METODE PENELITIAN
Metode penelitian adalah langkah dan prosedur yang dilakukan dalam mengumpulkan informasi empiris guna memecahkan masalah dan menguji hipotesis dari penelitian. Data dan atau informasi yang tepat dan relevan dengan masalah yang dibahas diharapkan dapat menggambarkan kesimpulan yang lebih baik dan bermutu.
3.1Ruang Lingkup Penelitian
Ruang lingkup penelitian ini adalah Kota Binjai, dimana penelitian ini mengamati tentang pengaruh otonomi daerah terhadap kesejahteraan masyarakat kota Binjai.
3.2 Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari sumber informasi yang berkaitan dengan penelitian ini, yaitu: Badan Pusat Statistik (BPS) Sumatera Utara dan Badan Pusat Statistik (BPS) kota Binjai. Disamping itu, data lainnya yang mendukung penelitian ini diperoleh dari sumber bacaan seperti, jurnal,dan buku bacaan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series (runtun waktu) dengan kurun waktu 15 tahun (1993-2007).
3.3 Metode dan Teknik Pengumpulan Data
Dalam penyusunan skripsi ini penulis menggunakan metode penelitian kepustakaan (Library Research) yaitu penelitian yang dilakukan melalui bahan-bahan kepustakaan berupa tulisan-tulisan ilmiah, jurnal, artikel, majalah, dan laporan- laporan penelitian yang ada hubungannya dengan topik yang diteliti. Teknik pengumpulan data yang dilakukan adalah dengan melakukan pencatatan secara langsung dari sumber informasi yang berkaitan dengan penelitian ini.
3.4 Pengolahan Data
Penulis melakukan pengolahan data dengan metode statistika menggunakan program komputer E-Views 5.1 untuk mengolah data dalam skripsi ini.
3.5 Model Analisis Data
Model analisis yang digunakan dalam menganalisis data adalah model ekonometrika. Dalam menganalisis data yang diperoleh untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel-variabel bebas terhadap variabel terikat maka digunakan model ekonometrik dengan meregresikan variabel-variabel yang ada dengan menggunakan metode kuadrat terkecil biasa (Ordinary Least Squere). Data yang digunakan dianalisis secara kuantitatif dengan menggunakan analisis statistika yaitu persamaan regresi linier berganda.
Model persamaannya adalah sebagai berikut :
Kemudian fungsi tersebut dispesifikasikan kedalam bentuk model persamaan regresi linier sebagai berikut :
Y = 1X12X2 3X3 ... (2)
Dimana :
Y = PDRB perkapita berdasarkan harga berlaku ( Juta Rupiah ) X1 = Pendapatan Asli Daerah (Milliar Rupiah)
X2 = Anggaran Pembangunan (Milliar Rupiah)
X3 = Dummy
= Intercept / Konstanta 2
1,
,3 = Koefisien Regresi
= Term of Error ( Kesalahan Pengganggu )
Bentuk hipotesis di atas secara matematis dapat dinyatakan sebagai berikut :
, 0 1 X Y
Artinya jika X1 (PAD) meningkat maka Y (PDRB) akan
mengalami peningkatan, ceteris paribus.
, 0 2 X Y
Artinya jika X2 (Anggaran Pembangunan) meningkat maka Y
(PDRB) akan mengalami peningkatan, ceteris paribus.
, 0 3 X Y
Artinya jika X3 (Dummy) meningkat maka Y (PDRB) akan
3.6. Test of Goodness of Fit (Uji Kesesuaian) 3.6.1. Koefisien Determinasi (R-Square)
Koefisien determinasi dilakukan untuk melihat seberapa besar kemampuan variabel independen secara bersama-sama memberi penjelasan terhadap variabel dependen . Nilai R2 berkisar antara 0 sampai 1 (0<R2 ≤1).
3.6.2. Uji t-statistik ( Uji Parsial )
Uji t-statistik merupakan suatu pengujian secara parsial yang bertujuan untuk mengetahui apakah masing-masing koefisien regresi signifikan atau tidak terhadap variabel dependen dengan menganggap variabel lainnya konstan. Dalam uji ini digunakan hipotesis sebagai berikut :
H0 : bi = b Ha : bi b
Dimana bi adalah koefisien variabel independen ke-i nilai parameter hipotesis, biasanya b dianggap = 0. Artinya tidak ada pengaruh variabel X terhadap Y. Bila nilai t-hitung > t-tabel maka pada tingkat kepercayaan tertentu H0 ditolak. Hal ini berarti bahwa variabel independen yang diuji berpengaruh secara nyata (signifikan) terhadap variabel dependen. Nilai t-hitung diperoleh dengan rumus :
t-hitung =
Sb b bi
Dimana :
bi = Koefisien variabel independen ke-i b = Nilai hipotesis nol
Sbi = Simpangan baku dari variabel independen ke-i
Kriteria pengambilan keputusan :
H0 : 0 H0 diterima (t*<t-tabel) artinya variabel independen secara parsial tidak berpengaruh nyata terhadap variabel dependen. Ha : 0 Ha diterima (t*>t-tabel) artinya variabel independen secara
parsial berpengaruh nyata terhadap variabel dependen.
3.6.3. Uji F-statistik
Uji F-statistik ini adalah pengujian yang bertujuan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh koefisien regresi secara bersama-sama terhadap variabel dependen.
Untuk pengujian ini digunakan hipotesa sebagai berikut :
... bk = 0 (tidak ada pengaruh) bk
b b
... i = 1 (ada pengaruh) 0
:b2 Ha
Pengujian ini dilakukan dengan membandingkan nilai F-statistik dengan F- tabel. Jika F-hitung > F-tabel maka H0 ditolak, yang berarti variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen. Nilai F-hitung dapat diperoleh dengan rumus :
F-hitung =
R
n k
k R 2 2 1 1 Dimana : R2 = Koefisien determinasi k = Jumlah variabel independen n = Jumlah sampelKriteria pengambilan keputusan : 0
: 1 2
0
H H0 diterima (F*<F-tabel) artinya variabel independen secara parsial tidak berpengaruh nyata terhadap variabel dependen.
0 :1 2
a
H H0 diterima (F*>F-tabel) artinya variabel independen secara parsial berpengaruh nyata terhadap variabel dependen.
3.7. Uji Penyimpangan Asumsi Klasik 3.7.1. Mulikolinieritas ( Multicolineanity)
Mulikolinieritas adalah alat untuk mengetahui suatu kondisi apakah terdapat korelasi variabel independen diantara satu sama lainnya. Untuk mengetahui ada tidaknya multikolinearity dapat dilihat dari nilai R2, F-hitung, t-hitung, dan standart error.
Adanya multikolinearity ditandai dengan :
Standart error tidak terhingga
Tidak ada satupun t-statistik yang signifikan pada α = 1%, α = 5%, α = 10%
Terjadi perubahan tanda atau tidak sesuai dengan teori
3.7.2. Autokorelasi (Serial Correlation)
Serial Correlation didefenisikan sebagai korelasi antara anggota serangkaian observasi yang diurutkan menurut waktu dan ruang. Model regresi linear klasik mengasumsikan autokorelasi tidak terdapat didalamnya distribusi atau gangguan μi dilambangkan dengan :
i : j
0E i j
Ada beberapa cara untuk menguji keberadaan autokorelasi, yaitu : 1. Dengan menggunakan atau memplot grafik
2. Dengan D-W Test (Uji Durbin-Watson) Uji D-W ini dirumuskan sebagai berikut :
Dw-hitung =
2 2 1) ( t t t e e eDengan hipotesis sebagai berikut : ,
0 : 0
H artinya tidak ada autokorelasi ,
0 :
a
H artinya ada autokorelasi
Dengan jumlah sampel tertentu dan jumlah variabel independen tertentu diperoleh nilai kritis dl dan du dalam tabel distribusi Durbin-Watson untuk berbagai nilai α. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut :
Dengan jumlah sampel tertentu dan jumlah variabel independen tertentu diperoleh nilai kritis dl dan du dalam tabel distribusi Durbin-Watson untuk berbagai nilai α. Hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut :
Gambar 3.3 Kurva Durbin-Watson
Keterangan :
H0 : Tidak ada korelasi
DW<dl : Tolak H0 (ada korelasi positif) DW>4-dl : Tolak H0 (ada korelasi negatif) du<DW<4-du : Terima H0 (tidak ada korelasi)
dlDw<4-du : Tidak bisa disimpulkan (inconclusive) (4-du) Dw (4-dl) : Tidak bisa disimpulkan (inconclusive)
3.8. Defenisi Operasional
1. Tingkat kesejahteraan masyarakat diukur dengan PDRB Perkapita kota Binjai berdasarkan harga berlaku, yang dihitung dalam juta rupiah.
2. PAD merupakan semua penerimaan daerah yang berasal dari sumber ekonomi asli daerah seperti pajak, retribusi daerah, bagian laba usaha daerah, dan lain- lain. yang dihitung dalam miliar rupiah.
3. Anggaran pembangunan merupakan besarnya anggaran pembangunan dalam Anggaran Penerima Belanja Daerah (APBD) dihitung dalam miliar rupiah (diasumsikan semua memakai tahun anggaran masehi/ kelender)
4. Dummy merupakan variabel boneka yang menjelaskan kondisi sebelum dan sesudah Otonomi Daerah, yaitu
D = 0 (nol) = tahun sebelum otonomi daerah (1993-1999)