Kinerja Keuangan
ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
4.1. DESKRIPSI DATA
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berupa laporan keuangan pemerintah daerah (LKPD) tahun 2008-2010 yang didapatkan melalui kantor Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia (BPK RI) melalui media surat atau pos dan data sekunder yang berupa kumpulan hasil pemilu tahun 2004 dan 2009 legislatif dewan perwakilan rakyat daerah (DPRD) kota/kabupaten seluruh Indonesia yang dipublikasikan oleh website resmi pemilu maupun website pemerintah daerah masing-masing.
Populasi dalam penelitian ini adalah laporan keuangan pemerintah daerah kabupaten/kota di Indonesia tahun 2008-2010 yang didapatkan melalui kantor BPK RI dan data hasil pemilu legislatif pemilu legislatif DPRD tahun 2004 dan 2009 yang dipublikasikan oleh website resmi pemilu maupun website pemerintah daerah masing-masing. Atas populasi tersebut, kemudian
ditentukan sampel penelitian dengan menggunakan metode purposive
sampling. Dari metode purposive sampling dan kriteria pengambilan sampel yang telah dijelaskan pada bab III diperoleh sampel penelitian dengan tabel berikut:
Tabel 1 Sampel Penelitian
Kriteria Sampel Jumlah
Laporan Keuangan Pemerintah Daerah Seluruh Indonesia tahun 2008-2010 yang didapatkan melalui kantor BPK RI
1252
Laporan Keuangan Pemerintah Daerah Seluruh Indonesia tahun 2008-2010 yang tidak wajar (adverse) dan tidak beropini (Disclaimer)
331
Laporan Keuangan Pemerintah Daerah Seluruh Indonesia tahun 2008-2010 opini audit wajar tanpa pengecualian (unqualified opinion), wajar tanpa pengecualian dengan bahasa atau paragraf penjelas (unqualified opinion with explanation language) maupun wajar dengan pengecualian (qualified opinion) yang tidak ditemukan kriteria informasi tambahan yang dibutuhkan dalam penelitian
921
Laporan Keuangan Pemerintah Daerah Seluruh Indonesia yang memenuhi kriteria opini beserta kriteria tambahan yang menjadi sampel penelitian
707
Dari tabel sampel penelitian diatas diketahui bahwa jumlah laporan keuangan pemerintah daerah yang berhasil dihimpun melalui data yang diperoleh dari BPK RI adalah sejumlah 1252 laporan keuangan pemerintah daerah. Dari 1261 laporan keuangan tersebut, sejumlah 331 laporan keuangan mempunyai opini tidak wajar (adverse) dan tidak berpendapat (Disclaimer) yang mengakibatkan sampel laporan keuangan tersebut tidak dapat digunakan dalam penelitian ini. Alasannya adalah karena opini yang diberikan pada laporan keuangan tersebut adalah opini tidak wajar (adverse) dan tidak berpendapat (Disclaimer), maka isi dari laporan keuangan tersebut tidak dapat diandalkan kebenaran dan ketepatannya sehingga dikhawatirkan akan mampu mengubah ketepatan dari hasil dari penelitian ini.
Selain penggunaan kriteria opini yang dikeluarkan oleh BPK atas laporan keuangan pemerintah, penelitian ini juga menggunakan informasi yang lain dalam pengukuran variabel independen. Apabila laporan keuangan telah memenuhi kriteria pengambilan sampel sebelumnya, tetapi tidak terdapat informasi tambahan untuk pengukuran variabel independen yang diperoleh, maka laporan keuangan tersebut tidak digunakan dalam penelitian ini.
4.2. HASIL DAN ANALISIS DATA
Pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini adalah tentang pengaruh taxes (TAX), grant (GRANT) dan Ukuran Legislatif (UL) terhadap kinerja keuangan pemerintah daerah yang dinyatakan dalam rasio Current Ratio (CR), Debt to Equity Ratio (DER), Assets Turnover (AT), Operating Revenues to Total Revenues (ORTR) dan Operating Revenues to Operating Expenses (OROE). Penelitian iini menggunakan alat uji multiple regression model dengan menggunakan bantuan statistical software komputer berupa aplikasi SPSS for Windows.
a. Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif dilaksanakan untuk mengetahui nilai maksimum (maximum), nilai minimum (minimum), nilai rerata (mean) dan standar deviasi data yang berasal dari variabel-variabel penelitian yang bertujuan untuk menggambarkan penyebaran data pada penelitian ini.
Tabel 2
Deskripsi Statistik Data Penelitian
Variabel N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
UL 707 17 64 36.52 9.957 TAX 707 42791995.00 7760308062440 2618527583 55355112707 GRANT 707 495000.00 251276150540 21553999306 29200703449 CR 707 .118786 1011305.8 2849.939237 40921.28061 DTE 707 .000000 .183622 .00838606 .016398295 AT 707 .001575 1.294118 .03489677 .063820965 ORTR 707 .000589 7.658135 .08668358 .294162127 OROE 707 .004977 8.593395 .10946809 .332580060 Valid N (listwise) 707
Berdasarkan tabel 2 diatas diketahui bahwa ukuran legislatif (UL) memiliki nilai rata-rata sebesar 36,52. Nilai minimum yang sebesar 17 dimiliki oleh pemerintah daerah kabupaten Natuna dan Bengkulu Tengah. Sedangkan nilai maksimal sebesar 64 dimiliki oleh kabupaten Kediri. Ukuran legislatif ini diukur dengan banyaknya jumlah anggota dewan perwakilan rakyat daerah (DPRD) disuatu kabupaten.
Pendapatan pajak daerah (TAX) memiliki nilai rata-rata sebesar Rp. 2.618.527.583,00. Pendapatan pajak terbesar (maksimum) yaitu Rp. 776.038.062.440,07 yang didapatkan oleh kabupaten Badung, sedangkan pendapatan pajak terkecil (minimum) didapatkan oleh kabupaten Bolaang Mongondow Selatan yaitu sebesar Rp 42.791.995,00.
Untuk pendapatan dari grant adalah rata-rata sebesar Rp.
21.553.999.306,00. Untuk pendapatan grant terbesar (maksimum),
grant paling kecil (minimum) adalah sebesar Rp. 495.000,00 yang didapatkan oleh kabupaten Mamasa.
b. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik dilaksanakan dengan tujuan untuk memenuhi syarat untuk dapat menggunakan model regresi dalam pengujian hipotesis.Uji asumsi
klasik terdiri atas normalitas, multikolinearitas, autokorelasi dan
heteroskedastisitas. 1) Uji Normalitas
Uji normalitas data dilakukan untuk menguji apakah data yang diuji dalam model regresi, nilai residual atau variabel pengganggu memilii distribusi yang normal. Untuk menguji normalitas, penelitian ini menggunakan alat uji Kolmogorav-Smirnov terhadap data residual regresi yang dilaksanakan dengan menggunakan program SPSS 17.0. Hasil dari pengujian normalitas dengan alat uji Kolmogorav-Smirnov dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 3 Normalitas Data
Unstandardized Residual
N 707
Normal Parametersa,,b Mean .0000000
Std. Deviation .98364503
Most Extreme Differences Absolute .369
Positive .363
Negative -.369
Kolmogorov-Smirnov Z 9.821
Asymp. Sig. (2-tailed) .000
Dari tabel 3 diatas diketahui bahwa nilai Asymp. Sig yang dihasilkan dari pengujian Kolmogorov Smirnov atas seluruh nilai residu data yang digunakan dalam penelitian ini memiliki nilai dibawah tingkat singkat signifikansi minimal, yaitu 5% atau 0.05 yang mengindikasikan bahwa data yang digunakan mempunyai distribusi yang tidak normal. Untuk dapat menggunakan pengujian dengan model regresi salah satu prasyarat yang harus dipenuhi adalah distribusi data yang normal. Sehingga untuk memperoleh data yang terdistribusi normal maka dilakukan penghilangan outlier data dan transformasi data. Untuk menghapus data outlier dapat dilakukan dengan cara melihat nilai Z-score yang memiliki nilai ekstrim tinggi dan rendah dikeluarkan dari sampel. Transformasi data yang dilakukan pada penelitian ini adalah dengan mentransformasikan data kinerja keuangan daerah kedalam bentuk SQRT.
Berikut ini merupakan hasil yang diperoleh setelah mengeluarkan data outlier dan transformasi data.
Tabel 4
Normalitas Setelah Transformasi dan Seleksi Data Outlier Unstandardized Residual
N 137
Normal Parametersa,,b Mean .0000000
Std. Deviation .29434032
Most Extreme Differences Absolute .065
Positive .040
Negative -.065
Kolmogorov-Smirnov Z .763
Asymp. Sig. (2-tailed) .606
Dari tabel 4 diatas diketahui bahwa dengan dikeluarkannya data outlier maka data terdistribusi secara normal yaitu dengan melihat nilai Asymp. Sig yang sebesar 0.606 atau 60,6% yang lebih besar dari tingkat signifikansi minimal penelitian yaitu 0.05 atau 5%. Sehingga dapat disimpulkan data telah terdistribusi secara normal.
2) Uji Autikorelasi
Uji Autokorelasi dilakukan untuk mengetahui hubungan yang terjadi antara anggota-anggota dalam satu rangkaian data observasi yang terletak berderetan secara berurutan (series) dalam bentuk urutan waktu (time series) atau hubungan antara tempat yang saling berdekatan (cross sectional). Untuk meneliti Autokorelasi alat uji yang digunakan pada penelitian ini adalah alat uji runs test. Hasil dari pengujian ini dapat dilihat dari nilai Asymp.sig yang dihasilkan dari runs test. Apabila nilai Asymp.sig yang dihasilkan lebih besar dari batas nilai minimal signifikansi yaitu 5% atau 0,05 maka tidak terjadi gejala autokorelasi. Sebaliknya, apabila nilai Asymp.sig lebih kecil dari 5%, maka dapat disimpulkan bahwa terdapat gejala autokorelasi dalam model regresi yang digunakan oleh penelitian ini. Berikut ini merupakan hasil dari uji runs test untuk menemukan adanya gejala autokorelasi dari model regresi yang digunakan oleh penelitian ini.
Dari tabel 5 diatas dapat diketahui bahwa nilai Asymp.Sig yang dihasilkan adalah sebesar 0.346 atau 34,6% lebih besar dari 5%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa tidak ada gejala Autokorelasi dari model regresi yang akan digunakan dalam penelitian ini.
3) Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinieritas dilakukan untuk mengetahui hubungan linier yang terjadi antara variabel-variabel bebas yang ada dalam model regresi. Untuk mengetahui keberadaan Multikolinieritas adalah dengan melihat Variance Inflating Factor (VIF) dan tolerance dengan kriteria apabila nilai tolerance yang dihasilkan lebih besar dari 0.1 atau 10% dan nilai Variance Inflating Factor yang dihasilkan dibawah 10.
Tabel 6 Uji Multikolinieritas
Variabel Tolerance VIF Kesimpulan
UL .706 1.417 Tidak terjadi Multikolinieritas
TAX .722 1.384 Tidak terjadi Multikolinieritas
GRANT .892 1.121 Tidak terjadi Multikolinieritas
Sumber : hasil pengolahan data
Tabel 5 Uji Autokorelasi
Unstandardized Residual
Test Valuea .01186
Cases < Test Value 68
Cases >= Test Value 69
Total Cases 137
Number of Runs 64
Z -.943
Asymp. Sig. (2-tailed) .346
Dari tabel 6 diatas dapat dilihat bahwa semua nilai tolerance dari semua variabel dalam model regresi lebih besar dari 0,1 dan nilai variance inflating factor dari semua variabel dalam model regresi lebih kecil dari 10, sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi yang digunakan dalam penelitian ini tidak mengalami gejala multikolinieritas yang serius atau semua variabel dalam model penelitian ini homokedastisitas.
4) Uji Heteroskedastisitas
Uji Heteroskedastisitas dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan variance dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Untuk menguji Heteroskedastisitas dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan uji Glejser, yaitu dengan metode meregresikan nilai absolute residual dengan variabel bebas. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini adalah jika probabiliy value lebih besar dari 0,05 maka tidak terjadi heteroskedastisitas, sebaliknya bila probabiliy value lebih kecil dari 0,05 maka terjadi heteroskedastisitas. D a r i Tabel 7 Uji Heteroskedastisitas
Variabel Sig. Kesimpulan
UL .914 Tidak terjadi Heteroskedastisitas
TAX .292 Tidak terjadi Heteroskedastisitas
GRANT .606 Tidak terjadi Heteroskedastisitas
Tabel 7 diatas menunjukkan bahwa probabilitas pada model regresi dalam penelitian ini adalah sebesarlebih dari 0.05 atau 5% sehingga dinyatakan bahwa tidak ada gejala heteroskedastisitas.
c. Uji Hipotesis
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk memperoleh bukti
empiris tentang pengaruh taxes (TAX), grant (GRANT) dan Ukuran
legisltatif (UL) terjadap kinerja keuangan pemerintah daerah yang dinyatakan dalam 5 rasio keuangan, yaitu Current Ratio (CR), Debt to Equity Ratio (DTE), Asset turnover (AT), Operating Revenue to Total Revenue (ORTR) dan Operating Revenue to Operating Expense (OROE). Lima rasio keuangan tersebut kemudian dijadikan satu variabel kinerja keuangan pemerintah
daerah dengan menggunakan principal components untuk mendapatkan
factor scores yang kemudian digunakan sebagai variabel dependen dalam pengujian model regresi berganda. Berikut merupakan hasil dari pengujian data dengan model regresi berganda dalam rangka untuk mengambil kesimpulan terkait hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini.
1)Uji Signifikansi–F
Uji Signifikansi-F dilakukan untuk menunjukkan apakah semua variabel bebas atau dependen dalam model regresi memiliki pengaruh secara bersama-sama terhadap variabel independen. Untuk kriteria dalam uji signifikansi-F ini adalah dengan melihat probability value (sig), jika probability value yang dihasilkan dalam penelitian ini lebih besar dari 5% maka dapat dinyatakan bahwa model tidak layak (fit) untuk digunakan dalam
pengujian hipotesis penelitian. Sedangkan jika probability value yang dihasilkan dalam penelitian ini lebih kecil dari 5%, maka model dinyatakan layak (fit) untuk digunakan sebagai model regresi dalam penelitian.
Berikut ini merupakan hasil dari uji signifikansi-F atas model regresi dalam penelitian ini.
Tabel 8 Uji Signifikansi-F
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 4.290 3 1.430 16.142 .000a
Residual 11.783 133 .089
Total 16.073 136
Sumber : hasil pengolahan data
Dari tabel 8 diatas dapat dilihat, bahwa probability value dari model regresi yang digunakan lebih kecil dari tingkat signifikansi penelitian yaitu dibawah 5% atau 0,05. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model regresi yang digunakan dalam penelitian ini layak (fit) untuk digunakan sebagai model regresi dalam pengujian hipotesis pada penelitian ini.
2)Uji Signifikansi –t
Uji Signifikansi-t dilakukan untuk menunjukkan seberapa jauh pengaruh independen secara individual dalam menerangkan variasi variabel dependen.Untuk kriteria dalam uji signifikansi-t ini adalah dengan melihat probability value (sig), jika probability value yang dihasilkan dalam penelitian ini lebih besar dari 5% maka dapat dinyatakan bahwa variabel independen tidak memiliki pengaruh terhadap variabel dependen sehingga hipotesis yang diajukan tidak diterima atau tidak didukung oleh data
penelitian. Sedangkan jika probability value yang dihasilkan dalam penelitian ini lebih kecil dari 5%, maka dapat dinyatakan bahwa variabel independen memiliki pengaruh terhadap variabel dependen sehingga hipotesis yang diajukan dapat diterima atau didukung oleh data penelitian. Berikut ini adalah tabel yang dihasilkan dari hasil uji signifikansi-t dalam penelitian ini.
Tabel 9 Uji Signifikansi-t
Variabel Koefisien t Sig.
KONSTANTA 1.139 11.111 .000
UL -.016 -5.137 .000
TAX 2.826E-11 5.799 .000
GRANT 5.302E-12 2.608 .010
Sumber : hasil pengolahan data
Dari tabel 9 diatas dapat dilihat bahwa hasil dari pengujian regresi berganda untuk model yang digunakan dalam penelitian ini. Hasil diatas menunjukkan bahwa semua variabel, baik Ukuran Legislatif, taxes, dan grant memiliki pengaruh terhadap kinerja keuangan pemerintah daerah di Indonesia. Hal ini diindikasikan dengan nilai probabilitas dari semua variabel yang dihasilkan memiliki nilai signifikansi penelitian yaitu dibawah 5% atau 0,05.
Hasil dari uji signifikansi-t ini juga dapat dijadikan sebagai dasar dalam penyusunan model penelitian yang dapat dirumuskan dengan model berikut ini.
SQRT_FP = 1.139 + 2.826E-11(TAX)+ 5.302E-12(GRANT)
Dari rumusan model regresi diatas diketahui bahwa kinerja keuangan pemerintah dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Konstanta
Ini berarti jika semua variabel independen memiliki nilai nol (0) maka nilai variabel dependen sebesar 1.139.
b. Taxes (TAX)terhadap Kinerja Keuangan (FP)
Nilai koefisien Taxes adalah 2.826E-11, hal ini menunjukkan bahwa setiap peningkatan taxes sebesar satu satuan maka variabel kinerja keuangan akan naik sebesar 2.826E-11dengan asumsi variabel bebas dari model regresi lain adalah tetap.
c. Grant (GRANT) terhadap Kinerja Keuangan (FP)
Nilai koefisien Grant adalah 5.302E-12, hal ini menunjukkan bahwa setiap peningkatan taxes sebesar satu satuan maka variabel kinerja keuangan akan naik sebesar 5.302E-12 dengan asumsi variabel bebas dari model regresi lain adalah tetap.
d. Ukuran Legislatif (UL) terhadap Kinerja Keuangan (FP)
Nilai koefisien Grant adalah 0.016, dan bertanda negatif. Hal ini menunjukkan bahwa setiap peningkatan ukuran legislatif sebesar satu satuan maka variabel kinerja keuangan akan turun sebesar 0.018 dengan asumsi variabel bebas dari model regresi lain adalah tetap.
3) Uji Koefisien Determinasi
Uji Koefisien Determinasi dilakukan untuk menunjukkan seberapa jauh pengaruh independen (persentase) dalam menerangkan variasi variabel
dependen. Untuk model regresi yang menggunakan satu variabel independen koefisien determinasi ditunjukkan oleh nilai R Square (R2), sedangkan untuk model regresi yang menggunakan dua atau lebih variabel independen koefisien determinasinya ditunjukkan oleh nilai adjusted R Square (adj R2), sehingga penilitian ini menggunakan nilai adj R2. Berikut ini adalah tabel yang
dihasilkan dari hasil uji koefisien determinasi dalam penelitian ini.
Tabel 10 Uji Koefisien Determinasi
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 .517a .267 .250 .29764
Sumber : hasil pengolahan data
Dari tabel 10 atas diketahui bahwa nilai R Square dan nilai adjusted R Square masing-masing adalah 0,267 (26,7%) dan 0,250 (25%). Nilai adjusted R Square yang sebesar 0,250 (25%) menunjukkan bahwa variabilitas kinerja keuangan daerah di Indonesia mampu dijelaskan oleh variabel independen yang berupa taxes, grant, dan ukuran legislatif hanya sebesar 25% dan sisanya sebesar 75% dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dimasukkan dalam model penelitian ini.
3. PEMBAHASAN
Penelitian ini dilaksanakan untuk mengetahui adanya pengaruh antara variabel independen yaitu taxes (TAX), grant (GRANT) dan Ukuran Legislatif (UL) terhadap variabel dependen yaitu kinerja keuangan pemerintah daerah di Indonesia yang dinyatakan dengan lima rasio keuangan yaitu CR (Current Ratio), DER (Debt to Equity Ratio), AT (Asset Turnover), ORTR
(Operating Revenue to Total Revenue) dan OROE (Operating Revenue to Operating Expense).
Dari hasil penelitian ini ditemukan taxes memiliki pengaruh terhadap kinerja keuangan pemerintah di Indonesia. Hal ini menunjukkan bahwa dengan semakin banyaknya pendapatan pajak yang diterima maka semakin baik pula kinerja keuangan pemerintah sehingga mampu memperlancar dalam kegiatan operasional pemerintah daerah dalam memberikan jasa kepada masyarakat daerahnya. Hasil ini konsisten dengan penelitian Steven dan McGowen (1983) tentang pengaruh taxes terhadap kinerja yang memperoleh bukti empiris yang menyatakan bahwa penerimaan pajak oleh suatu pemerintah daerah berpengaruh terhadap kinerja keuangan pemerintah daerah.
Untuk pengujian variabel grant menunjukkan adanya pengaruh
terhadap kinerja keuangan pemerintah daerah di Indonesia. Hasil ini sesuai dengan penelitian Steven dan McGowen (1983) dan penelitian Worthington dan Dollery (1999) yang menyatakan bahwa dengan meningkatnya jumlah grant, maka akan meningkat efisiensi dan efektivitas kinerja keuangan pemerintah daerah. Maka diketahui bahwa dengan semakin meningkatnya grant atau sumbangan, hibah, donasi, dan subsidi yang diterima oleh pemerintah daerah maka akan meningkat pula pemasukan yang diterima sehingga mampu menjamin kelancaran kegiatan operasional daerah dan mampu meningkatkan kinerja keuangannnya.
Variabel terakhir adalah ukuran legislatif yang diukur dari banyaknya anggota Dewan Perwakilan Rakyat Daerah (DPRD). Dari hasil
penelitian ditemukan adanya pengaruh yang negatif antara ukuran legislatif dengan kinerja keuangan daerah. Hasil ini sesuai dengan penelitian Gilligan dan Matsusaka (2001) yang menunjukkan bahwa terdapat pengaruh yang signifikan antara jumlah anggota legislatif terhadap kebijakan pemasukan dan pengeluaran suatu pemerintah daerah. Pada penelitian ini, dengan semakin meningkatnya ukuran legislatif maka kinerja keuangan pemerintah daerah di Indonesia semakin menurun. Sehingga dapat disimpulkan bahwa dengan semakin banyaknya anggota DPRD maka tidak menjamin adanya peningkatan dalam pengawasan menjalankan kegiatan pemerintahan dan kegiatan dalam pembuatan kebijakan penganggaran tidak akan semakin efisien karena melibatkan terlalu banyak anggota dewan, sehingga akan mempersulit legislatif dalam pembuatan keputusan.
BAB V