BAB III METODE PENELITIAN
3.1. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini merupakan pengujian hipotesis (hypothesis testing) yang menjelaskan sifat dari hubungan tertentu, memahami perbedaan antara kelompok atau independensi dua variabel atau lebih (Sekaran dan Bougie, 2013). Ruang lingkup penelitian ini dibatasi pada pengaruh karakteristik kepala desa terhadap ketepatwaktuan penyampaian Laporan Pertanggungjawaban Realisasi Pelaksanaan APBDesa. Objek penelitian ini juga dibatasi pada Kepala Desa se-kabupaten Pati pada pelaksanaan APBDesa tahun anggaran 2015 dalam hal penyampaian Laporan Pertanggungjawaban Realisasi Pelaksanaan APBDesanya.
3.2. Populasi dan Sampel Populasi didefinisikan sebagai keseluruhan, baik kelompok atau individu orang, kejadian, atau sesuatu yang menarik yang ingin diteliti (Sekaran dan Bougie, 2013). Populasi yang menjadi subjek pengamatan dalam penelitian ini adalah populasi kepala desa di kabupaten Pati Tahun Anggaran 2015, dengan total Kepala Desa yang ada sebanyak 401 orang. Sekaran dan Bougie (2013) mendefinisikan sampel sebagai suatu bafian (cuplikan) atas populasi yang memiliki ciri dan karakteristik yang sama dengan populasi. Sampel juga dinilai mampu mewakili dari keseluruhan populasi penelitian. Dalam menentukan sampel, penulis menggunakan terknik purposive sampling yaitu metode pengambilan sampel yang terbatas pada jenis tertentu yang
28
29
dapat memberikan informasi yang diinginkan baik itu karena satu-satunya yang memiliki atau memenuhi kriteria-kriteria yang ditentukan oleh peneliti (Sekaran dan Bougie, 2013). Sampel Kepala Desa dalam penelitian ini adalah Kepala Desa yang memenuhi kriteria sebagai berikut: 1) Kepala Desa merupakan penanggungjawab dalam pelaksanaan APBDesa 2015 dengan ditandai pelantikannya sebelum tahun anggaran berakhir (31 Desember 2015). 2) Bukan merupakan Pelaksana tugas (Plt), Pelaksana harian (Plh), Pejabat (Pj), maupun Pejabat sementara (Pjs) dari Kepala Desa. 3) Terdapat data yang lengkap untuk pengukuran variabel yang mencakup usia, latar belakang pendidikan, masa kerja, jenjang pendidikan dan gender Kepala Desa. 4) Kepala
Desa
menyampaikan
Laporan
Pertanggungjawaban
Realisasi
Pelaksanaan Anggaran Pendapatan dan Belanja Desa Tahun 2015.
3.3. Sumber Data Penelitian ini menggunakan data sekunder, yaitu informasi yang diperoleh dari pihak lain (Sekaran dan Bougie, 2013), yang berupa data penyampaian laporan pertanggungjawaban realisasi pelaksanaan APBDesa dan Data tentang karakteristik Kepala Desa. Variabel dependen dalam penelitian ini menggunakan data penyampaian Laporan Pertanggungjawaban realisasi pelaksanaan APBDesa yang diperoleh dari Badan Permberdayaan Masyarakat Desa yang diambil dari surat pengantar penyampaian Laporan dari desa kepada Bupati melalui camat. Sedangkan variabel
30
independen menggunakan data tentang Karakteristik Kepala Desa yang diperoleh dari Bagian Tata Pemerintahan Sekretariat Daerah Kabupaten Pati yang diambil dari Sistem Informasi Pemerintahan Desa (SIMPEDES). Dari data inilah dapat diperoleh informasi mengenai ketepatwaktuan penyampaian laporan dan karakteristik kepala desa berupa usia, masa kerja, jenjang pendidikan dan gender kepala desa.
3.4. Pengukuran Variabel Menurut Sekaran dan Bougie (2013), variabel merupakan suatu yang memiliki nilai yang dapat berbeda atau berubah. Nilai ini dapat berbeda dalam waktu yang berbeda untuk objek yang sama atau dapat juga berbeda pada waktu yang sama untuk objek yang berbeda. Penelitian ini menggunakan 5 (lima) variabel dalam pengujian hipotesisnya. Penelitian ini menggunakan satu variabel dependen dan empat variabel independen. Berikut ini definisi dan pengukuran dari masingmasing variabel yang digunakan:
3.4.1. Variabel Dependen Variabel dependen adalah variabel yang menjadi pusat perhatian utama peneliti dan menjadi faktor utama yang berlaku dalam investigasi sebuah penelitian (Sekaran dan Bougie, 2013). Analisis terhadap variabel dependen dimungkinkan dapat menemukan jawaban atau solusi masalah. Variabel dependen yang digunakan dalam
penelitian
ini
adalah
ketepatwaktuan
Pertanggungjawaban Realisasi Pelaksanaan APBDesa.
penyampaian
Laporan
31
Ketepatwaktuan penyampaian dapat dilihat dari tanggal penyerahan laporan dari kepala desa ke Badan Pemberdayaan Masyarakat Desa Kabupaten Pati. Bila penyampaiannya melewati tanggal 31 Januari 2016, maka laporan tersebut terlambat dalam penyampaiannya. Sedangkan untuk yang tepat waktu adalah yang diserahkan
paling lambat 31 januari 2016. Pengukuran Ketepatwaktuan
penyampaian Laporan dengan menggunakan skala “1” untuk yang tepat waktu dan skala “0” untuk yang tidak tepat waktu.
3.4.2. Variabel Independen Variabel independen adalah variabel yang mempengaruhi variabel dependen baik secara positif maupun negatif (Sekaran dan Bougie, 2013). Dalam penelitian ini menggunakan 4 variabel independen, yaitu usia kepala desa, masa kerja kepala desa, jenjang pendidikan kepala desa dan gender kepala desa. 3.4.1.1. Usia Kepala Desa Istilah usia diartikan dengan lamanya keberadaan seseorang diukur dalam satuan waktu di pandang dari segi kronologik, individu normal yang memperlihatkan derajat perkembangan anatomis dan fisiologik sama (Nuswantari, 1998). Berdasarkan UU Desa, persyaratan sebagai calon kepala desa di atas, menyebutkan bahwa yang diperbolehkan mendaftar sebagai calon kepala desa adalah penduduk yang berusia paling rendah 25 (dua puluh lima) tahun dan tidak dijelaskan adanya batasan usia maksimal yang diperbolehkan untuk menjabat sebagai kepala desa. Dari penjelasan diatas, usia kepala desa diperoleh dengan melihat tanggal lahir dari kepala desa tersebut atau penghitungan tahun dari tanggal lahir masing-
32
masing kepala desa hingga tahun yang diuji petik dan dinyatakan dengan jumlah umur masing-masing kepala desa. Pengukuran usia menggunakan Skala Interval, dimana skala 1 untuk usia 25 – 35 tahun, skala 2 untuk usia 36 – 45 tahun, skala 3 untuk usia 46 – 55 tahun, skala 4 untuk usia 56 – 65 tahun dan skala 5 untuk usia lebih dari 66 tahun.
3.4.1.2. Masa Kerja Kepala Desa Masa kerja dari seseorang sangat ditentukan oleh rentan waktu lamanya seseorang menjalani pekerjaan tertentu. Lamanya pekerja tersebut dapat dilihat dari banyaknya tahun yang dijalaninya, yaitu sejak pertama kali diangkat pekerja hingga penelitian dilakukan. Dalam penelitian ini, masa kerja kepala Desa yang dimaksud yaitu lamanya kepala desa menjabat kepala desa. Masa kerja Kepala Desa ini diukur dengan melihat periode jabatan Kepala Desa yang diembannya. Dalam UU Desa, seseorang diperbolehkan mejabat sebagai kepala desa sebanyak tiga kali. Pengukuran masa kerja dinyatakan dengan jumlah periode jabatan masing-masing kepala desa yaitu skala 1 untuk periode jabatan pertama kali, skala 2 untuk periode jabatan kedua dan sekala 3 untuk periode jabatan yang ketiga.
3.4.1.3. Jenjang Pendidikan Kepala Desa Jenjang pendidikan minimal yang harus dimiliki oleh masyarakat untuk dapat dicalonkan sebagai kepala desa sebagaimana persyaratan calon kepala desa dalam UU Desa adalah pada jenjang pendidikan dasar yakni sekolah menengah pertama atau sederajat.
33
Pengukuran jenjang pendidikan dinilai dengan menggunakan skala interval, yaitu skala 1 untuk lulusan SMP/sederajat, skala 2 untuk lulusan SMA/sederajat, skala 3 untuk lulusan Diploma, Skala 4 untuk lulusan Strata 1 (S1), Skala 5 untuk lulusan Magister (S2) dan skala 6 untuk lulusan Doktoral (S3).
3.4.1.4. Gender Kepala Desa Gender atau jenis kelamin merupakan unsur bawaan seseorang sejak lahir, dengan hanya ada 2 gender di dunia ini yaitu laki-laki dan perempuan. Pengukuran gender laki-laki diwakilkan dengan angka “1” sedangkan gender perempuan diwakilkan dengan angka “2”.
3.5. Metode Analisis 3.5.1. Teknik Analisis Teknik analisis data bertujuan agar penelitian tersebut tercapai sesuai dengan yang dikehendaki, untuk itu diperlukan data dan informasi yang mendukung penelitian. Adapun teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah statistik deskriptif dan analisis regresi logistik (logistic regression analysis) dengan menggunakan bantuan program SPSS (Statistical Package for Social Science) versi 18. Metode dipilih karena variabel bebas yang digunakan merupakan campuran antara variabel kontinyu (metrik) dan kategorial (non-metrik) sehingga tidak perlu asumsi normalitas data pada varibel bebasnya (Ghozali, 2006).
34
3.5.2. Pengujian Hipotesis Pengujian hipotesis dalam penelitian ini adalah model regresi logistik (logit). Menurut Ghozali (2006), Regresi logistik sama dengan analisis diskriminan yaitu kita ingin menguji apakah probabilitas terjadinya variabel dependen dapat diprediksi dengan variabel independennya. Jika pada analisis diskriminan variabel dependen adalah rasio, maka pada regresi logistik variabel dependen adalah data nominal. Data nominal disini lebih khusus adalah data binary. Model regresi ini dipilih karena data di dalam penelitian ini berupa data nominal dan data interval.
3.5.2.1. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif dalam penelitian ini pada dasarnya merupakan proses transformasi data penelitian dalam bentuk tabulasi sehingga mudah dipahami dan diinterpretasikan. Tabulasi pada umumnya digunakan oleh penulis untuk memberikan informasi mengenai karakteristik variabel penelitian yang utama.
3.5.2.2. Uji Regresi Logistik Sebelum dilakukan pengujian hipotesis, terlebih dahulu model dan data diuji dengan menilai kelayakan model regresi, menilai keseluruhan model (overall model fit) dan menguji koefisien model regresi. Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan regresi logistic (logit). Model regresi ini dipilih karena data di dalam penelitian ini berupa data nominal dan data interval. Variabel dependen merupakan data nominal dan variabel independen merupakan data interval sehingga regresi logistiklah yang paling tepat digunakan.
35
Model logit yang digunakan dalam penelitian ini dapat dijabarkan sebagai berikut : ln (TL/1-TL) = a + β1 AGE + β2WRP + β3EDU + β4GDR+ e Keterangan: ln (TL/1-TL) = Ketepatwaktuan (timeliness) Penyampaian Laporan Pertanggungjawaban Realisasi Pelaksanaan APBDesa a
= Konstanta
AGE
= Usia (Age)
WRP
= Masa Kerja (Work Period)
EDU
= Jenjang Pendidikan (Education)
GDR
= Jenis Kelamin (Gender)
e
= Error
Analisis pengujian dengan regresi logistik menurut Ghozali (2006) memperhatikan hal-hal sebagai berikut : 1) Menilai Kelayakan Model Regresi Analisis pertama yang dilakukan adalah menilai kelayakan model regresi logistik yang akan digunakan. Pengujian kelayakan model regresi logistik dilakukan dengan menggunakan Goodness of fit test yang diukur dengan nilai ChiSquare pada bagian bawah uji Homser and Lemeshow. Hosmer and Lemeshow Test menguji hipotesis nol bahwa data empiris cocok atau sesuai dengan model. Dengan kata lain, tidak ada perbedaan antara model dengan data sehingga model dikatakan fit (Ghozali, 2006). Jika nilai Hosmer and
36
Lemeshow Test sama dengan atau kurang dari 0,05 maka hipotesis nol ditolak yang berarti model dinyatakan tidak fit. Sedangkan jika nilai probabilitas lebih dari 0,05 maka hipotesis nol tidak dapat ditolak dan berarti model dapat diterima karena cocok dengan nilai observasinya (Ghozali, 2006). Hipotesis untuk menilai model fit adalah sebagai berikut: Ho : Model yang dihipotesakan fit dengan data Ha : Model yang dihipotesakan tidak fit dengan data
2) Menilai Keseluruhan Model (Overall Model Fit ) Tahap selanjutnya adalah menguji keseluruhan model regresi (overall model fit). Untuk melihat apakah model yang digunakan fit dengan data juga bisa dilihat dari nilai -2 Log Likelihood. Istilah -2 Log Likelihood pada regresi logitik hampir sama dengan istilah “Sum of Square Error” pada regresi linier. Apabila nilai dari -2 Log Likelihood antara Beginning Block (Step 0) dan Method = Enter (Step 1) terdapat penurunan, maka model dinyatakan fit dengan data. Penurunan nilai -2Log Likelihood menunjukkan bahwa model regresi semakin baik (Ghozali, 2006).
3) Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui apakah model regresi terdapat korelasi antar variabel independen. Dengan penggunaan program SPSS, nilai korelasi antar variabel independen dapat dilihat pada correlation matrix. Semakin besar nilai constanta maka semakin besar korelasinya.
37
4) Omnibus Test of Model Coefficient Pengujian ini dilakukan untuk menguji apakah variabel-variabel independen secara serentak berpengaruh terhadap variabel dependennya yaitu ketepatwaktuan penyampaian Laporan Pertanggungjawaban Realisasi Pelaksanaan APBDesa. Ho: β1=β2=β3=β4=0 : usia, masa kerja, jenjang pendidikan dan gender secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap ketepatwaktuan penyampaian Laporan Pertanggungjawaban Realisasi Pelaksanaan APBDesa. Ha: β1≠β2≠β3≠β4=0 : usia, masa kerja, jenjang pendidikan dan gender secara bersama-sama berpengaruh terhadap ketepatwaktuan penyampaian Laporan Pertanggungjawaban Realisasi Pelaksanaan APBDesa. 5) Koefisien Determinasi (R²) Pegujian koefisien determinasi pada regresi logistik dengan menggunakan Nagelkerke’s R square. Penelitian ini menggunakan Model summary dalam pengujian R². Tujuan dari model summary adalah untuk mengetahui seberapa besar kombinasi variabel independen yang terdiri dari usia, masa kerja, jenjang pendidikan
dan
gender
mampu
menjelaskan
variabel
dependen
yaitu
ketepatwaktuan penyampaian Laporan Pertanggungjawaban Realisasi Pelaksanaan APBDesa. Untuk mengetahui koefisien tersebut dengan melihat nilai dari Cox and Snell’s R Square dan Nagelkerke’s R Square. 6) Menguji Koefisien Regresi (Uji Parsial) Uji parsial digunakan untuk menilai pengaruh dari masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Pengaruh masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen dapat dilihat dari nilai variables in the
38
equation pada hasil regresi logistik. Analisis pengujian hipotesis dengan regresi logistik dilakukan dengan memperhatikan beberapa hal sebagai berikut : a. Tingkat signifikasi (α) yang digunakan sebesar 5%. b. Kriteria penerimaan atau penolakan hipotesis didasarkan pada nilai statistik Wald pada tingkat signifikansi 0,05, yaitu dengan membandingkan nilai Wald hitung dengan nilai statistik Wald pada tabel Chi-square. Apabila nilai statistik Wald lebih besar dari nilai statistik Wald pada tabel Chi-square, maka hipotesis diterima dan jika nilai statistik Wald lebih besar dari nilai statistik Wald pada tabel Chi-square, maka hipotesis ditolak.
