Analisis Indikator-Indikator Pembangunan

Berkelanjutan (IPB) di Jawa Timur

Menggunakan Metode Struktural Equation

Models-Partial Least Square

Presented by:

Dewi Rosiyana Umami

1306 100 035

Dosen Pembimbing: Dr. Sutikno, S.Si, M.Si

Outline

PendahuluanTinjauan

Pustaka

Analisis dan

PembahasanMetodologi

Kesimpulan

dan Saran

Daftar

Pustaka

Latar Belakang

Pembangunan

Structural

Equation

Modeling

Pembangunan

Berkelanjutan

Indikator

Pembangunan

Berkelanjutan

Dampak

Pembangunan

Penelitian

Sebelumnya

Analisis IPB Jawa

Timur dengan Metode

SEM-PLS

Next

Aspek sosial,

ekonomi,

lingkungan,

kelembagaan

(BPS, 2009)

Penelitian Sebelumnya

1. Arif Purnomo (2002)

Penelitian tersebut menghasilkan beberapa kesimpulan diantaranya:

1. Gugus indikator yang dihasilkan angka melek huruf, rata-rata lama belajar,

angka pengangguran, pengeluaran per kapita, persentase penduduk di bawah

garis kemiskinan, persentase rumah tangga berlantai tanah, akses ke pelayanan

kesehatan, persentase anak kurang gizi, akses ke sanitasi, dan angka harapan

hidup.

2. Model hipotetik pembangunan berkelanjutan terdiri atas tiga pilar yaitu SDM,

Ekonomi, dan Kualitas Hidup.

Dalam penelitianya dikaji tentang pengaruh gaya kepemimpinan

transformasional terhadap kepuasan kerja dan komitmen organisasi guru pada

Perguruan Islam Al-Azhar Pontianak

2. Sumin (2009)

Permasalahan

1. Variabel-variabel apa sajakah yang mempengaruhi proses

pembangunan berkelanjutan di Propinsi Jawa Timur?

2. Bagaimana pengaruh dari masing-masing variabel

tersebut terhadap proses pembangunan berkelanjutan di

Propinsi Jawa Timur dengan metode SEM-PLS?

Tujuan

1. Mengidentifikasi variabel-variabel yang mempengaruhi

pembangunan berkelanjutan daerah di Jawa Timur .

2. Mengetahui pengaruh dari masing-masing variabel

terhadap proses pembangunan berkelanjutan di daerah

Jawa Timur dengan metode SEM-PLS.

Manfaat

Menambah pengetahuan peneliti

Strategi pembangunan berkelanjutan

di daerah.

Sebagai informasi khususnya oleh

pihak Pemerintah Daerah untuk

membuat kebijakan selanjutnya.

Batasan Masalah

Batasan permasalahan penelitian ini adalah

indikator pembangunan berkelanjutan di Propinsi

Jawa Timur.

Tinjauan Pustaka

1. Struktural Equation Models (Model Persamaan

Struktural)

• Model Persamaan Struktural adalah teknik analisis statistika

yang mengkombinasikan beberapa aspek yang terdapat

pada path analysis dan analisis faktor konfirmatori.

• Metode SEM itu sendiri bisa dilakukan dalam dua langkah

yaitu model struktural (hubungan antara variabel konstruk

independen dan dependen) dan model pengukuran (nilai

loading) antara indikator dengan konstruk (variabel laten).

2. Variabel Laten dan Observasi

• Variabel laten merupakan variabel yang tidak dapat diukur

secara langsung melalui variabel observasi, variabel ini

memerlukan beberapa indikator untuk mengukurnya (Ghozali

dan Fuad, 2005).

• Variabel observasi merupakan variabel yang dapat diamati dan

dapat diukur secara langsung (Basuki, 2004).

3. Variabel Endogen dan Eksogen

• Variabel endogen adalah variabel yang dipengaruhi oleh

variabel lain dalam suatu model penelitian.

• Variabel eksogen adalah variabel yang tidak dipengaruhi oleh

variabel lainnya dalam model.

4. Confirmatory Factor Analysis

• Bagian dari permodelan yang ditujukan untuk mengukur

dimensi-dimensi yang membentuk sebuah faktor disebut

measurement model atau model pengukuran (Ferdinand,

2002).

• Bentuk persamaannnya dapat diberikan sebagai berikut:

5. Model Struktural

• Model Struktural adalah hubungan antara variabel

laten (konstruk) independen dan dependen.

• Model umum persamaan struktural dapat dituliskan

dalam persamaan matrik berikut (Johnson, 1992):

1111 mxnxmxnmxmxmmx B

Variabel laten

Endogen

Variabel Laten

Endogen

Variabel Laten

EksogenError

Notasi SEM

λ10

ψ12ζ1β1

η1γ1

λ1

Ф23

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

Ksi1

Ksi2

Ksi3

Eta1

Eta2

Y1

Y2

Y3

Y4

δ1

δ7

ξ1

ε1

7. Partial Least Square (PLS)

Kelebihan dan kekurangan Partial Least Square:

Kelebihan:

a)Tidak memerlukan asumsi yang sangat ketat

b)Sampel tidak harus besar

c)Aplikasi metode lebih ditekankan pada

konfirmatori dan prediksi variabel respon.

Kelemahan:

Distribusi data tidak diketahui sehingga tidak bias

menilai signifikansi statistik. Kelemahan bisa

diatasi dengan menggunakan metode resampling

(Bootstrap).

8. Evaluasi Model PLS

a)Model Pengukuran

• Validitas Konvergen

• Reliabilitas Komposit

b)Model Struktural

Model struktural dievaluasi dengan melihat persentase

varians yang dijelaskan dengan melihat R2 (R-square).

9. Indikator Pembangunan

Berkelanjutan

back

(WECD, 1987) pembangunan yang memenuhi kebutuhan hidup

bermasyarakat saat ini tanpa merugikan kebutuhan generasi

mendatang

Budimantakegiatan secara sistematis dan terencana dalam kerangka

(2005) peningkatan kesejahteraan, kualitas kehidupan dan lingkungan

tanpa mengurangi akses dan kesempatan generasi yang akan

datang untuk menikmati dan memanfaatkannya.

a) Aspek sosial

b) Aspek ekonomi

c) Aspek lingkungan

d) Aspek kelembagaan

Indikator pembangunan berkelanjutan tersebut terdiri atas (BPS,

2009):

Metodologi Penelitian

3.1 Sumber Data

Data dalam penelitian ini merupakan data

sekunder yang diperoleh dari BPS Provinsi Jawa

Timur tahun 2007, yang terdiri atas 38 kabupaten dan

kota.

3.2 Identifikasi Variabel

1. Variabel Sumber Daya Manusia, terdiri atas:

a) Angka Melek Huruf

b) Angka partisipasi Sekolah

c) Pengangguran Terbuka

2. Variabel Ekonomi, terdiri atas:

a) PDRB per- kapita

b) Garis Kemiskinan

c) Kondisi lantai.

d) Laju Pertumbuhan Ekonomi

3. Variabel Kualitas, terdiri atas:

a) Tingginya akses ke sanitasi

b) Akses air bersih

c) Angka harapan hidup

d) Prevelensi kurang gizi

3.3 Metode Analisis Data

1. Eksplorasi Data

2. Analisis Model Persamaan Struktural (SEM) dengan menggunakan Partial

Least Square,

• Merancang model struktural dan model pengukurannya

• Membuat diagram path

• Konversi Diagram Alur Kedalam Persamaan

1mxSDMmxnEkonomi

1mxSDMmxnEkonomimxmBKualitas

• Mengestimasi parameter yang terdiri atas estimasi koefisien jalur dan

estimasi rata-rata kemudian estimasi bootstrap standar error.

• Mengevaluasi model pengukuran

• Mengevaluasi model struktural

• Kesimpulan

Diagram Path

Analisis dan Pembahasan

4.1 Statistik Deskriptif

• Deskripsi konstruk SDM

16

14

12

10

8

6

4

2

0

(p

re

se

nta

se

)

Tingkat pengangguran Terbuka

100

95

90

85

80

75

70

(pre

se

nta

se

)

Angka Partisipasi Sekolah (13-1

100

95

90

85

80

75

70

(pre

sen

tase

)

Angka Partisipasi Sekolah (13-1

>84%

77%-84%

68%-84%

< 68%

Deskripsi konstruk Ekonomi

70

60

50

40

30

20

10

0

(p

re

se

nta

se

)

Lantai tanah

13

12

11

10

9

8

7

6

5

4

(p

re

se

nta

se

)

laju pertumbuhan ekonomi

200000

180000

160000

140000

120000

100000

(rib

ua

n)

Garis kemiskinan

160000

140000

120000

100000

80000

60000

40000

20000

0

(rib

ua

n)

PDRB

1%-14%

15%-28%

29%-42%

43%-56%

57%-70%

Deskripsi konstruk Kualitas

Hidup

100

90

80

70

60

50

40

30

20

10

(p

re

se

nta

se

)

Sanitasi

72

70

68

66

64

62

60

(p

re

se

nta

se

)

Angka harapan Hidup

100

90

80

70

60

(pre

se

nta

se

)

Air bersih

30

25

20

15

10

(pre

se

nta

se

)

Prevelensi kurang gizi

1%-20%

21%-40%

41%-60%

61%-80%

81%-100%

4.2 Analisis Model Persamaan

Struktural

4.2.1 Validitas Konvergen

Variabel Loading

(λi)

Ket.

Angka Melek Huruf 0.906 Valid

Angka Partisipasi

Sekolah

0.857 Valid

Tingkat

pengangguran

Terbuka

0.814 Valid

Variabel Loading

(λi)

Ket.

Garis Kemiskinan 0.752 Valid

Lantai tanah 0.779 Valid

PDRB 0.609 Valid

Laju pertumbuhan

ekonomi

0.079 Tidak

valid

Variabel Loading

(λi)

Ket.

Air bersih 0.668 Valid

Angka Harapan

Hidup

0.841 Valid

Prevelensi

kurang gizi

0.517 Valid

Sanitasi 0.928 Valid

Variabel Loading

(λi)

T-

Statistik

Ket.

Angka Melek Huruf 0.906 18.4087 Valid

Angka Partisipasi

Sekolah

0.857 18.6901 Valid

Tingkat

pengangguran

Terbuka

0.813 19.6314 Valid

Variabel Loading

(λi)

T-

Statistik

Ket.

Garis

Kemiskinan

0.725 6.5727 Valid

Lantai tanah 0.813 6.2097 Valid

PDRB 0.628 6.7344 Valid

Variabel Loading (λi) T-Statistik Ket.

Air bersih 0.667 8.6586 Valid

Angka Harapan

Hidup

0.841 13.7789 Valid

Prevelensi

kurang gizi

0.519 4.4402 Valid

Sanitasi 0.928 8.6675 valid

Reliabilitas Komposit

dan

Penilaian Koefisien Parameter Jalur

Variabel Composite Reliability Keterangan

SDM 0.894 Reliabel

Ekonomi 0.768 Reliabel

Kualitas 0.836 Reliabel

VariabelKoefisien

Parameter JalurSample Mean Standard Error T-Statistik

Ekonomi -> Kualitas 0.115892 0.11245 0.039236 2.953676

SDM -> Ekonomi 0.663342 0.662771 0.059553 11.13864

SDM -> Kualitas 0.926443 0.931978 0.012245 75.65926

Model dan R2

Model :

Ekonomi = 0,663342 SDM

Kualitas = 0,115892 Ekonomi + 0,926443 SDM

Variabel R Square

Ekonomi 0.4400

Kualitas 0.8658

Kesimpulan

1.Indikator Pembangunan Berkelanjutan di Jawa Timur:

•Konstruk SDM : -Angka Melek Huruf

-Angka Partisipasi Sekolah

-Tingkat pengangguran terbuka

•Konstruk Ekonomi: -garis kemiskinan

-lantai tanah

-PDRB per-kapita.

•Konstruk kualitas: -akses air bersih

-Angka Harapan Hidup

-Prevelensi kurang gizi dan akses Sanitasi.

2.Diperoleh dua model:

•Model pertama: Terdapat pengaruh yang positif dan nyata (signifikan)

antara konstruk Sumber Daya Manusia dan Ekonomi.

•Model kedua: Terdapat pengaruh yang positif dan nyata (signifikan)

antara konstruk Sumber Daya Manusia dan Kualitas.

Saran

Upaya pengumpulan indikator pembangunan berkelanju-

tan yang lebih lengkap secara berkala perlu dilakukan sehingga

model yang dikembangkan dapat menggambarkan proses pemba-

ngunan secara lebih akurat. Model yang akurat dapat dimanfa-

atkan sebagai sinyal bagi para pengambil keputusan untuk mengi-

dentifikasi arah kebijakan yang tepat dan untuk mengevaluasi

efektifitas kebijakan yang diterapkan.

Daftar Pustaka• Bollen K.A. 1989. Structural Equation with Laten Variabels, Departement of Sociology, John

Wiley & Sons, New York.

• Budi, T. P. 2006. SPSS 13.0 Terapan; Riset Statistik Parametrik. Penerbit Andi. Yogyakarta.

• BPS. 2001. Statistik Lingkungan Hidup Indonesia 2000. Badan Pusat Statistik. Jakarta.

• BPS, Bappenas, dan UNDP. 2001. Indonesia Human Development Report 2001. Toward a

New Consensus: Democracy and Human Development in Indonesia. Jakarta.

• BPS. 2009. Indikator Pembangunan Berkelanjutan 2009. Badan Pusat Statistik. Jakarta.

• Chin, W.W. 1998. The Partial Least Squares Approach for Structural Equation Modeling.

Cleveland. Ohio.

• Ferdinand, A. 2002. Structural Equation Modeling dalam Penelitian Manajemen. Badan

Penerbit UNDIP. Semarang.

• Geisser, S. 1975. The Predictive Sample Reuse Method with Application. Journal of The

American Statistical Association. Vol. 70. 320-328.

• Ghozali I dan Fuad. 2005. Struktural Equation Modeling: Teori, Konsep dan Aplikasi Lisrel.

Penerbit Universitas Diponogoro.

• Hair, J. F. JR., Anderson, R.E, Tatham, R.L. and Black, W.C. 1998. Multivariate Data Analysis.

Fifth Edition. Prentice Hall, International, Inc.

• Hardi, P. dan T. Zdan. 1997. Assessing Sustainable Development: Principles in Practice.

International Institute for Sustainable Development (IISD)

Daftar Pustaka• Johnson RA and Wichern DW. 1992 Applied Multivariate Statistical Analysis. Prentice Hall,

Englewood Chiffs, New Jersey

• Purnomo, Arif. 2002. Model Persamaan Struktural Pembangunan Berkelanjutan Daerah. Institut

Pertanian Bogor. Bogor.

• Sharma, S. 1996. Applied Multivariate Techniques. John Wiley & Sons. Inc

• Sumin. 2009. Pemodelan Persamaan Struktural Untuk Sampel Kecil Menggunakan Metode

Bootstrap Pada Partial Least Square. Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Surabaya.

• Tobias, R. 1995. An Introduction to Partial Least Squares Regression. In Proceedings of the

Twentieth Annual SAS Users Group International Coference, Cary, NC : SAS Insitute Inc.,

1250-1257.

• WCED. 1987. Our Common Future. Oxford University Press, Oxford.

• Wold. S., Ruhe, A., Wold, H., and Dunn, W.J. 1984. The Collinearity Problem in Linear

Regression: The Partial Least Square (PLS) Approach to Generalized Inverses, SIAM Journal

on Scientific and Statistical Computing, vol.5, no. 3: 735-743

• Wold, H. 1985. Partial Least Square. Encylopedia of Statistical Sciencies. Vol 8. 587-599.

• Wonnacott, World Bank. 2001. Indicators of Sustainable Development: Guidelines and

Methodologies. Washington, WB.

Sekian

dan

Terima Kasih

dhu_dhu_17035@yahoo.co.id

Metodologi Penelitian

3.3 Diagram Alur

Merancang model

struktural

Merancang model

pengukuran

Mengkonstruksi diagram

jalur

Estimasi parameter

Estimasi bootstrap

Interpretasi dan

kesimpulan

Evaluasi model

pengukuran

Tidak

Evaluasi Inner

model

ya