Analisis Model dan Pembuktian Hipotesis

BAB IV : HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.3. Analisis Model dan Pembuktian Hipotesis

Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah untuk menganalisis pengaruh variabel bebas, yaitu perkembangan ekonomi daerah, Sumbangan dan Bantuan yang bersifat Block Grants, serta Bagi Hasil Pajak Pemerintah Pusat, terhadap variabel tergantung yaitu Derajat Desentralisasi Fiskal di Kabupaten Gresik, maka akan dilakukan regresi model yang telah disusun dengan metode Ordinary Least Square. Secara lebih jelas, model ekonometri yang telah disusun adalah sebagai berikut :

Yt = β0 + β1 Pet + β2 SBt + β3 BHPt +

ε

Di mana :

β0 adalah konstanta

β1, β2, β3 adalah koefisien regresi masing-masing variabel bebas

Yt adalah Derajat Desentralisasi Fiskal pada tahun t, dilihat dari rasio PAD terhadap Total penerimaan APBD

PEt adalah perkembangan ekonomi pada tahun t, dilihat dari PDRB atas dasar harga Konstan

SBt adalah realisasi sumbangan dan bantuan (block grants) pada tahun t, dilihat dari Penerimaan sumbangan dan bantuan (block grants).

BHPt adalah realisasi penerimaan Bagi Hasil Pajak Pemerintah Pusat pada tahun t, di lihat dari penerimaan Bagi Hasil Pajak Pemerintah Pusat.

Ε

adalah error term / variabel pengganggu di luar model

Untuk mengatasi keterlambatan dalam pengaruh variabel bebas terhadap variabel tergantung maka dalam perhitungan regresi dimasukkan variabel ketinggalan (lagged). Dalam kasus ini variabel sumbangan dan bantuan yang bersifat Block Grants dan bagi hasil pajak pemerintah pusat memerlukan penggunaan variabel ketinggalan dikarenakan dana yang diperoleh pemerintah daerah dari sumbangan dan bantuan yang bersifat Block Grants dan bagi hasil pajak pemerintah pusat tidak langsung digunakan melainkan memerlukan waktu dalam penggunaannya, namun data yang digunakan dalam regresi adalah data pertumbuhan sehingga sudah memperhitungkan kelambanan (lagged). Sehingga akan diperoleh hasil regresi sebagai berikut, yang dapat dilihat pada Tabel 4.6 :

TABEL 4.6

HASIL PERHITUNGAN REGRESI

DDF = 0,041807 + 0,308298PE + 0,272537SB + 0,319619BHP +

ε

Tstat (0,929378) (2,047413) (2,698489) (2,194911) Prob (0,3657) (0,0564) (0,0152) (0,0423) R² = 0,645087 AIC = -3,405456 Fstat = 10,29967 Adj R² = 0,582455 SC = -3,206499 DWstat = 1,495000 Sumber : Lampiran 2

Berdasarkan hasil perhitungan dan pengujian regresi yang telah dilakukan (Tabel 4.6), menunjukkan bahwa jika variabel tergantung Derajat Desentralisasi Fiskal dipengaruhi secara signifikan oleh semua variabel, yaitu perkembangan ekonomi daerah, Sumbangan dan Bantuan yang Block Grants, dan Bagi Hasil Pajak Pemerintah Pusat. Interpretasi lebih lanjut dari model tersebut adalah sebagai berikut :

1. β = 0,041807 merupakan suatu konstanta yang berarti bahwa jika variabel perkembangan ekonomi daerah, Sumbangan dan Bantuan yang bersifat Block Grants, serta Bagi Hasil Pajak Pemerintah Pusat bernilai 0 maka nilai variabel tergantung Derajat Desentralisasi Fiskal adalah 0,041807%.

2. PE = 0,308298 merupakan koefisien variabel perkembangan ekonomi daerah, berarti bahwa dengan meningkatnya perkembangan variabel perkembangan ekonomi daerah sebesar 1% mengakibatkan perkembangan positif pada nilai Derajat Desentralisasi Fiskal sebesar 0,308298% dengan asumsi variabel lain tetap.

3. SB = 0,272537 merupakan koefisien variabel sumbangan dan bantuan yang bersifat Block Grants, berarti bahwa dengan meningkatnya perkembangan sumbangan dan bantuan yang bersifat Block Grants sebesar 1% mengakibatkan perkembangan positif pada nilai Derajat Desentralisasi Fiskal sebesar 0,272537% dengan asumsi variabel lain tetap.

4. BHP = 0,319619 merupakan koefisien variabel bagi hasil pajak pemerintah pusat, berarti bahwa dengan meningkatnya perkembangan bagi hasil pajak pemerintah pusat sebesar 1% mengakibatkan perkembangan positif pada

nilai Derajat Desentralisasi Fiskal sebesar 0,319619% dengan asumsi variabel lain tetap.

Uji Statistik

1. Koefisien Determinasi (R²)

Koefisien determinasi (R²) dari hasil regresi model menunjukkan nilai 0,645087. Ini artinya variabel perkembangan ekonomi daerah, sumbangan dan bantuan yang bersifat Block Grants, serta bagi hasil pajak pemerintah pusat mampu menjelaskan variabel Derajat Desentralisasi Fiskal sebesar 64,5087%, sedangkan sisanya sebesar 35,4913% dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Sementara nilai koefisien Adjusted R² sebesar 0,582455 menunjukkan nilai yang tidak terlalu berbeda dengan R² dan masih menjelaskan variabel tergantung sebesar 58,2455%.

2. Uji F

Uji F pada dasarnya digunakan untuk melihat pengaruh variabel-variabel bebas secara simultan atau secara bersama-sama terhadap variabel tergantung. Didapat

= 10,29967 dan dengan = 1%, k = 3, dan N = 21 adalah sebesar 5,1850. lebih besar daripada , yang artinya di tolak dan diterima yang artinya variabel bebas secara bersama-sama berpengaruh secara signifikan terhadap variabel tergantung.

3. Uji t

Uji t digunakan untuk menentukan signifikan atau tidak signifikannya suatu variabel bebas dalam mempengaruhi variabel tergantung secara parsial. Dalam melakukan uji ini dengan melihat Tabel 4.7 sebagai berikut :

TABEL 4.7 TABEL dan Variabel Keterangan PE 2,047413 ± 1,7396 Signifikan pada α = 10% SB 2,698489 ± 1,7396 Signifikan pada α = 10% BHP 2,194911 ± 1,7396 Signifikan pada α = 10% Dari hasil uji t tersebut seperti terlihat pada Tabel 4.7 maka secara parsial semua variabel bebas mempunyai pengaruh secara signifikan terhadap variabel tergantung yaitu Derajat Desentralisasi Fiskal. Variabel perkembangan ekonomi daerah signifikan dengan derajat kepercayaan 10%. Variabel sumbangan dan bantuan (Block Grants) signifikan dengan derajat kepercayaan 10%, sedangkan variabel bagi hasil pajak pemerintah pusat juga mempunyai pengaruh secara signifikan dengan derajat kepercayaan 10%.

Uji Asumsi Klasik

1. Uji Heteroskedastisitas

Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi atau melacak ada tidaknya masalah heteroskedastisitas dalam model empiris yang sedang diestimasi digunakan uji White

(White’s Heteroscedasticity Test). Pedoman dari penggunaan uji White adalah Hipotesis nol ( ) menyatakan bahwa tidak terdapat masalah heteroskedastisitas, sedangkan menyatakan terdapat masalah heteroskedastisitas. Uji White dapat dilakukan secara langsung dalam program Eviews, yaitu uji White Heteroscedasticity (no cross term). Dasar pengambilan keputusan adalah:

a. Dengan membandingkan dan

Jika , maka ditolak dan sebaliknya jika , maka diterima.

b. Dengan melihat nilai probabilitas (P – Value)

Jika nilai probabilitas 0,05, maka diterima, dan jika nilai probabilitas 0,05, maka ditolak.

Berdasarkan hasil estimasi dengan menggunakan uji White Heteroscedasticity (no cross term) terlihat bahwa nilai probabilitas lebih besar dari 0,05. Maka yang menyatakan bahwa kondisi homoskedastisitas terpenuhi (tidak terdapat masalah heteroskedastisitas) diterima. Dengan demikian tidak ditemukan masalah heteroskedastisitas dalam model yang digunakan.

2. Uji Autokorelasi

Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada tidaknya masalah autokorelasi, antara lain uji d Durbin – Watson (Durbin – Watson d Test), dan uji Breusch – Godfrey Lagrenge Multiplier. Dalam penelitian ini, untuk mendeteksi ada tidaknya masalah autokorelasi digunakan uji Breusch – Godfrey Lagrenge Multiplier.

Pedoman dari pengunaan uji Breusch – Godfrey Lagrenge Multiplier adalah Hipotesis nol ( menyatakan bahwa tidak ada masalah autokorelasi sedangkan hipotesis alternative menyatakan bahwa ada masalah autokorelasi. Dasar pengambilan keputusan yaitu dengan membandingkan Dasar pengambilan keputusan adalah :

a. Dengan membandingkan dan

Jika , maka ditolak dan sebaliknya jika , maka diterima.

b. Dengan melihat probabilitas ( P – Value ).

Jika nilai probabilitas 0,05, maka diterima, dan jika nilai probabilitas 0,05, maka ditolak.

Berdasarkan hasil estimasi dengan menggunakan uji Breusch – Godfrey Lagrenge Multiplier terlihat bahwa nilai probabilitas lebih besar dari 0,05. Maka yang menyatakan bahwa tidak ada autokorelasi diterima, atau dengan kata lain, dalam model yang digunakan tidak ditemukan adanya autokorelasi.

3. Multikolinieritas

Untuk mendeteksi adanya masalah multikolinieritas dapat digunakan uji Pairwise Correlation Matrix. Ada hal-hal yang perlu diperhatikan dari hasil analisis untuk melihat adanya masalah multikolinearitas yang meliputi (1) Besarnya Condition Index dari proses Collinearity Index, di mana akan dipergunakan pedoman bahwa Condition Index > 30 mengindikasikan bahwa adanya masalah multikolinearitas dan (2) Matriks koefisien korelasi antara masing-masing variabel bebas. Jika koefisien korelasi antara masing-masing variabel bebas lebih besar dari 0,8 maka multikolinearitas terjadi

antara masing-masing variabel tersebut. Dari lampiran 5 dapat disimpulkan bahwa antara variabel bebas tidak terjadi masalah multikolinearitas, hal ini dapat dilihat dari nilai Corelation Matrix-nya berada di bawah 0,8.

4.3.2. Pembuktian Hipotesis

Sebelum dilakukan analisis penelitian, telah disusun hipotesis-hipotesis yang merupakan dugaan awal mengenai hasil penelitian. Berdasarkan hasil dari analisis model penelitian, maka dilakukan pembuktian hipotesis/ dugaan awal hasil penelitian dengan membandingkan dengan hasil yang telah di capai, sebagai berikut :

1. Variabel perkembangan ekonomi daerah, Sumbangan dan Bantuan yang bersifat Block Grants serta Bagi Hasil Pajak Pemerintah Pusat diduga masing-masing berpengaruh positif dan signifikan terhadap variabel Derajat Desentralisasi Fiskal. Hal ini terbukti dengan ditunjukkan oleh signifikannya masing-masing variabel tersebut dengan arah koefisien positif, di mana nilai Derajat Desentralisasi Fiskal dan semua variabel bebas memiliki hubungan yang searah. 2. Variabel perkembangan ekonomi daerah, Sumbangan dan Bantuan yang bersifat

Block Grants, serta Bagi Hasil Pajak Pemerintah Pusat berpengaruh secara bersama-sama dan signifikan terhadap variabel Derajat Desentralisasi Fiskal. Hal ini terbukti bahwa melalui uji F dalam analisis model regresi menunjukkan variabel perkembangan ekonomi daerah, Sumbangan dan Bantuan yang bersifat Block Grants, serta Bagi Hasil Pajak Pemerintah Pusat berpengaruh secara bersama-sama dan signifikan terhadap variabel Derajat Dentralisasi Fiskal.