Indonesian Journal of Statistics and Its Applications
DOI: https://doi.org/10.29244/ijsa.v6i2p336-347

## Analysis of Covid-19 Risk Perception Survey Result Using Generalized Structured Component Analysis*
Zahira Rahvenia R 1 , Akbar Rizki 2 ‡ , Budi Susetyo 3 , and Sulfikar Amir 4
1,2,3 Department of Statistics, IPB University, Indonesia
4 Nanyang Technological University, Singapore
‡ corresponding author: akbar.ritzki@apps.ipb.ac.id
Copyright © 2021 Zahira Rahvenia R, Akbar Rizki, Budi Susetyo, and Sulfikar Amir.  This is an open- access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

## Abstract
The capital city of Indonesia, Jakarta, became the province with the highest number of  Covid-19.  Response  this  situation,  LaporCovid-19  collaborate  with  the  Social Resilience Lab, Nanyang Technological University conducted a survey to measure how Jakarta residents perceive the risk of Covid-19 from May 29 to June 20 2020. Factors of risk  perception  are  variables  that  cannot  be  measured  directly,  so  they  are  analyzed used a Structural Equation Modeling (SEM) approach, namely Generalized Structured Component Analysis (GSCA). The Likert scale used can be considered as  interval  or ordinal  depending  on  the  point  of  view  of  the  theory  built.  Therefore,  this  study  will compare the GSCA method with the nonlinear GSCA and evaluate six variables, namely risk perception, knowledge, information, health behavior , social capital, and economy. Evaluation of the overall model showed that the nonlinear GSCA model can explain the diversity of qualitative data better than the GSCA model with FIT > 0.9. Based on GSCA nonlinear  model,    information  has  significantly  influence  of  knowledge,  economy  and social capital have a real reciprocal relationship, along knowledge and risk perception have significantly influence of health behavior.
Keywords : risk perception, SEM, GSCA, nonlinear GSCA.

## 1.  Pendahuluan
Jumlah kasus Covid-19 terus bertambah setiap harinya. Hal ini dapat ditelusuri pada grafik yang tersedia di laman covid19.go.id.  Tim Pakar Satuan Tugas Penanganan Covid-19 menyatakan jumlah kenaikan kasus positif  selama satu minggu dari tanggal
_____________________
* Received: Sep 2021; Reviewed: Nov 2021; Published: Aug 2022
22  sampai  29  November  2020  sebesar  19,8%  dan  angka  kematian  meningkat sebesar 35,6%  (Satgas Penanganan Covid-19, 2020). Pandemi terus  berlanjut dan pembatasan sosial berskala besar yang diterapkan mengakibatkan runtuhnya segala sektor kehidupan. Oleh karena itu, pemerintah menerapkan kehidupan baru alias new normal  life .  Masyarakat  diperbolehkan  melakukan  aktivitas  seperti  biasa  dengan syarat menjunjung tinggi protokol kesehatan. Menurut (Kluge, 2020), salah satu syarat suatu  negara  dapat  memasuki  tahap new  normal adalah  tingginya  persepsi  risiko masyarakat. Berdasarkan situasi tersebut, LaporCovid-19 bersama Social Resilience Lab , Nanyang  Techonological  University (NTU)  melakukan  studi  berbasis  survei mengenai “Persepsi Risiko Warga DKI Jakarta tentang Covid-19”. Tujuan survei untuk mengetahui kesiapan masyarakat dalam memasuki tahap new normal . Faktor-faktor yang  dianalisis  pada  survei  tersebut  yaitu  persepsi  risiko,  perilaku  kesehatan, pengetahuan,  informasi,  modal  sosial,  dan  ekonomi.  Hasil  survei  digunakan  untuk mengevaluasi hubungan-hubungan yang terbentuk di antara enam peubah tersebut yang tidak dapat diukur secara langsung atau biasa disebut peubah laten.
Salah satu analisis multivariat yang dapat digunakan untuk mengukur hubungan antara peubah laten dan hubungan peubah teramati (indikator) dengan peubah laten adalah Structural  Equation  Modelling (SEM).  Terdapat  dua  jenis  pendekatan  SEM yaitu  berbasis  kovarian  dan  komponen.  SEM  berbasis  kovarian  harus  memenuhi asumsi  multivariat  dan  model  pengukuran  hanya  berupa  reflektif.  Sementara  itu komponen tidak memerlukan asumsi multivariat dan model pengukuran bisa reflektif atau formatif (Hair et al., 2014). Data survei berupa skala likert yang diasumsikan tidak berdistibusi normal sehingga menggunakan SEM berbasis komponen. SEM berbasis komponen  terdiri  dari Generalized  Structured  Component  Analysis (GSCA)  dan Partial Least Square (PLS). Menurut (Hwang dan Takane, 2014), GSCA mengatasi kekurangan  dari  PLS  yang  tidak  menyediakan  ukuran  kebaikan  model  secara keseluruhan ( overall goodness of fit model ).
Karakteristik  pengukuran  data  menjadi  hal  yang  penting  khususnya  untuk penelitian  sosial  seperti  ini.  Skala likert bersifat  ordinal  tetapi  terdapat  beberapa penelitian  menggunakan  skala likert sebagai  interval  (Suliyanto,  2011). Nonlinear GSCA  merupakan  salah  satu  jenis  analisis  GSCA  yang  menganggap  data  bersifat kualitatif sehingga tidak linear dalam membentuk peubah laten. Sementara itu GSCA menganggap  data  bersifat  kuantitatif  atau  kontinyu  dan  linear  dalam  mengukur peubah laten. Oleh karena itu, akan dilakukan pembandingan hasil, jika skala likert sebagai  ordinal  dan  interval  menggunakan  metode  GSCA  dan nonlinear GSCA. Jumlah  data  pada  survei  mengenai  “Persepsi  Risiko  Warga  DKI  Jakarta  tentang Covid- 19”  sangat  besar  (74.524  responden)  sehingga  akan  dilakukan  studi  kasus pada  satu  kelurahan  di  DKI  Jakarta  yaitu  kelurahan  Pademangan  Barat.  Hal  ini dikarenakan kelurahan tersebut merupakan kelurahan penyumbang kasus Covid-19 tertinggi di DKI Jakarta yang memiliki 177 kasus positif Covid-19 sampai dengan akhir Juni 2020.

## 2.  Metodologi

## 2.1 Bahan dan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data studi berbasis survei persepsi risiko  warga  DKI  Jakarta  terhadap  Covid-19  yang  dilaksanakan oleh LaporCovid-19
bersama Social Resilience Lab – NTU ( Konferensi Pers Survei Persepsi Risiko Covid- 19 DKI Jakarta kepada Gubernur DKI Jakarta , 2020). Studi tersebut dilaksanakan dari tanggal 29 Mei 2020 hingga 20 Juni 2020. Metode penarikan contoh yang digunakan adalah  metode quota  sampling dengan  ukuran  contoh  sebesar  100  orang  per kelurahan sehingga total ukuran contoh sebesar 74.524 responden. Studi kasus pada penelitian  ini  adalah  kelurahan  Pademangan  Barat  dengan  total  ukuran  contoh sebesar  265  responden.  Survei  dilakukan  secara online menggunakan platform Qualtrics yang disebar melalui aplikasi pesan instan ( WhatsApp ) kepada warga DKI Jakarta. Penyebaran survei melalui jaringan Palang Merah Indonesia (PMI), Biro Tata Pemerintahan DKI Jakarta, beberapa camat, dan jaringan komunitas warga.
Skala  peubah yang digunakan adalah skala likert dengan bentuk skala  lima dan tiga  poin.  Total  indikator  pada  data  sebesar  46  indikator.  Model  pengukuran  yang terbentuk pada masing-masing peubah laten yaitu model reflektif. Tabel 1 menyajikan peubah yang digunakan pada penelitian ini.
Tabel 1: Daftar peubah laten Data Peubah laten Jumlah Indikator 𝛾 1 Informasi 4 𝛾 2 Pengetahuan 10 𝛾 3 Ekonomi 8 𝛾 4 Modal Sosial 8 𝛾 5 Persepsi Risiko 9 𝛾 6 Perlindungan Diri 7

## 2.2 Metode Penelitian
Ada beberapa langkah yang dilakukan dalam penelitian untuk menganalisis data baik dengan  metode  GSCA  maupun nonlinear GSCA.  Analisis  data  dalam  penelitian  ini menggunakan software GscaPro  dan  Rstudio  versi  4.0.3  untuk  eksplorasi  data. Langkah-langkah tersebut sebagai berikut:
1. Melakukan  eksplorasi  data  menggunakan  analisis  deskriptif.  Eksplorasi  data bertujuan  melihat  karakteristik  tiap  peubah.  Diagram  jalur  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Gambar 1: Diagram jalur
2. Melakukan analisis GSCA dengan model yang sudah dibentuk berdasarkan teori pada tinjauan pustaka. Tahapan analisis GSCA:
a. Membuat  diagram  jalur  seperti  Gambar  2  dan  substitusi  ke  dalam persamaan 1 berikut.
𝐕 (52×46) ′ 𝐳 (46×1) = 𝐀 (52×6) ′ 𝐖 (6×46) ′ 𝐳 (46×1) + 𝐞 (52×1) (1)
b. Menduga parameter model yang terdiri atas penduga bobot, faktor loading, koefisien  jalur,  dan  galat  baku.  Pendugaan  parameter  model  diperoleh dengan meminimumkan jumlah kuadrat terkecil seperti persamaan berikut.
𝛟 = ∑ (𝐕′𝐳 𝐢 − 𝐀′𝐖′𝐳 𝐢 )′(𝐕′𝐳 𝐢 − 𝐀′𝐖′𝐳 𝐢 ) N i=1
(2)
c. Mengevaluasi model  pengukuran  reflektif  dilihat  dari  reliabilitas  komposit, validitas  konvergen,  dan  validitas  diskriminan.  Kriteria  nilai  reliabilitas komposit  yang  baik  yaitu ≥ 0,7 (Hwang  &  Takane,  2014)  nilai  validitas konvergen yang baik yaitu ≥ 0,5 (Hwang & Takane, 2014), dan nilai validitas diskriminan yaitu lebih besar dari korelasi peubah laten. Selain itu, kriteria nilai  loading  harus ≥ 0,7 dan  signifikan  pada  taraf  nyata  5%.  Batas  nilai tersebut  bisa  berubah  dengan  referensi  lain  untuk  mempertimbangkan kepentingan  dari  segi  ilmu  di  luar  statistik.  Pada  langkah  ini  akan menyeleksi  indikator  sehingga  menghasilkan  evaluasi  model  pengukuran terbaik. Penyeleksian indikator dapat dipertimbangkan dari segi teori yang membangun  model  tersebut.  Selama  ketiga  alat  ukur  evaluasi  model pengukuran  tersebut  terpenuhi  maka  bisa  dipertimbangkan  untuk  tidak membuang indikator yang tidak valid.
d. Mengevaluasi  model  sturuktural  antar  peubah  laten  dengan  melihat  uji hipotesis  masing-masing  dari  penduga  koefisien  jalur.  Hasil  uji  tolak 𝐻 0 apabila selang kepercayaan 95% tidak melalui angka nol (Hwang & Takane, 2014).  Selanjutnya,  diukur  dengan  melihat  koefisien  determinasi  pada model. Model dikatakan baik apabila koefisien determinasi ≥ 0,67 (Chin & others, 1998).   Tabel 2 menyajikan hipotesis yang akan diuji pada model struktural.
Tabel 2: Daftar hipotesis jalur Hipotesis Keterangan Hipotesis 0 (H0) Peubah penjelas tidak berpengaruh terhadap peubah respon Hipotesis 1 (H1) Informasi berpengaruh terhadap pengetahuan Hipotesis 2 (H2) Ekonomi berpengaruh terhadap modal sosial Hipotesis 3 (H3) Modal sosial berpengaruh terhadap ekonomi Hipotesis 4 (H4) Pengetahuan berpengaruh terhadap persepsi risiko Hipotesis 5 (H5) Informasi berpengaruh terhadap persepsi risiko Hipotesis 6 (H6) Ekonomi berpengaruh terhadap persepsi risiko Hipotesis 7 (H7) Modal sosial berpengaruh terhadap persepsi risiko Hipotesis 8 (H8) Pengatahuan berpengaruh terhadap perilaku kesehatan Hipotesis 9 (H9) Persepsi risiko berpengaruh terhadap perilaku kesehatan
e. Menghitung  uji  kebaikan  model  secara  keseluruhan  ( overall  goodness  of fit ). Nilai GFI ≥ 0,9 (Hair et al., 2009) dan nilai SRMR ≤ 0,08 (Hair et al., 2014) menandakan model sudah tepat.
3. Melakukan  analisis nonlinear GSCA  dengan  tahapan  pada  analisis nonlinear GSCA sama seperti tahapan analisis GSCA.
4. Membandingkan kedua metode GSCA dan nonlinear GSCA

## 3.  Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Eksplorasi Data
Penyajian diagram digunakan untuk melihat karakteristik responden pada data yang digunakan.  Karakteristik  responden  yang  diamati  terdiri  dari  jenis  kelamin,  usia, pekerjaan, pendidikan terakhir, penyakit yang sedang/pernah diderita, jumlah kenalan yang terinfeksi Covid-19, dan keyakinan akan sembuh jika terinfeksi Covid-19.
(a)                                                             (b)
Diagram pada Gambar 2 menunjukkan bahwa sebagian besar responden dalam survei  persepsi  risiko  DKI  Jakarta  merupakan  perempuan  (57,4%).  Dari  segi  usia, jumlah  responden  yang  berusia  36-45  paling  tinggi  sebesar  38,1%  dan  jumlah responden yang berusia <25 tahun paling rendah sebesar 5,7%. Data jumlah kasus positif Covid-19 yang dikeluarkan oleh Kemenkes RI menunjukkan usia 36 sampai 60 tahun memiliki tingkat risiko  tertular Covid-19 yang tinggi, diatas 1100 kasus, sehingga penelitian  ini  didominasi  oleh  kelompok  usia  yang  memiliki  tingkat  risiko  terinfeksi Covid-19.
Gambar  3  menunjukkan  persentase  dari  indikator  pada  peubah  persepsi  risiko. Indikator  pada peubah  persepsi  risiko  memiliki  skala  rendah  (sangat  kecil)  ke tinggi (sangat  besar).  Peubah  persepsi  risiko  ( 𝛾 5 )  terdiri  dari  9  indikator  diantaranya kemungkinan terkena Covid-19 (z31), kemungkinan orang terdekat terkena Covid-19 (z32),  kemungkinan  orang  sekitar  lingkungan  terkena  Covid-19  (z33),  kemungkinan menularkan  ke  orang  lain  (z34),  kemungkinan  terkena  Covid-19  di  pasar/pusat perbelanjaan (z35), kemungkinan terkena Covid-19 saat bekerja/kuliah/sekolah (z36), kemungkinan  terkena  Covid-19  saat  hajatan  (z37),  kemungkinan  terkena  Covid-19 saat  naik  kendaraan  umum  (z38),  kemungkinan  terkena  Covid-19  di  tempat  ibadah (z39). Menurut 74% responden yakin bahwa kemungkinan mereka terinfeksi Covid-19 sangat kecil. Selain itu, responden merasa orang terdekat bahkan orang di lingkungan sekitar  mereka  kemungkinan  sangat  kecil  terkena  Covid-19,  bahkan  mereka  juga merasa  kemungkinan  sangat  kecil  menularkan  Covid-19  ke  orang  lain.  Responden merasa  kemungkinan  tertular  di  tempat  umum  seperti  sekolah,  kantor,  kendaraan umum, dan tempat ibadah sangat kecil kecuali kegiatan hajatan.
Gambar 2: Pie Chart (a) usia dan (b) jenis kelamin

## 3.2 Analisis GSCA
3.2.1      Evaluasi Model Pengukuran
Evaluasi  model  pengukuran  bertujuan  melihat  hubungan  antara  indikator  dengan peubah  laten.  Penelitian  ini  menggunakan  model  pengukuran  berbentuk  reflektif disebabkan antar indikator suatu peubah laten memiliki korelasi yang kuat sehingga peubah laten membentuk suatu indikator yang disebut reflektif. Beberapa peubah laten memiliki nilai AVE kurang dari 0,5 kecuali peubah informasi dan persepsi risiko. Hal ini menunjukkan  bahwa  indikator  belum  cukup  baik  dalam  mengukur  peubah pengetahuan,  ekonomi,  modal  sosial,  dan  perilaku  kesehatan  sehingga  model pengukuran  dalam  analisis  ini  belum  memenuhi  validitas  konvergen  yang  baik. Berdasarkan  kriteria Fornell-Larcker ,    bahwa  masing-masing  peubah  laten  memiliki nilai √AVE lebih  dari  nilai  korelasi  antar  peubah  laten  lainnya  yang  berarti  sudah memiliki validitas diskriminan yang baik.
Nilai Cronbach’s  alpha (α)  pada  peubah  pengetahuan  dan  peubah  ekonomi kurang  dari  0,7  dengan  masing-masing  memiliki  nilai  0,686  dan  0,466.  Selain  itu, terdapat juga nilai Dillon- Goldstein’s rho (ρ) pada peubah ekonomi kurang  dari 0,7. Hal ini menunjukkan bahwa peubah ekonomi dan peubah pengetahuan belum cukup reliabel. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa evaluasi model pengukuran belum memenuhi validitas konvergen dan reliabilitas komposit yang baik. Terdapat beberapa indikator memiliki nilai loading kurang dari 0,7 dan tidak signifikan pada taraf nyata 5%. Hal ini dapat menjadi penyebab validitas konvergen atau reliabilitas komposit kurang baik sehingga akan dilakukan analisis ulang dengan membuang indikator yang tidak memenuhi kriteria. Terdapat 17 indikator yang tidak valid dari total 46 indikator.

## 3.2.2  Evaluasi Model Struktural
Evaluasi  model  struktural  bertujuan  melihat  hubungan  antara  peubah  laten  satu dengan  peubah  laten  lainnya.  Tabel  3  menunjukkan  hasil  evaluasi  model  struktural
Gambar 3: Peubah laten persepsi risiko
yang  terdapat  lima  hipotesis  hubungan  berpengaruh  nyata.  Koefisien  jalur  pada hubungan  non  rekursif  antara  ekonomi  dan  modal  sosial  memiliki  nilai  tertinggi  dan negatif  sebesar  0,287.  Artinya,  semakin  tinggi  kesadaran  sosial  seseorang  maka semakin rendah dampak negatif ekonomi seseoarang dalam konteks pandemi, begitu pun  sebaliknya.  Selanjutnya,  koefisien  jalur  pada  hubungan  informasi  dan pengetahuan memiliki nilai tertinggi kedua dan positif sebesar 0,277. Artinya, semakin sering  seseorang  menerima  dan  mencari  informasi  maka  semakin  tinggi pengetahuannya.  Selanjutnya,  koefisien  jalur  pada  peubah  pengetahuan  dalam memengaruhi  persepsi  risiko  sebesar  0,243  dan  dalam  memengaruhi  perilaku kesehatan  sebesar  0,151.  Artinya,  semakin  tinggi  pengetahuan  seseorang  maka semakin tinggi persepsi risiko dan perilaku kesehatan seseorang.
Tabel 3: Evaluasi model struktural pada GSCA
Jalur Koefisien SE 95% CI Lower Upper Pengetahuan ( 𝛾 2 ): 𝑹 𝟐 = 0,077 Informasi → Pengetahuan 0,277* 0,061 0,174 0,388 Ekonomi ( 𝛾 3 ): 𝑹 𝟐 = 0,082 Modal sosial → Ekonomi -0,287* 0,064  -0,407 -0,158 Modal sosial ( 𝛾 4 ): 𝑹 𝟐 = 0,082 Ekonomi →Modal sosial -0,287* 0,064  -0,407 -0,158 Persepsi Risiko ( 𝛾 5 ): 𝑹 𝟐 = 0,109 Pengetahuan → Persepsi Risiko 0,243* 0,057 0,129 0,349 Ekonomi → Persepsi Risiko -0,105 0,072  -0,242 0,015 Modal sosial → Persepsi Risiko 0,004 0,065  -0,147 0,124 Informasi → Persepsi Risiko 0,099 0,063  -0,018 0,218 Perilaku kesehatan ( 𝛾 6 ): 𝑹 𝟐 = 0,021 Pengetahuan → Perilaku kesehatan 0,151* 0,074 0,029 0,281 Persepsi Risiko → Perilaku kesehatan -0,003 0,074  -0,165 0,126
*signifikan pada taraf nyata 5%

## 3.2.3  Evaluasi Model Keseluruhan
Evaluasi  model  keseluruhan  bertujuan  melihat  model  secara  keseluruhan  baik  atau tidak dalam menjelaskan keragaman data, Tabel 4 menunjukkan nilai FIT dan AFIT kurang dari 0,5, nilai GFI lebih dari 0,9, dan nilai SRMR kurang dari 0,08. Artinya, dari nilai FIT dan AFIT dapat dikatakan bahwa model cukup baik dalam menjelaskan total keragaman  semua  peubah  laten.  Keragaman  peubah  informasi,  pengetahuan, ekonomi, modal sosial, persepsi risiko, dan perilaku kesehatan dapat dijelaskan oleh model sebesar 52%. Selain itu, nilai GFI dan SRMR menunjukkan bahwa model sudah tepat.

## Tabel 4: Evaluasi model keseluruhan pada GSCA
Goodness of Fit Nilai FIT 0,531 AFIT 0,527 GFI 0,973 SRMR 0,052

## 3.3 Analisis Nonlinear GSCA

## 3.3.1   Evaluasi Model Pengukuran
Setiap peubah laten memiliki nilai AVE lebih besar dari 0,5 sehingga dapat dinyatakan bahwa model pengukuran memiliki validitas konvergen yang baik. Berdasarkan kriteria Fornell-Larcker ,  masing-masing  peubah  laten  memiliki  nilai √𝐴𝑉𝐸 lebih  dari  nilai korelasi  antar  peubah  laten  lainnya  kecuali  peubah  informasi.  Peubah  informasi memiliki  nilai √𝐴𝑉𝐸 lebih  besar  dari  nilai  korelasi  antara  peubah  informasi  dengan peubah  pengetahuan.  Hal  ini  menunjukkan  peubah  informasi  memiliki  karakteristik yang sangat mirip dengan peubah pengetahuan.
Nilai Cronbach’s  alpha (α)  pada  peubah  pengetahuan  dan  ekonomi  kurang dari 0,7 yang masing-masing memiliki nilai 0,686 dan 0,307. Sementara itu, masing- masing  peubah  laten  memiliki  nilai  Dillon- Goldstein’s  rho  (ρ)  lebih  dari  0,7.  Hal  ini menunjukkan bahwa peubah ekonomi dan peubah pengetahuan memiliki reliabilitas komposit yang kurang baik. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa evaluasi model pengukuran belum memenuhi validitas diskriminan dan reliabilitas komposit yang baik. Beberapa indikator memiliki nilai loading kurang dari 0,7 dan tidak signifikan pada taraf nyata 5%. Sehingga akan dilakukan analisis ulang dengan membuang indikator yang tidak valid. Terdapat 18 indikator yang tidak valid dari total 46 indikator.

## 3.3.2  Evaluasi Model Struktural
Tabel  5  menunjukkan  hasil  evaluasi  model  struktural  yang  terdapat  lima hipotesis  hubungan  berpengaruh  nyata.  Koefisien  jalur  pada  hubungan  informasi dengan  pengetahuan  memiliki  nilai  positif  sebesar  0,999.  Artinya,  semakin  sering seseorang menerima dan mencari informasi maka semakin tinggi tingkat pengetahuan seseorang. Selanjutnya,  koefisien jalur pada hubungan non rekursif  antara ekonomi dan modal sosial memiliki nilai negatif sebesar 0,999. Artinya, jika tingkat modal sosial seseorang semakin tinggi, tingkat ekonomi seseorang pun semakin rendah, begitu pun sebaliknya. Selanjutnya, koefisien jalur pada hubungan pengetahuan dengan perilaku kesehatan memiliki nilai positif dan terbesar dalam memengaruhi perilaku kesehatan sebesar  0,967.  Artinya,  semakin  luas  wawasan  seseorang  tentang  Covid-19  maka semakin  tinggi  tingkat  perilaku  kesehatan  seseorang  dalam  mencegah  penularan Covid-19.  Selain  itu,  koefisien  jalur  pada  hubungan  persepsi  risiko  dengan  perilaku kesehatan  memeiliki  nilai  negatif  sebesar  0,303.  Artinya,  semakin  rendah  persepsi risiko seseorang maka semakin tinggi tingkat perilaku kesehatan seseorang.
Tabel 5: Evaluasi model struktural pada nonlinear GSCA Jalur Koefisien SE 95% CI Lower Upper Pengetahuan (): R2 = 0,998 Informasi -> Pengetahuan 0,999* 0,001 0,998 1,000 Ekonomi (): R2 = 0,999 Modal Sosial -> Ekonomi -0,999* 0,004 -1,000  -0,991 Modal Sosial (): R2 = 0,999 Ekonomi -> Modal Sosial -0,999* 0,004 -1,000  -0,991 Persepsi Risiko (): R2 = 0,999 Pengetahuan -> Persepsi Risiko 8,289  10,718 - 20,145  26,149 Ekonomi -> Persepsi Risiko -56,019  24,467 - 71,415  31,114 Modal Sosial -> Persepsi Risiko -55,456  24,397 - 70,845  31,150 Informasi -> Persepsi Risiko -7,954  10,910 - 26,251  20,811 Perilaku kesehatan (): R2 = 0,997 Pengetahuan -> Perilaku kesehatan 0,987* 0,190 0,160 1,057 Persepsi Risiko -> Perilaku kesehatan -0,303* 0,276 -1,000  -0,017
*signifikan pada taraf nyata 5%

## 3.3.3  Evaluasi model keseluruhan
Tabel 6  menunjukkan nilai FIT dan AFIT lebih dari 0,5, nilai GFI lebih dari 0,9, dan nilai SRMR kurang dari 0,08. Artinya, dari nilai FIT dan AFIT dapat dikatakan bahwa model  sangat  baik  dalam  menjelaskan  total  keragaman  semua  peubah  laten. Keragaman peubah informasi, pengetahuan, ekonomi, modal sosial, persepsi risiko, dan perilaku kesehatan dapat dijelaskan oleh model sebesar 96,8%. Sementara itu, nilai  GFI  dan  SRMR  menunjukkan  bahwa  model  secara  keseluruhan  sudah  tepat dalam menjelaskan hubungan-hubungan yang terdapat dalam model.
Tabel 6: Evaluasi model keseluruhan pada nonlinear GSCA Goodness of Fit Nilai FIT 0,968 AFIT 0,968 GFI 0,999 SRMR 0,007

## 3.4 Perbandingan Metode GSCA dan Nonlinear GSCA
Pada hasil evaluasi model pengukuran terdapat sedikit perbedaan setelah melakukan perbaikan model pengukuran. Metode nonlinear GSCA memperoleh 28 indikator yang
valid lebih sedikit dibandingkan GSCA yang memperoleh 29 indikator valid. Namun, nilai  AVE, alpha ,  dan rho pada nonlinear GSCA  lebih  tinggi  dibandingkan  GSCA. Selain itu, nilai loading yang diperoleh pada nonlinear GSCA lebih besar dibandingkan dengan  GSCA.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  nonlinear  GSCA  mampu  meningkatkan hubungan antara peubah laten dan indikator dengan memperhitungkan karakteristik data yang bersifat kualitatif tersebut. Koefisien  jalur dan koefisien determinasi pada model nonlinear GSCA  lebih  besar  daripada  GSCA.  Sama  halnya  dengan  model pengukuran  bahwa nonlinear GSCA  mampu  meningkatkan  hubungan  struktural antara peubah laten.
Gabungan  hasil  evaluasi  model  struktural  pada  kedua  metode  GSCA  dan nonlinear GSCA  diperoleh  5  hubungan  yang  berpengaruh  nyata.  Pertama,  terdapat hubungan  positif  antara  informasi  dan  pengetahuan.  Artinya,  semakin  sering menerima informasi maka semakin tinggi pengetahuannya tentang suatu hal, sesuai dengan teori (Mou & Lin, 2017). Kedua, hubungan timbal balik negatif antara ekonomi dan modal sosial tidak sesuai dengan teori  (Syahra, 2003)yang menyatakan bahwa tingginya  modal  sosial  seseorang  dapat  membantu  meningkatkan  ekonomi seseorang.  Sebaliknya,  semakin  tinggi  tingkat  ekonomi  seseorang  maka  semakin tinggi  juga  modal  sosial  seseorang.  Adapun  perbedaan  ini  didukung  oleh  ekplorasi data pada Gambar 6 dan Gambar 7. Plot indikator pada peubah ekonomi menunjukkan responden cenderung menjawab ke arah kiri (skala rendah) dan pada peubah modal sosial  menunjukkan  responden  cenderung  menjawab  ke  arah  kanan  (skala  tinggi). Situasi tersebut menyatakan bahwa responden cenderung mengalami dampak negatif Covid-19  terhadap  ekonomi.  Namun,  terdapat  penelitian  yang  menyatakan  bahwa masyarakat menengah ke bawah cenderung memiliki modal sosial yang tinggi  namun tidak  mampu  menciptakan  aksi  kolektif  yang  mampu  meningkatkan  ekonomi  satu sama lain (Woolcock & Narayan, 2000).
Ketiga, hubungan positif antara pengetahuan dan persepsi risiko sesuai dengan teori (Choi et al., 2015) semakin tinggi pengetahuan seseorang maka semakin tinggi persepsi  risiko  seseorang.  Keempat,  hubungan  positif  antara  pengetahuan  dan perilaku  kesehatan  juga  sesuai  dengan  teori  (Choi  et  al.,  2015),  semakin  tinggi pengetahuan seseorang maka semakin tinggi perilaku kesehatan seseorang terhadap penyaki. Kelima, hubungan negatif antara persepsi risiko dan perilaku kesehatan tidak sesuai  dengan  teori  (Brewer  et  al.,  2004)  yang  menyatakan  jika  seorang  memiliki persepsi risiko yang tinggi, tingkat perilaku kesehatannya pun semakin tinggi. Adapun perbedaan  ini  didukung  oleh  ekplorasi  data  pada  Gambar  8  dan  Gambar  9.  Plot indikator pada peubah persepsi risiko menunjukkan responden cenderung menjawab ke  arah  kiri  (skala  rendah)  dan  pada  peubah  perilaku  kesehatan  menunjukkan responden  cenderung menjawab  ke  arah  kanan  (skala  tinggi).  Selain  itu,  data  studi menunjukkan bahwa 82,6% responden di kelurahan Pademangan Barat tidak memiliki kenalan yang terinfeksi Covid-19 sehingga dapat menjadi penyebab rendahnya tingkat persepsi risiko. Berikutnya, terdapat temuan dari peneliti Jeong dan Kim (2014) bahwa persepsi risiko kesehatan memiliki hubungan negatif dengan perilaku kesehatan tetapi temuan ini diabaikan karena tidak sesuai dengan teori dan penemuan dari penelitian sebelumnya.

## 4.  Simpulan dan Saran
Metode  GSCA  memperoleh  hubungan  yang  berpengaruh  nyata  diantaranya, hubungan  informasi  dan  pengetahuan,  hubungan  timbal  balik  ekonomi  dan  modal sosial, hubungan pengetahuan dan persepsi risiko, serta hubungan pengetahuan dan perlindungan  diri.  Sementara  itu,  metode nonlinear GSCA  pada  penelitian  ini memperoleh  hubungan  yang  berpengaruh  nyata  diantaranya  hubungan  antara informasi dan pengetahuan, hubungan timbal balik antara ekonomi dan modal sosial, hubungan antara pengetahuan dan perlindungan diri, serta hubungan antara persepsi risiko dan perlindungan diri. Hasil evaluasi keseluruhan yaitu nilai FIT, AFIT, GFI, dan SRMR  terjadi  peningkatan  yang  lebih  baik  dengan  menggunakan nonlinear GSCA. Hal ini menunjukkan nonlinear GSCA lebih sesuai daripada GSCA. Oleh karena itu, skala likert pada penelitian ini lebih baik diperlakukan sebagai skala ordinal dengan menggunakan nonlinear GSCA.
Bagi peneliti selanjutnya, diharapkan dapat menelusuri dan mempertimbangkan  adanya  multikolinear  antar  peubah  laten  dan  hubungan  tidak linear  pada  model  struktural.  Bagi  pihak  pemangku  kepentingan,  diharapkan  dapat melakukan  pengembangan  indikator  yang  dapat  membedakan  peubah  laten  satu dengan  yang  lainnya,  melakukan  survei  pendahuluan  untuk  menguji  validitas  dan reliabilitas kuesioner, dan meninjau ulang kembali dalam memilih teknik pengambilan contoh  agar  dapat  mewakili  populasi.  Salah  satu  teknik  pengambilan  contoh  yang dapat  mewakili  populasi  dengan  mempertimbangkan  proporsi  dalam  populasi tersebut.  Sebagai  contoh,  dengan  mempertimbangkan  proporsi  populasi  setiap karakteristik  responden  yang  akan  digunakan  sehingga  mendapatkan  jumlah responden yang sesuai dengan populasi. Proporsi tersebut bisa didapat dari penelitian sebelumnya atau data populasi yang tersedia.

## Daftar Pustaka
Brewer,  N.  T.,  Weinstein,  N.  D.,  Cuite,  C.  L.,  &  Herrington,  J.  E.  (2004).  Risk
perceptions and their relation to risk behavior. Annals of Behavioral Medicine ,
27 (2): 125 –130.
Chin, W. W. & others. (1998). The partial least squares approach to structural equation
modeling. Modern Methods for Business Research , 295 (2): 295 –336.
Choi, J. S., Ha, J. Y., Lee, J. S., Lee, Y. T., Jeong, S. U., Shin, D. J., … Seo, D. U.
(2015).  Factors  affecting  MERS-related  health  behaviors  among  male  high
school students. Journal of the Korean Society of School Health , 28 (3): 150 –
157.
Hair,  J.  F.,  Black,  W.  C.,  Babin,  B.  J.,  &  Anderson,  R.  E.  (2009). Multivariate  Data
Analysis (7th ed.). Upper Saddle River.
Hair,  J.  F.,  Hult,  G.  T.  M.,  Ringle,  C.  M., & Sarstedt,  M.  (2014). A  Primer  on Partial
Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) .  SAGE Publications,
Inc.
Hwang,  H.,  &  Takane,  Y.  (2014). Generalized  structured  component  analysis:  A
component-based approach to structural equation modeling . CRC Press.
Kluge, H. (2020). Statement to the press by Dr Hans Henri P. Kluge, WHO Regional
Director for Europe. Geneva: World Health Organization .

## Konferensi Pers Survei Persepsi Risiko Covid-19 DKI Jakarta kepada Gubernur DKI
Jakarta . (2020). Zoom: Jakarta: LaporCovid-19.
Mou, Y., & Lin, C. A. (2017). The impact of online social capital on social trust and risk
perception. Asian Journal of Communication , 27 (6): 563 –581.
Satgas Penanganan Covid-19. (2020). Laporan Analisis Data COVID-19 . Jakarta.
Suliyanto, S. (2011). Perbedaan Pandangan Skala likert sebagai Skala Ordinal atau skala  Interval. Prosiding  Seminar  Nasional  Statistika  Universitas  Diponegoro
2011 , 51 –60. Program Studi Statistika FMIPA Undip.
Syahra, R. (2003). Modal sosial: Konsep dan aplikasi. Jurnal Masyarakat Dan Budaya ,
5 (1): 1 –22.
Woolcock,  M.,  &  Narayan,  D.  (2000).  Social  capital:  Implications  for  development
theory, research, and policy. The World Bank Research Observer , 15 (2): 225 –
249.