Irma Syafitri : Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Pendapatan Asli Daerah PAD, Dan Dana Alokasi Umum DAU Terhadap Pengalokasian Anggaran Belanja Modal Pada Pemerintahan KabupatenKota Di Propinsi
Sumatera Utara, 2009. USU Repository © 2009
E. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data pada penelitian ini adalah teknik dokumentasi, yakni peneliti melakukan pengumpulan data sekunder yang diperoleh dari
Badan Pusat Statistik BPS Provinsi Sumatera Utara dan mendownload situs
www.djpk.depkeu.go.id
Salah satu cara termudah untuk melihat normalitas residual adalah dengan melihat grafik histogram yang membandingkan antara data observasi
. Selain itu, peneliti juga melakukan studi kepustakaan melalui buku-buku dan jurnal-jurnal yang berkaitan dengan
permasalahan yang diteliti.
F. Metode Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik dengan menggunakan SPSS . Peneliti melakukan terlebih dahulu
uji asumsi klasik sebelum melakukan pengujian hipotesis. Uji asumsi klasik yang dilakukan peneliti meliputi :
1. Uji Normalitas
Uji normalitas ini bertujuan untuk mengetahui apakah data yang digunakan telah terdistribusi secara normal. Uji normalitas perlu dilakukan untuk
menentukan alat statistik yang dilakukan, sehingga kesimpulan yang diambil dapat dipertanggungjawabkan.
Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak, yaitu :
1 Analisis grafik
Irma Syafitri : Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Pendapatan Asli Daerah PAD, Dan Dana Alokasi Umum DAU Terhadap Pengalokasian Anggaran Belanja Modal Pada Pemerintahan KabupatenKota Di Propinsi
Sumatera Utara, 2009. USU Repository © 2009
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.
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. Pedoman pengambilan keputusan tentang data tersebut mendekati atau
merupakan distribusi normal berdasarkan uji Kolmogorov Smirnov dapat dilihat dari :
1. Nilai Sig. atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data
adalah tidak normal. 2.
Nilai Sig. atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data adalah normal.
Irma Syafitri : Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Pendapatan Asli Daerah PAD, Dan Dana Alokasi Umum DAU Terhadap Pengalokasian Anggaran Belanja Modal Pada Pemerintahan KabupatenKota Di Propinsi
Sumatera Utara, 2009. USU Repository © 2009
2. Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas dilakukan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Jika varians dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan lainnya tetap, maka disebut Homoskedastisitas. Dan jika varians
berbeda, maka disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang tidak terjadi heteroskedastisitas.
`Untuk mengetahui adanya masalah heteroskesdatisitas, kita bisa menggunakan korelasi jenjang Spearman, Park test, Goldfeld-Quandt test, BPG
tast, White test atau Glejser test. Bila menggunakan korelasi jenjang Spearman, maka kita harus menghitung nilai korelasi untuk setiap variabel independen
terhadap nilai residu, baru kemudian dicari tingkat signifikansinya. Park dan Glejser test memiliki dasar test yang sama yaitu meregresikan kembali nilai residu
ke variabel independen. Salah satu cara untuk mengurangi masalah heteroskesdatisitas adalah
menurunkan besarnya rentang range data. Salah satu cara yang bisa dilakukan untuk menurunkan rentang data adalah melakukan transformasi manipulasi
logaritma. Tindakan ini bisa dilakukan bila semua data bertanda positif.
3. Uji Autokorelasi
