LAMPIRAN
Lampiran I : Kuesioner
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT FERTILITAS PADA PEKERJA WANITA DI KOTA
LHOKSEUMAWE
Identitas Responden
Nama :
Usia :
Alamat : Pekerjaan : Daftar Pertanyaan
1. Apa pendidikan terakhir ibu ? a. SD sederajat
b. SMP sederajat c. SMA sederajat
d. Akademi / Perguruan Tinggi
2. Berapa jumlah pendapatan ibu per bulan ? ___________________/bulan
3. Sudah berapa lama ibu bekerja ? ___________ tahun
4. Berapa lama jam kerja ibu dalam sehari ? _________ jam/hari
5. Sudah berapa kali ibu melahirkan? _________
6. Berapa jumlah anak yang ibu miliki sekarang ? _________orang
8. Berapa jumlah anak yang ibu inginkan ? _______orang Alasannya?
____________________________________________________________ ____________________________________________________________ ____________________________________________________________
9. Berapa usia ibu saat pertama kali menikah ? _________tahun
10.Berapakah usia perkawinan ibu bersama suami sekarang ? _____________
11.Apakah ibu pernah mengikuti program KB ? Pernah/Tidak pernah
12.Apakah saat ini ibu sedang memakai alat kontrasepsi ? Pakai/Tidak pakai
Lampiran II : Data Primer Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Fertilitas pada Pekerja Wanita di Kota Lhokseumawe NO. PENDAPATAN
(Rp/bulan) TINGKAT PENDIDIKAN (Tahun) JAM KERJA (Jam/hari) USIA KAWIN PERTAMA (Tahun) PEMAKAIAN ALAT KONTRASEPSI JUMLAH ANAK (Jiwa)
(X1) (X2) (X3) (X4) (X5) (Y)
1 5,000,000 4 11 26 2 2
2 4,500,000 4 10 25 1 2
3 3,500,000 4 9 23 2 1
4 3,000,000 3 8 27 1 3
5 3,500,000 4 8 19 1 2
6 3,500,000 4 8 20 1 4
7 2,000,000 4 8 26 2 4
8 2,000,000 4 8 20 2 4
9 2,000,000 4 8 22 2 3
10 3,500,000 4 9 21 2 4
11 3,000,000 4 8 20 1 4
12 3,000,000 4 8 19 1 4
13 4,000,000 4 10 24 1 2
14 3,000,000 4 8 19 1 4
15 3,500,000 4 8 21 1 4
16 4,500,000 4 9 23 2 2
17 3,500,000 3 8 22 2 3
18 3,500,000 4 9 21 1 4
19 3,500,000 4 9 20 1 4
20 4,500,000 4 8 25 2 2
21 2,000,000 4 8 23 2 3
22 7,500,000 4 12 28 2 1
23 7,000,000 4 10 27 2 1
24 3,500,000 3 7 24 1 4
25 2,000,000 3 8 21 2 3
26 2,000,000 4 7 29 1 4
27 4,000,000 3 8 26 2 2
28 2,500,000 3 8 26 2 2
29 3,500,000 4 6 25 1 4
30 3,500,000 4 5 18 1 4
31 4,000,000 3 10 29 2 1
32 3,500,000 4 5 27 1 4
33 3,000,000 3 8 26 2 2
34 3,000,000 3 5 21 1 4
35 3,500,000 3 8 28 1 4
36 3,000,000 3 6 22 2 3
37 5,000,000 4 7 19 1 4
38 4,500,000 4 6 19 1 4
40 7,000,000 4 9 22 2 3
41 3,000,000 3 9 26 2 2
42 3,000,000 3 8 25 2 2
43 3,000,000 4 8 21 1 4
44 6,000,000 4 7 21 1 4
45 2,000,000 4 8 22 1 4
46 7,000,000 3 11 25 2 1
47 4,500,000 4 8 22 1 4
48 3,000,000 4 7 24 1 4
49 7,000,000 4 11 29 2 1
50 7,000,000 4 11 28 2 1
51 3,000,000 4 7 23 2 3
52 4,500,000 4 7 24 2 3
53 3,000,000 4 6 25 2 3
54 1,500,000 4 5 27 1 3
55 5,000,000 4 8 27 1 3
56 3,000,000 4 8 22 1 4
57 3,500,000 4 7 21 1 4
58 7,500,000 4 12 27 2 2
59 1,500,000 4 12 18 1 4
60 7,500,000 4 8 24 2 2
61 1,500,000 3 5 23 1 2
62 3,500,000 4 7 17 1 4
63 1,500,000 4 6 18 1 4
64 6,500,000 4 10 23 1 2
65 3,000,000 3 8 22 1 4
66 500,000 2 7 22 1 4
67 1,000,000 4 7 25 2 4
68 1,500,000 4 8 24 2 4
69 500,000 4 7 24 2 4
70 500,000 4 8 21 2 4
71 2,000,000 4 7 20 2 3
72 1,500,000 3 8 24 2 3
73 6,000,000 4 11 27 2 1
74 1,000,000 3 8 17 1 4
75 2,000,000 1 10 25 2 3
76 3,500,000 4 10 23 2 2
77 500,000 3 8 25 1 4
78 500,000 3 6 24 1 4
79 3,000,000 4 8 25 2 2
80 500,000 4 7 26 1 4
81 1,500,000 2 5 22 1 4
82 3,500,000 4 10 20 1 2
85 500,000 4 9 25 1 4
86 2,000,000 3 9 24 2 2
87 2,000,000 3 9 29 1 2
88 500,000 4 6 17 1 4
89 500,000 3 8 20 1 4
90 500,000 3 8 24 1 4
91 7,500,000 4 12 26 2 1
92 500,000 4 6 22 1 4
93 2,500,000 4 8 23 2 3
94 500,000 3 8 25 1 4
95 500,000 3 6 17 1 4
96 500,000 4 6 19 1 4
97 4,000,000 3 6 25 2 2
98 5,000,000 4 12 26 2 1
99 2,500,000 3 10 21 2 2
Lampiran III : Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Pendapatan 100 500000 7500000 3150000.00 1904937.762
Tingkat pendidikan 100 1 4 3.62 .582
Jam kerja 100 5 12 8.08 1.704
Usia kawin pertama 100 17 29 23.16 3.107
Pemakaian alat kontrasepsi 100 1 2 1.48 .502
Fertilitas 100 1 4 3.05 1.067
Lampiran IV : Analisis Regresi Linier Berganda
Variables Entered/Removeda
Model Variables Entered Variables Removed Method
1
Pemakaian alat
kontrasepsi, Tingkat
pendidikan, Usia kawin
pertama, Jam kerja,
Pendapatanb
. Enter
a. Dependent Variable: Fertilitas
b. All requested variables entered.
Model Summaryb
Model R R
Square
Adjusted R
Square
Std. Error of
the Estimate Change Statistics Durbin-Watson R Square Change F
Change df1 df2
Sig. F
Change
1 .818a .669 .651 .630 .669 37.959 5 94 .000 1.680
a. Predictors: (Constant), Pemakaian alat kontrasepsi, Tingkat pendidikan, Usia kawin pertama, Jam kerja, Pendapatan
b. Dependent Variable: Fertilitas
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1
Regression 75.405 5 15.081 37.959 .000b
Residual 37.345 94 .397
Total 112.750 99
a. Dependent Variable: Fertilitas
b. Predictors: (Constant), Pemakaian alat kontrasepsi, Tingkat pendidikan, Usia kawin pertama, Jam kerja,
Coefficientsa
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
(Constant) 6.673 .724 9.214 .000
Pendapatan -1.901E-007 .000 -.339 -4.453 .000 .607 1.648
Tingkat pendidikan .242 .118 .132 2.054 .043 .852 1.174
Jam kerja -.157 .046 -.251 -3.399 .001 .648 1.544
Usia kawin pertama -.070 .023 -.204 -2.984 .004 .754 1.326
Pemakaian alat
kontrasepsi -.682 .145 -.321 -4.719 .000 .762 1.312
a. Dependent Variable: Fertilitas
Collinearity Diagnosticsa
Model Dimension Eigenvalue Condition Index
Variance Proportions
(Constant) Pendapat an Tingkat pendidikan Jam kerja Usia kawin pertama Pemakaian alat kontrasepsi 1
1 5.682 1.000 .00 .00 .00 .00 .00 .00
2 .193 5.419 .00 .69 .00 .00 .00 .00
3 .076 8.674 .01 .01 .05 .00 .00 .78
4 .026 14.772 .00 .04 .28 .59 .02 .16
5 .018 17.631 .02 .09 .20 .37 .37 .04
6 .005 33.602 .97 .17 .47 .03 .61 .01
Residuals Statisticsa
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N
Predicted Value 1.01 4.73 3.05 .873 100
Std. Predicted Value -2.343 1.927 .000 1.000 100
Standard Error of Predicted
Value .098 .313 .150 .035 100
Adjusted Predicted Value 1.00 4.78 3.05 .880 100
Residual -2.036 1.272 .000 .614 100
Std. Residual -3.230 2.019 .000 .974 100
Stud. Residual -3.325 2.104 .003 1.008 100
Deleted Residual -2.158 1.528 .004 .658 100
Stud. Deleted Residual -3.521 2.144 .000 1.024 100
Mahal. Distance 1.395 23.456 4.950 3.159 100
Cook's Distance .000 .242 .012 .028 100
Centered Leverage Value .014 .237 .050 .032 100
Lampiran V : Uji Asumsi Klasik
1. Uji Multikolinieritas
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1
(Constant) 6.673 .724 9.214 .000
Pendapatan -1.901E-007 .000 -.339 -4.453 .000 .607 1.648
Tingkat pendidikan .242 .118 .132 2.054 .043 .852 1.174
Jam kerja -.157 .046 -.251 -3.399 .001 .648 1.544
Usia kawin pertama -.070 .023 -.204 -2.984 .004 .754 1.326
Pemakaian alat
kontrasepsi -.682 .145 -.321 -4.719 .000 .762 1.312
a. Dependent Variable: Fertilitas
2. Uji Heteroskedastisitas
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients t Sig.
B Std. Error Beta
1
(Constant) .179 .453 .396 .693
Pendapatan -1.748E-008 .000 -.086 -.655 .514
Tingkat pendidikan .028 .074 .042 .375 .709
Jam kerja .028 .029 .121 .954 .342
Usia kawin pertama .005 .015 .038 .324 .747
Pemakaian alat kontrasepsi -.055 .090 -.072 -.612 .542
3. Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized
Residual
N 100
Normal Parametersa,b Mean .0000000
Std. Deviation .61418685
Most Extreme Differences
Absolute .074
Positive .044
Negative -.074
Kolmogorov-Smirnov Z .739
Asymp. Sig. (2-tailed) .645
a. Test distribution is Normal.
DAFTAR PUSTAKA
Buku :
Adi Oetomo, Sri M dan Omas B Samosir, 2010. Dasar-dasar Demografi, Edisi 2, Salemba Empat dan Lembaga Demografi Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, Jakarta.
Ancok, Djamaluddin, 2008. Validitas dan Reabilitas Instrumen Penelitian, dalam: Masri Singarimbun dan Sofian Effendi, Metode Penelitian Suvai, Pustaka LP3ES Indonesia, Jakarta Barat.
Badan Pusat Statistik, 2011. Fertilitas Penduduk Indonesia; Hasil Sensus Penduduk 2010, BPS, Jakarta.
_______, 1971. Fertilitas (Kelahiran), dalam Pengantar Demografi, Lembaga Penerbitan Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, Jakarta.
_______, 2004. Filsafat Penelitian dan Metode Penelitian Sosial, Pustaka Pelajar, Yogyakarta.
_______, 2011. Proyeksi Penduduk menurut Provinsi, 2010-2035 (Ribuan), BPS, Jakarta.
_______, 2015. Aceh dalam Angka 2015, BPS, Provinsi Aceh.
_______, 2015. Lhokseumawe dalam Angka 2015, BPS, Lhokseumawe.
Barclay, George W, 1984. Teknik Analisa Kependudukan, Edisi Bahasa Indonesia, PT. Bina Aksara, Jakarta.
Enterprise, Jubilee, 2014. SPSS Untuk Pemula, PT Elex Media Komputindo, Jakarta.
Hasan, Iqbal, 2004. Analisis Data Penelitian Dengan Statistik, PT Bumi Aksara, Jakarta.
Israwati, 2009. Proximate Determinant Fertilitas di Indonesia, Penerbit KB dan Kesehatan Reproduksi, BKKBN, Jakarta.
Lucas, David, Peter McDonald, Christabel Young, 1990. Pengantar Kependudukan, Edisi Terjemahan, Gadjah Mada University Press, Yogyakarta.
Lucas, David, Peter McDonald, Elspeth Young, Christabel Young, 1982. Pengantar Kependudukan, Edisi Bahasa Indonesia, Gadjah Mada University Press, Yogyakarta.
Mantra, Ida Bagoes, 2000. Demografi Umum, Pustaka Pelajar, Yogyakarta.
Situmorang, HS, Doli MJ Dalimunthe, Iskandar Muda, Muslich Luthfi, dan Syahyunan, 2008. Analisis Data Penelitian (menggunakan program SPSS), USU Press, Medan.
Sugiyono, 2011. Metode Penelitian Administrasi, Alfabeta, Bandung.
Sujarweni, V.Wiratna, 2015. SPSS Untuk Penelitian, Pustaka Baru Press, Yogyakarta.
Supranto J, 2005. Ekonometri Buku Satu, Penerbit Ghalia Indonesia, Bogor.
Artikel dan Jurnal :
Azantaro, Ramli, dan Rujiman, 2015. “Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Fertilitas Di Sumatera Utara”, Jurnal Ekonom, Vol.18, No.1, Hal.1-9.
Muqsithah, Rahmi, 2015. “Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Fertilitas Wanita Pekerja Di Kelurahan Purwoasri Kecamatan Singosari Kabupaten Malang”, Jurnal Ilmiah, Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Universitas Brawijaya, Malang.
Purnamasari, Diana, 2013. “Faktor Yang Mempengaruhi Fertilitas Pekerja Wanita Sektor Informal Kabupaten Mojokerto”, Fakultas Ilmu Sosial Universitas Negeri Malang, Malang.
Yuniarti, Sri, 2013. “Analisis Faktor Yang Berhubungan Dengan Fertilitas: Suatu Kajian Literatur”, Fakultas Kedokteran Universitas Padjadjaran, Bandung.
Situs Internet :
Astuti, Rahayu, 2015. Besar Sampel.
https://www.academia.edu/7069221/3._BESAR_SAMPEL_fk (diakses pada 6 Februari 2016, 11:36 AM)
Atmojo, Satrio Dwi, 2013. Masalah Kependudukan di Indonesia sebagai Negara Berkembang. http://www.kompasiana.com/satrio-dwiatmo/masalah-
kependudukan-di-indonesia-sebagai-negara-berkembang_5520acfba33311a24646d11c (diakses pada 29 Oktober 2015, 11:20 AM)
BAB III
METODE PENELITIAN 3.1 Jenis Penelitian
Dalam penelitian ini jenis metode penelitian yang digunakan adalah dengan menggunakan metode explanatory research, yaitu penelitian yang bermaksud menjelaskan kedudukan variabel-variabel yang diteliti serta hubungan antara satu variabel dengan variabel yang lain (Sugiyono, 2011:11). Pada penelitian ini akan dijelaskan hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat serta mencari hubungan atau pengaruh antara variabel pendapatan, tingkat pendidikan, jam kerja, usia kawin pertama, dan pemakaian alat kontrasepsi terhadap variabel terikat tingkat fertilitas pada pekerja wanita di Kota Lhokseumawe.
3.2 Tempat dan Waktu Penelitian
Tempat dilakukannya penelitian sesuai dengan judul penelitian, yaitu di Kota Lhokseumawe. Dan waktu penelitian adalah pada bulan Oktober 2015 sampai dengan Februari 2016.
3.3 Batasan Operasional
Karena keterbatasan waktu, tenaga, teori dan supaya penelitian ini lebih mendalam maka penelitian ini dibatasi pada beberapa variabel saja. Dalam hal ini variabel yang dimaksud adalah: Fertilitas (Y), pendapatan (X1), tingkat pendidikan (X2), jam kerja (X3), usia kawin pertama (X4), dan pemakaian alat kontrasepsi (X5).
Adapun definisi dan pengukurannya dari masing-masing variabel yaitu sebagai berikut:
1. Fertilitas adalah hasil reproduksi yang nyata dari seorang wanita atau sekelompok wanita responden di Kota Lhokseumawe menyangkut banyaknya bayi yang lahir hidup. Diukur dengan jumlah bayi yang lahir hidup dengan ukurannya adalah jiwa.
2. Pendapatan adalah jumlah pemasukan dari kegiatan pokok yang dilakukan oleh responden. Diukur dengan jumlah pemasukan yang diterima responden dalam satuan Rupiah (Rp) per bulan.
3. Tingkat pendidikan adalah pendidikan formal berjenjang yang pernah diikuti oleh responden, yaitu SD, SMP, SMA, dan Akademi/Perguruan tinggi. Ukuran yang dipakai adalah berdasarkan pendidikan formal terakhir responden.
4. Jam kerja adalah lamanya waktu responden untuk bekerja. Diukur dengan total waktu yang digunakan oleh responden untuk memperoleh pendapatan dalam satuan jam per hari.
5. Usia kawin pertama adalah usia pertama kali responden menikah. Diukur dalam satuan tahun.
6. Pemakaian alat kontrasepsi adalah suatu cara atau alat yang digunakan untuk mencegah kehamilan. Diukur berdasarkan status responden, apakah sedang memakai alat kontrasepsi atau tidak pakai.
3.5.1 Populasi
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek/subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2011). Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh pekerja wanita yang sudah menikah di Kota Lhokseumawe.
3.5.2 Sampel
Menurut Sugiyono (2011) sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Peneliti menggunakan teknik Purposive Sampling dalam metode pengambilan sampel. Purposive Sampling
dilakukan dengan mengambil orang-orang yang terpilih betul oleh peneliti menurut ciri-ciri spesifik yang dimiliki oleh sampel tersebut (Mantra, 2004: 121). Pengambilan besar sampel dalam penelitian ini ditentukan berdasarkan rumus Lemeshow, yaitu:
Keterangan :
n = Besar sampel
Z1-a/2 = Derajat kepercayaan p = Proporsi responden d = Tingkat deviasi/presisi
Dengan tingkat kepercayaan yang ditentukan 95% maka diketahui; Z1-a/2 = 1,960; p = 0,5; d = 0,1. Maka diperoleh besar sampel :
n =Z
21-a/2 .p(1-p)
Jadi, jumlah sampel adalah 96 orang. Namun demikian, responden yang ikut serta dalam penelitian ini berjumlah 100 orang.
3.6 Jenis dan Sumber Data 1. Data Primer
Dalam penelitian ini data primer diperoleh dengan metode kuesioner. Kuesioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberi seperangkat pertanyaan atau pertanyaan tertulis kepada responden untuk dijawabnya (Sugiyono, 2011: 162). Hasil dari kuesioner tersebut bersumber dari responden penelitian, yaitu pekerja wanita yang sudah menikah di Kota Lhokseumawe.
2. Data Sekunder
Data sekunder yaitu data yang diperoleh dengan cara mengambil data yang sudah ada. Dalam penelitian ini data diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Lhokseumawe dan BPS Provinsi Aceh, serta studi pustaka lainnya yang berkaitan dengan penelitian ini.
3.7 Metode Pengumpulan Data
1. Studi Kepustakaan (Library Research)
Studi Kepustakaan, yaitu teknik pengumpulan data dari berbagai literatur guna memperoleh peralatan dasar teori-teori seperti buku-buku, jurnal-jurnal, artikel maupun laporan penelitian ilmiah terdahulu, serta bacaan lain yang relevan dengan masalah yang diteliti.
2. Studi Lapangan (Field Research)
Studi Lapangan, yaitu pengamatan langsung terhadap objek yang diteliti dengan salah satu caranya adalah melalui penyebaran kuesioner (angket) di Kota Lhokseumawe.
3.8 Teknik Analisis Data 3.8.1 Statistik Deskriptif
Statistik Deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum atau generalisasi (Sugiyono, 2011).
3.8.2 Analisis Regresi Linier Berganda
Regresi linier berganda ditujukan untuk menentukan hubungan linier antara beberapa variabel bebas, yaitu; Pendapatan (X1), Tingkat pendidikan (X2), Jam kerja (X3), Usia kawin pertama (X4), dan Pemakaian alat kontrasepsi (X5) dengan variabel terikatnya, yaitu Fertilitas (Y).
Persamaan regersi linier berganda yang digunakan adalah: Y = a + b1X1+ b2X2+ b3X3+ b4X4+ b5X5+ e
Keterangan:
a = Konstanta
b1 = Koefisien regresi Pendapatan
b2 = Koefisien regresi Tingkat pendidikan b3 = Koefisien regresi Jam kerja
b4 = Koefisien regresi Usia kawin pertama
b5 = Koefisien regresi Pemakaian alat kontrasepsi X1 = Pendapatan
X2 = Tingkat pendidikan X3 = Jam kerja
X4 = Usia kawin pertama
X5 = Pemakaian alat kontrasepsi
e = Standard error (variabel pengganggu) 3.8.3 Uji Statistik
1. Uji F (Uji Bersama)
Uji F digunakan untuk melihat secara bersama-sama bagaimana pengaruh dari variabel bebas (pendapatan, tingkat pendidikan, jam kerja, usia kawin pertama, dan pemakaian alat kontrasepsi) terhadap variabel terikat (fertilitas). Untuk menguji apakah hipotesis yang diajukan diterima atau ditolak maka digunakan statistik F (uji F), dengan kriteria sebagai berikut:
- Jika Fhitung < Ftabel , maka H0 diterima atau Ha ditolak.
- Jika Fhitung > Ftabel , maka H0 ditolak atau Ha diterima. Atau
- Jika Probabilitas Fhitung < 0,05 maka Ho ditolak atau Ha diterima. 2. Uji t (Uji Parsial)
Uji t bertujuan untuk melihat secara parsial apakah ada pengaruh yang positif dan signifikan dari variabel bebas (pendapatan, tingkat pendidikan, jam kerja, usia kawin pertama, dan pemakaian alat kontrasepsi) terhadap variabel terikat (fertilitas). Untuk menguji apakah hipotesis yang diajukan diterima atau ditolak maka digunakan statistik t (uji t), dengan kriteria sebagai berikut:
- Jika thitung < ttabel , maka H0 diterima atau Ha ditolak.
- Jika thitung > ttabel , maka H0 ditolak atau Ha diterima. Atau
- Jika Probabilitas thitung > 0,05 maka Ho diterima atau Ha ditolak.
- Jika Probabilitas thitung < 0,05 maka Ho ditolak atau Ha diterima. 3. Uji Koefisien Determinasi Berganda (R2)
Koefisien determinasi mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel independen. Nilainya adalah 0-1. Semakin mendekati nol berarti model tidak baik atau variasi model dalam menjelaskan sangat terbatas, sebaliknya semakin mendekati satu maka model semakin baik (Situmorang, 2008:112).
3.8.4 Uji Asumsi Klasik 1. Uji Multikolinieritas
(Ibid:96). Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas dapat dilakukan dengan melihat toleransi variabel (Tolerance value) dan Variance Inflation Factor (VIF) dengan membandingkan sebagai berikut:
- VIF > 5 , maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas.
- VIF < 5 , maka tidak terdapat multikolinieritas.
- Tolerance < 0,1 , maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas.
- Tolerance > 0,1 , maka tidak terdapat multikolinieritas. 2. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari satu pengamatan satu ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residu atau dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homokedastisitas. Dan apabila varians berbeda maka disebut heteroskedastisitas. Cara memprediksi ada tidaknya heteroskedastisitas pada suatu model dapat dilihat dengan pola gambar Scatterplot, regresi yang tidak terjadi heteroskedastisitas jika :
a) Titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0. b) Titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja. c) Penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang
melebar kemudian menyempit dan melebar kembali. d) Penyebaran titik-titik data tidak berpola.
Tujuan dari uji normalitas adalah ingin mengetahui apakah distribusi sebuah data mengikuti atau mendekati distribusi normal, yakni distribusi data dengan bentuk lonceng. Data yang baik adalah data yang mempunyai pola seperti distribusi normal, yakni distribusi data tersebut tidak melenceng ke kiri atau melenceng ke kanan (Ibid:55). Untuk memastikan apakah data di sepanjang garis diagonal berdistribusi normal maka dilakukan Uji Kolmogorv-Smirnov, dengan menggunakan tingkat signifikan 5% maka jika nilai Asymp.Sig (2-tailed) di atas nilai signifikan 5%, artinya variabel residual berdistribusi normal.
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
Kota Lhokseumawe adalah salah satu kota yang berada di Provinsi Aceh. Kota Lhokseumawe terletak di antara 4o - 5o Lintang Utara dan 96o – 97o Bujur Timur dengan ketinggian rata-rata 13 meter di atas permukaan laut. Kota Lhokseumawe memiliki luas yaitu 181,06 Km2 yang sebagian besar lahan digunakan untuk pemukiman penduduk. Kota Lhokseumawe dibagi menjadi 4 kecamatan, 9 kemukiman, 68 gampong, dan 259 dusun. Adapun batas-batas wilayah Kota Lhokseumawe adalah sebagai berikut.
- Sebelah Utara : Selat Malaka
- Sebelah Selatan : Kecamatan Kuta Makmur (Aceh Utara) - Sebelah Timur : Kecamatan Syamtalira Bayu (Aceh Utara) - Sebelah Barat : Kecamatan Dewantara (Aceh Utara)
Iklim di Kota Lhokseumawe adalah tropis dengan suhu rata-rata tahunan adalah 27.3 oC. Curah hujan di Kota Lhokseumawe tergolong signifikan sepanjang tahun dengan rata-rata 1531 mm.
4.1.2 Gambaran Umum Responden di Kota Lhokseumawe
Berdasarkan kuesioner yang telah dibagikan kepada 100 orang responden penelitian, diperoleh hasil jawaban responden mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat fertilitas pada pekerja wanita di Kota Lhokseumawe. Pada bagian ini akan diuraikan mengenai hasil penelitian terhadap variabel-variabel yang diamati, yaitu variabel terikat dan variabel bebas. Variabel terikat yaitu fertilitas, dan variabel bebas terdiri dari pendapatan, tingkat pendidikan, jam kerja, usia kawin pertama, dan pemakaian alat kontrasepsi.
Pendapatan merupakan jumlah pemasukan dari kegiatan pokok yang dilakukan oleh responden. Jumlah pemasukan yang diterima responden tersebut dinyatakan dalam satuan rupiah (Rp) per bulan. Gambaran umum pendapatan responden di Kota Lhokseumawe dapat ditunjukkan pada tabel berikut.
Tabel 4.1
Pendapatan Responden di Kota Lhokseumawe NO. PENDAPATAN (RP/bulan) JUMLAH
(Orang)
PERSENTASE (%)
1 Rp 500.000 - Rp 2.000.000 35 35%
2 Rp 2.100.000 - Rp 4.000.000 42 42%
3 Rp 4.100.000 - Rp 6.000.000 13 13%
4 Rp 6.100.000- Rp Rp
8.000.000 10 10%
TOTAL 100 100%
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (Data diolah)
Berdasarkan hasil penelitian pada tabel 4.1 diatas, diketahui besarnya pendapatan responden per bulan antara Rp 500.000 - Rp 2.000.000 adalah sebanyak 35 orang atau dengan persentase 35%. Dalam rentang Rp 2.100.000 – Rp 4.000.000 sebanyak 42 orang atau 42%. Sedangkan rentang Rp 4.100.000 –
Rp 6.000.000 sebanyak 13 orang atau 13%. Dan pada rentang Rp 6.100.000 – Rp 8.000.000 sebanyak 10 orang atau 10%. Dari gambaran tersebut, dapat
dinyatakan bahwa secara umum pendapatan pekerja wanita di Kota Lhokseumawe cukup tinggi.
Dari pendapatan yang diperoleh dari responden disesuaikan dengan jenis -jenis pekerjaannya, yang telah dikelompokkan pada tabel di bawah ini.
Tabel 4.2
Jenis Pekerjaan Responden di Kota Lhokseumawe
NO. JENIS PEKERJAAN JUMLAH
(Orang)
PERSENTASE (%)
3 Perawat 13 13%
4 Bidan 11 11%
5 Pedagang 9 9%
6 Wiraswasta 7 7%
7 Guru 2 2%
8 Penjahit 2 2%
TOTAL 100 100%
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (Data diolah)
Dari tabel 4.2 diatas, diketahui bahwa mayoritas responden memiliki pekerjaan sebagai PNS dengan 42%, lalu karyawan swasta dengan 14%, perawat dengan 13%, bidan dengan 11%, pedagang dengan 9%, wiraswasta dengan 7%, serta guru dan penjahit dengan masing-masing 2%.
b. Tingkat Pendidikan
Tingkat pendidikan yang dimaksud adalah pendidikan formal berjenjang yang pernah diikuti oleh responden, yaitu SD, SMP, SMA, dan Akademi / Perguruan Tinggi dan dinyatakan berdasarkan pendidikan formal terakhir responden. Data tentang pendidikan responden di Kota Lhokseumawe dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4.3
Pendidikan Responden di Kota Lhokseumawe
NO. PENDIDIKAN JUMLAH
(Orang)
PERSENTASE (%)
1 SD sederajat 1 1%
2 SMP sederajat 2 2%
3 SMA sederajat 31 31%
4 Akademi / Perguruan
Tinggi 66 66%
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (Data diolah)
Berdasarakan data pada tabel 4.3 dapat dilihat, tingkat pendidikan responden sebagian besar ialah Akademi / Perguruan Tinggi yaitu sebesar 66%, diikuti dengan tingkat pendidikan SMA sederajat sebesar 31%, lalu tingkat pendidikan SMP sederajat sebesar 2%, dan tingkat pendidikan SD sederajat hanya 1%. Berarti secara umum, tingkat pendidikan pekerja wanita di Kota Lhokseumawe tergolong tinggi.
c. Jam Kerja
Jam kerja adalah lamanya waktu responden untuk bekerja, diukur dengan total waktu yang digunakan oleh responden untuk memperoleh pendapatan dalam satuan jam/hari. Jam kerja akan menentukan tinggi rendahnya fertilitas, karena semakin lama seseorang bekerja maka keputusan untuk memiliki anak akan semakin berkurang. Adapun gambaran tentang jam kerja responden di Kota Lhokseumawe dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4.4
Jam Kerja Responden di Kota Lhokseumawe NO. JAM KERJA (Jam/hari) JUMLAH
(Orang)
PERSENTASE (%)
1 4 – 7 32 32%
2 8 – 11 63 63%
3 ≥ 12 5 5%
TOTAL 100 100%
Berdasarkan hasil penelitian pada tabel 4.4 diketahui bahwa jam kerja tertinggi responden di Kota Lhokseumawe terdapat pada jam kerja antara 8 – 11 jam per hari atau sebanyak 63 responden. Lalu jam kerja antara 4 – 7 jam per hari sebanyak 32 responden. Dan pada jam kerja ≥12 jam per hari sebanyak 5 responden. Dari gambaran tersebut, dapat dinyatakan bahwa secara umum pekerja wanita di Kota Lhokseumawe bekerja antara 8– 11 jam per hari.
d. Usia Kawin Pertama
Usia kawin pertama menunjukkan usia pertama kali responden menikah dan dinyatakan dalam satuan tahun. Gambaran umum usia kawin pertama responden di Kota Lhokseumawe dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4.5
Usia Kawin Pertama Responden di Kota Lhokseumawe NO. USIA KAWIN PERTAMA
(Tahun)
JUMLAH (Orang)
PERSENTASE (%)
1 17 – 20 21 21%
2 21 – 24 41 41%
3 25 – 28 34 34%
4 ≥ 29 4 4%
TOTAL 100 100%
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (Data diolah)
Berdasarkan data pada tabel 4.5 dapat dilihat, bahwa terdapat 21 responden dengan usia kawin pertama yaitu 17 – 20 tahun. Lalu, terdapat 41 responden dengan usia kawin pertama, yaitu 21 – 24 tahun. Selanjutnya terdapat 34 responden dengan usia kawin pertama, yaitu 25 – 28 tahun. Dan terdapat 4 responden dengan usia kawin pertama, yaitu ≥29 tahun. Dari gambaran tersebut,
dapat dinyatakan bahwa secara umum usia kawin pertama pekerja wanita di Kota Lhokseumawe tergolong relatif muda.
Pemakaian alat kontrasepsi adalah suatu cara atau alat yang digunakan untuk mencegah kehamilan dan diukur berdasarkan status responden apakah sedang memakai alat kontrasepsi atau tidak pakai. Adapun gambaran umum pemakaian alat kontrasepsi responden di Kota Lhokseumawe sebagai berikut.
Tabel 4.6
Pemakaian Alat Kontrasepsi Responden di Kota Lhokseumawe
NO. PEMAKAIAN ALAT
KONTRASEPSI
JUMLAH (Orang)
PERSENTASE (%)
1 Pakai 48 48%
2 Tidak Pakai 52 52%
TOTAL 100 100%
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (Data diolah)
Berdasarkan data pada tabel 4.6 diatas, diketahui responden yang memakai alat kontrasepsi adalah sebanyak 48 orang, sedangkan responden yang tidak memakai alat kontrasepsi adalah sebanyak 52 orang. Secara umum dapat dikatakan, bahwa pemakaian alat kontrasepsi pada pekerja wanita di Kota Lhokseumawe adalah relatif berimbang antara pakai dan tidak pakai .
f. Fertilitas
Fertilitas merupakan hasil reproduksi nyata dari responden menyangkut banyaknya bayi yang lahir hidup, dan diukur dengan jumlah bayi yang lahir hidup dengan ukurannya adalah jiwa. Data tentang fertilitas atau jumlah anak responden di Kota Lhokseumawe adalah sebagai berikut.
Tabel 4.7
Fertilitas Responden di Kota Lhokseumawe
NO. FERTILITAS (Jiwa) JUMLAH
(Orang)
PERSENTASE (%)
1 1 10 10%
[image:30.595.109.513.668.748.2]3 3 17 17%
4 4 49 49%
TOTAL 100 100%
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (Data diolah)
Berdasarkan data pada tabel 4.7 dapat dilihat, bahwa terdapat 10 responden yang memiliki 1 orang anak, 24 responden yang memiliki 2 orang anak, 17 responden yang memiliki 3 orang anak, dan 49 responden yang memiliki 4 orang anak. Secara umum dapat dikatakan bahwa fertilitas pekerja wanita di Kota Lhokseumawe cukup tinggi.
4.2 Hasil Analisis Data Penelitian 4.2.1 Statistik Deskriptif
[image:31.595.121.510.110.158.2]Metode ini digunakan untuk menganalisis data dengan cara menggambarkan data yang telah terkumpul atau menampilkan deskripsi statistik dari variabel numerik dengan rata-rata (mean), standar deviasi, nilai minimum, dan nilai maksimum. Hasil dari estimasi data penelitian menggunakan data primer dengan 100 responden dan 6 variabel, yaitu pendapatan, tingkat pendidikan, jam kerja ,usia kawin pertama, pemakaian alat kontrasepsi, dan fertilitas. Data diolah dengan menggunakan software SPSS 21. Hasil estimasi tersebut secara ringkas dapat dijelaskan pada tabel berikut.
Tabel 4.8 Statistik Deskriptif
Variabel N Minimum Maximum Mean Std.
Deviation Pendapatan 100 500000 7500000 3150000.00 1904937.762 Tingkat
pendidikan 100 1 4 3.62 .582
Jam kerja 100 5 12 8.08 1.704
Usia kawin
Pemakaian alat
kontrasepsi 100 1 2 1.48 .502
Fertilitas 100 1 4 3.05 1.067
Sumber : Lampiran III (Data diolah)
Berdasarkan hasil estimasi yang diperoleh pada tabel 4.8 dapat dijelaskan sebagai berikut.
1. Pendapatan adalah jumlah pemasukan dari kegiatan pokok yang dilakukan oleh responden. Berdasarkan tabel 4.8, data penelitian mempunyai nilai bervariasi yang ditunjukkan dari nilai minimum, nilai maksimum, mean, dan standar deviasi yang cukup tinggi. Pendapatan sebanyak 100
responden di Kota Lhokseumawe mempunyai hasil minimum yaitu Rp 500.000 per bulan dan nilai maksimum sebesar Rp 7.500.000 per
bulan, dengan rata-rata pendapatan Rp 3.150.000 per bulan, serta standar deviasi sebesar Rp 1.904.937 per bulan.
2. Tingkat pendidikan adalah pendidikan formal berjenjang yang pernah diikuti oleh responden, yaitu SD, SMP, SMA maupun Akademi/Perguruan Tinggi. Berdasarkan data pada tabel 4.8, sebanyak 100 responden di Kota Lhokseumawe memiliki tingkat pendidikan minimum adalah SD sederajat dan pendidikan maksimum adalah Akademi/Perguruan Tinggi, dengan rata-rata pendidikan adalah SMA sederajat.
jam per hari dan maksimum selama 12 jam per hari, dengan rata-rata jam kerja selama 8 jam per hari.
4. Usia kawin pertama adalah usia pertama kali responden menikah. Semakin muda seseorang melakukan perkawinan, semakin panjang masa reproduksinya dan semakin banyak pula anak yang dilahirkan. Berdasarkan pada tabel 4.8, sebanyak 100 responden di Kota Lhokseumawe memiliki usia kawin pertama minimum adalah 17 tahun dan maksimum 29 tahun, dengan rata-rata usia kawin pertama adalah 23 tahun.
5. Pemakaian alat kontrasepsi adalah suatu cara atau alat yang digunakan untuk mencegah kehamilan, juga akan menentukan jumlah anak yang dilahirkan. Berdasarkan tabel 4.8, pemakaian alat kontrasepsi sebanyak 100 responden di Kota Lhokseumawe minimum berstatus pakai dan maksimum berstatus tidak pakai, dengan rata-rata berstatus tidak pakai alat kontrasepsi.
6. Fertilitas adalah hasil reproduksi nyata dari responden menyangkut banyaknya bayi yang lahir hidup. Berdasarkan pada tabel 4.8, fertilitas sebanyak 100 responden di Kota Lhokseumawe memiliki jumlah anak minimum adalah 1 orang anak dan maksimum 4 orang anak, dengan rata-rata anak yang dimilki adalah 3 orang.
4.2.2 Analisis Regresi Linier Berganda
kerja (X3), usia kawin pertama (X4), dan pemakaian alat kontrasepsi (X5) terhadap tingkat fertilitas (Y) pada pekerja wanita di Kota Lhokseumawe. Hasil analisis regresi linier berganda ini diolah dengan menggunakan software SPSS 21. Untuk mengetahui hasil regresi tersebut dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 4.9
Hasil Analisis Regresi Linier Berganda Variabel Koefisien
Regresi
t
hitung Sig. t Keterangan
Konstanta 6.673 9.214 0.000 Signifikan
Pendapatan -1.90E-07 -4.453 0.000 Signifikan
Tingkat pendidikan 0.242 2.054 0.043 Signifikan
Jam kerja -0.157 -3.399 0.001 Signifikan
Usia kawin pertama -0.070 -2.984 0.004 Signifikan
Pemakaian alat
kontrasepsi -0.682 -4.719 0.000 Signifikan
R 0.818 Fhitung 37.959
R square 0.669 Prob. Fhitung 0.000
Sumber : Lampiran IV (Data diolah)
Berdasarkan hasil pada tabel 4.9 diperoleh suatu persamaan regresinya, yaitu sebagai berikut.
Y = 6,673 –1.90E-07X1+0,242X2–0,157X3–0,070X4–0,682X5+e
Hasil dari persamaan regresi tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut. 1. Nilai konstanta (a) adalah 6,673 menunjukkan besarnya tingkat fertilitas
2. Variabel bebas pendapatan (X1) memiliki koefisien regresi (b1) sebesar -1.90E-07 menunjukkan pengaruh pendapatan yang bernilai negatif (-). Artinya, apabila pendapatan bertambah 1 rupiah per bulan, maka akan menyebabkan penurunan pada fertilitas sebesar 1.90E-07 jiwa di Kota Lhokseumawe, dengan asumsi pendapatan (X1), tingkat pendidikan (X2), jam kerja (X3), usia kawin pertama (X4), dan pemakaian alat kontrasepsi (X5) dianggap konstan.
3. Variabel bebas tingkat pendidikan (X2) memiliki koefisien regresi (b2) sebesar 0,242 menunjukkan pengaruh tingkat pendidikan yang bernilai positif (+). Artinya, apabila tingkat pendidikan naik 1 tahun, maka akan menyebabkan kenaikan pula terhadap fertilitas sebesar 0,242 jiwa di Kota Lhokseumawe, dengan asumsi pendapatan (X1), tingkat pendidikan (X2), jam kerja (X3), usia kawin pertama (X4), dan pemakaian alat kontrasepsi (X5) dianggap konstan.
4. Varibel bebas jam kerja (X3) memiliki koefisien regresi (b3) sebesar -0,157 menunjukkan pengaruh jam kerja yang bernilai negatif (-). Artinya, apabila jam kerja bertambah 1 jam per hari, maka akan menyebabkan turunnya fertilitas sebesar 0,157 jiwa di Kota Lhokseumawe, dengan asumsi pendapatan (X1), tingkat pendidikan (X2), jam kerja (X3), usia kawin pertama (X4), dan pemakaian alat kontrasepsi (X5) dianggap konstan.
negatif (-). Artinya, apabila usia kawin pertama bertambah 1 tahun, maka akan menyebabkan penurunan fertilitas sebesar 0,070 jiwa di Kota Lhokseumawe, dengan asumsi pendapatan (X1), tingkat pendidikan (X2), jam kerja (X3), usia kawin pertama (X4), dan pemakaian alat kontrasepsi (X5) dianggap konstan.
6. Variabel bebas pemakaian alat kontrasepsi (X5) memiliki koefisien regresi (b5) sebesar -0,682 menunjukkan pengaruh pemakaian alat kontrasepsi yang bernilai negatif (-). Artinya, apabila pemakaian alat kontrasepsi meningkat 1 orang, maka akan menyebabkan terjadinya penurunan fertilitas sebesar 0,682 jiwa di Kota Lhokseumawe, dengan asumsi pendapatan (X1), tingkat pendidikan (X2), jam kerja (X3), usia kawin pertama (X4), dan pemakaian alat kontrasepsi (X5) dianggap konstan. 4.2.3 Uji Statistik
1. Uji F (Uji Bersama)
Untuk melihat adanya pengaruh secara simultan atau secara bersama-sama varibel pendapatan (X1), tingkat pendidikan (X2), jam kerja (X3), usia kawin pertama (X4), dan pemakaian alat kontrasepsi (X5) terhadap fertilitas (Y) pada pekerja wanita di Kota Lhokseumawe maka digunakan uji statistik yaitu Uji F (Uji Bersama). Pengambilan keputusan dapat dilakukan dengan menggunakan dua cara sebagai berikut.
Fhitung > 0,05 maka Ho diterima atau Ha ditolak atau jika Probabilitas Fhitung < 0,05 maka Ho ditolak atau Ha diterima.
Dari hasil regresi yang diperoleh Fhitung sebesar 37,959 dengan probabilitas Fhitung sebesar 0,000. Dengan cara 1 dimana Ftabel (V1=k, V2= n-k-1) dengan menggunakan uji satu sisi (5%) jadi (V1=5, V2=100-5-1=94) = 2,311. Dimana Fhitung adalah 37,959 maka untuk Fhitung > Ftabel yaitu 37,959 > 2,311 sehingga H0 ditolak atau Ha diterima. Dengan cara 2 didapatkan Probabilitas Fhitung adalah 0.000 maka lebih kecil daripada 0,05 sehingga H0 ditolak atau Ha diterima. Dengan kata lain secara bersama-sama variabel pendapatan (X1), tingkat pendidikan (X2), jam kerja (X3), usia kawin pertama (X4), dan pemakaian alat kontrasepsi (X5) berpengaruh nyata terhadap tingkat fertilitas (Y) pada pekerja wanita di Kota Lhokseumawe.
2. Uji t (Uji Parsial)
Uji t (Uji parsial) dilakukan untuk melihat pengaruh secara parsial atau secara sendiri-sendiri antara variabel pendapatan (X1), tingkat pendidikan (X2), jam kerja (X3), usia kawin pertama (X4), dan pemakaian alat kontrasepsi (X5) terhadap tingkat fertilitas (Y) pada pekerja wanita di Kota Lhokseumawe. Pengambilan keputusan menggunakan dua cara sebagai berikut.
Cara 1 : Jika thitung < ttabel , maka H0 diterima atau Ha ditolak atau jika thitung > ttabel maka H0 ditolak atau Ha diterima. Atau Cara 2 : Jika Probabilitas thitung > 0,05 maka H0 diterima atau Ha ditolak atau jika Probabilitas thitung < 0,05 maka H0 ditolak atau Ha diterima.
1. Variabel pendapatan (X1) memiliki nilai probabilitas t sebesar 0,000, nilai ini menunjukkan bahwa nilai probabilitas t lebih kecil dari level of significance (α = 0,05), sehingga H0 ditolak atau Ha diterima. Artinya,
secara parsial ada pengaruh yang signifikan antara variabel bebas pendapatan (X1) terhadap variabel terikat fertilitas (Y).
2. Variabel tingkat pendidikan (X2) memiliki nilai probabilitas t sebesar 0,043, nilai ini menunjukkan bahwa nilai probabilitas lebih keci dari level of significance (α = 0,05), sehingga H0 ditolak atau Ha diterima. Jadi
artinya bahwa secara parsial ada pengaruh yang signifikan antara variabel bebas tingkat pendidikan (X2) terhadap variabel terikat fertilitas (Y). 3. Variabel jam kerja (X3) memiliki nilai probabilitas t sebesar 0,001, nilai ini
menunjukkan bahwa nilai probabilitas lebih kecil dari level of significance (α = 0,05), sehingga H0 ditolak atau Ha diterima. Jadi artinya bahwa secara
parsial ada pengaruh yang signifikan antara variabel bebas jam kerja (X3) terhadap variabel terikat fertilitas (Y).
4. Variabel usia kawin pertama (X4) memiliki nilai probabilitas t sebesar 0,004, nilai ini menunjukkan bahwa nilai probabilitas t lebih kecil dari level of significance (α = 0,05), sehingga H0 ditolak atau Ha diterima. Jadi
artinya bahwa secara parsial ada pengaruh yang signifikan antara variabel bebas usia kawin pertama (X4) terhadap variabel terikat fertilitas (Y). 5. Variabel pemakaian alat kontrasepsi (X5) memiliki nilai probabilitas t
Jadi artinya bahwa secara parsial ada pengaruh yang signifikan antara variabel bebas pemakaian alat kontrasepsi (X5) terhadap variabel terikat fertilitas (Y).
Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 4.1 berikut ini.
0,000 (Signifikan)
0,043 (Signifikan)
0,001 (Signifikan)
0,004 (Signifikan)
[image:39.595.130.505.224.548.2]0,000 (Signifikan) Gambar 4.1
Hasil Analisis Regresi Linier Berganda 3. Uji Koefisien Determinas Berganda (R2)
Koefisien determinasi mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel bebas terhadap variabel terikatnya. Nilainya adalah 0 sampai dengan 1, semakin mendekati nol (0) berarti model tidak baik atau variasi model dalam menjelaskan amat terbatas, sebaliknya semakin mendekati satu maka model semakin baik (Situmorang, 2008:112). Dari hasil analisis diketahui bahwa nilai koefisien (R2) sebesar 0,669 sesuai dengan kriteria pengujian R2 = 0,669 terletak diantara 0 sampai dengan 1. Dengan demikian
Pendapatan (X1)
Tingkat Pendidikan (X2)
Jam Kerja (X3)
Usia Kawin Pertama (X4)
Fertilitas (Y)
pendapatan (X1), tingkat pendidikan (X2), jam kerja (X3), usia kawin pertama (X4), dan pemakaian alat kontrasepsi (X5) mempunyai pengaruh yang kuat terhadap fertilitas (Y). Data tersebut juga menunjukkan bahwa variabel bebas mampu menjelaskan persentase sumbangan terhadap naik turunnya tingkat fertilitas sebesar 66,9%, sedangkan sisanya 33,1% dipengaruhi oleh faktor-faktor lain di luar model penelitian ini.
4.2.4 Uji Asumsi Klasik 1. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas diperlukan untuk mengetahui ada tidaknya variabel bebas yang memiliki kemiripan antar variabel bebas dalam suatu model. Kemiripan antar variabel bebas akan mengakibatkan korelasi yang sangat kuat. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinieritas dapat dilakukan dengan melihat toleransi variabel (Tolerance value) dan Variance Inflation Factor (VIF) dengan membandingkan sebagai berikut:
- VIF > 5 , maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas.
- VIF < 5 , maka tidak terdapat multikolinieritas.
- Tolerance < 0,1 , maka diduga mempunyai persoalan multikolinieritas.
- Tolerance > 0,1 , maka tidak terdapat multikolinieritas.
Dari hasil perhitungan diperoleh hasil pengujian multikolinieritas yang dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4.10
Hasil Uji Multikolinieritas
Pendapatan 0.607 1.648 Tidak Multikolinieritas
Tingkat pendidikan 0.852 1.174 Tidak
Multikolinieritas
Jam kerja 0.648 1.544 Tidak
Multikolinieritas
Usia kawin pertama 0.754 1.326 Tidak
Multikolinieritas
Pemakaian alat
kontrasepsi 0.762 1.312
Tidak Multikolinieritas
Sumber : Lampiran V (Data diolah)
Berdasarkan hasil uji multikolinieritas pada tabel 4.10 dapat dilihat, bahwa variabel bebas pendapatan (X1), tingkat pendidikan (X2), jam kerja (X3), usia kawin pertama (X4), dan pemakaian alat kontrasepsi (X5) menghasilkan nilai VIF lebih kecil daripada 5 (VIF<5) atau memiliki nilai tolerance lebih besar daripada 0,1 (Tolerance>0,1) maka dalam model regresi ini tidak terjadi multikolinieritas.
2. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Cara memprediksi ada tidaknya heteroskedastisitas pada suatu model dapat dilihat dengan pola gambar Scatterplot, regresi yang tidak terjadi heteroskedastisitas jika :
a) Titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0. b) Titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja. c) Penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang
[image:41.595.119.506.109.256.2]melebar kemudian menyempit dan melebar kembali. d) Penyebaran titik-titik data tidak berpola.
Hasil Uji Heteroskedastisitas
Sumber : Lampiran V (Data diolah)
Berdasarkan hasil uji heteroskedastisitas dengan pola gambar scatterplot pada gambar 4.2 dapat dijelaskan sebagai berikut.
a) Titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0. b) Titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja. c) Penyebaran titik-titik data tidak membentuk pola bergelombang
melebar kemudian menyempit dan melebar kembali. d) Penyebaran titik-titik data tidak berpola.
Berdasarkan penjelasan tersebut, maka dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas dalam model regresi ini.
3. Uji Normalitas
apakah data berdistribusi normal maka dilakukan Uji Kolmogorv-Smirnov dengan menggunakan tingkat signifikan 5%, maka jika nilai Asymp.Sig (2-tailed) di atas nilai signifikan 5% artinya variabel residual berdistribusi normal. Hasil uji normalitas dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4.11 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize
d Residual
N 100
Normal Parametersa,b
Mean .0000000
Std.
Deviation .61418685
Most Extreme
Differences
Absolute .074
Positive .044
Negative -.074
Kolmogorov-Smirnov Z .739
Asymp. Sig. (2-tailed) .645
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber : Lampiran V (Data diolah)
Berdasarkan hasil uji Kolmogorov-Smirnov diperoleh nilai Asymp.Sig (2-tailed) sebesar 0,645 dan nilai tersebut lebih besar dari nilai signifikan 0,05.
Sehingga dapat dinyatakan bahwa model regresi ini berdistribusi normal. 4.3 Pembahasan
semua variabel bebas (pendapatan, tingkat pendidikan, jam kerja, usia kawin pertama, dan pemakaian alat kontrasepsi) berpengaruh nyata terhadap tingkat fertilitas pada pekerja wanita di Kota Lhokseumawe. Begitu juga secara parsial, melalui Uji t, semua variabel bebas menunjukkan adanya pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat.
Namun seperti yang diketahui, bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat fertilitas tidak hanya pendapatan, tingkat pendidikan, jam kerja, usia kawin pertama, dan pemakaian alat kontrasepsi saja, tetapi masih banyak lagi berbagai faktor lainnya. Ini terbukti dari hasil uji koefisien determinasi berganda (R2) yang menunujukkan, bahwa 66,9% fertilitas dipengaruhi oleh variabel bebas tersebut. Sedangkan sisanya 33,1% dipengaruhi oleh faktor-faktor lain di luar model penelitian ini. Penjelasan dari masing-masing pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat dijelaskan sebagai berikut.
4.3.1 Pengaruh Pendapatan terhadap Fertilitas
Pendapatan memiliki koefisien regresi (b1) sebesar -1.90E-07 yang menunjukkan pengaruh pendapatan bernilai negatif (-). Dengan kata lain, koefisien regresi yang bernilai negatif menunjukkan bahwa peningkatan pendapatan akan menurunkan tingkat fertilitas sebesar 1.90E-07 jiwa di Kota Lhokseumawe dengan asumsi variabel yang lain dianggap konstan (tetap).
menyatakan, bahwa pendapatan berpengaruh negatif terhadap tingkat fertilitas di mana setiap pendapatan naik maka fertilitas akan turun begitupun sebaliknya.
Pendapatan merupakan variabel yang paling dominan dalam mempengaruhi suatu keluarga untuk membuat keputusan dalam menentukan atau merencanakan jumlah anak. Seperti yang dikatakan Hatmadji (2007), apabila ada kenaikan pendapatan maka aspirasi orang tua akan berubah, karena orang tua menginginkan anak dengan kualitas yang baik dan ini berarti biayanya naik, sedangkan kegunaannya turun, sebab walaupun anak masih memberikan kepuasan akan tetapi balas jasa ekonominya turun. Jadi biaya membesarkan anak lebih besar daripada kegunaannya. Hal ini mengakibatkan permintaan terhadap anak menurun atau dengan kata lain fertilitas turun.
Seperti halnya kasus di Kota Lhokseumawe, responden dengan pendapatan yang tinggi rata-rata memiliki jumlah anak yang relatif sedikit (1-2 orang anak). Mereka mengakui bahwa mereka menginginkan anak dengan kualitas pendidikan yang baik, karena biaya kebutuhan sekolah dan les privat sekarang mahal untuk itu mereka membatasi kelahiran. Hal ini juga tidak terlepas dari salah satu program pemerintah untuk membatasi kelahiran, yaitu program keluarga berencana (KB) yang diikuti oleh sebagian responden.
4.3.2 Pengaruh Tingkat Pendidikan terhadap Fertilitas
pendidikan akan juga meningkatkan tingkat fertilitas sebesar 0,242 jiwa di Kota Lhokseumawe dengan asumsi variabel yang lain dianggap konstan (tetap).
Tingkat pendidikan memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap fertilitas dimana setiap tingkat pendidikan meningkat 1 tahun, maka fertilitas juga akan ikut meningkat, begitupun sebaliknya. Hal ini bertolak belakang dengan hipotesis awal yang menyatakan bahwa tingkat pendidikan berpengaruh negatif terhadap tingkat fertilitas, di mana setiap peningkatan tingkat pendidikan maka fertilitas akan turun, begitupun sebaliknya.
Tingkat pendidikan wanita dianggap sebagai salah satu variabel yang penting dalam melihat variasi tingkat fertilitas. Karena variabel ini banyak berperan dalam perubahan status, sikap dan pandangan hidup mereka didalam masyarakat. Pendidikan istri merupakan faktor sosial paling penting dalam analisis demografi, misalnya dalam usia kawin pertama, fertilitas dan mortalitas. Selain itu, pendidikan juga memberikan kesempatan yang lebih luas kepada wanita untuk lebih berperan dan ikut serta dalam kegiatan ekonomi. Sehingga faktor tersebut akhirnya mempengaruhi tingkah laku reproduksi wanita, karena diharapkan pendidikan berhubungan negatif dengan fertilitas (Saleh M, 2003).
berpendapat bahwa “banyak anak banyak rezeki”. Kenyataan di lapangan
menunjukkan hal yang betolak belakang dengan teori yang ada tentang pengaruh tingkat pendidikan terhadap fertilitas. Seperti yang dikatakan oleh Todaro (1994), semakin tinggi tingkat pendidikan istri atau wanita cenderung untuk merencanakan jumlah anak yang semakin sedikit, karena wanita yang telah mendapatkan pendidikan cenderung memperbaiki kualitas anak dengan cara memperkecil jumlah anak. Sehingga teori diatas terbantahkan oleh kenyataan yang ada bahwa tingkat pendidikan tidak memiliki pengaruh yang berlawanan terhadap tingkat fertilitas di Kota Lhokseumawe. Karena yang terlihat banyak responden yang tamatan SMA sederajat ke atas memiliki anak yang banyak. 4.3.3 Pengaruh Jam Kerja terhadap Fertilitas
Jam kerja memiliki koefisien regresi (b3) sebesar -0,157 yang menunjukkan pengaruh jam kerja bernilai negatif (-). Dengan kata lain, koefisien regresi yang bernilai negatif menunjukkan bahwa bertambahnya jam kerja akan menurunkan tingkat fertilitas sebesar 0,157 jiwa di Kota Lhokseumawe dengan asumsi variabel yang lain dianggap konstan (tetap).
Jam kerja memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap fertilitas dimana setiap jam kerja bertambah 1 jam per hari, maka fertilitas akan menurun, begitupun sebaliknya. Hal ini sesuai dengan hipotesis awal yang menyatakan bahwa jam kerja berpengaruh negatif terhadap tingkat fertilitas di mana setiap jam kerja bertambah maka fertilitas akan turun, begitupun sebaliknya.
memiliki anak lebih sedikit, sedangkan wanita yang mengurus rumah tangga mempunyai anak yang lebih banyak.
Untuk kasus di Kota Lhokseumawe, jam kerja maksimum responden adalah bekisar antara 8 sampai 11 jam per hari dengan persentase 63%. Hal ini menggambarkan bahwa hampir seharian responden menghabiskan waktunya di luar rumah untuk bekerja dan frekuensi untuk bertemu dengan suami pun berkurang, karena kesibukan kerja menyebabkan para ibu lelah dan waktu untuk beristirahat serta berkumpul bersama keluarga berkurang, karena itu tingkat fertilitas pun akan berkurang.
4.3.4 Pengaruh Usia Kawin Pertama terhadap Fertilitas
Usia kawin pertama memiliki koefisien regresi (b4) sebesar -0,070 yang menunjukkan pengaruh usia kawin pertama bernilai negatif (-). Dengan kata lain, koefisien regresi yang bernilai negatif menunjukkan bahwa jika usia kawin pertama bertambah, maka akan menyebabkan turunnya tingkat fertilitas sebesar 0,070 jiwa di Kota Lhokseumawe dengan asumsi variabel yang lain dianggap konstan (tetap).
Usia kawin pertama sangat berkaitan dengan tingkat fertilitas, karena usia kawin pertama menandakan dimulainya masa reproduksi wanita. Oleh karena itu semakin muda wanita mulai aktif secara seksual, maka semakin panjang masa reproduksinya dan semakin besar pula kemungkinan untuk memilki anak yang
banyak. Umur kumpul pertama dikelompokkan menjadi ; ≤15 tahun, 16-17 tahun,
18-19 tahun, 20-29 tahun, dan 30+ tahun (Israwati, 2009). Dan menurut hasil penelitian di lapangan, responden di Kota Lhokseumawe memiliki usia kawin pertama rata-rata adalah 23 tahun. Usia tersebut tergolong normal untuk wanita yang memulai rumah tangga baru.
4.3.5 Pengaruh Pemakaian Alat Kontrasepsi terhadap Fetilitas
Pemakaian alat kontrasepsi memiliki koefisien regresi (b5) sebesar -0,682 yang menunjukkan pengaruh pemakaian alat kontrasepsi bernilai negatif (-). Dengan kata lain, koefisien regresi yang bernilai negatif menunjukkan bahwa peningkatan pemakaian alat kontrasepsi akan menyebabkan penurunan tingkat fertilitas sebesar 0,682 jiwa di Kota Lhokseumawe dengan asumsi variabel yang lain dianggap konstan (tetap).
Umumnya pasangan suami istri yang belum mendapatkan pekerjaan yang layak dan pendapatan yang cukup untuk membiayai semua kebutuhan anaknya cenderung untuk membatasi jumlah anak dan memperpanjang jarak kelahiran melalui pemakaian alat kontrasepsi. Pemakaian alat kontrasepsi secara langsung dapat mempengaruhi fertilitas. Semakin tinggi persentase wanita yang memakai alat kontrasepsi, semakin rendah tingkat fertilitasnya. Dengan kata lain pemakaian alat kontrasepsi memiliki pengaruh negatif terhadap fertilitas.
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan data yang diperoleh dari penelitian ini, maka dapat disimpulkan beberapa hal sebagai jawaban atas permasalahan yang diajukan dalam penelitian ini, yaitu sebagai berikut:
1. Faktor pendapatan berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat fertilitas pada pekerja wanita di Kota Lhokseumawe. Pendapatan juga merupakan faktor yang paling dominan dalam mempengaruhi tingkat fertilitas pada pekerja wanita di Kota Lhokseumawe.
2. Faktor tingkat pendidikan berpengaruh positif dan signifikan terhadap tingkat fertilitas pada pekerja wanita di Kota Lhokseumawe.
3. Faktor jam kerja berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat fertilitas pada pekerja wanita di Kota Lhokseumawe.
4. Faktor usia kawin pertama berpengaruh negatif dan signifikan terhadap tingkat fertilitas pada pekerja wanita di Kota Lhokseumawe.
5.2 Saran
Berdasarkan hasil analisis dan data yang diperoleh dari penelitian ini serta kesimpulan yang telah dijabarkan di atas, maka perlu kiranya peneliti menyampaikan beberapa saran sebagai berikut:
1. Seharusnya para pekerja wanita di Kota Lhokseumawe dengan tingkat pendidikan dan pendapatan yang tinggi dapat membantu pemerintah dalam upaya untuk menurunkan angka kelahiran dengan cara pemakaian alat kontrasepsi untuk menekan jumlah anak yang dilahirkan atau membantu program pemerintah, seperti salah satunya mewujudkan program keluarga berencana (KB) dengan memberikan arahan-arahan betapa pentingnya memiliki anak yang sehat dan berkualitas.
2. Mengingat adanya kecenderungan semakin tinggi tingkat pendidikan, semakin tinggi pula tingkat fertilitas, maka perlu adanya perubahan persepsi pada pola pikir masyarakat agar masyarakat dapat berfikir bahwa dengan membatasi kelahiran maka kebutuhan anak dapat dipenuhi dengan kualitas yang baik dan beban ekonomi keluarga pun berkurang. Sehingga dengan tingkat pendidikan yang tinggi akan tercipta keefesienan pada tingkat fertilitas.
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Landasan Teori
2.1.1 Teori Kependudukan
Tingginya laju pertumbuhan penduduk di beberapa bagian dunia menyebabkan jumlah penduduk meningkat dengan cepat. Di beberapa bagian di dunia telah terjadi kemiskinan dan kekurangan pangan. Fenomena ini menggelisahkan beberapa ahli, dan masing-masing dari mereka berusaha mencari faktor-faktor yang menyebabkan kemiskinan tersebut. Umumnya para ahli dikelompokkan menjadi tiga kelompok. Kelompok pertama terdiri dari penganut aliran Malthusian. Aliran Malthusian dipelopori oleh Thomas Robert Malthus, dan aliran Neo-Malthusian dipelopori oleh Garreth Hardin dan Paul Ehrlich. Kelompok kedua terdiri dari penganut aliran Marxist yang dipelopori oleh Karl Marx dan Friedrich Engels. Kelompok ketiga terdiri dari pakar-pakar teori kependudukan mutakhir yang merupakan formulasi teori-teori kependudukan yang ada.
2.1.1.1Aliran Malthusian
Aliran ini dipelopori oleh Thomas Robert Malthus, seorang pendeta Inggris, hidup pada tahun 1766 hingga tahun 1834. Pada permulaan tahun 1798 lewat karangannya yang berjudul Essay on Principle of Popoulations as it Affect the Future Improvement of Society, with Remarks on the Specculations of
Mr.Godwin, M.Condorcet, and Other Writers, menyatakan bahwa penduduk
permukaan bumi. Tingginya pertumbuhan penduduk disebabkan karena hubungan kelamin antara laki-laki dan perempuan tidak bisa dihentikan.
Pertumbuhan penduduk harus dibatasi. Menurut Malthus pembatasan tersebut, dapat dilaksanakan dengan dua cara, yaitu preventive checks dan positive checks. Preventive checks adalah pengurangan penduduk melalui penekanan
kelahiran. Preventive checks dapat dibagi menjadi dua, yaitu: moral restraint dan vice (pengekangan diri), yaitu segala usaha untuk mengekang nafsu seksual,
penundaan dan pengurangan kelahiran: pengguguran kandungan, penggunaan alat-alat kontrasepsi, homoseksuil, promiscuity, adultery. Positive checks adalah pengurangan penduduk melalui proses kematian. Positive checks dapat dibagi menjadi dua yaitu: vice dan mistery. Vice (kejahatan) adalah segala jenis pencabutan nyawa sesama manusia seperti pembunuhan anak-anak (infanticide), pembunuhan orang-orang cacat, dan orang-orang tua. Misery (kemelaratan) ialah segala keadaan yang menyebabkan kematian seperti berbagai jenis penyakit dan epidemik, bencana alam, kelaparan, kekurangan pangan, dan peperangan.
2.1.1.2Aliran Neo-Malthusians
Kelompok yang menyokong aliran Malthus tetapi lebih radikal disebut dengan kelompok Neo-Malthusianism. Kelompok ini tidak sependapat dengan Malthus, bahwa untuk mengurangi jumlah penduduk cukup dengan moral restraint saja. Untuk keluar dari perangkap Malthus, mereka menganjurkan
Ehrlich) pada abad ke-20 (tahun 1950-an), dunia baru yang pada zamannya Malthus masih kosong kini sudah mulai penuh dengan manusia. Dunia baru mulai tidak mampu untuk menampung jumlah penduduk yang sudah bertambah. Setiap minggu lebih dari sejuta bayi lahir di dunia.
Paul Ehrlich dalam buku The Population Bomb tahun 1971, menggambarkan penduduk dan lingkungan yang ada di dunia dewasa ini sebagai berikut. Pertama, dunia ini sudah terlalu banyak manusia; kedua, keadaan bahan makanan sangat terbatas; ketiga, karena terlalu banyak manusia di dunia ini lingkungan sudah banyak yang rusak dan tercemar. Pada tahun 1990, Ehrlich bersama istrinya merevisi buku tersebut dengan judul The Population Explotion, yang isinya bahwa bom penduduk yang dikhawatirkan tahun 1968 kini sewaktu-waktu dapat meletus.
2.1.1.3Aliran Marxist
tersebut maka struktur masyarakat harus diubah dari sistem kapitalis menjadi sistem sosialis.
Menurut Marx dalam sistem sosialis alat-alat produksi dikuasai oleh buruh, sehingga gaji buruh tidak akan terpotong. Buruh akan menikmati seluruh hasil kerja mereka dan oleh karena itu, masalah kemelaratan akan dapat dihapuskan. Selanjutnya dia berpendapat bahwa semakin banyak jumlah manusia semakin tinggi produksi yang dihasilkan, jadi dengan demikian tidak perlu diadakan pembatasan pertumbuhan penduduk: Marx dan Engels menentang usaha-usaha moral restraint yang disarankan oleh Malthus.
2.1.1.4Teori Jhon Stuart Mill
Jhon Stuart Mill, seorang ahli filsafat dan ahli ekonomi berkebangsaan Inggris dapat menerima pendapat Malthus mengenai laju pertumbuhan penduduk melampaui laju pertumbuhan bahan makanan sebagai suatu aksioma. Selanjutnya ia mengatakan, apabila produktivitas seseorang tinggi ia cenderung ingin mempunyai keluarga yang kecil. Dalam situasi seperti ini fertlitas akan rendah. Jadi taraf hidup (standart of living) merupakan determinan fertilitas.
bahwa umumnya wanita tidak menghendaki anak yang banyak, dan apabila kehendak mereka diperhatikan maka tingkat kelahiran akan rendah.
2.1.1.5Teori Arsene Dumont
Arsene Dumont, seorang ahli demografi bangsa Perancis pada tahun 1890 menulis sebuah artikel berjudul Depopulation et Civilization. Ia melancarkan teori penduduk baru yang disebut dengan teori kapilaritas sosial (theory fo sosial capilarity). Kapilaritas sosial mengacu kepada keinginan seseorang untuk
mencapai kedudukan yang tinggi di masyarakat. Untuk dapat mencapai kedudukan tersebut, keluarga yang besar merupakan beban yang berat dan perintang.
Teori kapilaritas sosial dapat berkembang dengan baik pada negara demokrasi, dimana tiap-tiap individu mempunyai kebebasan untuk mencapai kedudukan yang tinggi di masyarakat. Di Perancis pada abad ke-19 misalnya, sistem demokrasi sangat baik, tiap-tiap orang berlomba-lomba mencapai kedudukan yang tinggi, sebagai akibatnya angka kelahiran turun dengan cepat. 2.1.1.6Teori Emile Durkheim
2.1.1.7Teori Michael Thomas Sadler dan Doubleday
Kedua ahli ini adalah penganut teori fisologis. Sadler mengemukakan, bahwa daya reproduksi manusia dibatasi oleh jumlah penduduk yang ada di suatu negara atau wilayah. Jika kepadatan penduduk tinggi, daya reproduksi manusia akan menurun, sebaliknya jika kepadatan penduduk rendah, daya reproduksi manusia akan meningkat.
Jika Sadler mengatakan bahwa daya reproduksi penduduk berbanding terbalik dengan tingkat kepadatan penduduk, maka Doubleday berpendapat, bahwa daya reproduksi penduduk berbanding terbalik dengan bahan makanan yang tersedia. Kenaikan kemakmuran menyebabkan turunnya daya reproduksi manusia. Menurut Doubleday, kekurangan bahan makanan merupakan perangsang bagi daya reproduksi manusia, sedangkan kelebihan pangan justru merupakan faktor pengekang perkembangan penduduk. Golongan masyarakat berpendapatan rendah, seringkali terdiri dari penduduk dengan keluarga besar, sebaliknya masyarakat berpendapatan tinggi biasanya jumlah keluarganya kecil.
2.1.2 Teori Fertilitas
Menurut Ida Bagoes Mantra (2000), faktor-faktor yang mempengaruhi tinggi rendahnya fertilitas dapat dibagi menjadi dua, yaitu faktor demografi dan faktor non-demografi. Faktor demografi diantaranya adalah; struktur umur, struktur perkawinan, umur kawin pertama, paritas, disrupsi perkawinan, dan proporsi yang kawin. Sedangkan faktor non-demografi antara lain; keadaan ekonomi penduduk, tingkat pendidikan, perbaikan status perempuan, urbanisasi dan industrialisasi. Dr.Davis dan Dr.Blake (dalam Ida Bagoes Mantra, 2000) dalam tulisannya berjudul The Social Structure of Fertility: An Analitical Framework, menyatakan bahwa faktor-faktor sosial mempengaruhi fertilitas
[image:59.595.130.503.393.492.2]melalui variabel antara (Gambar 2.1)
Gambar 2.1
Skema dari Faktor Sosial yang Mempengaruhi Fertilitas Lewat Variabel Antara.
Sumber : Davis dan Blake (dalam Ida Bagoes Mantra, 2000)
Davis dan Blake menyebutkan 11 variabel antara lain dikelompokkan sebagai berikut.
1) Faktor-faktor yang mempengaruhi kemungkinan hubungan kelamin pada usia reproduksi;
a. Umur memulai hubungan kelamin,
b. Selibat permanen, yaitu proporsi wanita yang tidak pernah mengadakan hubungan kelamin,
c. Lamanya masa reproduksi yang hilang, kar
