20 BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Metode Penentuan Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian analisis faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan pedagang sayur dilakukan di Pasar Induk Gadang yang berada di Jalan Kolonel Sugiono, Kelurahan Gadang, Kecamatan Sukun, Kota Malang. Pemilihan lokasi penelitian dilakukan secara purposive dengan beberapa pertimbangan antara lain karena faktor waktu, tenaga serta letaknya yang begitu strategis dan mudah dijangkau, selain itu juga Pasar Induk Gadang merupakan salah satu pemasok sayuran terbesar di Jawa Timur yang menyediakan sayuran segar bagi pedagang pasar lainnya serta jumlah pedagang yang begitu banyak dan bervariasi mengakibatkan ketidakmerataan pendapatan. Pengambilan data dilakukan pada tanggal 04 hingga 25 Oktober 2019.
3.2 Jenis dan Sumber Data Penelitian
Sumber data penelitian merupakan faktor penting yang menjadi pertimbangan yang menentukan metode pengumpulan data. Jenis data yang akan digunakan dalam penelitian ini yaitu data primer. Data primer adalah data yang diperoleh dari hasil wawancara langsung dengan responden yaitu kepada pedagang sayur pasar yang bersangkutan untuk memperoleh data yang berhubungan dengan penelitian. Menurut (Sudrajat, 2014), data primer adalah data yang diperoleh secara langsung dari pedagang dengan beberapa teknik yaitu
observasi, wawancara, dan dokumentasi. Memperolehnya dengan cara melakukan wawancara terstruktur dengan para pedagang sayur.
3.3 Teknik Pengambilan Sampel
Metode pengambilan sampel dilakukan dengan cara mengetahui gambaran ataupun jumlah populasi yang akan dijadikan bahan penelitian dan kemudian menentukan jumlah sampel dari populasi yang akan diteliti tersebut. Menurut Sugiyono (2017), populasi adalah wilayah generalisasi yang merupakan obyek ataupun subyek yang mempunyai kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditentukan dan kemudian disimpulkan oleh seorang peneliti, sehingga populasi bukan sekedar orang tetapi juga benda ataupun obyek lainnya. Sampel adalah bagian dari jumlah ataupun ciri-ciri maupun karakteristik lainnya dari sebuah populasi (Sugiyono, 2017).
Penelitian ini menggunakan teknik probability sampling dengan teknik yang digunakan dalam penelitian ini adalah simple random sampling. Simple random sampling adalah dimana pemilihan sampel populasi dilakukan sedemikian rupa sehingga semua sampel mempunyai kesempatan untuk terpilih untuk diteliti (Algifari, 2000). Penelitian ini dilakukan untuk mempelajari karakteristik dan faktor yang mempengaruhi pendapatan pedagang sayur, sehingga dalam penelitian ini yang merupakan sampel yang akan dianalisa merupakan pedagang sayur harian. Studi kasus penelitian di Pasar Induk Gadang yang merupakan salah satu pasar induk yang berada di Kota Malang. Populasi pedagang sayur secara
spesifik yang diteliti sebagai sampel yaitu berjumlah 707 orang pedagang sayur (Dinas Pasar Induk Gadang Kota Malang).
Penentuan sampel dihitung dengan rumus Slovin yaitu sebagai berikut: Rumus sampel : n = N
1+ Ne2 Dimana :
n : Ukuran sampel
N : Ukuran populasi (jumlah seluruh populasi pedagang pasar)
e : ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampel yang dapat ditolerir.
Berdasarkan rumus Slovin, dapat dihitung jumlah sampel dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut:
𝑛 = 707 1 + 707 × (0.12)
=
707 1+707(0.01)`
=
707 1+7.07 = 707 8.07 = 87.60842701Jumlah sampel dalam penelitian ini dibulatkan keatas menjadi 88 pedagang.
3.4 Teknik Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah data primer yang melalui :
1. Wawancara dilakukan secara langsung dan terstruktur agar terjalin kontak komunikasi antara peneliti dengan responden berkaitan dengan pertanyaan-pertanyaan yang akan dilontarkan oleh peneliti kepada responden dalam pengumpulan data yang bertujuan untuk memperoleh informasi dan data sesuai dengan fokus penelitian yang ada.
2. Observasi adalah peninjauan secara langsung ke lokasi penelitian yang bertujuan untuk mengamati objek yang terdapat di lingkungan tersebut dan menentukan sasaran penelitian.
3. Dokumentasi adalah gambaran yang benar-benar terjadi dilapangan yang diharapkan mampu menggambarkan seluruh keadaan yang dialami oleh peneliti saat penelitian berlangsung.
3.5 Metode Analisis Data 3.5.1 Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif adalah bagian dari statistik yang berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberi gambaran terhadap obyek yang diteliti melalui sampel atau populasi sebagaimana adanya, tanpa melakukan analisis dan membuat kesimpulan untuk umum (Sugiyono, 2017). Statistik deskriptif mempelajari cara pengumpulan dan penyajian data sehingga mudah dipahami. Statistik deskriptif hanya berhubungan dengan hal yang menguraikan atau
memberikan keterangan-keterangan mengenai suatu data atau gambaran keadaan. Statistik deskriptif yang digunakan diantaranya mean (nilai rata-rata), nilai maximum dan nilai minimum, rentang data, tabel distribusi frekuensi serta Piechart dari data setiap variabel.
1. Tabel Distribusi Frekuensi
Tabel distribusi frekuensi disusun apabila jumlah data yang digunakan cukup banyak. Hal-hal yang harus diperhatikan dalam tabel distribusi frekuensi adalah tabel distribusi frekuensi mempunyai sejumlah kelas, setiap kelas mempunyai kelas interval, dan setiap kelas mempunyai frekuensi (Sugiyono, 2017).
a. Menentukan Kelas Interval
Menentukan panjang interval digunakan rumus Sturges yaitu: K = 1 + 3,3. log n
Keterangan:
K = Jumlah kelas interval N = Jumlah data observasi Log = Logaritma
b. Menghitung Rentang Data
Rentang data dapat diketahui dengan mengurangi data yang terbesar dengan data yang terkecil dalam sebuah kelompok. Menghitung rentang data digunakan rumus berikut:
R = xt - xr
Dimana : R = Rentang
Xt = Skor tertinggi Xr = Skor terendah
c. Menentukan Panjang Kelas
Menentukan panjang kelas digunakan rumus sebagai berikut: panjang kelas = rentang/jumlah kelas
2. Diagram Lingkar (Piechart)
Diagram Lingkar dibuat berdasarkan data frekuensi yang telah ditampilkan dalam tabel distribusi frekuensi. Pengkategorian variabel tersebut disajikan dalam diagram lingkaran. Diagram lingkar (Piechart) digunakan untuk membandingkan data dari berbagai kelompok (Sugiyono, 2017).
3.5.2 Uji Asumsi Klasik
Model regresi linear berganda yang baik adalah model yang terbebas dari asumsi-asumsi klasik yang meliputi uji normalitas, uji multikolinealitas, uji heterokedastisitas, dan uji autokorelasi (Sedyaningrum, Suhadak, & Nuzula, 2016). Analisis regresi berganda dilakukan setelah pengujian asumsi klasik supaya kesimpulan yang didapat tidak menyimpang dari kebenaran yang seharusnya, sehingga sebelum melakukan analisis terlebih dahulu melakukan uji prasyarat yaitu diperlukan uji normalitas, uji multikolinearitas, dan uji heterokedastisitas dengan bantuan SPSS.
1. Uji Normalitas
Penggunaan Statistika Parametris, bekerja dengan asumsi bahwa data setiap variabel penelitian yang akan dianalisis membentuk distribusi normal. Model regresi yang baik adalah yang memiliki distribusi normal atau mendekati normal
(Sugiyono, 2017). Uji normalitas dapat dilakukan dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Data dikatakan berdistribusi normal jika nilai Asymp Sig (2-tailed) ≥ 0,05 maka data berdistribusi normal, jika nilai Asymp Sig (2-tailed) ≤ 0,05 maka distribusi data tidak normal. Uji Kolmogorov-Smirnov dipilih karena uji ini dapat secara langsung menyimpulkan apakah data yang ada terdistribusi normal secara statistik atau tidak.
2. Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas adalah salah satu model penyimpangan dalam asumsi klasik yang digunakan untuk pengujian adanya multikolinearitas didalam model regresi yang dihasilkan (Algifari, 2000). Multikolinearitas dalam penelitian ini bertujuan untuk memastikan apakah antara variabel modal kerja, tingkat pendapatan, jam kerja dan lama usaha memiliki hubungan yang kuat atau linier. Diagnosis secara sederhana adanya multikolinearitas didalam model regresi adalah sebagai berikut : a. Jika R2 tinggi , nilai F RATIO tinggi sedangkan sebagian atau seluruh koefisien regresi tidak signifikan atau nilai thitung sangat rendah maka
kemungkinan adanya multikolinearitas didalamnya.
b. Jika antara dua variabel independen memiliki korelasi yang spesifik seperti koefisien korelasi yang tinggi atau tanda koefisien korelasi variabel berbeda dengan tanda koefisien regresinya, maka dalam model regresinya terdapat multikolinearitas.
c. Membuat persamaan regresi antara variabel independen yang satu dan yang lainnya. Jika koefisien regresi signifikan, artinya menunjukkan adanya multikolinearitas didalamnya.
3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dalam penelitian ini bertujuan untuk menilai apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual suatu pengamatan dengan pengamatan yang lain. Untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan mengamati grafik scatterplot dengan pola titik-titik yang menyebar di atas dan di bawah sumbu Y.
3.5.3 Analisis Regresi Linear Berganda
Hipotesis dalam sudut pandang penelitian berarti jawaban sementara dari rumusan masalah penelitian (Sugiyono, 2017). Data yang telah dikumpulkan kemudian dilakukan analisis menggunakan analisis regresi linear berganda untuk membuktikan kebenaran dari hipotesis yang telah dikemukakan. Analisis regresi linear berganda digunakan untuk mengetahui hipotesis pengaruh modal, lama usaha dan jam kerja secara parsial dan secara simultan terhadap pendapatan pedagang Pasar Induk Gadang Kota Malang. Uji hipotesis yang digunakan untuk membuktikan hipotesis diterima atau ditolak yaitu terdiri dari uji simultan (uji F), uji parsial (uji t), dan koefisien determinasi dengan bantuan SPSS.
1. Membuat Persamaan Regresi Linier Berganda
Faktor-faktor yang mempunyai pengaruh terhadap pendapatan pedagang sayur di Pasar Induk Gadang, dianalisis dengan analisis regresi linier berganda dengan formulasi:
Y = (X1, X2, X3, X4)
Y = α + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 Keterangan:
Y = Pendapatan Pedagang X1 = Modal Usaha
X2 = Tingkat Pendidikan X3 = Lama Usaha
X4 = Jam Kerja
β = Koefisien regresi variabel independen α = Konstanta
2. Uji Simultan (Uji F)
Uji Simultan adalah angka yang menunjukan kuatnya pengaruh antara dua atau lebih variabel bebas yaitu modal, jam kerja, dan lama usaha secara bersama-sama terhadap variabel terikat yaitu pendapatan (Sugiyono, 2017). Pengujian ini dilakukan dengan melihat nilai signifikansi dan Fhitung.
Dasar pengambilan keputusan berdasarkan Fhitung dan Ftabel :
a. Jika nilai Fhitung ˃ Ftabel maka variabel bebas (X) berpengaruh terhadap
variabel terikat (Y).
b. Jika nilai Fhitung <Ftabel maka variabel bebas (X) tidak berpengaruh terhadap
variabel terikat (Y).
Dasar pengambilan keputusan berdasarkan hasil nilai signifikansi :
a. Jika nilai Sig. < 0,05 maka variabel bebas (X) berpengaruh terhadap variabel terikat (Y).
b. Jika nilai Sig. ˃ 0,05 maka variabel bebas (X) tidak berpengaruh terhadap variabel terikat (Y).
a. H0 : tidak ada pengaruh antara variabel modal, lama usaha dan jam kerja
secara bersama-sama terhadap pendapatan pedagang sayur Pasar Induk Gadang Kota Malang.
b. Ha : ada pengaruh antara variabel modal, lama usaha dan jam kerja secara bersama-sama terhadap pendapatan pedagang sayur Pasar Induk Gadang Kota Malang.
3. Uji Parsial (Uji t)
Uji parsial adalah pengujian secara statistik untuk mengetahui pengaruh antara variabel modal usaha, jam kerja, dan lama usaha secara parsial terhadap variabel pendapatannya. Jika nilai sig. ≤ 0,05 maka H0 ditolak, artinya variabel modal, jam
kerja dan lama usaha mempengaruhi variabel pendapatan, sedangkan jika nilai sig. > 0,05 maka H0 diterima, sebaliknya variabel modal, jam kerja dan lama
usaha tidak mempengaruhi variabel pendapatan.
Dasar pengambilan keputusan berdasarkan thitung dan ttabel :
a. Jika nilai thitung ˃ ttabel maka variabel bebas (X) berpengaruh terhadap
variabel terikat (Y).
b. Jika nilai thitung <ttabel maka variabel bebas (X) tidak berpengaruh terhadap
variabel terikat (Y).
Dasar pengambilan keputusan berdasarkan hasil nilai signifikansi :
a. Jika nilai Sig. < 0,05 maka variabel bebas (X) berpengaruh terhadap variabel terikat (Y).
b. Jika nilai Sig. ˃ 0,05 maka variabel bebas (X) tidak berpengaruh terhadap variabel terikat (Y).
Dengan perumusan hipotesis :
a. H0 : tidak ada pengaruh antara variabel modal, lama usaha dan jam kerja
secara parsial terhadap pendapatan pedagang sayur Pasar Induk Gadang Kota Malang.
b. Ha : ada pengaruh antara variabel modal, lama usaha dan jam kerja secara parsial terhadap pendapatan pedagang sayur Pasar Induk Gadang.
4. Analisis Koefisien Determinasi (R2)
Analisis koefisien determinasi (R2) adalah salah satu nilai statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui pengaruh dua variabel, atau mengetahui seberapa besar persentase sumbangan pengaruh variabel modal, jam kerja dan lama usaha secara serentak terhadap variabel pendapatan (Algifari, 2000). Koefisien determinasi juga sering disebut koefisien penentu.
3.6 Batasan Istilah dan Pengukuran Variabel 3.6.1 Batasan Istilah
Batasan istilah atau fokus dalam penelitian ini sebagai berikut: 1. Pedagang Sayur
Pedagang sayur yang dimaksud merupakan pedagang grosiran dan eceran harian. Pedagang harian merupakan pedagang sayur yang setiap harinya berdagang dan data pedagang tercatat sebagai pedagang resmi atau aktif oleh Dinas Pasar, sehingga baik pedagang eceran maupun grosiran berkesempatan menjadi seorang responden.
2. Pendapatan Pedagang
Pendapatan yang dimaksud adalah pendapatan bersih yang dihasilkan pedagang sayur dalam 1 hari yang diperoleh selama berjualan setelah dikurangi biaya total yang dikeluarkan.
3. Modal Usaha
Modal usaha yang dimaksud adalah modal seorang pedagang pada saat proses penyediaan hingga pemasaran. Modal yang dimaksud merupakan seluruh beban biaya yang dikeluarkan pedagang dari biaya belanja hingga biaya lain untuk kebutuhan pemasaran setiap harinya.
4. Lama Usaha
Lama Usaha adalah lama waktu pedagang dalam menekuni pekerjaannya. Pedagang yang dimaksud adalah pedagang yang aktif berdagang saat ini bukanlah pedagang yang sudah tidak aktif dan diteruskan oleh keluarganya. 5. Jam Kerja
Jam Kerja adalah lamanya waktu yang digunakan dalam berdagang setiap harinya dari membuka hingga menutup kiosnya.
3.6.2 Pengukuran Variabel 1. Pendapatan Pedagang
Pendapatan pedagang diukur dengan cara laba kotor dikurangi biaya total yang dikeluarkan selama proses penyediaan hingga pemasaran yang dihitung dalam satuan rupiah (Rp.) per hari.
2. Modal Usaha
Modal usaha diukur dari besarnya biaya total yang dikeluarkan pedagang selama proses penjualan. Satuan modal dinyatakan dalam bentuk rupiah (Rp.) per hari.
3. Lama Usaha
Lama Usaha diukur dari pengalaman pedagang dalam menekuni pekerjaannya dihitung dalam satuan tahun
4. Jam Kerja
Jam Kerja adalah lamanya waktu yang digunakan dalam berdagang setiap harinya yang dihitung dalam satuan jam per hari.
