BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian Kausal-Komparatif yaitu penelitian
yang meneliti pengaruh dari beberapa variabel terhadap variabel lain atau
memiliki masalah berupa sebab akibat antara dua variabel atau lebih.
Penelitian ini juga sebagai perbandingan terhadap penelitian-penelitian
terdahulu. Penelitian ini dari segi paradigmanya merupakan penelitian
kuantitatif karena pengujiannya dengan menggunakan data berupa angka dan
diolah dengan prosedur statistik (Erlina, 2011: 12-14).
3.2 Tempat dan Waktu Penelitian
Tempat penelitian ini dilakukan adalah pemerintah daerah provinsi di
Indonesia.
Penelitian direncanakan mulai dari Bulan Februari 2016 sampai dengan
Bulan September 2016. Sehingga jadwal penelitian dalam bentuk tabel
disajikan sebagai berikut:
Bimbingan
3.3 Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif dan
merupakan data sekunder yang informasinya diperoleh secara tidak langsung
dari pemerintah Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara. Penelitian ini
juga menggunakan jenis data panel (pooled data), yakni gabungan antara data
runtut waktu (time series) dan data silang (cross section). Dikatakan data
gabungan karena data dalam penelitian ini terdiri atas beberapa objek/sub
objek dalam beberapa periode waktu. Data runtut waktu yang dimaksud
dalam penelitian ini adalah periode penelitian yakni 2012 hingga 2014.
Sedangkan data silang yang dimaksud dalam penelitian ini adalah data
mengenai pemerintah daerah yang menjadi sampel penelitian yaitu sebanyak
33 Kota/Kabupaten dengan masing-masing provinsi memiliki sub-sub data
yakni data Indeks Pembangunan Manusia, data PAD pemerintah
kota/kabupaten di provinsi Sumatera Utara, data pertumbuhan ekonomi
daerah kota/kabupaten di provinsi Sumatera Utara, dan data belanja modal
yang diunduh melalui situs web resmi Badan Pusat Statistik Sumatera Utara
yang beralamat di http://sumut.bps.go.id, data Pendapatan asli daerah
pemerintah kota/kabupaten provinsi Sumatera Utara berupa Laporan Realisasi
APBD yang diunduh melalui situs web resmi Direktorat Jenderal
Perimbangan Keuangan yang beralamat di
daerah pemerintah kota/kabupaten provinsi Sumatera Utara yang diunduh
melalui situs web resmi Badan Pusat Statistik Provinsi Sumtera Utara yang
beralamat di
alokasi anggaran belanja modal dalam laporan keuangan pemerintah
kota/kabupaten provinsi Sumatera Utara berupa Laporan Anggaran APBD
yang diunduh melalui situs web resmi Direktorat Jenderal Perimbangan
Keuangan yang beralamat di
http://www.djpk.kemenkeu.go.id/data-series/data-keuangan-daerah/setelah-ta-2006
3.4 Metode Pengumpulan Data
.
Metode pengumpulan data yang dilakukan di dalam penelitian ini adalah
metode dokumentasi. Metode dokumentasi dilakukan dengan mengumpulkan
data yang sudah didokumentasikan seperti data PAD dalam laporan keuangan
pemerintah kota/kabupaten, pertumbuhan ekonomi daerah, dan data alokasi
anggaran belanja modal dalam laporan keuangan pemerintah kota/kabupaten.
3.5 Batasan Operasional
Penelitian membutuhkan batasan di dalam pelaksanaannya agar tidak
batasan tertentu agar menghasilkan kesimpulan yang benar. Objek penelitian
ini adalah Data indeks pembangunan manusia pemerintah kota/kabupaten di
provinsi Sumatera Utara tahun 2012 sampai dengan tahun 2014, data
pendapatan asli daerah pemerintah kota/kabupaten di provinsi Sumatera Utara
tahun 2012 sampai dengan tahun 2014, tabel data pertumbuhan ekonomi
daerah pemerintah kota/kabupaten di provinsi Sumatera utara tahun 2012
sampai dengan tahun 2014, dan data alokasi anggaran belanja modal
kota/kabupaten di provinsi Sumatera Utara tahun 2012 sampai dengan tahun
2014.
3.6 Variabel Penelitian, Definisi Operasional, dan Pengukuran Variabel 3.6.1 Variabel Dependen
Variabel dependen atau variabel terikat merupakan variabel yang
tidak bebas, dipengaruhi oleh variabel independen atau bebas, dan
merupakan konsekuensi dari variabel independen (Erlina, 2011:36).
Variabel dependen di dalam penelitian ini adalah data kualitas
pembangunan manusia. Variabel dependen ini dapat diukur
menggunakan skala rasio dengan melihat jumlahindeks pembangunan
manusia pada pemerintah kota/kabupaten tahun 2012 sampai dengan
tahun 2014.
3.6.2 Variabel Independen
Variabel independen atau variabel bebas merupakan variabel yang
Variabel independen yang digunakan di dalam penelitian ini antara
lain pendapatan asli daerah, pertumbuhan ekonomi daerah, alokasi
anggaran belanja modal.
3.6.2.1 Pendapatan Asli Daerah
Pendapatan Asli Daerah (PAD) adalah penerimaan yang
diperoleh daerah dari sumber-sumber yang ada di deerah
tersebut berdasarkan peraturan daerah yang berlaku. PAD
digunakan sebagai modal dasar pemerintah dalam membiayai
pembangunan dan usaha daerah untuk memperkecil
ketergantungan dana dari pemerintah pusat. Pada penelitian ini
pendapatan asli daerah dilakukan pengukuran dengan skala
rasio.
PAD = Pajak Daerah + Retribusi Daerah + Hasil Pengelolaan
Kekayaan Daerah yang Dipisahkan + lain-lain PAD yang sah
3.6.2.2 Pertumbuhan Ekonomi Daerah (X3)
Tingkat Pertumbuhan Ekonomi Daerah merupakan proses
perubahan kondisi perekonomian suatu daerah secara
berkesinambungan menuju keadaan yang lebih baik selama
periode tertentu. Pada penelitian ini, tingkat pertumbuhan
ekonomi daerah dilakukan pengukuran dengan skala rasio.
PDRB1 – PDRB0
PDRB0
g = Pertumbuhan ekonomi daerah
PDRB1 = PDRB atas dasar harga konstan pada suatu tahun
PDRB0 = PDRB atas dasar harga konstan tahun sebelumnya
3.6.2.3 Belanja Modal
Belanja Modal merupakan pengeluaran anggaran untuk
memperoleh aset tetap dan aset lainnya yang memberi manfaat
lebih dari satu tahun akuntansi. Pada penelitian ini belanja
modal dilakukan pengukuran dengan skala rasio.
Belanja modal = Belanja Tanah + Belanja Peralatan dan Mesin
+ Belanja Gedung dan Bangunan + Belanja jalan, irigasi dan
3.7Populasi dan Sampel
Populasi merupakan kumpulan dari semua elemen di mana suatu sampel
akan diambil, sedangkan sampel merupakan sebagian anggota dari populasi
yang dipilih untuk penelitian (Uma, 2006:122). Sehingga dari pengertian
tersebut, populasi di dalam penelitian ini adalah seluruh kota/kabupaten pada
periode 2012 sampai dengan periode 2014. Total kota/kabupaten di Provinsi
Variabel Definisi Indikator Skala
PAD (X1) penerimaan yang
diperoleh daerah dari sumber-sumber yang ada
di deerah tersebut berdasarkan peraturan daerah yang berlaku
PAD = Pajak Daerah + Retribusi Daerah + Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan +
lain-lain PAD yang sah Rasio
Pertumbuhan
menuju keadaan yang lebih baik selama periode tertentu untuk memperoleh aset tetap dan aset lainnya yang memberi manfaat lebih dari satu tahun akuntansi
Belanja modal = Belanja Tanah + Belanja Peralatan dan Mesin + Belanja Gedung dan Bangunan + Belanja jalan, irigasi dan jaringan + Belanja Aset tetap lainnya
Rasio
Kualitas Pembangunan Manusia (Y)
jumlah anggaran yang dialokasikan untuk belanja daerah
Nilai IPM kabupaten/kota se
Sumatera Utara pada periode 2012 sampai dengan periode 2014 adalah
sebanyak 33 kota/kabupaten.
Pengambilan sampel di dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan
purposive sampling method, yaitu penentuan sampel atas dasar kriteria
tertentu yang ditentukan sendiri oleh peneliti. Pengambilan sampel tersebut
didasarkan atas pertimbangan dan kriteria berikut:
1. Jumlah kota/kabupaten yang melaporkan laporan realisasi APBD pada
tahun 2012-2014 yang terdaftar di Direktorat Jenderal Perimbangan
Keuangan.
2. Provinsi yang termasuk dalam kategori kelompok dengan kemampuan
keuangan daerah sedang dan rendah pada tahun anggaran 2013
berdasarkan Peraturan Menteri Dalam Negeri No. 21 Tahun
2007.Kota/Kabupaten yang termasuk dalam kategori kelompok dengan
kemampuan keuangan daerah sedang seperti yang disebutkan pada kriteria
1 adalah kota/kabupaten dengan kemampuan keuangan antara
Rp.200.000.000.000,00 (dua ratus milyar rupiah) sampai dengan
Rp.400.000.000.000,00 (empat ratus milyar rupiah), dan kemampuan
keuangan daerah rendah adalah kota/kabupaten dengan kemampuan
keuangan dibawah Rp.200.000.000.000,00 (dua ratus milyar rupiah).
3. Memiliki data tabel indeks pembangunan manusia dalam periode
penelitian, yaitu periode 2012 sampai dengan 2014.
Tabel 3.3 Pemilihan Sampel
Keterangan Jumlah
Jumlah pemerintah provinsi yang melaporkan laporan realisasi APBD tahun 2012-2014 yang terdaftar di Direktorat Jenderal Perimbangan Keuangan.
18
Jumlah kota/kabupaten dengan kemampuan keuangan daerah tinggipada tahun anggaran 2013berdasarkan Permendagri No. 21 Tahun 2007
(1)
Jumlah kota/kabupaten yang memiliki data tabel indeks pembangunan
manusia pada periode 2012-2014 33
Jumlah kota/kabupaten yang memiliki data tabel pertumbuhan
ekonomi daerah pada periode 2012-2014 33
Jumlah sampel terpilih 17
Sumber: data sekunder yang diolah
3.8Metode Analisis Data
Data penelitian ini dianalisis dan diuji dengan uji statistik yaitu statistik
desktiptif, uji asumsi klasik, dan analisis regresi untuk pengujian hipotesis
penelitian.
3.8.1 Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui tingkat pendapatan
asli daerah, pertumbuhan ekonomi daerah, pengalokasian anggaran
belanja modal pada pemerintah kota/kabupaten di provinsi Sumatera
Utara. Pengukuran statistik deskriptif ini meliputi jumlah sampel, nilai
minimum, nilai maksimum, mean, dan standar deviasi. Minimum
digunakan untuk mengetahui jumlah terkecil yang bersangkutan
bervariasi dari rata-rata. Maksimum digunakan untuk mengetahui
digunakanuntuk mengetahui seberapa besar data bersangkutan
bervariasi dari rata-rata.
3.8.2 Uji Asumsi Klasik 3.8.2.1Uji Normalitas
Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah dalam model
regresivariabel terikat dan variabel bebas mempunyai distribusi
normal atautidak, nilai residualnya mempunyai distribusi normal
atau tidak.Data yang baik adalah data yang berdistribusi normal.
Uji normalitas dilakukan dengan tiga pendekatan yaitu
pendekatan histogram, pendekatan grafik, dan pendekatan
Kolmogorov-Smirnov. Pendekatan histogram menguji
normalitas dengan kurva normal yaitu kurva yang memiliki
ciri-ciri khusus, salah satunya yaitu memiliki mean, median, dan
modus yang sama.
Data yang normal akan terlihat dari grafik histogram yang
seimbang, tidak condong ke kiri maupun ke kanan. Pendekatan
grafik yaitu dengan melihat scatter plot terlihat titik mengikuti
data disepanjang garis diagonal yang berarti data tersebur
berdistribusi normal. Pendekatan Kolmogorov-Smirnov
dilakukan untuk menilai apakah data yang disepanjang garis
diagonal berdistribusi normal. Jika nilai signifikansi > 0,05
3.8.2.2Uji Autokorelasi
Penelitian yang baik tidak memiliki autokorelasi. Autokorelasi
merupakan kondisi dimana adanya hubungan antar pengamatan
atau observasi. Ada tidaknya autokorelasi di dalam penelitian
dapat ditentukan dengan Uji Durbin-Watson. Erlina (2011)
menyatakan pengambilan keputusan apakah terjadi autokorelasi
atau tidak adalah sebagai berikut:
a. Bila nilai Durbin-Watson terletak antara batas atas (DU)
dan 4-(DU), maka tidak terjadi autokorelasi.
b. Bila nilai Durbin-Watson lebih rendah dari Lower Bound
(DL) maka terjadi autokorelasi positif.
c. Bila nilai Durbin-Watson lebih besar dari 4-(DL) maka
terjadi autokorelasi negatif.
d. Bila nilai Durbin-Watson terletak antara (DU) dan (DL)
maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.
3.8.2.3 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas merupakan uji yang dilakukan untuk
membuktikan ada tidaknya hubungan linear antara variabel
independen dengan variabel independen lain (Gunawan,
2013:224). Model regresi yang baik di dalam penelitian
seharusnya tidak memiliki korelasi di antara variabel
Untuk mendeteksi apakah data penelitian memiliki korelasi
atau tidak dapat dilihat dengan menggunakan Variance Inflation
Factor (VIF) (Gunawan, 2013:235). VIF merupakan harga
koefisien statistik yang menjadi indikator terjadinya korelasi..
Apabila nilai VIF > 10 maka variabel di dalam penelitian
memiliki gejala multikolinearitas, dan sebaliknya, apabila nilai
VIF < 10 maka variabel di dalam penelitian tidak memiliki
gejala multikolinearitas.
3.8.2.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah variabel
pengganggu di dalam penelitian mempunyai varian yang sama
atau tidak (Gunawan, 2013:240). Apabila variabel pengganggu
di dalam penelitian tidak memiliki varian yang sama atau
konstan, maka dapat disimpulkan telah terjadi
heteroskedastisitas di dalam penelitian. Penelitian yang bagus
adalah tidak mengalami heteroskedastisitas melainkan harus
homokedastisitas.
Gunawan (2013) menyatakan dalam bukunya bahwa salah satu
cara untuk mendeteksi adanya heteroskedastisitas di dalam
penelitian adalah dengan menggunakan metode grafik. Di dalam
metode grafik, dasar analisis untuk mengetahui adanya
a. Jika di dalam grafik titik-titik membentuk pola tertentu,
teratur, bergelombang, melebar atau menyempit, maka dapat
disimpulkan bahwa telah terjadi heteroskedastisitas di dalam
penelitian.
b. Jika titik-titik menyebar di atas, di bawah, dan di sekitaran
angka nol, maka dapat disimpulkan heteroskedastisitas tidak
terjadi di dalam penelitian.
3.8.3 Uji Analisis Regresi Linier Berganda
Uji analisis regresi linier berganda merupakan uji yang dilakukan
untuk mengetahui apakah ada hubungan antara variabel terikat dengan
variabel bebas. Analisis regresi linier berganda di dalam penelitian ini
digunakan untuk menguji pendapatan asli daerah, pertumbuhan
ekonomi daerah, dan anggaran belanja modal terhadap kualitas
pembangunan manusia. Model regresi yang dikembangan di dalam
penelitian ini adalah sebagai berikut:
KPM = α0 + β1PAD + β2PE + β3ABM + e
Keterangan:
KPM = Kualitas Pembangunan Manusia
α0 = Konstanta
β1,2,3 = Koefisien Variabel
PAD = Pendapatan Asli Daerah
PE = Pertumbuhan ekonomi daerah
e = residual of error
3.8.4 Uji Hipotesis
3.8.4.1 Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji-t)
Uji-t digunakan untuk mengetahui secara parsial apakah
setiap variabel bebas memiliki pengaruh yang signifikan
terhadap variabel terikat. Tingkat signifikansi yang digunakan
di dalam penelitian adalah 5%. Berikut ketentuannya:
a. Jika nilai signifikansi > 0,05 maka secara parsial variabel
bebas tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap
variabel terikat.
b. Jika nilai signifikansi < 0,05 maka secara parsial variabel
bebas memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel
terikat.
3.8.4.2 Uji Signifikansi Simultan (Uji-F)
Uji-F dilakukan untuk mengetahui apakah ada pengaruh dari
variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel
dependen. Dengan menggunakan tingkat signifikansi (α) 5%,
maka ketentuannya sebagai berikut:
a. Jika nilai signifikansi F > tingkat signifikansi 0,05 maka
tidak ada pengaruh signifikan dari variabel bebas secara
b. Jika nilai signifikansi F < tingkat signifikansi 0,05 maka
ada pengaruh signifikan dari variabel bebas secara
bersama-sama terhadap variabel terikat.
3.8.4.3Uji Koefisien Determinasi (R2)
Uji koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui
seberapa besar variasi variabel bisa dijelaskan dengan variasi
variabel yang lain. Nilai koefisien ini antara 0 dan 1. Apabila
nilai koefisien mendekati angka nol, maka kemampuan
variabel independen di dalam mempengaruhi variabel
dependen di dalam penelitian amat terbatas (tidak
berpengaruh). Kemudian, apabila nilai koefisien mendekati
angka satu, maka kemampuan variabel independen
memberikan hampir semua informasi mengenai variabel
dependen, artinya variabel independen berpengaruh secara
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum
Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah seluruh
kota/kabupaten di Provinsi Sumatera Utara pada periode 2012 sampai dengan
periode 2014. Total keseluruhan kota/kabupaten di Provinsi Sumatera Utara
pada periode 2012 sampai dengan periode 2014 sebanyak 33 kota/kabupaten.
Metode pemilihan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah
purposive sampling sehingga dari 33 populasi tersebut hanya 17provinsi yang
memenuhi kriteria untuk dijadikan sampel. Daftar provinsi yang menjadi
sampel dalam penelitian ini dilampirkan pada lampiran 2.
4.2 Data Penelitian
Data dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang yang diunduh
melalui situs web resmi Badan Pusat Statistik Sumatera Utara yang
beralamat di http://sumut.bps.go.id untuk data indeks pembangunan manusia
dan pertumbuhan ekonomi daerah kota/kabupaten di Provinsi Sumatera
Utara, situs web resmi situs web resmi Direktorat Jenderal
Perimbangan Keuangan yang beralamat di
anggaran belanja modaldalam laporan keuangan pemerintah daerah,. Metode
analisis data yang digunakan di dalam penelitian ini adalah metode analisis
terhadap satu variabel dependen. Dalam menganalisis data digunakan
software SPSS.
4.3 Hasil Penelitian
4.3.1 Analisis Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif merupakan analisis yang memberikan gambaran
mengenaijumlah sampel, nilai minimum, maksimum, rata-rata, dan
standar deviasi dari data penelitian kita. Berikut ini ditampilkan hasil
analisis statistik deskriptif dari variabel Pendapatan Asli Daerah (PAD),
Pertumbuhan Ekonomi Daerah (PE), Pengalokasian Anggaran Belanja
Modal (ABM), dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM).
Tabel 4.1
Sumber : Data diolah dengan SPSS
Dari Tabel 4.1 di atas dapat dijelaskan beberapa hal berikut:
1. Variabel Pendapatan Asli Daerah (PAD) memiliki nilai minimum
8.55dan nilai maksimum 11.49dengan nilai rata-rata 10.1278dan
standar deviasi 0.70378dengan jumlah pengamatan sebanyak 51 data.
2. Variabel Pertumbuhan Ekonomi Daerah (PE) memiliki nilai minimum
1.48dan nilai maksimum 11.49dengan nilai rata-rata 10.1278dan
3. Variabel Alokasi Anggaran Belanja Modal (ABM) memiliki nilai
minimum 7.55dan nilai maksimum 12.72 dengan nilai rata-rata
11.1606dan standar deviasi 1.32821dengan jumlah pengamatan
sebanyak 51 data.
4. Variabel Indeks Pembanguna Manusia memiliki nilai minimum
4.13dan nilai maksimum 4.33 dengan nilai rata-rata 4.2135 dan standar
deviasi 0.04481 dengan jumlah pengamatan sebanyak 51 data.
4.3.2 Uji Asumsi Klasik 4.3.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas dilakukan untuk melihat apakah variabel
independen maupun variabel dependen terdistribusi secara
normal atau tidak. Pertama, data di dalam penelitian harus
memenuhi asumsi kenormalan data. Data penelitian yang baik
adalah data yang memenuhi asumsi kenormalan data. Untuk
melihat apakah data normal atau tidak dari grafik histogram
dan normal probability plot. Data yang normal akan
membentuk atau mengikuti garis diagonal pada normal
probability plot. Data yang normal juga akan terlihat dari
grafik histogram yang seimbang, tidak condong ke kiri
maupun ke kanan. Data yang tidak normal tidak akan
mengikuti garis diagonal pada normal probability plot dan
ditampilkan grafik histogram dan normal probability plot dari
variabel penelitian.
Gambar 4.1
Histogram Variabel Indeks Pembangunan Manusia (IPM) - Normal
Dari Gambar 4.1 di atas terlihat bahwa Histogram dari
penelitian sudah terdistribusi normal karena grafiknya
seimbang, tidak condong ke kiri maupun ke kanan. Begitu juga
dengan normal probability plot pada Gambar 4.2 di bawah
yang terlihat telah mengikuti garis diagonal dengan teratur,
sehingga dapat disimpulkan data penelitian sudah memenuhi
Gambar 4.2
Normal P-Plot of Regresion Standarized Residual- Normal
Untuk lebih memastikan bahwa data sudah terdistribusi
dengan normal, maka peneliti membuat uji
Kolmogorov-Smirnov yang membuktikan kenormalan suatu data penelitian
dengan angka. Peneliti merasa bahwa pembuktian dengan
angka akan lebih pasti dibandingkan dengan grafik atau
gambar yang bisa menimbulkan banyak persepsi. Dengan
menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov, suatu data dikatakan
normal. Berikut hasil pengujian dengan uji
Kolmogorov-Smirnov.
Tabel 4.2
Uji Komolgorov-Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
N 51
Normal Parametersa,b Mean .0000000
Std. Deviation .03769142
Most Extreme Differences Absolute .085
Positive .085
Negative -.074
Kolmogorov-Smirnov Z .606
Asymp. Sig. (2-tailed) .856
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Dari Tabel Kolmogorov-Smirnov di atas, nilai Asymp. Sig.
(2-tailed) nya sebesar 0,856 yang berarti > 0,05 sehingga dapat
ditarik kesimpulan bahwa data sudah terdistribusi dengan
normal.
4.3.2.2 Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi merupakan bagian dari uji asumsi klasik yang
bisa menentukan apakah terdapat autokorelasi di dalam data
penelitian. Data penelitian yang baik tidak memiliki
autokorelasi di dalamnya. Untuk melihat ada tidaknya
autokorelasi dilihat dari nilai Durbin-Watson (DW). Bila DU <
DW < 4-(DU) maka tidak terjadi autokorelasi. Bila nilai DW <
maka terjadi autokorelasi negatif. Bila DW terletak di antara
DU dan DL maka hasilnya tidak dapat disimpulkan. Berikut
hasil hasil SPSS yang menunjukkan apakah data terkena
autokorelasi atau tidak.
Model Summaryb
Model
Estimate Durbin-Watson
1 .541a .292 .247 .03888 2.304
a. Predictors: (Constant), ABM, PE, PAD
b. Dependent Variable: IPM
Dari hasil uji autokorelasi dari Tabel 4.3 di atas, didapat nilai
DW sebesar 2,304 di mana data observasi berjumlah 51, k=3,
sehingga dari Tabel DW didapat nilai DU = 1,6754 dan DL =
1,4273. Dari nilai tersebut, maka dapat ditarik kesimpulan
bahwa tidak terjadi autokorelasi di dalam penelitian karena
nilai DU < DW < 4-DU sehingga data penelitian sudah
memenuhi uji asumsi klasik.
4.3.2.3 Uji Multikolinearitas
Uji Multikolinearitas merupakan uji yang menentukan ada
tidaknya hubungan linear antara variabel independen dengan
variabel independen lainnya. Model regresi yang baik tidak
boleh memiliki multikolinearitas di dalamnya. Untuk
mendeteksi ada tidaknya multikolinearitas di dalam data
sebaliknya jika nilai VIF > 10 maka terjadi multikolinearitas.
Hasil uji Multikolinearitas terlihat sebagai berikut.
Tabel 4.4 Uji Multikolinearitas
Coefficientsa
Model Unstandardized
Coefficients
a. Dependent Variable: IPM
Dari Tabel 4.4 di atas, maka dapat diperoleh nilai VIF dari
masing-masing variabel independen untuk variabel Pendapatan
Asli Daerah (PAD) sebesar 1,325, Pertumbhan Ekonommi
Daerah sebesar 1,080, dan Alokasi Anggaran Belanja
Modalsebesar 1,395. Sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi
Multikolinearitas di dalam penelitian karena setiap variabel
independen nilai VIF < 10.
4.3.2.4 Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas merupakan uji untuk menentukan
apakah variabel pengganggu di dalam penelitian memilikii
varian yang sama atau tidak. Penelitian yang bagus adalah
penelitian yang tidak memiliki heteroskedastisitas melainkan
Untuk menentukan apakah data penelitian mengalami
heteroskedastisitas atau tidak dapat dilihat dari Scatterplot
hasil SPSS. Apabila titik-titik di Scatterplot menyebar di atas,
di bawah, dan di sekitaran angka nol, maka tidak terjadi
heteroskedastisitas, dan apabila titik-titik di Scatterplot
membentuk pola tertentu, tidak menyebar di atas, di bawah,
dan di sekitaran angka nol, maka terjadi heteroskedastisitas.
Berikut hasil Scatterplot dari penelitian.
Gambar 4.3
Dari Gambar 4.3 di atas, terlihat bahwa titik-titik menyebar di
atas, di bawah, dan di sekitaran angka nol sehingga dapat
ditarik kesimpulan bahwa data penelitian tidak mengandung
heteroskedastisitas.
4.3.3 Uji Analisis Regresi Linier Berganda
Uji Analisis Regresi Linier Berganda merupakan uji yang digunakan
untuk mengetahui hubungan beberapa variabel independen terhadap
variabel dependen. Uji ini dapat dilakukan apabila telah memenuhi uji
asumsi klasik. Hasil Analisis Regresi Linier Berganda penelitian
dengan SPSS adalah sebagai berikut.
Tabel 4.5
Uji Analisis Regresi Linier Berganda
Coefficientsa
a. Dependent Variable: IPM
Dari Tabel 4.5 di atas, maka dapat dibuat persamaan Regresi Linier
Berganda sebagai berikut:
IPM = 4,017+ 0, 038PAD - 0,031PE - 0,012ABM + e
a. Konstanta sebesar 4,017 menunjukkan bahwa apabila tidak ada
variabel independen (Pendapatan Asli Daerah, Pertumbuhan Ekonomi
Daerah, dan Alokasi Anggaran Belanja Modal), maka tingkat Indeks
Pembangunan Manusia adalah sebesar 4,017.
b. Koefisien Regresi PAD sebesar 0,038 menunjukkan bahwa apabila
setiap kenaikan Pendapatan Asli Daerah 1% dengan asumsi variabel
bebas lainnya dianggap konstan maka akan menaikkan Indeks
Pembangunan Manusia sebesar 0,038.
c. Koefisien Regresi PE sebesar 0,031menunjukkan bahwa apabila
setiap kenaikan Tingkat Pertumbuhan Ekonomi Daerah 1% dengan
asumsi variabel bebas lainnya dianggap konstan maka akan
menurunkan Indeks Pembangunan Manusia sebesar 0,031.
d. Koefisien Regresi ABM sebesar 0,012menunjukkan bahwa apabila
setiap kenaikan Alokasi Anggaran Belanja Modal 1% dengan asumsi
variabel bebas lainnya dianggap konstan maka akan menurunkan
Indeks Pembangunan Manusia sebesar 0,012.
4.3.4 Uji Hipotesis
4.3.4.1 Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji-t)
Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji-t) digunakan untuk
mengetahui secara parsial apakah setiap variabel bebas
memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel bebas.
terhadap variabel terikat, dan sebaliknya apabila nilai
signifikansi variabel independen < 0,05 maka secara parsial
ada pengaruh signifikan variabel bebas terhadap variabel
terikat.
Tabel 4.6
Uji Signifikansi Parameter Individual (Uji-t)
Coefficientsa
a. Dependent Variable: IPM
Dari Tabel 4.6 di atas, maka kesimpulan dari Uji-t adalah
sebagai berikut:
1. Pengaruh Pendapatan Asli Daerah (PAD) terhadap Indeks
Pembangunan Manusia
Nilai signifikansi untuk variabel Pendapatan Asli Daerah
adalah sebesar 0,000 < 0,05. Dari hasil di atas, dapat
disimpulkan bahwa Pendapatan Asli Daerah (PAD) secara
parsial berpengaruh terhadap variabel Indeks Pembangunan
Manusia.
2. Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Daerah terhadap Indeks
Nilai signifikansi untuk variabel Pertumbuhan Ekonomi
Daerah adalah sebesar 0,307< 0,05. Dari hasil di atas, dapat
disimpulkan bahwa variabel Pertumbuhan Ekonomi Daerah
secara parsial tidak berpengaruh terhadap variabel Indeks
Pembangunan Manusia.
3. Pengaruh Alokasi Anggaran Belanja Modal (ABM) terhadap
Indeks Pembangunan Manusia
Nilai signifikansi untuk variabel Alokasi Anngaran Belanja
Modal (ABM) adalah sebesar 0,018> 0,05. Dari hasil di atas,
dapat disimpulkan bahwa variabel Alokasi Anggaran Belanja
Modal secara parsial tidak berpengaruh terhadap variabel
Pengalokasian Anggaran Belanja Daerah.
4.3.4.2 Uji Signifikansi Simultan (Uji - F)
Uji Signifikansi Simultan (Uji – F) digunakan untuk
mengetahui apakah secara bersama-sama atau simultan
variabel independen di dalam penelitian mempengaruhi
variabel dependen. Untuk melihat pengaruhnya dari nilai
Signifikansi F. Apabila nilai Signifikansi F < 0,05 maka ada
pengaruh variabel independen secara bersama-sama atau
simultan terhadap variabel terikat, dan sebaliknya apabila nilai
signifikansi F > 0,05 maka tidak ada pengaruh variabel
Tabel 4.7
Uji Signifikansi Simultan (Uji - F)
ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression .029 3 .010 6.475 .001a
Residual .071 47 .002
Total .100 50
a. Predictors: (Constant), ABM, PE, PAD
b. Dependent Variable: IPM
Dari Tabel 4.7 di atas, dari nilai Sig. Sebesar 0,01 maka dapat
disimpulkan bahwa nilai signifikansi F < 0,05 yang berarti
secara simultan atau bersama-sama variabel independen di
dalam penelitian mempengaruhi variabel dependen.
4.3.4.3 Uji Koefisien Determinasi (R2)
Uji Koefisien Determinasi merupakan uji yang dilakukan
untuk mengetahui seberapa besar variabel independen dalam
penelitian mempengaruhi variabel dependen. Nilainya antara 0
sampai dengan 1. Berikut hasil dari Uji Koefisien Determinasi
dari penelitian.
Tabel 4.8
Uji Koefisien Determinasi (R2)
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
1 .541a .292 .247
a. Predictors: (Constant), PAD, PE, ABM
Dari tabel 4.8 di atas ada beberapa hal yang dapat
disimpulkan, sebagai berikut:
1. Nilai R sebesar 0,541 yang menunjukkan bahwa korelasi
atau hubungan antara Indeks Pembangunan Manusia (variabel
dependen) dengan Pendapatan Asli Daerah, Pertumbuhan
Ekonomi, dan Alokasi Anggaran Belanja Modal (variabel
independen) yaitu sebesar 54,1 %.
2. R Square sebesar 0,292 berarti 29,2 % Indeks
Pembangunan Manusia mampu diprediksikan oleh Pendapatan
Asli Daerah, Pertumbuhan Ekonomi Daerah, dan Alokasi
Anggaran Belanja Modal. Sisanya 71,8 % oleh variabel lain
yang tidak diteliti dalam penelitian ini.
3. Nilai Adjusted R Square atau Koefisien Determinasi adalah
0,247 berarti 24,7 % Indeks Pembangunan Manusia mampu
diprediksikan oleh Pendapatan Asli Daerah, Pertumbuhan
Ekonomi Daerah, dan Alokasi Anggaran Belanja Modal.
Sisanya 85,3 % oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam
penelitian ini.
Ada dua pilihan, memakai R Square atau memakai
Adjusted R Square. Apabila jumlah variabel lebih dari dua
maka digunakan Adjusted R Square. Sehingga nilai yang
4.3.1 Pembahasan Penelitian
Berdasarkan hasil yang telah dijelaskan secara statistik mengenai
uji-uji yang telah dilaksanakan, maka peneliti merasa perlu lebih menelaah
lebih dalam lagi agar mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam.
Di samping itu peneliti juga merasa perlunya membandingkan hasil
penelitian terhadap hasil penelitian-penelitian terdahulu yang dijadikan
latar belakang atau pendukung penelitian ini.
Hasil pengujian hipotesis menyatakan bahwa secara parsial variabel
Pendapatan Asli Daerah (PAD) berpengaruh signifikan terhadap Indeks
Pembangunan Manusia. Hasil ini mendukung penelitian yang telah
dilakukan oleh Putra dan Ulupui (2015).
Hasil Pengujian hipotesis menyatakan bahwa secara parsial variabel
Pertumbuhan Ekonomi Daerah (PE)tidak berpengaruh signifikan
terhadap Indeks Pembangunan Manusia. Hasil ini mendukung
penelitian yang telah dilakukan oleh Setyowati dan Suparwati (2012)
namun bertolak belakang dengan penelitian yang dilakukan oleh
Christy dan Adi (2009).
Hasil pengujian hipotesis menyatakan bahwa secara parsial variabel
Alokasi Anggaran Belanja Modal tidak berpengaruh signifikan terhadap
Indeks Pembangunan Manusia. Hal ini mendukung bertolak belakang
Uji-F dari penelitian menunjukkan bahwa secara simultan atau
secara bersama-sama variabel Pendapatan Asli Daerah, Pertumbuhan
Ekonomi Daerah, dan Alokasi Anggaran Belanja Modal berpengaruh
terhadap variabel Indeks Pembangunan Manusia.
Hasil pengujian hipotesis pada penelitian ini mendukung teori
yang dikemukakan oleh Coleman yakni menjelaskan sebuah
pilihan tindakan yang dilakukan oleh pemerintah daerah dalam
perumusan kebijakan publik seperti pengalokasian belanja
daerah. Peningkatan PAD yang diterima pemerintah daerah
berarti daerah memiliki cukup dana untuk belanja daerah pada
sektor-sektor yang mendukung kualitas pembangunan manusia
seperti kesehatan, pendidikan, dan infrastruktur. Hal ini sejalan
dengan hasil penelitian yang membuktikan bahwa ada
pengaruh signifikan antara pendapatan asli daerah dan indeks
pembangunan manusia. Pertumbuhan ekonomi daerah memang
tidak berhubungan dengan teori yang dikemukan oleh
Coleman. Berdasarkan hasil penelitian membuktikan bahwa
tidak ada pengaruh signifikan antara pertumbuhan ekonomi
terhadap indeks pembangunan manusia. Terakhir, alokasi
anggaran belanja modal, Coleman mengemukanan pilihan
tindakan yang dilakukan oleh pemerintah daerah dalam
modal.Namunberdasarkan hasil penelitian, alokasi anggaran
belanja modaltidak memiliki pengaruh yang signifikan
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki pengaruh Pendapatan Asli
Daerah, Pertumbuhan Ekonomi Daerah dan Pengalokasian Anggaran
Belanjaa Modal terhadap Kualitas Pembangunan Manusia yang diukur
melalui Indeks Pembangunan Manusia pada pemerintah kota/kabupaten di
Provinsi Sumatera Utara.
Berdasarkan hasil analisis data yang telah dilakukan di Bab empat, maka
kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Secara Parsial, variabel independen Pendapatan Asli Daerah (PAD)
memberikan pengaruh yang signifikan, namun variabel Tingkat
Pertumbuhan Ekonomi Daerah dan Alokasi Anggaran Belanja Modal tidak
memberikan pengaruh signifikan terhadap Kualitas Pembangunan Manusia
pada pemerintah kota/kabupaten di Provinsi Sumatera Utara.
2. Secara simultan atau bersama-sama, variabel Pendapatan Asli Daerah,
Pertumbuhan Ekonomi Daerah dan Pengalokasian Anggaran Belanja
Modal berpengaruh signifikan terhadap Kualitas Pembangunan Manusia
pada pemerintah kota/kabupaten di Provinsi Sumatera Utara.
3. Nilai Adjusted R Square atau Koefisien Determinasi adalah 0,247 berarti
24,7 % Kualitas Pembangunan Manusia mampu diprediksikan oleh
kurang. Sisanya 75,3 % oleh variabel lain yang tidak diteliti dalam
penelitian ini.
5.2 Keterbatasan Penelitian
Penelitian ini memiliki keterbatasan, antara lain sebagai berikut:
1. Penelitian hanya dilakukan di lingkungan pemerintah kota/kabupaten,
sehingga hasil penelitian hanya terbatas mengenai kondisi di lingkungan
pemerintah kota/kabupatendi Provinsi Sumatera Utara, di mana tidak
tertutup kemungkinan apabila penelitian dilakukan hingga pada
pemerintah daerah Provinsi Se-Indonesia, hasil yang dihasilkan pun
berbeda.
2. Penelitian hanya memiliki tiga variabel independen. Dari nilai koefisien
determinasi di bab empat hasil penelitian sebesar 24,7% berarti variabel
Pendapatan Asli Daerah, Pertumbuhan Ekonomi Daerah, dan
Pengalokasian Anggaran Belanja Modal hanya mampu memprediksikan
pengaruhnya terhadap Kualitas Pembangunan Manusia pada pemerintah
daerah kota/kabupaten di Provinsi Sumatera Utara sebesar 24,7%, artinya
masih ada variabel lain yang tidak disertakan di dalam penelitian ini yang
mempengaruhi variabel dependen sebesar 75,3%.
5.3 Saran
Berdasarkan kesimpulan dan keterbatasan yang telah diuraikan
sebelumnya, maka ada beberapa hal yang disarankan terkait dengan
1. Untuk peneliti selanjutnya agar menambah tempat penelitian tidak terbatas
pada lingkungan pemerintah daerah kota/kabupaten namun
menggabungkan seluruh pemerintah daerah di Indonesia yakni pemerintah
daerah provinsi, pemerintah daerah kota, dan pemerintah daerah kabupaten
di Indonesia untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat.
2. Untuk penelitian selanjutnya agar menambah atau mengubah variabel
independen disebabkan nilai koefisien determinasi di bab empat hasil
penelitian sebesar 24,7% yang artinya masih ada variabel independen lain
sebesar 75,3% yang mempengaruhi penelitian.
3. Untuk Pemerintah daerah kota/kabupaten, seiring maraknya isu rendahnya
Kualitas Pembangunan Manusia di, maka untuk mengatasi hal tersebut,
pemerintah daerah kota/kabupaten di Provinsi Sumatera Utara disarankan
agar memperhatikan beberapa faktor dalam peningkatan Kulitas
Pembangunan Manusia seperti data Pendapata Asli Daerah, Pertumbuhan
Ekonomi Daerah, dan Pengalokasian Anggaran Belanja Modalyang
