ANALISIS STRUCTURAL EQUATION MODELLING (SEM) DENGAN FINITE MIXTURE PARTIAL LEAST SQUARE (FIMIX-PLS) (Studi Kasus : Struktur Model Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2011)

Kemiskinan merupakan problematika yang banyak terjadi di negara-negara berkembang. Persoalan kemiskinan menjadi penting, terlihat dengan adanya berbagai upaya pemerintah terkait dengan pengentasan kemiskinan dan menjadi prioritas utama sasaran MDGs (Millenium Development Goals) yaitu menanggulangi kemiskinan dan kelaparan. Kemiskinan seringkali diartikan lebih ke sektor ekonomi dengan pendekatan kuantitatif, padahal problem kemiskinan adalah komplek dan multidimensional, dimana variabel-variabel yang berpengaruh saling terkait satu dengan lainnya. Dengan hanya memprioritaskan pendekatan kuantitatif, maka fenomena kualitatif dari kemiskinan yang terjadi di lapangan kurang tergali secara optimal. Metode statistika yang mampu menjelaskan hubungan antar variabel yang komplek, fenomena kualitatif dan saling terkait diantaranya adalah Structural Equation Modelling (SEM). SEM mempunyai kemampuan lebih dalam menyelesaikan permasalahan yang complicated yaitu mampu melakukan estimasi hubungan antar variabel yang bersifat multiple relationship dengan output berupa model pengukuran dari sejumlah indikator (variabel manifes) dan sekaligus model struktural yang tersusun dari sejumlah konstruk (variabel laten). SEM berbasis varians yaitu partial least square (PLS) yang bebas asumsi, lebih fleksibel dan powerfull dalam menjelaskan hubungan antar variabel. Dugaan heterogenitas dalam unit observasi yang tidak dapat diukur secara langsung dapat diatasi dengan metode finite mixture partial least square pada model persamaan struktural. Penelitian ini akan menerapkan SEM finite mixture partial least square (SEM FIMIX-PLS) untuk memodelkan struktur kemiskinan di Jawa Tengah. Hasil akhir penelitian diperoleh estimasi parameter, yang meliputi estimasi bobot, estimasi jalur dan estimasi mean dan lokasi. Nilai R-square sebesar 0,552 persen yang artinya variasi kemiskinan yang dapat dijelaskan oleh variabel konstruk kualitas pendidikan, kualitas SDM dan kualitas ekonomi sebesar 55,2 persen, sedangkan 44,8 persen dijelaskan oleh variabel lain. Heterogenitas dalam model persamaan struktural dapat diatasi dengan FIMIX-PLS, hasil segmentasi terbaik adalah pada K=5 dengan nilai Normed Entropy (EN) sebesar 0,9551. Hal ini berarti model yang diperoleh sudah memuaskan. Kata kunci : kemiskinan, structural equation modeling, partial least square, finite mixtur