koefisien determinasi Cox Snell R Square dan Nagelkerke R Square 3 menilai chi-square untuk keseluruhan model Hosmer and Lemeshow Test.
1. Uji -2 log likehood
Uji regresi logistik yang kedua menggunakan uji -2 log likehood. Uji ini digunakan untuk menilai model regresi logistik layak dipakai atau tidak. Tampilan
output SPSS memberikan dua nilai -2 log likehood yaitu model yang hanya memasukkan konstanta dan model dengan konstanta serta variabel bebas ke dalam
model regresi logistik. Dalam software SPSS untuk menguji overall model fit dapat dilihat dari nilai -2 log likelihood. SPSS memberikan 2 dua nilai -2 log
likelihood yaitu nilai -2 log likelihood awal pada saat block = 0 dan nilai -2 log likelihood akhir pada saat block = 1. Jika terjadi penurunan nilai -2 log likelihood
pada saat block = 0 ke block = 1 maka, secara keseluruhan model fit dengan data Ghozali, 2006.
2. Uji Nagelkerke R Square
Setelah pengujian -2 log likehood selesai, selajutnya akan diuji dengan Nagelkerke R Square. Uji ini dilakukan untuk menilai seberapa besar variasi dari
variable terikat pelaporan keuangan pemerintah daerah dapat dijelaskan oleh variabel bebas ukuran pemerintah daerah, rasio kemandirian daerah, rasio
pembiayaan hutang, belanja daerah dan tipe pemerintahan daerah. Menurut Ghozali 2006, dalam model logistik koefisien determinasi R
2
yang digunakan berbeda dengan multiple regression. Koefisien determinasi yang digunakan
dalam model logistik adalah Nagelkerke R Square. Nagelkerke’s R square merupakan modifikasi dari koefisien Cox dan Snell untuk memastikan bahwa
nilainya bervariasi dari 0 nol sampai 1 satu Ghozali, 2006. Nagelkerke’s R
Universitas Sumatera Utara
square ini digunakan untuk mengukur seberapa besar variabilitas variabel independen yang digunakan dalam model mampu menjelaskan variabilitas
variabel dependennya.
3. Uji Hosmer and Lemeshow
Berdasarkan Ghozali 2006 Untuk menguji kelayakan model regresi pada model logit digunakan Hosmer dan Lemeshow test. Hosmer dan Lemeshow test
digunakan untuk menguji apakah data empiris telah sesuai dengan model penelitian.
Hipotesa yang digunakan dalam pengujian ini adalah: H : Model telah
mampu menjelaskan data empiris Model fit. Ha: Model tidak mampu menjelaskan data empiris. Dasar keputusan adalah dengan memperhatikan nilai
Goodness of Fit test yang diukur dengan nilai Chi-Square pada bagian bawah Hosmer dan Lemeshow test.
• Jika probabilitas 0.05 maka H diterima
• Jika probabilitas 0.05 maka H ditolak
Jika H ditolak berarti terdapat perbedaan signifikan antara model dengan
nilai observasinya sehingga model tidak dapat memprediksi nilai observasinya. Namun, jika H
diterima maka model penelitian mampu memprediksi nilai observasinya atau dengan kata lain model dapat diterima karena sesuai dengan
data observasinya.
4.7.2 Uji Regresi Logistik Secara Parsial
Pengujian parsial yang dilakukan dengan Nagelkerke R Square. Nagelkerke R Square adalah menggunakan regresi logistik sercara parsial dengan
melihat tabel variables in the equation Ghozali, 2006. Pengujian hipotesis
Universitas Sumatera Utara
dengan menggunakan regresi logistik dilakukan dengan memasukkan seluruh variabel ukuran pemerintah daerah, rasio kemandirian daerah, rasio pembiayaan
hutang, belanja daerah dan tipe pemerintahan daerah serta pelaporan keuangan pemerintah daerah. Pengujian ini bertujuan untuk melihat pengaruh ukuran
pemerintah daerah, rasio kemandirian daerah, rasio pembiayaan hutang, belanja daerah dan tipe pemerintahan daerah terhadap pelaporan keuangan pemerintah
daerah. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan metode enter dengan tingkat signifikansi sebesar 5. Dasar pengambilan keputusannya adalah apabila
nilai signifikansi 0.05 maka H diterima sedangkan jika nilai signifikansi 0.05
maka H ditolak.
4.7.3 Uji Regresi Logistik Secara Simultan Omnibus Test of Model
Coefficient
Pengujian secara simultan dalam regresi logistik disebut Omnibus Test of Model Coefficient Ghozali, 2006. Dalam pengujian ini semua variabel
independen yaitu ukuran pemerintah daerah, rasio kemandirian daerah, rasio pembiayaan hutang, belanja daerah dan tipe pemerintahan daerah diuji secara
bersama-sama. Omnibus Test of Model Coefficient bertujuan untuk melihat apakah kelima variabel independen ukuran pemerintah daerah, rasio kemandirian
daerah, rasio pembiayaan hutang, belanja daerah dan tipe pemerintahan daerah secara bersama-sama berpengaruh terhadap pelaporan keuangan pemerintah
daerah. Dasar pengambilan keputusannya adalah jika nilai signifikansi dari alpha 0.05 maka H
diterima sedangkan jika nilai signifikansi alpha 0.05 maka H
ditolak.
Universitas Sumatera Utara
43
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
5.1 Deskripsi Data Penelitian
5.1.1 Pelaporan Keuangan Pemerintah Daerah
Dalam penelitian ini data yang dianalisis adalah data yang merupakan hasil pengolahan laporan keuangan pemerintah daerah dari 80 sampel tahun 2011.
Sampel dalam penelitian ini adalah 80 kabupaten kota yang ada di Indonesia. Berdasarkan kondisinya, sampel pelaporan keuangan pemerintah daerah terbagi
dalam dua kelompok yaitu pemerintah daerah yang melaporkan keuangan dan pemerintah daerah yang tidak melaporkan keuangan sebagaimana diperlihatkan
dalam tabel berikut:
Tabel 5.1: Distribusi Sampel Berdasarkan Pelaporan Keuangan Pemda
Kategori Sampel Jumlah Sampel
f
Pemda Yang Melakukan Pelaporan Keuangan 60
75 Pemda Yang Tidak Melakukan Pelaporan Keuangan
20 25
Total Sampel 80
100
Sumber : Lampiran III
Dari tabel di atas dapat diketahui bahwa sebanyak 20 sampel pemerintah daerah yang tidak melakukan pelaporan keuangan atau sekitar 25 dan sebanyak
60 pemerintah daerah yang melakukan pelaporan keuangan atau sekitar 75.
Universitas Sumatera Utara
5.1.2 Statistik Deskriptif Variabel Independen
Data pelaporan keuangan pemerintah daerah dalam penelitian ini diperoleh berdasarkan laporan keuangan pemerintah daerah kabupatenkota tahun 2011.
Berikut ini disajikan statistik deskriptif data pelaporan keuangan pemerintah daerah dari 80 sampel yang meliputi nilai minimum, nilai maksimum, mean,
standar deviasi untuk setiap variabel yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 5.2 : Deskriptif Data Ukuran Pemerintah Daerah X
1
, Rasio Kemandirian Daerah X
2
, Rasio Pembiayaan Hutang X
3
, Belanja Daerah X
4
, Tipe Pemda X
5
Descriptive Statistics
N Minimum
Maximum Mean
Std. Deviation SIZE
80 1.25E10
3.34E13 3.0651E12
4.26761E12 INDEP
80 .02
.50 .1066
.07491 LEV
80 .00
.06 .0064
.01000 EXPEN
80 3.19E11
3.75E12 1.0825E12
6.26772E11 TYPE
80 .00
1.00 .2875
.45545 Valid N listwise
80
Sumber : Lampiran IV
a.
Ukuran Pemerintah Daerah X
1
Ukuran pemerintah daerah X
1
pada penelitian ini dihitung dengan menggunakan proksi dari besarnya total asset pemerintah daerah. Dari hasil
perhitungan, deskripsi statistik variabel X
1
ditunjukkan dari tabel di atas ukuran pemerintah daerah X
1
untuk tahun 2011 antara nilai minimal 1.25 diperoleh oleh Kab. Bantul sampai nilai maksimal 3.34 diperoleh oleh Kota Surabaya dengan
rata-rata 3.06 dan standar deviasi 4.26.
b. Rasio Kemandirian Daerah X
2
Rasio kemandirian daerah X
2
dihitung dari besarnya pendapatan asli daerah berbanding dengan total realisasi pendapatan yang diterima. Dari hasil
Universitas Sumatera Utara
perhitungan, deskripsi statistik variabel X
2
ditunjukkan dari tabel di atas Rasio Kemandirian Daerah X
2
untuk tahun 2011 antara nilai minimal 0.02 diperoleh oleh Kab. Pakpak Barat sampai nilai maksimal 0.50 diperoleh oleh Kota
Semarang dengan rata-rata 0.10 dan standar deviasi 0.07.
c. Rasio Pembiayaan Hutang X
3
Rasio pembiayaan hutang X
3
menggunakan proksi pembiayaan hutang dimana rasio pembiayaan hutang diukur dengan menghitung total kewajiban
dibandingkan dengan total ekuitas dana pemerintah daerah. Dari hasil perhitungan, deskripsi statistik variabel X
3
ditunjukkan dari tabel di atas rasio pembiayaan hutang X
3
untuk tahun 2011 antara nilai minimal 0.00 diperoleh oleh Kab. Magelang sampai nilai maksimal 0.06 diperoleh oleh Kab. Wonogiri
dengan rata-rata 0.00 dan standar deviasi 0.01.
d. Belanja Daerah X
4
Belanja Daerah X
4
pada penelitian ini dihitung dengan menggunakan proksi dari besarnya total realisasi belanja daerah. Dari hasil perhitungan,
deskripsi statistik variabel X
4
ditunjukkan dari tabel di atas belanja daerah X
4
untuk tahun 2011 antara nilai minimal 3.19 diperoleh oleh Kab. Pakpak Barat sampai nilai maksimal 3.75 diperoleh oleh Kota Surabaya dengan rata-rata 1.08
dan standar deviasi 6.26.
e. Tipe Pemerintah Daerah X
5
Tipe Pemerintah Daerah X
5
yang menunjukkan bentuk pemerintah daerah. Pada variabel ini menggunakan variabel dummy dimana jika pemerintah
kota diberi nilai 1 dan jika pemerintah kabupaten diberi nilai 0. Pada variabel ini tampak bahwa sebesar 28.75 atau 23 pemerintah daerah kota sedangkan sebesar
Universitas Sumatera Utara
71.25 atau 57 pemerintah daerah kabupaten. Dari hasil perhitungan, deskripsi statistik variabel X
5
ditunjukkan dari tabel di atas tipe pemerintahan daerah X
5
untuk tahun 2011 antara nilai minimal 0.00 sampai nilai maksimal 1.00 dengan rata-rata 0.28 dan standar deviasi 0.45.
5.2 Hasil Pengujian Hipotesis
Analisis selanjutnya adalah untuk menguji pengaruh ukuran pemerintah daerah, rasio kemandirian daerah, rasio pembiayaan hutang, belanja daerah dan
tipe pemerintahan daerah terhadap pelaporan keuangan pemerintah daerah. Setelah analisis statistik deskriptif selanjutnya akan dilakukan uji regresi logistik
untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh dari SIZE, INDEP, LEV, EXPEN, dan TYPE terhadap pelaporan keuangan pemerintah daerah dan membentuk
model regresi logistik karena variabel terikatnya memiliki dua alternatif digunakan model Regression Logistic Ghozali, 2006.
Pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan regresi logistik yang dilakukan secara bersama-sama untuk kelima variabel yaitu SIZE, INDEP, LEV,
EXPEN, dan TYPE dengan tingkat signifikansi 5. Perbandingan nilai aktual dan prediksi bisa dicapai dengan menggunakan beberapa pengukuran untuk mengukur
kelayakan regresi, yaitu: 1 dengan melihat -2 Log Likelihood 2 koefisien determinasi Cox Snell R Square dan Nagelkerke R Square 3 menilai chi-
square untuk keseluruhan model Hosmer and Lemeshow Test.
1. Uji -2
log likehood
Uji regresi logistik yang kedua menggunakan uji -2 log likehood. Uji ini digunakan untuk menilai model regresi logistik layak dipakai atau tidak. Tampilan
output SPSS memberikan dua nilai -2 log likehood yaitu model yang hanya
Universitas Sumatera Utara
memasukkan konstanta dan model dengan konstanta serta variabel bebas ke dalam model regresi logistik. Hasil pengolahan data dapat dilihat pada tabel 5.3 dan tabel
5.4.
Tabel 5.3 : Pengujian -2 log likehood Step 0
Iteration History
a,b,c
Iteration -2 Log likelihood
Coefficients Constant
Step 0 1
90.122 1.000
2 89.974
1.096 3
89.974 1.099
4 89.974
1.099
Tabel 5.4 : Pengujian -2 log likehood Step 1
Tabel 5.3 dan tabel 5.4, menunjukkan hasil pengujian -2 log likehood. Pengujian ini terdiri dari dua tahap yaitu tahap 0 step 0 dan tahap 1 step1.
Hasil yang baik apabila terdapat penurunan pada nilai -2 log likehood tahap 0 ke tahap 1. Berdasarkan tabel 5.3 dan tabel 5.4 dapat dilihat nilai -2 log likehood
tahap 0 adalah 89.974 sedangkan nilai -2 log likehood pada tahap 1 adalah 66.713. Hal ini berarti terjadi penurunan nilai -2 log likehood. Jadi dapat ditarik
kesimpulan bahwa model tersebut merupakan model regresi logistik yang baik dan penambahan variabel bebas ke dalam model memperbaiki model fit.
2. Uji
