56
a = konstanta
b = koefisien regresi
x
1
= kategori struktural dari modal sosial dalam bentuk jaringan kualitas hubungan sebelumnya dengan mitra transaksi, jumlah anggota yang
menjadi teman akrab x
2
= aspek reputasi dari modal sosial tingkat tugas yang diselesaikan responden dan anggota lainnya secara tepat waktu dan sesuai
x
3
= hak kepemilikan yang tidak lengkap hak individu dan organisasi untuk memilih bentuk-bentuk penggunaan sumber daya, hak untuk
mendapatkan manfaat ekonomi, hak untuk mengecualikan pihak lain, hak untuk mentransfer sumber daya
x
4
= hak kepemilikan yang tidak sempurna tingkat penggunaan sumber daya oleh orang yang tidak berhak
x
5
= informasi asimetris tingkat penguasaan informasi antar orang mengenai kondisi sumber daya
x
6
= tingkat spesifisitas aset tingkat penggunaan secara berbeda dibandingkan yang dimaksudkan di awal, tingkat kerugian akibat
penggunaan secara berbeda Pengukuran variabel penjelas dilakukan dengan menggunakan skoring.
Kategori yang digunakan untuk masing-masing variabel berikut skoringnya dapat dilihat pada Lampiran 3. Data yang didapatkan dari pengukuran variabel penjelas
adalah data kualitatif dengan skala data ordinal.
3.7.1 Analisis Fungsi Diskriminan
KALAM dapat dikatakan sebagai grup 1 sedangkan KARTAR adalah grup 2. Kedua grup ini diduga akan memiliki besaran biaya transaksi yang berbeda.
Untuk mengetahui variabel-variabel yang mempengaruhi perbedaan biaya transaksi tersebut maka digunakan analisis fungsi diskriminan
discriminant function analysis. Analisis fungsi diskriminan digunakan untuk menentukan
variabel-variabel yang membedakan discriminate antara dua grup atau lebih.
Satu contoh penggunaan analisis ini adalah pada lulusan sekolah menengah atas SMA yang melanjutkan pendidikannya ke perguruan tinggi.
57
Para lulusan ini dapat dikelompokkan menjadi lulusan yang melanjutkan pendidikan sebagai grup 1 dan lulusan yang tidak melanjutkan pendidikan
sebagai grup 2. Variabel yang diduga mempengaruhi berlanjut tidaknya pendidikan oleh lulusan SMA untuk melanjutkan pendidikannya atau tidak
misalnya adalah prestasi siswa setahun sebelum kelulusan. Maka, setahun sebelum kelulusan variabel tersebut diukur. Setelah kelulusan dan grup yang
melanjutkan pendidikan dan tidak telah diketahui, maka dihitung rata-rata means variabel prestasi siswa yang telah diukur sebelumnya. Jika nilai rata-rata
variabel antara grup 1 dan 2 ternyata berbeda, maka dapat dikatakan bahwa prestasi siswa setahun sebelum kelulusan dapat digunakan untuk membedakan
discriminate antara siswa yang akan melanjutkan pendidikannya dengan yang tidak.
Secara ringkas, ide dasar dari analisis fungsi diskriminan adalah menentukan variabel-variabel yang menjadi pembeda antar grup yang
diperbandingkan. Variabel pembeda itu lantas dapat digunakan untuk memprediksi keanggotaan grup pada kasus-kasus yang lebih baru.
Menggunakan contoh sebelumnya, jika diketahui bahwa prestasi siswa setahun sebelum kelulusan mempengaruhi melanjutkan tidaknya siswa ke pendidikan
tinggi, maka variabel tersebut dapat digunakan untuk memprediksi siswa-siswa mana yang sekiranya melanjutkan pendidikan dan mana yang tidak.
Proses perhitungan analisis ini serupa dengan ANOVA Analysis of
Variance jika menggunakan satu variabel saja, dan serupa dengan MANOVA Multivariate Analysis of Variance jika variabel yang diuji lebih dari satu. Untuk
mengetahui nyata tidaknya suatu variabel membedakan antar grup maka digunakan tes F jika hanya satu variabel saja yang digunakan atau
multivariate F test jika terdapat beberapa variabel.
Pada pengujian yang hanya melibatkan dua grup saja, maka analisis fungsi diskriminan ini juga sama dengan regresi berganda. Dua grup yang
diperbandingkan itu dapat diperlakukan sebagai variabel tujuan sebagaimana pada analisis regresi berganda. Secara umum, kasus dua grup akan memenuhi
persamaan sebagai berikut:
m m
x b
x b
x b
a Group
+ +
+ +
= ...
2 2
1 1
......................................3.5
58
dimana a adalah konstanta dan b
1
hingga b
m
adalah koefisien regresi. Interpretasi hasil analisis fungsi diskriminan pada dua grup mengikuti logika regresi berganda
bahwa variabel-variabel yang memiliki koefisien regresi terbesar adalah variabel- variabel yang paling berkontribusi terhadap prediksi keanggotaan grup.
Sebagaimana telah disebutkan sebelumnya bahwa analisis fungsi diskriminan ini memiliki kemiripan penghitungan dengan MANOVA, maka
asumsi-asumsi yang berlaku pada MANOVA juga berkalu pada analisis fungsi diskriminan. Asumsi-asumsi tersebut adalah i data untuk setiap variabel
memiliki distribusi normal. Normal tidaknya distribusi pada setiap variabel dapat diuji dengan menggunakan histogram distribusi frekuensi. Hanya saja,
pelanggaran terhadap asumsi ini biasanya tidak berdampak fatal, dalam arti tes signifikansinya masih dapat ”nyata
trustworthy”, ii homogenitas varian dan kovarian, diasumsikan bahwa matriks variankovarian variabel adalah homogen
antar grup. Sebagaimana pada asumsi distribusi normal, penyimpangan kecil pada asumsi homogenitas ini juga tidak akan berdampak fatal, iii korelasi
antara rata-rata dan varian, asumsi inilah yang memiliki dampak fatal terhadap tes signifikansi. Hal ini terjadi ketika nilai rata-rata variabel antar grup berkorelasi
dengan varian atau standar deviasi. Pada prakteknya, situasi ini dapat terjadi ketika salah satu grup yang diuji memiliki beberapa pencilan
outliers ekstrim dan mempengaruhi nilai rata-rata secara signifikan sekaligus juga meningkatkan
variablitas, dan iv redundansi variabel. Variabel yang digunakan untuk membedakan antar kelompok tidak boleh redundan. Sebagai contoh redundansi
adalah digunakannya satu variabel yang sebenarnya merupakan hasil penjumlahan dari tiga variabel lainnya. Untuk menghindari hal ini dilakukan
penghitungan nilai toleransi tolerance value untuk setiap variabel dengan
rumus:
2
1 R
alue Tolerancev
− =
Pada kasus variabel redundan maka nilai toleransi akan mendekati nol.
Fungsi Klasifikasi
Salah satu tujuan utama lainnya dari penggunaan analisis fungsi diskriminan adalah untuk memprediksi klasifikasi dari suatu kasus. Setelah
model selesai dibangun dan fungsi diskriminan telah ditentukan, maka hasil
59
tersebut dapat digunakan untuk memprediksi grup mana yang menjadi golongan dari suatu kasus tertentu.
Fungsi klasifikasi dapat digunakan untuk menggolongkan suatu kasus ke dalam grup yang paling sesuai. Jumlah fungsi klasifikasi adalah sama dengan
jumlah grup. Setiap fungsi menghitung skor klasifikasi untuk setiap kasus pada setiap grup dengan menggunakan persamaan sebagai berikut:
m im
i i
i i
x w
x w
x w
c S
+ +
+ +
= ...
2 2
1 1
..........................................3.6 dimana: i adalah grup; 1,2,...,m adalah variabel sejumlah m; c
i
adalah konstanta untuk grup i; w
ij
adalah bobot dari variabel ke-j pada komputasi skor klasifikasi untuk grup i; x
j
adalah nilai yang diobservasi untuk setiap kasus pada variabel ke- j; dan S
i
adalah hasil skor klasifikasi. Pengolahan data menggunakan analisis fungsi diskriminan ini dilakukan
dengan software Statistica versi 6.0 dan Statistical Package for the Social
Sciences SPSS versi 14. Dua jenis software ini digunakan karena meskipun
hasil pengolahan datanya sama tetapi masing-masingnya memiliki tampilan hasil yang berbeda sehingga dapat saling melengkapi.
3.8 Penilaian Efektivitas Kedua Organisasi Pemuda dalam Pencapaian Tujuan
