28 BAB III
METODE PENELITIAN A. Objek Penelitian
Objek pada penelitian ini yaitu 5 negara kawasan ASEAN yaitu Negara Indonesia, Malaysia, Filipina, Thailand dan Vietnam. Peneliti memilih negara ini dikarenakan dari populasi 11 negara dipilih sampel 5 negara dengan karakteristik negara berkembang yang secara umum fluktuatif pertumbuhan ekonominya di tahun 2008-2018 relatif sama dengan range pertumbuhan 3%-7% .
B. Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder.
Data sekunder adalah data yang diperoleh dalam bentuk sudah jadi dan diperoleh peneliti secara tidak langsung yaitu melalui media perantara.
Sedangkan sumber data pada penelitian ini menggunakan sumber data dari publikasi World Bank secara terbuka di website serta beberapa literature maupun informasi-informasi tercetak lainnya untuk melengkapi data-data yang diperlukan dalam penelitian ini.. Periode tahun yang digunakan pada penelitian ini mulai dari 2008-2018.
C. Teknik Pengumpulan Data
Metode yang penulis gunakan dalam penulisan ini adalah metode dokumentasi dari data sekunder jadi data diambil dengan cara mengklasifikasi data tertulis atau dengan mengkategorikan data. Data-data
yang dikumpulkan adalah data ekspor, tenaga kerja dan pertumbuhan ekonomi di ASEAN.
D. Definisi Operasional Variabel
Sesuai dengan judul penelitian ini yaitu “Analisis Pengaruh Ekspor Dan Tenaga Kerja Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di 5 NEGARA ASEAN (Indonesia, Malaysia, Filipina, Thailand Dan Vietnam) pada tahun 2008- 2018” dari judul yang sudah ditentukan maka variabel yang digunakan pada penelitian ini yaitu :
1. Variabel bebas atau yang biasa disebut variabel independent (X), variabel bebas yaitu variabel yang mempengaruhi variabel tidak bebas. Penelitian ini variabel bebas atau variabel independennya adalah ekspor (X1) dan tenaga kerja (X2).
2. Variabel tidak bebas atau dependent variable (Y), variabel tidak bebas yaitu variabl yang dipengaruhi oleh variabel independent atau bebas. Pada penelitian ini variabel dependent atau variabel tidak bebasnya adalah pertumbuhan ekonomi di Negara-negara ASEAN.
3. Pertumbuhan ekonomi di Negara ASEAN (Y) adalah peningkatan kesejahteraan masyarakat disuatu Negara berkembang dan mengurangi kesenjangan ekonomi yang banyak terjadi di Negara berkembang.
4. Ekspor (X1) merupakan memperjual atau mengeluarkan barang dari dalam negeri dan dikirimkan ke luar negeri dilakukan dengan
ketentuan tertentu yaitu peraturan kepabeanan. Kegiatan ekspor dilakukan oleh eksportir atau seseorang yang mendapat izin.
5. Tenaga kerja (X2) merupakan adanya suatu keadaan yang digambarkan dengan tersedianya lapangan pekerjaan yang diisi oleh para pencari kerja dan melakukan tugas sebagaimna mestinya.
E. Teknik Analisis Data
Teknik untuk menganalisis data yang akan digunakan pada penelitian ini yaitu menggunakan regresi data panel. Penggabungan antara data time series dan cross section biasa disebut regresi data panel.
1. Model Regersi Data Panel
Pada penelitian ini teknik yang digunakan untuk menganalisis data yaitu regresi data pane, data panel sendiri merupakan gabungan dari data time series dan cross section, unit cross section yang sama diukur pada waktu yang berbeda.
Data cross section dalam penelitian ini adalah data Analisis Pengaruh Ekspor Dan Tenaga Kerja Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di 5 NEGARA ASEAN (Indonesia, Malaysia, Filipina, Thailand Dan Vietnam) pada tahun 2008-2018.
Dalam meregresi data panel terdapat tiga metode yaitu Common Effect, Fixed Effect dan Random Effect. Lalu untuk menentukan metode mana yang bias digunakan dan dipilih yang paling tepat untuk mendapatkan estimasi regresi data panel, melalui tiga uji. Uji dalam
meregresi data panel yaitu uji F atau uji chow, uji LM atau uji Langrange Multiplier dan uji Hausman.
Secara umum model dari regresi yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
Y = α+ β1 X1 + β2X2 + … +βnXn+ ei
Keterangan :
Y = Pertumbuhan Ekonomi di ASEAN
α = Konstanta
β1, β2, = Koefisien Regresi
X1 = Ekspor
X2 = tenaga kerja
Pemilihan Model Teknik Regresi Data Panel
Seusai dengan uraian diatas ada tiga jenis uji untuk mengestimasi model teknik regresi data panel yaitu menggunakan metode Common Effect, metode Fixed Effect dan metode Random Effect. Sedangkan untuk menentukan teknik yang sesuai atau yang tepat untuk mengestimasi regresi data panel yaitu uji chow, uji LM dan uji Hausman.
a. Uji Chow
Uji chow dilakukan untuk mengetahui apakah metode fixed effect merupakan metode yang paling tepat digunakan pada regresi data panel.
Rumus yang digunakan untuk menguji chow yaitu :
F=
Keterangan :
RSS1 = Residual Sum of Squares, yaitu teknik tanpa variabeldummy (Common Effect).
RSS2 = Residual Sum of Squares, yaitu teknik dengan variabel dummy (Fixed Effect)
m = Total nilai restriksi atau pembatasan di dalam model tanpa variabel dummy (Rumus m = Jumlah perusahaan -1)
n = Jumlah Sampel
k = Jumlah parameter dalam model Fixed Effect
Hipotesis yang digunakan untuk membandingan antara hasil dari F hitung dan F table yaitu sebagai berikut :
1) Jika hasil F-hitung > F-tabel maka H0 ditolak dan Ha diterima, maka dari itu model yang tepat untuk diguankan untuk penelitian ini yaitu model Fixed Effect.
2) Jika hasil F-hitung < F-tabel, maka dari itu H0 sangat dipastikan diterima dan Ha dtolak, maka bias dipastikan model Common Effect adalah model yang tepat untuk digunakan.
b. Uji Lagrange Multiplier (LM)
Lagrange Multiplier (LM) merupakan uji yang digunakan model manakah yang paling tepat untuk digunakan antara model Random Effect atau model Common Effect. Nilai statistic LM dihitung dengan formula seperti dibawah :
[∑ [∑ ]
∑ ∑ ]
[ ∑
∑ ∑ ]
Keterangan :
n = Jumlah Individu
T = Jumlah periode waktu
E = Residual metode OLS
Hipotesis pengujian ini yaitu :
H0= metode Common Effect tepat digunakan.
Ha= metode Random Effect tepat digunakan.
c. Uji Hausman
Dari hasil uji signifikansi dua teknik yang sudah dijelaskan diatas, maka diperoleh hasil yang paling tepat antara model Fixed Effect dan model Random Effect dan selanjutnya uji Hausman dilakukan untuk mencari model yang tepat antara Fixed Effect dan Random Effect.
Pada uji Hausman ini dapat diartikan sebagai uji statistic untuk menentukan apakah model Fixed Effect atau model Random Effect untuk digunakan. Pengujian uji hausman ini dilakukan dengan hipotesis seperti dibawah :
H0=Random Effect Model yang paling tepat digunakan.
Hi = Fixed Effect Model yang paling tepat digunakan.
Rumus Uji Hausman yaitu :
Keterangan :
Ketentuan atau criteria pada pengujian ini yaitu :
a) Jika nilai hasuman hitung > tabel chi square maka H0 ditolak dan dipastikan untuk menerima H1 yaitu model Fixed Effect merupakan model yang tepat.
b) Jika nilai hausman hitung < tabel Chi-Squares maka dari itu H0 diterima dan dipastikan untuk menolak H1 dengan asumsi model Random Effect merupakan model yang tepat.
2. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Dalam setiap variabel penelitian perlu dipastikan untuk melalukan Uji Normalitas dikarenakan dalam setiap analisis regresi data perlu adanya pengujian ini untuk menghindari adanya variabel yang memiliki penganggu yang berdistribusi normal. Metode yang digunakan yaitu metode Jarque- Bera merupakan metode programnya telah tersedia pada program eviews.Hipotesis yang akan diperoleh pada model ini adalah apabila nilai dari probabilitas Jarque-Bera itu lebih besar dari Alpha (0,05) maka bisd diasumsikan berdistribusi normal sedangkan jika nilai probabilitas Jarque- Bera itu lebih kecil dari pada nilai Alpha (0,05) maka dapat diasumsikan bahwa data tersebut tidak berdistribusi dengan normal.
b. Uji Multikolineritas
Multikolinearitas merupakan hubungan linier antara variabel independen atau bebas pada model regresi berganda, model yang memiliki standart error besar dengan nilai t-statistic yang rendah akan menandakan adanya masalah pada multikolineritas. Pada penilitian ini, uji
multikolineritas dilakukan dengan cara menguji nilai koefisien antar variabel independen penelitian. Dari pengujian ini didapat hipotesis seperti berikut :
Jika nilai koefisien korelasi > 0,08 maka dapat diasumsikan bahwa ada masalah multikolineritaspada variabel tersebut. Namun jika nilai koefisien korelasi < 0,08 maka bisa diasumsikan bahwa tidak terdapat masalahmultikolineritaspada varibel tersebut.
c. Uji Heteroskedastisitas
Penyimpangan yang terjadi padata setiab bentuk varian asumsu OLS ketika dilakukan estimasi OLS dan menghasilkan OLS yang tidak konstan disebut dengan heteroskedastisitas. Uji heteroskedastisitas pada penelitian ini akan dilakukan dengan menggunakan program eviews9 dengan melakukan metode pengujian Uji Park. HIpotesis yang akan didapatkan ketika melakukan uji heteroskedastisitas adalah :
Jika nilai dari p-value yang didapatkan itu lebih besar dari nilai alpha (0,05) maka dari itu varians error tersebutbias disebut bersifat homoskedastisitas sementara itu jika nilai probabilitas yang diperoleh lebih kecil dari nilai alpha makka varians error bias diasumsikan bahwa tidak akan bersifat heteroskedastisitas.
d. Uji Autokorelasi
Metode uji autokorelasi merupakan cara yang tepat untuk mengetahui ada atau tidak adanya suatu penyimpangan asumsi klasik autokorelasi yang biasa disebut dengan korelasi residual pada satu pengamatan dengan
pengamatan yang lain. Adapun persyaratan yang harus dipenuhi pada suatu model regresi yaitu tidak terdapatnya autokorelasi didalam pada model regresi tersebut. Metode yang biasa digunakan untuk mengujia autokorelasi adalah menggunakan uji Durbin-Watson.
Apabila didapatkan nilai (d) kurang dari nilai (dL) atau mungkin didapatkan nilai lebih dari (4-dL) berarti dapat diasumsikan bahwa nilai tersebut terjadi autokorelasi. Sedangkan apabila nilai dari (d) diantara nilai (dU) dan nilai (4-dU) berarti dapat diasumsikan tidak dikatakan terjadi autokorelasi. Sedangkan jika nilai (d) terdapat diantara nilai (dL) dan nilai (dU) atau antara nilai (4-dU) dan nilai (4-dL) maka dikatakan tidak akan didapatkan kesimpulan akhir yang pasti. Untuk melihat nilai (dU) dan (dL) bias melalui table Durbin-Watson yang tergantung pada besar kecilnya observasi yang akan dijelaskan pada table.
