METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN

4.1. Waktu Penelitian

Penelitian ini dilakukan pada bulan Januari-Maret 2008 dengan pencarian data sekunder ke beberapa instansi yang terkait dengan objek penelitian. Data yang terkait untuk penelitian ini diambil dari berbagai sumber untuk mendukung pelaksanaan penulisan skripsi. Penulisan skripsi dilakukan setelah pengumpulan data dan pengolahan data selesai dilakukan.

4.2. Sumber dan Jenis Data Penelitian

Sumber informasi data untuk penelitian terdiri dari Badan Pusat Statistika (BPS) Jakarta, Dirjen Tanaman Pangan dan Hortikultura Jakarta, Departemen Pertanian Pusat, Ragunan, Jakarta dan Perpustakaan LSI IPB berupa literatur skripsi yang mendukung penulisan, Bank Indonesia, Internet dan lain-lain.

Data yang digunakan dalam mendukung penelitian dan penulisan skripsi adalah data sekunder yaitu data volume impor bawang putih total, jumlah konsumsi bawang putih lokal, jumlah produksi bawang putih dalam negeri, harga bawang putih lokal dan harga impor bawang putih. Data diperoleh dari Departemen Pertanian Pusat, Ragunan, Jakarta. Data lain yang digunakan yaitu nilai tukar rupiah terhadap mata uang Dollar Amerika, yang diperoleh dari Bank Indonesia.

Data yang digunakan dalam penelitian yaitu data volume bawang putih impor periode sebelumnya, jumlah konsumsi bawang putih lokal, jumlah produksi bawang putih dalam negeri, harga bawang putih dalam negeri (ditingkat Data yang digunakan dalam penelitian yaitu data volume bawang putih impor periode sebelumnya, jumlah konsumsi bawang putih lokal, jumlah produksi bawang putih dalam negeri, harga bawang putih dalam negeri (ditingkat

Data sekunder lain yang digunakan adalah data nilai tukar mata uang asing yaitu data nilai tukar rupiah terhadap dollar Amerika. Data tersebut diduga dapat mempengaruhi permintaan impor bawang putih di Indonesia. Data nilai dan Volume impor dari Departemen Pertanian. Data produksi bawang putih didapat dari BPS dan data mengenai nilai tukar rupiah didapat dari Bank Indonesia. Data mengenai harga impor, harga bawang putih lokal dan harga bawang merah lokal sebagai barang substitusi diperoleh dari Departemen Pertanian Pusat Jakarta. Data pendapatan nasional diperoleh dari Badan Pusat Statistika.

4.3. Metode Analisis dan Pengolahan Data

Sesuai dengan permasalahan dan tujuan yang telah ditetapkan dalam penelitian ini untuk mengetahui permintaan bawang putih impor dan faktor-faktor yang paling mempengaruhinya digunakan metode analisis deskriptif dan metode kuantitatif. Analisis deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan jumlah permintaan impor bawang putih setiap tahunnya yang dikaitkan dengan semakin meningkatnya volume impor bawang putih di Indonesia dari tahun ke tahun.

Analisis deskriptif juga digunakan untuk mendeskripsikan perkembangan kondisi ekonomi bawang putih di Indonesia dengan melihat variabel-variabel yang digunakan dalam analisis seperti, konsumsi bawang putih di Indonesia, produksi bawang putih, harga bawang putih lokal, haga bawang putih impor, impor bawang putih periode sebelumnya dan nilai tukar rupiah terhadap Dollar Amerika.

Analisis kuantitatif dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi permintaan bawang putih impor dan untuk mengetahui tingkat elastisitas permintaan bawang putih impor. Metode kuantitatif yang digunakan dalam menjawab permasalahan pada penelitian ini yaitu dengan menggunakan analisis regresi berganda menggunakan, pengujian asumsi dan pengujian statistik, untuk mengevaluasi model apakah sudah baik atau belum. Metode tersebut dilakukan dengan menggunakan software Minitab 14.

4.4. Perumusan Model Permintaan Bawang Putih Impor Penelitian yang akan dilaksanakan yaitu untuk melihat faktor-faktor yang

paling mempengaruhi permintaan bawang putih impor di Indonesia. Variabel- varabel yang digunakan dalam analisis ini yaitu produksi bawang putih dalam negeri, konsumsi bawang putih di Indonesia, nilai tukar rupiah tehadap mata uang asing yaitu nilai tukar rupiah terhadap mata uang Dollar Amerika, harga bawang merah lokal sebagai barang substitusi, pendapatan nasional dan jumlah impor bawang putih periode sebelumnya sebagai peubah beda kala. Perumusan model dari variabel-variabel yang diperoleh dapat digunakan dengan persamaan tunggal dalam analisis regresi berganda dengan double log pada setiap variabel dalam persamaan yaitu sebagai berikut:

Log 2 Y i = β 0 + β 1 log 2 NTR + β 2 log 2 HBPL + β 3 log 2 HBPI + β 4 Log 2 PBPL +

β 5 log 2 KBPL + β 6 log 2 VIPS + β 7 log 2 HBML + β 8 log 2 PDNS + ε i

dimana: Parameter dugaan = β 1 , β 3 , β 4 dan β 6 < 0 serta β 2, β 5, β 7 dan β 8 >0 Y i = Volume impor bawang putih di Indonesia sebagai peubah tidak bebas, dimana i = 1,2,3,...,n (bulan)

β 0 = Intersep β 1 = Parameter penduga NTR β 2 = Parameter penduga HBPL β 3 = Parameter penduga HBPI β 4 = Parameter penduga PBPL

β 5 = Parameter penduga KBPL

β 6 = Parameter penduga VIPS β 7 = Parameter penduga HBML β 8 = Parameter penduga HBML

NTR = Nilai tukar terhadap rupiah terhadap dollar Amerika (Rp/USD)

HBPL = Harga bawang putih lokal (Rp/Kg)

HBPI = Harga bawang putih impor (Rp/Kg)

PBPL = Produksi bawang putih lokal (Kg/Bulan)

KBPL = Konsumsi bawang putih lokal (Kg/Bulan)

VIPS = Volume impor bawang putih periode sebelumnya (Kg) HBML = Harga bawang merah lokal (Rp/Kg) PDNS = Pendapatan Nasional (Milliar Rp) ε i

= Komponen error

Pendugaan model tersebut dilakukan dengan menggunakan metode kuadrat terkecil biasa (Ordinary Least Square) yang didasarkan asumsi-asumsi berikut (Sugiarto dan Harijono, 2000):

1. Nilai rata-rata kesalahan untuk pengganggu sama dengan nol, yaitu E( ε i )=0, untuk i = 1,2,3,....,k.

2. 2 Ragam ε

= σ , sama untuk semua kesalahan pengganggu (asumsi Homoscedasticity).

3. Tidak ada autokorelasi antara kesalahan penganggu berarti kovarian ( ε i, ε j ) = 0, untuk i ≠ j. dengan demikian antara ε i dan ε j tidak saling tergantung.

4. Peubah bebas X 1 ,X2,X3, X 4 ,…,X k konstan dalam pengambilan sampel terulang dan bebas terhadap kesalahan pengganggu, E (X i, ε i ) = 0.

5. Peubah bebas X saling bebas atau tidak ada multikolinearitas diantara peubah bebas X.

i ~ N (0; σ ), artinya kesalahan pengganggu mengikuti distribusi normal dengan rata-rata nol dan varian 2 σ .

Data dalam penelitian ini adalah data time series yang diambil pada periode waktu tertentu. Pada data time series perlu dilakukan pengujian untuk melihat apakah pada model yang dipilih terdapat multikolinearitas dan heteroskedastisitas karena masalah ini sering timbul untuk data time series.

4.5. Pendugaan Nilai Elastisitas Menurut Lipsey (1995), Elastisitas adalah ukuran tingkat kepekaan suatu

variabel respon pada suatu persamaan terhadap perubahan dari peubah penjelas. Misalkan suatu persamaan :

Yt = a0 + a1X1t + a2X2t + a3X3t + anXt-1 Maka penentuan nilai elastisitasnya sebagai berikut:

1. Elastisitas jangka pendek

() X ij

E SR = a i

Dimana :

E SR = Elastisitas peubah respon (Y t ) terhadap peubah penjelas (X ij ) dalam jangka pendek (short run).

a i = Parameter dugaan peubah respon X ij

X ij = Rata-rata peubah penjelas X ij

Y t = Rata-rata peubah respon Y t

2. Elastisitas jangka panjang E SR

E LR = 1 − a n

Dimana:

E LR = Elastisitas peubah respon (Y t ) terhadap peubah penjelas (X ij ) dalam jangka panjang (long run).

E SR = Elastisitas peubah respon (Y t ) terhadap peubah penjelas (X ij ) dalam jangka pendek (short run).

a n = Nilai parameter dugaan peubah periode sebelumnya. Nilai elastisitas lebih dari satu berarti peubah respon responsif terhadap perubahan peubah penjelasnya atau bersifat elastis. Apabila nilai elastisitasnya kurang dari satu berarti peubah respon tidak responsif terhadap perubahan dari peubah penjelasnya atau bersifat tidak inelastis.

4.6. Hipotesis Penelitian

1. Harga bawang putih lokal naik maka akan menyebabkan permintaan bawang putih lokal akan turun dan beralih ke bawang putih impor yang mempunyai harga lebih murah, sehingga permintaan bawang putih impor akan meningkat dan volume impor akan meningkat seiring dengan peningkatan permintaan.

2. Harga bawang putih impor meningkat maka permintaan bawang putih impor akan turun, sehingga volume impor bawang putih akan turun dan sebaliknya.

3. Konsumsi bawang putih meningkat dan produksi menrun maka permintaan bawang putih impor akan meningkat, sehingga volume impor bawang putih meningkat.

4. Nilai tukar rupiah meningkat (rupiah menguat) maka volume impor akan menurun dan sebaliknya.

5. Pendapatan nasional berhubungan positif dengan permintaan, dimana pendapatan nasional meningkat maka akan meningkatkan permintaan bawang putih dan sebaliknya.

6. Harga bawang merah sebagai barang substitusi berhubungan positif dengan permintaan bawang putih. Haega bawang merah meningkat maka permintaan bawang merah menurun dan permintaan bawang putih akan meningkat.

7. Volume impor periode bawang putih periode sebelumnya besar maka volume impor akan menurun karena terjadi stok untuk bawang putih dan sebaliknya.

4.7. Pegujian Asumsi dan Uji Validasi Data

Pengujian asumsi yang dilakukan dalam penelitian yaitu uji normalitas, uji multikolinearitas dan uji autokorelasi data. Selain pengujian asumsi, didalam penelitian dilakukan pengujian validasi data yaitu uji stasioneritas data. Tujuan uji stasioner data yaitu digunakan untuk melihat apakan data yang digunakan mempunyai pola trend atau tidak

4.7.1. Uji Normalitas

Multikolinearitas merupakan kondisi dimana terdapat hubungan linier diantara pengubah bebas. Jika peubah bebas berkorelasi sempurna, maka tidak mungkin mengestimasi koefisien regresi secara terpisah. Sebaliknya jika saling bebas, maka tidak perlu regresi berganda, karena estimasi dapat dilakukan untuk masing-masing peubah bebas.

Uji normalitas terdapat dalam analisis regresi berganda untuk melihat nilai residual dalam sebuah modal. Asumsi Normalitas diharuskan nilai residual dalam model menyebar secara normal. Untuk mengetahui hal tersebut dilakukan uji Kolmogorov-Smirnov dengan memplotkan nilai standar residual dengan probabilitasnya pada tes normalitas. Apabila pada grafik Kolmogorov-Smirnov titik-titik residual yang ada tergambar segaris dan nilai P-value tidak lebih besar dari α (α = 0,005), maka dapat disimpulkan bahwa residual model terdistribusi secara normal. Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan software Minitab

14 untuk melihat grafik sebaran normal Kolmogorov-Smirnov.

4.7.2. Uji Multikolinearitas Multikolinearitas merupakan kondisi adanya korelasi variabel-variabel

bebas diantara satu dengan yang lainnya. Variabel-variabel bebas tersebut dalam bebas diantara satu dengan yang lainnya. Variabel-variabel bebas tersebut dalam

1. Koefisien-koefisien regresi menjadi tidak dapat ditaksir

2. Nilai standar error setiap koefisien menjadi tidak terhingga (Januar, 2006).

Uji multikolinearitas dapat dilihat dari nilai VIF pada masing-masing peubah bebas. Jika nilai VIF kurang dari 10, maka menunjukkan bahwa persamaan tersebut tidak mengalami masalah multikolinearitas. Sebaliknya jika nilai VIF peubah bebasnya lebih dari 10, maka menunjukkan persamaan tersebut mengalami permasalahan multikolinear. Pendugaan multikolinearitas dilakukan dengan menggunakan rumus yaitu sebagai berikut:

VIF =

, i = 1,2,3,...,k

1–R 2 x

Keterangan: VIF: Variance Inflation Factor

i : Korelasi antar variabel x i dengan variabel x lainnya

4.7.3. Uji Autokorelasi Data Pengujian autokorelasi dilakukan untuk pegujian analisis regresi berganda

linier sebagai pengujian asumsi. Uji autokorelasi dalam suatu model analisis merupakan salah satu syarat pengujian asumsi yang harus dipenuhi supaya dapat digunakan dalam pengambilan keputusan. Pengujian autokorelasi juga digunakan sebagai syarat dalam pengujian statistik. Pengujian statistik dapat dilakukan linier sebagai pengujian asumsi. Uji autokorelasi dalam suatu model analisis merupakan salah satu syarat pengujian asumsi yang harus dipenuhi supaya dapat digunakan dalam pengambilan keputusan. Pengujian autokorelasi juga digunakan sebagai syarat dalam pengujian statistik. Pengujian statistik dapat dilakukan

4.7.4. Uji Stasioneritas Data Data yang diuji dalam uji stasioneritas yaitu data perkembangan impor

total bawang putih di Indonesia, nilai tukar rupiah terhadap Dollar Amerika, harga bawang putih lokal Indonesia, harga bawang putih impor, produksi bawang putih dalam negeri, konsumsi bawang putih lokal, pendapatan nasional, harga bawang merah lokal sebagai harga barang substitusi dan volume impor bawang putih periode sebelumnya. Uji ini dimaksudkan untuk melihat unsur trend yang ada di dalam data, apabila dalam data terdapat unsur trend maka data tidak dapat diolah lebih lanjut dan apabila tidak ada unsur trend maka data dapat digunakan dalam pengujian selanjutnya.

4.8. Pengujian Statistik

Pegujian statistik dalam penelitian ini dilakukan untuk mengevaluasi model yang digunakan dalam hal ini sudah baik atau belum. Terdapat beberapa kriteria pengujian statistik yang lazim digunakan yaitu koefisien determinasi yang

disesuaikan (R 2 adj), uji F dan uji t. Pengujian statistik dapat digunakan apabila suatu model telah memenuhi asumsi-asumsi. Beberapa asumsi yang harus

dipenuhi dalam suatu model analisis dalam pengambilan keputusan terdapat tiga asumsi yaitu sebagai berikut:

• Model analisis adalah linier dan komponen error/ residual berasal dari distribusi normal.

• Tidak terdapat multikolinearitas diantarara variabel independent • Tidak ada autokorelasi

4.7.1. Koefisien Determinasi yang disesuaikan

Koefisien determinasi yang disesuaikan atau dilambagkan R 2 (adj) dianjurkan digunakan untuk analisis regresi berganda yang mempunyai lebih dari

dua variabel bebas dalam persamaan. R 2 (adj) dalam perhitungannya memperhitungkan n (jumlah sampel) yang digunakan.

(n – 1)

2 R 2 (adj) = 1 – (1 – R )

(n – k)

dimana: R 2 (adj) = koefisien deteminasi yang disesuaikan

R 2 = Koefisien determinasi n = Jumlah sampel k = Jumlah parameter

4.7.2. Uji F

Uji F digunakan untuk melihat apakah variabel penjelas secara bersama- sama (secara simultan) berpengaruh nyata atau tidak berpengaruh terhadap variabel dependen dalam persamaan regresi berganda. Uji F dalam skripsi ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh nilai tukar, harga bawang putih, produksi bawang putih, konsumsi bawang putih, pendapatan nasional, harga bawang merah lokal dan volume impor bawang putih periode sebelumnya (X i ) secara bersama- sama terhadap impor bawang putih Indonesia (Y). Pengujian ini dilakukan

Hipotesis yang diuji dalam penelitian ini dengan pengujian statistik uji F yaitu sebagai berikut:

H0 : b 1 =b 2 =b 3

H1 : minimal ada satu nilai b yang tidak sama dengan nol

F hitung = (JKR/ (k – 1)) / (JKD/ (n – k)) dimana: JKR = Jumlah Kuadrat Regresi JKD = Jumlah Kuadrat Residual n = Jumlah sampel atau data yang digunakan k = Jumlah variabel

b 1, b 2, b 3 = koefisien regresi Kesimpulan:

• Jika F hitung >F tabel, maka tolak H0 terima H1, artinya variabel independent (nilai tukar, harga bawang putih lokal, produksi bawang putih dalam negeri, konsumsi bawang putih, pendapatan nasional, harga bawang merah lokal dan volume impor bawang putih periode sebelumnya) secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap output (variabel dependent).

• Jika F hitung <F tabel , maka terima H0 tolak H1, artinya variabel independent (nilai tukar, harga bawang putih, produksi bawang putih, konsumsi bawang putih, dan volume impor bawang putih asal Cina) secara bersama- sama tidak berpengaruh nyata terhadap output (variabel dependent).

4.7.3. Uji t

Uji t merupakan suatu pengujian yang bertujuan untuk mengetahui apakah koefisien regresi tersebut signifikan atau tidak. Uji t digunakan dalam pengujian statistik untuk melihat apakah variabel independent secara individu berpengaruh Uji t merupakan suatu pengujian yang bertujuan untuk mengetahui apakah koefisien regresi tersebut signifikan atau tidak. Uji t digunakan dalam pengujian statistik untuk melihat apakah variabel independent secara individu berpengaruh

i b = Koefisien regresi Kesimpulan:

• Jika t hitung >t tabel maka tolak H0 terima H1, artinya X i (variabel-variabel bebas pada persamaan) berarti berpengaruh nyata terhadap Y (variabel dependent/ variabel tidak bebas).

• Jika t hitung <t tabel maka terima H0 tolak H1, artinya X i (variabel-variabel bebasa pada persamaan) tidak berpengaruh nyata terhadapY (variabel tidak bebas).