Analisis Karakteristik Kemiskinan Wilayah Desa Analisis Faktor Penciri Rumahtangga Miskin

Dari pembagian ini dicari  2 hitung terbesar. Jika  2 hitung terbesar , maka pembagian biner berlaku. Selanjutnya kembali ke tahap dua. 4. Setelah diperoleh penggabungan optimal untuk setiap peubah bebas, hitung p- value masing-masing tabel yang terbentuk tabel yang mengalami pengurangan kategori, p-value-nya dikalikan dengan pengganda Bonferoni sesuai dengan tipe peubahnya. Tentukan p-value terkecil  yang telah ditetapkan, maka X pada p-value tersebut adalah peubah bebas yang pengaruhnya paling signifikan bagi peubah tak bebas. 5. Jika pada tahap empat diperoleh peubah yang pengaruhnya paling signifikan, kembali ke tahap satu untuk setiap bagian data hasil pemisahan untuk melakukan pembagian berdasarkan peubah yang belum terpilih. Statistik uji yang digunakan adalah statistik chi-square dengan persamaan sebagai berikut:  2 hitung =             r i c j ij ij ij E E O 1 1 2 dengan: E ij = n f f j i dimana: r : jumlah baris pada tabel kontingensi c : jumlah kolom pada tabel kontingensi O ij : frekuensi amatan baris ke-i kolom ke-j E ij : frekuensi harapan baris ke-i kolom ke-j Metode CHAID adalah metode yang menggabungkan kategori tak nyata dengan melihat semua cara pengelompokkan yang mungkin. Tabel yang mengalami pengurangan kategori menjadi r kategori dari peubah asal c kategori r c, maka p-value yang digunakan dikalikan dengan pengganda Bonferroni. Pengganda Bonferoni ini tergantung tipe peubah kategorik: 1. Peubah Monotonik kategori berskala ordinal. Dengan penggabungan r kategori, maka jumlah gabungan yang mungkin adalah C n,r , menurut identitas combinatorial C n,r =C n-1,r-1 + C n-1,r . Pada skala ordinal penggabungan hanya dimungkinkan dengan kategori terdekat, sehingga dari hubungan identitas tersebut diperoleh koefisien Bonferroni sebagai berikut: B monotonik =C n-1,r-1 =         1 1 r c 2. Peubah bebas kategori berskala nominal. B bebas =     1 1 r i i 1 2 c r i r   3. Peubah Mengambang float variabel Peubah ini perluasan dari skala ordinal dimana letak urutan kategori mengambang diragukan, sehingga cara menghitung koefisien Bonferroni adalah mengeluarkan sementara kategori mengambang dan menggabungkannya kembali. Melalui prosedur di atas maka akan diperoleh koefisien Bonferroni sebagai berikut: Bfloat : C c-2,r-2 +C c-2,r-1 Pada metode ini diperkenalkan peubah mengambang float variabel yaitu kategori dalam skala ordinal yang kurang yakin posisi urutan tingkatannya. Algoritma CHAID terutama sesuai untuk mengeksplorasi data berukuran besar. Du Toit et al. 1986 mengungkapkan bahwa metode CHAID merupakan eksplorasi non parametrik untuk menganalisa sekumpulan data yang berukuran besar dan tidak dapat diandalkan jika diterapkan pada data berukuran kecil. Perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini adalah SPSS untuk analisis CHAID dengan taraf nyata =0.05. Hasil akhir analisis CHAID adalah berupa dendogram yang menggambarkan asosiasi antar peubah, interaksi antar peubah dan pengkategorian ulang peubah-peubah bebasnya. Tiga macam informasi yang dapat diperoleh dari hasil dendogram CHAID yaitu Fielding, 1977: 1. Pengelompokkan pengamatan Pengamatan dikelompokkan kedalam kelompok-kelompok yang relatif homogen dalam kaitannya dengan nilai peubah bebas dan peubah tak bebas. 2. Asosiasi antar peubah bebas Kecenderungan nilai peubah bebas tertentu berpadanan dengan nilai peubah bebas yang lain. 3. Interaksi antar peubah bebas Peranan silang dua peubah bebas dalam pemisahan pengamatan menurut peubah tak bebas.

4.4.5 Analisis Karakteristik Rumahtangga Miskin

Analisis karakteristik rumahtangga miskin dilakukan dengan menjabarkan faktor utama penentu kemiskinan rumahtangga yang di dapat dari hasil analisis CHAID. Selain itu untuk menganalisis karakteritik kemiskinan juga digunakan pendekatan kemiskinan relatif yang digunakan oleh Departemen Pertanian.

4.4.6 Analisis Strategi Penanggulangan Kemiskinan

Perumusan strategi penanggulangan kemiskinan dilakukan berdasarkan informasi yang diperoleh hasil analisis sebelumnya dan studi mendalam. Hasil dari tabulasi tersebut kemudian disajikan dalam bentuk tabel dan grafik untuk selanjutnya digunakan sebagai bahan pertimbangan pengambilan keputusan. Analisis Strength, Weakness, Opportunities and Threats SWOT dilakukan untuk memperkuat analisis strategi penanggulangan kemiskinan. Perumusan strategi dengan analisis SWOT dilakukan melalui tiga tahap, yaitu tahap masukan input stage , tahap pemaduan matching stage dan tahap pengambilan keputusan decision stage . Tahap masukan adalah menyimpulkan informasi dasar yang diperlukan untuk merumuskan strategi dengan menyimpulkan matriks Internal Faktor Evaluation IFE dan External Faktor Evaluation EFE. Tahap pemaduan merupakan tahap dimana berbagai informasi dasar tersebut dipadukan untuk merumuskan alternatif strategi. Tahap kedua ini menggunakan matriks SWOT. Sedangkan tahap ketiga yaitu tahap pengambilan keputusan merupakan tahap pemilihan strategi dengan menggunakan Quantitative Strategic Matrix QSP.

4.4.6.1 Matriks Internal Faktor Evaluation dan External Faktor Evaluation

Matriks EFE digunakan untuk meringkas faktor-faktor eksternal yang berkaitan dengan peluang dan ancaman yang diahdapi wilayah. Sedangkan penilaian internal ditujukan untuk mengukur sejauh mana kekuatan dan kelemahan yang dimiliki wilayah. Langkah dalam melakukan penilaian internal adalah dengan menggunakan matriks IFE. David 2002, matriks EFE dan IFE diolah dengan menggunakan beberapa langkah berikut : 1. Identifikasi faktor internal dan eksternal wilayah Langkah awal yang dilakukan adalah mengidentifikasikan faktor internal yaitu dengan mendaftarkan semua kelemahan dan kekuatan yang dimiliki wilayah. Daftarkan kekuatan terlebih dahulu, baru kemudian kelemahan wilayah. Kemudian identifikasikan faktor eksternal wilayah dengan melakukan pendaftaran semua peluang dan ancaman. Hasil identifikasi faktor-faktor di atas menjadi faktor penentu eksternal dan internal yang selanjutnya akan diberikan bobot dan rating . 2. Penetuan bobot setiap variabel Penentuan bobot dilakukan dengan mengajukan identifikasi faktor internal dan eksternal kepada stakeholder dengan menggunakan metode paired comparison . Metode ini digunakan untuk memberikan penilaian terhadap bobot setiap faktor penentu internal dan eksternal. Penentuan bobot setiap variabel dilakukan dengan memberikan skor 1, 2 dan 3. Skor yang digunakan untuk pengisian kolom adalah: skor 1 = jika indikator horizontal kurang penting dari pada indikator vertikal, skor 2 = Jika indikator horizontal sama penting dari pada indikator vertikal, skor 3 = Jika indikator horizontal lebih penting dari pada indikator vertikal. Bobot setiap variabel diperoleh dengan menentukan nilai setiap veriabel terhadap jumlah nilai keseluruhan variabel dengan menggunakan rumus: a i =   n i i i X X 1 dimana: ai = Bobot Variabel ke-i Xi = Nilai variabel ke – i I = 1, 2, 3, …..n N = Jumlah Variabel Total bobot yang diberikan harus sama dengan 1.0. Pembobotan ini kemudian ditempatkan pada kolom IFE – IFE. Bentuk penilaian bobot faktor strategis internal wilayah dapat dilihat pada Tabel 6. Sedangkan penilaian bobot faktor strategis eksternal disajikan pada Tabel 7. Tabel 6. Penilaian Bobot Faktor Strategis Internal Wilayah Faktor Strategis Internal A B C D … Total Bobot A B C D …….. Total Sumber: David, 2002 Tabel 7. Penilaian Bobot Faktor Strategis Eksternal Wilayah Faktor Strategis Internal A B C D … Total Bobot A B C D … Total Faktor strategis Eksternal A B C …… Total Bobot A B C D …….. Total