Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya
Vol.10, No.2, Juli 2024, pp. 331~343
DOI:10.31605/saintifik.v10i2.485
ISSN 2622-8904 (online)

## Penerapan Regresi Logistik Dalam Analisis Pengeluaran Rumah Tangga Masyarakat Daerah Terpencil di Kabupaten Keerom
Radian J. Situmeang 1 , Aryanto 2 , Agustinus Langowuyo 3 1,2,3 Universitas Cenderawasih, Indonesia e-mail: radian@fmipa.uncen.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  dampak  kurangnya  akses  listrik  PLN  terhadap pengeluaran  rumah  tangga  masyarakat  desa  terpencil  di  Kabupaten  Keerom.  Metode  yang  digunakan adalah  kombinasi  statistik  sosial  dan  regresi  logistik  untuk  memodelkan  data  survei  yang  dikumpulkan. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan mendalam mengenai pengeluaran rumah tangga  di  berbagai  desa  terpencil,  yang  diharapkan  dapat  membantu  pemerintah  dalam  upaya meningkatkan  kualitas hidup  masyarakat  tersebut.  Signifikansi studi ini terletak  pada  kontribusinya dalam pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  kebutuhan  energi  di  beberapa  desa  terpencil  serta  bagaimana  akses listrik dapat memengaruhi standar hidup. Temuan studi ini akan menjadi sumber informasi berharga bagi pembuat kebijakan dan pemangku kepentingan di sektor energi untuk merancang strategi yang efektif dalam penyediaan energi berkelanjutan bagi masyarakat terpencil.
Kata kunci : Regresi Logistik, Pengeluaran Rumah Tangga, Kebutuhan Energi, Komunitas Terpencil

## 1. PENDAHULUAN
Listrik telah diakui sebagai aspek penting dalam kehidupan manusia, karena sangat penting untuk kegiatan sehari-hari dan pertumbuhan ekonomi (Habib, 2021; Komuna et al., 2021). Akses ke listrik sangat penting di daerah pedesaan, di mana masyarakat masih bergantung pada sumber energi tradisional seperti minyak tanah dan solar, yang mahal dan berbahaya bagi lingkungan. Penyediaan listrik sangat penting dalam mengurangi kemiskinan  dan  meningkatkan  kualitas  hidup  masyarakat  pedesaan  (Baihaki et  al., 2023).  Namun,  akses listrik masih menjadi tantangan bagi banyak masyarakat, terutama di daerah terpencil. Hal ini sering terjadi karena sulitnya dan mahalnya biaya penyediaan listrik di daerah-daerah tersebut.
Minimnya  akses  listrik  di  pedesaan  terpencil,  seperti  Kabupaten  Keerom,  menimbulkan  tantangan besar  bagi  masyarakat,  karena  berdampak  pada  aktivitas  sehari-hari  dan  kualitas  hidup  mereka.  Di  daerah yang  tidak  memiliki  listrik  PLN  (Perusahaan  Listrik  Negara),  masyarakat  seringkali  harus  mengandalkan sumber energi tradisional yang mahal, sehingga meningkatkan pengeluaran rumah tangga mereka. Penelitian ini  bertujuan  untuk  menganalisis  dampak  kekurangan  akses  listrik  terhadap  pengeluaran  rumah  tangga masyarakat di Kabupaten Keerom.
Desa-desa  terpencil  di  Kabupaten  Keerom  seringkali  kesulitan  mendapatkan  sumber  listrik  yang dapat  diandalkan.  Hal  ini  menyebabkan  tingkat  elektrifikasi  yang  buruk,  yang  pada  gilirannya mempengaruhi  kehidupan  sehari-hari  dan  kegiatan  ekonomi  penduduk  desa.  Pemerintah  telah  membuat komitmen  untuk  menyediakan  listrik  yang  cukup  ke  daerah-  daerah  terpencil,  dan  penelitian  ini  akan memberikan wawasan berharga tentang keadaan elektrifikasi di Kabupaten Keerom saat ini dan memberikan rekomendasi untuk perbaikan.
Penyediaan  listrik  yang  memadai  di  Kabupaten  Keerom  akan  membuka  peluang  bagi  peningkatan ekonomi  lokal,  terutama  di  sektor-sektor  yang  bergantung  pada  listrik,  seperti  industri  kecil,  pertanian modern, dan layanan kesehatan. Selain itu, ketersediaan listrik yang stabil akan memungkinkan akses yang lebih  baik  terhadap  teknologi  dan  informasi,  yang  pada  akhirnya  dapat  meningkatkan  kualitas  pendidikan dan keterampilan masyarakat. Dengan demikian, upaya untuk meningkatkan elektrifikasi di daerah ini bukan hanya  soal  memenuhi  kebutuhan  dasar,  tetapi  juga  memperkuat  fondasi  pembangunan  berkelanjutan  yang dapat membawa perubahan positif bagi generasi mendatang.
Regresi logistik merupakan metode analisis statistik yang digunakan untuk memprediksi probabilitas suatu  kejadian  berdasarkan  variabel-variabel  independent  (Rajagukguk et  al., 2015;  Naufal  &  Susetyo, 2020).  Dalam  konteks  analisis  pengeluaran  rumah  tangga  di  daerah  terpencil  seperti  Kabupaten  Keerom, regresi  logistik  dapat  digunakan  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pengeluaran rumah  tangga,  seperti  akses  terhadap  listrik,  tingkat  pendidikan,  sumber  pendapatan,  dan  akses  terhadap layanan dasar lainnya. Dengan menggunakan regresi logistik, penelitian ini dapat mengeksplorasi bagaimana variabel-variabel tersebut berkontribusi terhadap keputusan pengeluaran rumah tangga, serta seberapa besar pengaruh akses listrik terhadap stabilitas ekonomi rumah tangga di wilayah tersebut. Hasil analisis ini akan memberikan  wawasan  penting  untuk  merumuskan  kebijakan  yang  lebih  efektif  dalam  meningkatkan kesejahteraan masyarakat di daerah terpencil.

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  ini  akan  menjadi kombinasi  statistik  sosial  dan  model  regresi  logistik.  Studi ini  akan  menggunakan  data  survei  untuk  mengumpulkan  informasi  tentang  pengeluaran  rumah  tangga masyarakat di daerah terpencil tanpa listrik PLN di Kabupaten Keerom. Data survei akan dianalisis dengan menggunakan  analisis  deskriptif  dan  analisis  statistik  kuantitatif.  Selain  itu,  model  regresi  logistik  akan digunakan untuk memodelkan data survei, memungkinkan peneliti untuk mengidentifikasi hubungan antara kurangnya akses terhadap listrik dan pengeluaran rumah tangga.
Signifikansi penelitian ini adalah berupaya memahami faktor-faktor yang mempengaruhi pemilihan sumber  listrik  oleh  masyarakat  desa  terpencil  di  Kabupaten  Keerom.  Studi  ini  juga  bertujuan  untuk memberikan  rekomendasi  praktis  kepada  pemerintah  tentang  bagaimana  meningkatkan  ketersediaan  listrik ke  desa-desa  terpencil,  yang  akan  berdampak  positif  pada  kualitas  hidup  dan  peluang  pengembangan ekonomi  masyarakat  yang  tinggal  di  daerah  tersebut.  Kajian  ini  mengisi  kesenjangan  literatur  yang  ada dengan  memfokuskan  secara  khusus  pada  situasi  di  Kabupaten  Keerom,  memberikan  analisis  yang komprehensif dan terkini tentang tantangan dan peluang untuk pelayanan listrik kepada desa-desa terpencil.
Penerapan  regresi  logistik  dalam  analisis  pemilihan  sumber  listrik  utama  oleh  masyarakat  desa  di Kabupaten Keerom menjadi fokus kajian penelitian ini. Kajian dilakukan dengan tujuan untuk menemukan sumber  listrik  utama  yang  paling  tepat  dan  berkelanjutan  bagi  masyarakat  desa  terpencil  di  kabupaten tersebut.  Pemilihan  sumber  utama  listrik  sangat  penting  untuk  kesejahteraan  masyarakat  tersebut  dan memiliki implikasi yang signifikan terhadap kualitas hidup mereka. Dengan meningkatnya kebutuhan akses energi  di  daerah  terpencil, kajian  ini  dilakukan  untuk memberikan  wawasan  berharga  bagi  para  pengambil keputusan dan pemangku kepentingan di sektor energi.

## 2.1 Tahapan Review
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nugroho et  al (2009)  bertujuan  untuk  menganalisis  faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat daya beli konsumen terhadap tenaga listrik sektor rumah tangga di Kota Salatiga. Survei  dilakukan  terhadap  500  rumah  tangga  dengan  menggunakan  metode random  sampling untuk mengumpulkan data keterjangkauan listrik. Data yang terkumpul dianalisis menggunakan regresi linier untuk mengetahui pengaruh empat variabel independen (pendapatan rata-rata per bulan, konsumsi energi rata-rata per  bulan,  jumlah  anggota  rumah  tangga,  dan  daya  listrik  yang  tersedia)  terhadap  keterjangkauan  listrik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keterjangkauan listrik dipengaruhi secara signifikan oleh tiga variabel independen  yaitu  pendapatan  rata-rata  per  bulan,  konsumsi  energi  rata-rata  per  bulan,  dan  ketersediaan listrik, sedangkan jumlah anggota rumah tangga tidak berpengaruh signifikan.
Kajian yang dilakukan oleh Kali (2012) tersebut memberikan wawasan tentang determinan daya beli konsumen  terhadap  tenaga  listrik  sektor  rumah  tangga  di  Kota  Salatiga.  Temuan  menunjukkan  bahwa meningkatkan  pendapatan  rumah  tangga  dan  mengurangi  konsumsi  energi  bulanan  dapat  menyebabkan peningkatan  daya  beli  konsumen  untuk  listrik.  Informasi  ini  dapat  digunakan  oleh  pembuat  kebijakan  dan penyedia listrik untuk meningkatkan akses listrik dan memastikan energi yang terjangkau untuk semua.
Dalam  penelitian  ini,  penulis  Agustinus  Kali  bertujuan  untuk  mengetahui  dampak  program  listrik perdesaan  terhadap  kegiatan  sosial  masyarakat  di  Kecamatan  Dolo, Kabupaten Sigi. Penelitian dilakukan melalui  survei  lapangan  dan  wawancara  dengan  warga Kecamatan  Langaleso  di  Dolo.  Tujuan  penelitian
tersebut  adalah  untuk  mengetahui  tingkat  pengetahuan  masyarakat  tentang  listrik  dan  penggunaannya, menilai dampak elektrifikasi perdesaan terhadap kegiatan ekonomi dan sosial, serta mengevaluasi efektivitas program elektrifikasi perdesaan yang dilaksanakan oleh pemerintah.
Kajian  Kali  (2012) menemukan bahwa  ketersediaan listrik  di  pedesaan berdampak  positif terhadap kegiatan  produktif  seperti  kios,  toko,  industri  kecil,  dan  industri  rumah  tangga.  Hal  itu  juga  menunjukkan bahwa program listrik perdesaan berdampak signifikan terhadap pola hidup masyarakat. Berdasarkan temuan tersebut,  studi  menyoroti  pentingnya  program  listrik  pedesaan  dalam  meningkatkan  kegiatan  ekonomi  dan sosial  masyarakat  pedesaan.  Hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  acuan  untuk  pengembangan  dan implementasi  program  elektrifikasi  perdesaan  ke  depan,  serta  dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi efektivitasnya dalam meningkatkan kualitas hidup masyarakat pedesaan.
Penelitian analisis pengeluaran rumah tangga masyarakat terpencil ini merupakan bidang penelitian yang  masuk  dalam  agenda  riset  LPPM  Universitas  Cenderawasih  yaitu  Bidang  Kebijakan  Kependudukan dan  Pemberdayaan  masyarakat.  Adapun  peta   jalan  bidang  tersebut  digambarkan  pada  gambar  berikut  ini (LPPM, 2023).
Gambat 1. Peta  jalan bidang
Untuk mencapai ini, kami akan menggunakan kombinasi metode statistik sosial dan regresi logistik untuk memodelkan data survei. Survei ini akan mengumpulkan data pengeluaran rumah tangga dan kualitas hidup  di  desa-desa  terpencil  sasaran.  Kami  kemudian  akan  menganalisis  data  untuk  menarik  kesimpulan tentang pola pengeluaran rumah tangga dan dampak kurangnya akses listrik terhadap kualitas hidup.
Setelah  kami  menganalisis  data,  kami  akan  menginterpretasikan  temuan  studi  untuk  memberikan rekomendasi  bagi  pembuat  kebijakan  dan  pemangku  kepentingan  di  sektor  energi  untuk  mengembangkan strategi yang efektif dalam memberikan solusi energi berkelanjutan kepada masyarakat terpencil. Temuan ini akan  disajikan  dalam  laporan  penelitian  yang  komprehensif,  yang  akan  merangkum  masalah  penelitian, pertanyaan penelitian, metodologi, analisis data, temuan studi, dan rekomendasi.
Terakhir,  kami  akan  mengkomunikasikan  hasil  studi  kepada  pemangku  kepentingan  terkait, termasuk  pembuat  kebijakan,  pejabat  pemerintah,  dan  perwakilan  dari  sektor  energi,  untuk  meningkatkan kesadaran akan studi dan mempromosikan penerapan solusi yang direkomendasikan. Studi ini penting karena akan  memberikan  kontribusi  untuk  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  kebutuhan  energi  di  desa-desa terpencil  dan  bagaimana  akses  listrik dapat  mempengaruhi  standar  hidup,  dan  memiliki  potensi  untuk meningkatkan kualitas hidup masyarakat di Kabupaten Keerom dan sekitarnya.
Gambar 2. Roadmap Penelitian

## 2.2 Pengolahan Data

## 2.2.1 Analisis Regresi Logistik
Analisis regresi logistik merupakan analisis yang menentukan bentuk hubungan antara variabel respon dan variabel faktor,  dengan variabel respon bersifat kategorik.  Regresi logistik  biner  merupakan  salah  satu dari jenis regresi logistik yang mana variabel respon hanya terdiri dari dua nilai kategori (bernilai 0 dan 1). Respon  yang  terdiri  dari  dua  kategori  memiliki  peluang  kejadian  yang  dapat  diilustrasikan  seperti  pada Tabel 1.
Tabel 1. Peluang Sukses dari variable respon Y (kejadian) Nilai Peluang Kejadian Sukses 1 ( ) 1 P Y  = =
Tidak Sukses 0 ( ) 0 1
P Y  = = −
Asumsi kategorik yang berlaku pada model regresi logistik biner menjadikan regresi logistik biner sebagai alat yang cocok dalam menganalisa faktor-faktor pengambilan keputusan secara kuantitatif. Menurut Hosmer  dan  Lemeshow  (2000),  model  regresi  logistik  biner  dengan 𝑝 dan  variabel  prediktor  yaitu
1 2 , , , p X X X dinyatakan dengan
( ) ( ) ( ) 0 1 1 1 1 2 2 ln 1 i i i p p i i i p pi p X g X X X X X
X 
      
   = = + + + + +   −  
dengan,
( ) ( ) ( ) 0 1 1 2 2 0 1 1 2 2 1 i i i i pi pi i i i i i pi pi x x x p x x x e X e          + + + ++ + + + ++ =
+ 𝑋 𝑖 :  nilai variabel faktor ke- 𝑝 pengamatan ke- 𝑖 𝛽 𝑝𝑖 :  nilai parameter variabel faktor ke- 𝑝 pengamatan ke- 𝑖 𝑝 :  indeks untuk parameter variabel
𝑖 :  indeks untuk pengamatan

## 2.2.2 Pendugaan Parameter Regresi Logistik Biner
Pendugaan  parameter  yang  belum  diketahui  dapat  menggunakan  metode  Maximum  Likelihood Estimation (MLE). Metode maximum likelihood memberikan nilai estimasi untuk memaksimumkan fungsi likelihood  dari  model.  Menurtu  Hosmer  dan  Lemeshow  (2000),  fungsi  likelihood  untuk  model  regresi logistik biner adalah sebagai berikut :
( ) ( ) ( ) 1 1 1 oi i n y y o i
l Q X X
  = = 
Dengan,
(2.1) (2.2)
( ) ( ) ( ) ( ) 0 1 1 1 1 , 1 1 o g X g X X X e e   = = + +
sehingga Logaritma Natural dari persamaan (2.2) menjadi persamaan (2.3).
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 0 1 0 1 0 1 1 2 1 1 1 1 1 2 2 1 1 ln 1 1 ln . 1 1 ln 1 i i i i n y y o i y y n g X g X i n n g X g X i i i i i i L Q X X L Q
e e L Q y g X y g X e e   = = = = =     =     + +     = + − + +    
Nilai parameter diperoleh dengan turunan parsial pertama persamaan (2.3) menjadi
( ) ( ) 1 n pi ji ji i jp l Q X y Q  =  = −  
Parameter diperoleh dengan menggunakan iterasi Newton-Rapshon.

## 2.3 Pengujian Parameter
Pengujian parameter dilakukan untuk menguji apakah peubah- peubah prediktor yang terdapat dalam model berpengaruh atau tidak terhadap peubah responnya. Pengujian parameter dilakukan sebagai berikut. 2.3.1 Pengujian Parameter Regresi Secara Serentak
Pengujian  koefisien  regresi  secara  serentak  dilakukan  untuk  menguji  keberartian  dari koefisien regresi secara serentak dengan hipotesis:
𝐻 0 ∶ 𝛽 𝑗 1 = 𝛽 𝑗 2 = ⋯ = 𝛽 𝑗𝑝 =  0; 𝛽 𝑗𝑝 =  0 𝐻 1 ∶ Paling tidak terdapat satu 𝛽 𝑗𝑝 ≠ 0 Uji yang digunakan adalah uji G sebagaimana ditunjukkan persamaan (2.5)
( ) 2 0 , 1 2 log p L G L     = −    
Dengan
𝑝 :  banyaknya peubah prediktor dalam model
𝐿 0 :  log likelihood model regresi logistik tanpa variabel faktor 𝐿 1 :  log likelihood model regresi logistik dengan variabel faktor Keputusan  menolak 𝐻 0 jika ( ) , p G    atau  saat nilai peluang  statistik  uji 𝐺 kurang dari 𝛼 .

## 2.3.2 Pengujian Parameter Regresi Secara Parsial
Menurut  Hosmer  dan  Lemeshow  (2000),  untuk  memeriksa  peranan  koefisien  regresi  dari  masing- masing  peubah  prediktor  pada  model  dapat  digunakan  uji  koefisien  regresi  secara  parsial.  Dalam  analisis regresi  logistik,  uji  koefisien  regresi  secara  parsial  yang  dapat  digunakan  adalah  uji  Wald  yang  memiliki hipotesis sebagai berikut:
𝐻 0 ∶ 𝛽𝑗 =  0 ; variabel faktor tidak berpengaruh terhadap variabel respon 𝐻 1 ∶ 𝛽𝑗 ≠  0 ; variabel faktor berpengaruh terhadap variabel respon Statistika Uji Wald memiliki persamaan: ( ) ( ) 2 ˆ ˆ var jy jy jy W    − =
Dengan  parameter : j :  indeks untuk parameter peubah acak, + 
.
y  :  parameter peubah acak
ˆ y  :  taksiran parameter peubah acak
( ) ˆ var y  :  penduga galat baku kuadrat
(2.3) (2.4)
(2.5) (2.6)
Variabel faktor secara parsial berpengaruh nyata terhadap variabel respon jika H 0 ditolak saat
2 W Z  

## a. Pengujian Kesesuaian Model
Uji kesesuaian model dilakukan untuk mengetahui apakah model yang diperoleh telah sesuai. Menurit Agresti (2007), salah satunya uji yang dapat digunakan adalah uji Deviance dengan:
𝐻 0 : Model sesuai 𝐻 1 : Model tidak sesuai Dengan statistik uji jika 𝐻 0 tidak ditolak untuk
2 0 1 G Deviance Deviance = − di mana
𝐷𝑒𝑣𝑖𝑎𝑛𝑐𝑒 0 :  nilai deviance untuk log likelihood model tereduksi 𝐷𝑒𝑣𝑖𝑎𝑛𝑐𝑒 1 :  nilai deviance untuk log likelihood model penuh Kesimpulan 0 H ditolak jika nilai statistik dari
( ) ( ) ( ) , 1 1 0 2 2 df df G   − −  sehingga dapat disebutkan bahwa model tidak sesuai.
b. Uji Asumsi Multikolinearitas
Model  regresi  logistik  harus  bebas  dari  multikolinieritas.  Multikolinieritas  menunjukkan  adanya hubungan di antara variabel-variabel faktor dalam model regresi  (Gujarati dan Porter, 2013). Indikator VIF ( Variance Inflation Factors ) dapat digunakan untuk mendeteksi multikolineritas. Sesuai dengan persamaan (2.6)  nilai 𝑗 bergerak  dari  1  sampai 𝑝 ,  dengan 𝑝 merupakan banyaknya  variabel  faktor  dan 𝑅 2 adalah koefisien  determinasi  yang  didapatkan  dari j X di  mana j X merupakan  variabel  diskrit  yang  telah diregresikan dengan faktor lainnya. Apabila nilai VIF lebih besar dari 10 dapat disimpulkan bahwa terdapat multikolinieritas antar variabel-variabel faktor (Kutner et al ., 2004).
c. Pengambilan Sampel
Penelitian  dengan  ukuran  populasi  yang  terlalu  besar,  dapat  ditaksir  dengan  menggunakan  sampel dari populasi. Menurut Cochran (2010), metode dalam menentukan ukuran sampel dikembangkan oleh Isaac dan Michael yaitu:
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2 0.05 2 2 0.05 1 1 1 N P P n N P P       − =  − +   −
dengan 𝑛 :  ukuran sampel 𝑁 :  ukuran populasi 2   :  Nilai tabel 𝑐 ℎ 𝑖 𝑠𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 dengan taraf galat ( 𝛼 = 1%, 5%, atau 10%)
P :  Peluang proporsi populasinya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan merupakan data primer yang diperoleh dari wawancara masyarakat di Distrik Yafi dan Distrik Senggi , Kabupaten Keerom. Kedua distrik ini merupakan distrik yang belum tersedia listrik PT.  PLN  yang  terhubung  secara  langsung  dengan  pembangkit  listrik.  Sebanyak  199  masyarakat  menjadi responden dalam wawancara ini. Variabel yang digunakan adalah 1 variabel respon dan 5 variabel prediktor yang disajikan pada Tabel berikut.
Tabel 2 . Variabel prediktor dalam data survei Prediktor Keterangan Kategori Skala Kode Pengeluaran Rumah Ordinal (2.7)
Tangga untuk BBM Jarak  Rumah  dari  ibu kota Keerom Ordinal Jumlah Tanggungan Rumah Tangga < 4 orang Ordinal 0 4 - 6 orang 1 > 6 orang 2 Pekerjaan Kepala Rumah Tangga Petani atau Peternak atau Nelayan Nominal 0 Aparat Kampung atau Rohaniawan 1 Pegawai/BUMN/BUMND /Swasta/Wiraswasta 2 Upaya berdagang / menjual hasil produksi ke pasar Ada upaya Nominal 0 Tidak ada upaya 1 Sumber Listrik Utama Tidak menggunakan listrik Nominal 0 Microgrid / SHS /Panel Surya 1 Genset Pribadi 2

## 3.2 Populasi dan Sampel
Pada  penelitian  ini  ukuran  populasi  yaitu  487  Rumah  Tangga  di  daerah  yang  tidak  terhung  listrik PLN di Distrik Senggi dan Distrik Yafi, Kabupaten Keerom. Dengan menggunakan metode dari Isaac dan Michael dan dengan taraf kesalahan 5% didapatkan ukuran sampel sebagai berikut:

## Rumah Tangga

## 3.3 Tempat dan waktu penelitian
Penelitian  dilakukan  Rumah  Tangga  di  daerah  yang tidak  terhubung listrik  PLN  di  Distrik  Senggi dan Distrik Yafi, Kabupaten Keerom tahun 2023. Selanjutnya untuk menentukan responden yang dilibatkan dalam  penelitian  ini  digunakan  metode  pengambilan  sampel  acak  sederhana  yang  dipilih  melalui  proses undian.  Responden  yang  terpilih  melalui  proses  undian  dapat  mengisi  angket  dengan  dua  cara.  Cara pertama,  yaitu  mengisi  form  ODK  Collect  yang  dibagikan  ke  pada  responden  dan  masing-masing  kepala kampung. Cara kedua, yaitu peneliti menemui secara langsung di kantor / balai kampung.

## 3.4 Metode Analisa Data
Pada  penelitian  ini,  analisis  regresi  logistik  biner  menggunakan  R  programming.  Tahapan  analisis adalah sebagai berikut:
1. Membuat angket, kemudian melakukan wawancara kepada responden
2. Mendeteksi multikolinieritas pada data sesuai persamaan (2.6)
3. Melakukan pendugaan parameter berdasarkan persamaan (2.1)
4. Melakukan pengujian secara serentak berdasarkan persamaan (2.3)
5. Melakukan  pengujian  secara  parsial  dengan  menggunakan  statistik  uji  Wald  berdasarkan  persamaan (2.6)
6. Melakukan  pengujian  kesesuaian  model  dengan  menggunakan  uji  Deviance  berdasarkan  persamaan (2.7)
7. Melakukan  interpretasi  model  regresi  logistik  biner  dengan  menggunakan  odds  ratio  pada  persamaan

## (2.2)

## 3.5 Gambaran Umum Data Survey
Masyarakat  kampung,  pada  umumnya,  enggan  untuk  memberikan  keterangan  terkait  besar pengeluaran  atau  pendapatan  mereka  atau  kegiatan  ekonomi  yang  dilakukan.  Sehingga  angket  disusun dengan  pilihan-pilihan  kategori  yang  memudahkan responden untuk menjawab. Berdasarkan  kategori  yang dipilih  responden,  peneliti  mengolah  kembali  untuk  menyederhanakannya  menjadi  kategori  utama  yang menjadi variabel pada penelitian ini.
Untuk  melakukan  menjamin  kualitas  jawaban  pada  pertanyaan  pengeluaran  Bahan  Bakar  Minyak (BBM), peneliti merancang beberapa pertanyaan pendukung seperti kegiatan memasak, mobilisasi, kegiatan produksi  dan  berdagang,  serta  aktivitas  penerangan  yang  membutuhkan  BBM.  Distrik  Yafi  dan  Senggi merupakan distrik yang sangat jauh dari ibu kota Kabupaten Keerom serta belum didukung dengan fasilitas listrik  yang  terhubung  langsung  dengan  pembangkit  listrik  PT.  PLN.  Masyarakat  umumnya  tinggal  secara nomaden, berpindah-pindah berdasarkan kebutuhan lahan kebun atau sumber air. Masyarakat kampung juga cukup ahli dalam membangun rumah kayu sebagai tempat tinggal. Jumlah kampung pada Distrik Yafi ada 7 (tujuh)  demikian  juga  jumlah  kampung  pada  Distrik  Senggi.  Berikut  merupakan  tabel  rincian  domisili responden.
Tabel 3. Rincian domisili responden
Nama Distrik Asal Kampung Jumlah Responden Jarak dari Ibu Kota Yafi Amgotro 3 123,5 Km Yuruf 9 122,5 Km Fafenumbun 24 152,4 Km Akarinda 16 140,5 Km Jifanggry 14 119 Km Jabanda 18 106,4 Km Monggoafi 12 114 Km Senggi Molof 49 100,8 Km Namla 20 128,7 Km Usku 45 127,8 Km Waley 45 93 Km Senggi 0 96,6 Km Warlef 0 98,4 Km Woslay 0 99,6 Km Total 199 RT
Kampung-kampung pada Tabel 3 merupakan kampung yang terpencil pada Kabupaten Keerom dan boleh  dikatakan  masuk  kategori  daerah  tertinggal,  terdepan  dan  terluar  (3T).  Meskipun  daerah  3T  namun nyatanya  hampir  500  rumah  tangga  ada  pada  kampung-kampung  ini.  Tidak  ada  responden  yang  ada  pada Kampung Senggi, Warlef dan Woslay karena dianggap telah memeroleh dukungan aliran listrik yang cukup baik dari swasta maupun pemerintah
Sebagian  besar  hasil  kebun  ,  hasil  ternak  dan  perburuan  yang  diperoleh  kepala  rumah  tangga serta anggota rumah tangga tersebut dikonsumsi oleh keluarga. Masyarakat jarang menjual hasil bumi atau hewan buruannya. Tercatat dari hasil interview, beberapa alasan mengapa responden tidak menjual produknya.
a) Jarak yang terlalu jauh ke Pasar.
b) Transportasi yang minim ke Kota.
c) Arus kas yang sangat minim.
d) Kurangnya keterampilan dan pengetahuan.
e) Sangat Bergantung pada Dana Desa.
Sebagian  besar  rumah  tangga  masih  memasak  menggunakan  kayu  bakar  serta  jarang  melakukan mobilisasi karena akses yang terlalu jauh ke perkotaan. Hal-hal terebut menekan pengeluaran rumah tangga. Pengeluaran  BBM  senilai  Rp  500,000  sudah  merupakan  pengeluaran  yang  cukup  tinggi  bagi  masyarakat. Dari  total  199  rumah  tangga,  sebanyak  84%  merupakan  rumah  tangga  yang  mengeluarkan  kurang  dari  Rp 500,000 perbulan untuk mengkonsumsi BBM.
Gambar 3. Persentase rumah tangga dengan kateogri pengeluaran BBM per bulan
Kegiatan mobilisasi menggunakan kendaraan memiliki persentase jawaban yang sangat kecil bahkan setiap  responden  cenderung  tidak  dapat  memberikan  keterangan  detail  terkait  pengeluaran  BBM  untuk mobilisasi. Meskipun demikian, kita dapat memperhatikan jarak rumah dari perkotaan serta upaya berdagang sebagai  variabel  prediktor  yang  secara  tidak  langsung  memiliki  keterkaitan  terhadap  pengeluaran  BBM untuk mobilisasi.
Gambar 4. Kontingensi Jarak Rumah dari Ibu Kota (X1) dengan Pengeluaran BBM Rumah Tangga (Y)
Gambar 5. Komposisi Kategori Pengeluaran BBM (Y) Terhadap Upaya Berdagang (X4)

## 3.6 Pedeteksian Multikolinearitas
Asumsi  yang  harus  terpenuhi  pada  regresi  logistik  biner  adalah  nonmultikolinieritas.  Pendeteksian multikolinieritas ini dapat dilakukan dengan melihat nilai VIF (Variance Inflation Factors) yang  dijelaskan dalam  2.4.  Apabila  nilai  VIF  bernilai  lebih  dari  10,  maka  terdapat  multikolinieritas  antar  peubah  tersebut. Nilai VIF untuk masing-masing peubah prediktor disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai VIF Variabel Prediktor No Variabel Prediktor VIF 1 1.046 2 1.068 3 1.606 4 1.547 5 1.874

## 3.7 Estimasi Parameter Model
Model umum regresi logistik biner pada penelitian ini adalah sebagai berikut
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 10 11 12 13 18 1 1 2 1 2 2 5 2 10 11 12 13 18 1 1 2 1 2 2 5 2 exp | 1 exp i i i i ki i i i i X X X X P Y X X X X X           + + + + + = + + + + + +
dengan akan bernilai  , jika observasi memenuhi kriteria kategori pada prediktor ke-  untuk kategori ke-   tapiakan  bernilai  0  jika  observasi  tidak  memenuhi  kriteria  tersebut.  Konstanta  pada  model  ialah sedangkan merupakan koefisien untuk masing-masing kategori pada prediktor dengan .
Estimasi parameter untuk analisis regresi logistik biner menggunakan metode MLE. Alur pemodelan menggunakan  tahapan Backward  Stepwise  Wald yang  dilakukan  dengan  bantuan  program  R.  Kategori Pengeluaran  BBM  yang  dijadikan  referensi  adalah  Pengeluaran  dibawah  Rp  500,000.  Hasil  pendugaan parameter ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil  Estimasi Parameter Regresi Logistik Biner Variabel Prediktor Kriteria Kategori Parameter Estimasi Parameter Nilai Sig. Step Model Konstanta -6.114 0.000 2 (akhir) Kategori sebagai referensi -0.262 0,671 1 < 4 orang 0 Kategori sebagai referensi 4 - 6 orang 1 0.690 0.327 2 (akhir) > 6 orang 2 1.828 0.019 2 (akhir) Petani atau Peternak atau Nelayan 0 Kategori sebagai referensi Aparat Kampung atau Rohaniawan 1 1.976 0.157 2 (akhir) Pegawai/BUMN/BUMND /Swasta/ Wiraswasta 2 4.025 0.014 2 (akhir) Tidak ada upaya 0 Kategori sebagai referensi Ada upaya 1 3.870 0.004 2 (akhir) Tidak menggunakan listrik 0 Kategori sebagai referensi Microgrid/SHS/Panel Surya 1 -0.127 0.931 2 (akhir) Genset Pribadi 2 3.565 0.020 2 (akhir)
Dengan  menggunakan  metode  backward  stepwise  wald,  variabel  jarak  dikeluarkan  dari  model  karena mengidikasikan ketidaksignifikan pada model. Dari hasil estimasi dapat dilihat bahwa tidak terdapat kategori pada variabel yang memiliki nilai sig. lebih kecil dari tingkat kepercayaan 0,05 (sebagaimana ).
Selain , semua variabel memiliki paling tidak satu indikator yang memiliki nilai sig. lebih kecil dari 0,05.

## 3.8 Pengujian Siginifikansi Model
3.8.1 Pengujian Signifikansi Model Secara Serentak
Parameter  model  diuji  secara  serentak  dengan  hipotesis  “Tidak  ada  pengaruh  antara  variabel prediktor terhadap variabel respon secara serentak” berbanding  dengan hipotesis “Paling tidak terdapat satu variabel  prediktor  yang  berpengaruh  terhadap  variabel  respon” . Sehingga  notasi  hipotesis  dapat  ditulis sebagai berikut:
; vs : paling tidak terdapat satu ; Dengan  menggunakan  persamaan  (2.5),  maka  diperoleh  nilai sebesar .  Sementara nilai ,  nilai ,  sehingga  dapat  diputuskan  untuk  tolak
.  Atau  dengan  kata lain  dapat  disimpulkan  bahwa  paling  tidak  terdapat  satu  perubah  prediktor  yang  berpengaruh  terhadap variabel respon

## 3.8.2 Pengujian Signifikansi Model Secara Parsial
Parameter  model  diuji  secara  parsial  menggunakan  uji  Wald  dengan  hipotesis  “Variabel  prediktor tidak ada pengaruh terhadap variabel respon secara parsial” berbanding  dengan hipotesis “Variabel prediktor berpengaruh terhadap variabel respon secara parsial” . Sehingga notasi hipotesis dapat ditulis sebagai berikut:
; vs
: ;
Tabel 6. Koefisien Signifikan Secara Parsial Variabel Prediktor Kriteria Kategori Parameter Estimasi Parameter Nilai Sig. Odds Ratio Konstanta -6.114 0.000 > 6 orang 2 1.828 0.019 6.222 Pegawai/BUMN /BUMD /Swasta/ Wiraswasta 2 4.025 0.014 55.963 Ada upaya berdagang 1 3.870 0.004 47.961 Genset Pribadi 2 3.565 0.020 35.333
Tabel 6 menunjukan hasil uji parsial dimana variabel prediktor Jumlah tanggungan keluarga kategori 2, Jenis Pekerjaan Kepala Ruma Tangga kategori 2, Upaya Berdagang kategori 1 dan Sumber Listrik Utama kategori 2  memiliki  nilai  sig. sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  keempat  prediktor  tersebut  signifikan secara parsial pada model. Dengan demikian, berdasarkan hasil tersebut dapat disusun model regresi logistik biner adalah

## 3.9 Pengujian Kesesuaian Model
Pengujian kesesuai model menggunakan uji Pearson menurut hipotesis:
𝐻 0 : Model sesuai vs 𝐻 1 : Model tidak sesuai
Diketahui  nilai adalah  82.500  dengan  derajat  bebas  8  dan
adalah  82.681
dengan derajat bebas 7, sehingga dapat diketahui nilai Nilai lebih  kecil  dari = =0.004  sehingga  keputusan 𝐻 0  diterima. Jadi, dapat disimpulkan bahwa model telah sesuai.

## 3.10 Interpretasi Model
Berdasarkan  hasil  pemodelan,  diperoleh  bahwa  prediktor  jarak  rumah  dengan  perkotaan  tidak signifikan mempengaruhi pengeluaran  BBM rumah  tangga.  Hal  ini  didukung  dengan  hasil  survey  aktivitas mobilisasi  masyarakat.  Kebanyakan  masyarakat  berjalan  kaki  dan  tidak  memiliki  kendaraan  bermotor. Masyarakat juga jarang berpergian ke kota. Bahkan,  bagi rumah tangga yang melakukan aktifitas berdagang ke pasar,  intensitas mereka berpergian ke kota tergolong kecil.
Berdasarkan nilai Odds Ratio pada Tabel, maka model dapat diinterpretasikan sebagai berikut :
1. Rumah  tangga  yang  memiliki  tanggungan  keluarga  >6  orang  memiliki  peluang  6.222  kali  lebih  tinggi memiliki  Pengeluaran  BBM  melebihi  Rp  500,000  dibandingkan  dengan  rumah  tangga  yang  memiliki tanggungan keluarga <4 orang.
2. Rumah  tangga  dengan  jenis  pekerjaan  kepala  rumah  tangga  sebagai  pegawai/BUMN/  BUMD/swasta/ wiraswata  memiliki  peluang  55  kali  lebih  tinggi  memiliki  Pengeluaran  BBM  melebihi  Rp  500,000 dibandingkan dengan rumah tangga dengan jenis pekerjaan Petani/Peternak/Nelayan.
3. Rumah tangga dengan upaya berdagang / menjual hasil produksi memiliki peluang 47 kali lebih tinggi memiliki  Pengeluaran  BBM  melebihi  Rp  500,000  dibandingkan  dengan  rumah  tangga  yang  tidak memiliki upaya berdagang.
4. Rumah  tangga  dengan  sumber  utama  listrik  ialah  genset  pribadi  memiliki  peluang  35  kali  lebih  tinggi memiliki  Pengeluaran  BBM  melebihi  Rp  500,000  dibandingkan  dengan  rumah  tangga  yang  tidak menggunakan listrik.
Salah  satu  hipotesis  penelitian  ini  ialah  semakin  tinggi  jumlah  tanggungan  rumah  tangga  akan mempengaruhi  jumlah  pengeluaran  BBM  rumah  tangga.  Asumsi  ini  muncul  jika  rumah  tangga  memasak
menggunakan  kompor  yang  membutuhkan  BBM.  Hasil  survey  menunjukan  hal  sebaliknya,  bahwa  hampir tidak ada rumah tangga yang memasak menggunakan kompor. Meskipun demikian, analisis regresi logistik biner  menunjukan  adanya  potensi  pengeluaran  BBM  tinggi  pada  rumah  tangga  yang  memiliki  banyak tanggungan. Hal ini mengindikasikan bahwa pengeluaran BBM anggota rumah tangga berasal dari aktifitas lain yang tidak diamati peneliti.

## 4. KESIMPULAN
Kurangnya  akses  terhadap  listrik  berdampak  signifikan  terhadap  pengeluaran  rumah  tangga  di daerah terpencil. Temuani ini akan memberikan wawasan berharga bagi pembuat kebijakan dan pemangku kepentingan di sektor energi untuk merancang strategi efektif dalam menyediakan energi berkelanjutan bagi masyarakat terpencil.

## DAFTAR PUSTAKA
Agresti  A.  2007. An  Introduction  To  Categorical  Data  Analysis  Second  Edition .  Wiley- Interscience. United States.
Baihaki,  M.  V.,  Ramadhan,  B.,  Aditya,  P.  F.,  Fitri,  Z.  N.,  &  Sahara,  S.  (2023).  Meningkatkan  Akses Transportasi  Untuk  Masyarakat  Pedesaan:  Tantangan  Dan  Solusi. Jurnal  Ilmiah  Wahana Pendidikan , 9 (14), 480-486.
Cochran W. G. 2010. Teknik Penarikan Sampel . Edisi Ketiga. UIPress.Jakarta.
Gujarati  D.  N.  dan  Porter D.C.  2013.  Dasar-dasar  Ekonometrika.  Edisi  Kelima. Salemba Empat. Jakrata.
Habib, M. A. F. (2021). Kajian teoritis pemberdayaan masyarakat dan ekonomi kreatif. Ar Rehla: Journal of Islamic Tourism, Halal Food, Islamic Traveling, and Creative Economy , 1 (2), 82-110.
Hosmer  D.  W.  dan  Lemeshow  S.  2000. Applied Logistic Regression Second Edition . Wiley-Interscience. United States.
Kali,  A.  2012.  Analisis  Program  Listrik  Pedesaan  Dalam  Meningkatkan  Aktivitas  Sosial  Masyarakat  Di Kecamatan Dolo Kabupaten Sigi. MEKTEK, 14(2).
Komuna,  A.  A.,  Kalangi,  J.  B.,  &  Masloman,  I.  (2021).  Pengaruh  Pembangunan  Infrastruktur  Publik  dan Pariwisata terhadap Pertumbuhan Ekonomi Kota Manado. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 21 (4).
Kutner  M.  H.,  C.J.  Nachsteim  dan  J.  Neter.  2004. Applied  Linier  Regression  Models  Fourth  Edition. McGraw-Hill. United States.
Naufal, M., & Susetyo, C. (2020). Prediksi Perubahan Penutupan Lahan Pasca Beroperasinya Gerbang Tol (Interchange)  Pandaan  di  Kecamatan  Pandaan  Kabupaten  Pasuruan  Menggunakan  Metode  Regresi Logistik Biner. Jurnal Teknik ITS , 9 (1), F53-F59.
Nugroho, Y. S. 2009. Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat daya beli konsumen terhadap listrik pada  sektor  rumah  tangga::  Studi  kasus  Kota  Salatiga  (Doctoral  dissertation,  Universitas  Gadjah Mada).
Rajagukguk, N., Ispriyanti, D., & Wilandari, Y. (2015). Perbandingan Metode Klasifikasi Regresi Logistik Biner dan Naive Bayes pada Status Pengguna KB di Kota Tegal Tahun 2014. Jurnal Gaussian , 4 (2), 365-374.