1998, Mahi 2000, Halim, 2001, dan Mursinto 2004 yang menggunakan formula:
DF
per tahun
=
100 Re
x Kot
Pemkab n
Pengeluara Total
alisasi Pajak
Bukan dan
Pajak Hasil
Bagi PAD
b. Fiscal Stress X
2
Fiskal stress dimaksud dalam penelitian ini diidentikkan dengan Tax Effort yang pada prinsipnya merupakan upaya peningkatan pajak
daerah yang diukur melalui perbandingan antara hasil penerimaan realisasi sumber-sumber Pendapatan Asli Daerah PAD dengan
potensi sumber-sumber Pendapatan Asli Daerah, atau dhitung dengan menggunakan formula:
UPPAD
j
= PAD
Potensi PAD
alisasi Re
Dimana , UPPADj = Upaya peningkatan sumber-sumber PAD
Realisasi PAD = Realisasi penerimaan sumber-sumber PAD Potensi PAD = Target penerimaan sumber-sumber PAD
3. Variabel Intervening
Variabel intervening dalam penelitian ini adalah kinerja keuangan. Secara operasional, kinerja keuangan dimaksud dalam penelitian ini diproxy melalui
rasio efisiensi yang menurut Hamzah 2006 merupakan salah satu rasio yang berpengaruhi signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Rasio efisiensi
Universitas Sumatera Utara
merupakan rasio yang menggambarkan perbandingan antara output dan input atau realisasi pengeluaran dengan realisasi penerimaan daerah. Rasio ini
diukur dengan menggunakan formula:
100 Re
Re x
Penerimaan alisasi
n Pengeluara
alisasi RE
i
Penggunaan data pertumbuhan ekonomi dalam harga berlaku dengan alasan bahwa data dalam desentralisasi fiskal dan kinerja keuangan yang meliputi :
pendapatan asli daerah, bagi hasil pajak dan bukan pajak, maupun realisasi total pengeluaran pemerintah daerah adalah dalam harga berlaku Mursinto,2004.
Matriks operasionalisasi dan pengukuran keseluruhan variabel peneitian yang digunakan dalam penelitian ditunjukkan pada Tabel berikut ini.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4. Matriks Operasionalisasi dan Pengukuran Variabel Penelitian Nama
Variabel Definisi
Parameter Skala
Ukur
Pertumbuhan Ekonomi
Y PDRB per tahun menurut harga berlaku, . yang
dinyatakan dalam satuan persen.
100
1 1
x PDRB
PDRB PDRB
PDRB
t t
t tahun
per
Rasio Desentralisasi
Fiskal X
1
Proses distribusi anggaran dari tingkat pemerintahan yang lebihtinggi kepadapemerintahan yang
lebihrendah untuk mendukung fungsi atau tugas peme-rintahan dan pelayanan publik sesuai dengan
banyaknya kewenangan bidang pemerintahan yang dilimpahkan
100 Re
x Kot
Pemkab n
Pengeluara Total
alisasi Pajak
Bukan dan
Pajak Hasil
Bagi PAD
DF
Rasio
Fiscal Stress X
2
Upaya peningkatan pajak daerah yang diukur melalui perbandingan antara hasil penerimaan realisasi
sumber-sumber Pendapatan Asli Daerah PAD dengan potensi sumber-sumber Pendapatan Asli
Daerah
100 Re
x PAD
Potensi PAD
alisasi UPPADj
Rasio Kinerja
Keuangan X
3.
Kinerja keuangan diproxy melalui rasio efisiensi, yaitu rasio yang menggambarkan perbandingan
antara output dan input atau realisasi pengeluaran dengan realisasi penerimaan daerah.
100 Re
Re x
Penerimaan alisasi
n Pengeluara
alisasi RE
i
Rasio
51
Universitas Sumatera Utara
4.5. Metode Pengumpulan Data 4.5.1. Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu data yang diperoleh tidak langsung berasal dari narasumber akan tetapi melalui orang lain atau
lewat dokumen. Data sekunder dalam penelitian ini berdimensi data pooled, yaitu timeseries runtut waktu : 8 tahun berturut – turut dari tahun 2002 sampai dengan tahun
2009, crossection 13 kabupatenkota se-Propinsi Aceh. Data sekunder dalam penelitian ini diperoleh dari
www.djpk.depkeu.go.id dan BPS masing – masing KabupatenKota se-
Propinsi Aceh.
4.5.2. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah teknik dokumentasi, yaitu suatu cara mencari data mengenai hal-hal yang berkaitan dengan
variabel yang diteliti. Teknik ini dilakukan dengan cara mengunjungi website BPS Propinsi Aceh dan selanjutnya melakukan download sesuai dengan data yang diinginkan.
4.6. Metode Analisis Data
Metode analisis data adalah suatu cara yang digunakan untuk mengolah data. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif dan
analisis regresi linier berstruktur yang selanjutnya dikonversi kedalam diagram jalur path analysis. Untuk menerima ataupun menolak hipotesis digunakan uji F untuk uji
secara simultan, uji t untuk uji secara parsial dan analisis koefisien determinan untuk
Universitas Sumatera Utara
mengetahui kekuatan variabel lain didalam menjalaskan variabel terikatnya diluar variabel bebas dan variabel intervening yang digunakan dalam penelitian ini.
Suatu model regresi dikatakan tidak mengandung masalah apabila data yang digunakan dalam suatu penelitian terbebas dari asumsi klasik. Uji asumsi klasik dalam
penelitian ini meliputi uji normalitas, uji heterokedastisitas, uji multikolinieritas dan autokorelasi.
4.6.1. Analisis Deskriptif
Data statistik yang diperoleh dalam penelitian perlu diringkas dengan baik dan teratur. Hal ini dimaksudkan untuk mendapatkan gambaran yang lebih jelas tentang
sekumpulan data yang diperoleh baik mengenai sampel atau populasi.
4.6.2. Uji Asumsi Klasik
1. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan veriabel bebas keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak.
Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data normal atau mendekati normal. Pengujian normalitas dalam penelitian ini menggunakan pendekatan uji
Kolmogorov-Smirnov Test. Suatu data dikatakan berdistribusi secara normal apabila nilai Asymp. Sig. 2-tailed lebih besar dari
5. 2.
Uji Heteroskedastis Penyimpangan uji asumsi klasik ini adalah adanya gejala heteroskedastisitas,
artinya varians variabel dalam model tidak sama. Konsekuensi dari adanya gejala
Universitas Sumatera Utara
heteroskedastis adalah penaksir yang diperoleh tidak efisien, baik dalam sampel besar maupun kecil walaupun penaksir diperoleh menggambarkan populasinya
dalam arti tidak bias. Untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dalam penelitian ini dilakukan dengan uji Glejser. Suatu data dikatakan terbebas dari
penyimpangan heterokedastistias apabila secara statistik variabel bebas tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat Absolut Ut AbsUt.
3. Uji Multikolinearitas
Pengujian asumsi ini untuk menunjukkan adanya hubungan linear antara variabel- variabel bebas dalam model regresi maupun untuk menunjukkan ada tidaknya
derajat kolinearitas yang tinggi diantara variabel-variabel bebas. Jika antar variabel bebas berkorelasi dengan sempurna maka disebut multikolinearitasnya
sempurna perfect multicoliniarity, yang berarti model kuadrat terkecil tersebut tidak dapat digunakan. Indikator untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas
adalah menguji asumsi tersebut dengan uji korelasi antar variabel independen dengan matriks korelasi.
Barron dan Kenny 1986 mengatakan bahwa analisis regresi model mediating atau intervening akan menghasilkan nilai estimasi prediktor dari intervening dan
X dinamakan jalur a dan intervening terhadap Y dinamakan jalur b. Kedua nilai estimasi predictor ini diharapkan signifikan. Sedangkan prediksi X terhadap Y
dinamakan jalur-c’, nilainya diharapkan tidak signifikan. Berdasarkan Barron dan Kenny 1986 di atas, maka uji multikolinieritas
dilakukan hanya terhadap X
1
desentralisasi fiskal dan X
2
fiscal stess,
Universitas Sumatera Utara
sedangkan Y
3
kinerja keuangan daerah tidak turut serta diuji tingkat kolinieritasnya.
Menurut Ghozali 2003, bahwa ada atau tidaknya multikolinearitas dapat diketahui dengan menganalisis nilai tolerance serta Variance Inflation Faktor
VIF. Suatu variabel dikatakan terbebas dari asumsi multikolinieritas apabila nilai VIF 1.0 dan nilai tolerance 1.0. Nugroho 2005 membatasi nilai VIF
tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance tidak kurang dari 0.1. 4.. Uji Autokorelasi
Digunakan untuk menguji asumsi klasik regresi berkaitan dengan adanya autokorelasi, yaitu dengan Durbin Watson DW, yaitu dengan membandingkan
nilai DW statistic dengan DW table. Apabila nilai DW statistic terletak pada daerah no autocorrelation berarti terbebas dari penyimpangan autokorelasi.
Untuk mengetahui posisi tersebut terlebih dahulu dilakukan perhitungan untuk menentukan nilai Durbin-Watson dengan rumus : 4-du dan 4-dl. Untuk mencari
nilai du dan dl dilakukan dengan melihat table dw. Lebih jelasnya autokorelasi digambarkan sebagai berikut :
Ho diterima no serial correlation
Autokorelasi + Autokorelasi -
4 4-dl
4-du du
dl
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1. Diagram Durbin – Watson
Sumber : Ghozali 2003
Ghozali 2003 mendeteksi autokorelasi dengan indicator sebagai berikut : a. Jika nilai DW hitung batas atas du tabel, berarti terdapat autokorelasi
b. Jika nilai DW hitung batas atas du tabel, berarti terdapat autokorelasi
4.6.3. Model Analisis Data
Sebagaimana diuraikan pada subab rancangan penelitian dimuka, bahwa model analisis data dalam penelitian ini diadopsi dari model yang dikembangkan dalam
penelitian Indriantoro 2002 yaitu model persamaan berstruktur Structure Equetion Model=SEM. Adapun persamaan dimaksud :
Y =
+
1
X
1
+
2
X
2
+ e
1
…………………………………… 4.1. X
3
=
+
4
X
1
+
5
X
2
+ e
1
………………………………… 4.2. Y
=
+
5
X
3
+ e
1
………………………………………… 4.3.
Dimana : Y
= Pertumbuhan Ekonomi
= Konstanta
1
…
5
= koefisien regresi; X
1
= Desentralisasi Fiskal X
2
= Fiskal
Stress
Universitas Sumatera Utara
X
3
= Kinerja Keuangan e
= error
Untuk memudahkan penghitungan pengaruh langsung direct effect, pengaruh tidak langsung indirect effect dan pengaruh total total effect dari masing – masing
variabel yang berkausalitas, selanjutnya dilakukan konversi koefisien regresi masing – masing variabel kedalam diagram jalar path analysis.
Gambar 4.2. Model Path Desentralisasi Fiskal, Fiscal Stress, Kinerja Keuangan dan Pertumbuhan Ekonomi
4.6.4. Pengujian Hipotesis 1.
Uji simultan Uji F-Statistik
Uji F-statistik digunakan untuk menguji besarnya pengaruh dari seluruh variabel independen secara bersama-sama atau simultan terhadap variabel dependen.
Untuk pengujian dalam penelitian ini digunakan program SPSS 16.0. Untuk menentukan nilai F tabel, tingkat signifikansi yang digunakan sebesar 5 dengan
perumusan hipotesis statistik : X
1
Y X
3
X
2
4
3
1
5
2
e1 e2
r1.2
Universitas Sumatera Utara
a. Ho :
31
=
32
=
41
=
42
=
43
= 0, artinya variabel bebas secara simultan bersama-sama tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat.
b. Ha :
31
=
32
=
41
=
42
=
43
≠ 0, artinya variabel bebas secara simultan bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat.
Dengan kaidah pengambilan keputusan : a.
Terima Ho, jika koefisien F hitung signifikan pada taraf lebih besar dari 5 lihat taraf signifikansi pada output ANOVA
b. Tolak Ho, jika koefisien F hitung signifikan pada taraf lebih kecil atau sama
dengan 5 lihat taraf signifikansi pada output ANOVA
2. Uji Parsial Uji t