BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
E. Hasil Regresi Linear Berganda
Tabel 4. 5 Jalur Angkutan Umum
Jalur Angkutan Umum (Pete-Pete) Jarak Tempuh (Km) Terminal Cappa Bungaya – Sungguminasa – Kassi
Terminal Cappa Bungaya – Sungguminasa – Malino Terminal Cappa Bungaya – Sungguminasa – Bonto Ramba Terminal Cappa Bungaya – Sungguminasa – Barombong Terminal Cappa Bungaya – Sungguminasa – Limbung
20 50 32 15 25
Sumber Data: DISHUB Kab. Gowa 2017
Dari table diatas menunjukkan bahwa rute-rute angkutan Umum dalam hal ini pete-pete harus selalu melalui terminal Cappa Bungaya lalu ke sungguminasa dan setelah dari situ baru ke rute masing-masing yang sudah dijalurkan tiap mas- ing-masing angkutan. Dalam hal ini sangat dilihat dari jarak tempuh yang dilalu tiap pete-pete karena jarak masing-masing trayek sangat jauh-jauh.
E. Hasil Regresi Linear Berganda
Sebelum dilakukan analisis regresi linear berganda maka terlebih dahulu di lakukan uji asumsi klasik, sebagai berikut:
a. Uji Asumsi Klasik
Evalusi ini dimaksudkan untuk apakah penggunaan model regresi linear berganda (Multiple Regresion Linear) dalam menganalisis telah memenuhi asumsi klasik. Model linear berganda akan lebih tepat digunakan dan menghasilkan perhitungan yang lebih akurat apabila asumsi-asumsi berikut dapat terpenuhi yaitu:
1) Uji Normalitas Data
Pengujian Normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah
model regresi, variabel terikat, variabel bebas atau keduanya mempunyai distribusi normal ataukah tidak. Model regresi yang baik adalah distribusi data normal. Hasil uji Normalirtas dapat dilihat pada gambar dibawah :
Gambar 4. 1 Grafik Uji Normalitas
Sebagaimana terlihat dalam grafik Normal P-P plot of Regression Standardized Resudal, terlihat bahwa titik-titik menyebar disekitar garis diagonal, serta penyebarannya mengikiti arah garis diagonal (membentuk garis lurus), maka dapat dikatakan bahwa data berdistribusi normal dan model regresi layak dipakai untuk memprediksi pendapatan angkutan daerah berdasarkan variabel bebasnya.
2) Uji Linieritas Data
Pada grafik Normal P-P plot of Regression Standardized Resudal diatas, terlihat titik-titik (data) disekitar garis lurus dan cenderung membentuk garis lurus (linear), sehingga dapat dikatakan bahwa persyaratan linearitas telah terpenuhi. Dengan demikian karena persyaratan linearitas telah dapat dipenuhi sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi Kinerja berdasarkan variabel bebasnya.
3) Uji Multikolinearitas Data
Uji Multikolinearitas perlu dilakukan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel bebas, jika terjadi korelasi, maka dinamakan terdapat problem Multikolinearitas (MULTIKO). Untuk mengetahui Multikolinearitas antara variabel bebas tersebut, dapat dilihat melalui VIF (variance inflation factor) dari masing-masing variabel bebas terhadap variabel terikat. Apabila nilai VIF tidak lebih dari 5 berarti mengindikasi bahwa dalam model tidak terdapat Multikolinearitas.
Adapun besaran VIF (variance inflation factor) dan Tolerance, pedoman suatu model regresi yang bebas Multikolinearitas adalah:
a. Mempunyai nilai VIF disekitar angka 1
b. Mempunyai angka Tolerance mendekati angka 1
Tabel 4. 6 Hasil Uji Multikolineritas Variabel Bebas
Variabel Bebas Tolerance VIF Keputusan terhadap
Asumsi Multikolinearitas Tarif Angkutan
(X1) 0,436 2,295 Terpenuhi
Jumlah Penduduk
(X2) 0,436 2,295 Terpenuhi
Jalur Angkutan
(X3) 0,436 2,295 Terpenuhi
Sumber: Output Analisis Regresi
Pada tabel di atasa terlihat bahwa kedua variabel bebas memiliki besaran angka VIF di sekitar angka 1 (Tarif Angkutan = 2,295, Jumlah Penduduk = 2,295 dan Jalur Angkutan = 2,295), besaran angka tolerance semuanya mendekati angka 1 (Tarif Angkutan = 0,436, Jumlah Penduduk = 0,436, Jalur Angkutan = 0,436), sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi Multikolinearitas antara ketiga variabel bebas dan analisis regresi layak digunakan.
4) Uji Heteroskedastisitas
Tujuan dari pengujian ini adalah untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas, dan jika varians berbeda, disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang
baik adalah tidak terjadi Heteroskedastisitas. Hasil pengujian ditunjukkan dalam gambar berikut:
Dari grafik Scattrplot tersebut, terlihat titik-titik menyebar secara acak dan tidak membentuk suatu pola tertentu yang jelas, serta tersebar baik diatas maupun dibawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini berarti tidak terjadi heretoskedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi Kesempatan kerja berdasar masukan variabel independent-nya.
b. Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis regresi dilakukan untuk mengetahui tingkat pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat, baik secara simultan maupun parsial, serta menguji hipotesis penelitian yang telah ditetapkan sebelumnya, berikut rekapitulasi hasil analisis regresi berganda :
Gambar 4. 2 Grafik Uji Heterokedasitisitas
Tabel 4. 7 Rekapitulasi Hasil Analisis Regresi Berganda
Variabel
Koefisien Regresi
(B)
T hitung T tabel Sig
Tarif Angkutan (X1) 0,884 2,489 1,894 0,042 Jumlah Penduduk (X2) 0,111 4,254 1,894 0,004 Jalur Angkutan (X3) 0,089 2,368 1,894 0,022 Konstan = 3,890
R = 0,856 R square = 0,733 Adjusted R Square = 0,657
Fhitung = 9,623
Ftabel = 9,28
Signifikansi F = 0,010 Sumber : Output Analisis Regresi Berganda
Berdasarkan pada hasil koefesien regresi (B) diatas, maka diperoleh persamaan regresi sebagai berikut :
Y= 3,890+0,884 X1+ 0,111 X2 + 0,089 X3
1. Nilai konstanta sebesar 3,890, maka Apabila Tarif Angkutan, Jumlah Penduduk, Jalur Angkutan bernilai konstan, maka nilai dari pendapatan asli daerah 3,890.
2. Nilai koefisien Tarif Angkutan sebesar 0,884, maka apabila Tarif Angkutan meningkat sebesar 1 satuan maka akan meningkat pendapatan angkutan daerah sebesar 0,884 satuan sedangkan yang lainnya konstan.
3. Nilai koefisien Jumlah Penduduk sebesar 0,111, maka apabila Jumlah Penduduk meningkat 1 satuan maka akan meningkat pendapatan angkutan daerah sebesar 0,111 satuan sedangkan yang lainnya konstan.
4. Nilai koefisien Jalur Angkutan sebesar 0,089, maka apabila Jalur Angkutan meningkat 1 satuan maka akan meningkat pendapatan angkutan daerah sebesar 0,089 satuan sedangkan yang lainnya konstan.
1) Koefisien Regresi
Perhitungan yang dilakukan untuk mengukur proporsi atau presentase dari variasi total variabel dependent yang mampu dijelaskan oleh model regresi. Dari hasil regresi diatas diperoleh R sebesar . Hal ini menunjukkan bahwa korelasi positif yang sangat kuat serta eratnya hubungan antara Y dan Variabel X.
2) Uji R Square (R2)
Perhitungan yang dilakukan untuk mengukur proporsi atau presentase dari variasi total variabel dependen yang mampu dijelaskan oleh model regresi. Dari hasil regresi diatas nilai R square (R2) sebesar 0,657, ini berarti 65,7% variasi perubahan variabel pendapatan angkutan daerah dapat dijelaskan secara simultan oleh variasi variabel-variabel tariff angkutan, jumlah penduduk, jalur angkutan, sisanya sebesar 34,3% ditentukan oleh variabel atau faktor lain diluar model.
3) Pengaruh Secara Simultan (Uji F)
Uji F-statistik digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen (Simultan).
Pengujian F-statistik ini dilakukan dengan cara membandingkan antara F- hitung dengan F-tabel. Jika F-tabel < F-hitung berarti Ho ditolak atau variabel independen secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen, tetapi jika F-tabel > F-hitung berarti Ho diterima atau variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
Hipotesis yang digunakan adalah:
Ho : β1 = β2 = 0, berarti variabel independen secara keseluruhan tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.
Ha : β1 # 0, berarti variabel independen secara keseluruhan berpengaruh terhadap variabel dependen.
Hasil perhitungan yang didapat adalah F-hitung 9,623 sedangkan F- tabel = 9,28, sehingga F-hitung > F-tabel (9,632 > 9,28). Perbandingan antara F-hitung dengan F-tabel yang menunjukkan bahwa F-hitung > F-tabel, menandakan bahwa variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen, sehingga bahwa variabel tarif angkutan (X1), jumlah penduduk (X2), jalur angkutan (X3) secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap kesempatan kerja di kota Makassar pada tingkat signifikan 5%
4) Pengaruh Secara Parsial
Berdasarkan uji parsial melalui analisis regresi, diperoleh hasil variabel bebas yaitu tariff angkutan (X1), jumlah penduduk (X2), dan jalur
angkutan (x3) terhadap variabel pendapatan angkutan daerah (Y) secara parsial dapat dijelaskan sebagai berikut :
a. Tarif Angkutan (X1)
Hipotesis pengaruh variabel Tarif Angkutan terhadap variabel terhadap Pendapatan Angkutan Daerah yang digunakan adalah:
Ho : β1 < 0, berarti variabel Tarif Angkutan tidak berpengaruh terhadap Pen- dapatan Angkutan Daerah.
Ha : β1> 0, berarti variable Tarif Angkutan berpengaruh terhadap Pendapatan Angkutan Daerah..
Hasil perhitungan yang didapat adalah T-hitung X1 = | 2,489 | sedangkan T-tabel = ( 2,353 df (n-k-1) = 3, α = 0,05), sehingga T-hitung > T- tabel ( | 2,489 | > | 2,353 | ) dan probilitassignifikan 0,004. Perbandingan antara T-hitung dengan T-tabel yang menunjukkan bahwa T-hitung > T-tabel yang menunjukkan tarif angkutan signifikan, Ho ditolak sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel tarif angkutan berpengaruh positif dan signifikan terhadap pendapatan angkutan daerah. Dengan nilai T-sebesar 2,489 dengan nilai koefisien sebesar 0,884 (positif), menyatakan bahwa setiap 1%
peningkatan jumlah tarif angkutan akan meningkatkan pertumbuhan pendapa- tan angkutan daerah sebesar 0,884%, dan sebaliknya 1% penurunan jumlah ta- rif angkutan akan menurunkan pertumbuhan pendapatan angkutan daerah sebesar 0,844%
.
b. Jumlah penduduk (X2)
Hipotesis pengaruh variabel jumlah penduduk terhadap pendapatan angku- tan daerah :
Ho : β2 < 0, berarti variabel jumlah penduduk tidak berpengaruh terhadap pendapatan angkutan daerah.
Ha : β2 > 0, berarti jumlah penduduk berpengaruh terhadap pendapatan angkutan daerah.
Hasil perhitungan yang dapat dilihat adalah T-hitung X2 = | 4,254 | sedangkan T-tabel = 2,353 ( df (n-k-1) = 3, α = 0,05), sehingga T-hitung > T- tabel ( |4,254| > |2,353| ). Perbandingan antara T-hitung dengan T-tabel yang menunjukkan bahwa T-hitung > T-tabel yang menunjukkan jumlah penduduk signifikan, Ho ditolak sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel jumlah penduduk berpengaruh positif dan signifikan terhadap pendapatan angkutan daerah dengan nilai T-sebesar 4,254 dan nilai koefisien sebesar 0,111(positif), menyatakan bahwa setiap 1% peningkatan jumlah penduduk akan meningkatkan pertumbuhan pendapatan angkutan daerah sebesar 0.111 % dan sebaliknya 1% penurunan jumlah penduduk akan menurunkan pertumbuhan pendapatan angkutan daerah sebesar 0.111%.
c. Jalur Angkutan (X3)
Hipotesis pengaruh variabel jalur angkutan terhadap pendapatan angkutan daerah :
Ho : β2 < 0, berarti variabel jalur angkutan tidak berpengaruh terhadap pendapatan angkutan daerah.
Ha : β2> 0, berarti variable jalur angkutan terhadap pendapatan angkutan daerah.
Hasil perhitungan yang dapat dilihat adalah T-hitung X3 = | 2,368 | sedangkan T-tabel = 2,353 ( df (n-k-1) = 3, α = 0,05), sehingga T-hitung > T- tabel ( |2,368| > |2,353| ). Perbandingan antara T-hitung dengan T-tabel yang menunjukkan bahwa T-hitung > T-tabel yang menunjukkan jalur angkutan signifikan, Ho ditolak sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel jalur angkutan berpengaruh positif dan signifikan terhadap pendapatan angkutan daerah dengan nilai T-sebesar 2,368 dan nilai koefisien sebesar 0,089(positif), menyatakan bahwa setiap 1% peningkatan jalur angkutan akan meningkatkan pertumbuhan pendapatan angkutan daerah sebesar 0.089 % dan sebaliknya 1%
penurunan jalur angkutan akan menurunkan pertumbuhan pendapatan angku- tan daerah sebesar 0.089%.
2. Pembahasan Hasil Penelitian a. Pengaruh Secara Simultan
Dari hasil pengujian secara simultan diperoleh bahwa tariff angkutan, jumlah penduduk dan jalur angkutan berpengaruh signifikan terhadap pendapatan angkutan daerah dikabupaten gowa dimana F- hitung (9,623) > F-tabel (9,28). Hasil ini sesuai dengan hipotesis bahwa tarif angkutan, jumlah penduduk, dan jalur angkutan secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap pendapatan angkutan daerah di Kabupaten Gowa.
Kegiatan transportasi angkutan daerah dalam suatu perekonomian dapat mendorong naik turunnya perekonomian negara yang bersangkutan karena mampu meningkatkan lapangan kerja disu- atu daerah. Trasportasi adalah kata kunci penentu laju kegiatan masyarakat, karena disamping akan mendorong kenaikan output secara signifikan, juga secara otomatis akan meningkatkan permintaan input, sehingga pada gilirannya akan meningkatkan kesempatan kerja dan kesejahteraan masyarakat sebagai konsekuensi dan meningkatkan pendapatan yang diterima masyarakat.
Hubungan tarif angkutan dalam angkutan daerah menjadi suatu pertumbuhan ekonomi bagi setiap sopir yang membawa angkutan dae- rah disuatu wilayah khususnya di Kabupaten Gowa.
b. Pengaruh Secara Parsial
1) Tarif Angkutan Terhadap Pendapatan Angkutan Daerah
Dari hasil pengujian secara parsial diperoleh bahwa tarif angkutan berpengaruh positif dan terhadap pendapatan angkutan daerah dimana T- hitung (2,489) > T-tabel (2,353). Hasil ini sesuai dengan hipotesis yang mana tarif angkutan berpengaruh positif terhadap pendapatan angkutan daerah di Kabupaten Gowa.
Secara teori hubungan antara tariff angkutan terhadap pendapatan angkutan daerah, menurut Raina Dwi Riyanto ( tahun 2002 ) meneliti tentang
“Segmentasi Pasar dan Elastisitas Permintaaan Angkutan daerah (Studi Kasus Bus Perkotaan Yogyakarta) “(2002). Menyatakan bahwa segmen pasar
angkutan Umum bus perkotaan di Yogyakarta adalah pelajar dan mahasiswa yang berusia 16-25 tahun ditambah pekerja berusia 25-40 tahun.Dan kebanyakan berpendapatan di bawah satu juta rupiah setiap bulan dan tidak memiliki kendaraan sendiri.Elastisitas permintaan terhadap tarif bersifat elastis, sementara terhadap waktu perjalanan, frekuensi, kebersihan, dan keterawatan, bus berhenti, bersifat tidak elastis. Ini menunjukkan dalam menggunakan bus perkotaan, pengguna lebih mempertimbangkan tarif dibanding atribut pelayanan yang lain. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan teknik stated preferencedan variabel yang digunakan adalah: Tarif, Waktu Perjalanan, Frekuensinya Bus, Kebersihan, dan Keterawatan Bus tersebut.
2) Jumlah Penduduk Terhadap Pendapatan Angkutan Daerah
Dari hasil pengujian secara parsial diperoleh bahwa jumlah penduduk berpengaruh positif (sesuai teori) dan signifikan terhadap pendapatan angku- tan daerah di Kabupaten Gowa dimana T-hitung (4,254) > T-tabel (2,353).
Hasil ini sesuai dengan hipotesis bahwa jumlah penduduk berpengaruh dan signifikan terhadap pendapatan angkutan daerah di Kabupaten Gowa.
Secara teori, kegiatan trasportasi khususnya angkutan daerah suatu masyarakat terus menerus meningkatkan kegiatan ekonomi dan kesempatan kerja, meningkatkan pendapatan nasional dan meningkatkan taraf kemakmuran masyarakat. Namun di Kabupaten Gowa pada periode tahun 20011-2015 jumlah penduduk berpengaruh siknifikan. Hal ini dapat dilihat dari angka jumlah penduduk di Kabupaten Gowa.
3) Jalur Angkutan Terhadap Pendapatan Angkutan Daerah
Dari hasil pengujian secara parsial diperoleh bahwa jalur angkutan berpengaruh positif (sesuai teori) dan signifikan terhadap pendapatan angku- tan daerah di Kabupaten Gowa dimana T-hitung (2,368) > T-tabel (2,353).
Hasil ini sesuai dengan hipotesis bahwa jalur angkutan berpengaruh dan signifikan terhadap pendapatan angkutan daerah di Kabupaten Gowa.
Secara teori, kegiatan trasportasi khususnya angkutan daerah suatu masyarakat terus menerus meningkatkan kegiatan ekonomi dan kesempatan kerja, meningkatkan pendapatan nasional dan meningkatkan taraf kemakmuran masyarakat. Namun di Kabupaten Gowa pada periode tahun 20011-2015 jumlah penduduk berpengaruh siknifikan. Hal ini dapat dilihat dari angka jumlah penduduk di Kabupaten Gowa. Jalur angkutan juga sangat berpengaruf dengan tarif yang akan dikeluarkan oleh penumpang angkutan daerah tersebut.