METODE PENELITIAN
4.5 Metode Analisis data
4.5.9 Pemodelan Ekonometrika Regresi Berganda
Pemodelan regresi berganda bertujuan untuk melihat bagaimana pengaruh salah satu varibel terhadap varibel lainnya. Pemodelan ini untuk menjawab bagaimana pengaruh kualitas pelayanan publik terhadap kualitas sumberdaya manusia (IPM) dan pengaruh kualitas sumberdaya manusia terhadap tingkat disparitas pembangunan wilayah. Agar bisa melihat langsung pengaruh variabel
independent terhadap dependent melalui elastisitas, maka pemodelan yang coba
diformulasikan menggunakan model ln. Melalui model tersebut akan terlihat
variabel mana saja yang paling berpengaruh dan memberikan kontribusi terbesar dalam meningkatkan IPM dan menurunkan tingkat disparitas khususnya pengaruh pelayanan publik pendidikan dan kesehatan terhadap IPM yang selanjutnya IPM tersebut mampu menjadi faktor untuk menurunkan disparitas wilayah.
4.5.9.1Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan Publik Pendidikan terhadap Kualitas Sumberdaya Manusia (IPM)
Dalam hipotesis penelitian, kualitas pelayanan publik sektor pendidikan akan memberikan pengaruh terhadap kualitas sumberdaya manusia. Kualitas seumberdaya manusia yang dilihat melalui IPM akan menjadi variabel dependent
atau variabel yang dipengaruhi. Beberapa variabel pelayanan publik di sektor pendidikan yang dianggap mempengaruhi IPM adalah rasio bangunan dan guru SD, SMP dan SMA terhadap penduduk usia sekolah pada masing-masing tingkat sekolah. Pemodelan ekonometrik dapat dilihat di bawah ini.
ln IPMit = β0 + β1 ln RBSDit + β2 ln RBSMPit + β3 ln RBSMAit + β4 ln RGSDit
+ β5 ln RGSMPit + β5 ln RGSMAit + eit
Keterangan :
IPMit = Variabel dependent, yaitu Tingkat Kualitas Sumberdaya Manusia (Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten Lebak di Kecamatan ke-i Pada Tahun ke-t)
β0 = Konstanta
β1,… β9 = Koefisien variabel independent
RBSDit = Rasio bangunan SD dengan penduduk usia SD Kabupaten Lebak di
Kecamatan ke-i Tahun ke-t
RBSMPit = Rasio bangunan SMP dengan penduduk usia SMP Kabupaten Lebak
di Kecamatan ke-i Tahun ke-t
RBSMAit = Rasio bangunan SMA dengan penduduk usia SMA Kabupaten Lebak
di Kecamatan ke-i Tahun ke-t
RGSDit = Rasio guru SD dengan penduduk usia SD Kabupaten Lebak di
Kecamatan ke-i Tahun ke-t
RGSMPit = Rasio guru SD dengan penduduk usia SMP Kabupaten Lebak di
Kecamatan ke-i Tahun ke-t
RGSMAit = Rasio guru SD dengan penduduk usia SMA Kabupaten Lebak di
Kecamatan ke-i Tahun ke-t
eit
4.5.9.2Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan Publik Kesehatan terhadap Kualitas Sumberdaya Manusia (IPM)
= Error
Analisis pengaruh kualitas pelayanan publik sektor kesehatan terhadap kualitas sumberdaya manusia (IPM) di Kabupaten Lebak akan dilihat berdasarkan fasilitas dan tenaga kesehatan. Pelayanan publik kesehatan berupa rasio
puskesmas, puskesmas pembantu, rumah sakit, dokter, perawat dan bidan
terhadap penduduk masing-masing kecamatan. Keenam variabel independent
tersebut akan diduga akan mempengaruhi variabel dependent berupa tingkat IPM di Kabupaten Lebak, karena salah satu indikator IPM adalah kualitas hidup manusia suatu wilayah. Adapun pemodelan secara matematis dapat dilihat di bawah ini.
ln IPMit = β0 + β1 ln RPUSit + β2 lnRPSTit + β3 ln RRSit + β4 ln RDOKit
+ β5 ln RPERit + β5 ln RBIDit + eit Keterangan :
IPMit = Variabel dependent, yaitu Tingkat Kualitas Sumberdaya Manusia (Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten Lebak di Kecamatan ke-i Pada Tahun ke-t)
β0 = Konstanta
β1,… β9 = Koefisien variabel independent
RPUSit = Rasio puskesmas dengan penduduk Kabupaten Lebak di Kecamatan
ke-i Tahun ke-t
RPSTit = Rasio puskesmas pembantu dengan penduduk Kabupaten Lebak di
Kecamatan ke-i Tahun ke-t
RRSit = Rasio rumah sakit dengan jumlah penduduk Kabupaten Lebak di
Kecamatan ke-i Tahun ke-t
RDOKit = Rasio dokter dengan jumlah penduduk Kabupaten Lebak di
Kecamatan ke-i Tahun ke-t
RPERit = Rasio perawat dengan jumlah penduduk Kabupaten Lebak di
Kecamatan ke-i Tahun ke-t
RBIDit = Rasio bidan Pembantu dengan jumlah penduduk Kabupaten Lebak di
Kecamatan ke-i Tahun ke-t
eit
4.5.9.3Analisis Sumber Disparitas Pembangunan Wilayah = Error
Secara teoritis, sumber disparitas pembangunan wilayah dapat disebabkan oleh banyak faktor, diantaranya adalah faktor geografis, historis, politis, kebijakan, administratif, sosial dan ekonomi. Mengikuti Hipotesa Neo-Klasik, variabel yang dapat digunakan sebagai variabel independen sebagai sumber disparitas yang diduga dalam pemodelan ekonometrik adalah pertumbuhan PDRB, pertumbuhan Indeks Pembangunan Manusia (IPM), rasio belanja infrastruktur umum, rasio belanja infrastruktur pendidikan dan rasio belanja infrastruktur kesehatan. Secara matematis, pemodelan tersebut dapat digambarkan pada model di bawah ini.
ln IWt = α + β1 ln Yt + β2l ln IPMt + β3 ln RBIUt + β4 ln RBIPt + β5 ln RBKt + et
Keterangan :
IWt : Indeks Williamson di Kabupaten Lebak pada Tahun ke-t
Yt : Pertumbuhan PDRB di Kabupaten Lebak pada Tahun ke-t
IPMt : Pertumbuhan Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten Lebak
pada Tahun ke-t
RBIUt : Rasio Belanja Infrastruktur Umum di Kab. Lebak pada Tahun ke-t
RBIPt : Rasio Belanja Infrastruktur Pendidikan di Lebak pada Tahun ke-t RBIKt : Rasio Belanja Infrastruktur Kesehatan di Kab. Lebak pada Tahun ke-t
4.5.9.4 Uji-F
Untuk menguji apakah suatu model regresi dapat menjelaskan atau memprediksi keragaman, maka digunakan statistik uji-F melalui analisis ragam
(Analysis of Variance). Koefisien determinasi (R2
1. Perumusan hipotesis :
) dihitung untuk menjelaskan berapa persen keragaman permintaan dapat dijelaskan dalam suatu model. Apabila koefisien determinasi makin mendekati nol, maka persamaan regresi yang dihasilkan makin baik untuk mengestimasi nilai variabel tak bebas (Y).
Tahapan untuk menguji apakah model regresi tersebut dapat menjelaskan atau memprediksi keragaman, maka menggunakan tahapan sebagai berikut :
H0 : β1 = … = β5 = 0 (model tidak dapat menjelaskan atau memprediksi keragaman)
H1 : paling sedikit ada β1
2. Penentuan nilai kritis, misalnya dengan taraf nyata α = 5%. Pada uji ini digunakan uji-F (F test).
≠ 0 (model dapat menjelaskan atau memprediksi keragaman)
3. Nilai Fhitung
4. Kriteria Pengambilan Keputusan (Decision Rule) :
dapat diketahui dari hasil perhitungan computer dalam Tabel Analisis Ragam (ANOVA)
Terima H0 jika Fhitung < Ftabel, artinya secara statistik belum dapat dibuktikan bahwa suatu model dapat menjelaskan atau memprdiksi keragaman. Hal tersebut berarti bahwa semua variabel bebas tidak berpengaruh terhadap nilai variabel tak bebas (Y).
Terima H1 (tolak H0), jika Fhitung > Ftabel, artinya secara statistik telah dibuktikan bahwamodel tersebut dapat menjelaskan atau memprediksi keragaman. Hal tersebut juga berarti bahwa semua variabel bebas berpengaruh terhadap nilai variabel tak bebas (Y).
Kriteria keputusan dapat dilakukan dengan menggunakan angka probabilitas (P_value atau sign) yang diperoleh dari perhitungan komputer kemudian diperbandingkan dengan taraf nyata pengujian yang digunakan (α=5%). Jika probabilitas (sign) lebih kecil dari taraf nyata (α=5%), maka keputusannya adalah menolak H0 atau menerima hipotesis alternatif (H1).
P_value atau significance yang dikeluarkan oleh software Minitab atau SPSS ini
dapat diinterpretasikan sebagai peluang (resiko) kesalahan dalam
menyimpulkan H1
1. Perumusan Hipotesis : .
4.5.9.5 Uji-t
Jika dalam pengujian model dengan uji-F disimpulkan bahwa model tersebut dapat menjelaskan keragaman, maka permasalahan selanjutnya adalah faktor mana yang dapat menjelaskan atau berpengaruh nyata terhadap variabel
dependent (Y) atau biasa disebut dengan uji-t.
Untuk menjawab permasalahan tersebut, digunakan statistik uji-t, yaitu uji hipotesis yang berkaitan dengan masing-masing koefisien model regresi. Tahapan uji-t adalah sebagai berikut :
H0 : βi = 0 (faktor ke-I tidak berpengaruh terhadap peubah tak bebas atau variabel dependent (Y)
H1 : βi
2. Penentuan nilai kritis, misalnya dengan taraf nyata α=5%. Karena pengujian
dua sisi (two-tailed test) maka pada penentuan t
≠ 0 (faktor ke-I berpengaruh terhadap peubah tak bebas atau
variabel dependent (Y)
tabel menggunakan α/2. Untuk
tabel t, derajat bebas (degree of freedom) adalah n-p-1, dimana p menyatakan banyaknya peubah bebas dan n adalah banyaknya kasus.
3. Nilai thitung
4. Pengambilan keputusan (Decision Rule) :
masing-masing koefisien regresi dapat diketahui dari hasil perhitungan komputer.
Terima H0, jika |thitung | < ttbel, artinya secara statistik belum dapat dibuktikan bahwa faktor ke-i tersebut berpengaruh nyata terhadap peubah tak bebas atau variabel dependent (Y).
Terima H1, (tolak H0) jika |thitung | > ttbel, artinya secara statistik telah dapat dibuktikan bahwa faktor ke-i tersebut berpengaruh nyata terhadap peubah tak bebas atau variabel dependent (Y).
Kriteria keputusan dapat dilakukan dengan menggunakan angka probabilitas (P_value atau sign) yang diperoleh dari perhitungan komputer kemudian diperbandingkan dengan tarfnyata pengujian yang digunakan (α=5%). Jika probabilitas (sign) lebih kecil dari taraf nyata (α=5%), maka keputusannya adalah menolak H0 atau menerima hipotesis alternatif (H1).
P_value atau significance yang dikeluarkan oleh software Minitab atau SPSS ini
dapat diinterpretasikan sebagai peluang (resiko) kesalahan dalam
menyimpulkan H1
4.5.10 Analisis Strengths Weaknesses Opportunities and Threats (SWOT) .
Analisis SWOT adalah analisis yang menggunakan matriks dalam menyusun strategi suatu perusahaan atau instansi. Pada awalnya, SWOT digunakan untuk menganalisis suatu kelayakan atau strategi bisnis dan usaha, Namun saat ini ternyata SWOT pun dapat digunakan untuk menyusun strategi perumusan kebijakan publik suatu institusi. Analisis SWOT dapat digunakan dengan berbagai cara untuk merancang analisis strategi suatu perusahaan.
Matriks SWOT dapat menggambarkan secara jelas bagaimana peluang dan ancaman yang dihadapai suatu institusi atau organisasi yang disesuaikan dengan kekuatan dan kelemahan yang dimilikinya. Untuk mempermudah analisis, maka perumusan strategi dapat dilihat dari struktur matriks SWOT pada Tabel 12.