30

BAB III

METODE PENELITIAN

A. Objek Penelitian

Penelitian ini dilaksanakan di Provinsi Jawa Timur. Pemilihan Provinsi

Jawa Timur dipilih sebagai daerah penelitian ini karena tingkat kesejahteraan

masyarakat yang dinilai melalui Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Jawa

Timur memliki angka yang paling rendah diantara beberapa Provinsi di Pulau

Jawa.

B. Jenis Penelitian

Penelitian ini menggunakan jenis penelitian deskripsi kuantitatif yaitu

melakukan perhitungan – perhitungan untuk mencari pengaruh keterkaitan antara

variabel endogen dan variabel eksogen, sebagaimana ada batasan – batasan

masalah yang di tulis berdasarkan teori.

C. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional Variabel

Menurut Kuncoro (2003:125), Variabel merupakan sesuatu yang dapat

membedakan atau mengubah nilai. Nilai dapat berbeda pada waktu yang berbeda

untuk objek atau orang yang sama, atau nilai dapat berbeda dalam waktu yang

sama untuk objek atau orang yang berbeda. Dalam penelitian ini variabel yang

akan diteliti dikelompokkan menjadi :

1. Variabel Endogen (Endogeneous Variable)

Variabel endogen adalah variabel yang nilainya dipengaruhi atau ditentukan

oleh variabel lain yang ada di dalam model. Variabel endogen dalam penelitian

31

ini adalah Tingkat Kesejahteraan Masyarakat, Produk Domestik Regional Bruto

(PDRB) dan Konsumsi Kabupaten dan Kota.

a. Tingkat Kesejahteraan Masyarakat

Kesejahteraan adalah suatu kondisi dimana terpenuhinya kebutuhan

material, spiritual dan sosial warga agar dapat hidup layak dan mampu

mengembangkan diri sehingga dapat melaksanakan fungsi sosialnya.

Kesejahteraan masyarakat yang dimaksud ditunjukkan dengan nilai Indeks

Pembangunan Manusia tahun 2016 Kabupaten dan Kota di Provinsi Jawa Timur.

Indeks Pembangunan Manusia dibentuk melalui tida dimensi dasar yaitu :

1) Umur Panjang dan Sehat atau Angka Harapan Hidup

2) Pengetahuan atau Rata – Rata Lama Sekolah

3) Standart Hidup Layak atau pengelauaran per kapita yang disesuaikan.

b. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) per kapita.

Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan jumlah nilai tambah

semua barang dan jasa yang telah dihasilkan oleh seluruh sektor perekonomian

pada suatu daerah. PDRB dapat menggambarkan sutau perkemabangan

perekonomian dalam suatu daerah dan dapat digunakan sebagai acuan dalam

pembangunan nasional.

PDRB yang dimaksud dalam penelitian ini adalah nilai Produk Domestik

Regional Bruto (PDRB) per kapita atas harga konstan Kabupaten dan Kota

Provinsi Jawa Timur tahun 2016 yang diperoleh melalui PDRB ADHK tahun

2016 di bagi dengan jumlah penduduk tahun 2016.

c. Konsumsi

32

Konsumsi merupakan kegiatan dimana seseorang melakukan kegiatan

pengeluaran untuk mendapatkan barang atau jasa. Konsumsi terdiri atas

konsumsi pemerintah dan konsumsi rumah tangga atau masyarakat. Konsumsi

diukur melalui pengeluaran per kapita yang telah disesuaikan. Pengeluaran per

kapita adalah pengeluaran yang terdiri atas pengeluaran makan dan bukan

makanan yang menggambarkan masyarakat mengalokasikan kebutuhan rumah

tangganya. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pengeluaran

per kapita yang telah disesuaikan di Kabupaten dan Kota Provinsi Jawa Timur

tahun 2016.

2. Variabel Eksogen (Exogenous Variable)

Variabel eksogen adalah variabel yang nilainya tidak dipengaruhi atau

tidak ditentukan oleh variabel lain di dalam model. Variabel eksogen dalam

penelitian ini adalah Tingkat Pendidikan.

Secara bahasa pendidikan diartikan sebagai proses untuk pengubahan

sikap dan tata laku seseorang melalui upaya pengajaran dan pelatihan baik

secara formal maupun non formal. Pendidikan formal sendiri terdiri beberapa

tingkatan dasar seperti Sekolah Dasar (SD), Sekolah Menengah Pertam (SMP)

dan Sekolah Menengah Akhir (SMA).

Tingkat pendidikan yang dimaksud dalam penelitian ini adalah angka Rata

– Rata Lama Sekolah di Kabupaten dan Kota Provinsi Jawa Timur tahun 2016.

D. Jenis Data dan Sumber Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data skunder dalam

bentuk cross section 38 Kabupaten dan Kota di Provinsi Jawa Timur. Data yang

33

diperoleh berdasarkan informasi yang telah disusun dan di publikasi oleh

instansi terkait yaitu Badan Pusat Statistik (BPS).

E. Teknik Pengumpulan Data

Teknik yang digunakan dalam penelitian ini adalah teknik dokumentasi

yang merupakan pengumpulan data tertulis atau dokumen yang sudah ada

melalui instasi terkait, yaitu Badan Pusat Statistik berupa data Indeks

Pembangunan Manusia (IPM), Indeks Rata – Rata Lama Sekolah, Produk

Domestik Regional Bruto (PDRB) per kapita dan Pengeluaran per kapita

Kabupaten dan Kota Provinsi Jawa Timur yang terlah disesuaikan.

F. Populasi dan Sampel

Populasi dalam penelitian ini adalah data Indeks Pembangunan Manusia

(IPM), data Rata – Rata Lama Sekolah, data Produk Domestik Regional Bruto

(PDRB) per kapita dan Pengeluaran per kapita Kabupaten dan Kota Provinsi

Jawa Timur yang berjumlah 38 Kabupaten dan Kota Tahun 2011 – 2016.

G. Teknik Analisa Data

Dalam penelitian ini, teknik analisa data yang digunakan adalah teknik

Analisis Jalur (path analysis). Analisis jalur dikembangkan pada tahun 1920

oleh Ahli yang bernama Sewall Wright. Model analisis jalur digunakan sebagai

alat untuk menganalisis pola hubungan antar variabel dengan tujuan untuk

mengetahui perngaruh langsung atau pengaruh tidak langsung seperangkat

variabel eksogen terhadap variabel endogen.

Webley dalam Riduwan (2010; 25) mengatakan bahwa analisis jalur

merupakan pengembangan secara langsung dari bentuk analisis bentuk regresi

34

berganda dengan tujuan untuk memberikan estimasi tingkat kepentingan dan

signifikansi hubungan sebab akibat dalam seperangkat variabel.

Terdapat beberapa asumsi yang menjadi dasar dari analisis jalur atau path

analysis, antara lain adalah :

1. Pada model analisis jalur, hubungan antar variabel memiliki sifat yang

linier, adaptif dan normal.

2. Hanya ada sistem aliran yang kausal ke satu arah. Artinya tidak ada ada arah

kausalitas yang berbalik arah.

3. Variabel terikat (endogen) minimal diukur dalam skala ukur interval atau

ratio.

4. Model yang dianalisis diidentifikasi dengan benar berdasarkan teori – teori

dan konsep yang relevan.

Sunyoto (2011) menyatakan beberapa istilah yang terdapat dalam analisis jalur

yang dijabarkan sebagai ebrikut :

1. Model Jalur

Model jalur merupakan sebuah diagram yang menghubungkan antar

variabel bebas, perantara dan tergantung. Pola hubungan dalam model

ditunjukkan menggunakan anak panah. Anak panah tersebut menunjukkan

hubungan sebab akibat antara variabel satu dengan yang lain.

Terdapat beberapat bentuk model dalam analisis jalur antara lain model

mediasi, model kombinasi, model kompleks dan model recursif dan non recursif.

Pada penelitian ini digunakan model jalur recursif yang artinya semua anak

panah menuju satu arah dan tidak ada yang berbalik arah.

35

2. Variabel Eksogen dan Variabel Endogen

Variabel eksogen pada model jalur merupakan variabel yang tidak ada

penyebab – penyebab eksplisitnya atau dalam diagram tidak ada anak panah

yang menuju ke arahnya sedangkan variabel endogen adalah variabel – variabel

dalam model yang mempunyai anak – anak panah yang menuju ke arahnya atau

diartikan ada penyebab – penyebab yang mempengaruhi variabel tersebut.

3. Koefisien Jalur/ Pembobotan Jalur

Koefisien jalur merupakan koefisien regresi standart atau biasa disebut

dengan “beta” yang menunjukkan pengaruh langsung antar variabel dalam

model analisis. Apabila dalam suatu model memiliki dua atau lebih variabel

penyebab, maka koefisien – koefisien jalurnya merupakan koefiein parsial yang

mengukur besarnya pengaruh satu variabel terhadap variabel lain dalam suatu

model jalur tertentu yang dapat mengatur dua variabel lain sebelumnya dengan

menggunakan data yang distandartkan atau matriks korelasi sebagai masukan.

4. Dekomposisi Pengaruh

Koefisien – koefisien jalur dapat digunakan untuk mengurai korelasi –

korelasi dalam suatu model ke dalam pengaruh langsung dan tidak langsung

yang berhubungan dengan jalur langsung dan tidak langsung dan digambarkan

melalui anak panah. Dalam koefisien jalur, tanda anak panah berujung ganda

(↔) menunjukkan hubungan yang korelasional dan anak panah berujung satu

arah (→) menunjukkan hubungan kausal atau pengaruh langsung dari avriabel

eksogen terhadap variabel endogen.

Keuntungan menggunakan analisis jalur antara lain :

36

1. Dapat menguji model keseluruhan dan parameter – parameter individual.

2. Terdapat permodelan dari beberapa variabel mediator atau perantara.

3. Mampu mengestimasi dengan menggunakan persamaan yang dapat

melihat semua kemungkinan hubungan sebab akibat dalam semua variabel

pada ,odel.

4. Dapat menguji pengaruh baik pengaruh langsung (direct effect) dan

pengaruh tidak langsung (indirect effect) dan dapat menyimpulkan

hubungan yang bersifat sebab akibat (causal relation) atau hubungan

bukan sebab akibat (non-causal association).

Analisis regresi dan korelasi merupakan dasar dari perhitungan koefisien

jalur dalam penelitian. Kemudian perhitungan menggunakan program SPSS.

Langkah – langkah analisis yang dikerjakan dalam penyelesaian analisis jalur

adalah sebagai berikut :

a) Membuat gambar hubungan dengan diagram jalur.

Jenis Model diagram analisis jalur yang dipilih dalam penelitian ini adalah jenis

Rekursif. Model analisis jalur dapat digambarkan sebagai berikut :

37

PX1Y2

PX1Z rX1Z

PY1Y2

ɛ3

PX1Y1 rX1Y1

PY1Z rY1Z

PY2Z

rY2Z

Gambar 3.1.

Diagram Jalur dari Analisis Kesejahteraan Masyarakat Provinsi Jawa

Timur Keterangan :

X1 = variabel Tingkat Pendidikan Y1 = variabel Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) per kapita

Y2 = variabel Konsumsi

Z = variabel tingkat kesejahteraan yang diukur dengan Indeks Pembangunan

Manusia (IPM)

Px1y1 = koefisien jalur antara variabel tingkat pendidikan (X1) dengan PDRB

per kapita (Y1)

Px1y2 = koefisien jalur antara variabel tingkat pendidikan (X1) dengan Konsumsi

(Y2)

Py1y2 = koefisien jalur antara variabel PDRB (Y1) dengan Konsumsi (Y2)

Px1Z = koefisien jalur antara variabel pendidika (X1) terhadap Kesejahteraan

masyarakat (Z)

Py1Z = koefisien jalur antara variabel PDRB per kapita (Y1) terhadap

kesejahteraan masyarakat (Z)

Py2Z = koefisien jalur antara variabel konsumsi terhadap kesejahteraan

masyarakat (Z)

Model analisis jalur jenis rekursif dapat dijabarkan dengan keterangan :

1. Anak panah hanya menuju satu arah dan tidak ada arah panah yang berbalik.

Contohnya dari angka 1 ke 2, 3, 4; dari angka 2 ke 3 dan 4; dan dari 3 ke 4.

Tidak ada panah yang berbalik seperti dari angka 4 ke 1 atau ke 3 ke 1.

Tingkat

Pendidikan (X1)

PDRB per

kapita (Y1)

Kesejahteraan

Masyarakat

(Y3)

Konsumsi

(Y2)

ɛ1

ɛ2 ɛ3

38

2. Hanya terdapat satu variabel eksogen, yaitu di kotak 1 dan 2 variabel

endogen yaitu angka 2, 3 dan 4. Masing – masing variabel eksogen akan

dijelaskan oleh variabel 1 (endogen) dan error (e1,e2,e3).

3. Satu variabel endogen dapat menjadi penjelas di variabel endogen lainnya,

misal angka 2 akan menjelaskan 3 dan 4. Tapi tidak dapat menjelaskan

variabel eksogen (kotak1).

b) Mengonversi diagram jalur ke dalam persamaan – persamaan stuktural dan

spesifikasi model.

Terdapat 3 (tiga) Persamaan struktural dari analisis jalur dalam penelitian ini,

antara lain :

Persamaan untuk Pendapatan Domestik Regional Bruto (Y1) atau Struktural I :

Y1 = ρx1y1 Y1X1 + ɛ1

Persamaan untuk Konsumsi (Y2) atau struktural II :

Y2 = ρx1y2 Y2X1 + ρy1y2 Y2Y1 + ɛ2

Persamaan untuk Tingkat Kesejahteraan Masyarakat (Z) atau struktural III :

Z = ρx1Z ZX1 + ρy1Z ZY1 + ρy2Z ZY2 + ɛ3

Dimana :

Y1 : Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)

Y2 : Konsumsi

Z : Tingkat Kesejahteraan Masyarakat

X1 : Indeks Rata – rata Lama Sekolah

ɛ1,2,3 : error

ρ : konstanta

c) Menghitung koefisien jalur

Nilai koefisien jalur pada setiap substurktur diuji melalui 2 tahap, yaitu

pengujian secara simultan (serentak) dan secara individual.

39

1. Uji secara simultan

Pengujian secara simultan menggunakan kaidah signifikansi pada hipotesis

terkait.

Hipotesis statistik :

H0 = tidak terdapat pengaruh antara variabel eksogen terhadap variabel endogen

H1 = terdapat pengaruh antara variabel eksogen terhadap variabel endogen

Kaidah signifikansi pengujiannya adalah :

1) Apabila nilai signifikansi lebih besar atau sama dengan dari α = 0,05 ( sig ≥

0,05), maka H0 diterima dan H1 ditolak.

2) Apabila nilai signifikansi lebih kecil atau sama dengan α = 0,05 ( sig ≤

0,05), maka H0 ditolak dan H1 diterima.

2. Uji secara individual

Pengujian secara individual dilakukan dengan beberapa langkah antara lain :

a) Menetukan hipootesis statistik uji

b) Menentukan nilai t statistik dan t tabel

c) Menentukan daerah terima H0 atau tolak h0

d) Kesimpulan

Sebelum uji analisis jalur dilakukan, data diharuskan untuk uji Asumsi Klasik

terlebih dahulu. Uji yang digunakan dalam penelitian ini hanya menggunkana

Uji Autokorelasi, Uji Multikolinieritas dan Uji Normalitas.

a. Uji Normalitas

Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah data yang digunakan

dalam penlitian berdistribusi normal atau tidak. Salah satu cara untuk

40

mengetahui kenormalan distribusi data penelitian yaitu dengan menggunakan

uji statistik non-parametik Kolmogorov-Smirnov atau disebut uji K-S.

D = maks | FT – FS |

Dimana :

Ft : Probabilitas komulatif normal

Fs : Probabilitas komulatif empiris

Uji K-S dilakukan dengan hipotesis yaitu :

H0 = data residual berdistribusi normal

H1 = data resdiual berdistribusi tidak normal

Dengan kaidah uji yaitu :

Apabila nilai signifikansi uji K-S lebih besar dari α = 0,05 ( sig ≤ 0,05)

maka keputusannya adalah terima H0.

b. Uji Multikolinieritas

Multikolinieritas adalah kondisi dimana terjadi hubungan linear antar

variabel dalam model. Multikolinieritas dibagi menjadi dua jenis yaitu

multikolinieritas sempurna dan tidak sempurna. Multikolinieritas sempurna

terjadi apabila suatu variabel dapat dinyatakan sebagai fungsi/ kombinasi linier

dari variabel lainnya.

Model regresi yang baik adalah jika tidak terjadi korelasi antar variabel.

Metode untuk menguji terjadi tidaknya multikolinieritas dapat dilihat dari

Variance Inflation Factor (VIF). Gujarati (2003), menyatakan apabila nilai VIF

lebih dari 10, maka dapat disimpulkan terjadi multikolinieritas dan apabila di

bawah 10 maka tidak terjadi multikolinieitas.

41

Dimana :

VIF = Variance Inflation Fakctor

R2i = koefisien determinasi

c. Uji Heteroskedastisitas

Heteroskedastisitas adalah kondisi diana varians gangguan dari model

regresi bersifat tidak konstan. Heteroskedastisitas sering terjadi pada data cross

section.

Pengujian untuk gejala heteroskedastisitas dapat dilihat dengan uji metode grafik

yaitu dengan melihat ada tidaknya pola tertentu yang tergambar pada scatterplot.

Dasar pengambilan keputusan dengan menggunakan grafik adalah (Santoso,

2002) :

a. Jika ada pola tertentu, titik – titik membentuk suatu pola tertentu yang

teratur ( seperti bergelombang, melebar kemudian menyempit) maka telah

terjadi heteroskedastisitas.

b. Jika tidak ada pola yang jelas, titik – titik menyebar di atas dan di bawah

angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.

Hasil pengujian diperkuat dengan Uji Glejser dengan syarat apabila signifikan

masing – masing variabel lebih besar dari α = 0,05 maka tidak terjadi

heteroskedastisitas.