BAB III METODE PENELITIAN
A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada kabupaten/kota provinsi Jawa Tengah pada tahun 2011-2013. Penulis melakukan pengambilan data dari situs www.djpk.kemenkeu.go.id. Jadwal penelitian dilaksanakan mulai Maret 2016 sampai dengan Agustus 2016.
B. Desain Penelitian Penelitian ini menggunakan desain kausal. “Desain Kausal berguna untuk mengukur hubungan antara variabel X dengan variabel Y dimana variabel dependen (variabel Y) dijelaskan atau dipengaruhi oleh variabel independen tersebut (variabel X), maka dapat dinyatakan bahwa variabel X menyebabkan variabel Y” (Indriantoro dan Suparmo, 2002:90). Desain kausal ini digunakan untuk mengetahui pengaruh Dana Alokasi Umum, Dana Alokasi Khusus, Pendapatan Asli Daerah, dan Sisa Lebih Pembiayaan Anggaran terhadap Pengalokasian Belanja Modal.
C. Definisi dan Operasional Variabel Menurut Sekaran (2006), variabel adalah apapun yang dapat membedakan dan merubah nilai. Variabel Dependen merupakan variabel yang menjadi perhatian utama peneliti sedangkan variabel independen
36
http://digilib.mercubuana.ac.id/
37
merupakan variabel yang mempengaruhi variabel dependen, baik secara positif maupun negatif (Sekaran, 2006). Dalam penelitian ini terdapat satu variabel dependen dan empat variabel independen, variabel tersebut antara lain: Variabel Independen (X1) Dana Alokasi Umum adalah transfer yang bersifat umum dari Pemerintah Pusat ke Pemerintah Daerah untuk mengatasi ketimpangan
dengan tujuan utama pemerataan kemampuan
keuangan antar daerah. Variabel ini menggunakan skala rasio. Variabel Independen (X2) Dana Alokasi Khusus adalah dana yang bersumber dari APBN yang dialokasikan kepada daerah tertentu dengan tujuan untuk membantu mendanai kegiatan khusus yang merupakan urusan daerah dan sesuai dengan prioritas nasional.Variabel ini menggunakan skala rasio. Variabel Independen (X3) Pendapatan Asli Daerah adalah sumber penerimaan daerah asli yang digali di daerah tersebut untuk digunakan sebagai modal dasar pemerintah daerah dalam membiayai pembangunan dan usaha-usaha daerah untuk memperkecil ketergantungan dana dari pemerintah pusat. Pendapatan Asli Daerah terdiri dari pajak daerah, retribusi daerah, hasil pengelolaan kekayaan daerah yang dipisahkan, dan lain-lain pendapatan daerah yang sah. Variabel ini menggunakan skala rasio. Variabel Independen (X4) SiLPA adalah suatu indikator yang menggambarkan efisiensi pengeluaran pemerintah. SiLPA sebenarnya merupakan indikator efisiensi, karena SiLPA hanya akan terbentuk bila
http://digilib.mercubuana.ac.id/
38
terjadi Surplus pada APBD dan sekaligus terjadi Pembiayaan Neto yang positif, dimana komponen Penerimaan lebih besar dari komponen Pengeluaran Pembiayaan. Variabel Dependen (Y) Belanja Modal adalah belanja langsung yang digunakan untuk membiayai kegiatan investasi (aset tetap). Belanja modal meliputi belanja modal untuk perolehan tanah, gedung dan bangunan, peralatan dan aset tak berwujud. Variabel ini menggunakan skala rasio.
TABEL 3.1 OPERASIONAL VARIABEL
Nama Variabel
Indikator
Skala Pengukuran
Dana Alokasi Umum (X1)
Laporan Realisasi Dana Transfer umum
Rasio
Dana Alokasi Khusus (X2)
Laporan Realisasi Dana Transfer Khusus
Rasio
Pendapatan Asli Daerah (X3)
Laporan Realisasi Pendapatan Asli Daerah
Rasio
Sisa Lebih Pembiayaan Anggaran (X4)
Laporan Realisasi Penerimaan Pembiayaan
Rasio
Belanja Modal (Y)
Laporan Realisasi Belanja Modal
Rasio
http://digilib.mercubuana.ac.id/
39
D. Populasi Dan Sampel Penelitian Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Pemerintah daerah kabupaten/kota di provinsi Jawa Tengah dari tahun 2011-2013. Populasi dalam penelitian ini adalah sebanyak 29 Kabupaten dan 6 kota. Sampel adalah sekelompok atau beberapa bagian dari suatu populasi (Indriantoro & Supomo, 1999). Berdasarkan karakteristiknya yang dipakai sebagai sampel adalah Kabupaten dan Kota di Jawa Tengah yang memiliki pendapatan daerah aktif, dapat membiayai daerahnya sendiri dimana Kabupaten dan Kota tersebut menerbitkan Laporan Realisasi APBD tahun 2011-2013. Dari karakteristik di atas dapat dilihat yang termasuk sampel adalah keseluruhan dari populasi, maka jumlah Kabupaten dan Kota di provinsi Jawa Tengah tahun 2011-2013 yang akan dijadikan sampel penelitian sebanyak 35 (29 kabupaten dan 6 kota).
E. Teknik Pengumpulan Data Jenis Data yang digunakan berdasarkan sumbernya adalah berupa data sekunder. Data dalam penelitian ini menggunakan data panel (pooling data) berupa APBD dan Laporan Realisasi Anggaran kabupaten/kota se-Jawa Tengah periode 2011-2013. Data diperoleh dari media internet melalui situs www.djpk.kemenkeu.go.id.
http://digilib.mercubuana.ac.id/
40
F. Metode Analisis Data Dalam penelitian ini metode penelitian yang dipakai adalah: 1. Statistik Deskriptif Penyajian statistik deskriptif bertujuan untuk melihat profil dari data penelitian tersebut dengan hubungan yang ada antar variabel yang digunakan dalam penelitian tersebut. Dalam penelitian ini variabel yang digunakan adalah Dana Alokasi Umum, Dana Alokasi Khusus, Pendapatan Asli Daerah, Sisa Lebih Pembiayaan Anggaran, dan Belanja Modal. 2. Uji Asumsi Klasik Sebelum melakukan pengujian hipotesis dengan menggunakan analisis regresi linier berganda perlu dilakukan terlebih dahulu pengujian asumsi klasik. Uji asumsi klasik meliputi: a. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui distribusi data dalam variabel yang digunakan dalam penelitian. Data yang baik dan layak digunakan dalam penelitian adalah data yang memiliki distribusi normal (Nugroho, 2005: 18). Untuk menguji apakah distribusi normal atau tidak dapat dilihat melalui normal probability plot dengan membandingkan distribusi kumulatif dan distribusi normal. Data normal akan membentuk satu garis lurus diagonal dan ploting data akan dibandingkan dengan garis diagonal.
Jika
distribusi
data
adalah
normal,
maka
garis
yang
menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya
http://digilib.mercubuana.ac.id/
41
(Ghozali, 2005: 110). Selain itu untuk menguji normalitas residual dengan menggunakan uji statistik non-parametrik Kolmogrov-Smirnov (K-S). Jika hasil Kolmogrov-Smirnov menunjukkan nilai signifikan diatas 0,05 maka data residual terdistribusi dengan normal. Sedangkan jika hasil Kolmogrov-Smirnov menunjukkan nilai signifikan dibawah 0,05 maka data residual terdistribusi tidak normal (Ghozali, 2005). -
Jika asymp.sig > 0,05, maka nilai residual berdistribusi normal
-
Jika asymp.sig < 0,05, maka nilai residual tidak berdistribusi normal
b. Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah di dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variable bebas. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variable bebas (Ghozali, 2011:105). Selain itu deteksi terhadap multikoliniearitas juga bertujuan untuk menghindari bias dalam proses pengambilan keputusan mengenai pengaruh pada uji parsial masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Deteksi multikolinieritas pada suatu model dapat dilihat jika nilai Variance Inflation Factor (VIF) tidak lebih dari 10 dan nilai Tolerance tidak kurang dari 0,1, maka model tersebut dapat dikatakan terbebas dari multikolinieritas.
http://digilib.mercubuana.ac.id/
42
Dapat di simpulkan sebagai berikut : 1. Jika nilai tolerance > 0,10 dan nilai VIF < 10, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat multikolinieritas antara variabel independen dalam model regresi tersebut. 2. Jika nilai tolerance < 0,10 dan nilai VIF > 10, maka dapat disimpulkan bahwa terdapat multikolinieritas anatara variabel independen dalam bentuk model regresi tersebut. c.
Uji Autokorelasi Menurut Singgih Santoso (2012:241), Uji Autokorelasi bertujuan
untuk menguji apakah dalam model regresi linier berganda ada korelasi antara kesalahan penganggu pada periode t dengan kesalahan penganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan terdapat problem autokorelasi. Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Autokorelasi pada sebagian besar kasus ditemukan pada regresi yang datanya adalah time series, atau berdasarkan waktu berkala, seperti bulanan, tahunan dan seterusnya, karena itu ciri khusus uji ini adalah waktu (Santoso, 2012:241). Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi ada tidaknya Autokorelasi digunakan uji Durbin – Watson (DW test). Pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi dilakukan dengan dasar pengambilan keputusan sebagai berikut: 1. Angka Durbin Watson dibawah -2, dikatakan ada autokorelasi positif. 2. Angka Durbin Watson diantara -2 sampai +2, dikatakan tidak ada autokorelasi.
http://digilib.mercubuana.ac.id/
43
3. Angka Durbin Watson diatas +2 , dikatakan ada autokorelasi negatif. d. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas, bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi perbedaan variance residual suatu periode pengamatan ke periode pengamatan yang lain. Jika variance residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah model regresi yang memiliki kesamaan variance residual suatu periode pengamatan dengan pengamatan yang lain atau homokesdastisitas dan tidak terjadi Heteroskedastisitas (Ghozali, 2006). Cara untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas yaitu dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat (ZPRED) dengan residualnya (SRESID). Deteksi ada tidaknya heteroskedastis dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual (Y prediksi – Y sesungguhnya) yang telah di studentized. Dengan dasar analisis sebagai berikut: 1. Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu dan teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka mengindikasikan terjadinya heteroskedastis. 2. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastis.
http://digilib.mercubuana.ac.id/
44
3. Pengujian Kelayakan Model a. Koefisien Determinasi Besarnya kontribusi pengaruh Dana Alokasi Umum, Dana Alokasi Khusus, Pendapatan Asli Daerah dan Sisa Lebih Pembiayaan Anggaran terhadap Pengalokasian Belanja Modal kemudian dapat diketahui dengan menggunakan rumus Koefisien Determinasi. Koefisien Determinasi adalah suatu bilangan yang biasanya dinyatakan dalam persen yang diperoleh dari bentuk kuadrat koefisien korelasi yang dapat menunjukkan besarnya pengaruh variabel X terhadap variabel Y. Koefisien Determinasi pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel independen. Koefisien Determinasi ini digunakan karena dapat menjelaskan kebaikan dari model regresi dalam memprediksi variabel dependen. Semakin tinggi nilai koefisien determinasi maka akan semakin baik pula kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen (Ghozali, 2011). Dalam mencari nilai Koefisien Determinasi rumus yang digunakan adalah sebagai berikut:
Dimana :
KP
= r2 x 100%
KP
= Nilai Koefisien Penentu
R
= Nilai Koefisien Korelasi
Nilai Kd tidak pernah negatif dan paling besar sama dengan satu. Dengan demikian berlakulah rumus 0 ≤ Kd ≤ 1. Koefisien determinasi ini dinyatakan dalam % sehingga hasilnya perlu dikalikan 100%. Hipotesis
http://digilib.mercubuana.ac.id/
45
yang akan diuji dalam penelitian ini berkaitan dengan ada tidaknya pengaruh yang signifikan antara variabel independen dengan variabel dependen. Tingkat signifikansi digunakan untuk menguji apakah sebuah hipotesis diterima atau ditolak. b. Uji Kelayakan Model (F-Test) Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah variabel independen (X1, X2, X3, X4 ) secara bersama-sama berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen (Y) (Ghozali, 2011:98). Uji statistik F menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Penentuan penerimaan atau penolakan hipotesis sebagai berikut: 1. Apabila probabilitas > 0,05 maka semua variabel independen secara bersama-sama tidak mempengaruhi variabel dependen 2. Apabila probabilitas < 0,05 maka semua variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen 4. Pengujian Hipotesis a. Pengujian Parsial (Uji T) Uji T dilakukan untuk mengetahui apakah masing-masing variabel independen mempengaruhi variabel dependen secara signifikan. Pengujian parsial
digunakan uji
T. Cara melakukan
uji
T adalah dengan
membandingkan t hitung dengan t tabel pada derajat kepercayaan 5%. Pengujian ini menggunakan kriteria Ho: β=0 artinya tidak ada pengaruh
http://digilib.mercubuana.ac.id/
46
signifikan antara variabel independen terhadap variabel dependen. Ho: β≠0 artinya ada pengaruh signifikan antara variabel independen terhadap variabel dependen. Jika t hitung lebih kecil t tabel maka Ho diterima dan H1 ditolak. Dan sebaliknya, jika t hitung lebih besar t tabel maka Ho ditolak dan H1 diterima (Ghozali, 2011). Hipotesis yang akan diuji dalam penelitian ini berkaitan dengan ada tidaknya pengaruh antara variabel independen (variabel bebas) dan variabel dependen (variabel terikat). Dimana hipotesis nol (Hο) yaitu hipotesis tentang tidak adanya pengaruh. Sedangkan hipotesis alternatif (H а) merupakan hipotesis yang menunjukan adanya pengaruh. Adapun hipotesis statistik secara parsial yang akan diuji dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : Hο1: β1 ≤ 0, Dana Alokasi Umum tidak memiliki pengaruh positif secara signifikan terhadap Belanja Modal. Hа1 : β1 > 0, Dana Alokasi Umum memiliki pengaruh positif secara signifikan terhadap Belanja Modal. Hο2:β2≤ 0, Dana Alokasi Khusus tidak memiliki pengaruh positif secara signifikan terhadap Belanja Modal. Hа2 : β2 > 0, Dana Alokasi Khusus memiliki pengaruh positif secara signifikan terhadap Belanja Modal. Hο3 : β3 ≤ 0, Pendapatan Asli Daerah tidak memiliki pengaruh positif secara signifikan terhadap Belanja Modal.
http://digilib.mercubuana.ac.id/
47
Hа3 : β3 > 0, Pendapatan Asli Daerah memiliki pengaruh positif secara signifikan terhadap Belanja Modal. Hο4 : β4 ≤ 0, Sisa Lebih Pembiayaan Anggaran tidak memiliki pengaruh positif secara signifikan terhadap Belanja Modal. Hа4 : β4 > 0, Sisa Lebih Pembiayaan Anggaran memiliki pengaruh positif secara signifikan terhadap Belanja Modal. Kriteria pengambilan keputusan : Hο, ditolak jika sig. t < 0,05 Hο, diterima jika sig. t > 0,05 b. Analisis Regresi Berganda Secara umum, analisis regresi pada dasarnya adalah studi mengenai ketergantungan variabel dependen (terikat) dengan satu atau lebih variabel independen (bebas), dengan tujuan untuk mengestimasi atau memprediksi rata-rata populasi atau nilai rata-rata variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen yang diketahui (Gujati, 2003 dalam Hidayah dan Jumiati, 2014). Hasil analisis regresi adalah berupa koefisien untuk masing-masing variabel independen. Koefisien ini diperoleh dengan cara memprediksi nilai variabel dependen dengan suatu persamaan. Koefisien regresi dihitung dengan dua tujuan sekaligus: pertama, meminimumkan penyimpangan antara nilai aktual dan nilai estimasi variabel dependen berdasarkan data yang ada (Tabachnick, 1996). Pengujian akan dilakukan dengan model regresi berganda sebagai berikut:
http://digilib.mercubuana.ac.id/
48
Yt = a + b1 x1t + b2 x2t + b3 x3t + b4 x4t + e Keterangan: Yt
= belanja modal
a
= konstanta
b1-b3
= koefisien regresi dari tiap-tiap variabel independen
X1t
= Dana Alokasi Umum (DAU)
X2t
= Dana Alokasi Khusus (DAK)
X3t
= Pendapatan Asli Daerah (PAD)
X4t
= Sisa Lebih Pembiayaan Anggaran (SiLPA)
e
= error term
http://digilib.mercubuana.ac.id/
