BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang - Penerapan Analisis Regresi Logistik terhadap Tingkat Kepuasan Masyarakat dalam Pelayanan Pembuatan Kartu Keluarga (Studi Kasus: di Kecamatan Medan Belawan)
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Menghadapi era globalisasi yang penuh tantangan, aparatur negara dituntut untuk dapat memberikan pelayanan yang berorientasi pada kebutuhan masyarakat dalam pemberian pelayanan publik yang baik. Kata perubahan menjadi kata yang sering disuarakan, baik untuk individu ataupun kelompok masyarakat.
Suatu organisasi yang bergerak dalam bidang jasa, kunci keberhasilan terletak pada pelayanan yang diberikan kepada masyarakat atau pengguna jasa, harus disadari bahwa pelayanan dan kepuasan masyarakat sebagai pengguna jasa merupakan suatu aspek vital dalam rangka mempertahankan eksistensi suatu organisasi. Meskipun demikian untuk mewujudkan kepuasan secara menyeluruh tidaklah mudah, apalagi masyarakat sekarang lebih kritis dan betul-betul telah memahami haknya. Masyarakat akan selalu memperhatikan semua haknya dan dengan semaksimal mungkin akan menggunakannya untuk mendapatkan kepuasan kebutuhan.
Bentuk pelayanan yang diberikan oleh Pemerintah Daerah kepada masyarakat antara lain adalah pelayanan administrasi kependudukan yaitu pembuatan KK (Kartu Keluarga). Untuk daerah Kota Belawan, pelaksanaan administrasi kependudukan bagi masyarakat dilaksanakan pada Kecamatan Medan Belawan. Agar pelayanan pengurusan administrasi kependudukan yang diberikan dapat terlaksana dengan baik tentu perlu didukung oleh ketersediaan sarana dan prasarana yang dimiliki organisasi. Prosedur dan koordinasi kerja yang baik serta harus ditunjang oleh sumber daya manusia atau pegawai yang memiliki kemampuan kerja tinggi untuk melaksanakan hal tersebut, baik itu ketersediaan pegawai, peralatan kerja, komunikasi kerja, keterampilan pegawai dalam pelaksanaan kerja maupun pengetahuan pegawai terhadap pekerjaan yang dilakukan.
Berdasarkan pengamatan terkait dengan tingkat kepuasan masyarakat dalam Pembuatan KK pada Kantor Kecamatan Medan Belawan, ditemukan adanya beberapa gejala-gejala di antaranya dalam pengurusan pembuatan KK. Beberapa pegawai belum dapat memberikan pelayanan yang baik hal ini dapat menghambat pemberian pelayanan yang berkualitas di Kantor Kecamatan Medan Belawan, yaitu masih adanya kesalahan kerja seperti pengetikan nama, tanggal lahir, penomoran dan dalam penyimpanan berkas permohonan masyarakat, serta masih kurangnya informasi kelengkapan berkas untuk kepengurusan KK sehingga warga harus sering berulang-ulang kembali ke kantor camat yang membuang waktu dan tenaga. Hal ini tentu berdampak terhadap kurangnya kepuasan masyarat terhadap kinerja pegawai. Selain itu masih adanya keterlambatan pengurusan KK yang mana masyarakat masih harus menunggu waktu berminggu- minggu untuk mendapatkan KK tersebut dan untuk biaya pengurusan juga masih menjadi kendala bagi masyarakat.
Pelayanan pembuatan KK adalah salah satu bentuk pelayanan publik yang dilakukan oleh pemerintah. Kartu Keluarga merupakan kartu identitas keluarga yang memuat data tentang nama, susunan hubungan dalam keluarga. Kegunaan dari KK adalah menjadi bukti yang sah dan kuat atas status identitas keluarga dan anggota keluarga akan kedudukan keberadaan kependudukan seseorang, menjadi dasar proses penerbitan Kartu Tanda Penduduk dan pelayanan kependudukan lainnya
Analisis regresi logistik dapat digunakan untuk mengetahui pengaruh dan mengukur hubungan antara variabel dependen dan variabel independen. Pada penelitian ini variabel dependennya bersifat kualitatif yaitu kepuasan masyarakat sedangkan untuk variabel independennya terdiri dari cara pelayanan, jalur birokrasi, biaya pengurusan dan informasi pengurusan. Kepuasan masyarakat dinyatakan dalam dua kategori yaitu puas dan tidak puas. Model regresi yang diterapkan pada saat variabel dependennya bersifat kualitatif adalah model regresi logistik. Model regresi logistik merupakan salah satu pendekatan model matematis yang digunakan untuk menganalisis hubungan satu atau beberapa variabel dependen kategorik (Hastono, 2008).
Berdasarkan penjelasan di atas, penulis ingin menggunakan analisis regresi logistik untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap tingkat kepuasan masyarakat dalam proses pembuatan KK. Maka penulis memilih judul
“Penerapan Analisis Regresi Logistik terhadap Tingkat Kepuasan
Masyarakat dalam Pelayanan Pembuatan Kartu Keluarga (Studi Kasus: di
Kecamatan Medan Belawan)”.1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang tersebut, maka permasalahan dalam penelitian ini adalah pelayanan pembuatan Kartu Keluarga di Kantor Kecamatan Medan Belawan yang dianggap tidak memuaskan berpengaruh terhadap kepuasan masyarakat di daerah setempat. Masalah kepuasan masyarakat adalah masalah yang variabel dependennya bersifat kualitatif yang mempunyai dua nilai variasi. Regresi logistik merupakan model regresi yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara satu atau beberapa variabel independen dengan sebuah variabel dependen kategorik yang bersifat biner dan kualitatif. Oleh karena itu, regresi logistik merupakan metode yang sesuai untuk digunakan dalam penelitian kepuasan masyarakat.
1.3 Batasan Masalah
Agar pembatasan masalah lebih jelas dan tidak menyimpang dari pokok bahasan, maka penulis membatasi masalah dalam skripsi ini. Ada empat pengaruh faktor kepuasan masyarakat dalam pelayanan pembuatan Kartu Keluarga yaitu cara pelayanan, jalur birokrasi, biaya pengurusan dan informasi pengurusan. Perhitungan pengaruh faktor tersebut menggunakan metode regresi logistik.
1.4 Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah pelayanan pembuatan Kartu Keluarga yang dianggap tidak memuaskan dapat berpengaruh terhadap kepuasan masyarakat di Kantor Kecamatan Medan Belawan dengan menerapkan metode regresi logistik.
1.5 Manfaat Penelitian
Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat sebagai berikut: 1.
Sebagai masukan bagi Pimpinan Kantor Kecamatan Medan Belawan dan menjadi bahan pertimbangan dalam hal pelayanan publik.
2. Menambah pengetahuan dan pemahaman tentang metode regresi logistik dan sebagai referensi bagi peneliti selanjutnya yang akan melakukan penelitian sama di masa mendatang.
1.6 Tinjauan Pustaka
Metode regresi logistik adalah suatu metode analisis statistika yang mendeskripsikan hubungan antara variabel dependen yang memiliki dua kategori atau lebih dengan satu atau lebih variabel independen berskala kategorik atau interval (Hosmer dan Lemeshow, 1989). Menurut David (1989) uji regresi logistik adalah metode statistik yang mempelajari tentang pola hubungan secara matematis antara satu variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen.
Analisis regresi logistik adalah salah satu pendekatan model matematis yang digunakan untuk menganalisis hubungan satu atau beberapa variabel independen dengan sebuah variabel dependen kategori yang bersifat dikotom/binary. Variabel kategori yang dikotom adalah variabel yang mempunyai dua nilai variasi, misalnya sukses atau tidak sukses (Hastono, 2008).
Untuk model logistik dikotomus, dengan metode maximum likelihood dapat diperoleh penduga dari suatu model regresi dengan variabel dependen biner, di mana antar amatan diasumsikan bebas dan nilai harapan variabel dependennya tidak linier terhadap parameter. Parameter yang didapat dilakukan pengujian untuk mengetahui tingkat signifikan parameter yang telah diperoleh. Kemudian model diuji kesesuaiannya untuk mengetahui variabel-variabel independen yang terdapat dalam model tersebut memiliki hubungan yang nyata dengan variabel dependennya.
Bentuk persamaan regresi logistik yaitu: k
( x ) i i i 1 e
p ( x ) k i
1.1
( x ) i i i 1
1 e
Keterangan: p ( x ) : Peluang terjadinya tingkat kepuasan masyarakat. i
e : Bilangan natural (2,7183).
i : 1, 2, . . ., k.
: intersep : Koefisien regresi pada model logistik. i
x i k
: Variabel independen ke- dari sejumlah
i variabel independen.
Model pada persamaan (1.1) merupakan model peluang suatu kejadian yang dipengaruhi oleh faktor x , x ,..., x Persamaan ini bersifat nonlinier
- –faktor 1 2 i dalam parameter. Tidak seperti pada regresi linier dengan metode Ordinary Least
Squares atau kuadrat terkecil, regresi logistik tidak mengasumsikan hubungan
linier antara variabel dependen dengan variabel independen. Akan tetapi, variabel independen memiliki hubungan linier dengan logit variabel dependen. Selanjutnya, untuk menjadikan model tersebut linier, prosesnya dinamakan transformasi logit yang akan diperoleh bentuk logit sebagai berikut:
k p ( x ) i
ln x i i
1.2
1 p ( x ) i
1 i
Keterangan: : Peluang terjadinya tingkat kepuasan masyarakat.
p ( x ) i i
: 1, 2, . . ., k. : intersep : Koefisien regresi pada model logistik. i
i k
x : Variabel independen ke- dari sejumlah i variabel independen.Sebelum membentuk model regresi logistik terlebih dahulu dilakukan uji signifikansi parameter. Uji yang pertama kali dilakukan adalah pengujian peranan parameter di dalam model secara keseluruhan atau uji signifikansi secara overall. Menurut Hosmer dan Lemeshow (1989) suatu statistik uji rasio likelihood G adalah fungsi dari dan yang berdistribusi (Chi-square) dengan derajat bebas yang didefenisikan sebagai berikut:
l
G l l L L
2 log 2 log( ) log( ) 2 ( )
1.3
1
1
l
1
Keterangan: l : Nilai maksimum fungsi likelihood tanpa variabel independen.
: Nilai maksimum fungsi likelihood dengan variabel independen.
l 1 L : Nilai maksimum fungsi log-likelihood tanpa variabel independen.
L : Nilai maksimum fungsi log-likelihood dengan variabel independen. 1 Uji signifikansi parameter secara individual dilakukan dengan
menggunakan Wald test dengan rumus sebagai berikut:
2 ˆ
i W dengan i 1 , 2 ,..., k
1.4 i
ˆ SE ( )
i
Keterangan: i .
: Nilai dari estimasi parameter regresi untuk variabel ke-
ˆ
i
ˆ
i SE ( ) : Nilai standard error untuk variabel ke- . i : taraf nyata.
Untuk menguji hipotesis digunakan model
Hosmer and Lemeshow’s
goodness of fit test . Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah model regresi
logistik sudah sesuai dengan data observasi yang diperoleh. Untuk menilai kecocokan model regresi logistik dalam penelitian ini di ukur dengan nilai chi-
square dengan uji Hosmer dan Lemeshow. Pengujian ini akan melihat nilai goodness of fit test yang di ukur dengan nilai chi-square pada tingkat signifikansi,
di mana tingkat signifikansi pada penelitian ini adalah 5%. Statistik Hosmer dan
g
Lemeshow mengikuti distribusi chi-square dengan df g
2 di mana adalah
banyaknya kelompok. Dengan rumus sebagai berikut:
g
2 ( O ( N )
2 i i i
HL
1.5
N ( 1 ) i
1 i i i
Keterangan:
i . N :Total jumlah sampel kelompok ke- i i O :Jumlah sampel pengamatan kelompok ke- . i i :Rata- rata taksiran peluang kelompok ke- . i
Bandingkan nilai chi-square yang diperoleh dengan nilai chi-square pada
g
tabel chi-square dengan df
2 , di mana g
adalah banyaknya kelompok. Jika
2
2
,
maka tolak hipotesis nol dan terima dalam hal lainnya (Ghozali, HL ( g 2 ) 2001). Regresi logistik juga menghasilkan rasio peluang (odds ratio) terkait dengan nilai setiap variabel independen. Peluang (odds) dari suatu kejadian diartikan sebagai probabilitas hasil yang muncul yang dibagi dengan probabilitas suatu kejadian tidak terjadi. Odds ratio didefinisikan sebagai perbandingan dari nilai variabel sukses terhadap variabel bernilai gagal. Dengan kata lain odds ratio menjelaskan seberapa besar pengaruh variabel sukses dibanding variabel gagal terhadap suatu eksperimen atau observasi. Untuk menentukan odds ratio rumusnya sebagai berikut:
p ( x ) i
1.6 1 p ( x )
i
Keterangan: p ( x ) : Rasio peluang kejadian puas. i : Rasio peluang kejadian tidak puas.
1 p ( x ) i
1.7 Metodologi Penelitian
1.7.1 Metode Pengambilan Sampel
Metode penarikan sampel secara tidak acak (Nonprobability Sampling) yaitu menggunakan sampling kemudahan (Convenience Sampling), dengan responden yang terpilih adalah yang sesuai dengan teori penelitian dan dianggap cocok sebagai sumber data.
Sampelnya warga yang berusia 18 tahun ke atas yaitu seorang kepala keluarga atau salah satu keluarga yang namanya tercantum di KK yang sedang mengurus di Kantor Camat Medan Belawan pada bulan April-Juli 2014. Jumlah sampel yang diambil sebanyak 100 responden, dengan pertimbangan penentuan ukuran sampel tersebut dapat memberikan ragam sampel yang stabil sebagai penduga (lebih dari 30) (Sugiarto, 2001).
1.7.2 Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan pada penelitian ini adalah menggunakan daftar pertanyaan (questionnaire). Teknik ini dilakukan dengan cara penyebaran daftar pertanyaan kepada seluruh responden yang dalam hal ini adalah masyarakat yang ingin mengurus KK yang berisi pertanyaan-pertanyaan mengenai data pribadi responden, cara pelayanan
, jalur birokrasi , biaya pengurusan
, informasi pengurusan dan kepuasan masyarakat
1.7.3 Skala untuk Instrumen (Model Skala Sikap)
Pada penelitian ini teknik skala yang dipakai dalam pengumpulan data yaitu menggunakan skala likert. Skala likert ini digunakan untuk mengukur sikap, pendapat dan persepsi seseorang atau sekelompok terhadap kepuasan dalam pelayanan pembuatan Kartu Keluarga di Kecamatan Medan Belawan.
Dengan menggunakan skala likert, maka variabel yang akan diukur dijabarkan menjadi dimensi, yang dijabarkan menjadi sub variabel, kemudian sub variabel dijabarkan menjadi indikator-indikator yang dapat diukur. Artinya indikator ini dapat dijadikan titik tolak untuk membuat item instrument yang berupa pertanyaan yang dapat dijawab oleh responden. Setiap jawaban dihubungkan dengan bentuk pertanyaan yang diungkapkan dengan kata-kata, pada penelitian ini menggunakan pernyataan positif, yaitu sebagai berikut: Sangat puas = 5 Puas = 4 Cukup puas = 3 Tidak puas = 2 Sangat Tidak puas = 1
1.7.4 Teknik Pengolahan Data
Untuk mengolah data penulis menggunakan bantuan SPSS 16.0 (Statistic Product
and Service Solution 16.0). Selanjutnya dilakukan langkah-langkah pengolahan
data sebagai berikut: 1.
Mentabulasi data hasil kuesioner penelitian.
2. Uji Validitas dan Reliabilitas setiap item pertanyaan pada kuesioner dengan menggunakan bantuan SPSS 16.0.
3. Transformasi Data Ordinal ke Data Interval dengan Method of Successive
Interval (MSI) 4.
Menganalisis Regresi Logistik, yaitu: a.
Menguji signifikansi parameter model secara keseluruhan dan individual yaitu dengan uji rasio likelihood G dan uji Wald.
b.
Menerapkan uji kecocokan model regresi logistik dengan uji Hosmer dan Lemeshow.
c.
Membuat kesimpulan dan interpretasi dengan odds ratio dari model yang sudah di uji kecocokannya.