Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan Di Kecamatan Gebang Kabupaten Langkat

i

KEMISKINAN PETANI DI KECAMATAN GEBANG KABUPATEN LANGKAT

SKRIPSI

HELVY RUMONDANG HARAHAP 130823023

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2015

ii LANGKAT

SKRIPSI

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Sains

HELVY RUMONDANG HARAHAP 130823023

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2015

i

Judul : Analisis Faktor-Faktor Yang

Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan Di Kecamatan Gebang Kabupaten Langkat

Kategori : Skripsi

Nama : Helvy Rumondang Harahap

Nomor Induk Mahasiswa

: 130823023

Program Studi : Sarjana (S1) Matematika

Departemen : Matematika

Fakultas : Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara

Disetujui di Medan,Agustus 2015

Komisi Pembimbing : Pembimbing 2,

1. Drs. Henry Rani Sitepu, M.Si NIP. 19530303 198303 1 002

Pembimbing 1,

Drs. Ujian Sinulingga, M.Si NIP. 19560303 198403 1 004

Disetujui Oleh

Departemen Matematika FMIPA USU Ketua,

Prof. Dr. Tulus, M.Si. Ph.D NIP. 19620901 198803 1 002

ii

ANALISIS FAKTOR – FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT KEMISKINAN PETANI DI KECAMATAN GEBANG

KABUPATEN LANGKAT

SKRIPSI

Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Agustus 2015

HELVY RUMONDANG HARAHAP 130823023

Puji dan syukur penulis ucapkan kepada Tuhan Yang Maha Pemurah dan Maha Penyayang, dengan limpah karunia-Nya penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini dengan judul Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan Petani Di Kecamatan Gebang Kabupaten Langkat.

Terima kasih penulis sampaikan kepada Drs. Ujian Sinulingga, M.Si selaku pembimbing 1 dan Drs. Henry Rani Sitepu, M.Si selaku pembimbing 2 yang telah meluangkan waktunya selama penyusunan skripsi ini. Terima kasih kepada Drs. Partano Siagian, M.Sc dan Drs. Marihat Situmorang, M.Kom selaku penguji skripsi ini. Terima kasih kepada Prof. Dr. Tulus, M.Si. Ph.D selaku ketua Departemen Matematika dan Ibu Dra. Mardiningsih, M.Sc selaku sekretaris Departemen Matematika, Dekan dan Wakil Dekan FMIPA USU, seluruh Staff dan Dosen Matematika FMIPA USU, beserta pegawai FMIPA USU.

Terima kasih kepada kedua orang tua tercinta, ayahanda Ir. H. Hotmatua Harahap,M.M, ibunda Hj. Rusmah Manurung, S.E, dr. Henny Ratnasari Harahap, Herlina Rizkiyah Harahap, dan M.Indra Fauzie,S.E yang selama ini memberikan bantuan, motivasi dan doanya dalam menyelesaikan skripsi ini, semoga Tuhan Yang Maha Esa akan membalasnya. Rekan-rekan kuliah, dan rekan-rekan lain yang tidak dapat disebutkan satu persatu, terima kasih atas bantuan dan semangat yang diberikan dalam menyelesaikan skripsi ini.

Semoga segala bentuk bantuan yang telah diberikan mendapat balasan yang jauh lebih baik dari Tuhan Yang Maha Esa.Sebagai seorang mahasiswa, penulis menyadari bahwa masih banyak kekurangan di dalam menyelesaikan skripsi ini. Untuk itu, kritik dan saran yang membangun sangat diharapkan demi perbaikan tulisan ini.

ABSTRAK

Penelitian ini dilakukan untuk menganalisa faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kemiskinan petani di Kecamatn Gebang Kabupaten Langkat dan menguji efektifitas metode regresi berganda dalam menganalisis kasus kemiskinan tersebut. Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel tingkat pendidikan, biaya hidup, modal usaha tani, jumlah tanggungan dan pendapatan petani secara simultan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kesejahteraan, yang artinya bahwa tingkat kemiskinan dapat semakin berkurang. Nilai koefisien determinasi ( ) sebesar 58,3 % dengan taraf signifikan 5%.

DISTRICT LANGKAT REGENCY

ABSTRACT

The research is done to analyze factors of farmers’ poverty in Gebang district Langkat regency, and to definite the effectivity of multiple regression in analyzing it. The result shows that education level, living cost, farm capital, number of

amenability, and farmers’ income simultaneously has positive and significant

effect to farmers’ welfare, which means poverty can be reduced. The coefficient of

determination is 58,3% with 5% significant level.

Halaman

PERSETUJUAN i

PERNYATAAN ii

PENGHARGAAN iii

ABSTRAK iv

ABSTRACT v

DAFTAR ISI vi

DAFTAR TABEL viii

DAFTAR GAMBAR ix

DAFTAR LAMPIRAN x

BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Perumusan Masalah 4

1.3 Tujuan Penelitian 4

1.4 Batasan Masalah 4

1.5 Manfaat Penelitian 4

1.6 Tinjauan Pustaka 5

1.7 Metodologi Penelitian 9

BAB II LANDASAN TEORI

2.1 Defenisi Kemiskinan 11

2.2 Ukuran-Ukuran Kemiskinan 12

2.3 Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan

14

2.3.1 Tingkat Pendidikan 14

2.4 Pertanian 19

2.4.1 Defenisi Pertanian 19

2.4.2 Usaha Tani 20

2.4.3 Pertanian Tanaman Padi 21

2.5 Data 22

2.6 Variabel

2.7 Batasan Operasional 2.8 Defenisi Operasional

23 23 24

2.9 Jenis Skala Pengukuran 26

2.10 Populasi dan Sampel Penelitian 27

2.10.1 Populasi 27

2.10.2 Sampel 27

2.10.3 Pemilihan Sampel 27

2.11 Metode Pengumpulan Data 28

2.12 Teknik Skala Pengukuran variabel 29

2.13 Uji Dalam Pengumpulan Data 31

BAB III HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

3.1 Populasi dan Sampel 34

3.2 Deskripsi Data 36

3.2.1 Variabel Penelitian 36

3.2.2 Karakteristik Responden 36

3.3 Pengolahan Data 42

3.3.1 Uji Validitas 42

3.3.2 Uji Reliabilitas 43

3.4 Asumsi Klasik 45

3.4.1 Uji Normalitas 47

3.4.2 Uji Heteroskedastisitas 47

3.4.3 Uji Multikoliniearitas 49

3.5 Analisis Regresi Linear Berganda

3.5.1 Membentuk Persamaan Regresi Linear Berganda

50 51

3.6 Uji Hipotesis 57

3.6.1 Uji Signifikansi Parsial (Uji-t) 57 3.6.2 Uji Signifikansi Simultan (Uji-F) 60 3.7 Pengujian Koefisien Determinasi (R²) 61

3.8 Pembahasan 63

3.8.1 Pengaruh Tingkat Pendidikan Terhadap Kesejahteraan

63 3.8.2 Pengaruh Biaya Hidup Terhadap

Kesejahteraan

63 3.8.3 Pengaruh Modal Usaha Tani Terhadap

Kesejahteraan

64 3.8.4 Pengaruh Jumlah tanggungan Terhadap

Kesejahteraan

64 3.8.5 Pengaruh Pendapatan Petani Padi

terhadap Kesejahteraan

64 BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN

4.1 Kesimpulan 65

4.2 Saran 67

DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN

Nomor Tabel

Judul Halaman

3.1 Populasi Petani dan Petani Padi di Kecamatan Gebang Berdasarkan Kelurahan

35 3.2 Karakteristik Responden Berdasarkan Umur 37 3.3 Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis

Kelamin

37 3.4 Karakteristik Responden Berdasarkan Status

Pernikahan

38 3.5 Distribusi Jawaban Responden Terhadap

Variabel Tingkat Pendidikan (X1)

38 3.6 Distribusi Jawaban Responden Terhadap

Variabel Biaya Hidup (X2)

39 3.7 Distribusi Jawaban Responden Terhadap

Variabel Modal Usaha Tani (X3)

40 3.8 Distribusi Jawaban Responden Terhadap

Variabel Jumlah Anak (X4)

41 3.9 Distribusi Jawaban Responden Terhadap

Variabel PendapatanPetani Padi (X5)

42 3.10 Distribusi Jawaban Responden Terhadap

Variabel Kesejahteraan (Y)

42

3.11 Uji Kolmogorov Smirnov 46

3.12 Uji Glejser 48

3.13 3.14

Uji Multikolinearitas

Tabulasi Jawaban Responden

49 50

3.15 Perhitungan Masing-Masing Variabel 51

3.16 Variables entered/removed 54

3.17 Analisis linier Berganda 54

3.18 Harga untuk data pada tabel 3.15 56

3.19 3.20 3.21

Hasil Uji Signifikansi Parsial (uji-t) Hasil Uji Signifikansi Simultan (uji-F) Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2)

58 61 62

ix Nomor

Gambar

Judul Halaman

2.1 Kerangka Konseptual Penelitian 33

3.1 Pengujian Normalitas Histogram 44

3.2 Pengujian Normalitas P-P Plot 45

x Nomor

Lampiran

Judul Halaman

Lampiran 1 Surat Pengantar Permohonan Riset 70 Lampiran 2 Surat Balasan Dari Tempat Riset 71 Lampiran 3

Lampiran 4 Lampiran 5 Lampiran 6 Lampiran 7 Lampiran 8 Lampiran 9

Kuesioner

Data Hasil Kuesioner

Tabel Jawaban Uji Validitas dan Reliabilitas Tabel Nilai Varians

Perhitungan Masing-Masing Variabel Titik Persentase Distribusi t

Titik Persentase Distribusi F untuk Probabilita=0,05

72 77 83 85 86 104 107

TINGKAT KEMISKINAN PETANI DI KECAMATAN GEBANG KABUPATEN LAGKAT

ABSTRAK

Penelitian ini dilakukan untuk menganalisa faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kemiskinan petani di Kecamatn Gebang Kabupaten Langkat dan menguji efektifitas metode regresi berganda dalam menganalisis kasus kemiskinan tersebut. Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel tingkat pendidikan, biaya hidup, modal usaha tani, jumlah tanggungan dan pendapatan petani secara simultan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kesejahteraan, yang artinya bahwa tingkat kemiskinan dapat semakin berkurang. Nilai koefisien determinasi ( ) sebesar 58,3 % dengan taraf signifikan 5%.

ABSTRACT

The research is done to analyze factors of farmers’ poverty in Gebang district Langkat regency, and to definite the effectivity of multiple regression in analyzing it. The result shows that education level, living cost, farm capital, number of

amenability, and farmers’ income simultaneously has positive and significant

effect to farmers’ welfare, which means poverty can be reduced. The coefficient of

determination is 58,3% with 5% significant level.

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Masalah kemiskinan merupakan salah satu persoalan mendasar yang menjadi pusat perhatian pemerintah baik pemerintah pusat maupun pemerintah daerah. Besar kecilnya penduduk miskin sangat dipengaruhi oleh garis kemiskinan, karena penduduk miskin adalah penduduk yang memiliki rata-rata pengeluaran perkapita perbulan lebih besar dari pada pendapatannya perbulan atau di bawah garis kemiskinan. Persoalan kemiskinan bukan hanya sekedar berapa jumlah dan persentase penduduk miskin. Dimensi lain yang perlu diperhatikan adalah tingkat kedalaman dan keparahan dari kemiskinan. Selain harus mampu memperkecil jumlah penduduk miskinan, kebijakan kemiskinan juga harus bisa mengurangi tingkat kedalaman dan keparahan dari kemiskinan.

Sebagai suatu proses, kemiskinan mencerminkan kegagalan suatu sistem masyarakat dalam mengalokasikan sumber daya dan dana secara adil kepada anggota masyarakat. Paham ini mengemukakan konsep tentang kemiskinan relatif atau sering disebut sebagai kemiskinan struktural. Inilah yang menyebabkan terjadinya masalah ketimpangan pembagian pendapatan. Pandangan tentang kemiskinan sebagai suatu fenomena atau gejala dari suatu masyarakat melahirkan konsep kemiskinan absolut atau yang sering disebut sebagai kemiskinan saja.

Pembangunan berhubungan erat dengan masalah kemiskinan sebab tujuan utama pembangunan adalah meningkatkan kemakmuran masyarakat atau pemerataan kesejahteraan. Dengan kata lain pembangunan bertujuan untuk mengentaskan kemiskinan. Masalah pokok yang dihadapi oleh pedesaan di Indonesia salah satunya di daerah Sumatera Utara adalah kemiskinan dan keterbelakangan. Keadaan ini ditandai oleh pendapatan yang rendah dari sebagian

besar penduduk pedesaan dan terdapatnya kesenjangan antara golongan kaya danmiskin dalam usaha-usaha pembangunan sehingga kondisi-kondisi tersebut kurang menguntungkan dalam mempercepat laju pertumbuhan.

Pembangunan nasional mempunyai beberapa tujuan salah satu diantanya adalah meningkatkan tarap hidup masyarakat agar menjadi manusia seutuhnya yang berdasarkan Pancasila dan Undang-Undang Dasar 1945. Dalam Garis-Garis Besar Haluan Negara (GBHN), dinyatakan bahwa pembangunan ekonomi merupakan salah satu bagian penting dalam pembangunan nasional dengan tujuan akhir untuk meningkatkan kesejahteraan rakyat.

Pemerintah sebagai lembaga yang bertanggung jawab terhadap kehidupan rakyatnya, selalu berusaha mengurangi angka kemiskinan dengan berbagai cara, salah satunya adalah penyediaan sarana dan prasarana publik guna memenuhi kebutuhan masyarakat. Penyediaan sarana publik tersebut terus diupayakan dapat membantu kehidupan masyarakat menjadi lebih baik. Sarana dan prasarana publik yang disediakan tidak hanya bersifat fisik tetapi juga berupa berbagai bantuan langsung diberbagai bidang krusial, seperti pendidikan dan kesehatan. Karena melalui bidang-bidang penting tersebut pemerintah dapat memantau tingkat kehidupan masyarakatnya.

Pada peningkatan kesejahteraan masyarakat lapangan pekerjaan merupakan faktor yang paling menentukan untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat di daerah tersebut. Namun pada kenyataannya, saat ini masih sedikitnya ketersedian lapangan pekerjaan yang merupakan faktor yang paling penting untuk mendapatkan pendapatan guna meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Pada akhirnya banyak masyarakat memilih untuk melakukan kegiatan usaha guna memperoleh pendapatan, salah satunya adalah dengan cara bertani.

Fenomena yang dialami di Kecamatan Gebang Kabupaten Langkat Sumatera Utara yaitu jumlah dan persentase penduduk miskin yang masih banyak, dimana kebanyakan masyarakat di kecamatan gebang kabupaten langkat merupakan para petani padi yang melakukan kegiatan usaha tani untuk

memperoleh pendapatan guna memenuhi kebutuhan hidupnya. Ini bisa dilihat daridaerah KecamatanGebangmemilikipotensisebagailahan pertanian yang cukup luas yang hasilpertaniannya cukup besarsehingga mata pencaharian penduduk yangutamaadalahpetani termasuk salah satunya adalah petani padi. Menurut BPS Kabupaten Langkat tahun 2013, di Kecamatan Gebang jumlah ketenagakerjaan di dominasi oleh petani. Ini bisa dilihat dari sebesar 44,17% penduduk di Kecamatan Gebang Kabupaten Langkat merupakan para petani, hampir dari setengah dari jumlah seluruh penduduk di Kecamatan Gebang, selebihnya sebesar 55,83% tenaga kerja berasal dari industri/kerajinan, PNS, POLRI, TNI, pedagang, buruh dan lainnya. Sektor pertanian merupakan sektor yang paling memberikan kontribusi dalam pembentukan PDRB di Kecamatan Gebang Kabupaten Langkat yaitu sektor pertanian sebesar 52,42 %, sektor industri pengolahan sebesar 18,61 %, sektor perdagangan, hotel dan restoran sebesar 12,09 %, sektor jasa-jasa sebesar 6,07 %, sektor konstruksi sebesar 4,11 %, sektor keuangan sebesar 3,29%, sektor angkutan dan komunikasi sebesar 2,79 %, sektor listrik, gas dan air bersih sebesar 0,53 %, serta sektor pertambangan dan penggalian sebesar 0,09%.

Menurut BPS Kabupaten Langkat 2013, pemberian kontribusi 52% oleh sektor pertanian terhadap pembentukan PDRB di Kecamatan Gebang Kabupaten Langkat, paling besar diberikan oleh tanaman padi. Ini bisa dilihat dari produksi tanaman padi di Kecamatan Gebang Kabupaten Langkat sangatlah besar di bandingkan tanaman atau komiditi lain yaitu sebesar 32.228 ton pertahun. Jauh jumlahnya lebih besar dibanding tanaman jagung hanya sebesar 27,50 ton pertahun, ubi kayu sebesar 47,40 ton pertahun, ubi jalar sebesar 10,63 ton pertahun dan komoditi lainnya sangat jauh lebih sedikit dibanding produksi tanaman padi. Tetapi pada kenyataannya walaupun pertanian khususnya pertanian tanaman padi merupakan yang paling besar memberikan kontribusi, tetapi para petani padi sangat masih banyak yang kurang mampu mendapatkan pengasilan yang layak untuk memenuhi kebuhutan sehari hari demi kelangsungan hidup mereka atau bisa dikatakan dengan jauh dari kata sejahtera atau miskin. Ini bisa dilihat dari tingkat kemiskinan di Kabupaten Langkat khusunya di Kecamatan Gebang menurut BPS Kabupaten Langkat 2013 sebesar 8,76%, dimana dari

persentase tersebut sekitar 86% merupakan para petani terutama petani padi. Berdasarkan uraian latar belakang masalah di atas maka penulis bermaksuduntukmelakukanpenelitiandenganjudul “ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT KEMISKINAN PETANI PADI DI KECAMATAN GEBANG KABUPATEN LANGKAT”.

1.2 PerumusanMasalah

Berdasarkanlatarbelakang yangtelahdiuraikan diatas,makapermasalahan yangakan dikaji dalampenelitian iniadalah sebagai berikut :

“Faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi tingkat kemiskinan petani padi di

Kecamatan Gebang Kabupaten Langkat?”

1.3 Tujuan Penelitian

1. Untuk mengetahui faktor apa saja yang paling mempengaruhi tingkat kemiskinan petani padi di Kecamatan Gebang Kabupaten Langkat..

2. UntukMengetahui faktor apa saja yang harus di tingkatkan untuk mengurangi kemiskinan petani padi di Kecamatan Gebang Kabupaten Langkat.

1.4 Batasan Masalah

Batasan masalah bertujuan untuk memperjelas arah dan tujuan dari suatu masalah yang akan diteliti, sehingga tidak menimbulkan kekeliruan. Untuk mengarahkan agar penelitian tidak menyimpang dari tujuan yang diinginkan maka penulis membatasi ruang lingkup berdasarkan faktor penyebab kemiskinan petani yaitu tingkat pendidikan, biaya hidup petani, modal usaha petani, jumlah tanggungan dan pendapatan petani padi sebagai variabel bebasnya, serta variabel kesejahteraan petani sebagai variabel terikatnya, yang tinggal di Kecamatan Gebang Kabupaten Langkat. Responden yang diteliti merupakan kepala keluarga.

1.5Manfaat Penelitian

Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan manfaat praktis dan teoritis kepada pemerintah dan akademisi yang dijelaskan sebagai berikut:

1. Sebagai penerapan ilmu dari mata kuliah yang diperoleh.

2. Sebagai referensi bagi peneliti selanjutnya yang akan melakukan penelitian dimasa akan datang.

3. Sebagai masukan kepada pemerintah di Provinsi Sumatera Utara tentang gambaran kemiskinan khusunya para petani di setiap kabupaten di Provinsi Sumatera Utara.

1.6 Tinjauan Pustaka

Analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui besarnya hubungan dan pengaruh variabel bebas yang jumlahnya lebih dari atau sama dengan dua (X1 dan X2) terhadap variabel terikat (Y).

Langkah – langkah menguji regresi linear berganda adalah sebagai berikut:

1. Menghitung besarnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Untuk memperoleh hasil yang lebih terarah, maka peneliti menggunakan bantuan perangkat lunak software SPSS (Statistical Package for the Social Sciens) dengan rumus :

= α + + + + + …+

Keterangan:

:Nilai estimasi Y : Nilai variabel bebas 1 : Nilai variabel bebas 2 : Nilai variabel bebas 3 : Nilai variabel bebas ke-n

α : Konstanta

: Koefisien Regresi Berganda Untuk : Koefisien Regresi Berganda Untuk : Koefisien Regresi Berganda Untuk : Koefisien Regresi Berganda Untuk

Koefisien-koefisien α, ,…, dapat dihitung dengan menggunakan persamaan :

…

Maka variabel-variabel penelitian dapat dimasukkan kedalam persamaan dengan :

Y = Kesejahteraan X1 = Tingkat Pendidikan X2 = Biaya Hidup X3 = Modal Usaha Tani

X4 = Jumlah Tanggungan Keluarga X5 = Pendapatan Petani Padi

Setelah menentukan persamaan liniernya, langkah selanjutnya adalah menentukan kekeliruan baku (standard error). Menurut Hasan (1999) kekeliruan baku (standard error) adalah angka atau indeks yang digunakan untuk menduga ketepatan suatu penduga atau mengukur jumlah variasi titik-titik observasi disekitar garis regresi. Rumus untuk menghitung kekeliruan baku adalah:

: Kekeliruan baku taksiran n-k-1 : Derajat kebebasan

2. Menguji Koefisien regresi berganda. a. Pengujian secara individual

Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh suatu variabel bebas secara parsial (individual) terhadap variasi variabel terikat. Kriteria pengujiannya adalah:

- H0 : b1 = 0, artinya secara parsial tidak terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel bebas terhadap variabel terikat.

- H0 : b1 0, artinya secara parsial terdapat pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel bebas terhadap variabel terikat.

Kriteria pengambilan keputusan adalah: - H0 diterima jika t hitung < t tabel pada = 5% - H0 ditolak jika t hitung > t tabel pada = 5%

- Menentukan nilai statistik dengan rumus:

- Membuat kesimpulan apakah H0 diterima atau ditolak b. Pengujian secara keseluruhan

Pengujian ini dilakukan untuk melihat apakah semua variabelbebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruhsecara bersama-sama terhadap variabel terikat. Kriteria pengujiannya adalah:

- H0 : b1 = 0, artinya secara serentak tidak terdapat pengaruhyang positif dan signifikan dari variabel bebas terhadap variabelterikat.

- H0 : b1 0, artinya secara serentak terdapat pengaruh yangpositif dan signifikan dari variabel bebas terhadap variabel terikat.

Kriteria pengambilan keputusannya adalah: - H0 diterima jika F hitung< F tabel pada α= 5% - H0 ditolak jika F hitung ≥ F tabel pada α= 5%

Keterangan:

: Bilangan F garis regresi : Jumlah kuadrat garis regresi : Jumlah kuadrat garis residu : Jumlah sampel

k : Jumlah variabel bebas n-k-1 : Derajat kebebasan

- Membuat kesimpulan apakah H0diterima atau ditolak 3. Menghitung Koefisien Determinasi.

Koefisien Determinasi (R2) digunakan untuk mengukur seberapa besar kontribusi variabel bebas terhadap variabel terikat. Jika Koefisien Determinasi (R2) semakin besar (mendekati satu) menunjukkan semakin baik kemampuan X menerangkan Y dimana 0 < R2< 1. Sebaliknya, jika R2 semakin kecil (mendekati nol), maka akan dapat dikatakan bahwa pengaruh variabel bebas (X) adalah kecil terhadap variabel terikat (Y). Hal ini berarti model yang digunakan tidak kuat untuk menerangkan pengaruh variabel bebas yang diteliti terhadap variabel terikat. Rumusnya adalah sebagai berikut :

Dimana :

R2 = Besarnya koefisien determinasi = Jumlah kuadrat garis regresi Y = Nilai variable terikat

Metode dalam pengambilan sampel pada penelitian ini menggunakan metode purposive sampling dimanateknik pengambilan sampel ini dilakukan dengan mempertimbangkan karakteristik tertentu. Adapun karakter yang telah ditentukan adalah para petani di Kecamatan Gebang Kabupaten Langkat .Tingkatkesalahanyangdiambilsebesar10%. Penentuan jumlah sampel dalam penelitian menggunakan rumus Slovin, dengan rumus sebagai berikut (Umar, 2004:89) :

Keterangan: n = Jumlah sampel N = Jumlah populasi

e = Tingkat kesalahan dalam pengambilan sampel

Untuk menentukan berapa orang yang digunakan sebagai sampel di setiap Kelurahan digunakan rumus Sampling Fraction Per Cluster yaitu pengambilan sampel yang dilakukan untuk menetukan berapa orang yang digunakan sebagai sampel per klaster atau bagian dari keseluran sampel yang telah ditentukan. Adapun rumus Sampling Fraction Per Cluster adalah sebagai berikut :

Keterangan :

= Jumlah individu yang ada dalam cluster N = Jumlah populasi

n = Jumlah sampel

= Jumlah anggota yang dimasukkan menjadi sub sampel 1.7Metodologi Penelitian

1. Pengumpulan Data

Jenis data yang digunakan adalah data primer, yaitu data yang diambil langsung dari sampel yang diteliti, yang diperoleh melalui survei menggunakan kuesioner/ angket dan pengukuran variabelnya menggunakan skala likert.

2. Pengolahan Data

Setelah data terkumpul dari kuesioner yang diisi oleh responden, maka dilakukan tahap pengolahan data meliputi:

a. Editing, yaitu meneliti jawaban-jawaban yang telah diberikan oleh responden, apakah telah sesuai dengan petunjuk pengisian kuesioner.

b. Tabulasi, yaitu memberikan skor terhadap jawaban responden berdasarkan skala pengukuran yang telah ditentukan.

c. Menguji validitas dan reliabilitas data, sehingga kuesioner tersebut memenuhi syarat untuk digunakan.

3. Analisis Data

a. Analisis deskriptif.

b. Uji asumsi : normalitas, heterokedastisitas, multikolinearitas. c. Menghitung besarnya variabel bebas terhadap variabel terikat. d. Pengujian hipotesis

1. Untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh suatu variabel bebas secara parsial terhadap variasi variabel terikat digunakan uji t

2. Untuk mengetahui apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terikat digunakan uji F.

e. Menghitung koefisien determinasi f. Kesimpulan.

11

LANDASAN TEORI

2.1 Definisi Kemiskinan

Kemiskinan dapat dicirikan keadaan dimana terjadi kekurangan hal-hal yang biasa dipunyai seperti makanan, pakaian, tempat berlindung, dan air minum, hal-hal ini berhubungan erat dengan kualitas hidup. Kemiskinan kadang juga berarti tidak adanya akses terhadap pendidikan dan pekerjaaan yang mampu mengatasi masalah kemiskinan dan mendapatkan kehormatan yang layak sebagai warga Negara (PerpresNomor7 Tahun 2005 tentang RPJMN). Secara ekonomi, kemiskinan dapat dilihat dari tingkat kekurangan sumber daya yang dapat digunakan memenuhi kebutuhan hidup serta meningkatkan kesejahteraan sekelompokorang.

Menurut Chambers (1998) kemiskinan adalah suatu integrated concept yang memiliki lima dimensi, yaitu: 1)kemiskinan (proper), 2) ketidakberdayaan (powerless), 3)kerentanan menghadapi situasi darurat (stateof emergency), 4)ketergantungan (dependence), dan 5)keterasingan (isolation) baik secara geografis maupun sosiologis. Hidup dalam kemiskinan bukan hanya hidup dalam kekurangan uang dan tingkat pendapatan rendah, tetapi juga banyak hal lain, seperti: tingkat kesehatan, pendidikan rendah, perlakuan tidak adil dalam hukum, kerentanan terhadap ancaman tindak kriminal, ketidakberdayaan menghadapi kekuasaan, dan ketidakberdayaan dalam menentukan jalan hidupnya sendiri.

Kemiskinan dapat dibagi dengan empat bentuk (Suryawati,2005), yaitu:

(1) kemiskinan absolut: bila pendapatannya dibawah garis kemiskinan atau tidak cukup untuk memenuhi pangan,sandang,kesehatan,perumahan,dan pendidikan yang diperlukan untuk bisa hidup dan bekerja.

(2) kemiskinan relatif: kondisi miskin karena pengaruh kebijakan pembangunan yang belum menjangkau seluruh masyarakat, sehingga menyebabkan ketimpangan pada pendapatan.

(3) kemiskinan kultural: mengacu pada persoalan sikap seseorang atau masyarakat yang disebabkan oleh faktor budaya,seperti tidak mau berusaha memperbaiki tingkat kehidupan, malas, pemboros,tidak kreatif meskipun ada bantuandari pihak luar.

(4) kemiskinan struktural: situasi miskinyang disebabkan karena rendahnya akses terhadap sumberdaya yangterjadi dalam suatu sistem sosial budaya dan sosial politik yang tidak mendukung pembebasan kemiskinan,tetapi seringkali menyebabkan suburnya kemiskinan.

2.2 Ukuran-ukuran Kemiskinan

Menurut Badan Pusat Statistik (BPS,2004), tingkat kemiskinan didasarkan pada jumlah rupiah konsumsi berupa makanan yaitu 2100 kalori per orang per hari (dari52 jenis komoditi yang dianggap mewakili pola konsumsi penduduk yang berada dilapisan bawah), dan konsumsi nonmakan (dari 45 jenis komoditi makanan sesuai kesepakatan nasional dan tidak dibedakan antar wilayah pedesaan dan perkotaan). Patokan kecukupan 2100 kalori ini berlaku untuk semua umur, jenis kelamin,tingkat kegiatan fisik,berat badan,serta perkiraan status fisiologis ukuran penduduk,ukuran ini sering disebut juga dengan garis kemiskinan. Penduduk yang memiliki garis kemiskinan dibawah maka dinyatakan dalam kondisi miskin.

Menurut Sayogyo dalamSuryawati (2005), tingkat kemiskinan didasarkan pada jumlah rupiah pengeluaran rumah tangga yang disetarakan dengan jumlah kilogram konsumsi beras perorang pertahun dan dibagi wilayah pedesaan dan perkotaan.

Badan Koordinasi Keluarga Berencana Nasioanl (BKKBN,2010), mengukur kemiskinan berdasarkan dua kriteria, yaitu:

a. Kriteria Keluarga Pra Sejahtera (PraKS), yaitu keluarga tidak mempunyai kemampuan untuk menjalankan agama dengan baik,minimum makan dua kali sehari,membeli lebih dari satu stel pakaian perorang pertahun,lantai rumah bersemen minimal 80%,dan berobat kepuskesmas bila sakit.

b. Kriteria Keluarga Sejahtera 1(KS1), yaitu keluarga yang tidak berkemampuan untuk melaksanakan perintah agama dengan baik, minimal

satu kali per minggu makan daging/telur/ikan, membeli pakaian satustel pertahun,rata-rata luas lantai rumah 8 meter persegi peranggota keluarga,tidak ada keluarga umur 10 tahun samapai 60 tahun yang buta huruf,semua anak yang berusia 5 sampai 15 tahun bersekolah,satu dari anggota keluarga memiliki pengahasilan yang tetap atau rutin,dan tidak ada yang sakit dalam tiga bulan.

2.3 Faktor-faktor yang mempengaruhi Kemiskinan

2.3.1 Tingkat Pendidikan

Berdasarkan Undang-undang Republik Indonesia Nomor 20 Tahun 2003

Tentang Sistem Pendidikan,pendidikan adalah usaha sadar dan terencana untuk mewujudkan suasana belajar dan proses pembelajaran agar peserta didik secara aktif mengembangkan potensi dirinya untuk memiliki kekuatans piritual, keagamaan,pengendalian diri,kepribadian,kecerdasan,akhlak mulia,serta keterampilan yang diperlukan dirinya,masyarakat, bangsa dan Negara.

Tujuan pendidikan adalah mengembangkan potensi peserta didik agar menjadi manusia yang beriman dan bertakwa kepada Tuhan Yang Maha Esa, berakhlak mulia,sehat berilmu,cakap,kreatif mandiri,dan menjadi warga Negara yangdemokratis dan bertanggung jawab.

2.4 Pertanian

2.4.1 Definisi Pertanian

Pengertian Pertanian dalam pengertian yang luas mencakup semua kegiatan yang melibatkan pemanfaatan makhluk hidup termasuk tanaman, hewan dan mikroba untuk kepentingan manusia, sedangkan dalam arti sempit, pertanian diartikan sebagai suatu kegiatan usaha tani yang dilakukan dengan segala jenis budidaya tanaman.

Usaha pertanian lain diberi nama khusus untuk subjek usaha tani tertentu, seperti :

1. Kehutanan

Kehutanan adalah usaha tani dengan subjek tumbuhan (biasanya pohon) dan diusahakan pada lahan yang setengah liar atau liar (hutan).

2. Peternakan

Peternakan adalah usaha tani menggunakan subjek hewan darat kering khususnya semua hewan bertulang belakang/vertebrata kecuali ikan dan amfibia atau serangga (misalnya lebah).

3. Perikanan

Perikananan adalah usaha tani yang menggunakan subjek hewan perairan (termasuk amfibia dan semua non-vertebrata air).

2.4.2 Usaha Tani

Ilmu usaha tani adalah ilmu yang mempelajari cara-cara menentukan, mengorganisasikan dan mengkoordinasikan penggunaan faktor-faktor produksi seefektif dan seefisien mungkin sehingga produksi pertanian menghasilkan pendapatan petani yang lebih besar.

Ilmuusaha tani juga didefinisikan sebagai ilmu mengenai cara petani mendapatkan kesejahteraan (keuntungan),menurut pengertian yang dimilikinya tentang kesejahteraan. Jadi ilmu usaha tani mempelajari cara-cara petani menyelenggarakan pertanian (Tohir, 1991).

cara dalam pertanian. Usaha tani juga dapatdiartikan sebagai suatu kegiatan yang mengorganisasi sarana produksi pertanian dan teknologi dalam suatu usaha yang menyangkut bidang pertanian (Moehar,2001).

Dari beberapa definisi tersebut dapat disimpulkan bahwa yang dimaksud dengan usaha tani adalah usaha yang dilakukan patani dalam memperoleh pendapatan dengan jalan memanfaatkan sumber daya alam, tenaga kerja dan modal yang mana sebagian dari pendapatan yang diterima digunakan untuk membiayai pengeluaran yang berhubungan dengan usaha tani.

2.4.3 Pertanian Tanaman Padi

Tanaman padi merupakan tanaman semusim termasuk golongan rumput- rumputan. Padi selain merupakan tanaman termuda yaitu tanaman yang biasanya berumur pendek,kurang dari satu tahun dan hanya satu kali berproduksi,setelah berproduksi akan mati atau dimatikan. Tanaman padi dapat digolongkan menjadi beberapa golongan :

a. Menurut keadaan berasnya dibedakan: 1. Padi biasa

2. Padi ketan

b. Menurut cara dan tempat bertanam dibedakan: 1. Padi sawah

Adalah tanaman padi yang di tanam ditanah sawah atau tanah basah. 2. Padi gogo

Adalah padi yang ditanam pada tanah tegalan. 3. Padi gogorancah

Adalah padi yang ditanam pada tanah sawah atau tanah tadah hujan. Semula tanaman padi ini digarap dengan cara padigogo,tetapi setelah ada hujan dikerjakan seperti padi sawah.

4. Padi lebak

Adalah padi yang ditanam didaerah rawa yan grendah (lembah) dinamakan padi lebak.

c. Menurut umur tanaman padi 1. Padi genjah

2. Padi tengahan 3. Padi dalam 1.5 Data

Data dalam bentuk jamak dari datum, diartikan sebagai informasi yang diterima yang bentuknya dapat berupa angka, kata-kata, atau dalam bentuk lisan dan tulisan lainnya. Menurut (Danapriatna, 2005: 5) data ialah bahan mentah yang perlu diolah sehingga menghasilkan informasi atau keterangan, baik kualitatif maupun kuantitatif yang menunjukkan fakta. Menurut cara memperolehnya data terbagi dua, yaitu:

1. Data Primer

Data primer adalah data yang diperoleh secara langsung dari objek yang diteliti, baik dari objek individual (responden) maupun dari suatu instansi yang mengolah data untuk keperluan dirinya sendiri. Contoh: hasil wawancara dengan responden, hasil perhitungan suara dari masyarakat yang melaksanakan pemilihan kepala desa atau lainnya, data jumlah mahasiswa yang diperoleh dari lembaga pendidikan yang bersangkutan, dan lainnya. 2. Data Sekunder

Data sekunder adalah data yang diperoleh secara tidak langsung untuk mendapatkan informasi (keterangan) dari objek yang diteliti, biasanya data tersebut diperoleh dari tangan kedua baik dari objek secara individual (responden) maupun dari suatu badan (instansi) yang dengan sengaja melakukan pengumpulan data dari instansi-instansi atau badan lainnya untuk keperluan penelitian dari para pengguna. Badan yang biasa mengumpulkan data tersebut antara lain BPS (Badan Pusat Statistik), misal data mengenai laju inflasi, statistik penduduk, statistik pertanian, statistik ekonomi, data tingkat kemajuan pembangunan suatu daerah yang diperoleh dari BAPPEDA setempat, dan sebagainya.

2.6 Variabel

Hakim (1997) menyatakan bahwa variabel adalah karakteristik yang bisa memberikan sekurang-kurangnya dua klasifikasi berbeda atau karaktristik yang mungkin bisa memberikan sekurang-kurangnya dua hasil pengukuran

dan perhitungan yang berbeda. Menurut Suharso (2009: 36) variabel dapat dibedakan menjadi:

1. Variabel Terikat

Variabel terikat (dependent variable) ialah suatu variabel yang dikenal pengaruh (diterangkan) oleh variabel lain. Variabel ini dalam notasinya ditulis dengan Y. Variabel terikat disebut juga sebagai variabel konsekuen, variabel kriteria, variabel pengaruh, tergantung, dan variabel output. Variabel terikat dalam analisis jalur dikenal sebagai variabel endogen. 2. Variabel Bebas

Variabel bebas (independentvariable) yakni suatu variabel yang fungsinya menerangkan (mempengaruhi) terhadap variabel lainnya. Variabel ini merupakan variabel yang menjadi sebab terjadinya perubahan atau mempengaruhi timbulnya variabel terikat (dependent). Variabel ini dalam notasinya diberi notasi X. Variabel ini disebut sebagai variabel prediktor, variabel pengaruh, kausa, variabel perlakuan, treatment, variabel risiko, dan stimulus. Variabel bebas juga sering tuliskan dalam analisis jalur sebagai variabel eksogen.

2.7 Batasan Operasional

Respondenpenelitianadalahpara petani yang berada di Kecamatan Gebang Kabupaten Langkat.

Batasan operasional variabel digunakan untuk menghindari kesimpangsiuran dalam membahas dan menganalisis permasalahan dalam penelitian ini. Oleh karena itu, dibuat suatu batasan operasional antara lain: 1. Variabel Bebas: (X1) Tingkat Pendidikan

(X2) Biaya Hidup (X3) Modal Usaha Tani

(X4) Jumlah Tanggungan Keluarga (X5) Pendapatan Petani

2. Variabel Terikat: ( Y ) Kesejahteraan

Penguraian defenisi operasional variabel-variabel yang akan diteliti merupakan suatu cara untuk mempermudah pengukuran variabel penelitian. Selain itu juga bertujuan memberikan batasan-batasan pada objek yang akan diteliti. Defenisi operasional variabel-variabel tersebut adalah :

Tabel 2.1

Operasionalisasi Variabel Penelitian

Variabel Defenisi

Operasional Indikator

Skala Penguk

uran Tingkat

Pendidik an (X1)

Usahasadardantere ncanauntuk mewujudkansuasa nabelajardan prosespembelajara n

agarpesertadidikse cara

aktifmengembangk an potensi

dirinyauntukmemil iki

kekuatanspiritual, keagamaan,pengen dalian

diri,kepribadian,ke cerdasan,akhlakmu lia,serta

keterampilanyangd iperlukandirinya,m asyarakat,

bangsadanNegara.

1.Tingkat pendidikan formal yang dijalani 2.Penyuluhan tentang

pertanian

Biaya Hidup (X2) sejumlah uang yang dikeluarkan dari penghasilan yang didapatkan untuk pemenuhan kebutuhan hidup dan mendapatkan baik barang dan jasa yang memberi manfaat disaat sekarang ataupun dimasa depan demi kelangsungan dan kesejahteraan hidup sesorang. 1.Biaya konsumsi/makan (per bulan)

2.Biaya rumah tinggal ( listrik/air dan sewa rumah apabila

menyewa) (per bulan) 3.Biaya lainnya (

transportasi, biaya sekolah, dan lain-lain ) Likert Modal Usaha Tani (X3) Sejumlah uang atau barang yang digunakan untuk kegiatan

perusahaan yang terdiri atas modal tetap seperti gedung pabrik, mesin-mesin dan modal kerja seperti piutang, sediaan barang, sediaan bahan, barang setengah jadi dan barang jadi.

1.Modal Sendiri 2.Modal Pinjaman (

Kredit UMKM dan pinjaman lain) Likert Jumlah Tanggun gan Keluarga (X4)

Jumlah anak dari petani tersebut yang menjadi tanggungan wajib bagi para petani dan anggota

1.Jumlah anak 2.Jumlah anggota

keluarga.

keluarga yang ada didalamnya seperti suami/istri, anak dan keluarga lainnya yang menjadi

tanggungan petani tersebut.

Pendapat an Petani (X5)

Pendapatan merupakan salah satu tujuan yang dilakukan untuk mendirikan suatu usaha yang digunakan untuk memenuhi setiap kebutuhan.

1.Pendapatan dari usaha tani

2.Pendapatan dari usaha lainnya

Likert

Kesejaht eraan(Y)

Keadaan dimana masyarakat tidak merasa kekurangan terhadap

kebutuhan mereka yang harus

dipenuhi demi kelangsungan hidup

1. Pemenuhan Kebutuhan hidup yang dapat terpenuhi, 2. Tingkat

Kesejahteraan

Likert

2.9 Jenis Skala Pengukuran

Skala pengukuran ini untuk mengklasifikasikan variabel yang akan diukur supaya tidak terjadi kesalahan dalam menentukan analisis data dan langkah penelitian selanjutnya. Menurut Riduwan (2005: 6) jenis-jenis skala pengukuran ada empat, yaitu:

1. Skala Nominal

Skala nominal yaitu skala yang paling sederhana disusun menurut jenis (kategorinya) atau fungsi bilangan hanya sebagai simbol untuk membedakan sebuah karakteristik dengan karakterristik lainnya. Adapun ciri-ciri skala nominal antara lain: hasil perhitungan dan tidak dijumpai bilangan pecahan, angka yang tertera hanya label saja, tidak mempunyai urutan (ranking), tidak mempunyai ukuran baru, dan tidak mempunyai nol mutlak. Contoh data, jenis

kulit: hitam (1), kuning (2), putih (3); agama yang dianut: islam (1), kristen (2), hindu (3), budha (4) dan sebagainya. Angka 1, 2, 3, dan 4 hanya sebagai label saja.

2. Skala Ordinal

Skala ordinal adalah skala yang didasarkan pada ranking, diurutkan dari jenjang yang lebih tinggi sampai jenjang terendah atau sebaliknya. Contoh mengukur tingkat prestasi kerja, kepangkatan militer, status sosial dll.

3. Skala Interval

Skala interval adalah skala yang menunjukkan jarak antara satu data dengan data yang lain dan mempunyai bobot yang sama. Contoh skor ujian perguruan tinggi, mengurutkan: kualitas pelayanan, keadaan persepsi pegawai, sikap pimpinan dan sebagainya.

4. Skala Ratio

Skala ratio adalah skala pengukuran yang mempunyai nilai nol mutlak dan mempunyai jarak yang sama. Misalnya umur manusia, ukuran timbangan, tinggi pohon, jarak, panjang dan sebagainya yang mana tidak memiliki angka nol negatif.

2.10Populasi dan Sampel Penelitian

2.10.1 Populasi

Populasi adalah keseluruhan dari karakteristik (unit/ individu/ kasus/ barang/ peristiwa) hasil pengukuran yang menjadi objek penelitian (Danapriatna, 2005: 4). Sedangkan Supangat (2007: 3) menyatakan bahwa populasi adalah sekumpulan objek yang akan dijadikan sebagai bahan penelitian (penelaahan) dengan ciri mempunyai karakteristik yang sama. 2.10.2 Sampel

Sampel adalah bagian dari populasi (contoh), untuk dijadikan sebagai bahan penelaahan dengan harapan contoh yang diambil dari populasi tersebut dapat mewakili (representative) terhadap populasinya. Menurut Danapriatna

(2005: 5) sampel merupakan bagian dari populasi yang paling tidak mempunyai satu ciri yang sama dengan populasinya untuk mewakili populasi. 2.10.3 Pemilihan Sampel

Proses pemilihan sampel adalah dengan menentukan subjek yang akan menjadi sampel dalam penelitian yang akan dilaksanakan. Menurut Suharso (2009: 61) untuk menentukan ukuran sampel dari suatu populasi, terdapat banyak teori yang ditawarkan dari berbagai literatur, diantaranya:

1. Slovin

(2.1) keterangan:

n = Ukuran sampel. N = Ukuran populasi.

e = Persentase kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampel yang masih dapat ditolerir atau diinginkan. 2. Gay

Ukuran minimum sampel yang dapat diterima berdasarkan desain penelitian yang digunakan adalah:

a. Metode deskriptif: minimal 10% populasi, bila populasi relatif kecil minimum 20% populasi.

b. Metode deskriptif-korelasional: minimal 30 subjek.

c. Metode kausal-komparatif: minimal 30 subjek untuk setiap grup. d. Metode eksperimental: minimal 15 subjek untuk setiap kelompok. 3. Kracjie

Kracjie juga membuat daftar seperti Slovin, tetapi hanya untuk α sebesar 5%

dan jumlah populasi N mulai dari 10 hingga 100.000. Berdasarkan N dan α

tersebut, dapat dihitung besar sampel yang diinginkan. Prinsipnya sama dengan Slovin, sehingga hasilnya juga relatif sama.

4. Harry King

Untuk menghitung jumlah sampel yang diperlukan dalam penelitian Harry King menggunakan monogram dengan jumlah populasi maksimum adalah

2.000 dimana α bervariasi sampai dengan 15%. Ternyata perhitungan Harry

King tidak jauh berbeda dengan Slovin. Jadi, lebih efektif menggunakan cara Slovin karena sudah terwakili.

2.11 Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data ialah teknik atau cara-cara yang dapat digunakan oleh peneliti untuk mengumpulkan data. Metode menunjuk suatu kata yang abstrak dan tidak diwujudkan dalam benda, tetapi hanya dapat dilihat penggunaannya melalui (Riduwan, 2005: 24):

1. Angket (Questionnaire)

Angket adalah daftar pertanyaan yang diberikan kepada orang lain bersedia memberikan respons (responden) sesuai dengan permintaan pengguna. Angket dibedakan menjadi dua jenis:

a. Angket terbuka (angket tidak berstruktur) ialah angket yang disajikan dalam bentuk sederhana sehingga responden dapat memberikan isian sesuai dengan kehendak dan keadaannya. Keuntungan angket terbuka: 1) Bagi responden: mereka dapat mengisi sesuai dengan keinginan yang

sesuai dengan keadaan yang dialaminya.

2) Bagi peneliti: akan dapat data yang bervariasi, bukan hanya yang sudah disajikan karena sudah diasumsikan oleh peneliti.

b. Angket tertutup (angket berstruktur) adalah angket yang disajikan dalam bentuk sedemikian rupa sehingga responden diminta untuk memilih satu jawaban yang sesuai dengan karakteristik dirinya dengan cara memberikan tanda silang atau tanda checklist .

2. Wawancara

Wawancara adalah suatu cara pengumpulan data yang digunakan untuk memperoleh informasi langsung dari sumbernya. Beberapa faktor yang mempengaruhi arus informasi dalam wawancara adalah pewawancara, responden, pedoman wawancara, dan situasi wawancara.

3. Pengamatan (Observation)

Observasi yaitu, melakukan pengamatan secara langsung ke objek penelitian untuk melihat dari dekat kegiatan yang dilakukan.

4. Tes (Test)

Tes sebagai instrument pengumpulan data adalah serangkaian pertanyaan atau latihan yang digunakan untuk mengukur keterampilan pengetahuan, inteligensi, kemampuan atau bakat yang dimiliki oleh individu atau kelompok. 5. Dokumentasi

Dokumentasi adalah ditujukan untuk memperoleh data langsung dari tempat penelitian, meliputi buku-buku yang relevan, peraturan-peraturan, laporan kegiatan, foto-foto, dan film dokumenter.

2.12 Teknik Skala Pengukuran Variabel

Tujuan dari teknik skala pengukuran sebuah variabel adalah untuk mengetahui karakteristik variabel berdasarkan ukuran tertentu, sehingga dapat dibedakan dan bahkan diurutkan berdasarkan atas karakteristik variabel tersebut.Adapun teknik skala pengukurannya (Riduwan, 2005: 12):

1. Skala Likert

Skala likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat dan persepsi seseorang atau sekelompok tentang kejadian atau gejala sosial. Setiap jawaban dihubungkan dengan bentuk pernyataan atau dukungan sikap yang diungkapkan dengan kata-kata sebagai berikut:

Pernyataan Positif: Sangat setuju (SS) Setuju (S) Netral (N)

Tidak setuju (TS) Sangat tidak setuju (STS)

= 5 = 4 = 3 = 2 = 1

Pernyataan Negatif: Sangat setuju (SS) Setuju (S)

Netral (N) Tidak setuju (TS)

Sangat tidak setuju (STS)

= 1 = 2 = 3 = 4 = 5 2. Skala Guttman

Skala guttman merupakan skala kumulatif. Jika seseorang menyisakan pertanyaan yang berbobot lebih berat, ia akan mengiyakan pertanyaan yang kurang berbobot lainnya. Skala guttman mengukur satu dimensi saja dari suatu variabel yang multidimensi. Jadi skala guttman adalah skala yang

digunakan untuk jawaban yang bersifat jelas (tegas) dan konsisten. Misalnya: yakin-tidak yakin, benar-salah, setuju-tidak setuju dan lain sebagainya.

3. Skala Diferensial Semantik (Semantic Defferensial Scale)

Skala diferensial semantik atau skala perbedaan semantik berisikan serangkaian karakteristik bipolar (dua kutub), seperti:

Ketat 5 4 3 2 1 Longgar

Panas 5 4 3 2 1 Dingin

Lemah 5 4 3 2 1 Kuat

Buruk 5 4 3 2 1 Baik

Positif 5 4 3 2 1 Negatif

Aktif 5 4 3 2 1 Pasif

4. Rating Scale

Berdasarkan ke-3 skala pengukuran, yaitu skala likert, skala guttman dan skala perbedaan semantik, data yang diperoleh adalah data kualitatif yang dikuantitatifkan. Sedangkan rating scale, yaitu data mentah yang didapat berupa angka kemudian ditafsirkan dalam pengertian kualitatif.

Dalam model rating scale responden tidak akan menjawab dari data kualiatif yang sudah tersedia tersebut, tetapi menjawab salah satu dari jawaban kuantitatif yang telah disediakan. Dengan demikian, bentuk rating scale lebih fleksibel, tidak terbatas untuk pengukuran sikap saja, tetapi untuk mengukur persepsi responden terhadapgejala/ fenomena lainnya. Misalnya skala untuk mengukur status sosial ekonomi, iptek, instansi dan lembaga, kinerja dosen dan lainnya.

5. SkalaThurstone

Skala thurstone meminta responden untuk memilih pertanyaan yang ia setujui dari beberapa pernyataan yang menyajikan pandangan yang berbeda-beda. Pada umumnya setiap item mempunyai asosiasi nilai antara 1 sampai 10, tetapi nilai-nilainya tidak diketahui oleh responden. Pemberian nilai ini

berdasarkan jumlah tertentu, pernyataan yang dipilih oleh responden mengenai angket tersebut. Perbedaan antara skala thurstone dan skala likert ialah pada skala thurstone interval yang panjangnya sama memiliki intensitas kekuatan yang sama, sedangkan pada skala likert tidak perlu sama.

2.13 Uji Dalam Pengumpulan Data

1. Validitas

Menurut Singarimbun (1989: 124) validitas menunjukkan sejauh mana suatu alat pengukur itu mengukur apa yang ingin diukur. Metode yang digunakan untuk menguji validitas adalah dengan menggunakan rumus teknik korelasi Pearson product moment, sebagai berikut:

(2.2)

keterangan:

= koefisien korelasi X = skor pertanyaan Y = skor total n = jumlah sampel

Adapun untuk kriteria pengambilan keputusan pada uji validitas adalah: Jika r hitung≥ r tabel maka pernyataan dikatakan valid.

Jika r hitung˂ r tabel maka pernyataan dikatakan tidak valid.

Interpretasi koefisien korelasi product moment ditentukan berdasarkan kriteria (Hartono, 2004: 76):

0,00 – 0,200 = korelasi antar variabel X dengan variabel Y sangat lemah/ rendah, sehingga dianggap tidak ada korelasi

0,200 – 0,400 = korelasinya lemah atau rendah 0,400 – 0,700 = korelasinya sedang atau cukup 0,700 – 0,900 = korelasinya kuat atau tinggi

0,900 – 1,000 = korelasinya sangat kuat atau sangat tinggi 2. Reliabilitas

Singarimbun (1989: 140) menyatakan bahwa reliabilitas adalah indeks yang menunjukkan sejauh mana suatu alat pengukur dapat dipercaya atau dapat diandalkan. Bila suatu alat pengukur dipakai dua kali atau lebih untuk mengukur gejala yang sama dan hasil pengukuran yang diperoleh relatif konsisten, maka alat pengukur tersebut reliabel.

Metode yang digunakan untuk menguji reliabilitas adalah dengan metode Cronbach Alpha . Variabel dikatakan reliabel jika memberikan nilai cronbach alpha > 0,60. Nilai alpha cronbach diperoleh dengan menggunakan rumus:

(2.3) keterangan:

k = Jumlah item pertanyaan

= Jumlah varians skor tiap-tiap item = varians skor total

Adapun kriteria pengambilan keputusan pada uji reliabilitas adalah: Jika r alpha≥ r tabel, maka pernyataan dikatakan reliabel.

Jika r alpha ˂ r tabel, maka pernyataan dikatakan tidak reliabel.

2.14 Kerangka Konseptual

Untuk memudahkan penelitian yang akan dilakukan, maka dibuat kerangka konspetual seperti berikut :

Tingkat Pendidikan

( ) Biaya Hidup

( )

Tingkat Kemiskinan ( Y )

Modal Usaha Petani

( ) Jumlah Tanggungan Keluarga ( )

Gambar 2.1

Kerangka Konseptual Penelitian Pendapatan

Petani ( )

29

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

3.1 Populasi dan Sampel

Populasi pada penelitian ini adalah petani di Kecamatan Gebang kabupaten Langkat. Berdasarkan Kelurahan Jumlah petani di Kecamatan gebang adalah sebesar 5.466 orang. Karena jumlah populasi lebih dari 100 orang, maka penarikan sampel dalam penelitian ini menggunakan sampel secara acak (randomsampling) menggunakan rumus Slovin dengan tingkat kepercayaan 90%:

Berdasarkan rumus tersebut diperoleh sampel 98 responden. Untuk memadai ukuran sampel maka peneliti mengambil sampel sebanyak 100 responden. Kemudian ditentukan jumlah masing-masing sampel berdasarkan tiap kelurahan dengan sampling fraction per cluster dengan rumus:

Tabel 3.1

Populasi Petani dan Petani Padi di Kecamatan Gebang Berdasarkan Kelurahan

No Kelurahan

Populasi Petani (Orang)

Sampling Fraction

Per Cluster

(fi)

Sampel Petani (Orang)

1 Paya

Bengkuang 201

0,037 4

2 Air Hitam 560 0,102 10

3 Padang

Langkat 210

0,038 5

4 Paluh Manis 336 0,061 6

5 Pekan

Gebang 944

0,173 17

6 Dogang 426 0,078 8

7 Sangga Lima 213 0,039 5

8 Pasar Rawa 1506 0,275 28

9 Kwala

Gebang 167

0,031 3

10 Bukit

Mengkirai 167

0,031 3

11 Pasiran 436 0,079 9

Jumlah 5466 98

3.2 Deskripsi Data

Penelitian yang dilakukan untuk melihat faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kemiskinan petani, dilaksanakan dengan penyebaran lembar kuesioner penelitian yang dibagikan kepada 100 orang petani di Kecamatan Gebang Kabupaten Langkat.

3.2.1 Variabel Penelitian

Variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari: 1. Variabel bebas (X), dimana: X1 = Tingkat pendidikan

X2 = Biaya hidup

X3 = Modal usaha tani

X4 = Jumlah tanggungan keluarga

X5 = Pendapatan petani

2. Variabel terikat (Y), di mana: Y = Kesejahteraan

Adapun data yang diperoleh dari hasil penyebaran kuesioner dapat dilihat pada lampiran 2.

3.2.2 Karakteristik Responden

Berikut ini adalah tabulasi mengenai karakteristik responden yang berjumlah 98 orang, di distribusikan sebagai berikut :

Tabel 3.2

Karakteristik Responden Berdasarkan Umur

Umur Jumlah Presentase

≤ 20 tahun 0 0 %

21 - 40 tahun 39 39,8 %

41 - 60 tahun 54 55,1 %

> 60 tahun 5 5,1 %

T O T A L 98 100 %

Sumber: Hasil Penelitian, 2015 (data diolah)

Pada Tabel 3.2menunjukkan bahwa mayoritas usia responden adalah usia 41 - 60 tahun dengan presentase sebesar 55,1%, usia 21 - 40 tahun

sebesar 39,8%, usia lebih dari60 tahun sebesar 5,1 % dan lebih kecil sama dengan dari 20 tahun sebesar 0 %.

Tabel 3.3

Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin

Jenis

Kelamin Jumlah Persentase

Laki-laki 82 83,7 %

Wanita 16 16,3 %

T O T A L 98 100 %

Sumber: Hasil Penelitian, 2015 (data diolah)

Pada Tabel 3.3 dapat dilihat dari 98 responden, terdapat 82 orang atau sebesar 83,7% responden merupakan laki-laki dan 16 orang atau sebesar 16,3% merupakan wanita. Satu per lima petani padi di Kecamatan Gebang Kabupaten Langkat merupakan wanita. Ini menunjukan bahwa untuk memperoleh penghasilan guna memenuhi kebutuhan hidup, wanita juga bersedia melakukan pekerjaan berat seperti bertani.

Tabel 3.4

Karakteristik Responden Berdasarkan Status Pernikahan

Keterangan Jumlah Presentase

Menikah 95 96,9 %

Tidak Menikah 3 3,1 %

T O T A L 98 100%

Sumber: Hasil Penelitian, 2015 (data diolah)

Pada Tabel 3.4menunjukkan bahwa responden yang telah menikah atau berkeluarga sebanyak 95 orang atau sebesar 96,9 % jauh dibandingkan yang belum menikah atau berkeluarga sebesar 3,1 %. Ini berarti bahwa para

petani tidak hanya harus memenuhi kebutuhan hidupnya sendiri, tetapi harus memenuhi kebutuhan keluarganya juga.

Tabel 3.5

Distribusi Jawaban Responden Terhadap Variabel Tingkat Pendidikan (X1)

Indika tor

Sangat

Tinggi Tinggi

Cukup Tinggi Renda h Sanga t Rend ah TOT AL

F % F % F % F % F % F %

1 0 0 0 0 5

5 , 1 5 4 5 5 , 1 3 9 3 9 , 8 9 8 1 0 0

2 0 0 0 0 8

8 , 2 5 0 5 1 , 0 4 0 4 0 , 8 9 8 1 0 0 Sumber: Hasil Penelitian, 2015 (data diolah)

Pada Tabel 3.5 dapat dilihat bahwa:

1. Pada pernyataan atau indikator pertama, dari 98 responden, sebanyak 55,1 % responden menyatakan bahwa pendidikan formal yang mereka jalani rendah yaitu hanya pendidikan SD, 39,8 % menyatakan sangat rendah yaitu tidak bersekolah, 5,1 % menyatakan cukup tinggi yaitu pendidikan SMP, 0% menyatakan pendidikan mereka tinggi yaitu SMA, dan 0% responden menyatakan sangat tinggi yaitu pendidikan diatas SMA.

2. Pada pernyataan atau indikatorkedua, dari 98 responden, sebanyak 51,0 % responden menyatakan bahwa penyuluhan tentang pertanian yang mereka

jalani rendah yaitu 1-5 kali, 40,8 % menyatakan sangat rendah yaitu tidak pernah sama sekali, 8,2 % menyatakan cukup tinggi yaitu 6-10 kali, 0% menyatakan bahwa penyuluhan tentang pertanian yang mereka jalani tinggi yaitu 11-20 kali, dan 0% responden menyatakan sangat tinggi yaitu lebih dari 20 kali.

Tabel 3.6

Distribusi Jawaban Responden Terhadap Variabel Biaya Hidup (X2)

Indika tor

Sangat

Tinggi Tinggi

Cukup Tinggi Renda h Sanga t Rend ah TOT AL

F % F % F % F % F % F %

3 0 0 0 0 9

9 , 2 5 1 5 2 , 0 3 8 3 8 , 8 9 8 1 0 0

4 0 0 0 0 1

4 1 4 , 3 4 8 4 9 , 0 3 6 3 6 , 7 9 8 1 0 0

5 0 0 0 0 9

9 , 2 4 6 4 6 , 9 4 3 4 3 , 9 9 8 1 0 0 Sumber: Hasil Penelitian, 2015 (data diolah)

Pada Tabel 3.6 dapat dilihat bahwa:

1. Pada pernyataan atau indikatorketiga, dari 98 responden, sebanyak 52,0 % responden menyatakan bahwa biaya konsumsi yang mereka bayar rendah yaitu sebesar Rp.301.000 - Rp.500.000, 38,8 % menyatakan sangat rendah yaitu Rp.0 - Rp.300.000, 9,2 % menyatakan cukup tinggi yaitu Rp.501.000 - Rp.800.000, 0% menyatakan biaya konsumsi yang mereka bayar tinggi yaitu

Rp.801.000 - Rp.1.200.000, dan 0% responden menyatakan sangat tinggi yaitu lebih dari Rp.1.200.000.

2. Pada pernyataan atau indikatorkeempat, dari 98 responden, sebanyak 49,0 % responden menyatakan bahwa biaya rumah tinggal yang mereka bayar rendah yaitu sebesar Rp.301.000 - Rp.500.000, 36,7 % menyatakan sangat rendah yaitu Rp.0 - Rp.300.000, 14,3 % menyatakan cukup tinggi yaitu Rp.501.000 - Rp.800.000, 0% menyatakan biaya rumah tinggal yang mereka bayar tinggi yaitu Rp.801.000 - Rp.1.200.000, dan 0% responden menyatakan sangat tinggi yaitu lebih dari Rp.1.200.000.

3. Pada pernyataan atau indikatorkelima, dari 98 responden, sebanyak 46,9 % responden menyatakan bahwa biaya lainnya yang mereka bayar rendah yaitu sebesar Rp.301.000 - Rp.500.000, 43,9 % menyatakan sangat rendah yaitu Rp.0 - Rp.300.000, 9,2 % menyatakan cukup tinggi yaitu Rp.501.000 - Rp.800.000, 0% menyatakan biaya lainnya yang mereka bayar tinggi yaitu Rp.801.000 - Rp.1.200.000, dan 0% responden menyatakan sangat tinggi yaitu lebih dari Rp.1.200.000.

Tabel 3.7

Distribusi Jawaban Responden Terhadap Variabel Modal Usaha Tani (X3)

Indika tor

Sangat

Tinggi Tinggi

Cukup Tinggi Renda h Sanga t Rend ah TOT AL

F % F % F % F % F % F %

6 0 0 1

1 , 1 1 0 1 0 , 2 4 0 4 0 , 8 4 7 4 7 , 9 9 8 1 0 0

7 0 0 0 0 1

0 1 0 , 3 8 3 8 , 5 0 5 1 , 9 8 1 0 0

2 8 0 Sumber: Hasil Penelitian, 2015 (data diolah)

Pada Tabel 3.7 dapat dilihat bahwa:

1. Pada pernyataan atau indikatorkeenam, dari 98 responden, sebanyak 47,9 % responden menyatakan bahwa modal usaha sendiri yang mereka miliki sangat rendah yaitu sebesar 0 - Rp.300.000, 40,8 % menyatakan rendah yaitu Rp.301.000 - Rp.500.000,10,2 % menyatakan cukup tinggi yaitu Rp.501.000 - Rp.800.000, 1,1 % menyatakan bahwa modal usaha sendiri yang mereka miliki tinggi yaitu Rp.801.000 - Rp.1.200.000, dan 0% responden menyatakan sangat tinggi yaitu lebih dari Rp.1.200.000.

2. Pada pernyataan atau indikatorketujuh, dari 98 responden, sebanyak 51,0 % responden menyatakan bahwa modal usaha pinjaman yang mereka dapatkan sangat rendah yaitu sebesar 0 - Rp.300.000, 38,8 % menyatakan rendah yaitu Rp.301.000 - Rp.500.000,10,2 % menyatakan cukup tinggi yaitu Rp.501.000 - Rp.800.000, 0% menyatakan bahwa modal usaha pinjaman yang mereka dapatkan tinggi yaitu Rp.801.000 - Rp.1.200.000, dan 0% responden menyatakan sangat tinggi yaitu lebih dari Rp.1.200.000.

Tabel 3.8

Distribusi Jawaban Responden Terhadap Variabel Jumlah Anak (X4)

Indika tor

Sangat

Tinggi Tinggi

Cukup Tinggi Renda h Sanga t Rend ah TOT AL

F % F % F % F % F % F %

8 0 0 1

1 , 1 9 9 , 2 4 3 4 3 , 9 4 5 4 5 , 8 9 8 1 0 0

9 0 0 2

2 , 0 1 1 , 1 4 9 5 0 4 6 4 6 , 9 8 1 0 0

9 Sumber: Hasil Penelitian, 2015 (data diolah)

Pada Tabel 3.8 dapat dilihat bahwa:

1. Pada pernyataan atau indikatorkedelapan, dari 98 responden, sebanyak 45,8 % responden menyatakan bahwa jumlah anak yang mereka miliki dikategorikan sangat rendah yaitu memiliki lebih dari 3 orang anak, 43,9 % menyatakan rendah yaitu sebanyak 3 orang anak, 9,2 % menyatakan cukup tinggi yaitu 2 orang anak, 1,1 % menyatakan jumlah anak yang mereka miliki dikategorikan tinggi yaitu 1 orang anak dan 0% responden menyatakan sangat tinggi yaitu tidak memiliki anak

2. Pada pernyataan atau indikatorkesembilan, dari 98 responden, sebanyak 50 % responden menyatakan bahwa jumlah anggota keluarga yang menjadi tanggungan dikategorikan rendah yaitu memiliki 3 orang tanggungan, 46,9 % menyatakan sangat rendah yaitu lebih dari 3 orang tanggungan, 1,1 % menyatakan cukup tinggi yaitu 2 orang tanggungan, 2,0 % menyatakan jumlah anggota keluarga yang menjadi tanggungan dikategorikan tinggi yaitu 1 orang tanggungan dan 0% responden menyatakan sangat tinggi yaitu tidak memiliki tanggungan.

Tabel 3.9

Distribusi Jawaban Responden Terhadap Variabel PendapatanPetani Padi (X5)

Indika tor

Sangat

Tinggi Tinggi

Cukup Tinggi

Renda h

Sanga t Rend

ah

TOT AL

F % F % F % F % F % F %

10 0 0 0 0 9

9 , 2

5 4

5 5 , 1

3 5

3 5 , 7

9 8

1 0 0

, 1

3 4

, 1

9 9 , 8

8 0

0 Sumber: Hasil Penelitian, 2015 (data diolah)

Pada Tabel 3.9 dapat dilihat bahwa:

1. Pada pernyataan atau indikatorkesepuluh, dari 98 responden, sebanyak 55,1 % responden menyatakan bahwa pendapatan dari usaha tani rendah yaitu sebesar Rp.801.000 - Rp.1.200.000, 35,7% menyatakan sangat rendah yaitu sebesar Rp.0 - Rp.800.000, 9,2 % menyatakan cukup tinggi yaitu sebesar Rp.1.201.000 - Rp.1.500.000, 0 % menyatakan pendapatan dari usaha tani tinggi yaitu sebesar Rp.1.501.000 - Rp.2.000.000 dan 0 % menyatakan sangat tinggi yaitu sebesar Lebih dari Rp.2.000.000.

2. Pada pernyataan atau indikatorkesebelas, dari 98 responden, sebanyak 54,1 % responden menyatakan bahwa pendapatan dari usaha lain rendah yaitu sebesar Rp.801.000 - Rp.1.200.000, 39,8% menyatakan sangat rendah yaitu sebesar Rp.0 - Rp.800.000, 6,1 % menyatakan cukup tinggi yaitu sebesar Rp.1.201.000 - Rp.1.500.000, 0 % menyatakan pendapatan dari usaha lain tinggi yaitu sebesar Rp.1.501.000 - Rp.2.000.000 dan 0 % menyatakan sangat tinggi yaitu sebesar Lebih dari Rp.2.000.000

Tabel 3.10

Distribusi Jawaban Responden Terhadap Variabel Kesejahteraan (Y)

Indika tor

Sangat

Tinggi Tinggi

Cukup Tinggi Renda h Sanga t Rend ah TOT AL

F % F % F % F % F % F %

12 0 0 0 0 3

3 , 1 2 9 2 9 , 6 6 6 6 7 , 3 9 8 1 0 0

13 0 0 0 0 4 4

, 1

5 2

5 3 , 1

4 2

4 2 , 8

9 8

1 0 0 Sumber: Hasil Penelitian, 2015 (data diolah)

Pada Tabel 3.10 dapat dilihat bahwa:

1. Pada pernyataan atau indikatorkedua belas, dari 98 responden, sebanyak 67,3 % responden menyatakan bahwa kebutuhan hidup yang dapat terpenuhi sangat rendah yaitu sebesar 0 – 20 %, 29,6 % menyatakan rendah yaitu sebesar 21 – 40 %, 3,1 % menyatakan cukup tinggi yaitu sebesar 41 – 60 %, 0 % menyatakan tinggi yaitu sebesar 61 – 80 % dan 0 % menyatakan bahwa pemenuhan kebutuhan mereka sangat tinggi yaitu sebesar 81 – 100 %.

Pada pernyataan atau indikator ketiga belas dari 98 responden, sebanyak 53,1% responden menyatakan bahwa tingkat kesejahteraan mereka rendah yaitu tidak sejahtera, 42,8 % menyatakan sangat rendah yaitu sangat tidak sejahtera, 4,1 % menyatakan cukup tinggi yaitu cukup sejahtera, 0 % menyatakan tingkat kesejahteraan mereka tinggi yaitu sejahtera dan 0 % menyatakan sangat tinggi

yaitu sangat sejahtera. 3.3Pengolahan Data

3.3.1 Uji Validitas

Uji validitas dilakukan untuk mengukur apakah data yang didapat setelah penelitian merupakan data yang valid dengan alat ukur yang digunakan (kuesioner). Uji validitas ini dilakukan kepada 30 responden diluar sampel, yaitu pada petani di Kecamatan Gebang Kabupaten Langkat. Dalam penelitian ini, pengujian validitas dihitung dengan menggunakan rumus korelasi pearson product moment dan dengan bantuan software SPSSversi 19. Rumus uji validitas dituliskan sebagai berikut:

Dari hasil hitung besar koefisien korelasi pearson product moment untuk pernyataan 1 adalah 0,657, sedangkan nilai tabel kritis koefisien pearson product momen untuk taraf signifikan 5% diperoleh nilai kritis sebesar 0,361 untuk derajat kebebasan (df) = jumlah responden – 2 = 30 – 2 = 28. Hasil perhitungan validitas menunjukkan nilai r hitung ≥ r tabel, maka butir 1 dinyatakan valid dan dapat digunakan dalam pengukuran.

Perhitungan hasil validitas untuk keseluruhan item pernyataan dapat dilihat pada tabel Corrected Item-Total Correlation lampiran 5. Berdasarkan hasil output SPSS tersebut koefieien korelasi product moment berada diatas nilai tabel 0,195, maka dapat disimpulkan bahwa setiap item pada kuesioner adalah valid atau dengan kata lain terdapat konsistensi internal dalam item-item tersebut.

3.3.2 Uji Reliabilitas

Pengujian reliabilitas dilakukan untuk mengetahui apakah kuesioner yang telah dibuat reliabel atau tidak. Reliabilitas dapat diperoleh dengan menggunakan rumus Alpha Cronbach. Perhitungan manual alpha cronbach diperoleh dengan langkah-langkah sebagai berikut:

2. Menjumlahkan varians semua item

3. Menghitung varians total

4. Melakukan proses perhitungan nilai alpha cronbach

Dari hasil perhitungan di atas diperoleh nilai alpha cronbach sebesar 0,905 > 0,6. Artinya, item tersebut telah memenuhi uji reliabilitas. Adapun hasil output uji reliabilitas dengan bantuan SPSS dapat dilihat pada tabel berikut:

Reliability Statistics

Cronbach's Alpha N of Items

.905 13

Sumber : HasilPengolahan SPPS 17, 2015

Pada 13 pernyataan dengan tingkat signifikansi 5% diketahui bahwa koefisien alpha (Cronbach's Alpha) dari keseluruhan pernyataan adalah lebih besar dari 0,60 sehingga dapat dinyatakan bahwa kuesioner tersebut telah reliabel dan dapat disebarkan kepada responden untuk dijadikan sebagai instrumen penelitian.

3.4Asumsi Klasik

3.4.1 Uji Normalitas

Tujuan uji normalitas adalah ingin menguji apakah dalam model regresi distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi data dengan bentuk lonceng. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid. Ada dua cara untuk mendeteksi apakah data berdistribusi normal atau tidak, yaitu dengan pendekatan grafik dan pendekatan Kolmogorv-Smirnov.

Sumber: Hasil Penelitian, 2015 (data diolah) Gambar 3.2

Pengujian Normalitas P-P Plot

Pada P-P plot terlihat bahwa titik-titik menyebar disekitar garis diagonal dan cenderung mengikuti arah garis diagonal. Hal ini menunjukkan

bahwa data yang dipergunakan dalam penelitian ini memenuhi asumsi normalitas sehingga layak untuk diuji dengan model regresi.

2. Analisis Statistik

Uji normalitas dengan grafik bisa saja terlihat berdistribusi normal, padahal secara statistik tidak berdistribusi normal. Jika nilai sig probability lebih besar dari 0,05 maka Ho ditolak dengan pengertian bahwa data yang dianalisis berdistribusi normal. Demikian juga sebaliknya jika nilai sig probability lebih kecil dari 0,05 maka Ho diterima dengan pengertian bahwa data yang dianalisis tidak berdistribusi normal. Berikut ini pengujian normalitas yang didasarkan dengan uji statistik nonparametik Kolmogorov-Smirnov (K-S).

Tabel 3.11

Uji Kolmogorov Smirnov

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized Residual

N 98

Normal Parametersa,,b

Mea n

.0000000

Std. Devi ation

.58222482

Most Extreme Differences

Abso lute

.059

Posit ive

.041

Nega tive

-.059

Kolmogorov-Smirnov Z .587

Asymp. Sig. (2-tailed) .881

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized Residual

N 98

Normal Parametersa,,b

Mea n

.0000000

Std. Devi ation

.58222482

Most Extreme Differences

Abso lute

.059

Posit ive

.041

Nega tive

-.059

Kolmogorov-Smirnov Z .587

Asymp. Sig. (2-tailed) .881

a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.

Sumber: Hasil Penelitian, 2015 (data diolah)

Berdasarkan Tabel 3.12, terlihat bahwa nilai Asymp.Sig. (2-tailed) adalah 0,881, ini berarti nilainya diatas nilai signifikan 5% (0.05). dengan kata lain variabel tersebut berdistribusi normal.

3.4.2 Uji Heteroskedastisitas

Uji ini bertujuan untuk menguji apakah didalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas, yaitu :

1. Analisis Grafik

Dasar analisis adalah tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas, sedangkan jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas.

Sumber: Hasil Penelitian, 2015 (data diolah) Gambar 3.3

Pengujian Heteroskedastisitas Scatterplot

Berdasarkan Gambar 3.3 dapat terlihat bahwa tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka berdasarkan metode grafik tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.

2. Analisis Statistik

Dasar analisis metode statistik adalah jika variabel bebas signifikan secara statistik mempengaruhi variabel terikat, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas.

Tabel 3.12 Uji Glejser

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardi zed Coefficie

nts

t Sig.

B

Std.

Error Beta

1 (Const

ant)

1.422 .509 2.796 .006

X1 .039 .043 .108 .898 .372

X2 -.064 .031 -.271

-2.087

.405

X3 -.017 .042 -.052 -.403 .688

X4 -.011 .040 -.033 -.269 .789

X5 -.027 .033 -.082 -.808 .421

a. Dependent Variable: RES_2

Sumber: Hasil Penelitian, 2015 (data diolah)

Berdasarkan Tabel 3.13 dapat diketahui bahwa tidak satupun variabel bebas yang signifikan secara statistik mempengaruhi variabel terikat RES2. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5% jadi disimpulkan model regresi tidak mengarah adanya heteroskedastisitas.

3.4.3 Uji Multikolinieritas

Tujuan uji multikolinieritas adalah untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas (tidak terjadi multikonieritas). Jika variabel bebas saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal adalah variabel-variabel bebas yang nilai korelasi antar sesama variabel bebas sama dengan nol.

Tabel 3.13 Uji Multikolinieritas Coefficientsa Model Unstandard ized Coefficient s Standa rdized Coeffi cients

t Sig.

Collinearity Statistics

B

Std. Err

or Beta

Toler

ance VIF 1 (Con

stant ) .6 85 .88 3

.776 .44 0

X1 .2

96

.07 5

.322 3.957 .00 0

.684 1.46 2

X2 .0

70

.05 3

.116 1.824 .02 1

.591 1.69 3

X3 .2

64

.07 3

.314 3.638 .00 0

.606 1.65 0

X4 .2

00

.07 0

.240 2.873 .00 0

.648 1.54 3

X5 .0

94

.05 8

.110 2.615 .01 0

.972 1.02 9

a. Dependent Variable: Y

Sumber: Hasil Penelitian, 2015 (data diolah)

Berdasarkan Tabel 3.14 diatas dapat dilihat bahwa nilai VIF dari masing-masing variabel bebas adalah lebih besar dari 5,00. Artinya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebas (tidak terjadi multikolinieritas) pada model regresi.

3.5 Analisis Regresi Linier Berganda

Analisis regresi linier berganda dilakukan dengan bantuan SPSS 17.0dengan tujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel bebas yangterdiri dari tingkat pendidikan, biaya hidup, modal usaha tani, jumlah tanggungan keluarga, dan pendapatan petani padi terhadap variabel terikat yaitu kesejahteraan .datanya adalah sebagai berikut :

Tabel 3.14 Tabulasi Jawaban Responden No.

Responden Y

1 10 15 9 10 10 10

2 7 11 8 9 8 8

3 8 10 8 7 8 9

4 9 12 8 8 10 9

5 8 11 8 9 8 9

6 10 15 10 10 8 10

7 9 13 9 9 8 10

8 8 12 10 10 9 8

9 10 12 9 9 7 10

10 9 14 10 10 8 10

… … … …

98 10 13 9 9 9 9

Berdasarkan table diatas keterangannya adalah sebagai berikut : X1 = Tingkat pendidikan

X2 = Biaya hidup

X3 = Modal usaha tani

X4 = Jumlah tanggungan keluarga

X5 = Pendapatan petani

Y = Kesejahteraan

3.5.1 Membentuk Persamaan Regresi Linier Berganda.

Untuk membentuk persamaan regrei linier berganda, diperlukan perhitungan masing-masing satuan variable yang disusun dalam table berikut:

86 -0.831 53 -0.94148 3 -0.65285 4.54820

91 2.63317 2.63317 2.98136 2.0674 1.5245

87 6.301 125 -2.33944 2 5.07163 7 8.22167

85 10.7964 10.7964 -4.0084 8.6898 14.178

88 -0.392 75 -2.33944 2 0.05122 9 0.01759

68 0.03113 0.03113 0.18544 -0.004 0.0551

89 1.280 716 1.00749 69 3.39816 7 14.9563

72 2.9597 2.9597 2.3283 7.8531 0.5857

90 0.515 41 -0.94148 3 0.02061 6 1.28290

3 -0.8668 -0.8668 1.5834 -0.035 0.5857

91 0.311 329 1.85443 57 -0.04061 1.28290

3 -1.9995 0.26583 1.5834 -0.035 3.1163

92 -0.158 06 0.40545 61 0.02061 6 4.54820

91 0.50052 0.50052 -1.2839 -0.065 0.0551

93 0.403 165 -0.19658 5 0.31653 5 1.28290

3 1.39848 1.39848 -0.6819 1.098 1.5245

94 -0.158 06 0.40545 61 0.69408 6 1.28290

3 -0.8668 0.26583 -0.6819 -1.167 0.5857

95 -0.249 9 -0.19658 5 -0.33653 4.54820

91 2.63317 -1.6321 -1.2839 -2.198 1.5245

96 -0.392 -2.33944 1.72469 8 3.48698

75 2 97

0.076 635

0.12994 59

0.31653 5

1.28290

3 0.26583 0.26583 0.45075 1.098 0.0551

98

0.311 329

0.52790 5

-0.04061

0.01759

68 0.03113 0.03113 0.05279 -0.004 0.0551

No. Respond

en

1 0.2898 0.3281 0.2275 1.5245 1.7261 1.1969 1.9543 1.3552

2 -0.18 0.4607 0.7887 0.0551 -0.141 -0.242 0.3625 0.6205

3 1.351 0.4607 0.0234 3.1163 1.0628 0.054 0.3625 0.0184

4 0.5857 -1.07 0.0234 0.5857 -1.07 0.0234 1.9543 -0.043

5 -0.18 0.4607 0.0234 0.0551 -0.141 -0.007 0.3625 0.0184

6 1.5245 -0.743 1.1969 1.5245 -0.743 1.1969 0.3625 -0.584

7 0.0551 -0.141 0.2275 0.0551 -0.141 0.2275 0.3625 -0.584

8 1.5245 0.4914 -1.272 1.5245 0.4914 -1.272 0.1584 -0.41

9 0.0551 -0.376 0.2275 0.0551 -0.376 0.2275 2.5665 -1.553

10 1.5245 -0.743 1.1969 1.5245 -0.743 1.1969 0.3625 -0.584

11 0.2898 0.4914 -0.038 0.0551 0.0934 -0.007 0.1584 -0.012

12 -0.18 1.9914 0.0234 0.0551 -0.611 -0.007 6.7706 0.0797

13 -0.18 -0.305 -0.742 0.0551 0.0934 0.2275 0.1584 0.3858

14 0.2898 1.7261 1.1969 0.0551 0.3281 0.2275 1.9543 1.3552

16 0.0551 -0.611 -0.242 0.0551 -0.611 -0.242 6.7706 2.6817

17 0.0551 0.3281 0.2275 0.0551 0.3281 0.2275 1.9543 1.3552

18 -0.18 0.4607 -0.742 0.0551 -0.141 0.2275 0.3625 -0.584

19 1.5245 0.4914 1.1969 1.5245 0.4914 1.1969 0.1584 0.3858

20 0.5857 0.4607 0.7887 0.5857 0.4607 0.7887 0.3625 0.6205

21 0.5857 -0.305 0.7887 0.5857 -0.305 0.7887 0.1584 -0.41

22 3.1163 -2.468 0.054 3.1163 -2.468 0.054 1.9543 -0.043

23 0.5857 1.9914 0.0234 0.5857 1.9914 0.0234 6.7706 0.0797

24 0.5857 -1.07 0.7887 0.5857 -1.07 0.7887 1.9543 -1.441

25 0.5857 -0.305 0.7887 0.5857 -0.305 0.7887 0.1584 -0.41

26 0.2898 -0.141 0.2275 1.5245 -0.743 1.1969 0.3625 -0.584

27 1.5245 -0.743 1.1969 1.5245 -0.743 1.1969 0.3625 -0.584

28 13.178 1.6648 5.6153 22.708 2.8689 9.6765 0.3625 1.2225

29 0.0551 0.3281 0.2275 0.0551 0.3281 0.2275 1.9543 1.3552

30 0.5857 0.4607 0.7887 0.5857 0.4607 0.7887 0.3625 0.6205

31 1.5245 -1.978 1.1969 1.5245 -1.978 1.1969 2.5665 -1.553

32 0.2898 -0.743 1.1969 0.0551 -0.141 0.2275 0.3625 -0.584

33 1.5245 -0.743 1.1969 1.5245 -0.743 1.1969 0.3625 -0.584

34 0.2898 0.0934 -0.007 1.5245 0.4914 -0.038 0.1584 -0.012

35 -0.945 0.4607 -0.742 1.5245 -0.743 1.1969 0.3625 -0.584

36 -0.945 0.4607 0.0234 1.5245 -0.743 -0.038 0.3625 0.0184

37 1.5245 0.4914 1.1969 1.5245 0.4914 1.1969 0.1584 0.3858

38 0.2898 0.4914 1.1969 0.0551 0.0934 0.2275 0.1584 0.3858

39 -0.945 1.7261 1.1969 0.5857 -1.07 -0.742 1.9543 1.3552

41 0.5857 1.2261 0.0234 0.5857 1.2261 0.0234 2.5665 0.049

42 0.0551 -0.141 -0.007 0.0551 -0.141 -0.007 0.3625 0.0184

43 0.2898 -0.141 -0.242 1.5245 -0.743 -1.272 0.3625 0.6205

44 -0.945 0.4914 -0.038 0.5857 -0.305 0.0234 0.1584 -0.012

45 1.5245 -0.743 1.1969 1.5245 -0.743 1.1969 0.3625 -0.584

46 -0.18 -0.305 0.7887 0.0551 0.0934 -0.242 0.1584 -0.41

47 0.0551 -0.141 -0.242 0.0551 -0.141 -0.242 0.3625 0.6205

48 0.0551 -0.376 -0.007 0.0551 -0.376 -0.007 2.5665 0.049

49 0.5857 1.9914 0.7887 0.5857 1.9914 0.7887 6.7706 2.6817

50 1.5245 0.4914 1.1969 1.5245 0.4914 1.1969 0.1584 0.3858

51 -0.414 0.3281 -0.007 3.1163 -2.468 0.054 1.9543 -0.043

52 1.351 0.4607 0.0234 3.1163 1.0628 0.054 0.3625 0.0184

53 0.2898 -0.611 -0.007 1.5245 -3.213 -0.038 6.7706 0.0797

54 -0.18 0.4607 0.7887 0.0551 -0.141 -0.242 0.3625 0.6205

55 -0.18 -0.305 0.0234 0.0551 0.0934 -0.007 0.1584 -0.012

56 -0.18 0.4607 0.7887 0.0551 -0.141 -0.242 0.3625 0.6205

57 0.0551 0.0934 -0.007 0.0551 0.0934 -0.007 0.1584 -0.012

58 -0.945 0.4914 -0.038 0.5857 -0.305 0.0234 0.1584 -0.012

59 0.0551 -0.141 -0.242 0.0551 -0.141 -0.242 0.3625 0.6205

60 0.2898 -0.141 0.2275 1.5245 -0.743 1.1969 0.3625 -0.584

61 -0.18 -0.305 0.7887 0.0551 0.0934 -0.242 0.1584 -0.41

62 1.351 1.0628 1.8193 0.5857 0.4607 0.7887 0.3625 0.6205

63 0.5857 -1.07 0.0234 0.5857 -1.07 0.0234 1.9543 -0.043

64 -2.18 -2.468 0.054 1.5245 1.7261 -0.038 1.9543 -0.043

66 -0.945 0.4914 1.1969 0.5857 -0.305 -0.742 0.1584 0.3858

67 1.5245 -0.743 -0.038 1.5245 -0.743 -0.038 0.3625 0.0184

68 -0.945 1.7261 1.1969 0.5857 -1.07 -0.742 1.9543 1.3552

69 1.5245 -0.743 1.1969 1.5245 -0.743 1.1969 0.3625 -0.584

70 0.2898 0.4914 -0.038 0.0551 0.0934 -0.007 0.1584 -0.012

71 -0.18 -1.07 0.0234 0.0551 0.3281 -0.007 1.9543 -0.043

72 -2.18 0.4914 1.1969 3.1163 -0.703 -1.711 0.1584 0.3858

73 0.2898 1.7261 1.1969 0.0551 0.3281 0.2275 1.9543 1.3552

74 0.5857 0.4607 0.7887 0.5857 0.4607 0.7887 0.3625 0.6205

75 0.0551 -0.141 -0.007 0.0551 -0.141 -0.007 0.3625 0.0184

76 -0.945 -1.978 1.1969 0.5857 1.2261 -0.742 2.5665 -1.553

77 -0.18 0.4607 -0.742 0.0551 -0.141 0.2275 0.3625 -0.584

78 1.5245 0.4914 1.1969 1.5245 0.4914 1.1969 0.1584 0.3858

79 0.5857 -0.305 0.7887 0.5857 -0.305 0.7887 0.1584 -0.41

80 0.5857 -1.07 0.7887 0.5857 -1.07 0.7887 1.9543 -1.441

81 2.1163 -1.1 2.85 0.5857 -0.305 0.7887 0.1584 -0.41

82 -0.414 0.3281 -0.242 3.1163 -2.468 1.8193 1.9543 -1.441

83 0.5857 0.4607 0.0234 0.5857 0.4607 0.0234 0.3625 0.0184

84 0.5857 -1.07 0.7887 0.5857 -1.07 0.7887 1.9543 -1.441

85 0.2898 0.0934 0.2275 1.5245 0.4914 1.1969 0.1584 0.3858

86 1.5245 1.7261 1.1969 1.5245 1.7261 1.1969 1.9543 1.3552

87 14.178 -5.264 11.411 14.178 -5.264 11.411 1.9543 -4.237

88 0.0551 0.3281 -0.007 0.0551 0.3281 -0.007 1.9543 -0.043

89 0.5857 0.4607 1.554 0.5857 0.4607 1.554 0.3625 1.2225

91 -0.414 -2.468 0.054 0.0551 0.3281 -0.007 1.9543 -0.043

92 0.0551 -0.141 -0.007 0.0551 -0.141 -0.007 0.3625 0.0184

93 1.5245 -0.743 1.1969 1.5245 -0.743 1.1969 0.3625 -0.584

94 -0.18 0.4607 0.7887 0.0551 -0.141 -0.242 0.3625 0.6205

95 -0.945 -0.743 -1.272 0.5857 0.4607 0.7887 0.3625 0.6205

96 -0.18 -1.07 0.7887 0.0551 0.3281 -0.242 1.9543 -1.441

97 0.0551 0.0934 0.2275 0.0551 0.0934 0.2275 0.1584 0.3858