BAB III METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini merupakan analisis data sekunder, yaitu hubungan infrastruktur terhadap tingkat kemiskinan di Jawa Tengah tahun 2013. Penelitian ini dilakukan pada Kabupaten-kabupaten di Kota di Provinsi Jawa Tengah dan menganalisis hubungan
infrastruktur ekonomi, infrastruktur
pendidikan, infrastruktur kesehatan terhadap tingkat kemiskinan di Jawa Tengah tahun 2013. B. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunakan data sekunder dengan jenis data kerat lintang (cross-section data) yang meliputi Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah. Data tersebut berupa jumlah rumah sakit, jumlah tenaga medis, jumlah puskesmas, jumlah sekolah, jumlah guru, rasio partisipasi sekolah, jumlah pasar, jumlah perusahaan, jumlah posisi giro pada bank dan tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah. Data diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jawa Tengah. C. Definisi Operasional Variabel Variabel-variabel yan digunakan dalam keperluan penelitian ini adalah sebagai berikut:
35
1. Tingkat Kemiskinan Tingkat kemisikinan merupakan variabel dependen dengan menggunakan data kemiskinan dalam Badan Pusat Statistik (BPS) meliputi Presentase Penduduk Miskin (Head Count Index (HCI-P0. 2. Infrastruktur Pendidikan Infrastruktur pendidikan, terdiri dari variabel jumlah fasilitas bangunan pendidikan (SD, SMP, SMA), tingkat partisipasi sekolah dan jumlah guru yang dihitung menggunakan indeks komposit. 3. Infrastruktur Kesehatan Indikator infrastruktur kesehatan, yaitu indeks yang dibentuk dari indeks tunggal variabel jumlah puskesmas, jumlah rumah sakit, jumlah dokter yang dihitung menggunakan indeks komposit 4. Infrastruktur Sarana Ekonomi Indikator infrastruktur ekonomi yaitu indeks yang dibentuk dari indeks tunggal variabel jumlah pasar, giro, dan perusahaan dengan perhitungan dengan indeks komposit. D. Teknis Analisis Data Teknis analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 1. Analisis Tingkat Infrastruktur Dalam menganalisis tingkat infrastruktur digunakan Indeks komposit yang terdiri dari indeks tunggal beberapa variabel. Variabel yang digunakan dalam perhitungan indeks komposit terdiri dari 3 indikator dan 9 sub sub indikator, antara lain:
36
a. Variabel Pendidikan, yang terdiri dari sub inikator jumlah bangunan pendidikan (X1), Tingkat partisipasi sekolah (X2), Jumlah Tenaga Pendidik (Guru) (X3). b. Variabel Kesehatan, yang terdiri dari sub indikator Jumlah Puskesmas (X1), Jumlah Rumah Sakit (X2) , Jumlah Dokter (X3). c. Variabel Sarana Ekonomi, yang terdiri dari sub indikator jumlah pasar (X1), Posisi Giro pada Bank (X2), Jumlah perusahaan (X3). Selanjutnya untuk menghitung indeks tersebut dilakukan langkahlangkah dibawah ini: a. Menghitung indeks tunggal yang terdiri dari indeks pendidikan, kesehatan, ekonomi. Kisaran nilai dalam indeks tersebut dapat dilihat dari nilai terendah dan nilai tertinggi untuk setiap indikator pada indeks tersebut dengan menggunakan rumus (Mahadewi, 2012): Indeks Tunggal =
…………………… (3.1)
Keterangan: b
= Proporsi / Presentase suatu indikator pada setiap kabupaten di Jawa Tengah
Nilai Minimal
= Nilai paling rendah suatu indikator pada setiap kabupaten di Jawa Tengah
Nilai Maksimal
= Nilai paling tinggi suatu indikator pada setiap kabupaten di Jawa Tengah
37
b. Membentuk indeks komposit, yaitu indeks yang dibentuk berdasarkan rata-rata gabungan dari seluruh variabel indeks tunggal, dengan rumus sebagai berikut (Mahadewi, 2012): Indeks Komposit Kabupaten =
…………………(3.2)
38
Keterangan: n
= Jumlah komponen indeks tunggal pembentuk indeks komposit kabupaten
IT
= Indeks Tunggal
c. Mengklasifikasi indeks komposit tersebut kedalam empat olongan Menurut PBB (2009) dalam Mahadewi (2012), skala indeks terbagi kedalam empat golongan, yaitu: 1) Tinggi = Indeks lebih dari 80,0 2) Menengah Atas = Indeks antara 66,0 – 79,9 3) Menengah Bawah = Indeks antara 50,0 – 65,9 4) Rendah = Kurang dari 50,0 d. Selanjutnya hasil perhitungan indeks komposit diuji dengan One Sample T-test yaitu menguji apakah nilai indeks komposit rendah (<50) atau tinggi (>50) dengan hipotesis: Ho: Nilai indeks koposit rendah < 50 Ha: Nilai indeks komposit tinggi > 50 2. Analisis Tingkat Kemiskinan Dalam analisis tingkat kemiskinan, maka digunakan Uji One Sample T-Test untuk menghitung apakah tingkat kemiskinan di Jawa Tengah berbeda dengan tingkat kemiskinan nasional tahun 2012 yaitu 11,66. Tahapan uji hipotesis One Sample T-Test adalah
39
a. Menentukan Ho dan Ha, dimana alternative hypothesis. Pernyataan Ho dan Ha selalu berlawanan. Ho : Nilai Presentase Penduduk Miskin< 11,66 Ha :Nilai Presentase Penduduk Miskin> 11,66 Dimana 11,66 adalah presentase penduduk miskin Indonesia pada tahun 2012. b. Menentukan level of significance (α). Dalam penelitian ini digunakan level of significance 0,05 (95%). c. Penentuan kriteria pengujian : daerah diterima/ditolak Daerah penerimaan Ho
Daerah penolakan Ho
Critical Value (t tabel) Gambar 3.1 Daerah Pengujian Satu Sisi Kanan Arah Positif Ho diterima apabila : t hitung ≤ - t tabel Ho ditolak apabila
: t hitung >-tabel
(Mahadewi,2012) Daerah Penolakan Ho
Daerah penerimaan Ho
Ho
Critical Value (t tabel) Gambar 3.2 Daerah Pengujian Satu Kiri Arah Negatif Ho diterima apabila : t hitung ≥ - t tabel Ho ditolak apabila
: t hitung ≤ -tabel
(Mahadewi,2012)
40
3. Analisis Hubungan Infrastruktur dengan Tingkat Kemiskinan Dalam menganalisis hubungan infrastruktur dengan kemiskinan digunakan Korelasi Pearson. Dalam penelitian ini analisis korelasi digunakan
untuk
mengetahui
hubungan
antara
variabel
tingkat
infrastruktur (X) dan tingkat kemiskinan (Y) (yang diukur dengan indeks komposit) dengan rumus:
……………………………..(3.3) (Hadi, 2004) Untuk pengambilan keputusan dari hasil pengujian pada program SPSS, didapat dengan dua cara: a. Melihat Signifikan Hasil Korelasi Bertujuan untuk mengetahui apakah korelasi tersebut benarbenar signifikan sehingga dapat digunakan untuk menjelaskan hubungan antara dua variabel (Mahadewi, 2012) Pengujian Hipotesis: Ho: Tidak ada hubungan (Korelasi) antara dua variabel atau angka korelasi = 0 H1:Ada hubungan (korelasi) antara dua variabel atau angka korelasi > 0 Uji dua sisi dilakukan untuk mencari ada atau tidaknya hubungan korelasi.
41
Keputusan Uji: 1) Apabila nilai signifikansi > 0,05 maka H0 diterima, berarti tidak ada korelasi hubungan dua variabel yang diamati. 2) Apabila nilai signifikansi < 0,05 maka H0 ditolak H1 diterima, berarti ada korelasi atau hubungan antara dua variabel yang diamati. b. Melihat Koefisien Korelasi 1) Apabila koefien korelasi > 0,5 maka menunjukkan korelasi yang kuat. 2) Apabila koefisien korelasi < 0,5 maka menunjukkan korelasi yang lemah. 3) Penafsiran tanda korelasi, tanda korelasi juga berpengaruh terhadap
penafsiran
hasil.
Tanda
negative
pada
output
menunjukkan arah yang berlawanan sedangkan tanda positif berarti arah hubungan antara variabel variabel yang satu dengan variabel yang lain adalah satu arah, dengan kata lain apabila terjadi peningkatan infrastruktur maka peningkatan tersebut akan mempengaruhi tingkat kemiskinan.
42
