BAB 3 METODE PENELITIAN. Wilayah dan pengumpulan data yang diambil adalah di Kabupaten Bekasi

Transkripsi

1 BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Wilayah dan Pengumpulan Data Wilayah dan pengumpulan data yang diambil adalah di Kabupaten Bekasi yang terdiri dari 23 Kecamatan. Lokasi masing-masing kecamatan dapat dilihat pada Gambar 3.1. (Sumber: Dinas Kabupaten Bekasi, 2010 ) Gambar 3.1 Peta Kabupaten Bekasi dengan 23 Kecamatan 3.2 Populasi dan Sampel Dalam penelitian ini populasinya adalah penduduk Kabupaten Bekasi. Sampel dalam penelitian ini adalah penduduk yang hanya tercatat di Dinas Kesehatan Kabupaten Bekasi dan di Badan Pusat Statistik Bekasi. 35

2 Sumber Data Penelitian ini menggunakan data sekunder, yang diperoleh dari Dinas Kesehatan Kabupaten Bekasi dan Badan Pusat Statistik (BPS) pada tahun Variabel Penelitian Variabel dalam penelitian ini terdiri dari variabel respon dan variabel prediktor. Variabel respon pada penelitian ini adalah : Variabel Respon Variabel respon pada penelitian ini adalah kejadian diare yang merupakan suatu penyakit yang masih banyak diderita oleh masyarakat dan dapat disebabkan oleh beberapa faktor. Variabel ini diukur dari persentase penduduk yang menderita diare. Pada kasus ini penduduk hanya dibatasi pada balita Variabel Prediktor Variabel prediktor yang digunakan pada penelitian ini meliputi : 1. Variabel Kesehatan Kesehatan dalam penelitian ini merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi kejadian diare. Variabel ini diukur dengan rasio jumlah puskesmas dengan jumlah penduduk menurut kecamatan. 2. Variabel Pendidikan Pendidikan adalah pengetahuan dimana orang tanggap akan suatu masalah terutama masalah kesehatan. Dimana pendidikan erat kaitannya dengan kejadian diare. Variabel ini diukur dengan persentase penduduk buta huruf menurut kecamatan. 3. Variabel Pertumbuhan Ekonomi

3 37 Pertumbuhan ekonomi dalam penelitian ini dapat diketahui dari tingkat kemakmuran masyarakat yang akan berpengaruh pada penurunan kemiskinan. Variabel ini diukur dengan indikator: 1) Persentase distribusi Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) atas dasar harga konstan. 2) Persentase laju pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) atas dasar harga konstan. 4. Variabel Perilaku Masyarakat di Lingkungan Perilaku masyarakat erat kaitannya dengan keadaan lingkungan. Lingkungan yang penduduknya banyak menderita kejadian diare dan lingkungan yang penduduknya tidak mengalami kejadian diare memiliki kondisi yang berbeda. Variabel ini diukur dengan indikator: 1) Persentase rumah tangga mengkonsumsi air bersih 2) Persentase rumah tangga memiliki tempat buang air besar (jamban) 3) Persentase rumah tangga memiliki Tempat Pembuangan Akhir (TPA) 3.5 Desain Penelitian Desain penelitian dapat dilihat dari Gambar 3.2 sebagai berikut: Gambar 3.2 Desain Penelitian

4 Metode Analisis Langkah-langkah metode analisis pada penelitian ini adalah: 1. Membuat pola kejadian diare dan faktor yang mempengaruhinya. 2. Melakukan estimasi parameter dan melakukan uji signifikansi dengan OLS. Uji signifikansi dilakukan dengan menggunakan uji F dan uji t. Hipotesis untuk uji F sebagai berikut : H 0 : β 1 = = β j = 0 H 1 : paling sedikit ada satu β j, j = 1, k Statistik uji: MSR F hitung = (3.1) MSE dimana : MSR = n i= 1 ( ˆy y) i k 2 ; MSE = n i= 1 ( y ˆy ) i n k 1 i 2 Pengambilan keputusan adalah F hitung > F α(k, n-k-1) maka tolak H 0 pada tingkat signifikansi α Hipotesis untuk uji t sebagai berikut : H 0 : β j = 0, tidak berpengaruh signifikan H 1 : β j 0, berpengaruh signifikan Statistik uji t : dimana : b j t hitung = (3.2) S b ) S 2 j ( j ( b ) = T 1 ( X X ) MSE

5 39 Nilai b j adalah nilai dugaan β j dan S(b j ) adalah simpangan baku bagi b j. H 0 ditolak jika t hitung > t (1-α/2, n-k-1) atau P-value < α. Jika H 0 ditolak pada tingkat signifikansi α, artinya β j mempunyai pengaruh yang signifikan. 3. Menguji asumsi residual (identik, independen, dan berdistribusi normal) dan uji multikolinearitas. 4. Melakukan uji dependensi spasial dengan Moran s I dan Lagrange Multiplier (LM). 5. Melakukan pemodelan spasial SAR dan spasial SEM, estimasi parameter dan uji signifikansinya. Menggunakan estimasi MLE dan pembobot spasial Queen. Hipotesis untuk variabel kesehatan: H 0 : β 1 = 0, faktor kesehatan tidak berpengaruh pada kejadian diare H 1 :β 1 0, faktor kesehatan berpengaruh pada kejadian diare Hipotesis untuk variabel pendidikan: H 0 : β 2 = 0, faktor pendidikan tidak berpengaruh pada kejadian diare H 1 :β 2 0, faktor pendidikan berpengaruh pada kejadian diare Hipotesis untuk variabel pertumbuhan ekonomi: H 0 : β 3 = 0, faktor pertumbuhan ekonomi tidak berpengaruh terhadap kejadian diare H 1 :β 3 0, faktor pertumbuhan ekonomi berpengaruh pada kejadian diare Hipotesis untuk variabel perilaku masyarakat di lingkungan : H 0 : β 4 = 0, faktor perilaku masyarakat tidak berpengaruh terhadap kejadian diare H 1 :β 4 0, faktor perilaku masyarakat berpengaruh pada kejadian diare

6 40 Uji signifikansi dilakukan dengan uji Z. Hipotesis untuk uji Z adalah sebagai berikut : H 0 : β j = 0, tidak berpengaruh signifikan H 1 : β j 0, berpengaruh signifikan Statistik uji : Z= (3.3) H 0 ditolak jika Z hitung > Z α/2 atau P-value < α. Jika H 0 ditolak pada tingkat signifikansi α, artinya β mempunyai pengaruh yang signifikan. 6. Membandingkan metode OLS, spasial SAR dan spasial SEM. Perbandingan dilakukan dengan melihat nilai dari koefisien determinasi (R 2 ) dan Mean Square Error (MSE). Rumus dari koefisien determinasi sebagai berikut: (3.4) dimana: )² )² Sedangkan untuk rumus mean square error adalah sebagai berikut: (3.5) dimana: )²

7 41 7. Melakukan uji LISA dan membuat peta pola spasial kejadian diare. Kejadian diare dihitung dari nilai prediksi pada uji LISA. 3.7 Perancangan Program Komputer Tampilan pada rancangan awal terdapat pilihan untuk memasukkan data. User dapat memilih pilihan Browse untuk mamasukkan data atau input data. Data yang dimasukkan hanya bertipe.txt. Rancangan menu awal dapat dilihat pada Gambar 3.3. Gambar 3.3 Rancangan Awal Ketika user sudah memasukkan data, user dapat memilih pilihan Analyze untuk melakukan analisis data. Menu Analisis yang tersedia adalah Regresi OLS, Testing, Dependensi Test, Spatial SAR, Spatial SEM, dan Spatial Pattern. Rancangan menu untuk analisis data dapat dilihat pada Gambar 3.4.

8 42 Gambar 3.4 Rancangan Analisis Untuk melakukan analisis data dengan regresi, user dapat memilih Regresi OLS. Hasil dari anlisis regresi akan tampil disebelah kanan pilihan menu analisis statistik, atau di kotak Output. apabila user telah melakukan uji regresi, user dapat melakukan Uji Asumsi Residual dan Multikolinearitas dengan memilih pilihan Testing. Untuk uji asumsi residual identik, independent, dan normal dapat dilakukan dengan memilih button di Assumption Testing, setelah itu user dapat memilih Submit untuk mengatahui hasil yang akan didapat. Uji multiokolinearitas tidak jauh beda dengan uji asumsi resdiual. Jika user ingin melakukan uji multikolinearitas, user dapat memilih button VIF yang selanjutnya user dapat memilih Submit. Apabila user ingin kembali ke menu sebelumnya, user dapat memilih pilihan Back. Rancangan uji asumsi dapat dilihat pada Gambar 3.5.

9 43 Gambar 3.5 Rancangan Testing Gambar 3.6 Rancangan Dependensi Test Jika user memilih pilihan Back, user dapat melanjutkan analisis spasial dengan memilih menu Dependensi Test. Pada menu Dependensi Test terdapat pilihan untuk memasukkan data peta dan pembobot yang bertipe.shp dan.gal. User dapat melakukan uji Moran s I dan LM pada menu Dependensi Test. Pada uji Moran s I, sebelum user melakukan analisi, terlebih dahulu user memilih list

10 44 variabel prediktor. User dapat memilih Add untuk mengetahui hasil analisis tiap variabel prediktor pada uji Moran s I. Hasil dari analisis akan tampil di sebelah kanan pilihan menu atau di kotak Output. Terdapat pilihan Back untuk kembali ke menu sebelumnya. Rancangan menu Dependensi Test dapat dilihat pada Gambar 3.6. Jika user memilih menu Back, user dapat melakukan uji Spatial SAR dan Spatial SEM. Uji spasial ini dapat dilakukan setelah user mengetahui hasil yang didapatkan dari uji LM pada uji Dependensi Test. Hasil dari uji Spatial SAR dan Spatial SEM akan tampil di sebelah kanan pilihan menu atau di kotak Output. Setelah user melakukan uji spasial, selanjutnya user dapat melakukan analisis Spatial Pattern dengan memilih menu Spatial Pattren. Rancangan menu Pola Spasial dapat dilihat pada Gambar 3.7. Gambar 3.7 Rancangan Pola Spasial

11 45 Gambar 3.8 Rancangan Pemetaan Pada menu Spatial Pattern, terdapat pilihan uji LISA SAR, LISA SEM, dan Pemetaan. Pada menu Pemetaan, user dapat melihat pola kejadian diare berdasarkan model SAR dan SEM dengan memilih button LISA SAR untuk uji LISA pada SAR, SEM untuk uji LISA pada SEM. User dapat melihat pola kejadian diare berdasarkan faktor-faktor dengan memilih button pada Factor. Rancangan menu pemetaan dapat dilihat pada Gambar 3.8.