BAB IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Penelitian
4.1.1 Gambaran Umum Kepulauan Kangean Sumenep 4.1.1.1 Profil Kepulauan Kangean Sumenep
Wilayah Kabupaten Sumenep berada diujung timur Pulau Madura dengan letak geografis diantara 113º 32’ - 116º 16’ Bujur Timur dan 4º 55’ - 7º 24’ Lintang Selatan,
dengan batas-batas sebagai berikut : Sebelah Selatan
: Selat Madura Sebelah Utara
: Laut Jawa Sebelah Barat
: Kabupaten Pamekasan Sebelah Timur
: Laut Jawa dan Laut Flores Wilayah Kabupaten Sumenep terdiri dari daratan dan kepulauan. Kabupaten
Sumenep memiliki 126 pulau sesuai dengan hasil sinkronisasi luas Kabupaten Sumenep Tahun 2002, tersebar membentuk gugusan pulau-pulau baik berpenghuni
48 pulau maupun tidak berpenghuni 78 pulau. Pulau paling utara adalah Pulau Karamian yang terletak di Kecamatan Masalembu dengan jarak ±151 mil laut dari
Pelabuhan Kalianget, dan pulau yang paling timur adalah Pulau Sakala dengan jarak ±165 miI laut dari Pelabuhan Kalianget.
Pulau Kangean merupakan salah satu pulau yang berada di wilayah Kabupaten Sumenep bsagian timur. Pulau Kangean memiliki tiga kecamatan yaitu Kecamatan
Arjasa, Kecamatan Kangayan dan Kecamatan Sapeken. Untuk dapat nyampek di Kepulauan Kangean hanya dapat menggunakan transportasi laut dengan jangka waktu
± 10 jam. 4.1.1.2 Demografi Kepulauan Kangean Sumenep
Dari data BPS Sumenep tahun 2012 dilihat dari tiga kecamatan yang ada Kepulauan Kangean yaitu jumlah penduduk di Kecamatan Arjasa sebanyak 60.592
orang, Kecamatan Kangayan sebanayak 20.835 orang dan Kecamatan Sapeken
sebanyak 43.761 orang. Data pesebaran penduduk dapat dilihat pada table 4.1. Tabel 4.1. Komposisi Penduduk Menurut Kecamatan, Jenis Kelamin di Kepulauan
Kangean Kabupaten Sumenep
Kecamatan Laki-laki
Perempuan Total
Arjasa 27.885
32.707 60.592
Kangayan 9.855
10.980 20.835
Sapeken 21.123
22.638 43.761
Sumber : BPS Sumenep 2012 Berdasarkan Tabel 4.1 dapat diketahui bahwa penduduk di tiga Kecamatan
Kepulauan Kangean Kabupaten Sumenep yang lebih dominan adalah perempuan dengan jumlah lebih banyak di banding laki-laki.
4.1.2 Analisis Deskriptif Statistik Analisis deskriptif ini dapat digunakan untuk memberikan penjelasan
dalam penelitian lanjutan untuk memberikan hasil yang lebih baik tehadap analisis regresi. Analisis deskriptif bersifat penjelasan statistik dengan memberikan
gambaran data tentang jumlah data, minimum, maxsimum, mean, dan standar deviasi Prayitno, 2010:12. Adapun hasil uji Analisis Deskriptif Statistik ;
Tabel 4.2 Hasil Analisis Deskriptif Statistik Keterangan
N Minimum Maximum
Mean Pendidikan X
1
96 2
9 5,42
Jumlah tanggungan keluarga X
2
96 1
4 2,26
Curahan jam kerja X
3
96 4
8 5,64
Pendapatan penduduk miskin Y
96 145000
275000 226000
Sumber : Lampiran 3 Berdasarkan tabel 4.2, berkaitan dengan analisis deskriptif statistik dapat
dilihat bahwa dengan jumlah data sebanyak 96, variabel pendapatan penduduk
miskin Y mempunyai rata-rata sebesar Rp. 226.000,-, dengan nilai minimal Rp. 145.000,- dan maksimal Rp. 275.000,-. Variabel pendidikan X
1
mempunyai rata- rata 5,42 atau telah menempuh sekolah dasar kelas 5, dengan nilai minimal 2 atau
telah menempuh pendidikan sekolah dasar kelas 2 dan maksimal 9 atau telah menempuh pendidikan sekolah menengah pertama kelas 3. Variabel jumlah
tanggungan keluarga X
2
mempunyai rata-rata sebesar 2,26 atau sebanyak 2 orang anggota keluarga, dengan nilai minimal 1 atau sebanyak 1 orang anggota keluarga
dan maksimal 4 atau sebanyak 4 orang anggota keluarga. Variabel curahan jam kerja X
3
mempunyai rata-rata sebesar 5,64, dengan nilai minimal 4 atau selama 4 jam kerja selama sehari dan maksimal 8 atau selama 8 jam kerja selama sehari.
4.1.3 Uji Normalitas Uji normalitas data dilakukan untuk mengetahui apakah data yang
diperoleh berdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas yang dilakukan terhadap sampel dilakukan dengan mengunakan
kolmogorov-smirnov test dengan menetapkan derajat keyakinan α sebesar 5 Prayitno, 2010:71. Adapun hasil
pengujian dapat disajikan sebagai berikut ; Tabel 4.3 Hasil Uji Normalitas
Test of Normality Kolmogorov-Smirnov
Sig. Cutt off
Keterangan Pendidikan X
1
0,297 0,05
Normal Jumlah tanggungan
keluarga X
2
0,213 0,05
Normal Curahan jam kerja X
4
0,231 0,05
Normal Pendapatan penduduk
miskin Y 0,591
0,05 Normal
Sumber : Lampiran 4 Berdasarkan tabel 4.3, dapat diketahui bahwa nilai probabilitas atau signifikansi
untuk masing-masing variabel lebih besar dari 0,05, sehingga dapat dinyatakan bahwa data dalam penelitian ini berdistribusi normal.
4.1.4 Analisis Data 4.1.4.1 Uji Asumsi Klasik
Setelah memperoleh model, maka langkah selanjutnya yang dilakukan adalah menguji apakah model yang dikembangkan bersifat BLUE Best Linier
Unbised Estimator Gujarati dalam Latan, 2013:14. Asumsi BLUE yang harus dipenuhi antara lain yaitu : data berdisitribusi normal, tidak ada multikolinieritas,
dan tidak adanya heteroskedastisitas. Pengujian asumsi klasik dilakukan pada model regresi linear berganda yang dijelaskan sebagai berikut ;
1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel independen, variabel dependen atau keduanya mempunyai
distribusi normal ataukah mutlak regresi yang baik adalah distribusi data normal atau mendekati normal. Mendeteksi normalitas dengan melihat
penyebaran data titik pada sumbu diagonal dari grafik Latan, 2013:42. Dasar pengambilan keputusan antara lain :
1 Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi rnemenuhi asumsi normalitas;
2 Jika data menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Adapun hasil pengujian disajikan pada Gambar 4.1, sebagai berikut ;
Gambar 4.1 Hasil Uji Normalitas Gambar 4.1, menunjukkan bahwa data berdistribusi normal, karena data
menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal sehingga dapat dinyatakan bahwa model regresi rnemenuhi asumsi normalitas
2. Uji Multikolinieritas
Asumsi multikolinieritas adalah keadaan dimana terjadi hubungan linier yang sempurna atau mendekati sempurna antar variabel independen dalam
model. Uji multikolineritas digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan linear dalam variabel independen dalam model. Ada atau tidaknya
multikolinearitas dapat dilihat dari nilai Variance Inflation Factor VIF. Latan 2013:61, menyatakan bahwa indikasi multikolinearitas pada umumnya terjadi
jika VIF lebih dari 10, maka variabel tersebut mempunyai pesoalan multikolinieritas dengan variabel bebas lainnya. Berikut ini disajikan hasil uji
multikolinearitas ; Tabel 4.4 Uji Multikolinearitas
Test of Multikolinierity VIF
Cutt off Keterangan
Pendidikan X
1
1,438 10
Tidak terjadi mulitikolinieritas Jumlah tanggungan
keluarga X
2
1,108 10
Tidak terjadi mulitikolinieritas Curahan jam kerja X
3
1,543 10
Tidak terjadi mulitikolinieritas Sumber : Lampiran 5
Tabel 4.4, menunjukkan bahwa tidak terjadi multikolinearitas antar variabel independen karena menunjukkan nilai VIF kurang dari 10.
3. Uji Hesteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual dari satu pengamatan
ke pengamatan yang lain. Cara memprediksi ada tidaknya heteroskedastisitas pada suatu model dapat dilihat dari pola gambar scatterplot model tersebut
Latan, 2013:39. Dasar pengambilan keputusan antara lain :
1 Jika ada pola tertentu. seperti titik-titik point-point yang ada membentuk suatu pola tcrlentu yang teratur bergelombang, melebar kemudian
menyempit, maka telah terjadi heteroskedastisitas; 2 Jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah
angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Adapun hasil pengujian disajikan pada Gambar 4.2, sebagai berikut ;
Gambar 4.2 Hasil Uji Heteroskedastisitas Gambar 4.2, menunjukkan bahwa tidak adanya heteroskedastisitas, karena
tebaran data tidak membentuk garis tertentu atau tidak terdapat pola yang jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka nol pada sumbu Y.
4.1.5 Analisis Regresi Linear Berganda Analisis regresi berganda berkaitan dengan studi ketergantungan suatu
variabel dependen pada satu atau lebih variabel independen dengan tujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel independen terhadap variabel
dependen. Hasil analisis regresi linear berganda antara variabel independen yaitu pendidikan, jumlah tanggungan keluarga dan curahan jam kerja, serta variabel
dependen yaitu pendapatan. Berikut pada Tabel 4.5 disajikan hasil analisis regresi linear berganda ;
Tabel 4.5 Hasil Regresi Linear Berganda Variabel
Independent
Unstandardized
t t
tabel
Sig. a
Keterangan
Coefficients B
Constant 122104,403
- -
- Pendidikan X
1
0,512 7,259 1,986 0,000
0,05 Signifikan
Jumlah tanggungan keluarga X
2
-0,249 -2,697 -1,986 0,007
0,05 Signifikan
Curahan jam kerja X
3
0,408 5,586 1,986 0,000
0,05 Signifikan
Adjusted R Square = 0,672 F. Hitung = 65,872
Sig. F = 0,000
Sumber : Lampiran 5 Berdasarkan koefisien regresi, maka persamaan regresi yang dapat
dibentuk adalah ; Y = 122104,403 + 0,512X
1
+ -0,249X
2
+ 0,408X
3
a. Nilai konstanta 122104,403, jika variabel – variabel yang terlibat tidak mengalami perubahan maka nilai Y sebesar Rp. 122104,403;
b. Nilai koefisien 0,512 pada pendidikan, menunjukkan bahwa setiap kenaikan tingkat pendidikan, maka hal tersebut akan meningkatkan pendapatan sebesar
Rp. 7609,855,-; c. Nilai koefisien -0,249 pada jumlah tanggungan keluarga, menunjukkan bahwa
setiap kenaikan kegiatan jumlah tanggungan keluarga, maka hal tersebut akan menurunkan pendapatan sebesar Rp. –2147,971,- ;
d. Nilai koefisien 0,408 pada curahan jam kerja, menunjukkan bahwa setiap kenaikan kegiatan curahan jam kerja, maka hal tersebut akan meningkatkan
pendapatan sebesar Rp. 12022,071,-.
4.1.5.1 Uji Hipotesis 4.1.5.1.1 Uji t
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen secara signifikan secara parsial. Tabel
distribusi t dicari pada α = 5 uji 2 sisi, 0,005 : 2 = 0,025, dengan derajat kebebasan df n-k-1 atau 96-3-1 = 92. Hasil analisis regresi berganda adalah
untuk mengetahui pengaruh pendidikan, jumlah tanggungan keluarga dan curahan jam kerja terhadap variabel dependen yaitu pendapatan. Berdasarkan hasil analisis
regresi linear berganda dalam hal ini untuk menguji pengaruh secara parsial diperoleh hasil yang dapat dinyatakan berikut ;
a. Variabel pendidikan X
1
memiliki nilai t 7,259 1,986 dan signifikasi 0,000 0,05, maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti secara parsial variabel
pendidikan berpengaruh signifikan terhadap pendapatan penduduk miskin di Kepulauan Kangean Kabupaten Sumenep. t
hitung
positif, maka jika ada peningkatan pada variabel pendidikan maka akan meningkatkan pendapatan
penduduk miskin; b. Variabel jumlah tanggungan keluarga X
2
memiliki nilai t -2,697 -1,986 dan signifikasi 0,007 0,05, maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti
secara parsial variabel jumlah tanggungan keluarga berpengaruh signifikan terhadap pendapatan penduduk miskin di Kepulauan Kangean Kabupaten
Sumenep. t
hitung
negatif, maka jika ada peningkatan pada variabel jumlah tanggungan keluarga maka akan menurunkan pendapatan penduduk miskin;
c. Variabel curahan jam kerja X
3
memiliki nilai t 5,586 1,986 dan signifikan 0,000 0,05, maka Ho ditolak dan Ha diterima, yang berarti secara parsial
variabel curahan jam kerja berpengaruh signifikan terhadap pendapatan penduduk miskin di Kepulauan Kangean Kabupaten Sumenep. t
hitung
positif, maka jika ada peningkatan pada variabel curahan jam kerja maka akan
meningkatkan pendapatan penduduk miskin.
4.1.5.1.2 Uji F Uji F dimaksudkan untuk mengetahui pengaruh
pendidikan, jumlah tanggungan keluarga dan curahan jam kerja terhadap variabel dependen yaitu
pendapatan penduduk miskin secara simultan. Tabel distribusi F dicari pada α = 5, dengan derajat kebebasan df df1 atau 5-1 = 4, dan df2 n-k-1 atau 96-3-1 =
92. Berdasarkan hasil analisis regresi linear berganda dalam hal ini untuk menguji pengaruh secara simultan diperoleh hasil, yaitu bahwa F
hitung
F
tabel
65,872 2,70 dan signifikasi 0,000 0,05, maka Ho ditolak dan Ha diterima, artinya
variabel pendidikan, jumlah tanggungan keluarga dan curahan jam kerja secara simultan berpengaruh signifikan terhadap pendapatan penduduk miskin di
Kepulauan Kangean Kabupaten Sumenep.
4.1.5.1.3 Koefisien Determinasi Berfungsi untuk mengetahui besarnya proporsi atau sumbangan pengaruh
variabel independen terhadap variabel dependen secara keseluruhan, maka dapat ditentukan dengan uji koefisien determinasi berganda R
2
. Dilihat dari nilai koefisien determinasi berganda, hasil analisis menujukkan bahwa besarnya
persentase sumbangan pengaruh variabel pendidikan, jumlah tanggungan keluarga dan curahan jam kerja terhadap pendapatan penduduk miskin di Kepulauan
Kangean Kabupaten Sumenep, dapat dilihat dari nilai Adjusted R Square R
2
menunjukkan sebesar 0,672 atau 67,2 dan sisanya 32,8 dipengaruhi atau dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian
ini, seperti faktor alam ataupun cuaca di Pulau Kangean, banyaknya jumlah penggilan pekerjaan, kemampuan masyarakat dalam mencari pendapatan luar
lainnya.
4.2 Pembahasan
Kategori