PENGARUH INDEKS KEKAYAAN DAN FAKTOR SOSIAL ......LEMBAR PENGESAHAN Laporan Penelitian Dosen dengan judul: Pengaruh Indeks Kekayaan dan Faktor Sosial Demografi Terhadap Proporsi Pengeluaran

LAPORAN PENELITIAN DOSEN STIS

PENGARUH INDEKS KEKAYAAN DAN FAKTOR SOSIAL DEMOGRAFI

TERHADAP PROPORSI PENGELUARAN MAKANAN

RUMAH TANGGA DI INDONESIA TAHUN 2016

Dr. I Made Arcana, M.Sc

Yaya Setiadi, SST, MM

UNIT PENELITIAN DAN PENGABDIAN MASYARAKAT (UPPM)

SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK (STIS)

2017

LEMBAR PENGESAHAN

Laporan Penelitian Dosen dengan judul:

Pengaruh Indeks Kekayaan dan Faktor Sosial Demografi Terhadap

Proporsi Pengeluaran Makanan Rumah Tangga di Indonesia

Tahun 2016

Nama Peneliti:

Dr. I Made Arcana, M. Sc

Yaya Setiadi, SST, MM

Dilaksanakan pada Agustus 2017 sampai dengan November 2017

Telah disahkan oleh Kepala Unit Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (UPPM)

Sekolah Tinggi Ilmu Statistik (STIS), pada tanggal 27 November 2017

Menyetujui,

Kepala UPPM

Dr. Hardius Usman, MSi

NIP. 196704251989011002

Ketua Peneliti

Dr. I Made Arcana, MSc

NIP. 196805031991011001

Mengetahui

Pembantu Ketua I

Dr. Erni Tri Astuti, M. Math

NIP. 196710221990032002

i

KATA PENGANTAR

Puji syukur penulis panjatkan ke hadirat Tuhan Yang Maha Esa atas segala

rahmat dan karunia-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan penelitian ini dengan

judul “Pengaruh Indeks Kekayaan dan Faktor Sosial Demografi Terhadap Proporsi

Pengeluaran Makanan Rumah Tangga di Indonesia Tahun 2015” yang disusun untuk

melengkapi persyaratan dalam melaksanakan penelitian dosen di Sekolah Tinggi

Ilmu Statistik (STIS).

Penyelesaian penelitian ini tidak terlepas dari peran para pimpinan STIS,

yang telah memberikan kesempatan untuk melakukan penelitian dan dukungan yang

diberikan, baik moril maupun materiil sehingga penelitian ini dapat diselesaikan

Untuk semua dukungan tersebut, penulis menyampaikan penghargaan yang setinggi-

tingginya dan terima kasih yang tidak terhingga.

Akhir kata, walau tulisan ini bagai setitik air di samudra luas, penulis berharap

dapat menjadi sumbangan kecil bagi dunia pendidikan di Indonesia. Dalam

melakukan penelitian ini, sudah barang tentu banyak hal yang dapat memunculkan

perbedaan pendapat, informasi maupun referensi. Oleh karenanya, kritik dan saran

terhadap tulisan ini sangat dihargai.

Jakarta, November 2017

PENULIS

ii

ABSTRAK

Pola pengeluaran rumah tangga dapat digunakan sebagai salah satu alat ukur untuk

menilai tingkat kesejahteraan rumah tangga, dimana semakin rendah proporsi

pengeluaran untuk makanan terhadap total pengeluaran maka semakin baik tingkat

perekonomian penduduk. Indeks kekayaan rumah tangga yang dihitung menggunakan

metode Principle Component Analysis (PCA) digunakan sebagai aproksimasi untuk

pendapatan rumah tangga. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui

gambaran umum proporsi pengeluran rumah tangga dalam sebulan yang dialokasikan

untuk makanan berdasarkan wilayah perkotaan dan perdesaan, serta menganalisis

pengaruh indeks kekayaan rumah tangga dan faktor sosial demografi rumah tangga

( tingkat pendidikan kepala rumah tangga, jenis kelamin kepala rumah tangga, jumlah

anggota rumah tangga, status bekerja kepala rumah tangga dan tingkat pendidikan

kepala rumah tangga) terhadap proporsi pengeluaran makanan. Proporsi pengeluaran

sebulan untuk makanan pada rumah tangga di Indonesia sangat bervariasi dengan

nilai median sebesar 53,7 persen untuk wilayah perkotaan, relatif lebih rendah

dibandingkan nilai median untuk wilayah perdesaan sebesar 60,0 persen. Dengan

menerapkan Multiple Classification Analysis (MCA), dihasilkan bahwa indeks

kekayaan memiliki pengaruh positif terhadap proporsi konsumsi makanan, baik di

wilayah perkotaan maupun perdesaan. Di wilayah perkotaan, indeks kekayaan rumah

tangga berkontribusi sebesar 37,3 persen dan di wilayah perdesaan sebesar 29,4

persen. Faktor demografi seperti jenis kelamin KRT menyumbang sekitar 59,3 persen

untuk proporsi konsumsi makanan untuk rumah tangga di wilayah perdesaan, dan

sebesar 51,0 persen di wilayah perkotaan.

Kata kunci : indeks kekayaan, Multiple Classification Analysis (MCA),

pengeluaran makanan

iii

ABSTRACT

The pattern of household expenditure can be used as a measurement for assessing the

level of household welfare, which the lower the proportion of expenditure for food

compared to the total expenditure, the better the economic level of the population.

The household wealth index calculated using the Principle Component Analysis

(PCA) method is used as an approximation for household income. The purpose of this

study is to describe the general pattern of the proportion of household expenditure in

a month allocated for food based on urban and rural areas, and to analyze the

influence of household wealth index and household demographic social factors (such

as education level of household head, sex of household head, number of household

members, work status of household head and education level of household head) to

proportion of food expenditure. The proportion of monthly food expenditure on

households in Indonesia varies greatly with the median of 53.7 percent for urban

areas, relatively lower than the median for the rural areas of 60.0 percent. By

applying Multiple Classification Analysis (MCA), it was discovered that the wealth

index had a positive influence on the proportion of food consumption, both in urban

and rural areas. In urban areas, the household wealth index contributed 37.3 percent

and in rural areas by 29.4 percent. Demographic factors such as sex of household

head accounted for about 59.3 percent for the proportion of food consumption of

households in rural areas, and 51.0 percent in urban areas.

Keywords : Wealth Index, Multiple Classification Analysis (MCA), food

expenditure

iv

DAFTAR ISI

Halaman

KATA PENGANTAR ............................................................................................ i

ABSTRAK ................................................................................................................ ii

DAFTAR ISI ............................................................................................................ iv

DAFTAR TABEL .................................................................................................... vi

DAFTAR GAMBAR ................................................................................................ vii

DAFTAR LAMPIRAN ............................................................................................. viii

BAB I PENDAHULUAN ..................................................................................................... 1

1.1. Latar Belakang .................................................................................................... 1

1.2. Identifikasi dan Pembatasan Masalah ................................................................. 3

1.3. Tujuan Penelitian.. ………………………………….. ....................................... 4

1.4. Sistematika Penulisan ..…………………………….. ......................................... 5

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ………………………………….. ...................................... 6

2.1. Landasan Teori ……………………..…………………. .................................... . 6

2.2. Penelitian Terkait .............................................................. ................................. . 10

2.3. Kerangka Penelitian …………………………………… ................................... .. 12

2.4. Hipotesis penelitian............. …………………… ............................................... ………. 13

BAB III METODOLOGI ………………………… ............................................................... ….. 14

3.1. Sumber Data ……………………… ................................................................... ………. 14

3.2. Metode Analisis.………………… ...................................................................... ………….. 14

v

3.2.1. Analisis Deskriptif ...................................................................................... 15

3.2.2. Analisis Inferensia ...................................................................................... 18

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN …………………… ................................................. …….. 21

4.1. Pola Pengeluaran Rumah Tangga untuk Makana ............................................... n 21

4.2. Model MCA untuk daerah perkotaan dan perdesaan .......................................... 25

4.3. Model MCA untuk daerah perkotaan .................................................................. 28

4.4. Model MCA untuk daerah perdesaan .................................................................. 31

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ……………………… ............................................. ………. 36

5.1. Kesimpulan …………………………………… ................................................. ……….… 36

5.2. Saran ………………………………………… ................................................... …………... 37

DAFTAR PUSTAKA ………………………………………… ............................... ………..….. 38

LAMPIRAN………………………………………………… .................................. …………….. 39

vi

DAFTAR TABEL

No Judul Tabel Halaman

3.1. Uraian nama variabel dan pembagian kategori yang digunakan ............... 15

4.1. Hasil ANOVA terhadap model MCA ....................................................... 25

4.2. Hasil estimasi rata-rata dengan model MCA ........................................... 25

4.3. Pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap perubahan

persentase konsumrsi makanan rumah tangga .......................................... 27

4.4. Hasil ANOVA terhadap model MCA di wilayah perkotaan ..................... 28

4.5. Hasil estimasi rata-rata dengan model MCA di wilayah perkotaan ......... 29

4.6. Pengaruh masing-masing vaiabel bebas terhadap perubahan persentase

konsumsi makanan rumah tangga ............................................................. 31

4.7. Hasil ANOVA terhadap model MCA di wilayah perdesaan .................... 32

4.8. Hasil estimasi rata-rata dengan model MCA di wilayah perdesaan ......... 32

4.9. Pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap perubahan

persentase konsumsi makanan rumah tangga di wilayah perdesaan ......... 34

vii

DAFTAR GAMBAR

No Judul Gambar Halaman

4.1. Pola distribusi persentase pengeluaran rumah tangga untuk makanan ... 21

4.2. Distribusi persentase pengeluaran rumah tangga untuk makanan

menurut provinsi di Indonesia ................................................................. 22

4.3. Distribusi persentase pengeluaran rumah tangga untuk makanan di

daerah perkotaan menurut provinsi di Indonesia .................................... 23

4.4. Distribusi persentase pengeluaran rumah tangga untuk makanan di

daerah perdesaan menurut provinsi di Indonesia .................................... 24

4.5. Nilai estimasi persentase konsumsi makanan untuk setiap variabel

bebas yang terlibat dalam model MCA ................................................... 26


bebas yang terlibat dalam model MCA di wilayah perkotaan ................ 30


bebas yang terlibat dalam model MCA di wilayah perdesaan ................ 33

viii

DAFTAR LAMPIRAN

No Keterangan Halaman

1. Output statistik deskriptif wilayah perkotaan & perdesaan) .................. 39

2. Output statistik deskriptif wilayah perkotaan ........................................ 40

3. Output statistik deskriptif wilayah perdesaan ....................................... 41

4. Output MCA tanpa variabel interaksi untuk wilayah perkotaan dan

perdesaan ................................................................................................. 42

5. Output MCA dengan variabel interaksi untuk wilayah perkotaan dan

perdesaan ................................................................................................. 44

6. Output MCA dengan variabel interaksi untuk wilayah perkotaan .......... 46

7. Output MCA dengan variabel interaksi untuk wilayah perdesaan .......... 48

1

BAB I.

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Manusia selama hidupnya selalu melakukan kegiatan dalam memenuhi

kebutuhannya, baik berupa kebutuhan akan makanan, pakaian, tempat perlindungan,

hiburan dan kebutuhan hidup lainnya. Untuk memenuhi kebutuhan tersebut setiap

individu dalam aktivitas keseharian melakukan pembelanjaan atau konsumsi terhadap

suatu barang. Pengeluaran untuk konsumsi pada setiap individu mulai dari dilahirkan

hingga akhir hidupnya, artinya setiap individu melakukan kegiatan konsumsi

sepanjang hidupnya. Oleh karena itu kegiatan konsumsi mempunyai peranan penting

dalam kehidupan manusia.

Banyak faktor yang memengaruhi besaran pengeluaran konsumsi rumah

tangga. Faktor-faktor tersebut dapat diklasifikasikan menjadi faktor ekonomi, faktor

demografi, dan faktor nonekonomi. Faktor-faktor ekonomi yang memengaruhi

tingkat konsumsi rumah tangga adalah pendapatan umah tangga, kekayaan rumah

tangga, jumlah barang konsumsi tahan lama dalam masyarakat, tingkat bunga,

perkiraan tentang masa depan, dan kebijakan pemerintah dalam mengurangi

ketimpangan distribusi pendapatan. Faktor-faktor demografi yang memengaruhi

tingkat konsumsi adalah jumlah penduduk dan komposisi penduduk. Sedangkan

faktor-faktor nonekonomi yang paling berpengaruh terhadap tingkat konsumsi adalah

faktor sosial budaya masyarakat seperti pola kebiasaan makan, perubahan etika dan

tata nilai untuk meniru kelompok masyarakat lain (Rahardja dan Manurung, 2008).

Kemiskinan yang merupakan manifestasi dari kurangnya tingkat

kesejahteraan penduduk adalah isu global maupun nasional sehingga masih akan

tetap merupakan keprihatinan banyak pihak. Untuk keperluan perencanaan,

monitoring, dan evaluasi berbagai program terkait penanggulangan kemiskinan

diperlukan sejumlah instrumen statistik yang dapat menunjukkan status dan

2

perkembangan penduduk miskin di Indonesia antar waktu. Salah satu instrumen yang

utama adalah jumlah penduduk yang rata-rata pengeluarannya di bawah garis

kemiskinan.

Konsumsi merupakan bagian penting dalam kehidupan seseorang. Pemenuhan

kebutuhan hidup yang harus dipenuhi setiap hari oleh manusia tidak terlepas dari

aktivitas konsumsi. Pengeluaran konsumsi dapat menjadi sebagai salah satu indikator

untuk menilai tingkat kesejahteraan ekonomi individu atau rumah tangga (BPS,

2008). Disamping itu, pola konsumsi penduduk juga merupakan salah satu indikator

sosial ekonomi masyarakat yang sangat dipengaruhi oleh budaya dan lingkungan

setempat. Budaya dan perilaku lingkungan akan membentuk pola kebiasaan tertentu

pada kelompok masyarakat. Data pengeluaran dapat mengungkapkan pola konsumsi

rumah tangga secara umum menggunakan indikator proporsi pengeluaran untuk

makanan dan non makanan. Komposisi pengeluaran rumah tangga dapat dijadikan

ukuran untuk menilai tingkat kesejahteraan ekonomi penduduk.

Rumah tangga yang proporsi pengeluarannya lebih besar untuk makanan

biasanya merupakan rumah tangga yang masih pada taraf tingkat subsisten.

Sementara rumah tangga yang lebih banyak mengkonsumsi untuk barang-barang

mewah dan kebutuhan sekunder merupakan rumah tangga yang lebih sejahtera (Mor

& Sethia, 2010). Dengan mengamati pola konsumsi rumah tangga, baik untuk

makanan dan bukan makanan, dapat diketahui standar hidup yang diterapkan dalam

rumah tangga tersebut.

Pada Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI), salah satu ukuran

yang digunakan untuk menggambarkan tingkat kesejahteraan rumah tangga adalah

indeks kekayaan (wealth index) yang merupakan indeks komposit dari kumulatif

standar hidup suatu rumah tangga. Dari hasil SDKI 2012 memperlihatkan bahwa

rumah tangga di daerah perkotaan memiliki kecenderungan lebih besar berada dalam

60 persen kuintil kekayaan tertinggi, sementara rumah tangga di daerah perdesaan

menunjukkan kecenderungan lebih besar masuk dalam 40 persen kuintil kekayaan

terendah.

3

1.2. Identifikasi dan Pembatasan Masalah

Pada kondisi pendapatan rumah tangga yang terbatas, pemenuhan kebutuhan

makanan akan menjadi prioritas utama, sehingga pada kelompok rumah tangga

berpendapatan rendah akan terlihat bahwa sebagian besar pendapatannya digunakan

untuk membeli makanan. Seiring dengan peningkatan pendapatan maka lambat laun

akan terjadi pergeseran pola pengeluaran, yaitu terjadinya penurunan proporsi

pendapatan yang dibelanjakan untuk makanan dan peningkatan proporsi pendapatan

yang dibelanjakan untuk bukan makanan. Berdasarkan fenomena tersebut, pola

pengeluaran dapat digunakan sebagai salah satu alat ukur untuk menilai tingkat

kesejahteraan rumah tangga, dimana semakin rendah persentase pengeluaran untuk

makanan terhadap total pengeluaran maka semakin baik tingkat perekonomian rumah

tangga tersebut. Hal ini sejalan dengan hukum Engel yang dicetuskan oleh Ernst

Engel (1857) bahwa bila selera penduduk tidak berubah, maka persentase

pengeluaran untuk makanan akan menurun seiring dengan meningkatnya pendapatan.

Hukum ini didasarkan pada hasil survei mengenai pendapatan dan pengeluaran rumah

tangga.

Dalam Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) yang diselenggarakan

secara rutin oleh Badan Pusat Statistik (BPS), informasi mengenai pendapatan rumah

tangga sering kali underestimate yang disebabkan kurang validnya informasi tentang

pendapatan rumah tangga yang diperoleh dari responden. Dengan kondisi seperti ini,

maka informasi pendapatan rumah tangga sebagai dasar untuk memperkirakan pola

konsumsi rumah tangga dalam penelitian ini akan didekati dengan menggunakan

indeks kekayaan rumah tangga yang merupakan indeks komposit dari kumulatif

standar hidup suatu rumah tangga seperti yang diterapkan dalam SDKI.

Lebih jauh lagi, pola konsumsi rumah tangga yang merupakan salah satu

indikator sosial ekonomi rumah tangga sangat dipengaruhi oleh faktor sosial

demografi rumah tangga, latar belakang budaya dan lingkungan di mana rumah

tangga tersebut berada. Selain tingkat pendapatan rumah tangga yang didekati dengan

ukuran indeks kekayaan rumah tangga, faktor sosial demografi yang diduga

4

mempengaruhi pola konsumsi rumah tangga yang digambarkan melalui proporsi

pengeluaran rumah tangga untuk makanan, antara lain tingkat pendidikan kepala

rumah tangga (KRT), jumlah anggota rumah tangga (ukuran rumah tangga), status

bekerja kepala rumah tangga, jenis kelamin kepala rumah tangga, serta status wilayah

(perdesaan dan perkotaan).

Berdasarkan pemaparan masalah di atas, penulis tertarik untuk mengetahui

lebih mendalam tentang pengaruh indeks kekayaan dan faktor sosial demografi

rumah tangga yaitu tingkat pendidikan KRT, jumlah anggota rumah tangga, status

bekerja KRT serta jenis kelamin KRT terhadap proporsi pengeluaran makanan pada

rumah tangga di Indonesia. Kepala rumah tangga menjadi fokus penelitian karena

memegang peranan penting pada pengambilan keputusan dalam rumah tangganya,

termasuk keputusan dalam pemenuhan kebutuhan rumah tangga (makanan dan bukan

makanan). Status bekerja dari kepala rumah tangga memiliki peran penting dan

berdampak pada tingkat kecukupan dalam pemenuhan kebutuhan seluruh anggota

tangganya (The Parliement of the Commonwealth of Australia, 2000), yang pada

gilirannya akan mempengaruhi penilaian dari masyarakat di sekitar tempat

tinggalnya. Secara makro, permasalahan yang berkaitan dengan status bekerja

penduduk, seperti pengangguran, menjadi penting dan mendesak untuk diselesaikan

karena dapat berdampak luas sebagai sumber utama kemiskinan, mendorong

peningkatan keresahan sosial dan kriminalitas, serta dapat menghambat pembangunan

dalam jangka panjang (Depnakertrans, 2004).

1.3. Tujuan Penelitian

Berdasarkan uraian dan identifikasi permasalahan yang telah diuraikan

sebelumnya, maka tujuan dari penelitian ini adalah:

1. Mengetahui gambaran pola konsumsi rumah tangga dalam sebulan yang

dialokasikan untuk makanan berdasarkan wilayah perkotaan dan

perdesaan.

5

2. Menganalisis pola hubungan serta besarnya pengaruh indeks kekayaan

rumah tangga terhadap proporsi pengeluaran makanan rumah tangga

dalam sebulan

3. Menganalisis hubungan dan menghitung besarnya pengaruh indeks

kekayaan bersama-sama dengan faktor sosial demografi rumah tangga

terhadap proporsi pengeluaran makanan rumah tangga dalam sebulan.

1.4. Sistematika Penulisan

Pemaparan mengenai penelitian ini disajikan dalam lima bab yang memuat

uraian tentang proses pelaksanaan penelitian sampai pembahasan mengenai hasil

penelitan serta kesimpulan yang diperoleh. Bab I menguraikan tentang latar belakang

dilaksanakannya penelitian ini dan identifikasi permasalahan dari fenomena yang

menjadi subyek penelitian yang mengarah pada sasaran yang ingin dicapai dari

penelitian yang dilakukan. Landasan teori yang terkait dengan topik penelitian, baik

dalam bidang statistik maupun tentang indeks kekayaan serta faktor sosial demografi

rumah tangga yang ingin diungkap, dijelaskan secara rinci dalam Bab II. Disamping

itu, diuraikan juga penelitian terkait yang memuat penelitian-penelitian yang pernah

dilakukan sebelumnya yang mengarahkan pada dirancangnya kerangka pikir

penelitian yang menjelaskan tentang hubungan antara variabel bebas dan variabel tak

bebas dalam penelitian ini. Pada Bab 3 diuraikan tentang metodologi yang digunakan

dalam melakukan penelitian, mencakup sumber data yang digunakan dan metode

analisis yang dilakukan untuk mencapai tujuan penelitian. Selanjutnya Bab 4 memuat

hasil perhitungan statistik yang dilakukan dan pembahasan mengenai interpretasi

hasil penelitian dengan analisis deskriptif menggunakan tabel atau grafik dan analisis

inferensia dengan menerapkan Multiple Classification Analysis (MCA). Terakhir,

pada Bab 5 memaparkan tentang kesimpulan yang diperoleh dilengkapi saran-saran

berdasarkan kesimpulan yang diuraikan sebelumnya.

6

BAB II.

TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Landasan Teori

Multiple Classification Analysis (MCA)

Multiple Classification Analysis (MCA) merupakan salah satu metode analisis

inferensia yang menggunakan uji statistik dan hampir mirip dengan analisis regresi

dengan variabel bebasnya berupa dummy variable. MCA digunakan untuk

menunjukan hubungan antara beberapa variabel bebas yang berskala nominal atau

ordinal dengan sebuah variabel tak bebas yang berskala interval atau rasio.

Di samping itu, MCA memiliki kemampuan untuk menunjukan pengaruh

masing-masing variabel bebas sebelum dan sesudah dikontrol oleh variabel bebas

yang lain. Pengaruh setiap variabel bebas dalam persamaan model MCA dapat

dinyatakan dalam bentuk nilai rata-rata keseluruhan dari variabel tak bebas setelah

dikontrol variable-variabel lainnya. Oleh karena itu, adjusted mean score dapat

dihitung dan lebih mudah diinterpretasikan dibanding koefisien regresi yang

dihasilkan melalui analisis regresi yang melibatkan dummy variable. Pada analisis

regresi dengan dummy variabel, kategori yang menjadi acuan (reference category)

harus dikeluarkan dari analisis ketika menyusun persamaan model regresinya.

Dengan demikian, bagi kategori yang menjadi acuan tidak akan diperoleh nilai

koefisien regresinya, padahal koefisien-koefisien regresi lainnya dinyatakan sebagai

perbandingan dari kategori yang menjadi acuan. Sebaliknya, koefisien MCA dihitung

untuk seluruh kategori pada setiap variable bebasnya, yaitu dalam bentuk variabel

berskala nominal dan dinyatakan sebagai deviasi dari angka rata-ratanya. MCA bebas

dari pembatasan-pembatasan penggunaan skala ukuran untuk variabel bebasnya,

artinya variable bebas dapat berskala ukuran yang paling lemah (nominal).

7

Model Multiple Classification Analysis dituliskan dalan bentuk persamaan

berikut (Andrew, 1973):

𝑌𝑖𝑗⋯𝑛 = �̅� + 𝛼𝑖 + 𝛽𝑗 + ⋯ + (𝛼𝛽)𝑖𝑗 + ⋯ + 𝑒𝑖𝑗⋯𝑛

dimana:

𝑌𝑖𝑗⋯𝑛 : adalah nilai variabel tak bebas yang didasarkan pada kategori ke-𝑖

dari variabel bebas A, kategori ke-𝑗 dari variabel bebas B, dan

seterusnya;

�̅� : merupakan nilai rata-rata variabel tak bebas

𝛼𝑖 : adalah besarnya pengaruh variabel bebas A terhadap variabel tak

bebas;

𝛽𝑗 : adalah besarnya pengaruh variabel bebas B terhadap variabel tak

bebas;

(𝛼𝛽)𝑖𝑗 : adalah besarnya pengaruh interaksi variabel bebas A dan B terhadap

variabel tak bebas; dan 𝑒𝑖𝑗⋯𝑛 menunjukkan random error.

Estimasi parameter model (�̂�, �̂�, ⋯ ) diperoleh dengan meminimalkan nilai

sum of squared error atau dengan mencari penyelesaian dari sejumlah persamaan

normal (normal equations) berdasarkan banyaknya variabel bebas dalam model.

Uji Simultan

Uji simultan bertujuan untuk menguji signifikansi pengaruh variabel bebas

dalam model secara simultan terhadap keragaman variabel tak bebas Y. Statistik uji

yang digunakan adalah :

𝐹 =𝐸/(𝐶 − 𝑃)

𝑍/(𝑁 − 𝐶 + 𝑃 − 1)~𝐹(𝐶−𝑃);(𝑁−𝐶+𝑃−1) (2.2)

(2.1)

8

dengan:

𝐸 = ∑ ∑ ⋯ ∑ 𝑊𝑖𝑗⋯𝑛(�̂�𝑖 + �̂�𝑗 + ⋯ )2

𝑛𝑗𝑖

𝑍 = (∑ 𝑊𝑘(𝑌𝑘 − �̅�)2

𝑘

) − 𝐸

dimana:

N : jumlah sampel;

C : jumlah kategori pada variabel bebas;

P : jumlah variabel bebas

Pengaruh variabel bebas

Untuk mengukur besarnya pengaruh variabel bebas tertentu terhadap

keragaman variabel tak bebas digunakan pendekatan dengan 2(dua) jenis statistik

yaitu statistik Eta (𝜂𝑖) yang mengukur besarnya pengaruh tanpa dipengaruhi oleh

variabel bebas lainnya dalam model dan statistik Beta (𝛽𝑖) yang mengukur besarnya

pengaruh variabel bebas tertentu dengan mempertimbangkan pengaruh variabel bebas

lainnya dalam model.

Statistik Eta (𝜂𝑖)

Statistik Eta (𝜂𝑖) digunakan untuk mengukur besarnya pengaruh variabel

bebas ke-𝑖 dalam model terhadap variabel tak bebas Y sebelum dilakukan adjustment.

Artinya, pengukuran besarnya pengaruh variabel bebas ke-𝑖 dilakukan dengan tanpa

mempertimbangkan pengaruh variabel bebas lainnya yang terlibat dalam model.

Statistika Eta diperoleh dengan mengaplikasikan formula berikut:

𝜂𝑖 = √𝑈𝑖𝑇

(2.3)

9

dimana:

𝑈𝑖 = ∑ (∑ 𝑊𝑖𝑗𝑘

𝑗

)

𝑖

(�̅�𝑖𝑗 − �̅�)2

𝑇 = ∑ 𝑊𝑘(𝑌𝑘 − �̅�)2

𝑘

Statistik Beta (𝛽𝑖)

Statistik Beta (𝛽𝑖) digunakan untuk mengukur hubungan variabel bebas ke-i

dalam model terhadap variabel tak bebas Y setelah dilakukan adjustment. Artinya,

pengukuran besarnya pengaruh variabel bebas ke-𝑖 dilakukan dengan

mempertimbangkan pengaruh variabel bebas lainnya yang terlibat dalam model.

Statistik Beta diperoleh dengan mengaplikasikan formula berikut:

𝛽𝑖 = √𝐷𝑖𝑇

(2.4)

dengan:

𝐷𝑖 = ∑ (∑ 𝑊𝑖𝑗𝑘

𝑗

)

𝑖

(�̂�𝑖𝑗)2

dimana �̂�𝑖𝑗 adalah besarnya deviasi variabel bebas ke-𝑖 kategori ke-𝑗 yang telah

disesuaikan.

Indeks Kekayaan (Wealth Index)

Indeks kekayaan adalah ukuran komposit dari standar hidup kumulatif rumah

tangga. Indeks kekayaan dihitung dengan menggunakan data yang mudah

dikumpulkan mengenai kepemilikan rumah tangga terhadap aset terpilih, seperti

televisi, sepeda, sepeda motor, kulkas; bahan yang digunakan untuk pembangunan

10

perumahan; dan jenis akses air bersih dan fasilitas sanitasi rumah tangga.

Penghitungan indeks kekayaan menggunakan prosedur statistik yang dikenal sebagai

analisis komponen utama. Dengan mengamati indeks kekayaan rumah tangga akan

menempatkan rumah tangga tersebut dalam skala relatif. Sering kali indeks kekayaan

disajikan dalam bentuk kategorik menjadi lima kuintil kekayaan untuk

membandingkan pengaruh kekayaan pada berbagai indikator populasi, kesehatan dan

gizi.

Indeks kekayaan adalah salah satu karakteristik rumah tangga yang sering kali

memiliki pengaruh besar pada kesehatan serta memungkinkan untuk identifikasi

masalah khusus bagi rumah tangga miskin, seperti akses yang tidak merata terhadap

perawatan kesehatan, dan juga masalah khusus untuk rumah tangga/penduduk kaya,

seperti di negara-negara Afrika yang akan meningkatkan risiko infeksi HIV.

Penghitungan indeks kekayaan dikembangkan oleh Program DHS dan

memungkinkan pemerintah untuk melakukan evaluasi terhadap layanan kesehatan

masyarakat, kampanye vaksinasi, pendidikan, dan intervensi penting lainnya yang

berkaitan dengan rumah tangga paling miskin.

Disamping itu, indeks kekayaan memungkinkan untuk melakukan identifikasi

terhadap status ekonomi rumah tangga yang mempengaruhi tingkat kesehatan

anggota rumah tangga dengan menggunakan metode multivariate, bivariat maupun

analisis yang lebih kompleks. Sebagai salah satu contoh, dalam sebuah penelitian

terhadap sembilan negara, para peneliti telah dapat menunjukkan bahwa status

ekonomi bukanlah faktor pendorong untuk kasus kekerasan dalam rumah tangga.

2.2. Penelitian terkait

Penelitian yang dilakukan oleh Ratna Dewi Wuryandari (2015)

menganalisis pengaruh variabel-variabel sosio-demografi, sosio-ekonomi dan wilayah

tempat tinggal terhadap pengeluaran rumah tangga untuk makanan, pendidikan, dan

kesehatan menggunakan analisis regresi berganda. Tahapan siklus hidup rumah

tangga, jumlah anggota rumah tangga dan daerah tempat tinggal menunjukkan

11

pengaruh yang konsisten terhadap proporsi pengeluaran makanan, total pengeluaran

pendidikan, dan total pengeluaran kesehatan. Lebih jauh lagi, semakin banyak jumlah

ART cenderung meningkatkan proporsi pengeluaran makanan, pengeluaran

pendidikan dan kesehatan. Terungkap pula bahwa rumah tangga yang memiliki

proporsi pengeluaran makanan terbesar tetapi pengeluaran pendidikan dan

kesehatannya terkecil adalah rumah tangga dengan KRT yang bekerja sebagai pekerja

mandiri.

Fathia Rizky Ananda (2015) mengungkapkan bahwa terjadinya konsumsi

dipengaruhi oleh berbagai macam faktor diantaranya faktor ekonomi dan faktor

sosial. Dari segi ekonomi, konsumsi secara langsung dapat dipengaruhi oleh

pendapatan. Semakin tinggi pendapat kepala keluarga maka akan meningkatkan

konsumsi keluarganya. Sedangkan dari segi sosial, konsumsi dapat dipengaruhi oleh

jumlah anggota keluarga, pendidikan, dan jam kerja. Apabila suatu rumah tangga

memiliki ukuran anggota tangga yang relatif besar, maka akan semakin tinggi pula

kebutuhan yang harus terpenuhi. Selanjutnya, kepala rumah tanga dengan tingkat

pendidikan yang tinggi memiliki kecenderungan untuk meningkatkan konsumsi

bukan makanan dibandingkan makanan. Untuk kepala rumah tangga yang bekerja

dengan jam kerja yang relatif tinggi maka semakin besar beban kerja yang diterima

secara langsung yang akan mempengaruhi pengeluaran, baik untuk makanan maupun

bukan makanan.

Variabel pendapatan rumah tangga, jumlah anggota rumah tangga, pendidikan

ibu rumah tangga merupakan faktor-faktor yang mempengaruhi pengeluaran

makanan rumah tangga petani. Hal ini diutarakan oleh M. A. Rachmah, Mukson, dan

S. Marzuki yang melakukan penelitian terhadap rumah tangga petani di Kecamatan

Suruh Kabupaten Semarang pada tahun 2016. Sedangkan harga bahan pokok beras,

konsumsi protein hewani serta konsumsi harian protein nabati dan hewani tidak

berpengaruh terhadap pengeluaran makanan rumah tangga petani di Kecamatan

Suruh Kabupaten Semarang.

12

2.3. Kerangka Pikir Penelitian

Dari hasil kajian terhadap penelitan terkait pola konsumsi rumah tangga untuk

makanan yang dilakukan sebelumnya, terungkap bahwa faktor sosial demografi

rumah tangga seperti jenis kelamin kepala rumah tangga, tingkat pendidikan tertinggi

yang ditamatkan oleh kepala rumah tangga, jumlah anggota rumah tangga serta status

bekerja kepala rumah tangga memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pola

konsumsi rumah tangga untuk makanan. Disamping itu, pendapatan rumah tangga

yang didekati dengan indeks kekayaan rumah tangga memiliki peran yang penting

dalam menentukan proporsi pengeluaran ruman tangga untuk makanan dalam

sebulan.

Selain faktor-faktor yang telah disebutkan diasumsikan memiliki pengaruh

terhadap proporsi konsumsi makanan rumah tangga, interaksi antara jenis kelamin

Gambar 2.1. Bagan kerangka pikir penelitian

13

kepala rumah tangga dan status bekerja kepala rumah tangga akan diteliti

kecenderungannya dalam mempengaruhi konsumsi makanan rumah tangga. Secara

rinci hubungan antara variabel bebas dan variabel tak bebas dapat dilihat pada bagan

yang ditampilkan pada Gambar 2.1.

2.4. Hipotesis Penelitian

Penelitian yang dilakukan didasarkan pada hipotesis penelitian yang dapat

diurakan sebagai berikut:

1. Indeks kekayaan rumah tangga secara signifikan dan positif dalam

mempengaruhi besarnya proporsi pengeluaran makanan rumah tangga dalam

sebulan

2. Faktor sosial demografi yang terdiri dari tingkat pendidikan kepala rumah

tangga, jumlah anggota rumah tangga, status bekerja kepala rumah tangga

serta jenis kelamin kepala rumah tangga secara simultan bersama-sama indeks

kekayaan mempengaruhi besarnya proporsi pengeluaran makanan rumah

tangga dalam sebulan

3. Faktor sosial demografi (tingkat pendidikan kepala rumah tangga, ukuran

rumah tangga, status bekerja kepala rumah tangga serta jenis kelamin kepala

rumah tangga) dan indeks kekayaan rumah tangga secara parsial (mandiri)

mempengaruhi besarnya proporsi pengeluaran makanan rumah tangga dalam

sebulan

14

BAB III

METODOLOGI

3.1. Sumber Data

Dalam penelitian ini digunakan data sekunder yang merupakan hasil Survei

Sosial dan Ekonomi Nasional (Susenas) yang diselenggarakan oleh Badan Pusat

Statistik (BPS) pada bulan Maret 2016. Susenas merupakan survei rumah tangga

yang diselenggarakan secara berkala yang meliputi data kor dan data konsumsi /

pengeluaran. Data konsumsi / pengeluaran ini digunakan untuk mengevaluasi taraf

hidup penduduk Indonesia. Sementara itu, data pengeluaran yang dibedakan menurut

kelompok makanan dan bukan makanan, dapat digunakan untuk melihat strategi

penduduk dalam mengalokasikan sumber daya yang dimiliki untuk memenuhi

kebutuhan rumah tangganya.

Susenas Maret 2016 dilaksanakan di seluruh Indonesia. Banyaknya responden

yang menjadi sumber informasi dalam survei tersebut adalah sebanyak 291.414. Data

hasil survei dapat disajikan pada tingkat nasional, provinsi, dan kabupaten/kota.

Konsumsi rumah tangga yang dicakup dalam Susenas Maret 2016 dibedakan atas

konsumsi makanan dan bukan makanan tanpa memperhatikan asal barang baik

berasal dari pembelian maupun pemberian. Untuk pengeluaran rumah tangga terbatas

pada pengeluaran untuk kebutuhan rumah tangga saja, tidak termasuk pengeluaran

untuk keperluan usaha atau yang diberikan kepada pihak lain.

3.2. Metode Analisis

Metode analisis yang diterapkan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif

dan analisis inferensia dengan mengaplikasikan pengujian dan pemodelan secara

statistik. Analisis deskriptif yang disajikan dalam bentuk tabel dan grafik

dimaksudkan untuk melakukan eksplorasi secara lebih mendalam terhadap variabel-

15

variabel yang digunakan dalam penelitian ini sebelum diterapkan dalam analisis

inferensia. Selanjutnya, analisis inferensia dilakukan dengan menerapkan Multiple

Classification Analysis (MCA). Jenis analisis ini dimaksudkan untuk mengevaluasi

pola hubungan dan besarnya pengaruh variabel-variabel bebas terhadap variabel tak

bebas. Pada pemodelan statistik yang dihasilkan akan diterapkan pengujian secara

statistik untuk mengevaluasi tingkat keberartian model dan tingkat signifikansi dari

pengaruh yang diberikan oleh masing-masing variabel bebas.

3.2.1. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif menguraikan secara lebih mendalam tentang karakteristik

dari variabel-variabel yang dilibatkan dalam penelitian ini dalam bentuk tabel dan

grafik yang meliputi persentase pengeluaran makanan rumah tangga, indeks kekayaan

(wealth index) pada tingkat rumah tangga, jenis kelamin kepala rumah tangga,

pendidikan tertinggi yang ditamatkan oleh kepala rumah tangga, ukuran rumah

tangga dan status bekerja kepala rumah tangga. Secara rinci, uraian mengenai jenis

variabel yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1.

Tabel 3.1. Uraian nama variabel dan pembagian kategori yang digunakan

NO NAMA

VARIABEL KETERANGAN VARIABEL KATEGORI

1. prop_food Persentase pengeluaran makanan

rumah tangga -

2. wealth Indeks kekayaan rumah tangga 0 : 40% kuintil bawah

1 : 60% kuintil atas

3. sex Jenis kelamin kepala rumah

tangga

0 : perempuan

1 : laki-laki

4. pendd

Tingkat pendidikan tertinggi yang

ditamatkan oleh kepala rumah

tangga

1 : SD sederajat ke

bawah

2 : SD & SMP sederajat

3 : SMA sederajat ke

atas

5. size Jumlah anggota rumah tangga 0 : ART ≤ 4 orang 1 : ART > 4 orang

6. bekerja Status bekerja kepala rumah

tangga

0 : tidak bekerja

1 : bekerja

16

Variabel yang tercantum dalam Tabel 1 dapat dikelompokkan menjadi 2(dua)

jenis variabel yaitu variabel hasil penghitungan seperti persentase pengeluaran dan

indeks kekayaan, serta variabel hasil pengukuran melalui informasi dari responden

survei seperti jenis kelamin KRT (kepala rumah tangga), tingkat pendidikan KRT,

jumlah ART dan status bekerja KRT.

Peritungan persentase Pengeluaran Makanan Rumah Tangga

Persentase pengeluaran rumah tangga merupakan variabel hasil perhitungan

dalam persentase (%) yang diperoleh dari hasil bagi antara jumlah pengeluaran

makanan rumah tangga dalam sebulan dan jumlah pengeluaran total rumah tangga

dalam sebulan yang merupakan penjumlahan pengeluaran makanan dan bukan

makanan. Data konsumsi/pengeluaran untuk konsumsi makanan diukur dari 126 jenis

komoditi, masing-masing dikumpulkan data kuantitas dan nilainya. Untuk konsumsi

bukan makanan dikumpulkan hanya data nilainya, kecuali untuk beberapa jenis

pengeluaran tertentu, seperti penggunaan listrik, air, gas, dan bahan bakar minyak

(BBM), yang juga dikumpulkan kuantitasnya.

Perhitungan Indeks Kekayaan Rumah Tangga

Informasi tentang indeks kekayaan didasarkan pada data yang dikumpulkan

melalui kuesioner KOR untuk rumah tangga. Kuesioner ini mencakup pertanyaan

tentang kepemilikan rumah tangga terhadap sejumlah barang konsumsi seperti

televise, mobil, sepeda motor; karakteristik tempat tinggal seperti material lantai, atap

dan dinding; jenis sumber air minum; fasilitas toilet; dan karakteristik lain yang

terkait dengan status kekayaan.

Setiap aset rumah tangga yang dikumpulkan informasinya diberikan skor

bobot atau faktor yang dihasilkan melalui analisis komponen utama (Principle

Component Analysis). Nilai aset yang dihasilkan distandarisasi dalam kaitannya

dengan distribusi normal standar dengan mean nol dan standar deviasi satu. Nilai

17

standar ini kemudian digunakan untuk menciptakan titik impas yang mendefinisikan

kuintil kekayaan sebagai: terendah, kedua, tengah, keempat, dan tertinggi. Pada setiap

rumah tangga diberi nilai yang telah distandarisasi untuk setiap aset, dimana nilainya

berbeda-beda tergantung pada kepemilikan aset rumah tangga tersebut (dalam kasus

pengaturan kamar tidur digunakan jumlah orang per kamar). Nilai ini dijumlahkan

pada setiap rumah tangga, dan untuk individu diberi peringkat sesuai dengan jumlah

skor rumah tangga yang menjadi tempat tinggalnya. Selanjutnya seluruh sampel

dibagi menjadi lima kelompok dengan jumlah individu yang sama pada masing-

masing kelompok.

Kuintil kekayaan dinyatakan dalam bentuk kuintil individu dalam populasi,

bukan kuintil individu yang berisiko terhadap kesehatan seseorang atau indikator

penduduk lainnya. Pendekatan untuk mendefinisikan kuintil kekayaan memiliki

keuntungan untuk menghasilkan informasi yang secara langsung relevan dengan

pertanyaan pokok yang diinginkan, misalnya, status kesehatan atau akses terhadap

layanan untuk penduduk miskin pada populasi secara keseluruhan. Hal ini juga

berkaitan dengan perbandingan antar indikator untuk kuintil yang sama, karena unsur

penyebut dalam pembentukan kuintil tetap tidak berubah pada setiap indikator.

Namun demikian, beberapa jenis analisis barangkali memerlukan data untuk kuintil

individu yang berisiko seperti ini.

Seluruh indikator kesehatan, gizi dan penduduk dihitung setelah menerapkan

pembobot sampling sehingga jumlah yang dihasilkan dapat digeneralisasikan ke total

populasi. Untuk setiap indikator, nilai total atau rata-rata penduduk yang disajikan

adalah jumlah kuintil tertimbang untuk indikator tersebut, di mana bobot yang

diberikan pada setiap nilai kuintil adalah proporsi jumlah individu yang berisiko

dalam kuintil tersebut. Nilai total indikator yang dihasilkan oleh skema pembobotan

ini mewakili total penduduk, karena memperhitungkan fakta bahwa jumlah individu

yang berisiko dapat bervariasi di antara kuintil kekayaan. Demikian pula, setiap nilai

kuintil itu sendiri dapat direproduksi sebagai rata-rata tertimbang tingkat perkotaan/

pedesaan (berbobot dengan proporsi perkotaan/perdesaan) atau jenis kelaim laki-

laki/perempuan (dibobot oleh proporsi laki-laki/perempuan). Sebagai hasil dari skema

18

pembobotan ini, rata-rata populasi untuk indikator tertentu yang disajikan dalam tabel

biasanya akan berbeda dari rata-rata sederhana dari subkelompok populasi.

3.2.2. Analisis Inferensia

Analisis inferensia yang diterapkan dalam penelitian ini adalah Multiple

Classification Analysis (MCA). Jenis analisis ini memiliki kelebihan dapat menangani

pemodelan statistik dimana variabel bebasnya memiliki skala interval/rasio,

sementara semua variabel bebasnya memiliki skala nominal/ordinal. Disamping itu,

pemenuhan asumsi untuk variabel-variabel yang digunakan dalam model tidak

seketat penerapan asumsi dalam analisis regresi (Andrew, Morgan, Songuist, dan

Klem, 1973). Model MCA yang akan dibetuk digunakan untuk melakukan estimasi

persentase pengeluaran makanan rumah tangga dalam sebulan, baik untuk daerah

perkotaan, perdesaan serta gabungan antara perkotaan dan perdesaan. Pembuatan

model MCA pada masing-masing tipe wilayah ini dimaksudkan untuk

mengidentifikasi perbedaan pola konsumsi makanan pada rumah tangga di wilayah-

wilayah tersebut selama sebulan.

Model MCA untuk pola konsumsi makanan rumah tangga

Model MCA yang digunakan untuk memprediksi persentase konsumsi

makanan rumah tangga dalam sebulan melibatkan beberapa variabel bebas yaitu

indeks kekayaan pada tingkat rumah tangga (nama variabel: wealth), jenis kelamin

kepala rumah tangga (nama variabel: sex), pendidikan tertinggi yang ditamatkan oleh

kepala rumah tangga (nama variabel: pendd), jumlah anggota rumah tangga (nama

variabel: size) dan status bekerja kepala rumah tangga (nama variabel: bekerja).

Dengan menerapkan interaksi antara variabel jenis kelamin dan status bekerja kepala

rumah tangga (nama variabel: sex*bekerja), maka dibentuk model MCA seperti pada

persamaan (3.1) yang merupakan modifikasi dari persamaan (2.1).

19

𝑝𝑟𝑜𝑝_𝑓𝑜𝑜𝑑̂ 𝑖𝑗⋯𝑛 = 𝑝𝑟𝑜𝑝_𝑓𝑜𝑜𝑑̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅̂ + 𝑤𝑒𝑎𝑙𝑡ℎ𝑖 + 𝑠𝑒𝑥𝑗 + 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑑𝑘 + 𝑠𝑖𝑧𝑒𝑙

+𝑏𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎𝑚 + 𝑠𝑒𝑥 ∗ 𝑏𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎𝑛 (3.1)

dimana :

𝑝𝑟𝑜𝑝_𝑓𝑜𝑜𝑑̂ 𝑖𝑗⋯𝑛 : nilai estimasi persentase konsumsi makanan rumah tangga sebulan

𝑝𝑟𝑜𝑝_𝑓𝑜𝑜𝑑̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅̂ : nilai rata-rata dari persentase konsumsi makanan

Pengujian kecocokan model

Pengujian terhadap model MCA yang dibentuk dilakukan secara simultan

dengan melibatkan semua variabel bebas dalam model dengan menerapkan Analysis

of Variance (ANOVA) dengan menerapkan formula (2.2) untuk penghitungan

statistik uji F. Penerapan uji yang sama dilakukan dalam pengujian variabel bebas

secara parsial. Semua bentuk pengujian dengan menerapkan ANOVA ini

menggunakan tingkat signifikansi 𝛼 = 5 persen. Selanjutnya berdasarkan hasil

pengujian yang dilakukan dapat diputuskan mengenai kecocokan model MCA yang

telah dibentuk dalam melakukan estimasi variabel tak bebas.

Pengaruh variabel bebas terhadap variabel tak bebas

Penghitungan pengaruh variabel bebas terhadap variabel tak bebas dalam

model MCA dilakukan dengan menerapkan formula (2.3) untuk penghitungan

statistik Eta (𝜂𝑖) dan menerapkan formula (2.4) untuk penghitungan statistik Beta

(𝛽𝑖). Nilai statistik Eta (𝜂𝑖) untuk variabel bebas tertentu menunjukkan besarnya

pengaruh variabel bebas tersebut terhadap variasi perubahan variabel tak bebas secara

mandiri tanpa mempertimbangkan adanya faktor atau pengaruh variabel bebas

lainnya. Sementara statistik Beta (𝛽𝑖) diterapkan untuk menghitung besarnya

pengaruh variabel bebas tertentu terhadap variabel tak bebas dengan

mempertimbangkan adanya pengaruh dari variabel bebas lainnya.

20

Perhitungan besarnya kontribusi variabel bebas yang terlibat dalam model

MCA secara simultan terhadap variasi perubahan variabel tak bebas digunakan

ukuran koefisien determinasi (𝑅2).

21

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1. Pola Pengeluaran Rumah Tangga untuk Makanan

Secara nasional, pola distribusi persentase pengeluaran rumah tangga untuk

makanan memiliki kecenderungan mengelompok di sebelah kanan seperti

ditunjukkan pada Gambar 4.1. Kondisi ini mengindikasikan bahwa lebih dari separo

rumah tangga di Indonesia memiliki persentase pengeluaran untuk makanan di atas

50 persen (ditunjukkan dengan nilai median sebesar 57 persen) yang menyebabkan

pola distribusinya menceng kiri ( skewed to the left ) dengan nilai jangkauan yang

lebar. Artinya, terdapat beberapa rumah tangga (sekitar 10 persen) yang memiliki

persentase pengeluaran untuk makanan di bawah sepertiga pengeluaran totalnya

selama sebulan dan sekitar 10 persen rumah tangga dengan 75 persen pengeluaran

sebulannya untuk makanan (lihat Lampiran 1)

Gambar 4.1. Pola distribusi persentase pengeluaran rumah tangga untuk makanan

22

Bila ditinjau lebih dalam lagi mengenai pola komsumsi rumah tangga untuk

makanan pada masing-masing provinsi di Indonesia, maka terlihat pada Gambar 4.2

bahwa sebagian besar provinsi memiliki nilai median persentase pengeluaran rumah

tangga di atas nilai median nasional (ditunjukkan oleh garis warna merah sebesar 57

persen), diantaranya Provinsi Aceh (11), Sumatera Utara (12), Sumatera Barat (13),

NTT (53) dan Papua (94). Sementara provinsi dengan nilai median persentase

pengeluaran rumah tangga untuk makanan di bawah 50 persen adalah Provinsi DKI

Jakarta (31) dan Provinsi Bali (51). Gambar 2 secara lebih jelas memperlihatkan

keragaman nilai median persentase pengeluaran rumah tangga sebulan untuk

makanan pada masing-masing provinsi di Indonesia.

Gambar 4.2. Distribusi persentase pengeluaran rumah tangga untuk makanan

menurut provinsi di Indonesia

23

Konsumsi rumah tangga sebulan untuk makanan di daerah perkotaan

menunjukkan pola yang kurang lebih sama, dimana nilai mediannya sebesar 54

persen (lihat Lampiran 2). Daerah perkotaan di masing-masing provinsi di Indonesia

memperlihatkan pola persentase konsumsi makanan yang beragam seperti terlihat

pada Gambar 4.3. Sebagian besar (lebih dari 50 persen) provinsi menunjukkan nilai

median persentase konsumsi makanan di bawah median nasional, termasuk di

dalamnya Provinsi Papua (94).

Provinsi DKI Jakarta (31), D.I. Yogyakarta (34) dan Provinsi Bali (51)

menunjukkan nilai median di bawah 50 persen yang berarti bahwa rumah tangga

Gambar 4.3. Distribusi persentase pengeluaran rumah tangga untuk makanan di

daerah perkotaan menurut provinsi di Indonesia

24

perkotaan di provinsi tersebut mengalami pergeseran pola konsumsi dari makanan ke

bukan makanan yang ditunjukkan oleh lebih besarnya persentase konsumsi bukan

makanan dibandingkan untuk makanan. Sementara Provinsi Sumatera Utara (12),

Sumatera Barat (13) dan Sulawesi Barat (76) memperlihatkan proporsi konsumsi

makanan dibandingkan bukan makanan lebih tinggi dibandingkan rumah tangga

perkotaan di provinsi lainnya di Indonesia.

Di daerah perdesaan terjadi fenomena yang cukup menarik dimana persentase

konsumsi makanan rumah tangga sebulan cukup homogen bila dibandingkan antar

provinsi di Indonesia yaitu berkisar 60 persen (lihat Lampiran 3). Provinsi Aceh (11),

Sumatera Utara (12), Sumatera Barat (13) dan Papua (94) memperlihatkan bahwa

proporsi konsumsi makanan oleh rumah tangga perdesaan di wilayah tersebut secara

konsisten di atas nilai median nasional. Pola konsumsi makanan di provinsi lainnya

disajikan pada Gambar 4.4.

Gambar 4.4. Distribusi persentase pengeluaran rumah tangga untuk makanan di

daerah perdesaan menurut provinsi di Indonesia

25

4.2. Model MCA untuk daerah perkotaan dan perdesaan

Hasil pengujian terhadap model MCA yang dibentuk untuk melakukan

estimasi terhadap persentase konsumsi makanan rumah tangga di wilayah perkotaan

dan perdesaan di Indonesia (lihat Tabel 4.1) menunjukkan bahwa model MCA yang

melibatkan semua variabel bebas yang telah dipilih secara simultan dapat digunakan

untuk melakukan estimasi dengan tingkat signifikansi 𝛼 = 5 persen.

Tabel 4.1. Hasil ANOVA terhadap model MCA

Uraian Jumlah

Kuadrat

Derajat

Bebas

Rata-rata

Kuadrat

Statistik

Uji F p-value

Model 24035837.558 7 3433691.080 34479.681 .000

Residual 29019937.285 291406 99.586

Total 53055774.843 291413 182.064

Tabel 4.2. Hasil estimasi rata-rata dengan model MCA

Uraian Variabel

Estimasi Rata-rata

Tidak

Disesuaikan

Disesuaikan

dengan Faktor

lain

prop_food wealth 0 58.3405 56.2522

1 47.6722 53.3710

sex 0 74.9120 71.9219

1 52.5513 53.0018

size 0 57.1581 56.0721

1 54.1400 55.0066

pendd 1 57.2961 56.5421

2 46.1911 51.5406

3 34.6640 40.8750

bekerja 0 58.9921 54.4979

1 50.6790 56.8210

sex*bekerja 0 59.9503 57.4858

1 48.3591 52.2842

26

Hasil pengujian secara parsial untuk setiap variabel bebas dalam model secara rinci

dapat dilihat pada Lampiran 5. Seluruh variabel bebas yang terdiri dari indeks

kekayaan, jenis kelamin KRT, pendidikan tertitnggi yang ditamatkan KRT, jumlah

anggota rumah tangga, status bekerja KRT, termasuk variabel interaksi antara jenis

kelamin dan status bekerja KRT secara parsial signifikan untuk digunakan dalam

model.

Nilai estimasi terhadap rata-rata persentase pengeluaran rumah tangga sebulan

untuk makanan dengan menerapkan model MCA dapat dilihat pada Tabel 4.2. Untuk

indeks kekayaan, terlihat adanya perbedaan persentase konsumsi makanan antara

kelompok rumah tangga yang termasuk dalam 40 persen kuintil bawah (kategori 0)

dan kelompok rumah tangga dalam 60 persen kuintil atas (kategori 1) yaitu sebesar

10,6 persen. Artinya, terjadi peningkatan persentase konsumsi makanan sebesar 10,6

persen untuk kelompok 40 persen kuintil bawah (58,3 persen) dibandingkan

kelompok 60 persen kuintil atas (47,7 persen). Untuk variabel jenis kelamin KRT,

0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0

70.0

80.0

IndeksKekayaan

Jeniskelamin KRT

Jumlah ART PendidikanKRT

Statusbekerja KRT

Jeniskelamin KRT

& statusbekerja

58.3

74.9

57.2 57.359.0 60.0

47.7

52.6 54.1

46.2

50.748.4

34.7

Per

sen

tase

ko

nsu

m m

akan

an s

ebu

lan

Gambar 4.5. Nilai estimasi persentase konsumsi makanan untuk setiap variabel

bebas yang terlibat dalam model MCA

27

terlihat bahwa perbedaan persentase konsumsi makanan yang cukup besar antara

KRT perempuan dan KRT laki-laki yaitu sebesar 22,3 persen. Sementara pada tingkat

pendidikan KRT, terjadi perbedaan persentase konsumsi makanan yang signifikan

antara KRT dengan pendidikan SD ke bawah dengan KRT dengan pendidikan SMA

ke atas yaitu sebesar 22,6 persen. Pada variabel interaksi antara jenis kelamin KRT

dan status bekerja KRT terjadi perbedaan sekitar 11,6 persen untuk persentase

konsumsi makanan rumah tangga pada KRT perempuan dengan status tidak bekerja

dan KRT laki-laki dengan status bekerja. Jumlah anggota rumah tangga sebagai

indikator untuk ukuran rumah tangga menunjukkan dampak perubahan yang relatif

kecil. Dengan kata lain, perubahan ukuran rumah tangga tidak berdampak secara

signifikan terhadap perubahan persentase konsumsi makanan rumah tangga sebulan.

Besarnya perbedaan persentase konsumsi makanan untuk setiap variabel bebas secara

rinci dapat dilihat pada Gambar 4.5.

Tabel 4.3. Pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap perubahan

persentase konsumsi makanan rumah tangga

Uraian Variabel Statistik Eta Statistika Beta

prop_food wealth 0,350 0,095

sex 0,559 0,473

size 0,111 0,039

pendd 0,396 0,253

bekerja 0,304 0,085

sex*bekerja 0,418 0,188

Besarnya pengaruh setiap variabel bebas terhadap perubahan persentase

pengeluaran rumah tangga untuk makanan disajikan pada Tabel 4.3. Variabel bebas

dengan pengaruh secara mandiri (tanpa mempertimbangkan pegaruh variabel lainnya)

ditunjukkan oleh statistik Eta dengan nilai terbesar pada variabel jenis kelamin KRT

yaitu sebesar 55,9 persen, diikuti oleh variabel interaksi jenis kelamin dan status

bekerja KRT sebesar 41,8 persen dan variabel pendidikan tertinggi KRT sebesar 39,6

28

persen. Sementara indeks kekayaan rumah tangga memiliki pengaruh secara mandiri

sebesar 35 persen. Sementara pengaruh variabel bebas dengan mempertimbangkan

pengaruh variabel lainnya dalam model diperlihatkan oleh nilai statistik Beta, dengan

nilai terbesar pada variabel jenis kelamin KRT sebesar 47,3 persen dan pendidikan

yang ditamatkan oleh KRT sebesar 25,3 persen.

4.3. Model MCA untuk daerah perkotaan

Pada wilayah perkotaan, hasil pengujian terhadap model MCA yang dibentuk

untuk melakukan estimasi terhadap persentase konsumsi makanan rumah tangga di

Indonesia (lihat Tabel 4.4) menunjukkan bahwa model MCA yang melibatkan semua

variabel bebas yang telah ditentukan sebelumnya secara simultan dikatakan layak

digunakan untuk melakukan estimasi melalui model MCA dengan tingkat

signifikansi 𝛼 = 5 persen.

Tabel 4.4. Hasil ANOVA terhadap model MCA di wilayah perkotaan

Uraian Jumlah

Kuadrat

Derajat

Bebas

Rata-rata

Kuadrat

Statistik

Uji F p-value

Model 10296694.960 7 1470956.423 13142.868 .000

Residual 13934662.810 124505 111.921

Total 24231357.770 124512 194.611

Hasil pengujian secara parsial untuk setiap variabel bebas dalam model MCA

pada wilayah perkotaan secara rinci dapat dilihat pada Lampiran 6. Seluruh variabel

bebas yang terdiri dari indeks kekayaan, jenis kelamin KRT, pendidikan tertitnggi

yang ditamatkan KRT, jumlah anggota rumah tangga, status bekerja KRT, termasuk

variabel interaksi antara jenis kelamin dan status bekerja KRT secara parsial

berkontribusi secara signifikan terhadap estimasi dalam model.

29

Tabel 4.5. Hasil estimasi rata-rata dengan model MCA di wilayah perkotaan

Uraian Variabel

Estimasi Rata-rata

Tidak

Disesuaikan

Disesuaikan

dengan Faktor

lain


1 45.2980 50.6024

sex 0 74.6703 70.8814

1 50.2098 50.6003

size 0 54.1600 52.9854

1 51.8807 52.3147

pendd 1 54.9877 54.0185

2 44.4762 49.1460

3 33.6669 38.8050

bekerja 0 57.0134 51.4034

1 47.9872 53.5856

sex*bekerja 0 57.9899 54.8675

1 46.3261 49.8323

Hasil perhitungan nilai estimasi rata-rata persentase pengeluaran rumah

tangga sebulan untuk makanan dengan menerapkan model MCA disajikan pada Tabel

4.5. Untuk variabel indeks kekayaan menunjukkan adanya perbedaan persentase

konsumsi makanan antara kelompok rumah tangga yang termasuk dalam 40 persen

kuintil bawah (kategori 0) dan kelompok rumah tangga dalam 60 persen kuintil atas

(kategori 1) yaitu sebesar 10,9 persen. Artinya, terjadi peningkatan persentase

konsumsi makanan sebesar 10,9 persen untuk kelompok 40 persen kuintil bawah

(56,2 persen) dibandingkan kelompok 60 persen kuintil atas (45,3 persen). Untuk

variabel jenis kelamin KRT, terlihat bahwa perbedaan persentase konsumsi makanan

yang cukup besar antara KRT perempuan dan KRT laki-laki yaitu sebesar 24,5

persen. Sementara pada tingkat pendidikan KRT, terjadi perbedaan persentase

30

konsumsi makanan yang signifikan antara KRT dengan pendidikan SD ke bawah

dengan KRT dengan pendidikan SMA ke atas yaitu sebesar 21,3 persen. Pada

variabel interaksi antara jenis kelamin KRT dan status bekerja KRT terjadi perbedaan

sekitar 11,7 persen untuk persentase konsumsi makanan rumah tangga pada KRT

perempuan dengan status tidak bekerja dan KRT laki-laki dengan status bekerja.

Jumlah anggota rumah tangga sebagai indikator untuk ukuran rumah tangga

menunjukkan dampak perubahan yang sangat kecil. Dengan kata lain, perubahan

ukuran rumah tangga relatif tidak berdampak secara signifikan terhadap perubahan

persentase konsumsi makanan rumah tangga sebulan. Besarnya perbedaan persentase

konsumsi makanan untuk setiap variabel bebas secara rinci dapat dilihat pada Gambar

4.6.

0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0

70.0

80.0

IndeksKekayaan

Jeniskelamin KRT


Statusbekerja KRT

Jeniskelamin KRT

& statusbekerja

56.2

74.7

54.2 55.057.0 58.0

45.3

50.2 51.9

44.548.0 46.3

33.7

Per

sen

tase

ko

nsu

m m

akan

an s

ebu

lan

Gambar 4.6. Nilai estimasi persentase konsumsi makanan untuk setiap variabel bebas

yang terlibat dalam model MCA di wilayah perkotaan

31

Tabel 4.6. Pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap perubahan

persentase konsumsi makanan rumah tangga



sex 0,510 0,423

size 0,073 0,021

pendd 0,429 0,286

bekerja 0,324 0,078






yaitu sebesar 51,0 persen, diikuti oleh variabel pendidikan tertinggi yang ditamatkan

KRT sebesar 42,9 persen dan variabel interaksi jenis kelamin dan status bekerja KRT

sebesar 41,7 persen. Sementara indeks kekayaan rumah tangga memiliki pengaruh

secara mandiri sebesar 37,3 persen. Untuk pengaruh variabel bebas yang

mempertimbangkan pengaruh variabel lainnya dalam model diperlihatkan oleh nilai

statistik Beta, dengan nilai terbesar pada variabel jenis kelamin KRT sebesar 42,3

persen dan pendidikan yang ditamatkan oleh KRT sebesar 28,6 persen.

4.4. Model MCA untuk daerah perdesaan

Untuk wilayah perdesaan, hasil pengujian terhadap model MCA yang

dibentuk untuk melakukan estimasi terhadap persentase konsumsi makanan rumah

tangga di Indonesia (lihat Tabel 4.7) menunjukkan bahwa model MCA yang

melibatkan semua variabel bebas yang telah ditentukan sebelumnya secara simultan

dikatakan layak digunakan untuk melakukan estimasi melalui model MCA dengan

tingkat signifikansi 5 persen.

32

Tabel 4.7. Hasil ANOVA terhadap model MCA di wilayah perdesaan

Uraian Jumlah

Kuadrat

Derajat

Bebas

Rata-rata

Kuadrat

Statistik

Uji F p-value

Model 12145963.649 7 1735137.664 19642.267 .000

Residual 14742816.220 166893 88.337

Total 26888779.869 166900 161.107

Tabel 4.8. Hasil estimasi rata-rata dengan model MCA di wilayah perdesaan

Uraian Variabel

Estimasi Rata-rata

Tidak

Disesuaikan

Disesuaikan

dengan Faktor

lain


1 50.5269 55.6238

sex 0 75.0180 72.9434

1 54.4341 54.8261

size 0 58.2101 57.8364

1 57.0268 57.5296

pendd 1 58.8582 58.3745

2 48.4838 53.5983

3 36.5997 42.9099

bekerja 0 60.1521 56.9009

1 53.4376 59.1094

sex*bekerja 0 61.0913 59.2760

1 50.5776 54.3993

Hasil pengujian secara parsial untuk setiap variabel bebas dalam model MCA pada

wilayah perdesaann secara rinci dapat dilihat pada Lampiran 7. Seluruh variabel

bebas yang terdiri dari indeks kekayaan, jenis kelamin KRT, pendidikan tertitnggi

yang ditamatkan KRT, jumlah anggota rumah tangga, status bekerja KRT, termasuk

33

variabel interaksi antara jenis kelamin dan status bekerja KRT secara parsial

berkontribusi secara signifikan terhadap estimasi dalam model.

Estimasi rata-rata persentase pengeluaran rumah tangga dalam sebulan untuk

makanan dengan menerapkan model MCA disajikan pada Tabel 4.8. Untuk variabel

indeks kekayaan menunjukkan adanya perbedaan persentase konsumsi makanan

antara kelompok rumah tangga yang termasuk dalam 40 persen kuintil bawah

(kategori 0) dan kelompok rumah tangga dalam 60 persen kuintil atas (kategori 1)

yaitu sebesar 9,1 persen. Artinya, terjadi peningkatan persentase konsumsi makanan

sebesar 9,1 persen untuk kelompok 40 persen kuintil bawah (59,6 persen)

dibandingkan kelompok 60 persen kuintil atas (50,5 persen). Untuk variabel jenis

kelamin KRT, terlihat bahwa perbedaan persentase konsumsi makanan yang cukup

besar antara KRT perempuan dan KRT laki-laki yaitu sebesar 20,6 persen. Sementara

pada tingkat pendidikan KRT, terjadi perbedaan persentase konsumsi makanan yang

signifikan antara KRT dengan pendidikan SD ke bawah dengan KRT dengan

0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0

70.0

80.0

IndeksKekayaan

Jeniskelamin KRT


Statusbekerja KRT

Jeniskelamin KRT

& statusbekerja

59.6

75.0

58.2 58.960.2 61.1

50.554.4

57.0

48.5

53.450.6

36.6

Per

sen

tase

ko

nsu

m m

akan

an s

ebu

lan

Gambar 4.7. Nilai estimasi persentase konsumsi makanan untuk setiap variabel bebas

yang terlibat dalam model MCA di wilayah perdesaan

34

pendidikan SMA ke atas yaitu sebesar 22,3 persen. Pada variabel interaksi antara

jenis kelamin KRT dan status bekerja KRT terjadi perbedaan sekitar 10,5 persen

untuk persentase konsumsi makanan rumah tangga pada KRT perempuan dengan

status tidak bekerja dan KRT laki-laki dengan status bekerja. Jumlah anggota rumah

tangga sebagai indikator untuk ukuran rumah tangga menunjukkan dampak

perubahan yang sangat kecil sekitar 1,2 persen. Dengan kata lain, perubahan ukuran

rumah tangga relatif tidak berdampak secara signifikan terhadap perubahan

persentase konsumsi makanan rumah tangga sebulan. Besarnya perbedaan persentase

konsumsi makanan untuk setiap variabel bebas secara rinci dapat dilihat pada Gambar

4.7.

Tabel 4.9. Pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap perubahan persentase

konsumsi makanan rumah tangga di wilayah perdesaan



sex 0,593 0,522

size 0,046 0,012

pendd 0,331 0,210

bekerja 0,255 0,084






yaitu sebesar 59,3 persen, diikuti oleh variabel interaksi jenis kelamin dan status

bekerja KRT sebesar 38,7 persen dan variabel pendidikan tertinggi yang ditamatkan

KRT sebesar 33,1 persen. Sementara indeks kekayaan rumah tangga memiliki

pengaruh secara mandiri sebesar 29,4 persen. Bila mempertimbangkan pengaruh

variabel lainnya dalam model, maka pengaruh variabel bebas diperlihatkan oleh nilai

35

statistik Beta, dengan nilai terbesar pada variabel jenis kelamin KRT sebesar 52,2

persen dan pendidikan yang ditamatkan oleh KRT sebesar 21,0 persen.

36

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1. Kesimpulan

Berdasarkan hasil pengolahan terhadap data Susenas 2016 dalam

menganalisis persentase pengeluaran rumah tangga sebulan untuk makanan dan

hubungannya dengan variabel sosial rumah tangga menggunakan model Multiple

Classification Analysis diperoleh kesimpulan sebagai berikut :

1. Persentase pengeluaran rumah tangga sebulan untuk makanan pada setiap

provinsi di Indonesia sangat bervariasi dengan pola distribusi yang

menceng kiri (skewed to the left). Nilai median untuk wilayah perkotaan

sebesar 53,7 persen, relatif lebih rendah dibandingkan nilai median untuk

wilayah perdesaan sebesar 60,0 persen. Kondisi ini memperlihatkan bahwa

separo rumah tangga di wilayah perdesaan mengalokasi 60 persen

pengeluaran rumah tangganya untuk makanan.

2. Indeks kekayaan memiliki pengaruh yang positif terhadap persentase

konsumsi makanan pada rumah tangga, baik di wilayah perkotaan maupun

perdesaan. Di wilayah perkotaan, indeks kekayaan rumah tangga

berkontribusi sebesar 37,3 persen terhadap proporsi konsumsi makanan

rumah tangga dalam sebulan. Angka ini lebih tinggi dibanding rumah

tangga di wilayah perdesaan yang memiliki pengaruh sebesar 29,4 persen.

3. Faktor-faktor yang signifikan mempengaruhi besarnya proporsi konsumsi

makanan sebulan rumah tangga adalah jenis kelamin KRT, pendidikan

KRT, status bekerja KRT, jumlah anggota rumah tangga dan variabel

interaksi jenis kelamin KRT dengan status bekerja KRT. Pengaruh terbesar

diberikan oleh jenis kelamin KRT yaitu sebesar 59,3 persen di wilayah

perdesaan, lebih tinggi dibandingkan rumah tangga di wilayah perkotaan

yang sebesar 51,0 persen. Kontribusi terkecil diberikan oleh variabel

37

jumlah anggota rumah tangga, baik di wilayah perkotaan (7,3 persen)

maupun wilayah perdesaan (4,6 persen).

5.2. Saran

Dengan mempertimbangkan kesimpulan yang diperoleh dalam penelitian ini,

maka saran yang dapat diberikan adalah sebagai berikut :

1. Metode penghitungan indeks kekayaan dengan memanfaatkan data Susenas

perlu dikembangkan lagi agar dapat digunakan sebagai salah satu proxy untuk

mengukur tingkat pendapatan rumah tangga dan memprediksi proporsi

konsumsi rumah tangga untuk makanan.

2. Rumah tangga yang dikepalai oleh perempuan, terutama di wilayah

perdesaan, menunjukkan kecenderungan memiliki proporsi pengeluaran untuk

makanan lebih dari 60 persen, sehingga perlu perhatian dari pemerintah

daerah setempat untuk diberi pelatihan-pelatihan yang berkaitan dengan

peningkatan kemampuan kerja agar dapat dipergunakan untuk menambah

pendapatan rumah tangganya sehingga pada gilirannya dapat keluar dari

lingkaran kemiskinan.

38

DAFTAR PUSTAKA

Andrew, F., Morgan J. N., Sonquist J. A., Klem L. (1973), Multiple Classification

Analysis. A report on a computer program for multiple regession using

categorical predictors, Second Edition, The Univerity of Michigan.

Ananda Fathia Rizky (2015). Analisis Ppengaruh Sosial Ekonomi Terhadap

Pengeluaran Konsumsi Keluarga Miskin (studi pada masyarakat pesisir di

desa Gisikcemandi dan desa Tambakcemandi kecamatan Sedate kabupaten

Sidoarjo). Jurnal Ilmiah Jurusan Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi dan

Bisnis Universitas Brawijaya Malang.

Bambang Suwarno (1995), Multiple Classification Analysis,. Fakultas Pasca Sarjana

UPI, Bandung

BPS (2016). Indikator Kesejahteraan Rakyat 2015. BPS, Jakarta

BPS (2016). Statistik Kesejahteraan Rakyat 2015. BPS, Jakarta

Rachmah, Mukson, dan S. Marzuki (2016). Analisis Faktor-faktor yang

Mempengaruhi Pangsa Pengeluaran Pangan Rumah Tangga Petani di

Kecamatan Suruh Kabupaten Semarang, Program Studi Agribisnis Fakultas

Peternakan dan Pertanian Universitas Diponegoro, Semarang

Retherford R.D., Choe M.J. (1993), Statistical models for causal analysis, Wiley and

Sons, New York

Rutstein, S. O. (2008). The DHS Wealth Index: Approaches for Rural and Urban

Areas. ORC Macro. Calverton, Maryland USA

Rutstein, S. O. & K. Johnson (2004). DHS Comparative Reports No. 6: The DHS

Wealth Index. ORC Macro. Calverton, Maryland USA

Wuryandari Ratna Dewi (2015), Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Pengeluaran

Makanan, Pendidikan, dan Kesehatan Rumah Tangga Indonesia. Jurnal

Kependudukan Indonesia Vol. 10 No. 1 Juni 2015, 27-42.

39

Ringkasan statistik untuk persentase pengeluaran makanan rumah tangga (Perkotaan

+ Perdesaan)

N Valid 291414

Mean 55.4795

Median 56.8714

Mode 56.18

Std. Deviation 13.4931

Minimum 1.06

Maximum 97.31

Percentiles 10 37.2004

20 44.5142

30 49.4553

40 53.4079

50 56.8714

60 60.1454

70 63.4161

80 67.0016

90 71.6547

LAMPIRAN 1. Output statistik deskriptif wilayah perkotaan & perdesaan)

40

Ringkasan statistik untuk persentase pengeluaran makanan rumah tangga (Perkotaan)

N Valid 124513

Mean 52.4957

Median 53.6836

Mode 44.88


Minimum 1.85

Maximum 97.31


20 40.7590

30 45.8903

40 50.0022

50 53.6836

60 57.2011

70 60.7573

80 64.5843

90 69.5791

LAMPIRAN 2. Output statistik deskriptif wilayah perkotaan

41

Ringkasan statistik untuk persentase pengeluaran makanan rumah tangga (perdesaan)

N Valid 166901

Mean 57.7056

Median 58.9993

Mode 56.18


Minimum 1.06

Maximum 95.20


20 47.6519

30 52.2112

40 55.7977

50 58.9993

60 62.0015

70 65.0339

80 68.3966

90 72.8199

LAMPIRAN 3. Output statistik deskriptif wilayah perdesaan

42

ANOVAa,b

Hierarchical Method

Sum of Squares df Mean Square F Sig.

Main

Effects

(Combined) 23852085.166 6 3975347.528 39667.731 .000

wealth 655221.406 1 655221.406 6538.082 .000

sex 16217192.559 1 16217192.559 161822.136 .000

size 4235369.474 1 4235369.474 42262.342 .000

pendd 2576452.063 2 1288226.032 12854.474 .000

bekerja 167849.664 1 167849.664 1674.876 .000

Model 23852085.166 6 3975347.528 39667.731 .000

Residual 29203689.677 291407 100.216

Total 53055774.843 291413 182.064

a. prop_food by wealth, sex, size, pendd, bekerja

b. Due to empty cells or a singular matrix, higher order interactions have been suppressed.

Predicted Mean Deviation

Unadjusted

Adjusted for

Factors Unadjusted

Adjusted for

Factors

prop_food wealth 0 58.3405 56.2828 1.67858 .60205

1 47.6722 53.2874 -1.33948 -.48042

sex 0 74.9120 73.2582 19.43247 17.77867

1 52.5513 52.8005 -2.92824 -2.67903

size 0 57.1581 56.0816 2.86097 .80331

1 54.1400 54.9991 -7.80730 -2.19216

pendd 1 57.2961 56.5654 1.81655 1.08587

2 46.1911 51.4119 -9.28838 -4.06757

3 34.6640 40.6234 -20.81552 -14.85616

bekerja 0 58.9921 56.4002 3.51261 .92071

1 50.6790 54.2212 -4.80048 -1.25828

LAMPIRAN 4. Output MCA tanpa variabel interaksi untuk wilayah perkotaan

dan perdesaan

43

Factor Summarya

Eta

Beta

Adjusted for

Factors

prop_food wealth .350 .098

sex .559 .511

size .111 .040

pendd .396 .258

bekerja .304 .080

a. prop_food by wealth, sex, size, pendd, bekerja

Model Goodness of Fit

R R Squared

prop_food by wealth, sex,

size, pendd, bekerja .670 .450

44

Perkotaan + Perdesaan


Unadjusted

Adjusted for

Factors Unadjusted

Adjusted for

Factors

prop_food wealth 0 58.3405 56.2522 1.67858 .59257

1 47.6722 53.3710 -1.33948 -.47286

sex 0 74.9120 71.9219 19.43247 16.44240

1 52.5513 53.0018 -2.92824 -2.47767

size 0 57.1581 56.0721 2.86097 .77264

1 54.1400 55.0066 -7.80730 -2.10847

pendd 1 57.2961 56.5421 1.81655 1.06257

2 46.1911 51.5406 -9.28838 -3.93892

3 34.6640 40.8750 -20.81552 -14.60453

bekerja 0 58.9921 54.4979 3.51261 -.98161

1 50.6790 56.8210 -4.80048 1.34150

sex*bekerja 0 59.9503 57.4858 4.47074 2.00628

1 48.3591 52.2842 -7.12043 -3.19536

ANOVAa,b

Hierarchical Method


Main

Effects

(Combined) 24035837.558 7 3433691.080 34479.681 .000

wealth 655221.406 1 655221.406 6579.458 .000

sex 16217192.559 1 16217192.559 162846.224 .000

size 4235369.474 1 4235369.474 42529.798 .000

pendd 2576452.063 2 1288226.032 12935.824 .000

bekerja 167849.664 1 167849.664 1685.476 .000

sex *bekerja 183752.393 1 183752.393 1845.164 .000

Model 24035837.558 7 3433691.080 34479.681 .000

Residual 29019937.285 291406 99.586

Total 53055774.843 291413 182.064

a. prop_food by Wealth, sex, size, pendd, bekerja, sex_bekerja


LAMPIRAN 5. Output MCA dengan variabel interaksi untuk wilayah perkotaan

dan perdesaan

45

Factor Summarya

Eta

Beta

Adjusted for

Factors


sex .559 .473

size .111 .039

pendd .396 .253

bekerja .304 .085

sex*bekerja .418 .188

a. prop_food by Wealth, sex, size, pendd, bekerja,

sex*bekerja


R R Squared

prop_food by Wealth, sex,

size, pendd, bekerja,

sex*bekerja

.673 .453

46

ANOVAa,b

Hierarchical Method


Main

Effects

(Combined) 10296694.960 7 1470956.423 13142.868 .000

wealth 127437.338 1 127437.338 1138.642 .000

sex 6242913.296 1 6242913.296 55779.887 .000

size 2323827.367 1 2323827.367 20763.195 .000

pendd 1463575.526 2 731787.763 6538.460 .000

bekerja 81059.004 1 81059.004 724.255 .000

sex*bekerja 57882.428 1 57882.428 517.174 .000

Model 10296694.960 7 1470956.423 13142.868 .000

Residual 13934662.810 124505 111.921

Total 24231357.770 124512 194.611

a. prop_food by wealth, sex, size, pendd, bekerja, sex*bekerja



Unadjusted

Adjusted for

Factors Unadjusted

Adjusted for

Factors

prop_food wealth 0 56.2477 53.4826 1.66432 .48980

1 45.2980 50.6024 -.61496 -.18098

sex 0 74.6703 70.8814 22.17461 18.38574

1 50.2098 50.6003 -2.28588 -1.89531

size 0 54.1600 52.9854 3.75204 .98693

1 51.8807 52.3147 -7.19760 -1.89325

pendd 1 54.9877 54.0185 2.49205 1.52281

2 44.4762 49.1460 -8.01946 -3.34963

3 33.6669 38.8050 -18.82880 -13.69068

bekerja 0 57.0134 51.4034 4.51778 -1.09225

1 47.9872 53.5856 -4.50843 1.08999

sex*bekerja 0 57.9899 54.8675 5.49424 2.37183

1 46.3261 49.8323 -6.16954 -2.66336

LAMPIRAN 6. Output MCA dengan variabel interaksi untuk wilayah perkotaan

47

Factor Summarya

Eta

Beta

Adjusted for

Factors


sex .510 .423

size .073 .021

pendd .429 .286

bekerja .324 .078


a. prop_food by wealth, sex, size, pendd, bekerja,

sex*bekerja


R R Squared



sex*bekerja

.652 .425

48

ANOVAa,b

Hierarchical Method


Main

Effects

(Combined) 12145963.649 7 1735137.664 19642.267 .000

wealth 57156.945 1 57156.945 647.033 .000

sex 9411450.308 1 9411450.308 106540.376 .000

size 1547592.774 1 1547592.774 17519.204 .000

pendd 950227.999 2 475114.000 5378.430 .000

bekerja 73845.430 1 73845.430 835.952 .000

sex*bekerja 105690.192 1 105690.192 1196.444 .000

Model 12145963.649 7 1735137.664 19642.267 .000

Residual 14742816.220 166893 88.337

Total 26888779.869 166900 161.107

a. prop_food by wealth, sex, size, pendd, bekerja, sex*bekerja



Unadjusted

Adjusted for

Factors Unadjusted

Adjusted for

Factors

prop_food wealth 0 59.6439 58.2677 .50451 .13080

1 50.5269 55.6238 -.67880 -.17598

sex 0 75.0180 72.9434 17.31245 15.23786

1 54.4341 54.8261 -3.27145 -2.87943

size 0 58.2101 57.8364 1.93832 .56209

1 57.0268 57.5296 -7.17866 -2.08175

pendd 1 58.8582 58.3745 1.15260 .66893

2 48.4838 53.5983 -9.22178 -4.10725

3 36.5997 42.9099 -21.10590 -14.79567

bekerja 0 60.1521 56.9009 2.44653 -.80470

1 53.4376 59.1094 -4.26797 1.40380

sex*bekerja 0 61.0913 59.2760 3.38571 1.57042

1 50.5776 54.3993 -7.12797 -3.30622

LAMPIRAN 7. Output MCA dengan variabel interaksi untuk wilayah perdesaan

49

Factor Summarya

Eta

Beta

Adjusted for

Factors


sex .593 .522

size .046 .012

pendd .331 .210

bekerja .255 .084


a. prop_food by wealth, sex, size, pendd, bekerja,

sex*bekerja


R R Squared



sex*bekerja

.672 .452

Documents

PENGARUH INDEKS KEKAYAAN DAN FAKTOR SOSIAL ......LEMBAR PENGESAHAN Laporan Penelitian Dosen dengan judul: Pengaruh Indeks Kekayaan dan Faktor Sosial Demografi Terhadap Proporsi Pengeluaran