BAB III METODE PENELITIAN

Transkripsi

1 BAB III METODE PENELITIAN A. Lokasi Penelitian Dalam penelitian ini penulis mengambil lokasi penelitian pada Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur dimana peneliti mengambil di daerah tersebut karena peneliti ingin mengetahui seberapa besar pengaruh Belanja pegawai, Belanja Barang dan Jasa, serta Belanja Modal terhadap Produk Domestik Regional Bruto. B. Jenis Penelitian Penelitian yang dilakukan ini adalah penelitian yang bersifat studi kasus, yaitu dimana penelitian yang berisikan paparan atau data yang relevan dan hasil penelitian dari obyek penelitian, dan untuk mengetahui serta memecahkan permasalahan yang dihadapi suatu instansi. Sedangkan prosedur pemecahan masalah pada penelitian ini menggunakan data diskriptif, yaitu dengan mengembangkan keadaan yang menjadi fokus dalam penelitian ini berdasarkan data yang telah dikumpulkan. C. Jenis Data dan Sumber Data a) Jenis Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif dimana data yang digunakan yaitu berbentuk angka-angka yang dikumpulkan kemudian ditarik sebuah kesimpulan, seberapa besar 27

2 28 pengaruh belanja pegawai, belanja barang dan jasa, dan belanja modal terhadap PDRB di Provinsi Jawa Timur. b) Sumber Data Sebagian besar data yang digunakan adalah data sekunder PDRB, Belanja Pegawai, Belanja Barang dan Jasa, dan Belanja Modal Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur. Yang terdiri dari data time series tahun dan data cross section yakni 38 kabupaten/kota yang berada di Provinsi Jawa Timur. Sumber data berasal dari berbagai sumber seperti Biro Pusat Statistik (BPS), jurnal dan buku-buku perpustakaan baik perpustakaan daerah maupun Universitas Muhammadiyah Malang. D. Teknik Analisis Data Teknik analisis data yang digunakan untuk menjawab rumusan masalah yang dikemukakan dalam suatu penelitian dan untuk memperhitungkan besarnya efek suatu perubahan dari suatu kejadian terhadap kejadian lainnya. Teknik analisis data merupakan teknik menyederhanakan data dalam bentuk-bentuk yang mudah di baca, dipahami, dan diinterpretasikan. Hal itu dimaksudkan untuk mendapatkan gambaran-gambaran yang jelas mengenai kejadian yang diteliti kerena analisia tersebut berguna dalam pemecahan masalah. E. Metode Analisis Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah data panel, data panel adalah gabungan dari data cross section dan data time series, data

3 29 cross section diperoleh dari data 38 Kabupaten/Kota yang ada di Provinsi Jawa Timur sedangkan data time series diambil dari tahun Rumus regeresi data panel : Dimana : Y 1it = + β 1 X 1it + β 2 X 2it + β 3 X 1it + e Y 1 β 1 β 2 β 3 X 1 X 2 X 3 i = Produk Domestik Regional Bruto = Konstanta = Koefisien Garis Regresi = Belanja Pegawai = Belanja Barang dan Jasa = Belanja Modal = Data Cross-Section Kabupaten/Kota di Prov Jatim t = Data Time Series tahun Dalam metode estimasi model regresi dengan menggunakan data panel dapat dilakukan melalui tiga pendekatan, antara lain : 1. Common Effect Model atau Pooled Least Square (PLS): Pendekatan model data panel yang paling sederhana karena hanya mengkombinasikan data time series dan cross section. Pada model ini tidak diperhatikan dimensi waktu maupun individu, sehingga diasumsikan bahwa prilaku data cross section dalam berbagai kurun waktu adalah sama. Metode ini bisa menggunakan pendekatan Ordinary Least Square (OLS) atau teknik kuadrat terkecil untuk mengestimasi model data panel.

4 30 2. Fixed Effect Model (FE): model ini mengasumsikan bahwa perbedaan antar individu dapat diakomodasi dari perbedaan intersepnya. Untuk mengestimasi data panel model Fixed Effect menggunakan teknik variable dummy untuk menangkap perbedaan intersep. Namun demikian slopnya sama antar variabel. Model estimasi ini sering juga disebut dengan teknik Leat Squares Dummy Variabel (LSDV). Dengan struktur model persamaan: Y = β0i + Xtiβ1 + eti Dimana nilai β0i untuk setiap X1 berbeda tetapimemiliki slope yang sama. 3. Random Effect Model (RE) : model ini mengestimasi data panel dimana variabel gangguan mungkin saling berhubungan antar waktu dan antar individu. Pada model ini perbedaan intersep diakomodasi oleh error terms masing-masing perusahaan. Keuntungan menggunakan model ini yakni menghilangkan heteroskedastisitas. Model ini juga disebut dengan Error Component Model (ECM) atau teknik Generalized Least Square (GLS) Yti = β0i + Xtiβ1 + eti Dimana β0i dianggap variabel random, sehingga : Β0i = β0 + vi Yti = β0i + Xtiβ1 + (eti + vi) Yti = β0i + Xtiβ1 + wti

5 31 F. Penentuan Model Estimasi : Untuk memilih model yang paling tepat, maka dilakkan beberapa pengujian, antara lain : 1. Uji (Uji Chow) Uji Chow dilakukan untuk menentukan metode Pooled Least Square (PLS) atau Fixed Effect Model (FEM) yang akan dipilih dalam mengestimasi data panel. Pengujian ini dilakukan menggunakan hipotesa sebagai berikut : H 0 = Metode Pooled Least Square (PLS) H 1 = Metode Fixed Effect (FE) Dengan ketentuan : Apabila F hitung > F tabel maka H 0 ditolak, H 1 diterima Apabila F hitung < F tabel maka H 0 diterima, H 1 ditolak 2. Uji Hausman Uji Hausman digunakan untuk menentukan pemilihan metode Fixed Effect [ FE } atau Metode Random Effect (RE) yang paling tepat digunakan. Pengujian ni dilakukan menggunakan hipotesa sebagai berikut : H 0 = Metode Random Effect (RE) H 1 = Metode Fixed Effect (FE)

6 32 Dengan ketentuan : Apabila Chi-Square hitung >Chi-Square tabel maka H 0 ditolak, H 1 diterima. Apabila Chi-Square hitung < Chi-Square tabel maka H 0 diterima, H 1 ditolak. 3. Uji Lagrange Multiplier Uji Lagrange Multiplier digunakan untuk menentukan pemilihan metode Random effect (RE) atau Pooled Least Square (PLS) yang paling tepat digunakan. Pengujian ini dilakukan menggunakan hipotesa sebagai berikut : H 0 = Metode Pooled Least Square (PLS) H 1 = Metode Random Effect (RE) Dengan ketentuan : Apabila LM hitung >Chi-Square tabel, maka H 0 ditulak dan H 1 diterima. Apabila LM hitung < Chi-Square tabel, maka H 0 diterima dan H 1 ditolak G. Koefisien Determinasi Koefisien determinasi adalah suatu nilai yang menunjukkan besarnya perubahan yang tersaji diakibatkan oleh variabel lainnya. Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui prosentase besarnya keterkaitan antara variabel independent (X) terhadap variabel dependennya (Y). Koefisien determinasi dinyatakan dalam R2. Untuk variabel bebas yang lebih dari satu variabel, maka menggunakan adjusted R2 (Ghozali Imam 2005).

7 33 H. Uji Hipotesis 1. Uji t (pengujian secara parsial) Uji t dilakukan untuk mengetahui pengaruh masing-masing variabel independen secara parsial terhadap variabel dependen. Uji t dilakukan dengan membandingkan t hitung terhadap t tabel dengan ketentuan sebagai berikut: Ho : β = 0, berarti tidak ada pengaruh positif dari masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial (individu). H1 : β > 0, berarti ada pengaruh positif dari masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial (individu). Tingkat kepercayaan yang digunakan adalah 95% atau taraf signifikan 5% (α= 0,05) dengan kriteria penilaian sebagai berikut: Jika t hitung > t tabel maka Ha diterima dan Ho ditolak berarti ada pengaruh yang positif signifikan dari masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial (individu). Jika t hitung < t tabel maka Ho diterima dan Ha ditolak berarti tidak ada pengaruh yang positif signifikan dari masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial (individu). 2. Uji F (pengujian secara simultan) Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah semua variabel independen secara bersama-sama (simultan) dapat berpengaruh terhadap variabel dependen. Cara yang digunakan adalah dengan membandingkan nilai F hitung dengan F tabel dengan ketentuan sebagai berikut:

8 34 Ho : β = 0, berarti tidak ada pengaruh signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen secara simultan. H1 : β > 0, berarti ada hubungan yang signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen secara simultan. Tingkat kepercayaan yang digunakan adalah 95% atau taraf signifikan 5% (α= 0,05) dengan kriteria penilaian sebagai berikut: Jika F hitung > F tabel maka Ha diterima dan Ho ditolak berarti ada variabel independen secara bersama-sama mempunyai pengaruh positif yang signifikan terhadap variabel dependen. Jika F hitung < F tabel maka Ho diterima dan Ha ditolak berarti variabel independen secara bersama-sama tidak mempunyai pengaruh positif yang signifikans terhadap variabel dependen.