Abstrak —Kemiskinan  tidak  lagi  hanya  dianggap  sebagai dimensi  ekonomi,  melainkan  telah  meluas  hingga  ke  dimensi sosial, kesehatan, pendidikan dan politik. Salah satu daerah yang sedang  menghadapi  krisis  tersebut  adalah  Kabupaten  Jombamg. Hal  ini  membuat  kabupaten  di  Provinsi  Jawa  Timur  tersebut menjadi  salah  satu  kabupaten  yang  tepat  untuk  menjadi  lokasi penelitian  mengenai  kemiskinan  dan  juga  karena  menghadapi persoalan  berkenaan  dengan  masalah  kesejahteraan  sosial.  Pada penelitian  ini  kemiskinan  dipandang  melalui  3  dimensi  yaitu ekonomi,  kesehatan,  dan  SDM.  Analisis  dilakukan  semua  306 desa/kelurahan  di  Kabupaten  Jombang  dengan  Second-Order CFA. Indikator yang membentuk secara signifikan variabel laten ekonomi  yaitu  persentase  RTM  yang  hanya  sanggup  membeli satu set pakaian baru dalam setahun (X 3 ), penguasaan bangunan tidak  milik  sendiri  (X 4 ),  tidak  memiliki  aset  dengan  nilai Rp.500.000  (X 5 ),  penghasilan  kepala  rumah  tangga  perbulan dibawah  RP.600.000  (X 6 ),  hanya  sanggup  makan  sebanyak satu/dua kali dalam sehari (X 7 ), dan mengkonsumsi daging/susu/ayam  satu  kali  dalam  sehari  (X 8 ).  Sedangkan  untuk variabel  laten  kesehatan  yaitu  tidak  sanggup  membayar pengobatan  di  puskesmas/poliklinik  (X 9 ),  sumber  air  minum berasal  dari  sumur/mata  air  tidak  terlindung/sungai  (X 10 ),  jenis lantai bangunan tempat tinggalnya
terbuat dari tanah/bambu/kayu (X 12 ), jenis dinding terbuat dari bambu/rumbia/kayu  (X 13 ),  tidak  mempunyai  jenis  atap  dari genteng  (X 15 ),  tidak  mempunyai  fasilitas  tempat  buang  air  besar atau bersifat umum (X 16 ), dan tidak mempunyai septictank untuk fasilitas tempat pembuangan air tinja (X 17 ). Serta menyimpulkan bahwa Indikator ekonomi dan SDM membentuk kemiskinan.
Kata Kunci —Kemiskinan, RTM, SDM, Second-Order CFA

## I. PENDAHULUAN
EMISKINAN  merupakan  masalah  kemanusiaan  yang telah  lama  diperbincangkan  karena  berkaitan  dengan tingkat kesejahteraan masyarakat dan upaya penanganannya. Kemiskinan tidak lagi hanya dianggap sebagai dimensi  ekonomi,  melainkan  telah  meluas  hingga  ke  dimensi sosial,  kesehatan,  pendidikan  dan  politik.  Upaya  pemerintah untuk  mengurangi  angka  kemiskinan  dipengaruhi  oleh karakteristik suatu daerah. Identifikasi karakteristik kemiskinan  di  masing-masing  wilayah  akan  membantu perencanaan  program  pengentasan  kemiskinan  yang  sesuai dengan  kondisi  dan  situasi  daerah  setempat.  Tujuan  yang paling  penting  dari  ukuran  kemiskinan  adalah  untuk memungkinkan  dilakukannya  perbandingan  kemiskinan.  Ini dibutuhkan untuk keseluruhan penilaian progress suatu daerah dalam mengentaskan kemiskinan atau mengevaluasi kebijakan tertentu.  Kabupaten  Jombang  menjadi  lokasi  penelitian mengenai kemiskinan. Salah satu kabupaten yang menghadapi
persoalan  berkenaan  dengan  kemiskinan  atau  masalah kesejahteraan  sosial.  Salah  satu  penyebab  kemiskinan    adalah adanya  pertambahan  penduduk  di  Kabupaten  Jombang  yang berpengaruh  terhadap  penyediaan  infrastruktur  dan  lapangan kerja  yang  memadai.  Jika  persediaan  lapangan  kerja  belum memadai,  artinya  tingkat  pengangguran  semakin  banyak  dan berdampak  pada  meningkatnya  kemiskinan  di  Kabupaten Jombang.  Diperoleh  informasi  dari  [1]  bahwa  pertumbuhan penduduk, kualitas sumber daya manusia (SDM) yang rendah, dan sempitnya kesempatan kerja merupakan akar permasalahan kemiskinan.
Pada  penelitian  ini  kemiskinan  dipandang  melalui  3 dimensi  yaitu  dimensi  kualitas  ekonomi,  dimensi  kualitas kesehatan,  dan  dimensi  kualitas  sumber  daya  manusia. Masing-masing  variabel  laten  terdiri    beberapa  variabel indikator,  analisis  dilakukan  untuk  semua  306  desa/kelurahan dari  21  kecamatan  yang  ada  di  Kabupaten  Jombang. Diharapkan  penelitian  ini  dapat  diperoleh  model  pengukuran yang  berdasarkan  indikator  ekonomi,  kesehatan,  dan  sumber daya manusia yang membentuk kemiskinan pada rumah tangga miskin  di  306  desa/kelurahan  di  Kabupaten  Jombang  dengan metode Second-Order CFA.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. CFA (Confirmatory Factor Analysis)
CFA  adalah  salah  satu  metode  analisis  faktor  yang digunakan ketika peneliti telah memiliki pengetahuan mengenai  struktur  suatu  faktor  laten.  Struktur  tersebut diperoleh  berdasarkan  kajian  teoritis,  hasil  penelitian mengenai  hubungan  antara  variabel  yang  diobservasi  dengan variabel laten.  CFA  dibedakan  menjadi First-Order CFA  dan Second-Order CFA.
1. First-Order Confirmatory Factor Analysis
Pada First-Order  CFA suatu  variabel  laten  yang  diukur berdasarkan beberapa indikator yang dapat diukur secara langsung.  Persamaan  (1)  suatu  model First  Order CFA. Serta  Gambar  1  menunjukkan  pengujian  model  yang terdiri dari satu variabel laten dengan p indikator.     x Λ x dengan x : vektor bagi peubah-peubah indikator berukuran px1
x Λ : matriks bagi faktor loading ( λ )  : vektor bagi peubah-peubah laten berukuran nx1
 : vektor bagi galat pengukuran berukuran px1

## Second-Order Confirmatory Factor Analysis pada Kemiskinan di Kabupaten Jombang
Masnatul Laili dan Bambang Widjanarko Otok
Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : dr.otok.bw@gmail.com
K
Gambar. 1. First-Order Model Confirmatory Factor Analysis
2. Se c ond-Order Confirmatory Factor Analysis Pada Second CFA untuk variabel laten tidak dapat diukur langsung  melalui  variabel-variabel  indikatornya.  Namun memiliki  beberapa  indikator  dimana  indikator  tersebut tidak  dapat  diukur  secara  langsung,  serta  memerlukan beberapa indikator lagi.
Gambar. 2. Second-Order Model Confirmatory Factor Analysis
Hubungan  antara First  Order CFA  dan  Second  Order  CFA ditunjukkan pada persamaan berikut [2].       Γ Β η
    x Λ x
dimana,
B : koefisien loading Г dan ⋀ : loading factor first dan second order  : vektor bagi peubah-peubah laten berukuran nx1  : vektor variabel tunggal (unique)
x : vektor bagi peubah-peubah indikator berukuran px1  : vektor bagi galat pengukuran berukuran px1
 : vektor bagi galat pengukuran berukuran nx1  : nilai loading factor
B. Asumsi Normal Multivariate
Memeriksa kenormalan data dilakukan dengan menghitung jarak  kuadrat  untuk  setiap  pengamatan  [3].  Langkah-langkah yang  dilakukan  adalah  Menghitung  nilai  jarak  kuadrat 2 j d dengan menggunakan rumus.
) ( )' ( 1 2 x x S x x d j j j    
Kemudian  mengurutkan  nilai 2 j d dari  yang  terkecil  sampai terbesar.  Data  tidak  berdistribusi  normal  multivariat  apabila jarak 2 j d ≤ 2 ) 50 , 0 ; ( p  terdapat kurang lebih sama dengan 50%.

## C. Identifikasi Model
Ada 3 kategori identifikasi yaitu. 1. Under identified  Analisis model tidak dapat dilakukan 2. Just  Identified  Model  yang  terbentuk  tidak  memiliki kemampuan  untuk  mengeneralisasi  sehingga  analisis  tidak dapat dilakukan.
3. Over  Identified  Menunjukkan  bahwa  derajat  bebas bernilai  positif,  sehingga  beberapa  tingkat  generalisasi dapat  dilakukan  untuk  mendapatkan  model  yang  paling sesuai.
D. Kriteria Goodness of Fit
Kebaikan  model  ( goodness  of  fit )  secara  menyeluruh ( overall  model  fit )  atau  disebut  dengan  uji  kelayakan  model. Ada  beberapa  metode  kebaikan  sesuai  model  secara menyeluruh yaitu
1. Chi-Square Statistic
Model  dikatakan  sesuai  jika  nilai chi-square (χ 2 )  yang dihasilkan semakin kecil.
2. Goodness of Fit Index (GFI)     2 1 2 1 ) ˆ ( ) ˆ ( 1 S tr I S tr GFI       
3. Adjusted Goodness of Fit (AGFI)
  GFI df k k
AGFI           1 2 ) 1 ( 1
4. Root Mean Square Error of Approximate (RMSEA)
1 1 ) 1 ( 2     n df n RMSEA 

## E. Uji Validitas dan Reliabilitas
Mengukur  konstruk  tunggal,  peneliti  diharapkan  tidak hanya  mengestimasi  validitas.  Mengukur  suatu  indikator  juga yang  dapat  dievaluasi  dengan  menggunakan  ukuran construct reliability . 1. Validitas
Menggambarkan  hubungan  alat  ukur  yang  mengukur indikator  yang  sama.  Diharapkan  memiliki  korelasi  skor tinggi.
2. Reliabilitas
Diketahui  dengan  menghitung  nilai construct  reliability ( ) yang ditunjukkan dalam persamaan (8).
              k i k i i i k i i c 1 1 2 1 2 ) ˆ ( ) ˆ ( ) ˆ ( ˆ    
Variabel  laten  dikatakan  reliabel  jika  memiliki  nilai construct reliability yang lebih besar dari 0,5 [4].
. . . . . . B (3) (2) (5) (6)
(4) (7) (8)

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data  yang  akan  digunakan  adalah  data  sekunder  yang diperoleh  dari  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Daerah (BAPPEDA)  Kabupaten  Jombang  tahun  2010.  Unit  analisis penelitian  ini  adalah  rumah  tangga  miskin  (RTM)  di  306 desa/kelurahan yang ada di Kabupaten Jombang.
B. Variabel Penelitian
Tabel 1. Variabel yang Digunakan dalam Penelitian Variabel Laten Variabel Indikator (%)
Kualitas
Ekonomi X 1
Persentase RTM yang menggunakan bahan bakar untuk memasak sehari-hari adalah kayu bakar/arang/minyak tanah per desa/kelurahan
X 2 Persentase RTM yang sumber penerangan tidak menggunakan listrik per desa/kelurahan
X 3 Persentase RTM yang hanya sanggup membeli satu set pakaian baru dalam setahun per desa/kelurahan
X 4 Persentase RTM yang status penguasaan bangunan tidak milik sendiri per desa/kelurahan
X 5 Persentase RTM yang tidak memiliki aset dengan nilai Rp. 500.000 per desa/kelurahan
X 6 Persentase RTM yang sumber penghasilan kepala rumah tangga per bulan dibwah Rp. 600.000 per desa/kelurahan
X 7 Persentase RTM yang hanya sanggup makan sebanyak satu/dua kali dalam sehari per desa/kelurahan
X 8
Persentase RTM yang hanya mengkonsumsi daging/susu/ayam satu kali dalam seminggu per desa/kelurahan Kualitas
Kesehatan X 9 Persentase RTM yang tidak sanggup membayar biaya pengobatan di puskesmas/poliklinik per desa/kelurahan
X 10
Persentase RTM yang sumber air minumnya berasal dari sumur/mata air tidak terlindung/sungai per desa/kelurahan
X 11 Persentase RTM yang luas lantai bangunan tempat tinggalnya kurang dari 32 m 2 per desa/kelurahan
X 12 Persentase RTM yang jenis lantai bangunan tempat tinggalnya terbuat dari tanah/bambu/kayu berkualitas rendah per desa/kelurahan X 13 Persentase RTM yang jenis dinding bangunan tempat tinggalnya terbuat dari bambu/rumbia/kayu berkualitas rendah per desa/kelurahan X 14 Persentase RTM yang luas kavling termasuk bangunan kurang dari 60m 2 per desa/kelurahan
X 1
5 Persentase RTM yang tidak mempunyai jenis atap dari genteng per desa/kelurahan
X 1 6
Persentase RTM yang tidak mempunyai fasilitas tempat buang air besar atau bersifat umum per desa/kelurahan
X 1 7 Persentase RTM yang tidak mempunyai septictank untuk fasilitas tempat pembuangan air tinja per desa/kelurahan
Kualitas SDM X 1 8 Persentase RTM yang pendidikan tertinggi kepala rumah tangga adalah tidak bersekolah/tidak tamat SD/hanya SD per desa/kelurahan
C. Metode Analisis Data
Langkah-langkah analisis yang dilakukan yaitu.
1. Mendeskripsikan  karakteristik  dari  rumah  tangga  miskin per desa yang ada di Kabupaten Jombang dengan total desa sebanyak 306.
2. Melakukan uji asumsi normal multivariate
3. Melakukan  Analisis First  Order CFA untuk  mendapatkan indikator  yang  membentuk  secara  signifikan  terhadap variabel  laten  kualitas  ekonomi  dan  kesehatan.  Dan melakukan Analisis Second Order CFA untuk mendapatkan  indikator  yang  membentuk  secara  signifikan terhadap  variabel  kemiskinan.  Tahapan  yang  dilakukan adalah
a. Identifikasi Model
b. Pengujian unidimensionalitas
c. Melakukan  pengujian  kecocokan  antara  model  dengan data
d. Menarik Kesimpulan

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Karakteristik  Rumah  Tangga  Miskin  Per  Des/Kelurahan di Kabupaten Jombang
Uraian  untuk  mengetahui  informasi  yang  dapat diperoleh  dari  karakteristik  rumah  tangga  miskin  per desa/kelurahan  dilakukan  analisis  statistika  deskriptif  dari setiap  indikator  yang  membentuk  variabel  laten  ekonomi, kesehatan dan sumber daya manusia.
Tabel 2.
Karakteristik Data Variabel Laten Indikator (%) Mean (%) Var (%) Max (%) Min (%) Ekonomi X 1 63,92  345,32 100  13,33 X 2 1,23 4,40  29,73 0,00 X 3 32,46  391,97  99,11 1,82 X 4 20,15 92,84  62,99 0,00 X 5 78,84  165,70 100  28,82 X 6 91,80 51,22 100  59,14 X 7 19,37  249,15  99,55 2,49 X 8 91,44  141,32 100  22,58 Kesehatan X 9 3,03 18,52  28,39 0,00 X 10 73,99  554,42 100 0,41 X 11 29,20  355,70 100 1,82 X 12 39,00  705,74  99,66 0,00 X 13 42,65  735,66 100 0,00 X 14 46,90  423,94 100 4,04 X 15 1,63 3,44  12,24 0,00 X 16 66,17  317,52 100  16,67 X 17 66,49  555,90 100 4,19 SDM X 18 88,77 45,23 100  42,86
Tabel  2  memberikan  informasi  bahwa  pada  variabel  laten ekonomi,  rata-rata  persentase  rumah  tangga  miskin  per desa/kelurahan yang sumber penghasilan kepala rumah tangga per  bulan  dibawah  Rp.  600.000  (X 6 )  sebesar  91,80%  dengan keragaman datanya sebesar 51,22%. Serta persentase tertinggi dan terendah dari indikator tersebut adalah 100% dan 59,14%.
Selanjutnya pada variabel laten kesehatan, rata-rata persentase rumah  tangga  miskin  per  desa/kelurahan  yang  sumber  air minumnya berasal dari sumur/mata air tidak terlindung/sungai (X 10 ) sebesar 73,99%. Keragaman data pada indikator tersebut sebesar  554,2%  artinya  keragaman  datanya  sangat  besar  dan 100%  merupakan  persentase  terbesarnya  serta  persentase terkecilnya  adalah  0,41%.  Sedangkan  pada  variabel  laten sumber  daya  manusia  (SDM),  rata-rata  persentase  rumah tangga  miskin  per  desa/kelurahan  yang  pendidikan  tertinggi kepala  rumah  tangga  adalah  tidak  bersekolah/tidak  tamat SD/hanya  SD  (X 18 )  sebesar  88,77%  dan  keragaman  datanya 45,23%.  Untuk  persentase  terbesarnya  adalah  100%, sedangkan terendahnya sebesar 42.86%.
Sebelum  melakukan  analisis  lebih  lanjut,  perlu  diketahui bahwa  dari  306  desa/kelurahan  di  Kabupaten  Jombang  yang akan dianalisis, ada 27 desa/kelurahan yang harus dihilangkan. Jadi  hanya  279  desa/kelurahan  yang  akan  dianalisis.  karena setelah dilakukan pra-pemrosesan data, ada data missing yang harus dihapus dan datanya tidak lengkap serta termasuk lokasi perhutani.
B. Pemeriksaan Asumsi Normal Multivariate
Pemeriksaan  dilakukan  dengan  menggunakan macro minitab , diperoleh hasil nilai 2 j d ≤ 2 ) 50 , 0 ; ( p  sebesar 0,620072.
Sehingga  hasil  pemeriksaan  distribusi normal  multivariate belum  mengikuti  persebaran  distribusi  normal.  Namun  pada penelitian  ini  data  diasumsikan normal  multivariate karena keterbatasan  peneliti.  Penelitian  dilanjutkan  pada  analisis berikutnya.
C. Analisis First Order CFA pada Variabel Laten Ekonomi Variabel laten ekonomi terdiri atas 8 indikator.

## Gambar. 3. CFA Variabel Laten Ekonomi
Diperoleh  nilai  derajat  kebebasan  yaitu  df=20  yang menunjukkan model over-identifed . Model dikatakan baik jika nilai kesesuaian model sesuai dengan kriteria.
Tabel 4. Goodness of Fit Model CFA Variabel Laten Ekonomi Goodness of fit Index Hasil Model Keterangan Chi-square 154,582 Model tidak dapat diterima P-value 0,000 Model tidak dapat diterima GFI 0,885 Model tidak dapat diterima AGFI 0,794 Model tidak dapat diterima RMSEA 0,156 Model tidak dapat diterima
Tabel  4  diketahui  bahwa Goodness  of  fit index yang dihasilkan belum sesuai sehingga diperlukan modifikasi yaitu.

## Gambar. 4. Modifikasi CFA Variabel Laten Ekonomi
Dari  hasil  modifikasi  memiliki  derajat  bebas  (df) sebesar  7  yang  artinya  model over-identifed ,  sehingga  perlu dilakukan pengujian Goodness of fit . Tabel 5. Goodness of fit Model Modifikasi CFA Variabel Ekonomi
[1] Goodness of fit Index Hasil Model Keterangan Chi-square 7,545 Model fit P-value 0,374 Model fit GFI 0,991 Model fit AGFI 0,974 Model fit RMSEA 0,017 Model fit
Disimpulkan  bahwa  model  CFA  sudah  memenuhi kriteria Goodness  of  fit .  Selanjutnya  dilakukan  pengujian loading  factor yang  dihasilkan  untuk  mengetahui  besarnya pembentukan  indikator  dalam  membentuk  variabel  laten ekonomi.  Signifikan  apabila  nilai  p-value  dari loading  factor yang dihasilkan kurang  dari α=0,05.
Tabel 6. Estimasi Parameter CFA Variabel Laten Ekonomi Indikator Loading Factor Error Variance P-value Keterangan X 3 0,897 0,195 0,000 Signifikan X 4 0,206 0,958 0,013 Signifikan X 5 0,381 0,855 0,000 Signifikan X 6 0,259 0,933 0,005 Signifikan X 7 0,682 0,535 0,000 Signifikan X 8 0, 246 0,939 0,000 Signifikan
Diperoleh  hasil  bahwa  indikator-indikator  tersebut signifikan  dalam  membentuk  variabel  laten  ekonomi.  Maka model pengukurannya.
X 3 = 0,897 ekonomi
X 6 = 0,259 ekonomi X 4 = 0,206 ekonomi
X 7 = 0,682 ekonomi X 5 = 0,381 ekonomi X 8 = 0,246 ekonomi Nilai construct reliability (CR) sebagai berikut.
618 , 0 ) 415 , 4 ( ) 2671 , 0 ( ) 2671 , 0 ( 2 2    c 
Nilai  tersebut  menunjukkan  lebih  dari  0,5  sehingga variabel ekonomi memiliki konsistensi tinggi.

## D. Analisis  First  Order  CFA  pada  Variabel  Laten Kesehatan
Variabel laten kesehatan terdiri dari 9 indikator.

## Gambar. 5. CFA Variabel Laten Kesehatan
Diperoleh  bahwa  model  dengan  df=27  menunjukkan bahwa model over-identifed . Tabel 7. Goodness of fit Model CFA Variabel Laten Kesehatan Goodness of fit Index Hasil Model Keterangan Chi-square 509,183 Model tidak dapat diterima P-value 0,000 Model tidak dapat diterima GFI 0,765 Model tidak dapat diterima AGFI 0,608 Model tidak dapat diterima RMSEA 0,253 Model tidak dapat diterima
Goodness  of  fit index yang  dihasilkan  model  CFA tersebut  belum  sesuai  sehingga  diperlukan  modifikasi  pada model pada Gambar 6.
Gambar. 6. Modifikasi CFA Variabel Laten Kesehatan Hasil modifikasi diperoleh df= 9 model over-identifed . Selanjutnya dilakukan pengujian Goodness of fit kembali. Tabel 8. Goodness of fit Model Modifikasi CFA Variabel Kesehatan Goodness of fit Index Hasil Model Keterangan Chi-square 12,707 Model fit P-value 0,176 Model fit GFI 0,987 Model fit AGFI 0,961 Model fit RMSEA 0,038 Model fit
Tabel  8  memberikan  informasi  model  CFA  tersebut sudah memenuhi kriteria Goodness of fit .  Signifikan jika nilai p-value dari loading factor kurang  dari α=0,05. Tabel 9.
Estimasi Parameter CFA Variabel Laten Kesehatan Indikator Loading Factor Error Variance P-value Keterangan X 9 -0,177 0,674 0,003 Signifikan X 10 -0,269 0,742 0,000 Signifikan X 12 1,017 0,935 0,000 Signifikan X 13 0,915 0,163 0,000 Signifikan X 15 -0,254 -0,034 0,000 Signifikan X 16 0,508 0,928 0,000 Signifikan X 17 0,571 0,969 0,003 Signifikan
Informasi  yang  diperoleh  indikator-indikator  tersebut signifikan  dalam  membentuk  variabel  laten  kesehatan.  Maka model pengukuran adalah.
X 9 = -0,177 kesehatan X 15 = -0,254 kesehatan X 10 = -0,269 kesehatan X 16 =  0,508 kesehatan X 12 =  1,017 kesehatan X 17 =  0,571 kesehatan
X 13 =  0,915 kesehatan Nilai construct reliability (CR) sebagai berikut.
549 , 0 ) 376 , 4 ( ) 311 , 2 ( ) 311 , 2 ( 2 2    c

## 
Nilai  CR  dari  variabel  laten  kesehatan  adalah  0,549 lebih dari 0,5 sehingga variabel kesehatan reliabel.
E. Analisis  Second  Order  CFA  pada  Variabel  Laten Kemiskinan
Analisis second  order CFA  untuk  variabel  kemiskinan terdiri dari 3 indikator yaitu ekonomi, kesehatan dan SDM.

## Gambar. 7. CFA Variabel Laten Kemiskinan
Gambar  7  memberikan  informasi  bahwa  df=75  yang menunjukkan  model over-identifed .  Maka  bisa  dilakukan tahapan evaluasi untuk kesesuaian model.
Tabel 10. Goodness of fit Model CFA Variabel Laten Kemiskinan Goodness of fit Index Hasil Model Keterangan Chi-square 587,100  Model tidak dapat diterima P-value 0,000  Model tidak dapat diterima GFI 0,755  Model tidak dapat diterima AGFI 0,657  Model tidak dapat diterima RMSEA 0,157  Model tidak dapat diterima
Disimpulkan  bahwa Goodness  of  fit index yang dihasilkan  model second  order CFA  tersebut  belum  sesuai sehingga diperlukan modifikasi pada model.
Gambar. 8. Modifikasi CFA Variabel Laten Kemiskinan
Hasil  modifikasi  diperoleh df sebesar  67  yang  artinya model over-identifed. Sehingga dilakukan pengujian Goodness of fit kembali.
Tabel 11. Goodness of fit Model Modifikasi CFA Variabel Kemiskinan Goodness of fit Index Hasil Model Keterangan Chi-square 374,766  Model cukup diterima P-value 0,000  Model cukup diterima GFI 0,845  Model cukup diterima AGFI 0,758  Model cukup diterima RMSEA 0,129  Model cukup diterima
Pada  Tabel  11    bahwa  model  CFA  sudah  cukup memenuhi  kriteria Goodness  of  fit meskipun  yang  diharapkan adalah  model  fit  atau  model  dapat  diterima.  Selanjutnya dilakukan pengujian loading factor yang dihasilkan. Dikatakan membentuk  yang  signifikan  apabila  nilai  p-value kurang  dari α=0,05.
Tabel 12. Estimasi Parameter CFA Variabel Laten Kemiskinan Indikator Loading Factor Error Variance P-value Keterangan Kemiskinan  Ekonomi -0,081 0,993 0,029 Signifikan Kemiskinan  Kesehatan 2,324 -4,401 0,830 Tidak Signifikan Ekonomi  X 3 0,865 0,252 0,000 Signifikan Ekonomi  X 4 0,224 0,949 0,010 Signifikan Ekonomi  X 5 0,410 0,832 0,000 Signifikan Ekonomi  X 6 0,259 0,933 0,005 Signifikan Ekonomi  X 7 0,697 0,514 0,000 Signifikan Ekonomi  X 8 0,254 0,935 0,000 Signifikan Kesehatan  X 9 -0,179 0,968 0,003 Signifikan Kesehatan  X 10 -0,272 0,926 0,000 Signifikan Kesehatan  X 12 1,015 -0,030 0,000 Signifikan Kesehatan  X 13 0,917 0,159 0,000 Signifikan Kesehatan  X 15 -0,249 0,938 0,000 Signifikan Kesehatan  X 16 0,513 0,737 0,000 Signifikan Kesehatan  X 17 0,566 0,679 0,003 Signifikan Kemiskinan  SDM 0,173 0,970 0,007 Signifikan
Tabel  12  diperoleh  bahwa  indikator-indikator  pada variabel  ekonomi  dan  SDM  signifikan  dalam  membentuk variabel  kemiskinan.  Sedangkan  variabel  kesehatan  tidak signifikan  dalam  membentuk  variabel  kemiskinan.  Sehingga model pengukuran adalah.
Ekonomi = -0,081 kemiskinan SDM = 0,173 kemiskinan model pengukuran variabel kemiskinan adalah kemiskinan  dibentuk  oleh  variabel  laten  ekonomi  sebesar  - 0,081 dan variabel laten SDM sebesar 0,173.
V. KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan  yang  didapat  dari  Karakteristik  rumah tangga  miskin  per  desa/kelurahan  adalah  pada  variabel ekonomi,  rata-rata  persentase  rumah  tangga  miskin  per desa/kelurahan yang sumber penghasilan kepala rumah tangga per  bulan  dibawah  Rp.  600.000  (X 6 )  sebesar  91,80%  dengan keragaman  datanya  51,22%.  Serta  persentase  tertinggi  dan terendah  dari  indikator  tersebut  adalah  100%  dan  59,14%. Selanjutnya  pada  variabel    kesehatan,  rata-rata  persentase rumah  tangga  miskin  per  desa/kelurahan  yang  sumber  air minumnya berasal dari sumur/mata air tidak terlindung/sungai (X 10 ) sebesar 73,99%. Keragaman data sebesar 554,2% artinya keragaman  datanya  sangat  besar  dan  100%  merupakan persentase  terbesarnya  serta  persentase  terkecilnya  adalah 0,41%.  Sedangkan  pada  variabel  sumber  daya  manusia (SDM),  rata-rata  persentase  rumah  tangga  miskin  per desa/kelurahan yang pendidikan tertinggi kepala rumah tangga adalah  tidak  bersekolah/tidak  tamat  SD/hanya  SD  (X 18 ) sebesar  88,77%  dan  keragaman  datanya  45,23%.  Untuk persentase  terbesarnya  adalah  100%,  sedangkan  terendahnya sebesar  42.86%.  Indikator  yang  membentuk  secara  signifikan variabel  ekonomi adalah  X 3 ,  X 4 ,  X 5 ,  X 6 ,  X 7 ,  dan  X 8 . Sedangkan  Indikator  yang  membentuk  secara  signifikan variabel kesehatan adalah X 9 , X 10 , X 12 , X 13 , X 15 , X 16 , dan X 17 . Disimpulkan  pula  bahwa  indikator  ekonomi  dan  SDM membentuk  kemiskinan.  Saran  yang  diberikan  adalah  pada penelitian  ini  variabel  SDM  hanya  di  ukur  oleh  1  indikator, akan  lebih  baik  jika  ditambahkan  indikator-indikator  lagi. Serta  asumsi normal  multivariate pada  penelitian  ini  belum terpenuhi,  sehingga  pada  penelitian  berikutnya  dilakukan analisis CFA dengan pendekatan bayesian.
DAFTAR PUSTAKA [1] Data Statistik Indonesia. 2014. Dinamika Penduduk dan Perencanaan Pembangunan Daerah. Diakses tanggal 3 Maret 2014, dari http://www.datastatistik-indonesia.com
[1] Bollen,  K.  1989. Structural  Equations  With  Latent  Variabels .  USA: John Wiley & Sons, Inc.
[2] Hair,  Joseph  F,  William  C.  B.,  Barry  J.B.,  dan  Rolph  E.A.  1998. Multivariate  Data  Analysis ( Seventh  Edition ).  New  Jersey:  Prentice Hall.
[3] Johnson,  N.  And  Wichern,  D.  2002. Applied  Multivariate  Statistical Analysis , 5 th Edition . New Jersey: Prentice Hall, Englewood Cliffs.