Jenis Data Metode Pengumpulan Data Gambaran Umum Data Penelitian

menggunakan teknik pengambilan secara sensus yaitu apabila seluruh elemen populasi diselidiki satu per satu atau semuya populasi adalah sampel. Maka jumlah sampel penelitian sebanyak 33 kabupatenkota, terdiri dari atas 25 kabupaten dan 8 kota.

3.7 Jenis Data

Penelitian ini menggunakan jenis data sekunder. Data sekunder dalam penelitian ini adalah data yang telah dikumpulkan, diolah dan disajikan oleh pihak lain. Data yang bersumber dari dokumen Laporan Realisasi Anggaran Pendapatan Belanja Daerah yang diperoleh dari situs Dirjen Perimbangan Keuangan Pemerintah Daerah melalui internet situs Sistem Informasi Keuangan Republik Indonesia yaitu www.depkeu.djpk.go.id.

3.8 Metode Pengumpulan Data

Teknik pengumpulan data yang diperlukan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang melalui dokumentasi. Pengumpulan data sekunder yang relevan berupa Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah. Data yang diambil berupa realisasi Pendapatan Asli Daerah, realisasi Dana Alokasi Umum, realisasi Dana Bagi Hasil, dan realisasi anggaran Belanja Daerah dari Pemerintahan Daerah di Provinsi Sumatera Utara yang diperoleh dari internet melalui situs www.depkeu.djpk.go.id yang berupa data series.

3.9 Teknik Analisis

Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik menggunakan software Statistikal Product and Service Solutions. Universitas Sumatera Utara SPSS. Analisis data digunakan dengan melakukan pengujian asumsi klasik dan pengujian hipotesis. Pengujian hipotesis dilakukan dengan metode analisis regresi linier berganda. Analisis linier berganda digunakan untuk menganalisa data lebih dari dua variabel penelitian. Penggunaan metode analisis regresi dalam pengujian hipotesis, terlebih dahulu diuji apakah model tersebut memenuhi asumsi klasik atau tidak. Model regresi linier berganda dikatakan model yang baik jika model tersebut memiliki asumsi normalitas data dan terbebas dari asumsi – asumsi klasik statistik baik multikolinieritas, autokorelasi dan heterokedastisitas. Model persamaan regresi yang digunakan untuk menguji hipotesis yang berbunyi Dana Alokasi Umum, Dana Bagi Hasil dan Pendapatan Asli Daerah, berpengaruh terhadap Belanja Daerah di KabupatenKota Provinsi Sumatera Utara adalah: Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 i+ b 3 X 3 +e Keterangan: Y = Belanja Daerah a = Konstanta X 1 = Jumlah Dana Alokasi Umum DAU X 2 = Jumlah Dana Bagi Hasil DBH X 3 = Jumlah Pendapatan Asli Daerah PAD b 1 = Koefisien Regresi Dana Alokasi Umum DAU b 2 = Koefisien Regresi Dana Bagi Hasil DBH b 3 = Koefisien Regresi Pendapatan Asli Daerah PAD e = Error pengganggu Universitas Sumatera Utara

3.9.1 Uji 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 biasa jika telah memenuhi persyaratan BLUE Best Linear Unbiased Estimator yakni tidak terdapat heteroskedastistas, tidak terdapat multikolinearitas, dan tidak terdapat autokorelasi. Jika terdapat heteroskedastisitas, maka varian tidak konstan sehingga dapat menyebabkan biasanya 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 biasa dan masih tetap konsisten hanya saja menjadi tidak efisien. Oleh karena itu, uji asumsi klasik perlu dilakukan. 3.9.1.1 Uji Normalitas Data Uji Normalitas data 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. Tujuan uji normalitas adalah ingin mengetahui apakah dalam model regresi variable pengganggu atau residual memiliki distribusi normal Erlina, 2008. Pengujian ini diperlukan karena untuk melakukan uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Jika asumsi ini dilanggar atau tidak dipenuhi maka uji statistik menjadi tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Universitas Sumatera Utara

3.9.1.2 Uji Heteroskedastisitas

Asumsi heteroskedastisitas adalah asumsi dalam regresi dimana varians dari residual tidak sama untuk satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika varians dari residual dari suatu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisitas. Uji untuk mengetahui heteroskedastisitas ini adalah dengan melihat penyebaran dari varians residual pada diagram pencar scatter plot. Analisis pada gambar scatter plot yang menyatakan model regresi linear berganda tidak terdapat heteroskedastisitas Zubaidi, 2010 dalam Nugroho 2005:63 jika: 1. Titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0 2. Titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja 3. Penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk bola bergelombang melebar kemudian menyempit dan melebar kembali 4. Penyebaran titik-titik data sebaiknya tidak berpola

3.9.1.3 Uji Multikolinieritas

Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi di antara variabel independen Erlina, 2008. Pengujian ini diperlukan untuk mengetahui apakah ada tidaknya variabel independen yang memiliki kemiripan dengan variabel independen lain dalam satu model. Jika terjadi korelasi, maka terdapat masalah multikolinieritas. Model regresi yang baik tidak terdapat korelasi diantara variabel independen. Universitas Sumatera Utara

3.9.1.4 Uji Autokorelasi

Menguji autokorelasi dalam suatu model dilakukan untuk mengetahui apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dan dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Pengujian asumsi ini dilakukan dengan menggunakan uji Durbin Watson Durbin Watson Test, yaitu untuk menguji apakah terjadi serial atau tidak dengan menghitung nilai d statistik. Pengujian yang digunakan untuk mengetahui adanya autokorelasi adalah dengan memakai uji statistik Durbin Watson DW test. Menurut Santoso 2006 menentukan ada tidaknya autokorelasi adalah sebagai berikut:  Angka D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif.  Angka D-W diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi.  Angka D-W diatas + berarti ada autokorelasi negatif.

3.9.2 Pengujian Hipotesis

Pengujian hipotesis 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 simultan uji statistik F dan penentuan Koefisien Determinasi R2 Universitas Sumatera Utara yang bermaksud untuk menjelaskan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.

3.9.2.1 Koefisien Determinasi R2

Koefisien determinasi R2 pada umumnya digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel terikat. Nilai koefisien d eterminasi adalah diantara nol dan satu 0 ≤ R 2 ≤ 1. Nilai R2 yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Apabila nilai R2 semakin kecil mendekati nol, berarti variabel-variabel independen hampir tidak memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen.

3.9.2.2 Uji Signifikansi Simultan Uji F

Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalam metode mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel terikat Kuncoro, 2003. Hipotesis nol Ho yang hendak diuji adalah apakah semua parameter dalam model sama dengan nol, maksudnya apakah suatu variabel independen merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis yang akan diuji adalah sebagai berikut :  Ho : b 1 ,b 2 ,b 3 ,b 4 ,b 5 , = 0, artinya variabel independen secara simultan tidak berpengaruh terhadap variabel dependen.  Ha: b 1 ,b 2 ,b 3 ,b 4 ,b 5 , ≠ 0, artinya suatu variabel independen secara parsial berpengaruh terhadap variabel dependen. Universitas Sumatera Utara Kriterian yang digunakan dalam menerima atau menolak hipotesis adalah :  Ha diterima atau Ho ditolak apabila nilai probabilitas 0,05.  Ha ditolak atau Ho diterima apabila nilai probabilitas 0,05  Ha: b 1 , b 2 , b 3 ,b 4 ≠ 0, artinya suatu variabel independen secara parsial berpegaruh terhadap variabel dependen.

3.9.2.3 Uji Signifikansi Parsial Uji t

Uji statistik t disebut juga sebagai uji signifikansi individual. Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas secara individual dalam menerangkan variasi variabel terikat Kuncoro, 2003. Analisis korelasi parsial Partial Correlation digunakan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel dimana variabel lainnya yang dianggap berpengaruh dikendalikan atau dibuat tetap sebagai variabel kontrol. Nilai korelasi r berkisar antara 1 sampai -1, nilai semakin mendekati 1 atau -1 berarti hubungan antara dua variabel semakin kuat, sebaliknya nilai mendekati 0 berarti hubungan antara dua variabel semakin lemah. Nilai positif menunjukkan hubungan searah X naik maka Y naik dan nilai negatif menunjukkan hubungan terbalik X naik maka Y turun. Data yang digunakan biasanya berskala interval atau rasio. Hipotesis statistik yang diajukan adalah:  Ho: b 1 , b 2 , b 3 , b 4 = 0, artinya suatu variabel independen secara parsial Kriteria yang digunakan dalam menerima atau menolak hipotesis adalah sebagai berikut:  Ha diterima atau Ho ditolak apabila nilai probabilitas 0,05.  Ha ditolak atau Ho diterima apabila nilai probabilitas 0,05. Universitas Sumatera Utara BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1 Gambaran Umum Data Penelitian

Deskripsi data KabupatenKota yang ditentukan sebagai sampel peneliian adalah KabupatenKota yang ada di Provinsi Sumatera Utara. Populasi pada penelitiaan ini berjumlah 33 KabupatenKota, terdiri dari 25 Kabupaten dan 8 Kota di provinsi Sumatera Utara. Seluruh KabupatenKota tersebut memenuhi kriteria menjadi sampel yaitu sebanyak 33 KabupatenKota. Data kuantitatif yang dipergunakan pada penelitian ini adalah Laporan Realisasi Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah Pemerintah Daerah KabupatenKota di Provinsi Sumatera Utara yaitu Anggaran Pendapatan Belanja Daerah tahun 2010-2014. Dari Laporan Realiasi APBD tersebut yang menjadi objek penelitian adalah Realisasi Dana Alokasi Umum Lampiran 2, Realisasi Dana Bagi Hasil Lampiran 3, Realiasi Pendapatan Asli Daerah Lampiran 4, dan Belanja Daerah Lampiran 5. Data diperoleh dari situs Sistem Informasi Keuangan Daerah Departemen Keuangan Republik Indonesia yang di akses melalui : www.djpk.depkeu.go.id.

4.2 Hasil Penelitian