Analisis Pengaruh Pendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Umum, Dana Bagi Hasil, dan Sisa Lebih Perhitungan Anggaran Terhadap Perilaku Oportunistik Penyusun Anggaran (Studi Kasus Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara)

Lampiran 1 Populasi dan Sampel Penelitian

No. Kabupaten/Kota Kriteria Sampel

1 2

1 Kabupaten Asahan √ √ Sampel 1

2 Kabupaten Batu Bara X √ _-

3 Kabupaten Dairi √ √ Sampel 2

4 Kabupaten Deli Serdang √ √ Sampel 3

5 Kabupaten Humbang Hasundutan X √ _-

6 Kabupaten Karo √ X -

7 Kabupaten Labuhan Batu √ √ Sampel 4

8 Kabupaten Labuhan Selatan X X _-

9 Kabupaten Labuhan Batu Utara X √ _-

10 Kabupaten Langkat √ √ Sampel 5

11 Kabupaten Mandailing Natal √ √ Sampel 6

12 Kabupaten Nias X X _-

13 Kabupaten Nias Barat X X _-

14 Kabupaten Nias Selatan X √ _-

15 Kabupaten Nias Utara X X _-

16 Kabupaten Padang Lawas √ √ Sampel 7

17 Kabupaten Padang Lawas Utara √ √ _-

18 Kabupaten Pakpak Barat √ √ Sampel 8

19 Kabupaten Samosir √ √ Sampel 9

20 Kabupaten Serdang Bedagai √ √ Sampel 10

21 Kabupaten Simalungun √ √ Sampel 11

22 Kabupaten Tapanuli Selatan √ √ Sampel 12

23 Kabupaten Tapanuli Tengah X √

-24 Kabupaten Tapanuli Utara X √ _-

25 Kabupaten Toba Samosir X X

-26 Kota Binjai X X

-27 Kota Gunung Sitoli X √

-28 Kota Medan X X

-29 Kota Padangsidimpuan √ √ Sampel 13

30 Kota Pematang Siantar √ √ Sampel 14

31 Kota Sibolga X X

-32 Kota Tanjung Balai √ √ Sampel 15

Lampiran 2 DATA BELANJA SEKTOR PENDIDIKAN KABUPATEN/KOTA DI

PROVINSI SUMATERA UTARA

NO KABUPATEN/KOTA

Dalam jutaan rupiah Setelah Perhitungan Spread (∆)

2011 2012 2013 2014 2012-2011 2013-2012 2014-2013

1 Kab. Asahan 402.048 335.302 457.344 476.522 -66.341 122.042 19.178 2 Kab. Dairi 255.579 248.886 317.481 308.670 -6.693 68.595 -8.811 3 Kab. Deli Serdang 787.470 911.055 1.050.219 1.221.963 123.585 139.164 171.744 4 Kab. Labuhan Batu 271.572 278.144 254.043 355.056 6.572 -24.101 101.013 5 Kab. Langkat 566.639 629.514 743.091 884.496 62.875 113.577 141.405 6 Kab. Mandailing Natal 344.903 297.931 327.568 353.325 -46.972 29.637 25.757 7 Kab. Padang Lawas 159.115 155.867 157.975 188.825 -3.248 2.108 30.850 8 Kab. Pakpak Barat 67.947 92.584 109.285 122.469 24.637 16.701 13.184 9 Kab. Samosir 189.165 166.957 185.271 216.093 -22.208 18.314 30.822 10 Kab. Serdang Bedagai 360.149 381.920 454.844 510.402 21.771 72.924 55.558 11 Kab. Simalungun 609.094 709.530 761.715 833.117 100.436 52.185 71.402 12 Kab. Tapanuli Selatan 57.074 234.636 290.587 317.081 177.562 55.951 26.494 13 Kota Padangsidimpuan 240.172 226.437 291.322 221.100 -13.735 64.885 -70.222 14 Kota Pematang Siantar 220.309 258.789 312.663 321.250 38.480 53.874 8.587 15 Kota Tanjung Balai 119.693 148.877 204.737 218.320 29.184 55.860 13.583

Lampiran 3 DATA BELANJA SEKTOR KESEHATAN KABUPATEN/KOTA DI

PROVINSI SUMATERA UTARA

NO KABUPATEN/KOTA

Dalam jutaan rupiah Setelah Perhitungan Spread (∆)

2011 2012 2013 2014 2012-2011 2013-2012 2014-2013

1 Kab. Asahan 70.348 64.603 86.602 94.447 -5.745 21.999 7.845 2 Kab. Dairi 52.603 67.493 98.207 86.452 14.890 30.714 -11.755 3 Kab. Deli Serdang 140.737 173.006 202.463 325.676 32.269 29.457 123.213 4 Kab. Labuhan Batu 79.686 85.229 110.553 123.571 5.543 25.324 13.018 5 Kab.Langkat 93.198 105.876 156.015 190.298 12.678 50.139 34.283 6 Kab. Mandailing Natal 44.888 61.206 78.357 95.758 16.318 17.151 17.401 7 Kab. Padang Lawas 34.848 42.584 47.786 57.639 7.736 5.202 9.853 8 Kab. Pakpak Barat 27.606 30.405 38.050 44.629 2.799 7.645 6.579 9 Kab. Samosir 37.879 37.179 46.755 58.088 -718 9.576 11.333 10 Kab. Serdang Bedagai 58.525 77.736 87.767 96.069 19.211 10.031 8.302 11 Kab. Simalungun 70.558 96.261 112.752 124.284 25.703 16.491 11.532 12 Kab. Tapanuli Selatan 9.034 53.406 66.586 76.533 44.372 13.180 9.947 13 Kota Padangsidimpuan 38.521 45.933 70.842 78.063 7.412 24.909 7.761 14 Kota Pematang Siantar 80.655 78.209 97.488 84.197 -2.446 19.279 -13.309 15 Kota Tanjung Balai 47.119 55.508 59.571 71.294 8.389 4.063 11.723

Lampiran 4 DATA BELANJA SEKTOR PEKERJAAN UMUM (PU)

KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI SUMATERA UTARA

NO KABUPATEN/KOTA

Dalam jutaan rupiah Setelah Perhitungan Spread (∆)

2011 2012 2013 2014 2012-2011 2013-2012 2014-2013

1 Kab. Asahan 109.451 117.391 103.716 127.126 7.940 -13.675 23.410 2 Kab. Dairi 44.302 56.487 76.405 89.486 12.185 19.918 13.081 3 Kab. Deli Serdang 213.413 314.147 389.739 419.715 100.734 75.592 29.976 4 Kab. Labuhan Batu 62.435 92.352 121.200 148.320 29.917 28.848 27.120 5 Kab.Langkat 88.188 245.296 297.992 275.151 157.108 52.696 -22.841 6 Kab. Mandailing Natal 52.524 58.469 65.711 89.393 5.945 7.242 23.682 7 Kab. Padang Lawas 65.236 130.184 141.342 122.384 64.948 11.158 -18.958 8 Kab. Pakpak Barat 83.267 40.946 89.578 105.944 -42.321 48.632 16.366 9 Kab. Samosir 47.605 55.813 136.245 141.197 8.208 80.432 4.952 10 Kab. Serdang Bedagai 79.066 86.657 185.489 163.915 7.591 98.832 -21.574 11 Kab. Simalungun 67.766 170.711 89.798 322.604 102.945 -80.913 232.806 12 Kab. Tapanuli Selatan 71.301 99.009 138.257 112.913 27.708 39.248 -25.344 13 Kota Padangsidimpuan 28.526 29.314 93.333 58.787 788 64.019 -34.546 14 Kota Pematang Siantar 34.368 51.247 67.581 36.317 16.879 16.334 -31.264 15 Kota Tanjung Balai 49.245 66.747 90.604 89.400 17.502 23.857 -1.204

Lampiran 5 DATA VARIABEL PENELITIAN

PERILAKU OPORTUNISTIK PENYUSUN ANGGARAN (OPA)

Dalam jutaan rupiah

NO KABUPATEN/KOTA

OPA

2012-2011 2013-2012 2014-2013

1 Kab. Asahan -64.551 130.366 50.433

2 Kab. Dairi 20.382 118.678 -7.485

3 Kab. Deli Serdang 256.588 244.213 324.933

4 Kab. Labuhan Batu 42.032 30.071 141.151

5 Kab.Langkat 232.661 216.412 152.847

6 Kab. Mandailing Natal -24.709 54.030 66.840

7 Kab. Padang Lawas 69.436 18.468 21.745

8 Kab. Pakpak Barat -14.885 72.978 36.129

9 Kab. Samosir -14.718 108.322 47.107

10 Kab. Serdang Bedagai 48.573 181.787 42.286

11 Kab. Simalungun 229.084 -12.237 315.740

12 Kab. Tapanuli Selatan 249.642 108.379 11.097

13 Kota Padangsidimpuan -5.535 153.813 -97.007

14 Kota Pematang Siantar -52.913 89.487 -35.986

Lampiran 6 DATA VARIABEL PENELITIAN

PENDAPATAN ASLI DAERAH (PAD)

NO KABUPATEN/KOTA

Dalam jutaan rupiah Setelah Perhitungan Spread (∆)

2011 2012 2013 2014 2012-2011 2013-2012 2014-2013

1 Kab. Asahan 31.844 37.895 53.692 91.468 6.051 15.797 37.776 2 Kab. Dairi 17.673 20.912 29.933 53.525 3.239 9.021 23.592 3 Kab. Deli Serdang 213.792 291.018 328.348 433.885 77.226 37.330 105.537 4 Kab. Labuhan Batu 50.959 59.439 49.785 109.896 8.480 -9.654 60.111 5 Kab. Langkat 34.541 129.243 65.521 107.811 94.702 -63.722 42.290 6 Kab. Mandailing Natal 27.526 21.274 47.666 44.119 -6.252 26.392 -3.547 7 Kab. Padang Lawas 7.628 9.881 23.140 28.779 2.253 13.259 5.639 8 Kab. Pakpak Barat 6.306 6.353 9.081 15.388 47 2.728 6.307 9 Kab. Samosir 14.202 17.460 26.661 36.849 3.258 9.201 10.188 10 Kab. Serdang Bedagai 35.894 39.275 50.372 74.762 3.381 11.097 24.390 11 Kab. Simalungun 42.543 61.246 97.915 96.390 18.703 36.669 -1.525 12 Kab. Tapanuli Selatan 57.464 56.418 69.220 95.588 -1.046 12.802 26.368 13 Kota Padangsidimpuan 21.465 23.622 35.018 58.725 2.157 11.396 23.707 14 Kota Pematang Siantar 44.793 49.915 61.358 90.477 5.122 11.443 29.119 15 Kota Tanjung Balai 27.089 27.702 31.921 57.287 613 4.219 25.366

Lampiran 7 DATA VARIABEL PENELITIAN

DANA ALOKASI UMUM (DAU)

NO KABUPATEN/KOTA

Dalam jutaan rupiah Setelah Perhitungan Spread (∆)

2011 2012 2013 2014 2012-2011 2013-2012 2014-2013

1 Kab. Asahan 523.562 628.975 733.672 795.350 105.413 104.697 61.678 2 Kab. Dairi 372.373 451.176 512.477 532.723 78.803 61.301 20.246 3 Kab. Deli Serdang 888.557 1.100.014 1.260.755 1.363.811 211.457 160.741 103.056 4 Kab. Labuhan Batu 367.738 461.644 520.458 561.476 93.906 58.814 41.018 5 Kab. Langkat 736.888 847.503 982.658 1.039.650 110.615 135.155 56.992 6 Kab. Mandailing Natal 455.393 541.107 625.543 692.133 85.714 84.436 66.590 7 Kab. Padang Lawas 249.487 331.754 371.650 408.043 82.267 39.896 36.393 8 Kab. Pakpak Barat 198.239 232.990 273.599 313.591 34.751 40.609 39.992 9 Kab. Samosir 282.988 331.413 384.761 441.619 48.425 53.348 56.858 10 Kab. Serdang Bedagai 458.160 554.245 628.900 698.412 96.085 74.665 69.512 11 Kab. Simalungun 696.225 865.406 977.809 1.077.985 169.181 112.403 100.176 12 Kab. Tapanuli Selatan 375.894 454.322 517.343 572.097 78.428 63.021 54.754 13 Kota Padangsidimpuan 308.015 364.923 423.251 470.353 56.908 58.328 47.102 14 Kota Pematang Siantar 352.526 429.632 492.115 519.435 77.106 62.483 27.320 15 Kota Tanjung Balai 275.525 313.730 369.247 387.259 38.205 55.517 18.012

Lampiran 8 DATA VARIABEL PENELITIAN

DANA BAGI HASIL (DBH)

NO KABUPATEN/KOTA

Dalam jutaan rupiah Setelah Perhitungan Spread (∆)

2011 2012 2013 2014 2012-2011 2013-2012 2014-2013

1 Kab. Asahan 54.954 57.731 65.081 58.175 2.777 7.350 -6.906

2 Kab. Dairi 27.204 27.353 26.544 18.963 149 -809 -7.943

3 Kab. Deli Serdang 108.270 72.06 59.104 170.732 -36.210 -12.956 116.628 4 Kab. Labuhan Batu 46.785 54.179 50.835 10.458 7.394 -3.344 -40.407 5 Kab. Langkat 137.813 156.84 169.455 61.431 19.027 12.615 -108.024 6 Kab. Mandailing Natal 35.651 42.074 38.095 34.269 6.432 -3.979 -3.826 7 Kab. Padang Lawas 27.197 36.519 40.195 15.074 9.322 3.676 -25.121 8 Kab. Pakpak Barat 23.524 23.938 23.254 8.120 414 -684 -15.134 9 Kab. Samosir 15.653 21.543 22.830 16.408 5.890 1.287 -6.422 10 Kab. Serdang Bedagai 48.610 52.174 45.267 10.241 3.564 -6.907 -35.026 11 Kab. Simalungun 58.433 65.186 60.526 76.397 6.753 -4.660 15.871 12 Kab. Tapanuli Selatan 30.545 39.73 39.794 33.886 9.185 64 -5.908 13 Kota Padangsidimpuan 23.994 32.822 25.797 15.031 8.828 -7.025 -10.766 14 Kota Pematang Siantar 26.299 36.446 26.226 34.915 10.147 -10.22 8.689 15 Kota Tanjung Balai 16.618 18.834 20.663 18.444 2.216 -1.829 -2.219

Lampiran 9 DATA VARIABEL PENELITIAN

SISA LEBIH PERHITUNGAN ANGGARAN (SiLPA)

NO KABUPATEN/KOTA

Dalam jutaan rupiah Setelah Perhitungan Spread (∆)

2011 2012 2013 2014 2012-2011 2013-2012 2014-2013

1 Kab. Asahan 86.623 22.282 19.382 77.127 -64.341 -2.900 57.745 2 Kab. Dairi 40.996 45.937 41.605 33.662 4.941 -4.332 -7.943 3 Kab. Deli Serdang 40.906 6.557 -4.907 52.740 -34.349 -11.464 57.647 4 Kab. Labuhan Batu 2.773 37.316 40.067 38.573 34.543 2.751 -1.494 5 Kab. Langkat 8.861 51.273 92.682 105.479 42.412 41.409 12.797 6 Kab. Mandailing Natal 267 30.461 46.93 58.679 30.194 16.469 11.749 7 Kab. Padang Lawas 41.445 12.153 45.876 69.907 -29.292 33.723 24.031 8 Kab. Pakpak Barat 23.353 27.305 41.575 49.573 3.952 14.270 7.998 9 Kab. Samosir 47.240 31.331 63.428 69.530 -15.909 32.097 6.102 10 Kab. Serdang Bedagai 278 11.938 22.720 17.145 11.660 10.782 -5.575 11 Kab. Simalungun 565 13.373 1.492 23.479 12.808 -11.881 21.987 12 Kab. Tapanuli Selatan 23.936 56.978 92.422 50.207 33.042 35.444 -42.215 13 Kota Padangsidimpuan 25.153 28.828 33.653 38.250 3.675 4.825 4.597 14 Kota Pematang Siantar 22.696 17.810 45.410 28.838 -4.886 27.600 -16.572 15 Kota Tanjung Balai 42.680 29.302 49.171 106.652 -13.378 15.869 57.481

Lampiran 10 Data Spread PAD, DAU, DBH, SiLPA, dan OPA Kabupaten/Kota di Provinsi

Sumatera Utara Tahun 2011-2014

NO URAIAN X1 X2 X3 X4 Y

∆ PAD ∆ DAU ∆ DBH ∆ SiLPA OPA

1 Kab. Asahan 1 6.051 105.413 2.777 -64.341 -64.551

2 Kab. Dairi 1 3.239 78.803 149 4.941 20.382

3 Kab. Deli Serdang 1 77.226 211.457 -36.210 -34.349 256.588 4 Kab. Labuhan Batu 1 8.480 93.906 7.394 34.543 42.032 5 Kab. Langkat 1 94.702 110.615 19.027 42.412 232.661 6 Kab. Mandailing Natal 1 -6.252 85.714 6.432 30.194 -24.709 7 Kab. Padang Lawas 1 2.253 82.267 9.322 -29.292 69.436 8 Kab. Pakpak Barat 1 47 34.751 414 3.952 -14.885 9 Kab. Samosir 1 3.258 48.425 5.890 -15.909 -14.718 10 Kab. Serdang Bedagai 1 3.381 96.085 3.564 11.660 48.573 11 Kab. Simalungun 1 18.703 169.181 6.753 12.808 229.084 12 Kab. Tapanuli Selatan 1 -1.046 78.428 9.185 33.042 249.642 13 Kota Padangsidimpuan 1 2.157 56.908 8.828 3.675 -5.535 14 Kota Pematang Siantar 1 5.122 77.106 10.147 -4.886 52.913 15 Kota Tanjung Balai 1 613 38.205 2.216 -13.378 55.075 16 Kab. Asahan 2 15.797 104.697 7.350 -2.900 130.366

17 Kab. Dairi 2 9.021 61.301 -809 -4.332 118.687

18 Kab. Deli Serdang 2 37.330 160.741 -12.956 -11.464 244.213 19 Kab. Labuhan Batu 2 -9.654 58.814 -3.344 2.751 30.071 20 Kab. Langkat 2 -63.722 135.155 12.615 41.409 216.412 21 Kab. Mandailing Natal 2 26.392 84.436 -3.979 16.469 54.030 22 Kab. Padang Lawas 2 13.259 39.896 3.676 33.723 18.468 23 Kab. Pakpak Barat 2 2.728 40.609 -684 14.270 72.978 24 Kab. Samosir 2 9.201 53.348 1.287 32.097 108.322 25 Kab. Serdang Bedagai 2 11.097 74.665 -6.907 10.782 181.787 26 Kab. Simalungun 2 36.669 112.403 -4.660 -11.881 -12.237 27 Kab. Tapanuli Selatan 2 12.802 63.021 64 35.444 108.379 28 Kota Padangsidimpuan 2 11.396 58.328 -7.025 4.825 153.813 29 Kota Pematang Siantar 2 11.443 62.483 -10.220 27.600 89.487 30 Kota Tanjung Balai 2 4.219 55.517 -1.829 15.869 83.780

NO URAIAN X1 X2 X3 X4 Y

∆ PAD ∆ DAU ∆ DBH ∆ SiLPA OPA

31 Kab. Asahan 3 37.776 61.678 -6.906 57.745 50.433 32 Kab. Dairi 3 23.592 20.246 -7.943 -7.943 -7.485 33 Kab. Deli Serdang 3 105.537 103.056 116.628 57.647 324.933 34 Kab. Labuhan Batu 3 60.111 41.018 -40.407 -1.494 141.151 35 Kab. Langkat 3 42.290 56.992 -108.024 12.797 152.847 36 Kab. Mandailing Natal 3 -3.547 66.590 -3.826 11.749 66.840 37 Kab. Padang Lawas 3 5.639 36.393 -25.121 24.031 21.745 38 Kab. Pakpak Barat 3 6.307 39.992 -15.134 7.998 36.129 39 Kab. Samosir 3 10.188 56.858 -6.422 6.102 47.107 40 Kab. Serdang Bedagai 3 24.390 69.512 -35.026 -5.575 42.286 41 Kab. Simalungun 3 -1.525 100.176 15.871 21.987 315.740 42 Kab. Tapanuli Selatan 3 26.368 54.754 -5.908 -42.215 11.097 43 Kota Padangsidimpuan 3 23.707 47.102 -10.766 4.597 -97.007 44 Kota Pematang Siantar 3 29.119 27.320 8.689 -16.572 -35.986 45 Kota Tanjung Balai 3 25.366 18.012 -2.219 57.481 24.102

Lampiran 11 Statistik Deskriptif Data

Hasil Analisis Statistik Deskriptif

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation PAD_X1 45 -63.722 105.537 16.916,22 27.565,071 DAU_X2 45 18.012 211.457 74.052,82 39.373,909 DBH_X3 45 -108.024 116.628 -1.974,42 27.068,928 SiLPA_X4 45 -64.341 57.745 9.068,20 25.653,186 OPA_Y 45 -97.007 324.933 84.988,36 100.612,202 Valid N (listwise) ₄₅

Sumber : Hasil SPSS for Windows 16.0 (2016)

Lampiran 12 Hasil Pengujian Asumsi Klasik

Hasil Uji Normalitas Melalui Normal P-Plots

Hasil Uji Normalitas melalui Kolmogorov Smirnov

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized Residual

N 45

Normal Parametersa Mean .0000000

Std. Deviation 7.04210562E4 Most Extreme

Differences

Absolute .105

Positive .070

Negative -.105

Kolmogorov-Smirnov Z .707

Asymp. Sig. (2-tailed) .700

a. Test distribution is Normal.

Sumber : Hasil SPSS for Windows 16.0 (2016)

Hasil Uji Multikolinearitas-VIF

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) -49759.751 25276.146 -1.969 .056

PAD_X1 .629 .415 .172 1.514 .138 .946 1.057 DAU_X2 1.497 .296 .586 5.061 .000 .913 1.095 DBH_X3 .028 .434 .008 .065 .949 .897 1.115 SiLPA_X4 1.465 .459 .373 3.190 .003 .893 1.119

a. Dependent Variable: OPA_Y

Hasil Uji Heteroskedastisitas

Sumber : Hasil SPSS for Windows 16.0 (2016)

Hasil Uji Autokorelasi dengan Uji Durbin-Watson

Model Summaryb Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

Durbin-Watson

1 .714a .510 .461 73.858,227 1.939

a. Predictors: (Constant), SiLPA_X4, PAD_X1, DAU_X2, DBH_X3 b. Dependent Variable: OPA_Y

Sumber : Hasil SPSS for Windows 16.0 (2016)

Lampiran 13 Hasil Pengujian Hipotesis

Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2)

Model Summaryb Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1 .714a .510 .461 73.858,227

a. Predictors: (Constant), SiLPA_X4, PAD_X1, DAU_X2, DBH_X3 b. Dependent Variable: OPA_Y

Hasil Uji-F

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 2.272E11 4 5.680E10 10.413 .000a

Residual _{2.182E11 40 5.455E9}

Total _{4.454E11 44}

a. Predictors: (Constant), SiLPA_X4, PAD_X1, DAU_X2, DBH_X3 b. Dependent Variable: OPA_Y

Sumber : Hasil SPSS for Windows 16.0 (2016)

Hasil Uji-t

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig. B Std. Error Beta

1 (Constant) -49759.751 25276.146 -1.969 .056

PAD_X1 .629 .415 .172 1.514 .138

DAU_X2 1.497 .296 .586 5.061 .000

DBH_X3 .028 .434 .008 .065 .949

SiLPA_X4 1.465 .459 .373 3.190 .003

a. Dependent Variable: OPA_Y

Lampiran 14 Tabel Durbin-Watson

Lampiran 15 Tabel t dan F

DAFTAR PUSTAKA

Abdullah, S, 2012. Perilaku Oportunistik Legislatif dan Faktor – Faktor Yang Mempengaruhinya: Bukti Empiris dari Penganggaran Pemerintah

Daerah di Indonesia, Ringkasan Disertasi, Universitas Gajah Mada,

Yogyakarta.

Abdullah, S. dan Asmara, J.A, 2006. “Perilaku Oportunistik Legislatif dalam Penganggaran Daerah: Bukti Empiris atas Aplikasi Agency Theory di Sektor Publik”, Makalah Simposium Nasional Akuntansi 9, Padang: 23-26 Agustus 2006.

Asmara, J.A, 2010. “Analisis Perubahan Alokasi Belanja dalam Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBA) Provinsi Naggroe Aceh Darussalam”, Jurnal Telaah & Riset Akuntansi. Volume 3 Nomor 2 hal 155-172.

Bastian, Indra, 2006. Akuntansi Sektor Publik: Suatu Pengantar, Erlangga, Jakarta.

Colombatto, E, 2001. Discretionary Power, Rent-Seeking and Corruption, Working Paper, University di Torino & ICER.

Fathony, A.D, 2011. Pengaruh Pendapatan Asli Daerah, Sisa Lebih Perhitungan Anggaran dan Dana Alokasi Umum terhadap Perilaku Oportunistik Penyusun Anggaran (Studi kasus kabupaten/kota di provinsi Jawa

Tengah), Skripsi Fakultas Ekonomi, Universitas Diponegoro, Semarang.

Florensia, T.M, 2009. Perilaku Oportunistik Legislatif dalam Penganggaran

Daerah: Bukti Empiris atas Aplikasi Agency Theory di Sektor Publik,

Tesis Program Pasca Sarjana Magister Sains Ilmu Ekonomi, Universitas Gajah Mada, Yogyakarta.

Garamfalvi, L, 1997. Corruption in The Public Expenditure Management

Process, Paper present at 8th International Anti-Corruption Conference,

Peru: 7-11 September.

Ghozali, Imam, 2006. Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS, Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang.

Halim, Abdul dan Abdullah, Syukriy, 2006. “Hubungan dan Masalah Keagenan di Pemerintahan Daerah: Sebuah Peluang Penelitian Anggaran dan Akuntansi”, Jurnal Akuntansi Pemerintahan. Volume 2 Nomor 1 hal 53-64.

Jansen, M.C., and William, H.M, 1976. “Theory of The Firm: Managerial Behavior, Agency Cost and Ownership Structure”, Journal of Financial

Economics, Volume 3 Number 4 page 305-360.

Kamaliah, Darlis, E. dan Virsanita, V, 2010. “Pengaruh Perilaku Oportunistik Terhadap Hubungan Antara Partisipasi Anggaran Dengan Kinerja Manajerial (Studi Empiris pada Pegawai Pemerintah Kabupaten/Kota di Provinsi Riau”, Jurnal Ekonomi, Volume 18 Nomor 2 hal 50-62.

Kamus Besar Bahasa Indonesia

Kementerian Dalam Negeri, 2011. Data Series APBD, Realisasi APBD dan

Anggaran APBD.

, 2012. Data Series APBD, Realisasi APBD dan

Anggaran APBD.

, 2013. Data Series APBD, Realisasi APBD dan

Anggaran APBD.

, 2014. Data Series APBD, Realisasi APBD dan

Anggaran APBD.

Keefer, P. and Khemani, S, 2003. The Political Economy of Public Expenditures, Background paper for WDR 2004.

Latifah, N.P, 2010. “Adakah Perilaku Oportunistik Dalam Aplikasi Agency Theory di Sektor Publik?”, Fokus Ekonomi. Volume 5 Nomor 2 hal 85-94.

Manik, R.R, 2008. Agency Theory dalam Pemerintahan Daerah.

https://swamandiri.wordpress.com/2008/02/24/agency-theory-dalam-pemerintahan-daerah/ (24 Februari 2008).

Mardiasmo, 2002. Otonomi dan Manajemen Keuangan Daerah, Andi,

Yogyakarta.

Maryono, Riky, 2013. Pengaruh Perubahan Dana Alokasi Umum Terhadap

Perilaku Oportunistik Legislatif dalam Penganggaran Daerah, Skripsi

Martinez, J.V, Arze, J. and Boex, J, 2004. Corruption, Fiscal Policy, and Fiscal

Management, Working Paper, Georgia State University.

Mauro, Paolo, 1998. “Corruption and The Composition of Goverment Expenditure”, Journal of Public Economics. Page 263-279.

Nurmayanti, 2008. Perilaku Oportunistik Legeslatif dan Eksekutif Dalam

Penganggaran Daerah di Daerah Istimewa Yogyakarta, Skripsi Fakultas

Ekonomi, Universitas Islam Yogyakarta, Yogyakarta. Oxford English Dictionary

Republik Indonesia, Undang-Undang Nomor 23 Tahun 2014 tentang

Pemerintahan Daerah, Jakarta, 2014.

, Undang-Undang Nomor 32 Tahun 2004 tentang

Pemerintah Pusat, Jakarta, 2004.

, Undang-Undang Nomor 33 Tahun 2004 tentang Perimbangan Keuangan antara Pemerintah Pusat dan Pemerintah

Daerah, Jakarta, 2004.

, Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 13 Tahun 2006

tentang Pedoman Pengelolaan Keuangan Daerah, Jakarta, 2006.

Riharjo, B.I, dan Isnadi, 2010. “Perilaku Oportunistik Pejabat Eksekutif dalam Penyusunan APBD (Bukti Empiris atas Penggunaan Penerimaan Sumber Daya Alam)”, Jurnal Ekuitas. Volume 14 Nomor 3 hal 388-410.

Romarina, A., dan Makhfatih, A, 2010. “Faktor-Faktor Risiko Fiskal Dalam Penganggaran Daerah”, Jurnal BPPK. Volume 1.

Sularso, H., Restianto, Y.E, dan Istiqomah, A.E, 2014. “Determinan Perilaku Oportunistik Penyusunan Anggaran (Studi Pada Kabupaten/Kota di Jawa Tengah)”, Makalah Simposium Nasional Akuntansi 17, Lombok: 24-27 September 2014.

Sujarweni, V.W, 2015. SPSS Untuk Penelitian, Pustaka Baru Press, Yogyakarta. Tanzi, V., and Davoodi, H, 2002. Corruption, Public Investment, and Growth,

IMF Working Paper, Washington, DC.

Tuasikal, Askam, 2008. “Pengaruh DAU, DAK, PAD, dan PDRB Terhadap Belanja Modal Pemerintah Daerah Kabupaten/Kota di Indonesia”, Jurnal

Yani, Ahmad, 2008. Hubungan Keuangan Antara Pemerintah Pusat dan Daerah di Indonesia, Rajagrafindo Persada, Jakarta.

www.antikorupsi.org

BAB III

METODE PENELITIAN 3.1. Jenis Penelitian

Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian asosiatif. Penelitian asosiatif merupakan suatu penelitian yang bertujuan untuk mengetahui hubungan antar dua variabel atau lebih. Penelitian ini menggunakan desain kausal atau hubungan sebab akibat. Desain kausal berguna untuk menganalisis hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya atau bagaimana suatu variabel mempengaruhi variabel lainnya.

3.2. Tempat dan Waktu Penelitian

Penelitian ini dilakukan dengan cara mengumpulkan dan mempelajari dokumen-dokumen atau data-data berupa laporan realisasi Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD) Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara tahun anggaran 2011-2014 yang diperoleh dari Kantor Gubernur Provinsi Sumatera Utara bagian Akuntansi dan website/situs resmi pemerintahan yaitu

da

tanggal 05 Februari 2016 s.d. selesai.

3.3. Populasi dan Sampel Penelitian

Populasi dalam penelitian ini adalah pemerintah daerah kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Utara yang berjumlah 33 kabupaten/kota yang terdiri dari 25 Kabupaten dan 8 Kota. Metode pengambilan sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah purposive sampling, yaitu teknik penentuan sampel dengan pertimbangan tertentu.

Kriteria pengambilan sampel dalam penelitian ini adalah:

1. Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara yang melaporkan secara rutin APBD dari Dinas Pendidikan, Dinas Kesehatan, dan Dinas Pekerjaan Umum (infrastruktur) tahun anggaran 2011-2014.

2. Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara yang melaporkan secara rutin APBD tahun anggaran 2011-2014 yang mempublikasikan data PAD, DAU, DBH dan SiLPA.

Berdasarkan kedua kriteria diatas, maka jumlah Kabupaten/Kota yang akan dijadikan sampel penelitian ini berjumlah 15 Kabupaten/Kota yang terdiri dari 12 kabupaten dan 3 kota.

3.4. Jenis dan Sumber Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu sumber data yang diperoleh peneliti secara tidak langsung, yang berupa catatan maupun laporan historis yang telah tersimpan dalam arsip, baik yang dipublikasikan maupun yang tidak dipublikasikan. Sumber data dalam penelitian ini adalah laporan APBD Pemerintah Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara tahun anggaran 2011-2014 yang diperoleh dari Kantor Gubernur Provinsi Sumatera Utara bagian Akuntansi dan website/situs resmi Direktorat Jendral

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. 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:

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

= PADAPBD tahun berjalan (t) –PADAPBD 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

DAU (ΔDAU) dari APBD tahun berjalan (t) – APBD tahun sebelumnya (t-1).

(Sularso, dkk., 2014) DAU = spread DAU

= DAUAPBD tahun berjalan (t) –DAUAPBD 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

= DBHAPBD tahun berjalan (t) –DBHAPBD 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

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 = PADAPBD tahun berjalan (t) – PADAPBD 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 = DAUAPBD tahun berjalan (t) – DAUAPBD tahun sebelumnya (t-1)

DBH (X3) Dana yang bersumber dari pendapatan APBN yang dialokasikan kepada daerah berdasarkan angka persentase untuk mendanai kebutuhan daerah dalam rangka pelaksanaan desentralisasi.

DBH = DBHAPBD tahun berjalan (t) – DBHAPBD 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= SiLPAAPBD 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).

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 :

�0 : µ� = 0 (sampel terdistribusi normal)

�1 : µ� ≠ 0 (sampel tidak terdistribusi normal)

Jika nilai Sig. atau signifikansi atau probabilitas > 0,05, maka �0 dapat diterima, artinya sampel terdistribusi normal.

Sebaliknya, jika nilai Sig. atau signifikansi atau probabilitas < 0,05, maka �0 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

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.

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

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 ( R2)

Uji Determinan (R2) merupakan suatu ukuran yang menunjukkan berapa banyak variasi dalam data dapat dijelaskan oleh model regresi yang dibangun. Nilai koefisien determinan (R2) mencerminkan seberapa besar variasi dari variabel terikat Y dapat diterangkan oleh variabel bebas X.

Dimana nilai koefisien determinasi (R2) adalah 0 < R2 < 1. Dasar analisis pengambilan keputusan koefisien determinan (R2) adalah sebagai berikut : 1. Jika nilai koefisien determinasi sama dengan 0 (R2 = 0), artinya variasi

dari Y tidak dapat diterangkan oleh X sama sekali.

2. Jika nilai koefisien determinasi sama dengan 1 (R2 = 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 Ho diterima, artinya tidak ada

pengaruh yang signifikan secara bersamaan dari variabel bebas terhadap variabel terikat. Sebaliknya, jika nilai sig.F < 0,05 maka Ha diterima,

artinya ada pengaruh yang signifikan secara bersamaan dari variabel bebas terhadap variabel terikat. Pengambilan keputusan juga dapat dilakukan dengan membandingkan nilai Fhitung dan nilai Ftabel. Kriteria pengambilan

keputusannya yaitu:

Ho diterima dan Ha ditolak jika Fhitung< Ftabeluntuk α = 5%

Ho ditolak dan Ha diterima jika Fhitung> Ftabeluntuk 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

sig.t > 0,05 maka Ho diterima, artinya tidak ada pengaruh yang signifikan

terhadap variabel terikat. Sebaliknya, jika nilai sig.t < 0,05 maka Ha

diterima, artinya ada pengaruh yang signifikan antara variabel bebas terhadap variabel terikat. Nilai thitung juga dapat dibandingkan dengan nilai

ttabel. Kriteria pengambilan keputusannya yaitu:

Ho diterima dan Ha ditolak jika thitung < ttabeluntuk α = 5%

BAB IV

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1. Gambaran Umum

Secara geografis, Provinsi Sumatera Utara berada dibagian barat Indonesia, terletak pada garis 1o – 4o Lintang Utara dan 98o – 100o 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 km2 yang terdiri dari daratan seluas 71.680,68 km2 atau 3,73% dari luas wilayah Republik Indonesia dan lautan seluas 110.000,65 km2 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

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 Kabupaten/Kota 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

Setelah dilakukan penelitian dengan metode statistik, maka diperoleh hasil penelitian sebagai berikut:

4.2.1. Hasil Analisis Statistik Deskriptif

Analisis statistik deskriptif digunakan untuk mengetahui deskripsi suatu data yang dilihat dari nilai maksimum, nilai minimum, nilai rata-rata (mean), dan nilai standar deviasi. Dalam penelitian ini, variabel yang digunakan dalam perhitungan statistik deskriptif adalah Pendapatan Asli Daerah (PAD), Dana Alokasi Umum (DAU), Dana Bagi Hasil (DBH), Sisa Lebih Perhitungan Anggaran (SiLPA) dan perilaku oportunistik penyusun anggaran (OPA) tahun 2011-2014. Hasil dari pengujian analisis deskriptif dari variabel yang diteliti disajikan dalam tabel dibawah ini.

Tabel 4.1

Hasil Analisis Statistik Deskriptif

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation PAD_X1 45 -63.722 105.537 16.916,22 27.565,071 DAU_X2 45 18.012 211.457 74.052,82 39.373,909 DBH_X3 45 -108.024 116.628 -1.974,42 27.068,928 SiLPA_X4 45 -64.341 57.745 9.068,20 25.653,186 OPA_Y 45 -97.007 324.933 84.988,36 100.612,202 Valid N (listwise) ₄₅

Sumber : Hasil SPSS for Windows 16.0 (2016) Berdasarkan tabel 4.1 diperoleh data sebagai berikut:

1. Variabel Pendapatan Asli Daerah (X1) memiliki nilai minimum sebesar -63,722 ; nilai maksimum sebesar 105,537 ; mean sebesar 16,916.22 ; dan standard deviation sebesar 27,565.071 dengan jumlah sampel 45.

2. Variabel Dana Alokasi Umum (X2) memiliki nilai minimum sebesar 18,012 ; nilai maksimum sebesar 211,457 ; mean sebesar 74,052.82 ;

dan standard deviation sebesar 39,373.090 dengan jumlah sampel 45.

3. Variabel Dana Bagi Hasi (X3) memiliki nilai minimum sebesar -108,024 ; nilai maksimum sebesar 116,628 ; mean sebesar -1,974.42;

dan standard deviation sebesar 27,068.928 dengan jumlah sampel 45.

4. Variabel Sisa Lebih Perhitungan Anggaran (X4) memiliki nilai minimum sebesar -64,341 ; nilai maksimum sebesar 57,745 ; mean

sebesar 9,068.20 ; dan standard deviation sebesar 25,653.186 dengan jumlah sampel 45.

5. Variabel perilaku oportunistik penyusun anggaran (Y) memiliki nilai minimum sebesar 97,007 ; nilai maksimum sebesar 324,933 ; mean

sebesar 84,988.36 ; dan standard deviation sebesar 100,612.202 dengan jumlah sampel 45.

4.2.2. Hasil Uji Asumsi Klasik

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

4.2.2.1. Hasil Uji Normalitas

Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengangggu atau residual memiliki distribusi normal. Uji normalitas menjadi hal penting karena salah satu syarat pengujian parametric-test (uji parametrik) adalah data harus memiliki distribusi normal (berdistribusi normal).

1. Analisis Grafik

Data yang baik adalah data yang memiliki pola distribusi normal. Pola grafik histogram, data yang mengikuti atau mendekati distribusi normal adalah distribusi data dengan bentuk lonceng. Pada grafik P-P Plot, sebuah data dikatakan berdistribusi normal apabila titik-titik datanya tidak miring ke kiri atau ke kanan, melainkan menyebar di sekitar garis diagonal.

Gambar 4.1 Grafik Histogram

Sumber : Hasil SPSS for Windows 16.0 (2016)

Gambar 4.2 Grafik Normal P-Plot

Sumber : Hasil SPSS for Windows 16.0 (2016)

Berdasarkan grafik histogram maupun grafik normal plot dapat disimpulkan bahwa regresi pada penelitian ini berdistribusi secara

tidak menceng ke kiri atau ke kanan (grafik seimbang antara kiri dan kanan) dan pada grafik normal plot tampak bahwa data menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal.

2. Analisis Statistik

Uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji normalitas residual antara lain adalah uji statistik non-parametrik Kolmogorov-Smirnov (K-S). Hipotesis statistiknya adalah sebagai berikut:

H0 : Data residual berdistribusi normal

Ha : Data residual tidak berdistribusi normal a. H0diterima apabila nilai signifikansi > 0,05

b. Haditolak apabila nilai signifikansi < 0,05

Tabel 4.2

Hasil Uji Statistik Kolmogorov-Smirnov (K-S)

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized Residual

N 45

Normal Parametersa Mean .0000000 Std. Deviation 7.04210562E4 Most Extreme

Differences

Absolute .105

Positive .070

Negative -.105

Kolmogorov-Smirnov Z .707

Asymp. Sig. (2-tailed) .700

a. Test distribution is Normal.

Sumber : Hasil SPSS for Windows 16.0 (2016)

Berdasarkan data Tabel 4.2 di atas, besar nilai probabilitas atau

signifikansi yang digunakan adalah α = 0,05. Karena nilai

probabilitas (0,700) lebih besar dari tingkat signifikansi (0,05), maka dapat disimpulkan bahwa data terdistribusi secara normal. Hal ini sejalan dengan hasil yang diperoleh dari analisis grafik.

4.2.2.2. Hasil Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi diantara variabel independen. Suatu model regresi yang baik 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.

Tabel 4.3

Hasil Uji Multikolinearitas

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) -49759.751 25276.146 -1.969 .056

PAD_X1 .629 .415 .172 1.514 .138 .946 1.057 DAU_X2 1.497 .296 .586 5.061 .000 .913 1.095 DBH_X3 .028 .434 .008 .065 .949 .897 1.115 SiLPA_X4 1.465 .459 .373 3.190 .003 .893 1.119

a. Dependent Variable: OPA_Y

Tabel 4.3 menunjukkan bahwa nilai VIF dari masing-masing variabel yaitu PAD (X1) sebesar 1,057 , DAU (X2) sebesar 1,095 , DBH (X3) sebesar 1,115 , dan SiLPA (X4) sebesar 1,119. Artinya, bahwa nilai VIF masing-masing variabel lebih kecil dari 10. Dan nilai tolerance yang diperoleh masing-masing variabel yaitu PAD (X1) sebesar 0,946 , DAU (X2) sebesar 0,913 , DBH (X3) sebesar 0,897 , dan SiLPA (X4) sebesar 0,893. Nilai tolerance

semua variabel menunjukkan nilai lebih besar dari 0,01. Dari hasil tersebut dapat diketahui bahwa dalam model regresi terbebas dari multikolinearitas antar variabel independen.

4.2.2.3. Hasil Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dari model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual suatu pengamatan dengan pengamatan yang lain. Ada atau tidaknya heteroskedastisitas dapat dilihat melalui grafik scatterplot pada Gambar 4.3 dibawah ini.

Gambar 4.3 Grafik Scatterplot

Sumber : Hasil SPSS for Windows 16.0 (2016)

Dari grafik scatterplot pada Gambar 4.3 di atas, terlihat titik data menyebar secara acak serta tersebar di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi.

4.2.2.4. Hasil Uji Autokorelasi

Uji Autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam model regresi linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 atau sebelumnya. Model regresi yang baik adalah model regresi yang bebas dari autokorelasi. Untuk menguji ada atau tidaknya autokorelasi dilakukan dengan menggunakan uji Durbin-Watson (DW test) pada model regresi seperti ditunjukkan di bawah ini.

Tabel 4.4 Hasil Uji Autokorelasi

Model Summaryb Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

Durbin-Watson

1 .714a .510 .461 73.858,227 1.939

a. Predictors: (Constant), SiLPA_X4, PAD_X1, DAU_X2, DBH_X3 b. Dependent Variable: OPA_Y

Sumber : Hasil SPSS for Windows 16.0 (2016)

Dari tabel 4.4 menunjukkan hasil uji autokorelasi Durbin-Watson, skor DW sebesar 1,939. Nilai n = 45 dan variabel independen 4 (k=4); taraf signifikansi sebesar 5% ; maka pada tabel Durbin-Watson akan didapat nilai sebagai berikut: (lihat lampiran 14)

Tabel 4.5

Durbin-Watson Test Bound

k=4

n dL Du

10 0,376 2,413

- -

45 1,335 1,720

Berdasarkan tabel Durbin-Watson, dU < _DW < _{(4 – dU)} yaitu 1,720 ≤ 1,939≤ 2,280 (4 – 1,720) dan nilai DW lebih kecil daripada (4 – dL) yaitu 2,665 (4 – 1,335). Dengan demikian dapat disimpulkan tidak terjadi autokorelasi diantara data pengamatan dalam penelitian ini.

4.2.3. Hasil Pengujian Hipotesis

Dalam pengujian hipotesis akan dilakukan pengujian koefisien determinasi (R2), pengujian signifikansi simultan (uji-F), dan uji signifikansi parsial (uji-t).

4.2.3.1. Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien determinasi (R2) digunakan untuk mengukur seberapa jauh kemampuan model menerangkan variasi variabel independen. Nilai koefisien determinasi berkisar antara 0 sampai dengan 1. Jika koefisien determinsi semakin mendekati 1 maka semakin kuat pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dan jika koefisien determinasi mendekati 0, maka dapat dikatakan semakin kecil pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.

Tabel 4.6

Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2)

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1 .714a .510 .461 73.858,227

a. Predictors: (Constant), SiLPA_X4, PAD_X1, DAU_X2, DBH_X3 b. Dependent Variable: OPA_Y

Sumber : Hasil SPSS for Windows 16.0 (2016)

Berdasarkan tabel 4.6 diatas diketahui bahwa (R2) = 0,510 berarti hubungan antara PAD, DAU, DBH, dan SiLPA terhadap OPA sebesar 51%. Adjusted R Square sebesar 0,461 berarti 46,1% faktor-faktor OPA dapat dijelaskan oleh PAD, DAU, DBH, dan

SiLPA sedangkan 53,9% dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini.

4.2.3.2. Hasil Uji Signifikansi Simultan (Uji-F)

Uji signifikansi simultan (uji-F) dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independen yaitu PAD, DAU, DBH, dan SiLPA mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen yaitu OPA. Berikut ini adalah kriteria pengambilan keputusannya yaitu:

a. Jika F hitung < F tabel pada α > 0,05, maka Ho diterima dan Ha

ditolak.

b. Jika F hitung > F tabel pada α > 0,05, maka Ho ditolak dan Ha

diterima.

Hipotesisnya adalah sebagai berikut :

H0 : Variabel PAD, DAU, DBH, dan SiLPA tidak berpengaruh

secara signifikan terhadap variabel OPA.

Ha : Variabel PAD, DAU, DBH, dan SiLPA berpengaruh secara

signifikan terhadap variabel OPA.

Ftabel dapat diperoleh dari tabel F pada tingkat signifikansi 5%

dengan:

df1 = k – 1 = 5 – 1 = 4 , df2 = n – k = 45 – 4 = 40

keterangan :

df = Degree of freedom

n = Jumlah observasi k = Jumlah variabel , maka F tabel adalah 2,61.

Tabel 4.7

Hasil Uji Signifikansi Simultan (Uji-F)

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 2.272E11 4 5.680E10 10.413 .000a

Residual 2.182E11 40 5.455E9

Total 4.454E11 44

a. Predictors: (Constant), SiLPA_X4, PAD_X1, DAU_X2, DBH_X3 b. Dependent Variable: OPA_Y

Sumber : Hasil SPSS for Windows 16.0 (2016)

Berdasarkan tabel 4.7 diatas, dapat dilihat nilai signifikan 0,000 lebih kecil dari 0,05 maka PAD, DAU, DBH, dan SiLPA secara bersama-sama berpengaruh terhadap OPA. Jika membandingkan nilai Fhitung dengan Ftabel diketahui bahwa nilai Fhitung lebih besar dari nilai Ftabel (10,413 > 2,61). Hal ini menunjukkan bahwa H0 ditolak dan H1 diterima. Sehingga dapat

disimpulkan bahwa Pendapatan Asli Daerah (PAD), Dana Alokasi Umum (DAU), Dana Bagi Hasil (DBH), dan Sisa Lebih Perhitungan Anggaran (SiLPA) berpengaruh secara simultan terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran (OPA).

4.2.3.3. Hasil Uji Signifikansi Parsial (Uji-t)

Uji signifikansi parsial (Uji t) dilakukan untuk mengetahui apakah setiap variabel independen yaitu PAD, DAU, DBH, dan SiLPA secara parsial mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen yaitu OPA. Berikut ini adalah kriteria pengambilan keputusannya yaitu:

a. Jika thitung < ttabel pada α > 0,05, maka Ho diterima dan Ha

ditolak.

b. Jika thitung > ttabel pada α > 0,05, maka Ho ditolak dan Ha

diterima.

Hipotesisnya adalah sebagai berikut :

H0 : Variabel PAD, DAU, DBH, dan SiLPA tidak berpengaruh

secara signifikan terhadap variabel OPA.

Ha : Variabel PAD, DAU, DBH, dan SiLPA berpengaruh secara

signifikan terhadap variabel OPA.

ttabel dapat diperoleh dari tabel t pada tingkat signifikansi 5%

dengan:

df = n – k = 45 – 5 = 40 keterangan :

df = Degree of freedom

n = Jumlah observasi k = Jumlah variabel , maka t tabel adalah 1,684.

Tabel 4.8

Hasil Uji Signifikansi Parsial (Uji-t)

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig. B Std. Error Beta

1 (Constant) -49759.751 25276.146 -1.969 .056

PAD_X1 .629 .415 .172 1.514 .138

DAU_X2 1.497 .296 .586 5.061 .000

DBH_X3 .028 .434 .008 .065 .949

SiLPA_X4 1.465 .459 .373 3.190 .003

a. Dependent Variable: OPA_Y

Dari hasil pengujian akan dijelaskan pengaruh variabel independen secara parsial dengan membandingkan antara nilai signifikansi thitung yang terdapat dalam tabel 4.7 dengan ttabel. Kemudian dari tabel 4.7 diatas diperoleh model persamaan regresi linier berganda sebagai berikut:

OPA = -49759.751 + PAD 0.629 + DAU 1.497 + DBH 0.028+ SiLPA 1.465 + ε

Keterangan:

1. Nilai konstanta sebesar -49759.751 artinya apabila variabel PAD (X1), DAU (X2), DBH (X3) dan SiLPA (X4) konstan, maka OPA rata-rata sebesar -49759.751. Apabila variabel PAD, DAU, DBH, dan SiLPA bernilai nol, maka OPA cenderung menurun sebesar nilai konstanta.

2. Pendapatan Asli Daerah (X1) memiliki nilai signifikansi 0,138 yang berarti nilai ini lebih besar dari 0,05, sedangkan nilai thitung

1,514 < ttabel 1,684 , sehingga dari hasil tersebut dapat

disimpulkan bahwa Ho diterima (Ha ditolak) atau variabel Pendapatan Asli Daerah secara parsial tidak berpengaruh terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran (Y).

3. Dana Alokasi Umum (X2) memiliki nilai signifikansi 0,000 yang berarti nilai ini lebih kecil dari 0,05, sedangkan nilai thitung

Alokasi Umum secara parsial berpengaruh terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran (Y).

4. Dana Bagi Hasil (X3) memiliki nilai signifikansi 0,949 yang berarti nilai ini lebih besar dari 0,05, sedangkan nilai thitung 0,065

< ttabel 1,864 , sehingga dari hasil tersebut dapat disimpulkan

bahwa Ho diterima (Ha ditolak) atau variabel Dana Bagi Hasil secara parsial tidak berpengaruh terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran (Y).

5. Sisa Lebih Perhitungan Anggaran (X4) memiliki nilai

signifikansi 0,003 yang berarti nilai ini lebih kecil dari 0,05, sedangkan nilai thitung 3,190 > ttabel 1,864 , sehingga dari hasil

tersebut dapat disimpulkan bahwa Ha diterima (Ho ditolak) atau variabel Sisa Lebih Perhitungan Anggaran secara parsial berpengaruh terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran (Y).

4.3. Pembahasan Hasil Penelitian

4.3.1. Pengaruh PAD, DAU, DBH, dan SiLPA terhadap Perilaku Oportunistik Penyusun Anggaran

Berdasarkan hasil Uji F yang dilakukan menunjukkan Fhitung (10,413) > Ftabel (2,61) dengan nilai signifikansi 0,000 berada dibawah 0,05 yang artinya variabel-variabel Pendapatan Asli Daerah (PAD), Dana Alokasi Umum (DAU), Dana Bagi Hasil (DBH), dan Sisa Lebih Perhitungan Anggaran (SiLPA) secara simultan (bersama) berpengaruh

signifikan terhadap variabel perilaku oportunistik penyusun anggaran (OPA). Hal ini didukung dari nilai koefisien determinasi (Adjusted R

Square) sebesar 0,461 yang artinya 46,1% faktor-faktor perilaku

oportunistik penyusun anggaran (OPA) dapat dijelaskan oleh Pendapatan Asli Daerah (PAD), Dana Alokasi Umum (DAU), Dana Bagi Hasil (DBH), dan Sisa Lebih Perhitungan Anggaran (SiLPA). Sedangkan selebihnya 53,9% dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitan yang dilakukan oleh Sularso, dkk., (2014) yang menemukan bahwa semakin tinggi PAD, SiLPA, dan DAU maka akan meningkatkan perilaku oportunistik penyusun anggaran Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah.

4.3.2. Pengaruh PAD terhadap Perilaku Oportunistik Penyusun Anggaran

Sumber penerimaan daerah yang utama yaitu berasal dari Pendapatan Asli Daerah (PAD). PAD merupakan usaha daerah guna memperkecil ketergantungan dalam mendapatkan dana (subsidi) dari pemerintah pusat. PAD juga memiliki peranan penting dalam pembiayaan daerah, semakin besar PAD yang dimiliki oleh suatu daerah maka semakin besar pula kemampuan daerah untuk meningkatkan pelayanan dan kesejahteraan masyarakat. Hasil penelitian Fathony (2011) menemukan bahwa proporsi PAD yang rata-rata 10% dari total penerimaan daerah memiliki kecenderungan bertambah saat perubahan anggaran. Hal ini membuka peluang bagi legeslatif maupun eksekutif untuk berperilaku

oportunistik dengan cara merekomendasikan penambahan anggaran bagi program dan kegiatan yang mendukung kepentingannya. Dari hasil pengujian parsial yang dilakukan, diketahui bahwa variabel Pendapatan Asli Daerah (PAD) tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran namun berpengaruh positif terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran. Dengan demikian, secara statistik variabel Pendapatan Asli Daerah (PAD) tidak berpengaruh terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran. Artinya, tinggi atau rendahnya PAD yang diperoleh suatu daerah tidak berpengaruh terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran didaerah tersebut. Hasil penelitian ini terlihat dari uji-t yang menunjukkan hasil thitung(1,514) < ttabel (1,684) dengan tingkat signifikansi sebesar 0,138 yang berada diatas 0,05. Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Abdullah dan Asmara (2006) dan Sularso, dkk., (2014) yang menyatakan bahwa variabel Pendapatan Asli Daerah (PAD) memiliki pengaruh signifikan terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran.

4.3.3. Pengaruh DAU terhadap Perilaku Oportunistik Penyusun Anggaran

Dana Alokasi Umum (DAU) merupakan dana yang bersumber dari pendapatan APBN yang dialokasikan dengan tujuan pemerataan kemampuan keuangan antar daerah untuk mendanai kebutuhan daerah dalam rangka pelaksanaan desentralisasi. DAU memiliki proporsi yang paling besar pada penerimaan daerah dan dialokasikan dalam bentuk block

grant, artinya pemerintah daerah dapat dengan leluasa menggunakannya karena tidak terikat dengan program pengeluaran tertentu. Adanya keleluasaan tersebut membuka peluang bagi penyusun anggaran baik legeslatif maupun eksekutif untuk berperilaku oportunistik. Hasil pengujian parsial terhadap variabel Dana Alokasi Umum (DAU), diketahui bahwa variabel Dana Alokasi Umum (DAU) berpengaruh signifikan terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran. Berdasarkan pengujian statistik dengan uji-t terhadap variabel DAU menunjukkan bahwa secara parsial variabel DAU berpengaruh positif. Dengan demikian, secara statistik DAU berpengaruh terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran. Artinya, semakin tinggi DAU yang diperoleh suatu daerah maka akan meningkatkan perilaku oportunistik penyusun anggaran didaerah tersebut. Hasil penelitian ini terlihat dari uji-t yang menunjukkan thitung (5,061) > ttabel (1,684) dengan tingkat signifikansi sebesar 0,000 yang berada dibawah 0,05. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Maryono (2013) dan Sularso, dkk., (2014) yang menyatakan bahwa variabel Dana Alokasi Umum (DAU) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran.

4.3.4. Pengaruh DBH terhadap Perilaku Oportunistik Penyusun Anggaran

Dana Bagi Hasil (DBH) adalah dana yang bersumber dari pendapatan APBN yang dialokasikan kepada daerah berdasarkan angka persentase untuk mendanai kebutuhan daerah dalam rangka pelaksanaan desentralisasi. DBH merupakan sumber pendapatan daerah yang cukup potensial dan merupakan salah satu modal dasar pemerintah daerah dalam mendapatkan dana pembangunan dan memenuhi belanja daerah yang bukan berasal dari Pendapatan Asli Daerah (PAD) selain Dana Alokasi Umum (DAU) dan Dana Alokasi Khusus (DAK). Sama seperti DAU, DBH dialokasikan dalam bentuk block grant, yang dapat digunakan secara mandiri oleh daerah tanpa ada aturan penggunaannya. Hal ini dapat dimanfaatkan oleh legeslatif maupun eksekutif untuk berperilaku oportunistik. Hasil pengujian parsial terhadap variabel Dana Bagi Hasil (DBH), diketahui bahwa variabel Dana Bagi Hasil (DBH) tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran namun berpengaruh positif terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran. Dengan demikian, secara statistik Dana Bagi Hasil (DBH) tidak berpengaruh terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran. Artinya, tinggi atau rendahnya DBH yang diperoleh suatu daerah tidak berpengaruh terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran didaerah tersebut. Hasil penelitian ini terlihat dari uji-t yang

menunjukkan hasil thitung (0,065) < ttabel (1,684) dengan tingkat signifikansi sebesar 0,949 yang berada diatas 0,05.

4.3.5. Pengaruh SiLPA terhadap Perilaku Oportunistik Penyusun Anggaran

SiLPA merupakan 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 sebenarnya merupakan indikator efisiensi, karena SiLPA akan terbentuk bila terjadi surplus pembiayaan neto, dimana komponen penerimaan lebih besar dari komponen pengeluaran. Jumlah SiLPA tahun sebelumnya dapat diketahui setelah Laporan Keuangan Pemerintahan Daerah (LKPD) tahun sebelumnya disahkan. Kondisi ini dapat dimanfaatkan oleh legeslatif maupun eksekutif untuk mengalokasikan kembali (rebudgetting) dana tersebut melalui mekanisme perubahan APBD serta memberikan peluang bagi penyusun anggaran untuk berperilaku oportunistik dalam mengalokasikan SiLPA tersebut. Hasil pengujian parsial terhadap variabel Sisa Lebih Perhitungan Anggaran (SiLPA), diketahui bahwa variabel Sisa Lebih Perhitungan Anggaran (SiLPA) berpengaruh signifikan terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran. Berdasarkan pengujian statistik dengan uji-t terhadap variabel SiLPA menunjukkan bahwa secara parsial variabel SiLPA berpengaruh positif. Dengan demikian, secara statistik SiLPA berpengaruh terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran. Artinya, semakin tinggi SiLPA

yang diperoleh suatu daerah maka akan meningkatkan perilaku oportunistik penyusun anggaran didaerah tersebut. Hasil penelitian ini terlihat dari uji-t yang menunjukkan thitung(3,190) > ttabel (1,684) dengan tingkat signifikansi sebesar 0,003 yang berada dibawah 0,05. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Sularso, dkk., (2014) yang menyatakan bahwa variabel Sisa Lebih Perhitungan Anggaran (SiLPA) memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran.

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasan yang telah dilakukan dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:

1. Secara simultan Pendapatan Asli Daerah (PAD), Dana Alokasi Umum (DAU), Dana Bagi Hasil (DBH), dan Sisa Lebih Perhitungan Anggaran (SiLPA) berpengaruh signifikan terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran (OPA) pada Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara.

2. Secara parsial variabel Pendapatan Asli Daerah (PAD) berpengaruh positif tetapi tidak signifikan terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran (OPA) pada Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara.

3. Secara parsial variabel Dana Alokasi Umum (DAU) berpengaruh signifikan positif terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran (OPA) pada Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara.

4. Secara parsial variabel Dana Bagi Hasil (DBH) berpengaruh positif tetapi tidak signifikan terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran (OPA) pada Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara.

5. Secara parsial variabel Sisa Lebih Perhitungan Anggaran (SiLPA)

berpengaruh signifikan positif terhadap perilaku oportunistik penyusun anggaran (OPA) pada Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara.

5.2. Keterbatasan Penelitian

Penelitian ini memiliki beberapa keterbatasan yang memerlukan perbaikan dan pengembangan dalam penelitian-penelitian selanjutnya. Keterbatasan-keterbatasan dalam penelitian ini adalah:

1. Tidak semua populasi dalam penelitian dapat dijadikan sampel yang

disebabkan kurangnya ketersediaan data sehingga tidak terlalu cukup menggambarkan kondisi keuangan Pemerintahan Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara secara keseluruhan.

2. Variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini hanya dibatasi pada Pendapatan Asli Daerah (PAD), Dana Alokasi Umum (DAU), Dana Bagi Hasil (DBH), dan Sisa Lebih Perhitungan Anggaran (SiLPA), sehingga penelitian ini belum dapat menjelaskan semua variabel yang mempengaruhi perilaku oportunistik penyusun anggaran.

3. Obyek penelitian hanya terbatas pada Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara sehingga belum dapat mewakili secara keseluruhan perilaku oportunistik penyusun anggaran di semua tingkat pemerintah provinsi maupun pemerintah Kabupaten/Kota di seluruh Indonesia.

5.3. Saran

Berdasarkan kesimpulan hasil penelitian, maka saran yang dberikan peneliti adalah sebagai berikut:

1. Bagi Pemerintah Daerah diharapkan agar lebih meningkatkan kualitas dalam penyusunan anggaran dengan mengutamakan alokasi belanja pada program-program yang mendukung kebutuhan masyarakat, adanya transparansi dalam

anggaran serta melakukan pengawasan mulai dari proses perencanaan anggaran.

2. Bagi peneliti selanjutnya diharapkan dapat menambahkan variabel-variabel lain yang erat kaitannya dengan penelitian ini sehingga dapat memberikan hasil penelitian yang lebih kompleks.

3. Bagi peneliti selanjutnya diharapkan dapat memperluas sampel penelitian seperti Kabupaten/Kota diluar Provinsi Sumatera Utara dan menambah tahun pengamatan.

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Tinjauan Pustaka

Dalam tinjauan pustaka, akan dibahas lebih lanjut mengenai Pendapatan Asli Daerah (PAD), Dana Alokasi Umum (DAU), Dana Bagi Hasil (DBH), Sisa Lebih Perhitungan Anggaran (SiLPA), dan perilaku oportunistik penyusun anggaran. Bagian ini menjabarkan teori yang melandasi penelitian ini dan beberapa penelitian terdahulu yang telah diperluas dengan referensi atau keterangan tambahan yang diperoleh selama penelitian.

2.1.1. Teori Keagenan (Agency Theory)

Teori keagenan (agency theory) merupakan basis teori yang mendasari praktek bisnis perusahaan yang telah dipakai selama ini. Teori tersebut berakar dari sinergi teori ekonomi, teori keputusan, sosiologi, dan teori organisasi. Pada sektor publik khususnya pemerintah pusat maupun daerah, teori keagenan digunakan untuk menganalisis hubungan yang terjadi di antara prinsipal-agen dalam kaitannya dengan penganggaran daerah. Di pemerintahan daerah, prinsipal merupakan pihak legeslatif (DPRD) dan agen merupakan pihak eksekutif (Pemerintah Daerah). Hubungan prinsipal-agen terjadi ketika tindakan yang dilakukan seseorang memiliki dampak terhadap orang lain atau ketika seseorang sangat tergantung pada tindakan orang lain.

Jensen dan Meckling (1976) menyatakan bahwa, “Teori keagenan menganalisis susunan kontraktual diantara dua atau lebih individu, kelompok, atau organisasi. Salah satu pihak (prinsipal) membuat suatu kontrak baik secara implisit maupun secara eksplisit, dengan pihak lain (agen) dengan harapan bahwa agen akan bertindak/melakukan pekerjaan seperti yang diinginkan oleh prinsipal”.

Teori keagenan berfokus pada persoalan asimetri informasi, agen memiliki informasi lebih banyak dari prinsipal tentang kinerja aktual, motivasi, dan tujuannya yang sesungguhnya, yang berpotensi menciptakan

moral hazard (penyalahgunaan wewenang) dan adverse selection

(menyembunyikan informasi). Sedangkan prinsipal harus mengeluarkan biaya (costs) untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan dalam memonitor kinerja agen, menentukan struktur insentif, dan monitoring yang efisien. Abdullah dan Asmara (2006:7) menyatakan bahwa, “Adanya asimetri informasi diantara eksekutif-legeslatif dan legeslatif-rakyat menyebabkan terbukanya ruang bagi terjadinya perilaku oportunistik dalam proses penyusunan anggaran, yang justru lebih besar daripada di dunia bisnis yang memiliki automatic checks berupa persaingan”.

2.1.2. Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah

Anggaran merupakan alat utama pemerintah untuk melaksanakan semua kewajiban, janji, dan kebijakannya ke dalam rencana-rencana konkrit dan terintegrasi dalam hal tindakan apa yang akan diambil, hasil apa yang akan dicapai, pada biaya berapa dan siapa yang akan membayar

biaya-biaya tersebut. Anggaran sektor publik yang dipresentasikan dalam APBN dan APBD menggambarkan tentang rencana keuangan di masa mendatang mengenai jumlah pendapatan, belanja, surplus/defisit, pembiayaan, serta program kerja dan aktivitas yang akan dilakukan.

Menurut Undang-Undang nomor 23 tahun 2014 tentang Pemerintahan Daerah menyatakan bahwa Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah yang selanjutnya disingkat dengan APBD adalah rencana keuangan tahunan Daerah yang ditetapkan berdasarkan peraturan daerah. APBD merupakan dasar pengelolaan keuangan daerah yang merupakan pedoman bagi pemerintah daerah dalam memberikan pelayanan kepada publik dalam masa satu tahun anggaran.

Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD) menurut Undang-Undang nomor 23 tahun 2014 terdiri atas:

1. Anggaran pendapatan, terdiri atas:

a. Pendapatan Asli Daerah (PAD), yang meliputi pajak daerah, retribusi daerah, hasil pengelolaan kekayaan daerah dan penerimaan lain-lain.

b. Bagian dana perimbangan, yang meliputi Dana Bagi Hasil, Dana alokasi Umum (DAU), dan Dana Alokasi Khusus (DAK) ;

c. Lain-lain pendapatan yang sah seperti dana hibah atau dana darurat. 2. Anggaran belanja, yang digunakan untuk keperluan penyelenggaraan

3. Pembiayaan, yaitu setiap penerimaan yang perlu dibayar kembali dan/atau pengeluaran yang akan diterima kembali, baik pada tahun anggaran yang bersangkutan maupun pada tahun-tahun anggaran berikutnya.

Berdasarkan Keputusan Menteri Dalam Negeri Nomor 23 Tahun 2014, proses penyusunan Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD) diawali dengan Pemerintah Daerah (eksekutif) dan DPRD (legelatif) membuat suatu kesepakatan tentang arah dan kebijakan umum dan prioritas anggaran, yang akan menjadi pedoman dalam penyusunan Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD). Kemudian, Pemerintah Daerah (eksekutif) membuat Rancangan Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (RAPBD) sesuai dengan arah dan kebijakan umum dan prioritas anggaran, yang kemudian akan diserahkan kepada DPRD (legeslatif) untuk dipelajari dan dibahas bersama-sama oleh panitia anggaran legeslatif dan direspon oleh semua komisi dan fraksi sebelum ditetapkan sebagai peraturan daerah. Anggaran yang telah ditetapkan menjadi dasar bagi Pemerintah Daerah (eksekutif) untuk melaksanakan aktivitasnya dalam pemberian pelayanan publik dan acuan bagi DPRD (legeslatif) untuk melaksanakan fungsi pengawasan dan penilaian kinerja terhadap Pemerintah Derah (eksekutif) dalam hal pertanggungjawaban kepala daerah.

2.1.3. Pendapatan Asli Daerah

Untuk membiayai belanja daerah, pemerintah daerah memiliki sumber pendapatan sendiri yaitu Pendapatan Asli Daerah (PAD). Berdasarkan Undang- Undang nomor 33 tahun 2004, Pendapatan Asli Daerah selanjutnya disebutkan PAD adalah pendapatan yang diperoleh daerah yang dipungut berdasarkan peraturan daerah sesuai dengan peraturan perundang-undangan.

PAD merupakan usaha daerah guna memperkecil ketergantungan dalam mendapatkan dana (subsidi) dari pemerintah pusat. Selain itu, PAD juga memiliki peranan penting dalam pembiayaan daerah, semakin besar PAD yang dimiliki oleh suatu daerah semakin besar pula kemampuan daerah untuk mencapai tujuan otonomi daerah yakni dalam hal peningkatan pelayanan dan kesejahteraan masyarakat yang semakin baik, pengembangan kehidupan demokrasi keadilan dan pemerataan, serta pemeliharaan hubungan yang serasi antara pusat dan keutuhan Negara Kesatuan Republik Indonesia.

Menurut Undang-Undang nomor 23 tahun 2014, sumber-sumber penerimaan daerah yang dimasukkan dalam pos Pendapatan Asli Daerah (PAD) terdiri atas:

1. Pajak Daerah; 2. Retribusi Daerah;

3. Hasil pengelolaan kekayaan Daerah yang dipisahkan; dan 4. Lain-lain Pendapatan Asli Daerah yang sah.

2.1.4. Dana Alokasi Umum

Menurut Undang-Undang nomor 33 tahun 2004 tentang Perimbangan Keuangan antara Pemerintah Pusat dan Pemerintah Daerah, Dana Alokasi Umum (DAU) merupakan dana yang bersumber dari pendapatan APBN yang dialokasikan dengan tujuan pemerataan kemampuan keuangan antar-Daerah untuk mendanai kebutuhan daerah dalam rangka pelaksanaan desentralisasi.

Dana Alokasi Umum (DAU) merupakan block grant yang

diberikan kepada semua kabupaten dan kota dengan tujuan untuk pemerataan kemampuan keuangan antar-Daerah yang dimaksudkan untuk mengurangi ketimpangan kemampuan keuangan antar-Daerah melalui penerapan formula yang mempertimbangkan kebutuhan dan potensi Daerah. Undang-Undang nomor 33 tahun 2004 Pasal 27 menggariskan bahwa Pemerintah Pusat berkewajiban menyalurkan paling sedikit dua puluh enam persen (26%) dari Pendapatan Dalam Negerinya dalam bentuk DAU. 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). Dalam Undang-Undang

33 tahun 2004 ditegaskan kembali mengenai formula celah fiskal dan penambahan variabel DAU. Alokasi DAU bagi daerah yang potensi fiskalnya besar tetapi kebutuhan fiskal kecil akan memperoleh alokasi DAU relatif kecil. Sebaliknya, Daerah yang potensi fiskalnya kecil, namun kebutuhan fiskal besar akan memperoleh alokasi DAU relatif besar. Secara

implisit, prinsip tersebut menegaskan fungsi DAU sebagai faktor pemerataan kapasitas fiskal.

2.1.5. Dana Bagi Hasil

Berdasarkan Undang-Undang nomor 33 tahun 2004, Dana Bagi Hasil (DBH) adalah dana yang bersumber dari pendapatan APBN yang dialokasikan kepada daerah berdasarkan angka persentase untuk mendanai kebutuhan daerah dalam rangka pelaksanaan desentralisasi.

Dana Bagi Hasil (DBH) yang ditransfer pemerintah pusat kepada pemerintah daerah terdiri dari dua jenis, yaitu:

1. Dana Bagi Hasil (DBH) Pajak

Dana Bagi Hasil (DBH) yang berasal dari pajak adalah bagian daerah yang berasal dari penerimaan Pajak Bumi dan Bangunan, Biaya Perolehan Hak Atas Tanah dan Bangunan, Pajak Penghasilan Pasal 25 dan Pasal 29 Wajib Pajak Orang Pribadi Dalam Negeri dan Pajak Penghasilan Pasal 21.

2. Dana Bagi Hasil (DBH) bukan Pajak (Sumber Daya Alam)

Dana Bagi Hasil (DBH) yang berasal dari sumber daya alam terdiri dari kehutanan, pertambangan umum, perikanan, pertambangan minyak bumi, pertambangan gas bumi, dan pertambangan panas bumi.

2.1.6. Sisa Lebih Perhitungan Anggaran

Sisa Lebih Perhitungan Anggaran (SiLPA) menurut Peraturan Menteri Dalam Negeri nomor 13 tahun 2006 tentang Pedoman Pengelolaan Keuangan Daerah adalah sisa lebih realisasi penerimaan dan

5. Bapak Drs. Idhar Yahya, M.B.A., Ak., selaku dosen pembimbing, Bapak Drs. Firman Syarif, M.Si., Ak., selaku dosen penguji dan Bapak Drs. Rasdianto, M.Si., Ak,. selaku dosen pembanding yang telah membantu penulis melalui bimbingan dan arahan serta kritik dan saran yang diberikan demi kesempurnaan skripsi ini yang telah membantu penulis melalui kritik dan saran yang diberikan demi kesempurnaan skripsi ini.

6. Seluruh Bapak dan Ibu staf pengajar di Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara yang telah memberikan pengajaran dan pendidikan selama penulis mengikuti perkuliahan di Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara. 7. Sahabat, orang-orang terdekat penulis, teman seangkatan 2012, dan semua pihak

yang telah membantu dalam penulisan skripsi ini baik secara langsung maupun tidak langsung, yang tidak dapat disebutkan satu per satu.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini juga masih banyak terdapat kekurangan yang disebabkan karena keterbatasan pengetahuan dan kemampuan penulis. Namun, penulis berharap skripsi ini dapat memberikan manfaat bagi semua pihak yang memerlukan dan penulis terbuka untuk menerima saran dan kritik yang membangun demi kesempurnaan skripsi ini.

Medan, 22 Mei 2016 Penulis,

Darmawan Fadly Dalimunthe NIM 120503266

DAFTAR ISI

Halaman

PERNYATAAN ... i

ABSTRAK ... ii

ABSTRACT ... iii

KATA PENGANTAR ... iv

DAFTAR ISI ... vi

DAFTAR TABEL ... viii

DAFTAR GAMBAR ... ix

DAFTAR LAMPIRAN ... x

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang ... 1

1.2. Perumusan Masalah ... 6

1.3. Tujuan Penelitian ... 7

1.4. Manfaat Penelitian ... 8

1.5. Originalitas Penelitian ... 8

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Tinjauan Pustaka ... 11

2.1.1. Teori Keagenan (Agency Theory) ... 11

2.1.2. Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah ... 12

2.1.3. Pendapatan Asli Daerah ... 15

2.1.4. Dana Alokasi Umum ... 16

2.1.5. Dana Bagi Hasil ... 17

2.1.6. Sisa Lebih Perhitungan Anggaran ... 17

2.1.7. Perilaku Oportunistik Penyusun Anggaran ... 18

2.2. Penelitian Terdahulu ... 21

2.3. Kerangka Konseptual ... 26

2.4. Hipotesis Penelitian ... 29

BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Jenis Penelitian ... 31

3.2. Tempat dan Waktu Penelitian ... 31

3.3. Populasi dan Sampel Penelitian ... 31

3.4. Jenis dan Sumber Data ... 32

3.5. Metode Pengumpulan Data ... 33

3.6. Definisi Operasional dan Skala Pengukuran Variabel ... 33

3.6.1. Definisi Operasional ... 33

3.6.2. Skala Pengukuran Variabel ... 36

3.7. Teknik Analisis Data ... 37

3.7.1. Statistik Deskriptif ... 37

3.7.2.1. Uji Normalitas ... 38

3.7.2.2. Uji Multikolinearitas ... 38

3.7.2.3. Uji Heterokedastisitas ... 39

3.7.2.4. Uji Autokolerasi ... 40

3.8. Model Regresi Linear Berganda ... 41

3.9. Pengujian Hipotesis ... 41

3.9.1. Uji Koefisien Determinasi (R2) ... 41

3.9.2. Uji Signifikansi Simultan (Uji-F) ... 42

3.9.3. Uji Signifikansi Parsial (Uji-t) ... 42

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1. Gambaran Umum ... 44

4.2. Hasil Penelitian ... 45

4.2.1. Hasil Analisis Statistik Deskriptif ... 45

4.2.2. Hasil Uji Asumsi Klasik ... 47

4.2.2.1. Hasil Uji Normalitas ... 47

4.2.2.2. Hasil Uji Multikolinearitas ... 50

4.2.2.3. Hasil Uji Heterokedastisitas ... 51

4.2.2.4. Hasil Uji Autokolerasi... 52

4.2.3. Hasil Pengujian Hipotesis ... 54

4.2.3.1. Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2) ... 54

4.2.3.2. Hasil Uji Signifikansi Simultan (Uji-F) ... 55

4.2.3.3. Hasil Uji Signifikansi Parsial (Uji-t) ... 56

4.3. Pembahasan Hasil Penelitian ... 59

4.3.1. Pengaruh PAD, DAU, DBH, dan SiLPA terhadap Perilaku Oportunistik Penyusun Anggaran ... 59

4.3.2. Pengaruh PAD terhadap Perilaku Oportunistik Penyusun Anggaran ... 60

4.3.3. Pengaruh DAU terhadap Perilaku Oportunistik Penyusun Anggaran ... 61

4.3.4. Pengaruh DBH terhadap Perilaku Oportunistik Penyusun Anggaran ... 63

4.3.5. Pengaruh SiLPA terhadap Perilaku Oportunistik Penyusun Anggaran ... 64

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan ... 66

5.2. Keterbatasan Penelitian ... 67

5.3. Saran ... 67

DAFTAR PUSTAKA ... 69

LAMPIRAN ... 73

DAFTAR TABEL

No. Tabel Judul Halaman

1.1 Originalitas Penelitian 10

2.1 Tinjauan Penelitian Terdahulu 24

3.1 Operasional Variabel 36

4.1 Hasil Analisis Statistik Deskriptif 46

4.2 Hasil Uji Statistik Kolmogorov-Smirnov (K-S) 49

4.3 Hasil Uji Multikolinearitas 50

4.4 Hasil Uji Autokorelasi 53

4.5 Durbin-Watson Test Bound 53

4.6 Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2) 54

4.7 Hasil Uji Signifikansi Simultan (Uji-F) 56 4.8 Hasil Uji Signifikansi Parsial (Uji-t) 57

DAFTAR GAMBAR

No. Gambar Judul Halaman

2.1 Kerangka Konseptual 26

4.1 Grafik Histogram 48

4.2 Grafik Normal P-Plot 48

DAFTAR LAMPIRAN

No. Lampiran Judul Halaman

1 Populasi dan Sampel Penelitian 73

2 Data Belanja Sektor Pendidikan Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara

74

3 Data Belanja Sektor Kesehatan Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara

75

4 Data Belanja Sektor Pekerjaan Umum (PU) Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara

76

5 Data Variabel Penelitian Perilaku Oportunistik Penyusun Anggaran (OPA)

77

6 Data Variabel Penelitian Pendapatan Asli Daerah (PAD)

78

7 Data Variabel Penelitian Dana Alokasi Umum (DAU)

79

8 Data Variabel Penelitian Dana Bagi Hasil (DBH) 80 9 Data Variabel Penelitian Sisa Lebih Perhitungan

Anggaran (SiLPA)

81

10 Data Spread PAD, DAU, DBH, SiLPA, dan OPA Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara Tahun 2011-2014

82

11 Statistik Deskriptif Data 84

12 Hasil Pengujian Asumsi Klasik 84

13 Hasil Pengujian Hipotesis 86

14 Tabel Durbin-Watson 88