Pengaruh Dana Perimbangan, Pendapatan Pajak Daerah, dan Size, Terhadap Kinerja Keuangan Pemerintah Kabupaten/Kota di Indonesia

LAMPIRAN 1

DATA POPULASI DAN SAMPEL

No Daerah Kriteria Sampel

1 2

1 Prov. Aceh √ √ 1

2 Kab. Aceh Barat x x -

3 Kab. Aceh Besar x x -

4 Kab. Aceh Selatan x x -

5 Kab. Aceh Singkil x x -

6 Kab. Aceh Tengah x x -

7 Kab. Aceh Tenggara x x -

8 Kab. Aceh Timur x x -

9 Kab. Aceh Utara √ √ 2

10 Kab. Bireuen x x -

11 Kab. Pidie x x -

12 Kab. Simeulue x x -

13 Kota Banda Aceh x x -

14 Kota Sabang x x -

15 Kota Langsa x x -

16 Kota Lhokseumawe x x -

17 Kab. Gayo Lues x x -

18 Kab. Aceh Barat Daya x x -

19 Kab. Aceh Jaya x x -

20 Kab. Nagan Raya x x -

21 Kab. Aceh Tamiang x x -

22 Kab. Bener Meriah x x -

23 Kab. Pidie Jaya x x -

24 Kota Subulussalam x x -

25 Prov. Sumatera Utara x x -

26 Kab. Asahan x x -

27 Kab. Dairi x x -

28 Kab. Deli Serdang x x -

29 Kab. Tanah Karo x x -

30 Kab. Labuhan Batu √ √ 3

31 Kab. Langkat x x -

32 Kab. Mandailing Natal x x -

33 Kab. Nias √ √ 4

34 Kab. Simalungun x x -

35 Kab. Tapanuli Selatan x x -

36 Kab. Tapanuli Tengah x x -

38 Kab. Toba Samosir x x -

39 Kota Binjai √ √ 5

40 Kota Medan x x -

41 Kota Pematang Siantar x x -

42 Kota Sibolga x x -

43 Kota Tanjung Balai x x -

44 Kota Tebing Tinggi x x -

45 Kota Padang Sidempuan x x -

46 Kab. Pakpak Bharat x x -

47 Kab. Nias Selatan x x -

48 Kab. Humbang Hasundutan x x -

49 Kab. Serdang Bedagai x x -

50 Kab. Samosir x x -

51 Kab. Batu Bara x x -

52 Kab. Padang Lawas x x -

53 Kab. Padang Lawas Utara x x -

54 Kab. Labuhanbatu Selatan x x -

55 Kab. Labuhanbatu Utara x x -

56 Kab. Nias Utara x x -

57 Kab. Nias Barat x x -

58 Kota Gunung Sitoli x x -

59 Prov. Sumatera Barat x x -

60 Kab. Limapuluh Kota x x -

61 Kab. Agam x x -

62 Kab. Kepulauan Mentawai x x -

63 Kab. Padang Pariaman √ √ 6

64 Kab. Pasaman √ √ 7

65 Kab. Pesisir Selatan x x -

66 Kab. Sijunjung x x -

67 Kab. Solok x x -

68 Kab. Tanah Datar x x -

69 Kota Bukit Tinggi √ √ 8

70 Kota Padang Panjang x x -

71 Kota Padang √ √ 9

72 Kota Payakumbuh x x -

73 Kota Sawahlunto x x -

74 Kota Solok √ √ 10

75 Kota Pariaman x x -

76 Kab. Pasaman Barat x x -

77 Kab. Dharmasraya x x -

79 Prov. Riau x x -

80 Kab. Bengkalis x x -

81 Kab. Indragiri Hilir x x -

82 Kab. Indragiri Hulu x x -

83 Kab. Kampar x x -

84 Kab. Kuantan Singingi x x -

85 Kab. Pelalawan √ √ 11

86 Kab. Rokan Hilir x x -

87 Kab. Rokan Hulu x x -

88 Kab. Siak x x -

89 Kota Dumai x x -

90 Kota Pekanbaru x x -

91 Kab. Kepulauan Meranti x x -

92 Prov. Jambi √ √ 12

93 Kab. Batanghari x x -

94 Kab. Bungo x x -

95 Kab. Kerinci x x -

96 Kab. Merangin √ √ 13

97 Kab. Muaro Jambi x x -

98 Kab. Sarolangun x x -

99 Kab. Tanjung Jabung Barat √ √ 14

100 Kab. Tanjung Jabung Timur x x -

101 Kab. Tebo x x -

102 Kota Jambi x x -

103 Kota Sungai Penuh x x -

104 Prov. Sumatera Selatan √ √ 15

105 Kab. Lahat x x -

106 Kab. Musi Banyuasin x x -

107 Kab. Musi Rawas x x -

108 Kab. Muara Enim x x -

109 Kab. Ogan Komering Ilir x x -

110 Kab. Ogan Komering Ulu x x -

111 Kota Palembang √ √ 16

112 Kota Prabumulih x x -

113 Kota Pagar Alam x x -

114 Kota Lubuk Linggau x x -

115 Kab. Banyuasin x x -

116 Kab. Ogan Ilir x x -

117 Kab. OKU Timur x x -

118 Kab. OKU Selatan x x -

120 Kab. Penukal Abab Lematang Ilir x x -

121 Kab. Musi Rawas Utara x x -

122 Prov. Bengkulu x x -

123 Kab. Bengkulu Selatan x x -

124 Kab. Bengkulu Utara x x -

125 Kab. Rejang Lebong x x -

126 Kota Bengkulu x x -

127 Kab. Kaur x x -

128 Kab. Seluma x x -

129 Kab. Mukomuko x x -

130 Kab. Lebong x x -

131 Kab. Kepahiang x x -

132 Kab. Bengkulu Tengah x x -

133 Prov. Lampung x x -

134 Kab. Lampung Barat x x -

135 Kab. Lampung Selatan x x -

136 Kab. Lampung Tengah x x -

137 Kab. Lampung Utara x x -

138 Kab. Lampung Timur x x -

139 Kab. Tanggamus x x -

140 Kab. Tulang Bawang x x -

141 Kab. Way Kanan x x -

142 Kota Bandar Lampung √ √ 17

143 Kota Metro x x -

144 Kab. Pesawaran x x -

145 Kab. Pringsewu x x -

146 Kab. Mesuji x x -

147 Kab. Tulang Bawang Barat x x -

148 Kab. Pesisir Barat x x -

149 Prov. DKI Jakarta x x -

150 Prov. Jawa Barat x x -

151 Kab. Bandung x x -

152 Kab. Bekasi x x -

153 Kab. Bogor √ √ 18

154 Kab. Ciamis x x -

155 Kab. Cianjur x x -

156 Kab. Cirebon x x -

157 Kab. Garut x x -

158 Kab. Indramayu x x -

159 Kab. Karawang x x -

161 Kab. Majalengka √ √ 19

162 Kab. Purwakarta x x -

163 Kab. Subang x x -

164 Kab. Sukabumi x x -

165 Kab. Sumedang x x -

166 Kab. Tasikmalaya x x -

167 Kota Bandung x x -

168 Kota Bekasi x x -

169 Kota Bogor √ √ 20

170 Kota Cirebon x x -

171 Kota Depok x x -

172 Kota Sukabumi x x -

173 Kota Tasikmalaya x x -

174 Kota Cimahi x x -

175 Kota Banjar x x -

176 Kab. Bandung Barat x x -

177 Kab. Pangandaran x x -

178 Prov. Jawa Tengah x x -

179 Kab. Banjarnegara x x -

180 Kab. Banyumas √ √ 21

181 Kab. Batang x x -

182 Kab. Blora x x -

183 Kab. Boyolali x x -

184 Kab. Brebes x x -

185 Kab. Cilacap x x -

186 Kab. Demak √ √ 22

187 Kab. Grobogan √ √ 23

188 Kab. Jepara x x -

189 Kab. Karanganyar x x -

190 Kab. Kebumen x x -

191 Kab. Kendal x x -

192 Kab. Klaten x x -

193 Kab. Kudus x x -

194 Kab. Magelang x x -

195 Kab. Pati x x -

196 Kab. Pekalongan √ √ 24

197 Kab. Pemalang x x -

198 Kab. Purbalingga x x -

199 Kab. Purworejo √ √ 25

200 Kab. Rembang x x -

202 Kab. Sragen x x -

203 Kab. Sukoharjo x x -

204 Kab. Tegal √ √ 26

205 Kab. Temanggung x x -

206 Kab. Wonogiri x x -

207 Kab. Wonosobo √ √ 27

208 Kota Magelang x x -

209 Kota Pekalongan x x -

210 Kota Salatiga x x -

211 Kota Semarang x x -

212 Kota Surakarta x x -

213 Kota Tegal √ √ 28

214 Prov. DI Yogyakarta x x -

215 Kab. Bantul x x -

216 Kab. Gunung Kidul x x -

217 Kab. Kulon Progo √ √ 29

218 Kab. Sleman √ √ 30

219 Kota Yogyakarta √ √ 31

220 Prov. Jawa Timur x x -

221 Kab. Bangkalan x x -

222 Kab. Banyuwangi √ √ 32

223 Kab. Blitar x x -

224 Kab. Bojonegoro x x -

225 Kab. Bondowoso x x -

226 Kab. Gresik x x -

227 Kab. Jember x x -

228 Kab. Jombang √ √ 33

229 Kab. Kediri x x -

230 Kab. Lamongan x x -

231 Kab. Lumajang x x -

232 Kab. Madiun x x -

233 Kab. Magetan x x -

234 Kab. Malang x x -

235 Kab. Mojokerto x x -

236 Kab. Nganjuk √ √ 34

237 Kab. Ngawi x x -

238 Kab. Pacitan x x -

239 Kab. Pamekasan x x -

240 Kab. Pasuruan x x -

241 Kab. Ponorogo x x -

243 Kab. Sampang √ √ 35

244 Kab. Sidoarjo x x -

245 Kab. Situbondo x x -

246 Kab. Sumenep x x -

247 Kab. Trenggalek x x -

248 Kab. Tuban x x -

249 Kab. Tulungagung x x -

250 Kota Blitar x x -

251 Kota Kediri x x -

252 Kota Madiun x x -

253 Kota Malang √ √ 36

254 Kota Mojokerto x x -

255 Kota Pasuruan x x -

256 Kota Probolinggo x x -

257 Kota Surabaya x x -

258 Kota Batu x x -

259 Prov. Kalimantan Barat √ √ 37

260 Kab. Bengkayang x x -

261 Kab. Landak x x -

262 Kab. Kapuas Hulu x x -

263 Kab. Ketapang x x -

264 Kab. Pontianak x x -

265 Kab. Sambas x x -

266 Kab. Sanggau x x -

267 Kab. Sintang x x -

268 Kota Pontianak x x -

269 Kota Singkawang x x -

270 Kab. Sekadau x x -

271 Kab. Melawi x x -

272 Kab. Kayong Utara x x -

273 Kab. Kubu Raya √ √ 38

274 Prov. Kalimantan Tengah √ √ 39

275 Kab. Barito Selatan x x -

276 Kab. Barito Utara x x -

277 Kab. Kapuas x x -

278 Kab. Kotawaringin Barat x x -

279 Kab. Kotawaringin Timur x x -

280 Kota Palangka Raya x x -

281 Kab. Katingan x x -

282 Kab. Seruyan √ √ 40

284 Kab. Lamandau √ √ 41

285 Kab. Gunung Mas x x -

286 Kab. Pulang Pisau x x -

287 Kab. Murung Raya x x -

288 Kab. Barito Timur x x -

289 Prov. Kalimantan Selatan x x -

290 Kab. Banjar x x -

291 Kab. Barito Kuala x x -

292 Kab. Hulu Sungai Selatan x x -

293 Kab. Hulu Sungai Tengah x x -

294 Kab. Hulu Sungai Utara x x -

295 Kab. Kotabaru x x -

296 Kab. Tabalong x x -

297 Kab. Tanah Laut x x -

298 Kab. Tapin x x -

299 Kota Banjarbaru x x -

300 Kota Banjarmasin x x -

301 Kab. Balangan x x -

302 Kab. Tanah Bumbu x x -

303 Prov. Kalimantan Timur √ √ 42

304 Kab. Berau x x -

305 Kab. Kutai Kartanegara x x -

306 Kab. Kutai Barat x x -

307 Kab. Kutai Timur x x -

308 Kab. Paser x x -

309 Kota Balikpapan x x -

310 Kota Bontang x x -

311 Kota Samarinda x x -

312 Kab. Penajam Paser Utara x x -

313 Kab. Mahakam Ulu x x -

314 Prov. Sulawesi Utara x x -

315 Kab. Bolaang Mongondow x x -

316 Kab. Minahasa x x -

317 Kab. Sangihe x x -

318 Kota Bitung x x -

319 Kota Manado x x -

320 Kab. Kepulauan Talaud x x -

321 Kab. Minahasa Selatan x x -

322 Kota Tomohon x x -

323 Kab. Minahasa Utara x x -

325 Kab. Minahasa Tenggara x x -

326 Kab. Bolaang Mongondow Utara x x -

327 Kab. Kepulauan Sitaro x x -

328 Kab. Bolaang Mongondow Timur x x -

329 Kab. Bolaang Mongondow Selatan x x -

330 Prov. Sulawesi Tengah x x -

331 Kab. Banggai x x -

332 Kab. Banggai Kepulauan x x -

333 Kab. Buol x x -

334 Kab. Tolitoli x x -

335 Kab. Donggala x x -

336 Kab. Morowali x x -

337 Kab. Poso x x -

338 Kota Palu x x -

339 Kab. Parigi Moutong x x -

340 Kab. Tojo Una Una x x -

341 Kab. Sigi x x -

342 Kab. Banggai Laut x x -

343 Kab. Morowali Utara x x -

344 Prov. Sulawesi Selatan x x -

345 Kab. Bantaeng x x -

346 Kab. Barru x x -

347 Kab. Bone x x -

348 Kab. Bulukumba √ √ 43

349 Kab. Enrekang x x -

350 Kab. Gowa x x -

351 Kab. Jeneponto x x -

352 Kab. Luwu x x -

353 Kab. Luwu Utara x x -

354 Kab. Maros x x -

355 Kab. Pangkajene dan Kepulauan x x -

356 Kab. Pinrang x x -

357 Kab. Kepulauan Selayar x x -

358 Kab. Sidenreng Rappang x x -

359 Kab. Sinjai x x -

360 Kab. Soppeng x x -

361 Kab. Takalar x x -

362 Kab. Tana Toraja x x -

363 Kab. Wajo x x -

364 Kota Pare-Pare x x -

366 Kota Palopo x x -

367 Kab. Luwu Timur √ √ 45

368 Kab. Toraja Utara x x -

369 Prov. Sulawesi Tenggara x x -

370 Kab. Buton x x -

371 Kab. Konawe x x -

372 Kab. Kolaka x x

373 Kab. Muna x x -

374 Kota Kendari x x -

375 Kota Bau-Bau x x -

376 Kab. Konawe Selatan x x -

377 Kab. Bombana x x -

378 Kab. Wakatobi x x -

379 Kab. Kolaka Utara x x -

380 Kab. Konawe Utara x x -

381 Kab. Buton Utara x x -

382 Kab. Kolaka Timur x x -

383 Kab. Konawe Kepulauan x x -

384 Prov. Bali √ √ 46

385 Kab. Badung x x -

386 Kab. Bangli x x -

387 Kab. Buleleng x x -

388 Kab. Gianyar x x -

389 Kab. Jembrana √ √ 47

390 Kab. Karangasem x x -

391 Kab. Klungkung x x -

392 Kab. Tabanan x x -

393 Kota Denpasar x x -

394 Prov. Nusa Tenggara Barat x x -

395 Kab. Bima x x -

396 Kab. Dompu x x -

397 Kab. Lombok Barat x x -

398 Kab. Lombok Tengah x x -

399 Kab. Lombok Timur x x -

400 Kab. Sumbawa x x -

401 Kota Mataram √ √ 48

402 Kota Bima x x -

403 Kab. Sumbawa Barat x x -

404 Kab. Lombok Utara √ √ 49

405 Prov. Nusa Tenggara Timur x x -

407 Kab. Belu x x -

408 Kab. Ende x x -

409 Kab. Flores Timur x x -

410 Kab. Kupang x x -

411 Kab. Lembata x x -

412 Kab. Manggarai x x -

413 Kab. Ngada x x -

414 Kab. Sikka x x -

415 Kab. Sumba Barat x x -

416 Kab. Sumba Timur x x -

417 Kab. Timor Tengah Selatan x x -

418 Kab. Timor Tengah Utara x x -

419 Kota Kupang x x -

420 Kab. Rote Ndao x x -

421 Kab. Manggarai Barat √ √ 50

422 Kab. Nagekeo x x -

423 Kab. Sumba Tengah x x -

424 Kab. Sumba Barat Daya x x -

425 Kab. Manggarai Timur x x -

426 Kab. Sabu Raijua x x -

427 Kab. Malaka x x -

428 Prov. Maluku x x -

429 Kab. Maluku Tenggara Barat x x -

430 Kab. Maluku Tengah x x -

431 Kab. Maluku Tenggara x x -

432 Kab. Buru x x -

433 Kota Ambon x x -

434 Kab. Seram Bagian Barat x x -

435 Kab. Seram Bagian Timur x x -

436 Kab. Kepulauan Aru x x -

437 Kota Tual x x -

438 Kab. Maluku Barat Daya x x -

439 Kab. Buru Selatan x x -

440 Prov. Papua x x -

441 Kab. Biak Numfor x x -

442 Kab. Jayapura x x -

443 Kab. Jayawijaya x x -

444 Kab. Merauke x x -

445 Kab. Mimika x x -

446 Kab. Nabire x x -

448 Kab. Puncak Jaya x x -

449 Kab. Kepulauan Yapen x x -

450 Kota Jayapura x x -

451 Kab. Sarmi x x -

452 Kab. Keerom x x -

453 Kab. Yahukimo x x -

454 Kab. Pegunungan Bintang x x -

455 Kab. Tolikara x x -

456 Kab. Boven Digoel x x -

457 Kab. Mappi x x -

458 Kab. Asmat x x -

459 Kab. Waropen x x -

460 Kab. Supiori x x -

461 Kab. Mamberamo Raya x x -

462 Kab. Mamberamo Tengah x x -

463 Kab. Yalimo x x -

464 Kab. Lanny Jaya x x -

465 Kab. Nduga x x -

466 Kab. Puncak x x -

467 Kab. Dogiyai x x -

468 Kab. Intan Jaya x x -

469 Kab. Deiyai x x -

470 Prov. Maluku Utara x x -

471 Kab. Halmahera Tengah x x -

472 Kota Ternate x x -

473 Kab. Halmahera Barat x x -

474 Kab. Halmahera Timur x x -

475 Kab. Halmahera Selatan x x -

476 Kab. Halmahera Utara x x -

477 Kab. Kepulauan Sula x x -

478 Kota Tidore Kepulauan x x -

479 Kab. Pulau Morotai x x -

480 Kab. Pulau Taliabu x x -

481 Prov. Banten x x -

482 Kab. Lebak x x -

483 Kab. Pandeglang x x -

484 Kab. Serang x x -

485 Kab. Tangerang x x -

486 Kota Cilegon x x -

487 Kota Tangerang √ √ 51

489 Kota Tangerang Selatan x x -

490 Prov. Bangka Belitung x x -

491 Kab. Bangka √ √ 52

492 Kab. Belitung √ √ 53

493 Kota Pangkal Pinang x x -

494 Kab. Bangka Selatan x x -

495 Kab. Bangka Tengah √ √ 54

496 Kab. Bangka Barat x x -

497 Kab. Belitung Timur x x -

498 Prov. Gorontalo x x -

499 Kab. Boalemo x x -

500 Kab. Gorontalo x x -

501 Kota Gorontalo x x -

502 Kab. Pohuwato x x -

503 Kab. Bone Bolango x x -

504 Kab. Gorontalo Utara x x -

505 Prov. Kepulauan Riau x x -

506 Kab. Karimun x x -

507 Kab. Bintan √ √ 55

508 Kab. Natuna x x -

509 Kota Batam x x -

510 Kota Tanjung Pinang x x -

511 Kab. Lingga x x -

512 Kab. Kepulauan Anambas x x -

513 Prov. Papua Barat x x -

514 Kab. Fakfak x x -

515 Kab. Manokwari x x -

516 Kab. Sorong x x -

517 Kota Sorong x x -

518 Kab. Raja Ampat x x -

519 Kab. Sorong Selatan x x -

520 Kab. Teluk Bintuni x x -

521 Kab. Teluk Wondama x x -

522 Kab. Kaimana x x -

523 Kab. Tambrauw x x -

524 Kab. Maybrat x x -

525 Kab. Manokwari Selatan x x -

526 Kab. Pegunungan Arfak x x -

527 Prov. Sulawesi Barat x x -

528 Kab. Majene x x -

530 Kab. Polewali Mandar x x -

531 Kab. Mamasa x x -

532 Kab. Mamuju Utara x x -

533 Kab. Mamuju Tengah x x -

534 Prov. Kalimantan Utara x x -

535 Kab. Bulungan x x -

536 Kab. Malinau x x -

537 Kab. Nunukan x x -

538 Kota Tarakan x x -

LAMPIRAN 2

DATA VARIABEL PENELITIAN

NO DAERAH DP (X1) PPD (X2) SIZE (X3) KK (Y)

1 Prov. Aceh 2462715.671 909,748 20906506241211.50 -2203620 2 Kab. Aceh Utara 1335158.186 21,768 5211999393369.66 -64259.2 3 Kab. Labuhan Batu 654208.601 29,060 2132434945682.60 -36602.9 4 Kab. Nias 429419.801 3,443 1861046502145.83 -36950.8 5 Kota Binjai 592386.6081 30,245 2902866376082.84 -93023.7 6 Kab. Padang

Pariaman 809705.3622 19,860 1092650923368.21 -36816.9 7 Kab. Pasaman 608761.5452 6,585 2281973272459.70 -59500.2 8 Kota Bukit Tinggi 450094.9769 27,182 2035683171614.95 -55891.6 9 Kota Padang 1203006.165 176,241 7885040700284.65 -252176 10 Kota Solok 397130.5007 4,878 1513516292069.58 -70554.9 11 Kab. Pelalawan 1203233.344 29,215 4712674302965.27 -653620 12 Prov. Jambi 1631447.786 808,438 8517755697517.34 -283338 13 Kab. Merangin 771413.8586 11,711 2289577913331.32 -17831.8 14 Kab. Tanjung

Jabung Barat 1010704.598 13,763 3654968513868.45 -321710 15 Prov. Sumatera

Selatan 3841411.648 2,275,320 18257096675399.00 -635604 16 Kota Palembang 1575058.767 388,859 6931744950004.12 -53065.9 17 Kota Bandar

Lampung 1161801.915 287,519 3157835330454.77 -30900 18 Kab. Bogor 2449547.101 913,790 18168758326991.00 -625630 19 Kab. Majalengka 1269963.686 31,705 4145928277813.08 -34726.8 20 Kota Bogor 859072.3223 311,645 6263429999065.65 -141508 21 Kab. Banyumas 1372626.308 103,300 5244131543280.85 -246480 22 Kab. Demak 920067.58 47,878 3255801680422.99 -64173.7 23 Kab. Grobogan 1105254.457 34,888 2545404450688.06 -40485.6 24 Kab. Pekalongan 921439.8856 26,774 2745266615288.85 -8750.53 25 Kab. Purworejo 936592.9105 30,682 2376589292661.06 -77035.7 26 Kab. Tegal 1166227.022 50,607 2950322610924.19 -55292.2 27 Kab. Wonosobo 807748.019 22,562 2666549732849.64 -155469 28 Kota Tegal 449283.241 36,188 2241976747248.35 -68228 29 Kab. Kulon Progo 706469.8219 17,123 1727982789886.06 -14431 30 Kab. Sleman 1048511.113 234,300 4262999633893.27 -108882 31 Kota Yogyakarta 685422.9014 260,582 4412321054978.00 -211991 32 Kab. Banyuwangi 1382244.171 64,177 3120680762563.88 -149994 33 Kab. Jombang 1141591.329 49,715 4525648017776.69 -175670 34 Kab. Nganjuk 1131487.711 41,108 2147663626965.45 -196418 35 Kab. Sampang 925899.7233 9,563 4147653243240.00 -53500 36 Kota Malang 940797.5902 250,000 6122163298981.10 -101585 37 Prov. Kalimantan

Barat 1511410.039 1,430,145 5626886849281.49 -25000 38 Kab. Kubu Raya 837455.694 49,622 1505920352484.86 -30984.9 39 Prov. Kalimantan

Tengah 1516383.568 1,117,405 10237049599816.90 -177000 40 Kab. Seruyan 717808.1226 3,672 3147262937003.80 -64259.1

41 Kab. Lamandau 524722.8301 2,699 1986570432580.04 -26769.3 42 Prov. Kalimantan

Timur 6186052.364 4,650,182 30089700173299.00 -1675000 43 Kab. Bulukumba 758799.8458 18,205 1281399155783.53 950 44 Kota Makassar 1249540.839 501,719 10137808566099.30 -214790 45 Kab. Luwu Timur 591403.0159 90,139 2672973430405.62 -46401.7 46 Prov. Bali 1065533.025 2,104,381 6413739380985.85 -531494 47 Kab. Jembrana 550401.2041 20,406 1758188785013.90 -32026.4 48 Kota Mataram 675026.2565 64,330 2803909180090.09 -122960 49 Kab. Lombok Utara 417394.9239 28,870 999690553847.42 -31854 50 Kab. Manggarai

Barat 542775.9173 12,995 1894940084354.04 -23548.6 51 Kota Tangerang 1141393.68 909,500 6936809966136.88 -533056 52 Kab. Bangka 645312.186 30,000 2080000565805.99 -55379.4 53 Kab. Belitung 541978.4891 28,315 36443593487000.60 -51117.3 54 Kab. Bangka

Tengah 470094.9226 17,176 1547357492616.89 -39189.4 55 Kab. Bintan 589745.9093 124,219 2922970366972.54 -125183

NO DAERAH Ln DP

(X1)

Ln PPD (X2)

Ln SIZE

(X3) KK (Y)

1 Prov. Aceh 14.72 13.72 30.67 -220360

2 Kab. Aceh Utara 14.1 9.99 29.28 -64259

3 Kab. Labuhan Batu 13.39 10.28 28.39 -36603

4 Kab. Nias 12.97 8.14 28.25 -36951

5 Kota Binjai 13.29 10.32 28.7 -93024

6 Kab. Padang Pariaman 13.6 9.9 27.72 -36817

7 Kab. Pasaman 13.32 8.79 28.46 -59500

8 Kota Bukit Tinggi 13.02 10.21 28.34 -55892

9 Kota Padang 14 12.08 29.7 -252176

10 Kota Solok 12.89 8.49 28.05 -70555

11 Kab. Pelalawan 14 10.28 29.18 -313620

12 Prov. Jambi 14.3 13.6 29.77 -283338

13 Kab. Merangin 13.56 9.37 28.46 -17832

14 Kab. Tanjung Jabung Barat 13.83 9.53 28.93 -321710 15 Prov. Sumatera Selatan 14.16 14.64 30.54 -315604 16 Kota Palembang 14.27 12.87 29.57 -53066 17 Kota Bandar Lampung 13.97 12.57 28.78 -30900

18 Kab. Bogor 14.71 13.73 30.53 -325630

19 Kab. Majalengka 14.05 10.36 29.05 -34727

20 Kota Bogor 13.66 12.65 29.47 -141508

21 Kab. Banyumas 14.13 11.55 29.29 -246480

23 Kab. Grobogan 13.92 10.46 28.57 -40486 24 Kab. Pekalongan 13.73 10.2 28.64 -8751 25 Kab. Purworejo 13.75 10.33 28.5 -77036

26 Kab. Tegal 13.97 10.83 28.71 -55292

27 Kab. Wonosobo 13.6 10.02 28.61 -155469

28 Kota Tegal 13.02 10.5 28.44 -68228

29 Kab. Kulon Progo 13.47 9.75 28.18 -14431

30 Kab. Sleman 13.86 12.36 29.08 -108882

31 Kota Yogyakarta 13.44 12.47 29.12 -211991 32 Kab. Banyuwangi 14.14 11.07 28.77 -149994 33 Kab. Jombang 13.95 10.81 29.14 -175670

34 Kab. Nganjuk 13.94 10.62 28.4 -196418

35 Kab. Sampang 13.74 9.17 29.05 -53500

36 Kota Malang 13.75 12.43 29.44 -101585

37 Prov. Kalimantan Barat 14.23 14.17 29.36 -25000 38 Kab. Kubu Raya 13.64 10.81 28.04 -30985 39 Prov. Kalimantan Tengah 14.23 13.93 29.96 -177000

40 Kab. Seruyan 13.48 8.21 28.78 -64259

41 Kab. Lamandau 13.17 7.9 28.32 -26769

42 Prov. Kalimantan Timur 14.64 15.35 30.04 -167500

43 Kab. Bulukumba 13.54 9.81 27.88 1950

44 Kota Makassar 14.04 13.13 29.95 -214790 45 Kab. Luwu Timur 13.29 11.41 28.61 -46402

46 Prov. Bali 13.88 14.56 29.49 -31494

47 Kab. Jembrana 13.22 9.92 28.2 -32026

48 Kota Mataram 13.42 11.07 28.66 -122960 49 Kab. Lombok Utara 12.94 10.27 27.63 -31854 50 Kab. Manggarai Barat 13.2 9.47 28.27 -23549 51 Kota Tangerang 13.95 13.72 29.57 -133056

52 Kab. Bangka 13.38 10.31 28.36 -55379

53 Kab. Belitung 13.2 10.25 29.23 -51117

54 Kab. Bangka Tengah 13.06 9.75 28.07 -39189

LAMPIRAN 3

STATISTIK DESKRIPTIF

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

DANA PERIMBANGAN 55 12.89 14.72 13.7045 .45328

PENDAPATAN PAJAK

DAERAH 55 7.90 15.35 11.1025 1.80308

SIZE 55 27.63 30.67 28.9038 .70646

KINERJA KEUANGAN

DAERAH 55 -325630 1950 -1.07E5 92607.070

LAMPIRAN 4

PENGUJIAN ASUMSI KLASIK

Hasil Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized Residual

N 55

Normal Parametersa Mean .0000000

Std. Deviation 6.81108396E4

Most Extreme Differences Absolute .091

Positive .049

Negative -.091

Kolmogorov-Smirnov Z .676

Asymp. Sig. (2-tailed) .750

Hasil Uji Multikoleniaritas Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) _{2.837E6 558584.436}

DANA PERIMBANGAN -20591.340 34910.578 -.101 .363 2.753

PENDAPATAN PAJAK

DAERAH 9303.274 8694.027 .181 .370 2.702

SIZE -95670.493 25729.382 -.730 .275 3.632

a. Dependent Variable: KINERJA KEUANGAN DAERAH

Hasil Uji Autokorelasi

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the

Estimate Durbin-Watson

1 .678a .459 .427 70085.476 1.711

a. Predictors: (Constant), SIZE, PENDAPATAN PAJAK DAERAH, DANA PERIMBANGAN

LAMPIRAN 5

PENGUJIAN REGRESI BERGANDA

Hasil Uji Regresi Berganda Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1 (Constant) 2.837E6 558584.436 5.079 .000

DANA

PERIMBANGAN -20591.340 34910.578 -.101 -.590 .558

PENDAPATAN

PAJAK DAERAH 9303.274 8694.027 .181 1.070 .290

SIZE -95670.493 25729.382 -.730 -3.718 .070

a. Dependent Variable: KINERJA KEUANGAN DAERAH

LAMPIRAN 6 PENGUJIAN HIPOTESIS

Hasil Uji-F

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 2.126E11 3 7.087E10 14.427 .000a

Residual 2.505E11 51 4.912E9

Total 4.631E11 54

a. Predictors: (Constant), SIZE, PENDAPATAN PAJAK DAERAH, DANA PERIMBANGAN b. Dependent Variable: KINERJA KEUANGAN DAERAH

Hasil Uji-t Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1 (Constant) 2.837E6 558584.436 5.079 .000

DANA

PERIMBANGAN -20591.340 34910.578 -.101 -.590 .558

PENDAPATAN

PAJAK DAERAH 9303.274 8694.027 .181 1.070 .290

SIZE -95670.493 25729.382 -.730 -3.718 .070

a. Dependent Variable: KINERJA KEUANGAN DAERAH

Hasil Analisis Koefisien Determinasi

Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1 .678a .459 .427 70085.476

a. Predictors: (Constant), SIZE, PENDAPATAN PAJAK DAERAH, DANA PERIMBANGAN

DAFTAR PUSTAKA

Abdul Halim 2004. Akuntansi Keuangan Daerah. Jakarta: Salemba Empat.

Azhar Susanto. (2008). Sistem Informasi Akuntansi, Struktur-Pengendalian

Resiko-Pengembangan. Bandung: Lingga Jaya

Bastian, Indra, 2006a, Sistem Perencanaan dan Penganggaran Pemerintahan

Daerah di Indonesia, Salemba Empat, Jakarta

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

Black, B. S., H. Jang, dan W. Kim. (2006). Predicting Firm’s Corporate

Governance Choices: Evidence from Korea. The Journal of Finance. Vol. 12. No. 16: Hal. 23.

Chow, C.W., Ganulin, D., Haddad, K. and Williamson, J. 1998. The balanced

scorecard: a potent tool for energizing and focusing health-care organization management. Journal of Health-care Management.

Daulay, Murni. 2010, Metodologi Penelitian Ekonomi, Medan: USU Press.

Ebit Julitawati, Darwanis dan Jalaluddin. 2012. Pengaruh Pendapatan Asli Daerah dan Dana Perimbangan Terhadapa Kinerja Keuangan Pemerintah Kabupaten/Kota Di Provinsi Aceh. Jurnal Akuntansi. ISSN: 2302-0164, Vol. 1 No. 1, p. 1-15. Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh.

Elmi, Bachrul, 2002. Kebijakan Desentralisasi Fiskal Kaitannya dengan Hutang Luar Negeri Pemerintah Daerah Otonom. Kajian Ekonomi dan Keuangan, Vol. 6 No. 4.

Elmi, Bachrul. 2002. Keuangan Pemerintah Daerah Otonom di Indonesia. Jakarta : Penerbit Universitas Indonesia.

Florida, Asha.2007. “Analisis Pengaruh Pendapatan Asli Daerah PAD Terhadap Kinerja Keuangan Pada Pemerintah Kabupaten dan Kota Di Propinsi Sumatera Utara”. Skripsi Akuntansi, Departemen Akuntansi Fakultas Ekonomi Sumatera Utara, Medan.

Friska Sihite, 2010. Pengaruh Pendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Umum Dan Fiscall Stress Terhadap Kinerja Keuangan Di Kabupaten Dan Kota Propinsi Sumatera Utara.

Ghozali, Imam. 2005. Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program SPSS. Cetakan IV Penerbit UNDIP

Gomez, Osborne. 2007. Enhancing Student Appreciation Of Written Feedback

On Essay Asignments. Jurnal. University of the west England, United Kingdom.

Gujarati, D.N., (2003), Basic Econometrics, 4th Edition, McGraw-Hill International Editions, Singapore.

Hair et al., (1998), Multivariate Data Analysis, Fifth Edition, Prentice Hall, Upper Saddle River : New Jersy.

Halachmi, Arie. 2005. Performance measurement is only one way of managing performance. International Journal of Productivity and Performance Management. Vol. 54: 502-516.

Hamzah B. Uno, (2008), Teori Motivasi dan Pengukurannya Analisis di Bidang

Pendidikan, Bumi Aksara, Jakarta

Kadjatmiko, 2002. “Dinamika Sumber Keuangan bagi Daerah dalam Rangka

Otonomi Daerah”, Prosiding Workshop Internasional Implementasi

Desentralisasi Fiskal sebagai Upaya Memberdayakan Daerah dalam Membiayai Pembangunan Daerah, Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik Universutas Katolik Parahyangan, Bandung, hal.69.

Kawedar, Warsito, dkk. 2008. Akuntansi Sektor Publik (Pendekatan Penganggaran Daerah dan Akuntansi Keuangan Daerah). Semarang: Widya Karya.

Kusumawardani, Media. 2012. Pengaruh Size, Kemakmuran, Ukuran Legislatif, Leverage Terhadap Kinerja Keuangan Pemerintah Daerah di Indonesia. Accounting Analysis Journal, Vol. 1. ISSN: 2252-6765.

Mahmudi, (2007). Manajemen Kinerja Sektor Publik. Yogyakarta: Unit Penerbit dan Percetakan Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen YKPN

Mandell, Lee M. 1997. Performance Measurements and Management Tools in North Carolina Local Goverment. Public Administration Quarterly; Spring 1997; Vol. 21: 96.

Mardiasmo., 2009, Akuntansi Sektor Publik, Yogyakarta: ANDI.

Noor, Hasanuddin, 2009. Psikometri Aplikasi Penyusunan Instrumen Pengukuran Perilaku. Bandung: Fakultas Psikologi UNISBA.

Perwitasari, Citra. 2010. The Influence of Financial Performance to the Level of Accountability Disclosure of Indonesia’s Local Government. Tesis Universitas Sebelas Maret Surakarta.

Sadjiarto, Adjie. 2000. Akuntabilitas dan Pengukuran Kinerja Pemerintahan. Jurnal Akuntansi dan Keuangan Vol.2 No. 2, Nopember 2000: 138–150. Saragih, Juli Panglima. 2003. Desentralisasi Fiskal dan Keuangan Daerah dalam

Otonomi. Cetakan Pertama. Penerbit Ghalia Indonesia: Jakarta

Saragih, Juli Panglima. 2003. Desentralisasi Fiskal dan Keuangan Daerah dalam Otonomi. Jakarta: Gahalia Indonesia

Schmalensee, R. 1989. Intra-Industry profitability differences in US manufacturing. Journal of Industrial Economics Vol 37: 337-357.

Sekaran, Uma. 2006. Research Methods for Business : “Metodologi Penelitian

untuk Bisnis. Edisi 4. Jakarta : Salemba Empat.

Sesotyaningtyas, Mirna. 2012. Pengaruh Leverage, Ukuran Legislatif, Intergovernmental Revenue Dan Pendapatan Pajak Daerah Terhadap Kinerja Keuangan Pemerintah Daerah. Accounting Analysis Journal 1. Universitas Negeri Semarang.

Suhardjanto, D, Hartoko, Sri, Retnoningsih, Hilda, Rusmin, Mandasari, Putriesti and Brown, Alistair. 2010. Influence of Parliament Characteristic toward

Mandatory Accounting Disclosure Compliance in Indonesia. Hibah

Penelitian Publikasi Internasional LP2M UNS.

Sumarjo, Hendro. 2010. Pengaruh Karakteristik Pemerintah Daerah Terhadap

Kinerja Keuangan Pemerintah Daerah. Skripsi.Universitas Sebelas Maret

Surakarta.

Sumiyarti dan Akhmad Fauzan Imamy. 2005. “Analisis Pengaruh Perimbangan Pusat-Daerah terhadap Perekonomian Kota Depok”. Media Ekonomi, Vol. 11, No. 2, h. 113-128.

Surepno. 2013. Pengaruh Return on Equity (ROE), Ukuran (Size) dan Kemakmuran (Wealth) Pemerintah Daerah terhadap Kinerja Keuangan Pemerintah Daerah di Indonesia. Skripsi. Semarang: Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Semarang.

Wahid Sulaiman, 2004, Analisis Regresi Menggunakan SPSS, Yogyakarta : Andi Offset

Westin, Susan S. 1998. Performance Measuremnt and Evaluation Definition and

Relationship. GAO issued May 200

Wood, L. 1998. Local Government Dollars & Sense (Rancho Palos Verdes, CA.: Training Shoppe).

www.Antaranews.com, 2007 www.Bandar Lampung.BPK.go.id www.djpk.depkeu.go.id

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Jenis Penelitian

Jenis penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini adalah asosiatif kausal yaitu penelitian yang bertujuan untuk mengetahui hubungan yang bersifat sebab akibat.Unit analisis dalam penelitian adalah semua website resmi pemerintah daerah di Indonesia.Horizon waktu yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi cross-sectional, yaitu studi yang dilakukan dengan data yang hanya sekali dikumpulkan, Sekaran (2006).

3.2 Variabel Penelitian

Variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari dua variabel yaitu variabel bebas dan variabel terikat.

3.3.1 Variabel Bebas

Variabel bebas adalah variabel yang dapat mempengaruhi variabel terikat secara positif atau negatif (Sekaran, 2006).Apabila setiap unit kenaikan variabel bebas diikuti oleh kenaikan variabel terikat maka variabel bebas mempengaruhi variabel terikat secara positif.Begitu juga sebaliknya, apabila setiap unit penurunan variabel bebas diikuti oleh penurunan variabel terikat maka variabel bebas mempengaruhi variabel terikat secara negatif.Didalam penelitian ini, variabel bebas yang digunakan penulis adalah Dana Perimbangan, Pendapatan Pajak Daerah, dan Size (ukuran).

3.3.2 Variabel Terikat

Variabel terikat merupakan variabel yang menjadi fokus utama peneliti di dalam penelitian ini.Melalui analisis terhadap variabel terikat adalah mungkin untuk menemukan jawaban atas suatu masalah (Sekaran, 2006).Variabel terikat dalam penelitian ini adalah Kinerja Keuangan Pemerintah Kabupaten/Kota di Indonesia.

3.4 Defenisi Operasional Variabel

3.4.1 Dana Perimbangan

Dalam Undang – Undang No. 33 tahun 2004 tentang perimbangan keuangan antara pemerintah pusat dan pemerintah daerah disebutkan bahwa: “Dana perimbangan adalah dana yang bersumber dari pendapatan APBN yang dialokasikan kepada daerah untuk mendanai kebutuhan daerah dalam rangka desentralisasi, terdiri dari dana bagi hasil, DAK, DAU”.

3.4.2 Pendapatan Pajak Daerah

Pendapatan dari pajak daerah digunakan untuk pembiayaan pembangunan dan untuk diberikan lagi kepada masyarakat.Pendapatan pajak daerah dalam penelitian ini diukur dari laporan Realisasi APBD masing-masing pemerintah daerah.Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Florida (2007), menunjukkan bahwa pendapatan pajak daerah mempengaruhi kinerja keuangan pemerintah daerah.

3.4.3 Size

Dapat diukur dengan jumlah karyawan, total aset, total pendapatan dan tingkat produktifitas (Damanpour, 1991) dalam Suhardjanto, et al, (2010). Ukuran pemerintah daerah dalam penelitian ini mengacu pada penelitian yang dilakukan oleh Sumarjo (2010) yaitu diproksikan dengan menggunakan total aset.Akan tetapi, dalam penelitian ini terdapat sedikit perbedaan dengan penelitian Sumarjo (2010), dimana ukuran pemerintah daerah diproksikan dengan logaritma natural dari total aset ((Ln) aktiva). Hal ini dikarenakan besarnya total aset masing-masing pemerintah daerah berbeda bahkan mempunyai selisih yang besar, sehingga dapat menyebabkan nilai yang ekstrem. Untuk menghindari adanya data yang tidak normal tersebut maka data total aset perlu di Ln kan. Pertimbangan pengukuran ini karena nilai aktiva lebih stabil dari pada nilai penjualan bersih dan kapitalisasi pasar (Wuryaningsih, 2002) dalam Sumarjo (2010).

3.4.4 Kinerja Keuangan Daerah

Pada dasarnya terdapat 2 hal yang dapat dijadikan sebagai indikator kinerja, yaitu Kinerja Anggaran dan Anggaran Kinerja. KinerjaAnggaran merupakan instrumen yang dipakai oleh DPRD untukmengevaluasi kinerja kepala daerah, seadngkan Anggaran Kinerja merupakan instrumen yang dipakai oleh kepala daerah untukmengevaluasi unit-unit kerja yang ada di bawah kendali daerah selakumanager eksekutif. Penggunaan indikator kinerja sangat penting untukmengetahui apakah suatu program kerja telah dilaksanakan secara efisien dan efektif (Mardiasmo, 2002:19). Indikator yang digunakan dalam mengukur kinerja keuangan daerah adalah sebagai berikut:

1) Analisis Surplus/Defisit APBD

Analisis ini digunakan untuk memantau kebijakan fiskal dipemerintahan daerah. Analisis ini disajikan dengan 2 pendekatan menurut (PP 58 Tahun 2005) yaitu:surplus/defisit = pendapatan daerah-belanja daerah, sedangkan menurut PMK (Peraturan Menteri Keuangan) 72 Tahun 2006 yaitu: surplus/defisit = (pendapatan-belanja) + silpa + pencairan dana cadangan.

2) Derajat Desentralisasi Fiskal (DDF)

DDF antara pemerintah pusat dan pemerintah daerah padaumumnya ditunjukkan oleh variabel-variabel seperti (i) PAD terhadaptotal penerimaan daerah, (ii) Rasio Bagi Hasil Pajak dan Bukan Pajakdaerah (BHPBP) terhadap Total Penerimaan Daerah (TPD), (iii) RasioSumbangan Bantuan Daerah (SBD) terhadap TPD (Halim, 2004).

3) Derajat Otonomi Fiskal (DOF)

Kemandirian Keuangan Daerah adalah menunjukkan kemampuanPemerintah Daerah dalam membiayai sendiri kegiatan pemerintahan, pembangunan dan pelayanan kepada masyarakat yang telah membayar pajak dan retribusi sebagi sumber pendapatan yang diperlukan daerah(Halim, 2004).

4) Upaya Fiskal/Posisi Fiskal

Usaha pajak dapat diartikan sebagai rasio antar penerimaan pajakdengan kapasitas membayar disuatu daerah. Salah satu indikator yangdapat digunakan untuk mengetahui kemampuan membayar pajakmasyarakat adalah PDRB. Jika PDRB meningkat, maka kemampuandaerah dalam membayar pajak juga meningkat. Hal berarti bahwa administrasi penerimaan daerah dapat meningkatkan daya pajak (Halim, 2004).

5) Analisis Efektivitas (CLR)

Analisis ini menggambarkan kemampuan pemerintah daerah dalam merealisasi PAD yang direncanakan, dibandingkan dengan target yang ditetapkan berdasarkan potensi riil daerah (Halim, 2004).

6) Indeks Kinerja Pajak dan Retribusi Daerah

Indeks Kinerja Pajak dan Retribusi Daerah digunakan untukmengetahui jenis pajak/retribusi daerah termasuk dalam kategori prima, potensial, berkembang dan terbelakang.

7) Rasio Kemandirian Daerah

Rasio ini digunakan untuk mengukur pola hubungan dan tingkatkemampuan daerah.

8) Kemampuan Pinjaman Daerah (DSCR)

Kemampuan suatu daerah dalam mendapatkan uang atau manfaatdari pihak lain yang digunakan untuk mempercepat pertumbuhan ekonomi serta meningkatkan pelayanan publik

Tabel 3.1

Definisi Operasional dan Skala Pengukuran Variabel

No Variabel Defenisi Indikator Skala

1 Kinerja Keuangan Pemerintah Daerah Kabupaten/Kota di Indonesia(Y) Kinerja merupakan gambaran pencapaian pelaksanaan suatu kegiatan dalam mencapai tujuan, visi dan misi suatu organisasi (Bastian, 2006)

1) Analisis

Surplus/Defisit APBD Analisis ini digunakan untuk memantau kebijakan fiskal dipemerintahan daerah. Analisis ini disajikan dengan 2 pendekatan menurut (PP 58 Tahun 2005) yaitu:surplus/defisit = pendapatan daerah-belanja daerah

2 Dana Perimbangan (X1)

Dalam Undang – Undang No. 33 tahun 2004 tentang perimbangan keuangan antara pemerintah pusat dan pemerintah daerah disebutkan bahwa: “Dana perimbangan adalah dana yang bersumber dari pendapatan APBN yang dialokasikan kepada daerah untuk mendanai kebutuhan daerah dalam rangka desentralisasi, terdiri dari dana bagi hasil, DAK, DAU

Dana Perimbangan= Dana bagi hasi + dana alokasi khusus + dana alokasi umum

Nominal

3 Pendapatan Pajak Daerah (X2) Pendapatan dari pajak daerah digunakan untuk pembiayaan pembangunan dan untuk diberikan lagi kepada masyarakat (Florida,2008)

Pendapatan pajak daerah dalam penelitian ini diukur dari laporan Realisasi APBD masing-masing pemerintah daerah (Florida,2008)

Nominal

4 Size

(X3)

Ukuran dari pemerintah daerah yang diukur melalui nilai total aset

Total aset yang dimiliki pemerintah daerah

Rasio

3.5 Populasi dan Sampel

Populasi dari penelitian ini adalah seluruh pemerintahan daerah yang ada di Indonesia yang berjumlah 548 yang terdiri atas 34 pemerintahan provinsi, 98 pemerintahan kota, dan 416 pemerintahan kabupaten. Sampling adalah proses pengambilan sebagian elemen dari suatu populasi sebagai wakil dari populasi tersebut. Besaran sampel yang tepat untuk penelitian adalah lebih besar dari 30 dan kurang dari 500 (Sekaran, 2006).

Pengambilan sampel dalam penelitian ini menggunakan metode purposive

sampling, yaitu metode pemilihan sampel berdasarkan kriteria-kriteria tertentu

(Daulay, 2010). Adapun kriteria pengambilan sampel adalah sebagai berikut :

1. Pemerintah Daerah memilik website resmi pemerintah daerah.

2. Pemerintahan daerah mempublikasikan secara lengkap informasi

keuangan daerahnya pada website resmi pemerintah daerah.

3.6 Jenis dan Sumber Data

Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif dengan sumber data sekunder.Data kuantitatif adalah data yang berbentuk angka atau bilangan, sedangkan data sekunder adalah sumber data penelitian yang diperoleh secara tidak langsung dengan melalui media perantara.Periode data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu tahun 2014. Data variabel dependen yaitu Kinerja Keuangan Pemerintah Kabupaten/Kota di Indonesia yang dapat dilihat dari ketersediaan informasi keuangan yang lengkap yang terdapat pada

website resmi pemerintah daerah dan diperoleh dengan mengamati secara

langsung.

3.7 Metode Pengumpulan Data

Metode pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah studi pustaka dan studi dokumentasi. Data-data dan teori dalam penelitian ini diperoleh dari literatur, artikel, dan hasil penelitian terdahulu yang relevan dengan penelitian dan landasan teori. Data juga diperoleh dari studi dokumentasi yang dilakukan dengan menggunakan data sekunder baik dari lembaga yang mengeluarkan data tersebut dan juga melalui internet.

3.8 Metode Analisis

Adapun pengujian yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

3.8.1 Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif digunakan untuk menghasilkan gambaran dari data yang telah terkumpul.Analisis deskriptif yang digunakan dalam penelitian ini adalah nilai rata-rata (mean), maksimum, minimum, dan standar deviasi.

3.8.2 Uji Asumsi Klasik

Penggunaan uji asumsi klasik bertujuan untuk mengetahui dan menguji kelayakan atas model regresi yang digunakan pada penelitian ini. Tujuan lainnya untuk memastikan bahwa di dalam model regresi yang digunakan mempunyai data yang terdistribusikan secara normal, bebas dari autokorelasi, multikolinieritas serta heterokedistisitas.

3.8.2.1 Uji Normalitas

Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel bebas, dan variabel terikat memiliki distribusi normal dan tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki distribusi data secara normal atau mendekati normal (Ghozali, 2005) untuk menguji normalitas data dapat dilakukan dengan dua cara, yang pertama dengan melihat grafik normal probability plot dasar

pengambilan keputusan dari tampilan grafik normal probability plot yang mengacu pada Imam Ghozali (2005), yaitu:

1. Jika data (titik) menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, berarti menunjukkan pola distribusi yang normal sehingga model regresi dapat memenuhi asumsi normalitas. 2. Jika data (titik) menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak

mengikuti arah garis diagonal berarti tidak menunjukkan pola distribusi normal sehingga model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.

Pengujian normalitas yang lain yang lebih baik dilakukan adalah dengan menggunakan analisis statistik. Pengujian ini digunakan untuk menguji normalitas residual suatu model regresi adalah dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov.Dalam uji

Kolmogorov-Smirov, suatu data dikatakan normal apabila nilai Asympotic Significant lebih dari 0,05(Hair et.al 1998). Dasar

pengambilan keputusan dalam uji K-S adalah:

1. Apabila probabilitas nilai 2 uji K-S tidak signifikan < 0,05 secara statistik maka Ho ditolak, yang berarti data terdistribusi tidak normal.

2. Apabila probabilitas nilai 2 uji K-S signifikan > 0,05 secara

3.8.2.2 Uji Heterokedastisitas

Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam regresi terjadi ketidaksamaan varians dari residual satu observasi yang lain. Apabila varians dari residual satu observasi ke observasi yang lain tetap disebut homokedastisitas. Sedangkan apabila varians dari residual satu observasi ke observasi lain berbeda maka disebut heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah homoskedastisitas, tidak terjadi heterokedastisitas dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat (dependen) yaitu ZPRED dengan nilai residual SRESID. Deteksi ada tidaknya dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik Scatterplot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual (Y prediksi - Y sesungguhnya) yang telah di standardized.

3.8.2.3 Uji Multikolonieritas

Tujuan dari uji multikolonieritas adalah untuk menguji apakah model regresi memiliki korelasi antar variabel bebas.Multikolonieritas terjadi jika terdapat hubungan linear antara independen berbeda maka disebut heterokedastisitas. Model regresi yang baik adalah homoskedastisitas, tidak terjadi heterokedastisitas dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variabel terikat (dependen) yaitu ZPRED dengan nilai residual SRESID. Deteksi ada tidaknya dapat dilakukan dengan melihat ada tidaknya pola tertentu pada grafik

Scatter plot antara SRESID dan ZPRED dimana sumbu Y adalah Y

yang telah diprediksi, dan sumbu X adalah residual (Y prediksi - Y sesungguhnya) yang telah di standardized yang libatkan dalam model. Jika terjadi gejalamultikolonieritas yang tinggi maka standar eror koefisien regresi akan semakin besar, akibatnya convidence interal untuk pendugaan parameter semakin lebar. Uji multikolonieritas ini dilakukan dengan meregresikan model analisis dan menguji korelasi antar variabel independen dengan menggunakan variance inflantion

factor (VIF). Batas (cut off) dari VIF > 0 dan nilai tolerance jika nilai

VIF lebih besar dari 10 dan nilai tolerance kurang dari 0,10 dan tingkat kolinieritas lebih dari 0,95 maka terjadi multikolonieritas (Ghozali,2005).

3.8.2.4Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya penyimpangan asumsi klasik autokorelasi yaitu korelasi yang terjadi antara residual pada satu pengamatan dengan pengamatan lain pada model regresi. Prasyarat yang harus terpenuhi adalah tidak adanya autokorelasi dalam model regresi. Metode pengujian yang sering digunakan adalah dengan uji Durbin-Watson (uji DW) dengan ketentuan sebagai berikut:

1) Jika d lebih kecil dari dL atau lebih besar dari (4-dL) maka hopotesis nol ditolak, yang berarti terdapat autokorelasi.

2) Jika d terletak antara dU dan (4-dU), maka hipotesis nol diterima, yang berarti tidak ada autokorelasi.

3) Jika d terletak antara dL dan dU atau diantara (4-dU) dan (4-dL), maka tidak menghasilkan kesimpulan yang pasti.

4) Nilai du dan dl dapat diperoleh dari tabel statistik Durbin Watson yang bergantung banyaknya observasi dan banyaknya variabel yang menjelaskan.

3.8.3 Analisis Regresi Linier

Analisis regresi berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh antara variabel bebas dalam mempengaruhi variabel tidak bebas secara bersama-sama ataupun secara parsial. Persamaan regresi dengan linier berganda dalam penelitian ini adalah :

Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3+e

Keterangan:

Y = Kinerja Keuangan Pemerintah Kabupaten/Kota di Indonesia

A = konstanta

b1 = koefisien variabel Dana Perimbangan

b2 = koefisien variabel Pendapatan Pajak Daerah

b3 = koefisien variabel Size

X1 = Dana Perimbangan

X2 = Pendapatan Pajak Daerah

X3 = Size

3.8.4 Pengujian Hipotesis

3.8.4.1 Uji Statistik F (F-test)

Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen (Imam Ghozali,2005). Jika probabilitas (signifikasi) lebih besar dari 0,05 maka variabel bebas secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variabel terikat jika probabilitas lebih kecil 0,05 maka variabel bebas secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel terikat. Nilai f dapat dihitung dengan rumus (Gujarati,1993) :

f hitung=

Dimana :

R² : koefisien determinasi

1-R² : Residual sum of squares

n : jumlah sampel

k : jumlah variabel

3.8.4.2 Uji Statstik t (t-test)

Uji statistik t pada dasarnya menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen (Imam Ghozali,2005). Dalam pengolahan data menggunakan program komputer SPSS 22, pengaruh secara individual ditunjukkan dari nilai signifikan uji t. Jika nilai

signifikan uji t < 0,05 maka dapat disimpulkan terdapat pengaruh yang signifikan secara individual masing-masing variabel. Nilai t dapat dihitung dengan rumus (Gujarati,1993)

t hitung= Dimana:

b : Koefisien regresi variabel Independen

b : Devinisi standar koefisien regresi variabel independen

3.8.5 Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi (R2) mengukur seberapa jauh kemampuan model dalam menerangkan variasi variabel dependen (Ghozali, 2005).Nilai R2 mempunyai interval antara 0 sampai 1 (0 £ R2 £1).Semakin besar R2 (mendekati 1), semakin baik hasil untuk model regresi tersebut dan semakin mendekati 0, maka variabel independen secara keseluruhan tidak dapat menjelaskan variabel dependen (Sulaiman, 2004).Nilai R2 yang kecil berarti kemampuan variabel-variabel dalam menjelaskan variabel dependen amat terbatas.Nilai yang mendekati 1 berarti variabel-variabel independen memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen (Ghozali, 2005).

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1. Deskripsi Objek Penelitian

Objek dalam penelitian ini adalah seluruh pemerintahan daerah yang ada di Indonesia yang berjumlah 548 yang terdiri atas 34 pemerintahan provinsi, 98 pemerintahan kota, dan 416 pemerintahan kabupaten.. Setelah data terkumpul, yang termasuk dalam populasi diseleksi berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Dari penyeleksian tersebut diperoleh 55 data observasi yang memenuhi kriteria, data didapatkan dari Neraca Pemerintahan Daerah dan APBD tahun 2014 yang dipublikasikan melalui situs Departemen Keuangan Ditjen

Perimbangan Keuangan Pusat dan Daerah

website resmi pemerintah daerah.

4.2. Hasil Penelitian

4.2.1. Analisis Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif memberikan penjelasan mengenai nilai minimum, nilai maksimum, nilai rata-rata (mean), dan nilai standar deviasi dari variabel-variabel independen dan variabel dependen.

Tabel 4.1 Statistik Deskriptif

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

DANA PERIMBANGAN 55 12.89 14.72 13.7045 .45328

PENDAPATAN PAJAK

DAERAH 55 7.90 15.35 11.1025 1.80308

SIZE 55 27.63 30.67 28.9038 .70646

KINERJA KEUANGAN

DAERAH 55 -325630 1950 -1.07E5 92607.070

Valid N (listwise) ₅₅

Sumber: data olahan SPSS, 2016

Dari tabel 4.1 dapat dijelaskan beberapa hal seperti yang dijelaskan di bawah ini:

a. Variabel Kinerja Keuangan Daerah (Y) memiliki nilai minimum -325630 dan

nilai maksimum 1950 dengan rata-rata sebesar -1.07 dan standar deviasi 92607.070 dengan jumlah observasi sebanyak 55.

b. Variabel Dana Perimbangan (X1) memiliki nilai minimum 12.89 dan nilai

maksimum 14.72 dengan rata-rata sebesar 13.7045 dan standar deviasi 0.45328 dengan jumlah observasi sebanyak 55.

c. Variabel Pendapatan Pajak Daerah (X2) memiliki nilai minimum 7.90 dan nilai

maksimum 15.35, dengan rata-rata sebesar 11.1025 dan standar deviasi 1.80308 dengan jumlah observasi sebanyak 55.

d. Variabel Size (X3) memiliki nilai minimum 27.63 dan nilai maksimum 30.67,

dengan rata-rata sebesar 28.9038 dan standar deviasi 0.70646 dengan jumlah observasi sebanyak 55.

4.3. Pengujian Asumsi Klasik

Untuk menghasilkan suatu model regresi yang baik, analisis regresi memerlukan pengujian asumsi klasik sebelum melakukan pengujian hipotesis, maka dalam penelitian ini perlu dilakukan uji asumsi klasik terlebih dahulu yang meliputi: uji normalitas data, uji multikolinearitas, uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi yang dilakukan sebagai berikut:

1. Uji Normalitas Data

Uji normalitas bertujuan menguji apakah variabel residual berdistribusi normal atau tidak. Uji statistik yang dapat digunakan untuk menguji apakah residual berdistribusi normal adalah uji statistik non parametric

Kolmogorov-smirnov (K-S) dengan membuat hipotesis:

H0 : data residual berdistribusi normal

Ha : data residual tidak berdistribusi normal

Apabila nilai signifikasi lebih besar dari 0,05 maka H0 diterima dan

sebaliknya jika nilai signifikasi lebih kecil dari 0,05 maka H0 ditolak atau Ha

Tabel 4.2 Hasil Uji Normalitas One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized Residual

N 55

Normal Parametersa Mean .0000000

Std. Deviation 6.81108396E4

Most Extreme Differences Absolute .091

Positive .049

Negative -.091

Kolmogorov-Smirnov Z .676

Asymp. Sig. (2-tailed) .750

a. Test distribution is Normal.

Sumber : data olahan SPSS, 2016

Dari hasil pengolahan data pada tabel 4.2 diperoleh besarnya nilai

Kolmogorov-Smirnov adalah 0.676 dan signifikan pada 0.750. Nilai signifikasi

lebih besar dari 0,05 maka H0 diterima yang berarti data residual berdistribusi

normal. Data yang berdistribusi normal tersebut juga dapat dilihat melalui grafik histogram dan grafik normal plot data.

Gambar 4.1 Histogram

Sumber : data olahan SPSS, 2016

Grafik histogram pada Gambar 4.1 menunjukkan pola distribusi normal karena grafik tidak menceng kiri maupun menceng kanan. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model regresi telah memenuhi asumsi normalitas. Demikian pula hasil uji normalitas dengan menggunakan grafik normal p-plot.

Gambar 4.2 Grafik Normal P-Plot

Sumber : data olahan SPSS, 2016

Pada Gambar 4.2 grafik normal p-plot terlihat bahwa data menyebar disekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal, maka dapat disimpulkan bahwa model regresi telah memenuhi asumsi normalitas.

2. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah terdapat korelasi antar variabel independen dalam model regresi. Jika pada model regresi terjadi multikolinearitas, maka koefisien regresi tidak dapat ditaksir dan nilai standard

error menjadi tidak terhingga. Deteksi multikolenaritas pada suatu model dapat

dilihat yaitu jika nilai Variance Inflation Factor (VIF) tidak lebih dari 10 dan nilai

Tolerance lebih dari 0,1 maka model dapat dikatakan terbebas dari

multikolenearitas (Priyatno, 2013:56).

Tabel 4.3

Hasil Uji Multikoleniaritas Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized

Coefficients Collinearity Statistics

B Std. Error Beta Tolerance VIF

1 (Constant) _{2.837E6 558584.436}

DANA PERIMBANGAN _{-20591.340 34910.578 -.101 .363 2.753}

PENDAPATAN PAJAK

DAERAH 9303.274 8694.027 .181 .370 2.702

SIZE _{-95670.493 25729.382 -.730 .275 3.632}

a. Dependent Variable: KINERJA KEUANGAN DAERAH Sumber: olah data SPSS, 2016

Dari data pada Tabel 4.3, dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi gejala multikolinearitas antara variabel independen yang diindikasikan dari nilai

tolerance setiap variabel independen lebih besar dari 0,1 yakni sebesar 0.363

(Dana Perimbangan), 0.370 (Pendapatan Pajak Daerah), 0.275 (Size) dan nilai VIF lebih kecil dari 10 yakni sebesar 2.753 (Dana Perimbangan), 2.702 (Pendapatan Pajak Daerah), 3.632 (Size).

3. Uji Heteroskedastisitas

Uji heterokedastisitas bertujuan untuk melihat apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variabel dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heterokedastisitas. Menurut

Nugroho (2005:62) cara memprediksi ada tidaknya heteroskedastisitas pada suatu model dapat diihat dari pola gambar Scatterplot model tersebut. Analisis pada gambar Scatterplot yang menyatakan model regresi linear berganda tidak terdapat heteroskedastisitas jika :

1. Titik-titik data menyebar di atas dan di bawah atau di sekitar angka 0, 2. Titik-titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja,

3. Penyebaran titik-titik data tidak boleh membentuk pola bergelombang

melebar kemudian menyempit dan melebar kembali, 4. Penyebaran titik-titik data sebaiknya tidak berpola.

Gambar 4.3

Hasil Uji Heteroskedastisitas (Scatterplot) Sumber: olah data SPSS, 2016

Pada Gambar 4.3 garfik scatterplot terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah angka 0 pada sumbu Y. Hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas pada model regresi sehingga model regresi layak dipakai untuk memprediksi Kinerja Keuangan Daerah seluruh Pemerintahan Kabupaten/Kota di Indonesia

berdasarkan masukan variabel independen Dana Perimbangan, Pendapatan Pajak daerah, dan Size.

4. Uji Autokorelasi

Pengujian autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada suatu periode dengan kesalahan pengganggu periode sebelumnya dalam model regresi. Jika terjadi autokorelasi dalam model regresi berarti koefisien korelasi yang diperoleh menjadi tidak akurat, sehingga model regresi yang baik adalah model regresi yang bebas dari autokorelasi. Cara untuk mendeteksi ada tidaknya autokorelasi adalah dengan melakukan pengujian

Durbin Watson (DW), tidak terjadi autokorelasi apabila nilai du < dw < 4 – du. Tabel 4.4

Hasil Uji Autokorelasi Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the

Estimate Durbin-Watson

1 .678a .459 .427 70085.476 1.711

a. Predictors: (Constant), SIZE, PENDAPATAN PAJAK DAERAH, DANA PERIMBANGAN

b. Dependent Variable: KINERJA KEUANGAN DAERAH Sumber: data olahan SPSS, 2016

Tabel 4.4 menyajikan hasil uji Durbin Watson dengan menggunakan program SPSS Versi 16. Hasil uji autokorelasi di atas menunjukkan nilai statistik

Durbin Watson (dw) sebesar 1.711. Nilai ini akan peneliti bandingkan dengan

nilai tabel dengan menggunakan signifikansi 5%, jumlah pengamatan (n) sebanyak 55, dan jumlah variabel independen 3 (k=3). Maka berdasarkan tabel

(dl) sebesar 1,4523. Oleh karena itu, nilai (dw) lebih besar dari 1,797 dan lebih kecil dari 4 – 1,797 atau dapat dinyatakan bahwa 1,681 < 1.711< 4 - 1,681 (du < dw < 4 – du). Dengan demikian dapat disimpulkan tidak terdapat autokorelasi baik positif maupun negatif.

4.4.Analisis Regresi Berganda

Tabel 4.5. menyajikan nilai koefisien regresi, serta nilai statistik t untuk pengujian pengaruh secara parsial.

Tabel 4.5

Hasil Uji Regresi Berganda Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1 (Constant) _{2.837E6 558584.436 5.079 .000}

DANA

PERIMBANGAN -20591.340 34910.578 -.101 -.590 .558

PENDAPATAN

PAJAK DAERAH 9303.274 8694.027 .181 1.070 .290

SIZE -95670.493 25729.382 -.730 -3.718 .070

a. Dependent Variable: KINERJA KEUANGAN DAERAH

Berdasarkan Tabel 4.5 diperoleh persamaan regresi linear sebagai berikut berikut. Y = 2.837E6+ (-20591.340) X1 + 9303.274X2 + (-95670.493)X3 + e Dimana :

Y : Kinerja Keuangan Daerah

X1 : Dana Perimbangan

X2 : Pendapatan Pajak Daerah

X3 : Size

Berdasarkan Tabel 4.5. disajikan kembali nilai koefisien regresi untuk masingmasing variabel bebas. Untuk Variabal Dana Perimbangan bernilai -20591.340 (bernilai negatif), berarti Dana Perimbangan memiliki pengaruh negative terhadap kinerja keuangan daerah. Dana Perimbangan yang semakin tinggi berdampak negatif terhadap kinerja keuangan daerah.

Variabel Pendapatan Pajak Daerah dengan nilai 9303.274 (bernilai positif), berarti Pendapatan Pajak Daerah memiliki pengaruh positif terhadap pencegahan kinerja keuangan daerah. Pendapatan Pajak Daerah yang semakin baik cenderung berdampak positif terhadap kinerja keuangan daerah.

Variabel Size dengan nilai -95670.493 (bernilai negatif), berarti Size memiliki pengaruh negative terhadap kinerja keuangan pemerintah. Size yang semakin baik cenderung memberikan dampak negatif terhadap kinerja keuangan daerah.

4.5. Pengujian Hipotesis

Untuk menguji hipotesis, peneliti menggunakan analisis regresi berganda. Data diolah dengan menggunakan program SPSS versi 16. Berdasarkan hasil pengolahan data dengan program SPSS versi 16, maka diperoleh hasil sebagai berikut:

1. Uji Signifikansi Simultan (Uji-F)

Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah semua variabel independen mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel dependen.

Untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh yang signifikan secara simultan antara Dana Perimbanagan, Pendapatan Pajak Daerah, dan Size terhadap

Kinerja Keuangan Daerah dapat dilakukan dengan membandingkan nilai Fhitung

dengan Ftabel pada tingkat signifikansi (α) = 5%.

Hasil uji simultan melalui pengolahan SPSS dapat dilihat dalam tabel berikut ini :

Tabel 4.6 Hasil Uji-F

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 2.126E11 3 7.087E10 14.427 .000a

Residual 2.505E11 51 4.912E9

Total 4.631E11 54

a. Predictors: (Constant), SIZE, PENDAPATAN PAJAK DAERAH, DANA PERIMBANGAN b. Dependent Variable: KINERJA KEUANGAN DAERAH

Sumber: olahan data SPSS, 2016

Pada Tabel 4.6, dari uji ANOVA (Analysis of Variance) didapat Fhitung

sebesar 14.427 dengan tingkat signifikansi sebesar 0.000. Sedangkan Ftabel

diketahui sebesar 2.79. Berdasarkan hasil tersebut dapat diketahui bahwa Fhitung >

Ftabel (14.427> 2.79) maka H0 ditolak dan Ha diterima. Jadi dapat disimpulkan

bahwa variabel Dana Perimbangan, Pendapatan Pajak Daerah, dan Size secara simultan berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kinerja Keuangan Daerah pada Seluruh Pemerintahan Kabupaten/Kota di Indonesia.

2. Uji Signifikansi Parsial (Uji-t)

Uji-t dilakukan untuk mengetahui seberapa jauh pengaruh satu variabel independen terhadap variabel dependen secara parsial. Uji ini dilakukan dengan membandingkan signifikasi thitung dengan ttabel dengan ketentuan:

- jika thitung < ttabel, maka H0 diterima dan Ha ditolak untuk α = 5% atau

signifikansi > 0,05,

- jika thitung > ttabel, maka Ha diterima dan H0 ditolak untuk α = 5% atau

signifikansi < 0,05.

Tabel 4.7 Hasil Uji-t Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

1 (Constant) 2.837E6 558584.436 5.079 .000

DANA

PERIMBANGAN -20591.340 34910.578 -.101 -.590 .558

PENDAPATAN

PAJAK DAERAH 9303.274 8694.027 .181 1.070 .290

SIZE -95670.493 25729.382 -.730 -3.718 .070

a. Dependent Variable: KINERJA KEUANGAN DAERAH

Sumber: data olahan SPSS, 2016

Hasil pengujian statistik thitung pada Tabel 4.7 dapat dijelaskan sebagai

berikut:

1. Pengujian terhadap variabel dana perimbangan

Berdasarkan Tabel 4.7 dapat ditentukan bahwa variabel dana perimbangan tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap Kinerja Keuangan Daerah koefisiennya menunjukkan -0.590 dengan nilai signifikasi 0,558 > 0,05 dan thitung(-0.590) < ttabel(1.675). Dengan demikian diterima H0 artinya variabel dana

perimbangan secara parsial tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap Kinerja Keuangan daerah pada seluruh Pemerintahan Kabupaten/Kota di Indonesia pada tingkat kepercayaan 95%.

2. Pengujian terhadap variabel pendapatan pajak daerah

Berdasarkan Tabel 4.7 dapat ditentukan bahwa variabel pendapatan pajak daerah tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap Kinerja Keuangan Daerah koefisiennya menunjukkan 1.070 dengan nilai signifikasi 0,290 > 0,05 dan thitung(1.070) < ttabel(1.675). Dengan demikian diterima H0 artinya variabel

pendapatan pajak daerah secara parsial tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap Kinerja Keuangan daerah pada seluruh Pemerintahan Kabupaten/Kota di Indonesia pada tingkat kepercayaan 95%.

3. Pengujian terhadap variabel size

Berdasarkan Tabel 4.7 dapat ditentukan bahwa variabel size tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap Kinerja Keuangan Daerah koefisiennya menunjukkan -3.718 dengan nilai signifikasi 0,070 > 0,05 dan thitung(-3.718) <

ttabel(1.675). Dengan demikian diterima H0 artinya variabel size secara parsial

tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap Kinerja Keuangan daerah pada seluruh Pemerintahan Kabupaten/Kota di Indonesia pada tingkat kepercayaan 95%.

3. Koefisien Determinasi (R2)

Nilai koefisien korelasi R menunjukkan seberapa besar korelasi atau hubungan antara variabel-variabel independen dengan variabel dependen.

Koefisien korelasi dikatakan kuat apabila nilai R berada di atas 0,5 dan mendekati 1.

Koefisien determinasi (R2) menunjukkan seberapa besar variabel

independen menjelaskan variabel dependennya. Nilai adjusted R square adalah nol sampai dengan satu. Apabila nilai adjusted R square semakin mendekati satu, maka variabel-variabel independen memberikan semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variabel dependen. Sebaliknya, semakin kecil nilai

adjusted R square, maka kemampuan variabel-variabel independen dalam

menjelaskan variasi variabel dependen semakin terbatas. Nilai adjusted R square memiliki kelemahan yaitu nilai adjusted R square akan meningkat setiap ada penambahan satu variabel independen meskipun variabel independen tersebut tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Oleh karena itu, digunakan nilai adjusted R square untuk mengevaluasi mana model regresi terbaik.

Tabel 4.8

Hasil Analisis Koefisien Determinasi Model Summaryb

Model R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1 .678a .459 .427 70085.476

a. Predictors: (Constant), SIZE, PENDAPATAN PAJAK DAERAH, DANA PERIMBANGAN

b. Dependent Variable: KINERJA KEUANGAN DAERAH Sumber: data olahan SPSS, 2016

Nilai Adjusted R Square pada Tabel 4.8 menunjukkan hubungan antara variabel dana perimbangan, pendapatan pajak daeran, dan size terhadap Kinerja

Keuangan Daerah adalah sebesar 0.427 atau sama dengan 43% yang artinya mempunyai tingkat hubungan yang cukup kuat. Dengan demikian variabel dana perimbangan, pendapatan pajak daeran, dan size secara bersamaan mampu memberikan penjelasan pada variabel Kinerja Keuangan Daerah 43%.

4.6. Pembahasan Hasil Penelitian

Dari hasil pengujian regresi secara simultan menunjukkan adanya pengaruh positif dan signifikan variabel dana perimbangan, pendapatan pajak daeran, dan size terhadap Kinerja Keuangan Daerah. Hal ini ditunjukkan oleh nilai Fhitung > Ftabel (14.427 >2.79). Angka adjusted R Square (R2) sebesar 0.427 atau

43%.

1. Pengaruh Dana Perimbangan terhadap Kinerja Keuangan Daerah

Dari hasil pengujian secara parsial diketahui bahwa dana perimbangan tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap Kinerja Keuangan Daerah. Dana Perimbangan menunjukkan bahwa t hitung sebesar -0.590 dengan nilai signifikansi 0,558 sedangkan t tabel adalah sebesar 1.675 sehingga thitung(-.590) <

ttabel(1.675), maka Dana Perimbangan secara individual tidak berpengaruh dan tidak

signifikan terhadap Kinerja Keuangan daerah.

2. Pengaruh Pendapatan Pajak Daerah terhadap Kinerja Keuangan Daerah

Dari hasil pengujian secara parsial diketahui bahwa pendapatan pajak daerah tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap Kinerja Keuangan Daerah. pendapatan pajak daerah menunjukkan bahwa t hitung sebesar 1.070 dengan nilai signifikansi 0,290 sedangkan t tabel adalah sebesar 1.675 sehingga thitung(1.070) <

ttabel(1.675), maka pendapatan pajak daerah secara individual tidak berpengaruh dan

tidak signifikan terhadap Kinerja Keuangan daerah.

3. Pengaruh Size terhadap Kinerja Keuangan Daerah

Dari hasil pengujian secara parsial diketahui bahwa Size tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap Kinerja Keuangan Daerah. Size menunjukkan bahwa t hitung sebesar -3.718 dengan nilai signifikansi 0,070 sedangkan t tabel adalah sebesar 1.675 sehingga thitung(-3.718) < ttabel(1.675), maka Size secara individual tidak

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1. Kesimpulan

Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasan yang telah dikemukakan dalam bab empat, maka kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah pengaruh Dana Perimbangan, Pendapatan Pajak Daerah, dan Size terhadap Kinerja Keuangan Daerah baik secara simultan maupun parsial.

a. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis menunjukkan secara simultan Dana

Perimbangan, Pendapatan Pajak Daerah, dan Size berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kinerja Keuagan Daerah Seluruh Pemerintahan Kabupaten/Kota di Indonesia, dimana tingkat signifikansi lebih kecil dari 5% dan nilai F hitung sebesar 14.427 lebih besar dari nilai F tabel sebesar 2.79. Hal ini menunjukkan peningkatan variabel Dana Perimbangan, Pendapatan Pajak Daerah, dan Size secara simultan akan mengakibatkan peningkatan Kinerja Keuangan Daerah begitu juga sebaliknya. Dari hasil ini dapat disimpulkan Dana Perimbangan, Pendapatan Pajak Daerah, dan Size bersama-sama mempengaruhi Kinerja Keuangan Daerah Seluruh Pemerintahan Kabupaten/Kota di Indonesia tahun 2014, Sehingga hipotesis diterima.

b. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis menunjukkan secara parsial dana

perimbangan tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap Kinerja Keuangan Daerah seluruh Pemerintahan Kabupaten/Kota di Indoensia, dimana tingkat signifikansi lebih besar dari 5% dan nilai t hitung sebesar -0.590 lebih

kecil dari t tabel sebesar 1.675. Hubungan dana perimbangan dan Kinerja keuangan Daerah menurut hasil penelitian ini menunjukkan bahwa peningkatan maupun penurunan pada variabel dana perimbangan tidak memberikan pengaruh apapun terhadap Kinerja Keuangan Daerah. Sehingga hipotesis ditolak.

c. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis menunjukkan secara parsial pendapatan

pajak daerah tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap Kinerja Keuangan Daerah seluruh Pemerintahan Kabupaten/Kota di Indonesia, dimana tingkat signifikansi lebih besar dari 5% dan nilai t hitung sebesar 1.070 lebih kecil dari t tabel sebesar 1.675. Hubungan pendapatan pajak daerah dan Kinerja Keuangan Daerah menurut hasil penelitian ini menunjukkan bahwa peningkatan maupun penurunan pada variabel pendapatan pajak daerah tidak memberikan pengaruh apapun terhadap Kinerja Keuangan Daerah. Sehingga hipotesis ditolak.

d. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis menunjukkan secara parsial size tidak berpengaruh dan tidak signifikan terhadap Kinerja Keuangan Daerah, Pemerintahan Kabupaten/Kota di Sumatera Utara, dimana tingkat signifikansi lebih besar dari 5% dan nilai t hitung sebesar -3.718 lebih kecil dari t tabel sebesar 1.675. Hubungan size dan Kinerja Keuangan Daerah, menurut hasil penelitian ini menunjukkan bahwa peningkatan maupun penurunan pada variabel size tidak memberikan pengaruh apapun terhadap Kinerja Keuangan Daerah, Sehingga hipotesis ditolak.

5.2. Keterbatasan Penelitian

Keterbatasan penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Tidak semua populasi dalam penelitian menjadi sampel yang disebabkan

kurangnya ketersediaan data sehingga tidak terlalu cukup menggambarkan kondisi seluruh Pemerintah Kabupaten/Kota di Indonesia secara keseluruhan.

2. Penelitian ini mengambil tiga variabel independen sehingga penelitian ini

belum dapat menjelaskan semua variabel yang mempengaruhi kinerja keuangan daerah.

5.3. Saran

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

1. Pemerintah daerah harus dapat meningkatkan kinerja keuangan daerah agar

pendapatan yang diterima tidak kurang dari belanja. Jika hal tersebut dipenuhi, maka aset yang dimiliki oleh pemerintah daerah akan semakin bertambah sesuai dengan kebutuhan masyarakat.

2. Peneliti selanjutnya disarankan untuk menambah luas penelitian dan waktu

penelitian sehingga akan diperoleh hasil penelitian yang lebih akurat dan juga dapat menambah variabel independen lainnya yang berpengaruh terhadap kinerja keuangan daerah untuk menambah variasi penelitian.

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Laporan Keuangan Pemerintah Daerah (LKPD)

Peraturan Pemerintah Nomor 58 Tahun 2005 tanggal 9 Desember 2005 tentang Pengelolaan Keuangan Daerah yang merupakan peraturan pelaksanaan dari Undang Undang Nomor 17 Tahun 2003, Undang Undang nomor 1 Tahun 2004, dan Undang Undang Nomor 23 Tahun 2014 mewajibkan pemerintah daerah, untuk menyusun kebijakan akuntansi (Pasal 97 : Kepala daerah berdasarkan standar akuntansi pemerintahan menetapkan peraturan kepala daerah tentang kebijakan akuntansi). Kemudian dalam Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 13 Tahun 2006 tanggal 15 Mei 2006 tentang Pedoman Pengelolaan Keuangan Daerah pasal 239 ayat (1) menyatakan : Kepala daerah menetapkan peraturan kepala daerah tentang kebijakan akuntansi pemerintah daerah dengan berpedoman pada standar akuntansi pemerintahan. (www. Bandar Lampung.BPK.go.id)

Dalam Peraturan Pemerintah Nomor 71 Tahun 2010 tentang Standar Akuntansi Pemerintahan (SAP) disebutkan bahwa pengungkapan kebijakan akuntansi yang diterapkan akan membantu pembaca untuk dapat menghindari kesalahpahaman dalam membaca laporan keuangan. Pengungkapan kebijakan akuntansi dalam laporan keuangan dimaksudkan agar laporan keuangan dapat dimengerti. Pengungkapan kebijakan tersebut merupakan bagian yang tidak terpisahkan dari laporan keuangan yang sangat membantu pemakai laporan

keuangan, karena terkadang perlakuan yang tidak tepat atau salah digunakan untuk suatu komponen laporan realisasi anggaran, neraca, laporan arus kas, atau laporan lainnya yang merupakan pengungkapan kebijakan akuntansi terpilih. Selain itu penetapan kebijakan akuntansi terpilih dimaksudkan untuk menjamin adanya keseragaman pencatatan dalam setiap transaksi akuntansi di setiap satuan kerja. Berdasarkan Undang Undang Republik Indonesia Nomor 17 Tahun 2003 tentang Keuangan Negara, laporan pertanggungjawaban pelaksanaan Anggaran Belanja Daerah disajikan dengan standar akuntansi yang berlaku yang telah ditetapkan dengan Peraturan Pemerintah setelah mendapatkan pertimbangan dari Badan Pemeriksa Keuangan, sebagaimana tertuang pada pasal 32 ayat (2).

1. Pengguna Laporan Keuangan

Terdapat beberapa kelompok utama pengguna laporan keuangan pemerintah, namun tidak terbatas pada: 1. masyarakat; 2. wakil rakyat, lembaga pengawas, dan lembaga pemeriksa; 3. pihak yang memberi atau berperan dalam proses donasi, investasi, dan pinjaman; dan 4. pemerintah. Informasi yang disajikan dalam laporan keuangan bertujuan umum untuk memenuhi kebutuhan informasi dari semua kelompok pengguna. Dengan demikian, laporan keuangan pemerintah tidak dirancang untuk memenuhi kebutuhan spesifik dari masing-masing kelompok pengguna. Namun demikian, berhubung laporan keuangan pemerintah berperan sebagai wujud akuntabilitas pengelolaan keuangan negara, maka komponen laporan yang disajikan setidak-tidaknya mencakup jenis laporan dan elemen informasi yang diharuskan oleh ketentuan peraturan perundang-undangan (statutory reports). Selain itu, karena pajak merupakan sumber utama

pendapatan pemerintah, maka ketentuan laporan keuangan yang memenuhi kebutuhan informasi para pembayar pajak perlu mendapat perhatian. Kebutuhan informasi tentang kegiatan operasional pemerintahan serta posisi kekayaan dan kewajiban dapat dipenuhi dengan lebih baik dan memadai apabila didasarkan pada basis akrual, yakni berdasarkan pengakuan munculnya hak dan kewajiban, bukan berdasarkan pada arus kas semata. Namun, apabila terdapat ketentuan peraturan perundang-undangan yang mengharuskan penyajian suatu laporan keuangan dengan basis kas, maka laporan keuangan dimaksud wajib disajikan demikian. Meskipun memiliki akses terhadap detail informasi yang tercantum di dalam laporan keuangan, pemerintah wajib memperhatikan informasi yang disajikan dalam laporan keuangan untuk keperluan perencanaan, pengendalian, dan pengambilan keputusan. Selanjutnya, pemerintah dapat menentukan bentuk dan jenis informasi tambahan untuk kebutuhan sendiri di luar jenis informasi yang diatur dalam kerangka konseptual ini maupun standar-standar akuntansi yang dinyatakan lebih lanjut.

2. Komponen Laporan Keuangan Berdasarkan Basis Kas menuju Akrual

Akuntansi berbasis akrual adalah suatu basis akuntansi di mana transaksi ekonomi dan peristiwa lainnya diakui, dicatat, dan disajikan dalam laporan keuangan pada saat terjadinya transaksi tersebut, tanpa memperhatikan waktu kas atau setara kas diterima atau dibayarkan. Dalam akuntansi berbasis akrual, waktu pencatatan (recording) sesuai dengan saat terjadinya arus sumber daya, sehingga dapat menyediakan informasi yang paling komprehensif karena seluruh arus sumber daya dicatat. Akuntansi berbasis kas adalah suatu basis akuntansi dimana

5. Bapak Drs. Firman Syarif, M.Si., Ak. dan Bapak Rasdianto, S.E., M.Si., Ak. selaku Dosen Penguji dan Pembanding yang telah banyak memberikan saran dan masukan bagi penulis.

6. Kedua orang tua penulis, Sucyar Mulyono dan Siti Ruhina yang senantiasa melimpahkan cinta dan kasih sayangnya serta selalu mendoakan dan mendukung penulis. Sahabat dan teman-teman Reza, Amar, Indi, Imam, Kiki, dan semua sahabat Pit Stop dan teman-teman lainnya yang tidak bisa disebutkan satu per satu yang selalu memberikan dukungan dalam pengerjaan skripsi ini.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari sempurna. Oleh karena itu, penulis mengharapkan saran dan kritik yang dapat membangun demi kesempurnaan skripsi ini. Penulis berharap skripsi ini dapat bermanfaat bagi semua pihak.

Medan, Agustus 2016 Yang Membuat Pernyataan,

NIM : 120503372

vi 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

1.1 Latar Belakang ... 1

1.2 Perumusan Masalah ... 5

1.3 Tujuan Penelitian ... 6

1.4 Manfaat Penelitan... 6

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ... 8

2.1 Laporan Keuangan Pemerintah Daerah ... 8

2.2 Kinerja Keuangan Pemerintah Daerah ... 11

2.3 Dana Perimbangan ... 15

2.4 Pendapatan Pajak Daerah ... 16

2.5 Size ... 18

2.6 Penelitian Terdahulu ... 18

2.7 Kerangka Konseptual ... 22

2.8 Hipotesis Penelitian ... 23

BAB III METODOLOGI PENELITIAN ... 24

3.1 Jenis Penelitian ... 24

3.2 Tempat dan Waktu Penelitian ... 24

3.3 Variabel Penelitian ... 24

3.3.1 Variabel Bebas ... 24

3.3.2 Variabel Terikat... 25

3.4 Definisi Operasional Variabel ... 25

3.4.1 Dana Perimbangan ... 25

3.4.2 Pendapatan Pajak Daerah ... 25

3.4.3 Size ... 26

3.5 Populasi dan Sampel ... 27

3.6 Jenis dan Sumber Data ... 28

3.7 Metode Pengumpulan Data ... 28

3.8 Metode Analisis Data ... 29

3.8.1 Analisis Deskriptif ... 29

3.8.2 Uji Asumsi Klasik ... 29

3.8.2.2 Uji Heterokedasitas ... 31

3.8.2.3 Uji Multikolonieritas ... 31

3.8.2.4 Uji Autokorelasi.. ... 32

3.8.3 Analisis Regresi Linier ... 33

3.8.4 Pengujian Hipotesis ... 34

3.8.4.1 Uji Statistik F (F-Test) ... 34

3.8.4.2 Uji Statistik T (T-Test) ... 34

3.8.5 Koefisien Determinasi ... 35

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN... 36

4.1 Data Penelitian ... 36

4.2 Hasil Penelitian ... 36

4.2.1 Analisis Statistik Deskriptif ... 36

4.3 Pengujian Asumsi Klasik ... 38

4.4 Analisis Regresi Berganda ... 44

4.5 Pengujian Hipotesis ... 45

4.6 Pembahasan Hasil Penelitian ... 50

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ... 52

5.1 Kesimpulan ... 52

5.2 Keterbatasan Penelitian ... 54

5.3 Saran ... 54

DAFTAR PUSTAKA ... 55

viii

DAFTAR TABEL

No. Tabel Judul Halaman

2.1 Penelitian Terdahulu ... 20

3.1 Defenisi Operasinal dan Skala Pengukuran Variabel ... 26

4.1 Statistik Deskriptif ... 37

4.2 Hasil Uji Normalitas ... 39

4.3 Hasil Uji Multikoleniaritas ... 41

4.4 Hasil Uji Regresi Berganda ... 43

4.5 Hasil Uji Autokorelasi ... 44

4.6 Hasil Uji F ... 46

4.7 Hasil Uji t ... 77

DAFTAR GAMBAR

No. Gambar Judul Halaman

2.1 Kerangka Konseptual ... 22

4.1 Histogram ... 39

4.2 Grafik Normal P-Plot ... 40

x

DAFTAR LAMPIRAN

No. Lampiran Judul Halaman

1 Data Populasi dan Sampel Penelitian ... 59

2 Data Variabel Penelitian... 73

3 Statistik Deskriptif ... 76

4 Pengujian Asumsi Klasik ... 77

5 Pengujian Regresi Berganda ... 80

6 Pengujian Hipotesis ... 81