Tabel 3.1 Desain Penelitian
1. Pengujian Asumsi Klasik
3.2.5.1 Analisis Data Deskriptif
Dalam pelaksanaan, penelitian ini menggunakan jenis atau alat bentuk penelitian deskriptif yang dilaksanakan melalui pengumpulan data di lapangan.
Penelitian deskriptif adalah jenis penelitian yang menggambarkan apa yang dilakukan oleh Pemerintahan Kota Bandung berdasarkan fakta–fakta yang ada untuk selanjutnya diolah menjadi data. Data tersebut kemudian dianalisis untuk memperoleh suatu kesimpulan. Penelitian deskriptif digunakan untuk menggambarkan bagaimana masing–masing variabel penelitian.
Metode kualitatif yaitu metode pengolahan data yang menjelaskan pengaruh dan hubungan yang dinyatakan dengan kalimat. Analisis kualitatif digunakan untuk melihat faktor penyebab. Langkah-langkah yang dilakukan dalampenelitian kualitatif adalah sebagai berikut:
t t 1
2 t e e D W e
a. Setiap indikator yang dinilai oleh responden, diklasifikasikan dalam lima alternative jawaban dengan menggunakan skala ordinal yang menggambarkan peringkat jawaban.
b. Dihitung total skor setiap variabel/subvariabel = jumlah skor dari seluruh indicator variabel untuk semua responden.
c. Dihitung skor setiap variabel/subvariabel = rata-rata dari total skor.
d. Untuk mendeskripsikan jawaban responden, juga digunakan statistic deskriptif seperti distribusi frekuensi dan tampilan dalam bentuk table ataupun grafik. e. Untuk menjawab deskripsi tentang masing-masing variabel penelitian ini,
digunakan rentang kriteria penilaian sebagai berikut.
Sumber: Umi Narimawati ,2007 Keterangan:
a. Skor aktual adalah jawaban seluruh responden atas kuesioner yang telah diajukan.
b. Skor ideal adalah skor atau bobot tertinggi atau semua responden diasumsikan memilih jawaban dengan skor tertinggi.
Untuk menetapkan peringkat dalam setiap variabel penelitian, dapat dilihat dari perbandingan antara skor aktual dan ideal. Skor aktual diperoleh melalui hasil perhitungan seluruh pendapat responden, sedangkan skor ideal diperoleh dari prediksi nilai tertinggi dikalikan dengan jumlah pertanyaan kuesioner dikalikan dengan jumlah responden.
76
Prinsip pengklasifikasian presentase skor jawaban responden diadopsi dari buku Metodologi Penelitian karangan Umi Narimawati dengan kriteria pengklasifikasian pada tabel 3.15 berikut.
Tabel 3.8
Kriteria Skor Jawaban Responden Berdasarkan Presentase Skor Aktual
No Persentase Skor Kategori Skor 1 20,00- 36,00 Sangat Rendah/Tidak Baik 2 36,01 -52,00 Rendah/Kurang Baik
3 52,01 - 68,00 Cukup Tinggi/Cukup Baik
4 68,01- 84,00 Tinggi/Baik
5 84,01 - 100 Sangat Tinggi/Sangat Baik
Sumber : Umi Narimawati, 2010:46 3.2.5.2 Analisis DataVerifikatif
Menurut Sugiyono analisis kuantitatif adalah sebagai berikut:
“Dalam penelitian kuantitatif analisis data menggunakan statistik.Statistik yang digunakan dapat berupa statistik deskriptif daninferensial/induktif. Statistik inferensial dapat berupa statistik parametris dan statistik nonparametris. Peneliti menggunakan statistik inferensial bila penelitian dilakukan pada sampel yang dilakukan secara random. Data hasil analisis selanjutnya disajikan dan diberikan pembahasan. Penyajian data dapat berupa tabel, tabel ditribusi frekuensi, grafik garis, grafik batang, piechart (diagram lingkaran), dan pictogram. Pembahasan hasil penelitian merupakan penjelasan yang mendalam dan interpretasi terhadap data-data
yang telah disajikan”.
(2010:31) Langkah-langkah transformasi data ordinal ke data interval yaitu :
a. Memperhatikan setiap butir jawaban responden dari kuesioner yang disebarkan.
b. Pada setiap butir yang ditentukan dihitung masing-masing frekuensi jawaban responden.
c. Setiap frekuensi dibagi dengan banyaknya responden dan hasilnya disebutproporsi.
d. Menetukan proporsi kumulatif dengan jalan menjumlahkan nilai proporsisecara berurutan perkolom skor.
e. Menggunakan Tabel Distribusi Normal, hitung nilai Z untuk setiap proporsi kumulatif yang diperoleh.
f. Menentukan nilai tinggi densitas untuk setiap nilai Z yang diperoleh (dengan menggunakan Tabel Tinggi Densitas).
g. Sesuaikan nilai skala ordinal ke interval, yaitu Skala Value (SV) yang nilainya terkecil (harga negatif yang terbesar) diubah menjadi sama dengan jawaban responden yang terkecil melalui transformasi berikut ini:
Dimana variabel X1 (Pengawasan Intern) dan X2 (Pengelolaan Keuangan Daerah) dipasangkan dengan data variabel Y (Kinerja Pemerintah Daerah) yang dikumpulkan melalui kuesioner masih memiliki skala ordinal, maka sebelum diolah data ordinal terlebih dahulu dikonversi menjadi data interval menggunakan Methode Succesive Internal (MSI).Hasil data yang telah dikonversi tersebut selanjutnya diolah menggunakan analisis berikut :
1. AnalisisRegresi LinierBerganda
Menurut Sugiyono (2011:260) analisis linier regresi digunakan untuk melakukan prediksi bagaimana perubahan nilai variabel dependen bila nilai variabel independen dinaikan/diturunkan.
78
Penjelasan garis regresi menurut Andi Supangat Garis regresi (regression line/line of the best fit/estimating line) adalah :
“Suatu garis yang ditarik diantara titik-titik (scatter diagram) sedemikian rupa sehingga dapat dipergunakan untuk menaksir besarnya variabel yang satu berdasarkan variabel yang lain, dan dapat juga dipergunakan untuk mengetahui macam korelasinya (positif atau negatifnya)”.
(2007:325) Dalam penelitian ini, analisis regresi linier berganda digunakan untuk membuktikan sejauh mana hubungan pengawasan intern dan pengelolaan keuangan daerah terhadap kinerja pemerintah daerah. Analisis regresi ganda digunakan untuk meramalkan bagaimana keadaan (naik turunnya) variabel dependen, bila dua atau lebih variabel independen sebagai indikator. Analisis ini digunakan dengan melibatkan dua atau lebih variabel bebas antara variabel dependen (Y) dan variabel independen (X1dan X2).
Persamaan regresinya sebagai berikut:
Dimana:
Y = variabel tak bebas (Kinerja Pemerintah Daerah) a = bilangan berkonstanta
b1,b2= koefisien arah garis
X1 = variabel bebas (Partisipasi Penyusunan Anggaran) X2 = variabel bebas (Pengawasan Intern)
2. Pengujian Asumsi Klasik
Dalam analisis regresi dikemukakan asumsi-asumsi yang harus dipenuhi agar penaksiran parameter dan koefisien-kofisien regresi tidak bias dan mendekati keadaan yang sesungguhnya. Sehubungan dengan itu, sebelum dilakukan analisis data dan
pengujian hipotesis maka terlebih dahulu akan dilakukan pengujian terhadap asumsi-asumsi dalam analisis regresi tersebut. Sesuai dengan data yang digunakan dalam penelitian ini maka asumsi regresi yang akan diuji adalah asumsi multikolinieritas, heterokedastisitas dan normalitas.
Pengujian Normalitas
Asumsi normalitas merupakan persyaratan yang sangat penting pada pengujian kebermaknaan (signifikansi) koefisien regressi, apabila model regressi tidak berdistribusi normal maka kesimpulan dari uji F dan uji t masih meragukan, karena statistik uji F dan uji t pada analisis regressi diturunkan dari distribusi normal. Pada penelitian ini digunakan uji satu sampel Kolmogorov-Smirnov untuk menguji normalitas model regresi.
Uji Multikolinieritas
Multikolinieritas merupakan suatu situasi dimana beberapa atau semua variabel bebas berkorelasi kuat. Jika terdapat korelasi yang kuat di antara sesama variabel independen maka konsekuensinya adalah:
3. Koefisien-koefisien regresi menjadi tidak dapat ditaksir.
4. Nilai standar error setiap koefisien regresi menjadi tidak terhingga.
Dengan demikian berarti semakin besar korelasi diantara sesama variabel independen, maka tingkat kesalahan dari koefisien regresi semakin besar yang mengakibatkan standar errornya semakin besar pula. Cara yang digunakan untuk mendeteksi ada tidaknya multikoliniearitas adalah dengan:menggunakan Variance Inflation Factors (VIF).
80
Sumber: Gujarati, 2003: 351
Dimana Ri2 adalah koefisien determinasi yang diperoleh dengan meregresikan
salah satu variabel bebas X1 terhadap variabel bebas lainnya. Jika nilai VIF nya kurang dari 10 maka dalam data tidak terdapat Multikolinieritas (Gujarati, 2003: 362).
Uji Heteroskedastisitas
Situasi heteroskedastisitas akan menyebabkan penaksiran koefisien-koefisien regresi menjadi tidak efisien dan hasil taksiran dapat menjadi kurang atau melebihi dari yang semestinya. Dengan demikian, agar koefisien-koefisien regresi tidak menyesatkan, maka situasi heteroskedastisitas tersebut harus dihilangkan dari model regresi.
Untuk menguji ada tidaknya heteroskedastisitas digunakan uji-rank Spearman yaitu dengan mengkorelasikan masing-masing variabel bebas terhadap nilai absolut dari residual. Jika nilai koefisien korelasi dari masing-masing variabel bebas terhadap nilai absolut dari residual (error) ada yang signifikan, maka kesimpulannya terdapat heteroskedastisitas (varian dari residual tidak homogen) (Gujarati, 2003: 406).
Uji Autokorelasi
Autokorelasi didefinisikan sebagai korelasi antar observasi yang diukur berdasarkan deret waktu dalam model regresi atau dengan kata lain error dari observasi yang satu dipengaruhi oleh error dari observasi yang sebelumnya. Akibat dari adanya autokorelasi dalam model regresi, koefisien regresi yang diperoleh menjadi tidak effisien, artinya tingkat kesalahannya menjadi sangat besar dan
2 1 1 i R VIF
koefisien regresi menjadi tidak stabil. Untuk menguji ada tidaknya autokorelasi, dari data residual terlebih dahulu dihitung nilai statistik Durbin-Watson (D-W):
Sumber : Gujarati, 2003: 467
Kriteria uji: Bandingkan nilai D-W dengan nilai d dari tabel Durbin-Watson:
Jika D-W < dL atau D-W > 4 – dL, kesimpulannya pada data terdapat autokorelasi
Jika dU< D-W < 4 – dU, kesimpulannya pada data tidak terdapat autokorelasi
Tidak ada kesimpulan jika : dLD-WdUatau 4–dUD-W4–dL Sumber : Gujarati, 2003: 47
Apabila hasil uji Durbin-Watson tidak dapat disimpulkan apakah terdapat autokorelasi atau tidak maka dilanjutkan denganruns test.
Interprestasi dari nilai koefisien korelasi:
a. Kalau r = -1 atau mendekati -1, maka hubungan antara kedua variabel kuat dan mempunyai hubungan yang berlawanan (jika X naik maka Y turun atau sebaliknya).
b. Kalau r = +1 atau mendekati +1, maka hubungan yang kuat antara variabel X dan variabel Y dan hubungannya searah. Sedangkan harga r akan dikonsultasikan dengan tabel interprestasi nilai r sebagai berikut:
t t 1
2 t e e D W e
82
Tabel 3.9
Interpretasi Koefisien Korelasi
Interval Koefisien Tingkat Hubungan
0,00–0,199 Sangat rendah 0,20–0,399 Rendah 0,40–0,599 Sedang 0,60–0,799 Kuat 0,80–1,000 Sangat Kuat (Sumber: Sugiyono, 2012:184). d) Koefisiensi Determinasi
Analisis Koefisiensi Determinasi (KD) digunakan untuk melihat seberapa besar variabel independen (X) berpengaruh terhadap variabel dependen (Y) yang dinyatakan dalam persentase.
Besarnya koefisien determinasi dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
(Sumber: Riduwan dan Sunarto, 2007:81). Dimana:
Kd = Seberapa jauh perubahan variabel Y dipergunakan oleh variabel X r² = Kuadrat koefisien korelasi