Abstrak — Permasalahan kebutuhan air bersih harus teratasi agar dapat  memenuhi  tujuan Sustainable  Development  Goals (SDGs) pada  tahun  2030.  Salah  satu  masalah  yang  timbul  yaitu  biaya yang harus dikeluarkan oleh setiap rumah tangga miskin (RTM) dan  bukan  rumah  tangga  miskin  (non-RTM)  dalam  pemenuhan kebutuhan air bersih . Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pengeluaran untuk  konsumsi  air  bersih  dan  memodelkan  pengeluaran konsumsi  air  bersih  terhadap  faktor-faktor  yang  diduga mempengaruhi  dengan  analisis  regresi  tobit.  Data  yang digunakan  adalah  data  SUSENAS  2016  dengan  variabel  respon yaitu  pengeluaran  untuk  konsumsi  air  bersih  dan  unit penelitiannya  yaitu  rumah  tangga.  Hasil  analisis  yang  diperoleh pada model non-RTM yaitu variabel yang berpengaruh signfikan pada  model  biaya  pengeluaran  untuk  konsumsi  air  bersih  pada non-RTM  adalah  jenjang  pendidikan  terakhir  kepala  rumah tangga,  jumlah  anggota  rumah  tangga,  total  pengeluaran  bukan makanan  perbulan  dan  fasilitas  air  minum  dengan  nilai Pseudo R 2 yang  dihasilkan  yaitu  5,28%.  Selanjutnya  hasil  analisis  pada model  RTM  diperoleh  kesimpulan  bahwa  variabel  yang berpengaruh signifikan terhadap biaya pengeluaran konsumsi air bersih  untuk  RTM  hanya  dua  variabel  yaitu  jumlah  anggota rumah tangga dan dan fasilitas air minum dengan nilai Pseudo R 2 yang dihasilkan yaitu 15,30%.
Kata  Kunci — Faktor-faktor,  Konsumsi  Air  Bersih,  Pengeluaran, Regresi Tobit, RTM dan Non-RTM

## I. PENDAHULUAN
ONSUMSI  air  bersih  di  Indonesia  berhubungan  dengan pemenuhan  tujuan Sustainable  Development  Goals (SDGs). SDGs adalah sebuah kesepakatan pembangunan baru yang  berlaku  tahun  2015-2030  yang  dibuat  oleh  UNDP ( United  Nations  Development  Programs ).  Terdapat  beberapa target  SDGs  yang  belum  tercapai  di  Indonesia  salah  satunya yaitu, sanitasi dan ketersediaan air minum. Berdasarkan tujuan SDGs saat ini, kebutuhan air bersih termasuk ke dalam tujuan ke-6, yaitu “ Clean Water and Sanitation ” [1].
Seiring dengan bertambahnya penduduk, kebutuhan air juga akan  ikut  bertambah  dikarenakan  semakin  banyak  pula masyarakat  yang  membutuhkan  air  bersih  untuk  kebutuhan sehari-hari  [2].  Penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan
merupakan  penelitian  tentang  faktor  yang  mempengaruhi konsumsi air bersih. Salah satunya menyebutkan bahwa faktor- faktor  yang  berpengaruh  yaitu  pendapatan  keluarga, pengeluaran total rumah tangga, jumlah anggota rumah tangga, pendidikan  kepala  keluarga  dan  ada  atau  tidaknya  sumber  air PDAM  [3].  Terkait  kondisi  kemiskinan  yang  juga  perlu diperhatikan.  Kemiskinana  merupakan  salah  satu  bentuk kegagalan  dari  pemenuhan  hak-hak  dasar  dan  dapat  menjadi salah  satu  penyebab  suatu  rumah  tangga  mengonsumsi  air bersih  atau  tidak  seperti  contohnya  penduduk  atau  rumah tangga yang mempunyai status Rumah Tangga Miskin (RTM) akan jauh lebih sulit mengakses air bersih atau air minum [4].
Besar  biaya  yang  dikeluarkan  oleh  setiap  rumah  tangga terkait  konsumsi  air  bersih  bervariasi.  Dalam  proses mengumpulkan  data  pengeluaran  ditemukan  masalah  baru yaitu terdapat beberapa rumah tangga yang tidak mengeluarkan biaya. Sehingga data memiliki zero expenditure pada  sebagian  obsrervasi,  dan  sebagian  observasi  lainnya memiliki  nilai  yang  bervariasi.  Data  yang  memiliki  struktur seperti ini disebut data tersensor ( censored data ). Penyelesaian terhadap  data  tersensor menggunakan metode OLS regression dirasa  kurang  tepat,  melainkan  menggunakan  suatu  model regresi khusus data tersensor, yaitu model Regresi Tobit [5].
Salah satu penelitian menggunakan regresi tobit memberikan  kesimpulan  yaitu  dengan  menggunakan  regresi tobit  diperoleh  variabel  independen  yang  signifikan  lebih banyak  daripada  OLS  [6].  Selain  itu,  penelitian  lain menyimpulkan  pada  regresi  OLS  data  dibatasi  minimal berskala  interval  sedangkan  pada  tobit  data  berupa  skala campuran  [7].  Pada  salah  satu  jurnal  memberikan  hasil  nilai pseudo R 2 sebesar 0.1679 atau 16.79% [8].
Berdasarkan  uraian  tersebut,  penelitian  dilakukan  untuk mengetahui  karakteristik  faktor-faktor  yang  mempengaruhi pengeluaran  untuk  konsumsi  air  bersih  serta  memodelkan pengeluaran  rumah  tangga  miskin  (RTM)  dan  bukan  rumah tangga  miskin  (non-RTM)  di  Jawa  Timur  untuk  konsumsi  air bersih  terhadap  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pada  tahun 2016 dengan menggunakan analisis regresi tobit. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi mengenai karakteristik  dan  mengetahui  faktor-faktor  yang  berpengaruh secara  signifikan  sehingga  dapat  membantu  pemerintah  Jawa

## Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pengeluaran Rumah Tangga Miskin (RTM) dan Bukan Rumah Tangga Miskin (Non-RTM) Di Jawa Timur Untuk Konsumsi Air Bersih Menggunakan Analisis Regresi Tobit
Annisa Nurhadirat dan Ismaini Zain Departemen Statistika, Fakultas Matematika, Komputasi, dan Sains Data, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : ismaini_z@statistika.its.ac.id
K
Timur untuk memenuhi tujuan pembangunan dari SDGs.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Data Tersensor
Salah  satu  karakteristik  data  tersensor  adalah  variabel tersebut  mempunyai  observasi  yang  bernilai  nol,  sedangkan observasi  lainnya  memiiki  nilai  yang  bervariasi.  Contoh  data tersensor  berupa  pengeluaran  rumah  tangga  untuk  barang tahan  lama.  Rumah  tangga  dengan  pendapatan  yang  rendah cenderung  tidak  mempunyai  pengeluaran  rumah  tangga  untuk barang tahan lama [9].

## B. Analisis Korelasi
Analisis  korelasi  adalah  metode  statistik  yang  digunakan untuk mengukur besarnya hubungan linier antara dua variabel atau  lebih  [10].  Nilai  korelasi  sampel  (r)  diukur  dari  korelasi Pearson dengan persamaan (1).        1 , 2 2 1 1 n i i i Y X n n i i i i y y x x r y y x x      
    
Keterangan:
y i : pengamatan ke-i pada variabel Y
: rata-rata pada variabel Y
x i : pengamatan ke-i pada variabel X
: rata-rata pada variabel X
Selain  korelasi  Pearson,  nilai  korelasi  dapat  juga  diukur  dari korelasi Spearman yang dirumuskan pada persamaan (2).
2 1 2 6 1 ( 1) n i i d n n      
Keterangan: ρ : Nilai korelasi Spearman d i 2 : selisih setiap pasangan rank

## C. Analisis Regresi
Analisis  regresi  digunakan  untuk  menyatakan  atau memodelkan  hubungan  matematis  antara  variabel  dependen atau  variabel  respon  dengan  variabel  bebas  atau  variabel prediktor  [10].  Model  regresi  secara  matematis  dituliskan sebagai berikut.
0 1 1 2 2 ... p p Y X X X           
dengan,
Y : variabel respon
X : variabel prediktor
β : koefisien parameter
ε : residual model
p : jumlah variabel prediktor

## D. Model Regresi Tobit
Model  regresi  tobit  merupakan  analisis  regresi  yang digunakan  untuk  variabel  dependen  yang  berupa  data tersensor.  Distribusi  data  tersensor  adalah  distribusi  normal tersensor,  yang  mengikuti N(0 ,σ 2 ) .  Formulasi  model  tobit secara umum adalah sebagai berikut [11].
* , 0 0, 0 i i i i Y Y Y Y      
Dimana i = 1, 2, …, n dan Y i * adalah variabel tak bebas dengan persamaan sebagai berikut.
* '   Y X u 
Keterangan:
Y : vektor dari variabel respon
X : matriks dari variabel prediktor yang berjumlah p β : koefisien vektor yang berukuran k x l yang tidak diketahui, dengan k adalah banyak parameter yang berjumlah p + 1 u : residual model

## E. Penaksiran Parameter
Penaksiran  parameter  regresi  tobit  menggunakan  metode Maximum  Likelihood  Estimation (MLE).  Berikut  diperoleh fungsi likelihood [11].
  2 2 1 ' 2 2 1 1 1 1 2 i i S R i i i
L e 
                             Y X X  
S adalah  banyaknya  pengamatan  yang  bernilai  nol  dan R adalah  pengamatan  yang  bernilai  lebih  dari  nol.  Sehingga diperoleh nilai   sebagai berikut.
      1 1 1 ˆ ' ' ' LS R            ' ' ' X X X Y X X X X X X  

## F. Pengujian Estimasi Parameter
Statistik uji dalam pengujian estimasi parameter yang biasa digunakan yaitu uji Wald , Likelihood Ratio. Uji Wald dan LR test sering  digunakan  untuk  pengujian  taksiran  parameter dalam model regresi tobit [12].
1. Uji Serentak Uji  serentak  digunakan  untuk  menguji  parameter  secara keseluruhan  atau  bersama-sama.  Pengujian  menggunakan metode likelihood  ratio atau  uji  G.  Hipotesis  yang  digunakan adalah sebagai berikut.
H 0 : β 1 = β 2 =…= β p H 1 : Paling tidak terdapat satu β j ≠ 0, j = 1, 2, …, p dengan p adalah jumlah prediktor yang dipakai dalam regresi, p = k – 1. Statistik uji yang digunakan adalah uji G ( Likelihood Ratio Test ) sebagai berikut.
    ˆ L 2 ln ˆ L G            
Dimana,
        0 0 1 1 2 1 2 1 ( ) ; dengan ( ) ; , ,..., dengan , ,..., n i n i p p L f y L f y          
      

## 
Kesimpulan yang dapat diambil adalah tolak H 0 jika uji berarti terdapat minimal satu β i yang mempunyai peran berarti terhadap model.
2. Uji Parsial Uji  ini  dilakukan  untuk  menguji  setiap β i secara  individual untuk  menunjukkan  apakah  suatu  variabel  bebas  layak  untuk masuk dalam model. Hipotesisnya adalah sebagai berikut.
H 0 : β j = 0 H 1 : β j ≠ 0, j = 1, 2, …, p
Statistik  uji  yang  digunakan  adalah  statistik  uji Wald ,  yaitu sebagai berikut.
(1)
(2)
(3)
(4)
(5) (6) (7) (8) (9)
  2 2 2 ˆ ˆ j j w Se   
Nilai  koefisien  dugaan  variabel  prediktor w 2 mengikuti distriusi χ 2 dengan keputusan yang dapat diambil adalah tolak H 0 jika w 2 > χ 2 α yang dapat disimpulkan   mempunyai peran berarti terhadap model.

## G. Metode Backward Regression
Metode backward merupakan  metode  langkah  mundur dalam melakukan regresi, dimana langkah awal semua prdiktor diregresikan  dengan  respon.  Sehingga,  dengan  menggunakan metode backward dalam  analisis  regresi  dapat  menghindari adanya  kasus  multikolinieritas  antar  variabel  [13].  Adapun langkah-langkah melakukan analisis dengan metode backward yaitu sebagai berikut.
1. Membentuk persamaan regresi
2. Menentukan nilai p-value hasil uji individu
3. Pemilihan  variabel  pertama  yang  keluar  dari  model  dari nilai p-value yang  lebih  dari α.  Jika  terdapat  lebih  dari satu p-value , maka dipilih nilai paling besar.
H. Koefisien Determinasi atau Pseude R 2
Koefisien  determinasi  atau Pseudo  R 2 digunakan  untuk mengukur  persentase  total  variasi  dalam  variabel respon yang dapat  dijelaskan  oleh  model  regresi  atau  dapat  juga  disebut nilai  kebaikan  model  [14].  Nilai Pseudo R 2 berkisar  antara  0 sampai 100 persen. Semakin besar persentase Pseudo R 2 , maka model  tersebut  dikatakan  semakin  baik.  Pada  kasus  regresi tobit perumusan Pseudo R 2 dituliskan dalam persamaan (11).
2 2 1 2 1 ˆ 1 ( ) n i i n i i u Pseudo R Y        Y Keterangan: Y i : nilai variabel Y pada observasi ke-i
: nilai rata-rata variabel Y
u i : residual model

## I. Konsumsi Air Bersih
Konsumsi  adalah  semua  penggunaan  barang  dan  jasa  yang dilakukan  manusia  dalam  proses  untuk  memenuhi  kebutuhan hidupnya  [15].  Konsumsi  bertujuan  untuk  memperoleh kepuasan  dan  mencapai  tingkat  kemakmuran  dalam  arti terpenuhi  berbagai  macam  kebutuhan.  Menurut  Ketentuan Umum  Permenkes  No.  416/Menkes/PER/IX/1990  air  bersih adalah  air  yang  digunakan  untuk  keperluan  sehari-hari. Sehingga, konsumsi air bersih merupakan kegiatan penggunaan  air  bersih  yang  bertujuan  untuk  memenuhi keperluan  sehari-hari  yang  membutuhkan  air  bersih,  seperti minum, mandi, masak dan mencuci.

## J. Faktor yang Mempengaruhi Rumah Tangga untuk Konsumsi Air Bersih
Secara  umum,  terdapat  berbagai  macam  faktor  yang  dapat mempengaruhi  konsumsi.  Salah  satunya  yaitu  berdasarkan Teori Ekonomi Keynes yaitu pengeluaran konsumsi tergantung pada  pendapatan  yang  diterima  oleh  rumah  tangga  dan kecenderungan konsumsinya ( propincity to consume ). Pengeluaran  untuk  konsumsi  air  tidak  berbeda  jauh  dengan pengeluaran  lain  dalam  rumah  tangga.  Adapun  pengeluaran
untuk kesehatan dalam rumah tangga dipengaruhi oleh wilayah geografis,  pendidikan  kepala  rumah  tangga  (KRT),  kondisi rumah,  biaya  makanan,  biaya  non  makanan,  proporsi  ART yang sakit dan kepemilikan asuransi [16].
Penelitian lainnya yang terkait faktor-faktor yang mempengaruhi  pengeluaran  rumah  tangga  untuk  biaya pendidikan  yaitu  lama  pendidikan  KRT  jumlah  anggota rumahtaangga, proporsi anggota rumah tangga sekolah < SMP, proporsi  anggota  rumah  tangga  sekolah  SMA,  proporsi anggota  rumah  tangga  Perguruan  Tinggi,  pengeluaran makanan  dan  wilayah  [17].  Keterkaitan  kondisi  kemiskinan, kebutuhan  akan  air  minum  dan  sanitasi  tidak  terlepas  dari peran  perempuan.  Kementerian  Negara  Pemberdayaan  pada tahun  2010  menyatakan  bahwa  ketertinggalan  perempuan dalam berbagai aspek, seperti pendidikan, kesehatan, ekonomi, politik  sangat  terkait  dalam  proses  pengambilan  keputusan, termasuk  kebutuhan  air  minum  dan  sanitasi.  Sehingga perempuan  dianggap  dapat  menjadi  salah  satu  faktor  yang mempengaruhi  pengeluaran  untuk  konsumsi  air  bersih  suatu rumah tangga.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  akan  digunakan  dalam penelitian ini adalah data sekunder  yang  diperoleh  dari  hasil  SUSENAS  2016  di  Jawa Timur.  Unit  sampel  dalam  penelitian  kali  ini  adalah  8.252 rumah  tangga dengan 177 berstatus RTM dan 8.075 berstatus non-RTM.

## B. Variabel Penelitian
Variabel-variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini terbagi  menjadi  variabel  respon  dan  variabel  prediktor berdasarkan  faktor-faktor  yang  diduga  dapat  mempengaruhi pengeluaran untuk konsumsi air bersih.
Tabel 1. Variabel Penelitian No Vaariabel Skala Keterangan 1 Pengeluaran Biaya Air Bersih (Y) Rasio - 2 Jenjang Pendidikan KRT (X 1 ) Nominal 1. Tidak Tamat SD/setara 2. SD/Setara 3. SMP/Setara
4. SMA/Setara
5. Perguruan Tinggi
3 Jumlah Anggota Rumah tangga (X 2 ) Rasio - 4 Proporsi Anggota Rumah tangga Perempuan (X 3 ) Rasio - 5 Pengeluaran Total perbulan (X 4 ) Rasio - 6 Wilayah Tempat Tinggal (X 5 ) Nominal 1. Perkotaan 2. Pedesaan
7 Fasilitas Air Minum (X 6 ) Nominal 1. Tidak Beli 2. Beli Sumber  : Disusun oleh peneliti, 2018

## C. Langkah Analisis
Langkah-langkah  analisis  yang  akan  dilakukan  berdasarkan dengan tujuan adalah sebagai berikut.
1. Mendeskripsikan  pegeluaran  untuk  konsumsi  air  bersih
(10)
(11)
berdasarkan faktor yang mempengaruhi.
2. Meregresikan pengeluaran rumah tangga untuk konsumsi air bersih  (Y)  dengan  masing-masing  variabel  prediktor  (X 1 , X 2 , …, X 6 ) secara individu dan melakukan uji signifikansi parameter secara parsial (individu) menggunakan uji Wald . 3. Meregresikan pengeluaran rumah tangga untuk konsumsi air bersih  (Y)  dengan  variabel  prediktor  yang  bepengaruh signifikan pada uji individu secara serentak dan melakukan uji  signifikansi  parameter  secara  serentak  dengan menggunakan LR test . 4. Melakukan  pemilihan  model  terbaik  untuk  mengatasi adanya  multikolinieritas  dengan  menggunakan  metode backward .
5. Mendapatkan nilai kebaikan model dengan menghitung nilai pseudo R 2 .

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik Faktor-Faktor Kesejahteraan Kabupaten dan Kota di Jawa Tengah Tahun 2015
Pengeluaran  biaya  konsumsi  air  bersih  RT  dalam SUSENAS  2016  merupakan  pengeluaran  yang  digunakan untuk  air  PAM,  air  pikulan  atau  air  yang  dibeli.  Rata-rata pengeluaran  biaya  konsumsi  air  bersih  pada  RTM  lebih  kecil dibandingkan  pengeluaran  pada  non-RTM  yaitu  0,0232  juta rupiah,  sedangkan  rata-rata  pengeluaran  pada  non-RTM  yaitu 0,0302 juta rupiah.
Tabel 2. Deskripsi Pengeluaran RTM dan Non-RTM untuk Konsumsi Air Bersih Berdasarkan Wilayah Tempat Tinggal (Rupiah/Bulan) Deskrisi Non-RTM RTM N 8.075 177 Rata-rata 0,0302 0,0232 Varians 0,0006 0,0003 Minimum 0,0000 0,0000 Maksimum 0,0990 0,0990 Sumber  : SUSENAS 2016 (diolah)
Perbedaan  pengeluaran  pada  RTM  dan  non-RTM  dapat dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  seperti  kondisi  sosial ekonomi, fasilitas sumber air minum, jumlah anggota RT, dan faktor-faktor lainnya.
Gambar  1.  Persentase  Pengeluaran  RT  untuk  Konsumsi  Air  Bersih  di  Jawa Timur Sumber  : SUSENAS 2016 (diolah)
Data  SUSENAS  2016  menyebutkan  bahwa  lebih  dari  85% rumah  tangga  baik  untuk  RTM  maupun  non-RTM mengeluarkan biaya untuk konsumsi air bersih.

## B. Deskripsi Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pengeluaran Biaya Konsumsi Air Bersih RT
Faktor-faktor  yang  diduga  mempengaruhi  pengeluaran
rumah  tangga  untuk  konsumsi  air  bersih  akan  dijelaskan dengan menggunakan statistika deskriptif.
Tabel 3.
Deskripsi Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pengeluaran untuk Konsumsi
Air Bersih (Skala Numerik) Variabel Deskripsi Non-RTM RTM X 2 Rata-rata 3,5003 3,7288 Varians 2,2168 2,8124 Minimum 1 1 Maksimu m 14 10 X 3 Rata-rata 0,5266 0,5536 Varians 0,0512 0,0551 Minimum 0 0 Maksimu m 1 1 X 4 Rata-rata 2,3787 1,0285 Varians 11,7864 0,5610 Minimum 0,0639 0,0936 Maksimu m 54,5583 4,3526
Sumber  : SUSENAS 2016 (diolah)
Rata-rata jumlah anggota rumah tangga di rumah tangga baik berstatus  RTM  atau  non-RTM  sama  yaitu  3-4  orang  dengan proporsi  anggota  rumah  tangga  yang  berjenis  kelamin perempuan sama yaitu 50% atau rata-rata setengah dari jumlah anggota  rumah  tangga  berjenis  kelamin  perempuan.  Total pengeluaran  bukan  makanan  pada  non-RTM  lebih  besar  2,3 kali yaitu 2,3787 juta rupiah, dimana pada RTM hanya 1,0285 juta  rupiah.  Varians  pada  total  pengeluaran  bukan  makanan non-RTM  juga  tinggi,  sedangkan  pada  RTM  sangat  kecil. Faktor-faktor  lain  yang  diduga  mempengaruhi  pengeluaran rumah  tangga  untuk  konsumsi  air  bersih  yang  berupa  data dengan  skala  diskrit  dideskripsikan  dengan  menggunakan persentase.
Tabel 4. Persentase Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pengeluaran untuk Konsumsi Air Bersih (Skala Kategorik) Variabel Kategori Non-RTM RTM X 1 Tidak Lulus SD 7,17% 14,69 % SD/Setara 51,22% 66,67 % SMP/Setara 5,56% 8,47% SMA/Setara 22,61% 10,17 % Pendidikan Tinggi 13,44% 0,00% X 5 Perkotaan 12,28% 43,50 % Pedesaan 87,72% 56,50 % X 6 Tidak Beli 7,17% 14,69 % Beli 51,22% 66,67 %
Sumber  : SUSENAS 2016 (diolah)
Sebagian besar kepala rumah tangga dengan status non-RTM dan  RTM  memiliki  jenjang  pendidikan  terakhir  SD/setara. Klasifikasi  wilayah  tempat  tinggal  setiap  rumah  tangga  baik RTM  dan  non-RTM  sebagian  besar  tinggal  didaerah perkotaan.   Fasilitas air minum yang digunakan juga sebagian
besar  merupakan  sumber  air  minum  yang  dibeli,  baik  untuk rumah tangga dengan status RTM maupun non-RTM.

## C. Hubungan Pengeluaran Biaya Konsumsi Air Bersih RT dengan Faktor-faktor yang Mempengaruhi
Penggambaran  antara  pengeluaran  biaya  untuk  konusumsi air  bersih  dengan  faktor  yang  diduga  mempengaruhi  dapat dilakukan  juga dengan  melihat nilai  korelasi  yang menggambarkan  hubungan  antar  variabel.  Analisis  korelasi dilakukan  dengan  korelasi  Spearman  untuk  variabel  berskala kategorik  dan  korelasi  Pearson  untuk  variabel  berskala numerik.
Tabel 5. Hubungan Antar Variabel Pada Data Non-RTM Y X 1 X 2 X 3 X 4
X 5 X 6
Y 1 X 1 0,085 1 X
2 0,035 0,09 5 1 X
3 - 0,014 -0,49 - 0,139 1 X 4 0,020 0,48 3 0,206 - 0,018 1 X 5 0,068 0,32 1 0,027 - 0,005 0,38 1 1 X 6 0,213 0,22 0 - 0,004 0,006 0,23 1 0,32 8 1
Sumber  : SUSENAS 2016 (diolah)
Berdasarkan  nilai  korelasi  pada  Tabel  5  tidak  ada  nilai korelasi  antar  variabel  yang  melebihi  50%.  Korelasi  paling besar  yaitu  antara  variabel  X 1 dengan  X 4 sebesar  48,3%  dan memiliki  hubungan  berbanding  lurus.  Adapun  nilai  korelasi terkecil  yaitu  antara  variabel  Y  dengan  X 3 sebesar  1,4%  dan memiliki hubungan yang berbanding terbalik.
Tabel 6.

## Hubungan Antar Variabel Pada Data RTM
Y X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X
6 Y 1 X
1 0,099 1 X 2 0,188 0,184 1 X 3 - 0,120 - 0,116 - 0,222 1 X 4 0,068 0,260 0,284 - 0,131 1 X 5 0,104 0,212 0,082 0,007 0,13 0 1 X 6 0,401 0,102 0,097 0,009 0,14 5 0,15 0 1
Sumber  : SUSENAS 2016 (diolah)
Berdasarkan  nilai  korelasi  pada  Tabel  6  pada  data  RTM juga  tidak  terdapat  nilai  korelasi  antar  variabel yang melebihi 50%.  Korelasi  paling  besar  yaitu  antara  Y  dengan  X 6 sebesar 40,1%  dan  memiliki  hubungan  lurus.  Adapun  nilai  korelasi terkecil  yaitu  antara  X 3 dengan  variabel  X 5 sebesar  0,7%  dan memiliki hubungan yang berbanding lurus.

## D. Pemodelan Regresi Tobit Pengeluaran Biaya Konsumsi
Air Bersih pada Bukan Rumah Tangga Miskin (Non-RTM) Pemodelan pengeluaran biaya konsumsi air bersih dilakukan dalam  dua  tahap,  yakni  pengujian  secara  individu  dan  secara serentak.  Pada  pengujian  secara  serentak  dilakukan  metode backward untuk  mengatasi  terjadinya  multikolinieritas  antar variabel prediktor.
1. Pengujian Secara Individu
Tabel  7  merupakan  hasil  pengujian  secara  individu  untuk model non-RTM antara pengeluaran untuk biaya konsumsi air bersih  dengan  faktor  yang  diduga  mempengaruhi.  Diketahui bahwa  estimasi  parameter  untuk  variabel  secara  individu  ada yang  bernilai  positif  dan  negatif.  Misalnya, pengaruh variabel X 1 atau  jenjang  pendidikan  terakhir  KRT,  variabel  X 5 atau wilayah tempat tinggal dan variabel X 6 atau fasilitas air minum dimana  ketiga  variabel  tersebut  merupakan  variabel  berskala kategori memiliki nilai estimasi bertanda negatif. Nilai tersebut memberikan  dampak  penurunan  pada  pengeluaran  biaya konsumsi  air  bersih,  jika  rumah  tangga  tersebut  memiliki termasuk kedalam kategori dalam variabel tersebut.
Tabel 7. Pengaruh Variabel Secara Individu Model Non-RTM Variabel Estimasi Standard Error P-Value Intersep 0,0350 0,0007 0,0000* X 1 (1) -0,0126 0,0012 0,0000* X 1 (2) -0,0063 0,0008 0,0000* X 1 (3) -0,0066 0,0013 0,0000* X 1 (4) -0,0019 0,0009 0,0303* Intersep 0,0282 0,0001 0,0000* X 2 0,0006 0,0006 0,0010* Intersep 0,0310 0,0007 0,0000* X 3 -0,0015 0,0012 0,2093 Intersep 0,0298 0,0003 0,0000* X 4 0,0002 7,67E-05 0,0223* Intersep 0,0319 0,0003 0,0000* X 5 (1) -0,0053 0,0006 0,0000* Intersep 0,0331 0,0003 0,0000* X 6 (1) -0,0122 0,0006 0,0000* Sumber  : SUSENAS 2016 (diolah) *signifikansi pada α = 0,05
Berdasarkan  Tabel  7,  dapat  dilihat  bahwa  hanya  terdapat satu  variabel  yang  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap model,  yaitu  X 3 atau  proporsi  anggota  rumah  perempuan. Sehingga  variabel  proporsi  anggota  rumah  tangga  perempuan tidak diikutsertakan dalam pengujian serentak.
2. Pengujian Secara Serentak
Pengujian serentak pertama dilakukan dengan menggunakan variabel  prediktor  yang  berpengaruh  signifikan  secara individu,  dan  diperoleh  hasil  bahwa  X 5 tidak  berpengaruh signifikan  pada  model.  Selanutnya  X 5 tidak  diikutsertakan dalam pengujian dan diperoleh hasil seperti pada Tabel 8.
Tabel 8.
Pengaruh Variabel Secara Serentak Model Non-RTM Variabel Estimasi Standard Error P-Value Intersep 0,0354 0,0013 0,0000* X 1 (1) -0,0076 0,0009 0,0000* X 1 (2) -0,0052 0,0013 0,0000* X 1 (3) -0,0055 0,0009 0,0000* X 1 (4) -0,0024 0,0002 0,0093* X 2 0,0007 8,32E-05 0,0001* X 4 -0,0004 0,0006 0,0000* X 6 (1) -0,0115 0,0010 0,0000*
G = 4,2789 χ 2 (0,005;4) = 0,7107 Sumber  : SUSENAS 2016 (diolah) *signifikansi pada α = 0,05
Hasil  uji  G  juga  memberikan  kesimpulan  yaitu  minimal terdapat  satu  variabel  prediktor  yang  berpengaruh  signifikan terhadap model. Terlihat semua variabel yang diuji pada Tabel 8 berpengaruh signifikan ketika diuji secara serentak.
3. Model  untuk  Pengeluaran  Biaya  Konsumsi  Air  Bersih Non-RTM dan Interpretasi
Pola hubungan pengeluaran biaya untuk konsumsi air bersih untuk non-RTM secara matematis adalah sebagai berikut.
1 1 1
1 2 4 6
0, 0354 0, 0076 (1) 0, 0052 (2) 0, 0055 (3) 0, 0024 (4) 0, 0007 0, 0004 0, 0115 (1) X X X
X X X
Y
X        
Model  pengeluaran  biaya  untuk  konsumsi  air  bersih  pada rumah  tangga  dengan  status  non-RTM  menghasilkan  nilai pseudo  R 2 yang  sangat  kecil  yaitu  5,28%.  Nilai  keseuaian model  ini  berarti  bahwa  variabel  prediktor  yang  terdapat didalam model dapat menjelaskan variansi pengeluaran rumah tangga  untuk  biaya  konsumsi  air  bersih  sebesar  5,28%. Sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel prediktor lain yang tidak terdapat dalam model.
Semua kategori pada faktor jenjang pendidikan terakhir KRT memiliki  tanda  negatif  pada  estimasi  parameter.  Hal  ini menunjukkan bahwa jenjang pendidikan teakhir KRT baik dari kategori  tidak  tamat  SD  sampai  tamat  SMA  memberikan pengaruh menurunkan nilai penegluaran biaya untuk konsumsi air  bersih.  Begitu  juga  dengan  faktor  fasilitas  sumber  air minum  rumah  tangga  yang tidak membeli, dimana jika rumah tangga  tersebut  tidak  membeli  untuk  air  minum  maka  akan menurunkan  pengeluaran  biaya  untuk  konsumsi  air  bersih. Pada  faktor  total  pengeluaran  non-makanan  perbulan,  jika terjadi  kenaikan  total  pengeluaran  non-makanan  perbulan maka  akan  menyebabkan  penurunan  pengeluaran  biaya konsumsi  air  bersih  dan  begitu  juga  sebaliknya.   Pada model, hanya  faktor  jumlah  anggota  rumah  tangga  yang  nilai esitmasinya memiliki tanda positif. Artinya setiap pertambahan jumlah  anggota  rumah  tangga  memberikan  dampak  yaitu menaikkan  pengeluaran  biaya  konsumsi  air  bersih  dan  akan menurunkan  pengeluaran  biaya  konsumsi  air  bersih  jika jumlah anggota rumah tangga turun satu satuan.

## E. Pemodelan Regresi Tobit Pengeluaran Biaya Konsumsi Air Bersih pada Rumah Tangga Miskin (RTM)
Pemodelan  pengeluaran  biaya  konsumsi  air  bersih  pada RTM dilakukan sama seperti pada data non-RTM.
1. Pengujian Secara Individu
Hasil  pengujian  secara  individu  antara  pengeluaran  biaya untuk  konsumsi  air  dengan  faktor-faktor  yang  diduga mempengaruhi  ditunjukkan  pada  Tabel  9.  Pada  pengujian individu  ini,  koefisien  parameter  untuk  X 1 tidak  dapat diperoleh  karena  regresi  antara  Y  dengan  X 1 menghasilkan matriks yang singular.
Tabel 9. Pengaruh Variabel Secara Individu Model RTM Variabel Estimasi Standard Error P-Value Intersep 0,0156 0,0033 0,0000* X 2 0,0020 0,0008 0,0108* Intersep 0,0283 0,0035 0,0000*
X 3 -0,0093 0,0058 0,1084 Intersep 0,0214 0,0023 0,0000* X 4 0,0017 0,0018 0,3563 Intersep 0,0251 0,0018 0,0000* X 5 (1) -0,0045 0,0027 0,0984 Intersep 0,0284 0,0016 0,0000* X 6 (1) -0,0129* 0,0026 0,0000* Sumber  : SUSENAS 2016 (diolah)
*signifikansi pada α = 0,05
Terlihat  bahwa  hanya  dua  variabel  yang  berpengaruh signifikan  terhadap  model  untuk  RTM,  yaitu  jumlah  anggota rumah  tangga  dan  fasilitas  air  minum.  Sehingga  pada pengujian  serentak  yang  dilakukan,  variabel  prediktor  yang diikutsertakan dalam pengujian hanya kedua variabel tersebut.
Variabel  jumlah  anggota  rumah  tangga  (X 2 )  dan  total pengeluaran  bukan  makanan  perbulan  (X 4 )  memiliki  dampak positif  atau  menaikkan  pengeluaran biaya konsumsi air bersih jika setiap variabel tersebut bertambah satu satuan. Sedangkan variabel  lainnya  bertanda  negatif  yang  akan  menurunkan pengeluaran biaya konsumsi air bersih.
2. Pengujian Secara Serentak
Pengujian  serentak  untuk  model  RTM  pada  Tabel  10 dilakukan  dengan  menggunakan  variabel  prediktor  yang berpengaruh signifikan secara individu.
Tabel 10. Pengaruh Variabel Secara Serentak Model RTM Variabel Estimasi Standard Error P-Value Intersep 0,0222 0,0033 0,0000* X 2 0,0016 0,0008 0,0332* X 6 (1) -0,0130 0,0026 0,0000* G = 2,6758 χ 2 ( 0,05;5 ) = 0,1023 Sumber  : SUSENAS 2016 (diolah) *signifikansi pada α = 0,05
Hasil uji G memberikan kesimpulan yaitu minimal terdapat satu  variabel  prediktor  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap model.  Terlihat  semua  variabel  yang  diuji  berpengaruh signifikan ketika diuji secara serentak.
3. Model  untuk  Pengeluaran  Biaya  Konsumsi  Air  Bersih RTM dan Interpretasi
Pola hubungan pengeluaran biaya untuk konsumsi air bersih untuk RTM secara matematis adalah sebagai berikut.
2 6 0,0222 0,0016 0,0130 (1) X X Y   
Model  pengeluaran  biaya  untuk  konsumsi  air  bersih  pada rumah  tangga  dengan  status  RTM  menghasilkan  nilai pseudo R 2 yang  sangat  kecil  yaitu  15,30%.  Nilai  keseuaian  model  ini berarti  bahwa  2  variabel  didalam  model  dapat  menjelaskan variansi  pengeluaran  rumah  tangga  untuk  biaya  konsumsi  air bersih  sebesar  15,30%.  Sedangkan  sisanya  dijelaskan  oleh variabel prediktor lain yang tidak terdapat dalam model.
Sama  seperti  halnya  dengan  model  non-RTM,  faktor fasilitas  sumber  air  minum  dengan  kategori  tidak  beli  pada model  RTM  juga  memiliki  tanda  estimasi  yang  negatif. Artinya, jika suatu rumah tangga tidak membeli untuk fasilitas air  minum  makan  akan  menurunkan  pengeluaran  untuk  biaya konsumsi  air  bersih.  Sebaliknya  jika  rumah  tangga  tersebut membeli  untuk  fasilitas  air  minum,  maka  pengeluaran  untuk biaya konsumsi akan bertambah. Faktor jumlah anggota rumah tangga  memiliki  tanda  estimasi  yang  positif.  Sehingga,  nilai
pengeluaran  untuk  biaya  konsumsi  sir  bersih  akan  semakin bertambah  seiring  bertambahnya  jumlah  anggota  rumah tangga, begitu juga sebaliknya.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah  dijelaskan  maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut.
1. Berdasarkan  data  SUSENAS  2016  lebih  dari  85%  rumah tangga  baik  untuk  RTM  maupun  non-RTM  mengeluarkan biaya untuk konsumsi air bersih. Rata-rata jumlah anggota rumah tangga baik RTM maupun non-RTM sama yaitu 3-4 orang dengan rata-rata proporsi anggota rumah tangga yang perempuan yang sama pula, dimana rata-rata rumah tangga memiliki anggota rumah tangga perempaun lebih dari 50% dari  jumlah  anggota  rumah  tangga  secara  keseluruhan. Total  pengeluaran  bukan  makanan  perbulan  pada  non- RTM  memiliki  rata-rata  dan  varians  yang  cukup  besar dibandingkan  dengan  RTM.  Pendidikan  terakhir  kepala rumah tangga yang paling banyak yaitu lulus SD/setara dan wilayah  tempat  tinggal  lebih  banyak  berada  didaerah perkotaan.  Selain  itu,  lebih  dari  50%  rumah  tangga membeli  air  minum.  Nilai  korelasi  antar  variabel  yang diperoleh tidak lebih dari 50% baik korelasi antar variabel pada data non-RTM maupun RTM.
2. Model  untuk  pengeluaran  biaya  konsumsi  air  bersih  pada Bukan  Rumah  Tangga  Miskin  (non-RTM)  secara matematis dituliskan dalam persamaan berikut.
1 1 1
1 2 4 6 0, 0354 0, 0076 (1) 0, 0052 (2) 0, 0055 (3) 0, 0024 (4) 0, 0007 0, 0004 0, 0115 (1) X X X X X X Y X  
     
Berdasarkan  model  non-RTM  tersebut  diketahui  bahwa variabel yang signfikan setelah dilakukan pemilihan model backward yaitu  jenjang  pendidikan  terakhir  KRT,  jumlah anggota  rumah  tangga,  total  pengeluaran  bukan  makanan perbulan dan fasilitas air minum yang tidak membeli. Nilai pseudo R 2 yang dihasilkan sangat kecil yaitu 5,28%. 3. Model  regresi  tobit  untuk  pengeluaran  biaya  konsumsi  air bersih  pada  Rumah  Tangga  Miskin  (RTM)  secara matematis dituliskan dalam persamaan berikut.
2 6
0,0222 0,0016 0,0130 (1) X
X Y  

## 
Berdasarkan model tersebut diketahui bahwa variabel yang signfikan  pada  model  RTM  hanya  dua  yaitu  jumlah anggota  rumah  tangga  dan  fasilitas  air  minum  yang  tidak membeli.  Nilai pseudo  R 2 yang  dihasilkan  juga  tergolong rendah yaitu 15,30% .

## B. Saran
Berdasarkan analisis regresi tobit yang telah dilakukan, nilai kesesuaian  model  atau pseudo  R 2 yang  diperoleh  sangatlah
kecil.  Diperlukan  pengkajian  lebih  lanjut  untuk  mendapatkan model  dengan  kriteria  kebaikan  model  yang  lebih  besar sehingga dapat menjelaskan faktor-faktor yang mempengaruhi pengeluaran  rumah  tangga  untuk  biaya  konsumsi  air  bersih dengan  lebih  baik. Penelitian  dapat  dilakukan  dengan menambah variabel atau membuat model berdasarkan kriteria- kriteria  tertentu.  Saran  untuk  pemerintah  yaitu  agar  lebih memperhatikan  masalah  fasilitas  air  bersih  dan  minum  yang sidediakan, dengan memperhatikan status setiap rumah tangga, apakah rumah tangga tersebut tergolong RTM atau non-RTM.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan  Pusat  Statistik, “ Potret  Awal  Tujuan  Pembangunan Berkelanjutan  (Sustainable  Development  Goals)  di  Indonesia, ” Jakarta, 2016.
[2]
J.  Kanh, The  Economic  Approach  to  Environtmental  and  Natural Resources . New York: The Dryden Press, 2005.
[3] S.  Winarna, “ Analisis  Konsumsi  Air  Bersih  Pelanggan  Rumah Tangga  Berdasarkan  Faktor-faktor  yang  Mempengaruhinya, ” Semarang, 2003.
[4]
S.  Suparman, “ Kaum  Perempuan  Paling  Peduli. ” Percik,  Media Informasi Air Minum dan Penyehatan Lingkungan, pp. 9 – 11, 2007.
[5]
W.  Greene, Econometric  Analysis .  New  York:  Macmillan Publishing Company, 2003.
[6] I.  Zain  and  Suhartono, Model  Regresi  Tobit  dan  Aplikasiny . Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 1997.
[7] Kusviva, “ Analisis  Regresi  Linier  Berganda  dengan  Metode  OLS, Probit dan Tobit pada Pengeluaran Rumah Tangga untuk Konsumsi Buah-Buahan, ” Surabaya, 2000.
[8] G.  Gandhiadi,  P.  Kencana,  and  P.  Jeryana, “ Model  Regresi  Tobit Konsumsi  Susu  Cair  Pabrik  (Studi  Kasus  Rumah  Tangga  di Provinsi Bali), ” E-Jurnal Mat. , vol. 3, pp. 75 – 85, 2014.
[9]
J.  Tobin, “ Estimation  of  Relationship  for  Limited  Dependent Variables, ” Econometrica , vol. 26, pp. 24 – 36, 1958.
[10] R. E. Walpole, R. H. Myers, S. L. Myers, and K. Ye, Probability & Statistics  for  Engineers  &  Scientists ,  9th  ed.  USA:  Prentice  Hall, 2012.
[11] R.  Fair, “ A  Note  On  The  Computation  Of  The  Tobit  Estimator, ” Econom. J. , vol. 45, pp. 1723 – 1727, 1977.
[12] P. Robinson, A. Bera, and C. Jarque, “ Test for Serial Dependence in Limited  Dependent  Variable  Models, ” Int. Econ. Rev. , vol. 26, no. 3, pp. 629 – 638, 1985.
[13] I.  Swardono, Analisa  Regresi  dan  Korelasi .  Medan:  Universitas Sumatera Utara, 2001.
[14] N.  Draper  and  H.  Smith, Applied  Regression  Analysis .  New York: John Wiley & Sons, Inc, 1998.
[15] J. Hall, Sistem Informasi Akuntansi. Terjemahan Amir Abadi Jusuf , 1st ed. Jakarta: Salemba Empat.
[16] I.  Hanief, “ Analisis  Regresi  Tobit  terhadap  Faktor-faktor  yang Mempengaruhi  Pengeluaran  Biaya  Kesehatan Rumah Tangga (RT) di  Wilayah  Perkotaan  dan  Pedesaan  di  Propinsi  Jawa  Timur, ” Surabaya, 2010.
[17] N.  Cahyaningrum, “ Pendekatan  Regresi  Tobit  pada  Faktor-faktor yang  Mempengaruhi  Pengeluaran  Rumahtangga  untuk  Pendidikan di Jawa Timur, ” Surabaya, 2011.