BAB 1
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Keberhasilan pembangunan, khususnya pembangunan manusia dapat dinilai secara parsial dengan melihat permasalahan yang paling mendasar di masyarakat dapat teratasi. Permasalahan-permasalahan tersebut diantaranya adalah kemiskinan, penganguran, buta huruf, ketahanan panan dan penegakan demokrasi namun persoalannya adalah capaian pembangunan manusia secara parsial sangat bervariasi dimana beberapa aspek pembangunan tertentu berhasil dan pembangunan lainnya gagal. Persoalan mengenai capaian pembangunan manusia telah menjadi perhatian para penyelengara pemerintahan.
Laporan penyajian pembangunan sumber daya manusia (SDM) atau Indeks Pembangunan Manusia (IPM) seringkali memunculkan polemik dan pro-kontra. Indeks pembangunan manusia merupakan tolak ukur keberhasilan pembangunan sehingga dibutuhkan perkembangan teknologi dan ilmu pengetahuan untuk mendapatkan peningkatan angka indeks pembangunan manusia yang memiliki dampak pada keberhasilan pembangunan. Ilmu pengetahuan baik dalam bidang ekonomi, sosial, dan matematika dan lain-lain. Statistika merupakan salah satu cabang ilmu di bidang matematika yang dapat menganalisis suatu keadaan untuk membuat kesimpulan sehingga dapat menyelesaikan suatu permasalahan. Dalam dunia penelitian atau riset, statistika telah memberikan banyak manfaat. Misalnya saja untuk mengetahui hubungan ataupun pengaruh dari suatu variabel dalam variabel lainnya.
memperoleh hasil analisis lebih akurat, tajam, dan detail (Sarwono, 2006). Misalnya memperhatikan variabel sektoral yang mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Diantaranya adalah harapan hidup, rata-rata lama bersekolah, pengeluaran riil per kapita yang mengungkapkan perkembangan fenomena tertentu, misalnya perkembangan atau peningkatan kualitas hidup yang setiap tahunnya di masing-masing kabupaten atau kota. Namun dari keseluruhan variabel sektoral tersebut diambil beberapa variabel yang dominan terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Dalam rangka untuk mengukur pengaruh variabel sektoral terhadap Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Kabupaten Tapanuli Tengah, maka perlu dilakukan analisis hubungan antar variable. Berdasarkan uraian tersebut maka penulis mengajukan judul “APLIKASI
ANALISIS JALUR DALAM MENGANALISIS ANGKA INDEKS
PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) DI KABUPATEN TAPANULI TENGAH TAHUN 2006-2014”.
1.2 Perumusan Masalah
Dalam penelitian ini yang menjadi permasalahan adalah bagaimana menganalisis Angka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kabupaten Tapanuli Tengah Tahun 2006-2014 dengan menggunakan analisis jalur.
1.3 Batasan Masalah
Indeks Pembangunan Manusia dipengaruhi oleh beberapa faktor yaitu, angka harapan hidup ( ), angka melek huruf ( ), rata-rata lama bersekolah ( ).
Dalam mengangkat judul “Aplikasi analisis jalur dalam menganalisis angka
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kabupaten Tapanuli Tengah tahun 2006-2014” hal ini menurut penulis dianggap 3 faktor yang mempengaruhi angka Indeks Pembangunan Manusia.
1.4 Tujuan Penelitian
1. Memberikan informasi pengaruh langsung dan tidak langsung melalui faktor-faktor yang mempengaruhi angka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kabupaten Tapanuli Tengah pada tahun 2006-2014.
2. Mengetahui faktor yang sangat signifikan mempengaruhi angka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kabupaten Tapanuli Tengah pada tahun 2006-2014.
1.5 Manfaat Penelitian
Memberikan informasi tentang Angka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) sebagai pengukur perkembangan pembangunan manusia berbasis sejumlah komponen dasar dan capaian kualitas hidup di Kabupaten Tapanuli Tengah tahun 2006-2014.
1.6 Tinjauan Pustaka
David Garson, 2003, Aplikasi Amoz, dari buku ini dikutip pengertian analisis jalur adalah model perluasan regresi yang digunakan untuk menguji keselarasan matriks korelasi dengan dua atau lebih model hubungan sebab akibat yang dibandingkan oleh peneliti. Modelnya digambarkan dalam bentuk gambar lingkaran dan panah dimana anak panah tunggal menunjukkan sebagai penyebab. Regresi dikenakan pada masing-masing variabel dalam suatu model sebagai variable tergantung (pemberi respon) sedang yang lain sebagai penyebab. Pembobotan regresi diprediksikan dalam suatu model yang dibandingkan dengan matriks korelasi yang diobservasi untuk semua variabel dan juga dilakukan perhitungan uji keselarasan statistik.
Robert D. Ruthorford, 1993, Teknik untuk menganalisis hubungan sebab akibat yang terjadi pada regresi berganda jika variabel bebasnya mempengaruhi variabel tergantung, tidak hanya secara langsung tetapi juga secara tidak langsung.
1.7 Metode Penelitian
Metode penelitian kepustakaan (Study Literature) yaitu metode pengumpulan data dan informasi dengan menghimpun informasi yang relevan dengan topik atau masalah yang akan diteliti. Informasi dapat diperoleh dari buku-buku ilmiah, laporan penelitian, karangan-karangan ilmiah, ensiklopedia, pelajaran yang didapat diperkuliahan ataupun sumber-sumber tertulis baik tercetak maupun elektronik lain.
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan data sekunder. Data sekunder diperoleh dari Badan Pusat Statistika (BPS) Sumatera Utara Jalan Asrama No. 179 Medan. Data yang digunakan adalah data yang berkaitan dengan angka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Kabupaten Tapanuli Tengah tahun 2006-2014.
3. Pengolahan Data
Data penelitian dianalisis adalah menggunakan analisis jalur. Analisis jalur adalah suatu teknik untuk menganalisa hubungan sebab – akibat yang terjadi pada regresi berganda jika variabel bebasnya mempengaruhi variabel tergantung tidak hanya secara langsung, tetapi juga secara tidak langsung. Pada model persamaan satu jalur ini, hubungan pertamanya sama dengan regresi berganda, yaitu variabel bebas yang terdiri dari lebih dari satu variabel bebas dan variabel tergantungnya satu atau lebih dari satu variabel. Diagram jalur tersebut terdiri atas persamaan struktural yaitu , , disebut sebagai variabel eksogen dan Y sebagai variabel endogen.
Adapun rumus persamaan strukturalnya dapat dituliskan sebagai berikut:
Untuk menghitung besarnya pengaruh langsung dan tidak langsung variabel bebas terhadap variabel terikat adalah:
1. Besarnya pengaruh langsung (Direct Effect) variabel bebas terhadap variabel terikat Xu.
, (1.3)
2. Besarnya pengaruh tidak langsung (Indirect Effect) variabel bebas Xi terhadap variabel terikat Xu melalui hubungan korelasi dari variabel Xj.
, (1.4)
3. Besarnya pengaruh total (Total Effect) variabel Xi terhadap variabel terikat Xu.
Pengaruh Total = DE + IE (1.5)
Menguji kebermaknaan (test of significance) setiap koefisien jalur yang telah dihitung secara bersama-sama variabel eksogen terhadap variabel endogen, dapat dilakukan dengan langkah kerja sebagai berikut:
Langkah Pertama Perumusan hipotesa :
H0 : , artinya tidak terdapat pengaruh variabel eksogen (Xi) terhadap variabel endogen (Xu).
H1 : , artinya terdapat pengaruh variabel
eksogen (Xi) terhadap variabel endogen (Xu).
Langkah ketiga Menentukan nilai statistik F dengan rumus:
(1.6)
di mana:
k = banyaknya variabel eksogen dalam sub-struktur yang sedang diuji
F = mengikuti tabel distribusi F, dengan derajat bebas (degrees of
freedom) dan
(1.6)
di mana:
k = banyaknya variabel eksogen dalam sub-struktur yang sedang diuji
F = mengikuti tabel distribusi F, dengan derajat bebas (degrees of
freedom) dan
Langkah keempat Membuat keputusan terhadap hipotesis dengan membandingkan nilai Fhitung dengan Ttabel dan Chi-squarehitung dengan Chi-squaretabel
Di mana:
H0 diterima jika Fhitung Ftabel H0 ditolak jika Fhitung Ftabel
Langkah kelima Membuat keputusan berdasarkan keputusan yang diambil.
