28
III.
METODE PENELITIAN
A. Metode Dasar Penelitian Metode dasar yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode deskriptif analitis. Menurut Surakhmad (2004) metode deskriptif analitik merupakan metode penyelidikan yang menuturkan, menganalisa, dan mengklasifikasikan serta menganalisis dan menginterpretasikan data. Teknik penelitian yang digunakan adalah metode survey, yaitu penelitian yang mengambil sampel dari suatu populasi dan menggunakan kuesioner sebagai alat pengumpulan data yang pokok (Singarimbun dan Effendi, 1989). B. Metode Penentuan Sampel 1. Metode Penentuan Lokasi Penelitian Pengambilan lokasi penelitian dilakukan secara purposive sampling (sengaja), yaitu mengambil dengan sengaja berdasarkan pertimbangan tertentu (Sugiyono, 2013). Pertimbangan ini berdasarkan pada jumlah tertinggi tenaga kerja yang bekerja di sektor pertanian. Berdasarkan pertimbangan tersebut maka sengaja dipilih Kecamatan Weru, Kabupaten Sukoharjo sebagai lokasi penelitian, dengan jumlah tenaga kerja sektor pertanian sebesar 12.011 orang atau 15,34% lebih tinggi dibandingkan dengan kecamatan lain yang ada di Kabupaten Sukoharjo. Pertimbangan pemilihan lokasi penelitian dapat dilihat pada Tabel 4. Selanjutnya dari Kecamatan Weru diambil Desa Ngreco sebagai desa sampel yang akan dijadikan lokasi penelitian. Pengambilan lokasi ini juga dilakukan dengan metode purposive sampling. Adanya keterbatasan data mengenai jumlah tenaga kerja di sektor pertanian per desa di Kecamatan Weru maka dilakukan pendekatan lain dengan menggunakan data jumlah anggota di kelompok tani per desa di Kecamatan Weru. Jumlah anggota kelompok tani ini terdiri dari petani dan buruh tani. Berdasarkan data tersebut maka dipilih Desa Ngreco sebagai lokasi penelitian karena memiliki jumlah anggota tani tertinggi yaitu sebesar 1.196 orang atau 17,80 % 28
29
Tabel 6. Jumlah Anggota Tani Menurut Desa di Kecamatan Kabupaten Sukoharjo Tahun 2014
Weru
Jumlah Anggota Tani Presentase (%) (orang) 1 Grogol 439 6,53 2 Karangtengah 450 6,69 3 Karangwuni 366 5,44 4 Krajan 476 7,08 5 Jatingarang 373 5,55 6 Karaganyar 448 6,66 7 Alasombo 379 5,64 8 Karangmojo 448 6,66 9 Weru 575 8,55 10 Karakan 358 5,32 11 Tegalsari 753 11,20 12 Tawang 457 6,80 13 Ngreco 1.196 17,80 Jumlah 6.718 100 Sumber : Kecamatan Weru Dalam Angka 2015, diolah 2015 No
Desa
2. Metode Pengambilan Responden Menurut Singarimbun (1989) bahwa sampel yang tergolong sampel besar yang distribusi normal adalah sampel yang jumlahnya lebih dari 30 kasus. Jadi berdasarkan pendapat tersebut maka dalam penelitian ini akan diambil sebanyak 60 responden yang terdiri dari 30 tenaga kerja sektor pertanian dan 30 tenaga kerja sektor non pertanian. Adapun teknik pengambilan responden masing-masing sektor adalah sebagai berikut: a. Responden Tenaga Kerja Sektor Pertanian Teknik pengambilan sampel tenaga kerja sektor pertanian dengan menggunakan teknik proporsional random sampling dari semua kelompok tani yang ada di Desa Ngreco. Adapun pembagian jumlah sampel menggunkan rumus :
Keterangan :
??
?? ó Ê ?
ni
= Jumlah responden sektor pertanian kelompok tani i
NK
= Jumlah populasi anggota kelompok tani i di Desa Ngreco
N
= Jumlah seluruh anggota kelompok tani di Desa Ngreco
30
30
= Jumlah responden sektor pertanian yang akan diambil
Tabel
7. Kelompok Tani Sampel dan Jumlah Responden Tenaga Kerja Sektor Pertanian di Desa Ngreco, Kecamatan Weru Kabupaten Sukoharjo 2015
Kelompok Tani
Jumlah Anggota (orang) Dadi Subur 268 Tani Makmur I 332 Tani Makmur II 298 Ngreco IV 298 Jumlah 1196 Sumber : Data yang diolah
Jumlah Responden (Orang) 7 9 7 7 30
b. Responden Tenaga Kerja Sektor Non Pertanian Sedangkan untuk pengambilan responden tenaga kerja sektor non pertanian menggunakan proporsional random sampling, yaitu pengambilan responden berdasarkan perbandingan besar kecilnya dari sub-sub populasi tenaga kerja sektor non pertanin. Dalam penelitian ini dipilih 30 tenaga kerja sektor non pertanian yang terdiri dari buruh industri dan pedagang.Pengambilan jumlah responden sektor non pertanian dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut : ? ?
?? ?
ó Ê
Keterangan :
ni = Jumlah responden sektor non pertanian pada lapangan usaha i NK = Jumlah penduduk lapangan usaha i N = Jumlah seluruh penduduk menurut lapangan usaha sektor non pertanian di Desa Ngreco 30 = Jumlah responden sektor non pertanian yang akan diambil
31
Tabel 8. Jumlah Tenaga Kerja Sektor Non Pertanian dan Jumlah Sampel Yang Diambil di Desa Ngreco Uraian Pekerjaan Buruh Industri Buruh Bangunan Pedagang PNS,TNI,POLRI Jumlah Sumber : Data yang Diolah
Jumlah (orang)
Jumlah Sampel (Orang)
251 165 625 58 1099
7 5 17 1 30
Teknik pengambilan responden yang digunakan menggunakan metode accidental sampling, yaitu responden dengan status pekerjaan sebagai buruh industri, buruh bangunan, pedagang, PNS, TNI dan POLRI yang saat itu ada atau dijumpai dilokasi penelitian. C. Jenis dan Sumber Data Sumber data adalah subjek dari mana data dapat diperoleh. Jenis dan sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan sekunder. 1. Data primer adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan langsung dari di lapangan oleh orang yang melakukan penelitian atau yang bersangkutan yang memerlukannya (Hasan, 2004). Data primer dalam penelitian ini diperoleh melalui wawancara secara langsung dengan responden dengan menggunakan daftar pertanyaan atau kuesioner. 2. Data sekunder adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan oleh orang yang melakukan penelitisn ini dari sumber-sumber yang telah ada (Hasan, 2004). Data sekunder merupakan data-data penunjang dalam penelitian ini yang diperoleh dari lembaga/instansi yang terkait dalam penelitian ini, antara lain BPS Kabupaten Sukoharjo dan Kecamatan Weru.
32
D. Metode Pengumpulan Data Menurut Sugiyono (2013) Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah, sebagai berikut : 1. Wawancara, merupakan tanya jawab antara pencari data atau peneliti dengan responden. Teknik wawancara yang dilakukan dalam penelitian dengan menggunakan kuisioner. 2. Kuisioner/angket merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberi seperangkat pertanyaan atau pertanyaan tertulis kepada responden untuk dijawabnya. Jenis pertanyaan dalam kuisioner yang digunakan dipenelitian ini adalah pertanyaan-pertanyaan yang structured non disguised, yaitu pertanyaan yang berupa daftar pertanyaan (atau dengan kata lain dapat disebut dengan kuisioner terbuka). 3. Pencatatan, dalam penelitian ini berkaitan dengan penggunaan literatur, majalah, koran dan penerbitan serta informasi-informasi dari beberapa instansi yang terkait dengan penelitian untuk memperoleh data sekunder. E. Metode Analisis Data Metode analisis data yang digunakan untuk menentukan dan mengalisis faktor-faktor yang mempengaruhi pilihan pekerjaan individu adalah regresi logistik (logistic regression model). Model regresi logistik ini dianggap sebagai alat yang tepat untuk menganalisis data dalam penelitian ini karena variabel dependen dalam penelitian ini adalah pilihan pekerjaan yang bersifat dikotomi (Kuncoro, 2001). Penelitian ini lebih fokus untuk menganalisis faktor faktor yang mempengaruhi individu dalam memilih pekerjaan di sektor pertanian. Metode analisis yang digunakan adalah regresi logistik biner (Binary Logistic Regression). Regresi logistik biner adalah prosedur pemodelan yang diterapkan untuk memodelkan variabel dependen (Y) yang bersifat kategori berdasarkan satu atau lebih variabel independen (X) yang bersifat kategori maupun kontinyu. Variabel dependen dikategorikan menjadi 2 yaitu Y=1 (Bekerja di sektor pertanian) dan Y=0 (Bekerja di sektor non pertanian).
33
Analisis regresi logistik biner digunakan untuk melihat pengaruh sejumlah variabel prediktor X1,X2,X3,...,Xk terhadap variabel respon y yang berupa variabel respon biner dan hanya mempunyai dua nilai. Model regresi logistik biner berdistribusi Bernoulli. Distribusi Bernoulli adalah distribusi dari peubah acak yang hanya mempunyai dua kategori yaitu yaitu Y=1 (Bekerja di sektor pertanian) dan Y=0 (Bekerja di sektor non pertanian). Jika data pengamatan memiliki ? buah variabel prediktor yaitu
? ? ? ? ? ? ? Ç ? ? dan satu variabel respon ? dengan ? mempunyai dua
kemungkinan nilai yaitu 0 dan 1 maka:
Y =1 menyatakan bahwa respon memiliki kriteria yang ditentukan Y =0 menyatakan bahwa respon tidak memiliki kriteria yang ditentukan Jika variabel Y berdistribusi Bernoulli dengan parameter ? (? ?) maka
fungsi distribusi peluang menjadi :
? (? ?)Ø? ? È − ? (? ?)Ø? ? ? ?
? (? ?)
Sehingga diperoleh: Untuk ? ? Untuk ? ?
? ( )
È ? (È)
? (? ?)Ø? È − ? (? ?)Ø? ? ?
??
? (? ?)Ø? È − ? (? ?)Ø? ? ?
È È − ? Æ? ?
? Æ? ?
Hosmer dan Lemeshow dalam Melawati (2013), model umum regresi
logistik dengan ? buah variabel prediktor dibentuk dengan nilai ? (? ) ? (?
È|? ) ? Æ? dinotasikan sebagai berikut :
? (? )
Dengan ? (? )
? ? Æ?
? ? ? ? Æ?
??
?? ? ?
??? ?
⋯
?? ? ?
Fungsi ? Æ? merupakan fungsi non linear sehingga untuk membuatnya
menjadi fungsi linear harus dilakukan transformasi logit agar dapat dilihat
hubungan antara variabel respon Æ? dengan variabel prediktor Æ? , bentuk
logit dari ? Æ? adalah ? (? ) Logit [? Æ? Ø ? Æ?
? (? )
Ú ? ? ? (? )Øsehingga diperoleh:
? (? )
Ú ? ? ? (? )Ø β?
β? Õ?
β? Õ?
⋯
β? Õ?
? Æ? merupakan fungsi hubungan dari model regresi logistik yang disebut fungsi hubungan logit, maka ditulis sebagai:
34
Y= ? ?
? ? ? È
Keterangan: Y
?? ? É
?? ? Ê
?? ?
?? ? Ë
?? ?
?? ? È
?? ? É
?
= Keputusan pilihan pekerjaan individu (Y=1, bekerja di
sektor pertanian dan Y = 0 bekerja di sektor non pertanian) ? ?
= konstanta
X1
= Luas kepemilikan lahan (hektare)
X2
= Usia (tahun)
X3
= Pendapatan (rupiah)
X4
= Jumlah Tanggungan (Orang)
X5
= Pengalaman Bertani (Tahun)
X6
= Waktu Luang (Jam/hari)
D1
= Pendidikan (tahun)
D2
= Jenis Kelamin (laki-laki/perempuan)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? = Koefisien masing-masing variabel
e
= eror
Dalam menentukan justifikasi signifikansi statistik bagi masing-masing variabel yang diuji adalah dengan mendasarkan pada nilai probabilitas lebih keecil dari α = 0,05 maka variabel independen yang diamati berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependennya. Mengingat alat analisis yang digunakan adalah model Binary Logistic Regression, maka nilai koefisien determinasi (? ? ) tidak dapat digunakan untuk mendeteksi kesesuaian model (goodness of fit). Goodness of fit bagi model ini dapat
dilihat berdasarkan percentage of correct prediction. Analisis Binary Logistic Regression ini akan mencari model terbaik (best fit model), dengan demikian akan dilakukan beberapa skenario untuk mendapatkan model terbaik tersebut. Ghozali (2006) menjelaskan bahwa tahapan analisis statistik pada Binary Logistic Regression meliputi: 1. Pengujian Model Fit (Goodness of Fit) Untuk mengussji keseluruhan model dapat dilakukan dengan membandingkan nolai dari -2logl. pada awal (Block 0: Beginning Block) dan -2logl. Kedua (Block 1: Method = Enter) Pada Block 0: Beginning
35
Block variabel dalam persamaan hanya konstanta, sedangkan variabel independen bukan merupakan variabel dalam persamaan (variabel not in the equation). Dalam Block 1: Methode = Enter menunjukkan persamaan regresi (variables in the equation). Indikasi penilaian ini yaitu apabila terjadi penurunan nilai pada -2logl. Kedua (Block 1: Method = Enter) berarti dikatakan bahwa model tersebut adalah baik untuk digunakan. 2. Cox & Snell R Square Cox & Snell R Square merupakan ukuran yang mencoba meniru ukuran ? ? pada multiple regression yang didasarkan pada teknik estimasi likelihood dengan nilai maksimum kurang dari satu sehingga sulit
diinterpretasikan. Nagelkerke R Square merupakan modifikasi dari koefisien Cox & Snell R Square untuk memastikan bahwa nilainya bervariasi dari 0 sampai 1. Hal ini dilakukan dengan cara membagi nilai Cox & Snell ? ? dengan nilai maksimumnya. Nilai Nagalkerke ? ? dapat
diinterpretasikan seperti nilai ? ? pada multiple regression. Yaitu bahwa besarnya nilai Nagalkerke ? ? merupakan nilai yang dapat menerangkan
bahwa variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen sebesar presentase nilai Nagalkerke ? ? sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel
lain diluar model.
3. Hosmer and Lemeshow Test Hosmer and Lemeshow Test digunakan untuk menguji kelayakan model regresi berdasarkan hipotesis penelitian. Apabila signifikansi (probabilitas) Hosmer and Lemeshow Test sama dengan atau kurang dari α = 0,05 Hipotesis untuk menilai model fit adalah: H0
: Tidak ada perbedaan antara model dengan data yang diamati
H1
: Ada perbedaan antara model dengan data yang diamati
Apabila nilai Hosmer and Lemshow signifikan atau lebih kecil dari 0,05 hipotesis 0 ditolak dan model dikatakan tidak fit. Artinya ada perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya. Sedangkan apabila signifikasi (probabilitas) Hosmer and Lemeshow Test > α = 0,05 maka H0
36
diterima yang berarti data sama dengan model atau model dikatakan fit (Ghozali, 2006). 4. Uji Siginifikansi Parameter dan Uji Hipotesis Model logit menggunakan wald statistic untuk mengukur tingkat signifikansi dari tiap parameter. Interpretasi dari wald statistic mirip dengan uji t statistik yang digunakan untuk mengukur tingkat signifikansi dalam regresi linier. Jika tingkat signifikansi hasil dari wald statistic kecil (kurang dari α = 0,01; α = 0,05 dan α = 0,10), maka variabel independen yang diamati berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Sedangkan, jika signifikansi lebih dari α = 0,01; α = 0,05 dan α = 0,10 berarti variabel independen berpengaruh tidak signifikan secara statistik terhadap variabel dependen. Parameter dengan tingkat signifikansi yang negatif, menurunkan probabilita terpilihnya pilihan terhadap kategori referensi. Sedangkan parameter dengan tingkat signifikansi yang positiff, menaikkan probabilita terpilihnya pilihan terhadap kategori referensi (Ghozali, 2006)
