BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
C. Hasil Analisis Data
1. Uji Asumsi Klasik
Setelah diperoleh model regresi, hasil yang diperoleh tidak dapat langsung dijelaskan. Hal ini karena model regresi harus terlebih dahulu diuji apakah memenuhi asumsi klasik. Uji hipotesis klasik meliputi:
a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah regresi variabel dependen dan variabel independen atau keduanya memiliki distribusi normal.Model regresi yang baik adalah sebaran data yang normal atau mendekati normal. Untuk mengetahui adanya normalitas adalah dengan melihat sebaran data pada sumbu diagonal dari grafik probabilitas normal. b. Uji Autokolerasi
Pengujian ini dirancang untuk menguji apakah model regresi menemukan korelasi antara variabel independen dan variabel dependen. Model regresi yang baik seharusnya tidak melihat koreksi diri dari nilai Durbin Watson yang besar dalam statistik uji.Jika statistik Durbin Watson lebih besar dari 1.55, berarti tidak ada agregasi otomatis, sebaliknya jika statistik Durbin Watson kurang dari 1.55, berarti ada penggabungan otomatis.
c. Uji Multikolinearitas
Pengujian ini dirancang untuk menguji apakah model regresi menemukan adanya korelasi antara variabel independen dan variabel dependen. Model yang baik mestinya tidak memiliki korelasi yang tinggi antara variabel independen.Torelance mengukur variabilitas variabel yang dipilih, dan variabel independen lainnya tidak dapat menjelaskan
variabilitas tersebut. Nilai VIF (Variation Information Factor) digunakan untuk mendeteksi adanya multikolinearitas, jika nilai VIF mendekati 1 dan angka toleransinya mendekati 1 berarti data tidak memiliki multikolinieritas. Jika nilai VIF tidak lebih besar dari 5, hal ini menunjukkan bahwa model tidak memiliki multikolinearitas.
d. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah variabel independen dalam regresi memiliki pengaruh sempurna atau mendekati sempurna pada variabel terkait.Model regresi yang baik seharusnya tidak ada korelasi antara variabel independen dan variabel dependen. Model regresi yang baik tidak memiliki heterogenitas.
Uji heteroskedastisitas dengan melihat plot antara variabel dependen (ZPRED) dan nilai prediksi iris SRESID.Jika hasil regresi grafik plot membentuk pola teratur tertentu (misalnya gelombang yang melebar terlebih dahulu lalu menyempit) maka terjadi heteroskedastisitas; sebaliknya bila hasil regresi grafik plot tidak membentuk pola yang jelas atau tersebar, tidak ada heteroskedastisitas yang akan terjadi Varians. 2. Analisis Regresi Linear Berganda
Setelah dilakukan pengujian hipotesis klasik, data dianalisis memakai metode regresi linier berganda, dan analisis regresi linier berganda dipakai untuk mengindentifikasi pengaruh variabel independen bagi variabel dependen.Analisis ini dipakai untuk menguji dampak pajak daerah, DAU dan dana bagi hasil bagi belanja modal. Relasi antar variabel tersebut dijelaskan dari persamaan:
Keterangan:
Y = belanja modal (BM) α =konstanta
ß = slope atau koefisienregresi X1 = pendapatan asli daerah(PAD) X2 = Dana alokasiumum(DAU) X3 = Dana bagi hasil(DBH) e = error (Sumber: Bhuono Agung, 2005:43) 3. Uji Hipotesis
a. Analisis Uji F (Simultan)
Uji F dipakai untuk menguji pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen persamaan regresi memakai hipotesis statistik. Rumus nilai f yang dihitung:
F= R2/K (1−R2)/(n−k−n1) Keterangan:
R = Korelasi
𝑘 = Variable independent 𝑛 = Jumlah sampel
Kriteria pengambilan keputusan mengacu pada nilai probabilitashasil uji berikut:
1) Jika probabilitas < 0,05 maka Hoditolak
2) Jika probabilitas > 0,05 maka Hoditerima. Kriteria pengambilan keputusan untuk hipotesis:
1) Jika Fhitung F tabel maka Ho ditolak dan Ha diterima(signifikan).
b. Analisis Uji t (uji parsial)
Uji t digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen, yaitu pengaruh dari masing-masing variabel independen yang terdiri atas pendapatan asli daerah(PAD),dana alokasi umum(DAU),dana bagi hasil (DBH) dan belanja modal yang merupakan variabel dependennya. Persamaan rumus uji t: 𝑟 𝑛−2 thit = √ √1−𝑟2 Keterangan: t= t hitung
tabel r= koefisien korelasi
Seperti halnya pengujian hipotesis sinkron, bagian pengambilan keputusan pengujian hipotesis sesuai nilai probabilitas yang didapat dari hasil pengolahan data lewat program SPSS:
1) Jika probabilitas > 0,05 maka H0 diterima.
2) Jika probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak.
Bisa juga kriteria pengambilan keputusan untuk hipotesisyang diajukan: 1) Jika t hit > t tabel, maka Ho ditolak. Berarti signifikasi atau variabel
independen yang diuji secara nyata berpengaruh terhadap variabel dependent dengan alpa =0.05.
2) Jika t hit < t tabel, maka Ho diterima. Berarti signifikasi atau variabel independent yang diuji secara nyata tidak berpengaruh terhadap variabel dependent dengan alpa =0,05.
28
BAB IV
HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
A.Gambaran Umum Objek Penelitian
1.Gambaran Umum Provinsi Sulawesi Selatan
Secara geografis, Sulawesi Selatan berada di bagian selatan Pulau Sulawesi. Ibukotanya ialah Makassar. Dengan batas utara yakni Sulawesi Tengah dan Sulawesi Barat, Teluk Bone dan Sulawesi di timur, Selat Makassar di barat, dan Laut Flores di selatan.
Provinsi Sulawesi Selatan terletak di antara 0 ° 12´ Lintang Selatan dan 8 ° Lintang Selatan, antara 116 ° 48´-122 ° 36´ Bujur Timur, dan dilintasi oleh garis ekuator atau ekuator pada garis lintang 00. Provinsi Sulawesi Selatan meliputi 24 daerah/kota, terdiri dari 21 kabupaten dan 3 kota.
Luas wilayah Provinsi Sulawesi Selatan adalah 46.717,48 kilometer persegi yang meliputi 21 wilayah dan 3 kota. Untuk informasi lebih rinci, wilayah kabupaten/perkotaan Sulawesi Selatan bisa dilihat pada Tabel 4.1:
Tabel 4.1
Luas Daerah Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2019
No. Kabupaten/Kota Luas (km²)
Persentase Terhadap Luas Provinsi Sulawesi Selatan Kota 1 Kota Makassar 199,26 0,43
2 Kota Pare- Pare 99,33 0,21
3 Kota Palopo 252,99 0,54 Kabupaten 4 Kepulauan Selayar 1357,03 2,90 5 Bulukumba 1284,63 2,75 6 Bantaeng 395,83 0,85 7 Jeneponto 706,52 1,51 8 Takalar 566,61 1,21 9 Gowa 1883,32 4,03 10 Sinjai 798,96 1,71 11 Maros 1619,12 3,33 12 Pangkep 1132,08 2,42 13 Barru 1174,71 2,51 14 Bone 4559,00 9,76 15 Soppeng 1557,00 3,33 16 Wajo 2504,06 5,36 17 Sidrap 1883,23 4,03 18 Pinrang 1961,67 4,20 19 Enrekang 1784,93 3,82 20 Luwu 3343,97 7,16 21 Tana Toraja 1990,22 4,26 22 Luwu Utara 7502,58 16,06 23 Luwu Timur 6944,88 14,87 24 Toraja Utara 1215,55 2,60 Jumlah 46,717,48 100
Sumber: BPS Provinsi Sulawesi Selatan Dalam Angka Tahun 2020
B. Penyajian Data
Dari hasil data yang diperoleh, maka dengan ini peneliti dapat menggambarkan variabel-variabel yang masuk dalam penelitian ini dari variabel independen adalah pendapatan asli daerah,dana alokasi umum,dan dana bagi hasil dan Variabel Dependen belanja modal. Data yang digunakan
dalam penelitian ini menggunakan data Time Series atau data rentang waktu yang dimulai dari dari tahun 2014 sampai dengan tahun 2019. Data yang disajikan untuk menggambarkan setiap data variabel yang akan di olah dengan menggunakan perangkat lunak (software) komputer SPSS (Statistical Product Service Solutions) merupakan salah satu program aplikasi yang paling banyak digunakan untuk analisis statistik dalam ilmu sosial dalam membantu menghitung dan menganalisis data. SPSS banyak digunakan dalam berbagai riset dan penelitian, oleh karena itu peneliti memilih menggunakan SPSS (Statistical Product Service Solutions) versi 22 dalam menguji dan menganalisis data penelitian dengan metode analisis regresi linear berganda. Penyajian data bertujuan untuk mengambarkan Perkembangan pendapatan asli daerah,dana alokasi umum,dan dana bagi hasil terhadap belanja modal pada pemerintah kabupaten/kota di Provinsi Sulawesi Selatan.
1. Perkembangan Pendapatan Asli Daerah (PAD) Di Provinsi Sulawesi Selatan
Pendapatan asli daerah yakni penerimaan daerah yang berasal dari pajak daerah, pajak daerah, hasil pengelolaan kekayaan daerah tersendiri, dan pendapatan asli daerah lainnya yang sah, dimaksudkan untuk memberikan keleluasaan bagi daerah untuk menggali sumber dana dalam pelaksanaan otonomi daerah sebagai wujud asas desentralisasi.Keempat bagian ini sangat penting, dan setiap bagian membantu untuk menerima PAD. Besarnya pendapatan daerah menentukan tingkat perkembangan otonomi daerah. Semakin banyak PAD, semakin besar peluang bagi pembangunan daerah untuk menyelenggarakan otonomi daerah secara benar.
Tabel 4.2
Realisasi Pendapatan Asli Daerah (PAD) Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2010-2019
Tahun Pendapatan Asli Daerah
( rupiah ) 2010 1.460.045.910.933 2011 1.971.718.453.964 2012 2.367.750.112.292 2013 2.641.160.646.495 2014 3.126.088.413.872 2015 3.432.698.249.269 2016 3.516.797.239.983 2017 3.743.344.520.531 2018 3.975.726.084.809 2019 4.168.385.357.623
Sumber: BKAD Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2019
Dari Tabel 4.2, pendapatan mentah Provinsi Sulawesi Tengah dan Selatan meningkat signifikan dari tahun 2010 hingga 2019 dalam sepuluh tahun terakhir. Pada tahun 2010, pendapatan asli daerah itu 1.460.045.910.933 rupiah.Pada tahun 2011 negara mulai mengalami kekacauan, jumlahnya meningkat 1.971.718.453.964 rupiah, dan pada tahun-tahun berikutnya juga meningkat, hingga akhir tahun 2019 pendapatan asli daerah meningkat sebesar 4.168.385.357.623 rupiah. 2. Perkembangan Dana Alokasi Umum di Sulawesi Selatan
Dana Alokasi Umum, selanjutnya disebut DAU adalah dana yang bersumber dari pendapatan APBN yang dialokasikan dengan tujuan pemerataan kemampuan keuangan antar daerah untuk mendanai kebutuhan Daerah dalam rangka pelaksanaan Desentralisasi.
Dana Alokasi Umum di Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2010-2019
Tahun Dana Alokasi Umum
( Rupiah) 2010 706.276.399.000,00 2011 816.757.969.000,00 2012 996.939.584.000,00 2013 1.089.771.438.000,00 2014 1.209.598.741.000,00 2015 1.180.010.167.000,00 2016 1.394.148.361.000,00 2017 2.509.480.255.000,00 2018 2.509.480.225.000,00 2019 2.586.312.342.000,00
Sumber: BKAD Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2019
Dari Tabel 4.3 bahwa alokasi umum Provinsi Sulawesi Selatan dari tahun 2010 hingga 2019 mengalami peningkatan dalam sepuluh tahun terakhir. Pada tahun 2010, alokasi umum dana sebesar Rp706.276.399.000,00 rupiah.Pada tahun 2011 Rupiah mulai tumbuh menjadi 706.276.399.000,00 rupiah, dan terus berkembang pada tahun-tahun berikutnya, hingga akhir tahun-tahun 2019 Pendapatan Asli Daerah mengalami peningkatan sebesar 2.586.312.342.000,00 rupiah.
3. Perkembangan Dana Bagi Hasil di Sulawesi Selatan
DBH yang ditransfer pemerintah pusat kepada pemerintah daerah terdiri dari dua jenis, yaitu DBH pajak dan DBH Sumber Daya Alam (SDA). Pola bagi hasil penerimaan tersebut dilakukan dengan persentase tertentu yang didasarkan atas daerah penghasil. Penerimaan DBH pajak bersumber dari: (1) Pajak Bumi dan Bangunan (PBB), (2) Bea Perolehan Hak atas Tanah dan Bangunan (BPHTB) dan (3) Pajak Penghasilan Pasal 25 dan Pasal 29 Wajib Pajak Orang Pribadi Dalam Negeri (PPh WPOPDN) dan Pajak Penghasilan Pasal 21 (PPh 21). Sedangkan penerimaan DBH SDA bersumber dari: (1) Kehutanan, (2) Pertambangan Umum, (3) Perikanan,
(4) Pertambangan Minyak Bumi, (5) Pertambangan Gas Bumi, dan (6) Pertambangan Panas Bumi.
Tabel 4.4
Dana Bagi Hasil di Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2010-2019
Tahun Dana bagi hasil
( Rupiah) 2010 239.088.443.674 2011 232.475.391.220 2012 287.757.643.027 2013 310.706.342.541 2014 292.999.149.734 2015 281.792.298.000 2016 271.491.373.720 2017 331.954.922.099 2018 310.805.709.400 2019 267.134.698.482
Sumber: BKAD Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2019
Dari Tabel 4.4 terlihat bahwa dana bagi hasil Provinsi Sulawesi Selatan mengalami fluktuasi selama periode 2010-2019 dalam sepuluh tahun terakhir. Pada tahun 2010, dana bagi hasil mencapai 239.088.443.674 rupiah. Pada tahun 2013 jumlahnya mulai meningkat mencapai 310.706.342.541 rupiah.Pada tahun 2014 rupiah kembali turun sebesar 292.999.149.734, demikian pula pada tahun-tahun berikutnya, hingga akhir tahun 2019 rupiah terus berfluktuasi menjadi sebesar Rp 267.134.698.482. 4. Perkembangan Belanja Modal Sulawesi Selatan
Pengeluaran modal mengacu pada pembelian aset tetap (AT) atau aset lain atau untuk memberikan nilai tambah untuk aset tetap (AT) atau aset lainnya, dipakai untuk memberikan pendapatan selama lebih dari satu periode akuntansi dan melebihi batas kapitalisasi minimum aset tetap (AT) atau aset lain yang ditetapkan oleh pemerintah. Aset tetap (AT) atau aset lain yang dipakai untuk kegiatan usaha unit kerja atau masyarakat atau
kepentingan umum dicatat sebagai aset kementerian/organisasi terkait dan tidak dimaksudkan untuk dijual/dialihkan kepada masyarakat/pemerintah daerah.
Tabel 4.5
Data Belanja Modal Provinsi Sulawesi Selatan 2010-2019
Tahun belanja modal
( Rupiah) 2010 369.248.752.922 2011 493.472.626.515 2012 392.582.389.935 2013 724.697.779.987 2014 955.096.953.945 2015 992.849.020.795 2016 930.203.240.524 2017 1.177.859.908.378 2018 1.140.259.610.214 2019 1.086.981.325.968
Sumber: BKAD Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2019
Dari Tabel 4.5 bahwa Belanja Modal Provinsi Sulawesi Selatan mengalami peningkatan selama periode 2010-2019 dalam sepuluh tahun terakhir. Pada tahun 2010, alokasi umum dana adalah 369.248.752.922 rupiah.Pada tahun 2011 angkanya mulai meningkat menjadi 493.472.626.515 rupiah, dan terus bertambah sejak saat itu, hingga akhir tahun 2019 belanja modal meningkat sebesar 1.086.981.325.968 rupiah. c. Hasil Penelitian
Dalam penelitian ini, teknik yang dipakai untuk menganalisis data variabel yang mempengaruhi belanja modal Sulawesi yakni teknik analisis regresi linier dengan program SPSS 22. Variabel dependennya yakni Belanja Modal Sulawesi Selatan, sedangkan variabel independennya ialah Pendapatan Asli Daerah (PAD), Dana Alokasi Umum (DAU) dan Bagi Hasil (DBH). Sebelum melakukan analisis regresi linier berganda, pengujian
hipotesis klasik adalah sebagai berikut: 1. Uji Asumsi Klasik
a. Uji Normalitas
Uji normalitas dipakai untuk menguji apakah data yang dimiliki berdistribusi normal, lalu dilakukan uji Kolmogorow-Smiwow.
Tabel 4.6 Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 10
Normal Parametersa,b Mean .0000000 Std. Deviation 97.21441108 Most Extreme Differences Absolute .191 Positive .163 Negative -.191
Test Statistic .191
Asymp. Sig. (2-tailed) .200c,d
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
c. Lilliefors Significance Correction.
d. This is a lower bound of the true significance.
Sumber:data diolah data sekunder,spss 22
Dari Tabel 4.6, uji normalitas memperlihatkan nilai signifikansi 0,200> 0,05, nilai tersebut berdistribusi normal.
Gambar 4.1 Uji normalitas
Sumber:data diolah data sekunder,spss 22
Dari Gambar 4.1 terlihat model berdistribusi normal, sebab data berdistribusi melingkar secara diagonal dan mengikuti arah diagonal, sehingga data berdistribusi normal.
b. Uji Multikoliaritas
Lakukan uji multikolinieritas, apakah variabel regresi menemukan korelasi variabel bebas. Ada tidaknya multikolinearitas dalam model regresi dilihat dari nilai Tolerance dan VIF (variance inflation faktor). 1) Bila nilai tolerance > 0,10 dan VIF<10, tidak terjadi multikolenieritas. 2) Bila nilai tolerance < 0,10 dan VIF>10ada masalah pada
multikolinearitas.
Tabel 4.7
Coefficientsa Model Correlations Partial Part 1 (Constant) PAD .807 .428 DAU .033 .010 DBH .251 .081
Sumber:data diolah data sekunder,spss 22
Dari hasil pengujian multikolinearitas pada Tabel 4.7 disimpulkan bahwa nilai toleransi> 0,10 dan VIF <10, sehingga bisa dikatakan tidak terjadi multikolinearitas.
c. Uji Autokeralasi
Autokorelasi dipakai untuk menguji apakah ada korelasi antara kesalahan perancu pada periode t dan kesalahan sebelum periode t pada model regresi linier. Jika ada korelasi disebut masalah autokorelasi.
Metode yang dipakai dalam penelitian ini untuk mengetahui ada tidaknya autokorelasi yakni dengan memakai running test. Dasar pengambilan keputusan dalam menjalankan tes, yakni:
1) Bila nilai Asymp. Sig (2-tailed) < dari 0,05, ada gejala autokorelasi. 2) Bila nilai Asymp. Sig (2-tailed) > dari 0,05 tidak ada gejala autokorelasi.
Tabel 4.8
Hasil Uji Autokorelasi
Unstandardized Residual Test Valuea 19.53598 Cases < Test Value 5 Cases >= Test Value 5
Total Cases 10
Number of Runs 6
Z .000
Asymp. Sig. (2-tailed) 1.000 a. Median
Sumber: Diolah data sekunder 2020, SPSS.22
Tabel 4.8, nilai Asymp Sig (2 ekor) sebesar 1.000> 0.05, jadi tidak ada gejala autokorelasi.
d. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dirancang untuk menguji ada tidaknya heteroskedastisitas dan diperiksa dengan memakai uji scatter plot. Sesuai kriteria pengujian yakni bila sebaran titik data tidak dibingkai, titik data tersebar di atas dan di bawah dan titik data tidak terkumpul maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
Gambar 4.2
Sumber: Diolah data sekunder 2020, SPSS.22
Gambar 4.2, hasil uji heterogenitas memperlihatkan titik-titik tersebar secara acak pada sumbu Y dan tidak membentuk pola tertentu, serta tersebar di atas atau di bawah angka 0 pada sumbu Y, sehingga bisa dibuat gambar a Kesimpulan: model regresi terjadi heteroskedastisitas, sehingga cocok untuk penelitian.