18
III. METODE PENELITIAN
A. Tempat dan Waktu Penelitian
Penentuan lokasi penelitian akan dilaksanakan di Unit kemitraan PT. Manyar Panda Mandiri Grup Provinsi Jawa Barat (Unit Bandung, Subang dan Cirebon), Daerah Istimewa Yogyakarta (Unit Jogja), Povinsi Jawa Tengah (Unit Solo dan Magelang) dan Provinsi Jawa Timur (Unit Kediri). Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juni 2020.
B. Metode Pengambilan Sampling
Prosedur penarikan sampel pada penelitian berdasarkan pendapat Kinnear dan Taylor (1988) yaitu, 1. Mendefinisikan Populasi (berdasarkan unit bisnis), 2. Identifikasi kerangka penarikan sampel, 3. Menentukan ukuran sampel, 4. Menentukan prosedur penarikan sampel 5. Menentukan sampel. Berikut ini adalah langkah yang dilakukan dalam penarikan sampel.
1. Populasi
Populasi merupakan generalisasi yang terdiri atas obyek/subyek dengan kualitas dan karakteristik tertentu untuk dipelajari dan ditarik kesimpulan, populasi ini sudah ditentukan oleh peneliti (Sugiyono, 2018). Pada penelitian ini, peneliti menetapkan populasinya adalah peternak plasma di perusahaan kemitraan broiler PT. Manyar Panda Mandiri dengan jumlah total keseluruhan populasi adalah 227 orang.
2. Identifikasi Kerangka Penarikan Sampel.
Sampel menurut pendapat Sugiyono (2018) merupakan bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Kerangka penarikan sampel dijelaskan pada tabel dengan sebaran masing-masing plasma setiap unitnya pada tabel 1. berikut ini :
19 Tabel 3.1 Jumlah Populasi Penelitian
Unit Sebaran Plasma
(Orang)
Bandung 25
Subang 25
Cirebon 23
Yogyakarta 45
Magelang 21
Solo 42
Kediri 46
Total 227
Jumlah populasi total adalah 227, dan tingkat kesalahan yang dikehendaki adalah 5%. Tingkat kesalahan yang dikehendaki pada penelitian sosial maksimal tingkat kesalahannya adalah 5% (0,05). Makin besar tingkat kesalahan maka makin kecil jumlah sampel. Namun yang perlu diperhatikan adalah semakin besar jumlah sampel (semakin mendekati populasi) maka semakin kecil peluang kesalahan, semakin kecil jumlah sampel (menjauhi jumlah populasi) maka semakin besar peluang kesalahan generalisasi.
3. Prosedur Penarikan Sampel
Teknik penarikan sampel pada penelitian ini dilakukan dengan nonprobability sampling dengan teknik purposive sampling. Teknik ini dilakukan dengan pengambilan sampel menggunakan pertimbangan tertentu terhadap sumber data yang ada (Sugiyono, 2017). Penulis memilih teknik sampling ini dengan menetapkan pertimbangan dan kriteria-kriteria tertentu yang harus dipenuhi oleh sampel sepertihalnya peternak yang dipilih memiliki akun gmail untuk dapat mengisi googleform yang telah disediakan.
4. Penentuan Sampel
Hair et al (2014) merekomendasikan untuk sampel SEM-PLS yakni minimal 100 sampai 150 sampel. Penelitian ini menggunakan sampel dengan jumlah 145 orang dari 227 orang pada populasi. Berikut ini adalah perhitungan sampel dengan proporsi :
20
Tabel 3.2 Perhitungan jumlah sampel
Unit Sebaran
Plasma (Orang)
Perhitungan Sampel dengan
rumus
Sampel (Pembulatan)
Bandung 25 25/227x145 = 15,9 16
Subang 25 25/227x145 = 15,9 16
Cirebon 23 23/227x145 = 14,6 15
Yogyakarta 45 45/227x145 = 28.7 29
Magelang 21 21/227x145 = 13,4 13
Solo 42 42/227x145 = 26,8 27
Kediri 46 46/227x145 = 29.3 29
Total 227 145
C. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan data primer dan data sekunder. Data primer menggunakan daftar pertanyaan dengan instrumen kuesioner untuk mengumpulkan data responden. Salah satu instrumen pengumpulan data adalah kuesioner (Pranatawijaya et al., 2019). Data sekunder didapatkan dari PT. Manyar Panda Mandiri terkait informasi sebaran peternak plasma setiap unit.
Kuesioner yang digunakan dalam penelitian ini mengandung pertanyaan terstruktur kepada responden sesuai dengan variabel yang diteliti. Pada penelitian ini, kuesioner yang digunakan survey berbasis web melalui googleform.
Kuesioner dengan survey web diharapkan akan lebih memudahkan peneliti dalam mengambil data secara efektif dan efisien. Pengumpulan data berbasis web ini dilakukan untuk meminimalkan resiko terkait adanya pandemi corona virus disease-19 di Indonesia.
Kuesioner survey berbasis web dapat memudahkan peneliti untuk mengumpulkan data tanpa terbatas ruang dan waktu secara Online melalui website (Atmaja dan Wijaya, 2019). Aplikasi Kuesioner yang akan digunakan dengan skala likert. Teknik pengumpulan data dengan kuesioner disajikan dalam
n = (populasi /jml populasi keseluruhan) x jumlah sampel yang ditentukan
21
penilaian dengan skala likert untuk mengetahui profil peternak, peran, kinerja dan inovasi TS untuk keberdayaan peternak, dengan menggunakan metode Rentang penilaian berkisar 1-5, rentang skala pada penelitian ini sebagai berikut :
Tabel 3.3 Penilaian Peran, Kinerja dan Inovasi TS untuk Keberdayaan Peternak
No Kategori Skala
1 Sangat tidak setuju (STS) 1
2 Tidak setuju (TS) 2
3 Cukup setuju (CS) 3
4 Setuju (S) 4
5 Sangat setuju (SS) 5
D. Analisis Data
Metode analisis yang digunakan untuk menguji hipotesis dalam penelitian ini adalah SEM dengan Parsial Least Square (PLS) yang memungkinkan peneliti untuk menguji validitas dan reliabilitas instrumen penelitian, mengkonfirmasi ketepatan model sekaligus menguji pengaruh suatu variabel terhadap variabel lain.
Penelitian Monalisa et al., (2018) menyatakan bahwa dalam penggunaan SEM- PLS jumlah sampel yang diteliti tidak harus besar dan berdistribusi normal.
Tahapan pokok dalam menggunakan SEM-PLS yaitu: (1) Evaluasi Outer Model atau Model Pengukuran, (2) Evaluasi Inner Model atau Model Struktural, (3) Uji Hipotesis. Model yang digunakan dalam penelitian ini dengan indikator formatif dengan komposit faktor (variabel laten) dipengaruhi oleh indikator (variabel manifest).
Variabel manifest penelitian dikategori dalam (X) dan variabel laten penelitian di kategori dalam (Y), berikut adalah variabel manifest dan variabel laten penelitian secara formatif.
a. Variabel manifest :
- Peran Technical service (TS) (X1) : Peran sebagai Fasilitator (Facilitative Roles) (X2), Peran sebagai Pendidik (Educational Roles) (X3), Peran sebagai
22
Utusan atau Wakil (Representasional Roles) (X4) dan Peran sebagai Teknikal (Technical Roles) (X5).
- Kinerja Technical service (TS) (X6) : Pendidikan (X7), Interaksi (kecakapan komunikasi dan lobbying) (X8) kemampuan dan keterampilan manajemen (X9), Attitude dan Mutu kinerja (X10).
- Inovasi Technical service (TS) (X11): Inovasi yang dibutuhkan dalam mengatasi masalah (X12), Inovasi untuk memberikan keuntungan kepada peternak (X13), Memiliki kompatibilitas atau keselarasan (X14) dan Inovasi yang mudah untuk diaplikasikan (X15).
b. Variabel Laten
- Keberdayaan Peternak (Y) : Tingkat kesadaran dan keinginan untuk berubah (power to) (Y1), Tingkat kemampuan meningkatkan kapasitas untuk memperoleh akses (power within) (Y2), Tingkat kemampuan menghadapi hambatan (power over) (Y3), Tingkat kemampuan kerjasama dan solidaritas (power with) (Y4).
Pengujian validitas konvergen menghasilkan nilai AVE baik, apabila memiliki nilai >0,50 dan korelasi antar variabel lebih kecil dari akar AVE (Ghozali dan Latan, 2015). Selain itu, hasil uji validitas diskriminan memiliki persyaratan yaitu indikator pemuatan faktor pada konstruksi variabel harus lebih tinggi dari semua pemuatan konstruksi lainnya dengan syarat nilai cut off factor loading lebih besar dari 0,70. Pengujian lainnya seperti pengujian reabilitas menggunakan uji composite reliability memiliki ketentuan dimana variabel dikatakan reliable apabila memiliki nilai composite reliability >0,70. Pembuktian akurasi, konsistensi dan ketepatan instrumen dalam konstruk dapat diukur dengan uji reliabilitas. Cronbach’s alpha dengan nilai >0,70 dilakukan untuk reliabilitas konstruk dengan indikator refleksif.
23 a. Uji Validitas
Uji validitas konvergen/convergent validity dilakukan dengan memeriksa nilai average variance extracted (AVE). Nilai AVE didapatkan melalui persamaan berikut :
Keterangan :
λi = factor loading F = variance = error variance
b. Uji Reliabilitas
Berdasarkan metode PLS, reliabilitas indikator pada penelitian ini ditentukan dari nilai composite reliability dan cronbach’s alpha. Rule of thumb nilai alpha atau composite reliability harus lebih besar dari 0,7.
Rumus Composite Reliability : Keterangan :
λi = factor loading F = variance
= error variance Rumus cronbach's alpha :
Keterangan:
24
= jumlah indikator atau manifest variabel q = blok indikator
c. Evaluasi Model Struktural (Inner Model) atau Uji Hipotesis
Uji hipotesis dalam penelitian ini menggunakan evaluasi model struktural (inner model). Hipotesis statistik untuk outer model adalah:
H0 : λi = 0 Ha : λi ≠ 0
Sedangkan hipotesis statistik untuk inner model, pengaruh variabel laten eksogen terhadap endogen adalah:
H0 : γi = 0 Ha : γi ≠ 0
Sedangkan hipotesis statistik untuk inner model, pengaruh variabel laten endogen terhadap endogen adalah:
H0 : βi = 0 Ha : βi ≠ 0
d. Uji Koefisien Determinasi / R Square (R²)
Menurut Sugiyono (2017) evaluasi model structural dapat dianalisis dengan kriteria koefisien determinasi (R2), predictive relevance (Q2), dan uji signifikansi path coefficients. Pertama nilai R2 digunakan untuk menilai goodness of fit dalam analisis regresi. Kedua dengan Goodness of Fit Index (GoF) dalam pengukuran outer model dan inner model. Ketiga dengan pengujian predictive relevance (Q2) untuk memvalidasi model.
Angka koefisien determinan berkisar antara nol sampai dengan satu (0
≤ R2 ≤ 1). Semakin kuatnya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen (adjusted R2) semakin kecil atau mendekati nol, maka semakin kecil pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Rumus koefisien determinasi sebagai berikut:
25 Kd = R2 x 100 Keterangan:
Kd = Koefisien determinasi R2 = Koefisien korelasi Uji Goodness of Fit Index (GoF)
Diperoleh melalui perhitungan sebagai berikut GoF =
Keterangan :
AVE = nilai average variance extracted R2 = Koefisien korelasi
e. Uji Predictive Relevance (Q2)
Pengujian predictive relevance (Q2) bertujuan untuk memvalidasi model, perhitungan Q2 adalah sebagai berikut (Yahaya et al., 2019):
Q2 = 1 – (1 – R12) (1 – R22) (1 – R32) Keterangan :
Q2 = predictive relevance R2 = Koefisien korelasi
Model penelitian ini, variabel laten endogen memiliki nilai predictive relevance (Q2) yang lebih besar dari 0 (nol) sehingga variabel laten eksogen sesuai sebagai variable penjelas yang mampu memprediksi variabel endogennya yaitu kinerja atau dengan kata lain membuktikan bahwa model ini dinilai memiliki predictive relevance yang baik.
E. Definisi Operasional
Definisi Operasional merupakan penentuan sebuah sifat yang akan dipelajari sehingga dapat menjadi sebuah variable terukur (Sugiyono, 2017).
26
Definisi operasional dapat menguraikan variabel penelitian ke dalam sub variabel, indikator sub variable serta pengukuran. Penguraian operasionalisasi dilakukan dengan dasar konsep dan indikator masing-masing variabel yang sudah jelas, apabila belum jelas secara konseptual maka perlu dilakukan analisis factor, hal ini diperlukan untuk menentukan jenis, indikator, serta skala dari variabel-variabel yang terikat.
Tabel 3.4 Definisi Operasional
No Nama
Variabel
Definisi Variabel Indikator Ukuran
1 Peran technical service (TS)
Menjadi ujung tombak perusahaan dilapangan dan memiliki fungsi aktif memonitor,
menganalisa,
memberi saran dan masukan sesuai SOP (Standar Operasional Produksi) serta evaluasi dengan membandingkan target produksi yang harus dicapai.
1. Sebagai fasilitator (facilitative roles) 2. Sebagai Pendidik
(educational roles) 3. Sebagai utusan atau
wakil
(representasional roles)
4. Sebagai Teknikal (technical roles)
1. Mampu menjadi fasilitator antara perusahaan dan peternak
2. Mampu memberikan pendidikan formal dan nonformal sebagai edukasi kepada peternak 3. Sebagai monitor dari
perusahan kepada peternak secara berkala untuk pencapaian target 4. Budidaya broiler
bisa berjalan dengan baik adanya tenaga teknis lapangan yang membantu peternak dan perusahaan
2. Kinerja technical service (TS)
Kinerja menurut Mangkunegara (2013), merupakan hasil kerja baik secara kualitas maupun kuantitas yang dicapai sesuai dengan tanggung jawab yang diberikan perusahaan.
1. Pendidikan 2. Interaksi
(kecakapan
komunikasi dan lobbying)
3. Kemampuan dan keterampilan manajemen
4. Attitude dan Mutu kinerja
1. Memberikan informasi baik secara formal dan nonformal agar peternak mudah mencapai target produksi
2. TS mampu berkomunikasi dengan baik kepada peternak dalam
27
pengambilan keputusan.
3. TS mampu mendampingi peternak dalam manajemen broiler dengan ketrampilan yang sesuai dengan tanggung
jawabnya.
4. TS memberikan pelayan yang baik
dan sopan
sehingga peternak segan dan taat
SOP yang
diberikan.
3. Inovasi technical service (TS)
Kemampuan dalam
menciptakan hal yang baru atau mengembangkan yang sudah ada dengan kreatifitas untuk mencapai produktifitas yang tinggi.
1. Inovasi dalam mengatasi masalah 2. Inovasi untuk memberikan
keuntungan kepada peternak
3.Memiliki
kompatibilitas atau keselarasan
5. Inovasi yang mudah untuk diaplikasikan
1. Mampu mendorong dalam pengembangan strategi baru yang inovatif
2. Mampu memahami suatu persoalan secara keseluruhan sehingga target produksi tercapai
3. Memberikan kontribusi untuk pencapaian
keberhasilan
4. Memudahkan adopsi inovasi yang akan diaplikasikan sebagai upaya pencapian target 4. Keberdayaan
Peternak
Peternak mampu mendorong dirinya untuk lebih inovatif dan paham teknologi, sesuai kebutuhan sehingga
meningkatkan produktivitas,
efisiensi usaha, pendapatan dan lebih
1. Tingkat kesadaran dan keinginan untuk berubah (power to) 2. Tingkat kemampuan
meningkatkan
kapasitas untuk memperoleh akses (power within) 3. Tingkat kemampuan
1. Peternak mampu mendorong dirinya untuk lebih maju dan berkembang 2. Peternak mampu
memperoleh
informasi update teknologi, teknis budidaya serta
28
mandiri menghadapi
hambatan (power over)
4. Tingkat kemampuan kerjasama dan solidaritas (power with)
informasi pasar 3. Peternak mampu
menyelesaikan permasalahan budidaya
4. Peternak mampu berkerjasama dan taat dengan intruksi TS dan SOP perusahaan.
