Metode Pengumpulan Data Model Regresi Liner Berganda Gambaran Umum

3.5. Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data pada penelitian ini melalui tiga tahap. Tahap pertama yang dilakukan adalah studi kepustakaan, yaitu dengan mengumpulkan data dari buku-buku dan jurnal-jurnal yang berkaitan dengan permasalahan yang diteliti. Tahap kedua yang dilakukan adalah studi dokumentasi, yaitu dengan men- download dan mengumpulkan data sekunder yang diperlukan dalam penelitian melalui situs www.djpk.depkeu.go.id . Tahap ketiga yang dilakukan adalah studi lapangan, yaitu dengan mengumpulkan data yang berhubungan dengan penelitian pada Kantor Gubernur Provinsi Sumatera Utara pada Bagian Akuntansi.

3.6. Defenisi Operasional dan Skala Pengukuran Variabel

3.6.1. Definisi Operasional

Variabel bebas independent variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu PAD, DAU, DBH, dan SiLPA. Variabel terikat dependent variabel yang merupakan perhatian utama dalam penelitian ini adalah perilaku oportunistik penyusun anggaran. Untuk menghindari kesimpangsiuran pemahaman persepsi pada penelitian ini, disusun defenisi dan batasan operasional sebagai berikut: 1. Perilaku Oportunistik Penyusun Anggaran OPA, Perilaku oportunistik merupakan sifat manusia yang memanfaatkan kesempatan atau peluang yang ada untuk memperoleh keuntungan demi diri sendiri maupun kelompok tanpa mempertimbangkan apakah hal tersebut baik atau benar. Tahap pengukuran OPA dalam penelitian ini dikembangkan dari penelitian Abdullah dan Asmara 2006 yaitu: Universitas Sumatera Utara a. Menghitung spread anggaran pendidikan ΔPdk, spread anggaran kesehatan ΔKes, dan spread anggaran pekerjaan umum ΔPU. Perhitungan spread Δ = APBD tahun berjalan t – APBD tahun sebelumnya t-1 . b. Menggabungkan spread anggaran pendidikan ΔPdk, spread anggaran kesehatan ΔKes, dan spread anggaran pekerjaan umum ΔPU. Perhitungan OPA = ΔPdk + ΔKes + ΔPU 2. Pendapatan Asli Daerah PAD, adalah pendapatan yang diperoleh daerah yang dipungut berdasarkan peraturan daerah sesuai dengan peraturan perundang-undangan. PAD memiliki peranan penting dalam pembiayaan daerah, karena semakin besar PAD yang dimiliki oleh suatu daerah semakin besar pula kemampuan daerah untuk mencapai tujuan otonomi daerah. PAD diukur dengan menggunakan spread PAD ΔPAD dari APBD tahun berjalan t – APBD tahun sebelumnya t-1 . Sularso, dkk., 2014 PAD = spread PAD = PAD APBD tahun berjalan t – PAD APBD tahun sebelumnya t-1 3. Dana Alokasi Umum DAU, adalah dana yang bersumber dari pendapatan APBN yang dialokasikan dengan tujuan pemerataan kemampuan keuangan antar-Daerah untuk mendanai kebutuhan daerah dalam rangka pelaksanaan desentralisasi. DAU suatu daerah ditentukan atas besar kecilnya celah fiskal fiscal gap suatu Daerah, yang merupakan selisih antara kebutuhan Daerah fiscal need dan potensi Daerah fiscal capacity. DAU diukur dengan menggunakan spread Universitas Sumatera Utara DAU ΔDAU dari APBD tahun berjalan t – APBD tahun sebelumnya t-1 . Sularso, dkk., 2014 DAU = spread DAU = DAU APBD tahun berjalan t – DAU APBD tahun sebelumnya t-1 4. Dana Bagi Hasil DBH, adalah dana yang bersumber dari pendapatan APBN yang dialokasikan kepada daerah berdasarkan angka persentase untuk mendanai kebutuhan daerah dalam rangka pelaaksanaan desentralisasi. Dana Bagi Hasil DBH yang ditransfer pemerintah pusat kepada pemerintah daerah terdiri dari dua jenis yaitu : DBH Pajak dan DBH bukan Pajak Sumber Daya Alam. DBH diukur dengan menggunakan spread DBH ΔDBH dari APBD tahun berjalan t – APBD tahun sebelumnya t-1 . DBH = spread DBH = DBH APBD tahun berjalan t – DBH APBD tahun sebelumnya t-1 5. Sisa Lebih Perhitungan Anggaran SiLPA, merupakan sisa lebih realisasi penerimaan dan pengeluaran anggaran selama satu periode anggaran. SiLPA yang merupakan penerimaan daerah yang bersumber dari sisa kas anggaran sebelumnya digunakan untuk menutupi defisit anggaran apabila realisasi pendapatan lebih kecil daripada realisasi belanja. SiLPA diukur dengan menggunakan spread SiLPA ΔSiLPA dari APBD tahun berjalan t – APBD tahun sebelumnya t-1 . Sularso, dkk., 2014 SiLPA = spread SiLPA = SiLPA APBD tahun berjalan t – SiLPA APBD tahun sebelumnya t-1 Universitas Sumatera Utara

3.6.2. Skala Pengukuran Variabel

Adapun pengukuran variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : Tabel 3.1 Operasional Variabel Variabel Definisi Pengukuran Skala Variabel Dependen Perilaku Oportunistik Penyusun Anggaran OPA Y Sifat manusia yang memanfaatkan kesempatan atau peluang yang ada untuk memperoleh keuntungan demi diri sendiri maupun kelompok tanpa mempertimbang kan apakah hal tersebut baik atau benar. OPA = ΔPdk + ΔKes + ΔPU Rasio Variabel Independen PAD X1 Pendapatan yang diperoleh daerah yang dipungut berdasarkan peraturan daerah sesuai dengan peraturan perundang- undangan. PAD = PAD APBD tahun berjalan t – PAD APBD tahun sebelumnya t-1 Rasio DAU X2 Dana yang bersumber dari pendapatan APBN yang dialokasikan dengan tujuan pemerataan kemampuan keuangan antar daerah untuk mendanai kebutuhan daerah dalam rangka pelaksanaan desentralisasi. DAU = DAU APBD tahun berjalan t – DAU APBD tahun sebelumnya t-1 Rasio Universitas Sumatera Utara DBH X3 Dana yang bersumber dari pendapatan APBN yang dialokasikan kepada daerah berdasarkan angka persentase untuk mendanai kebutuhan daerah dalam rangka pelaksanaan desentralisasi. DBH = DBH APBD tahun berjalan t – DBH APBD tahun sebelumnya t-1 Rasio SiLPA X4 Penerimaan daerah yang bersumber dari sisa kas tahun anggaran sebelumnya yang digunakan untuk menutupi defisit anggaran apabila realisasi pendapatan lebih kecil daripada realisasi belanja. SiLPA= SiLPA APBD tahun berjalan t – SiLPA APBD tahun sebelumnya t-1 Rasio

3.7. Teknik Analisis Data

3.7.1. Statistik Deskriptif

Analisis deskriptif adalah metode analisis dimana data yang dikumpulkan dapat diinterpretasikan secara sederhana, jelas dan objektif sehingga diperoleh informasi dan gambaran yang sebenarnya mengenai topik yang dibahas. Statistik deskriptif memberikan gambaran mengenai suatu data yang dilihat dari nilai rata-rata mean, standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, range, kurtosis, dan skewness kemencengan distribusi. Universitas Sumatera Utara

3.7.2. Uji Asumsi Klasik

Uji asumsi klasik yang digunakan adalah uji normalitas, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi.

3.7.2.1. Uji Normalitas

Uji Normalitas bertujuan untuk melihat apakah data berdistribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah model yang memiliki distribusi data yang normal atau mendekati normal. Ada dua acara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik. Uji normalitas data dilakukan dengan uji Kolmogrov Smirnov. Hipotesis statistiknya adalah sebagai berikut : � : µ � = 0 sampel terdistribusi normal � 1 : µ � ≠ 0 sampel tidak terdistribusi normal Jika nilai Sig. atau signifikansi atau probabilitas 0,05, maka � dapat diterima, artinya sampel terdistribusi normal. Sebaliknya, jika nilai Sig. atau signifikansi atau probabilitas 0,05, maka � ditolak, artinya sampel tidak terdistribusi normal sehingga pengujian selanjutnya dilakukan dengan metode statistika non-parametik.

3.7.2.2. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi diantara variabel independen Ghozali, 2006. Suatu model regresi yang baik Universitas Sumatera Utara seharusnya tidak terjadi korelasi diantara independennya. Untuk mengetahui apakah ada atau tidaknya multikolinearitas dalam model regresi dapat dilihat dari nilai tolerance dan lawannya variance inflation factor VIF. Jika nilai tolerance 0,1 dan nilai variance inflation factor VIF 10, maka terjadi multikolinearitas, sedangkan jika nilai tolerance 0,1 dan lawannya variance inflation factor VIF 10 maka tidak terjadi multikolinearitas. 3.7.2.3. Uji Heteroskedastisitas Uji Heteroskedastisitas digunakan untuk melihat apakah terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pegamatan ke pengamatan yang lain dalam model regresi. Model regresi yang baik adalah jika variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, atau juga disebut homoskedastisitas. Dasar analisis menurut Ghozali 2006 adalah sebagai berikut: a. Jika terdapat pola tertentu, seperti titik-titik yang membentuk pola tertentu yang teratur misalnya bergelombang, melebar, kemudian menyempit, maka mengidentifikasi telah terjadi heteroskedastisitas. b. Jika tidak terdapat pola yang jelas, juga titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas. Universitas Sumatera Utara

3.7.2.4. Uji Autokorelasi

Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data time series, sehingga perlu dilakukan uji autokorelasi. Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi linier ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 sebelumnya. Model regresi yang baik adalah model regresi yang bebas dari autokorelasi Ghozali, 2006. Untuk menguji ada atau tidaknya autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson DW test. Pengambilan keputusan dapat dilihat melalui tabel autokorelasi berikut ini : Tabel 3.2 Prasyarat Uji Autokorelasi Hipotesis nol Keputusan Jika Tidak ada autokorelasi positif Tolak 0 d dl Tidak ada autokorelasi positif No decision dl ≤ d ≤ du Tidak ada korelasi negatif Tolak 4 - dl d 4 Tidak ada korelasi negatif No decision 4 – du ≤ d ≤ 4 – dl Tidak ada autokorelasi positif atau negatif Tidak ditolak Du d 4 – du Sumber : Ghozali, 2006 Universitas Sumatera Utara

3.8. Model Regresi Liner Berganda

Penelitian ini dianalisis dengan menggunakan model regresi linier berganda untuk melihat seberapa besar pengaruh Pendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Umum, Dana Bagi Hasil dan Sisa Lebih Perhitungan Anggaran terhadap Perilaku Oportunistik Penyusun Anggaran dengan model dasar sebagai berikut: Y = α + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + ℮ Keterangan : Y = Variabel dependen, dalam hal ini Oportunistik Penyusun Anggaran α = Konstanta β1,β2,β3,β4 = Koefisien regresi X1,X2,X3,X4 X1 = Variabel independen pertama yaitu PAD X2 = Variabel independen kedua yaitu DAU X3 = Variabel independen ketiga yaitu DBH X4 = Variabel independen keempat yaitu SiLPA ℮ = Error pengganggu

3.9. Pengujian Hipotesis

Adapun pengujian terhadap hipotesis yang diajukan dilakukan dengan cara berikut:

3.9.1. Uji Koefisien Determinasi R

2 Uji Determinan R 2 merupakan suatu ukuran yang menunjukkan berapa banyak variasi dalam data dapat dijelaskan oleh model regresi yang dibangun. Nilai koefisien determinan R 2 mencerminkan seberapa besar variasi dari variabel terikat Y dapat diterangkan oleh variabel bebas X. Universitas Sumatera Utara Dimana nilai koefisien determinasi R 2 adalah 0 R 2 1. Dasar analisis pengambilan keputusan koefisien determinan R 2 adalah sebagai berikut : 1. Jika nilai koefisien determinasi sama dengan 0 R 2 = 0, artinya variasi dari Y tidak dapat diterangkan oleh X sama sekali. 2. Jika nilai koefisien determinasi sama dengan 1 R 2 = 1, artinya variasi dari Y secara keseluruhan dapat diterangkan oleh X. 3.9.2. Uji Signifikansi Simultan Uji-F Uji-F dilakukan untuk mengetahui apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama- sama terhadap variable terikat. Dengan menggunakan tingkat signifikan α 5, jika nilai sig.F 0,05 maka H o diterima, artinya tidak ada pengaruh yang signifikan secara bersamaan dari variabel bebas terhadap variabel terikat. Sebaliknya, jika nilai sig.F 0,05 maka H a diterima, artinya ada pengaruh yang signifikan secara bersamaan dari variabel bebas terhadap variabel terikat. Pengambilan keputusan juga dapat dilakukan dengan membandingkan nilai F hitung dan nilai F tabel . Kriteria pengambilan keputusannya yaitu: H o diterima dan H a ditolak jika F hitung F tabel untuk α = 5 H o ditolak dan H a diterima jika F hitung F tabel untuk α = 5

3.9.3. Uji Signifikansi Parsial Uji-t

Uji-t dilakukan dilakukan untuk mengetahui apakah setiap variabel bebas secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat. Dengan menggunakan tingkat signifikan α 5, jika nilai Universitas Sumatera Utara sig.t 0,05 maka H o diterima, artinya tidak ada pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat. Sebaliknya, jika nilai sig.t 0,05 maka H a diterima, artinya ada pengaruh yang signifikan antara variabel bebas terhadap variabel terikat. Nilai t hitung juga dapat dibandingkan dengan nilai t tabel . Kriteria pengambilan keputusannya yaitu: H o diterima dan H a ditolak jika t hitung t tabel untuk α = 5 H o ditolak dan H a diterima jika t hitung t tabel untuk α = 5 Universitas Sumatera Utara BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1. Gambaran Umum

Secara geografis, Provinsi Sumatera Utara berada dibagian barat Indonesia, terletak pada garis 1 o – 4 o Lintang Utara dan 98 o – 100 o Bujur Timur. Provinsi ini berada pada posisi yang strategis karena berada pada jalur pelayaran Selat Malaka, dimana jalur ini merupakan jalur pelayaran internasional yang mengubungkan antara Pulau Jawa, Pulau Sumatera, dan negara tetangga. Luas wilayah administrasi Provinsi Sumatera Utara adalah sebesar 181.860,65 km 2 yang terdiri dari daratan seluas 71.680,68 km 2 atau 3,73 dari luas wilayah Republik Indonesia dan lautan seluas 110.000,65 km 2 yang sebagian besar berada di daratan Pulau Sumatera dan sebagian kecil berada di Pulau Nias, Pulau-pulau Batu serta beberapa pulau kecil, baik diperairan bagian barat maupun dibagian timur Pulau Sumatera. Secara administratif, wilayah Provinsi Sumatera Utara berbatasan langsung dengan: 1. Sebelah Utara dengan Provinsi Nangroe Aceh Darussalam. 2. Sebelah Selatan dengan Provinsi Riau dan Provinsi Sumatera Barat. 3. Sebelah Timur dengan Selat Malaka. 4. Sebelah Barat dengan Samudera Hindia. Sumatera Utara merupakan provinsi keempat terbesar jumlah penduduknya di Indonesia, yang dihuni oleh penduduk dari berbagai suku seperti Melayu, Batak, Nias, Aceh, Minangkabau, Jawa, dan Banjar dan menganut Universitas Sumatera Utara berbagai agama seperti Islam, Kristen, Buddha, Hindu dan berbagai aliran kepercayaan lainnya. Menurut hasil pencacahan lengkap Sensus Penduduk SP 2000, penduduk Provinsi Sumatera Utara berjumlah 11,5 juta jiwa seperlima dari 203,5 juta jiwa penduduk Indonesia dengan pertumbuhan 1,20 per tahun sejak tahun 1990. Kepadatan penduduk Sumatera Utara pada tahun 1990 adalah 143 jiwa per km² dan pada tahun 2010 meningkat menjadi 178 jiwa per km². Dengan Laju Pertumbuhan Penduduk dari tahun 2000-2010 sebesar 1,10 persen. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh KabupatenKota di Provinsi Sumatera Utara yang terdiri dari 25 kabupaten dan 8 kota. Setelah dilakukan pemilihan sampel dengan kriteria yang telah ditetapkan, sampel dalam penelitian ini berjumlah 12 Kabupaten dan 3 Kota.

4.2. Hasil Penelitian