III.
METODE PENELITIAN
3.1. Kerangka Pemikiran Kemiskinan mempunyai indikator dan faktor penyebab. Mereka adalah sebagian warga miskin kota Depok. Pemerintah Depok menggolongkan mereka ke dalam kelompok warga miskin dengan 10 indikator dari 14 indikator yang ditetapkan WHO. Indikatornya diantaranya yaitu: luas lantai bangunan tempat tinggal kurang dari 8m2 per orang, jenis lantai bangunan tempat tinggal terbuat dari tanah/bambu/kayu murahan, jenis dinding tempat tinggal terbuat dari bambu/rumbia/kayu berkualitas rendah/tembok tanpa plester, tidak memiliki fasilitas buang air besar/bersama-sama dengan rumah tangga lain, sumber penerangan rumah tangga tidak menggunakan listrik, sumber air minum berasal dari sumur/mata air tidak terlindungi/sungai/air hujan, bahan bakar untuk masak sehari-hari adalah kayu bakar/arang/minyak tanah, hanya mengkonsumsi daging/susu/ayam satu kali dalam seminggu, hanya membeli satu stel pakaian baru dalam setahun, hanya sanggup makan sebanyak satu/dua kali dalam sehari, tidak sanggup membayar biaya pengobatan di Puskesmas/poliklinik, sumber penghasilan kepala rumah tangga adalah: petani dengan luas lahan 0,5 ha. buruh tani, nelayan, buruh perkebunan atau pekerjaan lainnya dengan pendapatan di bawah Rp. 600.000 (enam ratus ribu rupiah) per bulan, pendidikan tertinggi kepala rumah tangga:tidak sekolah/tidak tamat SD/hanya SD dan yang terakhir tidak memiliki tabungan/barang yang mudah dijual dengan nilai Rp. 500.000,(lima ratus ribu rupiah), seperti sepeda motor (kredit/non kredit), emas, ternak, kapal motor, atau barang modal lainnya. Di dalam penelitian ini, indikator yang diuji untuk melihat adanya hubungan dengan kemiskinan itu sendiri pada warga kelurahan Bedahan, Leuwinanngung dan Pondok Jaya kota Depok ada enam indikator, yaitu kepemilikan aset ekonomi, pendidikan, pendapatan, konsumsi pakaian, konsumsi makanan, dan kemampuan membayar biaya pengobatan. Maka dari itu, penelitian ini meneliti hubungan
25
antara penyebab kemiskinan, dengan kemiskinan itu sendiri dan dengan indikator-indikatornya. Sedangkan variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah faktor penyebab kemiskinan yang dapat mempengaruhi keberhasilan pengentasan kemiskinan. Faktor-faktor tersebut adalah relasi, jumlah anggota yang ditanggung, semangat berkelompok, tingkat pengeluaran, faktor pekerjaan, faktor akses usaha, faktor karakter, faktor keterampilan, faktor pendampingan dan kebijakan pemerintah. Relasi yang banyak dengan tingkat keeratan hubungan dan kualitas kemampuan relasi yang baik dan semangat berkelompok yang tinggi, dapat membantu seseorang untuk keluar dari permasalahan kemiskinan. Banyaknya jumlah anggota keluarga yang ditanggung juga dapat memperparah kondisi kemiskinan seseorang di mana pengeluaran juga dapat membengkak. Pekerjaan dan kemudahan akses mendapatkan modal atau fasilitas pendampingan dari pemerintah untuk membangun usaha mandiri sangat membantu seseorang meningkatkan kesejahteraannya untuk keluar dari himpitan permasalahan ekonomi. Demikian juga dengan karakter pribadi dan keterampilan individu masingmasing turut mempengaruhi seseorang dalam berusaha meningkatkan dan memperbaiki taraf hidupnya. Sedangkan kebijakan pemerintah mempunyai pengaruh sangat besar terhadap kesejahteraan rakyatnya. Semua faktor tersebut akan dilihat hubungannya dengan pengentasan kemiskinan sehingga dapat
menggambarkan
dampak
perubahan
terbesar
pada
indikator
kemiskinan. Setelah pengumpulan data dari responden selesai, data dianalisis dengan Structural Equation Modeling (SEM). Hasil yang didapatkan dapat menjelaskan hubungan atau relasi antara variabel laten penyebab kemiskinan dengan variabel laten kemiskinan itu sendiri dan indikatornya seperti yang telah diharapkan. Model yang dihasilkan juga menjelaskan penilaian terhadap model adalah fit. LISREL memiliki berbagai alat uji indeks fit, diantaranya RMSEA, RMR, GFI, TLI, NFI dan masih banyak lagi. Namun, sebagian alat uji tersebut digunakan untuk melihat kecocokan model (Godness of Fit) dengan menggunakan chi-square, p-value, dan Root Mean Squaree Error of
26
Approximation (RMSEA). Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 1. di bawah. Tabel 1. Index Fit Index Fit
Definisi/Tujuan
Cut-off value
Chi-Square
Menunjukkan
Nilai kecil (0=perfect fit)
penyimpangan dan ukuran buruknya fit model P-value
Probabilitas untuk
p≥0,05
memperoleh deviasi besar sebagaimana nilai chisquare Goodness of Fit Index
Ukuran ketepatan model
(GFI)
dalam menghasilkan
≥0,9
observed matriks kovarians Adjusted Goodness of Fit
Sama seperti GFI tetapi
Index (AGFI)
menyesuaikan pengaruh
≥0,9
degrees of freedom pada suatu model Parsimony Goodness of
Sama seperti GFI dan AGFI
Fit Index (PGFI)
namun telah menyesuaikan
≥0,6
dengan kompleksitas model Root Mean Square Error
Mengukur penyimpangan
of Approximation
nilai parameter pada suatu
(RMSEA)
model dengan matriks kovarians
≤0,1
27
Lanjutan Tabel 1. Index Fit
Definisi/Tujuan
Cut-off value
Expected Cross
Menilai kecenderungan
ECVI Model<ECVI
Validation Index (ECVI)
model pada sampel tunggal
Saturated Model dan
dapat divalidasi silang pada
Independence Model
ukuran sampel dan populasi yang sama Akaike’s Informasin
Menilai mengenai masalah
AIC Model
Criterion (AIC) dan
parsimony dalam penilaian
Saturated Model dan
CAIC
model fit
Independence Model
Normed Fit Index (NFI)
Salah satu alternatif
≥0,9
penentuan model fit Comparative Fit Index
Sama seperti NFI namun
(CFI)
memiliki tendensi untuk
≥0,9
merendahkan fit pada sampel yang kecil Non-Normed Fit Index
Mengatasi permasalahan
(NNFI)
akibat kompleksitas model
Incremental Fit Index
Mengatasi masalah
(IFI)
parsimony dan ukuran
≥0,9
≥0,9
sampel Relative Fit Index (RFI)
Mengukur fit di mana
Mendekati nilai 1
nilainya adalah 0-1 χ2/df
Rasio perbandingan antara nilai chi-square dengan degrees of freedom
2≤ χ2/df≤5
28
Lanjutan Tabel 1. Index Fit
Definisi/Tujuan
Cut-off value
Non-Centrality Parameter
Mengukur tingkat
NCP Model
(NCP)
penyimpangan antara
Model dan Independence
sampel kovarians matrix
Model
dan fitted covarians matriks
Hasil perhitungan dari masing-masing kriteria tersebut dapat digunakan untuk melihat apakah model yang digunakan memiliki tingkat kecocokan yang baik dimana masing-masing kriteria memiliki nilai standar. Setelah dilakukan pengujian terhadap kesesuaian model maka kemudian menguji hubungan antar variabel laten dan antara variabel laten dengan indikatornya. Bagan kerangka pemikiran dapat dilihat pada Gambar 9. Visi dan Misi Daerah
Pembangunan Daerah
Existing Condition (Dampak Pembangunan)
Indikator Standar Kesejahteraan
Analisis Kesenjangan
Analisis Penyebab Kemiskinan SEM
Faktor Kritis (Dominan + Kearifan Lokal)
Gambar 9. Kerangka pemikiran penelitian Pada tahap analisis deskriptif keragaan kesenjangan ini data primer diperoleh melalui survey dan brainstorming (focus discussion group)
29
sedangkan data sekunder diperoleh melalui studi literatur yang berkaitan dengan kondisi kesenjangan yang masih menyisakan masalah kemiskinan dan rumah kumuh terutama pada mayarakat yang bergerak di bidang UKM sektor informal dan pertanian (petani, pedagang, pengolah). Kemudian pada tahap penetapan indikator kesejahteraan dilakukan kajian teoritis dengan menggali unsur-unsur penting penentu keberhasilan untuk mayarakat bawah untuk menetapkan indikator kesejahteaan yang diinginkan dan tepat. Kajian dilakukan dengan menggali unsur-unsur penting penentu keberhasilan suatu pembangunan untuk masyarakat bawah. Pada tahap identifikasi permasalahan dan penentuan faktor kritis kemiskinan dilakukan keragaan mengenai kesenjangan akibat dampak pembangunan dengan menganalisis data yang diperoleh (exsisting condition) untuk kemudian dibandingkan dengan indikator kesejahteraan yang telah ditetapkan. Dari hasil analisis kesenjangan ini akan diperoleh faktor-faktor kritis yang berpengaruh terhadap pengentasan kemiskinan. Dalam penelitian ini disusun hipotesis yang akan diuji. Hipotesisnya adalah sebagai berikut: H 1 : Relasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengentasan kemiskinan H 2 : Jumlah anggota keluarga yang ditanggung berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengentasan kemiskinan. H 3 : Semangat berkelompok berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengentasan kemiskinan. H 4 : Tingkat pengeluaran berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengentasan kemiskinan. H 5 : Faktor pekerjaan berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengentasan kemiskinan. H 6 : Faktor akses usaha berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengentasan kemiskinan. H 7 : Faktor karakter berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengentasan kemiskinan. H 8 : Faktor keterampilan berpengaruh positif dan signifikan terhadap
30
pengentasan kemiskinan. H 9 : Faktor pendampingan berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengentasan kemiskinan. H 10: Kebijakan pemerintah berpengaruh positif dan signifikan terhadap pengentasan kemiskinan. Hipotesis yang diuji adalah : H 0 : ∑ = ∑ (Ө)
H 1 : ∑ ≠ ∑ (Ө)
Dimana ∑ adalah matriks input, sedangkan ∑ (Ө) adalah matriks hasil dugaan. Hipotesis H 0 menyatakan bahwa matriks dugaan dari model SEM mampu merepresentasikan data dengan baik, sedangkan hipotesis H 1 sebaliknya. 3.2. Penentuan Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan di tiga kelurahan: Bedahan, Leuwinanggung, dan Pondok Jaya kota Depok. Pemilihan lokasi penelitian berdasarkan tiga kelurahan yang dipilih dikarenakan sebagai target pengentasan kemiskinan. Identifikasi faktor-faktor yang dominan menyebabkan kemiskinan adalah sulitnya akses usaha, lemahnya modal usaha, kurangnya keterampilan, kurangya pendampingan, terbatasnya peluang kerja, tingkat pengeluaran yang besar dan kebijakan pemerintah (Munandar et al. 2009). Penelitian ini dilakukan selama bulan Oktober-Nopember 2009. 3.3. Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dari responden yang berdomisili di kelurahan Bedahan, Leuwinanggung, dan Pondok Jaya. Data sekunder diperoleh dari hasil laporan kemiskinan kota Depok, laporan kemiskinan dari penelitian studi kasus penanggulangan kemiskinan studi pola kemitraan untuk masyarakat miskin kota, hasil penelitian sebelumnya, dan literatur-literatur terkait dengan judul dan tema penelitian yang diperoleh dari buku, jurnal, artikel dan internet.
31
3.4. Metode Pengambilan Sampel Sampel yang digunakan ditentukan berdasarkan metode yang digunakan dalam pengolahan data yakni metode Structural Equation Modeling (SEM). Sampel yang digunakan minimum yaitu 160 responden. Ini dikarenakan estimated parameter berjumlah 32. Dalam metode Structural Equation Modeling (SEM) besarnya jumlah sampel minimum adalah sebanyak lima observasi untuk setiap estimated parameter dimana ukuran contoh yang sesuai adalah antara 100 sampai 200 responden (Ferdinand 2002). Maka dari itu, jumlah responden yang dijadikan sampel berjumlah 180 responden. Pemilihan contoh pada penelitian ini adalah dengan pengambilan contoh nonprobabilitas. Teknik penarikan contoh nonprobabilitas yang digunakan adalah jugdement sampling. Responden yang dipilih digolongkan berdasarkan dua cluster. Yaitu cluster tidak miskin dan cluster tidak miskin. Cluster miskin yaitu responden masyarakat miskin yang mempunyai rumah dengan ciri-ciri luas lantai bangunan tempat tinggal kurang dari 8m2 per orang dan atau jenis lantai bangunan tempat tinggal terbuat dari tanah/bambu/kayu murahan
dan
atau
jenis
dinding
tempat
tinggal
terbuat
dari
bambu/rumbia/kayu berkualitas rendah/tembok tanpa plester dan atau tidak memiliki fasilitas buang air besar/bersama-sama dengan rumah tangga lain dan atau sumber penerangan rumah tangga tidak menggunakan listrik dan atau
sumber
air
minum
berasal
dari
sumur/mata
air
tidak
terlindungi/sungai/air hujan dan atau bahan bakar untuk masak sehari-hari adalah kayu bakar/arang/minyak tanah. Sedangkan cluster tidak miskin yaitu selain dari pada ciri-ciri tersebut. Penentuan responden yang mengisi kuesioner adalah kepala keluarga. 3.5. Metode Pengumpulan Data Proses pengumpulan data dilakukan dengan pengamatan langsung, wawancara, kuesioner, dan studi pustaka. Wawancara dilakukan kepada kepala rumah tangga di masing-masing kelurahan lokasi studi dengan penggolongan berbagai cluster yang sudah ditetapkan. Pengamatan langsung dilakukan
dengan
melihat
keadaan
rumah
responden
untuk
menggolongkannya ke dalam cluster. Kuesioner diberikan kepada responden
32
yang telah memenuhi kriteria masing-masing cluster beserta jumlahnya yang sudah ditetapkan. 3.6. Metode Pengolahan Data Alat bantu software yang digunakan untuk mengolah data yang sudah dikumpulkan yaitu dengan menggunakan software microsoft Office Excel 2003, SPSS 13.00, dan LISREL 8.30. Microsoft Office Excel digunakan untuk memasukkan data yang diperoleh dari kuesioner, dan membuat tabulasi silang. Data yang digunakan adalah data kualitatif dengan skala pengukuran non metric yang berskala ukur ordinal dengan penggunaan skala likert. Dalam skala ordinal objek yang diukur dapat digolongkan ke dalam kelompok tertentu dimana angka dan hurufnya mempunyai tingkatan sehingga kelompok yang terbentuk dapat dibuat suatu urutan peringkat yang menyatakan hubungan lebih dari atau kurang dari menurut aturan tertentu. Sedangkan menurut Umar (2003), skala likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat, dan persepsi seseorang atau sekelompok orang tentang kejadian sosial. Cara penilaian terhadap hasil jawaban kuesioner dengan skala likert dilakukan dengan rumus :
X =
∑ (skor × f ) ......................................................(1) n
Kemudian setelah didapat rataan skor setelah memperoleh rataan skor dari masing-masing pernyataan, kemudian dihitung skor rataan akhir untuk melihat kondisi kemiskinan di lokasi studi dengan rumus :
X
Tot
=
∑X
∑ pernyataan
.............................................(2)
Keterangan :
X
= Skor rataan pernyataan
f
= Frekuensi yang memilih pernyataan tersebut
n
= Jumlah responden yang memilih pernyataan tersebut
X
Tot
Skor
= Skor rataan akhir = 1 : Sangat Miskin
4 : Kurang Miskin
33
2 : Miskin
5 : Tidak Miskin
3 : Cukup Miskin
6 : Sangat Tidak Miskin
Tahap berikutnya nilai skor rataan akhir yang diperoleh akan dibandingkan dengan kriteria yang akan menentukan tingkat kondisi kemiskinan. Kriteria yang digunakan adalah dengan rentang skala (RS) dengan menggunakan rumus : RS =
(m − n ) ................................................................................... (3) b
Keterangan : m = Skor tertinggi yang digunakan n = Skor terendah yang digunakan b = Jumlah kelas Kriteria yang diperoleh untuk mengukur tingkat kondisi kemiskinan masyarakat dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2. Kriteria Skor Akhir No
Skor Rataan
Keterangan
1
1,00-1,833
Sangat Miskin
2
1,834-2,666
Miskin
3
2,667-3,499
Cukup Miskin
4
3,500-4,333
Kurang Miskin
5
4,334-5,166
Tidak Miskin
6
5,167-6,000
Sangat Tidak Miskin
Metode yang digunakan untuk menganalisis apa saja faktor yang dapat mempengaruhi pengentasan kemiskinan di tiga kelurahan kota Depok adalah dengan menggunakan SEM. Karakteristik yang ingin dilihat hubungannya terhadap kemiskinan adalah usia, pendapatan, pekerjaan dan tingkat pendidikan dan wilayah. Analisis tabulasi silang ini dilakukan dengan menggunakan bantuan Microsoft Excell 2007 for Windows. Software Lisrel 8.30 digunakan untuk menganalisis pengaruh faktorfaktor terhadap pengentasan kemiskinan dengan metode Structural Equation Modeling (SEM). Metode Structural Equation Modeling (SEM) digunakan karena pada penelitian ini menganalisis variabel laten dimana variebel ini
34
merupakan jenis variabel yang tidak dapat diamati secara empiris, seperti relasi (teman kerja, sahabat), jumlah anggota keluarga yang ditanggung, semangat berkelompok, tingkat pengeluaran, faktor pekerjaan, faktor akses usaha, faktor karakter, faktor keterampilan, faktor pendampingan dan kebijakan pemerintah. Metode SEM menggunakan dua jenis variabel yaitu variabel endogen dan variabel eksogen dengan menggunakan bantuan komputer dengan program LISREL 8.30. Variabel-variabel tersebut adalah sebagai berikut : 1. Variabel laten eksogen adalah faktor yang mempengaruhi kemiskinan (ξ) yang terdiri dari : a. Relasi (Teman kerja, Sahabat) (ξ1), dengan indikatornya: X 1 = Jumlah relasi (teman/sahabat) yang sudah dipunyai untuk membangun usaha b. Jumlah anggota keluarga yang ditanggung (ξ 2 ), dengan indikator : X 2 = Jumlah keluarga inti yang ditanggung c. Semangat berkelompok (ξ 3 ), dengan indikatornya terdiri dari : X 3 = Tingkat pemilihan pembangunan usaha secara berkelompok dibanding secara sendiri d. Tingkat pengeluaran (ξ 4 ), dengan indikatornya terdiri dari : X 4 = Pengeluaran rutin perbulan e. Faktor Pekerjaan (ξ 5 ), dengan indikatornya terdiri dari : X 5 = Tingkat kelayakan pekerjaan yang sedang digeluti untuk penghidupan keluarga f. Faktor Akses Usaha (ξ 6 ), dengan indikatornya: X 6 = Tingkat kemudahan mendapatkan modal g. Faktor Karakter (ξ 7 ), dengan indikatornya: X 7 = Ketepatan waktu pengembalian uang pinjaman h. Faktor Keterampilan (ξ 8 ), dengan indikatornya: X 8 = Tingkat kemudahan mendapatkan dan belajar tentang keterampilan baru i.
Faktor Pendampingan (ξ 9 ), dengan indikatornya: X 9 = Tingkat kemauan untuk didampingi dan diarahkan dalam
35
membangun usaha j.
Kebijakan Pemerintah (ξ 10 ), dengan indikatornya: X 10 = Program-program pemerintah bidang pendidikan yang sudah berjalan sampai saat ini sudah baik dan tepat sasaran X 11 = Banyaknya program-program pemerintah di bidang kesehatan X 12 = Bisa dinikmatinya program-program pemerintah di bidang usaha oleh semua masyarakat X 13 = Akses mendapatkan program-program pemerintah di bidang sandang & papan tersebut relatif mudah dan cepat
Pengukuran variabel yang mempengaruhi pengentasan kemiskinan menggunakan tiga belas pertanyaan yang terbagi menjadi sepuluh kelompok yaitu relasi (teman kerja, sahabat) (X 1 ) dengan indikator sebanyak satu pertanyaan, jumlah anggota keluarga yang ditanggung (X 2 ) dengan indikator sebanyak satu pertanyaan, semangat berkelompok (X 3 ) dengan indikator sebanyak satu pertanyaan, tingkat pengeluaran (X 4 ) dengan indikator sebanyak satu pertanyaan, faktor pekerjaan (X 5 ) dengan indikator sebanyak satu pertanyaan, faktor akses usaha (X 6 ) dengan indikator sebanyak satu pertanyaan, faktor karakter (X 7 ) dengan indikator sebanyak satu pertanyaan, faktor keterampilan (X 8 ) dengan indikator sebanyak satu pertanyaan, faktor pendampingan (X 9 ) dengan indikator sebanyak satu pertanyaan, kebijakan pemerintah (X 10 ) dengan indikator sebanyak empat pertanyaan. Setiap pertanyaan akan diukur dengan menggunakan skala likert dengan kategori sebagai berikut : Pilihan (a)
Skor 6
Pilihan (b)
Skor 5
Pilihan (c)
Skor 4
Pilihan (d)
Skor 3
Pilihan (e)
Skor 2
Pilihan (f)
Skor 1
Skor yang diperoleh dari seluruh pernyataan akan menjadi input bagi perhitungan
metode
Structural
menggunakan program Lisrel 8.30.
Equation
Modeling
(SEM)
dengan
36
2. Variabel laten endogen adalah Pengentasan Kemiskinan (η) dengan indikator yang terdiri dari : Y 1 = Kepemilikan aset ekonomi Y 2 = Pendidikan Y 3 = Pendapatan Y 4 = Konsumsi pakaian Y 5 = Konsumsi Makan Y 6 = Kesanggupan Membayar Biaya Pengobatan Puskesmas/Poliklinik Pengukuran variabel Pengentasan Kemiskinan terdiri dari enam indikator pernyataan yang diukur dengan skala likert dengan menggunakan kategori skor yang sama dengan yang digunakan pada pengukuran variabel faktor yang mempengaruhi pengentasan kemiskinan. Skor yang diperoleh dari keenam indikator pernyataan mengenai variabe pengentasan kemiskinan tersebut akan menjadi input bagi perhitungan metode Structural Equation Modeling (SEM) dengan menggunakan bantuan program Lisrel 8.30.
