FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
KESEJAHTERAAN RUMAH TANGGA
DI KABUPATEN SERDANG BEDAGAI
DENGAN PENDEKATAN
REGRESI LOGISTIK
SKRIPSI
MUINAH
110823031
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
KESEJAHTERAAN RUMAH TANGGA
DI KABUPATEN SERDANG BEDAGAI
DENGAN PENDEKATAN
REGRESI LOGISTIK
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Sains
MUINAH
110823031
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul
: FAKTOR-FAKTOR YANG
MEMPENGARUHI
KESEJAHTERAAN RUMAH
TANGGA DI KABUPATEN
SERDANG BEDAGAI DENGAN
PENDEKATAN REGRESI LOGISTIK
Kategori
: SKRIPSI
Nama
: MUINAH
Nomor Induk Mahasiswa : 110823024
Program Studi
: SARJANA (S1) EKSTENSI
MATEMATIKA
Departemen
: MATEMATIKA
Fakultas
:MATEMATIKA DAN ILMU
PENGETAHUAN ALAM (FMIPA)
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Disetujui di
Medan, April 2015
Komisi Pembimbing
:
Pembimbing 2 ,
Pembimbing 1,
Drs. Pangarapen Bangun, M.Si
Dr. Suwarno Ariswoyo, M.Si
NIP 19560815 1985031 005
NIP 19500312 198003 1 001
Disetujui oleh
Departemen Matematika FMIPA USU
Ketua,
PERNYATAAN
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
KESEJAHTERAAN RUMAH TANGGA
DI KABUPATEN SERDANG BEDAGAI
DENGAN PENDEKATAN
REGRESI LOGISTIK
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri.Kecuali beberapa
kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, April 2015
MUINAH
PENGHARGAAN
Puji dan syukur penulis ucapkan kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan
karunia-Nya, sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi dengan
judul Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kesejahteraan Rumah Tangga Di
Kabupaten Serdang Bedagai Dengan Pendekatan Regresi Logistik.
Terimakasih Penulis Sampaikan Kepada Bapak Dr. Suwarno Ariswoyo,
M.Si selaku pembimbing 1 dan Bapak Drs. Pangarapen Bangun, M.Si selaku
pembimbing 2 yang telah meluangkan waktunya untuk membimbing selama
penyusunan skripsi ini. Terimakasih kepada Bapak Drs. Marihat Situmorang,
M.Kom selaku pembanding 1 dan Bapak Drs. Ujian Sinulingga, M.Si selaku
pembanding 2 yang telah memberikan masukan selama penyusunan skripsi ini.
Terimakasih kepada Bapak Prof. Dr. Tulus, M.Si dan Ibu Dra.Mardiningsih, M.Si
selaku Ketua Departemen dan Sekertaris Departemen Matematika FMIPA USU
Medan, Dekan dan Pembantu Dekan FMIPA USU dan rekan-rekan kuliah.Terima
kasih penulis sampaikan kepada Ibu Dra. Enny Nuryani Nasution selaku Kepala
Badan Pusat Statistik Kabupaten Serdang Bedagai dan Bapak M.Ervin Sugiar
S,ST yang telah memberikan bantuan dan dorongan kepada penulis. Yang
terspesial buat orang tua saya Bapak M.Toha dan Ibu Badriyah serta adik-adik
saya yang selama ini memberikan bantuan dan dorongan yang diperlukan.
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
KESEJAHTERAAN RUMAH TANGGA
DI KABUPATEN SERDANG BEDAGAI
DENGAN PENDEKATAN
REGRESI LOGISTIK
ABSTRAK
Penelitian ini dibahas faktor-faktor yang dapat mempengaruhi kesejahteraan
rumah tangga di Kabupaten Serdang Bedagai. Faktor tersebut antara lain :
kependudukan, pendidikan, kesehatan, ketenagakerjaan, sosial ekonomi,
perumahan dan teknologi informasi dan komunikasi. Metode yang digunakan
adalah regresi logistik. Hasil yang diperoleh dari model berturut-turut adalah
jumlah anggota rumah tangga sebesar -0,765 (76,5%), ijazah tertinggi yang
dimiliki kepala rumah tangga sebesar 0,131 (13,1%), pengalaman membeli beras
raskin selama tiga bulan terakhir sebesar 0,743 (74,3%), sumber air minum rumah
tangga sebesar -0,236 (23,6%), bahan bakar yang digunakan rumah tangga sebesar
-0,149 (14,9%), dan penguasaan laptop di rumah tangga tersebut sebesar -1,173.
Hasil dari analisa menunjukkan bahwa jumlah anggota rumah tangga memiliki
pengaruh terhadap kesejahteraan rumah tangga sebesar 74,3%.
FACTORS THAT AFFECT THE WELFARE OF
HOUSEHOLD IN SERDANG BEDAGAI
DISTRICT LOGISTIC REGRESSION
APPROACH
ABSTRACT
This study aims to determine what factors affect the welfare in Serdang Bedagai District. These factors such as : the population, school, health, employment, socioeconomic, housing, and information technology and communication. The method used is logistic regression. The results obtained from successive model is the amount of household members of -0,765 (76,5%); graduates who owned the head household by 0,131 (13,1%);raskin buying experience over the past three month of 0,743 (74,3%);household a drink water source of -0,236 (23,6%); fuel used by households of -0,149 (14,9%); and the mastery of laptops in the household of -1,173 (11,73%). Results of the analysis showed that the amount of household members has an influence on household welfare of 74,3%.
DAFTAR ISI
Halaman
PERSETUJUAN ii
PERNYATAAN iii
PENGHARGAAN iv
ABSTRAK v
ABSTRACT vi
DAFTAR ISI vii
DAFTAR TABEL x
DAFTAR GAMBAR xii
Bab 1 PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang 1
1.2 Rumusan Masalah 4
1.3 Batasan Masalah 4
1.4 Tujuan Penelitian 5
1.5 Tinjauan Pustaka 5
1.6 Kontribusi Penelitian 8
1.7 Metode Penelitian 9
Bab 2 LANDASAN TEORI
2.1 Data 13
2.1.1 Jenis Data 13
2.1.2 Skala Pengukuran 13
2.1.3 Metode Pengumpulan Data 15
2.1.4 Populasi dan Sampel 16
2.2 Statistik Deskriptif 16
2.3 Regresi 19
2.3.1 Pengertian Regresi 19
2.3.2 Regresi Logistik 20
2.3.3 Asumsi Regresi Logistik 21
2.3.4 Persamaan Regresi Logistik 21
2.4 Konsep Kesejahteraan 23
2.5 Faktor Kesejahteraan Rumah Tangga 24
2.6 Kerangka Pemikiran dan Hipotesis 26
2.6.1 Kerangka Pemikiran 26
2.6.2 Hipotesis 26
Bab 3 PEMBAHASAN
3.1 Pengumpulan Data 28
3.1.1 Populasi dan Sampel 28
3.1.2 Sumber Data 28
3.2 Karakteristik kesejahteraan Rumah Tangga
di Kabupaten Serdang Bedagai 28
3.2.1 Kependudukan 30
3.2.2 Pendidikan 32
3.2.3 Kesehatan 33
3.2.4 Ketenagakerjaan 34
3.2.5 Sosial Ekonomi Rumah Tangga 36
3.2.6 Perumahan 37
3.2.7 Teknologi Informasi dan Komunikasi 40
3.3Analisis Regresi Logistik 42
3.3.1 Regresi Logistik Biner Secara Individu 42
3.3.2 Regresi Logistik Biner Secara Serentak 43
3.3.3 Persamaan Regresi Logistik 45
3.3.4 Uji Kesesuaian Model Regresi Logistik 47
Bab 4 KESIMPULAN DAN SARAN
4.1Kesimpulan 50
4.2Saran 51
DAFTAR PUSTAKA
DAFTAR TABEL
Halaman Tabel 3.1 Statistik Deskriptif Pengeluaran Perkapita Rumah
Tangga Per Bulan 29
Tabel 3.2 Jumlah Dan Persentase Rumah Tangga Miskin Dan
Tidak Miskin 29
Tabel 3.3 Statistik Deskriptif Jumlah Anggota Rumah
Tangga Dan Usia Kepala Rumah Tangga 30
Tabel 3.4 Independent Sample Test Jumlah Anggota Rumah
Tangga 31
Tabel 3.5 Statistik Deskriptif Jenis Kelamin Dan Status
Perkawinan Kepala Rumah Tangga 31
Tabel 3.6 Independent Sample Test Status Perkawinan
Rumah Tangga 32
Tabel 3.7 Statistik Deskriptif Ijazah Tertinggi Yang Dimiliki
Kepala Rumah Tangga 33
Tabel 3.8 Statistik Deskriptif Kesehatan Kepala Rumah
Tangga Selama Satu Bulan Terakhir 34
Tabel 3.9 Statistik Deskriptif Kegiatan Utama Kepala Rumah
Tangga 34
Tabel 3.10 Statistik Deskriptif Lapangan Usaha Utama Kepala
Rumah Tangga 35
Tabel 3.11 Statistik Deskriptif Status Pekerjaan Utama Kepala
Rumah Tangga 36
Tabel 3.12 Statistik Deskriptif Pengalaman Membeli Beras
Raskin Selama Tiga Bulan Terakhir 36
Tabel 3.13 Independent Sample Test Pembelian Raskin 37 Tabel 3.14 Statistik Deskriptif Status Penguasaan Bangunan
Tempat Tinggal 37
Tabel 3.16 Statistik Deskriptif Cara Memperoleh Sumber Air
Minum 39
Tabel 3.17 Independent Sample Test Cara Memperoleh
Sumber Air Minum 39
Tabel 3.18 Statistik Deskriptif Bahan Bakar Memasak 40
Tabel 3.19 Statistik Deskriptif Ada/Tidak Ada Anggota
Rumah Tangga Yang Dapat Menggunakan Telepon
Seluler 40
Tabel 3.20 Statistik Deskriptif Ada/Tidak Ada Anggota
Rumah Tangga Yang Menguasai Penggunaan
Komputer Desktop 41
Tabel 3.21 Statistik Deskriptif Ada/Tidak Ada Anggota
Rumah Tangga Yang Menguasai Penggunaan
Laptop 41
Tabel 3.22 Uji Signifikansi Parameter Secara Individu 43
Tabel 3.23 Uji Signifikansi Parameter Secara Serentak 45
Tabel 3.24 Nilai Koefisiensi Tiap Variabel 45
Tabel 3.25 Hosmer And Lemeshow Test 47
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 Skema Kerangka Pemikiran 26
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI
KESEJAHTERAAN RUMAH TANGGA
DI KABUPATEN SERDANG BEDAGAI
DENGAN PENDEKATAN
REGRESI LOGISTIK
ABSTRAK
Penelitian ini dibahas faktor-faktor yang dapat mempengaruhi kesejahteraan
rumah tangga di Kabupaten Serdang Bedagai. Faktor tersebut antara lain :
kependudukan, pendidikan, kesehatan, ketenagakerjaan, sosial ekonomi,
perumahan dan teknologi informasi dan komunikasi. Metode yang digunakan
adalah regresi logistik. Hasil yang diperoleh dari model berturut-turut adalah
jumlah anggota rumah tangga sebesar -0,765 (76,5%), ijazah tertinggi yang
dimiliki kepala rumah tangga sebesar 0,131 (13,1%), pengalaman membeli beras
raskin selama tiga bulan terakhir sebesar 0,743 (74,3%), sumber air minum rumah
tangga sebesar -0,236 (23,6%), bahan bakar yang digunakan rumah tangga sebesar
-0,149 (14,9%), dan penguasaan laptop di rumah tangga tersebut sebesar -1,173.
Hasil dari analisa menunjukkan bahwa jumlah anggota rumah tangga memiliki
pengaruh terhadap kesejahteraan rumah tangga sebesar 74,3%.
FACTORS THAT AFFECT THE WELFARE OF
HOUSEHOLD IN SERDANG BEDAGAI
DISTRICT LOGISTIC REGRESSION
APPROACH
ABSTRACT
This study aims to determine what factors affect the welfare in Serdang Bedagai District. These factors such as : the population, school, health, employment, socioeconomic, housing, and information technology and communication. The method used is logistic regression. The results obtained from successive model is the amount of household members of -0,765 (76,5%); graduates who owned the head household by 0,131 (13,1%);raskin buying experience over the past three month of 0,743 (74,3%);household a drink water source of -0,236 (23,6%); fuel used by households of -0,149 (14,9%); and the mastery of laptops in the household of -1,173 (11,73%). Results of the analysis showed that the amount of household members has an influence on household welfare of 74,3%.
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia, Kesejahteraan adalah hal atau keadaan
sejahtera, keamanan, keselamatan, ketentraman. Dalam istilah umum, sejahtera
menunjuk ke keadaan yang baik, kondisi manusia dimana orang-orangnya dalam
keadaan makmur, dalam keadaan sehat dan damai (id.wikipedia.org).
Berdasarkan Undang-undang Nomor 32 Tahun 2014 Tentang Pemerintah Daerah
telah diatur bahwa salah satu hakekat dari otonomi daerah adalah untuk
meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Keberhasilan pembangunan dengan
adanya otonomi daerah dapat tercermin dari banyaknya masyarakat yang ikut
berpartisipasi dan menerima dampak positif dari proses pembangunan yang
dilaksanakan di suatu daerah. Adanya regulasi yang mengatur tentang otonomi
daerah, memberikan kesempatan yang lebih luas bagi pemerintah daerah untuk
dapat mewujudkan kesejahteraan masyarakat yang lebih baik.
Menurut Badan Pusat Statistik (BPS), kesejahteraan merupakan
representasi yang bersifat kompleks karena mempunyai keterkaitan
multidimensi. Secara umum kesejahteraan dapat diukur dari sisi demografi,
kecukupan pangan, pendidikan, kesehatan, ketenagakerjaan, dan kondisi
lingkungan. Kemiskinan merupakan bentuk ketidakmampuan untuk meraih
kesejahteraan di pandang dari sisi ekonomi dalam memenuhi kebutuhan dasar
makanan dan bukan makanan yang diukur dari sisi pengeluaran.
Badan Pusat Statistik (BPS) mencatat jumlah penduduk miskin Indonesia
pada bulan September 2014 mencapai 27,73 juta orang atau 10,96 persen dari
jumlah penduduk. Jumlah penduduk miskin terbanyak berada di daerah pedesaan
miskin di daerah perkotaan tercatat sebanyak 10,36 juta orang atau 8,16 persen.
Pulau Jawa menjadi penyumbang jumlah penduduk miskin terbanyak yaitu 15,1
juta orang, diikuti Sumatera sebesar 6,07 juta orang, Sulawesi sebesar 2,05 juta
orang, Bali dan Nusa Tenggara sebanyak 2 juta orang dan Maluku dan Papua
sebesar 1,4 juta orang. BPS juga mencatat selama periode tersebut, garis
kemiskinan naik 3,17 persen, dari sebelumnya Rp302.735 per kapita per bulan
pada Maret 2014 menjadi Rp312.328 per kapita per bulan pada September 2014,
dengan peranan komoditi makanan jauh lebih besar dari komoditi bukan
makanan.
Jumlah penduduk miskin di Sumatera Utara pada September 2014
sebanyak 1.360.600 orang (9,85%), angka ini bertambah sebanyak 73.900 orang
bila dibandingkan dengan jumlah penduduk miskin Maret 2014 yang berjumlah
1.286.700 orang (9,38%).Selama periode Maret 2014 – September 2014,
penduduk miskin di daerah pedesaan bertambah 38.600 orang (dari 654.500
orang pada Maret 2014 menjadi 693.100 orang pada September 2014),
sedangkan di daerah perkotaan bertambah 35.300 orang (dari 632.200 orang
pada Maret 2014 menjadi 667.500 orang pada September 2014). Penduduk
miskin di daerah perkotaan pada September 2014 sebesar 9,81 persen, naik
dibanding Maret 2014 yang sebesar 9,35 persen. Begitu juga dengan penduduk
miskin di daerah pedesaan, yaitu dari 9,40 persen pada Maret 2014 naik menjadi
9,89 persen pada September 2014.
Kabupaten Serdang Bedagai merupakan salah satu kabupaten yang
terdapat di Provinsi Sumatera Utara dengan luas wilayah sebesar 1.900,22 Km2.
Letak geografis Kabupaten Serdang Bedagai terletak pada posisi 301’2 ,5’’
Lintang Utara – 3046’33’’ Lintang Utara dan 98044’22’’ Bujur Timur –
99019’01’’ Bujur Timur dengan ketinggian berkisar 0-500 meter di atas
permukaan laut.
Suryadarma (2005) mengungkapkan variabel-variabel yang menjadi ciri
binatang ternak, status perkawinan kepala rumah tangga. Jenis kelamin kepala
rumah tangga, tingkat pendidikan kepala rumah tangga dan pasangannya,
anggota rumah tangga yang bekerja, sektor pekerjaan, akses terhadap rumah
tangga, konsumsi makanan dan indikator kesehatan, indikator kesejahteraan yang
lainnya, serta partisipasi politik dan akses kepada informasi. Dengan banyak
variabel yang mempengaruhi kesejahteraan rumah tangga maka kita dapat
mengklasifikasikan kesejahteraan rumah tangga di Kabupaten Serdang Bedagai
dalam kategori penduduk miskin dan tidak miskin. Pengklasifikasian data
tersebut dapat menggunakan analisis regresi logistik.
Regresi logistik merupakan salah satu analisis multivariate yang berguna
untuk memprediksi variabel dependen berdasarkan variabel independen. Regresi logistik ini tidak seperti pada regresi linier biasa. Regresi logistik merupakan
regresi non linier dimana model yang ditentukan akan mengikuti pola data yang
berupa data kategorik. Regresi logistik memiliki beberapa kelebihan yaitu tidak
memiliki asumsi normalitas atas variabel dependen yang digunakan dalam model, variabel-variabel dependen dalam regresi logistik bisa merupakan campuran dari variabel kontinu, diskrit dan dikotomis.
Penaksiran parameter pada model ini menggunakan metode maksimum
likelihood dengan pengujian hipotesisnya menggunakan tes likelihood rasio.
Pendugaan koefisien model regresi logistik tidak dapat dilakukan dengan metode
kuadrat terkecil (ordinary least squares) karena pelanggaran asumsi
kehomogenan ragam.
Berdasarkan uraian tersebut maka peneliti ingin mengetahui faktor apa
saja yang dapat mempengaruhi kesejahteraan rumah tangga sehingga peneliti
melakukan penelitian dalam suatu karya ilmiah berupa skripsi yang berjudul “
Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kesejahteraan Rumah Tangga Di Kabupaten
1.2 Rumusan Masalah
Permasalahan yang ingin diketahui oleh peneliti adalah menentukan faktor-faktor
yang dapat mempengaruhi kesejahteraan rumah tangga, peneliti menentukan
tujuh faktor dari banyak faktor yang ada. Ketujuh faktor yang akan dibahas yaitu
kependudukan, pendidikan, kesehatan, ketenagakerjaan, sosial ekonomi rumah
tangga, perumahan, teknologi informasi dan komunikasi.
1.3 Batasan Masalah
Agar permasalahan yang dikaji lebih fokus dan menjadi lebih jelas maka
permasalahan dibatasi oleh :
1. Variabel-variabel kesejahteraan rumah tangga yang dibahas adalah sebagai
berikut :
1. Faktor kependudukan yang dapat diketahui
darijeniskelaminkepalarumahtangga (X1), usiakepalarumahtangga (X2),
status perkawinankepalarumahtangga (X3) dan jumlah anggota rumah
tangga (X4).
2. Faktor pendidikan yang dapat diketahui dari ijazah tertinggi yang dimiliki
kepala rumah tangga (X5).
3. Faktorkesehatanditinjaudarikesehatankepalarumahtangga selama satu
bulan terakhir (X6).
4. Faktor ketenagakerjaan yang terdiri dari
kegiatanutamakepalarumahtangga (X7),
lapanganusahautamakepalarumahtangga (X8), status pekerjaan utama
kepala rumah tangga (X9).
5. Faktor sosial ekonomi yang dapat diketahui dari pengalaman membeli
beras raskin selama tiga bulan terakhir (X10).
6. Faktor perumahan yang terdiri dari status penguasaan bangunan tempat
tinggal (X11), sumber air minum (X12), cara memperoleh air minum (X13),
7. Faktor teknologi informasi dan komunikasi yang diketahui dari anggota
rumah tangga yang memiliki telepon selular (X15), penguasaankomputer
(X16), danpenguasaan laptop (X17).
2. Penelitian dilakukan dengan mengumpulkan data sekunder hasil survei yang
dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2013.
3. Penelitian ini menggunakan aplikasi SPSS guna mempermudah pengolahan
data.
1.4 Tujuan Penelitian
Berdasarkan permasalahan, maka penulis ini memiliki tujuan sebagai berikut :
1) Mendapatkan karakteristik rumah tangga di Kabupaten Serdang
Bedagai.
2) Menganalisis pengaruh kependudukan, pendidikan, kesehatan,
ketenagakerjaan,sosial ekonomi rumah tangga, perumahan,dan teknologi
informasi komunikasi terhadap kesejahteraan rumah tangga.
3) Mendapatkan model persamaan regresi logistik untuk klasifikasi
kesejahteraan rumah tangga di Kabupaten Serdang Bedagai.
1.5 Tinjauan Pustaka
1. Statistik deskriptif
Statistik deskriptif adalah analisis yang berkaitan dengan pengumpulan dan
penyajian data sehingga dapat memberikan informasi yang berguna. Analisis ini
bertujuan menguraikan tentang sifat-sifat atau karakteristik dari suatu keadaan
dan untuk membuat deskripsi atau gambaran yang sistematis dan akurat
mengenai fakta-fakta, sifat-sifat dari fenomena yang diselidiki. Beberapa bentuk
penyajian statistik deskriptif adalah tabel, diagram, grafik, histogram dan
lainnya.
Regresi logistik adalah bentuk khusus analisis regresi dengan variabel respon
bersifat kategorik dan variabel prediktor bersifat kategorik, kontinu atau
gabungan antara keduanya. Regresi logistik ini digunakan untuk menguji apakah
probabilitas terjadinya variabel terikat dapat diprediksi dengan variabel
bebasnya. Sartono dalam syafrizal dkk (2010) menerangkan bahwa regresi
logistik telah banyak digunakan secara luas sebagai salah satu alat analisis
pemodelan ketika variabel responnya (Y) bersifat biner. Istilah biner merujuk
pada penggunaan dua buah bilangan 0 dan 1 untuk menggantikan dua kategori
pada variabel respon. Pendugaan koefisien model regresi logistik tidak dapat
dilakukan dengan metode kuadrat terkecil (ordinary least square) seperti halnya
regresi linier karena pelanggaran asumsi kehomogenan ragam. Metode
kemungkinan maksimum (maksimum likelihood) menjadi salah satu alternatif
yang dapat digunakan.
Menurut Yasril (2008) fungsibasis logistik adalah :
z e z f 1 1 )
( z
Dimana :
Z =
p j ij jx 1 0
e = bilangan natural (2,71828182)
j
0, 1, 2,..., = koefisien regresi
p X X
X
X11, 12, 13,...., 1 = variabel independen
Secara umum fungsi hubung yang digunakan adalah fungsi hubung logit, maka
distribusi peluang menurut Hosmer Lemeshow (1989) yang digunakan adalah
fungsi logistik: ) ( ) ( 1 )
( g x
Dengan g(x)0 1x1...pxp
p= jumlah variabel bebas,
) (xi
= peluang tingkat suatu kejadian
sehingga
p p
p p x x x x x x i
e
e
x
... ... 2 2 1 1 0 2 2 1 1 01
)
(
Menurut Yasril (2008) Statistik uji Wald untuk uji signifikansi parameter regresi
logistik :
i i i
SE
w
Wilayah kritis :
2 ,
k iw
Keterangan : i = nilai koefisien regresi logistik untuk variabel ke-i
i
SE = nilai standard error untuk variabel ke-i
k = jumlah variabel bebas yang digunakan
= taraf nyata
Menurut Hosmer Lemeshow (1989) rumus untuk menyatakan odds ratio adalah :
0 /
1
0
1 1 / 1 Keterangan :
1 = peluang kejadian kelompok pertama
0 = peluang kejadian kelompok kedua
Tingkat kesejahteraan masyarakat antara lain dapat diukur melalui
dapat mencerminkan tingkat kemampuan ekonomi masyarakat, dan kemampan
daya beli masyarakat dapat memberikan gambaran tentang tingkat kesejahteraan
masyarakat. Semakin tinggi daya beli masyarakat, menunjukkan meningkatnya
kemampuan dalam memenuhi kebutuhan hidupnya dan selanjutnya akan
berdampak meningkatnya kesejahteraan masyarakat (BPS, 2009).
1.6 Kontribusi Penelitian
Hasil penelitian ini diharapkan berkontribusi bagi :
1. Penulis
Penulis mampu mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kesejahteraan
rumah tangga di Kabupaten serdang Bedagai dengan menggunakan analisis
regresi logistik.
2. Kabupaten Serdang Bedagai
Mampu menjadi rekomendasi sebagai bahan pertimbangan dalam
melakukan perencanaan pembangunan untuk meningkatkan kesejahteraan
rumah tangga di Kabupaten Serdang Bedagai.
3. Departemen/Universitas
Agar dapat dijadikan bahan studi kasus bagi pembaca, acuan bagi
mahasiswa serta bahan referensi bagi pihak perpustakaan dan dapat
berfungsi sebagai bahan bacaan yang dapat menambah pengetahuan bagi
pembaca.
1.7 Metodologi Penelitian
Penyususnan tugas akhir ini menggunakan data sekunder dari Badan Pusat
Statistik Kabupaten serdang Bedagai. Adapun metodologi dlam penelitian ini
1. Identifikasi data dan Pendefinisian Variabel
Pada tahap ini dilakukan identifikasi dan penentuan data apa sajakah
yang akan dianalisis menggunakan metode analisis regresi logistik.
Adapun data yang diamati adalah data-data yang mempengaruhi
kesejahteraan rumah tangga sebagai berikut : (1) kependudukan, (2)
pendidikan, (3) kesehatan, (4) ketenagakerjaan, (5) soial ekonomi, (6)
perumahan, (7) teknologi informasi dan komunikasi. Variabel penelitian
yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari variabel respon (Y) dan
variabel prediktor (X). Variabel respon dalam penelitian ini adalah
kesejahteraan rumah tangga, dimana rumah tangga dibagi menjadi 2
kategori, yaitu :
1. Miskin (0)
2. Tidak miskin (1)
Pengelompokan tersebut didasarkan pada besarnya pengeluaran perkapita
rumah tangga per bulan pada tahun 2013. BPS telah menetapkan angka
Rp. 640.202 sebagai garis kemiskinan. Apabila suatu rumah tangga
memiliki pengeluaran perkapita per bulan di bawah nilai garis
kemiskinan tersebut, maka rumah tangga tersebut tergolong sebagai
rumah tangga miskin, dan sebaliknya.
Variabel prediktor dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
(X1) : Jeniskelaminkepalarumahtangga
(X2) : Usia kepala rumah tangga.
(X3) : Status perkawinankepalarumahtangga
(X4) : Jumlahanggota rumah tangga.
(X5) : Ijazahtertinggi yang dimilikikepalarumahtangga.
(X6) : Kesehatankepalarumahtanggaselamasatubulanterakhir.
(X7) : Kegiatanutamakepalarumahtangga.
(X8) : Lapanganusahakepalarumahtangga.
(X9) : Status pekerjaanutamakepalarumahtangga.
(X10) : Pengalamanmembeliberasraskinselamatigabulanterakhir.
(X11) : Status bangunantempattinggalrumahtangga.
(X13) : Cara memperoleh air minumrumahtangga.
(X14) :Bahanbakar yang digunakanuntukmemasak.
(X15) :Anggota rumah tangga yang memiliki telepon selular.
(X16) :Penguasaankomputer.
(X17) :Penguasaan laptop.
2. Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data sekunder dari Badan Pusat
Statistik Kabupaten Serdang Bedagai. Data yang digunakan dalam penelitian
ini adalah data SUSENAS (survei sosial ekonomi nasional) tahun 2013.
Susenas adalah survei yang dilaksanakan oleh BPS untuk mengumpulkan
data sosial ekonomi kependudukan dengan cakupan yang luas, mulai dari
aspekpendidikan, kesehatan, perumahan dan variabel sosial ekonomi lainnya
yang umumnya berkaitan dengan kesejahteraan rumah tangga.
3. Metode Analisis Data
1) Statistik Deskriptif
Pada tahap ini akan dideskripsikan variabel-variabel yang mempengaruhi
kesejahteraan rumah tangga di Kabupaten Serdang Bedagai.
2) Analisis Regresi Logistik
Metode regresi logistik digunakan untuk mengetahui pola hubungan antara
variabel respon yang bersifat ketegorik dengan satu atau lebih variabel prediktor
baik yang bersifat kontinu maupun kategorik. Pada penelitian ini regresi logistik
digunakan untuk mengetahui pola hubungan kesejahteraan rumah tangga di
Kabupaten Serdang Bedagai.
3) Regresi Logistik Biner Secara Individu
Analisis regresi logistik biner ini dilakukan dengan pengujian secara individu
mengetahui pengaruh masing-masing variabel prediktor terhadap variabel respon
secara individu.
4) Persamaan regresi logistik
Pada tahap ini akan didapatkan model persamaan regresi logistik. Tujuan analisis
regresi logistik adalah untuk memperoleh model yang paling baik dan sederhana
yang dapat menggambarkan hubungan antara variabel prediktor dan variabel
respon.
5) Odds Ratio
Odds ratio didefinisikan sebagai perbandingan dari nilai variabel sukses terhadap
variabel bernilai gagal. Dengan kata lain odds ratio menjelaskan seberapa besar
pengaruh variabel sukses dibanding variabel gagal terhadap suatu eksperimen
atau observasi. Pada kasus penelitian dengan regresi logistik, nilai ini dapat
dilihat dari nilai Exp(B) pada hasil analisis data. Hasil tersebut akan
menunjukkan pengaruh setiap variabel-variabel bebas terhadap variabel
terikatnya.
6) Analisis dan Kesimpulan
Bagian ini akan membahas tahapan analisis dari hasil perhitungan dari prosedur
analisis regresi logistik yang dilakukan, sehingga dapat diinterpretasikan
variabel-variabel apakah yang mempengaruhi kesejahteraan rumah tangga di
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Data
Data merupakan bentuk jamak dari datum yang merupakan informasi yang
diperoleh dari satu satuan amatan.Pada umumnya informasi ini diperoleh melalui
observasi (pengamatan) yang dilakukan terhadap sekumpulan individu. Informasi
yang diperoleh memberikan gambaran, keterangan, atau fakta mengenai suatu
persoalan dalam bentuk kategorik, huruf atau bilangan (Sugiarto, dkk, 2001)
2.1.1. Jenis Data
Data dapat golongan menurut jenisnya berdasarkan krikteria, yaitu :
1) Data kualitatif dan kuantitatif
a. Data Kualitatif
Data kualitatif adalah data yang sifatnya hanya menggolongkan
saja.Termasuk dalam klasifikasi data tipe ini adalah data yang berskala
ukur nominal dan ordinal.Sebagai contoh adalah data kepuasan
pelanggan (tinggi, sedang, rendah).
b. Data Kuantitatif
Data kuantitatif adalah data yang berbentuk angka.Termasuk dalam
klasifikasi data tipe ini adalah data yang berskala ukur interval dan rasio.
Sebagai contoh data kuantitatif adalah data tinggi badan siswa, misalnya :
2) Data internal dan eksternal
a. Data Internal merupakan data yang didapat Dari dalam perusahaan atau
organisasi yang melakukan riset. Data ini menggambarkan keadaan
dalam organisasi tersebut.
b. Data Eksternal merupakan data mengenai keadaan diluar organisasi,
pada umumnya didapat dari pihak lain yang digunakan sebagai
pembanding. Data eksternal itu sendiri terbagi atas dua bagian, yaitu :
1. Data Primer
Data primer adalah data yang langsung dikumpulkan oleh orang
yang berkepentingan atau yang memakai data tersebut.Data ini
diperoleh dari hasil wawancara atau kuesioner.
2. Data Sekunder
Data sekunder adalah data primer yang diperoleh dari pihak lain
atau data primer yang telah diolah lebih lanjut dan disajikan.
Sebagai contoh adalah data jumlah produksi suatu produk.
3) Data time series dan cross section
a. Data Time Series merupakan data yang dikumpulkan dari
beberapa tahapan waktu secara kronologis, misalnya mingguan,
bulanan, atau tahunan.
b. Data Cross Section merupakan data yang dikumpulkan pada
waktu dan tempat tertentu saja, misalnya data hasil pengisian
kuesioner tentang perilaku pembelian suatu produk shampo oleh
responden pada bulan Juni 2011.
2.1.2.Skala Pengukuran
Skala merupakan suatu prosedur pemberian angka atau simbol lain kepada
respon-respon yang diamati terhadap obyek-obyek, yang sering dipergunakan ialah
ukuran-ukuran cacah, peringkat, panjang, volume, waktu, bobot dan lainya, dalm
statistik dibedakan empat macam skala pengukuran yang mungkin dihasilkan,
yaitu :
a. Skala Nominal
Skala ini menggolongkan obyek-obyek atau kejadian-kejadian ke dalam
berbagai kategori untuk menunjukan kesamaan atau perbedaan
ciri-ciriobjek.Kategori-kategori tersebut dilambangkan dengan kata-kata,
huruf simbol, atau angka.
Contoh : 1. Pria
2. Wanita
b. Skala Ordinal
Seperti halnya dalam skala nominal, kelompok-kelompok yang sudah
didefinisikan sebelumnya juga menggunakan lambang angka tau
huruf.Ukuran pada skala ordinal tidak memberikan nilai absolut pada
obyek, tetapi hanya urutan (ranking) relatif saja.Contoh : ingin diketahui
status sosial seseorang yaitu A rendah, B sedang dan C tinggi.
c. Skala Interval
Skala interval memberikan ciri angka kepada kelompok obyek yang
mempunyai skala nominal dan ordinal, ditambah dengan jarak yang sama
pada urutan obyeknya. Skala interval diberikan apabila kategori yang
digunakan bisa dibedakan, diurutkan, mempunyai jarak tertentu, tetapi
tidak bisa dibandingkan.
d. Skala Rasio
Skala rasio menggunakan titik baku mutlak (titik nol mutlak). Angka pada
skala rasio menunjukan nilai sebenarnya dari obyek yang diukur,
2.1.3. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data menunjukan cara-cara yang dapat ditempuh untuk
memperoleh data yang dibutuhkan (Sugiarto dkk,2001). Seperti yang telah
dipelajari metode pengumpulan data terdiri dari metode pengumpulan data primer
dan metode pengumpulan data skunder.
a. Metode Pengumpulan Data Primer
Data primer merupakan data yang diperoleh dari sumber pertama baik
dari individu atau perorangan seperti hasil wawancara atau hasil dari
pengisian kuesioner yang biasa dilakukan oleh peneliti.Pelaksanaannya
dapat dilakukan dengan melakukan survei atau percobaan.
1. Survei
Survei dilakukan apabila data yang dicari sebenarnya sudah ada
dilapangan. Teknik pengumpulan data dengan cara survei bisa
dilakukan dengan :
Wawancara dengan responden. Wawancara atau interview
adalah suatu cara mengumpulkan data dengan
menanyakan langsung kepada responden dalam suatu
permasalahan. Pertanyaan-pertanyaan tersebut telah
disiapkan terlebih dahulu sebagai kuesioner.
Angket atau kuesioner. Angket atau kuesioner adalah jawaban tertulis dari responden atas kuesioner yang
diberikan. Dengan kuesioner, informasi yang dikumpulkan
dapat lebih banyak dan tersebar merata dalam satu wilayah
walaupun kenyataannya tidak semua kuesioner
dikembalikan kepada peneliti.
Pooling (menggunakan telepon) atu melakukan observasi
2. Percobaan (experiment)
Cara percobaan dilakukan apabila data yang ingin diperolehbelum
tersedia dan dengan demikian variabel yang akan diukur harus
dibangkitkan melalui suatu percobaan.
b. Metode Pengumpulan Data Skunder
Metode ini sering disebut dengan metode dengan menggunakan bahan
dokumen, karena dalam hal ini peneliti tidak secara langsung mengambil
data sendiri tetapi meneliti dan memanfaatkan data atau dokumen yang
dihasilkan dari pihak-pihak lain. Data skunder pada umumnya digunakan
oleh peneliti untuk memberikan gambaran tambahan, gambaran
perlengkapan ataupun untuk diproses lebih lanjut.
2.1.4 Populasi dan Sampel
Populasi merupakan keseluruhan unit atau individu dalam ruang lingkup yang
ingin diteliti sedangkan sampel adalah sebagian anggota populasi yang dipilih
dengan menggunakan prosedur tertentu sehingga diharapkan dapat mewakili
populasinya (Sugiato dkk, 2001).
Suatu sampel yang baik atau benar akan dapat memberikan gambaran
yang sebenarnya tentang populasi. Sehingga jika suatu penelitian sampelnya tidak
diambil secara benar, maka hasilnya tidak akan dapat digeneralisasikan dan tidak
dapat memberikan hasil yang tepat dalam menggambarkan keadaan sebenarnya
dari populasi yang diteliti.
Pengambilan sampel (sampling) adalah suatu proses yang dilakukan untuk
memilih dan mengambil sampel secara benar dari suatu populasi, sehingga dapat
2.2 Statistik deskriptif
Statistik deskriptif adalah analisi yang berkaitan dengan pengumpulan dan
penyajian data sehingga dapat memberikan informasi yang berguna.Analisis ini
bertujuan menguraikan tentang sifat-sifat atau karakteristik dari suatu keadaan dan
untuk membuat deskripsi atau gambaran yang sistematis dan akurat mengenai
fakta-fakta, sifat-sifat dari fenomena yang diselidiki.Beberapa bentuk penyajian
statistik deskriptif adalah tabel, diagram, grafik, histogram dan lainnya (Walpole,
1993).
Iqbal Hasan (2001:7) menjelaskan bahwa statistik deskriptif adalah bagian
dari statistika yang mempelajari cara pengumpulan data dan penyajian data
sehingga mudah dipahami. Statistika deskriptif hanya berhubungan dengan hal
menguraikan atau memberikan keterangan-keterangan mengenai suatu data atau
keadaan.Dengan kata statistika deskriptif berfungsi menerangkan keadaan, gejala,
atau persoalan.Penarikan kesimpulan pada statistika deskriptif (jika ada) hanya
ditujukan pada kumpulan data yang ada.
Bambang Suryoatmono (2004:18) menyatakan Statistika deskriptif adalah
statistika yang menggunakan data pada suatu kelompok untuk menjelaskan atau
menarik kesimpulan mengenai kelompok itu saja.
Menurut Sugiyono (2004:169), analisis deskriptif adalah statistik yang
digunakan untuk menganalisa data dengan cara mendeskripsikan atau
menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud
membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi.
2.2.1 Macam-macam Statistik Deskriptif
Ukuran numerik dibagi menjadi dua, yaitu ukuran pemusatan data, meliputi mean,
median, modus, serta ukuran penyebaran data, meliputi rentang, variansi, dan
simpangan baku.
a) Ukuran Pemusatan
Ukuran pemusatan atau ukuran lokasi adalah beberapa ukuran yang
menyatakan dimana distribusi data tersebut terpusat.(Howell,
1982).Ukuran pemusatan berupa nilai tunggal yang bisa mewakili suatu
kumpulan data dan karakteristiknya (menunjukkan pusat dari nilai data).
Jenis-Jenis Ukuran Pemusatan antara lain:
1. Rata-rata (Mean)
Rata-rata merupakan ukuran pemusatan yang sangat sering
digunakan.Keuntungan dari menghitung rata-rata adalah angka tersebut
dapat digunakan sebagai gambaran atau wakil dari data yang
diamati.Rata-rata peka dengan adanya nilai ekstrim atau pencilan.
2. Median atau Nilai Tengah
Median merupakan suatu nilai ukuran pemusatan yang menempati posisi
tengah setelah data diurutkan
3. Modus
Modus adalah nilai yang paling sering muncul dari serangkaian
data.Modus tidak dapat digunakan sebagai gambaran mengenai data
(Howell, 1982).
b) Ukuran Penyebaran Data/Dispersi (Dispersion)
Ukuran penyebaran adalah suatu ukuran baik parameter atau statistika
untuk mengetahui seberapa besar penyimpangan data.Melalui ukuran
penyebaran dapat diketahui seberapa jauh data-data menyebar dari titik
pemusatannya.
Jenis-Jenis Ukuran Penyebaran antara lain:
Rentang (Range) dinotasikan sebagai R, menyatakan ukuran yang
menunjukkan selisih nilai antara maksimum dan minimum.Rentang cukup
baik digunakan untuk mengukur penyebaran data yang simetrik dan nilai
datanya menyebar merata.Ukuran ini menjadi tidak relevan jika nilai data
maksimum dan minimumnya merupakan nilai ekstrim.
2. Variansi (Variance=S2atau σ2)
Variansi (variance) dinotasikan sebagai S2 atau σ2 adalah ukuran
penyebaran data yang mengukur rata-rata kuadrat jarak seluruh titik
pengamatan dari nilai tengah (meannya).
3. Simpangan Baku ( s )
Simpangan baku (standar deviation) dinotasikan sebagi s atau σ, menunjukkan rata-rata penyimpangan data dari harga rata-ratanya.
Simpangan baku merupan akar pangkat dua dari variansi.
2.3 Regresi
2.3.1 Pengertian Regresi
Suatu model matematis yang dapat digunakan untuk mengetahui bentuk hubungan
antara dua variabel atau lebih, dengan tujuan untuk membuat prediksi nilai suatu
variabel dependen melalui variabel independen.
Analisis regresi adalah teknik statistika yang berguna untuk memeriksa
danmemodelkan hubungan diantara variabel-variabel. Analisis regresi dapat
digunakan untuk dua hal pokok, yaitu :
a) Untuk memperoleh suatu persamaan dari garis yang menunjukkan
persamaan hubungan antara dua variabel. Persamaan dan garis yang
b) Untuk menaksir suatu variabel yang disebut variabel tak bebas (terikat)
dengan variabel lain yang disebut variabel bebas berdasarkan hubungan
yang ditunjukkan persamaan regresi tersebut.
Berdasarkan amatan dan analisis data, penyelesaian regresi ini dapat
berupa persamaan linier maupun nonlinier.Oleh karena itu analisis regresi ini
terbagi atas regresi linier dan regresi nonlinier.Yang termasuk ke dalam regresi
linier adalah regresi linier sederhana, regresi linier berganda, dan
sebagainya.Sedangkan yang termasuk regresi nonlinier adalah regresi model
parabola kuadratik, model parabola kubik, model eksponen, model geometrik,
regresi logistik, dan sebagainya.
2.3.2 Regresi Logistik
Analisis regresi logistik merupakan salah satu pendekatan model matematis yang
digunakan untuk menganalisis hubungan satu atau dua variabel independen
dengan sebuah variabel dependen kategorik yang bersifat dikotom / binary.
Variabel kategorik yang dikotom merupakan variabel yang mempunyai dua nilai
variasi yang mewakili kemunculan atau tidak adanya suatu kejadian yang diberi
skor 0 atau 1 yaitu dalam hal ini mengenai kesadaran wajib pajak yaitu sadar atau
tidak sadar.
Regresi logistik berbeda dengan regresi linear, karena pada regresi linear
menggunakan variabel dependen numerik sedangkan pada regresi logistik
menggunakan variabel dependen kategorik yang bersifat dikotomus.
Regresi logistik membentuk persamaan atau fungsi dengan pendekatan
maximum likelihood, yang memaksimalkan peluang pengklasifikasian objek yang
diamati menjadi kategori yang sesuai kemudian mengubahnya menjadi koefisien
denganmempertimbangkan variabel prediktor yang ada. Regresi logistik akan
membentuk variabel prediktor/respon (log (p/(1-p)) yang merupakan kombinasi
linier dari variabel independen. Nilai variabel prediktor ini kemudian
ditransformasikan menjadi probabilitas dengan fungsi logit. Tujuan dari analisis
regresi logistik adalah untuk memperoleh model yang paling baik (fit) dan
sederhana yang dapat menggambarkan hubungan antara variabel dependen dan
variabel independen.
Regresi logistik dibagi menjadi dua, yaitu :
1) Regresi logistik sederhana
Digunakan untuk mengetahui hubungan antara satu variabel independen
dengan satu variabel dependen yang bersifat dikotomus.
2) Regresi logistik ganda
Digunakan untuk mengetahui hubungan antara beberapa variabel
independen dengan satu variavel dependen yang bersifat dikotomus.
2.3.3 Asumsi Regresi Logistik
Regresi logistik tidak membutuhkan hubungan linear antara variabel
independen dan variabel dependen.
Regresi logistik dapat menyeleksi hubungan karena menggunakan
pendekatan non linear log transformasi untuk memprediksi ods ratio.
Odsdalam regresi logistik sering dinyatakan sebagai probability
(peluang).
Variabel independen tidak memerlukan asumsi multivariate normality.
Asumsi homokedaksitas tidak diperlukan.
Variabel independen tidak perlu dirubah kedalam bentuk matrik (interval
2.3.4 Persamaan Regresi Logistik
Regresi logistik adalah bentuk khusus analisis regresi dengan variabel respon
bersifat kategorik dan variabel prediktor bersifat kategorik, kontinu atau
gabungan antara keduanya. Regresi logistik ini digunakan untuk menguji apakah
probabilitas terjadinya variabel terikat dapat diprediksi dengan variabel
bebasnya. Sartono dalam syafrizal dkk (2010) menerangkan bahwa regresi
logistik telah banyak digunakan secara luas sebagai salah satu alat analisis
pemodelan ketika variabel responnya (Y) bersifat biner. Istilah biner merujuk
pada penggunaan dua buah bilangan 0 dan 1 untuk menggantikan dua kategori
pada variabel respon. Pendugaan koefisien model regresi logistik tidak dapat
dilakukan dengan metode kuadrat terkecil (ordinary least square) seperti halnya
regresi linier karena pelanggaran asumsi kehomogenan ragam. Metode
kemungkinan maksimum (maksimum likelihood) menjadi salah satu alternatif
yang dapat digunakan.
Menurut Yasril (2008) fungsibasis logistik adalah :
z e z
f
1 1 )
( z
Dimana :
Z =
p
j ij jx 1
0
e = bilangan natural (2,71828182)
j
0, 1, 2,..., = koefisien regresi
p X X
X
X11, 12, 13,...., 1 = variabel independen
Secara umum fungsi hubung yang digunakan adalah fungsi hubung logit, maka
distribusi peluang menurut Hosmer Lemeshow (1989) yang digunakan adalah
) ( ) ( 1 )
( g x
x g i e e x
Dengan g(x)0 1x1...pxp
p= jumlah variabel bebas,
) (xi
= peluang tingkat suatu kejadian
sehingga
p p
p p x x x x x x i
e
e
x
... ... 2 2 1 1 0 2 2 1 1 01
)
(
Menurut Yasril (2008) Statistik uji Wald untuk uji signifikansi parameter regresi
logistik :
i i i
SE
w
Wilayah kritis :
2 ,
k iw
Keterangan : i = nilai koefisien regresi logistik untuk variabel ke-i
i
SE = nilai standard error untuk variabel ke-i
k = jumlah variabel bebas yang digunakan
= taraf nyata
Sedangkan menurut Hosmer Lemeshow (1989) untuk uji signifikansi model
secara bersama-sama dapat dilakukan dengan uji G atausering dikenal sebagai uji
Likelihood ratio:
p
L L
G2 0
ln 2
Keterangan :
0
L = Maksimum Likelihood dari model reduksi (Reduced Model) atau model yang
terdiri dari konstanta saja.
p
L = Maksimum Likelihood dari model penuh (Full Model) atau dengan semua
variabel bebas.
Menurut Hosmer Lemeshow (1989) rumus untuk menyatakan odds ratio adalah :
0 /
1
0
1 1 / 1
Keterangan :
1 = peluang kejadian kelompok pertama
0 = peluang kejadian kelompok kedua
2.4 Konsep Kesejahteraan
Menurut Kolle (1974) dalam Bintarto (1989), kesejahteraan dapat diukur dari
beberapa aspek kehidupan, yaitu :
1) Dengan melihat kualitas hidup dari segi materi, seperti kualitas rumah,
bahan pangan dan sebagianya.
2) Dengan melihat kualitas hidup dari segi fisik, seperti kesehatan tubuh,
lingkungan alam, dan sebagainya.
3) Dengan melihat kualitas hidup dari segi mental, seperti fasilitas
pendidikan, lingkungan budaya, dan sebagainya.
4) Dengan melihat kualitas hidup dari segi spiritual, seperti moral, etika,
keserasian penyesuaian, dan sebagainya.
Menurut Drewnoski (1974) dalam Bintarto (1989), melihat konsep
(somatic status), seperti nutrisi, kesehatan, harapan hidup, dan sebagianya; (2)
dengan melihat pada tingkat mentalnya, (mental/educational status) seperti
pendidikan, pekerjaan, dan sebagainya; (3) dengan melihat pada integrasi dan
kedudukan social (sosial status)
Todaro (2003) mengemukakan bahwa kesejahteraan masyarakat menengah
kebawah dapat direpresentasikan dari tingkat hidup masyarakat.Tingkat hidup
masyarakat ditandai dengan terentaskannya dari kemiskinan, tingkat kesehatan
yang lebih baik, perolehan tingkat pendidikan yang lebih tinggi, dan tingkat
produktivitas masyarakat.
Menurut Badan Pusat Statistik (BPS), kesejahteraan merupakan
representasi yang bersifat kompleks karena mempunyai keterkaitan
multidimensi. Secara umum kesejahteraan dapat diukur dari sisi demografi,
kecukupan pangan, pendidikan, kesehatan, ketenagakerjaan, dan kondisi
lingkungan. Kemiskinan merupakan bentuk ketidakmampuan untuk meraih
kesejahteraan di pandang dari sisi ekonomi dalam memenuhi kebutuhan dasar
makanan dan bukan makanan yang diukur dari sisi pengeluaran.
2.4 Faktor Kesejahteraan Rumah Tangga
Dalam mengukur kesejahteraan rumah tangga diperlukan indikator moneter,
indikator yag banyak digunakan adalah indikator pendapatan dan pengelaran (BPS
2009 dan The Worl Bank, 2007). Indikator pengeluaran dalam hal ini disebut juga
konsumsi, dipilih karena sifatnya tetap dan relatif stabil terhadap berfluktuasinya
pendapatan dari tahun ke tahun.
Suryadarma (2005) mengungkapkan variable-variabel yang menjadi ciri
kesejahteraan suatu keluarga antara lain : kepemilikan asset, kepemilikan binatang
ternak, status perkawinan kepala rumah tangga, jenis kelamin kepala rumah
tangga, tingkat pendidikan kepala rumah tangga dan pasangannya, anggota rumah
makanan dan indikator kesehatan, indikator kesejahteraan lainnya, serta
partisipasi politik dan akses kepada informasi.
Jumlah anggota rumah tangga diduga mempunyai keterkaitan erat dengan
kesejahteraan rumah tangga karena kemiskinan dihitung berdasarkan pengeluaran
dan jumlah anggota rumah tangga.makin besar jumlah anggota rumah tangga,
akan makin besar pula resiko untuk menadi miskin apabila pendapatannya tidak
meningkat (Faturokhman dan molo, 1995). Usia kepala rumah tangga juga
berkaitan dengan kesejahteraan rumah tangga walaupun hubungannya tidak
begitu jelas, akan tetapi ada kecendrungan bahwa kepala rumah tangga yang lebih
sejahtera lebih tua dibandingkan kepala rumah tangga yang kurang sejahtera.
Jenis karakteristik lain adalah karakteristik jenis pekerjaan. Kemampuan
mayoritas rumah angga ntuk keluar dari kemiskinan akan bergantung pada upah
mereka dari pekerjaan yang dilakukan. Jadi penting untuk menguji hubungan
antara kesejahteraan dengan jenis pekerjaan aggota rumah tangga yag berada
dalam usia kerja. Dillon dan Hermanto dalam Faturokhman dan molo (1995)
mengungkapkan bahwa kenyataannya , sebagian penduduk atau rumah tangga
miskin di desa masih mengandalkan pertanian sebagai pekerjaan utamanya, akan
tetapi usaha-usaha di luar pertanian tetap menjadi sumber pendapatan
komplementer dan alternatif bagi keluarga. Sedangkan rumah tangga miskin di
kota lebih banyak mengandalkan penghasilan dari sector-sektor jasa atau lebih
dikenal dengan sector informal. Karakteristik umum penduduk miskin menurut
Rusastra dan Togar (2007) adalah sebagian tinggal di desa, bekerja di sektor
pertanian, sifat pekerjaan adalah informal, serta status pekerjaan sebagai pekerja
keluarga yang tidak dibayar. Sedangkan menurut The World Bank (2006)
karakteristik umum penduduk miskin adalah sifat pekerjaan yang bersifat
2.6 Kerangka Pemikiran Dan Hipotesis 2.6.1 Kerangka Pemikiran
Berdasarkan uraian diatas, gambaran menyeluruh faktor-faktor yang
mempengaruhi kesejahteraan rumah tangga dapat digambarkan dalam kerangka
pemikiran sebagai berikut :
Gambar 2.1
Skema Kerangka Pemikiran
Kependudukan
Pendidikan
Kesehatan
Ketenagakerjaan
Perumahan
Sosial Ekonomi
Teknologi Informasi danKomunikasi
[image:42.595.125.441.247.549.2]2.6.2 Hipotesis
Hipotesis merupakan pengujian statistik yang didasari oleh suatu asumsi alternatif
lain (Siagi dan Sugiato,2000). Berdasarkan teori dan kerangka pemikiran yang
telah dibuat, maka dapat dibuat hipotesis dari penelitian sebagai berikut :
H0 : Variabel prediktor tidak mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel
respon.
H1 : Variabel prediktor mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel respon.
Dimana variabel responnya adalah kesejahteraan rumah tangga di Kabupaten
Serdang Bedagai (Y) dan variabel prediktornya adalah sebagai berikut :
1. Faktor kependudukan yang dapat diketahui dari jenis kelamin kepala
rumah tangga (X1), usia kepala rumah tangga (X2), status perkawinan
kepala rumah tangga (X3) dan jumlah anggota rumah tangga (X4).
2. Faktor pendidikan yang dapat diketahui dari ijazah tertinggi yang dimiliki
kepala rumah tangga (X5).
3. Faktor kesehatan ditinjau dari kesehatan kepala rumah tangga selama satu
bulan terakhir (X6).
4. Faktor ketenagakerjaan yang terdiri dari Kegiatan utama kepala rumah
tangga (X7), lapangan usaha utama kepala rumah tangga (X8), status
pekerjaan utama kepala rumah tangga (X9).
5. Faktor sosial ekonomi yang dapat diketahui dari pengalaman membeli
beras raskin selama tiga bulan terakhir (X10).
6. Faktor perumahan yang terdiri dari status penguasaan bangunan tempat
tinggal (X11), sumber air minum (X12), cara memperoleh air minum (X13),
dan bahan bakar/energi utama untuk memasak (X14).
7. Faktor teknologi informasi dan komunikasi yang diketahui dari anggota
rumah tangga yang memiliki telepon selular (X15), penguasaan komputer
BAB 3 PEMBAHASAN
3.1. Pengumpulan Data 3.1.1 Populasi dan Sampel
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data sekunder dari Badan Pusat Statistik
Kabupaten Serdang Bedagai. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah
data SUSENAS (survei sosial ekonomi nasional) tahun 2013.Pengumpulan data
SUSENAS dilaksanakan secara triwulanan.Jumlah sampel rumah tangga setiap
triwulan di seluruh wilayah Indonesia berjumlah 75.000 rumah tangga yang
tersebar di seluruh provinsi baik daerah perkotaan maupun perdesaan.
Untuk Provinsi Sumatera Utara, jumlah sampel setiap triwulan sebanyak 4.740
rumah tangga dengan setiap kabupaten/kota sebanyak 80 sampai 240 rumah
tangga. Dengan jumlah sampel tersebut, untuk setiap triwulan data yang
dihasilkan dapat disajikan sampai tingkat nasional dan provinsi sedangkan untuk
estimasi kabupaten/kota diperoleh dari gabungan triwulan 1 sampai 4.
3.1.2 Sumber Data
Sumber data yang digunakan adalah data sekunder dari Badan Pusat Statistik
Kabupaten Serdang Bedagai tahun 2013 yang menggabungkan data SUSENAS
triwulan 1 sampai 4 yang berjumlah n = 640 rumah tangga.
3.2 Karakteristik Kesejahteraan Rumah Tangga di Kabupaten Serdang Bedagai
Pengeluaran rumah tanga dapat menjadi ukuran kesejahteraan, makin besar
rumah tangga tersebut.Pada penelitian ini, klasifikasi kesejahteraan rumah tangga
di Kabupaten Serdang Bedagai didasarkan pada besarnya pengeluaran per kapita
rumah tangga per bulan, dimana rumah tangga digolongkan sebagai rumah
tangga miskin dan tidak miskin.Pada tahun 2013, BPS Kabupaten Serdang
Bedagai telah menetapkan angka Rp. 640.202 sebagai garis kemiskinan.Apabila
suatu rumah tangga memiliki pengeluaran perkapita per bulan di bawah nilai
garis kemiskinan tersebut, maka rumah tangga tersebut digolongkan sebagai
rumah tangga miskin, dan sebaliknya.Berikut ini adalah deskriptif pengeluaran
per kapita rumah tangga di Kabupaten Serdang Bedagai tahun 2013.
Tabel 3.1 Statistik Deskriptif Pengeluaran Perkapita Rumah Tangga Per Bulan.
N Minimum Maximum Mean
640 202.877 1.1641.143 736048.46
Tabel 3.1di atas menunjukkan bahwa nilai pengeluaran perkapita rumah tangga
per bulan yang terkecil adalah sebesar Rp. 202.877, sedangkan yang terbesar
adalah Rp. 1.164.143.nilai rata-rata pengeluaran perkapita rumah tangga per
bulan di Kabupaten Serdang Bedagai dari 640 rumah tangga adalah sebesar Rp.
736.048,46.
Berikut ini adalah hasil pengelompokkan rumah tangga di Kabupaten
[image:45.595.112.515.345.383.2]Serdang Bedagai berdasarkan garis kemiskinan yang telah ditetapkan oleh BPS.
Tabel 3.2 Jumlah Dan Persentase Rumah Tangga Miskin Dan Tidak Miskin
Kelompok Rumah Tangga n (%)
Miskin 356 55.6
Tidak Miskin 284 44.4
Total 640 100.0
Tabel 3.2memberikan informasi bahwa 55,6 % rumah tangga di Kabupaten
[image:45.595.110.516.580.683.2]perkapita per bulan di bawah garis kemiskinan. Sedangkan 44,4% sisanya
termasuk dalam kelompok tidak miskin.
Kesejahteraan rumah tangga di Kabupaten Serdang Bedagai tahun 2013 bisa
dilihat melalui beberapa aspek seperti kependudukan, pendidikan, kesehatan,
ketenagakerjaan, social ekonomi rumah tangga, perumahan, teknologi informasi
dan komunikasi. Aspek-aspek tersebut akan dijelaskan secara lebih rinci sebagai
berikut :
3.2.1 Kependudukan
Menurut Faturochman dan Molo (1995), jumlah anggota rumah tangga dan usia
kepala rumah tangga dapat dijadikan peninjau kesejahteraan rumah tangga pada
aspek kependudukan. Berikut ini adalah deskriptif jumlah anggota rumah tangga
[image:46.595.118.513.435.536.2]dan usia kepala rumah tangga di Kabupaten Serdang Bedagai tahun 2013.
Tabel 3.3 Statistik Deskriptif Jumlah Anggota Rumah Tangga Dan Usia Kepala Rumah Tangga.
Variabel Sosial Demografi
Miskin Tidak Miskin
Mean Stdev Mean Stdev
Jumlah Anggota Rumah
Tangga 4,4467 1,6900 3,1831 1,3717
Usia Kepala Rumah
Tangga 48,2388 13,3845 51,0845 14,3504
Tabel 3.3 menunjukkan bahwa rata-rata rumah tangga miskin di Kabupaten
Serdang Bedagai memiliki anggota rumah tangga sebanyak 4,4467 ~ 5 orang.
Sedangkan rata-rata jumlah anggota rumah tangga tidak miskin adalah 3,1831 ~ 4
orang. Hal ini menunjukkan bahwa rata-rata jumlah anggota rumah tangga miskin
di Kabupaten Serdang Bedagai tahun 2013 lebih tinggi dibandingkan dengan
rumah tangga tidak miskin.Fenomena tersebut menunjukkan bahwa kemiskinan
dekat dengan karakteristik jumlah anggota rumha tangga yang banyak. Hal
tersebut diperkuat dengan uji-t, dimana hipotesis pada pengujian ini adalah :
Tabel 3.4 Independent Sample TestJumlah Aggota Rumah Tangga
Levene's Test for Equality of
Variances
t-test for Equality of Means
F Sig. t df
Sig. (2-tailed
)
Mean Differe nce
Std. Error Differe
nce
Equal variances
assumed
5,533 0,01 10,20 638 0,00 1,263 0,123
Equal variances
not assumed
10,44 637,80 0,00 1,263 0,121
Pada tabel di atas dengan taraf α = 5% didapatkan kesimpulan bahwa secara
signifikan terdapat perbedaan jumlah anggota rumah tangga antara kelompok
rumah tangga miskin dan tidak miskin. Hal ini tampak pada nilai sig.(2-tailed) =
0,00 < α = 0,05.
Selain itu, tabel 3.5 juga menunjukkan bahwa rata-rata usia kepala rumah
tangga miskin lebih tinggi daripada rumah tangga tidak miskin. Rata-rata usia
kepala rumah tangga miskin adalah 48,2388 tahun, sedangkan rata-rata usia
kepala rumah tangga tidak miskin adalah 51,0845 tahun.
Pada aspek kependudukan juga bisa dilihat dari jenis kelamin dan status
perkawinan kepala rumah tangga sebagaimana ditunjukkan pada tabel berikut :
Tabel 3.5 Statistik Deskriptif Jenis Kelamin Dan Status Perkawinan Kepala Rumah Tangga
Variabel Sosial Demografi (%)
Miskin Tidak Miskin Jenis Kelamin Kepala Rumah Tangga
Laki-laki 87 79
Perempuan 13 21
Status perkawinan Kepala rumah tangga
Kawin 85 76
[image:47.595.116.504.608.741.2]Tabel 3.5 menunjukkan persentase perempuan yang berperan sebagai kepala
rumah tangga tidak miskin lebih besar daripada rumah tangga miskin yaitu 21%.
Sementara itu, persentase kepala rumah tangga dengan status kawin lebih banyak
ditemukan pada kelompok rumah tangga miskin.Informasi ini menunjukkan
bahwa terdapat perbedaan antara kelompok rumah tangga miskin dan tidak miskin
dalam hal jenis kelamin dan status perkawinan kepala rumah tangga. Kesimpulan
ini juga diperkuat dengan hasil uji-t yang menunjukkan bahwa pada taraf α = 5%
terdapat perbedaan yang signifikan antara kelompok rumah tangga miskin dan
tidak miskin dalam hal jenis kelamin dan status perkawinan kepala rumah tangga.
[image:48.595.111.543.342.592.2]Nilai sig = 0,00< α = 0,05. Hal ini dapat dilihat dari tabel di bawah ini.
Tabel 3.6 Independent Sample TestStatus Perkawinan
Levene's Test for Equality of
Variances t-test for Equality of Means
F Sig. t df
Sig. (2-tailed)
Mean Differe nce
Std. Error Differe
nce
Equal variances
assumed
26,473 0,000 -2,569 638 0,010 -0,07 0,029
Equal variances
not assumed
-2,518 549,4 0,012 -0,07 0,030
3.2.2 Pendidikan
Menurut Suryadarma (2005), salah satu ukuran untuk meninjau kesejahteraan
rumah tangga dariaspek pendidikan adalah tingkat pendidikan tertinggi yang
ditamatkan (ijazah tertinggi yang dimiliki) kepala rumah tangga. Pendidikan
manusia, semakin tinggi ijazah yang dimiliki oleh rata-rata penduduk suatu
daerah, mencerminkan tingkat intelektual penduduk daerah tersebut (BPS 2009).
Tabel3.7 StatistikDeskriptif Ijazah Tertinggi Yang Dimiliki Kepala Rumah Tangga
Ijazah Tertinggi Miskin Tidak Miskin Total
n (%) n (%)
Tidak mempunyai ijazah 97 27 49 17 146
Tamat SD 113 32 74 26 187
SMP/SEDERAJAT 78 22 61 21 139
SMA/SEDERAJAT 66 19 81 29 147
Tamat di atas SMA/SEDERAJAT 2 1 19 7 21
Total 356 100 284 100 640
Dari tabel di atas menunjukkan bahwa persentase kepala rumah tangga miskin
yang tidak mempunyai ijazah lebih besar dibandingkan dengan kepala rumah
tangga tidak miskin.Sedangkan persentase kepala rumah tangga miskin yang
tamat di atas SMA/Sederajat lebih sedikit dibandingkan dengan kepala rumah
tangga tidak miskin.Hal ini menunjukkan bahwa semakin tinggi pendidikan
kepala rumah tangga maka rumah tangga tersebut tidak miskin.Sebaliknya,
semakin rendah pendidikan kepala rumah tangga, semakin menunjukkan bahwa
rumah tangga tersebut miskin.
3.2.3 Kesehatan
Karakteristik kesejahteraan rumah tangga berdasarkan aspek kesehatan dapat
Tabel 3.8 Statistik Deskriptif Kesehatan Kepala Rumah Tangga Selama Satu Bulan Terakhir
Kesehatan Kepala Rumah Tangga Dalam
Satu Bulan Terakhir
Miskin Tidak Miskin Total
n (%) N (%)
Tidak Sakit 197 55,3 143 50,3 340
Ya 116 32,6 113 39,8 229
Tidak 43 12,1 28 9,9 71
Total 356 100 284 100 640
Keterangan :
Tidak sakit : Tidak mengalami keluhan sakit selama satu bulan terakhir
Ya : Mengalami keluhan sakit dan berobat jalan ke tenaga medis
Tidak : Mengalami keluhan sakit tetapi mengobati sendiri atau tidak
berobat ke tenaga medis.
Berdasarkan tabel di atas diperoleh persentase kesehatan kepala rumah tangga
miskin yang mengalami keluhan sakit lebih besar dibandingkan rumah tangga
tidak miskin yaitu sebesar 55,3%, sedangkan persentase kesehatan kepala rumah
tangga tidak miskin yang tidak mengalami keluhan sakit selama satu bulan
terakhir lebih kecil dibandingkan rumah tangga miskin yaitu sebesar 9,9%.
3.2.4 Ketenagakerjaan
Karakteristik kesejahteraan rumah tangga berdasarkan aspek ketenagakerjaan
dideskripsikan dalam kegiatan utama keplaa rumah tangga, lapangan usaha utama
kepala rumah tangga dan status pekerjaan utama kepala rumah tangga.
Ditinjau berdasarkan kegiatan utama kepala rumah tangga, diperoleh hasil
[image:50.595.125.501.666.754.2]deskriptif sebagai berikut :
Tabel 3.9 Statistik Deskriptif Kegiatan Utama Kepala Rumah Tangga
Kegiatan Utama Kepala Rumah
Tangga
Miskin Tidak Miskin
Total
n (%) N (%)
Bekerja 305 85,7 234 82,4 539
Tidak Bekerja 51 14,3 50 17,6 101
Keterangan :
Bekerja : Kegiatan melakukan pekerjaan dengan memperoleh atau
membantu memperoleh penghasilan atau keuntungan selama
paling sedikit satu jam berturut-turut dan tidak terputus dalam
satu minggu.
Tidak Bekerja : Tidak memiliki pekerjaan atau dalam seminggu terakhir tidak
bekerja.
Tabel 3.9 memberi informasi bahwa jumlah kepala rumah tangga miskin dan tidak
miskin yang kegiatan utamanya bekerja lebih besar dibandingkan dengan kepala
rumah tangga yang tidak bekerja.
Ditinjau berdasarkan lapangan usaha utama kepala rumah tangga,
[image:51.595.118.505.418.577.2]diperoleh hasil deskriptif sebagai berikut.
Tabel 3.10 Statistik Deskriptif Lapangan Usaha Utama Kepala Rumah Tangga
Lapangan Usaha
Kepala Rumah
Tangga
Miskin Tidak Miskin Total
n (%) n (%) n (%)
Pertanian 171 48.0 116 40.8 287 44,8
Non Pertanian 140 39.3 126 44.4 266 41,6
Tidak Bekerja 45 12.6 42 14.8 87 13,6
Total 356 100.0 284 100.0 640 100
Tabel 3.10 menunjukkan bahwa jumlah kepala rumah tangga
