BAB III METODE PENELITIAN. mengambil objek di seluruh provinsi di Indonesia, yang berjumlah 33 provinsi

Transkripsi

1 BAB III METODE PENELITIAN A. Objek Penelitian Untuk mendapatkan data yang diperlukan dalam penelitian ini, penulis mengambil objek di seluruh provinsi di Indonesia, yang berjumlah 33 provinsi di 5 pulau besar dan 2 pulau kecil. Provinsi tersebut terdiri dari Aceh, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Riau, Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, Bangka Belitung, dan Kepulauan Riau untuk pulau Sumatera. DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, Daerah Istimewa Yogyakarta, Jawa Timur, dan Banten untuk pulau Jawa. Bali, Nusa Tenggara Barat dan Nusa Tenggara Timur untuk pulau Bali dan Nusa Tenggara. Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Kalimantan Timur dan Kalimantan Utara untuk pulau Kalimantan. Sulawesi Utara, Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan, Sulawesi Tenggara, Sulawesi Barat, dan Gorontalo untuk pulau Sulawesi. Maluku dan Maluku Utara untuk pulau Maluku. Papua Barat dan Papua untuk pulau Papua. B. Jenis Penelitian Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kuantitatif dan studi pustaka. Deskriptif kuantitatif yang sifatnya memberikan gambaran secara umum bahasan yang diteliti dalam data atau angka yang kemudian dianalisa dan dipresentasikan dalam bentuk uraian. Yang dimaksud penelitian deskriptif suatu metode dalam penelitian suatu status kelompok manusia, suatu objek, 20

2 21 suatu kondisi, suatu kelas peristiwa pada masa sekarang dengan tujuan untuk membuat gambaran secara sistematis mengenai fakta fakta dan sifat hubungan anatara fenomena fenomena yang akan diselidiki dengan menganalisis kemudian menyimpulkan nya. Menurut Nasir (1988:11) studi kepustakaan merupakan teknik pengumpulan data dengan mengadakan studi penelaahan terhadap buku buku, literatur literatur, catatan catatan dan laporan laporan yang ada hubungannya dengan masalah yang dipecahkan. C. Populasi dan Teknik Penentuan Sampel Populasi yang digunakan oleh peneliti adalah tenaga kerja, upah minimum dan investasi seluruh propinsi di Indonesia yakni 34 propinsi. Sedangkan sampel yang digunakan adalah 33 provinsi, karena Kalimantan Utara masih termasuk daerah pemekaran. D. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel Digunakan untuk mengetahui konsep atas variable yang akan diteliti. Definisi masing masing variable yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Variabel terikat (dependent variable) Variabel dependent adalah variable yang terikat dan sebagai pihak yang diterangkan oleh variable bebas. Pada penelitian ini variable terikatnya adalah penyerapan tenaga kerja di 33 provinsi di Indonesia. Tenaga kerja dinyatakan dalam bentuk jumlah orang. 2. Variabel bebas (Independent Variabel)

3 22 Variabel independent yaitu variabel bebas yang terdiri dari satu atau lebih variabel dan sebagai pihak yang menerangkan dari variabel terikat. Dalam penelitian ini yang menjadi variabel bebas adalah dua variabel diantaranya: a. Upah Minimum (X1) Yaitu biaya yang dikeluarkan sebagai pembayaran ke atas jasa jasa fisik maupun mental yang disediakan oleh pengusaha kepada para tenaga kerja di Indonesia. Upah dinyatakan dalam bentuk rupiah. b. Investasi Yaitu sejumlah dana besar dari investor atau pengusaha guna membiayai kegiatan produksi atau pengeluaran pengeluaran untuk membeli barang-barang modal dan peralatan-peralatan produksi dengan tujuan untuk mengganti dan terutama menambah barang-barang modal dalam perekonomian yang akan digunakan untuk memproduksi barang dan jasa di masa depan. (Sukirno, 2000). Investasi dinyatakan dalam bentuk dollar untuk investasi asing dan rupiah untuk investasi dalam negeri. Dalam penelitian ini investasi terbagi menjadi 2 yaitu: 1) Penanaman Modal Asing / PMA (X2) 2) Penanaman Modal Dalam Negeri / PMDN (X3) E. Jenis Data dan Sumber Data Data yang digunakan adalah data sekunder yaitu data yang sudah diolah sebelumnya dan dipublikasikan oleh instansi yang berkompeten. Data sekunder ini diperoleh dari buku buku, literatur, internet, catatan catatan, serta sumber lain yang menunjang dan berhubungan dengan masalah penelitian.

4 23 Data ini merupakan data pooling yaitu data yang menggambarkan antara data cross section dengan data time series. Data time series yang digunakan adalah data tahunan selama 5 tahun yaitu tahun , sedangkan data cross section sebanyak 33 provinsi di Indonesia. Data yang digunakan meliputi tenaga kerja, investasi berupa investasi asing dan investasi dalam negeri, dan upah minimum. F. Teknik Pengumpulan Data Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian adalah metode dokumentasi dan studi pustaka. Dokumentasi yaitu pengumpulan data dengan cara mencatat, didokumentasikan dan dianalisa sesuai kebutuhan peneliti yang dipublikasikan oleh lembaga atau instansi tertentu. Studi pustaka, yaitu mengumpulkan data yang dilakukan dengan cara mempelajari literatur yang berhubungan dengan permasalahan penelitian yang digunakan sebagai dasar analisa pemecahan masalah. G. Teknik Analisa Data Teknik analisa data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi data panel yang bersifat dinamis dengan model double log untuk mengetahui apakah semua variabel (Upah minimum, Penanaman Modal Asing dan Penanaman Modal dalam Negeri) baik secara simultan dan parsial berpengaruh terhadap variabel dependent yaitu penyerapan tenaga kerja. Dengan persamaan sebagai berikut: logy = β 0 + β 1 logx 1 + β 2 logx 2 + β 3 logx 3 + e

5 24 β 0 β 1, β 3, β 3 X 1 X 2 X 3 : Konstanta/ Intercept : Koefisien Regresi Parsial : Upah Minimum : Penanaman Modal Asing : Penanaman Modal dalam Negeri Dalam penelitian ini juga menggunakan variabel boneka (dummy), yaitu variabel kualitatif yang dikuantitatifkan. Variabel dummy dalam penelitian ini yaitu kategori ada perbedaan dan tidak adanya perbedaan penyerapan tenaga kerja di provinsi di Indonesia. Dengan penambahan variabel tersebut maka persamaan regresi dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut: logy = β 0 + β 1 logx 1 + β 2 logx 2 + β 3 logx 3 + Dm 1 + Dm 2 + Dm 3 + Dm 4 + Dm 5 + Dm 6 + Dm 7 + e Dimana: Dm : Variabel dummy (Untuk melihat perbedaan penyerapan tenaga kerja di setiap provinsi di Indonesia) dengan keterangan Dm 1 adalah Pulau Sumatera, Dm 2 adalah pulau jawa, Dm 3 adalah pulau Kalimantan, Dm 4 adalah pulau Sulawesi, Dm 5 adalah pulau Papua, Dm 6 adalah pulau Bali dan Nusa Tenggara, dan Dm 7 adalah pulau Maluku. Untuk mengetahui pengaruh variabel-variabel independen terhadap variabel dependen maka dilakukan dengan uji statistik t dan uji statistik F dengan tingkat signifikan 5%. Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini antara lain: 1. Model Regresi Panel a. Common Effect

6 25 Model common effect (CE) adalah model paling sederhana yang mengasumsikan bahwa tidak ada keheterogenan antar individu yang tidak terobservasi (intersep sama), karena semua keheterogenan telah dijelaskan oleh variabel independen. Estimasi parameter model common effect menggunakan metode OLS. Model common effect (pooling) yang dapat digunakan untuk memodelkan data panel adalah: Y it = α + X it β + e it Dimana : Y it adalah observasi dari unit ke i dan diamati pada periode ke t. (dependen) X it adalah variabel independen yang diamati dari unit i pada periode t. Dan diasumsikan X it memuat konstanta. e it adalah komponen error yang dia yang diasumsikan memiliki harga mean 0 dan variansi homogen dalam waktu serta independen dengan X it. b. Model Fixed Effect Model fixed effect (FE) pada data panel diasumsikan bahwa koefisien slope konstan tetapi intersep bervariasi sepanjang unit individu. Istilah fixed effect berasal dari kenyataan bahwa meskipun intersep β oi berbeda antar individu namun intersep antar waktu sama (time invariant), sedangkan slope tetap sama antar individu dan antar waktu. Bentuk umum model fixed effect adalah sebagai berikut: Terdapat keheterogenan antar individu yang tidak terobservasi, maka nilai intersep untuk setiap variabel independen berbeda tapi memiliki slope yang

7 26 sama. Estimasi parameter model fixed effect menggunakan metode Least Square Dummy Variable, yaitu dengan menambahkan variabel dummy yang bersesuaian untuk masing masing nilai variabel independen. Y it = Y it + p i=1 β k X k,it + e it Dengan di adalah Variabel Dummy ke I, i= 2,3., N dan N adalah banyaknya unit cross section. Pendugaan parameter regresi data panel dilakukan dengan menggunakan Ordinary Least Square. c. Random - Effect Model random effect (RE) digunakan untuk mengatasi permasalahan yang ditimbulkan oleh model fixed effect dengan peubah semu (dummy) pada data panel menimbulkan permasalahan hilangnya derajad bebas dari model. Estimasi parameter model random effect menggunakan metode Generalized Least Square. Y it = β oi + p i=1 β k X k,it + μ it + e it 2. Uji Kesesuaian Model a. Uji Chow Uji ini digunakan untuk memilih salah satu model pada regresi data panel, yaitu model efek tetap (Fixed Effect Model) dengan model koefisien tetap (common effect model). Hipotetsis dalam uji chow adalah: H 0 H 1 : Common Effect Model : Fixed Effect Model

8 27 Dasar penolakan terhadap hipotesis diatas adalah dengan membandingkan perhitungan F statistik dengan F tabel. Perbandingan dipakai apabila hasil F hitung lebih besar (>) dari F tabel maka H 0 ditolak yang berarti model yang paling tepat adalah Fixed Effect Model. Begitupun sebaliknya, jika F hitung lebih kecil (<) dari F tabel maka H 0 diterima dan model yang digunakan adalah Common Effect Model (Widarjono, 2009). Perhitungan F statistic didapat dari uji Chow dengan rumus: F = (SSE1 SSE2) (n 1) SSE2 (nt n k) Dimana: SSE1 SSE2 n k : Sum Square Error dari model Common Effect : Sum Square Error dari model Fixed Effect : Jumlah provinsi (cross section) : Jumlah variabel independen Sedangkan F tabel didapat dari: Dimana: F tabel = {α df(n 1, nt n k)} α n nt k : Tingkat signifikasi yang dipakai (alfa) : Jumlah provinsi : Jumlah cross section x jumlah time series : Jumlah variabel independen b. Uji Langrange Multiplier (LM) Breush-Pagan

9 28 Uji Lagrange Multiplier (LM) digunakan untuk mengetahui signifikan teknik Random Effect. Uji Lagrange Multiplier (LM) digunakan untuk memilih antara OLS (Common Effect) tanpa variabel dummy atau Random Effect. Uji signifikan Random Effect ini dikembangkan oleh Bruesch pagan. Adapun nilai statistik LM dihitung berdasarkan formula sebagai berikut : LM = = nt 2 (T 1) n nt [ T i=1 t=1 eit] [ 2 (T 1) n i=1 T t=1 eit 2 Keterangan : N = Jumlah Individu -1] 2 T e = Jumlah Periode Waktu = Residual metode OLS Hipotesis untuk pengujian ini yaitu : H0 = OLS tanpa variabel dummy ( Common Effect) H1 = Random Effect Model Ketentuan : 1) Apabila Probabilitas Breusch-Pagan < alpha (0,05), maka H0 ditolak dan H1 diterima, berarti bahwa model Random Effect merupakan model yang tepat. 2) Apabila Probabilitas Breusch-Pagan > alpha (0,05), maka H0 diterima dan H1 ditolak, berarti bahwa model OLS tanpa variabel dummy (Common Effect) merupakan model yang tepat. c. Uji Hausman Kegunaan uji Hausman adalah untuk memilih antara Fixed Effect atau Random Effect. Uji Hausman digunakan apabila metode Fixed Effect dan

10 29 Random Effect lebih baik dari metode OLS (Common Effect). Statistik uji Hausman mengikuti chi square dengan degree of freedom sebanyak jumlah variabel bebas dari model. Dengan ketentuan: H0 H1 : Random Effect : Fixed Effect Apabila hasil dari Hausman test menunjukkan bahwa nilai probabilitasnya lebih kecil dari tingkat signifikasi 0,05, maka dengan demikian hipotesis nol ditolak dan model yang digunakan Fixed Effect. Uji Hausman digunakan apabila metode Fixed Effect dan Random Effect kebih baik dari metode OLS (Common Effect). Rumus uji Hausman yaitu: m = q Var(q ) 1 q Keterangan: q = (β β GLS ) Var(q ) = Var(β ) Var(β GLS ) Ketentuan: 1) Apabila Hausman hitung Tabel Chi Square, maka Ho ditolak dan Ha diterima, berarti bahwa model Fixed Effect merupakan model yang tepat. 2) Apabila Hausman hitung Tabel Chi Square, maka Ho diterima dan ha ditolak, berarti model Random Effect merupakan model yang tepat. 3. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi data panel, nilai residual berdistribusi normal atau tidak dengan membandingkan

11 30 nilai Jarque-Bera (JB) dan nilai Chi Square tabel. Kriteria yang digunakan menerima H0 jika nilai Jarque-Bera < nilai Chi Square maka data berdistribusi normal. JB = n [ S2 6 (K 3)2 + ] 24 Dimana n adalah jumlah pengamatan, S adalah koefisien Skewness, K adalah koefisien kurtosis. Hipotesis yang diuji adalah: H0 : error berdistribusi normal H1 : error tidak berdistribusi normal H0 ditolak jika nilai p-value uji Jarque Bera lebih kecil dari derajad kesalahan 5% (0,05). Sehingga asumsi normalitas terpenuhi.

12 31 b. Uji Multikolinieritas Multikolinieritas adalah kondisi dimana terjadi korelasi antar variabel variabel independen (bebas). Ada tidaknya multikolinieritas dapat diketahui dengan melihat nilai korelasi pearson atau nilai koefisien korelasi antara masing masing variabel bebas yang dihitung dengan rumus r 2 1,2 = n ( x 1i x 2i i=1 ) 2 ( n 2 i=1 x 1i )( n i=1 x Berdasarkan model tersebut dapat ditunjukkan adanya multikolinieritas 2 ) 2i serius yang terjadi apabila nilai korelasi pearson r1,2 > 0,9. Multikolinieritas berarti adanya hubungan linier yang sempurna atau pasti antara beberapa atau semua variabel yang menjelaskan model regresi. Jika koefisien korelasi antara masing masing variabel bebas lebih besar dari 0,9 berarti terjadi multikolinieritas dalam model regresi. Jika asumsi non multikolinieritas dilanggar, maka akan memberika beberapa akibat, antara lain: 1) Estimator regresi tidak dapat diestimasi (pada multikolinieritas sempurna) 2) Estimator OLS dapat diestimasi dan bersifat BLUE, tapi varians memiliki nilai yang cukup besar. 3) Selang kepercayaan menjadi lebih besar 4) Hasil uji t dari beberapa variabel tidak signifikan, walaupun nilai R 2 tinggi 5) Tanda bagi estimator parameter berkebalikan dengan teori yang ada.

13 32 c. Uji Heterokedastisitas Uji heterokedastisitas digunakan untuk menguji apakah terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya, umumnya terjadi pada data cross section. Untuk menguji ada atau tidaknya heterokedastisitas dalam penelitian ini digunkana metode Glejser dengan meregresikan semua variabel bebas terhadap nilai mutlak residualnya. e Jika terdapat pengaruh variabel bebas yang signifikan terdapat nilai mutlak residualnya maka dalam model terdapat masalah heterokedastisitas. d. Uji Autokorelasi Pengujian autokorelasi bertujuan untuk mengetahui apakah ada korelasi antara anggota serangkaian data observasi yang diuraikan menurut waktu (time series) atau ruang (cross section) (Suliyato, 2011:125). Dalam penelitian ini menggunakan uji autokorelasi Durbin-Watson dengan kriteria pengujian jika du < DW < 4-dU atau nilai DW terletak antara du dengan 4-dU maka dapat dikatakan model persamaan regresi tidak mengandung masalah autokorelasi. Adanya autokorelasi dalam model menyebabkan beberapa akibat antara lain: 1) Estimator OLS tidak bias, tapi tidak bersifat BLUE 2) Uji hipotesis tidak valid karena varians bias dan tidak konsisten 3) Overestimater R 2 Ada tidaknya autokorelasi pada suatu model dapat dilihat dari nilai statistik uji Durbin Watson-nya, dengan membandingkannya dengan nilai upper critical value (d U ) dan lower critical value ( d L ) dengan melihat n (jumlah observasi)

14 33 dan k (jumlah variabel) yang digunakan. Dengan kriteria deteksi autokorelasi adalah sebagai berikut: Tolak H0 Korelasi Positif Inconclusive Tidak ada autokorelasi Inconclusive Tolak H0 Korelasi Negatif 0 dl du 4-dU 4-dL 4 Gambar 3.1. : Skema Kriteria Uji Durbin - Watson 4. Pengujian dengan Uji Statistik a. Uji F (Simultan) Untuk mengetahui signifikansi teknik Fixed effect akan diuji menggunakan uji statistik F. Signifikan atau tidak secara simultan maka digunakan F hitung dengan rumus: F ht = Dimana: R 2 /k (1 R 2 )/(n k 1) k R 2 n F = Jumlah variabel bebas = koefisien regresi = jumlah sampel = F hitung dibanding F tabel Adapun ketentuan dari uji F ini adalah sebagai berikut: 1) Apabila F hitung > F tabel maka Ho ditolak dan Ha diterima. Sehingga ada pengaruh secara serentak antara Upah Minimum, Investasi asing dan investasi dalam negeri terhadap penyerapan tenaga kerja adalah signifikan.

15 34 2) Apabila F hitung < F tabel maka Ho diterima dan Ha ditolak. Sehingga pengaruh secara serentak antara Upah Minimum, Investasi Asing dan Investasi dalam negeri terhadap penyerapan tenaga kerja adalah tidak signifikan. b. Uji t (Parsial) Untuk mengetahui tingkat signifikasi regresi secara parsial dapat diuji dengan t hitung dengan menggunakan rumus: t = b sb Dimana: b = Bobot regresi sb = Standart deviasi dari variabel bebas Dalam hal ini regresi dapat diuji dengan taraf signifikan 5% dan taraf kepercayaan 95% dengan penduga ada tidaknya penyimpangan yang terjadi dengan hipotesa sebagai berikut: a) Ho : β1 = 0, berarti tidak ada pengaruh secara parsial antara Upah Minimum, penanaman modal asing dan penanaman modal dalam negeri terhadap penyerapan tenaga kerja. b) Ha : β1 0, berarti ada pengaruh secara parsial antara Upah Minimum, penanaman modal Asing, dan penanaman modal dalam negeri terhadap penyerapan tenaga kerja. 1) Jika t tabel < t hitung < t tabel, maka Ho diterima dan Ha ditolak yang berarti tidak ada pengaruh yang signifikan antara variabel independent terhadap terhadap variabel dependent.

16 35 2) Jika t hitung > t-tabel atau t hitung < t-tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti ada pengaruh antara variabel independent dan dependent. 5. Koefisien determinasi (R 2 ) Uji R 2 = koefisien regresi sampel dalam kecocokan data, atau dengan kata lain R 2 = menunjukan kemampuan variabel penjelas dalam menerangkan variabel terikat. Nilai R 2 = akan semakin tinggi apabila jumlah variabel bebas dalam persamaan regresi ditambah tetapi derajat kebebasan nya semakin kecil. Namun meningkatnya R 2 = tidak menjamin bahwa model tersebut lebih baik dalam menjelaskan variabel terikat. Oleh karena itu menggunakan R 2 = yang sudah diperhtungkan derajat kebebasannya. Adapun R 2 = dapat dirumuskan sebagai berikut: R 2 = 1 (1 R 2 ) = 1 n 1 n k 1 Apabila nilai R 2 = semakin tinggi berarti menunjukan bahwa model semakin baik dengan kata lain variabel penjelas dapat menjelaskan variabel terikat dengan baik. Sebaliknya apabila R 2 = makin rendah maka model kurang baik dan kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan variabel terikat semakin rendah. Kegunaan koefisien determinasi ini yaitu: 1) Untuk mengukur ketepatan suatu garis regresi yang ditetapkan suatu kelompok data observasi, apabila R 2 = akan besar maka akan semakin tepat suatu garis regresi. Sebaliknya semakin kecil nilai R 2 = menunjukan semakin tidak tepat regresi tersebut untuk mewakili data observasi koefisien determinasi mempunyai nilai antara 0 dan 1 (0 1).

17 36 2) Untuk mengukur besarnya presentase dari jumlah variasi dari variabel dependent dan tepat dikatakan seberapa jauh variabel independent mampu menerangkan variabel dependent.