Teknik Pengumpulan Data Variabel Penelitian

Pengujian Asumsi Klasik merupakan pengujian terhadap ada tidaknya pelanggaran terhadap asumsi-asumsi klasik yang merupakan dasar dalam model regresi linier berganda. Ada empat uji asumsi yang harus dilakukan terhadap suatu model regresi tersebut yaitu : a. Uji Normalitas Uji Normalitas bertujuan untuk mengetahui distribusi data dalam variabel yang digunakan dalam penelitian. Data yang baik dan layak digunakan dalam penelitian adalah data yang memiliki distribusi normal Nugroho, 2005. Untuk menguji apakah distribusi normal atau tidak dapat dilihat melalui probability plot dengan membandingkan distribusi kumulatif dan distribusi normal. Data normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan ploting data akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data adalah normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya Ghozali, 2005. Selain itu untuk menguji normalitas residual dapat juga dengan menggunakan uji statistik non-parametrik Kolmogorov Smirnov. Jika hasil Kolmogorov Smirnov menunjukkan hasil signifikan 0,05 maka data residual terdistribusi dengan normal. Sedangkan jika hasil Kolmogorov Smirnov menunjukkan nilai signifikan 0,05 maka data residual terdistribusi tidak normal Ghozali, 2005. b. Uji Multikolonieritas Uji Multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah terdapat korelasi antara variabel independen dalam regresi. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel independen. Multikolonieritas akan mengakibatkan koefisien regresi tidak pasti atau mengakibatkan kesalahan standarnya menjadi tidak terhingga sehingga bisa menimbulkan bias spesifikasi. Menurut Ghozali 2005, salah satu cara untuk mengetahui ada tidaknya multikolonieritas dapat dilihat dari nilai tolerance dan Variance Inflasi Factor VIF. Variabel bebas mengalami multikolonieritas jika tolerance α hitung α dan VIF hitung VIF. Semua variabel yang akan dimasukkan dalam perhitungan regresi harus mempunyai tolerance di atas 0,1. Pada umumnya jika VIF lebih besar daripada 0,1 maka variabel tersebut mempunyai persoalan multikolonieritas dengan variabel independen lainnya. c. Uji Heteroskedasitas Uji Heteroskedastisitas, bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi perbedaan varians residual suatu periode pengamatan ke periode pengamatan yang lain Ghozali, 2005. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas yaitu melihat scatter plot nilai prediksi dependen ZPRED dengan residual SRESID, uji Glejser, uji Park, dan uji White. Pengujian model dalam penelitian ini dilakukan melalui Uji Glejser dan melihat scatter plot. Uji Glejser dilakukan dengan cara meregresi nilai absolut residual terhadap variabel independen Gujarati, 2003. Jika variabel independen signifikan mempengaruhi variabel dependen, maka terdapat indikasi terjadi heteroskedastisitas. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya 0,05 Ghozali, 2005. Deteksi ada tidaknya heteroskedastiitas dapat terlihat dengan ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatteplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi dan sumbu X adalah residual Y prediksi – Y sesungguhnya telah di-studentized. Jika terdapat pola tertentu seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik yang menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu, maka tidak terjadi heterokedastisitas Ghozali, 2005. d. Uji Autokorelasi Uji Autokorelasi dilakukan untuk mengetahui apakah dalam model regresi linear terdapat 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. Ada beberapa cara untuk mendeteksi gejala autokorelasi yaitu uji Durbin Watson DW test, uji Langrage Multiplier LM test, uji statistik Q, dan Run Test. Dalam penelitian ini pengujian dilakukan dengan menggunakan uji Run Test , yaitu untuk menguji apakah antar residual terdapat korelasi yang tinggi. Jika residual tidak terdapat hubungan korelasi maka dapat dikatakan bahwa residual adalah acak atau random. Suatu residual dikatakan acak atau random apabila tingkat signifikansinya 0.05. 3. Pengujian Hipotesis a. Melakukan pengujian hipotesis dengan analisis regresi berganda Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan model analisis regresi berganda yang bertujuan untuk memprediksi kekuatan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen, hal ini sesuai dengan rumusan masalah, tujuan dan hipotesis dari penelitian ini. Metode regresi berganda menghubungkan satu variabel dependen dengan beberapa variabel independen dalam suatu model prediktif tunggal. Uji regresi berganda digunakan untuk menguji pengaruh pertumbuhan ekonomi, pendapatan asli daerah, dana alokasi umum, dan dana alokasi khusus terhadap anggaran belanja modal. 1 Menghitung apakah variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen dengan menggunakan uji F 2 Mencari koefisien regresi setiap variabel independen dengan persamaan regresi sebagai berikut: