BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
5.1. Gambaran Umum Provinsi Sumatera Utara
Sumatera Utara adalah sebuah provinsi yang terletak di Pulau Sumatera, Indonesia dan beribukota di Medan. Provinsi Sumatera Utara terletak pada 1° - 4°
Lintang Utara dan 98° - 100° Bujur Timur. Luas daratan Provinsi Sumatera Utara adalah 71.680 km persegi. Pada tahun 2011 wilayah Provinsi Sumatera Utara terbagi
atas 25 Kabupaten dan 8 Kota yang mencakup 325 Kecamatan dan 5.456 Desakelurahan.
Provinsi Sumatera Utara memiliki berbagai suku bangsa yakni suku Batak 41,95, Jawa 32,62, Nias 6,36, Melayu 4,92, Tionghoa 3,07,
Minangkabau 2,66, Banjar 0,97, Lain-lain 7,45. Penduduk provinsi ini sebagian besar beragama Islam 65,5 persen, dan selebihnya beragama Kristen 31,4
persen, Buddha 2,8, Hindu 0,2 persen, serta lainnya 0,1 persen. Sumatera Utara merupakan provinsi yang keempat terbesar jumlah penduduknya di Indonesia
setelah Jawa Barat, Jawa Timur, dan Jawa Tengah. Menurut hasil pencacahan lengkap Sensus Penduduk SP 1990 penduduk Sumatera Utara berjumlah 10,81 juta
jiwa, dan pada tahun 2010 jumlah penduduk Sumatera Utara telah meningkat menjadi 12,98 juta jiwa. Kepadatan penduduk Sumatera Utara pada tahun 1990 adalah 143
jiwa per km² dan pada tahun 2010 meningkat menjadi 178 jiwa per km².
Universitas Sumatera Utara
Universitas Sumatera Utara
5.2. Hasil Penelitian 5.2.1. Deskriptif Sampel Penelitian
Data kuantitatif yang dipergunakan pada penelitian ini adalah Laporan Statistik Keuangan Pemerintah Daerah KabupatenKota di Provinsi Sumatera Utara
Laporan Realisasi APBD yaitu Laporan Realisasi Anggaran tahun 2008 sd tahun 2010 dan Data Sumatera Utara Dalam Angka, untuk 3 tahun pengamatan.
Dari laporan tahunan tersebut yang menjadi objek penelitian adalah realisasi Dana Bagi Hasil Pajak dan Sumber Daya Alam, realisasi Fiscal Stress, realisasi
Belanja Daerah, dan realisasi Pendapatan Asli Daerah. Data diperolah dari perpustakaan Badan Pusat Statistik BPS Sumatera Utara dan dari Departemen
Keuangan Republik Indonesia, di akses melalui situs Direktorat Jenderal Perimbangan Keuangan http:www.djpk.depkeu.go.id.
Populasi pada penelitian ini berjumlah 33 daerah, yang terdiri dari 25 kabupaten dan 8 kota di Provinsi Sumatera Utara. Diantara 33 daerah kabupatenkota
tersebut yang memenuhi kriteria kelengkapan data menjadi anggota sampel sesuai kriteria purposive sampling adalah sebanyak 24 daerah kabupatenkota yang terdiri
dari 18 kabupaten dan 6 kota di Provinsi Sumatera Utara, yang memiliki laporan keuangan lengkap dalam tahun amatan penelitian.
5.2.2. Deskriptif Statistik Data Penelitian
Berdasarkan data cross section sebanyak 24 daerah kabupatenkota dengan time series sebanyak 3 tahun pengamatan, maka diperoleh sampel sebanyak 72 unit
analisis dengan deskriptif statistik data penelitian seperti ditunjukkan pada Tabel 5.1.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.1. Deskriptif Statistik
Variabel N
Minimum Maksimum
Mean Standard
Deviation
Pendapatan Asli Daerah
72 3.043.410.357
588.941.453.692 40.153.857.769
90.664.056.510 Belanja Modal
72 27.867.289.442
423.443.461.446 130.334.189.135
74.671.817.068 Fiscal Stress
72 1.447.348.373
520.281.720.011 30.236.559.372
81.436.859.899 Dana Bagi Hasil
Pajak 72
10.340.967.396 373.488.966.780
50.988.383.193 65.537.290.873
Dana Bagi Hasil Bukan Pajak
72 254.915.092
10.151.758.356 1.519.404.177
1.787.208.033
5.2.2.1. Realisasi Pendapatan Asli Daerah PAD
Dari 72 sampel yang disertakan pada penelitian ini, diperoleh rata-rata penerimaan Pendapatan Asli Daerah sebesar Rp 40.153.857.769,- , standar deviasi
sebaran data sebesar Rp 90.664.056.510,- . Realisasi penerimaan Pendapatan Asli Daerah yang terendah sebesar Rp 3.043.410.357,- diperoleh Kabupaten Batu Bara
pada tahun 2008 dan realisasi penerimaan Pendapatan Asli Daerah yang tertinggi sebesar Rp 588.941.453.692,- diperoleh Kota Medan pada tahun 2010.
5.2.2.2. Realisasi Belanja Modal
Dari 72 sampel yang disertakan pada penelitian ini, diperoleh rata-rata pengeluaran Belanja Modal sebesar Rp 130.334.189.135,- , standar deviasi sebaran
data sebesar Rp 74.671.817.068,- . Realisasi pengeluaran Belanja Modal yang terendah sebesar Rp 27.867.289.442,- diperoleh Kota Padang Sidempuan pada tahun
2010 dan realisasi pengeluaran Belanja Modal yang tertinggi sebesar Rp 423.443.461.446,- diperoleh Kota Medan pada tahun 2010.
Universitas Sumatera Utara
5.2.2.3. Realisasi Fiscal Stress
Dari 72 sampel yang disertakan pada penelitian ini, diperoleh rata-rata Fiscal Stress sebesar Rp 30.236.559.372,- , standar deviasi sebaran data sebesar Rp
81.436.859.899,- . Realisasi Fiscal Stress yang terendah sebesar Rp 1.447.348.373,- diperoleh Kabupaten Pakpak Bharat pada tahun 2010 dan realisasi Fiscal Stress yang
tertinggi sebesar Rp 520.281.720.011,- diperoleh Kota Medan pada tahun 2010.
5.2.2.4. Realisasi Dana Bagi Hasil Pajak
Dari 72 sampel yang disertakan pada penelitian ini, diperoleh rata-rata Dana Bagi Hasil Pajak sebesar Rp 50.988.383.193,- , standar deviasi sebaran data sebesar
Rp 65.537.290.873,- . Realisasi Dana Bagi Hasil Pajak yang terendah sebesar Rp 10.340.967.396,- diperoleh Kabupaten Nias Selatan pada tahun 2008 dan realisasi
Dana Bagi Hasil Pajak yang tertinggi sebesar Rp 373.488.966.780,- diperoleh Kota Medan pada tahun 2010.
5.2.2.5. Realisasi Dana Bagi Hasil Bukan Pajak
Dari 72 sampel yang disertakan pada penelitian ini, diperoleh rata-rata Dana Bagi Hasil Bukan Pajak sebesar Rp 1.519.404.177,- , standar deviasi sebaran data
sebesar Rp 1.787.208.033,- . Realisasi Dana Bagi Hasil Bukan Pajak yang terendah sebesar Rp 254.915.092,- diperoleh Kabupaten Karo pada tahun 2010 dan realisasi
Dana Bagi Hasil Bukan Pajak yang tertinggi sebesar Rp 10.151.758.356,- diperoleh Kabupaten Nias Selatan pada tahun 2010.
Universitas Sumatera Utara
5.3. Hasil Estimasi Model 5.3.1. Pengujian Asumsi Klasik
Model regresi pada penelitian ini akan digunakan untuk melakukan peramalan; sebuah model yang baik adalah model dengan kesalahan peramalan yang
seminimal mungkin. Di samping menemukan model yang paling tepat, sebelum model pada penelitian ini digunakan sudah seharusnya memenuhi beberapa asumsi
klasik, antara lain: uji normalitas, uji multikolinieritas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi. Data yang akan dilakukan pengujian sebelumnya dinormalkan dengan
logaritma normal.
5.3.1.1. Uji Normalitas
Uji Normalitas pada penelitian ini bertujuan untuk menguji apakah variabel pengganggu atau residual pada model regresi berdistribusi normal. Uji-t dan Uji-F
mengasumsikan bahwa nilai residual harus mengikuti distribusi normal, dan apabila asumsi ini tidak terpenuhi maka penggunaan model regresi untuk prediksi menjadi
tidak valid untuk jumlah sampel kecil. Pada grafik histogram, data distribusi nilai residual menunjukkan berdistribusi
normal, hal ini dinyatakan pada gambar berbentuk bel yang hampir sempurna simetris. Demikian juga pada normal probability plot, data menyebar di sekitar garis
diagonal dan mengikuti arah garis diagonalnya. Hal ini menunjukkan residual berdistribusi normal, maka regresi memenuhi asumsi normalitas.
Universitas Sumatera Utara
Uji statistik untuk menguji normalitas residual pada penelitian ini dengan menggunakan uji statistik non-parametik Kolmogorov-Smirnov 1-sampel K-S test.
Hipotesis: Ho diterima : Data residual berdistribusi normal
Ho ditolak : Data residual tidak bedistribusi normal
Kriteria: 1. Ho diterima apabila nilai signifikansi asymp.Sig 0,05
2. Ho ditolak apabila nilai signifkansi asymp.Sig 0,05
Tabel 5.2. One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 72
Normal Parameters Mean
a,b
,0000000 Std. Deviation
,18094651 Most Extreme Differences
Absolute ,049
Positive ,046
Negative -,049
Kolmogorov-Smirnov Z ,416
Asymp. Sig. 2-tailed ,995
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Dari hasil uji statistik diperoleh nilai Kolmogorov-Smirnov sebesar 0,416, dan tidak signifikan pada a = 0,05 asymp.Sig = 0,995 0,05 sehingga hipotesis Ho
diterima, yang menyatakan data residual berdistribusi normal. Dengan demikian model regresi memenuhi asumsi normalitas.
5.3.1.2. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas pada penelitian ini bertujuan untuk menguji apakah pada model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas independen pada
Universitas Sumatera Utara
model. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel
independen. Nilai cut off yang umumnya digunakan untuk menunjukkan tidak adanya
multikolinieritas apabila nilai Tolerance = 0,10 atau sama dengan VIF = 10. Pada Tabel 5.3 ditunjukkan nilai tolerance dan nilai VIF variabel independen penelitian.
Tabel 5.3. Collinearity Statistics
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. Collinearity
Statistics B
Std. Error
Beta Tolerance
VIF
1 Constant
-,566 1,198
-,472 ,638
LnX1 LnX2
,243 ,245
,060 ,065
,130 ,131
4,035 4,047
,000 ,000
,548 ,549
1,825 1,928
LnZ1 ,048
,061 ,038
,785 ,435
,239 4,184 LnZ2
LnX1.Z1 LnX1.Z2
LnX2.Z1 -,740
,744 ,726
,755 ,040
,045 ,038
,050 -,755
1,050 1,037
1,066 -
18,566 18,766
17,122 18,788
,000 ,000
,000 ,000
,346 ,162
,151 ,172
2,887 6,722
6,433 6,928
LnX2.Z2 ,735
,043 1,047 17,138
,000 ,153 6,515
a. Dependent Variable: LnY
Hasil uji statistik, menunjukkan tidak ada variabel yang memiliki nilai tolerance kurang dari 0,10. Demikian juga hasil perhitungan Variance Inflation
Factor VIF tidak ada variabel yang memiliki nilai VIF lebih besar dari 10. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa dari model regresi yang digunakan tidak terjadi
multikolinieritas.
5.3.1.3. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas pada penelitian ini bertujuan menguji apakah dalam regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan
Universitas Sumatera Utara
yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas.
Grafik scatterplot pada Gambar 5.1. menunjukkan bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y dan
tidak membentuk pola tertentu yang teratur, yang mengidentifikasikan tidak terjadi heteroskedastisitas.
Gambar 5.1. Scatter Plot
Universitas Sumatera Utara
5.3.1.4. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi pada penelitian ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan
kesalahan pengganggu pada periode t-1 sebelumnya. Setelah dilakukan uji autokorelasi, sebagaimana tabel 5.4. diperoleh nilai
Durbin-Watson sebesar 1,798. Pada tabel 5.4. ditunjukkan nilai Uji Statistik Durbin- Watson.
Tabel 5.4. Uji Statistik Durbin Watson Model Summary
b
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate Durbin-
Watson
1 ,981
,962
a
,959 ,18627
1,798 a. Predictors: Constant, LnX2.Z2, LnZ2, LnX1, LnZ1
b. Dependent Variable: LnY
Pada tabel tersebut terlihat bahwa nilai DW sebesar 1,798 yang berada di bawah angka 2 yang berarti tidak terdapat autokorelasi pada model regresi.
Universitas Sumatera Utara
5.4. Uji Hipotesis 5.4.1. Pembahasan Hipotesis Satu
Kategori