JURNAL GAUSSIAN, Volume 8, Nomor 1, Tahun 2019, Halaman 35 - 45 Online di: http://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian
ANALISIS STRUCTURAL EQUATION MODELLING PENDEKATAN PARTIAL LEAST SQUARE DAN PENGELOMPOKAN DENGAN FINITE MIXTURE PLS (FIMIX-PLS) (Studi Kasus: Kemiskinan Rumah Tangga di Indonesia 2017)
Esta Dewi Anggita 1 , Abdul Hoyyi 2 , Agus Rusgiyono 3 1,2,3 Departemen Statistika FSM Universitas Diponegoro e-mail : estaanggita@gmail.com

## ABSTRACT
Poverty is a complex and multidimensional problem that links several dimensions. Statistical method that  can  explain  the  relationship  between  one  latent  variable  with  others  is  Structural  Equation Modelling  (SEM).  The  purpose  of  this  study  is  to  create  a  structural  model  of  the  relationship between education, health, economy and poverty in Indonesia in 2017 by using Structural Equation Modeling with Partial Least Square approach (SEM-PLS) based on predetermined indicators with the results of 11 valid indicators. Based on the model obtained, health has a significant positive effect on education, health and education have a significant positive effect on the economy and the economy has  a  significant  negative  effect  on  poverty.  Segmentation  based  on  the  relationship  of  latent variables in structural models can be overcome by Finite Mixture Partial Least Square (FIMIX-PLS) so  that  it  can  identify  poverty  areas  in  each  province  in  Indonesia  with  more  homogeneous characteristics. The best segmentation result is number of segments (K) = 2 obtained based on the criteria of AIC, BIC, CAIC and Normed Entropy (EN) with an EN value of 0.964 which means the quality of segment separation is very good. Papua and West Papua provinces form one segment in segment 2, while 32 other provinces form one segment in segment 1.
Keywords :  Poverty,  Structural  Equation  Modelling,  Partial  Least  Square,  Finite  Mixture, Segmentation.

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan  permasalahan  yang  fundamental  karena  kemiskinan merupakan  indikator  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  pencapaian  pembangunan. Kemiskinan  lebih  sering  dikaitkan  dengan  dimensi  ekonomi  karena  dimensi  inilah  yang paling  mudah  diamati,  diukur,  dan  diperbandingkan.  Padahal  kemiskinan  adalah permasalahan  yang  kompleks  dan  multidimensional  yang  berkaitan  juga  dengan  berbagai dimensi lain. Metode statistika yang dapat digunakan untuk menganalisis keterkaitan antar dimensi kompleks yang mempengaruhi kemiskinan di Indonesia adalah Structural Equation Modelling (SEM). SEM mempunyai kemampuan lebih dalam menyelesaikan permasalahan yang complicated yaitu mampu melakukan estimasi hubungan antar variabel yang bersifat multiple relationship dengan output berupa model pengukuran dari sejumlah indikator dan model  struktural  yang  tersusun  dari  sejumlah  konstruk  (variabel  laten).  SEM  berbasis komponen yaitu Partial Least Square (PLS) adalah metode analisis yang powerful karena pendugaan parameter pada Partial Least Square tidak mengasumsikan data harus dengan skala pengukuran tertentu, jumlah sampel tidak harus besar, dan tidak mengasumsikan data harus berdistribusi normal multivariat seperti Ordinary Least Square (OLS) (Ghozali, 2011). Pengelompokan  objek  ke  dalam  beberapa  kelompok  dilakukan  berdasarkan  ukuran kemiripan atau ciri umum antar objek. Dalam pengelompokan sering ditemukan objek yang tidak bisa diukur secara langsung karena tidak mempunyai nilai kuantitatif. Objek tersebut disebut dengan variabel laten. Metode yang dapat digunakan untuk mengelompokan variabel laten berdasarkan variabel indikator adalah metode Finite Mixture Partial Least Square yang
dikembangkan  oleh  Hahn et  al .  (2002)  yang  menghasilkan  segmen  dengan  anggota  yang lebih homogen berdasarkan hubungan antar variabel laten pada model persamaan struktural. Oleh  karena  itu,  dapat  diperoleh  segmen-segmen  wilayah  di  Indonesia  berdasarkan hubungan variabel laten antara kesehatan, pendidikan, ekonomi, dan kemiskinan. Sehingga dapat  digunakan  untuk  menerapkan  program  pengentasan  kemiskinan  dengan memperhatikan kecenderungan variabel yang berpengaruh paling besar terhadap kemiskinan pada masing-masing provinsi menurut kelompok segmen yang diperoleh.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Structural Equation Modelling (SEM)
Structural  Equation  Modeling (SEM)  merupakan  generasi  kedua  metode  analisis multivariat yang dapat digunakan untuk menggambarkan keterkaitan hubungan linier secara simultan antara variabel pengamatan (indikator) dan variabel yang tidak dapat diukur secara langsung (variabel laten). Terdapat dua tipe variabel laten dalam SEM yaitu variabel eksogen (  ) dan variabel endogen ( ξ ).

## 2.2. Partial Least Square (PLS)
Partial  Least  Square (PLS)  adalah  suatu  metode  alternatif  untuk  model  persamaan struktural yaitu untuk menguji secara simultan hubungan antar konstruk laten dengan banyak indikator.  PLS  sering  disebut  sebagai soft  modeling karena  meniadakan  asumsi-asumsi, seperti asumsi data tidak harus berdistribusi normal multivariat, tidak mengasumsikan data harus dengan pengukuran skala tertentu, dan jumlah sampel tidak harus besar  (Hair et al , 2014).  PLS  dimaksudkan  untuk tujuan  prediksi  ( causal-perdictive  analysis) dalam  situasi kompleksitas yang tinggi dan dukungan teori yang rendah.

## 2.3. Spesifikasi Model PLS
Spesifikasi  lengkap  dari  model  jalur  yang  terdiri  dari  model  struktural  dan  model pengukuran, model jalur dalam PLS terdiri dari tiga set hubungan:
(1) inner model yang menspesifikasikan hubungan antar variabel laten. Persamaan inner model adalah:
 = 𝐁  +  𝛏 + 𝛇
(2) outer  model yang  menspesifikasikan  hubungan  antara  variabel laten  dengan  indikator atau  manifesnya.  Blok  dengan  indikator  refleksif  dapat  ditulis  dengan  persamaan  sebagai berikut: x = λ x ξ +  x y = λ y  +  y X jk =  jk ξ j + δ jk Blok dengan indikator formatif dapat ditulis dengan persamaan sebagai berikut: 𝛏 =  𝛏 𝐱 + 𝛅 𝛏  =   y    ξ j =  jk X jk +  j dengan:  : vektor variabel laten endogen ξ : vektor  variabel laten eksogen
 : koefisien matriks untuk variabel laten endogen
 : koefisien matriks untuk variabel laten eksogen
ζ : kesalahan pengukuran variabel laten
x : indikator pada variabel laten eksogen y : indikator pada variabel laten endogen λ x, λ y : matriks loading yang menggambarkan koefisien regresi sederhana   ,   : koefisien regresi berganda dari variabel laten dan blok indikator   ,   : residual dari regresi
(3) weight relation yang dapat menghitung skor variabel laten berdasarkan bagaimana inner model dan outer model dispesifikasi. Nilai kasus untuk setiap variabel laten diestimasi dalam PLS sebagai berikut:
ξ j =   ∑ w jk X jk k , untuk variabel eksogen η j =   ∑  w jk Y jk k , untuk variabel endogen Dimana 𝑤 𝑗𝑘 adalah  bobot  yang  digunakan  untuk  mengestimasi  variabel  laten  sebagai kombinasi linier dari variabel manifesnya.

## 2.4. Algoritma Model PLS
Tahap  1 :  Tujuan  pada  tahap  ini  adalah  untuk  memperoleh  estimasi  skor  variabel  laten sebagai  kombinasi  linier  (Y j )  dari  variabel  manifes  X jk dengan  menghitung  penimbang melalui proses iterasi.
Tahap 1.1: Outside Approximation
Tahap  ini  disebut  juga  tahap  estimasi  eksternal.  Ide  dasar  dari  tahap  ini  adalah mendapatkan  sekumpulan  bobot  untuk  mengestimasi  sebuah  variabel  laten  sebagai kombinasi linier dari variabel indikator melalui proses iterasi. Pada tahap ini proses iterasi dimulai dengan sebuah pendekatan awal untuk setiap variabel laten sebagai kombinasi linier ( weighted agregate ) dari setiap variabel manifesnya 𝑌 𝑗 =   ∑ 𝑤 ̃ 𝑗𝑘 𝑋 𝑗𝑘 𝑘 Tahap 1.2: Inside Approximation
Tahap  ini  disebut  tahap  estimasi  internal.  Tahap  ini  memperhatikan  hubungan  antara variabel  laten  dalam inner  model untuk  mendapatkan  suatu  pendekatan  baru  dari  setiap variabel laten yang telah dihitung pada outside approximation sebagai agregat tertimbang dari  variabel  laten  lainnya  yang  saling  berdekatan.  estimasi internal  Z j dari  variabel  laten dirumuskan dengan:
𝑍 𝑗 = ∑ 𝑒 𝑖𝑗 𝑌 𝑖 𝑖↔𝑗 dengan 𝑒 𝑖𝑗 adalah inner weight . Skema  yang  digunakan  untuk  menghitung inner  weight 𝑒 𝑖𝑗 yaitu Path  Scheme .  Jika variabel laten Y i adalah  prediktan dari variabel laten Y j , maka inner weight sama dengan nilai korelasi antara Y i dan Y j . Sedangkan untuk prediktor-prediktor Y i dari variabel laten Y j , maka inner weight adalah koefisien regresi dari Y i dalam regresi berganda terhadap Y j .
𝑒 𝑖𝑗 = { 𝑐𝑜𝑟(𝑌 𝑗 , 𝑌 𝑖 ), 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑌 𝑗 𝑑𝑎𝑛 𝑌 𝑖 𝑏𝑒𝑟𝑑𝑒𝑘𝑎𝑡𝑎𝑛 ∑ 𝑒 𝑖𝑗 𝑌 𝑖 , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑒 𝑖 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑟𝑒𝑔𝑟𝑒𝑠𝑖 𝑌 𝑗 𝑡𝑒𝑟ℎ𝑎𝑑𝑎𝑝 𝑌 𝑖 𝑖
0, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎
}
Tahap 1.3 Updating Outer Weight
Ketika tahap inside approximation telah selesai, estimasi internal 𝑍 𝑗 harus dilihat kembali hubungannya  terhadap  indikator-indikatornya.  Hal  ini  dilakukan  dengan  melakukan updating outer weight bergantung dengan blok indikator.  Untuk hubungan formatif dapat dirumuskan dengan:
𝑤 ̂ 𝑗𝑘 =   (𝑋 𝑗𝑘 𝑇 𝑋 𝑗𝑘 ) -1 (𝑋 𝑗𝑘 𝑇 𝑍 𝑗 )
Tahap 1.4 Pemeriksaan Konvergensi
Pada  setiap  tahap  iterasi  S=  1,2,3…,  konvergensi  diperiksa  dengan  membandingkan outer weight pada tahap iterasi ke-S dengan nilai outer weight pada tahap ke-(S-1). Menurut Sanchez  (2013)  menyarankan  batasan  dengan |𝑤 ̃ 𝑗𝑘 𝑠−1 − 𝑤 ̃ 𝑗𝑘 𝑠 | < 10 −5 sebagai  batas konvergensi. Jika telah konvergen, maka didapat nilai dugaan akhir variabel laten.
𝑌 𝑗 = ∑ 𝑤 ̃ 𝑗𝑘 𝑛𝑒𝑤 𝑋 𝑗𝑘 𝑘 Tahap 2:
Tahap kedua menduga estimasi koefisien jalur 𝛽̂ 𝑗𝑖 =   𝛽 𝑗𝑖 untuk setiap inner model .
Untuk koefisien jalur model struktural diduga dengan ordinary least square pada regresi berganda Y j dan Y i yang bersesuaian. 𝜷 ̂ 𝒋𝒊 = (𝒀 𝒊 ′ 𝒀 𝒊 ) −𝟏 𝒀 𝒊 ′ 𝒀 𝒋 Tahap 3: Tahapan algoritma ini adalah menghitung koefisien loading . Koefisien loading diperoleh dengan menghitung korelasi antara variabel laten dengan masing-masing indikatornya. 𝜆 𝑗𝑘 = 𝑐𝑜𝑟(𝑋 𝑗𝑘 , 𝑌 𝑗 )

## 2.5. Evaluasi Model PLS
a. Evaluasi Model Pengukuran Pengujian indikator formatif dengan melihat nilai signifikansi bobot w jk dengan hipotesis: H 0 : 𝑤 𝑗𝑘 = 0 (indikator tidak signifikan) H 1 : 𝑤 𝑗𝑘 ≠ 0 (indikator signifikan)
Statistik Uji:     t hitung = 𝑤 ̂ 𝑗𝑘 𝑆𝐸(𝑤 ̂ 𝑗𝑘 ) Keterangan: 𝑤 ̂ jk : bobot indikator ke-k dari variabel laten ke-j 𝑆𝐸(𝑤 ̂ 𝑗𝑘 ): standar error bootstrapping untuk bobot indikator Dengan kriteria uji H 0 ditolak jika ⃒ t-hitung ⃒ > t α/2;n-1 dengan tingkat kepercayaan (1-α) 100% yang berarti bahwa bobot setiap indikator adalah signifikan. Pengujian dapat dilakukan setelah dilakukan bootstrapping . b. Evaluasi Model Struktural Nilai R 2 ditentukan dengan persamaan sebagai berikut:
R 2 = JKR JKT = JKT−JKG JKT = 1 − JKG JKT

## 2.6. Pengujian Hipotesis
Pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan  prosedur bootstrapping .  Hipotesis  yang digunakan adalah:
Hipotesis statistik untuk inner model : H 0 : 𝛽 𝑖 = 0 atau   H 0 : 𝛾 𝑖 = 0 H 1 : 𝛽 𝑖 ≠ 0 atau H 1 : 𝛾 𝑖 ≠ 0
Statistik uji yang digunakan adalah uji t, dengan rumus sebagai berikut.
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛽 ̂ 𝑖 𝑆𝐸 ∗ (𝛽 ̂ 𝑖 ) , untuk uji terhadap inner model endogen-endogen
𝑡 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = 𝛾 ̂ 𝑖𝑗 𝑆𝐸 ∗ (𝛾 𝑖𝑗 ) , untuk uji terhadap inner model eksogen- endogen
Dengan  kriteria  uji  H 0 ditolak  jika ⃒ t-hitung ⃒ >  t α/2;n-1 dengan  tingkat  kepercayaan  (1-α) 100% yang berarti bahwa koefisien jalur signifikan.

## 2.7. Finite Mixture Partial Least Square (FIMIX-PLS)
Estimasi FIMIX-PLS berdasarkan asumsi bahwa heterogenitas terjadi pada model struktural dengan  mengasumsikan 𝜂 𝑖 berdistribusi finite  mixture dengan  fungsi  densitas  normal multivariat bersayarat f i | k ( . ) dengan (K < ∞) segmen:
 𝒊 ~ ∑ 𝜌 𝑘 𝐾 𝑘=1 𝑓 𝑖⃓𝑘 (𝜼 𝒊 ⃓ 𝝃 𝒊, 𝐁 𝒌 , 𝜞 𝒌 , 𝚿 𝒌 )
Substitusi 𝑓 𝑖⃓𝑘 (𝜼 𝒊 ⃓ 𝝃 𝒊, 𝐁 𝒌 , 𝜞 𝒌 , 𝚿 𝒌 ) ke  dalam  distribusi  normal  multivariat  menghasilkan persamaan berikut:
 𝒊 ~ ∑ 𝜌 𝑘 𝐾 𝑘=1 [ 1 (2𝜋) 𝑄/2 |𝜳 𝒌 | 1/2 exp (− 1 2 (𝐁 𝒌 𝜼 𝒊 +  𝚪 𝐤 𝝃 𝒊 )′𝚿 𝑘 −1 (𝐁 𝒌 𝜼 𝒊 +  𝜞 𝒌 𝝃 𝒊 )) ]
Dimana: 𝛈 𝐢 : vektor variabel endogen pada inner model (i = 1,2,…I) 𝛏 𝐢 : vektor variabel eksogen pada inner model (i = 1,2,…I) ρ k : proporsi mixing kelas laten k, dimana ρ k > 0 dan ∑ 𝜌 𝑘 𝐾 𝑘=1 = 1 B k :  matriks  koefisien  jalur  pada inner  model untuk  kelas  laten  k  yang  menunjukkan hubungan antar variabel laten endogen berukuran (Q × Q) Γ k :  matriks  koefisien  jalur  pada inner  model untuk  kelas  laten  k  yang  menunjukkan hubungan antara variabel laten eksogen dan endogen berukuran (Q × P) Ψ k : matriks berukuran (Q × Q) untuk kelas laten k yang mengandung varians untuk setiap regresi dari inner model i : kasus / observasi dengan i = 1,2,…I
k : kelas atau segmen dengan k=1,2,3,…, K
Gambar 1. Algoritma FIMIX PLS

## 2.7. Kriteria Pemilihan Segmen
Untuk menentukan jumlah segmen terbaik (K), peneliti dapat membandingkan nilai kriteria seperti Akaike Information Criterion (AIC k ), Consistent AIC (CAIC k ) dan Bayesian Information  Criterion (BIC k )  (Ringle,  2006) . Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung kriteria AIC, CAIC, dan BIC adalah sebagai berikut:
𝐴𝐼𝐶 𝐾 =   −2 ln 𝐿 + 𝑐𝑁 𝐾 Dimana c = 2 adalah konstan dan N k adalah jumlah parameter bebas 𝐵𝐼𝐶 𝐾 =   −2 ln 𝐿 + ln 𝐼𝑁 𝐾 Dimana c = lnI
𝐶𝐴𝐼𝐶 𝐾 =   −2 ln 𝐿 + (ln(𝐼) + 1)𝑁 𝐾 Dimana c = (ln( I ) + 1)
// initial E-step
Menentukan nilai awal random untuk P ik , menentukan nilai S,
0<S<1, menentukan last l n L
repeat do begin // M-step
𝜌 𝑘 = ∑ 𝑃 𝑖𝑘 𝐼 𝑖=1 𝐼 ∀k
Menentukan 𝐵 𝑘 , 𝛤 𝑘 , Ψ 𝑘 , ∀k Menghitung current Ln L ∆ = current Ln L − last l n L // E-step jika ∆ ≥ S maka hitung
P 𝑖𝑘 ∗ = 𝜌 𝑘 ∗ 𝑓 𝑖⃓𝑘 ( 𝜂 𝑖 ⃓ 𝜉 𝑖, 𝐵 𝑘 ∗ ,𝛤 𝑘 ∗ ,𝛹 𝑘 ∗) ∑ 𝜌 𝑘 ∗ 𝑓 𝑖⃓𝑘 ( 𝜂 𝑖 ⃓ 𝜉 𝑖, 𝐵 𝑘 ∗ ,𝛤 𝑘 ∗ ,𝛹 𝑘 ∗) 𝐾 𝑘=1 last l n L = current Ln L end end until ∆ < S
𝐸𝑁 𝐾 = 1 − [∑ ∑ − 𝑃 𝑖𝑘 ln(𝑃 𝑖𝑘 ) 𝐾 𝑘=1 𝐼 𝑖=1 ] 𝐼 ln 𝐾
dengan:
EN k : Normal Entrophy , ukuran relatif antara 0-1 𝑃 𝑖k : Peluang observasi ke-i pada kelas ke-k k : kelas atau segmen dengan k=1,2,…,K i : observasi ke-i dengan i=1,2,…,I

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Data Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder mengenai dimensi kesehatan,  pendidikan,  ekonomi,  dan  kemiskinan  di  Indonesia  pada  tahun  2017.  Data memiliki  34  observasi  yang  mewakili  masing-masing  Provinsi  di  Indonesia.  Sumber  data berasal dari publikasi online pada website resmi Badan Pusat Statistik (BPS) berdasarkan hasil survei sosial ekonomi nasional.

## 3.2. Variabel dan Indikator Penelitian
Variabel  Penelitian  yang  digunakan  terdiri  atas  empat  variabel  laten  yang  terbagi menjadi  variabel  laten  eksogen  dan  variabel  laten  endogen  yang  masing-masing  diukur dengan  indikator-indikator  yang  dibangun  berdasarkan  teori  konseptual,  penelitian sebelumnya dan review literatur dengan unit observasi sebanyak 34 Provinsi di Indonesia.
Kesehatan X11 Angka Harapan Hidup (AHH) X12 Persentase RT yang menggunakan sumber air minum layak X13 Persentase penolong kelahiran oleh tenaga kesehatan Pendidikan Y11 Angka Melek Huruf (AMH) Y12 Angka Partisipasi Murni (APM) SMA/Sederajat Y13 Angka Partisipasi Sekolah (APS) Ekonomi Y21 Persentase RT yang menggunakan listrik Y22 Proporsi individu yang memiliki telepon genggam Y23 Persentase penduduk yang bekerja di sektor formal Kemiskinan Y31 Persentase penduduk miskin (P0) Y32 Indeks kedalaman kemiskinan (P1) Y33 Indeks keparahan kemiskinan (P2)
Variabel-variabel  laten  dan  indikator  yang  digunakan  digambarkan  dalam  kerangka konseptual sebagai berikut:
Gambar 2. Kerangka Teori Penelitian

## 3.3. Tahapan Analisis Data
Tahapan analisis yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Melakukan analisis menggunakan metode Structural Equation Modeling Partial Least Square (SEM-PLS)
a. Melakukan telaah pustaka dan kajian teori.
b. Konseptualisasi  model  meliputi  merancang  model  pengukuran  ( outer  model )  dan model struktural ( inner model ).
c. Mengkontruksi  diagram  jalur  ( path  diagram )  yang  menjelaskan  pola  hubungan antara variabel laten dan indikatornya atau menunjukkan hubungan jalur hubungan kausal antar variabel eksogen dan endogen.
d. Mengkonversi diagram jalur ke dalam persamaan.
e. Mengestimasi parameter model.
f. Mengevaluasi  ( outer  model )  atau  model  pengukuran  dan  dilanjutkan  dengan mengevaluasi  ( inner  model )  atau  model  struktural  untuk  mendapatkan  parameter model yang signifikan. Apabila terdapat parameter model yang tidak signifikan baik pada  model  pengukuran  maupun  struktural  maka  dilakukan  proses trimming sehingga mendapatkan parameter model yang signifikan.
g. Melakukan pengujian hipotesis menggunakan metode resampling bootstrap.
2. Melakukan  pengelompokan  menggunakan  metode Finite  Mixture  Partial  Least Square (FIMIX-PLS).
3. Interpretasi dan kesimpulan.
X 11  1 1 1 1  2  1  3 δ 1 ε 2 ε 1 π 23 π 22 π 1 3 π 13 π 31 π 33 3 π 32 π 11 π 1 1 π 1 2 π 12 π 21 X 12 X 13 Y 11 Y 12 Y 13 Y 33 Y 32 Y 31 Y 21 Y 22 Y 23 ε 3

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Analisis Structural Equation Modelling Partial Least Square
Model struktur kemiskinan yang dibentuk berdasarkan indikator dan hubungan jalur yang signifikan terbentuk 11 indikator yang signifikan dan 4 hubungan jalur yang signifikan
Gambar 2. Konseptualisasi model akhir

## Evaluasi Model Pengukuran
Evaluasi  model  pengukuran  pada  indikator  formatif  dapat  dilihat  pada  pengujian outer  weight setiap  indikator  dan outer  loading dengan  prosedur bootstrapping untuk menilai signifikansinya. Uji signifikansi outer weight dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Nilai Outer Weights Variabel Laten Variabel Laten Indikator Nilai Outer Weights t-statistik P-Value Keterangan Kesehatan X 11 0.526 6.311 0.000 Signifikan X 12 0.344 5.437 0.000 Signifikan X 13 0.354 6.385 0.000 Signifikan Pendidikan Y 11 0.388 2.274 0.023 Signifikan Y 12 0.336 2.640 0.008 Signifikan Y 13 0.396 3.669 0.000 Signifikan Ekonomi Y 21 0.410 7.616 0.000 Signifikan Y 22 0.385 13.685 0.000 Signifikan Y 23 0.339 9.686 0.000 Signifikan Kemiskinan Y 31 0.556 15.084 0.000 Signifikan Y 33 0.470 15.920 0.000 Signifikan
Evaluasi Model Struktural ( inner model )
Evaluasi model struktural pada SEM-PLS dilakukan dengan melihat kebaikan model struktural  yang  diukur  dengan  nilai  koefisien  determinasi  R 2 untuk  setiap  variabel  laten endogen sebagai kekuatan prediksi dari model struktural. Diperoleh nilai R 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Nilai Koefisien Determinasi R 2 Variabel Laten Endogen Variabel Laten Endogen R 2 Pendidikan (  1 ) 0.161 Ekonomi (  2 ) 0.697 Kemiskinan (  3 ) 0.557
Evaluasi  model  struktural  pada  SEM-PLS  juga  dilakukan  dengan  melihat  koefisien parameter jalur ( path coefficients ) antar variabel laten.
Tabel 3. Uji Koefisien Jalur antar Variabel Laten ( Inner Model ) Inner Model Koefisien Jalur Estimasi Koefisien Jalur t-hitung P-Value Keterangan Kesehatan -> Pendidikan 𝛾 11 0.402 2.892 0.004 Signifikan Kesehatan -> Ekonomi 𝛾 21 0.493 3.852 0.000 Signifikan Pendidikan -> Ekonomi 𝛽 21 0.504 2.827 0.005 Signifikan Ekonomi -> Kemiskinan 𝛽 32 -0.747 7.593 0.000 Signifikan
1. Model struktural ( inner model ) pengaruh kesehatan terhadap pendidikan 𝜂 1 =   𝛾 11 𝜉 1 +  𝜁 1 𝜂 1 =  0.402 𝜉 1 + 𝜁 1
2. Model struktural ( inner model ) pengaruh kesehatan dan pendidikan terhadap ekonomi.
𝜂 2 =   𝛽 21 𝜂 1 + 𝛾 21 𝜉 1 +  𝜁 2 𝜂 2 =  0.504 𝜂 1 + 0.493 𝜉 1 +  𝜁 2
3. Model struktural ( inner model ) pengaruh kesehatan, Pendidikan dan ekonomi terhadap kemiskinan.
𝜂 3 =    𝛽 32 𝜂 2 +  𝜁 3 𝜂 3 = −0.747 𝜂 2 + 𝜁 3

## 4.2. Analisis Pengelompokan dengan Finite Mixture Partial Least Square
Hasil  yang  diperoleh  berdasarkan  analisis  pada  FIMIX-PLS  adalah  terbentuknya jumlah kelompok berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, yaitu nilai AIC, BIC, CAIC, dan EN ( Normed Entropy ).
Tabel 4. Kriteria AIC, BIC, CAIC, dan EN untuk K=2,3,4,5,6 K lnL AIC BIC CAIC EN 2 -85.442 200.883 223.778 238.778 0.964 3 -73.754 193.507 228.613 251.613 0.819 4 -59.402 180.805 228.122 259.122 0.868 5 -43.163 164.325 223.853 262.853 0.948 6 -37.346 168.693 240.432 287.432 0.892
Berdasarkan Tabel 4 diperoleh perbandingan untuk k=2,3,4,5, dan 6. Pada k=2 nilai BIC,  CAIC  memiliki  nilai  yang  terkecil  dan  memiliki  nilai  EN  yang  tertinggi  sebesar 0.964. Hal ini mengindikasikan bahwa jumlah kelompok  terbaik yang terbentuk adalah
2, walaupun nilai AIC menunjukkan nilai yang bertolak belakang dengan BIC dan CAIC. Pengelompokan  diperoleh  berdasarkan  nilai  masing-masing  probabilitas  keanggotaan segmen.  Pada  jumlah  kelompok  2,  ukuran  segmen  (segment  size)  untuk  kelompok  1 adalah sebesar 0.934 atau 93.4% dari jumlah Provinsi di Indonesia. Kelompok 2 memiliki ukuran segmen (segment size) sebesar 0.066 atau 6.6% dari jumlah Provinsi di Indonesia.
Tabel 5 . Ukuran Segmen ( segment size ) Segmen 1 Segmen 2 % 0.934 0.066

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  terdapat  11  indikator  yang  signifikan  dalam  struktur model  kemiskinan  rumah  tangga  di  Indonesia  yaitu  Angka  Harapan  hidup  (AHH), Persentase  rumah  tangga  yang  menggunakan  sumber  air  minum  layak,  Persentase penolong  kelahiran  oleh  tenaga  kesehatan,  Angka  Melek  Huruf  (AMH),  Angka Partisipasi Murni SMA/Sederajat (APM), Angka Partisipasi Sekolah (APS), Persentase rumah  tangga  yang  menggunakan  listrik,  Proporsi  individu  yang  memiliki  telepon genggam,  Persentase  penduduk  yang  bekerja  di  sektor  formal,  Persentase  penduduk miskin (P0) dan Indeks keparahan kemiskinan (P2) yang berarti bahwa setiap indikator mampu menjelaskan variabel latennya. Pada model persamaan struktural terdapat 4 jalur yang signifikan, yaitu pengaruh kesehatan terhadap pendidikan, pengaruh kesahatan dan pendidikan  terhadap  ekonomi  dan  pengaruh  ekonomi  terhadap  kemiskinan. Pengelompokan  yang  terbentuk  dengan  FIMIX-PLS  berdasarkan  kriteria  AIC,  BIC, CAIC dan EN diperoleh hasil terbaik yaitu 2 segmen yang terbentuk dari 34 Provinsi di Indonesia. Provinsi Papua dan Papua Barat membentuk satu segmen pada segmen dua, sedangkan 32 Provinsi lainnya membentuk satu segmen pada segmen satu.

## DAFTAR PUSTAKA
[BPS]. Badan Pusat Statistik. 2018. Indikator Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (TPB) Indonesia 2018 . Jakarta: Badan Pusat Statistik. Bollen, K. A. 1989. Structural Equations with Latent Variable. New York : John Wiley & Sons .
C.  M  Ringle,  Sven  Wende,  Alexander  Will.  2010. Finite  Mixture  Partial  Least  Squares Analysis: Methodology and Numerical Examples.
Chin, W. W. 1998. The Partial Least Squares Approach to Structural Equation   Modelling. Lawrence Erlbaum Associates .
Ghozali, I & Latan, H. 2014. Partial Least Squares Konsep, Metode dan Aplikasi Menggunakan Program WarpPLS 4.0 . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro
Ghozali,  I.  2011. Structural  Equation  Modelling  Metode  Alternatif  dengan  Partial  Least Square. Semarang:  Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Hahn,  C.,  Johnson,  M.  D.,  Herrmann,  A.,  Huber,  F.  2002. Capturing  Customer Heterogeneity  Using  A  Finite  Mixture  PLS  Approach .  Schmalenbach  Business Review, Vol. 54, 243-269.
Hair, J. F., Hult, G. T., Ringle, C. M., Sarstedt, M. 2014. A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). SAGE Publications Ltd California Jedidi, K., Jagpal, H. S., DeSarbo, W. S. 1997. Finite-Mixture Structural Equation Models for  Response-Based  Segmentation  and  Unobserved  Heterogeneity .  Institute  for Operations Research and Management Science, Vol. 16, No. 01, 39-59.
Ringle,  C.  M.  2006.  S egmentation  for  Path  Models  and  Unobserved  Heterogeneity:  The Finite Mixture Partial Least Squares Approach. Research Papers on Marketing and Retailing University of Hamburg.
Sanchez, G. (2013). PLS Path Modelling with R. Berkeley: Trowchez Editions.