VI. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.4 Analisis Respon Pengemudi Jasa Angkutan Umum Kota Terhadap Kenaikan Harga BBM
Analisiss setiap variabel bebas dengan respon dilakukan untuk melihat apakah terdapat pengaruh respon pengemudi jasa angkutan umum kota (angkot) terhadap kenaikan harga BBM. Uji ketergantungan untuk crosstabs menggunakan
chi-kuadrat dengan software SPSS version 16.0 for windows. Hasil (output) dari analisis crosstabs disajikan pada Tabel 19.
Penentuan Chi-square test menggunakan hipotesis yaitu:
H0 :Faktor yang diuji tidak berhubungan nyata dengan respon responden H1 :Faktor yang diuji berhubungan nyata dengan respon responden
Tabel 19. Faktor-Faktor yang Memengaruhi Respon terhadap Kenaikan Harga BBM Kota Bogor dengan Menggunakan Crosstabs
Variabel Signifikan Df Chi-square hitung
Jarak 0.382 1 0.764
Usia 7.964 3 0.047
Jumlah Tanggungan 0.785 1 0.075
Jumlah Pemakaian BBM 0.526 3 2.231
Lama Waktu Berkendara* 0.011 1 6.406
Keterangan: *Nyata pada taraf kepercayaan 90%
Faktor-faktor pada Tabel 19 dapat dijelaskan sebagai berikut: 1. Hubungan antara Respon Kenaikan Harga BBM dengan Jarak
Hubungan antara jarak tempuh dengan respon di peroleh dari uji chi-square, menyatakan bahwa tidak ada hubungan antara jarak dengan respon pada tingkat kepercayaan 90 persen. Nilai Asymp. Sig (2-sided) Pearson chi-square adalah 0,382 lebih besar dari taraf nyata 10 persen (α=10%). Nilai tersebut menunjukan
jarak tidak memiliki hubungan terhadap respon, karena pengemudi angkutan umum kota (angkot) menyadari akan adanya penurunaan pendapatan apabila terjadi dikenaikan harga BBM.
2. Hubungan antara Respon Kenaikan Harga BBM dengan Usia.
Hubungan antara respon dengan usia responden yang diperoleh dengan menggunakan analisis crosstabs. Nilai Asymp. Sig (2-sided) Person Chi-Square
adalah 0,47 lebih besar dari taraf nyata (α=10%). Nilai tersebut menyatakan bahwa keputusan pengujian variabel tersebut adalah bahwa usia tidak berhubungan dengan respon pengemudi angkutan umum kota (angkot) pada taraf
nyata 10 persen (α=10%). Dengan kata lain, usia tidak memiliki hubungan yang
nyata terhadap respon pengemudi mengenai kenaikan harga BBM pada taraf kepercayaan sebesar 90 persen.
3. Hubungan antara Respon Kenaikan Harga BBM dengan Jumlah
Tanggungan.
Nilai Asymp.Sig (2-sided) Person Chi-Square adalah 0,785 (df=10) lebih
besar dari taraf nyata (α=10%). Nilai tersebut menyatakan bahwa keputusan pengujian variabel tersebut adalah jumlah tanggungan tidak berhubungan dengan respon pengemudi mengenai kenaikan harga BBM pada taraf nyata 10 persen
dengan kata lain, jumlah tanggungan tidak memiliki hubungan nyata terhadap respon pengemudi angkutan umum kota (angkot) mengenai kenaikan harga BBM pada taraf kepercayaan 90 persen.
4. Hubungan antara Respon Kenaikan Harga BBM dengan Pemakaian BBM per Hari.
Berdasarkan uji statistik dengan menggunakan crosstabs, menyatakan hasil Nilai Asymp.Sig (2-sided) Person Chi-Square adalah 0,526 (df=3) lebih besar dari
taraf nyata (α=10%). Nilai tersebut menyatakan bahwa tidak ada hubungan nyata
terhadap respon rencana kenaikan harga BBM ditinjau dari jumlah pemakaian BBM per hari pada taraf kepercayaan 90 persen.
5. Hubungan antara Respon Kenaikan Harga BBM dengan Lama Waktu
Berkendaraan per Hari
Kondisi lama berkendara responden perhari berdasarkan survey lamanya berkendara responden per hari memiliki hubungan yang nyata. Hal ini terlihat dari uji yang telah dilakukan menyatakan bahwa nilai Nilai Asymp.Sig (2-sided)
Person Chi-Square adalah 0,011 pada df = 1 atau lebih kecil dari taraf nyata
(α=10%). Dengan demikian, nilai tersebut menyatakan bahwa lama waktu berkendaraan per hari berhubungan nyata terhadap respon pada taraf kepercayaan 90 persen.
Tabel 20. Hasil Pengujian Logit untuk Respon
Hasil Pengujian Model Nilai Yang Diperoleh Hosmer and Lemeshow Test 0,960
Overall Precentage 76,7
Tabel 20 menyajikan hasil dari pengujian untuk model logit yang diperoleh, maka interpretasi dari nilai-nilai adalah sebagai berikut :
1. Hasil Hosmer and Lemeshow Test dapat dilihat nilai dari p-value sebesar 0,960 lebih besar dari taraf nyata 5 persen (0,05) maka tolah H0 yang artinya model logit adalah Fit.
2. Nilai Overall Precentage sebesar 76,7 yang artinya model logit mampu mengklasifikasikan secara tepat sebesar 76,7 persen.
Tabel 21. Faktor-Faktor yang Memengaruhi Respon Setuju atau Tidak Setuju Pengemudi Jasa Angkutan Umum Kota terhadap Kenaikan Harga BBM dengan Menggunakan Logit
Variabel Koefisien P-Value Rasio Odd
Jarak -0,185 0,255 0,831
Usia 0,033 0,244 1,033
Jumlah Tanggungan* -0,674 0,084 0,510
Jumlah Pemakaian BBM Per Hari 0,045 0,562 1,046
Lama Berkendara* 0,236 0,081 1,267
Constant -1,793 0,341 0,166
Keterangan: *Nyata pada tingkat kepercayaan 90%
Logit(pi) = -1,793 – 0,185 JRKi + 0,033 USIAi – 0,674 JTGi + 0,045 JBBMi + 0,236 LBi + εi
Tabel 21 merupakan hasil output yang menjelaskan faktor-faktor yang memengaruhi respon, antara lain:
1. Pengaruh jarak terhadap respon setuju atau tidak setuju pengemudi jasa transportasi angkutan umum kota (angkot) perihal kenaikan harga BBM. Hasil model logit diperoleh p-value sebesar 0,255 lebih besar dari taraf
nyata 10 persen (α=0,1) maka terima H0 yang artinya jarak tidak berpengaruh nyata terhadap respon kenaikan harga BBM. Hal ini karena setiap responden memiliki jarak tempuh yang sama setiap berkendara sehingga kurangnya respon yang dihasilkan berdasarkan jarak. Tanda negatif pada koefisien mengindikasikan bahwa setiap kenaikan 0,185 km jarak akan memengaruhi responden untuk merespon tidak setuju mengenai kenaikan harga BBM sehingga semakin jauh jarak yang ditempuh oleh responden maka akan semakin tidak setuju dengan rencana kenaikan harga BBM, karena jarak yang jauh akan membutuhkan konsumsi BBM yang semakin banyak. Hal ini sesuai dengan hipotesis awal yang menyatakan bahwa semakin jauh jarak yang ditempuh maka akan semakin tidak setuju terhadap kenaikan harga BBM. Hasil nilai Odds Ratio yang didapat adalah 0,831 artinya semakin jauh jarak tempuh maka peluang untuk tidak setuju adalah 0,831 kalinya dibandingkan dengan setuju terhadap rencana kenaikan harga BBM.
2. Pengaruh usia terhadap respon setuju atau tidak setuju pengemudi jasa transportasi angkutan umum kota perihal kenaikan harga BBM
Hasil model logit diperoleh p-value sebesar 0,244 lebih besar dari taraf nyata 10 persen (α=0,1) maka terima H0 yang artinya usia tidak berpengaruh nyata terhadap kenaikan harga BBM. Usia tidak berpengaruh nyata terhadap terhadap respon dikarenakan berapapun usia responden tidak memengaruhi terhadap besarnya pendapatan yang diterima responden sehingga respon yang diterima lambat terhadap usia. Koefisien pada model mengindikasikan semakin meningkat usia responden sebesar 0.033 tahun maka akan semakin setuju dengan kenaikan harga BBM. Berbeda dengan hipotesis awal yang menyatakan bahwa semakin bertambah usia responden akan semakin tidak setuju. Hal ini, disebabkan karena semakin bertambah usia maka semakin mangalami kesulitan dalam mencari pekerjaan lain, terbentur kriteria yang disyaratkan pada pekerjaan lain. Nilai Rasio Odd 1,033 artinya semakin bertambahnya usia maka peluang untuk respon setuju adalah 1,033 kalinya dibandingkan dengan peluang tidak setuju. 3. Pengaruh jumlah tanggungan terhadap respon pengemudi jasa transportasi
angkutan umum kota perihal kenaikan harga BBM
Hasil model logit diperoleh p-value sebesar 0,084 lebih kecil dari taraf nyata
10 persen (α=0,1) maka tolak H0 yang artinya pengaruh jumlah tanggungan berpengaruh nyata terhadap respon rencana kenaikan harga BBM. Jumlah tanggungan memiliki respon yang cepat terhadap rencana kenaikan harga BBM karena terkait seberapa besar pengeluaran responden. Koefisien negatif pada model mengindikasikan semakin bertambah jumlah tanggungan sebesar 0,674 maka akan semakin tidak setuju terhadap kenaikan harga BBM dengan kenaikan harga BBM. Hal ini sesuai dengan hipotesis awal yang menyatakan bahwa semakin banyak jumlah tanggungan maka akan semakin tidak setuju. Nilai Rasio Odd yang dihasilkan adalah sebesar 0,510 artinya semakin tinggi jumlah tanggungan maka peluang untuk tidak setuju adalah 0,510 kalinya dibandingkan dengan setuju terhadap kenaikan BBM.
4. Pengaruh jumlah pemakaian BBM per hari terhadap respon setuju atau tidak setuju pengemudi jasa transportasi angkutan umum kota perihal kenaikan harga BBM
Hasil model logit diperoleh p-value sebesar 0,562 lebih besar dari taraf nyata 10 persen (α=0,1) maka terima H0 yang artinya pengaruh pemakaian BBM per hari tidak berpengaruh nyata. Pemakaian BBM yang digunakan oleh responden setiap harinya sama karena jarak yang ditempuh responden tidak pernah bertambah sehingga respon dari pemakaian BBM per hari memiliki respon yang lambat terhadap kenaikan harga BBM kecuali terjadi kemacetan total. Koefisien positif yang ada pada model mengindikasikan peningkatan pemakaian BBM per hari sebesar 0,045 akan menyebabkan respon setuju terhadap kenaikan harga BBM. Hal ini berbeda dengan hipotesis awal dikarenakan sedikitnya pendapatan yang dihasilkan oleh responden salah satunya karena peraturan pemerintah mengenai “shift” pada beberapa trayek. Nilai rasio Odd 1,046 artinya semakin banyak pemakaian BBM premium per hari maka peluang untuk setuju adalah 1,046 kalinya dibandingkan dengan peluang tidak setuju terhadap kenaikan BBM.
5. Pengaruh lama waktu berkendaraan terhadap respon setuju atau tidak setuju pengemudi jasa transportasi angkutan umum kota perihal kenaikan harga BBM
Hasil model logit diperoleh p-value sebesar 0,084 lebih kecil dari taraf nyata
10 persen (α=0,1) maka tolak H0 yang artinya pengaruh lama berkendara berpengaruh nyata terhadap respon kenaikan harga BBM. Lama berkendara dapat merespond dengan cepat karena semakin lama waktu berkendaraan maka akan semakin bertambah pendapatan yang dihasilkan responden. Koefisien yang ada pada model bernilai positif, yang dapat diartikan peningkatan lama waktu berkendaraan per hari sebesar 0.236 akan semakin setuju dengan adanya kenaikan harga BBM. Kesimpulan yang didapat sesuai dengan hipotesis sebelumnya bahwa semakin lama waku berkendaraan perhari maka akan semakin setuju dengan kenaikan harga BBM. Rasio Odd yang didapat adalah 1,267 yang artinya semakin lama waktu berkendaraan perhari maka peluang untuk setuju adalah 1,267 kalinya dibandingkan dengan peluang tidak setuju terhadap kenaikan BBM.