Abstrak— Kemiskinan  merupakan  salah  satu  fenomena  yang masih  menjadi  perhatian  untuk  segera  dilakukan  penanganan. Strategi  yang  sudah  dilakukan  pemerintah  untuk  mengatasi kemiskinan  telah  banyak  dilakukan,  diantaranya  dengan program  penanggulangan  kemiskinan  yang  terdiri  atas  dua program  bantuan.  Meskipun  program  pengentasan  kemiskinan terus  ditingkatkan,  namun  bantuan  yang  diberikan  masih  belum bisa  mengurangi  angka  kemiskinan.  Oleh  karena  itu  untuk membantu  pelaksanaan  program  bantuan,  digunakan  analisis SEM  (Structural  Equation  Modelling)  untuk  memodelkan model bantuan  rumah  tangga  miskin  berdasarkan  indikator  kesehatan, ekonomi dan SDM di Kabupaten Jombang. Data yang digunakan adalah  sebanyak  306  desa  di  Kabupaten  Jombang  tahun  2010. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  rumah  tangga  miskin  di Kabupaten Jombang lebih dominan memilih bantuan program 2. Pada  pengujian  CFA  (Confirmatory  Factor  Analysis),  variabel kesehatan  terdapat  8  indikator  yang  signifikan  dari  9  indikator. Sedangkan  untuk  variabel  ekonomi,  6  indikator  yang  signifikan dari  8  indikator.  Pada  analisis  selanjutnya  digunakan  indikator yang  signifikan  dan  masing-masing  variabel  sudah  reliabel. Pengujian  SEM  didapatkan  hasil  bahwa  kesehatan  dan  SDM berpengaruh  signifikan  secara  negatif  terhadap  bantuan  yaitu sebesar  0,325  dan  0,193.  Kesehatan  dan  SDM  berpengaruh signifikan  secara  positif  terhadap  bantuan  1  yaitu  sebesar  0,313 dan  0,179.  Dan  model  yang  terakhir  didapatkan  hasil  bahwa SDM  dan  kesehatan  berpengaruh  signifikan  secara  negatif terhadap bantuan 2 yaitu sebesar 0,295 dan 0,193.
Kata kunci― Bantuan, Confirmatory Factor
Analysis,
Ekonomi, Kesehatan, SDM, dan Structural Equation Modelling
uation Mo

## I. PENDAHULUAN
ampai  saat ini, permasalahan kemiskinan merupakan salah satu fenomena yang masih menjadi perhatian untuk segera dilakukan  penanganan  dan  menjadikan  kemiskinan  selalu menjadi  kajian  yang  diperdebatkan  dalam  berbagai  forum. Untuk mengatasi masalah kemiskinan, tidak hanya dilihat dari satu  sudut  pandang  saja[1].  Angka  kemiskinan  terbesar terdapat  di  Jawa  Timur  (4.960.052  jiwa)  hingga  bulan september  2012  dari  total  penduduk  sebanyak  38.052.950. Bila dilihat dari persentase penduduk miskin terhadap populasi penduduk  di  masing-masing  provinsi,  Jawa  Timur  memiliki persentase  kemiskinan  sebesar  13,06%.  Kabupaten  Jombang adalah  salah  satu  Kabupaten  di  Jawa  Timur  yang  tingkat kemiskinannya  masih  relatif  sulit  untuk  bergerak  turun[2]. Prosentase  kemiskinan  di  Jombang  pada  tahun  2007  sebesar
18,80% sedangkan pada tahun 2008 sebesar 16,43% dan pada tahun  2009  prosentase  kemiskinan  meningkat  kembali  yaitu menjadi 17,54%. Mengacu pada permasalahan tersebut, peran pemerintah masih belum maksimal dan bantuan yang diberikan pada  masyarakat  menjadi  pertanyaan  besar  mengenai keberhasilannya.  Maka  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan pengujian  untuk  mengetahui  model  bantuan  rumah  tangga miskin berdasarkan indikator kesehatan, ekonomi dan SDM di Kabupaten Jombang menggunakan metode SEM. SEM adalah suatu  alat  yang  tepat  untuk  mengukur  penelitian  dengan variabel yang tidak terukur.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Struktural Equation Modelling (SEM)
Model struktural merupakan hubungan antara variabel laten baik  independen  maupun  dependen  [3].  Model  persamaannya adalah sebagai berikut.
) 1 ( ) 1 ( ) ( ) 1 ( ) ( ) 1 ( mx nx mxn mx mxm mx ζ ξ Γ η Β η   
Dimana  η  adalah  variabel  laten  endogen,  B  adalah  koefisien variabel  laten  endogen,  Γ  adalah  koefisien  variabel  laten eksogen, ξ adalah variabel laten eksogen dan ζ adalah error

## B. Model Pengukuran
Variabel  laten merupakan  variabel  yang  tidak  bisa  diukur secara  langsung,  namun  dapat  diukur  oleh  satu  atau  lebih indikator.  Model  pengukuran  menggambarkan  hubungan antara  variabel  laten  dengan  indikator  yang  dinyatakan  dalam loading  factor (λ). Loading  factor menunjukkan  korelasi antara  variabel  indikator  dengan  variabel  laten.  Model pengukuran  biasanya  menggunakan Confirmatory  Factor Analysis . Secara metematis CFA dijelaskan dengan persamaan berikut [4].
x 1 = λ 11 ξ 1 + δ 1 x 2 = λ 21 ξ 1 + δ 2  x p = λ p1 ξ 1 + δ p
Persamaan-persamaan  tersebut  dapat  dinotasikan  dalam bentuk matriks yang ditunjukkan pada persamaan berikut.
δ ξ Λ X   x (2) 2.1)
Dimana X adalah  vektor  indikator p ×1, Λ x adalah  matriks lamda  ( loading  factor ) p×m , ξ adalah  vektor  variabel  laten m×1 , dan δ adalah vektor error berukuran p×1 .

## Model Bantuan Rumah Tangga Miskin di Kabupaten Jombang dengan Pendekatan SEM
( Structural Equation Modelling )
Isti Aprillia, Bambang Wijanarko Otok, I Nyoman Latra. Jurusan Statistika, Fakultas FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
E-mail: bambang_wo@statistika.its.ac.id

## C. Asumsi Persamaan Model Struktural
Pada Structural  Equation  Modeling (SEM)  terdapat beberapa  asumsi  yang  harus  dipenuhi  untuk  melakukan pengujian  selanjutnya  diantaranya  adalah  ukuran sampel yang digunakan  minimal  sebanyak  100  sampel  dan  data  yang digunkan memenuhi asumsi distribusi normal [5].

## D. Keakuratan Parameter CFA
Signifikasi  indikator-indikator  dalam  mengukur  variabel laten dapat diketahui dengan menggunakan nilai λ i . Sedangkan untuk  mengetahui  konsistensi,  dapat  diketahui  menggunakan pengujian reliabilitas [6].
Reliabilitas  variabel  laten  dapat  diketahui  dengan menghitung  nilai construct  reliability ( ρ c )  yang  ditunjukkan dalam persamaan berikut.
                  p 1 i p 1 i i 2 i p 1 i 2 i c ) ˆ ( ) ˆ ( ) ˆ ( ˆ
dimana
c ˆ  = construct reliability
i  ˆ = loading factor variabel
i  ˆ  = error variabel indikator, dimana 2 i i ˆ 1 ˆ     p = banyaknya indikator variabel laten Variabel  laten  dikatakan  reliabel  jika  nilai Construct Reliability yang dihasilkan lebih besar sama dengan 0,5 [7].

## E. Identifikasi Model
Identifikasi model berkaitan dengan membandingkan jumlah persamaan  yang  ada  dengan  banyak  parameter  yang  ditaksir. Identifikasi model digunakan untuk mengetahui informasi yang cukup  untuk  mengidentifikasi  persamaan  model  Pada identifikasi  model  terdapat  tiga  macam  kriteria  yaitu under identified,  just  identified, dan over  identified jumlah persamaan lebih besar dari banyaknya parameter yang ditaksir atau  df  >  0,  dimana  df  =  s-t,  s=(p+q)(p+q+1)/2,  p  adalah jumlah variabel endogen dan q jumlah variabel eksogen [7].

## F. Uji Kesesuaian Model
Indikator kesesuaian model SEM dapat dilihat dari beberapa ukuran  diantaranya Chi-Square  Statistic,  The  Root  Mean Square  Error  of  Approximation (RMSEA), Goodnest  of  Fit Indices (GFI) ,  Adjusted  Goodnest  of  Fit  Index (AGFI) , dan Comparative  Fit  Index (CFI)  [8].  Nilai  kritis  yang direkomendasikan  untuk  indikator-indikator  kesesuaian  model tersebut, ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai Kritis Indikator Kesesuaian Model Model Fit Model Dapat Diterima Chi-square P-value 0 ≤ χ 2 ≤ 2 df 0,05 < P-value ≤ 1,00 2 df < χ 2 ≤ 3 df 0,01 ≤ P-value ≤ 0,05 GFI 0,95 ≤ GFI ≤ 1,00 0,90 ≤ GFI < 0,95 AGFI 0,90 ≤ AGFI ≤ 1,00 0,85 ≤ AGFI < 0,90 RMSEA 0 ≤ RMSEA ≤ 0,05 0,05 < RMSEA ≤ 0,08 CFI 0,97 ≤ CFI ≤ 1,00 0,95 ≤ CFI < 0,97
Dari  beberapa  uji  kelayakan  yang  sudah  dijelaskan,  model dikatakan  baik  jika  paling  tidak  ada  salah  satu  metode  uji kelayakan terpenuhi [9].

## G. Kemiskinan
Kemiskinan  dikelompokkan  dalam  dua  kategori,  yaitu kemiskinan absolut dan kemiskinan relatif. Kemiskinan relatif merupakan  kondisi  miskin  karena  pengaruh  kebijakan pembangunan yang belum mampu menjangkau seluruh lapisan masyarakat.  Sedangkan  kemiskinan  absolut  ditentukan berdasarkan  ketidakmampuan  untuk  mencukupi  kebutuhan pokok minimum [10].

## III. M ETODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data sekunder  yang  diperoleh  dari  Badan  Perencanaan  dan Pembangunan  Daerah  (BAPPEDA)  di  Kabupaten  Jombang tahun  2010.  Unit  analisis  pada  penelitian  ini  adalah  rumah tangga miskin pada 306 desa di Kabupaten Jombang.

## B. Variabel Penelitian
Variabel-variabel dalam penelitian ini terdiri dari 4 variabel laten,  diantaranya  adalah  variabel  kesehatan  terdiri  dari  9 indikator,  variabel  ekonomi  terdiri  dari  8  indikator,  variabel SDM terdiri dari 1 indikator, dan variabel bantuan terdiri dari 2 indikator yang dilampirkan pada Lampiran 1.

## C. Langkah Analisis
Langkah  analisis  yang  digunakan  dalam  pengujian  ini diantaranya adalah sebagai berikut.
1. Pengujian  karakteristik  rumah  tangga  miskin  di  Kabupaten Jombang.
2. Pengujian asumsi normalitas.
3. Melakukan pengujian Confirmatory Factor Analysis (CFA).
4. Melakukan pengujian Structural Equation Modeling (SEM) yang terdiri dari.
a. Membuat konseptualisasi model dan teori
b. Membuat diagram jalur untuk menjelaskan pola hubungan antar variabel laten.
c. Mengkonversi  diagram  jalur  ke  dalam  persamaan struktural
d. Mengidentifikasi model
e. Mengevaluasi kesesuaian model
f. Melakukan modifikasi model
g. Interpretasi model
h. Menganalisis pengaruh bantuan 1 dan bantuan 2

## IV. ANALISIS PEMBAHASAN
A. Karakteristik  Rumah  Tangga  Miskin  di  Kabupaten Jombang Tiap Desa.
Rumah tangga miskin menggunakan bambu/rumbia sebagai tempat tinggal sebanyak 58% , luas kavling kurang dari 60m 2 sebanyak  52%,  jenis  lantai  dari  tanah  sebanyak  60%,  tidak mempunyai  septictank  sebanyak  67%,  sumber  air  minum berasal  dari  mata  air  tidak  terlindung  sebanyak  75%,  rumah tangga miskin yang tidak mempunyai fasilitas tempat buang air besar sebanyak 66%, luas lantai lebih besar sama dengan 32m 2 yang  dimiliki  rumah  tangga  miskin  sebanyak  64%,  jenis  atap bangunan  dari  genteng  sebanyak  99%,  rumah  tangga  miskin yang  sanggup  membayar  rumah  sakit  sebanyak  97%,  sumber
(3)
penerangan menggunakan listrik sebanyak 99%, rumah tangga miskin  yang  menggunakan  kayu  bakar  untuk  memasak sebanyak  64%,  rumah  tangga  miskin  yang  memiliki  aset kurang  dari  Rp.500.000  sebanyak  80%,  rumah  tangga  miskin yang  kurang  dari  sekali  dalam  sehari  mengkonsumsi daging/susu/ayam  sebanyak  80%,  bangunan  rumah  tangga miskin milik sendiri sebanyak 93%, lebih dari satu kali rumah tangga  miskin  yang  membeli  baju  dalam  setahun  sebanyak 80%, lebih dari sama dengan 3 kali rumah tangga miskin yang makan dalam sehari sebanyak 61%, rumah tangga miskin yang mempunyai  penghasilan  kurang  dari  Rp.600.000  sebanyak 73%, kepala rumah tangga yang tidak sekolah sebanyak 93%. Untuk  mengatahui  prosentase  rumah  tangga  miskin  tiap  desa berdasarkan bantuan yang diinginkan jika dilihat dari indikator penelitian ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2.
Prosentase RTM Tiap Desa Berdasarkan Bantuan yang Diinginkan
Indikator Bantuan 1 Bantuan 2 Rata-rata Standar Deviasi Rata-rata Standar Deviasi X1.1 0,153 0,089 0,237 0,199 X1.2 0,079 0,041 0,082 0,038 X1.3 0,141 0,079 0,221 0,180 X1.4 0,257 0,110 0,325 0,160 X1.5 0,268 0,121 0,316 0,094 X1.6 0,249 0,101 0,434 0,536 X1.7 0,130 0,066 0,149 0,066 X1.8 0,007 0,006 0,008 0,007 X1.9 0,016 0,011 0,017 0,009 Y1.1 0,008 0,006 0,008 0,004 Y1.2 0,250 0,083 0,298 0,150 Y1.3 0,284 0,110 0,320 0,086 Y1.4 0,337 0,116 0,405 0,126 Y1.5 0,075 0,035 0,085 0,023 Y1.6 0,114 0,054 0,088 0,041 Y1.7 0,043 0,024 0,039 0,021 Y1.8 0,342 0,120 0,407 0,143 Y2.1 0,325 0,115 0,388 0,139

## B. Pengujian Asumsi
Pengujian  multivariat  normal  digunakan  untuk  mendukung kevalidan  pengujian  yang  dilakukan.  Dari  pengujian  yang dilakukan,  didapatkan  hasil  bahwa  prosentase  dari  jarak mahalanobis  ( 2 j d )  yang  kurang  dari 2 ) 5 . 0 , p (  sebesar  60,53% dimana  lebih  besar  dari  50%  yang  berarti  sudah  memenuhi asumsi multinormal.

## C. CFA Variabel Kesehatan
Hasil  CFA  untuk  variabel  kesehatan  dengan  9  indikator, dapatkan  nilai  df  sebesar  27 yang menunjukkan keadaan over identified . Hasil pengujian didapatkan hasil bahwa model tidak memenuhi  kriteria  kebaikan  model  dan  indikator  X1.7  tidak signifikan  sehingga  tidak  diikutkan  dalam  pengujian selanjutnya.  Sehingga  dilakukan  modifikasi  model  yang ditampilkan pada Gambar 1.

## Gambar. 1. CFA Variabel Kesehatan Modifikasi
Dari  Gambar  1  model hasil modifikasi juga dalam keadaan over identified dengan nilai df sebesar 14 yang lebih besar dari nol,  maka  perlu  dilakukan  pengujian  kriteria  kebaikan  model. Model  dikatakan  baik  jika  nilai  kebaikan  model  memenuhi kriteria kebaikan yang ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3.
Goodness of Fit Variabel Kesehatan Setelah Modifikasi Goodness of Fit Index Hasil Model Keterangan Chi-Square 16,016 Model fit P-value 0,312 Model fit GFI 0,985 Model fit AGFI 0,962 Model fit CFI 0,998 Model fit RMSEA 0,023 Model fit
Dari Tabel 3 dapat diketahui bahwa model sudah memenuhi kriteria  kebaikan  model,  sehingga  bisa  digunakan  dalam pengujian  selanjutnya.  Langkah  selanjutnya  yaitu  menguji pengaruh  signifikansi,  indikator  dikatakan  memiliki  pengaruh yang signifikan jika p- value <α (0,10). Nilai loading factor dan p- value pada pengujian ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4.
Estimasi Parameter CFA Variabel Kesehatan Indikator Loading Factor Error p- value Keterangan X1.1 0,907 0,177 0,072 Signifikan X1.2 -0,108 0,988 0,072 Signifikan X1.3 1,019 -0,038 0,000 Signifikan X1.4 0,561 0,685 0,000 Signifikan X1.5 -0,292 0,915 0,000 Signifikan X1.6 0,491 0,759 0,000 Signifikan X1.8 -0,252 0,936 0,000 Signifikan X1.9 -0,169 0,971 0,004 Signifikan
Dari  Tabel  4  dapat  diketahui  model  pengukuran  dari variabel kesehatan diantaranya adalah sebagai berikut. X1.1 = 0,907 Kesehatan        X1.5 = -0,292 Kesehatan X1.2 = -0,108 Kesehatan       X1.6 = 0,491 Kesehatan X1.3 = 1,019 Kesehatan        X1.8 = -0,252 Kesehatan X1.4 = 0,561 Kesehatan        X1.9 = -0,169 Kesehatan Nilai reliabilitas yang dihasilkan variabel kesehatan sebesar 0,464≈0,5  yang  berarti  konsistensi  pada  variabel  kesehatan sudah reliabel dengan nilai konsistensi yang cukup kecil.

## D. CFA Variabel Ekonomi
Hasil  CFA  untuk  variabel  ekonomi  dengan  8  indikator, didapatkan  hasil  df  sebesar  20  yang  menunjukkan  keadaan over identified. Hasil pengujian didapatkan hasil bahwa model tidak  memenuhi  kriteria  kebaikan  model.  Sedangkan  untuk indikator  Y1.1  dan  Y1.2  tidak  diikutkan  dalam  pengujian selanjutnya  karena  tidak  signifikan.  Sehingga  dilakukan modifikasi model yang ditampilkan pada Gambar 2.
Gambar. 2. CFA Variabel Ekonomi Modifikasi
Dari  Gambar  2  dapat  diketahui  nilai  df  hasil  modifikasi sebesar  7  yang  berarti over  identified .  Maka  perlu  dilakukan pengujian kriteria kebaikan model ditampilkan pada Tabel 5.
Tabel 5.
Goodness of Fit Variabel Ekonomi Setelah Modifikasi Goodness of Fit Index Hasil Model Keterangan Chi-Square 6,644 Model fit P-value 0,467 Model fit GFI 0,992 Model fit AGFI 0,976 Model fit CFI 1,000 Model fit RMSEA 0,000 Model fit
Goodness  of  fit pada  variabel  ekonomi  sudah  memenuhi kriteria  kebaikan  model,  sehingga  bisa  dilakukan  analisis selanjutnya.  Indikator  dikatakan  memiliki  pengaruh  yang signifikan  jika  p- value <α  (0,10).  Nilai loading  factor dan  p- value pada pengujian ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6.
Estimasi Parameter CFA Variabel Ekonomi Indikator Loading Factor Error p- value Keterangan Y1.8 0,256 0,934 0,000 Signifikan Y1.7 0,679 0,539 0,000 Signifikan Y1.6 0,888 0,211 0,000 Signifikan Y1.5 0,184 0,966 0,024 Signifikan Y1.4 0,249 0,938 0,006 Signifikan Y1.3 0,406 0,835 0,000 Signifikan
Dari  Tabel  6  dapat  diketahui  model  pengukuran  dari variabel ekonomi diantaranya adalah sebagai berikut. Y1.3 = 0,406 Ekonomi     Y1.6 = 0,888 Ekonomi Y1.4 = 0,249 Ekonomi     Y1.7 = 0,679 Ekonomi Y1.5 = 0,184 Ekonomi    Y1.8 = 0,256 Ekonomi
Nilai  reliabilitas  yang  dihasilkan  pada  variabel  ekonomi sebesar  0,616  yang  lebih  besar  sama  dengan  0,5.  Hal  ini menggambarkan  bahwa  konsistensi  pada  variabel  ekonomi cukup tinggi atau sudah reliabel.

## E. SEM (Structural Equation Modelling)
Pada  pengujian  struktural,  terdapat  3  model  dugaan  yaitu kesehatan  berpengaruh  signifikan  terhadap  terhadap  SDM, kemudian  kesehatan  dan  SDM  berpengaruh  signifikan terhadap ekonomi, dan yang terakhir kesehatan, ekonomi, dan SDM berpengaruh signifikan terhadap bantuan. Dari pengujian model  struktural,  didapatkan  nilai  df  sebesar  114  yang menunjukkan  keadaan over  identified .  Hasil  pengujian diketahui  bahwa  model  tidak  memenuhi  kriteria  kebaikan model.  Selain  itu,  hubungan  antara  ekonomi  ke  bantuan  serta kesehatan  ke  indikator  X1.2  tidak  signifikan  sehingga  tidak diikutkan dalam pengujian selanjutnya. Hasil modifikasi model ditampilkan pada Gambar 3.

## Gambar. 3. Model Struktural Setelah Modifikasi
Dari  Gambar  3  dapat  diketahui  hasil  modifikasi  yang didapatkan  dalam  keadaan  over  identified  dengan  df  sebesar 92.  Karena  model  dalam  keadaan  over  identified  maka  perlu dilakukan pengujian kriteria kebaikan model dengan ketentuan bahwa  model  dikatakan  baik  jika  memenuhi  kriteria  kebaikan model yang ditampilkan pada Tabel 7.
Tabel 7.
Goodness Of Fit Persamaan Struktural Setelah Modifikasi dan Signifikan
Goodness of Fit Index Hasil Model Keterangan Chi-Square 414,894 Model cukup diterima P-value 0,000 Model cukup diterima GFI 0,845 Model cukup diterima AGFI 0,771 Model cukup diterima CFI 0,832 Model cukup diterima RMSEA 0,115 Model cukup diterima
Dari Tabel 7 dapat diketahui bahwa model sudah cukup bisa diterima  setelah  dilakukan  modifikasi.  Selanjutnya  adalah pengujian  signifikansi  antar  variabel  laten  dengan  melihat hubungan antara empat variabel laten. Estimasi koefisien jalur dan  signifikansi  hubungan  antar  variabel  laten  ditampilkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Estimasi Koefisien Jalur Persamaan Struktural Setelah Modifikasi Hubungan Koef Jalur P- value Keterangan SDM <--- Kesehatan -0,383 0,000 Signifikan Ekonomi <--- Kesehatan 0,202 0,022 Signifikan Bantuan <--- SDM -0,193 0,004 Signifikan Ekonomi <--- SDM 0,143 0,053 Signifikan Bantuan <--- Kesehatan -0,325 0,002 Signifikan
Model persamaan struktural adalah sebagai berikut. SDM = -0,383 Kesehatan Ekonomi = 0,202 Kesehatan + 0,143 SDM Bantuan = -0,325 Kesehatan – 0,193 SDM
Dari  hasil  persamaan  di  atas,  dapat  diketahui  bahwa kesehatan berpengaruh signifikan secara negatif terhadap SDM sebesar  0,383,  namun  berpengaruh  positif  terhadap  ekonomi sebesar  0,202.  Sedangkan  untuk  kesehatan  dan  SDM berpengaruh  signifikan  secara  negatif  terhadap  bantuan  yaitu sebesar 0,325 dan 0,193.

## F. SEM Pada Bantuan 1
Untuk  mengetahui  pengaruh  bantuan  1  terhadap  masing- masing indikator, maka dilakukan  pengujian model struktural. Dari  hasil  pengujian  didapatkan  nilai  df  sebesar  100  yang berarti  dalam  keadaan over  identified ,  maka  perlu  dilakukan
pengujian  kriteria  kebaikan.  Hasil  pengujian kriteria kebaikan model  didapatkan  hasil bahwa model tidak memenuhi kriteria kebaikan  model.  Selain  itu,  hubungan  antara  ekonomi  ke bantuan  serta  kesehatan  ke  indikator  X1.2  tidak  signifikan sehingga  tidak  diikutkan  dalam  pengujian  selanjutnya.  Hasil modifikasi model struktural untuk bantuan 1 ditampilkan pada Gambar 4.
Gambar.   4. Model Struktural Bantuan 1 Modifikasi dan Signifikan Dari Gambar 4 didapatkan nilai  df hasil modifikasi sebesar 79  yang  mengindikasikan  model  dalam  keadaan over identified, sehingga  perlu  dilakukan  pengujian  kriteria kebaikan model yang ditampilkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Goodness Of Fit Model Struktural Bantuan 1 Modifikasi dan Signifikan Goodness of Fit Index Hasil Model Keterangan Chi-Square 397,152 Model cukup diterima P-value 0,000 Model cukup diterima GFI 0,842 Model cukup diterima AGFI 0,760 Model cukup diterima CFI 0,792 Model cukup diterima RMSEA 0,123 Model cukup diterima
Dari  Tabel  9  dapat  diketahui  bahwa  model  sudah  cukup diterima  untuk  dilakukan  analisis  selanjutnya.  Untuk mengetahui  hubungan  antara  variabel  laten,  dapat  diketahui dengan  melakukan  pengujian  signifikansi.  Estimasi  koefisien jalur dan  signifikansi  hubungan  antar  variabel  laten  pada bantuan 1 ditampilkan pada Tabel 10.
Tabel 10.
Estimasi Koefisien Jalur Persamaan Struktural Bantuan 1 Setelah Modifikasi
Hubungan Koef Jalur P- value Keterangan SDM <--- Kesehatan -0,382 0,007 Signifikan Ekonomi <--- SDM 0,143 0,079 Signifikan Ekonomi <--- Kesehatan 0,201 0,073 Signifikan Bantuan 1 <--- Kesehatan 0,313 0,012 Signifikan Bantuan 1 <--- SDM 0,179 0,005 Signifikan
Model  persamaan  struktural  pada  bantuan  1  adalah  sebagai berikut.
SDM       = -0,382 Kesehatan Ekonomi     = 0,201 Kesehatan + 0,143 SDM Bantuan 1  = 0,313 Kesehatan + 0,179 SDM
Dari  hasil  persamaan  di  atas,  dapat  diketahui  bahwa kesehatan berpengaruh signifikan secara negatif terhadap SDM sebesar  0,382,  namun  berpengaruh  positif  terhadap  ekonomi sebesar  0,201.  Sedangkan  untuk  kesehatan  dan  SDM
berpengaruh signifikan secara positif terhadap bantuan 1 yaitu sebesar 0,313 dan 0,179

## G. SEM Pada Bantuan 2
Untuk  mengetahui  pengaruh  bantuan  2  terhadap  masing- masing indikator, maka dilakukan pengujian model struktural. Dari  hasil  pengujian  didapatkan  nilai  df  sebesar  100  yang berarti  dalam  keadaan over  identified ,  maka  perlu  dilakukan pengujian  kriteria  kebaikan.  Hasil  pengujian kriteria kebaikan model  didapatkan  hasil bahwa model tidak memenuhi kriteria kebaikan  model.  Hubungan  antara  ekonomi  ke  bantuan  serta kesehatan  ke  indikator  X1.2  tidak  signifikan  sehingga  tidak diikutkan dalam pengujian selanjutnya. Hasil modifikasi model ditampilkan pada Gambar 5.

## Gambar. 5. Model Struktural Bantuan 2 Setelah Modifikasi dan Signifikan
Dari Gambar 5 didapatkan nilai df sebear 79. Karena model dalam keadaan over identified maka perlu dilakukan pengujian kriteria kebaikan model yang ditampilkan pada Tabel 11.
Tabel 11.
Goodness Of Fit Model Struktural Bantuan 2 Sudah Modifikasi Signifikan
Goodness of Fit Index Hasil Model Keterangan Chi-Square 403,713 Model cukup diterima P-value 0,000 Model cukup diterima GFI 0,840 Model cukup diterima AGFI 0,757 Model cukup diterima CFI 0,788 Model cukup diterima RMSEA 0,125 Model cukup diterima
Dari  Tabel  11  diketahui  bahwa  model  cukup  diterima  dari hasil  modifikasi,  sehingga  bisa  digunakan  untuk  analisis selanjutnya.  Signifikansi  hubungan  antar  variabel  laten  dan pengujian estimasi koefisien jalur ditampilkan pada Tabel 12. Tabel 12.
Estimasi Koefisien Jalur Persamaan Struktural Bantuan 2 Setelah Modifikasi
Hubungan Koef Jalur P- value Keterangan SDM <--- Kesehatan -0,385 0,007 Signifikan Ekonomi <--- SDM 0,144 0,077 Signifikan Ekonomi <--- Kesehatan 0,204 0,072 Signifikan Bantuan 2 <--- SDM -0,193 0,002 Signifikan Bantuan 2 <--- Kesehatan -0,295 0,013 Signifikan
Model  persamaan  struktural  pada  bantuan  2  adalah  sebagai berikut.
SDM       = -0,385 Kesehatan Ekonomi     = 0,204 Kesehatan + 0,144 SDM Bantuan 2  = -0,295 Kesehatan – 0,193 SDM
Dari  hasil  persamaan  di  atas,  dapat  diketahui  bahwa kesehatan berpengaruh signifikan secara negatif terhadap SDM sebesar  0,385,  sedangkan  SDM  berpengaruh  positif  terhadap ekonomi  sebesar  0,144.  Kesehatan  dan  SDM  berpengaruh signifikan  secara  negatif  terhadap  bantuan  2  yaitu  sebesar 0,295 dan 0,193.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  data  hubungan  indikator struktural dari variabel kesehata, ekonomi, SDM, dan bantuan pada Structural  Equation  Model (SEM) dapat  disimpulkan sebagai berikut.
1. Dari  kriteria  rumah  tangga  miskin  di  Kabupaten  Jombang, didapatkan  hasil  bahwa  rumah  tangga  miskin  menggunakan bambu/rumbia  sebagai  tempat  tinggal,  luas  kavling  kurang dari  60m 2 ,  jenis  lantai  dari  tanah,  tidak  mempunyai septictank,  sumber  air  minum  berasal  dari  mata  air  tidak terlindung,  tidak  mempunyai  fasilitas  tempat  buang  air besar,  luas  lantai  lebih  besar  sama  dengan  32m 2 ,  jenis  atap bangunan  dari  genteng,  sanggup  membayar  rumah  sakit, sumber penerangan menggunakan listrik, menggunakan kayu bakar  untuk  memasak,  memiliki  aset  kurang  dari Rp.500.000,  kurang dari sekali dalam sehari mengkonsumsi daging/susu/ayam,  bangunan  milik  sendiri,  lebih  dari  satu kali membeli baju dalam setahun, lebih dari sama dengan 3 kali  makan  dalam  sehari,  penghasilan  kurang  dari Rp.600.000,  kepala  rumah  tangga  yang  tidak  sekolah,  dan rumah  tangga  miskin  lebih  banyak  memilih  bantuan  2  dari pemerintahah.
2. Pada  model  dugaan  didapatkan  hasil  bahwa  jika  kesehatan dan  SDM  berpengaruh  signifikan  terhadap  bantuan  1  yang berarti  kesehatan  dan  SDM  mengalami  peningakatan,  maka bantuan  1  yang  diberikan  pemerintah  berjalan  maksimal. Jika  Kesehatan  dan  SDM  berpengaruh  negatif  terhadap bantuan 2.
Pada  penelitian  selanjutnya  sebaiknya  diperhatikan pemilihan  indikator-indikator  yang  digunakan  pada  rumah tangga  miskin  di  Kabupaten  Jombang  terhadap  bantuan  agar model yang didapatkan lebih baik.

## LAMPIRAN
Lampiran 1. Variabel Penelitian Variabel Laten Variabel Indikator (Tiap desa) Kesehatan X 1.1
Prosentase  rumah  tangga  miskin  yang  jenis dinding bangunan tempat tinggalnya terbuat dari bambu/ rumbia/kayu berkualitas rendah X 1.2
Prosentase  rumah  tangga  miskin  yang  luas kavling termasuk bangunan kurang dari 60 m 2 X 1.3
Prosentase rumah tangga miskin yang jenis lantai bangunan  tempat  tinggalnya  terbuat  dari tanah/bambu/kayu berkualitas rendah
X 1.4 Prosentase  rumah  tangga  miskin  yang  tidak mempunyai septictank pembuangan air tinja X 1.5
Prosentase rumah tangga miskin yang sumber air minumnya  berasal  dari  sumur/mata  air  tidak terlindung/sungai
Lampiran 1.
Variabel Penelitian (Lanjutan)
X 1.6
Prosentase  rumah  tangga  miskin  yang  tidak mempunyai fasilitas tempat buang air besar X 1.7 Prosentase  rumah  tangga  miskin  yang  luas  lantai bangunan tempat tinggalnya kurang dari 32 m 2
X 1.8
Prosentase  rumah  tangga  miskin  yang  tidak mempunyai jenis atap dari genteng
X 1.9 Prosentase  rumah  tangga  miskin  yang  tidak  sanggup membayar biaya pengobatan di Puskesmas/poliklinik
Ekonomi
Y 1.1
Prosentase  rumah  tangga  miskin  yang  sumber penerangan tidak menggunakan listrik
Y 1 . 2 Prosentase  rumah  tangga  misin  yang  menggunakan bahan  bakar  untuk  memasak  sehari-hari  adalah  kayu bakar/arang/minyak tanah
Y 1.3
Prosentase  rumah  tangga  miskin  yang  tidak  memiliki aset dengan nilai Rp 500.000
Y 1.4
Prosentase  rumah  tangga  miskin  yang  hanya mengkonsumsi  daging/susu/ayam  satu  kali  dalam seminggu
Y 1.5 Prosentase  rumah  tangga  miskin  yang  status kepemilikan bangunan tidak milik sendiri
Y 1.6 Prosentase  rumah  tangga  miskin  yang  tidak  sanggup membeli satu set pakaian baru dalam setahun
Y 1.7 Prosentase  rumah  tangga  miskin  yang  hanya sanggup makan sebanyak satu/dua kali dalam sehari
Y 1.8
Prosentase  rrosentase  rumah  tangga  miskin  yang sumber  penghasilan  kepala  rumah  tangga  per  bulan dibawah Rp. 600.000 SDM Y 2.1 Prosentase  rendidikan  tertinggi  kepala  kepala  rumah tangga  miskin,  tidak  sekolah/  tidak  tamat  SD/  hanya SD per Desa Bantuan Y 3.1 Prosentase paket bantuan program I per Desa Y 3.2
Prosentase paket bantuan program II per Desa

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  [BPS]  Badan  Pusat  Statistik.  2008. Penguatan  Peran  Pemerintah Daerah Dalam Percepatan Pengentasan Kemiskinan . Jakarta: KSN.
[2].  [Bappeda]  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Daerah.  2011. Profil Pembangunan Provinsi Jawa Timur. Surabaya: Bappeda.
[3].  Johnson, R.A., dan Wichern, D.W. 1998. Applied Multivariat Statistical Analysis. Prentice Hall, Englewood Cliffs: New Jersey.
[4].  Sharma, S. 1996. Applied Multivariat Techniques (1st edition ed.). USA: John Willey & Sons,Inc.
[5].  Ghozali,  I.,  dan  Fuad,  I.  2005. Structural  Equation  Modeling:  Teori, Konsep,  dan  Aplikasi  Dengan  Program  Lisrel  8.54 (1 st Edition). Semarang: Universitas Diponegoro.
[6].  Ferdinand,  A.  2002. Structural  Equation  Modeling  dalam  Penelitian Manajemen (2 nd Edition). Semarang: Universitas Diponegoro.
[7].  Hair J.F., Rolph E. Anderson, Ronald L. Tatham, dan William C. Black. 1998. Multivariat  Data  Analysis.  Fifth  Edition ,  New  Jersey:  Pearson Education Prentice Hall, In .
[8].  Engel, K. S., Moosbrugger, H., dan Muller, H. 2003. Evaluating the Fit of  Structural  Equation  Models:  Test  of  Significance  and  Descriptive Goodness-of-Fit Measures . Methods of Psychological Research Online, 8(2), 23-74
[9].  Widarjono,  A.  2010. Analisis  Multivariat  Terapan .  Yogyakarta:  Unit Penerbit dan Percetakan STIM YKPN.
[10]. [BPS] Badan Pusat Statistik. 2008. Penguatan Peran Pemerintah Daerah Dalam Percepatan Pengentasan Kemiskinan . Jakarta: BPS.