Metode Pengumpulan Data Gambaran Umum Wilayah Sumatera Utara

i KabupatenKota. Data sampel yang diambil menggunakan purposisve sampling dengan kriteria sebagai berikut: 1 . KabupatenKota yang mempublikasikan Realisasi APBDnya secara konsisten dari tahun 2010-2013, 2 . KabupatenKota yang tidak mengalami pemekaran dari tahun 2010- 2013. Dari 33 Pemerintah KabupatenKota yang dijadikan populasi,pemerintah KabupatenKotayang memenuhi criteria sampel penelitian sebanyak 24 KabupatenKota. Penelitian ini menggunakan poolingdata yaitu data runtun waktu timeseries selama 4 tahun yaitu 2010-2013 dan crossection untuk 24KabupatenKota. Objek yang ditelitia dalah Realisasi Anggaran Pendapatan dan Belanja DaerahAPBD kota di Provinsi Sumatera Utara.

3.5 Jenis Data

Peneliti menggunakan data sekunder dalam penelitian ini. ”Data sekunder merupakan data yang telah dikumpulkan sebelumnya” Anandya dan Suprihhadi, 2005 : 64. Data diperoleh dari laporan APBD Pemda kabupaten kota yang diperoleh dari situs Departemen Keuangan Republik Indonesia Direktorat Jenderal Perimbangan Keuangan. Data yang dibutuhkan adalah informasi keuangan yang berhubungan dengan variabel penelitian yaitu Belanja Modal, total Pendapatan Asli Daerah PAD, data Dana Alokasi Umum DAU, Dana Alokasi Khusus dan Dana Bagi Hasil DBH.

3.6 Metode Pengumpulan Data

Universitas Sumatera Utara i Teknik pengumpulan data yang diperlukan dalam penelitian adalah data sekunder yaitu pooling data berupa realisasi Pendapatan Asli Daerah PAD, realisasi Dana Alokasi Umum DAU, Dana Alokasi Khusus DAK, Dana Bagi Hasil DBH dan Belanja Modal BM dari masing-masing Kota yang ada di Provinsi Sumatera Utara untuk periode tahun 2010-2013 yang diperoleh dari situs Sistem Informasi Keuangan Daerah Departemen Keuangan Republik Indonesia yaitu www.depkeu.djpk.go.id dan sistus Badan Pusat Statistik yaitu www.bps.go.idsumut, melalui internet.

3.7. Model danTeknikAnalisis Data

Data dianalisis dengan menggunakan metode analisa regresi linier berganda, yang merupakan metode statistik deskriptif dan infrensial yang digunakan untuk menganalisa data lebih dari dua variabel penelitian.

3.7.1. Perumusan Model

Hipotesis penelitian diuji dengan menggunakan metode Regresi Linier Berganda. Dengan analisis ini pengaruh variabel independen terhadap variabel dependent yang diteliti bisa diketahui. Model persamaan regresi yang digunakan untuk menguji hipotesis yang berbunyi Pendapatan Asli Daerahd a n Dana Transfer berpengaruh terhadap Belanja Modal pada Pemerintahan Kota di Provinsi Sumatera Utara, adalah sebagai berikut: BMt=d0+ d1PADt-1 +d2DAUt-1+d3DAKt-1+ d4DBHt-1+e Dimana: BDt = Realisasi Belanja Modal t Universitas Sumatera Utara i d0 = Konstanta d1d2,d3,d4 = Koefisienestimasi PADt-1 = RealisasiPendapatanAsliDaeraht-1 DAUt-1 = RealisasiDanaAlokasiUmumt-1 DAK t-1 = Realisasi Dana Alokasi Khusus t-1 JPt-1 = Realisasi Dana Bagi Hasilt-1

3.7.2. Pengujian Asumsi Klasik

Pengujian asumsi klasik diperlukan untuk mengetahui apakah hasil estimasi regresi yang dilakukan benar-benar bebas dari adanya gejala heteroskedastisitas, gejala multikolinearitas, dan gejala autokorelasi. Model regresi akan dapat dijadikan alat estimasi yang tidak bias jika telah memenuhi persyaratan BLUE bestlinear unbiasedestimator yakni tidak terdapat heteroskedastistas, tidak terdapat multikolinearitas, dan tidak terdapat autokorelasi. Jika terdapat heteroskedastisitas, maka varian tidak konstan sehingga dapat menyebabkan biasnya standar error. Jika terdapat multikolinearitas, maka akan sulit untuk mengisolasi pengaruh-pengaruh individual dari variabel, sehingga tingkat signifikansi koefisien regresi menjadi rendah. Dengan adanya autokorelasi mengakibatkan penaksir masih tetap bias dan masih tetap konsisten hanya saja menjadi tidak efisien. Oleh karena itu, uji asumsi klasik perlu dilakukan.

3.7.2.1 Uji Normalitas Data

Universitas Sumatera Utara i Menurut Erlina dan Mulyani 2007 : 103, ”uji ini berguna untuk tahap awal dalam metode pemilihan analisis data. Jika data normal, gunakan statistik parametrik dan jika data tidak normal gunakan statistik non parametrik atau lakukan treatment agar data normal.” Menurut Ghozali 2005 : 110, ”uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi tidak vali d untuk jumlah sampel kecil.” Ada dua cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak menurut Ghozali 2005 : 110,yaitu: a. 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 probabilityplot 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 Universitas Sumatera Utara i residual normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya. b. 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. Pedoman pengambilan keputusan tentang data tersebut mendekati atau merupakan distribusi normal berdasarkan uji Kolmogorov Smirnov dapat dilihat dari : i. Nilai Sig. atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data adalah tidak normal, ii. Nilai Sig. atau signifikan atau probabilitas 0,05, maka distribusi data adalah normal.

3.7.2.2 Uji Heterokedastisitas

Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah yang homokedastisitasatau tidak terjadi heteroskedastisitas. Uji heteroskedastisitas dilakukan dengan melihat adatidaknya pola tertentu pada grafik Scatterplot antara SRESID dan ZPRED. Dasar analisisnya dapat dilihat: Universitas Sumatera Utara i a Jika titik-titik yang membentuk pola yang teratur bergelombang,melebar kemudian menyempit maka mengidentifikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. b Jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka nol pada sumbunya maka tidak terjadi heteroskedastisitas.

3.7.2.3 Uji Autokorelasi

Masalah autokorelasi akan muncul bila data yang dipakai adalah data runtut waktu timeseries . “Autokorelasi akan muncul bila data sesudahnya merupakan fungsi dari data sebelumnya atau data sesudahnya memiliki korelasi yang tinggi dengan data sebelumnya pada data runtut waktu dan besaran data sangat tergantung pada tempat data tersebut terjadi.”Hadi, 2006 :175 Untuk mendeteksi adanya autokorelasi bisa digunakan tes Durbin Watson DW. Deteksi autokorelasi dengan cara ini dimulai dengan menghitung nilai d, setelah nilai d diketemukan maka tahapan berikutnya adalah menentukan nilai du dan dl dengan menggunakan tabel Durbin Watson. Ketentuan : du d 4-du Tidak ada autokorelasi d dl Terdapat autokorelasi positif d 4-dl Terdapat autokorelasi negatif dl d du Tidak ada keputusan tentang autokorelasi Universitas Sumatera Utara i 4-du d 4-dl Tidak ada keputusan tentang autokorelasi Hadi, 2006 : 176 “Salah satu cara untuk mengatasi adanya masalah autokorelasi bila ada adalah dengan cara menambahkan satu variabel baru, yaitu variable lag - 1.” Hadi, 2006 : 176

3.7.2.4 Uji Multikolinieritas

Multikolinieritas adalah adanya suatu hubungan linier yang sempurna mendekati sempurna antara beberapa atau semua variabel bebas Kuncoro, 2007: 98. Hal ini disebut variabel- variabel bebas tidak ortogonal. Variabel-variabel bebas yang bersifat ortogonal, apabila variabel bebas memiliki nilai korelasi diantara sesamanya sama dengan nol. Jika terjadi korelasi sempurna diantara sesama variabel bebas, maka konsekuensinya koefisien-koefisien regresi menjadi tidak dapat ditaksir, dan nilai standar error setiap koefisien regresi menjadi tak terhingga. Menurut Ghozali 2009: 95, Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika variabel independen saling berkorelasi, maka variabel-variabel ini tidak ortogonal. Variabel ortogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antarsesama variabel independen sama dengan nol. Dikatakan terdapat problem multikolinieritas apabila terjadi Universitas Sumatera Utara i korelasi antarvariabel independen pada uji multikolinieritas. Pada penelitian ini, digunakan metode Variance Inflation Factor VIF. Apabila nilai cut off VIF ≥ 10, maka dikatakan terjadi multikolinieritas diantara variabel independen.

3.7.3 Pengujian Hipotesis

Untuk menguji apakah hipotesis yang diajukan diterima atau ditolak, maka dilakukan pengujian terhadap variabel-variabel penelitian secara parsial dan simultan. Pengujian secara parsial digunakan uji statistik t . Uji koefisien regresi dengan uji t t- test diperlukan untuk mengetahui tingkat pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Pengujian secara simultan digunakan uji signifikansi simultanuji statistikF dan penentuan Koefisien Determinasi R 2 yang bermaksud untuk menjelaskan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.

3.7.3.1 Uji Signifikansi ParsialUjit

Uji statistik t disebut jugasebagai uji signifikansi individual. Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas secara individual dalam menerangkan variasi variabel terikatKuncoro,2003: 219. Hipotesis nol Ho yang hendak diuji adalah apakah suatu parameter d1,d2,d3,d4, sama dengan nol, maksudnya apakah suatu variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen, Ho:d1 =0,Ho: d2 =0;Ho: d3 =0;danHo: d4 =0 Universitas Sumatera Utara i Artinya Pendapatan Asli DaerahPAD, Dana Alokasi Umum DAU, Dana Alokasi Khusus, dan Dana Bagi Hasil secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap Belanja Modal. Hipotesis alternatifnya Ha apakah suatu parameter d1,d2,d3,d4, tidak sama dengan nol, maksudnya variabel tersebut merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Ha:d1 ≠0,Ho: d2 ≠0;Ho: d3 ≠0;danHo:d4 ≠0. Artinya Pendapatan Asli DaerahPAD, DanaAlokasiUmum DAU, Dana Alokasi Khusus, dan Dana Bagi Hasil secara parsial berpengaruh signifikan terhadap Belanja Modal. Kriteria pengambil keputusan terhadap ujit, adalah sebagai berikut: Jika probabilitas 0,05, Ha diterima Jika probabilitas 0,05,Ha ditolak

3.7.3.2 Uji Signifikansi SimultanUjiF

Uji statistic F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalam metode mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terikatKuncoro,2003: 218. Hipotesis nol Ho yang hendak diuji adalah apakah semuaparameterdalam modelsama Universitas Sumatera Utara i dengannol,maksudnyaapakahsuatu variabelindependenmerupakan penjelasyangsignifikanterhadapvariabeldependen. Ho:d1 =d2 = d3=d4 = 0 ArtinyaPendapatanAsli DaerahPAD,DanaAlokasiUmum DAU, Dana Alokasi Khusus, danDana Bagi Hasilsecara simultantidakberpengaruh signifikan terhadapBelanjaModal. HipotesisalternatifnyaHa,tidak semua parameter secara simultan sama dengan nol, maksudnya semua variabel independen secara simultan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Ha:d1 ≠d2 ≠d3≠d4 ≠0 Artinya Pendapatan Asli DaerahPAD, Dana Alokasi Umum DAU, Dana Alokasi Khusus DAK, dan Dana Bagi HasilDBH secara simultan berpengaruh terhadap Belanja ModalBM. Kriteria pengambilan keputusan terhadap uji F, adalah sebagai berikut: Jika probabilitas 0,05, Ha diterima Jika probabilitas 0,05, Ha ditolak

3.7.4 Koefisien Determinasi R

2 Koefisien Determinasi R 2 pada intinya untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel terikat Kuncoro, 2003. Nilai koefisien determinasi adalah diantara nol dan satu 0≤ R2 ≤1. Nilai R2 yang mendekati satu berarti variabel- Universitas Sumatera Utara i variabel independen memberikan hamper semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen, dan apabila nilai R 2 semakin kecil mendekati nol,berarti variabel-variabel independen hampir tidak memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Menurut Ghozali2009: 87, kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi adalah bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan ke dalam model.Banyak peneliti menganjurkan untuk menggunakan nilai Adjusted R 2 pada saat mengevaluasi mana model regresi terbaik, tidak seperti R 2 , nilai Adjusted R 2 dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan ke dalam model. Universitas Sumatera Utara i BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN

4.1 Gambaran Umum Wilayah Sumatera Utara

Secara geografis wilayah Propinsi Sumatera Utara terletak pada 1-4 Lintang Utara dan 98- 100 Bujur Timur dengan luas daratan 71.680 Km, Wilayah Sumatera utara berada pada jalur perdagangan internasional, dekat dengan dua Negara Asean, yaitu Malaysia dan Singapura serta diapit oleh 3 tiga propinsi, dengan batas sebagai berikut: 1. sebelah Utara berbatasan dengan Proponsi Nanggroe Aceh Darussalam, 2. sebelah Timur berbatasan dengan Selat Malaka, 3. sebelah Selatan berbatasan dengan Sumatera Barat dan Riau, 4. sebelah Barat berbatasan dengan Samudera Hindia. Wilayah Proponsi Sumatera Utara terdiri dari daerah pantai, dataran rendah dan dataran tinggi serta pegunungan Bukit Barisan yang membujur di tengah-tengah dari Utara ke Selatan. Berdasarkan topografi daerah Sumatera Utara dibagi atas 3 tiga bagian yaitu: 1. bagian Timur dengan keadaan relatif datar, 2. bagian Tengah bergelombang sampai berbukit, 3. bagian Barat merupakan dataran bergelombang. Universitas Sumatera Utara i Wilayah Pantai Timur yang merupakan dataran rendah seluas 24.921,99 km 2 atau 34,77 dari luas wilayah Sumatera Utara adalah daerah yang subur, kelembaban tinggi dengan curah hujan relatif tinggi pula. Wilayah ini memiliki potensi ekonomi yang tinggi sehingga cenderung semakin padat karena arus migrasi dari wilayah Pantai Barat seluas 46.758,69 km 2 atau 65,23 dari luas wilayah Sumatera Utara, sebagian besar merupakan pegunungan. Sumatera Utara merupakan propinsi keempat terbesar jumlah penduduknya di Indonesia, yang dihuni oleh penduduk dari berbagai suku seperti Melayu, Batak, Nias, Aceh, Minangkabau, Jawa dan menganut berbagai agama seperti Islam, Kristen, Buddha, Hindu dan berbagai aliran kepercayaan lainnya. Menurut hasil pencacahan lengkap Sensus Penduduk 2000, penduduk propinsi Sumatera Utara berjumlah 11,5 juta dengan pertumbuhan 1,20 per tahun sejak tahun 1990. Jumlah tersebut bertambah menjadi sekitar 11,9 juta jiwa pada tahun 2003 berdasarkan Hasil Sementara Pendaftaran Pemilih dan Pendaftaran Penduduk. Selanjutnya, dari hasil estimasi jumlah penduduk pada Juni 2005 diperkirakan sebesar 12,3 juta jiwa. Kepadatan penduduk Sumatera Utara tahun 1990 adalah 143 jiwa per km 2 dan tahun 2005 meningkat menjadi 172 jiwa per km 2 . Metode pemilihan sampel yang di pakai adalah purposive judgement sampling method yaitu dengan berdasarkan kriteria-kriteria tertentu.

4.2 Analisis Hasil Penelitian