BAB III METODE PENELITIAN A. Populasi, Sampel dan Teknik Pengambilan
Populasi adalah totalitas dari semua objek atau individu yang memiliki karakteristik tertentu, jelas dan rangkap yang akan diteliti (Sekaran dan Bougie 2010:
262).
Populasi
dalam
penelitian
ini
adalah
pemerintah
daerah
kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2013. Total populasi adalah 111 kabupaten/kota di Pulau Jawa. Pemilihan sampel adalah kota/kabupaten di pulau Jawa, karena Pulau Jawa memiliki pertumbuhan ekonomi yang baik di Indonesia. Kabupaten/kota di Pulau Jawa memiliki dana alokasi umum yang banyak karena memiliki luas wilayah yang besar, jumlah penduduk terbesar di Indonesia dan mempunyai jumlah kabupaten/kota terbanyak di Indonesia. Sementara itu, pemilihan tahun penelitian ini didasarkan atas provinsi di Pulau Jawa memperoleh dana perimbangan tertinggi pada tahun 2013. Sampel ditentukan dengan purposive sampling dan sampel dipilih berdasarkan kriteria tertentu (Sekaran dan Bougie, 2010). Kriteria pemilihan sampel didasarkan atas kriteria berikut: 1) Sampel adalah pemerintah daerah yang menerbitkan LKPD yang telah diaudit BPK. 2) Sampel harus memiliki data non keuangan, yaitu jumlah SKPD. Kriteria di atas diperlukan karena tidak semua pemerintah daerah menyediakan informasi yang diperlukan. Data diperoleh dari data base BPK atas Laporan Hasil Pemeriksaan tahun 2013. Data non keuangan diperoleh dari
33
34
Laporan Hasil Pemeriksaan BPK atas sistem pengendalian intern maupun dari web pemerintah daerah terkait. Total sampel yang diteliti adalah 111 kota/kabupaten di Pulau Jawa tahun 2013. B. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel Variabel adalah apapun yang dapat membedakan dan membawa variasi pada nilai (Sekaran dan Bougie, 2010: 125). Variabel yang akan diteliti dalam penelitian ini diklasifikasikan menjadi dua, yaitu: variabel dependen dan variabel independen.
Definisi dan pengukuran operasional masing-masing dijelaskan
dibawah ini: B. 1 Variabel Independen Variabel independen (bebas) adalah variabel yang membantu menjelaskan varians dalam variabel terikat dimana pengaruh yang muncul dapat bersifat positif maupun negatif (Sekaran dan Bougie, 2010: 72). Variabel independen dalam penelitian ini adalah Karakteristik Keuangan Pemerintah Daerah, yang terdiri dari: a. Ukuran Daerah Ukuran daerah (size) yang dimaksudkan dalam penelitian ini adalah ukuran pemerintah daerah. Patrick (2007) menggunakan pendapatan sebagai ukuran daerah. Pemilihan total aset mengingat total aset menunjukan kemampuan dan ketersediaan sumber daya pemerintah daerah. Penggunaan total aset sebagaimana penelitian yang dilakukan oleh Pinnuck dan Potter (2009). Dengan demikian, pengukuran ukuran pemerintah daerah adalah:
35
Ukuran Daerah = LN_Total Aset b. Belanja Daerah Belanja daerah merupakan pengeluaran yang dilakukan pemerintah daerah dalam rangka pemenuhan pelayanan ke masyarakat. Variabel ini diukur dengan realisasi belanja sebagaimana penelitian yang dilakukan Lin dan Raman (1998). Dengan demikian, pengukuran belanja daerah adalah: Belanja Daerah = LN_Total Realisasi Belanja Pemda c. Jumlah SKPD (Satuan Kerja Perangkat Daerah) Jumlah SKPD
merupakan bentuk diferensial fungsi, yaitu
pemisahan tugas pokok dan fungsi dari masing-masing SKPD (Suhardjanto dan Yuliangtyas, 2011). Ukuran SKPD masing-masing daerah berbeda tergantung atas pertimbangan karakteristik, potensi, dan kebutuhan daerah. SKPD dalam penelitian ini meliputi Sekretariat Daerah, Sekretariat Dewan, Lembaga Teknis Daerah, Inspektorat, dan Dinas Daerah. Variabel ini digunakan di dalam penelitian Damanpour (1991) dan Patrick (2007). Jumlah SKPD = Total SKPD Pemda 1 Tahun
d. Umur Pemda Syafitri (2012) mendefinisikan umur pemerintah daerah sebagai umur administratif pemerintah daerah yang diperoleh dari tahun dibentuknya pemerintah daerah tersebut berdasarkan peraturan undang-undang. Umur
36
pemerintah daerah akan dinyatakan dalam satuan tahun. Umur pemda pada penelitian ini adalah usia pemerintah daerah sejak berdirinya atau disahkan sebagai pemerintah daerah kabupaten atau kota yang dihitung dari tahun pengesahan sampai tahun pengamatan. e. Status Daerah Status daerah pada penelitian ini diukur dengan menggunakan skor, dengan ketentuan: jika status daerah adalah kabupaten maka akan diberi skor 0 dan jika status daerah adalah kota maka akan diberi skor 1 dengan alasan status daerah kota penduduknya memiliki kontrol sosial yang tinggi (Abdullah, 2004). Variabel ini digunakan dalam penelitian Retnoningsih (2009) dan Abdullah (2004). B. 2 Variabel Dependen Variabel dependen atau variabel terikat adalah variabel yang menjadi fokus dalam suatu penelitian (Sekaran dan Bougie, 2010: 70). Variabel dependen dalam penelitian ini adalah derajat desentralisasi fiskal, yaitu rasio derajat desentralisasi fiskal. Rasio ini menunjukkan suatu daerah mampu berotonomi terletak pada kemampuan keuangan daerah, artinya daerah otonom harus memiliki kewenangan dan kemampuan untuk menggali sumbersumber keuangan sendiri, mengelola dan menggunakan keuangan sendiri yang cukup memadai untuk membiayai penyelenggaraan pemerintahan daerahnya. Sumber penerimaan pemerintah daerah secara garis besar dapat dibedakan menjadi dua, yaitu: penerimaan internal seperti PAD, dan penerimaan eksternal seperti dana transfer baik dari pemerintah provinsi maupun
37
pemerintah pusat. Pengukuran kemampuan keuangan daerah dapat dilihat dari rasio derajat desentralisasi fiskal. Menurut Reksohadiprodjo (2000) dalam Munir dkk (2004: 106), DDF dapat diukur dengan menghitung:
C. Metode Analisis Data Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu analisis jalur (path analysis). Analisis jalur merupakan bagian analisis regresi yang digunakan untuk menganalisis hubungan kausal antar variabel dimana variabel bebas mempengaruhi variabel tergantung, baik secara langsung maupun tidak langsung, melalui satu atau lebih variabel perantara (Sarwono, 2006:147). Model persamaan jalur dalam penelitian ini dapat digambarkan sebagai berikut. Variabel Independen
Ukuran Daerah H6+
Belanja Daerah Jumlah SKPD
Variabel Dependen
H1+ H2+
H3+ H4+
Umur Pemda H5+ Status Pemda
Derajat Desentralisasi Fiskal Pemerintah Daerah
38
C.1 Identifikasi Variabel Variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 6 buah yaitu derajat desentralisasi fiskal pemerintah daerah, ukuran daerah, belanja daerah, jumlah SKPD, umur pemda dan status pemda. Teknik analisis data dalam penelitian ini, menggunakan analisis jalur yang terdiri atas pengaruh langsung dan tidak langsung. a. Pengaruh Langsung Pengaruh langsung dalam analisis jalur ini ditunjukkan oleh parameter H6 yang didapatkan dari belanja daerah terhadap derajat desentralisasi fiskal. b. Pengaruh Tidak Langsung Pengaruh tidak langsung dalam analisis jalur ini ada 1 buah ditunjukkan oleh h6. Pengaruh tidak langsung yaitu variabel ukuran daerah ke belanja daerah menuju derajat desentralisasi fiskal adalah h1 × h6. c. Pengaruh Total Pengaruh total merupakan penjumlahan dari pengaruh langsung dan pengaruh tidak langsung. Perhitungan pengaruh total adalah sebagai berikut: - Pengaruh langsung belanja daerah terhadap DDF = h2 - Pengaruh tidak langsung pertama = h1 × h2 -----------------------------------------------------------------Pengaruh Total = h2 + ( h1 × h6 )
39
d. 2 Analisis Deskriptif Dalam penelitian ini pengujian data dilakukan dengan menggunakan statistic descriptive untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh karateristik pemerintah daerah meliputi ukuran pemerintah daerah, belanja daerah, jumlah SKPD dan umur daerah terhadap derajat desentralisasi fiskal pemerintah daerah dengan menggunakan metode regresi linier berganda. Untuk mempermudah pelaksanaan perhitungan maka digunakan alat bantu SPSS (Statistical Product and Service Solution) for Windows Version 17.0 C. 3 Uji Asumsi Klasik Penelitian ini menggunakan model regresi berganda (multiple regression analysis), karena terdiri dari satu variabel dependen dan beberapa variabel independen (Sekaran, 2010: 50). Untuk melakukan analisis regresi berganda perlu dilakukan uji asumsi klasik sebagai berikut : a. Uji Normalitas Uji Normalitas digunakan untuk mengetahui apakah variabel dependen dan independen mempunyai distribusi normal. Model regresi yang baik adalah yang mempunyai distribusi normal (Ghozali, 2012: 107). Untuk menguji data yang berdistribusi normal akan digunakan alat uji normalitas, yaitu one sample Kolmogorov-Smirnov. Menurut Ghozali (2012), uji Kolmogorov-Smirnov lebih peka untuk mendeteksi normalitas data dibandingkan pengujian dengan menggunakan grafik.Penentuan normal tidaknya data ditentukan dengan cara, apabila hasil signifikansinya lebih besar dari tingkat signifikansi yang sudah ditentukan (≥0,05) maka Ho
40
diterima maka data tersebut terdistribusi normal. Sebaliknya, apabila signifikansi uji lebih kecil dari nilai signifikansi (<0,05) Ho ditolak maka data tersebut terdistribusi tidak normal. b. Uji Multikolinieritas Uji Multiolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen (Ghozali, 2012: 111). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Deteksi adanya multikolinearitas adalah besaran VIF (Variance Inflation Factor). Jika nilai VIF di atas 5 atau nilai tolerance lebih kecil dari 0,05 maka dalam model regresi berganda terjadi multikolinieritas. c. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain (Ghozali, 2012: 139). Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tedapat kesamaan/tetap maka disebut homoskedastisitas,
sebaliknya
jika
terdapat
perbedaan
disebut
heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas (Ghozali, 2012: 139). Peneliti menggunakan metode grafik plot dan uji Glejser dalam meregres nilai absolute residual terhadap variabel independen (Gujarati, 2003 dalam Ghozali, 2012: 142). Penelitian ini menggunakan metode grafik plot antara nilai prediksi variabel dependen yaitu ZPRED dengan residualnya SRESID. Deteksi ada tidaknya heterokedastisitas dapat
41
dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot antara SRESID dan ZPRED. Sumbu X adalah Y yang telah diprediksi dan sumbu Y adalah residual (Y prediksi – Y sesungguhnya) yang telah distudentized. Pengujian dilakukan menggunakan bantuan program SPSS. d. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (Ghozali, 2012: 125). Jika ada korelasi maka dinamakan ada problem autokorelasi. Pengujian ada tidaknya masalah autokorelasi, maka peneliti akan menggunakan uji run test dengan alat bantu SPSS. Menurut Ghozali (2012: 126), jika nilai signifikansi > 0,05 maka tidak terjadi autokorelasi baik positif maupun negatif. C. 4 Uji Regresi Linier Persamaan regresi linear berganda untuk mengetahui pengaruh variabel independen karateristik pemerintah daerah terhadap variabel dependen derajat desentralisasi fiskal pemerintah daerah dinyatakan dalam persamaan sebagai berikut: DDF = α + β1 LN_SIZE + β2 LN_BEL + β3SKPD + β4UMR+ β4STATUS + ε Dimana, DDF
= Derajat Desentralisasi Fiskal
LN_SIZE = Ukuran Pemerintah Daerah
42
LN_BEL = Belanja Daerah SKPD
= Jumlah SKPD
UMR
= Umur Pemda
STATUS = Status Daerah C. 5 Uji Hipotesis a. Pengujian Individu atau Parsial (Uji-t) Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas/independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen (Ghozali, 2012: 111). Hipotesis akan diuji dengan menggunakan tingkat signifikansi (α) sebesar 5 persen atau 0.05. Kriteria penerimaan atau penolakan hipotesis akan didasarkan pada nilai probabilitas signifikansi. Jika nilai probabilitas signifikansi < α, maka hipotesis diterima. Jika nilai probabilitas signifikansi > α, maka hipotesis ditolak. b. Pengujian Menyeluruh atau Simultan (Uji F) Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen/ terikat (Ghozali, 2012: 97). Kriteria penerimaan dan penolakan hipotesis adalah: Jika F hitung > F tabel, maka Ha diterima (ada pengaruh signifikan) Berdasarkan dasar signifikansi, kriterianya adalah: Jika signifikansi > 0,05 maka Ha ditolak Jika signifikansi < 0,05 maka Ha diterima
43
c. Uji Koefisien Determinasi (R2) Nilai R2 digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen (Ghozali, 2012: 97). Tetapi, karena R2 mengandung kelemahan mendasar, yaitu adanya bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan dalam model oleh karena itu pada penelitian ini digunakan R2 berkisar antara nol dan satu. Jika nilai R2 semakin mendekati satu maka semakin baik kemampuan model tersebut dalam menjelaskan variabel dependen dan sebaliknya.