variabel independen. Tahap kedua adalah dengan meregresikan nilai absolut residual terhadap variabel independen. Jika setiap variabel independen nilai signifikannya
lebih besar dari α
0,05,
maka dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas.
4.6.2. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis yang dilakukan meliputi uji F uji signifikansi simultan dan uji t uji signifikansi individualparsial.
4.6.2.1. Uji Statistik F
Uji F untuk mengetahui bagaimanakah pengaruh dari variabel independen terhadap variabel dependen bersama-sama. Menurut Kuncoro 2001 Uji statistik F
pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen.
Uji ini dapat dilakukan dengan membandingkan nilai F-hitung dengan nilai F-
tabel
, jika nilai F-
hitung
lebih besar dari pada nilai F-tabel dapat dinyatakan bahwa semua variabel independen secara simultan dan signifikan mempengaruhi variabel
dependen. Uji F juga dapat dilihat dengan nilai signifikan, jika nilai signifikan lebih kecil dari
α
0,05
maka dapat disimpulkan seluruh variabel independen secara simultan berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis untuk uji statistik F
adalah sebagai berikut : Ha : b
≠ 0, X1, X2, dan X3 secara simultan berpengaruh terhadap Y
Universitas Sumatera Utara
4.6.2.2. Uji Statistik t
Menurut Kuncoro 2001 Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual parsial dalam
menerangkan variabel terikat. Apabila nilai t-hitung lebih besar dari pada t-tabel dapat disimpulkan bahwa suatu variabel independen secara parsial mempengaruhi
variabel dependen. Uji t juga dapat dilihat dengan nilai signifikan, jika nilai signifikan setiap variabel independen lebih kecil dari
α
0,05
maka dapat disimpulkan variabel independen secara parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel
dependen. Hipotesis untuk uji statistik t adalah sebagai berikut: Ha : b
≠ 0, X1, X2, dan X3 secara parsial berpengaruh terhadap Y
4.6.2.3. Koefisien Determinasi R
2
Koefisien determinasi R
2
bertujuan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien
determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai yang mendekati satu berarti variabel- variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk
memprediksi variabel dependen dan sebaliknya jika mendekati nol Ghozali, 2005. Kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi adalah bias terhadap
jumlah variabel independen yang dimasukkan ke dalam model. Setiap tambahan satu variabel independen, maka niali R
2
pasti meningkat tidak peduli apakah variabel tersebut berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Ghozali, 2005.
Universitas Sumatera Utara
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
5.1. Hasil Penelitian
Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari perpustakaan Badan Pusat Statistik Sumatera Utara. Data yang
dipergunakan adalah laporan realisasi APBD Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah pada tahun 2007 sd 2009 terdiri dari 25 KabupatenKota yang tercatat pada
Propinsi Sumatera Utara yang memiliki laporan realisasi APBD dan menyajikan data mengenai Pendapatan Asli Daerah, Dana Perimbangan, Lain-lain Pendapatan Daerah
yang Sah, Kinerja Keuangan Pemerintah Daerah dan Belanja Daerah. Laporan realisasi APBD pada 25 Kabupatenkota 18 Kabupaten dan 7 Kota
dijadikan sebagai sampel dalam penelitian ini dari populasi sebanyak 33 Kabupatenkota. Pada variabel Kinerja Keuangan Pemerintah Daerah data yang
digunakan yaitu total pendapatan daerah dan total pengeluaran daerah yang tercatat di laporan realisasi APBD.
5.2. Statistik Deskriptif
Deskripsi suatu data dapat dilihat dari nilai rata-rata, standar deviasi, maksimum, dan minimum. Pada Tabel 5.1. dapat dijelaskan bahwa dari sampel
sebanyak 75 3 tahun untuk 25 kabupatenkota, diperoleh data deskripsi sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
