BAB III METODE PENELITIAN 3.1.
Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini merupakan penelitian studi kasus pada kabupaten/kota
di Provinsi Jawa Tengah dengan menggunakan data laporan keuangan pemerintah daerah selama 4 tahun terhitung mulai tahun 2010-2013. Penelitian ini merupakan pengujian hipotesis yang menguji hipotesis yang telah dirumuskan sebelumnya. Ruang lingkup penelitian ini dibatasi pada pengaruh pendapatan asli daerah (PAD), dana alokasi umum (DAU), dan dana alokasi khusus (DAK) terhadap kualitas pembangunan manusia dengan belanja modal sebagai variabel mediasi. 3.2.
Populasi dan Sampel Populasi dalam penelitian ini adalah semua kabupaten dan kota di
Provinsi Jawa Tengah dengan periode pelaporan tahun 2010-2013. Pengambilan sampel dilakukan dengan purposive sampling, yaitu sampel diambil berdasarkan kriteria tertentu sesuai dengan tujuan penelitian (Sekaran dan Bougie, 2013). Kriteria-kriteria yang ditetapkan untuk memilih kabupaten/ kota yang dijadikan sampel adalah: 1.
Memiliki Laporan Keuangan Pemerintah Daerah tahunan yang telah diaudit BPK RI untuk periode tahun 2010 hingga 2014.
2.
Memiliki data Indeks Pembangunan Manusia yang lengkap dan konsisten dari tahun 2010 hingga 2014.
36
37
3.
Memiliki data yang lengkap dan konsisten untuk pengukuran variabel berupa PAD, DAU, DAK, IPM, dan alokasi belanja modal pada Laporan Realisasi Anggaran untuk penelitian ini.
3.3.
Data dan Sumber Data Sumber data penelitian adalah berupa data sekunder. Data sekunder
adalah data yang sudah tersedia dan tidak perlu dikumpukan sendiri oleh peneliti (Sekaran dan Bougi, 2013). Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa Laporan Keuangan Pemerintah Daerah (LKPD) kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah tahun anggaran 2010-2014 yang telah diaudit BPK RI untuk mendapatkan data realisasi nilai PAD, DAU, dan DAK periode 20102013 dan data anggaran belanja modal tahun 2011-2014 dan softcopy Indeks Pembangunan Manusia (IPM) kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah yang diperoleh dari website resmi Badan Pusat Statistik (www.bps.go.id). 3.4.
Definisi Operasional dan Pengukuran
3.4.1.
Variabel Dependen Dalam penelitian ini yang menjadi variabel dependen adalah kualitas
pembangunan manusia. Pembangunan manusia merupakan perluasan pilihan bagi setiap orang untuk hidup lebih panjang, lebih sehat, dan hidup lebih bermakna. Memperluas pilihan manusia berarti mengasumsikan suatu kondisi layak hidup yang memungkinkan manusia memperoleh akses untuk mendapatkan pengetahuan dan pendidikan, serta akses terhadap sumber daya yang dibutuhkan untuk hidup secara layak (Chakraborty, 2002 dalam UNDP, 2013). Pencapaian kualitas pembangunan manusia bisa diukur dengan satu
38
indikator yang disebut dengan Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Dalam PP No. 8 tahun 2008 menyatakan bahwa tujuan akhir otonomi daerah dapat ditunjukkan dengan parameter tinggi kualitas manusia yang secara internasional diukur dengan Indeks Pembangunan Manusia. Ada 3 dimensi dasar sebagai ukuran kualitas hidup dalam IPM yaitu umur panjang dan sehat, pengetahuan, dan kehidupan yang layak. Untuk mendapatkan angka IPM, ada 4 komponen dasar kualitas hidup yang masingmasing harus dihitung indeksnya yaitu komponen angka harapan hidup yang mewakili bidang kesehatan, angka melek huruf dan rata-rata lama sekolah (Angka Partisipasi Kasar) mewakili bidang pendidikan, dan komponen daya beli masyarakat terhadap sejumlah kebutuhan pokok (Purchasing Parity Power) yang mewakili bidang untuk hidup layak. Dalam
penelitian
ini
peneliti
menggunakan
angka
IPM
kabupaten/kota di Jawa Tengah untuk menentukan kualitas pembangunan manusia tahun 2010-2014. Ardiansyah, et al (2014) dalam penelitiannya Indeks Pembangunan
Manusia diproksikan dengan angka IPM dari
kabupaten/kota di Jawa Tengah. Christy dan Adi (2009) serta Zebua dan Adib (2015) dalam penelitiannya juga menggunakan angka Indeks Pembangunan Manusia untuk memproksikan kualitas pembangunan manusia. Sebelum menghitung IPM, kita harus menghitung besarnya indeks dari masing-masing komponen IPM tersebut dengan rumus sebagai berikut:
39
dimana: X (i)
= Komponen IPM ke i
X (min)
= Nilai minimum dari komponen IPM ke-i
X (maks) = Nilai maksimum dari komponen IPM ke-i Untuk menghitung indeks dari masing-masing komponen IPM diatas, kita bisa menggunakan batas maksimum dan minimum seperti pada tabel 3.1 berikut: Tabel 3.1 Batas Maksimum dan Minimum Masing-masing Komponen IPM No 1
Komponen IPM Angka Harapan Hidup
Maksimum 85
Minimum 25
2
Angka Melek Huruf (%)
100
0
3
Rata-rata Lama Sekolah
15
0
4
Daya Beli (Rupiah PPP)
732.720
300.000
Keterangan Standar UNDP Standar UNDP
Pengeluaran Per Kapita Riil Disesuaikan
Sumber: BPS Selanjutnya nilai IPM sebagai proksi dari variabel kualitas pembangunan manusia dalam penelitian ini dapat dihitung sebagai berikut:
∑
dimana: Indeks X(i,j)
= Indeks komponen IPM ke-i untuk wilayah ke-j
40
3.4.2.
i
= 1,2,3 (urutan komponen IPM)
j
= 1,2,……… k (wilayah)
Variabel Independen Dalam penelitian ini ada 3 variabel independen yang digunakan
yaitu pendapatan asli daerah, dana alokasi umum, dan dana alokasi khusus. 3.4.2.1. Pendapatan Asli Daerah Pendapatan Asli Daerah adalah pendapatan yang diperoleh suatu daerah yang dipungut berdasarkan Peraturan Daerah yang sesuai dengan Peraturan Perundang-Undangan tertentu. PAD bisa digunakan untuk mengukur kemampuan keuangan suatu daerah dan merupakan salah satu kriteria untuk mengukur ketergantungan suatu daerah kepada pusat. Semakin besar sumbangan PAD di dalam APBD, berarti semakin kecil ketergantungan daerah kepada pusat sebagai konsekuensi pelaksanaan otonomi daerah dari prinsip nyata dan bertanggung jawab. Ardiansyah et al (2014) menggunakan rasio PAD terhadap belanja modal untuk mengukur Pendapatan Asli Daerah, sedangka Adiputra et al (2015) menggunakan realisasi PAD dalam LRA. Dalam penelitian ini, untuk mengukur realisasi Pendapatan Asli Daerah, peneliti menggunakan formula berikut:
Pendapatan Asli Daerah = ∑ nilai Pendapatan Asli Daerah
3.4.2.2. Dana Alokasi Umum Dana Alokasi Umum merupakan dana yang berasal dari APBN yang diberikan pemerintah pusat kepada daerah dengan tujuan untuk pemerataan
41
kemampuan keuangan antardaerah. Komponen kebutuhan fiskal dan kapasitas fiskal digunakan untuk mengukur indikator tingkat kesenjangan kemampuan keuangan antar daerah. Semakin kecil indeks yang dihasilkan, semakin baik tingkat pemerataan kemampuan keuangan antardaerah. Lugastoro (2013) menyatakan bahwa DAU berperan menggantikan subsidi daerah otonom dan dana inpres. DAU merupakan dana perimbangan yang bersifat unconditional grants karena merupakan jenis transfer antar tingkat pemerintah yang tidak terikat dengan program pengeluaran tertentu. Besaran alokasi dasar untuk menghitung DAU yaitu berdasarkan realisasi gaji PNS daerah di tahun sebelumnya (DJPK, 2013). Dalam penelitian ini untuk mengukur realisasi Dana Alokasi Umum, peneliti menggunakan formula berikut:
Dana Alokasi Umum = ∑ nilai Dana Alokasi Umum 3.4.2.3. Dana Alokasi Khusus Dana Alokasi Khusus merupakan dana perimbangan yang berfungsi sebagai penunjang atau pelengkap DAU. Dana Alokasi Khusus memang ditujukan untuk pembangunan infrastruktur daerah untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Pemberian DAK diharapkan bisa meningkatkan alokasi belanja modal pemerintah daerah, sehingga akan meningkatkan kualitas pembangunan manusia. Ardiansyah, et al (2014) dan Lugastoro (2013) menggunakan proksi yang sama untuk mengukur dana alokasi khusus yaitu rasio DAK terhadap belanja modal, sedangkan Adiputra et al (2015) menggunakan data realisasi Dana Alokasi Khusus sebagai proksi DAK dalam
42
penelitiannya. Dalam penelitian ini untuk mengukur realisasi Dana Alokasi Khusus, peneliti menggunakan formula berikut:
Dana Alokasi Khusus = ∑ nilai Dana Alokasi Khusus 3.4.3.
Variabel Mediasi Variabel mediasi adalah variabel yang memiliki fungsi yang sama
seperti variabel independen, dan membantu dalam menjelaskan pengaruh dari variabel independen terhadap variabel dependen (Sekaran dan Bougie, 2013). Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan belanja modal sebagai variabel mediasi. Belanja modal adalah pengeluaran anggaran untuk memperoleh asset tetap dan asset lain yang memberikan manfaat lebih dari satu periode akuntansi (PSAP No. 2). Masih jarang penelitian yang menggunakan belanja modal sebagai variabel mediasi dari hubungan antara pendapatan daerah dengan kualitas pembangunan manusia. Belanja modal daerah seharusnya dialokasikan dan dimanfaatkan dengan tepat karena berkaitan dengan kesejahteraan masyarakat umum dan sebagai bentuk timbal balik pemerintah daerah kepada masyarakatnya. Dalam penelitian ini untuk mengukur alokasi belanja modal sebagai variabel mediasi, peneliti menggunakan formula berikut:
Belanja Modal = ∑ anggaran Belanja Modal untuk tahun t+1
43
3.5.
Pengujian Data Penelitian ini dirancang untuk memperoleh bukti empiris mengenai
pengaruh PAD, DAU, dan DAK terhadap kualitas pembangunan manusia yang dimediasi oleh belanja modal. Penelitian ini menggunakan data panel (gabungan data cross section dan time series) serta analisis regresi berganda dan sobel test. Sebelum melakukan analisis regresi berganda terlebih dahulu melakukan
pengujian
asumsi
klasik
normalitas,
autokorelasi,
heteroskedastisitas, dan multikolonieritas. Hal ini bertujuan untuk menjamin keakuratan data. 3.5.1.
Uji Statistik Deskriptif Statistik deskriptif memberikan gambaran secara umum atas data
yang digunakan dalam penelitian yang meliputi nilai rata-rata, standar deviasi, varian, minimum, maksimum, sum, range, kurtosis, dan skewness (Ghozali, 2013). Penelitian ini menggunakan pengujian statistik deskriptif yang meliputi nilai rata-rata, standar deviasi, nilai minimum, dan nilai maksimum. Mean merupakan nilai rata-rata dari data. Standar deviasi menunjukkan seberapa besar data bervariasi dari nilai rata-ratanya. Nilai maksimum adalah nilai terbesar dari data dan nilai minimum adalah nilai terkecil dari data. 3.5.2.
Uji Asumsi Klasik Uji asumsi klasik dilakukan dengan tujuan untuk memastikan bahwa
hasil penelitian adalah valid dengan data yang digunakan secara teori adalah tidak bias, konsisten, dan penaksiran koefisien regresinya efisien (Ghozali,
44
2013). Dalam penelitian ini terdapat empat macam uji asumsi klasik sebagai berikut: 3.5.2.1. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal (Ghozali, 2013). Model regresi yang baik adalah memiliki nilai residual yang terdistribusi normal. Untuk mendeteksi normalitas data dapat menggunakan uji statistik non-parametrik Kolmogrov-Smirnov yang akan mengamati kenormalan distribusi data. Kriteria pengujian normalitas dalam penelitian ini adalah a.
Jika nilai Asymp. Sig. (2-tailed) > 0,05, maka H0 diterima. Artinya data residual terdistribusi secara normal
b.
Jika nilai Asymp. Sig. (2-tailed) < 0,05, maka H0 ditolak. Artinya data residual terdistribusi secara tidak normal.
3.5.2.2. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi diantara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya) (Ghozali, 2013). Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu (time series) berkaitan satu sama lain. Cara yang dipakai untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi dipakai alat uji run test. a.
Apabila Asymp. Sig dalam uji run test > 5%, maka data tidak mengalami autokorelasi.
45
b.
Apabila Asymp. Sig dalam uji run test < 5%, maka data telah mengalami autokorelasi.
3.5.2.3. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain (Ghozali, 2013). Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut
Heteroskedastisitas.
Untuk
mendeteksi
ada
tidaknya
heteroskedastisitas dapat menggunakan Uji Glejser. Uji Glejser meregresi nilai absolut residual terhadap variabel bebas (Ghozali, 2013). Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. a.
Jika Asymp. Sig. pada masing-masing variabel independen > 0,05 maka data tidak mengalami heteroskedastisitas.
b.
Jika Asymp. Sig. pada masing-masing variabel independen < 0,05 maka data mengalami heteroskedastisitas
3.5.2.4. Uji Multikolonieritas Uji multikolonieritas adalah untuk melihat ada tidaknya korelasi yang tinggi diantara variabel-variabel bebas dalam suatu model regresi linear berganda (Ghozali, 2013). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi yang kuat di antara variabel independennya. Jika ada korelasi yang tinggi diantara variabel independennya, maka hubungan diantara variabel dependen dan variabel independen menjadi terganggu. Uji multikolonieritas
46
pada suatu model regresi dapat menggunakan matriks korelasi dengan melihat nilai tolerance dan nilai Variance Inflation Factor (VIF). a.
Jika nilai tolerance > 0,10 dan nilai VIF < 10, maka data tidak terjadi multikolonieritas.
b.
Jika nilai tolerance < 0,10 dan nilai VIF > 10, maka data mengalami multikolonieritas.
3.5.3.
Uji Model Regresi (Goodness of Fit) Ketepatan fungsi regresi sampel dalam menaksir nilai aktual dapat
diukur dari Goodness of Fit nya (Ghozali, 2013). Secara statistik dapat diukur dengan cara berikut ini: 3.5.3.1. Pengujian Koefisien Determinasi (
)
Koefisien determinasi adalah nilai yang menunjukan seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai
yang kecil berarti
kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas, dan sebaliknya. 3.5.3.2. Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F) Pengujian ini dilakukan untuk menunjukkan apakah semua variabel independen yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Kriteria pengambilan kesimpulan adalah hipotesis penelitian diterima jika probability value (p-value) < 0,05. Hipotesis penelitian ditolak jika probability value (p-value) > 0,05.
47
3.5.4.
Uji Hipotesis Untuk menguji hipotesis yang telah dirumuskan menggunakan
analisis regresi linear berganda. Analisis regresi berganda dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Secara statistik dapat diukur dengan cara berikut ini: 3.5.4.1. Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji Statistik t) Uji statistik t pada dasarnya untuk menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen (Ghozali, 2013). Dalam penelitian ini menggunakan tingkat signifikansi 5%. Hanya hipotesis 1, 2, 3, 4, 5, 7, dan 9 yang dilakukan pengujian ini. Kriteria pengambilan kesimpulan adalah hipotesis penelitian diterima jika p-value < 0,05 dan hipotesis penelitian ditolak jika p-value > 0,05. 3.5.4.2. Uji Pengaruh Mediasi Untuk menguji pengaruh variabel mediasi dalam hubungan antara variabel independen terhadap dependen (Hipotesis 6, 8, dan 10) digunakan metode analisis regresi linear analisis jalur (Path Analysis). Analisis jalur merupakan perluasan dari analisis regresi linear berganda atau analisis jalur merupakan penggunaan analisis regresi untuk menaksir hubungan kausalitas antar variabel yang telah ditetapkan sebelumnya berdasarkan teori (Ghozali, 2013). Untuk mengetahui pengaruh mediasi dari belanja modal dalam hipotesis 6, 8, dan 10, nilai t hitung akan dibandingkan dengan nilai t tabel. Jika nilai t hitung lebih besar dari nilai t tabel, maka dapat disimpulkan terjadi
48
pengaruh mediasi. Berikut ini gambar yang menjelaskan tentang variabel mediasi. Gambar 3.1 Panel A hubungan tidak langsung PAD, DAU, dan DAK memengaruhi kualitas pembangunan manusia melalui belanja modal p5 PAD
p1
DAU
Belanja H4 (+) Modal
p2
p4
KPM
p3 DAK
p7 p6 Panel A Pada gambar Panel A, variabel Pendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Umum, dan Dana Alokasi Khusus dapat berpengaruh langsung terhadap kualitas pembangunan manusia (direct effect) dan ada bentuk mediasi sederhana yaitu pengaruh tidak langsung dari PAD, DAU, dan DAK ke kualitas pembangunan manusia dengan belanja modal sebagai variabel mediasi. Berdasarkan gambar 3.1 panel A kita bisa menuliskan persamaan regresi sebagai berikut:
49
Dependend variabel: Belanja modal LnBMit = α + p1LnPADit + p2LnDAUit + p3LnDAKit + e1………………..(1) Dependend variabel: Kualitas pembangunan manusia IPMit = α + p5LnPADit + p6LnDAUit + p7LnDAKit + p4LnBMit + e2…….(2) Keterangan: LnBMit
= Belanja modal
LnPADit
= Pendapatan asli daerah
LnDAUit
= Dana alokasi umum
LnDAKit
= Dana alokasi khusus
IPMit
= Indeks pembangunan manusia
α
= Konstanta
e
= Error term
p
= Koefisien regresi Pengaruh tidak langsung PAD ke IPM melalui belanja modal
dihitung dengan cara mengalikan jalur PAD BM
BM (p1) dengan jalur
IPM (p4) atau p1p4. Standar error koefisien p1 dan p4 ditulis dengan
Sp1 dan Sp4, sedangkan besar standar error untuk pengaruh tidak langsung adalah Sp1p4 dihitung dengan rumus berikut ini: √ Untuk menguji signifikansi pengaruh tidak langsung, maka kita harus menghitung nilai t dari koefisien p1 dengan rumus sebagai berikut:
50
Pengaruh tidak langsung DAU ke IPM melalui belanja modal dihitung dengan cara mengalikan jalur DAU BM
BM (p2) dengan jalur
IPM (p4) atau p2p4. Standar error koefisien p2 dan p4 ditulis dengan
Sp2 dan Sp4, sedangkan besar standar error untuk pengaruh tidak langsung adalah Sp2p4 dihitung dengan rumus berikut ini: √ Untuk menguji signifikansi pengaruh tidak langsung, maka kita harus menghitung nilai t dari koefisien p2 dengan rumus sebagai berikut:
Pengaruh tidak langsung DAK ke IPM melalui belanja modal dihitung dengan cara mengalikan jalur DAK BM
BM (p3) dengan jalur
IPM (p4) atau p3p4. Standar error koefisien p3 dan p4 ditulis dengan
Sp3 dan Sp4, sedangkan besar standar error untuk pengaruh tidak langsung adalah Sp3p4 dihitung dengan rumus berikut ini: √ Untuk menguji signifikansi pengaruh tidak langsung, maka kita harus menghitung nilai t dari koefisien p3 dengan rumus sebagai berikut:
