48
Dana Alokasi Umum DAU
X
3
Dana Alokasi Umum, selanjutnya disebut DAU
adalah dana yang bersumber dari pendapatan APBN yang
dialokasikan dengan tujuan pemerataan kemampuan
keuangan antar-Daerah untuk mendanai kebutuhan
Daerah dalam rangka pelaksanaan Desentralisasi.
Laporan DAU PemkabPemkot
Sumatera Barat Rasio
Dana Alokasi Khusus DAK
X
4
Dana Alokasi Khusus adalah dana yang bersumber
dari pendapatan APBN yang dialokasikan kepada daerah
tertentu dengan tujuan untuk membantu mendanai
kegiatan khusus yang merupakan urusan daerah
dan sesuai dengan prioritas nasional.
Laporan DAK PemkabPemkot
Sumatera Barat Rasio
Dana Bagi Hasil DBH X
5
Dana Bagi Hasil adalah dana yang bersumber dari
pendapatan APBN yang dialokasikan kepada Daerah
berdasarkan angka persentase untuk mendanai
kebutuhan Daerah dalam rangka pelaksanaan
Desentralisasi. Laporan DBH
PemkabPemkot Sumatera Barat
Rasio
3.5 Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif yaitu data yang diukur dalam skala numerik. Dalam penelitian ini menggunakan
data sekunder yaitu data yang telah diolah lebih lanjut dan disajikan oleh pihak lain.
Universitas Sumatera Utara
49
Jenis dan sumber data penelitian ini adalah : 1.
Data Laporan Realisasi APBD tahun 2010-2014, yang diperoleh dari situs Dirjen Perimbangan Keuangan Pemerintah Daerah melalui
website www.djpk.kemenkeu.go.id. Dari laporan APBD tahun 2010- 2014 dapat diperoleh data mengenai jumlah anggaran Belanja Modal,
SiLPA, Pendapatan Asli Daerah PAD, DAU, DAK, dan DBH
3.6 Metode Pengumpulan Data Pengumpulan data dalam suatu penelitian dimaksudkan untuk memperoleh
bahan– bahan yang relevan, akurat dan realistis. Dalam mengumpulkan
data sekunder, penulis menggunakan metode, yaitu:
1. Kepustakaan yaitu penelitian yang dilakukan melalui bahan bahan
kepustakaan berupa buku-buku, tulisan-tulisan ilmiah, jurnal, artikel, dan laporan-laporan penelitian yang bersangkutan.
2. Dokumentasi dari beberapa situs web, dengan berkembangnya
teknologi maka muncullah berbagai informasi yang memudahkan penulis dalam mencari data. Data yang digunakan dalam penelitian ini
adalah data sekunder bersumber dari dokumen laporan APBD yang diperoleh dari situs Dirjen Perimbangan Keuangan Pemerintah Daerah
melalui www.djpk.kemenkeu.go.id dan Badan Pusat Statistik.
Universitas Sumatera Utara
50
3.7 Teknik Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik model analisis regresi berganda dengan menggunakan program
komputer yang dibuat khusus untuk membantu pengolahan data statistik, yaitu program SPSS Statistics 17.0.exe. Analisis data dilakukan dengan melakukan
pengujian asumsi klasik dan pengujian hipotesis. Hasil pengujian asumsi klasik akan mendukung hasil pengujian hipotesis.
3.7.1 Metode Regresi Linier Berganda
Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan model analisis regresi berganda bertujuan untuk memprediksi kekuatan pengaruh variabel independen
terhadap variabel dependen. Hubungan antar variabel tersebut dapat digambarkan
dengan persamaan sebagai berikut:
Y = α + β1SiLPA + β2PAD + β3DAU + β4DAK + β5DBH + e
Keterangan: Y
= Belanja Modal BM α
= Konstanta β
= Slope atau Koefisien Regresi SiLPA
= Sisa Lebih Pembiayaan Anggaran PAD
= Pendapatan Asli Daerah
Universitas Sumatera Utara
51
DAU = Dana Alokasi Umum
DAK = Dana Alokasi Khusus
DBH = Dana Bagi Hasil
e = error
3.7.1 Uji Asumsi Klasik
Pengujian data dilakukan dengan pengujian asumsi klasik meliputi:
3.7.1.1 Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui distribusi data dalam variabel yang akan digunakan dalam penelitian. Jika data normal, gunakan statistik
parametrik, dan jika data tidak normal, gunakan statistik nonparametrik atau lakukan trestment agar data normal.
Tujuan uji normalitas adalah ingin mengetahui apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal Erlina, 2008: 102.
Seperti diketahui bahwa uji t dan uji F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal, jika asumsi ini dilanggar maka uji statistik menjadi
tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Ada 2 cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak
yaitu:
Universitas Sumatera Utara
52
1. Analisis Grafik Salah satu cara 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 probability plot yang membandingkan distribusi normal. Distribusi normal akan membentuk satu garis lurus
diagonal dan plotnya data residual akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data residual normal, maka garis yang
menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya. 2. Analisis Statistik
Selain melihat nilai grafik, untuk melihat apakah suatu data mempunyai distribusi normal dapat dilihat dari analisis statistik yaitu Kolmogorov-
Smirnov Goodness of Fit Test terhadap masing- masing variabel. Suatu data dikategorikan sebagai distribusi normal jika data tersebut
tingkat signifikasi α 0.05.
3.7.1.2 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk mengidentifikasi ada tidaknya hubungan antar variabel independen dalam model regresi. Menurut Ghozali 2005
: 91 “model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel bebasnya”. Untuk menguji ada tidaknya multikolinieritas, dapat dilakukan dengan
cara:
Universitas Sumatera Utara
53
1. Nilai
�
2
yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi. 2.
Menganalisis matriks korelasi variabel-variabel independen. Jika antar variabel independen ada korelasi yang cukup tinggi
umumnya diatas 0.90, maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinieritas.
3. Menggunakan variance inflation factor VIF dan nilai tolerance.
Multikolinieritas terjadi jika VIF lebih dari 10 dan nilai tolerance
lebih kecil dari 0,10.
3.7.1.3 Uji Heterokedastisitas
Uji heterokedastisitas ini bertujuan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan ke
pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas Erlina, 2008: 106. Heteroskedastisitas adalah keadaan dimana
terjadi ketidaksamaan varian dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi. Uji heteroskedastisitas digunakan untuk mengetahaui ada atau tidaknya
ketidaksamaan varian dari residual pada model regresi. Prasyarat dalam model regresi adalah tidak adanya masalah heteroskedastisitas.
Untuk melihat ada tidaknya heterokedastisitas dapat dilakukan menggunakan analisis statistik yaitu uji glesjer. Jika nilai signifikansi 0,05 maka tidak
mengalami gangguan heterokedastisitas, sebaliknya nilai jika nilai signifikansi 0,05 maka mengalami gangguan heterokedastisitas. Mendeteksi heterokedastisitas
juga dapat dilakukan dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel
Universitas Sumatera Utara
54
terikat dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur
bergelombang, melebar kemudia menyempit maka ini mengindikasikan telah terjadi heterokedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar
diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas
3.7.1.4 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode sebelumnya.
Ghozali 2005 : 95 menyatakan bahwa “uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan penggangu pada
periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya”. Autokorelasi sering terjadi pada sampel, dengan data time series. Untuk
mendeteksi adanya autokorelasi, dapat dilakukan dengan metode grafik dan uji Durbin-Watson. Kriteria untuk penilaian terjadinya autokorelasi yaitu:
1. Angka D-W dibawah -2 berarti ada autokorelasi positif
2. Angka D-W diantara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi.
3. Angka D-W diatas +2 berarti autokorelasi negatif.
3.7.2 Uji Kesesuaian Test of Goodness of Fit 3.7.2.1 Uji Signifikansi Simultan Uji F Statistik
Sifnifikansi model regresi secara simultan diuji dengan melihat perbandingan antara F-tabel dan F-hitung. Selain itu akan dilihat nilai signifikansi
Universitas Sumatera Utara
55
sig, dimana jika nilai sig dibawah 0,05 maka variabel independen dinyatakan berpengaruh terhadap variabel dependen. Adapun hipotesis untuk uji F adalah
sebagai berikut: H1: SiLPA, PAD, DAU, DAK, dan DBH secara simultan berpengaruh
signifikan terhadap pengalokasian anggaran belanja modal. Uji F ini dilakukan dengan membandingkan signifikansi F-hitung dengan
ketentuan: •
Jika F-hitung F- tabel pada α = 0,05, maka H1 ditolak,
• Jika F-hitung F-
tabel pada α = 0,05, maka H1 diterima.
3.7.2.2 Uji Signifikansi Parsial Uji t
Untuk mengetahui apakah variabel independen dalam model regresi berpengaruh secara parsial terhadap variabel dependen, maka dilakukan pengujian
dengan uji t. Ada enam hipotesis yang akan di uji dengan uji t. H1: SiLPA berpengaruh signifikan terhadap belanja modal.
H2: PAD berpengaruh signifikan terhadap belanja modal. H3: DAU berpengaruh signifikan terhadap belanja modal.
H4: DAK berpengaruh signifikan terhadap belanja modal. H5: DBH berpengaruh signifikan terhadap belanja modal.
Universitas Sumatera Utara
56
Uji t ini dilakukan dengan membandingkan signifikansi t-hitung dengan ketentuan:
• Jika t
hitung t tabel pada α = 0,05, maka H1 ditolak, •
Jika t hitung t tabel pada α = 0,05, maka H1 diterima.
3.7.2.3 Koefisien Determinasi R2
Koefisien determinasi mengukur seberapa jauh pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Semakin tinggi nilai R2 maka semakin
baik pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Ciri-ciri dari R2: 1.
Jumlah nilai R2 tidak pernah negatif. 2.
Nilai R2 digunakan antara 0 – 1 0 R2 ≤ 1.
Universitas Sumatera Utara
57
BAB 1V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum
Populasi dalam penelitian ini adalah 33 kabupatenkota di Provinsi Sumatera Utara, dengan menggunakan data yang bersumber dari laporan APBD
selama periode tahun 2007-2011. Setelah dilakukan pemilihan sampel dengan teknik purposive sampling, maka diperoleh sebanyak 24 kabupatenkota yang
memenuhi kriteria sampel yang ditetapkan sehingga data penelitian untuk pengamatan selama 5 tahun menjadi 120 unit analisis. Metode analisis data yang
digunakan untuk penelitian ini adalah metode analisis yang menggunakan persamaan regresi berganda.
4.2 Analisis Hasil Penelitian
