleh karena itu, uji coba instrumen penelitian perlu dilakukan

sebelum digunakan untuk responden yang sebenarnya. Mustafa

(2009) menyebutkan bahwa terdapat dua hal yang harus diperhatikan

saat melakukan uji coba instrumen penelitian yaitu:

1) Untuk menjamin hasil yang memadai, karakteristik responden

yang digunakan untuk uji coba instrumen penelitian harus benar-

benar mencerminkan karakteristik subjek sesungguhnya yang mejadi

target penelitian.

2) Banyaknya responden untuk uji coba instrumen penelitian

sekurang-kurangnya 30 responden.

3.3.1. Pilot Test Pertama

Pada uji coba instrumen penelitian (pilot test) yang pertama

melibatkan 30 responden yang tersebar di Desa Bendosari.

Responden yang digunakan hanya berada di pusat desa yaitu Dusun

Cukal, hal ini dikarenakan akses menuju Dusun Cukal lebih mudah

daripada dusun lain di Desa Bendosari.

Berikut merupakan ringkasan dari hasil pilot test pertama:

Tabel 3.2. Pemeriksaan validitas dan reliabilitas pilot test pertama

Variabel Indikator Item

Item

tidak

valid

Cronbac

h’s

Alpha

Modal

Manusia

Pengetahuan 1 -

0,733

Keterampilan

SDM 2 -

Kemampuan untuk

bekerja 3 -

Etos Kerja 4 -

Indikator

kesehatan keluarga 5 -

Kesehatan tenaga

kerja/pekerja 6 -

30

Tabel 3.2. (Lanjutan)


Item

tidak

valid

Cronbac

h’s

Alpha

Modal Alam

Ketersediaan

Sumberdaya Alam 1 -

0,659 Dampak yang

diakibatkan

adanya

sumberdaya alam

yang ada

2 -

Modal

Keuangan

Pendapatan/produ

ktivitas 1 -

0,841 Sarana dan

prasarana yang

dimiliki

2 -

Modal Sosial

Rasa percaya

(trust) 1 -

0,660

Hubungan sosial 2 -

Aksesibilitas

Akses pendidikan 1 -

0,644

Akses

memperoleh

keterampilan

2 -

Akses

memperoleh

pekerjaan

3 -

Akses kesehatan 4 -

Akses ke

sumberdaya yang

ada

5 -

Akses hubungan

sosial 6 -

Akses terhadap

infrastruktur

wilayah

7 -

31



Item

tidak

valid

Cronba

ch’s

Alpha

Ketahanan

sosial

Kesehatan 1,2,3,4,5,

6 3,4,6

0,414

Pendidikan

7,8,9,10,

11,12,13,

14,15

7,8,10,

11,13,

14,

Potensi sosial

16,17,18,

19,20,21,

22,23,24,

25,26,27,

28,29,30

17,19,

20,21,

22,23,

24,25,

26,27,

30

Pemukiman

31,32,33,

34,35,36,

37,38

31,32,

33,34,

35,38

Ketahanan

ekonomi

Keragaman

produksi 1 1

0,599

Pelayanan

perdagaan 2,3,4 2,3

Akses distribusi 5 5

Lembaga ekonomi 6,7,8,9 9

Keterbukaan

wilayah 10,11,12 10

Ketahanan

ekologi

Kualitas

lingkungan 1,2,3,4 4

0,574 Potensi rawan

bencana 5 5

Tanggap bencana 6

Berdasarkan Tabel 3.2. dapat diketahui bahwa semua item pada

variabel Modal Manusia, Modal Alam, Modal Keuangan dan Modal

Sosial telah valid dan reliabel karena bernilai lebih dari 0.6.

Variabel Ketahanan Sosial belum bersifat reliabel karena nilai

kurang dari 0.6. Pada pemeriksaan validitas terdapat 26 item yang

tidak valid. Pada variabel tersebut, satu dimensi telah diwakili oleh

banyak item sehingga untuk menangani ketidakvalidan dapat

32

dilakukan dengan cara membuang item yang tidak valid atau dengan

cara memperbaiki susunan kata sehingga lebih dimengerti oleh

responden.

Variabel Ketahanan Ekonomi belum bersifat reliabel karena

nilai kurang dari 0.6. Pada pemeriksaan validitas terdapat 6 item

yang tidak valid. Pada variabel tersebut, satu dimensi telah diwakili

oleh banyak item sehingga untuk menangani ketidakvalidan dapat

dilakukan dengan cara membuang item yang tidak valid atau dengan

cara memperbaiki susunan kata sehingga lebih dimengerti oleh

responden.

Variabel Ketahanan Ekologi belum bersifat reliabel karena nilai

kurang dari 0.6. Pada pemeriksaan validitas terdapat 2 item yang

tidak valid. Pada variabel tersebut, satu dimensi telah diwakili oleh

banyak item sehingga untuk menangani ketidakvalidan dapat

dilakukan dengan cara membuang item yang tidak valid.

3.3.2. Pilot Test Kedua

Uji coba instrumen penelitian (pilot test) yang kedua

melibatkan 30 responden yang tersebar di Dusun Cukal di Desa

Bendosari. Pilot test kedua dilakukan untuk variabel yang belum

valid dan reliabel yaitu variabel Ketahanan Sosial, Ketahanan

Ekonomi dan Ketahanan Ekologi. Berikut ini merupakan ringkasan

dari hasil pilot test kedua:

Tabel 3.3. Pemeriksaan validitas dan reliabilitas pilot test kedua


Item

tidak

valid

Cronbach

’s Alpha

Ketahanan

Sosial

Kesehatan 1,2,3,4,5,6 3,4

0,851

Pendidikan 7,8,9,10,11,

12,13,14,15

7,8,10,

14,

Potensi

sosial

16,17,18,19

,20,21,22,2

3,24,25,26,

27,28,29,30

20,21,

22,23,

24,25,

26,30

Pemukiman

31,32,33,34

,35,36,37,3

8 32,34

33



Item

tidak

valid

Cronbach

’s Alpha

Ketahanan

Ekonomi

Keragaman

produksi 1 1

0,832

Pelayanan

perdagaan 2,3,4 3

Akses distribusi 5 - Lembaga

ekonomi 6,7,8,9 9

Keterbukaan

wilayah

10,11,1

2 -

Ketahanan

Ekologi

Kualitas

lingkungan 1,2,3 -

0,606 Tanggap bencana 6 -

Setelah ada perbaikan susunan kata pada beberapa item dan

membuang beberapa item yang tidak valid pada variabel Ketahanan

Sosial, dilakukan pemeriksaan validitas dan reliabilitas kembali.

Berdasarkan Tabel 3.3 dapat diketahui ternyata masih terdapat item

yang tidak valid, sehingga item tersebut dihilangkan.

Setelah ada perbaikan susunan kata pada beberapa item dan

membuang beberapa item yang tidak valid pada variabel Ketahanan

Ekonomi, dilakukan pemeriksaan validitas dan reliabilitas kembali.

Berdasarkan Tabel 3.3 dapat diketahui ternyata masih terdapat item

yang tidak valid, sehingga item tersebut dihilangkan.

Semua item pada variabel Ketahanan Ekologi sudah valid dan

reliabel sehingga variabel tersebut dapat dikatakan siap digunakan

untuk penelitian.

3.4. Metode Analisis Data

Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini adalah

sebagai berikut:

1. Menentukan variabel yang digunakan untuk memecahkan

masalah dalam penelitian ini yaitu Modal Manusia, Modal Alam,

Modal Keuangan dan Modal Sosial berpengaruh terhadap

Aksesibilitas, Ketahanan Sosial, Ketahanan Ekonomi dan

Ketahanan Ekologi.

2. Meninjau dan menentukan teori menurut para ahli sesuai dengan

variabel penelitian ini.

34

3. Menentukan skala yang akan digunakan seperti pada poin 2.6.

4. Membuat kisi-kisi instrumen penelitian.

5. Membuat kuesioner penelitian seperti pada Lampiran 1.

6. Menentukan populasi dan sampel yang akan digunakan sebagai

objek penelitian seperti pada poin 3.2.

7. Melakukan uji coba (try out) instrumen penelitian seperti pada

poin 3.3.

8. Pemeriksaan validitas dan reliabilitas pada instrumen penelitian.

9. Mengumpulkan data dengan menyebar kuesioner kepada

responden yang banyaknya sudah ditetapkan.

10. Mengubah skor menjadi skala dengan menggunakan MSI sebagai

input untuk analisis selanjutnya menggunakan skor baku rata-rata

seperti penjelasan pada poin 2.6.

11. Melakukan path analysis.

Langkah-langkah yang digunakan dalam analisis path adalah

sebagai berikut:

1. Membuat diagram path sesuai dengan teori yang telah ditetapkan

pada Gambar 2.1.

2. Membuat model analisis path sesuai dengan diagram path yang

terbentuk seperti pada persamaan (2.3) yang sudah terstandarisasi.

3. Menduga koefisien path dengan menggunakan metode Ordinary

Least Square (OLS) sesuai dengan penjelasan sub bab 2.4.1.

4. Menduga koefisien path dengan menggunakan metode Weighted

Least Square (WLS) sesuai dengan penjelasan sub bab 2.4.2.

5. Memeriksa asumsi analisis path sesuai dengan penjelasan pada

sub bab 2.4.3.

6. Pengujian hipotesis analisis path sesuai dengan penjelasan 2.4.4 .

7. Memeriksa validitas model sesuai dengan penjelasan 2.4.5.

8. Menghitung efisiensi relatif sesuai dengan penjelasan 2.25.

9. Menghitung pengaruh langsung, tidak langsung dan pengaruh

total.

10. Membandingkan hasil pendugaan koefisien path metode OLS dan

WLS dengan mempertimbangan nilai koefisien determinasi total

dan hasil efisiensi relatif.

11. Mengintepretasikan besarnya koefisien analisis path dan

pengaruh dalam model path analysis yang terbentuk.

35

3.5. Diagram Alir

Mulai

Menentukan variabel penelitian

Menentukan teori sesuai dengan permasalahan

Merancang instrumen penelitian

Menentukan sampel dan populasi

Uji coba instrumen penelitian

Memeriksa validitas dan reliabilitas

Mengumpulkan data

Apakah kuesioner

valid dan reliabel?

Mengubah skor data menjadi skala

menggunakan MSI

Ya

Memperbaiki

kuesioner

Tidak

A

36

A

Data

Membuat diagram path

Memeriksa asumsi

Apakah asumsi

terpenuhi?

Model analisis path terstandarisasi

Ya

Penanganan

asumsi

terlanggar

Tidak

Menduga koefisien path dengan OLS dan WLS

Pengujian hipotesis koefisien path

Memeriksa validitas model

Menghitung pengaruh pada analisis path

Intepretasi hasil

Selesai

Menghitung efisiensi relatif

Gambar 3.1. Diagram alir analisis path

37

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1. Penskalaan Data

Data yang diperoleh menggunakan instrumen penelitian seperti

kuesioner masih merupakan data respon atau data skor yang tidak

memberikan arti yang signifikan. Hal ini dikarenakan data respon

atau data skor tersebut hanya menunjukkan sikap terhadap obyek

yang diukur. Seperti pada penelitian ini menggunakan model skala

likert dengan lima respon yaitu Sangat Tidak Setuju (STS) = 1,

Tidak Setuju (TS) = 2, Netral (N) = 3, Setuju (S) = 4, dan Sangat

Setuju (SS) = 5. Oleh karena itu, diperlukan penskalaan agar dapat

dilakukan analisis statistik dengan hasil yang diperoleh dapat

memberikan arti terhadap obyek yang diukur.

Perhitungan penskalaan menggunakan Method of Succesive

Internal (MSI) untuk item 1 dapat dilihat pada Tabel 4.1.

Tabel 4.1. Perhitungan Skala untuk Item 1

Kategori 1 2 3 4 5

Frekuensi 0 4 14 72 10

Proporsi 0 0,04 0,14 0,72 0,1

Prop. Kum. 0,01 0,05 0,19 0,91 1

Z 0,02665 0,10314 0,27137 0,16239 0,39894

SV -2,6652 -1,9121 -1,2016 0,15135 -2,3655

Skala 1 1,75313 2,46357 3,81657 4,28912

Berdasarkan Tabel 4.1 dapat diketahui bahwa transformasi dari skor

ke skala pada item 1 skor 1 berubah menjadi 1, skor 2 berubah

menjadi 1,75313, skor 3 berubah menjadi 2,46357, skor 4 berubah

menjadi 3,81657 dan skor 5 berubah menjadi 4,28912.

4.2. Analisis Path

4.2.1. Pendugaan Parameter

Pada penelitian ini, pendugaan parameter pada analisis path

dilakukan dengan menduga koefisien standardized menggunakan

metode Ordinary Least Square (OLS) dan Weighted Least Square

(WLS). Kedua metode digunakan karena ingin diketahui metode

mana yang paling baik digunakan untuk pendugaan parameter pada

analisis path. Berikut ini merupakan diagram dan koefisien path

yang telah diduga dengan bantuan software R.

38

Modal Manusia

(X1)

Modal Alam

(X2)

Modal Keuangan

(X3)

Modal Sosial

(X4)

Aksesibilitas

(Y1)

Ketahanan

Sosial (Y2)

Ketahanan

Ekonomi (Y4)

Ketahanan

Ekologi (Y3)

0,3810

0,4332

0,5411

0,5293

0,3130

0,3145

0,1541

0,1704

0,7621

0,8231

0,1633

0,1609

0,6293

0,5964

0,1244

0,1307

0,2024

0,2613

-0,2174

-0,1517

= Hasil OLS

= Hasil WLS

0,3495

0,3326

Gambar 4.1. Diagram dan koefisien path

Gambar 4.1 menunjukan bahwa terdapat pengaruh langsung

dan tidak langsung. Berdasarkan pendugaan koefisien path di atas

dapat dibentuk persamaan analisis path sebagai berikut:

1. Persamaan untuk metode OLS

11 2 3 4

2 1

3 1 2

4 1 2 3

0,3130 0,1541 0,3810 0,5411

0,7621

0,1633 0,6293

0,1244 0,2024 0,3495

Y X X X X

Y Y

Y Y Y

Y Y Y Y

Z Z Z Z Z

Z Z

Z Z Z

Z Z Z Z

2. Persamaan untuk metode WLS

11 2 3 4

2 1

3 1 2

4 1 2 3

0,3145 0,1704 0,4332 0,5293

0,8231

0,1609 0,5964

0,1307 0,2613 0,3326

Y X X X X

Y Y

Y Y Y

Y Y Y Y

Z Z Z Z Z

Z Z

Z Z Z

Z Z Z Z

4.2.2. Uji asumsi analisis path

Berikut ini merupakan hasil pengujian dan pemeriksaan

asumsi yang harus dipenuhi dalam analisis path:

1. Asumsi Normalitas Galat

Pengujian asumsi normalitas galat merujuk pada persamaan

(2.17). Pengujian dilakukan dengan menggunakan bantuan software

SPSS. Hasil pengujian dapat dilihat pada Lampiran 5 dan secara

ringkas dapat dilihat pada Tabel 4.2.

39

Tabel 4.2. Hasil pengujian asumsi normalitas galat

Varibel endogen Nilai-p Kesimpulan

Aksesibilitas 0,550 Normal

Ketahanan Sosial 0,854 Normal

Ketahanan Ekologi 0,389 Normal

Ketahanan Ekonomi 0,998 Normal

Berdasarkan Tabel 4.2 semua galat pada setiap sisaan

menghasilkan nilai peluang>α (0,05) sehingga terjadi penerimaan H0.

Berdasarkan hal tersebut dapat disimpulkan bahwa galat berdistribusi

normal.

2. Asumsi Homoskesdastisitas

Pengujian kehomogenan ragam merujuk pada persamaan (2.19).

Pengujian dilakukan dengan menggunakan bantuan software SPSS.

Hasil pengujian dapat dilihat pada Lampiran 6 dan secara ringkas

dapat dilihat pada Tabel 4.3.

Tabel 4.3. Hasil pengujian asumsi homoskesdastisitas

Variabel eksogen Nilai-p Kesimpulan

Persamaan I

Modal Manusia 0,108 Galat Konstan

Modal Alam 0,425 Galat Konstan Modal Keuangan 0,751 Galat Konstan Modal Sosial 0,126 Galat Konstan

Persamaan II

Aksesibilitas 0,977 Galat Konstan

Persamaan III

Aksesibilitas 0,258 Galat Konstan Ketahanan Sosial 0,059 Galat Konstan

Persamaan IV

Aksesibilitas 0,901 Galat Konstan Ketahanan Sosial 0,005 Galat Tidak Konstan Ketahanan Ekologi 0,183 Galat Konstan

Berdasarkan Tabel 4.3 dapat dilihat apabila nilai peluang>α

(0,05) maka ragam galat adalah konstan. Pada Tabel 4.3 terdapat

ragam galat yang tidak konstan yaitu pada persamaan keempat pada

variabel Ketahanan Sosial, sehingga harus diatasi dengan

menggunakan metode Weighted Least Square.

40

3. Asumsi Linieritas

Pengujian asumsi linieritas merujuk pada persamaan (2.20),

dengan bantuan software R. Hasil pengujian dapat dilihat pada

Lampiran 8 dan secara ringkas dapat dilihat pada Tabel 4.4.

Tabel 4.4. Hasil pengujian asumsi linieritas

Variabel Nilai-p Hubungan

X1 dengan Y1 0,6598 Linier

X2 dengan Y1 0,9354 Linier X3 dengan Y1 0,3482 Linier X4 dengan Y1 0,9815 Linier Y1 dengan Y2 0,1515 Linier Y1 dengan Y3 0,3588 Linier Y1 dengan Y4 0,7224 Linier Y2 dengan Y3 0,5388 Linier Y2 dengan Y4 0,8141 Linier Y3 dengan Y4 0,9861 Linier

Berdasarkan Tabel 4.4 dapat dilihat bahwa hubungan antar

variabel eksogen dan endogen menghasilkan nilai peluang>α (0,05)

sehingga terjadi penerimaan H0 yang berarti bahwa hubungan adalah

linier.

4.2.3. Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis dilakukan dengan tujuan untuk

mengetahui signifikansi model yang terbentuk. Pengujian hipotesis

merujuk pada persamaan (2.21). Hasil pengujian hipotesis secara

ringkas dapat dilihat di Tabel 4.5.

Tabel 4.5. Hasil pengujian hipotesis

Variabel Nilai-p Hubungan

X1 dengan Y1 0,001 Signifikan

X2 dengan Y1 0,032 Signifikan X3 dengan Y1 0,001 Signifikan X4 dengan Y1 0,001 Signifikan Y1 dengan Y2 0,001 Signifikan Y1 dengan Y3 0,099 Tidak Signifikan Y1 dengan Y4 0,156 Tidak Signifikan Y2 dengan Y3 0,001 Signifikan Y2 dengan Y4 0,037 Signifikan Y3 dengan Y4 0,005 Signifikan

41

Berdasarkan Tabel 4.5 dapat dilihat bahwa nilai peluang<α

(0,05) yang mengakibatkan penolakan H0 dan dapat disimpulkan

bahwa terdapat pengaruh pada path tersebut. Path yang tidak

signifikan terjadi pada pengaruh langsung antara Aksesibilitas

terhadap Ketahanan Ekologi dan Ketahanan Ekonomi.

4.2.4. Validitas Model

Selain harus memenuhi beberapa asumsi, model yang

diperoleh dalam analisis path juga harus bersifat valid. Menurut

Solimun (2010), ada dua indikator validitas model dalam analisis

pat,h yaitu koefisien determinasi total dan theory trimming.

1) Koefisien Determinasi Total

Koefisien determinasi total dihitung agar besar keragaman data

yang dapat dijelaskan oleh model diketahui. Koefisien determinasi

total juga dihitung untuk mengetahui metode mana yang paling baik

digunakan sebagai pendugaan koefisien analisis path. Perhitungan

koefisien determinasi total untuk metode OLS dan WLS dapat dilihat

pada Lampiran 8 dan secara ringkas dapat dilihat pada Tabel 4.6.

Tabel 4.6. Koefisien determinasi total untuk metode OLS dan WLS

Metode Koefisien Determinasi Total

OLS 0,6036

WLS 0,6240

Berdasarkan Tabel 4.6 koefisien determinasi total untuk metode

OLS sebesar 0,6036 sehingga dapat disimpulkan bahwa keragaman

data yang dapat dijelaskan oleh model sebesar 60,36% sedangkan

39,64% sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang belum terdapat

dalam model. Sedangkan Koefisien determinasi total untuk metode

WLS sebesar 0,6240 sehingga dapat disimpulkan bahwa keragaman

data yang dapat dijelaskan oleh model sebesar 62,40% sedangkan

37,60% sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang belum terdapat

dalam model.

2) Theory Trimming

Metode trimming merupakan pendekatan untuk memperbaiki

model analisis path dengan menghapus koefisien path yang tidak

signifikan. Berdasarkan uji signifikansi path, terdapat dua path yang

tidak signifikan yaitu pengaruh Aksesibilitas terhadap Ketahanan

Ekologi dan Aksesibilitas terhadap Ketahanan Ekonomi. Path

42

tersebut kemudian dihapus sehingga model trimming yang terbentuk

adalah sebagai berikut:

Modal Manusia

(X1)

Modal Alam

(X2)

Modal Keuangan

(X3)

Modal Sosial

(X4)

Aksesibilitas

(Y1)

Ketahanan

Sosial (Y2)

Ketahanan

Ekonomi (Y4)

Ketahanan

Ekologi (Y3)

(0,001)

(0,001)

(0,001)

(0,032)

(0,001)

(0,001)

(0,037)

(0,005)

Gambar 4.2. Model theory trimming

Model yang telah signifikan seperti Gambar 4.2 dapat

digunakan untuk menentukan pengaruh total pada analisis path.

4.3. Pemilihan Model Terbaik

Pemilihan model terbaik dari pendugaan parameter dengan

menggunakan metode OLS dan WLS dapat dilakukan dengan

melihat Koefisien Determinasi Total (R2) dan nilai Mean Square

Error (MSE). Hasil perhitungan nilai koefisien determinasi total dan

mean square error untuk metode OLS dan WLS dapat dilihat di

Tabel 4.7.

Tabel 4.7. Perbandingan nilai R2 dan MSE dari metode OLS dan

WLS

Metode Koefisien Determinasi

Total

Mean Square

Error

OLS 0,6036 0,4035

WLS 0,6240 0,3826

Berdasarkan Tabel 4.7 dapat dilihat bahwa nilai R2 WLS>R2

OLS dan nilai MSE WLS<MSE OLS, hal ini berarti bahwa metode

WLS dapat menjelaskan keragaman data yang terdapat di dalam

model lebih besar daripada metode OLS. Oleh karena itu metode

WLS lebih baik digunakan untuk pendugaan parameter dalam

analisis path.

43

4.3.1. Efisiensi Relatif

Efisiensi relatif digunakan untuk membandingkan dua buah

penduga yaitu, OLS dan WLS. Apabila hasil perhitungan lebih dari

satu maka dapat dinyatakan bahwa penduga WLS merupakan

penduga tak bias yang lebih baik daripada OLS. Hasil perhitungan

efisiensi relatif secara rinci dapat dilihat pada Tabel 4.8.

Tabel 4.8. Perhitungan Efisiensi Relatif

Metode

Penduga OLS WLS ER

Var (βX1Y1) 0,0743 0,0723 1,0277

Var (βX2Y1) 0,0734 0,0715 1,0266

Var (βX3Y1) 0,0727 0,0708 1,0268

Var (βX4Y1) 0,0657 0,0640 1,0266

Var (βY1Y2) 0,0638 0,0622 1,0257

Var (βY1Y3) 0,0986 0,0960 1,0271

Var (βY2Y3) 0,0986 0,0960 1,0271

Var (βY1Y4) 0,0999 0,0973 1,0267

Var (βY2Y4) 0,1164 0,1134 1,0265

Var (βY3Y4) 0,0984 0,0959 1,0261

Berdasarkan Tabel 4.8 dapat dilihat bahwa nilai ER>1 maka

dapat dinyatakan bahwa penduga WLS merupakan penduga tak bias

yang lebih baik karena ragam lebih kecil daripada penduga OLS.

4.4. Pengaruh pada Analisis Path

Pada penelitian ini hasil pendugaan parameter yang paling baik

adalah menggunakan metode WLS. Pada Gambar 4.3 ditampilkan

diagram path pendugaan parameter menggunakan metode WLS dan

telah di uji signifikasi koefisiennya.

44

Modal Manusia

(X1)

Modal Alam

(X2)

Modal Keuangan

(X3)

Modal Sosial

(X4)

Aksesibilitas

(Y1)

Ketahanan

Sosial (Y2)

Ketahanan

Ekonomi (Y4)

Ketahanan

Ekologi (Y3)

0,4332

0,5293

0,3146

0,1704

0,8231

0,5964

0,2613

0,3326

0,0989

0,0290

0,1877

0,2802

0,6775

0,3557

0,0683

0,1106

Gambar 4.3. Model Hasil Penelitian

Berdasarkan Gambar 4.3 dapat dihitung pengaruh langsung, tidak

langsung dan pengaruh total pada hasil analisis path. Perhitungan

pengaruh total disajikan pada Tabel 4.9.

Tabel 4.9. Pengaruh pada analisis path

Variabel Pengaruh

Langsung Pengaruh Tidak Langsung

Pengaruh

Total

X1

terhadap

Y1

0,3146 - 0,3146

X2

terhadap

Y1

0,1704 - 0,1704

X3

terhadap

Y1

0,4332 - 0,4332

X4

terhadap

Y1

0,5293 - 0,5293

Y1

terhadap

Y2

0,8231 - 0,8231

X1

terhadap

Y2

-

0,3146×0,8231

=0,2589

(melalui Y1)

0,2589

X2

terhadap

Y2

-

0,1704×0,8231

=0,1403

(melalui Y1)

0,1403

45


Variabel Pengaruh


Pengaruh

Total

X3

terhadap

Y2

-

0,4332×0,8231

=0,3566

(melalui Y1)

0,3566

X4

terhadap

Y2

-

0,5293×0,8231

=0,4357

(melalui Y1)

0,4357

Y2

terhadap

Y3

0,5964 - 0,5964

Y1

terhadap

Y3

-

0,8231×0,5964

=0,4909

(melalui Y2)

0,4909

X1

terhadap

Y3

-

0,3146×0,8231×0,5964

= 0,1544

(melalui Y1 dan Y2)

0,1544

X2

terhadap

Y3

-

0,1704×0,8231×0,5964

=0,0836

(melalui Y1 dan Y2)

0,0836

X3

terhadap

Y3

-

0,4332×0,8231×0,5964

=0,2127

(melalui Y1 dan Y2)

0,2127

X4

terhadap

Y3

-

0,5293×0,8231×0,5964

=0,2598

(melalui Y1 dan Y2)

0,2598

Y2

terhadap

Y4

0,2613

0,5964×0,3326

=0,1984

(melalui Y3)

0,4597

Y3

terhadap

Y4

0,3326 - 0,3326

Y1

terhadap

Y4

-

0,8231×0,2613

=0,2151

(melalui Y2)

0,2151

Y1

terhadap

Y4

-

0,8231×0,5964×0,3326

=0,1633

(melalui Y2 dan Y3)

0,1633

46


Variabel Pengaruh


Pengaruh

Total

X1

terhadap

Y4

-

0,3146×0,8231×0,2613

=0,0677

(melalui Y1 dan Y2)

0,0677

X2

terhadap

Y4

-

0,1704×0,8231×0,2613

=0,0366

(melalui Y1 dan Y2)

0,0366

X3

terhadap

Y4

-

0,4332×0,8231×0,2613

=0,0932

(melalui Y1 dan Y2)

0,0932

X4

terhadap

Y4

-

0,5293×0,8231×0,2613

=0,1138

(melalui Y1 dan Y2)

0,1138

X1

terhadap

Y4

-

0,3146×0,8231×0,5964

×0,3326 =0,0861

(melalui Y1,Y2 dan Y3)

0,0861

X2

terhadap

Y4

-

0,1704×0,8231×0,5964

×0,3326 =0,0278


0,0278

X3

terhadap

Y4

-

0,4332×0,8231×0,5964

×0,3326 =0,0707


0,0707

X3

terhadap

Y4

-

0,5293×0,8231×0,5964

×0,3326 =0,0864


0,0864

Berdasarkan Tabel 4.9 dapat diketahui bahwa variabel Modal

Sosial mempunyai pengaruh total paling besar terhadap Aksesibilitas

di Desa Bendosari sebesar 0,5293. Variabel yang mempengaruhi

Ketahanan Sosial pengaruh total paling besar adalah Aksesibilitas

yang ada di Desa Bendosari sebesar 0,8231. Variabel yang

mempengaruhi Ketahanan Ekologi pengaruh total paling besar

adalah Ketahanan Sosial sebesar 0,5964. Sedangkan variabel yang

mempengaruhi Ketahanan Ekonomi pengaruh total paling besar

adalah Ketahanan Sosial yang ada di Desa Bendosari dengan melalui

Ketahanan Ekologi sebesar 0,4597.

Untuk mengetahui apakah hubungan yang melalui sebuah

variabel perantara secara signifikan mampu sebagai perantara dalam

47

hubungan tersebut adalah menggunakan sobel test. Hasil perhitugan

sobel test untuk mengetahui apakah variabel Ketahanan Sosial dan

Ketahanan Ekologi mampu sebagai media perantara untuk

mengetahui hubungan Aksesibilitas terhadap Ketahanan Ekologi dan

Ketahanan Sosial terhadap Ketahanan Ekonomi dapat dilihat pada

Lampiran 9. Secara ringkas dapat dilihat pada Tabel 4.10.

Tabel 4.10. Hasil Sobel Test

Nilai-p Hubungan

Y1 Terhadap Y3

(Melalui Y2) 0,001 Signifikan

Y2 Terhadap Y4

(Melalui Y3) 0,002 Signifikan

Berdasarkan Tabel 4.10 dapat dilihat nilai-p<α (0,05) sehingga

dapat dikatakan bahwa variabel Ketahanan Sosial dan Ketahanan

Ekologi mampu dianggap sebagai variabel perantara.

4.5. Intepretasi

Hasil analisis path pada penelitian sini menggunakan metode

WLS, dapat dilihat pada Tabel 4.7 menunjukkan bahwa besarnya

keragaman data yang dapat dijelaskan oleh model yaitu 62,40%

sedangkan 37,60% sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang belum

terdapat dalam model.

Pengembangan potensi desa merupakan hal yang sangat penting

untuk meningkatkan status suatu desa demi kesejahteraan

masyarakatnya. Aspek ketahanan yang ada di Desa Bendosari dapat

dipengaruhi oleh beberapa variabel sustainable livelihood approach

dengan melalui variabel Aksesibilitas.

Modal Sosial merupakan salah satu variabel yang

dipertimbangkan dalam menentukan aspek Aksesibilitas.

Aksesibilitas akan semakin baik apabila masyarakat dapat bekerja

sama membangun akses di desa. Dengan kata lain, semakin baik

Modal Sosial maka akan meningkatkan Aksesibilitas yang ada. Hasil

penelitian pada Tabel 4.9 yang menunjukan bahwa Modal Sosial

memiliki pengaruh paling besar terhadap Aksesibilitas di Desa

Bendosari sebesar 0,5293 diikuti dengan Modal Keuangan, dan

pengaruh paling kecil adalah Modal Alam. Berdasarkan Gambar 4.3

berarti bahwa, pengaruh secara langsung terhadap Aksesibilitas

paling besar adalah Modal Sosial sebesar 28,02% diikuti dengan

Modal Keuangan sebesar 18,77%, Modal Manusia sebesar 9,89%

48

dan paling kecil Modal Alam sebesar 2,90%. Sedangkan sisanya

dipengaruhi oleh variabel lain yang belum dijelaskan di dalam

model.

Ketahanan Sosial yang merupakan sistem untuk mencapai

kesetaraan dan pelayanan yang ada di desa bergantung terhadap

Aksesibilitas. Dengan kata lain, semakin baik Aksesibilitas maka

akan meningkatkan Ketahanan Sosial yang ada. Hal tersebut dapat

dibuktikan dari penelitian ini pada Tabel 4.9 yang menunjukan

bahwa Aksesibilitas memiliki pengaruh paling besar terhadap

Ketahanan Sosial di Desa Bendosari sebesar 0,8231 diikuti Modal

Sosial dengan melewati Aksesibilitas, dan pengaruh paling kecil

adalah Modal Alam dengan melewati Aksesibilitas. Berdasarkan

Gambar 4.3 berarti bahwa, pengaruh Aksesibilitas terhadap

Ketahanan Sosial sebesar 67,75%.

Ketahanan Ekologi merupakan sistem untuk memelihara

sumberdaya yang ada di desa bergantung terhadap Aksesibilitas

dengan melalui Ketahanan Sosial. Dengan kata lain, semakin baik

Aksesibilitas dan Ketahanan Sosial maka akan meningkatkan

Ketahanan Ekologi yang ada. Hal tersebut dapat dibuktikan dari

penelitian ini pada Tabel 4.9 yang menunjukan bahwa Ketahanan

Sosial memiliki pengaruh paling besar terhadap Ketahanan Ekologi

sebesar 0,5964 diikuti Aksesibilitas dengan melalui Ketahanan

Sosial, dan pengaruh paling kecil adalah Modal Alam dengan

melalui Aksesibilitas dan Ketahanan Sosial. Berdasarkan Gambar 4.3

berarti bahwa, pengaruh Ketahanan Sosial terhadap Ketahanan

Ekologi sebesar 35,57%.

Ketahanan Ekonomi merupakan pembangunan yang mampu

menghasilkan barang dan jasa yang ada di desa bergantung terhadap

Ketahanan Sosial dengan melewati Ketahanan Ekologi. Dengan kata

lain, semakin baik Ketahanan Sosial dan Ketahanan Ekologi maka

akan meningkatkan Ketahanan Ekonomi yang ada. Hal tersebut

dapat dibuktikan dari penelitian ini pada Tabel 4.9 yang menunjukan

bahwa Ketahanan Sosial memiliki pengaruh paling besar terhadap

Ketahanan Ekonomi di Desa Bendosari dengan melalui Ketahanan

Ekologi sebesar 0,4597 diikuti Ketahanan Ekologi, dan pengaruh

paling kecil adalah Modal Alam dengan melalui Aksesibilitas,

Ketahanan Sosial dan Ketahanan Ekologi. Berdasarkan Gambar 4.3

berarti bahwa pengaruh terbesar secara langsung terhadap Ketahanan

Ekonomi adalah Ketahanan Ekologi sebesar 11,06% diikuti dengan

Ketahanan Sosial sebesar 6,83%.

49

BAB V

KESIMPULAN

5.1. Kesimpulan

Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah:

1. Model analisis path dalam penelitian ini dapat dilihat bahwa

variabel Modal Manusia, Modal Alam, Modal Keuangan dan

Modal Sosial berpengaruh terhadap Aksesibilitas, Ketahanan

Sosial, Ketahanan Ekologi dan Ketahanan Ekonomi di Desa

Bendosari baik secara langsung maupun secara tidak langsung,

di mana koefisien determinasi yang dihasilkan sebesar 62,40%.

Hal ini berarti bahwa keragaman data yang dapat dijelaskan di

dalam model yang terbentuk sebesar 62,40% sedangkan 37,60%

sisanya dipengaruhi oleh variabel lain.

2. Pendugaan koefisien analisis path paling baik adalah

menggunakan metode Weighted Least Square (WLS) daripada

metode Ordinary Least Square (OLS). Pada hasil penelitian ini

dapat dilihat nilai efisiensi relatif>1. Hal ini berarti bahwa

penduga WLS merupakan penduga tak bias yang lebih baik

digunakan karena mempunyai ragam yang lebih kecil daripada

OLS dengan rata-rata efisiensi sebesar 2%.

5.2. Saran

Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, disarankan

menggunakan metode Iterated Weighted Least Square untuk

pendugaan koefisien analisis path. Sedangkan untuk memperoleh

data variabel laten disarankan menggunakan metode selain skor

rata-rata seperti, metode analisis faktor, analisis komponen utama

dan rescoring atau metode indikator terkuat.

51

DAFTAR PUSTAKA

Azwar, S. (1992). Reliabilitas dan Validitas. Yogyakarta: Pustaka

Pelajar.

Budiantara, I.N. (2006). Model Spline dengan Knot Optimal. Jurnal

Ilmu Dasar, Vol.7(2): 77-85.

Cahyandito, M.F. (2006). ”Pembangunan Keberlanjutan, Ekonomi

dan Ekologi, Sustainability Communication dan Sustainability

Reporting”. Research Gat. September 2006. pp. 1-12.

Dillon, W. R. dan Goldstein, M. (1984). Multivariate Analysis

Methods and Application. New York: John Wiley Sons. Inc.

Fauzi A. (2004). Ekonomi Sumberdaya Alam dan Lingkungan: Teori

dan Aplikasi. Jakarta: Gramedia.

Farrington, J., Carney, D., Ashley, C. dan Turton, C. (1999).

“Sustainable livelihoods in practice: early application of

concepts in rural areas”. Natural Resources Perspectives 42.

London: Overseas Development Institute.

Fernandes, A.A.R. (2015). Spline Estimator for Bi-Responses and

Multi-Predictors Nonparametric Regression Model in Case of

Longitudinal Data. Disertasi. Institut Teknologi Sepuluh

November. Surabaya.

Gujarati, D. (2004). Basic Econometrics. Fourth Edition. McGraw

Hill. New York.

Hair, Joe F. dan Ringle, C.M. (2011). "PLS-SEM: Indeed a Silver

Bullet." Journal of Marketing Theory and Practice 19. no. 2:

139– 151.

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., dan Anderson, R. E. (1998).

Multivariate Data Analysis. New Jersey: Prentice Hall.

Hardle, W. (1990). Applied Nonparametrik Regression. Cambrige

University Press. New York.

52

Kutner, M.H., Nachtsheim, C.J., Neter, J. dan Li W. (2005). Applied

Linear Statistical Models. Fifth Edition. McGraw-Hill

International, Boston.

Li, C. C. (1975). Path Analysis-a primer. California: The Boxwood

Press.

Magribi, L.O.M. (2004). ”Aksesibilitas Dan Pengaruhnya Terhadap

Pembangunan di Pedesaan: Konsep Model Sustainable

Accessibility Pada Kawasan Pedesaan Di Provinsi Sulawesi

Tenggara”. Jurnal Transportasi. Vol. 4 No. 2.

Mendenhall, W., Beaver, R.J. dan Beaver, B.M. (2009). Introduction

to Probability and Statistics, Thirteenth edition. USA.

Brooks/Cole Cengage Learning.

Mustafa, Z. (2009). Mengurai Variabel hingga Instrumentasi,

Yogyakarta: Graha Ilmu.

Riduwan. (2005). Belajar Mudah Penelitian Untuk Guru. Karyawan

dan Peneliti Pemula. Bandung: Alfabeta.

Sekaran, U. dan Bougie, R. (2010). Research Methods for Business:

A Skill Building Approach (Edisi Kelima). New York: John

Wiley Sons. Inc.

Sheskin, D.J. (2000). Parametric and Nonparametric Statistical

Procedures. Second Edition. CRC Press. New York.

Solimun. (2010). Analisis Multivariat Pemodelan Struktural Metode

Partial Least Square-PLS. Malang: CV. Citra Malang.

Solimun, Ni Wayan S.W., Darmanto, Luthfatul A. (2017). Modul

Pendidikan & Pelatihan Data Coleccting Perancangan

Instrumen Penelitian – Angket & Kuisioner serta Teknik

Sampling tanggal 29&30 September 2017. Malang,

Universitas Brawijaya.”

53

Suteja, D.I.N. (2017). Penerapan Analisis Jalur Untuk Menganalisis

Variabel yang Mempengaruhi Loyalitas Konsumen Online.

Skripsi. Malang. Universitas Brawijaya.

Wackerly, D.D., Mendenhall, W. dan Scheaffer, R.L. (2008).

Mathematical Statistics with Applications. Seventh Edition.

Thompson Higher Education. Belmont.

Wang, Y. (2011). Smoothing Spline Methods Applications. CRC

Press. New York.

Wu, H. dan Zhang, J.T. (2006). Nonparametric Regression Methods

for Longitudinal Data Analysis. John Wiley and Sons. Inc.

New Jersey.

55

Lampiran 1. Kuesioner Pilot Test Pertama

KUESIONER PENELITIAN MENGENAI PENGEMBANGAN

POTENSI DESA BENDOSARI

Sehubungan dengan penelitian dalam rangka penyusunan tugas akhir

Program Studi Statistika Fakultas MIPA Universitas Bawijaya, saya:

Nama : Riana Dany

NIM : 145090501111053

memohon kesediaan Bapak/Ibu masyarakat Desa Bendosari untuk mengisi

kuesioner ini. Demikian permohonan dari saya, jawaban dari Bapak/Ibu

sangat berarti dalam penelitian ini. Atas kesediaan dan perhatian yang

diberikan saya mengucapkan terimakasih

IDENTITAS RESPONDEN

No Responden :

Nama :

Umur : Tahun

Jenis Kelamin : 1. Laki-laki 2. Perempuan

Pekerjaan :

Pendidikan :

PERTANYAAN UNTUK RESPONDEN No Indikator Pernyataan STS TS N S SS

Modal Manusia 1 Pengetahuan Saya memiliki pengetahuan

dan pengembangan tentang :

(1) pertanian

(2) peternakan

(3) perdagangan

(4) lainnya ….

2 Ketrampilan SDM Saya memiliki ketrampilan

untuk usaha dibidang :

(1) pertanian

(2) peternakan

(3) perdagangan

(4) industri

(5) lainnya …

3 Kemampuan untuk

bekerja

Saya berkompeten (ahli) dan

memiliki kemampuan untuk

melakukan usaha dibidang :

(1) pertanian

(2) peternakan

(3) perdagangan

(4) industri

(5) lainnya …

4 Etos kerja Saya dapat menyelesaikan

pekerjaan saya dengan baik

56

Lampiran 1. Lanjutan

No Indikator Pernyataan STS TS N S SS

5 Indikator kesehatan

keluarga

Kondisi kesehatan keluarga

saya dalam keadaan baik

6 Kesehatan tenaga kerja

/ pekerja

Kondisi kesehatan saya

sebagai kepala keluarga

dalam keadaan baik

Modal Alam 7 Ketersediaan

sumberdaya alam

Saya memiliki dukungan

sumberdaya alam yang

dapat mendukung pekerjaan

atau mata pencaharian saya

berupa:

(1) lahan

(2) air

(3) tambang

(4) hutan

(5) tanaman liar

8 Dampak yang

diakibatkan adanya

sumberdaya alam yang

ada

Faktor SDA

(lahan/air/tambang) yang

saya kelola dapat

mempercepat kegiatan usaha

bidang:

(1) pertanian

(2) peternakan

(3) perdagangan

(4) lainnya ….

Modal Keuangan 9 Pendapatan/Produktivi

tas

Saya memperoleh

produktivitas (hasil usaha)

yang sangat mencukupi

untuk kebutuhan sehari-hari

10 Sarana dan prasarana

yang dimiliki

Saya memiliki sarana dan

prasarana yang cukup untuk

mengembangkan kegiatan

usaha

Modal Sosial 11 Rasa percaya (trust) Saya yakin bahwa Desa

Bendosari dapat

berkembang menjadi desa

yang lebih baik

12 Hubungan sosial Saya terlibat langsung dalam

hubungan atau keanggotaan

kelompok/ organisasi sosial

(seperti kelompok tani /

peternak / pedagang / arisan

/ ormas)

13 Daya dukung

infrastruktur wilayah

Saya merasakan adanya

dukungan infrastruktur

Aksesibilitas

14 Akses pendidikan Saya tidak mengalami

kendala dalam upaya

menempuh pendidikan

57



15 Akses memperoleh

ketrampilan


kemudahan untuk

memperoleh ketrampilan

kerja sesuai dengan bidang

kerja saya atau harapan saya

16 Akses memperoleh

pekerjaan


kemudahan bagi saya untuk

memperoleh pekerjaan,

khususnya berkaitan dengan

bidang :

(1) pertanian

(2) industri

(3) perdagangan

(4) peternakan

(5) lainnya …

17 Akses kesehatan Adanya kemudahan bagi

saya dan keluarga dalam

memperoleh pelayanan

kesehatan

18 Akses ke sumber daya

alam yang ada

Adanya kemudahan bagi

saya dan keluarga menuju

sumber daya alam yang ada

19 Akses hubungan sosial Saya merasakan kemudahan

dalam menjalin hubungan

atau keterlibatan dengan

organisasi sosial

20 Akses terhadap

infrastruktur wilayah

Adanya tingkat kemudahan

bagi saya untuk

mempergunakan

infrastruktur wilayah (jalan,

transportasi, jaringan irigasi,

pasar, tempat jual beli dsb)

untuk mendukung kegiatan

atau pekerjaan anda

(khususnya terkait pertanian,

perdagangan hasil pertanian,

industri pertanian

Ketahanan Sosial

21

Waktu Tempuh ke

prasarana kesehatan <

30 menit

Saya merasa fasilitas

kesehatan mudah dijangkau

dengan waktu tempuh <30

menit

22 Tersedia tenaga

kesehatan bidan

Saya merasa tenaga

kesehatan bidan selalu

berada di desa

23 Tersedia tenaga

kesehatan dokter

Saya merasa tenaga

kesehatan dokter selalu

berada di desa

24 Tersedia tenaga

kesehatan lain

Saya merasa selain dokter

dan bidan terdapat tenaga

kesehatan lain di desa

58



25 Akses ke poskesdes,

polindes dan posyandu

Saya merasa akses menuju

tempat pelayanan kesehatan

mudah dijangkau

26 Tingkat aktivitas

posyandu

Saya merasa program

posyandu selalu terlaksana

dan diketahui oleh

masyarakat

27 Tingkat kepesertaan

BPJS

Saya merasa perlu

mengikuti BPJS

28 Akses ke Pendidikan

Dasar SD/MI <3 KM

Saya merasa Pendidikan

Dasar SD/MI dekat dengan

tempat tinggal dengan jarak

tempuh <3 km.

29 Akses ke SMP/MTS <

6 km


Menengah Pertama

SMP/MTS dekat dengan

tempat tinggal dengan jarak

tempuh <6 km.

30 Akses ke SMU/SMK

< 6 km


Menengah Atas SMU/SMK

dekat dengan tempat tinggal

dengan jarak tempuh <6 km.

31

Kegiatan

pemberantasan buta

aksara

Saya merasa kegiatan

pemberantasan buta aksara

sudah berjalan dengan baik

32 kegiatan PAUD

Saya merasa adanya

kegiatan belajar mengajar

pada anak usia dini (PAUD)

33 Kegiatan PKBM/Paket

ABC

Saya merasa informasi

mengenai penyelenggaraan

kerja paket ABC

tersampaikan dengan baik.

34 Akses ke pusat

keterampilan/ kursus

Saya merasa adanya

pelatihan informal mengenai

keterampilan.

35

Taman Bacaan

Masyarakat atau

Perpustakaan Desa

Saya merasa terdapat

fasilitas Taman Bacaan

Masyarakat atau

Perpustakaan Desa.

36 Kebiasaan gotong

royong di desa

Saya merasa kegiatan

gotong royong di desa selalu

dilaksanakan secara rutin.

37

Keberadaan ruang

publik terbuka bagi

warga yang tidak

berbayar

Saya merasa ruang publik

terbuka yang tidak berbayar

di desa saya sudah cukup

memadai

38 Ketersediaan fasilitas

atau lapangan olahraga


fasilitas atau lapangan

olahraga didesa.

39 Terdapat kelompok

kegiatan olahraga


kelompok kegiatan olahraga

59



40

Warga desa terdiri dari

beberapa suku atau

etnis

Saya merasa warga desa

terdiri dari beberapa suku

atau etnis

41

Warga desa

berkomunikasi sehari-

hari menggunakan

bahasa yang berbeda

Saya merasa warga desa

berkomunikasi sehari-hari

menggunakan bahasa yang

berbeda

42 Terdapat keragaman

agama di Desa

Saya merasa toleransi

beragama di desa sudah

terjalin dengan baik

43

Warga desa

membangun

pemeliharaan

poskamling

Saya merasa warga merawat

poskamling dengan baik

44

Partisipasi warga

mengadakan

siskamling

Saya merasa Siskamling

diadakan secara rutin oleh

warga

45 Tingkat kriminalitas

yang terjadi di Desa

Saya merasa sering terjadi

tindakan kriminalitas di desa

46 Tingkat konflik yang

terjadi di Desa


konflik di Desa

47

Upaya penyelesaian

konflik yang terjadi di

Desa

Jika terjadi konflik di Desa

saya merasa selalu dapat

diselesaikan dengan

kekeluargaan

48 Terdapat akses ke

Sekolah Luar Biasa

Saya merasa perlu terdapat

akses ke sekolah luar biasa

di Desa

49

Terdapat Penyandang

Kesejahteraan Sosial

(Anak Jalanan, Pekerja

Seks Komersial dan

Pengemis)


penyandang kesejahteraan

sosial

50 Terdapat Penduduk

yang bunuh diri


kasus bunuh diri

51

Mayoritas penduduk

desa memiliki sumber

air minum yang layak.

Saya merasa sumber air

minum mudah untuk

didapatkan

52

Akses Penduduk desa

memiliki air untuk

mandi dan mencuci

Saya merasa kebutuhan air

untuk mandi dan mencuci

mudah terpenuhi

53 Mayoritas penduduk

desa memiliki Jamban.

Saya merasa kebanyakan

penduduk desa memiliki

Jamban di setiap rumah

54 Terdapat tempat

pembuangan sampah.

Saya merasa tempat

pembuangan sampah di desa

sudah cukup dan

dimanfaatkan dengan baik

55

Jumlah keluarga yang

telah memiliki aliran

listrik.

Saya merasa aliran listrik di

setiap rumah sudah

terdistribusi dengan baik

60



56

Penduduk desa

memiliki telepon

selular dan sinyal yang

kuat.

Saya merasa sinyal telepon

selular di desa selalu kuat

57

Terdapat siaran

televisi lokal, nasional

dan asing

Saya merasa siaran televisi

nasional dan asing ditangkap

dengan jernih oleh antena

warga

58 Terdapat akses internet

Saya merasa warga mudah

untuk memperoleh sinyal

internet di wilayah desa

Ketahanan Ekonomi

59

Terdapat lebih dari

satu jenis kegiatan

ekonomi penduduk

Saya merasa perlu adanya

lebih dari satu jenis kegiatan

ekonomi penduduk

60

Akses penduduk ke

pusat perdagangan

(pertokoan, pasar

permanen dan semi

permanen)

Saya merasa akses menuju

pasar mudah dijangkau

61

Terdapat sektor

perdagangan di

permukiman (warung

dan minimarket)

Saya merasa kebutuhan

dapat terpenuhi dengan

adanya warung

62

Terdapat usaha kedai

makanan, restoran,

hotel dan penginapan


usaha kedai makanan,

restoran, hotel dan

penginapan

63 Terdapat kantor pos

dan jasa logistic

Saya merasa kantor pos dan

jasa pengiriman barang

perlu ada di Desa

64

Tersedianya lembaga

perbankan umum

(Pemerintah dan

Swasta)


lembaga perbankan umum

65 Tersedianya BPR Saya merasa perlu adanya

BPR

66 Akses penduduk ke

kredit

Saya merasa mudahnya

akses penduduk untuk

melakukan kredit

67

Tersedianya lembaga

ekonomi rakyat

(koperasi)

Saya merasa lembaga

koperasi di Desa sudah

berjalan dengan baik

68

Terdapat moda

transportasi umum

(Transportasi

Angkutan Umum,

trayek reguler dan jam

operasi Angkutan

Umum)

Saya merasa transportasi

umum dapat menjangkau

desa

61



69

Jalan yang dapat

dilalui oleh kendaraan

bermotor roda empat

atau lebih (sepanjang

tahun kecuali musim

hujan, kecuali saat

tertentu)

Saya merasa jalan di Desa

sudah layak dilalui oleh

kendaraan bermotror roda

empat atau lebih

70

Kualitas Jalan Desa

(Jalan terluas di desa

dengan aspal, kerikil,

dan tanah)

Saya merasa kualitas jalan

yang ada di Desa sudah baik

Ketahanan Ekologi

71 Ada atau tidak adanya

pencemaran air

Saya merasa kualitas

lingkungan air dalam

kondisi bersih, tidak

tercemar


pencemaran tanah


lingkungan tanah dalam


tercemar


pencemaran udara


lingkungan udara dalam


tercemar

74 Terdapat sungai yg

terkena limbah

Saya merasa sungai yang

mengalir di desa tidak

tercemar limbah

75

kejadian Bencana

Alam (banjir, tanah

longsong, kebakaran

hutan)

Sering terjadi bencana alam

di wilayah desa

76

Upaya/Tindakan

terhadap potensi

bencana alam

(Tanggap bencana,

jalur evakuasi,

peringatan dini dan

ketersediaan peralatan

penanganan bencana)

Saya merasa penanganan

bencana alam selalu

dilakukan dengan cepat

63

Lampiran 2. Kuesioner Valid dan Reliabel

KUESIONER PENELITIAN MENGENAI

PENGEMBANGAN POTENSI DESA

BENDOSARI

Sehubungan dengan penelitian dalam rangka penyusunan tugas

akhir Program Studi Statistika Fakultas MIPA Universitas Bawijaya, saya:

Nama : Riana Dany

NIM : 145090501111053

memohon kesediaan Bapak/Ibu masyarakat Desa Bendosari untuk mengisi

kuesioner ini. Demikian permohonan dari saya, jawaban dari Bapak/Ibu

sangat berarti dalam penelitian ini. Atas kesediaan dan perhatian yang

diberikan saya mengucapkan terimakasih.

IDENTITAS RESPONDEN

No Responden : RT/RW: RT/RW :

Nama :

Umur : Tahun

Jenis Kelamin : 1. Laki-laki 2. Perempuan

Pekerjaan :

Pendidikan :

Berikan tanggapan dengan jujur dan sungguh-sungguh pada

pernyataan berikut sesuai dengan kondisi Bapak/Ibu selama

menjadi masyarakat Desa Bendosari Kecamatan Pujon. Berikut

ini merupakan alternatif jawaban yang tersedia : Sangat Setuju

(SS):

Apabila Bapak/Ibu sangat setuju dengan pernyataan yang

diajukan

Setuju (S): Apabila Bapak/Ibu setuju dengan pernyataan yang

diajukan

Netral (N): Apabila Bapak/Ibu tidak mempunyai pendapat dengan

pernyataan yang diajukan (menyetujui tidak, tidak

menyetujui juga tidak)

64


Tidak Setuju (TS): Apabila Bapak/Ibu tidak setuju dengan pernyataan yang

diajukan

Sangat Tidak

Setuju (STS):

Apabila Bapak/Ibu sangat tidak setuju dengan pernyataan

yang diajukan

PERTANYAAN UNTUK RESPONDEN

Pernyataan STS TS N S SS

Modal Manusia

1. Pengetahuan

1.

Saya memiliki pengetahuan dan

pengembangan tentang :

(1) pertanian

(2) peternakan

(3) perdagangan

(4) lainnya ….

2. Ketrampilan SDM

1.

Saya memiliki ketrampilan untuk

usaha dibidang :

(1) pertanian

(2) peternakan

(3) perdagangan

(4) industri

(5) lainnya …

3. Kemampuan untuk bekerja

1.

Saya berkompeten (ahli) dan

memiliki kemampuan untuk

melakukan usaha dibidang : (1)

pertanian

(2) peternakan

(3) perdagangan

(4) industri

(5) lainnya …

4. Etos Kerja

1. Saya dapat menyelesaikan

pekerjaan saya dengan baik

65



5. Indikator kesehatan keluarga

1. Kondisi kesehatan keluarga saya

dalam keadaan baik

6. Kesehatan tenaga kerja/pekerja

1.

Kondisi kesehatan saya sebagai

kepala keluarga dalam keadaan

baik

Modal Alam

7. Ketersediaan sumberdaya alam

1.

Saya memiliki dukungan sumberdaya alam yang dapat

mendukung pekerjaan atau mata

pencaharian saya berupa:

(1) lahan

(2) air

(3) tambang

(4) hutan

(5) tanaman liar

8. Dampak yang diakibatkan adanya sumberdaya alam yang ada

1.

Faktor SDA (lahan/air/tambang)

yang saya kelola dapat

mempercepat kegiatan usaha

bidang:

(1) pertanian

(2) peternakan

(3) perdagangan

(4) lainnya ….

Modal Keuangan

9. Pendapatan/Produktivitas

1.

Saya memperoleh produktivitas

(hasil usaha) yang sangat

mencukupi untuk kebutuhan

sehari-hari

10. Sarana dan prasarana yanag dimiliki

1. Saya memiliki sarana dan

prasarana yang cukup untuk

mengembangkan kegiatan usaha

66



Modal Sosial

11. Rasa percaya (trust)

1. Saya yakin bahwa Desa

Bendosari dapat berkembang menjadi desa yang lebih baik

12. Hubungan Sosial

1.

Saya terlibat langsung dalam

hubungan atau keanggotaan

kelompok/ organisasi sosial (seperti

kelompok tani / peternak / pedagang

/ arisan / ormas)

13. Daya dukung infrastruktur wilayah

1.

Saya merasakan adanya dukungan

infrastruktur (jalan, transportasi,

jaringan irigasi, pasar, tempat jual

beli dsb) di wilayah saya bekerja

dan melakukan aktifitas dapat

mendukung kegiatan atau pekerjaan

saya (khususnya terkait pertanian,


industri pertanian)

Aksesibilitas

14. Akses pendidikan

1.

Saya tidak mengalami kendala

(tidak merasa kesulitan) dalam

upaya menempuh pendidikan yang

diharapkan

15. Akses memperoleh ketrampilan

1.

Saya merasakan adanya kemudahan

untuk memperoleh ketrampilan

kerja sesuai dengan bidang kerja

saya atau harapan saya

16. Akses memperoleh pekerjaan

1.

Saya merasakan adanya kemudahan

bagi saya untuk memperoleh

pekerjaan, khususnya berkaitan

dengan bidang yang ditekuni.

67



17. Akses kesehatan

1. Adanya kemudahan bagi saya dan

keluarga dalam memperoleh

pelayanan kesehatan

18. Akses ke sumber daya alam yang ada

1. Adanya kemudahan bagi saya dan

keluarga menuju sumber daya alam

yang ada

19. Akses hubungan sosial

1. Saya merasakan kemudahan dalam

menjalin hubungan atau keterlibatan

dengan organisasi sosial

20. Akses terhadap infrastruktur wilayah

1.

Adanya tingkat kemudahan bagi

saya untuk mempergunakan

infrastruktur wilayah (jalan,

transportasi, jaringan irigasi, pasar,

tempat jual beli dsb) untuk

mendukung kegiatan atau pekerjaan

anda (khususnya terkait pertanian,


industri pertanian

Ketahanan Sosial

21. Kesehatan

1. Saya merasa fasilitas kesehatan

mudah dijangkau dengan waktu

tempuh <30 menit

2. Saya merasa tenaga kesehatan bidan selalu berada di desa

3. Saya merasa akses menuju tempat

pelayanan kesehatan mudah

dijangkau

4. Saya merasa program posyandu

selalu terlaksana dan diketahui

oleh masyarakat

68



22. Pendidikan

1.

Saya merasa Pendidikan Menengah

Pertama SMP/MTS dekat dengan

tempat tinggal dengan jarak tempuh

<6 km.

2. Saya merasa kegiatan

pemberantasan buta aksara

sudah berjalan dengan baik

3. Saya merasa adanya kegiatan

belajar mengajar pada anak usia

dini (PAUD)

4.

Saya merasa informasi

mengenai penyelenggaraan

kerja paket ABC tersampaikan

dengan baik.

5. Saya merasa terdapat fasilitas

Taman Bacaan Masyarakat atau Perpustakaan Desa.

23. Potensi sosial

1. Saya merasa kegiatan gotong

royong di desa selalu

dilaksanakan secara rutin.

2.

Saya merasa ruang publik

terbuka yang tidak berbayar di

desa saya sudah cukup memadai

3. Saya merasa terdapat fasilitas atau lapangan olahraga didesa.

4. Saya merasa terdapat kelompok kegiatan olahraga

5. Jika terjadi konflik di Desa saya

merasa selalu dapat diselesaikan

dengan kekeluargaan

6. Saya merasa perlu terdapat

akses ke sekolah luar biasa di

Desa

7. Saya merasa terdapat

penyandang kesejahteraan sosial

24. Pemukiman

1. Saya merasa sumber air minum

mudah untuk didapatkan

69



2. Saya merasa kebanyakan

penduduk desa memiliki Jamban di setiap rumah

3. Saya merasa aliran listrik di setiap rumah sudah terdistribusi

dengan baik

4. Saya merasa sinyal telepon

selular di desa selalu kuat

5. Saya merasa siaran televisi

nasional dan asing ditangkap

dengan jernih oleh antena

6. Saya merasa warga mudah

untuk memperoleh sinyal

internet di wilayah desa

Ketahanan Ekonomi

25. Pelayanan perdagangan

1. Saya merasa akses menuju

pasar mudah dijangkau

2. Saya merasa perlu adanya usaha kedai makanan, restoran, hotel

dan penginapan

26. Akses distribusi

1. Saya merasa kantor pos dan jasa

pengiriman barang perlu ada di

Desa

27. Lembaga ekonomi

1. Saya merasa perlu adanya

lembaga perbankan umum

2. Saya merasa perlu adanya BPR

3. Saya merasa mudahnya akses

penduduk untuk melakukan

kredit

28. Keterbukaan wilayah

1. Saya merasa transportasi umum

dapat menjangkau desa

2. Saya merasa jalan di Desa sudah

layak dilalui oleh kendaraan

bermotror roda empat atau lebih

3. Saya merasa kualitas jalan yang ada di Desa sudah baik

70



Ketahanan Ekologi

1. Saya merasa kualitas

lingkungan air dalam kondisi bersih, tidak tercemar

2. Saya merasa kualitas lingkungan tanah dalam kondisi

bersih, tidak tercemar

3. Saya merasa kualitas

lingkungan udara dalam kondisi

bersih, tidak tercemar

4. Saya merasa penanganan

bencana alam selalu dilakukan

dengan cepat

71

Lampiran 3. Hasil pemeriksaan validitas dan reliabilitas pilot test

pertama

1) Variabel Modal Manusia

Reliability Statistics

Cronbach's Alpha N of Items

.733 6

Item-Total Statistics

Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance

if Item Deleted

Corrected Item-

Total

Correlation

Cronbach's

Alpha if Item

Deleted

X11 20.7000 6.907 .524 .682

X12 20.8667 6.671 .521 .680

X13 20.6667 7.402 .356 .725

X14 20.5000 7.845 .402 .717

X15 20.4667 6.326 .583 .660

X16 20.6333 5.620 .494 .702

2) Variabel Modal Alam



.659 2


Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance

if Item Deleted

Corrected Item

Total

Correlation

Cronbach's

Alpha if Item

Deleted

X21 3.9667 .861 .524 .

X22 3.7667 1.771 .524 .

72


3) Variabel Modal Keuangan



.841 2


Scale Mean if

Item Deleted

Scale

Variance if

Item Deleted

Corrected Item-

Total

Correlation

Cronbach's

Alpha if Item

Deleted

X31 3.5333 1.154 .742 .

X32 3.9333 .754 .742 .

4) Variabel Modal Sosial



.660 2


Scale Mean if

Item Deleted

Scale

Variance if

Item Deleted

Corrected Item-

Total

Correlation

Cronbach's

Alpha if Item

Deleted

X41 3.9000 .714 .494 .

X42 4.0000 .828 .494 .

73


5) Variabel Aksesibilitas



.644 7


Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance

if Item Deleted

Corrected Item-

Total

Correlation

Cronbach's

Alpha if Item

Deleted

Y11 21.7667 12.185 .324 .620

Y12 23.0000 10.138 .353 .612

Y13 21.9667 11.206 .422 .591

Y14 21.8667 12.326 .212 .644

Y15 21.7667 11.633 .369 .606

Y16 22.7000 10.010 .385 .599

Y17 22.1333 9.430 .460 .569

6) Variabel Ketahanan Sosial



.414 38

74



Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance if

Item Deleted

Corrected Item-

Total Correlation

Cronbach's Alpha

if Item Deleted

X1.1 130.7333 141.030 .382 .390

X1.2 131.2000 133.131 .451 .361

X1.3 131.9667 143.757 .061 .411

X1.4 132.5000 139.224 .271 .387

X1.5 130.8000 140.441 .322 .389

X1.6 130.4333 145.082 .134 .407

X1.7 131.9000 140.438 .161 .397

X1.8 130.5000 148.466 -.111 .422

X1.9 131.2333 127.082 .586 .332

X1.10 132.1667 138.144 .270 .385

X1.11 131.9667 141.413 .214 .396

X1.12 131.2333 136.875 .455 .374

X1.13 131.5667 142.944 .129 .404

X1.14 131.4000 145.007 .073 .410

X1.15 131.0333 141.413 .311 .393

X1.16 130.6333 138.033 .425 .379

X1.17 130.7333 144.340 .146 .405

X1.18 130.8333 141.592 .310 .393

X1.19 131.4667 141.430 .221 .395

X1.20 132.3667 135.137 .266 .378

X1.21 133.3000 151.666 -.249 .437

X1.22 130.6667 143.885 .167 .404

X1.23 131.9000 140.024 .187 .394

X1.24 130.7000 98.493 -.025 .656

X1.25 132.3000 149.666 -.131 .434

X1.26 132.7000 137.183 .255 .383

75


Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance if

Item Deleted

Corrected Item-

Total Correlation

Cronbach's Alpha

if Item Deleted

X1.27 131.1667 152.833 -.294 .442

X1.28 132.5333 160.947 -.520 .475

X1.29 132.8333 153.661 -.320 .445

X1.30 133.4333 149.771 -.149 .431

X1.31 130.7333 143.099 .244 .399

X1.32 130.5000 144.052 .208 .403

X1.33 130.7667 142.392 .230 .398

X1.34 131.9000 149.955 -.137 .438

X1.35 130.6000 142.731 .230 .399

X1.36 130.8000 138.993 .400 .383

X1.37 130.5000 141.293 .471 .390

X1.38 131.0000 142.966 .149 .402

7) Variabel Ketahanan Ekonomi



.599 12

76


8) Variabel Ketahanan Ekologi



.574 6


Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance

if Item Deleted

Corrected Item-

Total Correlation

Cronbach's

Alpha if Item

Deleted

X3.1 18.9333 6.271 .301 .534

X3.2 18.9333 6.616 .424 .506

X3.3 18.9667 6.516 .470 .493

X3.4 19.9333 4.685 .422 .475

X3.5 20.8000 6.855 .105 .622

X3.6 19.1000 5.955 .320 .526

77

Lampiran 4. Hasil pemeriksaan validitas dan reliabilitas pilot test

kedua

1) Variabel Modal Manusia



.745 6


Scale Mean if

Item Deleted

Scale

Variance if

Item Deleted

Corrected Item-

Total Correlation

Cronbach's

Alpha if Item

Deleted

X1.1 18.1884 8.073 .500 .704

X1.2 18.1884 7.950 .502 .703

X1.3 18.1884 7.841 .535 .694

X1.4 18.1884 8.182 .454 .716

X1.5 18.1884 7.823 .535 .694

X1.6 18.4593 8.172 .380 .740

2) Variabel Modal Alam



.644 2


Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance

if Item Deleted

Corrected Item-

Total

Correlation

Cronbach's

Alpha if Item

Deleted

X2.1 3.6652 .838 .475 .

X2.2 3.2681 .857 .475 .

78


3) Variabel Modal Keuangan



.863 2


Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance

if Item Deleted

Corrected Item-

Total Correlation

Cronbach's

Alpha if Item

Deleted

X3.1 3.4209 .895 .760 .

X3.2 3.6652 .898 .760 .

4) Variabel Modal Sosial


Cronbach's

Alpha

N of Items

.436 2


Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance

if Item Deleted

Corrected Item-

Total

Correlation

Cronbach's

Alpha if Item

Deleted

X4.1 2.2476 .904 .285 .

X4.2 3.7136 .591 .285 .

79


5) Variabel Aksesibilitas



.422 2


Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance

if Item Deleted

Corrected Item-

Total

Correlation

Cronbach's

Alpha if Item

Deleted

Y1.2 3.4209 .899 .268 .

Y1.6 3.1543 .914 .268 .

6) Variabel Ketahanan Sosial


Cronbach's

Alpha

N of Items

.851 19


Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance

if Item Deleted

Corrected Item-

Total Correlation

Cronbach's

Alpha if Item

Deleted

Z1_Q01 57,7286 78,578 ,418 ,862

Z1_Q02 58,2395 78,176 ,439 ,861

Z1_Q05 57,7286 76,526 ,543 ,857

Z1_Q06 57,7020 79,487 ,428 ,861

Z1_Q09 57,9729 75,514 ,594 ,855

Z1_Q11 59,3162 79,731 ,327 ,866

Z1_Q13 59,0215 79,895 ,309 ,866

80


Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance if

Item Deleted

Corrected Item-

Total Correlation

Cronbach's

Alpha

Z1_Q15 58,5355 75,201 ,605 ,854

Z1_Q16 57,7020 78,596 ,455 ,860

Z1_Q17 58,2395 76,437 ,535 ,857

Z1_Q18 58,1258 78,092 ,456 ,860

Z1_Q19 58,9361 79,365 ,344 ,865

Z1_Q27 58,3311 79,023 ,372 ,864

Z1_Q31 57,7286 77,486 ,508 ,858

Z1_Q33 58,1258 77,687 ,496 ,859

Z1_Q35 57,7020 80,159 ,352 ,864

Z1_Q36 58,1258 75,572 ,610 ,854

Z1_Q37 57,7020 77,027 ,574 ,856

Z1_Q38 58,1258 76,263 ,553 ,856

7) Variabel Ketahanan Ekonomi



.832 9


Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance if

Item Deleted

Corrected Item-

Total Correlation

Cronbach's

Alpha

Z2_Q40 22,3841 24,911 ,540 ,814

Z2_Q42 22,3841 24,988 ,529 ,816

Z2_Q43 22,4729 25,800 ,437 ,826

Z2_Q44 21,9546 25,364 ,489 ,820

Z2_Q45 21,8873 24,932 ,553 ,813

Z2_Q46 21,9546 24,758 ,556 ,813

Z2_Q48 22,7346 24,711 ,589 ,809

81


Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance if

Item Deleted

Corrected Item-

Total Correlation

Cronbach's

Alpha

Z2_Q49 21,6046 24,356 ,614 ,806

Z2_Q50 21,6046 25,012 ,539 ,815

8) Variabel Ekologi


Cronbach's

Alpha

N of Items

.606 4


Scale Mean if

Item Deleted

Scale Variance

if Item Deleted

Corrected Item-

Total

Correlation

Cronbach's

Alpha if Item

Deleted

X3.1 12.9200 2.741 .483 .469

X3.2 12.9800 3.050 .410 .529

X3.3 12.8400 3.166 .493 .504

X3.6 13.3400 2.126 .317 .679

83

Lampiran 5. Uji Asumsi Normalitas Galat

85

Lampiran 6. Uji Asumsi Homoskesdastisitas

Persamaan Pertama

Persamaan Kedua

Persamaan Ketiga

Persamaan Keempat

87

Lampiran 7. Syntax Program R

A. Uji Asumsi Linieritas

##UJI ASUMSI LINIERITAS## RRT=function(X,Y1,pvalue)

{

n=length(X) library(MASS)

X0=rep(1:1,each=n)

X01=cbind(X0,X)

X01

Bols1=ginv(t(X01)%*%X01)%*%(t(X01)%*%Y1)

Y1top=X01%*%Bols1

Err1=Y1-Y1top

R2_old=1-(sum(Err1^2)-100*mean(Err1)^2)/

(sum(Y1^2)-100*mean(Y1)^2)

Y1top2=Y1top**2

Y1top3=Y1top**3

X01Y1=cbind(X0,X,Y1top2,Y1top3)

Bols2=ginv(t(X01Y1)%*%X01Y1)%*%(t(X01Y1)%*%Y1)

Y1topnew=X01Y1%*%Bols2

Err2=Y1-Y1topnew

R2_new=1-(sum(Err2^2)-100*mean(Err2)^2)/(sum(Y1^2)-

100*mean(Y1)^2)

Fhit=abs(R2_new-R2_old)*(100-2)/((1-R2_new)*2)

R2_old

R2_new

Fhit

Pvalue=df(Fhit,2,100-2)

Pvalue

}

RRT(X1,Y1)

RRT(X2,Y1)

RRT(X3,Y1)

RRT(X4,Y1)

RRT(Y1,Y2)

RRT(Y1,Y4)

RRT(Y2,Y3)

RRT(Y2,Y4)

RRT(Y3,Y1)

RRT(Y3,Y4)

88


B. Pengujian pada Analisis Path ##Memanggil data

data=read.csv("D:/DATA SKRIPSI RIANA.csv",header=TRUE)

data

X1=matrix(c(rep(0,100)),100,1)

X2=matrix(c(rep(0,100)),100,1)

X3=matrix(c(rep(0,100)),100,1)

X4=matrix(c(rep(0,100)),100,1)

Y1=matrix(c(rep(0,100)),100,1)

Y2=matrix(c(rep(0,100)),100,1)

Y3=matrix(c(rep(0,100)),100,1)

Y4=matrix(c(rep(0,100)),100,1)

for (i in 1:100)

{

X1[i]=data[i,1]

X2[i]=data[i,2]

X3[i]=data[i,3]

X4[i]=data[i,4]

Y1[i]=data[i,5]

Y2[i]=data[i,6]

Y3[i]=data[i,7]

Y4[i]=data[i,8]

}

##Pendugaan Koefisien Path dengan Metode OLS dan WLS

n=length(X1)

library(MASS)

X14=cbind(X1,X2,X3,X4)

X14Y1=cbind(Y1)

X14Y2=cbind(Y1,Y2)

X14Y3=cbind(Y1,Y2,Y3)

##Mendapatkan Matriks X dan Y

M04=matrix(c(rep(0,n*4)),n,4)




XX1=rbind(X14,M04,M04,M04)

XX2=rbind(M05,X14Y1,M05,M05)

XX3=rbind(M06,M06,X14Y2,M06)

XX4=rbind(M07,M07,M07,X14Y3)

XX=cbind(XX1,XX2,XX3,XX4)

Y=c(Y1,Y2,Y3,Y4)

##Menduga Beta OLS

Bols=ginv(t(XX)%*%XX)%*%(t(XX)%*%Y)

Bols

89


##Mendapatkan Residual OLS

Eols=Y-XX%*%Bols

##Mendapatkan Nilai p Metode OLS

JKTols=sum(Y^2)-n*4*mean(Y)^2

JKRols=t(Bols)%*%t(XX)%*%Y-n*4*mean(Y)^2

JKGols=JKTols-JKRols

KTGols=JKGols/(4*n-10-1)

KTGols

SE=sqrt(diag(ginv(t(XX)%*%XX))*KTGols)

tols=Bols/SE

tols

R2ols=JKRols/JKTols

R2ols

##Mendapatkan nilai pembobot untuk metode WLS

Eols11=c(1:100)

Eols12=c(1:100)

Eols13=c(1:100)

Eols14=c(1:100)

for (i in 1:n)

{

Eols11[i]=Eols[i]

Eols12[i]=Eols[i+100]



}

Sigma1=sqrt(sum((Eols11)^2))




Sigma12=cor(Eols11,Eols12)*sqrt(Sigma1*Sigma2)






S11=matrix(c(rep(0,n*n)),n,n)










for (i in 1:n)

{

90


S11[i,i]=Sigma1

S22[i,i]=Sigma2

S33[i,i]=Sigma3

S44[i,i]=Sigma4

S12[i,i]=Sigma12

S13[i,i]=Sigma13

S14[i,i]=Sigma14

S23[i,i]=Sigma23

S24[i,i]=Sigma24

S34[i,i]=Sigma34

}

SS1=cbind(S11,S12,S13,S14)




SS=rbind(SS1,SS2,SS3,SS4)

##Menduga Beta WLS

Bwls=ginv(t(XX)%*%ginv(SS)%*%XX)%*%(t(XX)%*%ginv(SS)%*%Y

)

Bwls

##Mendapatkan residual WLS

Ewls=Y-XX%*%Bwls

##Mendapatkan nilai p metode WLS

JKTwls=sum(Y^2)-n*4*mean(Y)^2

JKRwls=t(Bwls)%*%t(XX)%*%Y-n*4*mean(Y)^2

JKGwls=JKTwls-JKRwls

KTGwls=JKGwls/(4*n-10-1)

SEwls=sqrt(diag(ginv(t(XX)%*%XX))*KTGwls)

twls=Bwls/SEwls

twls

R2wls=JKRwls/JKTwls

R2wls

##Uji Signifikansi

Library(Stats)

Pvalue=dt(twls, 10)

Pvalue

## FINAL INFORMATION

#METODE OLS

R2ols

R2wls

KTGols=JKGols/(4*n-10-1)

KTGwls=JKGwls/(4*n-10-1)

ER=KTGols/KTGwls

ER

91

Lampiran 8. Output Program R

A. Hasil Uji Linieritas

> RRT(X1,Y1)

[1] 0.6598181

> RRT(X2,Y1)

[1] 0.9354439

> RRT(X3,Y1)

[1] 0.3482919

> RRT(X4,Y1)

[1] 0.9815392

> RRT(Y1,Y2)

[1] 0.1515772

> RRT(Y1,Y4)

[1] 0.722441

> RRT(Y2,Y3)

[1] 0.5388654

> RRT(Y2,Y4)

[1] 0.8141119

>S RRT(Y3,Y1)

[1] 0.3588288

> RRT(Y3,Y4)

[1] 0.9861027

B. Hasil Pendugaan Koefisien OLS

Bols

[,1]

[1,] 0.3129855

[2,] 0.1541217

[3,] 0.3810041

[4,] 0.5411376

[5,] 0.7620956

[6,] 0.1633190

[7,] 0.6293367

[8,] 0.1244422

[9,] 0.2024212

[10,] 0.3495255

R2ols

[,1]

[1,] 0.6036568

92


KTGols

[,1]

[1,] 0.4034754

SEols

[1]0.07426365 0.07336877 0.07274728 0.06570264

0.06383971 0.09859956

[7]0.09859956 0.09990159 0.11644579 0.09843631

C. Weighted pada WLS

D. Hasil Pendugaan Koefisien WLS Bwls

[,1]

[1,] 0.3145818

[2,] 0.1704298

[3,] 0.4332155

[4,] 0.5293017

[5,] 0.8231239

[6,] 0.1609214

[7,] 0.5964197

[8,] 0.1307211

[9,] 0.2612895

[10,] 0.3325783

93


R2wls

[,1]

[1,] 0.6240848

KTGwls

[,1]

[1,] 0.3826797

E. Pengujian Hipotesis

Pvalue

[,1]

[1,] 1.131280e-03

[2,] 3.267900e-02

[3,] 7.478094e-05

[4,] 4.683102e-06

[5,] 4.140237e-08

[6,] 9.973525e-02

[7,] 6.526353e-05

[8,] 1.561941e-01

[9,] 3.740501e-02

[10,] 5.045576e-03

SEwls [1] 0.07232451 0.07145300 0.07084774 0.06398704

0.06217276 0.09602497

[7] 0.09602497 0.09729300 0.11340522 0.09586599

95

Lampiran 9. Perhitungan Sobel Test

A. Y1 Terhadap Y3 melalui Y2

2 2 2 2

0,8231 0,5964

(0,8231 0,0622 ) (0,5964 0,0960 )

0,4909

0,0762

6,4423

Z

Nilai-p menggunakan excel dengan rumus:

= (1-NORMSDIST(5,788))*2

= 7,12294E-09

B. Y2 Terhadap Y4 melalui Y3

2 2 2 2

0,5964 0,3326

(0,5964 0,0960 ) (0,3326 0,0959 )

0,1984

0,0655

3,0290

Z

Nilai-p menggunakan excel dengan rumus:

= (1-NORMSDIST(3,0290))*2

= 0,002454

i PERBANDINGAN PENDUGAAN PARAMETER ... - CORE

Documents

Transcript of i PERBANDINGAN PENDUGAAN PARAMETER ... - CORE