BAB III METODE PENELITIAN. Jenis Penelitian ini menggunakan penelitian asosiatif. Jenis penelitian

15  Download (0)

Full text

(1)

26 BAB III

METODE PENELITIAN

A. Jenis Penelitian

Jenis Penelitian ini menggunakan penelitian asosiatif. Jenis penelitian asosiatif merupakan penelitian yang bersifat menanyakan hubungan antara dua variabel atau lebih (Sugiyono, 2010:57). Penelitian ini mengambil bentuk hubungan kausal, yaitu pola hubungan yang bersifat sebab akibat

Pendekatan yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif. Pendekatan kuantitatif merupakan pendekatan yang hasil akhirnya berupa angka

B. Populasi dan Teknik Penentuan sampel

Populasi dalam penelitian ini adalah para pelaku UMKM di Kabupaten Pasuruan khususnya Kecamatan Bangil. Pemilihan populasi terebut untuk mengetahui sejauh mana pelaku UMKM dalam mengelola keuangannya.

Teknik pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan metode convenience sampling. Pengambilan sampel menggunakan metode convenience sampling karena mempertimbangkan kemudahan dimana sampel yang dipilih berada pada waktu, situasi dan tempat yang tepat.

C. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel

1. Variabel Terikat (Variabel Dependen)

Variabel terikat merupakan variabel yang dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel bebas (Sugiyono, 2014). Dalam penelitian ini

(2)

variabel yang digunakan adalah Perilaku pengelolaan keuangan UMKM.

Menurut (Olson, 2021) dalam (Wardhani, n.d.) terdapat 3 indikator untuk mengukur variable perilaku pengelolaan keuangan yakni :

1. Kecenderungan mempertimbangkan pendapatan dan pengeluaran 2. Pengambilan keputusan keuangan

3. Sifat keputusan dan lingkungan membuat pengaruh jenis proses yang digunakan.

2. Variabel Bebas (Variabel Independen)

Variabel bebas merupakan variabel yang menjadi sebab timbulnya atau berubahnya variabel dependen (Variabel terikat) (Sugiyono, 2014).

Variabel bebas yang digunakan dalam penelitian ini yaitu : a. Pengetahuan Keuangan

Variabel independen yang pertama dalam penelitian ini adalah pengetahuan keuangan. Variabel ini digunakan untuk mengetahui apakah ada pengaruh dari pengetahuan keuangan terhadap perilaku pengelolaan keuangan pelaku UMKM. Menurut (Nababan, 2013) pengetahuan keuangan dapat diukur menggunakan 4 (empat) indikator yakni:

1. Pengetahuan dasar keuangan

2. Pengetahuan tentang pemasukan dan pengeluaran 3. Tabungan

b. Perencanaan Keuangan

Variabel independen yang kedua dalam penelitian ini adalah perencanaan keuangan. Variabel ini digunakan untuk mengetahui apakah ada pengaruh dari perencanaan keuangan terhadap perilaku pengelolaan

(3)

keuangan pelaku UMKM. Beberapa jenis indikator untuk mengukur perencanaan keuangan antara lain (Kapoor dalam Sundjaja, 2010) :

1. Membuat tujuan keuangan

2. Membuat alternatif pilihan tujuan

3. Evaluasi kemungkinan yang akan terjadi c. Tingkat Pendidikan

Variabel independen yang ketiga dalam penelitian ini adalah tingkat pendidikan. Variabel ini digunakan untuk mengetahui apakah tingkat pendidikan berpengaruh terhadap perilaku pengelolaan keuangan pelaku UMKM. Menurut Nurul Mahmudah, 2013) tingkat pendidikan dapat diukur, antara lain :

A. SD Sederajat B. SMP Sederajat C. SMA/SMK Sederajat D. Diploma/Sarjana Sederajat E. Pascasarjana

Tabel 3.1 Kisi-kisi Instrumen Penelitian

No Variabel Indikator Skala

1 Pengetahuan Keuangan (X1)

1. Pengetahuan dasar keuangan

2. Pengetahuan tentang

pemasukan dan

pengeluaran

Skala likert

(4)

3. Tabungan (Nababan, 2013) 2 Perencanaan Keuangan

(X2)

1. Membuat tujuan keuangan

2. Membuat alternatif pilihan tujuan

3. Evaluasi kemungkinan yang akan terjadi (Kapoor dalam Sundjaja, 2010)

Skala likert

3 Tingkat Pendidikan (X3) A. SD B. SMP C. SMA/SMK D. Diploma/Sarjana E. Pascasarjana

(Nurul Mahmudah, 2013)

Skala ordinal

4 Perilaku Pengelolaan Keuangan UMKM (Y)

1. Kecenderungan mempertimbangkan pendapatan dan pengeluaran

2. Pengambilan keputusan keuangan

Skala likert

(5)

3. Sifat keputusan dan lingkungan membuat pengaruh jenis proses yang digunakan

(Olson, 2001) dalam (Wardhani, n.d.)

D. Jenis dan Sumber Data

Jenis data dalam penelitian ini menggunakan data deskriptif kuantitatif.

Data deskriptif dalam penelitian ini berupa pembahasan skor atas jawaban kuisioner yang terkumpul dan data kuantitatif berupa hasil akhir analisis linear berganda software eviews.

Sumber data dalam penelitian ini menggunakan data primer. Data primer didapatkan dari jawaban responden melalui penyebaran angket atau kuisioner.

E. Teknik Perolehan Data

Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan kuisioner. Kuisioner adalah pertanyaan yang dikirimkan kepada responden baik secara langsung maupun tidak langsung atau melalui perantara.

Teknik pengumpulan data dalam penelitian ini bertujuan memperoleh data yang relevan dan akurat (Martono, 2010)

F. Teknik Pengukuran Data

(6)

Skala pengukuran dalam penelitian ini menggunakan skala Likert. Skala Likert digunakan untuk mengukur sikap, persepsi dan pendapat seseorang atau sekelompok orang terhadap suatu objek (Sugiyono, 2010). Pada penelitian ini menggunakan skala Likert dengan kriteria pengukuran sebagai berikut :

NO Keterangan Nilai

1 SS (Sangat Setuju) 5

2 S (Setuju) 4

3 N (Netral atau Ragu-ragu) 3

4 TS (Tidak Setuju) 2

5 STS (Sangat Tidak Setuju) 1

Pada umumnya jawaban diukur dengan menggunakan skala likert diadakan skoring yakni pemberian nilai 1,2,3,4 dan 5. Setiap skor yang diperoleh akan memiliki tingkat pengukuran ordinal. Nilai tersebut dianggap sebagai objek dan selanjutnya melalui proses transformasi yang ditempatkan ke dalam interval.

Data yang diperoleh dari kuesioner variabel tingkat pendidikan adalah data ordinal. Karena tingkat pendidikan sendiri tidak bisa langsung diukur menggunakan skala likert, contohnya seperti tingkat pendidikan SD kurang daripada SMP dan sebaliknya. Maka agar dapat dianalisis harus dilakukan transformasi data dari skala ordinal berubah menjadi skala interval. Salah satu metode konversi data yang sering digunakan oleh peneliti untuk menaikan tingkat pengukuran ordinal ke interval adalah Method of Seccecctive Interval (MSI). Dengan metode ini diharapkan data ordinal menjadi data interval dan berdistribusi normal. Berikut merupakan tahapan transformasi data ordinal ke data interval (Riduwan, 2015):

(7)

a. Menghitung Frekuensi

Frekuensi merupakan banyaknya tanggapan responden dalam memilih skala ordinal 1 s/d 5 dengan jumlah responden 50.

b. Menghitung Proporsi

Proporsi dihitung dengan membagi setiap frekuensi dengan jumlah responden dikali total item pertanyaan dari masing-masing variabel.

c. Menghitung Proprosi Kumulatif (PK)

Proporsi kumulatif dihitung dengan menjumlahkan proporsi secara berurutan untuk setiap nilai.

d. Mencari Nilai Z

Nilai Z diperoleh dari tabel distribusi normal baku (critical Value of Z) dari setiap proporsi kumulatif yang diperoleh.

e. Menghitung Densitas F

Densitas F diperoleh dari tabel koordinat kurve normal baku dari setiap nilai Z yang diperoleh.

f. Menghitung Scale Value (Skala Nilai)

Scale Value (SV) merupakan interval rata-rata untuk setiap kategori, dengan menggunakan rumus :

SV = Density at Lower Limit) – (Density at Upper Limit) (Area under upper limit) – (Area under lower limit) Keterangan : Nilai Density diambil dari nilai Densitas F

(8)

Area diambil dari nilai proporsi kumulatif g. Menghitung Nilai Hasil Penskalaan

Nilai hasil penskalaan ini merupakan nilai hasil transformasi data yang kemudian dianalis dalam penelitian ini menggantikan skor skala likert 1-5. Dihitung dengan menggunakan rumus :

Y = SV + (1+SVmin)

Keterangan : SVmin diambil dari nilai Scale Value terendah (minimum).

Tabel 3.2 Hasil MSI

Indikator A B C D E F G

A 2 0.002 0.002 -2.908 0.006 -3.198 1.000 B 16 0.015 0.016 -2.135 0.041 -2.406 1.792 C 131 0.119 0.135 -1.101 0.218 -1.485 2.713 D 441 0.401 0.536 0.091 0.397 -0.470 3.727 E 510 0.464 1.000 0.000 0.399 -0.004 4.194

1100 1.000 3.198

Sumber : Hasil Data Diolah

Hasil Peruabahan Ordinal ke Interval Tabel 3.3 Hasil perubahan ordinal ke interval

Indikator Ordinal Interval

SD A 1.000

SMP B 1.792

SMA/SMK C 2.713

Diploma/Sarjana D 3.727

Pascasarjana E 4.194

(9)

Sumber : Hasil Data Diolah G. Metode Analisis Data

1. Analisis Regresi Linear Berganda

Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan bantuan dari program eviews. Pemilihan software eviews bertujuan untuk meneliti tentang faktor-faktor yang mempengaruhi perilaku pengelolaan keuangan UMKM di Kabupaten Pasuruan, digunakan metode analisis data regresi linier berganda. Uji statistik linier berganda digunakan untuk menguji signifikan atau tidaknya hubungan lebih dari dua variabel melalui regresinya. Dimana regesi linier berganda yaitu regresi linier yang melibatkan dua atau lebih variabel, yaitu variabel terikat (Y) dan dua atau lebih variabel bebas. Pada dasarnya regresi linier berganda adalah model prediksi atau peramalan dengan menggunakan data berskala interval atau rasio serta terdapat lebih dari satu prediktor. Analisis regresi pada dasarnya adalah studi mengenai ketergantungan variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen, dengan tujuan untuk mengestimasi dan atau memprediksi rata-rata populasi atau nilai nilai variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen yang diketahui (Ghozali, n.d, 2005).

Dalam analisis regresi linear berganda ini menggunakan data crosssection yang merupakan data yang memiliki objek yang banyak pada tahun yang sama atau data yang dikumpulkan dalam satu waktu terhadap banyak objek. Objek disini bisa berupa banyak hal seperti individu atau orang, perusahaan, daerah, dan bahkan negara. Persamaan regresi dalam penelitian ini adalah untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel independen dengan variabel dependen, yaitu Pengetahuan Keuangan (X₁), Perencanaan Keuangan (X₂), Tingkat Pendidikan (X3), terhadap

(10)

Perilaku Pengelolaan Keuangan UMKM (Y). Rumus sistematis dari regresi linear berganda digunakan dalam penelitian ini adalah :

Yi = αi + b₁X₁i + b₂X₂i + b3X3i + ei Keterangan :

Y = Perilaku Pengelolaan Keuangan UMKM α = Constanta

X₁ = Pengetahuan Keuangan X₂ = Perencanaan Keuangan X3 = Tingkat Pendidikan

b₁ b₂ b3 = Koefisien regresi antara pengetahuan keuangan, perencanaan keuangan, tingkat pendidikan dengan perilaku pengelolaan keuangan UMKM

i = Jumlah Responden e = Error Disturbances H. Uji Asumsi Klasik

1. Uji Normalitas Data

Uji normalitas data dilakukan untuk mengetahui apakah data yang diperoleh berdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas yang dilakukan terhadap sampel dilakukan dengan menggunakan Kolmogorov-smirnov test dengan menempatkan derajat toleransi kesalahan (α) sebesar 5%. Uji ini dilakukan untuk setiap variabel dengan ketentuan bahwa jika secara individual masing-masing variabel memenuhi asumsi normalitas, maka secara simultan variabel-variabel tersebut juga bisa dinyatakan memenuhi asumsi normalitas (Priyatno, n.d, 2010)

(11)

Kriteria pengujian dengan melihat besaran Kolmogorov-smirnov test adalah :

1) Jika signifikan > 0,05 maka data tersebut berdistribusi normal 2) Jika signifikan < 0,05 maka data tersebut tidak berdistribusi normal.

2. Uji Multikolinearitas

Multikolinieritas berkenaan dengan terdapatnya lebih dari satu hubungan linier pasti. Dan istilah kolinieritas berkenaan dengan terdapatnya satu hubungan linier. Multikolinieritas pada dasarnya adalah uji yang dilakukan untuk memastikan apakah di dalam sebuah model regresi ada interkorelasi atau kolinearitas antar variabel bebas. Ketika kita mengendalikan fungsi regresi populasi atau teotitis (PRF), kita percaya bahwa variabel X yang termasuk dalam model memiliki pengaruh terpisah atau independen atas variabel yang tak bebas. Tetapi mungkin terjadi dalam sampel tertentu yang manapun digunakan dalam menguji PRF beberapa variabel atau semua variabel X sangat kolioner sehingga kita tidak bisa menegoisasi pengaruh individualnya terhadap Y. Menurut (Gujaryati, n.d, 2000) bisa dikatakan sampel kita menjatuhkan kita meskipun dikatakan sesuai teori X itu sangat penting. Secara ringkas sampel kita mungkin tidak cukup kaya untuk mengakomodasi semua variabel X.

3. Uji Heteroskedastisitas

Melalui uji ini kita dapat mengetahui apakah kesalahan pengganggu merupakan varian yang sama atau tidak. Heteroskedastisitas terjadi karena perubahan situasi yang tidak tergambarkan dalam spesifikasi model regresi.

Dengan kata lain heteroskedastisitas terjadi jika residual tidak memiliki varian yang konstan.

(12)

a. Melakukan regresi variable terhadap semua variabel penjelas xi dan memperoleh nilai residual (|ei|).

b. Melakukan regresi dari absolute (|ei|) terhadap xi yang memiliki hubungan yang erat dengan σ2, dengan bentuk fungsional sebagai berikut :

|ei| = b1P1 + vi

Dimana vi yaitu unsur kesalahan menentukan ada tidaknya heteroskedastisitas dalam uji statistik, untuk menguji hipotesis.

Kriteria pengujian Heteroskedatisitas:

1. Apabila probabilitas t hitung > α (0,05), maka dalam model tidak terjadi heteroskedasitas;

2. Apabila probabilitas t hitung < α (0,05), maka dalam model terjadi heteroskedasitas

4. Uji Autokolerasi

Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui tingkat korelasi dianatara anggota seri dari observasi yang diurutkan berdasarkan waktu pada data time series maupun cross section. Pada konteks regresi, Classical Linear Regression Model (CLRM) berasumsi bahwa autokorelasi semacam itu tidak ada dalam faktor gangguan µi. Hal tersebut dapat ditulis secara simbolis sebagai berikut : Cov (µi, µj, | xi, xj) = E (µi, µj) = 0 i≠j...

Autokorelasi muncul sebagai akibat dari adanya keterlambatan ekonomi time series, adanya bias pada spesifikasi yang dihasilkan dari penghilangan variabel- variabel penting dari model atau penggunaan fungsi yang tidak benar.

(13)

I. Uji Statistik 1. Uji F

Untuk menguji secara bersama-sama keseluruhan variabel pengetahuan keuangan, perencanaan keuangan, dan tingkat pendidikan terhadap perilaku pengelolaan keuangan UMKM, maka digunakan uji F. Berikut adalah rumus untuk uji F menurut (Supranto, n.d, 2005):

𝑭 = 𝑹²𝑲 − 𝟏)

(𝟏 − 𝐑𝟐)/(𝐍 − 𝐤) Keterangan :

F : Penguji secara bersama-sama R2 : Koefisien determinasi k : Jumlah variabel

N : Jumlah sampel Rumus Hipotesis

1. H0 : b1, b2, b3, b4 = 0 artinya secara bersama-sama variabel bebas tersebut tidak memiliki pengaruh terhadap variabel terikat

2. Hi : b1, b2, b3, b4 ≠ 0 artinya secara bersama-sama variabel bebas mempunyai pengaruh terhadap variabel terikat

Kriteria Pengujian :

1. Jika probabilitas F hitung ≤ α (α = 0,05 derajat keyakinan 95%) maka H0 ditolak dan H1 diterima. Artinya bahwa seluruh variabel bebas mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat.

2. Jika probabilitas F hitung > α (α = 0,05) maka H0 diterima dan H1 ditolak.

Artinya bahwa seluruh variabel bebas mempunyai pengaruh yang tidak signifikan terhadap variabel terikat.

(14)

2. Uji t – Statistik (Parsial)

Untuk menguji bagaimana pengaruh masing-masing variabel bebasnya secara sendiri-sendiri terhadap variabel terikatnya. Pengaruh tersebut secara parsial digunakan uji t (t-test) dengan rumus :

𝒕 𝒉𝒊𝒕𝒖𝒏𝒈 = 𝐛¡

𝐬𝐛¡

Keterangan :

t hitung : Penguji secara parsial bi : Koefisien regresi linier berganda

sbi : Standart eror deviasi, atau derajat keyakinan 95%

Rumusan Hipotesis :

1. H0 : b1 = 0 artinya secara bersama-sama variabel bebas tersebut tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat.

2. H0 : b1 ≠ 0 artinya secara bersama-sama variabel bebas mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat.

Kriteria Pengujian :

1. Jika probabilitas t hitung ≤ α (α = 0,05 derajat keyakinan 95%) maka H0 ditolak dan H1 diterima. Artinya bahwa seluruh variabel bebas mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat.

2. Jika probabilitas t hitung > α (α = 0,05) maka H0 diterima dan H1 ditolak.

Artinya bahwa seluruh variabel bebas tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel terikat.

(15)

3. Koefisien Determinasi (R²)

Untuk mengetahui keerataan hubungan antar variabel bebas dan terikat, maka akan dilihat dari nilai R². Nilai R² ini terletak diantara 0-1 ( 0< R2<1).

Menurut (Supranto, n.d, 2005)persamaannya sebagai berikut : 𝑅²𝑬𝑺𝑺

𝑻𝑺𝑺 Keterangan :

R² : Koefisien determinasi

ESS : Jumlah kuadrat yang dijelaskan RSS : Jumlah kuadrat yang residual TSS : Jumlah kuadrat total (ESS+RSS)

Figure

Tabel 3.1 Kisi-kisi Instrumen Penelitian

Tabel 3.1

Kisi-kisi Instrumen Penelitian p.3
Tabel 3.2 Hasil MSI

Tabel 3.2

Hasil MSI p.8

References

Scan QR code by 1PDF app
for download now

Install 1PDF app in