BAB III METODE PENELITIAN A. Lokasi Penelitian Penelitian ini mengambil Provinsi Jawa Timur sebagai lokasi penelitian untuk menganalisis pengaruh produk domestik regional bruto (PDRB) dan investasi terhadap penyerapan tenaga kerja di Kabupaten/ Kota Jawa Timur. Karena Jawa Timur merupakan Provinsi yang Kabupaten nya mempunyai banyak sekali sektor-sektor seperti sector primer yaitu peternakan, pertambangan, perikanan dan peternakan dan sektor sekunder yaitu industri makanan, indutri minuman dan industri tekstil yang berada di Jawa Timur dan tentunya membutuhkan penyerapan tenaga kerja yang semakin banyak. B. Jenis Penelitian Penelitian ini menggunakan penelitian kuantitatif yang menggunakan data numerik atau angka dan analisisnya menggunakan tektik statistik. Analisis deskriptif untuk mendeskripsikan hasil analisis data yang telah diuji berdasarkan data pada kuantitatif sebelumnya. Sehingga dari hasil analisisnya dapat dideskripsikan lebih pada deskriptif agar lebih mudah dipahami. Metode deskriptif untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan di rumusan masalah mengenai pengaruh PDRB terhadap penyerapan tenaga kerja tahun data 2011-2015 dan pengaruh investasi terhadap penyerapan tenaga kerja tahun 2011-2015. C. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel 1. Variabel Terikat (Dependent Variable) 27
28 a. Tenaga Kerja (Y) Penyerapan tenaga kerja yaitu banyaknya lapangan kerja yang sudah terisi yang tercermin dari banyaknya jumlah tenaga kerja yang bekerja. Satuan yang digunakan jiwa. Data penyerapan tenaga kerja diperoleh dari Katalog BPS Keadaan Tenaga Kerja masing-masing Kabupaten / Kota di Jawa Timur tahun 2011-2015 2. Variabel Bebas (Independent Variable) a. PDRB (X1) Produk domestik regional bruto merupakan jumlah nilai tambah atas barang dan jasa yang dihasilkan oleh berbagai sektor di masing-masing Kaupaten/ kota di Jawa Timur pada tahun 2011-2015. PDRB dalam penelitian ini menggunakan data PDRB dalam harga konstan satuan yang digunakan triliun rupiah. b. Investasi PMDN (X2) Data investasi yang digunakan merupakan data penanaman modal dalam negeri (PMDN). Penanaman modal dalam negeri merupakan total penanaman modal dalam negeri yang terealisasi,yang dilakukan oleh negara maupun swasta nasional atau swasta asing yang berdomisili di Indonesia. Satuan yang digunakan miliyar rupiah. Data investasi diperoleh dari BPS dan BPM Dalam Angka setiap Kabupaten/ Kota di Jawa Timur tahun 2011-2015.
29 D. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder adalah data yang diperoleh secara tidak langsung, dalam hal ini adalah melalui studi kepustakaan dengan mencari dan mengumpulkan datadata sekunder yang bersumber dari buku-buku, surat kabar, data internet dan referensi lainnya yang tingkat validitasnya terhadap permasalahan yang diambil dapat dipertanggung jawabkan. Jenis data yang digunakan untuk penelitian ini dalah data panel (pooling data), Data panel merupakan gabungan dari time series dan cross section. yang bersumber dari publikasi-publikasi resmi, Badan Pusat Statistik Jawa Timur dan Badan Penanaman Modal Jawa Timur. Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi dokumentasi yang dilakukan dengan mengumpulkan data sekunder, mencatat, dan mengolah data yang berkaitan dengan penelitian ini. Jumlah obeservasi dalam penelitian ini sebesar 190 yang didapatkan dari gabungan data time series berupa tahun 2011-2015, dan data cross section berupa 38 Provinsi di Jawa Timur. E. Teknik Pengumpulan Data Teknik yang digunakan dalam mengumpulkan data pada penelitian ini adalah dengan dokumentasi yaitu dengan mengumpulkan data dari laporanlaporan terseleksi yang relevan dengan topik permasalahan penelitian ini. Dalam penelitian ini metode dokumentasi dipakai untuk mengetahui data tenaga kerja / angkatan kerja, PDRB kab/ kota Jawa Timur, dan investasi.
30 F. Teknik Analisis Data Studi ini menggunakan beberapa metode analisa dalam menjawab tujuan yang akan dicapai. Alat analisis tersebut meliputi : 1. Uji Metode Estimasi Model Regresi Sebelum menentukan metode estimasi data panel yang akan digunakan dalam penelitian ini, perlu dilakukan pengujian terlebih dahulu. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui manakah model yang tepat untuk digunakan sebagai estimasi model regresi dalam penelitian. Menurut Widarjono (2007: 258), ada tiga uji untuk memilih teknik estimasi data panel. Pertama, uji chow digunakan untuk memilih antara metode Commom Effect atau metode Fixed Effect. Kedua, uji Lagrange Multiplier (LM) digunakan untuk memilih antara metode Commom Effect atau metode Random Effect. Ketiga, uji Hausman yang digunakan untuk memilih antara metode Fixed Effect atau metode Random Effect. a. Uji Statistik F (Uji Chow) Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah teknik regresi data panel dengan metode Fixed Effect lebih baik dari regresi model data panel tanpa variabel dummy atau metode Common Effect. Ho = 0 (Model CE lebih sesuai) H1 0 (Model FE lebih sesuai) Apabila nilai F hitung lebih besar dari F kritis maka hipotesis nul ditolak yang artinya model yang tepat untuk regresi data panel adalah model Fixed Effect. Dan sebaliknya, apabila nilai F hitung lebih kecil dari
31 F kritis maka hipotesis nul diterima yang artinya model yang tepat untuk regresi data panel adalah model Common Effect. b. Uji Lagrange Multiplier (LM) Menurut Widarjono (2007: 260), untuk mengetahui apakah model Random Effect lebih baik dari model Common Effect digunakan Lagrange Multiplier (LM). Uji Signifikansi Random Effect ini dikembangkan oleh Breusch-Pagan. Pengujian didasarkan pada nilai residual dari metode Common Effect. Ho = 0 (Model CE lebih sesuai) H1 0 (Model RE lebih sesuai) Apabila nilai LM hitung lebih besar dari nilai kritis Chi- Squares maka hipotesis nul ditolak yang artinya model yang tepat untuk regresi data panel adalah model Random Effect. Dan sebaliknya, apabila nilai LM hitung lebih kecil dari nilai kritis Chi-Squares maka hipotesis nul diterima yang artinya model yang tepat untuk regresi data panel adalah model Common Effect. c. Uji Hausman Uji Hausman digunakan sebagai alat uji dalam penelitian ini untuk menentukan model yang tepat antara model Fixed Effect (FE) atau model Random Effect (RE) yang akan digunakan dalam estimasi model regresi. Ho = 0 (Model RE lebih sesuai) H1 0 (Model FE lebih sesuai)
32 Kriteria uji hausman adalah sebagai berikut: Apabila nilai χ 2 (Chi-square) statistik pada uji hausman signifikan, berarti model yang tepat untuk digunakan adalah model fixed effect. Apabila nilai χ 2 (Chi-square) statistik pada uji hausman tidak signifikan, berarti model yang tepat untuk digunakan adalah model random effect. 2. Estimasi Model Dengan Panel Data Penelitian mengenai pengaruh pengeluaran pemerintah, PMDN, ekspor dan pertumbuhan penduduk terhadap PDRB Indonesia menggunakan data time series selama 5 (lima) tahun terakhir yang diwakili data tahunan dari 2011-2015 dan data cross-section sebanyak 33 Provinsi di Indonesia. Kombinasi atau pooling menghasilkan 165 observasi, maka model penelitian yang akan diestimasi sebagai berikut: LogYit = ßo + ß1 LogX1it + ß2 LogX2it + ß3 LogX3it + εit Dimana: Y = PDRB Provinsi di Indonesia X1 = Pengeluaran Pemerintah X2 = Ekspor X3 = Jumlah Penduduk ßo = Intercept ß = Nilai Koefisien Variabel i = 1, 2, 3,...,38 (data cross-section Provinsi di Jatim) t = 1, 2, 3, 4, 5 (data time-series, tahun 2011-2015)
33 ε = Error Term 3. Pengujian Statistik Uji statistik dilakukan untuk mengukur ketepatan fungsi regresi dalam menaksir nilai aktualnya. Uji statistik dilakukan dengan koefisien determinasinya (R²), pengujian koefisien regresi secara serentak (uji F), dan pengujian koefisien regresi secara individual (uji t) : a. Koefisien Determinasi (R 2 ) Koefisien determinasi (R²) bertujuan untuk mengetahui seberapa jauh variasi variabel independen dapat menerangkan dengan baik variasi variabel dependen. Untuk mengukur kebaikan suatu model (goodness of fit) dengan menggunakan koefisien determinasi (R 2 ). Koefisien determinasi (R 2 ) merupakan angka yang memberikan proporsi atau persentase variasi total dalam variabel tak bebas (Y) yang dijelaskan oleh variabel bebas (X). Koefisien determinasi dirumuskan sebagai berikut: Nilai R² yang sempurna adalah satu, yaitu apabila keseluruhan variasi dependen dapat dijelaskan sepenuhnya oleh variabel independen yang dimasukkan dalam model. Dimana 0 < R² < 1 sehingga kesimpulan yang dapat diambil adalah: 1. Nilai R² yang kecil atau mendekati nol, berarti kemampuan variabelvariabel bebas dalam menjelaskan variasi variabel tidak bebas sangat terbatas.
34 2. Nilai R² mendekati satu, berarti kemampuan variabel-variabel bebas menjelaskan hampir semua informasi yang digunakan untuk memprediksi variasi variabel tidak bebas. b. Uji Signifikansi Simultan (Uji F) Uji F digunakan untuk menunjukkan apakah keseluruhan variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen dengan menggunakan level of significance 5 persen, dengan rumus : Dimana : F = R² : koefisien determinasi k : jumlah variabel N : jumlah sampel R 2 / (k 1) (1 R 2 ) / (N k) Hipotesis yang digunakan dalam uji F adalah : Ho : ß1, ß2, ß3, ß4 = 0 (tidak ada pengaruh) H1 : ß1, ß2, ß3, ß4 0 (ada pengaruh) Untuk menentukan kesimpulan dengan menggunakan nilai F hitung dengan F tabel menggunakan kriteria sebagai berikut : 1. Ho diterima jika F hitung < F tabel maka H1 ditolak, artinya variabel independen secara bersama-sama tidak mempengaruhi variabel dependen. 2. Ho ditolak jika F hitung > F tabel maka H1 diterima, artinya variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen.
35 c. Uji Signifikansi Individu (Uji t) Uji t merupakan suatu pengujian yang bertujuan untuk mengetahui apakah koefisien regresi tersebut signifikan atau tidak. Uji t digunakan dalam pengujian statistik untuk melihat apakah variabel independent secara individu berpengaruh terhadap variabel dependent. Hipotesis dalam penelitian yang akan diuji adalah sebagai berikut: H0 : β i = 0 (tidak ada pengaruh) H1 : β i 0 (ada pengaruh) Thitung = β i Se(β i ) Dimana: Se(β i ) = Standar error dari b β i = Koefisien regresi Kesimpulan: 1. Jika t hitung > t tabel maka tolak Ho terima H1, artinya X (variabelvariabel bebas pada persamaan) berarti berpengaruh nyata terhadap Y (variabel tidak bebas). 2. Jika t hitung < t tabel maka terima Ho tolak H1, artinya X (variabelvariabel bebas pada persamaan) tidak berpengaruh nyata terhadap Y (variabel tidak bebas).
36