BAB III METODE PENELITIAN
G. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data merupakan teknik yang penting dalam metode ilmiah karena dengan analisis, data diberi arti dan makna yang berguna dalam memecahkan masalah penelitian. Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi berganda. Sebelum melakukan analisis regresi berganda terlebih dahulu dilakukan analisis statistik deskriptif dan uji asumsi klasik kemudian dilanjutkan dengan pengujian hipotesis.
1. Analisis Statistik Deskriptif
Penyajian statistif deskriptif bertujuan untuk melihat profil dari data penelitian tersebut dengan hubungan yang ada antar variabel yang digunakan dalam penelitian tersebut. Analisis statistik deskriptif ini digunakan untuk mengetahui gambaran menegenai responden atau data variabel yang dilihat dari nilai maksimum, nilai minimum, nilai rata-rata dan nilai standar deviasi.
Pengujian Asumsi Klasik merupakan pengujian terhadap ada tidaknya pelanggaran terhadap asumsi-asumsi klasik yang merupakan dasar dalam model regresi linier berganda. Ada empat uji asumsi yang harus dilakukan terhadap suatu model regresi tersebut yaitu :
a. Uji Normalitas
Uji Normalitas bertujuan untuk mengetahui distribusi data dalam variabel yang digunakan dalam penelitian. Data yang baik dan layak digunakan dalam penelitian adalah data yang memiliki distribusi normal (Nugroho, 2005). Untuk menguji apakah distribusi normal atau tidak dapat dilihat melalui probability plot dengan membandingkan distribusi kumulatif dan distribusi normal. Data normal akan membentuk satu garis lurus diagonal, dan ploting data akan dibandingkan dengan garis diagonal. Jika distribusi data adalah normal, maka garis yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya (Ghozali, 2005). Selain itu untuk menguji normalitas residual dapat juga dengan menggunakan uji statistik non-parametrikKolmogorov Smirnov. Jika hasil Kolmogorov Smirnov menunjukkan hasil signifikan > 0,05 maka data residual terdistribusi dengan normal. Sedangkan jika hasil Kolmogorov Smirnov menunjukkan nilai signifikan < 0,05 maka data residual terdistribusi tidak normal (Ghozali, 2005).
Uji Multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah terdapat korelasi antara variabel independen dalam regresi. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel independen. Multikolonieritas akan mengakibatkan koefisien regresi tidak pasti atau mengakibatkan kesalahan standarnya menjadi tidak terhingga sehingga bisa menimbulkan bias spesifikasi. Menurut Ghozali (2005), salah satu cara untuk mengetahui ada tidaknya multikolonieritas dapat dilihat dari nilai tolerance dan Variance Inflasi Factor (VIF). Variabel bebas mengalami multikolonieritas jika tolerance (α) hitung < α dan
VIF hitung > VIF. Semua variabel yang akan dimasukkan dalam perhitungan regresi harus mempunyai tolerance di atas 0,1. Pada umumnya jika VIF lebih besar daripada 0,1 maka variabel tersebut mempunyai persoalan multikolonieritas dengan variabel independen lainnya.
c. Uji Heteroskedasitas
Uji Heteroskedastisitas, bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi perbedaan varians residual suatu periode pengamatan ke periode pengamatan yang lain (Ghozali, 2005). Jika varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Ada beberapa cara untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas yaitu melihat scatter plot (nilai prediksi dependen ZPRED dengan residual SRESID), uji Glejser, uji Park, dan uji White.
Pengujian model dalam penelitian ini dilakukan melalui Uji Glejser dan melihat scatter plot. Uji Glejser dilakukan dengan cara meregresi nilai absolut residual terhadap variabel independen (Gujarati, 2003). Jika variabel independen signifikan mempengaruhi variabel dependen, maka terdapat indikasi terjadi heteroskedastisitas. Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinya > 0,05 (Ghozali, 2005).
Deteksi ada tidaknya heteroskedastiitas dapat terlihat dengan ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatteplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi dan sumbu X adalah residual (Y prediksi – Y sesungguhnya) telah di-studentized. Jika terdapat pola tertentu seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur, maka mengindikasikan telah terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik yang menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu, maka tidak terjadi heterokedastisitas (Ghozali, 2005).
d. Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi dilakukan untuk mengetahui apakah dalam model regresi linear terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dan dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang berurutan sepanjang waktu berkaitan satu sama lainnya. Ada beberapa cara
untuk mendeteksi gejala autokorelasi yaitu uji Durbin Watson (DW test), uji Langrage Multiplier (LM test), uji statistik Q, dan Run Test.
Dalam penelitian ini pengujian dilakukan dengan menggunakan uji
Run Test, yaitu untuk menguji apakah antar residual terdapat korelasi yang tinggi. Jika residual tidak terdapat hubungan korelasi maka dapat dikatakan bahwa residual adalah acak atau random. Suatu residual dikatakan acak atau random apabila tingkat signifikansinya > 0.05. 3. Pengujian Hipotesis
a. Melakukan pengujian hipotesis dengan analisis regresi berganda Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan model analisis regresi berganda yang bertujuan untuk memprediksi kekuatan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen, hal ini sesuai dengan rumusan masalah, tujuan dan hipotesis dari penelitian ini. Metode regresi berganda menghubungkan satu variabel dependen dengan beberapa variabel independen dalam suatu model prediktif tunggal. Uji regresi berganda digunakan untuk menguji pengaruh pertumbuhan ekonomi, pendapatan asli daerah, dana alokasi umum, dan dana alokasi khusus terhadap anggaran belanja modal.
1) Menghitung apakah variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen dengan menggunakan uji F
2) Mencari koefisien regresi setiap variabel independen dengan persamaan regresi sebagai berikut:
BM = α + β1PDRB + β2PAD + β3DAU + ß4DAK + e Dimana :
BM = Belanja Modal ( BM )
α = Konstanta
β1, β2, β3, β4 = koefisien regresi variabel independen
PDRB = Produk Domestik Regional Bruto PAD = Pendapatan Asli Daerah
DAU = Dana Alokasi Umum DAK = Dana Alokasi Khusus
e = error
3) Menghitung seberapa besar variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen
b. Menentukan Rumusan Hipotesis 1) Merumuskan hipotesis
Pengujian simultan
H01:β1 = 0, Produk Domestik Regional Bruto, Pendapatan Asli
Daerah, Dana Alokasi Umum, dan Dana Alokasi Khusus tidak berpengaruh terhadap anggaran Belanja Modal
Ha1:β1 ≠ 0 atau minimal 1 β1 ≠ 0, Produk Domestik Regional
Bruto, Pendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Umum, dan Dana Alokasi Khusus berpengaruh terhadap anggaran Belanja Modal
a) Menentukan level of significance (α)
Tingkat signifikansi dengan (α) sebesar 5% dan tingkat keyakinan 95%, dengan pengujian satu sisi.
b) Menentukan kriteria penerimaan H0 ditolak apabila Fhitung > Ftabel
H0 diterima apabila Fhitung < Ftabel
c) Membandingkan nilai Fhitung dengan Ftabel
d) Mengambil keputusan berdasarkan perbandingan nilai Fhitung dengan Ftabel, apakah menolak atau menerima H0.
e) Menarik kesimpulanberdasarkan perbandingan nilai Fhitung
dengan Ftabel, apakah menolak atau menerima H0.
Pengujian Parsial
H02:β2 ≤ 0, Produk Domestik Regional Bruto berpengaruh positif
tetapi tidak signifikan terhadap anggaran Belanja Modal Ha2:β2> 0, Produk Domestik Regional Bruto berpengaruh positif
terhadap anggaran Belanja Modal
H03:β3 ≤ 0, Pendapatan Asli Daerah berpengaruh positif tetapi
tidak signifikan terhadap anggaran Belanja Modal
Ha3:β3 > 0, Pendapatan Asli Daerah berpengaruh positif terhadap
anggaran Belanja Modal
H04:β4 ≤ 0, Dana Alokasi Umum berpengaruh positif tetapi tidak
signifikan terhadap anggaran Belanja Modal
Ha4:β4 > 0, Dana Alokasi Umum berpengaruh positif terhadap
anggaran Belanja Modal
H05:β5 ≤ 0, Dana Alokasi Khusus berpengaruh positif tetapi tidak
signifikan terhadap anggaran Belanja Modal
Ha5:β5 > 0, Dana Alokasi Khusus berpengaruh positif terhadap
a) Menentukan level of significance (α)
Tingkat signifikansi dengan (α) sebesar 5% dan tingkat keyakinan 95%, dengan pengujian satu sisi.
b) Menentukan kriteria penerimaan H0 ditolak apabila thitung > ttabel
H0 diterima apabila thitung < ttabel
c) Membandingkan nilai thitung dengan ttabel
d) Mengambil keputusan berdasarkan perbandingan nilai thitung dengan ttabel, apakah menolak atau menerima H0.
e) Menarik kesimpulanberdasarkan perbandingan nilai thitung
45