BAB III METODE PENELITIAN. Pamekasan yang meliputi intergovernmental revenue, belanja daerah, ukuran

18

METODE PENELITIAN

A. Objek Penelitian

Objek penelitian ini berisikan tentang laporan keuangan pemerintah daerah Pamekasan yang meliputi intergovernmental revenue, belanja daerah, ukuran pemerintah dan rasio kemandirian dalam kurun waktu 11 tahun dari tahun 2009 hingga 2019. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah pengaruh intergovermental revenue, belanja daerah, ukuran pemerintah dan rasio kemandian berpengaruh terhadap kinerja keuangan pemerintah.

B. Jenis Penelitian

Dalam penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif, dimana penelitian ini menggunakan metode survei dengan teknik analisis regresi linier berganda untuk mengetahui faktor-faktor yang memperngaruhi intergovernmental revenue, belanja daerah, ukuran pemerintah dan rasio kemandirian terhadap kinerja keuangan pemerintah daerah pamekasan.

C. Populasi dan Teknik Penentuan Sampel

Populasi adalah sumber data dalam penelitian tertentu yang memiliki jumlah banyak dan luas. Dalam metode penelitian kata populasi digunakan untuk menyebutkan serumpun atau sekelompok objek yang menjadi sasaran penelitian.

Oleh karenanya, populasi penelitian merupakan keseluruhan (universum) dari

objek penelitian. Populasi dalam penelitian ini adalah laporan keuangan

Pemerintah Daerah Kabupaten Pamekasan dengan jumlah populasi sebanyak 11

tahun dengan pengambilan data berdasarkan triwulanan yang diperoleh dari

Badan Keuangan Daerah Kabupaten Pamekasan.

Sampel dapat diartikan sebagian atau wakil populasi yang diteliti.

(Arikunto).Sampel penelitian adalah sebagian yang diambil dari keseluruhan obyek yang diteliti yang dianggap mewakili terhadap seluruh populasi dan diambil dengan menggunakan teknik tertentu. Sampel juga berarti sebagian dari populasi, atau kelompok kecil yang diamati (Furchan). pemilihan sampel dalam penelitian ini menggunakan metode sampel jenuh. Berkenaan dengan jumlah laporan keuangan selama 11 tahun yang dijadikan sampel dengan pengambilan per triwulan, jadi data yang digunakan sebanyak 33 data dalam penelitian ini.

D. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel

Dalam penelitian ini, variabel independennya (X1) yang digunakan yaitu Intergovernmental revenue, (X2) belanja daerah (X3) Ukuran pemerintahan, dan

(X4) Rasio kemandirian, sedangkan variabel dependen yaitu (Y) Kinerja keuangan pemerintah daerah. Pengujian hipotesis ini menggunakan model analisi berganda bertujuan untuk memprediksi berapa besar pengaruh variabel dependen terhadap variabel independen.

Tabel 3.1

Pengukuran Variabel Penelitian

No Variabel Pengukuran Variabel Sumber

1 Intergovernment al Revenue

Pendapatan transfer Total pendapatan darah

Patrick (2007) Mahmudi, 2007:128 2 Belanja Daerah Realisasi belanja daerah

APBD

Standar akuntansi pemerintah UU No. 23

tahun 2014 pasal 298

3 Ukuran

Pemerintah

Total Aset Mulyani (2017)

Suryaningsih (2016)

4 Rasio

Kemandirian

Pendapatan asli daerah Pendapatan transfer

Mulyani (2017) Suryaningsih (2016)

5 Kinerja

Keuangan

Realisasi belanja Anggaran belanja

Realisasi belanja Realisasi pendapatan

Mulyani (2017) Suryaningsih (2016)

Sumber: Pengukuran Variabel

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini terbagi menjadi dua yaitu data kualitatif dan data kuantitatif. Data kualitatif adalah data yang diperoleh berupa keterangan-keterangan tertulis yang mendukung penelitian ini, sedangkan data kuantitatif adalah data yang diperoleh dari pihak-pihak yang berkepentingan berupa data keuangan pemerintah daerah Kabupaten Pamekasan. Data bisa berupa angka-angka yang dapat dihitung seperti data laporan keuangan, laba rugi, serta data lainnya yang mendukung penelitian ini.

Sedangkan sumber data diperoleh dari data primer, yaitu data yang di peroleh langsung dari pihak yang dianggap mempunyai keterkaitan dengan data yang diperlukan, dan data sekunder, yaitu ada di laporan keuangan PEMDA.

F. Teknik Perolehan Data

Metode pengumpulan data dalam penelitian ini dimaksudkan untuk memeroleh data yang relevan dan akurat dengan masalah yang dibahas. Dalam rangka mendapatkan data dan informasi untuk penyusunan penelitian disini yang digunakan oleh penulis adalah pengumpulan data sekunder yang diperoleh langsung dari Badan Keuangan Daerah Kabupaten Pamekasan.

G. Teknik Analisis Data

Setelah data dikumpulkan dan diolah, proses selanjutnya adalah melakukan pengujian terhadap hipotesis atau jawaban sementara dengan menggunakan metode analisis sebagai berikut :

1. Analisis deskriptif adalah suatu analisis yang dilakukan untuk memberikan

gambaran secara umum terhadap objek yang diteliti melalui data sampel atau

populasi yang diteliti, khususnya mengenai faktor-faktor yang memengaruhi kinerja keuangan pemerintah daerah pada pengelola keuangan dan aset Kabupaten Pamekasan.

2. Analisis regresi linier berganda adalah suatu analisis yang digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi kinerja keuangan pemerintah pada badan pengelolaan keuangan di Kabupaten Pamekasan, sebagaimana dikemukakan oleh Suliyanto (2018 : 132).

Y = a + a1X1 + a2X2 + a3X3 + a4X4+ e Keterangan:

Y = Kinerja Keuangan PEMDA a = Konstanta

a1,…a4 = Koefisien regresi X1 = Intergovernmental revenue X2 = Belanja Daerah

X3 = Ukuran Pemerintah X4 = Rasio Kemandirian e = error

1. Uji Asumsi Klasik

Sebelum analisis regresi berganda dilakukan, makan diperlukan uji asumsi

klasik terlebih dahulu untuk memastikan apakah model tersebut tidak terdapat

masalah multikolinieritas, heteroskedastisitas, autokorelasi dan normalitas, jika

terpenuhi maka model analisis layak untuk digunakan. Langkah-langkah uji

asumsi klasik adalah sebagai berikut:

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Pengujian normalitas data dilakukan dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov untuk masing-masing variabel.

Pengujian normalitas dilakukan dengan melihat nilai 2-tailed significant.

Jika data memiliki hasil perhitungan dengan tingkat signifikan lebih besar dari 0,05 atau (Sig) > 5% maka dapat disimpulkan bahwa H

_o

diterima, sehingga dapat dikatakan data tersebut berdistribusi nomal dan jika signifikan hasil perhitungan lebih kecil dari 0,05 atau (Sig) < 5%, maka H

_o

tidak dapat diterima sehingga data dapat dikatakan tidak berdistribusi normal.Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel terikat dan variabel bebas mempunyai distribusi normal atau tidak.

2. Uji Multikolinearitas

Uji multikoliniearitas diperlukan untuk mengetahui ada tidaknya variabel independen yang memiliki kemiripan antar variabel independen dalam satu model. Kemiripan antar variabel independen akan mengakibatkan korelasi yang sangat kuat. Multikolinieritas timbul sebagai akibat adanya hubungan kausal antara dua variabel bebas atau lebih bersama-sama dipengaruhi oleh variabel ketiga diluar model. Untuk mendeteksi atau tidaknya multikolinieritas di dalam model regresi yaitu:

a. Nilai R2 yang dihasilkan oleh suatu estimasi model regresi empiris sangat

tinggi, secara individual variabel-variabel independen banyak yang tidak

signifikan mempengaruhi variabel independen.

Menganalisis matrik korelasi variabel-variabel independen. Jika antar variabel independen ada korelasi yang ukup tinggi (umumnya diatas 0.9), maka hal ini merupakan indikasi adanya multikolinieritas. Mengamati nilai tolerance dan variance inflation factor (VIF). VIF adalah suatu estimasi berapa besar multikolinieritas meningkatkan varian pada suatu koefisien estimasi sebuah veriabel penjelas. Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Nilai cut-of yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolineritas adalah nilai tolerance

≤ 0,10 atau sama dengan nilai VIF > 10. Bila hasil regresi memiliki nilai VIF

tidak lebih dari 10, maka dapat disimpulkan tidak ada multikolinieritas dalam model regresi Menurut Ghozali (2014).

b. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ada hubungan antara variabel terikat dan variabel bebas. Uji autokorelasi sering disebut dengan nama korelasi serial dan sering ditentukan pada data serial waktu (time series). Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya). Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi. Alat ukur yang digunakan untuk mendeteksi adanya autokorelasi. Dalam penelitian ini menggunakan uji Durbin-Watson (DW test) untuk menguji keberadaan autokorelasi dalam penelitian ini digunakan metode Durbin-Watson test yang berdasarkan ketentuan sebagai berikut:

1) Bila DW < d

_L;

berarti terdapat korelasi positif

2) Bila d

L

≤ DW ≤ du, tidak dapat mengambil kesimpulan.

4) Bila 4-du ≤ DW ≤ 4-d

L

, berarti tidak dapat mengambil kesimpulan apa-apa.

5) Bila DW < 4- d

_L

, berarti ada korelasi negatif.

c. Uji Heteroskedastisitas

Uji Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homoskedastisits dan jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Deteksiada tidaknya heteroskedastisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu grafik scatterplot antara SRESID dan ZEPRET dimana Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual (Y prediksi Y sesungguhnya) yang telah distudentized.

Dasar analisis sebagai berikut:

1) Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu atau (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka mengindikasi telah terjadi heteroskedastisitas.

2) Jika tidak ada yang jelas, secara titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.

2. Uji Hipotesis :

Pengujian hipotesis dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi

berganda (Multiple Regression) dengan alasan bahwa variabel independennya

lebih dari satu. Analisis ini digunakan untuk menentukan hubungan antara kinerja

keuangan daaerah dengan variabel-variabel yang berkaitan.

a) Uji Signifikansi Simultan (Uji F)

Uji F dilakukan untuk menguji apakah semua variabel independen yang diamati berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.

1) Membuat hipotesis dalam uraian kalimat sebagai berikut:

H

_o

: tidak ada pengaruh yang signifikan secara simultan variabel dependen terhadap variabel independen.

H

a

: ada pengaruh secara simultan variabel dependen terhadap variabel independen.

2) Menetukan taraf nyata (α)

Taraf nyata yang digunakan adalah 5%.

jika, F

hitung

≤ F

tabel

, maka H

o

diterima dan H

a

ditolak.

Apabila F

hitung

>F

tabel

maka H

o

ditolak dan H

a

diterima.

Dengan menggunakan angka probabilitas signifikan

Apabila angka probalitas signifikan > 0,05 maka H

o

diterima dan H

a

ditolak.

Apabila angka probalitas signifikan < 0,05 maka H

_o

diterima dan H

_a

diterima.

3) Menentukan nilai uji statistik.

4) Membuat kesimpulan:menyimpulkan H

o

diterima atau ditolak. Ghozali, (2014 : 84).

b) Uji Signifikansi Pengaruh Parsial (Uji t)

Uji-t digunakan untuk menguji pengaruh variabel independen secara

parsial terhadap variabel dependen, yaitu pengaruh masing-masing variabel

independen (bebas) yang terdiri dari variabel independen terhadap variabel

dependen (terikat). Pengujian terhadap hasil regresi dilakukan dengan

menggunakan uji t dengan α = 5%.

signifikan tertentu.

2) Membuat keputusan.

Pengmbilan keputusan uji hipotesis secara parsial didasarkan pada nilai probabilitas yang didapatkan dari hasil pengolahan data melalui program SPSS sebagai berikut:

Jika probabilitas < 0,05 maka H

o

ditolak dan H

a

diterima.

Jika probabilitas > 0,05 maka H

_o

diterima dan H

_a

ditolak. Ghozali, (2014 : 84).

c) Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien Determinasi (goodnes of fil) yang dinotasikan R

²

merupakan suatu ukuran yang penting dalam regresi, karena dapat menginformasikan baik atau tidaknya model regresi yang terestimasi. Atau dengan kata lain, angka tersebut dapat mengukur seberapa dekatkah garis regresi yang teristimasi dengan data sesungghnya. Nilai koefisien Determinasi (R

²

) ini mencerminkan seberapa besar variasi dari variabel terikat Y dapat diterangkan oleh variabel bebas X. Bila nilai kofisien Determinasi sama dengan 0 (R

²

= 0). Artinya variasi dari Y tidak dapat diterangkan oleh X sama sekali. Sementara bila R

²

= 1, artinya variasi dari Y secara keseluruhan dapat diterangkan oleh X, dengan kata lain bila R

²

= 1, maka semua titik pengamatan berada tepat pada garis regresi.

Dalam penentuan koefisien determinasi adalah sebagai berikut:

KD = R

²

x 100%

Keterangan :

R

²

: koefisien korelasi person

Koefisien determinasi (R

²

) digunakan untuk mengetahui sampai sejjauh

mana ketepatan atau kecocokan garis regresi yang terbentuk dalam mewakili

kelompok data hasil observasi. Koefisien determinasi menggambbarkan bagian

dari variasi total yang diterangkan oleh model. Semakin besar nilai R

²

(mendekati

1), maka ketepatannya dikatakan semakin baik.