BAB III METODE PENELITIAN. Jawa Tengah, Jawa Barat, DI.Yogyakarta, Banten dan DKI Jakarta).

Transkripsi

1 BAB III METODE PENELITIAN Metode penelitian merupakan suatu cara kerja atau prosedur mengenai bagaimana kegiatan yang akan dilakukan untuk mengumpulkan dan memahami objek-objek yang menjadi sasaran dari penelitian yang dilakukan (Mohammad Nazir, 2003). A. Lokasi Penelitian Pengambilan lokasi penelitian ini adalah terletak di Pulau Jawa, karena pulau ini merupakan pusat dari kegiatan ekonomi dimana pasti dalam kegiatan ekonomi menghasilkan produksi yang ada kaitannya dengan tenaga kerja dan mengurangi pengangguran. Lokasi penelitian terdiri dari 6 provinsi (Jawa Timur, Jawa Tengah, Jawa Barat, DI.Yogyakarta, Banten dan DKI Jakarta). B. Jenis Penelitian Jenis penelitian yang dilakukan adalah kuantitatif dan interensial, yaitu penelitian yang dilakukan untuk menekankan analisisnya pada data-data numerik (berupa angka) yang diolah dengan metode statistik tertentu dan diinterpretasikan dalam bentuk uraian. C. Jenis dan Sumber Data Penelitian Jenis dan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yang diperoleh dari laporan Badan Pusat Statistik (BPS) dan jurnal-jurnal ilmiah tentang perekonomian Pulau Jawa. Penelitian dimaksudkan untuk menyelidiki keadaan, kondisi atau hal-hal lain (keadaan, kondisi, situasi, peristiwa, kegiatan), yang hasilnya dipaparkan dalam bentuk laporan penelitian. Tujuan dari penelitian 31

2 32 deskriptif pada penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh PDRB, IPM dan PMA di Pulau Jawa. Data yang digunakan yaitu tahunan, mulai dari tahun 2011 sampai tahun D. Metode Pengumpulan Data Data yang dipergunakan dalam mencapai tujuan penelitian ini sepenuhnya diperoleh melalui proser studi pustaka literatur ataupun publikasi dari instansi yang terkait sebagai metode pengumpulan datanya, dengan periode 5 tahun yaitu antara 2011 sampai 2015 sehingga tidak dipergunakan teknik sampling serta kuesioner. Sebagai pendukung, digunakan buku referensi, jurnal, media berita, serta browsing internet terkait permasalahan yang dibahas dalam penelitian ini. E. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional Variabel penelitian adalah segala sesuatu yang akan menjadi objek penelitian, sedangkan Definisi operasional adalah suatu definisi yang diberikan kepada suatu variabel dengan memberikan arti (Mohammad Nazir, 2003). Jadi variabel penelitian ini meliputi faktor-faktor yang berperan dalam peristiwa atau gejala yang akan diteliti. Dalam penelitian ini digunakan dua jenis variabel, yaitu variabel dependen (terikat) dan variabel independen (bebas). 1. Variabel Dependen Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini sebagai variabel dependen adalah jumlah pengangguran, yaitu jumlah penduduk yang menganggur, yang termasuk angkatan kerja namun tidak melakukan pekerjaan atau sedang mencari kerja. Variabel jumlah pengangguran yang digunakan adalah jumlah

3 33 pengangguran terbuka di Pulau Jawa, dengan menggunakan data dari BPS yaitu data orang usia (15 tahun keatas) yang mencari pekerjaan, mempersiapkan usaha, tidak mencari pekerjaan, belum memulai bekerja. Data yang diambil bersifat tahunan, dari tahun 2011 sampai 2015 dan satuan yang digunakan adalah jiwa / orang. 2. Variabel independen Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini adalah PDRB, investasi dan angkatan tenaga kerja. a. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) yang diambil dalam penelitian ini yaitu PDRB yang dihasilkan oleh suatu daerah-daerah lain dalam negara tertentu. Data didapat dari laporan Bank Indonesia (BI) keluaran dari tahun b. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Indeks pembangunan manusia dalam penelitian ini yaitu dilihat dari seberapa besar kualitas sumber daya manusia dari 6 provinsi di Pulau Jawa tahun c. Penanaman Modal Asing (PMA) Investasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah PMA (Penanaman Modal Asing) dalam satuan rupiah. Investasi ini dalam produksi barang dan jasa yang tersedia di perekonomian Pulau Jawa.

4 34 F. Teknik Pengumpulan Data Penelitian ini menggunakan data panel. Menurut Gujarati (1995) Data panel adalah data yang diperoleh dengan menggabungkan antara data crosssection dan time series. Ada 3 teknik yang biasa digunakan dalam data panel yaitu teknik OLS (Common Effect), Fixes Effect dan Random Effect. Untuk menentukan teknik yang paling tepat untuk mengestimasi data panel, harus melalui tiga uji yaitu uji F, uji LM dan uji Housman. Metode yang digunakan adalah : Y it = a + β 1 X it + β 2 X 2 it + β 3 X it + e it Supaya bisa diestimasi maka persamaan regresi ditransformasikan ke model semi logaritma (log in). Rumus Analisa Regresi Linier Berganda dengan data panel rumus sebagai berikut : Log Y it = a + β 1 Log X it + β 2 LogX it + β 3 LogX it + e it Dimana : Y it = Tingkat pengangguran (%) Α = Konstanta β 1 = Koefisien regresi dari X 1 β 2 = Koefisien regresi X 2 β 3 = Koefisien regresi X 3 e it = Error term

5 35 G. Teknik Analisis Data 1. Metode Analisis Data Panel Ada beberapa metode yang digunakan untuk bekerja dengan data panel, diantaranya: a. Pooled Least square (PLS) Model polled/commond effect (CE) adalah model paling sederhana yang mengasumsikan bahwa tidak ada heterogenan antar individu yang tidak terobservasi (intersep sama), karena semua heterogen sudah dijelaskan oleh variabel independent. Model data panel untuk teknik regresi adalah sebagai berikut; Y it = β 0 + β 1 X it +..+ βnxn it +µ it b. Fixed Effect Model (FEM) Pada model ini diasumsikan bahwa terdapat keheterogenan antar individu yang tidak terobservasi (a i ) yang tidak tergantung waktu/time invariant. Apabila diasumsikan terdapat hubungan yang tetap antara a i dan variabel independen maka disebut model Fixed Effects (FE), atau dengan kata lain intersep β 0i untuk setiap X i berbeda tapi memiliki slope sama. Model data panel untuk teknik regresi adalah sebagai berikut; Y it = β 0i + β 1 X it +µ it

6 36 c. Random Effect Model (REM) Memperhitungkan error dari data panel dengan metode least square, pendekatan REM memperbaiki efesiensi proses least square dengan memperhitungkan error dan cross-section dan time series. Model RE adalah variasi dari estimasi generalized least square (GLS). Model data panel untuk teknik regresi adalah sebagai berikut; Y it = β 0i + β 1 X it +µ it Penelitian ini menggunakan analisis pendekatan secara sederhana menggabungkan seluruh data time series dan cross section dengan mengestimasikan data panel. Model data panel untuk teknik regresi di formulasikan sebagai berikut; Dimana : Y it = β oi + β 1 X1 it +.+ βnxn it +a it +µ it Y : tingkat pengangguran X1 : Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) X2 : Investasi X3 : Angkatan Kerja β 1, β 2, β 3 : Koefisien masing-masing variabel α ei : Konstanta : Error term t : waktu ( )

7 37 Di dalam penelitian ini menggunakan beberapa metode analisis dalam mengolah data. Untuk menentukan metode apa yang akan digunakan dalam analisis data panel maka dapat dilakukan dua uji yaitu; a. Uji Chow Salah satu langkah untuk menentukan model terbaik dalam penelitian data panel adalah dengan melakukan Uji Chow. Uji chow digunakan untuk menentukan pemilihan metode Pooled Least Square (PLS) atau Fixed Effect Model (FEM). Dalam uji ini membandingkan nilai F hitung dengan F tabel dengan hipotesis sebagai berikut; H 0 = Pooled Least Square (PLS) H 1 = Fixed Effect Model (FEM) Apabila F hitung > F tabel maka H 0 ditolak, jika F hitung < F tabel mak H 0 diterima. b. Uji Hausman Untuk melihat model data panel yang akan digunakan, melakukan perbandingan Fixed Effect Model dengan Random Effect Model dengan menggunakan Uji Hausman. H 0 = Random Effect Model (REM) H 1 = Fixed Effect Model (FEM) Apabila chi-square tabel < chi-square hitung maka berarti H 0 ditolak dan model fixed effect lebih tepat untuk digunakan.

8 38 2. Pengujian Dengan Uji Statistik a. Pengujian arti keseluruhan regresi (Uji F) Untuk mengetahui apakah semua variabel independen yang digunakan dalam model regresi secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen perlu dilakukan pengujian koefisien dengan menggunakan derajat signifikasi niali F. Pengujian ini dilakukan dengan computer menggunakan program Eviews. Jika probabilitas (nilai signifikasi) > 0,05 maka Ho diterima dan menolak Ha = tidak signifikan. Jika probabilitas (nilai sigfikansi) <0,05 maka Ho ditolak dan menerima Ha = signifikan. Pengujian uji F dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut : Dimana : F = Rasio (koefisien penentu) = Koefisien F=Determinan n = Jumlah Observasi k = Jumlah variabel bebas

9 39 b. Pengujian Koefisien Regresi Parsial (Uji t) Uji t pada dasarnya menunjukan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual menerangkan variasi variabel terikat (Ghozali, 2006). Pengujian parsial regresi dimaksudkan untuk mengetahui apakah variabel bebas secara individual mempunyai pengaruh terhadap variabel terikat dengan asumsi variabel yang lain itu konstan. Untuk melakukan pengujian t maka dapat digunakan dengan rumus sebagai berikut: t = βn / Sβn Dimana : t : mengikuti fungsi t dengan derajat kebebasan (df). βn : koefisien regresi masing-masing variabel. Sβn : standar error masing-masing variabel. Dasar pengambilan keputusan: a) Jika probabilitas (signifikansi)> 0,05 (α) atau T hitung < T tabel berarti hipotesa tidak terbukti maka H0 diterima Ha ditolak, bila dilakukan uji secara parsial. b) Jika probabilitas (signifikansi)< 0,05 (α) atau T hitung > T tabel berarti hipotesa terbukti maka H0 ditolak dan Ha diterima, bila dilakukan uji secara parsial.

10 40 c. Analisis Koefisien Determinasi (R 2 ) Koefisien determinan (R 2 ) adalah angka yang menunjukkan besarnya kemampuan variasi dari variabel tidak bebas yang dapat diterangkan oleh variabel bebas. Besarnya koefisien determinasi berkisar nol sampai dengan satu, semakin mendekati satu maka semakin dekat hubungan antara variabel bebas dengan variabel tidak bebas. Dengan kata lain dapat diartikan bahwa semakin baik variabel bebas menjelaskan variabel tidak bebasnya.