TUGAS BESAR analisis fakto- faktor
BAB I
PENDAHULUAN
QS.Hudayat Ayat 6
َۡ
م
ِ ما
ُ َ ض إ ِ ّل عَلَى ٱللّهِ رِ ۡز قُهَا وَي َۡعل
َ َ۞و
ِ من دَاب ّ ةٖ فِي ٱلأ ۡر
٦ مبِي ٖن
م ۡت
ّ ٖ ّل فِي كِت َٰ بٞ ُ س َ ۡودَعَهَ ۚا ك
ُ َم ۡستَق َّرهَا و
ُ
Artinya: Dan tidak ada suatu binatang melata pun di bumi melainkan Allah-lah yang
memberi rezekinya, dan Dia mengetahui tempat berdiam binatang itu dan tempat
penyimpanannya. Semuanya tertulis dalam Kitab yang nyata (Lauh mahfuzh)
Dalam ayat di jelaskan “dan tidak ada suatu binatang melata pun di bumi
melainkan Allah yang member rezekinya”, jadi allah telah menjamin rizki setiap
manusia untuk menjalani kehidupan di dunia. Rizki yang telah Allah SWT berikan
kepada manusia tidak di bisa di dapatkan dengan mudah, asalkan manusia tersebut
mau berikhtiar untuk mencari rizki yang telah di berikanoleh Allah SWT kepada
manusia.
1.1 Latar Belakang
Kemiskinan adalah kondisi kehilangan (deprivation) terhadap sumber-sumber
pemenuh kebutuhan dasar yang berupa pangan, sandang, papan, pendidikan dan
kesehatan serta hidupnya serba kekurangan menurut Usman (2003 : 33).
Sedangkan pemahaman tentang masalah kemiskinan, menurut Sumodiningrat
(1999 :45):
Masalah kemiskinan pada dasarnya bukan saja berurusan dengan persoalan
ekonomi semata, tetapi bersifat multi dimensional yang dalam kenyataannya juga
berurusan dengan persoalan-persoalan non-ekonomi (sosial, budaya, danpolitik).
Karenasifatmultidimensionalnyatersebut, maka kemiskinan tidak hanya berurusan
dengan kesejahteraan materi (material well-being), tetapi berurusan dengan
kesejahteraan sosial (social well-being).
Kota bandung merupakan kota dengan tingkat kemiskinan yang cukup tinggi
karena pertumbuhan penduduk yang sangat tinggi dan tidak diimbangi dengan
lahan dan lapangan pekerjaan yang cukup untuk masyarakat kota Bandung,
salahsatunyaadalah di kecamatanArcamanik.
Inilah mengapa Kecamatan Arcamanik menjadi objek studi. Dikarenakan
dengan sarana dan prasarana pendukung lain yang kurang baik, di Kecamatan
Arcamanik.
Dengan
tingkat
penduduk
yang
tinggi,
menyebabkan
ketidak
seimbangan antara factor ekonomi dengan kebutuhan sehari-hari di Kecamatan
Arcamanik. Salah satunya yang menjadi penyebab tingginya tingkat kemiskinan di
kecamatan Arcamanika dalah kurangnya lapangan pekerjaan dan tingginya
kebutuhan masyarakat.
Berdasarkan isu dan masalah yang ditemukan di Kecamatan Arcamanik
yaitu tingkat kemiskinan yang tinggi, sehingga dilakukan analisis factor untuk
meminimalisir masalah tersebut yaituf aktor-faktor yang mempengaruhi tingkat
kemiskinan di Kecamatan Arcamanik, Kota Bandung.
1.2 Tujuan Dan Sasaran
Tujuan yang hendak dicapai dalam penelitian ini adalah mengelompokkan
beberapa variabel yang ada dalam menentukan faktor-faktor yang menjadi
penyebab kemiskinan di kecamatan Arcamanik, Bandung. Untuk mencapai tuajuan
tersebut, maka sasaran dalam penelitian inia dalah :
1.
Menentukan variabel-variabel yang berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan
di Kecamatan Arcamanik
2.
Menganalisis dan mengidentifikasi struktur hubungan variabel dengan
memeriksa korelasi antar variabel. Yang mempengaruhi tingkat kemiskinan di
kecamatan Arcamanik dengan menggunakan analisis faktor
3.
Meninterpretasikan
keseluruhan
output
hasil
analisis
faktor.
Sehingga
terbentuknya beberapa kelompok faktor yang di dalamnya terdapat anggota
komponen (variabel) awal yang berhubungan.
4.
Memberikan rekomendasi terhadap yang terbentuk, dengan syarat yang telah
ditetapkan.
1.3 Ruang Lingkup
Ruang lingkup wilayah studi mencakup ruang lingkup wilayah, ruang lingkup
materi dan ruang lingkup waktu.
1.3.1
Ruang Lingkup wilayah Makro
Bandung terletak di koordinat 107° BT dan 6° 55’ LS. Luas Kota Bandung
adalah 16.767 Ha. Kota Bandung secara geografis terletak di tengah-tengah
Provinsi Jawa Barat. Dengan demikian, Bandung mempunyai nilai strategis terhadap
daerah-daerah di sekitarnya. Secara administrasi, Kota Bandung berbatasan dengan
Sebelah utara berbatasan dengan:
Sebelah Utara
: Kecamatan Lembang
Sebelah Timur
: Kecamatan Cileunyi dan Kecamatan Rancaekek
Sebelah Selatan
: Kabupaten Bandung dan Kecamatan Margahayu
Sebelah Barat
: Kota Cimahi dan Kecamatan Batujajar.
Kota Bandung terletak di ketinggian ± 768 m di atas permukaan laut rata-rata
(Mean Sea Level). Daerah utara Kota Bandung pada umumnya lebih tinggi daripada
daerah selatan. Rata-rata ketinggian di sebelah utara adalah ±1050 m dpl,
sedangkan di bagian selatan adalah ±675 m dpl. Bandung dikelilingi oleh
pegunungan yang membuat Bandung menjadi semacam cekungan (Bandung
Basin).dapat dilihat pada Gambar 1.1
1.3.2
Ruang Lingkup wilayah mikro
Lingkup wilayah penelitian adalah Kecamtan Arcamanik, Kota Bandung
dengan luas wilayah ± 640,571 Ha dengan batas administrasi sebagai berikut
Utara
: Kecamatan Mandalajati dan Ujungberung
Timur
: Kecamatan Cinambo
Selatan
: Kecamatan Rancasari dan Gedebage
Barat
: Kecamatan Antapani
Kecamatan Arcamanik meliputi empat Kelurahan, 51 Rukun Warga (RW) dan
254 RukunTetangga (RT) ,kepadatan penduduk sebesar 56.348
jiwa/Ha. Curah
hujan di wilayah Kecamatan Arcamanik dipengaruhi oleh ketinggian tempat dari
permukaan laut adalah 700 m dan keadaan topografi sehingga curah hujan rata-rata
pertahun mencapai 0.3000 mm. Untuk lebih jelasnya mengenai letak administrasi
Kecamatan Arcamanik dapat dilihat pada Gambar.
1.3.3
Ruang Lingkup materi
Lingkup materi yang diambil adalah analisis faktor-faktor ryang menjadi
penyebab kemiskinan di kecamatan Arcamanik, Bandung, dengan mengelompokkan
faktor yang paling berpengaruh dengan berbagai variabel seperti :
1. Tingkat pendidikan
2. Tingkat Mata pencaharian
3. Infrastruktur
4. Tipe rumah
5. Tikat pengangguran
6. Ketersediaan sarana umum dan sosial
7. Pendapatan
8. Pengeluaran (konsumsi)
1.3.4 Ruang Lingkup Waktu
Lingkup waktu yang dilaksanakan untuk meneliti studi kasus di Kecamatan
Arcamanik,sebagai berikut :
Tebel 1.1
Jadwalkegiatan
Bulan / Minggu
No
Kegiatan
12/
12/3
12/4
12/5
2
1.
Tinjauan umum kawasan studi
2.
Pengerjaan Bab I
3.
Pengerjaan Bab II
4.
Pengerjaan Bab III
5.
Assistensi Bab I, II, dan III
6.
Perbaikan Bab I, II, dan III
7.
Assisten ke-2 Bab I, II, dan III
8.
Perbaikan Bab I, II, dan III
9.
Penentuan teknik survey
10.
Assistensi metoda analisis dan penentuan
11.
teknik survey
Pemantapan
12.
Penyusunan kuisioner
13.
Penyebaran Kuisioner
14.
Penyusunan Bab IV dan V
15
Pengumpulan Laporan
1.4 Metedologi
Metode yang digunakan dalam pengambilan data dan informasi yang
dibutuhkan
untuk
mengetahui
gambaran
umum
wilayah
studi
diantaranya
menggunakan metode pendekatan yang mencakup metode pendekatan primer dan
metode pendekatan sekunder, metode pengumpulan data serta metode analisis:
1.4.1 Metoda Pengumpulan data
Metode pengumpulan data yang akan digunakan dalam studi kasus ini
diantaranya meliputi pengumpulan data primer dan data sekunder, dengan
pemaparan lebih jelasnya sebagai berikut :
1.
Data primer diperoleh dari:
a. Observasi, yaitu mengadakan tinjauan (observasi) langsung ke tempat studi,
dengan maksud agar mendapat gambaran secara langsung tentang objek
penelitian yang di kaji, guna untuk mendapatkan data yang lebih akurat dan
aktual.
b. Kuesioner, yaitu mengadakan pengambilan data dengan menyebarkan
lembar pertanyaan (kuesioner) kepada para pedagang guna mengumpulkan
data dan informasi yang diperlukan dalam memaskukan variabel-variabel
penelitian.
c. Interview, yaitu mengadakan wawancara dan dialog langsung dengan pihakpihak terkait, seperti para pedagang dan pembeli (konsumen), dalam hal ini
yang menjadi obyek utama penelitian sebagai narasumber
d. Foto, yaitu merupakan data visual pendukung yang menampilkan objek-objek
yang mendukung dalam penelitian ini.
2.
Data sekunder diperoleh dari :
a. Studi literatur, yaitu mencari informasi lain berasal dari buku-buku yang
terakait terhadap permasalahan-permasalahan yang akan diangkat.
b. Internet, yaitu pengumpulan data dan informasi terkait yang berasal dari
internet.
1.4.2 Metoda Analisis
Metode analisis yang digunakan adalah analisis faktor, dengan prinsip utama
dari analisis faktor ini merupakan teknik mereduksi data dengan prosedur
menyederhanakansejumlah
variabel
yang
mempunyai
hubungan
menjadi
sekelompok variabel yang lebih kecil (faktor) dengan kandungan kelengkapan
informasi yang sama dengan data aslinya tanpa mengurangi informasi yang terdapat
didalam variabel tersebut. Analisis faktor juga memiliki fungsi sebagai berikut:
Mengidentifikasi struktur hubungan variabel atau responden melalui analisis
faktor dapat diidentifikasi struktur hubungan variabel atau responden dengan
memeriksa korelasi antar variabel atau korelasi antar responden,
Mereduksi data dengan cara:
a.
Menyeleksi variabel-variabel yang tepat untuk digunakan dalam analisis
lanjutan, misalnya untuk analisis regresi, korelasi atau diskriminan.
b.
Scalling : tranformasi data, skor faktor, yaitu membentuk set variabel baru
yang berukuran lebih kecil daripada set variabel awal untuk digunakan
dalam analisis lanjutan.
Metode pendukung analisis faktor ini adalah sebagai berikut:
a.
Persamaan umum analisis faktor, yakni:
Xi = Ai1 F1 + Ai2 F2 + Ai3 F3 +…………………….Aik Fk + Ui
Keterangan :
Fk
= Common faktor yang dibentuk dari beberapa vaariabel
Ui
= Unique faktor merupakan bagian variabel yang tidak dapat dijelaskan oleh
Common faktor.
Ai1
b.
= Konstanta
Persamaan faktor, yakni:
Fi = Wj1 X1 + Wj2 X2 + Wj3 X3 ……………………..Wjk Xk
Keterangan :
Wj
=Faktor Score koefisien
K
=Unique faktor merupakan bagian variabel yang tidak dapat dijelaskan oleh
Common faktor.
1.5 Sistematika pembahasan
Sistematika pembahasan ini bertujuan untuk menjelaskan apa saja tergantung di
dalam tiap-tiap bab yang terdapat pada laporan ini.
BAB I PENDAHULUAN
Dalam bab ini membahas mengenai latar belakang, tujuan dan sasaran,
ruang lingkup yang mencakup ruang lingkup wilayah, ruang lingkup
materi, dan ruang lingkup waktu, serta metodologi mencakup metode
pendekatan, metode pengumpulan data, dan metode analisis.
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini membahas tentang teori apa yang digunakan untuk memperkuat
data yang diambil, berisi tentang teori SPSS dan teori analisis faktor.
BAB III GAMBARAN UMUM
Bab ini menjelaskan mengenai gambaran umum wilayah yang akan
ditelitidan variabel yang digunakan tentunya dengan penentuan objek
dan variabel penelitian.
BAB IV ANALISIS DAN INTERPRETASI
Bab ini membahas tentang tentang output analisis dan interpretasi hasil
analisis dari metode analisis faktor.
BAB V KESIMPULAN DAN REKOMENDASI
Bab ini memberikan keterangan mengenai kesimpulan dari kecamatan
isi laporan ini dan juga mengenai rekomendasi yang akan dikemukakan.
BAB II
LANDASAN TEORI
Definisi menganalisis suatu kumpulan data adalah berbeda-beda dari
satu orang ke orang lainnya. Pada umumnya suatu analisis data meliputi
statistik deskriptif yang sederhana, analisis variansi, grafik ataupun hasilhasil (output) dan perhitungan statistik. Dalam melakukan analisis data
ada bermacam-macam aplikasi yang dapat digunakan salah satunya
adalah SPSS.
2.1 SPSS
SPSS (singkatan dari: Statistical Programme For Social Science)
adalah program komputer yang dipakai untuk analisa statistika. SPSS
merupakan aplikasi komputer paling populer yang digunakan untuk
mengolah data statistik. SPSS banyak dimanfaatkan oleh berbagai
kalangan pengguna karena pengoperasiannya cukup mudah. Keunggulan
SPSS adalah pada penyediaan cara yang mudah untuk melakukan
analisis statistik dan sistem manajemen data menggunakan statistik
deskriptif.
SPSS menyediakan berbagai fasilitas perangkuman dan presentasi
data. Mulai dari yang paling sederhana dalam bentuk grafik, seperti pie
chart, histogram, bar chart, scatterplot, sampai dalam bentuk tabel yang
siap untuk diekspor ke Microsoft Word, Excel, PowerPoint, ataupun PDF.
Proses persiapan dan analisis data jelas akan menjadi lebih mudah dan
efisien dengan menggunakan SPSS. Fitur-fitur SPSS mulai dari
pengkategorian data interval, restrukturisasi data, penggabungan data,
pengeliminasian duplicate records, sampai pengelompokkan variabelvariabel, akan membantu Anda dalam hal persiapan data.
Pada awalnya SPSS dibuat untuk keperluan pengolahan data
statistik untuk ilmu-ilmu social, sehingga kepanjangan SPSS itu sendiri
adalah Statistical Programme for Social Sciens. Sekarang kemampuan
SPSS diperluas untuk melayani berbagai jenis pengguna (user), seperti
untuk proses produksi di pabrik, riset ilmu sains dan lainnya. Dengan
demikian, sekarang kepanjangan dari SPSS Statistical Product and
Service Solutions.
8
Sedangkan untuk analisis data sendiri, SPSS menyediakan berbagai
macam prosedur analisis statistik dan prosedur machine learning yang
canggih (populer dengan sebutan artificial intelligence). Prosedur yang
disediakan sangat lengkap untuk berbagai aplikasi bisnis seperti
segmentasi pelanggan, survey kepuasan pelanggan atau pegawai
perusahaan, proyeksi penjualan atau stok barang, atau pengembangan
produk atau jasa baru.
Dimana
statistika
adalah
ilmu
yang
mempelajari
bagaimana
merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan
mempresentasikan
data. Singkatnya,
statistika adalah
ilmu yang
berkenaan dengan data. Istilah 'statistika' berbeda dengan 'statistik'
(statistic). Statistika merupakan ilmu yang berkenaan dengan data,
sedang statistik adalah data, informasi, atau hasil penerapan algoritma
statistika pada suatu data. Dari kumpulan data, statistika dapat digunakan
untuk menyimpulkan atau mendeskripsikan data; ini dinamakan statistika
deskriptif. Sebagian besar konsep dasar statistika mengasumsikan teori
probabilitas. Beberapa istilah statistika antara lain: populasi, sampel, unit
sampel, dan probabilitas.
Hasil-hasil
analisis
muncul
dalam
SPSS
Output
Navigator.
Kebanyakan prosedur Base System menghasilkan pivot tables, dimana
kita bisa memperbaiki tampilan dari keluaran yang diberikan oleh SPSS.
Untuk memperbaiki output, maka kita dapat memperbaiki output sesuai
dengan kebutuhan. Beberapa kemudahan yang lain yang dimiliki SPSS
dalam pengoperasiannya adalah karena SPSS menyediakan beberapa
fasilitas seperti berikut ini:
1.
Data Editor
Merupakan jendela untuk pengolahan data. Data editor dirancang
sedemikian
rupa
seperti
pada
aplikasi-aplikasi
spreadsheet
untuk
mendefinisikan, memasukkan, mengedit, dan menampilkan data. Viewer
mempermudah pemakai untuk melihat hasil pemrosesan, menunjukkan atau
menghilangkan bagian-bagian tertentu dari output, serta memudahkan distribusi
hasil pengolahan dari SPSS ke aplikasi-aplikasi yang lain.
2.
Multidimensional Pivot Tables
Hasil pengolahan data akan ditunjukkan dengan multidimensional pivot
tables. Pemakai dapat melakukan eksplorasi terhdap tabel dengan pengaturan
baris, kolom, serta layer. Pemakai juga dapat dengan mudah melakukan
pengaturan kelompok data dengan melakukan splitting table sehingga hanya
satu grup tertentu saja yang ditampilkan pada satu waktu. High-Resolution
Graphics.
Dengan
kemampuan
grafikal
beresolusi
tinggi,
baik
untuk
menampilkan pie charts, bar charts, histogram, scatterplots, 3-D graphics, dan
yang lainnya, akan membuat SPSS tidak hanya mudah dioperasikan tetapi juga
membuat pemakai merasa nyaman dalam pekerjaannya.
3.
Database Access
Pemakai program ini dapat memperoleh kembali informasi dari
sebuah
database
dengan
menggunakan
Database
Wizard
yang
disediakannya. Data Transformations. Transformasi data akan membantu
pemakai memperoleh data yang siap untuk dianalisis. Pemakai dapat
dengan mudah melakukan subset data, mengkombinasikan kategori,
add, aggregat, merge, split, dan beberapa perintah transpose files, serta
yang lainnya.
4.
Electronic Distribution
Pengguna
dapat
mengirimkan
laporan
secara
elektronik
menggunakan sebuah tombol pengiriman data (e-mail) atau melakukan
export tabel dan grafik ke mode HTML sehingga mendukung distribusi
melalui internet dan intranet.
5.
Online Help
SPSS menyediakan fasilitas online help yang akan selalu siap
membantu pemakai dalam melakukan pekerjaannya. Bantuan yang
diberikan
dapat
berupa
petunjuk
pengoperasian
secara
detail,
kemudahan pencarian prosedur yang diinginkan sampai pada contohcontoh kasus dalam pengoperasian program ini.
6.
Akses Data Tanpa Tempat Penyimpanan Sementara
Analisis file-file data yang sangat besar disimpan tanpa membutuhkan
tempat penyimpanan sementara. Hal ini berbeda dengan SPSS sebelum versi
11.5 dimana file data yang sangat besar dibuat temporary filenya.
7.
Interface dengan Database Relasional
Fasilitas ini akan menambah efisiensi dan memudahkan pekerjaan untuk
mengekstrak data dan menganalisnya dari database relasional. Analisis
Distribusi. Fasilitas ini diperoleh pada pemakaian SPSS for Server atau untuk
aplikasi multiuser. Kegunaan dari analisis ini adalah apabila peneliti akan
menganalisis file-file data yang sangat besar dapat langsung me-remote dari
server dan memprosesnya sekaligus tanpa harus memindahkan ke komputer
user.
8.
Multiple Sesi
SPSS memberikan kemampuan untuk melakukan analisis lebih dari
satu file data pada waktu yang bersamaan.
9.
Mapping
Visualisasi data dapat dibuat dengan berbagai macam tipe baik
secara konvensional atau interaktif, misalnya dengan menggunakan tipe
bar, pie atau jangkauan nilai, simbol gradual, dan chart.
Dalam menggunakan SPSS dapat menghasilkan 3 fileyaitu :
1)
File data, file dihasilkan melalui SPSS Data Editoryang disimpan
dengan ekstensi. Sav
2)
File teks, yang dihasilkan melalui SPSS Output Window dan
Syntax
Window.
File
yang
dihasilkan
Output
Window
berekstensi,
Ist.sedangkan yang dihasilkan melalui Syntax Window akan berekstensi .
sps.
3)
File chart, yang dihasilkan melalui Chart Window dan Chart
Carousel serta disimpan dengan ekstensi .cht.
2.2
MetodeAnalisis Faktor
2.2.1 Pengertian Analisis Faktor
Analisis Faktor adalah prosedur untuk menggandakan informasi
dengan
cara
mengubah
sekelompok
variabel
atau
lebih
yang
menganalisis pembentukan group dari data yang sama tanpa membuang
informasi yang lama. Analisis faktor juga dapat didefinisikan sebagai
berikut :
1) Analisis faktor tergolong dalam teknik untuk mereduksi data.
2) Analisis faktor merupakan teknik analisis yang menyangkut interdepensi
antar variabel yang pada dasarnya mencoba melakukan penyederhanaan
permasalahan untuk memudahkan interpretasi melalui penggambaran pola
hubungan/reduksi data dengan cara mengidentifikasi struktur yang terdapat
di dalam set variabel terobservasi.
3) Analisis
faktor
merupakan
teknik
mereduksi
data
dengan
prosedur
menyederhanakan sejumlah variable yang mempunyai hubungan menjadi
kelompok variabel yang lebih kecil (faktor) dengan kandungan kelengkapan
informasi yang sama dengan data aslinya ( tanpa mengurangi informsi yang
terdapat dalam variabel).
2.2.2 Fungsi Analisis Faktor
Adapun fungsi dari Analisis Faktor itu sendiri adalah :
1. Mengidentifikasi struktur hubungan variabel atau responden.
Melalui analisis faktor dapat diidentifikasi struktur hubungan variabel
atau responden dengan memeriksa korelasi antar variabel atau
korelasi antar responden.
2. Mereduksi data dengan cara:
Menyeleksi variabel-variabel yang tepat untuk digunakan dalam
analisis lanjutan, misalnya untuk analisis regresi, korelasi, atau
diskriminan.
Scaling: transformasi data
skor faktor, yaitu membentuk set
variabel baru yang berukuran lebih kecil daripada set variabel awal
untuk digunakan dalam analisis lanjutan (surrage variabe).
Faktor I
Faktor II
Variabel 3
Variabel 5
Variabel 10
Variabel 1
Variabel 7
Variabel 9
Faktor III
Variabel
Variabel
Variabel
Variabel
2
4
6
8
Gambar 2.1 Contoh Skor Faktor
Sumber : Modul Praktikum MAP, 2011
Persamaan Umum Analisis Faktor
Xi = Ai1 F1 + Ai2 F2 + Ai3 F3 + ......... Aik Fk + Ui
Fk
Ui
=
=
Common faktor yang dibentuk dari beberapa variable
Unique faktor merupakan bagian variabel yang tidak dapat dijelaskan
Ai1
=
oleh common factor
Konstata
Persamaan Faktor
Fi = Wj1 X1 + Wj2 X2 + Wj3 X3 + ......... Wjk Xk
Wj
K
=
=
Faktor score coefisien
Unique faktor merupakan bagian variabel yang tidak dapat
dijelaskan oleh commonfactor
2.2.3
Tahapan dalam Analisis Faktor
RESEARCH PROBLEM
Which variables to include?
How many variables?
How are variables measures?
Sample size?
CORRELATION MATRIX
R versus Q
Component Analysis
FACTOR MODEL
Common Factor Analysis
EXTRACTION METHOD
Orthogonal
Oblique
UNROTATED FACTOR MATRIX
Number of Factor
ROTATED FACTOR MATRIX
Factor Interpretation
FACTOR SCORE
For Subsequent analysis:
Regressin
Dicriminant Analysis
Correlation
Gambar 2.2 Tahapan Analisis Faktor
Sumber : Modul Praktikum MAP, 2011
1. Masalah Penelitian
Variabel yang digunakan harus relevan dengan penelitian,
Perbandingan jumlah sampel harus lebih banyak daripada jumlah
variabel observasi, minimum n : p = 5 : 1 . Jika n:p =
2 : 1, maka
interpretasi harus dilakukan dengan hati-hati. N adalah jumlah sampel. P
adalah jumlah variabel,
Variabel kualitatif harus dikonversi menjadi variabel kuantitatif
Variabel harus distandarized/ukurannya sama.
2. Korelation Matrik
Matrik Data mentah n x p diubah menjadi matrik korelasi atau
kovariansi
Matrik kovarian lebih jarang digunakan karena variabel yang diukur
tidak boleh mempunyai perbedaan variansi yang sangat besar (jadi harus
ada standarisasi)
Kovariansi antara Xi dan Yi :
n
C XY =
1
N
Σ Xi Yi
i=1
Terdapat 2 pendekatan dalam pembuatan matrik korelasi, antara lain:
1.
Analisis tipe R
: matrik korelasi dari variabel.
2.
Analisis tipe Q
: matrik korelasi dari objek/responden.
Korelasi antara Xi dan Yi :
r XY =
1
n
(
xi - x
σx
)
(
yi - y
σy
)
Dalam bentuk matrik:
R=
1
n -1
D -1/2 SD -1/2
Pengujian matrik korelasi Barlett’s test of sphericity.
“untuk menguji hipotesis bahwa matrik korelasi adalah matrik identitas”
Ho
= diterima , maka penggunaan anfak perlu dipertimbangkan.
Hi
= diterima, maka data tersebut cocok menggunakan analisis
anfak, dimana uji barlrt test > dan nilai sig 64 Tahun (Usia Tidak Produktif).
Berdasarkan Pengelompokan umur tersebut dapat diketahui rasio beban
taggungan (dependency ratio) yang dapat digunakan untuk melihat angka
ketergantungan di Kecamatan Arcamanik. Rasio beban Tanggungan adalah
angka yang menunjukan perbandingan antara penduduk usia non produktif
dengan usia produktif.Untuk lebih jelasnya berikut ini disajikan karakteristik
penduduk indonesia menurut usia dan Jenis Kelamin pada Tabel 3.2
Tabel 3.2
Jumlah Penduduk Menurut Jenis Kelamin dan Kelompok Umur di
Kecamatan Arcamanik Tahun 2013
No
Kelompok Umur
(Tahun)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0-4
5-9
10-14
15-19
20-24
25-29
30-34
35-39
40-44
45-49
L
Jenis Kelamin
P
L+P
(Orang)
2781
2818
3018
3135
3277
3343
2935
2823
2597
2498
(orang)
2518
2999
2872
2864
3064
3017
2772
2711
2676
1819
(Orang)
5368
5799
5948
5978
6336
6390
5732
5592
5269
4311
11
12
13
14
50-54
55-59
60-64
>64
Jumlah
1899
1712
1364
1277
35540
1782
1642
1548
1417
33706
3678
3351
2939
2753
69246
Buku Monografi Kecamatan Arcamanik 2015
Berdasarkan Data Tersebut,dapat dikatakan bahwa Kecamatan
Arcamanik pada tahun 2013 tergolong kedalam kelompok kecamatan dengan
struktur usia Produktif. Adapun Komposisi penduduk Kecamatan Arcamanik
berdasarkan Usia Produktif dan usia nonproduktif dapat dilihat pada Tabel 3.3
berikut ini.
Tabel 3.4
Komposisi Penduduk Indonesia Berdasarkan Jenis kelamin Usia
Produktif dan Nonproduktif Tahun 2013
No
Jenis Kelamin
Produktif
1
2
(15 – 64 )
25583
23895
49478
Laki – Laki
Perempuan
Jumlah
Usia
Non Produktif
(0 – 14)
( >65)
8617
8389
17006
1277
1417
2753
Jumlah
35477
33701
96178
Sumber: Buku MonografiKecamatan Arcamanik 2015
Dari data di atas kita dapat menghitung angka ketergantungan
(dependency ratio) dengan menggunakan rumus :
Dependency Ratio=
Jumlah Penduduk Usia Non Produktif
x 100
Jumlah Penduduk Usia Produktif
Jumlah Penduduk Keseluruhan
= 69246
Jumlah Penduduk Non Produktif
= 1277 jiwa + 1417 jiwa
= 2753 Jiwa
Maka dari data diatas dapat diketahui angka Ketergantungan di Kecamatan
Arcamanik
Jumlah Penduduk Produktif
= 69246 jiwa – 2753 jiwa
= 66493 jiwa
2753
= 66493 X 100
Dependency Ratio
= 4,1 = 4 orang
Jadi angka dependency ratio di Kecamatan Arcamanik pada tahun 2013 adalah
4
Berdasarkan perhitungan tersebut, di Kecamatan Arcamanik pada tahun
2013 setiap 100 orang penduduk usia produktif harus menanggung beban 4
orang penduduk usia non produktif. Artinya bahwa dalam mencari nafkah atau
usaha selain untuk memenuhi kebutuhan hidup dirinya sendiri, juga harus dapat
menanggung kebutuhan hidup orang lain.
3.5 Jumlah Penduduk Berdasarkan Mata Pencaharian
Jumlah penduduk Kecamatan Arcamanik berdasarkan mata pencaharian
pada tahun 2013 adalah sebanyak 62.366 Jiwa, dengan sembilan jenis mata
pencaharian yaitu PNS, ABRI/POLRI, Pegawai swasta , Petani,
Pedagang,Pelajar, Mahasiswa, Pensiunan dll. Untuk Lebih jelasnya dapat dilihat
pada Tabel 3.4
Tabel 3.5
Jumlah Penduduk Kecamatan Arcamanik
Berdasarkan Jenis Mata Pencaharian tahun 2013
No
Kelurahan
Jenis Mata Pencaharian
Pegawai Swasta
Petani
PNS
ABRI/
Pedagang
4501
7
2644
1
Cisaranten
4136
POLRI
261
2
Enda
Cisaranten
2111
57
3233
28
1624
3
Kulon
Sindang
1664
157
2387
5
2079
4
Jaya
Sukamiski
410
27
1719
-
147
8321
502
11840
40
6494
n
Jumlah
Sumber: Buku Monografi Kecamatan Arcamanik 2016
Lanjutan ....
No
Kelurahan
1
Cisaranten
Pelajar
4139
2
Enda
Cisaranten
6092
711
979
39
3
Kulon
Sindang
4288
1982
1382
168
4
Jaya
Sukamiski
1211
389
376
37
15730
6409
4863
2304
n
Jumlah
Jenis Mata Pencaharian
Mahasiswa
Pensiunan
3327
2126
Lainnya
2060
Sumber: Buku MonografiKecamatan Arcamanik 2016
3.6 Penentuan Objek dan Variabel Penelitian
UntukInput analisis Faktor dalam rangka mencapai tujuan penelitian ini
adalah dengan variabel-variabel:
Tabel 3.6
Variabel Faktor – Faktor yang mempengaruhi Tingkat Kemiskinan
Di Kecamatan Arcamanik
No
Variabel
Keterangan
1
V1
Tingkat Pendidikan
2
V2
Tingkat Mata Pencaharian
3
V3
Tingkat Pendapatan
4
V4
Penggunaan Pendapatan
5
V5
Tingkat Pengeluaran
6
V6
Jumlah Anggota Keluarga
7
V7
Type Rumah
8
V8
Kepemilikan Rumah
9
V9
Ketersediaan sarana Umum
Sumber: Diskusi Kelompok dan Survey 2015
Yang menjadi variabel-variabel dalam analisis ini adalah Faktor-faktor
yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan di Kecamatan Arcamanik, yaitu:
Tabel 3.7
Tabel Rentang Nilai Data Ordinal dan Data Interval
No
1
Variabel
V1 Tingkat Pendidikan
2
V2 Tingkat Mata Pencaharian
3
V3 Tingkat Pendapatan
4
V4 Penggunaan Pendapatan
5
V5 Tingkat Pengeluaran
6
V6 Jumlah Anggota Keluarga
7
V7 Type Rumah
8
V8 Kepemilikan Rumah
9
V9 Ketersediaan Sarana
Umum
Sumber: Diskusi Kelompok dan Survey 2016
Bobot
2
4
6
8
2
4
6
8
2
4
6
8
2
4
6
2
4
6
8
2
4
6
8
2
4
6
2
4
2
4
6
Rentang Nilai
SD
SMP
SMA
D4/S1 dst
Pelajar / Mahasiswa
PNS
Swasta
Wiraswasta
< Rp 500.000
Rp 500.000 – 1.000.000
Rp 1.000.000- 2.000.000
>2.000.000
Ditabung
Pembelian Aset
Dibelanjakan Sampai Habis
< 500.000
Rp 500.000 – 1.000.000
Rp 1.000.000 – 2.000.000
>2.000.000
2 orang
3 orang
4 orang
>5 orang
Permanent
Semi Permanent
Temporer
Milik Sendiri
Sewa/ Kontarakan
Memadai
Kurang Memadai
Tidak Memadai
PENDAHULUAN
QS.Hudayat Ayat 6
َۡ
م
ِ ما
ُ َ ض إ ِ ّل عَلَى ٱللّهِ رِ ۡز قُهَا وَي َۡعل
َ َ۞و
ِ من دَاب ّ ةٖ فِي ٱلأ ۡر
٦ مبِي ٖن
م ۡت
ّ ٖ ّل فِي كِت َٰ بٞ ُ س َ ۡودَعَهَ ۚا ك
ُ َم ۡستَق َّرهَا و
ُ
Artinya: Dan tidak ada suatu binatang melata pun di bumi melainkan Allah-lah yang
memberi rezekinya, dan Dia mengetahui tempat berdiam binatang itu dan tempat
penyimpanannya. Semuanya tertulis dalam Kitab yang nyata (Lauh mahfuzh)
Dalam ayat di jelaskan “dan tidak ada suatu binatang melata pun di bumi
melainkan Allah yang member rezekinya”, jadi allah telah menjamin rizki setiap
manusia untuk menjalani kehidupan di dunia. Rizki yang telah Allah SWT berikan
kepada manusia tidak di bisa di dapatkan dengan mudah, asalkan manusia tersebut
mau berikhtiar untuk mencari rizki yang telah di berikanoleh Allah SWT kepada
manusia.
1.1 Latar Belakang
Kemiskinan adalah kondisi kehilangan (deprivation) terhadap sumber-sumber
pemenuh kebutuhan dasar yang berupa pangan, sandang, papan, pendidikan dan
kesehatan serta hidupnya serba kekurangan menurut Usman (2003 : 33).
Sedangkan pemahaman tentang masalah kemiskinan, menurut Sumodiningrat
(1999 :45):
Masalah kemiskinan pada dasarnya bukan saja berurusan dengan persoalan
ekonomi semata, tetapi bersifat multi dimensional yang dalam kenyataannya juga
berurusan dengan persoalan-persoalan non-ekonomi (sosial, budaya, danpolitik).
Karenasifatmultidimensionalnyatersebut, maka kemiskinan tidak hanya berurusan
dengan kesejahteraan materi (material well-being), tetapi berurusan dengan
kesejahteraan sosial (social well-being).
Kota bandung merupakan kota dengan tingkat kemiskinan yang cukup tinggi
karena pertumbuhan penduduk yang sangat tinggi dan tidak diimbangi dengan
lahan dan lapangan pekerjaan yang cukup untuk masyarakat kota Bandung,
salahsatunyaadalah di kecamatanArcamanik.
Inilah mengapa Kecamatan Arcamanik menjadi objek studi. Dikarenakan
dengan sarana dan prasarana pendukung lain yang kurang baik, di Kecamatan
Arcamanik.
Dengan
tingkat
penduduk
yang
tinggi,
menyebabkan
ketidak
seimbangan antara factor ekonomi dengan kebutuhan sehari-hari di Kecamatan
Arcamanik. Salah satunya yang menjadi penyebab tingginya tingkat kemiskinan di
kecamatan Arcamanika dalah kurangnya lapangan pekerjaan dan tingginya
kebutuhan masyarakat.
Berdasarkan isu dan masalah yang ditemukan di Kecamatan Arcamanik
yaitu tingkat kemiskinan yang tinggi, sehingga dilakukan analisis factor untuk
meminimalisir masalah tersebut yaituf aktor-faktor yang mempengaruhi tingkat
kemiskinan di Kecamatan Arcamanik, Kota Bandung.
1.2 Tujuan Dan Sasaran
Tujuan yang hendak dicapai dalam penelitian ini adalah mengelompokkan
beberapa variabel yang ada dalam menentukan faktor-faktor yang menjadi
penyebab kemiskinan di kecamatan Arcamanik, Bandung. Untuk mencapai tuajuan
tersebut, maka sasaran dalam penelitian inia dalah :
1.
Menentukan variabel-variabel yang berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan
di Kecamatan Arcamanik
2.
Menganalisis dan mengidentifikasi struktur hubungan variabel dengan
memeriksa korelasi antar variabel. Yang mempengaruhi tingkat kemiskinan di
kecamatan Arcamanik dengan menggunakan analisis faktor
3.
Meninterpretasikan
keseluruhan
output
hasil
analisis
faktor.
Sehingga
terbentuknya beberapa kelompok faktor yang di dalamnya terdapat anggota
komponen (variabel) awal yang berhubungan.
4.
Memberikan rekomendasi terhadap yang terbentuk, dengan syarat yang telah
ditetapkan.
1.3 Ruang Lingkup
Ruang lingkup wilayah studi mencakup ruang lingkup wilayah, ruang lingkup
materi dan ruang lingkup waktu.
1.3.1
Ruang Lingkup wilayah Makro
Bandung terletak di koordinat 107° BT dan 6° 55’ LS. Luas Kota Bandung
adalah 16.767 Ha. Kota Bandung secara geografis terletak di tengah-tengah
Provinsi Jawa Barat. Dengan demikian, Bandung mempunyai nilai strategis terhadap
daerah-daerah di sekitarnya. Secara administrasi, Kota Bandung berbatasan dengan
Sebelah utara berbatasan dengan:
Sebelah Utara
: Kecamatan Lembang
Sebelah Timur
: Kecamatan Cileunyi dan Kecamatan Rancaekek
Sebelah Selatan
: Kabupaten Bandung dan Kecamatan Margahayu
Sebelah Barat
: Kota Cimahi dan Kecamatan Batujajar.
Kota Bandung terletak di ketinggian ± 768 m di atas permukaan laut rata-rata
(Mean Sea Level). Daerah utara Kota Bandung pada umumnya lebih tinggi daripada
daerah selatan. Rata-rata ketinggian di sebelah utara adalah ±1050 m dpl,
sedangkan di bagian selatan adalah ±675 m dpl. Bandung dikelilingi oleh
pegunungan yang membuat Bandung menjadi semacam cekungan (Bandung
Basin).dapat dilihat pada Gambar 1.1
1.3.2
Ruang Lingkup wilayah mikro
Lingkup wilayah penelitian adalah Kecamtan Arcamanik, Kota Bandung
dengan luas wilayah ± 640,571 Ha dengan batas administrasi sebagai berikut
Utara
: Kecamatan Mandalajati dan Ujungberung
Timur
: Kecamatan Cinambo
Selatan
: Kecamatan Rancasari dan Gedebage
Barat
: Kecamatan Antapani
Kecamatan Arcamanik meliputi empat Kelurahan, 51 Rukun Warga (RW) dan
254 RukunTetangga (RT) ,kepadatan penduduk sebesar 56.348
jiwa/Ha. Curah
hujan di wilayah Kecamatan Arcamanik dipengaruhi oleh ketinggian tempat dari
permukaan laut adalah 700 m dan keadaan topografi sehingga curah hujan rata-rata
pertahun mencapai 0.3000 mm. Untuk lebih jelasnya mengenai letak administrasi
Kecamatan Arcamanik dapat dilihat pada Gambar.
1.3.3
Ruang Lingkup materi
Lingkup materi yang diambil adalah analisis faktor-faktor ryang menjadi
penyebab kemiskinan di kecamatan Arcamanik, Bandung, dengan mengelompokkan
faktor yang paling berpengaruh dengan berbagai variabel seperti :
1. Tingkat pendidikan
2. Tingkat Mata pencaharian
3. Infrastruktur
4. Tipe rumah
5. Tikat pengangguran
6. Ketersediaan sarana umum dan sosial
7. Pendapatan
8. Pengeluaran (konsumsi)
1.3.4 Ruang Lingkup Waktu
Lingkup waktu yang dilaksanakan untuk meneliti studi kasus di Kecamatan
Arcamanik,sebagai berikut :
Tebel 1.1
Jadwalkegiatan
Bulan / Minggu
No
Kegiatan
12/
12/3
12/4
12/5
2
1.
Tinjauan umum kawasan studi
2.
Pengerjaan Bab I
3.
Pengerjaan Bab II
4.
Pengerjaan Bab III
5.
Assistensi Bab I, II, dan III
6.
Perbaikan Bab I, II, dan III
7.
Assisten ke-2 Bab I, II, dan III
8.
Perbaikan Bab I, II, dan III
9.
Penentuan teknik survey
10.
Assistensi metoda analisis dan penentuan
11.
teknik survey
Pemantapan
12.
Penyusunan kuisioner
13.
Penyebaran Kuisioner
14.
Penyusunan Bab IV dan V
15
Pengumpulan Laporan
1.4 Metedologi
Metode yang digunakan dalam pengambilan data dan informasi yang
dibutuhkan
untuk
mengetahui
gambaran
umum
wilayah
studi
diantaranya
menggunakan metode pendekatan yang mencakup metode pendekatan primer dan
metode pendekatan sekunder, metode pengumpulan data serta metode analisis:
1.4.1 Metoda Pengumpulan data
Metode pengumpulan data yang akan digunakan dalam studi kasus ini
diantaranya meliputi pengumpulan data primer dan data sekunder, dengan
pemaparan lebih jelasnya sebagai berikut :
1.
Data primer diperoleh dari:
a. Observasi, yaitu mengadakan tinjauan (observasi) langsung ke tempat studi,
dengan maksud agar mendapat gambaran secara langsung tentang objek
penelitian yang di kaji, guna untuk mendapatkan data yang lebih akurat dan
aktual.
b. Kuesioner, yaitu mengadakan pengambilan data dengan menyebarkan
lembar pertanyaan (kuesioner) kepada para pedagang guna mengumpulkan
data dan informasi yang diperlukan dalam memaskukan variabel-variabel
penelitian.
c. Interview, yaitu mengadakan wawancara dan dialog langsung dengan pihakpihak terkait, seperti para pedagang dan pembeli (konsumen), dalam hal ini
yang menjadi obyek utama penelitian sebagai narasumber
d. Foto, yaitu merupakan data visual pendukung yang menampilkan objek-objek
yang mendukung dalam penelitian ini.
2.
Data sekunder diperoleh dari :
a. Studi literatur, yaitu mencari informasi lain berasal dari buku-buku yang
terakait terhadap permasalahan-permasalahan yang akan diangkat.
b. Internet, yaitu pengumpulan data dan informasi terkait yang berasal dari
internet.
1.4.2 Metoda Analisis
Metode analisis yang digunakan adalah analisis faktor, dengan prinsip utama
dari analisis faktor ini merupakan teknik mereduksi data dengan prosedur
menyederhanakansejumlah
variabel
yang
mempunyai
hubungan
menjadi
sekelompok variabel yang lebih kecil (faktor) dengan kandungan kelengkapan
informasi yang sama dengan data aslinya tanpa mengurangi informasi yang terdapat
didalam variabel tersebut. Analisis faktor juga memiliki fungsi sebagai berikut:
Mengidentifikasi struktur hubungan variabel atau responden melalui analisis
faktor dapat diidentifikasi struktur hubungan variabel atau responden dengan
memeriksa korelasi antar variabel atau korelasi antar responden,
Mereduksi data dengan cara:
a.
Menyeleksi variabel-variabel yang tepat untuk digunakan dalam analisis
lanjutan, misalnya untuk analisis regresi, korelasi atau diskriminan.
b.
Scalling : tranformasi data, skor faktor, yaitu membentuk set variabel baru
yang berukuran lebih kecil daripada set variabel awal untuk digunakan
dalam analisis lanjutan.
Metode pendukung analisis faktor ini adalah sebagai berikut:
a.
Persamaan umum analisis faktor, yakni:
Xi = Ai1 F1 + Ai2 F2 + Ai3 F3 +…………………….Aik Fk + Ui
Keterangan :
Fk
= Common faktor yang dibentuk dari beberapa vaariabel
Ui
= Unique faktor merupakan bagian variabel yang tidak dapat dijelaskan oleh
Common faktor.
Ai1
b.
= Konstanta
Persamaan faktor, yakni:
Fi = Wj1 X1 + Wj2 X2 + Wj3 X3 ……………………..Wjk Xk
Keterangan :
Wj
=Faktor Score koefisien
K
=Unique faktor merupakan bagian variabel yang tidak dapat dijelaskan oleh
Common faktor.
1.5 Sistematika pembahasan
Sistematika pembahasan ini bertujuan untuk menjelaskan apa saja tergantung di
dalam tiap-tiap bab yang terdapat pada laporan ini.
BAB I PENDAHULUAN
Dalam bab ini membahas mengenai latar belakang, tujuan dan sasaran,
ruang lingkup yang mencakup ruang lingkup wilayah, ruang lingkup
materi, dan ruang lingkup waktu, serta metodologi mencakup metode
pendekatan, metode pengumpulan data, dan metode analisis.
BAB II LANDASAN TEORI
Bab ini membahas tentang teori apa yang digunakan untuk memperkuat
data yang diambil, berisi tentang teori SPSS dan teori analisis faktor.
BAB III GAMBARAN UMUM
Bab ini menjelaskan mengenai gambaran umum wilayah yang akan
ditelitidan variabel yang digunakan tentunya dengan penentuan objek
dan variabel penelitian.
BAB IV ANALISIS DAN INTERPRETASI
Bab ini membahas tentang tentang output analisis dan interpretasi hasil
analisis dari metode analisis faktor.
BAB V KESIMPULAN DAN REKOMENDASI
Bab ini memberikan keterangan mengenai kesimpulan dari kecamatan
isi laporan ini dan juga mengenai rekomendasi yang akan dikemukakan.
BAB II
LANDASAN TEORI
Definisi menganalisis suatu kumpulan data adalah berbeda-beda dari
satu orang ke orang lainnya. Pada umumnya suatu analisis data meliputi
statistik deskriptif yang sederhana, analisis variansi, grafik ataupun hasilhasil (output) dan perhitungan statistik. Dalam melakukan analisis data
ada bermacam-macam aplikasi yang dapat digunakan salah satunya
adalah SPSS.
2.1 SPSS
SPSS (singkatan dari: Statistical Programme For Social Science)
adalah program komputer yang dipakai untuk analisa statistika. SPSS
merupakan aplikasi komputer paling populer yang digunakan untuk
mengolah data statistik. SPSS banyak dimanfaatkan oleh berbagai
kalangan pengguna karena pengoperasiannya cukup mudah. Keunggulan
SPSS adalah pada penyediaan cara yang mudah untuk melakukan
analisis statistik dan sistem manajemen data menggunakan statistik
deskriptif.
SPSS menyediakan berbagai fasilitas perangkuman dan presentasi
data. Mulai dari yang paling sederhana dalam bentuk grafik, seperti pie
chart, histogram, bar chart, scatterplot, sampai dalam bentuk tabel yang
siap untuk diekspor ke Microsoft Word, Excel, PowerPoint, ataupun PDF.
Proses persiapan dan analisis data jelas akan menjadi lebih mudah dan
efisien dengan menggunakan SPSS. Fitur-fitur SPSS mulai dari
pengkategorian data interval, restrukturisasi data, penggabungan data,
pengeliminasian duplicate records, sampai pengelompokkan variabelvariabel, akan membantu Anda dalam hal persiapan data.
Pada awalnya SPSS dibuat untuk keperluan pengolahan data
statistik untuk ilmu-ilmu social, sehingga kepanjangan SPSS itu sendiri
adalah Statistical Programme for Social Sciens. Sekarang kemampuan
SPSS diperluas untuk melayani berbagai jenis pengguna (user), seperti
untuk proses produksi di pabrik, riset ilmu sains dan lainnya. Dengan
demikian, sekarang kepanjangan dari SPSS Statistical Product and
Service Solutions.
8
Sedangkan untuk analisis data sendiri, SPSS menyediakan berbagai
macam prosedur analisis statistik dan prosedur machine learning yang
canggih (populer dengan sebutan artificial intelligence). Prosedur yang
disediakan sangat lengkap untuk berbagai aplikasi bisnis seperti
segmentasi pelanggan, survey kepuasan pelanggan atau pegawai
perusahaan, proyeksi penjualan atau stok barang, atau pengembangan
produk atau jasa baru.
Dimana
statistika
adalah
ilmu
yang
mempelajari
bagaimana
merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan
mempresentasikan
data. Singkatnya,
statistika adalah
ilmu yang
berkenaan dengan data. Istilah 'statistika' berbeda dengan 'statistik'
(statistic). Statistika merupakan ilmu yang berkenaan dengan data,
sedang statistik adalah data, informasi, atau hasil penerapan algoritma
statistika pada suatu data. Dari kumpulan data, statistika dapat digunakan
untuk menyimpulkan atau mendeskripsikan data; ini dinamakan statistika
deskriptif. Sebagian besar konsep dasar statistika mengasumsikan teori
probabilitas. Beberapa istilah statistika antara lain: populasi, sampel, unit
sampel, dan probabilitas.
Hasil-hasil
analisis
muncul
dalam
SPSS
Output
Navigator.
Kebanyakan prosedur Base System menghasilkan pivot tables, dimana
kita bisa memperbaiki tampilan dari keluaran yang diberikan oleh SPSS.
Untuk memperbaiki output, maka kita dapat memperbaiki output sesuai
dengan kebutuhan. Beberapa kemudahan yang lain yang dimiliki SPSS
dalam pengoperasiannya adalah karena SPSS menyediakan beberapa
fasilitas seperti berikut ini:
1.
Data Editor
Merupakan jendela untuk pengolahan data. Data editor dirancang
sedemikian
rupa
seperti
pada
aplikasi-aplikasi
spreadsheet
untuk
mendefinisikan, memasukkan, mengedit, dan menampilkan data. Viewer
mempermudah pemakai untuk melihat hasil pemrosesan, menunjukkan atau
menghilangkan bagian-bagian tertentu dari output, serta memudahkan distribusi
hasil pengolahan dari SPSS ke aplikasi-aplikasi yang lain.
2.
Multidimensional Pivot Tables
Hasil pengolahan data akan ditunjukkan dengan multidimensional pivot
tables. Pemakai dapat melakukan eksplorasi terhdap tabel dengan pengaturan
baris, kolom, serta layer. Pemakai juga dapat dengan mudah melakukan
pengaturan kelompok data dengan melakukan splitting table sehingga hanya
satu grup tertentu saja yang ditampilkan pada satu waktu. High-Resolution
Graphics.
Dengan
kemampuan
grafikal
beresolusi
tinggi,
baik
untuk
menampilkan pie charts, bar charts, histogram, scatterplots, 3-D graphics, dan
yang lainnya, akan membuat SPSS tidak hanya mudah dioperasikan tetapi juga
membuat pemakai merasa nyaman dalam pekerjaannya.
3.
Database Access
Pemakai program ini dapat memperoleh kembali informasi dari
sebuah
database
dengan
menggunakan
Database
Wizard
yang
disediakannya. Data Transformations. Transformasi data akan membantu
pemakai memperoleh data yang siap untuk dianalisis. Pemakai dapat
dengan mudah melakukan subset data, mengkombinasikan kategori,
add, aggregat, merge, split, dan beberapa perintah transpose files, serta
yang lainnya.
4.
Electronic Distribution
Pengguna
dapat
mengirimkan
laporan
secara
elektronik
menggunakan sebuah tombol pengiriman data (e-mail) atau melakukan
export tabel dan grafik ke mode HTML sehingga mendukung distribusi
melalui internet dan intranet.
5.
Online Help
SPSS menyediakan fasilitas online help yang akan selalu siap
membantu pemakai dalam melakukan pekerjaannya. Bantuan yang
diberikan
dapat
berupa
petunjuk
pengoperasian
secara
detail,
kemudahan pencarian prosedur yang diinginkan sampai pada contohcontoh kasus dalam pengoperasian program ini.
6.
Akses Data Tanpa Tempat Penyimpanan Sementara
Analisis file-file data yang sangat besar disimpan tanpa membutuhkan
tempat penyimpanan sementara. Hal ini berbeda dengan SPSS sebelum versi
11.5 dimana file data yang sangat besar dibuat temporary filenya.
7.
Interface dengan Database Relasional
Fasilitas ini akan menambah efisiensi dan memudahkan pekerjaan untuk
mengekstrak data dan menganalisnya dari database relasional. Analisis
Distribusi. Fasilitas ini diperoleh pada pemakaian SPSS for Server atau untuk
aplikasi multiuser. Kegunaan dari analisis ini adalah apabila peneliti akan
menganalisis file-file data yang sangat besar dapat langsung me-remote dari
server dan memprosesnya sekaligus tanpa harus memindahkan ke komputer
user.
8.
Multiple Sesi
SPSS memberikan kemampuan untuk melakukan analisis lebih dari
satu file data pada waktu yang bersamaan.
9.
Mapping
Visualisasi data dapat dibuat dengan berbagai macam tipe baik
secara konvensional atau interaktif, misalnya dengan menggunakan tipe
bar, pie atau jangkauan nilai, simbol gradual, dan chart.
Dalam menggunakan SPSS dapat menghasilkan 3 fileyaitu :
1)
File data, file dihasilkan melalui SPSS Data Editoryang disimpan
dengan ekstensi. Sav
2)
File teks, yang dihasilkan melalui SPSS Output Window dan
Syntax
Window.
File
yang
dihasilkan
Output
Window
berekstensi,
Ist.sedangkan yang dihasilkan melalui Syntax Window akan berekstensi .
sps.
3)
File chart, yang dihasilkan melalui Chart Window dan Chart
Carousel serta disimpan dengan ekstensi .cht.
2.2
MetodeAnalisis Faktor
2.2.1 Pengertian Analisis Faktor
Analisis Faktor adalah prosedur untuk menggandakan informasi
dengan
cara
mengubah
sekelompok
variabel
atau
lebih
yang
menganalisis pembentukan group dari data yang sama tanpa membuang
informasi yang lama. Analisis faktor juga dapat didefinisikan sebagai
berikut :
1) Analisis faktor tergolong dalam teknik untuk mereduksi data.
2) Analisis faktor merupakan teknik analisis yang menyangkut interdepensi
antar variabel yang pada dasarnya mencoba melakukan penyederhanaan
permasalahan untuk memudahkan interpretasi melalui penggambaran pola
hubungan/reduksi data dengan cara mengidentifikasi struktur yang terdapat
di dalam set variabel terobservasi.
3) Analisis
faktor
merupakan
teknik
mereduksi
data
dengan
prosedur
menyederhanakan sejumlah variable yang mempunyai hubungan menjadi
kelompok variabel yang lebih kecil (faktor) dengan kandungan kelengkapan
informasi yang sama dengan data aslinya ( tanpa mengurangi informsi yang
terdapat dalam variabel).
2.2.2 Fungsi Analisis Faktor
Adapun fungsi dari Analisis Faktor itu sendiri adalah :
1. Mengidentifikasi struktur hubungan variabel atau responden.
Melalui analisis faktor dapat diidentifikasi struktur hubungan variabel
atau responden dengan memeriksa korelasi antar variabel atau
korelasi antar responden.
2. Mereduksi data dengan cara:
Menyeleksi variabel-variabel yang tepat untuk digunakan dalam
analisis lanjutan, misalnya untuk analisis regresi, korelasi, atau
diskriminan.
Scaling: transformasi data
skor faktor, yaitu membentuk set
variabel baru yang berukuran lebih kecil daripada set variabel awal
untuk digunakan dalam analisis lanjutan (surrage variabe).
Faktor I
Faktor II
Variabel 3
Variabel 5
Variabel 10
Variabel 1
Variabel 7
Variabel 9
Faktor III
Variabel
Variabel
Variabel
Variabel
2
4
6
8
Gambar 2.1 Contoh Skor Faktor
Sumber : Modul Praktikum MAP, 2011
Persamaan Umum Analisis Faktor
Xi = Ai1 F1 + Ai2 F2 + Ai3 F3 + ......... Aik Fk + Ui
Fk
Ui
=
=
Common faktor yang dibentuk dari beberapa variable
Unique faktor merupakan bagian variabel yang tidak dapat dijelaskan
Ai1
=
oleh common factor
Konstata
Persamaan Faktor
Fi = Wj1 X1 + Wj2 X2 + Wj3 X3 + ......... Wjk Xk
Wj
K
=
=
Faktor score coefisien
Unique faktor merupakan bagian variabel yang tidak dapat
dijelaskan oleh commonfactor
2.2.3
Tahapan dalam Analisis Faktor
RESEARCH PROBLEM
Which variables to include?
How many variables?
How are variables measures?
Sample size?
CORRELATION MATRIX
R versus Q
Component Analysis
FACTOR MODEL
Common Factor Analysis
EXTRACTION METHOD
Orthogonal
Oblique
UNROTATED FACTOR MATRIX
Number of Factor
ROTATED FACTOR MATRIX
Factor Interpretation
FACTOR SCORE
For Subsequent analysis:
Regressin
Dicriminant Analysis
Correlation
Gambar 2.2 Tahapan Analisis Faktor
Sumber : Modul Praktikum MAP, 2011
1. Masalah Penelitian
Variabel yang digunakan harus relevan dengan penelitian,
Perbandingan jumlah sampel harus lebih banyak daripada jumlah
variabel observasi, minimum n : p = 5 : 1 . Jika n:p =
2 : 1, maka
interpretasi harus dilakukan dengan hati-hati. N adalah jumlah sampel. P
adalah jumlah variabel,
Variabel kualitatif harus dikonversi menjadi variabel kuantitatif
Variabel harus distandarized/ukurannya sama.
2. Korelation Matrik
Matrik Data mentah n x p diubah menjadi matrik korelasi atau
kovariansi
Matrik kovarian lebih jarang digunakan karena variabel yang diukur
tidak boleh mempunyai perbedaan variansi yang sangat besar (jadi harus
ada standarisasi)
Kovariansi antara Xi dan Yi :
n
C XY =
1
N
Σ Xi Yi
i=1
Terdapat 2 pendekatan dalam pembuatan matrik korelasi, antara lain:
1.
Analisis tipe R
: matrik korelasi dari variabel.
2.
Analisis tipe Q
: matrik korelasi dari objek/responden.
Korelasi antara Xi dan Yi :
r XY =
1
n
(
xi - x
σx
)
(
yi - y
σy
)
Dalam bentuk matrik:
R=
1
n -1
D -1/2 SD -1/2
Pengujian matrik korelasi Barlett’s test of sphericity.
“untuk menguji hipotesis bahwa matrik korelasi adalah matrik identitas”
Ho
= diterima , maka penggunaan anfak perlu dipertimbangkan.
Hi
= diterima, maka data tersebut cocok menggunakan analisis
anfak, dimana uji barlrt test > dan nilai sig 64 Tahun (Usia Tidak Produktif).
Berdasarkan Pengelompokan umur tersebut dapat diketahui rasio beban
taggungan (dependency ratio) yang dapat digunakan untuk melihat angka
ketergantungan di Kecamatan Arcamanik. Rasio beban Tanggungan adalah
angka yang menunjukan perbandingan antara penduduk usia non produktif
dengan usia produktif.Untuk lebih jelasnya berikut ini disajikan karakteristik
penduduk indonesia menurut usia dan Jenis Kelamin pada Tabel 3.2
Tabel 3.2
Jumlah Penduduk Menurut Jenis Kelamin dan Kelompok Umur di
Kecamatan Arcamanik Tahun 2013
No
Kelompok Umur
(Tahun)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0-4
5-9
10-14
15-19
20-24
25-29
30-34
35-39
40-44
45-49
L
Jenis Kelamin
P
L+P
(Orang)
2781
2818
3018
3135
3277
3343
2935
2823
2597
2498
(orang)
2518
2999
2872
2864
3064
3017
2772
2711
2676
1819
(Orang)
5368
5799
5948
5978
6336
6390
5732
5592
5269
4311
11
12
13
14
50-54
55-59
60-64
>64
Jumlah
1899
1712
1364
1277
35540
1782
1642
1548
1417
33706
3678
3351
2939
2753
69246
Buku Monografi Kecamatan Arcamanik 2015
Berdasarkan Data Tersebut,dapat dikatakan bahwa Kecamatan
Arcamanik pada tahun 2013 tergolong kedalam kelompok kecamatan dengan
struktur usia Produktif. Adapun Komposisi penduduk Kecamatan Arcamanik
berdasarkan Usia Produktif dan usia nonproduktif dapat dilihat pada Tabel 3.3
berikut ini.
Tabel 3.4
Komposisi Penduduk Indonesia Berdasarkan Jenis kelamin Usia
Produktif dan Nonproduktif Tahun 2013
No
Jenis Kelamin
Produktif
1
2
(15 – 64 )
25583
23895
49478
Laki – Laki
Perempuan
Jumlah
Usia
Non Produktif
(0 – 14)
( >65)
8617
8389
17006
1277
1417
2753
Jumlah
35477
33701
96178
Sumber: Buku MonografiKecamatan Arcamanik 2015
Dari data di atas kita dapat menghitung angka ketergantungan
(dependency ratio) dengan menggunakan rumus :
Dependency Ratio=
Jumlah Penduduk Usia Non Produktif
x 100
Jumlah Penduduk Usia Produktif
Jumlah Penduduk Keseluruhan
= 69246
Jumlah Penduduk Non Produktif
= 1277 jiwa + 1417 jiwa
= 2753 Jiwa
Maka dari data diatas dapat diketahui angka Ketergantungan di Kecamatan
Arcamanik
Jumlah Penduduk Produktif
= 69246 jiwa – 2753 jiwa
= 66493 jiwa
2753
= 66493 X 100
Dependency Ratio
= 4,1 = 4 orang
Jadi angka dependency ratio di Kecamatan Arcamanik pada tahun 2013 adalah
4
Berdasarkan perhitungan tersebut, di Kecamatan Arcamanik pada tahun
2013 setiap 100 orang penduduk usia produktif harus menanggung beban 4
orang penduduk usia non produktif. Artinya bahwa dalam mencari nafkah atau
usaha selain untuk memenuhi kebutuhan hidup dirinya sendiri, juga harus dapat
menanggung kebutuhan hidup orang lain.
3.5 Jumlah Penduduk Berdasarkan Mata Pencaharian
Jumlah penduduk Kecamatan Arcamanik berdasarkan mata pencaharian
pada tahun 2013 adalah sebanyak 62.366 Jiwa, dengan sembilan jenis mata
pencaharian yaitu PNS, ABRI/POLRI, Pegawai swasta , Petani,
Pedagang,Pelajar, Mahasiswa, Pensiunan dll. Untuk Lebih jelasnya dapat dilihat
pada Tabel 3.4
Tabel 3.5
Jumlah Penduduk Kecamatan Arcamanik
Berdasarkan Jenis Mata Pencaharian tahun 2013
No
Kelurahan
Jenis Mata Pencaharian
Pegawai Swasta
Petani
PNS
ABRI/
Pedagang
4501
7
2644
1
Cisaranten
4136
POLRI
261
2
Enda
Cisaranten
2111
57
3233
28
1624
3
Kulon
Sindang
1664
157
2387
5
2079
4
Jaya
Sukamiski
410
27
1719
-
147
8321
502
11840
40
6494
n
Jumlah
Sumber: Buku Monografi Kecamatan Arcamanik 2016
Lanjutan ....
No
Kelurahan
1
Cisaranten
Pelajar
4139
2
Enda
Cisaranten
6092
711
979
39
3
Kulon
Sindang
4288
1982
1382
168
4
Jaya
Sukamiski
1211
389
376
37
15730
6409
4863
2304
n
Jumlah
Jenis Mata Pencaharian
Mahasiswa
Pensiunan
3327
2126
Lainnya
2060
Sumber: Buku MonografiKecamatan Arcamanik 2016
3.6 Penentuan Objek dan Variabel Penelitian
UntukInput analisis Faktor dalam rangka mencapai tujuan penelitian ini
adalah dengan variabel-variabel:
Tabel 3.6
Variabel Faktor – Faktor yang mempengaruhi Tingkat Kemiskinan
Di Kecamatan Arcamanik
No
Variabel
Keterangan
1
V1
Tingkat Pendidikan
2
V2
Tingkat Mata Pencaharian
3
V3
Tingkat Pendapatan
4
V4
Penggunaan Pendapatan
5
V5
Tingkat Pengeluaran
6
V6
Jumlah Anggota Keluarga
7
V7
Type Rumah
8
V8
Kepemilikan Rumah
9
V9
Ketersediaan sarana Umum
Sumber: Diskusi Kelompok dan Survey 2015
Yang menjadi variabel-variabel dalam analisis ini adalah Faktor-faktor
yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan di Kecamatan Arcamanik, yaitu:
Tabel 3.7
Tabel Rentang Nilai Data Ordinal dan Data Interval
No
1
Variabel
V1 Tingkat Pendidikan
2
V2 Tingkat Mata Pencaharian
3
V3 Tingkat Pendapatan
4
V4 Penggunaan Pendapatan
5
V5 Tingkat Pengeluaran
6
V6 Jumlah Anggota Keluarga
7
V7 Type Rumah
8
V8 Kepemilikan Rumah
9
V9 Ketersediaan Sarana
Umum
Sumber: Diskusi Kelompok dan Survey 2016
Bobot
2
4
6
8
2
4
6
8
2
4
6
8
2
4
6
2
4
6
8
2
4
6
8
2
4
6
2
4
2
4
6
Rentang Nilai
SD
SMP
SMA
D4/S1 dst
Pelajar / Mahasiswa
PNS
Swasta
Wiraswasta
< Rp 500.000
Rp 500.000 – 1.000.000
Rp 1.000.000- 2.000.000
>2.000.000
Ditabung
Pembelian Aset
Dibelanjakan Sampai Habis
< 500.000
Rp 500.000 – 1.000.000
Rp 1.000.000 – 2.000.000
>2.000.000
2 orang
3 orang
4 orang
>5 orang
Permanent
Semi Permanent
Temporer
Milik Sendiri
Sewa/ Kontarakan
Memadai
Kurang Memadai
Tidak Memadai