Untuk menguji hipotesis, metode analisis yang digunakan adalah analisis regresi berganda, karena menyangkut tiga variabel independen dan satu variabel dependen.
Analisis regresi pada dasarnya adalah studi mengenai ketergantungan variabel dependen terikat dengan satu atau lebih variabel independen penjelasbebas, dengan tujuan untuk
mengestimasi dan atau memprediksi rata-rata populasi atau nilai rata-rata variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen yang diketahui. Model persamaan regresi
untuk menguji hipotesis dengan formula sebagai berikut:
Y = a + bX + e
Dimana; Y =
Peningkatan Belanja Modal a = Konstanta
X = Pertumbuhan Pendapatan Asli Daerah PAD
b = Koefisien Regresi Pertumbuhan Pendapatan Asli Daerah PAD
e = Error pengganggu
2. Pengujian Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik yang dilakukan peneliti dijelaskan berikut ini.
a. Uji Normalitas
Menurut Ghozali 2005 : 110, ”uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal”. Ada dua
cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak menurut Ghozali 2005 : 110, yaitu : analisis grafik dan analisis statistik.
1 Analisis grafik
Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi dengan distribusi
yang mendekati distribusi normal. Metode yang lebih handal adalah dengan melihat normal probability plot yang membandingkan distribusi kumulatif dari
distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus diagonal dan
Universitas Sumatera Utara
plotnya data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan
mengikuti garis diagonalnya.
2 Analisis statistik
Uji statistik sederhana dapat dilakukan dengan melihat nilai kurtosis dan nilai Z- skewness. Uji statistik lain yang dapat digunakan untuk menguji normalitas
residual adalah uji statistik non parametrik Kolmogorov-Smirnov K-S.
Pedoman pengambilan keputusan tentang data tersebut mendekati atau merupakan distribusi normal berdasarkan uji Kolmogorov Smirnov dapat dilihat dari:
1 nilai Sig. atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data adalah tidak
normal, 2 nilai Sig. atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data adalah
normal.
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain.
Jika varians dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan lainnya tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika varians berbeda, maka disebut heteroskedastisitas.
Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas. Uji heteroskedastisitas dilakukan dengan cara melihat grafik scattter plot antara
variabel dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Dasar analisisnya: 1
jika ada pola-pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur, maka terjadi heteroskedastisitas,
2 jika tidak ada pola yang jelas atau titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka
nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas atau terjadi homoskedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
c. Uji Autokorelasi
Masalah autokorelasi akan muncul bila data yang dipakai adalah data runtut waktu timeseries. “Autokorelasi akan muncul bila data sesudahnya merupakan fungsi dari data
sebelumnya atau data sesudahnya memiliki korelasi yang tinggi dengan data sebelumnya pada data runtut waktu dan besaran data sangat tergantung pada tempat data tersebut
terjadi”Hadi, 2006 : 175.
Menurut Santoso 2004 untuk mendeteksi adanya autokorelasi bisa digunakan tes Durbin Watson D-W. Panduan mengenai angka D-W untuk mendeteksi autokorelasi bisa
dilihat pada tabel D-W, yang bisa dilihat pada buku statistik yang relevan. Namun demikian secara umum bisa diambil patokan:
1 angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif,
2 angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi,
3 angka D-W diatas +2 berarti ada autokorelasi negatif.
G. Pengujian Hipotesis 1. Uji-t
Pengujian bertujuan untuk mengetahui apakah variabel independen mempengaruhi variabel dependen secara signifikan. Untuk pengujian secara parsial ini digunakan uji-t.
Bentuk pengujiannnya adalah:
Ho : b = 0 , artinya Pertumbuhan Pendapatan Asli Daerah PAD tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap peningkatan belanja modal.
Ha : b ≠ 0 , artinya Pertumbuhan Pendapatan Asli Daerah PAD mempunyai pengaruh
yang signifikan terhadap peningkatan belanja modal. Pengujian dilakukan menggunakan uji – t dengan tingkat pengujian pada
α 5 derajat kebebasan degree of freedom atau df=n – k.
Universitas Sumatera Utara
Kriteria pengambilan keputusan : Ho diterima jika t
hitung
t
tabel
Ha diterima jika t
hitung
t
tabel
2. Koefisien Determinan R
