63
METODE PENELITIAN
Rancangan Penelitian Metode penelitian menggunakan rancangan penelitian survei. Metode survei menurut Sevilla et al. (1993) menekankan lebih pada penentuan informasi tentang variabel daripada informasi tentang individu. Survei digunakan untuk mengukur gejala-gejala yang ada tanpa menyelidiki alasan adanya gejala-gejala tersebut. Lingkup dan pokok permasalahan survei menurut Ary et al (Sevilla et al, 1993) dapat digolongkan ke dalam empat kategori yaitu: (1) sensus objek nyata; (2) sensus hal-hal yang tidak nyata; (3) survei sampel obyek nyata; dan (4) survei sampel hal-hal yang tidak nyata. Selanjutnya rancangan penelitian ini menggunakan taraf penjelasan deskriptif dan eksplanatif, artinya melalui penelitian ini dapat diungkap dan dianalisis tentang perilaku wirausaha, keberdayaan dan keberhasilan para pengusaha kecil industri agro, menganalisis faktor-faktor yang berpengaruh terhadap peubah-peubah tersebut dan menganalisis pengaruh peubah yang satu terhadap peubah lainnya. Lokasi Kabupaten Serang dipilih sebagai lokasi penelitian didasarkan pada beberapa pertimbangan: (1) Di daerah tersebut peneliti memiliki pengetahuan dan pengalaman empirik menyangkut usaha kecil industri agro, dan (2) Peneliti pernah terlibat melakukan penelitian dan pembinaan usaha kecil di daerah tersebut kerjasama dengan Dinas Perindustrian, Perdagangan dan Koperasi Kabupaten Serang, (3) Kenyataan menunjukkan usaha kecil industri agro di Kabupaten Serang selama ini dapat menyerap tenaga kerja yang ada di lingkungan masyarakat sekitarnya, dan (4) Keberadaan usaha kecil industri agro sangat membantu masyarakat di daerah ini, karena mata pencaharian mereka sebagian besar bergerak di bidang pertanian, perkebunan, peternakan dan perikanan, kemudian menjual hasil panennya kepada para pengusaha kecil industri agro tersebut. Setelah dilakukan pemekaran kecamatan dan terbentuknya Kota Serang, maka jumlah kecamatan di Kabupaten Serang menjadi 28 kecamatan. Waktu pengumpulan data di lapangan dari bulan Maret sampai dengan Agustus 2009. Untuk mengetahui peta Wilayah Kabupaten Serang setelah dilakukan pemisahan dengan Kota Serang dapat dilihat pada Lampiran 1.
64
Populasi dan Sampel Masalah pengambilan sampel dapat
dibagi
menjadi:
(1)
pembatasan
populasi, (2) ukuran sampel, dan (3) sampel yang mewakili (Miller, 1991). Populasi merupakan gabungan dari seluruh elemen yang berbentuk peristiwa, hal atau orang yang memiliki karakteristik yang serupa sehingga menjadi pusat perhatian peneliti, elemen populasi adalah setiap anggota dari populasi yang diamati, selanjutnya populasi sasaran sebagai fokus sasaran besar seorang peneliti dan merupakan kumpulan atau elemen yang memiliki informasi yang dicari peneliti dan hasil penelitiannya akan menunjukkan sebuah kesimpulan inferensial bagi kelompok atau populasi tersebut (Ferdinand, 2006), sedangkan sampel adalah subset dari populasi, terdiri dari beberapa anggota populasi, subset ini diambil karena dalam banyak kasus tidak mungkin meneliti seluruh anggota populasi, karena itu membentuk sebuah perwakilan populasi yang disebut sampel. Ukuran atau jumlah sampel adalah jumlah elemen yang akan dimasukkan dalam sampel, besarnya sampel sangat dipangaruhi oleh banyak faktor antara lain tujuan penelitian. Bila penelitian bersifat dekriptif umumnya membutuhkan sampel besar, tetapi bila penelitiannya hanya untuk menguji hipotesis dapat menggunakan sampel yang relatif sedikit. Analisis SEM membutuhkan sampel paling sedikit lima kali jumlah variabel indikator yang digunakan, model SEM yang sensitif terhadap jumlah sampel dibutuhkan sampel yang baik berkisar antara 100-200 sampel. Populasi Pembatasan populasi merupakan masalah yang penting untuk menentukan kelompok yang peneliti inginkan dalam melakukan generalisasi (Miller, 1991). Populasi dalam penelitian ini adalah para pengusaha kecil industri agro yang ada di kecamatan-kecamatan, dalam hal ini termasuk usaha skala kecil industri agro yang dilakukan warga masyarakat di rumahnya masing-masing baik secara perorangan maupun kelompok. Jenis industri agro yang ada di Kabupeten Serang terdiri dari 26 jenis. Namun populasi yang diambil adalah jenis komoditas yang jumlahnya minimum 50 unit usaha, sehingga diperoleh delapan jenis komoditas. Adapun perincian delapan jenis komoditas tersebut dapat dilihat pada Tabel 2, sedangkan yang 16 jenis komoditas lainnya dapat dilihat pada Lampiran 2. Berdasarkan informasi dari Dinas Koperasi dan UMKM (Usaha Mikro, Kecil dan Menengah) Kabupaten Serang, bahwa dari sejumlah komoditas, ada yang menjadi produk unggulan yaitu emping. Emping tersebar di lima kecamatan yaitu:
65
Kecamatan Waringin Kurung, Kramat Watu, Bojonegara, Mancak dan Gunung Sari. Komoditas unggulan tersebut telah difasilitasi dalam kegiatan pameran, diberi bantuan teknik peralatannya dan bantuan modal secara kelompok. Selain itu produk unggulan emping telah melakukan pemasaran eksport melalui PT. Sentana Baja.
Tabel 2. Jenis Komoditas Industri Agro Jenis komoditas Populasi (jumlah unit)
No
Non Emping: 1 Kue basah 106 2 Telor Asin 265 3 Kue Kering 248 4 Ikan Asin 62 5 Tempe 101 6 Kerupuk 163 7 Gula Merah 181 Jumlah non emping 1126 Emping 1934 Total 3060 Sumber: Dinas Perindutrian, Perdagangan dan Koperasi Kabupaten Serang Tahun 2002-2008
%
3,46 8,66 8,10 2,03 3,30 5,33 5,92 36,80 63,20 100,00
Sampel Ukuran sampel sebagai pertimbangan yang harus diberikan untuk menetapkan kasus-kasus yang dipecahkan dalam analisis (Miller, 1991). Penentuan ukuran sampel dalam penelitian ini menggunakan rumus Isaac dan Michael (1981), dengan menetapkan derajat akurasi pengambilan sampel (d) sebesar 10 % atau tingkat kepercayaan 90%, sebagai berikut :
S
X 2 NP (1 P ) d 2 ( N 1) X 2 P (1 P )
S
2070,09 7,6475 0,6765
2070,09 248,69 8,3240 Keterangan: S = ukuran sampel N = populasi P = proporsi populasi yang telah diasumsikan menjadi 0,50 sebagai keperluan ukuran sampel maksimum yang dimungkinkan d = derajat akurasi (jumlah kesalahan yang dapat ditoleransi sebesar 0.10) X2 = nilai tabel chi square pada dk = 1, untuk level of confidence 0,90.
66
Jumlah Sampel di atas dibulatkan menjadi 250 pengusaha, kemudian dialokasikan untuk sampel komoditas emping dan non emping masing-masing 50 %. Menurut Miller (1991), hal yang terpenting dari sampel adalah bahwa sampel yang diambil memungkinkan terwakilinya suatu populasi. Untuk itu perlu dipilih teknik sampling yang tepat. Dalam penelitian ini teknik sampling yang relevan adalah proportionate cluster random sampling berdasarkan penyebaran pada jenis komoditas industri agro, dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Proporsi Sampel Berdasarkan Jenis Komoditas Industri Agro
No
Jenis komoditas
Non Emping 1 Kue basah 2 Telor Asin 3 Kue Kering 4 Ikan Asin 5 Tempe 6 Kerupuk 7 Gula Merah Emping Jumlah
Populasi (jumlah unit) 106 265 248 62 101 163 181 1934 3.060
Proporsi
106/1.126x 125 265/1.126x 125 248/1.126x 125 62/1.126x 125 101/1.126x 125 163/1.126x 125 181/1.126x 125
Sampel
12 29 28 7 11 18 20 125 250
Unit Analisis
Unit analisis dapat merupakan individu-individu (individuals), kelompokkelompok (groups), organisasi-organisasi (organizations) dan hasil-hasil dari perilaku manusia (social artifacts). Dalam penelitian ini unit analisisnya adalah individu-individu. Unit analisis individu adalah suatu karakteristik yang digunakan peneliti untuk menjelaskan sesuatu dengan menggunakan individu-individu, kemudian dari keseluruhan individu-individu ini dibuat generalisasi tentang populasi yang diteliti (Babbie, 2004). Unit analisis individu dalam hal ini adalah para pengusaha kecil yang memiliki minimal satu unit usaha industri agro. Unit observasi dalam penelitian ini adalah tempat-tempat keberadaan usaha kecil industri agro yang tersebar di desa-desa yang ada di Kabupaten Serang.
Skala Ukur
Skala ukur dapat menjadi acuan untuk menentukan jenjang yang ada dalam alat ukur. Menurut Kerlinger (2003), skala adalah lambang atau angka yang disusun
67
dengan cara tertentu sehingga dapat diberikan kepada indidu (perilaku individu). Pemberian simbol atau angka mengikuti pilihan individu terhadap apapun yang hendak diukur oleh skala tersebut. Skala yang digunakan dalam penelitian ini adalah skala Likert yang mempunyai gradasi dari sangat positif sampai sangat negatif dengan pembobotan 4, 3, 2, 1. Skala ini dijadikan alternatif jawaban dalam angket tertutup dalam penelitian ini. Menurut Tim Penelitian dan Pengembangan Wahana Komputer (2005) bahwa ciri-ciri data interval adalah data hasil pengukuran yang tidak punya nilai nol mutlak (netral), tiap tingkat menunjukkan beda yang sama. Nol mutlak artinya tidak dianggap ada, misal bersikap netral. Dapat dijumlah, dikali atau dibagi. Contohnya: Skala Likert, Skala Guttmann dan skala sikap lain. Berdasarkan pendapat di atas maka hasil pengumpulan data melalui angket dalam penelitian ini akan diperoleh data interval, sehingga dapat menggunakan teknik analisis statistik parametrik dan tidak perlu dilakukan interval successive method terlebih dahulu.
Instrumen Pengukuran Peubah
Pengukuran peubah merupakan upaya menjabarkan peubah-peubah yang ada dalam proses penelitian, didasarkan pada teori-teori yang relevan dan telah teruji, sehingga instrumen tersebut dapat diimplementasikan di lapangan serta mampu mengukur sesuatu yang seharusnya diukur, lihat Tabel 4.
Tabel 4. Pengukuran Peubah-peubah Penelitian
Pengukuran peubah faktor internal pengusaha kecil (X1) Indikator (X1.1) Tingkat ketekunan
(X1.2) Tingkat kepemilikan sumber usaha (X1.3) Tingkat kecosmopolitan
(X1.4) Pengguaan modal usaha
(X1.5) Tingkat kontribusi bagi keluarga
Parameter (1) Tingkat kegigihan menekuni usaha (2) Kemauan bekerja keras (3) Kesabaran menjalankan dan menghadapi kesulitan dalam berusaha (1) Kepemilikan alat produksi (2) Kepemilikan modal usaha (3) Kepemilikan sumber daya manusia (1) Mobilitas ke luar daerahnya dalam menjalankan usahanya (2) Frekuensi pengusaha kecil mencari informasi bisnis di luar lingkungannya (1) Pengelolaan modal usaha secara produktif (2) Penggunaan modal usaha secara hemat (1) Hasil usaha menjadi sumber pendapatan utama (2) Besaran pemenuhan kebutuhan keluarga.
Skala
Ordinal
68
Tabel 4 (lanjutan) Pengukuran peubah faktor eksternal pengusaha kecil (X2) Indikator (X2.1) Pandangan masyarakat tentang wirausaha (X2.2) Kekompakan antar pengusaha kecil (X2.3) Berfungsinya forum usaha kecil (X2.4) Nilai/kebiasaan masyarakat
Parameter (1) Pandangan tetang bisnis (2) Pandangan tentang kerja (1) Sikap saling membantu (2) Menghargai pengusaha lain (3) Intensitas komunikasi (1) Forum usaha kecil sdh terbentuk (2) Keberadaan forum bermanfaat (1) Sikap hemat/mengutamakan tambahan modal (2) Menghargai hasil kerja (3) Ketaatan terhadap aturan Pemerintah
Skala Ordinal
Pengukuran peubah kegiatan penyuluhan (X3) Indikator (X3.1) Kemampuan penyuluh
(X3.2) Kesesuaian materi
(X3.3) Ketepatan metode
(X3.4) Frekuensi penyuluhan
(X3.5) Kedekatan dengan para pengusaha kecil (X3.6) Dukungan sarana
Parameter (1) Kemampuan berkomunikasi. (2) Kemampuan memotivasi (3) Kemampuan memfasilitasi (4) Mampu memecahkan Permasalahan sesuai bidangnya (1) Kesesuaian program dgn kebutuhan para pengusaha kecil (2) Sesuai program dengan kondisi pengusaha kecil (3) Kesesuaian program dgn permaslahan pengusaha kecil (1) Cara yang digunakan mudah dipahami pengusaha kecil (2) Cara yang digunakan sesuai dengan materi yang dibahas (3) Contoh yang diberikan sesuai dengan permasalahan yang dihadapi pengusaha kecil (1) Frekuensi kunjungan ke tempat pengusaha kecil (2) Frekuensi pertemuan kelompok (3) Frekuensi praktek pelatihan (1) Tingkat adaptasi (2) Sikap persuasive (3) Pemahaman kebutuhan (1) Sarana transformasi penyuluh (2) Tempat pertemuan/pelatihan (3) Sarana alat peraga
Skala Ordinal
Pengukuran peubah kebijakan usaha kecil (X4) Indikator (X4.1) Frekuensi pemberian bantuan modal dan peralatan (X4.2)Kemitraan usaha
(X4.3) Pemberian pelatihan
(X4.4) Pengaturan iklim usaha kecil
Parameter (1) Pinjaman modal (2) Bantuan peralatan (1) Pemerintah memfasilitasi kemitraan dgn usaha menengah (2) Pemerintah memfasilitasi kemitraan dgn usaha besar (1) Manajerial (2) Marketing (3) Produksi (4) Keuangan (1) Pengendalian persaingan (2) Dukungan sarana prasarana
Skala Ordinal
69
Tabel 4 (lanjutan) Pengukuran peubah perilaku wirausaha pengusaha kecil (X5) Indikator (X5.1) Kognitif: manajerial dan marketing
(X5.2) Afektif: komitmen, disiplin, kejujuran, semangat dan kesadaran mengutamakan kualitas (X5.3) Motorik: kemampuan teknis, kreatif, inovatif, efisien, berani ambil resiko.
Parameter (1) Mampu mengelola dgn efisien (2) Mampu mengendalian karyawan (3) Mampu memasarkan (4) Mampu membaca peluang pasar (1) Memiliki komitmen bisnis yg tinggi (2) Sikap disiplin (3) Dapat dipercaya dlm berbisnis (4) Gigih/tekun menjalankan usaha (5) Mengutamakan kualitas produk (1) Menguasai proses produksinya (2) Kemampuan berkreasi dlm penjualan (3) Kemampuan berkreasi dlm produk (4) Selalu berusaha membuat model baru (5) Keberanian mengambil resiko.
Skala
Ordinal
Pengukuran peubah keberdayaan usaha kecil (X6) Indikator (X6.1) Akses pasar
(X6.2) Akses permodalan
(X6.3) Akses informasi bisnis (X6.4) Akses bahan baku
(X6.5) Akses jaringan bisnis
Parameter (1) Mampu memasuki berbagai jenis pasar (2) Mampu bersaing (3) Selalu mencari daerah pemasaran baru (1) Mudah memperoleh dana dari Bank (2) Proaktif terhadap peluang modal dari kebijakan pemerintah (1) Proaktif cari info transaksi bisnis (2) Mencari info jenis produk baru (1) Mampu memperoleh bahan baku dengan mudah; (2) Hubungan baik dengan pemasok bahan baku/penjual bahan. (1) Selalu menjalin hubungan dengan sesama usaha kecil (2) Dengan usaha menengah (3) Dengan usaha besar
Skala Ordinal
Pengukuran peubah keberhasilan pengusaha kecil (Y) Indikator (Y1.1) Peningkatan jumlah pelanggan
(Y1.2) Kecenderungan loyalitas pelanggan (Y1.3) Perluasan pangsa pasar
(Y1.4) Kemampuan bersaing
(Y1.5) Peningkatan pendapatan
Parameter (1) Perasaan senang atas produk yang dibelinya (2) Jumlah pelanggan meningkat (1) Tidak pindah ke produk lain (2) Pelanggan cenderung merasa sesuai atas produk yang dibelinya (1) Mampu memperoleh pangsa pasar baru (2) Wilayah pemaasaran makin luas (1) Produk diterima di pasar (konsumen) (2) Volume penjualan lebih besar untuk produk sejenis (1) Pendapatan pengusaha kecil meningkat (2) Aktivitas usaha kecilnya terus meningkat
Skala
Ordinal
70
Uji Validitas, Reliabilitas dan Uji Normalitas Uji Validitas
Sebenarnya banyak jenis uji validitas, namun pada kesempatan ini hanya dilakukan uji validitas kontruksi (construct validity), untuk mengetahui apakah alat ukur yang dibuat benar-benar mengukur peubah yang hendak diukur. Menurut Ferdinand (2006), construct validity adalah sebuah bangunan variabel yang tidak dapat diamati secara langsung tetapi harus dikonstruk/dibangun dari beberapa amatan yang relevan. Validitas konstruk menggambarkan mengenai kemampuan sebuah alat ukur untuk menjelaskan sebuah konsep. Jika suatu penelitian menggunakan kuesioner dalam pengumpulan datanya maka menurut Umar (2003) kuesioner yang disusun harus mengukur apa yang ingin diukurnya. Dengan demikian uji validitas adalah menguji alat ukur yang dibuat peneliti (berdasarkan teori yang telah dipilih) dengan data (jawaban responden) yang terkumpul. Pengujian
validitas
tiap
butir
digunakan
analisis
item
yaitu
mengkorelasikan skor tiap butir dengan skor total yang merupakan jumlah tiap skor butir dengan menggunakan rumus 2 korelasi Rank Spearman (Siegel, 1986) sebagai berikut:
rs
x 2 y 2 d 2 2 x 2 y 2
Keterangan : N3 N Tx 12 N3 N y 2 Ty 12 dengan : x 2
t3 t 12 t3 t Ty 12 Tx
Rumus 2 Rank Spearman digunakan bila banyak data yang kembar, dengan jumlah sample yang besar dalam penelitian ini sangat besar peluang ditemukannya data yang kembar. Namun demikian untuk keakuratan dan kecepatan pengolahan data maka perhitungan uji validitas menggunakan program SPSS versi 15. Adapun hasil uji validitas instrumen penelitian untuk masing-masing peubah disajikan pada Tabel 5, sedangkan hasil perhitungannya dapat dilihat pada Lampiran 3 sampai 9.
71
Tebel 5. Hasil Uji Validitas Instrumen Penelitian Peubah
Faktor Internal Perilaku Wirausaha Keberdayaan Pengusaha Kecil Keberhasilan pengusaha kecil Faktor Eksternal Kegiatan Penyuluhan Kebijakan Usaha Kecil
Koefisien korelasi Minimum Maksimum 0.362** 0.497** 0.764** 0.900** 0.381** 0.820** 0.457** 0.703** 0.434** 0.846** 0.427** 0.817** 0.602** 0.902**
Keterangan: data primer diolah
Menurut Masrun (1992) jika korelasi antara skor butir dengan skor total = 0,3 (minimum), maka dinyatakan valid item instrumen tersebut, tetapi bila kurang dari 0,3 berarti tidak valid. Dengan demikian instrumen yang digunakan dalam penelitian ini adalah valid.
Uji Reliabilitas
Sebuah instrumen pengukur data disebut reliabel atau terpercaya menurut Ferdinand (2006) apabila instrumen itu secara konsisten memunculkan hasil yang sama setiap kali dilakukan pengukuran. Mencari reliabilitas instrumen yang skornya bukan 0-1, tetapi merupakan rentangan antara beberapa nilai, misalnya 0-10 atau 0100 atau bentuk skala 1-3, 1-5, atau 1-7 dan seterusnya dapat menggunakan rumus Cronbach’s Alpha (Umar, 2003). Dalam penelitian ini pengujian reliabilitas instrumen dilakukan dengan “Internal Consistency” untuk mengetahui kehandalan dan konsistensi suatu alat ukur yang dihitung dengan Cronbach’s Alpha menggunakan SPSS versi 15. Hasil uji reliabilitas dituangkan pada Tabel 6, sedangkan hasil proses perhitungannya dengan menggunakan SPSS versi 15 dapat dilihat pada Lampiran 10 sampai 16. Tabel 6. Hasil Uji Reliabilitas Instrumen Penelitian Peubah Jumlah Item Cronbach’s Pertanyaan Alpha Faktor Internal 8 0.601 Faktor Eksternal 9 0.700 Kegiatan Penyuluhan 12 0.896 Kebijakan Usaha Kecil 13 0.854 Perilaku Wirausaha 25 0.857 Keberdayaan Pengusaha Kecil Industri Agro 11 0.767 Keberhasilan Pengusaha Kecil Industri Agro 13 0.779 Keterangan: data primer diolah
72
Uji Normalitas
Didasarkan pada pendapat Solimun (2002) bahwa dengan sampel yang besar (100), asumsinya tidak terlalu kritis, landasannya adalah Dalil Limit Pusat (Central Limit Theorm), yaitu bilamana n (sample size) besar, maka statistik dari sampel tersebut akan mendekati distribusi normal, walaupun populasi dari mana sampel tersebut diambil tidak berdistribusi normal. Beranjak dari dalil tersebut maka data dalam penelitian ini pada hakekatnya sudah diasumsikan berdistribusi normal, karena sampel yang diambil jumlahnya cukup besar yaitu 250 orang. Namun demikian untuk memastikan bahwa data yang akan dianalisis adalah berdistribusi normal, maka dalam penelitian ini tetap dilakukan uji normalitas dengan menggunakan Kolmogorov Smirnov. Menurut Tim Penelitian dan Pengembangan Wahana Komputer (2005),
yaitu bila nilai Sig > 0,05 maka dinyatakan data
berdistribusi normal. Hasil uji normalitas dapat dilihat pada Tabel 7, sedangkan perhitungannya dapat dilihat pada Lampiran 17.
Tabel 7. Uji Normalitas Data dengan Kolmogorov Smirnov Peubah
Nilai Sig
Keterangan
(X1) Faktor Internal (X2) Faktor Eksternal (X3) Kegiatan Penyuluhan (X4) Kebijakan Usaha Kecil (X5) Perilaku Wirausaha (X6) Keberdayaan (Y) Keberhasilan
0,13 > 0,05 0,10 > 0,05 0,19 > 0,05 0,26 > 0,05 0,31 > 0,05 0,32 > 0,05 0,12 > 0,05
Berdistribusi Normal Berdistribusi Normal Berdistribusi Normal Berdistribusi Normal Berdistribusi Normal Berdistribusi Normal Berdistribusi Normal
Keterangan: data primer diolah
Jenis dan Sumber Data
Berdasarkan jenisnya, data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif dan kualitatif. Data kuantitatif menurut Riduwan (2004) merupakan data yang berbentuk angka-angka. Data ini diperoleh dari pengukuran langsung maupun dari angka-angka yang diperoleh dengan mengubah data kualitatif menjadi data kuantitatif. Data kuantitatif bersifat objektif dan bisa ditafsirkan sama oleh semua orang, sedangkan data kualitatif adalah data yang berhubungan dengan kategorisasi, karakteristik berwujud pertanyaan atau berupa kata-kata, dalam bentuk teks, tulisan, atau simbol-simbol yang menjelaskan atau mempresentasikan orang, tindakan atau
73
kejadian dalam kehidupan sosial. Data ini biasanya didapat dari wawancara dan bersifat subyektif sebab data tersebut dapat ditafsirkan lain oleh orang yang berbeda. Berdasarkan sumber data, maka data dalam penelitian ini bersumber pada data primer dan data skunder. Data primer diperoleh secara langsung dari sumbernya, yakni responden sampel dan dan informan peneliti. Data skunder mengenai perilaku wirausaha para pengusaha kecil industri agro dan program pemberdayaan usaha kecil industri agro melalui pimpinan dan staf Dinas Perindustrian, Perdagangan dan Koperasi Kabupaten Serang.
Teknik Pengumpulan Data
Data primer dikumpulkan melalui observasi dan angket, untuk memperoleh kelengkapan dan kedalaman penggalian data dalam penelitian ini dilakukan wawancara mendalam (indepth interview) secara berkelompok untuk pengusaha kecil yang sejenis, masing-masing kelompok antara 5 sampai 10 orang yang dianggap sudah lama menekuni bidang usaha kecil tersebut. Pengumpulan data skunder dilakukan melalui studi dokumentasi, dan kertas kerja pejabat atau petugas lainnya. Teknik Analisis Data
Setelah dinyatakan valid, reliabel dan data berdistribusi normal, kemudian dilakukan analisis data dengan menggunakan: (1) Analisis Deskriptif Analisis deskriptif merupakan analisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi (Sugiyono, 2003). Dalam analisis deskriptif ini dilakukan untuk menggambarkan karakteristik
responden
dan
menggambarkan
masing-masing
peubah
berdasarkan indikatornya masing-masing dengan dilakukan pengkategorian. Adapun perhitungannya menggunakan Program SPSS versi 15, . (2) Analisis Komparatif adalah prosedur statistik untuk menguji perbedaan di antara dua kelompok data atau lebih. Uji ini bergantung pada jenis data dan kelompok sampel yang diuji (Hasan, 2002). Analisis komparatif dalam penelitian ini menggunakan Compare Mean yaitu analisis untuk membandingkan rata-rata dari dua populasi atau lebih, adapun prosedur yang tepat dalam pengolahan data ini
74
adalah Independent-Sample t Test (Alhusin, 2002), sedangkan pengolahannya menggunakan Program SPSS versi 15. (3) Analisis Structural Equation Modelling (SEM) Analisis SEM merupakan pendekatan terintegrasi antara analisis faktor, model structural dan analisis jalur, dapat juga dikatakan sebagai pendekatan terintegrasi antara analisis data dengan konstruksi konsep. Tujuan analisis ini adalah mendapatkan model struktural yang bermanfaat untuk memperkirakan atau untuk pembuktian model. Komponen-komponen model SEM menurut Wijanto (2008), terdiri dari: (1) dua jenis peubah yaitu peubah laten dan peubah teramati; (2) dua jenis model yaitu model struktural dan model pengukuran; dan (3) dua jenis kesalahan yaitu kesalahan struktural dan kesalahan pengukuran. Menggunakan Structural Equation Modelling (SEM) yaitu suatu model yang juga disebut A Covariance Structure Model yang digunakan untuk menguji model-model empiris untuk menjelaskan varian dan korelasi antara suatu set peubah-peubah yang diamati (observed) dalam suatu sistem kausal (sebab akibat) dari faktor-faktor yang tidak diamati (unobserved). Dengan demikian pengukuran model menspesifikasikan seberapa jauh peubah-peubah yang diobservasi berhubungan dengan suatu set faktor-faktor yang dihipotesiskan. Software yang digunakan adalah Program LISREL 8.3. Analisis SEM atau Structural Equation Model (untuk mengetahui pengaruh langsung maupun tidak langsung peubah-peubah laten, baik endogenous maupun exogenous). Peubah exogenous adalah peubah yang variabilitasnya diasumsikan dipengaruhi oleh pengaruh di luar model kausal, sedangkan peubah endogenous adalah peubah yang variabilitasnya diasumsikan dipengaruhi oleh peubah exogenous dan peubah-peubah di dalam sistem. Untuk menganalisis pengaruh faktor-faktor terhadap suatu peubah laten apakah pengaruhnya langsung (direct effect) atau pengaruh tidak langsung (indirect effect), maka total pengaruh (total effect) harus diuraikan melalui total efek dengan rumus: Total Effect = Direct Effect + Indirect Effect. Asumsiasumsi dan prinsip-prinsip dalam SEM adalah : (1) Semua peubah berada dalam koefisien standar, (2) Menyederhanakan OLS (Ordinary Least Square), (3) Setiap observasi dikumpulkan dari observasi yang independen,
75
(4) Setiap unit atau kasus pada populasi mempunyai kesempatan yang sama untuk dimasukkan dalam sampel studi, (5) Hubungan antar peubah adalah linear, (6) Menggunakan matriks kovarian karena structural model didasarkan pada teori statistik yang diturunkan dari distribusi sampel means dan covariance, (7) Residual tidak saling berhubungan. Langkah-langkah yang dilakukan adalah: (1) pengembangan model berbasis konsep dan teori, (2) Mengkontruksi diagram path, (3) konversi diagram path ke dalam model structural, (4) memilih matriks input, (5) menilai masalah indentifikasi, (6) evaluasi goodness-of-fit, dan (7) interpretasi serta modifikasi model (Solimun, 2002).
