BAB III METODE PENELITIAN A. Lokasi Penelitian Dalam penelitian ini, Indonesia dijadikan sebagai objek penelitian untuk menganalisis pengaruh PMDN dan Tenaga Kerja terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). Alasan memilih penelitian di Indonesia karena PDRB Indonesia tahun 2011-2015 dapat dikatakan baik dan rata-rata setiap tahunnya mengalami peningkatan. B. Jenis Penelitian Penelitian ini menggunakan jenis penelitian deskriptif dengan pendekatan kuantitatif yaitu proses pencarian fakta dengan menggambarkan data yang telah ada. Jadi, penilitan ini dilakukan untuk menekankan analisis pada data-data numeric (berupa angka) yang diolah dengan metode statistic dan mendiskripsikan secara tepat dan ringkas kondisi pada masa sekarang. C. Definisi Operasional Dalam penilitian ini digunakan 3 variabel yang saling terikat, definisi operasional masing-masing variabel pada penelitian ini sebagai berikut : 19
20 1) Variabel Dependen (Variabel Terikat) Variabel dependen adalah variabel yang di pengaruhi oleh varibel lainnya. Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Produk Domestik Regional Bruto, yang dimaksud dalam penelitian ini adalah Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) di Indonesia menurut provinsi atas dasar harga konstan 2010 periode tahun 2011-2015 dan dinyatakan dalam jumlah miliar rupiah. 2) Variabel Independen (Variabel Bebas) Variabel independen adalah variabel yang mempengaruhi variabel dependen. Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini diantaranya adalah PMDN dan Tenaga Kerja. a. PMDN PMDN merupakan variabel independen, yang dimasksud dalam penelitian ini adalah realisasi investasi penanaman modal dalam negeri (PMDN) menurut provinsi di Indonesia dari tahun 2011-2015 dinyatakan dalam jumlah miliar rupiah. b. Tenaga Kerja Tenaga kerja yang dimaksud dalam penelitian ini adalah jumlah penduduk berumur 15 tahun ke atas yang termasuk angkatan kerja yang bekerja menurut provinsi di Indonesia dari tahun 2011-2015 dengan satuan jiwa.
21 D. Jenis dan Sumber Data Penilitian ini menggunakan data sekunder yaitu data yang diperoleh dalam bentuk publikasi oleh departemen, maupun lembaga atau laporan tertulis (dokumentasi) yang sebelumnya dikumpulkan oleh orang di luar penelitian sendiri yang berupa data Quartal. Data bersumber dari BPS, Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi, Indonesia dalam angka, Internet, dan beberapa sumber lainnya yang dapat menunjang dalam penelitian skripsi ini Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif sedangkan sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Menurut Kuncoro (2013), secara singkat dapat dikatakan bahwa data sekunder adalah data yang telah dikumpulkan oleh pihak lain. Dalam penelitian ini data sekunder yang dipakai adalah data panel yaitu gabungan dari data kerat lintang (cros-section) 33 provinsi dan deret waktu (time-series) tahun 2011-2015. Adapun data yang digunakan adalah: 1. Data PDRB Indonesia menurut provinsi atas dasar harga konstan tahun 2011-2015 2. Data jumlah penduduk berumur 15 tahun ke atas yang termasuk angkatan kerja yang bekerja menurut provinsi tahun 2011-2015. 3. Data realisasi penanaman modal dalam negeri menurut provinsi tahun 2011-2015.
22 E. Teknik Pengumpulan Data Data yang diperoleh dalam penelitian ini dengan menggunakan 2 metode yaitu : 1) Metode Dokumentasi yakni pengumpulan data dilakukan dengan kategori dan klasifikasi datadata tertulis yang berhubungan dengan masalah penelitian dari berbagai sumber antara lain buku-buku, dan jurnal-jurnal yang terkait dengan penelitian ini. 2) Metode Kepustakaan / Literatur Merupakan peneltian dengan mempelajari literatur-literatur di perpustakaan yang berhubungan dengan permasalahan yang diangkat dan digunakan untuk mencari landasan teori sebagai acuan dalam penelitian sehingga dapat melakukan analisa F. Teknik Analisis Data Studi ini menggunakan beberapa metode analisa dalam menjawab tujuan yang akan dicapai. Alat analisis tersebut meliputi : 1. Model Regresi Data Panel Teknik yang digunakan untuk menganalisis data dalam penelitian ini adalah metode data panel. Dari data deret waktu (time-series data) dan kerat lintang (cross-section). Menurut Baltagi (2005), keunggulan penggunaan data panel dibandingkan deret waktu dan kerat lintang adalah:
23 1. Data panel membuat data lebih informative, lebih bervariasi dan mengurangi kolinearitas antara variabel sehingga lebih efisien. 2. Studi data panel lebih memuaskan untuk menentukan perubahan dinamis dibandingkan dengan studi berulang dari cross-section 3. Data panel membantu studi untuk menganalisis perilaku yang lebih komplek. 4. Data panel lebih mendeteksi dan mengukur efek yang secara sederhana tidak dapat diukur oleh data time-series dan cross-section. 5. Estimasi data panel dapat menunjukkan adanya heterogenitas dalam setiap individu. Gujarati &Porter (2007) menyatakan bahwa terdapat beberapa keuntungan dalam penggunaan data panel yaitu: 1. Dengan mengkombinasikan time series dan cross section, data panel memberikan data yang lebih informatif, lebih variatif, dan mengurangi kolinieritas antar variabel, derajat kebebasan yang lebih banyak dan efisiensi yang lebih besar. 2. Dengan memperlajari bentuk cross section berulang-ulang dari observasi, data panel lebh baik untuk mempelajari dinamika perubahan. 3. Data panel dapat berinteraksi lebih baik dan mengukur efek-efek yang tidak dapat diobservasi dalam cross section murni maupun data time series murni. 4. Data panel memungkinkan kita untuk mempelajari model perilaku yang lebih rumit.
24 5. Dengan membuat data tersedia dalam jumlah yang lebih banyak, data panel dapat meminimumkan bias yang dapat terjadi bila kita mengagregatkan individu ke dalam agregat yang luas. 6. Secara garis besar data panel dapat memperkaya analisis empiris dengan berbagai cara yang mungkin tidak terjadi jika hanya menggunakan cross section atau time series. 7. Data panel tidak membutuhkan uji ekonometri. Uji ekonometri dilakukan untuk mengetahui apakah spesifikasi model yang digunakan sudah memenuhi asumsi klasik atau tidak. Data yang digunakan dalam penelitian ini diolah dengan menggunakan software Eviews 4 dengan bantuan Microsoft Excel 2007. 2. Pemilihan Model Estimasi Data Panel. Menurut Gujarati (2012) teknik yang digunakan dalam data panel: a. Model Regresi OLS Polled atau Model Koefisien Konstan Melalui cara menumpuk data dari 165 observasi dalam penelitian ini dan mengestimasi sebuah regresi besar tanpa memperdulikan sifat cross section dan time series pada data. Dimana : Y it = β 0 + β 1 LogX 1it + β 2 X 2it + e Y = Indeks Williamson i = 1,2 t = 2011,2012,2013,2014,2015 β = Konstanta
25 β1 = Koefisien regresi dari X 1 β2 = Koefisien regresi dari X 2 log X 1 log X 2 e = Investasi (PMDN) = Tenaga Kerja = Error Term b. Model Efek Tetap (Fixed Effect) Pendekatan ini menggunakan variabel boneka yang dikenal dengan sebutan model efek tetap (fixed effect) atau Least Square Dummy Variabel atau disebut juga Covariance Model. Pada metode ini, estimasi dapat dilakukan dengan tanpa pembobotan (no weight) atau Least Square Dummy Variabel (LSDV) dan dengan pembobotan (Cross Section Weight) atau General Least Square (GLS). Tujuan dilakukan pembobotan yaitu untuk mengurangi heterogenitas antar unit cross section (Gujarati, 2012). c. Model Random Effect (REM) Tidak seperti halnya pada model fixed effect atau LSDV, dimana kita memberi setiap maskapai sebuah nilai intersep (tetap), disini kita mengasumsikan bahwa nilai intersep adalah sebuah nilai acak dari populasi yang lebih besar. Y it = β 1 LogX 1it + β 2 X 2it + w it w it = e it + u it
26 Dimana: e it adalah komponen eror yang cross section atau spesifik individual. u it adalah komponen eror gabungan time series dan cross section. Dalam menganalisis penelitian ini difokuskan untuk merumuskan faktor-faktor penyebab tingkat investasi dan tenaga kerja dalam PDRB. Untuk menguji hipotesis digunakan analisis Regresi Berganda. Ada beberapa metode dalam uji regresi diantaranya : 1. Uji Kesesuaian Model Untuk menguji kesesuaian atau kebaikan dari tiga metode pada teknik estimasi dengan model data panel, maka digunakan Uji Chow dan Uji Hausman : a) Uji Chow Uji Chow adalah untuk menentukan uji mana di antara kedua metode yakni metode common effect dan metode random effect yang sebaiknya digunakan dalam pemodelan data panel. Hipotesis dalam uji chow ini sebagai berikut : (Khamayanti, 2016). Ho : Model Common Effect H1 : Model Fixed Effect Dasar penolakan terhadap hipotesa nol (Ho) adalah dengan menggunakan F-statistik, seperti rumus berikut : (Mahulete. 2016).
27 CHOW = (ESS1 ESS2)/(N 1) (ESS2)/(NT N K) Dimana : ESS1 : Residual Sun Square hasil perdugaan model fixed effect ESS2 : Residual Sun Square hasil perdugaan model pooled last square N T K : Jumlah Data Cross Section : Jumlah Data Time Series : Jumlah Variabel Penjelas Statistik chow mengikuti distribusi F-statistik dengan derajat bebas (N- 1,NT-N-K). Jika nilai chow statistik (F-statistik) > F tabel, maka H1 diterima, maka yang terpilih adalah model fixed effect, begitu pula sebaliknya. b) Uji Hausman Uji Hausman yaitu untuk menentukan uji mana diantara kedua metode efek acak (random effect) dan metode (fixed effect) yang sebaiknya dilakukan dalam pemodelan data panel. Hipotesis dalam uji hausman sebagai berikut : (Khamayanti. 2016). Ho : Metode Random Effect H1 : Metode Fixed Effect Dengan rumus sebagai berikut : m = (β b)(m0 M1) 1 (β b)~x 2 (K) Dimana β adalah vektor untuk statistik variabel fixed effect, b adalah vector statistic variabel random effect, M0 adalah matrik kovarians untuk
28 dugaan fixed effect model dan M1 adalah matrik kovarians untuk dugaan random effest model. 2. Pengujian Hipotesis a) Uji Regresi Secara Parsial (Uji T) Uji t merupakan suatu penguji yang bertujuan untuk mengetahui apakah koefisien regresi signifikan atau tidak. Sebelum melakukan pengujian, biasanya dibuat hipotesis terlebih dahulu. Hipotesis : a. H 0 : β = 0, sama dengan nol, yang berarti tidak mempunyai pengaruh signifikan terhadap variable terikat. b. H 1 : β 0, tidak sama dengan nol, yang berarti mempunyai pengaruh signifikan terhadap variable terikat. c. Apabila t hitung > t table, maka H 0 ditolak dan H 1 diterima. Berarti mempunyai pengaruh signifikan terhadap variable terikat. d. Apabila t hitung < t table, maka H 0 diterima dan H 1 ditolak. Berarti tidak pengaruh signifikan terhadap variable terikat. b) Uji simultan (uji-f) Uji ini pada dasarnya menunjukkan apakah semua variable variable independen yang dimasukkan dalam model dapat mempengaruhi secara bersama-sama terhadap variable dependen. Cara yang dilakukan adalah dengan membandingkan F hitung dengan F table.
29 Pada signifikan 5% criteria penguji yang dilakukan adalah : a. Jika F hitung > F table maka H 1 diterima dan H 0 ditolak, artinya variable independen secara serentak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variable dependen. b. Jika F hitung < F table maka H 1 ditolak dan H 0 diterima, artinya variable independen secara serentak tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variable dependen. c) Koefisien Determinasi (R 2 ) Menurut Mudrajat Kuncoro (2013) koefisien determasi (R 2 ) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variable terikat. Formula menghitung koefisien determasi adalah (R 2 ) = (TSS-SSE)/TSS=SSR/TSS Menunjukkan proporsi total jumlah kuadrat (TSS) yang diterangkan oleh variable independen dalam model. Sisanya dijelaskan oleh variable lain yang tidak dimasukkan dalam model, formulasi model yang salah, dan kesalahan eksperimental (Mendenhall et al., 1989). Nilai koefisien determasi adalah di antara nol dan satu. Nilai (R 2 ) yang kecil berarti kemampuan variable-varable independen dalam menjelaskan variasi variable dependen amat terbatas. Koefisien determasi dinyatakan dalam (R 2 ) dan variabel bebas yang lebih dari satu variable maka menggunakan adjusted R 2.