## ANALISIS DATA KEMISKINAN DI JAWA TIMUR BERDASARKAN DATA SUSENAS 2017 DENGAN MENGGUNAKAN STRUCTURAL EQUATION MODELLING
Diah Ayu Novitasari Universitas Islam Lamongan Email : diahayu@unisla.ac.id

## ABSTRAK
Salah satu indikator keberhasilan pemerintahan adalah dengan berkurangnya tingkat kemiskinan  di  suatu  negara.  Tingkat  kemiskinan  yang  semakin  rendah  atau  berkurang akan  menjadi  tolak  ukur  keberhasilan  program  pemerintah.  Hal  inilah  yang  mendasari kemiskinan  menjadi  suatu  hal  yang  menarik  untuk  diteliti.  Penelitian  terdahulu mejelaskan bahwa ada berbagai faktor yang mempengaruhi kemiskinan, yaitu diantaranya kesehatan, ekonomi, Sumber daya manusia. Namun, setelah diteliti lebih lanjut, ternyata faktor yang mempengaruhi kemiskinan ini atau variabel X juga dipengaruhi oleh faktor- faktor yang lain. Hal inilah yang mendasari dilakukan penelitian data kemiskinan dengan menggunakan structural equation modelling (SEM). Penelitian ini menjadikan variabel X sebagai  variabel  independen  dan  variabel  dependen  juga  dijadikan  sebagai    variabel independen  untuk  variabel  dependen  lainnya.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa seluruh model pengukuran signifikan. Model struktural hampr semua berpengaruh secara signifikan.  Hanya  variabel  ekonomi  yang  tidak  berpengaruh  terhadap  variabel kemiskinan.  Uji  kelayakan  model  hanya  memenuhi  empat  syarat  dari  delapan  syarat uji kelayakan model.
Kata Kunci : Kemiskinan, Structure Equation Modelling, Kesehatan, Ekonomi, SDM .
Accepted: December 15 2018 Reviewed: February 12 2019 Published: May 28  2019

## PENDAHULUAN
Jumlah  rumah  tanggamiskin  di Indonesia saat ini sudah mencapai angka 28,59  juta  orang.  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  mencatat,  jumlah  rumah  tangga miskin  Indonesia  pada  Maret  2015 sebesar  11,22  persen  dari  jumlah penduduk Indonesia. Jumlah ini semakin bertambah dari tahun ke tahun. Menurut BPS,  definisi  masyarakat  miskin  atau dikatakan miskin adalah seseorang yang memenuhi beberapa kriteria yaitu sumber penghasilan kepala rumah tangga  adalah  petani  dengan  luas  lahan 0,5  ha,  buruh  tani,  nelayan,  buruh perkebunan  atau  pekerjaan  lainnya dengan  pendapatan  di  bawah  Rp. 600.000,-  (Enam  ratus  ribu  rupiah), pendidikan teringgi kepala rumah tangga adalah tidak sekolah/tidak tamat
SD/hanya  SD,  dan  tidak  memiliki tabungan/barang  yang  mudah  dijual dengan  nilai  Rp.  500.000,-  (Lima  ratus ribu  rupiah)  seperti  sepeda  motor (kredit/non  kredit),  emas,  ternak,  kapal motor atau barang modal lainnya.
Pada  tahun  2018,  jumlah  rumah tangga miskin turun menjadi 9,82 persen atau  25,95  juta  orang  per  Maret  2018. Jumlah  ini  semakin  sedikit  dari  jumlah warga  miskin  pada  September  2017, yaitu  26,58  juta  orang.  Hal  ini merupakan  suatu  peningkatan  karena jumlah rumah tangga miskin
sebelumnya  yakni  masih  diatas  sepuluh persen.
Berdasarkan  hal  inilah  dilakukan penelitian  untuk  mengetahui  pemodelan kemiskinan berdasarkan data SUSENAS ttahun  2017  yang  telah  diperbaharui tahun  2018  di  Provinsi  Jawa  Timur.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  indikator  yang  berpengaruh dalam  penentuan  rumah  tangga  miskin menggunakan Structural Equation Modelling dengan memodelkan hubungan  antar  variabel  laten  yaitu variabel kesehatan, ekonomi, SDM serta kemiskinan yang masing-masing variabel ditentukan oleh beberapa prediktor  sehingga  didapatkan  model terbaik. Penelitian  tentang  kemiskinan telah  banyak  dilakukan  sebelumnya, antara lain yaitu pengembangan indikator  rumah  tangga  miskin  Provinsi Jawa  Timur  menggunakan  structural equation modelling bootsrap aggregating  yang  menghasilkan  tidak ada hubungan signifikan antara kesehatan  terhadap  kemiskinan  dan ekonomi  terhadap  kemiskinan  (Saputro dan Otok, 2013), pemodelan kemiskinan di  Jawa  Timur  dengan  structural equation  modeling-partial  least  square yang menghasilkan bahwa SDM mampu menjelaskan  kemiskinan  sebesar  98,8% (Anuraga  dan  Otok,  2013).  Penelitian terdahulu lainya yang berjudul pengembangan  indikator  dan  penentuan rumah  tangga  miskin  di  Propinsi  Jawa Timur  menggunakan  spatial  structural equation  modelling  yang  menghasilkan bahwa  kesehatan  berpengaruh  terhadap ekonomi,  SDM,  dan  SDM  berpengaruh terhadap kemiskinan (Fitriani dan Otok, 2013).  Penelitian  pemodelan  spatial structural  equation  modelling  pada rumah  tangga  miskin  di  Kabupaten Jombang  menghasilkan  bahwa  bantuan rumah  tangga  miskin  di  Kabupaten Jombang  dipengaruhi  oleh  kesehatan, ekonomi  dan  SDM  (Fadillah  dan  Otok,
2014). Penelitian sebelumnya menggunakan  indikator  untuk  variabel X  adalah  kelahiran  balita  ditolong tenaga  kesehatan  dan  angka  harapan hidup.  Namun  dalam  penelitian  ini  dua indikator  ini  diganti  dengan  presentase perempuan  usia  15-49  tahun  yang menggunakan  KB  dan  presentase  balita yang  telah  diimunisasi.  Selain  itu indikator  variabel  laten  ekonomi  yaitu pengeluaran  per  kapita  untuk  non
makanan  diganti  menjadi  pengeluaran per kapita untuk makanan.

## TINJAUAN PUSTAKA
Structural  equation  modelling (SEM)  adalah  bentuk  pengembangan dari  model  persamaan  regresi  berganda dengan menggunakan dasar ekonometrika digabungkan dengan prinsip  analisis  factor  dari  psikologis dan  sosiologi  (hair  et  all,  1995). Menurut  Kenneth,  SEM  merupakan gabungan  dan  pengembangan  analisis multivariate  yaitu  diantaranya  analisis faktor, analisis komponen utama, analisis  kovarians,  dan analisis  korelasi. Kelebihan  dari  analisis  SEM  adalah mampu  menyelesaikan  permasalahan yang  melibatkan  banyak  persamaan linear  pada  variabel  laten  (Kenneth, 1995).
Komponen  dasar  dalam  SEM terdiri  dari  dua  jenis  variabel,  dua  jenis model,  serta  dua  jenis  error.  Dua  jenis variabel tersebut adalah variabel manifest  dan  variabel  laten.  Dua  jenis model  dalam  SEM  adalah  model pegukuran  dan  model  structural. Error yang  terdapat  dalam  SEM  adalah structural error dan measurement error.
Model  SEM  dibagi  menjadi  dua yaitu  model  struktural  dan  model pengukuran.  Menurut  Schumacker  dan Lomax  2004  yang  dituliskan  kembali oleh Anuraga dan Otok 2013, persamaan model structural adalah sebagai berikut :         B (1) Persamaan untuk model pengukuran  (Ghozali,  2010)  adalah sebagai berikut :
     y Y (2)      x X (3)
Kriteria  kelayakan  model  SEM ditentukan  oleh  beberapa  kriteria  uji yang  akan  dijelaskan  dalam  tabel  1  di bawah ini.
Tabel 1. Kriteria Kelayakan Model
Goodness of Fit Index Cut off Value X 2 Chi Square Probability Diharapkan kecil
05 , 0 
RMSEA GFI 05 , 0  9 , 0 
AGFI CMIN/DF 9 , 0 
00 , 3  TLI CFI 95 , 0  95 , 0 
Kemiskinan  adalah  salah  satu  hal mendasar yang menjadi perhatian setiap negara.  Setiap  negara  selalu  berupaya untuk menanggulangi masalah kemiskinan  ini.  Salah  satu  cara  untuk menanggulangi adalah dengan menyediakan  data  kemiskinan  yang akurat.  Menurut  Badan  Pusat  Statistika tahun 2017, tahap pertama penghitungan indikator kemiskinan adalah menentukan  penduduk  referensi  yaitu penduduk  yang  berada  di  atas  Garis
Kemiskinan  Sementara  (GKS).  GKS adalah  GK  periode  lalu  yang  di- inflate dengan  inflasi  umum  (IHK).  Menurut Badan Pusat Statistik, Garis kemiskinan dikatakan  sebagai  nilai  rupiah  yang harus  dikeluarkan  seseorang  dalam sebulan agar dapat memenuhi kebutuhan dasar  asupan  kalori  sebesar  2100 kkal/hari  per  kapita  (garis  kemiskinan makanan) ditambah kebutuhan minimum non makanan yang merupakan kebutuhan  seseorang,  yaitu  papan, sandang,  sekolah,  transportasi  dan kebutuhan  individu  rumahtangga  dasar lainnya (garis kemiskinan
non makanan).

## METODELOGI PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  sesuai  dengan  judul penelitian yaitu dataSurvei Sosial Ekonomi  Nasional  (SUSENAS)  tahun 2017  yang  diambil  dari  Badan  Pusat Statistika. Data SUSENAS berisi tentanginformasi kemiskinan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur tahun2017. Variabel penelitian yang digunakan dalam  penelitian  ini  akan  disajikan dalam Tabel 2 sebagai berikut : Tabel 2. Operasional Variabel Penelitian Variabel Laten Indikator Kete- rangan Kesehatan Presentase perempuan usia 15-49 Tahun yang menggunakan alat KB X 1 Rumah tangga yang menggunakan jamban
X 2 Ekonomi Pengeluaran perkapita Y 1 Penduduk usia 15 tahun ke atas yang bekerja di sektor non pertanian Y 2 Penduduk usia 15 tahun ke atas yang bekerja di sektor formal Y 3 SDM Presentase penduduk miskin usia 15 tahun ke atas dan pendidikan yang ditamatkan Y 4 Angka melek huruf penduduk usia 15-55 tahun Y 5 Rata-rata lama sekolah Y 6 Kemis- kinan Presentase penduduk miskin Y 7 Indeks  kedalaman kemiskinan Y 8 Indeks  keparahan kemiskinan Y 9 Langkah-langkah  analisis  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Statistik deskriptif
2. Merancang  Model  Struktural Penelitian
3. Merancang  Model  Pengukuran Penelitian
4. Mengkontruksi  diagram  jalur SEM 5. Membuat macro untuk pengolahan  data  menggunakan Amos Basic
6. Analisis  hasil  pengolahan  data ke persamaan

## HASIL
Statistika  deskriptif  untuk  data kemiskinan  akan  ditampilkan  dalam tabel 3 di bawah ini :
Tabel 3. Statistika Deskriptif Variabel Rata-rata Varian X 1 75,6971 93,259 X 2 72,9789 385,857 Y 1 18,3179 60,181 Y 2 31,5553 206,980 Y 3 58,0266 31,191 Y 4 96,63027 17,119 Y 5 94,9353 15,969 Y 6 71,3839 115,903 Y 7 0,3934 0,051 Y 8 1,6816 0,656 Y 9 11,6255 22,278 Statistika deskriptif dalam Tabel 3 menunjukkan karakteristik data kemiskinan  di  Jawa  Timur  tahun  2017. Berdasarkan  Tabel  3  dapat  diketahui bahwa  rata-rata  presentase  penduduk miskin  di  Provinsi  Jawa  Timur  adalah 0,3934.  Rata-rata  indeks  kedalaman kemiskinan  adalah  1,6816  dan  rata-rata indeks  keparahan  kemiskinan  adalaj
11,6255. Diagram  Jalur  SEM  untuk  data kemiskinan tahun 2017 akan digambarkan  dalam  Gambar  1.  Gambar 1 menjelaskan tentang hubungan struktural antar variabel. Variabel Kesehatan  dibentuk  oleh  dua  indikator. Variabel Kesehatan mempengaruhi variabel  Ekonomi,  variabel  SDM  dan variabel  Kemiskinan.  Variabel  SDM mempengaruhi  variabel  Ekonomi  dan Kemiskinan. Variabel ekonomi mempengaruhi variabel kemiskinan. Gambar 1. Model Persamaan struktural Kemiskinan Uji  kelayakan  model  struktural equation model harus memenuhi beberapa kriteria. Hasil dari pengolahan data  menunjukkan  bahwa  uji  kelayakan model  untuk  data  kemiskinan  adalah sebagai berikut :
Tabel 4. Hasil Uji Kelayakan Model Goodness of Fit Index Cut off Value Hasil Pengolahan Data X 2 Chi Square Probability Diharapkan kecil 05 , 0  306.261 0.000 RMSEA GFI 05 , 0 
9 , 0  0.047 0.914 AGFI CMIN/DF 9 , 0 
00 , 3  0,584 2,475 TLI CFI 95 , 0 
95 , 0  0.902 0,959
Berdasarkan  Tabel  4  didapatkan kesimpulan  bahwa  dari  8  kriteria kelayakan model, hanya 4 yang memenuhi  kriteria  yaitu  RMSEA,  GFI, CMIN/DF, dan CFI. Hal ini menandakan  bahwa  masih  diperlukan penambahan  sampel  atau  penelitian lebih lanjut agar semua kriteria kelayakan model dapat terpenuhi. Tabel 5. Nilai Koefisien Model Pengukuran Variab el Origin al Estima te T- Statist ic Keterang an X 1 0,031 12,538  Signifikan X 2 54,814 12,489  Signifikan Y 1 0,847 11,383  Signifikan Y 2 2,136 9,723 Signifikan Y 3 -0,728 11,128  Signifikan Y 4 0,261 10,794  Signifikan
Variab el Origin al Estima te T- Statist ic Keterang an Y 5 3,331 9,945 Signifikan Y 6 9,463 5,467 Signifikan Y 7 0,936 3,561 Signifikan Y 8 4,008 6,114 Signifikan Y 9 19,245 8,322 Signifikan Nilai koefisien model pengukuran semuanya  menunjukkan  hasil  yang signifikan.  Hal  ini  menandakan  bahwa seluruh  indikator  yang  digunakan  untk membentuk variabel laten telah mewakili variabel laten tersebut. Tabel 6. Nilai Koefisien Model Struktural Hubungan Original Estimate T- Statistic Keterangan Kesehatan  SDM 0,722 8,367 Signifikan Kesehatan  Ekonomi 4,551 3,609 Signifikan SDM  Ekonomi 4,190 3,650 Signifikan Kesehatan  Kemiskinan 0,081 1,230 Signifikan SDM  Kemiskinan -0,015 4,670 Signifikan Ekonomi  Kemiskinan -0,015 0,941 Tidak Signifikan Tabel 6 menunjukkan nilai koefisien  jalur  dari  model  struktural. Model  struktural  yang  terbentuk  sudah baik  karena  nilai  T-statisictinya  sudah signifikan.  Model  struktural  antara ekonomi dan kemiskinan tidak signifikan. Berdasarkan penelitian sebelumnya  yang  telah  dilakukan  oleh Saputro  dan  Otok  tahun  2013  juga menghasilkan model yang tidak signifikan antara ekonomi dan kemiskinan.  Variabel  kesehatan  dan SDM  berpengaruh  secara  signifikan positif  terhadap  variabel  kemiskinan.
Hal ini menunjukkan bahwa kemiskinan di  Jawa  Timur  masih  dipengaruhi  oleh
kesehatan  dan  SDM  selama  lima  tahun terakhir.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dihasilkan  dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Seluruh variabel indikator signifikan membentuk variabel laten 2. Faktor yang mempengaruhi kemiskinan di Provinsi Jawa Timur yaitu factor kesehatan dan SDM. 3. Tidak  terdapat  perbedaan  yang signifikan antara penelitian terdahulu menggunakan data SUSENAS  tahun  2010  dengan menggunakan data SUSENAS tahun 2017. Keduanya menghasilkan bahwa variabel ekonomi tidak berpengaruh terhadap variabel kemiskinan. Saran  untuk  penelitian  selanjutnya adalah  indikator  untuk  setiap  variabel yang  diambil  dapat  diperluas  sehingga hasil  yang  didapatkan  lebih  valid  dan dapat  mewakili  kemiskinan  yang  ada  di Jawa Timur.

## DAFTAR PUSTAKA
Buku Badan  Pusat  Statistik,  World  Bank Institute,  2002,  Dasar-dasar Analisis  Kemiskinan, Jakarta :
BPS Badan  Pusat  Statistik,  2017, Data  Dan Informasi Kemiskinan Kabupaten/Kota  Tahun  2017 , Jakarta : BPS
G. Imam. Structural Equation Modelling Metode  Alternatif  dengan  Partial Least  Square ,  Semarang  :  Badan Penerbit Universitas (2010) J.F.  hair,  R.E.  Anderson,  R.L.  Thatam, dan W.C Black.1995. Multivariate  Data  Analysis With  Reading ,  4 th edition.
Englewood Cliffs, NJ : Prentice Hall Schumacker  dan  Lomax.,  2004. A Beginner’s  Guide  To  Structural Equation  Modelling ,  Lawrence
Erlbaum  Associates  Inc,  New Jersey.
Jurnal Anuraga, Gangga dan Otok, B.W, 2013,
Pemodelan Kemiskinan Di Jawa Timur Dengan Structural Equation Modelling-Partial Least Square ,  Surabaya  :  Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Statistika, Vol. 1 No.2. Fadillah,  Mastari  Rizki  dan  Otok,  B.W, 2014, Pemodelan Spatial structural  Equation  Modellig Pada  Rumah  Tangga  Miskin  Di Kabupaten Jombang , Surabaya : Institut Teknologi Sepuluh Nopember.  Jurnal  Sains  dan Seni Pomits, Vol. 3 No.2.Kenneth,  A.B, Structural
Equation  Model  With  Laten Variabel . New York, (1998). Fitriani,  Ari  dan  Otok,  B.W,  2013, Pengembangan Indikator Rumah Tangga Miskin Provinsi Jawa Timur Menggunakan Spatial Structural Equation Modelling, Surabaya  :  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember. Jurnal
Sains  dan  Seni  Pomits,  Vol.  2 No.1. Saputra,  Eko  dan  Otok,  B.W,  2013, Pengembangan Indikator Rumah Tangga Miskin Provinsi Jawa Timur Menggunakan Structural Equation Modelling Bootsrtrap Aggregating (SEM BAGGING), Surabaya : Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember.  Jurnal  Sains  dan
Seni Pomits, Vol. 2 No.1.