memberikan gambaran tentang keadaan finansial perusahaan Nazir,
1998: 108. 3.3.2.
Sumber Data
Data yang digunakan berupa data Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah APBD dan Laporan Realisasi APBD, Indiktor Kinerja
Makro Ekonomi dan Sosial Jawa Timur dan Produk Domestik Regional Bruto KabupatenKota di Indonesia. Data tersebut diperoleh dan
bersumber dari Badan Pusat Statistik.
3.4. Teknik Analisis dan Uji Hipotesis
3.4.1. Teknik Analisis
Analisis data adalah kegiatan mengolah data yang telah dikumpulkan, baik data yang diperoleh dari studi pustaka maupun studi
lapangan menjadi seperangkat hasil dalam rangka memecahkan masalah. Sudjana, 2002: 43. Teknik analisis yang digunakan untuk menguji
hipotesis dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan persamaan regresi linier berganda untuk mengetahui hubungan antara variabel bebas
dengan variabel terikat, persamaan regresi linier berganda dapat dirumuskan sebagai berikut:
Y =
α+ β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ e ……… Sumber: Djarwanto, 2001: 186 Dimana :
Y = Pertumbuhan Ekonomi PDRB
α = Konstanta intersep
β
1
, β
2
, β
3
= Koefisien regresi variabel X
1
, X
2
, X
3
X
1
= Pendapatan Asli Daerah X
2
= Belanja Modal X
3
= Belanja Rutin e
= Error terms kesalahan baku
3.4.2. Uji Normalitas
Uji normalitas digunakan untuk mengetahui apakah suatu data mengikuti sebaran normal atau tidak. Untuk mengetahui apakah data
tersebut mengikuti sebaran normal dapat dilakukan dengan berbagai metode diantaranya adalah Kolmogrov Smirnov dan metode Shapiro
Wilk Sumarsono, 2002: 40. Ukuran untuk menentukan normalitas menurut Sumarsono 2004: 43:
a. Jika nilai signifikasi nilai probabilitasnya lebih kecil dari 5, maka
distribusi adalah tidak normal. b.
Jika nilai signifikasi nilai probabilitasnya lebih besar dari 5, maka distribusi adalah normal.
3.4.3. Uji Asumsi Klasik
Untuk menghasilkan keputusan yang BLUE Best Linier Unbiased Estimator artinya pengumpulan keputusan uji-F dan uji-t tidak boleh
bias. Untuk menghasilkan BLUE maka harus dipenuhi beberapa asumsi
dasar yang tidak boleh dilanggar untuk analisis regresi yaitu :
a. Tidak boleh ada Autokorelasi.
b. Tidak boleh ada Multikolinearitas.
c. Tidak boleh ada Heteroskedastisitas.
Apabila ada satu dari ketiga asumsi dasar tersebut dilanggar maka persamaan regresi yang diperoleh tidak lagi bersifat BLUE sehingga
pengambilan keputusan melalui uji-F dan uji-t menjadi bias. a.
Autokorelasi
Menurut Gujarati 1995: 201, autokorelasi didefinisikan sebagai korelasi antara data observasi yang diurutkan berdasarkan urut waktu
Data time series atau data yang diambil pada waktu tertentu Data cross sectional. Penyimpangan asumsi model klasik yang pertama
adalah adanya autokorelasi dalam model regresi. Artinya adanya korelasi antar anggota sampel yang diurutkan berdasarkan waktu data
time series atau data yang diambil pada waktu tertentu. Untuk mendiagnosis adanya Autokorelasi dalam suatu model regresi
dilakukan melalui pengujian terhadap nilai uji Durbin - Watson Uji Dw dengan ketentuan tertentu atau didasarkan kriteria secara umum
yang menurut Santoso 2001: 219 sebagai berikut: 1
Angka Durbin-Watson di bawah -2, artinya ada autokorelasi positif
2 Angka Durbin-Watson di atas + 2, artinya ada autokorelasi
negatif 3
Angka Durbin-Watson diantara -2 sampai +2 , artinya tidak ada autokorelasi
b. Multikolineritas
Kategori