BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Air Minum Semua makhluk hidup membutuhkan air, maka tempat yang tersedia air tentu penuh dengan makhluk hidup, kecuali air tersebut sudah sangat tercemar. Manusia juga hidup dan berkelompok di tempat-tempat yang yang berair seperti, sekitar sumber air di tepi sungai atau danau dan tempat-tempat yang air tanahnya dangkal, sehingga air mudah di gali (Ruslan H Prawiro, 1983). Air bersih yang sehat merupakan air yang dibutuhkan oleh manusia guna mencukupi kebutuhannya akan air minum. Definisi dari air bersih ini di indonesia telah dimuat dalam berbagai literatur. Seperti yang tertuang dalam peraturan menteri kesehatan nomor 416 tahun 1990 tentang pengawasan kualitas air bersih yang menyebutkan bahwa air bersih merupakan air yang dapat digunakan untuk kebutuhan sehari-hari yang kualitasnya telah memenuhi syarat-syarat kesehatan dan dapat diminum setelah dimasak. Sedangkan untuk air minum dalam peraturan menteri dengan tahun yang sama nomor 429 mengungkapkan bahwa air minum merupakan air yang kualitasnya telah memenuhi syarat kesehatan dan dapat diminum secara langsung. Dwijoasputro (1981) mengungkapkan bahwa air bersih merupakan air sehat yang digunakan untuk kegiatan manusia yang bebas dari kuman penyakit, bebas dari bahan kimia yang dapat mencemari air tersebut. Dari pendapat tersebut sudah jelas, jika air bersih memiliki beberapa syarat yang harus dipenuhi sebelum dapat digunakan mengingat air bersih ini menjadi kebutuhan mutlak bagi makhluk
10 hidup untuk dapat bertahan hidup. Hal ini pun telah diatur dalam peraturan menteri nomor 209 tahun 202, dimana untuk dapat menjadi air minum, sumber air harus memenuhi beberapa syarat, yang diantaranya adalah tidak berwarna, tidak berasa, tidak berbau dan tidak mengandung mikroorganisme yang dapat berbahaya bagi tubuh. Dari berbagai sumber air memang tidak semuanya dapat dikonsumsi, dan untuk dapat digunakan dalam memenuhi kehidupan sehari-hari terutama jika hendak digunakan sebagai air minum, mengingat sekarang ini banyak ditemukan beragam jenis virus dan bakteri akibat limbah yang mencemari sumber air. Untuk itulah ada beberapa syarat yang harus anda pastikan sebelum mengkonsumsinya, yang diantaranya adalah syarat fisika, syarat kimiawi, syarat mikrobiologis, dan syarat radioaktif. 2.2 Pengertian Penduduk Pengetahuan tentang kependudukan adalah sangat penting untuk lembagalembaga swasta maupun pemerintahan baik Nasional maupun Daerah. Pengertian dari penduduk sendiri adalah sangat banyak, dalam ilmu sosiologi penduduk adalah kumpulan manusia yang menempati wilayah geografi dan ruang tertentu. Sedangkan berdasarkan Undang- Undang Dasar 1945 pasal 26 ayat 2, Penduduk adalah Warga Negara Indonesia dan Orang Asing yang bertempat tinggal di Indonesia. Dan secara umum penduduk adalah semua orang yang berdomisili di wilayah Republik Indonesia selam 6 bulan atau lebih dan atau mereka yang berdomisili kurang dari 6 bulan tetapi bertujuan untuk menetap di wilayah Republik Indonesia.
11 2.3 Pengertian Pendapatan Perkapita Penduduk Pendapatan perkapita merupakan pendapatan yang diterima oleh masing-masing perkepala penduduk pada suatu periode tertentu. 2.4 Tarif Air Minum Tarif air minum merupakan biaya yang dikenakan suatu perusahaan daerah air minum kepada konsumen atau biaya yang dikenakan (dibebankan) kepada pelanggan untuk setiap M3 air yang disalurkan yang dinyatakan dalam satuan rupiah. Berdasarkan Perda No 10/2009 tentang PDAM dan Permendagri No 23/2007 tentang tarif air. 2.5 Pengertian Produksi Air Minum Produksi adalah suatu kegiatan untuk menciptakan/menghasilkan atau menambah nilai guna terhadap suatu barang atau jasa untuk memenuhi kebutuhan oleh orang atau badan (produsen). Orang atau badan yang melakukan kegiatan produksi dikenal dengan sebutan produsen. Sedangkan barang atau jasa yang dihasilkan dari melakukan kegiatan produksi disebut dengan produk. Produksi sesungguhnya merupakan satu rangkaian kegiatan ekonomi yang tidak dapat dipisahkan dari kegiatan lainnya yaitu, konsumsi dan distribusi. Ketiganya memang saling mempengaruhi, namun harus diakui bahwa produksi merupakan titik pangkal dari kegiatan ekonomi. Fungsi dari produksi itu sendiri adalah hubungan antara input yang digunakan dalam suatu proses produksi dengan jumlah output yang dihasilkan.
12 Proses produksi merupakan suatu kegiatan yang dilakukan oleh manusia untuk menghasilkan barang-barang dalam memenuhi kebutuhan hidup dengan berbagai motif yang berorientasi pada keuntungan, ekonomi dan sosial yang mana kegiatan produksi tersebut dilakukan karena adanya manfaat positif dan tidak menimbulkan kerusakan moral (etika) bagi masyarakat. Proses produksi air minum merupakan kegiatan yang dilakukan oleh perusahaan air minum daerah untuk menghasilkan air minum yang bersih dan layak pakai dalam memenuhi kebutuhan masyarakat luas. Air yang diproduksi oleh PDAM biasanya diproduksi lebih banyak dari permintaan masyarakat agar tidak terjadi kekurangan air minum di waktu-waktu yang tak terduga. 2.6 Konsep Permintaan Permintaan menjelaskan sifat para pembeli dalam permintaan suatu barang. Teori permintaan menjelaskan sifat hubungan antara jumlah permintaan barang dan harganya dikenal dengan hukum permintaan yang berbunyi, makin tinggi harga suatu barang, makin sedikit jumlah barang yang diminta (Kaman Nainggolan, 2005) 2.7 Pengertian Regresi Linier Pengertian regresi secara umum adalah sebuah alat statistik yang memberikan penjelasan tentang model (pola hubungan) antara dua variabel atau lebih. Istilah regresi pertama kali diperkenalkan oleh Francis Galton pada tahun 1877. Variabel yang pertama disebut dengan bermaca-macam istilah: variabel penjelas, variabel eksplanatorik, variabel independen, atau secara bebas, variabel X (karena
13 seringkali digambarkan dalam grafik sebagai absis, atau sumbu X). Variabel yang kedua adalah variabel yang dipengaruhi, variabel independen, variabel terikat, atau variabel Y. Kedua variabel ini dapat merupakan variabel acak (random), namun variabel yang dipengaruhi harus selalu variabel acak. Istilah regresi pada mulanya bertujuan untuk membuat perkiraan nilai satu variabel terhadap satu variabel yang lain. Pada perkembangan selanjutnya analisis regresi dapat digunakan sebagai alat untuk membuat perkiraan nilai suatu variabel dengan menggunakan beberapa variabel lain yang berhubungan dengan variabel tersebut. Jadi prinsip dasar yang harus dipenuhi dalam membangun suatu persamaan regresi adalah bahwa antara suatu variabel tidak bebas (dependent variable) dengan variabel-variabel bebas (independent variabel) lainnya memiliki sifat hubungan sebab akibat (hubungan kausalitas), baik didasarkan pada teori, hasil penelitian sebelumnya, maupun yang didasarkan pada penjelasan logis tertentu. 2.8 Persamaan Regresi Persamaan regresi (regression equation) adalah suatu persamaan matematis yang mendefenisikan hubungan antara dua variabel. Persamaan regresi yang digunakan untuk membuat taksiran mengenai variabel tak bebas disebut persamaan regresi estimasi, yaitu suatu formula matematis yang menunjukkan hubungan keterkaitan antara satu atau beberapa variabel yang nilainya sudah diketahui dengan satu variabel lain yang nilainya belum diketahui. Sifat hubungan antar variabel dalam persamaan regresi merupakan hubungan sebab akibat (casual relationship).
14 Untuk mempelajari hubungan-hubungan antara beberapa variabel, persamaan analisis regresi dapat dilihat dari dua bentuk, yaitu: 1. Analisis regresi linier sederhana 2. Analisis regresi linier berganda Analisis regresi sederhana merupakan regresi yang melibatkan hubungan antara satu variabel tak bebas dihubungkan dengan satu variabel bebas. Sedangkan analisis regresi berganda merupakan hubungan antara 2 variabel atau lebih, yaitu sekurang-kurangnya dua variabel bebas dengan satu variabel tak bebas. Tujuan utama regresi adalah untuk membuat estimasi rata-rata dan nilai suatu variabel tak bebas (dependent variabel) yang berhubungan jika nilaivariabel lainnya sudah ditemukan. 2.9 Analisis Regresi Linier Sederhana Regresi linier sederhana adalah metode statistik yang digunakan untuk mendapatkan hubungan matematis dalam bentuk suatu persamaan antara variabel tak bebas tunggal dengan variabel bebas tunggal. Regresi linier sederhana hanya memiliki satu peubah yang dihubungkan dengan satu peubah tidak bebas. Persamaan regresi linier sederhana merupakan suatu persamaan garis lurus yang menjelaskan hubungan natara variabel bebas dan tak bebas. Bentuk umum dari persamaan regresi linier sederhana adalah : Y = a + bx (2.1) Keterangan:
15 Y X ɑ = Variabel tak bebas. = Variabel bebas = Parameter intersep (Titik potong kurva terhadap sumbu Y). b = Parameter koefisien regresi (slope) dari variabel X. 2.10 Analisis Regresi Linier Berganda Analisis regresi linier berganda adalah hubungan secara linier antara dua atau lebih variabel bebas dengan variabel tak bebas. Analisis digunakan untuk mengetahui arah hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas apakah masing-masing variabel bebas berhubungan positif atau negatif dan untuk memprediksi nilai dan variabel tak bebas apabila nilai variabel bebas mengalami kenaikan atau penurunan. Banyak persoalan penelitian dan pengamatan yang terjadi sebagai akibat lebih dari dua variabel, atau dengan kata lain dari satu peubah dalam membentuk model regresi. Regresi linier berganda hampir sama dengan regresi linier sederhana, hanya saja pada regresi linier berganda variabel bebasnya lebih dari satu variabel penduga. Secara umum model regresi linier berganda adalah sebagai berikut: Y i = B 0 + B 1 X 1i + B 2 X 2i +... + B k X k + ε i (Untuk populasi) (2.2) Y i = b 0 + b 1 X 1 + b 2 X 2 +... + b k X k + ε i (Untuk sampel) (2.3) Dengan: Y b 0 = Variabel tak bebas = Konstanta
16 b j X j i = Koefisien regresi = Variabel bebas = 1, 2,..., n Untuk mencari nilai b0, b1, b2,..., bk diperlukan n buah pasang data (X1, X2,..., Xn, Yi) yang didapat dari pengamatan: Tabel 2.1 Bentuk Umum Tabel Data Regresi Linier Berganda NO Observasi RESPON VARIABE L BEBAS VARIABE L BEBAS VARIABE L BEBAS VARIABE L BEBAS... 1... 2... 3........................... N... Dalam penelitian ini, digunakan lima variabel yang terdiri dari satu variabel bebas Y dan empat variabel X yaitu X1, X2, X3 dan X4. Maka persamaan regresi bergandanya adalah: Y i = b 0 + b 1 X 1i + b 2 X 2i + b 3 X 3i + b 4 X 4i (2.4) Persamaan di atas dapat diselesaikan dengan lima bentuk yaitu:
17 Untuk mencari b0, b1, b2, b3, b4, persamaan di atas disubsitusikan sehingga diperoleh model regresi linier berganda Y atas X1, X2, X3 dan X4. 2.11 Uji Keberartian Regresi Sebelum persamaan regresi yang diperoleh digunakan untuk membuat kesimpulan terlebih dahulu diperiksa setidak-tidaknya mengenai kelinieran dan keberartiannya. Pemeriksaan ini ditempuh melalui pengujian hipotesis. Uji keberartian dilakukan untuk meyakinkan apakah regresi yang didapat berdasarkan penelitian ada artinya. Untuk itu diperlukan dua acam jumlah kuadrat (JK) yaitu Jumlah Kuadrat untuk regresi yang ditulis Jkreg dan Jumlah Kuadrat untuk sisa (residu) yang ditulis dengan Jk res. Jika Maka secara umum jumlah kuadrat-kuadrat tersebut dapat dihitung dari: (2.5) dengan derajat kebebasan dk = k dengan derajat kebebasan dk = (n k 1) untuk sampel berukuran n.
18 Dengan demikian uji keberartian regresi berganda dapat dihitung dengan : (2.6) Dengan statistik F yang menyebar mengikuti distribusi F dengan derajat kebebasan pembilang V 1 = k dan penyebut V 2 = n k 1. 2.12 Pengujian Hipotesis Pengujian hipotesis merupakan salah satu tujuan yang akan dibuktikan dalam penelitian. Jika terdapat deviasi antara sampel yang dientukan dengan jumlah populasi maka tidak menutup kemungkinan untuk terjadinya kesalahan dalam mengambil keputusan antara menolak atau menerima suatu hipotesis. Pengujian hipotesis dapat didasarkan dengan menggunakan dua hal, yaitu: tingkat signifikansi atau probabilitas dan tingkat kepercayaan atau confidence interval. Didasarkan tingkat signifikansi pada umumnya orang menggunakan 0,05. Kisaran tingkat signifikansi mulai dari 0,01 sampai dengan 0,1. Yang dimaksud dengan tingkat signifikansi adalah probabilitas melakukan kesalahan tipe 1, yaitu kesalahan menolak hipotesis ketika hipotesis tersebut benar. Tingkat kepercayaan pada umumnya ialah sebesar 95%, yang dimaksud dengan tingkat kepercayaan ialah tingkat dimana sebesar 95% nilai sampel akan mewakili nilai populasi dimana sampel berasal. Dalam melakukan uji hipotesis terdapat dua hipotesis, yaitu: (hipotesis 0) dan (hipotesis alternatif). bertujuan untuk memberikan usulan dugaan kemungkinan tidak adanya perbedaan antara perkiraan penelitian dengan keadaan yang sesungguhnya yang akan diteliti. bertujuan memberikan usulan dugaan adanya perbedaan perkiraan dengan keadaan sesungguhnya yang akan diteliti.
19 Pembentukan suatu hipotesis memerlukan toeri-teori maupun hasil penelitian terlebih dahulu sebagai pendukung pernyataan hipotesis yang diusulkan. Dalam membentuk hipotesis ada beberapa hal yang dipertimbangkan, yaitu: 1. Hipotesis nol dan hipotesis alternative yang diusulkan 2. Daerah penerimaan dan penolakan serta teknik arah pengujian (one tailed atau two tailed). 3. Penentuan nilai hitung statistik. 4. Menarik kesimpulan apakah menerima atau menolak hipotesis yang diusulkan dalam uji keberartian regresi. Langkah-langkah yang dibutuhkan untuk pengujian hipotesis ini antara lain. 1. Tidak terdapat hubungan fungsional yang signifikan antara variabel bebas dengan variabel terikat. Terdapat hubungan fungsional yang signifikan antara variabel bebas dengan variabel terikat. 2. Pilih taraf nyata yang diinginkan. 3. Hitung statistik dengan menggunakan persamaan. 4. Nilai menggunakan daftar table F dengan taraf signifikansi yaitu:. 5. Kriteria pengujian : jika, maka ditolak dan diterima. Sebaliknya jika, maka diterima dan ditolak.
20 2.13 Koefisien Determinasi Koefisien determinasi yang dinyatakan dengan untuk pengujian regresi linier berganda yang mencakup lebih dari dua variabel adalah untuk mengetahui proporsi keragaman total dalam variabel tak bebas (Y) yang dapat dijelaskan atau diterangkan oleh variabel-variabel bebas (X) yang ada di dalam model persamaan regresi linier berganda secara bersama-sama. Maka akan ditentukan dengan rumus, yaitu: = (2.7) Keterangan: = Jumlah kuadrat regresi Harga yang diperoleh sesuai dengan variansi yang dijelaskan masingmasing variabel yang tinggal dalam regresi tersebut. Hal ini mengakibatkan variansi yang dijelaskan penduga yang disebabkan oleh variabel yang berpengaruh saja ataupun dengan kata lain hanya yang bersifat nyata. 2.14 Uji Korelasi Analisa korelasi dilakukan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel (bivariate correlation) atau lebih dari 2 variabel (multivariate correlation) dalam suatu penelitian. Untuk menentukan seberapa besar hubungan antar variabel tersebut dapat dihitung dengan menggunakan rumus koefisien korelasi. Rumus untuk koefisien regresi adalah: { }{ } (2.8)
21 Adapun untuk menghitung koefisien korelasi antara variabel terikat Y dan variabel bebas yaitu: 1. Koefisien korelasi antara Y dan { }{ } 2. Koefisien korelasi antara Y dengan { }{ } 3. Koefisien korelasi antara Y dan { }{ } Koefisien korelasi memiliki nilai antara -1 hingga +1. Sifat nilai koefisien korelasi adalah (+) ataupun minus (-) yang menunjukan arah korelasi. Makna dari sifat korelasi adalah: 1. Tanda positif (+) pada koefisien korelasi menunjukan hubungan searah atau koefisien positif. Artinya jika nilai suatu variabel mengalami kenaikan maka nilai variabel yang lain juga mengalami kenaikan dan demikian juga sebaliknya. 2. Tanda negatif (-) pada koefisien korelasi menunjukan hubungan yang berlawanan arah atau korelasi negatif. Artinya jika nilai suatu variabel mengalami kenaikan maka nilai variabel yang lain akan mengalami penurunan dan demikian juga sebaliknya.
22 Sifat korelasi akan menentukan arah korelasi. Keeratan korelasi dapat dikelompokan sebagai berikut. Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0,80-1,000 Sangat Kuat 0,60-0,799 Kuat 0,40-0,599 Cukup Kuat 0,20-0,399 Rendah 0-0,199 Sangat Rendah 2.15 Kesalahan Standart Estimasi Untuk mengetahui ketetapan persamaan estimasi dapat digunakan kesalahan standar estimasi (standard error of estimate). Besarnya kesalahan standar estimasi menunjukan ketetapan persamaan estimasi untuk menjelaskan nilai variabel tidak bebas yang sesungguhnya. Semakin kecil nilai kesalahan standar estimasi tersebut, makin tinggi ketetapan persamaan estimasi yang dihasilkan untuk menjelaskan nilai variabel tidak bebas sesungguhnya. Sebaliknya, semakin besar nilai kesalahan standar estimasi, maka semakin rendah persamaan estimasi yang dihasilkan untuk menjelaskan nilai variabel tidak sesungguhnya. (Alfigari, 2000.Analisis Regresi Teori, kasus dan solusi, Edisi Kedua, Yogyakarta : BPFE halaman 1 dan 2). Kesalahan standar estimasi (kekeliruan baku taksiran) dapat ditentukan dengan rumus:
23 (2.9) Dimana adalah nilai data sebenarnya dan adalah nilai taksiran. 2.15 Uji Signifikansi Koefisien Regresi Linier Berganda Untuk mengetahui bagaimana keberartian setiap variabel bebas dalam regresi, perlu diadakan pengujian tersendiri mengenai koefisien-koefisien regresi. Model persamaan regresi linier berganda: Perumusan Hipotesa: : dimana i = 1,2,, k : dimana i = 1,2,, k Perhatikan bahwa hipotesis nol menyatakan koefisien regresi populasi ke ( bernilai nol. Dengan kata lain, variabel bebas ke- memiliki pengaruh yang tidak signifikan secara statistik terhadap variabel tak bebas, dengan mengontrol pengaruh dari variabel bebas lain. Hipotesis alternative menyatakan koefisien regressi populasi ke- ( tidak bernilai nol. Dengan kata lain, variabel bebas kemempunyai pengaruh yang signifikan secara statistik terhadap variabel tak bebas, dengan mengontrol pengaruh dari variabel bebas yang lain. Untuk pengambilan keputusan terhadap hipotesis, dapat dilakukan dengan membandingkan nilai statistik dari uji t ( ) terhadap nilai kritis berdasarkan table distribusi t ( ). Berikut aturan pengambilan keputusan terhadap hipotesis
24 Berdasarkan uji t: Jika maka diterima dan ditolak. Jika maka ditolak dan diterima. Pengambilan keputusan terhadap hipotesis juga dapat dilakukan dengan menggunakan pendekatan nilai probabilitas dari uji t. Nilai probabilitas dari uji t dibandingkan dengan tingkat signifikansi yang digunakan. Berikut aturan pengambilan keputusan terhadap hipotesis berdasarkan pendekatan nilai probabilitas. (Gio, Prana Ugiana. 2015. Belajar Statistika dengan SPSS. Medan: USU Press)