BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
B. Hasil Penelitian
1. Karakteristik Responden
a. Distribusi Responden Menurut Jenis Kelamin
Ditinjau dari jenis kelamin maka pada dasarnya laki-laki masih memiliki peranan lebih besar dibandingkan perempuan. Hal ini dikarenakan laki-laki dianggap sebagai pencari nafkah yang paling utama bagi keluarga sehingga bisa lebih selektif dalam bekerja dan lebih produktif. Dari 98 responden terdapat 98 orang dan semuanya berjenis kelamin laki-laki.
Tabel 4.3
Distribusi Responden Menurut Jenis Kelamin Jenis Kelamin Jumlah Responden
(Orang)
Laki-laki 98
Perempuan 0
Jumlah 98
Sumber : Hasil Olahan Data Primer, Tahun 2019
Tabel 4.4
Distribusi Persentase Responden Menurut Jenis Kelamin dan Jam kerja Per Minggu
Penawaran Tenaga Kerja
Selama Perminggu
(Jam)
Jenis Kelamin
Jumlah (98) Laki-laki
(98)
Perempuan (0)
≤ 45 23 (25,0) % 0% 23 (25,0) %
45-75 43 (46,8) % 0% 43 (46,8) %
≥ 75 26 (28,2) % 0% 26 (28,2) %
Jumlah 100 % 0% 100 %
Sumber : Hasil Olahan Data Primer, Tahun 2019
Berdasarkan data diatas menunjukkan bahwa jumlah nelayan yang dihitung selama perminggu lebih besar jumlah Nelayan laki-laki yang bekerja dibandingkan jumlah Perempuan yang bekerja sebagai Nelayan. Hal ini disebabkan karena beberapa faktor seperti perempuan memiliki fisik yang kurang kuat dibandingkan laki-laki dan disamping itu perempuan juga harus mengurus rumah tangga. Ketika laki-laki dianggap lebih dominan terhadap perekonomian rumah tangga, maka laki-laki akan mencari dan melakukan pekerjaan apapun untuk dapat memenuhi kebutuhan rumah tangga termasuk bekerja sebagai nelayan.
b. Distribusi Responden Menurut Jumlah Tanggungan Keluarga Jumlah tanggungan keluarga merupakan jumlah orang baik itu anggota keluarga, maupun kerabat yang ditanggung dan dibiayai oleh tenaga kerja di sector informal (subsektor nelayan) Kota Makassar. Berikut table distribusi responden menurut jumlah tanggungan keluarga.
Tabel 4.5
Distribusi Responden Menurut Jumlah Tanggungan Keluarga Jumlah
Tanggungan Keluarga
Jumlah Responden
(Orang)
< 2 34
3-5 52
> 5 12
Jumlah 98
Sumber : Hasil Olahan Data Primer, Tahun 2019 Tabel 4.6
Distribusi Persentase Responden Menurut Jumlah Tanggungan Keuangan dan Jam Kerja Perminggu
Penawaran Tenaga Kerja
Selama Perminggu
(Jam)
Jumlah Tanggungan Keluarga Jumlah (98)
<2 (34)
3-5 (52)
>5 (12)
≤45 7 (20,6)% 14 (26,9)% 1 (16,6)% 22 (23,9)%
45-75 23 (67,7)% 32 (61,5)% 4 (50,0)% 59 (64,2)%
≥75 4 (11,7)% 6 (11,6)% 1 (16,6)% 11 (11,9)%
Jumlah 100% 100% 100% 100%
Sumber : Hasil Olahan Data Primer, Tahun 2019
Berdasarkan table diatas menunjukkan hubungan antara jumlah tanggungan keluarga dengan jam kerja Nelayan bahwa jumlah tanggungan keluarga yang paling banyak adalah dari kelompok responden dengan tanggungan 3-5 orang mencapai 52
orang, dengan jam kerja 45-75 sebesar 61,5 persen. Dan salah satu alasan Responden untuk bekerja sebagai nelayan adalah tanggung jawab terhadap keluarga karena semakin banyak jumlah tanggungan keluarga, maka semakin banyak pula jumlah keluarga yang dibiayai secara ekonomi. Dalam penelitian ini tidak didapati responden yang tinggal sendiri tanpa tanggungan. Responden pada umumnya hanya tinggal dengan istri, anak, atau paling tidak hanya dengan orang tua atau saudara. Sehingga pada umumnya komposisi keluarga yang tinggal serumah adalah ayah, ibu, suami/istri, saudara, dan anak.
c. Distribusi Responden Menurut Pendapatan
Pendapatan merupakan jumlah keuntungan bersih yang dihasilkan pada saat berdagang hasil melaut. Adapun distribusi pendapatan responden perminggu sebagai berikut :
Tabel 4.7
Distribusi Responden Menurut Pendapatan (Perminggu) Pendapatan
(Perminggu)
Jumlah Responden (Orang)
<Rp. 500.000 32
Rp. 500.000 – Rp. 750.000 51
>Rp. 750.000 15
Jumlah 98
Sumber : Hasil Olahan Data Primer, Tahun 2019
Berdasarkan hasil diatas dari jumlah 98 responden nelayan yang menghasilkan pendapatan <Rp. 500.000 perminggu keuntungan sebanyak 32 orang. Sedangkan pendapatan Rp.
500.000 – Rp. 750.000 perminggu ada sebanyak 51 orang.
Berdasarkan upah minimum regional provinsi Sulawesi selatan yaitu sebesar Rp. 2.000.000 maka dapat disimpulkan bahwa sebagian besar nelayan memperoleh pendapatan dibawah upah minimum yang seharusnya diperoleh sementara pendapatan dibawah upah minimum mengindikasikan kemiskinan. Pada pendapatan lebih dari Rp. 750.000 perminggu hanya 15 orang.
Tabel 4.8
Distribusi Persentase Responden Menurut Pendapatan dan Jam Kerja Per Minggu
Penawaran Tenaga
Kerja Perminggu
(Jam)
Pendapatan (Perminggu)
Jumlah (98)
<500.000 (32)
500.000- 750.000
(51)
>750.000 (15)
<45 15 (17,5)% 6 (11,5)% 0% 21 (22,8)%
45-75 6 (28,5)% 34 (65,1)% 11(57,8)% 51 (55,4)%
>75 0% 12 (23,1)% 8 (42,2)% 20 (21,8)%
Jumlah 100% 100% 100% 100%
Sumber : Hasil Olahan Data Primer, Tahun 2019
Berdasarkan pada table diatas menunjukkan hubungan pendapatan dengan jam kerja nelayan dari 98 responden pendapatan yang paling banyak adalah 500.000-750.000 sebesar 65,1% dengan jam kerja 45-75 jam. Diatas merupakan gambaran bahwa pendapatan sebagai nelayan dapat mendapatkan penghasilan yang cukup untuk memenuhi kebutuhan ekonomi rumah tangga mereka hal ini menunjukkan bahwa pendapatan yang mereka terima sebagai nelayan bisa mencukupi kebutuhan sehari- hari sehingga pendapatan sebagai nelayan merupakan sumber
utama untuk biaya hidup rumah tangga dan menjadikan pekerjaan utama atau satu-satunya sumber penghasilan.
d. Distribusi Responden Menurut Tingkat Pendidikan
Pendidikan merupakan suatu pembelajaran pengetahuan, keterampilan, dan kebiasaan suatu kelompok orang yang di turunkan dari satu generasi ke generasi berikutnya melalui pengajaran atau pelatihan. Pada dasarnya bekerja di sektor informal tidak memerlukan pendidikan yang tinggi namun tingkat pendidikan sangat diperlukan dalam bekerja di sektor formal terutama yang berada dikawasan perkotaan. Berikut ini distribusi responden menurut tingkat pendidikan.
Tabel 4.9
Distribusi Responden Menurut Tingkat Pendidikan Pendidikan
(Lama Sekolah)
Jumlah Responden (Orang)
SD 44
SMP 33
SMA 21
Jumlah 98
Sumber : Hasil Olahan Data Primer, Tahun 2019
Berdasarkan Tabel diatas menunjukkan bahwa tingkat pendidikan yang paling tinggi untuk nelayan adalah SD yaitu 44 orang responden. Kemudian responden yang hanya berpendidikan SMP dan SMA yaitu sebesar 33 dan 21 orang responden.
Tabel 4.10
Distribusi Presentase Responden Menurut Pendidikan dan Jam Kerja Perminggu
Penawaran Tenaga
Kerja Perminggu
(Jam)
Pendidikan (Lama Sekolah) Jumlah (98) SD
(44)
SMP (33)
SMA (21)
<45 9 (21,9)% 12 (38,7)% 5 (25,0)% 26 (28,3)%
45-75 26 (63,5)% 14 (45,2)% 9 (45,0)% 49 (53,2)%
>75 6 (14,6)% 5 (16,1)% 6 (30,0)% 17 (18,5)%
Jumlah 100% 100% 100% 100%
Sumber : Hasil Olahan Data Primer, Tahun 2019
Berdasarkan tabel diatas menunjukkan hubungan pendidikan (lama sekolah) dengan jam kerja nelayan. Pendidikan SD yang paling banyak sebesar 63,5 persen dengan jam kerja 45- 75 jam. Hal ini terjadi dikarenakan para nelayan mengalami keterbatasan ekonomi untuk melanjutkan pendidikan.
e. Distribusi Responden Menurut Modal
Modal adalah sekumpulan uang atau barang yang digunakan sebagai dasar untuk melakukan suatu pekerjaan yang bertujuan untuk membantu memproduksi barang yang lainnya yang dibutuhkan manusia dengan tujuan untuk memperoleh keuntungan.
Modal merupakan hal yang sangat vital dalam sebuah bisnis. Tanpa modal bisnis tidak bisa berjalan dengan semestinya. Berikut ini distribusi responden menurut modal :
Tabel 4.11
Distribusi Responden Menurut modal ( Perminggu) Modal
(Perminggu)
Jumlah Responden (Orang)
≤ Rp. 500.000 19
Rp. 500.000 – Rp. 1.000.000 65
≥ Rp. 1.000.000 14
Jumlah 98
Sumber : Hasil Olahan Data Primer, Tahun 2019
Berdasarkan table diatas menunjukkan dari 98 responden terdapat 17 orang responden yang menggunakan modal ≤ Rp.
500.000 sedangkan nelayan yang menggunakan modal antara Rp.500.000-Rp. 1.000.000 berjumlah 65 orang responden.
Kemudian sisanya 14 orang yang menggunakan modal ≥ Rp.
1.000.000.
Tabel 4.12
Distribusi Persentase Responden Menurut Modal dan Jam Kerja Perminggu
Penawaran Tenaga
Kerja Perminggu
(jam)
Modal (Perminggu)
Jumlah (98)
≤ Rp.
500.000 (28)
Rp.
500.000 – Rp.
1.000.000 (70)
≥ Rp.
1.000.000
<45 7 (38,8)% 19 (30,1)% 2 (18,2)% 31 45-75 11 (61,2)% 37 (58,7)% 5 (45,4)% 55
>75 0% 7 (11,2)% 4 (36,4)% 12
Jumlah 100% 100% 100% 98
Sumber : Hasil Olahan Data Primer, Tahun 2019
Berdasarkan data dari table diatas menunjukkan modal yang paling banyak digunakan oleh nelayan antara Rp. 500.000 – Rp. 1.000.000 yaitu sebesar 61,2 persen dengan jam kerja 45-75 jam perminggu yang dimana semakin banyak modal yang digunakan untuk melaut maka semakin banyak pula nelayan menambah jam kerjanya.
f. Distribusi Responden Menurut Jam Kerja
Jam kerja merupakan jumlah atau lamanya waktu yang dipergunakan nelayan untuk melaut atau mencari hasil tangkap dan menjual hasil tangkapan setiap harinya. Peningkatan jam kerja nelayan bertujuan untuk lebih meningkatkan output yang dihasilkan atau dengan kata lain untuk mendapatkan penghasilan yang lebih besar. Berikut ini table yang menunjukkan waktu bekerja nelayan.
Tabel 4.13
Distribusi Responden Menurut Jumlah Jam Kerja Jumlah Jam Kerja
(Perminggu)
Jumlah Responden (Orang)
<45 22
45-75 69
>75 7
Jumlah 98
Sumber : Hasil Olahan Data Primer, Tahun 2019
Berdasarkan dari tabel diatas menunjukkan bahwa dari 98 responden nelayan jumlah jam kerja paling banyak adalah 45-75 jam perminggu dimana sebanyak 69 orang responden.
Sedangkan untuk jumlah jam kerja <45 jam sebanyak 22 orang responden sementara untuk jumlah jam kerja nelayan yang >75 jam perminggu hanya 7 orang responden.
2. Hasil Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Uji normalitas merupakan uji untuk melihat apakah nilai dari residual terdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan grafik P-P Plot.
Dasar pengambilan keputusan pada uji ini adalah jika data ploting (titik-titik) yang menggambarkan data sesungguhnya mengikuti garis diagonal atau menyebar disekitar garis diagonal maka model regeresi tersebut berdistribusi normal. Berikut gambar grafik uji normalitas hasil perhitungan yang dilakukan dalam penelitian ini :
Gambar Grafik 4.1 Hasil Uji Normalitas
Sumber : Hasil Olahan Data Primer, Tahun 2019
Berdasarkan dari gambar grafik diatas menunjukkan bahwa grafik P-Plot terlihat titik-titik mengikuti dan mendekati garis diagonal, maka disimpulkan bahwa model regresi berdistribusi normal.
b. Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinieritas dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel independen.
Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel independen. Pengujian ada tidaknya Multikolinieritas dalam model regresi dapat dilihat dengan melihat nilai tolerance dan nilai VIF (Variance Inflation Factor). Nilai yang umum digunakan untuk menunjukan Multikolinieritas yaitu nilai tolerance >0,10 atau nilai VIF
<10. Jika nilai VIF tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance lebih dari 0.1, maka dapat dikatakan terbebas dari Multikolinieritas. Berikut ini adalah hasil uji Multikolinieritas yang dilakukan terhadap variabel penelitian
Tabel 4.14
Hasil Uji Multikolinearitas
Variabel Tolerance VIF Keterangan
Teknologi 0,268 3,733 Bebas Multikolenieritas Modal 0,591 1,693 Bebas Multikolenieritas Pengalaman
Kerja
0,358 2,796 Bebas Multikolenieritas
Sumber: data primer yang diolah 2019
Berdasarkan uji Multikolinieritas yang dilakukan terhadap variabel pendapatan, jumlah tanggungan keluarga dan aktivitas ekonomi kepala keluarga diperoleh data seperti yang ada dalam
tampilan tabel di atas. Hasil perhitungan dari SPSS menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai tolerance lebih dari 0,10 yang berarti tidak ada korelasi antarvariabel independen. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor (VIF) juga menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10.
Jadi, dapat disimpulkan bahwa tidak ada Multikolinieritas antar variabel independen dalam model regresi yang digunakan dalam penelitian ini.
c. Uji Heteroskedastisitas
Uji ini bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaknyamanan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varian berbeda, disebut heteroskedastisitas.
Salah satu cara untuk mengetahui ada tidaknya heteroskedastisitas dalam suatu model regresi linier berganda adalah dengan melihat grafik sccatterplot atau nilai prediksi variabel terikat yaitu SRESID dengan residual error yaitu ZPRED. Jika tidak ada pola tertentu dan menyebar diatas dan dibawah angka nol pada sumbu y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Model yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas.
Gambar 4.2 Grafik Scatterplot
Dari grafik scatterplots yang terdapat di atas, terlihat bahwa titik- titik menyebar secara acak serta tidak tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini dapat disimpulakan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.
3. Analisis Regresi Berganda
Tabel 4.15
Hasil Regresi Linier Berganda Menggunakan SPSS
Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error Beta
Toleran ce VIF
1 (Constant) 1,432 ,448 3,198 ,002
Teknologi ,257 ,058 ,278 4,413 ,000 ,268 3,733
Modal ,283 ,038 ,318 7,493 ,000 ,591 1,693
pengalaman kerja
,353 ,039 ,497 9,103 ,000 ,358 2,796
a. Dependent Variable: kesejahteraan nelayan
Persamaan regresi linear berganda yang didapatkan dari hasil perhitungan dengan SPSS 25, dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Y= a+ + + + e
=1,432 X1
Berdasarkan persamaan regresi linear berganda diatas, dapat disimpulkan bahwa:
1. Nilai koefisien a sebesar 1,432 angka tersebut menunjukkan bahwa variable teknologi (X1), modal (X2), dan pengalaman kerja (X3) nilainya 0 atau konstan maka tingkat kesejahteraan masyarakat nelayan di Kota Makassar sebesar 1,432 persen.
2. Berdasarkan persamaan regresi menunjukkan bahwa variabel teknologi (X1) mempunyai nilai 0,257 yang berarti bahwa apabila teknologi mengalami peningkatan 1% maka tingkat kesejahteraan masyarakat nelayan akan meningkat sebesar 0,257% dengan asumsi variabel independen yang lain konstan.
3. Berdasarkan persamaan regresi menunjukkan bahwa variabel modal (X2) mempunyai nilai 0,283 yang berarti bahwa apabila modal mengalami peningkatan 1% maka tingkat kesejahteraan masyarakat nelayan akan meningkat sebesar 0,283% dengan asumsi variabel independen yang lain konstan.
4. Berdasarkan persamaan regresi menunjukkan bahwa variabel pengalaman kerja (X3) mempunyai nilai 0,353 yang berarti bahwa apabila pengalaman kerja mengalami peningkatan 1% maka tingkat
kesejahteraan masyarakat nelayan akan meningkat sebesar 0,353%
dengan asumsi variabel independen yang lain konstan.
a. Uji Koefisien Determinansi (𝑅2)
Koefisien determinasi umumnya digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan variabel bebas dalam menerangkan variabel terikat.
Tabel 4.16 Hasil Uji Koefisien Determinasi
Model Summaryb
Model R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 ,949a ,900 ,897 ,434
a. Predictors: (Constant), pengalaman kerja, modal, teknologi b. Dependent Variable: kesejahteraan nelayan
Dari tampilan output SPSS model summary diatas besarnya Adjusted R Square adalah 0,897. Hal ini berarti variabel X1 (teknologi), variabel X2 (modal) dan X3 (pengalaman kerja) mempengaruhi variabel Y (kesejahteraan) sebesar 0,897 atau 89%
dan sisanya 11% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak dimasukan kedalam model.
b. Uji Simultan (Uji F)
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen.
Tabel 4.17 Hasil Uji Signifikan Simultan ANOVAa
Model
Sum of
Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 159,289 3 53,096 281,325 ,000b
Residual 17,741 94 ,189
Total 177,031 97
a. Dependent Variable: kesejahteraan nelayan
b. Predictors: (Constant), pengalaman kerja, modal, teknologi sumber
Berdasarkan tabel 4.17 diperoleh nilai F sebesar 281,325 dan nilai signifikasi sebesar 0,000b., lebih kecil dari nilai signifikasi 0,05.
Berarti dalam penelitian ini mendapat hasil H0 ditolak dan H1 diterima.
Maka dapat disimpulkan bahwa teknologi, modal, dan pengalaman kerja berpengaruh terhadap tingkat kesejahteraan masyarakat nelayan secara simultan.
c. Uji Signifikan Parsial (Uji t)
Uji statistic t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu statistic independen secara individual dalam menerangkan variasi statistic dependen. Berikut ini merupakan statistic hasil uji statistic t.
Tabel 4.18 Hasil Uji Signifikan Parsial Coefficientsa
Model
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t Sig.
B Std. Error Beta
1 (Constant) 2,605 ,844 3,088 ,003
x1 ,253 ,084 ,296 3,029 ,004
x2 ,303 ,074 ,330 4,076 ,000
x3 ,265 ,060 ,419 4,389 ,000
a. Dependent Variable: y
Berdasarkan tabel diatas, dari ketiga variabel independen yang dimasukkan kedalam model regresi. Dengan demikian untuk variabel Teknologi dapat dilihat bahwa H0 ditolak dan H1 diterima, karena variabel Teknologi berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat kesejahteraan masyarakat nelayan, dengan nilai signifikansi sebesar 0,004 berarti lebih kecil dari nilai signifikasinya 0,05, dan nilai t hitungnya sebesar 3,029 berarti lebih besar dari nilai t tabel 1,985 atau t hitung > t tabel. variabel modal dapat dilihat bahwa H0 ditolak dan H1 diterima, karena variabel modal berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat kesejahteraan masyarakat nelayan, dengan nilai signifikansi sebesar 0,000 yang berarti lebih kecil dari nilai signifikasinya 0,05, dan nilai hitungnya sebesar 4,076 berarti lebih besar dari nilai t tabel 1,985 atau t hitung > t tabel. Sedangkan untuk variabel untuk variabel pengalaman kerja dapat dilihat bahwa H0 ditolak dan H1 diterima, karena variabel pengalaman kerja berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat kesejahteraan masyarakat nelayan, dengan nilai signifikansi sebesar 0,000 berarti lebih kecil dari nilai signifikasinya 0,05, dan nilai t hitungnya sebesar 4,389 berarti lebih besar dari nilai t tabel 1,985 atau t hitung > t tabel.