METODOLOGI PENELITIAN

METODOLOGI PENELITIAN

A. Ruang Lingkup Penelitian

Penelitian ini merupakan penelitian lapangan dengan unit analitis pengertian pedagang makanan dan minuman di Gladag Langen Bogan Surakarta.

B. Jenis dan Sumber data

Jenis penelitian ini adalah penelitian deskriptif dengan metode survey terhadap seluruh pedagang yang ada di Gladag Langen Bogan Surakarta yang berjumlah 70 pedagang.

Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data primer dan data sekunder.

1. Data Primer : Data tentang pedagang kaki lima yang dikumpulkan dengan wawancara. Dari responden menggunakan kuisioner kepada responden. Adapun responden adalah pedagang makanan dan minuman di Langen Bogan Surakarta.

2. Data Sekunder : Data tentang pedagang kecil dan sektor informal yang mendukung penelitian ini, diperoleh dari BPS Kota Surakarta, juga dari literatur dan sumber –sumber lain yang masih terkait dengan data yang digunakan.

1. Wawancara : Yaitu pengumpulan data dan informasi dengan cara menanyakan secara langsung kepada para pedagang di Gladag Langen Bogan Surakarta untuk melengkapi data yang diperlukan dan telah tertulis dalam kuisioner.

2. Observasi : Yaitu mengumpulkan data dengan cara mengamati secara langsung keadaan umum respoden yang diteliti sehingga diperoleh data seakurat mungkin.

3. Studi Pustaka : Yaitu pengumpulan data empirik dan teori yang ada hubungan dengan masalah yang akan diteliti.

D. Definisi Operasional Variabel

Variabel dari penelitian ini terdiri dari satu variabel dependen (variabel terikat), yaitu variabel yang dipengaruhi variabel bebasnya. Dan variabel yang mempengaruhi variabel terikat, variabel dependen dalam penelitian ini adalah Tingkat pendapatan ,pendapatan adalah hasil yang diterima setiap harinya oleh pedagang makanan dan minuman di Gladang Langen Bogan, diukur dalam satuan rupiah. Sedangkan variabel independennya adalah :

a. Modal Adalah besarnya dana yang dimiliki oleh pedagang makanan dan minuman di Gladag Langen Bogan untuk menjalankan usahanya atau seperangkat saran yang digunakan berupa barang maupun uang dengan satuan rupiah.

Adalah jangka waktu yang telah ditempuh pedagang mulai dari sebelum membuka cabang di Gladag Langen Bogan sampai pada saat penelitian ini dilakukan. Lama usaha diukur dalam satuan tahun.

c. Tenaga Kerja Jumlah tenaga kerja, yaitu orang yang bekerja di stand Gladag langen Bogan, baik itu pemilik sendiri atau ditambah pegawai pembantu pedagang dalam menjalankan usahanya dan menerima upah atau tenaga kerja yang digunakannya, jadi dalam variabel tenaga kerja ini yang masuk dalam pengolahan data yakni semua yang terlibat di stand Gladag Langen Bogan Surakarta.

d. Tingkat Pendidikan Tingkat pendidikan adalah jangka waktu yang ditempuh oleh pedagang kaki lima menempuh pendidikan formal. Tingkat pendidikan diukur dalam satuan tahun.

e. Lokasi Dummy lokasi adalah tempat dimana pedagang kaki lima berjualan, yaitu dibedakan menjadi dua tempat yaitu sebelah barat dan timur (tidak tengah) dan diberi simbol D=1, dan sebelah tengah diberi simbol D=0, dari lokasi Gladag Langen Bogan Surakarta.

Dalam menguji hipotesa, dalam penelitian ini menggunakan model regresi linier berganda yaitu analisis peramalan yang menggunakan lebih dari satu macam variabel bebas.

a. Analisis Model Linier Berganda

Untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pendapatan pedagang kaki lima di Gladag Langen Bogan Surakarta, maka digunakan model regresi berganda (Multiple regression). Hal ini dikarenakan penggunaan variabel yang lebih dari satu (Multivariabel), dan dapat dirumuskan model fungsi sebagai berikut :

Y=F(

4 3 2 1 2 , , , , X X X X X ) (3.1)

Dimana : Y = Tingkat pendapatan pedagang kaki lima

X 1 = Modal

X 2 = Lama Usaha

X 3 = Jumlah Tenaga Kerja

X 4 = Tingkat Pendidikan

X 5 = lokasi X 5 = lokasi

X X X X X Y X        5 4 4 3 3 2 2 1 1 0 1       (3.2)

Dimana : Y

= Keuntungan

= Intersep/Konstanta

4 3 2 1 2 , , , ,      = Koefisien Regresi

X 1 = Modal

X 2 = Lama Usaha

X 3 = Jumlah Tenaga Kerja

X 4 = Pendidikan

X 5 = Lokasi

D 1 = Lokasi Tidak Tengah

D 0 = Lokasi Tengah

e = Variabel pengganggu

Selanjutnya dengan ordinary least square akan diperoleh koefisiean regresi tersebut dilakukan pengujian. Untuk menguji hipotesis tersebut, peneliti menguji dengan uji t, uji F dan uji asumsi klasik.

1. Alat uji yang digunakan

Selain menganaliasis hubungan variabel bebas dengan variabel tidak bebas maka diadakan pengujian terhadap hipotesis. Teori pengujian Selain menganaliasis hubungan variabel bebas dengan variabel tidak bebas maka diadakan pengujian terhadap hipotesis. Teori pengujian

Dalam penelitian ini menggunakan pengujian sbb :

a. Uji Statistik

1. Uji t

Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Pengujian ini masing –masing koefisien regresi dengan hipotesa sbb:

a. Menguji Hipotesis

1. Hipotesis Ho :

1 0   (berarti variabel independen secara individu tidak berpengaruh terhadap variabel dependen).

2. Hipotesis Ho : 1  ≠ 0 (berarti variabel independen secara individu berpengaruh terhadap variabel dependen)

b. Menentukan nilai α

c. Melakukan perhitungan nilai t sbb : t tabel

N dF N  

Dimana :  = Derajat signifikan

N = Banyaknya data yang digunakan K = Banyaknya parameter dan koefisien regresi

plus Konstanta plus Konstanta

(3.3)

dimana :

 = koefisien regresi variabel ke-i 1 S e = Standard eror

a. Kriteria pengujian

Gambar 3.1. Kriteria Pengujian Uji t Ho diterima apabila t hitung < t tabel Ho ditolak apabila t hitung > t tabel

b. Kesimpulan

1. Jika t hitung < t tabel, maka Ho diterima dan Ha ditolak artinya koefisien regresi variabel independen tidak mempengaruhi variabel dependen secara signifikan.

2. Jika t hitung > maka t tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima artinya koefisien regresi variabel independen mempengaruhi variabel dependen secara signifikan

Daerah Terima

Daerah Tolak

Uji F adalah uji terhadap koefisien regresi parsial secara bersama –sama ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah variabel independen yang ada secara bersama- sama mempengaruhi variabel dependennya atau untuk mengetahui apakah persamaan model cukup eksis untuk digunakan dalam uji F ini dengan ketentuan sebagai berikut :

a. Menentukan hipotesis Ho :

0 (berarti secara bersama-sama variabel independen tidak mempengaruhi variabel dependen)

Ha : 1 ≠

≠ 3 4 ≠ 5  ≠ 0 (berarti secara bersama-sama variabel independen mempengaruhi variabel dependen)

b. Menentukan nilai α

c. Melakukan perhitungan nilai F

F tabel → F α : ( N – K ) : ( K – I ) Dimana

 = Derajat signifikasi N = Jumlah data K = Jumlah parameter dalam modal termasuk

konstanta

F hitung rumusnya :

Dimana : 2 R = Koefisien determinasi

K = Jumlah variabel independent plus konstanta N = Jumlah sampel

d. Kriteria pengujian

Gambar 3.2. Kriteria Pengujian Uji F

H o diterima apabila F hitung ≤ F tabel Ho ditolak apabila F hitung >F tabel

e. Kesimpulan

1. Jika F hitung < F tabel, maka Ho diterima dan Ha ditolak, artinya koefisien regresi variabel independen secara bersama –sama tidak mempengaruhi variabel dependen secara signifikan

2. Jika F hitung > F tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima artinya koefisien regresi variabel independen secara bersama- sama mempengaruhi variabel dependen secara signifikan.

Ho diterima

Ho ditolak

F tabel

3. Koefisien Determinasi ( 2 R )

Untuk mengetahui seberapa besar variasi variabel dependen dapat dijelaskan oleh veriasi variabel independen. Semakin besar ( 2 R ) menunjukkan bahwa asumsi akan semakin

mendekati kenyataan yang sebenarnya.

Nilai R berkisar antara -1 hingga 1, nilai 2 R dapat dinotasikan dalam bilangan %. Para ahli statistik merekomendasikan untuk menggunakan untuk menggunakan

Adjusted 2 R dalam melihat pengaruh yang ditimbulkan dalam linier regresi berganda. Alasannya, jika peneliti menggunakan nilai 2 R ,nilai 2 R pasti akan mengalami penambahan nilai ketika dimasukkan variabel baru walaupun variabel baru itu secara parsial tidak signifikan.

Nilai Adjusted 2 R dinilai lebih mempresentasikan nilai pengaruh yang sebenarnya. Hal ini akan terlihat dari nilai adjusted 2 R yang dapat bertambah atau berkurang ketika ada penambahan variabel baru.

b. Uji Asumsi Klasik

Dalam regresi linier klasik terdapat faktor pengganggu, model yang baik mengharapkan faktor –faktor pengganggu tidak muncul. Untuk mengetahui ada tidaknya faktor pengganggu dalam suatu model, maka digunakan pengujian asumsi klasik terhadap model

Uji Multikolienaritas diketahui dari nilai VIF untuk masing- masing prediktor. Persyaratan untuk dapat dikatakan terbebas dari multikolinier adalah apabila nilai VIF prediktor berkisar pada nilai

1 atau tidak melebihi nilai 10. Uji Multikolienaritas juga dapat diketahui dari matriks interkorelasi dengan korelasi Pearson maupun meregresikan antar variabel bebas secara bergantian.

2. Heterokedastisitas

Heterokedastisitas 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 heterokeastisitas yaitu dengan menggunakan Scatter Plot nilai residual variabel dependen. Pengambilan kesimpulan diketahui dari memperhatikan sebaran Plot data, Jika sebaran data tidak mengumpul di satu sudut/bagian maka disimpulkan tidak terjadi heterokedastisitas, sehingga dikatakan data adalah homogen.

3. Autokorelasi

Autokorelasi merupakan suatu asumsi penting dari model linear klasik. Hal ini menandakan suatu kondisi yang berurutan diantara gangguan atau disturbansi Ui yang masuk kedalam fungsi regresi populasi. Autokorelasi didefinisikan sebagai korelasi antara anggota serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu dan Autokorelasi merupakan suatu asumsi penting dari model linear klasik. Hal ini menandakan suatu kondisi yang berurutan diantara gangguan atau disturbansi Ui yang masuk kedalam fungsi regresi populasi. Autokorelasi didefinisikan sebagai korelasi antara anggota serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu dan

Uji autokorelasi dapat diketahui dari nilai Durbin – Watson (DW). Jika nilai DW hitung lebih besar dari nilai DU pada tabel DW maka disimpulkan tidak terjadi Autokorelasi. Hipotesis yang akan dibuktikan adalah :

H o = “Tidak terdapat autokorelasi positif dalam model regresi.” Berikut daerah penerimaan atau penolakan

H o dan nilai

DW untuk mengetahui autokorelasi :

Daerah I III V

dl du 4-du 4-dl Gambar 3.3. Kriteria Pengujian Autokorelasi.

II IV

Daerah penolakan

Daerah penolakan o H dapat dijelaskan sebagai berikut :  Jika DW hitung terletak didaerah I disimpulkan terjadi

autokorelasi negatif.  Jika DW hitung masuk ke daerah II maupun IV maka tidak dapat disimpulkan karena masuk daerah ragu-ragu.  Jika DW hitung masuk daerah III maka disimpulkan tidak terjadi autokorelasi. Daerah ini merupakan daerah penerimaan

H o .  Jika DW hitung terletak didaerah IV maka disimpulkan terjadi

autokorelasi positif.