## SEM-PLS UNTUK ANALISIS STRUKTUR KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN 2017

## Agustina Riyanti

## BPS Kabupaten Pesawaran
Abstract :Poverty  is  a  global  and  national  issue  that  is  the  government's  concern. Poverty  alleviation  is  one  of  the  national  priorities  in  the  RKP  (Government  Work Plan)  2018. The  objective  of this  study  is  to  observe  the  structure  of  poverty  in  Jawa Tengah  Province  on  2017.  In  the  second  semester  of  2017,  the  percentage  of  poor people in Jawa Tengah Province is 12.23 % which is the second largest percentage on Java  Island.  The  causes  of  poverty  are  complex  and  cannot  be  measured  directly because they contain latent variables. One of the methods of analysis can used for the latent variable is Structural Equation Modeling- Partial Least Square. This method can estimate the relationship between variables that are multiple-relationship and describe the  relationship  pattern  between  latent  variables  and  indicator  variables  with  more flexible  assumption.  The  structure  of  poverty  in  this  study  was  approached  with economic dimension, human  resource dimension, and health dimension. The result of this  research  is  obtained  10  valid  and  reliable  indicators  from  11  indicators  which studied.  The  result  of  estimation  with  bootsrap  showed  that  the  dimension  of  human resources has a significant effect on the economic dimension, the health dimension has a  significant  effect  on  human  resource  dimension,  and  then  the  dimension  of  human resources  has  significant  effect  to  the  economic  dimension.  In  addition,  it  can  be concluded  that  the  economic  and  health  dimensions  have  a  significant  effect  on  the dimension of poverty.
Keywords : Poverty, PLS, SEM.

## PENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan  isu  global  maupun  nasional  yang  menjadi  perhatian pemerintah.  Penanggulangan  kemiskinan  menjadi  salah  prioritas  nasional  dalam  RKP (Rencana  Kerja  Pemerintah)  2018.  Dalam  mendukung  hal  tersebut,  pemerintah  telah menentukan  3  (tiga)  strategi,  yaitu  (1)  Jaminan  dan  Bantuan  Sosial  Tepat  Sasaran,  (2) Pemenuhan  Kebutuhan  Dasar,  dan  (3)  Perluasan  Akses  Usaha  Mikro,  Kecil,  dan Koperasi.
Provinsi  Jawa  Tengah  pada  tahun  2017  semester  II  memiliki  persentase penduduk  miskin  sebesar  12,23  persen.  Angka  tersebut  menduduki  peringkat  kedua terbesar  di  Pulau Jawa  setelah  Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta. Jumlah  penduduk yang  besar  tentunya  menjadi  sebuah  tantangan  bagi  Pemerintah  Provinsi  Jawa  Tengah dalam penanggulangan kemiskinan. Pemerintah provinsi memiliki peran mengkordinasikan  pemerintah  kabupaten  dan  kota  dalam  melaksanakan  program pengentasan kemiskinan membutuhkan Informasi tentang karakteristik kemiskinan dalam menentukan progam yang harus dilakukan terlebih dahulu.
Penelitian  terkait  kemiskinan  telah  dilakukan  oleh  berbagai  pihak.  Fitriani  dan Otok (2013) dalam penelitiannya tentang pengembangan indikator dan penentuan rumah
tangga  miskin  di  Provinsi  Jawa  Timur  menggunakan Spatial  Structural  Equation Modeling menggunakan  dimensi  kesehatan,  ekonomi,  sumber  daya  manusia,  dalam analisis  dimensi  kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Timur.  Afifah  dan  Sunaryo  (2013) membuat  pengelompokan  kabupaten/  kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah  Tahun  2011 berdasarkan  struktur  model  kemiskinan  dengan  metode Finite  Mixture  Partial  Least Square (FIMIX-PLS).  Anuraga  dan  Otok  (2013)  melakukan  pemodelan  kemiskinan  di Jawa Timur dengan Structural Equation Modeling Partial Least Square .
Pada penelitian ini akan dilakukan analisis terkait struktur kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah pada tahun 2017. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana struktur  kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Tengah  tahun  2017.  Analisis  pada  struktur kemiskinan  dalam  penelitian  ini  ingin  melihat  apakah  ada  hubungan  dan  bagaimanakah hubungan  antara  dimensi  kemiskinan,  dimensi  ekonomi,  dimensi  sumber  daya  manusia, dan dimensi kesehatan.

## METODE PENELITIAN

## Sumber Data dan Variabel Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berasal dari hasil  survei sosial  ekonomi  (Susenas) tahun  2017  yang  telah  dipublikasikan  oleh  Badan Pusat  Statistik.  Unit  observasi  sejumlah  35  kabupaten/  kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah. Variabel laten yang digunakan dalam penelitian ini sejumlah empat variabel laten. Empat variabel  laten  tersebut  terdiri  dari  satu  variabel  laten  eksogen  (dimensi  kesehatan)  dan empat variabel laten endogen (kemiskinan, ekonomi, dan sumber daya manusia). Variabel penelitian yang terdiri dari variabel laten dan indikator-indikator dari variabel laten dapat disajikan seperti berikut ini:
Tabel 1. Variabel Laten dan Indikator Penyusun Variabel Laten Penelitian
Variabel Laten Indikator (1) (2) Kemiskinan Y 1 Persentase Penduduk Miskin (P 0 ) Y 2 Indeks Kedalaman Kemiskinan (P 1 ) Y 3 Indeks Keparahan Kemiskinan (P 2 ) Ekonomi Y 4 Persentase Konsumsi Non Makanan Per kapita per bulan Y 5 Persentase Penduduk yang bekerja di sektor non pertanian Y 6 Persentase penduduk yang bekerja di sektor formal SDM Y 7 Rata-rata Lama Sekolah Y 8 Persentase penduduk yang berpendidikan SD ke atas Kesehatan X 1 Angka Harapan Hidup X 2
Persentase Penduduk yang menggunakan jamban sendiri
Variabel Laten Indikator (1) (2) X 3 Persentase Perempuan berumur 15-49 tahun yang pernah kawin dengan proses penolong kelahrian anak terakhir oleh tenaga kesehatan.

## Metode Analisis
Structural  Equation  Modeling (SEM)  merupakan  suatu  teknik  statistik  yang memiliki  kemampuan  untuk  menganalisis  pola  hubungan  antara  variabel  laten  dan indikatornya,  variabel  laten  yang  satu  dengan  yang  lainnya,  serta  kesalahan  pengukuran secara langsung. SEM memungkinkan model konfirmatori dan ekploratori. SEM berbasis covariance memerlukan  asumsi  yang  mendasari  analisis  ini,  yaitu  multivariate  normal, hubungan  indikator  dan  variabel  laten  bersifat  reflektif  serta  jumlah  sampel  yang  besar (Yamin  dan  Kurniawan,  2011).  Ketika  pemenuhan  asumsi  SEM  berbasis covariance tidak  dapat  terpenuhi,  maka  metode  lain  yang  dapat  digunakan  adalah  dengan partial least square (PLS) untuk pemodelan SEM atau menguji teori.
PLS  merupakan  metode  analisis  yang powerfull dan  sering  disebut  sebagai soft modeling karena  meniadakan  asumsi-asumsi  OLS  regresi.  PLS  dapat  digunakan  untuk menguji  teori  yang  lemah  dan  data  yang  lemah  seperti  jumlah  sampel  yang  kecil  atau adanya masalah normalitas data.
Model  dalam  PLS  terdiri  dari  dua,  yaitu outer  model (model  pengukuran)  dan inner  model (model  struktural).  Model  pengukuran  adalah  model  yang  meggambarkan hubungan  antara  variabel  laten  dengan  variabel  pengukurannya  (indikator),  Model struktural adalah model yang menghubungkan hubungan antar variabel latennya.
Metode  analisis  yang  dipakai  dalam  penelitian  menggunakan  alur  sebagai berikut:
1. Analisis  Deskriptif  bertujuan  untuk  mengetahui  secara  umum  sebaran  data  yang dipakai dalam penelitian
2. Evaluasi  model  pengukuran  ( Outer  model )  dengan  melihat  validitas  dan  realibilitas indikator-indikator pada variabel laten.
3. Analisis Structural Equation Modeling Partial Least Square
a. Merancang model berbasis konsep dan teori
b. Membuat diagram jalur
Gambar 1. Diagram Jalur Model Struktur Kemiskinan
c. Melakukan konversi diagram jalur ke persamaan.
d. Mengestimasi parameter dan mengevaluasi model
e. Pengujian hipotesis
H 1 :Variabel ekonomi berpengaruh terhadap kemiskinan H 2 :Variabel kesehatan berpengaruh terhadap kemiskinan
H 3 :Variabel kesehatan berpengaruh terhadap sumber daya manusia
H 4 :Variabel sumber daya manusia berpengaruh terhadap variabel ekonomi
f. Menarik kesimpulan

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  digunakan  sebagai  tahapan  awal  eksplorasi  data  untuk mendapatkan gambaran umum dari data yang digunakan. Pada tahun 2017, kabupaten di Provinsi  Jawa  Tengah  yang  memiliki  persentase  penduduk  miskin,  indeks  kedalaman kemiskinan,  dan  indeks  keparahan  kemiskinan  yang  terbesar  adalah  Kabupaten Wonosobo. Selain memiliki persentase penduduk  miskin, indeks kedalaman kemiskinan, dan  indeks  keparahan  kemiskinan  tertinggi,  Kabupaten  Wonosobo  juga  merupakan daerah dengan persentase sedangkan daerah dengan persentase penduduk miskin, indeks kedalaman kemiskinan, dan indeks keparahan kemiskinan terkecil adalah Kota Semarang. Selain  memiliki  persentase  kemiskinan,  indeks  kedalaman  kemiskinan,  dan  indeks keparahan  kemiskinan  yang  terkecil,  Kota  Semarang  merupakan  daerah  yang  memiliki persentase  konsumsi  non  makanan  perkapita  tertinggi,  yaitu  sebesar  60,05%,  persentase penduduk  yang  bekerja  di  sektor  formal  tertinggi,  yaitu  sebesar  69,31%,  dan  rata-rata lama sekolah tertinggi, yaitu sebesar 10,50.
Daerah  yang  memiliki  Angka  Harapan  Hidup  tertinggi  adalah  Kabupaten Sukoharjo, yaitu sebesar 77,49, sedangkan daerah dengan Angka Harapan Hidup terendah
adalah  Kabupaten  Brebes.  Selain  memiliki  Angka  Harapan  Hidup  terendah,  Kabupaten Brebes  merupakan  daerah  dengan  rata-rata  lama  sekolah  terendah,  dan  persentase penduduk yang bekerja di sektor formal yang rendah juga.
Analisis Structural Equation Modeling Partial Least Square (SEM-PLS)
1. Evaluasi Outer-Model
Evaluasi outer model dilakukan dengan pengukuran validitas dan reliabilitas. Evaluasi validitas  model  pengukuran,  yaitu convergent  validity dan discriminant  validity .  Uji reliabilitas dalam PLS digunakan untuk mengukur konsistensi internal Salah satu cara yang dapat digunakan adalah dengan melihat nilai composite reliability .
Evaluasi convergen  validity ditunjukan  dengan  nilai loading  factor .    Indikator dikatakan  valid  jika  korelasi  loading  dengan  konstruk  yang  diukur  memiliki  nilai  > 0,6,  selain  itu,  signifikansi loading  factor dapat  dilihat  dari  nilai t-statistic .  Tabel dibawah  ini  menunjukan.  Evaluasi convergen  validity pada  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
Tabel 2.Nilai Loading Factor dan T-Statistik Indikator Reflektif pada Model Struktur Kemiskinan Indikator/ Variabel Laten Loading Factor T Statistics (|O/STERR|) Keterangan (1) (2) (3) (4) x1 <- Kesehatan 0,94 33,48 Valid x2 <- Kesehatan 0,73 4,13 Valid x3 <- Kesehatan 0,41 1,01 Tidak Valid y1 <- Kemiskinan 0,97 162,43 Valid y2 <- Kemiskinan 1,00 665,93 Valid y3 <- Kemiskinan 0,98 146,58 Valid y4 <- Ekonomi 0,79 9,02 Valid y5 <- Ekonomi 0,92 33,74 Valid y6 <- Ekonomi 0,94 55,87 Valid y7 <- SDM 0,98 127,53 Valid y8 <- SDM 0,98 96,06 Valid
Indikator  X 3 ,  yaitu  Persentase  Perempuan  berumur  15-49  tahun  yang  pernah kawin  dengan  proses  penolong  kelahiran  anak  terakhir  oleh  tenaga  kesehatan  pada penelitian  ini  bukan  merupakan  indikator  yang  valid  untuk  variabel  laten  (dimensi) kesehatan. Indikator dengan nilai loading faktor kurang dari 0,6 akan dihilangkan dari model.
Setelah  X 3 dihilangkan  dari  model,  hasil  evaluasi  dan  pengujian  validitas indikator reflektif untuk model struktur kemiskinan adalah sebagai berikut:
Tabel 3.Nilai Loading Factor dan T-Statistik Indikator Reflektif pada Model Struktur Kemiskinan Setelah Indikator yang Tidak Valid Dikeluarkan Indikator/ Variabel Laten Loading Factor T Statistics Keterangan (1) (2) (3) (4) x1 <- Kesehatan 0,96 46,66 Valid x2 <- Kesehatan 0,73 4,19 Valid y1 <- Kemiskinan 0,97 166,26 Valid y2 <- Kemiskinan 1,00 653,77 Valid y3 <- Kemiskinan 0,98 147,78 Valid y4 <- Ekonomi 0,79 9,07 Valid y5 <- Ekonomi 0,92 33,13 Valid y6 <- Ekonomi 0,94 55,70 Valid y7 <- SDM 0,98 128,92 Valid y8 <- SDM 0,98 96,02 Valid
Evaluasi convergent  validity dengan  nilai loading  factor menunjukan  bahwa indikator  reflektif  yang  dipakai  merupakan  indikator  yang  valid.  Hal  ini  didukung dengan  nilai average  variance  extracted (AVE)  untuk  masing-masing  variabel latennya bernilai lebih dari 0,5.
Tabel 4.Nilai AVE Variabel Laten pada Struktur Kemiskinan
Variabel Laten Nilai AVE Keterangan (1) (2) (3) Ekonomi 0,78 Valid Kemiskinan 0,97 Valid Kesehatan 0,73 Valid SDM 0,96 Valid Evaluasi validitas selanjutnya adalah evalusi discriminant validity . Evaluasi ini dilakukan  dengan  melihat  nilai cross  loading .  Suatu  model  pengukuran  memiliki discriminant  validity yang  baik  apabila  korelasi  antara  variabel  laten  dengan indikatornya  lebih  tinggi  daripada  korelasi  dengan  indikator  dari  variabel  laten  blok lainnya. Nilai cross loading di tunjukan pada Tabel 5:
Tabel 5. Nilai Cross Loading pada Model Struktur Kemiskinan Indikator Ekonomi Kemiskinan Kesehatan SDM (1) (2) (3) (4) (5) x1 0,60 -0,59 0,96 0,71 x2 0,09 -0,31 0,73 0,21 y1 -0,71 0,97 -0,59 -0,63
Indikator Ekonomi Kemiskinan Kesehatan SDM y2 -0,60 1,00 -0,56 -0,52 y3 -0,55 0,98 -0,54 -0,47 y4 0,79 -0,50 0,49 0,77 y5 0,92 -0,49 0,32 0,76 y6 0,94 -0,68 0,52 0,80 y7 0,91 -0,56 0,59 0,98 y8 0,81 -0,52 0,65 0,98
Pemeriksaan  selanjutnya  adalah  pengukuran  reliabilitas.  Pemeriksaan  ini dilakukan  untuk  melihat construct  internal  consistency yang  dievaluasi  melalui  nilai cronbach’s  alpha dan composite  reliability .  Nilai cronbach’s  alpha dan composite reliability yang  diperoleh  untuk  semua  variabel  laten  di  atas  0,6  sehingga  dikatakan reliabel.
Tabel 6. Nilai Cronbach’s Alpha dan Composite Reliability pada Model Struktur Kemiskinan Variabel Laten Cronbachs Alpha Composite Reliability Keterangan (1) (2) (3) (4) Ekonomi 0,86 0,92 reliabel Kemiskinan 0,98 0,99 reliabel Kesehatan 0,68 0,84 reliabel SDM 0,95 0,98 reliabel
Berdasarkan  evaluasi  validitas  dan  reliabilitas,  terdapat  7  indikator  yang  valid  dan reliabel  pada  model  struktur  kemiskinan.  pengujian  selanjutnya  adalah  pengujian untuk inner-model .
2. Evaluasi Inner-Model
Evaluasi  terhadap inner  model dilakukan  dengan bootstrapping .  Pada  model  struktur kemiskinan, evalusi dilakukan terhadap koefisien determinasi R 2 , nilai statistik-t, dan koefisien parameter. Tabel 7 menunjukkan nilai evaluasi tesebut.
Tabel 7. Model Struktural Kemiskinan Provinsi Jawa Tengah Tahun 2017
Variabel Laten (Dimensi) Koefisien parameter jalur Standard Error T Statistics (1) (2) (3) (4) Ekonomi -> Kemiskinan -0,46 0,11 4,19 Kesehatan -> Kemiskinan -0,60 0,09 6,63 Kesehatan -> SDM 0,63 0,06 9,93 SDM -> Ekonomi 0,88 0,04 21,39
Pengaruh hubungan antar variabel-variabel laten dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Koefisien parameter jalur yang diperoleh dari hubungan antara variabel ekonomi dengan kemiskinan adalah sebesar -0,46 dengan nilai T-statistik 4,19 > 1,96 pada
taraf signifikansi α = 0,05, yang berarti bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara  variabel  laten  ekonomi  dengan  variabel  laten  kemiskinan.  Nilai  negatif pada  koefisien  parameter  artinya  semakin  meningkatnya  variabel  ekonomi  maka variabel kemiskinan akan semakin menurun.
b. Koefisien parameter jalur yang diperoleh dari hubungan antara variabel kesehatan dengan kemiskinan adalah sebesar -0,60 dengan nilai T-statistik 6,63 > 1,96 pada taraf  signifikansi  α=0,05,  yang  berarti  bahwa  terdapat  pengaruh  yang  signifikan antara  variabel  laten  kesehatan  dengan  variabel  laten  kemiskinan.  Nilai  negatif pada  koefisien  parameter  artinya  semakin  baik  variabel  laten  kesehatan  maka variabel kemiskinan akan semakin menurun.
c. Koefisien parameter jalur yang diperoleh dari hubungan antara variabel kesehatan dengan sumber daya  manusia adalah  sebesar  0,63 dengan  nilai T-statistik  9,93 > 1,96 pada taraf signifikansi α = 0,05, yang berarti bahwa terdapat pengaruh yang signifikan  antara  variabel  laten  kesehatan  dengan  variabel  laten  sumber  daya manusia.  Nilai  positif  pada  koefisien  parameter  artinya  semakin  meningkat variabel laten kesehatan maka variabel laten sumber daya manusia akan semakin meningkat juga.
d. Koefisien  parameter  jalur  yang  diperoleh  dari  hubungan  antara  variabel  sumber daya  manusia  dengan  variabel  ekonomi  adalah  sebesar  0,88  dengan  nilai  T- statistik 21,39 > 1,96 pada taraf signifikansi α = 0,05, yang berarti bahwa terdapat pengaruh  yang  signifikan  antara  variabel  laten  sumber  daya  manusia  dengan variabel  ekonomi.  Nilai  positif  pada  koefisien  parameter  berarti  bahwa  semakin meningkatnya  variabel  laten  sumber  daya  manusia  maka  variabel  laten  ekonomi akan semakin meningkat pula.
Nilai R 2 pada masing-masing variabel endogen adalah sebagai berikut:
Tabel 8.Nilai R-Square Variabel Laten pada Model Struktur Kemiskinan
Variabel Laten R Square (1) (2) Ekonomi 0,77 Kemiskinan 0,49 Kesehatan SDM 0,40
Nilai  R 2 untuk  dimensi  kemiskinan  adalah  0,49  yang  berarti  bahwa  variasi variabel kemiskinan dapat dijelaskan sebesar 49% oleh variabel laten (dimensi) ekonomi dan kesehatan, 51% lainnya dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak terdapat dalam model penelitian  ini.  Nilai  R 2 untuk  dimensi  sumber  daya  manusia  adalah  0,40  yang  berarti
bahwa variasi variabel sumber daya manusia dapat dijelaskan sebesar 40% oleh variabel laten  (dimensi  kesehatan,  60%  lainnya  dipengaruhi  oleh  faktor  lain  yang  tidak  terdapat dalam  model  penelitian  ini.  Nilai  R 2 untuk  dimensi  ekonomi  adalah  0,77  yang  berarti bahwa variasi variabel ekonomi dapat dijelaskan sebesar 77% sumber daya manusia, 23% lainnya dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak terdapat dalam model penelitian ini

## SIMPULAN DAN SARAN
Indikator  yang  memenuhi  validitas  dan  reliabilitas  dalam  model  struktur kemiskinan  adalah  sejumlah  10  indikator.  Indikator  pada  dimensi  kemiskinan adalahpersentase penduduk miskin, indeks kedalaman kemiskinan, dan indeks keparahan kemiskinan.  Dimensi  ekonomi  terdiri  dari  persentase  konsumsi  non-makanan  perkapita selama  sebulan,  persentase  penduduk  yang  bekerja  di  sektor  non-pertanian,  dan persentase penduduk yang bekerja di sektor formal. Indikator pada dimensi sumber daya manusia adalah rata-rata lama sekolah dan persentase penduduk yang berpendidikan SD ke  atas.  Dimensi  kesehatan  terdiri  dari  indikator  angka  harapan  hidup  dan  persentase penduduk yang menggunakan jamban sendiri.
Pada  penelitian  ini  menghasilkan  empat  jalur  yang  signifikan  pada  masing- masing variabel endogen. Dimensi ekonomi dan kesehatan berpengaruh negatif terhadap kemiskinan.  Dimensi  kesehatan  berpengaruh  positif  terhadap  dimensi  sumber  daya manusia,  dan  dimensi  sumber  daya  manusia  berpengaruh  positif  terhadap  dimensi ekonomi.

## DAFTAR PUSTAKA
Afifah,I.N.  &  Sunaryo,  S.  (2013). Proceeding  Seminar  Nasional  Matematika  dan Pendidikan Matematika . Yogyakarta: FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta.
Anuraga,  G.&  Otok,  B.W.  (2013).  Pemodelan  Kemiskinan  di  Jawa  Timur  dengan Structural  Equation Modeling-  Partial  Least  Square. Jurnal  Statistika ,  2  (1),  22- 27.
Badan  Pusat  Statistik.  (2018). Data  dan  Informasi  Kemiskinan  Kabupaten/  Kota  2017 . Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Tengah.  (2017). Statistik  Kesejahteraan  Rakyat Provinsi Jawa Tengah 2017 . Semarang: BPS Provinsi Jawa Tengah.
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Tengah.  (2018). Pengeluaran  untuk  Konsumsi Penduduk Provinsi Jawa Tengah 2017 . Semarang: BPS Provinsi Jawa Tengah.
Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah. (2018). Statistik Sosial dan Kependudukan Jawa Tengah Hasil Susenas 2017 . Semarang: BPS Provinsi Jawa Tengah.
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Tengah.  (2018). Keadaan  Angkatan  Kerja  Jawa Tengah Agustus 2017 . Semarang: BPS Provinsi Jawa Tengah.
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Tengah.  (2018). Keadaan  Angkatan  Kerja  Jawa Tengah Agustus 2017 . Semarang: BPS Provinsi Jawa Tengah.
Fitriani,A.& Otok, B.W. (2013). Pengembangan Indikator dan Penentuan Rumah Tangga Miskin  di  Provinsi  Jawa  Timur  menggunakan  Spatial  Structural  Equation Modeling. Jurnal Sains dan Seni POMITS , 1 (2), 83-88.
Yamin,  S.&Kurniawan,  H.  (2011). Generasi  Baru  Mengolah  Data  Penelitian  dengan Partial  Least  Square  Path  Modeling:  Aplikasi  dengan  Sofware  XLSTAT,
SmartPLS, dan Visual PLS . Jakarta: Salemba Infotek.