1. Analisis Koefisien Determinasi Tabel 4.
Model Summary
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate 1
.983a .967
.965 33377.39612
a Predictors: Constant, PAD, DAU b Dependent Variable: BD
Sumber : Lampiran diolah dari SPSS, 2009 Nilai R pada intinya untuk mengukur seberapa besar hubungan antara
independen variabel dengan dependen variabel. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh nilai R sebesar 0.983 98,3. Hal ini menunjukkan bahwa variabel
DAU dan PAD mempunyai hubungan yang sangat erat dengan variabel Belanja Daerah. Dasar untuk mengatakan hubungan yang erat adalah apabila nilai R diatas
50. Sedangkan nilai R square R
2
atau nilai koefisien determinasi pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel
dependen. Nilai R
2
adalah diantara nol dan satu. Nilai R
2
yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel
dependen sangat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk
memprediksi variasi variabel dependen. Secara umum R
2
untuk data silang crossection relatif rendah karena adanya variasi yang besar antara masing-
masing pengamatan, sedangkan untuk data runtun waktu time series biasanya mempunyai koefisien determinasi yang tinggi. Nilai R
2
sebesar 0,967 mempunyai arti bahwa variabel DAU dan PAD mampu dijelaskan oleh variabel Belanja
47
Daerah sebesar 96,7 sedangkan sisanya sebesar 3,3 dijelaskan oleh faktor lain yang tidak diikutkan dalam penelitian ini.
2. Uji Simultan F Test
Untuk mengetahui apakah DAU dan PAD secara bersama berpengaruh signifikan terhadap Belanja Daerah, dilakukan uji statistik F. Hasil uji statistik F
dengan program SPSS dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 4.
ANOVAb
Model Sum of
Squares df
Mean Square F
Sig. Regression
116157929 5922.099
2 58078964796
1.050 521.331
.000a Residual
401058205 87.655
36 1114050571.8
79 1
Total 120168511
6509.754 38
a Predictors: Constant, PAD, DAU b Dependent Variable: BD
Sumber : Lampiran diolah dari SPSS, 2009 Dari
tabel 4.? di atas, diperoleh nilai F hitung sebesar 521,331 dengan
tingkat signifikansi 0,000 0,05. Signifikansi F sebesar 0,000 menunjukkan tingkat kesalahan model yang diajukan. Nilai ini menunjukkan tingkat kesalahan
yang akan ditanggung sebagai peneliti bila menolak hipotesa nul. Dengan demikian, maka tingkat kesalahan yang akan ditanggung kalau peneliti
mengatakan bahwa X1 dan X2 mampu menjelaskan Y adalah 0,000. Tingkat kesalahan ini sangat jauh di bawah nilai yang sudah ditetapkan diawal yaitu 5
. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa DAU X1, PAD X2, secara bersama berpengaruh terhadap belanja daerah.
3. Hasil Model Estimasi dan Uji Parsial t-test
Kategori