BAB III METODE PENELITIAN. tentang laporan APBD tahunan. Sampel yang di ambil. dalam penelitian ini adalah kabupaten/kota provinsi Sumatera Selatan.

Transkripsi

1 39 BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian dilakukan pada kebupaten/kota provinsi Sumatera Selatan tahun yang seluruh data APBD telah di terbitkan dan dilaporkan kepada pemerintah pusat. Penulis melakukan pengambilan data dari situs tentang laporan APBD tahunan. Sampel yang di ambil dalam penelitian ini adalah kabupaten/kota provinsi Sumatera Selatan. Jadwal penelitian dilaksanakan mulai periode Desember 2014 sampai dengan Februari B. Desain Penelitian Penelitian ini menggunakan dasain kuasal. ''Desain kausal berguna untuk mengukur hubungan antara variabel X dengan variabel Y dimana variabel dependen (variabel Y) di jelaskan atau di pengaruhi oleh variabel independen tersebut (variabel X), maka dapat dinyatakan bahwa variabel X menyababkan variabel Y.'' (Indriantoro dan Supomo, 2002:90). Desain kausal ini digunakan untuk mengetahui adanya flypaper effect pada Dana Perimbangan, Pendapatan Asli Daerah, terhadap Belanja Daerah.

2 40 C. Definisi Operasionalisasi Variabel Penelitian ini mengunakan satu varibael dependen dan empat variabel independen. Variabel dependen (Y) adalah Belanja Daerah (BD) adalah jumlah anggaran pengeluaran baik belanja langsung maupun tidak langsung terkait dan berhubungan dengan program atau kegiatan. Variabel independen (X1) Dana Bagi Hasil (DBH) pajak maupun non pajak adalah dana dari pemerintah pusat berupa bagi hasil pemungutan pajak maupun non pajak. Variabel ini mengunakan skala rasio. Variabel independen (X2) Dana Alokasi Umum (DAU) adalah total dana transfer yang bersifat umum (block grant) untuk mengatasi masalah ketimpangan horizontal (Antar Daerah) dengan tujuan utama pemerataan kemampuan keuangan antar daerah dengan mengunakan skala rasio. Variabel independen (X3) Dana Alokasi Khusus (DAK) adalah total dana transfer dari pemerintah pusat bersifat khusus. Variabel ini menggunakan skala rasio. Variabel independen (X4) Pendapatan Asli Daerah (PAD) adalah total realisasi penerimaan daerah yang bersumber dari hasil pajak daerah, retribusi daerah, hasil pengelolaan kekayaan daerah yang di pisahkan dan lain-lain penerimaan PAD yang sah variabel ini mengunakan skala rasio.

3 41 Variabel Independen (X5) adalah suatu kondisi keuangan dimana pemerintah daerah lebih banyak membelanjakan dan lebih boros menggunakan dana transfer atau dana perimbangan dibanding menguanakan dana sendiri atau pendapatan asli daerah (PAD) untuk menjelaskan variabel-variabel yang sudah diindentifikasi di atas, maka operasional variabel terdapat pada tabel berikut. Tabel 3.1 Operasional Variabel Nama Variabel Definisi Kriteria Ukuran Skala Belanja Daerah (Y) DBH (X1) DAU (X2) DAK (X3) PAD (X4) Jumlah anggaran pengeluaran baik belanja langsung maupun tidak langsung terkait dan berhubungan dengan program atau kegiatan Dana dari pemerintah pusat berupa bagi hasil pemungutan pajak maupun non pajak Total dana transfer yang bersifat umum (block grant) untuk mengatasi masalah ketimpangan horizontal (Antar Daerah) dengan tujuan utama pemerataan kemampuan keuangan antar daerah Total dana transfer dari pemerintah pusat bersifat khusus Total realisasi penerimaan daerah yamh bersumber dari hasil pajak daerah, retribusi daerah, hasil pengelolaan kekayaan daerah yang di pisahkan dan lain-lain penerimaan PAD yang sah Sumber : Jurnal keuangan dan bisnis Vol.4 no.2, juli 2012 Realisasai belanja daerah Th Rasio Realisasai DBH Th Realisasai DAU Th Realisasai DAK Th Realisasai PAD Th Rasio Rasio Rasio Rasio

4 42 D. Populasi dan Sampel Penelitian Populasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah pemerintah kabupaten/kota di provinsi Sumatera Selatan, dalam hal ini seluruh kabupaten/kota yang telah mempublikasikan laporan APBD nya. Populasi dalam penelitian ini adalah sebanyak 11 kabupaten dan 4 kota. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah 15 (lima belas) pemerintah kabupaten /kota di Sumatera Selatan pada tahun Pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan teknik non- probability sampling dengan cara purpose sampling yaitu "teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu." (Arikunto, 1990:128). sampel tersebut tediri dari 11 kabupaten dan 4 kota di Sumatera Selatan. Kriteria pemilihan sampel adalah sebagai berikut: 1. Kabupaten/kota di provinsi Sumatera Selatan yang telah membuat laporan APBD selama periode Kabupaten/kota di provinsi Sumatera Selatan yang telah mempublikasikan laporan APBD selama periode Kabupaten/kota di provinsi Sumatera Selatan yang laporan APBD nya telah memakai format kepmendagri 29/2002. Adapun deskripsi data kabupaten/kota yang telah di tentukan sebagai sampel. Kabupaten/kota yang terpilih menjadi sampel penelitian adalah sebanyak 12 (dua belas) sampel yang terdapat pada Tabel 3.2

5 43 Tabel 3.2 Proses Penyeleksian Sampel dari Populasi Provinsi Sumatera Selatan Kriteria No Kabupaten/kota Sampel 1 Kab. Lahat Sampel 1 2 Kab. Musi Banyuasin Sampel 2 3 Kab. Musi Rawas Sampel 3 4 Kab. Muara Enim Sampel 4 5 Kab. Ogan Komering Ilir Sampel 5 6 Kab. Ogan Komering Ulu Sampel 6 7 Kota Palembang Sampel 7 8 Kota Prabumulih Sampel 8 9 Kota Pagar Alam Sampel 9 10 Kota Lubuk Linggau 11 Kab. Banyuasin Sampel Kab. Ogan Ilir 13 Kab. OKU Timur 14 Kab. OKU Selatan Sampel Kab. Empat Lawang Sampel 12 Sumber: Dirjen Perimbangan Keuangan, E. Teknik Pengumpulan Data Metode pengumpulan data dalam penelitian ini adalah metode dokumentasi. Pengumpulan data dimulai dengan tahap penelitian pendahuluan, yaitu melakukan studi kepustakaan dengan mempelajari buku-buku bacaan yang berhubungan dengan pokok bahasan dalam penelitian ini. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang bersumber dari dokumen laporan realisasi APBD yang diperoleh dari situs Dirjen Perimbangan Keuangan Pemerintah Daerah melalui Dari laporan realisasi

6 44 APBD ini di peroleh data mengenai jumlah realisasi anggaran Belanja Daerah (BD), Dana Bagi Hasil (DBH), Dana Alokasi Umum (DAU), Dana Alokasi Khusus (DAK), dan Pendapatan Asli Daerah (PAD). F. Metode Analisis Metode analisis data yangdigunakan dalam penelitian ini adalah metode analisis statistik model regresi berganda dengan bantuan software SPSS 20 for windows. Penelitian melakukan uji asumsi klasik terlebih dahulu sebelum melakukan pengujian hipotesis. 1. Statistik Deskriptif Penyajian statistik deskriptif dalam penelitian ini untuk mengetahui gambaran atau deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), nilai tertinggi dan nilai terendah dari variabel-variabel yang diteliti serta mendeskripsikan dan membandingkan data setiap tahunnya. Dalam penelitian ini variabel yang digunakan adalah Dana Bagi Hasil, Dana Alokasi Umum, Dana Alokasi khusus, Pendapatan Asli Daerah dan Belanja Daerah. Analisis statistik deskriptif mempunyai tujuan untuk mengetahui gambaran umum dari semua variabel yang digunakan dalam penelitian ini, dengan cara melihat tabel statistik deskriptif yang menunjukkan hasil pengukuran mean, nilai minimal dan maksimal, serta standar deviasi semua variabel tersebut.

7 45 2. Uji Asumsi Klasik Penggunaan uji asumsi klasik bertujuan untuk mengetahui dan menguji kelayakan atas model regresi yang digunakan pada penelitian ini. Tujuan lainnya untuk memastikan bahwa di dalam model regresi yang digunakan mempunyai data yang terdistribusikan secara normal, bebas dari autokolerasi, multikolinieritas serta heterokedististisitas. a. Uji Normalitas Data Penelitian ini menggunakan uji normalitas untuk menguji sebuah model Regresi, variabel independen, variabel dependen, atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak terdistribusi normal. Menurut Ghozali (2011, 29), untuk mendeteksi normalitas yaitu dengan salah satu alat statistik yang dikenal dengan uji One Sample Kolmogorov-Smirnov Test. Tujuan dari uji normalitas yaitu untuk mengetahui apakah nilai residual mendekati normal atau tidak. Data yang berdistribusi normal adalah data yang sebaran nilai datannya memiliki nilai yang memusat di nilai rata-ratanya. Jika terdapat normalitas, maka residual akan terdistribusi normal dan independen.terdapat dua kriteria mengenai penentuan normalitas (Ghozali 2011, 29), yaitu: - Jika asymp.sig > 0,05, maka nilai residual telah berdistribusi normal. - Jika asymp.sig < 0,05, maka nilai residual tidak berdistribusi normal. b. Uji Multikolonieritas Pengujian multikolinieritas dilakukan untuk menguji pada model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel independen. Jika terdapat korelasi maka

8 46 terdapat problem multikolinieritas. Untuk mendeteksi ada tidaknya multikolinieritas di dalam regresi dapat dilihat dari tolerance value dan nilai varianbe inflation factor (VIF). Tujuan dari uji multikolonieritas adalah untuk menguji apakah model regresi memiliki kolerasi antar variabel bebas. Multikolonieritas terjadi jika terdapat hubungan linear antara independen yang libatkan dalam model. Jika terjadi gejala multikolonieritas yang tinggi maka standar error koefisien regresi akan semakin besar, akibatnya convidence internal untuk pendugaan parameter semakin lebar. Sebagai dasar acuannya dapat disimpulkan: - Jika niai tolerance> 0,10 dan nilai VIF < 10, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat multikolinieritas antar variabel indpeneden dalam model regresi tersebut. - Jika nilai tolerance< 0,10 dan nilai VIF > 10, maka dapat disimpulkan bahwa terdapat multikolinieritas antar variabel independen dalam metode regresi tersebut. c. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk mengetahui apakah di dalam suatu model regresi ditemukan kesamaan atau tidak variance dari residual antara pengamatan yang satu dengan yang lain. Jika mempunyai nilai yang tetap maka dinamakan homoskedastisitas, tetapi jika berlainan maka disebut dengan heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah model yang tidak terjadi heteroskedastisitas (Ghozali 2011, 139).

9 47 Menurut Imam (2011) Cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas: - Jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar, kemudian menyempit), maka mengindikasikan telah terjadi heterokedastisitas. - Jika tidak ada pola yang jelas, serta titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas. d. Uji Autokorelasi Masalah autokolerasi akan muncul bila data yang dipakai adalah data runtun waktu (timeseries). autokolerasi muncul bila data sesudahnya merupakan fungsi dari data sebelumnya atau data sesudahnya memiliki kolorasi yang tinggi dengan data sebelumnya ada data runtun waktu dan besaran data yang sangat tergantung pada temat data tersebut terjadi (Hadi, 2006 : 175) Untuk medeteksi adanya autokolerasi bisa digunakan tes Durbin Watson (DW). Deteksi autokolerasi dengan cara ini dimulai dengan menghitung nilai d, setelah nilai diketemukan makan tahapan berikutnya adalah menentukan nilai d dan dˡ dengan mengunakan Durbin Watson.

10 48 Ketentuan : d < d < 4 d d < dˡ d > 4 - dˡ dˡ < d < d = Tidak ada Autokolerasi = Tidak ada autokorelasi positif = Tidak ada autokorelasi negatif = Tidak ada keputusan tentang autokolerasi 4 - d < d < 4 - dˡ = Tidak ada keputusan tentang autokolerasi (Hadi, 2006 : 176) Salah satu cara untuk mengatasi adanya masalah autokolerasi (bila ada) adalah dengan cara menambahkan satu variabel baru, yaitu variabel lag -1 (Hadi, 2006 : 176) 3. Uji Kelayakan Model Selain untuk mengetahui kebenaran prediksi dari pengujian regresi yang dilakukan, maka dilakukan uji koefisiensi determinasi (adjusted R2). Untuk mengetahui apakah semua variabel independen secara simultan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel independen dilakukan uji F. a. Uji Koefisien Determinasi Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variabel-variabel dependen.nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang

11 49 mendekati satu berarti variabel-variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel-variabel dependen (Imam, 2011). Kelemahan mendasar penggunaan koefisien determinasi adalah bias terhadap jumlah variabel independen yang dimasukkan ke dalam model. Setiap tambahan satu variabel independen, maka R2 pasti meningkat tidak peduli apakah variabel tersebut berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Oleh karena itu banyak peneliti menganjurkan untuk menggunakan nilai adjusted R2 pada saat mengevaluasi mana model regresi yang terbaik. Tidak seperti R2, nilai adjusted R2 dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan kedalam model (Imam, 2011). Menurut Gujarati (2003) dalam Imam (2011), jika dalam uji empiris didapat nilai adjusted R2 negatif, maka nilai adjusted R2 dianggap bernilai nol. Secara sistematis, jika nilai R2 = 1, maka adjusted R2 = R2 = 1 sedangkan jika nilai R2 = 0, maka adjusted R2 = (1 k)/(n k). Jika k > 1, maka adjusted R2 akan bernilai negatif.nilai R²square dikatakan baik jika berada diatas 0.5 karena nilai R²square berkisar pada 0-1. b. Uji F Uji F digunakan untuk menunjukan apakah model regresi yang sedang diuji secara keseluruhan adalah fit atau cocok. Uji F yang di maksud adalah uji F untuk menguji signifikan secara keseluruhan. Menurut Hair et al (2010:208), apabila sampel yang digunakan memadai untuk tujuan penelitian dan variabel-variabel independen

12 50 nya mempunyai hubungan atau pengaruh yang memadai terhadap variabel dependennya maka model regresi tersebut dikatakan fit atau cocok. Untuk menguji hipotesis ini digunakan untuk statistik F dengan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut : 1) Quick look : bila nilai F lebih besar dari pada 4 maka Ho dapat ditolak pada derajat kepercayaan 5%. Dengan kata lain kita menerima hipotesis alternatif yang menyatakan bahwa semua variabel independen secara serentak dan signifikan mempengaruhi variabel dependen. 2) Membandingkan nilai F hasil perhitungan dengan nilai F menurut tabel. Bila nilai F hitung lebih besar dari pada nilai F tabel, maka Ho ditolak dan menerima HA. i. Jika nilai signifikansi < 0,05, maka Ha diterima. ii. Jika nilai signifikansi > 0,05, maka Ha ditolak. 4. Uji Hipotesis a. Uji t (test of significant) Pengujian ini dilakukan untuk meilihat besarnya masing-masing variabel dependen dengan mengunakan t-test yaitu pengujian yang dilakukan untuk melihat ada tidaknya pengaruh secara signifikan dari masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen. Kriteria pengambilan keputusan yaitu :

13 51 1. Jika nilai signifikansi < 0,05 maka artinya variabel independen memiliki pengaruh terhadap variabel dependen. 2. Jika nilai signifikansi 0,05 maka artinya variabel independen tidak memiliki pengaruh terhadap variabel dependen. b. Analisis Regresi Berganda Untuk melihat pengaruh antara variabel bebas terhadap variabel terikat yang telah ditetapkan maka dilakukan analisis regresi berganda. Model regresi berganda untuk mrnganalisis pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Model regresinya yaitu : Y = a + β1x1 +β2x2 + β3x3 + β4x4 + β4x4+ β4x5+ e Dimana : Y = Total belanja daerah ₐ = konstanta β 1-5 X1 X2 X3 X4 X5 = koefisiensi regresi variabel independen = Dana bagi Hasil (DBH) = Dana Alokasi Umum (DAU) = Dana Alokasi khusus (DAK) = Pendapatan Asli Daerah (PAD) = Flypaper Effect ₑ = Tingkat Kesalahan Penggangu (error)

14 52 Untuk menentukan apakah terjadi flypaper effect, maka koefisien DBH, DAU, DAK terhadap BD dibandingkan dengan koefisien PAD terhadap BD. Syarat terjadinya flypaper effect adalah 1. Bila nilai koefisin DAU dan DAK lebih besar dari nilai koefisien DBH dan PAD dan keduanya signifikan, atau 2. Bila nilai koefisien PAD lebih besar dari nilai koefisien DAU, namun PAD tidak signifikan.