PEMODELAN SEM DENGAN GENERALIZED STRUCTURED COMPONENT ANALYSIS (GSCA)

Transkripsi

1 PEMODELAN SEM DENGAN GENERALIZED STRUCTURED COMPONENT ANALYSIS (GSCA) (Studi Kasus Penentuan Struktur Model Kemiskinan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah) Oleh: Dewi Fenty Ekasari NRP Pembimbing: Dr. Sony Sunaryo, M.Si Mahasiswa Pasca Sarjana Jurusan Statistika FMIPA Institut Teknologi Sepuluh November Surabaya Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

2 OUTLINE PENDAHULUAN KAJIAN PUSTAKA METODOLOGI PENELITIAN ANALISIS DAN PEMBAHASAN KESIMPULAN DAN SARAN DAFTAR PUSTAKA Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

3 PENDAHULUAN Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

4 PENDAHULUAN Kemiskinan multidimensional simultan kebijakan pengentasan kemiskinan Beberapa pencapaian tujuan pembangunan millenium Indonesia 2010: 1. Menanggulangi Kemiskinan dan Kelaparan 2. Mencapai Pendidikan Dasar 3. Menurunkan separuh proporsi penduduk tanpa akses sumber air mnum dan fasilitas sanitasi Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

5 PENDAHULUAN Proporsi ruta dengan akses kepemilikan terhadap sumber air minum layak 58,30% (peringkat ke-2 tertinggi untuk wilayah pulau Jawa dan Bali) Proporsi ruta yang memiliki akses sanitasi layak 54,06% Proporsi banyaknya ruta kumuh pulau Jawa dan Bali) 5,6% (peringkat ke-2 terendah untuk wilayah AKAN TETAPI Persentase penduduk miskin 16,60% (diatas persentase penduduk miskin Indonesia 13,3%) (peringkat ke-2 terbanyak penduduk miskinnya di pulau Jawa dan Bali) Sumber: Laporan Pencapaian Tujuan Pembangunan Milenium di Indonesia 2010, Bappenas, 2010 Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

6 Kondisi data: PENDAHULUAN Jumlah sampel data kecil yaitu 35 unit observasi. Tidak semua variabel yang diobservasi berdistribusi normal Karena keterbatasan dua hal tersebut maka : Penelitian ini tidak dapat mengunakan SEM berbasis kovarian Sebagai alternatif, digunakan SEM berbasis komponen yaitu: SEM dengan Generalized Structured Component Analysis (SEM- GSCA) Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

7 PENDAHULUAN Rumusan Masalah: 1. Bagaimana membuat program SEM GSCA untuk studi kasus penentuan struktur model kemiskinan di Provinsi Jateng dengan dengan software open source? 2. Bagaimana penerapan SEM-GSCA terhadap studi kasus penentuan struktur model kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah? Tujuan Penelitian: 1. Membuat program SEM GSCA untuk studi kasus penentuan struktur model kemiskinan di Provinsi Jateng dengan dengan software open source. 2. Menerapkan SEM-GSCA terhadap studi kasus penentuan struktur model kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah. Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

8 PENDAHULUAN Manfaat Penelitian: 1. Kontribusi dalam bidang keilmuan dengan menerapkan dan mengembangkan Generalized Structured Component Analysis (GSCA). 2. Menambah pengetahuan peneliti tentang penerapan ilmu statistika dalam masalah sosial masyarakat. 3. Informasi untuk strategi pembangunan berkelanjutan didaerah khususnya oleh Pemerintah Daerah untuk membuat kebijakan selanjutnya. Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

9 PENDAHULUAN Batasan Permasalahan Dalam penelitian ini ruang lingkup permasalahan dibatasi dengan membuat model SEM-GSCA yang rekursif (satu arah) dan variabel laten dengan indikator refleksif. Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

10 KAJIAN PUSTAKA Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

11 KAJIAN PUSTAKA GSCA adalah SEM berbasis komponen dimana variabel laten didefinisikan sebagai komponen atau komposit tertimbang dari indikatornya dengan persamaan: γ = W'z i i (1) Persamaan Model Pengukuran zi= C' γ i+εi (2) Persamaan Model Struktural γ i= B' γ i+ξi (3) Persamaan Model GSCA adalah ZV= ZWA+ E (4) atau V'z i = A'W'z + e i i Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

12 KAJIAN PUSTAKA Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

13 KAJIAN PUSTAKA Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

14 KAJIAN PUSTAKA Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

15 KAJIAN PUSTAKA Parameter GSCA yang tidak diketahui (V, W dan A) diestimasi sehingga nilai sum squares dari semua residual sekecil mungkin untuk semua observasi. Hal ini berarti meminimumkan dengan least square optimization criterion ' f = trace ( ZV ZWA) ( ZV ZWA) ( ) ' f = trace(( ψ τa) ( ψ τa)) (5) Persamaan (5) diminimumkan dengan algoritma alternating least squares (ALS) sampai konvergen Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

16 KAJIAN PUSTAKA GSCA memberikan ukuran overall model fit dengan rumus sebagai berikut: FIT=1-[trace((ZV ZWA) (ZV ZWA))/trace((ZV) (ZV))] (6) AFIT = 1 (1 - FIT)(d o )/(d 1 ) (7) Dimana: d o = derajat bebas ketika W=0 dan A=0 d 1 = derajat bebas model yang diuji Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

17 KAJIAN PUSTAKA Skema 1. Keterkaitan antara Pembangunan Ekonomi dan Kesehatan (Sumber: Suryawati, Chriswardani (2005), Memahami kemiskinan secara multidimensional, JMPK Vol. 08/No.03/September/2005.) Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

18 METODOLOGI PENELITIAN Data yang digunakan adalah data sekunder yang berasal dari Susenas Provinsi Jawa Tengah tahun 2009 yang telah dipublikasikan. Informasi yang didapatkan antara lain adalah persentase penduduk miskin, indeks kedalaman kemiskinan, indeks keparahan kemiskinan, keterangan kesehatan, keterangan pengeluaran, keterangan ketenagakerjaan, keterangan pendidikan dan dan keterangan fasilitas perumahan. Software yang digunakan adalah Octave Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

19 METODOLOGI PENELITIAN Variabel yang akan digunakan terdiri atas tiga variabel laten endogen satu variabel laten eksogen, 9 variabel indikator (Y) dan 5 variabel indikator (X) dengan unit observasi adalah 35 Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah. Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

20 METODOLOGI PENELITIAN Variabel Laten Variabel Indikator Kode Nama Variabel Kode Nama Variabel ξ i Kualitas Kesehatan X 1 Persentase balita yang proses kelahirannya ditolong oleh tenaga kesehatan X 2 Angka harapan hidup η 1 X 3 X 4 Persentase ruta yang menggunakan jamban sendiri/bersama Persentase ruta yang menggunakan air bersih Kualitas Ekonomi Y 1 Persentase pengeluaran perkapita untuk non makanan Y 2 Y 3 Persentase penduduk usia 15 + yang bekerja disektor non pertanian Persentase penduduk usia 15 + yang bekerja disektor formal Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

21 METODOLOGI PENELITIAN Variabel Leten Variabel Indikator Kode Nama Variabel Kode Nama Variabel η 2 Kualitas SDM Y 4 Angka Melek Huruf (15-55 tahun) Y 5 Rata-rata lama sekolah η 3 Y 6 Persentase penduduk yang tamat SD/SLTP/SLTA/SLTA+ Kemiskinan Y 7 Persentase Penduduk Miskin Y 8 Y 9 Indeks Kedalaman Kemiskinan Indeks Keparahan Kemiskinan Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

22 METODOLOGI PENELITIAN X 1 X 2 X 3 X 4 Y 1 ξ 1 η 1 Y 2 Y 3 Y 7 Y 8 η 3 η2 Y 9 Y 4 Y 5 Y 6 Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

23 METODOLOGI PENELITIAN Mulai Input Data Merancang Model Struktural Estimasi parameter Merancang Diagram Jalur Merancang Model Pengukuran Tidak Tidak Estimasi Bootsrtap Uji signifikansi Model Pengukuran Ya Uji signifikansi Model Struktural Ya Selesai Interpretasi dan Kesimpulan Evaluasi Overall Model Fit Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

24 ANALISIS DAN PEMBAHASAN Input yang digunakan dalam penelitian ini adalah matrik X yang merupakan matrik data. Selain input data, diperlukan pula inputan lain untuk menjalankan program SEM dengan GSCA yaitu matrik yang menunjukkan hubungan diantara variabel, yaitu matrik: V, W, B, C dan n. Dimana n adalah banyaknya resampling yang dilakukan untuk proses bootstrap. Inisialisasi awal untuk V, W dan B diberi nilai 0.3 sedangkan untuk C diberikan nilai 0.8 Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

25 ANALISIS DAN PEMBAHASAN Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

26 ANALISIS DAN PEMBAHASAN Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

27 ANALISIS DAN PEMBAHASAN 1. A diperbaharui dengan V dan W fixed. Step 1: Inisialisasi V dan W Step 2: Bentuk matrik Step 3: Bentuk matrik Iτ Ω Step 4: Perbaharui matrik A dengan menggunakan estimasi least squares sebagai berikut: -1 aωω = ( ' Ω) 'vec ψ ( ) Step 5: Bentuk matrik A baru dengan memasukkan nilai a yang telah diperbaharui. Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

28 ANALISIS DAN PEMBAHASAN 2.V dan W diperbaharui dengan A fixed. Step 6 : Inisialisasi A dengan menggunakan A yang telah diperbaharui. Step 7 : Bentuk matrik S yang berisi parameter bobot yang akan diestimasi. Step 8 : Definisikan tiap kolom pada matrik S (sebanyak k kolom) tersebut berasal dari kolom mana saja pada matrik W (sebanyak q kolom) dan V (sebanyak p kolom). Step 9 : Definisikan β' dan Δ didefinisikan sebagaimana sesuai ketentuan Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

29 ANALISIS DAN PEMBAHASAN β Z Step 10: Bentuk matrik Π Step 11: Bentuk matrik 1 ' ' η1 = ( ΠΠ) Πvec( Z ) Step 12: Estimasi s 1 dengan Step 13: Perbaharui s 1 yang lama dengan s 1 yang baru, masukkan kedalam kolom pada matrik W dan/atau V yang sesuai dimana matrik W dan V yang telah diperbaharui ini digunakan untuk perbaharui s 2. Step 14: Ulangi step 12 dan step 13 sebanyak K kali (K kolom). Step 15: Didapatkan matrik W dan V baru Step 16: Cek konvergen bila belum konvergen maka ulangi step 1. Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

30 ANALISIS DAN PEMBAHASAN Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

31 ANALISIS DAN PEMBAHASAN Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

32 ANALISIS DAN PEMBAHASAN Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

33 KESIMPULAN DAN SARAN Beberapa kesimpulan yang didapatkan dari hasil penelitian ini adalah sebagai berikut: Program SEM-GSCA untuk model rekursif dan variabel laten dengan indikator reflektif dapat dibuat dengan software open source yaitu Octave, dengan inputan adalah matriks V, W, C dan B serta n. Output yang dihasilkan adalah estimasi bobot, estimasi koefisien loading, estimasi koefisien jalur, estimasi standard error, factor score dari variabel laten serta overall goodness-fit model. Kualitas kesehatan berpengaruh terhadap kualitas ekonomi, kualitas ekonomi berpengaruh terhadap kualitas SDM, kualitas kesehatan berpengaruh terhadap kemiskinan, kualitas ekonomi berpengaruh terhadap kemiskinan, dan kualitas SDM tidak berpengaruh terhadap kemiskinan. Model konseptual yang dihasilkan dalam penelitian ini menunjukkan bahwa secara keseluruhan merupakan model yang baik berdasarkan nilai FIT dan AFIT yang diatas Model baru ini didapat dengan menghilangkan koefisien jalur antara kualitas SDM dengan kemiskinan. Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

34 KESIMPULAN DAN SARAN Semakin tinggi kualitas kesehatan penduduk di suatu Kabupaten/Kota pada Provinsi Jawa Tengah berpengaruh terhadap tinggi nya kualitas ekonomi penduduknya, dan rendahnya kemiskinan pada Kabupaten/Kota tersebut. Semakin tinggi kualitas ekonomi penduduknya, maka semakin tinggi kualitas SDM penduduk pada Kabupaten/Kota tertentu. Berdasarkan factor score yang didapatkan untuk variabel laten, terlihat bahwa lima Kabupaten yang terendah kualitas kesehatannya yaitu: Brebes, Purbolinggo, Batang, Pemalang dan Banjarnegara. Lima Kabupaten yang terendah kualitas ekonominya yaitu: Wonosobo, Temanggung, Grobogan, Wonogiri dan Banjarnegara. Lima Kabupaten yang terendah kualitas SDM nya adalah Tegal, Batang, Cilacap, Banjarnegara dan Brebes. Lima Kabupeten tertinggi kemiskinannya adalah Brebes, Purbolinggo, Rembang, Kebumen dan Wonosobo. Kabupaten Cilacap, Purbolinggo, Banjarnegara, Kebumen, Wonosobo, Pemalang dan Brebes memiliki kualitas kesehatan, ekonomi serta SDM yang rendah dan kemiskinan yang tinggi. Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

35 KESIMPULAN DAN SARAN Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai langkah awal untuk pemodelan kemiskinan sebagai model yang non rekursif (dua arah) antar variabel latennya. Hasil penelitian ini dapat dikembangkan untuk membuat program SEM-GSCA menggunakan variabel laten dengan indikator refleksif. Berdasarkan hasil yang didapatkan, diharapkan agar ada peningkatan pembangunan dalam kualitas kesehatan dan kualitas ekonomi dan kualitas sumberdaya manusia guna keberhasilan pengentasan kemiskinan. Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

36 DAFTAR PUSTAKA Badan Pusat Statistik (2010), Data dan Informasi Kemiskinan 2009, Badan Pusat Statistik (2010), Survei Sosial Ekonomi Juli 2010, Buku 3, Pedoman Pencacahan Kor (Untuk Pencacah dan Kortim ), Badan Pusat Statistik. Bappenas (2010), Laporan Pencapaian Tujuan Pembangunan Millenium Indonesia 2010, Kementrian Perencanaan Pembangunan Nasional/Badan Perencanaan Pembangunan Nasional (Bappenas), Bollen K.A. (1989). Structural Equation with Laten Variabels, Departement of Sociology, John Wiley & Sons, New York. Bentler, P.M., (1980), Multivariate Analysis with Latent Variables: Causal Modeling, Annual Review of Psychology, 31, hal de Leeuw, J., Young, F.W., & Takane, Y. (1976). Regression With Qualitative and Quantitative Variables : An Alternating Least Squares Method With Optimal Scaling Features. Psychometrica.Vol. 41 No.4.pp Efron, B. (1982). The Jackknife, The Bootstrap and Other Resampling Plans. Philadelphia: SIAM. Fornell, C. and Bookstein, F. (1982), Two Structural Equation Models: LISREL and PLS Applied to Consumer Exit-Voice Theory. Journal of Marketing Research Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

37 DAFTAR PUSTAKA Fornell,C, and Larcker, D.(1981). Evaluating Structural Equation Model with Unobservable Variable and Measurement Error. Journal of Marketing Research.18.pp Ghozali, Imam (2008), Generalized Structured Component Analysis (GSCA), Universitas Diponegoro, Semarang (2008), Structural Equation Modelling Metode Alternatif dengan Partial Least Square, Universitas Diponegoro, Semarang. Hwang, H. and Takane, Y. (2004), Generalized Structured Component Analysis. Psychometrica.Vol.69 No.1pp Hwang, H. (2009), Regularized Generalized Structured Component Analysis. Psychometrica.Vol.74 No.3pp Soebagio, Tulus (2011), Pengembangan Structural Equation Modeling (SEM) dengan Partial Least Square (PLS), Program Magister Jurusan Statistika FMIPA, Institut Teknologi Surabaya, Sudiman, Herman (2008), Tantangan Litbang Lintas Disiplin Dalam Penanggulangan Masalah Kemiskinan, Kelaparan dan Kurang Gizi di Indonesia, Badan Litbang Kesehatan Depkes RI, Suryawati, Chriswardani (2005), Memahami kemiskinan secara multidimensional, JMPK Vol. 08/No.03/September/2005. Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

38 DAFTAR PUSTAKA Umami, Dewi Rosiyana (2010), Analisis Indikator Pembangunan Berkelanjutan di Jawa Timur Menggunakan Metode Struktural Equation Modeling Partial Least Square Program Magister Jurusan Statistika FMIPA, Institut Teknologi Surabaya, 2010 Wardono, Ari, (2009), Analisis Kebutuhan dan Potensi Fiskal Dengan Structural Equation Modelling, Program Magister Jurusan Statistika FMIPA, Institut Teknologi Surabaya, Wijayanto, Setyo Hari, (2008). Konsep dan Tutorial Structural Equation Modelling dengan LISREL 8.8, Graha Ilmu, Yogyakarta. Wold, H. (1985), Partial Least Square. In S Kotz & N.L.Johnson (Eds). Encyclopedia of Statistical Sciences. Vol 8 (pp ). New York. Wiley. Word Development Report (2008), Attacking Poverty, Word Development Report, September Wrihatnolo, Randy R (2009), Membumikan demokrasi, mewujudkan negara kesejahteraan, Sedikit Tentang Karakteristik Kemiskinan, Maret Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari

39 TERIMA KASIH Seminar Hasil Thesis Surabaya, 10 Januari