BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Objek Penelitian Objek dalam penelitian ini adalah Pemerintah Provinsi di Indonesia dan periode pengamatan untuk sampel yang di ambil adalah tahun 2011-2014. Pengambilan sampel dilakukan dengan menggunakan metode purposive sampling (kriteria), sampel yang digunakan 4 tahun yang akan diteliti adalah 33 provinsi dikali 4 tahun sebanyak 132 sempel. 66 B. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi suatu data yang di lihat dari nilai maksimum, minimum, mean dan standar devisiasi suatu data. Diketahui jumlah sample (N) adalah 132 data pemerintah provinsi, variabel yang diteliti adalah Pertumbuhan Ekonomi Daerah, Pendapatan Asli Daerah, Dana Perimbangan, Dana Alokasi Umum, dan Dana Alokasi Khusus. Pengujian statistik deskriptif pada penelitian dapat dilihat pada tabel 4.1 memberikan deskripsi variabel-variabel secara statistik di penelitian ini. Minimum adalah nilai terkecil suatu rangkaian pengamatan, maksimum adalah nilai terbesar dalam suatu rangkaian pengamatan. Sedangkan mean adalah nilai rata-rata pada rangkaian pengamatan atau merupakan pembagian nilai seluruh data dengan jumlah data yang diamati. Standar deviasi merupakan akar dari jumlah kuadrat dari nilai selisih data dengan nilai rata
67 rata dibagi dengan banyaknya data. Hasil statistik deskriptif dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : Tabel 4.1 Statistik Deskriptif Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Per_Eko 132 -,07,12,0590,02434 PAD 132 84811588,00 31274215886,00 2903012181,0303 4893315343,27586 DP 132 512742098,00 11554964808,00 1873231712,6818 1755806938,97492 DAU 132 51446845,00 1991202341,00 871320763,4773 367705971,69865 DAK 132,00 133897240,00 47296133,7197 21704566,17722 Valid N 132 (listwise) Sumber : Hasil olah SPSS Berdasarkan Tabel 4.1 terdapat jumlah sampel 132 dari 33 Provinsi selama 4 tahun sehingga diperoleh data sebagai berikut : 1. Variabel pertumbuhan ekonomi daerah memiliki nilai rata-rata sebesar 0,0590, nilai minimum -0,07138 yang dimiliki oleh Kalimantan Timur pada tahun 2013 dan maksimum 0,10434 yang dimiliki oleh Provinsi Sulawesi Tenggara pada tahun 2012, serta standar deviasi 0,2434. 2. Variabel PAD memiliki nilai rata-rata sebesar 2.903.012.181,03, nilai minimum 84.811.588 yang dimiliki oleh Provinsi Maluku Utara pada tahun 2011 dan nilai maksimum 31.274.215.886 yang dimiliki oleh Provinsi DKI Jakarta pada tahun 2014, serta standar deviasi 4.893.315.343,27. 3. Variabel Dana Perimbangan memiliki nilai rata-rata sebesar 1.873.231.712,68, nilai minimum 512.742.098 yang dimiliki oleh Provinsi Sulawesi Barat pada tahun 2011 dan nilai maksimum
68 11.554.964.808 yang dimiliki oleh Provinsi DKI Jakarta pada tahun 2012, serta standar deviasi 1.755.806.938,97. 4. Variabel Dana Alokasi Umum memiliki nilai rata-rata sebesar 871.320.763,47, nilai minimum 51.446.845 yang dimiliki oleh Provinsi Kalimantan Timur pada tahun 2011 dan nilai maksimum 1.991.202.341 yang dimiliki oleh Provinsi Papua pada tahun 2014, serta standar deviasi 367.705.971,69. 5. Variabel Dana Alokasi Khusus memiliki nilai rata-rata sebesar 47.296.133,71, nilai minimum 0,00 yang dimiliki oleh Provinsi DKI Jakarta dari tahun 2011 sampai dengan 2014 dan nilai maksimum 133.897.240 yang dimiliki oleh Provinsi Papua pada tahun 2013, serta standar deviasi 21.704.566,17. C. Uji Asumsi Klasik 1. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Model regresi yang baik adalah memiliki nilai residual yang terdistribusi dengan normal. Uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual dapat di deteksi dengan uji Kolmogorov Smirnov. Pengambilan keputusan untuk menentukan data terdistribusi normal atau tidak adalah sebagai berikut: a. Nilai Asymp. Sig (2-tailed) > 0.05 maka terdistribusi normal
69 b. Nilai Asimp. Sig (2-tailed) < 0.05 maka data tidak terdistribusi normal. Tabel 4.2 Hasil Uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 132 Normal Parameters a,b Mean 0E-7 Std. Deviation,02297169 Most Extreme Differences Absolute,167 Positive,105 Negative -,167 Kolmogorov-Smirnov Z 1,916 Asymp. Sig. (2-tailed),001 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Hasil uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov Z Test. pada tabel 4.2 diatas menunjukan nilai Kolmogorov-Smirnov Z sebesar 1,916 dan tingkat probabilitas siginifikan 0,001, Karena nilai Probabilitas Asymp. Sig. (2- tailed) lebih kecil dari tingkat signifikan 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa data residual pada model regresi ini terdistribusi secara tidak normal. Berdasarkan hasil uji normalitas data diatas, sample data yang diolah menunjukkan bahwa data terdistribusi secara tidak normal. Maka penulis berusaha mencari solusi untuk menormalkan data dengan mentransformasi data menjadi Logaritma Natural. Setelah dilakukan transformasi data, hasil olah SPSS untuk uji normalitas data sebagai berikut:
70 Tabel 4.3 Hasil Uji One-Sample Kolmogorov-Smirnov One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardized Residual N 124 Normal Parameters a,b Mean,0000000 Std. Deviation,27526349 Most Extreme Differences Absolute,061 Positive,036 Negative -,061 Kolmogorov-Smirnov Z,674 Asymp. Sig. (2-tailed),754 a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. Sumber: Hasil olah SPSS Hasil uji One Sample Kolmogorov-Smirnov pada tabel 4.3 di atas menunjukkan nilai Kolmogorov-Smirnov Z sebesar 0,674 dan tingkat probabilitas signifikan 0,754. Karena nilai Probabilitas Asymp. Sig. (2- tailed) lebih besar dari tingkat signifikan 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa data residual pada model regresi ini terdistribusi secara normal. 2. Uji Multikolinieritas Uji multikolonieritas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolonieritas di dalam model regresi dapat dilihat dari nilai tolerance dan variance inflation factor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen lainnya.
71 Suatu model regresi dikatakan bebas dari multikolonieritas adalah apabila nilai tolerance lebih dari 0.10 dan VIF kurang dari 10. Model 1 Tabel 4.4 Hasil Uji Multikolinieritas (Constant) Coefficients a Collinearity Statistics Tolerance VIF PAD,210 4,754 DP,226 4,427 DAU,255 3,921 DAK,277 3,610 a. Dependent Variable: Per_Eko Sumber: Hasil olah SPSS Berdasarkan hasil uji multikolonieritas pada tabel 4.4 diatas menunjukkan bahwa semua variabel memiliki nilai toleransi lebih dari 0,10 dan dengan nilai VIF kurang dari 10. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinieritas antar variabel independen dalam model regresi ini. 3. Uji Autokorelasi Uji Autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode t-1 (sebelumnya). Dalam penelitian ini akan digunakan uji autokorelasi dengan menggunakan uji Durbin-Watson (Uji DW).
72 Tabel 4.5 Hasil Uji Autokorelasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1,331 a,109,081,02333 1,200 a. Predictors: (Constant), DAK, PAD, DAU, DP b. Dependent Variable: Per_Eko Sumber: Hasil olah SPSS Dari hasil analisis tersebut dapat diketahui bahwa nilai DW yang dihasilkan dari uji autokorelasi sebesar 1,200 dimana nilai Durbin Watson terletak antara -2 dan 2.Maka -2 < 1,200 < 2, maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi autokorelasi pada regresi yang digunakan. 4. Uji Heteroskedastisitas Uji Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah yang homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk deteksi ada atau tidaknya heteroskedatisitas dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik scatterplot pada output SPSS. Berikut hasil Uji Heterokestisitas:
73 Gambar 4.1 Hasil Uji Heteroskedastisitas Sumber: Hasil olah SPSS Berdasarkan hasil uji Heteroskedastisitas, terlihat bahwa titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y dan tidak membentuk pola tertentu. Hal ini mengindikasi tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi sehingga model regresi layak dipakai. D. Pengujian Hipotesis 1. Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) Koefisin Determinasi (R 2 ) untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai
74 R 2 yang kecil berarti kemampuan variabel variabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen amat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel variabel independen memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk menprediksi variasi variabel dependen (Ghozali, 2013:97). Tabel 4.6 Hasil Uji Koefisien Determinasi Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1,331 a,109,081,02333 1,200 a. Predictors: (Constant), DAK, PAD, DAU, DP b. Dependent Variable: Per_Eko Sumber: Hasil olah SPSS Berdasarkan tabel 4.6 diatas menunjukan bahwa nilai Adjusted R Square (R 2 ) sebesar 0,081. Hal ini berarti 8,1% variasi Pertumbuhan Ekonomi Daerah ditentukan oleh variabel PAD, Dana Perimbangan, DAU, dan DAK. Sedangkan sisanya 91,9% (100% - 8,1%) dijelaskan atau dipengaruhi oleh faktor-faktor lain diluar model penelitian ini. 2. Uji Statistik F Uji statistik atau uji F digunakan untuk menunjukkan apakah semua variabel independen atau bebas yang dimasukan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen/terikat. Jika nilai probabilitas signifikan kurang dari 0,05 maka terdapat pengaruh yang signifikan antar variabel independen dengan variabel dependen. Sedangkan jika nilai probabilitas signifikan lebih besar
75 dari 0,05 maka tidak terdapat pengaruh yang signifikan antar variabel independen dengan variabel dependen. Tabel 4.7 Hasil Uji F ANOVA a Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression,008 4,002 3,895,005 b Residual,069 127,001 Total,078 131 a. Dependent Variable: Per_Eko b. Predictors: (Constant), DAK, PAD, DAU, DP Sumber: Hasil olah SPSS Berdasarkan table 4.7 diatas dapat diketahui bahwa hasil uji ANOVA atau uji F dapat dilihat dari nilai F hitung sebesar 3,895 dengan probabilitas 0,005 < 0.05 maka dapat disimpulkan bahwa model regresi atas variabel PAD, Dana Perimbangan, DAU, dan DAK secara bersamasama berpengaruh terhadap Pertumbuhan Ekonomi Daerah. 3. Uji Parsial (Uji Statistik T) Uji statistik t (parsial) pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel penjelas atau independen secara individual dalam menerangkan variabel dependen. Hasil output dari uji t dalam penelitian ini sebagai berikut:
76 Tabel 4.8 Hasil Uji T Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized 1 Coefficients B Std. Error Beta (Constant),078,007 11,447,000 PAD 2,346E-012,000,452 2,473,015 DP -8,540E-012,000 -,609-3,455,001 DAU -7,906E-012,000 -,118 -,711,478 DAK -5,150E-011,000 -,046 -,288,774 a. Dependent Variable: Per_Eko Sumber: Hasil olah SPSS Berdasarkan hasil uji statistik diatas dapat diketahui antar masingmasing variabel independen terhadap variabel dependen yang dapat dijelaskan sebagai berikut: a. Pendapatan Asli Daerah memiliki t hitung sebesar 2,473 dengan nilai signifikansi 0,015 < 0,05 hal ini menunjukan bahwa Pendapatan Asli Daerah memiliki pengaruh signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi Daerah sehingga hipotesis 1 diterima. b. Dana Perimbangan memiliki t hitung sebesar -3,455 dengan nilai signifikansi 0,001 < 0,05 hal ini menunjukan bahwa Dana Perimbangan memiliki pengaruh signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi Daerah sehingga hipotesis 2 diterima. c. Dana Alokasi Umum memiliki t hitung sebesar -0,711 dengan nilai signifikansi 0,478 > 0,05 hal ini menunjukan bahwa Dana Alokasi Umum tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi Daerah sehingga hipotesis 3 ditolak. t Sig.
77 d. Dana Alokasi Khusus memiliki t hitung sebesar -0,288 dengan nilai signifikansi 0,774 > 0,05 hal ini menunjukan bahwa Dana Alokasi Khusus tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi Daerah sehingga hipotesis 4 ditolak. 4. Analisis Regresi Linear Berganda Regresi linier berganda merupakan alat ukur mengenai pengaruh yang terjadi antar variabel terikat atau variabel dependen dengan dua atau lebih variabel bebas atau variabel independen. Hal ini dapat disimpulkan bahwa model regresi dapat digunakan dalam pengolahan data. Berdasarkan pengolahan data dari tabel 4.8 diatas maka dapat dihasilkan persamaan regresi sebagai berikut : Y = 0,078 + 2,346 PAD 8,540 DP 7,906 DAU 5,150 DAK + e a. Nilai Constant sebesar 0,078 menyatakan bahwa jika variabel independen dianggap konstan, maka akan menaikkan pertumbuhan ekonomi daerah sebesar 0,078. b. Nilai koefisien regresi Pendapatan Asli Daerah (PAD) sebesar 2,346 artinya adalah jika variabel independen lain nilainya tetap dan PAD mengalami kenaikan sebesar 1%, maka pertumbuhan ekonomi daerah akan mengalami kenaikan sebesar 2,346. c. Nilai koefisien regresi Dana Perimbangan (DP) sebesar -8,540 artinya adalah jika variabel independen lain nilainya tetap dan DP mengalami kenaikan sebesar 1%, maka pertumbuhan ekonomi daerah akan mengalami penurunan sebesar 8,540. Koefisien bernilai negatif artinya
78 terjadi hubungan negatif antara dana perimbangan dengan pertumbuhan ekonomi daerah, semakin tinggi dana perimbangan maka semakin rendah pertumbuhan ekonomi daerah. d. Nilai koefisien regresi Dana Alokasi Umum (DAU) sebesar -7,906 artinya adalah jika variabel independen lain nilainya tetap dan DAU mengalami kenaikan sebesar 1%, maka pertumbuhan ekonomi daerah akan mengalami penurunan sebesar 7,906. Koefisien bernilai negatif artinya terjadi hubungan negatif antara dana alokasi umum dengan pertumbuhan ekonomi daerah, semakin tinggi dana alokasi umum maka semakin rendah pertumbuhan ekonomi daerah. e. Nilai koefisien regresi Dana Alokasi Khusus (DAK) sebesar -5,150 artinya adalah jika variabel independen lain nilainya tetap dan DAK mengalami kenaikan sebesar 1%, maka pertumbuhan ekonomi daerah akan mengalami penurunan sebesar 5,150. Koefisien bernilai negatif artinya terjadi hubungan negatif antara dana alokasi khusus dengan pertumbuhan ekonomi daerah, semakin tinggi dana alokasi khusus maka semakin rendah pertumbuhan ekonomi daerah. E. Pembahasan 1. Pengaruh Pendapatan Asli Daerah Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Daerah Hasil pengujian hipotesis menunjukkan bahwa PAD berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi daerah dengan nilai
79 signifikansi 0,015 < 0,05. Dengan demikian hipotesis yang menyatakan bahwa PAD berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi daerah diterima. Pertumbuhan ekonomi daerah apabila penerimaan daerah sebagian besar berasal dari PAD maka pertumbuhan ekonomi daerah dapat dikatakan baik dalam mengoptimalkan pendapatan. Jika sebaliknya, maka dapat dikatakan pertumbuhan ekonomi daerah belum baik atau belum optimal. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Yushkov (2015) menunjukan bahwa Pendapatan Asli Daerah (PAD) mempunyai pengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Rusia, penelitian tersebut bertentangan dengan penelitian Szarowska (2015) menyatakan bahwa Pendapatan Asli Daerah (PAD) berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. 2. Pengaruh Dana Perimbangan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Daerah Hasil pengujian hipotesis menunjukkan dana perimbangan memiliki nilai signifikansi 0,001 < 0,05 yang berarti bahwa dana perimbangan berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi daerah. Berdasarkan nilai tersebut maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis yang menyatakan dana perimbangan berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi daerah diterima.
80 Dana perimbangan berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi daerah dikarenakan pemerintah daerah mampu mengelola secara maksimal dana yang ditransfer dari pemerintah pusat. Dana perimbangan merupakan dana transfer dari pemerintah pusat kepada pemeritah daerah dengan tujuan untuk membiayai kelebihan belanja daerah. Apabila realisasi belanja daerah lebih tinggi daripada pendapatan daerah maka akan terjadinya defisit. Oleh karena itu untuk menutup kekurangan belanja daerah maka pemerintah pusat mentransfer dana dalam bentuk dana perimbangan kepada pemerintah daerah. Semakin besar transfer dana perimbangan yang diterima dari pemerintah pusat akan memperlihatkan semakin besar pemerintah daerah bergantung kepada pemerintah pusat untuk memenuhi kebutuhan daerahnya. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Yunisa (2013) menunjukan bahwa Dana Perimbangan sangat berpengaruh dan berdampak secara positif terhadap pertumbuhan ekonomi di Kabupaten/kota di Indonesia, penelitian tersebut bertentangan dengan penelitian Riska, Ahmidati, Lolowang, Anggraini (2014) menyatakan bahwa dana perimbangan terdiri dari DBH, DAU berpengaruh postif dan signifikan, sedangkan DAK berpengaruh signifikan dan negatif. 3. Pengaruh Dana Alokasi Umum Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Daerah Hasil pengujian hipotesis menunjukkan dana alokasi umum memiliki nilai signifikansi 0,478 > 0,05 yang berarti bahwa dana alokasi
81 umum tidak berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi daerah. Berdasarkan nilai tersebut maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis yang menyatakan dana alokasi umum berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi daerah ditolak. Penggunaan Dana Alokasi Umum (DAU) diserahkan sepenuhnya kepada masing-masing Pemerintah Daerah. Dalam hal ini, pemerintah daerah tidak memanfaatkan alokasi DAU untuk memenuhi kebutuhan belanja modal, tetapi untuk memenuhi kebutuhan belanja operasi yang terdiri dari belanja pegawai dan belanja barang dan jasa. Hal ini sejalan dengan penelitian Putri (2015) menyatakan bahwa Dana Alokasi Umum (DAU) tidak berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi daerah Kabupaten/Kota Jawa Tengah, penelitian tersebut bertentangan dengan penelitian Anwar, Hidayat (2012) Menunjukan bahwa Dana Alokasi Umum (DAU) memberikan pengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi daerah. 4. Pengaruh Dana Alokasi Khusus Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Daerah Hasil pengujian hipotesis menunjukkan bahwa dana alokasi khusus tidak berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi daerah dengan nilai signifikansi 0,774 > 0,05. Dengan demikian hipotesis yang menyatakan bahwa dana alokasi khusus berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi daerah ditolak.
82 Alokasi DAK digunakan untuk memenuhi kegiatan khusus yang merupakan urusan daerah sesuai dengan prioritas nasional, khususnya untuk membiayai kebutuhan sarana dan prasarana pelayanan dasar masyarakat yang belum mencapai standar tertentu atau untuk mendorong percepatan pembangunan daerah. Semakin lambat pembangunan daerah maka akan semakin rendah pertumbuhan ekonomi daerah. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian Sriningsih (2013) menatakan bahwa Dana Alokasi Khusu (DAK) tidak mempunyai pengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Karesidenan Surakarta, penelitian tersebut bertentangan dengan penelitian Anwar, Hidayat (2012) Menunjukan bahwa Dana Alokasi Khusus (DAK) memberikan pengaruh negatif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi daerah.