Pengaruh Pendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Umum, Dana Alokasi Khusus, Dan Dana Bagi Hasil Terhadap Belanja Daerah Di Provinsi Jawa Tengah 2012 -2014 Chapter III V
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Desain Penelitian
Desain Penelitian ini menggunakan desain kausal.
Menurut Sugiyono
(2006:30) “desain kausal adalah penelitian yang bertujuan menganalisa hubungan
sebab akibat antara variabel independen (variabel yang mempengaruhi) dan
variabel dependen (variabel yang dipengaruhi).
Penelitian ini menguji
pengaruhPendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Umum, Dana Alokasi Khusus,
Dana Bagi Hasil, dan Belanja Daerah.
3.2 Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah.
Waktu penelitian dimulai dari proses penentuan judul penelitian pada bulan
Novmber 2015 hingga sampai selesainya penelitian dilakukan.
Universitas Sumatera Utara
3.3 Jenis Penelitian
Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan data time series dan cross
section yang bersifat kuantitatif, yaitu data yang diukur dalam suatu skala numerik
atau angka (Kuncoro,2003:124), dan merupakan data sekunder, yaitu data
penelitian yang telah dikumpulkan oleh lembaga pengumpul data dan
dipublikasikan kepada masyarakat pengguna data (Kuncoro,2003:127). Data yang
digunakan adalah laporan keuangan pemko/pemkab yang ada di Provinsi Jawa
Tengah pada tahun 2012, 2013, dan 2014 yang berasal dari situs www.djpk.co.id
dan www.bps.go.id.
3.4 Teknik Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data eksternal. Teknik
pengumpulan data dengan dokumentasi dengan cara mengumpulkan data-data
berupa laporan keuangan pemko/pemkab yang ada di Provinsi Jawa Tengah pada
tahun 2012 sampai 2014. Pola penelitian ini dilakukan dengan dua tahap. Tahap
pertama dilakukan melalui studi pustaka, yaitu melalui jurnal akuntansi dan bukubuku yang berkaitan dengan masalah yang diteliti. Tahap kedua, pengumpulan
data sekunder yang diperoleh dari www.djpk.co.id dan www.bps.go.iduntuk
memperoleh laporan keuangan yang dibutuhkan dalam penelitian.
3.5 Populasi dan Sampel
Menurut Erlina (2008:75) “populasi adalah sekelompok orang,
kejadian, suatu yang mepunyai karakteristik tertentu.”
Universitas Sumatera Utara
Sedangkan menurut Sugiyono (2008) “populasi adalah wilayah generalisasi
yang terdiri atas obyek atau subyek yang mempunyai kualitas dan karakterisitik
tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik
kesimpulannya”. Populasi dalam penelitian ini adalah kabupaten dan kota yang
ada di provinsi Jawa Tengah 29 daerah Kabupaten dan 6 daerah Kota sehingga
daerah total populasi adalah 35 data..
Ada dua metode penentuan sampel yaitu:
1. Probability Sampling, metode dimana semua populasi yang ada
memiliki kesempatan atau peluang yang sama untuk menjadi sampel.
Metode ini terdiri atas :
a) Simple random sampling
b) Complex random sampling
2. Non Probability Sampling, metode pengambilan sampel dimana tidak
semua populasi memiliki peluang yang sama untuk menjadi sampel
penelitian. Metode ini terdiri atas:
a) Convinience Sampling, yaitu pengambilan sampel secara nyaman
dimana peneliti mengambil sampel sekehendak hatinya.
b) Purposive Sampling, yaitu pengambilan sampel berdasarkan criteria
yang telah ditentukan oleh peneliti.
c) Judgement Sampling, yaitu pengambilan sampel berdasarkan suatu
pertimbangan tertentu.
Universitas Sumatera Utara
Sampel
adalah
bagian
dari
populasi
yang
mempunyai
karakteristikdianggap dapat mewakili keseluruhan populasi. Teknik sampling
yangdigunakan
adalah
teknik
full
sampling,
yaitu
semua
populasi
digunakansebagai sampel. Penelitian ini mengambil data pada tahun 2012-2014,
dengan
jumlah
sampel
sebanyak
35
daerah,
maka
jumlah
sampel
penelitiankeseluruhan menjadi 3 x 35 = 105 data.
Tabel 3.1 Sampel Penelitian
Kabupaten/Kota
Regency/City
01.
Kab. Cilacap
02.
Kab. Banyumas
03.
Kab. Purbalingga
04.
Kab. Banjarnegara
05.
Kab. Kebumen
06.
Kab. Purworejo
07.
Kab. Wonosobo
08.
Kab. Magelang
09.
Kab. Boyolali
10.
Kab. Klaten
11.
Kab. Sukoharjo
12.
Kab. Wonogiri
13.
Kab. Karanganyar
Universitas Sumatera Utara
14.
Kab. Sragen
15.
Kab. Grobogan
16.
Kab. Blora
17.
Kab. Rembang
18.
Kab. Pati
19.
Kab. Kudus
20.
Kab. Jepara
21.
Kab. Demak
22.
Kab. Semarang
23.
Kab. Temanggung
24.
Kab. Kendal
25.
Kab. Batang
26.
Kab. Pekalongan
27.
Kab. Pemalang
28.
Kab. Tegal
29.
Kab. Brebes
30.
Kota Magelang
31.
Kota Surakarta
32.
Kota Salatiga
33.
Kota Semarang
34.
Kota Pekalongan
35.
Kota Tegal
3.6 Definisi dan Pengukuran Variabel
Menurut Erlina (2008:57) Definisi operasional adalahmenjelaskan
karakteristik dalam elemen-elemen yang dapat diobservasi yang menyebabkan
konsep dapat diukur dan dioperasionalisasikan dalam penelitian.
Universitas Sumatera Utara
Untuk memberikan gambaran yang jelas dan memudahkan pelaksanaan
penelitian ini, maka perlu diberikan definisi variabel operasional yang akan
diteliti.
Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah variabel
independen (bebas) dan variabel dependen (terikat)
1. Independent variable (variable bebas)
Menurut sugiyono (2006:3) variabel independen adalah variabel yang
menjadi sebab timbulnya atau berubahnya variabel dependen (variabel
terikat).Variabel independen pada penelitian ini adalah pendapatan asli
daerah, dana alokasi umum, dana alokasi khusus, dan dana bagi hasil.
a) Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Pendapatan Asli Daerah adalah penerimaan yang diperoleh daerah dari
sumber-sumber dalam wilayah sendiri yang dipungut berdasarkan peraturan
daerah. PAD diukur dari total penerimaan pajak daerah, retribusi daerah, hasil
pengelolaan kekayaan daerah yang dipisahkan dan lain-lain Pendapatan Asli
Daerah yang sah., yang dirumuskan:
PAD = HPD + RD + PLPD + LPS
Keterangan:
PAD = Pendapatan Asli Daerah
HPD = Hasil Pajak Daerah
RD = Retribusi Daerah
Universitas Sumatera Utara
PLPD = Pendapatan dari Laba Perusahan Daerah
LPS = Lain-lain Pendapatan yang Sah
b) Dana Alokasi Umum (DAU)
Dana Alokasi Umum adalah dana yang bersumber dari pendapatan
Anggaran Pendapatan Belanja Negara (APBN) yang dialokasikan dengan
tujuan pemerataan kemampuan keuangan antar daerah untuk mendanai
kebutuhan daerah dalam rangka pelaksanaan otonomi daerah. DAU diukur dari
jumlah penerimaan transfer yang diberikan oleh pemerintah pusat. Data
diambil dari Pemerintah Daerah Provinsi D.I Yogyakarta.
c) Dana Alokasi Khusus (DAK)
Dana Alokasi Khusus adalah dana yang bersumber dari pendapatan
Anggaran Pendapatan Belanja Negara (APBN) yang dialokasikan kepada daerah
tertentu dengan tujuan untuk membantu mendanai kegiatan khusus yang
merupakan urusan daerah sesuai dengan prioritas nasional. DAK diukur dari
jumlah penerimaan DAK yang diberikan oleh pemerintah pusat. Kebutuhan
khusus adalah kebutuhan yang sulit diperkirakan dengan rumus alokasi umum
dan atau kebutuhan yang merupakan komitmen atau prioritas nasional yang data
diambil dari Laporan Realisasi Penerimaan Pemerintah Daerah di kabupaten /
kota Jawa Tengah.
d) Dana Bagi Hasil (DBH)
Dana yang bersumber dari pendapatan APBN yang dialokasikan kepada
daerah dengan memperhatikan potensi daerah penghasil berdasarkan angka
Universitas Sumatera Utara
persentase tertentu untuk mendanai kebutuhan daerah dalam rangka pelaksanaan
desentralisasi.
2. Dependent variabel (variabel terikat)
Menurut sugiyono (2006:3) variabel dependen adalah variabel yang
dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel bebas.Variabel
dependen pada penelitian ini adalah pendapatan perkapita.
a) Belanja Daerah
Belanja
Daerah
adalah
semua
kewajiban
daerah
yang
diakui
sebagaipengurang nilai kekayaan bersih dalam periode tahun anggaran
yangbersangkutan (UU No. 32 Tahun 2004)
3.7. Metode Analisis Data
3.7.1. Pengujian Asumsi Klasik
Metode data yang digunakan pada penelitian ini adalah model
regresi berganda dengan bantuan software spps 20 for windows.Untuk
menghasilkan suatu model yang baik, analisis regresi memerlukan pengujian
asumsi klasik sebelum melakukan pengujian hipotesis. Pengujian asumsi
klasik
tersebut
meliputi
uji
normalitas,
uji
multikolinearitas,
uji
heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi.
3.7.1.1.Uji normalitas
Menurut Erlina (2008:102), tujuan uji normalitas data adalah untuk
“mengetahui apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual
memiliki distribusi normal”. Dengan melakukan uji kolmogorov-smirnov
Universitas Sumatera Utara
terhadap model yang diuji, cara ini mendeteksi apakah variabel pengganggu
atau residual memiliki distribusi normal. Kriteria pengambilan keputusan
adalah apabila nilai signifikan atau probabilitas > 0,05, maka residual tidak
memiliki distribusi normal.
Selain itu, uji normalitas juga dapat dilakukan dengan melakukan analisis
grafik normal probability plot dan grafik histogram. Dasar pengambilan
keputusan dalam uji normalitas menurut Ghozali (2005:110) sebagai berikut :
1) Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal,
maka model regresi memenuhi asumsi normalitas dan
2) Jika data menyebar jauh dari diagonal dan / atau tidak mengikuti arah
garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola pola
distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi
normalitas.
3.7.1.2 Uji multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah
model
regresi
independen.
Uji
ditemukan
adanya kolerasi
multikolinearitas
dapat
antara variabel
dilakukan
dengan
melakukan uji korelasi antara variabel independen dengan
menggunakan tolerance dan varians inflating factor (VIF). VIF
merupakan suatu jumlah yang menunjukkan variabel independen
dapat dijelaskan oleh variabel independen lain dalam persamaan
Universitas Sumatera Utara
regresi. Untuk mengetahui terjadi atau tidaknya multikolinearitas
dapat diketahui dengan kriteria berikut ini:
Jika VIF < 10, maka tidak terjadi multikolinearitas
Jika VIF > 10, maka terjadi multikolinearitas
Jika tolerance > 0.01, maka terjadi multikolinearitas
Jika tolerance F Tabel pada α 0.05, maka H1 diterima
3.8.2. Uji Signifikan Parsial
Secara parsial, pengujian hipotesis dilakukan dengan uji t-test. Menurut
Ghozali (2005:84) “ uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh
pengaruh
satu
variabel
penjelas/
independen
secara
individual
dalam
menerangkan variabel dependen”.Uji ini dilakukan dengan membandingkan
signifikan thitung dengan ketentuan :
Jika signifikan thitung < ttabel pada α 0.05, maka H1 ditolak
Jika signifikan thitung > ttabel pada α 0.05, maka H1 diterima.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Penelitian
Penelitian pada tahap ini akan menguji pengaruh PAD, DAUDAK, dan
DBH terhadap Belanja Daerah, dan apakah Dana Bagi Hasil mampu memoderasi
pengaruh PAD, DAUDAK, dan DBH terhadap Belanja Daerah35 Kabupaten/kota
di Provinsi Jawa Tengah selama 2012-2014 sehingga terdapat 3 x 35 = 105
sampel penelitian.
4.1.1 Deskriptif Penelitian
Statistik deskriptif memberikan gambaran tentang suatu data yang dilihat
dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum,
range, kurtosis dan skweness (kemencengan distribusi) data dalam bentuk
logaritma natural (Ln). Tabel 4.1 akan memberikan gambaran tentang statistik
deskriptif dari penelitian ini
Tabel 4.1
Deskripsi Statistik Penelitian
De scri ptive Statistics
N
LnX1_P AD
LnX2_DAU
LnX3_DAK
LnX4_DBH
LnY_B D
Valid N (lis twis e)
105
105
105
105
105
105
Minimum
17.96
16.16
15.60
13.83
14.98
Maximum
20.66
18.96
18.30
17.42
18.33
Mean
18.7895
17.7410
17.6078
15.4870
16.3245
St d. Deviat ion
.44144
.48199
.44991
.83556
.53979
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (data diolah)
Universitas Sumatera Utara
1). Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Hasil analisis deskriptif Tabel 4.1 diatas menunjukkan bahwa nilai mean
PAD adalah 18.78 dengan nilai standar deviasi sebesar 0.44. Sedangkan nilai
minimum PAD adalah 17.96 dan nilai maksimum 20.96. Secara keseluruhan
terlihat bahwa nilai mean PAD lebih besar dari standar deviasi. Hal ini
mengindikasikan bahwa nilai PAD (Pendapatan Asli Daerah) Provinsi Jawa
Tengah pada umumnya adalah baik.
2). Dana Alokasi Umum (DAU)
Hasil analisis deskriptif Tabel 4.1 diatas menunjukkan bahwa nilai mean
DAM adalah 17.74 dengan nilai standar deviasi sebesar 0.48. Sedangkan nilai
minimum DAU adalah 16.16 dan nilai maksimum 18.96. Secara keseluruhan
terlihat bahwa nilai mean DAM lebih besar dari standar deviasi. Hal ini
mengindikasikan bahwa nilai DAU (Dana Alokasi Umum) Provinsi Jawa Tengah
pada umumnya adalah baik.
3). Dana Alokasi Khusus (DAK)
Hasil analisis deskriptif Tabel 4.1 diatas menunjukkan bahwa nilai mean
DAK adalah 17.60 dengan nilai standar deviasi sebesar 0.44. Sedangkan nilai
minimum DAK adalah 15.60 dan nilai maksimum 18.30. Secara keseluruhan
terlihat bahwa
nilai mean DAK lebih besar dari standar deviasi. Hal ini
mengindikasikan bahwa
nilai DAK
(Dana Alokasi Khusus) Provinsi Jawa
Tengah pada umumnya adalah baik.
Universitas Sumatera Utara
4. Dana Bagi Hasil (DBH)
Hasil analisis deskriptif Tabel 4.1 diatas menunjukkan bahwa nilai mean
DAK adalah 15.48 dengan nilai standar deviasi sebesar 0.83. Sedangkan nilai
minimum BHD adalah 13.83 dan nilai maksimum 17.42. Secara keseluruhan
terlihat bahwa nilai mean DBH lebih besar dari standar deviasi. Hal ini
mengindikasikan bahwa nilai DBH (Dana Bagi Hasil) Provinsi Jawa Tengah
pada umumnya adalah baik.
5. Belanja Daerah (Variabel Terikat)
Hasil analisis deskriptif Tabel 4.1 diatas menunjukkan bahwa nilai mean
BD adalah 16.32 dengan nilai standar deviasi sebesar 0.53. Sedangkan nilai
minimum BD adalah 14.98 dan nilai maksimum 18.33. Secara keseluruhan
terlihat bahwa nilai mean BD lebih besar dari standar deviasi. Hal ini
mengindikasikan bahwa nilai BD (Belanja Daerah) Provinsi Jawa Tengah pada
umumnya adalah baik.
4.2 Hasil Pengujian dan Analisis Data
Dalam sebuah penelitian ilmiah untuk memastikan apakah penelitian
tersebut adalah layak untuk diuji atau tidak sebagai model regresi maka
diperlukan pengujian terlebih dahulu yaitu: uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik
yang digunakan dalam penelitian ini adalah normalitas,
autokorelasi, dan
heteroskedasitas. Pengujian ini dilakukan untuk memastikan bahwa data
penelitian berdistribusi normalitas dan tidak terdapat gejala autokorelasi, dan
heteroskesdasitas dalam model penelitian yang digunakan.
Universitas Sumatera Utara
4.2.1.Hasil Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ,
variabel penganggu atau resdiual memiliki distribusi normal. Pada penelitian ini
uji normalitas digunakan dengan cara uji statistik non parametrik KolmogorovSmirnov (K-S). Uji K-S dilakukan dengan membuat hipotesis:
H0 : Data residual tidak berdistribusi normal
Ha : Data residual terdistribusi normal
Untuk menentukannya maka kriterianya adalah sebagai berikut:
H0 : diterima apabila nilai signifikansinya (Asymp.Sig) <
0,05
Ha : diterima bila nilai signifikansinya ( Asymp.Sig ) >
0,05
Tabel 4.2
Hasil uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
N
Normal Parameters a,b
Most Extreme
Differences
Mean
Std. Deviation
Absolute
Positive
Negative
Kolmogorov-Smirnov Z
As ymp. Sig. (2-tailed)
Unstandardized
Residual
105
.0000000
.32274715
.115
.115
-.084
1.182
.123
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (data diolah)
Tabel 4.2 memperlihatkan bahwa nilai residual probabilitas (asymp.sig. 2tailed) adalah 0.123, lebih besar dari sig-α (0.05), sehingga dapat disimpulkan
Universitas Sumatera Utara
bahwa data penelitian berdistribusi secara normal. Hasil yang sama juga
diperlihatkan oleh grafik berikut:
-2.5
0.0
2.5
0
5
10
15
20
25
Histogram
Frequency
Dependent Variable: Y_BD
Regression Standardized Residual
Mean =-1.24E14
Std. Dev. =0.…
Gambar 4.1. Grafik Normal Probability Plot
Hal yang sama juga diperlihatkan oleh grafik P-P normalitas seperti
berikut ini :
Observed Cum Prob
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
borP muC detcepxE
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Normal P-P Plot of Unstandardized Residual
Gambar 4.2. Grafik PP Normalitas Data Penelitian
Universitas Sumatera Utara
Grafik di atas memperlihatkan bahwa titik titik data
penelitian tersebar secara merata disepanjang garis diagonal sehingga membentuk
garis simetris kiri dan kanan. Hal ini mengindikasikan bahwa data penelitian
berdistribusi secara normal.
4.2.2. Hasil Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas yang dilakukan untuk mengetahui apakah data
penelitian terbebas dari gejala multikolinieritas memperlihatkan hasil sebagai
berikut :
Tabel 4.3
Hasil Uji Multikolinieritas
Coeffi cientsa
Model
1
X1_PA D
X2_DA U
X3_DA K
X4_DB H
Collinearity Statistic s
Tolerance
VIF
.988
1.012
.799
1.251
.744
1.344
.626
1.597
a. Dependent Variable: Y_BD
Tabel 4.3 memperlihatkan bahwa nilai tolerance ketiga
variabel bebas secara berturut turut adalah 0.988, 0.799, 0.744, dan 0.626,
keempatya lebih
kecil dari 1 dan
nilai VIF keempat variabel bebas secara
berturut turut adalah 1.012, 1.251, 1.344, dan 1.597 dimana keempatnya lebih
kecil dari 10, sehingga memenuhi uji persyaratan multikolineritas. Dengan
demikian dapat disimpulkan bahwa data penelitian tidak mengandung gejala
multikolinieritas.
4.2.3. Hasil Uji Autokolerasi
Universitas Sumatera Utara
Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada
korelasi antara pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada
periode t-1 (sebelumnya). Uji Autokorelasi pada penelitian ini dilakukan
menggunakan uji Durbin Watson dengan kriteria ketentuan jika nilai DW berada
diantara 1.5 – 2.5, maka data penelitian bebas gejala autorelasi sebagaimana
diperlihatkan pada tabel berikut :
Tabel 4.4
Hasil Uji Autokorelasi
Model
Durbin-Watson
1
1.576(a)
a Predictors: (Constant), X4 DBH X3_DAK, X2_DAU, X1_PAD,
b Dependent Variable: Y_BD
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (data diolah)
Tabel 4.4 diatas memperlihatkan nilai DW adalah sebesar 1.576, berada
dalam batas interval kelayakan uji autokorelasi antara 1.5 -2.5, sehingga dapat
disimpulkan bahwa data penelitian ini tidak mengandung gejala autokorelasi.
4.2.4. Hasil Uji Heteroskedasitas
Uji Heterokesdasitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi
terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang
lain. Pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini dengan melihat grafik
scatterplot antara nilai prediksi terkait (ZPRED) dengan residualnya (SRESID).
Deteksi ada tidaknya heteroskedasitas dapat dilakukan ddengan melihat ada
tidaknya pola tertentu pada scatterplot anatar SRESID dan ZPRED dimana sumbu
Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual (Y prediksi- Y
Universitas Sumatera Utara
sesungguhnya ) yag telah distudentized.
Tabel 4.5
Hasil Uji Heterokedastisitas
Coefficients a
Model
1
(Constant)
X1_PAD
X2_DAU
X3_DAK
X4_DBH
Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
49270.703
132796.3
9646.244
4514.452
-13859.1
4597.397
-4863.308
5104.590
7824.110
2996.873
Standardized
Coefficients
Beta
t
.371
2.137
-3.015
-.953
2.611
.200
-.314
-.103
.307
Sig.
.711
.351
.003
.343
.104
a. Dependent Variable: ABS_RES_1
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (data diolah)
Tabel 4.5 memperlihatkan bahwa nilai signifikansi variabel independen
secara bertutut turut adalah 0.351, 0.003, 0.343, dan 0.104, dimana tiga dari
empat variabel bebas memiliki nilai signifikansi lebih besar dari 0.05 sehingga
dapat disimpulkan bahwa data penelitian bebas pada umumnya adalah bebas
gejala heterokedastisitas. Hasil yang sama juga dikonfirmasikan dengan grafik
scatter plot berikut :
Dependent Variable: Y_BD
Scatterplot
Regression
Standardized
Residual
4
2
0
-2
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
Regression Standardized Predicted Value
Gambar 4.5 Scatterplot Uji Heteroskedasitas
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.5 diatas menunjukkan bahwa tidak ada pola yang jelas atas
penyebaran titik-titik diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y sehingga dapat
disimpulkan bahwa data penelitian ini tidak mengandung gejala hetero
kedastisitas.
4.3. Hasil Uji Hipotesis
4.3.1. Hasil Uji Determinasi R
Untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel bebas
terhadap variabel terikat Y (Belanja Daerah), dilakukan uji determinasi R dengan
hasil sebagai berikut :
Tabel 4.6
Hasil Uji Determinasi R
b
Model Summ ary
Model
1
R
R Square
.802a
.643
Adjust ed
R Square
.628
St d. E rror of
the Es timate
.32914
a. Predic tors: (Constant), X4_DBH, X1_PA D, X2_DAU,
X3_DA K
b. Dependent Variable: Y _BD
Tabel 4.6 memperlihatkan bahwa nilai adjusted r-square =
0.628, hal ini berarti besarnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat
Y (Belanja Daerah adalah sebesar 0.628 x 100% = 62.8 %. Dengan kata lain,
sebesar 62.8% variabel terikat (Belanja Daerah) dapat dijelaskan oleh variabel
Pendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Umum, Dana Alokasi Khusus dan Dana
Bagi Hasil, selebihnya (31.2%) dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak
diteliti, misalnya PDRB, jumlah penduduk, luas wilayah dan lain sebagainya.
Universitas Sumatera Utara
4.3.2. Hasil Uji F Simultan
Uji F secara simultan dilakukan untuk mengetahui apakah ke-4 variabel
bebas X1 (Pendapatan Asli Daerah), X2 (Dana Alokasi Umum), X3 (Dana
Alokasi Khusus) dan X4 (Dana Bagi Hasil) memberi pengaruh signifikan atau
tidak terhadap variabel terikat Y (Belanja Daerah) dengan hasil sebagai berikut :
Tabel 4.7.
Hasil Uji F Secara Simultan
ANOV Ab
Model
1
Regres sion
Residual
Total
Sum of
Squares
19.470
10.833
30.303
df
4
100
104
Mean S quare
4.867
.108
F
44.931
Sig.
.000a
a. Predic tors: (Constant), X4_DBH, X1_PAD, X2_DA U, X3_DAK
b. Dependent Variable: Y_BD
Tabel 4.7 memperlihatkan bahwa nilai F-hitung = 44.931 dengan nilai
signifikansi (p-value) =0.000. Jika dibandingkan dengan nilai F-tabel = 2.69
(terlampir daftar tabel uji F untuk N = 105 atau df=102) dapat diketahui bahwa Fhitung
(44.931) > F-tabel (2.69) dan sig-p (0.000) < 0.05, sehingga dapat disimpulkan
bahwa ke-4 variabel bebas X1 (Pendapatan Asli Daerah), X2 (Dana Alokasi
Umum), X3 (Dana Alokasi Khusus) dan X4 (Dana Bagi Hasil) memberi pengaruh
signifikan (bermakna) terhadap variabel terikat Y (Belanja Daerah).
4.3.3. Hasil Uji-t Secara Parsial
Untuk mengetahui pengaruh masing masing variabel bebas terhadap
variabel terikat Y (Belanja Daerah), dilakukan uji-t secara parsial dengan hasil
sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.8.
Hasil Uji-t Secara Parsial
Coefficients a
Model
1
Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
.146
2.163
.155
.074
.239
.075
.194
.083
.382
.049
(Constant)
X1_PAD
X2_DAU
X3_DAK
X4_DBH
Standardized
Coefficients
Beta
t
.068
2.111
3.188
2.328
7.817
.127
.213
.161
.591
Sig.
.946
.037
.002
.022
.000
a. Dependent Variable: Y_BD
Interpretasi :
1). Pengaruh Pendapatan Asli Daerah (X1) Terhadap Belanja Daerah (Y)
Tabel
4.8
memperlihatkan
bahwa
nilai
t-hitung
X1
(Pendapatan Asli Daerah) = 2.111 dengan signifikansi (p-value) sebesar 0.037.
Jika dibandingkan dengan nilai t-tabel (N=105 atau df=102) sebesar 1.98 dan sig-α =0.05,
dapat diketahui bahwa
t-hitung X1 (2.111) > t-tabel (1.98) dan p-value (0.037)
ttabel
dan p-value < 0.05, berarti Ha diterima atau Ho ditolak. Dengan demikian,
dapat disimpulkan bahwa variabel X1 (Pendapatan Asli Daerah) memberi
pengaruh signifikan terhadap variabel terikat Y (Belanja Daerah).
2). Pengaruh Dana Alokasi Umum (X2) Terhadap Belanja Daerah (Y)
Tabel 4.8 memperlihatkan bahwa nilai t-hitung X2 (Dana Alokasi Umum) =
3.288 dengan signifikansi (p-value) sebesar 0.002. Jika dibandingkan dengan nilai
t-tabel (N=105 atau df=102) sebesar 1.98 dan sig-α =0.05, dapat diketahui bahwa t-hitung
X2 (3.188) > t-tabel (1.98) dan p-value (0.002) t-tabel dan p-value < 0.05, berarti Ha
Universitas Sumatera Utara
diterima atau Ho ditolak. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa variabel X2
(Dana Alokasi Umum) memberi pengaruh signifikan terhadap variabel terikat Y
(Belanja Daerah).
3). Pengaruh Dana Alokasi Khusus (X3) Terhadap Belanja Daerah (Y)
Tabel 4.8 memperlihatkan bahwa nilai t-hitung X3 (Dana Alokasi Khusus) =
2.328 dengan signifikansi (p-value) sebesar 0.022. Jika dibandingkan dengan nilai
t-tabel (N=105 atau df=102) sebesar 1.98 dan sig-α =0.05, dapat diketahui bahwa t-hitung
X3 (2.328) > t-tabel (1.98) dan p-value (0.022) t-tabel dan p-value < 0.05, berarti Ha
diterima atau Ho ditolak. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa variabel X3
(Dana Alokasi Khusus) memberi pengaruh signifikan terhadap variabel terikat Y
(Belanja Daerah).
4). Pengaruh Dana Bagi Hasil (X4) Terhadap Belanja Daerah (Y)
Tabel 4.8 memperlihatkan bahwa nilai t-hitung X4 (Dana Bagi Hasil) = 7.
817 dengan signifikansi (p-value) sebesar 0.000. Jika dibandingkan dengan nilai
t-tabel (N=105 atau df=102) sebesar 1.98 dan sig-α =0.05, dapat diketahui bahwa t-hitung
X4 (8.283) > t-tabel (1.98) dan p-value (0.012) t-tabel dan p-value < 0.05, berarti Ha
diterima atau Ho ditolak. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa variabel X4
(Dana Bagi Hasil) memberi pengaruh signifikan terhadap variabel terikat Y
(Belanja Daerah).
Universitas Sumatera Utara
4.3.4. Persamaan Regresi
Persamaan regresi dapat disusun sesuai dengan nilai koefisien hasil
perhitungan berikut :
Y = a + b1X1 + b2X2+ b3X3+ b4X4+ e
Y = 0.146 + 0.155X1 + 0.239X2 + 0.194X3 + 0.382X3 + e
Bentuk persamaan ini berarti bahwa jika faktor lain dianggap tetap, maka
setiap peningkatan Pendapatan Asli Daerah sebesar 1 point akan dapat
meningkatkan Belanja Daerah sebesar 0.146 + 0.155 point = 0.301 point.
Demikian seterusnya untuk variabel lainnya.
4.4. Pembahasan
4.4.1. Pengaruh Pendapatan Asli Daerah (PAD)Terhadap Belanja Daerah
Hasil analisis deskriptif memperlihatkan bahwa nilai PAD (Pendapatan
Asli Daerah) Provinsi Jawa Tengah pada umumnya adalah baik dan nilai BD
(Belanja Daerah) Provinsi Jawa Tengah pada umumnya adalah baik. Hal ini
mengindikasikan bahwa ada hubungan linier antara Pendapatan Asli Daerah
(PAD) dengan Belanja Daerah (BD). Dengan kata lain, semakin tinggi
Pendapatan Asli Daerah semakin tinggi pula Belanja Daerah. Hal ini juga
dikonfirmasi oleh hasil analisis kuantitatif dimana Pendapatan Asli Daerah (PAD)
memberi pengaruh signifikan terhadap variabel terikat Y (Belanja Daerah ).
Dari hasil analisis, pengujian hipotesis pertama menemukan bahwa
Pendapatan Asli Daerah (PAD) berpengaruh secara positif signifikan terhadap
alokasi belanja modal daerah. Hal ini disebabkan karena PAD merupakan sumber
pendapatan yang diperoleh dari daerah yang digunakan untuk membiayai
Universitas Sumatera Utara
penyelenggaraan pemerintahan dan pembangunan daerah. PAD juga merupakan
salah satu sumber pembelanjaan daerah, sehingga jika PAD meningkat maka dana
yang dimiliki oleh Pemerintah Daerah akan lebih tinggi dan tingkat kemandirian
daerah akan meningkat pula, sehingga Pemerintah Daerah akan berinisiatif untuk
lebih meningkatkan belanja modalnya untuk melengkapi sarana prasarana
pembangunan daerah guna pelayanan publik yang menjadi kewajiban pemerintah
Hal ini sejalan dengan Aziz et.al (2000); Doi (1998); Von Furstenberg
(1998), yang menyatakan bahwa penerimaan daerah (terutama pajak) akan
mempengaruhi anggaran belanja pemerintah daerah dikenal dengan nama tax
spend hypothesis. Dalam hal ini pengeluaran Pemerintah Daerah akan disesuaikan
dengan penerimaan Pemerintah Daerah atau perubahan pendapatan terjadi
sebelum perubahan pengeluaran.
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Saptaningsih Sumarmi Pengaruh Pendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Umum, dan Dana Alokasi
Khusus terhadap Alokasi Belanja Modal Daerah Kabupaten/Kota di Provinsi D.I.
Yogyakarta dan
dengan
menggunakan
analisis
regresi
linier berganda
membuktikan bahwa Pendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Umum dan Dana
Alokasi Khusus berpengaruh signifikan terhadap Belanja Daerah (p F-tabel (2.69) dan sig-p (0.000) < 0.05
2.
Pendapatan Asli Daerah secara parsial berpengaruh signifikan dan positif
terhadap Belanja Daerah. Hal ini diindikasikan oleh nilai
t-hitung X1
(2.111) > t-tabel (1.98) dan p-value (0.037) t-tabel (1.98) dan p-value (0.002) t-tabel (1.98) dan p-value (0.022) t-tabel (1.98) dan p-value (0.012)
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Desain Penelitian
Desain Penelitian ini menggunakan desain kausal.
Menurut Sugiyono
(2006:30) “desain kausal adalah penelitian yang bertujuan menganalisa hubungan
sebab akibat antara variabel independen (variabel yang mempengaruhi) dan
variabel dependen (variabel yang dipengaruhi).
Penelitian ini menguji
pengaruhPendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Umum, Dana Alokasi Khusus,
Dana Bagi Hasil, dan Belanja Daerah.
3.2 Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah.
Waktu penelitian dimulai dari proses penentuan judul penelitian pada bulan
Novmber 2015 hingga sampai selesainya penelitian dilakukan.
Universitas Sumatera Utara
3.3 Jenis Penelitian
Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan data time series dan cross
section yang bersifat kuantitatif, yaitu data yang diukur dalam suatu skala numerik
atau angka (Kuncoro,2003:124), dan merupakan data sekunder, yaitu data
penelitian yang telah dikumpulkan oleh lembaga pengumpul data dan
dipublikasikan kepada masyarakat pengguna data (Kuncoro,2003:127). Data yang
digunakan adalah laporan keuangan pemko/pemkab yang ada di Provinsi Jawa
Tengah pada tahun 2012, 2013, dan 2014 yang berasal dari situs www.djpk.co.id
dan www.bps.go.id.
3.4 Teknik Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data eksternal. Teknik
pengumpulan data dengan dokumentasi dengan cara mengumpulkan data-data
berupa laporan keuangan pemko/pemkab yang ada di Provinsi Jawa Tengah pada
tahun 2012 sampai 2014. Pola penelitian ini dilakukan dengan dua tahap. Tahap
pertama dilakukan melalui studi pustaka, yaitu melalui jurnal akuntansi dan bukubuku yang berkaitan dengan masalah yang diteliti. Tahap kedua, pengumpulan
data sekunder yang diperoleh dari www.djpk.co.id dan www.bps.go.iduntuk
memperoleh laporan keuangan yang dibutuhkan dalam penelitian.
3.5 Populasi dan Sampel
Menurut Erlina (2008:75) “populasi adalah sekelompok orang,
kejadian, suatu yang mepunyai karakteristik tertentu.”
Universitas Sumatera Utara
Sedangkan menurut Sugiyono (2008) “populasi adalah wilayah generalisasi
yang terdiri atas obyek atau subyek yang mempunyai kualitas dan karakterisitik
tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik
kesimpulannya”. Populasi dalam penelitian ini adalah kabupaten dan kota yang
ada di provinsi Jawa Tengah 29 daerah Kabupaten dan 6 daerah Kota sehingga
daerah total populasi adalah 35 data..
Ada dua metode penentuan sampel yaitu:
1. Probability Sampling, metode dimana semua populasi yang ada
memiliki kesempatan atau peluang yang sama untuk menjadi sampel.
Metode ini terdiri atas :
a) Simple random sampling
b) Complex random sampling
2. Non Probability Sampling, metode pengambilan sampel dimana tidak
semua populasi memiliki peluang yang sama untuk menjadi sampel
penelitian. Metode ini terdiri atas:
a) Convinience Sampling, yaitu pengambilan sampel secara nyaman
dimana peneliti mengambil sampel sekehendak hatinya.
b) Purposive Sampling, yaitu pengambilan sampel berdasarkan criteria
yang telah ditentukan oleh peneliti.
c) Judgement Sampling, yaitu pengambilan sampel berdasarkan suatu
pertimbangan tertentu.
Universitas Sumatera Utara
Sampel
adalah
bagian
dari
populasi
yang
mempunyai
karakteristikdianggap dapat mewakili keseluruhan populasi. Teknik sampling
yangdigunakan
adalah
teknik
full
sampling,
yaitu
semua
populasi
digunakansebagai sampel. Penelitian ini mengambil data pada tahun 2012-2014,
dengan
jumlah
sampel
sebanyak
35
daerah,
maka
jumlah
sampel
penelitiankeseluruhan menjadi 3 x 35 = 105 data.
Tabel 3.1 Sampel Penelitian
Kabupaten/Kota
Regency/City
01.
Kab. Cilacap
02.
Kab. Banyumas
03.
Kab. Purbalingga
04.
Kab. Banjarnegara
05.
Kab. Kebumen
06.
Kab. Purworejo
07.
Kab. Wonosobo
08.
Kab. Magelang
09.
Kab. Boyolali
10.
Kab. Klaten
11.
Kab. Sukoharjo
12.
Kab. Wonogiri
13.
Kab. Karanganyar
Universitas Sumatera Utara
14.
Kab. Sragen
15.
Kab. Grobogan
16.
Kab. Blora
17.
Kab. Rembang
18.
Kab. Pati
19.
Kab. Kudus
20.
Kab. Jepara
21.
Kab. Demak
22.
Kab. Semarang
23.
Kab. Temanggung
24.
Kab. Kendal
25.
Kab. Batang
26.
Kab. Pekalongan
27.
Kab. Pemalang
28.
Kab. Tegal
29.
Kab. Brebes
30.
Kota Magelang
31.
Kota Surakarta
32.
Kota Salatiga
33.
Kota Semarang
34.
Kota Pekalongan
35.
Kota Tegal
3.6 Definisi dan Pengukuran Variabel
Menurut Erlina (2008:57) Definisi operasional adalahmenjelaskan
karakteristik dalam elemen-elemen yang dapat diobservasi yang menyebabkan
konsep dapat diukur dan dioperasionalisasikan dalam penelitian.
Universitas Sumatera Utara
Untuk memberikan gambaran yang jelas dan memudahkan pelaksanaan
penelitian ini, maka perlu diberikan definisi variabel operasional yang akan
diteliti.
Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah variabel
independen (bebas) dan variabel dependen (terikat)
1. Independent variable (variable bebas)
Menurut sugiyono (2006:3) variabel independen adalah variabel yang
menjadi sebab timbulnya atau berubahnya variabel dependen (variabel
terikat).Variabel independen pada penelitian ini adalah pendapatan asli
daerah, dana alokasi umum, dana alokasi khusus, dan dana bagi hasil.
a) Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Pendapatan Asli Daerah adalah penerimaan yang diperoleh daerah dari
sumber-sumber dalam wilayah sendiri yang dipungut berdasarkan peraturan
daerah. PAD diukur dari total penerimaan pajak daerah, retribusi daerah, hasil
pengelolaan kekayaan daerah yang dipisahkan dan lain-lain Pendapatan Asli
Daerah yang sah., yang dirumuskan:
PAD = HPD + RD + PLPD + LPS
Keterangan:
PAD = Pendapatan Asli Daerah
HPD = Hasil Pajak Daerah
RD = Retribusi Daerah
Universitas Sumatera Utara
PLPD = Pendapatan dari Laba Perusahan Daerah
LPS = Lain-lain Pendapatan yang Sah
b) Dana Alokasi Umum (DAU)
Dana Alokasi Umum adalah dana yang bersumber dari pendapatan
Anggaran Pendapatan Belanja Negara (APBN) yang dialokasikan dengan
tujuan pemerataan kemampuan keuangan antar daerah untuk mendanai
kebutuhan daerah dalam rangka pelaksanaan otonomi daerah. DAU diukur dari
jumlah penerimaan transfer yang diberikan oleh pemerintah pusat. Data
diambil dari Pemerintah Daerah Provinsi D.I Yogyakarta.
c) Dana Alokasi Khusus (DAK)
Dana Alokasi Khusus adalah dana yang bersumber dari pendapatan
Anggaran Pendapatan Belanja Negara (APBN) yang dialokasikan kepada daerah
tertentu dengan tujuan untuk membantu mendanai kegiatan khusus yang
merupakan urusan daerah sesuai dengan prioritas nasional. DAK diukur dari
jumlah penerimaan DAK yang diberikan oleh pemerintah pusat. Kebutuhan
khusus adalah kebutuhan yang sulit diperkirakan dengan rumus alokasi umum
dan atau kebutuhan yang merupakan komitmen atau prioritas nasional yang data
diambil dari Laporan Realisasi Penerimaan Pemerintah Daerah di kabupaten /
kota Jawa Tengah.
d) Dana Bagi Hasil (DBH)
Dana yang bersumber dari pendapatan APBN yang dialokasikan kepada
daerah dengan memperhatikan potensi daerah penghasil berdasarkan angka
Universitas Sumatera Utara
persentase tertentu untuk mendanai kebutuhan daerah dalam rangka pelaksanaan
desentralisasi.
2. Dependent variabel (variabel terikat)
Menurut sugiyono (2006:3) variabel dependen adalah variabel yang
dipengaruhi atau yang menjadi akibat, karena adanya variabel bebas.Variabel
dependen pada penelitian ini adalah pendapatan perkapita.
a) Belanja Daerah
Belanja
Daerah
adalah
semua
kewajiban
daerah
yang
diakui
sebagaipengurang nilai kekayaan bersih dalam periode tahun anggaran
yangbersangkutan (UU No. 32 Tahun 2004)
3.7. Metode Analisis Data
3.7.1. Pengujian Asumsi Klasik
Metode data yang digunakan pada penelitian ini adalah model
regresi berganda dengan bantuan software spps 20 for windows.Untuk
menghasilkan suatu model yang baik, analisis regresi memerlukan pengujian
asumsi klasik sebelum melakukan pengujian hipotesis. Pengujian asumsi
klasik
tersebut
meliputi
uji
normalitas,
uji
multikolinearitas,
uji
heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi.
3.7.1.1.Uji normalitas
Menurut Erlina (2008:102), tujuan uji normalitas data adalah untuk
“mengetahui apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual
memiliki distribusi normal”. Dengan melakukan uji kolmogorov-smirnov
Universitas Sumatera Utara
terhadap model yang diuji, cara ini mendeteksi apakah variabel pengganggu
atau residual memiliki distribusi normal. Kriteria pengambilan keputusan
adalah apabila nilai signifikan atau probabilitas > 0,05, maka residual tidak
memiliki distribusi normal.
Selain itu, uji normalitas juga dapat dilakukan dengan melakukan analisis
grafik normal probability plot dan grafik histogram. Dasar pengambilan
keputusan dalam uji normalitas menurut Ghozali (2005:110) sebagai berikut :
1) Jika data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal atau grafik histogramnya menunjukkan pola distribusi normal,
maka model regresi memenuhi asumsi normalitas dan
2) Jika data menyebar jauh dari diagonal dan / atau tidak mengikuti arah
garis diagonal atau grafik histogram tidak menunjukkan pola pola
distribusi normal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi
normalitas.
3.7.1.2 Uji multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah
model
regresi
independen.
Uji
ditemukan
adanya kolerasi
multikolinearitas
dapat
antara variabel
dilakukan
dengan
melakukan uji korelasi antara variabel independen dengan
menggunakan tolerance dan varians inflating factor (VIF). VIF
merupakan suatu jumlah yang menunjukkan variabel independen
dapat dijelaskan oleh variabel independen lain dalam persamaan
Universitas Sumatera Utara
regresi. Untuk mengetahui terjadi atau tidaknya multikolinearitas
dapat diketahui dengan kriteria berikut ini:
Jika VIF < 10, maka tidak terjadi multikolinearitas
Jika VIF > 10, maka terjadi multikolinearitas
Jika tolerance > 0.01, maka terjadi multikolinearitas
Jika tolerance F Tabel pada α 0.05, maka H1 diterima
3.8.2. Uji Signifikan Parsial
Secara parsial, pengujian hipotesis dilakukan dengan uji t-test. Menurut
Ghozali (2005:84) “ uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh
pengaruh
satu
variabel
penjelas/
independen
secara
individual
dalam
menerangkan variabel dependen”.Uji ini dilakukan dengan membandingkan
signifikan thitung dengan ketentuan :
Jika signifikan thitung < ttabel pada α 0.05, maka H1 ditolak
Jika signifikan thitung > ttabel pada α 0.05, maka H1 diterima.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Penelitian
Penelitian pada tahap ini akan menguji pengaruh PAD, DAUDAK, dan
DBH terhadap Belanja Daerah, dan apakah Dana Bagi Hasil mampu memoderasi
pengaruh PAD, DAUDAK, dan DBH terhadap Belanja Daerah35 Kabupaten/kota
di Provinsi Jawa Tengah selama 2012-2014 sehingga terdapat 3 x 35 = 105
sampel penelitian.
4.1.1 Deskriptif Penelitian
Statistik deskriptif memberikan gambaran tentang suatu data yang dilihat
dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum,
range, kurtosis dan skweness (kemencengan distribusi) data dalam bentuk
logaritma natural (Ln). Tabel 4.1 akan memberikan gambaran tentang statistik
deskriptif dari penelitian ini
Tabel 4.1
Deskripsi Statistik Penelitian
De scri ptive Statistics
N
LnX1_P AD
LnX2_DAU
LnX3_DAK
LnX4_DBH
LnY_B D
Valid N (lis twis e)
105
105
105
105
105
105
Minimum
17.96
16.16
15.60
13.83
14.98
Maximum
20.66
18.96
18.30
17.42
18.33
Mean
18.7895
17.7410
17.6078
15.4870
16.3245
St d. Deviat ion
.44144
.48199
.44991
.83556
.53979
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (data diolah)
Universitas Sumatera Utara
1). Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Hasil analisis deskriptif Tabel 4.1 diatas menunjukkan bahwa nilai mean
PAD adalah 18.78 dengan nilai standar deviasi sebesar 0.44. Sedangkan nilai
minimum PAD adalah 17.96 dan nilai maksimum 20.96. Secara keseluruhan
terlihat bahwa nilai mean PAD lebih besar dari standar deviasi. Hal ini
mengindikasikan bahwa nilai PAD (Pendapatan Asli Daerah) Provinsi Jawa
Tengah pada umumnya adalah baik.
2). Dana Alokasi Umum (DAU)
Hasil analisis deskriptif Tabel 4.1 diatas menunjukkan bahwa nilai mean
DAM adalah 17.74 dengan nilai standar deviasi sebesar 0.48. Sedangkan nilai
minimum DAU adalah 16.16 dan nilai maksimum 18.96. Secara keseluruhan
terlihat bahwa nilai mean DAM lebih besar dari standar deviasi. Hal ini
mengindikasikan bahwa nilai DAU (Dana Alokasi Umum) Provinsi Jawa Tengah
pada umumnya adalah baik.
3). Dana Alokasi Khusus (DAK)
Hasil analisis deskriptif Tabel 4.1 diatas menunjukkan bahwa nilai mean
DAK adalah 17.60 dengan nilai standar deviasi sebesar 0.44. Sedangkan nilai
minimum DAK adalah 15.60 dan nilai maksimum 18.30. Secara keseluruhan
terlihat bahwa
nilai mean DAK lebih besar dari standar deviasi. Hal ini
mengindikasikan bahwa
nilai DAK
(Dana Alokasi Khusus) Provinsi Jawa
Tengah pada umumnya adalah baik.
Universitas Sumatera Utara
4. Dana Bagi Hasil (DBH)
Hasil analisis deskriptif Tabel 4.1 diatas menunjukkan bahwa nilai mean
DAK adalah 15.48 dengan nilai standar deviasi sebesar 0.83. Sedangkan nilai
minimum BHD adalah 13.83 dan nilai maksimum 17.42. Secara keseluruhan
terlihat bahwa nilai mean DBH lebih besar dari standar deviasi. Hal ini
mengindikasikan bahwa nilai DBH (Dana Bagi Hasil) Provinsi Jawa Tengah
pada umumnya adalah baik.
5. Belanja Daerah (Variabel Terikat)
Hasil analisis deskriptif Tabel 4.1 diatas menunjukkan bahwa nilai mean
BD adalah 16.32 dengan nilai standar deviasi sebesar 0.53. Sedangkan nilai
minimum BD adalah 14.98 dan nilai maksimum 18.33. Secara keseluruhan
terlihat bahwa nilai mean BD lebih besar dari standar deviasi. Hal ini
mengindikasikan bahwa nilai BD (Belanja Daerah) Provinsi Jawa Tengah pada
umumnya adalah baik.
4.2 Hasil Pengujian dan Analisis Data
Dalam sebuah penelitian ilmiah untuk memastikan apakah penelitian
tersebut adalah layak untuk diuji atau tidak sebagai model regresi maka
diperlukan pengujian terlebih dahulu yaitu: uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik
yang digunakan dalam penelitian ini adalah normalitas,
autokorelasi, dan
heteroskedasitas. Pengujian ini dilakukan untuk memastikan bahwa data
penelitian berdistribusi normalitas dan tidak terdapat gejala autokorelasi, dan
heteroskesdasitas dalam model penelitian yang digunakan.
Universitas Sumatera Utara
4.2.1.Hasil Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ,
variabel penganggu atau resdiual memiliki distribusi normal. Pada penelitian ini
uji normalitas digunakan dengan cara uji statistik non parametrik KolmogorovSmirnov (K-S). Uji K-S dilakukan dengan membuat hipotesis:
H0 : Data residual tidak berdistribusi normal
Ha : Data residual terdistribusi normal
Untuk menentukannya maka kriterianya adalah sebagai berikut:
H0 : diterima apabila nilai signifikansinya (Asymp.Sig) <
0,05
Ha : diterima bila nilai signifikansinya ( Asymp.Sig ) >
0,05
Tabel 4.2
Hasil uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
N
Normal Parameters a,b
Most Extreme
Differences
Mean
Std. Deviation
Absolute
Positive
Negative
Kolmogorov-Smirnov Z
As ymp. Sig. (2-tailed)
Unstandardized
Residual
105
.0000000
.32274715
.115
.115
-.084
1.182
.123
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (data diolah)
Tabel 4.2 memperlihatkan bahwa nilai residual probabilitas (asymp.sig. 2tailed) adalah 0.123, lebih besar dari sig-α (0.05), sehingga dapat disimpulkan
Universitas Sumatera Utara
bahwa data penelitian berdistribusi secara normal. Hasil yang sama juga
diperlihatkan oleh grafik berikut:
-2.5
0.0
2.5
0
5
10
15
20
25
Histogram
Frequency
Dependent Variable: Y_BD
Regression Standardized Residual
Mean =-1.24E14
Std. Dev. =0.…
Gambar 4.1. Grafik Normal Probability Plot
Hal yang sama juga diperlihatkan oleh grafik P-P normalitas seperti
berikut ini :
Observed Cum Prob
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
borP muC detcepxE
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Normal P-P Plot of Unstandardized Residual
Gambar 4.2. Grafik PP Normalitas Data Penelitian
Universitas Sumatera Utara
Grafik di atas memperlihatkan bahwa titik titik data
penelitian tersebar secara merata disepanjang garis diagonal sehingga membentuk
garis simetris kiri dan kanan. Hal ini mengindikasikan bahwa data penelitian
berdistribusi secara normal.
4.2.2. Hasil Uji Multikolinieritas
Uji multikolinieritas yang dilakukan untuk mengetahui apakah data
penelitian terbebas dari gejala multikolinieritas memperlihatkan hasil sebagai
berikut :
Tabel 4.3
Hasil Uji Multikolinieritas
Coeffi cientsa
Model
1
X1_PA D
X2_DA U
X3_DA K
X4_DB H
Collinearity Statistic s
Tolerance
VIF
.988
1.012
.799
1.251
.744
1.344
.626
1.597
a. Dependent Variable: Y_BD
Tabel 4.3 memperlihatkan bahwa nilai tolerance ketiga
variabel bebas secara berturut turut adalah 0.988, 0.799, 0.744, dan 0.626,
keempatya lebih
kecil dari 1 dan
nilai VIF keempat variabel bebas secara
berturut turut adalah 1.012, 1.251, 1.344, dan 1.597 dimana keempatnya lebih
kecil dari 10, sehingga memenuhi uji persyaratan multikolineritas. Dengan
demikian dapat disimpulkan bahwa data penelitian tidak mengandung gejala
multikolinieritas.
4.2.3. Hasil Uji Autokolerasi
Universitas Sumatera Utara
Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada
korelasi antara pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada
periode t-1 (sebelumnya). Uji Autokorelasi pada penelitian ini dilakukan
menggunakan uji Durbin Watson dengan kriteria ketentuan jika nilai DW berada
diantara 1.5 – 2.5, maka data penelitian bebas gejala autorelasi sebagaimana
diperlihatkan pada tabel berikut :
Tabel 4.4
Hasil Uji Autokorelasi
Model
Durbin-Watson
1
1.576(a)
a Predictors: (Constant), X4 DBH X3_DAK, X2_DAU, X1_PAD,
b Dependent Variable: Y_BD
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (data diolah)
Tabel 4.4 diatas memperlihatkan nilai DW adalah sebesar 1.576, berada
dalam batas interval kelayakan uji autokorelasi antara 1.5 -2.5, sehingga dapat
disimpulkan bahwa data penelitian ini tidak mengandung gejala autokorelasi.
4.2.4. Hasil Uji Heteroskedasitas
Uji Heterokesdasitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi
terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang
lain. Pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini dengan melihat grafik
scatterplot antara nilai prediksi terkait (ZPRED) dengan residualnya (SRESID).
Deteksi ada tidaknya heteroskedasitas dapat dilakukan ddengan melihat ada
tidaknya pola tertentu pada scatterplot anatar SRESID dan ZPRED dimana sumbu
Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual (Y prediksi- Y
Universitas Sumatera Utara
sesungguhnya ) yag telah distudentized.
Tabel 4.5
Hasil Uji Heterokedastisitas
Coefficients a
Model
1
(Constant)
X1_PAD
X2_DAU
X3_DAK
X4_DBH
Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
49270.703
132796.3
9646.244
4514.452
-13859.1
4597.397
-4863.308
5104.590
7824.110
2996.873
Standardized
Coefficients
Beta
t
.371
2.137
-3.015
-.953
2.611
.200
-.314
-.103
.307
Sig.
.711
.351
.003
.343
.104
a. Dependent Variable: ABS_RES_1
Sumber : Hasil Penelitian, 2016 (data diolah)
Tabel 4.5 memperlihatkan bahwa nilai signifikansi variabel independen
secara bertutut turut adalah 0.351, 0.003, 0.343, dan 0.104, dimana tiga dari
empat variabel bebas memiliki nilai signifikansi lebih besar dari 0.05 sehingga
dapat disimpulkan bahwa data penelitian bebas pada umumnya adalah bebas
gejala heterokedastisitas. Hasil yang sama juga dikonfirmasikan dengan grafik
scatter plot berikut :
Dependent Variable: Y_BD
Scatterplot
Regression
Standardized
Residual
4
2
0
-2
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
Regression Standardized Predicted Value
Gambar 4.5 Scatterplot Uji Heteroskedasitas
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.5 diatas menunjukkan bahwa tidak ada pola yang jelas atas
penyebaran titik-titik diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y sehingga dapat
disimpulkan bahwa data penelitian ini tidak mengandung gejala hetero
kedastisitas.
4.3. Hasil Uji Hipotesis
4.3.1. Hasil Uji Determinasi R
Untuk mengetahui besarnya pengaruh variabel bebas
terhadap variabel terikat Y (Belanja Daerah), dilakukan uji determinasi R dengan
hasil sebagai berikut :
Tabel 4.6
Hasil Uji Determinasi R
b
Model Summ ary
Model
1
R
R Square
.802a
.643
Adjust ed
R Square
.628
St d. E rror of
the Es timate
.32914
a. Predic tors: (Constant), X4_DBH, X1_PA D, X2_DAU,
X3_DA K
b. Dependent Variable: Y _BD
Tabel 4.6 memperlihatkan bahwa nilai adjusted r-square =
0.628, hal ini berarti besarnya pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat
Y (Belanja Daerah adalah sebesar 0.628 x 100% = 62.8 %. Dengan kata lain,
sebesar 62.8% variabel terikat (Belanja Daerah) dapat dijelaskan oleh variabel
Pendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Umum, Dana Alokasi Khusus dan Dana
Bagi Hasil, selebihnya (31.2%) dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak
diteliti, misalnya PDRB, jumlah penduduk, luas wilayah dan lain sebagainya.
Universitas Sumatera Utara
4.3.2. Hasil Uji F Simultan
Uji F secara simultan dilakukan untuk mengetahui apakah ke-4 variabel
bebas X1 (Pendapatan Asli Daerah), X2 (Dana Alokasi Umum), X3 (Dana
Alokasi Khusus) dan X4 (Dana Bagi Hasil) memberi pengaruh signifikan atau
tidak terhadap variabel terikat Y (Belanja Daerah) dengan hasil sebagai berikut :
Tabel 4.7.
Hasil Uji F Secara Simultan
ANOV Ab
Model
1
Regres sion
Residual
Total
Sum of
Squares
19.470
10.833
30.303
df
4
100
104
Mean S quare
4.867
.108
F
44.931
Sig.
.000a
a. Predic tors: (Constant), X4_DBH, X1_PAD, X2_DA U, X3_DAK
b. Dependent Variable: Y_BD
Tabel 4.7 memperlihatkan bahwa nilai F-hitung = 44.931 dengan nilai
signifikansi (p-value) =0.000. Jika dibandingkan dengan nilai F-tabel = 2.69
(terlampir daftar tabel uji F untuk N = 105 atau df=102) dapat diketahui bahwa Fhitung
(44.931) > F-tabel (2.69) dan sig-p (0.000) < 0.05, sehingga dapat disimpulkan
bahwa ke-4 variabel bebas X1 (Pendapatan Asli Daerah), X2 (Dana Alokasi
Umum), X3 (Dana Alokasi Khusus) dan X4 (Dana Bagi Hasil) memberi pengaruh
signifikan (bermakna) terhadap variabel terikat Y (Belanja Daerah).
4.3.3. Hasil Uji-t Secara Parsial
Untuk mengetahui pengaruh masing masing variabel bebas terhadap
variabel terikat Y (Belanja Daerah), dilakukan uji-t secara parsial dengan hasil
sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.8.
Hasil Uji-t Secara Parsial
Coefficients a
Model
1
Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
.146
2.163
.155
.074
.239
.075
.194
.083
.382
.049
(Constant)
X1_PAD
X2_DAU
X3_DAK
X4_DBH
Standardized
Coefficients
Beta
t
.068
2.111
3.188
2.328
7.817
.127
.213
.161
.591
Sig.
.946
.037
.002
.022
.000
a. Dependent Variable: Y_BD
Interpretasi :
1). Pengaruh Pendapatan Asli Daerah (X1) Terhadap Belanja Daerah (Y)
Tabel
4.8
memperlihatkan
bahwa
nilai
t-hitung
X1
(Pendapatan Asli Daerah) = 2.111 dengan signifikansi (p-value) sebesar 0.037.
Jika dibandingkan dengan nilai t-tabel (N=105 atau df=102) sebesar 1.98 dan sig-α =0.05,
dapat diketahui bahwa
t-hitung X1 (2.111) > t-tabel (1.98) dan p-value (0.037)
ttabel
dan p-value < 0.05, berarti Ha diterima atau Ho ditolak. Dengan demikian,
dapat disimpulkan bahwa variabel X1 (Pendapatan Asli Daerah) memberi
pengaruh signifikan terhadap variabel terikat Y (Belanja Daerah).
2). Pengaruh Dana Alokasi Umum (X2) Terhadap Belanja Daerah (Y)
Tabel 4.8 memperlihatkan bahwa nilai t-hitung X2 (Dana Alokasi Umum) =
3.288 dengan signifikansi (p-value) sebesar 0.002. Jika dibandingkan dengan nilai
t-tabel (N=105 atau df=102) sebesar 1.98 dan sig-α =0.05, dapat diketahui bahwa t-hitung
X2 (3.188) > t-tabel (1.98) dan p-value (0.002) t-tabel dan p-value < 0.05, berarti Ha
Universitas Sumatera Utara
diterima atau Ho ditolak. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa variabel X2
(Dana Alokasi Umum) memberi pengaruh signifikan terhadap variabel terikat Y
(Belanja Daerah).
3). Pengaruh Dana Alokasi Khusus (X3) Terhadap Belanja Daerah (Y)
Tabel 4.8 memperlihatkan bahwa nilai t-hitung X3 (Dana Alokasi Khusus) =
2.328 dengan signifikansi (p-value) sebesar 0.022. Jika dibandingkan dengan nilai
t-tabel (N=105 atau df=102) sebesar 1.98 dan sig-α =0.05, dapat diketahui bahwa t-hitung
X3 (2.328) > t-tabel (1.98) dan p-value (0.022) t-tabel dan p-value < 0.05, berarti Ha
diterima atau Ho ditolak. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa variabel X3
(Dana Alokasi Khusus) memberi pengaruh signifikan terhadap variabel terikat Y
(Belanja Daerah).
4). Pengaruh Dana Bagi Hasil (X4) Terhadap Belanja Daerah (Y)
Tabel 4.8 memperlihatkan bahwa nilai t-hitung X4 (Dana Bagi Hasil) = 7.
817 dengan signifikansi (p-value) sebesar 0.000. Jika dibandingkan dengan nilai
t-tabel (N=105 atau df=102) sebesar 1.98 dan sig-α =0.05, dapat diketahui bahwa t-hitung
X4 (8.283) > t-tabel (1.98) dan p-value (0.012) t-tabel dan p-value < 0.05, berarti Ha
diterima atau Ho ditolak. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa variabel X4
(Dana Bagi Hasil) memberi pengaruh signifikan terhadap variabel terikat Y
(Belanja Daerah).
Universitas Sumatera Utara
4.3.4. Persamaan Regresi
Persamaan regresi dapat disusun sesuai dengan nilai koefisien hasil
perhitungan berikut :
Y = a + b1X1 + b2X2+ b3X3+ b4X4+ e
Y = 0.146 + 0.155X1 + 0.239X2 + 0.194X3 + 0.382X3 + e
Bentuk persamaan ini berarti bahwa jika faktor lain dianggap tetap, maka
setiap peningkatan Pendapatan Asli Daerah sebesar 1 point akan dapat
meningkatkan Belanja Daerah sebesar 0.146 + 0.155 point = 0.301 point.
Demikian seterusnya untuk variabel lainnya.
4.4. Pembahasan
4.4.1. Pengaruh Pendapatan Asli Daerah (PAD)Terhadap Belanja Daerah
Hasil analisis deskriptif memperlihatkan bahwa nilai PAD (Pendapatan
Asli Daerah) Provinsi Jawa Tengah pada umumnya adalah baik dan nilai BD
(Belanja Daerah) Provinsi Jawa Tengah pada umumnya adalah baik. Hal ini
mengindikasikan bahwa ada hubungan linier antara Pendapatan Asli Daerah
(PAD) dengan Belanja Daerah (BD). Dengan kata lain, semakin tinggi
Pendapatan Asli Daerah semakin tinggi pula Belanja Daerah. Hal ini juga
dikonfirmasi oleh hasil analisis kuantitatif dimana Pendapatan Asli Daerah (PAD)
memberi pengaruh signifikan terhadap variabel terikat Y (Belanja Daerah ).
Dari hasil analisis, pengujian hipotesis pertama menemukan bahwa
Pendapatan Asli Daerah (PAD) berpengaruh secara positif signifikan terhadap
alokasi belanja modal daerah. Hal ini disebabkan karena PAD merupakan sumber
pendapatan yang diperoleh dari daerah yang digunakan untuk membiayai
Universitas Sumatera Utara
penyelenggaraan pemerintahan dan pembangunan daerah. PAD juga merupakan
salah satu sumber pembelanjaan daerah, sehingga jika PAD meningkat maka dana
yang dimiliki oleh Pemerintah Daerah akan lebih tinggi dan tingkat kemandirian
daerah akan meningkat pula, sehingga Pemerintah Daerah akan berinisiatif untuk
lebih meningkatkan belanja modalnya untuk melengkapi sarana prasarana
pembangunan daerah guna pelayanan publik yang menjadi kewajiban pemerintah
Hal ini sejalan dengan Aziz et.al (2000); Doi (1998); Von Furstenberg
(1998), yang menyatakan bahwa penerimaan daerah (terutama pajak) akan
mempengaruhi anggaran belanja pemerintah daerah dikenal dengan nama tax
spend hypothesis. Dalam hal ini pengeluaran Pemerintah Daerah akan disesuaikan
dengan penerimaan Pemerintah Daerah atau perubahan pendapatan terjadi
sebelum perubahan pengeluaran.
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Saptaningsih Sumarmi Pengaruh Pendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Umum, dan Dana Alokasi
Khusus terhadap Alokasi Belanja Modal Daerah Kabupaten/Kota di Provinsi D.I.
Yogyakarta dan
dengan
menggunakan
analisis
regresi
linier berganda
membuktikan bahwa Pendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Umum dan Dana
Alokasi Khusus berpengaruh signifikan terhadap Belanja Daerah (p F-tabel (2.69) dan sig-p (0.000) < 0.05
2.
Pendapatan Asli Daerah secara parsial berpengaruh signifikan dan positif
terhadap Belanja Daerah. Hal ini diindikasikan oleh nilai
t-hitung X1
(2.111) > t-tabel (1.98) dan p-value (0.037) t-tabel (1.98) dan p-value (0.002) t-tabel (1.98) dan p-value (0.022) t-tabel (1.98) dan p-value (0.012)