BAB III METODE PENELITIAN
E. Metode Analisis Data
1. Diskriptif Statistik dan Auto Korelasi
Statistik deskriptif adalah statistik yang memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang dilikat dari rata-rata, standar deviasi, variance, maksimum, minimum, kurtosis, skewness (kemencengan distribusi) (Ghozali, 2009).
2. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas Data
Tujuan Uji normalitas data untuk mengetahui apakah sampel yang diambil telah memenuhi kriteria sebaran atau distribusi normal (Ghozali, 2009). Salah satu cara agar data dapat berdistribusi normal adalah dengan menggunakan nilai residu. Dalam pengujian atas asumsi ini digunakan uji Kolmogorov Smirnov. Kriteria yang digunakan adalah pengujian dua arah (two tailed test), yaitu membandingkan p value yang diperoleh dengan taraf signifikansi yang ditentukan, dalam penelitian ini taraf signifikansinya adalah 0,05. Jika p value < 0,05 maka data variabel berdistribusi normal dan jika p value > 0,05 maka data variabel terdistribusi secara tidak normal.
b. Autokorelasi
Uji Autokorelasi digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi linier terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi maka dinamakan ada problem korelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Untuk mengetahui commit to user
40
terjadinya autokorelasi dilakukan dengan menggunakan Run Test yaitu dengan melihat nilai testnya.
c. Uji Heteroskedastis
Uji heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual suatu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak ada heteroskedastisitas (Ghozali, 2009). Untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas, dalam penelitian ini menggunakan uji Glejser. Jika nilai signifikansi > 0,05 maka model tersebut bebas dari heteroskedastisitas dan jika nilai signifikansi < 0,05 maka terdapat heteroskedastisitas.
d. Uji Multikolinieritas
Multikolinearitas adalah situasi adanya korelasi atau hubungan antara variabel independen yang satu dengan variabel independen yang lain. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antara variabel independen. Pengujian multikolinearitas dapat dilakukan dengan meliahat Tolerance Value dan Variance Inflation Factor (VIF). Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi (karena VIF= 1/tolerance). Apabila nilai tolerance diatas 0,10 (10%) dan VIF dibawah 10, maka tidak terjadi multikolonieritas (Ghozali, 2009).
3. Pengujian Hipotesis
Untuk menguji hipotesis, penelitian ini menggunakan model analisis regresi berganda. Persamaan regresi yang digunakan adalah sebagai berikut ini.
KPPD:α+β1MJ+β2IKBN+β3UMR+β4PDDK+β5(MJ*IKBN)+β6(MJ*UMR) +β7(MJ*PDDK)+β8(IKBN*UMR)+β9(IKBN*PDDK)+β10(UMR*PD DK)+β11PLTK+β12VOTERS+β13SIZE_DPRD+β14KMD+β15LN_PPL S+β16LN_APBD+β17GEO+β18TYPE_KABKO+έ
Keterangan:
Kinerja Penyelenggaraan Pemerintah
Daerah (KPPD) : Kinerja Penyelenggaraan Pemerintahan Daerah
Masa Jabatan Kepala Daerah (MJ) : Masa jabatan kepala daerah dari tahun pertama sampai dengan penelitian.
Inkumben (IKBN) : Inkumben berarti pihak/orang yang sedang
berkuasa (penguasa) atau sedang menjabat (pejabat) suatu posisi kekuasaan/jabatan (politik) tertentu.
Umur (UMR) : Umur adalah satuan waktu yang mengukur
waktu keberadaan suatu benda atau makhluk, baik yang hidup maupun mati, dengan kata lain lama waktu hidup atau ada. Variabel umur kepala daerah di hitung sesuai umur kepala daerah menduduki jabatannya.
Tingkat Pendidikan (PDDK) : Level pendidikan yang ditempuh terakhir kepala daerah sampai periode menduduki jabatannya. Interaksi Masa Jabatan * Inkumben : Interaksi masa jabatan kepala daerah dengan
kepala daerah inkumben
Interaksi Masa Jabatan * Umur : Interaksi antara masa jabatan kepala daerah dengan usia kepala daerah sampai periode penelitian
Interaksi Masa Jabatan * Pendidikan : Interaksi antara masa jabatan kepala daerah dengan tingkat pendidikan kepala daerah sampai periode penelitian
Interaksi Umur * Pendidikan : Interaksi antara umur kepala daerah dengan tingkat pendidikan kepala daerah sampai periode penelitian
42
Politik (PLTK) : Jumlah anggota DPRD yang berasal dari partai
pimpinan DPRD
Voters : Komposisi jumlah pemilih tetap dengan jumlah
populasi penduduk daerah
Ukuran DPRD (SIZE_DPRD) : Jumlah anggota DPRD tiap pemerintah daerah
Kemandirian (KMD) : Komposisi PAD dengan APBD tiap pemerintah
daerah
LN_PPLS : Logaritma Natural Populasi penduduk tiap
pemerintah daerah
LN_APBD : Logaritma Natural Anggaran Pendapatan Belanja
Daerah tiap pemerintah daerah
Georgrafi (GEO) : Letak geografi pemerintah daerah ditentukan
antara pemerintah daerah pulau jawa dan luar pulau jawa
Tipe Kabko (TYPE_KABKO) : Status pemerintahan dibedakan antara pemerintah kabupaten dengan pemerintah kota
β1, β2……..β17 : Koefisien regresi
έ : Errors
Pengujian hipotesis dilakukan untuk mengetahui pengaruh karakteristik kepala daerah, karakteristik pemerintah daerah, karakteristik legislatif dan karakteristik keuangan daerah terhadap kinerja penyelenggaraan pemerintah daerah dengan tingkat signifikasi yang masih bisa ditoleransi ditetapkan sebesar
0,05 (α = 5%). Pengujian hipotesis yang dilakukan dalam penelitian ini adalah: a. Uji Signifikasi-F
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikat (Ghozali, 2009). Kriteria pengujian yang digunakan sebagai berikut:
1) Ho diterima dan H1 ditolak apabila nilai signifikansi probabilitas untuk uji F berada di atas 0,05 (> 0,05). Artinya variabel bebas secara bersama-sama tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat. commit to user
2) Ho diterima dan H1 ditolak apabila nilai signifikansi probabilitas untuk uji F berada di bawah 0,05 (< 0,05). Artinya variabel bebas secara bersama-sama berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat.
b. Pengujian Signifikasi-t
Uji signifikasi-t pada dasarnya menunjukkan apakah masing-masing variabel independen atau bebas dalam model regresi mempunyai pengaruh terhadap variabel dependen atau terikat (Ghozali, 2009). Kriteria pengujian yang digunakan sebagai berikut:
1) Ho diterima dan H1 ditolak apabila nilai signifikansi probabilitas untuk uji signifikansi-t berada di atas 0,05 (> 0,05). Artinya variabel bebas tidak berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat.
2) Ho diterima dan H1 ditolak apabila nilai signifikansi probabilitas untuk uji signifikansi-t berada di bawah 0,05 (< 0,05). Artinya variabel bebas berpengaruh secara signifikan terhadap variabel terikat.
c. Pengujian Koefesien Determinasi
Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variansi variabel dependen. Nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen sangat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen (Ghozali, 2009).
44