BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum
Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah seluruh kotakabupaten di Provinsi Sumatera Utara pada periode 2012 sampai dengan
periode 2014. Total keseluruhan kotakabupaten di Provinsi Sumatera Utara pada periode 2012 sampai dengan periode 2014 sebanyak 33 kotakabupaten.
Metode pemilihan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah purposive sampling sehingga dari 33 populasi tersebut hanya 17provinsi yang
memenuhi kriteria untuk dijadikan sampel. Daftar provinsi yang menjadi sampel dalam penelitian ini dilampirkan pada lampiran 2.
4.2 Data Penelitian
Data dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang yang diunduh melalui situs web resmi Badan Pusat Statistik Sumatera Utara yang
beralamat di http:sumut.bps.go.id untuk data indeks pembangunan manusia dan pertumbuhan ekonomi daerah kotakabupaten di Provinsi Sumatera
Utara, situs web resmi situs web resmi Direktorat Jenderal
Perimbangan Keuangan yang beralamat di http:www.djpk.kemenkeu.go.idd ata-seriesdata-keuangan-daerahsetelah-ta-2006 untuk data PAD dan alokasi
anggaran belanja modaldalam laporan keuangan pemerintah daerah,. Metode analisis data yang digunakan di dalam penelitian ini adalah metode analisis
statistik dengan menggunakan persamaan regresi linier berganda yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh dari beberapa variabel independen
Universitas Sumatera Utara
terhadap satu variabel dependen. Dalam menganalisis data digunakan software SPSS.
4.3 Hasil Penelitian
4.3.1 Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif merupakan analisis yang memberikan gambaran mengenaijumlah sampel, nilai minimum, maksimum, rata-rata, dan
standar deviasi dari data penelitian kita. Berikut ini ditampilkan hasil analisis statistik deskriptif dari variabel Pendapatan Asli Daerah PAD,
Pertumbuhan Ekonomi Daerah PE, Pengalokasian Anggaran Belanja Modal ABM, dan Indeks Pembangunan Manusia IPM.
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N Minimum
Maximum Mean
Std. Deviation PAD
51 8.55
11.49 10.1278
.70378 PE
51 1.48
2.86 1.7827
.18859 ABM
51 7.55
12.72 11.1606
1.32821 IPM
51 4.13
4.33 4.2135
.04481 Valid N listwise
51
Sumber : Data diolah dengan SPSS Dari Tabel 4.1 di atas dapat dijelaskan beberapa hal berikut:
1. Variabel Pendapatan Asli Daerah PAD memiliki nilai minimum 8.55dan nilai maksimum 11.49dengan nilai rata-rata 10.1278dan
standar deviasi 0.70378dengan jumlah pengamatan sebanyak 51 data. 2. Variabel Pertumbuhan Ekonomi Daerah PE memiliki nilai minimum
1.48dan nilai maksimum 11.49dengan nilai rata-rata 10.1278dan standar deviasi 0.18859dengan jumlah pengamatan sebanyak 51 data.
Universitas Sumatera Utara
3. Variabel Alokasi Anggaran Belanja Modal ABM memiliki nilai minimum 7.55dan nilai maksimum 12.72 dengan nilai rata-rata
11.1606dan standar deviasi 1.32821dengan jumlah pengamatan sebanyak 51 data.
4. Variabel Indeks Pembanguna Manusia memiliki nilai minimum 4.13dan nilai maksimum 4.33 dengan nilai rata-rata 4.2135 dan standar
deviasi 0.04481 dengan jumlah pengamatan sebanyak 51 data.
4.3.2 Uji Asumsi Klasik
4.3.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk melihat apakah variabel independen maupun variabel dependen terdistribusi secara
normal atau tidak. Pertama, data di dalam penelitian harus memenuhi asumsi kenormalan data. Data penelitian yang baik
adalah data yang memenuhi asumsi kenormalan data. Untuk melihat apakah data normal atau tidak dari grafik histogram
dan normal probability plot. Data yang normal akan membentuk atau mengikuti garis diagonal pada normal
probability plot. Data yang normal juga akan terlihat dari grafik histogram yang seimbang, tidak condong ke kiri
maupun ke kanan. Data yang tidak normal tidak akan mengikuti garis diagonal pada normal probability plot dan
memiliki grafik histogram yang tidak seimbang. Berikut ini
Universitas Sumatera Utara
ditampilkan grafik histogram dan normal probability plot dari variabel penelitian.
Gambar 4.1 Histogram Variabel Indeks Pembangunan Manusia IPM - Normal
Dari Gambar 4.1 di atas terlihat bahwa Histogram dari penelitian sudah terdistribusi normal karena grafiknya
seimbang, tidak condong ke kiri maupun ke kanan. Begitu juga dengan normal probability plot pada Gambar 4.2 di bawah
yang terlihat telah mengikuti garis diagonal dengan teratur, sehingga dapat disimpulkan data penelitian sudah memenuhi
asumsi normalitas.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.2 Normal P-Plot of Regresion Standarized Residual- Normal
Untuk lebih memastikan bahwa data sudah terdistribusi dengan normal, maka peneliti membuat uji Kolmogorov-
Smirnov yang membuktikan kenormalan suatu data penelitian dengan angka. Peneliti merasa bahwa pembuktian dengan
angka akan lebih pasti dibandingkan dengan grafik atau gambar yang bisa menimbulkan banyak persepsi. Dengan
menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov, suatu data dikatakan normal apabila nilai Asymp. Sig. 2-tailed 0,05 dan apabila
nilai Asymp. Sig. 2-tailed 0,05 maka data tidak terdistribusi
Universitas Sumatera Utara
normal. Berikut hasil pengujian dengan uji Kolmogorov- Smirnov.
Tabel 4.2 Uji
Komolgorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual N
51 Normal Parameters
a,b
Mean .0000000
Std. Deviation .03769142
Most Extreme Differences Absolute
.085 Positive
.085 Negative
-.074 Kolmogorov-Smirnov Z
.606 Asymp. Sig. 2-tailed
.856 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Dari Tabel Kolmogorov-Smirnov di atas, nilai Asymp. Sig. 2-tailed nya sebesar 0,856 yang berarti 0,05 sehingga dapat
ditarik kesimpulan bahwa data sudah terdistribusi dengan normal.
4.3.2.2 Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi merupakan bagian dari uji asumsi klasik yang bisa menentukan apakah terdapat autokorelasi di dalam data
penelitian. Data penelitian yang baik tidak memiliki autokorelasi di dalamnya. Untuk melihat ada tidaknya
autokorelasi dilihat dari nilai Durbin-Watson DW. Bila DU DW 4-DU maka tidak terjadi autokorelasi. Bila nilai DW
DL maka terjadi autokorelasi positif. Bila nilai DW 4DU
Universitas Sumatera Utara
maka terjadi autokorelasi negatif. Bila DW terletak di antara DU dan DL maka hasilnya tidak dapat disimpulkan. Berikut
hasil hasil SPSS yang menunjukkan apakah data terkena autokorelasi atau tidak.
Model Summary
b
Model R
R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
Durbin-Watson 1
.541
a
.292 .247
.03888 2.304
a. Predictors: Constant, ABM, PE, PAD b. Dependent Variable: IPM
Dari hasil uji autokorelasi dari Tabel 4.3 di atas, didapat nilai DW sebesar 2,304 di mana data observasi berjumlah 51, k=3,
sehingga dari Tabel DW didapat nilai DU = 1,6754 dan DL = 1,4273. Dari nilai tersebut, maka dapat ditarik kesimpulan
bahwa tidak terjadi autokorelasi di dalam penelitian karena nilai DU DW 4-DU sehingga data penelitian sudah
memenuhi uji asumsi klasik.
4.3.2.3 Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas merupakan uji yang menentukan ada tidaknya hubungan linear antara variabel independen dengan
variabel independen lainnya. Model regresi yang baik tidak boleh memiliki multikolinearitas di dalamnya. Untuk
mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas di dalam data penelitian dilihat dari nilai Variance Inflation Factor VIF.
Jika nilai VIF 10 maka tidak terjadi multikolinearitas, dan
Universitas Sumatera Utara
sebaliknya jika nilai VIF 10 maka terjadi multikolinearitas. Hasil uji Multikolinearitas terlihat sebagai berikut.
Tabel 4.4 Uji Multikolinearitas
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients T
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error Beta
Tolerance VIF
1 Constant
4.017 .089
45.226 .000 PAD
.038 .009
.599 4.242 .000
.755 1.325 PE
-.031 .030
-.132 -1.033 .307 .926 1.080
ABM -.012
.005 -.356 -2.454 .018
.717 1.395 a. Dependent Variable: IPM
Dari Tabel 4.4 di atas, maka dapat diperoleh nilai VIF dari masing-masing variabel independen untuk variabel Pendapatan
Asli Daerah PAD sebesar 1,325, Pertumbhan Ekonommi Daerah sebesar 1,080, dan Alokasi Anggaran Belanja
Modalsebesar 1,395. Sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi Multikolinearitas di dalam penelitian karena setiap variabel
independen nilai VIF 10.
4.3.2.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas merupakan uji untuk menentukan apakah variabel pengganggu di dalam penelitian memilikii
varian yang sama atau tidak. Penelitian yang bagus adalah penelitian yang tidak memiliki heteroskedastisitas melainkan
harus homokedastisitas.
Universitas Sumatera Utara
Untuk menentukan apakah data penelitian mengalami heteroskedastisitas atau tidak dapat dilihat dari Scatterplot
hasil SPSS. Apabila titik-titik di Scatterplot menyebar di atas, di bawah, dan di sekitaran angka nol, maka tidak terjadi
heteroskedastisitas, dan apabila titik-titik di Scatterplot membentuk pola tertentu, tidak menyebar di atas, di bawah,
dan di sekitaran angka nol, maka terjadi heteroskedastisitas. Berikut hasil Scatterplot dari penelitian.
Gambar 4.3 Scatterplot Uji Heteroskedastisitas
Universitas Sumatera Utara
Dari Gambar 4.3 di atas, terlihat bahwa titik-titik menyebar di atas, di bawah, dan di sekitaran angka nol sehingga dapat
ditarik kesimpulan bahwa data penelitian tidak mengandung heteroskedastisitas.
4.3.3 Uji Analisis Regresi Linier Berganda
Uji Analisis Regresi Linier Berganda merupakan uji yang digunakan untuk mengetahui hubungan beberapa variabel independen terhadap
variabel dependen. Uji ini dapat dilakukan apabila telah memenuhi uji asumsi klasik. Hasil Analisis Regresi Linier Berganda penelitian
dengan SPSS adalah sebagai berikut.
Tabel 4.5 Uji Analisis Regresi Linier Berganda
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 4.017
,089 45.226
,000 PAD
,038 ,009
.599 4.242
,000 PE
-,031 ,030
-.132 -1.033
,307 ABM
-,012 ,005
-,356 -2.454
,018 a. Dependent Variable: IPM
Dari Tabel 4.5 di atas, maka dapat dibuat persamaan Regresi Linier Berganda sebagai berikut:
IPM = 4,017+ 0, 038PAD - 0,031PE - 0,012ABM + e
Interpretasi persamaan di atas sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
a. Konstanta sebesar 4,017 menunjukkan bahwa apabila tidak ada variabel independen Pendapatan Asli Daerah, Pertumbuhan Ekonomi
Daerah, dan Alokasi Anggaran Belanja Modal, maka tingkat Indeks Pembangunan Manusia adalah sebesar 4,017.
b. Koefisien Regresi PAD sebesar 0,038 menunjukkan bahwa apabila setiap kenaikan Pendapatan Asli Daerah 1 dengan asumsi variabel
bebas lainnya dianggap konstan maka akan menaikkan Indeks Pembangunan Manusia sebesar 0,038.
c. Koefisien Regresi PE sebesar 0,031menunjukkan bahwa apabila setiap kenaikan Tingkat Pertumbuhan Ekonomi Daerah 1 dengan
asumsi variabel bebas lainnya dianggap konstan maka akan menurunkan Indeks Pembangunan Manusia sebesar 0,031.
d. Koefisien Regresi ABM sebesar 0,012menunjukkan bahwa apabila setiap kenaikan Alokasi Anggaran Belanja Modal 1 dengan asumsi
variabel bebas lainnya dianggap konstan maka akan menurunkan Indeks Pembangunan Manusia sebesar 0,012.
4.3.4 Uji Hipotesis
4.3.4.1 Uji Signifikansi Parameter Individual Uji-t
Uji Signifikansi Parameter Individual Uji-t digunakan untuk mengetahui secara parsial apakah setiap variabel bebas
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel bebas. Apabila nilai signifikansi variabel independen 0,05 maka
secara parsial tidak ada pengaruh signifikan variabel bebas
Universitas Sumatera Utara
terhadap variabel terikat, dan sebaliknya apabila nilai signifikansi variabel independen 0,05 maka secara parsial
ada pengaruh signifikan variabel bebas terhadap variabel terikat.
Tabel 4.6 Uji Signifikansi Parameter Individual Uji-t
Coefficients
a
Model Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
T Sig.
B Std. Error
Beta 1
Constant 4.017
,089 45.226
,000 PAD
,038 ,009
.599 4.242
,000 PE
-,031 ,030
-.132 -1.033
,307 ABM
-,012 ,005
-,356 -2.454
,018 a. Dependent Variable: IPM
Dari Tabel 4.6 di atas, maka kesimpulan dari Uji-t adalah sebagai berikut:
1. Pengaruh Pendapatan Asli Daerah PAD terhadap Indeks Pembangunan Manusia
Nilai signifikansi untuk variabel Pendapatan Asli Daerah adalah sebesar 0,000 0,05. Dari hasil di atas, dapat
disimpulkan bahwa Pendapatan Asli Daerah PAD secara parsial berpengaruh terhadap variabel Indeks Pembangunan
Manusia. 2. Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Daerah terhadap Indeks
Pembangunan Manusia
Universitas Sumatera Utara
Nilai signifikansi untuk variabel Pertumbuhan Ekonomi Daerah adalah sebesar 0,307 0,05. Dari hasil di atas, dapat
disimpulkan bahwa variabel Pertumbuhan Ekonomi Daerah secara parsial tidak berpengaruh terhadap variabel Indeks
Pembangunan Manusia. 3. Pengaruh Alokasi Anggaran Belanja Modal ABM terhadap
Indeks Pembangunan Manusia Nilai signifikansi untuk variabel Alokasi Anngaran Belanja
Modal ABM adalah sebesar 0,018 0,05. Dari hasil di atas, dapat disimpulkan bahwa variabel Alokasi Anggaran Belanja
Modal secara parsial tidak berpengaruh terhadap variabel Pengalokasian Anggaran Belanja Daerah.
4.3.4.2 Uji Signifikansi Simultan Uji - F
Uji Signifikansi Simultan Uji – F digunakan untuk mengetahui apakah secara bersama-sama atau simultan
variabel independen di dalam penelitian mempengaruhi variabel dependen. Untuk melihat pengaruhnya dari nilai
Signifikansi F. Apabila nilai Signifikansi F 0,05 maka ada pengaruh variabel independen secara bersama-sama atau
simultan terhadap variabel terikat, dan sebaliknya apabila nilai signifikansi F 0,05 maka tidak ada pengaruh variabel
independen secara bersama-sama atau simultan terhadap variabel terikat.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.7 Uji Signifikansi Simultan Uji - F
ANOVA
b
Model Sum of Squares
df Mean Square
F Sig.
1 Regression
.029 3
.010 6.475
.001
a
Residual .071
47 .002
Total .100
50 a. Predictors: Constant, ABM, PE, PAD
b. Dependent Variable: IPM
Dari Tabel 4.7 di atas, dari nilai Sig. Sebesar 0,01 maka dapat disimpulkan bahwa nilai signifikansi F 0,05 yang berarti
secara simultan atau bersama-sama variabel independen di dalam penelitian mempengaruhi variabel dependen.
4.3.4.3 Uji Koefisien Determinasi R
2
Uji Koefisien Determinasi merupakan uji yang dilakukan untuk mengetahui seberapa besar variabel independen dalam
penelitian mempengaruhi variabel dependen. Nilainya antara 0 sampai dengan 1. Berikut hasil dari Uji Koefisien Determinasi
dari penelitian.
Tabel 4.8 Uji Koefisien Determinasi R
2 Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R Square
1 .541
a
.292 .247
a. Predictors: Constant, PAD, PE, ABM b. Dependent Variable: IPM
Universitas Sumatera Utara
Dari tabel 4.8 di atas ada beberapa hal yang dapat disimpulkan, sebagai berikut:
1. Nilai R sebesar 0,541 yang menunjukkan bahwa korelasi
atau hubungan antara Indeks Pembangunan Manusia variabel dependen dengan Pendapatan Asli Daerah, Pertumbuhan
Ekonomi, dan Alokasi Anggaran Belanja Modal variabel independen yaitu sebesar 54,1 .
2. R Square sebesar 0,292 berarti 29,2 Indeks
Pembangunan Manusia mampu diprediksikan oleh Pendapatan Asli Daerah, Pertumbuhan Ekonomi Daerah, dan Alokasi
Anggaran Belanja Modal. Sisanya 71,8 oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
3. Nilai Adjusted R Square atau Koefisien Determinasi adalah
0,247 berarti 24,7 Indeks Pembangunan Manusia mampu diprediksikan oleh Pendapatan Asli Daerah, Pertumbuhan
Ekonomi Daerah, dan Alokasi Anggaran Belanja Modal. Sisanya 85,3 oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam
penelitian ini. Ada dua pilihan, memakai R Square atau memakai
Adjusted R Square. Apabila jumlah variabel lebih dari dua maka digunakan Adjusted R Square. Sehingga nilai yang
digunakan sebagai koefisien determinasi adalah 24,7 .
Universitas Sumatera Utara
4.3.1 Pembahasan Penelitian
Berdasarkan hasil yang telah dijelaskan secara statistik mengenai uji- uji yang telah dilaksanakan, maka peneliti merasa perlu lebih menelaah
lebih dalam lagi agar mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam. Di samping itu peneliti juga merasa perlunya membandingkan hasil
penelitian terhadap hasil penelitian-penelitian terdahulu yang dijadikan latar belakang atau pendukung penelitian ini.
Hasil pengujian hipotesis menyatakan bahwa secara parsial variabel Pendapatan Asli Daerah PAD berpengaruh signifikan terhadap Indeks
Pembangunan Manusia. Hasil ini mendukung penelitian yang telah dilakukan oleh Putra dan Ulupui 2015.
Hasil Pengujian hipotesis menyatakan bahwa secara parsial variabel Pertumbuhan Ekonomi Daerah PEtidak berpengaruh signifikan
terhadap Indeks Pembangunan Manusia. Hasil ini mendukung penelitian yang telah dilakukan oleh Setyowati dan Suparwati 2012
namun bertolak belakang dengan penelitian yang dilakukan oleh Christy dan Adi 2009.
Hasil pengujian hipotesis menyatakan bahwa secara parsial variabel Alokasi Anggaran Belanja Modal tidak berpengaruh signifikan terhadap
Indeks Pembangunan Manusia. Hal ini mendukung bertolak belakang dengan penelitian yang dilakukan oleh Mirza 2012.
Universitas Sumatera Utara
Uji-F dari penelitian menunjukkan bahwa secara simultan atau secara bersama-sama variabel Pendapatan Asli Daerah, Pertumbuhan
Ekonomi Daerah, dan Alokasi Anggaran Belanja Modal berpengaruh terhadap variabel Indeks Pembangunan Manusia.
Hasil pengujian hipotesis pada penelitian ini mendukung teori yang dikemukakan oleh Coleman yakni menjelaskan sebuah
pilihan tindakan yang dilakukan oleh pemerintah daerah dalam perumusan kebijakan publik seperti pengalokasian belanja
daerah. Peningkatan PAD yang diterima pemerintah daerah berarti daerah memiliki cukup dana untuk belanja daerah pada
sektor-sektor yang mendukung kualitas pembangunan manusia seperti kesehatan, pendidikan, dan infrastruktur. Hal ini sejalan
dengan hasil penelitian yang membuktikan bahwa ada pengaruh signifikan antara pendapatan asli daerah dan indeks
pembangunan manusia. Pertumbuhan ekonomi daerah memang tidak berhubungan dengan teori yang dikemukan oleh
Coleman. Berdasarkan hasil penelitian membuktikan bahwa tidak ada pengaruh signifikan antara pertumbuhan ekonomi
terhadap indeks pembangunan manusia. Terakhir, alokasi anggaran belanja modal, Coleman mengemukanan pilihan
tindakan yang dilakukan oleh pemerintah daerah dalam perumusan kebijakan publik seperti pengalokasian belanja
daerah dan salah satunya adalah belanja
Universitas Sumatera Utara
modal.Namunberdasarkan hasil penelitian, alokasi anggaran belanja modaltidak memiliki pengaruh yang signifikan
terhadap indeks pembangunan manusia.
Universitas Sumatera Utara
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki pengaruh Pendapatan Asli Daerah, Pertumbuhan Ekonomi Daerah dan Pengalokasian Anggaran
Belanjaa Modal terhadap Kualitas Pembangunan Manusia yang diukur melalui Indeks Pembangunan Manusia pada pemerintah kotakabupaten di
Provinsi Sumatera Utara. Berdasarkan hasil analisis data yang telah dilakukan di Bab empat, maka
kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Secara Parsial, variabel independen Pendapatan Asli Daerah PAD
memberikan pengaruh yang signifikan, namun variabel Tingkat Pertumbuhan Ekonomi Daerah dan Alokasi Anggaran Belanja Modal tidak
memberikan pengaruh signifikan terhadap Kualitas Pembangunan Manusia pada pemerintah kotakabupaten di Provinsi Sumatera Utara.
2. Secara simultan atau bersama-sama, variabel Pendapatan Asli Daerah, Pertumbuhan Ekonomi Daerah dan Pengalokasian Anggaran Belanja
Modal berpengaruh signifikan terhadap Kualitas Pembangunan Manusia pada pemerintah kotakabupaten di Provinsi Sumatera Utara.
3. Nilai Adjusted R Square atau Koefisien Determinasi adalah 0,247 berarti
24,7 Kualitas Pembangunan Manusia mampu diprediksikan oleh Pendapatan Asli Daerah, Pertumbuhan Ekonomi Daerah dan
Pengalokasian Anggaran Belanja Modal namun ketepatannya masih
Universitas Sumatera Utara
kurang. Sisanya 75,3 oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
5.2 Keterbatasan Penelitian
Kategori