3.3. Teknik Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan data primer, yaitu data yang langsung dikumpulkan peneliti dari sumber dilapangan, yaitu para petani tambak bandeng
di Kecamatan Manyar Kabupaten Gresik. Pengambilan data primer ini dilakukan
dengan cara :
1. Studi Lapangan
Teknik ini dengan menggunakan penelitian dilapangan guna untuk memperoleh data yang diperlukan dalam penulisan skripsi yang dilakukan
dengan cara : a.
Wawancara, merupakan suatu cara pengumpulan data informasi yang dilakukan oleh peneliti kepada responden yaitu petani tambak, maksudnya
adalah untuk mendapatkan gambaran lengkap terhadap topik yang diteliti. b.
Kuisioner, merupakan suatu cara pengumpulan data dengan memberikan atau menyebarkan daftar pertanyaan kepada responden, dengan harapan
mereka akan memberikan respon atas daftar pertanyaan tersebut. Umar, dalam skripsi Aulia Rahman : 2008.
2. Studi Pustaka
Dilakukan dengan mempelajari literatur-literatur guna untuk menunjang suatu data yang diperlukan untuk diolah dan dianalisis.
3.4. Teknik Analisis Dan Uji Hipotesis
Dalam penelitian ini teknik yang digunakan adalah model regresi linier berganda. Karena variabel bebasnya X lebh dari satu dan uji hipotesis yang
digunakan adalah uji F dan uji t.
3.4.1. Teknik Analisis
Untuk menaksir dan menganalisa hubungan yang disebutkan dalam hipotesis diatas, maka analisis data dilakukan dengan menggunakan :
a. Analisis Kualitatif
Yaitu menganalisa data dalam bentuk uraian atau penjelasan secara deskriptif.
b. Analisa Kuantitatif
Yaitu menghitung dengan menggunakan model regresi linier berganda yang menggambarkan pengaruh antara independen variabel dengan
dependent variabel.
3.4.2. Uji Hipotesis
Untuk menguji hipotesis, hubungan antara pendapatan petani tambak bandeng, dengan tenaga kerja petani tambak, modal petani tambak dan jumlah
produksi digunakan model analisis regresi linier berganda, dengan persamaan sebagai berikut :
Yi = βo + β1X
1
i + β2X
2
i + β3X
3
i + β4X
4
i Keterangan :
Y = Pendapatan petani tambak bandeng Rp. juta
X
1
= Tenaga kerja petani tambak orang atau jiwa X
2
= Luas lahan tambak Hektar X
3
= Modal petani tambak Rp. juta
X
4
= Jumlah produksi Rp juta βo =
Konstanta U
= Faktor pengganggu β1…β3 = Koefisien regresi
I = Pengamatan
Sudrajat, 1998
: 79
Untuk menguji pengaruh variabel bebas X
1
, X
2
, X
3
, X
4
terhadap variabel terikat Y dengan prosedur sebagai berikut :
1. Uji F
Untuk mengetahui pengaruh antara variabel bebas X
1
, X
2
, X
3
, X
4
terhadap variabel terikat Y secara simultan maka dipergunakan uji F dengan kriteria :
Ho : β1= β2= β3= β4=0 tidak ada pengaruh variable bebas terhadap
varabel terikat Hi :
β1= β2= β3= β4 0 paling tidak salah satu estimator variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat
Sudrajat, 1998 : 94.
KT Regresi F
hitung
= KT Galat
Keterangan : KT = Kuadrat Tengah
Dengan menggunakan derajat kebebasan k, n-k-1 dan kaidah pengujianya adalah sebagai berikut :
1. Apabila F
hitung
F
tabel
, maka Ho ditolak dan Hi diterima, artinya variabel bebas mempengaruhi variabel terikat secara simultan.
2. Apabila F
hitung
≤ F
tabel
, maka Ho diterima Hi ditolak, artinya variabel bebas tidak mempengaruhi variabel terikat secara simultan.
Gambar 4. Kurva Distribusi F
Sumber : Sugiono, 2001, Metode Penelitian Administrasi, Cetakan kedelapan, Penerbit Alfabeta, Bandung, Hal.142.
2. Uji t
Untuk mengetahui dari masing-masing variabel bebas secara individu atau secara parsial terhadap variabel terikat melalui uji t dengan kriteria sebagai
berikut: Ho :
βi = 0 tidak ada pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat
HI : β1 0 ada pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat
βj t
hitung
= Se
βj Sudrajat, 1998 : 122
Keterangan : n
= Jumlah sampel k
= Jumlah parameter regresi β =
Koefisien regresi
Se = Standart error
j = Variabel bebas
Dengan kaidah pengujian sebagai berikut : 1.
Apabila t
tabel
≤ t
hitung
≤ t
tabel
, maka Ho diterima dan Hi ditolak, artinya tidak ada pengaruh antara variabel bebas dengan variabel terikat secara
parsial. 2.
Apabila t
hitung
t
tabel
, maka Ho ditolak dan Hi diterima, artinya ada pengaruh antara variabel bebas dan variabel terikat secara parsial.
Gambar 5. Kurva Distribusi t
Sumber : Sugiono,2001, Metode Penelitian Administrasi, Cetakan kedelapan. Penerbit Alfabeta, Bandung, Hal 139.
Untuk mengetahui apakah model analisis tersebut layak digunakan dalam pembuktian selanjutnya dan untuk mengetahui sejauh
mana variabel bebas mampu menjelaskan variabel terikat maka perlu diketahui nilai adjusted R
2
atau koefisien nilai determinasi dengan menggunakan rumus:
JK Regresi Jadi R
2
= Sulaiman, 2004 : 86
JK Total Dimana :
R
2
= koefisien determinasi JK total = jumlah kuadrat
Karateristik utama dari R
2
adalah : a.
Tidak mempunyai nilai negatif Nilainya berkisar antara 0 nol dan 1 satu atau 0 R
2
1
3.4.3. Pendekatan Asumsi BLUE Best Liner Unbiased Estimator
Tujuan utama penggunaan uji asumsi klasik adalah untuk mendapatkan koefisien regresi yang terbaik linier dan tidak bias BLUE, karena apabila
terjadi penyimpangan terhadap asumsi klasik tersebut, uji t dan uji F yang dilakukannya menjadi tidak valid dan secara statistik dapat mengacaukan
kesimpulan yang diperoleh. Sifat dari BLUE itu sendiri adalah:
a. Best : Pentingnya sifat ini bila diterapkan dalam uji signifikan data terhadap
dan b. Linier : Sifat ini dibutuhkan untuk memudahkan dalam penafsiran.
c. Unbiased : Nilai jumlah sampel sangat besar penaksir parameter diperoleh dari sampel besar kira–kira lebih mendekati nilai parameter
sebenarnya. d. Estimasi : e diharapkan sekecil mungkin
Yang diasumsikan tidak terjadi pengaruh antara variabel bebas atau regresi bersifat BLUE Best Linier Unbiased Estimator, artinya koefisien
regresi pada persamaan tersebut betul-betul linier dan tidak bias atau tidak terjadi penyimpangan-penyimpangan persamaan, seperti :
a Multikoliniearitas
Identifikasi secara statistik ada atau tidaknya gejala multikolinier dapat dilakukan dengan menghitung varience inflation factor VIF. Rumusnya
adalah VIF= 11-R
2
VIF Varience inflation factor menyatakan tingkat “pembengkakan” varians. Apabila VIF Varience inflation factor lebih besar dari 10, hal ini
berarti terdapat multikolinier pada persamaan regresi linier. Pendeteksian multikolinier yang berikutnya adalah dengan mudah antara variabel bebas
yang terjadi korelasi. b
Autokorelasi Yang dimaksud dengan autokorelasi yaitu keadaan dimana kesalahan
pengganggu dalam suatu periode tertentu berkorelasi dengan kesalahan
pengganggu periode yang lain, pengujian autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji statistik Durbin Watson.
t = n e
t
– e
t-1 2
t = 2 DW =
t = n e
t
2 t = 1
Widarjono, 2005:181
Dimana : e
t
adalah residual perbedaan variabel tak bebas yang sebenarnya dengan variabel tak bebas yang ditaksir dari setiap periode waktu.
Sedangkan e
t-1
adalah residual dari waktu sebelumnya. Untuk mengetahui ada tidaknya gejala autokorelasi maka perlu dilihat tabel
kriteria pengujian Durbin Watson Uji DW.
Gambar 6 : Statistik Durbin-Watson
Sumber: Suliyanto, 2005, Analisis Data Dalam Ekonomi Pemasaran,
Ghalia Indonesia, Hal. 8.
c Heterokedastisitas
Pengujian heterokedastisitas dilakukan untuk melihat apakah ada kesalahan pengganggu mempunyai varian yang sama atau tidak. Hal tersebut
dilambangkan sebagai : E Ui
2
=
2
Dimana :
2
= varian i = 1, 2, 3, 4, …n
Apabila didapat varian yang sama maka asumsi homokedastisitas penyebaran yang sama diterima.
Suliyanto, 2005:115
d 4
4 ‐ dI
4
- du
2
dU dI
Menolak Ho bukti
autokorelasi positif
Daerah keragu-
raguan Daerah
keragu- raguan
Menerima Ho atau Ho atau kedua-duanya
Menolak Ho bukti
autokorelasi negatif
BAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Kategori