Hasil dan Pembahasan HASIL DAN PEMBAHASAN

“Tantangan Pengembangan Ilmu Akuntansi, Inklusi Keuangan, dan Kontribusinya Terhadap Pembangunan Ekonomi Berkelanjutan” 75 atau EXPACCRjt = ACCRjt – ABNACCRjt Persamaan ……. 1 Dimana: ABNACCR = Abnormal akrual ACCR = total akrual ACCR, EXPACCR = akrual yg diharapkan j = menunjukkan entitas pengamatan j t = tahun t Total akrual dapat diukur dengan menggunakan item-item pada neraca atau item-item pada laporan arus kas. Persamaan diatas dengan menggunakan data neraca. Hal ini memiliki kelemahan seperti yang dsiampaikan oleh peneliti sebelumnya yaitu Hribar dan Collins. Hribar dan Collins menemukan bahwa frekuensi dan besarnya kesalahan yang disebabkan penggunaan data neraca berbasis akrual untuk menghitung nilai akrual, sehingga menyarankan penggunaan akrual diambil atau menggunakan data pada laporan keuangan lain yaitu laporan arus kas Hribar Collins, 2002. Karena itu, kita mengukur total akrual dari pernyataan arus kas sebagai berikut: ACCRjt = - DYjt + COFOjt atau ACCRjt = COFOjt – Dyjt Persamaan ……. β Dimana; DYjt = Surplus Defisit untuk pemerintah daerah j pada tahun t COFOjt = arus kas keluar bersih dari aktivitas operasi pemerintah daerah j pada tahun t. Akrual yang diharapkan EXPACCR adalah perkiraaan akrual yang menggunakan varian cross-sectional dari model Jones dan model Jones yang dimodifikasi Dechow Sweeney, 1995. Model ini telah banyak digunakan dan diuji untuk sektor swasta DeFond, 1994. Dari sektor swasta, mereka juga telah digunakan oleh Leone dan Van Horn untuk mendeteksi manajemen angka akuntansi di rumah sakit nirlaba US Leone Van Horn, 2005 dengan menggunakan persamaan sebagai berikut: − � =  − + 1  �� − + 2 ��� − + Bjt atau Bjt = − � - [  − + 1  �� − + 2 ��� − ] Persamaan ……. γ Dimana: Bjt = Level Diskresi akrual pada instansi j tahun t ACCRjt = Total akrual untuk pemerintah daerah j pada tahun t REVjt = Perubahan pendapatan dari jasa pemerintah daerah j pada tahun t, PPEjt = Gross aktiva tetap berwujud untuk pemerintah daerah j pada tahun t, dan TAjt-1 = Total aset untuk pemerintah daerah j pada tahun t REVjt digunakan sebagai kontrol untuk tingkat normal modal kerja akrual terkait dengan pendapatan dari layanan, dan PPE adalah variabel kontrol untuk tingkat normal amortisasi dan beban penyusutan akrual. Hal ini sejalan atau konsisten dengan literatur sebelumnya, dan untuk mengurangi masalah estimasi, semua variabel diskalakan oleh lag aset. Kami juga memperkirakan akrual yang diharapkan dengan menggunakan model Jones yang dimodifikasi Dechow Sweeney, 1995. Model ini merupakan model kontrol untuk manajemen laba karena peningkatan abnormal pada pendapatan, dengan asumsi bahwa semua perubahan layanan pemerintah daerah Seminar Nasional dan Call for Papers “Tantangan Pengembangan Ilmu Akuntansi, Inklusi Keuangan, dan Kontribusinya Terhadap Pembangunan Ekonomi Berkelanjutan” 76 yang bersifat kredit atau terutang sehingga menimbulkan piutang bagi pemerintah daerah adalah karena manajemen laba angka ankuntansi ini. Persamaan yang digunakan sebagai bentuk modifikasi persamaan jones adalah sebagai berikut: − � =  − + 1  �� − -  − + 2 ��� − + Bjt atau Bjt = − � - [  − + 1  �� − -  − + 2 ��� − ] Persamaan ……. 4 Dimana: ARjt = Perubahan piutang debitur untuk pemerintah daerah j pada tahun t. Diharapkan akrual masing-masing entitas lokal diperoleh dari model estimasi persamaan [3] dan [4]. Akhirnya, akrual abnormal ABACCRjt dihitung seperti pada [1]. 1. Akrual yang abnormal positif menyiratkan manajemen pemerintah daerah penggunaan strategi diksresi akrual yang menyebabkan pendapatan meningkat, sedangkan 2. Akrual tidak normal negatif menyiratkan manajemen pemerintah daerah menggunakan strategi diskresi akrual yang menyebabkan pendapatan menurun. Untuk menguji manajemen laba, terlepas apakah entitas lokal mengikuti strategi pendapatan meningkat atau pendapatan menurun, kita menggunakan akrual abnormal mutlak Warfield Wild, 1995. Dengan menggunakan rumusan atau persamaan dari Jones dan modified jones yang kami kemukakan diatas, maka dapat kami sampaikan hasil penelitian kami sebagai berikut: Pengaruh akrual terhadap pendapatan diuji dengan melakukan regresi persamaan 2 dua. Persamaan 2 dua terdiri dari variabel ACCR dan variabel COFO dan DY. Hipotesis nol menyatakan bahwa manajemen pemerintah daerah melakukan diskresi namun tidak berpengaruh pada pendapatan. Tabel 4.1. Anova Model Sum of Squares Mean Square F Sig. 1 Regression 31016851520442400000000,0 15508425760221200000000,00 70,31 ,000 b Residual 3308547963500812000000,00 220569864233387460000,000 Total 34325399483943210000000,0 Sumber: Hasil olah data - 2016 Dari tabel diatas terlihat nilai F hit sebesar 70,311 dengan nilai signifikan 0,000. Dengan membandingkannya dengan nilai F tabel maka akan dapat diketahui apakah model yang digunakan dapat memprediksi pengaruh variabel dependen terhadap variabel independen. Setelah dilakukan perhitungan dan pembacaan F tabel dengan ketentuan K;N-k atau 3;18-3 bernilai sebesar 3,29 sedangkan nilai f hitung sebesar 256,013. Sehingga F hitung F tabel . Kesimpulan model mampu memperediksi hubungan antara independen dengan dependen. Maka variabel independen secara simultan memiliki pengaruh terhadap dependen. Selain itu nilai probabilitas F hitung dari persamaan Jones juga dapat terlihat dari nilai signifikansinya dari tabel diatas. Nilai Sig sebesar 0,000 lebih “Tantangan Pengembangan Ilmu Akuntansi, Inklusi Keuangan, dan Kontribusinya Terhadap Pembangunan Ekonomi Berkelanjutan” 77 kecil dari nilai signifikansi 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi linier yang diestimasi layak digunakan untuk menjelaskan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Pengujian berikutnya dalah pengujian terhadap model yang digunakan apakah sudah layak atau belum. Hasil pengujian kami seperti tampak pad atabel dibawah ini antara lain nilai adjusted R squarenya sebesar 0,891 yang artinya variabel independen mampu mennjelaskan 89,1 variabel dependen. Artinya variabel DY dan COFO mampu menjelaskan sebesar 89,1 dan sisanya 10,9 100-89,1 dijelaskan oleh faktor lainnya. Tabel 4.2. Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 ,951 a ,904 ,891 14851594669,711 Sumber: Hasil Olah Data-2016 Koefisien yang terdapat pada persamaan regresi hasil perhitungan adalah 0,95 untuk COFO dan 0,136 untuk DY. COFO memiliki koefisien slop yang positif sementara DY memiliki koefisien negatif. Artinya jika posistif maka arahnya searah dengan akrual. Semantara negatif berarti berlawan arah. Searah beratir jika tingkat akrual naik maka COFO juga akan naik sebesar koefisien COFO dan turun beratir jika Total Akrual ataupun tingkatan akrual naik maka DY akan turun. Tabel 4.3. Coefficient Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant 12557162507,339 5560284989,199 2,258 ,039 COFO ,095 ,009 ,891 10,871 ,000 DY -,136 ,020 -,563 -6,873 ,000 Sumber: Hasil Olah Data-2016 Dengan hasil yang tampak pada tabel diatas maka Ho dapat dinyatakan tidak terbukti dan H1 terbutki. Dikresi akrual yang diwakili dengan adanya ACCRjt . Arus kas keluar bersih dari kegiatan operasional diwakili dengan COFO, sementara surplus atau defisit pendapatan diwakili oleh DY. Tabel diatas menyatakan dengan adanya akrual ACCRjt berhubungan terbalik dengan DY. Artinya jika terdapat diskresi akrual maka arahnya menurunkan surplus atau defisit tahun berjalan. Selain itu kami juga menguji tingkat akrual terhadap beberapa variabel lainnya terkait dengan akun-akun akrual lain dengan menggunakan model jones dan modified jones: Pengujian atas model yang kami gunakan dengan menggunakan persamaan regresi baik model Jones dapat kami tampailkan pada tabel berikut: Seminar Nasional dan Call for Papers “Tantangan Pengembangan Ilmu Akuntansi, Inklusi Keuangan, dan Kontribusinya Terhadap Pembangunan Ekonomi Berkelanjutan” 78 Tabel 4.4.Anova - Model Jones Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1. Model Jones Regression 2,652 2 1,326 378,488 ,000 c Residual ,053 15 ,004 Total 2,705 17 a. Dependent Variable: Bjt b. Predictors: Constant, PPETajt-1 c. Predictors: Constant, PPETajt-1, DREVjtTAjt-1 Sumber: Hasil Olah Data-2016 Dari tabel diatas terlihat nilai F hitung sebesar 378,488 dengan nilai signifikan 0,000. Dengan membandingkan nilai F tabel maka akan dapat diketahui apakah model yang digunakan dapat memprediksi pengaruh variabel dependen terhadap variabel independen. Setelah dilakukan perhitungan dan pembacaan F tabel dengan ketentuan K;N-k atau 3;18-3 bernilai sebesar 3,29 sedangkan nilai f hitung sebesar 256,013. Sehingga F hitung F tabel . Kesimpulan model mampu memperediksi hubungan antara independen dengan dependen. Maka variabel independen secara simultan memiliki pengaruh terhadap dependen. Selain itu nilai probabilitas F hitung dari persamaan Jones juga dapat terlihat dari nilai signifikansinya dari tabel diatas. Nilai Sig sebesar 0,000 lebih kecil dari nilai signifikansi 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi linier yang diestimasi layak digunakan untuk menjelaskan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Pengujian atas model yang kami gunakan dengan menggunakan persamaan regresi dengan menggunakan model Modified Jones dapat kami tampailkan pada tabel berikut: Tabel 4.5. Anova – Modified Jones Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1. Model Modified Jones Regression 2,661 5 ,532 183,822 ,000 b Residual ,035 12 ,003 Total 2,696 17 Sumber: Hasil Olah Data-2016 Dari tabel diatas terlihat nilai F hitung sebesar 256,013 dengan nilai signifikan 0,000. Dengan membandingkan nilai F tabel maka akan dapat diketahui apakah model yang digunakan dapat memprediksi pengaruh variabel dependen terhadap variabel independen. Setelah dilakukan perhitungan dan pembacaan F tabel dengan ketentuan K;N-k atau 5;18-5 bernilai sebesar 3,03 sedangkan nilai f hitung sebesar 183,822. Sehingga F hitung F tabel . Kesimpulan model mampu memperediksi hubungan antara independen dengan dependen. Maka variabel independen secara simultan memiliki pengaruh terhadap dependen. Selain itu nilai probabilitas F hitung dari persamaan Modified Jones juga dapat terlihat dari nilai signifikansinya dari tabel diatas. Nilai Sig sebesar 0,000 lebih kecil dari nilai signifikansi 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi linier yang diestimasi layak digunakan untuk menjelaskan pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. “Tantangan Pengembangan Ilmu Akuntansi, Inklusi Keuangan, dan Kontribusinya Terhadap Pembangunan Ekonomi Berkelanjutan” 79 Tahap berikutnya kami melakukan pengujian pengaruh variabel bebas independen terhadap variabel terikat dependen. Kami menguji pengaruh terebut dengan menggunakan Koefisien determinasi. Koefisien determinasi menjelaskan variasi pengaruh variabel- variabel bebas terhadap variabel terikatnya. Atau dapat pula dikatakan sebagai proporsi pengaruh seluruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Nilai koefisien determinasi dapat diukur oleh nilai RSquare atau Adjusted R- Square. R-Square digunakan pada saat variabel bebas hanya 1 saja biasa disebut dengan Regresi Linier Sederhana, sedangkan Adjusted R-Square digunakan pada saat variabel bebas lebih dari satu. Dalam menghitung nilai koefisien determinasi penulis lebih senang menggunakan R-Square daripada Adjusted R-Square, walaupun variabel bebas lebih dari satu. Pada tabeil berikut tampak nilai Adjusted R Squarenya sebesar 0,978 model Jones dan 0,978 model Modified Jones. Ternyata keduanya menghasilkan nilai Adjusted R square yang sama. Angka 0,978 berarti menunjukkan bahwa proporsi pengaruh variabel independen sebesar 97,8 . Artinya asset dan pendapatan serta piutang memiliki proporsi pengaruh terhadap level akrual sebesar 97,8 sedangkan sisanya 100-97,8 dipengaruhi oleh variabel lainnya.Karena kedua model menujukkan nilai yang sama berarti kedua model menunjukkan nilai proporsi pengaruh yang konsisten. Tabel 4.6. Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1. Model Jones ,991 a ,982 ,978 ,0588 2. Model Midified Jones ,990 b ,981 ,978 ,0592 Sumber: Hasil Olah Data-2016 Pada tahap akhir ini kami sampaikan ienterpretasi model baik model Jone maupun Modified Jone. Pada model Jones tabel berikut nilai konstanta 0,21. Nilai PPE sebesar 0,908 bertanda negatif - dan Rev sebesar 1,053 bernilai negatif-. Kedua variabel bernilai negatif beratri tidak searah dengan level akrual. Hal ini berarti bilai level akrual meningkat maka kedua variabel cenderung turun, dan sebaliknya bila level akrual turun maka kedua variabel cenderung naik dengan besaran sesuai nilai masing-masing slope variabel. Tabel 4.7. Tabel Coeficient-Model Jones Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 Constant ,021 ,120 ,177 ,862 PPETajt-1 -1,141 ,098 -,945 -11,601 ,000 2 Constant -,082 ,054 -1,513 ,151 PPETajt-1 -,908 ,052 -,753 -17,494 ,000 DREVjtTAjt-1 -1,053 ,129 -,352 -8,187 ,000 Seminar Nasional dan Call for Papers “Tantangan Pengembangan Ilmu Akuntansi, Inklusi Keuangan, dan Kontribusinya Terhadap Pembangunan Ekonomi Berkelanjutan” 80 Sumber: Hasil Olah Data-2016 Pada model modified Jones tabel berikut nilai konstanta 0,36. Nilai PPE sebesar 0,958 bertanda negatif - dan Rev sebesar 0,876 bernilai negatif-. Kedua variabel bernilai negatif berarti tidak searah dengan level akrual. Hal ini berarti bilai level akrual meningkat maka kedua variabel cenderung turun, dan sebaliknya bila level akrual turun maka kedua variabel cenderung naik dengan besaran sesuai nilai masing-masing slope variabel. Namun demikian variabel AR dan ACCR bernilai 0,152 dan 0,388 bernilai positif + hal ini beratir searah dengan level akrual. Searah berarti jika level akrual naik maka AR dan ACCR juga akan naik dan sebaliknya jika level akrual turun maka AR dan ACCR juga akan turun. Tabel 4.8. Tabel Coeficient-Model Modified Jones Model Modified jones Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 Constant -,036 ,054 -,668 ,517 ACCRjtTajt-1 ,388 ,321 ,046 1,211 ,249 DREVjtTAjt-1 -,125 ,414 -,042 -,303 ,767 DARTajt-1 ,152 ,487 ,018 ,311 ,761 DREVjtTajt-1 - DARTajt-1 -,876 ,403 -,309 -2,173 ,051 PPETajt-1 -,958 ,054 -,795 -17,655 ,000 Sumber: Hasil Olah Data-2016

5. KESIMPULAN DAN SARAN

5.1. Kesimpulan

Pengolahan data yang kami lakukan menghasilkan beberapa kesimpulan. Kesimpulan yang dapat kami sampaikan antara lain Pemerintah Daerah Provinsi, Kabupaten dan Kota di wilayah Sumatera Selatan telah berupaya menerapkan sistem akuntansi berbasis akrual. Hal ini tampak dari ketersediaan laporan operasional yang merupakan ciri khas dari penerapan basis akrual tersebut. Pemerintah daerah telah melaksanakan kewenangan pada aspek pelaporan dengan menyelenggarakan akuntansi berbasis akrual. Hal ini selain terbukti dari persamaan yang kami gunakan dapat mendeteksi adanya diskresi akrual juga tampak dari sampel penelitian peraturan kepala daerah pada berbagai pemerintah daerah yang mengindikasikan adanya diskresi akrual. Pemerintah daerah dalam hal ini manajemen pemerintah daerah menerapkan diskresi akrual yang legal.Pemerintah Daerah menerapkan akuntansi berbasis akrual mulai tahun anggaran 2015. Pemerintah sudah menyusun manual akuntansi dan kebijakan akuntansi. Kebijakan akuntansi yang disusun berpedoman kepada peraturan menteri dalam negeri dan standar akuntansi pemerintah. Rentang waktu yang masih sangat singkat kami yakini bahwa pemerintah daerah melaksanakan akrual karena berpedoman kepada regulasi yang ada bukan atau belum pada motif lainnya. Akibat penerapan akrual berdampak pada surplus atau defisit anggaran. Hal ini tampak dari pengolahan data yang mencerminkan terjadinya diskresi akrual baik dari persamaan Jone maupun Modified Jones. “Tantangan Pengembangan Ilmu Akuntansi, Inklusi Keuangan, dan Kontribusinya Terhadap Pembangunan Ekonomi Berkelanjutan” 81 Hasil dari kedua persamaan atau model menyatakan bahwa adanya diskresi akrual mengakibatkan penurunan pendapatan yang diwakili oleh surplus atau defisit tahun berjalan pada pemerintah daerah.

5.2. Keterbatasan Penelitian

Penelitian kami memiliki keterbatasan antara lain populasi. Populasi yang kami gunakan masih terbatas pada satu provinsi. Hal ini belum dapat digeneralisasi untuk seluruh Indonesia. Kami memiliki keterbatasan perolehan data. Data sulit diperoleh dan membutuhkan dana untuk pengumpulan data seluruh Indonesia. Selain itu kami belum melakukan pengujian pada aspek earning manajemen pada pemerintah daerah. Hal ini sebenarnya dapat kami lakukan, namun karena keterbatasan waktu maka kami belum melakukan pengujian pengaruh diskresi akrual terhadap earning management pada pemerintah daerah.

5.3. Saran

Kami melakukan penelitian dengan keterbatasan yang kami miliki. sebaiknya penelitian selanjutnya dapat menerapkan secara lebih luas agar dapat diambil keputusan yang lebih luas atau dapat digeneralisasi dengan baik atas hasil penelitian yang dilakukan. Kami juga menyarakan agar penelitian selanjutnya dapat melakukan pengujian terhadap earning management pemerintah daerah. Hal ini penting dilakukan karena sangat dimungkinkan terjadinya hal tersebut. DAFTAR PUSTAKA Arcas, M. J., Marti, R. H. 2012. Earning management in English Local Governments: Determining Factors and Instruments. Research Project Sapnish R D ECON2010- 17463 . Bravo, A. B. 2002. Local Government Behavior and Principal_agent Theory. Academia Militar CIEF Technical University of Lisbon , 1-13. Chan, J. L. 2008. Accrual Accounting: Concepts, Standars, and Implementation. Chicago: University Of Illinois. Chan, J. L. 2010. IPSAS: COnseptual and Institutional Issues. Chan GA Seminar p. 13. US: -. Chan, P. J. 2010. Government FInancial Accounting Principles. Beijing: Chan Lecture 3. Davis, N. 2010. Accrual Accounting and Australian Publik Sektor – A Legitimation Explanation. Australian Accounting Business anda Finance Journal . Vol 4. Issue 2 . Dechow, P. S., Sweeney. 1995. Detecting earnings management. The Accounting Review , 193-25. DeFond, M. a. 1994. Debt covenant violation and manipulation of