analisis pengaruh faktor sosial demografi dan aktivitas ekonomi ...

TESIS

ANALISIS PENGARUH FAKTOR SOSIAL DEMOGRAFIDAN AKTIVITAS EKONOMI TERHADAP

KESEJAHTERAAN KELUARGA PEMULUNGDI KOTA DENPASAR

MADE YUSTISA PUTRI WIYATNA

PROGRAM PASCASARJANAUNIVERSITAS UDAYANA

DENPASAR2015

i

TESIS



MADE YUSTISA PUTRI WIYATNANIM 1191462002

PROGRAM MAGISTERPROGRAM STUDI ILMU EKONOMI


DENPASAR2015

ii



Tesis untuk Memperoleh Gelar Magister

pada Program Magister, Program Studi Ilmu Ekonomi,

Program Pascasarjana Universitas Udayana

MADE YUSTISA PUTRI WIYATNANIM 1191462002

PROGRAM MAGISTERPROGRAM STUDI ILMU EKONOMI


DENPASAR2015

iii

Lembar Pengesahan

TESIS INI TELAH DISETUJUITANGGAL 9 Januari 2015

Pembimbing I,

Prof. Dr. Made Suyana Utama,SE.,MS.NIP. 19540429 198303 1 002

Pembimbing II,

Dr. A.A.I N. Marhaeni,SE.,MS.NIP. 19621231 198601 2 001

Mengetahui

Ketua Program StudiMagister Ilmu EkonomiProgram PascasarjanaUniversitas Udayana,

Prof. Dr. Nyoman Djinar Setiawina,SE.,MSNIP. 19530730 198303 1 001

DirekturProgram PascasarjanaUniversitas Udayana,

Prof. Dr. dr. A.A. Raka Sudewi,Sp.S(K).NIP. 19590215 198510 2 001

iv

Tesis Ini Telah Diuji padaTanggal 7 Januari 2015

Panitia Penguji Tesis Berdasarkan SK Rektor Universitas Udayana,No. : 4526 /UN 14.4/HK/2014, Tanggal : 31 Desember 2014

Ketua : Prof. Dr. Made Suyana Utama,SE.,MS.

Anggota :

1. Dr. A.A.I N. Marhaeni,SE.,MS.

2. Prof. Dr. I Ketut Sudibia, SE.,SU

3. Dr. I.G.W. Murjana Yasa, SE.,M.Si

4. Dr. Ida Bagus Putu Purbadharmaja,SE.,ME

v

Surat Pernyataan Bebas Plagiat

Saya yang bertanda tangan dibawah ini :

Nama : Made Yustisa Putri WiyatnaNim : 1191462002Program Studi : Pembangunan DaerahJudul Tesis : Analisis Pengaruh Faktor Sosial Demografi dan Aktivitas Ekonomi

Terhadap Kesejahteraan Keluarga Pemulung Di Kota Denpasar

Dengan ini menyatakan bahwa karya ilmiah Tesis ini bebas plagiat.Apabila di kemudian hari terbukti plagiat dalam karya ilmiah ini, maka saya bersediamenerima sanksi sesuai peraturan Mendiknas RI No. 17 tahun 2010 dan PeraturanPerundang-Undangan yang berlaku.

Denpasar, 7 Januari 2015

Yang membuat pernyataan

(Made Yustisa Putri Wiyatna)

vi

UCAPAN TERIMA KASIH

Pertama-tama perkenankanlah penulis memanjatkan puji syukur kehadapanTuhan Yang Maha Esa/ Ida Sang Hyang Widhi Wasa, karena atas segala rahmat danpetunjukNya, tesis ini dapat penulis selesaikan.

Pada kesempatan ini perkenankanlah penulis mengucapkan terimakasih yangsebesar-besarnya kepada Prof. Dr. Made Suyana Utama,SE.,MS sebagai pembimbingI dan Dr. A.A.I N. Marhaeni,SE.,MS sebagai pembimbing II yang dengan penuhperhatian telah memberikan dorongan, semangat, bimbingan, masukan dan sarankepada penulis dalam menyelesaikan tesis ini. Ucapan terimakasih penulis sampaikanjuga kepada Bapak Prof. Dr. I Ketut Sudibia, SE.,SU, Bapak Dr. I.G.W. MurjanaYasa, SE.,M.Si, dan Bapak Dr. Ida Bagus Putu Purbadharmaja,SE.,ME selaku dosenpenguji yang telah memberikan masukan dan penyempurnaan dalam tulisan ini.

Ucapan yang sama juga penulis tunjukan kepada Rektor Universitas UdayanaProf. Dr. dr. Ketut Suastika, Sp.PD-KEMD atas kesempatan dan fasilitas yangdiberikan kepada penulis untuk mengikuti dan menyelesaikan pendidikan MagisterIlmu Ekonomi di Universitas Udayana. Ucapan terima kasih juga penulis tujukankepada Direktur Program Pascasarjana Universitas Udayana Prof. Dr. dr. A.A. RakaSudewi,Sp.S(K) atas kesempatan yang diberikan kepada penulis untuk menjadimahasiswa program Magister Ilmu Ekonomi pada Program Pascasarjana UniversitasUdayana. Tidak lupa pula penulis ucapkan terima kasih kepada Prof. Dr. I GustiBagus Wiksuana, SE.,MS Dekan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Udayanaserta Bapak Prof. Dr. Nyoman Djinar Setiawina,SE.,MS selaku Ketua ProgramMagister Ilmu Ekonomi atas ijin yang diberikan penulis mendapat kesempatan untukmenjadi mahasiswa Fakultas Ekonomi dan Bisnis Program Studi Magister IlmuEkonomi.

Penulis menyadari, bahwa tesis ini tidak akan berhasil tanpa bantuan danbimbingan dari berbagai pihak. Oleh karena itu dalam kesempatan ini penulissampaikan ucapan terimakasih serta mempersembahkan tesis ini kepada keluargakecilku Putu Pradnya Kavindra yang selalu memberikan senyum ceria dan semangatkepada penulis dan I Putu Edy Suardiyana Putra atas motivasi dan masukannya. Taklupa orang tua penulis, Bapak I Nyoman Suyatna dan Ibu Ni Ketut Wiyati sangatdihormati dan disayangi juga Bapak I Ketut Suda dan Ibu Nengah Srianti atasperhatian dan dukungannya, serta kakak dan adik tercinta, Putu Novarisna Wiyatnadan Nyoman Yatna Dwipayana Genta. Terima kasih atas dukungan dan doanya.

Penulis menyadari sepenuhnya, bahwa dalam penyusunan tesis ini masihbanyak terdapat kesalahan dan kekurangan yang disebabkan karena keterbatasankemampuan serta pengalaman penulis. Namun demikian, tesis ini diharapkan dapatmemberikan manfaat bagi pihak-pihak yang berkepentingan.

Denpasar, 7 Januari 2015

Penulis

vii

ANALISIS PENGARUH FAKTOR SOSIAL DEMOGRAFIDAN AKTIVITAS EKONOMI TERHADAP KESEJAHTERAAN KELUARGA

PEMULUNG DI KOTA DENPASAR

ABSTRAKPekerjaan pemulung umumnya dipandang sebagai pekerjaan yang kurang elit

dan tergolong sebagai komunitas yang termarjinalkan. Namun demikian tetap sajapeluang sampah untuk diolah menjadi sesuatu yang lebih berharga lagi inidimanfaatkan oleh beberapa kalangan masyarakat sebagai sumber mata pencaharian.Fenomena munculnya pemulung semakin berkembang tidak saja di kotametropolitan, tetapi juga di kota pendukung kota metropolitan seperti Kota Denpasar.Tujuan penelitian ini untuk mengidentifikasi kondisi kesejahteraan pemulung,mengetahui adakah perbedaan pendapatan pemulung laki-laki dan perempuan,menganalisis pengaruh faktor sosial demografi dan aktivitas ekonomi terhadapkesejahteraan keluarga pemulung, dan menganalisis pengaruh faktor sosial demografisecara tidak langsung terhadap kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar.

Sumber data dalam penelitian ini adalah data primer yang diperoleh dari hasilwawancara langsung menggunakan kuisioner kepada 100 responden pemulung dandata sekunder yang diperoleh dari Kantor Dinas PU Provinsi Bali dan DKP KotaDenpasar. Pengambilan sampel menggunakan metode nonprobability sampingdengan teknik accidental sampling. Teknik analisis data penelitian ini adalah analisisdekriptif dan analisis PLS.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa pekerjaan pemulung sebagian besardilakukan oleh kaum laki-laki dengan usia 30-49 tahun. Hampir seluruh respondenberstatus menikah dengan kecenderungan lama menikah 21-30 tahun dan umumnyamemiliki 2 anak. Selain itu hampir seluruh responden adalah kaum migran yangtinggal kurang dari 5 tahun serta berlatar pendidikan tidak tamat sekolah dasar.Pemulung biasanya menggunakan modal kurang dari Rp. 500.000,- untuk menempuhjarak 61 hingga 175 km dengan waktu kerja 41-60 jam. Dengan mengantongipendapatan sebesar kurang dari Rp. 1.000.000,- pemulung memiliki persepsi bahwapendapatan tersebut cukup untuk mensejahterakan ekonomi keluarga. Hasil analisisuji beda rata-rata menunjukkan terdapat perbedaan rata-rata pendapatan antarapemulung laki-laki dan perempuan sebesar Rp 337. 236,-. Sementara hasil analisisPLS menyimpulkan bahwa faktor sosial demografi dan aktivitas ekonomiberpengaruh positif dan signifikan terhadap kesejahteraan serta faktor aktivitasekonomi secara signifikan berperan memediasi faktor sosial demografi terhadapkesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar. Meskipun demikian perludiadakan program-program terkait sosialisasi bidang kesehatan dan keterampilanguna meningkatkan derajat kesejahteraan pemulung.

Kata kunci: Sosial Demografi, Aktivitas Ekonomi, Kesejahteraan, Pemulung

viii

SOCIAL DEMOGRAPHY AND ECONOMY ACTIVITIES IMPACT ONSCAVENGER’S WELFARE IN DENPASAR

ABSTRACTScavangers are often categorized as non-elite and marginal occupation in

society. However, it’s still chosen by people as their main job. This phenomenon startto increases every year not only in the big city but also in second-largest cityespecially Denpasar. This research has several purpose, as follow: identifyscavenger’s walfare rate, get differencies between male and female scavenger,analyse socio-demography and activity impact on its walfare, and analyse indirecteffects of socio-demography on it’s walfare especially in Denpasar City.

This research use primary and secondary data. The primary data wereobtained by doing direct interviews and giving questioners to 100 scavangers inDenpasar City. The secondary data were obtained from Department of Public WorksBali and Department of Cleanliness and Landscaping Denpasar. The samplingtechnique that is used in this research is non-probability sampling with accidentalsampling. The data were analysed using descriptive and PLS analysis.

The results show that scavengers are dominated by male whose age between30-49 years old. Most of them are married (21-30 years of marriage) and have twochilds. Furthermore, most of them also are migrant who live in Denpasar less than 5years and have unfinished primary school background. Scavangers mostly use lessthan Rp 500.000,- to travel between 61 – 175 metres in 41-60 hours. By receiving anincome less than Rp 1.000.000,- , they assume that they can cover their family livingcost. Moreover, this research reveals that there is a difference between male andfemale in case of the income. It also finds that socio-demography and economyactivities have positive significant impacts on scavenger life. In addition, economyactivities have a significant impact on connecting the socio-demography to scavengerwelfare in Denpasar. Therefore, some health socialisation and creativity workshopsare worth to be done to increase the scavenger’s welfare rate.

Keywords: Social Demography, Economy Activities, Welfare, Scavenger

ix

DAFTAR ISI

HalamanJUDUL ..................................................................................................................... iPRASYARAT GELAR ............................................................................................. iiLEMBAR PENGESAHAN ...................................................................................... iiiPENETAPAN PANITIA PENGUJI.......................................................................... ivSURAT PERNYATAAN.......................................................................................... vUCAPAN TERIMA KASIH ..................................................................................... viABSTRAK ................................................................................................................ viiABSTRACT .............................................................................................................. viiiDAFTAR ISI ............................................................................................................ ixDAFTAR TABEL .................................................................................................... xiiDAFTAR GAMBAR................................................................................................. xiiiDAFTAR LAMPIRAN ........................................................................................... xvBAB I PENDAHULUAN....................................................................................... 1

1.1 Latar Belakang .................................................................................... 11.2 Rumusan Masalah ................................................................................ 81.3 Tujuan Penelitian.................................................................................. 91.4 Manfaat Penelitian ............................................................................... 101.5 Sistematika Penulisan........................................................................... 11

BAB II KAJIAN PUSTAKA ................................................................................... 132.1 Konsep-konsep dan Definisi ................................................................ 13

2.1.1 Kesejahteraan....................................................................... 132.1.1.1 Definisi Kesejahteraan............................................. 132.1.1.2 Faktor Penentu Kesejahteraan ................................. 13

2.1.2 Konsep Pendapatan.............................................................. 142.1.3 Konsep Tenaga Kerja .......................................................... 152.1.4 Pemulung ............................................................................. 16

2.1.4.1 Pemulung Sebagai Tenaga Kerja Sektor Informal .. 182.1.4.2 Faktor Penentu Aktivitas Pemulung ........................ 19

2.1.5 Sampah ................................................................................ 192.1.6 Teori Human Capital ........................................................... 21

2.2 Keaslian Penelitian ............................................................................... 22

BAB III KERANGKA BERPIKIR, KONSEP, DAN HIPOTESIS PENELITIAN.. 253.1 Kerangka Pemikiran dan Konsep Penelitian...................................... 253.2 Kerangka Konsep............................................................................... 273.3 Hipotesis Penelitian ........................................................................... 30

BAB IV METODE PENELITIAN ............................................................................ 314.1 Rancangan Penelitian......................................................................... 31

x

4.2 Lokasi, Ruang Lingkup dan Waktu Penelitian .................................. 324.3 Identifikasi Variabel Penelitian.......................................................... 324.4 Definisi Operasional Variabel............................................................ 334.5 Jenis dan Sumber Data....................................................................... 344.6 Populasi, Sampel dan Metode Penentuan Sampel.. ........................... 36

4.6.1 Populasi................................................................................ 364.6.2 Sampel ................................................................................. 364.6.3 Metode penentuan sampel ................................................... 36

4.7 Metode Pengumpulan Data................................................................ 374.8 Teknik Analisis Data.......................................................................... 38

4.8.1 Analisis Deskriptif ............................................................... 384.8.2 Analisis PLS ........................................................................ 38

BAB V DATA DAN PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN............................... 475.1 Gambaran Umum Lokasi Penelitian .................................................. 475.2 Deskripsi Hasil Penelitian.................................................................. 49

5.2.1 Karakteristik Responden........................................................... 495.2.1.1 Jenis Kelamin Responden ............................................... 495.2.1.2 Status Perkawinan Responden ........................................ 505.2.1.3 Daerah Asal Responden.................................................. 51

5.2.2 Faktor Sosial Demografi Responden ........................................ 525.2.2.1 Tingkat Pendidikan ......................................................... 525.2.2.2 Umur ............................................................................... 535.2.2.3 Lama Menjadi Migran .................................................... 545.2.2.4 Lama Menikah ................................................................ 555.2.2.5 jumlah Anak.................................................................... 56

5.2.3 Faktor Aktivitas Ekonomi Responden ...................................... 575.2.3.1 Jam Kerja ........................................................................ 575.2.3.2 Jumlah Modal ................................................................. 585.2.3.3 Nilai Sampah................................................................... 595.2.3.4 Jarak Tempuh.................................................................. 60

5.2.4 Analisis Kesejahteraan Pemulung............................................. 605.2.4.1 Analisis kesejahteraan pemulung dengan indikator

pendapatan .................................................................... 605.2.4.2 Analisis kesejahteraan pemulung dengan indikator

persepsi keamanan ........................................................ 615.2.4.3 Analisis kesejahteraan pemulung dengan indikator

persepsi Kesehatan........................................................ 625.3 Jawaban Terhadap Tujuan Penelitian ................................................ 64

5.3.1 Analisis Perbedaan Tingkat Kesejahteraan Pemulung ............ 645.3.2 Hasil Analisis Statistik Pengaruh Faktor Sosial Demografi

dan Aktivitas Ekonomi Terhadap Kesejahteraan KeluargaPemulung di Kota Denpasar ..................................................... 65

xi

5.3.2.1 Uji Validitas Outer Model .............................................. 675.3.2.2 Uji Inner Model .............................................................. 705.3.2.3Uji Pengaruh Tidak Langsung Sosial Demografi

Terhadap Kesejahteraan melalui Aktivitas EkonomiPemulung ........................................................................ 71

5.3.2.4 Uji Pengaruh Total Faktor Sosial Demografi danAktivitas Ekonomi Terhadap Kesejahteraan KeluargaPemulung ........................................................................ 72

5.4 Pembahasan Hasil Penelitian ............................................................. 735.4.1 Karakteristik Responden ........................................................ 735.4.2 Kondisi Kesejahteraan Pemulung .......................................... 755.4.3 Beda Pendapatan Laki-laki dan Perempuan........................... 775.4.4 Pengaruh Faktor Sosial Demografi dan Aktivitas Ekonomi

Terhadap Kesejahteraan Pemulung di Kota Denpasar........... 785.4.5 Pengaruh Tidak Langsung dan Pengaruh Total Sosial

Demografi Terhadap Kesejahteraan melalui AktivitasEkonomi Pemulung................................................................ 80

5.5 Keterbatasan Penelitian...................................................................... 81

BAB VI SIMPULAN DAN SARAN ....................................................................... 826.1 Simpulan ............................................................................................ 826.2 Saran .................................................................................................. 83

DAFTAR PUSTAKA................................................................................................ 84LAMPIRAN-LAMPIRAN ...................................................................................... 91

xii

DAFTAR GAMBAR

No. Gambar Halaman

3.1 Kerangka Berpikir Penelitian Pengaruh Faktor Sosial Demografi danAktivitas Ekonomi Terhadap Kesejahteraan Keluarga Pemulung diKota Denpasar………………………………………………………… 27

3.2 Kerangka Konsep Penelitian Pengaruh Faktor Sosial Demografi danAktivitas Ekonomi Terhadap Kesejahteraan Keluarga Pemulung diKota Denpasar ...................................................................................... 29

5.1 Peta Kota Denpasar .............................................................................. 485.2 Full Model dari kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar . 665.3 Koefisien Jalur AntarVariabel Penelitian............................................. 71

xiii

DAFTAR TABEL

No. Tabel Halaman

1.1 Jumlah Timbulan Sampah dari Aktivitas Penduduk di Provinsi BaliTahun 2013........................................................................................... 2

4.1 Variabel Penelitian ............................................................................... 325.1 Jumlah Responden Pemulung menurut Jenis Kelamin di Kota

Denpasar............................................................................................... 495.2 Jumlah Responden Pemulung menurut Status Perkawinan di Kota

Denpasar............................................................................................... 505.3 Jumlah Responden Pemulung menurut Daerah Asal di Kota

Denpasar............................................................................................... 515.4 Jumlah Responden Pemulung menurut Tingkat Pendidikan di Kota

Denpasar............................................................................................... 525.5 Jumlah Responden Pemulung menurut Umur di Kota Denpasar......... 535.6 Jumlah Responden Pemulung menurut Lama Menjadi Migran di

Kota Denpasar ...................................................................................... 545.7 Jumlah Responden Pemulung menurut Lama Menikah....................... 565.8 Jumlah Responden Pemulung menurut Jumlah Anak.......................... 565.9 Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Jam Kerja.. 575.10 Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Jumlah

Modal .................................................................................................. 585.11 Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Nilai

Sampah ................................................................................................. 595.12 Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Jarak

Tempuh................................................................................................. 605.13 Pendapatan Responden dari Hasil Penjualan Sampah Barang Bekas

di Kota Denpasar .................................................................................. 615.14 Persepsi Responden mengenai Keamanan yang dirasakan sebagai

pekerja pemulung ................................................................................. 625.15 Persepsi Responden mengenai Kesehatan yang dirasakan sebagai

pekerja pemulung ................................................................................. 635.16 Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Tingkat

Pendapatan ........................................................................................... 645.17 Pengujian Beda Rata-rata Pendapatan Responden............................... 655.18 Outer Loading Indikator Terhadap Konstruk Sosial Demografi,

Aktivitas Ekonomi, dan Kesejahteraan Keluarga Pemulung di KotaDenpasar, Tahun 2014.......................................................................... 67

5.19 Crossloading Indikator terhadap Konstruk Sosial Demografi,Aktivitas Ekonomi, dan Kesejahteraan Keluarga Pemulung di KotaDenpasar Tahun 2014........................................................................... 68

xiv

5.20 Average Variance Extracted (AVE), Composite Reliability danCronbach Alpha Konstruk Sosial Demografi, Aktivitas Ekonomi,dan Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar, Tahun2014 .................................................................................................... 69

5.21 Inner Loading Antarvariabel konstruk Kesejahteraan KeluargaPemulung di Kota Denpasar, Tahun 2014 ........................................... 70

xv

DAFTAR LAMPIRAN

No. Lampiran Halaman

1 Kuisioner Penelitian.................................................................................. 91

2 Karakteristik Pemulung Di Kota Denpasar............................................... 95

3 Tabulasi Data Responden ......................................................................... 99

4 Analisis PLS.............................................................................................. 108

5 Uji Beda Rata-rata..................................................................................... 136

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Kehidupan masyarakat tidak dapat lepas dari produksi sampah. Sampah

merupakan sisa kegiatan sehari-hari manusia dan/atau proses alam yang berbentuk

padat yang memerlukan pengelolaan khusus. Indonesia dewasa ini masih cukup

dipusingkan dengan persoalan sampah dan pengelolaannya. Sampah di rumah

merupakan sampah domestik yang paling banyak menyumbangkan sampahnya di

TPA / Tempat Pembuangan Akhir (Nusantara, 2013). Produksi sampah yang

meningkat secara terus menerus tentunya akan menimbulkan berbagai macam

persoalan terutama permasalahan yang terkait dengan lingkungan. Laporan utama

dalam majalah Bali Post (Darma, dkk 2013) menyebutkan bahwa persoalan sampah

diakui kini menjadi momok di tiap daerah. Tak terkecuali pulau Bali. Tirtawan (2014)

menegaskan sampah menjadi permasalahan serius bagi Bali, jika terus begini Bali

akan menjadi pulau sampah dan ditinggal wisatawan. Rendahnya budaya memilah

sampah serta terbatasnya lahan Tempat Pembuangan Akhir (TPA) membuat Bali

potensi di kepung sampah (Darma, dkk 2013). Setiap hari volume sampah di TPA

Suwung yang ditangani oleh Dinas Kebersihan dan Pertamanan Kota Denpasar

mencapai 2.500 hingga 2.700 m3 (DKP Kota Denpasar, 2014). Berikut adalah data

mengenai jumlah timbulan sampah di Kabupaten/Kota Provinsi Bali.

2

Tabel 1.1Jumlah Timbulan Sampah dari Aktivitas Penduduk di Provinsi Bali Tahun 2013

No Kabupaten/Kota Jumlah Penduduk(jiwa)

Volume Sampah Total(m3 per hari)

1 Denpasar 846.200 2.754,002 Badung 589.000 1.029,833 Gianyar 486.000 1.707,484 Tabanan 430.600 826,685 Jembrana 268.000 183,606 Klungkung 173.000 204,007 Bangli 220.000 1.149,318 Karangasem 404.300 122,409 Buleleng 638.300 2.028,54

Jumlah 4.056.300 10.005,83Sumber: UPT Pengelolaan Sampah Dinas PU Prov. Bali, 2014.

Pengelolaan sampah oleh pemerintah daerah yang belum maksimal tentunya

membutuhkan campur tangan masyarakat utamanya bagi mereka yang berprofesi

sebagai pemulung. Peluang sampah untuk diolah menjadi sesuatu yang lebih berharga

lagi inilah yang dimanfaatkan beberapa kalangan masyarakat sebagai salah satu

profesi, yaitu memulung sampah. Parmonangan (2013) menambahkan bahwa tidak

banyak yang melirik profesi sebagai pemulung, kebanyakan profesi ini hanya sebagai

pelarian dari sulitnya mencari pekerjaan saat ini.

Pekerjaan pemulung yang selalu diidentikan dengan sampah membuat

pekerjaan ini dipandang sebagai pekerjaan yang kurang elit dan sangat tidak

bergengsi sehingga dapat diasumsikan sangat jarang anak-anak yang bercita-cita

sebagai pemulung. Salim (2013) dan Medina (2001) berpendapat bahwa, komunitas

pemulung adalah mereka yang termasuk dalam kelompok marjinal yang

keberadaannya cenderung tidak diakui. Masyarakat cenderung mengucilkan

3

pemulung (Hariyani dkk, 2013). Seperti halnya yang dialami pada Pemerintah Kota

Bandung. Pemerintah Kota sendiri cenderung melihat pemulung sebagai pengemis

atau gelandangan yang perlu dihilangkan dari kota (Salim, 2013). Salim lebih lanjut

menjelaskan, pemulung dianggap sebagai gangguan, dan adanya orang yang hidup

dari sampah sebagai suatu hal yang memalukan bangsa. Karena itu proyek alternatif

pengelolaan sampah perkotaan dengan pelibatan pemulung ini kurang dapat diterima

oleh pemerintah setempat. Di sisi lain penelitian yang dilakukan di Bandung serta

pengamatan di Cianjur dan Sukabumi, pemulung memberikan sumbangan besar

dalam pengelolaan sampah kota. Penelitian lapangan di Bandung menunjukkan

bahwa pemulung dapat mereduksi 5 persen sampai 20 persen dari jumlah sampah

kota, dan ada sekitar 2.000 orang di Bandung pada waktu itu, yang melakukan

pekerjaan sebagai pemulung (Salim, 2013).

Pekerjaan pemulung tampaknya tidak selalu membuat orang yang memilihnya

menjadi sengsara dan terpuruk. Ada beberapa pemberitaan media massa yang

memberikan informasi bahwa pekerjaan sebagai pemulung tidaklah selalu identik

dengan kesengsaraan dan keterpurukan. Kusuma (2013) dalam artikelnya yang

dimuat pada harian digital Detik menceritakan kisah seorang pemuda yang mampu

membiayai sekolahnya hingga jenjang Strata 1 dari hasil memulung sampah. Berita

menarik pun muncul dari harian digital Tempo yang menyatakan bahwa wakil

Gubernur DKI Jakarta, Basuki Tjahaja Purnama, akan mempekerjakan pemulung

untuk membantu pemerintah DKI dalam menanggulangi permasalahan sampah di

beberapa tempat di Jakarta (Subekti, 2013). Kedua artikel ini cukup menggambarkan

4

bahwa sekarang ini pekerjaan pemulung bukanlah sebuah pekerjaan “kotor” yang

identik dengan simbol kemiskinan. Namun, pekerjaan ini sudah mulai diperhitungkan

mengingat perannya dalam membantu penyelesaian masalah sampah di kota-kota

besar. Pemulung telah mengambil peran tersendiri dalam mengurangi dampak

kerusakan lingkungan (Parmonangan, 2013).

Berkembangnya mata pencaharian sebagai pemulung ke arah positif

membawa angin segar kepada pencari kerja yang memiliki pendidikan rendah dan

tidak memiliki keterampilan khusus untuk mencari nafkah di sektor informal

(Seftiani, 2010). Fenomena munculnya pemulung merupakan aktivitas ekonomi di

sektor informal yang muncul dari terbatasnya ketersediaan lapangan pekerjaan.

Umumnya keberadaan pemulung di perkotaan merupakan kaum migran yang tidak

ingin dikenal oleh komunitasnya sendiri sebagai pemulung sampah (Salim, 2013).

Eka (2009), berpendapat bahwa selain karena keterbatasan lahan sektor formal di

perkotaan, faktor pendidikan yang rendah serta minimnya keterampilan yang dimiliki

para migran pun menjadi salah satu faktor menjamurnya sektor informal di perkotaan.

Keberadaan pemulung semakin berkembang tidak saja di kota metropolitan, tetapi

juga di kota-kota pendukung kota metropolitan (Febriyaningsih, 2012), termasuk

Kota Denpasar. Pekerjaan pemulung menjadi pekerjaan sektor informal yang mulai

digandrungi masyarakat terutama masyarakat minim keterampilan di Kota Denpasar.

Sektor informal rupanya memiliki peran penting dalam pembangunan

ekonomi Bali, karena menurut Hakim dalam Paramita dan Suresmiati (2013) sektor

informal mempunyai keuntungan seperti kemampuan menciptakan lapangan kerja

5

dan media pemerataan pembangunan, arti dari media pemerataan pembangunan

adalah sektor informal memungkinkan persebaran industri yang luas. Sektor informal

itu sendiri merupakan kebalikan dari sektor formal. Sektor formal menurut Ezeah dkk

(2013) adalah sektor yang bersifat modern dan terindustrialisasi, di mana sektor

tersebut terdiri dari perusahaan publik dan privat. Sementara untuk sektor informal

didefinisikan sebagai sektor yang berada di luar wewenang pemerintah. Sektor

informal juga sering terkait dengan pengolahan limbah atau sampah (Widodo, 2005).

Jumlah pemulung dari hari ke hari semakin bertambah. Umumnya para

pemulung yang berusaha mengais rejeki di TPA terdiri dari laki-laki dan perempuan,

baik dewasa maupun anak-anak (Rahajuni, 2009). Parmonangan (2013), menjelaskan

ada beberapa faktor yang dapat mempengaruhi timbulnya pemulung yaitu

kemiskinan, pendidikan, rendahnya ketrampilan dan tidak adanya modal usaha.

Faktor lainnya adalah tuntutan hidup yang harus memberi makan keluarga dan

menyekolahkan anak, belum lagi minimnya lapangan kerja untuk rakyat kecil.

Fenomena ini menujukkan bahwa tidak saja kaum pria, namun kaum wanita juga ikut

termotivasi untuk bekerja sebagai pemulung. Sebagai tenaga kerja dalam keluarga,

wanita memilih bekerja di sektor informal agar dapat membagi waktu antara

pekerjaan dan keluarga. Pada umumnya kebanyakan motivasi kerja tenaga kerja

wanita ialah untuk membantu menghidupi keluarga (Handayani, 2009). Dengan

demikian tak jarang terlihat kaum wanita turut serta mengais sampah di tempat

pembuangan sampah untuk dapat menghasilkan pendapatan.

6

Tingkat pendapatan sering digunakan para ahli ekonomi sebagai pengukuran

tingkat kesejahteraan. Pendapatan merupakan alat ukur dengan satuan uang yang

diterima dalam satuan rupiah. Salah satu cara untuk mengetahui tingkat kesejahteraan

pemulung adalah melalui faktor sosial demografi dan aktivitas ekonomi pemulung.

Pemulung sebagai tenaga kerja sektor informal memiliki keterampilan dan sumber

daya yang berbeda-beda, dapat terlihat dari karakteristik sosial demografinya.

Penelitian Kotler dan Amstrong (2001) dalam Santi (2012) menyebutkan bahwa

karakteristik sosial demografi adalah ciri yang menggambarkan perbedaan

masyarakat berdasarkan usia, jenis kelamin, pekerjaan, pendidikan, agama, suku

bangsa, pendapatan, jenis keluarga, status perkawinan, lokasi geografis, dan kelas

sosial.

Sejalan dengan penelitian Kotler dan Armstrong dalam Santi (2012),

Rockson, dkk pada tahun 2012 melakukan penelitian terkait sampah dan pemulung di

Negara Ghana. Salah satu hal yang difokuskan dalam penelitian Rockson, dkk

(2012) adalah mencari karakteristik socio-demographic dari pemulung yang ada di

Greater Accra Region. Hasil penelitian Rockson, dkk (2012) menyebutkan pemulung

memegang peranan penting dalam proses daur ulang sampah di Greater Accra

Region, Ghana. Selain itu, profesi pemulung juga dinyatakan dapat memicu

pertumbuhan ekonomi dan penurunan tingkat kemiskinan di daerah tersebut.

Selanjutnya, Asim, dkk (2012) juga telah melakukan penelitian terkait

pemulung dan aktivitasnya di Southwestern Lahore. Pada penelitiannya, Asim dkk

(2012) menggunakan beberapa variabel untuk menggambarkan kehidupan pemulung

7

dan aktivitasnya. Beberapa variabel yang digunakan adalah jenis pemulung, cara

kerja, karakteristik sosial-demografi, aktivititas ekonomi, dan permasalahan yang

umum dihadapi oleh pemulung. Asim (2012) menjelaskan variabel sosio-demografi

terdiri dari jenis kelamin, umur, status perkawinan, penduduk migran pengungsi serta

minoritas, perumahan, dan pendidikan. Sementara variabel aktivitas ekonomi dalam

penelitian Asim (2012) terdiri dari jenis sampah dan harganya, jam kerja, jumlah

sampah serta pendapatan dari penjualan, keuntungan dari pemisahan jenis sampah,

dan pengeluaran konsumsi. Informasi yang diperoleh dari hasil penelitian bahwa

keberadaan pemulung memberikan efek positif secara ekonomi, sosial, dan

lingkungan.

Rahajuni (2009) dalam penelitiannya menegaskan bahwa sampah, disamping

menimbulkan masalah terhadap lingkungan ternyata mampu menjadi lahan bagi

pemulung untuk menghasilkan pendapatan. Sejalan dengan penelitian Rahajuni

(2009), Twikromo (1997) dalam Febriyaningsih (2012) mendefinisikan pemulung

sebagai orang yang mendapatkan penghasilan dari mengumpulkan barang bekas.

Barang bekas yang diambil berasal dari jalan, tempat pembuangan sampah,

pekarangan rumah penduduk, pasar, pertokoan, terminal, stasiun, bandara, tempat

wisata, rumah ibadah, sekolah, kampus dan pemakaman (Azhari, 2009). Kegiatan

mengumpulkan barang bekas atau aktivitas memulung dapat digolongkan sebagai

aktivitas ekonomi. Aktivitas ekonomi adalah aktivitas yang dilakukan oleh seseorang

untuk memperoleh penghasilan dalam rangka memenuhi kebutuhan hidup bagi

dirinya dan keluarga (Febriyaningsih, 2012).

8

Aktivitas ekonomi yang dilakukan oleh anggota keluarga akan menentukan

kondisi ekonomi dari keluarga itu sendiri. Kondisi kehidupan pemulung sebagai

tenaga kerja sektor informal belum dapat memenuhi kebutuhan hidup mereka.

Febriyaningsih dalam penelitiannya tahun 2012 menyatakan bahwa hasil pendapatan

yang diperoleh seringkali hanya cukup untuk memenuhi kebutuhan dasar saja, seperti

kebutuhan makan. Bahkan hasil penelitian Rahajuni (2009) melaporkan bahwa, tidak

satupun keluarga pemulung di Kabupaten Banyumas yang pendapatan perkapitanya

dapat memenuhi kebutuhan hidup layak. Melihat fenomena di atas, maka penelitian

terkait sampah dan pemulung masih sangat menarik untuk dilakukan.

Secara umum informasi terkait kesejahteraan dari keluarga pemulung di Kota

Denpasar belum tersedia. Agar tidak terjadi ketimpangan informasi maka riset

tentang analisis pengaruh faktor sosial demografi dan ekonomi terhadap

kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar menjadi penting untuk

dilakukan.

1.2 Rumusan Masalah

Berangkat pada latar belakang masalah yang telah diuraikan, maka pokok

permasalahan dapat dirumuskan sebagai berikut.

1) Bagaimanakah kondisi kesejahteraan pemulung di Kota Denpasar?

2) Adakah perbedaan tingkat kesejahteraan pemulung laki-laki dan perempuan?

3) Bagaimanakah pengaruh faktor sosial demografi (Pendidikan, Umur, Lama

menjadi Migran, Lama Menikah, dan Jumlah Anak) dan aktivitas ekonomi

9

(Jam Kerja, Jumlah Modal, Nilai Sampah, Jarak Tempuh) terhadap

kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar?

4) Apakah faktor sosial demografi (Pendidikan, Umur, Lama menjadi Migran,

Lama Menikah, dan Jumlah Anak) berpengaruh secara tidak langsung terhadap

kesejahteraan keluarga pemulung melalui aktivitas ekonomi (Jam Kerja, Jumlah

Modal, Nilai Sampah, Jarak Tempuh) di Kota Denpasar ?

1.3 Tujuan Penelitian

Berdasarkan pada rumusan permasalahan yang ada, maka yang menjadi tujuan

dari penelitian ini adalah sebagai berikut.

1) Untuk mengidentifikasi kondisi kesejahteraan pemulung di Kota Denpasar.

2) Untuk mengetahui adakah perbedaan tingkat kesejahteraan pemulung laki-laki

dan perempuan.

3) Untuk menganalisis pengaruh faktor sosial demografi (Pendidikan, Umur,

Lama menjadi Migran, Lama Menikah, dan Jumlah Anak) dan aktivitas

ekonomi (Jam Kerja, Jumlah Modal, Nilai Sampah, Jarak Tempuh) terhadap

kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar.

4) Untuk menganalisis pengaruh faktor sosial demografi (Pendidikan, Umur,

Lama menjadi Migran, Lama Menikah, dan Jumlah Anak) secara tidak

langsung terhadap kesejahteraan keluarga pemulung melalui aktivitas ekonomi

(Jam Kerja, Jumlah Modal, Nilai Sampah, Jarak Tempuh) di Kota Denpasar.

10

1.4 Manfaat Penelitian

Berdasarkan tujuan penelitian, maka peneliti berharap dapat memberikan

manfaat penelitian sebagai berikut.

1) Manfaat Teoritis

Penelitian ini diharapkan menjadi media dalam memberikan pengembangan ilmu

pengetahuan yang selama ini diperoleh dalam perkuliahan melalui berbagai

penemuan secara nyata di lapangan yang sebelumnya belum pernah terungkap.

Hasil penelitian juga diharapkan dapat memberi informasi dan wawasan

mengenai keberadaan pemulung, khususnya mengenai permasalahan dan

kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar. Dengan demikian, penelitian

ini dimaksudkan dapat memperkuat hasil penelitian atau kajian sebelumnya.

2) Manfaat Praktis

Hasil penelitian ini diharapkan memberikan gambaran dan masukan pemikiran

kepada Pemerintah Daerah/Kota serta praktisi bidang sosial yang berkaitan atau

fokus terhadap kajian peran pemulung. Selain itu penelitian ini diharapkan dapat

memberikan informasi berkaitan kontribusi pemulung pada daerah perkotaan

untuk kepentingan masyarakat dalam meningkatkan derajat kesejahteraan pekerja

sektor informal khususnya pemulung.

Dengan demikian dari hasil penelitian ini diharapkan dapat ditemukan fenomena

atau fakta yang penting untuk meningkatkan pembangunan ekonomi daerah melalui

penggembangan dalam bidang sektor informal ke depan khususnya.

11

1.5 Sistematika Penulisan

Pembahasan penelitian ini disusun berdasarkan urutan beberapa bab secara

sistematis, sehingga antara bab satu dengan bab lainnya mempunyai hubungan yang

erat. Adapun penyajiannya adalah sebagai berikut.

BAB I PENDAHULUAN

Bab ini menguraikan tentang latar belakang masalah kemudian

dirumuskan dalam pokok permasalahan serta dikaitkan dengan tujuan

dan kegunaan penelitian juga sistematika penyajian penulisan.

BAB II KAJIAN PUSTAKA

Bab ini menguraikan beberapa definisi dan konsep yang akan

digunakan pada penelitian, selanjutnya dikaitkan dengan teori yang

digunakan. Teori yang digunakan dalam penelitian ini antara lain

kesejahteraan, konsep pendapatan, konsep tenaga kerja, pemulung,

sampah, dan teori human capital. Kemudian diuraikan keaslian

penelitian yang terdiri dari konsep dan teori yang sesuai dengan topik

penelitian dan hasil penelitian sebelumnya yang mendukung baik dari

jurnal dalam negeri maupun jurnal asing.

BAB III KERANGKA BERPIKIR, KONSEP, DAN HIPOTESIS

PENELITIAN

Dalam bab diuraikan kerangka berpikir dan konsep penelitian yang

tertuang dalam gambar. Selanjutnya dibahas hipotesis penelitian

12

BAB IV METODE PENELITIAN

Dalam bab ini diuraikan mengenai metode penelitian yang terdiri dari

rancangan penelitian, lokasi penelitian, ruang lingkup penelitian,

waktu penelitian, identifikasi variabel, definisi operasional variabel,

jenis dan sumber data, populasi dan sampel, metode pengumpulan

data, teknik analisis data serta teknik analisis data. Penelitian ini

menggunakan teknik analisis data yaitu, statistic deskriptif, dan

analisis PLS.

BAB V DATA DAN PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

Bab ini menguraikan gambaran umum lokasi penelitian dilanjutkan

dengan deskripsi data hasil penelitian yang meliputi karakteristik

responden, faktor sosial demografi responden, aktivitas ekonomi

responden dan analisis kesejahteraan pemulung. Kemudian dilanjutkan

pembahasan mengenai jawaban terhadap tujuan penelitian serta

pembahasan hasil penelitian. Pada akhir bab ini diuraikan serta

keterbatasan penelitian.

BAB VI SIMPULAN DAN SARAN

Bab terakhir dalam penelitian ini disampaikan tentang simpulan dari

hasil penelitian mengenai kesejahteraan pemulung di Kota Denpasar

dan saran-saran yang akan ditujukan sebagai masukan.

13

BAB II

KAJIAN PUSTAKA

2.1 Konsep-konsep dan Definisi

2.1.1 Kesejahteraan

2.1.1.1 Definisi Kesejahteraan

Konsep kesejahteraan tidak terlepas dari kualitas hidup masyarakat

(Widyastuti, 2012). Indikator yang paling sering digunakan dalam mengukur tingkat

kesejahteraan ekonomi penduduk suatu negara adalah pendapatan perkapita (Arsyad,

2010). Namun demikian, pengukuran tingkat kesejahteraan yang hanya menggunakan

peningkatan pendapatan per kapita banyak mengandung kelemahan dimana pada

kenyataannya kondisi kesejahteraan tidak menggambarkan kelompok masyarakat

yang relatif paling miskin (Todaro, 2000).

2.1.1.2 Faktor Penentu Kesejahteraan

Pigou dalam Sasana (2009), menjelaskan teori ekonomi kesejahteraan

merupakan bagian dari kesejahteraan sosial yang dapat dikaitkan secara langsung

maupun tidak langsung dengan pengukuran uang. Pada sisi lain kesejahteraan sosial

merupakan sistem suatu bangsa tentang manfaat dan jasa untuk membantu

masyarakat guna memperoleh kebutuhan sosial, ekonomi, pendidikan dan kesehatan

yang penting bagi kelangsungan masyarakat tersebut (Whithaker dan Federico dalam

Sasana 2009). Sejalan dengan hal tersebut Segel dan Bruzy dalam Widyastuti (2012),

14

juga menjelaskan bahwa kesejahteraan dapat diukur dari kesehatan, keadaan

ekonomi, kebahagiaan dan kualitas hidup rakyat.

Kesejahteraan masyarakat menengah bawah dapat direpresentasikan dari

tingkat hidup masyarakat yang ditandai dengan terentasnya dari kemiskinan, tingkat

kesehatan yang lebih baik, perolehan tingkat pendidikan yang lebih tinggi, serta

tingkat produktivitas masyarakat (Todaro, 2003). Sejalan dengan Todaro, UNDP

(United Nation for Development Program) mengembangkan sebuah indeks

pengukuran pembangunan yang dikenal dengan istilah Indeks Pembangunan Manusia

(Human Development Index). Nilai IPM oleh Todaro (2000) diukur berdasarkan tiga

indikator sebagai acuan yaitu, pendapatan riil per kapita, tingkat melek huruf dan

tingkat harapan hidup.

2.1.2 Konsep Pendapatan

Para ahli ekonomi umumnya melakukan pengukuran tingkat kesejahteraan

dengan melihat variabel ekonomi, yaitu tingkat pendapatan (Supartono dkk, 2011).

Pendapatan merupakan pemasukan berupa sejumlah uang yang diterima dan

diberikan kepada subjek ekonomi berdasarkan prestasi-prestasi yang diserahkan yaitu

baik berupa pendapatan dari profesi yang dilakukan sendiri atau usaha perorangan

dan pendapatan dari kekayaan (Mulyanto, 1982). Sementara Sukirno (2004)

menyebutkan bahwa pendapatan pada dasarnya merupakan penerimaan yang diterima

semua rumah tangga ekonomi (atau yang diterima satu keluarga) atas penggunaan

faktor-faktor produksi yang dimilikinya. Faktor produksi tersebut, seperti: tanah dan

15

harta tetap lainnya akan memperoleh balas jasa dalam bentuk sewa tanah, tenaga

kerja akan memperoleh balas jasa berupa gaji dan upah, modal akan memperoleh

balas jasa dalam bentuk bunga modal, serta keahlian keusahawan akan memperoleh

balas jasa dalam bentuk keuntungan atau laba (Sukirno, 2004).

Konsep pendapatan juga dapat diukur dari kondisi seseorang dengan melihat

jumlah seluruh uang yang diterima oleh seseorang atau rumah tangga selama jangka

waktu tertentu (Samuelson dan Nordhaus, 2002). Teori ekonomi mengartikan upah

sebagai pembayaran keatas jasa-jasa fisik maupun mental yang disediakan oleh

tenaga kerja kepada perusahaan, dengan demikian dalam teori ekonomi tidak

dibedakan antara pembayaran kepada pegawai tetap maupun pegawai tidak tetap

(Sukirno, 2008). Secara garis besar Suparmoko (2000) menggolongkan pendapatan

menjadi tiga, yaitu gaji dan upah, pendapatan dari usaha sendiri, serta pendapatan dari

usaha lain.

2.1.3 Konsep Tenaga Kerja

Bekerja dapat didefinisikan sebagai melakukan suatu kegiatan dengan maksud

untuk memperoleh penghasilan berupa uang dan atau barang dengan cara

menghasilkan atau membantu menghasilkan barang atau jasa, dalam kurun waktu

tertentu (Mantra, 2003). Sementara Badan Pusat Statistik (2014) mendefinisikankan,

bekerja adalah melakukan pekerjaan dengan maksud memperoleh atau membantu

memperoleh pendapatan atau keuntungan dan lamanya bekerja paling sedikit satu jam

secara terus menerus dalam seminggu yang lalu (termasuk pekerja keluarga tanpa

16

upah yang membantu dalam suatu usaha/kegiatan ekonomi). UU No. 13 tahun 2003

Bab I pasal 1 ayat 2 menyebutkan bahwa tenaga kerja adalah setiap orang yang

mampu melakukan pekerjaan guna menghasilkan barang dan atau jasa baik untuk

memenuhi kebutuhan sendiri maupun untuk masyarakat. Konsep tenaga kerja tidak

terlepas dari persoalan tingkat kesempatan kerja (employment rate) dan tingkat

pengangguran terbuka (unemployment rate) (Mustika, 2009).

2.1.4 Pemulung

Berbicara mengenai pemulung yang teringat di benak kita adalah orang-orang

yang rela bergelut dengan sampah untuk mencari sesuatu yang masih bernilai untuk

dijual kepada pembeli barang bekas (pengusaha daur ulang), antara lain besi tua,

botol bekas, gelas air mineral, kardus, kertas, plastik bekas (Parmonangan, 2013).

Medina (2001) menegaskan pemulung merupakan masyarakat berstatus rendah yang

cenderung miskin dan hidup sebagai migrant. Sehingga masyarakat umumnya

mengesankan pemulung dengan keadaan kotor, bau, miskin, dan rawan penyakit.

Tanpa disadari pemulung telah mengambil peran tersendiri dalam mengurangi

dampak kerusakan lingkungan (Parmonangan, 2013).

Pemulung dapat dikategorikan menjadi dua, yaitu pemulung jalanan dan

pemulung menetap (Febriyaningsih, 2012). Pemulung jalanan ialah pemulung yang

hidup di jalanan, oleh pemerintah dideskripsikan sebagai gelandangan. Sedangkan

pemulung menetap ialah pemulung yang menyewa sebuah rumah secara bersama-

sama pada suatu tempat, pemulung yang tinggal di rumah permanen atau semi

17

permanen yang berlokasi di TPA atau sekitarnya atau penduduk kampung yang

memiliki mata pencaharian sebagai pemulung. Hampir secara keseluruhan, para

pemulung merupakan migran yang berasal dari pedesaan (Simanjuntak, 2002 dalam

Ameriani 2006).

Hasil penelitian yang dilakukan oleh Salim (2013) terkait tentang pemulung

sampah (1980-1983) mengungkapkan beberapa fenomena mengenai keberadaan

pemulung sampah di perkotaan, yaitu.

1) Tersebar di kota kecil maupun kota besar. Keberadaannya tidak ditentukan

oleh besarnya komunitas urban, melainkan oleh kemiskinan. Umumnya

mereka adalah migran, karena tidak ingin dikenal oleh komunitasnya sendiri

sebagai pemulung sampah.

2) Alasan menjadi pemulung ialah karena tidak ada pilihan lain, mencari

pendapatan tambahan, atau sebagai pelarian dari hukuman atas tindakan

kriminal.

3) Ketakutan paling besar dari pemulung adalah terkena penggusuran dan

dakwaan sebagai pelaku kriminal atau gelandangan.

4) Dalam perdagangan sampah terdapat suatu struktur informal. Struktur tersebut

secara berturut-turut adalah pemulung, lapak atau Bandar kecil atau pengepul,

dan Bandar besar. pemulung adalah komunitas yang sifatnya mobile, secara

vertikal mauun horizontal. Area kerjanya dapat berpindah-pindah, demikian

juga dalam bekerjanya, sewaktu-waktu dapat berganti dengan pekerjaan lain.

18

2.1.4.1 Pemulung Sebagai Tenaga Kerja Sektor Informal

Pada umumnya, profesi sebagai pemulung lebih banyak digeluti oleh

masyarakat miskin (Ameriani, 2006). Tidak banyak yang melirik profesi sebagai

pemulung karena kebanyakan profesi ini hanya sebagai pelarian dari sulitnya mencari

pekerjaan saat ini. Pemulung adalah pekerja yang mandiri, dimana ketika pemerintah

belum mampu menyediakan lapangan pekerjaan untuk pemulung, namum dengan

cara memulung sampah mereka justru mampu menciptakan lapangan pekerjaan bagi

mereka sendiri (Taufik, 2013). Pemulung merupakan salah satu contoh kegiatan

tenaga kerja pada sektor informal. Eka (2009) menegaskan bahwa salah satu dari ciri

sektor informal adalah tidak membutuhkan tingkat pendidikan tinggi. Selain itu

faktor lain yang ikut menentukan pemulung bekerja sebagai tenaga kerja sektor

informal adalah terbatasnya modal dan skill yang dimiliki (Taufik, 2013).

Struktur ketenagakerjaan Indonesia masih didominasi oleh pekerja informal

(Priyono, 2002). Ketika program pembangunan kurang mampu menyediakan peluang

kerja bagi angkatan kerja, sektor informal mampu berperan sebagai penampung dan

alternatif peluang kerja bagi pencari kerja (Haris, 2011). Hart 1971 berpendapat

bahwa perbedaan kesempatan memperoleh penghasilan antara sektor formal dan

informal pada pokoknya didasarkan atas perbedaan antara penghasilan dari gaji dan

penghasilan dari usaha sendiri (Hidayati, 2007). Dengan demikian sumbangan sektor

informal dalam perkembangan perekonomian indonesia memegang peranan penting,

sebab sektor informal sejak dahulu berperan sebagai penyangga, baik pada masa

normal maupun krisis (Rachbini dalam Hidayati, 2007).

19

2.1.4.2 Faktor Penentu Aktivitas Pemulung

Fenomena munculnya pemulung merupakan aktivitas ekonomi di sektor

informal yang muncul dari terbatasnya ketersediaan lapangan pekerjaan. Aktivitas

ekonomi adalah aktivitas yang dilakukan oleh seseorang untuk memperoleh

penghasilan dalam rangka memenuhi kebutuhan hidup bagi dirinya dan keluarga

(Febriyaningsih, 2012). Medina (2001) menambahkan bahwa aktivitas memulung

adalah sebagai sumber pendapatan. Dengan demikian kegiatan mengumpulkan

barang bekas yang dilakukan oleh pemulung dalam rangka mendapatkan penghasilan

merupakan suatu aktivitas ekonomi.

Pemulung adalah bentuk aktivitas dalam mengumpulkan bahan-bahan bekas

dari berbagai lokasi pembuangan sampah yang masih dapat dimanfaatkan atau di daur

ulang (Taufik, 2013). Faktor penentu aktivitas pemulung dapat dilihat dari curahan

jam kerja, jarak yang ditempuh untuk melakukan aktivitasnya, jumlah sampah yang

dapat dikumpulkan, jumlah modal beserta keuntungannya, jenis sampah yang

dikumpulkan, serta lokasi memulung.

2.1.5 Sampah

Sampah menjadi istilah umum yang dapat didefinisikan sebagai sisa akibat

adanya konsumsi yang dibuang karena tidak memiliki manfaat lagi. Sampah

merupakan material sisa yang tidak diinginkan setelah berakhirnya suatu proses.

Undang-Undang No. 18 Tahun 2008 mengartikan sampah sebagai sisa kegiatan

sehari-hari manusia dan atau proses alam yang berbentuk padat. Sementara KBBI

20

(2013) mendefinisikan sampah sebagai barang atau benda yang dibuang karena tidak

terpakai lagi.

Sampah tidaklah selalu harus dibuang, karena sampah dapat dimafaatkan lagi

untuk menjadi sesuatu yang bernilai ekonomi. Dalam manajemen sampah dikenal

istilah pendauran ulang sampah. Daur ulang adalah salah satu strategi pengelolaan

sampah padat yang terdiri atas kegiatan pemilahan, pengumpulan, pemrosesan,

pendistribusian dan pembuatan produk / material bekas pakai. Secara garis besar,

daur ulang adalah proses pengumpulan sampah, penyortiran, pembersihan, dan

pemrosesan material baru untuk proses produksi. Pemulung umumnya memanfaatkan

sampah daur ulang sebagai sumber pendapatan mereka. Sampah dapat dibedakan

menurut sifatnya sebagai berikut.

1) Sampah organik – dapat diurai (degradable)

Sampah Organik adalah sampah yang mudah membusuk, seperti sisa makanan,

sayuran, daun-daun kering, dan sebagainya. Sampah ini umumnya dapat diolah

lebih lanjut menjadi kompos.

2) Sampah anorganik – tidak dapat terurai (undegradable)

Sampah Anorganik yaitu sampah yang tidak mudah membusuk, seperti plastik

wadah pembungkus makanan, kertas, plastik mainan, botol dan gelas minuman,

kaleng, kayu, dan sebagainya. Sampah ini dapat dijadikan sampah komersil atau

sampah yang laku dijual untuk dijadikan produk laiannya. Beberapa sampah

anorganik yang dapat dijual adalah plastik wadah pembungkus makanan, botol

21

dan gelas bekas minuman, kaleng, kaca, dan kertas, baik kertas koran, HVS,

maupun karton.

2.1.6 Teori Human Capital

Investasi sumber daya manusia diperoleh dengan mengeluarkan sejumlah

dana serta kesempatan untuk menciptakan penghasilan selama proses investasi

(Atmanti, 2005). Tingkat penghasilan sebagai imbalan selama proses investasi yang

diharapkan adalah tingkat penghasilan yang lebih tinggi, sehingga mampu mencapai

tingkat konsumsi yang lebih tinggi pula. Investasi yang tergambar tersebut dikatakan

sebagai Human Capital ( Simanjuntak dalam Atmanti, 2005).

Human capital merupakan kombinasi dari pengetahuan, ketrampilan, inovasi

dan kemampuan seseorang untuk menjalankan tugasnya sehingga dapat menciptakan

suatu nilai untuk mencapai tujuan (Ongkorahardjo, 2008). Human Capital juga

didefinisikan oleh Hudson dalam Juwita (2007) sebagai bakat, pendidikan,

pengalaman, sikap dalam hidup dan bisnis. Asumsi dasar teori Human Capital bahwa

melalui peningkatan pendidikan, seseorang dapat meningkatkan penghasilannya

(Atmanti, 2005). Pendidikan dapat mengubah pola pikir seseorang, dimana dengan

pendidikan seseorang mendapatkan banyak pengetahuan, ilmu dan informasi yang

terus berkembang. Sulistiawati (2012) menyebutkan bahwa pendidikan merupakan

salah satu faktor yang menentukan produktivitas. Bila sumber daya manusia

diberdayagunakan secara efisien sebagai salah satu faktor, akan mampu

meningkatkan produktivitas. Produktivitas akan menciptakan pendapatan yang

22

mampu meningkatkan daya beli seseorang. Dengan demikian, dapat diasumsikan

bahwa kesejahteraan seseorang akan tercapai jika orang tersebut mampu

meningkatkan pendapatannya.

2.2 Keaslian Penelitian

Dalam melakukan penelitian ini, maka pengacuan kepada penelitian

sebelumnya sangatlah diperlukan. Hal ini bertujuan sebagai dasar yang kuat dalam

penyajian materi, pemantapan variabel maupun konsep-konsep yang dipakai peneliti.

Penelitian sebelumnya terkait sampah dan pemulung telah dilakukan oleh Rockson,

dkk (2012) di Negara Ghana. Tiga hal utama yang menjadi fokus dari penelitan

Rockson, dkk adalah mencari karakteristik socio-demographic dari pemulung yang

ada di Greater Accra Region, mencari peranan pemulung dalam pendaur-ulangan

sampah, dan mengevaluasi keuntungan ekonomi dari kegiatan pemulung ini. Hasil

penelitian Rockson, dkk (2012) menyatakan bahwa ternyata pemulung memegang

peranan penting dalam proses daur ulang sampah yang terjadi di Greater Accra

Region, Ghana. Selain itu, profesi pemulung juga dinyatakan dapat memicu

pertumbuhan ekonomi dan penurunan tingkat kemiskinan di daerah tersebut.

Perbedaan dengan penelitian ini adalah pada penelitian Rockson, dkk (2012)

yang diteliti adalah mengenai peran pemulung dalam pendaur-ulangan serta evaluasi

keuntungan ekonomi dari kegiatan pemulung di Negara Ghana, sedangkan penilitian

ini meneliti mengenai kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar. Persamaan

23

dengan penelitian ini adalah meneliti tentang karakteristik sosial demografi pemulung

dan teknik pengumpulan data menggunakan kuisioner.

Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Asim dkk (2012) di Southwestern

Lahore terkait pemulung dan aktivitasnya. Penelitian ini dilakukan secara kualitatif

dan kuantitatif, dengan menggunakan beberapa variabel untuk menggambarkan

kehidupan pemulung dan aktivitasnya. Beberapa variabel yang digunakan adalah

jenis pemulung, cara kerja, karakteristik sosio-demografi, aktivititas ekonomi, dan

permasalahan yang umum dihadapi oleh pemulung. Asim (2012) menjelaskan

variabel sosio-demografi terdiri dari jenis kelamin, umur, status perkawinan, status

kependudukan (migrants/migran, refugees/pengungsi dan minorities/minoritas),

tempat tinggal, dan pendidikan. Sedangkan variabel aktivitas ekonomi terdiri dari

jenis sampah dan harganya, jam kerja, jumlah sampah yang dapat di daur ulang,

pendapatan dari penjualan, keuntungan dari pemisahan jenis sampah, dan bagaimana

perilaku konsumsi dari tiap pemulung. Informasi yang diperoleh dari hasil penelitian

bahwa keberadaan pemulung memberikan efek positif terhadap ekonomi dan

lingkungan.

Perbedaan dengan penelitian ini adalah pada penelitian yang dilakukan Asim

(2012) ingin menganalisis tentang cara kerja pemulung serta permasalahan umum

yang dihadapi pemulung di Southwestern Lahore, sedangkan penelitian ini meneliti

mengenai kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar. Persamaan dengan

penelitian ini adalah kesamaan dalam penggunaan variabel sosial demografi dan

aktivitas ekonomi serta menggunakan metode kuisioner dalam pengambilan data.

24

Penelitian ketiga dilakukan oleh Febriyaningsih (2012) mengenai Ketahanan

Keluarga Pemulung (Studi Deskriptif pada Empat Keluarga Pemulung di Pemukiman

Al Bahar Rt 09 Rw 02 Kelurahan Abadijaya, Depok). Dalam penelitiannya

permasalahan yang difokuskan adalah permasalahan yang dihadapi oleh keluarga

pemulung serta bagaimana ketahanan pangan keluarga pemulung tersebut. Hasil

penelitian menunjukkan bahwa kesulitan ekonomi yang dihadapi oleh keluarga

pemulung terjadi pada saat keluarga tersebut belum menjadi pemulung. Sedangkan

kesulitan ekonomi yang terjadi setelah menjadi pemulung adalah kesulitan dalam

pemenuhan kebutuhan sehari-hari ketika uang yang mereka miliki habis.

Perbedaan dengan penelitian ini adalah penelitian yang dilakukan oleh

Febriyaningsih (2012) meneliti kehidupan keluarga pemulung berdasarkan kriterian

permasalahan yang dihadapi serta ketahanan keluarga pemulung yang ada di Kota

Depok, sedangkan penelitian ini meneliti mengenai kesejahteraan keluarga pemulung

di Kota Denpasar. Persamaan dengan penelitian ini adalah kesamaan dalam meneliti

kondisi kehidupan pemulung yang ada di kota metropolitan.

25

BAB III

KERANGKA BERPIKIR, KONSEP DAN HIPOTESIS PENELITIAN

3.1 Kerangka Pemikiran dan Konsep Penelitian

Persoalan sampah kini diakui menjadi momok di tiap daerah (Darmayusa dkk,

2013). Tak terkecuali pulau Bali. Tirtawan (2014) menegaskan bahwa sampah kini

menjadi permasalahan serius bagi Bali, sehingga jika terus begini Bali akan menjadi

pulau sampah dan ditinggal oleh wisatawan. Rendahnya budaya memilah sampah

serta terbatasnya lahan Tempat Pembuangan Akhir (TPA) membuat Bali potensi di

kepung sampah. Dari Sembilan Kabupaten/Kota yang ada di Provinsi Bali, Kota

Denpasar merupakan kota yang menghasilkan jumlah timbulan sampah terbesar.

Setiap harinya, pemerintah daerah melalui Dinas Kebersihan Kota Denpasar

menangani sampah perkotaan mencapai 2.500 hingga 2.700 m3.

Pengelolaan sampah yang tertangani secara maksimal ini tentunya akan

membutuhkan campur tangan masyarakat utamanya bagi mereka yang berprofesi

sebagai pemulung. Meskipun pekerjaan pemulung dipandang sebagai pekerjaan yang

kurang elit dan tergolong sebagai komunitas yang termarjinalkan, tetap saja peluang

sampah untuk diolah menjadi sesuatu yang lebih berharga lagi ini dimanfaatkan oleh

beberapa kalangan masyarakat sebagai salah satu profesi utama. Hal ini dikarenakan

selain menimbulkan masalah terhadap lingkungan ternyata sampah mampu menjadi

lahan bagi pemulung untuk menghasilkan pendapatan.

26

Pemulung mendapatkan penghasilan dari kegiatan mengumpulkan sampah

barang bekas. Fenomena munculnya pemulung merupakan aktivitas ekonomi di

sektor informal yang muncul akibat terbatasnya ketersedian lapangan pekerjaan bagi

mereka yang berpendidikan rendah. Kegiatan mengumpulkan sampah barang bekas

atau aktivitas memulung dapat digolongkan sebagai aktivitas ekonomi. Aktivitas

ekonomi adalah aktivitas yang dilakukan oleh seseorang untuk memperoleh

penghasilan dalam rangka memenuhi kebutuhan hidup bagi dirinya dan keluarga.

Aktivitas ekonomi yang dilakukan oleh anggota keluarga akan menentukan kondisi

ekonomi dari keluarga itu sendiri.

Pemulung sebagai tenaga kerja sektor informal memiliki keterampilan dan

sumber daya yang berbeda-beda, dapat terlihat dari karakteristik sosial demografinya.

Sumber daya tersebut dapat memberikan manfaat atau keuntungan bila diolah sebagai

modal dasar dalam kegiatan ekonomi (produktivitas). Hasil dari kegiatan ekonomi

atau produktivitas dapat berupa pendapatan, dimana tingkat pendapatan sering

digunakan para ahli ekonomi sebagai pengukuran tingkat kesejahteraan seseorang.

Dengan demikian pendapatan yang dihasilkan seseorang akan dapat meningkatan

daya beli sehingga secara tidak langsung kesejahteraan akan dapat tercapai.

Berikut adalah gambar kerangka berpikir yang akan diterapkan pada

penelitian Analisis Pengaruh Faktor Sosial Demografi dan Aktivitas Ekonomi

Terhadap Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar, yang dituangkan pada

Gambar 3.1.

27

Gambar 3.1Kerangka Berpikir Penelitian Analisis Pengaruh Faktor Sosial Demografi dan Aktivitas

Ekonomi Terhadap Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar

3.2 Kerangka Konsep

Kesejahteraan masyarakat menengah kebawah dapat direpresentasikan dari

tingkat hidup masyarakat yang ditandai dengan terentasnya dari kemiskinan.

Kesejahteraan dapat diukur dari kesehatan, keadaan ekonomi, kebahagiaan dan

kualitas hidup rakyat (Segel dan Bruzy dalam Widyastuti 2012). Sejahtera secara

ekonomi tercermin dari adanya peningkatan pendapatan, sedangkan sejahtera secara

keamanan tercermin dari rasa aman dan nyaman saat bekerja ataupun di lingkungan

tinggal, serta sejahtera secara kesehatan tercermin dengan kondisi fisik dan

lingkungan tinggal yang sehat. Salah satu cara untuk mengetahui tingkat

kesejahteraan pemulung adalah dengan melihat karakteristik sosial demografi dan

Kota Denpasar mengahasilkan jumlah timbulansampah terbesar di Provinsi Bali

Pengelolaan sampah dilakukan oleh:Pemerintah Daerah, Swakelola dan Swasta

Peluang pengelolaan sampah oleh pemulung

Pemulung sebagai tenaga kerja sektor informal

Sosialdemografi

AktivitasEkonomi

Kesejahteraan Pemulung

28

aktivitas ekonomi dari pemulung tersebut. Pemulung sebagai tenaga kerja sektor

informal memiliki keterampilan dan sumber daya yang berbeda-beda, dapat terlihat

dari karakteristik sosial demografinya.

Karakteristik sosial demografi cukup mempengaruhi seseorang untuk

menentukan jenis pekerjaan apa yang akan dipilihnya. Sejalan dengan Penelitian

Kotler dan Amstrong (2001) dalam Santi (2012) menyebutkan bahwa karakteristik

sosial demografi merupakan ciri yang menggambarkan perbedaan masyarakat

berdasarkan usia, jenis kelamin, pekerjaan, pendidikan, agama, suku bangsa,

pendapatan, jenis keluarga, status perkawinan, lokasi geografis, dan kelas sosial.

Dalam penelitian ini faktor sosial demografi yang digunakan untuk pegukuran tingkat

kesejahteraan terdiri dari pendidikan, umur, jumlah anak, lama menikah dan lama

menjadi migran.

Pengukuran tingkat kesejahteraan juga dapat dilihat dari variabel ekonomi,

yaitu tingkat pendapatan (Supartono dkk, 2011). Pendapatan merupakan pemasukan

berupa sejumlah uang yang diterima dan diberikan kepada subjek ekonomi

berdasarkan prestasi-prestasi yang diserahkan yaitu baik berupa pendapatan dari

profesi yang dilakukan sendiri atau usaha perorangan dan pendapatan dari kekayaan

(Mulyanto Sumardi, 1982). Sukirno (2004) juga menyebutkan bahwa pendapatan

pada dasarnya merupakan penerimaan yang diterima semua rumah tangga ekonomi

(atau yang diterima satu keluarga) atas penggunaan faktor-faktor produksi yang

dimilikinya. Sehingga dapat di asumsikan bahwa kesejahteraan muncul dari adanya

suatu aktivitas ekonomi. Aktivitas ekonomi yang dilakukan oleh anggota keluarga

29

akan menentukan kondisi ekonomi dari keluarga itu sendiri. Aktivitas ekonomi yang

umumnya dilakukan oleh pemulung terlihat dari jam kerja, jumlah modal, nilai

sampah yang dikumpulkan, serta jarak tempuh untuk memulung.

Untuk dapat menjawab tujuan dalam penelitian ini, analisis yang dipilih

adalah analisis jalur. Analisis jalur dalam penelitian dipilih dengan harapan

diharapkan mampu menunjukkan keterkaitan antara variabel X1 terhadap variabel

X2, keterkaitan antara variabel X2 terhadap Y1, serta keterkaitan variabel X1

terhadap Y1 melalui variabel X2. Adapun luaran dari Y1 akan dikhususkan menjadi 3

sub-variabel yakni Y1.1 (Pendapatan), Y1.2 (Keamanan), dan Y1.3 (Kesehatan).

Berikut akan tersaji gambar kerangka konsep dalam penelitian ini.

Gambar 3.2Kerangka Konsep Penelitian Analisis Pengaruh Faktor Sosial Demografi dan

Aktivitas Ekonomi Terhadap Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar

Kesehatan(Y1.3)

Keamanan(Y1.2)

Pendapatan(Y1.1)

Kesejahteraan(Y1)

JumlahAnak(X1.5)

LamaMenikah(X1.4)

Pendidikan(X1.1)

Umur(X1.2)

Lama menjadiMigran(X1.3)

SosialDemografi

(X1)

JamKerja(X2.1)

JumlahModal(X2.2)

NilaiSampah(X2.3)

AktivitasEkonomi

(X2)

JarakTempuh(X2.4)

30

3.3 Hipotesis Penelitian

Berangkat dari latar belakang masalah serta berdasarkan pada teori yang telah

diungkap sebelumnya, maka hipotesis yang dapat diajukan adalah sebagai berikut.

1) Terdapat perbedaan antara pendapatan pemulung laki-laki dengan pemulung

perempuan di Kota Denpasar.

2) Faktor sosial demografi dan aktivitas ekonomi berpegaruh positif terhadap

kesejahteraan pemulung di Kota Denpasar.

3) Faktor sosial demografi berpengaruh secara tidak langsung terhadap

kesejahteraan pemulung di Kota Denpasar melalui variabel aktivitas ekonomi.

31

BAB IV

METODE PENELITIAN

4.1 Rancangan Penelitian

Penelitian ini dirancang menggunakan perhitungan secara kuantitatif dimana

pengukuran berdasarkan tingkat eksplanasi yaitu menggunakan penelitian deskriptif,

penelitian komparatif, dan penelitian asosiatif. Penelitian deskriptif dalam penelitian

ini adalah untuk mengidentifikasi kondisi kesejahteraan pumulung. Penelitian

komparatif dalam penelitian ini adalah untuk mengetahui perbedaan tingkat

kesejahteraan pemulung laki-laki dan perempuan. Sementara penelitian asosiatif

dalam penelitian ini adalah untuk menganalisis pengaruh faktor sosial demografi dan

aktivitas ekonomi terhadap kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar, serta

untuk menganalisis pengaruh faktor sosial demografi secara tidak langsung terhadap

kesejahteraan keluarga pemulung melalui aktivitas ekonomi di Kota Denpasar.

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis tingkat kesejahteraan

pemulung yang dilihat dari dua variabel melalui beberapa indikator yaitu, pendidikan,

umur, lama menjadi migran, lama menikah, jumlah anak, jam kerja, jumlah modal,

nilai sampah dan jarak tempuh. Metode pengumpulan data yang digunakan untuk

menjawab penelitian ini yaitu teknik observasi, wawancara dan wawancara

mendalam.

32

4.2 Lokasi, Ruang Lingkup, dan Waktu Penelitian

Penelitian ini berlokasi di empat kecamatan se-Kota Denpasar. Dipilihnya

Kota Denpasar dengan alasan bahwa jumlah timbulan sampah yang dihasilkan di

Kota Denpasar menduduki posisi paling tinggi diantara seluruh Kabupaten/Kota se-

Provinsi Bali. Selain itu Kota Denpasar memiliki lokasi yang sangat strategis serta

sentra sebagai pusat kegiatan perekonomian dan pemerintah Provinsi Bali. Keadaan

ini tentu memicu peningkatan kesempatan kepada para pekerja informal khususnya

pemulung untuk melakukan kegiatan atau aktivitas ekonomi. Penelitian ini dilakukan

pada tahun 2014.

4.3 Identifikasi Variabel Penelitian

Berdasarkan hipotesis dan tujuan penelitian yang ingin dicapai, variabel-

variabel pada penelitian ini dapat diidentifikasi sebagai berikut.

Tabel 4.1Variabel Penelitian

Variabel Laten Variabel Indikator Simbul

Kesejahteraan(Y1)

Pendapatan Y1.1Keamanan Y1.2Kesehatan Y1.3

Sosial Demografi(X1)

Pendidikan X1.1Umur X1.2Lama menjadi migrant X1.3Lama menikah X1.4Jumlah anak X1.5

Aktivitas Ekonomi(X2)

Jam kerja X2.1Jumlah modal X2.2Nilai sampah X2.3Jarak tempuh X2.4

33

4.4 Definisi Operasional Variabel

Berdasarkan identifikasi variabel, selanjutnya akan dijelaskan definisi

operasional masing-masing variabel. Masing-masing variabel diberikan batasan serta

diukur sehingga menjadi lebih jelas. Definisi operasional masing-masing variabel yang

digunakan dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut.

1) Variabel Kesejahteraan adalah tingkat kualitas hidup yang dapat dicapai oleh

pemulung dengan ukuran garis kemiskinan, yaitu melalui:

(1) Pendapatan adalah jumlah pendapatan yang diperoleh responden dari

keuntungan hasil penjualan sampah barang bekas kepada agen

(rupiah/bulan).

(2) Keamanan adalah persepsi responden mengenai peningkatan keamanan yang

dirasakan responden selama menjadi pemulung (intensitas ditertibkan).

(3) Kesehatan adalah persepsi responden mengenai peningkatan kesehatan fisik

yang dirasakan oleh responden selama menjadi pemulung (intensitas sakit).

2) Variabel Sosial Demografi

(1) Pendidikan adalah jumlah tahun sukses responden dalam menamatkan tingkat

pendidikan formal (tahun).

(2) Umur adalah usia responden saat dilakukannya penelitian yang dihitung

berdasarkan tahun terakhir (tahun).

(3) Lama menjadi migran adalah jumlah tahun yang dihabiskan responden untuk

meninggalkan daerah asal dan melakukan aktivitas memulung (tahun).

34

(4) Lama menikah adalah jumlah tahun sukses responden menjalani perkawinan

(tahun).

(5) Jumlah anak adalah jumlah anak yang masih hidup dan ditanggung oleh

responden (orang).

3) Variabel Aktivitas Ekonomi

(1) Jam kerja adalah curahan waktu yang dihabiskan oleh responden untuk

melakukan pekerjaan memulung (jam/minggu).

(2) Jumlah modal adalah jumlah modal yang dihabiskan oleh responden untuk

mengumpulkan sampah daur ulang (rupiah/minggu).

(3) Nilai sampah adalah jumlah sampah yang diperoleh responden dari aktivitas

mengumpulkan sampah daur ulang (kg/minggu).

(4) Jarak tempuh adalah jarak yang ditempuh oleh responden dari tempat tinggal

menuju lokasi memulung hingga balik ke tempat tinggal lagi untuk

mengumpulkan sampah daur ulang (km/minggu).

4.5 Jenis dan Sumber Data

4.5.1 Jenis Data Menurut Sifatnya

1) Data Kuantitatif

Dalam penelitian ini data kuantitatif yang dipaparkan dalam bentuk angka-angka

yang diperoleh dari penelitian langsung, yaitu umur, jam kerja, jumlah modal,

nilai sampah yang dikumpulkan, jarak tempuh, jumlah pendapatan, dan jumlah

timbulan sampah se-Provinsi Bali.

35

2) Data Kualitatif

Data yang bersifat kualitatif adalah data yang didapatkan dari responden yang

tidak berbentuk angka melainkan hanya berupa keterangan dan informasi untuk

melengkapi dalam interprestasi data, yaitu uraian pertanyaan kepada responden

yang dipergunakan untuk memberikan penjelasan tentang karakteristik dan data

lainnya yang sifatnya mendukung penelitian ini. Penggunaan data kualitatif ini

dimaksudkan untuk memperoleh klarifikasi data dari fenomena atau masalah

yang akan diteliti.

4.5.2 Jenis Data Menurut Sumbernya

1) Data Primer

Data primer adalah sumber data penelitian yang diperoleh secara langsung dari

sumber serta tidak melalui perantara (Sangadji dan Sopiah, 2010). Data primer

yang dipergunakan dalam penelitian ini dikumpulkan dengan menyebarkan

kuisioner serta di dukung hasil wawancara langsung dari responden.

2) Data Sekunder

Sangadji dan Sopiah (2010) lanjut menjelaskan bahwa data sekunder umumnya

tidak dirancang secara spesifik untuk memenuhi kebutuhan penelitian tertentu.

Data sekunder dalam penelitian ini diperoleh dari publikasi resmi, seperti Dinas

Pekerjaan Umum Provinsi Bali UPT. Pengelolaan Sampah dan Dinas Kebersihan

dan Pertamanan Kota Denpasar.

36

4.6 Populasi, Sampel dan Metode Penentuan Sampel

4.6.1 Populasi

Populasi penelitian merupakan keseluruhan dari obyek penelitian yang dapat

berupa manusia, hewan, tumbuh-tumbuhan, udara, gejala, nilai, peristiwa, sikap

hidup, dan sebagainya, sehingga obyek-obyek ini dapat menjadi sumber data

penelitian (Bungin, 2011). Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah

seluruh pemulung yang tersebar pada empat Kecamatan di Kota Denpasar yaitu,

Denpasar Barat, Denpasar Utara, Denpasar Timur, dan Denpasar Selatan.

4.6.2 Sampel

Sampel adalah sebagian atau wakil populasi yang diteliti (Sangadji dan

Sopiah, 2010). Noor (2011) mendefinisikan juga sampel sebagai sejumlah anggota

yang dipilih dari populasi. Dalam penelitian ini jumlah sampel tidak dapat ditentukan

secara pasti sebab tidak tersedianya data mengenai jumlah pemulung yang ada di

Kota Denpasar. Pemilihan responden sebagai sampel penelitian ditentukan

berdasakan rujukan pada Dantes (2012), yaitu peneliti dapat mengambil 100 orang

pemulung pertama sebagai sampel yang di jumpai di jalan untuk diwawancarai.

4.6.3 Metode Penentuan Sampel

Penelitian yang ideal tidak menggunakan sampel, tetapi karena keterbatasan

waktu, dana, serta tenaga yang dimiliki oleh peneliti maka penelitian terpaksa harus

mengambil sampel (Noor, 2011). Teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini

adalah teknik nonprobability sampling, yaitu dimana setiap anggota populasi tidak

memiliki kesempatan yang sama sebagai sampel. Teknik yang dipilih adalah

37

accidental sampling atau dimana subyek sebagai responden adalah seseorang yang

secara kebetulan ditemui peneliti yang dianggap cocok dengan karakteristik

responden sebagai sampel. Cara ini dipilih karena tidak adanya data resmi dan jumlah

yang tepat tentang pemulung di Kota Denpasar.

4.7 Metode Pengumpulan Data

1) Observasi

Observasi dilakukan dengan mengumpulkan data yang diperoleh dari dokumen-

dokumen yang berhubungan dengan rumusan masalah. Contoh observasi yang

dilakukan dilapangan dalam penelitian ini adalah data mengenai jumlah

timbulan sampah se-Kabupaten/Kota di Provinsi Bali. Observasi dilakukan di

kantor Dinas Pekerjaan Umum UPT Pengelolaan Sampah dan Kantor DKP

Kota Denpasar.

2) Wawancara

Metode pengumpulan data ini dilakukan dengan bertatap muka langsung

dengan pemulung untuk mendapatkan informasi/data melalui pertanyaan-

pertanyaan yang ada pada kuisioner.

3) Wawancara Mendalam

Wawancara mendalam adalah proses mencari informasi secara mendalam,

terbuka serta bebas dengan masalah yang difokuskan dalam penelitian.

Wawancara dilakukan dengan mengajukan beberapa pertanyaan yang

sebelumnya telah disusun untuk ditanyakan kepada informan sebagai acuan

38

dan sifatnya tidak mengikat sehingga banyak pertanyaan baru yang muncul

pada saat wawancara. Informan yang dimaksudkan antara lain para pengepul

sampah, Bandar, pengambil kebijakan terkait dan lain-lainnya yang memiliki

kemampuan untuk menjelaskan tentang pokok permasalahan yang dicari.

4.8 Teknik Analisis Data

Dalam studi ini metode analisis yang dilakukan, yaitu statistik deskriptif dan

analisis PLS. Analisis PLS digunakan untuk mengetahui pengaruh antara variabel

bebas terhadap variabel terikat melalui variabel mediasi.

4.8.1 Analisis Deskriptif

Penerapan statistik deskriptif dalam studi ini yaitu menganalisa data

dengan cara mendeskripsikannya dari hasil pengumpulan data responden

dilapangan. Pendeskripsian dilakukan berlaku umum dan sebagaimana adanya

tanpa bermaksud untuk membuat kesimpulan (Sugiyono, 2008). Pendeskripsian

penelitian ini dilengkapi dengan tabel-tabel, gambar-gambar, dan sebagainya.

Proses pembuatan dan perhitungan statistik deskriptif dilakukan dengan bantuan

program Excel.

4.8.2 Analisis PLS

Dalam penelitian ini digunakan analisis persamaan struktural (SEM) dengan

alternative Partial Least Square PLS (component based SEM). Model Persamaan

39

Struktural atau Structural Equation Model (SEM) adalah teknik-tehnik statistika yang

memungkinkan pengujian suatu rangkaian hubungan yang relatif kompleks secara

simultan dan berjenjang. Hubungan yang kompleks dapat dibangun antara satu atau

beberapa variabel dependen dengan satu atau beberapa variabel independen. Dalam

SEM kemungkinan suatu variable merupakan variabel konstruk atau variable laten

yang dibentuk oleh beberapa indicator, dan kemungkinan juga terdapat suatu variable

yang berperan ganda yaitu sebagai variabel independen pada suatu hubungan, namun

menjadi variabel dependen pada hubungan lain mengingat adanya hubungan

kausalitas yang berjenjang (Suyana, 2014).

Ghozali (2011) menjelaskan, PLS merupakan metode analisis yang powerfull

karena tidak mengasumsikan data harus dalam skala pengukuran tertentu karena

berbasis statistic nonparametric dan juga dapat digunakan untuk jumlah sampel

relatif kecil (minimal direkomendasikan berkisar dari 30 sampai 100). Disinilah PLS

muncul sebagai jawaban atas permasalahan diatas. Contohnya, bila dalam

penggunaan AMOS dan LISREL mensyaratkan data harus dalam skala interval atau

rasio, pendekatan PLS bersifat distribution free, yakni tidak mengasumsikan data

harus berdistribusi tertentu, misalnya harus berdistribusi normal. Data yang akan

diolah dapat berupa data nominal, ordinal, interval, dan rasio.

Secara mendasar, perbedaan antara covariance based SEM dengan

component based SEM PLS adalah apakah kita akan menggunakan model persamaan

struktural untuk menguji teori atau pengembangan teori untuk tujuan prediksi. Untuk

tujuan prediksi, pendekatan PLS lebih cocok karena pendekatan ini mengasumsikan

40

bahwa semua ukuran variance adalah berguna untuk dijelaskan. Oleh karena

pendekatan untuk mengestimasi variabel laten dianggap sebagai kombinasi linear dari

indikator, maka menghindarkan masalah indeterminacy dan memberikan definisi

yang pasti dari komponen skor (Wold, 1982 dalam Gozali, 2011).

Penggunaan teknik PLS akan menspesifikasikan hubungan antar variabel,

antara lain: 1) inner model, 2) outer model, dan 3) pengaruh tidak langsung yang

diuraikan sebagai berikut:

1) Outer Model

Outer model sering juga disebut mearurement model atau model pengukuran

yang merupakan hubungan antara indikator dengan variavel latennya. Sesuai dengan

Gambar 3.2, dalam penelitian ini terdapat tiga model pengukuran yang semuanya

merupakan indikator reflektif, yaitu: a) Sosial Demografi, b) Aktivitas Ekonomi, dan

c) Kesejahteraan.

a) Outer Model Sosial Demografi terdiri dari 5 indikator, dengan persamaan:

X11 = λ11 X1 + ν11 ...................................................................................(4.1)

X12 = λ11 X1 + ν12 ...................................................................................(4.2)

X13 = λ13 X1 + ν13 ...................................................................................(4.3)

X14 = λ14 X1 + ν14 ...................................................................................(4.4)

X15 = λ15 X1 + ν15 ...................................................................................(4.5)

41

Keterangan:

X1 = Sosial demografiX11 = PendidikanX12 = UmurX13 = Lama menjadi migranX14 = Lama menikahX15 = jumlah anakλ 1, λ 2, λ 3, λ 4dan λ 5 = loading factorν1, ν2, ν2, ν4 dan ν5 = noise atau kesalahan pengukuran

b) Outer Model Aktivitas Ekonomi terdiri dari 4 indikator, dengan persamaan:

X21 = λ21 X2 + ν21 ...................................................................................(4.6)

X22 = λ21 X2 + ν22 ...................................................................................(4.7)

X23 = λ23 X2 + ν23 ...................................................................................(4.8)

X24 = λ24 X2 + ν24 ...................................................................................(4.9)

Keterangan:

X2 = Aktivitas EkonomiX21 = jam kerjaX22 = jumlah modalX23 = Nilai sampahX24 = jarak tempuhλ 21, ….. λ 26 = loading factorν21, ....... ν26 = noise atau kesalahan pengukuran

b) Outer Model Kesejahteraan terdiri dari 3 indikator, dengan persamaan:

Y1 = λ31 Y + ν31 ...................................................................................(4.10)

Y2 = λ31 Y + ν32 ...................................................................................(4.11)

42

Y3 = λ33 Y + ν33 ...................................................................................(4.12)

Keterangan:X2 = KesejahteraanY1 = pendapatanY2 = keamananY3 = kesehatanλ 31, ….. λ33 = loading factorν31, ....... ν33 = noise atau kesalahan pengukuran

Evaluasi model pengukuran atau outer model dilakukan dengan beberapa

cara, yaitu:

(1) Convergent Validity (CV) pada indikator reflektif yaitu dengan melihat

korelasi atau loading antara variabel terukur dengan variabel latennya. Nilai

yang ditoleransi minimal 0,50 dianggap cukup (Chin, 1998 dalam Ghozali,

2011).

(2) Discrimanant Validity (DV) pada indikator reflektif yaitu dengan melihat

crossloading terhadap konstruk atau latennya. DV yang bagus yang mana

indikatornya memiliki crossloading lebih pada konstruknya dibandingkan

terhadap konstruk lainnya. Metode lain intuk melihat discrimanant validity

(DV) adalah dengan melihat square root of average variance extracted (AVE)

setiap konstruk dengan korelasi antara konstruk dengan konstruk lainnya

dalam model. Jika nilai akar kuadrat AVE setiap konstruk dengan korelasi

antara konstruk dengan konstruk lainnya dalam model, maka konstruk yang

43

bersangkutan dikatakan memiliki discrimanant validity (DV) yang baik.

Direkomendasi bahwa nilai AVE yang lebih besar dari 0,50. Formula

menghitung AVE adalah sebagai berikut:

AVE = ∑λi2 …………………………………(4.13)

∑λi2

+

∑var(ε)

Keterangan:λi = loading factor ke indicatorvar(ε) = 1 - λi

2

(3) Composite Reliability (ρc) umumnya digunakan untuk indikator reflektif yang

bertujuan untuk mengukur konsistensi internal suatu konstruk, di samping

Cronbach Alpha yang sering digunakan. Data yang memiliki composite

reliability > 0,7 dapat dikatakan mempunyai relibilitas yang tinggi. Dengan

output PLS maka composite reliability dapat dihitung dengan formula sbb:

ρc = (∑λi )2 …………………………………(4.14)

(∑λi)2+ ∑var(ε)

Keterangan:

λi = loading factor ke indicatorvar(ε) = 1 - λi

2

2) Inner Model

44

Dalam PLS inner model juga disebut inner relation yang menggambarkan

hubungan antar variabel laten berdasarkan substansi teori. Model persamaan dalam

penelitian ini sesuai dengan Gambar 3.2 adalah:

X2 = β1 X1 + ε1 ........................................................................................ (4.15)

Y = β2X1 + β3X2 + ε2 ............................................................................. (4.16)

Keterangan:X1 = Sosial DemografiX2 = Aktivitas ekonomiY = Kesejahteraanβ1, β2, dan β3 = koefisien jalurε1 dan ε2 = inner residual

Evaluasi terhadap inner model dilakukan dengan melihat besarnya koefisien

jalur strukturalnya, dan juga nilai uji t statistiknya yang diperoleh dengan metode

bootstrapping. Di samping itu juga diperhatikan R2 untuk variable laten dependen.

Nilai R2 sekitar 0,67 dikatakan baik, 0,33 dikatakan moderat, sedangkan 0,19

dikatakan lemah.

Selain R2, model PLS juga dapat dievaluasi kemampuan prediksinya atau

predictive prevelance melalui Stone-Geiser Q Square test (Ghozali, 2011), dengan

formula:

D D

D D

OE

Q 12 ………………………………………………………..(4.17)

45

Keterangan:D = omission distanceE = jumlah kuadrat prediksiO = jumlah kuadrat observasi

Nilai Q2 juga dapat diperoleh dengan formula:

)1)(1(1 22

21

2 RRQ ………………………………………………..(4.18)

Nilai Q2 yang memiliki di atas nol memberikan makna bahwa model yang

dibuat memiliki predictive prevelance, sebaliknya nilai Q2 di bawah nol memberikan

makna bahwa model yang dibuat kurang memiliki predictive prevelance.

3) Uji Peran Variabel Mediasi

Untuk mengetahui adanya peran variabel mediasi atas pengaruh variabel

independen terhadap variabel dependen pada model persamaan struktural (SEM)

seperti dalam PLS digunakan pendekatan McKinnon yang merupakan modifikasi dari

teknik Sobel (dalam Holbert, 2003). Untuk menguji peran variabel mediasi,

McKinnon mengalikan koefisien jalur yang dilalui dan dibagi dengan standar

errornya masing-masing. Untuk mediasi yang sederhana angka itu sama dengan z2

yang setara dengan nilai Chi Kuadrat (χ2) pada derajat bebas 1. Oleh karena itu, untuk

menguji peran variabel aktivitas ekonomi (X2) atas pengaruh sosial demografi (X1)

terhadap kesejahteraan (Y) dihitung Chi Kuadrat (χ2):

3

3

1

12

bb Sx

S ..........................................................................................(4.19)

46

Keterangan:β1 = koefisien jalur variabel X1 terhadap X2β2 = koefisien jalur variabel X2 terhadap YSb1 = standar error koefisien β1Sb2 = standar error koefisien β2

Jika nilai Chi Kuadrat (χ2) lebih besar dari 3,81 yang setara dengan 1,96

kuadrat, berarti variabel aktivitas ekonomi (X2) berperan sebagai variabel mediasi

atas pengaruh sosial demografi (X1) terhadap kesejahteraan (Y).

47

BAB V

DATA DAN PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

5.1 Gambaran Umum Lokasi Penelitian

Sebagai ibu kota Provinsi Bali, Kota Denpasar memiliki luas wilayah 127,78

km² atau 2,18% dari luas wilayah Provinsi Bali. Secara umum, Kota Denpasar

merupakan dataran rendah dengan ketinggian berkisar antara 0-75 m di atas

permukaan laut. Dengan jumlah penduduk sebanyak 788.445 jiwa. Kota Denpasar

terletak antara 080 35’ 31” – 080 44’ 49” lintang selatan dan 1150 10’ 23” – 1150 16’

27” bujur timur. Letak geografis Kota Denpasar yang berada di tengah Pulau Bali

menjadikan Kota Denpasar sebagai titik sentral berbagai kegiatan.

Batas wilayah Kota Denpasar sebagian besar berbatasan dengan Kabupaten

Badung, yaitu sebelah utara, barat dan selatan, sedangkan sebelah timur dengan

Kabupaten Gianyar dan Selat Badung. Kota Denpasar dimekarkan sejak tahun 2006,

sehingga secara administratif wilayah kecamatan telah terdiri atas 4 kecamatan, yaitu

Kecamatan Denpasar Selatan, Denpasar Barat, Denpasar Timur dan Denpasar Utara.

Kota Denpasar sebagai Ibukota Provinsi Bali menjadikan pembangunan di

segala bidang lebih dipusatkan di Kota Denpasar. Hal tersebut menjadi daya tarik

tenaga kerja melakukan mobilitas ke Kota Denpasar. Laju pertumbuhan penduduk

yang pesat di Kota Denpasar disinyalir sebagai akibat mobilitas penduduk yang

semakin tinggi ke Kota Denpasar. Tingginya jumlah penduduk di Kota Denpasar

didominasi sebesar 52,7 persen oleh penduduk migran. Hal ini sangat jelas

48

Gambar 5.1Peta Kota Denpasar

menunjukkan kecenderungan tingginya angka kepadatan penduduk di Kota

Denpasar sebagai akibat tingginya arus mobilitas penduduk ke Kota Denpasar

(Rustariyuni, 2013). Berikut adalah gambar 5.1 peta perspektif Kota Denpasar.

Sumber: Situs Kota Denpasar, 2014

49

5.2 Deskripsi Data Hasil Penelitian

Sebanyak 100 responden yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah para

pekerja yang berprofesi sebagai pemulung di sekitar wilayah Kota Denpasar.

Berdasarkan data dan informasi yang terkumpul, maka akan dilakukan pengkajian

terhadap karakteristik responden sebagai berikut.

5.2.1 Karakteristik Responden

5.2.1.1 Jenis Kelamin Responden

Jenis kelamin adalah perbedaan yang menggambarkan ciri seseorang secara

biologis. Jenis kelamin terdiri dari laki-laki dan perempuan. Jumlah responden

pemulung berdasarkan jenis kelamin di Kota Denpasar tersaji pada tabel 5.1.

Tabel 5.1Jumlah Responden Pemulung menurut Jenis Kelamin di Kota Denpasar

Jenis Kelamin Jumlah (Orang) %Laki-Laki 83 83

Perempuan 17 17Total 100 100

Sumber : Hasil Penelitian (Lampiran 2)

Berdasarkan data penelitian responden menurut jenis kelamin, dapat diketahui

bahwa jumlah pekerjaan pemulung laki-laki adalah sebanyak 83 persen. Sisanya

hanya sebanyak 17 persen dilakukan oleh kaum perempuan. Hal ini mengindikasikan

bahwa pekerjaan pemulung lebih didominasi oleh kaum laki-laki dibandingkan kaum

perempuan. Alasannya adalah karena jenis pekerjaan ini lebih membutuhkan tenaga

50

besar seperti halnya untuk mendorong gerobak hasil memulung, menompang karung

sampah, mengendarai kendaraan berroda dan lainnya.

5.2.1.2 Status Perkawinan Responden

Status perkawinan merupakan status ikatan hukum dalam suatu rumah tangga

yang ditetapkan oleh negara tertentu, yang terdiri dari belum kawin, kawin, janda,

duda, cerai dan berpisah (Sudjarwo dalam Sutardji, 2009). Dalam penelitian ini status

perkawinan responden terdiri dari empat kategori yaitu belum kawin, kawin, cerai

mati dan cerai hidup. Tabel 5.2 berikut akan menyajikan jumlah pemulung menurut

status perkawinan di Kota Denpasar.

Tabel 5.2Jumlah Responden Pemulung menurut Status Perkawinan di Kota Denpasar

Status Perkawinan Jumlah (Orang) %Belum Kawin 1 1Kawin 95 95Cerai Mati 2 2Cerai Hidup 2 2

Total 100 100Sumber : Hasil Penelitian (Lampiran 2)

Tabel 5.2 menunjukkan bahwa distribusi responden pemulung di Kota

Denpasar adalah cenderung berstatus kawin, yaitu sebanyak 95 persen atau 95 orang

responden. Hal ini mengindikasikan bahwa hampir seluruh responden adalah

pemulung yang telah berkeluarga dan memiliki kewajiban untuk menanggung

keluarganya. Dengan demikian untuk dapat memenuhi kebutuhan keluarga, maka

seseorang terpaksa bekerja untuk memperoleh pendapatan (Sutardji, 2009).

51

5.2.1.3 Daerah Asal Responden

Penentuan daerah tujuan migran yang dilakukan oleh seseorang akan

mempengaruhi jenis pekerjaan yang akan dipilihnya. Pembangunan yang dipusatkan

di Kota Denpasar sebagai Ibukota Provinsi Bali, mencerminkan sebagian besar

investasi terpusat di Kota Denpasar (Rustariyuni, 2013). Hal tersebut memicu

terjadinya mobilitas tenaga kerja berdatangan ke Kota Denpasar.

Tabel 5.3Jumlah Responden Pemulung menurut Daerah Asal di Kota Denpasar

Daerah Asal Jumlah (Orang) %Banyuwangi 9 9Bondowoso 13 13Ciamis 3 3Denpasar 3 3Jember 37 37Karangasem 4 4Kupang 1 1Lamongan 3 3Lumajang 5 5Madura 2 2Malang 4 4Probolinggo 4 4Singaraja 1 1Situbondo 10 10Tanggerang 1 1

Total 100 100Sumber :Hasil Penelitian (Lampiran 2)

Tabel 5.3 menunjukkan jumlah responden pemulung menurut daerah asal.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa hampir seluruh responden pemulung di Kota

Denpasar merupakan kaum migran yang berasal dari luar daerah Pulau Bali dan

52

tinggal di Kota Denpasar. Jumlah migran dalam penelitian ini lebih didominasi oleh

responden yang berasal dari daerah Jember, yaitu sebanyak 37 persen.

5.2.2 Faktor Sosial Demografi Responden

5.2.2.1 Tingkat Pendidikan

Tingkat pendidikan dalam penelitian ini adalah pendidikan formal yang telah

sukses dilalui berdasarkan jenjang strata tertentu. Tabel 5.4 menunjukkan jumlah

responden menurut tingkat pendidikan. Dari tabel tersebut terlihat bahwa sebagian

besar responden pemulung di Kota Denpasar memiliki tingkat pendidikan yang cukup

rendah. Umumnya responden dalam penelitian ini adalah mereka yang tidak tamat

SD dengan persentase sebesar 30 persen. Dengan adanya keterbatasan skill ini

membuat pemulung tidak dapat bersaing untuk mendapatakan pekerjaan yang lebih

baik (Taufik, 2013).

Tabel 5.4Jumlah Responden Pemulung menurut Tingkat Pendidikan di Kota Denpasar

Tingkat Pendidikan Jumlah (Orang) %Tidak Sekolah 13 13Tidak Tamat SD 30 30Tamat SD 21 21Tamat SMP 26 26Tamat SMA 10 10


Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa untuk menjadi pekerja pemulung

tidak harus memiliki tingkat pendidikan yang tinggi. Hal ini sejalan dengan Eka

(2009) yang menegaskan bahwa salah satu dari ciri sektor informal adalah tingkat

53

pendidikan yang rendah. Fakta inilah yang menjadi alasan pemulung untuk tetap

menjalankan pekerjaan sebagai seorang pemulung.

5.2.2.2 Umur

Secara fisik, kemapuan seseorang untuk bekerja dapat diukur dengan usia.

Artinya, orang yang bekerja dalam usia kerja dapat dikatakan sebagai tenaga kerja

atau man power (Simanjuntak dalam Setiawan, 2010). kondisi umur yang masih

produktif akan memberikan kemungkinan yang lebih besar kepada seseorang untuk

bekerja dengan baik dan maksimal (Hasyim dalam Yustisa, 2011). Tabel 5.5 berikut

adalah tabel jumlah responden menurut umur di Kota Denpasar.

Tabel 5.5Jumlah Responden Pemulung menurut Umur di Kota Denpasar

Umur(Tahun)

Jumlah(Orang) %

≤19 1 120-29 14 1430-39 32 3240-49 32 32≥50 21 21


Distribusi umur responden tertinggi berada pada variasi umur 30 hingga 49

tahun, yaitu masing-masing sebesar 32 persen. Artinya secara umum rata-rata umur

responden berada pada tingkatan kelompok usia produktif. Hal ini mengindikasikan

bahwa secara fisik responden memiliki kemungkinan lebih besar untuk menghasilkan

pendapatan maksimal. Selain itu seseorang pada usia produktif akan lebih termotivasi

54

untuk bekerja dalam rangka memenuhi kebutuhan keluarga mereka, sebab tuntutan

menanggung anak usia sekolah menjadi motivasi utama mereka dalam melaksanakan

pekerjaan memulung.

5.2.2.3 Lama menjadi migran

Motivasi utama seseorang melakukan perpindahan dari daerahnya (pedesaan)

ke perkotaan adalah motif ekonomi (Mantra, 1992 dalam Purnomo, 2009). Umumnya

mereka berharap untuk memperoleh pekerjaan dan memperoleh pendapatan yang

lebih tinggi daripada yang diperoleh didesa. Tabel 5.6 berikut akan menyajikan

jumlah responden menurut lama menjadi pemulung pada daerah migran di Kota

Denpasar.

Tabel 5.6Jumlah Responden Pemulung menurut Lama menjadi Migran

di Kota Denpasar

Lama menjadi Migran(Tahun)

Jumlah(Orang) %

≤5 36 366-10 18 18

11-20 13 1321-30 15 15> 30 18 18Total 100 100

Sumber: Hasil Penelitian (Lampiran 2)

Secara umum rata-rata responden tinggal pada daerah migran sebagai

pemulung lebih didominasi pada kurun waktu kurang dari 5 tahun, yaitu sebanyak 36

55

orang. Berikut adalah hasil petikan wawancara dengan responden Bapak Riko pada

tanggal 18 November 2014 di Denpasar.

“Dulu saya buruh bangunan, sekarang jadi pemulung karena kerjanya lebihenak. Kenapa saya lebih memilih Kota Denpasar sebagai tujuan migran saya,karena peluang kerja yang saya dapatkan disini lebih besar. Selain itupendapatan yang saya terima lebih baik dari pada daerah lainnya.

Pernyataan responden diatas mengindikasikan bahwa, sebagian besar

responden yang menekuni pekerjaan pemulung adalah para migran yang baru beralih

profesi. Sebagian dari responden berpendapat bahwa mereka merasa lebih nyaman

mencari pekerjaan di Kota Denpasar karena lebih memiliki peluang kerja. Hal ini

sesuai dengan pendapat Todaro dalam Bappenas (2009) yang menyatakan bahwa

migrasi desa-kota disebabkan oleh perbedaan upah riil antara desa-kota dan

probabilitas untuk mendapatkan pekerjaan di kota.

5.2.2.4 Lama menikah

Tabel 5.7 menunjukkan data responden menurut lama menikah. Berdasarkan

hasil wawancara dalam penelitian ini, diketahui bahwa jumlah responden pemulung

di Kota Denpasar lebih didominasi oleh responden yang sukses menjalankan

pernikahan dengan kurun waktu 21-30 tahun. Hal ini disebabkan karena umumnya

responden bekerja dibantu oleh pasangan masing-masing saat bekerja. Sehingga

hubungan yang terjalin membuat ikatan ketergantungan semakin tinggi dengan

pasangan masing-masing.

56

Tabel 5.7Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Lama Menikah

Lama Menikah(Tahun)

Jumlah(Orang) %

≤5 13 136-10 16 16

11-20 22 2221-30 34 34> 30 15 15Total 100 100


5.2.2.5 Jumlah anak

Jumlah anak akan menentukan tingkat kesejahteraan keluarga seseorang. Hal

ini berkaitan dengan jumlah beban kepala keluarga untuk menghidupi anggota

keluarganya yang masih tertanggung. Tabel 5.8 menunjukkan jumlah anak yang

dimiliki dan masih menjadi tanggunggan responden saat dilakukan penelitian.

Tabel 5.8Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Jumlah Anak

Jumlah Anak(Orang)

Jumlah(Orang) %

0 2 21 24 242 45 453 16 16

>3 13 13Total 100 100


Dari hasil penelitian terlihat bahwa kecenderungan yang terjadi adalah

responden umumnya memiliki jumlah anak tertanggung sebanyak 2 orang, yaitu

57

sebesar 45 persen. Hasil wawancara diketahui bahwa jumlah anak yang masih

ditanggung oleh responden ada yang tinggal bersama responden dan ada juga yang

tinggal di daerah asal responden. Namun demikian alasan masih menanggung anak

anak umunya menjadi motivasi responden untuk lebih giat bekerja.

5.2.3 Faktor Aktivitas Ekonomi Responden

5.2.3.1 Jam kerja

Jam kerja adalah curahan waktu yang dihabiskan oleh seseorang untuk

melaksanakan pekerjaan dalam rangka mendapatkan penghasilan. Pekerjaan

pemulung tidak dibatasi oleh waktu, oleh sebab itu pemulung bekerja dengan waktu

sesuka hati. Umumnya para pemulung mulai bekerja pada sore hari. Hal ini

dikarenakan adanya aturan dari pemerintah daerah mengenai jam pembuangan

sampah yang ditentukan. Namun demikian tak jarang responden memanfaatkan juga

waktu pagi hari untuk melakukan pekerjaan mencari sampah barang bekas.

Tabel 5.9Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Jam Kerja

Jam Kerja(Jam/minggu)

Jumlah(Orang) %

< 20 1 120-40 16 1641-60 34 3461-80 27 27>80 22 22

Total 100 100Sumber: Hasil Penelitian (Lampiran 2)

58

Tabel 5.9 diatas menunjukkan jumlah responden menurut jam kerja. Hasil

survey menunjukkan bahwa responden cenderung menghabiskan waktu 41-60 jam

untuk bekerja. Hal ini menujukkan bahwa jam kerja responden berada diatas jam

kerja kritis dan setengah menganggur. Waktu memulung biasanya lebih banyak

dihabiskan pada pagi dan sore hari. Hal ini dikarenakan pada jam tersebut masyarakat

mulai membuang sampah sehingga responden mendapatkan lebih banyak kesempatan

untuk mengumpulkan sampah barang bekas.

5.2.3.2 Jumlah modal

Aktivitas mengumpulkan sampah dapat dilakukan oleh responden tanpa

maupun dengan menggunakan modal. Modal yang dimaksud disini adalah sejumlah

rupiah yang dikeluarkan untuk mendapatkan sampah barang bekas. Tabel 5. 10

berikut akan menampilkan data jumlah responden menurut jumlah modal.

Tabel 5.10Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Jumlah Modal

Jumlah Modal(Rupiah/minggu)

Jumlah(Orang) %

< 500.000 33 33500.000 - < 1.000.000 12 12

1.000.000 – < 1.500.000 17 171.500.000 – < 2.000.000 14 14

≥ 2.000.000 24 24Total 100 100


Hasil penelitian menunjukkan bahwa umumnya responden cenderung

menggunakan modal dibawah Rp. 500.000,- saat bekerja sebanyak 33 persen. Hal ini

59

dikarenakan responden lebih memilih untuk mencari sampah barang bekas pada pos-

pos pembuangan sampah yang tersedia, sehingga modal yang dikeluarkan dapat

diminimalisir.

5.2.3.3 Nilai sampah

Nilai sampah adalah jumlah sampah yang diperoleh dalam kegiatan

memulung yang tercermin dari volume atau berat sampah yang mampu dikumpulkan.

Tabel 5.11 berikut menyajikan jumlah responden menurut nilai sampah.

Tabel 5.11Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Nilai Sampah

Nilai Sampah(Kg/minggu)

Jumlah(Orang) %

≤100 8 8101-200 25 25201-300 15 15301-400 23 23

>400 29 29Total 100 100

Sumber: Lampiran 2

Penelitian dilapangan menunjukkan bahwa umumnya sebanyak 29 persen

responden mampu mengumpulkan sampah barang bekas sejumlah lebih dari 400 kg

untuk setiap minggunya. Sampah yang dihasilkan responden umumnya terdiri dari

sampah plastik, kertas, besi dan perabotan rumah tangga bekas lainnya.

60

5.2.3.4 Jarak tempuh

Kegiatan mengumpulkan sampah barang bekas tidak saja dilakukan dalam

satu lokasi. Umumnya aktivitas memulung dilakukan dengan berjalan kaki dan

menggunakan karung atau gerobak, mengunakan sepeda gayung, serta sepeda motor.

Tak jarang responden harus menempuh perjalanan yang tidak sedikit agar dapat

memperoleh hasil yang maksimal.

Tabel 5.12Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Jarak Tempuh

Jarak tempuh(Km/minggu)

Jumlah(Orang) %

≤20 3 321-40 15 1541-60 14 1461-80 34 34>80 34 34

Total 100 100Sumber: Lampiran 2

Tabel 5.12 diatas menunjukkan bahwa responden cenderung menempuh jarak

lebih dari 61 km setiap minggunya untuk dapat mengumpulkan sampah. Hal ini

ditunjukkan oleh sebanyak 34 persen responden menempuh jarak 61-80 km dan

sebanyak 34 persen responden juga menempuh jarak lebih dari 80 km.

5.2.4 Analisis Kesejahteraan Pemulung

5.2.4.1 Analisis kesejahteraan pemulung dengan indikator pendapatan

Pendapatan merupakan salah satu indikator dalam pengukuran tingkat

kesejahteraan seseorang atau masyarakat. Untuk menganalisis kesejahteraan

61

pemulung dengan indikator pendapatan digunakan satu indikator yaitu jumlah

keuntungan yang diperoleh responden dari hasil penjualan sampah barang bekas

kepada masing-masing agen.

Tabel 5.13Pendapatan Responden dari Hasil Penjualan Sampah Barang Bekas

di Kota DenpasarPendapatan

(Rp/2 minggu) Orang %

< 500.000 25 25500.000 - < 1.000.000 27 27

1.000.000 – < 1.500.000 14 141.500.000 – < 2.000.000 20 20

>2.000.000 14 14Total 100 100


Tabel 5.13 menunjukkan bahwa 27 persen responden mendapatkan

penghasilan dari kegiatan memulung sampah barang bekas berkisar pada Rp

500.000,- hingga Rp. 1.000.000,- untuk setiap dua minggunya. Hal ini dikarenakan

harga jual masing-masing sampah yang dikumpulkan adalah berbeda.

5.2.4.2 Analisis Kesejahteraan Pemulung dengan Indikator Persepsi Keamanan

Tempat kerja yang berbahaya dapat menimbulkan perasaan cemas dan tidak

aman saat berada di tempat kerja. Adanya jaminan rasa aman akan memberikan

perasaan nyaman kepada seseorang dalam melakukan pekerjaannya. Keamanan dapat

dinilai dari keamanan seseorang didaerah tempat tinggal, dalam perjalanan menuju

ke tempat bekerja, dan keamanan di tempat kerja. Dalam penelitian ini kesejahteraan

62

dengan indikator keamanan tercermin dari jawaban persepsi responden atas

pertanyaan kuisioner mengenai perasaan aman responden dalam melaksanakan

pekerjaan sebagai pemulung.

Tabel 5.14Persepsi Responden mengenai Keamanan yang dirasakan

sebagai Pekerja PemulungPersepsi Orang %

Sangat Setuju 54 54Setuju 16 16

Ragu-ragu 14 14Tidak Setuju 10 10

Sangat Tidak Setuju 6 6Total 100 100

Sumber :Hasil Penelitian ( Lampiran 3)

Tabel 5.14 menunjukkan bahwa 54 persen responden menjawab sangat setuju,

16 persen menjawab setuju yang artinya responden merasa sangat aman dalam

melakukan pekerjaannya sedangkan 14 persen menjawab ragu-ragu, 10 persen

menjawab tidak setuju, dan sisanya 6 persen menjawab sangat tidak setuju . hal ini

berarti bahwa responden merasa sangat aman menjalankan pekerjaan sebagai

pemulung. Hal ini berkaitan dengan responden tidak pernah ditertibkan oleh petugas

berwenang saat menjalankan aktivitasnya.

5.2.4.3 Analisis Kesejahteraan Pemulung dengan Indikator Persepsi Kesehatan

Rendahnya tingkat kesehatan akan berdampak pada rendahnya daya tahan

tubuh mereka untuk bekerja dalam rangka mendapatkan penghasilan. Hal ini

mengindikasikan bahwa keseharian pemulung yang bergelut dengan sampah, secara

63

langsung akan berdampak pada tingkat kesehatan pemulung itu sendiri. Tabel 5.15

berikut akan menyajikan persepsi responden mengenai kesehatan yang dirasakan

selama menekuni pekerjaan sebagai pemulung. Persepsi kesehatan yang dimaksud

disini adalah jawaban responden terkait pertanyaan pada kuisioner tentang kondisi

sehat secara fisik.

Tabel 5.15Persepsi Responden mengenai Kesehatan yang dirasakan sebagai Pekerja

PemulungPersepsi Orang %

Sangat Setuju 28 28Setuju 34 34

Ragu-ragu 17 17Tidak Setuju 10 10

Sangat Tidak Setuju 11 11Total 100 100


Tabel 5.15 menunjukkan bahwa responden cenderung menjawab setuju untuk

persepsi kesehatan dengan persentase 34 persen. Sebanyak 28 persen responden

menjawab sangat setuju dan 17 persen menjawab ragu-ragu. sedangkan, 10 persen

menjawab tidak setuju, dan sisanya 11 persen menjawab sangat tidak setuju. Hal ini

memberikan arti bahwa responden merasa sehat secara fisik dalam melakukan

pekejaannya sebagai pemulung. Indikasi penyakit yang ditemukan dari hasil survey

diketahui bahwa umumnya responden mengeluhkan sakit ringan seperti masuk

angin, pegal, gatal, diare, dan batuk.

64

5.3 Jawaban Terhadap Tujuan Penelitian

5.3.1 Analisis Perbedaan Tingkat Kesejahteraan Pemulung

Tabel 5.16 berikut menyajikan data jumlah pemulung laki-laki dan perempuan

menurut tingkat pendapatan.

Tabel 5.16Jumlah Responden Pemulung di Kota Denpasar menurut Tingkat Pendapatan

Pendapatan(Rp/2 minggu)

Jenis Kelamin Jumlah(Orang)Laki-laki Perempuan

< 500.000 14 11 25500.000 - < 1.000.000 27 0 27

1.000.000 – < 1.500.000 13 1 141.500.000 – < 2.000.000 17 3 20

>2.000.000 12 2 14Total 83 17 100


Tabel 5.16 menjelaskan bahwa responden berjenis kelamin laki-laki memiliki

kecenderungan mendapat penghasilan sebesar Rp. 500.000,- hingga Rp. 1.000.000,-

setiap dua minggunya. Demikian dengan responden berjenis kelamin perempuan

yang lebih didominasi mendapat penghasilan kurang dari Rp. 500.000,- setiap dua

minggunya.

Perbedaan tingkat pendapatan laki-laki dan perempuan dapat diuji

menggunakan teknik uji rata-rata. Tabel 5.17 berikut menunjukkan hasil pengujian

beda rata-rata pendapatan laki-laki dan perempuan.

65

Tabel 5.17Pengujian Beda Rata-rata Pendapatan Responden

sumber: Hasil Penelitian, 2014 (lampiran 5)

Berdasarkan hasil pengolahan data, diketahui bahwa hasil analisis uji beda

rata-rata menunjukkan terdapat perbedaan rata-rata antara pendapatan responden

pemulung laki-laki dengan responden pemulung perempuan. Nilai mean difference

adalah sebesar 337,236. Angka tersebut menunjukkan bahwa besarnya nilai uji beda

rata-rata antara pendapatan pemulung laki-laki dan pemulung perempuan berbeda

sebesar 337,236.

5.3.2 Hasil Analisis Statistik Pengaruh Faktor Sosial Demografi dan AktivitasEkonomi Terhadap Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar

Dalam metode PLS, hasil analisis statistik pengaruh faktor sosial demografi

dan aktivitas ekonomi terhadap kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar

secara keseluruhan full model dapat tersaji pada gambar 5.2. Gambar 5.2 berikut

merupakan full model hasil pengolahan data responden yang menunjukkan nilai R2

masing-masing variabel lengkap dengan nilai loading masing-masing faktor.

Independent Samples Test

2,548 ,114 1,995 98 ,049 337,236 169,044 1,773 672,699

1,744 20,593 ,096 337,236 193,348 -65,337 739,809

Equal variancesassumedEqual variancesnot assumed

pendapatanF Sig.

Levene's Test forEquality of Variances

t df Sig. (2-tailed)Mean

DifferenceStd. ErrorDifference Lower Upper

95% ConfidenceInterval of the

Difference

t-test for Equality of Means

66

Gambar 5.2Full model dari kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar

Berdasarkan hasil pengujian diketahui bahwa nilai R2 dari aktvitas ekonomi

(X2) adalah 0,359. Sedangkan nilai R2 dari sosial demografi (X1) dan aktivitas

ekonomi (X2) adalah 0.397. Oleh karena kedua nilai R2 ini bernilai < 0,33 maka

dapat dikatakan tergolong “moderat”.

Untuk variabel sosial demografi (X1) nilai loading tertinggi dimiliki oleh

variabel lama menjadi migran (X1.3) yaitu 0,898. Demikian dengan variabel

aktivitas ekonomi (X2) nilai loading tertinggi dimiliki oleh variabel jumlah modal

(X2.2) yaitu sebesar 0,886. Sedangkan untuk variabel kesejahteraan (Y1) nilai

loading tertinggi dimiliki oleh variabel pendapatan (Y1.1) yaitu sebesar 0.907.

67

5.3.2.1 Uji Validitas Outer Model

Untuk mengetahui apakah indikator yang digunakan untuk membentuk

konstruk atau variabel laten adalah valid, maka dilakukan analisis berikut ini.

a) Convergent Validity

Hasil output PLS mengenai convergent validity disajikan pada Tabel 5.18

Berdasarkan Tabel 5.18 dapat diketahui bahwa semua indikator yang membentuk

konstruk Sosial Demografi (X1), Aktivitas Ekonomi (X2), dan Kesejahteraan (Y1)

secara statistik adalah signifikan dengan nilai t hitung lebih besar dari t tabel (1,64).

Demikian juga nilai loading semuanya di atas 0,50, yang berarti bahwa konstruk yang

dibuat telah memenuhi syarat convergent validity.

Tabel 5.18Outer Loading Indikator Terhadap Konstruk Sosial Demografi, Aktivitas Ekonomi,

dan Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar, Tahun 2014

HubunganAntarvariabel Loading

StandardError

(STERR)T Statistics

x11 <- X1 0,634 0,090 7,023x12 <- X1 0,769 0,065 11,847x13 <- X1 0,898 0,024 37,471x14 <- X1 0,829 0,049 16,761x15 <- X1 0,639 0,072 8,843x21 <- X2 0,851 0,029 28,795x22 <- X2 0,886 0,017 50,629x23 <- X2 0,808 0,056 14,324x24 <- X2 0,664 0,094 7,079y11 <- Y1 0,907 0,020 45,172y12 <- Y1 0,704 0,066 10,712y13 <- Y1 0,670 0,099 6,794


68

b) Discriminan Validity

Validitas suatu konstruk dapat juga dilihat dari discriminan validity (DV).

Discriminan validity pada indikator reflektif adalah dengan melihat crossloading

indikator terhadap konstruk atau latennya. DV yang bagus adalah indikatornya

memiliki crossloading pada konstruknya lebih besar dibandingkan dengan konstruk

lainnya. Hasil crossloading indikator terhadap konstruk Sosial Demografi, Aktivitas

Ekonomi, dan Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar tersaji pada Tabel

5.19 berikut.

Tabel 5.19Crossloading Indikator terhadap Konstruk Sosial Demografi, Aktivitas Ekonomi,

dan Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar Tahun 2014

Konstruk IndikatorSosial

Demografi(X1)

AktivitasEkonomi

(X2)

Kesejahteraan(Y1)

Sosial Demografi (X1) x11 0,634 0,355 0,522x12 0,769 0,350 0,429x13 0,898 0,507 0,546x14 0,829 0,459 0,404x15 0,639 0,582 0,283

Aktivitas Ekonomi (X2) x21 0,561 0,851 0,422x22 0,615 0,886 0,539x23 0,402 0,808 0,426x24 0,265 0,664 0,332

Kesejahteraan (Y1) y11 0,601 0,573 0,907y12 0,353 0,359 0,704y13 0,302 0,215 0,670


Berdasarkan Tabel 5.19 dapat diketahui bahwa discrimanant validity sudah

terpenuhi dengan melihat crossloading sudah terpenuhi dengan baik dimana

69

indikatornya memiliki crossloading lebih tinggi pada konstruknya dibandingkan

terhadap konstruk lainnya. Sebagai contoh konstruk sosial demografi (X1) memiliki

crossloading minimal 0,634, sedangkan pada konstruk lainnya indikatornya memiliki

crossloading lebih kecil dari nilai itu, yaitu paling besar sebesar 0,5823.

Kelayakan konstruk yang dibuat juga dapat dilihat dari discrimanant validity

(DV) melalui Average Variance Extracted (AVE), composite reliability (ρc)

umumnya digunakan untuk indikator reflektif yang bertujuan untuk mengukur

konsistensi internal suatu kosntruk, dan Cronbach Alpha. Hasil olahan datanya

disajikan pada tabel 5.20.

Tabel 5.20Average Variance Extracted (AVE), Composite Reliability dan Cronbach Alpha

Konstruk Sosial Demografi, Aktivitas Ekonomi, dan Kesejahteraan KeluargaPemulung di Kota Denpasar, Tahun 2014

Variabel Konstruk AVE CompositeReliability

CronbachsAlpha

Sosial Demografi (X1) 0,579 0,8709 0,8104Aktivitas Ekonomi (X2) 0,651 0,8805 0,821Kesejahteraan (Y1) 0,589 0,8086 0,66Sumber: Hasil Penelitian (Lampiran 4)

Berdasarkan tabel 5.20 dapat diketahui bahwa konstruk Sosial Demografi,

Aktivitas Ekonomi, dan Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota Denpasar sangat

baik, karena mimiliki nilai discrimanant validity yang lebih besar dari 0,50 untuk

Average Variance Extracted (AVE), dan di atas 0,70 untuk Composite Reliability

sedangkan nilai Cronbach Alpha lebih besar dari 0,60.

70

5.3.2.2 Uji Inner Model

Uji inner model yang disebut juga pengujian antar konstruk pertama-tama

dilakukan dengan melihat pengaruh signifikan antar konstruk yang diuji, seperti yang

disajikan pada Tabel 5.21.

Tabel 5.21Inner Loading Antarvariabel konstruk Kesejahteraan Keluarga Pemulung di Kota

Denpasar, Tahun 2014

Hubungan Antarvariabel LoadingStandard

Error(STERR)

t-Statistics

Sosial Demografi (X1) -> AktivitasEkonomi (X2) 0,5995 0,0655 9,1513

Sosial Demografi (X1) -> Kesejahteraan(Y1) 0,4001 0,1521 2,6306

Aktivitas Ekonomi (X2) -> Kesejahteraan(Y1) 0,3028 0,1482 2,0427


Dari Tabel 5.21 dapat dilihat bahwa nilai loading hubungan antar variabel

memiliki nilai masing-masing lebih besar dari 0,3. Hal ini berarti variabel X1 secara

signifikan berpengaruh terhadap X2 dan Y1. Demikian dengan X2 berpengaruh

signifikan terhadap Y1. Sedangkan nilai t-hitung > t-tabel (1,671). Artinya semua

konstruk berhubungan positif dan signifikan. Variabel yang berpengaruh lebih besar

terhadap Kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar adalah Sosial

Demografi (X1).

Validitas model struktural atau inner model dapat dilihat dari R2 dari variabel

konstruk dependen. Untuk R2 dalam penelitian ini terdapat dua konstruk dependen,

71

yaitu Aktivitas Ekonomi (X2) dan Kesejahteraan (Y1). R2 dari Aktivitas Ekonomi

(X2) = 0,3594. Oleh karena angka tersebut kurang dari 0,33 berarti model pengaruh

Sosial Demografi (X1) terhadap Aktivitas ekonomi (X2) tergolong ”moderat”.

Demikian juga R2 dari pengaruh Sosial Demografi (X1) dan Aktivitas ekonomi (X2)

terhadap Kesejahteraan (Y1) sebesar 0,3971 oleh karena bernilai kurang dari 0,33

tergolong ”moderat”, sesuai pendapat Chin (dalam Ghozali, 2011).

5.3.2.3 Uji Pengaruh Tidak Langsung Sosial Demografi TerhadapKesejahteraan melalui Aktivitas Ekonomi Pemulung

Peran variabel mediasi Aktivitas Ekonomi (X2) atas pengaruh Sosial

Demografi (X1) terhadap Kesejahteraan (Y1) dianalisis dengan metode Sobel yang

dimodifikasi oleh McKinon. Dengan mengalikan koefisien jalur yang dibagi standar

error dari jalur yang dilalui, seperti yang disajikan pada Gambar 5.3.

Gambar 5.3Koefisien Jalur Antarvariabel Penelitian

SosialDemografi

(X1)

Kesejahteraan(Y1)

AktivitasEkonomi

(X2)0,5995 (0,0655) 0,3028 (0,1482)

72

Hasil kali koefisien jalur yang dibagi standar error dari jalur yang dilalui

diperoleh nilai χ2 = (0,5995/0,0655) x (0,3028/0,1482) = 18,700. Oleh karena nilai

tersebut lebih besar dari 3,81 pada tingkat signifikansi 5 persen, maka dapat

dikatakan bahwa variabel Aktivitas Ekonomi (X2) secara signifikan berperan

memediasi pengaruh Sosial Demografi (X1) terhadap Kesejahteraan (Y1).

5.3.2.4 Uji Pengaruh Total Faktor Sosial Demografi dan Aktivitas EkonomiTerhadap Kesejahteraan Keluarga Pemulung

Penilaian Goodness of fit pada model PLS dapat diketahui dari nilai predictive

prevelance atau Q2. Untuk mengukur seberapa baik nilai observasi yang dihasilkan

oleh model serta estimasi parameternya, maka dapat dihitung melalui predictive

prevelance. Perhitungan nilai predictive prevelance dalam penelitian ini diperoleh

dengan melakukan perhitungan secara manual.

Q2 = 1 - (1-0,3594)(1-0,3971)

Q2 = 0,6138

Hasil perhitungan Q2 atau Stone-Geiser Q Square test diatas adalah sebesar

0,6138. Nilai ini lebih besar dari nol dimana tergolong cukup besar karena mendekati

nilai 1. Hal ini mengindikasikan bahwa model secara keseluruhan fit dengan data atau

mampu mencerminkan realitas dan fenomena yang terjadi dilapangan. Oleh karena

model memiliki predictive prevelance yang tinggi, maka model yang dihasilkan layak

digunakan untuk memprediksi.

)1)(1(1 22

21

2 RRQ

73

5.4 Pembahasan Hasil Penelitian

5.4.1 Karakteristik Responden

Penelitian kesejahteraan pemulung di Kota Denpasar ini menggunakan

responden sebanyak 100 orang. Berdasarkan data hasil wawancara diketahui bahwa

kaum laki-laki lebih mendominasi pekerjaan ini. Hal ini dikarenakan jenis pekerjaan

ini lebih membutuhkan kekuatan fisik. Hal ini sejalan dengan penelitian yang

dilakukan Asim (2012) serta Rockson (2013), dimana dalam kedua penelitian

tersebut terungkap bahwa pekerjaan sebagai pemulung mayoritas dilakukan oleh

kaum laki-laki dibandingkan perempuan. Faktor umur menjadi cerminan kekuatan

fisik untuk dapat berproduktivitas atau bekerja. Berdasarkan umur responden yang

berprofesi sebagai pemulung lebih didominasi pada umur produktif yaitu berkisar

umur 30-49 tahun. Hampir seluruh responden berstatus menikah. Dengan

kecenderungan rata-rata lama menikah adalah 21-30 tahun. Jumlah anak yang masih

menjadi tanggungan responden umumnya ada 2 orang. Faktor masih menanggung

keluarga inilah yang menjadi motivasi utama responden dalam menekuni pekerjaan

sebagai pemulung.

Sebagian besar pemulung yang ada di Kota Denpasar merupakan kaum

migran dari luar pulau Bali, dimana kecenderungan migran adalah berasal dari daerah

Jember. Fenomena ini sejalan dengan penelitian Medina (2001) dan Asim (2013)

yang berpendapat bahwa pemulung merupakan kaum migran yang datang dari

berbagai daerah. Hal ini didukung dari hasil penelitian Bappenas (2009) yang

menunjukkan bahwa pekerja sektor informal di perkotaan adalah kaum migran dari

74

desa yang pada waktu-waktu tertentu pulang kembali ke desa, karena umumnya

keluarganya tetap tinggal di desa. Pernyataan ini sesuai dengan temuan dilapangan

yaitu umumnya keluarga atau anak pemulung tetap tinggal di desa. Asim (2013)

menambahkan migrasi terjadi karena pemulung tidak ingin dikenal oleh

komunitasnya sendiri sebagai pemulung sampah. Menurut responden, yaitu Bapak

Basuki dalam hasil wawancara pada 14 November 2014 di Denpasar menyatakan

bahwa:

“orang-orang dikampung saya cuma tahunya kalau saya kerja di Bali, merekasebenarnya ya tidak tahu kalau saya pergi cari kerja disini hanya sebagaipemulung. Saya merasa malu jika orang kampung tahu saya kerja begini .”

Pendapat responden diatas menunjukkan bahwa pekerjaan pemulung yang

identik dengan sampah merupakan pekerjaan yang tidak bergengsi bagi masyarakat.

Responden sengaja melakukan migrasi dari daerah asal untuk menutupi identitasnya

yang hanya menjadi seorang pemulung. Rata-rata lamanya waktu responden

menjalani pekerjaan pemulung di daerah migran (Kota Denpasar ) adalah kurang

dari 5 tahun. Berbekal latar pendidikan yang rendah, yaitu tidak menyelesaikan

tingkat pendidikan sekolah dasar pemulung menghabiskan waktu kerja rata-rata 41

hingga 60 jam setiap minggu nya. Aktivitas mengumpulkan sampah barang bekas

oleh responden ditempuh dengan jarak 61 hingga 175 km/minggu. Jarak ini ditempuh

dengan menggunakan gerobak, sepeda motor, sepeda gayung, atau berjalan kaki.

Berbekal modal kurang dari Rp. 500.000,- umumnya pemulung dapat mengumpulkan

sampah barang bekas hingga lebih dari 400 kg. Tak jarang responden harus

75

meminjam modal kepada agen sampah langganan untuk dapat menjalankan

pekerjaannya sebagai pencari sampah barang bekas.

5.4.2 Kondisi Kesejahteraan Pemulung

Hasil penelitian menujukkan bahwa rata-rata pendapatan yang dihasilkan

responden adalah Rp. 500.000,- hingga < Rp. 1.000.000,- untuk setiap dua minggu.

Namun demikian hampir sebagian responden memiliki persepsi bahwa pendapatan

yang mereka hasilkan cukup untuk mensejahterakan ekonomi keluarga. Hal ini

dikarenakan bila dibandingkan dengan UMR, maka penghasilan yang diperoleh

responden berada diatas batasan UMR yang berlaku di Kota Denpasar, yaitu lebih

besar dari Rp. 1.656.900,-. Seperti petikan hasil wawancara dengan bapak Anis

selaku responden tanggal 15 November 2014 di Denpasar berikut.

“Kerjaan begini enak mbak, hasilnya lumayan banyak dibanding kerja jadiburuh. Cukuplah untuk kebutuhan keluarga saya. Bisa kirim buat biaya anaksekolah di kampung”.

Penyataan responden diatas tersebut mengindikasikan bahwa kegiatan

memulung sampah barang bekas tidak lagi menjadi pekerjaan yang dijauhi oleh

masyarakat, sebab pekerjaan ini cukup menguntungkan.

Faktor keamanan saat bekerja ikut menjadi alasan responden tetap

menjalankan profesi ini. Tempat kerja yang berbahaya dapat menimbulkan perasaan

cemas dan tidak aman saat berada di tempat kerja. Seperti petikan hasil wawancara

76

salah satu responden, yaitu Bapak Ridwan pada tanggal 1 Desember 2014 di

Denpasar.

“biasanya petugas yang sering sidak itu di rumah saya. Sidaknya cumamasalah KTP atau KIPEM saja, tapi kalau di tempat kerja saya tidak pernah ditangkap atau tertibkan petugas. Jadi menurut saya pekerjaan ini aman sekali.Lagipula lebih baik kerja begini mbak, saya merasa lebih nyaman saja. Maukerja jam berapa ya terserah saya”.

Pendapat responden diatas mengindikasikan bahwa meskipun responden

terkadang disidak oleh petugas lingkungan di tempat tinggal karena masalah

kependudukan, namun hal tersebut tidak mengganggu aktivitas responden sebagai

pemulung. Selain itu hasil survey juga mengungkap bahwa selama menjalankan

aktivitas sebagai pemulung di lokasi pembuangan sampah, responden tidak pernah

berselisih dengan sesama rekan seprofesi mereka. Demikian dengan kondisi

keamanan di lingkungan tinggal. Karena umumnya pemulung tinggal dalam satu

komunitas seprofesi, mereka cenderung saling membantu.

Persepsi responden terhadap indikator keamanan tersebut tidak didukung oleh

persepsi mengenai tingkat kesehatan yang dirasakan. Sebab meskipun responden

cenderung memilih menjawab setuju untuk persepsi mengenai kesehatan, namun dari

hasil wawancara diketahui bahwa rata-rata responden mengeluhkan sakit masuk

angin. Berikut petikan wawancara salah satu responden bernama Bapak Hamid

tanggal 1 Desember 2014 di Denpasar.

“Biasanya saya sakit masuk angin karena harus kerja keliling cari sampah.Apalagi kalau musim hujan begini. Sampahnya jadi berat, terus kadang kulitsaya suka gatal jadinya. Tapi ya namanya aja kerja cari sampah mbak, jadi

77

harus kotor-kotor begini setiap hari. Belum lagi kalau bau sampahnya busuk,harus tahan mbak”.

Petikan pernyataan diatas dapat menggambarkan bahwa kondisi kesehatan

pemulung di Kota Denpasar cukup rentan terserang penyakit. Hal ini sejalan dengan

hasil penelitian Azhari (2009), Patwary dkk (2011) dan Taufik (2013) yang

mengatakan bahwa pemulung rentan terserang penyakit terutama pada sakit

pernafasan, kulit dan diare.

Hasil analisis kondisi kesejahteraan pemulung di Kota Denpasar dapat

dikatakan bahwa berada diatas garis kemiskinan. Hal ini diketahui dengan melihat

jumlah pendapatan pemulung yang berada pada rentang batasan UMR yang

ditetapkan untuk wilayah Kota Denpasar pada tahun 2014, yaitu sebesar Rp

1.656.900,-.

5.4.3 Beda Pendapatan Laki-laki dan Perempuan

Hasil analisis uji beda rata-rata menunjukkan bahwa terdapat perbedaan rata-

rata secara signifikan antara pendapatan responden laki-laki dengan responden

perempuan yaitu sebesar 337,236. Artinya pendapatan laki-laki lebih besar

dibandingkan pendapatan pemulung perempuan, dimana perbedaan pendapatan yang

terjadi adalah berbeda sebesar Rp 337.236,-. Hasil perhitungan data ini sesuai dengan

hasil perhitungan beda rata-rata secara manual dengan bantuan program excel.

Perbedaan pendapatan terjadi karena jenis pekerjaan ini lebih pantas

dikerjakan oleh kaum laki-laki, sebab dibutuhkan tenaga fisik yang tidak sedikit

78

untuk dapat mengerjakannya. Selain faktor fisik, umumnya pemulung perempuan

lebih banyak mencurahkan waktunya untuk mengurus kegiatan rumah tangga

dibandingkan berkeliling mencari sampah barang bekas. Sehingga pemulung

perempuan hanya mendapatkan sampah barang bekas dengan kuantitas yang tidak

banyak.

Alasan lainnya yang menyebabkan perbedaan pendapatan adalah umumnya

perempuan yang berprofesi sebagai pemulung adalah mereka yang sudah berumur

tidak muda lagi. Hal ini menyebabkan responden cenderung memilih untuk mencari

sampah barang bekas pada satu lokasi saja. Dampaknya adalah jumlah sampah yang

mampu dikumpulkan menjadi terbatas.

5.4.4 Pengaruh Faktor Sosial Demografi dan Aktivitas Ekonomi TerhadapKesejahteraan Pemulung di Kota Denpasar

Faktor sosial demografi dan aktivitas ekonomi memiliki hubungan positif dan

signifikan, dimana masing-masing nilai t-hitung > t-tabel (1,671). Variabel yang

berpengaruh lebih besar terhadap kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar

adalah variabel sosial demografi (X1).

Dalam variabel sosial demografi (X1) nilai loading tertinggi dimiliki oleh

variabel lama menjadi migran (X1.3) yaitu sebesar 0,898. Artinya faktor lama

menjadi migran menjadi faktor dominan yang mempengaruhi variasi dari variabel

sosial demografi (X1). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa lamanya responden

menjadi migran menjadi faktor dominan yang mempengaruhi percepatan

79

kesejahteraan. Semakin lama responden menjadi migran dan menekuni profesi

sebagai pemulung, maka semakin banyak pengalaman yang dimiliki. Hal ini

berkaitan dengan pengetahuan pemulung pada lokasi-lokasi pembuangan sampah

yang berpotensi untuk mendapatkan sampah barang bekas.

Lamanya responden menjadi migran di Kota Denpasar memberikan

keuntungan pula kepada pemulung untuk dapat mengumpulkan sampah barang bekas

lebih banyak lagi. Hal ini dikarenakan bila responden mengetahui wilayah seputar

Kota Denpasar, maka akan menjadi lebih mudah untuk berkeliling mencari sampah

barang bekas pada tempat-tempat potensial sesuai dengan jalur yang dilaluinya

(Febriyaningsih, 2012). Selain itu responden akan lebih lugas berkeliling tanpa

khawatir tersesat. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa lama menjadi migran

secara tidak langsung akan berdampak pada banyaknya sampah barang bekas yang

dapat dikumpulkan yang pada akhirnya dapat memaksimalkan pendapatan sehingga

mempercepat kesejahteraan pemulung.

Variabel aktivitas ekonomi (X2) nilai loading tertinggi dimiliki oleh variabel

jumlah modal (X2.2) yaitu sebesar 0,886. Artinya faktor jumlah modal merupakan

faktor dominan yang mempengaruhi variasi dari variabel aktivitas ekonomi (X2).

Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa jumlah modal secara tidak langsung dapat

mempercepat kesejahteraan. Tak jarang responden harus membayar sejumlah rupiah

untuk dapat ditukarkan dengan sampah barang bekas rumah tangga yang tidak

digunakan lagi. hal ini mengindikasikan bahwa besarnya jumlah modal yang dimiliki

80

oleh pemulung, akan memberikan peluang kepada pemulung untuk mendapatkan

sampah barang bekas yang lebih bernilai harganya.

Variabel kesejahteraan (Y1) nilai loading tertinggi dimiliki oleh variabel

pendapatan (Y1.1) yaitu sebesar 0.907. artinya faktor pendapatan menjadi faktor

dominan dalam mempengaruhi variasi variabel kesejahteraan (Y1). Hal ini

menunjukkan bahwa pengukuran tingkat kesejahteraan pemulung di Kota Denpasar

lebih didominasi oleh besarnya pendapatan responden.

5.4.5 Pengaruh Tidak Langsung dan Pengaruh Total Sosial DemografiTerhadap Kesejahteraan Melalui Aktivitas Ekonomi Pemulung

Variabel Aktivitas Ekonomi (X2) secara signifikan berperan memediasi

pengaruh Sosial Demografi (X1) terhadap Kesejahteraan (Y1). Hal ini ditunjukkan

dengan nilai χ2 = 18,700 lebih besar dari 3,81 pada tingkat signifikansi 5 persen.

Karena nilai χ2 > 3,81 artinya, bahwa kesejahteraan pemulung dipengaruhi

oleh faktor sosial demografi melalui variabel aktivitas ekonomi. Hasil penelitian ini

mengindikasikan bahwa untuk dapat mempercepat derajat kesejahteraan pemulung,

maka dapat dilakukan dengan percepatan sosial demografi (pendidikan, umur, lama

menjadi migran, lama menikah, dan jumlah anak) melalui aktivitas ekonomi (jam

kerja, jumlah modal, nilai sampah, dan jarak tempuh) pemulung.

Hasil perhitungan predictive prevelance atau Q2 menunjukkan bahwa model

yang dihasilkan layak digunakan untuk memprediksi. Hal ini dilihat dari nilai

predictive prevelance yang tinggi yaitu sebesar 0,6138.

81

Nilai ini memiliki arti bahwa variasi dari perubahan sosial demografi

(pendidikan, umur, lama menjadi migran, lama menikah, dan jumlah anak) serta

aktivitas ekonomi (jam kerja, jumlah modal, nilai sampah, dan jarak tempuh)

berpengaruh terhadap variasi perubahan kesejahteraan keluarga pemulung di Kota

Denpasar sebesar 61, 38 persen. Sisanya sebesar 38,62 persen dipengaruhi oleh faktor

lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian ini.

5.5 Keterbatasan Penelitian

Informasi terkait penelitian kesejahteraan pemulung, membutuhkan informasi

yang mendalam untuk menganalisa dan meneliti fenomena yang sebenarnya terjadi.

Data yang berkualitas adalah syarat utama untuk dapat menggambarkan kondisi

terkait penelitian yang dilakukan. Namun demikian, penelitian ini memiliki beberapa

keterbatasan penelitian yang dihadapi peneliti. Dalam penelitian ini keterbatasan

penelitian tersebut antara lain.

1) Penelitian bersifat kuantitatif-kualitatif

2) Jumlah sampel yang digunakan masih sedikit

3) Waktu penelitian cukup singkat

4) Lokasi penelitian yang sempit, dan

5) Jumlah variabel masih terbatas

82

BAB VI

SIMPULAN DAN SARAN

6.1 Simpulan

Berdasarkan tujuan penelitian serta pembahasan hasil penelitian, maka dapat

disampaikan simpulan sebagai berikut.

1) Kondisi kesejahteraan pemulung di Kota Denpasar berada di atas garis

kemiskinan dengan perbandingan UMK.

2) Terdapat perbedaan rata-rata pendapatan antara pemulung laki-laki dan

pemulung perempuan di Kota Denpasar sebesar Rp 337.236,- dimana pendapatan

pemulung laki-laki lebih besar dibandingkan pemulung perempuan.

3) Percepatan peningkatan faktor derajat sosial demografi (pendidikan, umur, lama

menjadi migran, lama menikah, dan jumlah anak) akan meningkatkan derajat

kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar.

4) Percepatan peningkatan faktor derajat aktivitas ekonomi (jam kerja, jumlah

modal, nilai sampah, dan jarak tempuh akan meningkatkan derajat kesejahteraan

keluarga pemulung di Kota Denpasar.

5) Percepatan peningkatan faktor sosial demografi (pendidikan, umur, lama menjadi

migran, lama menikah, dan jumlah anak) melalui mediasi aktivitas ekonomi

(jam kerja, jumlah modal, nilai sampah, dan jarak tempuh) secara signifikan akan

meningkatan derajat kesejahteraan pemulung di Kota Denpasar.

83

6.2 Saran

Besar kecilnya pendapatan yang diterima pemulung bergantung pada jumlah

sampah yang berhasil di kumpulkannya. Agar pemulung dapat memaksimalkan

tingkat pendapatan dan sekaligus dapat mengurangi jumlah sampah perkotaan

dibutuhkan peran penting pemerintah sebagai pengambil kebijakan. Oleh karena itu,

untuk dapat mewujudkan hal tersebut dapat disarankan sebagai berikut.

1. Pengadaan program pendidikan non formal bagi pemulung untuk dapat

meningkatkan derajat kesejahteraan pemulung.

2. Faktor kesehatan merupkan salah satu bagian terpenting dalam menentukan

derajat kesejahteraan pemulung. Melihat kondisi pemulung yang rentang

terserang penyakit, maka perlu perhatian khusus oleh pemerintah seperti

mengadakan program baik dalam bentuk sosialisasi penggunaan masker saat

bekerja, pemeriksaan kesehatan maupun pengobatan gratis khusus bagi

pemulung.

84

Daftar Pustaka

Ameriani, Aisyah. 2006. “Analisis Karakteristik Pemulung, Karakteristik Kerja,Hubungan Sosial, dan Kesejahteraan Pemulung (Kasus Pemukiman PemulungDi Desa Kedaung, Kecamatan Pamulang,Kabupaten Tangerang, PropinsiBanten)” (Skripsi). Bogor: Institut Pertanian Bogor.

Anonim. 2008. Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 18 Tahun 2008 TentangPengelolaan Sampah. Jakarta. Menteri Hukum dan Hak Asasi ManusiaRepublik Indonesia.

Anonim. 2013. Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI). Tersedia di:http://kamusbahasaindonesia.org/sampah/mirip#ixzz2NdjA01La [diunduh: 26September 2013].

Anonim. 2014. Konsep Tenaga Keja. Tersedia di:http://bps.go.id/menutab.php?tabel=1&kat=1&id_subyek=06 [diunduh: 24Januari 2014].

Anonim. 2014. Timbulan Sampah dari Aktivitas Penduduk Saat Hari Raya, HariLibur, dan Hari Raya Keagamaan Di Provinsi Bali Tahun 2013. Denpasar:Dinas Pekerjaan Umum Provinsi Bali UPT. Pengelolaan Sampah.

Anonim, 2014. Sistem Pengelolaan Kebersihan di Kota Denpasar. Denpasar:Pemerintah Kota Denpasar, Dinas Kebersihan dan Pertamanan KotaDenpasar.

Anonim. 2014. Peta Denpasar. Denpasar: Situs Resmi Pemerintah Kota Denpasar.Tersedia di: http://denpasarkota.go.id/index.php/profil/1/Peta-Denpasar.

Asim M, Syeda Adila Batool, dan Muhammad Nawaz Chaudhry. 2012. Scavengersand Their Role In The Recycling Of Waste In Sounthwestern Lahore.Resources, conservation and recycling, 58, p:152-162.

Asim, Suparti Amir. 2013. Kampung Ekologis Pemulung di Rancamanyar. Tersediadi: http://iplbi.or.id/2013/03/kampung-ekologis-pemulung-di-rancamanyar/.[diunduh: 10 September 2013].

Atmanti, Hastarini Dwi. 2005. Investasi Sumber Daya Manusia Melalui Pendidikan.Dinamika Pembangunan, Vol.2 No.1,:30-39.

85

Azhari, Siti Kusumawati. 2009. Sketsa Masyarakat Pemulung Kota Bandung. JurnalSosioteknologi, Edisi 17 Tahun 8,: 696-701.

Bungin, Burhan. 2011. Metodelogi Penelitian Kuantitatif: Komunikasi, Ekonomi, danKebijakan Publik Serta Ilmu-ilmu Sosial Lainnya. Jakarta: Kencana.

Dantes, Nyoman. 2012. Metode Penelitian. Yogyakarta: Andi.

Darma, Surya, Ole, Dedy. 2013. “Bali Terancam Dikepung Sampah”. Majalah BaliPost, 11-17 November 2013, hal: 8-9, kol. Laporan utama.

Eka, Nilakusmawati. 2009. Kajian Aktivitas Ekonomi Pelaku Sektor Informal di KotaDenpasar (Studi kasus Wanita Pedagang Canang Sari). Piramida, Vol.VNo.2,:54-64.

Ezeah, Chukwunonye, Jak A. Fazakerley, Clive L. Roberts. 2013. Emerging trends ininformal sector recycling in developing and transition countries. Journal ofWaste Management, 33.p: 2509-2519.

Febriyaningsih. 2012. “Ketahanan Keluarga Pemulung (Studi Deskriptif pada EmpatKeluarga Pemulung di Pemukiman Al Bahar Rt 09 Rw 02 KelurahanAbadijaya, Depok)” (Skipsi). Depok: Universitas Indonesia.

Ghozali, Imam. 2001. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS.Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.

_____________, 2011. Structural Equation Modelin Metode Alternative denganPartical Least Square. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponogoro.

Handayani, M.TH. dan Artini. 2009. Kontribusi Pendapatan Ibu Rumah TanggaPembuat Makanan Olahan Terhadap Pendapatan Keluarga. Piramida, Vol.VNo.1,:9-15.

Haris, Deden Muhammad. 2011. Strategi Pengembangan Usaha Sektor InformalDalam Mendukung Pertumbuhan Ekonomi Dan Penanggulangan KemiskinanDi Perkotaan. Proceeding Simposium Nasional Otonomi Daerah,:239-245.

Hariyani, N., Hendro Prasetyo, Soemarno. 2013. Partisipasi Pemulung dalamPengelolaan Sampah di TPA Supit Urang, Mulyorejo, Sukun, Malang. J-PALVol.4 No.1,:11-17.

86

Hidayati, Tuti. 2007. Pekerja Sektor Informal dan Pengembangan Wilayah di KotaBinjai. Wahana Hijau Jurnal Perencanaan dan Pengembangan Wilayah,Vol.3 No.1,:18-28.

Holbert, R Lance and Michael T. Stephenson, 2003. The Important Indirect Effect inMedia Effect: Testing for Mediation in Structural Equation Modeling. JournalBroadcasting & Electronic Media, December 2003.

Juwita, Siti Pritiza dan Fivi Anggraini. 2007. Pengaruh Human Capital TerhadapBusiness Performance Melalui Customer Capital. Jurnal Akuntansi danKeuangan Indonesia, Vol.4 No.2,:229-250.

Kerlinger, Fred. N. 2002. Asas-asas Penelitian Beharioral - Edisi Ketiga(penerjemah: Landung R. Simatupang). Yogyakarta: Gadjah Mada UniversityPress.

Kusuma, Edward Febriyatri. 2013. Wahyudin 'Mas Ganteng', Jadi Pemulung SejakSD untuk Bayar Sekolah Hingga S1. Tersedia di:http://news.detik.com/read/2013/03/01/152153/2183408/10/wahyudin-mas-ganteng-jadi-pemulung-sejak-sd-untuk-bayar-sekolah-hingga-s1?nd771104bcj. [diunduh: 8 Maret 2013].

Lincolin. Arsyad. 2004. Ekonomi Pembangunan. Yogyakarta: Sekolah Tinggi IlmuEkonomi.

Mantra, Ida Bagus. 2003. Demografi Umum. Edisi Ke-2. Yogyakarta: Pustaka.

Medina, Martin. 2001. Scavenging in America: back to the future?. Resources,Conservation and Recycling Journal, 31. p:229-240.

Mulyanto, Sumardi dan Hans Dieter Evers. 1982. Kemiskinan dan Kebutuhan PokokCet. II. Jakarta: Rajawali.

Mustika, Dwi Setyadhi. 2009. Investasi Swasta Sektor Pariwisata dan PenyerapanTenaga Kerja di Provinsi Bali (Sebuah Analisis Tipologi Daerah). Input Vol.1 No. 2,:15-19.

Nusantara, Bangun. 2013. “Bali “Pulau Sampah”?”. Majalah Bali Post, 11-17November 2013, hal: 16, kol. Opini.

Nzeadibe, Thaddeus Chidi dan Raymond N.C. Anyadike. 2012. Social participationin city governance and urban livelihoods: Constraints to the informal

87

recycling economy in Aba, Nigeria. Journal of City, Cultue, and Society. 3. p:313-325.

Ongkorahardjo, Martina Dwi Puji Astri., Antonius Susanto dan Dyna Rachmawati.2008. Analisis Pengaruh Human Capital Terhadap Kinerja Perusahaan (StudiEmpiris pada Kantor Akuntan Publik di Indonesia). Jurnal Akuntansi danKeuangan, Vol.10 No.1,:11-21.

Paramita, Mahaprajna dan A.A Ayu Suresmiathi. 2013. Sektor Informal,Pengangguran dan Kemiskinan di Provinsi Bali Tahun 2004 – 2012. JurusanEkonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi Universitas Udayana.

Parmonangan, Ahmad. 2013. Pemulung dan Kontribusinya pada PenyelamatanLingkungan. Tersedia di: http://analisadaily.com/news/48989/pemulung-dan-kontribusinya-pada-penyelamatan-lingkungan [diunduh: 22 November 2013].

Paul, Johannes G., Joan Arce-Jaque, Neil Ravena, Salome P. Villamor. 2013.Integration of the informal sector into municipal solid waste management inthe Philippines – Wht does it need?. Journal of Waste Management, 32,p:2018-2028.

Patwary, Masum A. William Thomas O’Hare, M.H. Sarker. An Illicit economy:Scavenging and Recycling Of Medical Waste. Journal of EnvironmentalManagement, 92, p:2900-2906.

Priyono, Edy. 2002. Situasi Ketenagakerjaan Indonesia dan Tinjauan Kritis TerhadapKebijakan Upah Minimum. Jurnal Analisis Sosial, Vol.7 No.1.

Purnomo. Didit. 2009. Fenomena Migrasi Tenaga Kerja Dan Perannya BagiPembangunan Daerah Asal:Studi Empiris Di Kabupaten Wonogiri. JurnalEkonomi Pembangunan Vol.10 No.1,;84-102.

Rahajuni, Dijan., Endang Sri Gunawati & Irma Suryahani. 2009. Kontribusi BesarPendapatan Wanita Pemulung Terhadap Pendapatan Keluarga (Studi Kasuspada Wanita Pemulung di Tempat Pembuangan Akhir Gunung TugelKabupaten Banyumas). Eko-Regional, Vol.4 No.2 :105-110.

Rockson, George N.K., Francis Kemausuor, Raymond Seassey, & Ernest Yanful.2013. Activities of scavengers and itinerant buyers in Greater Accra, Ghana.Jurnal of Habitat International, 39, p:148-155.

88

Rustariyuni, Surya Dewi. 2013. Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Minat MigranMelakukan Mob Ilitas Non Permanen Ke Kota Denpasar. Piramida Vol.IXNo.2,:95-104.

Salim, Suparti Amir. 2013. Ikatan Peneliti Lingkungan Binaan Indonesia. KampungEkologis Pemulung di Rancamanyar. Tersedia di:http://iplbi.or.id/2013/03/kampung-ekologis-pemulung-di-rancamanyar/.[diunduh: 22 November 2013].

Samuelson, Paul A. & William D. Nordhaus. 2002. Makro Ekonomi. Edisi 12 jilid 2.Jakarta : Erlangga.

Sangadji, Etta Mamang dan Sopiah 2010. Metodelogi Penelitian – PendekatanPraktis dalam Penelitian. Yogyakarta: Andi.

Santi, Niya Pradnya. 2012. Hubungan Karakteristik Sosial Demografi Konsumendengan Respon Terhadap Stimuli Komunikasi Pemasaran (ProdukBancassurance AIA-BCA). E-jurnal Universitas Udayana.

Sasana, Hadi. 2009. Peran Desentralisai Fiskal. Jurnal Ekonomi PembangunanVol.10 No.1,:103-124.

Seftiani, Sari. 2010. Kontribusi Migran Terhadap Pertumbuhan Sektor Informal diPerkotaan (Kasus di Jakarta Selatan). Piramida, Vol. VI No.2,:49-55.

Setiawan, Satrio Adi. 2010. “Pengaruh Umur, Pendidikan, Pendapatan, PengalamanKerja Dan Jenis Kelamin Terhadap Lama Mencari Kerja Bagi Tenaga KerjaTerdidik Di Kota Magelang” (Skripsi). Semarang: Universitas Diponogoro.

Subekti. 2013. Ini Rencana Ahok Soal Menggaji Pemulung. Tersedia di:http://www.tempo.co/read/news/2013/04/07/231471674/Ini-Rencana-Ahok-Soal-Menggaji-Pemulung. [diunduh: 8 Maret 2013].

Sukirno, Sadono. 2004. Makroekonomi Teori Pengantar. Jakarta: PT. Raja GrafindoPersada.

_____________. 2008. Mikro Ekonomi Teori Pengantar. Jakarta: PT. Raja GrafindoPersada.

Sulistiawati, Rini. 2012. Pengaruh Upah Minimum Terhadap Penyerapan TenagaKerja dan Kesejahteraan Masyarakat di Provinsi di Indonesia. Jurnal EKSOSVol.8 No.3,:195-211.

89

Suparmoko, M. 2000. Ekonomi dan Pembangunan. Yogyakarta: Liberty.

Supartono, Khusnul Ashar dan Mochamad Affandi. 2011. Analisis Pengaruh VariabelSosial Ekonomi Masyarakat Urban Terhadap Kemandirian Ekonomi DitinjauDari Aspek Keuangan, Energi, dan Pangan Di Kecamatan SingosariKabupaten Malang. Jurnal of Indonesian Applied Economics, Vol.5 No.1,:44-56 .

Sutardji. 2009. Karakteristik Demografi dan Sosial Ekonomi Pemulung. JurnalGeografi Vol.6 No.2,:121-132.

Suyana Utama, Made. 2014. Modul Metode Kuantitatif. Denpasar: Program MIEFakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Udayana.

Taufik, Indra. 2013. Persepsi Masyarakat Terhadap Pemulung di Pemukiman TPAKelurahan Bukit Pinang Kecamatan Samarinda Ulu. E-Journal SosiologiKonsentrasi, Vol.1 No.4,:85-95.

Tirtawan, Nyoman. 2014. “Perda Pegelolaan Sampah Jadi “Sampah””. Bali Post, 25September, hal: 9.

Todaro, Michael P. 2000. Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga, buku I, EdisiKedelapan. (Haris Munandar). Jakarta: Erlangga.

Todaro. MP., dan Stephen C. Smith. 2003. Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga,Jilid I, Edisi Kedelapan. Jakarta: Erlangga.

Widodo, Tri. 2005. Peran Sektor Informal Terhadap Perekonomian Daerah: Teoridan Aplikasi. Diskusi yang digelar Pusat Studi Ekonomi dan Kebijakan Publik(PSEKP) pada hari Selasa 7 Maret 2005.

Widyatuti, Astrianan. 2012. Analisis Hubungan Antara Produktivitas ekerja danTingkat Pendidikan Pekerja Terhadap Kesejahteraan Keluarga di JawaTengah Tahun 2009. Economics Development Analysis Journal, 1 (1),p:1-11.

Yustisa, Made P W. 2011. “Marginalisasi Wanita Bali dalam Pembangunan EkonomiKeluarga (Studi Kasus pada Pedagang Wanita di Pasar Sanglah Kelurahan

90

Dauh Puri Klod Kecamatan Denpasar Barat)”. (Skripsi) . Denpasar:Universitas Udayana.

91

Lampiran 1

KUESIONER PENELITIAN

ANALISIS PENGARUH FAKTOR SOSIAL DEMOGRAFI DAN AKTIVITASEKONOMI TERHADAP KESEJAHTERAAN KELUARGA PEMULUNG

DI KOTA DENPASAR

Dengan hormat,

Bersama ini saya,

Nama : Made Yustisa Putri Wiyatna

Mahasiswa : Magister Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi & Bisnis UNUD

Program : S2 Ilmu Ekonomi

NIM : 1191462002

Sedang melakukan penelitian mengenai Analisis Pengaruh Faktor Sosial Demografi

dan Aktivitas Ekonomi Terhadap Kesejahteraan Keluarga Pemulung Di Kota Denpasar.

Terkait dengan hal tersebut, saya sangat mengharapkan bantuan dari Bapak/Ibu/Saudara/I

untuk bersedia mengisi kuesioner ini dengan sebenar-benarnya guna hasil penelitian yang

sesuai.

Atas kesediaan dan jawaban dari Bapak/Ibu/Saudara/I, saya ucapkan terima kasih.

92

Berikan jawaban yang sebenarnya atas pertanyaan dibawah ini dengan mengisi titik-titik atau melingkari jawaban yang telah tersedia.

No.

Identitas Responden

1. Nama : ………………………………………2. Alamat : ………………………………………3. Jenis Kelamin : ………………………………………

a. Laki-laki b. Perempuan4. Umur : ……………. Tahun5. Pendidikan

a. Tidak sekolah d. Tamat SMPb. Tidak Tamat Sekolah e. Tamat SMAc. Tamat SD f. Lainnya, sebutkan ……………...

6. Agamaa. Islam d. Protestanb. Hindu e. Katolikc. Budha f. Lainnya, ……………

7. Daerah Asal : …………………….8. Lama Menjadi Migran : ………………..Tahun9. Lama menekuni profesi pemulung di daerah migran:………………….Tahun.10. Terakhir pulang ke daerah asal :…………………..11. Berapa lama pulang :…………………..12. Status Perkawinan

a. Belum Kawin b. Cerai Matic. Kawin d. Cerai Hidup

13. Lama Menikah : ………Tahun14. Jumlah anak : …….. Orang15. Jumlah anak yang ditanggung :……….Orang16. Umur anak terakhir : ………Tahun

17. Dimanakah biasanya Bapak/Ibu mendapatkan sampah daur ulang?a. TPA b. Perumahanc. TPS d. Jalan Raya

e. Lainnya,…………………18. Berapa jam Bapak/Ibu memulung dalam satu hari? : ………………….Jam/hari

19. Berapa hari Bapak/Ibu memulung dalam satu minggu? :………………Hari/minggu

20. Seberapa jauh Bapak/Ibu menempuh perjalanan untuk mengumpulkan sampah daur

ulang? :………………….Km/minggu

93

21. Berapa banyak jumlah sampah daur ulang yang dapat dikumpulkan dalam satu

minggu?...............Kg/minggu.

22. Jenis sampah daur ulang apa yang lebih sering Bapak/Ibu kumpulkan? ………………23. Berapa jumlah modal yang dibutuhkan untuk memulung?

:…………………Rp/minggu24. Berapa rata-rata jumlah keuntungan yang didapat dari penjualan sampah daur ulang

kepada agen? Rp……………25. Berapa rata-rata pendapatan Bapak/Ibu per minggu? Rp…………26. Berapa rata-rata pendapatan Bapak/Ibu/Anak per minggu? Rp…………

Jumlah rata-rata pendapatan kotor/bulan Rp .........................

PERSEPSI RESPONDEN TERHADAP PENINGKATAN DERAJAT KEAMANAN

1. Apakah Bapak/Ibu pernah mendapatkan perlakuan tidak baik saat bekerja?a.Ya b. Tidak

2. Jika “ya” profesi/kalangan apa yang berperilaku tersebutSebutkan ……………………………………….

3. Apakah Bapak/Ibu pernah ditertibkan oleh petugas keamanan?a.Pernah b. Tidak

4. Jika “Pernah”, berapa kali Bapak/Ibu ditertibkan?Sebutkan…………………………………..

PERSEPSI RESPONDEN TERHADAP PENINGKATAN DERAJAT KESEHATAN

No Pernyataan Sangatsetuju Setuju Ragu-

raguTidakSetuju

Sangattidaksetuju

1 saya merasa aman dalam melaksanakanpekerjaan

2 Saya merasa nyaman menjalankanprofesi saya saat ini

3 Saya merasa nyaman di lingkungantempat saya bekerja

4 Saya merasa nyaman di lingkungantempat saya tinggal

No Pernyataan Sangatsetuju Setuju Ragu-

raguTidakSetuju

Sangattidaksetuju

1 Kondisi lingkungan tempat sayatinggal adalah sehat

2 Sanitasi tempat saya tinggal memadai

3 Saya sadar pentingnya menjagakesehatan diri

4 Saya merasa sehat secara fisik

94

1. Apakah Bapak/Ibu sering sakit?a. Ya b. Tidak

2. Jika ‘Ya” apa keluhan kesehatan yang paling sering dirasakanSebutkan ………………………………………………………………..

3. Jika “Ya” siapakah yang membantu untuk biaya pengobatan

Sebutkan, ……………………………………………………….

95

Lampiran 2Karakteristik Pemulung di Kota Denpasar

No Nama Responden Alamat Jeniskelamin Umur Status

perkawinan Pendidikan Daerah asal

1 Imam kusuma bangsa L 36 Kawin 3 Bondowoso2 Sugianto bungtomo L 30 Kawin 6 Jember3 Umiyati pondok indah P 45 Kawin 0 Jember4 Syarifudin wibisana L 33 Kawin 12 Probolinggo5 Nasiudin lumintang L 70 Kawin 5 Jember6 Pakyani bungtomo L 50 Kawin 9 Jember7 Riko cok agung tresna L 27 Kawin 9 Jember8 Hayu Puspitasari tukad buaji P 30 Kawin 6 Singaraja9 Ketut Rai hayam wuruk L 70 Kawin 9 Karangasem10 Joni kusuma bangsa L 41 Kawin 6 Situbondo11 Agus sedap malam L 30 Kawin 0 Probolinggo12 Jun antasura L 45 Kawin 5 Jember13 Imam penatih L 51 Kawin 9 Jember14 Made Lasmini gatsu P 46 Kawin 9 Denpasar15 Rendi bedahulu L 36 Kawin 6 Ciamis16 Haput bedahulu P 50 Kawin 12 Jember17 Ridwan gatsu L 19 Belum Kawin 0 Lumajang18 Rendi bedahulu L 54 Kawin 9 Bondowoso19 Roni cok agung tresna L 53 Kawin 9 Jember20 Mol penatih L 32 Kawin 6 madura21 Yudi yang batu L 40 Kawin 5 Bondowoso22 Nur antasura P 35 Kawin 3 situbondo23 Budiono penatih L 40 Kawin 6 Jember24 Mohidin antasura L 52 Kawin 4 Situbondo

96

25 Hadi penatih L 37 Kawin 6 Jember26 Beni sedap malam L 40 Kawin 5 Lumajang27 PakNur antasura L 32 Kawin 0 Jember28 Subur mahendradata L 69 Kawin 5 Tanggerang29 Marsiu merpati L 70 Cerai Mati 9 Lamongan30 Mimin merpati L 45 Kawin 9 Banyuwangi31 Armani resimuka barat P 35 Kawin 6 Bondowoso32 Anis bungtomo L 30 Cerai Hidup 6 Kupang33 Sugeng bedahulu L 53 Kawin 9 Jember34 Alim wibisana L 65 Cerai Hidup 9 Bondowoso35 Aini bungtomo P 40 Kawin 5 Situbondo36 Basuki bedahulu L 50 Kawin 12 Lumajang37 Hamid merpati L 45 Kawin 5 Banyuwangi38 Ahmad merpati L 38 Kawin 6 Banyuwangi39 Aden mahendradata L 52 Kawin 3 Lamongan40 Nengah nangka L 45 kawin 3 Karangasem41 Leman bedahulu L 60 Kawin 9 Malang42 Yasa nangka L 50 Kawin 12 Karangasem43 Saidin bedahulu L 50 Kawin 12 Jember44 Yudi bedahulu L 33 Kawin 9 Banyuwangi45 Topan bedahulu L 37 Kawin 5 Jember46 Yamin bedahulu L 35 Kawin 4 Jember47 Sadin cok agung tresna L 36 Kawin 6 Situbondo48 Hasim cok agung tresna L 55 Kawin 9 Bondowoso49 Puspa antasura P 43 Kawin 9 Denpasar50 Yudi cok agung tresna L 30 Kawin 9 Jember51 Udin cok agung tresna L 35 Kawin 6 Situbondo52 Inun merpati P 50 Cerai Mati 2 Malang

97

53 Sudi kusuma bangsa L 37 Kawin 3 Bondowoso54 Hasan pidada L 38 Kawin 6 Jember55 Yanti bungtomo P 37 Kawin 0 Jember56 Lasmana wibisana L 44 Kawin 3 Probolinggo57 Yanto lumintang L 60 Kawin 0 Lumajang58 Yono kusuma bangsa L 40 Kawin 6 Malang59 Anas sedap malam L 51 Kawin 0 Jember60 Dibio sedap malam L 29 Kawin 6 Bondowoso61 Bambang sedap malam L 35 Kawin 9 Banyuwangi62 Sahdi cok agung tresna L 40 Kawin 4 Madura63 Panji yang batu L 49 Kawin 12 Jember64 Samsul mahendradata L 51 Kawin 9 Situbondo65 Adi bajataki L 45 Kawin 4 Jember66 Heru bajataki L 53 Kawin 9 Jember67 Hendri sesetan L 31 Kawin 3 Ciamis68 Mujiono pidada L 51 Kawin 5 Bondowoso69 Minah yang batu P 42 Kawin 2 Banyuwangi70 Yatno cok agung tresna L 38 Kawin 6 Situbondo71 Joko bajataki L 27 Kawin 4 Bondowoso72 Mahmudin merpati L 28 Kawin 6 Situbondo73 Aimin semilajati L 40 Kawin 9 Banyuwangi74 Waluyo semilajati L 48 Kawin 9 Jember75 Basuki semilajati L 46 Kawin 0 Bondowoso76 Hariyadi semilajati L 47 Kawin 9 Jember77 Sumanto semilajati L 36 Kawin 0 Jember78 Ika antasura P 34 Kawin 4 Jember79 Lia antasura P 27 Kawin 3 Bondowoso80 Kadek antasura P 26 Kawin 0 Karangasem

98

81 Zidan sedap malam L 37 Kawin 6 Jember82 Mulyo sesetan L 42 Kawin 5 Jember83 Siti Rukaya bedahulu P 32 Kawin 0 Jember84 Budi bungtomo L 46 Kawin 6 Ciamis85 Warto sedap malam L 37 Kawin 5 Malang86 Nasrun a yani L 51 Kawin 2 Situbondo87 Burhanudin mahendradata L 48 Kawin 0 Probolinggo88 Murti merpati L 49 Kawin 6 Jember89 Helmi merpati L 21 Kawin 9 Jember90 Walyo pondok indah L 50 Kawin 9 Lumajang91 Priyono wibisana L 57 Kawin 9 Jember92 Luh De pesanggaran L 30 Kawin 0 Denpasar93 Sukirman bungtomo L 48 Kawin 12 Lamongan94 Erik sesetan L 29 Kawin 5 Bondowoso95 Sigit bajataki L 51 Kawin 6 Banyuwangi96 Sugeng Gn Catur L 46 Kawin 12 Jember97 Ening bungtomo P 43 Kawin 9 Jember98 Purwanto bedahulu L 48 Kawin 12 Jember99 Soleh bungtomo L 49 Kawin 3 Jember100 Raka bungtomo P 49 Kawin 12 Banyuwangi

99

Lampiran 3Tabulasi Data Responden

No Pendidikan(X1.1)

Umur(X1.2)

Lamamenjadimigran(X1.3)

Lamamenikah

(X1.4)

Jumlahanak

(X1.5)

JamKerja(X2.1)

JumlahModal(X2.2)

NilaiSampah(X2.3)

JarakTempuh(X2.4)

Pendapatan(Y1.1)

Keamanan(Y1.2)

Kesehatan(Y1.3)

1 2 3 2 2 3 3 1 2 2 1 5 4

2 3 2 1 2 3 4 2 4 4 2 4 5

3 1 4 3 4 5 5 5 5 4 1 3 2

4 5 3 1 3 2 2 3 2 2 3 1 5

5 2 5 4 5 1 4 3 5 5 4 5 5

6 4 4 5 5 4 5 4 5 2 4 4 5

7 4 2 1 1 2 2 2 2 2 2 3 1

8 3 2 3 3 5 4 5 4 5 4 5 4

9 4 5 4 5 5 4 5 4 5 4 5 4

10 3 4 3 4 3 5 3 5 4 2 3 5

11 1 2 1 1 3 4 3 5 5 2 1 3

12 2 4 1 4 3 3 3 3 2 3 5 3

13 4 5 5 4 4 5 4 5 4 5 5 5

14 4 4 4 4 2 1 1 2 1 1 2 2

15 3 3 2 2 3 3 2 5 5 5 5 5

16 5 4 5 4 5 4 5 5 4 5 4 5

17 1 1 2 1 1 2 1 2 1 1 2 1

18 4 5 4 5 4 5 5 5 4 5 4 5

19 4 5 4 4 3 5 4 5 4 5 4 5

100

20 3 3 1 1 2 2 1 2 3 1 2 4

21 2 3 1 3 3 3 1 3 5 2 5 5

22 2 3 2 2 3 2 1 1 2 1 1 4

23 3 3 3 4 4 4 5 5 4 4 5 5

24 2 5 4 4 5 4 1 2 5 4 4 5

25 3 3 2 3 2 3 1 2 4 2 5 4

26 2 3 1 3 3 3 1 1 4 1 5 2

27 1 3 3 3 3 2 1 2 4 2 4 4

28 2 5 2 3 2 2 1 2 2 1 3 3

29 4 5 4 5 4 5 5 4 4 5 4 5

30 4 4 5 4 3 5 5 4 4 4 5 4

31 3 3 1 4 2 3 1 1 2 1 2 2

32 3 2 1 3 2 4 1 5 1 2 4 4

33 4 5 5 4 3 5 5 4 4 4 5 5

34 4 5 4 4 5 5 4 4 5 2 5 3

35 2 3 2 3 3 3 4 5 5 3 4 1

36 5 4 5 4 4 5 4 4 4 4 5 5

37 2 4 3 3 3 3 4 5 4 4 4 4

38 3 3 2 2 2 2 1 1 2 1 5 4

39 2 5 3 3 4 2 1 2 3 2 5 1

40 2 4 5 4 5 5 4 4 5 1 5 5

41 4 5 5 4 4 4 4 4 5 4 5 4

42 5 4 5 4 3 5 3 5 4 5 5 4

43 5 4 5 4 4 5 5 4 5 5 5 4

44 4 3 2 1 5 4 5 4 5 4 5 4

101

45 2 3 1 1 2 3 3 3 2 3 5 4

46 2 3 1 5 3 3 1 2 5 2 1 2

47 3 3 1 1 3 3 2 2 5 1 2 3

48 4 5 5 4 4 5 5 4 4 5 5 4

49 4 4 5 4 4 4 5 1 5 4 5 5

50 4 2 1 1 3 3 1 5 4 2 4 5

51 3 3 1 3 3 3 3 3 5 3 5 4

52 2 4 3 4 4 5 4 4 4 1 5 1

53 2 3 2 2 3 4 1 3 5 1 5 4

54 3 3 1 2 2 3 3 3 3 2 5 3

55 1 3 1 2 3 2 1 2 2 1 3 4

56 2 4 2 4 2 3 3 5 3 2 5 4

57 1 5 4 4 4 5 4 4 5 3 5 1

58 3 3 3 3 3 2 3 5 4 3 3 2

59 1 5 2 2 2 2 1 2 2 1 5 1

60 3 2 1 1 2 3 2 3 4 2 2 3

61 4 3 1 2 3 3 2 5 3 2 5 4

62 2 3 1 3 3 3 1 3 5 1 5 5

63 5 4 4 5 4 4 5 4 4 5 5 4

64 4 5 4 4 2 3 2 2 3 4 5 5

65 2 4 1 3 3 3 4 3 4 3 3 4

66 4 5 4 5 3 5 5 4 4 4 5 4

67 2 3 1 1 2 3 5 5 5 4 5 3

68 2 5 3 4 4 3 3 5 5 2 4 2

69 2 4 3 3 2 3 1 2 2 1 5 3

102

70 3 3 2 2 3 3 3 4 4 2 5 4

71 2 2 1 1 2 4 3 4 5 2 4 1

72 3 2 1 2 3 3 1 3 4 3 3 3

73 4 3 3 3 5 4 3 4 5 4 5 5

74 4 4 5 4 5 4 5 5 3 1 3 3

75 1 4 1 4 2 3 2 4 5 2 5 4

76 4 4 1 4 3 4 2 3 3 2 5 2

77 1 3 1 2 3 3 3 3 4 2 3 4

78 2 3 1 3 3 4 1 1 5 1 2 3

79 2 2 1 2 3 5 2 2 4 1 2 3

80 1 2 2 2 3 2 1 1 2 1 3 4

81 3 3 1 3 2 4 3 5 5 3 4 3

82 2 4 2 3 4 4 2 4 5 2 5 4

83 1 3 1 3 3 3 1 2 3 1 3 1

84 3 4 2 4 3 3 1 3 4 2 5 4

85 2 3 1 3 3 4 2 3 5 1 1 3

86 2 5 3 4 2 3 1 2 3 3 5 4

87 1 4 1 4 5 5 4 5 4 5 5 4

88 3 4 2 4 3 4 1 3 3 2 3 3

89 4 2 1 1 2 3 1 2 3 3 5 4

90 4 4 5 5 5 4 5 5 5 2 3 1

91 4 5 4 4 2 2 1 2 3 5 4 5

92 1 2 1 2 3 2 1 2 2 1 2 5

93 5 4 5 4 3 3 4 5 4 4 4 5

94 2 2 1 1 2 3 4 2 5 4 5 4

103

95 3 5 2 4 3 5 4 2 4 3 5 3

96 5 4 5 4 5 4 5 5 4 5 5 4

97 4 4 5 4 3 2 1 1 3 5 4 5

98 5 4 4 5 3 5 4 5 5 4 4 5

99 2 4 5 5 3 4 5 5 5 4 5 5

100 5 4 4 5 3 4 5 4 5 4 5 5

104

Lampiran 3Tabulasi Data Responden

No Pendidikan(X1.1)

Umur(X1.2)

Lamamenjadimigran(X1.3)

Lamamenikah(X1.4)

Jumlahanak

(X1.5)

JamKerja(X2.1)

JumlahModal(X2.2)

NilaiSampah(X2.3)

JarakTempuh(X2.4)

Pendapatan(Y1.1)

Keamanan(Y1.2)

Kesehatan(Y1.3)

1 3 36 10 10 2 56 70 175 35 280 SS S2 6 30 5 8 2 77 700 350 70 560 S SS3 0 45 14 25 5 91 2050 700 70 350 R TS4 12 33 1 14 1 30 1500 200 30 1200 STS STS5 5 70 23 43 0 70 1400 700 175 1550 SS SS6 9 50 31 31 3 82 1750 420 30 1550 S SS7 9 27 5 1 1 24 700 150 30 550 R STS8 6 30 13 14 4 70 2050 350 90 1600 SS S9 9 70 21 43 4 77 2100 350 90 1600 SS TS

10 6 41 13 22 2 82 1100 930 70 950 R SS11 0 30 5 5 2 70 1400 700 105 700 STS R12 5 45 2 23 2 56 1400 230 35 1150 SS R13 9 51 32 25 3 82 1550 650 70 2050 SS SS14 9 46 24 24 1 9 0 150 6 100 TS TS15 6 36 7 6 2 49 700 800 105 2200 SS SS16 12 50 31 30 4 77 2050 550 70 2050 S SS17 0 19 6 0 0 28 70 150 7 150 TS STS18 9 54 23 32 3 82 2050 500 70 2100 SS SS19 9 53 25 27 2 91 1550 500 70 2100 SS SS20 6 32 3 4 1 28 350 140 55 490 TS S21 5 40 3 18 2 60 300 240 90 510 SS SS

105

22 3 35 7 10 2 21 0 70 21 100 STS S23 6 40 12 21 3 77 2050 700 70 1600 SS SS24 4 52 23 30 4 77 350 175 105 1700 S SS25 6 37 10 16 1 42 450 150 72 600 SS S26 5 40 5 17 2 42 210 100 70 420 SS TS27 0 32 12 12 2 36 450 200 72 900 S S28 5 69 9 20 1 24 60 120 24 240 R R29 9 70 30 50 3 82 2050 400 65 2050 S SS30 9 45 31 24 2 84 2050 350 63 1800 SS S31 6 35 5 22 1 56 70 100 21 200 TS TS32 6 30 1 12 1 63 105 700 14 700 S S33 9 53 31 33 2 82 2050 350 77 1750 SS SS34 9 65 27 30 4 82 2050 350 85 700 SS R35 5 40 7 20 2 42 1750 450 105 1120 S STS36 12 50 35 31 3 82 2050 360 75 1600 SS SS37 5 45 15 20 2 42 2100 450 70 1800 S S38 6 38 8 10 1 35 350 100 35 490 SS S39 3 52 17 20 3 28 210 150 56 560 SS STS40 3 45 34 24 4 82 1600 320 90 210 SS SS41 9 60 32 29 3 63 1550 350 85 1600 SS S42 12 50 32 25 2 82 1050 500 70 2050 SS S43 12 50 31 32 3 82 2050 350 140 2100 SS S44 9 33 8 3 4 77 2100 400 84 1800 SS S45 5 37 5 4 1 56 1050 300 30 1050 SS S46 4 35 4 31 2 49 350 200 105 560 STS TS47 6 36 3 5 2 56 700 150 105 490 TS R48 9 55 33 30 3 82 2050 310 61 2050 SS S49 9 43 31 23 3 77 2100 100 82 1800 SS SS

106

50 9 30 5 5 2 49 140 700 70 700 TS SS51 6 35 5 11 2 49 1400 250 84 1050 SS S52 2 50 20 30 3 82 1600 340 68 300 SS STS53 3 37 9 10 2 70 350 250 105 490 SS S54 6 38 5 8 1 60 1200 300 48 600 SS R55 0 37 4 9 2 36 300 200 30 300 R S56 3 44 8 24 1 42 1200 700 60 900 SS S57 0 60 23 30 3 82 1550 340 105 1100 SS STS58 6 40 13 20 2 35 1050 700 70 1150 R TS59 0 51 9 10 1 24 280 120 30 250 SS STS60 6 29 5 2 1 42 840 250 70 560 TS R61 9 35 3 7 2 48 600 500 54 600 SS S62 4 40 3 17 2 48 300 300 96 500 SS SS63 12 49 21 31 3 63 2050 350 70 2100 SS S64 9 51 22 25 1 49 525 200 56 1600 SS SS65 4 45 3 20 2 56 1750 300 63 1400 R S66 9 53 22 32 2 82 2100 400 70 1800 SS S67 3 31 3 4 1 49 2100 600 91 2000 SS R68 5 51 20 30 3 56 1050 500 140 840 S TS69 2 42 12 20 1 42 70 200 21 250 SS R70 6 38 7 8 2 42 1050 400 70 840 SS S71 4 27 2 3 1 70 1050 400 126 800 S STS72 6 28 1 6 2 54 360 300 72 1100 R R73 9 40 16 20 4 63 1050 400 84 1800 SS SS74 9 48 31 23 4 63 2100 500 56 320 R R75 0 46 5 25 1 54 600 350 108 720 STS S76 9 47 2 25 2 63 700 300 56 650 SS TS77 0 36 4 8 2 56 1050 300 70 770 R S

107

78 4 34 1 18 2 70 490 100 140 300 TS R79 3 27 2 7 2 84 560 120 70 300 TS R80 0 26 8 8 2 21 0 50 35 200 R S81 6 37 4 12 1 63 1050 600 126 1500 S R82 5 42 6 13 3 63 560 400 105 840 SS S83 0 32 2 15 2 42 210 200 56 280 R STS84 6 46 6 23 2 49 280 300 77 800 SS S85 5 37 2 14 2 63 700 300 105 500 STS R86 2 51 20 30 1 42 280 150 56 1000 SS S87 0 48 4 25 4 82 1550 450 70 2050 SS S88 6 49 7 27 2 63 350 275 42 840 R R89 9 21 1 2 1 42 210 200 49 1200 SS TS90 9 50 31 31 4 63 2100 600 84 840 R STS91 9 57 21 27 1 35 0 150 56 2050 S SS92 0 30 0 10 2 36 0 180 36 360 TS SS93 12 48 31 21 2 49 1550 410 70 1500 S SS94 5 29 3 3 1 49 1600 200 105 1500 SS S95 6 51 8 25 2 82 1550 150 70 1050 SS R96 12 46 31 27 4 77 2500 700 70 2100 SS S97 9 43 31 21 2 28 0 100 56 2200 S SS98 12 48 22 31 2 82 1600 420 120 1700 S SS99 3 49 31 31 2 63 2100 600 140 1600 SS SS

100 12 49 21 31 2 63 2050 350 98 1550 SS SS

108

Lampiran 3OUTER-LOADING BOOTSTRAPPING

x11 x12 x13 x14 x15 x21 x22 x23 x24 y11 y12 y13Sample 0 0,4578 0,7556 0,8979 0,8256 0,6922 0,8883 0,8593 0,8203 0,5868 0,9321 0,7007 0,6987Sample 1 0,7835 0,4818 0,8591 0,7286 0,6438 0,7454 0,9003 0,8748 0,8003 0,9348 0,7144 0,68Sample 2 0,6961 0,6853 0,93 0,8422 0,6654 0,8852 0,8707 0,7729 0,5412 0,9341 0,7026 0,7543Sample 3 0,7062 0,7558 0,9112 0,8175 0,5635 0,8194 0,8734 0,618 0,6499 0,9218 0,7765 0,4963Sample 4 0,5769 0,8203 0,9252 0,8944 0,6906 0,8354 0,9121 0,8247 0,5791 0,909 0,8052 0,4502Sample 5 0,5768 0,6766 0,8929 0,7642 0,6996 0,8431 0,8732 0,7433 0,6055 0,902 0,6396 0,7427Sample 6 0,5979 0,8349 0,9135 0,8611 0,5837 0,8092 0,8945 0,8002 0,5867 0,9016 0,7619 0,7047Sample 7 0,6478 0,7379 0,9289 0,737 0,6317 0,831 0,9089 0,8016 0,3626 0,914 0,6392 0,6906Sample 8 0,5083 0,8117 0,8617 0,9064 0,7006 0,9052 0,8998 0,9007 0,7205 0,9081 0,6869 0,5608Sample 9 0,5862 0,8212 0,8751 0,853 0,6827 0,8597 0,8829 0,8461 0,7266 0,8865 0,7866 0,7277

Sample 10 0,6983 0,6947 0,8803 0,7649 0,5807 0,9077 0,9151 0,9117 0,6519 0,8911 0,7184 0,7803Sample 11 0,6545 0,6851 0,9036 0,784 0,5664 0,8482 0,9048 0,8395 0,7103 0,9138 0,5827 0,8025Sample 12 0,7604 0,8097 0,8842 0,8528 0,6694 0,8618 0,9 0,7929 0,6582 0,9209 0,8442 0,6976Sample 13 0,6445 0,7801 0,9084 0,8557 0,5639 0,8804 0,8873 0,7123 0,4984 0,9239 0,6843 0,6475Sample 14 0,5688 0,7259 0,8478 0,883 0,7367 0,8305 0,8691 0,8009 0,6751 0,9201 0,6432 0,6936Sample 15 0,6341 0,7024 0,9164 0,6696 0,6488 0,8416 0,9001 0,795 0,5004 0,8898 0,7898 0,7325Sample 16 0,7744 0,7651 0,9249 0,8035 0,7128 0,8679 0,8897 0,8694 0,6284 0,9492 0,6261 0,7214Sample 17 0,7543 0,8071 0,922 0,8185 0,586 0,8727 0,8935 0,8232 0,6079 0,8845 0,7405 0,6406Sample 18 0,5582 0,8616 0,912 0,8877 0,4063 0,8694 0,9039 0,8609 0,5865 0,8933 0,6993 0,6351Sample 19 0,6898 0,7473 0,9164 0,7758 0,4405 0,8867 0,9384 0,5903 0,2643 0,8598 0,6448 0,5739Sample 20 0,3953 0,7675 0,929 0,882 0,6404 0,8084 0,8733 0,8372 0,6065 0,8926 0,7752 0,4897Sample 21 0,7129 0,8183 0,8438 0,8289 0,5409 0,8714 0,9018 0,8585 0,6062 0,9037 0,7502 0,6732

109

Sample 22 0,722 0,8235 0,8232 0,8412 0,6627 0,8664 0,891 0,7875 0,7132 0,8758 0,7286 0,7595Sample 23 0,5634 0,8166 0,9161 0,8178 0,6801 0,8081 0,8596 0,6941 0,7183 0,8599 0,7641 0,6187Sample 24 0,6836 0,7055 0,8959 0,8333 0,571 0,8347 0,9121 0,878 0,7843 0,8816 0,6702 0,5993Sample 25 0,6648 0,8047 0,8875 0,9054 0,5654 0,8893 0,9223 0,8969 0,6084 0,9226 0,7201 0,646Sample 26 0,5491 0,7246 0,871 0,7953 0,5773 0,8274 0,8729 0,8285 0,7542 0,8935 0,7741 0,7272Sample 27 0,5981 0,7277 0,9267 0,8706 0,6361 0,8693 0,9051 0,8506 0,6199 0,9043 0,7772 0,7492Sample 28 0,5596 0,8443 0,8962 0,8949 0,6268 0,8593 0,8608 0,8272 0,7379 0,8988 0,8221 0,6249Sample 29 0,6965 0,857 0,9106 0,8819 0,6864 0,8419 0,8925 0,8537 0,695 0,8916 0,7358 0,7736Sample 30 0,5643 0,8398 0,904 0,8898 0,5736 0,9148 0,8671 0,8556 0,6818 0,8988 0,7276 0,5458Sample 31 0,5852 0,7648 0,9166 0,8811 0,5789 0,8213 0,9087 0,775 0,6799 0,9123 0,8012 0,5477Sample 32 0,5893 0,7845 0,9197 0,8218 0,6157 0,8497 0,8916 0,6591 0,5535 0,9012 0,7247 0,6834Sample 33 0,7594 0,7935 0,9087 0,8591 0,6543 0,8577 0,8876 0,8293 0,6282 0,9053 0,7458 0,6768Sample 34 0,6137 0,7954 0,9054 0,8667 0,6627 0,8526 0,8783 0,7591 0,6962 0,9234 0,6961 0,685Sample 35 0,5565 0,6859 0,8679 0,758 0,6546 0,8463 0,8778 0,793 0,7941 0,825 0,7751 0,6922Sample 36 0,7395 0,6692 0,9109 0,8264 0,5146 0,8896 0,8731 0,8234 0,6876 0,9355 0,6306 0,7422Sample 37 0,5799 0,7378 0,9291 0,8332 0,5848 0,8442 0,9023 0,8136 0,4724 0,9244 0,59 0,6437Sample 38 0,5331 0,6978 0,9007 0,7316 0,6819 0,8789 0,8834 0,8133 0,7191 0,8926 0,6872 0,4673Sample 39 0,6418 0,7793 0,886 0,8468 0,6311 0,8653 0,8996 0,7695 0,5627 0,9077 0,7832 0,7029Sample 40 0,6492 0,6765 0,9065 0,7543 0,711 0,8422 0,9007 0,7914 0,7142 0,9078 0,7635 0,6921Sample 41 0,4669 0,7963 0,9355 0,8194 0,6412 0,869 0,8714 0,8149 0,7827 0,9157 0,8519 0,5625Sample 42 0,4851 0,7666 0,9275 0,8643 0,6782 0,8359 0,8857 0,8167 0,655 0,881 0,7333 0,5287Sample 43 0,6865 0,6677 0,9043 0,8155 0,6322 0,8354 0,8809 0,8323 0,6514 0,9101 0,6189 0,7609Sample 44 0,733 0,7463 0,9052 0,7852 0,7169 0,8545 0,9068 0,8462 0,7857 0,9226 0,6739 0,773Sample 45 0,6541 0,779 0,9198 0,9115 0,5489 0,8784 0,8835 0,8071 0,7539 0,8998 0,6362 0,6331Sample 46 0,5522 0,7963 0,8396 0,864 0,758 0,8475 0,8936 0,8047 0,7373 0,8913 0,7669 0,5871Sample 47 0,4839 0,7888 0,9046 0,843 0,7226 0,8478 0,85 0,8169 0,7328 0,9035 0,7045 0,5662Sample 48 0,6383 0,7134 0,9177 0,7901 0,6135 0,8193 0,9192 0,7663 0,6656 0,9054 0,7077 0,6208

110


111

Sample 76 0,7157 0,6612 0,931 0,7531 0,5222 0,8295 0,9081 0,905 0,6493 0,9239 0,7131 0,585Sample 77 0,7037 0,8327 0,8958 0,8208 0,6455 0,8089 0,8812 0,8278 0,5162 0,894 0,7713 0,7607Sample 78 0,3857 0,823 0,8993 0,8643 0,718 0,845 0,8833 0,7403 0,6522 0,8879 0,7531 0,6617Sample 79 0,706 0,8022 0,9202 0,8197 0,7038 0,9271 0,8935 0,8238 0,7185 0,9041 0,7369 0,7501Sample 80 0,6674 0,6434 0,906 0,6971 0,6348 0,8402 0,9201 0,8614 0,6787 0,8883 0,6399 0,7957Sample 81 0,4957 0,8723 0,8706 0,8538 0,6693 0,8759 0,8539 0,8084 0,7084 0,8569 0,7525 0,7467Sample 82 0,7064 0,7637 0,8665 0,7822 0,5681 0,9015 0,8813 0,7588 0,6985 0,8973 0,7714 0,7146Sample 83 0,5907 0,8549 0,8981 0,8421 0,5996 0,837 0,881 0,7196 0,6213 0,9103 0,8484 0,7125Sample 84 0,5673 0,7797 0,893 0,8659 0,6225 0,8608 0,8627 0,8234 0,6417 0,8876 0,6295 0,7441Sample 85 0,6351 0,8115 0,9085 0,8286 0,5441 0,8752 0,8893 0,8475 0,7013 0,9204 0,6853 0,6218Sample 86 0,5809 0,7787 0,9058 0,8245 0,708 0,8711 0,8835 0,8421 0,6608 0,906 0,5953 0,7059Sample 87 0,6658 0,7457 0,9208 0,8145 0,5844 0,8836 0,8833 0,7128 0,7247 0,8763 0,6257 0,6343Sample 88 0,4413 0,8681 0,9147 0,8309 0,5549 0,8429 0,8657 0,7694 0,7297 0,8989 0,7823 0,6481Sample 89 0,5632 0,6813 0,9266 0,7918 0,5555 0,867 0,8821 0,8232 0,7732 0,9092 0,787 0,4208Sample 90 0,7331 0,777 0,8355 0,7849 0,5 0,8578 0,8711 0,8552 0,5908 0,8968 0,644 0,6125Sample 91 0,6108 0,7669 0,9278 0,8481 0,6562 0,871 0,9035 0,8399 0,6961 0,9173 0,7172 0,7357Sample 92 0,355 0,7967 0,8975 0,888 0,6763 0,8478 0,8829 0,9014 0,7286 0,8657 0,7896 0,476Sample 93 0,7116 0,8722 0,9015 0,718 0,5095 0,879 0,8958 0,8003 0,5272 0,9089 0,7299 0,7115Sample 94 0,5588 0,7771 0,8807 0,8414 0,6057 0,8252 0,8773 0,8466 0,6939 0,9405 0,5546 0,6829Sample 95 0,713 0,6588 0,8965 0,796 0,5898 0,8204 0,8978 0,7791 0,5678 0,9013 0,6212 0,7545Sample 96 0,6216 0,731 0,8844 0,8195 0,6337 0,8625 0,8995 0,8707 0,6542 0,9289 0,6826 0,6907Sample 97 0,5436 0,6561 0,9121 0,8024 0,594 0,8716 0,8995 0,8468 0,6775 0,8987 0,772 0,5647Sample 98 0,5797 0,672 0,8981 0,8085 0,6324 0,7921 0,9062 0,826 0,7321 0,9235 0,8081 0,5796Sample 99 0,7006 0,719 0,8763 0,824 0,6732 0,8654 0,8636 0,7929 0,6286 0,9102 0,6745 0,8018

112

OriginalSample

(O)

SampleMean (M)

StandardDeviation(STDEV)

StandardError

(STERR)

T Statistics(|O/STERR|)

x11 <- X1 0,6338 0,624 0,0902 0,0902 7,0232x12 <- X1 0,7686 0,7661 0,0649 0,0649 11,847x13 <- X1 0,8982 0,8986 0,024 0,024 37,4707x14 <- X1 0,8292 0,8278 0,0495 0,0495 16,7607x15 <- X1 0,639 0,6263 0,0723 0,0723 8,8429x21 <- X2 0,8509 0,8505 0,0295 0,0295 28,7947x22 <- X2 0,8864 0,8895 0,0175 0,0175 50,6298x23 <- X2 0,808 0,8094 0,0564 0,0564 14,3242x24 <- X2 0,6636 0,6463 0,0937 0,0937 7,0797y11 <- Y1 0,9066 0,9016 0,0201 0,0201 45,1725y12 <- Y1 0,7044 0,7118 0,0658 0,0658 10,7122y13 <- Y1 0,6704 0,6611 0,0987 0,0987 6,7934

113

BOOTSTRAPPING - OUTER WEIGHTx11 x12 x13 x14 x15 x21 x22 x23 x24 y11 y12 y13

Sample 0 0,1896 0,2244 0,3358 0,2623 0,3259 0,3652 0,3897 0,2764 0,1943 0,6251 0,3522 0,244Sample 1 0,3849 0,0937 0,3334 0,155 0,3945 0,2459 0,3678 0,3232 0,2535 0,6022 0,3184 0,3083Sample 2 0,2766 0,1697 0,3066 0,2799 0,256 0,3502 0,4214 0,2802 0,1967 0,5794 0,314 0,3157Sample 3 0,2547 0,2455 0,3223 0,2633 0,2229 0,3459 0,4508 0,2648 0,245 0,6271 0,4515 0,1438Sample 4 0,2238 0,2403 0,2895 0,296 0,2044 0,3622 0,4167 0,2793 0,1501 0,6066 0,489 0,1219Sample 5 0,2208 0,2046 0,3424 0,2801 0,3065 0,3593 0,3956 0,2992 0,2134 0,5969 0,2974 0,3654Sample 6 0,2499 0,2619 0,3343 0,2578 0,1791 0,3692 0,4343 0,3 0,124 0,577 0,4324 0,2134Sample 7 0,2877 0,2224 0,3571 0,2374 0,2262 0,3701 0,4507 0,3095 0,0958 0,6616 0,3035 0,2916Sample 8 0,1937 0,2461 0,27 0,2849 0,301 0,3231 0,3456 0,297 0,1791 0,6516 0,3914 0,2487Sample 9 0,2405 0,2504 0,3062 0,2497 0,2526 0,3548 0,3481 0,2712 0,2177 0,4843 0,3951 0,3571

Sample 10 0,2689 0,2307 0,3019 0,259 0,324 0,309 0,3523 0,3155 0,1679 0,5292 0,3819 0,3256Sample 11 0,3192 0,2072 0,3309 0,2587 0,26 0,3107 0,3645 0,286 0,2345 0,5377 0,3201 0,4014Sample 12 0,2775 0,2361 0,2687 0,2384 0,2346 0,3256 0,4254 0,2601 0,198 0,5193 0,3915 0,2742Sample 13 0,2582 0,2521 0,3229 0,3111 0,1373 0,4123 0,469 0,2243 0,1225 0,651 0,3527 0,2428Sample 14 0,2334 0,2247 0,276 0,2895 0,2912 0,3181 0,3717 0,3161 0,2365 0,6478 0,3663 0,2427Sample 15 0,2851 0,2036 0,383 0,1692 0,3266 0,3643 0,4414 0,3095 0,1 0,5582 0,3876 0,2692Sample 16 0,3052 0,2161 0,3013 0,1921 0,2319 0,3423 0,3708 0,2814 0,2044 0,7126 0,2264 0,252Sample 17 0,2891 0,2401 0,2897 0,2398 0,2129 0,3662 0,4222 0,2539 0,1549 0,5838 0,4031 0,2891Sample 18 0,2273 0,2771 0,3528 0,2823 0,1526 0,3314 0,4435 0,2971 0,0942 0,6042 0,4299 0,2513Sample 19 0,3325 0,2099 0,3743 0,2583 0,1598 0,4424 0,6195 0,0927 -0,1072 0,633 0,4447 0,2946Sample 20 0,1728 0,2278 0,3555 0,3112 0,2375 0,289 0,4086 0,367 0,1686 0,5849 0,4968 0,1894Sample 21 0,3132 0,2284 0,3231 0,2366 0,224 0,3154 0,3672 0,3359 0,1743 0,5486 0,4094 0,2928Sample 22 0,2734 0,2628 0,2528 0,2533 0,2489 0,3329 0,3755 0,2555 0,2465 0,5498 0,3497 0,3472Sample 23 0,2368 0,237 0,333 0,2512 0,239 0,3276 0,4495 0,2244 0,2688 0,5791 0,457 0,2471

114


115

Sample 51 0,2385 0,2457 0,3368 0,2328 0,2521 0,3349 0,4142 0,3261 0,149 0,7095 0,3342 0,2596Sample 52 0,3056 0,2503 0,3092 0,2681 0,2465 0,3479 0,3642 0,2415 0,2625 0,6073 0,4397 0,2261Sample 53 0,2089 0,2998 0,2679 0,2644 0,2099 0,2776 0,3903 0,2716 0,2433 0,4973 0,3789 0,3827Sample 54 0,2679 0,2367 0,3059 0,2508 0,1808 0,3833 0,4448 0,2838 0,1356 0,5797 0,3627 0,3089Sample 55 0,3025 0,2588 0,3644 0,1283 0,2657 0,3485 0,426 0,3546 0,1086 0,5637 0,3945 0,2936Sample 56 0,3244 0,1848 0,3329 0,287 0,1884 0,2409 0,4005 0,3045 0,2306 0,5998 0,3792 0,2624Sample 57 0,2504 0,2282 0,3458 0,2748 0,2747 0,3471 0,4193 0,2868 0,1771 0,5607 0,3836 0,315Sample 58 0,2422 0,2449 0,2849 0,2716 0,2193 0,3411 0,4571 0,2399 0,1721 0,5813 0,3976 0,2906Sample 59 0,2213 0,2411 0,3333 0,2447 0,2817 0,3301 0,3935 0,3123 0,2056 0,7122 0,4114 0,1034Sample 60 0,2185 0,2188 0,3068 0,2863 0,2839 0,3331 0,3723 0,2761 0,2315 0,6104 0,3959 0,2424Sample 61 0,2478 0,2173 0,2782 0,2798 0,2521 0,3132 0,3909 0,28 0,2047 0,5535 0,339 0,3416Sample 62 0,2218 0,2443 0,2953 0,2289 0,262 0,4139 0,3997 0,2736 0,1605 0,6218 0,3333 0,3718Sample 63 0,2859 0,2407 0,2988 0,274 0,2178 0,3385 0,428 0,2605 0,2287 0,5293 0,4644 0,277Sample 64 0,2247 0,1455 0,3114 0,2677 0,3327 0,3063 0,4218 0,3311 0,1749 0,6474 0,3245 0,2935Sample 65 0,274 0,2336 0,3213 0,2436 0,2114 0,3583 0,431 0,2786 0,1667 0,5761 0,3613 0,3267Sample 66 0,1627 0,2571 0,3274 0,2649 0,2609 0,3264 0,4392 0,31 0,1331 0,6424 0,3952 0,2907Sample 67 0,238 0,2702 0,3068 0,3072 0,1914 0,3356 0,418 0,3203 0,1493 0,794 0,397 -0,1229Sample 68 0,2889 0,2112 0,3051 0,2307 0,2364 0,3317 0,3845 0,2676 0,2029 0,5689 0,3575 0,31Sample 69 0,2797 0,2165 0,3441 0,285 0,2195 0,3041 0,3814 0,2648 0,2595 0,5646 0,346 0,4024Sample 70 0,1877 0,2176 0,3119 0,293 0,2943 0,3317 0,4183 0,3234 0,1298 0,6916 0,3982 0,2411Sample 71 0,2457 0,1876 0,2786 0,276 0,2669 0,3713 0,3825 0,1826 0,2413 0,6028 0,3611 0,3364Sample 72 0,2767 0,2291 0,3072 0,2201 0,2267 0,3082 0,3956 0,3233 0,1469 0,5899 0,4413 0,16Sample 73 0,254 0,2253 0,3039 0,2704 0,253 0,4071 0,4054 0,2696 0,1164 0,5332 0,302 0,4142Sample 74 0,2308 0,2527 0,3223 0,2512 0,2276 0,3232 0,3852 0,2732 0,2696 0,6143 0,3677 0,2431Sample 75 0,2558 0,2607 0,3141 0,2793 0,1923 0,2934 0,4071 0,3258 0,204 0,5214 0,3431 0,3731Sample 76 0,3065 0,1861 0,3478 0,27 0,2499 0,2954 0,3586 0,3528 0,1695 0,6556 0,3927 0,1952Sample 77 0,245 0,2919 0,2838 0,2157 0,2373 0,3601 0,4028 0,3231 0,1672 0,5 0,3767 0,345

116

Sample 78 0,1437 0,2342 0,3222 0,2833 0,3025 0,3384 0,4414 0,2753 0,1845 0,5604 0,4233 0,2776Sample 79 0,2759 0,2291 0,2717 0,2199 0,2717 0,3523 0,3609 0,2287 0,2262 0,6083 0,3292 0,2766Sample 80 0,3297 0,1689 0,343 0,2394 0,305 0,2939 0,3728 0,3252 0,1913 0,5809 0,3329 0,3405Sample 81 0,1913 0,2818 0,2904 0,2838 0,2453 0,3622 0,357 0,2465 0,2522 0,5001 0,4153 0,3467Sample 82 0,3173 0,2482 0,2908 0,2493 0,2454 0,3452 0,3827 0,2425 0,2398 0,5747 0,4081 0,2371Sample 83 0,2277 0,2945 0,2863 0,2577 0,2328 0,3566 0,3901 0,2872 0,2433 0,5081 0,4374 0,2335Sample 84 0,2283 0,2495 0,2949 0,2753 0,2799 0,3973 0,4099 0,2627 0,1373 0,5642 0,3239 0,3968Sample 85 0,2637 0,2521 0,3225 0,254 0,2287 0,3172 0,3918 0,2794 0,1956 0,6223 0,4034 0,2424Sample 86 0,277 0,2091 0,3209 0,2334 0,2729 0,3207 0,3799 0,3061 0,1925 0,6256 0,3432 0,3243Sample 87 0,2918 0,2151 0,3092 0,2695 0,2415 0,3359 0,4413 0,2109 0,2251 0,6669 0,3666 0,2935Sample 88 0,2075 0,3 0,3557 0,2571 0,1965 0,3204 0,3847 0,2795 0,2491 0,5567 0,434 0,247Sample 89 0,29 0,2095 0,3362 0,284 0,2835 0,3309 0,3269 0,2619 0,2705 0,6296 0,4664 0,1436Sample 90 0,3323 0,2712 0,2883 0,2752 0,1776 0,3656 0,3938 0,2837 0,1706 0,6793 0,3365 0,2842Sample 91 0,2124 0,2291 0,3115 0,2665 0,2735 0,3512 0,3504 0,285 0,1985 0,6119 0,3409 0,264Sample 92 0,1288 0,2516 0,2955 0,315 0,3088 0,298 0,3677 0,3053 0,2023 0,576 0,5502 0,1405Sample 93 0,281 0,3157 0,3179 0,1914 0,1977 0,3618 0,3861 0,3237 0,146 0,589 0,3705 0,273Sample 94 0,2701 0,2174 0,369 0,2727 0,2074 0,3054 0,3867 0,3262 0,1911 0,6856 0,2876 0,2866Sample 95 0,297 0,1713 0,3267 0,2668 0,2885 0,3245 0,4384 0,32 0,1602 0,6034 0,2782 0,3756Sample 96 0,2737 0,233 0,3252 0,2564 0,2554 0,2944 0,4071 0,3183 0,1571 0,6076 0,337 0,2976Sample 97 0,2459 0,2032 0,3626 0,2722 0,3095 0,3085 0,4258 0,2747 0,1705 0,6256 0,4749 0,126Sample 98 0,2411 0,1949 0,3318 0,2794 0,3249 0,2815 0,4167 0,3013 0,2056 0,5913 0,4444 0,1637Sample 99 0,2497 0,1877 0,3023 0,2705 0,3004 0,3719 0,3989 0,2787 0,1793 0,549 0,2654 0,4008

117

OUTER-WEIGHT BOORSTRAPPING

OriginalSample

(O)

SampleMean(M)


StandardError

(STERR)


x11 <- X1 0,2595 0,2555 0,0438 0,0438 5,9275x12 <- X1 0,2308 0,2314 0,0345 0,0345 6,6977x13 <- X1 0,3124 0,3157 0,0279 0,0279 11,1793x14 <- X1 0,2565 0,2599 0,0321 0,0321 7,9903x15 <- X1 0,2581 0,2495 0,0489 0,0489 5,2809x21 <- X2 0,3378 0,3351 0,0336 0,0336 10,046x22 <- X2 0,3951 0,398 0,0417 0,0417 9,4678x23 <- X2 0,2822 0,2841 0,0376 0,0376 7,5112x24 <- X2 0,2024 0,1931 0,0546 0,0546 3,7089y11 <- Y1 0,6122 0,5982 0,057 0,057 10,7449y12 <- Y1 0,3698 0,3821 0,0598 0,0598 6,1811y13 <- Y1 0,2752 0,2704 0,081 0,081 3,3974

118

PATH COEFFICIENT SAMPLE

X1 -> X2 X1 -> Y1 X2 -> Y1Sample 0 0,5871 0,2727 0,2479Sample 1 0,5015 0,3543 0,3637Sample 2 0,5822 0,3687 0,3109Sample 3 0,6222 0,4445 0,3245Sample 4 0,5857 0,4458 0,1789Sample 5 0,635 0,0597 0,6048Sample 6 0,5929 0,4677 0,1774Sample 7 0,5241 0,6022 0,1324Sample 8 0,642 0,3692 0,3077Sample 9 0,6862 0,6861 0,0898

Sample 10 0,6278 0,4157 0,335Sample 11 0,4946 0,5228 0,0588Sample 12 0,599 0,3293 0,4643Sample 13 0,5829 0,5297 0,1252Sample 14 0,7318 0,1849 0,432Sample 15 0,6389 0,2656 0,3471Sample 16 0,6548 0,3043 0,2502Sample 17 0,5489 0,669 0,1807Sample 18 0,4656 0,6498 -0,0114Sample 19 0,4539 0,7457 0,0077Sample 20 0,6989 0,5734 0,2071Sample 21 0,4614 0,3368 0,3783Sample 22 0,6766 0,4059 0,318Sample 23 0,5952 0,4957 0,2847Sample 24 0,6453 0,2451 0,5511Sample 25 0,6416 0,618 0,0823Sample 26 0,6636 0,3107 0,3882Sample 27 0,5775 0,4102 0,0517Sample 28 0,6954 0,1493 0,4935Sample 29 0,664 0,622 0,143Sample 30 0,6357 0,4084 0,4009Sample 31 0,5597 0,3205 0,3024Sample 32 0,6029 0,3837 0,2775Sample 33 0,6693 0,4383 0,2811Sample 34 0,5148 0,3002 0,3508

119

Sample 35 0,5432 0,1194 0,4558Sample 36 0,574 0,0578 0,5326Sample 37 0,5534 0,608 -0,0649Sample 38 0,5914 0,3421 0,3844Sample 39 0,6826 0,599 0,0245Sample 40 0,6976 0,419 0,3098Sample 41 0,7399 0,1527 0,5504Sample 42 0,6662 0,2962 0,4501Sample 43 0,5914 0,43 0,3453Sample 44 0,7233 0,3311 0,4506Sample 45 0,7034 0,4995 0,2172Sample 46 0,5114 0,3025 0,3632Sample 47 0,6584 0,3061 0,2605Sample 48 0,5219 0,5478 0,2036Sample 49 0,6268 0,295 0,3988Sample 50 0,5176 0,3996 0,2578Sample 51 0,6589 0,3721 0,3905Sample 52 0,6322 0,2659 0,4308Sample 53 0,5815 0,7015 -0,0791Sample 54 0,647 0,6662 0,1643Sample 55 0,514 0,3469 0,3303Sample 56 0,487 0,6505 0,0541Sample 57 0,6766 0,4104 0,438Sample 58 0,5688 0,5826 0,1503Sample 59 0,6171 0,342 0,3839Sample 60 0,6835 0,373 0,3128Sample 61 0,6322 0,4549 0,2658Sample 62 0,67 0,4781 0,3187Sample 63 0,6261 0,574 0,1924Sample 64 0,6145 0,1888 0,332Sample 65 0,5899 0,5551 0,066Sample 66 0,6753 0,6001 0,2155Sample 67 0,6922 0,4388 0,1855Sample 68 0,7026 0,4401 0,3334Sample 69 0,5923 0,626 0,0969Sample 70 0,6473 0,5417 0,2111Sample 71 0,6321 0,6621 0,1958Sample 72 0,5898 0,3022 0,3679Sample 73 0,5576 0,6068 0,0004

120

Sample 74 0,7048 0,4736 0,2059Sample 75 0,6291 0,5945 0,1043Sample 76 0,5871 0,3111 0,3862Sample 77 0,5842 0,3552 0,3603Sample 78 0,6252 0,4026 0,2689Sample 79 0,6437 0,4284 0,2653Sample 80 0,6059 0,6167 0,0921Sample 81 0,6204 0,4897 0,2596Sample 82 0,6594 0,3641 0,2446Sample 83 0,6119 0,2955 0,3042Sample 84 0,5359 0,4602 0,1975Sample 85 0,7129 0,5304 0,1573Sample 86 0,6005 0,3333 0,4134Sample 87 0,6523 0,6148 0,1741Sample 88 0,7104 0,3126 0,3444Sample 89 0,567 0,4602 0,3337Sample 90 0,5734 0,5454 0,2303Sample 91 0,689 0,1033 0,5704Sample 92 0,6656 0,4564 0,1872Sample 93 0,7048 0,2039 0,5128Sample 94 0,6575 0,3649 0,3372Sample 95 0,6333 0,2647 0,5368Sample 96 0,5649 0,5726 0,0475Sample 97 0,5386 0,4195 0,1756Sample 98 0,6061 0,3056 0,3209Sample 99 0,4814 0,2835 0,4726

121

PATH COEFFICIENT - STANDART DEVIATION

OriginalSample

(O)

SampleMean(M)


StandardError

(STERR)


X1 -> X2 0,5995 0,6142 0,0655 0,0655 9,1513X1 -> Y1 0,4001 0,4215 0,1521 0,1521 2,6306X2 -> Y1 0,3028 0,2744 0,1482 0,1482 2,0427

TOTAL EFFECT - MEAN AND STARNADRT DEVIATION

OriginalSample

(O)

SampleMean(M)


StandardError

(STERR)


X1 -> X2 0,5995 0,6142 0,0655 0,0655 9,1513X1 -> Y1 0,5817 0,5928 0,0883 0,0883 6,5885X2 -> Y1 0,3028 0,2744 0,1482 0,1482 2,0427

122

Lampiran 4Latent Variable Scores

X1 X2 Y1Case 0 2.441 2.098 3.230Case 1 2.181 3.557 3.571Case 2 3.528 4.775 1.963Case 3 2.758 2.222 2.950Case 4 3.520 4.237 4.634Case 5 4.395 4.104 4.304Case 6 1.931 2.000 2.025Case 7 3.164 4.446 4.329Case 8 4.653 4.446 4.329Case 9 3.452 4.332 3.242

Case 10 1.643 4.237 1.975Case 11 2.921 2.775 3.658Case 12 4.423 4.554 5.000Case 13 3.597 1.234 1.634Case 14 2.605 3.696 5.000Case 15 4.548 4.456 4.671Case 16 1.184 1.554 1.329Case 17 4.452 4.775 4.671Case 18 4.038 4.554 4.671Case 19 2.008 2.003 2.242Case 20 2.470 3.007 3.901Case 21 2.441 1.545 1.913Case 22 3.414 4.456 4.634Case 23 4.115 3.092 4.304Case 24 2.615 2.548 3.596Case 25 2.470 2.314 2.621Case 26 2.673 2.228 3.267Case 27 2.931 1.778 2.267Case 28 4.452 4.541 4.671Case 29 3.982 4.541 4.329Case 30 2.643 1.864 1.634Case 31 2.192 2.895 3.267Case 32 4.222 4.541 4.634Case 33 4.441 4.545 3.292

123

Case 34 2.653 4.139 2.721Case 35 4.347 4.320 4.634Case 36 3.076 3.914 4.000Case 37 2.403 1.545 3.230Case 38 3.518 2.003 2.683Case 39 4.059 4.545 3.534Case 40 4.423 4.225 4.329Case 41 4.145 4.332 4.696Case 42 4.347 4.766 4.696Case 43 2.959 4.446 4.329Case 44 1.844 2.775 3.963Case 45 2.894 2.773 1.671Case 46 2.209 2.994 1.938Case 47 4.423 4.541 4.696Case 48 4.184 3.745 4.634Case 49 2.133 3.250 3.571Case 50 2.633 3.450 3.963Case 51 3.490 4.320 2.317Case 52 2.441 3.326 3.230Case 53 2.219 3.000 3.292Case 54 2.095 1.778 2.571Case 55 2.903 3.468 3.596Case 56 3.750 4.545 3.050Case 57 3.000 3.373 2.696Case 58 2.556 1.778 2.317Case 59 1.768 3.003 2.304Case 60 2.584 3.246 3.596Case 61 2.470 3.007 3.534Case 62 4.375 4.222 4.696Case 63 3.837 2.545 4.634Case 64 2.709 3.446 3.304Case 65 4.250 4.541 4.329Case 66 1.844 4.361 4.025Case 67 3.730 3.918 2.658Case 68 2.875 2.098 2.925Case 69 2.605 3.459 3.596Case 70 1.605 4.003 2.354Case 71 2.181 2.782 3.000

124

Case 72 3.567 4.003 4.634Case 73 4.385 4.231 2.267Case 74 2.556 3.462 3.596Case 75 3.248 3.098 2.988Case 76 2.095 3.225 2.938Case 77 2.470 2.858 1.938Case 78 2.018 3.409 1.938Case 79 2.038 1.545 2.571Case 80 2.431 4.237 3.329Case 81 3.095 3.782 3.596Case 82 2.306 2.323 1.658Case 83 3.268 2.782 3.596Case 84 2.470 3.548 1.609Case 85 3.326 2.323 3.963Case 86 3.161 4.554 4.696Case 87 3.268 2.876 2.634Case 88 1.931 2.323 3.963Case 89 4.597 4.680 2.025Case 90 3.837 2.003 4.671Case 91 1.855 1.778 2.547Case 92 4.145 3.914 4.304Case 93 1.605 3.437 4.329Case 94 3.508 3.852 3.658Case 95 4.548 4.456 4.696Case 96 3.982 1.769 4.671Case 97 4.174 4.778 4.304Case 98 3.867 4.680 4.634Case 99 4.174 4.446 4.634

125

Measurenment Model

X1 X2 Y1x11 0.163 - -x12 0.240 - -x13 0.184 - -x14 0.212 - -x15 0.202 - -x21 - 0.320 -x22 - 0.222 -x23 - 0.234 -x24 - 0.225 -y11 - - 0.367y12 - - 0.329y13 - - 0.304

Path CoefficientX1 X2 Y1

X1 - 0.745 0.727X2 - - 0.443Y1 - - -

126

X1 X2 Y1(0.737) (1.248) -0.3976(0.958) 0.107 -0.0460.425 1.407 -1.4463

(0.350) (1.066) -0.52320.241 0.749 1.13011.424 0.800 0.8258

(1.214) (1.320) -1.23040.182 1.047 0.91011.711 1.047 0.91010.331 0.899 -0.3504

(1.596) 0.749 -1.3991(0.291) (0.529) 0.25421.445 1.153 1.5660.489 (2.078) -1.7507

(0.523) 0.168 1.5661.689 1.081 1.2617

(2.143) (1.751) -1.97071.451 1.407 1.26170.980 1.153 1.2617

(1.198) (1.398) -1.3107(0.732) (0.508) 0.2583(0.737) (1.785) -1.6150.362 1.081 1.13011.073 (0.391) 0.8258

(0.574) (0.894) 0.0383(0.732) (1.105) -0.8376(0.537) (1.221) -0.266(0.327) (1.574) -1.22631.451 1.197 1.26170.954 1.197 0.9101

(0.568) (1.458) -1.7507(1.009) (0.466) -0.2661.184 1.197 1.13011.501 1.119 -0.1817

(0.527) 0.676 -0.49011.429 0.943 1.1301

(0.093) 0.500 0.6058(0.784) (1.785) -0.39760.398 (1.398) -0.62171.047 1.119 -0.17761.445 0.793 0.9101

127

1.168 0.899 1.34611.429 1.374 1.34610.003 1.047 0.9101

(1.412) (0.529) 0.4742(0.312) (0.718) -1.6191(0.937) (0.464) -1.53071.445 1.197 1.34611.215 0.416 1.1301

(0.954) (0.263) -0.046(0.518) 0.001 0.47420.378 0.943 -1.0576

(0.737) (0.181) -0.3976(0.988) (0.352) -0.1817(1.155) (1.574) -1.0063(0.348) 0.069 0.03830.599 1.119 -0.1858

(0.109) (0.082) -0.5745(0.751) (1.574) -1.0576(1.428) (0.430) -1.0948(0.513) (0.186) 0.0383(0.732) (0.508) -0.17761.434 0.870 1.34610.719 (0.817) 1.1301

(0.501) 0.079 -0.13451.190 1.197 0.9101

(1.412) 0.930 0.69010.608 0.422 -0.706

128

MANIFEST VARIABLE SCORE

No x11 x12 x13 x14 x15 x21 x22 x23 x24 y11 y12 y131 (0.742) (0.579) -0.3989 -0.9736 -0.1414 -0.5126 -1.165 -1.0435 -1.5791 -1.2389 0.7736 0.27182 0.083 (1.577) -1.053 -0.9736 -0.1414 0.4546 -0.5213 0.4472 0.1658 -0.5269 -0.0494 1.07133 (1.567) 0.419 0.2551 0.6627 1.8785 1.4217 1.4096 1.1926 0.1658 -1.2389 -0.8724 -1.32724 1.732 (0.579) -1.053 -0.1555 -1.1513 -1.4797 0.1223 -1.0435 -1.5791 0.1851 -2.5184 1.07135 (0.742) 1.418 0.9091 1.4809 -2.1613 0.4546 0.1223 1.1926 1.0382 0.8972 0.7736 1.07136 0.907 0.419 1.5631 1.4809 0.8686 1.4217 0.7659 1.1926 -1.5791 0.8972 -0.0494 1.07137 0.907 (1.577) -1.053 -1.7918 -1.1513 -1.4797 -0.5213 -1.0435 -1.5791 -0.5269 -0.8724 -2.12678 0.083 (1.577) 0.2551 -0.1555 1.8785 0.4546 1.4096 0.4472 1.0382 0.8972 0.7736 0.27189 0.907 1.418 0.9091 1.4809 1.8785 0.4546 1.4096 0.4472 1.0382 0.8972 0.7736 0.271810 0.083 0.419 0.2551 0.6627 -0.1414 1.4217 0.1223 1.1926 0.1658 -0.5269 -0.8724 1.071311 (1.567) (1.577) -1.053 -1.7918 -0.1414 0.4546 0.1223 1.1926 1.0382 -0.5269 -2.5184 -0.527712 (0.742) 0.419 -1.053 0.6627 -0.1414 -0.5126 0.1223 -0.2981 -1.5791 0.1851 0.7736 -0.527713 0.907 1.418 1.5631 0.6627 0.8686 1.4217 0.7659 1.1926 0.1658 1.6092 0.7736 1.071314 0.907 0.419 0.9091 0.6627 -1.1513 -2.4469 -1.165 -1.0435 -2.4515 -1.2389 -1.6954 -1.327215 0.083 (0.579) -0.3989 -0.9736 -0.1414 -0.5126 -0.5213 1.1926 1.0382 1.6092 0.7736 1.071316 1.732 0.419 1.5631 0.6627 1.8785 0.4546 1.4096 1.1926 0.1658 1.6092 -0.0494 1.071317 (1.567) (2.575) -0.3989 -1.7918 -2.1613 -1.4797 -1.165 -1.0435 -2.4515 -1.2389 -1.6954 -2.126718 0.907 1.418 0.9091 1.4809 0.8686 1.4217 1.4096 1.1926 0.1658 1.6092 -0.0494 1.071319 0.907 1.418 0.9091 0.6627 -0.1414 1.4217 0.7659 1.1926 0.1658 1.6092 -0.0494 1.071320 0.083 (0.579) -1.053 -1.7918 -1.1513 -1.4797 -1.165 -1.0435 -0.7066 -1.2389 -1.6954 0.271821 (0.742) (0.579) -1.053 -0.1555 -0.1414 -0.5126 -1.165 -0.2981 1.0382 -0.5269 0.7736 1.071322 (0.742) (0.579) -0.3989 -0.9736 -0.1414 -1.4797 -1.165 -1.7889 -1.5791 -1.2389 -2.5184 0.2718

129

23 0.083 (0.579) 0.2551 0.6627 0.8686 0.4546 1.4096 1.1926 0.1658 0.8972 0.7736 1.071324 (0.742) 1.418 0.9091 0.6627 1.8785 0.4546 -1.165 -1.0435 1.0382 0.8972 -0.0494 1.071325 0.083 (0.579) -0.3989 -0.1555 -1.1513 -0.5126 -1.165 -1.0435 0.1658 -0.5269 0.7736 0.271826 (0.742) (0.579) -1.053 -0.1555 -0.1414 -0.5126 -1.165 -1.7889 0.1658 -1.2389 0.7736 -1.327227 (1.567) (0.579) 0.2551 -0.1555 -0.1414 -1.4797 -1.165 -1.0435 0.1658 -0.5269 -0.0494 0.271828 (0.742) 1.418 -0.3989 -0.1555 -1.1513 -1.4797 -1.165 -1.0435 -1.5791 -1.2389 -0.8724 -0.527729 0.907 1.418 0.9091 1.4809 0.8686 1.4217 1.4096 0.4472 0.1658 1.6092 -0.0494 1.071330 0.907 0.419 1.5631 0.6627 -0.1414 1.4217 1.4096 0.4472 0.1658 0.8972 0.7736 0.271831 0.083 (0.579) -1.053 0.6627 -1.1513 -0.5126 -1.165 -1.7889 -1.5791 -1.2389 -1.6954 -1.327232 0.083 (1.577) -1.053 -0.1555 -1.1513 0.4546 -1.165 1.1926 -2.4515 -0.5269 -0.0494 0.271833 0.907 1.418 1.5631 0.6627 -0.1414 1.4217 1.4096 0.4472 0.1658 0.8972 0.7736 1.071334 0.907 1.418 0.9091 0.6627 1.8785 1.4217 0.7659 0.4472 1.0382 -0.5269 0.7736 -0.527735 (0.742) (0.579) -0.3989 -0.1555 -0.1414 -0.5126 0.7659 1.1926 1.0382 0.1851 -0.0494 -2.126736 1.732 0.419 1.5631 0.6627 0.8686 1.4217 0.7659 0.4472 0.1658 0.8972 0.7736 1.071337 (0.742) 0.419 0.2551 -0.1555 -0.1414 -0.5126 0.7659 1.1926 0.1658 0.8972 -0.0494 0.271838 0.083 (0.579) -0.3989 -0.9736 -1.1513 -1.4797 -1.165 -1.7889 -1.5791 -1.2389 0.7736 0.271839 (0.742) 1.418 0.2551 -0.1555 0.8686 -1.4797 -1.165 -1.0435 -0.7066 -0.5269 0.7736 -2.126740 (0.742) 0.419 1.5631 0.6627 1.8785 1.4217 0.7659 0.4472 1.0382 -1.2389 0.7736 1.071341 0.907 1.418 1.5631 0.6627 0.8686 0.4546 0.7659 0.4472 1.0382 0.8972 0.7736 0.271842 1.732 0.419 1.5631 0.6627 -0.1414 1.4217 0.1223 1.1926 0.1658 1.6092 0.7736 0.271843 1.732 0.419 1.5631 0.6627 0.8686 1.4217 1.4096 0.4472 1.0382 1.6092 0.7736 0.271844 0.907 (0.579) -0.3989 -1.7918 1.8785 0.4546 1.4096 0.4472 1.0382 0.8972 0.7736 0.271845 (0.742) (0.579) -1.053 -1.7918 -1.1513 -0.5126 0.1223 -0.2981 -1.5791 0.1851 0.7736 0.271846 (0.742) (0.579) -1.053 1.4809 -0.1414 -0.5126 -1.165 -1.0435 1.0382 -0.5269 -2.5184 -1.327247 0.083 (0.579) -1.053 -1.7918 -0.1414 -0.5126 -0.5213 -1.0435 1.0382 -1.2389 -1.6954 -0.5277

130

48 0.907 1.418 1.5631 0.6627 0.8686 1.4217 1.4096 0.4472 0.1658 1.6092 0.7736 0.271849 0.907 0.419 1.5631 0.6627 0.8686 0.4546 1.4096 -1.7889 1.0382 0.8972 0.7736 1.071350 0.907 (1.577) -1.053 -1.7918 -0.1414 -0.5126 -1.165 1.1926 0.1658 -0.5269 -0.0494 1.071351 0.083 (0.579) -1.053 -0.1555 -0.1414 -0.5126 0.1223 -0.2981 1.0382 0.1851 0.7736 0.271852 (0.742) 0.419 0.2551 0.6627 0.8686 1.4217 0.7659 0.4472 0.1658 -1.2389 0.7736 -2.126753 (0.742) (0.579) -0.3989 -0.9736 -0.1414 0.4546 -1.165 -0.2981 1.0382 -1.2389 0.7736 0.271854 0.083 (0.579) -1.053 -0.9736 -1.1513 -0.5126 0.1223 -0.2981 -0.7066 -0.5269 0.7736 -0.527755 (1.567) (0.579) -1.053 -0.9736 -0.1414 -1.4797 -1.165 -1.0435 -1.5791 -1.2389 -0.8724 0.271856 (0.742) 0.419 -0.3989 0.6627 -1.1513 -0.5126 0.1223 1.1926 -0.7066 -0.5269 0.7736 0.271857 (1.567) 1.418 0.9091 0.6627 0.8686 1.4217 0.7659 0.4472 1.0382 0.1851 0.7736 -2.126758 0.083 (0.579) 0.2551 -0.1555 -0.1414 -1.4797 0.1223 1.1926 0.1658 0.1851 -0.8724 -1.327259 (1.567) 1.418 -0.3989 -0.9736 -1.1513 -1.4797 -1.165 -1.0435 -1.5791 -1.2389 0.7736 -2.126760 0.083 (1.577) -1.053 -1.7918 -1.1513 -0.5126 -0.5213 -0.2981 0.1658 -0.5269 -1.6954 -0.527761 0.907 (0.579) -1.053 -0.9736 -0.1414 -0.5126 -0.5213 1.1926 -0.7066 -0.5269 0.7736 0.271862 (0.742) (0.579) -1.053 -0.1555 -0.1414 -0.5126 -1.165 -0.2981 1.0382 -1.2389 0.7736 1.071363 1.732 0.419 0.9091 1.4809 0.8686 0.4546 1.4096 0.4472 0.1658 1.6092 0.7736 0.271864 0.907 1.418 0.9091 0.6627 -1.1513 -0.5126 -0.5213 -1.0435 -0.7066 0.8972 0.7736 1.071365 (0.742) 0.419 -1.053 -0.1555 -0.1414 -0.5126 0.7659 -0.2981 0.1658 0.1851 -0.8724 0.271866 0.907 1.418 0.9091 1.4809 -0.1414 1.4217 1.4096 0.4472 0.1658 0.8972 0.7736 0.271867 (0.742) (0.579) -1.053 -1.7918 -1.1513 -0.5126 1.4096 1.1926 1.0382 0.8972 0.7736 -0.527768 (0.742) 1.418 0.2551 0.6627 0.8686 -0.5126 0.1223 1.1926 1.0382 -0.5269 -0.0494 -1.327269 (0.742) 0.419 0.2551 -0.1555 -1.1513 -0.5126 -1.165 -1.0435 -1.5791 -1.2389 0.7736 -0.527770 0.083 (0.579) -0.3989 -0.9736 -0.1414 -0.5126 0.1223 0.4472 0.1658 -0.5269 0.7736 0.271871 (0.742) (1.577) -1.053 -1.7918 -1.1513 0.4546 0.1223 0.4472 1.0382 -0.5269 -0.0494 -2.126772 0.083 (1.577) -1.053 -0.9736 -0.1414 -0.5126 -1.165 -0.2981 0.1658 0.1851 -0.8724 -0.5277

131

73 0.907 (0.579) 0.2551 -0.1555 1.8785 0.4546 0.1223 0.4472 1.0382 0.8972 0.7736 1.071374 0.907 0.419 1.5631 0.6627 1.8785 0.4546 1.4096 1.1926 -0.7066 -1.2389 -0.8724 -0.527775 (1.567) 0.419 -1.053 0.6627 -1.1513 -0.5126 -0.5213 0.4472 1.0382 -0.5269 0.7736 0.271876 0.907 0.419 -1.053 0.6627 -0.1414 0.4546 -0.5213 -0.2981 -0.7066 -0.5269 0.7736 -1.327277 (1.567) (0.579) -1.053 -0.9736 -0.1414 -0.5126 0.1223 -0.2981 0.1658 -0.5269 -0.8724 0.271878 (0.742) (0.579) -1.053 -0.1555 -0.1414 0.4546 -1.165 -1.7889 1.0382 -1.2389 -1.6954 -0.527779 (0.742) (1.577) -1.053 -0.9736 -0.1414 1.4217 -0.5213 -1.0435 0.1658 -1.2389 -1.6954 -0.527780 (1.567) (1.577) -0.3989 -0.9736 -0.1414 -1.4797 -1.165 -1.7889 -1.5791 -1.2389 -0.8724 0.271881 0.083 (0.579) -1.053 -0.1555 -1.1513 0.4546 0.1223 1.1926 1.0382 0.1851 -0.0494 -0.527782 (0.742) 0.419 -0.3989 -0.1555 0.8686 0.4546 -0.5213 0.4472 1.0382 -0.5269 0.7736 0.271883 (1.567) (0.579) -1.053 -0.1555 -0.1414 -0.5126 -1.165 -1.0435 -0.7066 -1.2389 -0.8724 -2.126784 0.083 0.419 -0.3989 0.6627 -0.1414 -0.5126 -1.165 -0.2981 0.1658 -0.5269 0.7736 0.271885 (0.742) (0.579) -1.053 -0.1555 -0.1414 0.4546 -0.5213 -0.2981 1.0382 -1.2389 -2.5184 -0.527786 (0.742) 1.418 0.2551 0.6627 -1.1513 -0.5126 -1.165 -1.0435 -0.7066 0.1851 0.7736 0.271887 (1.567) 0.419 -1.053 0.6627 1.8785 1.4217 0.7659 1.1926 0.1658 1.6092 0.7736 0.271888 0.083 0.419 -0.3989 0.6627 -0.1414 0.4546 -1.165 -0.2981 -0.7066 -0.5269 -0.8724 -0.527789 0.907 (1.577) -1.053 -1.7918 -1.1513 -0.5126 -1.165 -1.0435 -0.7066 0.1851 0.7736 0.271890 0.907 0.419 1.5631 1.4809 1.8785 0.4546 1.4096 1.1926 1.0382 -0.5269 -0.8724 -2.126791 0.907 1.418 0.9091 0.6627 -1.1513 -1.4797 -1.165 -1.0435 -0.7066 1.6092 -0.0494 1.071392 (1.567) (1.577) -1.053 -0.9736 -0.1414 -1.4797 -1.165 -1.0435 -1.5791 -1.2389 -1.6954 1.071393 1.732 0.419 1.5631 0.6627 -0.1414 -0.5126 0.7659 1.1926 0.1658 0.8972 -0.0494 1.071394 (0.742) (1.577) -1.053 -1.7918 -1.1513 -0.5126 0.7659 -1.0435 1.0382 0.8972 0.7736 0.271895 0.083 1.418 -0.3989 0.6627 -0.1414 1.4217 0.7659 -1.0435 0.1658 0.1851 0.7736 -0.527796 1.732 0.419 1.5631 0.6627 1.8785 0.4546 1.4096 1.1926 0.1658 1.6092 0.7736 0.271897 0.907 0.419 1.5631 0.6627 -0.1414 -1.4797 -1.165 -1.7889 -0.7066 1.6092 -0.0494 1.0713

132

98 1.732 0.419 0.9091 1.4809 -0.1414 1.4217 0.7659 1.1926 1.0382 0.8972 -0.0494 1.071399 (0.742) 0.419 1.5631 1.4809 -0.1414 0.4546 1.4096 1.1926 1.0382 0.8972 0.7736 1.0713100 1.732 0.419 0.9091 1.4809 -0.1414 0.4546 1.4096 0.4472 1.0382 0.8972 0.7736 1.0713

133

X1 X2 Y1x11 0.634 0 0x12 0.769 0 0x13 0.898 0 0x14 0.829 0 0x15 0.639 0 0x21 - 0.8509 0x22 - 0.8864 0x23 - 0.808 0x24 - 0.6636 0y11 - 0 0.9066y12 - 0 0.7044y13 - 0 0.6704

X1 X2 Y1x11 0.260 0 0x12 0.231 0 0x13 0.312 0 0x14 0.257 0 0x15 0.258 0 0x21 - 0.3378 0x22 - 0.3951 0x23 - 0.2822 0x24 - 0.2024 0y11 - 0 0.6122y12 - 0 0.3698y13 - 0 0.2752

X1 X2 Y1X1 - 0.5995 0.4001X2 - 0 0.3028Y1 - 0 0

OUTER-LOADING

OUTER-WEIGHT

PATH COEFFICIENT

134

X1 X2 Y1x11 0.634 0.3554 0.5218x12 0.769 0.3503 0.4286x13 0.898 0.507 0.5463x14 0.829 0.4593 0.4043x15 0.639 0.5823 0.2829x21 0.561 0.8509 0.4217x22 0.615 0.8864 0.5386x23 0.402 0.808 0.4262x24 0.265 0.6636 0.3319y11 0.601 0.5731 0.9066y12 0.353 0.3588 0.7044y13 0.302 0.2149 0.6704

X1 X2 Y1X1 1.000 0 0X2 0.600 1 0Y1 0.582 0.5427 1

AVE CompositeReliability R Square Cronbachs

Alpha Communality Redundancy

X1 0.579 0.8709 0 0.8104 0.579 0X2 0.651 0.8805 0.3594 0.821 0.6508 0.2226Y1 0.589 0.8086 0.3971 0.66 0.5892 0.1714

X1 X2 Y1X1 - 0.5995 0.5817X2 - 0 0.3028Y1 - 0 0

Q2 = 1 - (1-0,3594)(1-0,3971)Q2 = 0,6138

predictive prevelance

TOTAL EFFECT

QUALITY CRITERIA - CROSS LOADING

LATENT VARIABLE CORRELATION

OVERVIEW AVE REABILITY CRITERIA

)1)(1(1 22

21

2 RRQ

135

Full model dari kesejahteraan keluarga pemulung di Kota Denpasar

analisis pengaruh faktor sosial demografi dan aktivitas ekonomi ...

Documents

Transcript of analisis pengaruh faktor sosial demografi dan aktivitas ekonomi ...