BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Transkripsi

1 66 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini akan dilaksanakan di Badan Pusat Statistik dengan mengambil data Laporan Realisasi Anggaran Penerimaan dan Pengeluaran pada 32 Provinsi di Seluruh Indonesia dari tahun 2006 sampai dengan tahun Lokasi penelitian ini dipilih karena dianggap sebagai tempat yang tepat dengan data yang relevan bagi peneliti untuk memperoleh data yang diperlukan berupa laporan Realisasi Anggaran Penerimaan dan Pengeluaran Seluruh Provinsi di Indonesia. B. Desain Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian kausal (causal research), yaitu metode yang digunakan untuk mengetahui pengaruh antara variabel bebas (independent variabel) yaitu Pendapatan Asli daerah dan Dana Perimbangan dengan variabel terikat (dependent variabel) yaitu Belanja Langsung. C. Hipotesis Penelitian Berdasarkan uraian diatas, maka hipotesis yang akan diajukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 66

2 67 Hipotesis pertama : H01 : Tidak terdapat pengaruh yang signifikan yaitu Pendapatan Asli Daerah secara parsial terhadap Belanja Langsung. Ha1 : Terdapat Pengaruh yang signifikan yaitu Pendapatan Asli Daerah secara parsial terhadap Belanja Langsung. Hipotesis Kedua : H02 : Tidak terdapat pengaruh yang signifikan yaitu Dana Perimbangan secara parsial terhadap Belanja Langsung. Ha2 : Terdapat pengaruh yang signifikan yaitu Dana Perimbangan secara parsial terhadap Belanja Langsung Hipotesis Ketiga : H03 : Tidak terdapat pengaruh yang signifikan yaitu Pendapatan Asli Daerah dan Dana Perimbangan secara serentak terhadap Belanja Langsung. Ha3 : Terdapat pengaruh yang signifikan yaitu Pendapatan Asli Daerah dan Dana Perimbangan secara serentak terhadap Belanja Langsung.

3 68 D. Variabel dan Skala Pengukuran 1. Variabel Penelitian Dalam penelitian ini, terdapat dua jenis variabel bebas (independent variable) dan variable terikat (dependent variable) : a. Variabel bebas (X) Dalam penelitian ini terdapat dua variabel bebas, yaitu Pendapatan Asli Daerah (X1) dan Dana Perimbangan (X2) b. Variabel terikat (Y) Langsung (Y). Variabel terikat dalam penelitian ini adalah Belanja 2. Skala Pengukuran Skala pengukuran yang digunakan dalam penelitian ini adalah skala rasio. Angka pada skala rasio menunjukkan nilai yang sebenarnya dari objek yang diukur. E. Populasi dan Sampel 1. Populasi Populasi pada penelitian ini adalah Laporan Realisasi Anggaran Penerimaan dan Pengeluaran Provinsi Seluruh Indonesia tahun yang terdiri dari 32 Provinsi (di luar Provinsi DKI Jakarta karena bukan merupakan daerah otonom).

4 69 2. Sampel Sampel pada penelitian ini menggunakan metode sensus, yang menyatakan bahwa semakin besarnya jumlah anggota populasi yang dijadikan sebagai data, maka akan semakin kecil kemungkinan kesalahan yang akan terjadi. Dimana cara pengambilan data dari seluruh populasi yang akan dijadikan sebagai data penelitian. Tabel 3.1 Daftar Sampel Penelitian NO NAMA DAERAH 1 Nanggroe Aceh Darussalam 2 Sumatera Utara 3 Sumatera Barat 4 Riau 5 Jambi 6 Sumatera Selatan 7 Bengkulu 8 Lampung 9 Bangka Belitung 10 Kepulauan Riau 11 Jawa Barat 12 Jawa Tengah 13 Daerah Istimewa Yogyakarta 14 Jawa Timur 15 Banten 16 Bali 17 Nusa Tenggara Barat 18 Nusa Tenggara Timur 19 Kalimantan Barat 20 Kalimantan Tengah 21 Kalimantan Selatan 22 Kalimantan Timur 23 Sulawesi Utara 24 Sulawesi Tengah 25 Sulawesi Selatan 26 Sulawesi Tenggara 27 Gorontalo 28 Sulawesi Barat 29 Maluku 30 Maluku Utara 31 Papua Barat 32 Papua Sumber : Badan Pusat Statistik

5 70 F. Metode Pengumpulan Data Penelitian kepustakaan (Library Research) dilakukan sebagai usaha guna memperoleh data yang bersifat teori sebagai pembanding dengan data penelitian yang diperoleh. Data tersebut diperoleh dari buku-buku literatur, jurnal dan laporan-laporan penelitian ilmiah yang berhubungan dengan topik. Data sekunder tersebut berupa laporan Realisasi Penerimaan dan Pengeluaran Provinsi Seluruh Indonesia yang diambil dari Badan Pusat Statistik. G. Metode Analisis Data dan Pengujian Hipotesis 1. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi secara keseluruhan data perusahaan yang dilihat mulai dari nilai minimum, maksimum, rata-rata (mean) hingga standar deviasi. 2. Normalitas dengan Uji Kolmogorov-Smirnov Uji normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi yang terdiri dari variabel independen dan variabel dependen atau keduanya memiliki ditribusi normal atau tidak. Model statistik non parametik merupakan metodr yang tidak harus memakai suatu parameter tertentu, seperti keharusan adanya mean, standar deviasi, varians dan lainnya.

6 71 Penggunaan metode parametik dan non parametik tergantung dari situasi yang ada dan keduanyabersifat saling melengkapi dalam melakukan berbagai pengambilan keputusan. Dengan menggunakan coefidence level 95% atau signifikan level 5% Ha diterima dan Ho ditolak. Data yang berdistribusi normal adalah data yang signifikannya diatas 0,05 3. Uji Asumsi Klasik berikut: Pengujian asumsi klasik dalam penelitian ini adalah sebagai a. Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independent variable). Hasil pengujian multikolinieritas dapat dilihat berdasarkan nilai Variance Inflation Factor (VIF). Dasar pengambilan keputusan : 1) VIF > 10 = Antar variabel bebas (dana alokasi umum dan belanja modal) terjadi korelasi atau multikolinieritas 2) VIF < 10 = Antar variable bebas (dana alokasi umum dan belanja modal) tidak terjadi kolerasi atau multikolinieritas

7 72 b. Uji Autokorelasi Uji autokorelasi digunakan untuk menguji apakah dalam suatu model regresi liner ada korelasi antara kesalahan pengganggu dalam periode t dengan kesalahan periode t-1(sebelumnya). Jika terjadi kolerasi maka dinamakan ada problem autokorelasi. Model regresi yang baik adalah yang bebas autokorelasi. Untuk mendeteksi autokorelasi, dapat dilakukan dengan uji Durbinwatson (DW test) (Ghozali, 2006:125). Dasar pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi adalah sebagai berikut : 1) Bila DW terletak antara batas atas atau upper bound (du) dan (4-du) maka koefisien autokorelasi = 0, berarti tidak ada korelasi 2) Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau lower bound (dl) maka koefisien auto korelasi > 0, berarti ada autokorelasi positif 3) Bila DW lebih besar dari (4-dl) maka koefisien autokorelasi < 0, berati ada autokorelasi negative. 4) Bila nilai DW terletak diantara (du) dan (dl) atau (DW) terletak diantara (4-du) dan (4-dl), maka hasilnya dapat disimpulkan. Ringkasan dasar pengambilan keputusan ada tidaknya autokorelasi secara jelas dapat dilihat pada tabel berikut :

8 73 Hipotesis nol Keputusan Jika Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0 < d < dl Tidak ada autokorelasi positif No decision dl d du Tidak ada korelasi negatif Tolak 4 dl < d < 4 Tidak ada korelasi negatif No decision 4 du d 4 - dl Tidak ada autkorelasi positif atau negatif Tidak ditolak du < d < 4 - du c. Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan variace dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain. Jika variance dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas, jika berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik mengandung homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. 4. Uji Regresi Linier berganda Model penelitian fungsi regresi linier berganda dapat ditulis dengan persamaan : Y = a + b1x1 + b2x2 + b3x3 + e

9 74 Dimana : Y = Belanja Langsung X1 = Pendapatan Asli Daerah X2 = Dana Perimbangan e = Kesalahan regresi (eror) 5. Uji Hipotesis berikut : Pengujian terhadap hipotesis dilakukan dengan cara sebagai a. Uji koefisien determinasi Koefisien determinasi (R²) bertujuan untuk mengetahui seberapa besar kemampuan variabel independen menjelaskan variabel dependen. Untuk regresi berganda, sebaiknya menggunakan R Square yang disesuaikan (Adjusted R Square). Nilai R Square dikatakan baik jika diatas 0,5 karena nilai R Square berkisar antara 0 sampai 1. b. Uji F statistik Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara serentak atau bersama-sama terhadap variabel dependen atau terikat. Hipotesis nol (H0) yan hendak diuji apakah semua parameter dalam model sama dengan nol, atau :

10 75 H0 : b1 = b2 =... = bk = 0 Artinya, apakah semua variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis alternatifnya (Ha) tidak semua parameter secara simultan sama dengan nol, atau : Ha : b1 b2... bk 0 Artinya, semua variabel independen secara simultan merupakan penjelas yang signifikan terhadap dependen (imam gozali : 2006). Untuk menguji hipotesis ini digunakan statistik F dengan kriteria pengambilan keputusan sebagai berikut : Nilai F lebih besar daripada 4 maka H0 dapat ditolak pada derajat kepercayaan 5%. Dengan kata lain kita menerima hipotesis alternatif, yang menyatakan bahwa semua variabel independen secara serentak signifikan mempengaruhi variabel dependen. Membandingkan dengan nilai F hasil perhitungan dengan nilai F tabel, maka H0 ditolak dan menerima HA

11 76 c. Uji T Statistik Uji t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen. Hipotesis nol yang hendak diuji adalah apakah suatu parameter (bi) sama dengan nol : Ho : bi = 0 Artinya apakah suatu variabel independen bukan merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen. Hipotesis alternatifnya (Ha) parameter suatu variabel tidak sama dengan nol, atau : HA : bi 0 Artinya, variabel tersebut merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel dependen (imam gozali :2006) Cara untuk menguji t adalah sebaga berikut : Bila jumlah degree of freedom (df) adalah 20 atau lebih, dan derajat kepercayaan sebesar 5%, maka Ho yang menyatakan bi = 0 dapat ditolak bila nilai t lebih besar dari 2 (dalam nilai absolut). Dengan kata lain menerima hipotesis alternatif. Membandingkan nilai statistik t dengan titik kritis menurut tabel. Apabila nilai t hasil hitung lebih tinggi dibandingkan nilai t tabel, maka menerima hipotesis alternatif.