BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1
Tipologi Penelitian Penelitian ini menguji hipotesis (hypothesis testing) yang telah dirumuskan
sebelumnya. Penelitian ini menguji pengaruh Derajat Desentralisasi, Dana Alokasi Umum (DAU), Sisa Lebih Perhitungan Anggaran (SiLPA), Luas Wilayah, dan Jumlah Penduduk terhadap Alokasi Belanja Modal dan Pengaruhnya Terhadap Pertumbuhan Ekonomi. Penelitian ini menggunakan data sekunder, yaitu berupa Laporan Realisasi Anggaran tahun 2013, Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD) tahun 2014, data luas wilayah dan jumlah penduduk pada pemerintah kabupaten dan kota se Sulawesi.
3.2
Populasi, Sampel, dan Teknik Sampling Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh pemerintah Kabupaten dan Kota
se-Pulau Sulawesi tahun anggaran 2014. Studi yang dilakukan bersifat cross section karena populasi yang digunakan hanya satu tahun. Pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan metode sensus, yaitu metode yang mengambil seluruh populasi sebagai sampel sehingga, data sampel yang digunakan adalah seluruh kabupaten dan kota se-Pulau Sulawesi.
26
27
3.3
Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data
sekunder adalah data yang telah ada dan tidak perlu dikumpulkan sendiri oleh peneliti (Sekaran, 2006). Beberapa sumber data sekunder antara lain buletin statistik, publikasi pemerintah, informasi yang dipublikasikan atau tidak dipublikasikan dari dalam atau luar perusahaan, data yang tersedia dari penelitian sebelumnya, studi kasus dan dokumen perpustakaan, data online, situs Web, dan internet. Data Derajat Desentralisasi, DAU, SiLPA diperoleh dari situs www.djpk.depkeu.go.id. Data tersebut berupa Laporan Realisasi APBD. Data luas wilayah, data jumlah penduduk, dan PDRB diunduh dari situs www.bps.go.id. 3.4
Pengukuran Variabel
3.4.1
Variabel Independen
Variabel Independen dalam penelitian ini adalah Derajat Desentralisasi, Dana Alokasi Umum (DAU), Sisa Lebih Perhitungan Anggaran (SiLPA), Luas Wilayah, dan Jumlah Penduduk. a. Derajat Desentralisasi Derajat desentralisasi fiskal adalah tingkat kemandirian daerah untuk membiayai kebutuhan daerahnya sendiri tanpa menggantungkan diri dengan pemerintah pusat. Derajat Desentralisasi pemerintah daerah dapat diukur dengan:
28
b. Dana Alokasi Umum (DAU) DAU dihitung dengan menggunakan pendekatan celah fiskal (fiscal gap) yaitu selisih antara kebutuhan fiskal (fiscal needs) dikurangi dengan kapasitas fiskal (fiscal capacity) daerah dan Alokasi Dasar AD berupa jumlah gaji PNS. Formula DAU tersebut dapat dituliskan sebagai berikut. DAU = AD + CF Dimana: DAU = Dana Alokasi Umum AD = Alokasi Dasar CF = Celah Fiskal c. Sisa Lebih Perhitungan Anggaran (SiLPA) SiLPA adalah suatu indikator yang menggambarkan efisiensi pengeluaran pemerintah. SiLPA sebenarnya merupakan indikator efisiensi, karena SiLPA hanya akan terbentuk bila terjadi Surplus pada APBD dan sekaligus ternjadi Pembiayaan Neto yang positif, dimana komponen Penerimaan lebih besar dari komponen Pengeluaran Pembiayaan (Balai Litbang NTT, 2008). d. Luas Wilayah Luas wilayah suatu daerah diketahui dengan melihat data online dalam situs pemerintahan yang telah melakukan pengukuran luas daerah secara berkelanjutan.
29
e. Jumlah Penduduk Jumlah penduduk sebuah daerah dapat diketahui melalui program sensus penduduk yang diadakan setiap 10 tahun sekali. Data jumlah penduduk diambil dari data online yang terdapat dalam situs lembaga pemerintah yang bertugas untuk melakukan sensus penduduk. 3.4.2
Variabel Dependen
Variabel Dependen dalam penelitian ini adalah Alokasi Belanja Modal dan Pertumbuhan Ekonomi. a.
Belanja Modal Menurut Peraturan Pemerintah Nomor 71 Tahun 2010 tentang Standar
Akuntansi Pemerintahan, belanja modal merupakan pengeluaran anggaran untuk perolehan aset tetap dan aset lainnya yang memberi manfaat lebih dari satu periode akuntansi. Belanja modal meliputi belanja modal untuk perolehan tanah, gedung dan bangunan, peralatan dan aset tak berwujud. Belanja modal untuk masing-masing Kabupaten/Kota dapat dilihat dalam Laporan Realisasi APBD. b.
Pertumbuhan Ekonomi Pertumbuhan ekonomi diukur dengan menggunakan Produk Domestik
Regional Bruto (PDRB). PDRB dapatmemberikan gambaran mengenai nilai tambah bruto yang dihasilkan unit-unit produksi pada suatu daerah dalam periode tertentu.
30
3.5 Model Penelitian 3.5.1
Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif merupakan pengujian data yang dilakukan untuk memberi gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, varians, maksimum, minimum, sum, range, kurtosis, dan skewness (Ghozali, 2011). Dalam penelitian ini, statistik deskriptif yang digunakan adalah maksimum, minimum, rata-rata (mean), dan standar deviasi. Maksimum digunakan untuk mencari nilai tertinggi dari variabel dalam penelitian. Minimum digunakan untuk mencari nilai terrendah dari variabel dalam penelitian.Mean digunakan untuk mengukur rata-rata variabel penelitian. Dan Standar deviasi digunakan untuk mengukur data yang menyimpang dari rata-rata (mean).
3.5.2
Uji Asumsi Klasik Uji asumsi klasik perlu dilakukan sebelum model analisis regresi digunakan
dalam pengujian hipotesis. Tujuan dilakukannya uji ini adalah untuk memastikan bahwa hasil penelitian valid, dengan data yang digunakan secara teori tidak bias, konsisten, dan penaksiran koefisien regresinya efisien (Ghozali, 2011). Uji asumsi klasik yang digunakan meliputi uji-uji berikut ini. 3.5.2.1
Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk menguji adanya variabel pengganggu atau residual yang memiliki distribusi normal dalam model regresi (Ghozali, 2011). Model regresi yang baik adalah yang mempunyai distribusi normal. Suatu data dikatakan terdistribusi normal apabila distribusinya membentuk suatu garis lurus
31
diagonal, dan plot data yang ada akan dibandingkan dengan garis diagonalnya. Uji normalitas dapat dilakukan dengan menggunakan Uji Kolmogorov-Smirnov (KS) dengan ketentuan sebagai berikut. 1.
Apabila nilai Asymp. Sig. (2-tailed) < 0,05 maka H0 ditolak, artinya data residual terdistribusi secara tidak normal.
2.
Apabila nilai Asymp. Sig. (2-tailed) > 0,05 maka H0 diterima, artinya data residual terdistribusi secara normal.
3.5.2.2
Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas dilakukan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen (Ghozali, 2011). Di dalam model regresi yang baik tidak ditemukan korelasi antar variabel independen. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas dalam model regresi di dalam penelitian, dapat dilihat dari nilai VIF (Variance Inflation Factor) dan tolerance. Nilai dari kedua pengukuran ini menunjukkan variabel independen mana saja yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Persamaan nilai VIF dan tolerance adalah VIF = 1/tolerance. Suatu penelitian dikatakan bebas multikolinearitas bila: 1.
nilai tolerance > 0,10 atau nilai VIF < 10 artinya tidak terjadi multikolinearitas, dan
2.
nilai tolerance < 0,10 atau nilai VIF > 10 artinya terjadi multikolinearitas.
32
3.5.2.3
Uji Heteroskedastisitas
Uji heterokedastisitas dilakukan untuk menguji adanya perbedaan varince dari residual. Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas (Ghozali, 2011). Masalah heterokedastisitas biasanya terjadi pada data silang (cross selction) daripada data runtut waktu (time series). Model regresi yang baik adalah model regresi yang tidak terjadi heterokedastisitas. Untuk mengetahui ada tidaknya heterokedastisitas dapat dilihat dari grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat (dependen), yaitu ZPRED dengan residual SRESID. 1. Apabila nilai signifikansi > 0,05 maka terjadi homokedastisitas. 2. Apabila nilai signifikasi < 0,05 maka terjadi heteroskedastisitas.
3.5.2.4
Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji ada tidaknya korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya) dalam suatu model regresi (Ghozali, 2011). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan adanya problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan dilakukan berkaitan satu sama lainnya menampakkan residual (kesalahan pengganggu) tidak bebas dari satu observasi ke observasi lainnya. Pengujian autokorelsi dapat dilakukan dengan menggunakan Uji DurbinWatson (DW test) atau Run Test.
33
3.5.3
Analisis Regresi
Uji analisis regresi yang dilakukan dalam penelitian ini adalah metode regresi linear untuk menguji pengaruh dari Alokasi Belanja Modal terhadap Pertumbuhan Ekonomi, dan analisis regresi linear berganda untuk menguji pengaruh dari Derajat Desentralisasi, Dana Alokasi Umum (DAU), Sisa Lebih Perhitungan Anggaran, Luas Wilayah, dan Jumlah Penduduk. Dari uraian tersebut kita dapat menuliskan persamaan regresi sebagai berikut.
Y1
= α + β1DDES + β2DAU + β3SILPA + β4LUASWIL+ β5JUMLAHPEN + e
Y2
= α + β1BM + e
Keterangan: Y1
: Alokasi Belanja Modal
Y2
: Pertumbuhan Ekonomi
α
: Konstanta
β1–β5
: Koefisien Regresi
DDES
: Derajat Desentralisasi
DAU
: Dana Alokasi Umum (DAU)
SILPA
: Sisa Lebih Perhitungan Anggaran (SiLPA)
LUASWIL
:
Luas Wilayah
JUMLAHPEN
:
Jumlah Penduduk
e
: Error Term
34
3.5.4
Pengujian Hipotesis Uji Koefisien Determinasi (R2)
3.5.4.1
Koefisien determinasi digunakan untuk mengukur seberapa besar variansi variabel terikat (dependen variabel) dapat dijelaskan oleh variasi nilai dari variabel-variabel bebasnya. Nilai R2 mengandung kelemahan mendasar yakni adanya bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan dalam model. Oleh karena itu, pada penelitian ini digunakan adjusted R2 yang berkisar antara nol sampai dengan satu. Jika nilai adjusted R2 mendekati satu, maka semakin baik kemampuan model tersebut dalam menjelaskan variabel dependen dan sebaliknya. 3.5.4.2
Uji Signifikansi Serentak (Uji F)
Uji F digunakan untuk menunjukkan semua variabel independen atau variabel bebas dalam model secara bersama-sama memengaruhi variabel dependen atau variabel terikat. Uji F dilakukan dengan membandingkan nilai signifikansi F hitung dengan tingkat signifikansi yang telah ditetapkan, yaitu 0,05 (Ghozali, 2011). Jika nilai signifikansi F lebih kecil dari 0,05 maka hipotesis alternatif tidak dapat ditolak atau dengan α = 5% variabel independen secara statistik mempengaruhi variabel dependen secara bersama-sama. Kriteria dalam pengambilan keputusan dengan menggunakan uji statistik F adalah sebagai berikut. a.
Ho diterima dan Ha ditolak, apabila nilai probabilitas > 0,05 atau jika nilai signifikansinya lebih dari alpha 0,05 berarti model regresi dalam penelitian ini tidak layak untuk digunakan dalam penelitian.
35
b.
Ho ditolak dan Ha diterima, apabila nilai probabilitas < 0,05 atau jika nilai signifikansinya kurang dari alpha 0,05 berarti model regresi dalam penelitian ini layak untuk digunakan dalam penelitian.
3.5.4.3
Uji Signifikansi Parsial (Uji t)
Uji t digunakan untuk menguji seberapa jauh pengaruh variabel independen secara individual terhadap variabel dependen dengan menganggap variabel lain bersifat konstan. Uji t dilakukan dengan membandingkan t-stat dengan t-tabel. Uji signifikansi parsial dapat pula dilakukan dengan metode lain, yaitu dengan melihat nilai probabilitas pada hasil regresi. Jika probabilitas < α, maka hipotesis ditolak. a.
Ho diterima dan Ha ditolak, apabila nilai probabilitas >0,01; 0,05 atau > 0,1 dan nilai signifikansinya lebih dari nilai alpha 0,01; 0,05 atau 0,1 yang berarti variabel bebas secara individual tidak berpengaruh terhadap variabel terikat.
b.
Ho ditolak dan Ha diterima, apabila nilai probabilitas <0,01; 0,05 atau < 0,1 dan nilai signifikansinya kurang dari nilai alpha 0,01; 0,05 atau 0,1 yang berarti variabel bebas secara individual berpengaruh terhadap variabel terikat.
3.5.5
Analisis Tambahan Analisis tambahan ini bertujuan untuk mengetahui apakah Derajat
Desentralisasi, Dana Alokasi Umum (DAU), Sisa Lebih Perhitungan Anggaran (SiLPA),
Luas
Wilayah,
dan
Jumlah
penduduk
berpengaruh
terhadap
36
Pertumbuhan ekonomi. Analisis tambahan menjelaskan tentang hasil Uji Koefisien Determinasi (R2), Uji Signifikansi Serentak (Uji F), dan Uji Signifikansi Parsial (Uji t).
