Pengaruh Temuan Audit BPK, Government’s Wealth, Size Of Government Serta Leverage Terhadap Kinerja Pemerintah Daerah Kabupaten Kota Di Indonesia Chapter III V
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian uji hipotesis dengan tujuan untuk
menguji hipotesis yang telah diajukan sebelumnya mengenai temuan audit BPK,
government’s wealth, size of government, dan leverage terhadap kinerja
pemerintah daerah. Pengujian hipotesis bertujuan untuk menjelaskan macam
hubungan tertentu, pengaruh, menetapkan perbedaan kelompok atau independensi
terhadap kinerja pemerintah daerah.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data
sekunder merupakan jenis data yang diperoleh melalui sumber-sumber tertentu
secara tidak langsung. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu
data Laporan Keuangan Pemerintah Daerah Kabupaten/Kota di Indonesia tahun
2014
3.2 Populasi dan Sampel
3.2.1 Populasi
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek/subjek yang
mempunyai kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti
untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2006:55).
Populasi dalam penelitian ini adalah Pemerintah Daerah kabupaten/kota di seluruh
Indonesia pada tahun 2014. Total populasi adalah 514 yang terdiri 98
pemerintahan kota, dan 416 pemerintahan kabupaten. (lampiran halaman 70).
28
Universitas Sumatera Utara
3.2.2 Sampel
Menurut Erlina (2008:75) Sampel adalah bagian populasi yang digunakan
untuk memperkirakan karakteristik populasi. Adapun jumlah total populasi yang
didapat yaitu sebanyak 47 kabupaten/kota, dengan menggunakan metode
purposive sampling, yaitu metode pemilihan sampel berdasarkan kriteria-kriteria
tertentu (Daulay, 2010).
Adapun kriteria pengambilan sampel adalah sebagai berikut:
1) Pemerintah Daerah yang memiliki website resmi pemerintah daerah.
2) Pemerintahan daerah yang mempublikasikan secara lengkap informasi
keuangan daerahnya (Laporan Keuangan Pemerintah Daerah) pada website
resmi pemerintah daerah.
3) Laporan Keuangan Pemerintah Daerah yang telah di audit oleh BPK
menghasilkan opini berupa wajar tanpa pengecualian (WTP) dan wajar
dengan pengecualian (WDP) yang terdapat pada situs resmi BPK.
29
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.1
Daftar Sampel Penelitian
No.
Kabupaten/Kota
No. Kabupaten/Kota
No.
Kabupaten/Kota
1.
Kab. Aceh Utara
19.
Kab. Lombok Utara
37.
Kota Yogyakarta
2.
Kab. Labuhan Batu
20.
Kab. Bangka
38.
Kab. Kulon Progo
3.
Kota Tarakan
21.
Kab. Bangka Tengah
39.
Kab. Sleman
4.
Kab. Padang Pariaman 22.
Kab. Belitung
40.
Kab. Banyuwangi
5.
Kab. Pasaman
23.
Kab. Bintan
41.
Kab. Jombang
6.
Kota Bukit Tinggi
24.
Kab. Natuna
42.
Kota Malang
7.
Kota Padang
25.
Kab. Bogor
43.
Kab. Nganjuk
8.
Kota Solok
26.
Kota Bogor
44.
Kab. Pacitan
9.
Kab. Palalawan
27.
Kab. Majalengka
45.
Kab. Sampang
10.
Kab. Siak
28.
Kab. Blora
46.
Kab. Pekalongan
11.
Kab. Manggarai Barat
29.
Kab. Demak
47.
Kab. Jembrana
12.
Kab. Merangin
30.
Kab. Grobogan
13.
Kab. Tanjung Jabung
31.
Kota Tangerang Selatan
Barat
14.
Kab. Seruyan
32.
Kab. Purworejo
15.
Kota Palembang
33.
Kab. Bulu Kumba
16.
Kab. Tegal
34.
Kota Makasar
17.
Kab. Wonosobo
35.
Kota Pekalongan
18.
Kota Tegal
36.
Kota Mataram
30
Universitas Sumatera Utara
3.3 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 penlitian ini yaitu tahun 2014. Data variabel dependen
yaitu Laporan Keuangan Pemerintah Daerah (LKPD) Kabupaten/Kota di
Indonesia dapat dilihat dari ketersediaan informasi keuangan yang lengkap yang
terdapat pada website resmi pemerintah daerah masing-masing, dimana LKPD
tersebut telah mendapat opini WTP dan WDP dari BPK yang diperoleh dari
Laporan Hasil Pemeriksaan Tahun 2014 oleh BPK RI, melalui situs
http://www.bpk.go.id.
3.4 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan cara:
1) Studi dokumentasi yang dilakukan dengan mengumpulkan data sekunder,
mencatat, dan mengolah data yang berkaitan dengan penelitian ini.
2) Studi pustaka, yaitu pengambilan data sebagai landasan teori serta
penelitian terdahulu yang diperoleh dari dokumen, buku, artikel serta
sumber tertulis lainnya yang terkait dengan topik penelitian.
31
Universitas Sumatera Utara
3.5 Variabel Penelitian dan Definisi Operasional
Menurut Erlina (2008:57) Definisi operasional adalah menjelaskan
karakteristik dalam elemen elemen yang dapat diobservasi yang menyebabkan
konsep dapat diukur dan dioperasionalisasikan dalam penelitian.
Variabel dependen dalam penelitian ini adalah kinerja pemerintah daerah,
sedangkan variabel independen dalam penelitian ini yaitu temuan audit BPK,
government’s wealth, size of government, dan leverage. Definisi operasional dari
masing-masing variabel tersebut akan dijelaskan sebagai berikut.
3.5.1 Kinerja Pemerintah Daerah
Menurut Bastian (2006) mendefinisikan kinerja sebagai prestasi yang
dicapai oleh organisasi dalam periode tertentu. Pengukuran kinerja ini
dimaksudkan untuk mengetahui capaian kinerja yang telah dilakukan organisasi
dan sebagai alat untuk pengawasan serta evaluasi organisasi. Pengukuran kinerja
akan memberikan umpan balik sehingga terjadi upaya perbaikan yang
berkelanjutan untuk mencapai tujuan di masa mendatang (Bastian, 2006).
Dalam konteks pembangunan daerah Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
ditetapkan sebagai salah satu ukuran utama yang dicantumkan dalam Pola Dasar
Pembangunan Daerah. Hal ini menandakan bahwa IPM menduduki satu posisi
penting dalam manajemen pembangunan daerah. Fungsi IPM dan indikator
pembangunan manusia lainnya akan menjadi kunci bagi terlaksananya kinerja dan
pembangunan yang terarah.
32
Universitas Sumatera Utara
3.5.2 Temuan Audit BPK
Dari hasil pemeriksaan yang dilakukan oleh Badan Pemeriksaan Keuangan
(BPK) RI mengungkapkan bahwa pada umumnya pengawasan atasan langsung
masih lemah, sehingga masih ditemukan penyimpangan–penyimpangan dalam
pelaksanaan pengendalian intern dan kepatuhan terhadap peraturan perundangundangan yang disebabkan oleh lemahnya pengawasan atasan langsung dan
adanya temuan audit di beberapa daerah.
Tujuan dari audit BPK adalah memeriksa setiap satuan rupiah yang
disimpan, diolah dan dikelola oleh pejabat dalam melakukan tugasnya. BPK
bertugas memeriksa pengelolaan dan tanggung jawab keuangan negara yang
dilakukan oleh Pemerintah Pusat, Pemerintah Daerah, Lembaga Negara lainnya,
Bank Indonesia, Badan Usaha Milik Negara, Badan Layanan Umum, Badan
Usaha Milik Daerah, dan lembaga atau badan lain yang mengelola keuangan
negara berdasarkan undang-undang tentang pemeriksaan pengelolaan dan
tanggung jawab keuangan negara.
Untuk mengetahui temuan audit suatu daerah dapat dilakukan dengan
memberikan opini atas temuan audit, jika Opini Tanpa Memberikan Pendapat
(Disclaimer), diberi skor 0 (nol), Opini Wajar Dengan Pengecualian (WDP) diberi
skor 1 (satu), dan Opini Wajar Tanpa Pengecualian (WTP) diberi skor 2. Temuan
audit yang digunakan dalam penelitian ini merujuk pada penelitian Hilmi (2010)
yaitu dengan menggunakan jumlah temuan audit pemeriksaan BPK atas
ketidakpatuhan pemerintah daerah terhadap peraturan perundang–undangan yang
berlaku sebagai proksi dalam mengukur temuan audit.
33
Universitas Sumatera Utara
3.5.3 Government’s Wealth
Menurut
Abdullah
(2004),
Government’s
Wealth
(kemakmuran
Pemerintah) daerah dapat dinyatakan dengan jumlah Pendapatan Asli Daerah
(PAD). Pertimbangan pengukuran kemakmuran dengan PAD ini karena meskipun
kecilnya kontribusi PAD terhadap pemerintah daerah di Indonesia (sekitar 1% 16%), PAD merupakan satu-satunya sumber keuangan yang berasal dari wilayah
tersebut (Suhardjanto et al., 2010). PAD merupakan satu-satunya sumber
keuangan yang berasal dari wilayah tersebut (Suhardjanto, 2010). Selain itu, dari
semua jenis pendapatan (PAD, pendapatan antar pemerintah, dan pendapatan
hukum lainnya) hanya PAD tersedia dalam SKPD (Rosdini, 2008).
3.5.4 Size of Government
Size of Government 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. Pertimbangan pengukuran ini karena total aset dinilai lebih mewakili ukuran
suatu pemerintah daerah.
3.5.5 Leverage
Penelitian yang dilakukan Weill (2003) mengungkapkan bahwa leverage
merupakan proporsi yang menggambarkan besarnya utang dari pihak eksternal
dibandingkan degan modal sendiri. Hal ini mengindikasikan bahwa jika jumlah
34
Universitas Sumatera Utara
utang lebih besar daripada modal sendiri maka hal tersebut menggambarkan
bahwa sumber utama pendanaan entitas tersebut berasal dari pihak eksternal
(Perwitasari, 2010). Penelitian yang dilakukan Haniffa dan Cooke (2005), Miranti
(2009), dan Choiriyah (2010) menggunakan rasio utang terhadap modal sendiri
dalam menghitung leverage. Konsisten dengan penelitian yang dilakukan Cohen
(2006), penelitian ini menggunakan debt to equity dalam menegukur leverage.
Adapun rumus untuk menghitung rasio leverage adalah sebagai berikut:
Rasio Leverage =
����
������
Tabel 3.2
Definisi Operasional & Skala Pengukuran Variabel
No Variabel
.
1. Kinerja
Pemerintah
Daerah
Kabupaten/
Kota di
Indonesia
(Y)
2.
Temuan
Audit BPK
(X1)
3.
Government’s
Wealth (X2)
Definisi
Indikator
Skala
Kinerja sebagai prestasi
yang dicapai oleh
organisasi dalam periode
tertentu. Pengukuran
kinerja ini dimaksudkan
untuk mengetahui
capaian kinerja yang
telah dilakukan
organisasi dan sebagai
alat untuk pengawasan
serta evaluasi organisasi.
(Bastian, 2006).
Teamuan Audit BPK
merupakan temuan audit
suatu daerah yang berupa
pemberian opini dari
BPK atas temuan audit
tersebut. (Bernstein,
2000).
Realisasi
pengeluaran /
realisasi
penerimaan
Rasio
Wajar Dengan
Pengecualian
(WDP) diberi nilai
1, Wajar Tanpa
Pengecualian
(WTP) diberi nilai
2, selain dari diberi
nilai 0.
Jumlah PAD yang
dimiliki oleh
pemerintah daerah
Nominal
Government’s wealth
merupakan daerah dapat
dinyatakan dengan
jumlah Pendapatan Asli
Rasio
35
Universitas Sumatera Utara
Daerah (PAD)
(Abdullah, 2004).
4.
Size of
Government
(X3)
5.
Leverage
(X4)
Size merupakan jumlah
Size = Ln Total
karyawan, total aset, total Assets
pendapatan dan tingkat
produktifitas
(Damanpour, 1991)
Leverage merupakan
proporsi yang
����
menggambarkan
Leverage =
������
besarnya utang dari pihak
eksternal dibandingkan
dengan modal sendiri
(Weill,2003)
Rasio
Rasio
3.6 Metode Analisis
3.6.1 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.
3.6.2 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.
36
Universitas Sumatera Utara
3.6.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi,
variabel bebas, dan variabel terikat memiliki distribusi normal dan tidak. Dalam
uji normalitas ini ada 2 cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi
normal atau tidak, yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik (Ghozali, 2011).
Alat uji yang digunakan adalah dengan analisis grafik histogram dan grafik
normal probability plot dan uji statistik dengan Kolmogorov-Smirnov Z (1-Sample
K-S).
Dasar pengambilan keputusan dengan analisis grafik normal probability
plot adalah (Ghozali, 2011):
1) Jika titik menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2) Jika titik menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah
garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Dasar pengambilan keputusan uji statistik dengan Kolmogorov-Smirnov Z
(1-Sample K-S) adalah (Ghozali, 2011):
1) Jika nilai Asymp. Sig. (2-tailed) kurang dari 0.05, maka H0 ditolak. Hal ini
berarti data residual terdistribusi tidak normal.
2) Jika nilai Asymp. Sig. (2-tailed) lebih dari 0.05, maka H0 diterima. Hal ini
berarti data residual terdistribusi normal.
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-
37
Universitas Sumatera Utara
Smirnov. Dalam uji Kolmogorov-Smirov, suatu data dikatakan normal apabila
nilai Asympotic Significant lebih dari 0.05.
3.6.2.2 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi
linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada suatu periode dengan
periode sebelumnya. Masalah autokorelasi sering ditemukan pada data runtut
waktu atau time series karena gangguan pada suatu perusahaan cenderung
mempengaruhi gangguan pada perusahaan yang sama pada periode berikutnya.
Sedangkan pada data cross-section, masalah autokorelasi relatif jarang terjadi
karena gangguan pada observasi yang berbeda berasal dari perusahaan yang
berbeda.
Penelitian ini menggunakan data time series dan data cross-section yang
dikombinasikan melalui model panel data, sehingga dimungkinkan tidak terjadi
masalah autokorelasi. Untuk mengetahui apakah terjadi masalah autokorelasi
maka dilakukan uji Durbin-Waston (DW test) Gujarati (2003).
Alat analisis yang digunakan adalah uji Durbin-Watson Statistik dengan
ketentuan:
1. Bila nilai Durbin-Watson (DW) terletak antara batas atas atau Upper
Bound (DU) dan 4-DU, makan koefisien autokorelasi sama dengan nol,
berarti tidak ada autokorelasi.
38
Universitas Sumatera Utara
2. Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau Lower Bound
(DL), maka koefisien autokorelasi lebih besar dari nol, berarti ada
autokorelasi positif.
3. Bila nilai DW lebih besar daripada (4-DL), maka koefisien autokorelasi
lebih kecil dari nol, berarti ada autokorelasi negatif.
4. Bila nila DW terletak diantara batas atas (DU) dan batas bawah (DL)
atau DW terletak antara (4-DU) dan (4-DL), maka hasilnya tidak dapat
disimpulkan.
3.6.2.3 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.
39
Universitas Sumatera Utara
3.6.2.4 Uji Multikolinearitas
Uji multikolineritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi
ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika variabel
independen saling korelasi, maka variabel-variabel ini tidak orthogonal. Variabel
orthogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel
sama dengan nol (Ghozali, 2011). Untuk mendeteksi ada atau tidaknya
multikolineritas di dalam model, peneliti akan melihat Tolerence dan Variance
Inflation Factors (VIF) dengan alat bantu aplikasi komputer.
Tolerence mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang
tidak dijelaskan variabel independen lainnya. Jadi nilai Tolerence yang rendah
sama dengan nilai VIF yang tinggi (karena VIF = 1/Tolerence). Nilai cut-off yang
umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolineritas adalah nilai Tolerence
≥ 0.10 atau sama dengan VIF
≤ 10. Bila ternyata dalam model terdapat
multikolineritas, peneliti akan mengatasi hal tersebut dengan transformasi
variabel. Transformasi variabel merupakan salah satu cara mengurangi hubungan
linier diantara variabel independen. Transformasi dapat dilakukan dalam bentuk
logaritma natural dan bentuk first difference atau delta (Ghozali, 2011).
3.6.3 Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linear (analisis regresi berganda) digunakan untuk
mengetahui pengaruh antara variabel bebas dalam mempengaruhi variabel tidak
40
Universitas Sumatera Utara
bebas secara bersama-sama ataupun secara parsial. Persamaan regresi dengan
linier berganda dalam penelitian ini adalah:
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 +e
Keterangan:
Y
= Kinerja Pemerintah Daerah Kabupaten/Kota di Indonesia
a
= konstanta
b1
= koefisien variabel Temuan Audit BPK
b2
= koefisien variabel Government’s Weatlh
b3
= koefisien variabel Size of Government
b4
= koefisien variabel Leverage
X1
= Temuan Audit BPK
X2
= Government’s Wealth
X3
= Size of Government
X4
= Leverage
e
= error
3.6.4 Pengujian Hipotesis
3.6.4.1 Uji Statistik F (F-test)
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah persamaan dari model
regresi linear berganda yang diajukan dapat diterima atau tidak. Uji F ini
menggunakan alat analisis yaitu ANOVA (Analysis of Variances). Kriteria yang
digunakan adalah probability value (sig), apabila probability value dalam hasil
pengujian lebih kecil dari 5%, maka dapat dinyatakan bahwa model yang
41
Universitas Sumatera Utara
digunakan sudah tepat dan dapat diterima. Sebaliknya jika probability value lebih
besar dari 5%, maka dapat dinyatakan bahwa model yang digunakan ditolak untuk
digunakan dalam pengujian hipotesis ini.
3.6.4.2 Uji Statstik T (T-test)
Uji statistik t digunakan untuk melihat pengaruh variabel independen
secara parsial (Ghozali, 2007). Pengujian dilakukan dengan menggunakan
significance level 0.05 (α=5%). Penerimaan atau penolakan hipotesis dilakukan
dengan kriteria sebagai berikut:
1) Jika nilai signifikansi t > 0.05 maka hipotesis ditolak. Hal ini berarti,
secara parsial variabel independen tidak pengaruh terhadap variabel
dependen.
2) Jika nilai signifikansi t < 0.05 maka hipotesis diterima. Hal ini berarti,
secara parsial variabel independen mempunyai pengaruh terhadap variabel
dependen.
3.6.5 Koefisien Determinasi (R2)
Merupakan nilai yang menunjukkan seberapa besar variabel independen
dapat menjelaskan variabel dependennya. Nilai koefisien determinan dilihat pada
hasil pengujian regresi berganda untuk semua variabel independen dan variabel
dependen berupa rasio efisiensi dan efektivitas.
Karena variabel independen dalam penelitian ini lebih dari satu maka
penulis menggunakan Adjusted R Square (Adj R2). Nilai R2 menunjukkan tingkat
42
Universitas Sumatera Utara
kemampuan semua variabel bebas untuk mempengaruhi variabel terikat,
sedangkan sisanya ditentukan oleh variabel lain di luar variabel independen atau
bebas.
43
Universitas Sumatera Utara
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Sampel Penelitian
Sampel dalam penelitian ini adalah 47 Kabupaten/Kota di Indonesia yang
telah diterpilih berdasarkan metode purposive sampling, yaitu metode pemilihan
sampel berdasarkan kriteria-kriteria tertentu. Adapun kriteria pengambilan sampel
adalah sebagai berikut:
1. Pemerintah Daerah yang memiliki website resmi pemerintah daerah.
2. Pemerintahan daerah yang mempublikasikan secara lengkap informasi
keuangan daerahnya (Laporan Keuangan Pemerintah Daerah) pada
website resmi pemerintah daerah.
3.
Laporan Keuangan Pemerintah Daerah yang telah di audit oleh BPK
menghasilkan opini berupa wajar tanpa pengecualian (WTP) dan wajar
dengan pengecualian (WDP) yang terdapat pada situs resmi BPK.
No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Tabel. 4.1
Sampel Penelitian
Kabupaten/Kota
Kab. Aceh Utara
Kab. Bangka
Kab. Bangka Tengah
Kab. Banyuwangi
Kab. Belitung
Kab. Bintan
Kab. Blora
Kab. Bogor
Kab. Bulu Kumba
Kab. Demak
Kab. Grobogan
Kab. Jembrana
44
Universitas Sumatera Utara
13 Kab. Jombang
14 Kab. Kulon Progo
15 Kab. Labuhan Batu
16 Kab. Lombok Utara
17 Kab. Majalengka
18 Kab. Manggarai Barat
19 Kab. Merangin
20 Kab. Natuna
21 Kab. Nganjuk
22 Kab. Pacitan
23 Kab. Padang Pariaman
24 Kab. Palalawan
25 Kab. Pasaman
26 Kab. Pekalongan
27 Kab. Purworejo
28 Kab. Sampang
29 Kab. Seruyan
30 Kab. Siak
31 Kab. Sleman
32 Kab. Tanjung Jabung Barat
33 Kab. Tegal
34 Kab. Wonosobo
35 Kota Bogor
36 Kota Bukit Tinggi
37 Kota Makasar
38 Kota Malang
39 Kota Mataram
40 Kota Padang
41 Kota Palembang
42 Kota Pekalongan
43 Kota Solok
44 Kota Tangerang Selatan
45 Kota Tarakan
46 Kota Tegal
47 Kota Yogyakarta
Sumber: Hasil pengolahan data, 2016
45
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan data yang telah diperoleh terdapat 47 Kabupaten dan Kota di
Indonesia yang menjadi sampel dalam penelitian ini, sehingga jumlah observasi
penelitian ini adalah 47. Keseluruhan pengolahan data dalam penelitian ini
menggunakan bantuan Software SPSS.
4.2 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.
Tabel 4.2
Hasil Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
Temuan Audit BPK
47
.00
2.00
.9574
.75058
Government's Wealth
47
10.13
15.66
13.3214
1.27716
Size
47
27.63
30.83
28.8733
.76917
Leverage
47
.00
2.21
.4851
.59189
Kinerja Pemerintah
47
.79
1.39
1.0041
.11590
Valid N (listwise)
47
Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPSS, 2016
Berdasarkan tabel 4.2 di atas dapat dilihat variabel temuan audit BPK
memiliki nilai minimum 0.00 dan nilai maksimum 2.00. Nilai mean untuk temuan
audit BPK yaitu sebesar 0.9574 dan nilai Std. Deviation 0.75058 dengan total
pengamatan sebanyak 47 sampel.
Variabel government’s wealth memiliki nilai minimum 10.13 dan nilai
maksimum 15.66 Nilai mean untuk government’s wealth yaitu sebesar 13.3214
dan nilai Std. Deviation 1.27716 dengan total pengamatan sebanyak 47 sampel.
46
Universitas Sumatera Utara
Variabel size of government memiliki nilai minimum 27.63 dan nilai
maksimum 30.83 Nilai mean untuk size of government yaitu sebesar 28.8733 dan
nilai Std. Deviation 0.76917 dengan total pengamatan sebanyak 47 sampel.
Variabel leverage memiliki nilai minimum 0.00 dan nilai maksimum 2.21
Nilai mean untuk leverage yaitu sebesar 0.4851 dan nilai Std. Deviation 0.59189
dengan total pengamatan sebanyak 47 sampel.
Variabel kinerja pemerintah memiliki nilai minimum 0.79 dan nilai
maksimum 1.39 Nilai mean untuk kinerja pemerintah yaitu sebesar 1.0041 dan
nilai Std. Deviation 0.11590 dengan total pengamatan sebanyak 47 sampel.
4.3 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dilakukan untuk memastikan bahwa dalam penelitian ini
tidak terdapat multikolinearitas, autokorelasi dan heteroskedastisitas, serta data
yang dihasilkan memiliki distribusi normal. Apabila tidak dijumpai adanya
multikolinearitas, autokorelasi dan heteroskedastisitas, maka asumsi klasik telah
terpenuhi.
4.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan uji
One Sample Kolmogorov-Smirnov Test. Dalam uji One-Sampe KolmogorovSmirnov Test, suatu data dikatakan memiliki distribusi normal jika nilai
signifikansi atau nilai Asymp. Sig. (2-tailed) lebih besar dari 0,05. Jadi,
pengambilan keputusan dalam test ini berdasarkan:
47
Universitas Sumatera Utara
1. Jika hasil One-Sample Kolmogorov-Smirnov diatas tingkat signifikansi
0,05 menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tersebut
memenuhi asumsi normalitas.
2. Jika hasil One Sample Kolmogorov-Smirnov dibawah tingkat
signifikansi 0.05 tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model
regresi tersebut tidak memenuhi asumsi normalitas.
Hasil Uji Normalitas disajikan pada Tabel 4.2 sebagai berikut.
Tabel 4.3
Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized
Residual
N
47
Normal Parametersa,,b
Mean
Std. Deviation
Most Extreme Differences
.0000000
.10308897
Absolute
.190
Positive
.190
Negative
-.136
Kolmogorov-Smirnov Z
1.304
Asymp. Sig. (2-tailed)
.067
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPSS, 2016
Tabel 4.3 menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-tailed) sebesar 0.067
lebih besar dari 0.05. Jadi dapat disimpulkan bahwa data yang diuji dalam
penelitian ini berdistribusi normal. Selain hasil one-sample Kolmogorov Smirnov
test, penulis juga menampilkan hasil uji normalitas dengan menggunakan uji
grafik untuk mendukung hasil dari one-sample Kolmogorov Smirnov test.
48
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1
Hasil Uji Grafik
Jika distribusi data adalah normal, maka garis yang menggambarkan data
sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya. Dilihat dari Gambar 4.1 diatas,
pada hasil uji grafik menggunakan P-P plot terlihat bahwa titik-titik menyebar
disekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Grafik
ini menunjukan bahwa model regresi layak dipakai karena memenuhi asumsi
normalitas.
4.3.2 Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan untuk mengetahui apakah dalam suatu model
regresi linier terdapat korelasi antara pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pada periode t-1 (sebelumnya). Alat analisis yang digunakan adalah uji Durbin
Watson Statistik dengan ketentuan:
49
Universitas Sumatera Utara
1. Bila nilai Durbin Watson (DW) terletak antara batas atas atau Upper
Bound (DU) dan 4 – DU, makan koefisien autokorelasi sama dengan
nol, berarti tidak ada autokorelasi.
2. Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau Lower Bound
(DL), maka koefisien autokorelasi lebih besar dari nol, berarti ada
autokorelasi positif.
3. Bila nilai DW lebih besar daripada (4-DL), maka koefisien
autokorelasi lebih kecil dar nol, berarti ada autokorelasi negatif.
4. Bila nila DW terletak diantara batas atas (DU) dan batas bawah (DL)
atau DW terletak antara (4-DU) dan (4-DL), maka hasilnya tidak
dapat disimpulkan.
Dalam penelitian ini karena menggunakan n=47, k=5 sehingga sesuai dengan
tabel Durbin Watson pada level of signifikansi 0,05 diketahui dl = 1.3073 du =
1.7736, 4-du = 2.2264, dan 4-dl = 2.6927
Tabel 4.4
Hasil Uji Autokorelasi
Model Summaryb
Model
1
R
R Square
a
.457
Adjusted R
Std. Error of the
Square
Estimate
.209
.134
Durbin-Watson
.10789
2.134
a. Predictors: (Constant), Leverage, Government's Wealth, Temuan Audit BPK, Size
b. Dependent Variable: Kinerja Pemerintah
Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPSS
Berdasarkan Tabel 4.4, nilai Durbin Watson (DW) terletak antara batas
atas atau Upper Bound (du) dan 4-du, yaitu 1.7736 < 2.134 < 2.2264. Maka
koefisien autokorelasi sama dengan nol, yang mengindikasikan bahwa tidak
50
Universitas Sumatera Utara
terjadi autokorelasi atau tidak terjadi korelasi antara kesalahan pengganggu pada
suatu periode dengan periode sebelumnya dalam model regresi penelitian ini.
4.3.3 Uji Heteroskedastisitas
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).
51
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.2
Hasil Uji Heteroskedastisitas
Dari hasil uji heteroskedastisitas dapat dilihat bahwa tidak ada pola yang
jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka
dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas dalam model penelitian
ini.
4.3.4 Uji Multikolinearitas
Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan
adanya korelasi antara variabel bebas (independen). Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Ketentuan dalam
uji multikolinearitas:
- Jika nilai Tolerance > 0,10 dan VIF < 10, maka dapat diartikan bahwa
tidak terdapat multikolinearitas pada penelitian tersebut
- Jika nilai Tolerance < 0,10 dan VIF > 10, maka dapat diartikan bahwa
terjadi gangguan multikolinearitas pada penelitian tersebut.
52
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.5
Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficientsa
Collinearity Statistics
Model
1
Tolerance
VIF
(Constant)
Temuan Audit BPK
.869
1.151
Government's Wealth
.848
1.180
Size
.807
1.240
Leverage
.822
1.217
a. Dependent Variable: Kinerja Pemerintah
Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPSS, 2016
Berdasarkan Tabel 4.6, dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala
multikolinearitas pada interaksi variabel temuan audit BPK, government’s wealth,
size of government dan leverage terhadap kinerja pemerintah karena masingmasing nilai tolerance berada di atas 0.10 dan juga nilai VIF yang berada dibawah
10.
4.4 Analisis Regresi Linear Berganda
Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi
linier berganda untuk mengetahui gambaran mengenai pengaruh temuan audit
BPK, government’s wealth, size of government dan leverage terhadap kinerja
pemerintah. Hasil analisis regresi dapat dilihat pada tabel berikut:
53
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.6
Hasil Analisis Regresi Linear Berganda
a
Coefficients
Standardized
Unstandardized Coefficients
Model
1
B
Std. Error
(Constant)
.141
.618
Temuan Audit BPK
.005
.023
-.042
Government's Wealth
Size
Leverage
Coefficients
Beta
t
Sig.
.229
.820
.036
.242
.810
.014
-.458
-3.070
.004
.049
.023
.327
2.142
.038
-.028
.030
-.141
-.930
.358
a. Dependent Variable: Kinerja Pemerintah
Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPSS, 2016
Berdasarkan Tabel 4.7 dapat diketahui persamaan regresi linier
bergandanya, yaitu :
� = 0.141 + 0.005�1 − 0.042�2 + 0.049�3 − 0.028�4 + �
Dari persamaan tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:
a.
Konstanta (a) = 0.141 menunjukkan harga (nilai) kosntan, dimana jika nilai
seluruh variabel independen sama dengan nol, maka variabel kinerja
pemerintah (Y) sama dengan 0.141.
b. Koefisien temuan audit BPK (X 1 ) = 0.005, artinya berdasarkan penelitian ini
jika variabel lain nilainya tetap dan temuan audit BPK mengalami kenaikan 1
satuan maka kinerja pemerintah akan mengalami kenaikan sebesar 0.005.
Nilai Unstandardized Coefficients B bernilai positif menunjukkan bahwa
terjadi hubungan yang positif antara temuan audit BPK (X 1 ) dengan kinerja
pemerintah (Y). Artinya jika temuan audit BPK meningkat maka kinerja
pemerintah akan meningkat.
54
Universitas Sumatera Utara
c. Koefisien government’s wealth (X 2 ) = -0.042, artinya berdasarkan penelitian
ini jika variabel lain nilainya tetap dan government’s wealth mengalami
kenaikan 1 satuan maka kinerja pemerintah akan mengalami penurunan
sebesar 0.042. Nilai Unstandardized Coefficients B yang bernilai negatif
menunjukkan bahwa terjadi hubungan yang negatif antara government’s
wealth (X 2 ) dengan kinerja pemerintah (Y). Artinya jika government’s wealth
meningkat maka kinerja pemerintah akan menurun.
d. Koefisien size of government (X 3 ) = 0.049, artinya berdasarkan penelitian ini
jika variabel lain nilainya tetap dan size of government mengalami kenaikan 1
satuan maka kinerja pemerintah akan mengalami kenaikan sebesar 0.049.
Nilai Unstandardized Coefficients B bernilai positif menunjukkan bahwa
terjadi hubungan yang positif antara size of government (X 3 ) dengan kinerja
pemerintah (Y). Artinya jika size of government meningkat maka kinerja
pemerintah juga akan meningkat.
e. Koefisien leverage (X 4 ) = -0.028, artinya berdasarkan penelitian ini jika
variabel lain nilainya tetap dan leverage mengalami kenaikan 1 satuan maka
kinerja pemerintah akan mengalami penurunan sebesar 0.028. Nilai
Unstandardized Coefficients B yang bernilai negatif menunjukkan bahwa
terjadi hubungan yang negatif antara leverage (X 4 ) dengan kinerja
pemerintah (Y). Artinya jika leverage meningkat maka kinerja pemerintah
akan menurun.
f.
Standar error (e) menunjukkan tingkat kesalahan pengganggu.
55
Universitas Sumatera Utara
4.5 Pengujian Hipootesis
4.5.1 Uji Statistik F (F-test)
Uji F digunakan untuk melihat pengaruh temuan audit BPK, government’s
wealth, size of government dan leverage terhadap kinerja pemerintah secara
simultan. Pengaruh ini perlu diuji untuk melihat apakah model regresi ini dapat
dilanjutkan dengan melakukan uji t (parsial) atau tidak.
Jika hasil uji F berpengaruh signifikan maka model regresi ini dapat
dilanjutkan dengan melakukan uji t. Sebaliknya jika tidak berpengaruh, maka uji t
(uji parsial) tidak dapat dilakukan, karena semua variabel independen tidak ada
yang mempengaruhi variabel dependen. Berikut ini tabel hasil uji F.
Tabel 4.7
Hasil Uji F
ANOVAb
Model
1
Sum of Squares
df
Mean Square
Regression
.129
4
.032
Residual
.489
42
.012
Total
.618
46
F
Sig.
2.773
.039a
a. Predictors: (Constant), Leverage, Government's Wealth, Temuan Audit BPK, Size
b. Dependent Variable: Kinerja Pemerintah
Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPSS, 2016
Berdasarkan tabel di atas, terlihat bahwa hasil uji F menunjukkan nilai
signifikan 0.039 lebih kecil dari 0.05. Hasil uji F ini menunjukkan bahwa variabel
independen secara bersama-sama (simultan) memiliki pengaruh signifikan
terhadap variabel dependen yaitu kinerja pemerintah. Untuk melihat variabel
56
Universitas Sumatera Utara
independen apa saja yang berpengaruh terhadap kinerja pemerintah, maka
dilakukan uji t (uji secara parsial).
4.5.2 Uji Statistik T (T-test)
Uji statistik t pada dasarnya menunjukan seberapa jauh pengaruh satu
variabel independen secara individual dalam menerangkan variabel dependen.
Hipotesis dirumuskan sebgai berikut:
-
H0 : Xi = 0, artinya tidak ada pengaruh secara signifikan dari variabel
independen terhadap variabel dependen.
-
H1 : Xi = 0, artinya ada pengaruh secara signifikan dari variabel independen
terhadap variabel dependen.
Penerimaan atau penolakan hipotesis dalam suatu penelitian dapat
dilakukan dengan kriteria sebagai berikut :
1.
Jika nilai signifikansi t statistik > 0,05, maka H0 diterima. Hal ini berarti
bahwa suatu variabel independen secara individual tidak mempunyai
pengaruh terhadap variabel dependen.
2.
Jika nilai signifikansi t statistik < 0,05, maka H0 ditolak. Hal ini berarti
bahwa suatu variabel independen secara individual mempengaruhi variabel
dependen.
57
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.8
Hasil Uji T (Parsial)
Coefficientsa
Standardized
Unstandardized Coefficients
Model
1
B
Std. Error
(Constant)
.141
.618
Temuan Audit BPK
.005
.023
-.042
Government's Wealth
Size
Leverage
Coefficients
Beta
t
Sig.
.229
.820
.036
.242
.810
.014
-.458
-3.070
.004
.049
.023
.327
2.142
.038
-.028
.030
-.141
-.930
.358
a. Dependent Variable: Kinerja Pemerintah
Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPSS, 2016
Berdasarkan Tabel 4.9, hasil analisis uji regresi menyatakan bahwa
temuan audit BPK dan leverage tidak memiliki pengaruh signifikan secara parsial
(individual) terhadap kinerja pemerintah. Namun government’s wealth dan size of
government secara parsial berpengaruh signifikan terhadap kinerja pemerintah.
Temuan audit BPK memiliki nilai signifikansi t sebesar 0.810 > 0.05,
artinya temuan audit BPK secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap
kinerja pemerintah. Government’s wealth memiliki nilai signifikansi t sebesar
0.004 < 0.05, artinya government’s wealth secara parsial berpengaruh signifikan
terhadap kinerja pemerintah. Size of government memiliki nilai signifikansi t
sebesar 0.038 < 0.05, artinya size of government secara parsial berpengaruh
signifikan terhadap kinerja pemerintah. Leverage memiliki nilai signifikansi t
58
Universitas Sumatera Utara
sebesar 0.358 > 0.05, artinya leverage secara parsial tidak berpengaruh signifikan
terhadap kinerja pemerintah.
4.6 Uji Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh
kemampuan model menerangkan variasi variabel dependen. Range nilainya
adalah 0 sampai 1, apabila nilai R2 kecil berarti kemampuan variabel-variabel
independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen sangat terbatas,
sebaliknya apabila R2 besar (mendekati nilai 1) berarti kemampuan variabelvariabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen besar. Nilai R2
dapat dilihat pada tabel 4.10 berikut.
Tabel 4.9
Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2)
b
Model Summary
Model
R
.457a
1
R Square
.209
Adjusted R
Std. Error of the
Square
Estimate
.134
.10789
Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPSS, 2016
Berdasarkan tabel 4.10, besarnya nilai R Square (R2) adalah 0.209 yang
berarti sebesar 0.209 atau (20.9%) variabel independen yaitu temuan audit BPK,
government’s wealth, size of government dan leverage mampu menjelaskan
kinerja pemerintah. Sedangkan sisanya sebesar 79.1% dipengaruhi atau dijelaskan
oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian.
4.7 Pembahasan
59
Universitas Sumatera Utara
4.7.1 Hipotesis Pertama
Hipotesis pertama dalam penelitian ini adalah temuan audit BPK
berpengaruh negatif terhadap kinerja pemerintah kabupaten/kota di Indonesia.
Hasil pengujian dalam penelitian ini menunjukkan bahwa temuan audit BPK
(yang diproksikan dengan temuan audit yang diberikan oleh BPK) secara parsial
tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja pemerintah kabupaten/kota di
Indoneisa. Dengan Hasil tersebut maka H1 ditolak.
Secara teoritis, temuan audit BPK merupakan kasus-kasus yang ditemukan
BPK terhadap laporan keuangan Pemda atas pelanggaran yang dilakukan suatu
daerah terhadap ketentuan pengendalian intern maupun terhadap ketentuan
perundang-undangan yang berlaku. Adanya temuan ini menyebabkan BPK akan
meminta adanya peningkatan pemeriksaan dan koreksi. Sehingga, semakin besar
jumlah temuan maka akan semakin rendah kinerja pemerintah Daerah.
Dengan asumsi tersebut maka secara teoritis temuan audit BPK memiliki
pengaruh negatif dan signifikan terhadap kinerja pemerintah, namun dalam
penelitian ini ternyata temuan audit BPK tidak memiliki pengaruh yang signifikan
terhadap kinerja pemerintah di kabupaten/kota di Indonesia.
Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh
Mustikarini dan Fitriasari (2012) yang dalam penelitiannya menyatakan bahwa
temuan audit BPK berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kinerja
pemerintah.
4.7.2 Hipotesis Kedua
60
Universitas Sumatera Utara
Hipotesis kedua dalam penelitian ini adalah government’s wealth
berpengaruh positif terhadap kinerja pemerintah kabupaten/kota di Indonesia.
Hasil pengujian dalam penelitian ini menunjukkan bahwa government’s wealth
(yang diproksikan dengan total PAD) secara parsial berpengaruh negatif terhadap
kinerja pemerintah kabupaten/kota di Indonesia. Dengan Hasil tersebut maka H2
ditolak.
Secara teoritis, PAD merupakan sumber penerimaan daerah asli yang
digali di daerah tersebut untuk digunakan sebagai modal dasar pemerintah daerah
dalam membiayai pembangunan dan usaha-usaha daerah untuk memperkecil
ketergantungan dana dari pemerintah pusat. Pendapatan Asli Daerah terdiri dari
pajak daerah, retribusi daerah, hasil pengelolaan kekayaan daerah yang
dipisahkan, dan lain-lain pendapatan daerah yang sah. Maka dengan adanya PAD
pemerintah daerah dapat meningkatkan kinerjanya karena untuk memenuhi
kebutuhan dana pemerintah daerah tidak perlu menunggu bantuan dari pusat
karena sudah memiliki PAD masing-masing.
Secara teoritis government’s wealth berpengaruh positif dan signifikan
terhadap kinerja pemerintah, namun dalam penelitian ini government’s wealth
memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap kinerja pemerintah
kabupaten/kota di Indonesia.
Penelitian ini tidak sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh
Hadi, Hendri, dan Inapty (2009); serta Fitriyanti dan Pratolo (2009) yang dalam
penelitiannya menyatakan bahwa PAD berpengaruh positif dan signifikan
terhadap kinerja pemerintah.
61
Universitas Sumatera Utara
4.7.3 Hipotesis Ketiga
Hipotesis ketiga dalam penelitian ini adalah size of government
berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja pemerintah kabupaten/kota di
Indonesia. Hasil pengujian dalam penelitian ini menunjukkan bahwa size of
government (yang diproksikan dengan ln total asset) secara parsial berpengaruh
positif dan signifikan terhadap kinerja pemerintah kabupaten/kota di Indoneisa.
Dengan Hasil tersebut maka H3 diterima.
Secara teoritis, Ukuran pemerintah (size of government) merupakan salah
satu elemen dari struktur organisasi. Terdapat bukti yang mendukung ide bahwa
ukuran sebuah organisasi didalam suatu daerah dapat mempengaruhi struktur
daerah. Organisasi-organisasi besar lebih cenderung memiliki banyak aturan dan
ketentuan daripada organisasi kecil. Oleh karena itu, pemerintah daerah tersebut
akan menaruh perhatian yang lebih tinggi dalam pengungkapan sesuai dengan
standar akuntansi yang berlaku. Maka semakin besar size of government daerah
tersebut kinerjanya juga akan semakin meningkat. Secara teoritis dapat
disimpulkan bahwa size of government memiliki pengaruh positif dan signifikan
terhadap kinerja pemerintah, dan dalam penelitian ini terbukti bahwa size of
government memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap kinerja
pemerintah kabupaten/kota di Indonesia.
62
Universitas Sumatera Utara
Penelitian terdahulu yang mendukung hasil penelitian ini adalah penelitian
yang dilakukan oleh Kusumawardani (2012); dan Mustikarini (2012) yang dalam
penelitiannya menyatakan bahwa size of government berpengaruh positif dan
signifikan terhadap kinerja pemerintah. Sebaliknya penelitian ini tidak sejalan
dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Suhardjanto (2010) yang dalam
penelitiannya menyatakan bahwa size of government tidak berpengaruh signifikan
terhadap kinerja pemerintah.
4.7.4 Hipotesis Keempat
Hipotesis keempat dalam penelitian ini adalah leverage tidak berpengaruh
signifikan terhadap kinerja pemerintah kabupaten/kota di Indonesia. Hasil
pengujian dalam penelitian ini menunjukkan bahwa leverage secara parsial tidak
berpengaruh signifikan terhadap kinerja pemerintah kabupaten/kota di Indoneisa.
Dengan Hasil tersebut maka H4 diterima.
Penelitian terdahulu yang mendukung hasil penelitian ini adalah penelitian
yang dilakukan oleh Sesotyaningtyas (2012); Febriyani (2012) yang dalam
penelitiannya menyatakan bahwa leverage tidak berpengaruh signifikan terhadap
kinerja pemerintah.
4.7.5 Hipotesis Kelima
Hipotesis kelima dalam penelitian ini adalah temuan audit BPK,
government’s wealth, size of government dan leverage secara simultan (bersamasama) berpengaruh signifikan terhadap kinerja pemerintah. Setelah dilakukan
63
Universitas Sumatera Utara
pengujian hipotesis secara simultan, berdasarkan tabel ANOVA terlihat bahwa hasil
uji F menunjukkan nilai signifikan sebesar 0.039 yang lebih kecil dari signifikansi
0.05. Ini berarti hasil uji F menunjukkan temuan audit BPK, government’s wealth,
size of government dan leverage secara simultan (bersama-sama) memiliki
pengaruh signifikan terhadap variabel dependen yaitu kinerja pemerintah. Untuk
melihat seberapa besar kemampuan variabel independen menggambarkan kinerja
pemerintah maka dilakukan uji koefisien determinasi, dan hasil uji koefisien
determinasi menunjukkan bahwa variabel independen yaitu temuan audit BPK,
government’s wealth, size of government dan leverage mampu menjelaskan
kinerja pemerintah sebesar 20.9%. Sedangkan sisanya sebesar 79.1% dipengaruhi
atau dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian.
Dengan hasil tersebut maka H5 diterima.
64
Universitas Sumatera Utara
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pengolahan data pada penelitian ini, maka
dapat dibuat beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1.
Temuan audit BPK tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja
pemerintah kabupaten/kota di Indonesia. Dengan hasil tersebut maka
H1 ditolak.
2.
Government’s wealth berpengaruh negatif dan signifikan terhadap
kinerja pemerintah kabupaten/kota di Indonesia. Dengan hasil tersebut
maka H2 ditolak.
3.
Size of government berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja
pemerintah kabupaten/kota di Indonesia. Dengan hasil tersebut maka
H3 diterima.
4.
Leverage tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja pemerintah
kabupaten/kota di Indonesia. Dengan hasil tersebut maka H4 diterima.
5.
Temuan audit BPK, government’s wealth, size of government dan
leverage secara simultan berpengaruh signifikan terhadap kinerja
pemerintah kabupaten/kota di Indonesia. Dengan hasil tersebut maka
H5 diterima.
65
Universitas Sumatera Utara
5.2 Saran
1.
Penelitian ini hanya dilakukan berdasarkan pada alat ukur (parameter)
yang penulis ketahui semata, sehingga hasil penelitian ini kemungkinan
tidak sama jika diaplikasikan pada alat ukur (parameter) yang lain. Pada
penelitian selanjutnya disarankan untuk menggunakan alat ukur
(parameter) yang lain sehingga hasilnya dapat dibandingkan dengan
hasil penelitian sebelumnya.
2.
Dalam penelitian ini variabel independen yang diteliti hanya temuan
audit BPK, government’s wealth, size of government dan leverage saja.
Pada penelitian selanjutnya disarankan agar meneliti lebih banyak
variabel independen yang memiliki pengaruh terhadap kinerja
pemerintah seperti pendapatan pajak, retribusi daerah serta dana
perimbangan.
3.
Berdasarkan hasil penelitian ini terdapat pengaruh yang positif dan
signifikan antara ukuran pemerintah daerah dengan kinerja pemerintah
daerah, semakin besar ukuran suatu pemerintah daerah maka kinerja
pemerintah daerah juga akan semakin meningkat, dengan begitu
diharapkan agar masing-masing daerah memiliki ukuran pemerintahan
66
Universitas Sumatera Utara
yang cukup agar tercapai kinerja pemerintah yang baik pada setiap
pemerintah daerah di Indonesia.
DAFTAR PUSTAKA
Abdullah, Syukriy dan J.A. Asmara. 2006. Perilaku Oportunistik Legislatif dalam
Penganggaran Daerah: Bukti Empiris atas Aplikasi Agency Theory di Sektor
Publik. Simposium Nasional Akuntansi Padang, 23-26 Agustus 2006.
Adi, Priyo Hari. 2006, Hubungan Antara Pertumbuhan Ekonomi, Belanja
Pembangunan dan Pendapatan Asli Daerah. Proceddding Simposium
Nasional Akuntansi IX, Padang.
Arens, Alvin A. (2008). Auditing and assurace services: an intergated approach.
Ed.12th. Pearson Education: USA.
Azhar, Susanto. 2008. Sistem Informasi Akuntansi, Struktur Pengendalian Resiko
Pengembangan, Edisi Perdana, Bandung: Lingga Jaya.
Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia. Ikhtisar Hasil Pemeriksaan
Semester 1 Tahun 2014. http://www.bpk.go.id
Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia. Ikhtisar Hasil Pemeriksaan
Semester 2 Tahun 2014. http://www.bpk.go.id
Bastian, I. 2001. Akuntansi Sektor Publik di Indonesia. Yogyakarta: BPFE. 2006.
Akuntansi Sektor Publik. Jakarta: Erlangga.
Bhinadi, Ardhito. 2003. Disparitas Pertumbuhan Ekonomi Jawa dengan Luar
Pulau Jawa. Jurnal Ekonomi Pembangunan Vol. 8 No. 1: 39-48. Juni 2003.
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.
Damanpour, F. 1991. Organizational innovation: A meta-analysis of effects of
determinants and moderators. Academy of Management Journal, Vol. 34:
555 590
67
Universitas Sumatera Utara
METODE PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian uji hipotesis dengan tujuan untuk
menguji hipotesis yang telah diajukan sebelumnya mengenai temuan audit BPK,
government’s wealth, size of government, dan leverage terhadap kinerja
pemerintah daerah. Pengujian hipotesis bertujuan untuk menjelaskan macam
hubungan tertentu, pengaruh, menetapkan perbedaan kelompok atau independensi
terhadap kinerja pemerintah daerah.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data
sekunder merupakan jenis data yang diperoleh melalui sumber-sumber tertentu
secara tidak langsung. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu
data Laporan Keuangan Pemerintah Daerah Kabupaten/Kota di Indonesia tahun
2014
3.2 Populasi dan Sampel
3.2.1 Populasi
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek/subjek yang
mempunyai kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti
untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2006:55).
Populasi dalam penelitian ini adalah Pemerintah Daerah kabupaten/kota di seluruh
Indonesia pada tahun 2014. Total populasi adalah 514 yang terdiri 98
pemerintahan kota, dan 416 pemerintahan kabupaten. (lampiran halaman 70).
28
Universitas Sumatera Utara
3.2.2 Sampel
Menurut Erlina (2008:75) Sampel adalah bagian populasi yang digunakan
untuk memperkirakan karakteristik populasi. Adapun jumlah total populasi yang
didapat yaitu sebanyak 47 kabupaten/kota, dengan menggunakan metode
purposive sampling, yaitu metode pemilihan sampel berdasarkan kriteria-kriteria
tertentu (Daulay, 2010).
Adapun kriteria pengambilan sampel adalah sebagai berikut:
1) Pemerintah Daerah yang memiliki website resmi pemerintah daerah.
2) Pemerintahan daerah yang mempublikasikan secara lengkap informasi
keuangan daerahnya (Laporan Keuangan Pemerintah Daerah) pada website
resmi pemerintah daerah.
3) Laporan Keuangan Pemerintah Daerah yang telah di audit oleh BPK
menghasilkan opini berupa wajar tanpa pengecualian (WTP) dan wajar
dengan pengecualian (WDP) yang terdapat pada situs resmi BPK.
29
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.1
Daftar Sampel Penelitian
No.
Kabupaten/Kota
No. Kabupaten/Kota
No.
Kabupaten/Kota
1.
Kab. Aceh Utara
19.
Kab. Lombok Utara
37.
Kota Yogyakarta
2.
Kab. Labuhan Batu
20.
Kab. Bangka
38.
Kab. Kulon Progo
3.
Kota Tarakan
21.
Kab. Bangka Tengah
39.
Kab. Sleman
4.
Kab. Padang Pariaman 22.
Kab. Belitung
40.
Kab. Banyuwangi
5.
Kab. Pasaman
23.
Kab. Bintan
41.
Kab. Jombang
6.
Kota Bukit Tinggi
24.
Kab. Natuna
42.
Kota Malang
7.
Kota Padang
25.
Kab. Bogor
43.
Kab. Nganjuk
8.
Kota Solok
26.
Kota Bogor
44.
Kab. Pacitan
9.
Kab. Palalawan
27.
Kab. Majalengka
45.
Kab. Sampang
10.
Kab. Siak
28.
Kab. Blora
46.
Kab. Pekalongan
11.
Kab. Manggarai Barat
29.
Kab. Demak
47.
Kab. Jembrana
12.
Kab. Merangin
30.
Kab. Grobogan
13.
Kab. Tanjung Jabung
31.
Kota Tangerang Selatan
Barat
14.
Kab. Seruyan
32.
Kab. Purworejo
15.
Kota Palembang
33.
Kab. Bulu Kumba
16.
Kab. Tegal
34.
Kota Makasar
17.
Kab. Wonosobo
35.
Kota Pekalongan
18.
Kota Tegal
36.
Kota Mataram
30
Universitas Sumatera Utara
3.3 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 penlitian ini yaitu tahun 2014. Data variabel dependen
yaitu Laporan Keuangan Pemerintah Daerah (LKPD) Kabupaten/Kota di
Indonesia dapat dilihat dari ketersediaan informasi keuangan yang lengkap yang
terdapat pada website resmi pemerintah daerah masing-masing, dimana LKPD
tersebut telah mendapat opini WTP dan WDP dari BPK yang diperoleh dari
Laporan Hasil Pemeriksaan Tahun 2014 oleh BPK RI, melalui situs
http://www.bpk.go.id.
3.4 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan cara:
1) Studi dokumentasi yang dilakukan dengan mengumpulkan data sekunder,
mencatat, dan mengolah data yang berkaitan dengan penelitian ini.
2) Studi pustaka, yaitu pengambilan data sebagai landasan teori serta
penelitian terdahulu yang diperoleh dari dokumen, buku, artikel serta
sumber tertulis lainnya yang terkait dengan topik penelitian.
31
Universitas Sumatera Utara
3.5 Variabel Penelitian dan Definisi Operasional
Menurut Erlina (2008:57) Definisi operasional adalah menjelaskan
karakteristik dalam elemen elemen yang dapat diobservasi yang menyebabkan
konsep dapat diukur dan dioperasionalisasikan dalam penelitian.
Variabel dependen dalam penelitian ini adalah kinerja pemerintah daerah,
sedangkan variabel independen dalam penelitian ini yaitu temuan audit BPK,
government’s wealth, size of government, dan leverage. Definisi operasional dari
masing-masing variabel tersebut akan dijelaskan sebagai berikut.
3.5.1 Kinerja Pemerintah Daerah
Menurut Bastian (2006) mendefinisikan kinerja sebagai prestasi yang
dicapai oleh organisasi dalam periode tertentu. Pengukuran kinerja ini
dimaksudkan untuk mengetahui capaian kinerja yang telah dilakukan organisasi
dan sebagai alat untuk pengawasan serta evaluasi organisasi. Pengukuran kinerja
akan memberikan umpan balik sehingga terjadi upaya perbaikan yang
berkelanjutan untuk mencapai tujuan di masa mendatang (Bastian, 2006).
Dalam konteks pembangunan daerah Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
ditetapkan sebagai salah satu ukuran utama yang dicantumkan dalam Pola Dasar
Pembangunan Daerah. Hal ini menandakan bahwa IPM menduduki satu posisi
penting dalam manajemen pembangunan daerah. Fungsi IPM dan indikator
pembangunan manusia lainnya akan menjadi kunci bagi terlaksananya kinerja dan
pembangunan yang terarah.
32
Universitas Sumatera Utara
3.5.2 Temuan Audit BPK
Dari hasil pemeriksaan yang dilakukan oleh Badan Pemeriksaan Keuangan
(BPK) RI mengungkapkan bahwa pada umumnya pengawasan atasan langsung
masih lemah, sehingga masih ditemukan penyimpangan–penyimpangan dalam
pelaksanaan pengendalian intern dan kepatuhan terhadap peraturan perundangundangan yang disebabkan oleh lemahnya pengawasan atasan langsung dan
adanya temuan audit di beberapa daerah.
Tujuan dari audit BPK adalah memeriksa setiap satuan rupiah yang
disimpan, diolah dan dikelola oleh pejabat dalam melakukan tugasnya. BPK
bertugas memeriksa pengelolaan dan tanggung jawab keuangan negara yang
dilakukan oleh Pemerintah Pusat, Pemerintah Daerah, Lembaga Negara lainnya,
Bank Indonesia, Badan Usaha Milik Negara, Badan Layanan Umum, Badan
Usaha Milik Daerah, dan lembaga atau badan lain yang mengelola keuangan
negara berdasarkan undang-undang tentang pemeriksaan pengelolaan dan
tanggung jawab keuangan negara.
Untuk mengetahui temuan audit suatu daerah dapat dilakukan dengan
memberikan opini atas temuan audit, jika Opini Tanpa Memberikan Pendapat
(Disclaimer), diberi skor 0 (nol), Opini Wajar Dengan Pengecualian (WDP) diberi
skor 1 (satu), dan Opini Wajar Tanpa Pengecualian (WTP) diberi skor 2. Temuan
audit yang digunakan dalam penelitian ini merujuk pada penelitian Hilmi (2010)
yaitu dengan menggunakan jumlah temuan audit pemeriksaan BPK atas
ketidakpatuhan pemerintah daerah terhadap peraturan perundang–undangan yang
berlaku sebagai proksi dalam mengukur temuan audit.
33
Universitas Sumatera Utara
3.5.3 Government’s Wealth
Menurut
Abdullah
(2004),
Government’s
Wealth
(kemakmuran
Pemerintah) daerah dapat dinyatakan dengan jumlah Pendapatan Asli Daerah
(PAD). Pertimbangan pengukuran kemakmuran dengan PAD ini karena meskipun
kecilnya kontribusi PAD terhadap pemerintah daerah di Indonesia (sekitar 1% 16%), PAD merupakan satu-satunya sumber keuangan yang berasal dari wilayah
tersebut (Suhardjanto et al., 2010). PAD merupakan satu-satunya sumber
keuangan yang berasal dari wilayah tersebut (Suhardjanto, 2010). Selain itu, dari
semua jenis pendapatan (PAD, pendapatan antar pemerintah, dan pendapatan
hukum lainnya) hanya PAD tersedia dalam SKPD (Rosdini, 2008).
3.5.4 Size of Government
Size of Government 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. Pertimbangan pengukuran ini karena total aset dinilai lebih mewakili ukuran
suatu pemerintah daerah.
3.5.5 Leverage
Penelitian yang dilakukan Weill (2003) mengungkapkan bahwa leverage
merupakan proporsi yang menggambarkan besarnya utang dari pihak eksternal
dibandingkan degan modal sendiri. Hal ini mengindikasikan bahwa jika jumlah
34
Universitas Sumatera Utara
utang lebih besar daripada modal sendiri maka hal tersebut menggambarkan
bahwa sumber utama pendanaan entitas tersebut berasal dari pihak eksternal
(Perwitasari, 2010). Penelitian yang dilakukan Haniffa dan Cooke (2005), Miranti
(2009), dan Choiriyah (2010) menggunakan rasio utang terhadap modal sendiri
dalam menghitung leverage. Konsisten dengan penelitian yang dilakukan Cohen
(2006), penelitian ini menggunakan debt to equity dalam menegukur leverage.
Adapun rumus untuk menghitung rasio leverage adalah sebagai berikut:
Rasio Leverage =
����
������
Tabel 3.2
Definisi Operasional & Skala Pengukuran Variabel
No Variabel
.
1. Kinerja
Pemerintah
Daerah
Kabupaten/
Kota di
Indonesia
(Y)
2.
Temuan
Audit BPK
(X1)
3.
Government’s
Wealth (X2)
Definisi
Indikator
Skala
Kinerja sebagai prestasi
yang dicapai oleh
organisasi dalam periode
tertentu. Pengukuran
kinerja ini dimaksudkan
untuk mengetahui
capaian kinerja yang
telah dilakukan
organisasi dan sebagai
alat untuk pengawasan
serta evaluasi organisasi.
(Bastian, 2006).
Teamuan Audit BPK
merupakan temuan audit
suatu daerah yang berupa
pemberian opini dari
BPK atas temuan audit
tersebut. (Bernstein,
2000).
Realisasi
pengeluaran /
realisasi
penerimaan
Rasio
Wajar Dengan
Pengecualian
(WDP) diberi nilai
1, Wajar Tanpa
Pengecualian
(WTP) diberi nilai
2, selain dari diberi
nilai 0.
Jumlah PAD yang
dimiliki oleh
pemerintah daerah
Nominal
Government’s wealth
merupakan daerah dapat
dinyatakan dengan
jumlah Pendapatan Asli
Rasio
35
Universitas Sumatera Utara
Daerah (PAD)
(Abdullah, 2004).
4.
Size of
Government
(X3)
5.
Leverage
(X4)
Size merupakan jumlah
Size = Ln Total
karyawan, total aset, total Assets
pendapatan dan tingkat
produktifitas
(Damanpour, 1991)
Leverage merupakan
proporsi yang
����
menggambarkan
Leverage =
������
besarnya utang dari pihak
eksternal dibandingkan
dengan modal sendiri
(Weill,2003)
Rasio
Rasio
3.6 Metode Analisis
3.6.1 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.
3.6.2 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.
36
Universitas Sumatera Utara
3.6.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi,
variabel bebas, dan variabel terikat memiliki distribusi normal dan tidak. Dalam
uji normalitas ini ada 2 cara untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi
normal atau tidak, yaitu dengan analisis grafik dan uji statistik (Ghozali, 2011).
Alat uji yang digunakan adalah dengan analisis grafik histogram dan grafik
normal probability plot dan uji statistik dengan Kolmogorov-Smirnov Z (1-Sample
K-S).
Dasar pengambilan keputusan dengan analisis grafik normal probability
plot adalah (Ghozali, 2011):
1) Jika titik menyebar di sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis
diagonal, maka model regresi memenuhi asumsi normalitas.
2) Jika titik menyebar jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti arah
garis diagonal, maka model regresi tidak memenuhi asumsi normalitas.
Dasar pengambilan keputusan uji statistik dengan Kolmogorov-Smirnov Z
(1-Sample K-S) adalah (Ghozali, 2011):
1) Jika nilai Asymp. Sig. (2-tailed) kurang dari 0.05, maka H0 ditolak. Hal ini
berarti data residual terdistribusi tidak normal.
2) Jika nilai Asymp. Sig. (2-tailed) lebih dari 0.05, maka H0 diterima. Hal ini
berarti data residual terdistribusi normal.
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-
37
Universitas Sumatera Utara
Smirnov. Dalam uji Kolmogorov-Smirov, suatu data dikatakan normal apabila
nilai Asympotic Significant lebih dari 0.05.
3.6.2.2 Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi bertujuan menguji apakah dalam suatu model regresi
linear ada korelasi antara kesalahan pengganggu pada suatu periode dengan
periode sebelumnya. Masalah autokorelasi sering ditemukan pada data runtut
waktu atau time series karena gangguan pada suatu perusahaan cenderung
mempengaruhi gangguan pada perusahaan yang sama pada periode berikutnya.
Sedangkan pada data cross-section, masalah autokorelasi relatif jarang terjadi
karena gangguan pada observasi yang berbeda berasal dari perusahaan yang
berbeda.
Penelitian ini menggunakan data time series dan data cross-section yang
dikombinasikan melalui model panel data, sehingga dimungkinkan tidak terjadi
masalah autokorelasi. Untuk mengetahui apakah terjadi masalah autokorelasi
maka dilakukan uji Durbin-Waston (DW test) Gujarati (2003).
Alat analisis yang digunakan adalah uji Durbin-Watson Statistik dengan
ketentuan:
1. Bila nilai Durbin-Watson (DW) terletak antara batas atas atau Upper
Bound (DU) dan 4-DU, makan koefisien autokorelasi sama dengan nol,
berarti tidak ada autokorelasi.
38
Universitas Sumatera Utara
2. Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau Lower Bound
(DL), maka koefisien autokorelasi lebih besar dari nol, berarti ada
autokorelasi positif.
3. Bila nilai DW lebih besar daripada (4-DL), maka koefisien autokorelasi
lebih kecil dari nol, berarti ada autokorelasi negatif.
4. Bila nila DW terletak diantara batas atas (DU) dan batas bawah (DL)
atau DW terletak antara (4-DU) dan (4-DL), maka hasilnya tidak dapat
disimpulkan.
3.6.2.3 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.
39
Universitas Sumatera Utara
3.6.2.4 Uji Multikolinearitas
Uji multikolineritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi
ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel independen. Jika variabel
independen saling korelasi, maka variabel-variabel ini tidak orthogonal. Variabel
orthogonal adalah variabel independen yang nilai korelasi antar sesama variabel
sama dengan nol (Ghozali, 2011). Untuk mendeteksi ada atau tidaknya
multikolineritas di dalam model, peneliti akan melihat Tolerence dan Variance
Inflation Factors (VIF) dengan alat bantu aplikasi komputer.
Tolerence mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang
tidak dijelaskan variabel independen lainnya. Jadi nilai Tolerence yang rendah
sama dengan nilai VIF yang tinggi (karena VIF = 1/Tolerence). Nilai cut-off yang
umum dipakai untuk menunjukkan adanya multikolineritas adalah nilai Tolerence
≥ 0.10 atau sama dengan VIF
≤ 10. Bila ternyata dalam model terdapat
multikolineritas, peneliti akan mengatasi hal tersebut dengan transformasi
variabel. Transformasi variabel merupakan salah satu cara mengurangi hubungan
linier diantara variabel independen. Transformasi dapat dilakukan dalam bentuk
logaritma natural dan bentuk first difference atau delta (Ghozali, 2011).
3.6.3 Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis regresi linear (analisis regresi berganda) digunakan untuk
mengetahui pengaruh antara variabel bebas dalam mempengaruhi variabel tidak
40
Universitas Sumatera Utara
bebas secara bersama-sama ataupun secara parsial. Persamaan regresi dengan
linier berganda dalam penelitian ini adalah:
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 +e
Keterangan:
Y
= Kinerja Pemerintah Daerah Kabupaten/Kota di Indonesia
a
= konstanta
b1
= koefisien variabel Temuan Audit BPK
b2
= koefisien variabel Government’s Weatlh
b3
= koefisien variabel Size of Government
b4
= koefisien variabel Leverage
X1
= Temuan Audit BPK
X2
= Government’s Wealth
X3
= Size of Government
X4
= Leverage
e
= error
3.6.4 Pengujian Hipotesis
3.6.4.1 Uji Statistik F (F-test)
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah persamaan dari model
regresi linear berganda yang diajukan dapat diterima atau tidak. Uji F ini
menggunakan alat analisis yaitu ANOVA (Analysis of Variances). Kriteria yang
digunakan adalah probability value (sig), apabila probability value dalam hasil
pengujian lebih kecil dari 5%, maka dapat dinyatakan bahwa model yang
41
Universitas Sumatera Utara
digunakan sudah tepat dan dapat diterima. Sebaliknya jika probability value lebih
besar dari 5%, maka dapat dinyatakan bahwa model yang digunakan ditolak untuk
digunakan dalam pengujian hipotesis ini.
3.6.4.2 Uji Statstik T (T-test)
Uji statistik t digunakan untuk melihat pengaruh variabel independen
secara parsial (Ghozali, 2007). Pengujian dilakukan dengan menggunakan
significance level 0.05 (α=5%). Penerimaan atau penolakan hipotesis dilakukan
dengan kriteria sebagai berikut:
1) Jika nilai signifikansi t > 0.05 maka hipotesis ditolak. Hal ini berarti,
secara parsial variabel independen tidak pengaruh terhadap variabel
dependen.
2) Jika nilai signifikansi t < 0.05 maka hipotesis diterima. Hal ini berarti,
secara parsial variabel independen mempunyai pengaruh terhadap variabel
dependen.
3.6.5 Koefisien Determinasi (R2)
Merupakan nilai yang menunjukkan seberapa besar variabel independen
dapat menjelaskan variabel dependennya. Nilai koefisien determinan dilihat pada
hasil pengujian regresi berganda untuk semua variabel independen dan variabel
dependen berupa rasio efisiensi dan efektivitas.
Karena variabel independen dalam penelitian ini lebih dari satu maka
penulis menggunakan Adjusted R Square (Adj R2). Nilai R2 menunjukkan tingkat
42
Universitas Sumatera Utara
kemampuan semua variabel bebas untuk mempengaruhi variabel terikat,
sedangkan sisanya ditentukan oleh variabel lain di luar variabel independen atau
bebas.
43
Universitas Sumatera Utara
BAB IV
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Sampel Penelitian
Sampel dalam penelitian ini adalah 47 Kabupaten/Kota di Indonesia yang
telah diterpilih berdasarkan metode purposive sampling, yaitu metode pemilihan
sampel berdasarkan kriteria-kriteria tertentu. Adapun kriteria pengambilan sampel
adalah sebagai berikut:
1. Pemerintah Daerah yang memiliki website resmi pemerintah daerah.
2. Pemerintahan daerah yang mempublikasikan secara lengkap informasi
keuangan daerahnya (Laporan Keuangan Pemerintah Daerah) pada
website resmi pemerintah daerah.
3.
Laporan Keuangan Pemerintah Daerah yang telah di audit oleh BPK
menghasilkan opini berupa wajar tanpa pengecualian (WTP) dan wajar
dengan pengecualian (WDP) yang terdapat pada situs resmi BPK.
No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Tabel. 4.1
Sampel Penelitian
Kabupaten/Kota
Kab. Aceh Utara
Kab. Bangka
Kab. Bangka Tengah
Kab. Banyuwangi
Kab. Belitung
Kab. Bintan
Kab. Blora
Kab. Bogor
Kab. Bulu Kumba
Kab. Demak
Kab. Grobogan
Kab. Jembrana
44
Universitas Sumatera Utara
13 Kab. Jombang
14 Kab. Kulon Progo
15 Kab. Labuhan Batu
16 Kab. Lombok Utara
17 Kab. Majalengka
18 Kab. Manggarai Barat
19 Kab. Merangin
20 Kab. Natuna
21 Kab. Nganjuk
22 Kab. Pacitan
23 Kab. Padang Pariaman
24 Kab. Palalawan
25 Kab. Pasaman
26 Kab. Pekalongan
27 Kab. Purworejo
28 Kab. Sampang
29 Kab. Seruyan
30 Kab. Siak
31 Kab. Sleman
32 Kab. Tanjung Jabung Barat
33 Kab. Tegal
34 Kab. Wonosobo
35 Kota Bogor
36 Kota Bukit Tinggi
37 Kota Makasar
38 Kota Malang
39 Kota Mataram
40 Kota Padang
41 Kota Palembang
42 Kota Pekalongan
43 Kota Solok
44 Kota Tangerang Selatan
45 Kota Tarakan
46 Kota Tegal
47 Kota Yogyakarta
Sumber: Hasil pengolahan data, 2016
45
Universitas Sumatera Utara
Berdasarkan data yang telah diperoleh terdapat 47 Kabupaten dan Kota di
Indonesia yang menjadi sampel dalam penelitian ini, sehingga jumlah observasi
penelitian ini adalah 47. Keseluruhan pengolahan data dalam penelitian ini
menggunakan bantuan Software SPSS.
4.2 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.
Tabel 4.2
Hasil Statistik Deskriptif
Descriptive Statistics
N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
Temuan Audit BPK
47
.00
2.00
.9574
.75058
Government's Wealth
47
10.13
15.66
13.3214
1.27716
Size
47
27.63
30.83
28.8733
.76917
Leverage
47
.00
2.21
.4851
.59189
Kinerja Pemerintah
47
.79
1.39
1.0041
.11590
Valid N (listwise)
47
Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPSS, 2016
Berdasarkan tabel 4.2 di atas dapat dilihat variabel temuan audit BPK
memiliki nilai minimum 0.00 dan nilai maksimum 2.00. Nilai mean untuk temuan
audit BPK yaitu sebesar 0.9574 dan nilai Std. Deviation 0.75058 dengan total
pengamatan sebanyak 47 sampel.
Variabel government’s wealth memiliki nilai minimum 10.13 dan nilai
maksimum 15.66 Nilai mean untuk government’s wealth yaitu sebesar 13.3214
dan nilai Std. Deviation 1.27716 dengan total pengamatan sebanyak 47 sampel.
46
Universitas Sumatera Utara
Variabel size of government memiliki nilai minimum 27.63 dan nilai
maksimum 30.83 Nilai mean untuk size of government yaitu sebesar 28.8733 dan
nilai Std. Deviation 0.76917 dengan total pengamatan sebanyak 47 sampel.
Variabel leverage memiliki nilai minimum 0.00 dan nilai maksimum 2.21
Nilai mean untuk leverage yaitu sebesar 0.4851 dan nilai Std. Deviation 0.59189
dengan total pengamatan sebanyak 47 sampel.
Variabel kinerja pemerintah memiliki nilai minimum 0.79 dan nilai
maksimum 1.39 Nilai mean untuk kinerja pemerintah yaitu sebesar 1.0041 dan
nilai Std. Deviation 0.11590 dengan total pengamatan sebanyak 47 sampel.
4.3 Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dilakukan untuk memastikan bahwa dalam penelitian ini
tidak terdapat multikolinearitas, autokorelasi dan heteroskedastisitas, serta data
yang dihasilkan memiliki distribusi normal. Apabila tidak dijumpai adanya
multikolinearitas, autokorelasi dan heteroskedastisitas, maka asumsi klasik telah
terpenuhi.
4.3.1 Uji Normalitas
Uji normalitas dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan uji
One Sample Kolmogorov-Smirnov Test. Dalam uji One-Sampe KolmogorovSmirnov Test, suatu data dikatakan memiliki distribusi normal jika nilai
signifikansi atau nilai Asymp. Sig. (2-tailed) lebih besar dari 0,05. Jadi,
pengambilan keputusan dalam test ini berdasarkan:
47
Universitas Sumatera Utara
1. Jika hasil One-Sample Kolmogorov-Smirnov diatas tingkat signifikansi
0,05 menunjukkan pola distribusi normal, maka model regresi tersebut
memenuhi asumsi normalitas.
2. Jika hasil One Sample Kolmogorov-Smirnov dibawah tingkat
signifikansi 0.05 tidak menunjukkan pola distribusi normal, maka model
regresi tersebut tidak memenuhi asumsi normalitas.
Hasil Uji Normalitas disajikan pada Tabel 4.2 sebagai berikut.
Tabel 4.3
Hasil Uji Normalitas
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized
Residual
N
47
Normal Parametersa,,b
Mean
Std. Deviation
Most Extreme Differences
.0000000
.10308897
Absolute
.190
Positive
.190
Negative
-.136
Kolmogorov-Smirnov Z
1.304
Asymp. Sig. (2-tailed)
.067
a. Test distribution is Normal.
b. Calculated from data.
Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPSS, 2016
Tabel 4.3 menunjukkan bahwa nilai Asymp. Sig. (2-tailed) sebesar 0.067
lebih besar dari 0.05. Jadi dapat disimpulkan bahwa data yang diuji dalam
penelitian ini berdistribusi normal. Selain hasil one-sample Kolmogorov Smirnov
test, penulis juga menampilkan hasil uji normalitas dengan menggunakan uji
grafik untuk mendukung hasil dari one-sample Kolmogorov Smirnov test.
48
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.1
Hasil Uji Grafik
Jika distribusi data adalah normal, maka garis yang menggambarkan data
sesungguhnya akan mengikuti garis diagonalnya. Dilihat dari Gambar 4.1 diatas,
pada hasil uji grafik menggunakan P-P plot terlihat bahwa titik-titik menyebar
disekitar garis diagonal dan penyebarannya mengikuti arah garis diagonal. Grafik
ini menunjukan bahwa model regresi layak dipakai karena memenuhi asumsi
normalitas.
4.3.2 Uji Autokorelasi
Uji Autokorelasi bertujuan untuk mengetahui apakah dalam suatu model
regresi linier terdapat korelasi antara pengganggu pada periode t dengan kesalahan
pada periode t-1 (sebelumnya). Alat analisis yang digunakan adalah uji Durbin
Watson Statistik dengan ketentuan:
49
Universitas Sumatera Utara
1. Bila nilai Durbin Watson (DW) terletak antara batas atas atau Upper
Bound (DU) dan 4 – DU, makan koefisien autokorelasi sama dengan
nol, berarti tidak ada autokorelasi.
2. Bila nilai DW lebih rendah daripada batas bawah atau Lower Bound
(DL), maka koefisien autokorelasi lebih besar dari nol, berarti ada
autokorelasi positif.
3. Bila nilai DW lebih besar daripada (4-DL), maka koefisien
autokorelasi lebih kecil dar nol, berarti ada autokorelasi negatif.
4. Bila nila DW terletak diantara batas atas (DU) dan batas bawah (DL)
atau DW terletak antara (4-DU) dan (4-DL), maka hasilnya tidak
dapat disimpulkan.
Dalam penelitian ini karena menggunakan n=47, k=5 sehingga sesuai dengan
tabel Durbin Watson pada level of signifikansi 0,05 diketahui dl = 1.3073 du =
1.7736, 4-du = 2.2264, dan 4-dl = 2.6927
Tabel 4.4
Hasil Uji Autokorelasi
Model Summaryb
Model
1
R
R Square
a
.457
Adjusted R
Std. Error of the
Square
Estimate
.209
.134
Durbin-Watson
.10789
2.134
a. Predictors: (Constant), Leverage, Government's Wealth, Temuan Audit BPK, Size
b. Dependent Variable: Kinerja Pemerintah
Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPSS
Berdasarkan Tabel 4.4, nilai Durbin Watson (DW) terletak antara batas
atas atau Upper Bound (du) dan 4-du, yaitu 1.7736 < 2.134 < 2.2264. Maka
koefisien autokorelasi sama dengan nol, yang mengindikasikan bahwa tidak
50
Universitas Sumatera Utara
terjadi autokorelasi atau tidak terjadi korelasi antara kesalahan pengganggu pada
suatu periode dengan periode sebelumnya dalam model regresi penelitian ini.
4.3.3 Uji Heteroskedastisitas
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).
51
Universitas Sumatera Utara
Gambar 4.2
Hasil Uji Heteroskedastisitas
Dari hasil uji heteroskedastisitas dapat dilihat bahwa tidak ada pola yang
jelas, serta titik-titik menyebar diatas dan dibawah angka 0 pada sumbu Y, maka
dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heteroskedastisitas dalam model penelitian
ini.
4.3.4 Uji Multikolinearitas
Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan
adanya korelasi antara variabel bebas (independen). Model regresi yang baik
seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. Ketentuan dalam
uji multikolinearitas:
- Jika nilai Tolerance > 0,10 dan VIF < 10, maka dapat diartikan bahwa
tidak terdapat multikolinearitas pada penelitian tersebut
- Jika nilai Tolerance < 0,10 dan VIF > 10, maka dapat diartikan bahwa
terjadi gangguan multikolinearitas pada penelitian tersebut.
52
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.5
Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficientsa
Collinearity Statistics
Model
1
Tolerance
VIF
(Constant)
Temuan Audit BPK
.869
1.151
Government's Wealth
.848
1.180
Size
.807
1.240
Leverage
.822
1.217
a. Dependent Variable: Kinerja Pemerintah
Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPSS, 2016
Berdasarkan Tabel 4.6, dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala
multikolinearitas pada interaksi variabel temuan audit BPK, government’s wealth,
size of government dan leverage terhadap kinerja pemerintah karena masingmasing nilai tolerance berada di atas 0.10 dan juga nilai VIF yang berada dibawah
10.
4.4 Analisis Regresi Linear Berganda
Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi
linier berganda untuk mengetahui gambaran mengenai pengaruh temuan audit
BPK, government’s wealth, size of government dan leverage terhadap kinerja
pemerintah. Hasil analisis regresi dapat dilihat pada tabel berikut:
53
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.6
Hasil Analisis Regresi Linear Berganda
a
Coefficients
Standardized
Unstandardized Coefficients
Model
1
B
Std. Error
(Constant)
.141
.618
Temuan Audit BPK
.005
.023
-.042
Government's Wealth
Size
Leverage
Coefficients
Beta
t
Sig.
.229
.820
.036
.242
.810
.014
-.458
-3.070
.004
.049
.023
.327
2.142
.038
-.028
.030
-.141
-.930
.358
a. Dependent Variable: Kinerja Pemerintah
Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPSS, 2016
Berdasarkan Tabel 4.7 dapat diketahui persamaan regresi linier
bergandanya, yaitu :
� = 0.141 + 0.005�1 − 0.042�2 + 0.049�3 − 0.028�4 + �
Dari persamaan tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut:
a.
Konstanta (a) = 0.141 menunjukkan harga (nilai) kosntan, dimana jika nilai
seluruh variabel independen sama dengan nol, maka variabel kinerja
pemerintah (Y) sama dengan 0.141.
b. Koefisien temuan audit BPK (X 1 ) = 0.005, artinya berdasarkan penelitian ini
jika variabel lain nilainya tetap dan temuan audit BPK mengalami kenaikan 1
satuan maka kinerja pemerintah akan mengalami kenaikan sebesar 0.005.
Nilai Unstandardized Coefficients B bernilai positif menunjukkan bahwa
terjadi hubungan yang positif antara temuan audit BPK (X 1 ) dengan kinerja
pemerintah (Y). Artinya jika temuan audit BPK meningkat maka kinerja
pemerintah akan meningkat.
54
Universitas Sumatera Utara
c. Koefisien government’s wealth (X 2 ) = -0.042, artinya berdasarkan penelitian
ini jika variabel lain nilainya tetap dan government’s wealth mengalami
kenaikan 1 satuan maka kinerja pemerintah akan mengalami penurunan
sebesar 0.042. Nilai Unstandardized Coefficients B yang bernilai negatif
menunjukkan bahwa terjadi hubungan yang negatif antara government’s
wealth (X 2 ) dengan kinerja pemerintah (Y). Artinya jika government’s wealth
meningkat maka kinerja pemerintah akan menurun.
d. Koefisien size of government (X 3 ) = 0.049, artinya berdasarkan penelitian ini
jika variabel lain nilainya tetap dan size of government mengalami kenaikan 1
satuan maka kinerja pemerintah akan mengalami kenaikan sebesar 0.049.
Nilai Unstandardized Coefficients B bernilai positif menunjukkan bahwa
terjadi hubungan yang positif antara size of government (X 3 ) dengan kinerja
pemerintah (Y). Artinya jika size of government meningkat maka kinerja
pemerintah juga akan meningkat.
e. Koefisien leverage (X 4 ) = -0.028, artinya berdasarkan penelitian ini jika
variabel lain nilainya tetap dan leverage mengalami kenaikan 1 satuan maka
kinerja pemerintah akan mengalami penurunan sebesar 0.028. Nilai
Unstandardized Coefficients B yang bernilai negatif menunjukkan bahwa
terjadi hubungan yang negatif antara leverage (X 4 ) dengan kinerja
pemerintah (Y). Artinya jika leverage meningkat maka kinerja pemerintah
akan menurun.
f.
Standar error (e) menunjukkan tingkat kesalahan pengganggu.
55
Universitas Sumatera Utara
4.5 Pengujian Hipootesis
4.5.1 Uji Statistik F (F-test)
Uji F digunakan untuk melihat pengaruh temuan audit BPK, government’s
wealth, size of government dan leverage terhadap kinerja pemerintah secara
simultan. Pengaruh ini perlu diuji untuk melihat apakah model regresi ini dapat
dilanjutkan dengan melakukan uji t (parsial) atau tidak.
Jika hasil uji F berpengaruh signifikan maka model regresi ini dapat
dilanjutkan dengan melakukan uji t. Sebaliknya jika tidak berpengaruh, maka uji t
(uji parsial) tidak dapat dilakukan, karena semua variabel independen tidak ada
yang mempengaruhi variabel dependen. Berikut ini tabel hasil uji F.
Tabel 4.7
Hasil Uji F
ANOVAb
Model
1
Sum of Squares
df
Mean Square
Regression
.129
4
.032
Residual
.489
42
.012
Total
.618
46
F
Sig.
2.773
.039a
a. Predictors: (Constant), Leverage, Government's Wealth, Temuan Audit BPK, Size
b. Dependent Variable: Kinerja Pemerintah
Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPSS, 2016
Berdasarkan tabel di atas, terlihat bahwa hasil uji F menunjukkan nilai
signifikan 0.039 lebih kecil dari 0.05. Hasil uji F ini menunjukkan bahwa variabel
independen secara bersama-sama (simultan) memiliki pengaruh signifikan
terhadap variabel dependen yaitu kinerja pemerintah. Untuk melihat variabel
56
Universitas Sumatera Utara
independen apa saja yang berpengaruh terhadap kinerja pemerintah, maka
dilakukan uji t (uji secara parsial).
4.5.2 Uji Statistik T (T-test)
Uji statistik t pada dasarnya menunjukan seberapa jauh pengaruh satu
variabel independen secara individual dalam menerangkan variabel dependen.
Hipotesis dirumuskan sebgai berikut:
-
H0 : Xi = 0, artinya tidak ada pengaruh secara signifikan dari variabel
independen terhadap variabel dependen.
-
H1 : Xi = 0, artinya ada pengaruh secara signifikan dari variabel independen
terhadap variabel dependen.
Penerimaan atau penolakan hipotesis dalam suatu penelitian dapat
dilakukan dengan kriteria sebagai berikut :
1.
Jika nilai signifikansi t statistik > 0,05, maka H0 diterima. Hal ini berarti
bahwa suatu variabel independen secara individual tidak mempunyai
pengaruh terhadap variabel dependen.
2.
Jika nilai signifikansi t statistik < 0,05, maka H0 ditolak. Hal ini berarti
bahwa suatu variabel independen secara individual mempengaruhi variabel
dependen.
57
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.8
Hasil Uji T (Parsial)
Coefficientsa
Standardized
Unstandardized Coefficients
Model
1
B
Std. Error
(Constant)
.141
.618
Temuan Audit BPK
.005
.023
-.042
Government's Wealth
Size
Leverage
Coefficients
Beta
t
Sig.
.229
.820
.036
.242
.810
.014
-.458
-3.070
.004
.049
.023
.327
2.142
.038
-.028
.030
-.141
-.930
.358
a. Dependent Variable: Kinerja Pemerintah
Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPSS, 2016
Berdasarkan Tabel 4.9, hasil analisis uji regresi menyatakan bahwa
temuan audit BPK dan leverage tidak memiliki pengaruh signifikan secara parsial
(individual) terhadap kinerja pemerintah. Namun government’s wealth dan size of
government secara parsial berpengaruh signifikan terhadap kinerja pemerintah.
Temuan audit BPK memiliki nilai signifikansi t sebesar 0.810 > 0.05,
artinya temuan audit BPK secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap
kinerja pemerintah. Government’s wealth memiliki nilai signifikansi t sebesar
0.004 < 0.05, artinya government’s wealth secara parsial berpengaruh signifikan
terhadap kinerja pemerintah. Size of government memiliki nilai signifikansi t
sebesar 0.038 < 0.05, artinya size of government secara parsial berpengaruh
signifikan terhadap kinerja pemerintah. Leverage memiliki nilai signifikansi t
58
Universitas Sumatera Utara
sebesar 0.358 > 0.05, artinya leverage secara parsial tidak berpengaruh signifikan
terhadap kinerja pemerintah.
4.6 Uji Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi (R2) pada intinya mengukur seberapa jauh
kemampuan model menerangkan variasi variabel dependen. Range nilainya
adalah 0 sampai 1, apabila nilai R2 kecil berarti kemampuan variabel-variabel
independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen sangat terbatas,
sebaliknya apabila R2 besar (mendekati nilai 1) berarti kemampuan variabelvariabel independen dalam menjelaskan variasi variabel dependen besar. Nilai R2
dapat dilihat pada tabel 4.10 berikut.
Tabel 4.9
Hasil Uji Koefisien Determinasi (R2)
b
Model Summary
Model
R
.457a
1
R Square
.209
Adjusted R
Std. Error of the
Square
Estimate
.134
.10789
Sumber: Hasil pengolahan data dengan SPSS, 2016
Berdasarkan tabel 4.10, besarnya nilai R Square (R2) adalah 0.209 yang
berarti sebesar 0.209 atau (20.9%) variabel independen yaitu temuan audit BPK,
government’s wealth, size of government dan leverage mampu menjelaskan
kinerja pemerintah. Sedangkan sisanya sebesar 79.1% dipengaruhi atau dijelaskan
oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian.
4.7 Pembahasan
59
Universitas Sumatera Utara
4.7.1 Hipotesis Pertama
Hipotesis pertama dalam penelitian ini adalah temuan audit BPK
berpengaruh negatif terhadap kinerja pemerintah kabupaten/kota di Indonesia.
Hasil pengujian dalam penelitian ini menunjukkan bahwa temuan audit BPK
(yang diproksikan dengan temuan audit yang diberikan oleh BPK) secara parsial
tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja pemerintah kabupaten/kota di
Indoneisa. Dengan Hasil tersebut maka H1 ditolak.
Secara teoritis, temuan audit BPK merupakan kasus-kasus yang ditemukan
BPK terhadap laporan keuangan Pemda atas pelanggaran yang dilakukan suatu
daerah terhadap ketentuan pengendalian intern maupun terhadap ketentuan
perundang-undangan yang berlaku. Adanya temuan ini menyebabkan BPK akan
meminta adanya peningkatan pemeriksaan dan koreksi. Sehingga, semakin besar
jumlah temuan maka akan semakin rendah kinerja pemerintah Daerah.
Dengan asumsi tersebut maka secara teoritis temuan audit BPK memiliki
pengaruh negatif dan signifikan terhadap kinerja pemerintah, namun dalam
penelitian ini ternyata temuan audit BPK tidak memiliki pengaruh yang signifikan
terhadap kinerja pemerintah di kabupaten/kota di Indonesia.
Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh
Mustikarini dan Fitriasari (2012) yang dalam penelitiannya menyatakan bahwa
temuan audit BPK berpengaruh negatif dan signifikan terhadap kinerja
pemerintah.
4.7.2 Hipotesis Kedua
60
Universitas Sumatera Utara
Hipotesis kedua dalam penelitian ini adalah government’s wealth
berpengaruh positif terhadap kinerja pemerintah kabupaten/kota di Indonesia.
Hasil pengujian dalam penelitian ini menunjukkan bahwa government’s wealth
(yang diproksikan dengan total PAD) secara parsial berpengaruh negatif terhadap
kinerja pemerintah kabupaten/kota di Indonesia. Dengan Hasil tersebut maka H2
ditolak.
Secara teoritis, PAD merupakan sumber penerimaan daerah asli yang
digali di daerah tersebut untuk digunakan sebagai modal dasar pemerintah daerah
dalam membiayai pembangunan dan usaha-usaha daerah untuk memperkecil
ketergantungan dana dari pemerintah pusat. Pendapatan Asli Daerah terdiri dari
pajak daerah, retribusi daerah, hasil pengelolaan kekayaan daerah yang
dipisahkan, dan lain-lain pendapatan daerah yang sah. Maka dengan adanya PAD
pemerintah daerah dapat meningkatkan kinerjanya karena untuk memenuhi
kebutuhan dana pemerintah daerah tidak perlu menunggu bantuan dari pusat
karena sudah memiliki PAD masing-masing.
Secara teoritis government’s wealth berpengaruh positif dan signifikan
terhadap kinerja pemerintah, namun dalam penelitian ini government’s wealth
memiliki pengaruh yang negatif dan signifikan terhadap kinerja pemerintah
kabupaten/kota di Indonesia.
Penelitian ini tidak sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh
Hadi, Hendri, dan Inapty (2009); serta Fitriyanti dan Pratolo (2009) yang dalam
penelitiannya menyatakan bahwa PAD berpengaruh positif dan signifikan
terhadap kinerja pemerintah.
61
Universitas Sumatera Utara
4.7.3 Hipotesis Ketiga
Hipotesis ketiga dalam penelitian ini adalah size of government
berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja pemerintah kabupaten/kota di
Indonesia. Hasil pengujian dalam penelitian ini menunjukkan bahwa size of
government (yang diproksikan dengan ln total asset) secara parsial berpengaruh
positif dan signifikan terhadap kinerja pemerintah kabupaten/kota di Indoneisa.
Dengan Hasil tersebut maka H3 diterima.
Secara teoritis, Ukuran pemerintah (size of government) merupakan salah
satu elemen dari struktur organisasi. Terdapat bukti yang mendukung ide bahwa
ukuran sebuah organisasi didalam suatu daerah dapat mempengaruhi struktur
daerah. Organisasi-organisasi besar lebih cenderung memiliki banyak aturan dan
ketentuan daripada organisasi kecil. Oleh karena itu, pemerintah daerah tersebut
akan menaruh perhatian yang lebih tinggi dalam pengungkapan sesuai dengan
standar akuntansi yang berlaku. Maka semakin besar size of government daerah
tersebut kinerjanya juga akan semakin meningkat. Secara teoritis dapat
disimpulkan bahwa size of government memiliki pengaruh positif dan signifikan
terhadap kinerja pemerintah, dan dalam penelitian ini terbukti bahwa size of
government memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap kinerja
pemerintah kabupaten/kota di Indonesia.
62
Universitas Sumatera Utara
Penelitian terdahulu yang mendukung hasil penelitian ini adalah penelitian
yang dilakukan oleh Kusumawardani (2012); dan Mustikarini (2012) yang dalam
penelitiannya menyatakan bahwa size of government berpengaruh positif dan
signifikan terhadap kinerja pemerintah. Sebaliknya penelitian ini tidak sejalan
dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Suhardjanto (2010) yang dalam
penelitiannya menyatakan bahwa size of government tidak berpengaruh signifikan
terhadap kinerja pemerintah.
4.7.4 Hipotesis Keempat
Hipotesis keempat dalam penelitian ini adalah leverage tidak berpengaruh
signifikan terhadap kinerja pemerintah kabupaten/kota di Indonesia. Hasil
pengujian dalam penelitian ini menunjukkan bahwa leverage secara parsial tidak
berpengaruh signifikan terhadap kinerja pemerintah kabupaten/kota di Indoneisa.
Dengan Hasil tersebut maka H4 diterima.
Penelitian terdahulu yang mendukung hasil penelitian ini adalah penelitian
yang dilakukan oleh Sesotyaningtyas (2012); Febriyani (2012) yang dalam
penelitiannya menyatakan bahwa leverage tidak berpengaruh signifikan terhadap
kinerja pemerintah.
4.7.5 Hipotesis Kelima
Hipotesis kelima dalam penelitian ini adalah temuan audit BPK,
government’s wealth, size of government dan leverage secara simultan (bersamasama) berpengaruh signifikan terhadap kinerja pemerintah. Setelah dilakukan
63
Universitas Sumatera Utara
pengujian hipotesis secara simultan, berdasarkan tabel ANOVA terlihat bahwa hasil
uji F menunjukkan nilai signifikan sebesar 0.039 yang lebih kecil dari signifikansi
0.05. Ini berarti hasil uji F menunjukkan temuan audit BPK, government’s wealth,
size of government dan leverage secara simultan (bersama-sama) memiliki
pengaruh signifikan terhadap variabel dependen yaitu kinerja pemerintah. Untuk
melihat seberapa besar kemampuan variabel independen menggambarkan kinerja
pemerintah maka dilakukan uji koefisien determinasi, dan hasil uji koefisien
determinasi menunjukkan bahwa variabel independen yaitu temuan audit BPK,
government’s wealth, size of government dan leverage mampu menjelaskan
kinerja pemerintah sebesar 20.9%. Sedangkan sisanya sebesar 79.1% dipengaruhi
atau dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian.
Dengan hasil tersebut maka H5 diterima.
64
Universitas Sumatera Utara
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pengolahan data pada penelitian ini, maka
dapat dibuat beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1.
Temuan audit BPK tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja
pemerintah kabupaten/kota di Indonesia. Dengan hasil tersebut maka
H1 ditolak.
2.
Government’s wealth berpengaruh negatif dan signifikan terhadap
kinerja pemerintah kabupaten/kota di Indonesia. Dengan hasil tersebut
maka H2 ditolak.
3.
Size of government berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja
pemerintah kabupaten/kota di Indonesia. Dengan hasil tersebut maka
H3 diterima.
4.
Leverage tidak berpengaruh signifikan terhadap kinerja pemerintah
kabupaten/kota di Indonesia. Dengan hasil tersebut maka H4 diterima.
5.
Temuan audit BPK, government’s wealth, size of government dan
leverage secara simultan berpengaruh signifikan terhadap kinerja
pemerintah kabupaten/kota di Indonesia. Dengan hasil tersebut maka
H5 diterima.
65
Universitas Sumatera Utara
5.2 Saran
1.
Penelitian ini hanya dilakukan berdasarkan pada alat ukur (parameter)
yang penulis ketahui semata, sehingga hasil penelitian ini kemungkinan
tidak sama jika diaplikasikan pada alat ukur (parameter) yang lain. Pada
penelitian selanjutnya disarankan untuk menggunakan alat ukur
(parameter) yang lain sehingga hasilnya dapat dibandingkan dengan
hasil penelitian sebelumnya.
2.
Dalam penelitian ini variabel independen yang diteliti hanya temuan
audit BPK, government’s wealth, size of government dan leverage saja.
Pada penelitian selanjutnya disarankan agar meneliti lebih banyak
variabel independen yang memiliki pengaruh terhadap kinerja
pemerintah seperti pendapatan pajak, retribusi daerah serta dana
perimbangan.
3.
Berdasarkan hasil penelitian ini terdapat pengaruh yang positif dan
signifikan antara ukuran pemerintah daerah dengan kinerja pemerintah
daerah, semakin besar ukuran suatu pemerintah daerah maka kinerja
pemerintah daerah juga akan semakin meningkat, dengan begitu
diharapkan agar masing-masing daerah memiliki ukuran pemerintahan
66
Universitas Sumatera Utara
yang cukup agar tercapai kinerja pemerintah yang baik pada setiap
pemerintah daerah di Indonesia.
DAFTAR PUSTAKA
Abdullah, Syukriy dan J.A. Asmara. 2006. Perilaku Oportunistik Legislatif dalam
Penganggaran Daerah: Bukti Empiris atas Aplikasi Agency Theory di Sektor
Publik. Simposium Nasional Akuntansi Padang, 23-26 Agustus 2006.
Adi, Priyo Hari. 2006, Hubungan Antara Pertumbuhan Ekonomi, Belanja
Pembangunan dan Pendapatan Asli Daerah. Proceddding Simposium
Nasional Akuntansi IX, Padang.
Arens, Alvin A. (2008). Auditing and assurace services: an intergated approach.
Ed.12th. Pearson Education: USA.
Azhar, Susanto. 2008. Sistem Informasi Akuntansi, Struktur Pengendalian Resiko
Pengembangan, Edisi Perdana, Bandung: Lingga Jaya.
Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia. Ikhtisar Hasil Pemeriksaan
Semester 1 Tahun 2014. http://www.bpk.go.id
Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia. Ikhtisar Hasil Pemeriksaan
Semester 2 Tahun 2014. http://www.bpk.go.id
Bastian, I. 2001. Akuntansi Sektor Publik di Indonesia. Yogyakarta: BPFE. 2006.
Akuntansi Sektor Publik. Jakarta: Erlangga.
Bhinadi, Ardhito. 2003. Disparitas Pertumbuhan Ekonomi Jawa dengan Luar
Pulau Jawa. Jurnal Ekonomi Pembangunan Vol. 8 No. 1: 39-48. Juni 2003.
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.
Damanpour, F. 1991. Organizational innovation: A meta-analysis of effects of
determinants and moderators. Academy of Management Journal, Vol. 34:
555 590
67
Universitas Sumatera Utara