Abstrak— Masyarakat  miskin  merupakan  suatu  kondisi dimana  fisik  masyarakat  yang  tidak  memiliki  akses  ke  sarana dan prasarana dasar lingkungan yang memadai dengan kualitas perumahan  dan  pemukiman  yang  jauh  di  bawah  standar kelayakan  serta  mata  pencaharian  yang  tidak  menentu. Indikator-indikator  untuk  menetukan  suatu  keluarga  termasuk dalam rumah tangga  miskin  mencakup dalam  dimensi ekonomi, kesehatan, dan sumber daya manusia (SDM). Pemerintah memi- liki  berbagai  program  penanggulangan  kemiskinan  yang  ter- integrasi  mulai  dari  program  penanggulangan  kemiskinan  ber- basis bantuan sosial, program penanggulangan kemiskinan yang berbasis  pemberdayaan  masyarakat  serta  program  penang- gulangan  kemiskinan  yang  berbasis  pemberdayaan  usaha  kecil. Penelitian  ini  memodelkan  program  bantuan  rumah  tangga miskin di Kabupaten Jombang berdasarkan indikator kesehatan, ekonomi,  dan  SDM  dengan  menggunakan Spatial  Structural Equation  Modeling (SEM  Spasial).  Hasil  pemodelan  SEM  dipe- roleh  bahwa  bantuan  rumah  tangga  miskin  di  Kabupaten  Jom- bang dipengaruhi oleh variabel kesehatan dan SDM. Sedangkan model  spasial  pada  persamaan  struktural  SEM  disimpulkan bahwa  bantuan  rumah  tangga  miskin  di  Kabupaten  Jombang dipengaruhi oleh kesehatan, ekonomi dan SDM. Hasil pemodelan spasial  pada  persamaan  struktural  memiliki  nilai  kesesuaian model yang lebih baik dibandingkan model SEM, sehingga model spasial lebih sesuai diterapkan dalam menentukan model rumah tangga miskin di Kabupaten Jombang.
Kata kunci : Rumah tangga miskin, SEM, SEM Spasial

## I. PENDAHULUAN
ngka kemiskinan di Indonesia pada tahun 2012 mencapai 29,13 juta atau sekitar 11,96%, sebagian besar penduduk miskin  berada  di  pulau  jawa  yaitu  15,36  juta  [1].  Jika dilihat  menurut  Propinsi  di  Pulau  Jawa,  angka  kemiskinan terbesar hingga Maret 2013 terdapat di Jawa Timur yaitu 4,77 juta  atau  sekitar  12,55%.  Pemerintah  memiliki  berbagai program  penanggulangan  kemiskinan  yang  terintegrasi  mulai dari  program  penanggulangan  kemiskinan  berbasis  bantuan sosial,  program  penanggulangan  kemiskinan  yang  berbasis pemberdayaan  masyarakat  serta  program  penanggulangan kemiskinan  yang  berbasis  pemberdayaan  usaha  kecil,  yang dijalankan  oleh  berbagai  elemen  pemerintah  baik  pusat maupun  daerah.Penanggulangan  kemiskinan  di  Jawa  Timur tidak  hanya  menjadi  tanggung  jawab  pemerintah  pusat  tetapi telah  menjadi  perhatian  pemerintah  daerah,  tidak  terkecuali pemerintah  daerah  Kabupaten  Jombang.Metode  yang  dapat diterapkan  untuk  memodelkan  kemiskinan  di  Kabupaten
Jombang  salah  satunya  adalah Structural  Equation  Modeling (SEM).  Metode  SEM  memiliki  kemampuan  untuk  menggam- barkan  pola  hubungan  antara  variabel  laten  dan  variabel indikator.Dalam  beberapa  kasus  seringkali  terdapat  suatu variabel  yang  dipengaruhi  oleh  aspek  kewilayahan  (spasial), dimana  pengamatan  di  suatu  lokasi  bergantung  pada pengamatan  di  lokasi  lain  yang  berdekatan.  Sehingga  untuk mengatasinya  perlu  dimasukkan  efek  spasial  dalam  model dengan  menggunakan  metode Spatial  Structural  Equation Modeling (SEM  Spasial).Pada  penelitian  ini  memodelkan program bantuan rumah tangga miskin di Kabupaten Jombang berdasarkan  indikator  kesehatan,  ekonomi,  dan  SDM  dengan menggunakan pemodelan Spatial Structural Equation Modeling (SEM Spasial). Unit penelitian yang akan digunakan adalah seluruh desa pada masing-masing Kecamatan di Kabu- paten  Jombang.  SEM  spasial  diduga  sebagai  metode  yang tepat  dalam  menentukan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi tingkat kemiskinan di suatu wilayah karena memperhitungkan pengaruh lokasi.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Confirmatory Factor Analysis (CFA)
Confirmatory  Factor  Analysis (CFA)  merupakan  metode yang  digunakan  untuk  menguji measurement  model yang menggambarkan  hubungan  antara  variabel  laten  dengan indikator-indikatornyayang  dinyatakan  dalam loading  factor (λ).Indikator  dikatakan  tidak  signifikan  dalam  mengukur dimensi  variabel  laten  bila  t<t (α,df) sehingga  dikatakan  tidak terbentuk  unidimensionalitas[2].Reliabilitas  variabel  laten dapat  diketahui  dengan  menghitung  nilai construct  reliability ( ρ c ).Variabel  laten  dikatakan  reliabel  jika  nilai Construct Reliability yang dihasilkan lebih besar sama dengan 0,5 [3].
B. Structural Equation Modeling(SEM)
Structural  model menggambarkan  hubungan  antara variabel  laten  independen  (eksogen)  dengan  variabel  laten dependen  (endogen).  Model  persamaan  struktural    untuk variabel laten adalah sebagai berikut [4].
η = B η + Γ  + (1) dimana η (eta)  adalah  vektor  variabel  random  dependen endogen  ( latent  endogenous )  dengan  ukuran m x 1 ,    (xi) adalah  vektor  variabel  random  independen  eksogen  ( latent exogenous )  dengan  ukuran n x 1 , B (beta)adalah  matrik koefisien yang menunjukkan pengaruh variabel laten endogen

## Pemodelan Spatial Structural Equation Modeling pada Rumah Tangga Miskin di Kabupaten Jombang
Mastari Rizki Fadillah dan Bambang Widjanarko Otok Statistika, FMIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 E-mail : bambang_wo@statistika.its.ac.id
A
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.2, (2014) 2337-3520 (2301-928X Print)                                D-273
terhadap  variabel  lainnya  dengan  ukuran m x m , Γ adalah koefisien  matrik  yang  menunjukkan  hubungan  dari  terhadap η dengan ukuran m x n , dan   (zeta) adalah vektor random error dengan  ukuran m x 1 ,  dengan  nilai  harapan  sama  dengan nol.Estimasi  parameter  model  SEM  menggunakan  metode Maximum Likelihood Estimation (MLE).

## C. Kesesuaian Model SEM
Indikator  kesesuaian  model  SEM  dapat  dilihat  dari beberapa  ukuran  diantaranya Chi-Square  Statistic,  Goodness of  Fit  Index (GFI) ,  Adjusted  Goodness  of  Fit  Index (AGFI) , Root  Mean  Square  Error  of  Approximation (RMSEA) , dan Comparative Fit Index (CFI) [3] . Nilai kritis  yang direkomen- dasikan  untuk  indikator-indikator  kesesuaian  model  tersebut ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai Kritis Indikator Kesesuaian Model Indikator Kesesuaian Model Model Fit Model Dapat Diterima Chi-square P-value 0 ≤ χ 2 ≤ 2 df
0,05 ≤ P-value ≤ 1,00 2 df ≤ χ 2 ≤ 3 df 0,01 ≤ P-value ≤ 0,05 GFI 0,95 ≤ GFI ≤ 1,00 0,90 ≤ GFI ≤ 0,95 AGFI 0,90 ≤ AGFI ≤ 1,00 0,85 ≤ AGFI ≤ 0,90 RMSEA 0 ≤ RMSEA ≤ 0,05 0,05 ≤ RMSEA ≤ 0,08 CFI 0,97 ≤ CFI ≤ 1,00 0,95 ≤ CFI ≤ 0,97
Sumber: Engel, Moosbrugger & Muller (2003)

## D. Skor Faktor
Skor  faktor  merupakan  estimasi  nilai  faktor  bersama.Skor faktor  digunakan  sebagai  data  yang  telah  direduksi  untuk analisis  statistik  lanjutan.Untuk  mengestimasinya  digunakan metode regresi berikut[5].
untuk k = 1,2,..., n (2) dimana adalah skor faktor ke- k , n adalah banyak observasi, adalah matrik estimasi loading faktor, S adalah matrik kovarian sampel, adalah vektor observasi ke- k , dan adalah vektor rataan untuk n observasi.

## E. Model Spasial Regresi Linear
Pengaruh  spasial  yang  sering  terjadi  pada  model  regresi adalah adanya autokorelasi spasial. Adanya unsur autokorelasi spasial  ini  menyebabkan  terbentuknya  parameter  spasial autoregresif  pada  proses  spasial  [6].  Kebergantungan  suatu wilayah dengan suatu lokasi yang berdekatan atau bertetangga di sekitarnya disebut dependensi spasial ( spatial dependence ). Untuk  mengukur  dependensi  spasial,  salah  satunya  meng- gunakan spatial  autocorrelation .  Ada  beberapa  metode  untuk menguji spatial autocorrelation , misalnya dengan Morans’I . Uji Morans’I dapat  digunakan  untuk  melihat  pola penyebaran dan menguji spatial autocorrelation [7].
 Pola penyebaran
Pola  penyebaran  dilihat ,  jika  nilai maka
data tersebut autokorelasi positif,
maka data tersebut
autokorelasi  negatif,  sedangkan  jika maka penyebaran data tersebut random.
 Uji spatial autocorrelation
Hipotesis yang digunakan adalah: H 0 : tidak ada spatial autocorrelation = 0 H 1 : ada spatial autocorrelation = 0 Statistik uji:
(3) Keputusan H 0 ditolak jika >
.

## F. Pembobot  Spasial
Metode  yang  digunakan  untuk  mendefinisikan  hubu-ngan persinggungan  ( contiguity )  antar  wilayah  pada  penelitian  ini adalah Queen  Contiguity (persinggungan  sisi-sudut);  men- definisikan = 1 untuk entity yang bersisian ( common side ) atau  titik  sudutnya  ( common  vertex )  bertemu    dengan regionyang  menjadi  perhatian, =  0    untuk  region  lainnya [8].

## G. Teori Kemiskinan
Kemiskinan  merupakan  suatu  keadaan  dimana  terjadi ketidakmampuan  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar  seperti ma-kanan,  pakaian,  tempat  berlindung,  pendidikan  dan kesehatan.Secara  garis  besar,  pemerintah  melakukan  berbagai langkah  untuk  menanggulangi  masalah  yang  diwujudkan dalam tiga paket program bantuan yaitu [9].
1. Paket  bantuan  program  I  adalah  bantuan  dan  perlindungan sosial.
2. Paket bantuan program II adalah pemberdayaan masyarakat (PNPM Mandiri).
3. Paket  bantuan  program  III  adalah  pemberdayaan  Usaha Mikro dan Kecil (UMK-KUR).

## III. M ETODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data Verifikasi  Rumah  Tangga  Miskin  Kabupaten  Jombang  tahun 2010  yang  diperoleh  dari  Badan  Perencanaan  Pem-bangunan Daerah  (BAPPEDA)  Kabupaten  Jombang.  Data  yang dikumpulkan  antara  lain  menyangkut  bidang  pendidikan, kesehatan,  perumahan,  sosial  ekonomi,  penghasilan  dan  aset rumah  tangga.  Unit  analisis  dalam  penelitian  ini  adalah  266 Desa di Kabupaten Jombang.

## B. Variabel Penelitian
Berikut  ini  merupakan  variabel-variabel  yang  digunakan sebagai variabel endogen dan variabel eksogen. Variabel  yang akan digunakan terdiri atas 3 variabel laten endogen (η) dan 1 variabel laten eksogen (ξ).
Tabel 2.

## Variabel Penelitian
Variabel Laten Variabel Indikator Kesehatan X 1.1
Persentase  rumah  tangga  yang  jenis  dinding bangunan  tempat  tinggalnya  terbuat  dari bambu/  rumbia/  kayu  berkualitas  rendah  per Desa
X 1.2 Persentase  rumah  tangga  yang  luas  kavling termasuk bangunan kurang dari 60 m 2 per Desa
X 1.3 Persentase  rumah  tangga  yang  jenis  lantai bangunan tempat tinggalnya terbuat dari tanah/ bambu/ kayu berkualitas rendah per Desa
X 1.4 Persentase  rumah  tangga  yang  tidak  memiliki septictank sebagai tempat pembuangan air tinja per Desa
X 1.5 Persentase  rumah  tangga  yang  sumber  air minumnya  berasal  dari  sumur/  mata  air  tidak
terlindung/ sungai per Desa
X 1.6
Persentase  rumah  tangga  yang  tidak  memiliki fasilitas  tempat  buang  air  besar  atau  bersifat umum per Desa
X 1.7 Persentase  rumah  tangga  yang  luas  bangunan tempat tinggalnya kurang dari 32 m2 per Desa
X 1.8
Persentase  rumah  tangga  yang  jenis  atap bangunan tempat tinggalnya bukan dari genteng per Desa
X 1.9 Persentase  rumah  tangga  yang  tidak  sanggup membayar  biaya  pengobatan  di  Puskesmas/ Poliklinik per Desa

## Ekonomi
Y 1.1 Persentase  rumah  tangga  yang  sumber  pene- rangannya tidak menggunakan listrik per Desa Y 1.2 Persentase  rumah  tangga  yang  menggunakan bahan  bakar  untuk  memasak  sehari-hari  adalah kayu bakar/ arang/ minyak tanah per Desa
Y 1.3
Persentase  rumah  tangga  yang  tidak  memiliki aset dengan nilai Rp 500.000 per Desa
Y 1.4 Persentase rumah tangga yang hanya mengkonsumsi  daging/  susu/  ayam  satu  kali
dalam seminggu per Desa Y 1.5 Persentase rumah tangga
yang status kepemilikan  bangunan  tidak  milik  sendiri  per Desa Y 1.6
Persentase  rumah  tangga  yang  tidak  sanggup membeli satu set pakaian baru dalam setahun per Desa Y 1.7
Persentase  rumah  tangga  yang  hanya  sanggup makan  sebanyak  satu/  dua  kali  dalam  sehari  per Desa Y 1.8 Persentase  rumah  tangga  yang  penghasilan kepala  rumah  tangga  per  bulan  dibawah  Rp.
600.000 per Desa
SDM Y 2.1 Persentase  rumah  tangga  dengan  pendidikan tertinggi  kepala  kepala  rumah  tangga,  tidak sekolah/ tidak tamat SD/ hanya SD per Desa Bantuan Rumah Tangga Miskin Y 3.1 Persentase  rumah  tangga  yang  memilih  paket bantuan Program I (bantuan perlindungan sosial) per Desa
Y 3.2 Persentase  rumah  tangga  yang  memilih  paket bantuan  Program  II  (bantuan  pemberdayaan masyarakat dan pemberdayaan usaha  mikro) per Desa

## C. Metode Analisis Data
Berikut  merupakan  tahapan  analisis  yang  akan  digunakan untuk mencapai tujuan penelitian.
a. Melakukan pengujian asumsi normal mutivariat.
b. Melakukan  analisis  faktor  konfirmatori  ( Confirmatory Factor Analysis ).
c. Menyusun model konseptual.
Gambar. 1. Diagram Jalur Model Konseptual
d. Mengkonversi  diagram  jalurnya  ke  dalam  persamaan struktural.
e. Mengidentifikasi model.
f. Mengevaluasi kesesuaian model ( Goodness of Fit ).
g. Menghitung  skor  faktor  untuk  masing-masing  variabel laten.
h. Membentuk matrik bobot spasial.
i. Mendapatkan data baru untuk analisis SEM Spasial.
j. Melakukan  pengujian  Morans’I  untuk  melihat  autokorelasi spasialnya.
k. Melakukan  analisis  SEM  Spasial  dengan  mengkonversikan data skor faktor terboboti ke dalam persamaan struktural.
Gambar. 2. Diagram Jalur Model Spasial
l. Mendapatkan  nilai  estimasi  parameter  spasial  dalam persamaan struktural SEM.
m. Mengevaluasi  kesesuaian  model  ( Goodness  of  Fit )  untuk melihat kebaikan model.
n. Menginterpretasikan  dan  menyimpulkan  hasil  yang  telah diperoleh.

## IV. ANALISIS PEMBAHASAN

## A. Pengujian Asumsi Normal Multivariat
Pengujian  normal  multivariat  menggunakan  plot multivariat  dimana  bila  daerah  di  bawah  kurva multivariat lebih  dari  50%  maka  H 0 diterima  atau  data  mengikuti distribusi  normal  multivariat.  Dari  hasil  pengujian  pada  data penelitian,  diperoleh  nilai multivariat  sebesar  0,6053 (60,53%) yang berarti gagal tolak H 0 sehingga dapat dikatakan bahwa data mengikuti distribusi normal multivariat.

## B. CFA pada Variabel Laten Kesehatan
Pada  CFA  untuk  variabel  laten  kesehatan,  terdapat sembilan indikator yang digunakan. Hasilnya diperoleh bahwa model  dalam  keadaan over  identified sehingga  perlu  dilakukan pengujian  kesesuaian  model  ( goodness  of  fit ).  Kriteria kesesuaian model yang dihasilkan menunjukkan bahwa model CFA  tersebut  kurang  sesuai  sehingga  diperlukan  modifikasi pada  model  untuk  mendapatkan  model  yang  lebih  baik sehingga dapat digunakan untuk
analisis
selanjutnya.Berdasarkan  pengujian  nilai loading  factor , indikator  X 1.7 (rumah  tangga  yang  tidak  sanggup  membayar biaya  pengobatan  di  Puskesmas/  Poliklinik)  memiliki  nilai loading  factor terendah  dan  P- value lebih  besar  dari  tingkat signifikansi  (0,759  >  0,1)  sehingga  indikator  X 1.7 dinyatakan tidak valid dan tidak diikutkan dalam analisis selanjutnya.Modifikasi  model  CFA  variabel  laten  kesehatan ditampilkan pada Gambar 3.

## Gambar. 3.  Model CFA Variabel Laten Kesehatan Setelah Modifikasi
Pengujian  kesesuaian  model  modifikasi  ditunjukkan  pada Tabel 3 sebagai berikut.
Tabel 3. Kesesuaian Model CFA Modifikasi Variabel Laten Kesehatan Goodness of Fit Index Model Keterangan Chi-square 16,016 Model Fit P- value 0,312 Model Fit RMSEA 0,023 Model Fit GFI 0,985 Model Fit AGFI 0,962 Model Fit CFI 0,998 Model Fit
Tabel 3 menunjukkan bahwa  model  CFA telah  memenuhi kriteria  kesesuaian  model.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa indikator-indikator  yang  digunakan  dalam  mengukur  variabel laten  kesehatan  sesuai  untuk  diterapkan  dalam  panentuan model  bantuan  rumah  tangga  miskin  di  Kabupaten Jombang.Selanjutnya  dilakukan  pengujian  terhadap loading factor yang  dihasilkan  untuk  mengetahui  besarnya  pengaruh indikator  dalam  mengukur  variabel  laten  kesehatan.Tabel berikut  merupakan  nilai loading  factor dan  P- value dari masing-masing indikator.
Tabel 4 Estimasi Parameter CFA Variabel Laten Kesehatan
Indikator Loading Factor Error P- value Keterangan X 1.1 0,907 0,177 0,000 Signifikan X 1.2 -0,108 0,988 0,072 Signifikan X 1.3 1,019 -0,038 0,000 Signifikan X 1.4 0,561 0,685 0,000 Signifikan X 1.5 -0,292 0,915 0,000 Signifikan X 1.6 0,491 0,759 0,000 Signifikan X 1.8 -0,252 0,936 0,000 Signifikan X 1.9 -0,169 0,971 0,004 Signifikan Indikator  X 1.1 dan  X 1.3 memiliki  nilai loading  factor terbesar  yaitu  0,907  dan  1,019.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa indikator  X 1.1 (rumah  tangga  yang  jenis  dinding  bangunan tempat  tinggalnya  terbuat  dari  bambu/  rumbia/  kayu  ber- kualitas  rendah)  dan  X 1.3 (rumah  tangga  yang  jenis  lantai bangunan  tempat  tinggalnya  terbuat  dari  tanah/  bambu/  kayu berkualitas  rendah)  memberikan  pengaruh  yang  paling  besar terhadap variabel laten kesehatan.
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  konsistensi  dari  variabel laten  kesehatan  menggunakan nilai construct  reliability (CR). Nilai  CR  yang  dihasilkan  variabel  laten  kese-hatan  adalah
0,464 0,5  sehingga  dapat  dikatakan  reliabel  namun memiliki konsistensi cukup kecil.

## C. CFA pada Variabel Laten Ekonomi
Variabel  laten  ekonomi  diukur  dengan  delapan  indikator yaitu  Y 1.1 sampai  Y 1.8 .Model  CFA  yang  diperoleh  berada dalam  keadaan over  identified sehingga  perlu  dilakukan pengujian  kesesuaian  model  ( goodness  of  fit ).  Berdasarkan pengujian  nilai loading  factor ,  indikator  Y 1.1 (rumah  tangga yang  sumber  penerangannya  tidak  meng-gunakan  listrik)  dan Y 1.2 (menggunakan  bahan  bakar  untuk  memasak  sehari-hari adalah  kayu  bakar/  arang/  minyak  tanah)  memiliki  nilai loading  factor terendah  dan  P- value lebih  besar  dari  tingkat signifikansi (0,335 > 0,1 dan 0,992 > 0,1) sehing-ga indikator Y 1.1 dan Y 1.2 dinyatakan tidak valid dan tidak di-ikutkan dalam analisis  selanjutnya.Hasil  pengujian  kesesuaian  model menunjukkan  bahwa  model  CFA  variabel  laten  eko-nomi tidak  memenuhi  kriteria  model  sesuai  sehingga  diper-lukan modifikasi untuk memperoleh model yang lebih sesuai.
Hasil  modifikasi  model  CFA  variabel  laten  ekonomi ditampilkan pada Gambar 4.
Gambar.  4. Model CFA Variabel Laten Ekonomi Setelah Modifikasi
Pengujian  kesesuaian  model  ( goodness  of  fit )  dari  model CFA hasil modifikasi dapat dilihat dalam Tabel 5.
Tabel 5.
Kesesuaian Model CFA Modifikasi Variabel Laten Ekonomi
Goodness of Fit Index Model Keterangan Chi-square 6,644 Model Fit P- value 0,467 Model Fit RMSEA 0,000 Model Fit GFI 0,992 Model Fit AGFI 0,976 Model Fit CFI 1,000 Model Fit
Pada Tabel 5 diketahui bahwa model CFA hasil modifikasi telah  memenuhi  kriteria  model  sesuai.  Hal  ini  berarti  bahwa indikator-indikator  yang  digunakan  cukup  sesuai  untuk diterapkan dalam mengukur variabel laten ekonomi.Selanjutnya  dilakukan  pengujian  terhadap loading factor yang  dihasilkan  untuk  mengetahui  besarnya  pengaruh indikator dalam mengukur variabel laten ekonomi, yang dapat dilihat  dalam  Tabel  6.  Dari  tabel  tersebut  diketahui  bahwa indikator  Y 1.6 dan  Y 1.7 memiliki  nilai loading  factor terbesar yaitu  0,889  dan  0,680.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  indikator Y 1.6 (rumah  tangga  yang  tidak  sanggup  membeli  satu  set pakaian  baru  dalam  setahun)  dan  Y 1.7 (rumah  tangga  yang hanya  sanggup  makan  sebanyak  satu/dua  kali  dalam  sehari) memberikan  pengaruh  yang  paling  besar  terhadap  variabel laten ekonomi.
Tabel 6.

## Estimasi Parameter CFAVariabel Laten Ekonomi
Indikator Loading Factor Error P- value Keterangan Y 1.3 0,406 0,835 0,000 Signifikan Y 1.4 0,249 0,938 0,006 Signifikan Y 1.5 0,184 0,966 0,024 Signifikan Y 1.6 0,888 0,211 0,000 Signifikan Y 1.7 0,679 0,539 0,000 Signifikan Y 1.8 0,256 0,934 0,000 Signifikan
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  konsistensi  dari  variabel laten  ekonomi  menggunakan  nilai construct  reliability (CR). Nilai CR yang dihasilkan variabel laten ekonomi adalah 0,551 sehingga dapat dikatakan reliabel.

## D. Structural Equation Modeling (SEM)
Setelah diperoleh indikator yang valid dan reliabel melalui confirmatory  factor  analysis (CFA),  selanjutnya  adalah membentuk model struktural berdasarkan model dugaan.Terdapat 3 model dugaan yaitu SDM dipengaruhi oleh kesehatan, ekonomi dipengaruhi oleh kesehatan dan SDM, dan bantuan dipengaruhi oleh kesehatan, SDM dan ekonomi.Hubungan  kausalitas  dan  model  strukturalnya  dapat dilihat melalui Gambar 5.
Model struktural pada Gambar 5 memiliki nilai df sebesar 114  sehingga  model  tersebut  dikatakan  dalam  keadaan over identified ,  sehingga  perlu  dilakukan  pengujian  kesesuain model  ( goodness  of  fit ).  Hasil  pengujian  kesesuaian  model persamaan  struktural  belum  memenuhi  kriteria  kesesuaian model sehingga perlu dilakukan modifikasi untuk memperoleh model  yang lebih baik.Sebelum dilakukan  modifikasi terlebih dahulu  dilihat  nilai  koefisien  jalur  untuk  mengetahui  para- meter  yang  signifikan.  Parameter  yang  tidak  signifikan  tidak akan diikutkan dalam modifikasi. Hasil pengujian signifikansi parameter model struktural diperoleh bahwa koefisien variabel laten ekonomi tidak berpengaruh signifikan terhadap bantuan. Oleh  karena  itu  pada  modifikasi  model  struktural,  hubungan ekonomi terhadap bantuan tidak diikutkan serta indikator X 1.2 (rumah  tangga  yang  luas  kavling  termasuk  bangunan  kurang dari  60  m 2 )  juga  tidak  diikutkan  dalam  modifikasi  model struktural.
Gambar. 5. Model Struktural
Hasil  modifikasi  model  struktural  ditampilkan  pada Gambar 6.
Gambar. 6. Model Struktural Hasil Modifikasi dan Signifikan
Dari  Gambar  6  diperoleh  nilai  df  sebesar  92  yang  berarti model struktural  hasil  modifikasi telah berada dalam  keadaan over  identified sehingga  diperlukan  pengujian  kesesuaian model  ( goodness  of  fit )  untuk  mengetahui  kebaikan  model struktural  hasil  modifikasi.  Hasil  pengujian  kesesuaian  model struktural hasil modifikasi ditunjukkan dalam Tabel 7.
Tabel 7.
Kesesuaian Model Persamaan Struktural Hasil Modifikasi
Goodness of Fit Index Model Keterangan Chi-square 414,040 Model cukup diterima P- value 0,000 Model cukup diterima RMSEA 0,115 Model cukup diterima GFI 0,846 Model cukup diterima AGFI 0,772 Model cukup diterima CFI 0,829 Model cukup diterima
Berdasarkan  Tabel  7  diketahui  bahwa  model  struktural hasil  modifikasi  telah  cukup  memenuhi  kriteria  kesesuaian model.Sehingga  selanjutnya  dilakukan  pengujian  signifikansi parameter  model  struktural.Hasil  pengujian  signifikansi parameter ditunjukkan dalam tabel berikut.
Tabel 8. Estimasi Parameter Persamaan Struktural Hasil Modifikasi Hubungan Koefisien Jalur P- value Keterangan Y 2.1 <--- Kesehatan -0,383 0,007 Signifikan Ekonomi <--- Kesehatan 0,202 0,072 Signifikan Bantuan <--- Y 2.1 0,200 0,003 Signifikan Bantuan <--- Kesehatan 0,325 0,012 Signifikan Ekonomi <--- Y 2.1 0,143 0,078 Signifikan
Berdasarkan  hasil  estimasi  parameter  model  struk-tural hasil modifikasi pada Tabel 8 diperoleh model sebagai berikut. SDM      = -0,383 Kesehatan Ekonomi    = 0,202 Kesehatan + 0,143 SDM Bantuan    = 0,325 Kesehatan + 0,200 SDM
Dari model yang terbentuk dapat diketahui bahwa variabel laten  kesehatan  memiliki  pengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap  variabel  laten  SDM.  Variabel  laten  kesehatan  dan variabel  laten  SDM  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  variabel  laten  ekonomi.  Sedangkan  untuk  model bantuan,  variabel  laten  kesehatan  dan  variabel  laten  SDM
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.2, (2014) 2337-3520 (2301-928X Print)                                D-277
memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  variabel laten bantuan rumah tangga miskin di Kabupaten Jombang.

## E. Pengujian Morans’I
Pengujian Morans’I dilakukan  untuk  melihat  pola penyebaran  dan  menguji  autokorelasi  spasialnya.  Hasil pengujian Morans’I sebagai berikut.
 Pola Penyebaran Pola  penyebaran  data  pada  setiap  variabel  memiliki autokorelasi positif yang ditunjukkan oleh nilai
.
 Uji Autokorelasi Spasial
Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut.
H 0 : Tidak ada autokorelasi spasial H 1 : Ada autokorelasi spasial
Statistik Uji:
Nilai  statistik  uji  atau  Z Hitung dari  masing-masing variabel dirangkum dalam Tabel 4.14.
Tabel 10. Nilai Statistik Uji Masing-masing Variabel Variabel Z Hitung Z Tabel Kesehatan 1.0655 1,64 Ekonomi 0.0302 1,64 SDM 0.2009 1,64 Bantuan 0.0033 1,64
Berdasarkan  Tabel  11  diketahui  bahwa  nilai  Z hitung dari masing-masing  variabel  lebih  kecil  dari  nila  Z tabel maka diputuskan  untuk  tolak  H 0 .Sehingga  disimpulkan  bahwa  data memiliki autokorelasi spasial.

## F. Pemodelan Spasial pada Persamaan Struktural
Pemodelan  spasial  pada  persamaan  struktural  SEM ditampilkan pada Gambar 4.18.
Gambar . 7.  Model Spasial pada Persamaan Struktural
Hasil pengujian kesesuaian  model spasial pada persamaan struktural  diperoleh  nilai Chi-square sebesar  0,000  dan  CFI sebesar  1,000yang  artinya  model  telah  memenuhi  kriteria kesesuaian  model  dan  hasilnya  lebih  baik  diban-dingkan model  SEM,  sehingga  dapat  dikatakan  model  spasial  lebih sesuai  untuk  memodelkan  bantuan  rumah  tangga  miskin  di Kabupaten Jombang.
Berdasarkan hasil estimasi parameter model spasial pada Tabel 4.14 diperoleh model sebagai berikut.
SDM ( W ) = -0,564 Kesehatan ( W ) Ekonomi ( W ) = 0,260 Kesehatan ( W ) + 1,022 SDM ( W )
Bantuan ( W ) =  0,559  Kesehatan ( W ) +  0,401  SDM ( W ) + 0,228Ekonomi ( W )
Tabel  11.
Estimasi Parameter Model Spasial pada Persamaan Struktural
Hubungan Koefisien Jalur P- value Keterangan WSDM <--- WKesehatan -0,564 0,000 Signifikan WEkonomi <--- WKesehatan 0,260 0,000 Signifikan WEkonomi <--- WSDM 1,022 0,000 Signifikan WBantuan <--- WSDM 0,401 0,002 Signifikan WBantuan <--- WEkonomi 0,228 0,046 Signifikan WBantuan <--- WKesehatan 0,559 0,000 Signifikan
Dari  model  yang  terbentuk  dapat  diketahui  bahwa variabel  kesehatan  terboboti  memiliki  pengaruh  negatif  dan signifikan terhadap variabel SDM terboboti.Variabel kesehatan  terboboti  dan  variabel  SDM  terboboti  memiliki pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  variabel  ekonomi terboboti.Sedangkan untuk model bantuan, variabel kesehatan, variabel SDM dan variabel ekonomi memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap variabel bantuan rumah tangga miskin di Kabupaten Jombang.

## V. PENUTUP
Berdasarkan  hasil  analisis  diperoleh  kesimpulan  bahwa pemodelan structural equation modeling (SEM) menghasilkanmodel  bantuan  yang    dipengaruhi  secara  positif oleh variabel laten kesehatan dan variabel laten SDM.Sedangkan model bantuan pada pemodelan SEM spasial dipengaruhi  secara  positif  oleh  variabel  kesehatan,  variabel SDM  dan  variabel  ekonomi.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa apabila  kesehatan,  SDM,  dan  ekonomi  rumah  tangga  miskin meningkat  atau  dalam  keadaan  baik  maka  bantuan  untuk rumah  tangga  miskin  yang  diberikan  pemerintah  dapat dimanfaatkan  dengan  baik  untuk  meningkatkan  kesejahteraan rumah tangga miskin di Kabupaten Jombang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] BPS.  (2013). Jumlah  dan  Persentase  Penduduk  Miskin  Menurut
Propinsi  September  2012  -  Maret  2013 .  Dipetik  23  Maret,  2014,  dari Badan Pusat Statistik: http://www.bps.go.id/brs_file/kemiskinan_01jul13.pdf [2] Ferdinand,  A.  2002. Structural  Equation  Modeling  dalam  Penelitian Manajemen (2nd Edition ed.). Semarang: BP UNDIP.
[3] Ghozali,  I.,  dan  Fuad,  I.  2005. Structural  Equation  Modeling:  Teori, Konsep,  dan  Aplikasi  Dengan  Program  Lisrel  8.54 (1 st Edition). Semarang: Universitas Diponegoro.
[4] Bollen,  K.  A.  (1989). Structural  Equation  Modeling  With  Latent Variables. United States of America: John Wiley & Sons, Inc.
[5] Johnson, R.A., dan Wichern, D.W. 1998. Applied Multivariat Statistical Analysis. Prentice Hall, Englewood Cliffs: New Jersey.
[6] Anselin,  L.  (1988). Spatial  Econometrics  :  Methods  and  Models.
Dordrectht, The Netherlands: Kluwer Academic Publishers.
[7] Fotheringham,  A.S.,  Brunsdon,  C.  dan  Charlton,  M.,  (2002), Geographically  Weighted  Regression ,  John  Wiley  &  Sons,  LTD, England.
[8] BPS.  (2008). Program  Penanggulangan  Kemiskinan  di  Indonesia . Dipetik 8 Maret, 2014, dari www.tnp2k.go.id:
http://www.tnp2k.go.id/id/ program/sekilas/