Abstrak — Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) Kota Surabaya  adalah  kelompok masyarakat yang masih membutuhkan  dukungan/bantuan  sosial ekonomi. Bantuan yang diberikan kepada MBR diantaranya BPNT dan PKH. Permasalahan yang terjadi adalah tidak meratanya bantuan yang diterima oleh MBR. Mengatasi permasalahan yang terjadi dilakukannya penelitian ini, untuk melihat hubungan antara masyarakat status MBR yang menerima bantuan sosial BPNT atau PKH dengan variabel  yang diduga mempengaruhinya. Hasil analisis diketahui variabel yang memiliki pengaruh signifikan terhadap penerimaan bantuan sosial adalah variabel desil, usia, dan pekerjaan. Karakteristik data MBR Surabaya yang berstatus desil 1 menerima BPNT dan PKH terbanyak, dengan pekerjaan lainnya seperti pelaut, ibu rumah tangga, dll, sedangkan untuk MBR penerima BPNT dan PKH terendah adalah desil 3 dan desil 4, dengan tidak memiliki pekerjaan. Kategori usia tertinggi penerima BPNT dan PKH adalah yang berusia 31-59 tahun, sedangkan MBR penerima BPNT dan PKH terendah pada usia usia ≤ 20 tahun. Peluang jika seorang MBR  yang  berstatus  desil  1,  berusia  21-30  tahun  dengan pekerjaan karyawan/pegawai/ buruh besarnya peluang seorang MBR tersebut menerima BPNT dan PKH sebesar  0,023  dan 0,138. Peluang lainnya jika seorang MBR yang berstatus desil 1, berusia 31-45 tahun, tidak bekerja besarnya peluang seorang MBR  tersebut  menerima  BPNT  dan  PKH  sebesar  0,046  dan 0,248. Hasil ketetapan klasifikasi model yang didapatkan antara hasil observasi dan prediksi sebesar 67,7%.
Kata Kunci —Bantuan Sosial, Masyarakat Berpenghasilan Rendah, Regresi Logistik Multinomial.

## I. PENDAHULUAN
OTA  Surabaya adalah salah satu kota terbesar di Indonesia, yang masih memiliki masalah seperti terjadi kesenjangan eknonomi yang dihadapi oleh masyarakatnya. Pemerintah Kota Surabaya berupaya mengatasi permasalahan tersebut dengan cara memberikan bantuan kepada masyarakat yang memiliki status berpengahasilan rendah atau MBR,  melalui instansi seperti Dinas Sosial. Sebagai penyalur bantuan Dinas Sosial bekerja sama dengan Kementrian Sosial untuk membantu mengurangi kesenjangan yang terjadi. Dalam hal ini, bantuan sosial yang diberikan oleh Dinas sosial dapat berupa bantuan BPNT (Bantuan Pangan Non Tunai), PKH (Program Keluarga Harapan). Permasalahan yang sering terjadi dilapangan salah satunya adalah tidak meratanya bantuan yang diberikan kepada masyarakat Kota Surabaya, disebabkan kurangnya informasi yang diterima oleh Dinas Sosial tentang pola hubungan yang terjadi antara masyarakat penerima bantuan sosial dengan faktor yang berpengaruh. Penelitian sebelumnya yang membahas tentang efektivitas program bantuan sosial tunai di era pandemi yang dilakukan pada kecamatan Genteng [1].
Penelitian yang dilakukan memiliki tujuan untuk mengukur efektivitas pelaksanaan program bantuan sosial tunai di era pendemi yang ada pada Kecamatan Genteng, hasil penelitian sebelumnya didapatkan Ketepatan sasaran yang paling efektif terjadi di Kelurahan Genteng karena kelurahan ini berada di wilayah pusat Kota. Sedangkan 4 kelurahan lainnya, seperti Kelurahan Embong Kaliasin, Kapasari, Ketabang dan Peneleh ketepatan sasarannya cukup baik dikarenakan pendapatan masyarakat telah terpenuhi dengan baik oleh opsi pendapatan yang lain sehingga tidak terlalu bergantung dengan program bantuan sosial tunai (BST). Oleh karena itu, agar Dinas Sosial tepat  dalam menyalurkan bantuan sosial untuk warga Kota Surabaya maka perlu dibuat pemodelan regresi dengan menggunakan metode regresi logistik Multinomial.
Regresi logistik digunakan jika variabel respon bersifat kategorik (nominal atau ordinal) dengan variabel-variabel prediktor bersifat kontinyu maupun kategorik. Analisis regresi logistik multinomial merupakan regresi logistik yang digunakan saat variabel dependen mempunyai skala yang bersifat polichotomus atau multinomial yaitu berskala nominal dengan lebih dari dua kategori [2].
Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui pola hubungan penerima bantuan sosial dengan faktor-faktor yang berpengaruh meggunakan metode regresi logistik multinomial. Data yang digunakan adalah data penerimaan Bantuan Sosial Masyarakat Kota Surabaya berdasarkan Surat Keputusan Kepala Dinas Sosial Pemerintah Kota Surabaya bulan Desember tahun 2021 yang termasuk kategori MBR, Jenis Bantuan Sosial yang digunakan BPNT, PKH dan tidak menerima bantuan.  Hasil analisis yang diinginkan adalah dapat memberi informasi tentang pola hubungan yang terjadi antara masyarakat penerima bantuan sosial dengan faktor yang mempengaruhinya. Dengan mengetahui pola hubungan tersebut, diharapkan untuk kedepannya dapat memudahkan Dinas Sosial pemilihan penerima bantuan sosial yang lebih merata.

## II. STUDI LITERATUR

## A. Tabel Kontingensi
Tabel  1 merupakan tabel kontingensi  atau yang biasa disebut tabulasi silang merupakan suatu tabel yang berisi data frekuensi atau juga berisi  beberapa kategori (klasifikasi). Tabel kontingensi juga merupakan bentuk khusus dari daftar baris dan kolom. Ciri khas dari tabel kontingensi adalah tabel disajikan menurut banyak kategori dalam baris dan banyak kategori dalam kolom [3].

## Pemodelan Penerima Bantuan Sosial Masyarakat Kota Surabaya Tahun 2021 Menggunakan Regresi Logistik Multinomial
Muhammad Ekki Hartono dan Mutiah Salamah Chamid Departemen Statistika Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : mutiah_s@statistika.its.ac.id
K

## B.  Uji Independensi
Pengujian  Independensi digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel. Pada pengujian independensi menggunakan uji chi-square guna melihat ketergantungan antara variabel bebas dan variabel tergantung berskala nominal atau ordinal [3]. Setiap level atau kelas dari variabel- variabel harus memenuhi syarat sebagai berikut.

## 1) Homogen
Homogen dalam setiap sel tersebut harus merupakan objek yang sama, sehingga jika data yang digunakan heterogen tidak dapat dianalisis dengan tabel kontingensi.
2) Mutually Exclusive dan Mutually Exhaustive Mutually Exclusive adalah antara level satu dengan level yang lain harus saling bebas (independen). Mutually Exhaustive adalah dekomposisi secara lengkap sampai unit terkecil sehingga jika mengklasifikasikan dalam satu unit saja, atau dengan kata lain semua nilai harus masuk dalam klasifikasi yang dilakukan.

## 3) Skala Nominal dan Skala Ordinal
Skala nominal adalah skala yang bersifat kategorikal atau hanya membedakan saja, sedangkan skala ordinal berfungsi untuk untuk menunjukkan adanya suatu urutan atau tingkatan . Hipotesis: H 0 : Antar variabel respon dan variabel prediktor independen H 1 : Antar variabel respon dan variabel prediktor dependen Statistik Uji :
𝜒𝜒 2 = � � (𝑛𝑛 𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝑒𝑒 𝑖𝑖𝑖𝑖 ) 2 𝑒𝑒 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐽𝐽 𝑖𝑖=1 𝐼𝐼 𝑖𝑖=1 (1)
Daerah penolaan adalah H 0 jika 𝜒𝜒 2 > 𝜒𝜒 (𝛼𝛼,𝑑𝑑𝑑𝑑) dimana
𝑒𝑒̂ 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑛𝑛 𝑖𝑖. ×𝑛𝑛 .𝑗𝑗 𝑛𝑛 .. 𝑛𝑛 𝑖𝑖𝑖𝑖 = frekuensi baris ke- i dan kolom ke- j. 𝑒𝑒 𝑖𝑖𝑖𝑖 = taksiran nilai harapan pada baris ke- i dan kolom ke- j.

## C.  Regresi Logistik Multinomial
Regresi logistik multinomial merupakan regresi logistik yang  digunakan pada data dengan variabel respon polychotomus atau multinomial  [4]. Variabel respon yang digunakan pada regresi logistik multinomial mengikuti distribusi multinomial dimana distribusi multinomial merupakan generalisasi dari distribusi binomial dengan menggunakan lebih dari dua kategori dengan fungsi distribusi sebagai berikut
𝑃𝑃 𝑟𝑟 (𝑚𝑚 1 , 𝑚𝑚 2 , … , 𝑚𝑚 𝑐𝑐−1 ) = 𝑚𝑚! 𝑚𝑚 1 ! … 𝑚𝑚 𝑐𝑐 ! 𝜋𝜋 1 𝑚𝑚 1 … 𝜋𝜋 𝑐𝑐 𝑚𝑚 𝑐𝑐 (2)
dimana pada setiap m yang saling bebas dapat memberikan hasil pada c kategori sembarang.
Variabel respon yang memiliki tiga kategori, maka akan diperoleh  dua  fungsi logit  yang dihasilkan adalah sebagai berikut
𝑔𝑔 1 (𝑥𝑥) = 𝑙𝑙𝑛𝑛 � 𝑃𝑃(𝑌𝑌 = 1|𝑥𝑥) 𝑃𝑃(𝑌𝑌 = 0|𝑥𝑥) � = 𝛽𝛽 10 + 𝛽𝛽 11 𝑥𝑥 1 + 𝛽𝛽 12 𝑥𝑥 2 + 𝛽𝛽 11 𝑥𝑥 1 + ⋯ + 𝛽𝛽 1𝑝𝑝 𝑥𝑥 𝑝𝑝 𝑔𝑔 2 (𝑥𝑥) = 𝑙𝑙𝑛𝑛 � 𝑃𝑃(𝑌𝑌 = 2|𝑥𝑥) 𝑃𝑃(𝑌𝑌 = 0|𝑥𝑥) � = 𝛽𝛽 20 + 𝛽𝛽 21 𝑥𝑥 1 + 𝛽𝛽 22 𝑥𝑥 2 + 𝛽𝛽 11 𝑥𝑥 1 + ⋯ + 𝛽𝛽 2𝑝𝑝 𝑥𝑥 𝑝𝑝 (3)
Probabilitas bersyarat pada setiap kategori yang dihasilkan berdasarkan dua fungsi logit dengan tiga kategori pada variabel respon adalah sebagai berikut.
𝑃𝑃(𝑌𝑌 = 0|𝑥𝑥) = 𝜋𝜋 0 (𝑥𝑥) =
1
1 + exp�𝑔𝑔 1 (𝑥𝑥)� + exp�𝑔𝑔 2 (𝑥𝑥)�
𝑃𝑃(𝑌𝑌 = 1|𝑥𝑥) = 𝜋𝜋 1 (𝑥𝑥) = exp (𝑔𝑔 1 (𝑥𝑥)) 1 + 𝑒𝑒𝑥𝑥𝑒𝑒(𝑔𝑔 1 (𝑥𝑥)) + exp (𝑔𝑔 2 (𝑥𝑥)) 𝑃𝑃(𝑌𝑌 = 2|𝑥𝑥) = 𝜋𝜋 2 (𝑥𝑥) = exp (𝑔𝑔 2 (𝑥𝑥)) 1 + exp (𝑔𝑔 1 (𝑥𝑥)) + 𝑒𝑒𝑥𝑥𝑒𝑒(𝑔𝑔 2 (𝑥𝑥)) (4)

## 4) Estimasi Parameter
Estimasi parameter yang digunakan pada regresi logistik multinomial adalah metode Maximum Likelihood Estimation atau MLE. Metode ini merupakan metode menaksir parameter dengan memaksimumkan fungsi  Likelihood  [4]. Fungsi Likelihood yang dihasilkan dengan sampel sebanyak n pengamatan adalah sebagai berikut.
𝑙𝑙(𝛽𝛽) = �[𝜋𝜋 0 (𝑥𝑥 𝑖𝑖 ) 𝑦𝑦 0𝑖𝑖 𝜋𝜋 1 (𝑥𝑥 𝑖𝑖 ) 𝑦𝑦 1𝑖𝑖 𝜋𝜋 2 (𝑥𝑥 𝑖𝑖 ) 𝑦𝑦 2𝑖𝑖 ] 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 (5)
Fungsi Likelihood pada persamaan (5) dimaksimumkan dengan bentuk ln 𝑙𝑙(𝛽𝛽) dan dinyatakan dengan 𝐿𝐿(𝛽𝛽) .

## 5) Uji Serentak
Uji serentak dilakukan untuk mnguji apakah variabel prediktor secara bersamasama berpengaruh terhadap variabel respon. Hipotesis uji serentak sebagai berikut.
H 0 : β 1 = β 2 = … = β i = 0 H 1 : paling sedikit terdapat satu β j ≠0; dengan j=1,2,…, J
𝐺𝐺 2 = −2𝑙𝑙𝑛𝑛 � �𝑛𝑛 0 𝑛𝑛 � 𝑛𝑛 0 �𝑛𝑛 1 𝑛𝑛 � 𝑛𝑛 1 �𝑛𝑛 2 𝑛𝑛 � 𝑛𝑛 2 ∏ [𝜋𝜋 0 (𝑥𝑥 𝑖𝑖 ) 𝑦𝑦 0𝑖𝑖 𝜋𝜋 1 (𝑥𝑥 𝑖𝑖 ) 𝑦𝑦 1𝑖𝑖 𝜋𝜋 2 (𝑥𝑥 𝑖𝑖 ) 𝑦𝑦 2𝑖𝑖 ] 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 � (6)
Kriteria penolakan (Tolak H 0 ) jika nilai dimana derajat G > 𝜒𝜒 𝛼𝛼,𝑑𝑑𝑑𝑑 2 bebas = v (banyaknya variabel prediktor).

## 6) Uji Parsial
Pengujian parsial dilakukan dimaksudkan untuk melihat apakah suatu variabel prediktor layak masuk dalam model [3]. Hipotesis uji parsial sebagai berikut. H 0 : β j = 0 (variabel prediktor ke-j tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel respon) H 1 : β j ≠ 0 (terdapat pengaruh yang signifikan antara variabel prediktor ke-j dan variabel respon)
Tabel 1. Kontingensi I x J
Baris Kolom Total 1 2 ⋯ J 1 n 11 n 12 ⋯ n 1 J n 1.
2 n 21 n 22 ⋯ n 2 J n 2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . I n I 1 n I 2 ⋯ n IJ n I .
Total n .1 n .2 ⋯ n. J n..
Keterangan: 𝑛𝑛 .𝑖𝑖 = ∑ 𝑛𝑛 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐽𝐽 𝑖𝑖=1 : Jumlah seluruh data pada kolom ke- j. 𝑛𝑛 𝑖𝑖. = ∑ 𝑛𝑛 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐼𝐼 𝑖𝑖=1 : Jumlah seluruh  data pada baris ke- i. 𝑛𝑛 = ∑ ∑ 𝑛𝑛 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐽𝐽 𝑖𝑖=1 𝐼𝐼 𝑖𝑖=1 : Jumlah seluruh sampel. Tabel 2. Ketepatan Klasifikasi
Observasi Prediksi y = 1 y = 2 y = 3 y = 1 n 11 n 12 n 13 y = 2 n 21 n 22 n 23 y = 3 n 31 n 32 n 33
Statistik uji:
𝑊𝑊 2 = � 𝛽𝛽̂ 𝑖𝑖 𝑆𝑆𝐸𝐸�(𝛽𝛽̂ 𝑖𝑖 ) � 2 (7)
Kriteria penolakan (tolak H 0 ) jika nilai 𝑊𝑊 2 > 𝜒𝜒 (𝛼𝛼,1) 2

## 7) Kesesuaian Model
Pengujian dilakukan untuk menguji apakah model yang dihasilkan berdasarkan regresi logistik multinomial sudah layak. Dengan kata lain tidak terdapat perbedaan antara hasil pengamatan dan kemungkinan hasil prediksi model [4]. Hipotesis kesesuaian model sebagai berikut. H 0 : Model sesuai (tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model)
H 1 : Model tidak sesuai (terdapat perbedaan yang signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi model).
Statistik Uji:
𝐶𝐶̂ = � (𝑂𝑂 𝑖𝑖 − 𝑛𝑛 𝑖𝑖 𝜋𝜋� 𝑖𝑖 ) 2 𝑛𝑛 𝑖𝑖 𝜋𝜋� 𝑖𝑖 (1 − 𝜋𝜋� 𝑖𝑖 ) 𝑔𝑔 𝑘𝑘=1 (8)
Tolak H 0 jika 𝐶𝐶̂ > 𝜒𝜒 (𝛼𝛼,𝑑𝑑𝑑𝑑) 2 dengan derajat bebas adalah db = p – ( j+ 1) dimana j adalah jumlah variabel prediktor.

## 8) Odds Rasio
Odds Rasio menunjukkan perbandingan berapa kali lipat kenaikan atau penuruan angka kejadian Y = j terhadap Y = 1 sebagai kategori pembanding jika nilai variabel prediktor (x) berubah sebesar nilai tertentu [1].  Sebagaimana persamaan berikut .
𝑂𝑂𝑂𝑂 𝑖𝑖 (𝑎𝑎, 𝑏𝑏) = Ψ 𝑎𝑎𝑑𝑑 = 𝑃𝑃(𝑌𝑌 = 𝑗𝑗|𝑥𝑥 = 𝑎𝑎)/𝑃𝑃(𝑌𝑌 = 1|𝑥𝑥 = 𝑎𝑎)
𝑃𝑃(𝑌𝑌 = 𝑗𝑗|𝑥𝑥 = 𝑏𝑏)/𝑃𝑃(𝑌𝑌 = 1|𝑥𝑥 = 𝑏𝑏)
Ψ 𝑎𝑎𝑑𝑑 = exp (𝛽𝛽̂)
(9)
Jika Ψ < 1 menunjukkan bahwa antar kedua variabel terdapat hubungan negative dan jika Ψ > 1 menunjukkan bahwa antar kedua variabel terdapat hubungan positif .

## 9) Ketepatan Klasifikasi
Ketepatan klasifikasi model digunakan untuk mengetahui apakah data diklasifikasikan dengan benar atau tidak [3]. Tabel ketepatan klasifikasi ditunjukkan oleh Tabel 2. Ukuran yang dipakai adalah Apparent Error Rate (APER). Nilai APER menyatakan nilai proporsi sampel yang diklasifikasikan oleh fungsi klasifikasi .
𝐴𝐴𝑃𝑃𝐸𝐸𝑂𝑂(%) = 𝑛𝑛 12 + 𝑛𝑛 13 + 𝑛𝑛 21 + 𝑛𝑛 23 + 𝑛𝑛 31 + 𝑛𝑛 32 𝑛𝑛 11 + 𝑛𝑛 12 + 𝑛𝑛 13 + ⋯ + 𝑛𝑛 33 × 100% (10)
Keterangan: Ketepatan klasifikasi = 1 – APER.

## D.  Penerima Bantuan Sosial
Penerima Bansos akan menerima sejumlah jenis Bantuan Sosial diantaranya adalah Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dan Program Keluarga Harapan (PKH). BPNT merupakan bantuan sosial pangan yang disalurkan dalam bentuk e-voucher yang digunakan hanya untuk membeli bahan pangan di pedagang bahan pangan atau disebut E- warong dengan kerjasama bank penyalur [5]. PKH adalah bantuan yang bertujuan membuka akses Keluarga Miskin (KM) yang ditetapkan sebagai Keluarga Penerima Manfaat (KPM) terutama bagi ibu hamil dan anak untuk memanfaatkan fasilitas layanan kesehatan dan fasilitas layanan pendidikan yang tersedia di sekitar mereka. Manfaat PKH juga diarahkan untuk penyandang disabilitas dan lanjut usia [5]. Dalam pemilihan calon penerima bantuan memiliki beberapa faktor, berikut merupakan faktor yang digunakan untuk memilih calon penerima bantuan sosial di Kota Surabaya.

## 1) Masyarakat Berpenghasilan Rendah
Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) merupakan masyarakat yang mempunyai keterbatasan daya beli sehingga perlu mendapat dukungan pemerintah untuk memperoleh rumah. Program Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) Pemerintah Kota Surabaya adalah membantu masyarakat Kota Surabaya dalam mendapatkna hak-haknya baik berupa dana bantuan uang tunai maupun bantuan-bantuan yang lainnya dari Pemerintah Kota Surabaya untuk mewujudkan kesejahteraan yang lebih baik [6]. Masyarakat Surabaya yang berstatus MBR akan dikelompokkan lagi menjadi Desil MBR.

## 2) Desil MBR
Desil adalah kelompok per-sepuluhan yang menunjukkan tingkat kesejahteraan rumah tangga Kesejahteraan sosial paling rendah memuat 40% rumah tangga dengan peringkat
Tabel 3. Variabel Penelitian Variabel  Keterangan Kategori Skala Y Jenis Bantuan Sosial 0: Tidak Menerima Bantuan 1: Menerima BPNT 2: Menerima PKH Nominal X 1 Desil MBR 0: Desil 1 1: Desil 2 2: Desil 3 3: Desil 4 Ordinal X 2 Usia 0: ≤ 20 tahun 1: 21 – 30 tahun 2: 31 – 45 tahun 3: 46 – 59 tahun 4: ≥ 60 Tahun Ordinal X 3 Jenis Pekerjaan 0: Tidak/Belum Bekerja 1: Buruh/Karyawan/Pegawai 2: Wiraswasta 3: Lainnya Nominal X 4 Pendapatan - Rasio X 5 Pendidikan Terakhir 0: Tidak Memiliki Ijazah 1: SD/Sederajat 2: SMP/Sederajat 3: SMA/Sederajat 4: Perguruan Tinggi Ordinal X 6 Wilayah Tempat Tinggal 0: Surabaya Timur 1: Surabaya Barat 2: Surabaya Utara 3: Surabaya Pusat 4: Surabaya Selatan Nominal Tabel 4.
Jenis Bantuan Sosial dan Desil Jenis Desil
Jenis Bantuan Sosial Total Tidak Menerima Menerima BPNT Menerima PKH Desil 1 104 54 55 213 27,1% 14,1% 14,3% 55,5% Desil 2 64 35 15 114 16,7% 9,1% 3,9% 29,7% Desil 3 16 11 8 35 4,2% 2,9% 2,1% 9,1% Desil 4 9 12 1 22 2,3% 3,1% 0,3% 5,7% Total 193 112 79 384 50,3% 29,2% 20,6% 100%
kesejahteraan paling rendah. Cakupan 40% juga meliputi kelompok penduduk miskin dan hampir miskin. Pengelompokkan desil rumah tangga dalam Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) [7] sebagai berikut.
a. Desil 1 adalah rumah tangga yang termasuk dalam kelompok 1-10%,  merupakan  kelompok yang terendah tingkat kesejahteraannya dihitung secara nasional.
b. Desil 2 adalah rumah tangga yang masuk dalam kelompok 11-20% dihitung secara nasional.
c. Desil 3 adalah rumah tangga yang masuk dalam kelompok 21-30% dihitung secara nasional.
d. Desil 4 adalah rumah tangga yang masuk dalam kelompok 31-40% dihitung secara nasional.
3) Bantuan Sosial
Bantuan sosial merupakan transfer uang atau barang yang diberikan kepada masyarakat untuk melindungi dari kemungkinan terjadinya resiko sosial dan untuk mening- katkan kesejahteraan masyarakat. Bantuan Sosial dapat diberikan secara langsung kepada masyarakat atau lembaga kemasyarakatan termasuk di dalamnya bantuan untuk lemba- ga non pemerintah bidang pendidikan dan keagamaan, sifatnya tidak terus menerus dan selektif. Bantuan Sosial bisa “dengan syarat” atau “tanpa syarat”, diberikan melalui Kementerian/Lembaga, serta untuk bencana alam. Dari segi durasinya, bansos dapat bersifat sementara (untuk korban bencana), atau tetap (penyandang cacat), dan dapat berupa uang atau barang [8].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Metode Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder tentang penerimaan jenis Bantuan Sosial di Kota Surabaya berdasarkan Surat Keputusan Kepala Dinas Sosial
Pemerintah Kota Surabaya bulan Desember tahun 2021. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data penerima bantuan social (BPNT, PKH dan tidak menerima) Kota Surabaya sejumlah 720.000 data. Pengambilan data menggunakan metode Simple Random Sampling (SRS), dengan batas kesalahan (B) sebesar 5% atau 0,05. Sampel diambil sebagai berikut.
𝐷𝐷 = � 𝐵𝐵 𝑍𝑍 1−𝛼𝛼/2 � 2 = � 0.05 1.96 �
2 = 0.000651
Didapatkan nilai D sebesar 0.000651, selanjutnya dihitung ukuran sampel penerima bantuan sosial. Didapatkan ukuran sampel sebagai berikut.
𝑛𝑛 = 𝑁𝑁𝑃𝑃𝑁𝑁 (𝑁𝑁 − 1)𝐷𝐷 + 𝑃𝑃𝑁𝑁 𝑛𝑛 = 720000 × 0.5 × 0.5
(720000 − 1)0.000651 + (0.5 × 0.5) 𝑛𝑛 = 384.4105 ≈ 384 Sampel yang didapatkan sebanyak 384 yang diambil secara random.

## B. Variabel Penelitian
Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penerimaan jenis Bantuan Sosial di Kota Surabaya tahun 2021 yang ditunjukkan pada Tabel 3.

## C. Langkah Analisis
Dalam mencapai tujuan penelitian, data yang diperoleh akan dianalisis dengan tahap sebagai berikut. 1. Untuk menjawab tujuan pertama, maka langkah-langkah yang diperlukan adalah sebagai berikut:  (a)  Membuat Tabel Kontingensi dari data Status Penerima Bantuan Sosial masyarakat kota Surabaya Tahun 2021 pada variabel X 1 , X 2 , X 3 , X 5 ,X 6 . (b) Menghitung nilai mean, median, dan mendeteksi nilai outlier menggunakan Boxplot dari data Status Penerima Bantuan Sosial masyarakat Kota Surabaya Tahun 2021 pada variabel X 4 .
Tabel 7. Pendapatan Responden berdasarkan Jenis Bantuan (Rp)
Jenis Pekerjaan Jenis Bantuan Sosial Tidak Menerima Menerima BPNT Menerima PKH Rata-rata 2.328.549 2.053.393 2.080.00 Median 2.000.000 1.900.000 1.800.00 Tertinggi 20.000.000 6.000.000 8.600.000 Terendah 150.000 500.000 220.000 Tabel 8. Jenis Bantuan Sosial dan Pendidikan Terakhir Jenis Pendidikan Jenis Bantuan Sosial
Total Tidak Menerima Menerima BPNT Menerima
PKH Tidak Memiliki Ijazah 46 8 3 57 12% 2,1% 0,8% 14,8% SD 42 53 25 120 10,9% 13,8% 6,5% 31,3% SMP 22 21 11 54 5,7% 5,5% 2,9% 14,1% SMA 76 29 36 141 18,9% 7,6% 9,4% 36,7% Perguruan Tinggi 7 1 4 12 1,8% 0,3% 1,0% 3,1% Total 193 112 79 384 50,3% 29,2% 20,6% 100% Tabel 5. Jenis Bantuan Sosial dan Usia Jenis Usia Jenis Bantuan Sosial Total Tidak Menerima Menerima BPNT Menerima PKH ≤ 20 tahun 71 0 3 74 18,5% 0% 0,8% 19,3% 21-30 tahun 40 2 8 50 10,4% 0,5% 2,1% 13% 31-45 tahun 41 13 42 96 10,7% 3,4% 10,9% 25% 46-59 tahun 23
57 17 97 6,0% 14,8% 4,4% 25,3% ≥ 60 tahun 18 40 9 67 33,7% 10,4% 2,3% 17,4% Total 193 112 79 384 50,3% 29,2% 20,6% 100% Tabel 6. Jenis Bantuan Sosial dan Pekerjaan
Jenis Pekerjaan Jenis Bantuan Sosial Total Tidak Menerima Menerima BPNT Menerima PKH Tidak Bekerja 66 1 2 69 17,2% 0,3% 0,5% 18% Pegawai/buruh/karyawan 50 24 23 97 13% 6,3% 6,0% 25,3% Wirausaha 11 4 8 23 2,9% 1,0% 2,1% 6,0% Lainnya 66 83 46 161 17,2% 21,6% 12% 41,9% Total 193 112 79 384 50,3% 29,2% 20,6% 100%
2. Untuk menjawab tujuan kedua, maka langkah-langkah yang diperlukan adalah sebagai berikut. a.  Melakukan Uji Independensi
b.  Melakukan analisis regresi logistik biner.
c.  Melakukan uji signifikansi parameter secara serentak d.   Melakukan uji signifikansi parameter secara parsial e.  Melakukan uji kesesuaian model.
f.  Melakukan Pehitungan Peluang
g.  Melakukan analisis odds rasio
h.  Melakukan uji ketepatan klasifikasi i.  Menarik kesimpulan dan saran.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Karakteristik Data
Karakteristik data dari penelitian ini dianalisis dengan menggunakan statistika deskriptif dan tabel kontingensi untuk mengetahui gambaran umum penerima bantuan sosial untuk Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) Kota Surabaya tahun 2021 yang akan dijelaskan sebagai berikut.

## 1) Jenis Bantuan Sosial dan Desil
Tabel 4 merupakan karakteristik data bantuan sosial dan juga desil pada penerimaan bantuan sosial masyarakat Kota Surabaya. Tabel 4 juga menunjukkan pada kategori variabel desilnya, penerima BPNT dan PKH tertinggi pada kategori desil 1 berturut-turut 14,1% dan 14,3%.Sedangkan terendah pada desil 3, untuk BPNT sebanyak 2,9% dan penerima PKH terendah pada desil 4 hanya 0,3%.

## 2) Jenis Bantuan Sosial dan Usia
Tabel 5 memperlihatkan karakteristik data bantuan sosial dan juga usia  pada penerimaan bantuan sosial masyarakat Kota Surabaya.  Tabel 5  juga  menunjukkan MBR Kota Surabaya yang menerima bantuan sosial BNPT tertinggi pada kategori usia 46-59 tahun sebanyak 14,8%, dan MBR penerima PKH  tertinggi pada kategori usia 31-45 tahun sebanyak 10,9 %.

## 3) Jenis Data Bantuan Sosial dan Pekerjaan
Tabel 6 merupakan karakteristik data bantuan sosial dan juga pekerjaan pada penerimaan bantuan sosial masyarakat Kota Surabaya.  Tabel 6 juga  menunjukkan  MBR Kota Surabaya yang menerima BPNT  tertinggi pada kategori pekerjaan lainnya dengan persentase sebesar 21,6%, dan
penerima  PKH  tertinggi pada kategori pekerjaan lainnya sebesar 12%.

## 4) Pendapatan
Berikut merupakan karakteristik data pendapatan pada MBR  Kota Surabaya  berdasrakan jenis bantuan.  Tabel 7 menunjukkan  pendapatan keluarga MBR penerima BPNT perbulan rata-rata sebesar Rp 2.053.393, dengan median sebesar Rp 1.900.000, dengan pendapatan tertinggi sebesar Rp 6.000.000 dan terendah sebesar Rp 500.000, Sementara pendapatan keluarga MBR penerima PKH perbulan rata-rata sebesar Rp 2.080.000, dengan median sebesar Rp 1.800.000, dengan pendapatan tertinggi sebesar Rp 6.000.000 dan terendah sebesar Rp 220.000.

## 5) Jenis Bantuan Sosial dan Pendidikan Terakhir
Berikut merupakan karakteristik data bantuan sosial dan juga  pendidikan terakhir  pada penerimaan bantuan sosial masyarakat Kota Surabaya. Tabel 8 menunjukkan MBR Kota Surabaya yang menerima bantuan BPNT tertinggi pada kategori SD persentase sebesar 13,8%, sedangkan MBR penerima PKH tertinggi pada kategori SMA sebesar 9,4%.

## 6) Jenis Bantuan Sosial dan Wilayah Tempat Tinggal
Berikut merupakan karakteristik data bantuan sosial dan juga wilayah tempat tinggal pada penerimaan bantuan sosial masyarakat Kota Surabaya. Tabel 9 menunjukkan MBR Kota Surabaya yang menerima bantuan BPNT tertinggi bertempat tinggal di wilayah Surabaya Selatan sebanyak 7,3%, dan MBR  penerima PKH tertinggi pada wilyah Surabaya Selatan dengan persentase sebesar 5,2%.

## B.  Uji Independensi
Uji independensi digunakan untuk melihat apakah terdapat hubungan antara variabel prediktor  dengan bantuan sosial yang didapat.  Uji independensi yang digunakan yaitu uji Likelohood Ratio Hipotesis yang digunakan pada pengujian ini adalah: H 0 : Tidak terdapat hubungan antara variabel-variabel yang diduga mempengaruhi penerima bantuan sosial H 1 : Terdapat hubungan antara variabel-variabel yang diduga mempengaruhi penerima bantuan sosial
Taraf signifikan    : α = 0,05. Daerah penolakan  : Tolak H 0 jika 𝜒𝜒 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖 2 > 𝜒𝜒 (𝛼𝛼,𝑑𝑑𝑑𝑑) 2 atau 𝑃𝑃 − 𝑉𝑉𝑎𝑎𝑙𝑙𝑉𝑉𝑒𝑒 < 𝛼𝛼 . Tabel 10  menunjukkan bahwa hasil uji independensi terdapat hubungan antara jenis bantuan sosial dengan seluruh variabel prediktor yaitu variabel desil, usia, pekerjaan, dan
Tabel 9. Jenis Bantuan Sosial dan Wilayah Tempat Tinggal
Wilayah Tempat Tinggal Jenis Bantuan Sosial Total Tidak Menerima Menerima BPNT Menerima PKH Surabaya Timur 40 27 18 85 10,4% 7,0% 4,7% 22,1% Surabaya Barat 26 14 10 50 6,8% 3,6% 2,6% 13,0% Surabaya Utara 55 24 18 97 14,3% 6,3% 4,7% 25,3% Surabaya Pusat 29 19 13 61 7,6% 4,9% 3,4% 15,9% Surabaya Selatan 43 28 20 91 11,2% 7,3% 5,2% 23,7% Total 193 112 79 384 50,3% 29,2% 20,6% 100% Tabel 10. Uji Independensi Variabel Keterangan 𝜒𝜒 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖 2 df 𝜒𝜒 (𝛼𝛼,𝑑𝑑𝑑𝑑) 2 P- value X 1 Desil 16,207 6  12,591  0,013 X 2 Usia 190,031  8  15,507  0,000 X 3 Pekerjaan 84,780 8  15,507  0,000 X 5 Pendidikan Terakhir 47,547 8  15,507  0,000 X 6 Wilayah Tempat Tinggal 2,609 8  15,507  0,956 Tabel 11. Uji serentak (variabel x 1, x 2, x 3 ) G 2 df 𝜒𝜒 (0.05,20) 2 P-value 247,183 20 31,41 0,000
pendidikan terakhir. Karena memiliki nilai 𝜒𝜒 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖 2 > 𝜒𝜒 𝑖𝑖𝑎𝑎𝑑𝑑𝑡𝑡𝑡𝑡 2 , dan P-value < 𝛼𝛼 , keputusan tolah H 0 artinya variabel  desil, usia, pekerjaan, dan pendidikan terakhir  berpengaruh signifikan terhadap penerima bantuan sosial. Sedangkan variabel wilayah tempat tinggal  tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap bantuan sosial karena memiliki 𝜒𝜒 ℎ𝑖𝑖𝑖𝑖 2 < 𝜒𝜒 𝑖𝑖𝑎𝑎𝑑𝑑𝑡𝑡𝑡𝑡 2 , dan P-value > 𝛼𝛼 .

## C.  Regresi Logistik Multinomial
Regresi logistik multinomial bertujuan untuk mengetahui pola hubungan antara penerima bantuan sosial dengan variabel yang berpengaruh.  Estimasi  parameter  merupakan langkah awal dalam regresi logistik multinomial. Estimasi parameter bertujuan untuk mengestimasi semua variabel yang diduga mempengaruhi penerima bantuan sosial. Setelah melakukan estimasi parameter 𝛽𝛽 awal, maka akan dilanjutkan dengan melakukan pengujian parameter serentak. Berdasarkan hasil uji serentak didapatkan keputusan tolak H 0 dapat disimpulkan minimal ada satu variabel yang berpengaruh terhadap penerima bantuan sosial. Pengujian secara parsial  terhadap variabel yang signifikan, kemudian didapatkan hasil bahwa dari seluruh variabel, ada 3 variabel (desil(x 1 ), usia(x 2 ), pekerjaan(x 3 )) yang berpengaruh terhadap penerima bantuan. Sementara untuk variabel pendapatan(x 4 ), pendidikan(x 5 ), wilayah(x 6 )  akan  dikeluarkan dari model Karen tidak berpengaruh signifikan. Setelah dilakukan seleksi terhadap variabel dilakukan pemilihan model terbaik menggunakan variabel desil (x 1 ), usia (x 2 ),  dan  pekerjaan (x 3 ). Hasil estimasi model yang didapatkan, akan dilanjutkan pengujian serentak dan pengujian parsial untuk mendapatkan
model terbaik, serta mendapatkan peluang dari penerima bantuan sosial.
1) Pengujian serentak (variabel x 1, x 2, x 3 )
Variabel yang masuk ke  dalam  model, akan dilakukan pengujian serentak kembali dengan hipotesis sebagai berikut. H 0 : 𝛽𝛽 1 = 𝛽𝛽 2 = 𝛽𝛽 3 = 0 (Tidak ada pengaruh variabel terhadap model) H 1 : Minimal ada satu 𝛽𝛽 𝑖𝑖 ≠ 0, 𝑗𝑗 = 1,2,3
Taraf Signifikan : 𝛼𝛼 = 0,05 . Daerah penolakan  : penolakan (Tolak H 0 ) jika nilai G 2 > 𝜒𝜒 𝛼𝛼,𝑑𝑑𝑑𝑑 2 atau P-Value < 𝛼𝛼 .
Tabel 11  menunjukkan hasil uji serentak menghasilkan nilai G 2 > 𝜒𝜒 (0.05,20) 2 dan  P-value < 𝛼𝛼 , sehingga diputuskan tolak H 0 artinya minimal ada satu variabel yang berpengaruh signifikan terhadap penerima bantuan sosial. 2) Pengujian Parsial (variabel x 1, x 2, x 3 ) Setelah dilakukan pengujian serentak kemudian dilakukan pengujian parsial dengan hipotesis sebagai berikut. H 0 : 𝛽𝛽 𝑖𝑖 = 0 (Variabel prediktor tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap model) H 1 : 𝛽𝛽 𝑖𝑖 ≠ 0 dengan j = 1,2,3 Taraf Signifikan : 𝛼𝛼 = 0,05 Daerah penolakan  : penolakan (Tolak H 0 ) jika nilai |𝑊𝑊 𝑘𝑘 | > 𝑍𝑍 𝛼𝛼/2 atau P-Value < 𝛼𝛼 Tabel 12  menunjukkan hasil pemodelan uji parsial pada kategori BPNT variabel usia (x 2 ) dan variabel pekerjaan (x 3 ) dengan usia kategori 1 dan 2, sedangkan pekerjaan kategori 0, 1, dan 2 yang berpengaruh signifikan. Sedangkan kategori PKH variabel desil (x 1 ) dan variabel pekerjaan (x 3 ) dengan desil kategori 0, sedangkan pekerjaan kategori 3  yang berpengaruh signifikan. Sehingga fungsi logit yang dihasilkan sebagai berikut.
Tabel 12. Uji Parsial (variabel x 1, x 2, x 3 ) Variabel B Wald df P- Value Exp(B)
BPNT Intercept 1,013 3,241 1  0,072 Desil (0) 0,427 0,582 1  0,446 1,532 Desil (1) 0,102 0,031 1  0,861 1,107 Desil (2) 0,992 1,875 1  0,171 2,697 Usia (0) - 23,830 0,000 1 . 4,47E-11 Usia (1) - 3,767  22,404  1  0,000 0,023 Usia (2) - 1,745  14,400  1  0,000 0,175 Usia (3) 0,083 0,043 1  0,836 1,086 Pekerjaan(0) - 2,428 4,456 1  0,035 0,088 Pekerjaan (1) - 1,233  11,725  1  0,001 0,292 Pekerjaan (2) - 1,694 6,355 1  0,012 0,184 PKH
Intercept - 2,151 3,584 1  0,058 Desil (0) 2,31 4,471 1  0,034 10,098 Desil (1) 1,307 1,369 1  0,242 3,695 Desil (2) 2,102 3,146 1  0,076 8,182 Usia (0) - 2,143 7,649 1  0,006 0,117 Usia (1) - 0,949 2,602 1  0,107 0,387 Usia (2) 0,823 2,752 1  0,097 2,277 Usia (3) 0,360 0,449 1  0,503 1,433 Pekerjaan(0) - 2,036 6,314 1  0,012 0,130 Pekerjaan (1) - 1,010 7,697 1  0,006 0,364 Pekerjaan (2) - 0,297 0,294 1  0,588 0,743
Tabel 13. Kesesuaian Model Chi-Square df P-Value Pearson 88,141 90 0,536 Deviance 91,566 90 0,434 Tabel 14. Odds Rasio Variabel 𝛽𝛽 Exp( 𝛽𝛽 ) Menerima BPNT Usia x 2(1) -3,767 0,023 Usia x 2(2) -1,745 0,175 Pekerjaan x 3(0) -2,428 0,088 Pekerjaan x 3(1) -1,233 0,292 Pekerjaan x 3(2) -1,694 0,184 Menerima PKH Desil x 1(0) 2,31 10,098 Usia x 2(0) -2,143 0,117 Pekerjaan x 3(0) -2,036 0,130 Pekerjaan x 3(1) -1,010 0,364 Tabel 15. Ketetapan Klasifikasi Observasi Prediksi Ketepatan Klasifikasi Tidak menerima Menerima BPNT Menerima PKH Tidak menerima 153 34 6 67,7% 79,3% 17,6% 3,1% Menerima BPNT 20 83 8 18% 74,8% 7,2% Menerima PKH 33 22 24 41,8% 27,8% 30,4%
a. Logit 1
𝑔𝑔� 1 (𝑥𝑥) = 1,013 + 0,427 x 1(0) + 0,102x 1(1) + 0,992x 1(2) –
23,830x 2(0) –  3,767x 2(1) * –  1,745x 2(2) * –  0,083x 2(3) – 2,428x 3(0) * – 1,233 x 3(1) * – 1,694x 3(2) *
Model logit 1, model penerima BPNT variabel yang signifikan adalah usia dengan kategori 1 (21 – 30 tahun) dan 2 (31-45 tahun), pekerjaan pada kategori 0 (belum/tidak bekerja) 1(Karyawan / Pegawai / Buruh) dan kategori 2 (wiraswasta).
b. Logit 2 𝑔𝑔� 2 (𝑥𝑥) =  -2,151 + 2,31 x 1(0) * + 1,307x 1(1) + 2,102x 1(2) –
2,143x 2(0) * –  0,949x 2(1) + 0,823x 2(2) + 0,360x 2(3) – 2,036x 3(0) * – 1,010 x 3(1) * – 0,297x 3(2).
Model logit 2, yaitu model penerima PKH variabel yang signifikan adalah Desil kategori 0 (Desil 1), usia kategori 0 (< 20 tahun), Pekerjaan kategori 0 (belum/tidak bekerja) dan kategori 1 (karyawan/pegawai/buruh).
Berdasarkan fungsi logit, maka dilakukan perhitungan manual 1, kepada MBR penerima bansos berkategori desil 1, berusia 21-30 tahun dan pekerjaannya adalah karyawan/ pegawai/buruh, maka peluang MBR peluang MBR menerima BPNT sebesar 0,023, dan menerima bantuan PKH sebesar 0,138. Selanjutnya jika,  MBR berkategori desil 1, berusia 31 –  45  tahun dan pekerjaannya adalah tidak bekerja  maka peluang  MBR menerima BPNT sebesar 0,0459  dan menerima bantuan PKH sebesar 0,2482.

## D.  Kesesuaian Model
Kesesuian model digunakan untuk mengetahui apakah model penerimaan bantuan sosial yang terbentuk telah sesuai. Hipotesis sebagai berikut.
H 0 : Model sesuai (tidak ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model)
H 1 : Model tidak sesuai (ada perbedaan yang nyata antara hasil observasi dengan kemungkinan hasil prediksi model)
Tabel 13 menunjukkan hasil pengajuan kesesuaian nilai P- value > 𝛼𝛼 = 0,05 , sehingga diputuskan gagal tolak H 0 dapat disimpulkan  model telah sesuai atau tidak perbedaan yang berarti antara hasil observasi dengan hasil prediksi model.

## E.  Odds Rasio
Interpretasi koefisien parameter dilakukan untuk kecenderungan antara variabel independen dengan variabel dependen.  Tabel 14  menunjukkan nilai odds ratio untuk variabel usia dengan kategori usia 21 -  30 tahun memiliki nilai odds rasio sebesar 0,023. Artinya resiko kategori usia ≥ 60 tahun menerima BPNT sebesar 1/0,023 (43,478) kali, dibanding penerima BPNT usia kategori 21-30 tahun. Kategori usia 31 - 45 tahun memiliki nilai odds rasio sebesar 0,175.  Artinya  resiko  kategori  usia  ≥  60  tahun  menerima BPNT sebesar 1/0,175 (5,71) kali, dibanding penerima BPNT usia kategori 31 –  45 tahun. Kategori usia 46 –  59 tahun memiliki nilai odds rasio sebesar 1,086. Artinya resiko kategori usia 46 – 59 tahun menerima BPNT sebesar 1,086 kali, dibanding penerima BPNT usia kategori ≥ 60 tahun.
Nilai odds rasio untuk variabel pekerjaan dengan kategori tidak bekerja sebesar 0,088. Artinya resiko kategori pekerjaan lainnya menerima BPNT sebesar 1/0,088 (11,364) kali, dibanding penerima BPNT kategori tidak memiliki pekerjaan. Kategori pekerjaan pegawai / karyawan / buruh memiliki nilai odds rasio sebesar 0,292. Artinya resiko
kategori pekerjaan lainnya menerima BPNT sebesar 1/0,292 (2,247) kali, dibanding penerima BPNT kategori pegawai/karyawan/buruh. Kategori pekerjaan wiraswasta memiliki nilai odds rasio sebesar 0,184. Artinya resiko kategori pekerjaan lainnya menerima BPNT sebesar 1/0,184 (5,437) kali, dibanding penerima BPNT kategori wiraswasta. Nilai odds rasio untuk variabel desil dengan desil kategori desil 1 sebesar 10,098. Artinya resiko kategori desil 1 menerima PKH sebesar 10,098 kali, dibanding penerima PKH kategori desil 4 . Nilai odds rasio untuk variabel usia dengan kategori usia ≤ 20 tahun sebesar 0,117. Artinya resiko kategori  usia  ≥  60  tahun  menerima  PKH  sebesar  1/0,117 (8,547)  kali,  dibanding  penerima  PKH  usia  kategori  ≤  20 tahun.
Nilai odds rasio untuk variabel pekerjaan dengan kategori tidak bekerja sebesar 0,130. Artinya resiko kategori pekerjaan lainnya menerima PKH sebesar 1/0,130 (7,692) kali, dibanding penerima PKH kategori tidak memiliki pekerjaan. Kategori pekerjaan pegawai/karyawan/buruh memiliki nilai odds rasio sebesar 0,364. Artinya resiko kategori pekerjaan lainnya menerima PKH sebesar 1/0,364 (2,747) kali, dibanding penerima PKH kategori pegawai/karyawan/buruh.

## F.  Ketetapan Klasifikasi
Hasil ketetapan klasifikasi antara hasil observasi dengan prediksi berdasarkan model logit ditunjukkan oleh Tabel 15. Tabel 15 menunjukkan hasil ketetapan klasifikasi antara hasil observasi dan prediksi model sebesar 67,7%. Hasil prediksi benar jenis penerima bantuan sosial dengan kategori tidak menerima bantuan tertinggi sebanyak 153 orang persentase sebesar 79,3%, sedangkan untuk kategori menerima BPNT diprediksi benar sebanyak 83 orang atau sebesar 74,1%, kemudian untuk kategori menerima PKH diprediksi benar sebanyak 24 orang atau sebesar 30,4%.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A.  Kesimpulan
Berdasarkan analisis dan pembahasan pada pola hubungan penerimaan bantuan sosial MBR di Kota Surabaya diperoleh kesimpulan sebagbai berikut: (1) Masyarakat Berpendapatan Rendah (MBR) Kota Surabaya pada bulan Desember 2021 yang termasuk dalam penerima bantuan BPNT kategori tertinggi adalah desil 1 dan terendah desil 3, sedangkan penerima bantuan PKH yang termasuk desil tertinggi pada kategori desil 1 dan terendah desil 4 Ditinjau dari variabel Usia MBR penerima BPNT tertinggi adalah usia 46 –  59 tahun  dan  terendah  ≤  20  tahun  serta  untuk  penerima PKH tertinggi adalah usia 31 – 45 tahun dan terendah ≤ 20 tahun Kategori pekerjaan MBR penerima BPNT tertinggi adalah pekerjaan lainnya (biarawati, ibu rumah tangga, dlldan terendah tidak bekerja hal ini juga sama dengan penerima bantuan PKH. Pendapatan keluarga MBR penerima BPNT perbulan rata-rata sebesar Rp 2.053.393, dengan median sebesar Rp 1.900.000, dengan pendapatan tertinggi sebesar Rp 6.000.000 dan terendah sebesar Rp 500.000,. Semenatara pendapatan keluarga MBR penerima PKH perbulan rata-rata sebesar Rp 2.080.000, dengan median sebesar Rp 1.800.000, dengan pendapatan tertinggi sebesar Rp 6.000.000 dan terendah sebesar Rp 220.000. Kategori pendidikan terakhir MBR penerima BPNT tertinggi adalah SD dan terendah
perguruan tinggi. Kategori pendidikan terakhir MBR penerima PKH tertinggi adalah SMA dan terendah tidak memiliki ijazah. Kategori wilayah tempat tinggal MBR penerima BPNT tertinggi adalah di wilayah Surabaua Selatan dan terendah di Surabya Barat, serta wilayah tempat tinggal MBR penerima PKH tertinggi adalah di Surabaya Selatan dan terendah di Surabaya Barat.  (2)  Pemilihan model terbaik didapatkan variabel yang berpengaruh signifikan terhadap Model jenis bantuan sosial bagi MBR Kota Surabaya penerima BPNT variabel usia dan pekerjaan serta penerima PKH variabel desil, usia dan pekerjaan. Fungsi logit model regresi logistik multinomial untuk penerimaan bantuan sosial masyarakat Kota Surabaya adalah sebagai berikut: (a) Model logit 1, model penerima BPNT variabel yang signifikan adalah usia dengan kategori 1 (21 – 30 tahun) dan 2 (31-45 tahun), pekerjaan pada kategori 0 (belum/tidak bekerja) 1(Karyawan / Pegawai / Buruh) dan kategori 2 (wiraswasta). Sedangkan variabel desil tidak signifikan terhadap logit 1. (b) Model logit 2, yaitu model penerima PKH variabel yang signifikan adalah Desil kategori 0 (Desil 1), usia kategori 0 (< 20 tahun), Pekerjaan kategori 0 (belum/tidak bekerja) dan kategori 1 (karyawan/pegawai/buruh).  Model yang dihasilkan memiliki ketepatan klasifikasi sebesar 67,7%.

## B.  Saran
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan maka saran yang dapat diberikan oleh peneliti adalah berikut: Saran yang ditujukan untuk pihak Dinas Sosial sebaiknya dalam
melakukan survei kepada masyarakat Surabaya yang berpenghasilan rendah perlu dilakukan dengan teliti, dan dari analisis ditunjukkan bahwa bantuan PKH merupakan bantuan yang penerimanya paling rendah, tetapi pada realitanya penyaluarannya bantuan PKH adalah yang termudah pada masyarakat juga menjadi pertimbangan dalam melakukan survei kepada masyarakat, kemudian kelengkapan informasi dan keakurasian data perlu diperhatikan guna meningkatkan pemerataan bantuan sosial yang akan diberikan kepada masyarakat Kota Surabaya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I. S. Hariningsih, “Efektivitas Program Bantuan Sosial Tunai di Era Pandemi yang Dilakukan Di Kecamatan Genteng,” Prodi Administrasi Negara, Universitas 17 Agustus 1945, Surabaya, 2021.
[2]  D. W. Hosmer and S. Lemeshow, Applied Logistic Regression Second Edition . USA: John Wiley & Sons, Inc. ISBN: 0-471-35632-8, 2000.
[3]  A. Agresti, An Introduction to Categorical Data Analysis Second Edition . USA: John Wiley & Sons, Inc. ISBN: 978-0-471-22618-5, 2007.
[4]  R. E. Walpole, Pengantar Statistik , Edisi 3. Jakarta: PT. Gramedia Pustaka Utama, 1993.
[5]  D. Gandasari et al. , Dasar-dasar Ilmu Sosial , Cetakan 1. Medan: Yayasan Kita Menulis, ISBN:978-623-342-166-9, 2021.
[6]  Pemerintah Pusat, Undang-undang (UU) No. 1 Tahun 2011 tentang Perumahan dan Kawasan Permukiman . Jakarta: LN.2011/No. 7, TLN No. 5188, LL SETNEG: 89 HLM, JDH BPK RI, 2011, p. 89.
[7]  T. N. P. P. Kemiskinan, Basis Data Terpadu untuk Program Perlindungan Sosial . Jakarta: TNP2K, 2013.
[8]  S. L. Rahayu, Bantuan Sosial di Indonesia Sekarang dan Kedepan , Cetakan 1. Bandung: Fokusmedia, 2012.