bab iv hasil dan pembahasan a. gambaran umum ...eprints.ums.ac.id/57555/16/bab iv acc.pdf46 bab iv...

46

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

A. Gambaran Umum Wilayah Penelitian

Karesidenan adalah sebuah pembagian administratif dalam sebuah

provinsi. Dalam satu karesidenan terdiri dari beberapa kapupaten atau kota.

karesidenan Surakarta merupakan salah satu dari 5 karesidenan yang

terletak di bagian barat provinsi Jawa tengah. Gambar 4-1 menunjukan

wilayah karesidenan Surakarta dan batas-batasnya.

Gambar 4-1

Peta wilayah eks karesidenan Surakarta

Sumber : http:/www.surakartakab.com, diunduh tanggal 12 Oktober 2017

Berdasarkan gambar 4-1 karesidenan Surakarta adalah sebuah

karesidenanyang terletak di provinsi Jawa Tengah. Ibu kotanya adalah

Semarang. Karesidenan Surakarta (Jawa Tengah) ini berbatasan dengan

Provinsi Jawa Barat di sebelah barat, Samudra Hindia dan Daerah Istimewa

Yogyakarta di sebelah selatan, Jawa Timur di sebelah timur, dan Laut Jawa

di sebelah utara. Karesidenan Surakarta terdiri dari satu kota dan enam

kabupaten yaitu kota Surakarta, kabupaten Boyolali, kabupaten Sukoharjo,

https://id.wikipedia.org/wiki/Semarang

https://id.wikipedia.org/wiki/Jawa_Barat

https://id.wikipedia.org/wiki/Samudra_Hindia

https://id.wikipedia.org/wiki/Daerah_Istimewa_Yogyakarta

https://id.wikipedia.org/wiki/Daerah_Istimewa_Yogyakarta

https://id.wikipedia.org/wiki/Jawa_Timur

https://id.wikipedia.org/wiki/Laut_Jawa

47

kabupaten Karanganyar, kabupaten Wonogiri, ksbupaten Sragen, kabupaten

Klaten. Berikut penjelasan mengenai objek dalam penelitian ini :

1. Kota Surakarta

Surakarta merupakan salah satu kabupaten di provinsi Jawa Tengah

yang termasuk bagian dari eks karesidenan Surakarta. Kota Surakarta

terletak di koordinat:7°34′0″LU110°49′0″BT. Wilayah administrasi kota

Surakarta terbagi menjadi 5 kecamatan yang terdiri dari 51 kelurahan,

dengan kepadatan penduduk mencapai 13.636 jiwa/ dan luas wilayah

sebesar 44,03 . Kota Surakarta memiliki populasi sebesar 577.202

jiwa (BPS Surakarta, 2016)

2. Kabupaten Boyolali

Boyolali merupakan salah satu kabupaten di provinsi Jawa Tengah

yang termasuk bagian dari eks karesidenan Surakarta.Kabupaten

Boyolali terletak di koordinat: 10o 22’ BT – 110o50’ BT dan 7o36’ LS –

7o71’LS. Wilayah administrasi kabupaten Boyolali terbagi menjadi 19

kecamatan yang terdiri dari 267 kelurahan, dengan kepadatan penduduk

mencapai 916,69 jiwa/ dan luas wilayah sebesar 1.015,10 .

Kabupaten Boyolali memiliki populasi sebesar 930.531 jiwa (BPS

Boyolali, 2016).

3. Kabupaten Sukoharjo

Sukoharjo merupakan salah satu kabupaten di provinsi Jawa

Tengah yang termasuk bagian dari eks karesidenan Surakarta. Kabupaten

Sukoharjo terletak di koordinat: 07º 42’ LS 110º 50’ BT. Wilayah

administrasi kabupaten Sukoharjo terbagi menjadi 12 kecamatan yang

https://tools.wmflabs.org/geohack/geohack.php?language=id&pagename=Kota_Surakarta&params=7_34_0_S_110_49_0_E_type:city_region:ID

48

terdiri dari 167 kelurahan, dengan kepadatan penduduk mencapai

1.766,25 jiwa/ dan luas wilayah sebesar 466,66 . Kabupaten

Sukoharjo memiliki populasi sebesar 824.238 jiwa (BPS Sukoharjo,

2016).

4. Kabupaten Wonogiri

Wonogiri merupakan salah satu kabupaten di provinsi Jawa Tengah

yang termasuk bagian dari eks karesidenan Surakarta. Kabupaten

Wonogiri terletak di koordinat: 7° 48' 50.569" LS, 110° 55' 33.057" BT.

Wilayah administrasi kabupaten Wonogiri terbagi menjadi 25 kecamatan

yang terdiri dari 297kelurahan, dengan kepadatan penduduk mencapai

509,72 jiwa/ dan luas wilayah sebesar 1.822,37 . Kabupaten

Wonogiri memiliki populasi sebesar 928.904 jiwa (BPS Wonogiri,

2016).

5. Kabupaten Sragen

Sragen merupakan salah satu kabupaten di provinsi Jawa Tengah

yang termasuk bagian dari eks karesidenan Surakarta. Kabupaten Sragen

terletak di koordinat: 71º5' - 7º30' LS, 110º45' - 111º10' BT. Wilayah

administrasi kabupaten Sragen terbagi menjadi 20 kecamatan yang terdiri

dari 208 kelurahan, dengan kepadatan penduduk mencapai 938,31

jiwa/ dan luas wilayah sebesar 941,55 . Kabupaten Sragen

memiliki populasi sebesar 883.464 jiwa (BPS Sragen, 2016).

6. Kabupaten Klaten

Klaten merupakan salah satu kabupaten di provinsi Jawa Tengah

yang termasuk bagian dari eks karesidenan Surakarta. Kabupaten Klaten

49

terletak di koordinat: 7°32’19” LS - 7°48’33” LS 110°26’14” BT -

110°47’51” BT. Wilayah administrasi kabupaten Klaten terbagi menjadi

26 kecamatan yang terdiri dari 10 kelurahan, dengan kepadatan

penduduk mencapai 1717 jiwa/ dan luas wilayah sebesar 655,56

. Kabupaten Klaten memiliki populasi sebesar 1.144.040 jiwa (BPS

Klaten, 2016).

7. Kabupaten Karanganyar

Karanganyar merupakan salah satu kabupaten di provinsi Jawa

Tengah yang termasuk bagian dari eks karesidenan Surakarta. Kabupaten

Karanganyar terletak di koordinat: 110° 40” – 110° 70” Bujur Timur dan

70° 28” – 70° 46” Lintang Selatan. Wilayah administrasi kabupaten

Karanganyar terbagi menjadi 17 kecamatan yang terdiri dari 177

kelurahan, dengan kepadatan penduduk mencapai 937,27 jiwa/ dan

luas wilayah sebesar 800,20 . Kabupaten Sragen memiliki populasi

sebesar 750.000 jiwa (BPS Karanganyar, 2016).

B. Diskripsi Data Penelitian

Gambaran perkembangan variabel penelitian yang digunakan dalam

penelitian ini dapat dilihat dari penjelasan berikut :

1. Pendapatan asli daerah (PAD)

Kegiatan ekonomi yang berbeda-beda mendorong setiap

kota/kabupaten untuk mengembangkan potensi ekonominya, oleh sebab

itu pembangunan daerah dilaksanakan secara terpadu dan serasi serta

diarahkan agar pembangunan yang berlangsung di setiap daerah benar-

50

benar sesuai dengan prioritas dan potensi daerah masing-masing. Untuk

mengetahui perkembangan pendapatan asli daerah di karesidenan

Surakarta dapat dilihat pada tabel 4-1

Tabel 4-1

Pendapatan Asli Daerah (PAD) Kabupaten dan Kota Se-Karesidenan

SurakartaTahun 2011-2015

(Dalam ribuah rupiah)

Kota/Kab. Tahun

2011 2012 2013 2014 2015

Surakarta 181.096.816

231.672.100

298.400.847

335.660.207

341.533.937

Boyolali 96.489.134

127.725.207

160.752.450

227.516.496

221.873.999

Klaten 72.293.790

84.756.022

115.454.162

177.923.444

156.097.966

Wonogiri 77.141.691

100.037.192

111.592.606

182.149.063

174.557.497

Sukoharjo 96.166.807

164.954.319

192.971.720

264.814.414

235.933.524

Sragen 94.518.999

127.695.844

146.721.550

254.392.450

195.290.956

Karanganyar 104.080.774

116.706.893

161.724.334

215.298.860

181.061.011

Sumber : BPS Provinsi Jawa Tengah, 2014-2015

Tabel 4-1 menunjukkan bahwa tahun 2011 hingga 2015 pendapatan

asli daerah kota dan kabupaten se-karesidenan Surakarta secara

keseluruhan mengalami pertumbuhan, hanya saja pada tahun 2015

hampir seluruh kabupaten mengalami penurunan pendapatan asli daerah.

Penurunan paling besar dialami oleh kabupaten Sragen, dari tahun 2014

sebesar Rp.254.392.450.000 pada tahun 2015 menjadi

Rp.195.290.956.000. Rata-rata kenaikan yang terjadi pada tahun 2011-

2014 sebesar Rp.10.000.000.000 hingga Rp.50.000.000.000 setiap

tahunnya. Dapat dilihat dari tabel 4-1 bahwa PAD 2015 tertinggi dimiliki

oleh kota Surakarta dimana kenaikan pada tahun 2014 ke 2015 sebesar

5.873.730.000 dan PAD 2015 terendah dimiliki oleh Klaten dimana

penurunan pada tahun 2014 ke 2015 sebesar 21.825.478.000

51

2. Jumlah penduduk tahun 2011-2015

Penduduk adalah sekelompok manusia yang tinggal dalam suatu

wilayah geografis dalam kurun waktu tertentu. Penduduk merupakan

salah satu pelaku pembangunan nasional. Kondisi perekonomian suatu

daerah atau negara dipengaruhi oleh tingkat produktivitas penduduknya.

Penduduk yang produktif akan mendorong percepatan tercapainya

kesejahteraan ekonomi baik di daerah maupun secara nasional. Semakin

tinggi tingkat kesejahteraan masyarakat maka semakin banyak pula

sumber penerimaan yang mampu ditarik oleh pemerintah dari

masyarakatnya seperti halnya penerimaan pajak, sehingga semakin besar

pula jumlah pendapatan asli daerah (PAD) yang diterima oleh suatu

daerah. Sehubungan dengan hal ini pemerintah daerah se-karesidenan

Surakarta selalu berupaya agar pertumbuhan penduduknya dapat

dikendalikan dan menjadikan penduduknya produktif.

Tabel 4-2

Jumlah Penduduk Kabupaten dan Kota se-Karesidenan Surakarta

Tahun 2011-2015

(Dalam satuan jiwa)

Kota/Kab. Tahun

2011 2012 2013 2014 2015

Surakarta 502.873

505.401

507.798

510.105

512.226

Boyolali 930.020

945.511

951.809

957.913

963.690

Klaten 1.137.973

1.143.676

1.149.002

1.154.028

1.158.795

Wonogiri 934.616

938.704

942.430

945.682

949.017

Sukoharjo 833.915

841.773

849.392

856.861

864.207

Sragen 863.977

868.090

871.991

875.615

879.027

Karanganyar 823.511

831.891

840.199

848.326

856.198

Sumber : BPS Jawa Tengah, 2014-2015

52

Berdasarkan tabel 4-2 menunjukkan bahwa dari tahun 2011 sampai

dengan tahun 2015 terus mengalami pertumbuhan hal ini ditandai dengan

peningkatan jumlah penduduk yang dialami ke 7 daerah. Pertumbuhan

penduduk paling tinggi terjadi di kabupaten Boyolali dimana pada tahun

2011 sebesar 1.137.973 berkembang menjadi 1.158.795 pada tahun 2015.

Hal ini menunjukkan bahwa pertumbuhan penduduk di kabupaten

Boyolali meningkat sebesar 1,8% dalam kurun waktu 5 tahun. Sedangkan

daerah dengan pertumbuhan penduduk paling rendah terjadi di kota

Surakarta dimana pada tahun 2011 sebesar 502.873 jiwa dan pada tahun

sebesar 512.226 jiwa. Pertumbuhan penduduk yang dialami di kota

Surakarta hanya bertambah sebanyak 9.353 jiwa dalam kurun waktu 5

tahun. Rata-rata kenaikan jumlah penduduk pada semua daerah yaitu

berkisar 2.000 sampai 15.000 jiwa setiap tahunnya.

3. Produk domestik regional bruto (PDRB)

Produk domestik regional bruto (PDRB) adalah jumlah nilai

tambah barang dan jasa yang dihasilkan dari seluruh kegiatan

perekonomian di suatu daerah. Hampir semua negara didunia sepakat

bahwa untuk mengukur kesejahteraan ekonomi suatu bangsa, indikator

yang digunakan adalah nilai nasional bruto (Gross domestic product atau

GDP). Semakin tinggi produk domestik regional bruto maka semakin

makmur daerah yang bersangkutan, karena produk domesik regional

bruto sebagai infrastruktur pembangunan jalan yang produktifisnya

berasal dari sumber-sumber potensial penerimaan pajak yang tinggi maka

akan meningkatkan pula pendapatan daerah tersebut. Sehubungan dengan

53

hal itu, pemerintah daerah kota dan kabupaten se-karesidenan Surakarta

selalu berupaya agar produk domestik regional bruto (PDRB) terus

meningkat.

Tabel 4-3

Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) menurut Harga Berlaku

Kabupaten dan Kota se-Karesidenan Surakarta Tahun 2011-2015

(Dalam juta rupiah)

Kota/Kab. Tahun

2011 2012 2013 2014 2015


26.425.273

29.092.454

32.038.669

34.982.374

Boyolali 15.561.176

16.980.608

18.798.639

20.958.574

23.495.135

Klaten 19.372.039

21.348.292

23.349.880

26.110.764

29.117.331

Wonogiri 14.506.500

16.024.057

17.657.526

19.674.351

21.499.657

Sukoharjo 18.394.170

20.228.720

22.029.890

24.260.290

26.614.131

Sragen 18.103.684

19.887.565

21.870.689

24.488.923

27.264.849


20.798.594

22.880.345

25.645.062

28.033.945


Berdasarkan tabel 4-3 memperlihatkan perkembangan PDRB di

kota/kabupaten se-karesidenan Surakarta tahun 2011-2015.Dari data

yang ada menunjukkan bahwa dalam waktu 5 tahun, seluruh daerah

mengalami peningkatan jumlah PDRB. Kota Surakarta menjadi daerah

dengan peningkatan jumlah PDRB tertinggi dimana pada tahun 2011

sebesar 23.909.011 juta rupiah dan tumbuh menjadi 34.982.374 juta

rupiah. Hal ini menunjukkan pertumbuhan yang terjadi di kota Surakarta

sebesar 46,31% dalam kurun waktu 5 tahun. Pertumbuhan paling rendah

dialami oleh kabupaten Wonogiri dimana pada tahun 2011 sebesar

14.506.500 juta rupiah hanya tumbuh menjadi 21.499.657 pada tahun

2015. Rata-rata pertumbuhan PDRB ini sebesar 1.000.000 hingga

3.000.000 juta rupiah setiap tahunnya.

54

4. Pengeluaran pemerintah

Pengeluaran pemerintah adalah bagian dari kebijakan fiskal yaitu

suatu tindakan pemerintah untuk mengatur jalannya perekonomian

dengan cara menentukan besarnya penerimaan dan pengeluaran

pemerintah setiap tahunnya. Peran pemerintah dalam pembangunan

adalah sebagai fasilitator dalam menyediakan berbagai sarana dan

fasilitas pendukung, dalam rangka terlaksananya pembangunan.

Pengeluaran tersebut sebagian digunakan sebagai administrasi

pembangunan dan sebagian lain untuk kegiatan pembangunan diberbagai

jenis infrastruktur yang penting berasal dari sumber pembiayaan

pendapatan asli daerah. Perbelanjaan-perbelanjaan tersebut akan

meningkatkan pengeluran pemerintah dan mempertinggi tingkat kegiatan

ekonomi. Sehubungan dengan hal ini, pemerintah daerah se-karesidenan

Surakarta selalu berupaya agar pengeluaran pemerintah dapat dikelola

dengan efektif dan efisien.

Tabel 4-4

Pengeluaran Pemerintah Kabupaten dan Kota se-Karesidenan Surakarta

Tahun 2011-2015

(Dalam ribu rupiah)

Kota/Kab. Tahun

2011 2012 2013 2014 2015


1.145.170.897

1.375.304.857

1.692.022.711

1.589.045.771

Boyolali 1.106.847.767

1.269.226.814

1.421.830.961

1.792.170.694

1.860.250.120

Klaten 1.349.061.250

1.439.678.848

1.621.602.407

2.185.618.603

2.086.459.358

Wonogiri 1.091.698.844

1.325.195.587

1.449.165.177

1.891.792.645

1.950.391.139

Sukoharjo 1.116.972.921

1.196.799.261

1.281.648.111

1.778.529.385

1.785.620.794

Sragen 1.030.854.870

1.197.434.071

1.408.595.380

1.985.175.886

1.793.564.862


1.169.469.730

1.287.163.775

1.878.127.418

1.695.634.199


55

Berdasarkan tabel 4-4 menunjukkan bahwa secara umum dari

tahun 2011 hingga tahun 2015 nilai pengeluaran pemerintah mengalami

pertumbuhan dari tahun ke tahun. Hanya saja pada tahun 2015 kota

Surakarta, kabupaten Klaten, kabupaten Sragen dan kabupaten

Karanganyar mengalami penurunan jumlah pengeluaran pemerintah. Dari

tabel 4-4 memperlihatkan bahwa kabupaten Wonogiri adalah daerah

yang memiliki tingkat pengeluaran pemerintah tertinggi yakni sebesar

Rp.1.091.698.844.000 dan menjadi Rp.1.950.391.139.000. Hal ini

menunjukkan bahwa peningkatan pengeluaran pemerintah yang terjadi di

kabupaten Wonogiri sebesar 78,6%. Rata-rata pertumbuhan pengeluaran

pemerintah di daerah se-karesidenan Surakarta adalah sebesar

Rp.50.000.000 hingga Rp.300.000.000 setiap tahunnya.

C. Hasil Analisis Data Panel

Analisis data panel merupakan gabungan antara data time series dan

cross section. Dalam menganalisis data panel menggunakan tiga metode

yakni, common effect, fixed effect, dan random effect, kemudian untuk

pemilihan model yang terbaik diuji melalui uji Chow dan uji Hausman.

Variabel yang digunakan dalam regresi penelitian ini adalah

pendapatan asli daerah (PAD) sebagai variabel yang dipengaruhi. Variabel

yang mempengaruhi ada 3 yaitu jumlah penduduk (POP), produk domestik

regional bruto (PDRBB) dan pengeluaran pemerintah (G). Berikut adalah

hasil regresi data panel dengan menggunakan 3 metode :

56

1. Uji Regresi Data Panel

a. Metode pooled ordinary lest square

Hasil output pada regresi dengan menggunakan metode pooled

ordinary lest square atau common dapat ditunjukkan melalui tabel 4.5

berikut :

Tabel 4-5

Hasil Regresi Metode Common atau Pooled Ordinary Lest Square

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. PDRBB 2.174422 1.548892 1.403857 0.1703

G 0.135828 0.020477 6.633203 0.0000

POP -301.2296 36.95089 -

8.152163 0.0000

C 1.83E+08 42720613 4.292766 0.0002 R-squared 0.893562 Mean dependent var 1.72E+08

Adjusted R-squared 0.883262 S.D. dependent var 71143709

S.E. of regression 24307637 Akaike info criterion 36.95769

Sum squared resid 1.83E+16 Schwarz criterion 37.13544

Log likelihood -642.7596 Hannan-Quinn criter. 37.01905

F-statistic 86.75011 Durbin-Watson stat 0.779270

Prob(F-statistic) 0.000000

Sumber : Output data panel menggunakan Eviews

Berdasarkan tabel 4-5 menunjukkan bahwa slope variabel PDRB

sebesar 2,174422 variabel pengeluaran pemerintah sebesar 0,135828 dan

variabel jumlah penduduk sebesar -301,2296. Sementara nilai p-value

untuk variabel PDRB sebesar 0,1703 dan untuk variabel pengeluaran

pemerintah sebesar 0,0000 serta variabel jumlah penduduk sebesar

0,0000. Jika variabel independen bernilai nol maka variabel dependen

(PAD) adalah sebesar 1,83E+08 dengan error term sebesar 1,83E+16.

Nilai R-squared sebesar 0,893562 atau 89,36% dan F-statistics sebesar

86,75011 dengan prob (F-statistic) 0,000000. Model estimasi pooled

least square adalah sebagai berikut :

57

PADit=1,83E+08+2,174422PDRBBit+0,135828G*it-301,2296POP

*it

Keterangan :* signifikan α = 0,01

Berdasarkan hasil estimasi untuk model regresi data panel model

common-costant secara statistik variabel G dan POP sebagai variabel

independen berpengaruh signifikan, dimana nilai probabilitas G sebesar

0,0000 lebih kecil dari α = 0,01 dan nilai probabilitas POP sebesar

0,0000 lebih kecil dari α = 0,01. Sedangkan PDRBB sebagai variabel

independen tidak berpengaruh secara signifikan, dimana nilai

probabilitas PDRBB sebesar 0,1703 lebih besar dari 0,10.

b. Metode fixed effect

Hasil output regresi dengan menggunakan metode fixed effect dapat

ditunjukkan dalam tabel 4-6 berikut :

Tabel 4-6

Hasil Regresi Metode Fixed Effect (Fixed Effect Model atau FEM)

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PDRBB 2.615350 3.006076 0.870021 0.3926

G 0.129973 0.027181 4.781812 0.0001

POP -125.8977 870.8257 -0.144573 0.8862

C 29148547 7.18E+08 0.040599 0.9679 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.944083 Mean dependent var 1.72E+08

Adjusted Rsquared 0.923953 S.D. dependent var 71143709

S.E. of regression 19619067 Akaike info criterion 36.65686

Sum squared resid 9.62E+15 Schwarz criterion 37.10124

Log likelihood -631.4950 Hannan-Quinn criter. 36.81026


Prob(F-statistic) 0.000000

Sumber: Output data panel menggunakan E-views

Berdasarkan tabel 4-6 terlihat bahwa slope variabel PDRB sebesar

2,615350, slope variabel pengeluaran pemerintah sebesar 0,129973 dan

58

slope variabel jumlah penduduk sebesar -125,8977. Sementara nilai p-

value PDRB sebesar 0,3926, untuk variabel pengeluaran pemerintah

sebesar 0,0001 dan untuk variabel jumlah penduduk sebesar 0,8862. Jika

variabel independen bernilai nol maka PAD sebesar 29148547 dan error

termsebesar 9,62E+15. Nilai R-squared 0,944083 atau 94,41% dan F-

statistic sebesar 46,89892 dengan Prob (F-statistic) 0,000000. Model

estimasi fixed effect ini adalah sebagai berikut :

PADit=29148547+2,615350PDRBit+0,129973G*it-125,8977POPit

Keterangan : * =α=0,01

Berdasarkan hasil estimasi untuk model regresi data panel fixed

effect secara statistik variabel G sebagai variabel independen

berpengaruh signifikan, dimana nilai probabilitas G sebesar 0,0000 lebih

kecil dari α= 0,01. Sedangkan PDRBB dan POP sebagai variabel

independen tidak berpengaruh secara signifikan, dimana nilai

probabilitas PDRBB sebesar 0,3926 dan POP sebesar 0,8862 lebih besar

dari α=0,10.

c. Metode random effect

Hasil output pada regresi menggunakan metode random effect

dapat dilihat dalam tabel 4-7 berikut :

59

Tabel 4-7

Hasil Regresi Metode Random Effect


G 0.133549 0.023092 5.783288 0.0000

POP -294.1298 61.53753 -4.779682 0.0000

C 1.71E+08 65287274 2.617828 0.0136 Effects Specification

S.D. Rho Cross-section random 21401625 0.5434

Idiosyncratic random 19619067 0.4566 Weighted Statistics R-squared 0.893494 Mean dependent var 65320456


S.E. of regression 18750901 Sum squared resid 1.09E+16


Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.893203 Mean dependent var 1.72E+08

Sum squared resid 1.84E+16 Durbin-Watson stat 0.796027


Berdasarkan tabel menunjukkan bahwa slope variabel PDRB

sebesar 2,603306, slope variabel pengeluaran pemerintah sebesar

0,133549, serta slope variabel jumlah penduduk sebesar -294,1298.

Sementara itu untuk p-value PDRB sebesar 0,2266, untuk pengeluaran

pemerintah sebesar 0,00000 dan untuk jumlah penduduk sebesar 0,0000.

Jika variabel independen bernilai nol maka angka PAD sebesar 1,71E+08

dan error term sebesar 1,84E+16. Nilai R-squared 0,893203 atau 89,32%

dan F-statistic sebesar 86.68749 dengan Prob (F-statistic) sebesar

0,000000. Model estimasi random effect adalah sebagai berikut :

PADit=1,71E+08+2,603306PDRBit+0,133549G*it-294,1298POP

*it

Keterangan : *=α=0,01

60

Berdasarkan hasil estimasi untuk model regresi data panel model

random effect secara statistik variabel G dan POP sebagai variabel

independen berpengaruh signifikan, dimana nilai probabilitas G sebesar

0,0000 dan nilai probabilitas POP sebesar 0,0000 lebih kecil dari α =

0,01. Sedangkan PDRBB sebagai variabel independen tidak berpengaruh

secara signifikan dimana nilai probabilitas sebesar 0,2266 lebih besar

dari α=0,10.

Guna menganalisis mana model terbaik di antara pooled least square

dengan fixed effect dan fixed effect dengan random effect model maka perlu

dilakukan pengujian :

2. Uji Chow (likelihood test ratio)

Uji Chow digunakan untuk membandingkan model common effect

dengan fixed effect. Hasil pengolahan uji Chow seperti pada tabel 4-8

berikut :

Tabel 4-8

Hasil Estimasi Data Panel dengan Uji Chow

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: EQ01

Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 3.764540 (6,25) 0.0083

Cross-section Chi-square 22.529107 6 0.0010 Sumber: Output data panel menggunakan E-views

a. Formulasi hipotesis

H0 : model polled least square (PLS)

Ha : model fixed effect method (FEM)

b. Menentukan tingkat signifikansi α

61

c. Menentukan kriteria pengujian

H0 diterima bila p-value>α

H0 ditolak bila p-value<α

d. Simpulan

Nilai p-value probabilitas F test sebesar 0,0083< 0,01 dan Chi-square

sebesar 0,0010< 0,01 sehingga H0 ditolak maka model mengikuti fixed

effect.

3. Uji Hausman

Uji Hausman digunakan untuk membandingkan model fixed effect

dengan random effect. Hasil pengolahan uji Hausman dapat dilihat dalam

tabel 4-9 berikut :

Tabel 4-9

Hasil Estimasi Data Panel dengan Uji Hausman

Correlated Random Effects – Hausman Test

Equation: EQ01

Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 0.317134 3 0.9568

Sumber: Data sekunder yang diolah

Adapun langkah-langkah uji Hausman adalah:

a. Formulasi hipotesis

H0 : model random effect method (REM)

Ha : model fixed effect method (FEM)

b. Menentukan tingkat signifikansi α

62

c. Menentukan kriteria pengujian

H0 diterima bila p-value> α

H0 ditolak bila p-value< α

d. Simpulan

Nilai p-value atau probabilitas dari chi-square statistic atau cross

section random sebesar 0,9568> 0,10 sehingga H0 diterima maka

model mengikuti random effect.

Berdasarkan hasil estimasi uji Chow dan uji Hausman, maka

terpilih model yang terbaik yaitu random effect method atau REM,

dapat dilihat dalam tabel 4-10

Tabel 4-10

Hasil Regresi Metode Random Effect


G 0.133549 0.023092 5.783288 0.0000

POP -294.1298 61.53753 -4.779682 0.0000

C 1.71E+08 65287274 2.617828 0.0136 Effects Specification

S.D. Rho Cross-section random 21401625 0.5434

Idiosyncratic random 19619067 0.4566 Weighted Statistics R-squared 0.893494 Mean dependent var 65320456


S.E. of regression 18750901 Sum squared resid 1.09E+16


Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.893203 Mean dependent var 1.72E+08

Sum squared resid 1.84E+16 Durbin-Watson stat 0.796027


63

Selanjutnya dianalisis dengan menggunakan uji hipotesis yang terdiri

dari:

4. Uji Hipotesis

a. Uji validitas pengaruh (uji t)

Uji validitas pengaruh atau uji t menunjukkan tingkat signifikasi

pengaruh masing-masing variabel jumlah penduduk (POP), produk

domestik regional bruto (PDRBB) dan pengeluaran pemerintah (G)

terhadap variabel pendapatan asli daerah . Formulasi hipotesis uji t

adalah sebagai berikut:

a. Variabel jumlah penduduk (POP)

1) Formulasi hipotesis

H0 :βi= 0 variabel independen ke i tidak memiliki pengaruh

signifikan.

Ha : βi ≠ 0 variabel independen ke i memiliki pengaruh signifikan.

2) Menentukan tingkat signifikansi α=0,01

ttabel = t (α/2,N-k)

= t (0,01/2,35-4)

= t (0,005,31)

= 2,744

64

Gambar 4-2

Daerah Kritis Uji t POP

-4,780 -2,744 2,744

Sumber : Data sekunder yang diolah

3) Menetukan kriteria pengujian

H0 ditolak apabila : thitung ≤ -ttabel atau thitung > ttabel

H0 diterima apabila : -ttabel ≤ thitung ≤ ttabel

4) Kesimpulan

Dari hasil regresi diketahui besarnya nilai thitung sebesar -4,780,

sedangkan nilai ttabel = -2,728. Dengan demikian nilai -ttabel > thitung

maka Ho ditolak, artinya POP berpengaruh signifikan terhadap

PAD pada α=0,01

b. Variabel produk domestik regional bruto (PDRB)

1) Formulasi hipotesis


signifikan.


65



= t (0,10/2,35-4)

= t (0,05,31)

= 1,696

Gambar 4-3

Daerah Kritis Uji t PDRBB

-1,696 1,234 1,696





4) Kesimpulan

Dari hasil regresi diketahui besarnya nilai thitung sebesar 1,234,

sedangkan nilai ttabel = 1,696. Dengan demikian nilai -ttabel < thitung <

ttabel maka Ho diterima, artinya PDRBB tidak berpengaruh signifikan

terhadap PAD pada α=0,10.

c. Variabel pengeluaran pemerintah (G)

1) Formulasi Hipotesis


signifikan.

66




= t (0,01/2,35-4)

= t (0,005,31)

= 2,728

Gambar 4-4

Daerah Kritis Uji t G

-2,728 2,728 5,783





6) Kesimpulan

Dari hasil regresi diketahui besarnya nilai thitung sebesar 5,783,

sedangkan nilai ttabel = 2,728. Dengan demikian nilai thitung > ttabel

maka Ho ditolak, artinya G berpengaruh signifikan terhadap PAD pada

α=0,01

b. Uji statistik F (uji F)

Uji F digunakan untuk menguji pengaruh semua variabel independen

terhadap variabel dependen secara bersama-sama atau menguji apakah

67

model yang dipakai eksis atau tidak. Secara teoritis, langkah-langkah uji F

dapat dilakukan sebagai berikut :

a) Formulasi Hipotesis

Ho:β₁ = β₂ = β₃ = β₄ = 0, model yang dipakai tidak eksis

Ha: β₁ ≠ β₂ ± β₃ ≠ β₄ ≠ 0, model yang dipakai eksis

b) Pemilihan tingkat signifikan α=0,01

Ftabel = F(α;k-1;n-k)

Ftabel = F(0,01;4-1;35-4)

Ftabel = F(0,01;3;31)

Ftabel = 4,48

Gambar 4-5

Daerah Kritis Uji F

4,48 86,68749


c) Kriteria pengujian

H0 diterima bila Fstatistik ≤ Ftabel

H0 ditolak bila Fstatistik > Ftabel

68

d) Kesimpulan

Nilai Fhitung > Ftabel atau 157,0907 > 2,12 maka Ho ditolak. Model yang

dipakai eksis, dengan demikian variabel jumlah penduduk (POP),

produk domestik regional bruto (PDRBB) serta pengeluaran

pemerintah (G) yang terdapat dalam persamaan regresi secara

simultan atau bersama-sama berpengaruh terhadap pendapatan asli

daerah (PAD) pada α = 0,01

c. Koefisien determinasi atau adjusted R-square (R2)

Hasil output regresi menunjukkan adjusted R2 sebesar 0.893494

atau 89,35%, maka interpretasinya adalah 89,35% variasi variabel

pendapatan asli daerah (PAD) dapat dijelaskan oleh variabel jumlah

penduduk (POP) dan produk domestik regional bruto (PDRBB) serta

pengeluaran pemerintah (G) dan sisanya sebesar 10,65% variasi variabel

PAD dijelaskan oleh variabel bebas lain yang tidak dimasukkan dalam

model.

D. Interpretasi Ekonomi

Berdasarkan hasil uji t dapat diketahui bahwa variabel jumlah

penduduk (POP) berpengaruh positif dan signifikan sementara pengeluaran

pemerintah (G) pada α= 1% berpengaruh positif dan signifikan terhadap

pendapatan asli daerah (PAD), sedangkan variabel produk domestik

regional bruto (PDRBB) pada α = 10% tidak berpengaruh signifikan

terhadap pendapatan asli daerah (PAD). Adapun interpretasi ekonomi untuk

setiap variabel adalah sebagai berikut :

69

1. Jumlah penduduk

Berdasarkan hasil estimasi data panel menunjukan bahwa jumlah

penduduk kabupaten mempengaruhi PAD padaα = 0,01. Jumlah

penduduk berpengaruh positif dan signifikan terhadap PADtahun 2011-

2015 dengan koefisien regresi sebesar-294.1298. Artinya, semakin tinggi

jumlah penduduk yang ada di kabupaten atau kota di suatu wilayah maka

semakin tinggi pendapatan asli daerah, dan sebaliknya. Dengan demikian

hipotesis ke dua penelitian yang berbunyi “Diduga variabel jumlah

penduduk berpengaruh terhadap pendapatan asli daerah (PAD) se-

karesidenan Surakarta tahun 2011-2015” didukung.

Hipotesis ini didukung oleh penelitian sebelumnya yang dilakukan

oleh Iin Eko Pratiwi (2015) yang berjudul “Analisis Faktor-Faktor yang

Mempengaruhi Pendapatan Asli Daerah (PAD) di Kabupaten Sragen

Tahun 1991-2013” yang memberikan kesimpulan bahwa variabel jumlah

penduduk berpengaruh signifikan terhadap PAD kabupaten Sragen.

2. Pengeluaran pemerintah

Berdasarkan hasil estimasi data panel menunjukan bahwa

pengeluaran pemerintah (G)mempengaruhi PAD pada α = 0,01.

Pengeluaran pemerintah berpengaruh positifdan signifikan terhadap PAD

tahun 2011-2015dengan koefisien regresi sebesar0.133549.Artinya,

semakin tinggi pengeluaran pemerintah di suatu wilayah maka semakin

tinggi PAD, begitu sebaliknya, dengan demikian hipotesis ketiga

penelitian yang berbunyi “Diduga variabel pengeluaran

70

pemerintahberpengaruh terhadap PAD se-karesidenan Surakarta tahun

2011-2015” didukung.

Hipotesis ini didukung oleh penelitian terdahulu yang dilakukan

oleh Hening Fitria Sarasati El Rani pada tahun 2015 dengan judul

“Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pendapatan Asli Daerah

(PAD) di Kabupaten/Kota Eks-Karesidenan Pekalongan Tahun 2005-

2014” yang mana didapat kesimpulan bahwa variabel pengeluaran

pemerintah berpengaruh positif dan signifikan terhadap PAD.

bab iv hasil dan pembahasan a. gambaran umum ...eprints.ums.ac.id/57555/16/bab iv acc.pdf46 bab iv...

Documents