45
BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN
4.1 DATA PENELITIAN
Pulau Sumatera adalah pulau keenam terbesar di dunia yang terletak di Indonesia, dengan luas 443.065,8 km
2
. Penduduk pulau ini sekitar 52.210.926 sensus 2010. Pulau sumatera terletak di bagian barat gugusan kepulauan Nusantara.
Disebelah utara berbatasan dengan Teluk Benggala, di timur dengan Selat Malaka, di sebelah selatan dengan Selat Sunda, dan di sebelah barat dengan Samudra Hindia
Secara umum Pulau Sumatera didiami oleh bangsa Melayu, yang terbagi kedalam beberapa suku. Suku
– suku besar ialah aceh, batak, melayu, minangkabau, besemah, suku rejang, ogan, komering, dan lampung. Penduduk Sumatera mayoritas
beragama Islam dan sebagian kecil merupakan penganut ajaran Kristen Protestan terutama di wilayah Tapanuli dan Toba- Samosir, Sumatera Utara.
Pulau Sumatera terdiri dari 10 Provinsi yaitu Aceh, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Riau, Kepulauan Riau, Jambi, Bengkulu, Sumatera Selatan, Kepulauan Bangka
Belitung dan Lampung. Pulau Sumatera terdiri dari 120 kabupaten dan 34 kota. Objek penelitian ini adalah kota di Pulau Sumatera yang melaporkan realisasi laporan
APBD di www.djpk.kemenkeu.go.id. Pemilihan Sampel dilakukan dengan teknik
purposive sampling
maka diperoleh sebanyak 16 kota. Periode penelitian dimulai dari tahun 2011 sampai dengan tahun 2013.
Metode analisis data yang dipakai dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik yang menggunakan persamaan regresi berganda. Analisis data dimulai dengan
46
mengumpulkan serta mengolah data yang diperlukan dengan menggunakan
Microsoft Excel.
Selanjutnya dilakukan pengujian asumsi klasik dan pengujian regresi berganda dengan menggunakan
software
SPSS 17.0 4.2 ANALISIS HASIL PENELITIAN
1. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif memberikan gambaran mengenai nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata, dan standard deviasi data yang digunakan dalam
penelitian. Berikut ini merupakan output SPSS yang merupakan keseluruhan data yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 4.1 Descriptive Statistics
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean
Std. Deviation Statistic Statistic
Statistic Statistic
Std. Error Statistic BELANJA DAERAH 48
292903 1938889
729845.79 61187.956 423922.591 PAJAK DAERAH
48 1968
245974 45830.85
9796.685 67873.426 RETRIBUSI
DAERAH 48
724 75435
17268.33 2655.927 18400.801
DANA ALOKASI UMUM
48 181919
1003116 431007.71 26961.029 186791.485
DANA ALOKASI KHUSUS
48 17432
81842 31882.42
1948.040 13496.414 Valid N listwise
48
Berdasarkan tabel descriptive statistic di atas, dapat dijelaskan bahwa: 1
Variabel Pajak Daerah X1 memiliki nilai rata-rata sebesar Rp 45955,85 dengan standar deviasi Rp 68137,254, nilai Pajak Daerah trtinggi adalah Rp 245974, dan
47
nilai Pajak Daerah terendah adalah Rp 1968. Jumlah Sampel adalah 16 dan Jumlah Amatan adalah 48
2 Variabel Retribusi Daerah X2 memiliki nilai rata-rata sebesar Rp 17143,33,
dengan standar deviasiRp 18282,730, Nilai Retribusi Daerah tertinggi adalahRp 75435, dan nilai Retribusi Daerah terendah adalah Rp 724. Jumlah sampel adalah
16 dan jumlah amatan adalah 48. 3
Variabel Dana Alokasi Umum X3 memiliki nilai rata-rata sebesar Rp 432325,83 , dengan standar deviasi Rp 186996,668, Nilai Dana Alokasi Umum
tertinggi adalah Rp1003116, dan nilai Dana Alokasi Umum terendah adalah Rp181919. Jumlah sampel adalah 16 dan jumlah amatan adalah 48.
4 Variabel Dana Alokasi Khusus X4 memiliki nilai rata-rata sebesar Rp31881,58
, dengan standar deviasi Rp13496748, Nilai Dana Alokasi Khusus tertinggi adalah81842, dan nilai Dana Alokasi Khusus terendah adalah Rp 17432. Jumlah
sampel adalah 16 dan jumlah amatan adalah 48. 5
Variabel Belanja daerah Y memiliki nilai rata-rata sebesar Rp 729851,00 dengan standar deviasi Rp 423918,269, Nilai Belanja Daerah tertinggi adalah Rp.
1938889 dan nilai Belanja Daerah terendah adalah Rp 292903 Jumlah sampel adalah 16 dan jumlah amatan adalah 48.
48
2. Pengujian Asumsi Klasik a.
Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi , variabel pengganggu atau variabel residual memiliki distribusi normal. Pengujian ini
dilakukan untuk melakukan uji T dan uji F yang mengasumsikan bahwa nilai residual berdistribusi normal. Pada pengujian ini, peneliti menggunakan uji statistic non-
parametrik Kolmogrov-Smirnov KS. Uji KS dilakukan dengan membuat hipotesis: H0
: Data residual berdistribusi normal Ha
: Data residual tidak berdistribusi normal Jika signifikansi hitung 0,05 alpa berarti distribusi data normal atau H0
diterima, sebaliknya bila nilai signifikansi 0,05 alpa berarti distribusi data tidak normal atau Ha diterima. Hasil uji normalitas dengan uji statistic non-parametrik
Kolmogrov-Smirnov ditunjukkan sebagai berikut:
49
Tabel 4.2 Uji Normalitas
Uji Statistik Non- Parametrik Kolmogorov-Smirnov Test Sebelum Transformasi dengan Logaritma Natural
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
BELANJA DAERAH
PAJAK DAERAH
RETRIBUSI DAERAH
DANA ALOKASI
UMUM DANA
ALOKASI KHUSUS
N 48
48 48
48 48
Normal Parameter
s
a,,b
Mean 729845.79
45830.85 17268.33
431007.71 31882.42
Std. Deviation
423922.591 67873.426 18400.801
186791.485 13496.414 Most
Extreme Differenc
es Absolute
.220 .280
.199 .186
.213 Positive
.220 .280
.199 .186
.213 Negative
-.151 -.259
-.184 -.114
-.142 Kolmogorov-Smirnov
Z 1.527
1.941 1.380
1.287 1.479
Asymp. Sig. 2-tailed .019 .001
.044 .073
.025 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Dari hasil di atas,dapat dilihat nilai Asymp.Sig. 2-tailed 0,05 artinya H0 ditolak data residual tidak berdistribusi normal. Oleh karenanya dilakukan tindakan
perbaikan yaitu dengan menggunakan transformasi seluruh variabel penelitian ke dalam fungsi logaritma natural Ln.
50
Tabel 4.3 Uji Statistik Non- Parametrik Kolmogorov-Smirnov Test
Setelah Transformasi dengan Logaritma Natural
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Ln_PD Ln_BD
Ln_RD Ln_DAU
Ln_DAK N
48 48
48 48
48 Normal Parameters
a,,b
Mean 9.7056
13.3650 9.2105 12.8945
10.3009 Std.
Deviation 1.45178
.50400 1.11895 .39208
.35676 Most Extreme
Differences Absolute
.181 .136
.067 .104
.142 Positive
.181 .136
.064 .104
.142 Negative
-.090 -.087
-.067 -.060
-.067 Kolmogorov-Smirnov Z
1.254 .945
.463 .722
.983 Asymp. Sig. 2-tailed
.086 .334
.983 .675
.289 a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Dari hasil di atas,dapat dilihat nilai Asymp.Sig. 2-tailed setelah dilakukan transformasi 0,05 artinya H0 diterima data residual berdistribusi normal. Selain
mengggunakan uji statistic non-parametrik Kolmogrov-Smirnov KS, uji normalitas dapat dilakukan dengan analisis
normal probability plot
dan histogram
.
51
Gambar 4.1 Uji Normalitas Probability Plot Setelah Transformasi
Setelah dilakukan transformasi, grafik normal probability plot di atas dapat di lihat bahwa titik-titik menyebar disekitar garis diagonal. Tidak ada titik yang
jaraknya sangat jauh dari garis diagonal dan pola yang dibentuk oleh sebaran data tersebut ada disekitar garis diagonal. Sehingga dapat disimpulkan data dalam model
regresi terdistribusi secara normal.
52
Gambar 4.2. Uji Normalitas Grafik Histogram Setelah transformasi dengan
Logaritma Natural
Hasil uji normalitas setelah dilakukan transformasi data di atas memperlihatkan bahwa pada grafik histogram di atas distribusi data mengikuti kurva
berbentuk lonceng yang tidak menceng kiri maupun menceng kanan atau bisa disimpulkan bahwa data tersebut terdistribusi normal.
b. Uji Multikolinearitas
Kategori