BAB III METODE PENELITIAN

Transkripsi

1 BAB III METODE PENELITIAN 1.1. Objek Penelitian Menurut Suharsimi Arikunto (006, hlm. 118), Objek Penelitian adalah variabel penelitian, yaitu sesuatu yang merupakan inti dari problematika penelitian. Dalam penelitian ini terdiri dari variabel bebas dan variabel terikat. Dimana diversifikasi produk dan persaingan sebagai variabel bebas, sedangkan pendapatan sebagai variabel terikat. Variabel-variabel tersebut merupakan objek dari penelitian ini. 1.. Subjek Penelitian Suharsimi Arikunto dalam M. Idrus (009, hlm. 91) memberikan batasan subjek penelitian sebagai benda, hal atau orang tempat data untuk variabel penelitian melekat, dan yang dipermasalahkan. Dalam penelitian, subjek penelitian memiliki peran yang sangat strategis karena pada subjek penelitian, itulah data tentang variabel yang penelitian akan diamati. Berdasarkan hal tersebut, subjek dalam penelitian ini adalah pengusaha batik di Cirebon Metode Penelitian Pemilihan metode berdasarkan pada identifikasi masalah yang harus disusun dan dibuktikan dengan penelitian. Metode merupakan suatu cara ilmiah untuk mencapai maksud dan tujuan tertentu. Pada penelitian ini metode yang digunakan adalah metode penelitian survei. Seperti yang dikemukakan oleh Masri Singarimbun (1995, hlm. 40) bahwa: Penelitian survei adalah penelitian yang mengambil sampel dari suatu populasi dan menggunakan kuisioner sebagai alat pengumpulan data yang pokok. Pada umumnya yang merupakan unit analisis dalam penelitian survei adalah individu Populasi dan Sampel Populasi Menurut Sugiyono (011, hlm. 117) Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas : objek atau subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik 31

2 3 kesimpulannya. Populasi dalam penelitian ini adalah jumlah seluruh pengusaha batik di Cirebon Sampel Menurut Sugiyono (011, hlm. 118) Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Apabila populasi besar, dan peneliti tidak mungkin mempelajari semua yang ada pada populasi, misalnya karena keterbatasan dana, tenaga dan waktu, maka peneliti dapat menggunakan sampel yang diambil dari populasi itu. Menurut Riduwan (013, hlm. 44), adapun rumus pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan rumus dari Taro Yamane adalah sebagai berikut : Keterangan : n N d n = : Ukuran sampel keseluruhan : Ukuran populasi sampel N N.d +1 : tingkat presisi yang diharapkan Maka perhitungan menentukan banyaknya sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: n = n = n = n = N N.d (0,05) , ,375+1 n = 150 1,375 n = 109,09 n dibulatkan menjadi 109 Berdasarkan hasil perhitungan maka sampel minimal yang digunakan adalah sebanyak 109 pengusaha batik dari jumlah populasi sebanyak 150 pengusaha batik.

3 Operasionalisasi Variabel Untuk menguji hipotesis yang diajukan, dalam penelitian ini terlebih dahulu setiap variabel didefinisikan, kemudian dijabarkan melalui operasionalisasi variabel. Hal ini dilakukan agar setiap variabel dan indikator penelitian dapat diketahui skala pengukurannya secara jelas. Operasionalisasi variabel penelitian secara rinci diuraikan pada Tabel 3.1. Tabel 3.1 Operasional Variabel Variabel Dependen Konsep Konsep Konsep Variabel Skala Teoritis Empiris Analisis Pendapatan adalah penerimaan Jumlah total atas Jumlah hasil pendapatan barang atau seluruh yang jasa yang penerimaan diterima Pendapatan (Y) dijual dikalikan yang diterima oleh pengusaha Interval harga jual oleh batik yang barang atau pengusaha dinyatakan jasa tersebut. batik. dengan Case and Fair rupiah. (007, hlm. 05). Variabel Independen Variabel Konsep Teoritis Konsep Empiris Konsep Analisis Skala Diversifikasi Produk (X 1 ) Diversifikasi adalah upaya mencari dan Beragam jenis produk batik yang dijual oleh Data diperoleh dari kuisioner tentang diversifikasi produk Ordinal

4 34 mengembangkan pengusaha batik dengan skala produk atau pasar di Cirebon. Gultman mengenai yang baru, atau Diversifikasi macam produk batik keduanya. Produk dapat yang dijual oleh Menurut Tjiptono dilihat dari pengusaha batik di (dalam Presstija beragam jenis Cirebon. malau 009, hlm. batik yang 6). dijual, seperti: kemeja, celana, sandal, daster dan mukena. Persaingan (X ) Persaingan adalah usaha memperlihatkan keunggulan masing-masing yang dilakukan oleh perseorangan (perusahaan, negara) pada bidang perdagangan, produksi, persenjataan dan sebagainya. Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (dalam Anugrah Mahildayanti 014, hlm.59). Persaingan diantara pesaing-pesaing yang ada, menentukan sejauh mana perusahaan yang sudah ada di dalam suatu industry batik di Cirebon akan bersaing merebut nilai yang mereka ciptakan bagi pembeli di antara mereka sendiri. Persaingan dilihat dari: Data diperoleh dari kuisioner tentang persaingan dengan skala likert mengenai persaingan antar pengusaha batik di Cirebon. Ordinal

5 35 jumlah pengusaha, harga, jumlah produk dan kualitas Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data adalah suatu cara untuk mencari data mengenai suatu hal atau variabel. Pengumpulan data dengan teknik tertentu sangat diperlukan dalam analisis anggapan dasar dan hipotesis. Pengumpulan data diperlukan untuk menguji anggapan dasar dan hipotesis. Untuk mendapatkan data yang diperlukan, maka teknik pengumpulan data yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah : 1. Angket, yaitu pengumpulan data yang dilakukan melalui penggunaan daftar pertanyaan yang telah disusun dan disebar kepada responden yaitu pengusaha batik agar diperoleh data yang diperlukan Teknik Analisis Data Teknik Analisis Data Analisis data dalam penelitian ini menggunakan Analisis Regresi Linear Berganda (multiple linear regression method). Alat bantu analisis yang digunakan yaitu dengan menggunakan program komputer SPSS Versi 17.0 for Windows. Tujuan Analisis Regresi Linear Berganda adalah untuk mempelajari bagaimana eratnya hubungan antara satu atau beberapa variabel bebas dengan satu variabel terikat. Yaitu apakah pengaruh diversifikasi produk (X 1 ), dan persaingan (X ) terhadap pendapatan pengusaha batik di Cirebon (Y). Berdasarkan kerangka pemikiran yang telah disusun oleh penulis maka model persamaan yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah: Y = β 0 + β 1 X 1 + β X + e Dimana : Y = Pendapatan β 0 = Konstanta regresi β 1 = Koefisien regresi diversifikasi produk batik

6 36 β = Koefisien regresi persaingan X 1 = Diversifikasi produk batik X = Persaingan e = Faktor pengganggu Adapun asumsi yang harus dipenuhi OLS sebagaimana diungkapkan oleh Gujarati (1978,hlm ) sebagai berikut: 1. Model regresi yang digunakan linier.. Data yang didapat tepat, artinya nilai yang didapatkan tetap meskipun sampling diulang secara teknik. Dengan kata lain dapat dianggap tidak stokastik untuk data variable independent dan stokastik untuk variable dependent. 3. Rata-rata dari variabel pengganggu (Disturbance Term Mean) adalah nol, artinya perubahan variabel terikat tidak akan mempengaruhi disturbance term mean, dengan kata lain mean dari residual adalah tetap nol. 4. Homoscedastisitas (Homoscedasticity), variabel dari disturbance term adalah konstan. 5. Tidak terjadinya autokorelasi pada disturbance term. 6. Covariance antara disturbance term dan variabel independent adalah nol. Asumsi ini otomastis akan terpenuhi jika asumsi dua dan tiga terpenuhi. 7. Jumah data (n) harus lebih besar daripada jumlah variabel. 8. Data harus bervariasi besarnya, secara teknis variance data tidak sama degan nol. 9. Spesifikasi model sudah tepat. 10. Tidak terjadi multikolinearitas, tidak terjadi korelasi sempurna antar independent variabel Pengujian Instrumen Penelitian Skala yang digunakan dalam penelitian ini yaitu skala likert yang dapat berupa pernyataan positif dan pernyataan negativ dan Skala Gultman. Adapun untuk pemberian skor skala likert pernyataan positif dan skor pernyataan negatif sebagai berikut : 1. Pernyataan positif : Sangat setuju/selalu/sangat positif diberi skor 5

7 37 Setuju/sering/positif diberi skor 4 Ragu-ragu/kadang-kadang/netral diberi skor 3 Tidak setuju/hampir tidak pernah/negatif diberi skor Sangat tidak setuju/tidak pernah diberi skor 1. Pernyataan negatif Sangat setuju/selalu/sangat positif diberi skor 1 Setuju/sering/positif diberi skor Ragu-ragu/kadang-kadang/netral diberi skor 3 Tidak setuju/hampir tidak pernah/negatif diberi skor 4 Sangat tidak setuju/tidak pernah diberi skor 5 Pemberian skor skala gultman sebagai berikut : 1. Ya 1. Tidak 0 Dalam hal ini agar hasil penelitian tidak diragukan keabsahan atau kebenarannya maka alat ukur harus valid dan reliabel adapun angket yang diberikan kepada responden dilakukan macam tes yaitu tes validitas dan tes reliabilitas Uji Validitas Instrumen Menurut Suharsimi Arikunto (010, hlm. 11) validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat-tingkat kevalidan atau kesahihan sesuatu instrumen. Adapun rumus korelasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah rumus korelasi product moment yang dikemukakan oleh Pearson sebagai berikut: r XY Dimana : N XY X Y N X X N Y Y r XY = Koefisien k X Y X² = Jumlah skor tiap item = Jumlah skor total item = Jumlah skor-skor X yang dikuadratkan Suharsimi Arikunto (010, hlm. 13)

8 38 Y² = Jumlah skor-skor Y yang dikuadratkan XY = Jumlah Perkalian X dan Y N = Jumlah sampel Dengan menggunakan taraf signifikansi 0,05 koefisien korelasi yang diperoleh dari hasil perhitungan dibandingkan dengan nilai dari tabel korelasi nilai r dengan derajat kebebasan (n-), dimana menyatakan jumlah banyaknya responden. Dimana : r hitung > r tabel = Valid r hitung < r tabel = Tidak valid Berikut jumlah rincian pernyataan setiap variabel dalam penelitian ini terdapat pada Tabel 3.. Tabel 3. Jumlah Item Angket No Variabel Jumlah item angket 1 Diversifikasi Produk 5 Persaingan 11 Total 16 Sumber:Lampiran 3 (Data diolah) Tabel 3.3 Uji Validitas Instrumen Penelitian Variabel No item Rxy r tabel Kriteria 1 0,35 0,18 Valid 0,65 0,18 Valid Diversifikasi Produk (X1) 3 0,40 0,18 Valid 4 0,54 0,18 Valid 5 0,50 0,18 Valid 1 0,39 0,18 Valid 0,56 0,18 Valid Persaingan (X) 3 0,4 0,18 Valid 4 0,53 0,18 Valid 5 0,64 0,18 Valid

9 39 6 0,67 0,18 Valid 7 0,73 0,18 Valid 8 0,61 0,18 Valid 9 0,69 0,18 Valid 10 0,7 0,18 Valid 11 0,50 0,18 Valid Sumber : Lampiran 5 (Data diolah) Dari tabel 3.3 dapat diketahui bahwa seluruh item pernyataan dari variabel diversifikasi produk dan persaingan ini dinyatakan valid karena nilai rxy > r tabel Uji Reliabilitas Menurut Suharsimi Arikunto (010, hlm. 1) Reliabilitas menunjuk pada satu pengertian bahwa sesuatu instrumen cukup dapat dipercaya untuk digunakan sebagai alat pengumpul data karena instrumen tersebut sudah baik. Berikut rumus alpha dalam Suharsimi Arikunto (010, hlm. 39) untuk uji reliabilitas yang digunakan dalam penelitian ini: k r 11 = [ k 1 ] [1 σ b σ ] 1 Keterangan: r11 = reliabilitas instrumen k = banyaknya butir pernyataan atau banyaknya soal σ b σ 1 = jumlah varians butir = varians total Berikut hasil uji reliabilitas dalam penelitian ini terdapat pada Tabel 3.4. Tabel 3.4 Uji Reliabilitas Instrumen Penelitian No Variabel r xy r tabel Keterangan 1 Diversifikasi Produk 0,1 0,18 Reliable Persaingan 0,81 0,18 Reliable Sumber : Lampiran 5 (Data diolah) Berdasarkan tabel 3.4 dapat dilihat bahwa instrumen penelitian ini dinyatakan reliabel. nilai rxy > r tabel, sehingga

10 Uji Asumsi Klasik Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui sifat distribusi data penelitian. Uji normalitas dilakukan pada data sampel penelitian yang berfungsi untuk mengetahui apakah sampel yang diambil normal atau tidak dengan menguji sebaran data yang dianalisis. Pengujiannya menggunakan alat statistik non parametrik uji Kolmogorov Smirnov dengan kriteria: data dikatakan berdistribusi normal jika signifikansinya lebih besar dari 0,05 dan data dikatakan tidak berdistribusi normal jika signifikansinya kurang dari 0, Uji Multikolinearitas Multikolinearitas adalah situasi di mana terdapat korelasi variabel bebas antara satu variabel dengan yang lainnya. Dalam hal ini dapat disebut variabelvariabel tidak ortogonal. Variabel yang bersifat ortogonal adalah variabel yang nilai korelasi antara sesamanya sama dengan nol. Ada beberapa cara untuk medeteksi keberadaan Multikolinearitas dalam model regresi OLS Gujarati (001, hlm. 166), yaitu: 1) Mendeteksi nilai koefisien determinasi (R ) dan nilai t hitung. Jika R tinggi (biasanya berkisar 0,7 1,0) tetapi sangat sedikit koefisien regresi yang signifikan secara statistik, maka kemungkinan ada gejala multikolinieritas. ) Melakukan uji kolerasi derajat nol. Apabila koefisien korelasinya tinggi, perlu dicurigai adanya masalah multikolinieritas. Akan tetapi tingginya koefisien korelasi tersebut tidak menjamin terjadi multikolinieritas. 3) Menguji korelasi antar sesama variabel bebas dengan cara meregresi setiap X i terhadap X lainnya. Dari regresi tersebut, kita dapatkan R dan F. Jika nilai F hitung melebihi nilai kritis F tabel pada tingkat derajat kepercayaan tertentu, maka terdapat multikolinieritas variabel bebas. 4) Regresi Auxiliary. Kita menguji multikolinearitas hanya dengan melihat hubungan secara individual antara satu variabel independen dengan satu variabel independen lainnya. 5) Variance inflation factor dan tolerance. Dalam penelitian ini akan mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas dengan melihat Variance inflation factor dan tolerance.

11 41 Variance inflation factor : 1. Apabila nilai Variance inflation factor lebih kecil dari 10,00 maka artinya tidak terjadi multikolinieritas. Apabila nilai Variance inflation factor lebih besar dari 10,00 maka artinya terjadi multikolinieritas Tolerance : 1. Apabila nilai tolerance lebih besar dari 0,10 maka artinya tidak terjadi multikolinieritas. Apabila nilai tolerance lebih kecil dari 0,10 maka artinya terjadi multikolinieritas Heteroskedastisitas (Heteroskedasticity) Salah satu asumsi pokok dalam model regresi linier klasik adalah bahwa varian-varian setiap disturbance term yang dibatasi oleh nilai tertentu mengenai variable-variabel bebas adalah berbentuk suatu nilai konstan yang sama dengan δ. inilah yang disebut sebagai asumsi heterokedastisitas (Gujarati, 001:177). Heteroskedastisitas berarti setiap varian disturbance term yang dibatasi oleh nilai tertentu mengenai variabel-variabel bebas adalah berbentuk suatu nilai konstan yang sama dengan σ atau varian yang sama. Uji heteroskedasitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varian residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap,maka disebut homokesdasitas dan jika berbeda disebut heteroskedasitas. Keadaan heteroskedastis tersebut dapat terjadi karena beberapa sebab, antara lain : Sifat variabel yang diikutsertakan kedalam model. Sifat data yang digunakan dalam analisis. Pada penelitian dengan menggunakan data runtun waktu, kemungkinan asumsi itu mungkin benar. Ada beberapa cara yang bisa ditempuh untuk mengetahui adanya heteroskedastisitas (Agus Widarjono, 005: ), yaitu sebagai berikut : 1) Metode grafik, kriteria yang digunakan dalam metode ini adalah : Jika grafik mengikuti pola tertentu misal linier, kuadratik atau hubungan lain berarti pada model tersebut terjadi heteroskedastisitas.

12 4 Jika pada grafik plot tidak mengikuti pola atau aturan tertentu maka pada model tersebut tidak terjadi heteroskedastisitas. ) Uji Park (Park test), yakni menggunakan grafik yang menggambarkan keterkaitan nilai-nilai variabel bebas (misalkan X 1 ) dengan nilai-nilai taksiran variabel pengganggu yang dikuadratkan (^u ). 3) Uji Glejser (Glejser test), yakni dengan cara meregres nilai taksiran absolut variabel pengganggu terhadap variabel X i dalam beberapa bentuk, diantaranya: û i X 1 i 1 atau û i 1 X i 1 4) Uji korelasi rank Spearman (Spearman s rank correlation test.) Koefisien Dimana : d 1 n korelasi rank spearman tersebut dapat digunakan untuk mendeteksi heteroskedastisitas berdasarkan rumusan berikut : d 1 rs 1-6 n n 1 = perbedaan setiap pasangan rank = jumlah pasangan rank 5) Uji White (White Test). Pengujian terhadap gejala heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melakukan White Test, yaitu dengan cara meregresi residual kuadrat dengan variabel bebas, variabel bebas kuadrat dan perkalian variabel bebas. Ini dilakukan dengan membandingkan χ hitung dan χ tabel, apabila χ hitung> χ tabel maka hipotesis yang mengatakan bahwa terjadi heterokedasitas diterima, dan sebaliknya apabila χ hitung < χ tabel maka hipotesis yang mengatakan bahwa terjadi heterokedasitas ditolak. Dalam metode White selain menggunakan nilai χ hitung, untuk memutuskan apakah data terkena heteroskedasitas, dapat digunakan nilai probabilitas Chi Squares yang merupakan nilai probabilitas uji White. Jika probabilitas Chi Squares <α, berarti Ho ditolak jika probabilitas Chi Squares >α, berarti Ho diterima. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan Uji White dengan bantuan program komputer SPSS Versi 17.0 for Windows. Dilakukan pengujian dengan menggunakan White Heteroscedasticity Test yaitu dengan cara meregresi residual

13 43 kuadrat dengan variabel bebas, variabel bebas kuadrat dan perkalian variabel bebas Pengujian Hipotesis Pengujian Secara Parsial (Uji t ) Pengujian ini dilakukan untuk menguji hipotesis: Ho : masing- masing variabel X i secara parsial tidak berpengaruh terhadap variabel Y, dimana i = X 1, X, X 3, X 4. Hi : masing-masing variabel X i secara parsial berpengaruh terhadap variabel Y, dimana i = X 1, X, X 3, X 4. Untuk menguji rumusan hipotesis diatas digunakan uji t dengan rumus: t = ; i = X1, X, X 3, X 4. Se Kaidah keputusan: Tolak Ho jika t hit > t tabel, dan terima Ho jika t hit < t tabel Koefisien Determinasi Menurut Gujarati (001, hlm. 98) dijelaskan bahwa koefisien determinasi (R ) 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. Pengujian ini dilakukan untuk mengukur sejauh mana perubahan variabel terikat dijelaskan oleh variabel bebasnya, untuk menguji hal ini digunakan rumus koefisien determinasi sebagai berikut: menurut Agus Winarjono (005, hlm. 39) R = ESS TSS = ŷi y yi y Nilai R berkisar antara 0 dan 1 (0 < R < 1), dengan ketentuan sebagai berikut : Jika R semakin mendekati angka 1, maka hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat semakin erat/dekat, atau dengan kata lain model tersebut dapat dinilai baik.

14 44 Jika R 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.