115

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1. Ruang Lingkup Penelitian

Penelitian ini dilakukan untuk mengukur variabel–variabel yang

mempengaruhi tingkat pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi. Variabel–variabel

yang akan diteliti terdiri atas variabel terikat (dependent variable) yaitu

pengeluaran pemerintah, angkatan kerja dan investasi.

3.2. Jenis dan Sumber Data

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang

diperoleh dari BPS provinsi Sumatera Utara yang meliputi data PDRB atas dasar

harga konstan (ADHK), pengeluaran pemerintah, investasi dan angkatan kerja.

Data penelitian ini merupakan data time series dari tahun 2003-2011.

3.3. Model Estimasi

Determinan tingkat pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi dalam kurun

waktu 2003-2011 secara singkat dapat dijelaskan dengan fungsi sebagai berikut.

PED = f(G,I,AK)

Selanjutnya fungsi di atas dispesifikasi kedalam model estimasi dengan

menggunakan model regresi linear berganda, yaitu :

LOG PED= β0 + β1 G+ β 2 I + β3 AK + µ

116

Dimana :

PED : Pertumbuhan ekonomi yang di proxy dengn PDRB (Produk

Domestik Regional Bruto) harga konstan Kabupaten Dairi ( Juta

Rupiah )

G : Pengeluaran pemerintah Kabupaten Dairi (Juta Rupiah)

I : Investasi pemerintah Daerah Kabupaten Dairi (Juta Rupiah)

AK : Angkatan kerja (jiwa)

L : logaritma natural

β 0 : intersep (konstanta)

β 1,β 2, β 3 : koefisien regresi (kemiringan/slope)

µ : residual

Untuk ketepatan penghitungan sekaligus mengurangi human error,

digunakan program komputer yang dibuat khusus untuk membantu pengolahan

data statistik, yaitu program Eviews 4.1 dengan tingkat signifikansi pada level of

confidence 95 persen atau α = 0.05.

3.4 . Metode Pemecahan Data lnsukrindo

Adapun data yang diambil merupakan time series dari tahun 2003 sampai

tahun 2011, namun untuk memenuhi jumlah sampelnya maka data pertahun

diubah menjadi pertriwulan dengan menggunakan metode pemecahan data

menurut lnsukrindo dengan rumus sebagai berikut :

Y1 = ¼ { Yt + (-4.5/12 < Yt - Yt-1>)}

Y2 = ¼ { Yt + (-1.5/12 < Yt - Yt-1>)}

Y3 = ¼ { Yt + ( 1.5/12 < Yt - Yt-1>)}

117

Y4 = ¼ { Yt + ( 4.5/12 < Yt - Yt-1>)}

dimana

Y1 = Nilai triwulan pertama

Y2 = Nilai triwulan kedua

Y3 = Nilai triwulan ketiga

Y4 = Nilai triwulan keempat

Yt = Nilai pada tahun yang dihitung

Yt-1 = Nilai pada tahun sebelumnya

Dengan menggunakan metode ini maka didapat data triwulan dari tahun

2003 sampai dengan tahun 2011 sehingga observasi yang didapat menjadi 32

observasi.

3.5. Analisis Data

3.5.1. Uji Kesesuain (Test Of Goodness Of Fit)

Uji Kesesuain (Test Of Goodness Of Fit) dilakukan berdasarkan uji t

(partial test), uji F (over all tesst) dan perhitungan nilai koefisien Determinan

(R2). Uji t dimaksudkan untuk melihat tingkat signifikansi pengaruh masing-

masing variabel independen terhadap variabel dependen. Untuk pengujian

signifikansi ini, nilai t hitung dibandingkan dengan nilai t-tabel pada tingkat

keyakinan dan derajat kebebasan (degree of freedom) tertentu. Rumus

perhitungan uji-t, yaitu:

t = (β – β0) / Sβ

dimana: t = nilai t-test

β = nilai koefisien variabel eksogen yang sebenarnya

118

β0 = nilai koefisien variabel eksogen dengan hipotesa = 0

Sβ = standar error estimasi β

Untuk pengujian pengaruh masing-masing variabel independen terhadap

variable dependen, hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut :

H0 : βi = 0 : Artinya variabel independen ke-i yang dihipotesiskan tidak

berpengaruh secara individu terhadap variabel dependennya.

Ha : β1,β2,β3 > 0 : Artinya variabel independen ke-i yang dihipotesiskan

berpengaruh secara individu terhadap variabel dependennya.

Apabila t-hitung ≥ t-tabel maka Ho ditolak, sebaliknya apabila t-hitung ≤ t

-tabel maka Ho tidak ditolak.

Uji F digunakan untuk menguji signifikansi pengaruh dari semua variabel

bebas secara keseluruhan terhadap variabel tidak bebasnya. Disamping menguji

berarti tidaknya variabel-variabel bebas secara bersamaan, uji F juga sekaligus

menguji koefisien determinasinya ( 2R ). Dengan demikian hasil uji F yang

signifikan akan menyebabkan nilai 2R yang diperoleh secara statistik tidak sama

dengan nol. Hipotesis yang digunakan adalah :

H0: semua variabel bebas secara bersama-sama tidak berpengaruh

terhadap variabel tidak bebasnya.

Ha: minimal salah satu variabel bebas tidak berpengaruh terhadap variabel

tidak bebasnya.

Apabila hasil pengujian menunjukkan nilai F-hitung ≥ F-tabel maka Ho

ditolak, sebaliknya apabila F-hitung ≤ F -tabel maka Ho tidak ditolak. Derajat

bebas (df).

119

df untuk pembilang, N1 = k – 1, k adalah banyaknya parameter.

df untuk penyebut, N2 = n – k , n adalah banyaknya observasi.

3.5.2. Koefisien Determinasi (R2)

Perhitungan nilai koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengukur

kedekatan hubungan dari model yang dipakai. Koefisien determinasi (R2) yaitu

angka yang menunjukan besarnya kemampuan varians atau penyebaran dari

independen variable (variable bebas) yang menerangkan dependen variable

(variabel terikat) atau angka yang menunjukan seberapa besar independen

variable (variabel bebas) dapat menjelaskan dependen variable (variabel terikat).

Besarnya nilai koefisien determinasi adalah antara 0 hingga 1 (0 ≤ R 2 ≤1),

dimana jika nilai koefisien mendekati 1, maka model tersebut dikatakan baik

karena semakin dapat menjelaskan hubungan antara variabel bebas dengan

variabel terikat.

3.5.3. Uji Penyimpangan Asumsi Klasik

Selain dilakukan uji statistika di atas, pada saat analisis regresi sering

muncul beberapa masalah yang termasuk dalam pengujian asumsi klasik, yaitu

ada tidaknya masalah normalitas, multikolinieritas dan autokorelasi. Penelitian

yang dilakukan dalam penelitian memiliki dimensi waktu (time series) sehingga

untuk uji asumsi klasik hanya akan dilakukan berkaitan dengan mutlikolinieritas,

dan autokorelasi.

Uji normalitas berfungsi untuk mengetahui apakah kesalahan penggangu

menunjukkan µ mempunyai nilai rata-rata yang sama dengan nol, tidak

berkolerasi dan mempunyai varian yang konstan. Dengan asumsi ini Estimator

atau penaksir akan memenuhi sifat-sifat yang diinginkan, seperti ketidakbiasaan

120

dan mempunyai varian yang minimum. Untuk mengetahui normal tidaknya faktor

penggangu µ dilakukan dengan Jarque-Bera Test (J-B Test).

Uji menggunakan hasil estimasi residual dan probabilitas X2, yaitu dengan membandingkan nilai JB hitung atau X2 hitung dengan X2 tabel. Kriteria keputusan sebagai berikut :

H0 : µ terdistribusi normal Ha : µ tidak terdistribusi normal

1. Jika JB hitung > X2 tabel maka hipotesis yang menyatakan bahwa residual µ I

berdistribusi normal ditolak.

2. Jika nilai JB hitung < X2 tabel maka Hipotesis yang menyatakan bahwa resodual µi

berdistribusi normal diterima.

3. Tahap uji Jarque Bera dengan menggunakan Eviews secara ringkas adalah

sebagai berikut :

a. Formulasi hipotesis

Ho = distribusi µi

Ha = distribusi µt tidak normal

b. Menentukan tingkat signifikan (α)

c. Menentukan kriteria pengujian

Ho ditolak jika prob. JB < α, Ho diterima jika prob. JB>α

d. Kesimpulan

Uji multikolinearitas dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan

yang signifikan diantara variabel bebas. Salah satu cara untuk mendeteksi

multikolinieritas adalah dengan menguji koefisien korelasi (r) antar variabel

independen.

Tanpa adanya perbaikan multikolinieritas tetap menghasilkan estimator

yang BLUE karena masalah estimator yang BLUE tidak memerlukan asumsi tidak

adanya korelasi antar variabel independen. Multikolinieritas hanya menyebabkan

121

kita kesulitan memperoleh estimator dengan standard error yang kecil (Widarjono,

2005)

Autokorelasi adalah adanya korelasi antara residual satu observasi dengan

residual observasi lainnya. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk

mendeteksi masalah autokorelasi adalah metode Bruesch-Godfrey atau yang lebih

dikenal dengan uji Lagrange Multiplier (LM).

Mendeteksi terjadinya autokorelasi didasarkan pada probabilitas chi-

square, yaitu :

Jika probability chi square > α = 5%, berarti Ho tidak ditolak

Jika probability chi square ≤ α = 5%, berarti Ho ditolak

Dimana :

Ho : tidak ada autokorelasi

H1 : ada autokorelasi

Jika probabilitas chi-square (X2) ≥ 5 persen maka Ho tidak ditolak atau tidak ada

autokorelasi. Sebaliknya jika probabilitas chi-square (X2) ≤ 5 persen maka Ho

ditolak atau terjadi autokorelasi.

3.6. Definisi Operasional Variabel Sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini, untuk

memberikan batasan penelitian memudahkan analisis, dijabarkan beberapa

definisi operasional variabel, yakni sebagai berikut:

1. Pertumbuhan ekonomi adalah diproxy dengan Produk Domestik Regional

Bruto (PDRB) atas dasar harga konstan tahun 2000 ( juta rupiah ).

122

2. Pengeluaran pemerintah adalah belanja yang penggunaannya untuk

membiayai kegiatan rutin dan pembangunan pemerintah daerah ( Juta

rupiah).

3. Investasi (INV) adalah total investasi yang ditanamkan oleh investor baik

dalam dan luar negri selama satu tahun ( juta rupiah).

4. Angkatan kerja (AK) adalah jumlah orang yang berada dalam usia kerja

(jiwa).

123

BAB IV

PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

4.1. Deskripsi Wilayah Kabupaten Dairi

4.1.1. Luas dan Letak

Kabupaten Dairi mempunyai luas 191.625 Hektar yaitu sekitar 2,68 % dari

luas Provinsi Sumatera Utara (7.160.000 Hektar). Kabupaten Dairi terletak

sebelah Barat Laut Provinsi Sumatera Utara. Kabupaten Dairi yang terletak

disebelah Barat laut Provinsi Sumatera Utara berbatasan dengan:

Sebelah Utara : Kabupaten Aceh Tenggara (NAD) dan Kabupaten Karo

Sebelah Selatan : Kabupaten Pak-pak Bharat

Sebelah Barat : Kabupaten Aceh Selatan

Sebelah Timur : Kabupaten Toba Samosir

Wilayah Kabupaten Dairi terdiri dari 15 Kecamatan dan 148 Desa, dan 8

kelurahan didiami oleh berbagai macam penduduk dengan beragam etnis/suku

bangsa, agama dan budaya. Sidikalang merupakan Ibukota Kabupaten dairi

sebagai pusat pemerintahan, jaraknya dengan kota-kota kecamatan sangat

bervariasi antara 4 km sampai 10 km. Kota-kota kecamatan yang letaknya relatif

jauh (diatas 10 km).

4.1.2. Keadaan Alam dan Topografi

Kabupaten Dairi sebagian besar terdiri dari dataran tinggi dan berbukit-

bukit. Sebagian besar tanahnya didapati gunung-gunung dan bukit-bukit dengan

kemiringan bervariasi sehingga terjadi iklim hujan tropis. Kota Sidikalang adalah

124

ibukota Kabupaten Dairi berada pada ketinggian 1.066 meter di atas permukaan

laut.

Pada umumnya Kabupaten Dairi berada pada ketinggian rata-rata 700 s/d

1.250 m diatas permukaan laut. Sedangkan Kecamatan Tigalingga, Siempat

Nempu dan Silima Pungga-Pungga terletak pada ketinggian antara 400 – 1.360 m

diatas permukaan laut. Kecamatan Sumbul, Sidikalang, Parbuluan dan Tanah

Pinem berada pada ketinggian 700- 1.600 meter di atas permukaan laut. Wilayah

Kabupaten Dairi sebagian besar terdiri dari dataran tinggi yang bervariasi, dan

sebagian besar merupakan pegunungan dan perbukitan.

Keadaan iklim Kabupaten Dairi pada umumnya beriklim subtropis pada

daerah dengan ketinggian 400-1000 m di atas permukaan laut dan iklim dingin

pada daerah ketinggian di atas 1000 m diatas permukaan laut.

Pertanian merupakan sektor utama yang mendukung perekonomian

masyarakat Kabupaten Dairi, karena sebagian besar penduduknya adalah berusaha

pada sektor ini. Sektor pertanian memberikan kontribusi terbesar dalam Produk

Domestik Regional Bruto (PDRB) Kabupaten Dairi, yaitu sebesar 70,08% (BPS

Kabupaten Dairi, 2007). Dalam pengelompokan sektor ekonomi, sektor pertanian

terdiri dari subsektor tanaman pangan, perkebunan, peternakan, kehutanan dan

perikanan.

4.1.3. Visi dan Misi Kabupaten Dairi

VISI :

Meningkatnya kesejahtreraan masyarakat Kabupaten Dairi melalui

pengembangan agribisnis yang berdaya saing.

125

MISI :

1. Meningkatnya kualitas sumberdaya manusia;

2. Memberikan pelayanan yang berkualitas;

3. Meningkatkan kualitas dan peran serta pemerintah, masyarakat dan dunia

usaha untuk mengembangkan potensi daerah dalam pembangunan;

4. Meningkatkan kualitas dan kuantitas serta mengoptimalkan prasaranan dan

sarana daerah;

5. Menciptakan dan memelihara suasana kondusif.

4.1.4. Perkembangan Perekonomian Kabupaten Dairi

Kabupaten Dairi memiliki sumber daya alam yang dapat digali potensinya,

dari sumber daya tersebut seperti pengolahan pertanian, pertambangan dan

penggalian, industri, pengolahan energi listrik, gas dan air bersih, disamping jasa-

jasa perdagangan lainnya. Potensi ini masih dapat dieksploitasi dengan maksimal

karena bahan baku cukup tersedia, sehingga mampu meningkatkan PDRB

kabupaten Dairi. Pengeluaran pemerintah, investasi dan angkatan kerjajuga

mengalami perubahan dari tahun 2003 sampai tahun 2011.

PDRB Kabupaten Dairi atas harga dasar konstan (ADHK) pada tahun

2006 sebesar Rp.1.704,131 milyar. Sektor investasi pada tahun tersebut tumbuh

26,2 persen sehingga menjadi kontributor utama naiknya PDRB Kabupaten Dairi.

PDRB Kabupaten Dairi terus mengalami kenaikan dan yang tertinggi adlah pada

tahun 2011 sebesar Rp.2.166,790 milyar. Peningkatan PDRB Kabupaten Dairi

seiring dengan peningkatan pengeluaran pemerintah dan investasi dimana pada

tahun 2011 pengeluaran pemerintah mencapai Rp.514,757 milyar sementara

investasi mencapai Rp.39,379 milyar.

126

Perkembangan PDRB, pengeluaran pemerintah, investasi dan penduduk

Kabupaten Dairi disajikan pada tabel 4.1 berikut.

Tabel 4.1. Perkembangan Pengeluaran Pemerintah, Perekonomian Dan Kependudukan Kabupaten Dairi 2003 sampai dengan 2011

No Tahun Pengeluaran Pemerintah Investasi Angkatan

Kerja PDRB Harga

Konstan 1 2003 163.196.021.131,27 8.392.780 64991 1.465.781,05 2 2004 176.085.127.757,00 10.298.690 66013 1.551.234,58 3 2005 196.974.234.382,73 11.876.320 67835 1.634.143,37 4 2006 327.994.400.048,74 14.986.800 69221 1.704.131,24 5 2007 370.418.427.774,12 16.324.675 70774 1.789.802,45 6 2008 467.291.950.314,88 18.482.850 72113 1.870.701,52 7 2009 455.902.250.452,26 23.487.850 73838 1.958.998,63 8 2010 487.883.816.871,92 25.092.850 75543 2.057.340,36 9 2011 514.757.339.412,68 39.379.100 77263 2.166.790,87

Sumber : BPS (2011)

4.1.5. Metode Pemecahan Data lnsukrindo

Untuk mendapatkan jumlah observasi yang ideal maka dilakukan

pemecahan data tahunan menjadi data pertriwulan dengan metode pemecahan data

lnsukrindo Adapun data yang diambil merupakan time series dari tahun 2003 -

tahun 2011. Rumus metode pemecahan data menurut lnsukrindo dengan sebagai

berikut :

Y1 = ¼ { Yt + (-4,5/12 < Yt - Yt-1>)}

Y2 = ¼ { Yt + (-1,5/12 < Yt - Yt-1>)}

Y3 = ¼ { Yt + ( 1,5/12 < Yt - Yt-1>)}

Y4 = ¼ { Yt + ( 4,5/12 < Yt - Yt-1>)}

Dimana

Y1 = Nilai triwulan pertama

Y2 = Nilai triwulan kedua

Y3 = Nilai triwulan ketiga

127

Y4 = Nilai triwulan keempat

Yt = Nilai pada tahun yang dihitung

Yt-1 = Nilai pada tahun sebelumnya

Contoh :

PDRB Tahun 2003 adalah Rp. 1.465.781,05 dan di Tahun 2004 adalah Rp.

1.551.234,58. Maka untuk memecah data di Tahun 2004 adalah sebagai berikut :

Y2004a = ¼ { Y2004 + (-4,5/12 < Y2004 - Y2004-1>)}

= ¼ { Y2004 + (-4,5/12 < Y2004 - Y2003>)}

= ¼ { 1.551.234,58+ (-4,5/12 < 1.551.234,580000 – 1.465.781,05

>)} = ¼ { 1.551.234,58+ (-4,5/12 <85453>)}

= ¼ { 1.551.234,58– 32045 }

= ¼ x 1.519.189,58

= 379.797,38

Y2004b = ¼ { Y2004 + (-1,5/12 < Y2004 - Y2004-1>)}

= ¼ { Y2004 + (-1,5/12 < Y2004 - Y2003>)}

= ¼ { 1.551.234,58+ (-1,5/12 < 1.551.234,58– 1.465.781,05 >)}

= ¼ { 1.551.234,58+ (-1,5/12 <85453>)}

= ¼ { 1.551.234,58– 10.681 }

= ¼ x 1.540.553,58

= 381.138,22

Y2004c = ¼ { Y2004 + (1,5/12 < Y2004 - Y2004-1>)}

= ¼ { Y2004 + (1,5/12 < Y2004 - Y2003>)}

= ¼ { 1.551.234,58+ (1,5/12 < 1.551.234,58– 750.000.000>)}

= ¼ { 1.551.234,58+ (1,5/12 <85453>)}

128

= ¼ { 1.551.234,58+ 10.681 }

= ¼ x 1.561.915,58

= 390.479,07

Y2004d = ¼ { Y2004 + (4,5/12 < Y2004 - Y2004-1>)}

= ¼ { Y2004 + (4,5/12 < Y2004 - Y2003>)}

= ¼ { 1.551.234,58+ (4,5/12 < 1.551.234,58– 750.000.000>)}

= ¼ { 1.551.234,58+ (4,5/12 <85453>)}

= ¼ { 1.551.234,58 + 32045}

= ¼ x 1.583.279,58

= 395.819,91

Dimana :

Y2004a : Nilai PDRB Tahun 2004 Triwulan Pertama

Y2004b : Nilai PDRB Tahun 2004 Triwulan Kedua

Y2004c : Nilai PDRB Tahun 2004 Triwulan Ketiga

Y2004d : Nilai PDRB Tahun 2004 Triwulan Keempat

Dengan menggunakan metode ini maka didapat data triwulan dari tahun

2004 sampai dengan tahun 2011 sehingga didapat 32 observasi .

4.2. Deskripsi Variabel Penelitian

Bagian ini menguraikan hasil-hasil selama periode penelitian, yaitu

mengenai hasil analisis terhadap produk domestik regional bruto (PDRB),

pengeluaran pemerintah, investasi dan angkatan kerja.

129

4.2.1. Perkembangan PDRB tahun 2004 : 1 sampai tahun 2011 : 4

PDRB merupakan pendapatan regional dalam wilayah provinsi dan

kabupaten /kota. PDRB sebagai indikator dari ekonomi dengan analisa

pertumbuhannya. Jika didefinisikan secara singkat, pertumbuhan ekonomi

merupakan suatu proses kenaikan output per kapita dalam jangka panjang. Makna

kata proses dalam definisi tersebut adalah bahwa pertumbuhan bukan merupakan

gambaran ekonomi pada suatu saat melainkan sebuah aspek dinamis dari suatu

perekonomian yang berubah dari waktu ke waktu. Selain itu, pertumbuhan

ekonomi juga terkait erat dengan kenaikan output per kapita yang ditinjau dari dua

sisi yaitu dari sisi output total suatu daerah (PDRB) dan dari sisi jumlah

penduduk.

PDRB (Produk Domestik Regional Bruto) Kabupaten Dairi diukur atas

dasar harga konstan tahun 2000 dalam satuan ribu Rupiah. Berikut tabel

perkembangan PDRB di Kabupaten Dairi tahun 2004 : 1 sampai dengan tahun

2011 : 4.

Tabel 4.2. Perkembangan PDRB Kabupaten Dairi 2003 sampai dengan 2011 (Ribu)

Q PDRB Pertumbuhan Q PDRB Pertumbuhan 2004 :1 379.797,38 - 2008 :1 460.091,09 1,00 2004 :2 385.138,22 1,39 2008 :2 465.147,28 1,09 2004 :3 390.479,07 1,37 2008 :3 470.203,48 1,08 2004 :4 395.819,91 1,35 2008 :4 475.259,67 1,06 2005:1 400.763,14 1,23 2009 :1 481.471,80 1,29 2005 :2 405.944,94 1,28 2009 :2 486.990,37 1,13 2005 :3 411.126,74 1,26 2009 3 492.508,94 1,12 2005 :4 416.308,54 1,24 2009 :4 498.027,51 1,11 2006 : 1 419.471,45 0,75 2010 :1 505.115,55 1,40 2006: 2 423.845,69 1,03 2010 :2 511.261,91 1,20 2006 : 3 428.219,93 1,02 2010 :3 517.408,27 1,19

130

2006 : 4 432.594,17 1,01 2010 :4 523.554,63 1,17 2007 :1 439.418,94 1,55 2011 :1 531.436,73 1,48 2007 :2 444.773,39 1,20 2011 :2 538.277,39 1,27 2007 :3 450.127,84 1,19 2011 :3 545.118,05 1,25 2007 :4 455.482,29 1,18 2011 :4 551.958,70 1,24 Sumber : BPS (2011)

Berdasarkan Tabel 4.2 diketahui perkembangan PDRB Kabupaten Dairi

tahun 2004 kwartal 1 sampai tahun 2011 kwartal 4. PDRB yang paling besar

terjadi pada tahun 2011 kwartal 4 yaitu sebesar Rp 551.958. 700.

360

400

440

480

520

560

04 05 06 07 08 09 10 11

PDRB

Gambar 4.1 Perkembangan PDRB Kabupaten Dairi Tahun 2004 :1 -2011 : 4

Sedangkan PDRB yang paling rendah terjadi pada tahun 2004 kwartal 1

sebesar Rp 379.797.380. Secara keseluruhan perkembangan PDRB selalu

menunjukkan kenaikkan dari tahun ke tahun. Besarnya PDRB yang terjadi pada

tahun 2011 kwartal 4 tersebut disebabkan adanya peningkatan investasi.

4.2.2. Perkembangan Pengeluaran Pemerintah Tahun 2004 : 1 Sampai

Tahun

PDRB (Ribu Rupiah)

Lanjutan Tabel 42

131

Tahun 2011 : 4

Pengeluaran pemerintah merupakan belanja yang penggunaannya untuk

membiayai kegiatan rutin dan pembangunan pemerintah daerah. Berikut tabel

perkembangan pengeluaran pemerintah Kabupaten Dairi tahun 2004 : 1 sampai

dengan tahun 2011 : 4.

Tabel 4.3. Perkembangan Pengeluaran Pemerintah Kabupaten Dairi 2004 : 1 sampai dengan 2011 : 4

Q Pengeluaran Pemerintah Pertumbuhan Q Pengeluaran

Pemerintah Pertumbuhan

2004 :1 42.812.928.193,09 - 2008 :1 107.741.094.480,52 11.55417 2004 :2 43.618.497.357,20 1.881603 2008 :2 113.795.689.999,32 5.619579 2004 :3 44.424.066.521,30 1.846852 2008 :3 119.850.285.158,12 5.320584 2004 :4 45.229.635.685,41 1.813362 2008 :4 125.904.880.316,92 5.051799 2005:1 47.285.204.849,52 4.54474 2009 :1 115.043.346.975,19 -8.62678 2005 :2 48.590.774.013,63 2.761052 2009 :2 114.331.490.733,77 -0.61877 2005 :3 49.896.343.177,74 2.686866 2009 3 113.619.634.492,36 -0.62262 2005 :4 51.201.912.341,84 2.616563 2009 :4 112.907.778.250,94 -0.62653 2006 : 1 69.715.459.481,00 36.15792 2010 :1 118.972.682.366,14 5.371556 2006: 2 77.904.219.835,12 11.74597 2010 :2 120.971.530.267,37 1.68009 2006 : 3 86.092.980.189,25 10.51132 2010 :3 122.970.378.168,59 1.652329 2006 : 4 94.281.740.543,37 9.511531 2010 :4 124.969.226.069,82 1.625471 2007 :1 88.627.354.344,28 -5.99733 2011 :1 126.169.942.114,97 0.960809 2007 :2 91.278.856.077,11 2.991742 2011 :2 127.849.537.273,77 1.331217 2007 :3 93.930.357.809,95 2.904837 2011 :3 129.529.132.432,57 1.313728 2007 :4 96.581.859.542,78 2.822838 2011 :4 131.208.727.591,37 1.296693

Sumber : BPS (2011)

Berdasarkan Tabel 4.3 diketahui perkembangan pengeluaran pemerintah

Kabupaten Dairi tahun 2004 kwartal 1 sampai tahun 2011 kwartal 4. Pengeluaran

pemerintah yang paling besar terjadi pada tahun 2011 kwartal 4 yaitu sebesar Rp

131.208.727.591,37.

132

40

60

80

100

120

140

04 05 06 07 08 09 10 11

G

Gambar 4.2. Perkembangan Pengeluaran Pemerintah Kabupaten Dairi Tahun 2004 :1 -2011 : 4

Sedangkan pengeluaran pemerintah yang paling rendah terjadi pada tahun

2004 kwartal 1 sebesar Rp 42.812.928.193,09. Secara keseluruhan perkembangan

pengeluaran pemerintah selalu menunjukkan kenaikkan dari tahun ke tahun.

4.2.3. Perkembangan Investasi Tahun 2004 : 1 Sampai Tahun 2011 : 4

Investasi merupakan total investasi yang ditanamkan oleh investor baik

dalam dan luar negeri selama satu tahun. Kondisi perkembangan investasi di

Kabupaten Dairi telah mengalami stagnasi dan kelesuan bahkan cenderung

menjadi tidak kondusif sehingga berpengaruh terhadap perkembangan laju

pertumbuhan ekonomi Salah satu indikator yang dapat dilihat adalah dari

turunnya jumlah proyek dan investasi PMDN yang telah disetujui dan

realisasinya.

Tahun

Pengeluaran Pemerintah (Ribu Rupiah)

133

Berikut tabel perkembangan investasi di Kabupaten Dairi tahun 2004 : 1

sampai dengan tahun 2011 : 4.

Tabel 4.4. Perkembangan Investasi Kabupaten Dairi 2004 : 1 sampai dengan 2011 : 4 (Ribu)

Q Investasi Pertumbuhan Q Investasi Pertumbuhan 2004 :1 2.395.993,44 - 2008 :1 4.418.383,59 1,00 2004 :2 2.515.112,81 1,39 2008 :2 4.553.269,53 1,09 2004 :3 2.634.232,19 1,37 2008 :3 4.688.155,47 1,08 2004 :4 2.753.351,56 1,35 2008 :4 4.823.041,41 1,06 2005:1 2.821.177,19 1,23 2009 :1 5.402.743,75 1,29 2005 :2 2.919.779,06 1,28 2009 :2 5.715.556,25 1,13 2005 :3 3.018.380,94 1,26 2009 3 6.028.368,75 1,12 2005 :4 3.116.982,81 1,24 2009 :4 6.341.181,25 1,11 2006 : 1 3.455.092,50 0,75 2010 :1 6.122.743,75 1,40 2006: 2 3.649.497,50 1,03 2010 :2 6.223.056,25 1,20 2006 : 3 3.843.902,50 1,02 2010 :3 6.323.368,75 1,19 2006 : 4 4.038.307,50 1,01 2010 :4 6.423.681,25 1,17 2007 :1 3.955.742,97 1,55 2011 :1 8.505.439,06 1,48 2007 :2 4.039.360,16 1,20 2011 :2 9.398.329,69 1,27 2007 :3 4.122.977,34 1,19 2011 :3 10.291.220,31 1,25 2007 :4 4.206.594,53 1,18 2011 :4 11.184.110,94 1,24

Sumber : BPS (2011)

Berdasarkan Tabel 4.4 diketahui perkembangan investasi di Kabupaten

Dairi tahun 2004 kwartal 1 sampai tahun 2011 kwartal 4. Investasi yang paling

besar terjadi pada tahun 2011 kwartal 4 yaitu sebesar Rp 11.184.110.940.

Tahun

Investasi (Ribu Rupiah)

134

2

4

6

8

10

12

04 05 06 07 08 09 10 11

I

Gambar 4.3. Perkembangan Investasi Kabupaten Dairi Tahun 2004 :1 – 2011 : 4

Sedangkan investasi yang paling rendah terjadi pada tahun 2004 kwartal 1

sebesar Rp 2.395.993.440. Secara keseluruhan perkembangan investasi selalu

menunjukkan kenaikkan dari tahun ke tahun. Besarnya investasi yang terjadi pada

tahun 2011 kwartal 4 tersebut disebabkan adanya kemudahan dalam perijinan.

4.2.4. Perkembangan Angkatan kerja Tahun 2004 : 1 sampai Tahun 2011 : 4

Sejalan dengan laju perkembangan dan pertumbuhan penduduk,

untuksektor tenaga kerja ini diprioritaskanpada penciptaan perluasan dan

pemerataankesempatankerja serta perlindungan tenaga kerja. Menurut Badan

Pusat Statistik,penduduk usia kerja didefiniskan sebagai penduduk berumur 10

tahun ke atas dandibedakan sebagai Angkatan Kerja dan Bukan Angkatan

Kerja.Angakatan kerja adalah penduduk yang siap terlibat dalam kegiatanekonomi

135

produktif. Mereka yang dapat diserap oleh pasar kerja digolongkanbekerja,

sedangkan yang tidak/belum diserap oleh pasar kerja yaitu mereka yangsedang

mencari pekerjaan. Di sisi lain, mereka yang tidakterlibat dalam kegiatanekonomi

digolongkan sebagai Bukan Angkatan Kerja, yaitu mereka yang kegiatan 88

utamanya mengurus rumah tangga, sekolah atau mereka yang tidak mampu

melakukan kegiatan karena usia tua atau alasan fisik (cacat).

Berikut tabel perkembangan angkatan kerjadi Kabupaten Dairi tahun 2004

: 1 sampai dengan tahun 2011 : 4.

Tabel 4.5. Perkembangan Angkatan Kerja Kabupaten Dairi 2004 : 1 Sampai Dengan 2011 : 4 (Jiwa)

Q Angkatan Kerja Pertumbuhan Q Angkatan Kerja Pertumbuhan

2004 :1 16408 - 2008 :1 17903 0.358765 2004 :2 16471 0.383959 2008 :2 17987 0.469195 2004 :3 16535 0.388562 2008 :3 18070 0.461444 2004 :4 16607 0.43544 2008 :4 18154 0.464859 2005:1 16788 1.089902 2009 :1 18298 0.793214 2005 :2 16902 0.679056 2009 :2 18406 0.590228 2005 :3 17016 0.674476 2009 3 18514 0.586765 2005 :4 17129 0.664081 2009 :4 18621 0.577941 2006 : 1 17175 0.26855 2010 :1 18726 0.563879 2006: 2 17262 0.50655 2010 :2 18833 0.571398 2006 : 3 17349 0.503997 2010 :3 18939 0.562842 2006 : 4 17435 0.495706 2010 :4 19046 0.564972 2007 :1 17548 0.648122 2011 :1 19155 0.572299 2007 :2 17645 0.55277 2011 :2 19262 0.558601 2007 :3 17742 0.549731 2011 :3 19369 0.555498 2007 :4 17839 0.546725 2011 :4 19477 0.557592

Berdasarkan Tabel 4.5 diketahui perkembangan angkatan kerja Kabupaten

Dairi tahun 2004 kwartal 1 sampai tahun 2011 kwartal 4. Jumlah angkatan kerja

yang paling besar terjadi pada tahun 2011 kwartal 4 yaitu sebesar 19477 jiwa.

Sumber : BPS Kab.Dairi (2011)

136

16000

16500

17000

17500

18000

18500

19000

19500

20000

04 05 06 07 08 09 10 11

AK

Sedangkan jumlah angkatan kerja yang paling rendah terjadi pada tahun 2004

kwartal 1 sebesar 16408. Peningkatan angkatan kerja diharapkan mampu

meningkatkan peertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi

Gambar 4.4. Perkembangan Angkatan Kerja Kabupaten Dairi Tahun 2004 : 1 – 2011 : 4

Tahun Angkatan Kerja (Ribu)

137

4.3. Analisis Estimasi

4.3.1. Uji Kesesuaian (Goodness of Fit)

Untuk pengujian hipotesa yang dirumuskan dalam penelitian ini, maka

dilakukan estimasi dengan model Ordinary Least Square (OLS) untuk data time

series 32 bulan dengan menggunakan Program EViews. Hasil analisis regresi

terhadap model estimasi yang digunakan dalam penelitian ini disajikan pada

Lampiran 2.

Tabel 4.6. Hasil Estimasi Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten Dairi

LPDRB = 15.59927+ 1.83E-15LG + 2.19E-12 LINV+0.000113LAK

Std.Er. : (5.92E-16) (7.46E-12) (3.17E-06)

t-stat : (3.095077)** (0.293333) (35.61648)***

R2 : 0.999314 F-stat : 13586.86*** DW-test : 1.834069 Prob : 0,0000

Sumber : Lampiran 4.

Ket. : *** signifikan pada α 1 %.

Koefisien determinasi (R²) sebesar 0.999314 berarti bahwa variabel

pengeluaran pemerintah, investasi dan angkatan kerjavariasi pertumbuhan

ekonomi Kabupaten Dairi sebesar 99,93 persen.

Dilihat dari nilai F-statistik, yaitu sebesar 13586.86 yang signifikan pada

tingkat keyakinan 99 persen atau α = 1 %; berarti bahwa secara bersama-sama

(simultan) variabel pengeluaran pemerintah, investasi dan angkatan kerja akan

mempengaruhi pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi.

Berdasarkan uji t-statistik (uji secara parsial), dapat diketahui bahwa

variabel pengeluaran pemerintah, investasi dan angkatan kerja berpengaruh

138

signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi pada α = 1 %.

Berikut ini hasil uji t dari masing-masing variabel bebas.

a. Pengeluaran Pemerintah

Hasil estimasi menunjukkan bahwa pengeluaran pemerintah berpengaruh

positif terhadap pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi. Hal ini berarti

bahwa semakin meningkat pengeluaran pemerintah, maka pertumbuhan

ekonomi Kabupaten Dairi akan semakin tinggi. Nilai koefisien regresi

pengeluaran pemerintah sebesar 5.92E-16 berarti bahwa setiap

peningkatan pengeluaran pemerintah sebesar 1 juta, maka menyebabkan

peningkatan pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi sebesar 5.92E-16

persen, ceteris paribus. Dari hasil pengujian terhadap nilai t-statistik

diperoleh nilai 3.095077 yang lebih besar dibandingkan t-tabel (α 5% =

2,048). Hal ini berarti bahwa variabel pengeluaran pemerintah

berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi

pada tingkat keyakinan 95 persen atau α = 5 %.

b. Investasi

Hasil estimasi menunjukkan bahwa investasi berpengaruh positif terhadap

pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi. Hal ini berarti bahwa semakin

meningkat investasi, maka pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi akan

semakin tinggi. Nilai koefisien regresi investasi sebesar 0.293333 berarti

bahwa setiap peningkatan investasi 1 juta, maka menyebabkan

peningkatan pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi sebesar 0.293333

persen, ceteris paribus. Dari hasil pengujian terhadap nilai t-statistik

diperoleh nilai 0.293333 yang lebih besar dibandingkan t-tabel (α 5% =

139

2,048). Hal ini berarti bahwa variabel investasi berpengaruh tidak

signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi pada tingkat

keyakinan 99 persen atau α = 1 %.

c. Angkatan Kerja

Dari hasil estimasi diketahui bahwa angkatan kerja berpengaruh negatif

terhadap pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi. Nilai koefisien regresi

angkatan kerja sebesar 0.557805 berarti bahwa setiap peningkatan

angkatan kerja sebesar 1 jiwa, akan menyebabkan naiknya pertumbuhan

ekonomi Kabupaten Dairi sebesar 3.17E-06 persen, ceteris paribus. Hal

ini berarti bahwa semakin banyak angkatan kerja, maka pertumbuhan

ekonomi Kabupaten Dairi akan semakin naik. Dari hasil pengujian

terhadap nilai t-statistik diperoleh nilai 35.61648 yang lebih besar

dibandingkan t-tabel (α 5 % = 2,048). Hal ini berarti bahwa angkatan kerja

memberikan pengaruh yang signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi

Kabupaten Dairi pada tingkat keyakinan 99 persen atau α = 1 %.

4.3.2. Uji Penyimpangan Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik dalam penelitian ini terdiri dari multikolinieritas dan

autokorelasi dan normalitas sebagai berikut.

140

a. Multikolinieritas

Untuk mendeteksi masalah multikolinearitas dilakukan dengan

membandingkan nilai R2y.x dengan nilai R2

x.x. Kriteria keputusan sebagai berikut :

1. Jika nilai R2y.x < R2

x.x, maka hipotesis yang menyatakan bahwa ada masalah

multikolinearitas dalam model empiris yang digunakan tidak dapat ditolak.

2. Jika nilai R2y.x > R2

x.x, maka hipotesis yang menyatakan bahwa ada masalah

multikolinearitas dalam model empiris yang digunakan ditolak.

Tabel 4.7. Hasil Estimasi Uji Multikolinieritas

Model Estimasi Nilai R2

LPDRB = f(G, I, AK) 0.999314

G = f (I, AK) 0.914220

I = f (G, AK) 0.895037

AK = f (G, I) 0.965258

Sumber : Data diolah (Lampiran 3).

Nilai R2 LPDRB, LG, LI, LAK lebih tinggi dari nilai R2 LG, LI, LAK; nilai R2 LI, LG,

LPAK dan nilai R2 LAK, LI, LG, maka dalam model empiris tidak ditemukan adanya

multikolinieritas.

b. Autokorelasi

Untuk mendeteksi adanya autokorelasi dalam model penelitian ini

dilakukan melalui uji Lagrange Multiplier Test (LM Test), yaitu dengan

membandingkan nilai X² hitung dengan X² tabel, dengan kriteria penilaian sebagai

berikut :

141

1. Jika nilai X2hitung > X2tabel, maka hipotesis yang menyatakan bahwa tidak

ada autokorelasi dalam model empiris yang digunakan, ditolak.

2. Jika nilai X2hitung < X2tabel, maka hipotesis yang menyatakan bahwa tidak

ada autokorelasi dalam model empiris yang digunakan, tidak dapat ditolak.

Uji autokorelasi dengan LM Test sebagai berikut.

Tabel 4.8. Hasil Estimasi Uji Autokorelasi dengan LM Test

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 5.570413 Probability 0.059911 Obs*R-squared 9.323834 Probability 0.055578

Sumber: Data diolah (Lampiran 3).

Hasil uji LM test di atas menunjukkan bahwa besarnya nilai X2hitung

(Obs*R-squared) = 9.323834 dengan X2tabel (9) α 5% = 16,92 yang berarti bahwa

X2hitung < Xtabel, dengan demikian hipotesis nol (Ho) yang menyatakan bahwa tidak

ada autokorelasi tidak dapat ditolak. Artinya dalam model yang diestimasi

tersebut tidak mengandung korelasi serial (autokorelasi) antar faktor pengganggu

(error term). Hal ini menunjukkan bahwa ada tidak korelasi antara data dengan

data sebelumnya.

C. Uji Normalitas (Jarque-Bera Test)

Uji ini dilakukan untuk mengetahui normal tidaknya faktor pengganggu µi

yang dapat diketahui melalui uji J-B Test. Uji menggunakan hasil estimasi

residual dan Chi-square probability distribution. Berikut ini hasil estimasi yang

dilakukan dengan uji J-B Test.

142

Tabel 4.9. Hasil Estimasi Uji Normalitas

Series : Residuals Sample: 2004:1 2011:4 Observations : 32 Jarque-Bera 1.551154 Probability 0.460438 Sumber : Lampiran 5

Berdasarkan hasil estimasi uji J-B Test, diperoleh probability JB ( sebesar

0.460438 atau 46 persen) lebih besar daripada α = 5 persen, maka (H0) diterima.

Hal ini berarti bahwa hipotesis yang menyatakan model empiris yang digunakan

mempunyai residual atau faktor pengganggu yang berdistribusi normal tidak dapat

ditolak.

4.4. Pembahasan

4.4.1. Pengeluaran Pemerintah

Hasil estimasi menunjukkan bahwa pengeluaran pemerintah berpengaruh

positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi. Hal ini

sesuai dengan hasil penelitian Hanum (2004) yang menggunakan metode OLS

(Ordinary Least Square) antara lain menemukan bahwa untuk variabel

pengeluaran pemerintah memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap

pertumbuhan ekonomi di Provinsi Nanggroe Aceh Darussalam.

Hukum Wagner mengenai pengeluaran publik adalah salah satu usaha

paling awal yang menekankan pertumbuhan ekonomi sebagai determinan

mendasar dari pertumbuhan sektor publik. Sejumlah studi menemukan hubungan

positif yang nyata antara pertumbuhan sektor publik dan pertumbuhan ekonomi

hanya untuk negara berkembang tetapi bukan pada negara maju, yang lainnya

malahan melaporkan hubungan negatif antara pembe- lanjaan pemerintah dan

143

GNP.

4.4.2. Investasi

Hasil estimasi menunjukkan bahwa investasi berpengaruh positif dan tidak

signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi Sumatera Utara. Hal ini sesuai dengan

hasil penelitian Siti Aisyah Tri Rahayu (2000). Dalam penelitiannya tentang

pertumbuhan ekonomi di Indonesia, menyebutkan bahwa laju pertumbuhan

ekonomi di suatu daerah (ΔY) merupakan fungsi dari laju pertumbuhan angkatan

kerja (ΔL), rasio investasi swasta PMA dan PMDN yang disetujui terhadap PDRB

(IP), rasio investasi pemerintah daerah terhadap PDRB (IG), rasio

pengeluaran/konsumsi pemerintah (belanja rutin) daerah terhadap PDRB ((G/Y)

ΔG) dan rasio penerimaan pemerintah daerah yang berasal dari pajak daerah dan

penerimaan non pajak terhadap PDRB (R/Y).

Dari hasil penelitian tersebut dapat disimpulkan bahwa investasi swasta

dan laju pertumbuhan angkatan kerja tidak memberikan dampak yang signifikan

terhadap pertumbuhan ekonomi regional, tanpa memasukkan hasil migas ternyata

investasi pemerintah daerah mempunyai efek yang negatif, sedangkan

penerimaanpemerintah dari sektor pajak daerah dan non pajak memberikan efek

positif yangsignifikan.

4.4.3. Angkatan Kerja

Hasil estimasi menunjukkan bahwa angkatan kerja berpengaruh positif dan

signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi. Arief Hadiono (2001)

Dalam penelitiannya tentang pertumbuhan ekonomi di propinsi Jawa Tengah

menggunakan data polling sampel populasi kab/kota di Jateng selama tahun 1994-

144

1998 menyebutkan bahwa output suatu daerah (PDRB) merupakan fungsi dari

investasi pemerintah, penyerapan tenaga kerja dan sarana angkutan umum.

145

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1. Kesimpulan

Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah diuraikan dalam

bab terdahulu maka diambil kesimpulan sebagai berikut :

1. Hasil estimasi menunjukkan bahwa pengeluaran pemerintah, angkatan kerja

dan investasi berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi Kabupaten

Dairi. Hal ini berarti bahwa pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi akan

semakin meningkat dengan meningkatnya pengeluaran pemerintah, angkatan

kerja dan investasi.

2. Secara bersama, hasil analisis menunjukkan bahwa pengeluaran pemerintah,

angkatan kerja dan investasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap

pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi.

3. Secara parsial, hasil analisis menunjukkan bahwa pengeluaran pemerintah,

angkatan kerja signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi Kabupaten Dairi.

investasi walaupun berpengaruh positif tetapi tidak signifikan.

5.2. Saran

1. Untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi, pemerintah hendaknya

mengambil kebijakan untuk mendukung iklim investasi yang kondusif, seperti

pengurusan perizinan dan pajak, realisasi pembangunan infrastruktur dengan

cepat, serta kepastian peraturan ketenagakerjaan.

146

2. Dianggap perlu untuk mengkaji kembali penelitian ini (atas masalah yang

sama) dengan menggunakan metode pendekatan, serta konsep peninjauan

yang berbeda agar dapat dilakukan studi komparasi dan mendukung temuan-

temuan baru.

3. Keterbatasan jumlah variabel yang ada pada penelitian ini hendaknya juga

dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan untuk dapat menambahkan

variabel-variabel yang mempunyai pengaruh terhadappertumbuhan ekonomi

seperti variabel yang berkaitan denganperkembangan tekhnologi dengan

harapan dapat lebih memperkaya isi dan cakupan penelitian.