Analisis faktor yang berpengaruh dalam sistem pengelolaan Rusuna

19

2. Identifikasi faktor yang terkait dengan aspek pengelolaan di rusuna

Pekunden dan Bandarharjo Identifikasi pengelolaan pada rusuna Pekunden dan Bandarharjo dilakukan secara primer, dengan tujuan memperoleh gambaran yang lebih jelas tentang kondisi fisik dan non fisik rusuna. Penilaian kondisi pengelolaan saat ini dapat dilakukan setelah identifikasi selesai. Identifikasi dilakukan pada variabel penelitian yang sudah dirancang sebelumnya. Analisis deskriptif statistik dalam tahapan ini meliputi : a. Deskriptif Pemanfaatan Fisik, dengan tujuan mengetahui kualitas hunian saat ini. b. Deskriptif Penghunian, dengan tujuan mengetahui kondisi penghunian saat ini. c. Deskriptif Kondisi Lingkungan, dengan tujuan mengetahui kondisi lingkungan saat ini. d. Deskriptif Pemberdayaan Sosial, dengan tujuan mengetahui pemberdayaan sosial dilakukan atau tidak saat ini. e. Deskriptif Kemampuan Ekonomi, dengan tujuan mengetahui kemampuan ekonomi penghuni saat ini dari besaran rasio pengeluaran dan pendapatan. f. Deskriptif Peranan Badan Pengelola, dengan tujuan mengetahui peranan pengelola rusuna saat ini. g. Deskriptif Peranan Pemerintah Daerah, dengan tujuan mengetahui peranan pemerintah daerah dalam pelaksanaan pembinaan dan pengawasan dalam pengelolaan rusuna saat ini. h. Deskriptif Pelaksanaan Regulasi Pengelolaan, dengan tujuan mengetahui pemahaman dan pelaksanaan regulasi pengelolaan di masing–masing rusun saat ini.

3. Analisis faktor yang berpengaruh dalam sistem pengelolaan Rusuna

Pekunden dan Bandarharjo Semarang berdasar variabel penelitian. Hasil identifikasi secara primer dari sasaran sebelumnya menjadi bahan untuk pengolahan data dengan statistik multivariat statistik inferensial selanjutnya. Struktur data hasil pengisian kuesioner diuji tingkat reliabilitas dan validitas Ferdinand, 2006:236–238 dengan menggunakan syarat ukuran statistik tertentu. Menurut Nunnally 1967 dalam Ghozali 2007:42 suatu konstruk 20 variabel yang diperoleh dari indikator–indikator pertanyaan dikatakan reliabel bila memberikan nilai Alpha Cronbach Alpha 0,60. Tetapi reliabilitas kuesioner tidak perlu diuji apabila kuesioner tersebut pernah dipergunakan dalam penelitian ilmiah oleh peneliti sebelumnya. Konstruk dapat dikatakan handal atau tidak terlihat dari konsistensi jawaban responden. Hasil uji reliabilitas digunakan selanjutnya untuk melakukan uji validitas. Menurut Ghozali 2007:45–51 disebutkan bahwa uji validitas bisa dilakukan dengan menggunakan uji Confirmatory Factor AnalysisCFA. Uji CFA akan mengetahui apakah indikator–indikator yang digunakan dalam kuesioner dapat mengkonfirmasikan sebuah konstruk variabel. Hasil uji CFA dinyatakan dengan besaran KMO MSA Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling dan uji Bartlett. Semakin besar jumlah sampel, test Bartlett semakin sensitif untuk mendeteksi adanya korelasi antar variabel. Sehingga KMO dan Uji Bartlett dapat mengkonfirmasi adanya inter korelasi variabel dan bisatidaknya dilakukan analisis faktor. Batas yang bisa dilanjutkan dengan analisis faktor adalah lebih besar dari 0,50 dengan Eigenvalues dari 1. Eigenvalues merupakan besaran penjelas dimana faktor sudah dapat menjelaskan persentase cukup dalam pengelompokkan. Jadi analisis multivariat pertama yang dilakukan adalah dengan analisis faktor atau yang disebut sebagai analisis mereduksi variabel. Analisis ini akan membuat struktur variabel bentukan sesuai dengan matriks korelasi yang dibentuk yang memiliki koefisien korelasi kecil adalah yang direduksi dari struktur variabel. Hasil identifikasi dengan analisis faktor dilanjutkan dengan tahapan uji hipotesis. Hal ini berarti hasil uji validitas yang diteruskan dengan analisis faktor disusun ke dalam model persamaan regresi untuk mengetahui faktor–faktor yang mempengaruhi sistem pengelolaan. Analisis yang dilakukan adalah dengan melakukan analisis regresi linier berganda. Variabel penelitian menjadi variabel independen yang akan mempengaruhi variasi variabel dependen sistem pengelolaan. Agar analisis regresi bisa dilakukan maka diperlukan penyamaan skala ukuran dari seluruh indikator variabel dengan skala ordinal. Hipotesis yang dikemukakan ialah pengelolaan yang kurang baik tidak menyebabkan terjadinya penurunan kualitas hunian di Rusun Pekunden dan 21 Bandarharjo Semarang. Sehingga tidak ada hubungannya antara pengelolaan dengan menurunnya kualitas hunian yang mengarah kepada kekumuhan vertikal. Pernyataan hipotesis kemudian disusun ke dalam hipotesis statistik berupa Ho dan Ha. Ho akan diterima apabila dari uji statistik tidak ada variabel independen baik secara bersama–sama maupun individual berpengaruh secara signifikan. Sehingga Ha akan ditolak. Penilaian ketepatan fungsi regresi goodness of fit adalah dengan mengukur nilai koefisien determinasi R kuadrat, nilai statistik F dan nilai statistik t. R kuadrat mengukur kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilainya antara 0 dan 1. Nilai kecil mendekati 0 berarti kemampuan variabel–variabel independen amat terbatas dalam menjelaskan model. Sedangkan nilai 1 berarti variabel–variabel independen mampu memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi varaibel dependen. Untuk data silangcross section koefisien determinasi biasanya rendah karena adanya variasi yang besar antar masing–masing pengamatan Ghozali, 2007:83. Koefisien determinasi yang dipergunakan untuk menilai ketepatan model adalah dengan Adjusted R Kuadrat. Uji statistik F adalah menunjukkan semua variabel independen secara bersama–sama dalam model mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen. Nilai F dinyatakan signifikan pada derajat kepercayaan 5 maka harus lebih besar dari 4 sehingga Ho dapat ditolak dan Ha diterima. Dengan demikian dapat dinyatakan bahwa semua variabel independen dalam model mempengaruhi variabel dependen. Uji statistik t adalah uji statistik dengan parameter individual. Artinya seberapa jauh pengaruh dari satu variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen. Nilai t dinyatakan signifikan pada derajat kepercayaan 5 bila nilainya secara absolut dari 2 dengan df degree of freedom dari 20. Artinya ialah Ho ditolak dan Ha diterima karena suatu variabel independen dapat menjelaskan variasi dari variabel dependen. Koefisien Beta standardized beta coefficient digunakan untuk menginterpretasikan koefisien variabel independen. Koefisien beta dapat bertanda 22 negatif atau positif, artinya adalah menunjukkan arah hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen. Hasil analisis regresi kemudian diuji apakah terdapat inter korelasi variabel dengan uji multikolinieritas Ghozali, 2007:91–95. Penyakit klasik ini dapat ditandai dari ditemukannya R kuadrat empiris yang sangat tinggi tetapi secara individual variabel independen banyak yang tidak signifikan. Atau melihat nilai VIF Variance Inflation Factor yang dari 10, dan nilai tolerance 0,10. Sedangkan uji autokorelasi lebih dipergunakan untuk data yang sifatnya time series bukan cross section, dimana dalam time series memiliki dimensi waktu dan tempat yang berbeda–beda. Hasil analisis regresi menjadi bahan utama dalam penyusunan tipologi rusun. Faktor berpengaruh membedakan pola pengelolaan pada masing-masing rusun.

4. Pengelolaan Rusun Pekunden dan Bandarharjo yang mampu