43

BAB III

METODE PENELITIAN

A. Objek Penelitian

Lokasi penelitian adalah tempat dimana penelitian akan dilakukan.

Penentuan lokasi pada penelitian harus sangat diperhatikan karena untuk

memperoleh data yang dibutuhkan dalam penelitian. Penelitian terkait faktor-

faktor yang mempengaruhi Pendapatan Asli Daerah (PAD) Per Kabupaten

mengambil lokasi di Provinsi Nusa Tenggara Barat.

B. Jenis dan Sumber Data

Jenis idata iyang idigunakan ipada ipenelitian iini iyaitu idata ikuantitatif idan

isumber idata iyang idigunakan iyaitu idata isekunder iyang iberupa idata

ipaneli(pooling data) iatau idata ilongitudinal.iData ipanel imerupakan isekelompok

idata iindividu iyang iditeliti iselama irentang iwaktu itertentu.iData iyang idigunakan

ipada ipenelitian iini idiperoleh idari ibeberapa isumber idiantaranya iadalah:

a) Data Pendapatan Asli Daerah (PAD) Per Kabupaten Provinsi Nusa

Tenggara Barat kurun waktu 2014-2018 bersumber dari Direktorat

Jenderal Perimbangan Keuangan

b) Data Jumlah Penduduk Per Kabupaten Provinsi Nusa Tenggara Barat

pada kurun waktu 2014-2018 bersumber dari Badan Pusat Statistik

Provinsi Nusa Tenggara Barat

44

c) Data PDRB Per Kabupaten Provinsi Nusa Tenggara Barat kurun waktu

2014-2018 bersumber dari Badan Pusat Statistik Provinsi Nusa Tenggara

Barat.

d) Data Jumlah Industri Per Kabupaten Provinsi Nusa Tenggara Barat kurun

waktu 2014-2018 bersumber dari Badan Pusat Statistik Provinsi Nusa

Tenggara Barat.

e) Data Belanja Modal Per Kabupaten Provinsi Nusa Tenggara Barat kurun

waktu 2014-2018 bersumber dari Direktorat Jenderal Perimbangan

Keuangan.

C. Teknik Pengumpulan Data

Arikuntoi(2002), iberpendapat ibahwa iteknik ipengumpulan idata iadalah

isalah isatu iusaha idasar idalam imengumpulkan idata idengan iprosedur

istandar.iPengumpulan idata idapat idilakukan idengan idokumentasi, iyaitu idengan

imengumpulkan icatatan iatau idata iyang idibutuhkan isesuai ipenelitian iyang iakan

idilakukan idari idinas, ikantor, iinstansi iatau ilembaga iyang iterkait.iData isekunder

ibersumber idari idokumen iresmi iyang idikeluarkan ioleh iinstansi

iterkait.iPengumpulan idilakukan idengan icara istudi ipustaka idari ibuku-buku,

ilaporan ipenelitian, ijurnal iilmiah idan ipenelitian ilainnya iyang isesuai idengan

ipenelitian iini.

45

D. Populasi dan Sampel

Adapun Populasi dalam penelitian ini yaitu menggunakan seluruh

Kabupaten di Provinsi Nusa Tenggara Barat, sampel dalam penelitian ini

mengambil 8 Kabupaten di Provinsi Nusa Tenggara Barat.

E. Teknik Analisis Data

Teknik analisis data yang dilakukan berguna untuk menjawab rumusan

masalah yang telah dikemukakan pada penelitian serta menghitung seberapa

besar efek perubahan dari beberapa kejadian satu dengan kejadian lainnya.

Teknik analisa data merupakan teknik dalam menyederhanakan data supaya

mudah di baca, diinterpretasikan dan dipahami. Hal ini mempunyai tujuan

supaya bisa mendapat gambaran yang jelas terhadap kejadian yang sudah

diteliti dan berguna dalam pemecahan suatu masalah.

1) Model Analisis

Metode iyang idigunakan ipada ipenelitian iini imenggunakan idata

ipanel, idata ipanel iyaitu igabungan idari idata icoss isection idan idata itime

iseries, idimana iunit icross isectionyang isama idiukur ipada iwaktu iyang

iberbeda, idengan ikata ilain, idata ipanel imerupakan idata idari ibeberapa

iindividusama iyang idiamati ipada ikurun iwaktu itetentu.

Rumus regresi data panel:

Yit = α + β1 X1it + β2 X2it + β3 X3it + β4 X4it + e

Dimana:

Yit = Pendapatan Asli Daerah

46

α = Konstanta

β1,β2,β3,β4 = Koefisien Garis Regresi

X1 = Jumlah Penduduk

X2 = PDRB

X3 = Jumlah Industri

X4 = Belanja Modal

i = Data Cross-Section “Kabupaten di Provinsi Nusa

Tenggara Barat”

t = Data Time Series tahun 2014-2018

e = Tingkat Kesalahan Pengganggu

Pada iregresi idata ipanel iterdapat idua ipersamaan iregresi idata ipanel iyaitu

iOne iWay iModel idan iTwo iWay iModel.i

One iWay iModel imerupakan imodel isatu iarah, ikarena ihanya

imempertimbangkan iefek iindividui(ai) idalam imodel, iberikut iadalah ipersamaan

iOne iWay iModel:

yit= α + αi+X’itβ + 휀𝑖𝑡

Dimana:

α = Konstanta

β = Parameter hasil estimasi

Xit = Observasi ke-itdari parameter variabel bebas

αi = Efek individu yang berbeda-beda untuk setiap individu ke-i

47

sedangkanTwo iWay iModelmerupakan isuatu imodel iyang

imempertimbangkan isuatu iefek idari iwaktu ike iwaktu iatau imemasukkan ivariabel

iwaktu, idan ipersamaannya iadalah isebagai iberikut:

yit = α + αi + 𝛿𝑡+X’itβ + 휀𝑖𝑡

Hidayat (2014) berpendapat bahwa pada persamaan diatas menyatakan

adanya suatu tambahan dari efek waktu yang dilambangkan dengan delta dan

bersifat tetap serta bersifat acak antar tahunnya.

Untuk imengolah idata iyang idiperoleh ipenulis, imaka ipenulis imenggunakan

ibeberapa ialat idiantaranya iadalah iMicrosoft iOffice iExcel i2007 idan iEviews

i9.iUntuk iMicrosoft iOffice iExcel i2007 idigunakan isebagai ialat idalam imengolah

idata iyang iterkait idengan ipembuatan isebuah itabel iserta ianalisis.iSedangkan

iuntuk iEviews i9 idigunakan iuntuk ialat idalam iproses iregresi idata.

Terdapat 3 (tiga) pendekatan didalam melakukan metode estimasi regresi

data panel, diantaranya adalah sebagai berikut:

a) Common Effect model

Common Effect modeladalah model data panel yang sangat

sederhana karena hanya menggabungkan dua data yaitu data time

series dan data cross section. Pada model ini juga dapat

menggunakanpendekatan OLS (Ordinary Least Square) sebagai

estimasi pada model data panel.

48

Model regresi data panel dengan menggunakan pendekatan

common effect model dinyatakan sebagai berikut (Silalahi et al., 2014):

Yit = 𝛼 + 𝛽ϳ𝑋𝑖𝑡ϳ

+ 휀𝑖𝑡

Keterangan :

Yit : Variabel terikat untuk invidu ke-i pada waktu ke-t

𝑋𝑖𝑡ϳ

: Variabel bebas ke-𝗃 untuk individu ke-i pada waktu ke-t

i : Unit cross section sebanyak N

t : Unit time series sebanyak T

𝗃 : Urutan variabel

휀𝑖𝑡 : Komponen error untuk individu ke-i pada waktu ke-t

𝛼 : intercept

𝛽ϳ : Parameter untuk variabel ke-𝗃

b) Fixed Effect Model (FE)

Pada model data ini dapat diasumsikan bahwa adanya perbedaan

antar individu dalam memfasilitasi terhadap perbedaan intersep,

namun slopnya tidak berubah dan masih sama antar variabel. Pada

model estimasi ini menggunakan LSDV (Least Square Dummy

Variabel). Berikut adalah model fixed effectdengan menambah variabel

dummy untuk mengizinkan adanya perubahan intercept (Silalahi et al.,

2014):

Yit = 𝛼i + 𝛽ϳ𝑋𝑖𝑡ϳ

+∑ α𝑖𝑛𝑖=2 Di+ 휀𝑖𝑡

49

Yit : Variabel terikat untuk invidu ke-i pada waktu ke-t

Di : dummy variable

𝑋𝑖𝑡ϳ

: Variabel bebas ke-𝗃 untuk individu ke-i pada waktu ke-t

휀𝑖𝑡 : Komponen error untuk individu ke-i pada waktu ke-t

𝛼 : intercept

𝛽ϳ : Parameter untuk variabel ke-𝗃

c) Random Effect Model (RE)

Model ini mengestimasi dari data panel dimana terdapat

gangguan variabel dan bisa saling berhubungan antar waktu maupun

antar individu. Pada model ini perbandingan intersep diakomodasikan

oleh error term terhadap setiap individu. Estimasi model dan

perhitungan pada model ini adalah dengan menggunakan GLS

(Generalized Least Square). Model regresi data panel dengan

menggunakan pendekatan random effect model dinyatakan sebagai

berikut (Silalahi et al., 2014):

Yit = 𝛼 + 𝛽ϳ𝑋𝑖𝑡ϳ

+휀𝑖𝑡 ; 휀𝑖𝑡 = 𝑢𝑖 + 𝑉𝑡 + 𝑊𝑖𝑡

𝑢𝑖 : Komponen error cross section

𝑉𝑡 : Komponen time series

𝑊𝑖𝑡 : Komponen error gabungan

Penentuan Model Estimasi

Pada pemilihan model yang tepat dan akurat, maka terdapat beberapa

pengujian yang bisa dilakukan diantaranya adalah:

a) Uji F (Uji Chow)

50

Pengujian ini digunakan untuk penentuan model CE (Common

Effect) atau FE (Fixed Effect) danakan dilakukan beberapa pemilihan pada

perhitungan data panel, rumus dari uji chow adalah sebagai berikut:

CHOW= (𝐸𝑆𝑆1−𝐸𝑆𝑆2)/ ( 𝑁−1)

(𝐸𝑆𝑆2)/ ( 𝑁𝑇−𝑁−𝐾)

ESS1 : Residual Sun Square hasil pendugaan model fixedeffect

ESS2 : Residual Sun Square hasil pendugaan model pooled last

square

N : Jumlah Data Cross Section

T : Jumlah Data Time Series

K : Jumlah Variabel Penjelas

Pengujian ini menggunakan hipotesa sebagai berikut:

H0 = Metode Common Effect (CE)

H1 = Metode Fixed Effect (FE)

Dengan kriteria yaitu:

Apabila F hitung > F tabel, maka H0 ditolak, H1 diterimah.

Apabila F Hitung < F tabel, maka H0 diterima, H1 ditolak.

b) Uji Hausman

Pengujian ini dugunakan untuk penentuan model FE (Fixed Effect)

atau RE (Random Effect) yang tepat untuk digunakan, dengan rumus

sebagai berikut:

m = (𝛽 – b) (M0 – M 1)−1(𝛽 – b) ~𝑋2(K)

51

Dimana 𝛽 adalah vektor untuk variabel fixed effect, b adalah vektor

variabel random effect, M0 merupakan matrik kovarians untuk dugaan

random effect.

Pada pengujan ini menggunakan hipotesa diantaranya:

H0 = Metode Random Effect (RE)

H1 = Metode Fixed Effect (FE)

Dengan kriteria sebagai berikut:

Jika Chi-Square hitung > Chi-Square tabel, maka H0 di tolak dan H1 di

terima.sedangkan apabila Chi-Square <Chi-Square tabel maka H0 diterima

dan H1 ditolak.

c) Uji Lagrange Multiplier

Pengujian ini digunakan sebagai kriteria untuk menentukan model

Random Effect atau Common Effect yang tepat untuk digunakan, Rumus

dari pengujian LM adalah sebagai berikut :

𝐿𝑀 = 𝑛𝑇

2(𝑇−1[

∑ = [∑ =𝑇𝑡 1 𝑒𝑖𝑡]𝑛

𝑖

∑ = [∑ =𝑇𝑡 1 𝑒𝑖𝑡

2 ]𝑛𝑖

− 1]2

n : Jumlah individu

T : Jumlah periode waktu

E : Residual metode Commond Effect (OLS)

Uji ini menggunakan hipotesa diantaranya adalah sebagai berikut:

H0 = Metode Pooled Least Square (PLS)

H1 = Metode Random Effect (RE)

52

Dengan kriteria:

Apabila iLM ihitung i> iChi-Square itabel, imaka iH0 iditolak, iH1

iditerima.iSedangkan iapabila iLM ihitung i< iChi-Square itabel, imaka iH0

iditerima, iH1 iditolak.

2) Pengujian Hipotesis

Untuk menentukan kebenaran pada pengujian hipotesis, maka

penelitian ini menggunakan uji hipotesis diantaranya sebagai berikut:

a) Uji t

Pengujian ini digunakan untuk bahan pengujian hubungan

regresi secara individual dan untuk mengetahui apakah variabel

bebas mempunyai pengaruh signifikan terhadap variabel terikat.

Pengujian ini dilakukan dengan uji dua arah dengan hipotesis sebagai

berikut:

a. H0 : βi = 0, artinya tidak terdapat pengaruh pada variabel

independen terhadap variabel dependen.

b. H0 : βi ≠ 0, artinya terdapat pengaruh pada variabel independen

terhadap variabel dependen.

Untuk menghitung nilai dari t hitung adalah dengan

menggunakan rumus sebagai berikut:

thitung=𝛽𝑖

𝑠𝑒 (𝛽𝑖)

53

Dimana:

βi = Koefisien korelasi

se(βi) = Standart error koefisien regresi

Dengan demikian maka terdapat kriteria pengujian sebagai berikut:

a. Ketika iH0 iditerima idan iH1 iditolak ijika ithitung< ittabel idan iartinya

ivariabel iindependen itidak iakan iberpengaruh isecara isignifikan

iterhadap ivariabel idependen.

b. Ketika iH0 iditolak idan iH1 iditerima ijika ithitung> ittabel idan iartinya

ivariabel iindependen iakan iberpengaruh isecara isignifikan

iterhadap ivariabel idependen.

b) Uji F

Pengujian ini digunakan guna mengetahui apakah variabel

independen mempunyai berpengaruh secara signifikan atau tidak

terhadap variabel dependen, dengan rumus sebagai berikut:

F hitung =

𝑅2

𝑘(1− 𝑅2)

(𝑛−𝑘−1)

R2 : Determinasi Koefisian

k : Jumlah variabel yang digunakan

n : Jumlah sampel

Hipotesa pada pengujian ini terdapat adalah sebagai berikut:

54

1. Jika H0 = β1 = β2 = β3 = β4 = β5 dengan artian bahwa tidak terdapat

pengaruh secara signifikan yang terjadi dari variabel independen

terhadap variabel dependen secara bersama-sama.

2. Jika H0 ≠ β1 ≠ β2 ≠ β3 ≠ β4 ≠ β5 dengan artian bahwa adanya

pengaruh secara signifikan yang terjadi dari variabel independen

terhadap variabel dependen secara bersama-sama.

Terdapat kriteria pengujian sebagai berikut:

1. Apabila H0 diterima dan H1 ditolak jika Fhitung< Ftabel dan artinya

variabel independen tidak mempunyai pengaruh secara signifikan

terhadap variabel dependen.

2. Apabila H0 ditolak dan H1 diterima jika Fhitung > Ftabel maka artinya

variabel independen mempunyai pengaruh secara signifikan

terhadap variabel dependen.

c) Koefisien Determinasi (R-Squared)

Koefisien ideterminasi imenggambarkan itingkat ihubungan

iantara isatu idan ibeberapa ivariabel ibebas idengan ivariabel

iterikat.iR2adalah ibesaran inon inegatif, ibatasnya iialah i0 i≤

iR2≥1.iDimana iketika iR2sebesar i1 imaka iterjadi ihubungan iyang

isempurna, akan tetapi apabila hasil R2sebesar 0 maka tidak terjadi

hubungan antara variabel terikat dengan variabel bebas. Semakin

55

kecil R2maka akan semakin lemah hubungan antar variabelnya.

Rumus dari pengujian determinasi (𝑅2) adalah sebagai berikut :

𝑅2 =𝐸𝑆𝑆

𝑇𝑆𝑆

ESS : Jumlah kuadrat dari resgresi

TSS : Total jumlah kuadrat

Jika perolehan nilai R-square kurang dari 0,5 atau 50 % maka

kemampuan variable independen dalam menjelaskan variable

dependen adalah lemah dan sebaliknya jika perolehan nilai R-square

lebi dari 0,5 atau 50% maka kemampuan variabel independen dalam

menjelaskan variabel dependent kuat.