BAB III METODE PENELITIAN. dari objek yang diteliti dalam rangka memperoleh data.

Transkripsi

1 BAB III METODE PENELITIAN A. Lokasi Penelitian Penelitian ini dilakukan di seluruh kabupaten/kota di provinsi Jawa Barat. Dimana penelitian diharapkan mampu menangkap keadaan sebenarnya dari objek yang diteliti dalam rangka memperoleh data. B. Jenis Penelitian Dalam penelitian ini penulis menggunakan penelitian kuantitatif yaitu penelitian yang digunakan untuk menjawab permasalahan melalui teknik pengukuraan yang cermat terhadap variabel-variabel tertentu, dalam bentuk data atau angka yang kemudian dianalisa sehingga mengasilkan kesimpulan yang dapat digeneralisasikan. C. Populasi Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas subyek atau obyek dengan kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulan (Kuncoro, 2003). Dalam penelitian ini yang menjadi populasi adalah kabupaten/kota di provinsi Jawa Barat yang berjumlah 26 kabupaten/kota. D. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel Variabel adalah sesuatu yang dapat membedakan atau mengubah nilai. Nilai dapat berbeda pada waktu yang berbeda untuk objek atau orang yang sama, atau nilai dapat berbeda dalam waktu yang sama untuk objek atau orang 29

2 30 yang berbeda (Kuncoro, 2003). Dalam penelitian ini dikelompokkan menjadi variabel independen (bebas) dan variabel dependen (terikat) sebagai berikut : 1. Variabel Bebas (Independent Variabel) Variabel independen atau variabel bebas adalah faktor-faktor yang menjadi input dimana keberadaaannya dapat mempengaruhi variabel terikat. Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah Tenaga Kerja dan PDRB. a. Tenaga Kerja Berdasarkan badan pusat statistik, pekerja atau tenaga kerja adalah semua oang yang biasanya bekerja di perusahaan atau usaha tersebut, baik berkaitan dengan produksi maupun administasi. Sedangkan, menurut undang-undang No 13 Tahun 2003 tentang ketenagakerjaan Pasal 1, tenaga kerja adalah setiap orang yang mampu melaksanakan pekerjaan baik didalam maupun diluar hubungan kerja guna menghasilkan barang dan jasa untuk memenuhi kebutuhan masyarakat. b. Produk Domestik Regional Bruto Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) menurut Badan Pusat Statistik didefinisikan sebagai jumlah nilai tambah yang dihasilkan oleh seluruh unit usaha dalam suatu wilayah, atau merupakan jumlah seluruh nilai barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh seluruh unit ekonomi di suatu wilayah.

3 31 2. Variabel Terikat (Dependen Variabel) Variabel terikat adalah variabel yang akan berubah apabila ada perubahan pada variabel bebasnya dengan kata lain variabel ini dipengaruhi oleh variabel bebas. Pada penelitian ini variabel terikatnya adalah Upah Minimum Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat tahun Menurut Peraturan Menteri no.1 Tahun 1999 Pasal 1 ayat 1, Upah Minimum adalah upah bulanan terendah yang terdiri dari upah pokok termasuk tunjangan tetap. Upah ini berlaku bagi mereka yang lajang dan memiliki pengalaman kerja 0-1 tahun, berfungsi sebagai jaring pengaman, ditetapkan melalui Keputusan Gubernur berdasarkan rekomendasi dari Dewan Pengupahan dan berlaku selama 1 tahun berjalan. E. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu berupa data yang diperoleh berdasarkan informasi yang telah disusun dan dipublikasi oleh dari instansi terkait, yakni Badan Pusat Statistik. F. Teknik Pengumpulan Data Teknik yang digunakan dalam pengumpulan data dalam penelitian ini adalah teknik dokumentasi yang merupakan pengumpulan data tertulis atau dokumen yang sudah ada melalui instansi terkait, yakni Badan Pusat Statistik berupa data Tenaga Kerja, Upah Minimum dan Produk Domestik Regional Bruto setiap Kabupaten dan Kota di Jawa Barat Tahun

4 32 G. Teknik Analisi Data Menurut Ajija (2011), data panel atau pooled data merupakan kombinasi dari data time series dan cross-section. Dengan mengakomodasi informasi baik yang terkait dengan variabel-variabel cross-section maupun time series, data panel secara substansial mampu menurunkan masalah omitted-variables, model yang mengabaikan variabel yang relevan. Dalam penelitian ini terdiri dari 26 jumlah data yaitu kabupaten dan kota di provinsi Jawa Barat dan sedangkan data runtut waktu yang diamati 4 tahun yaitu Persamaan regresi data panel dapat dirumuskan sebagai berikut : LogYit = β0it + β1logx1it + β2logx2it LogY : Upah Minimum Kabupaten/Kota LogX1 : Tenaga Kerja LogX2 : PDRB ADHK Menurut Djalal (2006), Untuk mengestimasi parameter model dengan data panel, terdapat beberapa teknik yang ditawarkan, yaitu: 1. Model Pooled atau Common Effects Teknik ini tidak ubahnya dengan membuat regresi dengan data crosssection atau time series. Akan tetapi, untuk data panel, sebelum membuat regresi kita harus menggabungkan data cross-section dengan data time series (pool data). Kemudian data gabungan ini diperlakukan sebagai satu kesatuan pengamatan yang digunakan untuk mengestimasi model dengan metode PLS. Rumus estimasi dengan menggunakan Common sebagai berikut:

5 33 2. Fixed Effects Adanya variabel-variabel yang tidak semuanya masuk dalam persamaan model memungkinkan adanya intercept yang tidak konstan. Atau dengan kata lain, intercept ini mungkin berubah untuk setiap individu dan waktu. Pemikiran inilah yang menjadi dasar pemikiran pembentukan model tersebut. Persamaan model ini adalah sebagai berikut : 3. Random Effects Jika β0i dianggap sebagai variabel random, maka model ini disebut model Random Effects. Estimasi model menggunakan metode Generalized Least Square (GLS). Untuk memilih model yang tepat, ada beberapa uji yang perlu dilakukan. Pertama, menggunakan uji signifikan fixed effects uji F atau chow-test. Kedua, dengan uji Hausman. Chow-test atau likelihood ratio test adalah pengujian F Statistic untuk memilih apakah model yang digunakan common effects atau fixed effects. Sedangkan uji Hausman adalah uji untuk memilih model fixed effects atau random effects.

6 34 a. Uji Chow Untuk menentukan model yang lebih sesuai antara model CE dan FE. Model CE dianggap sebagai model urestricted, sedangkan model FE diangap model restricted. Apabila Ho ditolak, maka model FE lebih sesuai. Statistik uji yang digunakan merupakan uji F, b. Uji LM Breusch-Pagan Untuk menentukan model yang lebih sesuai antara model CE dan RE. Hipotesis yang diuji : Ho : σ 2 β0 = 0 (model CE lebih sesuai) H1 : σ 2 β0 0 (model RE lebih sesuai) 2 Ho ditolak jika LM > x,1 atau Prob. LM < α c. Uji Hausman Untuk menguji perbedaan model FE dan RE. Hipotesis yang diuji : Ho : Model RE lebih sesuai

7 35 H1 : Model FE lebih sesuai 2 Ho ditolak jika m > x,1 atau Prob.m < α Menurut Iqbal (2016), regresi data panel memberikan alternatif model, Common Effect, Fixed Effect dan Random Effect. Model Common Effect dan Fixed Effect menggunakan pendekatan Ordinary Least Squared (OLS) dalam teknik estimasinya, sedangkan Random Effect menggunakan Generalized Least Squares (GLS) sebagai teknik estimasinya. Uji asumsi klasik yang digunakan dalam regresi linier dengan pendekatan Ordinary Least Squared (OLS) meliputi uji Linieritas, Autokorelasi, Heteroskedastisitas, Multikolinieritas dan Normalitas. Namun dalam penelitian ini hanya menggunakan uji heteroskedastisitas, multikolinieritas dan autokorelasi. Uji statistik untuk mengetahui tingkat signifikansi dari masing-masing koefisien regresi variabel independen terhadap variabel dependen maka dari itu dapat menggunakan uji statistik diantaranya : 1.Uji Secara Parsial (Uji t) Menurut Kuncoro (2003) Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas secara individual dalam menerangkan variasi variabel tersebut. Hipotesis nol (Ho) yang hendak diuji adalah apakah suatu parameter (bi ) sama dengan nol, atau : Ho : bi = 0

8 36 Artinya, tenaga kerjadan produk domestik regional bruto merupakan penjelas yang signifikan terhadap jumlah upah minimum. Hipotesis alternatifnya (Ha), parameter suatu variabel tidak sama dengan nol, atau Ha : bi 0 Artinya, tenaga kerja dan produk domestik regional bruto bukan penjelas yang signifikan terhadap upah minimum. Pada tingkat signifikansi α = 5%, pengujian yang dilakukan adalah sebagai berikut : a. Ho diterima Ha ditolak, apabila nilai t probabilitas nilai (α = 5%). Hal ini berarti variabel independen tidak signifikan berpengaruh terhadap variabel dependen. b. Ho ditolak Ha diterima, apabila nilai t probabilitas nilai (α = 5%). Hal ini berarti variabel independen signifikan berpengaruh terhadap variabel dependen. Menurut Sugiyono (2004:179) rumus uji-t adalah sebagai berikut: t = D n D2 ( D)2/(N 1) Keterangan: D: Different/selisih kelompok post test-pre test N:Jumlah Subjek Penentuan hipotesis diterima apabila nilai thitung lebih besar dari nilai ttabel (thitung>ttabel) dan signifikansi lebih kecil dari 0,05 (p 0,05); artinya ada pengaruh peningkatan antara dua kelompok

9 37 sampel tersebut. Setelah itu untuk mengetahui metode manakah yang lebih efektif, maka perlu diadakan perhitungan masingmasing kelompok. Hasil perhitungan mean tersebut kemudian dibandingkan perbedaannya, dimana mean yang lebih besar berarti lebih efektif. 2.Uji Signifikansi Secara Bersama-sama (Uji F) Fhitung = R 2 /k (1-R 2 ) / (n-k-1) Keterangan: R 2 : Koefisien determinasi gabungan k: Jumlah variabel independen n: Jumlah sampel Menurut Kuncoro (2003;128) Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terikat. Hipotesis nol (Ho) yang hendak diuji adalah apakah semua parameter dalam model sama dengan nol, atau : Ho : b1 = b2 =... = bk = 0 Artinya, apakah tenaga kerja dan produk domestik regional bruto tidak berpengaruh terhadap upah minimum kabupaten dan kota di Jawa Barat tahun Ha : b1 b2... bk 0

10 38 Artinya, apakah produk domestik regional bruto, tingkat pengangguran terbuka dan rata rata lama sekolah bersama-sama berpengaruh terhadap jumlah penduduk miskin kabupaten dan kota di Jawa Timur tahun Dengan menggunakan α = 5%, maka pengujian hipotesis : a. Bila F probabilitas α, berarti Ho ditolak dan Ha diterima, artinya ada pengaruh signifikan antara variabel bebas dengan variabel terikat b. Bila F probabilitas α, berarti Ho diterima dan Ha ditolak, artinya bahwa tidak ada pengaruh signifikan antara variabel bebas dengan variabel terikat. 3. Uji Koefisien Determinasi (Uji R 2 ) Menurut Kuncoro (2003: 103), Koefisien Determinasi (R 2 ) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel terikat. Koefisien determinasi dirumuskan sebagai berikut : R 2 = ESS =1 e 2 i TSS y 2 i Nilai R 2 yang sempurna adalah satu (1), yaitu apabila keseluruhan variasi dependen dapat dijelaskan sepenuhnya oleh variabel independen yang dimasukkan kedalam model. Dimana 0 < R 2 < 1 sehingga kesimpulan yang dapat diambil adalah sebagai berikut :

11 39 a. Nilai R 2 yang kecil atau mendekati nol, berarti kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen sangat lemah. b. Nilai R 2 yang mendekati satu, berarti kemampuan variabel independen dalam menjelaskan hampir semua informasi yang digunakan untuk memprediksi variasi variabel dependen.