Identifikasi Perilaku Memilih (Voting Behaviour) pada Pemilu Legislatif 2009 di Jawa Barat
IDENTIF
FIKASI PE
ERILAKU MEMILIH
M
(VOTING
(
B
BEHAVIOU
UR) PADA
PEMIL
LU LEGISL
LATIF 2009 DI JAWA BARAT
AHMA
AD NASRU
UDIN
DEPARTE
EMEN STATISTIKA
FAKUL
LTAS MAT
TEMATIKA
A DAN ILM
MU PENGET
TAHUAN ALAM
A
IN
NSTITUT PERTANIA
P
AN BOGOR
R
BOGOR
2010
RINGKASAN
AHMAD NASRUDIN. Identifikasi Perilaku Memilih (Voting Behaviour) pada Pemilu Legislatif
2009 di Jawa Barat. Dibimbing oleh MUHAMMAD NUR AIDI dan ASEP SAEFUDDIN.
Sebagai salah satu pilar demokrasi, pemilu diharapkan dapat menjadi wadah masyarakat untuk
berekspresi dan memilih para wakil rakyat yang sesuai dengan hati nuraninya. Oleh karena itu
pemilih harus menggunakan hak pilihnya secara baik dan benar. Sistem proporsional terbuka
dengan suara terbanyak memungkinkan hasil yang lebih transparan serta derajat keterwakilan
menjadi lebih baik daripada sistem pemilu sebelumnya. Ada tiga pendekatan yang digunakan
dalam mempelajari perilaku pemilih dalam menentukan pilihan, yaitu pendekatan sosiologis,
pendekatan psikologis dan pendekatan politik rasional. Dalam penelitian ini, pendekatan yang
digunakan adalah pendekatan sosiologis dan psikologis. Kedua pendekatan tersebut digunakan
untuk mengidentifikasi perilaku memilih pada pemilu legislatif 2009.
Hasil analisis deskriptif memperlihatkan bahwa sebagian besar pemilih tidak mengenal partai
peserta pemilu legislatif 2009. Sekitar 88.96% pemilih mengenal kurang dari 10 partai. Dari
beberapa partai yang dikenal, sekitar 71.88% pemilih yang tahu sasaran partai tidak lebih dari
setengahnya. Mereka hanya sebatas mengenal nama partai tanpa tahu sasarannya. Selain itu,
mereka juga kurang mengenal calon yang akan maju untuk mewakili daerah pemilihan di Jawa
Barat, yaitu sekitar 95.57% pemilih yang masuk dalam kategori tersebut.
Hasil uji Khi-Kuadrat menunjukkan bahwa kecenderungan responden dalam menentukan
pilihan berhubungan dengan jenis kelamin, pengeluaran, jenis pekerjaan, pendidikan, agama,
persentase tahu sasaran dari partai yang dikenal, serta faktor tahu/tidaknya calon yang mewakili
daerah pemilihan. Keragaman data awal yang mampu dijelaskan oleh plot hasil analisis
korespondensi sebesar 48.40%. Regresi logistik biner yang didapat mempunyai kemampuan
prediksi dengan benar sebesar 57.96%. Dari beberapa peubah yang digunakan sebagai peubah
bebas, peubah pendidikan, pengeluaran, jenis pekerjaan, agama, persentase tahu sasaran dari partai
yang dikenal serta faktor tahu/tidaknya calon yang mewakili daerah pemilihan memiliki pengaruh
yang signifikan terhadap pilihan. Karakteristik pemilih yang cenderung memilih gambar partai
adalah pemilih dengan tingkat pendidikan dan pengeluaran yang lebih rendah dibandingkan
dengan pemilih yang memilih nama calon. Selain itu, mereka juga cenderung memiliki
pengetahuan seputar pemilu yang kurang.
Kata kunci : Analisis Deskriptif, Analisis Korespondensi, Analisis Regresi Logistik Biner
IDENTIFIKASI PERILAKU MEMILIH (VOTING BEHAVIOUR) PADA
PEMILU LEGISLATIF 2009 DI JAWA BARAT
AHMAD NASRUDIN
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Statistika pada
Departemen Statistika
DEPARTEMEN STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2010
: Identifikasi Perilaku Memilih (Voting Behaviour) pada Pemilu
Legislatif 2009 di Jawa Barat
Nama : Ahmad Nasrudin
NRP : G14061598
Judul
Menyetujui:
Pembimbing I
Pembimbing II
Dr. Ir. Muhammad Nur Aidi, M.S
NIP. 19600818198931004
Dr. Ir. Asep Saefuddin, M.Sc
NIP. 195703161981031004
Mengetahui :
Ketua Departemen Statistika
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Institut Pertanian Bogor
Dr. Ir. Hari Wijayanto, M.Si
NIP. 196504211990021001
Tanggal Lulus :
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Sragen pada tanggal 9 September 1988, sebagai anak ketiga dari tiga
bersaudara. Penulis lahir dari keluarga petani pasangan Sunardi dan Siti Fatimah.
Pendidikan dasar dan menengah penulis tempuh di kabupaten Sragen. Penulis menempuh
pendidikan dasar di SD Negeri Donoyudan dan lulus pada tahun 2000. Kemudian melanjutkan
sekolah ke MTs Muhammadiyah 2 Kalijambe dan lulus pada tahun 2003. Pada tahun 2006 penulis
menyelesaikan pendidikan menengah atas di SMA Negeri 1 Gemolong dan pada tahun yang sama
penulis diterima di Institut Pertanian Bogor melalui jalur USMI.
Penulis bergabung di SERUM G selama periode 2007/2008. Selain itu, penulis pernah
menjadi ketua Badan Pengawas Himpunan Profesi Gamma Sigma Beta periode 2009/2010.
Penulis juga terlibat dalam sejumlah kegiatan tahunan, seperti Pesta Sains 2007 & 2008, Statistika
Ria 2008 & 2009, Panitia WCS 2009 dan beberapa kegiatan lainnya. Selain cukup aktif dalam
organisasi dan kegiatan kampus, penulis juga pernah bergabung di lembaga konsultasi data Stat
Center dan beberapa pengalaman sebagai surveyor dan field supervisor.
KATA PENGANTAR
Alhamdulillah, puji dan syukur senantiasa penulis panjatkan kepada Allah SWT, karena
dengan limpahan rahmat-Nya penulis dapat melaksanakan amanah orang tua dan dapat
menyelesaikan karya ilmiah ini. Shalawat dan salam semoga selalu terlimpah untuk sang idola,
sang guru besar, Rosulullah SAW. Dengan penuh rasa syukur yang tidak terkira, penulis
persembahkan karya ilmiah ini kepada keluarga tercinta, sebagai wujud bakti penulis. Pada
kesempatan ini, penulis mengucapkan terima kasih yang tak terhingga kepada:
1. Bapak Dr. Ir. Muhammad Nur Aidi, M.S dan bapak Asep Saefuddin, M.Sc, selaku
pembimbing. Terima kasih atas segala saran, arahan, bimbingan serta perhatian yang
diberikan sehingga karya ilmiah ini dapat diselesaikan.
2. Mbak Ratih, mbak Maya, Pak Arman, Pak Dharma dan semua pihak JIP yang telah
memberikan banyak ilmu terutama aplikasi statistika di bidang politik.
3. Simbok lan bapak di rumah. Terima kasih karena telah memberikan kepercayaan kepada
penulis untuk melanjutkan sekolah serta telah bekerja keras untuk membiayai penulis
selama di perguruan tinggi.
4. Mas Ali dan Mas Bur, yang telah begitu perhatian kepada penulis. Terima kasih atas
kesabaran dan dukungannya selama ini.
5. Mbak rina, mbak Ami, mbak Ika, Mas Njum, dan kawan-kawan di Stat Center yang
telah memberikan banyak pelajaran berharga dalam mendayagunakan ilmu yang
diperoleh selama kuliah.
6. Teman-teman statistika angkatan 43 yang telah memberikan pengalaman berharga,
dorongan serta tempat bertukar pikiran.
7. Teman-teman wisma Al Fath, yang telah banyak memberikan ruang bercengkerama dan
bertukar pikiran guna memperluas wawasan.
8. Adik kelas statistika angkatan 44, 45 dan 46.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat bagi semua pihak yang menggunakannya dan dapat
meningkatkan wawasan para pembaca tentang aplikasi statistika di bidang politik.
Bogor, Agustus 2010
Ahmad Nasrudin
Kado dari si Kecil untuk kedua orang tua dan kedua kakakku:
Tanpa seutas kata terucap untuk mengungkap ,
Kau memahami, ibu
kau memahami, bapak
kau memahami, mas
Aku.
Cinta kalian, menghembus angin di kala panas, lentera di waktu dingin dan gulita.
Terkadang aku tidak memahaminya.
Tapi sangat terasa di lubuk ini.
Dariku
hanya seuntai doa terpanjat kalian, kasihku semua.
Dan ini kupersembahkan kado kecil untuk kalian.
vii
DAFTAR ISI
Halaman
DAFTAR TABEL ...................................................................................................................... viii
DAFTAR GAMBAR ................................................................................................................. viii
DAFTAR LAMPIRAN .............................................................................................................. viii
PENDAHULUAN
Latar Belakang ......................................................................................................................
Tujuan ...................................................................................................................................
1
1
TINJAUAN PUSTAKA
Sistem Pemilu .......................................................................................................................
Perilaku Pemilih (Voter Behaviour) .....................................................................................
Uji Kebebasan Khi-Kuadrat .................................................................................................
Analisis Korespondensi ........................................................................................................
Regresi Logistik Biner..........................................................................................................
1
2
2
2
3
METODOLOGI
Data .......................................................................................................................................
Metode ..................................................................................................................................
4
4
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengetahuan Pemilih Seputar Pemilu .................................................................................. 5
Bentuk Pilihan ...................................................................................................................... 6
Uji Kebebasan Khi-Kuadrat ................................................................................................. 6
Analisis Korespondensi ........................................................................................................ 7
Analisis Regresi Logistik Biner ........................................................................................... 8
Karakteristik Pemilih ............................................................................................................ 10
KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan ........................................................................................................................... 10
Saran ..................................................................................................................................... 11
DAFTAR PUSTAKA ................................................................................................................ 11
LAMPIRAN ............................................................................................................................... 12
viii
DAFTAR TABEL
Halaman
1. Hasil uji Khi-Kuadrat beberapa peubah dengan peubah pilihan ...............................................
2. Uji Simultan dan uji Kelayakan model regresi logistik biner ...................................................
3. Hasil uji Wald peubah yang berpengaruh terhadap peubah pilihan ..........................................
6
8
9
DAFTAR GAMBAR
Halaman
1.
2.
3.
4.
5.
Persentase kategori jumlah partai yang dikenal ......................................................................
Persentase sasaran yang diketahui oleh responden .................................................................
Pengetahuan tentang calon dari daerah pemilihan ..................................................................
Pilihan pada saat Pemilu legislatif 2009 .................................................................................
Plot dua dimensi analisis korespondensi .................................................................................
5
5
6
6
8
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
Peubah yang digunakan dalam penelitian ............................................................................... 13
Frekuensi kategori peubah yang digunakan dalam penelitian ................................................ 14
Tabel kontingensi antara peubah demografi dan pengetahuan seputar pemilu dengan peubah
pilihan ...................................................................................................................................... 15
Nilai singular, inersia, proporsi keragaman yang mampu dijelaskan plot hasil analisis
korespondensi .......................................................................................................................... 15
Koordinat masing-masing kategori dalam plot dua dimensi ................................................. 16
Jarak kategori gambar partai dan nama calon terhadap kategori peubah yang lain pada plot
dua dimensi .............................................................................................................................. 17
Jarak beberapa kategori terhadap gambar partai dan nama calon setelah diurutkan .............. 17
Klasifikasi model regresi logistik biner .................................................................................. 18
Hasil uji Wald parameter model regresi logistik biner ........................................................... 18
1
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Pemilihan umum (pemilu) merupakan
salah satu pilar demokrasi untuk menyelaraskan kebijakan pemerintah serta pembangunan
berdasarkan kehendak rakyat, sebagai pemilik
kedaulatan. Di Indonesia, pemilu yang diselenggarakan secara langsung merupakan
yang pertama kali dilaksanakan sekaligus
bersejarah karena merupakan salah satu
langkah penting dalam menciptakan kehidupan politik yang lebih beradab. Ada dua jenis
pemilihan umum yang dilaksanakan secara
langsung yaitu pemilihan presiden serta
pemilihan anggota legislatif.
Pemilihan umum anggota DPR RI tahun
2009 dilaksanakan dengan sistem proporsional
terbuka. Proses perhitungannya didasarkan
pada sejumlah daerah pemilihan, dengan
peserta pemilu adalah partai politik. Pemilihan
umum ini adalah yang pertama kalinya
dilakukan dengan penetapan calon terpilih
berdasarkan perolehan suara terbanyak, bukan
berdasarkan nomor urut.
Pada pemilu anggota legislatif 2009,
masyarakat dihadapkan pada dua bentuk
pilihan pada saat memilih, memilih gambar
partai politik (primer/wajib) atau memilih
nama calon legislatif (sekunder/tidak wajib).
Jika pemilih memilih nama calon, maka secara
otomatis dia juga memilih partai yang
mengusung calon legislatif tersebut. Proporsi
pemilih yang memilih nama calon menjadi
salah satu indikator dari keberhasilan sistem
pemilu proporsional terbuka.
Ada tiga pendekatan yang digunakan
dalam menjelaskan perilaku pemilih (voter
behaviour) dalam menentukan pilihannya.
Tiga pendekatan tersebut adalah pendekatan
sosiologis, pendekatan psikologis, dan pendekatan politik rasional. Pendekatan yang
sama juga digunakan dalam penelitian Mujani
(2003) dan Liddle (2003) untuk menjelaskan
perilaku pemilih (voter behaviour) di
Indonesia.
Seperti telah disebutkan di atas, pada
pemilu legislatif 2009, pemilih diberikan
kebebasan dalam menentukan pilihan, memilih
nama calon atau memilih gambar partai. Jika
hal ini dikaitkan dengan teori tentang perilaku
pemilih (voter behaviour) maka akan timbul
pertanyaan mengenai faktor apasaja yang
berhubungan dan berpengaruh
terhadap
perilaku pemilih (voter behaviour) untuk kasus
di Jawa Barat. Selain itu, bagaimana karakteristik pemilih tersebut berdasarkan pada jenis
pilihannya.
Tujuan
Secara umum tujuan penelitian ini adalah:
1. Identifikasi karakteristik pemilih berdasarkan pilihannya (memilih nama calon atau
partai).
2. Mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap jenis pilihan (nama
calon atau partai) pada pemilu legislatif
2009.
TINJAUAN PUSTAKA
Sistem Pemilu
Pada tingkat yang paling dasar, sistem
pemilu mengkonversi suara yang diperoleh
partai politik atau calon legislatif dalam
pemilu menjadi kursi legislatif. Dua hal
penting yang menjadi bahan pertimbangan
dalam pelaksanaan pemilu adalah model
pemilu yang digunakan dan ukuran daerah
pemilihan.
Ukuran
daerah
pemilihan
didasarkan pada banyaknya anggota legislatif
yang dipilih untuk wilayah tersebut, bukan
didasarkan pada banyaknya pemilih di wilayah
tersebut. Sementara itu, model yang digunakan
tergantung dari sistem pemilu yang dianut oleh
negara yang bersangkutan.
Berdasakan klasifikasi yang diambil dari
The ACE Project, suatu kerjasama antara PBB,
IFES dan IDEA Internasional
mengenai
sistem pemilu, sistem pemilu dibagi menjadi
tiga (Reilly & Reynolds 2001) :
1. Sistem distrik
Dalam sistem distrik, wilayah negara
dibagi menjadi beberapa daerah pemilihan.
Banyaknya daerah pemilihan disesuaikan
dengan jumlah kursi legislatif yang diperebutkan sehingga setiap daerah pemilihan hanya
diwakili oleh satu orang. Oleh karena itu,
individu yang mewakili atau yang dicalonkan
oleh partai politik merupakan calon yang
dikenal secara baik oleh masyarakat daerah
tersebut.
2. Sistem representasi proporsional
Daerah pemilihan pada sistem proporsional
memiliki cakupan lebih luas daripada daerah
pemilihan pada sistem distrik. Jumlah wakil
yang terpilih untuk suatu daerah pemilihan
ditentukan oleh persentase suara sah yang
diraih oleh partai atau kandidat di daerah
pemilihan tersebut. Jadi, dalam satu kesatuan
geografis memungkinkan dihasilkan lebih dari
satu wakil.
3. Sistem semi-proporsional
Dalam sistem ini, partai politik yang tidak
mendapat dukungan suara terbanyak masih
2
dapat memperoleh perwakilan. Namun, sistem
ini tidak dirancang untuk memberikan alokasi
perwakilan sesuai dengan persentase suara
yang diperoleh partai politik seperti pada
sistem representasi proporsional.
Perilaku Pemilih (Voter Behaviour)
Perilaku pemilih merupakan tindakan para
pemilih dalam memberikan suaranya pada
pemilu atau pada pemilihan kepala daerah.
Sementara itu, studi perilaku memilih
dimaksudkan sebagai suatu studi yang
memusatkan diri pada bidang yang mempelajari kebiasaan atau kecenderungan pilihan
rakyat dalam pemilihan umum, serta latar
belakang mengapa mereka melakukan pilihan
itu (Plano 1985, diacu dalam Sudaryanti
2008).
Secara teoritik, ada tiga pendekatan yang
digunakan dalam menjelaskan perilaku
memilih (voting behaviour). Ketiga pendekatan tersebut adalah:
1. Pendekatan sosiologis
Pendekatan sosiologis menjelaskan bahwa
karakteristik sosial mempunyai pengaruh yang
cukup signifikan dalam menentukan perilaku
pemilih. Ada Sejumlah peubah yang dapat
mempengaruhi persepsi dan perilaku orang
dalam menentukan pilihannya. Peubah-peubah
tersebut diantaranya adalah pendapatan, ras,
jenis kelamin, status kewarganegaraan, dan
partisipasi sosial (Rakhman 2004).
2. Pendekatan psikologis
Pendekatan ini menggunakan pendekatan
konsep sikap dan sosialisasi dalam
menjelaskan perilaku pemilih. Titik berat pada
pendekatan ini adalah pemilih dalam
menentukan pilihannya dipengaruhi oleh
kekuatan psikologis yang berkembang dalam
dirinya sebagai hasil dari berbagai proses
sosialisasi dalam masyarakat.
3. Pendekatan politik rasional
Pendekatan ini menekankan pada penilaian
rasional pemilih. Isu-isu politik yang
berkembang dalam masyarakat serta aspek
kandidat yang akan maju, seringkali menjadi
bahan
pertimbangan
pemilih
dalam
menentukan pilihan. Didasarkan
pada
penilaian terhadap isu politik dan kandidat
yang akan maju, pemilih akan lebih
mempunyai berbagai aspek pertimbangan
untuk menentukan sikapnya.
Uji Kebebasan Khi-Kuadrat
Uji kebebasan Khi-Kuadrat digunakan
untuk mengetahui apakah dua peubah
kategorik saling berhubungan atau tidak. Jika
peubah pertama memiliki r kategori dan
peubah kedua memiliki c kategori maka data
tersebut dapat dipresentasikan ke dalam tabel
kontingensi berukuran r x c.
Hipotesis nol yang diuji menyatakan
bahwa kedua peubah tidak saling berhubungan. Statistik uji Khi-Kuadrat adalah
O
E
χ
E
keterangan:
χ2 = nilai Khi-Kuadrat
Oij = frekuensi teramati baris ke-i kolom
ke-j
Eij = frekuensi harapan baris ke-i kolom
ke-j
Untuk ukuran contoh yang tetap, semakin
besar selisih antara Oij dan Eij maka nilai
χ
semakin besar serta kesimpulannya
cenderung menolak hipotesis nol (Agresti
2000). Jika χ
lebih besar dari χ
dengan derajat bebas v = (r-1)(c-1) maka
hipotesis nol ditolak. Artinya, antara kedua
peubah terdapat hubungan pada taraf nyata α
(Daniel 1990)
Analisis Korespondensi
Analisis korespondensi digunakan untuk
menganalisis hubungan antara baris dan kolom
pada sebuah tabel kontingensi. Ide utama dari
analisis korespondensi adalah mengembangkan grafik yang dapat menggambarkan
hubungan antara baris dan kolom yang berisi
kategori dari peubah kategorik. Permasalahan
utamanya adalah bagaimana grafik mampu
merepresentasikan baris-baris dan kolomkolom dari sebuah tabel kontingensi dalam
bentuk titik-titik dalam sebuah ruang Euclid
berdimensi rendah dengan tetap mempertahankan informasi yang optimum.
Analisis korespondensi menggunakan
konsep penguraian nilai singular umum atau
Generalized Singular Value Decompotition
(GSVD) untuk mereduksi dimensi namun
tetap mempertahankan informasi yang ada.
Sebuah tabel kontingensi a x b (atau matriks
berukuran a x b) dengan frekuensi nij ≥ 0 dari
sel ke (i,j) adalah
n
n
dimana n ∑ ∑ n yang disebut sebagai
matriks koresponden.
n . /n , … , n . /n ′
p ., … , p . ′
dan
′
p. , … , p. ′
n. /n , … , n. /n ′
masing-masing adalah vektor jumlah baris dan
3
kolom dari matriks P. Sedangkan matriks profil
baris dan profil kolom adalah sebagai berikut:
dan
′
dimana :
Dr = matriks diagonal berukuran a x a dari
total baris ke-i dari matriks P
Dc = matriks diagonal berukuran b x b dari
total kolom ke-j dari matriks P
Pendekatan jarak yang digunakan adalah jarak
yang dituliskan sebagai berikut:
χ
n
dimana :
p .d
d
′
di2 merepresentasikan jarak Khi-Kuadrat
antara profil baris ke-i dan rata-rata profil
baris. Sedangkan jarak Khi-Kuadrat antara
sebuah profil kolom dengan rataannya
mempunyai definisi yang sama dengan jarak
Khi-Kuadrat pada profil baris.
Penentuan koordinat dari profil baris dan
kolom diperoleh dari penguraian GSVD
matriks berikut:
′
′
dimana Λ merupakan matriks diagonal yang
unsur-unsur diagonalnya adalah nilai singular
λ1,…, λm dari
′ . A dan B diperoleh dari
/
penguraian nilai singular dari
/
serta untuk A dan B berlaku:
′
′
′
Koordinat dari profil baris dan kolom masingmasing adalah sebagai berikut :
dan
Untuk tabel kontingensi banyak arah maka
digunakan analisis korespondensi berganda
dengan menggunakan matriks Burt ′ .
Matriks Burt ′ :
′
dimana P adalah matriks korespondensi yang
diperoleh dengan membagi frekuensi sel pada
tabel kontingensi awal dengan total frekuensi.
Matriks Pr dan Pc keduanya adalah matriks
diagonal dengan unsur-unsur diagonalnya
adalah marjinal kolom dan marjinal baris dari
matriks P.
Regresi Logistik Biner
Regresi logistik merupakan metode
statistika yang digunakan untuk menjelaskan
hubungan antara peubah respon dengan satu
atau beberapa peubah penjelas. Sementara itu,
regresi logistik biner adalah pengembangan
dari regresi logistik dimana peubah respon
memiliki skala biner.
Secara umum, model regresi logistik
biner dengan p peubah penjelas adalah :
dimana :
π x
P Y
G
ln
π x
|X
e
x
e
P Y
|X
x
dengan
melakukan
transformasi
logit,
diperoleh :
β x
β x
g x
β
dalam hal ini, g x adalah logit yang
merupakan fungsi linier dari peubah bebas
(Hosmer dan Lemenshow 2000).
Jika beberapa peubah bebas yang
digunakan bersifat kategorik maka diperlukan
peubah boneka (dummy variable). Secara
umum, jika peubah nominal atau ordinal
mempunyai k kategori, maka diperlukan k-1
peubah boneka. Penduga logit dengan p
peubah bebas dimana peubah ke-j mempunyai
k kategori adalah :
∑
β x
β D β x
g x
β
(Hosmer dan Lemenshow 2000)
Pengujian parameter dalam model regresi
logistik menggunakan statistik uji G dan uji
Wald (W). Statistik uji G digunakan untuk
mengetahui peran seluruh peubah penjelas
dalam model. Statistik uji G akan menyebar
mengikuti sebaran Khi-Kuadrat dengan derajat
bebas p. Hipotesis yang diuji adalah :
H : β ,β ,…,β
H : paling sedikit ada satu β
i
, ,…,p
Statistik uji G adalah
Likelihood tanpa peubah bebas
Likelihood dengan peubah bebas
Hipotesis nol ditolak jika nilai G
lebih
tabel.
besar dari
Statistik uji Wald digunakan untuk
menguji satu dari beberapa parameter dalam
model regresi logistik dengan p peubah bebas
β . Hipotesis yang diuji adalah :
H :β
i
, ,…,p
H :β
Statistik uji Wald adalah
β
W
SE β
dimana β merupakan penduga β , sedangkan
SE β
merupakan galat baku dari β .
Hipotesis nol ditolak jika |W | lebih besar dari
(Hosmer dan Lemeshow 2000).
Pengujian kelayakan (goodness of fit)
model regresi logistik menggunakan uji
Hosmer-Lemeshow. Uji Hosmer-Lemeshow
didasarkan pada pengelompokan nilai dugaan
peluangnya yang menyebar Khi-Kuadrat.
Hipotesis nol yang diuji menyatakan bahwa
model yang dibangun layak. Statistik uji
4
Hosmer-Lemeshow
berikut :
C
didefinisikan
O
n π
sebagai
n π
π
Keterangan:
C = statistik Hosmer-Lemeshow
k = banyaknya kelompok (k=1,2,..l)
O = banyaknya amatan dalam kelompok
ke-k
n = jumlah nilai Y pada kelompok ke-k
π = rata-rata dari π untuk kelompok ke-k
Statistik C menyebar mengikuti sebaran KhiKuadrat dengan derajat bebas g-2. Kesimpulan
lebih
menolak hipotesis nol jika nilai C
besar dari χα
.
Interpretasi koefisien regresi logistik biner
menggunakan rasio odds karena lebih mudah.
Pada peubah bebas kategorik biner, nilai x
dikategorikan 1 atau 0. Rasio odds,
dinotasikan , dapat didefinisikan sebagai
berikut:
π ⁄
π
exp β
π ⁄
π
Dalam interpretasinya, rasio Odds menjelaskan bahwa kategori x=1 memiliki peluang
untuk y=1 sebesar kali dibandingkan dengan
kategori x=0.
METODOLOGI
Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder
berupa data survei mengenai pandangan
masyarakat terhadap partai dan tokoh nasional
pada pemilu 2009. Data meliputi seluruh
kabupaten di Jawa Barat.
Pada penelitian ini, data yang digunakan
terdiri dari beberapa peubah yang menggambarkan demografi responden, pengetahuan responden seputar pemilu, serta pilihan
pada pemilu legislatif 2009. Peubah-peubah
tersebut diantaranya :
1. Demografi responden, terdiri atas peubah:
a. Jenis kelamin (X1)
b. Kategori Desa-Kota (X2)
c. Usia (X3)
d. Pengeluaran per bulan (X4)
e. Jenis pekerjaan (X5)
f. Pendidikan terakhir (X6)
g. Etnis (X7)
h. Agama (X8)
2. Pengetahuan seputar pemilu, terdiri atas
peubah :
a. Jumlah partai yang dikenal (X9)
b. Persentase tahu sasaran dari total
partai yang dikenal (X10)
c. Calon legislatif yang akan mewakili
daerah pemilihan (X11)
3. Peubah pilihan (Y)
Kategori dari masing-masing peubah dapat
dilihat pada Lampiran 1.
Metode
Tahap-tahap yang dilakukan
penelitian ini adalah :
dalam
1. Analisis deskriptif
Analisis deskriptif digunakan untuk
memberikan gambaran mengenai pengetahuan masyarakat Jawa Barat seputar pemilu serta
pilihan pada saat pemilu legislatif 2009. Data
yang disajikan berupa frekuensi dari kategori
masing-masing peubah.
2. Melakukan uji kebebasan Khi-Kuadrat
Uji kebebasan Khi-Kuadrat digunakan
untuk menguji ada atau tidaknya hubungan
antara peubah demografi dan peubah
pengetahuan seputar pemilu dengan peubah
pilihan. Dalam analisis ini, banyaknya baris
dan kolom dari tabel kontingensi merepresentasikan kategori dari peubah yang
akan diuji.
Dari tabel kontingensi yang dibuat,
diperoleh kombinasi masing-masing kategori
beserta frekuensinya. Frekuensi harapan
didapatkan dengan mengalikan jumlah baris
ke-i dengan jumlah kolom ke-j dibagi dengan
total observasi. Langkah selanjutnya adalah
. Pada tahap penarikan
menghitung nilai
kesimpulan, nilai
yang didapat dibandingkan dengan
. Jika nilai
hitung lebih besar dari
, maka
antara kedua peubah terdapat hubungan.
Pengujian juga dapat dilakukan dengan
membandingkan p-value yang didapat dengan
taraf nyata pengujian yang digunakan. Jika pvalue yang didapat lebih kecil dari taraf nyata
pengujian, maka antara kedua peubah terdapat
hubungan.
3. Interpretasi kesimpulan hasil uji kebebasan
Khi-Kuadrat
Dari hasil uji kebebasan Khi-Kuadrat dapat
diketahui peubah-peubah yang secara statistik
berhubungan dengan peubah pilihan. Selanjutnya, peubah-peubah tersebut dianalisis dengan
analisis korespondensi. Hal ini bertujuan untuk
melihat karakteristik pemilih yang memilih
nama calon maupun gambar partai.
4. Melakukan analisis korespondensi
5
Analisis korespondensi
k
digunakan unntuk
melihat kedekkatan antara kategori peuubah
m
p
pilihan
dengann kategori darri peubah lainnnya.
K
Kedekatan
in
ni dapat diartikan
d
sebagai
k
kecenderungan
n suatu kategorri tehadap kateegori
p
peubah
lainnyaa.
Pada analiisis korespond
densi, untuk tabel
k
kontingensi
b
banyak
arah maka digunaakan
p
pendekatan
deengan matriks Burt
. Benntuk
m
matriks
yang terbentuk
t
adalaah matriks perrsegi
d
dengan
banyak
knya baris dan kolom terganttung
d
dari
banyakny
ya kategori peeubah yang akan
a
d
dianalisis.
Keemudian dicarri vektor jum
mlah
ini
b
baris
dan jum
mlah kolom. Vektor-vektor
V
n
nantinya
diguunakan untuk
k mencari prrofil
k
kolom
dan bariis dari masing--masing kategoori.
Penentuan koordinat darri profil baris dan
k
kolom
dipeeroleh
denggan
penguraian
G
Generalized
Singular
S
Valuue Decompotiition
(
(GSVD).
Pengguraian GSVD
D diperlukan unntuk
m
mereduksi
dimensi
d
data dengan tetap
m
mempertahank
kan informasi yang optim
mum.
K
Koordinat
prrofil baris dan
d
kolom yyang
d
diperoleh
kem
mudian dipressentasikan daalam
b
bentuk
plot duaa dimensi.
5 Interpretasii hasil yang didapat dari anaalisis
5.
korespondeensi
Interpretasii plot dua diimensi didasarrkan
p
pada
kedekataan antar titik kategori peuubah
y
yang
digunakaan terhadap titiik kategori peuubah
p
pilihan.
Kedekkatan ini dapatt diartikan sebagai
k
karakteristik
dari kategorii dalam peuubah
p
pilihan.
6 Melakukann analisis regressi logistik bineer
6.
Peubah reespon yang digunakan
d
adalah
p
peubah
pilihann. Kategori Y=1
Y
menunjukkkan
r
responden
meemilih nama calon, dan Y=0
Y
responden memilih gam
m
menunjukkan
mbar
p
partai.
Semenntara itu, peuubah bebas yyang
d
digunakan
adaalah demografii dan pengetahhuan
s
seputar
pemiilu. Peubah bebas terseebut
m
merupakan
saalah satu penddekatan sosiologis
d
dan
psikologis dalam mem
mpelajari perillaku
m
memilih
(votinng behaviour) masyarakat Jawa
J
B
Barat.
7 Interpretasii model regreesi logistik yyang
7.
diperoleh
8 Mengetahuui karakteristik
8.
k pemilih di Jawa
J
Barat berrdasarkan pillihannya denngan
pendekatann deskriptif
yang terpilih adalahh responden yaang memiliki
hak pilih dan beerpartisipasi pada
p
pemilu
legislatif 2009.
Peengetahuan Pemilih Seputaar Pemilu
Siistem pemiluu proporsion
nal terbuka
membberikan peluaang besar kepada
k
para
pemillih untuk mem
milih calon angggota legislatif
sesuaai dengan hatii nurani mereeka. Hal ini
mend
dorong terciptaanya kualitas katerwakilan
oleh anggota legisslatif menjadi lebih baik.
Banyaak aspek yangg menjadi bahhan penilaian
terhaddap keberhasilan pelaksannaan pemilu
dengaan sistem prooporsional terrbuka, salah
satuny
ya adalah pengetahuan masyarakat
seputaar pemilu.
Tiiga indikator digunakan un
ntuk mengetahui tingkat penggetahuan pem
milih seputar
pemillu. Indikator teersebut adalah jumlah
j
partai
yang dikenal, propoorsi tahu sasarran dari total
partaii yang dikenall, dan pengetahhuan tentang
calonn yang akan meewakili daerah pemilihan.
≥10
partai
11.04%
FIKASI PE
ERILAKU MEMILIH
M
(VOTING
(
B
BEHAVIOU
UR) PADA
PEMIL
LU LEGISL
LATIF 2009 DI JAWA BARAT
AHMA
AD NASRU
UDIN
DEPARTE
EMEN STATISTIKA
FAKUL
LTAS MAT
TEMATIKA
A DAN ILM
MU PENGET
TAHUAN ALAM
A
IN
NSTITUT PERTANIA
P
AN BOGOR
R
BOGOR
2010
RINGKASAN
AHMAD NASRUDIN. Identifikasi Perilaku Memilih (Voting Behaviour) pada Pemilu Legislatif
2009 di Jawa Barat. Dibimbing oleh MUHAMMAD NUR AIDI dan ASEP SAEFUDDIN.
Sebagai salah satu pilar demokrasi, pemilu diharapkan dapat menjadi wadah masyarakat untuk
berekspresi dan memilih para wakil rakyat yang sesuai dengan hati nuraninya. Oleh karena itu
pemilih harus menggunakan hak pilihnya secara baik dan benar. Sistem proporsional terbuka
dengan suara terbanyak memungkinkan hasil yang lebih transparan serta derajat keterwakilan
menjadi lebih baik daripada sistem pemilu sebelumnya. Ada tiga pendekatan yang digunakan
dalam mempelajari perilaku pemilih dalam menentukan pilihan, yaitu pendekatan sosiologis,
pendekatan psikologis dan pendekatan politik rasional. Dalam penelitian ini, pendekatan yang
digunakan adalah pendekatan sosiologis dan psikologis. Kedua pendekatan tersebut digunakan
untuk mengidentifikasi perilaku memilih pada pemilu legislatif 2009.
Hasil analisis deskriptif memperlihatkan bahwa sebagian besar pemilih tidak mengenal partai
peserta pemilu legislatif 2009. Sekitar 88.96% pemilih mengenal kurang dari 10 partai. Dari
beberapa partai yang dikenal, sekitar 71.88% pemilih yang tahu sasaran partai tidak lebih dari
setengahnya. Mereka hanya sebatas mengenal nama partai tanpa tahu sasarannya. Selain itu,
mereka juga kurang mengenal calon yang akan maju untuk mewakili daerah pemilihan di Jawa
Barat, yaitu sekitar 95.57% pemilih yang masuk dalam kategori tersebut.
Hasil uji Khi-Kuadrat menunjukkan bahwa kecenderungan responden dalam menentukan
pilihan berhubungan dengan jenis kelamin, pengeluaran, jenis pekerjaan, pendidikan, agama,
persentase tahu sasaran dari partai yang dikenal, serta faktor tahu/tidaknya calon yang mewakili
daerah pemilihan. Keragaman data awal yang mampu dijelaskan oleh plot hasil analisis
korespondensi sebesar 48.40%. Regresi logistik biner yang didapat mempunyai kemampuan
prediksi dengan benar sebesar 57.96%. Dari beberapa peubah yang digunakan sebagai peubah
bebas, peubah pendidikan, pengeluaran, jenis pekerjaan, agama, persentase tahu sasaran dari partai
yang dikenal serta faktor tahu/tidaknya calon yang mewakili daerah pemilihan memiliki pengaruh
yang signifikan terhadap pilihan. Karakteristik pemilih yang cenderung memilih gambar partai
adalah pemilih dengan tingkat pendidikan dan pengeluaran yang lebih rendah dibandingkan
dengan pemilih yang memilih nama calon. Selain itu, mereka juga cenderung memiliki
pengetahuan seputar pemilu yang kurang.
Kata kunci : Analisis Deskriptif, Analisis Korespondensi, Analisis Regresi Logistik Biner
IDENTIFIKASI PERILAKU MEMILIH (VOTING BEHAVIOUR) PADA
PEMILU LEGISLATIF 2009 DI JAWA BARAT
AHMAD NASRUDIN
Skripsi
sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar
Sarjana Statistika pada
Departemen Statistika
DEPARTEMEN STATISTIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2010
: Identifikasi Perilaku Memilih (Voting Behaviour) pada Pemilu
Legislatif 2009 di Jawa Barat
Nama : Ahmad Nasrudin
NRP : G14061598
Judul
Menyetujui:
Pembimbing I
Pembimbing II
Dr. Ir. Muhammad Nur Aidi, M.S
NIP. 19600818198931004
Dr. Ir. Asep Saefuddin, M.Sc
NIP. 195703161981031004
Mengetahui :
Ketua Departemen Statistika
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Institut Pertanian Bogor
Dr. Ir. Hari Wijayanto, M.Si
NIP. 196504211990021001
Tanggal Lulus :
RIWAYAT HIDUP
Penulis dilahirkan di Sragen pada tanggal 9 September 1988, sebagai anak ketiga dari tiga
bersaudara. Penulis lahir dari keluarga petani pasangan Sunardi dan Siti Fatimah.
Pendidikan dasar dan menengah penulis tempuh di kabupaten Sragen. Penulis menempuh
pendidikan dasar di SD Negeri Donoyudan dan lulus pada tahun 2000. Kemudian melanjutkan
sekolah ke MTs Muhammadiyah 2 Kalijambe dan lulus pada tahun 2003. Pada tahun 2006 penulis
menyelesaikan pendidikan menengah atas di SMA Negeri 1 Gemolong dan pada tahun yang sama
penulis diterima di Institut Pertanian Bogor melalui jalur USMI.
Penulis bergabung di SERUM G selama periode 2007/2008. Selain itu, penulis pernah
menjadi ketua Badan Pengawas Himpunan Profesi Gamma Sigma Beta periode 2009/2010.
Penulis juga terlibat dalam sejumlah kegiatan tahunan, seperti Pesta Sains 2007 & 2008, Statistika
Ria 2008 & 2009, Panitia WCS 2009 dan beberapa kegiatan lainnya. Selain cukup aktif dalam
organisasi dan kegiatan kampus, penulis juga pernah bergabung di lembaga konsultasi data Stat
Center dan beberapa pengalaman sebagai surveyor dan field supervisor.
KATA PENGANTAR
Alhamdulillah, puji dan syukur senantiasa penulis panjatkan kepada Allah SWT, karena
dengan limpahan rahmat-Nya penulis dapat melaksanakan amanah orang tua dan dapat
menyelesaikan karya ilmiah ini. Shalawat dan salam semoga selalu terlimpah untuk sang idola,
sang guru besar, Rosulullah SAW. Dengan penuh rasa syukur yang tidak terkira, penulis
persembahkan karya ilmiah ini kepada keluarga tercinta, sebagai wujud bakti penulis. Pada
kesempatan ini, penulis mengucapkan terima kasih yang tak terhingga kepada:
1. Bapak Dr. Ir. Muhammad Nur Aidi, M.S dan bapak Asep Saefuddin, M.Sc, selaku
pembimbing. Terima kasih atas segala saran, arahan, bimbingan serta perhatian yang
diberikan sehingga karya ilmiah ini dapat diselesaikan.
2. Mbak Ratih, mbak Maya, Pak Arman, Pak Dharma dan semua pihak JIP yang telah
memberikan banyak ilmu terutama aplikasi statistika di bidang politik.
3. Simbok lan bapak di rumah. Terima kasih karena telah memberikan kepercayaan kepada
penulis untuk melanjutkan sekolah serta telah bekerja keras untuk membiayai penulis
selama di perguruan tinggi.
4. Mas Ali dan Mas Bur, yang telah begitu perhatian kepada penulis. Terima kasih atas
kesabaran dan dukungannya selama ini.
5. Mbak rina, mbak Ami, mbak Ika, Mas Njum, dan kawan-kawan di Stat Center yang
telah memberikan banyak pelajaran berharga dalam mendayagunakan ilmu yang
diperoleh selama kuliah.
6. Teman-teman statistika angkatan 43 yang telah memberikan pengalaman berharga,
dorongan serta tempat bertukar pikiran.
7. Teman-teman wisma Al Fath, yang telah banyak memberikan ruang bercengkerama dan
bertukar pikiran guna memperluas wawasan.
8. Adik kelas statistika angkatan 44, 45 dan 46.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat bagi semua pihak yang menggunakannya dan dapat
meningkatkan wawasan para pembaca tentang aplikasi statistika di bidang politik.
Bogor, Agustus 2010
Ahmad Nasrudin
Kado dari si Kecil untuk kedua orang tua dan kedua kakakku:
Tanpa seutas kata terucap untuk mengungkap ,
Kau memahami, ibu
kau memahami, bapak
kau memahami, mas
Aku.
Cinta kalian, menghembus angin di kala panas, lentera di waktu dingin dan gulita.
Terkadang aku tidak memahaminya.
Tapi sangat terasa di lubuk ini.
Dariku
hanya seuntai doa terpanjat kalian, kasihku semua.
Dan ini kupersembahkan kado kecil untuk kalian.
vii
DAFTAR ISI
Halaman
DAFTAR TABEL ...................................................................................................................... viii
DAFTAR GAMBAR ................................................................................................................. viii
DAFTAR LAMPIRAN .............................................................................................................. viii
PENDAHULUAN
Latar Belakang ......................................................................................................................
Tujuan ...................................................................................................................................
1
1
TINJAUAN PUSTAKA
Sistem Pemilu .......................................................................................................................
Perilaku Pemilih (Voter Behaviour) .....................................................................................
Uji Kebebasan Khi-Kuadrat .................................................................................................
Analisis Korespondensi ........................................................................................................
Regresi Logistik Biner..........................................................................................................
1
2
2
2
3
METODOLOGI
Data .......................................................................................................................................
Metode ..................................................................................................................................
4
4
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengetahuan Pemilih Seputar Pemilu .................................................................................. 5
Bentuk Pilihan ...................................................................................................................... 6
Uji Kebebasan Khi-Kuadrat ................................................................................................. 6
Analisis Korespondensi ........................................................................................................ 7
Analisis Regresi Logistik Biner ........................................................................................... 8
Karakteristik Pemilih ............................................................................................................ 10
KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan ........................................................................................................................... 10
Saran ..................................................................................................................................... 11
DAFTAR PUSTAKA ................................................................................................................ 11
LAMPIRAN ............................................................................................................................... 12
viii
DAFTAR TABEL
Halaman
1. Hasil uji Khi-Kuadrat beberapa peubah dengan peubah pilihan ...............................................
2. Uji Simultan dan uji Kelayakan model regresi logistik biner ...................................................
3. Hasil uji Wald peubah yang berpengaruh terhadap peubah pilihan ..........................................
6
8
9
DAFTAR GAMBAR
Halaman
1.
2.
3.
4.
5.
Persentase kategori jumlah partai yang dikenal ......................................................................
Persentase sasaran yang diketahui oleh responden .................................................................
Pengetahuan tentang calon dari daerah pemilihan ..................................................................
Pilihan pada saat Pemilu legislatif 2009 .................................................................................
Plot dua dimensi analisis korespondensi .................................................................................
5
5
6
6
8
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
Peubah yang digunakan dalam penelitian ............................................................................... 13
Frekuensi kategori peubah yang digunakan dalam penelitian ................................................ 14
Tabel kontingensi antara peubah demografi dan pengetahuan seputar pemilu dengan peubah
pilihan ...................................................................................................................................... 15
Nilai singular, inersia, proporsi keragaman yang mampu dijelaskan plot hasil analisis
korespondensi .......................................................................................................................... 15
Koordinat masing-masing kategori dalam plot dua dimensi ................................................. 16
Jarak kategori gambar partai dan nama calon terhadap kategori peubah yang lain pada plot
dua dimensi .............................................................................................................................. 17
Jarak beberapa kategori terhadap gambar partai dan nama calon setelah diurutkan .............. 17
Klasifikasi model regresi logistik biner .................................................................................. 18
Hasil uji Wald parameter model regresi logistik biner ........................................................... 18
1
PENDAHULUAN
Latar Belakang
Pemilihan umum (pemilu) merupakan
salah satu pilar demokrasi untuk menyelaraskan kebijakan pemerintah serta pembangunan
berdasarkan kehendak rakyat, sebagai pemilik
kedaulatan. Di Indonesia, pemilu yang diselenggarakan secara langsung merupakan
yang pertama kali dilaksanakan sekaligus
bersejarah karena merupakan salah satu
langkah penting dalam menciptakan kehidupan politik yang lebih beradab. Ada dua jenis
pemilihan umum yang dilaksanakan secara
langsung yaitu pemilihan presiden serta
pemilihan anggota legislatif.
Pemilihan umum anggota DPR RI tahun
2009 dilaksanakan dengan sistem proporsional
terbuka. Proses perhitungannya didasarkan
pada sejumlah daerah pemilihan, dengan
peserta pemilu adalah partai politik. Pemilihan
umum ini adalah yang pertama kalinya
dilakukan dengan penetapan calon terpilih
berdasarkan perolehan suara terbanyak, bukan
berdasarkan nomor urut.
Pada pemilu anggota legislatif 2009,
masyarakat dihadapkan pada dua bentuk
pilihan pada saat memilih, memilih gambar
partai politik (primer/wajib) atau memilih
nama calon legislatif (sekunder/tidak wajib).
Jika pemilih memilih nama calon, maka secara
otomatis dia juga memilih partai yang
mengusung calon legislatif tersebut. Proporsi
pemilih yang memilih nama calon menjadi
salah satu indikator dari keberhasilan sistem
pemilu proporsional terbuka.
Ada tiga pendekatan yang digunakan
dalam menjelaskan perilaku pemilih (voter
behaviour) dalam menentukan pilihannya.
Tiga pendekatan tersebut adalah pendekatan
sosiologis, pendekatan psikologis, dan pendekatan politik rasional. Pendekatan yang
sama juga digunakan dalam penelitian Mujani
(2003) dan Liddle (2003) untuk menjelaskan
perilaku pemilih (voter behaviour) di
Indonesia.
Seperti telah disebutkan di atas, pada
pemilu legislatif 2009, pemilih diberikan
kebebasan dalam menentukan pilihan, memilih
nama calon atau memilih gambar partai. Jika
hal ini dikaitkan dengan teori tentang perilaku
pemilih (voter behaviour) maka akan timbul
pertanyaan mengenai faktor apasaja yang
berhubungan dan berpengaruh
terhadap
perilaku pemilih (voter behaviour) untuk kasus
di Jawa Barat. Selain itu, bagaimana karakteristik pemilih tersebut berdasarkan pada jenis
pilihannya.
Tujuan
Secara umum tujuan penelitian ini adalah:
1. Identifikasi karakteristik pemilih berdasarkan pilihannya (memilih nama calon atau
partai).
2. Mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap jenis pilihan (nama
calon atau partai) pada pemilu legislatif
2009.
TINJAUAN PUSTAKA
Sistem Pemilu
Pada tingkat yang paling dasar, sistem
pemilu mengkonversi suara yang diperoleh
partai politik atau calon legislatif dalam
pemilu menjadi kursi legislatif. Dua hal
penting yang menjadi bahan pertimbangan
dalam pelaksanaan pemilu adalah model
pemilu yang digunakan dan ukuran daerah
pemilihan.
Ukuran
daerah
pemilihan
didasarkan pada banyaknya anggota legislatif
yang dipilih untuk wilayah tersebut, bukan
didasarkan pada banyaknya pemilih di wilayah
tersebut. Sementara itu, model yang digunakan
tergantung dari sistem pemilu yang dianut oleh
negara yang bersangkutan.
Berdasakan klasifikasi yang diambil dari
The ACE Project, suatu kerjasama antara PBB,
IFES dan IDEA Internasional
mengenai
sistem pemilu, sistem pemilu dibagi menjadi
tiga (Reilly & Reynolds 2001) :
1. Sistem distrik
Dalam sistem distrik, wilayah negara
dibagi menjadi beberapa daerah pemilihan.
Banyaknya daerah pemilihan disesuaikan
dengan jumlah kursi legislatif yang diperebutkan sehingga setiap daerah pemilihan hanya
diwakili oleh satu orang. Oleh karena itu,
individu yang mewakili atau yang dicalonkan
oleh partai politik merupakan calon yang
dikenal secara baik oleh masyarakat daerah
tersebut.
2. Sistem representasi proporsional
Daerah pemilihan pada sistem proporsional
memiliki cakupan lebih luas daripada daerah
pemilihan pada sistem distrik. Jumlah wakil
yang terpilih untuk suatu daerah pemilihan
ditentukan oleh persentase suara sah yang
diraih oleh partai atau kandidat di daerah
pemilihan tersebut. Jadi, dalam satu kesatuan
geografis memungkinkan dihasilkan lebih dari
satu wakil.
3. Sistem semi-proporsional
Dalam sistem ini, partai politik yang tidak
mendapat dukungan suara terbanyak masih
2
dapat memperoleh perwakilan. Namun, sistem
ini tidak dirancang untuk memberikan alokasi
perwakilan sesuai dengan persentase suara
yang diperoleh partai politik seperti pada
sistem representasi proporsional.
Perilaku Pemilih (Voter Behaviour)
Perilaku pemilih merupakan tindakan para
pemilih dalam memberikan suaranya pada
pemilu atau pada pemilihan kepala daerah.
Sementara itu, studi perilaku memilih
dimaksudkan sebagai suatu studi yang
memusatkan diri pada bidang yang mempelajari kebiasaan atau kecenderungan pilihan
rakyat dalam pemilihan umum, serta latar
belakang mengapa mereka melakukan pilihan
itu (Plano 1985, diacu dalam Sudaryanti
2008).
Secara teoritik, ada tiga pendekatan yang
digunakan dalam menjelaskan perilaku
memilih (voting behaviour). Ketiga pendekatan tersebut adalah:
1. Pendekatan sosiologis
Pendekatan sosiologis menjelaskan bahwa
karakteristik sosial mempunyai pengaruh yang
cukup signifikan dalam menentukan perilaku
pemilih. Ada Sejumlah peubah yang dapat
mempengaruhi persepsi dan perilaku orang
dalam menentukan pilihannya. Peubah-peubah
tersebut diantaranya adalah pendapatan, ras,
jenis kelamin, status kewarganegaraan, dan
partisipasi sosial (Rakhman 2004).
2. Pendekatan psikologis
Pendekatan ini menggunakan pendekatan
konsep sikap dan sosialisasi dalam
menjelaskan perilaku pemilih. Titik berat pada
pendekatan ini adalah pemilih dalam
menentukan pilihannya dipengaruhi oleh
kekuatan psikologis yang berkembang dalam
dirinya sebagai hasil dari berbagai proses
sosialisasi dalam masyarakat.
3. Pendekatan politik rasional
Pendekatan ini menekankan pada penilaian
rasional pemilih. Isu-isu politik yang
berkembang dalam masyarakat serta aspek
kandidat yang akan maju, seringkali menjadi
bahan
pertimbangan
pemilih
dalam
menentukan pilihan. Didasarkan
pada
penilaian terhadap isu politik dan kandidat
yang akan maju, pemilih akan lebih
mempunyai berbagai aspek pertimbangan
untuk menentukan sikapnya.
Uji Kebebasan Khi-Kuadrat
Uji kebebasan Khi-Kuadrat digunakan
untuk mengetahui apakah dua peubah
kategorik saling berhubungan atau tidak. Jika
peubah pertama memiliki r kategori dan
peubah kedua memiliki c kategori maka data
tersebut dapat dipresentasikan ke dalam tabel
kontingensi berukuran r x c.
Hipotesis nol yang diuji menyatakan
bahwa kedua peubah tidak saling berhubungan. Statistik uji Khi-Kuadrat adalah
O
E
χ
E
keterangan:
χ2 = nilai Khi-Kuadrat
Oij = frekuensi teramati baris ke-i kolom
ke-j
Eij = frekuensi harapan baris ke-i kolom
ke-j
Untuk ukuran contoh yang tetap, semakin
besar selisih antara Oij dan Eij maka nilai
χ
semakin besar serta kesimpulannya
cenderung menolak hipotesis nol (Agresti
2000). Jika χ
lebih besar dari χ
dengan derajat bebas v = (r-1)(c-1) maka
hipotesis nol ditolak. Artinya, antara kedua
peubah terdapat hubungan pada taraf nyata α
(Daniel 1990)
Analisis Korespondensi
Analisis korespondensi digunakan untuk
menganalisis hubungan antara baris dan kolom
pada sebuah tabel kontingensi. Ide utama dari
analisis korespondensi adalah mengembangkan grafik yang dapat menggambarkan
hubungan antara baris dan kolom yang berisi
kategori dari peubah kategorik. Permasalahan
utamanya adalah bagaimana grafik mampu
merepresentasikan baris-baris dan kolomkolom dari sebuah tabel kontingensi dalam
bentuk titik-titik dalam sebuah ruang Euclid
berdimensi rendah dengan tetap mempertahankan informasi yang optimum.
Analisis korespondensi menggunakan
konsep penguraian nilai singular umum atau
Generalized Singular Value Decompotition
(GSVD) untuk mereduksi dimensi namun
tetap mempertahankan informasi yang ada.
Sebuah tabel kontingensi a x b (atau matriks
berukuran a x b) dengan frekuensi nij ≥ 0 dari
sel ke (i,j) adalah
n
n
dimana n ∑ ∑ n yang disebut sebagai
matriks koresponden.
n . /n , … , n . /n ′
p ., … , p . ′
dan
′
p. , … , p. ′
n. /n , … , n. /n ′
masing-masing adalah vektor jumlah baris dan
3
kolom dari matriks P. Sedangkan matriks profil
baris dan profil kolom adalah sebagai berikut:
dan
′
dimana :
Dr = matriks diagonal berukuran a x a dari
total baris ke-i dari matriks P
Dc = matriks diagonal berukuran b x b dari
total kolom ke-j dari matriks P
Pendekatan jarak yang digunakan adalah jarak
yang dituliskan sebagai berikut:
χ
n
dimana :
p .d
d
′
di2 merepresentasikan jarak Khi-Kuadrat
antara profil baris ke-i dan rata-rata profil
baris. Sedangkan jarak Khi-Kuadrat antara
sebuah profil kolom dengan rataannya
mempunyai definisi yang sama dengan jarak
Khi-Kuadrat pada profil baris.
Penentuan koordinat dari profil baris dan
kolom diperoleh dari penguraian GSVD
matriks berikut:
′
′
dimana Λ merupakan matriks diagonal yang
unsur-unsur diagonalnya adalah nilai singular
λ1,…, λm dari
′ . A dan B diperoleh dari
/
penguraian nilai singular dari
/
serta untuk A dan B berlaku:
′
′
′
Koordinat dari profil baris dan kolom masingmasing adalah sebagai berikut :
dan
Untuk tabel kontingensi banyak arah maka
digunakan analisis korespondensi berganda
dengan menggunakan matriks Burt ′ .
Matriks Burt ′ :
′
dimana P adalah matriks korespondensi yang
diperoleh dengan membagi frekuensi sel pada
tabel kontingensi awal dengan total frekuensi.
Matriks Pr dan Pc keduanya adalah matriks
diagonal dengan unsur-unsur diagonalnya
adalah marjinal kolom dan marjinal baris dari
matriks P.
Regresi Logistik Biner
Regresi logistik merupakan metode
statistika yang digunakan untuk menjelaskan
hubungan antara peubah respon dengan satu
atau beberapa peubah penjelas. Sementara itu,
regresi logistik biner adalah pengembangan
dari regresi logistik dimana peubah respon
memiliki skala biner.
Secara umum, model regresi logistik
biner dengan p peubah penjelas adalah :
dimana :
π x
P Y
G
ln
π x
|X
e
x
e
P Y
|X
x
dengan
melakukan
transformasi
logit,
diperoleh :
β x
β x
g x
β
dalam hal ini, g x adalah logit yang
merupakan fungsi linier dari peubah bebas
(Hosmer dan Lemenshow 2000).
Jika beberapa peubah bebas yang
digunakan bersifat kategorik maka diperlukan
peubah boneka (dummy variable). Secara
umum, jika peubah nominal atau ordinal
mempunyai k kategori, maka diperlukan k-1
peubah boneka. Penduga logit dengan p
peubah bebas dimana peubah ke-j mempunyai
k kategori adalah :
∑
β x
β D β x
g x
β
(Hosmer dan Lemenshow 2000)
Pengujian parameter dalam model regresi
logistik menggunakan statistik uji G dan uji
Wald (W). Statistik uji G digunakan untuk
mengetahui peran seluruh peubah penjelas
dalam model. Statistik uji G akan menyebar
mengikuti sebaran Khi-Kuadrat dengan derajat
bebas p. Hipotesis yang diuji adalah :
H : β ,β ,…,β
H : paling sedikit ada satu β
i
, ,…,p
Statistik uji G adalah
Likelihood tanpa peubah bebas
Likelihood dengan peubah bebas
Hipotesis nol ditolak jika nilai G
lebih
tabel.
besar dari
Statistik uji Wald digunakan untuk
menguji satu dari beberapa parameter dalam
model regresi logistik dengan p peubah bebas
β . Hipotesis yang diuji adalah :
H :β
i
, ,…,p
H :β
Statistik uji Wald adalah
β
W
SE β
dimana β merupakan penduga β , sedangkan
SE β
merupakan galat baku dari β .
Hipotesis nol ditolak jika |W | lebih besar dari
(Hosmer dan Lemeshow 2000).
Pengujian kelayakan (goodness of fit)
model regresi logistik menggunakan uji
Hosmer-Lemeshow. Uji Hosmer-Lemeshow
didasarkan pada pengelompokan nilai dugaan
peluangnya yang menyebar Khi-Kuadrat.
Hipotesis nol yang diuji menyatakan bahwa
model yang dibangun layak. Statistik uji
4
Hosmer-Lemeshow
berikut :
C
didefinisikan
O
n π
sebagai
n π
π
Keterangan:
C = statistik Hosmer-Lemeshow
k = banyaknya kelompok (k=1,2,..l)
O = banyaknya amatan dalam kelompok
ke-k
n = jumlah nilai Y pada kelompok ke-k
π = rata-rata dari π untuk kelompok ke-k
Statistik C menyebar mengikuti sebaran KhiKuadrat dengan derajat bebas g-2. Kesimpulan
lebih
menolak hipotesis nol jika nilai C
besar dari χα
.
Interpretasi koefisien regresi logistik biner
menggunakan rasio odds karena lebih mudah.
Pada peubah bebas kategorik biner, nilai x
dikategorikan 1 atau 0. Rasio odds,
dinotasikan , dapat didefinisikan sebagai
berikut:
π ⁄
π
exp β
π ⁄
π
Dalam interpretasinya, rasio Odds menjelaskan bahwa kategori x=1 memiliki peluang
untuk y=1 sebesar kali dibandingkan dengan
kategori x=0.
METODOLOGI
Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder
berupa data survei mengenai pandangan
masyarakat terhadap partai dan tokoh nasional
pada pemilu 2009. Data meliputi seluruh
kabupaten di Jawa Barat.
Pada penelitian ini, data yang digunakan
terdiri dari beberapa peubah yang menggambarkan demografi responden, pengetahuan responden seputar pemilu, serta pilihan
pada pemilu legislatif 2009. Peubah-peubah
tersebut diantaranya :
1. Demografi responden, terdiri atas peubah:
a. Jenis kelamin (X1)
b. Kategori Desa-Kota (X2)
c. Usia (X3)
d. Pengeluaran per bulan (X4)
e. Jenis pekerjaan (X5)
f. Pendidikan terakhir (X6)
g. Etnis (X7)
h. Agama (X8)
2. Pengetahuan seputar pemilu, terdiri atas
peubah :
a. Jumlah partai yang dikenal (X9)
b. Persentase tahu sasaran dari total
partai yang dikenal (X10)
c. Calon legislatif yang akan mewakili
daerah pemilihan (X11)
3. Peubah pilihan (Y)
Kategori dari masing-masing peubah dapat
dilihat pada Lampiran 1.
Metode
Tahap-tahap yang dilakukan
penelitian ini adalah :
dalam
1. Analisis deskriptif
Analisis deskriptif digunakan untuk
memberikan gambaran mengenai pengetahuan masyarakat Jawa Barat seputar pemilu serta
pilihan pada saat pemilu legislatif 2009. Data
yang disajikan berupa frekuensi dari kategori
masing-masing peubah.
2. Melakukan uji kebebasan Khi-Kuadrat
Uji kebebasan Khi-Kuadrat digunakan
untuk menguji ada atau tidaknya hubungan
antara peubah demografi dan peubah
pengetahuan seputar pemilu dengan peubah
pilihan. Dalam analisis ini, banyaknya baris
dan kolom dari tabel kontingensi merepresentasikan kategori dari peubah yang
akan diuji.
Dari tabel kontingensi yang dibuat,
diperoleh kombinasi masing-masing kategori
beserta frekuensinya. Frekuensi harapan
didapatkan dengan mengalikan jumlah baris
ke-i dengan jumlah kolom ke-j dibagi dengan
total observasi. Langkah selanjutnya adalah
. Pada tahap penarikan
menghitung nilai
kesimpulan, nilai
yang didapat dibandingkan dengan
. Jika nilai
hitung lebih besar dari
, maka
antara kedua peubah terdapat hubungan.
Pengujian juga dapat dilakukan dengan
membandingkan p-value yang didapat dengan
taraf nyata pengujian yang digunakan. Jika pvalue yang didapat lebih kecil dari taraf nyata
pengujian, maka antara kedua peubah terdapat
hubungan.
3. Interpretasi kesimpulan hasil uji kebebasan
Khi-Kuadrat
Dari hasil uji kebebasan Khi-Kuadrat dapat
diketahui peubah-peubah yang secara statistik
berhubungan dengan peubah pilihan. Selanjutnya, peubah-peubah tersebut dianalisis dengan
analisis korespondensi. Hal ini bertujuan untuk
melihat karakteristik pemilih yang memilih
nama calon maupun gambar partai.
4. Melakukan analisis korespondensi
5
Analisis korespondensi
k
digunakan unntuk
melihat kedekkatan antara kategori peuubah
m
p
pilihan
dengann kategori darri peubah lainnnya.
K
Kedekatan
in
ni dapat diartikan
d
sebagai
k
kecenderungan
n suatu kategorri tehadap kateegori
p
peubah
lainnyaa.
Pada analiisis korespond
densi, untuk tabel
k
kontingensi
b
banyak
arah maka digunaakan
p
pendekatan
deengan matriks Burt
. Benntuk
m
matriks
yang terbentuk
t
adalaah matriks perrsegi
d
dengan
banyak
knya baris dan kolom terganttung
d
dari
banyakny
ya kategori peeubah yang akan
a
d
dianalisis.
Keemudian dicarri vektor jum
mlah
ini
b
baris
dan jum
mlah kolom. Vektor-vektor
V
n
nantinya
diguunakan untuk
k mencari prrofil
k
kolom
dan bariis dari masing--masing kategoori.
Penentuan koordinat darri profil baris dan
k
kolom
dipeeroleh
denggan
penguraian
G
Generalized
Singular
S
Valuue Decompotiition
(
(GSVD).
Pengguraian GSVD
D diperlukan unntuk
m
mereduksi
dimensi
d
data dengan tetap
m
mempertahank
kan informasi yang optim
mum.
K
Koordinat
prrofil baris dan
d
kolom yyang
d
diperoleh
kem
mudian dipressentasikan daalam
b
bentuk
plot duaa dimensi.
5 Interpretasii hasil yang didapat dari anaalisis
5.
korespondeensi
Interpretasii plot dua diimensi didasarrkan
p
pada
kedekataan antar titik kategori peuubah
y
yang
digunakaan terhadap titiik kategori peuubah
p
pilihan.
Kedekkatan ini dapatt diartikan sebagai
k
karakteristik
dari kategorii dalam peuubah
p
pilihan.
6 Melakukann analisis regressi logistik bineer
6.
Peubah reespon yang digunakan
d
adalah
p
peubah
pilihann. Kategori Y=1
Y
menunjukkkan
r
responden
meemilih nama calon, dan Y=0
Y
responden memilih gam
m
menunjukkan
mbar
p
partai.
Semenntara itu, peuubah bebas yyang
d
digunakan
adaalah demografii dan pengetahhuan
s
seputar
pemiilu. Peubah bebas terseebut
m
merupakan
saalah satu penddekatan sosiologis
d
dan
psikologis dalam mem
mpelajari perillaku
m
memilih
(votinng behaviour) masyarakat Jawa
J
B
Barat.
7 Interpretasii model regreesi logistik yyang
7.
diperoleh
8 Mengetahuui karakteristik
8.
k pemilih di Jawa
J
Barat berrdasarkan pillihannya denngan
pendekatann deskriptif
yang terpilih adalahh responden yaang memiliki
hak pilih dan beerpartisipasi pada
p
pemilu
legislatif 2009.
Peengetahuan Pemilih Seputaar Pemilu
Siistem pemiluu proporsion
nal terbuka
membberikan peluaang besar kepada
k
para
pemillih untuk mem
milih calon angggota legislatif
sesuaai dengan hatii nurani mereeka. Hal ini
mend
dorong terciptaanya kualitas katerwakilan
oleh anggota legisslatif menjadi lebih baik.
Banyaak aspek yangg menjadi bahhan penilaian
terhaddap keberhasilan pelaksannaan pemilu
dengaan sistem prooporsional terrbuka, salah
satuny
ya adalah pengetahuan masyarakat
seputaar pemilu.
Tiiga indikator digunakan un
ntuk mengetahui tingkat penggetahuan pem
milih seputar
pemillu. Indikator teersebut adalah jumlah
j
partai
yang dikenal, propoorsi tahu sasarran dari total
partaii yang dikenall, dan pengetahhuan tentang
calonn yang akan meewakili daerah pemilihan.
≥10
partai
11.04%