IV. METODE PENELITIAN
4.1 Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data sekunder bentuk deret berkala tahunan time series secara nasional dari tahun 1977 sampai
dengan 2007 30 tahun. Data-data tersebut diperoleh dari Badan Pusat Stastistik. Data yang digunakan diantaranya :
• Produk Domestik Bruto atas dasar harga berlaku menurut lapangan
usaha sebagai data Pertumbuhan sektor pertanian milyar rupiah •
Penduduk berumur 15 tahun ke atas yang bekerja menurut lapangan pekerjaan utama sebagai data tenaga kerja pertanian orang
• Jumlah Proyek -proyek Penanaman Modal dalam Negeri dan Luar
negeri yang telah disetujui pemerintah pada sektor pertanian juta rupiah
4.2. Metode Analisis Data
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah secara deskriptif dan kuantitatif. Metode analisis kuantitatif menggunakan pendekatan
model ekonometrika persamaan simultan simultaneous-equation dengan metode Two Stages Least Square 2SLS dan Granger Casuality Test, melalui program
aplikasi Eviews versi 4.1.
Model ekonometrik yang telah ditaksir dievaluasi atas dasar kreteria tertentu, untuk melihat apakah taksiran-taksiran terhadap parameter tersebut sudah
bermakna secara teoritis dan nyata secara statistik. Untuk itu digunakan tiga kreteria berikut:
1. Kriteria a priori ekonomi Kriteria ini ditentukan oleh prinsip-prinsip teori ekonomi. Jika nilai
maupun tanda taksiran paarameter tidak sesuai dengan kreteria a priori maka taksiran-taksiran ini harus ditolak, kecuali dengan alasan kuat untuk menyatakan
bahwa khusus kasus ini prinsip-prinsip ekonomi tidak berlaku. 2. Kriteria Statistik First Order Test
Kriteria ini ditentukan oleh teori statistik. Termasuk koefisien korelasi dan standar deviasi dari taksiran.
3. Kriteria Ekonometrik Kriteria ini ditentukan oleh teori ekonometrik. Jika asumsi-asumsi teknik
ekonometrik yang diterapkan untuk menaksir parameter tidak dipenuhi, maka taksiran-taksiran tersebut dianggap tidak memiliki sifat-sifat yang dibutuhkan.
Model ekonometrika dibedakan atas model persamaan tunggal single equation model dan model persamaan simultan simultaneous-equation.
Persamaan tunggal adalah persamaan dimana peubah terikat dependent variables dinyatakan sebagai sebuah fungsi dari satu atau lebih peubah bebas
independent variables, sehingga hubungan sebab akibat antara peubah terikat dan peubah bebas merupakan hubungan satu arah. Persamaan simultan adalah
suatu persamaan yang menggambarkan ketergantungan di antara berbagai peubah dalam persamaan tersebut sehingga membentuk suatu sistem persamaan.
Persamaan simultan merupakan model regresi yang menunjukkan adanya hubungan dua arah antar variabel. Hubungan dua arah antar variabel merupakan
hubungan saling mempengaruhi antar variabel. Mengingat adanya perbedaan konsep dalam persamaan regresi dan persamaan simultan, maka istilah yang
digunakan untuk variabel juga berbeda. Jika pada persamaan regresi dikenal ada dua variabel, yaitu variabel bebas dan terikat, maka pada persamaan simultan
digunakan istilah variabel endogen dan eksogen. Variabel endogen merupakan variabel yang nilainya ditentukan dalam
model. Walaupun tidak sama persis, variabel endogen ini mirip dengan variabel terikat dalam regresi, dimana nilainya dapat ditentukan jika variabel bebas telah
diketahui terlebih dahulu. Sedangkan variabel eksogen adalah variabel yang ditentukan di luar model. Hal ini dapat diilustrasikan sebagai berikut :
Y = β
01
+ β
11
X
1
+ β
21
X
2
+ ε 3.1
Kemudian ada persamaan lain, yaitu : X
1
= β
02
+ β
12
Y + ε 3.2
Pada persamaan 3.1 diekspektasikan bahwa X
1
dan X
2
merupakan faktor yang mempengaruhi Y. Sedang pada persamaan 3.2 diekspektasikan bahwa Y
merupakan faktor yang mempengaruhi X
1
. Dari dua persamaan di atas dapat dilihat bahwa diekspektasikan antara Y dan X
1
saling mempengaruhi. Variabel endogen dan eksogen dari dua persamaan di atas dapat diketahui
dengan cara subsitusi, sebagai berikut :
X
1
= β
02
+ β
12
β
01
+ β
11
X
1
+ β
21
X
2
3.3 X
1
= β
02
+ β
12
β
01
+ β
12
β
11
X
1
+ β
12
β
21
X
2
3.4
1-β
12
β
11
X
1
= β
02
+ β
12
β
01
+ β
12
β
21
X
2
3.4 β
02
+ β
12
β
01
β
12
β
21
X
1
= + X
2
3.5 1-β
12
β
11
1-β
12
β
11
Dimana, X1, X2, ... , XM = variabel eksogen predetermined sebanyak K buah,
u1, u2, ... , uM = variabel disturbansi galat sebanyak M buah, t = 1, 2, ... , M = jumlah observasi,
β = koefisien variabel endogen, α = koefisien variabel eksogen
Penentuan variabel manakah yang dianggap eksogen dan endogen
2
, tergantung kepada preferensi peneliti, namun tetap berpijak pada landasan teori
yang mendasari pembangunan model tersebut. Model sistem persamaan simultan yang dirancang atau dibangun dapat memberikan simulasi dari dunia nyata yang
baik apabila model tersebut mempunyai suatu galat baku standard error yang kecil.
Berdasarkan model persamaan simultan di atas, kehadiran peubah Y sebagai peubah yang menjelaskan, dapat menimbulkan permasalahan bias dalam
pendugaan model. Hal ini merupakan pelanggaran terhadap asumsi klasik model regresi linear bahwa peubah bebas tak berkorelasi dengan unsur galat.
Pelanggaran asumsi tersebut, berakibat pendugaan dengan metode kuadrat terkecil biasa Ordinary Least Square = OLS akan berbias dan tak konsisten,
serta akan tetap berbias secara asimptotik walaupun contoh diperbesar Gujarati, 2003.
Metode yang dapat digunakan untuk menanggulangi masalah korelasi antar peubah endogen sebagai peubah bebas dengan unsur galat dari setiap persamaan
dalam model dan korelasi peubah-peubah antar persamaan dalam model adalah
Sitohang, B.R. H. 2008
metode persamaan tunggal berupa metode kuadrat terkecil dua tahap Two-Stage Least Square = 2SLS dan metode sistem berupa metode kuadrat terkecil tiga tahap
Three-Stage Least Square = 3SLS. Metode 2SLS mencakup pemakaian kuadrat terkecil klasik terhadap dua jenis
fungsi, yaitu persamaan bentuk reduksi dan persamaan bentuk struktural yang ditransformasi. Transformasi tersebut merupakan penggantian peubah endogen Y
oleh nilai dugaannya
Y
yang diperoleh dari persamaan bentuk reduksi.
Menurut Koutsoyiannis 1977, penggunaan metode 2SLS didasari oleh asumsi- asumsi sebagai berikut:
1. Bentuk galat u dari persamaan struktural harus memenuhi asumsi-asumsi
stokastik biasa, yaitu mempunyai rataan nol, ragam konstan dan peragam nol.
2. Bentuk galat v dari persamaan bentuk reduksi harus memenuhi asumsi-
asumsi stokastik biasa, artinya: a.
v harus mempunyai rataan nol, ragam yang konstan dan peragam nol. b.
v harus bebas dari peubah eksogen yang terdapat dalam seluruh persamaan struktural x1, x2, ..., xk
Asumsi a biasanya dipenuhi oleh v, sebab v merupakan fungsi linear dari unsur galat persamaan struktural u.
3. Peubah-peubah penjelas tidak bersifat multikolinear dan peubah-peubah
makroekonomi dibuat agregat secara tepat. 4.
spesifikasi model diasumsikan benar, artinya peubah penjelas dalam sistem telah diketahui.
5. Jumlah sampel pengamatan diasumsikan cukup besar, khususnya jumlah
pengamatan harus lebih besar dari jumlah peubah predetermined dari sistem struktural.
Model ekonometrik fungsi analisis dampak investasi di sektor pertanian terhadap tenaga kerja dan pertumbuhan sektor pertanian dalam bentuk persamaan
diformulasikan sebagai berikut: 1.
Untuk menduga pengaruh investasi, tenaga kerja dan pertumbuhan ekonomi periode tertentu di sektor pertanian terhadap Pertumbuhan sektor
pertanian, digunakan rumus : Y
t
= α
1
+ α
2
I
t
+ α
3
L
t
+ α
4
Y
t
+ ε
2. Untuk melihat pengaruh investasi dan perumbuhan sektor pertanian
terhadap tenaga kerja pertanian, digunakan rumus :
L
t
= α
5
+ α
6
I
t
+ α
7
Y
t
+ ε
Persamaan investasi tidak digunakan pada kali ini karena menurut penulis investasi dipengaruhi oleh faktor keamanan, sehingga sulit untuk mendapatkan
data mengenai keamanan. Seluruh data penelitian menggunakan harga berlaku karena lebih mencerminkan kondisi perekonomian tahun tersebut.
Keterangan : Y
= Pertumbuhan sektor pertanian milyar rupiah Yt
= Pertumbuhan sektor pertanian tahun tertentu milyar rupiah I
= Investasi di sektor pertanian juta rupiah L
= Tenaga kerja di sektor pertanian orang
4.4 Pendugaan Nilai Elastisitas
Kategori