ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ANGKA BUTA HURUF MELALUI GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION: STUDI KASUS PROPINSI JAWA TIMUR

Transkripsi

1 ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ANGKA BUTA HURUF MELALUI GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION: STUDI KASUS PROPINSI JAWA TIMUR Andyono; Rokhana Dw Bekt; Edy Irwansyah Computer Scence Department, School of Computer Scence, Bnus Unversty Jl. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah, Jakarta Barat ABSTRACT Analyss of factors that nfluence the rate of llteracy can provde mportant nformaton for educaton. One such factor s the development of nformaton and communcaton technology (ICT). Characterstcs of llteracy n East Java showes a spatal pattern. Therefore, to obtan the nfluencng factors Geographcally Weghted Regresson spatal modelng (GWR) s utlzed. Modelng results ndcate that the factors that nfluence the rate of llteracy n every locaton are dfferent. In general, factors nfluencng lteracy rate s the percentage of households whch have moble phone and the percentage of households whch access the nternet at home. Keywords: rate of llteracy, ICT, Geographcally Weghted Regresson (GWR) ABSTRAK Analss faktor-faktor yang berpengaruh terhadap angka buta huruf dapat memberkan nformas pentng dalam penddkan. Salah satu faktor tersebut adalah perkembangan teknolog nformas dan komunkas (TIK). Karakterstk angka buta huruf d Provns Jawa Tmur menunjukkan adanya pola spasal. Oleh karena tu, untuk mendapatkan faktor-faktor yang mempengaruh dlakukan melalu pemodelan spasal Geographcally Weghted Regresson (GWR). Hasl pemodelan menunjukkan bahwa faktor-faktor yang berpengaruh terhadap angka buta huruf d setap lokas adalah berbeda. Secara umum, faktor yang mempengaruh angka buta huruf adalah persentase rumah tangga yang mempunya telepon selular (HP) dan persentase rumah tangga yang mengakses nternet d rumah. Kata kunc: Angka buta huruf, TIK, Geographcally Weghted Regresson (GWR) Analss Faktor yang Mempengaruh (Andyono; dkk) 443

2 PENDAHULUAN Penddkan merupakan kebutuhan prmer setelah sandang, pangan dan papan. Setap keluarga past mengngnkan anak-anaknya tumbuh dewasa dengan penddkan yang tngg agar dapat menjalan hdup yang bak. Anak anak dsekolahkan mula dar TK, SD, SMP, SMA sampa akhrnya lulus dar perguruan tngg, dan mula mencar pekerjaan. Akan tetap, tdaklah semua keluarga dapat merasakan hal tersebut. Ada yang tdak dapat melanjutkan sekolah karena terbatasnya ekonom, atau bahkan sudah harus bekerja d usanya yang mash kecl sehngga mengakbatkan putus sekolah. Hal n dapat mengakbatkan tngkat penddkan d suatu daerah menurun drats bla tdak segera dtanggulang. Salah satu ndkator tngkat penddkan adalah angka buta huruf (ABH). Angka buta huruf (ABH) adalah propors penduduk usa tertentu yang tdak dapat membaca dan atau menuls huruf latn atau huruf lannya terhadap penduduk usa tertentu (Badan Pusat Statstk, 009). Menurut Agusta (010) dalam (Frmansyah, 011), pada tahun 009 jumlah penduduk buta huruf d Indonesa mash dalam ksaran 8,7 juta jwa. Jawa Tmur merupakan propns yang memlk angka buta huruf tertngg d Pulau Jawa. Hasl peneltan Badan Pusat Statstk (010) menyatakan bahwa penduduk d provns Jawa Tmur dengan usa 15 tahun ke atas dapat mencapa 11,66% penduduk yang buta huruf, tahun mencapa,39% dan d atas 45 tahun sebesar 6,%. Angka n merupakan angka buta huruf terbesar d pulau Jawa pada tahun 010. Fakta n sangat menark untuk dkaj tentang faktor apa saja yang menjadkan tnggnya ABH d Jawa Tmur. Faktor-faktor yang dapat mempengaruh tngkat penddkan suatu daerah antara lan tngkat kemsknan, pertumbuhan ekonom, subsd pemerntah, dan tersedanya fasltas yang memada. Faktor faktor yang dapat mempengaruh tngkat penddkan dapat dbag menjad dua bagan, yatu faktor nternal (keluarga dan orang tua) dan faktor eksternal (lngkungan serta sarana nformas). Menurut Abdullah (01), perkembangan teknolog nformas dan komunkas (TIK) telah memberkan pengaruh terhadap duna penddkan khususnya dalam proses pembelajaran. Kebjakan nasonal menyebutkan bahwa TIK menjad kunc dalam hal, yatu effens proses dan memenangkan kompets. Demkan juga dalam hal penddkan. Menurut Badan Pusat Statstk (009), dalam surve sosal ekonom nasonal 009, yang menjad ndkator Teknolog Informas dan Komunkas adalah kepemlkan telepon rumah, kepemlkan telepon seluler (HP), kepemlkan komputer, dan penggunan nternet dalam sebulan terakhr d dalam rumah tangga. Hal n serupa dengan yang dungkapkan (Hermana, 01) dalam peneltannya tentang TIK d Asa. Hermana mengatakan ndkator TIK dapat terdr dar penggunaan PC per 1000 penduduk, penggunaan nternet per 1000 penduduk, penggunaan telepon per 100 penduduk dan penggunaan handphone per 100 penduduk. Beberapa kabupaten/kota d Jawa Tmur memlk karakterstk yang hampr sama d daerah yang salng berdekatan. Contohnya d wlayah dengan ABH tertngg berada d wlayah Madura yang letaknya dekat dengan Pandalungan yang melput daerah Bondowoso, Stubondo, dan Probolnggo (Frmansyah, 011). Hal n menunjukkan ada pengaruh faktor lokas atau spasal. Analss data spasal merupakan analss yang berhubungan dengan efek lokas. Hal n ddasarkan pada hukum pertama tentang geograf dkemukakan oleh Tobler (010), menyatakan bahwa segala sesuatu salng berhubungan satu dengan yang lannya, tetap sesuatu yang dekat lebh mempunya pengaruh darpada sesuatu yang jauh. Salah satu analss spasal adalah menggunakan metode Geographcally Weghted Regresson (GWR). Metode GWR adalah suatu teknk yang membawa kerangka dar model regres sederhana menjad model regres yang terbobot (Fotherngham,et al., 00). 444 ComTech Vol.4 No. 1 Jun 013:

3 Peneltan n bertujuan untuk mengetahu faktor faktor yang mempengaruh angka buta huruf melalu pemodelan GWR. Model GWR adalah suatu model regres sederhana yang dubah menjad model regres yang terbobot (Fotherngham,et al., 00). Setap nla parameter akan dhtung pada setap ttk lokas georafs sehngga setap ttk lokas geografs mempunya nla parameter regres yang berbeda-beda. Hal n akan memberkan varas pada nla parameter regres d suatu kumpulan wlayah geografs. Jka nla parameter regres konstan pada tap-tap wlayah geografs, model GWR adalah model global. Artnya tap-tap wlayah geografs mempunya model yang sama. Formula dasar untuk model GWR adalah: y p 0 k, k= 1 ( u v ) + β ( u v ) = β, x + ε (1) k y : varabel respon pada lokas ke- ( = 1,,..., n) x k : varabel predktor ke-k pada lokas ke- ( = 1,,..,n) (u,v ) : koordnat longtude lattude dar ttk ke- pada suatu lokas geografs. β k (u,v ): koefsen regres ke-k pada masng-masng lokas atau realsas dar fungs kontnyu β k (u,v) pada ttk ke- ε : error yang dasumskan dentk, ndependen, dan berdstrbus Normal dengan mean nol dan varans konstan σ Pemodelan GWR n akan menghaslkan faktor faktor berbeda yang dapat mempengaruh tngkat angka buta huruf. METODE Varabel peneltan dalam peneltan n terdr dar varabel dependen (Y) dan varabel ndependen (X) Y = angka buta huruf X = Teknolog, komunkas dan nformas, yang terdr dar: X1 = persentase rumah tangga yang memlk telepon rumah X = persentase anggota rumah tangga yang memlk HP X3 = persentaseanggota rumah tangga yang memlk komputer X4 = persentase anggota rumah tangga yang mengakses nternet dalam sebulan terakhr Langkah-langkah menganalss data menggunakan GWR adalah: Pertama, menentukan pembobot menggunakan fungs bsquare (Putra, 008): w j [1 (d j / b) ], jka j adalah salah satu ttk ke-m yang terdekat dar ttk ke- 0, untuk lannya dengan b adalah jarak ttk ke-m yang terdekat dan d j merupakan jarak Eucldean (Putra, 008). Fungs Gaussan: d j = ( u u j ) + ( v v j ) () w( g) ( d / h) = e (3) Analss Faktor yang Mempengaruh (Andyono; dkk) 445

4 Krtera penentuan nla M yang tepat dapat dperoleh dengan pendekatan least square krtera cross-valdaton (Putra, 008): n [ ] y ˆ y* ( b) dengan * yˆ * ( b) = nla predks dar model regres tanpa pengamatan ke- CV = (4) Langkah kedua yatu melakukan estmas parameter global dan lokal pada setap lokas pengamatan. = 1 HASIL DAN PEMBAHASAN Kabupaten/Kota d Jawa Tmur berdasarkan karakterstk persentase penduduk yang buta huruf (angka buta huruf) dsajkan pada Gambar 1. Dapat dketahu bahwa ada Kabupaten/Kota yang memlk karakterstk sama dan salng berdekatan lokasnya. Dengan demkan, dapat dkatakan bawasannya terdapat kasus faktor lokas atau Spasal terhadap angka buta huruf d lokas tersebut. Sepert d Kabupaten Sampang, Pamekasan, Bangkalan, dan Sumenep. Lokas tersebut berada d Pulau Madura dan memlk angka buta huruf d atas 4%. Tercatat 8 dar 9 daerah Kota yang ada d Provns Jawa Tmur, memlk angka buta huruf yang termasuk dalam kelompok 1, antara lan Kota Batu, Kota Surabaya, Kota Mojokerto, Kota Kedr, Kota Pasuruan, Kota Madun, Kota Malang dan Kota Bltar. Kota Probolnggo adalah satu satunya daerah kota yang termasuk dalam angka buta huruf kelompok dengan tngkat angka buta huruf sebesar 7,08%. Hampr seluruh daerah Kabupaten yang ada d Provns Jawa Tmur memlk angka buta huruf yang lebh tngg dar daerah Kota. Hanya ada kabupaten yang memlk angka buta huruf yang termasuk dalam kelompok 1, yatu Kabupaten Sdoarjo dengan tngkat angka buta huruf d angka,94% dan Kabupaten Gresk dengan tngkat angka buta huruf d angka 5,17%. Gambar 1 Penyebaran angka buta huruf 446 ComTech Vol.4 No. 1 Jun 013:

5 Daerah Kabupaten d Provns Jawa Tmur yang termasuk dalam kelompok antara lan Kabupaten Tulungagung, Kabupaten Mojokerto, Kabupaten Trenggalek, Kabupaten Kedr, Kabupaten Jombang, Kabupaten Bltar, Kabupaten Pactan, Kabupaten Magetan, Kabupaten Malang, Kabupaten Pasuruan, Kabupaten Nganjuk dan Kabupaten Madun. Kemudan daerah Kabupaten d Provns Jawa Tmur yang termasuk dalam kelompok 3 antara lan Kabupaten Banyuwang, Kabupaten Lamongan, Kabupaten Tuban, Kabupaten Ponorogo, Kabupaten Bojonegoro, Kabupaten Jember, Kabupaten Lumajang, Kabupaten Ngaw, dan Kabupaten Pamekasan. Daerah Kabupaten d Pronvns Jawa Tmur yang termasuk dalam kelompok 4 antara lan Kabupaten Stubondo, Kabupaten Bondowoso, Kabupaten Probolnggo, Kabupaten Sumenep dan Kabupaten Bangkalan. Angka buat huruf d kelompok 5 hanya melput 1 kabupaten saja, yatu Kabupaten Sampang dengan tngkat angka buta huruf d angka 8,44% dan dapat dkatakan bahwa Kabupaten Sampang adalah Kabupaten yang memlk angka buta huruf terbesar d Provns Jawa Tmur. Model Regres Global Tabel 1 menunjukkan hasl pemodelan regres global. Faktor yang berpengaruh terhadap angka buta huruf pada α=5% adalah persentase rumah tangga yang mempunya telepon selular (HP). Model n memlk R = 64,47%. Tabel 1 Penaksran Parameter Model Regres Global Varabel Koefsen T value P value Konstanta * 1.49e-07 persentase rumah tangga yang telepon rumah persentase rumah tangga yang mempunya telepon selular(hp) * persentase rumah tangga yang memlk komputer persentase rumah tangga yang mengakses nternet d sekolah ** S = 4.33 ; R = 64,47%, F-statstc = F(0,05;4;33) =,65 T(0,05;33) =,0345, T(0,10;33) = 1,69 * : sgnfkan pada α = 5% ** : sgnfkan pada α = 10% Asums Resdual Berdasarkan uj asums resdual pada model regres global, ddapatkan hasl bahwa resdual berdstrbus tdak normal dan resdual memlk korelas antar daerah. Hal n menunjukkan bahwa perlu dlakukan penaksran model GWR lokal. Pemodelan GWR Hasl panaksran parameter GWR dapat dlhat pada tabel. Dapat dlhat bahwa faktor faktor yang mempengaruh nla angka buta huruf d tap kabupaten dapat berbeda beda. Secara umum yang mempengaruh nla angka buta huruf d Provns Jawa Tmur dengan α = 5% dan α = 10% adalah persentase rumah tangga yang mempunya telepon selular(hp), persentase rumah tangga yang memlk komputer, dan persentase rumah tangga yang mengakses nternet d sekolah. Sebaga contoh kabupaten Pactan dan kabupaten Sdoarjo. Faktor yang lebh mepengaruh angka buta huruf d Analss Faktor yang Mempengaruh (Andyono; dkk) 447

6 kabupaten Pactan adalah persentase rumah tangga yang mempunya telepon selular(hp), sedangkan faktor yang lebh mempengaruh angka buta huruf d kabupaten Sdoarjo adalah persentase rumah tangga yang mengakses nternet d sekolah. Faktor persentase rumah yang tangga yang mempunya telepon selular(hp) berpengaruh d Kabupaten Pactan, Ponorogo, Trenggalek, Tulungagung, Bltar, Kedr, Malang, Lumajang, Jember, Banyuwang, Bondowoso, Stubondo, Probolnggo, Pasuruan, Jombang, Nganjuk, Madun, Magetan, Ngaw, dan Kota Kedr, Bltar, Malang, Probolnggo, Pasuruan, Madun. Faktor persentase rumah tangga yang mempunya komputer berpengaruh d Kabupaten Lamongan, Gresk, Bangkalan, Sampang dan Kota Surabaya. Sedangkan faktor persentase rumah tangga yang mengakses nternet d sekolah berpengaruh d Kabupaten Sdoarjo, Lamongan, Gresk, Bangkalan, Sampang dan Kota Surabaya. Pada Tabel terlhat juga nla R yang menunjukkan seberapa besar pengaruh faktor faktor predktor terhadap nla angka buta huruf. Pada penaksran parameter GWR, semua kabupaten memlk nla R lebh dar 70% dan bahkan ada yang mencapa 90%. Hal n menunjukkan bahwa penaksran parameter GWR lebh bak darpada nla penaksran global yang hanya mencapa 64,47% saja. Tabel Penaksran Parameter GWR Lokal Kabupaten / Kota Konstanta b1 b b3 b4 R Kabupaten Pactan 33,163 0,143-0,435* -0,074 0,1 73,05% Kabupaten Ponorogo 34,046 0,153-0,449* -0,069 0,167 90,56% Kabupaten Trenggalek 34,47 0,159-0,471* -0,046 0,309 83,11% Kabupaten Tulungagung 33,89 0,157-0,465* -0,0 0,45 88,5% Kabupaten Bltar 33,377 0,150-0,454* -0,001 0,157 84,0% Kabupaten Kedr 6,384 0,179-0,64-0,33-0,66 80,99% Kabupaten Malang 3,677 0,178-0,48* -0,09-0,007 76,78% Kabupaten Lumajang 36,954 0,547-0,489* -0,454 0,00 90,58% Kabupaten Jember 33,757 0,151-0,337* -0,90-0,14 85,85% Kabupaten Banyuwang 3,581 0,134-0,88* -0,308-0,413 88,33% Kabupaten Bondowoso 31,15 0,000-0,5* -0,85-0,540 88,08% Kabupaten Stubondo 30,400-0,039-0,191** -0,31-0,631 85,71% Kabupaten Probolnggo 31,79-0,103-0,71* -0,148-0,134 74,4% Kabupaten Pasuruan 8,51 0,189-0,96* -0,170-0,411 89,65% Kabupaten Sdoarjo 19,719 0,094-0,073-0,349-0,85** 84,6% Kabupaten Mojokerto 3,183 0,41-0,187-0,370-0,66 86,71% Kabupaten Jombang 6,017 0,15-0,87** -0,111-0,333 83,01% Kabupaten Nganjuk 30,875 0,175-0,367* -0,193-0,109 81,77% Kabupaten Madun 3,795 0,165-0,40* -0,164-0,031 78,8% Kabupaten Magetan 31,963 0,15-0,389* -0,164 0,014 88,99% Kabupaten Ngaw 30,9 0,155-0,341* -0,49-0,110 90,60% Kabupaten Bojonegoro 7,063 0,170-0,54-0,388-0,311 86,7% Kabupaten Tuban 3,63 0,173-0,165-0,497-0,496 83,51% Kabupaten Lamongan 19,958 0,69-0,080-0,590** -0,845** 8,46% Kabupaten Gresk 16,547 0,163 0,043-0,676* -1,19* 88,18% Kabupaten Bangkalan 18,41-0,058 0,131-0,816* -1,311* 83,13% Kabupaten Sampang 1,076-0,315 0,094-0,575** -1,04* 87,09% Kabupaten Pamekasan 5,058-0,315 0,005-0,460-0,847 89,1% Kabupaten Sumenep 6,115-0,30-0,008-0,504-0,759 9,75% Kota Kedr 33,146 0,154-0,440* -0,013 0,019 89,91% Kota Bltar 31,378 0,13-0,418** 0,017 0,090 78,54% Kota Malang 30,873 0,181-0,393* -0,039-0,104 86,79% 448 ComTech Vol.4 No. 1 Jun 013:

7 Kota Probolnggo 30,13-0,00-0,3* -0,073-0,59 86,19% Kota Pasuruan 7,079 0,037-0,16** -0,168-0,573 85,65% Kota Mojokerto 19,657 0,168-0,16-0,307-0,658 84,70% Kota Madun 3,306 0,159-0,393* -0,169-0,018 80,60% Kota Surabaya 17,599 0,068 0,043-0,599** -1,14* 86,59% Kota Batu 4,564 0,170-0,55-0,153-0,416 80,16% * : α = 5% ** : α = 10% PENUTUP Melalu pemodelan GWR dapat dsmpulkan bahwa faktor yang mempengaruh angka buta huruf d setap lokas berbeda beda. Secara umum, faktor yang mempengaruh angka buta huruf d Provns Jawa Tmur dengan α = 5% dan α = 10% adalah persentase rumah tangga yang mempunya telepon selular(hp), persentase rumah tangga yang mempunya komputer dan persentase rumah tangga yang mengakses nternet d rumah. DAFTAR PUSTAKA Abdullah, Dahlan. (01). Potens Teknolog Informas dan Komunkas dalam Penngkatan Mutu Pembelajaran d Kelas. Dakses dar Badan Pusat Statstk. (009). Survey Sosal Ekonom Nasonal 009. Jakarta: Badan Pusat Statstk. Frmansyah. (011). Pemodelan dan Pemetaan Angka Buta Huruf Provns Jawa Tmur dengan Pendekatan Regres Spasal. Surabaya: Insttut Teknolog Sepuluh Nopember. Fotherngham, A. S., Brunsdon, C., Charlton, M. (00). Geographcally Weghted Regresson: The Analyss of Spatally Varyng Relatonshps. Newcastle: Unversty of Newcastle. Hermana. (01). Teknolog Informas dan Komunkas d Negara-negara Asa: Hubungannya dengan Varabel Ekonom Makro dan Pengembangan Sumber Daya Manusa. Depok: Unverstas Gunadarma. Putra, W. M. (008). Analsa Hubungan Konds Sektor Ekonom dan Penddkan Terhadap Angka Kemsknan d Jawa Tmur menggunakan Metode Geographcally Weghted Regresson. Surabaya: Insttut Teknolog Sepuluh Nopember. Tobler. (010). Perspectves on Spatal Data Analyss. CA: Santa Barbara. Analss Faktor yang Mempengaruh (Andyono; dkk) 449