5
dimana daerah yang memiliki kemajuan di bidang industri dan memiliki kekayaan alam yang melimpah cenderung memiliki PAD yang lebih besar di banding daerah
lainnya, begitu juga sebaliknya. Di satu sisi ada daerah yang sangat kaya karena memiliki PAD yang tinggi dan di sisi lain ada daerah yang tertinggal karena memiliki
PAD yang rendah.
2.10 Metode Analisis Data
Pengujian hipotesis ini dilakukan dengan menggunakan metode analisis regresi linier berganda yang bertujuan untuk menguji hubungan pengaruh antara satu variabel
terhadap variabel lain. Variabel yang dipengaruhi disebut variabel dependen, sedangkan variabel yang mempengaruhi disebut variabel bebas atau independen.
Sehingga analisis regresi linear berganda yang digunakan dapat dirumuskan sebagai
berikut: Y= α + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 +e
Keterangan:
Y : Belanja Daerah
α
: Konstanta
X1 : DAU
X2 : DAK
X3 : DBH
X4 : PAD
β1 β2 β3 β4 :Koefisien regresi
e : error
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Analisis Regresi Berganda Variabel
Standardized Coefficients
T Sig
Keterangan B
Konstanta 376.778,664
DAU 0,001
0,611 0,543
Tidak signifikan DAK
9,474 7,973
0,000 Signifikan
6
DBH -0,106
-0,125 0,901 Tidak Signifikan
PAD 2,039
11,918 0.000
Signifikan R
2
= 0,759 F hit
= 55,203 Adjusted R
2
= 0,746 F tab
= 2,73 t table
= 4,319 Sumber: Data sekunder yang diolah, 2016
Dari hasil analisis regresi berganda di atas, dapat diperoleh persamaan sebagai berikut:
BD= 376.778,664 + 0,001 DAU + 9,474 DAK – 0,106 DBH + 2,039 PAD + e
Hasil pengujian asumsi klasik menunjukkan bahwa data penelitian ini terdistribusi dengan normal serta penelitian ini bebas dari gejala multikolinearitas dan
heteroskedastisitas.
Hasil Uji Hipotesis:
Nilai Konstanta α = 376.778,664 Nilai konstanta sebesar 376.778,664dengan nilai positif. Hal ini menunjukkan jika variabel DAU, DAK, PAD dan DBH diasumsikan
konstan atau sama dengan nol maka besarnya variabel BD sebesar 376.778,664. Variabel DAU β1 = 0,001 Besarnya nilai koefisien variabel DAU sebesar 0,001
dengan nilai positif, menunjukkan bahwa setiap terjadi peningkatan terhadap DAU maka akan berdampak pada peningkatan BD sebesar 0,001 dengan asumsi variabel
lain konstan. Hal itu berarti semakin tinggi tingkat DAU maka akan meningkatkan Belanja Daerah BD.
Variabel DAK β2 = 9,474 Besarnya nilai koefisien DAK sebesar 9,474 dengan nilai positif, menunjukkan bahwa setiap terjadi peningkatan
terhadap DAK maka akan berdampak pada peningkatan BD sebesar 9,474 dengan asumsi variabel lain konstan. Hal itu berarti semakin tinggi tingkat DAK maka akan
meningkatkan Belanja Daerah BD.
Variabel DBH β4 = -0,106 Besarnya nilai koefisien variabel DBH sebesar -1,106 dengan nilai negatif, menunjukkan bahwa setiap terjadi peningkatan terhadap DBH
maka akan berdampak pada penurunan BD sebesar -0,106 dengan asumsi variabel lain konstan. Hal itu berarti semakin tinggi tingkat DBH maka akan menurunkan
Belanja Daerah BD. Variabel PAD β3 = 2,039 Besarnya nilai koefisien variabel
3.1
