40 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Objek dalam penelitian ini adalah salah satu terminal di Merak-Banten yakni PT. X. Penelitian ini akan dilakukan di Departemen Operasional yang beralamat di Jln. Raya Merak Km. 3, Merak Banten. Waktu penelitian dilaksanakan pada bulan Oktober - November 2014. 3.2 Desain Penelitian Dalam kesempatan ini penelitian dilakukan dengan cara pendekatan analisis kuantitatif, yaitu penelitian yang data datanya berhubungan dengan angka-angka baik yang diperoleh dari pengukuan maupun dari nilai suatu data yang diperoleh dengan jalan mengubah kualitatif kedalam data kuantitatif. Selain itu, dikarenakan penulis juga bertujuan untuk menguji hipotesis terhadap pengaruh dari variabelvariabel independennya terhadap variabel dependennya, maka penelitian ini termasuk kedalam penelitian kausal. 3.3 Definisi dan Operasionalisasi Variabel berikut: Variabel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai Variabel dependen (y) : Yaitu, kualitas Berth Occupancy Ratio (Jetty Occupancy). Variabel indipenden (x) : Yaitu, fasilitas jetty dan jetty layout untuk mengetahui seberapa besar nilai dari berth occupancy ratio (jetty occupancy).
41 Definisi operasional variabel dalam penelitian ini dapat dilihat di tabel pengukuran variabel di bawah ini: 3.4 Pengukuran Variabel Tabel. 3.1 Pengukuran Variabel `
Sumber: Data yang telah diolah dari PT.X 42
43 3.5 Populasi dan Sampel Penelitian 3.5.1 Populasi Populasi adalah sekumpulan objek yang memiliki ciri / karakteristik tertentu yang dapat dipelajari serta diamati oleh peneliti. Dalam penelitian ini populasi yang diambil adalah keseluruhan kapal-kapal yang yang telah melakukan proses kegiatan bongkar muat di jetty di PT. X pada tahun 2013 yakni sejumlah 227 kapal. 3.5.2 Sampel Sampel adalah bagian kecil dari suatu populasi yang ada. Teknik sampel yang digunakan dalam penelitian adalah metode purpossive sampling yakni penarikan sejumlah sampel dari populasi dengan menggunakan pertimbangan atau kriteria tertentu. Dalam penelitian ini sampel yang diambil adalah jumlah kapal dari bulan April 2013, Juni 2013, serta Agustus 2013 dengan mempertimbangkan discrepancy 3 terbesar yang terjadi di tahun 2013. Total keseluruhan sample adalah sejumlah 59 kapal yang telah melakukan di PT. X. Selisih jetty occupancy antara Jetty 1 dan 2 ketiganya sebesar 36.95%, 34.99%, 34.49%. 3.6 Teknik Pengumpulan Data Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah teknis survey atau mengumpulkan opini kepada pengguna jetty langsung yakni kapal-kapal yang pernah melakukan kegiatan bongkar muat di jetty PT. X. Data yang digunakan peneliti yaitu dokumen laporan bulanan periode tahun 2013 tentang laporan jetty occupancy dan data spesifikasi teknis jetty di departmen operasional PT. X
44 3.7 Metode Analisis Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode analisis regresi berganda untuk meramalkan bagaimana keadaan naik atau turunnya variabel dependen. Analisis regresi berganda dalam penelitian ini digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh fasilitas jetty dan jetty layout terhadap kulaitas berth occupancy ratio (Jetty Occupancy). Agar mempermudah dan melakukan analisis penulis menggunakan program IBM SPSS Statistic Versi 21 untuk windows. Sebelum melakukan uji regresi berganda, penulis melakukan uji validitas dan reabilitas serta uji asumsi klasik terlebih dahulu. 3.7.1 Uji Validitas & Uji Reabilitas 3.7.1.1 Uji Validitas Dikarenakan penulis akan melakukan analisa data menggunakan teknik survei kepada pengguna jetty dengan menggunakan kuesioner, maka hasil dari kuesioner tersebut akan dilakukan uji validitas terlebih dahulu. Menurut Duwi Priyatno (2010) Validitas adalah ketepatan atau kecermatan suatu instrumen dalam mengukur apa yang ingin diukur. Uji validitas sering digunakan untuk mengukur ketepatan suatu item dalam kuisioner atau skala, apakah item-item pada kuesioner tersebut sudah tepat dalam mengukur apa yang ingin diukur. Menurut Duwi Priyatno (2010) uji validitas dilakukan dengan menggunakan korelasi Bivariate Pearson (Produk Momen Pearson) dengan cara membandingkan nilai r hitung dengan r tabel. Dimana r tabel didapat dari: (df)=n-2 (n adalah jumlah sampel). Item kuesioner
45 dinyatakan valid apabila nilai r hitung > r tabel, dengan membandingkan total skor r hitung dengan r tabel (Pearson Product Moment). 3.7.1.2 Uji Reliabilitas Menurut Sugiono (2005) dalam Suharto (2009) reliabilitas adalah serangkaian pengukuran atau serangkaian alat ukur yang memiliki konsistensi bila pengukuran dilakukan dengan alat ukur itu secara berulang. Dalam uji reliabilitas ini penulis menggunakan kriteria dari Cronbach s Aplha yakni reliable apabila nilai Cronbach s Aplha dalam instrument penelitian lebih dari 0.600 (Cronbach s Alpha > 0.600). Nilai dari Cronbach s Apha ini didapatkan dari perhitungan yang diolah dari data kuesioner menggunakan IBM SPSS Statistic Versi 21. Nilai Cronbach s Aplha diolah setelah menghilangkan variabel yang tidak valid setelah dilakukan uji validitas. 3.7.2 Uji Asumsi Klasik 3.7.2.1 Uji Normalitas Uji normalitas data dilakukan untuk mengetahui distribusi data dari variabel yang akan digunakan dalam penelitian ini. Selain itu uji normalitas juga digunakan untuk mengetahui apakah sampel yang diambil berasal dari populasi yang berdistribusi normal atau tidak. Data yang baik adalah data yang mempunyai distribusi normal. Uji normalitas data dapat dilakukan dengan menggunakan test Kolmogorov Smirnov. Untuk dasar pengambilan keputusannya menurut Singgih Santoso (2007) adalah sebagai berikut:
46 a. Angka signifikansi lebih dari α = 0,05 (Sig> α = 0,05) maka data memiliki distribusi normal. b. Angka signifikansi kurang dari α = 0,05 (Sig< α = 0,05) maka data tidak memiliki distribusi normal. Untuk melihat normalitas dari data tersebut, penulis juga melihat dari normal probability plot yang dihasilkan dari output SPSS. Dasar pengambilan keputusannya ialah dengan melihat normal probability plot jika data menyebar disekitar garis diagonalnya dan mengikuti garis diagonal atau grafik hisogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi penelitian ini memenuhi asumsi normalitas. Namun jika data menyebar jauh dari garis diagonal atau grafik histogramnya tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi penelitian ini tidak memenuhi asumsi normalitas. 3.7.2.2 Uji Multikolinieritas Model regresi yang baik harusnya tidak terdapat korelasi atau hubungan antara variabel bebasnya. Uji multikoliniearitas memiliki tujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebasnya. Menurut Imam Ghozali (2011) metode untuk menguji adanya multikolinearitas dapat dilihat pada tolerance value atau variance inflammatory factor (VIF). Batas dari tolerance value adalah 0,10 atau nilai VIF adalah 10. Jika VIF >10 dan nilai Tolerance < 0,10; maka terjadi multikolinearitas tinggi antar varabel bebasnya. 3.7.2.3 Uji Heterokedastisitas
47 Uji ini dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual pada semua pengamatan. Menurut Duwi Priyatno (2010) metode pengujian yang digunakan untuk melihat adanya gejala heterokedastisitas adalah dengan menggunakan uji Glejser Model regresi dlikatakan tidak mengalami gejala heterokedastisitas apabila signifikansi dari uji Glejsernya lebih dari 0,05. 3.7.2.4 Uji Auto Korelasi Uji autokorelasi memiliki tujuan untuk menguji apakah pada model regresi linier terdapat korelasi antara residual pada satu pengamatan dengan pengamatan lain. Untuk melakukan pengujian autokorelasi ini dapat dilakukan dengan Uji Durbin-Watson (DW test). Menurut Imam Ghozali (2009) ketentuan-ketentuannya adalah sebagai berikut: Tabel. 3.2 Ketentuan Autokorelasi Hipotesis No Keputusan Jika Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada korelasi negatif Tidak ada korelasi negatif Tidak ada autokorelasi, positif atau negatif Sumber: Imam Ghozali (2009) Tolak No decision 0<d<dl dl d du Tolak 4- dl < d < 4 No decision Terima 4 du d 4 dl du < d < 4 du Nilai du dan dl dapat diperoleh dari tabel statistik Durbin Watson yang bergantung banyaknya observasi dan banyaknya variabel yang menjelaskan.
48 Untuk memperkuat hasil pengujian auto korelasi. Penulis juga akan melakukan uji Run Test untuk melihat apakah signifikasi datanya melebihi 0,05 3.7.3 Koefisien Determinasi Pengujian R2 digunakan untuk mengukur proporsi atau presentase sumbangan variabel independen yang diteliti terhadap variasi naik turunnya variabel dependen. R2 berkisar antara 0 sampai 1 (0 R2 1). Apabila R2 sama dengan 0, hal ini menunjukkan bahwa tidak adanya pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen, dan bila R2 semakin kecil mendekati 0, maka dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel independen semakin kecil terhadap variabel dependen. Apabila R2 semakin besar mendekati 1, hal ini menunjukkan semakin kuatnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. 3.7.4 Analisis Regresi Linier Berganda Model ini dipilih oleh penulis karena penelitian ini dirancang untuk menetukan variabel independen yang mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen. Model yang dimaksud adalah sebagai berikut menurut Duwi Priyatno (2010): Y = α + β1x1 + β2x2 + e Dimana: Y α : Kualitas Berth Occupancy Ratio (Jetty Occupancy) : Konstanta β1, β2 : Penaksiran koefisien regresi X1 X2 : Fasilitas Jetty : Jetty Layout
49 e : Variabel Residual (tingkat kesalahan) 3.7.5 Pengujian Hipotesis Pengujian hipotesis dalam penelitian ini dilakukan melalui model regresi linier berganda. Tingkat signifikansi yang digunakan dalam penelitian ini adalah α = 5%. 3.7.5.1 Uji Parsial (Uji t) Uji t digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut : 1) Hipotesis Ho = Fasilitas jetty dan jetty layout secara simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap berth occupancy ratio (jetty occupancy). Ha = Fasilitas jetty dan jetty layout secara simultan berpengaruh signifikan terhadap berth occupancy ratio (jetty occupancy). 2) Tingkat Signifikansi Tingkat signifikansi yang digunakan adalah 0,05 (α = 5%) Jika signifikansi t hitung > 0.05, berarti H0 diterima atau Ha ditolak. Jika signifikansi t hitung < 0.05, berarti H0 ditolak atau Ha diterima. 3) Menentukan t hitung Menentukan t hitung dari tabel dapat dilihat pada tabel output SPSS kolom t sesuai dengan variabel independennya. 4) Membandingkan t hitung dengan t tabel. Kriteia pengujiannya yaitu : Ho diterima jika t tabel t hitung t tabel
50 Ho ditolak jika -t hitung < -t tabel atau t hitung > t tabel 5) Membuat kesimpulan. 3.7.5.2 Pengujian Uji F Uji F akan digunakan untuk menguji tingkat signifikansi koefisien regresi variabel independen secara bersama terhadap variabel dependen. Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen/terikat. Hipotesis nol (Ho) yang hendak diuji adalah apakah semua parameter dalam model sama dengan nol, atau : Ho : b1 = b2 =...=bk = 0 berarti, apakah semua variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis alternatifnya (HA) tidak semua parameter secara simultan sama dengan nol, atau : HA : b1 b2... bk 0 Menurut Imam Ghozali (2005) artinya semua variabel independen secara simultan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Untuk menguji hipotesis ini digunakan statistik F dengan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut : a. Quick look: bila nilai F lebih besar daripada 4 maka Ho dapat ditolak pada derajat kepercayaan sebesar 5%. Dengan kata lain penulis menerima hipotesis alternatif, yang menyatakan bahwa semua
51 variabel independen secara serentak dan signifikan mempengaruhi variabel dependen. b. Membandingkan nilai F hasil perhitungan dengan nilai F menurut tabel. Apabila nilai F hitung lebih besar daripada nilai F tabel, maka Ho ditolak dan menerima HA. Dalam untuk menentukan F hitung, penulis menggunakan hasil hitung dari uji data menggunakan IBM SPSS Statistic versi 21. Langkah-langkah untuk melakukan uji F adalah sebagai berikut : 1) Hipotesis Ho = Fasilitas jetty dan jetty layout secara simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap berth occupancy ratio (jetty occupancy). Ha = Fasilitas jetty dan jetty layout secara simultan berpengaruh signifikan terhadap berth occupancy ratio (jetty occupancy). 2) Tingkat signifikansi yang digunakan adalah 0,05 (α = 5%). Jika signifikansi F hitung > 0.05, berarti H0 diterima atau Ha ditolak. Jika signifikansi F hitung < 0.05, berarti H0 ditolak atau Ha diterima. 3) Menentukan F hitung berdasarkan output program SPSS atau menggunakan rumus. 4) Menentukan F tabel
52 Menentukan F tabel berdasarkan df 1(jumlah variabel 1) dan df 2 (n k 1) pada tabel output kemudian mencari pada tabel F. 5) Kemudian bandingkan F hitung dengan F tabel. Kriteria pengujian Ho diterima jika F hitung F tabel Ho ditolak F hitung > F tabel 6) Membuat kesimpulan