bab iii metode penelitian a. -...
TRANSCRIPT
14
BAB III
METODE PENELITIAN
A. Lokasi Penelitian
Dalam melakukan kegiatan penelitian ilmiah, penulis terlebih dahulu
menentukan lokasi penelitian, hal ini diperlukan dalam rangka memperoleh
informasi data yang dibutuhkan sebagai dasar acuan bagi penulis untuk
menetapkan, menjabarkan, merumuskan permasalahan kemudian untuk
ditarik kesimpulan. Penelitian ini berlokasi di dua belas Kabupaten/Kota
yang tergabung dalam kawasan SWP Gerbangkertosusila Plus.
B. Jenis Penelitian
Penelitian dalam skripsi ini menggunakan penelitian kuantitatif,
sedangkan pendekatan yang digunakan adalah pendekatan deskriptif dan
korelasional. Pendekatan jenis ini bertujuan untuk melihat apakah antara
dua variabel atau lebih memiliki hubungan atau korelasi atau tidak.
C. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel
Variabel penelitian adalah atribut atau sifat dari orang, objek atau
kegiatan yang mempunyai variasi tertentu yang ditetapkan oleh peneliti
untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2004).
Sedangkan Definisi operasional adalah definisi yang diberikan kepada suatu
variabel dengan cara memberikan arti atau menspesifikasikan kegiatan
atupun memberikan suatu operasionalisasi. Dalam penelitian ini
menggunakan variabel sebagai berikut:
15
1. Pertumbuhan Ekonomi (Y)
Untuk melihat kontribusi terhadap kondisi perekonomian,
variabel pertumbuhan ekonomi untuk keperluan regresi dilihat dengan
menggunakan pendekatan nilai PDRB. Dalam penelitian ini, data yang
digunakan sebagai ukuran pertumbuhan ekonomi adalah nilai log
PDRB atas dasar harga konstan tahun 2011-2015. Penggunaan nilai
log PDRB tersebut merujuk pada penelitian yang telah dilakukan oleh
Octavianingrum Denty pada tahun 2015. Sedangkan untuk keperluan
anlasisis deskriptif digunakan nilai laju pertumbuhan ekonomi.
2. Belanja Tidak Langsung (X1)
Belanja tidak langsung adalah belanja yang tidak digunakan
secara langsung oleh adanya program atau kegiatan. Data belanja
tidak langsung meliputi realisasi belanja pegawai, belanja bunga,
belanja subsidi, belanja hibah, belanja bantuan sosial, belanja bagi
hasil, belanja bantuan keuangan, dan pengeluaran tak terduga pada
Kabupaten/Kota di kawasan SWP Gerbangkertosusila Plus tahun
2011-2015 yang dinyatakan dalam satuan ribu rupiah.
3. Belanja Langsung (X2)
Belanja langsung adalah belanja yang digunakan oleh adanya
program dan kegiatan yang telah direncanakan. Data belanja langsung
yang digunakan meliputi realisasi belanja pegawai, belanja barang dan
16
jasa, dan belanja modal pada Kabupaten/Kota di kawasan SWP
Gerbangkertosusila Plus tahun 2011-2015 yang dinyatakan dalam
satuan ribu rupiah.
D. Jenis dan Sumber Data
Data sekunder yaitu data yang diperoleh dari hasil pengolahan pihak
kedua atau data yang diperoleh dari hasil publikasi pihak lain seperti Badan
Pusat Statistik (BPS), literatur-literatur berupa buku maupun jurnal, dan
lain-lain yang dapat mendukung penelitian. Jenis data yang diperlukan
dalam penelitian ini adalah data sekunder, data runtut waktu (time series)
pada periode 2011-2015 dan data cross section yaitu kabupaten kota di
kawasan Gerbangkertosusila Plus. Adapun data yang diperoleh dalam
penelitian ini bersumber dari BPS Jawa Timur dan BPS Nasional. Data yang
digunakan adalah:
1. PDRB atas dasar harga Konstan 2010 kabupaten/kota yang tergabung
dalam kawasan SWP Gerbangkertosusila Plus tahun 2011-2015..
2. Realisasi total belanja tidak langsung pemerintah daerah
kabupaten/kota tergabung dalam kawasan SWP Gerbangkertosusila
Plus tahun 2011-2015.
3. Realisasi total belanja langsung pemerintah daerah kabupaten/kota
tergabung dalam kawasan SWP Gerbangkertosusila Plus tahun 2011-
2015.
4. Data geografis dan data-data yang mendukung penelitian ini.
17
E. Teknik Pengumpulan Data
Data yang digunakan untuk mencapai tujuan dalam penelitian ini
sepenuhnya melalui data sekunder. Data yang diperoleh merupakan data-
data dari literatur yang berkaitan baik berupa dokumen, artikel, catatan-
catatan, maupun arsip. Data yang diperoleh kemudian disusun dan diolah
sesuai dengan kepentingan dan tujuan penelitian.
F. Teknik Analisis Data
Sesuai tujuan penelitian yang telah dijelaskan diatas maka alat analisis
yang diperlukan dalam penelitian skripsi ini adalah
1. Statistik Deskriptif
Menurut Sugiyono (2012) statistik deskriptif adalah statistik
yang digunakan untuk menganalisa data dengan cara mendeskripsikan
atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya
tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau
generalisasi. Dalam mengidentifikasi tingkat pertumbuhan ekonomi
diperlukan adanya klasifikasi sebagai berikut.
Tabel 3.1 Klasifikasi Intensitas
Klasifikasi Intensitas Nilai Indikator
Sangat Tinggi mean + SD
Tinggi mean mean + SD
Sedang mean – SD mean
Rendah mean - SD
Sumber : Nurcholis (2014)
18
Pengklasifikasian tersebut didasarkan atas metode distribusi
menggunakan nialai rata-rata (mean) dan standar deviasi (SD), dimana
simbol = laju pertumbuhan ekonomi. (Nurcholis, 2014)
2. Sistem Informasi Geografi
GIS adalah suatu sistem informasi yang dirancang untuk bekerja
dengan data yang bereferensi spasial atau berkoordinat geografi, atau
dengan kata lain suatu GIS adalah suatu sistem basis data dengan
kemampuan khusus untuk menangani data yang bereferensi keruangan
(spasial) bersamaan dengan seperangkat operasi kerja (Barus dan
Wiradisastra, 2000).
Persebaran Pertumbuhan ekonomi ini akan diamati dengan
menggunakan Sistem Informasi Geografi (SIG). Dengan SIG tersebut
maka akan dapat diketahui pola persebaran tinggi rendahnya
pertubumbuhan ekonomi akan mengumpul atau membentuk klutser.
3. Analisis Regresi Data Panel
Teknik analisis data dalam penelitian ini dilakukan dengan
menguji secara statistik terhadap variabel-variabel yang telah
dikumpulkan dengan bantuan program eviews 9. Hasil analisis
nantinya diharapkan dapat digunakan untuk mengetahui besarnya
pengaruh beberapa variabel bebas terhadap variabel terikat.
Gujarati (2012), data panel (pooled data) atau yang disebut juga
data longitudinal merupakan gabungan antara data cross section dan
data time series. Dengan demikian, jumlah data observasi dalam data
19
panel merupakan hasil kali data observasi time series (t>1) dengan
data observasi cross-section (n>1). Model dasar yang akan digunakan
pada penelitian ini adalah sebagai berikut.
Keterangan:
LogY = variabel dependen, yaitu PDRB (dalam log)
= koefisien
= variabel belanja tidak langsung
= variabel belanja langsung
= error term
Dalam Rohmana (2010), bahwa dalam pembahasan teknik
estiimasi model regresi data panel ada 3 teknik yang dapat digunakan
yaitu:
a. Model data dengan OLS (Common Effect Model)
Model Common Effect merupakan model sederhana yaitu
menggabungkan seluruh data time series dengan cross section,
selanjutnya dilakukan estimasi model dengan menggunakan
OLS (Ordinary Least Square). Model ini menganggap bahwa
intersep dan slop dari setiap variabel sama untuk setiap obyek
observasi. Dengan kata lain, hasil regresi ini dianggap berlaku
untuk semua kabupaten/kota pada semua waktu. Kelemahan
model ini adalah ketidaksesuaian model dengan keadaan
sebenarnya. Kondisi tiap obyek dapat berbeda dan kondisi suatu
20
obyek satu waktu dengan waktu yang lain dapat berbeda. Model
Common Effect dapat diformulasikan sebagai berikut:
Dimana:
= varibabel dependen di waktu t untuk unit cross section i
= intersep
= parameter untuk variabel ke-j
= variabel bebas j di waktu t untuk unit cross section i
= komponen error di waaktu t untuk unit cross section i
i = urutan perusahaan yang di observasi
t = time series (urutan waktu)
j = urutan variabel
b. Fixed Effect Model
Pendekatan efek tetap (Fixed effect). Salah satu kesulitan
prosedur panel data adalah bahwa asumsi intersep dan slope
yang konsisten sulit terpenuhi. Untuk mengatasi hal tersebut,
yang dilakukan dalam panel data adalah dengan memasukkan
variabel boneka (dummy vaiable) untuk mengizinkan terjadinya
perbedaan nilai parameter yang berbeda-beda baik lintas unit
(cross section) maupun antar waktu (time series). Pendekatan
dengan memasukkan variabel boneka ini dikenal dengan sebutan
21
model efek tetap (fixed effect) atau Least Square Dummy
Variable (LSDV).
∑
Dimana:
= variabel dependen di waktu t untuk unit cross section i
= intersep yang berubah-ubah antar cross section
= parameter untuk variabel ke-j
= variabel bebas j di waktu t untuk unit cross section i
= komponen error di waaktu t untuk unit cross section i
= Dummy variable
c. Random Effect Model (REM)
Random Effect Model (REM) digunakan untuk mengatasi
kelemahan model efek tetap yang menggunakan dummy
variable, sehingga model mengalami ketidakpastian.
Penggunaan dummy variable akan mengurangi derajat bebas
(degree of freedom) yang pada akhirnya akan mengurangi
efisiensi dari parameter yang diestimasi. REM menggunakan
residual yang diduga memiliki hubugan antarwaktu dan
antarindividu. Sehingga REM mengasumsikan bahwa setiap
individu memiliki perbedaan intersep yang merupakan variabel
random. Model REM secara umum dituliskan sebagai berikut:
22
Dimana:
= komponen cross section error
= komponen time series error
= time series dan cross section error
4. Metode Pemilihan Data
Untuk mengetahui model terbaik dari ketiga model tersebut
maka dilakukan uji Chow dan uji Hausman. Uji Chow dilakukan
untuk menguji antara model common effect dan fixed effect.
Sedangkan uji Hausman dilakukan untuk menguji apakah data
dianalisis dengan menggunakan fixed effect atau random effect,
pengujian tersebut dilakukan dengan Eviews 9.
Dalam melakukan uji Chow, data diregresikan dengan
menggunakan model common effect dan fixed effect terlebih dahulu
kemudian dibuat hipotesis untuk diuji. Hipotesis tersebut adalah
sebagai berikut:
H0 : maka digunakan model common effect
H1 : maka digunakan model fixed effect dan lanjut uji Hausman
Pedoman yang akan digunakan dalam pengambilan kesimpulan
uji Chow adalah sebagai berikut:
a. Jika nilai probability F 0,05 artinya H0 diterima; maka model
common effect
23
b. Jika nilai probability F <0,05 artinya H0 ditolak; maka model
fixed effect, dan dilanjutkan dengan uji Hausman untuk memilih
apakah menggunakan model fixed effect atau metode random
effect.
Selanjutnya untuk menguji Hausman Test data juga diregresikan
dengan model random effect, kemudian dibandingkan antara fixed
effect dan random effect dengan membuat hipotesis:
H0 : maka , model random effect
H1 : maka model fixed effect
Pedoman yang akan digunakan dalam pengambilan kesimpulan
uji Hausman adalah sebagai berikut:
a. Jika nilai probability Chi-Square 0,05, maka H0 diterima, yang
artinya model random effect.
b. Jika nilai probability Chi-Square < 0,05, maka H1 diterima, yang
artinya model fixedd effect.
5. Uji Asumsi Klasik
Menurut Shochrul R. Ajija dkk (2011), pada dasarnya
penggunaan metode data panel memiliki beberapa keunggulan, antara
lain:
a. Panel data mampu memperhitungkan heterogenitas individu
secara eksplisit dengan mengizinkan variabel spesifik individu.
b. Kemampuan mengontrol heterogenitas individu ini membangun
model perilaku yang lebih kompleks.
24
c. Data panel mendasarkan diri pada observasi cross sectionyang
berulang-ulang (time series)sehingga metode data panel cocok
untuk digunakan sebagai study of dynamic adjustment.
d. Tingginya jumlah observasi memiliki implikasi pada data yang
lebih informatif, lebih variatif, kolinieritas antar variabel yang
semakin berkurang, dan peningkatan derajat bebas atau derajat
kebebasan (degree of freedom)sehingga dapat diperoleh hasil
estimasi yang lebih efisien.
e. Data panel dapat digunakan untuk mempelajari model-model
perilaku yang kompleks.
f. Data panel dapat meminimalkan bias yang mungkin ditimbulkan
oleh agregasi data individu.
Menurut Shochrul R. Ajija dkk (2011), dengan adaya
keunggulan-keunggulan tersebut memiliki implikasi pada tidak harus
dilakukan pengujian asumsi klasik dalam model data panel, karena
penelitian yang menggunakan data panel memperbolehkan identifikasi
parameter tertentu tanpa perlu membuat asumsi yang ketat atau tidak
mengharuskan terpenuhinya semua asumsi klasik regresi linier seperti
pada ordinary least square.
25
6. Uji Statistik
a. Uji F-Statistik
Uji F-statistik ialah untuk menguji pengaruh variabel
bebas terhadap variabel tak bebas secara keseluruhan (simultan).
Hipotesis uji F-statistik adalah sebagai berikut:
H0 : Variabel independen tidak mempengaruhi variabel
dependen
H1 : Variabel independen mempengaruhi variabel dependen
b. Uji Parsial (Uji t)
Uji t-statistik digunakan untuk menguji pengaruh variabel-
variabel bebas terhadap variable tak bebas secara parsial.
Pengujiann hipotesis untuk t-statistik dalam penelitian ini
menggunakan pengujian dua arah. Uji t-statistik dua arah
biasanya berupa pengujian hipotesa :
H0 : Variabel independen tidak berpengaruh positif dan
signifikan terhadap variabel dependen
H1 : Variabel independen berpengaruh positif dan signifikan
variabel dependen
Menentukan daerah penerimaan dengan menggunakan
ujit. Titik kritis yang dicari dari tabel distribusi t dengan tingkat
kesalahan atau level signifikansi (α) 0,05 dan derajat kebebasan
(df) = n-k, dimana n = jumlah sampel, k = jumlah variabel
bebas.
26
c. Uji Koefisien Determinasi (R2)
Menurut Gujarati (2001) dijelaskan bahwa koefisien
determinasi (R2) yaitu angka yang menunjukkan besarnya
derajat kemampuan menerangkan variabel bebas terhadap
variabel terikat dari fungsi tersebut. Koefisien determinasi
sebagai alat ukur kebaikan dari persamaan regresi yaitu
memberikan proporsi atau presentase variasi total dalam
variabel tidak bebas Y yang dijelaskan oleh variabel bebas X.
Penghitungan R2 merupakan ukuran ikhtisar yang mengatakan
seberapa baik regresi sample mencocokan data. Koefisien
determinasi (R2) menyatakan proporsi ragam pada Y (variabel
terikat) yang dapat diterangkan oleh X (variabel bebas). Nilai R2
berkisar antara 0 dan 1 (0 < R2< 1), dengan ketentuan :
1) Jika R2 semakin mendekati angka 1, maka hubungan
antara variabel bebas dengan variabel terikat semakin
erat/dekat, atau dengan kata lain model tersebut dapat
dinilai baik.
2) Jika R2
semakin menjauhi angka 1, maka hubungan antara
variabel bebas dengan variabel terikat jauh/tidak erat, atau
dengan kata lain model tersebut dapat dinilai kurang baik.