Noermayanti.H Pemodelan SEM-PLS

8/19/2019 Noermayanti.H Pemodelan SEM-PLS

1/14

Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan dan Penerapan MIPA,

Fakultas MIPA, Universitas Negeri Yogyakarta, 2 Juni 202!

Pemodelan Structural Equation Modeling (SEM) Berbasis Varians Pada Derajat

Kesehatan Di Propinsi Jawa Timur 2!

Noermayanti "idayat dan 2 #r!$am%ang &id'anarko (tok,S!Si,M!Si Ma)asis*a S2 Jurusan Statistika+ FMIPA IS, Sura%aya

2 #osen Pem%im%ing, Jurusan Statistika+ FMIPA IS

Noermayanti!)idayat-ya)oo!.om

Abstrak

Selama le%i) dari tiga dasa*arsa, Indonesia tela) melaksanakan %er%agai upaya dalam rangka

meningkatkan kese)atan dan kese'a)teraan masyarakat! Namun demikian, *alau suda) di.apai %anyak

kema'uan tetapi keadaan kese)atan msyarakat di Indonesia masi) tertinggal 'ika di%andingkan dengan

%e%erapa negara tetangga! Angka kematian %ayi misalnya, di Indonesia sendiri angka kematian %ayi %erada

diurutan atas diantara negara+negara anggota Sout) /ast Asia Medi.al Inormation 1enter S/AMI13,

serta se%agian %esar masyarakat Indonesia sendiri %aik yang %erada di pedesaan maupun perkotaan masi) sulit untuk mendapatkan pelayanan kese)atan! Untuk mengatasi masala)+masala) terse%ut, maka perlu

dilakukan penetapan tentang indikator dera'at kese)atan untuk mengeta)ui peningkatan dera'at kese)atan

masyarakat dan pelayanan kese)atan dapat dirasakan ole) semua lapisan masyarakat!

#era'at kese)atan sendiri dipengaru)i ole) %e%erapa aktor antara lain lingkungan, perilaku, dan

pelayanan kese)atan! #alam men.apai dera'at kese)atan, aktor+aktor yang mempengaru)i terse%ut )arus

dapat dikendalikan dengan %aik, karena semua aktor terse%ut tidak dapat diukur se.ara langsung

melainkan pada indikator+indikator yang diketa)ui! #alam penelitian ini akan di)u%ungkan tiga varia%el

konstruk yang %erkaitan denga dera'at kese)atan yaitu varia%el lingkungan, perilaku, dan pelayanan

kese)atan untuk meli)at apaka) ketiga variael terse%ut %erpengaru) ter)adap dera'at kese)atan atau tidak!

Sala) satau metode yang digunakan dalam penelitian ini adala) dengan menggunakan analisis Stru.tural

/4uation Modeling S/M3 yang %er%asis varians yaitu Partial 5east S4uare P5S3 untuk mengeta)ui

ke%enaran konsep teori mengenai aktor+aktor yang mempengaru)i dera'at kese)atan masyarakat Ja*a

imur!P5S merupakan metode analisis yang po*erull karena metode terse%ut tidak didasarkan pada%anyaknya asumsi dimana seperti data tidak )arus %erdistri%usi multivariat normal dan sampel tidak )arus

%esar! u'uan dalam penelitian ini adala) untuk mendapatkan %entuk estimasi parameter dan %entuk

estimasi model it!

"asil ak)ir dalam penelitian ini adala), yang pertama untuk estimasi parameter dalam P5S

diperole) tiga estimasi yaitu estimasi %o%ot, estimasi 'alur, serta estimasi rata+rata dan lokasi parameter,

yang kedua untuk model it yang diperole) dalam P5S adala) 6 #era'at kese)atan 7 +0,28 lingkungan

+0,09: perilaku +0,8;2 pelayanan kese)atan, dengan nilai 8, = dipengaru)i ole) varia%el lain!

Kata kunci : #era'at kese)atan, S/M+?arians P5S3

!" PE#D$%&'&$#

!"! 'atar Belaan

Selama lebih dari tiga dasawarsa, Indonesia telah melaksanakan berbagai upaya dalam rangka

meningkatkan kesehatan dan kesejahteraan masyarakat. Namun demikian, walau sudah dicapai

banyak kemajuan tetapi keadaan kesehatan msyarakat di Indonesia masih tertinggal jika

dibandingkan dengan beberapa negara tetangga. Angka kematian bayi misalnya, di Indonesia

sendiri angka kematian bayi berada diurutan atas diantara negara-negara anggota South East Asia

Medical Inormation !enter "SEAMI!#, serta sebagian besar masyarakat Indonesia sendiri baik

yang berada di pedesaan maupun perkotaan masih sulit untuk mendapatkan pelayanan kesehatan.

$ntuk mengatasi masalah-masalah tersebut, maka perlu dilakukan penetapan tentang indikator

derajat kesehatan untuk mengetahui peningkatan derajat kesehatan masyarakat.

M - 1

mailto:[email protected]:[email protected]


2/14

Noermayanti "idayat @ Pemodelan S/M + P5S

%erajat kesehatan sendiri dipengaruhi oleh beberapa aktor antara lain lingkungan,

perilaku, dan pelayanan kesehatan. %alam mencapai derajat kesehatan, aktor-aktor yang

mempengaruhi tersebut harus dapat dikendalikan dengan baik, karena semua aktor tersebut tidak

dapat diukur secara langsung melainkan pada indikator-indikator yang diketahui. %alam penelitian

ini akan dihubungkan tiga &ariabel konstruk yang berkaitan dengan derajat kesehatan yaitu &ariabel

lingkungan, perilaku, dan pelayanan kesehatan untuk melihat apakah ketiga &ariabel tersebut

berpengaruh terhadap derajat kesehatan atau tidak. Salah satau metode yang digunakan dalam

penelitian ini adalah dengan menggunakan analisis Structural E'uation Modeling "SEM# yang

berbasis &arians yaitu (artial )east S'uare "()S# untuk mengetahui kebenaran konsep teori

mengenai aktor-aktor yang mempengaruhi derajat kesehatan masyarakat *awa +imur. ()S sendiri

merupakan metode analisis yang powerull karena metode tersebut tidak didasarkan pada

banyaknya asumsi dimana seperti data tidak harus berdistribusi multi&ariat normal dan sampel

tidak harus besar.

!"2 *umusan Masalah

. agaimana bentuk estimasi parameter dari Stru.tural /4uation Modeling "SEM# berbasis

&arians dengan pendekatan Partial 5east S4ure "()S#

/. agaimana bentuk estimasi model it dari Stru.tural /4uation Modeling "SEM# berbasis&arians dengan pendekatan Partial 5east S4ure "()S# terhadap derajat kesehatan

!"+ Tujuan

. Mendapatkan bentuk estimasi parameter dari Stru.tural /4uation Modeling "SEM# berbasis

&arians dengan pendekatan Partial 5east S4ure "()S#.

/. Mendapatkan bentuk estimasi model it dari Stru.tural /4uation Modeling "SEM# berbasis

&arians dengan pendekatan Partial 5east S4ure "()S# terhadap derajat kesehatan.

!", Man-aat Penelitian

Manaat yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah 0

. Sebagai bahan perbandingan dalam mempelajari metode statistik terutama yang berhubungan

dengan pemodelan SEM dan yang berbasis &arians.

/. Sebagai metode alternati dalam pemodelan SEM berbasis &aians dalam penyimpangan asumsi

normalitas bagi para peneliti khususnya dibidang kesehatan.

1. Menambah pengetahuan peneliti tentang penerapan ilmu statistika dalam masalah sosial

masyarakat khususnnya dalam bidang kesehatan.

!". Batasan Masalah

(enelitian ini dibatasi hanya pada kajian pemodelan derajat kesehatan menggunakan analisis

Stru.tural /4uation Model "SEM# berbasis &arians dengan pendekatan Partial 5east S4uare "()S#.

2" MET/DE PE#E'0T0$#

2"! Sumber Data

%ata yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari %inas

2esehatan (ropinsi *awa +imur /33, yaitu data tentang aktor-aktor yang mempengaruhi dan

indikator-indikator yang terkait pada derajat kesehatan untuk tiap 2abupaten42ota di (ro&insi *awa

+imur yang terdiri dari 15 2abupaten42ota.

2"2 0denti-iasi Variabel Penelitian

6ariabel yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan &ariabel o%served atau &ariabel

teramati sebanyak &ariabel indikator yaitu 0

7 0 (ersentase rumah sehat

7/ 0 (ersentase keluarga yang memiliki akses air bersih

71 0 (ersentase keluarga yang memiliki pengelolaan limbah

78 0 (ersentase peran akti masyarakat dalam posyandu79 0 (ersentase bayi yang mendapat ASI eksklusi

M - 2


3/14



7: 0 (ersentase keluarga miskin ";A2IN# yang berobat pada tenaga kesehatan "khususnya

yankes di puskesmas#

7< 0 (ersentase pertolongan persalinan dengan tenaga kesehatan "dokter, bidan, atau

paramedis lain#

75 0 (ersentase deteksi tumbuh kembang anak balita= 0 Angka kematian bayi "A2# per 333 kelahiran hidup

=/ 0 Morbiditas "angka kesakitan yang positi terkena penyakit malaria#

=1 0 Status gi>i bayi "gi>i buruk#

Variabel Esoen (0ndependen) 1an diunaan dalam penelitian ini adalah

6ariabel lingkungan, &ariabel perilaku, dan &ariabel pelayanan kesehatan

Variabel Endoen (Dependen) 1an diunaan dalam penelitian ini adalah

6ariabel %erajat 2esehatan

6ariabel laten yang diketahui dalam penelitian ini terdiri dari 8 &ariabel yaitu &ariabel

lingkungan, &ariabel perilaku, &ariabel pelayanan kesehatan, dan &ariabel derajat kesehatan.

Sedangkan &ariabel-&ariabel indikator terhadap &ariabel derajat kesehatan dapat dideinisikansebagai &ariabel maniest "&ariabel teramati# adalah sebagai berikut berikut 0

a. Indikator dari &ariabel lingkungan "&ariabel eksogen 4 independen#

. (ersentase rumah sehat

/. (ersentase keluarga yang memiliki akses air bersih

1. (ersentase keluarga yang memiliki pengelolaan limbah

b. Indikator dari &ariabel perilaku hidup sehat "&ariabel eksogen 4 independen#

. (ersentase peran akti masyarakat dalam posyandu

/. (ersentase bayi yang mendapat ASI eksklusi

1. (ersentase keluarga miskin ";A2IN# yang berobat pada tenaga kesehatan

c. Indikator dari &ariabel pelayanan kesehatan "&ariabel eksogen 4 independen#

. (ersentase pertolongan persalinan dengan tenaga kesehatan "dokter, bidan, atau

paramedis lain#/. (ersentase deteksi tumbuh kembang anak balita melalui pelayanan kesehatan

d. Indikator dari &ariabel derajat kesehatan "&ariabel endogen 4 dependen#

. Angka kematian bayi "A2# per 333 kelahiran hidup

/. (ersentase morbiditas "angka kesakitan yang positi terkena penyakit malaria#

1. (ersentase status gi>i bayi "gi>i buruk#

2"+ Metode $nalisis Data

Analisis ini dilakukan berdasarkan tujuan penelitian, adapun langkah-langkahnya sebagai

berikut 0

!" Estimasi Parameter SEM 3 Partial Least Square (P'S)

Estimasi parameter pemodelan SEM dengan pendekatan ()S diperoleh melalui proses iterasi

tiga tahap dengan menggunakan (rdinary 5ast S4uare "?)S# yaitu sebagai berikut0

• +ahap pertama menentukan estimasi bobot "&eig)t /stimate# untuk menetapkan skor atau

menghitung data &ariabel laten.

• +ahap kedua menentukan estimasi jalur "estimasi untuk inner dan outer model# yang

menghubungkan antar &ariabel laten dan estimasi loading antara &ariabel laten dengan

indikatornya.

• +ahap ketiga menentukan estimasi rata-rata dan lokasi parameter untuk indikator dan &ariabel

laten.

2" 'anah3lanah analisis model fit persamaan strutural denan SEM3 Partial Least

Square (P'S)

%alam penelitian ini, analisis data pada SEM-()S akan menggunakan bantuan sot*areSmart()S.

M - 3


4/14


a. Mendapatkan model berbasis konsep dan teori untuk merancang model struktural

"hubungan antar &ariabel laten# dan model pengukurannya, yaitu hubungan antara

indikator-indikator dengan &ariabel laten.

b. Membuat diagram jalur "diagram pat)# yang menjelaskan pola hubungan antara &ariabel

laten dengan indikatornya.

c. 2on&ersi diagram jalur kedalam persamaan.

d. Melakukan e&aluasi goodness o it yaitu dengan e&aluasi model pengukuran "outer

model # dengan melihat &aliditas dan reabilitas. *ika model pengukuran &alid dan reliabel

maka dapat dilakukan tahap selanjutnya yaitu e&aluasi model struktural. *ika tidak, maka

harus kembali mengkonstruksi diagram jalur.

e. Intepretasi model.

+" %$S0' PE#E'0T0$# dan PEMB$%$S$#

+"! Estimasi Parameter SEM 4 Partial Least Square (P'S)

Estimasi parameter pemodelan persamaan struktural dengan pendekatan partial least s4uare

diperoleh melalui proses iterasi tiga tahap dan di setiap tahap menghasilkan estimasi.

1. +ahap pertama menghasilkan estimasi bobot "*eig)t estimate#w jh

Estimasi bobot bobotw j h diperoleh melalui dua jalan, yaitu mode A dan mode $. Mode A

dirancang untuk memperoleh estimasi bobot dengan tipe indikator releksi, sedangkan mode $

dirancang untuk memperoleh estimasi bobot dengan tipe indikator ormati.

Mode $

(ada mode A bobotw j h adalah koeisien regresi dari

Z j dalam regresi sederhana

X j h pada estimasi inner modelZ j .

X j h=w j h Z j+e j h

Estimasi untuk mode A diperoleh melalui metode ?)S dengan cara meminimumkan jumlah

kuadrate j h , sebagai berikut 0

e j h= X j h−w j h Z j

∑h=1

J

e jh2=∑

h=1

J

( X jh−w jh Z j )2

2emudian jumlah kuadrate j h diturunkan terhadap

w j h sehingga diperoleh bobot

untuk mode A 0

ŵ jh=Cov ( X jh , Z j )

V ar ( X j2 )

Mode B

(ada mode &ektorw j dari pembobot

w jh adalah &ektor koeisien regresi berganda dari

Z j pada pusat &ariabel maniest " X jh−´ X

')# yang dihubungkan ke sesama &ariabel laten

ξ j 0

M - 4


5/14



Z j=w j X j+ε j

ε j=Z j−w j X j

@itung ε jT

ε j 0

ε jT

ε j=(Z j−w j X j )T (Z j−w j X j )

¿Z jT

Z j−2w j X jT

Z j+w jT

w j X jT

X j

2emudian ε jT

ε j diturunkan terhadapw j h sehingga diperoleh bobot untuk mode 0

ŵ j=( X jT X j )

−1 X j

T Z j

%imana X j adalah matriks dengan kolom yang dideinisikan oleh &aariabel maniest "

X j h− ´ X ')# yang menghubungkan &ariabel laten

ξ j ke-j. 6ektor bobot inner model

adalahw j h=(Var ( X j))

−1Cov ( X j h, Z j ) dengan Var ( X j) adalah matriks ko&arians dari

X j danCov ( X j h , Z j ) adalah &ektor kolom dari ko&arians antara &ariabel X j h dan

Z j .

2. +ahap kedua menghasilkan estimasi jalur yang diperoleh mealalui estimasi inner model danouter model .

Estimasi Inner Model

%engan mengikuti algoritma ()S dari old "B59# dan yang telah diperbaiki oleh )ohmollerCs

"B5B#, maka estimasi inner model Z j dari standaried &ariabel laten (ξ j−m j )

dideinisikan dengan

Z j∝ ∑i; ξ

idi hubungkan pada ξ

j

e ji Y i

%imana bobot inner modele ji dapat dipilih melalui tiga skema yaitu 0

. Skema jalur " pat) s.)ema#

6ariabel laten dihubungkan padaξ

j yang dibagi kedalam dua grup yaitu 0 &ariabel-

&ariabel laten yang menjelaskanξ j dan diikuti dengan &ariabel-&ariabel yang dijelaskan

olehξ j . *ika

ξ j dijelaskan olehξ i maka

e ji adalah koeisien regresi

bergandaY i dari

Y j . *ikaξ i dijelaskan oleh

ξ j makae ji adalah korelasi

antaraY i dengan

Y j .

e ji={koefisien regresibergandaY i dariY j , jika ξ j dijelaskanoleh ξ iCor (Y i Y j) , jikaξ j dijelaskanoleh ξi/. Skema .entroid ".entroid s.)ema#

M - 5


6/14


obot inner modele ji merupakan korelasi tanda " sign .orrelation# antara

Y i dari

Y j , dan dapat ditulis sebagai berikut 0

e ji=sign [Cor ( Y iY j )]

1. Skema aktor " a.tor s.)ema#

obot inner modele ji merupakan korelasi antara

Y i dariY j , dan dapat ditulis

sebagai berikut 0

e ji=Cor (Y iY j )

Estimasi Outer Model

Estimasi outer model Y j dari standarisasi &ariabel laten (ξ j−m j ) dengan rata-rata D 3

dan standart de&iasi D , diperoleh melalui kombinasi linear dari pusat &ariabel maniest melalui

persamaan berikut 0

Y j∝[∑h=1

J

w j h( X j h− ´ X j h)]%imana simbol

∝ bermakna bahwa &ariabel sebelah kiri mewakili &ariabel sebelah kanan

yang distandarisasi. Standarisasi &ariabel laten dapat ditulis dengan persamaan sebagai berikut 0

Y j= X j h+e j

%engan X j h=w j h Z j+e j dan Z j= X j h−

´ X j h

Sehingga Ŷ j=∑h=1J

~w j h( X j h− ´ X j h)

%imana koeisienw j h dan

~w j h keduanya dinamakan sebagai pembobot outer model .

3. +ahap ketiga menghasilkan estimasi rata-rata "mean# dan lokasi parameter "konstanta#.(ada tahap ini, estimasi didasarkan pada matriks data asli dan hasil estimasi bobot dan koeisien

jalur pada tahap kedua, tujuannya untuk menghitung rata-rata dan lokasi parameter.

Estimasi *ata3rata ( Mean)m j

Estimasi rata-rata "mean# diperoleh melalui persamaan sebagai berikut 0

ξ j=Y j+m j+e j

ξ j−m j=Y j+e j

%engan

Y j=∑h=1

J

~w jh ( X jh− ´ X jh )

maka

ξ j−m j=∑h=1

J

~w jh( X jh− ´ X jh)

Analogi 0

M - 6


7/14



ξ̂ j=∑h=1

J

~w j h X j h=Y j+m̂ j

Sehingga:

m̂ j=∑h=1

J ~w j h ´ X j h

%imana~w j h dideinisikan sebagai pembobot dari outer model , dengan semua &ariabel

maniest yaitu pengamatan pada skala pengukuran yang sama. Menurut ornell "B5/#,

mengatakan bahwa jika estimasi &ariabel laten pada skala asli maka 0

ξ j¿=∑h=1

J

~w j h X j h

∑h=1

J

~w j h

(ersamaan diatas dimungkinkan ketika semua pembobot dari outer model positi. Seringkali di

dalam aplikasi nyata, estimasi &ariabel laten memerlukan skala 3 F 33 agar memiliki acuan

skala untuk di bandingkan dengan s.ore indi&idu. Sehingga untuk kasus pengamatan ke-i, lebih

muda diperoleh melalui transormasi sebagai berikut 0

ξ j0−100=100 !

ξ j¿− !min

!ma!− !min

%imana !min dan

!ma! adalah nilai minimum dan maksimum dari skala pengukuran

umum untuk semua &ariabel maniest .

Estimasi 'oasi Parameter

Secara umum koeisien jalurb ji adalah koeisien regresi berganda dari &ariabel laten

endogenY j yang distandarisasi pada &ariabel laten penjelas "eksogen#

Y i .

Y j=∑i=1

J

b ji Y i+e j

(ada saat &ariabel laten memusat "non .entered # ξ̂ j adalah sama denganY j+m̂ j .

persamaan regresi pada saat &ariabel laten ξ̂ j tidak memusat adalah 0

ξ̂ j=b j0+∑i=1

J

b ji ξ̂i+e j

e j2=( ξ̂ j−(b j0+∑

i=1

J

b ji ξ̂ i))2

¿ ξ̂ j

2−2 ξ̂ j b j0−2 ξ̂ j∑i=1

J

b ji ξ̂i+(b j02+2b j0∑i=1

J

b ji ξ̂ i+∑i=1

J

b ji2

ξ̂ j2)

M - 7


8/14


"e j2

"b j0=b̂ j0= ̂ξ j−∑

i=1

J

b ji ξ̂ i

%engan

b j0=m̂ j−∑i

b ji m̂i

*adi lokasi parameternya adalah konstantab j0 untuk &ariabel laten endogen dan rata-rata

m̂ j untuk &ariabel laten eksogen.

+"2 Estimasi Model 5it SEM 3 P'S

$nalisis Model Persamaan Strutural denan SEM 3 Partial Least Square (P'S)

!" Konstrusi Diaram Jalur

6ambar +"! Kerana Konseptual Penelitian Berdasaran Model Persamaan

Strutural

Sumber 0 +alangko " /33B#

Kon7ersi Diaram Jalur e Persamaan

Outer Model

. $ntuk &ariabel laten eksogen "releksi#

ξ1+$

1

ξ1+$

2

ξ1+$

3

/. $ntuk &ariabel laten eksogen / "releksi#

ξ2+$

4

M - 8


9/14



ξ2+$

5

ξ2+$

6

1. $ntuk &ariabel laten eksogen 1 "releksi#

ξ3+$

7

ξ3+$

8

8. $ntuk &ariabel laten endogen "releksi#

%+ε1

%+ε2

%+ε3

Inner Model

2+&

3ξ3+'

%erkes D& 1 )ingk. G

& 2 (erilaku G

& 3 =ankes G

' ">eta 4 tingkat kesalahan

struktural#

2" E7aluasi Model

a" E7aluasi Model Penuuran (Outer Model )

(ada penelitian ini akan dilakukan pengujian &aliditas dan reliabilitas pada masing-masing

&ariabel laten yaitu &ariabel lingkungan, perilaku, pelayanan kesehatan, dan derajat kesehatan

dengan menggunakan bantuan sot*are SmartP5S . $kuran releksi indi&idual dikatakan &alid jika

memiliki nilai loading ( # ) dengan &ariabel laten yang ingin diukur H 3.9, jika salah satu

indikator memiliki nilai loading ( # )

3.9 maka indikator tersebut harus dibuang "didrop# karena

akan mengindikasikan bahwa indikator tidak cukup baik untuk mengukur &ariabel laten secara

tepat.

erikut adalah hasil output diagram jalur persamaan struktural pada ()S dengan menggunakan

sot*are SmartP5S .

M - 96ambar +"2 Diaram jalur persamaan strutural P'S denan

software Smart P'S


10/14


%ari gambar diatas terlihat bahwa terdapat empat &ariabel indikator dengan nilai loading

( # ) 3.9 yaitu pada &ariabel indikator 7, 79, =/, dan =1 , maka indikator tersebut harus

dibuang "didrop#.

erikut adalah hasil output ke dua, diagram jalur persamaan struktural pada ()S dengan

menggunakan sot*are SmartP5S .

%ari gambar diatas dapat disimpulkan bahwa 0

&ntu uji 7aliditas

+abel 1. $ji &aliditas

6ariabel )oading"J#Kata-rata Standart +-

Statistik keteranganSub Sampel error

)ingk 7/ 3.9


11/14



Model yang dapat ditulis adalah sebagai berikut 0

X2 = 0.9


12/14


( D 3, "3# yang menyatakan bahwa terdapat pengaruh yang signiikan antara kondisi

lingkungan dengan derajat kesehatan. Nilai negati pada koeisien parameter artinya adalah

semakin baik kondisi lingkungan maka pengukur derajat kesehatan yaitu pada angka kematian

bayi "A2# akan menurun.

/. 2oeisien parameter jalur yang diperoleh dari hubungan antara &ariabel perilaku dengan

derajat kesehaan sebesar -3.3B5 dengan nilai +-statistik .B5B L ,:8 pada tara signiikansi(

D 3, "3# yang menyatakan bahwa terdapat pengaruh yang signiikan antara kondisi

perilaku dengan derajat kesehatan. Nilai negati pada koeisien parameter artinya adalah

semakin baik kondisi perilaku maka pengukur derajat kesehatan yaitu pada angka kematian

bayi "A2# akan menurun.

1. 2oeisien parameter jalur yang diperoleh dari hubungan antara &ariabel pelayanan kesehatan

dengan derajat kesehaan sebesar -3.1:/ dengan nilai +-statistik 1.591 L ,:8 pada tara

signiikansi(

D 3, "3# yang menyatakan bahwa terdapat pengaruh yang signiikan

antara pelayanan kesehatan dengan derajat kesehatan. Nilai negati pada koeisien

parameter artinya adalah semakin baik pelayanan kesehatan maka pengukur derajat kesehatan

yaitu pada angka kematian bayi "A2# akan menurun.

erdasarkan koeisien-koeisien parameter jalur yang diperoleh pada tabel 1.1 maka model

persamaan struktural yang terbentuk adalah sebagai berikut 0

Derajat Kesehatan 8 3 "2!+ 'inunan 3 "9: Perilau 3 "+;2 Pela1anan Kesehatan

+abel 1.8 Nilai K-S'uare "K /#

6ariabel Nilai K-S'uare "K /#

%erajat 2esehatan 3./:B

Sumber 0 %ata ?lahan SmartP5S

%ari hasil model persamaan diatas diperoleh nilai K / untuk &ariabel derajat kesehatan sebesar

3./:B, yang artinya nilai tersebut mengindikasikan bahwa &ariasi derajat kesehatan dapat dijelaskan

oleh &ariabel konstruk "lingkungan, perilaku, dan pelayanan kesehatan# hanya sebesar /:.B

sedangkan sisanya yaitu sebesar


13/14



obot pada mode A diperoleh melalui turunan pertama dari koeisien regresi sederhana

dari j yaituŵ jh=

Cov ( X jh , Z j )Var ( X j

2 ) , sedangkan mode diperoleh melalui turunan

pertama dari &ektor koeisien regresi berganda 7 jh yaituŵ j=( X j

T X j )

−1 X j

T Z j

• Estimasi jalur yang diperoleh melalui estimasi inner model dan estimasi outer model

yaitu diperoleh melalui skema .entroid yaitu 0e ji=sign [Cor ( Y i Y j )] , skema aktor

yaitu 0e ji=Cor (Y i Y j ) , dan skema jalur yang merupakan koeisien regresi berganda

=i dari = j danCor (Y i Y j ) .

• Estimasi rata-rata yang diperoleh yaitu^m j=∑h=1

J

~w jh ´ X jh dan estimasi lokasi

parameternya adalah konstantab j0 untuk &ariabel laten endogen dan rata-rata

m̂ j

untuk &ariabel laten eksogen.

/. Sedangkan Model it dari Stru.tural /4uation Modeling "SEM# berbasis &arians dengan

pendekatan Partial 5east S4ure "()S# terhadap derajat kesehatan didapatkan sebagai berikut 0

Model persamaan yang terbentuk yaitu 0

%erajat 2esehatan D - 3./1 )ingkungan - 3.3B5 (erilaku - 3.1:/ (elayanan 2esehatan

• +erdapat pengaruh antara kondisi lingkungan "dengan indikator yang berpengaruh yaitu

persentase keluarga yang memilki akses air bersih dan persentase keluarga yang memiliki

pengelolaan limbah # terhadap derajat kesehatan sebesar "-3./1# yang artinya semakin

baik kondisi lingkungan maka pengukur derajat kesehatan "dengan indikator yang

berpengaruh yaitu A2# akan menurun sebesar 3./1 atau /.1 dan sebaliknya.

• +erdapat pengaruh antara perilaku hidup sehat "dengan indikator yang berpengaruh yaitu

persentase peran akti masyarakat dalam posyandu dan persentase bayi yang mendapat

ASI eksklusi # terhadap derajat kesehatan sebesar "-3.3B5# yang artinya semakin baik

kondisi perilaku maka pengukur derajat kesehatan "dengan indikator yang berpengaruh

yaitu A2# akan menurun sebesar 3.3B5 atau B.5 dan sebaliknya.

• +erdapat pengaruh antara pelayanan kesehatan "dengan indikator yang berpengaruh yaitu

persentase pertolongan persalinan dengan tenaga kesehatan dan persentase deteksi

tumbuh kembang anak balita # terhadap derajat kesehatan sebesar "-3.1:/# yang artinyasemakin baik kondisi pelayanan kesehatan maka pengukur derajat kesehatan "dengan

indikator yang berpengaruh yaitu A2# akan menurun sebesar 3.1:/ atau 1:./ dan

sebaliknya.

,"2 Saran

%alam penelitian ini masalah yang dikaji masih terbatas, oleh karena itu saran yang dapat

diberikan untuk peneliti selanjutnya agar mengembangkan lagi model yang terbentuk misal, yang

pertama dengan menggali lebih luas &ariabel-&ariabel yang dapat berpengaruh terhadap derajat

kesehatan sehingga dapat memberikan kontribusi yang lebih baik terhadap perkembangan

pembangunan di *awa +imur, yang kedua dengan melakukan perbandingan metode SEM berbasis&arians yang lain dengan data yang sama untuk melihat model yang paling it, dan yang terahkir

M - 13


14/14


perlu di coba dengan skala data campuran untuk melihat sejauh mana tingkat kehandalan parameter

()S dalam mengatasai kasus dengan tipe data yang berbeda-beda.

D$5T$* P&ST$K$

ollen 2.A. "B5B#. Stru.tural /4uation *it) 5aten ?aria%els! %epartement o Sociology, *ohn

iley O Sons, New =ork.

!hin, . "BB5#. )e Partial 5east S4uare Approa.) or Stru.tural /4uation Modeling . !le&eland.

?hio.

ornell, !. and ookstein, . "B5/#. *o Stru.tural /4uation Models6 5IS

Documents

Noermayanti.H Pemodelan SEM-PLS