4.6. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produktivitas Tenaga Kerja Industri Kecil Sepatu di Kota Medan
4.6.1. Pengujian Hipotesis
Salah satu bentuk daya saing industri adalah tingkat produktivitas tenaga kerja. Untuk itu, melalui penelitian ini penulis mencoba menganalisis dan mengkaji
faktor-faktor yang mempengaruhi produktivitas tenaga kerja industri kecil sepatu di Kota Medan dengan menggunakan data primer. Utuk mengidentifikasi faktor-faktor
yang mempengaruhi produktivitas tenaga kerja industri kecil sepatu di Kota Medan, dilakukan melalui pendekatan regresi linear berganda dengan variabel yang
mempengaruhi, yaitu: a.
Pendidikan yaitu tingkat pendidikan tenaga kerja industri kecil sepatu dengan pemberian nilai jumlah tahun bersekolah.
b. Pengalaman yaitu lama tenaga kerja bekerja di industri kecil sepatu yang dihitung
dalam jumlah tahun. c.
Usia yaitu umur tenaga kerja industri kecil sepatu yang dihitung dalam jumlah tahun.
d. Upah yaitu jumlah gaji yang diterima oleh tenaga kerja dari industri kecil sepatu
dalam satu bulan. e.
Dummy variable untuk melihat pengaruh terhadap produktivitas 0 tidak pernah ikut pelatihan dan 1 pernah ikut pelatihan.
Persamaan regresi yang digunakan adalah :
Jefri Sinaga : Perencanaan Pendidikan Kejujuran Pada SMK Seni Dan Kerajinan Berbasis Pengembangan INdustri Kecil Di Kota Medan, 2009.
Y = β + β
1
x
1
+ β
2
x
2
+ β
3
x
3
+ β
4
x
4
+ D + € Berikut ini hasil estimasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap produktivitas
tenaga kerja industri kecil sepatu di Kota Medan dengan menggunakan SPSS versi 15.0.
Tabel 4.10. Hasil Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produktivitas Tenaga Kerja
Ringkasan Model Anova
R R
2
F
hitung
Signifikansi
0,856a 0,732
29,511 0,000a
Koefisien Variabel Independen
Koefisien Regresi
t hitung Signifikansi
Konstanta 923940,201
3,453 0,001
Pendidikan 18943,045
1,583 0,119
Pengalaman 21375,947
3,081 0,003
Usia 4060,761
0,887 0,379
Upah 0,707
5,260 0,000
Dummy Pelatihan 126705,195
2,636 0,011
Sumber : Hasil Pengolahan Data Primer, 2009
Berdasarkan hasil pengujian analisis regresi linear berganda antara variabel- variabel yang diteliti, yakni produktivitas tenaga kerja yang dipengaruhi oleh kelima
variabel bebas pendidikan, pengalaman, usia, upah dan pelatihan, maka diperoleh angka R sebesar 0,856. Angka ini menunjukkan bahwa hubungan antara variabel
bebas dengan variabel terikat adalah kuat. Dasar ketentuan kuat atau tidaknya hubungan adalah apabila koefisien regresi menunjukkan angka di atas 0,5.
Jefri Sinaga : Perencanaan Pendidikan Kejujuran Pada SMK Seni Dan Kerajinan Berbasis Pengembangan INdustri Kecil Di Kota Medan, 2009.
Pada kolom R Square menampilkan angka 0,732. Hal ini menunjukkan bahwa produktivitas responden dipengaruhi sebesar 73,2 persen oleh faktor-faktor
pendidikan, pengalaman, usia, upah dan pelatihan. Sedangkan sisanya 100 – 73,2 = 26,8 dipengaruhi oleh faktor-faktor lain seperti etos kerja, regulasi
ketenagakerjaan, lingkungan kerja dan sebagainya yang tidak dapat dijelaskan pada penelitian ini.
Dari uji Anova kolom F test diperoleh angka F
hitung
sebesar 29,511. Karena probabilitasnya menunjukkan angka 0,000 yang jauh lebih kecil daripada 0,05, maka
disimpulkan model regresi ini dapat dipakai untuk memprediksi pendapatan responden. Dengan kata lain, pendidikan, pengalaman, usia, upah dan pelatihan
responden secara bersama-sama berpengaruh terhadap produktivitas tenaga kerja industri kecil sepatu di Kota Medan.
Selain itu cara pengambilan keputusan uji F ini, juga dapat dilakukan dengan cara membandingkan F
hitung
dengan F
tabel
, dengan kriteria: Tolak H jika statistik
hitung angka F
hitung
statistik tabel F
tabel
. Sebaliknya terima H jika statistik
hitung angka F
hitung
statistik tabel F
tabel
. Berdasarkan hasil analisis di atas, angka F
hitung
adalah 29,511, sedangkan F
tabel
adalah 3,3883 dengan tingkat kepercayaan 99 persen, berarti statistik hitung lebih besar dari pada statistik tabel. Dengan demikian H
ditolak atau dengan kata lain H
1
diterima. Berarti hipotesis penelitian yang mengatakan “secara bersama-sama
Jefri Sinaga : Perencanaan Pendidikan Kejujuran Pada SMK Seni Dan Kerajinan Berbasis Pengembangan INdustri Kecil Di Kota Medan, 2009.
pendidikan, pengalaman, usia, upah dan pelatihan responden berpengaruh terhadap produktivitas tenaga kerja industri kecil sepatu di Kota Medan”, dapat diterima.
Untuk memprediksi produktivitas responden, selanjutnya kelima variabel yang dianggap memberikan pengaruh terhadap produktivitas responden secara
serentak dimasukkan ke dalam fungsi persamaan regresi berganda sebagai berikut: Y = 923940,201 + 18943,045 X
1
+ 21375,947 X
2
+ 4060,761 X
3
+ 0,707 X
4
+ 126705,195 D
Berdasarkan persamaan di atas, dapat dijelaskan bahwa konstanta adalah sebesar 923940,201. Artinya jika pendidikan, pengalaman, usia, upah dan pelatihan
tidak ada 0 maka rata-rata produktivitas tenaga kerja adalah sebesar Rp 923.940,201 per bulan.
Dari persamaan regresi di atas, selanjutnya dilakukan “uji t” untuk menguji signifikansi konstanta terhadap setiap variabel bebas. Uji t ini dilakukan untuk
memprediksi besarnya pengaruh masing-masing variabel pendidikan, pengalaman, usia, upah dan pelatihan terhadap produktivitas tenaga kerja industri kecil sepatu di
Kota Medan, dengan ketentuan: H diterima jika –t
tabel
t
hitung
t
tabel
dan H ditolak
jika -t
hitung
t
tabel
atau t
hitung
t
tabel
. Untuk variabel pengalaman menunjukkan pengaruh yang positif sebesar
21375,947 dengan nilai t
hitung
3,081. Dari tabel t diperoleh bahwa t
tabel
pada tingkat kepercayaan 99 persen adalah sebesar 2,6721. Secara parsial variabel pengalaman
menunjukkan signifikansi pada taraf α = 1 persen, karena t
hitung
3,081 lebih besar daripada t
tabel
2,6721. Hal ini dapat menjelaskan bahwa pengalaman tenaga kerja
Jefri Sinaga : Perencanaan Pendidikan Kejujuran Pada SMK Seni Dan Kerajinan Berbasis Pengembangan INdustri Kecil Di Kota Medan, 2009.
industri kecil sepatu berpengaruh positif dan signifikan secara statistik sebesar 21375,947 terhadap produktivitas tenaga kerja industri kecil sepatu di Kota Medan
dengan tingkat kepercayaan 99 persen. Dengan demikian dapat diartikan bahwa apabila pengalaman bertambah sebesar satu tahun, maka produktivitas tenaga kerja
industri kecil sepatu di Kota Medan akan meningkat sebesar Rp 21.375,947 per bulan dengan asumsi variabel independen lain nilainya tetap. Hasil empiris ini tentunya
sejalan dengan hipotesis yang menyatakan bahwa pengalaman berpengaruh positif terhadap produktivitas tenaga kerja industri kecil sepatu di Kota Medan.
Pengalaman kerja sangat dibutuhkan oleh tenaga kerja dalam proses pembuatan sepatu. Dengan pengalaman ini, mereka telah terbiasa menghadapi
kesulitan dalam pekerjaan. Seseorang tenaga kerja yang belum mempunyai pengalaman, tentu belum mempunyai keterampilan yang memadai dalam melakukan
pekerjaannya. Apalagi jenis pekerjaan yang menuntut keahlian dan keterampilan tertentu seperti pembuatan sepatu. Semakin tinggi pengalaman tenaga kerja, maka
semakin tinggi pemahaman dan pencarian solusi masalah yang dihadapi dalam bekerja.
Untuk variabel upah menunjukkan pengaruh yang positif sebesar 0,707 dengan nilai t
hitung
5,260. Dari tabel t diperoleh bahwa t
tabel
pada tingkat kepercayaan 99 persen adalah sebesar 2,6721. Variabel upah menunjukkan signifikansi pada taraf
α = 1 persen, karena t
hitung
5,260 lebih besar daripada t
tabel
2,6721. Hal ini dapat menjelaskan bahwa upah tenaga kerja industri kecil sepatu berpengaruh positif dan
signifikan secara statistik sebesar 0,707 terhadap produktivitas tenaga kerja industri
Jefri Sinaga : Perencanaan Pendidikan Kejujuran Pada SMK Seni Dan Kerajinan Berbasis Pengembangan INdustri Kecil Di Kota Medan, 2009.
kecil sepatu di Kota Medan dengan tingkat kepercayaan 99 persen. Dengan demikian dapat diartikan bahwa apabila upah bertambah sebesar Rp 1,00, maka produktivitas
tenaga kerja industri kecil sepatu di Kota Medan akan meningkat sebesar Rp 0,707 per bulan dengan asumsi variabel independen lain nilainya tetap. Hasil empiris ini
tentunya sejalan dengan hipotesis yang menyatakan bahwa upah berpengaruh positif terhadap produktivitas tenaga kerja industri kecil sepatu di Kota Medan.
Demikian juga, variabel pelatihan menunjukkan pengaruh dengan nilai t
hitung
2,636. Dari tabel t diperoleh bahwa t
tabel
pada tingkat kepercayaan 95 persen adalah sebesar 2,005. Variabel pelatihan juga menunjukkan signifikansi pada taraf α = 5
persen, karena t
hitung
2,636 lebih besar daripada t
tabel
2,005. Hal ini dapat menjelaskan bahwa pelatihan yang diikuti oleh tenaga kerja industri kecil sepatu
berpengaruh positif dan signifikan terhadap produktivitas tenaga kerja industri kecil sepatu di Kota Medan dengan tingkat kepercayaan 95 persen. Dengan demikian dapat
diartikan bahwa apabila tenaga kerja mengikuti pelatihan pembuatan sepatu, maka produktivitas tenaga kerja industri kecil sepatu di Kota Medan akan meningkat
sebesar Rp 126.705,195 dengan asumsi variabel independen lain nilainya tetap. Hasil empiris ini sejalan dengan hipotesis yang menyatakan bahwa pelatihan berpengaruh
positif terhadap produktivitas tenaga kerja industri kecil sepatu di Kota Medan. Selanjutnya, berdasarkan estimasi tersebut, koefisien regresi dari pendidikan
adalah bertanda positif sebesar 18943,045 dengan nilai t
hitung
sebesar 1,583. Dengan membandingkan t
hitung
dengan t
tabel
sebesar 2,005 pada tingkat kepercayaan 95 persen diperoleh –t
tabel
t
hitung
t
tabel
-2,005 1,583 2,005, hal ini menjelaskan bahwa
Jefri Sinaga : Perencanaan Pendidikan Kejujuran Pada SMK Seni Dan Kerajinan Berbasis Pengembangan INdustri Kecil Di Kota Medan, 2009.
pendidikan tenaga kerja berpengaruh positif tetapi tidak signifikan pengaruhnya secara statistik sebesar 18943,045 terhadap produktivitas tenaga kerja industri kecil
sepatu di Kota Medan dengan tingkat kepercayaan 95 persen. Dengan demikian dapat diartikan apabila pendidikan tenaga kerja meningkat sebesar satu tahun, maka akan
berdampak pada meningkatnya produktivitas tenaga kerja industri kecil sepatu di Kota Medan sebesar Rp 18.943,045 per bulan dengan asumsi variabel independen
lain nilainya tetap. Hasil empiris ini tentunya sejalan dengan hipotesis yang menyatakan bahwa pendidikan berpengaruh positif terhadap produktivitas tenaga
kerja industri kecil sepatu di Kota Medan. Pengaruh pendidikan tenaga kerja yang tidak signifikan ini disebabkan oleh
latar belakang pendidikan mereka yang tidak relevan bidang kerjanya. Pendidikan formal yang dimiliki oleh para tenaga kerja tidak memberikan bekal kemampuan dan
keterampilan dalam pembuatan sepatu. Sehingga ketika mereka bekerja pada industri kecil sepatu, pada dasarnya pengetahuan akan pembuatan sepatu adalah sama
walaupun tingkat pendidikannya berbeda. Untuk variabel usia menunjukkan pengaruh yang positif sebesar 4060,761
dengan t
hitung
0,887. Hal ini menjelaskan bahwa usia tenaga kerja tidak signifikan pengaruhnya secara statistik terhadap produktivitas tenaga kerja industri kecil sepatu
di Kota Medan walaupun penelitian dilakukan pada tingkat kepercayaan 90 persen. Hal ini mengandung arti jika usia bertambah satu tahun, maka akan memberi dampak
semakin meningkatnya produktivitas tenaga kerja industri kecil sepatu di Kota Medan sebesar Rp 4.060,761 per bulan dengan asumsi variabel independen lain nilainya
Jefri Sinaga : Perencanaan Pendidikan Kejujuran Pada SMK Seni Dan Kerajinan Berbasis Pengembangan INdustri Kecil Di Kota Medan, 2009.
tetap. Hasil empiris ini tentunya sesuai dengan hipotesis yang menyatakan bahwa usia berpengaruh positif terhadap produktivitas tenaga kerja industri kecil sepatu di Kota
Medan. Pengaruh usia yang tidak signifikan terhadap produktivitas tenaga kerja
industri kecil sepatu ini disebabkan oleh proses pembuatan sepatu yang membutuhkan tenaga disamping keahlian. Walaupun pengalaman tenaga kerja
bertambah, namun kemampuan fisik semakin berkurang sejalan bertambahnya usia. Berdasarkan pengujian analisis statistik di atas, dapatlah disimpulkan bahwa
pengalaman, upah, dan pelatihan berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap produktivitas tenaga kerja industri kecil sepatu di Kota Medan. Sedangkan
pendidikan dan usia memiliki pengaruh yang positif tetapi tidak signifikan terhadap produktivitas tenaga kerja industri kecil sepatu di Kota Medan.
4.6.2. Pengujian Asumsi Klasik Sebelum melakukan pengujian hipotesis dari penelitian ini, terlebih dahulu
dilakukan pengujian asumsi klasik untuk memastikan bahwa alat uji regresi berganda dapat digunakan atau tidak. Alat uji yang digunakan adalah uji multikolinieritas, uji
heteroskedastisitas dan uji autokorelasi. Apabila uji asumsi klasik telah terpenuhi, maka alat uji statistik regresi berganda dapat dipergunakan.
4.6.1.1. Uji multikolinieritas
Pengujian multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah ada hubungan linear antar variabel dalam model regresi. Jika terjadi korelasi, maka terdapat
Jefri Sinaga : Perencanaan Pendidikan Kejujuran Pada SMK Seni Dan Kerajinan Berbasis Pengembangan INdustri Kecil Di Kota Medan, 2009.
persoalan multikolinieritas, karena seharusnya tidak boleh terjadi korelasi antar variabel independennya.
Menurut Santoso dalam Priyatno 2008, bahwa untuk mendeteksi gejala- gejala terjadinya multikolinieritas dapat dilakukan dengan melihat toleransi variabel
dan Variance Inflation Factor VIF, dengan pedoman sebagai berikut : a.
VIF 5 maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas b.
VIF 5 maka tidak terjadi multikolinieritas. Untuk mendapatkan hasil pengujian multikolinieritas data dalam penelitian
ini, maka digunakan Statistical Product and Service Solution SPSS dengan versi 15.0 dimana hasilnya ditunjukkan pada Tabel 4.11.
Tabel 4.11. menunjukkan bahwa variabel independen, yaitu pendidikan, pengalaman, usia, upah dan pelatihan mempunyai angka Variance Inflaction Factor
VIF dibawah angka 5. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat persoalan multikolinieritas antar variabel independen.
Tabel 4.11. Hasil Uji Multikolinieritas
Model Statistik Kolinieritas
Toleransi VIF
1 Constant
Pendidikan 0,708
1,413 Pengalaman
0,354 2,824
Usia 0,377
2,651 Upah
0,627 1,594
Pelatihan 0,862
1,160 a Dependent Variabel: Produktivitas
Jefri Sinaga : Perencanaan Pendidikan Kejujuran Pada SMK Seni Dan Kerajinan Berbasis Pengembangan INdustri Kecil Di Kota Medan, 2009.
4.6.1.2. Uji heteroskedastisitas
Pengujian heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah di dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual antara satu pengamatan ke
pengamatan lain. Jika varians dari residual antara satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut terjadi homoskedastisitas, tetapi jika varians berbeda maka
disebut heteroskedastisitas. Untuk model regresi yang baik, seharusnya tidak terjadi heteroskedastisitas.
Menurut Priyatno 2008, ada beberapa metode pengujian yang dapat digunakan dalam melihat gejala heteroskedastisitas dan salah satu diantaranya adalah
menggunakan Uji Park yaitu meregresikan nilai residual Lnei
2
dengan masing- masing variabel independen LnX1, LnX2, LnX3 dan LnX4. Kriteria pengujian
adalah sebagai berikut : a.
Jika -t tabel t hitung t tabel maka tidak terdapat heteroskedastisitas. b.
Jika t hitung t tabel atau –t hitung -t tabel berarti terdapat heteroskedastisitas. Untuk mendapatkan hasil pengujian heteroskedastisitas data dalam penelitian
ini, maka digunakan Statistical Product and Service Solution SPSS dengan versi 15.0 dimana hasilnya ditunjukkan pada Tabel 4.12.
Tabel 4.12, menunjukkan bahwa nilai t
hitung
berturut-turut adalah -0,500 LnX1, 1,275 LnX2, -0,705 LnX3 dan -0,669 LnX4. Sedangkan nilai t
tabel
dengan df = n-2 = 60-2 = 58 pada pengujian dua sisi signifikansi 0,025 didapat nilai t
tabel
sebesar 2,002. Karena nilai t
hitung
-0,500, 1,275, -0,705 dan -0,669 berada pada
Jefri Sinaga : Perencanaan Pendidikan Kejujuran Pada SMK Seni Dan Kerajinan Berbasis Pengembangan INdustri Kecil Di Kota Medan, 2009.
–t
tabel
t
hitung
t
tabel
, maka pengujian antara Ln ei
2
dengan LnX1, Lnei
2
dengan LnX2, Lnei
2
dengan LnX3, dan Lnei
2
dengan LnX4 tidak ada gejala heteroskedastisitas. Dengan demikian tidak ditemukan masalah heteroskedastisitas
pada model regresi.
Tabel 4.12. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Model Koefisien Tidak
Terstandar Koefisien
Terstandar t
Sig. B
Std. Kesalahan
Beta B
Std. Kesalahan
1 Constant
LnX1 23,942
-0,454 2,019
,907 -0,066
11,858 -0,500
0,000 0,619
2 Constant
LnX2 21,725
0,619 0,987
0,485 0,165
22,000 1,275
0,000 0,207
3 Constant
LnX3 26,046
-0,872 4,411
1,236 -0,092
5,905 -0,705
0,000 0,484
4 Constant
LnX4 39,092
-1,145 24,143
1,712 -0,088
1,619 -0,669
0,111 0,506
a Dependent Variable: Lnei
2
4.6.1.3. Uji autokorelasi
Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui korelasi yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan pengamatan lain pada model regresi. Prasyarat
yang harus dipenuhi adalah tidak adanya autokorelasi dalam model regresi. Metode pengujian pada penelitian ini adalah dengan Uji Durbin-Watson Uji DW dengan
ketentuan sebagai berikut : a.
Jika d lebih kecil dari dL atau lebih besar dari 4-dL berarti terdapat autokorelasi. b.
Jika d terletak antara dU dan 4-dU, berarti tidak ada autokorelasi.
Jefri Sinaga : Perencanaan Pendidikan Kejujuran Pada SMK Seni Dan Kerajinan Berbasis Pengembangan INdustri Kecil Di Kota Medan, 2009.
c. Jika d terletak antara dL dan dU atau di antara 4-dU dan 4-dL, berarti tidak
menghasilkan kesimpulan yang pasti.
Tabel 4.13. Hasil Uji Autokorelasi
Model R
R
2
Estimasi Std. Kesalahan
Durbin-Watson
1 .856a
.732 168057.20347
1.372 a Predictors: Constant, Dum.Pelatihan, Pendidikan, Upah, Usia, Pengalaman
b Dependent Variable: Produktivitas
Tabel 4.13. menunjukkan bahwa nilai DW yang dihasilkan dari model regresi adalah 1,372. Sedangkan dari tabel DW dengan signifikansi 0,01 dan jumlah data n
= 60 dan k jumlah variabel independen = 5 diperoleh nilai dL sebesar 1,248 dan nilai dU sebesar 1,598. Karena nilai DW 1,372 berada pada daerah antara dL dan
dU, maka tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti berada pada daerah keragu- raguan
4.7. Program-Program Pengembangan SDM Tenaga Kerja Industri Kecil Sepatu di Kota Medan