silang cross
tabulation indikator-indikator
kemiskinan di
Kota Padangsidimpuan. Hasil tabulasi silang masing-masing variabel kemudian
diinterpretasikan agar diperoleh gamabaran kemiskinan rumah tangga di Kota Padangsidimpuan.
3.5.2 Analisis Statistik Non parametrik
Analisis statistik non parametrik adalah suatu metode analisis untuk mengetahui nilai hubungan antara status kemiskinan suatu rumah tangga dengan
status pekerjaan kepala keluarga di Kota Padangsidimpuan. Analisis ini menggunakan uji Chi-Square dan uji koefisien kontingensi. Uji Chi-Square
digunakan untuk melihat hubungan antara status kemiskinan dan status pekerjaan kepala keluarga. Uji koefisien kontingensi digunakan untuk melihat keeratan
hubungan pada uji Chi-Square. a.
Chi-Square dengan rumus sebagai berikut:
ij ij
ij c
r
E E
O X
1 1
2
Keterangan: r
= total baris c
= total kolom i
= indeks baris j
= indeks kolom Oij
= nilai sel baris ke-i kolom ke-j Eij
= nilai harapan sel baris ke-i kolom ke-j
b. Koefisien kontingensi dengan rumus sebagai berikut:
n X
X C
2 2
Keterangan:
Universitas Sumatera Utara
C = Nilai koefisien kontingensi
X
2
= Hasil Chi-Square hitung n
= Jumlah responden
Menurut Guilford dalam Rakhmat 2002, koefisien kontingensi memiliki pemahaman sebagai berikut:
0,000 – 0,200 = Sangat lemah
0,201 – 0,400 = Lemah
0,401 – 0,700 = Cukup kuat
0,701 – 0,900 = Kuat
0,901 – 1,000 = Sangat kuat
3.5.3 Analisis CHAID
Metode CHAID Chi-square Automatic Interaction Detection or detector merupakan sebuah metode eksploratori non parametrik untuk menganalisis
sekumpulan data berukuran besar dan cukup efisien untuk menduga peubah penjelas yang paling signifikan terhadap peubah respon. Interaksi antar peubah
juga dapat dideteksi melalui metode CHAID. Metode ini termasuk salah satu tipe dari metode AID Automatic Interaction Detection yang dapat digunakan untuk
menganalisis keterkaitan struktural antar peubah respon dan peubah penjelas dalam segugus data. Perbedaan CHAID dengan metode AID lainnya adalah tipe
data yang digunakan yaitu data kategorik berskala nominal dan ordinal dengan uji yang digunakan adalah uji Chi-square.
Metode CHAID digunakan dalam penelitian ini karena dapat mendeteksi secara jelas karakteristik yang membedakan rumah tangga miskin dan tidak
miskin di Kota Padangsidimpuan. Metode ini selain menjelaskan adanya pengaruh
Universitas Sumatera Utara
yang signifikan atau tidak tetapi juga menjelaskan secara detail mengenai posisi dari kategori-kategori pada peubah respon dan peubah penjelas yang
mempengaruhinya. Cara kerja metode CHAID adalah dengan memisahkan gugus data ke
dalam beberapa kelompok secara bertahap. Tahap pertama diawali dengan membagi data menjadi beberapa kelompok berdasarkan satu peubah penjelas yang
pengaruhnya paling signifikan terhadap peubah respon. Kemudian masing-masing anak gugus yang terbagi diperiksa kembali secara terpisah dan dibagi lagi
berdasarkan peubah lainnya. Seterusnya dengan kriteria statistik uji Chi-square pada setiap pemisahannya hingga pada akhirnya diperoleh kelompok-kelompok
pengamatan yang memiliki respon dan peubah penjelas tertentu yang berkaitan. Untuk lebih jelasnya tahapan-tahapan dalam metode CHAID dijelaskan
pada algoritma berikut: 1.
Masing-masing peubah penjelas dibuat tabulasi silang yaitu antara kategori-kategori peubah penjelas dengan kategori-kategori peubah
respon. 2.
Dari setiap tabulasi yang diperoleh, disusun sub tabel berukuran 2 x d yang mungkin, d adalah banyaknya kategori peubah respon. Kemudian
cari nilai X
2 hitung
pada semua sub tabel tersebut. Dari seluruh nilai X
2 hitung
yang diperoleh, cari X
2 hitung
terkecil. Jika X
2 hitung
X
2 L
L ditetapkan, db= d-1, maka kedua kategori peubah penjelas tersebut digabungkan menjadi
satu kategori. 3.
Jika terdapat kategori gabungan yang terdiri dari dari tiga atau lebih kategori asal, maka harus dibagi secara biner terhadap kategori gabungan
tersebut. Dari pembagian ini dicari J2hitung terbesar. Jika X
2 hitung
X
2 L
, maka pembagian biner berlaku. Kembali ke tahap kedua.
4. Setelah diperoleh penggabungan optimal untuk setiap peubah penjelas,
hitung nilai-p masing-masing tabel yang terbentuk tabel yang mengalami pengurangan kategori yaitu c kategori peubah penjelas menjadi r kategori,
nilai-p nya dikalikan dengan pengganda Bonferoni sesuai dengan tipe peubahnyayaitu nilai-p terkecil. Jika nilai-p terkecil L yang ditetapkan,
Universitas Sumatera Utara
maka X pada nilai-p tersebut adalah peubah penjelas yang pengaruhnya paling signifikan terhadap peubah respon.
5. Jika pada tahap keempat diperoleh peubah yang pengaruhnya
palingsignifikan, maka peubah tersebut muncul yang pertama pada dendogram menurut kategori.
6. Lakukan kembali tahap kesatu sampai kelima terhadap peubah penjelas
lainnya setelah dipisah ke setiap kategori peubah penjelas yang telah muncul sebelumnya.
Keunggulan metode CHAID bila dibandingkan dengan metode Chi-
Square lainnya adalah hasil analisis menghasilkan suatu dendogram pemisahan. Berdasarkan dendogram ini akan diperoleh informasi, yaitu:
1. Pengelompokan Pengamatan
Pengelompokan pengamatan dikelompokkan ke dalam kelompok- kelompok yang relatif homogen dalam kaitannya dengan nilai-nilai peubah
penjelas dan peubah respon. 2.
Asosiasi antar Peubah Asosiasi antar peubah, kecenderungan nilai peubah penjelas tertentu
berpadanan dengan nilai peubah penjelas yang lain. 3.
Interaksi antar Peubah Penjelas Peranan silang dua peubah penjelas dalam pemisahan pengamatan menurut peubah respon.
Metode CHAID juga memiliki kelemahan apabila data yang dianalisis
berukuran kecil. Hasil analisis dengan jumlah sampel tebatas menghasilkan dendogram yang kurang berkembang sehingga menyebabkan jumlah variabel atau
faktor-faktor yang berpengaruh juga terbatas. Kelemahan alat analisis CHAID adalah dapat diantisipasi dengan menganalisis data yang berukuran kecil dengan
Chi-Square yang memiliki prinsip dasar yang sama dan dalam hal ini menggunakan analisis Chi-Square Test Independensi. Hasil analisis ini sama
artinya yaitu menunjukkan bahwa permasalahan yang dianalisis tidak hanya
Universitas Sumatera Utara
dipengaruhi beberapa faktor saja. Tetapi dengan menggunakan sampel yang lebih besar pada permasalahan yang sama akan menghasilkan jumlah faktor yang
berpengaruh menjadi lebih banyak apabila dianalisis dengan CHAID.
3.6 Definisi Operasional
