1 Uji Durbin-Watson (DW test)

Tabel 2.1 Uji Durbin-Watson (DW test)

Jika Tidak ada autokorelasi positif

Hipotesis nol

Keputusan

0 < d < dl Tidak ada autokorelasi positif

Tolak

dl ≤ d ≤ du Tidak ada korelasi negatif

No desicison

4 – dl < d < 4 Tidak ada korelasi negatif

Tolak

4 – du ≤ d ≤ 4 – Tidak ada autokorelasi, positif atau Tidak ditolak

No decision

dl negative

du < d < 4 - du (Ghozali, 2012: 111).

2.4.5.4 Uji heterokedastisitas. Heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Kebanyakan data crossection mengandung situasi heteroskesdatisitas karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran (kecil, sedang, dan besar). Adapun cara untuk mendeteksi ada atau tidaknya heteroskedastisitas yaitu jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas. Gujarati (2003) dari hasil pengujian regresi dengan menggunakan Uji Glejser mengusulkan nilai absolut residual terhadap variabel independen (lihat Ghozali, 2012: 143) dengan persamaan regresi:

ǀUt| = α + βXt + vt ……………………………………….. .………………… (2.3)

BAB III ANALISIS DATA

3.1 Cara Penelitian

3.1.1 Tempat dan waktu penelitian

Penelitian ini dilakukan di Instansi Satuan Kerja Perangkat Daerah (SKPD) Kota Baubau. Waktu penelitian dikeluarkan sejak dikeluarkannya surat permohonan penelitian pada tanggal 5 februari sampai dengan 20 februari 2013.

3.1.2 Jenis dan sumber data

Pengumpulan data dapat dilakukan dalam berbagai sumber dan berbagai cara. Bila dilihat dari sumber data maka pengumpulan data dapat menggunakan sumber primer dan sekunder. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder yang berhubungan dengan objek penelitian.

3.1.2.1 Data primer. Data primer adalah sekumpulan data diperoleh secara langsung oleh peneliti dari responden melalui wawancara dan penyebaran kuesioner pada pegawai negeri sipil yang berhubungan langsung dengan pengelolaan aset daerah. Data yang diperoleh adalah data kualitatif (persepsi). Data primer tersebut berasal dari Kasubag Umum, dan Pengurus Barang.

3.1.2.2 Data sekunder. Data sekunder adalah data yang dikumpulkan dan disatukan oleh studi sebelumnya atau yang diterbitkan oleh instansi lainnya dan bisa diperoleh melalui catatan, arsip, jurnal, situs internet dan buku referensi yang dapat menunjang penelitian. Data sekunder diperoleh dari Sekretariat Daerah Kota Baubau khususnya Bagian Perlengkapan.

3.1.3 Teknik pengambilan sampel

Teknik pengambilan sampel menggunakan teknik purposive sampling, yaitu teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu (Sugiyono, 2012: 122). Jadi peneliti mempunyai pertimbangan-pertimbangan tertentu di dalam pengambilan sampelnya atau penentuan sampel di mana terbatas pada jenis orang tertentu yang dapat memberikan informasi yang diinginkan serta yang mengerti dan mampu memberikan gambaran sesuai dengan tujuan penelitian.

3.1.3.1 Populasi. Populasi adalah keseluruhan kelompok orang, kejadian, atau hal minat yang ingin peneliti investigasi (Sekaran, 2006: 121). Adapun yang menjadi populasi dalam penelitian ini adalah Pegawai Negeri Sipil (PNS) yang berkompoten dalam pengelolaan aset aset daerah. Seluruh populasi berasal dari 24 Satuan Kerja Perangkat Daerah (SKPD) Kota Baubau.

3.1.3.2 Sampel. Sampel adalah sebagian dari populasi yang terdiri atas sejumlah anggota yang dipilih dari populasi (Sekaran, 2006: 123). Teknik pengambilan sampel menggunakan teknik purposive sampling, yaitu terbatas pada jenis orang tertentu yang dapat memberikan informasi yang diinginkan serta yang mengerti dan mampu memberikan gambaran sesuai dengan tujuan penelitian. Adapun sampel dalam penelitian ini berjumlah 48 orang yang terdiri dari Kasubag Umum berjumlah 24 orang dan Pengurus Barang berjumlah 24 orang.

Karena penelitian ini bersifat korelasional maka dibutuhkan minimal 30 sampel untuk menguji ada tidaknya hubungan. Pada penelitian ini diambil 48 sampel, dengan mempertimbangkan keterlibatan responden/sampel dalam hal pengelolaan aset tanah dan bangunan. Di mana, setiap instansi Satuan Kerja

Perangkat Daerah (SKPD) besar proporsi sampel diambil masing-masing dua responden yang dianggap terlibat langsung dalam pengelolaan aset tanah dan bangunan dalam hal ini Kasubag Umum dan Pengurus barang. Adapun distribusi responden pada tiap unit kerja, dapat dilihat pada tabel berikut.

Tabel 3.1 Distribusi Responden Berdasarkan Unit Kerja

No Unit Kerja

Jumlah Responden

1 Sekda

2 Badan Komunikasi, Informasi

2 4,17% Dan Pengolahan Data

3 Badan Kepegawaian & Diklat

2 4,17% Daerah

4 Badan Keluarga Berencana

2 4,17% Dan Pemberdayaan Perempuan

2 4,17% Masyarakat

5 Badan Pemberdayaan

6 Badan Pengendalian Dan

2 4,17% Dampak Lingkungan Daerah

7 Badan Kesbang Dan Linmas

10 Badan Pelayanan Perizinan

11 Dinas Pertambangan

12 Dinas Tata Kota

13 Dinas kelautan dan

2 4,17% Perikanan

14 Dinas Pariwisata

15 Dinas Kebersihan

16 Dinas Pertanian Dan

2 4,17% Kehutanan

17 Dinas Pendapatan

18 Dinas perindankop dan

2 4,17% UKM

19 Dinas PU

20 Dinas Perhubungan

21 Dinas Pencapil

22 Dinas Sosial

23 Dinas Kesehatan

24 Dinas Pendidikan

48 100% Sumber: Data primer, hasil olahan

Jumlah

Dari tabel di atas besar proporsi sampel diambil masing-masing dua responden yang dianggap terlibat langsung dalam pengelolaan aset tanah dan bangunan. Di mana dapat dilihat dari 24 unit kerja yang dijadikan objek pengambilan sampel, terdapat 2 responden (4,17) setiap unit Satuan Kerja Perangkat Daerah (SKPD).

3.1.4 Cara pengumpulan data

Cara pengumpulan data merupakan langkah yang paling utama dalam penelitian, karena tujuan utama dari penelitian adalah untuk mendapatkan data. Tanpa mengetahui cara pengumpulan data, maka peneliti tidak akan mendapatkan data yang memenuhi standar data yang ditetapkan. Dalam pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini dilakukan dengan 2 pendekatan yaitu studi kepustakaan dan penelitian lapangan.

3.1.4.1 Studi kepustakaan. Studi kepustakaan ini dilakukan untuk memperkuat landasan teori yang mendukung penelitian yang disajikan dari berbagai literature atau buku-buku, artikel ilmiah maupun dari berbagai hasil penelitian yang berkaitan dengan permasalahan yang ada di dalam penelitian ini. Studi kepustakaan ini dilakukan dengan mempelajari buku-buku, karya ilmiah, serta dokumen-dokumen yang berkaitan dengan permasalahan yang akan dibahas di dalam penelitian.

3.1.4.2 Penelitian lapangan. Pengamatan dilapangan dilakukan untuk pengumpulan data primer dan sekunder. Pengumpulan data primer dilakukan dengan cara memberikan daftar pertanyaan (kuesioner) kepada pegawai negeri

sipil yang berhubungan langsung dengan pengelolaan aset daerah. Kuesioner dilakukan dengan cara memberi daftar pertanyaan kepada responden yang selanjutnya responden diminta untuk mengisi daftar pertanyaan tersebut. Jenis kuesioner yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuesioner tertutup yaitu responden menjawab pertanyaan-pertanyaan yang sudah disediakan jawabannya sehingga responden tinggal memilih alternatif jawaban. Pengamatan dilakukan dengan mendatangani langsung obyek penelitian yang berada pada Kota Baubau. Pengumpulan data sekunder yang dilakukan dengan mengumpulkan data aset tetap (tanah dan bangunan) berasal Sekretariat Daerah Kota Baubau khususnya bagian Perlengkapan.

Adapun profil 48 responden yang menjawab pertanyaan dari kuesioner yang telah disiapkan, dapat dilihat pada tabel berikut ini.

Tabel 3.2 Distribusi Responden Berdasarkan Jenis Kelamin, Usia, Pendidikan, dan Jabatan/Eselon

No SKPD J Sex

Jabatan/Eselon ml

Usia (Thn)

g 1 Sekda

2 Bappe

da 3 Inspek

torat 4 BKDD

5 BPM

6 Kesba 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 ng

7 Pencap 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1

il 8 Perta

mbang an 9 Kelaut

an dan perika nan

10 Badan

KB 11 Dinkes

12 Dinas

Perhu bunga n 13 Dinas

Tata kota

14 Dinas

Kebud ayaan & pariwi sata

15 Dinas

kebersi han

16 Dinas

Pertan ian.

17 Dinas

Sosial 18 Badan

Pelaya nan dan perizin an

& PM

19 Dinas

Pendid ikan

20 Badan

Koinfo 21 Dinas

Perind agkop

22 Dinas

PU 23 Badan

Pengen dalian Dampa k Lingku ngan

24 Dinas

Penda patan

Jumlah 48 31 17 5 10 18 15 21 14 13 24 24 16 31 1

Sumber: data primer hasil olahan 2013 Berdasarkan tabel di atas dari 48 responden diklasifikasikan menjadi empat aspek yaitu, berdasarkan jenis kelamin terdapat 31 responden (64 persen) laki-laki dan 17 responden (35 persen) perempuan. Dari komposisi usia yang terbagi menjadi empat kelompok terdapat 5 responden (10 persen) yang berusia < 30 tahun, 10 responden (20 persen) berusia 31-40 tahun, 18 responden (37 persen) berusia 41-50 tahun dan 15 responden (31 persen) berusia > 51 tahun. Dari komposisi pendidikan terdapat 21 responden (43 persen) yang memiliki pendidikan akhir SLTA, 14 responden (29 persen) dengan pendidikan Sarjana S1, dan 13 responden (27 persen) dengan pendidikan akhir S-2. Dari komposisi jabatan/eselon, dikelompokan dalam Eselon IV sebanyak 16 responden (33 persen), Eselon III sebanyak 31 responden (64 persen), Eselon II sebanyak I Sumber: data primer hasil olahan 2013 Berdasarkan tabel di atas dari 48 responden diklasifikasikan menjadi empat aspek yaitu, berdasarkan jenis kelamin terdapat 31 responden (64 persen) laki-laki dan 17 responden (35 persen) perempuan. Dari komposisi usia yang terbagi menjadi empat kelompok terdapat 5 responden (10 persen) yang berusia < 30 tahun, 10 responden (20 persen) berusia 31-40 tahun, 18 responden (37 persen) berusia 41-50 tahun dan 15 responden (31 persen) berusia > 51 tahun. Dari komposisi pendidikan terdapat 21 responden (43 persen) yang memiliki pendidikan akhir SLTA, 14 responden (29 persen) dengan pendidikan Sarjana S1, dan 13 responden (27 persen) dengan pendidikan akhir S-2. Dari komposisi jabatan/eselon, dikelompokan dalam Eselon IV sebanyak 16 responden (33 persen), Eselon III sebanyak 31 responden (64 persen), Eselon II sebanyak I

3.1.5 Definisi operasional

Untuk mengukur variabel yang digunakan dalam penelitian ini serta untuk menguji hipotesis dan mendefinisikan variabel-variabel yang akan dianalisis, maka penelitia memberikan definisi operasional sebagai berikut.

1. Inventarisasi aset (X 1 ) adalah proses kerja yang terkait dengan dengan cara pendataan, kodefikasi/labeling, pengelompokan dan pembukuan/administrasi baik fisik maupun legal. Misalnya dalam pendataan mengenai bentuk, luas, volume/jumlah, jenis, alamat dari suatu aset dalam hal ini aset tetap tanah dan bangunan.

2. Legal audit aset (X 2 ) adalah proses kerja yang terkait dengan cara pengaturan yang jelas mengenai status penguasaan aset tanah berupa sertifikat, penggunaan dan pengalihan aset. Di mana legal audit lebih terkait dengan tindakan hukum.

3. Penilaian aset (X 3 ) adalah suatu proses kerja untuk melakukan penilaian atas aset yang dimiliki oleh pemerintah dalam hal ini pemerintah daerah. yang biasanya dilakukan oleh konsultan penilaian independen (sertifikasi) dengan mencantumkan nilai aset dalam rupiah. Hasil penilaian dimanfaatkan untuk mengetahui nilai kekayaan aset tersebut.

4. Pengawasan dan pengendalian aset (X 4 ) adalah proses kerja yang dilakukan dengan cara pengembangan Sistem Informasi Manajemen (SIMA). Karena dengan pengawasan dan pengendalian dengan Sistem Informasi Manajemen 4. Pengawasan dan pengendalian aset (X 4 ) adalah proses kerja yang dilakukan dengan cara pengembangan Sistem Informasi Manajemen (SIMA). Karena dengan pengawasan dan pengendalian dengan Sistem Informasi Manajemen

3.2 Hasil Analisis Data dan Pembahasan

3.2.1 Pengujian instrumen

3.2.1.1 Uji validitas. Uji ini digunakan untuk melihat apakah pertanyaan yang dipakai dalam kuesioner dapat mengukur dengan tepat atau tidak. Analisis ini digunakan untuk mengetahui seberapa cermat suatu tes dapat mengetahui fungsi ukurnya. Dengan bantuan program SPSS 17.0 for windows diperoleh hasil bahwa semua pertanyaan valid. Hal ini dapat dilihat dari koefisien corrected item total corelation yang lebih besar dari nilai kritis koefisien korelasi (r tabel).

Tabel 3.3 Hasil Perhitungan Uji Validitas

Pernyataan

Corrected Item Total

Nilai r tabel Keterangan

Correlation

Inventarisasi 1

Valid Inventarisasi 2

Valid Inventarisasi 3

Valid Inventarisasi 4

Valid Legal audit 1

Valid Legal audit 2

Valid Legal audit 3

Valid Legal audit 4

Valid Penilain 1

Valid Penilaian 2

Valid Penilaian 3

Valid Penilaian 4

Valid Pengawasan 1

Valid Pengawasan 2

Valid Pengawasan 3

Valid Optimalisasi 1

Valid Optimalisasi 2

Valid Optimalisasi 3

Valid Optimalisasi 4

Valid Sumber: Data primer hasil olahan 2013

Hasil uji validitas terhadap jawaban kuesioner ini menunjukan bahwa semua item pertanyaan dalam kuesioner dinyatakan valid. Hal ini karena item memiliki koefisien corrected item total correlation yang lebih besar daripada nilai kritis koefisien korelasi dapat dilihat pada tabel r product moment dengan derajat signifikansi 5 persen. Dengan sampel sebanyak 48 responden, maka didapat nilai kritis koefisien korelasinya sebesar 0,284. Tabel 3.3 menunjukan bahwa semua item (butir) pernyataan dinyatakan valid. Pernyataan dinyatakan valid karena

memiliki r hitung ≥ r tabel (0,284).

3.2.1.2 Uji reliabilitas. Uji reabilitas ini digunakan untuk menunjukan sejauh mana hasil pengukuran mampu menghasilkan data yang reliable (relatif sama) apabila alat ukur tersebut digunakan berulang-ulang terhadap objek yang sama (Nunnally,1994). Dengan bantuan program SPSS 17.0 for windows diperoleh hasil bahwa semua pertanyaan variabel (variabel inventarisasi aset, legal audit aset, penilaian aset, pengawasan dan pengendalian aset serta optimalisasi aset) reliable karena memiliki nilai cronbach alpha lebih besar dari 0,70 (lihat Ghozali, 2012: 48). Hasilnya adalah sebagai berikut.

Tabel 3.4 Hasil Perhitungan Reliabilitas

Reliability Statistics

Cronbach's Alpha N of Items

19 Sumber: Data primer hasil olahan 2013

Berdasarkan hasil uji reliabilitas dalam penelitian ini menunjukan bahwa nilai cronbach alpha (a) = 0,809. Hal ini berarti 0,809 lebih besar dari pada kriteria Nunnaly,1994 yaitu 0,70 (lihat Ghozali, 2012: 48). Dengan demikian keseluruhan item pernyataan yang digunakan dalam penelitian di Kota Bauabau adalah kuesioner reliabel dan dapat digunakan untuk memperoleh data yang digunakan.

3.2.2 Skala Likert (hasil persepsi responden)

Skala Likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat dan persepsi seseorang atau kelompok orang tentang fenomena sosial. Berdasarkan kuesioner Skala Likert digunakan untuk mengukur sikap, pendapat dan persepsi seseorang atau kelompok orang tentang fenomena sosial. Berdasarkan kuesioner

Tabel 3.5 Rekapitulasi Jawaban Responden

Variabel

Skala likert

Total

1 2 3 4 5 Inventarisasi

16 192 Legal audit

11 144 &pengendalian Jumlah

50 720 Total (skor x jumlah)

9,25 100 Sumber: Data primer hasil olahan 2013

Tabel 3.5 menunjukan frekuensi pilihan jawaban tertinggi dari responden adalah pilihan jawaban empat atau setuju sebesar 1924 (71,20 persen), kemudian diikuti pilihan jawaban tiga atau netral sebesar 453 (16,76 persen), pilihan jawaban lima atau sangat setuju 250 (9,25 persen), pilihan jawaban dua atau tidak setuju sebesar 74 (2,73 persen) dan terakhir pilihan jawaban satu sebesar 1 (0,03 persen)

Tahapan selanjutnya adalah menghitung prosentase pelaksanaan optimalitas aset berdasarkan item-item pertanyaan yang diukur dari tingkat persepsi responden terhadap faktor-faktor manajemen aset. Kriteria skala pelaksanaan adalah sebagai berikut.

80% 100% Sangat kurang kurang

sangat baik Keterangan : kriteria interprestasi skor Angka 0 persen – 20 persen

sedang

baik

= sangat kurang

Angka 21 persen – 20 persen

= kurang

Angka 41 persen – 60 persen

= sedang

Angka 61 persen – 80 persen

= baik

Angka 81 persen – 100 persen

= sangat baik.

Hasil perhitungan prosentase tingkat persepsi responden adalah sebesar 59,25 persen (2702/4560x100 persen). Angka ini jika di plot pada skala pelaksanaan maka terletak pada rentang 40-60 persen. Atinya pelaksanaan optimalitas aset tetap (tanah dan bangunan) milik pemerintah Kota Baubau masih berada pada kondisi sedang atau biasa-biasa saja.

Hasil wawancara dan observasi lapangan yang dilakukan terhadap beberapa pejabat setempat dapat disimpulkan sebagai berikut.

Tabel 3.6 Hasil Wawancara dan Observasi Lapangan

variabel Nara sumber

Pendapat

Inventarisasi Kepala Sub Bagian Inventarisasi aset sejauh ini telah

Perlengkapan pada dilaksanakan namun belum optimal Sekretariat Daerah dikarenakan kurangnya kemampuan

dari SDM yang ada. Legal Audit Kepala Bagian

Pelaksanaan legal audit pada kota Umum pada Badan Baubau belum dilaksanakan dengan Perencanaan

baik, karena masih ada tanah milik Pembangunan Kota pemerintah Kota Baubau belum Baubau

memiliki

sertifikat dikarenakan kurangnya dana untuk melakukan sertifikasi tanah.

Penilaian Kepala Sub Bagian Aset-aset yang dimiliki Pemnda kota Umum Dinas

Baubau pernah dinilai oleh suatu Pengelolaan

lembaga penilai (independen) namun Keuangan

sayangnya

setelah Pemnda memberikan uang kepada penilai independen

belum sempat mengeluarkan nilai asetnya tim penilai independenya sdh kabur.

Pengawasan Kepala Sub Bagian Masih banyak kekurangan dalam dan

Umum Inspektorat pengawasan, baik Waskat maupun pengendalian

fungsional

Optimalitas Kepala Sub Bagian Untuk pengoptimalan aset sedang Pengelolaan

dilakukan dan mulai berangsur-angsur Keuangan

menunjukan peningkatan. Sumber: wawancara dan observasi diolah 2013

1. Inventarisasi . Untuk pelaksanaan inventarisasi aset tetap (tanah dan bangunan) di Kota Baubau sudah dijalankan dengan baik di mana pemnda setempat sudah membuat pencatatan inventarisasi aset yang dimiliki. Namun demikian, dalam pencatatan inventarisasi masih terdapat beberapa kekurangan. Ini terlihat pada kartu inventarisasi barang yang dimiliki oleh pemerintah daerah. Di mana, dari sejumlah aset tanah yang dimiliki masih banyak yang belum tercatat dengan baik. Misalnya pada kolom luas tanah, dari 146 bidang tanah yang tersebar di seluruh wilayah Kota Baubau terdapat 22 bidang (15,06 1. Inventarisasi . Untuk pelaksanaan inventarisasi aset tetap (tanah dan bangunan) di Kota Baubau sudah dijalankan dengan baik di mana pemnda setempat sudah membuat pencatatan inventarisasi aset yang dimiliki. Namun demikian, dalam pencatatan inventarisasi masih terdapat beberapa kekurangan. Ini terlihat pada kartu inventarisasi barang yang dimiliki oleh pemerintah daerah. Di mana, dari sejumlah aset tanah yang dimiliki masih banyak yang belum tercatat dengan baik. Misalnya pada kolom luas tanah, dari 146 bidang tanah yang tersebar di seluruh wilayah Kota Baubau terdapat 22 bidang (15,06

2. Legal audit. Permasalahan yang sering terjadi di Kota Baubau adalah terkait status hak penguasaan aset yang masih lemah. Masalah utama di Kota Baubau adalah masalah legal. Dari jumlah luas tanah yang dimiliki yaitu sebanyak 146 bidang, yang baru sertifikasi 40 bidang (27,39 persen) dan sisanya 106 bidang (72,60 persen) tidak memiliki status hukum yang jelas.

3. Penilaian . Proses penilaian aset tetap (tanah dan bangunan) pada Pemerintah kota Baubau dicatat berdasarkan harga perolehan. Hasil dari nilai tersebut dimanfaatkan untuk mengetahui nilai kekayaan maupun informasi untuk penetapan harga bagi aset yang ingin dijual oleh pemerintah daerah.

4. Pengawasan dan pengendalian. Proses pelaksanaan pengawasan dan pengendalian aset tetap (tanah dan bangunan) merupakan satu permasalahan yang sering terjadi pada Kota Baubau. Dengan jumlah aset yang terbilang cukup banyak, Kota Baubau masih memiliki pengawasan yang lemah. Ini disebabkan karena kurangnya kemampuan dari sumber daya manusia yang ada. Oleh sebab itu, diperlukan sarana yang efektif untuk meningkatkan kinerja pemerintah daerah yaitu pengembangan SIMA (sistem informasi manajemen aset) agar terjadi transparansi kerja dalam pengelolaan aset.

3.3 Hasil Regresi

Analisis regresi adalah studi bagaimana satu variabel dependen dipengaruhi oleh satu atau lebih dari variabel lain yaitu variabel independen dengan tujuan untuk mengestimasi dan atau mempengaruhi nilai variabel dependen didasarkan Analisis regresi adalah studi bagaimana satu variabel dependen dipengaruhi oleh satu atau lebih dari variabel lain yaitu variabel independen dengan tujuan untuk mengestimasi dan atau mempengaruhi nilai variabel dependen didasarkan

OPT = β 0 +β 1 INV + β 2 LA + β 3 PEN + β 4 PP + ϵ …………………….. (3,1) Di mana:

OPT = optimalitas aset tetap (tanah dan bangunan); β 0 = konstanta;

β 1, β 2, β 3, β 4 = koefisien regresi; INV

= inventarisasi aset; LA

= legal audit aset; PEN

= penilaian aset; PP

= pengawasan dan pengendalian aset; ϵ

= variabel gangguan. dengan menggunakan program SPSS 17.0 diperoleh hasil sebagai berikut.

3.3.1 Unstandardized Beta Coefficients

Untuk data persepsi menggunakan unstandardized beta coefficients karena ukuran variabel independen dalam penelitian ini sama atau satuan variabel independen sama (kg, Rp, liter, persen dll). Keuntungan menggunakan unstandardized beta coefficients adalah mampu mengeliminasi unit ukuran pada variabel independen yang sama (Ghozali, 2012: 102)

3.3.2 Uji ekonomika

Pengujian ekonomika dengan melihat arah tanda dan intesitas hubungan ekonomi dengan membandingkan kesesuaian tanda koefisien variabel bebas hasil estimasi model yang digunakan dengan hipotesis penelitian. Hasil uji tanda secara ringkas sebagai berikut.

Tabel 3.7 Hasil Uji Arah Tanda

Variabel bebas

Tanda menurut

Hasil Estimasi Kesimpulan

hipotesis

Inventarisasi

Sesuai Legal Audit

Tidak sesuai Penilaian

Sesuai Pengawasan &

Sesuai pengendalian

Sumber :data primer, hasil olahan 2013

3.3.3 Uji t (t-test)

Pengujian ini bertujuan untuk menguji signifikan hubungan antara variabel

X (independen) dan variabel Y (dependen), atau menguji apakah variabel-variabel independen yaitu inventarisasi aset (X1), legal audit aset (X2), penilaian aset (X3), serta pengawasan dan pengendalian aset (X4) berpengaruh secara individu/parsial terhadap tingkat optimalitas aset tetap (tanah dan bangunan) pemerintah daerah Kota Baubau. Uji t dilakukan dengan membandingkan nilai t- statistik hasil perhitungan masing-masing variabel bebas terhadap nilai t tabel .

Ketentuan dalam uji t adalah jika nilai t hitung > nilai t kritis maka H 0 ditolak atau menerima H a , sebaliknya jika nilai t hitung < nilai t kritis maka H 0 diterima atau menolak H a . dengan menggunakan SPSS 17.0 diperoleh hasil sebagai berikut.

Tabel 3.8 Uji Signifikan Parameter Individual (Uji Statistik t)

Coefficients a

B Std. Error

a. Dependent Variable: OPT Sumber: Data primer hasil olahan 2013

Dari hasil uji statistis t terlihat bahwa koefisien variabel bebas (independen) dengan menggunakan unstadardized koefisien dari ke empat variabel independen yang dimasukan ke dalam model regresi pada tingkat kepercayaan 95 persen, variabel inventarisasi aset, penilaian aset, serta pengawasan dan pengendalian aset berpengaruh signifikan terhadap tingkat optimalitas aset tetap (tanah dan bangunan), sementara variabel legal audit aset tidak signifikan mempengarui optimalitas aset tetap (tanah dan bangunan).

3.3.4 Uji statistik F (F-test)

Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui apakah inventarisasi aset, legal audit aset, penilaian aset, serta pengawasan dan pengendalian aset secara serentak/bersama-sama mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap optimalisasi aset tetap (tanah dan bangunan). Ketentuan dalam uji F adalah jika F- statistik > F-tabel,

maka H 0 ditolak, artinya secara keseluruhan independent variable maka H 0 ditolak, artinya secara keseluruhan independent variable

Tabel 3.9 Uji Signifikansi Simultan (Uji Statistik F)

ANOVA b

Df Square

F Sig .

1 a Regression 57.398 4 14.349 28.590 .000 Residual

a. Predictors: (Constant), PP, INV, LA, PEN

b. Dependent Variable: OPT Sumber: Data primer hasil olahan 2013

Dari hasil Uji ANOVA atau F test didapat nilai F hitung sebesar 28,590 dengan probabilitas 0,000. F tabel sebesar 2,82 dengan α = 5 persen. Dengan demikian F hitung lebih besar dari F tabel atau dengan kata lain H 0 ditolak dan menerima Ha, dapat disimpulkan bahwa semua variabel independen yaitu inventarisasi aset, legal audit aset, penilaian aset, serta pengawasan dan pengendalian aset secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen yaitu optimalitas aset tetap (tanah dan bangunan).

3.3.5 Koefisien determinasi (R 2 )

Koefisien determinasi menyatakan berapa besar proporsi variasi variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel independen.

Tabel 3.10 Koefisien Determinasi

Model Summary

Std. Error of the Model

Adjusted R

R Square

Square Estimate

a. Predictors: (Constant), PP, INV, LA, PEN Sumber: Data primer hasil olahan 2013

Dari tampilan output SPSS model summary dapat dilihat besarnya R- squared = 0,727 yang berarti bahwa 72,7 persen variasi variabel optimalitas aset dapat dijelaskan oleh variasi dari ke empat variabel independen inventarisasi aset, legal audit aset, penilaian aset, serta pengawasan dan pengendalian aset, sedangkan sisanya 27,3 persen dijelaskan oleh variabel lain diluar model.

3.4 Uji Ekonometrika (Asumsi Klasik)

Pengujian ekonometrika dilakukan untuk menjamin bahwa model yang diestimasi bebas dari gangguan asumsi klasik berupa multikolinearitas, heteroskedastisitas, autokorelasi dan residual berdistribusi normal. Gangguan asumsi klasik akan menyebabkan penaksiran OLS (Ordinary Least Square) menjadi tidak BLUE (Best Linear Unbiased Estimator). Pengujian terhadap gangguan asumsi klasik dilakukan sebagai berikut.

3.4.1 Uji normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistic menjadi tidak valid untuk Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi normal. Kalau asumsi ini dilanggar maka uji statistic menjadi tidak valid untuk

H 0 : data residual berdistribusi Normal;

H a : data residual tidak berdistribusi Normal; Berikut ini disajikan cara mendeteksi uji normalitas dengan menggunakan uji statistic non-parametrik Kolmogorov-Smirnov (K-S)

Tabel 3.11 Uji Normalitas

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized Residual

Normal Parameters a,,b Mean

.67762905 Most Extreme Differences

Std. Deviation

-.072 Kolmogorov-Smirnov Z

Negative

.564 Asymp. Sig. (2-tailed)

a. Test distribution is Normal.

b. Calculated from data. Sumber: Data primer hasil olahan 2013

Dari hasil estimasi pada lampiran didapatkan besarnya nilai kolmogorov- smirnov adalah 0,564 dan tidak signifikansi pada 0,908. Hal ini berarti H0 tidak dapat ditolak yang berarti data residual terdistribusi normal, atau dengan kata lain Dari hasil estimasi pada lampiran didapatkan besarnya nilai kolmogorov- smirnov adalah 0,564 dan tidak signifikansi pada 0,908. Hal ini berarti H0 tidak dapat ditolak yang berarti data residual terdistribusi normal, atau dengan kata lain

3.4.2 Uji multikolinearitas

Suatu model regresi dikatan terkena multikolinearitas bila terjadi hubungan linear yang sempurna (perfect) atau mendekati sempurna di antara beberapa atau semua variabel bebas dari suatu model regresi. Multikolinearitas dapat juga dapat dilihat dari (1) nilai tolerance dan lawannya (2) Variance Inflation Faktor (VIF). Kedua ukuran ini menunjukkan setiap variabel independen manakah yang dijelaskan oleh variabel independen yang lainnya. Dalam pengertian sederhana setiap variabel independen menjadi variabel dependen (terikat) dan diregres terhadap variabel independen lainnya. tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF tinggi (karena VIF = 1/tolerance). Nilai cutoff yang umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolinearitas adalah nilai tolecance ≤ 0,10 atau sama dengan nilai VIF ≥ 10. Setiap peneliti harus menentukan tingkat kolonieritas yang masih dapat ditolerir. Sebagai misal nilai tolerance = 0,10 sama dengan tingkat kolonieritas 0,95. Walaupun multikolinearitas dapat dideteksi dengan nilai tolerance dan VIF. Berikut ini disajikan cara mendeteksi multikolonieritas dengan menganalisis matrik korelasi antara variabel independen dan perhitungan nilai tolerance dan VIF. Dengan melihat (1) nilai tolerance dan lawannya.

Tabel 3.12 Coefficient Correlation

Coefficient Correlations a

1 Correlations PP

-.643 1.000 Covariances PP

INV 6.110E-5

a. Dependent Variable: OPT Sumber: data primer, hasil olahan 2013

Melihat hasil besaran korelasi antara variabel independen tampak bahwa hanya variabel Penilaian yang mempunyai korelasi cukup tinggi dengan variabel legal audit dengan tingkat korelasi sebesar -0,643 atau sekitar 64,3 persen. Oleh karena korelasi ini masih di bawah 95 persen, maka dapat dikatakan tidak terjadi multikolinearitas.

Berikut ini disajikan cara mendeteksi multikolonieritas dengan menganalisis matrik korelasi antara variabel independen dan perhitungan nilai tolerance dan VIF. Dengan melihat (2) Variance Inflation Faktor (VIF).

Tabel 3.13 Coefficient

Coefficients a

Statistics Model

Coefficients

Coefficients

B Std. Error

Beta

Sig. Tolerance VIF

a. Dependent Variable: OPT Sumber: Data primer hasil olahan 2013

Hasil perhitungan nilai tolerance juga menunjukkan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai tolerance kurang dari 0,10 yang berarti tidak ada korelasi antar variabel independen yang nilainnya lebih dari 95 persen. Hasil perhitungan nilai Variance Inflation Factor (VIF) juga menunjukkan hal yang sama tidak ada satu variabel independen yang memiliki niali VIF lebih dari 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolonieritas antar variabel independ en dalam model regresi.

3.4.3 Uji heteroskedastisitas

Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Kebanyakan data crossection mengandung situasi heteroskesdatisitas karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran (kecil, sedang, dan besar). Adapun cara untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas yaitu Jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas. Gujarati (2003) dari hasil pengujian regresi Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Kebanyakan data crossection mengandung situasi heteroskesdatisitas karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran (kecil, sedang, dan besar). Adapun cara untuk mendeteksi ada tidaknya heteroskedastisitas yaitu Jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas. Gujarati (2003) dari hasil pengujian regresi

ǀUt| = α + βXt + vt ……………………………………………………... (3,2) Jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel

dependen, maka ada indikasi terjadi heteroskedastisitas. Hasil output SPSS dengan menggunakan uji Glejser pada lampiran didapatkan hasil sebagai berikut.

Tabel 3.14 Uji Glejser

Coefficients a

B Std. Error

Beta

T Sig.

a. Dependent Variable: ABSUT Sumber: Data primer hasil olahan 2013

Berdasarkan tabel di atas menunjukkan dengan jelas bahwa tidak ada satupun variabel independen yang signifikan secara statistic mempengaruhi variabel dependen nilai Absolut Ut (AbsUt). Hal ini terlihat dari probabilitas signifikansinnya di atas tingkat kepercayaan 5 persen. Jadi dapat disimpulkan model regresi tidak mengandung adannya heteroskedastisitas.

3.4.4 Uji autokorelasi

Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan

H 0 : Tidak ada autokorelasi (r = 0).

H a : Ada autokorelasi (r ≠ 0). Dari hasil pengujian regresi dengan menggunakan Uji Durbin Watson pada lampiran didapatkan hasil sebagai berikut.

Tabel 3.15 Uji Autokorelasi

Model Summary b

Adjusted R Std. Error of Durbin- Model

R Square

Square

the Estimate Watson

a. Predictors: (Constant), PP, INV, LA, PEN

b. Dependent Variable: OPT Sumber: Data primer hasil olahan 2013

Berdasarkan tabel di atas didapatkan hasil bahwa nilai DW sebesar 1,790, nilai ini akan kita bandingkan dengan nilai tabel dengan menggunakan nilai signifikan 5 persen, jumlah sampel 48 (n) dan jumlah variabel independen 4 (k = 4), maka tabel Durbin Watson akan didapatkan nilai sebagai berikut:

Tabel 3.16 Durbin Watson Test Bound

1,72 Sumber: Data primer hasil olahan 2013

Oleh karena nilai DW 1,790, nilai ini akan dibandingkan dengan tabel DW dengan jumlah observasi (n) = 48, jumlah variabel independen (k) =4 dan tingkat signifikansi 0,05 didapat nilai du = 172, dengan demikian DW 1,79 lebih besar dari batas atas (du) 1,72 dan DW 1,79 kurang dari 4 – 1,72 (4 – du) = 2,21, maka

dapat disimpulkan bahwa kita tidak bisa menolak H 0 yang menyatakan bahwa tidak ada autokorelasi positif atau negatif (lihat tabel keputusan) atau dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi.

3.5 Interprestasi Hasil

Persamaan yang dihasilkan pada tabel 3.8 dapat disimpulkan sebagai berikut.

OPT = 4,268 + 0.369 (INV) i + 0.471 (PEN) i + 0,261 (PP) i +e i …………..…(3,3)

1. Konstanta (C) Konstanta bernilai 4,268 dan signifikan memiliki arti jika semua variabel inventarisasi, legal audit, penilaian, serta pengawasan dan pengendalian sama dengan nol (tanpa ada variabel tersebut) maka variabel lain di luar model 1. Konstanta (C) Konstanta bernilai 4,268 dan signifikan memiliki arti jika semua variabel inventarisasi, legal audit, penilaian, serta pengawasan dan pengendalian sama dengan nol (tanpa ada variabel tersebut) maka variabel lain di luar model

2. Pengaruh inventarisasi aset terhadap tingkat optimalitas aset tetap (tanah dan bangunan). Dari hasil uji t tabel 3.8 koefisien variabel inventarisasi aset mempunyai arah positif dan signifikan terhadap optimalitas aset tetap (tanah dan bangunan) dengan nilai koefisien regresi sebesar 0,369 yang menunjukan bahwa jika pelaksanaan inventarisasi aset meningkat sebesar 1 persen, maka secara rata-rata, optimalitas aset akan naik sebesar 0,36 persen dengan anggapan variabel lain tetap (cateris paribus). Hal ini membuktikan dengan adanya pelaksanaan inventarisasi meliputi pendataan, kodifikasi/labeling, pengelompokan dan pembukuan/administrasi yang baik maka akan memberikan prediksi adanya tingkat optimalitas aset tetap (tanah dan bangunan) yang baik pula.

3. Pengaruh penilaian aset terhadap tingkat optimalitas aset tetap (tanah dan bangunan). Dari hasil uji t tabel 3.8 koefisien variabel penilaian aset mempunyai arah yang positif dan signifikan terhadap optimalitas aset tetap (tanah dan bangunan) dengan nilai koefisien regresi sebesar 0,471 yang menunjukkan bahwa jika pelaksanaan penilaian aset meningkat sebesar 1 persen, maka secara rata-rata optimalitas aset akan naik sebesar 0,47 persen dengan anggapan variabel lain tetap (cateris paribus). Hal ini membuktikan dengan adanya penilaian yang baik dalam hal ini yang dilakukan oleh penilai independen (yang sertifikasi) dengan mencantumkan nilai aset tersebut dalam 3. Pengaruh penilaian aset terhadap tingkat optimalitas aset tetap (tanah dan bangunan). Dari hasil uji t tabel 3.8 koefisien variabel penilaian aset mempunyai arah yang positif dan signifikan terhadap optimalitas aset tetap (tanah dan bangunan) dengan nilai koefisien regresi sebesar 0,471 yang menunjukkan bahwa jika pelaksanaan penilaian aset meningkat sebesar 1 persen, maka secara rata-rata optimalitas aset akan naik sebesar 0,47 persen dengan anggapan variabel lain tetap (cateris paribus). Hal ini membuktikan dengan adanya penilaian yang baik dalam hal ini yang dilakukan oleh penilai independen (yang sertifikasi) dengan mencantumkan nilai aset tersebut dalam

4. Pengaruh pengawasan dan pengendalian aset terhadap tingkat optimalitas aset tetap (tanah dan bangunan) dengan nilai koefisien sebesar 0,261 yang menunjukkan bahwa jika pelaksanaan pengawasan dan pengendalian aset meningkat sebesar 1 persen, maka secara rata-rata optimalitas aset akan naik sebesar 0,26 persen dengan anggapan variabel lain tetap (cateris paribus). Hal ini membuktikan dengan adanya pelaksanaan pengawasan dan pengendalian yang baik melalui pengembangan SIMA (Sistem Manajemen Aset) maka akan memberikan prediksi adanya tingkat optimalitas aset yang baik.

BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN