21
IV METODE PENELITIAN 4.1
Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Tempat Pembuangan Akhir Sampah TPAS “Namo Bintang”, Desa Namo Bintang, Kecamatan Pancur Batu, Kabupaten Deli
Serdang, Sumatera Utara, Indonesia. Lokasi dipilih secara sengaja purposive dikarenakan TPAS
“Namo Bintang” adalah TPAS terbesar di Kota Medan yang memiliki lahan yang cukup luas, memiliki jumlah timbulan sampah yang banyak
yang dapat dilihat pada Tabel 2, dan terdapat masyarakat yang mengolah sampah. Proses pengambilan data lapang dilakukan pada bulan Januari 2013 hingga
Februari 2013.
4.2 Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data primer merupakan data cross section yang didapat dari hasil
wawancara kepada responden yang akan dipergunakan sebagai data utama. Adapun responden dalam penelitian ini yaitu masyarakat yang tinggal di sekitar
TPAS “Namo Bintang” dan tenaga kerja yang terkait pada TPAS “Namo
Bintang ”. Responden masyarakat dibagi menjadi dua kategori yaitu pemulung dan
non pemulung. Data sekunder didapatkan dari data-data yang terkait dengan penelitian, seperti Dinas Kebersihan Kota Medan, Badan Pusat Statistik
Kabupaten Deli Serdang, jurnal, buku, internet, dan penelitian terdahulu untuk mendukung data primer.
4.3 Metode Pengambilan Data
Pengambilan sampel dilakukan dengan teknik nonprobability sampling, artinya teknik yang tidak memberi peluang sama bagi setiap unsur atau anggota
populasi untuk dipilih menjadi sampel Sugiyono 2012. Penelitian ini menggunakan salah satu metodenya dengan purposive sampling, yaitu
pengambilan sampel secara sengaja dengan pertimbangan orang yang menjadi responden mengetahui permasalahan yang terjadi di dalam topik Martono 2010.
22 Pertimbangan pemilihan responden dalam penelitian ini berdasarkan keterkaitan
masyarakat dengan pekerjaan yang berkaitan dengan TPAS, yaitu masyarakat pemulung dan non pemulung.
Jumlah responden dalam penelitian ini sebanyak 90 responden yang terdiri dari 51 responden masyarakat pemulung, 32 responden masyarakat non
pemulung, dan tujuh responden tenaga kerja. Pemilihan jumlah sampel didasarkan pada kaidah rata-rata sampel dari besaran sampel sekurang-kurangnya 30
observasi akan mendekati normal Gujarati 2007
a
.
4.4 Metode Pengolahan dan Analisis Data
Analisis data dilakukan dengan metode kualitatif dan kuantitatif. Pengolahan data dan analisis data dilakukan dengan menggunakan program
komputer seperti Microsoft Office Word dan SPSS 16. Matriks metode analisis yang digunakan dalam penelitian dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 Matriks metode analisis data
No Tujuan Penelitian
Sumber Data Metode Analisis Data
1 Mengidentifikasi
persepsi masyarakat
terhadap TPAS
“Namo Bintang” Data primer: Wawancara
kepada responden dengan menggunakan kuesioner
Analisis Deskriptif
Kualitatif 2
Mengestimasi eksternalitas
positif dan negatif yang timbul dari adanya TPAS
“Namo Bintang
” Data primer: Wawancara
kepada responden dengan menggunakan kuesioner
Analisis Nilai Tambah Metode
Hayami, Pendekatan
Cost of
Illness, Replacement Cost 3
Menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi
penurunan kualitas
lingkungan akibat
keberadaan TPAS
“Namo Bintang
” Data primer: Wawancara
kepada responden dengan meggunakan kuesioner
Analisis Regresi Linear Berganda
4.4.1 Identifikasi Persepsi Masyarakat terhadap Keberadaan TPAS “Namo
Bintang ”
Identifikasi persepi masyarakat terhadap keberadaan TPAS “Namo Bintang”
meliputi kebersihan lingkungan tempat tinggal, kualitas air, kualitas udara, tingkat kesehatan, jenis penyakit, dan tingkat keamanan. Persepsi dari masyarakat
dianalisis menggunakan metode analisis deskriptif kualitatif dengan cara memberikan pertanyaan yang ada dalam kuesioner, terkait dengan lingkungan
tempat tinggal dengan kebradaan TPAS “Namo Bintang” kepada responden.
Nazir 2011 menyatakan bahwa metode deskriptif adalah suatu metode dalam meneliti status sekelompok manusia, suatu objek, suatu set kondisi, suatu sistem
23 pemikiran pada masa sekarang. Tujuan analisis deskriptif untuk membuat
deskripsi, gambaran secara sistematis, 23ndicat dan akurat mengenai fakta-fakta, sifat-sifat serta hubungan antar fenomena yang diselidiki. Beberapa kategori dan
indikator dalam mengidentifikasi persepsi masyarakat terhadap keberadaan TPAS “Namo Bintang” dapat dilihat pada Tabel
. 6.
Tabel 6 Kategori dan indikator persepsi masyarakat terhadap keberadaan TPAS “Namo Bintang”
No Kategori
Indikator Keterangan
1 Kebersihan
lingkungan Sangat Baik
Tidak terdapat sampah di halaman rumah, sampah tertata rapi, tidak berbau
Baik Tidak terdapat sampah di halaman rumah, sampah
tertata rapi, agak berbau Cukup Baik
Tidak terdapat sampah di halaman rumah, sampah tidak tertata rapi, agak berbau
Kurang Baik Terdapat sampah di halaman rumah, sampah tidak
tertata rapi, agak berbau Tidak Baik
Banyak sampah di halaman rumah, tidak tertata rapi, berbau
2 Kualitas Air
Sangat Baik Tidak berwarna, tidak berbau, tidak memiliki rasa,
dapat dikonsumsi Baik
Tidak berwarna, agak berbau, tidak memiliki rasa, dapat dikonsumsi
Cukup Baik Sedikit berwarna, berbau, tidak memiliki rasa, tidak
dapat dikonsumsi Kurang Baik
Berwarna, berbau, tidak memiliki rasa, tidak dapat dikonsumsi
Tidak Baik Berwarna, berbau, memiliki rasa, tidak dapat
dikonsumsi sama sekali 3
Kualitas Udara Sangat Baik
Tidak berdebu, tidak panas, segar saat bernafas, tidak tercium bau sampah sama sekali
Baik Tidak berdebu, tidak panas, segar saat bernafas,
tercium bau sampah Cukup Baik
Tidak berdebu, tidak panas, tidak segar saat bernafas, tercium bau sampah
Kurang Baik Berdebu, tidak panas, tidak segar saat bernafas,
tercium bau sampah Tidak Baik
Berdebu, panas, tidak segar saat bernafas, sangat tercium bau sampah
4 Tingkat
Kesehatan Sehat
Tidak terserang penyakit, jarang berobat ke Bidan Tidak Sehat
Terserang penyakit, rutin berobat ke Bidan 5
Tingkat Keamanan
Sangat Aman Tidak ada kriminalitas, hidup rukun, memiliki
kerjasama yang baik Aman
Tidak ada kriminalitas, hidup rukun, kurang adanya kerjasama yang baik
Cukup Aman Tidak ada kriminalitas, hidup kurang rukun, kurang
adanya kerjasama yang baik Kurang Aman
Pernah terjadi kriminalitas, hidup kurang rukun, kurang adanya kerjasama yang baik
Tidak Aman Sering terjadi kriminalitas, hidup kurang rukun, tidak
ada kerjasama yang baik
24 Wardhana 1995 menyatakan bahwa pengamatan indikator pencemaran air
lingkungan dapat digolongkan menjadi pengamatan secara fisis, kimiawi, dan biologis. Pengamatan terhadap komponen pencemaran air juga dikelompokkan
dari bahan buangan padat, organik, anorganik, olahan bahan makanan, cairan minyak, zat kimia. Pengamatan yang dapat dilakukan di sekitar TPAS Namo
Bintang adalah pengamatan secara fisis berdasarkan tingkat kejernihan air, perubahan rasa, dan warna air, sedangkan komponen pencemaran air dibuktikan
dari seluruh kelompok yang dipaparkan.
4.4.2 Estimasi Dampak Positif dan Eksternalitas Negatif Akibat
Keberadaan TPAS “Namo Bintang”
Estimasi dampak positif dan eksternalitas negatif akibat keberadaan TPAS “Namo Bintang” bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh baik
keuntungan maupun kerugian yang dirasakan oleh masyarakat atas keberadaan TPAS.
4.4.2.1 Dampak Positif Akibat Keberadaan TPAS “Namo Bintang”
Dampak positif diestimasi dengan nilai tambah dari pupuk kompos yang dilakukan oleh tiga responden pemulung yang menggunakan Metode Hayami.
Keberadaan TPAS “Namo Bintang” juga menjadikan sumber pendapatan rumah
tangga masyarakat sekitar TPAS “Namo Bintang”.
4.4.2.1.1 Analisis Nilai Tambah
Pengolahan sampah organik menjadi pupuk kompos menghasilkan suatu besaran nilai tambah. Analisis nilai tambah ini menggunakan Metode Hayami.
Perhitungan nilai tambah menggunakan satuan berat yang sudah dikonversi. Penelitian ini menggunakan analisis nilai tambah dengan Metode Hayami.
Menjadikan sampah organik menjadi pupuk kompos yang menghasilkan besaran nilai tambah. Perhitungan nilai tambah menggunakan satuan berat yang sudah
dikonversi menjadi kilogram dan data yang digunakan adalah data produksi dalam satu bulan.
25 Analisis nilai tambah terdiri dari tiga komponen yang terkait, yaitu faktor
konversi untuk menunjukkan banyaknya output yang dihasilkan dari satu satuan input, koefisien tenaga kerja yang menunjukkan tenaga kerja langsung yang
diperlukan untuk mengolah satu satuan input, dan nilai output atau produk yang menunjukkan nilai output yang dihasilkan dari satu satuan input. Nilai faktor
konversi untuk mengetahui berapa banyak output yang dihasilkan dari setiap pengolahan bahan baku satu kilogram tanah endapan.
Perhitungan nilai tambah dari pupuk kompos dengan Metode Hayami disajikan dalam Tabel 7.
Tabel 7 Perhitungan nilai tambah Metode Hayami
No. Variabel
Nilai
Output, Input dan Harga
1 Pupuk kompos yang dihasilkan kghari
A 2
Tanah endapan yang digunakan kghari B
3 Tenaga kerja HOK
C 4
Faktor konversi 12 D = AB
5 Koefisien tenaga kerja 32
E = CB 6
Harga pupuk kompos Rpkg F
7 Upah rata-rata tenaga kerja Rpjam
G
Pendapatan dan keuntungan
8 Harga tanah endapan Rpkg bahan baku
H 9
Sumbangan input lain Rpkg output I
10 Nilai pupuk kompos 4 x 6 Rp
J = D x F 11
a. Nilai tambah 10 – 9 – 8 Rp
K = J – H – I
b. Rasio nilai tambah 11a10 x 100 1 = KJ x 100
12 a. Imbalan tenaga kerja 5 x 7 Rp
M = E x G b. Bagian tenaga kerja 12a11a x 100
N = MK x 100 13
a. Keuntungan 11a – 12a Rp
b. Tingkat Keuntungan 13a11a x 100 O = K
– M P = OK x 100
Balas Jasa Terhadap Faktor Produksi
14 Marjin 10
– 8 Rp Q = J
– H a. Pendapatan tenaga kerja 12a14 x 100
R = MQ x 100 b. Sumbangan input lain 914x 100
S = IQ x 100 c.
Keuntungan perusahaan 13a14 x 100 T = OQ x 100
Sumber : Hayami et al. 1987
4.4.3 Eksternalitas Negatif Akibat Keberadaan TPAS “Namo Bintang”
Eksternalitas negatif diestimasi dari biaya yang dikeluarkan responden terhadap penurunan tingkat kesehatan dan kualitas lingkungan. Penurunan tingkat
kesehatan diestimasi dengan pendekatan biaya kesehatan cost of illness yang dilihat dari biaya pengobatan yang dikeluarkan oleh responden. Penurunan
kualitas lingkungan diestimasi dengan pendekatan biaya pengganti replacement cost dari biaya konsumsi air bersih yang dikeluarkan oleh responden.
26
4.4.2.2.1 Biaya Kesehatan Cost of Illness
Biaya kesehatan diestimasi dari biaya pengobatan yang dikeluarkan oleh responden untuk kunjungan ke bidan bagi responden itu sendiri ataupun keluarga
yang menjadi tanggungan responden per bulannya. Rata-rata biaya pengobatan yang dikeluarkan oleh responden dihitung dengan persamaan berikut:
̅̅̅̅ ∑
keterangan: ̅̅̅̅ = Rata-rata biaya pengobatan Rpbulan
BOi = Biaya pengobatan responden i Rpbulan n
= Jumlah responden orang i
= Responden ke- i 1, 2, 3, …., n
̅̅̅̅ keterangan:
= Total biaya pengobatan Rpbulan = Jumlah rumah tangga KK
4.4.2.2.2 Biaya Pengganti Replacement Cost
Biaya pengganti dari konsumsi air bersih merupakan biaya yang dikeluarkan untuk air galon isi ulang dan PAM. Penggunaan air bersih dihitung berdasarkan
dari konsumsi responden setiap bulan. Responden masyarakat non pemulung menggunakan air PAM untuk konsumsi sehari-hari, sedangkan responden
masyarakat pemulung tidak menggunakan air PAM hanya menggunakan air galon isi ulang. Biaya konsumsi air bersih yang dikeluarkan oleh responden dihitung
dengan persamaan berikut: ̅̅̅̅ ∑
keterangan: ̅̅̅̅ = Rata-rata biaya air galon isi ulang Rpbulan
BAi = Biaya konsumsi air galon isi ulang responden i Rpbulan n
= Jumlah responden orang i
= Responden ke- i 1, 2, 3, …., n
̅̅̅̅ keterangan:
27 = Total biaya air galon isi ulang Rpbulan
̅̅̅̅ = Rata-rata biaya air galon isi ulang Rpbulan
= Jumlah rumah tangga KK ̅̅̅̅ ∑
keterangan: ̅̅̅̅ = Rata-rata biaya PAM Rpbulan
BPi = Biaya konsumsi PAM responden i Rpbulan n
= Jumlah responden orang i
= Responden ke- i 1, 2, 3, …., n
̅̅̅̅ keterangan:
= Total biaya PAM Rpbulan ̅̅̅̅
= Rata-rata biaya PAM Rpbulan = Jumlah rumah tangga KK
4.4.3 Faktor-faktor yang Mempengaruhi Penurunan Kualitas Lingkungan
Penurunan kualitas lingkungan diukur dari adanya biaya pengganti terhadap pembelian air bersih oleh responden masyarakat akibat dari air sumur yang
tercemar dengan keberadaan TPAS “Namo Bintang”. Adapun analisis yang
digunakan untuk mengetahui faktor-faktor penurunan kualitas lingkungan dengan menggunakan metode analisis regresi linear berganda. Fungsi analisis regresi
linear berganda sebagai berikut: Ln Y = ln
+ lnX
1
+ lnX
2
+ lnX
3
+ X
4
+ lnX
5
+ lnX
6
+ X
7
+ X
8
+ X
9
+ keterangan:
Ln = Log-linear
Y = Biaya konsumsi air bersih Rpbulan
= Intersep = Koefisien regresi
= Umur tahun = Tingkat pendapatan Rpbulan
= Tingkat pendidikan tahun = dummy Pekerjaan 1=pemulung; 0=non pemulung
= Jumlah tanggungan orang = Jarak tempat tinggal meter
= dummy Kualitas air 1=baik; 0=tidak baik = dummy Kualitas lingkungan 1=baik; 0=tidak baik
= dummy Tingkat kesehatan 1=sehat; 0=tidak sehat = Pengaruh sisa error term
28 Nilai estimasi yang diharapkan hipotesis:
Variabel tidak bebas dependent variable terdiri dari biaya konsumsi air bersih. Variabel bebas independent variable yang digunakan meliputi variabel
umur, tingkat pendapatan, tingkat pendidikan, pekerjaan, jumlah tanggungan, jarak tempat tinggal, kualitas air, kualitas lingkungan, dan kesehatan. Variabel
umur berpengaruh positif dengan masyarakat semakin tua umur seseorang, semakin lama tinggal di sekitar TPAS, maka biaya konsumsi air bersih
meningkat. Variabel tingkat pendapatan diduga berpengaruh positif terhadap biaya konsumsi air bersih. Tingginya tingkat pendapatan responden maka semakin
besar pengeluaran terhadap biaya konsumsi air bersih.
Variabel tingkat pendidikan juga diduga berpengaruh positif untuk mengeluarkan biaya konsumsi air bersih karena semakin tinggi tingkat pendidikan
seseorang, maka semakin mengetahui akan pentingnya mengkonsumsi air bersih sehingga biaya konsumsi air bersih meningkat. Variabel dummy pekerjaan diduga
berpengaruh negatif terhadap biaya konsumsi air bersih karena pekerjaan sebagai pemulung akan mengeluarkan biaya lebih sedikit dibandingkan pekerjaan sebagai
non pemulung. Variabel jumlah tanggungan diduga berpengaruh positif terhadap biaya konsumsi air bersih, semakin banyak jumlah tanggungan seseorang maka
dapat meningkatkan besarnya pengeluaran konsumsi air bersih. Variabel jarak tempat tinggal ke lokasi TPAS diduga berpengaruh negatif karena semakin jauh
jarak tempat tinggal masyarakat ke lokasi TPAS, semakin kecil eksternalitas negatif yang dirasakan, maka biaya konsumsi air bersih jadi menurun.
Variabel dummy kualitas air diduga berpengaruh negatif, semakin kurang baik kualitas air, maka akan lebih besar biaya konsumsi air bersih yang
dikeluarkan. Variabel dummy kebersihan lingkungan tempat tinggal diduga berpengaruh negatif, semakin kurang baik kebersihan lingkungan tempat tinggal
seseorang, maka biaya konsumsi air bersih akan lebih besar. Variabel dummy tingkat kesehatan diduga berpengaruh positif, semakin lebih baik tingkat
kesehatan seseorang, maka akan lebih besar biaya konsumsi air bersih. Beberapa variabel dan indikator dalam mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi
29 penurunan kualitas lingkungan akibat keberadaan TPAS “Namo Bintang” dapat
dilihat pada Tabel 8. Tabel 8 Variabel dan indikator faktor-faktor yang mempengaruhi penurunan
kualitas lingkungan akibat keberadaan TPAS “Namo Bintang”
No Variabel
Keterangan Variabel Cara Pengukuran
1 Y
Biaya Pengeluaran Rpbulan Biaya pengganti konsumsi air bersih setiap
bulannya 2
X
1
Umur tahun Dibedakan menjadi tiga kelas, yaitu:
a. 20 – 35
b. 36 – 50
c. 50 3
X
2
Tingkat Pendapatan Rpbulan Dibedakan menjadi empat kelas, yaitu:
a. ≤ 1 .
200 .
000 b. 1
. 200
. 001
– 2 .
100 .
000 c. 2
. 100
. 001
– 3 .
000 .
000 d. 3
. 000
. 000
4 X
3
Tingkat Pendidikan tahun Dibedakan menjadi lima kelas, yaitu:
a. Tidak Sekolah b. Sekolah Dasar SD
c. Sekolah Menengah Pertama SMP d. Sekolah Menengah Atas SMA
e. Perguruan Tinggi
5 X
4
Pekerjaan dummy Merupakan variabel peubah boneka dummy
yang dibedakan menjadi “1=pemulung; 0=bukan pemulung”
6 X
5
Jumlah Tanggungan Dibedakan menjadi empat kelas, yaitu:
a. Tidak Memiliki b. 1-2
c. 3-4 d. 4
7 X
6
Jarak Tempat Tinggal meter Dibedakan menjadi tiga kelas, yaitu:
a. 1 000 b. 1 001
– 2 000 c. 2 000
8 X
7
Kualitas Air dummy Merupakan variabel peubah boneka dummy
yang dibedakan menjadi “1=baik; 0=tidak baik” 9
X
8
Kebersihan Lingkungan dummy
Merupakan variabel peubah boneka dummy yang dibedakan menjadi “1=baik; 0=tidak baik”
10 X
9
Tingkat Kesehatan dummy Merupakan variabel peubah boneka dummy
yang dibedakan menjadi “1=baik; 0=tidak baik”
4.5 Pengujian Parameter Regresi
Dalam regresi linear berganda perlu dilakukan uji parameter untuk mengetahui apakah fungsi permintaan layak atau tidak. Uji parameter tersebut
antara lain adalah uji statistik dan uji ekonometrika. Pengujian secara statistik terhadap model dapat dilakukan dengan cara:
1. Uji Koefisien Determinasi R
2
Koefisien R
2
disebut sebagai koefisien determinasi sampel untuk mengukur kecocokan dan kesesuaian dari suatu garis regresi. Rumus untuk
menentukan koefisien determinasi R
2
, yaitu:
30
keterangan: = Koefisien Determinasi
JKR =Jumlsh Kuadrat Regresi JKT = Jumlah Kuadarat Total
Secara verbal, R
2
mengukur bagian atau persentase total variasi Y yang dijelaskan oleh model regresi. Ada dua sifat R
2
, pertama R
2
bukan merupakan besaran negatif, kedua besaran selang nilai adalah 0 R
2
1. Apabila nilai R
2
sebesar 1 berarti seluruh variasi Y dapat dijelaskan oleh regresi, sedangkan nilai R
2
sebesar .
0 berarti tidak ada hubungan sama sekali anatara Y dan X. Model yang baik adalah model yang memiliki nilai R
2
tinggi karena variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel independen Gujarati 2007
a
.
2. Uji F
Juanda 2009 menjelaskan uji F digunakan untuk mengetahui apakah variabel-variabel independen yang digunakan dalam model berpengaruh nyata
terhadap variabel dependen. Uji F dapat dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
⁄ ⁄
…………………………………………………………11 keterangan:
JKK = jumlah kuadrat nilai tengah kolom JKG = jumlah kuadrat galat
n = jumlah sampel
k = jumlah peubah
Kriteria keputusan sebagai berikut: F
hitung
F
tabel
k-1; n-k maka tolak H F
hitung
F
tabel
k-1; n-k maka terima H Jika tolak H
, maka model tersebut memiliki minimal satu variabel bebas yang berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas dan sebaliknya jika terima H
, maka tidak ada satupun variabel bebas yang berpengaruh nyata terhadap output.
31
3. Uji-t
Juanda 2007 menjelaskan bahwa uji-t dilakukan untuk mengetahui apakah variabel bebas yang digunakan satu per satu berpengaruh nyata secara statistik
terhadap besarnya variabel tidak bebas. Uji-t dapat dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
̂
̂
…………………………………………..……….12 keterangan:
̂ = nilai koefisien regresi dugaan
̂
= simpangan baku koefisien dugaan Hipotesis yang digunakan, yaitu:
t
hitung
t
tabel
α; n-k atau p-value α maka tolak H t
hitung
t
tabel
α; n-k atau p-value α maka terima H Jika tolak H
maka variabel bebas berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas, sedangkan jika terima H
maka variabel bebas tidak berpengaruh nyata terhadap variabel tidak bebas.
Pengujian secara ekonometrika terhadap model juga dapat dilakukan. Suliyanto 2005 menjelaskan model regresi yang diperoleh dari metode kuadrat
terkecil biasa Ordinary Least Square OLS yang merupakan model regresi yang menghasilkan estimator linear tidak bias yang terbaik Best Linear Unbias
Estimator BLUE yang terjadi jika dipenuhi dengan beberapa asumsi yang disebut dengan asumsi klasik sebagai berikut:
1. Uji Normalitas
Uji untuk mengetahui apakah residual yang diteliti berdistribusi normal atau tidak. Nilai residual berdistribusi normal merupakan kurva yang berbentuk
lonceng bell-shaped curve yang kedua sisinya melebar sampai tidak terhingga dan dikatakan menyebar dengan normal apabila nilai Kolmogorov-Smirnov
. Z
≤ Z tabel; atau nilai asymp.sig. 2-tailed
α dan distribusi tidak normal karena terdapat nilai ekstrem dalam data yang diambil Suliyanto 2005.
2. Uji Multikolinearitas
Adanya korelasi mendekati sempurna antarvariabel bebas, jika pada model terdapat persamaan regresi yang mengandung gejala multikolinearitas dengan
32 melihat nilai Variance Inflation Factor VIF dari masing-masing variabel bebas
terhadap variabel terikatnya. Gujarati 2007
b
menjelaskan bahwa nilai VIF yang tidak lebih dari sepuluh VIF 10, maka model tersebut tidak mengandung
masalah multikolinearitas yang artinya tidak ada hubungan antar variabel bebas.
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji ini untuk mengetahui model tersebut ada heteroskedastisitasnya atau tidak, jika terdapat heteroskedastisitas artinya ada varian variabel dalam model
yang tidak sama konstan Gujarati 2007
b
. Mendeteksi gejala heteroskedastisitas ini ada atau tidak, dapat dideteksi dengan melihat pola yang terdapat pada grafik,
apabila sebaran titik-titik tidak mengumpul pada satu titik maka dapat dikatakan tidak terjadi heteroskedastisitas pada model Lind et al.
4. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi dilakukan untuk melihat apakah ada atau tidak ada korelasi antara residual dengan residual lain. Uji yang digunakan untuk mendeteksi
autokorelasi adalah uji DW Durbin Watson test. Nilai statistik DW berada diantara 1,55 dan 2,46 maka menunjukkan tidak adanya autokorelasi Firdaus
2004.
33
V GAMBARAN UMUM
5.1 Karakteristik Lokasi
