3. Analisis Regresi
a. Persamaan Regresi
Pengolahan data dengan menggunakan regresi linear dilakukan dalam beberapa tahapan untuk mengetahui bagaimana variabel dependenkriteria
dapat diprediksikan melalui variabel independen atau prediktor, secara individual. Dampak dari penggunaan analisis regresi dapat digunakan
untuk memutuskan apakah naik dan menurunnya variabel dependen dapat dilakukan melalui menaikkan dan menurunkan keadaan variabel
independen. Berikut hasil regresi yang ditampilkan dalam tabel 4.6.
Tabel 4.6 Analisis Regresi
Sumber : Hasil Pengolahan SPSS, 2011
Berdasarkan tabel di atas diperoleh persamaan regresi sebagai berikut: Y = 1.401.000.000.000 + 0,869 DAU + 1,247 KF + e
Dimana: Y
= Belanja Daerah
Coefficients
a
Model Unstandardized
Coefficients Standardize
d Coefficients
t Sig.
Collinearity Statistics
B Std. Error
Beta Tolera
nce VIF
1Constant 1.401E11 1.049E11
1.336 .192
X1 .869
.258 .313
3.363 .002
.989 1.011
X2 1.247
.138 .842
9.057 .000
.989 1.011
a. Dependent Variable: Y
Universitas Sumatera Utara
X1 = Dana Alokasi Umum
X2 = Kapasitas
Fiskal e =
error persamaan tersebut dapat diartikan sebagai berikut:
1 Konstanta sebesar 1.401.000.000.000 menunjukkan bahwa apabila
tidak ada variabel independen X
1
, X
2
, = 0 maka tingkat belanja daerah sebesar 1.401.000.000.000.
2 Koefisien regresi dana alokasi umum X
1
= +0,869 artinya setiap penambahan dana alokasi umum sebesar 1, dengan asumsi variabel
lainnya dianggap konstan, maka akan menaikkan tingkat belanja daerah sebesar 0,869.
3 Koefisien regresi kapasitas fiskal X
2
= +1,247 artinya setiap penambahan kapasitas fiskal sebesar 1, jika variabel lainnya
dianggap konstan, maka akan menaikkan tingkat belanja daerah sebesar 1,247.
b. Menguji Kelayakan Model Regresi
Ketepatan fungsi regresi dalam menaksir nilai aktual dapat diukur berdasarkan godness of fit-nya yaitu nilai koefisien determinasi. Koefisien
determinasi mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel independen Situmorang, 2007. Koefisien
korelasi nilainya adalah 0-1, Semakin mendekati 1, berarti variabel- variabel independen memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk
Universitas Sumatera Utara
memprediksi variasi variabel dependen. Sebaliknya jika semakin mendekati nol berarti modeltidak baik atau variasi model dalam
menjelaskan amat terbatas.
Tabel 4.7 Tabel Hubungan Antar Variabel
Nilai Interpretasi 0,0 – 0,19
Sangat Tidak Erat 0,2 – 0,39
Tidak Erat 0,4 – 0,59
Cukup Erat 0,6 – 0,79
Erat 0,8 – 0,99
Sangat Erat
Sumber: Situmorang 2007
Tabel 4.8 Hasil Analisis Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi
Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of the
Estimate 1
.867
a
.752 .735
1.18598752E11 a. Predictors: Constant, X2, X1
b. Dependent Variable: Y
Sumber: Hasil Pengolahan SPSS, 2011
Hasil pengolahan regresi berganda pada tabel 4.8 menujukkan bahwa nilai R adalah 0,
867
atau 86,7, berarti hubungan relation antara belanja daerah dengan variabel independennya yaitu dana alokasi umum dan
Universitas Sumatera Utara
kapasitas fiskal sangat erat. R Square sebesar 0,752 berarti 75.2 faktor- faktor belanja daerah dapat dijelaskan oleh dana alokasi umum dan
kapasitas fiskal. Sedangkan selebihnya 24.8 dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti oleh penelitian ini.
c. Pengujian Hipotesis Penelitian
Kategori