Akuntansi Pemerintahan. Dari Tabel 4.3. menunjukkan bahwa tingkat pengungkapan wajib laporan keuangan pemerintah daerah pada tahun 2007
rata-rata adalah sebesar 22 . Tingkat pengungkapan wajib minimum sebesar 13 dan maksimum sebesar 39 dengan nilai standar deviasi sebesar 6 .
Nilai rata-rata tingkat pengungkapan wajib sebesar 22 , lebih kecil dari nilai rata-rata tingkat pengungkapan wajib pada penelitian Mandasari 2009 sebesar
52,57 karena jumlah butir pengungkapan wajib yang digunakan pada penelitian ini lebih banyak, yaitu 46 butir dibandingkan penelitian Mandasari
2009 yang menggunakan 34 butir pengungkapan wajib.
C. Hasil
Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dilakukan untuk menguji apakah data memenuhi asumsi klasik. Model regresi yang baik harus memenuhi asumsi klasik sehingga hasil
analisis regresi dapat dikatakan bersifat BLUE
Best Linear Unbiased Estimator
. Uji asumsi klasik yang dilakukan dalam penelitian ini terdiri dari uji
multikolonieritas, uji heteroskedastisitas, dan uji normalitas data. Hasil pengujian asumsi klasik tercantum dalam Lampiran 4. Berikut adalah analisis hasil pengujian
dari masing-masing uji asumsi klasik. 1. Uji Multikolonieritas
Uji multikolonieritas merupakan suatu bentuk pengujian untuk mengetahui apakah dalam model regresi terdapat adanya korelasi atau
hubungan yang linier antar variabel bebas independen Ghozali, 2005: 95. Dalam hal ini variabel bebas itu yaitu Ukuran Pemerintah Daerah, Pendapatan
Asli Daerah, Kewajiban, Pendapatan Transfer, Umur Pemerintah Daerah,
Jumlah Satuan Kerja Perangkat Daerah, dan Rasio Kemandirian Keuangan Daerah. Uji ini muncul karena adanya efek kombinasi dua atau lebih variabel
independen. Uji multikolonieritas dapat dilihat dari nilai
tolerance
dan
variance inflation factor
VIF Ghozali, 2005: 95. Jika hasil dari pengujian menunjukkan bahwa tidak ada nilai toleransi yang kurang dari 10 ataupun
hasil perhitungan VIF yang menunjukkan bahwa tidak ada nilai VIF yang lebih dari 10 dari setiap variabel independen maka di dalam model regresi tidak
terdapat gejala adanya multikolonieritas antar variabel independen Ghozali, 2005: 97. Berikut ini adalah hasil dari uji multikolonieritas menggunakan nilai
toleransi dan nilai
tolerance
dan
variance inflation factor
VIF.
Tabel 4.4. Hasil Uji Multikolinieritas
Model Collinearity Statistics
Tolerance VIF
Size 0,442
2,264 Kewajiban
0,911 1,098
Transfer 0,511
1,959 Umur
0,727 1,375
SKPD 0,899
1,112 Kemandirian
0,735 1,361
Sumber : Data sekunder diolah, 2010 Berdasarkan hasil pengujian multikolonieritas pada Tabel 4.4., dapat
diketahui bahwa semua variabel memiliki nilai
tolerance
lebih dari 10 dan nilai VIF kurang dari 10 dari setiap independennya. Untuk itu maka dapat
disimpulkan bahwa tidak adanya multikolonieritas antar variabel independen dalam model regresi.
2. Uji Heteroskedastisitas Uji Heteroskedastisitas bertujuan menguji apakah dalam model
regresi terjadi ketidaksamaan
variance
dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varience dari residual satu pengamatan ke
pengamatan lain tetap, maka disebut Homoskedastisitas dan jika berbeda disebut Heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah yang
Homoskesdatisitas atau tidak terjadi Heteroskesdatisitas Ghozali, 2005: 125. Uji Heteroskedastisitas diperlukan dalam penelitian ini karena dari data yang
ada mengandung data yang mewakili berbagai ukurannilai yang beragam ada data yang nilainya rendah,sedang, dan juga tinggi.
Pengujian ini dapat dilakukan dengan menggunakan Uji Glejser. Menurut Gujarati 2003 dalam Ghozali 2005: 129, Uji Glejser mengusulkan
meregres nilai absolut residual terhadap variabel independen. Jika variabel independen signifikan secara statistik mempengaruhi variabel dependen, maka
indikasi terjadi Heterokedastisitas. Hasil analisis Uji Glejser sebagai berikut:
Tabel 4.5. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
Constant 0,038
0,010 3,634
0,001 Size
0,000 0,000
0,226 1,333
0,187 Kewajiban
0,000 0,000
-0,135 -1,146
0,256 Transfer
0,000 0,000
-0,109 -0,689
0,493 Umur
0,000 0,000
0,147 1,113
0,269 SKPD
0,000 0,000
-0,141 -1,182
0,241 Kemandirian
-0,011 0,080
-0,017 -0,132
0,896
Sumber : Data sekunder diolah, 2010
Hasil tampilan output SPSS pada Tabel 4.5. menunjukkan tidak ada satupun variabel independen yang signifikan secara statistik mempengaruhi
variabel dependen. Maka dapat disimpulkan bahwa model regresi tidak terdapat Heteroskedastisitas.
3. Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi,
variable pengganggu atau residual memiliki distribusi normal. Uji normalitas dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan uji Kolmogorov Smirnov.
Jika nilai Asymp.Sig suatu variabel yang dihasilkan oleh uji Kolmogorov Smirnov
α 0.05 dapat disimpulkan bahwa variabel tersebut terdistribusi normal. Pada Tabel 4.6. berikut ini disajikan hasil uji normalitas.
Tabel 4.6. Hasil Uji Normalitas dengan Kolmogorov Smirnov
Unstandardized Residual
N 79
Normal Parametersa,b Mean
0,0000000 Std. Deviation
0,05159175 Most Extreme Differences Absolute
0,063 Positive
0,057 Negative
-0,063 Kolmogorov-Smirnov Z
0,562 Asymp. Sig. 2-tailed
0,910 Sumber : Data sekunder diolah, 2010
Dari Tabel 4.6. dapat dilihat bahwa dengan menggunakan uji statistik besarnya Kolmogorov Smirnov adalah 0,562 dan signifikan pada
0,910, hal ini berarti data residual terdistribusi normal.
D. Pengujian Hipotesis dan Pembahasan
