TINJAUAN PUSTAKA
HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Gambaran Umum Provinsi Sumatera Utara
4.2. Analisis Hasil Penelitian
4.2.2. Uji Asumsi Klasik
4.2.2.4. Uji Autokorelasi
Uji ini bertujuan untuk melihat apakah dalam suatu model regresi
linear ada korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan
kesalahan pada periode t-1. Autokorelasi muncul karena obsevasi yang
berurutan sepanjang tahun yang berkaitan satu sama lain. Hal ini sering
ditemukan pada time series. Cara yang dapat digunakan untuk mendeteksi
masalah autokorelasi adalah dengan menggunakan nilai uji Durbin Watson
1. Angka D-W dibawah -2 berarti ada autokorelasi posotif,
2. Angka D-W di antara -2 sampai +2, berarti tidak ada autokorelasi,
3. Angka diatas +2 berarti ada autokorelasi negatif.
Tabel 4.5 Uji Autokorelasi Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 ,962a ,925 ,922 6,65542E7 1,386
a. Predictors: (Constant), Dana Bagi Hasil 2010-2013, Dana Alokasi Khusus 2010-2013, Dana Alokasi Umum 2010-2013, Pendapatan Asli Daerah 2010-2013
b. Dependent Variable: Belanja Langsung 2010-2013 Sumber : Lampiran diolah dari SPSS, 2015
Dari tabel diatas memperlihatkan nilai statistik D-W sebesar 1,386. Angka ini
terletak diantara -2 dan +2, dari pengamatan ini dapatt disimpulkan bahwa
tidak ada terjadi autokorelasi positif maupun negatif.
4.2.3. 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. Ringkasan hasil pengujian hipotesis dapat dilihat pada tabel 4.6
berikut ini :
4.2.3.1. Koefisien Korelasi dan koefisien Determinasi (Goodness of Fit)
Nilai koefisien korelasi (R) menunjukkan seberapa besar korelasi
atau hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel dependen.
Koefisien korelasi dikatakan kuat jika nilai R berada di atas 0,5 dan mendekati
merupakan suatu ukuran yang penting dalam regresi. Determinasi (�2)
mencerminkan kemampuan model dalam menjelaskan variabel dependen.
Koefisien korelasi dan koefisien determinasi dari model penelitian dapat
dilihat pada tabel 4.6.
Tabel 4.6
Koefisien korelasi dan Koefisien Determinasi
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 ,962a ,925 ,922 6,65542E7
a. Predictors: (Constant), Dana Bagi Hasil 2010-2013, Dana Alokasi Khusus 2010-2013, Dana Alokasi Umum 2010-2013, Pendapatan Asli Daerah 2010-2013
b. Dependent Variable: Belanja Langsung 2010-2013 Sumber : Lampiran diolah dari SPSS, 2015
Tabel menunjukkan bahwa nilai koefisien korelasi (R) sebesar 0,962 yang
berarti bahwa korelasi antar variabel independen dengan variabel
dependennya berpengaruh signifikan positif didasarkan pada nilai R yang
berada di atas 0,5%.
Nilai R square (�2) atau nilai koefisien deteminasi pada intinya mengukur
seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel
dependen. Nilai (�2) adalah diantara nol dan satu. Nilai �2 yang kecil berarti
kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variabel
dependen sangat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel
independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk
memprediksi variasi variabel dependen. Secara umum �2 untuk data silang
(crossection) relatif rendah karena adanya variasi yang besar antara
biasanya mempunyai koefisien determinasi yang tinggi. Nilai sebesar 92,5
mempunyai arti bahwa Pendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Umum, Dana
Alokasi Khusus dan Dana Bagi Hasil mampu dijelaskan oleh variabel Belanja
Langsung sebesar 92,5%, sedangkan sisanya sebesar 7,5 % dijelaskan oleh
faktor lain yang tidak diikutkan dalam penelitian ini.
4.2.3.2. Uji Simultan (Uji F)
Signifikansi model regresi secara simultan diuji denga melihat
perbandingan F-tabel dan F-hitung. Selain itu akan dilihat nilai signifikansi
(sig), dimana jika nilai sig dibawah 0,05 maka variabel independen dinyatakan
berpengaruh terhadap variabel dependen. Adapun hipotesis untuk uji F adalah
Pendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Umum, Dana Alokasi Khusus dan
Dana Bagi Hasil memiliki pengaruh secara simultan terhadap Belanja
Langsung. Uji F ini dilakukan dengan membandingkan signifikansi F-hitung
dengan ketentuan :
Jika F-hitung < F-tabel pada α = 0,05, maka H5 ditolak, Jika F-hitung > F-tabel pada α = 0,05, maka H5 diterima. Nilai F-hitung dan nilai signifikansi dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 4.7 Uji Statistik F
ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression 6.897E18 4 1.724E18 389.241 .000a
Residual 5.625E17 127 4.429E15
Total 7.459E18 131
a. Predictors: (Constant), Dana Bagi Hasil 2010-2013, Dana Alokasi Khusus 2010-2013, Dana Alokasi Umum 2010-2013, Pendapatan Asli Daerah 2010-2013
b. Dependent Variable: Belanja Langsung 2010-2013
Sumber : Lampiran diolah dari SPSS, 2015
Dari hasil analisis regresi ini, didapat F-hitung adalah 389,241 dengan
signifikansi sebesar 0.000 (p = 0,000; p < 0,05). Signifikan F sebesar 0.000
menunjukkan tingkat kesalah yang akan ditanggung sebagai peneliti bila
menolak hipotesa nol. Dengan demikian, maka tingkat kesalahan yang akan
ditanggung jika peneliti mengatakan bahwa X1, X2, X3 dan X4 mampu
menjelaskan Y adalah 0.000. Tingkat kesalahan ini sangat jauh dibawah nilai
α yang sudah ditetapkan diawal yaitu 5%.
Adapun nilai F-tabel untuk α = 0.05 dengan pembilang sebesar 4 dan penyebut sebesar 28 adalah 2,7141. Maka diperoleh bahwa F-hitung > F-tabel (389,241
> 2,7141). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa Pendapatan Asli
Daerah, Dana Alokasi Umum, Dana Alokasi Khusus dan Dana Bagi Hasil
4.2.3.3. Hasil model Estimasi dan Uji Parsial (Uji t) 1) Hasil Model Estimasi
Tabel 4.8 Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 6.812E7 1.441E7 4.728 .000
Pendapatan Asli Daerah 2010-2013
.908 .053 .664 17.239 .000 .401 2.495
Dana Alokasi Umum 2010-2013
.439 .039 .416 11.163 .000 .427 2.340
Dana Alokasi Khusus 2010-2013
.041 .086 .012 .473 .637 .868 1.152
Dana Bagi Hasil 2010-2013
-.220 .197 -.045 -1.112 .268 .370 2.701
a. Dependent Variable: Belanja Langsung 2010-2013
Sumber : Lampiran diolah dari SPSS, 2015
Dari tabel di atas dapat diketahui persamaan regresi fungsi adalah sebagai
berikut:
Y= 68120000 + 0.908X1 + 0.439X2 + 0.041X3 – 0.22X4
Keterangan :
Y = Belanja Langsung
X1 = Pendapatan Asli Daerah
X2 = Dana Alokasi Umum
X3 = Dana Alokasi Khusus
Keterangan :
1. Pendapatan Asli Daerah memiliki koefisien regresi bertanda positif
sebesar 0,908, artinya apabila terjadi perubahan variabel PAD
sebesar 1% akan menaikkan belanja langsung sebesar 0,908 dengan
asumsi variabel lain tetap.
2. Dana Alokasi Umum memiliki koefisien regresi bertanda positif
sebesar 0.439, artinya apabila terjadi perubahan variabel DAU sebesar
1% akan menaikkan belanja langsung sebesar 0.439 dengan asumsi
variabel lain tetap.
3. Dana Alokasi Khusus memiliki koefisien regresi bertanda positif
sebesar 0.041, artinya apabila terjadi perubahan variabel DAK sebesar
1% akan menaikkan belanja langsung sebesar 0.041 dengan asumsi
variabel lain tetap.
4. Dana Bagi Hasil memiliki koefisien regresi bertanda negatif sebesar
0.22, artinya apabila terjadi perubahan variabel DBH sebesar 1%
akan menurunkan belanja langsung sebesar 0.22 dengan asumsi
variabel lain tetap.
2) Uji Parsial (Uji t)
Untuk mengetahui apakah variabel independen dalam model regresi
berpengaruh secara parsial terhadap variabel dependen, maka dilakukan
pengujian dengan uji t. Ada dua hipotesis yang akan di uji dengan uji t.
H1: PAD memiliki pengaruh signifikan terhadap belanja
H2: DAU memiliki pengaruh signifikan terhadap belanja
langsung.
H3: DAK memiliki pengaruh signifikan terhadap belanja
langsung.
H4: DBH memiliki pengaruh signifikan terhadap belanja
langsung
Uji t ini dilakukan dengan membandingkan signifikansi t-hitung
dengan ketentuan :
• Jika t-hitung < t-tabel α = 0,05, maka Hi ditolak, • Jika t-hitung > t-tabel α = 0,05, maka Hi diterima.
Tabel 4.9 Uji Statistik t Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) 6.812E7 1.441E7 4.728 .000
Pendapatan Asli Daerah 2010-2013
.908 .053 .664 17.239 .000 .401 2.495
Dana Alokasi Umum 2010-2013
.439 .039 .416 11.163 .000 .427 2.340
Dana Alokasi Khusus 2010-2013
.041 .086 .012 .473 .637 .868 1.152
Dana Bagi Hasil 2010-2013
-.220 .197 -.045 -1.112 .268 .370 2.701
a. Dependent Variable: Belanja Langsung 2010-2013
Sumber : Lampiran diolah dari SPSS, 2015
1. Pendapatan asli daerah memiliki nilai signifikan sebesar 0,000 yang berarti
nilai ini lebih kecil dari 0,05, sedangkan nilai t-hitung diperoleh sebesar
17,239. Nilai t-hitung ini lebih besar dari t-tabel sebesar 2,0518 (17,239 >
2,0518). Berdasarkan nilai tersebut dapat disimpulkan bahwa H1 diterima
atau pendapatan asli daerah memiliki pengaruh signifikan terhadap belanja
langsung.
2. Dana alokasi umum memiliki nilai signifikansi sebesar 0.000 yang berarti
nilai ini lebih kecil dari 0,05, sedangkan nilai t-hitung diperoleh sebesar
11,163. Nilai t-hitung ini lebih besar dari nilai t-tabel sebesar 2,0518
(11,163 > 2,0518). Berdasarkan nilai tersebut dapat disimpulkan bahwa
H2 diterima atau dana alokasi umum memiliki pengaruh signifikan
terhadap belanja langsung.
3. Dana alokasi khusus memiliki nilai signifikansi sebesar 0.637 yang berarti
nilai ini lebih besar dari 0,05, sedangkan nilai t-hitung diperoleh sebesar
0,473. Nilai t-hitung ini lebih kecil dari nilai t-tabel sebesar 2,0518 (0,473
< 2,0518). Berdasarkan nilai tersebut dapat disimpulkan bahwa H3 ditolak
atau dana alokasi khusus tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap
belanja langsung.
4. Dana bagi hasil memiliki nilai signifikansi sebesar 0.268 yang berarti nilai
ini lebih besar dari 0,05, sedangkan nilai t-hitung diperoleh sebesar -1,112.
Nilai t-hitung ini lebih kecil dari nilai t-tabel sebesar 2,0518
ditolak atau dana bagi hasil tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap
belanja langsung.