BAB III METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Ruang Lingkup Penelitian ini berfokus pada petani yang melakukan konversi lahan pertanian pada dua desa yaitu desa Tiyaran dan Desa Bulu di Kecamatan Bulu, Kabupaten Sukoharjo. Kecamatan Bulu merupakan daerah yang produktif untuk kegiatan pertanian, namun akhir-akhir ini lahan pertanaian yang berada di wilayah jalan raya sebagian besar dialihfungsikan menjadi lahan non pertanian. Penelitian ini menggunakan metode survey kepada para petani yang melakukan konversi lahan, untuk mengetahui karakteristik petani dari sisi internal maupun eksternal. Metode survey adalah penelitiaan kuantitatif yang menggunakan pertanyaan terstruktur yang sama pada tiap responden, kemudian semua jawaban dari pertanyaan responden dicatat, diolah dan dianalisis. B. Populasi dan Sampel Populasi merupakan keseluruhan elemen, atau unit penelitian, atau analisis yang memiliki karakteristik tertentu yang dijadikan sebagai objek penelitian. Populasi dalam penelitian ini adalah petani yang melakukan konversi lahan di kecamtan Bulu, yang terdiri dari 2 desa yaitu desa Tiyaran dan desa Bulu, berjumlah 46 anggota di desa Tiyaran dan desa Bulu berjumlah 14 anggota berada di Kecamatan Bulu, Sukoharjo 37
38 Sampel adalah bagian kecil dari anggota populasi yang di ambil menurut prosedur tertentu sehingga dapat mewakili populasinya. Teknik pengambilan sampel menggunakan metode sensus yaitu semua anggota populasi dijadikan sampel yaitu sebanyak 60 petani yang melakukan konversi lahan. C. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunakan dua jenis data, yaitu data primer dan data sekunder. Data primer dalam penelitian ini merupakan data-data mengenai faktor yang menyebabkan petani melakukan konversi lahan di Kecamatan Bulu. Data ini diperoleh melalui wawancara langsung dengan para petani yang lahannya dikonversi untuk kegiatan non pertanian, maupun pihak-pihak yang terkait lainnya. Data sekunder dalam penelitian adalah data-data pendukung yang digunakan untuk penelitian ini. Data sekunder ini diperoleh dari Badan Perencanaan dan Pembangunan Kabupaten Sukoharjo, Badan Pusat Statistik Kabupaten Sukoharjo, dan Dinas ataupun Badan lain yang terkait dengan penelitian ini. D. Metode Pengumpulan Data 1. Observasi Mengadakan pengamatan langsung pada obyek yang diteliti. 2. Interview Teknik pengumpulan data dengan cara wawancara secara langsung pengrajin kain perca.
39 3. Kuesioner Teknik pengumpulan data dengan membuat daftar pernyataan yang telah dipersiapkan terlebih dahulu yang kemudian diberikan kepada pengrajin kain perca yang dinilai representatif. 4. Studi Pustaka Mencari dan mengumpulkan data yang sudah ada, baik yang ada di buku, majalah dan koran, Badan Pusat Statistik ataupun data-data yang tersedia pada internet dan sumber yang lain. E. Definisi Operasional Variabel 1. Luas Konversi Lahan Pertanian Luas konversi lahan pertanian adalah besaran lahan pertanian yang diubah atau dialihfungsikan menjadi lahan non pertanian. Luas konversi lahan pertanian menjadi lahan non pertanian dinyatakan dalam satuan persen. 2. Pendapatan Pendapatan merupakan penerimaan yang diperoleh petani sebelum melakukan konversi lahan. Tingkat pendapatan diukur dengan satuan rupiah dalam satu kali masa tanam. 3. Tingkat Pendidikan Tingkat pendidikan yang dimaksud adalah jumlah tahun sukses yang telah dilalui oleh responden dalam pendidikan formalnya. Tingkat pendidikan dinyatakan dengan menggunakan satuan tahun lulus dari responden.
40 4. Pengalaman Bertani Pengalaman bertani adalah banyaknya tahun yang digunakan petani untuk melakukan usaha tani, dari awal bertani sampai tahun petani menjadi responden. Pengalaman petani diukur dengan satuan tahun. 5. Jumlah Tanggungan Keluarga Jumlah tanggungan keluarga adalah jumlah anggota keluarga yang masih menjadi tanggungan kepala keluarga. Jumlah tanggungan keluarga diukur dengan satuan jiwa. 6. Usia Petani Usia adalah lamanya keberadaan seseorang dipandang dari segi kronologik, individu normal yang memperlihatkanderajat perkembangan anatomis dan fisiologik sama. Usia diukur dengan satuan tahun. 7. Jumlah Penerus usaha tani di keluarga petani / Penerus Bertani Jumlah penerus usaha tani di keluarga petani merupakan jumlah anggota keluarga yang meneruskan usaha tani dari petani, seperti anak dan sanak saudara. Pada penelitian ini dibatasi dengan minimal usia SMP. Jumlah penerus usaha tani di keluarga petani diukur dengan satuan jiwa. F. Alat Analisis 1. Analisis Deskriptif Kuantitatif Analisis data sekunder dan primer dalam penelitian ini dilakukan dengan pendekatan deskriptif. Dalam analisis deskriptif, dilakukan interprestasi atas data dan hubungan yang ada dalam penelitian tersebut. Analisis deskriptif
41 dalam penelitian ini memberikan gambaran tentang konvesi lahan yaitu, Pendapatan, Pendidikan, Pengalaman Bertani, Jumlah Tanggungan Keluarga, Usia dan, Penerus Bertani. Analisis kuantitatif dengan pendekatan regresi linier berganda. 2. Metode Regresi Linier Berganda Analisis yang digunakan untuk menganalisis faktor yang mempengaruhi keputusan petani untuk melakukan konversi lahan pertanian adalah dengan menggunakan model regresi linier berganda dengan persamaan sebagai berikut(sumodiningrat, 1994;78) : Y = β 0 +β 1 PDPT + β 2 TP + β 3 PB + β 4 TK + β 5 U + β 6 PT e Keterangan : Y = Luas Konversi lahan pertanian ke non pertanian PDPT = Variabel Tingkat Pendapatan TP PB TK U PT β 0 β 1 β 2 β 3 β 4 = Variabel Tingkat Pendidikan = Variabel Pengalaman Bertani = Variabel Jumlah Tanggungan Keluarga = Variabel Usia = Variabel Jumlah Penerus Usaha Tani = Koefisien Regresi = Koefisien Luas Konversi = Koefisien Tingkat Pendapatan = Koefisien Tingkat Pendidikan = Koefisien Pengalaman commit to Bertani user
42 β 5 β 6 e = Koefisien Tanggungan Keluarga = Koefisien Jumlah Penerus Usaha Tani = Variabel Pengganggu Selanjutnya terhadap hasil analisis regresi dengan model tersebut dilakukan uji asumsi klasik dan uji statistik. 3. Uji Asumsi Klasik Uji Asumsi Klasik meliputi Uji Normalitas, Uji Multikolinieritas, Uji Autokorelasi, dan Uji Heteroskedastisitas. a. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah masingmasing variable berdistribusi normal atau tidak.uji normalitas diperlukan karena untuk melakukan pengujian-pengujian variabel lainnya dengan mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid dan statistik parametrik tidak dapat digunakan.imam Ghozali (2007 :110). Dasar pengambilan keputusan bisa dilakukan berdasarkan untuk menentukan kenormalan data dapat diukur dengan melihat angka probabilitasnya (asymtotic significance), yaitu: 1) Jika probabilitas > 0,05 maka distribusi dari populasi adalah normal. 2) Jika probabilitas < 0,05 maka populasi tidak berdistribusi secara normal b. Uji Multikolinearitas
43 Imam Ghozali (2005 : 91) Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Karena model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen Cara paling mudah untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas adalah dengan regresi auxiliary, yaitu dengan melihatnilai R dan nilai r. Apabila dari hasil pengujian statistik diperoleh r < R berarti tidak ada multi sedangkan jika r > R berarti terjadi multikolinieritas (Winarno, 2009:51). c. Uji Autokorelasi Autokorelasi menunjukkan korelasi diantara anggota serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu atau ruang (Ajija, Wulansari, Setianto, & Primanthi, 2011:40). Autokorelasi dapat didefinisikan sebagai adanya korelasi antara unsur-unsur variabel pengganggu sehingga penaksir tidak lagi efisien baik dalam sampel kecil ataupun sampel besar. Dalam penelitian ini untuk mendeteksi ada tidaknya masalah autokorelasi akan digunakan Lagrange Multiplier Test ( LM test ). Nama lain uji LM adalah Breusch- Godfrey Test (Winarno, 2009:52). Uji ini dilakukan dengan meregresi semua variabel bebas dan variabel tidak bebas, kemudian dilakukan uji Breusch Godfrey terhadap residu dari hasil regresi model tersebut. Dari model tersebut akan
44 diperoleh nilai observasi R 2 untuk kemudian dibandingkan dengan α = 0,05 atau 5 %. Kriteria pengujiannya adalah jika nilai probabilitas lebih besar dari 0,05, maka tidak terdapat masalah autokorelasi dan sebaliknya bila nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05, maka terdapat autokorelasi. d. Uji Heterokedastisitas Heteroskedastisitas terjadi jika gangguan muncul dalam fungsi regresi yang mempunyai varian yang tidak sama, sehingga penaksir Ordinary Least Square (OLS) tidak efisien baik dalam sampel kecil maupun besar. Salah satu cara untuk mendeteksi masalah heteroskedastisitas adalah dengan Uji White (Winarno, 2009:58). Uji ini dilakukan dengan meregresi semua variable bebas dan variable tidak bebas, kemudian dilakukan Uji White terhadap residu dari hasil regresi model tersebut. Dari model tersebut akan diperoleh nilai observasi R2 untuk kemudian dibandingkan dengan α = 0,05 atau 5%. Kriteria pengujiannya adalah jika nilai probabilitas lebih besar dari 0,05, maka tidak terdapat masalah heteroskedastisitas dan sebaliknya bila nilai probabilitas lebih kecil dari 0,05, maka terdapat heteroskedastisitas. 4. Uji Statistik Uji Statisitik meliputi uji F, uji koefisien determinasi (R 2 ), dan uji t. a. Uji F
45 Uji F merupakan pengujian variabel-variabel independen secara keseluruhan dan serentak yang dilakukan untuk melihat apakah variabel independen secara keseluruhan mempengaruhi varibael dependen secara signifikan ( Gujarati, 1999: 120 ) Rumus dari F tabel : Fα; K 1; N K Rumus dari F hitung adalah sebagai berikut : F hitung = R 2 / (k-l) (1 R 2 ) / (n-k) F hitung F tabel, dapat dikatakan bahwa semua koefisien regresi secara bersama-sama tidak signifikan pada tingkat α. Apabila F hitung > F tabel, dapat dikatakan bahwa semua koefisien regresi secara bersama-sama signifikan pada tingkat α. ( Gujarati, 1999: 101 ). b. R 2 ( Koefisien Determinasi ) R 2 digunakan untuk mengetahui besarnya sumbangan dari varibel independen terhadap naik turunnya varibael dependen, maka digunakan R 2 di mana dirumuskan ( Gujarati, 1999: 101 ) : R 2 =1 - Ʃei 2 ( N K ) Ʃyi 2 ( N 1 )
46 dimana : K = banyaknya parameter dalam model, termasuk unsur intersep. N = banyaknya observasi. c. Uji t Untuk mengetahui atau menguji bagaimanakah pengaruh dari suatu varibel independen terhadap variabel dependen digunakan uji t test. Adapun nilai t tabel : t = α 2 ( N K ) α= derajat signifikansi N = jumlah data yang diobservasi K = jumlah parameter dalam model intersep t hitung dapat ditemukan dengan rumus : t hitung = β1 se(β1) t hitung > t tabel atau t hitng < -t tabel maka berarti signifikan. Hal ini dapat dikatakan bahwa X 1 secara statistik berpengaruh terhadap Y pada tingkat α, apabila t hitung < t tabel maka tidak signifikan. Hal ini dapat dikatakan bahwa Xi secara statistik tidak berpengaruh terhadap Y pada tingkat α. ( Gujarati, 1999: 74).