BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum Sampel Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor ukuran pemerintah daerah, leverage, kompetisi politik, tipe pemerintah daerah dan rasio
kemandirian secara signifikan mempengaruhi transparansi informasi keuangan pada website pemerintah daerah di Indonesia. Populasi yang digunakan dalam
penelitian ini adalah seluruh pemerintah daerah di Indonesia yang saat ini berjumlah 548, yaitu terdiri dari 34 Pemerintah Provinsi, 98 Pemerintah Kota dan
416 Pemerintah Kabupaten. Berdasarkan populasi tersebut dipilih sampel dengan menggunakan metode purposive sampling sehingga didapat sampel berjumlah 40
Pemerintah daerah yang terdiri dari 9 Pemerintah Provinsi, 9 Pemerintah Kota dan 22 Pemerintah Kabupaten yang memenuhi kriteria. Berdasarkan sampel tersebut
maka jumlah laporan keuangan yang akan diteliti didalam penelitian ini yaitu berjumlah 40 laporan keuangan Pemerintah Daerah yang terdapat dalam website
resminya pada tahun 2013.
4.2 Statistik Deskriptif
Statistik deskriptiif dilakukan untuk mendapatkan gambaran umum mengenai variabel yang digunakan dalam penelitian ukuran pemerintah daerah,
leverage, kompetisi politik, tipe pemerintah daerah dan rasio kemandirian. Hasil uji statistik deskriptif untuk penelitian ini yang meliputi nilai minimum, nilai
45
maksimum, mean dan standar deviasi untuk setiap variabel disajikan dalam tabel 4.1 berikut ini:
Tabel 4.1 Statistik Deskriptif Sampel
Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean
Std. Deviation
Ukuran Pemerintah Daerah
40
7,34E11 4,0E13
8,2185E12 1,02447E13
Leverage 40
,00 ,04
,0100 ,01177
Kompetisi Politik 40
2,00 13,00
4,7000 2,39872
Tipe Pemerintah Daerah
40
,00 1,0
,5750 ,50064
Rasio Kemandirian 40
,03 5,06
,2912 ,78884
Valid N listwise 40
-5,601922
Sumber data: Lampiran Berdasarkan hasil statistik deskriptif tersebut, maka pada variabel ukuran
pemerintah daerah diperoleh nilai minimum
7,34E11, nilai maksimum 4,0E13, rata- rata 8,2185E12, dan standar deviasi sebesar 1,02447E13. Pada variabel leverage
diperoleh nilai minimum 0,00, nilai maksimum 0,04, rata-rata 0,0100, dan standar deviasi sebesar 0,01177. Pada variabel Kompetisi politik diperoleh nilai minimum 2,00, nilai
maksimum 13,00, rata-rata 4,7000 dan standar deviasi sebesar 2,39872. Pada variabel tipe pemerintah daerah diperoleh nilai minimum sebesar 0,00, nilai maksimum 1,0, rata-rata
0,5750 dan standar deviasi sebesar 0,50064. Pada variabel rasio kemandirian diperoleh nilai minimum sebesar 0,03, nilai maksimum 5,06, rata-rata 0,2912 dan standar deviasi
sebesar 0,78884.
4.3 Hasil Pengujian Hipotesis
Analisis selanjutnya adalah untuk menguji pengaruh ukuran pemerintah daerah, leverage, kompetisi politik, tipe pemeintah daerah dan rasio kemadirian
terhadap transparansi informasi keuangan pada website resmi pemerintah daerah di Indonesia. Setelah analisis deskriptif berikutnya akan dilakukan uji regresi
logistik untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh dari ukuran pemerintah daerah, leverage, kompetisi politik, tipe pemerintah daerah dan rasio kemandirian
terhadap transparansi informasi keuangan pada website resmi pemerintah daerah di Indonesia dan membentuk model regresi logistik karena variabel terikatnya
memiliki dua alternatif digunakan model Regression Logistic Ghozali, 2006. Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan regresi logististik yang
dilakukan secara bersama-sama untuk kelima variabel dengan tingkat signifikansi 5. Perbandingan nilai aktual dan prediksi bisa dicapai dengan menggunakan
beberapa pengukuran untuk mengukur kelayakan regresi, yaitu: 1 dengan melihat -2 Log Likelihood 2 koefisien determinasi Cox Snell R Square dan
Nagelkerke R Square 3 menilai chi-square untuk keseluruhan model Hosmer and Lemeshow Test.
4.3.1 Uji -2 log likelihood
Uji regresi logistik yang kedua menggunakan uji -2 log likelihood. Uji ini digunakan untuk menilai model regresi logistik yang layak dipakai atau tidak.
Tampilan output SPSS memberikan dua nilai -2 log likelihood yaitu model yang hanya memasukkan konstanta dan model dengan konstanta serta variabel bebas ke
47
dalam model regresi logistik. Hasil pengolahan data dapat dilihat pada tabel 4.2 dan 4.3 di bawah ini.
Tabel 4.2 Pengujian -2 log likelihood step 0
Iteration History
a,b,c
Iteration -2 Log likelihood
Coefficients Constant
Step 0 1
50,923 -,564
2 50,920
-,580 3
50,920 -,580
Sumber data: lampiran
Tabel 4.3 Pengujian -2 log likelihood step 1
Model Summary
Step -2 Log likelihood
Cox Snell R Square
Nagelkerke R Square 1
46,903
a
,098 ,134
Sumber data: lampiran Tabel 4.2 dan tabl 4.3 menunjukkan hasil pengujian -2 log likelihood.
Pengujian ini terdiri dari dua tahap yaitu tahap 0 step 0 dan tahap 1 step 1. Hasil yang baik apabila terdapat penurunan pada nilai -2 log likelihood tahap 0 ke
nilai -2 log likelihood tahap 1. Erdasarkan tabel 4.2 dan tabel 4.3 dapat dilihat nilai -2 log likelihood tahap 0 adalah 50,920 sedangkan nilai -2 log likelihood
pada tahap 1 adalah 46,903. Hal ini menunjukkan bahwa terjadi penurunan pada nilai -2 log likelihood. Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa model regresi
tersebut merupakan model regresi yang baik dan ppenambahan variabel bebas ke dalam model memperbaiki model fit.
4.3.2 Uji Nagelkerke R Square
Setelah pengujian -2 log likelihood selesai, selanjutnya akan dilakukan pengujian Nagelkerke R Square. Uji ini dilakukan untuk menilai seberapa besar
variasi dari variabel terikat transparansi informasi keuangan pada website resmi pemerintah daerah di Indonesia dapat dijelaskan oleh variabel bebas ukuran
pemerintah daerah, leverage, kompetisi politik, tipe pemerintah daerah dan rasio kemandirian. Hasil pengujian Nagelkerke R Square dapat dilihat padda tabel 4.4
berikut ini.
Tabel 4.4 Pengujian Nagelkerke R Square
Model Summary
Step -2 Log likelihood
Cox Snell R Square
Nagelkerke R Square 1
46,903
a
,098 ,134
Sumber data: lampiran Berdasarkan tabel 4.4 diatas nilai Nagelkerke R Square adalah sebesar
0,134. Hal ini menujukkan bahwa variasi variabel terikat transparansi informasi keuangan pada website resmi pemerintah daerah di Indonesia dapat dijelaskan
oleh variabel bebas ukuran pemerintah daerah, leverage, kompetisi politik, tipe pemerintah daerah dan rasio kemandirian sebesar 13,4 sedangkan sisanya
86.6 dijelaskan oleh variabel lain diluar model.
4.3.3 Uji Hosmer dan Lemeshow
Uji Hosmer dan Lemeshow dilakukan untuk menuji hipotesis 0 bahwa data empiris cocok atau sesuai dengan model tidak ada perbedaan model dengan data
sehingga model dapat dikatakan fit. Jika nilai hosmer dan lemeshow test sama
49
dengan atau kurang dari 0,05, maka hipotesis 0 ditolak berarti ada perbedaan signifikan antara model dengan nilai observasinya sehingga model tidak dapat
memprediksi niai observasinya, sebaliknaya jika nilai hosmer and lemeshow test lebih besar dari 0,05, maka hipotesis 0 diterima yang berarti model mampu
memprediksi nilai observasinya atau dapat dikatakan model dapat diterima karena sesuai dengan data observasinya.
Tabel 4.5 Pengujian Hosmer and Lemeshow
Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square
Df Sig.
1 14,862
8 ,062
Sumber data: lampiran Berdasarkan tabel 4.5, maka diperoleh nilai signifikansi Statistic Hosmer
and Lemeshow’s Goodness of Fit Test sebesar 0,062 yang nilainya diatas 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa model dapat memprediksi nilai observasinya atau
model dapat diterima karena sesuai dengan data observasinya.
4.4 Uji Regresi Logistik Secara Parsial
Pengujian yang dilakukan selanjutnyasetelah pengujian Nagelkerke R Square adalah menggunakan regresi logistik secara parsial dengan melihat tabel
variables in the equation. Pengujian hipotesis dengan regresi logistik dilakukan dengan memasukkan seluruh variabel ukuran pemeritah daerah, leverage,
kompetisi politik, tipe pemerintah daerah rasio kemandirian dan transparansi informasi keuangan padda website resmi pemerintah daerah di Indonesia.
Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan metode enter dengan tingkat signifikansi sebesar 5. Dasar pengambilan keputusannya adalah apabila nilai
signifikansi 0,05 makahipotesis yang menyatakan variabel bebas
berpengaruhterhadap variabel terikat diterima. Hasil pengujian tersebut dapat dilihat pada tabel 4.6 berikut ini.
Tabel 4.6 Hasil Analisis Regresi Logistik
Variables in the Equation
B S.E.
Wald df
Sig. ExpB
Step 1
a
Ukuran Pemerintah Daerah
,000 ,000
,007 1
,932 1,000
Leverage 36,780 39,115
,884 1
,347 9,401E15 Kompetisi Poitik
-,154 ,180
,734 1
,392 ,857
Tipe Pemerintah Daerah
,290 1,016
,081 1
,775 1,336
Rasio Kemandirian -3,697
3,658 1,021
1 ,312
,025 Constant
,221 1,630
,018 1
,892 1,247
Sumber data: lampiran Berdasarkan hasil analisis regresi logistik tersebut dapat diketahui
persamaan logistik linear sebagai berikut:
IFR = 0,221 + �
�
+ 36,780 �
�
- 0,154 �
�
+ 0,290 �
�
- 3,697 �
�
+ �
�
Dimana:
IFR = variabel dummy transparansi informasi keuangan pada
website resmi pemerintah daerah di Indonesia.
�
�
= Ukuran Pemerintah Daerah
�
�
= Leverage
�
�
= Kompetisi Politik
�
�
= variabel Dummy Tipe Pemerintah Daerah
�
�
= Rasio kemandirian
µ =
Error
51
4.5 Pembahasan Hasil Penelitian
Kategori