48 Besar selang interval
dengan rumus: Jumlah Populasi : Jumlah
sampel Notoadmojo, 2005. Maka diperoleh hasil interval setiap sampel pada
Kios, Los dan PKL dengan perincian terlihat pada Tabel 4 untuk interval pada Kios, Tabel 5 untuk interval pada Los dan Tabel 6 untuk interval pada PKL.
Tabel 4. Interval sampel pada kios di pasar tradisional Kota Bandar Lampung
No Pasar
Populasi Sampel
Interval Pembulatan
1 Panjang
157 10
15,7 16
2 Kangkung
18 1
acak acak
3 Bambu Kuning
440 23
19,13043 19
4 SMEP
150 8
18,75 19
5 Pasir Gintung
6 Tugu
128 7
18,28571 18
7 Cimeng
8 1
acak acak
8 Way Halim
155 9
17,22222 17
9 Bawah
25 2
12,5 12
10 Tamin
41 3
13,6667 13
Total 10
1.122 64
Tabel 5. Interval sampel pada los di pasar tradisional Kota Bandar Lampung
No Pasar
Populasi Sampel
Interval Pembulatan
1 Panjang
16 5
3,2 3
2 Kangkung
569 22
25,86364 26
3 Bambu Kuning
4 SMEP
173 8
21,625 21
5 Pasir Gintung
313 14
22,35714 22
6 Tugu
178 8
22,25 22
7 Cimeng
352 15
23,46667 23
8 Way Halim
210 9
23,33333 23
9 Bawah
108 5
21,6 21
10 Tamin
115 6
19,16667 19
Total 10
2.034 92
Tabel 6. Interval sampel pada PKL di pasar tradisional Kota Bandar Lampung
No Pasar
Populasi Sampel
Interval Pembulatan
1 Panjang
500 19
26,31579 26
2 Kangkung
109 5
21,8 22
49
3 Bambu Kuning
335 10
33,5 33
4 SMEP
315 14
22,5 22
5 Pasir Gintung
215 10
21,5 21
6 Tugu
240 10
24 24
7 Cimeng
125 13
9,615385 9
8 Way Halim
68 3
22,66667 22
9 Bawah
105 5
21 21
10 Tamin
35 2
17,5 17
Total 10
2.047 91
3.3 Hipotesis
Berdasarkan latar belakang, permasalahan dan kerangka penelitian di atas maka yang menjadi hipotesis dalam penelitian ini adalah:
1 Ada pengaruh dari upaya yang telah dilakukan dalam pengelolaan sampah terhadap peningkatan pengelolaan sampah pasar tradisional di Kota Bandar
Lampung. 2 Ketaatan pedagang pasar tradisional membayar restribusi sampah dipengaruhi
oleh bersedia atau tidak bersedia membayar restribusi terhadap usaha
peningkatan pengelolaan sampah pasar oleh besarnya restribusi yang dibayar untuk peningkatan pengelolaan sampah pasar.
3 Faktor- faktor yang berpengaruh terhadap ketaatan membayar restribusi sampah pasar tradisional adalah: faktor umur, pendidikan, pendapatan, status
tempat berdagang, lama berdagang, jumlah sampah yang dihasilkan, katagori pedagang, perlakuan terhadap sampah, dan pelayanan UPT Dinas Pasar.
4 Ada perbedaan yang signifikan dari besarnya kesediaan para pedagang membayar restribusi kebersihan pasar antara para pedagang di pasar besar
pasar sedang dan pasar kecil.
50
3.4 Pengumpulan Data
Data primer diperoleh melalui wawancara langsung kepada pedagang pasar tradisional serta petugas kebersihan melalui
pengisian kuisioner yang ditujukan untuk mengetahui keadaan sosial ekonomi responden, persepsi
responden terhadap sampah pasar, kesediaan pedagang untuk membayar peningkatan pengelolaan sampah pasar serta pengamatan lapangan. Untuk data
sekunder diperoleh dari Dinas Pasar serta Dinas Kebersihan dan Pertamanan Kota Bandar Lampung yang berkaitan data pendukung penelitian ini.
3.5 Pengolahan dan Analisa Data
3.5.1 Analisis Kualitatif Analisis Upaya yang dilakukan dalam peningkatan pengelolaan sampah pasar tradisional
Untuk menganalisis pengaruh dari upaya yang telah dilakukan dalam pengelolaan sampah terhadap peningkatan pengelolaan sampah pasar tradisional
di Kota Bandar Lampung, maka dilakukan pendekatan analisa secara teoritis berdasarkan teori dan konsep keilmuan yang berkaitan dengan teori pengelolaan
sampah pasar.
3.5.2 Analisis Kuantitatif
3.5.2.1 Analisis ketaatan pedagang pasar tradisional membayar restribusi
51 Mattjik 2002 menyatakan,
jika parameter dari suatu hubungan fungsional antara satu variabel dependen dengan lebih dari satu variabel
independen ingin diestimasikan maka analisa regresi yang dikerjakan adalalah analisa regresi logistik. Untuk menganalisis berkaitan bersedia atau tidak bersedia
membayar restribusi terhadap usaha peningkatan pengelolaan sampah pasar,
menggunakan pendekatan Regresi Logistik dengan persamaan sebagai berikut :
Pi = E Y=1| Xi=[ e
LnPx1 – Px
1+ e
LnPx1 – Px
]
LnPx1 – Px = α +β
1
x
1
+β
2
x
2
+β
3
x
3
+ β
4
x
4
+β
5
x
5
+β
6
x
6
+β
7
x
7
+β
8
x
8
+β
9
x
9
+
ε
Keterangan : PxP1-Px = Odd Ratio, adalah perbandingan peluang responden yang bersedia membayar
dengan yang tidak bersedia membayar; Px= Peluang responden membayar;
= konstanta
X
1
= Umur; X
2
= Pendidikan; X
3
= Pendapatan; X
4
= Status tempat berdagang; X
5
= Lama berdagang; X
6
= Jumlah sampah; X
7
= Katagori Pedagang; X
8
= Cara kumpulkan sampah; X
9
= Pelayanan Dinas Pasar Analisis regresi linier nilai
ketaatan pedagang pasar tradisional membayar restribusi WTP untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi terhadap
pedagang pasar, dengan model regresi linier Mattjik, 2002 : Y= α +β
1
x
1
+β
2
x
2
+β
3
x
3
+ β
4
x
4
+β
5
x
5
+β
6
x
6
+β
7
x
7
+β
8
x
8
+β
9
x
9
+
ε
52 Keterangan :
Y = Nilai WTP pedagang pasar X
1
- X
9
= variabel bebas sama dengan variabel bebas regresi logistik
3.5.2.2 Analisis faktor- faktor yang mempengaruhi pedagang terhadap ketaatan membayar restribusi
Untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi ketaatan pedagang membayar restribusi pengelolaan sampah pasar yang berkaitan dengan umur
pendidikan, pendapatan, status tempat berdagang, lama berdagang, produksi sampah kg, katagori pedagang, cara pengumpulan sampah, dan pelayanan UPT
Dinas Pasar di tabulasi dan selanjutnya di analisis. Untuk
menganalisis faktor-
faktor yang
mempengaruhi ketaatan
pedagang membayar restribusi sampah dalam upaya peningkatan pengelolaan sampah pasar, maka sama dengan hal yang diatas menggunakan pendekatan
Regresi Logistik pada sub bab 3.5.2.1 tentang analisis ketaatan pedagang pasar tradisional membayar restribusi dengan menggunakan pendekatan regresi
logistik, yang digunakan untuk mendeskripsikan hubungan antara variabel bebas dengan variabel respon tak bebas yang bersifat dikotom atau biner.
Untuk melihat besarnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel
terikat dalam regresi logistik disusun dalam sebuah tabel seperti Tabel 7. Persamaan regresi logistik yang digunakan adalah sebagai berikut :
Tabel 7. Variabel yang dipergunakan dalam regresi logistik
Variabel dependent Y
1
Pengelompokan Jawaban Responden a
b C