BAB III METODE PENELITIAN
Metode penelitian merupakan langkah dan produser yang akan dilakukan dalam pengumpulan data atau informasi empiris guna memecahkan permasalahan
dan menguji hipotesis penelitian.
3.1. Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian ini mengkaji analisis Kausalitas Pengeluaran dan Penerimaan Pemerintah Di Sumatera Utara dengan Metode Granger Causality dan VAR
selama kurun waktu 1978-2011.
3.2. Jenis dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder dengan jenis data runtun waktu time series selama kurun waktu 34 tahun yang diperoleh dari berbagai sumber
seperti Badan Pusat Statistik BPS dan sumber–sumber lainnya, yaitu seperti jurnal dan literatur penelitian. Adapun data yang diperlukan dalam penelitian ini
adalah pengeluaran pemerintah dan penerimaan pemerintah di Sumatera Utara.
3.3. Pengolahan Data
Pengolahan data yang digunakan dalam skripsi ini adalah menggunakan program eviews 7.
3.4. Metode Analisis
Metode analisis dalam penelitian ini adalah Cointegration test dan Granger Causality test
. Analisis Cointegration test Johansen test bertujuan untuk melihat hubungan pengeluaran dan penerimaan pemerintah di Sumatera Utara dalam
jangka panjang. Sedangkan analisis Granger Causality test adalah untuk melihat hubungan timbal balik causal antara pengeluaran dan penerimaan pemerintah di
Sumatera Utara. Dalam kaitannya dengan metode tersebut maka pengujian terhadap
perilaku data runtun waktu time series dan integrasinya dapat dipandang sebagai uji
prasyarat bagi digunakannya metode Cointegration test dan Granger Causality test
. Sebelum dilakukan estimasi terhadap kedua metode tersebut, maka terlebih dahulu dilakukan langkah-langkah sebagai berikut :
3.4.1. Uji akar unit Unit root test
Uji akar unit dari Dickey Fuller maupun Phillips-Perron adalah untuk melihat stasionaritas data time series yang diteliti dengan program Eviews versi 7.1.
Adapun formula dari uji Augmented Dickey Fuller ADF dapat dinyatakan sebagai berikut :
D �
�
= �
+ ��
�−1
+ ∑
�
�
��
�−1+1 �
�=1
+ �
�
. . . . . . . . . . . . . . . . 1 Sedangkan untuk uji Phillip-Perron PP adalah :
��
�
= �
+ ��
�−1
+ �
�
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2
Dimana : D = Perbedaan atau differensi.
Y = Variabel yang diamati pada tingkat periode tertentu. � = Operasi kelambanan waktu backward lag operator
Kedua uji di lakukan dengan hipotesis null γ = 0 untuk ADF dan λ = 1
untuk PP. Stasioner tidaknya data didasarkan pada perbandingan nilai statistik ADF dan PP yang diperoleh dari nilai t hitung koefisien γ dan λ dengan nilai kritis
statistik dari Mackinnon. Jika nilai absolut statistik ADF dan PP lebih besar dari nilai kritis Mackinnon maka data stasioner dan jika sebaliknya maka data tidak
stasioner.
3.4.2. Uji Kointegrasi Cointegration test
Uji kointegrasi bertujuan untuk mengetahui hubungan keseimbangan dalam jangka panjang antara pengeluaran dan penerimaan pemerintah dengan
menggunakan Johansen test. Untuk menentukan jumlah dari arah kointegrasi tersebut maka Johansen menyarankan untuk melakukan dua uji statistik.
Uji statistik pertama adalah uji trace Trace test, �
�����
yaitu menguji hipotesis nol null hypothesis yang mensyaratkan bahwa jumlah dari arah
kointegrasi adalah kurang dari atau sama dengan p dan uji ini dapat dilakukan sebagai berikut :
�
�����
� = −� ∑ �� 1 − ��
� �=�+�
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .3 dimana
�
�+1,…..
�
�
adalah nilai eigenvectors terkecil p - r. Null hypothesis yang disepakati adalah jumlah dari arah kointegrasi sama dengan banyaknya r. Dengan
kata lain, jumlah vector kointegrasi lebih kecil atau sama dengan ≤ r, dimana r = 0,1,2 dan seterusnya.
Untuk uji statistik yang kedua adalah uji maksimum eigenvalue �
���
yang dilakukan dengan formula sebagai berikut : �
���
r, r + 1 = - T in 1 – �
�+1
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .4 Uji ini berdasarkan pada uji null hypothesis bahwa terdapat r dari vector
kointegrasi yang berlawanan r + 1 dengan vector kointegrasi. Untuk melihat hubungan kointegrasi tersebut maka dapat dilihat dari besarnya nilai Trace
statistik dan Max- Eigen statistik dibandingkan dengan nilai critical value pada tingkat kepercayaan 5 persen.
3.4.3. Uji Granger Causality
Pengujian ini untuk melihat hubungan kausalitas antara pengeluaran dan penerimaan pemerintah sehingga dapat diketahui kedua variabel tersebut secara
statistik saling mempengaruhi hubungan dua arah, memiliki hubungan searah atau sama sekali tidak ada hubungan tidak saling mempengaruhi. Berikut ini
metode Granger Causality Test seperti berikut ini : ��
�
= ∑
�
�
��
�−� �
�=1
+ ∑
�
� �
� =1
��
�−�
+ �1
�
. . . . . . . . ... . . . ... . ..5 ��� = ∑
�
�
��
�−� �
�=1
+ ∑
�
�
��
�−� �
� =1
+ �2
�
. . . . . . . . . . . . . . . . . .6
Dimana : GR = Penerimaan pemerintah di Sumatera Utara
GE = Pengeluaran pemerintah di Sumatera Utara �1
�,
�2
�
= Error of Term
Dimana 1 �
�
dan �2
�
adalah error terms yang diasumsikan tidak mengandung
korelasi serial dan m = n = r = s. Berdasarkan hasil regresi dari kedua bentuk model regresi linear di atas akan menghasilkan empat kemungkinan mengenai
nilai koefisien-koefisien regresi dari persamaan 5 dan 6 adalah sebagai berikut 1 Jika
∑ �
� �
� =1
≠ 0 dan ∑ d
j s
j=1
= 0, maka terdapat kausalitas satu arah dari GR ke GE.
2 Jika ∑
�
� �
� =1
= 0 dan ∑ d
j s
j=1
≠ 0, maka terdapat kausalitas satu arah dari GE ke GR.
3 Jika ∑
�
� �
� =1
= 0 dan ∑ d
j s
j=1
= 0, maka GR dan GE bebas antara satu dengan yang lainnya.
4 Jika ∑
�
� �
� =1
≠ 0 dan ∑ d
j s
j=1
≠ 0, maka terdapat kausalitas dua arah antara GE dan GR.
Untuk memperkuat indikasi keberadaan berbagai bentuk kausalitas seperti yang disebutkan di atas maka dilakukan F - test untuk masing-masing model regresi.
3.4.4. VAR Vector Autoregressive
Untuk memulai analisis VAR, langkah pertama yang dilakukan adalah melakukan uji kausalitas granger, analisis VAR dapat dilkukan apabila terdapat
adanya hubungan timbal balik. Hal ini dikarenakan kita tidak dapat memisahkan mana yang variabel endogen dan mana yang menjadi variabel eksogen. Dalam
analisis VAR memiliki model yang hampir sama dengan model pada uji kausalitas granger, hanya saja, dalam model VAR kita meletakkan variabel intercept
sehingga modelnya menjadi : ��
�
= ∅
1t
+ ∑
�
�
��
�−� �
�=1
+ ∑
�
� �
� =1
��
�−�
+ �1
�
. . . . . . . . . . . . .7 ��� = ∅
2i
+ ∑
∅
i
��
�−� �
�=1
+ ∑
�
�
��
�−� �
� =1
+ �2
�
. . . . . . . . . . . . .8 Model diatas menunjukkan bahwa variabel bebas merupakan lag dari
variabel terikatnya. Jumlah lag yang digunakan adalah jumlah lag yang kecil, kalau jumlah lag terlalu besar, maka kita akan memiliki degree of freedom yang
semakin terbatas. Selain lag yang diperhatikan, juga nilai Akaike Information Criterion
AIC dan Schwarz Information Criterion SIC. Kedua model ini berguna untuk memilih model mana yang lebih baik. Nilai AIC dan SIC yang
paling rendah menunjukkan bahwa model tersebut yang paling tepat. Tahapan dan cakupan analisis VAR :
a
The Impulse Responses
Untuk melihat efek gejolak shock suatu standar deviasi dari variabel invovasi terhadap nilai sekarang current time values dan nilai yang akan datang future values dari
variabel-variabel endogen yang ter-dapat dalam model yang diamati.
b The Cholesky Decomposition
The Cholesky Decomposition atau biasa disebut juga dengan The Variance
Decomposition membe-rikan informasi mengenai variabel inovasi yang relatif lebih
penting dalam VAR. Pada dasarnya test ini merupakan metode lain untuk meng- gambarkan sistem dinamis yang terdapat dalam VAR. Test ini digu-nakan untuk
menyusun perkiraan error variance suatu variabel, yaitu seberapa besar perbedaan antara variance
sebelum dan sesudah shock, baik shock yang berasal dari diri sendiri maupun shock
dari variabel lain.
3.5. Definisi Operasional
1. Penerimaan pemerintah adalah penerimaan yang diperoleh dari penerimaan
rutin dan penerimaan Pembangunan dalam satu tahun Milyar Rupiah.
2. Pengeluaran pemerintah adalah pengeluaran yang dikeluarkan pemerintah untuk membiayai belanja publik dan pengeluaran pembangunan setiap tahun
Milyar Rupiah.
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Kondisi Perekonomian Provinsi Sumatera Utara 4.1.1. Pertumbuhan Ekonomi
Struktur ekonomi merupakan kontribusi sektor ekonomi yang terbentuk di suatu wilayah atau menunjukkan kemampuan masing-masing sektor dalam
menciptakan nilai tambah, sekaligus menggambarkan ketergantungan daerah terhadap kemampuannya memproduksi barang dan jasa dari masing-masing
sektor ekonomi. Pergeseran struktur ini sering dipakai sebagai indikator untuk menunjukkan adanya suatu proses pembangunan.
Meredanya tekanan inflasi sepanjang tahun 2007 memberi dukungan bagi peningkatan kinerja perekonomian. Pada tahun 2008 kinerja perekonomian
Sumatera Utara mengalami peningkatan. Pertumbuhan ekonomi Sumatera Utara meningkat sebesar 6,39 persen terhadap tahun 2007. pertumbuhan tertinggi
dicapai oleh sektor jasa-jasa 9,48 persen, sektor pengangkutan dan komunikasi 8,89 persen. Sektor bangunan 8,10 persen, sektor perdagangan, hotel dan restoran
6,14 persen sektor pertambangan dan penggalian 6,13 persen, dan sektor pertanian sebesar 6,05 persen. Sedangkan dua sektor lainnya hanya tumbuh dibawah 5
persen.Sementara sektor ekonomi yang mengalami pertumbuhan lebih besar dari tahun sebelumnya antara lain adalah sektor pertambangan dan penggalian.
Pada tahun 2009 pertumbuhan ekonomi Sumatera Utara mencapai angka 5,07 persen. Pertumbuhan tertinggi dicapai oleh sektor pengangkutan dan
Kategori