Pengujian Hipotesis - : ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB V : ANALISIS DAN PEMBAHASAN

5.1.4 Pengujian Hipotesis

Setelah dilakukan pengujian asumsi klasik dan diperoleh kesimpulan bahwa model sudah dapat digunakan untuk melakukan pengujian analisa regresi berganda, maka langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian hipotesis.

Tabel 5.4. Ringkasan Pengujian Hipotesis

Koefisien Prob Persamaan 1 Konstanta A 10,806 0.000 LN_X1 b1 0,311 0.000 LN_X2 b2 -0,102 0,085 R 0,646 R² 0.417 F 43.711 Prob. F 0.000 Persamaan 2 Konstanta C -14,973 0.000 LN_X1 b₁ 0,744 0.000 LN_X2 b2 -0,373 0,000 LN_Z b3 0,203 0,002 R 0,941 R² 0.886 F 312.720 Prob. F 0.000 Sumber: Hasil SPSS

5.1.4.1 Pengujian Hipotesis Persamaan 1

Model pertama yang akan diuji adalah pengaruh LN_X1 (Pendapatan Asli Daerah) dan LN_X2 (Dana Bagi Hasil) terhadap LN_Z (PDRB Perkapita). Ringkasan hasil pengujian persamaan 1 dapat dilihat pada Tabel 5.5 berikut ini.

Tabel 5.5 Ringkasan Hipotesis Persamaan 1 Model Unstandardized Coefficient Standardized Coefficient t Sig Β Std Error Beta Constant 10,806 0,816 13,248 0.000 LN_X1 0,311 0,047 0,808 6,666 0.000 LN_X2 -0,102 0,059 -0,211 -1,739 0,085 Sumber: Hasil SPSS

5.1.4.1.1 Pengujian Koefisien Determinasi Persamaan 1

Nilai R pada intinya untuk mengukur seberapa besar hubungan antara independen variabel dengan dependen variabel. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh nilai R sebesar 0,646, hal ini menunjukkan bahwa variabel LN_X1 (Pendapatan Asli Daerah) dan LN_X2 (Dana Bagi Hasil) mempunyai hubungan yang sangat kuat dengan LN_Z (PDRB Perkapita).

Sedangkan nilai R square (R²) atau nilai koefisien determinasi pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai R² adalah diantara nol dan satu. Nilai R²

Secara umum R

yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen sangat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel dependen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen.

bahwa variabel dependen mampu dijelaskan oleh variabel independen sebesar 41,7%. Dengan kata lain 41,7 % perubahan dalam LN_Z(PDRB Perkapita) mampu dijelaskan variabel LN_X1(Pendapatan Asli Daerah) dan LN_X2(Dana Bagi Hasil), dan sisanya sebesar 58,3% dijelaskan oleh faktor lain yang tidak diikutkan dalam penelitian ini.

5.1.4.1.2 Uji F dan Uji t Persamaan Model 1

Dari uji ANOVA atau F test, didapat F hitung dengan tingkat signifikan 0,000. Karena probabilitas 0,000 lebih kecil dari 0,05, maka hasil dari model regresi menunjukkan LN_X1 (Pendapatan Asli Daerah) dan LN_X2 (Dana Bagi Hasil) berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap LN_Z (PDRB Perkapita) karena F hitung > F tabel (43,711 > 3,07051) dan signifikansi penelitian < 0,05 ( 0,000<0,05),sedangkan besarnya t hitung untuk variabel LN_X1 (Pendapatan Asli Daerah) sebesar 6,666 dengan nilai signifikan 0,000.

Hasil uji statistik tersebut dapat menyimpulkan t hitung adalah 6,666, sedangkan t tabel adalah 3,06928, sehingga t hitung > t tabel( 6,666 >3,06928,), maka menyimpulkan LN_X1 (Pendapatan Asli Daerah) secara individual mempengaruhi LN_Z (PDRB Perkapita) dengan signifikansi penelitian <0.05(0,000<0,05 dan besarnya t hitung untuk variabel LN_X2 (Dana Bagi Hasil) sebesar -1,739 dengan nilai signifikan 0,085. Hasil uji statistik tersebut dapat menyimpulkan t hitung adalah -1,739, sedangkan t tabel adalah 3,06928, sehingga t hitung < t tabel( -1,739 >3,06928,), maka menyimpulkan LN_X2 (Dana Bagi Hasil) secara individual tidak berpengaruh terhadap LN_Z (PDRB Perkapita) dengan signifikansi penelitian >0.05(0,085>0,05)

Berdasarkan hasil uji hipotesis yang telah dilakukan maka model 1 penelitian untuk LN_Z (PDRB Perkapita) adalah sebagai berikut:

Konstanta sebesar 10,806 menyatakan bahwa jika variabel independen dianggap konstan, maka LN_Z (PDRB Perkapita) sebesar 10,806. LN_X1 (Pendapatan Asli Daerah) memiliki koefisien regresi bertanda positif sebesar 0,311, artinya apabila terjadi perubahan variabel LN_X1 (Pendapatan Asli Daerah) sebesar 1% akan menaikkan LN_Z (PDRB Perkapita) sebesar 0,311 atau 31,1% (interprestasielastisitas karena model logaritma). LN_X2 (Dana Bagi Hasil) memiliki koefisien regresi bertanda negatif sebesar -0,102, artinya apabila terjadi perubahan variabel LN_X2 (Dana Bagi Hasil) 1% akan menurunkan LN_Z ( PDRB Perkapita) sebesar 0,102 atau 10,2 %.

5.1.4.2 Pengujian Hipotesis Persamaan 2

Model kedua yang akan diuji adalah pengaruh LN_X1 (Pendapatan Asli Daerah), LN_X2 (Dana Bagi Hasil) dan LN_Z (PDRB Perkapita) terhadap LN_Y (Kemandirian Daerah). Ringkasan hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 5.6 berikut ini.

Tabel 5.6 Ringkasan Hipotesis Persamaan 2 Model Unstandardized Coefficient Standardized Coefficient t Sig Β Std Error Beta Constant -14,973 0,908 -16,486 0.000 LN_X1 0,744 0,039 1,204 19,132 0.000 LN_X2 -0,373 0,042 -0,480 -8,796 0,000 LN_Z 0,203 0,065 0,127 3,146 0,002 Sumber: Hasil SPSS

5.1.4.2.1 Pengujian Koefisien Determinasi Persamaan 2

Nilai R pada intinya untuk mengukur seberapa besar hubungan antara independen variabel dengan dependen variabel. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh nilai R sebesar 0,941, hal ini menunjukkan bahwa variabel LN_X1 (Pendapatan Asli Daerah), LN_X2 (Dana Bagi Hasil), dan

LN_Z (PDRB Perkapita) mempunyai hubungan yang sangat kuat dengan LN_Y (Kemandirian Daerah).

Secara umum R

untuk data silang (crossection) relatif rendah karena adanya variasi yang besar antara masing-masing pengamatan, sedangkan untuk data runtun waktu (time series) biasanya mempunyai koefisien determinasi yang tinggi. Nilai R² sebesar 0,886 mempunyai arti bahwa variabel dependen mampu dijelaskan oleh variabel independen sebesar 88,6%. Dengan kata lain 88,6 % perubahan dalam LN_Y (Kemandirian Daerah) mampu dijelaskan variabel LN_X1(Pendapatan Asli Daerah), LN_X2 (Dana Bagi Hasil), dan LN_Z (PDRB Perkapita) dan sisanya sebesar 11,4% dijelaskan oleh faktor lain yang tidak diikutkan dalam penelitian ini.

5.1.4.2.2 Uji F dan Uji t Persamaan Model 2

Dari uji ANOVA atau F test, didapat F hitung dengan tingkat signifikan 0,000. Karena probabilitas 0,000 lebih kecil dari 0,05, maka hasil dari model regresi menunjukkan LN_X1 (Pendapatan Asli Daerah) dan LN_X2 (Dana Bagi Hasil) berpengaruh secara simultan dan signifikan terhadap LN_Z (PDRB Perkapita) karena F hitung > F tabel (312,720 > 2,67953.) dan signifikansi penelitian < 0,05 ( 0,000<0,05),sedangkan besarnya t hitung untuk variabel LN_X1 (Pendapatan Asli Daerah) sebesar 19,132 dengan nilai signifikan 0,000.

Hasil uji statistik tersebut dapat menyimpulkan t hitung adalah 19,132, sedangkan t tabel adalah 1,9792, sehingga t hitung > t tabel(19,132>1,9792), maka menyimpulkan LN_X1 (Pendapatan Asli Daerah) secara individual mempengaruhi LN_Y (Kemandirian Daerah) dengan signifikansi penelitian <0.05(0,000<0,05, besarnya t hitung untuk variabel LN_X2 (Dana Bagi Hasil) sebesar -8,796 dengan nilai signifikan 0,000. Hasil uji statistik tersebut dapat menyimpulkan t hitung adalah -8,796, sedangkan t tabel adalah 1,9792, sehingga t hitung > t tabel( -8,796 >1,9792), maka menyimpulkan LN_X2 (Dana Bagi Hasil) secara individual berpengaruh terhadap LN_Y (Kemandirian Daerah) dengan signifikansi penelitian <0.05(0,00<0,05), dan besarnya t hitung untuk variabel LN_Z (PDRB Perkapita) sebesar 3,146 dengan nilai signifikan 0,002. Hasil uji statistik tersebut dapat menyimpulkan t hitung adalah 3,146, sedangkan t tabel adalah 3,146, sehingga t hitung > t tabel(3,146>1,9792), maka menyimpulkan LN_Z (PDRB Perkapita) secara individual mempengaruhi LN_Y (Kemandirian Daerah) dengan signifikansi penelitian <0.05(0,002<0,05)

Berdasarkan hasil uji hipotesis yang telah dilakukan maka model 2 penelitian untuk LN_Y (Kemandirian Daerah) adalah sebagai berikut:

LN_Y (Kemandirian Daerah) = -14,973+0,744LN_X1-0,373LN_X2+0,203LN_Z

Konstanta sebesar -14,973 menyatakan bahwa jika variabel independen dianggap konstan, maka LN_Y (Kemandirian Daerah) sebesar -14,973. LN_X1 (Pendapatan Asli Daerah) memiliki koefisien regresi bertanda positif sebesar 0,744, artinya apabila terjadi perubahan variabel LN_X1 (Pendapatan Asli Daerah) sebesar 1% akan menaikkan LN_Y (Kemandirian Daerah) sebesar 0,744 atau 74,4% (interprestasielastisitas karena model logaritma). LN_X2 (Dana Bagi Hasil) memiliki koefisien regresi bertanda negatif sebesar -0,373, artinya apabila terjadi perubahan variabel LN_X2 (Dana Bagi Hasil) 1% akan menurunkan LN_Y (Kemandirian Daerah) sebesar 0,373 atau 37,3 % dan LN_Z (PDRB Perkapita) mempuyai koefisien regresi bertanda positif

sebesar 0,203 artinya apabila terjadi perubahan variabel LN_Z (PDRB Perkapita) sebesar 1% akan menaikkan LN_Y (Kemandirian Daerah) sebesar 0,203 atau 20,3%.

Pada persamaan 1, disimpulkan bahwa ada pengaruh LN_X1 (Pendapatan Asli Daerah) dan LN_X2 (Dana Bagi Hasil) terhadap LN_Z (PDRB Perkapita). Dan pada persamaan 2 dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh LN_X1 (Pendapatan Asli Daerah),LN_X2(Dana Bagi Hasil), dan LN_Z (PDRB Perkapita) terhadap LN_Y (Kemandirian Daerah). Berdasarkan hasil pengujian pada persamaan satu dan persamaan dua, dapat dikatakan bahwa PDRB Perkapita memenuhi kriteria untuk dijadikan sebagai intervening variabel antara pengaruh Pendapatan Asli Daerah dan Dana Bagi Hasil terhadap Kemandirian Daerah, koefisien pengaruh langsung dan tidak langsung dapat dilihat pada Gambar 5.10 .

1,204 0,102616

0,127 -0,026797 -0,480

Gambar 5.10 Diagram Jalur Hasil Pengujian Hipotesis

Hasil analis jalur menunjukkan bahwa LN_X1 (Pendapatan Asli Daerah) dan LN_X2 (Dana Bagi Hasil) dapat berpengaruh langsung (dirrect effect) ke LN_Y (Kemandirian Daerah) dan dapat juga berpengaruh tidak langsung (indirrect effect) yaitu melalui LN_Z ( PDRB Perkapita) ke LN_Y (Kemandirian Daerah). Besarnya pengaruh langsung dan tidak langsung dapat dilihat melalui nilai standardized coefficients beta (lihat Tabel 5.5 dan 5.6). Untuk variabel LN_X1 (Pendapatan Asli Daerah) besarnya pengaruh langsung ke LN_Y (Kemandirian Daerah) berdasarkan nilai standardized coefficients beta adalah 1,204 dan besarnya pengaruh tidak langsung (indirrect effect) variabel LN_X1(Pendapatan Asli Daerah) yaitu dari LN_X1

Dana Bagi Hasil(X2)

Kemandirian Daerah(Y) Pendapatan Asli Daerah(X1) PDRB Perkapita(Z)

(Pendapatan Asli Daerah) ke LN_Z (PDRB Perkapita) sebagai variabel intervening lalu ke LN_Y (Kemandirian Daerah) adalah 0,102616 dengan mengalikan nilai standardized coefficients beta

LN_X1 (Pendapatan Asli Daerah) 0,808 dengan nilai standardized coefficients beta LN_Z (PDRB Perkapita) 0,127. Sehingga total pengaruh LN_X1(Pendapatan Asli Daerah) ke LN_Y (Kemandirian Daerah) adalah 1,306616.

Sedangkan untuk variabel LN_X2 (Dana Bagi Hasil) besarnya pengaruh langsung(dirrect effect) ke LN_Y (Kemandirian Daerah) berdasarkan nilai standardized coefficients beta adalah -0,480 dan besarnya pengaruh tidak langsung(indirrect effect) variabel LN_X2 (Dana Bagi Hasil ) yaitu dari LN_X2 (Dana Bagi Hasil) ke LN_Z (PDRB Perkapita) sebagai variabel intervening lalu ke LN_Y(Kemandirian Daerah) adalah -0,026797 dengan mengalikan nilai standardized coefficients beta LN_X1(Pendapatan Asli Daerah) -0,211 dengan nilai standardized coefficients beta LN_Z (PDRB Perkapita) 0,127. Sehingga total pengaruh LN_X2 (Dana Bagi Hasil) ke LN_Y (Kemandirian Daerah) adalah -0,506797.

Selanjutnya untuk memastikan apakah PDRB Perkapita merupakan variabel intervening penuh, atau sebahagian atau bukan variabel intervening, maka dilakukan analisis lebih lanjut dengan melihat hasil pengujian pada persamaan 2. Dari Tabel 5.6 dapat dibuat kesimpulan bahwa PDRB Perkapita merupakan partial intervening variable (variabel intervening sebahagian). Suatu variabel dikatakan sebagai variabel intervening sebahagian jika:

1. Koefisien varibel independen dan variabel intervening tidak sama dengan nol,

2. Koefisien tidak langsung variabel intervening lebih kecil dari koefisien langsung variabel independen.

Dalam dokumen Pengaruh Pendapatan Asli Daerah dan Dana Bagi Hasil Terhadap Kemandirian Daerah Melalui PDRB Per Kapita (Studi Kasus Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara) (Halaman 64-71)