53
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ e
Dimana: Y = Kemandirian Keuangan Daerah
a = Konstanta b
1
– b
3
= Koefisien Variabel X
1
= Efektivitas Pendapatan Asli Daerah X
2
= Belanja Modal X
3
= Dana Perimbangan e = Error pengganggu
3.7.1 Statistik Deskriptif
Menurut Ghozali 2006:19, statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata- rata mean, standar
deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, range, kurtosis, dan skewness kemencengan distribusi.
3.7.2 Uji Asumsi Klasik
Agar dapat diuji dengan menggunakan metode analisis resegresi berganda, perlu dilakukannya uji asumsi klasik terlebih dahulu. Uji asumsi
klasik digunakan untuk membuktikan apakah data tersebut normal dan terbebas dari adanya gejala multikolinearitas, gejala autokorelasi dan gejala
heteroskedastisitas. Model regresi akan dapat dijadikan alat estimasi yang
Universitas Sumatera Utara
54
tidak bias jika telah memenuhi persyaratan BLUE best linear unbiased estimator
yakni tidak
terdapat heteroskedastistas,
tidak terdapat
multikolinearitas, dan tidak terdapat autokorelasi.
3.7.2.1 Uji Normalitas
Tujuan uji normalitas adalah untuk mengetahui apakah distribusi data mengikuti atau mendekati distribusi normal. Uji normal ini perlu
dilakukan untuk mengetahui apakah data tersebut layak dipakai untuk penelitian lebih lanjut.
Menurut Ghozali 2005:110, ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu:
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 plotnya data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data
residual normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya.
Universitas Sumatera Utara
55
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, Jika tingkat signifikansinya 0,05, maka data itu terdistibusi normal dan dapat dilakukan model regresi
berganda.
3.7.2.2 Uji Multikolinearitas
Salah satu syarat yang harus terpenuhi dalam model regresi adalah tidak adanya multikolinearitas.
Hasil uji multikoliniearitas dapat ditunjukkan dengan nilai varian inflation factor VIF dan tolerance value
dari tiap-tiap variabel independen.
Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi adanya korelasi di antara variabel bebasnya.
Menurut Ghozali 2013:105, untuk menguji terdapat atau tidaknya multikolinieritas, dapat dilakukan dengan cara:
1 Nilai R2 pada estimasi model regresi empiris sangat tinggi, 2 Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen,
3 Menggunakan variance inflation factor dan nilai tolerance. Multikolinieritas terjadi jika VIF lebih dari 10 dan nilai tolerance
lebih kecil dari 0,10.
Universitas Sumatera Utara
56
3.7.2.3 Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk dapat menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu
pengamatan ke pengamatan yang lain. Menurut Ghozali 2005:105, Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi
heteroskesdatisitas. Untuk melihat terdapat atau tidaknya heteroskedastisitas dapat
dilakukan dengan melihat grafik Scaterplot antar nilai prediksi variabel independen dengan nilai residualnya dengan dasar analisis:
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.
3.7.2.4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi adalah untuk mengujij apakah terjadi korelasi antara suatu periode t dengan periode sebelumnya t -1. Autokorelasi
muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Pengujian yang bisa digunakan untuk mendeteksi
kemungkinan adanya terjadi autokorelasi adalah uji Durbin-Watson D- W dengan ketentuan sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
57
1. Jika DW lebih kecil dari dL atau lebih besar dari 4-dU maka terdapat autokorelasi.
2. Jika DW terletak antara dL dan 4-dU, maka tidak terdapat autokorelasi.
3. Jika DW terletak antara dL dan dU atau diantara 4-dU dan 4-dL,
maka tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti.
3.7.3 Analisis Regresi Linear Berganda
Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi
linear berganda.
Analisis regresi berganda bertujuan untuk mengukur hubungan antara dua variabel atau lebih, dan menunjukkan arah hubungan antara variabel
dependen dengan variabel independen Ghozali, 2013:91
. Persamaan regresi linier berganda dari penelitian ini adalah:
Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ e
Dimana: Y = Tingkat Kemandirian Keuangan Daerah
a = Konstanta X
1
= Efektivitas Pendapatan Asli Daerah X
2
= Belanja Modal X
3
= Dana Perimbangan b
1
= Koefisien Efektivitas Pendapatan Asli Daerah b
2
= Koefisien Belanja Modal
Universitas Sumatera Utara
58
b
3
= Koefisien Dana Perimbangan
e = Error pengganggu
3.7.4 Uji Hipotesis
Uji-uji yang digunakan terhadap hipotesis yg telah diuraikan dalam penelitian dilakukan dengan cara sebagai berikut:
3.7.4.1 Uji Signifikansi Simultan Uji-F
Uji F digunakan untuk menguji pengaruh secara simultan antara variabel independen terhadap variabel dependen. Adapun langkah-
langkah dalam pengambilan keputusan untuk uji F adalah sebagai berikut:
1 H : b
1
= b
2
= b
3
= 0 , Pendapatan Asli Daerah, Belanja Modal dan Dana Perimbangan tidak berpengaruh secara simultan terhadap
Tingkat Kemandirian Keuangan Daerah. 2 H
1
: b
1
≠ b
2
≠ b
3
≠ 0 , Pendapatan Asli Daerah, Belanja Modal dan Dana Perimbangan berpengaruh secara simultan terhadap Tingkat
Kemandirian Keuangan Daerah. Kriteria yang digunakan dalam menerima atau menolak H
1
adalah: 1 Jika F
hitung
F
tabel
, pada α = 5 dan nilai propabilitas sebesar 0,05, maka H
1
diterima dan H ditolak.
2 Jika F
hitung
F
tabel
, pada α = 5 dan nilai propabilitas sebesar 0,05, maka H
1
ditolak dan H diterima.
Universitas Sumatera Utara
59
3.7.4.2 Uji Signifikansi Parsial Uji-t
Uji t digunakan untuk menguji pengaruh secara parsial antara variabel independen terhadap variabel dependen,
dengan asumsi bahwa variabel lain dianggap konstan.
1 H : b
1
= b
2
= b
3
= 0 , Pendapatan Asli Daerah, Belanja Modal dan Dana Perimbangan tidak berpengaruh secara parsial terhadap
Kemandirian Keuangan Daerah. 2 H
1
: b
1
≠ b
2
≠ b
3
≠ 0 , Pendapatan Asli Daerah, Belanja Modal dan Dana Perimbangan berpengaruh secara parsial terhadap Kemandirian
Keuangan Daerah. Adapun langkah-langkah dalam pengambilan keputusan untuk uji-t
adalah sebagai berikut: 1 H
diterima jika t
hitung
t
tabel
pada α = 5 2 H
1
diterima jika t
hitung
t
tabel
pada α = 5
3.7.5 Pengujian Hipotesis dengan Variabel Moderating
Pengujian hipotesis selanjutnya berkaitan dengan interaksi variabel moderating yaitu jumlah penduduk dalam mempengaruhi variabel
independen terhadap kemandirian keuangan daerah. Variabel moderating adalah variabel yang memperkuat atau memperlemah hubungan antara satu
variabel dengan variabel lain. Ada tiga cara untuk melakukan uji regresi dengan menggunakan variabel moderating yaitu :
1. Uji Interaksi atau Moderated Regression Analysis MRA,
Universitas Sumatera Utara
60
2. Uji Nilai Selisih Mutlak, dan 3. Uji Residual.
Dalam penelitian ini peneliti melakukan uji regresi dengan variabel moderating dengan menggunakan uji residual untuk menguji hasil
penelitiannya. Analisis residual ini menguji pengaruh deviasi dari suatu model dengan fokus lack of fit antar variabel independen Ghozali, 2013:240.
Langkah-langkah yang dilakukan adalah dengan melakukan regresi persamaan :
Z = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
+ e…………………….. 1 Kemudian regresi dilanjutkan dengan persamaan :
| e | = a + b
1
Y………………………………….. 2
Persamaan regresi 2 menggambarkan Jumlah Penduduk sebagai variabel moderating jika nilai koefisien parameternya signifikan dan negatif.
Keterangan: Z = Jumlah Penduduk
Y = Kemandirian Keuangan Daerah a = Konstanta
b = Koefisien regresi X
1
= Pendapatan Asli Daerah X
2
= Belanja Modal X
3
= Dana Perimbangan e = error
Universitas Sumatera Utara
61
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Penelitian
Dalam melakukan penelitiannya, peneliti menggunakan software SPSS for windows 19.0 dalam mengolah hasil penelitiannya. Hasil penelitiannya adalah
sebagai berikut.
4.1.1 Analisis Statistik Deskriptif
Statisitk deskriptif digunakan agar dapat memperoleh gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai minimum, maksimum, rata-rata
mean, dan deviasi standar dari masing-masing variabel penelitian. Penelitian ini dilakukan agar dapat memudahkan pembaca dalam memahami
data dari penelitian tersebut. Berikut terlihat di tabel 4.1 hasil pengolahan dari variabel-variabel yang digunakan:
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N Minimum
Maximum Mean
Std. Deviation EFEKTIVITAS PAD
88 4.14
5.48 4.7907
.17187 BELANJA MODAL
88 25.24
27.91 26.3331
.63700 DANA PERIMBANGAN
88 26.77
28.47 27.7072
.36670 TKKD
88 1.16
3.54 2.4767
.57466 JUMLAH PENDUDUK
88 13.20
15.45 14.3412
.52188 Valid N listwise
88
Sumber : Hasil olah data SPSS v19.0 2016
Universitas Sumatera Utara
