ANALISIS PENGARUH FAKTOR SOSIAL DEMOGRAFI DAN AKTIVITAS EKONOMI TERHADAP KESEJAHTERAAN KELUARGA PEMULUNG DI KOTA DENPASAR

TESIS

ANALISIS PENGARUH FAKTOR SOSIAL DEMOGRAFI DAN AKTIVITAS EKONOMI TERHADAP KESEJAHTERAAN KELUARGA PEMULUNG DI KOTA DENPASAR

MADE YUSTISA PUTRI WIYATNA

PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS UDAYANA DENPASAR 2015

TESIS

ANALISIS PENGARUH FAKTOR SOSIAL DEMOGRAFI DAN AKTIVITAS EKONOMI TERHADAP KESEJAHTERAAN KELUARGA PEMULUNG DI KOTA DENPASAR

MADE YUSTISA PUTRI WIYATNA NIM 1191462002

PROGRAM MAGISTER PROGRAM STUDI ILMU EKONOMI PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS UDAYANA DENPASAR 2015

i

ANALISIS PENGARUH FAKTOR SOSIAL DEMOGRAFI DAN AKTIVITAS EKONOMI TERHADAP KESEJAHTERAAN KELUARGA PEMULUNG DI KOTA DENPASAR

Tesis untuk Memperoleh Gelar Magister pada Program Magister, Program Studi Ilmu Ekonomi, Program Pascasarjana Universitas Udayana

MADE YUSTISA PUTRI WIYATNA NIM 1191462002

PROGRAM MAGISTER PROGRAM STUDI ILMU EKONOMI PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS UDAYANA DENPASAR 2015

ii

Lembar Pengesahan TESIS INI TELAH DISETUJUI TANGGAL 9 Januari 2015

Pembimbing I,

Pembimbing II,

Prof. Dr. Made Suyana Utama,SE.,MS. NIP. 19540429 198303 1 002

Dr. A.A.I N. Marhaeni,SE.,MS. NIP. 19621231 198601 2 001

Mengetahui Ketua Program Studi Magister Ilmu Ekonomi Program Pascasarjana Universitas Udayana,

Direktur Program Pascasarjana Universitas Udayana,

Prof. Dr. Nyoman Djinar Setiawina,SE.,MS NIP. 19530730 198303 1 001

Prof. Dr. dr. A.A. Raka Sudewi,Sp.S(K). NIP. 19590215 198510 2 001

iii

Tesis Ini Telah Diuji pada Tanggal 7 Januari 2015

Panitia Penguji Tesis Berdasarkan SK Rektor Universitas Udayana, No. : 4526 /UN 14.4/HK/2014, Tanggal : 31 Desember 2014

Ketua

: Prof. Dr. Made Suyana Utama,SE.,MS.

Anggota : 1. Dr. A.A.I N. Marhaeni,SE.,MS. 2. Prof. Dr. I Ketut Sudibia, SE.,SU 3. Dr. I.G.W. Murjana Yasa, SE.,M.Si 4. Dr. Ida Bagus Putu Purbadharmaja,SE.,ME

iv

Surat Pernyataan Bebas Plagiat Saya yang bertanda tangan dibawah ini : Nama Nim Program Studi Judul Tesis

: Made Yustisa Putri Wiyatna : 1191462002 : Pembangunan Daerah : Analisis Pengaruh Faktor Sosial Demografi dan Aktivitas Ekonomi Terhadap Kesejahteraan Keluarga Pemulung Di Kota Denpasar

Dengan ini menyatakan bahwa karya ilmiah Tesis ini bebas plagiat. Apabila di kemudian hari terbukti plagiat dalam karya ilmiah ini, maka saya bersedia menerima sanksi sesuai peraturan Mendiknas RI No. 17 tahun 2010 dan Peraturan Perundang-Undangan yang berlaku.

Denpasar, 7 Januari 2015 Yang membuat pernyataan

(Made Yustisa Putri Wiyatna)

v

UCAPAN TERIMA KASIH Pertama-tama perkenankanlah penulis memanjatkan puji syukur kehadapan Tuhan Yang Maha Esa/ Ida Sang Hyang Widhi Wasa, karena atas segala rahmat dan petunjukNya, tesis ini dapat penulis selesaikan. Pada kesempatan ini perkenankanlah penulis mengucapkan terimakasih yang sebesar-besarnya kepada Prof. Dr. Made Suyana Utama,SE.,MS sebagai pembimbing I dan Dr. A.A.I N. Marhaeni,SE.,MS sebagai pembimbing II yang dengan penuh perhatian telah memberikan dorongan, semangat, bimbingan, masukan dan saran kepada penulis dalam menyelesaikan tesis ini. Ucapan terimakasih penulis sampaikan juga kepada Bapak Prof. Dr. I Ketut Sudibia, SE.,SU, Bapak Dr. I.G.W. Murjana Yasa, SE.,M.Si, dan Bapak Dr. Ida Bagus Putu Purbadharmaja,SE.,ME selaku dosen penguji yang telah memberikan masukan dan penyempurnaan dalam tulisan ini. Ucapan yang sama juga penulis tunjukan kepada Rektor Universitas Udayana Prof. Dr. dr. Ketut Suastika, Sp.PD-KEMD atas kesempatan dan fasilitas yang diberikan kepada penulis untuk mengikuti dan menyelesaikan pendidikan Magister Ilmu Ekonomi di Universitas Udayana. Ucapan terima kasih juga penulis tujukan kepada Direktur Program Pascasarjana Universitas Udayana Prof. Dr. dr. A.A. Raka Sudewi,Sp.S(K) atas kesempatan yang diberikan kepada penulis untuk menjadi mahasiswa program Magister Ilmu Ekonomi pada Program Pascasarjana Universitas Udayana. Tidak lupa pula penulis ucapkan terima kasih kepada Prof. Dr. I Gusti Bagus Wiksuana, SE.,MS Dekan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Udayana serta Bapak Prof. Dr. Nyoman Djinar Setiawina,SE.,MS selaku Ketua Program Magister Ilmu Ekonomi atas ijin yang diberikan penulis mendapat kesempatan untuk menjadi mahasiswa Fakultas Ekonomi dan Bisnis Program Studi Magister Ilmu Ekonomi. Penulis menyadari, bahwa tesis ini tidak akan berhasil tanpa bantuan dan bimbingan dari berbagai pihak. Oleh karena itu dalam kesempatan ini penulis sampaikan ucapan terimakasih serta mempersembahkan tesis ini kepada keluarga kecilku Putu Pradnya Kavindra yang selalu memberikan senyum ceria dan semangat kepada penulis dan I Putu Edy Suardiyana Putra atas motivasi dan masukannya. Tak lupa orang tua penulis, Bapak I Nyoman Suyatna dan Ibu Ni Ketut Wiyati sangat dihormati dan disayangi juga Bapak I Ketut Suda dan Ibu Nengah Srianti atas perhatian dan dukungannya, serta kakak dan adik tercinta, Putu Novarisna Wiyatna dan Nyoman Yatna Dwipayana Genta. Terima kasih atas dukungan dan doanya. Penulis menyadari sepenuhnya, bahwa dalam penyusunan tesis ini masih banyak terdapat kesalahan dan kekurangan yang disebabkan karena keterbatasan kemampuan serta pengalaman penulis. Namun demikian, tesis ini diharapkan dapat memberikan manfaat bagi pihak-pihak yang berkepentingan. Denpasar, 7 Januari 2015 Penulis vi

ANALISIS PENGARUH FAKTOR SOSIAL DEMOGRAFI DAN AKTIVITAS EKONOMI TERHADAP KESEJAHTERAAN KELUARGA PEMULUNG DI KOTA DENPASAR ABSTRAK Pekerjaan pemulung umumnya dipandang sebagai pekerjaan yang kurang elit dan tergolong sebagai komunitas yang termarjinalkan. Namun demikian tetap saja peluang sampah untuk diolah menjadi sesuatu yang lebih berharga lagi ini dimanfaatkan oleh beberapa kalangan masyarakat sebagai sumber mata pencaharian. Fenomena munculnya pemulung semakin berkembang tidak saja di kota metropolitan, tetapi juga di kota pendukung kota metropolitan seperti Kota Denpasar. Tujuan penelitian ini untuk mengidentifikasi kondisi kesejahteraan pemulung, mengetahui adakah perbedaan pendapatan pemulung laki-laki dan perempuan, menganalisis pengaruh faktor sosial demografi dan aktivitas ekonomi terhadap kesejahteraan keluarga pemulung, dan menganalisis pengaruh faktor sosial demografi secara tidak langsung terhadap kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar. Sumber data dalam penelitian ini adalah data primer yang diperoleh dari hasil wawancara langsung menggunakan kuisioner kepada 100 responden pemulung dan data sekunder yang diperoleh dari Kantor Dinas PU Provinsi Bali dan DKP Kota Denpasar. Pengambilan sampel menggunakan metode nonprobability samping dengan teknik accidental sampling. Teknik analisis data penelitian ini adalah analisis dekriptif dan analisis PLS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pekerjaan pemulung sebagian besar dilakukan oleh kaum laki-laki dengan usia 30-49 tahun. Hampir seluruh responden berstatus menikah dengan kecenderungan lama menikah 21-30 tahun dan umumnya memiliki 2 anak. Selain itu hampir seluruh responden adalah kaum migran yang tinggal kurang dari 5 tahun serta berlatar pendidikan tidak tamat sekolah dasar. Pemulung biasanya menggunakan modal kurang dari Rp. 500.000,- untuk menempuh jarak 61 hingga 175 km dengan waktu kerja 41-60 jam. Dengan mengantongi pendapatan sebesar kurang dari Rp. 1.000.000,- pemulung memiliki persepsi bahwa pendapatan tersebut cukup untuk mensejahterakan ekonomi keluarga. Hasil analisis uji beda rata-rata menunjukkan terdapat perbedaan rata-rata pendapatan antara pemulung laki-laki dan perempuan sebesar Rp 337. 236,-. Sementara hasil analisis PLS menyimpulkan bahwa faktor sosial demografi dan aktivitas ekonomi berpengaruh positif dan signifikan terhadap kesejahteraan serta faktor aktivitas ekonomi secara signifikan berperan memediasi faktor sosial demografi terhadap kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar. Meskipun demikian perlu diadakan program-program terkait sosialisasi bidang kesehatan dan keterampilan guna meningkatkan derajat kesejahteraan pemulung. Kata kunci: Sosial Demografi, Aktivitas Ekonomi, Kesejahteraan, Pemulung

vii

SOCIAL DEMOGRAPHY AND ECONOMY ACTIVITIES IMPACT ON SCAVENGER’S WELFARE IN DENPASAR ABSTRACT Scavangers are often categorized as non-elite and marginal occupation in society. However, it’s still chosen by people as their main job. This phenomenon start to increases every year not only in the big city but also in second-largest city especially Denpasar. This research has several purpose, as follow: identify scavenger’s walfare rate, get differencies between male and female scavenger, analyse socio-demography and activity impact on its walfare, and analyse indirect effects of socio-demography on it’s walfare especially in Denpasar City. This research use primary and secondary data. The primary data were obtained by doing direct interviews and giving questioners to 100 scavangers in Denpasar City. The secondary data were obtained from Department of Public Works Bali and Department of Cleanliness and Landscaping Denpasar. The sampling technique that is used in this research is non-probability sampling with accidental sampling. The data were analysed using descriptive and PLS analysis. The results show that scavengers are dominated by male whose age between 30-49 years old. Most of them are married (21-30 years of marriage) and have two childs. Furthermore, most of them also are migrant who live in Denpasar less than 5 years and have unfinished primary school background. Scavangers mostly use less than Rp 500.000,- to travel between 61 – 175 metres in 41-60 hours. By receiving an income less than Rp 1.000.000,- , they assume that they can cover their family living cost. Moreover, this research reveals that there is a difference between male and female in case of the income. It also finds that socio-demography and economy activities have positive significant impacts on scavenger life. In addition, economy activities have a significant impact on connecting the socio-demography to scavenger welfare in Denpasar. Therefore, some health socialisation and creativity workshops are worth to be done to increase the scavenger’s welfare rate. Keywords: Social Demography, Economy Activities, Welfare, Scavenger

viii

DAFTAR ISI Halaman JUDUL ..................................................................................................................... i PRASYARAT GELAR ............................................................................................. ii LEMBAR PENGESAHAN ...................................................................................... iii PENETAPAN PANITIA PENGUJI.......................................................................... iv SURAT PERNYATAAN .......................................................................................... v UCAPAN TERIMA KASIH ..................................................................................... vi ABSTRAK ................................................................................................................ vii ABSTRACT .............................................................................................................. viii DAFTAR ISI ............................................................................................................ ix DAFTAR TABEL .................................................................................................... xii DAFTAR GAMBAR................................................................................................. xiii DAFTAR LAMPIRAN ........................................................................................... xv BAB I PENDAHULUAN....................................................................................... 1 1.1 Latar Belakang .................................................................................... 1 1.2 Rumusan Masalah ................................................................................ 8 1.3 Tujuan Penelitian.................................................................................. 9 1.4 Manfaat Penelitian ............................................................................... 10 1.5 Sistematika Penulisan........................................................................... 11 BAB II KAJIAN PUSTAKA ................................................................................... 2.1 Konsep-konsep dan Definisi ................................................................ 2.1.1 Kesejahteraan....................................................................... 2.1.1.1 Definisi Kesejahteraan ............................................. 2.1.1.2 Faktor Penentu Kesejahteraan ................................. 2.1.2 Konsep Pendapatan.............................................................. 2.1.3 Konsep Tenaga Kerja .......................................................... 2.1.4 Pemulung ............................................................................. 2.1.4.1 Pemulung Sebagai Tenaga Kerja Sektor Informal .. 2.1.4.2 Faktor Penentu Aktivitas Pemulung ........................ 2.1.5 Sampah ................................................................................ 2.1.6 Teori Human Capital ........................................................... 2.2 Keaslian Penelitian ...............................................................................

13 13 13 13 13 14 15 16 18 19 19 21 22

BAB III KERANGKA BERPIKIR, KONSEP, DAN HIPOTESIS PENELITIAN.. 3.1 Kerangka Pemikiran dan Konsep Penelitian...................................... 3.2 Kerangka Konsep............................................................................... 3.3 Hipotesis Penelitian ...........................................................................

25 25 27 30

BAB IV METODE PENELITIAN ............................................................................ 4.1 Rancangan Penelitian.........................................................................

31 31

ix

4.2 4.3 4.4 4.5 4.6

Lokasi, Ruang Lingkup dan Waktu Penelitian .................................. Identifikasi Variabel Penelitian.......................................................... Definisi Operasional Variabel............................................................ Jenis dan Sumber Data....................................................................... Populasi, Sampel dan Metode Penentuan Sampel.. ........................... 4.6.1 Populasi................................................................................ 4.6.2 Sampel ................................................................................. 4.6.3 Metode penentuan sampel ................................................... Metode Pengumpulan Data................................................................ Teknik Analisis Data.......................................................................... 4.8.1 Analisis Deskriptif ............................................................... 4.8.2 Analisis PLS ........................................................................

32 32 33 34 36 36 36 36 37 38 38 38

BAB V DATA DAN PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN............................... 5.1 Gambaran Umum Lokasi Penelitian .................................................. 5.2 Deskripsi Hasil Penelitian.................................................................. 5.2.1 Karakteristik Responden ........................................................... 5.2.1.1 Jenis Kelamin Responden ............................................... 5.2.1.2 Status Perkawinan Responden ........................................ 5.2.1.3 Daerah Asal Responden.................................................. 5.2.2 Faktor Sosial Demografi Responden ........................................ 5.2.2.1 Tingkat Pendidikan ......................................................... 5.2.2.2 Umur ............................................................................... 5.2.2.3 Lama Menjadi Migran .................................................... 5.2.2.4 Lama Menikah ................................................................ 5.2.2.5 jumlah Anak.................................................................... 5.2.3 Faktor Aktivitas Ekonomi Responden ...................................... 5.2.3.1 Jam Kerja ........................................................................ 5.2.3.2 Jumlah Modal ................................................................. 5.2.3.3 Nilai Sampah................................................................... 5.2.3.4 Jarak Tempuh.................................................................. 5.2.4 Analisis Kesejahteraan Pemulung............................................. 5.2.4.1 Analisis kesejahteraan pemulung dengan indikator pendapatan .................................................................... 5.2.4.2 Analisis kesejahteraan pemulung dengan indikator persepsi keamanan ........................................................ 5.2.4.3 Analisis kesejahteraan pemulung dengan indikator persepsi Kesehatan........................................................ 5.3 Jawaban Terhadap Tujuan Penelitian ................................................ 5.3.1 Analisis Perbedaan Tingkat Kesejahteraan Pemulung ............ 5.3.2 Hasil Analisis Statistik Pengaruh Faktor Sosial Demografi dan Aktivitas Ekonomi Terhadap Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar .....................................................

47 47 49 49 49 50 51 52 52 53 54 55 56 57 57 58 59 60 60

4.7 4.8

x

60 61 62 64 64 65

5.3.2.1 Uji Validitas Outer Model .............................................. 5.3.2.2 Uji Inner Model .............................................................. 5.3.2.3Uji Pengaruh Tidak Langsung Sosial Demografi Terhadap Kesejahteraan melalui Aktivitas Ekonomi Pemulung ........................................................................ 5.3.2.4 Uji Pengaruh Total Faktor Sosial Demografi dan Aktivitas Ekonomi Terhadap Kesejahteraan Keluarga Pemulung ........................................................................ Pembahasan Hasil Penelitian ............................................................. 5.4.1 Karakteristik Responden ........................................................ 5.4.2 Kondisi Kesejahteraan Pemulung .......................................... 5.4.3 Beda Pendapatan Laki-laki dan Perempuan........................... 5.4.4 Pengaruh Faktor Sosial Demografi dan Aktivitas Ekonomi Terhadap Kesejahteraan Pemulung di Kota Denpasar........... 5.4.5 Pengaruh Tidak Langsung dan Pengaruh Total Sosial Demografi Terhadap Kesejahteraan melalui Aktivitas Ekonomi Pemulung................................................................ Keterbatasan Penelitian......................................................................

67 70

BAB VI SIMPULAN DAN SARAN ....................................................................... 6.1 Simpulan ............................................................................................ 6.2 Saran ..................................................................................................

82 82 83

DAFTAR PUSTAKA................................................................................................ LAMPIRAN-LAMPIRAN ......................................................................................

84 91

5.4

5.5

xi

71 72 73 73 75 77 78 80 81

DAFTAR GAMBAR No.

Gambar

3.1

Kerangka Berpikir Penelitian Pengaruh Faktor Sosial Demografi dan Aktivitas Ekonomi Terhadap Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar………………………………………………………… Kerangka Konsep Penelitian Pengaruh Faktor Sosial Demografi dan Aktivitas Ekonomi Terhadap Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar ...................................................................................... Peta Kota Denpasar .............................................................................. Full Model dari kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar . Koefisien Jalur AntarVariabel Penelitian.............................................

3.2 5.1 5.2 5.3

Halaman

xii

27 29 48 66 71

DAFTAR TABEL No.

Tabel

1.1

Jumlah Timbulan Sampah dari Aktivitas Penduduk di Provinsi Bali Tahun 2013........................................................................................... Variabel Penelitian ............................................................................... Jumlah Responden Pemulung menurut Jenis Kelamin di Kota Denpasar............................................................................................... Jumlah Responden Pemulung menurut Status Perkawinan di Kota Denpasar............................................................................................... Jumlah Responden Pemulung menurut Daerah Asal di Kota Denpasar............................................................................................... Jumlah Responden Pemulung menurut Tingkat Pendidikan di Kota Denpasar............................................................................................... Jumlah Responden Pemulung menurut Umur di Kota Denpasar......... Jumlah Responden Pemulung menurut Lama Menjadi Migran di Kota Denpasar ...................................................................................... Jumlah Responden Pemulung menurut Lama Menikah....................... Jumlah Responden Pemulung menurut Jumlah Anak.......................... Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Jam Kerja.. Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Jumlah Modal .................................................................................................. Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Nilai Sampah ................................................................................................. Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Jarak Tempuh................................................................................................. Pendapatan Responden dari Hasil Penjualan Sampah Barang Bekas di Kota Denpasar .................................................................................. Persepsi Responden mengenai Keamanan yang dirasakan sebagai pekerja pemulung ................................................................................. Persepsi Responden mengenai Kesehatan yang dirasakan sebagai pekerja pemulung ................................................................................. Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Tingkat Pendapatan ........................................................................................... Pengujian Beda Rata-rata Pendapatan Responden............................... Outer Loading Indikator Terhadap Konstruk Sosial Demografi, Aktivitas Ekonomi, dan Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar, Tahun 2014.......................................................................... Crossloading Indikator terhadap Konstruk Sosial Demografi, Aktivitas Ekonomi, dan Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar Tahun 2014...........................................................................

4.1 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 5.10 5.11 5.12 5.13 5.14 5.15 5.16 5.17 5.18 5.19

Halaman

xiii

2 32 49 50 51 52 53 54 56 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 67 68

5.20

5.21

Average Variance Extracted (AVE), Composite Reliability dan Cronbach Alpha Konstruk Sosial Demografi, Aktivitas Ekonomi, dan Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar, Tahun 2014 .................................................................................................... Inner Loading Antarvariabel konstruk Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar, Tahun 2014 ...........................................

xiv

69 70

DAFTAR LAMPIRAN No. Lampiran

Halaman

1

Kuisioner Penelitian..................................................................................

91

2

Karakteristik Pemulung Di Kota Denpasar...............................................

95

3

Tabulasi Data Responden .........................................................................

99

4

Analisis PLS.............................................................................................. 108

5

Uji Beda Rata-rata..................................................................................... 136

xv

BAB I PENDAHULUAN

1.1

Latar Belakang Kehidupan masyarakat tidak dapat lepas dari produksi sampah. Sampah

merupakan sisa kegiatan sehari-hari manusia dan/atau proses alam yang berbentuk padat yang memerlukan pengelolaan khusus. Indonesia dewasa ini masih cukup dipusingkan dengan persoalan sampah dan pengelolaannya. Sampah di rumah merupakan sampah domestik yang paling banyak menyumbangkan sampahnya di TPA / Tempat Pembuangan Akhir (Nusantara, 2013).

Produksi sampah yang

meningkat secara terus menerus tentunya akan menimbulkan berbagai macam persoalan terutama permasalahan yang terkait dengan lingkungan. Laporan utama dalam majalah Bali Post (Darma, dkk 2013) menyebutkan bahwa persoalan sampah diakui kini menjadi momok di tiap daerah. Tak terkecuali pulau Bali. Tirtawan (2014) menegaskan sampah menjadi permasalahan serius bagi Bali, jika terus begini Bali akan menjadi pulau sampah dan ditinggal wisatawan. Rendahnya budaya memilah sampah serta terbatasnya lahan Tempat Pembuangan Akhir (TPA) membuat Bali potensi di kepung sampah (Darma, dkk 2013). Setiap hari volume sampah di TPA Suwung yang ditangani oleh Dinas Kebersihan dan Pertamanan Kota Denpasar mencapai 2.500 hingga 2.700 m3 (DKP Kota Denpasar, 2014). Berikut adalah data mengenai jumlah timbulan sampah di Kabupaten/Kota Provinsi Bali.

1

2

Tabel 1.1 Jumlah Timbulan Sampah dari Aktivitas Penduduk di Provinsi Bali Tahun 2013 No 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Kabupaten/Kota Denpasar Badung Gianyar Tabanan Jembrana Klungkung Bangli Karangasem Buleleng Jumlah

Jumlah Penduduk (jiwa) 846.200 589.000 486.000 430.600 268.000 173.000 220.000 404.300 638.300 4.056.300

Sumber: UPT Pengelolaan Sampah Dinas PU Prov. Bali, 2014.

Volume Sampah Total (m3 per hari) 2.754,00 1.029,83 1.707,48 826,68 183,60 204,00 1.149,31 122,40 2.028,54 10.005,83

Pengelolaan sampah oleh pemerintah daerah yang belum maksimal tentunya membutuhkan campur tangan masyarakat utamanya bagi mereka yang berprofesi sebagai pemulung. Peluang sampah untuk diolah menjadi sesuatu yang lebih berharga lagi inilah yang dimanfaatkan beberapa kalangan masyarakat sebagai salah satu profesi, yaitu memulung sampah. Parmonangan (2013) menambahkan bahwa tidak banyak yang melirik profesi sebagai pemulung, kebanyakan profesi ini hanya sebagai pelarian dari sulitnya mencari pekerjaan saat ini. Pekerjaan pemulung yang selalu diidentikan dengan sampah membuat pekerjaan ini dipandang sebagai pekerjaan yang kurang elit dan sangat tidak bergengsi sehingga dapat diasumsikan sangat jarang anak-anak yang bercita-cita sebagai pemulung. Salim (2013) dan Medina (2001) berpendapat bahwa, komunitas pemulung adalah mereka yang termasuk dalam kelompok marjinal yang keberadaannya cenderung tidak diakui. Masyarakat cenderung mengucilkan

3

pemulung (Hariyani dkk, 2013). Seperti halnya yang dialami pada Pemerintah Kota Bandung. Pemerintah Kota sendiri cenderung melihat pemulung sebagai pengemis atau gelandangan yang perlu dihilangkan dari kota (Salim, 2013). Salim lebih lanjut menjelaskan, pemulung dianggap sebagai gangguan, dan adanya orang yang hidup dari sampah sebagai suatu hal yang memalukan bangsa. Karena itu proyek alternatif pengelolaan sampah perkotaan dengan pelibatan pemulung ini kurang dapat diterima oleh pemerintah setempat. Di sisi lain penelitian yang dilakukan di Bandung serta pengamatan di Cianjur dan Sukabumi, pemulung memberikan sumbangan besar dalam pengelolaan sampah kota. Penelitian lapangan di Bandung menunjukkan bahwa pemulung dapat mereduksi 5 persen sampai 20 persen dari jumlah sampah kota, dan ada sekitar 2.000 orang di Bandung pada waktu itu, yang melakukan pekerjaan sebagai pemulung (Salim, 2013). Pekerjaan pemulung tampaknya tidak selalu membuat orang yang memilihnya menjadi sengsara dan terpuruk. Ada beberapa pemberitaan media massa yang memberikan informasi bahwa pekerjaan sebagai pemulung tidaklah selalu identik dengan kesengsaraan dan keterpurukan. Kusuma (2013) dalam artikelnya yang dimuat pada harian digital Detik menceritakan kisah seorang pemuda yang mampu membiayai sekolahnya hingga jenjang Strata 1 dari hasil memulung sampah. Berita menarik pun muncul dari harian digital Tempo yang menyatakan bahwa wakil Gubernur DKI Jakarta, Basuki Tjahaja Purnama, akan mempekerjakan pemulung untuk membantu pemerintah DKI dalam menanggulangi permasalahan sampah di beberapa tempat di Jakarta (Subekti, 2013). Kedua artikel ini cukup menggambarkan

4

bahwa sekarang ini pekerjaan pemulung bukanlah sebuah pekerjaan “kotor” yang identik dengan simbol kemiskinan. Namun, pekerjaan ini sudah mulai diperhitungkan mengingat perannya dalam membantu penyelesaian masalah sampah di kota-kota besar. Pemulung telah mengambil peran tersendiri dalam mengurangi dampak kerusakan lingkungan (Parmonangan, 2013). Berkembangnya mata pencaharian sebagai pemulung ke arah positif membawa angin segar kepada pencari kerja yang memiliki pendidikan rendah dan tidak memiliki keterampilan khusus untuk mencari nafkah di sektor informal (Seftiani, 2010). Fenomena munculnya pemulung merupakan aktivitas ekonomi di sektor informal yang muncul dari terbatasnya ketersediaan lapangan pekerjaan. Umumnya keberadaan pemulung di perkotaan merupakan kaum migran yang tidak ingin dikenal oleh komunitasnya sendiri sebagai pemulung sampah (Salim, 2013). Eka (2009), berpendapat bahwa selain karena keterbatasan lahan sektor formal di perkotaan, faktor pendidikan yang rendah serta minimnya keterampilan yang dimiliki para migran pun menjadi salah satu faktor menjamurnya sektor informal di perkotaan. Keberadaan pemulung semakin berkembang tidak saja di kota metropolitan, tetapi juga di kota-kota pendukung kota metropolitan (Febriyaningsih, 2012), termasuk Kota Denpasar. Pekerjaan pemulung menjadi pekerjaan sektor informal yang mulai digandrungi masyarakat terutama masyarakat minim keterampilan di Kota Denpasar. Sektor informal rupanya memiliki peran penting dalam pembangunan ekonomi Bali, karena menurut Hakim dalam Paramita dan Suresmiati (2013) sektor informal mempunyai keuntungan seperti kemampuan menciptakan lapangan kerja

5

dan media pemerataan pembangunan, arti dari media pemerataan pembangunan adalah sektor informal memungkinkan persebaran industri yang luas. Sektor informal itu sendiri merupakan kebalikan dari sektor formal. Sektor formal menurut Ezeah dkk (2013) adalah sektor yang bersifat modern dan terindustrialisasi, di mana sektor tersebut terdiri dari perusahaan publik dan privat. Sementara untuk sektor informal didefinisikan sebagai sektor yang berada di luar wewenang pemerintah. Sektor informal juga sering terkait dengan pengolahan limbah atau sampah (Widodo, 2005). Jumlah pemulung dari hari ke hari semakin bertambah. Umumnya para pemulung yang berusaha mengais rejeki di TPA terdiri dari laki-laki dan perempuan, baik dewasa maupun anak-anak (Rahajuni, 2009). Parmonangan (2013), menjelaskan ada beberapa faktor yang dapat mempengaruhi timbulnya pemulung yaitu kemiskinan, pendidikan, rendahnya ketrampilan dan tidak adanya modal usaha. Faktor lainnya adalah tuntutan hidup yang harus memberi makan keluarga dan menyekolahkan anak, belum lagi minimnya lapangan kerja untuk rakyat kecil. Fenomena ini menujukkan bahwa tidak saja kaum pria, namun kaum wanita juga ikut termotivasi untuk bekerja sebagai pemulung. Sebagai tenaga kerja dalam keluarga, wanita memilih bekerja di sektor informal agar dapat membagi waktu antara pekerjaan dan keluarga. Pada umumnya kebanyakan motivasi kerja tenaga kerja wanita ialah untuk membantu menghidupi keluarga (Handayani, 2009). Dengan demikian tak jarang terlihat kaum wanita turut serta mengais sampah di tempat pembuangan sampah untuk dapat menghasilkan pendapatan.

6

Tingkat pendapatan sering digunakan para ahli ekonomi sebagai pengukuran tingkat kesejahteraan. Pendapatan merupakan alat ukur dengan satuan uang yang diterima dalam satuan rupiah. Salah satu cara untuk mengetahui tingkat kesejahteraan pemulung adalah melalui faktor sosial demografi dan aktivitas ekonomi pemulung. Pemulung sebagai tenaga kerja sektor informal memiliki keterampilan dan sumber daya yang berbeda-beda, dapat terlihat dari karakteristik sosial demografinya. Penelitian Kotler dan Amstrong (2001) dalam Santi (2012) menyebutkan bahwa karakteristik sosial demografi adalah ciri yang menggambarkan perbedaan masyarakat berdasarkan usia, jenis kelamin, pekerjaan, pendidikan, agama, suku bangsa, pendapatan, jenis keluarga, status perkawinan, lokasi geografis, dan kelas sosial. Sejalan dengan penelitian Kotler dan Armstrong dalam Santi (2012), Rockson, dkk pada tahun 2012 melakukan penelitian terkait sampah dan pemulung di Negara Ghana.

Salah satu hal yang difokuskan dalam penelitian Rockson, dkk

(2012) adalah mencari karakteristik socio-demographic dari pemulung yang ada di Greater Accra Region. Hasil penelitian Rockson, dkk (2012) menyebutkan pemulung memegang peranan penting dalam proses daur ulang sampah di Greater Accra Region, Ghana. Selain itu, profesi pemulung juga dinyatakan dapat memicu pertumbuhan ekonomi dan penurunan tingkat kemiskinan di daerah tersebut. Selanjutnya, Asim, dkk (2012) juga telah melakukan penelitian terkait pemulung dan aktivitasnya di Southwestern Lahore. Pada penelitiannya, Asim dkk (2012) menggunakan beberapa variabel untuk menggambarkan kehidupan pemulung

7

dan aktivitasnya. Beberapa variabel yang digunakan adalah jenis pemulung, cara kerja, karakteristik sosial-demografi, aktivititas ekonomi, dan permasalahan yang umum dihadapi oleh pemulung. Asim (2012) menjelaskan variabel sosio-demografi terdiri dari jenis kelamin, umur, status perkawinan, penduduk migran pengungsi serta minoritas, perumahan, dan pendidikan. Sementara variabel aktivitas ekonomi dalam penelitian Asim (2012) terdiri dari jenis sampah dan harganya, jam kerja, jumlah sampah serta pendapatan dari penjualan, keuntungan dari pemisahan jenis sampah, dan pengeluaran konsumsi. Informasi yang diperoleh dari hasil penelitian bahwa keberadaan pemulung memberikan efek positif secara ekonomi, sosial, dan lingkungan. Rahajuni (2009) dalam penelitiannya menegaskan bahwa sampah, disamping menimbulkan masalah terhadap lingkungan ternyata mampu menjadi lahan bagi pemulung untuk menghasilkan pendapatan. Sejalan dengan penelitian Rahajuni (2009), Twikromo (1997) dalam Febriyaningsih (2012) mendefinisikan pemulung sebagai orang yang mendapatkan penghasilan dari mengumpulkan barang bekas. Barang bekas yang diambil berasal dari jalan, tempat pembuangan sampah, pekarangan rumah penduduk, pasar, pertokoan, terminal, stasiun, bandara, tempat wisata, rumah ibadah, sekolah, kampus dan pemakaman (Azhari, 2009). Kegiatan mengumpulkan barang bekas atau aktivitas memulung dapat digolongkan sebagai aktivitas ekonomi. Aktivitas ekonomi adalah aktivitas yang dilakukan oleh seseorang untuk memperoleh penghasilan dalam rangka memenuhi kebutuhan hidup bagi dirinya dan keluarga (Febriyaningsih, 2012).

8

Aktivitas ekonomi yang dilakukan oleh anggota keluarga akan menentukan kondisi ekonomi dari keluarga itu sendiri. Kondisi kehidupan pemulung sebagai tenaga kerja sektor informal belum dapat memenuhi kebutuhan hidup mereka. Febriyaningsih dalam penelitiannya tahun 2012 menyatakan bahwa hasil pendapatan yang diperoleh seringkali hanya cukup untuk memenuhi kebutuhan dasar saja, seperti kebutuhan makan. Bahkan hasil penelitian Rahajuni (2009) melaporkan bahwa, tidak satupun keluarga pemulung di Kabupaten Banyumas yang pendapatan perkapitanya dapat memenuhi kebutuhan hidup layak. Melihat fenomena di atas, maka penelitian terkait sampah dan pemulung masih sangat menarik untuk dilakukan. Secara umum informasi terkait kesejahteraan dari keluarga pemulung di Kota Denpasar belum tersedia. Agar tidak terjadi ketimpangan informasi maka riset tentang analisis pengaruh faktor sosial demografi dan ekonomi terhadap kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar

menjadi penting untuk

dilakukan.

1.2

Rumusan Masalah Berangkat pada latar belakang masalah yang telah diuraikan, maka pokok

permasalahan dapat dirumuskan sebagai berikut. 1)

Bagaimanakah kondisi kesejahteraan pemulung di Kota Denpasar?

2)

Adakah perbedaan tingkat kesejahteraan pemulung laki-laki dan perempuan?

3)

Bagaimanakah pengaruh faktor sosial demografi (Pendidikan, Umur, Lama menjadi Migran, Lama Menikah, dan Jumlah Anak) dan aktivitas ekonomi

9

(Jam Kerja, Jumlah Modal, Nilai Sampah, Jarak Tempuh) terhadap kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar? 4)

Apakah faktor sosial demografi (Pendidikan, Umur, Lama menjadi Migran, Lama Menikah, dan Jumlah Anak) berpengaruh secara tidak langsung terhadap kesejahteraan keluarga pemulung melalui aktivitas ekonomi (Jam Kerja, Jumlah Modal, Nilai Sampah, Jarak Tempuh) di Kota Denpasar ?

1.3

Tujuan Penelitian Berdasarkan pada rumusan permasalahan yang ada, maka yang menjadi tujuan

dari penelitian ini adalah sebagai berikut. 1)

Untuk mengidentifikasi kondisi kesejahteraan pemulung di Kota Denpasar.

2)

Untuk mengetahui adakah perbedaan tingkat kesejahteraan pemulung laki-laki dan perempuan.

3)

Untuk menganalisis pengaruh faktor sosial demografi (Pendidikan, Umur, Lama menjadi Migran, Lama Menikah, dan Jumlah Anak) dan aktivitas ekonomi (Jam Kerja, Jumlah Modal, Nilai Sampah, Jarak Tempuh) terhadap kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar.

4)

Untuk menganalisis pengaruh faktor sosial demografi (Pendidikan, Umur, Lama menjadi Migran, Lama Menikah, dan Jumlah Anak) secara tidak langsung terhadap kesejahteraan keluarga pemulung melalui aktivitas ekonomi (Jam Kerja, Jumlah Modal, Nilai Sampah, Jarak Tempuh) di Kota Denpasar.

10

1.4

Manfaat Penelitian Berdasarkan tujuan penelitian, maka peneliti berharap dapat memberikan

manfaat penelitian sebagai berikut. 1) Manfaat Teoritis Penelitian ini diharapkan menjadi media dalam memberikan pengembangan ilmu pengetahuan yang selama ini diperoleh dalam perkuliahan melalui berbagai penemuan secara nyata di lapangan yang sebelumnya belum pernah terungkap. Hasil penelitian juga diharapkan dapat memberi informasi dan wawasan mengenai keberadaan pemulung, khususnya mengenai permasalahan dan kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar. Dengan demikian, penelitian ini dimaksudkan dapat memperkuat hasil penelitian atau kajian sebelumnya. 2) Manfaat Praktis Hasil penelitian ini diharapkan memberikan gambaran dan masukan pemikiran kepada Pemerintah Daerah/Kota serta praktisi bidang sosial yang berkaitan atau fokus terhadap kajian peran pemulung. Selain itu penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi berkaitan kontribusi pemulung pada daerah perkotaan untuk kepentingan masyarakat dalam meningkatkan derajat kesejahteraan pekerja sektor informal khususnya pemulung. Dengan demikian dari hasil penelitian ini diharapkan dapat ditemukan fenomena atau fakta yang penting untuk meningkatkan pembangunan ekonomi daerah melalui penggembangan dalam bidang sektor informal ke depan khususnya.

11

1.5

Sistematika Penulisan Pembahasan penelitian ini disusun berdasarkan urutan beberapa bab secara

sistematis, sehingga antara bab satu dengan bab lainnya mempunyai hubungan yang erat. Adapun penyajiannya adalah sebagai berikut. BAB I

PENDAHULUAN Bab ini menguraikan tentang latar belakang masalah kemudian dirumuskan dalam pokok permasalahan serta dikaitkan dengan tujuan dan kegunaan penelitian juga sistematika penyajian penulisan.

BAB II

KAJIAN PUSTAKA Bab ini menguraikan beberapa definisi dan konsep

yang akan

digunakan pada penelitian, selanjutnya dikaitkan dengan teori yang digunakan. Teori yang digunakan dalam penelitian ini antara lain kesejahteraan, konsep pendapatan, konsep tenaga kerja, pemulung, sampah, dan teori human capital.

Kemudian diuraikan keaslian

penelitian yang terdiri dari konsep dan teori yang sesuai dengan topik penelitian dan hasil penelitian sebelumnya yang mendukung baik dari jurnal dalam negeri maupun jurnal asing. BAB III

KERANGKA

BERPIKIR,

KONSEP,

DAN

HIPOTESIS

PENELITIAN Dalam bab diuraikan kerangka berpikir dan konsep penelitian yang tertuang dalam gambar. Selanjutnya dibahas hipotesis penelitian

12

BAB IV

METODE PENELITIAN Dalam bab ini diuraikan mengenai metode penelitian yang terdiri dari rancangan penelitian, lokasi penelitian, ruang lingkup penelitian, waktu penelitian, identifikasi variabel, definisi operasional variabel, jenis dan sumber data, populasi dan sampel, metode pengumpulan data, teknik analisis data serta teknik analisis data. Penelitian ini menggunakan teknik analisis data yaitu, statistic deskriptif, dan analisis PLS.

BAB V

DATA DAN PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN Bab ini menguraikan gambaran umum lokasi penelitian dilanjutkan dengan deskripsi data hasil penelitian yang meliputi karakteristik responden, faktor sosial demografi responden, aktivitas ekonomi responden dan analisis kesejahteraan pemulung. Kemudian dilanjutkan pembahasan mengenai jawaban terhadap tujuan penelitian serta pembahasan hasil penelitian. Pada akhir bab ini diuraikan serta keterbatasan penelitian.

BAB VI

SIMPULAN DAN SARAN Bab terakhir dalam penelitian ini disampaikan tentang simpulan dari hasil penelitian mengenai kesejahteraan pemulung di Kota Denpasar dan saran-saran yang akan ditujukan sebagai masukan.

BAB II KAJIAN PUSTAKA

2.1 Konsep-konsep dan Definisi 2.1.1

Kesejahteraan

2.1.1.1 Definisi Kesejahteraan Konsep kesejahteraan tidak terlepas dari kualitas hidup masyarakat (Widyastuti, 2012). Indikator yang paling sering digunakan dalam mengukur tingkat kesejahteraan ekonomi penduduk suatu negara adalah pendapatan perkapita (Arsyad, 2010). Namun demikian, pengukuran tingkat kesejahteraan yang hanya menggunakan peningkatan pendapatan per kapita banyak mengandung kelemahan dimana pada kenyataannya kondisi kesejahteraan tidak menggambarkan kelompok masyarakat yang relatif paling miskin (Todaro, 2000). 2.1.1.2 Faktor Penentu Kesejahteraan Pigou dalam Sasana (2009), menjelaskan teori ekonomi kesejahteraan merupakan bagian dari kesejahteraan sosial yang dapat dikaitkan secara langsung maupun tidak langsung dengan pengukuran uang. Pada sisi lain kesejahteraan sosial merupakan sistem suatu bangsa tentang manfaat dan jasa untuk membantu masyarakat guna memperoleh kebutuhan sosial, ekonomi, pendidikan dan kesehatan yang penting bagi kelangsungan masyarakat tersebut (Whithaker dan Federico dalam Sasana 2009). Sejalan dengan hal tersebut Segel dan Bruzy dalam Widyastuti (2012),

13

14

juga menjelaskan bahwa kesejahteraan dapat diukur dari kesehatan, keadaan ekonomi, kebahagiaan dan kualitas hidup rakyat. Kesejahteraan masyarakat menengah bawah dapat direpresentasikan dari tingkat hidup masyarakat yang ditandai dengan terentasnya dari kemiskinan, tingkat kesehatan yang lebih baik, perolehan tingkat pendidikan yang lebih tinggi, serta tingkat produktivitas masyarakat (Todaro, 2003). Sejalan dengan Todaro, UNDP (United Nation for Development Program) mengembangkan sebuah indeks pengukuran pembangunan yang dikenal dengan istilah Indeks Pembangunan Manusia (Human Development Index). Nilai IPM oleh Todaro (2000) diukur berdasarkan tiga indikator sebagai acuan yaitu, pendapatan riil per kapita, tingkat melek huruf dan tingkat harapan hidup.

2.1.2

Konsep Pendapatan Para ahli ekonomi umumnya melakukan pengukuran tingkat kesejahteraan

dengan melihat variabel ekonomi, yaitu tingkat pendapatan (Supartono dkk, 2011). Pendapatan merupakan pemasukan berupa sejumlah uang yang diterima dan diberikan kepada subjek ekonomi berdasarkan prestasi-prestasi yang diserahkan yaitu baik berupa pendapatan dari profesi yang dilakukan sendiri atau usaha perorangan dan pendapatan dari kekayaan (Mulyanto, 1982). Sementara Sukirno (2004) menyebutkan bahwa pendapatan pada dasarnya merupakan penerimaan yang diterima semua rumah tangga ekonomi (atau yang diterima satu keluarga) atas penggunaan faktor-faktor produksi yang dimilikinya. Faktor produksi tersebut, seperti: tanah dan

harta tetap lainnya akan memperoleh balas jasa dalam bentuk sewa tanah, tenaga kerja akan memperoleh balas jasa berupa gaji dan upah, modal akan memperoleh balas jasa dalam bentuk bunga modal, serta keahlian keusahawan akan memperoleh balas jasa dalam bentuk keuntungan atau laba (Sukirno, 2004). Konsep pendapatan juga dapat diukur dari kondisi seseorang dengan melihat jumlah seluruh uang yang diterima oleh seseorang atau rumah tangga selama jangka waktu tertentu (Samuelson dan Nordhaus, 2002). Teori ekonomi mengartikan upah sebagai pembayaran keatas jasa-jasa fisik maupun mental yang disediakan oleh tenaga kerja kepada perusahaan, dengan demikian dalam teori ekonomi tidak dibedakan antara pembayaran kepada pegawai tetap maupun pegawai tidak tetap (Sukirno, 2008). Secara garis besar Suparmoko (2000) menggolongkan pendapatan menjadi tiga, yaitu gaji dan upah, pendapatan dari usaha sendiri, serta pendapatan dari usaha lain.

2.1.3

Konsep Tenaga Kerja Bekerja dapat didefinisikan sebagai melakukan suatu kegiatan dengan maksud

untuk memperoleh penghasilan berupa uang dan atau barang dengan cara menghasilkan atau membantu menghasilkan barang atau jasa, dalam kurun waktu tertentu (Mantra, 2003). Sementara Badan Pusat Statistik (2014) mendefinisikankan, bekerja adalah melakukan pekerjaan dengan maksud memperoleh atau membantu memperoleh pendapatan atau keuntungan dan lamanya bekerja paling sedikit satu jam secara terus menerus dalam seminggu yang lalu (termasuk pekerja keluarga tanpa 15

upah yang membantu dalam suatu usaha/kegiatan ekonomi). UU No. 13 tahun 2003 Bab I pasal 1 ayat 2 menyebutkan bahwa tenaga kerja adalah setiap orang yang mampu melakukan pekerjaan guna menghasilkan barang dan atau jasa baik untuk memenuhi kebutuhan sendiri maupun untuk masyarakat. Konsep tenaga kerja tidak terlepas dari persoalan tingkat kesempatan kerja (employment rate) dan tingkat pengangguran terbuka (unemployment rate) (Mustika, 2009).

2.1.4

Pemulung Berbicara mengenai pemulung yang teringat di benak kita adalah orang-orang

yang rela bergelut dengan sampah untuk mencari sesuatu yang masih bernilai untuk dijual kepada pembeli barang bekas (pengusaha daur ulang), antara lain besi tua, botol bekas, gelas air mineral, kardus, kertas, plastik bekas (Parmonangan, 2013). Medina (2001) menegaskan pemulung merupakan masyarakat berstatus rendah yang cenderung miskin dan hidup sebagai migrant. Sehingga masyarakat umumnya mengesankan pemulung dengan keadaan kotor, bau, miskin, dan rawan penyakit. Tanpa disadari pemulung telah mengambil peran tersendiri dalam mengurangi dampak kerusakan lingkungan (Parmonangan, 2013). Pemulung dapat dikategorikan menjadi dua, yaitu pemulung jalanan dan pemulung menetap (Febriyaningsih, 2012). Pemulung jalanan ialah pemulung yang hidup di jalanan, oleh pemerintah dideskripsikan sebagai gelandangan. Sedangkan pemulung menetap ialah pemulung yang menyewa sebuah rumah secara bersamasama pada suatu tempat, pemulung yang tinggal di rumah permanen atau semi 16

permanen yang berlokasi di TPA atau sekitarnya atau penduduk kampung yang memiliki mata pencaharian sebagai pemulung. Hampir secara keseluruhan, para pemulung merupakan migran yang berasal dari pedesaan (Simanjuntak, 2002 dalam Ameriani 2006). Hasil penelitian yang dilakukan oleh Salim (2013) terkait tentang pemulung sampah (1980-1983) mengungkapkan beberapa fenomena mengenai keberadaan pemulung sampah di perkotaan, yaitu. 1) Tersebar di kota kecil maupun kota besar. Keberadaannya tidak ditentukan oleh besarnya komunitas urban, melainkan oleh kemiskinan. Umumnya mereka adalah migran, karena tidak ingin dikenal oleh komunitasnya sendiri sebagai pemulung sampah. 2) Alasan menjadi pemulung ialah karena tidak ada pilihan lain, mencari pendapatan tambahan, atau sebagai pelarian dari hukuman atas tindakan kriminal. 3) Ketakutan paling besar dari pemulung adalah terkena penggusuran dan dakwaan sebagai pelaku kriminal atau gelandangan. 4) Dalam perdagangan sampah terdapat suatu struktur informal. Struktur tersebut secara berturut-turut adalah pemulung, lapak atau Bandar kecil atau pengepul, dan Bandar besar. pemulung adalah komunitas yang sifatnya mobile, secara vertikal mauun horizontal. Area kerjanya dapat berpindah-pindah, demikian juga dalam bekerjanya, sewaktu-waktu dapat berganti dengan pekerjaan lain.

17

2.1.4.1 Pemulung Sebagai Tenaga Kerja Sektor Informal Pada umumnya, profesi sebagai pemulung lebih banyak digeluti oleh masyarakat miskin (Ameriani, 2006). Tidak banyak yang melirik profesi sebagai pemulung karena kebanyakan profesi ini hanya sebagai pelarian dari sulitnya mencari pekerjaan saat ini. Pemulung adalah pekerja yang mandiri, dimana ketika pemerintah belum mampu menyediakan lapangan pekerjaan untuk pemulung, namum dengan cara memulung sampah mereka justru mampu menciptakan lapangan pekerjaan bagi mereka sendiri (Taufik, 2013). Pemulung merupakan salah satu contoh kegiatan tenaga kerja pada sektor informal. Eka (2009) menegaskan bahwa salah satu dari ciri sektor informal adalah tidak membutuhkan tingkat pendidikan tinggi. Selain itu faktor lain yang ikut menentukan pemulung bekerja sebagai tenaga kerja sektor informal adalah terbatasnya modal dan skill yang dimiliki (Taufik, 2013). Struktur ketenagakerjaan Indonesia masih didominasi oleh pekerja informal (Priyono, 2002). Ketika program pembangunan kurang mampu menyediakan peluang kerja bagi angkatan kerja, sektor informal mampu berperan sebagai penampung dan alternatif peluang kerja bagi pencari kerja (Haris, 2011). Hart 1971 berpendapat bahwa perbedaan kesempatan memperoleh penghasilan antara sektor formal dan informal pada pokoknya didasarkan atas perbedaan antara penghasilan dari gaji dan penghasilan dari usaha sendiri (Hidayati, 2007). Dengan demikian sumbangan sektor informal dalam perkembangan perekonomian indonesia memegang peranan penting, sebab sektor informal sejak dahulu berperan sebagai penyangga, baik pada masa normal maupun krisis (Rachbini dalam Hidayati, 2007). 18

2.1.4.2 Faktor Penentu Aktivitas Pemulung Fenomena munculnya pemulung merupakan aktivitas ekonomi di sektor informal yang muncul dari terbatasnya ketersediaan lapangan pekerjaan. Aktivitas ekonomi adalah aktivitas yang dilakukan oleh seseorang untuk memperoleh penghasilan dalam rangka memenuhi kebutuhan hidup bagi dirinya dan keluarga (Febriyaningsih, 2012). Medina (2001) menambahkan bahwa aktivitas memulung adalah sebagai sumber pendapatan. Dengan demikian kegiatan mengumpulkan barang bekas yang dilakukan oleh pemulung dalam rangka mendapatkan penghasilan merupakan suatu aktivitas ekonomi. Pemulung adalah bentuk aktivitas dalam mengumpulkan bahan-bahan bekas dari berbagai lokasi pembuangan sampah yang masih dapat dimanfaatkan atau di daur ulang (Taufik, 2013). Faktor penentu aktivitas pemulung dapat dilihat dari curahan jam kerja, jarak yang ditempuh untuk melakukan aktivitasnya, jumlah sampah yang dapat dikumpulkan, jumlah modal beserta keuntungannya, jenis sampah yang dikumpulkan, serta lokasi memulung.

2.1.5

Sampah Sampah menjadi istilah umum yang dapat didefinisikan sebagai sisa akibat

adanya konsumsi yang dibuang karena tidak memiliki manfaat lagi. Sampah merupakan material sisa yang tidak diinginkan setelah berakhirnya suatu proses. Undang-Undang No. 18 Tahun 2008 mengartikan sampah sebagai sisa kegiatan sehari-hari manusia dan atau proses alam yang berbentuk padat. Sementara KBBI 19

(2013) mendefinisikan sampah sebagai barang atau benda yang dibuang karena tidak terpakai lagi. Sampah tidaklah selalu harus dibuang, karena sampah dapat dimafaatkan lagi untuk menjadi sesuatu yang bernilai ekonomi. Dalam manajemen sampah dikenal istilah pendauran ulang sampah. Daur ulang adalah salah satu strategi pengelolaan sampah padat yang terdiri atas kegiatan pemilahan, pengumpulan, pemrosesan, pendistribusian dan pembuatan produk / material bekas pakai. Secara garis besar, daur ulang adalah proses pengumpulan sampah, penyortiran, pembersihan, dan pemrosesan material baru untuk proses produksi. Pemulung umumnya memanfaatkan sampah daur ulang sebagai sumber pendapatan mereka. Sampah dapat dibedakan menurut sifatnya sebagai berikut. 1) Sampah organik – dapat diurai (degradable) Sampah Organik adalah sampah yang mudah membusuk, seperti sisa makanan, sayuran, daun-daun kering, dan sebagainya. Sampah ini umumnya dapat diolah lebih lanjut menjadi kompos. 2) Sampah anorganik – tidak dapat terurai (undegradable) Sampah Anorganik yaitu sampah yang tidak mudah membusuk, seperti plastik wadah pembungkus makanan, kertas, plastik mainan, botol dan gelas minuman, kaleng, kayu, dan sebagainya. Sampah ini dapat dijadikan sampah komersil atau sampah yang laku dijual untuk dijadikan produk laiannya. Beberapa sampah anorganik yang dapat dijual adalah plastik wadah pembungkus makanan, botol

20

dan gelas bekas minuman, kaleng, kaca, dan kertas, baik kertas koran, HVS, maupun karton.

2.1.6

Teori Human Capital Investasi sumber daya manusia diperoleh dengan mengeluarkan sejumlah

dana serta kesempatan untuk menciptakan penghasilan selama proses investasi (Atmanti, 2005). Tingkat penghasilan sebagai imbalan selama proses investasi yang diharapkan adalah tingkat penghasilan yang lebih tinggi, sehingga mampu mencapai tingkat konsumsi yang lebih tinggi pula. Investasi yang tergambar tersebut dikatakan sebagai Human Capital ( Simanjuntak dalam Atmanti, 2005). Human capital merupakan kombinasi dari pengetahuan, ketrampilan, inovasi dan kemampuan seseorang untuk menjalankan tugasnya sehingga dapat menciptakan suatu nilai untuk mencapai tujuan (Ongkorahardjo, 2008). Human Capital juga didefinisikan oleh Hudson dalam Juwita (2007) sebagai bakat, pendidikan, pengalaman, sikap dalam hidup dan bisnis. Asumsi dasar teori Human Capital bahwa melalui peningkatan pendidikan, seseorang dapat meningkatkan penghasilannya (Atmanti, 2005). Pendidikan dapat mengubah pola pikir seseorang, dimana dengan pendidikan seseorang mendapatkan banyak pengetahuan, ilmu dan informasi yang terus berkembang. Sulistiawati (2012) menyebutkan bahwa pendidikan merupakan salah satu faktor yang menentukan produktivitas. Bila sumber daya manusia diberdayagunakan secara efisien sebagai salah satu faktor, akan mampu meningkatkan produktivitas. Produktivitas akan menciptakan pendapatan yang 21

mampu meningkatkan daya beli seseorang. Dengan demikian, dapat diasumsikan bahwa kesejahteraan seseorang akan tercapai jika orang tersebut mampu meningkatkan pendapatannya.

2.2 Keaslian Penelitian Dalam melakukan penelitian ini, maka pengacuan kepada penelitian sebelumnya sangatlah diperlukan. Hal ini bertujuan sebagai dasar yang kuat dalam penyajian materi, pemantapan variabel maupun konsep-konsep yang dipakai peneliti. Penelitian sebelumnya terkait sampah dan pemulung telah dilakukan oleh Rockson, dkk (2012) di Negara Ghana. Tiga hal utama yang menjadi fokus dari penelitan Rockson, dkk adalah mencari karakteristik socio-demographic dari pemulung yang ada di Greater Accra Region, mencari peranan pemulung dalam pendaur-ulangan sampah, dan mengevaluasi keuntungan ekonomi dari kegiatan pemulung ini. Hasil penelitian Rockson, dkk (2012) menyatakan bahwa ternyata pemulung memegang peranan penting dalam proses daur ulang sampah yang terjadi di Greater Accra Region, Ghana. Selain itu, profesi pemulung juga dinyatakan dapat memicu pertumbuhan ekonomi dan penurunan tingkat kemiskinan di daerah tersebut. Perbedaan dengan penelitian ini adalah pada penelitian Rockson, dkk (2012) yang diteliti adalah mengenai peran pemulung dalam pendaur-ulangan serta evaluasi keuntungan ekonomi dari kegiatan pemulung di Negara Ghana, sedangkan penilitian ini meneliti mengenai kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar. Persamaan

22

dengan penelitian ini adalah meneliti tentang karakteristik sosial demografi pemulung dan teknik pengumpulan data menggunakan kuisioner. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Asim dkk (2012) di Southwestern Lahore terkait pemulung dan aktivitasnya. Penelitian ini dilakukan secara kualitatif dan kuantitatif, dengan menggunakan beberapa variabel untuk menggambarkan kehidupan pemulung dan aktivitasnya. Beberapa variabel yang digunakan adalah jenis pemulung, cara kerja, karakteristik sosio-demografi, aktivititas ekonomi, dan permasalahan yang umum dihadapi oleh pemulung. Asim (2012) menjelaskan variabel sosio-demografi terdiri dari jenis kelamin, umur, status perkawinan, status kependudukan (migrants/migran, refugees/pengungsi dan minorities/minoritas), tempat tinggal, dan pendidikan. Sedangkan variabel aktivitas ekonomi terdiri dari jenis sampah dan harganya, jam kerja, jumlah sampah yang dapat di daur ulang, pendapatan dari penjualan, keuntungan dari pemisahan jenis sampah, dan bagaimana perilaku konsumsi dari tiap pemulung. Informasi yang diperoleh dari hasil penelitian bahwa keberadaan pemulung memberikan efek positif terhadap ekonomi dan lingkungan. Perbedaan dengan penelitian ini adalah pada penelitian yang dilakukan Asim (2012) ingin menganalisis tentang cara kerja pemulung serta permasalahan umum yang dihadapi pemulung di Southwestern Lahore, sedangkan penelitian ini meneliti mengenai kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar. Persamaan dengan penelitian ini adalah kesamaan dalam penggunaan variabel sosial demografi dan aktivitas ekonomi serta menggunakan metode kuisioner dalam pengambilan data. 23

Penelitian ketiga dilakukan oleh Febriyaningsih (2012) mengenai Ketahanan Keluarga Pemulung (Studi Deskriptif pada Empat Keluarga Pemulung di Pemukiman Al Bahar Rt 09 Rw 02 Kelurahan Abadijaya, Depok). Dalam penelitiannya permasalahan yang difokuskan adalah permasalahan yang dihadapi oleh keluarga pemulung serta bagaimana ketahanan pangan keluarga pemulung tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kesulitan ekonomi yang dihadapi oleh keluarga pemulung terjadi pada saat keluarga tersebut belum menjadi pemulung. Sedangkan kesulitan ekonomi yang terjadi setelah menjadi pemulung adalah kesulitan dalam pemenuhan kebutuhan sehari-hari ketika uang yang mereka miliki habis. Perbedaan dengan penelitian ini adalah penelitian yang dilakukan oleh Febriyaningsih (2012) meneliti kehidupan keluarga pemulung berdasarkan kriterian permasalahan yang dihadapi serta ketahanan keluarga pemulung yang ada di Kota Depok, sedangkan penelitian ini meneliti mengenai kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar. Persamaan dengan penelitian ini adalah kesamaan dalam meneliti kondisi kehidupan pemulung yang ada di kota metropolitan.

24

BAB III KERANGKA BERPIKIR, KONSEP DAN HIPOTESIS PENELITIAN

3.1

Kerangka Pemikiran dan Konsep Penelitian Persoalan sampah kini diakui menjadi momok di tiap daerah (Darmayusa dkk,

2013). Tak terkecuali pulau Bali. Tirtawan (2014) menegaskan bahwa sampah kini menjadi permasalahan serius bagi Bali, sehingga jika terus begini Bali akan menjadi pulau sampah dan ditinggal oleh wisatawan. Rendahnya budaya memilah sampah serta terbatasnya lahan Tempat Pembuangan Akhir (TPA) membuat Bali potensi di kepung sampah. Dari Sembilan Kabupaten/Kota yang ada di Provinsi Bali, Kota Denpasar merupakan kota yang menghasilkan jumlah timbulan sampah terbesar. Setiap harinya, pemerintah daerah melalui Dinas Kebersihan Kota Denpasar menangani sampah perkotaan mencapai 2.500 hingga 2.700 m3. Pengelolaan sampah yang tertangani secara maksimal ini tentunya akan membutuhkan campur tangan masyarakat utamanya bagi mereka yang berprofesi sebagai pemulung. Meskipun pekerjaan pemulung dipandang sebagai pekerjaan yang kurang elit dan tergolong sebagai komunitas yang termarjinalkan, tetap saja peluang sampah untuk diolah menjadi sesuatu yang lebih berharga lagi ini dimanfaatkan oleh beberapa kalangan masyarakat sebagai salah satu profesi utama. Hal ini dikarenakan selain menimbulkan masalah terhadap lingkungan ternyata sampah mampu menjadi lahan bagi pemulung untuk menghasilkan pendapatan.

25

26

Pemulung mendapatkan penghasilan dari kegiatan mengumpulkan sampah barang bekas. Fenomena munculnya pemulung merupakan aktivitas ekonomi di sektor informal yang muncul akibat terbatasnya ketersedian lapangan pekerjaan bagi mereka yang berpendidikan rendah. Kegiatan mengumpulkan sampah barang bekas atau aktivitas memulung dapat digolongkan sebagai aktivitas ekonomi. Aktivitas ekonomi adalah aktivitas yang dilakukan oleh seseorang untuk memperoleh penghasilan dalam rangka memenuhi kebutuhan hidup bagi dirinya dan keluarga. Aktivitas ekonomi yang dilakukan oleh anggota keluarga akan menentukan kondisi ekonomi dari keluarga itu sendiri. Pemulung sebagai tenaga kerja sektor informal memiliki keterampilan dan sumber daya yang berbeda-beda, dapat terlihat dari karakteristik sosial demografinya. Sumber daya tersebut dapat memberikan manfaat atau keuntungan bila diolah sebagai modal dasar dalam kegiatan ekonomi (produktivitas). Hasil dari kegiatan ekonomi atau produktivitas dapat berupa pendapatan, dimana tingkat pendapatan sering digunakan para ahli ekonomi sebagai pengukuran tingkat kesejahteraan seseorang. Dengan demikian pendapatan yang dihasilkan seseorang akan dapat meningkatan daya beli sehingga secara tidak langsung kesejahteraan akan dapat tercapai. Berikut adalah gambar kerangka berpikir yang akan diterapkan pada penelitian Analisis Pengaruh Faktor Sosial Demografi dan Aktivitas Ekonomi Terhadap Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar, yang dituangkan pada Gambar 3.1.

27

Kota Denpasar mengahasilkan jumlah timbulan sampah terbesar di Provinsi Bali Pengelolaan sampah dilakukan oleh: Pemerintah Daerah, Swakelola dan Swasta Peluang pengelolaan sampah oleh pemulung Pemulung sebagai tenaga kerja sektor informal Sosial demografi

Aktivitas Ekonomi

Kesejahteraan Pemulung Gambar 3.1 Kerangka Berpikir Penelitian Analisis Pengaruh Faktor Sosial Demografi dan Aktivitas Ekonomi Terhadap Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar

3.2

Kerangka Konsep Kesejahteraan masyarakat menengah kebawah dapat direpresentasikan dari

tingkat hidup masyarakat yang ditandai dengan terentasnya dari kemiskinan. Kesejahteraan dapat diukur dari kesehatan, keadaan ekonomi, kebahagiaan dan kualitas hidup rakyat (Segel dan Bruzy dalam Widyastuti 2012). Sejahtera secara ekonomi tercermin dari adanya peningkatan pendapatan, sedangkan sejahtera secara keamanan tercermin dari rasa aman dan nyaman saat bekerja ataupun di lingkungan tinggal, serta sejahtera secara kesehatan tercermin dengan kondisi fisik dan lingkungan tinggal yang sehat. Salah satu cara untuk mengetahui tingkat kesejahteraan pemulung adalah dengan melihat karakteristik sosial demografi dan

28

aktivitas ekonomi dari pemulung tersebut. Pemulung sebagai tenaga kerja sektor informal memiliki keterampilan dan sumber daya yang berbeda-beda, dapat terlihat dari karakteristik sosial demografinya. Karakteristik sosial demografi cukup mempengaruhi seseorang untuk menentukan jenis pekerjaan apa yang akan dipilihnya. Sejalan dengan Penelitian Kotler dan Amstrong (2001) dalam Santi (2012) menyebutkan bahwa karakteristik sosial demografi merupakan ciri yang menggambarkan perbedaan masyarakat berdasarkan usia, jenis kelamin, pekerjaan, pendidikan, agama, suku bangsa, pendapatan, jenis keluarga, status perkawinan, lokasi geografis, dan kelas sosial. Dalam penelitian ini faktor sosial demografi yang digunakan untuk pegukuran tingkat kesejahteraan terdiri dari pendidikan, umur, jumlah anak, lama menikah dan lama menjadi migran. Pengukuran tingkat kesejahteraan juga dapat dilihat dari variabel ekonomi, yaitu tingkat pendapatan (Supartono dkk, 2011). Pendapatan merupakan pemasukan berupa sejumlah uang yang diterima dan diberikan kepada subjek ekonomi berdasarkan prestasi-prestasi yang diserahkan yaitu baik berupa pendapatan dari profesi yang dilakukan sendiri atau usaha perorangan dan pendapatan dari kekayaan (Mulyanto Sumardi, 1982). Sukirno (2004) juga menyebutkan bahwa pendapatan pada dasarnya merupakan penerimaan yang diterima semua rumah tangga ekonomi (atau yang diterima satu keluarga) atas penggunaan faktor-faktor produksi yang dimilikinya. Sehingga dapat di asumsikan bahwa kesejahteraan muncul dari adanya suatu aktivitas ekonomi. Aktivitas ekonomi yang dilakukan oleh anggota keluarga

29

akan menentukan kondisi ekonomi dari keluarga itu sendiri. Aktivitas ekonomi yang umumnya dilakukan oleh pemulung terlihat dari jam kerja, jumlah modal, nilai sampah yang dikumpulkan, serta jarak tempuh untuk memulung. Untuk dapat menjawab tujuan dalam penelitian ini, analisis yang dipilih adalah analisis jalur. Analisis jalur dalam penelitian dipilih dengan harapan diharapkan mampu menunjukkan keterkaitan antara variabel X1 terhadap variabel X2, keterkaitan antara variabel X2 terhadap Y1, serta keterkaitan variabel X1 terhadap Y1 melalui variabel X2. Adapun luaran dari Y1 akan dikhususkan menjadi 3 sub-variabel yakni Y1.1 (Pendapatan), Y1.2 (Keamanan), dan Y1.3 (Kesehatan). Berikut akan tersaji gambar kerangka konsep dalam penelitian ini. Jam Kerja (X2.1)

Pendidikan (X1.1)

Lama Menikah (X1.4) Jumlah Anak (X1.5)

Nilai Sampah (X2.3)

Jarak Tempuh (X2.4)

Aktivitas Ekonomi (X2)

Umur (X1.2)

Lama menjadi Migran (X1.3)

Jumlah Modal (X2.2)

Pendapatan (Y1.1)

Sosial Demografi (X1)

Kesejahteraan (Y1)

Keamanan (Y1.2)

Kesehatan

(Y1.3)

Gambar 3.2 Kerangka Konsep Penelitian Analisis Pengaruh Faktor Sosial Demografi dan Aktivitas Ekonomi Terhadap Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar

30

3.3

Hipotesis Penelitian Berangkat dari latar belakang masalah serta berdasarkan pada teori yang telah

diungkap sebelumnya, maka hipotesis yang dapat diajukan adalah sebagai berikut. 1) Terdapat perbedaan antara pendapatan pemulung laki-laki dengan pemulung perempuan di Kota Denpasar. 2) Faktor sosial demografi dan aktivitas ekonomi berpegaruh positif terhadap kesejahteraan pemulung di Kota Denpasar. 3) Faktor

sosial

demografi

berpengaruh

secara

tidak

langsung

terhadap

kesejahteraan pemulung di Kota Denpasar melalui variabel aktivitas ekonomi.

BAB IV METODE PENELITIAN

4.1

Rancangan Penelitian Penelitian ini dirancang menggunakan perhitungan secara kuantitatif dimana

pengukuran berdasarkan tingkat eksplanasi yaitu menggunakan penelitian deskriptif, penelitian komparatif, dan penelitian asosiatif. Penelitian deskriptif dalam penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi kondisi kesejahteraan pumulung. Penelitian komparatif dalam penelitian ini adalah untuk mengetahui perbedaan tingkat kesejahteraan pemulung laki-laki dan perempuan. Sementara penelitian asosiatif dalam penelitian ini adalah untuk menganalisis pengaruh faktor sosial demografi dan aktivitas ekonomi terhadap kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar, serta untuk menganalisis pengaruh faktor sosial demografi secara tidak langsung terhadap kesejahteraan keluarga pemulung melalui aktivitas ekonomi di Kota Denpasar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis tingkat kesejahteraan pemulung yang dilihat dari dua variabel melalui beberapa indikator yaitu, pendidikan, umur, lama menjadi migran, lama menikah, jumlah anak, jam kerja, jumlah modal, nilai sampah dan jarak tempuh. Metode pengumpulan data yang digunakan untuk menjawab penelitian ini yaitu teknik observasi, wawancara dan wawancara mendalam.

31

32

4.2

Lokasi, Ruang Lingkup, dan Waktu Penelitian Penelitian ini berlokasi di empat kecamatan se-Kota Denpasar. Dipilihnya

Kota Denpasar dengan alasan bahwa jumlah timbulan sampah yang dihasilkan di Kota Denpasar menduduki posisi paling tinggi diantara seluruh Kabupaten/Kota seProvinsi Bali. Selain itu Kota Denpasar memiliki lokasi yang sangat strategis serta sentra sebagai pusat kegiatan perekonomian dan pemerintah Provinsi Bali. Keadaan ini tentu memicu peningkatan kesempatan kepada para pekerja informal khususnya pemulung untuk melakukan kegiatan atau aktivitas ekonomi. Penelitian ini dilakukan pada tahun 2014.

4.3

Identifikasi Variabel Penelitian Berdasarkan hipotesis dan tujuan penelitian yang ingin dicapai, variabel-

variabel pada penelitian ini dapat diidentifikasi sebagai berikut.

Variabel Laten Kesejahteraan (Y1) Sosial Demografi (X1)

Aktivitas Ekonomi (X2)

Tabel 4.1 Variabel Penelitian Variabel Indikator

Pendapatan Keamanan Kesehatan Pendidikan Umur Lama menjadi migrant Lama menikah Jumlah anak Jam kerja Jumlah modal Nilai sampah Jarak tempuh

Simbul Y1.1 Y1.2 Y1.3 X1.1 X1.2 X1.3 X1.4 X1.5 X2.1 X2.2 X2.3 X2.4

33

4.4

Definisi Operasional Variabel Berdasarkan identifikasi variabel, selanjutnya akan dijelaskan definisi

operasional masing-masing variabel. Masing-masing variabel diberikan batasan serta diukur sehingga menjadi lebih jelas. Definisi operasional masing-masing variabel yang

digunakan dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut. 1) Variabel Kesejahteraan adalah tingkat kualitas hidup yang dapat dicapai oleh pemulung dengan ukuran garis kemiskinan, yaitu melalui: (1) Pendapatan adalah jumlah pendapatan yang diperoleh responden keuntungan

hasil

penjualan

sampah

barang

bekas

kepada

dari agen

(rupiah/bulan). (2) Keamanan adalah persepsi responden mengenai peningkatan keamanan yang dirasakan responden selama menjadi pemulung (intensitas ditertibkan). (3) Kesehatan adalah persepsi responden mengenai peningkatan kesehatan fisik yang dirasakan oleh responden selama menjadi pemulung (intensitas sakit). 2) Variabel Sosial Demografi (1) Pendidikan adalah jumlah tahun sukses responden dalam menamatkan tingkat pendidikan formal (tahun). (2) Umur adalah usia responden saat dilakukannya penelitian yang dihitung berdasarkan tahun terakhir (tahun). (3) Lama menjadi migran adalah jumlah tahun yang dihabiskan responden untuk meninggalkan daerah asal dan melakukan aktivitas memulung (tahun).

34

(4) Lama menikah adalah jumlah tahun sukses responden menjalani perkawinan (tahun). (5) Jumlah anak adalah jumlah anak yang masih hidup dan ditanggung oleh responden (orang). 3) Variabel Aktivitas Ekonomi (1) Jam kerja adalah curahan waktu yang dihabiskan oleh responden untuk melakukan pekerjaan memulung (jam/minggu). (2) Jumlah modal adalah jumlah modal yang dihabiskan oleh responden untuk mengumpulkan sampah daur ulang (rupiah/minggu). (3) Nilai sampah adalah jumlah sampah yang diperoleh responden dari aktivitas mengumpulkan sampah daur ulang (kg/minggu). (4) Jarak tempuh adalah jarak yang ditempuh oleh responden dari tempat tinggal menuju lokasi memulung hingga balik ke tempat tinggal lagi untuk mengumpulkan sampah daur ulang (km/minggu).

4.5

Jenis dan Sumber Data

4.5.1 Jenis Data Menurut Sifatnya 1) Data Kuantitatif Dalam penelitian ini data kuantitatif yang dipaparkan dalam bentuk angka-angka yang diperoleh dari penelitian langsung, yaitu umur, jam kerja, jumlah modal, nilai sampah yang dikumpulkan, jarak tempuh, jumlah pendapatan, dan jumlah timbulan sampah se-Provinsi Bali.

35

2) Data Kualitatif Data yang bersifat kualitatif adalah data yang didapatkan dari responden yang tidak berbentuk angka melainkan hanya berupa keterangan dan informasi untuk melengkapi dalam interprestasi data, yaitu uraian pertanyaan kepada responden yang dipergunakan untuk memberikan penjelasan tentang karakteristik dan data lainnya yang sifatnya mendukung penelitian ini. Penggunaan data kualitatif ini dimaksudkan untuk memperoleh klarifikasi data dari fenomena atau masalah yang akan diteliti.

4.5.2 Jenis Data Menurut Sumbernya 1) Data Primer Data primer adalah sumber data penelitian yang diperoleh secara langsung dari sumber serta tidak melalui perantara (Sangadji dan Sopiah, 2010). Data primer yang dipergunakan dalam penelitian ini dikumpulkan dengan menyebarkan kuisioner serta di dukung hasil wawancara langsung dari responden. 2) Data Sekunder Sangadji dan Sopiah (2010) lanjut menjelaskan bahwa data sekunder umumnya tidak dirancang secara spesifik untuk memenuhi kebutuhan penelitian tertentu. Data sekunder dalam penelitian ini diperoleh dari publikasi resmi, seperti Dinas Pekerjaan Umum Provinsi Bali UPT. Pengelolaan Sampah dan Dinas Kebersihan dan Pertamanan Kota Denpasar.

36

4.6

Populasi, Sampel dan Metode Penentuan Sampel

4.6.1

Populasi Populasi penelitian merupakan keseluruhan dari obyek penelitian yang dapat

berupa manusia, hewan, tumbuh-tumbuhan, udara, gejala, nilai, peristiwa, sikap hidup, dan sebagainya, sehingga obyek-obyek ini dapat menjadi sumber data penelitian (Bungin, 2011). Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah seluruh pemulung yang tersebar pada empat Kecamatan di Kota Denpasar yaitu, Denpasar Barat, Denpasar Utara, Denpasar Timur, dan Denpasar Selatan. 4.6.2

Sampel Sampel adalah sebagian atau wakil populasi yang diteliti (Sangadji dan

Sopiah, 2010). Noor (2011) mendefinisikan juga sampel sebagai sejumlah anggota yang dipilih dari populasi. Dalam penelitian ini jumlah sampel tidak dapat ditentukan secara pasti sebab tidak tersedianya data mengenai jumlah pemulung yang ada di Kota Denpasar. Pemilihan responden sebagai sampel penelitian ditentukan berdasakan rujukan pada Dantes (2012), yaitu peneliti dapat mengambil 100 orang pemulung pertama sebagai sampel yang di jumpai di jalan untuk diwawancarai. 4.6.3

Metode Penentuan Sampel Penelitian yang ideal tidak menggunakan sampel, tetapi karena keterbatasan

waktu, dana, serta tenaga yang dimiliki oleh peneliti maka penelitian terpaksa harus mengambil sampel (Noor, 2011). Teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini adalah teknik nonprobability sampling, yaitu dimana setiap anggota populasi tidak memiliki kesempatan yang sama sebagai sampel. Teknik yang dipilih adalah

37

accidental sampling atau dimana subyek sebagai responden adalah seseorang yang secara kebetulan ditemui peneliti yang dianggap cocok dengan karakteristik responden sebagai sampel. Cara ini dipilih karena tidak adanya data resmi dan jumlah yang tepat tentang pemulung di Kota Denpasar.

4.7

Metode Pengumpulan Data

1)

Observasi Observasi dilakukan dengan mengumpulkan data yang diperoleh dari dokumendokumen yang berhubungan dengan rumusan masalah. Contoh observasi yang dilakukan dilapangan dalam penelitian ini adalah data mengenai jumlah timbulan sampah se-Kabupaten/Kota di Provinsi Bali. Observasi dilakukan di kantor Dinas Pekerjaan Umum UPT Pengelolaan Sampah dan Kantor DKP Kota Denpasar.

2)

Wawancara Metode pengumpulan data ini dilakukan dengan bertatap muka langsung dengan pemulung untuk mendapatkan informasi/data melalui pertanyaanpertanyaan yang ada pada kuisioner.

3)

Wawancara Mendalam Wawancara mendalam adalah proses mencari informasi secara mendalam, terbuka serta bebas dengan masalah yang difokuskan dalam penelitian. Wawancara dilakukan dengan mengajukan beberapa pertanyaan yang sebelumnya telah disusun untuk ditanyakan kepada informan sebagai acuan

38

dan sifatnya tidak mengikat sehingga banyak pertanyaan baru yang muncul pada saat wawancara. Informan yang dimaksudkan antara lain para pengepul sampah, Bandar, pengambil kebijakan terkait dan lain-lainnya yang memiliki kemampuan untuk menjelaskan tentang pokok permasalahan yang dicari.

4.8

Teknik Analisis Data Dalam studi ini metode analisis yang dilakukan, yaitu statistik deskriptif dan

analisis PLS. Analisis PLS digunakan untuk mengetahui pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat melalui variabel mediasi.

4.8.1

Analisis Deskriptif Penerapan statistik deskriptif dalam studi ini yaitu menganalisa data

dengan cara mendeskripsikannya dari hasil pengumpulan data responden dilapangan. Pendeskripsian dilakukan berlaku umum dan sebagaimana adanya tanpa bermaksud untuk membuat kesimpulan (Sugiyono, 2008). Pendeskripsian penelitian ini dilengkapi dengan tabel-tabel, gambar-gambar, dan sebagainya. Proses pembuatan dan perhitungan statistik deskriptif dilakukan dengan bantuan program Excel.

4.8.2

Analisis PLS Dalam penelitian ini digunakan analisis persamaan struktural (SEM) dengan

alternative Partial Least Square PLS (component based SEM). Model Persamaan

39

Struktural atau Structural Equation Model (SEM) adalah teknik-tehnik statistika yang memungkinkan pengujian suatu rangkaian hubungan yang relatif kompleks secara simultan dan berjenjang. Hubungan yang kompleks dapat dibangun antara satu atau beberapa variabel dependen dengan satu atau beberapa variabel independen. Dalam SEM kemungkinan suatu variable merupakan variabel konstruk atau variable laten yang dibentuk oleh beberapa indicator, dan kemungkinan juga terdapat suatu variable yang berperan ganda yaitu sebagai variabel independen pada suatu hubungan, namun menjadi variabel dependen pada hubungan lain mengingat adanya hubungan kausalitas yang berjenjang (Suyana, 2014). Ghozali (2011) menjelaskan, PLS merupakan metode analisis yang powerfull karena tidak mengasumsikan data harus dalam skala pengukuran tertentu karena berbasis statistic nonparametric dan juga dapat digunakan untuk jumlah sampel relatif kecil (minimal direkomendasikan berkisar dari 30 sampai 100). Disinilah PLS muncul sebagai jawaban atas permasalahan diatas. Contohnya, bila dalam penggunaan AMOS dan LISREL mensyaratkan data harus dalam skala interval atau rasio, pendekatan PLS bersifat distribution free, yakni tidak mengasumsikan data harus berdistribusi tertentu, misalnya harus berdistribusi normal. Data yang akan diolah dapat berupa data nominal, ordinal, interval, dan rasio. Secara mendasar, perbedaan antara covariance based SEM dengan component based SEM PLS adalah apakah kita akan menggunakan model persamaan struktural untuk menguji teori atau pengembangan teori untuk tujuan prediksi. Untuk tujuan prediksi, pendekatan PLS lebih cocok karena pendekatan ini mengasumsikan

40

bahwa semua ukuran variance adalah berguna untuk dijelaskan. Oleh karena pendekatan untuk mengestimasi variabel laten dianggap sebagai kombinasi linear dari indikator, maka menghindarkan masalah indeterminacy dan memberikan definisi yang pasti dari komponen skor (Wold, 1982 dalam Gozali, 2011). Penggunaan teknik PLS akan menspesifikasikan hubungan antar variabel, antara lain: 1) inner model, 2) outer model, dan 3) pengaruh tidak langsung yang diuraikan sebagai berikut: 1) Outer Model Outer model sering juga disebut mearurement model atau model pengukuran yang merupakan hubungan antara indikator dengan variavel latennya. Sesuai dengan Gambar 3.2, dalam penelitian ini terdapat tiga model pengukuran yang semuanya merupakan indikator reflektif, yaitu: a) Sosial Demografi, b) Aktivitas Ekonomi, dan c) Kesejahteraan. a) Outer Model Sosial Demografi terdiri dari 5 indikator, dengan persamaan: X11 = λ11 X1 + ν11 ...................................................................................(4.1) X12 = λ11 X1 + ν12 ...................................................................................(4.2) X13 = λ13 X1 + ν13 ...................................................................................(4.3) X14 = λ14 X1 + ν14 ...................................................................................(4.4) X15 = λ15 X1 + ν15 ...................................................................................(4.5)

41

Keterangan: X1 = Sosial demografi X11 = Pendidikan X12 = Umur X13 = Lama menjadi migran X14 = Lama menikah X15 = jumlah anak λ 1, λ 2, λ 3, λ 4dan λ 5 = loading factor ν1, ν2, ν2, ν4 dan ν5 = noise atau kesalahan pengukuran b) Outer Model Aktivitas Ekonomi terdiri dari 4 indikator, dengan persamaan: X21 = λ21 X2 + ν21 ...................................................................................(4.6) X22 = λ21 X2 + ν22 ...................................................................................(4.7) X23 = λ23 X2 + ν23 ...................................................................................(4.8) X24 = λ24 X2 + ν24 ...................................................................................(4.9) Keterangan: X2 = Aktivitas Ekonomi X21 = jam kerja X22 = jumlah modal X23 = Nilai sampah X24 = jarak tempuh λ 21, ….. λ 26 = loading factor ν21, ....... ν26 = noise atau kesalahan pengukuran b) Outer Model Kesejahteraan terdiri dari 3 indikator, dengan persamaan: Y1 = λ31 Y + ν31 ...................................................................................(4.10) Y2 = λ31 Y + ν32 ...................................................................................(4.11)

42

Y3 = λ33 Y + ν33 ...................................................................................(4.12)

Keterangan: X2 = Kesejahteraan Y1 = pendapatan Y2 = keamanan Y3 = kesehatan λ 31, ….. λ33 = loading factor ν31, ....... ν33 = noise atau kesalahan pengukuran Evaluasi model pengukuran atau outer model dilakukan dengan beberapa cara, yaitu: (1) Convergent Validity (CV) pada indikator reflektif yaitu dengan melihat korelasi atau loading antara variabel terukur dengan variabel latennya. Nilai yang ditoleransi minimal 0,50 dianggap cukup (Chin, 1998 dalam Ghozali, 2011). (2) Discrimanant Validity (DV) pada indikator reflektif yaitu dengan melihat crossloading terhadap konstruk atau latennya. DV yang bagus yang mana indikatornya memiliki crossloading lebih pada konstruknya dibandingkan terhadap konstruk lainnya. Metode lain intuk melihat discrimanant validity (DV) adalah dengan melihat square root of average variance extracted (AVE) setiap konstruk dengan korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya dalam model. Jika nilai akar kuadrat AVE setiap konstruk dengan korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya dalam model, maka konstruk yang

43

bersangkutan dikatakan memiliki discrimanant validity (DV) yang baik. Direkomendasi bahwa nilai AVE yang lebih besar dari 0,50. Formula menghitung AVE adalah sebagai berikut: AVE =

∑λi2

…………………………………(4.13)

∑λi 2 + ∑var(ε)

Keterangan: λi = loading factor ke indicator var(ε) = 1 - λi2 (3) Composite Reliability (ρc) umumnya digunakan untuk indikator reflektif yang bertujuan untuk mengukur konsistensi internal suatu konstruk, di samping Cronbach Alpha yang sering digunakan. Data yang memiliki composite reliability > 0,7 dapat dikatakan mempunyai relibilitas yang tinggi. Dengan output PLS maka composite reliability dapat dihitung dengan formula sbb: ρc =

(∑λi )2

…………………………………(4.14)

(∑λi)2 + ∑var(ε) Keterangan: λi = loading factor ke indicator var(ε) = 1 - λi2 2) Inner Model

44

Dalam PLS inner model juga disebut inner relation yang menggambarkan hubungan antar variabel laten berdasarkan substansi teori. Model persamaan dalam penelitian ini sesuai dengan Gambar 3.2 adalah: X2 = β1 X1 + ε1 ........................................................................................ (4.15) Y = β2X1 + β3X2 + ε2 ............................................................................. (4.16) Keterangan: X1 = Sosial Demografi X2 = Aktivitas ekonomi Y = Kesejahteraan β1, β2, dan β3 = koefisien jalur ε1 dan ε2 = inner residual Evaluasi terhadap inner model dilakukan dengan melihat besarnya koefisien jalur strukturalnya, dan juga nilai uji t statistiknya yang diperoleh dengan metode bootstrapping. Di samping itu juga diperhatikan R 2 untuk variable laten dependen. Nilai R2 sekitar 0,67 dikatakan baik, 0,33 dikatakan moderat, sedangkan 0,19 dikatakan lemah. Selain R2, model PLS juga dapat dievaluasi kemampuan prediksinya atau predictive prevelance melalui Stone-Geiser Q Square test (Ghozali, 2011), dengan formula:

Q2  1 

 

D D

ED OD

………………………………………………………..(4.17)

45

Keterangan: D = omission distance E = jumlah kuadrat prediksi O = jumlah kuadrat observasi Nilai Q2 juga dapat diperoleh dengan formula: Q 2  1  (1  R12 )(1  R22 ) ………………………………………………..(4.18)

Nilai Q2 yang memiliki di atas nol memberikan makna bahwa model yang dibuat memiliki predictive prevelance, sebaliknya nilai Q2 di bawah nol memberikan makna bahwa model yang dibuat kurang memiliki predictive prevelance. 3) Uji Peran Variabel Mediasi Untuk mengetahui adanya peran variabel mediasi atas pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen pada model persamaan struktural (SEM) seperti dalam PLS digunakan pendekatan McKinnon yang merupakan modifikasi dari teknik Sobel (dalam Holbert, 2003). Untuk menguji peran variabel mediasi, McKinnon mengalikan koefisien jalur yang dilalui dan dibagi dengan standar errornya masing-masing. Untuk mediasi yang sederhana angka itu sama dengan z 2 yang setara dengan nilai Chi Kuadrat (χ2) pada derajat bebas 1. Oleh karena itu, untuk menguji peran variabel aktivitas ekonomi (X2) atas pengaruh sosial demografi (X1) terhadap kesejahteraan (Y) dihitung Chi Kuadrat (χ2):

2 

1

x

3

S b1 S b 3

..........................................................................................(4.19)

46

Keterangan: β1 = koefisien jalur variabel X1 terhadap X2 β2 = koefisien jalur variabel X2 terhadap Y Sb1 = standar error koefisien β1 Sb2 = standar error koefisien β2 Jika nilai Chi Kuadrat (χ2) lebih besar dari 3,81 yang setara dengan 1,96 kuadrat, berarti variabel aktivitas ekonomi (X2) berperan sebagai variabel mediasi atas pengaruh sosial demografi (X1) terhadap kesejahteraan (Y).

BAB V DATA DAN PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

5.1

Gambaran Umum Lokasi Penelitian Sebagai ibu kota Provinsi Bali, Kota Denpasar memiliki luas wilayah 127,78

km² atau 2,18% dari luas wilayah Provinsi Bali. Secara umum, Kota Denpasar merupakan dataran rendah dengan ketinggian berkisar antara 0-75 m di atas permukaan laut. Dengan jumlah penduduk sebanyak 788.445 jiwa. Kota Denpasar terletak antara 080 35’ 31” – 080 44’ 49” lintang selatan dan 1150 10’ 23” – 1150 16’ 27” bujur timur. Letak geografis Kota Denpasar yang berada di tengah Pulau Bali menjadikan Kota Denpasar sebagai titik sentral berbagai kegiatan. Batas wilayah Kota Denpasar sebagian besar berbatasan dengan Kabupaten Badung, yaitu sebelah utara, barat dan selatan, sedangkan sebelah timur dengan Kabupaten Gianyar dan Selat Badung. Kota Denpasar dimekarkan sejak tahun 2006, sehingga secara administratif wilayah kecamatan telah terdiri atas 4 kecamatan, yaitu Kecamatan Denpasar Selatan, Denpasar Barat, Denpasar Timur dan Denpasar Utara. Kota Denpasar sebagai Ibukota Provinsi Bali menjadikan pembangunan di segala bidang lebih dipusatkan di Kota Denpasar. Hal tersebut menjadi daya tarik tenaga kerja melakukan mobilitas ke Kota Denpasar. Laju pertumbuhan penduduk yang pesat di Kota Denpasar disinyalir sebagai akibat mobilitas penduduk yang semakin tinggi ke Kota Denpasar. Tingginya jumlah penduduk di Kota Denpasar didominasi sebesar 52,7 persen oleh penduduk migran. Hal ini sangat jelas 47

48

menunjukkan kecenderungan tingginya angka kepadatan penduduk di Kota Denpasar sebagai akibat tingginya arus mobilitas penduduk ke Kota Denpasar (Rustariyuni, 2013). Berikut adalah gambar 5.1 peta perspektif Kota Denpasar.

Gambar 5.1 Peta Kota Denpasar

Sumber: Situs Kota Denpasar, 2014

49

5.2

Deskripsi Data Hasil Penelitian Sebanyak 100 responden yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah para

pekerja yang berprofesi sebagai pemulung di sekitar wilayah Kota Denpasar. Berdasarkan data dan informasi yang terkumpul, maka akan dilakukan pengkajian terhadap karakteristik responden sebagai berikut. 5.2.1

Karakteristik Responden

5.2.1.1 Jenis Kelamin Responden Jenis kelamin adalah perbedaan yang menggambarkan ciri seseorang secara biologis. Jenis kelamin terdiri dari laki-laki dan perempuan. Jumlah responden pemulung berdasarkan jenis kelamin di Kota Denpasar tersaji pada tabel 5.1. Tabel 5.1 Jumlah Responden Pemulung menurut Jenis Kelamin di Kota Denpasar Jenis Kelamin

Jumlah (Orang)

%

Laki-Laki

83

83

Perempuan

17

17

Total

100

100

Sumber : Hasil Penelitian (Lampiran 2)

Berdasarkan data penelitian responden menurut jenis kelamin, dapat diketahui bahwa jumlah pekerjaan pemulung laki-laki adalah sebanyak 83 persen. Sisanya hanya sebanyak 17 persen dilakukan oleh kaum perempuan. Hal ini mengindikasikan bahwa pekerjaan pemulung lebih didominasi oleh kaum laki-laki dibandingkan kaum perempuan. Alasannya adalah karena jenis pekerjaan ini lebih membutuhkan tenaga

50

besar seperti halnya untuk mendorong gerobak hasil memulung, menompang karung sampah, mengendarai kendaraan berroda dan lainnya. 5.2.1.2 Status Perkawinan Responden Status perkawinan merupakan status ikatan hukum dalam suatu rumah tangga yang ditetapkan oleh negara tertentu, yang terdiri dari belum kawin, kawin, janda, duda, cerai dan berpisah (Sudjarwo dalam Sutardji, 2009). Dalam penelitian ini status perkawinan responden terdiri dari empat kategori yaitu belum kawin, kawin, cerai mati dan cerai hidup. Tabel 5.2 berikut akan menyajikan jumlah pemulung menurut status perkawinan di Kota Denpasar. Tabel 5.2 Jumlah Responden Pemulung menurut Status Perkawinan di Kota Denpasar Status Perkawinan Belum Kawin Kawin Cerai Mati Cerai Hidup Total

Sumber : Hasil Penelitian (Lampiran 2)

Jumlah (Orang) 1 95 2 2 100

% 1 95 2 2 100

Tabel 5.2 menunjukkan bahwa distribusi responden pemulung di Kota Denpasar adalah cenderung berstatus kawin, yaitu sebanyak 95 persen atau 95 orang responden. Hal ini mengindikasikan bahwa hampir seluruh responden adalah pemulung yang telah berkeluarga dan memiliki kewajiban untuk menanggung keluarganya. Dengan demikian untuk dapat memenuhi kebutuhan keluarga, maka seseorang terpaksa bekerja untuk memperoleh pendapatan (Sutardji, 2009).

51

5.2.1.3 Daerah Asal Responden Penentuan daerah tujuan migran yang dilakukan oleh seseorang akan mempengaruhi jenis pekerjaan yang akan dipilihnya. Pembangunan yang dipusatkan di Kota Denpasar sebagai Ibukota Provinsi Bali, mencerminkan sebagian besar investasi terpusat di Kota Denpasar (Rustariyuni, 2013). Hal tersebut memicu terjadinya mobilitas tenaga kerja berdatangan ke Kota Denpasar. Tabel 5.3 Jumlah Responden Pemulung menurut Daerah Asal di Kota Denpasar Daerah Asal Banyuwangi Bondowoso Ciamis Denpasar Jember Karangasem Kupang Lamongan Lumajang Madura Malang Probolinggo Singaraja Situbondo Tanggerang Total

Sumber :Hasil Penelitian (Lampiran 2)

Jumlah (Orang) 9 13 3 3 37 4 1 3 5 2 4 4 1 10 1 100

% 9 13 3 3 37 4 1 3 5 2 4 4 1 10 1 100

Tabel 5.3 menunjukkan jumlah responden pemulung menurut daerah asal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hampir seluruh responden pemulung di Kota Denpasar merupakan kaum migran yang berasal dari luar daerah Pulau Bali dan

52

tinggal di Kota Denpasar. Jumlah migran dalam penelitian ini lebih didominasi oleh responden yang berasal dari daerah Jember, yaitu sebanyak 37 persen.

5.2.2 Faktor Sosial Demografi Responden 5.2.2.1 Tingkat Pendidikan Tingkat pendidikan dalam penelitian ini adalah pendidikan formal yang telah sukses dilalui berdasarkan jenjang strata tertentu. Tabel 5.4 menunjukkan jumlah responden menurut tingkat pendidikan. Dari tabel tersebut terlihat bahwa sebagian besar responden pemulung di Kota Denpasar memiliki tingkat pendidikan yang cukup rendah. Umumnya responden dalam penelitian ini adalah mereka yang tidak tamat SD dengan persentase sebesar 30 persen. Dengan adanya keterbatasan skill ini membuat pemulung tidak dapat bersaing untuk mendapatakan pekerjaan yang lebih baik (Taufik, 2013). Tabel 5.4 Jumlah Responden Pemulung menurut Tingkat Pendidikan di Kota Denpasar Tingkat Pendidikan Tidak Sekolah Tidak Tamat SD Tamat SD Tamat SMP Tamat SMA Total

Sumber : Hasil Penelitian (Lampiran 2)

Jumlah (Orang) 13 30 21 26 10 100

% 13 30 21 26 10 100

Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa untuk menjadi pekerja pemulung tidak harus memiliki tingkat pendidikan yang tinggi. Hal ini sejalan dengan Eka (2009) yang menegaskan bahwa salah satu dari ciri sektor informal adalah tingkat

53

pendidikan yang rendah. Fakta inilah yang menjadi alasan pemulung untuk tetap menjalankan pekerjaan sebagai seorang pemulung. 5.2.2.2 Umur Secara fisik, kemapuan seseorang untuk bekerja dapat diukur dengan usia. Artinya, orang yang bekerja dalam usia kerja dapat dikatakan sebagai tenaga kerja atau man power (Simanjuntak dalam Setiawan, 2010). kondisi umur yang masih produktif akan memberikan kemungkinan yang lebih besar kepada seseorang untuk bekerja dengan baik dan maksimal (Hasyim dalam Yustisa, 2011). Tabel 5.5 berikut adalah tabel jumlah responden menurut umur di Kota Denpasar. Tabel 5.5 Jumlah Responden Pemulung menurut Umur di Kota Denpasar Umur (Tahun) ≤19 20-29 30-39 40-49 ≥50

Total

Jumlah (Orang) 1 14 32 32 21 100

Sumber : Hasil Penelitian (Lampiran 2)

% 1 14 32 32 21 100

Distribusi umur responden tertinggi berada pada variasi umur 30 hingga 49 tahun, yaitu masing-masing sebesar 32 persen. Artinya secara umum rata-rata umur responden berada pada tingkatan kelompok usia produktif. Hal ini mengindikasikan bahwa secara fisik responden memiliki kemungkinan lebih besar untuk menghasilkan pendapatan maksimal. Selain itu seseorang pada usia produktif akan lebih termotivasi

54

untuk bekerja dalam rangka memenuhi kebutuhan keluarga mereka, sebab tuntutan menanggung anak usia sekolah menjadi motivasi utama mereka dalam melaksanakan pekerjaan memulung.

5.2.2.3 Lama menjadi migran Motivasi utama seseorang melakukan perpindahan dari daerahnya (pedesaan) ke perkotaan adalah motif ekonomi (Mantra, 1992 dalam Purnomo, 2009). Umumnya mereka berharap untuk memperoleh pekerjaan dan memperoleh pendapatan yang lebih tinggi daripada yang diperoleh didesa. Tabel 5.6 berikut akan menyajikan jumlah responden menurut lama menjadi pemulung pada daerah migran di Kota Denpasar. Tabel 5.6 Jumlah Responden Pemulung menurut Lama menjadi Migran di Kota Denpasar Lama menjadi Migran (Tahun) ≤5 6-10 11-20 21-30 > 30 Total

Sumber: Hasil Penelitian (Lampiran 2)

Jumlah (Orang) 36 18 13 15 18 100

% 36 18 13 15 18 100

Secara umum rata-rata responden tinggal pada daerah migran sebagai pemulung lebih didominasi pada kurun waktu kurang dari 5 tahun, yaitu sebanyak 36

55

orang. Berikut adalah hasil petikan wawancara dengan responden Bapak Riko pada tanggal 18 November 2014 di Denpasar. “Dulu saya buruh bangunan, sekarang jadi pemulung karena kerjanya lebih enak. Kenapa saya lebih memilih Kota Denpasar sebagai tujuan migran saya, karena peluang kerja yang saya dapatkan disini lebih besar. Selain itu pendapatan yang saya terima lebih baik dari pada daerah lainnya. Pernyataan responden diatas mengindikasikan bahwa, sebagian besar responden yang menekuni pekerjaan pemulung adalah para migran yang baru beralih profesi. Sebagian dari responden berpendapat bahwa mereka merasa lebih nyaman mencari pekerjaan di Kota Denpasar karena lebih memiliki peluang kerja. Hal ini sesuai dengan pendapat Todaro dalam Bappenas (2009) yang menyatakan bahwa migrasi desa-kota disebabkan oleh

perbedaan upah riil antara desa-kota dan

probabilitas untuk mendapatkan pekerjaan di kota.

5.2.2.4 Lama menikah Tabel 5.7 menunjukkan data responden menurut lama menikah. Berdasarkan hasil wawancara dalam penelitian ini, diketahui bahwa jumlah responden pemulung di Kota Denpasar lebih didominasi oleh responden yang sukses menjalankan pernikahan dengan kurun waktu 21-30 tahun. Hal ini disebabkan karena umumnya responden bekerja dibantu oleh pasangan masing-masing saat bekerja. Sehingga hubungan yang terjalin membuat ikatan ketergantungan semakin tinggi dengan pasangan masing-masing.

56

Tabel 5.7 Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Lama Menikah Lama Menikah (Tahun) ≤5 6-10 11-20 21-30 > 30 Total

Sumber: Hasil Penelitian (Lampiran 2)

Jumlah (Orang) 13 16 22 34 15 100

% 13 16 22 34 15 100

5.2.2.5 Jumlah anak Jumlah anak akan menentukan tingkat kesejahteraan keluarga seseorang. Hal ini berkaitan dengan jumlah beban kepala keluarga untuk menghidupi anggota keluarganya yang masih tertanggung. Tabel 5.8 menunjukkan jumlah anak yang dimiliki dan masih menjadi tanggunggan responden saat dilakukan penelitian. Tabel 5.8 Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Jumlah Anak Jumlah Anak (Orang) 0 1 2 3 >3 Total

Sumber: Hasil Penelitian (Lampiran 2)

Jumlah (Orang) 2 24 45 16 13 100

% 2 24 45 16 13 100

Dari hasil penelitian terlihat bahwa kecenderungan yang terjadi adalah responden umumnya memiliki jumlah anak tertanggung sebanyak 2 orang, yaitu

57

sebesar 45 persen. Hasil wawancara diketahui bahwa jumlah anak yang masih ditanggung oleh responden ada yang tinggal bersama responden dan ada juga yang tinggal di daerah asal responden. Namun demikian alasan masih menanggung anak anak umunya menjadi motivasi responden untuk lebih giat bekerja.

5.2.3 Faktor Aktivitas Ekonomi Responden 5.2.3.1 Jam kerja Jam kerja adalah curahan waktu yang dihabiskan oleh seseorang untuk melaksanakan pekerjaan dalam rangka mendapatkan penghasilan. Pekerjaan pemulung tidak dibatasi oleh waktu, oleh sebab itu pemulung bekerja dengan waktu sesuka hati. Umumnya para pemulung mulai bekerja pada sore hari. Hal ini dikarenakan adanya aturan dari pemerintah daerah mengenai jam pembuangan sampah yang ditentukan. Namun demikian tak jarang responden memanfaatkan juga waktu pagi hari untuk melakukan pekerjaan mencari sampah barang bekas. Tabel 5.9 Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Jam Kerja Jam Kerja (Jam/minggu) < 20 20-40 41-60 61-80 >80 Total

Sumber: Hasil Penelitian (Lampiran 2)

Jumlah (Orang) 1 16 34 27 22 100

% 1 16 34 27 22 100

58

Tabel 5.9 diatas menunjukkan jumlah responden menurut jam kerja. Hasil survey menunjukkan bahwa responden cenderung menghabiskan waktu 41-60 jam untuk bekerja. Hal ini menujukkan bahwa jam kerja responden berada diatas jam kerja kritis dan setengah menganggur. Waktu memulung biasanya lebih banyak dihabiskan pada pagi dan sore hari. Hal ini dikarenakan pada jam tersebut masyarakat mulai membuang sampah sehingga responden mendapatkan lebih banyak kesempatan untuk mengumpulkan sampah barang bekas.

5.2.3.2 Jumlah modal Aktivitas mengumpulkan sampah dapat dilakukan oleh responden tanpa maupun dengan menggunakan modal. Modal yang dimaksud disini adalah sejumlah rupiah yang dikeluarkan untuk mendapatkan sampah barang bekas. Tabel 5. 10 berikut akan menampilkan data jumlah responden menurut jumlah modal. Tabel 5.10 Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Jumlah Modal Jumlah Modal (Rupiah/minggu) < 500.000 500.000 - < 1.000.000 1.000.000 – < 1.500.000 1.500.000 – < 2.000.000 ≥ 2.000.000 Total

Sumber: Hasil Penelitian (Lampiran 2)

Jumlah (Orang) 33 12 17 14 24 100

% 33 12 17 14 24 100

Hasil penelitian menunjukkan bahwa umumnya responden cenderung menggunakan modal dibawah Rp. 500.000,- saat bekerja sebanyak 33 persen. Hal ini

59

dikarenakan responden lebih memilih untuk mencari sampah barang bekas pada pospos pembuangan sampah yang tersedia, sehingga modal yang dikeluarkan dapat diminimalisir.

5.2.3.3 Nilai sampah Nilai sampah adalah jumlah sampah yang diperoleh dalam kegiatan memulung yang tercermin dari volume atau berat sampah yang mampu dikumpulkan. Tabel 5.11 berikut menyajikan jumlah responden menurut nilai sampah. Tabel 5.11 Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Nilai Sampah Nilai Sampah (Kg/minggu) ≤100 101-200 201-300 301-400 >400 Total

Sumber: Lampiran 2

Jumlah (Orang) 8 25 15 23 29 100

% 8 25 15 23 29 100

Penelitian dilapangan menunjukkan bahwa umumnya sebanyak 29 persen responden mampu mengumpulkan sampah barang bekas sejumlah lebih dari 400 kg untuk setiap minggunya. Sampah yang dihasilkan responden umumnya terdiri dari sampah plastik, kertas, besi dan perabotan rumah tangga bekas lainnya.

60

5.2.3.4 Jarak tempuh Kegiatan mengumpulkan sampah barang bekas tidak saja dilakukan dalam satu lokasi. Umumnya aktivitas memulung dilakukan dengan berjalan kaki dan menggunakan karung atau gerobak, mengunakan sepeda gayung, serta sepeda motor. Tak jarang responden harus menempuh perjalanan yang tidak sedikit agar dapat memperoleh hasil yang maksimal. Tabel 5.12 Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Jarak Tempuh Jarak tempuh (Km/minggu) ≤20 21-40 41-60 61-80 >80 Total

Sumber: Lampiran 2

Jumlah (Orang) 3 15 14 34 34 100

% 3 15 14 34 34 100

Tabel 5.12 diatas menunjukkan bahwa responden cenderung menempuh jarak lebih dari 61 km setiap minggunya untuk dapat mengumpulkan sampah. Hal ini ditunjukkan oleh sebanyak 34 persen responden menempuh jarak 61-80 km dan sebanyak 34 persen responden juga menempuh jarak lebih dari 80 km.

5.2.4

Analisis Kesejahteraan Pemulung

5.2.4.1 Analisis kesejahteraan pemulung dengan indikator pendapatan Pendapatan merupakan salah satu indikator dalam pengukuran tingkat kesejahteraan seseorang atau masyarakat. Untuk menganalisis kesejahteraan

61

pemulung dengan indikator pendapatan digunakan satu indikator yaitu jumlah keuntungan yang diperoleh responden dari hasil penjualan sampah barang bekas kepada masing-masing agen. Tabel 5.13 Pendapatan Responden dari Hasil Penjualan Sampah Barang Bekas di Kota Denpasar Pendapatan Orang % (Rp/2 minggu) < 500.000 25 25 500.000 - < 1.000.000 27 27 1.000.000 – < 1.500.000 14 14 1.500.000 – < 2.000.000 20 20 >2.000.000 14 14 Total 100 100

Sumber : Hasil Penelitian (Lampiran 3)

Tabel 5.13 menunjukkan bahwa 27 persen responden mendapatkan penghasilan dari kegiatan memulung sampah barang bekas berkisar pada Rp 500.000,- hingga Rp. 1.000.000,- untuk setiap dua minggunya. Hal ini dikarenakan harga jual masing-masing sampah yang dikumpulkan adalah berbeda.

5.2.4.2 Analisis Kesejahteraan Pemulung dengan Indikator Persepsi Keamanan Tempat kerja yang berbahaya dapat menimbulkan perasaan cemas dan tidak aman saat berada di tempat kerja. Adanya jaminan rasa aman akan memberikan perasaan nyaman kepada seseorang dalam melakukan pekerjaannya. Keamanan dapat dinilai dari keamanan seseorang didaerah tempat tinggal, dalam perjalanan menuju ke tempat bekerja, dan keamanan di tempat kerja. Dalam penelitian ini kesejahteraan

62

dengan indikator keamanan tercermin dari jawaban persepsi responden atas pertanyaan kuisioner mengenai perasaan aman responden dalam melaksanakan pekerjaan sebagai pemulung. Tabel 5.14 Persepsi Responden mengenai Keamanan yang dirasakan sebagai Pekerja Pemulung Persepsi Orang Sangat Setuju 54 Setuju 16 Ragu-ragu 14 Tidak Setuju 10 Sangat Tidak Setuju 6 Total 100

Sumber :Hasil Penelitian ( Lampiran 3)

% 54 16 14 10 6 100

Tabel 5.14 menunjukkan bahwa 54 persen responden menjawab sangat setuju, 16 persen menjawab setuju yang artinya responden merasa sangat aman dalam melakukan pekerjaannya sedangkan 14 persen menjawab ragu-ragu, 10 persen menjawab tidak setuju, dan sisanya 6 persen menjawab sangat tidak setuju . hal ini berarti bahwa responden

merasa sangat aman menjalankan pekerjaan sebagai

pemulung. Hal ini berkaitan dengan responden tidak pernah ditertibkan oleh petugas berwenang saat menjalankan aktivitasnya.

5.2.4.3 Analisis Kesejahteraan Pemulung dengan Indikator Persepsi Kesehatan Rendahnya tingkat kesehatan akan berdampak pada rendahnya daya tahan tubuh mereka untuk bekerja dalam rangka mendapatkan penghasilan. Hal ini mengindikasikan bahwa keseharian pemulung yang bergelut dengan sampah, secara

63

langsung akan berdampak pada tingkat kesehatan pemulung itu sendiri. Tabel 5.15 berikut akan menyajikan persepsi responden mengenai kesehatan yang dirasakan selama menekuni pekerjaan sebagai pemulung. Persepsi kesehatan yang dimaksud disini adalah jawaban responden terkait pertanyaan pada kuisioner tentang kondisi sehat secara fisik. Tabel 5.15 Persepsi Responden mengenai Kesehatan yang dirasakan sebagai Pekerja Pemulung Persepsi Orang % Sangat Setuju 28 28 Setuju 34 34 Ragu-ragu 17 17 Tidak Setuju 10 10 Sangat Tidak Setuju 11 11 Total 100 100

Sumber : Hasil Penelitian (Lampiran 3)

Tabel 5.15 menunjukkan bahwa responden cenderung menjawab setuju untuk persepsi kesehatan dengan persentase 34 persen. Sebanyak 28 persen responden menjawab sangat setuju dan 17 persen menjawab ragu-ragu. sedangkan, 10 persen menjawab tidak setuju, dan sisanya 11 persen menjawab sangat tidak setuju. Hal ini memberikan arti bahwa responden merasa sehat secara fisik dalam melakukan pekejaannya sebagai pemulung. Indikasi penyakit yang ditemukan dari hasil survey diketahui bahwa umumnya responden mengeluhkan sakit ringan seperti masuk angin, pegal, gatal, diare, dan batuk.

64

5.3

Jawaban Terhadap Tujuan Penelitian

5.3.1

Analisis Perbedaan Tingkat Kesejahteraan Pemulung Tabel 5.16 berikut menyajikan data jumlah pemulung laki-laki dan perempuan

menurut tingkat pendapatan.

Tabel 5.16 Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Tingkat Pendapatan Pendapatan (Rp/2 minggu) < 500.000 500.000 - < 1.000.000 1.000.000 – < 1.500.000 1.500.000 – < 2.000.000 >2.000.000 Total

Sumber: Hasil Penelitian (Lampiran 2)

Jenis Kelamin Perempuan Laki-laki 11 14 27 0 1 13 17 3 2 12 83 17

Jumlah (Orang) 25 27 14 20 14 100

Tabel 5.16 menjelaskan bahwa responden berjenis kelamin laki-laki memiliki kecenderungan mendapat penghasilan sebesar Rp. 500.000,- hingga Rp. 1.000.000,setiap dua minggunya. Demikian dengan responden berjenis kelamin perempuan yang lebih didominasi mendapat penghasilan kurang dari Rp. 500.000,- setiap dua minggunya. Perbedaan tingkat pendapatan laki-laki dan perempuan dapat diuji menggunakan teknik uji rata-rata. Tabel 5.17 berikut menunjukkan hasil pengujian beda rata-rata pendapatan laki-laki dan perempuan.

65

Tabel 5.17 Pengujian Beda Rata-rata Pendapatan Responden Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances

pendapatanEqual variances assumed Equal variances not assumed

F 2,548

Sig. ,114

t-test for Equality of Means

t 1,995 1,744

95% Confidence Interval of the Difference Mean Std. Error Sig. (2-tailed) Difference Difference Lower Upper

df 98 20,593

,049

337,236

169,044

1,773

672,699

,096

337,236

193,348 -65,337

739,809

sumber: Hasil Penelitian, 2014 (lampiran 5)

Berdasarkan hasil pengolahan data, diketahui bahwa hasil analisis uji beda rata-rata menunjukkan terdapat perbedaan rata-rata antara pendapatan responden pemulung laki-laki dengan responden pemulung perempuan. Nilai mean difference adalah sebesar 337,236. Angka tersebut menunjukkan bahwa besarnya nilai uji beda rata-rata antara pendapatan pemulung laki-laki dan pemulung perempuan berbeda sebesar 337,236. 5.3.2 Hasil Analisis Statistik Pengaruh Faktor Sosial Demografi dan Aktivitas Ekonomi Terhadap Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar Dalam metode PLS, hasil analisis statistik pengaruh faktor sosial demografi dan aktivitas ekonomi terhadap kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar secara keseluruhan full model dapat tersaji pada gambar 5.2. Gambar 5.2 berikut merupakan full model hasil pengolahan data responden yang menunjukkan nilai R 2 masing-masing variabel lengkap dengan nilai loading masing-masing faktor.

66

Gambar 5.2 Full model dari kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar

Berdasarkan hasil pengujian diketahui bahwa nilai R2 dari aktvitas ekonomi (X2) adalah 0,359. Sedangkan nilai R 2 dari sosial demografi (X1) dan aktivitas ekonomi (X2) adalah 0.397. Oleh karena kedua nilai R2 ini bernilai < 0,33 maka dapat dikatakan tergolong “moderat”. Untuk variabel sosial demografi (X1) nilai loading tertinggi dimiliki oleh variabel lama menjadi migran (X1.3) yaitu 0,898.

Demikian dengan variabel

aktivitas ekonomi (X2) nilai loading tertinggi dimiliki oleh variabel jumlah modal (X2.2) yaitu sebesar 0,886. Sedangkan untuk variabel kesejahteraan (Y1) nilai loading tertinggi dimiliki oleh variabel pendapatan (Y1.1) yaitu sebesar 0.907.

67

5.3.2.1 Uji Validitas Outer Model Untuk mengetahui apakah indikator yang digunakan untuk membentuk konstruk atau variabel laten adalah valid, maka dilakukan analisis berikut ini. a) Convergent Validity Hasil output PLS mengenai convergent validity disajikan pada Tabel 5.18 Berdasarkan Tabel 5.18 dapat diketahui bahwa semua indikator yang membentuk konstruk Sosial Demografi (X1), Aktivitas Ekonomi (X2), dan Kesejahteraan (Y1) secara statistik adalah signifikan dengan nilai t hitung lebih besar dari t tabel (1,64). Demikian juga nilai loading semuanya di atas 0,50, yang berarti bahwa konstruk yang dibuat telah memenuhi syarat convergent validity. Tabel 5.18 Outer Loading Indikator Terhadap Konstruk Sosial Demografi, Aktivitas Ekonomi, dan Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar, Tahun 2014 Hubungan Antarvariabel x11 <- X1 x12 <- X1 x13 <- X1 x14 <- X1 x15 <- X1 x21 <- X2 x22 <- X2 x23 <- X2 x24 <- X2 y11 <- Y1 y12 <- Y1

Loading

0,634 0,769 0,898 0,829 0,639 0,851 0,886 0,808 0,664 0,907 0,704 0,670

y13 <- Y1 Sumber: Hasil Penelitian (Lampiran 4)

Standard Error (STERR)

0,090 0,065 0,024 0,049 0,072 0,029 0,017 0,056 0,094 0,020 0,066 0,099

T Statistics

7,023 11,847 37,471 16,761 8,843 28,795 50,629 14,324 7,079 45,172 10,712 6,794

68

b) Discriminan Validity Validitas suatu konstruk dapat juga dilihat dari discriminan validity (DV). Discriminan validity pada indikator reflektif adalah dengan melihat crossloading indikator terhadap konstruk atau latennya. DV yang bagus adalah indikatornya memiliki crossloading pada konstruknya lebih besar dibandingkan dengan konstruk lainnya. Hasil crossloading indikator terhadap konstruk Sosial Demografi, Aktivitas Ekonomi, dan Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar tersaji pada Tabel 5.19 berikut. Tabel 5.19 Crossloading Indikator terhadap Konstruk Sosial Demografi, Aktivitas Ekonomi, dan Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar Tahun 2014 Konstruk

Indikator

Sosial Demografi (X1)

x11 x12 x13 x14 x15 x21 x22 x23 x24 y11 y12 y13

Aktivitas Ekonomi (X2)

Kesejahteraan (Y1)

Sumber: Hasil Penelitian (Lampiran 4)

Sosial Demografi (X1) 0,634 0,769 0,898 0,829 0,639 0,561 0,615 0,402 0,265 0,601 0,353 0,302

Aktivitas Ekonomi (X2) 0,355 0,350 0,507 0,459 0,582 0,851 0,886 0,808 0,664 0,573 0,359 0,215

Kesejahteraan (Y1) 0,522 0,429 0,546 0,404 0,283 0,422 0,539 0,426 0,332 0,907 0,704 0,670

Berdasarkan Tabel 5.19 dapat diketahui bahwa discrimanant validity sudah terpenuhi dengan melihat crossloading sudah terpenuhi dengan baik dimana

69

indikatornya memiliki crossloading lebih tinggi pada konstruknya dibandingkan terhadap konstruk lainnya. Sebagai contoh konstruk sosial demografi (X1) memiliki crossloading minimal 0,634, sedangkan pada konstruk lainnya indikatornya memiliki crossloading lebih kecil dari nilai itu, yaitu paling besar sebesar 0,5823. Kelayakan konstruk yang dibuat juga dapat dilihat dari discrimanant validity (DV) melalui Average Variance Extracted (AVE), composite reliability (ρc) umumnya digunakan untuk indikator reflektif yang bertujuan untuk mengukur konsistensi internal suatu kosntruk, dan Cronbach Alpha. Hasil olahan datanya disajikan pada tabel 5.20. Tabel 5.20 Average Variance Extracted (AVE), Composite Reliability dan Cronbach Alpha Konstruk Sosial Demografi, Aktivitas Ekonomi, dan Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar, Tahun 2014 Variabel Konstruk Sosial Demografi (X1) Aktivitas Ekonomi (X2) Kesejahteraan (Y1)

Sumber: Hasil Penelitian (Lampiran 4)

AVE 0,579 0,651 0,589

Composite Reliability 0,8709 0,8805 0,8086

Cronbachs Alpha 0,8104 0,821 0,66

Berdasarkan tabel 5.20 dapat diketahui bahwa konstruk Sosial Demografi, Aktivitas Ekonomi, dan Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar sangat baik, karena mimiliki nilai discrimanant validity yang lebih besar dari 0,50 untuk Average Variance Extracted (AVE), dan di atas 0,70 untuk Composite Reliability sedangkan nilai Cronbach Alpha lebih besar dari 0,60.

70

5.3.2.2 Uji Inner Model Uji inner model yang disebut juga pengujian antar konstruk pertama-tama dilakukan dengan melihat pengaruh signifikan antar konstruk yang diuji, seperti yang disajikan pada Tabel 5.21. Tabel 5.21 Inner Loading Antarvariabel konstruk Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar, Tahun 2014 Standard tHubungan Antarvariabel Loading Error Statistics (STERR) Sosial Demografi (X1) -> Aktivitas 0,5995 0,0655 9,1513 Ekonomi (X2) Sosial Demografi (X1) -> Kesejahteraan 0,4001 0,1521 2,6306 (Y1) Aktivitas Ekonomi (X2) -> Kesejahteraan 0,3028 0,1482 2,0427 (Y1)

Sumber: Hasil Penelitian (Lampiran 3)

Dari Tabel 5.21 dapat dilihat bahwa nilai loading hubungan antar variabel memiliki nilai masing-masing lebih besar dari 0,3. Hal ini berarti variabel X1 secara signifikan berpengaruh terhadap X2 dan Y1. Demikian dengan X2 berpengaruh signifikan terhadap Y1. Sedangkan nilai t-hitung > t-tabel (1,671). Artinya semua konstruk berhubungan positif dan signifikan. Variabel yang berpengaruh lebih besar terhadap Kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar adalah Sosial Demografi (X1). Validitas model struktural atau inner model dapat dilihat dari R2 dari variabel konstruk dependen. Untuk R2 dalam penelitian ini terdapat dua konstruk dependen,

71

yaitu Aktivitas Ekonomi (X2) dan Kesejahteraan (Y1). R2 dari Aktivitas Ekonomi (X2) = 0,3594. Oleh karena angka tersebut kurang dari 0,33 berarti model pengaruh Sosial Demografi (X1) terhadap Aktivitas ekonomi (X2) tergolong ”moderat”. Demikian juga R2 dari pengaruh Sosial Demografi (X1) dan Aktivitas ekonomi (X2) terhadap Kesejahteraan (Y1) sebesar 0,3971 oleh karena bernilai kurang dari 0,33 tergolong ”moderat”, sesuai pendapat Chin (dalam Ghozali, 2011). 5.3.2.3

Uji Pengaruh Tidak Langsung Sosial Demografi Kesejahteraan melalui Aktivitas Ekonomi Pemulung

Terhadap

Peran variabel mediasi Aktivitas Ekonomi (X2) atas pengaruh Sosial Demografi (X1) terhadap Kesejahteraan (Y1) dianalisis dengan metode Sobel yang dimodifikasi oleh McKinon. Dengan mengalikan koefisien jalur yang dibagi standar error dari jalur yang dilalui, seperti yang disajikan pada Gambar 5.3.

Aktivitas Ekonomi (X2)

0,5995 (0,0655)

0,3028 (0,1482)

Kesejahteraan (Y1)

Sosial Demografi (X1)

Gambar 5.3 Koefisien Jalur Antarvariabel Penelitian

72

Hasil kali koefisien jalur yang dibagi standar error dari jalur yang dilalui diperoleh nilai χ2 = (0,5995/0,0655) x (0,3028/0,1482) = 18,700. Oleh karena nilai tersebut lebih besar dari 3,81 pada tingkat signifikansi 5 persen, maka dapat dikatakan bahwa variabel Aktivitas Ekonomi (X2) secara signifikan berperan memediasi pengaruh Sosial Demografi (X1) terhadap Kesejahteraan (Y1). 5.3.2.4 Uji Pengaruh Total Faktor Sosial Demografi dan Aktivitas Ekonomi Terhadap Kesejahteraan Keluarga Pemulung Penilaian Goodness of fit pada model PLS dapat diketahui dari nilai predictive prevelance atau Q2. Untuk mengukur seberapa baik nilai observasi yang dihasilkan oleh model serta estimasi parameternya, maka dapat dihitung melalui predictive prevelance. Perhitungan nilai predictive prevelance dalam penelitian ini diperoleh dengan melakukan perhitungan secara manual.

Q 2  1  (1  R12 )(1  R22 ) Q2 = 1 - (1-0,3594)(1-0,3971) Q2 = 0,6138 Hasil perhitungan Q2 atau Stone-Geiser Q Square test diatas adalah sebesar 0,6138. Nilai ini lebih besar dari nol dimana tergolong cukup besar karena mendekati nilai 1. Hal ini mengindikasikan bahwa model secara keseluruhan fit dengan data atau mampu mencerminkan realitas dan fenomena yang terjadi dilapangan. Oleh karena model memiliki predictive prevelance yang tinggi, maka model yang dihasilkan layak digunakan untuk memprediksi.

73

5.4 Pembahasan Hasil Penelitian 5.4.1 Karakteristik Responden Penelitian kesejahteraan pemulung di Kota Denpasar ini menggunakan responden sebanyak 100 orang. Berdasarkan data hasil wawancara diketahui bahwa kaum laki-laki lebih mendominasi pekerjaan ini. Hal ini dikarenakan jenis pekerjaan ini lebih membutuhkan kekuatan fisik. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan Asim (2012) serta Rockson (2013), dimana dalam kedua penelitian tersebut terungkap bahwa pekerjaan sebagai pemulung mayoritas dilakukan oleh kaum laki-laki dibandingkan perempuan. Faktor umur menjadi cerminan kekuatan fisik untuk dapat berproduktivitas atau bekerja. Berdasarkan umur responden yang berprofesi sebagai pemulung lebih didominasi pada umur produktif yaitu berkisar umur 30-49 tahun. Hampir seluruh responden berstatus menikah. Dengan kecenderungan rata-rata lama menikah adalah 21-30 tahun. Jumlah anak yang masih menjadi tanggungan responden umumnya ada 2 orang. Faktor masih menanggung keluarga inilah yang menjadi motivasi utama responden dalam menekuni pekerjaan sebagai pemulung. Sebagian besar pemulung yang ada di Kota Denpasar merupakan kaum migran dari luar pulau Bali, dimana kecenderungan migran adalah berasal dari daerah Jember. Fenomena ini sejalan dengan penelitian Medina (2001) dan Asim (2013) yang berpendapat bahwa pemulung merupakan kaum migran yang datang dari berbagai daerah. Hal ini didukung dari hasil penelitian Bappenas (2009) yang menunjukkan bahwa pekerja sektor informal di perkotaan adalah kaum migran dari

74

desa yang pada waktu-waktu tertentu pulang kembali ke desa, karena umumnya keluarganya tetap tinggal di desa. Pernyataan ini sesuai dengan temuan dilapangan yaitu umumnya keluarga atau anak pemulung tetap tinggal di desa. Asim (2013) menambahkan migrasi terjadi karena pemulung tidak ingin dikenal oleh komunitasnya sendiri sebagai pemulung sampah. Menurut responden, yaitu Bapak Basuki dalam hasil wawancara pada 14 November 2014 di Denpasar menyatakan bahwa: “orang-orang dikampung saya cuma tahunya kalau saya kerja di Bali, mereka sebenarnya ya tidak tahu kalau saya pergi cari kerja disini hanya sebagai pemulung. Saya merasa malu jika orang kampung tahu saya kerja begini .” Pendapat responden diatas menunjukkan bahwa pekerjaan pemulung yang identik dengan sampah merupakan pekerjaan yang tidak bergengsi bagi masyarakat. Responden sengaja melakukan migrasi dari daerah asal untuk menutupi identitasnya yang hanya menjadi seorang pemulung. Rata-rata lamanya waktu responden menjalani pekerjaan pemulung di daerah migran (Kota Denpasar ) adalah kurang dari 5 tahun. Berbekal latar pendidikan yang rendah, yaitu tidak menyelesaikan tingkat pendidikan sekolah dasar pemulung menghabiskan waktu kerja rata-rata 41 hingga 60 jam setiap minggu nya. Aktivitas mengumpulkan sampah barang bekas oleh responden ditempuh dengan jarak 61 hingga 175 km/minggu. Jarak ini ditempuh dengan menggunakan gerobak, sepeda motor, sepeda gayung, atau berjalan kaki. Berbekal modal kurang dari Rp. 500.000,- umumnya pemulung dapat mengumpulkan sampah barang bekas hingga lebih dari 400 kg.

Tak jarang responden harus

75

meminjam modal kepada agen sampah langganan untuk dapat menjalankan pekerjaannya sebagai pencari sampah barang bekas.

5.4.2 Kondisi Kesejahteraan Pemulung Hasil penelitian menujukkan bahwa rata-rata pendapatan yang dihasilkan responden adalah Rp. 500.000,- hingga < Rp. 1.000.000,- untuk setiap dua minggu. Namun demikian hampir sebagian responden memiliki persepsi bahwa pendapatan yang mereka hasilkan cukup untuk mensejahterakan ekonomi keluarga. Hal ini dikarenakan bila dibandingkan dengan UMR, maka

penghasilan yang diperoleh

responden berada diatas batasan UMR yang berlaku di Kota Denpasar, yaitu lebih besar dari Rp. 1.656.900,-. Seperti petikan hasil wawancara dengan bapak Anis selaku responden tanggal 15 November 2014 di Denpasar berikut. “Kerjaan begini enak mbak, hasilnya lumayan banyak dibanding kerja jadi buruh. Cukuplah untuk kebutuhan keluarga saya. Bisa kirim buat biaya anak sekolah di kampung”. Penyataan responden diatas tersebut mengindikasikan bahwa kegiatan memulung sampah barang bekas tidak lagi menjadi pekerjaan yang dijauhi oleh masyarakat, sebab pekerjaan ini cukup menguntungkan. Faktor keamanan saat bekerja ikut menjadi alasan responden tetap menjalankan profesi ini. Tempat kerja yang berbahaya dapat menimbulkan perasaan cemas dan tidak aman saat berada di tempat kerja. Seperti petikan hasil wawancara

76

salah satu responden, yaitu Bapak Ridwan pada tanggal 1 Desember 2014 di Denpasar. “biasanya petugas yang sering sidak itu di rumah saya. Sidaknya cuma masalah KTP atau KIPEM saja, tapi kalau di tempat kerja saya tidak pernah di tangkap atau tertibkan petugas. Jadi menurut saya pekerjaan ini aman sekali. Lagipula lebih baik kerja begini mbak, saya merasa lebih nyaman saja. Mau kerja jam berapa ya terserah saya”. Pendapat responden diatas mengindikasikan bahwa meskipun responden terkadang disidak oleh petugas lingkungan di tempat tinggal karena masalah kependudukan, namun hal tersebut tidak mengganggu aktivitas responden sebagai pemulung. Selain itu hasil survey juga mengungkap bahwa selama menjalankan aktivitas sebagai pemulung di lokasi pembuangan sampah, responden tidak pernah berselisih dengan sesama rekan seprofesi mereka. Demikian dengan kondisi keamanan di lingkungan tinggal. Karena umumnya pemulung tinggal dalam satu komunitas seprofesi, mereka cenderung saling membantu. Persepsi responden terhadap indikator keamanan tersebut tidak didukung oleh persepsi mengenai tingkat kesehatan yang dirasakan. Sebab meskipun responden cenderung memilih menjawab setuju untuk persepsi mengenai kesehatan, namun dari hasil wawancara diketahui bahwa rata-rata responden mengeluhkan sakit masuk angin. Berikut petikan wawancara salah satu responden bernama Bapak Hamid tanggal 1 Desember 2014 di Denpasar. “Biasanya saya sakit masuk angin karena harus kerja keliling cari sampah. Apalagi kalau musim hujan begini. Sampahnya jadi berat, terus kadang kulit saya suka gatal jadinya. Tapi ya namanya aja kerja cari sampah mbak, jadi

77

harus kotor-kotor begini setiap hari. Belum lagi kalau bau sampahnya busuk, harus tahan mbak”. Petikan pernyataan diatas dapat menggambarkan bahwa kondisi kesehatan pemulung di Kota Denpasar cukup rentan terserang penyakit. Hal ini sejalan dengan hasil penelitian Azhari (2009), Patwary dkk (2011) dan Taufik (2013) yang mengatakan bahwa pemulung rentan terserang penyakit terutama pada sakit pernafasan, kulit dan diare. Hasil analisis kondisi

kesejahteraan

pemulung di Kota Denpasar dapat

dikatakan bahwa berada diatas garis kemiskinan. Hal ini diketahui dengan melihat jumlah pendapatan pemulung yang berada pada rentang batasan UMR yang ditetapkan untuk wilayah Kota Denpasar pada tahun 2014, yaitu sebesar Rp 1.656.900,-.

5.4.3 Beda Pendapatan Laki-laki dan Perempuan Hasil analisis uji beda rata-rata menunjukkan bahwa terdapat perbedaan ratarata secara signifikan antara pendapatan responden laki-laki dengan responden perempuan yaitu sebesar 337,236. Artinya pendapatan laki-laki lebih besar dibandingkan pendapatan pemulung perempuan, dimana perbedaan pendapatan yang terjadi adalah berbeda sebesar Rp 337.236,-. Hasil perhitungan data ini sesuai dengan hasil perhitungan beda rata-rata secara manual dengan bantuan program excel. Perbedaan pendapatan terjadi karena jenis pekerjaan ini lebih pantas dikerjakan oleh kaum laki-laki, sebab dibutuhkan tenaga fisik yang tidak sedikit

78

untuk dapat mengerjakannya. Selain faktor fisik, umumnya pemulung perempuan lebih banyak mencurahkan waktunya untuk mengurus kegiatan rumah tangga dibandingkan berkeliling mencari sampah barang bekas. Sehingga pemulung perempuan hanya mendapatkan sampah barang bekas dengan kuantitas yang tidak banyak. Alasan lainnya yang menyebabkan perbedaan pendapatan adalah umumnya perempuan yang berprofesi sebagai pemulung adalah mereka yang sudah berumur tidak muda lagi. Hal ini menyebabkan responden cenderung memilih untuk mencari sampah barang bekas pada satu lokasi saja. Dampaknya adalah jumlah sampah yang mampu dikumpulkan menjadi terbatas. 5.4.4 Pengaruh Faktor Sosial Demografi dan Aktivitas Ekonomi Terhadap Kesejahteraan Pemulung di Kota Denpasar Faktor sosial demografi dan aktivitas ekonomi memiliki hubungan positif dan signifikan, dimana masing-masing nilai t-hitung > t-tabel (1,671). Variabel yang berpengaruh lebih besar terhadap kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar adalah variabel sosial demografi (X1). Dalam variabel sosial demografi (X1) nilai loading tertinggi dimiliki oleh variabel

lama menjadi migran (X1.3) yaitu sebesar 0,898. Artinya faktor lama

menjadi migran menjadi faktor dominan yang mempengaruhi variasi dari variabel sosial demografi (X1). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa lamanya responden menjadi

migran menjadi

faktor

dominan

yang mempengaruhi

percepatan

79

kesejahteraan. Semakin lama responden menjadi migran dan menekuni profesi sebagai pemulung, maka semakin banyak pengalaman yang dimiliki. Hal ini berkaitan dengan pengetahuan pemulung pada lokasi-lokasi pembuangan sampah yang berpotensi untuk mendapatkan sampah barang bekas. Lamanya responden menjadi migran di Kota Denpasar memberikan keuntungan pula kepada pemulung untuk dapat mengumpulkan sampah barang bekas lebih banyak lagi. Hal ini dikarenakan bila responden mengetahui wilayah seputar Kota Denpasar, maka akan menjadi lebih mudah untuk berkeliling mencari sampah barang bekas pada tempat-tempat potensial sesuai dengan jalur yang dilaluinya (Febriyaningsih, 2012). Selain itu responden akan lebih lugas berkeliling tanpa khawatir tersesat. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa lama menjadi migran secara tidak langsung akan berdampak pada banyaknya sampah barang bekas yang dapat dikumpulkan yang pada akhirnya dapat memaksimalkan pendapatan sehingga mempercepat kesejahteraan pemulung. Variabel aktivitas ekonomi (X2) nilai loading tertinggi dimiliki oleh variabel jumlah modal (X2.2) yaitu sebesar 0,886. Artinya faktor jumlah modal merupakan faktor dominan yang mempengaruhi variasi dari variabel aktivitas ekonomi (X2). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa jumlah modal secara tidak langsung dapat mempercepat kesejahteraan. Tak jarang responden harus membayar sejumlah rupiah untuk dapat ditukarkan dengan sampah barang bekas rumah tangga yang tidak digunakan lagi. hal ini mengindikasikan bahwa besarnya jumlah modal yang dimiliki

80

oleh pemulung, akan memberikan peluang kepada pemulung untuk mendapatkan sampah barang bekas yang lebih bernilai harganya. Variabel kesejahteraan (Y1) nilai loading tertinggi dimiliki oleh variabel pendapatan (Y1.1) yaitu sebesar 0.907. artinya faktor pendapatan menjadi faktor dominan dalam mempengaruhi variasi variabel kesejahteraan (Y1). Hal ini menunjukkan bahwa pengukuran tingkat kesejahteraan pemulung di Kota Denpasar lebih didominasi oleh besarnya pendapatan responden.

5.4.5 Pengaruh Tidak Langsung dan Pengaruh Total Sosial Demografi Terhadap Kesejahteraan Melalui Aktivitas Ekonomi Pemulung Variabel Aktivitas Ekonomi (X2) secara signifikan berperan memediasi pengaruh Sosial Demografi (X1) terhadap Kesejahteraan (Y1). Hal ini ditunjukkan dengan nilai χ2 = 18,700 lebih besar dari 3,81 pada tingkat signifikansi 5 persen. Karena nilai χ2 > 3,81 artinya, bahwa kesejahteraan pemulung dipengaruhi oleh faktor sosial demografi melalui variabel aktivitas ekonomi. Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa untuk dapat mempercepat derajat kesejahteraan pemulung, maka dapat dilakukan dengan percepatan sosial demografi (pendidikan, umur, lama menjadi migran, lama menikah, dan jumlah anak) melalui aktivitas ekonomi (jam kerja, jumlah modal, nilai sampah, dan jarak tempuh) pemulung. Hasil perhitungan predictive prevelance atau Q2 menunjukkan bahwa model yang dihasilkan layak digunakan untuk memprediksi. Hal ini dilihat dari nilai predictive prevelance yang tinggi yaitu sebesar 0,6138.

81

Nilai ini memiliki arti bahwa variasi dari perubahan sosial demografi (pendidikan, umur, lama menjadi migran, lama menikah, dan jumlah anak) serta aktivitas ekonomi (jam kerja, jumlah modal, nilai sampah, dan jarak tempuh) berpengaruh terhadap variasi perubahan kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar sebesar 61, 38 persen. Sisanya sebesar 38,62 persen dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian ini.

5.5 Keterbatasan Penelitian Informasi terkait penelitian kesejahteraan pemulung, membutuhkan informasi yang mendalam untuk menganalisa dan meneliti fenomena yang sebenarnya terjadi. Data yang berkualitas adalah syarat utama untuk dapat menggambarkan kondisi terkait penelitian yang dilakukan. Namun demikian, penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan penelitian yang dihadapi peneliti. Dalam penelitian ini keterbatasan penelitian tersebut antara lain. 1) Penelitian bersifat kuantitatif-kualitatif 2) Jumlah sampel yang digunakan masih sedikit 3) Waktu penelitian cukup singkat 4) Lokasi penelitian yang sempit, dan 5) Jumlah variabel masih terbatas

BAB VI SIMPULAN DAN SARAN 6.1 Simpulan Berdasarkan tujuan penelitian serta pembahasan hasil penelitian, maka dapat disampaikan simpulan sebagai berikut. 1) Kondisi kesejahteraan pemulung di Kota Denpasar berada di atas garis kemiskinan dengan perbandingan UMK. 2) Terdapat perbedaan rata-rata pendapatan antara pemulung laki-laki dan pemulung perempuan di Kota Denpasar sebesar Rp 337.236,- dimana pendapatan pemulung laki-laki lebih besar dibandingkan pemulung perempuan. 3) Percepatan peningkatan faktor derajat sosial demografi (pendidikan, umur, lama menjadi migran, lama menikah, dan jumlah anak) akan meningkatkan derajat kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar. 4) Percepatan peningkatan faktor derajat aktivitas ekonomi (jam kerja, jumlah modal, nilai sampah, dan jarak tempuh akan meningkatkan derajat kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar. 5) Percepatan peningkatan faktor sosial demografi (pendidikan, umur, lama menjadi migran, lama menikah, dan jumlah anak) melalui mediasi aktivitas ekonomi (jam kerja, jumlah modal, nilai sampah, dan jarak tempuh) secara signifikan akan meningkatan derajat kesejahteraan pemulung di Kota Denpasar.

82

83

6.2 Saran Besar kecilnya pendapatan yang diterima pemulung bergantung pada jumlah sampah yang berhasil di kumpulkannya. Agar pemulung dapat memaksimalkan tingkat pendapatan dan sekaligus dapat mengurangi jumlah sampah perkotaan dibutuhkan peran penting pemerintah sebagai pengambil kebijakan. Oleh karena itu, untuk dapat mewujudkan hal tersebut dapat disarankan sebagai berikut. 1. Pengadaan program pendidikan non formal bagi pemulung untuk dapat meningkatkan derajat kesejahteraan pemulung. 2. Faktor kesehatan merupkan salah satu bagian terpenting dalam menentukan derajat kesejahteraan pemulung. Melihat kondisi pemulung yang rentang terserang penyakit, maka perlu perhatian khusus oleh pemerintah seperti mengadakan program baik dalam bentuk sosialisasi penggunaan masker saat bekerja, pemeriksaan kesehatan maupun pengobatan gratis khusus bagi pemulung.

Daftar Pustaka

Ameriani, Aisyah. 2006. “Analisis Karakteristik Pemulung, Karakteristik Kerja, Hubungan Sosial, dan Kesejahteraan Pemulung (Kasus Pemukiman Pemulung Di Desa Kedaung, Kecamatan Pamulang,Kabupaten Tangerang, Propinsi Banten)” (Skripsi). Bogor: Institut Pertanian Bogor. Anonim. 2008. Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 18 Tahun 2008 Tentang Pengelolaan Sampah. Jakarta. Menteri Hukum dan Hak Asasi Manusia Republik Indonesia. Anonim. 2013. Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI). Tersedia di: http://kamusbahasaindonesia.org/sampah/mirip#ixzz2NdjA01La [diunduh: 26 September 2013]. Anonim. 2014. Konsep Tenaga Keja. Tersedia di: http://bps.go.id/menutab.php?tabel=1&kat=1&id_subyek=06 [diunduh: 24 Januari 2014]. Anonim. 2014. Timbulan Sampah dari Aktivitas Penduduk Saat Hari Raya, Hari Libur, dan Hari Raya Keagamaan Di Provinsi Bali Tahun 2013. Denpasar: Dinas Pekerjaan Umum Provinsi Bali UPT. Pengelolaan Sampah. Anonim, 2014. Sistem Pengelolaan Kebersihan di Kota Denpasar. Denpasar: Pemerintah Kota Denpasar, Dinas Kebersihan dan Pertamanan Kota Denpasar. Anonim. 2014. Peta Denpasar. Denpasar: Situs Resmi Pemerintah Kota Denpasar. Tersedia di: http://denpasarkota.go.id/index.php/profil/1/Peta-Denpasar. Asim M, Syeda Adila Batool, dan Muhammad Nawaz Chaudhry. 2012. Scavengers and Their Role In The Recycling Of Waste In Sounthwestern Lahore. Resources, conservation and recycling, 58, p:152-162. Asim, Suparti Amir. 2013. Kampung Ekologis Pemulung di Rancamanyar. Tersedia di: http://iplbi.or.id/2013/03/kampung-ekologis-pemulung-di-rancamanyar/. [diunduh: 10 September 2013]. Atmanti, Hastarini Dwi. 2005. Investasi Sumber Daya Manusia Melalui Pendidikan. Dinamika Pembangunan, Vol.2 No.1,:30-39.

84

85

Azhari, Siti Kusumawati. 2009. Sketsa Masyarakat Pemulung Kota Bandung. Jurnal Sosioteknologi, Edisi 17 Tahun 8,: 696-701. Bungin, Burhan. 2011. Metodelogi Penelitian Kuantitatif: Komunikasi, Ekonomi, dan Kebijakan Publik Serta Ilmu-ilmu Sosial Lainnya. Jakarta: Kencana. Dantes, Nyoman. 2012. Metode Penelitian. Yogyakarta: Andi. Darma, Surya, Ole, Dedy. 2013. “Bali Terancam Dikepung Sampah”. Majalah Bali Post, 11-17 November 2013, hal: 8-9, kol. Laporan utama. Eka, Nilakusmawati. 2009. Kajian Aktivitas Ekonomi Pelaku Sektor Informal di Kota Denpasar (Studi kasus Wanita Pedagang Canang Sari). Piramida, Vol.V No.2,:54-64. Ezeah, Chukwunonye, Jak A. Fazakerley, Clive L. Roberts. 2013. Emerging trends in informal sector recycling in developing and transition countries. Journal of Waste Management, 33.p: 2509-2519. Febriyaningsih. 2012. “Ketahanan Keluarga Pemulung (Studi Deskriptif pada Empat Keluarga Pemulung di Pemukiman Al Bahar Rt 09 Rw 02 Kelurahan Abadijaya, Depok)” (Skipsi). Depok: Universitas Indonesia. Ghozali, Imam. 2001. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro. _____________, 2011. Structural Equation Modelin Metode Alternative dengan Partical Least Square. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponogoro. Handayani, M.TH. dan Artini. 2009. Kontribusi Pendapatan Ibu Rumah Tangga Pembuat Makanan Olahan Terhadap Pendapatan Keluarga. Piramida, Vol.V No.1,:9-15. Haris, Deden Muhammad. 2011. Strategi Pengembangan Usaha Sektor Informal Dalam Mendukung Pertumbuhan Ekonomi Dan Penanggulangan Kemiskinan Di Perkotaan. Proceeding Simposium Nasional Otonomi Daerah,:239-245. Hariyani, N., Hendro Prasetyo, Soemarno. 2013. Partisipasi Pemulung dalam Pengelolaan Sampah di TPA Supit Urang, Mulyorejo, Sukun, Malang. J-PAL Vol.4 No.1,:11-17.

86

Hidayati, Tuti. 2007. Pekerja Sektor Informal dan Pengembangan Wilayah di Kota Binjai. Wahana Hijau Jurnal Perencanaan dan Pengembangan Wilayah, Vol.3 No.1,:18-28. Holbert, R Lance and Michael T. Stephenson, 2003. The Important Indirect Effect in Media Effect: Testing for Mediation in Structural Equation Modeling. Journal Broadcasting & Electronic Media, December 2003. Juwita, Siti Pritiza dan Fivi Anggraini. 2007. Pengaruh Human Capital Terhadap Business Performance Melalui Customer Capital. Jurnal Akuntansi dan Keuangan Indonesia, Vol.4 No.2,:229-250. Kerlinger, Fred. N. 2002. Asas-asas Penelitian Beharioral - Edisi Ketiga (penerjemah: Landung R. Simatupang). Yogyakarta: Gadjah Mada University Press. Kusuma, Edward Febriyatri. 2013. Wahyudin 'Mas Ganteng', Jadi Pemulung Sejak SD untuk Bayar Sekolah Hingga S1. Tersedia di: http://news.detik.com/read/2013/03/01/152153/2183408/10/wahyudin-masganteng-jadi-pemulung-sejak-sd-untuk-bayar-sekolah-hinggas1?nd771104bcj. [diunduh: 8 Maret 2013]. Lincolin. Arsyad. 2004. Ekonomi Pembangunan. Yogyakarta: Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi. Mantra, Ida Bagus. 2003. Demografi Umum. Edisi Ke-2. Yogyakarta: Pustaka. Medina, Martin. 2001. Scavenging in America: back to the future?. Resources, Conservation and Recycling Journal, 31. p:229-240. Mulyanto, Sumardi dan Hans Dieter Evers. 1982. Kemiskinan dan Kebutuhan Pokok Cet. II. Jakarta: Rajawali. Mustika, Dwi Setyadhi. 2009. Investasi Swasta Sektor Pariwisata dan Penyerapan Tenaga Kerja di Provinsi Bali (Sebuah Analisis Tipologi Daerah). Input Vol. 1 No. 2,:15-19. Nusantara, Bangun. 2013. “Bali “Pulau Sampah”?”. Majalah Bali Post, 11-17 November 2013, hal: 16, kol. Opini. Nzeadibe, Thaddeus Chidi dan Raymond N.C. Anyadike. 2012. Social participation in city governance and urban livelihoods: Constraints to the informal

87

recycling economy in Aba, Nigeria. Journal of City, Cultue, and Society. 3. p: 313-325. Ongkorahardjo, Martina Dwi Puji Astri., Antonius Susanto dan Dyna Rachmawati. 2008. Analisis Pengaruh Human Capital Terhadap Kinerja Perusahaan (Studi Empiris pada Kantor Akuntan Publik di Indonesia). Jurnal Akuntansi dan Keuangan, Vol.10 No.1,:11-21. Paramita, Mahaprajna dan A.A Ayu Suresmiathi. 2013. Sektor Informal, Pengangguran dan Kemiskinan di Provinsi Bali Tahun 2004 – 2012. Jurusan Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi Universitas Udayana. Parmonangan, Ahmad. 2013. Pemulung dan Kontribusinya pada Penyelamatan Lingkungan. Tersedia di: http://analisadaily.com/news/48989/pemulung-dankontribusinya-pada-penyelamatan-lingkungan [diunduh: 22 November 2013]. Paul, Johannes G., Joan Arce-Jaque, Neil Ravena, Salome P. Villamor. 2013. Integration of the informal sector into municipal solid waste management in the Philippines – Wht does it need?. Journal of Waste Management, 32,p: 2018-2028. Patwary, Masum A. William Thomas O’Hare, M.H. Sarker. An Illicit economy: Scavenging and Recycling Of Medical Waste. Journal of Environmental Management, 92, p:2900-2906. Priyono, Edy. 2002. Situasi Ketenagakerjaan Indonesia dan Tinjauan Kritis Terhadap Kebijakan Upah Minimum. Jurnal Analisis Sosial, Vol.7 No.1. Purnomo. Didit. 2009. Fenomena Migrasi Tenaga Kerja Dan Perannya Bagi Pembangunan Daerah Asal:Studi Empiris Di Kabupaten Wonogiri. Jurnal Ekonomi Pembangunan Vol.10 No.1,;84-102. Rahajuni, Dijan., Endang Sri Gunawati & Irma Suryahani. 2009. Kontribusi Besar Pendapatan Wanita Pemulung Terhadap Pendapatan Keluarga (Studi Kasus pada Wanita Pemulung di Tempat Pembuangan Akhir Gunung Tugel Kabupaten Banyumas). Eko-Regional, Vol.4 No.2 :105-110. Rockson, George N.K., Francis Kemausuor, Raymond Seassey, & Ernest Yanful. 2013. Activities of scavengers and itinerant buyers in Greater Accra, Ghana. Jurnal of Habitat International, 39, p:148-155.

88

Rustariyuni, Surya Dewi. 2013. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Minat Migran Melakukan Mob Ilitas Non Permanen Ke Kota Denpasar. Piramida Vol.IX No.2,:95-104. Salim, Suparti Amir. 2013. Ikatan Peneliti Lingkungan Binaan Indonesia. Kampung Ekologis Pemulung di Rancamanyar. Tersedia di: http://iplbi.or.id/2013/03/kampung-ekologis-pemulung-di-rancamanyar/. [diunduh: 22 November 2013]. Samuelson, Paul A. & William D. Nordhaus. 2002. Makro Ekonomi. Edisi 12 jilid 2. Jakarta : Erlangga. Sangadji, Etta Mamang dan Sopiah 2010. Metodelogi Penelitian – Pendekatan Praktis dalam Penelitian. Yogyakarta: Andi. Santi, Niya Pradnya. 2012. Hubungan Karakteristik Sosial Demografi Konsumen dengan Respon Terhadap Stimuli Komunikasi Pemasaran (Produk Bancassurance AIA-BCA). E-jurnal Universitas Udayana. Sasana, Hadi. 2009. Peran Desentralisai Fiskal. Jurnal Ekonomi Pembangunan Vol.10 No.1,:103-124. Seftiani, Sari. 2010. Kontribusi Migran Terhadap Pertumbuhan Sektor Informal di Perkotaan (Kasus di Jakarta Selatan). Piramida, Vol. VI No.2,:49-55. Setiawan, Satrio Adi. 2010. “Pengaruh Umur, Pendidikan, Pendapatan, Pengalaman Kerja Dan Jenis Kelamin Terhadap Lama Mencari Kerja Bagi Tenaga Kerja Terdidik Di Kota Magelang” (Skripsi). Semarang: Universitas Diponogoro. Subekti. 2013. Ini Rencana Ahok Soal Menggaji Pemulung. Tersedia di: http://www.tempo.co/read/news/2013/04/07/231471674/Ini-Rencana-AhokSoal-Menggaji-Pemulung. [diunduh: 8 Maret 2013]. Sukirno, Sadono. 2004. Makroekonomi Teori Pengantar. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada. _____________. 2008. Mikro Ekonomi Teori Pengantar. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada. Sulistiawati, Rini. 2012. Pengaruh Upah Minimum Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja dan Kesejahteraan Masyarakat di Provinsi di Indonesia. Jurnal EKSOS Vol.8 No.3,:195-211.

89

Suparmoko, M. 2000. Ekonomi dan Pembangunan. Yogyakarta: Liberty. Supartono, Khusnul Ashar dan Mochamad Affandi. 2011. Analisis Pengaruh Variabel Sosial Ekonomi Masyarakat Urban Terhadap Kemandirian Ekonomi Ditinjau Dari Aspek Keuangan, Energi, dan Pangan Di Kecamatan Singosari Kabupaten Malang. Jurnal of Indonesian Applied Economics, Vol.5 No.1,:4456 . Sutardji. 2009. Karakteristik Demografi dan Sosial Ekonomi Pemulung. Jurnal Geografi Vol.6 No.2,:121-132. Suyana Utama, Made. 2014. Modul Metode Kuantitatif. Denpasar: Program MIE Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Udayana. Taufik, Indra. 2013. Persepsi Masyarakat Terhadap Pemulung di Pemukiman TPA Kelurahan Bukit Pinang Kecamatan Samarinda Ulu. E-Journal Sosiologi Konsentrasi, Vol.1 No.4,:85-95. Tirtawan, Nyoman. 2014. “Perda Pegelolaan Sampah Jadi “Sampah””. Bali Post, 25 September, hal: 9. Todaro, Michael P. 2000. Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga, buku I, Edisi Kedelapan. (Haris Munandar). Jakarta: Erlangga. Todaro. MP., dan Stephen C. Smith. 2003. Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga, Jilid I, Edisi Kedelapan. Jakarta: Erlangga. Widodo, Tri. 2005. Peran Sektor Informal Terhadap Perekonomian Daerah: Teori dan Aplikasi. Diskusi yang digelar Pusat Studi Ekonomi dan Kebijakan Publik (PSEKP) pada hari Selasa 7 Maret 2005. Widyatuti, Astrianan. 2012. Analisis Hubungan Antara Produktivitas ekerja dan Tingkat Pendidikan Pekerja Terhadap Kesejahteraan Keluarga di Jawa Tengah Tahun 2009. Economics Development Analysis Journal, 1 (1),p:1-11. Yustisa, Made P W. 2011. “Marginalisasi Wanita Bali dalam Pembangunan Ekonomi Keluarga (Studi Kasus pada Pedagang Wanita di Pasar Sanglah Kelurahan

90

Dauh Puri Klod Kecamatan Denpasar Barat)”. (Skripsi) . Denpasar: Universitas Udayana.

Lampiran 1 KUESIONER PENELITIAN ANALISIS PENGARUH FAKTOR SOSIAL DEMOGRAFI DAN AKTIVITAS EKONOMI TERHADAP KESEJAHTERAAN KELUARGA PEMULUNG DI KOTA DENPASAR

Dengan hormat, Bersama ini saya, Nama

: Made Yustisa Putri Wiyatna

Mahasiswa

: Magister Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi & Bisnis UNUD

Program

: S2 Ilmu Ekonomi

NIM

: 1191462002 Sedang melakukan penelitian mengenai Analisis Pengaruh Faktor Sosial Demografi

dan Aktivitas Ekonomi Terhadap Kesejahteraan Keluarga Pemulung Di Kota Denpasar. Terkait dengan hal tersebut, saya sangat mengharapkan bantuan dari Bapak/Ibu/Saudara/I untuk bersedia mengisi kuesioner ini dengan sebenar-benarnya guna hasil penelitian yang sesuai. Atas kesediaan dan jawaban dari Bapak/Ibu/Saudara/I, saya ucapkan terima kasih.

91

Berikan jawaban yang sebenarnya atas pertanyaan dibawah ini dengan mengisi titiktitik atau melingkari jawaban yang telah tersedia. No. Identitas Responden 1. Nama : ……………………………………… 2. Alamat : ……………………………………… 3. Jenis Kelamin : ……………………………………… a. Laki-laki b. Perempuan 4. Umur : ……………. Tahun 5. Pendidikan a. Tidak sekolah d. Tamat SMP b. Tidak Tamat Sekolah e. Tamat SMA c. Tamat SD f. Lainnya, sebutkan ……………... 6. Agama a. Islam d. Protestan b. Hindu e. Katolik c. Budha f. Lainnya, …………… 7. Daerah Asal : ……………………. 8. Lama Menjadi Migran : ………………..Tahun 9. Lama menekuni profesi pemulung di daerah migran:………………….Tahun. 10. Terakhir pulang ke daerah asal :………………….. 11. Berapa lama pulang :………………….. 12. Status Perkawinan a. Belum Kawin b. Cerai Mati c. Kawin d. Cerai Hidup 13. Lama Menikah : ………Tahun 14. Jumlah anak : …….. Orang 15. Jumlah anak yang ditanggung :……….Orang 16. Umur anak terakhir : ………Tahun 17. Dimanakah biasanya Bapak/Ibu mendapatkan sampah daur ulang? a. TPA b. Perumahan c. TPS d. Jalan Raya e. Lainnya,………………… 18. Berapa jam Bapak/Ibu memulung dalam satu hari? : ………………….Jam/hari 19. Berapa hari Bapak/Ibu memulung dalam satu minggu? :………………Hari/minggu 20. Seberapa jauh Bapak/Ibu menempuh perjalanan untuk mengumpulkan sampah daur ulang? :………………….Km/minggu

92

21. Berapa banyak jumlah sampah daur ulang yang dapat dikumpulkan dalam satu minggu?...............Kg/minggu. 22. Jenis sampah daur ulang apa yang lebih sering Bapak/Ibu kumpulkan? ……………… 23. Berapa jumlah modal yang dibutuhkan untuk memulung? :…………………Rp/minggu 24. Berapa rata-rata jumlah keuntungan yang didapat dari penjualan sampah daur ulang kepada agen? Rp…………… 25. Berapa rata-rata pendapatan Bapak/Ibu per minggu? Rp………… 26. Berapa rata-rata pendapatan Bapak/Ibu/Anak per minggu? Rp………… Jumlah rata-rata pendapatan kotor/bulan

Rp .........................

PERSEPSI RESPONDEN TERHADAP PENINGKATAN DERAJAT KEAMANAN No 1 2 3 4

Sangat setuju

Pernyataan

Setuju

Raguragu

Tidak Setuju

saya merasa aman dalam melaksanakan pekerjaan Saya merasa nyaman menjalankan profesi saya saat ini Saya merasa nyaman di lingkungan tempat saya bekerja Saya merasa nyaman di lingkungan tempat saya tinggal

Sangat tidak setuju

1. Apakah Bapak/Ibu pernah mendapatkan perlakuan tidak baik saat bekerja? a.Ya b. Tidak 2. Jika “ya” profesi/kalangan apa yang berperilaku tersebut Sebutkan ……………………………………….

3. Apakah Bapak/Ibu pernah ditertibkan oleh petugas keamanan? a.Pernah b. Tidak 4. Jika “Pernah”, berapa kali Bapak/Ibu ditertibkan? Sebutkan………………………………….. PERSEPSI RESPONDEN TERHADAP PENINGKATAN DERAJAT KESEHATAN No

Sangat setuju

Pernyataan

1

Kondisi lingkungan tinggal adalah sehat

2

Sanitasi tempat saya tinggal memadai

3 4

tempat

saya

Saya sadar pentingnya menjaga kesehatan diri Saya merasa sehat secara fisik

93

Setuju

Raguragu

Tidak Setuju

Sangat tidak setuju

1. Apakah Bapak/Ibu sering sakit? a. Ya b. Tidak 2. Jika ‘Ya” apa keluhan kesehatan yang paling sering dirasakan Sebutkan ……………………………………………………………….. 3. Jika “Ya” siapakah yang membantu untuk biaya pengobatan Sebutkan, ……………………………………………………….

94

Lampiran 2

Karakteristik Pemulung di Kota Denpasar No

Nama Responden

Alamat

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Imam Sugianto Umiyati Syarifudin Nasiudin Pakyani Riko Hayu Puspitasari Ketut Rai Joni Agus Jun Imam Made Lasmini Rendi Haput Ridwan Rendi Roni Mol Yudi Nur Budiono Mohidin

kusuma bangsa bungtomo pondok indah wibisana lumintang bungtomo cok agung tresna tukad buaji hayam wuruk kusuma bangsa sedap malam antasura penatih gatsu bedahulu bedahulu gatsu bedahulu cok agung tresna penatih yang batu antasura penatih antasura

Jenis kelamin L L P L L L L P L L L L L P L P L L L L L P L L

Umur 36 30 45 33 70 50 27 30 70 41 30 45 51 46 36 50 19 54 53 32 40 35 40 52 95

Status perkawinan Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Belum Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin

Pendidikan

Daerah asal

3 6 0 12 5 9 9 6 9 6 0 5 9 9 6 12 0 9 9 6 5 3 6 4

Bondowoso Jember Jember Probolinggo Jember Jember Jember Singaraja Karangasem Situbondo Probolinggo Jember Jember Denpasar Ciamis Jember Lumajang Bondowoso Jember madura Bondowoso situbondo Jember Situbondo

25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52

Hadi Beni PakNur Subur Marsiu Mimin Armani Anis Sugeng Alim Aini Basuki Hamid Ahmad Aden Nengah Leman Yasa Saidin Yudi Topan Yamin Sadin Hasim Puspa Yudi Udin Inun

penatih sedap malam antasura mahendradata merpati merpati resimuka barat bungtomo bedahulu wibisana bungtomo bedahulu merpati merpati mahendradata nangka bedahulu nangka bedahulu bedahulu bedahulu bedahulu cok agung tresna cok agung tresna antasura cok agung tresna cok agung tresna merpati

L L L L L L P L L L P L L L L L L L L L L L L L P L L P

37 40 32 69 70 45 35 30 53 65 40 50 45 38 52 45 60 50 50 33 37 35 36 55 43 30 35 50

96

Kawin Kawin Kawin Kawin Cerai Mati Kawin Kawin Cerai Hidup Kawin Cerai Hidup Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Cerai Mati

6 5 0 5 9 9 6 6 9 9 5 12 5 6 3 3 9 12 12 9 5 4 6 9 9 9 6 2

Jember Lumajang Jember Tanggerang Lamongan Banyuwangi Bondowoso Kupang Jember Bondowoso Situbondo Lumajang Banyuwangi Banyuwangi Lamongan Karangasem Malang Karangasem Jember Banyuwangi Jember Jember Situbondo Bondowoso Denpasar Jember Situbondo Malang

53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80

Sudi Hasan Yanti Lasmana Yanto Yono Anas Dibio Bambang Sahdi Panji Samsul Adi Heru Hendri Mujiono Minah Yatno Joko Mahmudin Aimin Waluyo Basuki Hariyadi Sumanto Ika Lia Kadek

kusuma bangsa pidada bungtomo wibisana lumintang kusuma bangsa sedap malam sedap malam sedap malam cok agung tresna yang batu mahendradata bajataki bajataki sesetan pidada yang batu cok agung tresna bajataki merpati semilajati semilajati semilajati semilajati semilajati antasura antasura antasura

L L P L L L L L L L L L L L L L P L L L L L L L L P P P

37 38 37 44 60 40 51 29 35 40 49 51 45 53 31 51 42 38 27 28 40 48 46 47 36 34 27 26

97

Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin

3 6 0 3 0 6 0 6 9 4 12 9 4 9 3 5 2 6 4 6 9 9 0 9 0 4 3 0

Bondowoso Jember Jember Probolinggo Lumajang Malang Jember Bondowoso Banyuwangi Madura Jember Situbondo Jember Jember Ciamis Bondowoso Banyuwangi Situbondo Bondowoso Situbondo Banyuwangi Jember Bondowoso Jember Jember Jember Bondowoso Karangasem

81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100

Zidan Mulyo Siti Rukaya Budi Warto Nasrun Burhanudin Murti Helmi Walyo Priyono Luh De Sukirman Erik Sigit Sugeng Ening Purwanto Soleh Raka

sedap malam sesetan bedahulu bungtomo sedap malam a yani mahendradata merpati merpati pondok indah wibisana pesanggaran bungtomo sesetan bajataki Gn Catur bungtomo bedahulu bungtomo bungtomo

L L P L L L L L L L L L L L L L P L L P

37 42 32 46 37 51 48 49 21 50 57 30 48 29 51 46 43 48 49 49

98

Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin Kawin

6 5 0 6 5 2 0 6 9 9 9 0 12 5 6 12 9 12 3 12

Jember Jember Jember Ciamis Malang Situbondo Probolinggo Jember Jember Lumajang Jember Denpasar Lamongan Bondowoso Banyuwangi Jember Jember Jember Jember Banyuwangi

Lampiran 3 Tabulasi Data Responden No

Pendidikan (X1.1)

Umur (X1.2)

Lama menjadi migran (X1.3)

Lama menikah (X1.4)

Jumlah anak (X1.5)

Jam Kerja (X2.1)

Jumlah Modal (X2.2)

Nilai Sampah (X2.3)

Jarak Tempuh (X2.4)

Pendapatan (Y1.1)

Keamanan (Y1.2)

Kesehatan (Y1.3)

1

2

3

2

2

3

3

1

2

2

1

5

4

2

3

2

1

2

3

4

2

4

4

2

4

5

3

1

4

3

4

5

5

5

5

4

1

3

2

4

5

3

1

3

2

2

3

2

2

3

1

5

5

2

5

4

5

1

4

3

5

5

4

5

5

6

4

4

5

5

4

5

4

5

2

4

4

5

7

4

2

1

1

2

2

2

2

2

2

3

1

8

3

2

3

3

5

4

5

4

5

4

5

4

9

4

5

4

5

5

4

5

4

5

4

5

4

10

3

4

3

4

3

5

3

5

4

2

3

5

11

1

2

1

1

3

4

3

5

5

2

1

3

12

2

4

1

4

3

3

3

3

2

3

5

3

13

4

5

5

4

4

5

4

5

4

5

5

5

14

4

4

4

4

2

1

1

2

1

1

2

2

15

3

3

2

2

3

3

2

5

5

5

5

5

16

5

4

5

4

5

4

5

5

4

5

4

5

17

1

1

2

1

1

2

1

2

1

1

2

1

18

4

5

4

5

4

5

5

5

4

5

4

5

19

4

5

4

4

3

5

4

5

4

5

4

5

99

20

3

3

1

1

2

2

1

2

3

1

2

4

21

2

3

1

3

3

3

1

3

5

2

5

5

22

2

3

2

2

3

2

1

1

2

1

1

4

23

3

3

3

4

4

4

5

5

4

4

5

5

24

2

5

4

4

5

4

1

2

5

4

4

5

25

3

3

2

3

2

3

1

2

4

2

5

4

26

2

3

1

3

3

3

1

1

4

1

5

2

27

1

3

3

3

3

2

1

2

4

2

4

4

28

2

5

2

3

2

2

1

2

2

1

3

3

29

4

5

4

5

4

5

5

4

4

5

4

5

30

4

4

5

4

3

5

5

4

4

4

5

4

31

3

3

1

4

2

3

1

1

2

1

2

2

32

3

2

1

3

2

4

1

5

1

2

4

4

33

4

5

5

4

3

5

5

4

4

4

5

5

34

4

5

4

4

5

5

4

4

5

2

5

3

35

2

3

2

3

3

3

4

5

5

3

4

1

36

5

4

5

4

4

5

4

4

4

4

5

5

37

2

4

3

3

3

3

4

5

4

4

4

4

38

3

3

2

2

2

2

1

1

2

1

5

4

39

2

5

3

3

4

2

1

2

3

2

5

1

40

2

4

5

4

5

5

4

4

5

1

5

5

41

4

5

5

4

4

4

4

4

5

4

5

4

42

5

4

5

4

3

5

3

5

4

5

5

4

43

5

4

5

4

4

5

5

4

5

5

5

4

44

4

3

2

1

5

4

5

4

5

4

5

4

100

45

2

3

1

1

2

3

3

3

2

3

5

4

46

2

3

1

5

3

3

1

2

5

2

1

2

47

3

3

1

1

3

3

2

2

5

1

2

3

48

4

5

5

4

4

5

5

4

4

5

5

4

49

4

4

5

4

4

4

5

1

5

4

5

5

50

4

2

1

1

3

3

1

5

4

2

4

5

51

3

3

1

3

3

3

3

3

5

3

5

4

52

2

4

3

4

4

5

4

4

4

1

5

1

53

2

3

2

2

3

4

1

3

5

1

5

4

54

3

3

1

2

2

3

3

3

3

2

5

3

55

1

3

1

2

3

2

1

2

2

1

3

4

56

2

4

2

4

2

3

3

5

3

2

5

4

57

1

5

4

4

4

5

4

4

5

3

5

1

58

3

3

3

3

3

2

3

5

4

3

3

2

59

1

5

2

2

2

2

1

2

2

1

5

1

60

3

2

1

1

2

3

2

3

4

2

2

3

61

4

3

1

2

3

3

2

5

3

2

5

4

62

2

3

1

3

3

3

1

3

5

1

5

5

63

5

4

4

5

4

4

5

4

4

5

5

4

64

4

5

4

4

2

3

2

2

3

4

5

5

65

2

4

1

3

3

3

4

3

4

3

3

4

66

4

5

4

5

3

5

5

4

4

4

5

4

67

2

3

1

1

2

3

5

5

5

4

5

3

68

2

5

3

4

4

3

3

5

5

2

4

2

69

2

4

3

3

2

3

1

2

2

1

5

3

101

70

3

3

2

2

3

3

3

4

4

2

5

4

71

2

2

1

1

2

4

3

4

5

2

4

1

72

3

2

1

2

3

3

1

3

4

3

3

3

73

4

3

3

3

5

4

3

4

5

4

5

5

74

4

4

5

4

5

4

5

5

3

1

3

3

75

1

4

1

4

2

3

2

4

5

2

5

4

76

4

4

1

4

3

4

2

3

3

2

5

2

77

1

3

1

2

3

3

3

3

4

2

3

4

78

2

3

1

3

3

4

1

1

5

1

2

3

79

2

2

1

2

3

5

2

2

4

1

2

3

80

1

2

2

2

3

2

1

1

2

1

3

4

81

3

3

1

3

2

4

3

5

5

3

4

3

82

2

4

2

3

4

4

2

4

5

2

5

4

83

1

3

1

3

3

3

1

2

3

1

3

1

84

3

4

2

4

3

3

1

3

4

2

5

4

85

2

3

1

3

3

4

2

3

5

1

1

3

86

2

5

3

4

2

3

1

2

3

3

5

4

87

1

4

1

4

5

5

4

5

4

5

5

4

88

3

4

2

4

3

4

1

3

3

2

3

3

89

4

2

1

1

2

3

1

2

3

3

5

4

90

4

4

5

5

5

4

5

5

5

2

3

1

91

4

5

4

4

2

2

1

2

3

5

4

5

92

1

2

1

2

3

2

1

2

2

1

2

5

93

5

4

5

4

3

3

4

5

4

4

4

5

94

2

2

1

1

2

3

4

2

5

4

5

4

102

95

3

5

2

4

3

5

4

2

4

3

5

3

96

5

4

5

4

5

4

5

5

4

5

5

4

97

4

4

5

4

3

2

1

1

3

5

4

5

98

5

4

4

5

3

5

4

5

5

4

4

5

99

2

4

5

5

3

4

5

5

5

4

5

5

100

5

4

4

5

3

4

5

4

5

4

5

5

103

Lampiran 3 Tabulasi Data Responden No

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

Pendidikan (X1.1)

Umur (X1.2)

Lama menjadi migran (X1.3)

Lama menikah (X1.4)

Jumlah anak (X1.5)

Jam Kerja (X2.1)

Jumlah Modal (X2.2)

Nilai Sampah (X2.3)

Jarak Tempuh (X2.4)

Pendapatan (Y1.1)

Keamanan (Y1.2)

Kesehatan (Y1.3)

3 6 0 12 5 9 9 6 9 6 0 5 9 9 6 12 0 9 9 6 5

36 30 45 33 70 50 27 30 70 41 30 45 51 46 36 50 19 54 53 32 40

10 5 14 1 23 31 5 13 21 13 5 2 32 24 7 31 6 23 25 3 3

10 8 25 14 43 31 1 14 43 22 5 23 25 24 6 30 0 32 27 4 18

2 2 5 1 0 3 1 4 4 2 2 2 3 1 2 4 0 3 2 1 2

56 77 91 30 70 82 24 70 77 82 70 56 82 9 49 77 28 82 91 28 60

70 700 2050 1500 1400 1750 700 2050 2100 1100 1400 1400 1550 0 700 2050 70 2050 1550 350 300

175 350 700 200 700 420 150 350 350 930 700 230 650 150 800 550 150 500 500 140 240

35 70 70 30 175 30 30 90 90 70 105 35 70 6 105 70 7 70 70 55 90

280 560 350 1200 1550 1550 550 1600 1600 950 700 1150 2050 100 2200 2050 150 2100 2100 490 510

SS S R STS SS S R SS SS R STS SS SS TS SS S TS SS SS TS SS

S SS TS STS SS SS STS S TS SS R R SS TS SS SS STS SS SS S SS

104

22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49

3 6 4 6 5 0 5 9 9 6 6 9 9 5 12 5 6 3 3 9 12 12 9 5 4 6 9 9

35 40 52 37 40 32 69 70 45 35 30 53 65 40 50 45 38 52 45 60 50 50 33 37 35 36 55 43

7 12 23 10 5 12 9 30 31 5 1 31 27 7 35 15 8 17 34 32 32 31 8 5 4 3 33 31

10 21 30 16 17 12 20 50 24 22 12 33 30 20 31 20 10 20 24 29 25 32 3 4 31 5 30 23

2 3 4 1 2 2 1 3 2 1 1 2 4 2 3 2 1 3 4 3 2 3 4 1 2 2 3 3

21 77 77 42 42 36 24 82 84 56 63 82 82 42 82 42 35 28 82 63 82 82 77 56 49 56 82 77

0 2050 350 450 210 450 60 2050 2050 70 105 2050 2050 1750 2050 2100 350 210 1600 1550 1050 2050 2100 1050 350 700 2050 2100 105

70 700 175 150 100 200 120 400 350 100 700 350 350 450 360 450 100 150 320 350 500 350 400 300 200 150 310 100

21 70 105 72 70 72 24 65 63 21 14 77 85 105 75 70 35 56 90 85 70 140 84 30 105 105 61 82

100 1600 1700 600 420 900 240 2050 1800 200 700 1750 700 1120 1600 1800 490 560 210 1600 2050 2100 1800 1050 560 490 2050 1800

STS SS S SS SS S R S SS TS S SS SS S SS S SS SS SS SS SS SS SS SS STS TS SS SS

S SS SS S TS S R SS S TS S SS R STS SS S S STS SS S S S S S TS R S SS

50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77

9 6 2 3 6 0 3 0 6 0 6 9 4 12 9 4 9 3 5 2 6 4 6 9 9 0 9 0

30 35 50 37 38 37 44 60 40 51 29 35 40 49 51 45 53 31 51 42 38 27 28 40 48 46 47 36

5 5 20 9 5 4 8 23 13 9 5 3 3 21 22 3 22 3 20 12 7 2 1 16 31 5 2 4

5 11 30 10 8 9 24 30 20 10 2 7 17 31 25 20 32 4 30 20 8 3 6 20 23 25 25 8

2 2 3 2 1 2 1 3 2 1 1 2 2 3 1 2 2 1 3 1 2 1 2 4 4 1 2 2

49 49 82 70 60 36 42 82 35 24 42 48 48 63 49 56 82 49 56 42 42 70 54 63 63 54 63 56

140 1400 1600 350 1200 300 1200 1550 1050 280 840 600 300 2050 525 1750 2100 2100 1050 70 1050 1050 360 1050 2100 600 700 1050 106

700 250 340 250 300 200 700 340 700 120 250 500 300 350 200 300 400 600 500 200 400 400 300 400 500 350 300 300

70 84 68 105 48 30 60 105 70 30 70 54 96 70 56 63 70 91 140 21 70 126 72 84 56 108 56 70

700 1050 300 490 600 300 900 1100 1150 250 560 600 500 2100 1600 1400 1800 2000 840 250 840 800 1100 1800 320 720 650 770

TS SS SS SS SS R SS SS R SS TS SS SS SS SS R SS SS S SS SS S R SS R STS SS R

SS S STS S R S S STS TS STS R S SS S SS S S R TS R S STS R SS R S TS S

78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100

4 3 0 6 5 0 6 5 2 0 6 9 9 9 0 12 5 6 12 9 12 3 12

34 27 26 37 42 32 46 37 51 48 49 21 50 57 30 48 29 51 46 43 48 49 49

1 2 8 4 6 2 6 2 20 4 7 1 31 21 0 31 3 8 31 31 22 31 21

18 7 8 12 13 15 23 14 30 25 27 2 31 27 10 21 3 25 27 21 31 31 31

2 2 2 1 3 2 2 2 1 4 2 1 4 1 2 2 1 2 4 2 2 2 2

70 84 21 63 63 42 49 63 42 82 63 42 63 35 36 49 49 82 77 28 82 63 63

490 560 0 1050 560 210 280 700 280 1550 350 210 2100 0 0 1550 1600 1550 2500 0 1600 2100 2050

107

100 120 50 600 400 200 300 300 150 450 275 200 600 150 180 410 200 150 700 100 420 600 350

140 70 35 126 105 56 77 105 56 70 42 49 84 56 36 70 105 70 70 56 120 140 98

300 300 200 1500 840 280 800 500 1000 2050 840 1200 840 2050 360 1500 1500 1050 2100 2200 1700 1600 1550

TS TS R S SS R SS STS SS SS R SS R S TS S SS SS SS S S SS SS

R R S R S STS S R S S R TS STS SS SS SS S R S SS SS SS SS

Lampiran 3 OUTER-LOADING BOOTSTRAPPING Sample 0 Sample 1 Sample 2 Sample 3 Sample 4 Sample 5 Sample 6 Sample 7 Sample 8 Sample 9 Sample 10 Sample 11 Sample 12 Sample 13 Sample 14 Sample 15 Sample 16 Sample 17 Sample 18 Sample 19 Sample 20 Sample 21

x11 0,4578 0,7835 0,6961 0,7062 0,5769 0,5768 0,5979 0,6478 0,5083 0,5862 0,6983 0,6545 0,7604 0,6445 0,5688 0,6341 0,7744 0,7543 0,5582 0,6898 0,3953 0,7129

x12 0,7556 0,4818 0,6853 0,7558 0,8203 0,6766 0,8349 0,7379 0,8117 0,8212 0,6947 0,6851 0,8097 0,7801 0,7259 0,7024 0,7651 0,8071 0,8616 0,7473 0,7675 0,8183

x13 0,8979 0,8591 0,93 0,9112 0,9252 0,8929 0,9135 0,9289 0,8617 0,8751 0,8803 0,9036 0,8842 0,9084 0,8478 0,9164 0,9249 0,922 0,912 0,9164 0,929 0,8438

x14 0,8256 0,7286 0,8422 0,8175 0,8944 0,7642 0,8611 0,737 0,9064 0,853 0,7649 0,784 0,8528 0,8557 0,883 0,6696 0,8035 0,8185 0,8877 0,7758 0,882 0,8289

x15 0,6922 0,6438 0,6654 0,5635 0,6906 0,6996 0,5837 0,6317 0,7006 0,6827 0,5807 0,5664 0,6694 0,5639 0,7367 0,6488 0,7128 0,586 0,4063 0,4405 0,6404 0,5409

x21 0,8883 0,7454 0,8852 0,8194 0,8354 0,8431 0,8092 0,831 0,9052 0,8597 0,9077 0,8482 0,8618 0,8804 0,8305 0,8416 0,8679 0,8727 0,8694 0,8867 0,8084 0,8714

108

x22 0,8593 0,9003 0,8707 0,8734 0,9121 0,8732 0,8945 0,9089 0,8998 0,8829 0,9151 0,9048 0,9 0,8873 0,8691 0,9001 0,8897 0,8935 0,9039 0,9384 0,8733 0,9018

x23 0,8203 0,8748 0,7729 0,618 0,8247 0,7433 0,8002 0,8016 0,9007 0,8461 0,9117 0,8395 0,7929 0,7123 0,8009 0,795 0,8694 0,8232 0,8609 0,5903 0,8372 0,8585

x24 0,5868 0,8003 0,5412 0,6499 0,5791 0,6055 0,5867 0,3626 0,7205 0,7266 0,6519 0,7103 0,6582 0,4984 0,6751 0,5004 0,6284 0,6079 0,5865 0,2643 0,6065 0,6062

y11 0,9321 0,9348 0,9341 0,9218 0,909 0,902 0,9016 0,914 0,9081 0,8865 0,8911 0,9138 0,9209 0,9239 0,9201 0,8898 0,9492 0,8845 0,8933 0,8598 0,8926 0,9037

y12 0,7007 0,7144 0,7026 0,7765 0,8052 0,6396 0,7619 0,6392 0,6869 0,7866 0,7184 0,5827 0,8442 0,6843 0,6432 0,7898 0,6261 0,7405 0,6993 0,6448 0,7752 0,7502

y13 0,6987 0,68 0,7543 0,4963 0,4502 0,7427 0,7047 0,6906 0,5608 0,7277 0,7803 0,8025 0,6976 0,6475 0,6936 0,7325 0,7214 0,6406 0,6351 0,5739 0,4897 0,6732

Sample 22 Sample 23 Sample 24 Sample 25 Sample 26 Sample 27 Sample 28 Sample 29 Sample 30 Sample 31 Sample 32 Sample 33 Sample 34 Sample 35 Sample 36 Sample 37 Sample 38 Sample 39 Sample 40 Sample 41 Sample 42 Sample 43 Sample 44 Sample 45 Sample 46 Sample 47 Sample 48

0,722 0,5634 0,6836 0,6648 0,5491 0,5981 0,5596 0,6965 0,5643 0,5852 0,5893 0,7594 0,6137 0,5565 0,7395 0,5799 0,5331 0,6418 0,6492 0,4669 0,4851 0,6865 0,733 0,6541 0,5522 0,4839 0,6383

0,8235 0,8166 0,7055 0,8047 0,7246 0,7277 0,8443 0,857 0,8398 0,7648 0,7845 0,7935 0,7954 0,6859 0,6692 0,7378 0,6978 0,7793 0,6765 0,7963 0,7666 0,6677 0,7463 0,779 0,7963 0,7888 0,7134

0,8232 0,9161 0,8959 0,8875 0,871 0,9267 0,8962 0,9106 0,904 0,9166 0,9197 0,9087 0,9054 0,8679 0,9109 0,9291 0,9007 0,886 0,9065 0,9355 0,9275 0,9043 0,9052 0,9198 0,8396 0,9046 0,9177

0,8412 0,8178 0,8333 0,9054 0,7953 0,8706 0,8949 0,8819 0,8898 0,8811 0,8218 0,8591 0,8667 0,758 0,8264 0,8332 0,7316 0,8468 0,7543 0,8194 0,8643 0,8155 0,7852 0,9115 0,864 0,843 0,7901

0,6627 0,6801 0,571 0,5654 0,5773 0,6361 0,6268 0,6864 0,5736 0,5789 0,6157 0,6543 0,6627 0,6546 0,5146 0,5848 0,6819 0,6311 0,711 0,6412 0,6782 0,6322 0,7169 0,5489 0,758 0,7226 0,6135

0,8664 0,8081 0,8347 0,8893 0,8274 0,8693 0,8593 0,8419 0,9148 0,8213 0,8497 0,8577 0,8526 0,8463 0,8896 0,8442 0,8789 0,8653 0,8422 0,869 0,8359 0,8354 0,8545 0,8784 0,8475 0,8478 0,8193

109

0,891 0,8596 0,9121 0,9223 0,8729 0,9051 0,8608 0,8925 0,8671 0,9087 0,8916 0,8876 0,8783 0,8778 0,8731 0,9023 0,8834 0,8996 0,9007 0,8714 0,8857 0,8809 0,9068 0,8835 0,8936 0,85 0,9192

0,7875 0,6941 0,878 0,8969 0,8285 0,8506 0,8272 0,8537 0,8556 0,775 0,6591 0,8293 0,7591 0,793 0,8234 0,8136 0,8133 0,7695 0,7914 0,8149 0,8167 0,8323 0,8462 0,8071 0,8047 0,8169 0,7663

0,7132 0,7183 0,7843 0,6084 0,7542 0,6199 0,7379 0,695 0,6818 0,6799 0,5535 0,6282 0,6962 0,7941 0,6876 0,4724 0,7191 0,5627 0,7142 0,7827 0,655 0,6514 0,7857 0,7539 0,7373 0,7328 0,6656

0,8758 0,8599 0,8816 0,9226 0,8935 0,9043 0,8988 0,8916 0,8988 0,9123 0,9012 0,9053 0,9234 0,825 0,9355 0,9244 0,8926 0,9077 0,9078 0,9157 0,881 0,9101 0,9226 0,8998 0,8913 0,9035 0,9054

0,7286 0,7641 0,6702 0,7201 0,7741 0,7772 0,8221 0,7358 0,7276 0,8012 0,7247 0,7458 0,6961 0,7751 0,6306 0,59 0,6872 0,7832 0,7635 0,8519 0,7333 0,6189 0,6739 0,6362 0,7669 0,7045 0,7077

0,7595 0,6187 0,5993 0,646 0,7272 0,7492 0,6249 0,7736 0,5458 0,5477 0,6834 0,6768 0,685 0,6922 0,7422 0,6437 0,4673 0,7029 0,6921 0,5625 0,5287 0,7609 0,773 0,6331 0,5871 0,5662 0,6208

Sample 49 Sample 50 Sample 51 Sample 52 Sample 53 Sample 54 Sample 55 Sample 56 Sample 57 Sample 58 Sample 59 Sample 60 Sample 61 Sample 62 Sample 63 Sample 64 Sample 65 Sample 66 Sample 67 Sample 68 Sample 69 Sample 70 Sample 71 Sample 72 Sample 73 Sample 74 Sample 75

0,5276 0,7028 0,5425 0,657 0,5779 0,6797 0,6781 0,7384 0,6383 0,6763 0,5411 0,5749 0,7089 0,6978 0,7175 0,6091 0,6499 0,4594 0,6554 0,7662 0,623 0,5353 0,6723 0,7271 0,6431 0,6543 0,6614

0,8494 0,8198 0,7767 0,7184 0,888 0,8383 0,7894 0,6829 0,7249 0,8264 0,7901 0,7416 0,7702 0,8265 0,7727 0,7047 0,8 0,8712 0,7749 0,7407 0,732 0,786 0,7662 0,7875 0,7331 0,7998 0,8269

0,9262 0,9021 0,9205 0,8607 0,852 0,9051 0,9048 0,8938 0,8711 0,9109 0,9063 0,9021 0,8383 0,8963 0,8674 0,9147 0,9231 0,8983 0,8809 0,899 0,9041 0,8739 0,8937 0,9056 0,9095 0,9181 0,8952

0,8498 0,8638 0,7911 0,8019 0,8949 0,8946 0,6874 0,8577 0,7736 0,8642 0,7944 0,8364 0,8947 0,8442 0,8106 0,8286 0,8289 0,8511 0,8625 0,8414 0,8048 0,8893 0,8894 0,8419 0,8178 0,855 0,8479

0,5636 0,4391 0,7362 0,5611 0,7058 0,6543 0,65 0,4807 0,5855 0,6369 0,6862 0,6898 0,6878 0,7077 0,5857 0,7629 0,6461 0,6964 0,5199 0,6505 0,5772 0,6635 0,7365 0,6834 0,6873 0,5982 0,5056

0,8323 0,7954 0,8438 0,8449 0,8128 0,8276 0,7768 0,8263 0,8483 0,8596 0,8559 0,8599 0,8802 0,8515 0,8146 0,8422 0,8614 0,8245 0,8348 0,8692 0,844 0,8375 0,9008 0,8371 0,8687 0,8117 0,8127

110

0,8683 0,885 0,8743 0,8713 0,912 0,8881 0,8851 0,9038 0,8961 0,9194 0,8413 0,8768 0,9078 0,8812 0,905 0,8701 0,8906 0,9092 0,9018 0,9062 0,8983 0,8815 0,8968 0,9065 0,9062 0,8754 0,8956

0,7982 0,7843 0,8298 0,7776 0,8617 0,7843 0,8362 0,8785 0,7661 0,741 0,8014 0,8023 0,8495 0,7813 0,6953 0,8163 0,8011 0,8198 0,8272 0,8261 0,8074 0,8724 0,7408 0,9005 0,8142 0,7559 0,8526

0,6653 0,562 0,5685 0,7658 0,758 0,4803 0,5131 0,7433 0,6217 0,632 0,6623 0,7155 0,6432 0,5077 0,6816 0,5989 0,506 0,5815 0,522 0,7007 0,7201 0,5493 0,7758 0,6276 0,5113 0,7192 0,5841

0,9092 0,9161 0,9036 0,8995 0,8506 0,9006 0,9051 0,9044 0,8902 0,9044 0,9274 0,8862 0,9035 0,8801 0,8806 0,9092 0,8996 0,8702 0,9341 0,8947 0,8818 0,8956 0,8869 0,9145 0,8825 0,912 0,8871

0,6121 0,6378 0,644 0,7733 0,7147 0,734 0,7043 0,7321 0,7154 0,6983 0,715 0,758 0,6663 0,6117 0,7748 0,6814 0,6521 0,6499 0,7213 0,746 0,5764 0,6185 0,6654 0,8175 0,6898 0,7269 0,7388

0,7054 0,714 0,5532 0,503 0,8001 0,6854 0,7221 0,6858 0,7189 0,6767 0,4387 0,6559 0,8022 0,6693 0,6285 0,6483 0,7533 0,6333 0,2285 0,7238 0,7522 0,5568 0,6693 0,6237 0,7752 0,7095 0,7611

Sample 76 Sample 77 Sample 78 Sample 79 Sample 80 Sample 81 Sample 82 Sample 83 Sample 84 Sample 85 Sample 86 Sample 87 Sample 88 Sample 89 Sample 90 Sample 91 Sample 92 Sample 93 Sample 94 Sample 95 Sample 96 Sample 97 Sample 98 Sample 99

0,7157 0,7037 0,3857 0,706 0,6674 0,4957 0,7064 0,5907 0,5673 0,6351 0,5809 0,6658 0,4413 0,5632 0,7331 0,6108 0,355 0,7116 0,5588 0,713 0,6216 0,5436 0,5797 0,7006

0,6612 0,8327 0,823 0,8022 0,6434 0,8723 0,7637 0,8549 0,7797 0,8115 0,7787 0,7457 0,8681 0,6813 0,777 0,7669 0,7967 0,8722 0,7771 0,6588 0,731 0,6561 0,672 0,719

0,931 0,8958 0,8993 0,9202 0,906 0,8706 0,8665 0,8981 0,893 0,9085 0,9058 0,9208 0,9147 0,9266 0,8355 0,9278 0,8975 0,9015 0,8807 0,8965 0,8844 0,9121 0,8981 0,8763

0,7531 0,8208 0,8643 0,8197 0,6971 0,8538 0,7822 0,8421 0,8659 0,8286 0,8245 0,8145 0,8309 0,7918 0,7849 0,8481 0,888 0,718 0,8414 0,796 0,8195 0,8024 0,8085 0,824

0,5222 0,6455 0,718 0,7038 0,6348 0,6693 0,5681 0,5996 0,6225 0,5441 0,708 0,5844 0,5549 0,5555 0,5 0,6562 0,6763 0,5095 0,6057 0,5898 0,6337 0,594 0,6324 0,6732

0,8295 0,8089 0,845 0,9271 0,8402 0,8759 0,9015 0,837 0,8608 0,8752 0,8711 0,8836 0,8429 0,867 0,8578 0,871 0,8478 0,879 0,8252 0,8204 0,8625 0,8716 0,7921 0,8654

111

0,9081 0,8812 0,8833 0,8935 0,9201 0,8539 0,8813 0,881 0,8627 0,8893 0,8835 0,8833 0,8657 0,8821 0,8711 0,9035 0,8829 0,8958 0,8773 0,8978 0,8995 0,8995 0,9062 0,8636

0,905 0,8278 0,7403 0,8238 0,8614 0,8084 0,7588 0,7196 0,8234 0,8475 0,8421 0,7128 0,7694 0,8232 0,8552 0,8399 0,9014 0,8003 0,8466 0,7791 0,8707 0,8468 0,826 0,7929

0,6493 0,5162 0,6522 0,7185 0,6787 0,7084 0,6985 0,6213 0,6417 0,7013 0,6608 0,7247 0,7297 0,7732 0,5908 0,6961 0,7286 0,5272 0,6939 0,5678 0,6542 0,6775 0,7321 0,6286

0,9239 0,894 0,8879 0,9041 0,8883 0,8569 0,8973 0,9103 0,8876 0,9204 0,906 0,8763 0,8989 0,9092 0,8968 0,9173 0,8657 0,9089 0,9405 0,9013 0,9289 0,8987 0,9235 0,9102

0,7131 0,7713 0,7531 0,7369 0,6399 0,7525 0,7714 0,8484 0,6295 0,6853 0,5953 0,6257 0,7823 0,787 0,644 0,7172 0,7896 0,7299 0,5546 0,6212 0,6826 0,772 0,8081 0,6745

0,585 0,7607 0,6617 0,7501 0,7957 0,7467 0,7146 0,7125 0,7441 0,6218 0,7059 0,6343 0,6481 0,4208 0,6125 0,7357 0,476 0,7115 0,6829 0,7545 0,6907 0,5647 0,5796 0,8018

x11 <- X1 x12 <- X1 x13 <- X1 x14 <- X1 x15 <- X1 x21 <- X2 x22 <- X2 x23 <- X2 x24 <- X2 y11 <- Y1 y12 <- Y1 y13 <- Y1

Original Sample (O) 0,6338 0,7686 0,8982 0,8292 0,639 0,8509 0,8864 0,808 0,6636 0,9066 0,7044 0,6704

Sample Mean (M) 0,624 0,7661 0,8986 0,8278 0,6263 0,8505 0,8895 0,8094 0,6463 0,9016 0,7118 0,6611

112

Standard Deviation (STDEV) 0,0902 0,0649 0,024 0,0495 0,0723 0,0295 0,0175 0,0564 0,0937 0,0201 0,0658 0,0987

Standard Error (STERR) 0,0902 0,0649 0,024 0,0495 0,0723 0,0295 0,0175 0,0564 0,0937 0,0201 0,0658 0,0987

T Statistics (|O/STERR|) 7,0232 11,847 37,4707 16,7607 8,8429 28,7947 50,6298 14,3242 7,0797 45,1725 10,7122 6,7934

BOOTSTRAPPING - OUTER WEIGHT Sample 0 Sample 1 Sample 2 Sample 3 Sample 4 Sample 5 Sample 6 Sample 7 Sample 8 Sample 9 Sample 10 Sample 11 Sample 12 Sample 13 Sample 14 Sample 15 Sample 16 Sample 17 Sample 18 Sample 19 Sample 20 Sample 21 Sample 22 Sample 23

x11 0,1896 0,3849 0,2766 0,2547 0,2238 0,2208 0,2499 0,2877 0,1937 0,2405 0,2689 0,3192 0,2775 0,2582 0,2334 0,2851 0,3052 0,2891 0,2273 0,3325 0,1728 0,3132 0,2734 0,2368

x12 0,2244 0,0937 0,1697 0,2455 0,2403 0,2046 0,2619 0,2224 0,2461 0,2504 0,2307 0,2072 0,2361 0,2521 0,2247 0,2036 0,2161 0,2401 0,2771 0,2099 0,2278 0,2284 0,2628 0,237

x13 0,3358 0,3334 0,3066 0,3223 0,2895 0,3424 0,3343 0,3571 0,27 0,3062 0,3019 0,3309 0,2687 0,3229 0,276 0,383 0,3013 0,2897 0,3528 0,3743 0,3555 0,3231 0,2528 0,333

x14 0,2623 0,155 0,2799 0,2633 0,296 0,2801 0,2578 0,2374 0,2849 0,2497 0,259 0,2587 0,2384 0,3111 0,2895 0,1692 0,1921 0,2398 0,2823 0,2583 0,3112 0,2366 0,2533 0,2512

x15 0,3259 0,3945 0,256 0,2229 0,2044 0,3065 0,1791 0,2262 0,301 0,2526 0,324 0,26 0,2346 0,1373 0,2912 0,3266 0,2319 0,2129 0,1526 0,1598 0,2375 0,224 0,2489 0,239

x21 0,3652 0,2459 0,3502 0,3459 0,3622 0,3593 0,3692 0,3701 0,3231 0,3548 0,309 0,3107 0,3256 0,4123 0,3181 0,3643 0,3423 0,3662 0,3314 0,4424 0,289 0,3154 0,3329 0,3276

113

x22 0,3897 0,3678 0,4214 0,4508 0,4167 0,3956 0,4343 0,4507 0,3456 0,3481 0,3523 0,3645 0,4254 0,469 0,3717 0,4414 0,3708 0,4222 0,4435 0,6195 0,4086 0,3672 0,3755 0,4495

x23 0,2764 0,3232 0,2802 0,2648 0,2793 0,2992 0,3 0,3095 0,297 0,2712 0,3155 0,286 0,2601 0,2243 0,3161 0,3095 0,2814 0,2539 0,2971 0,0927 0,367 0,3359 0,2555 0,2244

x24 0,1943 0,2535 0,1967 0,245 0,1501 0,2134 0,124 0,0958 0,1791 0,2177 0,1679 0,2345 0,198 0,1225 0,2365 0,1 0,2044 0,1549 0,0942 -0,1072 0,1686 0,1743 0,2465 0,2688

y11 0,6251 0,6022 0,5794 0,6271 0,6066 0,5969 0,577 0,6616 0,6516 0,4843 0,5292 0,5377 0,5193 0,651 0,6478 0,5582 0,7126 0,5838 0,6042 0,633 0,5849 0,5486 0,5498 0,5791

y12 0,3522 0,3184 0,314 0,4515 0,489 0,2974 0,4324 0,3035 0,3914 0,3951 0,3819 0,3201 0,3915 0,3527 0,3663 0,3876 0,2264 0,4031 0,4299 0,4447 0,4968 0,4094 0,3497 0,457

y13 0,244 0,3083 0,3157 0,1438 0,1219 0,3654 0,2134 0,2916 0,2487 0,3571 0,3256 0,4014 0,2742 0,2428 0,2427 0,2692 0,252 0,2891 0,2513 0,2946 0,1894 0,2928 0,3472 0,2471

Sample 24 Sample 25 Sample 26 Sample 27 Sample 28 Sample 29 Sample 30 Sample 31 Sample 32 Sample 33 Sample 34 Sample 35 Sample 36 Sample 37 Sample 38 Sample 39 Sample 40 Sample 41 Sample 42 Sample 43 Sample 44 Sample 45 Sample 46 Sample 47 Sample 48 Sample 49 Sample 50

0,2689 0,2506 0,268 0,2586 0,2112 0,2216 0,1937 0,2505 0,2507 0,2578 0,2734 0,2733 0,3244 0,289 0,2239 0,2476 0,3107 0,1963 0,2384 0,2944 0,3153 0,2598 0,1685 0,2266 0,2745 0,2205 0,2896

0,2119 0,2415 0,2151 0,1993 0,2832 0,2632 0,2529 0,2213 0,2515 0,2473 0,2698 0,2546 0,1608 0,2273 0,2091 0,2417 0,1765 0,2534 0,2228 0,1915 0,2014 0,2247 0,2238 0,2417 0,2206 0,2743 0,2785

0,3059 0,2845 0,379 0,2992 0,3154 0,2768 0,302 0,3114 0,3438 0,2807 0,2874 0,312 0,3183 0,3198 0,3719 0,2984 0,3196 0,3544 0,3304 0,294 0,2952 0,3037 0,2576 0,3146 0,3605 0,3398 0,3128

0,2704 0,309 0,261 0,2822 0,2705 0,259 0,313 0,2738 0,236 0,2624 0,2333 0,2336 0,2887 0,2888 0,2432 0,2752 0,2088 0,2905 0,2676 0,2618 0,2006 0,3034 0,2964 0,2339 0,2346 0,2812 0,2587

0,293 0,1888 0,2758 0,2788 0,1881 0,2034 0,2211 0,2721 0,2352 0,1948 0,2344 0,3443 0,2408 0,2172 0,3253 0,2462 0,3258 0,2136 0,2594 0,3016 0,2704 0,1805 0,3383 0,3016 0,2465 0,1719 0,1422

0,2559 0,3379 0,2997 0,3395 0,3361 0,319 0,3631 0,3081 0,3565 0,3583 0,362 0,3438 0,3514 0,3425 0,3156 0,3733 0,2939 0,3273 0,3231 0,3526 0,3011 0,3411 0,3241 0,3269 0,3102 0,2906 0,3828

114

0,3564 0,3814 0,3364 0,3937 0,3436 0,3566 0,3539 0,42 0,4932 0,3972 0,4061 0,3454 0,3214 0,4576 0,4068 0,4123 0,3854 0,3524 0,3852 0,3477 0,3336 0,352 0,3708 0,3502 0,4778 0,4135 0,4008

0,3242 0,2869 0,2964 0,2888 0,287 0,3037 0,2762 0,2925 0,2405 0,2733 0,2472 0,2325 0,3023 0,3103 0,2548 0,25 0,2937 0,2482 0,3173 0,3114 0,3058 0,2517 0,2571 0,2879 0,2597 0,3034 0,3098

0,2253 0,1486 0,2822 0,1659 0,2412 0,2214 0,1828 0,2039 0,1786 0,1806 0,2112 0,2789 0,2296 0,0963 0,2169 0,2021 0,2421 0,2636 0,1978 0,2148 0,2309 0,247 0,2538 0,2593 0,1616 0,2359 0,1741

0,5993 0,6498 0,5097 0,5468 0,5309 0,4955 0,6291 0,6182 0,6132 0,5954 0,6114 0,498 0,6563 0,6912 0,6817 0,5622 0,5935 0,5424 0,6049 0,6203 0,5517 0,6391 0,5468 0,6991 0,6156 0,6652 0,6572

0,4121 0,3647 0,4266 0,3274 0,4701 0,3592 0,418 0,4598 0,3614 0,3801 0,3862 0,4625 0,2606 0,3442 0,473 0,4206 0,3346 0,477 0,4804 0,2777 0,3172 0,3693 0,4733 0,4274 0,4081 0,2861 0,3174

0,3262 0,2134 0,2948 0,3352 0,2183 0,3799 0,239 0,1234 0,2714 0,2622 0,2432 0,3331 0,2988 0,2454 0,1422 0,228 0,2974 0,1723 0,2172 0,3463 0,3586 0,3001 0,2549 0,1187 0,2479 0,3121 0,2738

Sample 51 Sample 52 Sample 53 Sample 54 Sample 55 Sample 56 Sample 57 Sample 58 Sample 59 Sample 60 Sample 61 Sample 62 Sample 63 Sample 64 Sample 65 Sample 66 Sample 67 Sample 68 Sample 69 Sample 70 Sample 71 Sample 72 Sample 73 Sample 74 Sample 75 Sample 76 Sample 77

0,2385 0,3056 0,2089 0,2679 0,3025 0,3244 0,2504 0,2422 0,2213 0,2185 0,2478 0,2218 0,2859 0,2247 0,274 0,1627 0,238 0,2889 0,2797 0,1877 0,2457 0,2767 0,254 0,2308 0,2558 0,3065 0,245

0,2457 0,2503 0,2998 0,2367 0,2588 0,1848 0,2282 0,2449 0,2411 0,2188 0,2173 0,2443 0,2407 0,1455 0,2336 0,2571 0,2702 0,2112 0,2165 0,2176 0,1876 0,2291 0,2253 0,2527 0,2607 0,1861 0,2919

0,3368 0,3092 0,2679 0,3059 0,3644 0,3329 0,3458 0,2849 0,3333 0,3068 0,2782 0,2953 0,2988 0,3114 0,3213 0,3274 0,3068 0,3051 0,3441 0,3119 0,2786 0,3072 0,3039 0,3223 0,3141 0,3478 0,2838

0,2328 0,2681 0,2644 0,2508 0,1283 0,287 0,2748 0,2716 0,2447 0,2863 0,2798 0,2289 0,274 0,2677 0,2436 0,2649 0,3072 0,2307 0,285 0,293 0,276 0,2201 0,2704 0,2512 0,2793 0,27 0,2157

0,2521 0,2465 0,2099 0,1808 0,2657 0,1884 0,2747 0,2193 0,2817 0,2839 0,2521 0,262 0,2178 0,3327 0,2114 0,2609 0,1914 0,2364 0,2195 0,2943 0,2669 0,2267 0,253 0,2276 0,1923 0,2499 0,2373

0,3349 0,3479 0,2776 0,3833 0,3485 0,2409 0,3471 0,3411 0,3301 0,3331 0,3132 0,4139 0,3385 0,3063 0,3583 0,3264 0,3356 0,3317 0,3041 0,3317 0,3713 0,3082 0,4071 0,3232 0,2934 0,2954 0,3601

115

0,4142 0,3642 0,3903 0,4448 0,426 0,4005 0,4193 0,4571 0,3935 0,3723 0,3909 0,3997 0,428 0,4218 0,431 0,4392 0,418 0,3845 0,3814 0,4183 0,3825 0,3956 0,4054 0,3852 0,4071 0,3586 0,4028

0,3261 0,2415 0,2716 0,2838 0,3546 0,3045 0,2868 0,2399 0,3123 0,2761 0,28 0,2736 0,2605 0,3311 0,2786 0,31 0,3203 0,2676 0,2648 0,3234 0,1826 0,3233 0,2696 0,2732 0,3258 0,3528 0,3231

0,149 0,2625 0,2433 0,1356 0,1086 0,2306 0,1771 0,1721 0,2056 0,2315 0,2047 0,1605 0,2287 0,1749 0,1667 0,1331 0,1493 0,2029 0,2595 0,1298 0,2413 0,1469 0,1164 0,2696 0,204 0,1695 0,1672

0,7095 0,6073 0,4973 0,5797 0,5637 0,5998 0,5607 0,5813 0,7122 0,6104 0,5535 0,6218 0,5293 0,6474 0,5761 0,6424 0,794 0,5689 0,5646 0,6916 0,6028 0,5899 0,5332 0,6143 0,5214 0,6556 0,5

0,3342 0,4397 0,3789 0,3627 0,3945 0,3792 0,3836 0,3976 0,4114 0,3959 0,339 0,3333 0,4644 0,3245 0,3613 0,3952 0,397 0,3575 0,346 0,3982 0,3611 0,4413 0,302 0,3677 0,3431 0,3927 0,3767

0,2596 0,2261 0,3827 0,3089 0,2936 0,2624 0,315 0,2906 0,1034 0,2424 0,3416 0,3718 0,277 0,2935 0,3267 0,2907 -0,1229 0,31 0,4024 0,2411 0,3364 0,16 0,4142 0,2431 0,3731 0,1952 0,345

Sample 78 Sample 79 Sample 80 Sample 81 Sample 82 Sample 83 Sample 84 Sample 85 Sample 86 Sample 87 Sample 88 Sample 89 Sample 90 Sample 91 Sample 92 Sample 93 Sample 94 Sample 95 Sample 96 Sample 97 Sample 98 Sample 99

0,1437 0,2759 0,3297 0,1913 0,3173 0,2277 0,2283 0,2637 0,277 0,2918 0,2075 0,29 0,3323 0,2124 0,1288 0,281 0,2701 0,297 0,2737 0,2459 0,2411 0,2497

0,2342 0,2291 0,1689 0,2818 0,2482 0,2945 0,2495 0,2521 0,2091 0,2151 0,3 0,2095 0,2712 0,2291 0,2516 0,3157 0,2174 0,1713 0,233 0,2032 0,1949 0,1877

0,3222 0,2717 0,343 0,2904 0,2908 0,2863 0,2949 0,3225 0,3209 0,3092 0,3557 0,3362 0,2883 0,3115 0,2955 0,3179 0,369 0,3267 0,3252 0,3626 0,3318 0,3023

0,2833 0,2199 0,2394 0,2838 0,2493 0,2577 0,2753 0,254 0,2334 0,2695 0,2571 0,284 0,2752 0,2665 0,315 0,1914 0,2727 0,2668 0,2564 0,2722 0,2794 0,2705

0,3025 0,2717 0,305 0,2453 0,2454 0,2328 0,2799 0,2287 0,2729 0,2415 0,1965 0,2835 0,1776 0,2735 0,3088 0,1977 0,2074 0,2885 0,2554 0,3095 0,3249 0,3004

0,3384 0,3523 0,2939 0,3622 0,3452 0,3566 0,3973 0,3172 0,3207 0,3359 0,3204 0,3309 0,3656 0,3512 0,298 0,3618 0,3054 0,3245 0,2944 0,3085 0,2815 0,3719

116

0,4414 0,3609 0,3728 0,357 0,3827 0,3901 0,4099 0,3918 0,3799 0,4413 0,3847 0,3269 0,3938 0,3504 0,3677 0,3861 0,3867 0,4384 0,4071 0,4258 0,4167 0,3989

0,2753 0,2287 0,3252 0,2465 0,2425 0,2872 0,2627 0,2794 0,3061 0,2109 0,2795 0,2619 0,2837 0,285 0,3053 0,3237 0,3262 0,32 0,3183 0,2747 0,3013 0,2787

0,1845 0,2262 0,1913 0,2522 0,2398 0,2433 0,1373 0,1956 0,1925 0,2251 0,2491 0,2705 0,1706 0,1985 0,2023 0,146 0,1911 0,1602 0,1571 0,1705 0,2056 0,1793

0,5604 0,6083 0,5809 0,5001 0,5747 0,5081 0,5642 0,6223 0,6256 0,6669 0,5567 0,6296 0,6793 0,6119 0,576 0,589 0,6856 0,6034 0,6076 0,6256 0,5913 0,549

0,4233 0,3292 0,3329 0,4153 0,4081 0,4374 0,3239 0,4034 0,3432 0,3666 0,434 0,4664 0,3365 0,3409 0,5502 0,3705 0,2876 0,2782 0,337 0,4749 0,4444 0,2654

0,2776 0,2766 0,3405 0,3467 0,2371 0,2335 0,3968 0,2424 0,3243 0,2935 0,247 0,1436 0,2842 0,264 0,1405 0,273 0,2866 0,3756 0,2976 0,126 0,1637 0,4008

OUTER-WEIGHT BOORSTRAPPING

x11 <- X1 x12 <- X1 x13 <- X1 x14 <- X1 x15 <- X1 x21 <- X2 x22 <- X2 x23 <- X2 x24 <- X2 y11 <- Y1 y12 <- Y1 y13 <- Y1

Original Sample Standard Standard T Statistics Sample Mean Deviation Error (|O/STERR|) (O) (M) (STDEV) (STERR) 0,2595 0,2555 0,0438 0,0438 5,9275 0,2308 0,2314 0,0345 0,0345 6,6977 0,3124 0,3157 0,0279 0,0279 11,1793 0,2565 0,2599 0,0321 0,0321 7,9903 0,2581 0,2495 0,0489 0,0489 5,2809 0,3378 0,3351 0,0336 0,0336 10,046 0,3951 0,398 0,0417 0,0417 9,4678 0,2822 0,2841 0,0376 0,0376 7,5112 0,2024 0,1931 0,0546 0,0546 3,7089 0,6122 0,5982 0,057 0,057 10,7449 0,3698 0,3821 0,0598 0,0598 6,1811 0,2752 0,2704 0,081 0,081 3,3974

117

PATH COEFFICIENT SAMPLE

Sample 0 Sample 1 Sample 2 Sample 3 Sample 4 Sample 5 Sample 6 Sample 7 Sample 8 Sample 9 Sample 10 Sample 11 Sample 12 Sample 13 Sample 14 Sample 15 Sample 16 Sample 17 Sample 18 Sample 19 Sample 20 Sample 21 Sample 22 Sample 23 Sample 24 Sample 25 Sample 26 Sample 27 Sample 28 Sample 29 Sample 30 Sample 31 Sample 32 Sample 33 Sample 34

X1 -> X2 0,5871 0,5015 0,5822 0,6222 0,5857 0,635 0,5929 0,5241 0,642 0,6862 0,6278 0,4946 0,599 0,5829 0,7318 0,6389 0,6548 0,5489 0,4656 0,4539 0,6989 0,4614 0,6766 0,5952 0,6453 0,6416 0,6636 0,5775 0,6954 0,664 0,6357 0,5597 0,6029 0,6693 0,5148

118

X1 -> Y1 0,2727 0,3543 0,3687 0,4445 0,4458 0,0597 0,4677 0,6022 0,3692 0,6861 0,4157 0,5228 0,3293 0,5297 0,1849 0,2656 0,3043 0,669 0,6498 0,7457 0,5734 0,3368 0,4059 0,4957 0,2451 0,618 0,3107 0,4102 0,1493 0,622 0,4084 0,3205 0,3837 0,4383 0,3002

X2 -> Y1 0,2479 0,3637 0,3109 0,3245 0,1789 0,6048 0,1774 0,1324 0,3077 0,0898 0,335 0,0588 0,4643 0,1252 0,432 0,3471 0,2502 0,1807 -0,0114 0,0077 0,2071 0,3783 0,318 0,2847 0,5511 0,0823 0,3882 0,0517 0,4935 0,143 0,4009 0,3024 0,2775 0,2811 0,3508

Sample 35 Sample 36 Sample 37 Sample 38 Sample 39 Sample 40 Sample 41 Sample 42 Sample 43 Sample 44 Sample 45 Sample 46 Sample 47 Sample 48 Sample 49 Sample 50 Sample 51 Sample 52 Sample 53 Sample 54 Sample 55 Sample 56 Sample 57 Sample 58 Sample 59 Sample 60 Sample 61 Sample 62 Sample 63 Sample 64 Sample 65 Sample 66 Sample 67 Sample 68 Sample 69 Sample 70 Sample 71 Sample 72 Sample 73

0,5432 0,574 0,5534 0,5914 0,6826 0,6976 0,7399 0,6662 0,5914 0,7233 0,7034 0,5114 0,6584 0,5219 0,6268 0,5176 0,6589 0,6322 0,5815 0,647 0,514 0,487 0,6766 0,5688 0,6171 0,6835 0,6322 0,67 0,6261 0,6145 0,5899 0,6753 0,6922 0,7026 0,5923 0,6473 0,6321 0,5898 0,5576

0,1194 0,0578 0,608 0,3421 0,599 0,419 0,1527 0,2962 0,43 0,3311 0,4995 0,3025 0,3061 0,5478 0,295 0,3996 0,3721 0,2659 0,7015 0,6662 0,3469 0,6505 0,4104 0,5826 0,342 0,373 0,4549 0,4781 0,574 0,1888 0,5551 0,6001 0,4388 0,4401 0,626 0,5417 0,6621 0,3022 0,6068

119

0,4558 0,5326 -0,0649 0,3844 0,0245 0,3098 0,5504 0,4501 0,3453 0,4506 0,2172 0,3632 0,2605 0,2036 0,3988 0,2578 0,3905 0,4308 -0,0791 0,1643 0,3303 0,0541 0,438 0,1503 0,3839 0,3128 0,2658 0,3187 0,1924 0,332 0,066 0,2155 0,1855 0,3334 0,0969 0,2111 0,1958 0,3679 0,0004

Sample 74 Sample 75 Sample 76 Sample 77 Sample 78 Sample 79 Sample 80 Sample 81 Sample 82 Sample 83 Sample 84 Sample 85 Sample 86 Sample 87 Sample 88 Sample 89 Sample 90 Sample 91 Sample 92 Sample 93 Sample 94 Sample 95 Sample 96 Sample 97 Sample 98 Sample 99

0,7048 0,6291 0,5871 0,5842 0,6252 0,6437 0,6059 0,6204 0,6594 0,6119 0,5359 0,7129 0,6005 0,6523 0,7104 0,567 0,5734 0,689 0,6656 0,7048 0,6575 0,6333 0,5649 0,5386 0,6061 0,4814

0,4736 0,5945 0,3111 0,3552 0,4026 0,4284 0,6167 0,4897 0,3641 0,2955 0,4602 0,5304 0,3333 0,6148 0,3126 0,4602 0,5454 0,1033 0,4564 0,2039 0,3649 0,2647 0,5726 0,4195 0,3056 0,2835

120

0,2059 0,1043 0,3862 0,3603 0,2689 0,2653 0,0921 0,2596 0,2446 0,3042 0,1975 0,1573 0,4134 0,1741 0,3444 0,3337 0,2303 0,5704 0,1872 0,5128 0,3372 0,5368 0,0475 0,1756 0,3209 0,4726

PATH COEFFICIENT - STANDART DEVIATION

X1 -> X2 X1 -> Y1 X2 -> Y1

Original Sample (O)

Sample Mean (M)

Standard Deviation (STDEV)

Standard Error (STERR)

T Statistics (|O/STERR|)

0,5995 0,4001 0,3028

0,6142 0,4215 0,2744

0,0655 0,1521 0,1482

0,0655 0,1521 0,1482

9,1513 2,6306 2,0427

TOTAL EFFECT - MEAN AND STARNADRT DEVIATION

X1 -> X2 X1 -> Y1 X2 -> Y1

Original Sample (O)

Sample Mean (M)

Standard Deviation (STDEV)

Standard Error (STERR)

T Statistics (|O/STERR|)

0,5995 0,5817 0,3028

0,6142 0,5928 0,2744

0,0655 0,0883 0,1482

0,0655 0,0883 0,1482

9,1513 6,5885 2,0427

121

Lampiran 4 Latent Variable Scores

Case 0 Case 1 Case 2 Case 3 Case 4 Case 5 Case 6 Case 7 Case 8 Case 9 Case 10 Case 11 Case 12 Case 13 Case 14 Case 15 Case 16 Case 17 Case 18 Case 19 Case 20 Case 21 Case 22 Case 23 Case 24 Case 25 Case 26 Case 27 Case 28 Case 29 Case 30 Case 31 Case 32 Case 33

X1 2.441 2.181 3.528 2.758 3.520 4.395 1.931 3.164 4.653 3.452 1.643 2.921 4.423 3.597 2.605 4.548 1.184 4.452 4.038 2.008 2.470 2.441 3.414 4.115 2.615 2.470 2.673 2.931 4.452 3.982 2.643 2.192 4.222 4.441

X2 2.098 3.557 4.775 2.222 4.237 4.104 2.000 4.446 4.446 4.332 4.237 2.775 4.554 1.234 3.696 4.456 1.554 4.775 4.554 2.003 3.007 1.545 4.456 3.092 2.548 2.314 2.228 1.778 4.541 4.541 1.864 2.895 4.541 4.545

122

Y1 3.230 3.571 1.963 2.950 4.634 4.304 2.025 4.329 4.329 3.242 1.975 3.658 5.000 1.634 5.000 4.671 1.329 4.671 4.671 2.242 3.901 1.913 4.634 4.304 3.596 2.621 3.267 2.267 4.671 4.329 1.634 3.267 4.634 3.292

Case 34 Case 35 Case 36 Case 37 Case 38 Case 39 Case 40 Case 41 Case 42 Case 43 Case 44 Case 45 Case 46 Case 47 Case 48 Case 49 Case 50 Case 51 Case 52 Case 53 Case 54 Case 55 Case 56 Case 57 Case 58 Case 59 Case 60 Case 61 Case 62 Case 63 Case 64 Case 65 Case 66 Case 67 Case 68 Case 69 Case 70 Case 71

2.653 4.347 3.076 2.403 3.518 4.059 4.423 4.145 4.347 2.959 1.844 2.894 2.209 4.423 4.184 2.133 2.633 3.490 2.441 2.219 2.095 2.903 3.750 3.000 2.556 1.768 2.584 2.470 4.375 3.837 2.709 4.250 1.844 3.730 2.875 2.605 1.605 2.181

4.139 4.320 3.914 1.545 2.003 4.545 4.225 4.332 4.766 4.446 2.775 2.773 2.994 4.541 3.745 3.250 3.450 4.320 3.326 3.000 1.778 3.468 4.545 3.373 1.778 3.003 3.246 3.007 4.222 2.545 3.446 4.541 4.361 3.918 2.098 3.459 4.003 2.782

123

2.721 4.634 4.000 3.230 2.683 3.534 4.329 4.696 4.696 4.329 3.963 1.671 1.938 4.696 4.634 3.571 3.963 2.317 3.230 3.292 2.571 3.596 3.050 2.696 2.317 2.304 3.596 3.534 4.696 4.634 3.304 4.329 4.025 2.658 2.925 3.596 2.354 3.000

Case 72 Case 73 Case 74 Case 75 Case 76 Case 77 Case 78 Case 79 Case 80 Case 81 Case 82 Case 83 Case 84 Case 85 Case 86 Case 87 Case 88 Case 89 Case 90 Case 91 Case 92 Case 93 Case 94 Case 95 Case 96 Case 97 Case 98 Case 99

3.567 4.385 2.556 3.248 2.095 2.470 2.018 2.038 2.431 3.095 2.306 3.268 2.470 3.326 3.161 3.268 1.931 4.597 3.837 1.855 4.145 1.605 3.508 4.548 3.982 4.174 3.867 4.174

4.003 4.231 3.462 3.098 3.225 2.858 3.409 1.545 4.237 3.782 2.323 2.782 3.548 2.323 4.554 2.876 2.323 4.680 2.003 1.778 3.914 3.437 3.852 4.456 1.769 4.778 4.680 4.446

124

4.634 2.267 3.596 2.988 2.938 1.938 1.938 2.571 3.329 3.596 1.658 3.596 1.609 3.963 4.696 2.634 3.963 2.025 4.671 2.547 4.304 4.329 3.658 4.696 4.671 4.304 4.634 4.634

Measurenment Model

x11 x12 x13 x14 x15 x21 x22 x23 x24 y11 y12 y13

X1 0.163 0.240 0.184 0.212 0.202 -

X2 0.320 0.222 0.234 0.225 -

Y1 0.367 0.329 0.304

Path Coefficient X1 X1 X2 Y1

-

X2 0.745 -

125

Y1 0.727 0.443 -

X1 (0.737) (0.958) 0.425 (0.350) 0.241 1.424 (1.214) 0.182 1.711 0.331 (1.596) (0.291) 1.445 0.489 (0.523) 1.689 (2.143) 1.451 0.980 (1.198) (0.732) (0.737) 0.362 1.073 (0.574) (0.732) (0.537) (0.327) 1.451 0.954 (0.568) (1.009) 1.184 1.501 (0.527) 1.429 (0.093) (0.784) 0.398 1.047 1.445

X2 (1.248) 0.107 1.407 (1.066) 0.749 0.800 (1.320) 1.047 1.047 0.899 0.749 (0.529) 1.153 (2.078) 0.168 1.081 (1.751) 1.407 1.153 (1.398) (0.508) (1.785) 1.081 (0.391) (0.894) (1.105) (1.221) (1.574) 1.197 1.197 (1.458) (0.466) 1.197 1.119 0.676 0.943 0.500 (1.785) (1.398) 1.119 0.793

126

Y1 -0.3976 -0.046 -1.4463 -0.5232 1.1301 0.8258 -1.2304 0.9101 0.9101 -0.3504 -1.3991 0.2542 1.566 -1.7507 1.566 1.2617 -1.9707 1.2617 1.2617 -1.3107 0.2583 -1.615 1.1301 0.8258 0.0383 -0.8376 -0.266 -1.2263 1.2617 0.9101 -1.7507 -0.266 1.1301 -0.1817 -0.4901 1.1301 0.6058 -0.3976 -0.6217 -0.1776 0.9101

1.168 1.429 0.003 (1.412) (0.312) (0.937) 1.445 1.215 (0.954) (0.518) 0.378 (0.737) (0.988) (1.155) (0.348) 0.599 (0.109) (0.751) (1.428) (0.513) (0.732) 1.434 0.719 (0.501) 1.190 (1.412) 0.608

0.899 1.374 1.047 (0.529) (0.718) (0.464) 1.197 0.416 (0.263) 0.001 0.943 (0.181) (0.352) (1.574) 0.069 1.119 (0.082) (1.574) (0.430) (0.186) (0.508) 0.870 (0.817) 0.079 1.197 0.930 0.422

127

1.3461 1.3461 0.9101 0.4742 -1.6191 -1.5307 1.3461 1.1301 -0.046 0.4742 -1.0576 -0.3976 -0.1817 -1.0063 0.0383 -0.1858 -0.5745 -1.0576 -1.0948 0.0383 -0.1776 1.3461 1.1301 -0.1345 0.9101 0.6901 -0.706

MANIFEST VARIABLE SCORE No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22

x11

x12

(0.742) 0.083 (1.567) 1.732 (0.742) 0.907 0.907 0.083 0.907 0.083 (1.567) (0.742) 0.907 0.907 0.083 1.732 (1.567) 0.907 0.907 0.083 (0.742) (0.742)

(0.579) (1.577) 0.419 (0.579) 1.418 0.419 (1.577) (1.577) 1.418 0.419 (1.577) 0.419 1.418 0.419 (0.579) 0.419 (2.575) 1.418 1.418 (0.579) (0.579) (0.579)

x13 -0.3989 -1.053 0.2551 -1.053 0.9091 1.5631 -1.053 0.2551 0.9091 0.2551 -1.053 -1.053 1.5631 0.9091 -0.3989 1.5631 -0.3989 0.9091 0.9091 -1.053 -1.053 -0.3989

x14 -0.9736 -0.9736 0.6627 -0.1555 1.4809 1.4809 -1.7918 -0.1555 1.4809 0.6627 -1.7918 0.6627 0.6627 0.6627 -0.9736 0.6627 -1.7918 1.4809 0.6627 -1.7918 -0.1555 -0.9736

x15

x21

-0.1414 -0.1414 1.8785 -1.1513 -2.1613 0.8686 -1.1513 1.8785 1.8785 -0.1414 -0.1414 -0.1414 0.8686 -1.1513 -0.1414 1.8785 -2.1613 0.8686 -0.1414 -1.1513 -0.1414 -0.1414

-0.5126 0.4546 1.4217 -1.4797 0.4546 1.4217 -1.4797 0.4546 0.4546 1.4217 0.4546 -0.5126 1.4217 -2.4469 -0.5126 0.4546 -1.4797 1.4217 1.4217 -1.4797 -0.5126 -1.4797

128

x22 -1.165 -0.5213 1.4096 0.1223 0.1223 0.7659 -0.5213 1.4096 1.4096 0.1223 0.1223 0.1223 0.7659 -1.165 -0.5213 1.4096 -1.165 1.4096 0.7659 -1.165 -1.165 -1.165

x23 -1.0435 0.4472 1.1926 -1.0435 1.1926 1.1926 -1.0435 0.4472 0.4472 1.1926 1.1926 -0.2981 1.1926 -1.0435 1.1926 1.1926 -1.0435 1.1926 1.1926 -1.0435 -0.2981 -1.7889

x24 -1.5791 0.1658 0.1658 -1.5791 1.0382 -1.5791 -1.5791 1.0382 1.0382 0.1658 1.0382 -1.5791 0.1658 -2.4515 1.0382 0.1658 -2.4515 0.1658 0.1658 -0.7066 1.0382 -1.5791

y11 -1.2389 -0.5269 -1.2389 0.1851 0.8972 0.8972 -0.5269 0.8972 0.8972 -0.5269 -0.5269 0.1851 1.6092 -1.2389 1.6092 1.6092 -1.2389 1.6092 1.6092 -1.2389 -0.5269 -1.2389

y12 0.7736 -0.0494 -0.8724 -2.5184 0.7736 -0.0494 -0.8724 0.7736 0.7736 -0.8724 -2.5184 0.7736 0.7736 -1.6954 0.7736 -0.0494 -1.6954 -0.0494 -0.0494 -1.6954 0.7736 -2.5184

y13 0.2718 1.0713 -1.3272 1.0713 1.0713 1.0713 -2.1267 0.2718 0.2718 1.0713 -0.5277 -0.5277 1.0713 -1.3272 1.0713 1.0713 -2.1267 1.0713 1.0713 0.2718 1.0713 0.2718

23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47

0.083 (0.742) 0.083 (0.742) (1.567) (0.742) 0.907 0.907 0.083 0.083 0.907 0.907 (0.742) 1.732 (0.742) 0.083 (0.742) (0.742) 0.907 1.732 1.732 0.907 (0.742) (0.742) 0.083

(0.579) 1.418 (0.579) (0.579) (0.579) 1.418 1.418 0.419 (0.579) (1.577) 1.418 1.418 (0.579) 0.419 0.419 (0.579) 1.418 0.419 1.418 0.419 0.419 (0.579) (0.579) (0.579) (0.579)

0.2551 0.9091 -0.3989 -1.053 0.2551 -0.3989 0.9091 1.5631 -1.053 -1.053 1.5631 0.9091 -0.3989 1.5631 0.2551 -0.3989 0.2551 1.5631 1.5631 1.5631 1.5631 -0.3989 -1.053 -1.053 -1.053

0.6627 0.6627 -0.1555 -0.1555 -0.1555 -0.1555 1.4809 0.6627 0.6627 -0.1555 0.6627 0.6627 -0.1555 0.6627 -0.1555 -0.9736 -0.1555 0.6627 0.6627 0.6627 0.6627 -1.7918 -1.7918 1.4809 -1.7918

0.8686 1.8785 -1.1513 -0.1414 -0.1414 -1.1513 0.8686 -0.1414 -1.1513 -1.1513 -0.1414 1.8785 -0.1414 0.8686 -0.1414 -1.1513 0.8686 1.8785 0.8686 -0.1414 0.8686 1.8785 -1.1513 -0.1414 -0.1414

0.4546 0.4546 -0.5126 -0.5126 -1.4797 -1.4797 1.4217 1.4217 -0.5126 0.4546 1.4217 1.4217 -0.5126 1.4217 -0.5126 -1.4797 -1.4797 1.4217 0.4546 1.4217 1.4217 0.4546 -0.5126 -0.5126 -0.5126

129

1.4096 -1.165 -1.165 -1.165 -1.165 -1.165 1.4096 1.4096 -1.165 -1.165 1.4096 0.7659 0.7659 0.7659 0.7659 -1.165 -1.165 0.7659 0.7659 0.1223 1.4096 1.4096 0.1223 -1.165 -0.5213

1.1926 -1.0435 -1.0435 -1.7889 -1.0435 -1.0435 0.4472 0.4472 -1.7889 1.1926 0.4472 0.4472 1.1926 0.4472 1.1926 -1.7889 -1.0435 0.4472 0.4472 1.1926 0.4472 0.4472 -0.2981 -1.0435 -1.0435

0.1658 1.0382 0.1658 0.1658 0.1658 -1.5791 0.1658 0.1658 -1.5791 -2.4515 0.1658 1.0382 1.0382 0.1658 0.1658 -1.5791 -0.7066 1.0382 1.0382 0.1658 1.0382 1.0382 -1.5791 1.0382 1.0382

0.8972 0.8972 -0.5269 -1.2389 -0.5269 -1.2389 1.6092 0.8972 -1.2389 -0.5269 0.8972 -0.5269 0.1851 0.8972 0.8972 -1.2389 -0.5269 -1.2389 0.8972 1.6092 1.6092 0.8972 0.1851 -0.5269 -1.2389

0.7736 -0.0494 0.7736 0.7736 -0.0494 -0.8724 -0.0494 0.7736 -1.6954 -0.0494 0.7736 0.7736 -0.0494 0.7736 -0.0494 0.7736 0.7736 0.7736 0.7736 0.7736 0.7736 0.7736 0.7736 -2.5184 -1.6954

1.0713 1.0713 0.2718 -1.3272 0.2718 -0.5277 1.0713 0.2718 -1.3272 0.2718 1.0713 -0.5277 -2.1267 1.0713 0.2718 0.2718 -2.1267 1.0713 0.2718 0.2718 0.2718 0.2718 0.2718 -1.3272 -0.5277

48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72

0.907 0.907 0.907 0.083 (0.742) (0.742) 0.083 (1.567) (0.742) (1.567) 0.083 (1.567) 0.083 0.907 (0.742) 1.732 0.907 (0.742) 0.907 (0.742) (0.742) (0.742) 0.083 (0.742) 0.083

1.418 0.419 (1.577) (0.579) 0.419 (0.579) (0.579) (0.579) 0.419 1.418 (0.579) 1.418 (1.577) (0.579) (0.579) 0.419 1.418 0.419 1.418 (0.579) 1.418 0.419 (0.579) (1.577) (1.577)

1.5631 1.5631 -1.053 -1.053 0.2551 -0.3989 -1.053 -1.053 -0.3989 0.9091 0.2551 -0.3989 -1.053 -1.053 -1.053 0.9091 0.9091 -1.053 0.9091 -1.053 0.2551 0.2551 -0.3989 -1.053 -1.053

0.6627 0.6627 -1.7918 -0.1555 0.6627 -0.9736 -0.9736 -0.9736 0.6627 0.6627 -0.1555 -0.9736 -1.7918 -0.9736 -0.1555 1.4809 0.6627 -0.1555 1.4809 -1.7918 0.6627 -0.1555 -0.9736 -1.7918 -0.9736

0.8686 0.8686 -0.1414 -0.1414 0.8686 -0.1414 -1.1513 -0.1414 -1.1513 0.8686 -0.1414 -1.1513 -1.1513 -0.1414 -0.1414 0.8686 -1.1513 -0.1414 -0.1414 -1.1513 0.8686 -1.1513 -0.1414 -1.1513 -0.1414

1.4217 0.4546 -0.5126 -0.5126 1.4217 0.4546 -0.5126 -1.4797 -0.5126 1.4217 -1.4797 -1.4797 -0.5126 -0.5126 -0.5126 0.4546 -0.5126 -0.5126 1.4217 -0.5126 -0.5126 -0.5126 -0.5126 0.4546 -0.5126

130

1.4096 1.4096 -1.165 0.1223 0.7659 -1.165 0.1223 -1.165 0.1223 0.7659 0.1223 -1.165 -0.5213 -0.5213 -1.165 1.4096 -0.5213 0.7659 1.4096 1.4096 0.1223 -1.165 0.1223 0.1223 -1.165

0.4472 -1.7889 1.1926 -0.2981 0.4472 -0.2981 -0.2981 -1.0435 1.1926 0.4472 1.1926 -1.0435 -0.2981 1.1926 -0.2981 0.4472 -1.0435 -0.2981 0.4472 1.1926 1.1926 -1.0435 0.4472 0.4472 -0.2981

0.1658 1.0382 0.1658 1.0382 0.1658 1.0382 -0.7066 -1.5791 -0.7066 1.0382 0.1658 -1.5791 0.1658 -0.7066 1.0382 0.1658 -0.7066 0.1658 0.1658 1.0382 1.0382 -1.5791 0.1658 1.0382 0.1658

1.6092 0.8972 -0.5269 0.1851 -1.2389 -1.2389 -0.5269 -1.2389 -0.5269 0.1851 0.1851 -1.2389 -0.5269 -0.5269 -1.2389 1.6092 0.8972 0.1851 0.8972 0.8972 -0.5269 -1.2389 -0.5269 -0.5269 0.1851

0.7736 0.7736 -0.0494 0.7736 0.7736 0.7736 0.7736 -0.8724 0.7736 0.7736 -0.8724 0.7736 -1.6954 0.7736 0.7736 0.7736 0.7736 -0.8724 0.7736 0.7736 -0.0494 0.7736 0.7736 -0.0494 -0.8724

0.2718 1.0713 1.0713 0.2718 -2.1267 0.2718 -0.5277 0.2718 0.2718 -2.1267 -1.3272 -2.1267 -0.5277 0.2718 1.0713 0.2718 1.0713 0.2718 0.2718 -0.5277 -1.3272 -0.5277 0.2718 -2.1267 -0.5277

73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97

0.907 0.907 (1.567) 0.907 (1.567) (0.742) (0.742) (1.567) 0.083 (0.742) (1.567) 0.083 (0.742) (0.742) (1.567) 0.083 0.907 0.907 0.907 (1.567) 1.732 (0.742) 0.083 1.732 0.907

(0.579) 0.419 0.419 0.419 (0.579) (0.579) (1.577) (1.577) (0.579) 0.419 (0.579) 0.419 (0.579) 1.418 0.419 0.419 (1.577) 0.419 1.418 (1.577) 0.419 (1.577) 1.418 0.419 0.419

0.2551 1.5631 -1.053 -1.053 -1.053 -1.053 -1.053 -0.3989 -1.053 -0.3989 -1.053 -0.3989 -1.053 0.2551 -1.053 -0.3989 -1.053 1.5631 0.9091 -1.053 1.5631 -1.053 -0.3989 1.5631 1.5631

-0.1555 0.6627 0.6627 0.6627 -0.9736 -0.1555 -0.9736 -0.9736 -0.1555 -0.1555 -0.1555 0.6627 -0.1555 0.6627 0.6627 0.6627 -1.7918 1.4809 0.6627 -0.9736 0.6627 -1.7918 0.6627 0.6627 0.6627

1.8785 1.8785 -1.1513 -0.1414 -0.1414 -0.1414 -0.1414 -0.1414 -1.1513 0.8686 -0.1414 -0.1414 -0.1414 -1.1513 1.8785 -0.1414 -1.1513 1.8785 -1.1513 -0.1414 -0.1414 -1.1513 -0.1414 1.8785 -0.1414

0.4546 0.4546 -0.5126 0.4546 -0.5126 0.4546 1.4217 -1.4797 0.4546 0.4546 -0.5126 -0.5126 0.4546 -0.5126 1.4217 0.4546 -0.5126 0.4546 -1.4797 -1.4797 -0.5126 -0.5126 1.4217 0.4546 -1.4797

131

0.1223 1.4096 -0.5213 -0.5213 0.1223 -1.165 -0.5213 -1.165 0.1223 -0.5213 -1.165 -1.165 -0.5213 -1.165 0.7659 -1.165 -1.165 1.4096 -1.165 -1.165 0.7659 0.7659 0.7659 1.4096 -1.165

0.4472 1.1926 0.4472 -0.2981 -0.2981 -1.7889 -1.0435 -1.7889 1.1926 0.4472 -1.0435 -0.2981 -0.2981 -1.0435 1.1926 -0.2981 -1.0435 1.1926 -1.0435 -1.0435 1.1926 -1.0435 -1.0435 1.1926 -1.7889

1.0382 -0.7066 1.0382 -0.7066 0.1658 1.0382 0.1658 -1.5791 1.0382 1.0382 -0.7066 0.1658 1.0382 -0.7066 0.1658 -0.7066 -0.7066 1.0382 -0.7066 -1.5791 0.1658 1.0382 0.1658 0.1658 -0.7066

0.8972 -1.2389 -0.5269 -0.5269 -0.5269 -1.2389 -1.2389 -1.2389 0.1851 -0.5269 -1.2389 -0.5269 -1.2389 0.1851 1.6092 -0.5269 0.1851 -0.5269 1.6092 -1.2389 0.8972 0.8972 0.1851 1.6092 1.6092

0.7736 -0.8724 0.7736 0.7736 -0.8724 -1.6954 -1.6954 -0.8724 -0.0494 0.7736 -0.8724 0.7736 -2.5184 0.7736 0.7736 -0.8724 0.7736 -0.8724 -0.0494 -1.6954 -0.0494 0.7736 0.7736 0.7736 -0.0494

1.0713 -0.5277 0.2718 -1.3272 0.2718 -0.5277 -0.5277 0.2718 -0.5277 0.2718 -2.1267 0.2718 -0.5277 0.2718 0.2718 -0.5277 0.2718 -2.1267 1.0713 1.0713 1.0713 0.2718 -0.5277 0.2718 1.0713

98 99 100

1.732 (0.742) 1.732

0.419 0.419 0.419

0.9091 1.5631 0.9091

1.4809 1.4809 1.4809

-0.1414 -0.1414 -0.1414

132

1.4217 0.4546 0.4546

0.7659 1.4096 1.4096

1.1926 1.1926 0.4472

1.0382 1.0382 1.0382

0.8972 0.8972 0.8972

-0.0494 0.7736 0.7736

1.0713 1.0713 1.0713

OUTER-LOADING

x11 x12 x13 x14 x15 x21 x22 x23 x24 y11 y12 y13

X1 0.634 0.769 0.898 0.829 0.639 -

X2 0 0 0 0 0 0.8509 0.8864 0.808 0.6636 0 0 0

Y1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.9066 0.7044 0.6704

OUTER-WEIGHT

x11 x12 x13 x14 x15 x21 x22 x23 x24 y11 y12 y13

X1 0.260 0.231 0.312 0.257 0.258 -

PATH COEFFICIENT X1 X1 X2 Y1 -

X2

Y1

0 0 0 0 0 0.3378 0.3951 0.2822 0.2024 0 0 0

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.6122 0.3698 0.2752

X2 0.5995 0 0

Y1 0.4001 0.3028 0

133

QUALITY CRITERIA - CROSS LOADING x11 x12 x13 x14 x15 x21 x22 x23 x24 y11 y12 y13

X1 0.634 0.769 0.898 0.829 0.639 0.561 0.615 0.402 0.265 0.601 0.353 0.302

X2 0.3554 0.3503 0.507 0.4593 0.5823 0.8509 0.8864 0.808 0.6636 0.5731 0.3588 0.2149

LATENT VARIABLE CORRELATION X1 X2 X1 1.000 0 X2 0.600 1 Y1 0.582 0.5427

Y1 0.5218 0.4286 0.5463 0.4043 0.2829 0.4217 0.5386 0.4262 0.3319 0.9066 0.7044 0.6704

Y1 0 0 1

OVERVIEW AVE REABILITY CRITERIA AVE

X1 X2 Y1

0.579 0.651 0.589

Composite R Square Reliability

0.8709 0.8805 0.8086

0 0.3594 0.3971

X2 0.5995 0 0

Y1 0.5817 0.3028 0

Cronbachs Communality Alpha

TOTAL EFFECT X1 X1 X2 Y1

-

predictive prevelance Q 2  1  (1  R 12 )( 1  R 22 )

Q2 = 1 - (1-0,3594)(1-0,3971) Q2 = 0,6138

134

0.8104 0.821 0.66

0.579 0.6508 0.5892

Redundancy

0 0.2226 0.1714

Full model dari kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar

135

136