3.1. Kerangka Pemikiran
Kemiskinan mempunyai indikator dan faktor penyebab. Mereka adalah sebagian warga miskin kota Depok. Pemerintah Depok menggolongkan mereka ke dalam kelompok warga miskin dengan 10 indikator dari 14 indikator yang ditetapkan WHO. Indikatornya diantaranya yaitu: luas lantai bangunan tempat tinggal kurang dari 8m2 per orang, jenis lantai bangunan tempat tinggal terbuat dari tanah/bambu/kayu murahan, jenis dinding tempat tinggal terbuat dari bambu/rumbia/kayu berkualitas rendah/tembok tanpa plester, tidak memiliki fasilitas buang air besar/bersama-sama dengan rumah tangga lain, sumber penerangan rumah tangga tidak menggunakan listrik, sumber air minum berasal dari sumur/mata air tidak terlindungi/sungai/air hujan, bahan bakar untuk masak sehari-hari adalah kayu bakar/arang/minyak tanah, hanya mengkonsumsi daging/susu/ayam satu kali dalam seminggu, hanya membeli satu stel pakaian baru dalam setahun, hanya sanggup makan sebanyak satu/dua kali dalam sehari, tidak sanggup membayar biaya pengobatan di Puskesmas/poliklinik, sumber penghasilan kepala rumah tangga adalah: petani dengan luas lahan 0,5 ha. buruh tani, nelayan, buruh perkebunan atau pekerjaan lainnya dengan pendapatan di bawah Rp. 600.000 (enam ratus ribu rupiah) per bulan, pendidikan tertinggi kepala rumah tangga:tidak sekolah/tidak tamat SD/hanya SD dan yang terakhir tidak memiliki tabungan/barang yang mudah dijual dengan nilai Rp. 500.000,- (lima ratus ribu rupiah), seperti sepeda motor (kredit/non kredit), emas, ternak, kapal motor, atau barang modal lainnya. Di dalam penelitian ini, indikator yang diuji untuk melihat adanya hubungan dengan kemiskinan itu sendiri pada warga kelurahan Bedahan, Leuwinanngung dan Pondok Jaya kota Depok ada enam indikator, yaitu kepemilikan aset ekonomi, pendidikan, pendapatan, konsumsi pakaian, konsumsi makanan, dan kemampuan membayar biaya pengobatan. Maka dari itu, penelitian ini meneliti hubungan
antara penyebab kemiskinan, dengan kemiskinan itu sendiri dan dengan indikator-indikatornya.
Sedangkan variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah faktor penyebab kemiskinan yang dapat mempengaruhi keberhasilan pengentasan kemiskinan. Faktor-faktor tersebut adalah relasi, jumlah anggota yang ditanggung, semangat berkelompok, tingkat pengeluaran, faktor pekerjaan, faktor akses usaha, faktor karakter, faktor keterampilan, faktor pendampingan dan kebijakan pemerintah. Relasi yang banyak dengan tingkat keeratan hubungan dan kualitas kemampuan relasi yang baik dan semangat berkelompok yang tinggi, dapat membantu seseorang untuk keluar dari permasalahan kemiskinan. Banyaknya jumlah anggota keluarga yang ditanggung juga dapat memperparah kondisi kemiskinan seseorang di mana pengeluaran juga dapat membengkak. Pekerjaan dan kemudahan akses mendapatkan modal atau fasilitas pendampingan dari pemerintah untuk membangun usaha mandiri sangat membantu seseorang meningkatkan kesejahteraannya untuk keluar dari himpitan permasalahan ekonomi. Demikian juga dengan karakter pribadi dan keterampilan individu masing-masing turut mempengaruhi seseorang dalam berusaha meningkatkan dan memperbaiki taraf hidupnya. Sedangkan kebijakan pemerintah mempunyai pengaruh sangat besar terhadap kesejahteraan rakyatnya. Semua faktor tersebut akan dilihat hubungannya dengan pengentasan kemiskinan sehingga dapat menggambarkan dampak perubahan terbesar pada indikator kemiskinan.
Setelah pengumpulan data dari responden selesai, data dianalisis dengan
Structural Equation Modeling (SEM). Hasil yang didapatkan dapat
menjelaskan hubungan atau relasi antara variabel laten penyebab kemiskinan dengan variabel laten kemiskinan itu sendiri dan indikatornya seperti yang telah diharapkan. Model yang dihasilkan juga menjelaskan penilaian terhadap model adalah fit. LISREL memiliki berbagai alat uji indeks fit, diantaranya RMSEA, RMR, GFI, TLI, NFI dan masih banyak lagi. Namun, sebagian alat uji tersebut digunakan untuk melihat kecocokan model (Godness of Fit) dengan menggunakan chi-square, p-value, dan Root Mean Squaree Error of
Approximation (RMSEA). Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 1. di
bawah.
Tabel 1. Index Fit
Index Fit Definisi/Tujuan Cut-off value
Chi-Square Menunjukkan
penyimpangan dan ukuran buruknya fit model
Nilai kecil (0=perfect fit)
P-value Probabilitas untuk
memperoleh deviasi besar sebagaimana nilai chi-square
p≥0,05
Goodness of Fit Index (GFI)
Ukuran ketepatan model dalam menghasilkan observed matriks kovarians
≥0,9
Adjusted Goodness of Fit Index (AGFI)
Sama seperti GFI tetapi menyesuaikan pengaruh degrees of freedom pada suatu model
≥0,9
Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI)
Sama seperti GFI dan AGFI namun telah menyesuaikan dengan kompleksitas model
≥0,6
Root Mean Square Error of Approximation
(RMSEA)
Mengukur penyimpangan nilai parameter pada suatu model dengan matriks kovarians
Lanjutan Tabel 1.
Index Fit Definisi/Tujuan Cut-off value
Expected Cross
Validation Index (ECVI)
Menilai kecenderungan model pada sampel tunggal dapat divalidasi silang pada ukuran sampel dan populasi yang sama
ECVI Model<ECVI Saturated Model dan Independence Model
Akaike’s Informasin Criterion (AIC) dan CAIC
Menilai mengenai masalah parsimony dalam penilaian model fit
AIC Model<CAIC Saturated Model dan Independence Model
Normed Fit Index (NFI) Salah satu alternatif penentuan model fit
≥0,9
Comparative Fit Index (CFI)
Sama seperti NFI namun memiliki tendensi untuk merendahkan fit pada sampel yang kecil
≥0,9
Non-Normed Fit Index (NNFI)
Mengatasi permasalahan akibat kompleksitas model
≥0,9
Incremental Fit Index (IFI)
Mengatasi masalah parsimony dan ukuran sampel
≥0,9
Relative Fit Index (RFI) Mengukur fit di mana nilainya adalah 0-1
Mendekati nilai 1
χ2
Rasio perbandingan antara nilai chi-square dengan degrees of freedom
Lanjutan Tabel 1.
Index Fit Definisi/Tujuan Cut-off value
Non-Centrality Parameter (NCP)
Mengukur tingkat penyimpangan antara sampel kovarians matrix dan fitted covarians matriks
NCP Model<NCP Saturated Model dan Independence Model
Hasil perhitungan dari masing-masing kriteria tersebut dapat digunakan untuk melihat apakah model yang digunakan memiliki tingkat kecocokan yang baik dimana masing-masing kriteria memiliki nilai standar. Setelah dilakukan pengujian terhadap kesesuaian model maka kemudian menguji hubungan antar variabel laten dan antara variabel laten dengan indikatornya. Bagan kerangka pemikiran dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Kerangka pemikiran penelitian
Pada tahap analisis deskriptif keragaan kesenjangan ini data primer diperoleh melalui survey dan brainstorming (focus discussion group)
Analisis Kesenjangan Analisis Penyebab
Kemiskinan Visi dan Misi Daerah
Pembangunan Daerah Existing Condition (Dampak Pembangunan) SEM Indikator Standar Kesejahteraan Faktor Kritis (Dominan + Kearifan Lokal)
sedangkan data sekunder diperoleh melalui studi literatur yang berkaitan dengan kondisi kesenjangan yang masih menyisakan masalah kemiskinan dan rumah kumuh terutama pada mayarakat yang bergerak di bidang UKM sektor informal dan pertanian (petani, pedagang, pengolah). Kemudian pada tahap penetapan indikator kesejahteraan dilakukan kajian teoritis dengan menggali unsur-unsur penting penentu keberhasilan untuk mayarakat bawah untuk menetapkan indikator kesejahteaan yang diinginkan dan tepat. Kajian dilakukan dengan menggali unsur-unsur penting penentu keberhasilan suatu pembangunan untuk masyarakat bawah. Pada tahap identifikasi permasalahan dan penentuan faktor kritis kemiskinan dilakukan keragaan mengenai kesenjangan akibat dampak pembangunan dengan menganalisis data yang diperoleh (exsisting condition) untuk kemudian dibandingkan dengan indikator kesejahteraan yang telah ditetapkan. Dari hasil analisis kesenjangan ini akan diperoleh faktor-faktor kritis yang berpengaruh terhadap pengentasan kemiskinan.
Dalam penelitian ini disusun hipotesis yang akan diuji. Hipotesisnya adalah sebagai berikut:
H1 : Relasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengentasan kemiskinan
H2 : Jumlah anggota keluarga yang ditanggung berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengentasan kemiskinan.
H3 : Semangat berkelompok berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengentasan kemiskinan.
H4 : Tingkat pengeluaran berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengentasan kemiskinan.
H5 : Faktor pekerjaan berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengentasan kemiskinan.
H6 : Faktor akses usaha berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengentasan kemiskinan.
H7 : Faktor karakter berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengentasan kemiskinan.
pengentasan kemiskinan.
H9 : Faktor pendampingan berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengentasan kemiskinan.
H10: Kebijakan pemerintah berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengentasan kemiskinan.
Hipotesis yang diuji adalah :
H0 : ∑ = ∑ (Ө) H1 : ∑ ≠ ∑ (Ө)
Dimana ∑ adalah matriks input, sedangkan ∑ (Ө) adalah matriks hasil dugaan. Hipotesis H0 menyatakan bahwa matriks dugaan dari model SEM mampu merepresentasikan data dengan baik, sedangkan hipotesis H1
3.2. Penentuan Lokasi dan Waktu Penelitian sebaliknya.
Penelitian dilakukan di tiga kelurahan: Bedahan, Leuwinanggung, dan Pondok Jaya kota Depok. Pemilihan lokasi penelitian berdasarkan tiga kelurahan yang dipilih dikarenakan sebagai target pengentasan kemiskinan. Identifikasi faktor-faktor yang dominan menyebabkan kemiskinan adalah sulitnya akses usaha, lemahnya modal usaha, kurangnya keterampilan, kurangya pendampingan, terbatasnya peluang kerja, tingkat pengeluaran yang besar dan kebijakan pemerintah (Munandar et al. 2009). Penelitian ini dilakukan selama bulan Oktober-Nopember 2009.
3.3. Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dari responden yang berdomisili di kelurahan Bedahan, Leuwinanggung, dan Pondok Jaya. Data sekunder diperoleh dari hasil laporan kemiskinan kota Depok, laporan kemiskinan dari penelitian studi kasus penanggulangan kemiskinan studi pola kemitraan untuk masyarakat miskin kota, hasil penelitian sebelumnya, dan literatur-literatur terkait dengan judul dan tema penelitian yang diperoleh dari buku, jurnal, artikel dan internet.
3.4. Metode Pengambilan Sampel
Sampel yang digunakan ditentukan berdasarkan metode yang digunakan dalam pengolahan data yakni metode Structural Equation Modeling (SEM). Sampel yang digunakan minimum yaitu 160 responden. Ini dikarenakan
estimated parameter berjumlah 32. Dalam metode Structural Equation Modeling (SEM) besarnya jumlah sampel minimum adalah sebanyak lima
observasi untuk setiap estimated parameter dimana ukuran contoh yang sesuai adalah antara 100 sampai 200 responden (Ferdinand 2002). Maka dari itu, jumlah responden yang dijadikan sampel berjumlah 180 responden.
Pemilihan contoh pada penelitian ini adalah dengan pengambilan contoh nonprobabilitas. Teknik penarikan contoh nonprobabilitas yang digunakan adalah jugdement sampling. Responden yang dipilih digolongkan berdasarkan dua cluster. Yaitu cluster tidak miskin dan cluster tidak miskin. Cluster miskin yaitu responden masyarakat miskin yang mempunyai rumah dengan ciri-ciri luas lantai bangunan tempat tinggal kurang dari 8m2
3.5. Metode Pengumpulan Data
per orang dan atau jenis lantai bangunan tempat tinggal terbuat dari tanah/bambu/kayu murahan dan atau jenis dinding tempat tinggal terbuat dari bambu/rumbia/kayu berkualitas rendah/tembok tanpa plester dan atau tidak memiliki fasilitas buang air besar/bersama-sama dengan rumah tangga lain dan atau sumber penerangan rumah tangga tidak menggunakan listrik dan atau sumber air minum berasal dari sumur/mata air tidak terlindungi/sungai/air hujan dan atau bahan bakar untuk masak sehari-hari adalah kayu bakar/arang/minyak tanah. Sedangkan cluster tidak miskin yaitu selain dari pada ciri-ciri tersebut. Penentuan responden yang mengisi kuesioner adalah kepala keluarga.
Proses pengumpulan data dilakukan dengan pengamatan langsung, wawancara, kuesioner, dan studi pustaka. Wawancara dilakukan kepada kepala rumah tangga di masing-masing kelurahan lokasi studi dengan penggolongan berbagai cluster yang sudah ditetapkan. Pengamatan langsung dilakukan dengan melihat keadaan rumah responden untuk menggolongkannya ke dalam cluster. Kuesioner diberikan kepada responden
yang telah memenuhi kriteria masing-masing cluster beserta jumlahnya yang sudah ditetapkan.
3.6. Metode Pengolahan Data
Alat bantu software yang digunakan untuk mengolah data yang sudah dikumpulkan yaitu dengan menggunakan software microsoft Office Excel 2003, SPSS 13.00, dan LISREL 8.30. Microsoft Office Excel digunakan untuk memasukkan data yang diperoleh dari kuesioner, dan membuat tabulasi silang.
Data yang digunakan adalah data kualitatif dengan skala pengukuran non
metric yang berskala ukur ordinal dengan penggunaan skala likert. Dalam
skala ordinal objek yang diukur dapat digolongkan ke dalam kelompok tertentu dimana angka dan hurufnya mempunyai tingkatan sehingga kelompok yang terbentuk dapat dibuat suatu urutan peringkat yang menyatakan hubungan lebih dari atau kurang dari menurut aturan tertentu. Sedangkan menurut Umar (2003), skala likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang kejadian sosial. Cara penilaian terhadap hasil jawaban kuesioner dengan skala
likert dilakukan dengan rumus :
X =
(
)
n f skor∑
× ...(1)Kemudian setelah didapat rataan skor setelah memperoleh rataan skor dari masing-masing pernyataan, kemudian dihitung skor rataan akhir untuk melihat kondisi kemiskinan di lokasi studi dengan rumus :
X Tot
∑
pernyataan∑
X= ...(2)
Keterangan :
X = Skor rataan pernyataan
f = Frekuensi yang memilih pernyataan tersebut
n = Jumlah responden yang memilih pernyataan tersebut
X Tot = Skor rataan akhir
2 : Miskin 5 : Tidak Miskin
3 : Cukup Miskin 6 : Sangat Tidak Miskin Tahap berikutnya nilai skor rataan akhir yang diperoleh akan dibandingkan dengan kriteria yang akan menentukan tingkat kondisi kemiskinan. Kriteria yang digunakan adalah dengan rentang skala (RS) dengan menggunakan rumus :
(
)
b n m RS = − ... (3) Keterangan :m = Skor tertinggi yang digunakan n = Skor terendah yang digunakan b = Jumlah kelas
Kriteria yang diperoleh untuk mengukur tingkat kondisi kemiskinan masyarakat dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Kriteria Skor Akhir
No Skor Rataan Keterangan
1 1,00-1,833 Sangat Miskin
2 1,834-2,666 Miskin
3 2,667-3,499 Cukup Miskin
4 3,500-4,333 Kurang Miskin
5 4,334-5,166 Tidak Miskin
6 5,167-6,000 Sangat Tidak Miskin
Metode yang digunakan untuk menganalisis apa saja faktor yang dapat mempengaruhi pengentasan kemiskinan di tiga kelurahan kota Depok adalah dengan menggunakan SEM. Karakteristik yang ingin dilihat hubungannya terhadap kemiskinan adalah usia, pendapatan, pekerjaan dan tingkat pendidikan dan wilayah. Analisis tabulasi silang ini dilakukan dengan menggunakan bantuan Microsoft Excell 2007 for Windows.
Software Lisrel 8.30 digunakan untuk menganalisis pengaruh
faktor-faktor terhadap pengentasan kemiskinan dengan metode Structural Equation
Modeling (SEM). Metode Structural Equation Modeling (SEM) digunakan
merupakan jenis variabel yang tidak dapat diamati secara empiris, seperti relasi (teman kerja, sahabat), jumlah anggota keluarga yang ditanggung, semangat berkelompok, tingkat pengeluaran, faktor pekerjaan, faktor akses usaha, faktor karakter, faktor keterampilan, faktor pendampingan dan kebijakan pemerintah. Metode SEM menggunakan dua jenis variabel yaitu variabel endogen dan variabel eksogen dengan menggunakan bantuan komputer dengan program LISREL 8.30. Variabel-variabel tersebut adalah sebagai berikut :
1. Variabel laten eksogen adalah faktor yang mempengaruhi kemiskinan (ξ) yang terdiri dari :
a. Relasi (Teman kerja, Sahabat) (ξ1), dengan indikatornya: X1
b. Jumlah anggota keluarga yang ditanggung (ξ
= Jumlah relasi (teman/sahabat) yang sudah dipunyai untuk membangun usaha 2 X ), dengan indikator : 2 c. Semangat berkelompok (ξ
= Jumlah keluarga inti yang ditanggung
3 X
), dengan indikatornya terdiri dari : 3
d. Tingkat pengeluaran (ξ
= Tingkat pemilihan pembangunan usaha secara berkelompok dibanding secara sendiri
4 X
), dengan indikatornya terdiri dari :
4
e. Faktor Pekerjaan (ξ
= Pengeluaran rutin perbulan
5 X
), dengan indikatornya terdiri dari :
5
f. Faktor Akses Usaha (ξ
= Tingkat kelayakan pekerjaan yang sedang digeluti untuk penghidupan keluarga 6 X ), dengan indikatornya: 6 g. Faktor Karakter (ξ
= Tingkat kemudahan mendapatkan modal 7
X
), dengan indikatornya: 7
h. Faktor Keterampilan (ξ
= Ketepatan waktu pengembalian uang pinjaman 8
X
), dengan indikatornya: 8
i. Faktor Pendampingan (ξ
= Tingkat kemudahan mendapatkan dan belajar tentang keterampilan baru
9
X
), dengan indikatornya:
membangun usaha j. Kebijakan Pemerintah (ξ10 X
), dengan indikatornya:
10 = Program-program pemerintah bidang pendidikan yang sudah berjalan sampai saat ini sudah baik dan tepat sasaran
X11 = Banyaknya program-program pemerintah di bidang kesehatan X12 = Bisa dinikmatinya program-program pemerintah di bidang usaha oleh semua masyarakat
X13 = Akses mendapatkan program-program pemerintah di bidang sandang & papan tersebut relatif mudah dan cepat
Pengukuran variabel yang mempengaruhi pengentasan kemiskinan menggunakan tiga belas pertanyaan yang terbagi menjadi sepuluh kelompok yaitu relasi (teman kerja, sahabat) (X1) dengan indikator sebanyak satu pertanyaan, jumlah anggota keluarga yang ditanggung (X2) dengan indikator sebanyak satu pertanyaan, semangat berkelompok (X3) dengan indikator sebanyak satu pertanyaan, tingkat pengeluaran (X4) dengan indikator sebanyak satu pertanyaan, faktor pekerjaan (X5) dengan indikator sebanyak satu pertanyaan, faktor akses usaha (X6) dengan indikator sebanyak satu pertanyaan, faktor karakter (X7) dengan indikator sebanyak satu pertanyaan, faktor keterampilan (X8) dengan indikator sebanyak satu pertanyaan, faktor pendampingan (X9) dengan indikator sebanyak satu pertanyaan, kebijakan pemerintah (X10) dengan indikator sebanyak empat pertanyaan.
Setiap pertanyaan akan diukur dengan menggunakan skala likert dengan kategori sebagai berikut :
Pilihan (a) Skor 6
Pilihan (b) Skor 5
Pilihan (c) Skor 4
Pilihan (d) Skor 3
Pilihan (e) Skor 2
Pilihan (f) Skor 1
Skor yang diperoleh dari seluruh pernyataan akan menjadi input bagi perhitungan metode Structural Equation Modeling (SEM) dengan menggunakan program Lisrel 8.30.
2. Variabel laten endogen adalah Pengentasan Kemiskinan (η) dengan indikator yang terdiri dari :
Y1 = Kepemilikan aset ekonomi Y2 = Pendidikan
Y3 = Pendapatan
Y4 = Konsumsi pakaian Y5 = Konsumsi Makan
Y6 = Kesanggupan Membayar Biaya Pengobatan Puskesmas/Poliklinik
Pengukuran variabel Pengentasan Kemiskinan terdiri dari enam indikator pernyataan yang diukur dengan skala likert dengan menggunakan kategori skor yang sama dengan yang digunakan pada pengukuran variabel faktor yang mempengaruhi pengentasan kemiskinan. Skor yang diperoleh dari keenam indikator pernyataan mengenai variabe pengentasan kemiskinan tersebut akan menjadi input bagi perhitungan metode Structural Equation
