BAB III METODE PENELITIAN. Objek penelitian ini adalah nilai tambah sektor pertanian untuk PDRB

Transkripsi

1 73 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peneltan Objek peneltan n adalah nla tambah sektor pertanan untuk PDRB Jawa Barat berupa data tme seres perode selan tu penuls memlh varabel yang mempengaruhnya yatu nvestas luar neger /PMA, nvestas dalam neger /PMDN, dan penyerapan tenaga kerja berupa data tme seres perode Peneltan PDRB sektor pertanan n dlakukan untuk mengetahu faktorfaktor apa yang menyebabkan PDRB sektor pertanan mengalam penurunan dar tahun alasan penuls melakukan peneltan pada perode tahun karena pada rentan waktu tu PDRB sektor pertanan mengalam pasang surut atau pun ttk balk membaknya kembal nla tambah sektor pertanan pada PDRB Jawa Barat, terlhat dar tahun kontrbus terhadap PDRB mengalam penngkatan, padahal pada saat tu keadaan Indonesa sedang mengalam krss ekonom, tetap kontrbus sektor pertanan mengalam penngkatan dar pada sektor lan. Dlakukannya peneltan PDRB sektor pertanan d Jawa Jabat perode tahun n ddasarkan pada fenomena yang terjad pada sektor pertanan yang mengalam penngkatan pada saat krss tetap kurang jelasnya keberadaan faktor- faktor yang mempengaruhnya. Padahal pemerntah sudah berusaha melakukan perubahan pada sektor pertanan sebaga Pertanan Estate (Pdato 73

2 74 Presden SBY, Krss Global. akan tetap perubahan tersebut belum mengalam ttk terang pada penngkatan kontrbus sektor pertanan terhadap PDRB Jawa Barat. Sehngga penuls tertark untuk melakukan peneltan keberadaan PDRB sektor pertanan pada perode Metode Peneltan. Menurut M. Nazr (003:54 metode deskrptf adalah metode dalam menelt status sekelompok manusa, suatu objek, suatu set konds, suatu sstem pemkran, ataupun suatu kelas perstwa pada masa sekarang.. Tujuan dar peneltan deskrftf n adalah untuk membuat deskrptf, gambaran atau luksan secara sstemats, faktual dan akurat mengena fakta-fakta, sfat-sfat serta hubungan antar fenomena yang dseldk. Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf dan eksplanatory, yatu suatu metode yang mencoba memperoleh nformas dan memberkan gambaran mengena status atau gejala pada saat peneltan, serta mencoba menjelaskan mengena faktor-faktor yang menyebabkannya dan menjelaskan hubungan kausal antara varabel-varabel melalu pengujan hpotess. 3.3 Defns Operasonal Varabel Untuk mempermudah penjelasan dan pengolahan data, maka varabel yang kan dtelt dalam peneltan n djabarkan dalam bentuk konsep teorts, konsep emprs, dan konsep analts, sepert terlhat pada tabel 3.1 berkut n.

3 75 Tabel 3.1 Defns Operasonal Varabel Varabel Konsep teorts Konsep Emprs Konsep Analts Skala Varabel dependent (Y PDRB pertanaan (varabel dependent Y - PDRB sektor pertanan d Jawa Barat perode tahun kontrbus dan pertumbuhannya terhadap PDRB Jawa Barat Besarnya PDRB sektor pertanan d Jawa Barat perode tahun Laporan tahunan jumlah barang dan jasa (PDRB rl BPS sektor pertanan d Jawa Barat perode tahun (dalam juta rupah Raso Investas luar neger (PMA (varabel ndependent X 1 Investas dalam neger (PMDN (varabel ndependent Varabel ndependent (X - Penanaman Besarnya PMA d Modal Asng sektor pertanan (PMA Jawa Barat perode - pertumbuhannya terhadap PDRB Jawa Barat - Penanaman Modal Dalam Neger (PMDN - pertumbuhannya terhadap PDRB Jawa Barat Besarnya PMDN d sektor pertanan Jawa Barat perode Laporan tahunan PMA BKPM dan BPS dsektor pertanan Jawa Barat Perode (dalam juta rupah Laporan tahunan PMDN BKPM dan BPS dsektor pertanan Jawa Barat Perode (dalam juta rupah Raso Raso X Penyerapan tenaga kerja (varabel ndependent X 3 - Penyerapan tenaga kerja sektor pertanan d Jawa Barat - pertumbuhannya terhadap PDRB Jawa Barat Besarnya Penyerapan tenaga kerja sektor pertanan makro Jawa Barat perode Laporan tahunan BPS dan Depnaker jumlah tenaga kerja yang bekerja dsektor pertanan, Jawa Barat Perode Raso 3.4 Teknk Pengumpulan Data Data dalam peneltan n adalah data skunder, dmana jens data yang dgunakan adalah data tme seres yatu nla varabel yang dsusun berdasarkan urutan waktu sepert data haran, mngguan, bulanan, trwulanan maupun tahunan. Pengumpulan data dlakukan dengan metode Archval Research (peneltan arsp, yatu pengumpulan data yang umumnya berupa bukt, catatan, atau laporan

4 76 hstors yang telah dsusun dalam arsp (data dokumenter yang dpublkaskan dan yang tdak dpublkaskan (Nur Indrantoro, 1999:147. Data dperoleh dar sumber-sumber yang relevan yatu Badan Koordnas Penanaman Modal (BKPM, Badan Pusat Statstk (BPS, Departemen Keuangan (Depkeu, Bank Indonesa (BI, Departemen Tenaga Kerja (Depnaker dan data dar nternet. 3.5 Teknk Analss Data Analss data dalam peneltan n menggunakan analss regres berganda (multple regresson, alat analss yang dgunakan adalah Econometrc Vews (EVews 5.1 untuk membuktkan apakah nvestas luar neger /PMA, nvestas dalam neger /PMDN, dan penyerapan tenaga kerja berpengaruh terhadap PDRB sektor pertanan. Modelnya adalah: PDRB = f ( PMA, PMDN, Tk Y Hubungan tersebut bla dbuat fungs regresnya adalah sebaga berkut: = β β 1 + β X 1 + β 3 X 4 X 3 u +...(3.1 Keterangan: Y = PDRB sektor pertanan. X1 = nvestas luar neger /PMA X X3 = nvestas dalam neger /PMDN = penyerapan tenaga kerja (Tk β 1 β,3,4 u = Konstanta = Koefsen PDRB = Varabel penganggu

5 Pengujan Hpotess Menurut Good dan Scates (1954 dalam M. Nazr (003:151 Hpotess adalah sebuah taksran atau referens yang drumuskan serta dterma untuk sementara yang dapat menerangkan fakta-fakta yang damat ataupun kondskonds yang damat dan dgunakan sebaga petunjuk untuk langkah-langkah peneltan selanjutnya. Mash dalam M. Nazr (003: 151 menjelaskan bahwa hpotess adalah pernyataan yang bersfat terkaan dar hubungan antara dua atau lebh varabel. Dalam peneltan n, uj hpotess menggunakan uj dua arah atau two-tal test, karena berhubungan dengan dua ekor dstrbus probabltas (normal test, t test yang merupakan daerah krts (daerah penolakan dan tolak H o, jka nla t yang dhtung berdasarkan data hasl observas jatuh/ berada dalam daerah penolakan. Daerah krts Daerah krts daerah penermaan -t α/ t α/ Gambar 3.1 Uj Dua Arah atau Two-Tal Test Sumber: Gujarat,001 :78 Berdasarkan hal tersebut maka pengujan hpotess dapat drumuskan secara statstk sebaga berkut: Kalau t < -t α/ atau t > t α/, H o dtolak dan Ha dterma Kalau - t α/ t t α/, H o dterma.dan Ha dtolak

6 Pengujan Hpotess Regres Majemuk Secara Parsal (Uj t Uj-t dgunakan untuk menguj dan mengetahu apakah varabel bebas secara parsal (sendr-sendr berpengaruh atau tdak terhadap varabel terkat. Untuk melakukan uj-t dalam peneltan n adalah dengan membandngkan besarnya nla sgnfkan t-htung dengan α (0,05 atau taraf kesalahan 5% dan derajat sgnfkan 95%. Dmana jka nla Sgnfkans t 0,05 hal n berart secara parsal varabel bebas X berpengaruh sgnfkan terhadap varabel terkat Y. dan sebalknya jka nla Sgnfkas t 0,05 hal n berart secara parsal varable bebas tdak berpengaruh sgnfkan terhadap varabel terkat Y. Pengujan hpotess secara parsal dapat dhtung dengan menggunakan rumus: β1 β1 t =...(3. se ( β 1 (Gujarat, 001:78 Untuk mengukur derajat keyaknan, dapat dcar dengan rumus: [ β tα / se ( β β β + tα / se( β ] = 1 Pr α...(3.3 (Gujarat, 001: Pengujan Hpotess Regres Majemuk secara keseluruhan (Uj F Uj-F dgunakan untuk mengetahu apakah varabel bebas berpengaruh secara serentak berpengaruh terhadap varabel terkat atau tdak. Selan tu Uj-F berfungs untuk mengukur tngkat keberartan hubungan secara keseluruhan koefsen regres dar varabel bebas terhadap varabel terkat. Uj F dalam peneltan n dapat dlakukan dengan cara membendngkan nla sgnfkans F dengan σ (0,05. Dmana jka nla Sgnfkans F 0,05 hal n berart secara bersama sama, varable bebas (X 1, X, X 3 berpengaruh sgnfkan terhadap

7 79 varabel Y dan sebalknya jka nla Sgnfkans F 0,05 hal n berart secara bersama sama, varabel bebas X 1,,3 tdak berpengaruh sgnfkan terhadap varabel terkat Y. Untuk uj secara keseluruhan n dapat dlakukan dengan menggunakan Analyss of Varance (ANOVA, dengan metode sebaga berkut: Tabel 3. Tabel ANOVA Sumber Varas SS df MSS Akbat regres (ESS β y x + β 3 y x 3 β y x + β Akbat resdual (RSS e n 3 u σ = n 3 Total y n - 1 Sumber : Gujarat, 001:1 y x 3 3 Kemudan baru dapat dlakukann pengujan dengan menggunakan rumus sebaga berkut: F = ( y x + β 3 y x3 e /( n 3 β ( /...(3.4 (Gujarat,001: Varans dan Kesalahan Standar Penaksran Mengetahu kesalahan standar penaksran sangat dperlukan dalam kerangka kerja model regres lnear klask, hal tersebut bertujuan untuk menetapkan selang keyaknan dan menguj hpotess statstk setelah memperoleh penaksran OLS (Ordnary Least-Square untuk koefsen regres parsal.untuk mengetahu varans dan kesalahan standar penaksran tersebut dapat dhtung dengaran rumus:

8 80 ( x3 ( x ( x3 ( x x3 var β 1,3 = σ...(3.5 se var 3 ( β 3 = + ( β...(3.6 x ( x ( x3 ( x x3 var ( β = σ...(3.7 se ( β = + (...(3.8 var β (Gujarat, 001:15 σ adalah varans (homokedastk dar gangguan (dsturbance populas u. Untuk mencar σ dapat dcar dengan menggunakan rumus berkut: e σ =...(3.9 N 3 (Gujarat, 001: Koefsen Determnas Majemuk R Koefsen determnas R dapat juga dsebut koefsen determnas majemuk (multple coeffcent of determnaton, adalah koefsen yang menjelaskan propors varas dalam varabel dependen (Y yang djelaskan oleh lebh dar satu varabel ndependen. Tujuan perhtungan nla R adalah adalah untuk mengetahu seberapa bak kecocokan model dalam regres. Nla R dgunakan untuk melhat kemampuan suatu model untuk menerangkan varas perubahan varabel dependen karena perubahan dar varabel-varabel ndependen. R memlk nla antara 0 dan 1 (0<R <1, dmana bla semakn tngg nla R suatu regres tersebut akan semakn bak yang berart bahwa keseluruhan varabel ndependen secara bersama-sama mampu menerangkan varabel dependen dan semakn rendah nla

9 81 R maka model semakn tdak bak dan artnya kemampuan varable ndependen untuk menjelaskan varabel dependen kurang bak. R β = y x + y B 3 y x 3...(3.10 (Gujarat,001: Pengujan Asums Klask Tujuan dlakukan uj asums klask adalah untuk mendapatkan model yang tdak bas (unbased dalam mempredks masalah yang dtelt Uj Multkolneartas (Multcollnearty Test Multkolneartas artnya adalah antara varabel ndependen yang satu dengan varable ndependen lannya mempunya hubungan korelas lner. Korelas dapat mendekat sempurna atau sempurna yang dtanda dengan koefsen korelasnya tngg atau mendekat 1. Adanya hubungan multkolneartas antara varabel ndependen menyebabkan masng-masng varabel ndependen sult dbedakan. Semakn rendah tngkat korelas multkolnear berart model regres semakn bak. Menurut Gujarat (001: , terjadnya multkolnertas dapat menyebabkan hal-hal sebaga berkut: 1. meskpun penaksran OLS mungkn bsa dperoleh, kesalahan standarnya cenderung senakn besar dengan menngkatnya tngkat korelas antara penngkatan varable.. karena besarnya kesalahan standar, selang keyaknan untuk parameter populas yang relevan cenderung lebh besar.

10 8 3. probabltas untuk menerma hpotess yang salah menngkat. 4. selama multkolneartas tdak sempurna, penaksran koefsen regres adalah mungkn tetap taksran dan kesalahan standarnya menjad sangat senstve terhadap sedkt perubahan dalam data. 5. jka multkolneartas tngg, seseorang mungkn memperoleh R yang tngg tetap tdak satupun atau sangat sedkt koefsen yang dtaksr yang pentng secara statstk. Untuk mengetahu terjadnya multkolnertas maka dapat ddeteks dengan cara sebaga berkut: 1. melhat R yang tngg (msalnya antara 0,7-1dan ketka korelas derajat nol juga tngg, tetap tdak satu pun atau sangat sedkt koefsen regres parsal yang secara ndvdual pentng secara statstk atas dasar pengujan t yang konvensonal.. korelas derajat nol yang tngg merupakan konds yang cukup tetap tdak perlu adanya kolneartas karena hal n dapat terjad meskpun melalu korelas derajat nol atau sederhana relatf rendah (msalnya: kurang dar 0, seorang penelt seharusnya tdak hanya melhat pada korelas derajat nol, tetap juga koefsen korelas parsal. 4. karena multkolneartas tmbul karena satu atau lebh varabel yang menjelaskan merupakan kombnas lnear yang past dar varabel yang menjelaskan lannya, satu cara untuk mengetahu varabel X yang mana yang berhubungan dengan varabel X lannya adalah dengan meregres tap X atas

11 83 ssa varabel x dan menghtung R yang cocok, yang bsa dsebut sebaga Hal tersebut dapat dhtung dengan rumus: R. F = R X X X... X ( k 3 k ( 1 R /( N k + 1 X X X 3... X k /...(3.11 (Gujarat,001: Uj Normaltas (Normalty Test Uj normaltas bertujuan untuk menguj apakah dalam sebuah model regres, varabel dependen, varabel ndependen atau keduanya mempunya dstrbus normal atau tdak. Model regres yang bak adalah regres yang mempunya dstrbus data normal atau mendekat normal. Uj n dlakukan karena data yang dgunakan kurang dar 30, karena jka sampel lebh dar 30 maka error term akan terdstrbus secara normal. Ada beberapa uj untuk dapat mengetahu normal atau tdaknya faktor gangguan, u t antara lan adalah Jarque-Bera Test atau J-B test. Uj n menggunakan hasl estmas resdual dan Ch-square probablty dstrbuton. Adapun langkah-langkah untuk mendapatkan nla J-B htung adalah sebaga berkut: 1. Htung Skewness dan Kurtoss.. Htunglah besarnya nla JB statstk dengan menggunakan rumus berkut: s JB = n 6 + ( K 3...(3.1 4 (Gujarat, 001:148

12 84 Dmana S adalah skewness dan K adalah kurtoss. Bandngkan nla JB htung dengan nla X tabel dengan pedoman berkut: 1. Bla nla JB htung > X tabel, maka hpotess yang menyatakan bahwa resdual, u t adalah berdstrbus normal dtolak.. Bla nla JB htung < X tabel, maka hpotess yang menyatakan bahwa resdual, u t adalah berdstrbus normal tdak dapat dtolak. Rule of thumb yang dgunakan bla nla probabltas < 0,05 maka hpotess bahwa resdual berdstrbus normal dtolak, demkan sebalknya jka probabltas > 0,05 maka hpotess bahwa resdual berdstrbus normal dterma Uj Lneartas (Lnearty Test Menurut Gujarat (001: -3 Uj lneartas bertujuan untuk melhat apakah spesfkas model dgunakan sudah benar atau tdak, apakah fungs yang dgunakan dalam stud emprs sebaknya berbentuk lnear, kaudrat, atau kubk. Melalu uj lneartas akan dperoleh nformas sebaga berkut: a. apakah bentuk model emprs (lnear, kuadrat, atau kubk b. menguj varabel yang relevan untuk dmasukan dalam model Dalam peneltan n uj lneartas dlakukan dengan menggunakan Uj Ramsey (Ramsey RESET Test Uj Heterokedaststas (Heteroskedastcty Test Menurut Gujarat (001:181 Tujuan uj heteroskedaststas adalah untuk menguj apakah dalam model regres terjad ketdaksamaan varans dar resdual

13 85 satu pengamatan ke pengamatan lannya. Bla varans dar resdual satu pengamatan ke pengamatan yang lan tetap maka dsebut homoskedaststas dan bla berbeda dsebut heteroskedaststas. Model regres yang bak adalah model regres yang bebas dar gejala heteroskedaststas, atau terjad homoskedaststas. Pelanggaran pada asums n akan menyebabkan parameter yang kta duga menjad tdak efsen. Dalam peneltan n untuk menguj heterokedasts maka dgunakan metode whte Heteroskedastcty Uj Autokorelas (AutocorelatonTest Uj autokorelas bertujuan untuk menguj apakah dalam sebuah model regres lner ada korelas antara kesalahan pengganggu pada perode t dengan kesalahan pada perode t-1 (sebelumnya. Jka terjad korelas, maka dnamakan ada problem autokorelas. Adanya gejala autokorelas dalam regres menyebabkan model yang dhaslkan tdak dapat dpergunakan untuk menduga nla varabel dependen dar varabel ndependent tertentu. Model regres yang bak adalah regres yang bebas dar autokorelas. Untuk mengatas terjadnya autokorelas maka dapat dlakukan dengan tga cara, yatu: 1. menambah varabel Auto Regresve. menambah lag dependent varabel atau menambah lag pada varabel ndependent. 3. Dengan melakukan dfferencng atau melakukan regres nla turunan

14 86 Pada data cross secton jarang dtemu adanya unsur autokorelas. Pada data tme seres serng muncul masalah autokorelas, karena pada data tme seres serng kal menunjukkan adanya trend yang sama yatu adanya kesamaan pergerakan nak dan turun. Untuk melhat apakah hasl dar estmas regres tdak mengandung korelas, maka dperlukan uj Durbn Watson dengan menggunakan rumus sebaga berkut : d = e + e t 1 e t etet 1...(3.16 Karena e t dan e t 1 hanya berbeda satu observas, keduanya kra-kra sama. Jad, dengan menetapkan t e = t e bsa dtuls dengan rumus berkut: 1 d 1 et = 1 et...(3.17 (Gujarat, 001:16 Dar perhtungan datas kemudan bandngkan dengan ketentuan berkut: a. Jka hpotess H 0 adalah bahwa tdak ada seral korelas postf, maka jka: d < dl : menolak H 0 d > du : tdak menolak H 0 dl d du : pengujan tdak meyaknkan/ tdak ada keputusan b. Jka hpotess nol H0 adalah bahwa tdak ada seral korelas negatf, maka jka: d > 4 dl : menolak H 0 d < 4 du : tdak menolak H 0 c. Jka H 0 adalah dua ujung, yatu bahwa tdak ada seral autokorelas bak postf maupun negatf, maka jka:

15 87 d < dl : menolak H 0 d > 4 dl : menolak H 0 du < d < 4 du : tdak menolak H 0 dl d du : pengujan tdak meyaknkan/ tdak ada keputusan 4 - du d 4-dL : pengujan tdak meyaknkan/ tdak ada keputusan