BAB III
METODE PENELITIAN
A. Jenis dan Sifat penelitian
1. Jenis Penelitian
Penelitian ini penulis menggunakan metode pendekatan secara kuantitatif.
Metode kuantitatif adalah metode penelitian yang berlandaskan pada
filsafat positivisme, digunakan untuk meneliti pada populasi atau sampel
tertentu, pengumpulan data menggunakan instrument penelitian , analisis
data bersifat kuantitatif /statistik dengan tujuan untuk menguji hipotesis
yang telah ditetapkan1
Selain itu peneliti juga menggunakan penelitian kepustakaan (library
research yaitu penelitian yang dilaksanakan dengan menggunakan
literature (kepustakaan), baik berupa buku, catatan maupun laporan hasil
penelitian terdahulu.2 Yang berkaitan dengan indikator makro ekonomi
yaitu pendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Umum, kemiskinan dan juga
tentang Belanja Modal dan data yang di dapat dari BPS (badan Pusat
Statistik) kabupaten pringsewu
2. Sifat Penelitian
Penelitian ini bersifat analisis deskriptif yaitu metode analisis yang
bertujuan untuk mendeskripsikan atau menjelaskan sesuatu hal apa adanya
(irawan, 2004) biasanya parameter analisis deksriptif adalah mean, media,
modus,frekuensi, persentase, Persentil, dan sebagainya.3
B. Sumber Data
Penelitian ini merupakan studi yang membahas permasalahan secara deskriptif
kuantitatif dengan menggunakan data sekunder.4 Data sekunder merupakan
data yang telah dikumpulkan oleh pihak lain bukan periset sendiri untuk
tujuan lain ini mengandung arti bahwa periset sekedar mencatat, mengakses,
atau meminta data tersebut kepihak lain yang telah mengumpulkannya
dilapangan5pada penelitian ini peneliti mendapatkan data sekunder dari
dokumen-dokumen yang ada di badan pusat statistik Kabupaten Pringsewu
khususnya pada tahun 2011-2016 data yang di teliti meliputi Pendapatan Asli
Daerah, Dana Alokasi Umum kemiskinan dan Belanja Modal jenis data yang
di gunakan adalah data time series periode tahun 2011 s/d 2016.
C. Teknik Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan oleh penulis pada penelitian ini
adalah metode dokumentasi. Dokumentasi adalah tekhnik pengumpulan data
berupa catatan, transkip, buku, surat kabar, majalah dan lain-lain. Seperti
buku-buku dan sebagainya.6 Dalam hal ini peneliti mengumpulkan data yang
berhubungan dengan PAD, DAU, kemiskinan dan Belanja Modal
D. Populasi dan sampel
3Ali Baroroh,Trik-Trik Analisisnstatistik Dengan Spss15,(Jakarta:Pt Elex Media Komputindo,2008)h.1.
4Sutyastie Soemitro Dkk,Analisis Ekonomi Jawa Barat, (Bandung: Unpad Press,1977)h.219.
5Istijanto, Aplikasi Prakti Riset Pemasaran, ( Jakarta, Gramedia Pustaka Utama,2009) h. 38.
1. Populasi
Populasi adalah wilayah generalisis yang terdiri dari obyek/subyek yang
mempunyai kuantitas dan karakteristik tetentu yang ditetapkan oleh
peneliti untuk di pelajari kemudian ditarik kesimpulannya. Atau populasi
merupakan keseluruhan objek/subjek yang berada di sebuah wilayah yang
memenuhi syarat-syarat tertentu berkaitan dengan masalah penelitian, atau
keseluruhan unit dari individu dalam ruang lingkup yang akan
diteliti.7Populasi yang menjadi objek penelitian ini adalah data BPS
Kabupaten Pringsewu.
2. Sampel
Sampel adalah kelompok kecil yang diamati dan merupakan bagian dari
populasi sehingga sifat dan karakteristik populasi juga dimiliki oleh
sampel.8bila populasi besar dan peneliti tidak mungkin mempelajari semua
yang ada pada populasi, misalnya karena keterbatasasn waktu, dana, maka
peneliti dapat menggunakan sampel yang diambil dari populasi itu. Teknik
pengambilan sampel untuk menentukan sampel yang akan digunakan
dalam penelitian ini menggunakan teknik purposive sampling adalah
teknik dengan pertimbangan tertentu.9Adapun sampel yang digunakan
pada penelitian ini adalah data BPS pada tahun 2011-2016
E. Variabel dan Definisi Operasional Penilitian
7 Nanang Martono,Metode Penelitian Kuantitatif Analisis Isi Dan Data Sekunder, (Jakarta: Raja Grafindo 2012), h.74.
Operasional Variabel adalah penjelasan mengenai cara-cara tertentu yang
digunakan oleh peneliti untuk mengukur (mengoperasionalkan) Construct
menjadi variabel penelitian yang dapat dituju.kerlinger menyatakan bahwa
variabel adalah Kontruk atau sifat yang akan di pelajari.10sehingga peneliti
yang lain dapat melakukan pengulangan atau memperbaiki pengukuran yang
dilakukan peneliti terdahulu.
1. Variabel bebas (variabel Independent) (X).Variabel bebas merupakan
variabel yang mempengaruhi atau yang menjadi sebab berubahnya atau
timbulnya variabel dependent (terikat) variabel ini sering di sebut variabel
stimulus, predicto, anticedent11.Dalam hal ini variabel bebas nya adalah
Pendapatan Asli Daerah dana Alokasi Umum.dan kemiskinan
2. Variabel Terikat (variabel dependent) (Y) variabel terikat adalah variabel
yang di pengaruhi atau yang menjadi akibat karena adanya variabel
bebas.12Dalam penelitian ini ada satu variabel terikat yang digunakan yaitu
Belanja Modal yang akan diteliti adalah data dari realisasi APBD yang
diperoleh dari Badan Pusat Statistik Kabupaten Pringsewu dari tahun
2011-2016.
Skala pengukuran variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah
Skala Rasio.Dimana Skala Rasio merupakan skala interval dan memiliki
nilai dasar (based Value) yang tidak dapat dirubah.Data yang dihasilkan
dari Skala Rasio disebut data rasio dan tidak ada pembatasan trhadap alat
10Sugiono,Penelitian Pendidikan Pendekatan Kualitatif, Kuantitatif dan R&D, Cetakan Ke-20 (Bandung: Alfabeta, 2014), h.8
11Ibid, h.38
uji statistik yang sesuai.Variabel yang diukur dengan Skala rasio disebut
dengan variabel metrik.13Sehingga skala pengukuran yang cocok digunakan
adala rasio Rupiah (Rp).
Variabel Indikator Skala
Pengukuran Variabel
Instrument Penelitian
PAD (X1) Total pendapatan
Asli Daerah tahun 2011-2016
Rasio Laporan
APBD
DAU (X2) Total Dana
Alokasi Umumtahun 2011-2016
Rasio Laporan
APBD
KEMISKINAN
(X3) Data kemiskinantahun 2011-2016 Rasio BPS
Belanja Modal
(Y) Total BelanjaModal tahun 2011-2016
Rasio Laporan
APBD
F. Metode Analisis Data
Setelah keseluruhan data terkumpul maka peneliti menggunakan metode untuk
mengetahui hubungan antara variabel independen dengan dependent adalah
dengan analisis regresi linear berganda.Model regresi linear berganda
dikatakan model yang baik jika model tersebut memenuhi asumsi normalitas
terbebas dari asumsi-asumsi klasik statistik baik multikolenaritas,
autokolerasi, dan heterokedasitas.14regresi linear berganda melibatkan lebih
dari satu variabel bebas (X) yaitu PAD,DAU dan kemiskinan dan satu variabel
13 Imam Ghozali, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 21 (Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro, 2013),h.5
terikat yaitu Belanja Modal dalam penelitian ini pengolahan data
menggunakan SPSS.
1. Uji Asumsi Klasik
Alat uji yang digunakan adalah uji asumsi klasik yaitu uji yang dilakukan
untuk mengetahui apakah terdapat masalah didalam data regresi. Uji
asumsi klasik yang digunakan untuk mengetahui bagaimana pengaruh
variabel bebas (X) terhadap vriabel (Y). maka peneliti menggunakan
analisis regresi untuk membandingkan dua variabel atau lebih yang
berbeda.apabila data regresi sudah melewati empat masalah dalam uji
asumsi klasik maka data dapat dikatakan lulus uji asumsi.
a. Uji normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi,
variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal (ghozali,
2011:160). Pada penelitian ini, uji normalitasnya menggunakan uji one
sample kolmogorov-smirnov15
b. Uji heterokedastisitas
Heteroskedasitas adalah keadaan dimana terjadi ketidaksamaan varian
dari residual untuk semua pengamatan pada model regresi .model
regresi yang baik tidak terjadi masalah heteroskedasitas.16
c. Uji Autokolerasi
15Wimpi Priambudi,”Pengaruh Pendapatan Asli Daerah Dan Dana Alokasi Umumterhadap Belanja Modalpada Kabupaten Dan Kota Dipulau Jawatahun 2013”,( Skripsi Program Studi Akuntansi, Universitas Negeri Yogyakarta, Yogyakarta, 2016), h.38
Autokolerasi adalah kolerasi antara anggota serangkaian observasi yang
diurutkan menurut waktu (seperti dalam data deretan waktu) atau ruang
(data cross section).Uji ini dilakukan untuk menguji apakah dalam
model regresi linear ada kolerasi antara kesalahan pengganggu pada
periode waktu atau ruang dengan kesalahan pengganggu waktu dan
ruang sebelumnya.17Jika data tidak memiliki masalah autokolerasi maka
persamaan tersebut baik atau layak. Jika Obs*R-square <0.005 maka
asumsi ditolak, tapi jika Obs*R-squared > 0,05 maka asumsi diterima
dan tidak ada autokolerasi.
d. Uji Multikolienaritas
Uji multikolinearitas diperlukan untuk mengetahui apakah ada tidaknya
variabel independen yang memiliki kemiripan dengan variabel lain
dalam satu model (nugroho,2005:58) selain itu deteksi terhadap
multikolinearitas juga bertujuan untuk menghindari bias dalam proses
pengambilan keputusan mengenai pengaruh pada uji parsial
masing-masing. Variabel independen terhadap variabel dependen. Deteksi
multikolienaritas pada suatu model dapat dilihat jika nilai variance
inflation tolerance (VIF) tidak lebih dari 10 dan nilai tolerance tidak
kurang 0,1 maka model tersebut dapat dikatakan terbebas dari
multikoleaneritas., VIF = 1/Tolerance jika VIF =10 maka tolerance
=1/10=0,1.18
17Wiratna Suharweni, SPSS untuk penelitian. (Yogyakarta:Pustaka Baru Pers, 2015),h.62.
2. Alat Uji Hipotesis
a. Uji Signifikan Parametik Individual (Uji t)
Uji Statistik t pada dasarnya menunjukan seberapa jauh pengaruh satu
variabel penjelas atau dependen secara individual dalam menerangkan
variasi variabel dependen.Pengujian dilakukan dengan menggunakan
tingkat signifikansi secara 0,05 (α =5%). Ketentuan penolakan atau
penerimaan hipotesis adalah sebagai berikut: 19
1). Jika nilai signifikan t > 0,05 maka Ho di terima dan menolak Ha
(koefisiensi regresi tidak signifikan). Hal ini menunjukan bahwa
secara parsial variabel independen tidak memiliki pengaruh yang
signifikan terhadap variabel dependen.
2). Jika nilai signifikan t <0,05 maka Ho ditolak dan menerima Ha
(koefisien regresi signifikan). Ini berarti bahwa secara parsial
variabel independen tersebut mempunyai pengaruh yang signifikan
terhadap variabel dependen.
Dalam pengujian hipotesis ini, bila nilai T hitung berada pada daerah
penerimaan Ho satu terletak diantara nilai tabel, maka Ho diterima dan
Ha ditolak. Dengan demikian, bila nilai T hitung lebih kecil atau sama
dengan (≤) dari nilai tabel, maka Ho di terima. Nilai T hitung adalah
nilai mutlak, sehingga tidak melihat positif atau negative nilainya.20
b. Uji F
19Imam Ghozali, Aplikasi Analisis mmultivaiate dengan program IBM SPSS 21, (Semarang: Badan Penerbit-UNDIP, 2013).h. 98.
Uji F digunakan untuk menguji pengaruh variabel independent secara
bersama-sama terhadap variabel dependen dari satu persamaan regresi
dengan menggunakan hipotesis statistik. Pengambilan keputusan
didasarkan pada nilai probabilitas yang didapatkan dari hasil
pengolahan data melalui program SPSS berikut:
1). Jika probabilitas <0,05 maka H0 ditolak
2). Jika probabilitas >0,05 makan H0 diterima
c. Koefesien Determinasi
Koefisien Determinasi R2 pada intinya mengukur seberapa jauh
kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel
independen.Koefisien determinasi ini digunakan karena dapat
menjelaskan kebaikan dari model regresi dalam mempredeksi variabel
dependen. Semakin tiggi nilai koefisien determinasi maka akan semakin
baik pula kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel
dependen (Imam Ghazali, 2011)
Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel independen dalam
menjelaskan keterikatannya dengan variabel dependen amat terbatas,
sedangkan nilai yang mendekati satu berarti variabel-variabel
independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan
untuk memprediksi variasi variabel dependen.
Menurut Sugiyono (2007:275) analisis regresi linear berganda digunakan
oleh peneliti, bila peneliti bermaksud meramalkan bagaimana keadaan
(naik turunnya) variabel dependen (kriterium) bila dua atau lebih variabel
independen sebagai faktor prediktor dimanipulasi (dinaik turunkan
nilainya). Jadi analisis regresi ganda akan dilakukan bila jumlah variabel
independennya minimal 2.21
Hubungan antar variabel tersebut dapat digambarkan dengan persamaan
sebagai berikut:
Y=α+b1X1+b2X2+b3X3+et
Keterangan:
Y =Belanja Modal
X1 =Pendapatan Asli Daerah
X2 =Dana Alokasi Umum
X3 =Kemiskinan
a =Konstanta
b1.2.3 =Koefisien Regresi
et =Error term
