Pengaruh Pendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Umum, Dana Alokasi Khusus, Dana Bagi Hasil terhadap Belanja daerah dengan Pembiayaan daerah sebagai variable moderating Chapter III VI

BAB III
KERANGKA KONSEP DAN HIPOTESIS

3.1. Kerangka Konsep
Berdasarkan teori dan penjelasan pada bab sebelumnya maka kerangka
konseptual yang dibentuk adalah sebagai berikut:
Variabel Independen

Variabel Moderating Variabel Dependen

Pendapatan Asli Daerah (PAD)
(X1)
Dana Alokasi Umum (DAU)
(X2)
Belanja Daerah
(Y)
Dana Alokasi Khusus (DAK)
(X3)
Dana Bagi Hasil (DBH)
(X4)

Pembiayaan Daerah
(X5)

Gambar 3.1. Kerangka Konseptual
Berdasarkan penjelasan literatur dan hasil penelitian sebelumnya peneliti
membentuk kerangka konseptual yang menggambarkan hubungan antara variabel
Independen, Moderating, dan Dependen. Variabel independen dalam penelitian ini
yaitu Pendapatan Asli daerah, Dana Alokasi Umum, Dana Alokasi Khusus, dan
Dana Bagi Hasil yang diduga akan berpengaruh secara simultan dan parsial
terhadap variabel dependen yakni Belanja Daerah. Dan apakah Pendapatan Asli
daerah Dana Alokasi Umum, Dana Alokasi Khusus, dan Dana Bagi Hasil melalui
variabel Moderating (pembiayaan Daerah) akan memperkuat atau memperlemah
pengaruh terhadap Belanja daerah.

Universitas Sumatera Utara

Pendapatan Asli Daerah terdiri dari Pajak Daerah, Hasil Retribusi Daerah,
hasil pengelolaan kekayaan daerah yang dipisahkan, dan lain-lain Pendapatan asli
daerah yang sah. Kemampuan pemerintah daerah untuk menghasilkan keuangan
daerah melalui penggalian kekayaan asli daerah yang dikatakan sebagai

pendapatan asli daerah yang harus terus menerus dipacu pertumbuhannya oleh
pemerintah daerah. Jumlah dan kenaikan kontribusi pendapatan asli daerah akan
sangat berperan dalam kemandirian pemerintah daerah yang dapat dikatakan
sebagai kinerja pemerintah daerah. Kinerja ini dapat dilihat melalui sasaran yang
telah tercapai dalam pelaksanaan pembangunan dan pelayanan kepada masyarakat
salah satunya melalui investasi daerah.
Dana Perimbangan terdiri dari Dana Alokasi Umum, Dana Alokasi
Khusus dan dana bagi hasil. Dana alokasi umum adalah dana yang dialokasikan
dengan tujuan pemerataan keuangan antar daerah untuk membiayai kebutuhan
pengeluaran dalam rangka desentralisasi. Undang-Undang Nomor 33 Tahun 2004
tentang perimbangan keuangan antara pemerintah pusat dan pemerintah daerah
menjelaskan bahwa dana alokasi umum bertujuan untuk pemerataan kemampuan
keuangan antar daerah yang dimaksudkan untuk mengurangi ketimpangan
kemampuan

keuangan

antar

daerah

melalui

penerapan

formula

yang

mempertimbangkan kebutuhan dan potensi daerah. Dana alokasi umum suatu
daerah ditentukan atas besar kecilnya celah fiskal (fiscal gap) suatu daerah, yang
merupakan selisih antara kebutuhan daerah (fiscal need) dan potensi daerah (fiscal
capacity). Darwanto dan Yustikasari (2007) menyatakan bahwa pemberian dana

Universitas Sumatera Utara

alokasi umum kepada pemda merupakan konsekuensi adanya penyerahan
kewenangan pemerintah pusat kepada pemerintah daerah.
Dengan demikian, terjadi transfer yang cukup signifikan di dalam
Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara dari pemerintah pusat ke pemerintah

daerah, dan pemerintah daerah secara leluasa dapat menggunakan dana alokasi
umum apakah untuk memberi pelayanan yang lebih baik kepada masyarakat
sehingga akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi masyarakat, yang pada
akhirnya dapat meningkatkan pendapatan asli daerah.
Undang-Undang Nomor 33 Tahun 2004 tentang perimbangan keuangan
antara pemerintah pusat dan pemerintah daerah menjelaskan bahwa dana alokasi
khusus merupakan dana transfer dari pemerintah pusat kepada pemerintah daerah
yang digunakan untuk menjalankan pembangunan infrastruktur dan fasilitas
publik
di kabupaten/kota. Dana alokasi khusus dimaksudkan untuk membantu membiayai
kegiatan-kegiatan khusus di daerah tertentu yang merupakan urusan daerah dan
sesuai dengan prioritas nasional, khususnya untuk membiayai kebutuhan sarana
dan prasarana pelayanan dasar masyarakat yang belum mencapai standar tertentu
atau untuk mendorong percepatan pembangunan daerah.
Dana alokasi khusus sepenuhnya digunakan untuk belanja modal untuk
peningkatan fasilitas publik dengan kata lain tidak ada bagian dana alokasi khusus
yang digunakan untuk biaya operasional pembangunan seperti biaya perjalanan
dinas dan sebagainya. Jika fasilitas publik dapat terpenuhi maka masyarakat
merasa nyaman dan dapat menjalankan usahanya dengan efisien dan efektif

Universitas Sumatera Utara

sehingga pada akhirnya meningkatkan pertumbuhan ekonomi masyarakat, dan
kenaikan pendapatan asli daerah.

3.2. Hipotesis Penelitian
Berdasarkan teori dan kerangka konseptual yang telah digambarkan dan
dijelaskan sebelumnya maka hipotesis penelitian dirumuskan sebagai berikut :
1. Pendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Umum, Dana Alokasi Khusus, dan
Dana Bagi Hasil berpengaruh secara simultan dan parsial terhadap Belanja
Daerah.
2. Pembiayaan daerah dapat memperkuat atau memperlemah pengaruh
Pendapatan asli daerah Dana Alokasi Umum, Dana Alokasi Khusus, dan Dana
Bagi Hasil terhadap Belanja Daerah.

Universitas Sumatera Utara

BAB IV
METODE PENELITIAN

4.1. Jenis Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian hubungan kausal (causal effect), yaitu
penelitian yang dilakukan untuk memperoleh fakta dari fenomena yang ada dan
mencari keterangan secara faktual tentang hubungan dan pengaruh suatu variable
terhadap variable lainnya. Hubungan kausal (causal effect) dimaksud dalam
penelitian ini adalah hubungan kausal (causal effect) Pengaruh Pendapatan Asli
Daerah, Dana Alokasi umum, Dana Alokasi khusus, dan dana bagi Hasil terhadap
Belanja Daerah dengan variable moderating Pembiayaan Daerah.

4.2. Lokasi Penelitian dan Waktu Penelitian
Lokasi penelitian ini adalah kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Utara,
waktu yang direncanakan untuk melakukan penelitian adalah bulan Maret 2012
sampai dengan selesai.

4.3. Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh kabupaten/kota yang ada di
provinsi di Sumatera Utara, yang terdiri dari 33 kabupaten/kota. Penelitian ini
menggunakan metode purposive sampling, dengan kriteria sampel yang dipilih
adalah data pendapatan asli daerah, dana alokasi umum, dana alokasi khusus, dana
bagi hasil, Pembiayaan daerah dan belanja daerah untuk tahun 2006 s.d 2010.

Universitas Sumatera Utara

Dan berdasarkan metode sampling dilakukan hanya 22 kabupaten / kota
yang memenuhi kriteria dan 11 Kabupaten/ kota yang tidak memenuhi kriteria.
Alasan 11 Kabupaten / kota tersebut tidak dimasukkan karena pada tahun 2006
kabupaten kota tersebut belum berdiri (daerah pemekaran) sehingga tidak
memenuhi kriteria yang ditetapkan
Tabel 4.1. Sample Kabupaten/Kota di Propinsi Sumatera Utara

Universitas Sumatera Utara

No
1
2
3
4
5
6
7

8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27

28
29
30
31
32
33

Kabupaten / Kota
Kab. Asahan
Kab. Dairi
Kab. Deli Serdang
Kab. Tanah Karo
Kab. Labuhan Batu
Kab. Langkat
Kab. Mandailing Natal
Kab. Nias
Kab. S imalungun
Kab. Tapanuli Selatan
Kab. Tapanuli Tengah
Kab. Tapanuli Utara

Kab. Toba Samosir
Kota Binjai
Kota Medan
Kota Pematang Siantar
Kota Sibolga
Kota Tanjung Balai
Kota Tebing Tinggi
Kota Padang Sidempuan
Kab. Pakpak Barat
Kab. Nias Selatan
Kab. Humbang Hasundutan
Kab. Serdang Bedagai
Kab. Samosir
Kab. Batu Bara
Kab. Padang Lawas
Kab. Padang Lawas Utara
Kab. Labuhanbatu Selatan
Kab. Labuhanbatu Utara
Kab. Nias Utara
Kab. Nias Barat

Kota Gunung Sitoli

Sample yang Memenuhi
Kriteria
Kab. Asahan
Kab. Dairi
Kab. Deli Serdang
Kab. Tanah Karo
Kab. Labuhan Batu
Kab. Langkat
Kab. Nias
Kab. S imalungun
Kab. Tapanuli Selatan
Kab. Tapanuli Tengah
Kab. Tapanuli Utara
Kab. Toba Samosir
Kota Binjai
Kota Medan
Kota Pematang Siantar
Kota Sibolga
Kota Tanjung Balai
Kota Tebing Tinggi
Kota Padang Sidempuan
Kab. Nias Selatan
Kab. Humbang Hasundutan
Kab. Serdang Bedagai
-

Sample yang Tidak
Memenuhi Kriteria

Kab. Mandailing Natal

Kab. Pakpak Barat

Kab. Samosir
Kab. Batu Bara
Kab. Padang Lawas
Kab. Padang Lawas Utara
Kab. Labuhanbatu Selatan
Kab. Labuhanbatu Utara
Kab. Nias Utara
Kab. Nias Barat
Kota Gunung Sitoli

4.4. Metode Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder dalam bentuk data panel
(pooled data) dari kabupaten/kota selama lima tahun. Data Pendapatan Asli
Daerah, Dana Alokasi Umum, Dana Alokasi Khusus, Dana Bagi Hasil,
Pembiayaan Daerah dan Belanja Daerah diperoleh melalui situs Direktorat

Universitas Sumatera Utara

Jenderal

Perimbangan

Keuangan

Pusat

dan

Daerah

(http://www.djpk.depkeu.go.id) tahun 2006 s.d 2010.

4.5. Definisi Operasional Variabel
Penelitian ini menggunakan empat variabel independen dan satu variabel
dependen. Definisi operasional variabel pada penelitian ini dijelaskan sebagai
berikut:
Pendapatan asli daerah pendapatan yang diperoleh daerah yang dipungut
berdasarkan Peraturan daerah sesuai dengan peraturan perundang-undangan
yang bersumber dari hasil pajak daerah, hasil retribusi daerah, hasil
pengelolaan kekayaan daerah yang dipisahkan, dan lain-lain Pendapatan Asli
Daerah yang sah yang bertujuan untuk memberikan keleluasaan kepada daerah
dalam menggali pendanaan dalam pelaksanaan otonomi daerah sebagai
perwujudan desentralisasi. Data Pendapatan Asli Daerah diperoleh langsung
dari situs http://www.djpk.depkeu.go.id sehingga tidak lagi dilakukan
penghitungan.
Dana Alokasi Umum merupakan variabel independen. Dana alokasi umum adalah
dana yang bersumber dari pendapatan Anggaran Pendapatan dan Bekanja
Negara yang dilaokasikan untuk Provinsi dan kabupaten/kota yang bertujuan
untuk pemerataan kemampuan keuangan antar daerah guna mendanai
kebutuhan daerah. Data dana alokasi umum diperoleh langsung dari situs
http://www.djpk.depkeu.go.id sehingga tidak lagi dilakukan penghitungan.
Dana Alokasi Khusus merupakan variabel independen. Dana alokasi khusus
adalah dana yang berasal dari Aanggaran Pendapatan dan Belanja Negara,

Universitas Sumatera Utara

yang dialokasikan kepada Daerah tertentu untuk mendanai kegiatan khusus.
Data

dana

alokasi

khusus

diperoleh

langsung

dari

situs

http://www.djpk.depkeu.go.id sehingga tidak lagi dilakukan penghitungan.
Dana Bagi hasil merupakan variabel independen. Dana Bagi Hasil (DBH) adalah
dana yang bersumber dari pendapatan APBN yang dialokasikan kepada daerah
dengan memperhatikan potensi daerah penghasil berdasarkan angka
persentase tertentu untuk mendanai kebutuhan daerah. Data dana bagi hasil
diperoleh langsung dari situs http://www.djpk.depkeu.go.id sehingga tidak
lagi dilakukan penghitungan
Pembiayaan Daerah merupakan variable moderating yang merupakan pembiayaan
neto yaitu selisih bersih dari penerimaan pembiayaan dan pengeluaran
pembiayaan. Pembiayaan Daerah adalah semua penerimaan yang perlu
dibayar kembali dan/atau pengeluaran yang akan diterima kembali, baik pada
tahun anggaran yang bersangkutan maupun pada tahun-tahun anggaran
berikutnya. Data pembiayaan daerah diperoleh langsung dari situs
http://www.djpk.depkeu.go.id sehingga tidak lagi dilakukan penghitungan.
Belanja Daerah adalah semua pengeluaran dari rekening kas umum daerah yang
mengurangi ekuitas dana, merupakan kewajiban daerah dalam satu tahun
anggaran dan tidak akan diperoleh kembali pembayarannya kembali oleh
daerah.

Data

Belanja

Daerah

diperoleh

langsung

dari

situs

http://www.djpk.depkeu.go.id sehingga tidak lagi dilakukan penghitungan.
Tabel 4.2 Defenisi Operasional Variabel

Universitas Sumatera Utara

No

Variabel

Definisi

1 Independen - Pendapatan Asli pendapatan yang diperoleh daerah
Daerah (X1)
yang dipungut berdasarkan Peraturan

2

3

4

5

6

daerah sesuai dengan peraturan
perundang-undangan
Independen - Dana Alokasi
Dana alokasi umum adalah dana yang
Umum (X2)
bersumber dari pendapatan Anggaran
Pendapatan dan Bekanja Negara yang
dilaokasikan untuk Provinsi dan
kabupaten/kota yang bertujuan untuk
pemerataan kemampuan keuangan
antar daerah guna mendanai kebutuhan
daerah
Independen - Dana Alokasi
dana alokasi khusus adalah dana yang
Khusus (X3)
berasal dari Aanggaran Pendapatan
dan Belanja Negara, yang dialokasikan
kepada Daerah tertentu untuk
mendanai kegiatan khusus
Independen - Dana Bagi Hasil Dana Bagi Hasil (DBH) adalah dana
(X4)
yang bersumber dari pendapatan
APBN yang dialokasikan kepada
daerah dengan memperhatikan potensi
daerah penghasil berdasarkan angka
persentase tertentu untuk mendanai
kebutuhan daerah
Dependen - Belanja Daerah Belanja Daerah meliputi semua
( Y)
pengeluaran dari Rekening Kas Umum
Daerah yang mengurangi ekuitas dana
lancar, yang merupakan kewajiban
daerah dalam satu tahun anggaran yang
tidak akan diperoleh pembayarannya
kembali oleh Daerah
Moderating - Pembiayaan
Pembiayaan Daerah adalah semua
Daerah (X5)
penerimaan yang perlu dibayar kembali
dan/atau pengeluaran yang akan
diterima kembali, baik pada tahun
anggaran yang bersangkutan maupun
pada tahun-tahun anggaran berikutnya

Skala

Sumber data

Rasio

www.djpk.depkeu.go.id

Rasio

www.djpk.depkeu.go.id

Rasio

www.djpk.depkeu.go.id

Rasio

www.djpk.depkeu.go.id

Rasio

www.djpk.depkeu.go.id

Rasio

www.djpk.depkeu.go.id

4.6. Metode Analisis Data
Analisis data yang digunakan untuk menguji hipotesis pada penelitian ini
akan menggunakan 2 metode analisis dengan menggunakan program SPSS
(Statistical Package for the Social Sciences) yaitu :

Universitas Sumatera Utara

1. Metode Analisis regresi berganda (Multiple Regression Analysis) dengan
persamaan sebagai berikut :

Y1 = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + ε
dimana :
X1

: PAD tahun 2006, 2007, 2008, 2009 dan 2010

X2

: DAU tahun 2006, 2007, 2008, 2009 dan 2010

X3

: DAK tahun 2006, 2007, 2008, 2009 dan 2010

X4

: DBH tahun 2006, 2007, 2008, 2009 dan 2010

Y1

: Belanja Daerah tahun 2006, 2007, 2008, 2009 dan 2010.

a

: Konstanta

b1..b2 : Koefisien variabel

ε

: Error Term
Analisis regresi bermanfaat terutama untuk tujuan peramalan (estimation)

yaitu bagaimana variabel independen digunakan untuk mengestimasi nilai
variabel

dependen. Penelitian ini pada dasarnya menguji hipotesis tentang

pengaruh PAD, DAU, DAK, DBH secara simultan dan parsial terhadap Belanja
Daerah.
2. Metode Analisis Uji Residual dengan persamaan sebagai berikut :
X5 = a+ b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 + ε
| ε | = a + b1 Y

(1)
(2)

dimana :
X1

: PAD tahun 2006, 2007, 2008, 2009 dan 2010

X2

: DAU tahun 2006, 2007, 2008, 2009 dan 2010

X3

: DAK tahun 2006, 2007, 2008, 2009 dan 2010

Universitas Sumatera Utara

X4

: DBH tahun 2006, 2007, 2008, 2009 dan 2010

X5

: Pembiayaan Daerah tahun 2006, 2007, 2008, 2009 dan 2010

Y1

: Belanja Daerah tahun 2006, 2007, 2008, 2009 dan 2010

a

: Konstanta

b1..b2 : Koefisien variabel
|ε|

: Interaksi antar variabel

ε

: Error Term
Uji Residual digunakan untuk menguji pengaruh deviasi (simpangan) dari

suatu model, uji ini difokuskan kepada ketidakcocokan (lack of fit) yang dihasilkan
dari deviasi hubungan linier antar variabel independen. Dalam hal ini jika terjadi
kecocokan antara PAD, DAU, DAK, DBH dan Pembiayan Daerah (nilai residual
kecil atau nol) yaitu PAD, DAU, DAK, DBH tinggi dan pembiayaan daerah
tinggi, maka belanja daerah juga tinggi. Sebaliknya jika terjadi ketidakcocokan
atau lack of fit antara PAD, dana perimbangan dan Pembiayaan daerah (nilai
residual besar) yaitu PAD, DAU, DAK, DBH dan Pembiayaan daerah rendah,
maka Belanja daerah juga rendah.
Uji Residual ini digunakan untuk mengatasi multikolinieritas yang
kemungkinan besar terjadi jika menggunakan pengujian variabel moderating
dengan uji interaksi maupun uji selisih nilai absolut. Jika dalam pengujian terjadi
multikolinieritas antar variabel independen, maka hal tersebut akan menyalahi
asumsi klasik dalam ordinary least square (OLS) (Ghozali 2009).
4.6.1. Pengujian Asumsi Klasik

Universitas Sumatera Utara

Pengujian asumsi klasik diperlukan sebelum dilakukan pengujian hipotesis.
Pengujian asumsi klasik yang dilakukan yaitu uji normalitas, multikolonieritas,
autokorelasi, dan heteroskedastisitas.
4.6.1.1. Uji Normalitas
Uji normalitas dimaksudkan untuk memeperlihatkan bahwa sampel
diambil dari populasi yang memiliki distribusi normal (Sulistyo, 2010). Model
regresi yang baik apabila distribusi data normal atau mendekati normal
(Ghozali,2009).
Uji normalitas dideteksi dengan melihat penyebaran data pada sumbu diagonal
dari grafik atau dapat juga dengan melihat histogram dari resiudalnya. Jika data
menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau grafik
histogramnya menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi memenuhi
asumsi normalitas, begitu juga sebaliknya.
Pendeteksian normalitas data dengan menggunakan grafik masih dapat
“diperdebatkan” karena pengamatan orang atas grafik masih bisa berbeda. Untuk
itu disamping análisis grafik masih diperlukan uji análisis statistik. Dalam
penelitian ini penulis menggunakan uji análisis statistik untuk menguji normalitas
dengan uji statistik “Kolmogorov Smirnov (KS)”.
4.6.1.2. Uji Multikolonieritas
Multikolonieritas terjadi pada model regresi dengan lebih dari satu variabel
independen (regresi berganda) dimana terjadi korelasi yang kuat antara variabel
independen. Adanya korelasi tersebut menyebabkan nilai taksiran dari β k

semakin

tidak

stabil.

Model

yang

baik

tentunya

tidak

mengalami

multikolinieritas

Universitas Sumatera Utara

(Nawari, 2010). Menurut (Ghozali, 2009) dalam melakukan uji multikolonieritas
didalam model regresi sebagi berikut :
a. Nilai R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat
tinggi, tetapi secara individual variabel-variabel independen banyak yang tidak
signifikan mempengaruhi variabel.
b. Menganlisis matrik korelasi variabel independen.
c. Dengan melihat Variance Inflation Factor (VIF) :
i. Jika Variance Inflation Factor (VIF) > 10, maka artinya terdapat persoalan
multikolinonieritas diantara variabel bebas.
ii. Jika Variance Inflation Factor (VIF) < 10, maka artinya tidak terdapat
persoalan multikolonieritas diantara variabel bebas.
4.6.1.3. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi
linier ada korelasi anatar kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada peride t-1 (sebelumnya), (Ghozali 2009). Untuk mendeteksi ada
atau tidaknya autokorelasi dilakukan pengujian Durbin-Watson (DW) dengan
melihat model regresi linear berganda. Jika nilai Durbin-Watson berada di bawah
angka 2 maka model tersebut terbebas dari autokorelasi (Lubis et.al,2007). Syarat
untuk dilakukannya pengujian Durbin-Watson (DW) apabila berbedanya
kesimpulan antara satu orang dengan yang lainnya dan gambar terlihat mempunyai
skala yang berbeda.

4.6.1.4. Uji Heteroskedastisitas

Universitas Sumatera Utara

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah di dalam model
regresi terjadi ketidaksamaan variasi dari data pengamatan yang satu ke
pengamatan yang lain. Salah satu cara untuk mendeteksi heteroskedastisitas ini
adalah dengan melihat pola sebaran pada grafik scatter plot. Jika ada pola tertentu
seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur maka
mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas dan jika tidak ada pola yang jelas
serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y maka tidak
terjadi heteroskedastisitas (Ghozali, 2009).
Analisis dengan grafik plots memiliki kelemahan karena jumlah
pengamatan mempengaruhi hasil ploting. Untuk itu dalam penelitian ini penulis
mempergunakan uji statistik guna mendeteksi ada tidaknya heterokedastisitas
yaitu menggunakan Uji Glejser.
4.6.2. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis yang dilakukan meliputi Uji Koefisian determinasi
(R2),
uji F (uji signifikansi simultan) dan uji t (uji signifikansi parameter individual).
4.6.2.1. Koefisien Determinasi (R2)
Koefisien determinasi (R2) atau Adjusted R2 bertujuan untuk mengukur
seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel terikat.
Nilai R2 atau Adjusted R2 adalah di antara nol dan satu. Nilai yang mendekati satu
berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang
dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen dan sebaliknya jika
mendekati nol.
4.6.2.2. Uji Statistik F

Universitas Sumatera Utara

Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel
independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersamasama terhadap variabel dependen. Adapun langkah-langkah dalam pengambilan
keputusan untuk uji F adalah sebagai berikut :
Ho : β = 0, maka PAD, DAU, DAK, DBH tidak berpengaruh secara simultan
terhadap Belanja Daerah.
Ha : β ≠ 0, maka PAD, DAU, DAK, DBH berpengaruh secara simultan terhadap
Belanja Daerah.
Kriteria pengujian adalah :
P Value (sig) < 0,05 = H 0 ditolak
P Value (sig) > 0,05 = H a diterima
4.6.2.3. Uji Statistik t
Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu
variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel terikat.
Adapun langkah-langkah dalam pengambilan keputusan untuk uji t adalah sebagai
berikut :
Ho : β = 0, maka PAD, DAU, DAK, DBH tidak berpengaruh secara parsial
terhadap Belanja Daerah.
Ha : β ≠ 0, maka PAD, DAU, DAK, DBH berpengaruh secara parsial terhadap
Belanja Daerah.
Kriteria pengujian adalah :
P Value (sig) < 0,05 = H 0 ditolak
P Value (sig) > 0,05

= H a diterima

Universitas Sumatera Utara

BAB V
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

5.1. Statistik Deskriptif

Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang
diunduh dari situs http://www.djpk.depkeu.go.id untuk kurun waktu 2006 s.d
2010. Berikut ini dideskripsikan masing-masing variabel yang terdiri dari nilai
minimum, maksimum, rata-rata dan standar deviasi dapat dilihat pada tabel 5.1
berikut:
Tabel 5.1 Descriptive Statistics
N

PAD
DBH
DAU
DAK
Belanja
Pembiayaan
Valid N (Listwise

Minimum

110
110
110
110
110
110
100

5938.00
8640.00
151147.00
8514.00
115254.00
-2000.00

Maximum

Mean

Std. Deviation

486826.00 36823.9455 75311.90254
319695.00 50270.4364 53553.46286
900206.00 3711646545 172749.93123
95766.00
43070.6818 19444.51748
2357353.00 562982.7727 366866.89586
355970.00 47013.6177 63458.82672

Berdasarkan data pada tabel di atas, diketahui bahwa :
1. Pendapatan Asli Daerah (PAD) memiliki nilai minimum sebesar 5.938,00 dan
maksimum sebesar 486.826,00. Nilai standard deviasi sebesar 75.322,90 lebih besar
dari nilai rata-rata sebesar 36.823,95, hal ini mengindikasikan bahwa kemungkinan
data tidak terdistribusi dengan normal.
2. Dana Alokasi Umum (DAU) memiliki nilai minimum sebesar 151.147,00 dan
maksimum sebesar 900.206,00. Nilai standard deviasi sebesar 172.749.93 lebih kecil
dari nilai rata-rata sebesar 371.164,65, hal ini mengindikasikan bahwa kemungkinan
data telah terdistribusi dengan normal.

Universitas Sumatera Utara

3. Dana Alokasi Khusus (DAK) memiliki nilai minimum sebesar 8.514,00 dan maksimum
sebesar 95.766,00. Nilai standard deviasi sebesar 19.444,52 lebih kecil dari nilai ratarata sebesar 43.070,68, hal ini mengindikasikan bahwa kemungkinan data telah
terdistribusi dengan normal.
4. Dana Bagi Hasil (DBH) memiliki nilai minimum sebesar 8.640,00 dan maksimum
sebesar 319.695,00. Nilai standard deviasi sebesar 53.553,90 lebih besar dari nilai
rata-rata sebesar 50.270,43, hal ini mengindikasikan bahwa kemungkinan data tidak
terdistribusi dengan normal.
5. Belanja Daerah (BD) memiliki nilai minimum sebesar 115.254,00 dan maksimum
sebesar 2.357.353,00. Nilai standard deviasi sebesar 366.866,89 lebih kecil dari nilai
rata-rata sebesar 562.982,77, hal ini mengindikasikan bahwa kemungkinan data
telah terdistribusi dengan normal.
6. Pembiayaan Daerah (PD) memiliki nilai minimum sebesar -2.000,00 dan maksimum
sebesar 355.970,00. Nilai standard deviasi sebesar 63.458,83 lebih besar dari nilai
rata-rata sebesar 47.013,62, hal ini mengindikasikan bahwa kemungkinan data tidak
terdistribusi dengan normal.

5.2. Hasil Penelitian Hipotesis Pertama
(Y 1 = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 + ε)
5.2.1. Uji Asumsi Klasik
5.2.1.1. Uji Normalitas

Salah satu cara untuk melihat normalitas data adalah dengan melihat
grafik histogram, namun metoda yang lebih handal dengan melihat probability
plot dengan membandingkan distribusi kumulatif dari distribusi normal. Namun

Universitas Sumatera Utara

Uji Normalitas dengan grafik dapat menyesatkan, untuk itu dianjurkan disamping
uji grafik dilengkapi dengan uji statistik (Ghozali 2009). Untuk itu dalam
penelitian ini penulis menguji normalitas data dengan Uji statistik non parametrik
Kolmogorov-Smirnov. Berdasarkan uji tersebut yang diolah dengan SPSS didapat
dilihat pada tabel 5.2 berikut :
Tabel 5.2 One- Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
110

N

.0000000

Normal

Mean

Parameters a.b

Std. Deviation

Most Extreme

Absulute

.145

Differences

Positove

.140

Negative

.145

Kolmogorov-Smirnov Z
Asymp. Sig. (2-tailed)
a.
b.

71450.80689881

1.524
.019

Test distribution is Normal
Calculated from data

Berdasarkan hasil uji normalitas kolmogorov-Smirnov pada tabel 5.2
dapat dilihat bahwa data variabel PAD, DAU, DAK, DBH tidak terdistribusi
secara normal, hal ini dibuktikan dari nilai signifikansi masing-masing variabel
sebesar 0,019> 0,05.
Menurut Ghozali. 2009, Jika hasil uji Kolmogorov-Smirnov (K-S)
menunjukkan residual tidak berdistribusi normal, maka regresi tersebut menyalahi
asumsi klasik. Cara mengobatinya dilakukan dengan persamaan semilog yaitu
variabel dependen dalam bentuk logaritma dan variabel independen biasa atau

Universitas Sumatera Utara

sebaliknya variabel independen semua dalam bentuk logaritma sedangkan
variabel dependennya biasa. Berdasarkan hasil transformasi data dengan variabel
independen semuanya dalam bentuk logaritma dan variabel dependennya biasa.
Dan berdasarkan hasil uji Kolmogorov-Smirnov terhadap data yang telah diubah
dalam bentuk logaritma dapat dilihat pada tabel 5.3 berikut :
Tabel 5.3 One- Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
110

N

.0000000

Normal

Mean

Parameters a.b

Std. Deviation

Most Extreme

Absulute

.100

Differences

Positove

.100

Negative

-.085
1.054

Kolmogorov-Smirnov Z

.217

Asymp. Sig. (2-tailed)
a.
b.

139077.37797544

Test distribution is Normal
Calculated from data

Data variabel LPAD, LDAU, LDAK, LDBH telah terdistribusi secara
normal, hal ini dibuktikan dari nilai signifikansi masing-masing variabel sebesar
0,217 > 0,05.
5.2.1.2. Uji Multikolinieritas

Berdasarkan terori yang ada, model regresi yang baik seharusnya tidak
terjadi korelasi diantara varibel independen. Adapun hasil analisis data
menggunakan SPSS untuk uji multikolinieritas dapat dilihat pada tabel 5.4 berikut:
Tabel 5.4. Uji Multikolinieritas

Universitas Sumatera Utara

Unstandardized
Coefficients
B
Model
1 (Constan
t)
LPAD
LDBH
LDAU
LDAK

541655629
9
586155994
252909274
187648502
278155045

Std.
Error
5230559
86
6749537
6
9477663
1
1812258
50
7804420
0

Standardiz
ed
Coefficients
Beta

.614
220
094
.168

t

Sig.

10356
8.684
2.668
1.035
3.564

.00
0
.00
0
.00
9
303
.00
1

Collinearity
Statistics
Toleran
ce

VIF

274
202
167
615

3.655
4.959
5.976
1.627

Berdasarkan hasil analisis data di atas, dapat disimpulkan bahwa :
1. Nilai tolerance menunjukkan bahwa tidak ada variabel independen yang memiliki
nilai tolerance kurang dari 0,10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel
independen.
2. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor (VIF) juga menunjukkan hal yang
sama, yaitu tidak ada satu variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10.
jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinieritas antar variabel independen
dalam regresi.
5.2.1.3. Uji Autokorelasi

Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi liniear ada
korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode

t-1 (sebelumnya). Salah satu cara untuk melihat

autokorelasi adalah dengan menggunakan uji Durbin Waston. (D-W). Hasil uji
tersebut dapat dilihat pada tabel 5.5 berikut:
Tabel 5.5 Uji Durbin Watson (D-W)

Universitas Sumatera Utara

Model

R

R Square

Adjusted R
Square

Std. Error of the
Estimate

DurbinWatson

1

.925

.856

.851

141701.71085

2.133

Nilai tabel dengan menggunakan signifikansi 5%, jumlah sampel (n)
110,dan jumlah variabel independen 4 (k=4) adalah dl 1,6146 dan du 1,7651. Nilai
DW dalam penelitian ini sebesar 2,133 berarti nilai Dw tersebut lebih besar dari
batas atas (du) 1,7651 dan kurang dari 4 – du (4 - 1,7651 = 2,2349). Oleh karena
itu dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi.
5.2.1.4. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi
terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain
(Ghozali 2009). Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak
terjadi heteroskedastisitas. Salah satu cara untuk menguji apakah dalam persamaan
regresi terjadi heteroskedastisitas atau tidak adalah dengan melihat grafik scatter
plot.
Namun analisis grafik plot memiliki kelemahan, untuk itu dalam penelitian
ini penulis akan menggunakan uji Glejser untuk melihat Apakah dalam model
persamaan regresi mengalami heteroskedastisitas atau tidak. Dan hasil uji glejser
tersebut dapat dilihat pada tabel 5.6 berikut :
Tabel 5.6 Uji Glejser

Model
1 (Constan
t)
LPAD
LDBH

Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
73632.319 345801.532
116031.28
44622.383
9
62658.501
107857.43 119811.604

Standardized
Coefficients
Beta
.438
.338
-.460

t

Sig.

.213
2.600
1.721
-2.137

.83
2
.01
1

Universitas Sumatera Utara

LDAU
LDAK

2
255984.43
2
97440.947

51596.396

.212

1.889

.08
8
.03
5
.06
2

a. Dependent Variable : Absolut-20
Hasil tampilan uji Glejser menunjukkan bahwa tidak ada variabel
independen yang secara statistik mempengaruhi variabel dependen nilai Absolut
(Abs Ut). Hal ini dapat dilihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat
kepercayaan 5%. Jadi dapat disimpulkan model regresi tidak mengandung
heteroskedastisitas.
5.2.2. Uji Hipotesis

Setelah dilakukan uji asumsi klasik atas data penelitian ini, dan di ambil
kesimpulan bahwa data yang digunakan dalam penelitian ini telah memenuhi data
yang Best Linier Unbiased Estimator (BLUE) dan layak dilakukan analisis regresi.
Hasil persamaan regresi atas hipotesa pertama dapat dilihat pada tabel 5.7 berikut:

Tabel 5.7 Persamaan Regresi

Model
2 (Constan
t)
LPAD
LDBH
LDAU

Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
523055.986
5416556.2
67495.376
99
94776.631
586155.99 181225.850
4
78044.200

Standardized
Coefficients
Beta
.614
.220
.094
.168

t

Sig.

10.35
6
8.684
2.668

.00
0
.00
0
.00

Universitas Sumatera Utara

LDAK

252909.27
4
187648.50
2
278155.04
5
a. Dependent Variable: Belanja

1.035
3.564

9
.00
3
.00
1

Dari Tabel 5.7 di atas, maka persamaan regresi berganda antara variabel
independen terhadap variabel dependen dapat diformulasikan sebagai berikut :
Belanja Daerah = -5.416.556,30 + 586.155,99 LPAD + 187.648,50 LDAU
+ 278.144,05 LDAK + 252.909,27 LDBH + e.
5.2.2.1. Uji Statistik F

Uji F dilakukan untuk mengetahui apakah keseluruhan variabel independen
LPAD, LDAU, LDAK, LDBH secara simultan berpengaruh terhadap variabel
dependen Belanja Daerah. Hasil uji statistik F dapat dilihat pada tabel 5.8 berikut :
Tabel 5.8 Uji Statistik F

Model
1

Regression
Residual
Total

Sum of Squares
12562119441414.300

df

Mean Square
4 3140529860353.570

2108334360033.050

105

14670453801447.300

109

F

Sig.

156.406

20079374857.458

a. Predictors: (Constant), LDAK, LPAD, LDBH, LDAU
b. Dependent Variable: Belanja

Berdasarkan hasil uji F dapat diketahui bahwa F hitung sebesar 156,406
dengan probability signifikan sebesar 0,000 < 0,05. Hal ini membuktikan bahwa
LPAD, LDAU, LDAK, LDBH secara simultan berpengaruh terhadap Belanja
Daerah pada Kabupaten/Kota di Propinsi Sumatera Utara untuk periode 2006 s.d
2010.

Universitas Sumatera Utara

.000

5.2.2.2. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji t)

Uji t dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independen LPAD,
LDAU, LDAK, LDBH secara parsial berpengaruh terhadap variabel dependen
Belanja Daerah. Hasil uji statistik t dapat dilihat pada tabel 5.9 berikut :
Tabel 5.9 Uji Statistik t

Model
3 (Constan
t)
LPAD
LDBH
LDAU
LDAK

a.

Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
523055.986
5416556.2
67495.376
29
94776.631
586155.99 181225.850
4
78044.200
252909.27
4
187648.50
2
278155.04
5

Standardized
Coefficients
Beta
.614
.220
.094
.168

t

Sig.

10.35
6
8.684
2.668
1.035
3.564

.00
0
.00
0
.00
9
.00
3
.00
1

Dependent Variable: Belanja

Berdasarkan hasil uji t pada tabel di atas, dapat disimpulkan pengaruh
masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen sebagai berikut :
1. Variabel LPAD bernilai positif pada t hitung sebesar 8,684 dengan probabilitas
signifikansinya sebesar 0,000 < 0,05. Hal ini membuktikan bahwa LPAD secara parsial
berpengaruh signifikan terhadap Belanja Daerah pada Kabupaten/kota di Propinsi
Sumatera Utara untuk periode 2006 s.d 2010.
2. Variabel LDAU bernilai positif pada t hitung sebesar 1,035 dengan probabilitas
signifikansinya sebesar 0,003 > 0,05. Hal ini membuktikan bahwa LDAU secara parsial
berpengaruh signifikan terhadap Belanja Daerah pada Kabupaten/kota di Propinsi
Sumatera Utara untuk periode 2006 s.d 2010.

Universitas Sumatera Utara

3. Variabel LDAK bernilai positif pada t hitung sebesar 3,564 dengan probabilitas
signifikansinya sebesar 0,001 < 0,05. Hal ini membuktikan bahwa LDAK secara Parsial
berpengaruh signifikan terhadap Belanja Daerah pada Kabupaten/kota di Propinsi
Sumatera Utara untuk periode 2006 s.d 2010.
4. Variabel LDBH bernilai positif pada t hitung sebesar 2,668 dengan probabilitas
signifikansinya sebesar 0,009 < 0,05. Hal ini membuktikan bahwa LDBH secara parsial
berpengaruh signifikan terhadap Belanja Daerah pada Kabupaten/kota di Propinsi
Sumatera Utara untuk periode 2006 s.d 2010.
5.2.2.3. Koefisien Determinasi R2

Berdasarkan hasil uji hipotesis t dan F diketahui bahwa variabel PAD,
DAU, DAK, DBH mempunyai pengaruh terhadap Belanja Daerah. Untuk melihat
tingkat kekuatan hubungan antara variabel dapat dilihat berdasarkan hasil uji
koefisien determinasi pada tabel 5.10 berikut:
Tabel 5.10 Koefisisien Determinasi (R2)

Model

R
1

Adjusted R
Square

R Square
.925

.856

.851

Std. Error of the
Estimate
141701.71085

a. Predictors: (Constant), LDAK, LPAD, LDBH, LDAU
b. Dependent Variable: Belanja

Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai Adjusted R Square sebesar 0,851 atau
85,10%, yang artinya bahwa variabel Independen (PAD, DAU, DAK, DBH) dapat
menjelaskan variabel Dependen (Belanja Daerah) sebesar 85,10% dan sisanya
sebesar 14,50% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model
penelitian.

Universitas Sumatera Utara

5.3. Pembahasan Hasil Penelitian Hipotesis Pertama

Berdasarkan pengujian hipotesis yang telah dilakukan diketahui bahwa
data yang diteliti telah terdistribusi dengan normal, telah bebas dari autokerelasi,
multikolinieritas, dan heteroskedastisitas. Dan berdasarkan pengujian hipotesis
diketahui bahwa belanja daerah dipengaruhi secara simultan oleh Pendapatan asli
daerah , Dana alokasi umum, dana alokasi khusus, dan dana bagi hasil. Hasil
penelitian ini tidak dapat diperbandingkan dengan peneliti sebelumnya karena
perbedaan variabel independennya.
Sedangkan secara parsial pengaruh masing-masing variabel independen
terhadap Belanja daerah dapat digambarkan sebagai berikut:
1. Pengaruh Pendapatan Asli Daerah terhadap Belanja Daerah

Secara parsial pengaruh Pendapatan Asli Daerah terhadap Belanja daerah
bernilai positif dan cukup signifikan. Hasil penelitian ini sejalan dengan
Rahmawati (2010) dan setiawan (2010) yaitu PAD memiliki pengaruh yang
signifikan terhadap Belanja daerah.
2. Pengaruh Dana Alokasi Umum terhadap Belanja Daerah

Secara parsial pengaruh Dana Alokasi Umum terhadap Belanja daerah
bernilai positif namun dan signifikan. Hasil penelitian ini sejalan dengan hasil
penelitian Rahmawati (2010) dan setiawan (2010) yaitu DAU memiliki
pengaruh yang signifikan terhadap Belanja daerah.
3. Pengaruh Dana Alokasi Khusus terhadap Belanja Daerah

Secara parsial pengaruh Dana Alokasi Khusus terhadap Belanja daerah
bernilai positif dan signifikan. Hasil penelitian ini tidak dapat diperbandingkan
dengan penelitian sebelumnya karena perbedaan variabel independen.

Universitas Sumatera Utara

4. Pengaruh Dana Bagi Hasil terhadap Belanja Daerah

Secara parsial pengaruh Dana bagi Hasil terhadap Belanja daerah bernilai
positif dan signifikan. Hasil penelitian ini tidak dapat diperbandingkan dengan
penelitian sebelumnya karena perbedaan variabel independen.

5.4. Hasil Penelitian Hipotesis kedua
(X 5 = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 + ε )
( | ε | = a + b 1 Y)

(1)
(2)

5.4.1. Uji Asumsi Klasik
5.4.1.1. Uji Normalitas

Untuk menguji normalitas data hipotesis kedua digunakan uji kolmogorovsmirnov, dan hasilnya dapat dilihat pada tabel 5.11 berikut :
Tabel 5.11 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized Residual
110

N
Normal

Mean

.0000000

Parameters a.b
56434.17359047

Most Extreme

Std. Deviation

Differences

Absulute

.201

Positove

.201

Negative

-.103

Kolmogorov-Smirnov Z

2.105

Universitas Sumatera Utara

Asymp. Sig. (2-tailed)
a.
b.

.000

Test distribution is Normal
Calculated from data

Berdasarkan hasil uji normalitas kolmogorov-Smirnov pada tabel 5.11 di
atas,
dapat dilihat bahwa data variabel

LPAD, LDAU, LDAK, LDBH tidak

terdistribusi secara normal, hal ini dibuktikan dari nilai signifikansi masingmasing

variabel

sebesar 0,00 > 0,05.
Jika data tidak terdistribusi secara normal maka harus dilakukan
transformasi data. Dan Berdasarkan hasil transformasi data dengan variabel
dependen dalam bentuk logaritma sedangkan variabel independen tetap dalam
bentuk logaritma sesuai analisis regresi hipotesa pertama, maka hasil analisis data
dapat dilihat pada tabel 5.12 berikut :
Tabel 5.12 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized Residual
N

89

Normal

Mean

Parameters a.b

Std. Deviation

Most Extreme

Absulute

.062

Differences

Positove

.053

Negative

-.062

.0000000
.39422596

Kolmogorov-Smirnov Z

.585

Asymp. Sig. (2-tailed)

.883

a.
b.

Test distribution is Normal
Calculated from data

Universitas Sumatera Utara

Berdasarkan hasil uji Kolmogorov-Smirnov pada tabel 5.12 di atas, dapat
disimpulkan bahwa data variabel LPAD, LDAU, LDAK, LDBH telah
terdistribusi secara normal, hal ini dibuktikan dari nilai signifikansi masingmasing variabel sebesar 0,883> 0,05.
5.4.1.2. Uji Multikolinieritas

Berdasarkan teori yang ada, model regresi yang baik seharusnya tidak
terjadi korelasi diantara varibel independen. Adapun hasil analisis data
menggunakan SPSS untuk uji multikolinieritas disajikan pada tabel 5.13 berikut:
Tabel 5.13 Uji Multikolinieritas
Co e ffic ie n ts a
Standardized
Coefficients
Unstandardized Coefficients
B
Std. Error
Beta
Model
1 (Constant)
2.803
1.710
LPAD
.707
.206
.627
LDBH
-.250
.298
-.186
LDAU
-.366
.578
-.152
LDAK
.408
.251
.198
a. Dependent Variable: LPembiayaan฀

t
1.639
3.427
-.841
-.633
1.626

Collinearity Statistics
Tolerance
VIF
Sig.
.105
.001
.290
3.453
.402
.198
5.061
.528
.169
5.923
.108
.651
1.537

Berdasarkan hasil analisis data di atas, dapat disimpulkan bahwa :
1. Nilai tolerance menunjukkan bahwa tidak ada variabel independen yang memiliki
nilai tolerance kurang dari 0,10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel
independen.
2. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor (VIF) juga menunjukkan hal yang
sama, yaitu tidak ada satu variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10.
Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolinieritas antar variabel independen
dalam regresi.
5.4.1.3. Uji Autokorelasi

Universitas Sumatera Utara

Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi liniear ada
korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Salah satu cara untuk melihat
autokorelasi adalah dengan menggunakan uji Durbin Waston. (D-W). Hasil uji
tersebut dapat dilihat pada tabel 5.14 berikut:
Tabel 5.14 Uji Durbin Watson (D-W)

Mode l S um m a ryb
Model

R

R Square

Adjusted R
Square

Std. Error of the
Estimate

DurbinWatson

1

.432

.187

.148

.40350

1.992

a. Predictors: (Constant), LDAK, LPAD, LDBH, LDAU
b. Dependent Variable: LPembiayaan

Nilai tabel dengan menggunakan signifikansi 5%, jumlah sampel (n)
110,dan jumlah variabel independen 4 (k=4) adalah dl 1,6146 dan du 1,7651. Nilai
DW dalam penelitian ini sebesar 1,992 berarti nilai DW tersebut lebih besar dari
batas atas (du) 1,7651 dan kurang dari 4 – du (4 - 1,7651 = 2,2349). Oleh karena
itu dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi.
5.4.1.4. Uji Heteroskedastisitas

Uji hetroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi
terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain
(Ghozali 2009). Model regresi yang baik adalah yang homoskesdatisitas atau tidak
terjadi heteroskedastisitas. Dalam penelitian ini untuk menguji apakah dalam
model regresi terjadi heteroskedastisitas atau tidak, maka penulis mengujinya
dengan uji Glejser. Hasil uji glejser tersebut dapat dilihat pada tabel 5.15 berikut:
Tabel 5.15 Uji Glejser

Universitas Sumatera Utara

Coefficients a

Model
1 (Constant)

Unstandardized Coefficients
B
Std. Error
.811

1.006

LPAD
-.099
LDBH
.213
LDAU
-.107
LDAK
-.098
a. Dependent Variable: AbsUt_4฀

.121
.175
.340
.148

Standardized
Coefficients
Beta

t
-.162
.294
-.082
-.088

.806

Sig.
.423

-.814
1.216
-.315
-.661

.418
.227
.753
.510

Hasil uji Glejser menunjukkan bahwa tidak ada variabel independen yang
secara statistik mempengaruhi variabel dependen nilai Absolut (AbsUt). Hal ini
dapat dilihat dari probabilitas signifikansinya di atas tingkat kepercayaan 5%. Jadi
dapat disimpulkan model regresi tidak mengandung heteroskedastisitas, hasil uji
ini memperkuat hasil uji sebelumnya.
5.4.2. Analisis Regresi variabel Moderating – Uji Residual

Untuk melakukan regresi atas variabel moderating, maka penulis
melakukannya dengan uji residual. Uji residual digunakan dalam menganalisis
data penelitian ini guna menghindari terjadinya multikolinieritas yang cenderung
terjadi jika menggunakan uji interaksi maupun uji selisih absolut yang biasa
digunakan untuk meregresi variabel moderating. Uji Residual dilakukan untuk
melihat apakah ada penyimpangan (deviasi) dari suatu model yang terfokus
kepada ketidakcocokan (lack of fit) yang ditunjukkan oleh nilai residual didalam
regresi. Analisis regresi yang dilakukan dengan menggunakan uji residual
dilakukan dengan 2 tahap yaitu :
1. Regress persamaan pertama yaitu X 5 = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 + ε

Hasil regresi atas persamaan pertama dapat dilihat pada tabel 5.16 berikut:
Tabl 5.16 Hasil Regress Persamaan Pertama

Universitas Sumatera Utara

Co e ffic ie n ts a
Standardized
Coefficients

Unstandardized
Coefficients
B

Model
1

(Constant)

Std. Error
2.803

1.710

LPAD

.707

.206

LDBH

-.250

LDAU
LDAK

Beta

t

Sig.
1.639

.105

.627

3.427

.001

.298

-.186

-.841

.402

-.366

.578

-.152

-.633

.528

.408

.251

.198

1.626

.108

a. Dependent Variable: LPembiayaan฀

2. Regress persamaan kedua yaitu : | ε | = a + b 1 Y

Regress persamaan kedua dimaksudkan untuk menggambarkan apakah
variabel pembiayaan daerah merupakan variabel moderating dengan cara melihat
nilai koefisien b 1 Belanja Daerah signifikan dan hasilnya negatif. Berdasarkan
pengujian dengan SPSS untuk persamaan kedua, maka hasilnya dapat dilihat pada
tabel 5.17 berikut :
Tabel 5.17 Hasil Regress Persamaan kedua
Co e ffic ie n ts a
Standardized
Coefficients

Unstandardized
Coefficients
B

Model
1

Std. Error

(Constant)

.310

.047

Belanja

.000

.000

Beta

t

.012

Sig.
6.550

.000

.109

.913

a. Dependent Variable: AbsRes_4฀

5.5. Pembahasan Hasil Penelitian Hipotesis Kedua

Berdasarkan hasil penelitian atas uji hipotesa kedua menujukkan bahwa
data yang di uji telah terdistribusi dengan normal, telah bebas dari autokerelasi,
multikolinieritas, dan heterokedastisitas. Berdasarkan hasil analisis regresi atas
persamaan pertama dan kedua, maka dihasilkan persamaan :

Universitas Sumatera Utara

1. Lpembiayaan

= 2.803 + 0,707 LPAD - 0.366 DAU + 0,408 DAK
– 0,250 DBH + ε

2. | ε | = 0,310 + 0,000 Belanja Daerah

Berdasarkan hasil uji di atas diketahui bahwa nilai b 1 sebesar 0,000 dan nilai
signifikansi sebesar

0,913, sehinggga dapat disimpulkan bahwa Pembiayaan

Daerah bukan merupakan variabel moderating, sehingga Pembiayaan daerah tidak
dapat dikategorikan dapat memperkuat atau memperlemah pengaruh PAD, DAU,
DAK, DBH terhadap Belanja Daerah.
Dengan hasil uji residual di atas diketahui bahwa pembiayaan daerah
bukan merupakan variabel moderating, selanjutnya timbul pertanyaan apakah
pembiayaan daerah hanya variabel independen?.

Untuk membuktikan hal

tersebut, maka penulis dalam penelitian ini melakukan pengujian tambahan guna
membuktikan apakah pembiayaan daerah merupakan variabel independen dengan
persamaan sebagai berikut:
Belanja Daerah = a + LPAD X1 + LDAU X2 + LDAK X3 + LDBH X4
+ Lpembiayaan X5 + ε
Hasil regresi persamaan di atas dapat dilihat pada table 5.18 berikut :
Tabel 5.18 Coefficientsa

Model
4 (Constant)
LPAD
LDBH
LDAU
LDAK
LPembiayaan

Unstandardized
Coefficients
B
Std. Error
630557.718
5828321.5
79874.399
65
108434.256
555376.09 210437.812
6
92428.586
256709.09
39598.463
6
260514.73
2

Standardized
Coefficients
Beta
.569
.221
.125
.129
.091

t

Sig.

-9.243
6.953
2.367
1.238
2.479
1.995

.00
0
.00
0
.02
0
.01
9
.01

Universitas Sumatera Utara

229112.49
3
78983.505

5
.04
9

Berdasarkan hasil regresi persamaan di atas, dapat disimpulkan bahwa
pembiayaan daerah merupakan variable independen. Hal ini dapat dibuktikan dari
nilai signifikansi variable L Pembiayaan masih di bawah 0,05.

BAB VI
KESIMPULAN DAN SARAN

6.1. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan pada bab V di atas, maka
dapat ditarik kesimpulan atas penelitian ini yaitu :
1. Secara Parsial Pendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Umum, Dana Alokasi
Khusus dan Dana Bagi Hasil berpengaruh positif dan signifikan terhadap
Belanja Daerah. Hasil penelitian ini sejalan dengan Rahmawati (2010) dan
setiawan (2010).
2. Secara Simultan variabel Pendapatan asli Daerah, Dana Alokasi Umum, Dana
Alokasi Khusus, dan Dana Bagi Hasil berpengaruh positif dan signifikan

Universitas Sumatera Utara

terhadap Belanja Daerah. Hasil penelitian ini tidak dapat diperbandingkan
dengan penelitian sebelumnya karena perbedaan varuabel independennya.
3. Variabel Pembiayaan Daerah bukan merupakan variable moderating sehingga
tidak dapat dikategorikan dapat memperkuat atau memperlemah pengaruh
PAD, DAU, DAK, DBH terhadap Belanja Daerah.

6.2. Keterbatasan Penelitian
Penelitian ini memiliki keterbatasan antara lain :
1. Sampel penelitian ini hanya sebanyak 22 kabupaten/kota dari 33
kabupaten/kota yang ada diwilayah Sumatera Utara. Pemilihan sampel
didasarkan kepada daerah yang telah ada sejak tahun 2006, dan daerah yang
mulai dimekarkan tahun 2007 tidak dijadikan sampel.
2. Variabel independen hanya PAD, DAU, DAK, DBH, sedangkan variable lain
yang juga mempengaruhi belanja daerah tidak diteliti.

6.3. Saran
Berdasarkan kesimpulan dan keterbatasan penelitian di atas, maka peneliti
memberikan saran kepada peneliti yang ingin melakukan penelitian lanjutan :
1.

Menambah atau merubah tahun penelitian mulai tahun 2007 atau 2008,
sehingga secara otomatis sample penelitian akan bertambah.

2.

Dapat menambah variable independen dan atau juga melakukan pemecahan
variabel independen PAD menjadi Pajak daerah, retribusi daerah, PAD lain
yang sah, dan atau memecah variable dependen belanja daerah menjadi 2

Universitas Sumatera Utara