BAB IV METODE PENELITIAN
4.1 Waktu dan Tempat Penelitian
Lokasi penelitian adalah di Propinsi Jawa Timur. Pemilihan lokasi dilakukan secara sengaja purposive mengingat Propinsi Jawa Timur merupakan
salah satu propinsi dengan tingkat pertumbuhan ekonomi ya ng cukup tinggi namun capaian pembangunan manusianya IPM masih di bawah rata-rata capaian
pembangunan manusia secara nasional. Penelitian ini dilakukan selama kurang lebih 5 enam bulan, mulai bulan Januari hingga Mei 2007.
4.2 Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data- data yang diperlukan dalam penelitian ini, seperti data PDRB, jumlah penduduk,
tingkat kemiskinan, IPM, dan IDJ dikumpulkan dari Badan Pusat Statistik BPS Pusat dan BPS Propinsi Jawa Timur. Sedangkan data pengeluaran pemerintah dari
APBD tiap kabupatenkota diperoleh dari situs Sistem Informasi Keuangan Pemerintah-Departemen Keuangan.
Selain itu, fasilitas internet juga banyak digunakan dalam pencarian data. Beberapa situs yang menjadi sumber utama dalam pencarian data yaitu situs
Badan Pusat Statistik, Sistem Informasi Keuangan Daerah-Departemen Keuangan, United Nation Development Programme
UNDP, dan World Bank. Serta hasil penelitian terdahulu, jurnal-jurnal, serta bahan literatur lainnya, untuk melengkapi
data-data yang diperlukan.
4.3 Metode Pengolahan dan Analisis Data
Pengolahan data yang digunakan untuk menghasilkan seluruh analisis dalam penelitian ini menggunakan program software Microsoft Excel dan E-Views
4.1 . Hasil pengolahan data disajikan pada bagian lampiran. Untuk menjelaskan
hasil analisis, dikutip beberapa bagian dan dituliskan dalam bab hasil dan pembahasan.
Analisis data dalam penelitian ini menggunakan dua metode analisis, yaitu analisis deskriptif dan kuantitatif. Analisis deskriptif digunakan untuk
mendeskripsikan pembangunan manusia, pertumbuhan ekonomi, kemiskinan, peran perempuan, dan pengeluaran sosial sektor pendidikan dan kesehatan
pemerintah Propinsi Jawa Timur. Analisis deskriptif dilakukan dengan membaca tabel dan grafik untuk melihat kecenderungan dari perkembangan data-data
komponen atau variabel yang digunakan dalam penelitian ini. Karena data-data yang diperlukan dalam penelitian ini mengalami
keterbatasan, analisis kuantitatif yang digunakan sebagai metode pengolahan data adalah teknik estimasi model dengan menggunakan data panel atau pooled data
pooling cross section-time series regression . Dengan unit cross section adalah
29 kabupaten dan 8 kota yang terdapat di Propinsi Jawa Timur dan tahun analisis pada 1996, 1999, dan 2002 sebagai unit time series- nya.
4.3.1 Spesifikasi Model Panel Data
Perumusan model estimasi hubungan antara pertumbuhan ekonomi dengan pembangunan manusia didasarkan pada alur hubungan antara kedua hal tersebut,
seperti yang telah dijelaskan pada tinjauan pustaka dan tergambar pada Gambar 1.
Seperti yang telah dikemukakan sebelumnya, hubungan antara pertumbuhan ekonomi dengan pembangunan manusia dapat dijelaskan melalui 2 dua jalur
yaitu kebijakan pengeluaran sosial pemerintah dan besarnya pengeluaran rumah tangga untuk kebutuhan dasar.
Pengeluaran sosial pemerintah ditunj ukkan dengan besarnya pengeluaran pemerintah untuk sektor pendidikan dan sektor kesehatan dari total pengeluaran
pembangunan pada Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah APBD. Sedangkan pengeluaran rumah tangga yang digunakan untuk memenuhi
kebutuhan dasar, meliputi pengeluaran untuk kebutuhan makanan dan kebutuhan non makanan pendidikan kesehatan, air bersih, dan sanitasi rumah tangga.
Diketahui bahwa dalam rumah tangga, perempuan mempunyai peran dan kontribusi besar dalam mengatur, merawat, dan mengelola rumah tangganya.
Sehingga tingkat kemampuan perempuan dapat mempengaruhi kepandaiannya dalam mengatur keuangan dan pengeluaran rumah tangga, mendidik anak, dan
merawat kesehatan keluarganya. Untuk mempermudah dalam melakukan analisis, maka besarnya peran
perempuan dalam rumah tangga dalam penelitian ini, digunakan proxy Indeks Pemberdayaan Jender IDJ yang mengukur besarnya peran dan partisipasi
perempuan dalam kehidupan politik, sosial, dan ekonomi, dari tingkat makro sampai mikro rumah tangga. Diasumsikan bahwa semakin tinggi IDJ,
perempuan semakin pandai dalam mengatur kebutuhan dan pengeluaran rumah tangganya.
Berkaitan dengan berlakunya masa otonomi daerah sejak 1 Januari 2001, maka pengelolaan sektor pendidikan dan sektor kesehatan, baik itu pengelolaan
atau administrasi, keuangan, maupun manajemen kebijakannya, diserahkan sepenuhnya kepada daerah. Sebelum otonomi, anggaran yang ditujukan untuk
sektor pendidikan dialokasikan kepada Departemen Pendidikan Nasional Depdiknas. Sedangkan anggaran untuk sektor kesehatan dialokasikan kepada
Departemen Kesehatan Depkes. Dengan otonomi tersebut, daerah dapat menetapkan kebijakan dan mengelola anggaran belanjanya, khususnya untuk
sektor pendidikan dan kesehatan, secara efektif, efisien, dan tepat sasaran. Berdasarkan kerangka operasional yang dikemukakan sebelumnya, maka
analisis data dibatasi pada 7 tujuh variabel, yaitu variabel pembangunan manusia IPM, pertumbuhan ekonomi PDRB, tingkat kemiskinan K, peran perempuan
IDJ, pengeluaran pemerintah untuk sektor pendidikan PPP, dan pengeluaran pemerintah untuk sektor kesehatan PPK. Untuk menunjukkan adanya kebijakan
desentralisasi fiskal, politik, dan administrasi, dimasukkan variabel dummy otonomi daerah Dotda.
Secara ekonometrika, hubungan antara pertumbuhan ekonomi dengan pembangunan
manusia Propinsi Jawa Timur dapat dianalisis dengan
menggunakan persamaan berikut ini. ln IPM
it
= a + ß
1
ln PDRB
it
+ ß
2
ln K
it
+ ß
3
ln IDJ
it
+ ß
4
ln PPP
it
+ ß
5
ln PPK
it
+ ß
6
Dotda
it
+ u
it
Dimana : ln
= Logaritma Natural IPM
= Indeks Pembangunan Manusia PDRB = Pendapatan Domestik Regional Bruto per Kapita rupiah
K = Tingkat Kemiskinan persen
IDJ = Indeks Pemberdayaan Jender
PPP = Pengeluaran Pemerintah untuk Sektor Pendidikan persen
PPK = Pengeluaran Pemerintah untuk Sektor Kesehatan persen Dotda = Dummy Otonomi Daerah
0 = masa sebelum Otonomi Daerah 1 = masa Otonomi Daerah
u = Variabel pengganggu error term
i = Individu ke- i
t = Periode waktu ke-t
4.3.2 Uji Kesesuian Model
Untuk menguji kesesuaian atau kebaikan model dari ketiga metode pada teknik estimasi model dengan data panel digunakan Chow Test dan Hausman
Test . Chow Test digunakan untuk menguji kesesuaian model antara model yang
diperoleh dari metode pooled least square dengan model yang diperoleh dari metode fixed effect. Selanjutnya dilakukan Hausman Test terhadap model terbaik
yang diperoleh dari hasil Chow Test dengan model yang diperoleh dari metde random effect
.
1. Chow Test
Chow Test Uji Chow atau beberapa buku menyebutnya pengujian F-
statistik adalah pengujian untuk memilih apakah model yang digunakan pooled least square
atau fixed effect. Pada beberapa ha l, asumsi bahwa setiap unit cross section
memiliki perilaku yang sama cenderung tidak realistis mengingat
dimungkinkan saja setiap unit cross section memiliki perilaku yang berbeda. Dalam pengujian ini dilakukan dengan hipotesa sebagai berikut :
H : Model pooled least square
H
1
: Model fixed effect Dasar penolakan terhadap hipotesa nol adalah dengan me nggunakan
rumus F-statistik biasa, yang dapat dituliskan seperti berikut Ramanathan, 1998 : 1
2 2
1 ,
1
K N
NT ESS
N ESS
ESS F
K N
NT N
− −
− −
=
− −
−
Dimana: ESS
1
= Error Sum Square dari model pooled least square ESS
2
= Error Sum Square dari model fixed effect N
= Jumlah data cross section T
= Jumlah data time series K
= Jumlah variabel bebas Statitik Chow Test mengikuti distribusi F-statistik yaitu F
N-1, NT-N-K.
Jika nilai Chow Statistics F-stat hasil pengujian lebih besar dari F-tabel, maka cukup
bukti untuk melakukan penolakan terhadap hipotesa nol sehingga model yang digunakan adalah model fixed effect, begitu juga sebaliknya. Pengujian ini disebut
sebagai Chow Test karena kemiripannya dengan Chow Test yang digunakan untuk menguji stabilitas dari parameter stability test.
2. Hausman Test
Hausman Test Uji Hausman adalah pengujian statistik sebagai dasar
pertimbangan dalam memilih apakah menggunakan model fixed effect atau model random effect
. Penggunaan model fixed effect mengandung suatu unsur trade off yaitu hilangnya derajat kebebasan dengan memasukkan variabel dummy. Namun,
penggunaan metode random effect pun harus memperhatikan ketiadaan pelanggaran asumsi dari setiap komponen galat.
Hausman Test dilakukan dengan hipotesa sebagai berikut :
H : Model random effects
H
1
: Model fixed effects Sebagai dasar penolakan hipotesa nol, maka digunakan statistik Hausman
dan membandingkannya dengan tabel chi square derajat bebas K. Statistik hausman dirumuskan dengan :
b M
M b
m −
− −
=
−
β β
1 1
2
~ X K
Dimana : β =
vektor untuk statistik variabel fixed effect b
= vektor statistik variabel random effect M
= matriks kovarians untuk dugaan model fixed effect
1
M = matriks kovarians untuk dugaan model random effect
Jika nilai m hasil pengujian lebih besar dari chi square ?
2
tabel, maka cukup bukti untuk melakukan penolakan terhadap hipotesa nol sehingga model
yang lebih baik digunakan adalah model fixed effect, begitu pula sebaliknya.
4.3.3 Evaluasi Model
Untuk menghasilkan model yang efisien dan konsisten, maka perlu dieavaluasi berdasarkan kriteria ekonomi apakah hasil estimasi terhadap model
regresi tidak terjadi masalah heteroskedastisitas, multikolinearitas, dan autokorelasi. Selain itu juga perlu dilihat seberapa bagus model dalam
mengestimasi, dengan melihatnya dari nilai koefisien determinasi.
1. Koefisien Determinasi
Goodness of Fit
Koefisien determinasi berfungsi untuk menunjukkan seberapa baik model yang diperoleh bersesuaian dengan data aktual goodness of fit, mengukur berapa
persentase variasi dalam peubah terikat mampu dijelaskan oleh informasi peubah bebas. Kisaran nilai koefisien determinasi adalah 0 = R
2
= 1. Model dikatakan semakin baik apabila nilai R
2
mendekati 1 atau 100 persen.
2. Heteroske dastisitas
Dalam regresi linier berganda, salah satu asumsi yang harus dipenuhi agar taksiran parameter dalam model tersebut BLUE adalah varu
i
= s
2
konstan, semua error yang mempunyai variasi yang sama. Hateroskedastisitas membuat
varians residual dari variabel tidak konstan tidak homoskedastisitas. Sehingga menyebabkan model menjadi tidak efisien meskipun tidak bias dan konsisten.
Dengan kata lain, jika regresi tetap dilakukan dan ada masalah heteroskedastisitas maka hasil regresi akan terjadi missleading Gujarati, 1995. Untuk
menghilangkan masalah heteroskedastisitas digunakan
uji White
Heteroskedasticity yang terdapat dalam program Eviews 4.1.
2. Multikolinearitas
Multikolinearitas adalah hubungan linier yang kuat antara variabel- variabel bebas dalam persamaan regresi berganda. Jika nilai R
2
yang diperoleh tinggi antara 0,7-1 tetapi tidak terdapat atau hanya sedikit sekali koefisien
dugaan yang berpengaruh nyata pada taraf nyata tertentu dan tanda regresi dugaan tidak sesuai teori, maka model yang digunakan berhubungan dengan masalah
multikolinearitas Gujarati, 1997. Multikolinearitas dalam pooled data dapat diatasi dengan memberi perlakuan pembobotan cross section weights atau GLS,
sehingga paramater dugaan pada taraf uji tertentu t-statistik maupun F-hitung menjadi signifikan.
3. Autokorelasi
Autokorelasi ditemukan jika error dari periode waktu time series yang berbeda saling berkorelasi. Pada analisis seperti yang dilakukan pada model, jika
ditemukan masalah autokorelasi maka model menjadi tidak efisien meskipun tidak bias dan konsisten. Untuk mendeteksi adanya autokorelasi dapat dilakukan
dengan membandingkan nilai Durbin Watson dari model d dengan DW-tabel. Jika d dL, maka tidak terjadi autokorelasi. Jika d 4-dL, maka tid ak ada
autokorelasi. Dan jika dU d 4-dU, maka tidak signifikan sehingga tidak ada autokorelasi.
4.4 Definisi Operasional
1. Indeks Pembangunan Manusia = Indikator capaian pembangunan manusia yang dihitung dari komponen indeks pendidikan, indeks harapan hidup,
dan indeks daya beli. 2. Pendapatan Domestik Regional Bruto per Kapita = Besarnya pendapatan
yang diterima oleh setiap penduduk yang tinggal di suatu daerah selama periode waktu tertentu, yang tergantung pada besarya nilai tambah dari
sektor ekonomi yang berkembang pada suatu wilayah rupiah.
3. Tingkat kemiskinan = Jumlah penduduk miskin dimana perhitungannya menggunakan batas garis kemiskinan dan Pendekatan Kemiskinan
Indikator Baru PKIB yang membedakan antara penduduk yang mendekati miskin near poor, miskin poor, dan sangat miskin poorest
diantara jumlah penduduk total persen. 4. Indeks Pemberdayaan Jender = Indikator yang menilai peran, hubungan,
dan tanggung jawab perempuan pada sistem sosial, politik, dan ekonomi dari tingkat makro hingga rumah tangga.
5. Pengeluaran pemerintah untuk sektor pendidikan = Pengeluaran pemerintah untuk sektor pendidikan dari total penge luaran pembangunan
dalam Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah persen. 6. Pengeluaran pemerintah untuk sektor kesehatan = Pengeluaran pemerintah
untuk sektor kesehatan dari total pengeluaran pembangunan dalam Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah persen.
7. Otonomi daerah = Penyerahan wewenang desentralisasi administrasi, fiskal, dan politik dari pemerintah pusat ke pemerintah daerah untuk
mengatur rumah tangganya sendiri dalam bidang pekerjaan umum, kesehatan, pendidikan dan kebudayaan, pertanian, perhub ungan, industri
dan perdagangan, penanaman modal, lingkungan hidup, pertanahan, koperasi dan tenaga kerja.
BAB V GAMBARAN UMUM
5.1 Kondisi Geografis
Propinsi Jawa Timur terletak pada 110°54 BT sampai 115°57 BT dan 5°371 LS sampai 8°48 LS. Batas wilayah Propinsi Jawa Timur adalah :
Sebelah Utara : Laut Jawa
Sebelah Timur : Laut Bali dan Selat Bali
Sebelah Barat : Propinsi Jawa Tengah
Sebelah Selatan : Samudra Hindia Luas wilayah Propinsi Jawa Timur adalah 157.922 km
2
yang terdiri atas dataran seluas 47.042,17 km
2
, lautan 110.000,00 km
2
, dengan jumlah pulau dan pulau kecil sebanyak 74 pulau. Lahan di Propinsi Jawa Timur sebagian besar telah
dimanfaatkan untuk kegiatan pertanian dan industri. Selain itu, wilayah ini memiliki sumber daya kelautan, kehutanan, dan pertambangan yang potensial
untuk dikembangkan, yang dewasa ini belum dimanfaatkan secara optimal. Propinsi Jawa Timur merupakan wilayah dengan beragam topografi
berupa pegunungan, perbukitan, dan kepulauan, yang sebagian besar berada pada ketinggian antara 0-400 meter di atas permukaan laut. Wilayah ini memiliki
perairan umum berupa danau, sunga i, dan waduk. Iklim daerah Jawa Timur termasuk tropis lembab dengan curah hujan rata-rata 2.100 milimeter setiap tahun.
Suhu udara beragam antara 18° Celsius-35° Celsius. Wilayah Jawa Timur mempunyai beberapa kawasan yang rawan terhadap bencana, seperti ge mpa bumi,
letusan gunung api, dan banjir.