13
BAB III. METODE PENELITIAN
A. Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini adalah kuantitatif. Metode penelitian kuantitaif adalah suatu cara yang digunakan menjawab masalah penelitian yang berkaitan dengan data berupa angka dan program statistik. (Wahidmurni, 2017). Menurut Creswell (2014) menyatakan penelitian kuantitatif merupakan pendekatan untuk menguji teori-teori objektif dengan menguji hubungan antar variable. Variabel ini, dapat diukur dengan menggunakan instrumen, sehingga data dapat dianalisis dengan menggunakan prosedur statistic. Alasan peneliti menggunakan pendekatan kuantitaif karana peneliti ingin menjelaskan pengaruh pendapatan asli daerah (PAD), dana alokasi umum (DAU) dan Dana Alokasi Khusus (DAK) terhadap pertumbuhan ekonomi pada Provinsi Jawa Timur Tahun 2015 - 2017
B. Populasi dan Sampel
Populasi adalah sumber data dalam penelitian tertentu yang memiliki jumlah banyak dan luas (Darmawan, 2014; 137), dalam penelitian ini populasinya adalah seluruh Kota dan Kabupaten yang terdapat di Indonesia dan didapati populasi pada peneltian ini terdapat 542 Kota/Kabupaten.
Sampel merupakan bagian dari jumlah dan karakteristik populasi yang dipilih oleh peneliti untuk mewakili sebagian jumlah populasi yang akan diteliti (Sugiyono, 2015;81). Penentuan jumah yang digunakan peneliti dalam penelitian kali ini menggunakan menggunakan metode purposive sampling.
Menurut Sugiyono (2001:61-63) menyatakan bahwa metode purposive sampling adalah teknik pengambilan data dengan kriteria tertentu. Kriteria sampel
yang digunakan dalam penelitian ini adalah kota/kabupaten yang terdapat di Provinsi Jawa Timur sehingga didapati sampel yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 38 kota/kabupaten di Provinsi Jawa Timur
C. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel 1. Variabel Independen
a. Pendapatan Asli Daerah (PAD) adalah Pendapatan Asli Daerah (PAD) merupakan sumber pembiayaan untuk anggaran belanja modal. PAD terdiri dari Hasil Pajak Daerah (HPD), Retribusi Daerah (RD), Pendapatan dari Laba Perusahaan Daerah (PLPD) dan Lain-lain Pendapatan yang Sah (LPS), Menurut Yovita (2011) adapun indikator unruk mengukur PAD yang dirumuskan sebagai berikut:
Keterangan:
PAD = Pendapatan Asli Daerah HPD = Hasil Pajak Daerah RD = Retribusi Daerah
PLPD = Pendapatan dari Laba Perusahaan Daerah LPS = Lain-lain Pendapatan yang Sah
PAD = HPD + RD + PLPD + LPS
b. Dana Alokasi umum (DAU) ditetapkan sekurang-kurangnya 26% dari penerimaan dalam negeri yang ditetapkan dalam APBN. Dana Alokasi umum (DAU) untuk daerah provinsi dan untuk daerah kabupaten/kota ditetapkan masing-masing 10% dan 90% dari dana alokasi umum sebagaimana ditetapkan. DAU ini diukur dengan melihat nilai DAU yang disajikan dalam Laporan Realisasi APBD. Menurut Yovita (2011) Dana Alokasi Umum untuk daerah provinsi maupun daerah kabupaten/kota dapat dinyatakan sebagai berikut:
DAU = Celah Fiskal + Alokasi Dasar
Dimana,
Celah Fiskal = Kebutuhan Fiskal – Kapasitas Fiskal
c. DAK memiliki karakter yang paling spesifik di antara dana transfer lainnya di mana DAK hanya dapat digunakan sesuai dengan menu kegiatan yang ditetapkan oleh Departemen Teknis yang terkait dengan bidang alokasi DAK.
DAK dapat dikategorikan sebagai matching grant karena adanya kewajiban penyediaan dana pendamping dan sekaligus restricted grant karena karakternya sebagai categorical grant-in-aid. (Mardiasmo, 2006).
2. Variabel Dependen
a. Menurut Budiono (2004: 44) menyatakan pertumbuhan ekonomi adalah proses kenaikan output perkapita dalam jangka panjang. Jadi kenaikan output itu sebaiknya lebih tinggi dari pertumbuhan jumlah penduduk yang ada dan proses mendapat penekanan karena mengandung unsur dinamis. Menurut Samuelson dan Nordhaus (2005) bahwa ada empat faktor sebagai sumber pertumbuhan ekonomi. Faktor-faktor tersebut adalah (1) sumber daya manusia, (2) sumber daya alam,(3) pembentukan modal, dan (4) teknologi.
Pengeluaran pemerintah berperan dalam pembentukan modal melalui pengeluaran pemerintah diberbagai bidang seperti sarana dan prasarana.
Variabel Terikat (dependent variabel) (Y), yaitu variabel yang dipengaruhi oleh variabel lainnya atau oleh variabel bebas. Variabel terikat dalam penelitian ini adalah Pertumbuhan Ekonomi pada Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur. Pertumbuhan Ekonomi yaitu adalah perubahan relatif nilai riil Produk Domestik Bruto (PDRB) di Provinsi Jawa Timur tahun 2015 - 2017 dengan pengukuran sebagai berikut :
Keterangan:
PDRBt = Produk Domestik Regional Bruto pada tahun t
PDRBt−1 = Produk Domestik Regional Bruto satu tahun sebelum tahun Pertumbuhan Ekonomi = ( PDRBt− PDRBt−1)
PDRBt−1 × 100%
D. Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan adalah data sekunder yang mengacu pada informasi yang dikumpulkan oleh peneliti dari sumber tertentu yang sudah tersedia (Sekaran & Bougie, 2018: 130) Sumber data dari dokumen tersebut berupa Laporan Realisasi APBD yang memuat pula data belanja modal, pendapatan asli daerah, dan dana lokasi umum. Laporan realisasi APBD yang diperoleh dari situs Dirjen Perimbangan Keuangan Pemerintah Daerah melalui web www.djpk.depkeu.go.id dan Badan Pusat Statistik melalui web www.bps.go.id.
E. Teknik Pengumpulan Data
Untuk pengumpulan data, teknik yang digunakan teknik dokumentasi.
Metode dokumentasi adalah metode pengumpulan data dengan cara mencari, mencopy, mendownload atau menyalin data mengenai hal-hal atau variabel yang berupa catatan, transkip, buku, surat kabar, majalah, prasasti, notulen rapat, lengger, agenda dan sebagainya (Arikunto, 2006: 231), dalam penelitian ini data yang digunakan didapatkan dengan cara mendownload data dari situs Badan Pusat Statistik dan Dirjen Perimbangan Keuangan Pemerintah Daerah berupa laporan keuangan APBD Kota Kabupaten Di Provinsi Jawa Timur tahun 2015 – 2017.
F. Teknik Analisis Data 1. Analisis Statistik Deskriptif
Menurut Setiawan (2013: 3) Analisis statistik deskriptif ini menguraikan tentang nilai-nilai statistik deskriptif yang dapat merangkum informasi dari data yang telah dikumpulkan, kemudian digunakan untuk merangkum karakteristik dasar untuk disajikan dalam bentuk tabel, grafik, ukuran pemusatan data maupun ukuran penyebaran data. Metode analisis statistik deskriptif pada penelitian digunakan untuk meringkas dan melukiskan data yang dikumpulkan lewat sampel yang diteliti. Melukiskan sifat dan perkembangan secara kuantitatif baik variabel independen maupun variabel dependen yang ada. Angka-angka statistik deskriptif merefleksikan kondisi variabel-variabel yang diteliti tersebut kemudian dijadikan dasar analisis regresi linier berganda pada analisis data selanjutnya.
2. Uji Asumsi Klasik
Sebelum pengujian regresi dilakukan, terlebih dahulu dilakukan uji asumsi klasik. Uji asumsi klasik meliputi uji normalitas, uji heteroskedastisitas, uji autokorelasi dan uji multikolinearitas.
a. Uji Normalitas
Menurut Ghozali (2012: 105) Uji normalitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal atau tidak. Uji normalitas pada penelitian ini digunakan untuk menguji
apakah variabel-variabel yang ada baik variabel independen maupun variabel dependen terdistribusi secara normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah distribusi residu normal atau mendekati normal. SPSS mempunyai fitur untuk mendeteksi kenormalan residu dengan melihat melalui sig. Kolmogorov-Smirnov.
Sarjono dan Julianita (2011: 53) menyatakan sig. Kolmogorov-Smirnov hanya untuk data n > 50. Kriteria pengujian menggunakan sig. Kolmogorov-Smirnov dimana jika angka signifikansi uji Kolmogorov- Smirnov sig. > 0,05 berarti data terdistribusi normal. Apabila terjadi sebaliknya yaitu Angka signifikansi uji Kolmogorov=Smirnov sig. < 0,05 berarti data terdistribusi tidak normal.
b. Uji Autokorelasi
Ghozali (2012: 107) menjelaskan dalam uji autokorelasi mempunyai tujuan untuk menguji sebuah model regresi linier adakah korelasi antar kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya). Jika terjadi korelasi lalu disebut masalah autokorelasi. Sanusi (2014: 136) menjelaskan untuk mengetahui apakah terjadi masalah autokorelasi, lalu dilakukan uji Durbin- Watson (DW Test). Suatu model regresi linier dikatakan tidak ada autokorelasi jika nilai dw di antara daerah uji atau terletak di antara du dan 4 – du atau du < dw < 4 – du.
c. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinieritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variable independen (Ghozali, 2012:105). Untuk mendeteksi adanya multikolinearitas yaitu dengan ketentuan sebagai berikut:
1) Jika nilai tolerance < 0,10 dan VIF > 10, maka terjadi multikolinearitas 2) Jika nilai tolerance > 0,10 dan VIF < 10, maka tidak terjadi multikolinearitas.
d. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk menguji apakah di dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan kepengamatan lain. Jika terdapat perbedaan maka model tersebut tidak baik jika digunakan sebagai model penelitian. Suatu model regresi dikatakan baik apabila tidak terjadi heteroskedastisitas di dalamnya, atau disebut juga homoskedastisitas. Menurut Ghozali (2012: 139), adapun cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas yaitu melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat (ZPRED) dengan residualnya (SRESID), dasar analisisnya adalah jika pada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur maka mengidentifikasikan telah terjadi heteriskedastisitas. Apabila jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y secara acak maka tidak terjadi heteroskedastisitas atau model homoskedastisitas.
3. Analisis Regresi Linier Berganda
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi linier berganda. Penerapan analisis regresi linier berganda adalah dengan mengukur besar kecilnya pengaruh variabel independen (X) terhadap variabel dependen (Y).
Analisis regresi linier berganda dirumuskan sebagai berikut:
Y = α + b1(Thn2015) + b2(Thn2016) + B3X1 + b4X2 + b5X3 + Ɛ Keterangan:
Y : Pertumbuhan Ekonomi Thn2015 : Variabel Dummy Tahun 2015 Thn2016 : Variabel Dummy Tahun 2016 X1 : Pendapatan Asli Daerah X2 : Dana Alokasi Umum
X3 : Dana Alokasi Khusus
α : Konstanta
b1 – b3 : Koefisien Regresi
Ɛ : Vektor Eror
4. Koefisien Determinasi (R2)
Analisis Koefisien Determinasi (R2) menurut Ghozali (2012: 97), koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisien determinan diantara nol
dan satu. Nilai R2 yang kecil (mendekati 0) berarti kemampuan variabel – variabel independen (pendapatan asli daerah, dana alokasi umum dan dana alokasi khusus) dalam menjelaskan variasi variabel dependen (pertumbuhan ekonomi) amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variable-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen. Secara umum dapat dikatakan bahwa koefisien determinasi ganda (R2) besarnya antar 0 < R2 < 1.
5. Pengujian Hipotesis
Pengujian hipotesis merupakan bagian penting dalam penelitian, setelah data terkumpul dan diolah. Data dari Pendapatan Asli Daerah (X1), Dana Alokasi Umum (X2), Dana Alokasi Khusus (X3) serta, Pertumbuhan Ekonomi (Y) akan diolah untuk menjawab hipotesis yang telah dibuat oleh peneliti.
a. Uji F / Simultan
Pengujian F atau pengujian model digunakan untuk mengetahui apakah hasil dari analisis regresi signifikan atau tidak, dengan kata lain model yang diduga tepat/sesuai atau tidak. Jika hasilnya signfikan, maka H0 ditolak dan H1 diterima.
Sedangkan jika hasilnya tidak signifikan, maka H0 diterima dan H1 ditolak. Hal ini dapat juga dikatakan sebagai berikut :
H0 ditolak jika F hitung > F tabel H0 diterima jika F hitung < F tabel
b. Uji t / Parsial
t test digunakan untuk mengetahui apakah masing-masing variable bebas secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat.
Dapat juga dikatakan jika t hitung > t tabel atau -t hitung < -t tabel maka hasilnya signifikan dan berarti H0 ditolak dan H1 diterima. Sedangkan jika t hitung < t tabel atau -t hitung > -t tabel maka hasilnya tidak signifikan dan berarti H0 diteima dan H1 ditolak.
