Metode Analisis Data - PERNIKAHAN DINI DAN KEMISKINAN DENGAN VARIABEL PUTUS SEKOLAH, PERCERAIAN

Penelitian ini menggunakan analisis regresi respon kualitatif, ialah regresi dengan dasar respon kualitatif yang cukup sering ditemui dalam model ekonomi, seperti dalam penelitian ini..yang menggunakan penilaian seseorang yang termasuk kedalam golongan warga miskin berdasarkan kuisioner. Variabel yang dipengaruhi ini terdiri dari dua macam model variabel dependen kualitatif (dikotomis/biner) yaitu Y sama dengan satu dan Y sama dengan nol. Y sama dengan satu adalah untuk model variabel dependen yang digolongkan sebagai warga.miskin, sedangkan Y sama dengan nol adalah untuk model variabel dependen yang tidak..digolongkan sebagai warga miskin. Menurut (Gujarati &

Porter, 2013), model yang paling banyak digunakan untuk regresi respon kualitatif ialah model logit dan probit. Kedua model tersebut menjamin nilai estimasi probabilitas yang berkisar dalam batas logis, yaitu antara nol dan satu.

Model logit dan probit menggunakan bentuk fungsi distribusi kumulatif.

Perbedaannnya ialah model logit menggunakan fungsi distribusi logistik, sedangkan probit menggunakan fungsi distribusi normal. Untuk memilih salah satu model terbaik penelitian ini membandingkan nilai dari log likelihood probit dan log likelihood logit. Nilai maksimum log likelihood menunjukan nilai dari tiap parameter yang memberikan kemungkinan terbesar, dan normal secara asimtot, alami, konsisten, dan efektif (Wooldridge, 2013). Dalam penelitian ini menggunakan model logit (Logit Regression) untuk memperbaiki kelamahan pada

model.probabilitas linear. Penggunaan regresi logit (logit regression) disebabkan karena variabel dependen pada penelitian bersifat..dikotomi/biner dan memiliki nilai log likelihood yang lebih besar dari probit. Model Logit dalam penelitian ini menggunakan fungsi logit dengan bantuan program Stata 16.

Model logit bermula pada persamaan berikut:

Z_i = β₀+ β₁X₁+ β₂𝑋₂+ β₃𝑋₃+ β₄𝑋₄

Dari persamaan diatas dapat disederhanakan dengan mencari probabilitas model variabel dependen.yang dikategorikan sebagai warga miskin, dimana:

P_i = 1

1 + e^−Zⁱ = e^Z 1 + e^Z

Persamaan tersebut disebut sebagai fungsi distribusi kumulatif logistik atau model logit. Jika P_i adalah probabilitas warga yang dikategorikan miskin, maka 1 − P_i adalah probabilitas warga yang tidak dikategorikan miskin.dimana:

1 − P_i = e^−Zⁱ

1 + e^−Zⁱ = 1 1 + e^Zⁱ Dengan demikian dapat dituliskan menjadi:

P_i

1 + P_i = 1 + e^Zⁱ 1 + e^−Zⁱ = e^Zⁱ

Persamaan diatas dikenal dengan sebutan nilai odds ratio ialah probabilitas warga yang dikategorikan miskin terhadap rasio probabilitas warga yang tidak dikategorikan miskin. Apabila persamaan tersebut di log naturalkan maka akan didapat persamaan:

𝐿_𝑖 = 𝐿𝑛 𝑃_𝑖

1 + 𝑃_𝑖 = 𝑍_𝑖 = β₀+ β₁X₁+ β₂𝑋₂+ β₃𝑋₃+ β₄𝑋₄

42 1. Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif pada penelitian digunakan untuk mengulas deskripsi data yang dapat diketahui dari output rata-rata (mean) dan standar deviasi (standard deviation). Mean berfungsi untuk mengetahui perkiraan persentase rata-rata dari populasi penelitian..terhadap sampel penelitian. Standar deviasi berfungsi.untuk mengetahui nilai pada disperse rata-rata dari sampel.

2. Pengujian Model Penelitian

a. Uji Penentuan Model (log Likelihood Probit dan Logit)

Untuk memilih salah satu model terbaik diantara model probit dan logit, penelitian ini membandingkan nilai dari log likelihood probit dan log likelihood logit. Nilai maksimum log likelihood menunjukan nilai dari tiap parameter yang memberikan kemungkinan terbesar, dan normal secara asimtot, alami, konsisten, dan efektif (Wooldridge, 2013). Dalam penelitian ini menggunakan model logit (logit regression) untuk memperbaiki kelamahan pada model.probabilitas linear. Penggunaan regresi logit (logit regression) disebabkan karena variabel dependen pada penelitian bersifat..dikotomi/biner dan memiliki nilai log likelihood yang lebih besar dari probit.

b. Koefisien Determinasi

Menurut (Gujarati, 2003), terdapat beberapa kriteria yang harus diperhatikan dalam menentukan hasil keputusan dalam analisis data dan interpretasi terhadap penelitian, diantaranya koefisien determinasi dan uji kelayakan model regresi (Hosmer and Lemeshow’s Goodness of fit Test).

Koefisien determinasi pada penelitian menjadi tolak ukur goodness of fit dalam penelitian yang menggunakan model logit. Tolak ukur yang digunakan terlihat dari hasil pseudo R square,.dimana dalam model logit hasil tersebut mirip dengan R square pada regresi linear.

Seperti R square pada umumnya, nilai output Psuedo R-squared juga terletak antara angka nol dan satu. Hanya saja, pseudo R square hanya dapat dibandingkan dengan pseudo R square lainnya. Secara otomatis, program Stata mengukur hasil menggunakan Psuedo R-squared.

c. Kelayakan Model Regresi (Hosmer and Lemeshow’s Goodness of fit Test) Kelayakan model regresi.dalam pengujian hasil output goodness of fit juga dapat terlihat pada.output pengujian Hosmer and Lemeshow’s melalui hipotesis sebagai berikut:

a. Jika probabilitas Hosmer and Lemeshow’s > 0,05 maka H0 diterima b. Jika probabilitas Hosmer and Lemeshow’s < 0,05 maka H0 ditolak.

Model analisis pada penelitian ini menggunakan analisis regresi logistik, karena model logit pada variabel dependen yang digunakan merupakan variabel dummy yang diproksikan..dalam bentuk Ln yang memiliki nilai nol dan satu sehingga menggunakan rumus Ln dalam.memprediksi suatu peristiwa. Untuk mengetahui pengaruh pernikahan dini terhadap kemiskinan di Indonesia. Adapun persamaan dalam menguji hipotesis pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

𝐿𝑛 𝑃

1 − 𝑃 = 𝑍_𝑖 = β₀+ β₁𝑋₁+ β₂𝑋₂+ β₃𝑋₃+ β₄𝑋₄ Keterangan :

𝐿𝑛 ^𝑃

1−𝑃= 𝑍_𝑖 atau logit : Probabilitas pada kemiskinan

𝑍_𝑖 : Nilai Z ke i

𝛽₀ : Konstanta

𝐵₁𝑋₁ : Koefisien regresi variabel independen pernikahan dini

𝐵₂𝑋₂ : Koefisien regresi variabel independen putus sekolah

𝐵₃𝑋₃ : Koefisien regresi variabel independen perceraian 𝐵₄𝑋₄ : Koefisien regresi variabel independen gender

3. Pengujian Hipotesis a. Uji Parsial

Uji parsial bertujuan untuk mengetahui secara parsial signifikasi pengaruh variabel independen..terhadap variabel dependen dalam regresi logistik yang ditunjukan pada bagan P-value dengan dilakukannya Uji Wald. Sehingga,.dapat disimpulkan berdasarkan pada tabel normal tersebut. Berikut langkah-langkah yang harus dilakukan:

1) Merumuskan hipotesis statistik

2) Menentukan besarnya level of significance (α) sebesar 5%

3) Menentukan hipotesis nol (H0) ditolak atau diterima dengan kriteria sebagai.berikut:

(a) H0 ditolak dan H1 diterima (variabel independen tidak mempengaruhi variabel dependen) apabila probabilitas < α

(b) H0 diterima dan H1 ditolak (variabel independen mempengaruhi variabel dependen) apabila probabilitas > α

45 b. Uji Simultan

Uji simultan bertujuan untuk.mengetahui hubungan keseluruhan variabel independen, apakah dapat..mempengaruhi variabel dependen.

Pengujian secara simultan pada regresi logistik dapat.diketahui menggunakan Uji G², hasil uji ini sama dengan uji F yang ditunjukkan oleh regresi yang menggunakan metode OLS. Pengujian simultan pada Uji G² dapat diketahui hasilnya yakni..dengan mengetahui nilai chi-square hitung yang dibandingkan dengan chi-chi-square tabel, apabila nilai chi-square hitung > nilai chi-square tabel, dapat diartikan untuk menolak H0. Hasil tersebut menyimpulkan bahwa seluruh variabel independen.secara bersama-sama dapat mempengaruhi variabel dependen penelitian, begitupun sebaliknya apabila hipotesis menerima H0 dapat disimpulkan bahwa semua variabel independen secara bersama-sama..tidak dapat mempengaruhi variabel dependen penelitian. Atau secara singkat, memiliki hipotesis sebagai berikut :

1) Jika nilai Prob. chi-square > 0.05, maka H0 diterima 2) Jika Prob. chi-square < 0.05, maka H0 ditolak.

c. Marginal Effect

Besarnya pengaruh masing-masing variabel akan dijelaskan melalui estimasi nilai marginal effect. Menurut (Cameron & Trivedi, 2010), pada model regresi nonlinear, nilai dari marginal effect lebih informatif dibandingkan koefisien estimasi. Cara menginterpretasikan koefisien pada model logit ialah dengan menghitung perubahan

probabilitas nilai dengan marginal effect yang menghitung perubahan probabilitas jika terdapat perubahan variabel bebas.

E. Operasional Variabel Penelitian

Dalam dokumen PERNIKAHAN DINI DAN KEMISKINAN DENGAN VARIABEL PUTUS SEKOLAH, PERCERAIAN, DAN GENDER DI INDONESIA TAHUN 2014 (ANALISIS DATA IFLS-5) (Halaman 54-60)