BAB III METODE PENELITIAN
3.1. Metode Penentuan Daerah Penelitian
Daerah penelitian ditentukan secara purposive sampling atau secara sengaja, yaitu teknik penentuan sampel data dilakukan dengan pertimbangan tertentu yang telah
dibuat terhadap obyek yang sesuai dengan tujuan Sugiyono, 2010. Pertimbangan ini didasarkan karena Kecamatan Secanggang memiliki luas usaha budidaya
tambak terbesar di Kabupaten Langkat. Adapun luas lahan usaha budidaya tambak di Kabupaten Langkat disajikan dalam Tabel 2. berikut.
Tabel 2. Luas Areal Usaha Budidaya Tambak menurut Kecamatan di Kabupaten Langkat
No Kecamatan
Luas Lahan Tambak ha
1. Secanggang 435,63
2. Tanjung Pura
343,38 3. Gebang
328 4. Babalan
131,61 5. Sei
Lepan 47,25
6. Brandan Barat
67,65 7. Besitang
40,49 8. Pangkalan
Susu 431,53
9. Pematang Jaya
39,50 Jumlah 1.865,03
Sumber: DKP Kabupaten Langkat, 2010
3.2. Metode Penentuan Sampel
Metode yang digunakan dalam penentuan sampel adalah metode sensus, yaitu seluruh populasi merupakan sampel dalam penelitian ini, dimana terdapat 7
petambak usaha budidaya tambak udang dengan sistem intensif dan 16 petambak yang melakukan usaha budidaya tambak udang dengan sistem alam atau
tradisional.
Universitas Sumatera Utara
3.3. Metode Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh secara langsung melalui wawancara kepada
responden dengan menggunakan daftar pertanyaan kuisioner yang telah dipersiapkan terlebih dahulu. Data sekunder yang berhubungan dengan penelitian
diperoleh dari Dinas Kelautan dan Perikanan Kabupaten Langkat dan Badan Pusat Statistik Sumatera Utara serta instansi terkait lainnya.
3.4. Metode Analisis Data
Untuk menguji hipotesis 1, menggunakan persamaan total biaya yaitu:
TC = FC + VC
dimana: TC = total biaya total cost
FC = biaya tetap fixed cost VC = biaya variabel variable cost
Untuk menguji beda rata-rata setiap variabel produksi baik sistem alam maupun sistem intensif, dan yang akan digunakan uji beda rata-rata Compare Means T-
test , karena yang diukur adalah sampel bukan populasi.
Uji beda rata-rata Compare Means T-test terdiri dari: 1.
One sample T-test : digunakan untuk satu kasus sampel. 2.
Two sample T-test : digunakan untuk menguji rerata mean dua sampel, terbagi 2 macam, yaitu:
Universitas Sumatera Utara
Paired sample T-test : digunakan untuk dua sampel yang berhubunganberpasangan.
Independent sample T-test : digunakan untuk dua sampel yang tidak berhubunganberpasangan.
3. One-way ANOVA : digunakan untuk analisis variansi satu variabel
independen. Dalam penelitian ini yang akan dibandingkan adalah rata-rata biaya produksi dari
faktor-faktor yang mempengaruhi produksi tambak udang dengan sistem alam dan sistem intensif. Adapun jumlah sampel untuk sistem alam adalah 16 dan untuk
sistem intensif adalah 7. Karena berasal dari dua sampel yang berbeda dan sistem produksi yang berbeda, maka uji beda rata-rata yang digunakan dalam penelitian
ini adalah Independent sample T-test. Untuk tes signifikansinya dapat digunakan tabel kritik F dengan terlebih dahulu
menetapkan derajat kebebasannya, yaitu menggunakan ketentuan sebagai berikut n
1
-1 dan n
2
-1. Jika F observasi harganya lebih kecil dari pada harga kritik F dalam tabel dengan tingkat kepercayaan 95 taraf signifikansi 0,05, maka
varians-varians tersebut adalah homogen, dan sebaliknya jika F observasi lebih besar dari pada harga F dalam tabel maka dapat dipastikan varians sampel tersebut
adalah heterogen. Perhitungan varians dilakukan dengan rumus:
S
1 2
= X
i1
X
1 2
S
2 2
= X
i2
X
2 2
n
1
- 1 1
n
2
- 1 1
Universitas Sumatera Utara
Bila dalam uji beda rata-rata metode Independent sample T-test memiliki varians yang heterogen maka digunakan rumus:
t
=
Dimana: X
1
= rata-rata sampel tambak sistem alam X
2
= rata-rata sampel tambak sistem intensif S
1 2
= varians sampel tambak sistem alam S
2 2
= varians sampel tambak sistem intensif n
1
dan n
2
= jumlah sampel Sedangkan uji statistik Independent sample T-test varians yang homogen
digunakan rumus:
t
=
Dimana: X
1
= rata-rata sampel tambak sistem alam X
2
= rata-rata sampel tambak sistem intensif
X
1
²
= jumlah kuadrat sampel tambak sistem alam
X
2
²
= jumlah kuadrat sampel tambak sistem intensif n
1
dan n
2
= jumlah sampel
Kriteria Uji dengan 2 Pihak:
-t
tabel
t
hitung
t
tabel
H diterima
t
hitung
-t
tabel
atau t
hitung
t
tabel
H
1
diterima X
1
X
2
S
1 2
n
1
S
2 2
n
2
X
1
X
2
X
1
2
X
2
2
n n 1
Universitas Sumatera Utara
Jika:
H0 : µ1 = µ2 atau µ1 µ2 = 0
H1 : µ1 µ2 atau µ1 µ2 0
Keterangan: µ1 = rata-rata variabel I usaha tambak udang dengan sistem alam
µ2 = rata-rata variabel II usaha tambak udang dengan sistem intensif Untuk menguji hipotesis 2, menggunakan fungsi produksi dengan model:
Y = fX
1
, X
2
, X
3
, X
4
Fungsi produksi ditransformasikan menjadi model persamaan regresi linier berganda sebagai berikut.
Y = b + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ b
4
X
4
Dimana: Y = produksi tambak udang kgmusim panen
X
1
= luas lahan ha X
2
= pakan kgha X
3
= padat penebaran ekorluas lahan X
4
= curahan tenaga kerja HOKha b
= koefisien intersep atau konstanta b
1
, b
2
, b
3
, b
4
= koefisien regresi atau parameter
Universitas Sumatera Utara
Uji Asumsi Ordinary Least Square OLS
1. Uji asumsi multikolinearitas
Uji asumsi multikolinearitas dimaksudkan untuk menghindari adanya hubungan yang linear antar variabel bebas. Multikolinearitas dapat dideteksi dengan
beberapa metode, diantaranya adalah dengan melihat: Jika nilai koefisien determinasi R
2
tinggi; dalam uji serempak F-test, variabel-variabel eksogen secara serempak berpengaruh nyata terhadap
variabel endogen; tetapi dalam uji parsial t-test, variabel-variabel eksogen secara parsial banyak yang tidak berpengaruh nyata terhadap variabel
endogen, maka hal ini mengindikasikan terjadinya multikolinearitas. Melihat nilai standard error. Nilai standard error yang besar
mengindikasikan terjadinya multikolinearitas. Jika nilai Toleransi Tolerance kurang dari 0,1 atau nilai VIF Variance
Inflation Factor melebihi 10 mengindikasikan terjadinya multikolinearitas.
Terdapat koefisien korelasi sederhana yang mencapai atau melebihi 0,8 jika nilai F-hitung melebihi F-tabel dari regresi antar variabel bebas
Nachrowi dan Usman, 2002 2.
Uji asumsi heteroskedastisitas Salah satu asumsi yang penting dari model regresi linier klasik adlah bahwa
gangguan disturbance atau residual yang muncul dalam fungsi regresi populasi adalah homoskedastik. Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah
terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain dalam model regresi. Jika varians dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut
Universitas Sumatera Utara
heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah homoskedastisitas Gujarati, 1995. Cara mendeteksi terjadinya heteroskedastisitas dalam model
regresi dengan Program SPSS adalah dengan analisis grafik. Analisis grafik dilakukan dengan cara melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel endogen,
yaitu Y: ZPRED dengan residualnya X: SRESID. Dengan kriteria uji sebagai berikut.
Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur bergelombang, melebar, kemudian menyempit: terjadi
heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di
bawah angka 0 pada sumbu Y: tidak terjadi heteroskedastisitas Walpole, 1992.
3. Uji asumsi normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji
t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah
sampel kecil. Cara mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak dalam model regresi dengan Program SPSS adalah sebagai berikut.
Analisis grafik Analisis grafik dilakukan dengan cara melihat grafik histogram yang
membandingkan antara data observasi dengan distribusi yang mendekati distribusi normal dan melihat normal probability plot yang membandingkan
Universitas Sumatera Utara
distribusi kumulatif dari distribusi normal. Dengan kriteria uji sebagai berikut.
Jika data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola berdistribusi
normal: data residual model terdistribusi normal. Jika data menyebar jauh dari garis diagonal danatau tidak mengikuti
arah garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola berdistribusi normal: data residual model tidak terdistribusi dengan
normal. Uji Kolmogorov-Smirnov
Konsep dasar uji Kolmogorov-Smirnov adalah dengan membandingkan distribusi data yang akan diuji normalitasnya dengan distribusi normal baku.
Cara melakukan Uji Kolmogorov-Smirnov adalah sebagai berikut. a.
Lakukan regresi utama OLS. b.
Dapatkan variabel residual RES_i dengan mengaktifkan Unstandardized Residual
. c.
Dari menu utama, pilih menu Analyze, lalu pilih Nonparametric Test. d.
Pilih sub-menu 1-Sample K-S. e.
Pada kotak Test Variable List, isi Unstandardized Residual, dan aktifkan Test Distribution
pada kotak Normal. f.
Output SPSS akan menunjukkan besar nilai Kolmogorov-Smirnov.
Universitas Sumatera Utara
Dengan kriteria sebagai berikut. Jika signifikansi α : tidak ada perbedaan antara distribusi residual
dengan distribusi normal, data residual model berdistribusi normal. Jika signifikansi α : ada perbedaan antara distribusi residual dengan
distribusi normal, data residual model tidak berdistribusi normal.
Uji Kesesuaian test goodness of fit model dan uji hipotesis
Ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai aktual dapat diukur dari goodness of fit
-nya. Secara statistik, setidaknya ini dapat diukur dari nilai koefisien determinasi, nilai statistik F, dan nilai statistik t. Perhitungan statistik
disebut signifikansi secara statistik apabila nilai uji statistiknya berada dalam daerah kritis daerah dimana H
ditolak. Sebaliknya, disebut tidak signifikansi apabila nilai uji statistiknya berada dalam daerah dimana H
diterima Ghozali, 2006. Koefisien yang dihasilkan dapat dilihat pada output regresi
berdasarkan data yang dianalisis untuk kemudian diinterpretasikan serta dilihat signifikansi tiap-tiap variabel yang diteliti.
Koefisien determinasi R
2
pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variansi variabel endogen. Koefisien determinasi R
2
bertujuan untuk mengetahui kekuatan variabel-variabel eksogen dalam menjelaskan variabel endogen.
Universitas Sumatera Utara
1. Uji pengaruh variabel secara serempak Uji F
Uji F digunakan untuk menunjukkan apakah semua variabel bebas yang dimasukkan ke dalam model mempunyai pengaruh secara serempak terhadap
variabel terikat. Dengan kriteria sebagai berikut. Jika F
hitung
F
tabel
atau jika signifikansi F
α : H diterima
Jika F
hitung
F
tabel
atau jika signifikansi F
α : H
1
diterima Dimana:
H0 : variabel luas lahan, pakan, padat penebaran dan curahan tenaga kerja secara serempak tidak berpengaruh nyata terhadap produksi tambak udang.
H1 : variabel luas lahan, pakan, padat penebaran dan curahan tenaga kerja secara serempak berpengaruh nyata terhadap produksi tambak udang.
2. Uji pengaruh variabel secara parsial Uji t
Uji t t-test pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel bebas secara parsial dalam menerangkan variasi variabel terikat. Dengan kriteria
uji sebagai berikut. Jika t
hitung
t
tabel
atau jika signifikansi t
α : H diterima
Jika t
hitung
t
tabel
atau jika signifikansi t
α : H
1
diterima Dimana:
H0 : variabel luas lahan, pakan, padat penebaran dan curahan tenaga kerja secara parsial tidak berpengaruh nyata terhadap produksi tambak udang.
H1 : variabel luas lahan, pakan, padat penebaran dan curahan tenaga kerja secara parsial berpengaruh nyata terhadap produksi tambak udang.
Universitas Sumatera Utara
3.5. Definisi dan Batasan Operasional
Kategori