Lampiran 1 Daftar Sampel Pemerintahan Provinsi, Kota, dan Kabupaten
Pemko/Pemkab Kriteria Sampel
1 2
Kab. Aceh Barat v x
Kab. Aceh Barat Daya v x
Kab. Aceh Besar v x
Kab. Aceh Jaya v x
Kab. Aceh Selatan v x
Kab. Aceh Singkil v x
Kab. Aceh Tamiang v x
Kab. Aceh Tengah v x
Kab. Aceh Tenggara v x
Kab. Aceh Timur x x
Kab. Aceh Utara v v Sampel 1
Kab. Bener Meriah v x
Kab. Bireun v v
Kab. Gayo Lues v x
Kota Banda Aceh v v
Kota Langsa v x
Kota Lhokseumawe v x
Kota Sabang v x
Kota Subussalam v x
Kab. Nagan Raya v x
Kab. Pidie v x
Kab. Pidie Jaya v x
Kab. Simeulue v v
Kab. Asahan v x
Kab. Batubara v x
Kab. Dairi v x
Kab. Deli Serdang v v
Kab. Humbang Hasundutan v x
Kab. Karo v x
Kota Binjai v x
Kota Gunung Sitoli x x
Kota Medan v x
Kota Padang Sidempuan v x
Kota Pematang Siantar x x
Kota Sibolga x x
Kota Tanjung Balai v x
Kota Tebing Tinggi v x
Kab. Labuhan Batu v v Sampel 2
Kab. Labuhan Batu Selatan v x
Kab. Labuhan Batu Utara v x
Pemko/Pemkab Kriteria Sampel
1 2
Kab. Mandailing Natal v v
Kab. Nias v v Sampel 3
Kab. Nias Barat v x
Kab. Nias Selatan x x
Kab. Nias Utara x x
Kab. Padang Lawas x x
Kab. Padang Lawas Utara x x
Kab. Pakpak Barat v x
Kab. Samosir v x
Kab. Serdang Berdagai x x
Kab. Simalungun v x
Kab. Tapanuli Selatan v x
Kab. Tapanuli Tengah v x
Kab. Tapanuli Utara v x
Kab. Toba Samosir v x
Kab. Agam v v
Kab. Dharmasraya v x
Kab. Kepulauan Mentawai v x
Kab. Lima Puluh Kota v x
Kab. Padang Pariaman v v Sampel 4
Kab. Pasaman v v Sampel 5
Kab. Pasaman Barat v x
Kab. Pesisir Selatan v v Sampel 6
Kab. Sijunjung x x
Kab. Solok v x
Kab. Solok Selatan v x
Kab. Tanah Datar v x
Kota Bukit Tinggi v v Sampel 7
Kota Padang v v Sampel 8
Kota Padang Panjang v x
Kota Pariaman v x
Kota Payakumbuh v v Sampel 9
Kota Sawah Luto v x
Kota Solok v v Sampel 10
Kab. Bengkalis x x
Kab. Indragiri Ilir v x
Kab. Indragiri Ulu v x
Kab. Kampar v v
Kab. Kuantan Senggigi v x
Kab. Palalawan v v Sampel 11
Pemko/Pemkab Kriteria Sampel
1 2
Kab. Rokan Hulu v x
Kab. Siak v v Sampel 12
Kab. Kepulauan Meranti v x
Kota Dumai v x
Kota Pekanbaru v x
Kab. Batanghari v x
Kab. Bungo v v Sampel 13
Kab. Kerinci x x
Kota Jambi v x
Kota Sungai Penuh v x
Kab. Merangin v v Sampel 14
Kota Muaro Jambi v x
Kab. Saro Langun v x
Kab. Tanjung Jabung Barat v v Sampel 15
Kab. Tanjung Jabung Timur v x
Kab. Tebo v v Sampel 16
Kab. Banyuasin v x
Kab. Empat Lawang x x
Kota Lubuk Linggau v x
Kota Pagar Alam v x
Kota Palembang v v Sampel 17
Kota Prabumulih v x
Kab. Lahat v x
Kab. Muara Enim v x
Kab. Musi Banyuasin v x
Kab. Musi Rawas v x
Kab. Ogan Ilir x x
Kab. Ogan Kamering Ilir x x
Kab. Ogan Kamering Ulu v x
Kab. Ogan Kamering Ulu Selatan v x Kab. Ogan Kamering Ulu Timur v x Kab. Panukal Abab Lematung Ilir v x
Kab. Bengkulu Selatan v x
Kab. Bengkulu Tengah v x
Kab. Bengkulu Utara v x
Kab. Kaur v x
Kab. Kapahiang v x
Kota Bengkulu v x
Kab. Lebong v x
Kab. Muko-Muko v x
Pemko/Pemkab Kriteria Sampel
1 2
Kab. Seluma v x
Kota Bandar Lampung v v Sampel 18
Kota Metro v x
Kab. Lampung Barat v x
Kab. Lampung Selatan v x
Kab. Lampung Timur v x
Kab. Lampung Utara v x
Kab. Mesuji v x
Kab. Pesawaran v v Sampel 19
Kab. Pesisir Barat v x
Kab. Pringsewu v x
Kab. Tenggamus v x
Kab. Tulang Bawang v x
Kab. Tulang Bawang Barat v x
Kab. Wangkanan v x
Kab. Bangka v v Sampel20
Kab. Bangka Barat v x
Kab. Bangka Selatan v x
Kab. Bangka Tengah v v Sampel 21
Kab. Belitung v v Sampel 22
Kab. Belitung Timur v x
Kota Pangkal Pinang x x
Kab. Bintan v v Sampel 23
Kab. Karimun v x
Kab. Kepulauan Anambas v v Sampel 24
Kota Batam v x
Kota Tanjung Pinang v x
Kab. Lingga v v
Kab. Natuna v v Sampel 25
Kab. Adm Kepulauan Seribu v x
Kota Adm Jakarta Barat v x
Kota Adm Jakarta Pusat v x
Kota Adm Jakarta Selatan v x
Kota Adm Jakarta Timur v x
Kota Adm Jakarta Utara v x
Kab. Bandung v x
Kab. Bandung Barat v x
Kab. Bekasi v x
Kab. Bogor v v Sampel 26
Kab. Ciamis v x
Pemko/Pemkab Kriteria Sampel
1 2
Kab. Cirebon v x
Kab. Garut v x
Kab. Indramayu v x
Kab. Karawang v x
Kota Bandung v x
Kota Banjar v x
Kota Bekasi v x
Kota Bogor v v Sampel 27
Kota Cimahi v x
Kota Cirebon v x
Kota Depok v x
Kota Sukabumi v x
Kota Tasikmalaya v x
Kab. Kuningan v v Sampel 28
Kab. Majalengka v v Sampel 29
Kab. Pangandaran v x
Kab. Purwakarta v x
Kab. Subang v x
Kab. Sukabumi v x
Kab. Sumedang v x
Kab. Tasikmalaya v x
Kab. Banjarnegara v x
Kab. Banyumas v x
Kab. Batang v x
Kab. Blora v v Sampel 30
Kab. Boyolali v x
Kab. Brebes v v
Kab. Cilacap v x
Kab. Demak v v Sampel 31
Kab. Grobogan v v Sampel 32
Kab. Jepara v v
Kab. Karanganyar v x
Kab. Kebumen v x
Kab. Kendal v x
Kab. Klaten v x
Kab. Kudus v x
Kab. Magelang v x
Kab. Pati v x
Kab. Pekalongan v v Sampel 33
Kab. Pemalang v x
Kab. Purbalingga v x
Pemko/Pemkab Kriteria Sampel
1 2
Kab. Rembang v x
Kab. Semarang v x
Kab. Sragen v x
Kab. Sukoharjo v x
Kab. Tegal v v Sampel 35
Kab. Temanggung v x
Kab. Wonogiri v x
Kab. Wonosobo v v Sampel 36
Kota Magelang v x
Kota Pekalongan v v Sampel 37
Kota Salatiga v x
Kota Semarang v x
Kota Surakarta v x
Kota Tegal v v Sampel 38
Kab. Bantul v x
Kab. Gunung Kidul v x
Kota Yogyakarta v v Sampel 39
Kab. Kulon Progo v v Sampel 40
Kab. Sleman v v Sampel 41
Kab. Bangkaban x x
Kab. Blitar v x
Kab. Banyuwangi v v Sampel 42
Kab. Bojonegoro v x
Kab. Bondowoso v x
Kab. Gresik v x
Kab. Jember v x
Kab.Jombang v v Sampel 43
Kab. Kediri v x
Kota Batu v x
Kota Blitar v x
Kota Kediri v x
Kota Madiun v x
Kota Malang v v Sampel 44
Kota Mojokerto v x
Kota Pasuruan v x
Kota Probolinggo v x
Kota Surabaya v x
Kab. Lamongan v x
Kab. Lumajang v x
Kab. Madiun v x
Kab. Magetan v x
Pemko/Pemkab Kriteria Sampel
1 2
Kab. Mojokerto v x
Kab. Nganjuk v v Sampel 45
Kab. Ngawi v x
Kab. Pacitan v v Sampel 46
Kab. Pamekasan v x
Kab. Pasuruan v x
Kab. Ponorogo v x
Kab. Probolinggo v x
Kab. Sampang v v Sampel 47
Kab. Sidoarjo v x
Kab. Situbondo v x
Kab. Sumenep v x
Kab. Trenggalek v x
Kab. Tuban v x
Kab. Tulung Agung v x
Kota Cilegon v x
Kota Serang v x
Kota Tangerang v v Sampel 48
Kota Tangerang Selatan v v Sampel 49
Kab. Lebak v v
Kab. Pandeglang v x
Kab. Serang v x
Kab. Tangerang v x
Kab. Badung v x
Kab. Bangli v x
Kab. Buleleng v x
Kab. Gianyar v x
Kab. Jembrana v v Sampel 50
Kab. Karang Asem v v
Kab. Klungkung v x
Kota Denpasar v x
Kab. Tabanan v x
Kab. Bima v x
Kab. Dompu v x
Kota Bima v x
Kota Mataram v v Sampel 51
Kab. Lombok Barat v x
Kab. Lombok Tengah v x
Kab. Lombok Timur v x
Kab. Lombok Utara v v Sampel 52
Kab. Sumbawa v x
Pemko/Pemkab Kriteria Sampel
1 2
Kab. Alor v x
Kab. Elu v x
Kab. Ende v x
Kab. Flores Timur v x
Kota Kupang v x
Kab. Kupang v x
Kab. Lembata v x
Kab. Malaka x x
Kab. Manggarai v x
Kab. Manggarai Barat v v Sampel 53
Kab. Manggarai Timur v x
Kab. Nagekeo v x
Kab. Ngoda v x
Kab. Rote Ndao v x
Kab. Sabu Raijua v x
Kab. Sikka v x
Kab. Sumba Barat x x
Kab. Sumba Barat Daya x x
Kab. Sumba Timur v x
Kab. Timor Tengah Selatan v x Kab. Timor Tengah Utara v x
Kab. Bengkayang v x
Kab. Kapuas Hulu v x
Kab. Kayong Utara v x
Kota Pontianak v x
Kota Singkawang v x
Kab. Kubu Raya v x
Kab. Andak v x
Kab. Melawi v x
Kab. Pontianak v x
Kab. Sambas v x
Kab. Sanggau v x
Kab. Sekadau v x
Kab. Sintang v x
Kab. Barito Selatan v x
Kab. Barito Timur v x
Kab. Barito Utara v x
Kab. Gunung Mas v x
Kab. Kapuas v x
Kab. Katingan v x
Kota Palangkaraya v x
Pemko/Pemkab Kriteria Sampel
1 2
Kab. Kota Waringin Timur v x
Kab. Lamandau v v Sampel 54
Kab. Murung Raya v x
Kab. Pulang Pisau v v
Kab. Seruyan v v Sampel 55
Kab. Sukamara v x
Kab. Balangan v x
Kab. Banjar v v
Kab. Barito Kuala v x
Kab. Hulu Sungai Selatan v x Kab. Hulu Sungai Tengah v v
Kab. Hulu Sungai Utara v x
Kota Banjarbaru v x
Kota Banjarmasin v v
Kab. Kota Baru v x
Kab. Tabalong v x
Kab. Tanah Bambu v x
Kab. Tanah Laut v x
Kab. Tapin v x
Kab. Berau v x
Kab. Bulungan v x
Kota Balikpapan v x
Kota Bontang v x
Kota Samarinda v x
Kota Tarakan v v Sampel 56
Kab. Kutai Barat v x
Kab. Kutai Kartanegara v x
Kab. Kutai Timur v x
Kab. Mahakam Hulu v x
Kab. Malinau v x
Kab. Nunukan v x
Kab. Paser v x
Kab. Penajam Paser v x
Kab. Tana Tidung v x
Kab. Bolaang Mongondow v x
Kab. Bolaang Mongondow
Selatan v x
Kab. Bolaang Mongondow Timur v x Kab. Bolaang Mongondow Utara v x
Kab. Kepulauan Sangihe v x
Kab. Kep. Siau Tagulandang
Biaro v x
Pemko/Pemkab Kriteria Sampel
1 2
Kota Bitung v x
Kota Mobagu v x
Kota Manado v x
Kota Tomohon v x
Kab. Minahasa v x
Kab. Minahasa Selatan v x
Kab. Minahasa Tenggara v x
Kab. Minahasa Utara v x
Kab. Banggai v x
Kab. Banggai Kepulauan v x
Kab. Banggai Laut v x
Kab. Buol v x
Kab. Donggala v x
Kota Palu v x
Kab. Morowali v x
Kab. Morowali Utara x x
Kab. Parigi Moutong v x
Kab. Poso v x
Kab. Sigi v x
Kab. Tojo Una-Una v x
Kab. Toli-Toli v x
Kab. Bantaeng v x
Kab. Barru v x
Kab. Bone v x
Kab. Bulu Kumba v v Sampel 57
Kab. Enrekang v x
Kab. Gowa v x
Kab. Jeneponto v x
Kota Makassar v v Sampel 58
Kota Palopo v x
Kota Pare-Pare v x
Kab. Luwu v x
Kab. Luwu Timur v v Sampel 59
Kab. Luwu Utara v x
Kab. Maros v x
Kab. Pangkajene Kepulauan v x
Kab. Pinrang v x
Kab. Selayar v x
Kab. Sidenreng Rappang v x
Kab. Sinjai v x
Kab. Soppeng v x
Pemko/Pemkab Kriteria Sampel
1 2
Kab. Tana Toraja v x
Kab. Toraja Utara v x
Kab. Wajo v x
Kab. Bombana v x
Kab. Buton v x
Kab. Buton Utara v x
Kab. Kolaka v x
Kab. Kolaka Timur x x
Kab. Kolaka Utara v x
Kab. Konawe v x
Kab. Konawe Selatan v x
Kab. Konawe Utara v x
Kota Bau-Bau v x
Kota Kendari v x
Kab. Muna x x
Kab. Wakatobi v x
Kab. Boalemo v x
Kab. Bone Bolango v x
Kab. Gorontalo v x
Kab. Gorontalo Utara v x
Kota Gorontalo v x
Kab. Pohuato v v
Kab. Majene v x
Kab. Mamasa v x
Kab. Mamuju v x
Kab. Mamuju Tengah x x
Kab. Mamuju Utara x x
Kab. Polewari Mandar v x
Kab. Buru v x
Kab. Buru Selatan v x
Kab. Kepulauan Aru v x
Kota Ambon v x
Kota Tual v x
Kab. Maluku Barat Daya v x
Kab. Maluku Tengah v x
Kab. Maluku Tenggara v x
Kab. Maluku Tenggara Barat v x Kab. Seram Bagian Barat x x Kab. Seram Bagian Timur v x
Kab. Halmahera Barat v x
Pemko/Pemkab Kriteria Sampel
1 2
Kab. Halmahera Tengah v x
Kab. Halmahera Timur v x
Kab. Halmahera Utara v x
Kab. Kepulauan Sula x x
Kota Ternate v x
Kota Tidore Kepulauan x x
Kab. Pulau Marotai v x
Kab. Pulau Taliabu x x
Kab. Asmat v x
Kab. Biak Numfor v x
Kab. Boven Digoel v x
Kab. Deiyai v x
Kab. Dogiyai x x
Kab. Intan Jaya v x
Kab. Jayapura v x
Kab. Jaya Wijaya v x
Kab. Keerom x x
Kota Jayapura v x
Kab. Lanny Jaya x x
Kab. Mamberamo Raya x x
Kab. Mamberamo Tengah x x
Kab. Mappi v x
Kab. Merauke v x
Kab. Mimika v x
Kab. Nabire v x
Kab. Nduga v x
Kab. Paniai x x
Kab. Pegunungan Bintang v x
Kab. Puncak v x
Kab. Puncak Jaya v x
Kab. Sarmi v x
Kab. Supiori v x
Kab. Tolikara x x
Kab. Waropen v x
Kab. Yahukimo v x
Kab. Yalimo v x
Kab. Yapen Waropen v x
Kab. Fak-Fak v x
Kab. Kaimana v x
Kota Sorong v x
Pemko/Pemkab Kriteria Sampel
1 2
Kab. Manokwari Selatan x x
Kab. Maybrat x x
Kab. Pegunungan Arfak x x
Kab. Raja Ampat v x
Kab. Sorong v x
Kab. Sorong Selatan v x
Kab. Tembraw v x
Kab. Teluk Bintuni v x
Lampiran 2 Data Sekunder
No Nama
Provinsi/Kota/Kabupaten
X1
(Tipe Pemda)
X2
(Opini BPK)
X3
(Tingkat Kependudukan)
Ln X3 Y
1 Kab. Aceh Utara 0 0 565.999 13,24635 1
2 Kab. Labuhan Batu 0 1 500.494 13,12335 1
3 Kab. Nias 0 0 149.900 11,91772 0
4 Kab. Padang Pariaman 0 1 457.861 13,03432 1
5 Kab. Pasaman 0 1 311.984 12,65071 0
6 Kab. Pesisir Selatan 0 1 513.192 13,14841 0
7 Kota Bukit Tinggi 1 1 113.326 11,63802 1
8 Kota Padang 1 1 872.271 13,67886 1
9 Kota Payakumbuh 1 1 125.608 11,74092 1
10 Kota Solok 1 0 63.672 11,0615 1
11 Kab. Palalawan 0 1 360.571 12,79544 0
12 Kab. Siak 0 1 407.093 12,9168 1
13 Kab. Bungo 0 0 313.748 12,65635 0
14 Kab. Merangin 0 0 329.077 12,70405 0
15 Kab. Tj. Jabung Barat 0 0 317.604 12,66856 0
16 Kab. Tebo 0 0 323.554 12,68712 0
17 Kota Palembang 1 1 1.548.064 14,25252 1
18 Kota Bandar Lampung 1 1 1.166.761 13,96974 0
19 Kab. Pesawaran 0 0 542.984 13,20484 0
20 Kab. Bangka 0 0 304.944 12,62788 1
21 Kab. Bangka Tengah 0 0 165.021 12,01383 0
22 Kab. Belitung 0 0 152.250 11,93328 0
23 Kab. Bintan 0 1 140.169 11,8506 0
24 Kab. Kepulauan Anambas 0 0 41.188 10,6259 0
25 Kab. Natuna 0 1 71.448 11,17673 0
27 Kota Bogor 1 0 982.469 13,79782 1
28 Kab. Kuningan 0 1 1.112.465 13,92209 1
29 Kab. Majalengka 0 1 1.238.760 14,02962 0
30 Kab. Blora 0 1 868.524 13,67455 0
31 Kab. Demak 0 0 1.099.078 13,90998 0
32 Kab. Grobogan 0 0 1.411662 14,16028 0
33 Kab. Pekalongan 0 0 911.277 13,7226 0
34 Kab. Purworejo 0 1 745.749 13,52214 0
35 Kab. Tegal 0 0 1.385.254 14,14139 0
36 Kab. Wonosobo 0 0 845.760 13,64799 0
37 Kota Pekalongan 1 0 298.386 12,60614 0
38 Kota Tegal 1 0 275.789 12,52739 0
39 Kota Yogyakarta 1 1 407.761 12,91844 0
40 Kab. Kulon Progo 0 1 409.568 12,92286 0
41 Kab. Sleman 0 1 1.062.801 13,87642 0
42 Kab. Banyuwangi 0 1 1.655.492 14,31961 0
43 Kab. Jombang 0 1 1.322.364 14,09493 0
44 Kota Malang 1 1 808.945 13,60349 0
45 Kab. Nganjuk 0 1 1.069.981 13,88315 0
46 Kab. Pacitan 0 1 576.392 13,26454 0
47 Kab. Sampang 0 0 826.877 13,62541 0
48 Kota Tangerang 1 1 1.566.190 14,26416 0
59 Kota Tangerang Selatan 1 0 1.219.245 14,01374 1
50 Kab. Jembrana 0 1 310.596 12,64625 1
51 Kota Mataram 1 1 408.900 12,92123 0
52 Kab. Lombok Utara 0 1 228.092 12,3375 0
53 Kab. Manggarai Barat 0 0 253.319 12,4424 0
54 Kab. Lamandau 0 1 70.003 11,15629 0
55 Kab. Seruyan 0 0 141.334 11,85888 0
56 Kota Tarakan 1 1 198.133 12,19669 1
58 Kota Makassar 1 0 1.651.146 14,31698 1
Lampiran 3 Hasil SPSS
Statistik Deskriptif Sampel Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Tipe Pemda 59 0 1 ,27 ,448
Opini BPK 59 0 1 ,56 ,501
Jumlah Penduduk 59 10,62590 15,14158 13,0229315 ,95875087
Valid N (listwise) 59
2 Log Likelihood Step 0 Iteration Historya,b,c
Iteration -2 Log likelihood
Coefficients Constant
Step 0 1 72,607 -,780
2 72,583 -,823
3 72,583 -,823
Pengujian -2 Log Likelihood Step 1 Model Summary
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
1 65,715a ,110 ,155
Pengujian Nagelkerke R Square Model Summary
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
Pengujian Hosmer and Lemeshow Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square df Sig.
1 3,550 8 ,895
Pengujian Regresi Logistik Secara Parsial Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
95% C.I.for EXP(B) Lower Upper Step 1a X1 1,558 ,631 6,098 1 ,014 4,752 1,379 16,371
X2 ,199 ,613 ,105 1 ,746 1,220 ,367 4,059 X3 ,149 ,319 ,217 1 ,642 1,160 ,621 2,169 Constant -3,374 4,193 ,647 1 ,421 ,034
Pengujian Regresi Logistik Secara Simultan Omnibus Test of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1 Step 6,868 3 ,076
Block 6,868 3 ,076
DAFTAR PUSTAKA
Alvarez, R.M. dan Hall, T.E. (2004), Point, click & vote: The future of Internet
voting, Brookings Institution Press, Washington D.C.
Arifianto, Alex.Reformasi sistem jaminan sosial di Indonesia. Jakarta: Lembaga Penelitian SMERU. 2004.
Astari, Susani. 2013. Transparansi, Akuntabilitas, dan Pengawasan sebagai
Komponen untuk Memaksimalkan Kualitas Informasi Keuangan Pemerintah. Artikel akuntansi Sektor Publik. Fakultas Ekonomi Universitas
Sebelas Maret. Semarang.
Bardhan, Pranab dan Tsung-Tao Yang (2004), Political Competition in Economic Perspective BREAD Working Paper NO.078.
Bastian, Indra, 2006, Sistem Perencanaan dan Penganggaran Pemerintahan
Daerah di Indonesia, Salemba Empat, Jakarta.
Brown, D. Katrina. 2005. Relationship between Emotional Intelligence of Leaders and Motivational Behavior of Employees. Proquest Dissertations and
Theses. UMI No. 3183509.
Chadwik, A., and May, C. 2003. Interaction between States and Citizens in the Age of the Internet: E-government in the United States, Britain, and the Eropean Union. Governance: An International Journal of Policy,
Administration, and Institution. Vol 16 (2).
Christaens, J. (1999). Financial Accounting Reform in Flemish Municipalities: An
Empirical Investigation. Financial Accountability & Management, 15 (1),
21-40.
Daulay, Murni. 2010. Metode Penelitian Ekonomi. Medan : USU Press.
Deegan, Craig. 2000. Financial Accounting Theory.Australia NSW: McGrawHill.
Deddi Nordiawan, Iswahyudi sondi putra, Maulidah rahmawati. 2007. Akuntansi
Pemerintah.Salemba Empat: Jakarta.
Downs, A., 1957. An Economic Theory Democrazy. New York, Harper and Row.
Gang, T. (1988). Governmental Accounting and Auditing in China: Evolution and
Garcia, Ana Carcaba. 2010. Determinant of Online Reporting of Accounting
Information by Spanish Local Government Authorities. Local Governmet Studies. Vol 36.
Garcia-Sanchez, I.M., Frias-Aceitune, J.V. & Rodriguez-Dominguez, L. 2013.
Determinants of Corporate Social.
Ghozali dan Chariri, 2007. Teori Akuntansi. Semarang : Badan Penerbit Undip.
Ghozali, Imam. 2006. Apikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS. Semarang: Badan Penerbit Univeritas Diponegoro.
Giroux, G., &Deis, D. (1993). Investor interests and Government Accounting
Disclosure.Accounting, Auditing & Accountability Journal, 6(1), 63-78.
Groof, JE., & Pittman, M. K (2004). Municipal Financial Reporting on The World Wide Web: A Survey of Financial Data Displayed on The Official Websites of The 100 Largest U.S Municipalities. Journal of Government Financial
Management, 53 (2), 20-30.
Handayani, Sri. 2010. PengungkapanLaporanKeuangan Daerah Kabupaten/Kota di Indonesia Tahun 2006. JurnalIlmuAdministrasi Vol. VII, No. 2, Tahun
2010.STIA LAN Jakarta.
Hartono, 2010. SPSS 16.0 Analisis Data Statistik dan Penelitian
Edisi-2.Yogjakarta : PUSTAKA PELAJAR.
Hendriksen, Eldon S and Michael F Van Breda, Accounting Theory, 5 th Edition, Tokyo : Richard D. Erwin, Inc, 2000.
Hilmi, dan Martani. 2012.AnalisisFaktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat
Pengungkapan Laporan Keuangan Pemerintah Provinsi di Indonesia Pada Tahun 2006;2009.
Jensen, M. C. and Meckling, W. H. 1976. Theory of the Firm: managerial Behavior, Agency Cost and Ownership Structure. Journal of Financial
Economics. Vol. 3.
Kieso, Weygandt, Warfield. 2007.Intermediate Accounting, Twelfth Edition, Erlangga, Jakarta.
Komite Nasional kebijakan Governance. 2010. Pedoman Umum Good Public
Governance.
Laswad, F., Fisher, R., Oyelere, P. 2005. Determinants of Voluntary Financial Reporting by Local Government Authorities. Journal of Accounting and
Public Policy. Vol 24.
Daerah Kabupaten dan Kota di Indonesia, Simposium Nasional Akuntansi
XVI Manado, Sesi II/11, September.
Mayora Janet, & Mukhwana Ayub. 2014. Implicatures In Interviews In Kenyan Print Media: A Case Of The East African Standard. International Journal of
Education and Research University of Nairobi.
Medina, febry. 2012. Faktor-faktor yang mempengaruhi Transparansi Informasi Keuangan pada Situs Resmi Pemda di Indonesia. Skripsi Universitas
Indonesia, Jakarta.
Moon, M, Jae. 2002. The Evolution of E-government among Municipalities: Rhetoric or Reality? Public Administration Review. Vol 62.
Muhammad, Bagus H. P. 2012. Analisis Tingkat Pengungkapan Informasi
Keuangan Dan Non Keuangan Dalam Perspektif E-Government Pada Website Pemerintah Kota/Kabupaten Di Indoesia. Skripsi Sarjana FPEB
UPI.
Muntazar, Muhammad Reza. 2016. Analisis Pengaruh Kompetisi Politik, Tingkat
Pendidikan, Dan Jumlah Penduduk Terhadap Transparansi Informasi Keuangan DiInternet OlehPemerintahan Daerah.
Nordiawan, dkk. 2007. AkuntansiPemerintahan, Jakarta: Salemba Empat.
O’brien A. James and George M. Marakas. (2011). Management Information
System 10th edition. McGraw-Hill Irwin.
Piotorowski, S. J., & Bartelli, A.(2010). Measuring Municipal Transparency. 14th IRSPM Conference, Bern, Switzerland, April.
Pratama, KadekArisDwi., Werastuti, DesakNyoman Sri., Sujana, Edy. 2015.
PengaruhKompleksitasPemerintah Daerah, UkuranPemerintah Daerah,
Kekayaan Daerah, danBelanja Daerah terhadapPelaporanKeuanganPemerintah Daerah.
Republik Indonesia. 2005.Peraturan Pemerintah No.58 Tahun 2005 tentang
Pengelolaan Keuangan Daerah. Jakarta: Sekretariat Negara.
______________. 2008.Undang-undang No. 14 Tahun 2008 tentang Keterbukaan
Informasi Keuangan. Jakarta: Sekretariat Negara.
______________. 2003.Undang-undang No.17 Tahun 2003 tentang Keuangan
Negara. Jakarta: Sekretariat Negara.
______________. 2014. Undang-Undang No. 23 Tahun 2014 tentang
Rora, Puspita Sari. 2010. Analisis Pengaruh Kinerja dan Karakteristik Pemda terhadap Tingkat Pengungapan dan Kualitas Informasi dalam Website Pemda. Simposium Nasional Akuntansi XV. Banjarmasin.
Said Rusli,1995, Pengantar Ilmu Kependudukan. Cetakan 7(Revisi),: LP3ES, Jakarta.
Sekaran, Uma. 2006. Metodologi Penelitian untuk Bisnis. Jakarta: Salema Empat.
Sinaga, dan Prabowo. 2011. Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pelaporan Keuangan di Internet Secara Sukarela oleh Pemerintah Daerah. Diponegoro University | Institusional Repisitory (UNDIP-IR)
Styles, Alan K; Mack Tennyson. 2007. The Accessibility of Financial Reporting U.S. Municipalities on the Internet. Journal of Public Budgeting,
Accounting and Financial Management. Vol 19.
Suwardjono. 2005. Teori Akuntansi : Perekayasaan Pelaporan Keuangan. Edisi Ketiga (2005). Yogyakarta : BPFE
Trisnawati, Komarudin. 2014. Determinan Publikasi Laporan Keuangan Pemerintah Daerah Melalui Internet. Jurnal Universitas Brawijaya.
William Thompson. Journal of Economic Literature, Vol.37, No.1. (Mar., 1999), pp. 157-183.
BAB III
METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini adalah asosiatif kausal
yaitu penelitian yang bertujuan untuk mengetahui hubungan yang bersifat sebab
akibat. Unit analisis dalam penelitian ini yaitu semua situs resmi pemerintahan
daerah yang terdapat di internet. Horizon waktu yang digunakan dalam penelitian
ini adalah studi cross-sectional, yaitu studi yang dilakukan dengan data yang
hanya sekali dikumpulkan, Sekaran (2006).
3.2 Tempat dan Waktu Penelitian
Penulis mengumpulkan dan menganalisis data-data yang dibutuhkan
dalam penelitian ini dari berbagai macam sumber seperti dari internet,
jurnal-jurnal ilmiah, buku-buku teks, dan dari berbagai sumber lainnya yang
berhubungan dengan penelitian ini, sehinggga tempat dilakukannya penelitian ini
tidak dapat dinyatakan secara spesifik.
3.3 Variabel Penelitian
Variabel yang digunakan penulis dalam penelitian ini adalah variabel
3.3.1 Variabel Terikat
Variabel terikat (dependent variable) adalah variabel yang menjadi
perhatian utama dalam sebuah pengamatan. Melalui analisis terhadap
variabel terikat adalah mungkin untuk menemukan jawaban atas suatu
masalah (Sekaran, 2006). Variabel terikat dalam penelitian ini adalah
tingkat pengungkapan informasi keuangan di website resmi pemerintahan
daerah di Indonesia.
3.3.2 Variabel Bebas
Variabel bebas (independent variable) adalah variabel yang dapat
mempengaruhi variabel terikat secara positif atau negatif bagi variabel
dependen nantinya (Sekaran, 2006). Apabila setiap unit kenaikan variabel
bebas diikuti oleh kenaikan variabel terikat maka variabel bebas
mempengaruhi variabel terikat secara positif. Begitu juga sebaliknya,
apabila setiap unit penurunan variabel bebas diikuti oleh penurunan
variabel terikat maka variabel bebas mempengaruhi variabel terikat secara
negatif. Variabel bebas dalam penelitian ini adalah Tipe Pemda (X1),
3.4 Definisi Operasional Variabel
3.4.1 Transparansi Informasi Keuangan di website resmi Pemerintahan Daerah di Indonesia
Transparansi informasi keuangan di internet oleh pemerintahan
daerah adalah pemberian informasi berupa laporan keuangan melalui
media internet yang dilakukan oleh pemerintahan daerah sekalipun
tidak diwajibkan dalam suatu peraturan. Sesuai dengan penelitian
sebelumnya, pengukuran variabel transparansi informasi keuangan di
internet oleh pemerintahan daerah menggunakan variabel dummy
(Laswad et al, 2005). Dalam penelitian ini, transparansi informasi
keuangan dilihat pada informasi laporan keuangan karena masih sangat
sedikit pemerintah daerah (pemda) yang mempublikasikan laporan
keuangannya. Transparansi informasi keuangan di internet dinilai dari
ada tidaknya APBD, laporan keuangan pemerintah daerah (LKPD),
atau LAKIP pada situs resmi pemerintahan daerah. LKPD sendiri
terdiri dari empat komponen, yaitu neraca, laporan realisasi anggaran,
laporan arus kas, dan catatan atas laporan keuangan. Jika seluruh
komponen LKPD tersebut terdapat dalam situs resmi pemerintahan
daerah, maka pemerintahan daerah tergolong mengungkapkan
informasi keuangannya. Jika seluruh bagian LKPD dalam pelaporan
keuangan tersebut terdapat pada situs resmi pemerintahan daerah diberi
pemerintahan daerah tidak dipublikasikan secara lengkap maka diberi
nilai 0.
3.4.2 Tipe Pemda
Variabel tipe pemda telah banyak digunakan dalam penelitian
mengenai pengungkapan oleh sektor publik, salah satunya oleh Laswad
et al. (2005) yang mendapatkan hasil signifikan mengenai hubungan
tipe pemda dengan tingkat pengungkapan informasi keuangan pada
website Pemda. Proksi tipe pemda yang digunakan dalam penelitian ini
merupakan variabel dummy dimana 1 diberikan jika Pemda berbentuk
Pemerintah Kota dan 0 untuk Pemda berbentuk Pemerintah Kabupaten.
3.4.3 Opini BPK
Kualitas akuntabilitas keuangan daerah dapat dilihat pada
penyajian Laporan Keuangan Pemerintah Daerah (LKPD). LKPD
pemerintahan daerah sendiri akan diaudit oleh BPK untuk dilihat
kewajaran penyajian laporan keuangannya yang kemudian BPK akan
menerbitkan IHPS (Ikhtisar Hasil Pemeriksaan Semester) yang berisi
tentang opini audit oleh BPK tentang suatu LKPD. Opini audit secara
bertingkat terdiri atas: Tidak Wajar (TW), Tidak Memberikan Pendapat
(TMP), Wajar Dengan Pengecualian (WDP), dan yang terbaik adalah
Wajar Tanpa Pengecualian (WTP). Pemda yang mendapat opini WTP
akan cenderung melakukan publikasi laporan keuangan melalui internet
dan dapat dipertanggungjawabkan. Sebaliknya, opini audit selain WTP
dapat menimbulkan konotasi atau persepsi publik akan adanya
penyimpangan dalam pengelolaan keuangan daerah, sehingga
pemerintah cenderung menutupi informasi keuangannya. Selanjutnya
penghitungan variabel opini BPK dalam penelitian ini menggunakan
variabel dummy, dimana opini BPK atas LKPD yang mendapat opini
WTP (Wajar Tanpa Pengecualian) akan diberikan nilai 1 sedangkan
sisanya selain WTP diberi nilai 0.
3.4.4 Jumlah Penduduk
Sesuai dengan Stakeholder Theory, penduduk merupakan salah
satu stakeholder terpenting pemerintahan daerah. Oleh karena itu,
semakin banyak jumlah penduduk maka tekanan untuk meminta
informasi juga semakin besar. Dalam hubungannya dengan transparansi
di bidang informasi sosial dan lingkungan di website pemerintahan
daerah di Spanyol, jumlah penduduk juga menunjukkan relasi yang
sama (Garcia-Sanchez, 2013). Daerah dengan jumlah penduduk yang
lebih banyak memiliki tingkat pengungkapan yang lebih tinggi
dibandingkan daerah dengan jumlah penduduk yang lebih sedikit
sehingga untuk mengukur tingkat kependudukan pada penelitian ini
Tabel 3.1 Defenisi Operasional
No. Variabel Defenisi Indikator Skala
1 Transparansi Informasi
Keuangan di
website resmi Pemerintahan Daerah (Y)
Transparansi informasi keuangan di website resmi pemerintahan daerah adalah pemberian informasi keuangan melalui media internet yang dilakukan oleh pemerintahan daerah sekalipun tidak diwajibkan dalam suatu
peraturan.
Transparansi
informasi keuangan di internet dinilai dari tersedia atau tidaknya laporan keuangan
pemerintah daerah (LKPD) secara lengkap pada situs resmi pemerintahan daerah.
Dummy
2 Tipe Pemda (X1) Tipe pemda didefinisikan
sebagai bentuk pemerintahan daerah. Pemerintah daerah di Indonesia ada yang berbentuk pemerintah kota dan ada pula yang berbentuk pemerintah kabupaten.
Pengukuran variabel tipe pemda dalam penelitian ini dengan cara memberi nilai 1 untuk pemerintah kota dan nilai 0 untuk pemerintah kabupaten.
Dummy
3 Opini BPK (X2) Opini BPK adalah penilaian yang diberikan BPK kepada suatu daerah terkait atas pemeriksaan LKPD-nya.
Pengukuran variabel opini BPK dalam penelitian ini dengan cara memberi nilai 1 untuk opini WTP dan sisanya diberi nilai 0.
Dummy
4 Jumlah
Penduduk (X3)
Jumlah penduduk menunjukkan banyaknya
penduduk yang bertempat tinggal di
wilayah tersebut. Daerah dengan jumlah penduduk yang lebih banyak memiliki tingkat pengungkapan yang lebih
tinggi dibandingkan daerah dengan jumlah penduduk yang lebih sedikit.
Untuk mengukur tingkat
kependudukan pada penelitian ini diukur
dari jumlah penduduk di suatu
daerah tersebut.
3.5 Populasi dan Sampel
Populasi adalah sekelompok orang, kejadian, atau segala sesuatu yang
mempunyai karakteristik sama (Indriantoro dan Supomo, 2012). Populasi yang
digunakan dalam penelitian ini adalah Website Pemda Kabupaten dan Kota di
Indonesia.
Pengambilan sampel digunakan dengan metode purposive sampling, yaitu
metode pemilihan sampel berdasarkan kriteria-kriteria tertentu (Daulay, 2010).
Adapun kriteria pengambilan sampel adalah sebagai berikut :
1. Memiliki situs resmi pemerintahan daerah dan masih aktif.
2. Menyediakan neraca keuangan pemerintahan daerah kota dan kabupaten yang
telah diaudit oleh BPK yang terdapat pada situs resmi pemerintahan daerah.
Sampling adalah proses pengambilan sebagian elemen dari suatu populasi
sebagai wakil dari populasi tersebut. Besaran sampel yang tepat untuk penelitian
adalah lebih besar dari 30 dan kurang dari 500 (Sekaran, 2006).
3.6 Jenis dan Sumber Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif dengan
sumber data sekunder. Data kuantitatif adalah data yang berbentuk angka atau
bilangan, sedangkan data sekunder adalah data yang diolah terlebih dahulu dan
merupakan data yang telah dipublikasikan kepada umum melalui lembaga resmi
penelitian ini digolongkan ke dalam cross section. Data cross section adalah data
yang berasal dari satu tahun tetapi terdiri dari banyak sampel. Data dari penelitian
ini selama tahun 2015. Data variabel dependen yaitu transparansi informasi
keuangan di website resmi pemerintahan daerah yang dapat dilihat dari
ketersediaan Laporan Keuangan Pemerintah Daerah (LKPD) secara lengkap yang
terdapat pada situs resmi pemerintahan daerah dan diperoleh dengan mengamati
secara langsung. Alamat situs resmi pemerintahan daerah didapat dari
3.7 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah
studi pustaka dan studi dokumentasi. Data-data dan teori dalam penelitian ini
diperoleh dari literatur, artikel, dan hasil penelitian terdahulu yang relevan dengan
penelitian dan landasan teori. Data juga diperoleh dari studi dokumentasi yang
dilakukan dengan menggunakan data sekunder baik dari lembaga yang
mengeluarkan data tersebut dan juga melalui internet.
3.8 Metode Analisis
3.8.1 Analisis Deskriptif
Analisis deskriptif digunakan untuk menghasilkan gambaran dari
data yang telah terkumpul. Analisis deskriptif yang digunakan dalam
penelitian ini adalah nilai rata-rata (mean), maksimum, minimum, dan
3.8.2 Uji Hipotesis
Metode analisis yang digunakan untuk menguji hipotesis dalam
penelitian ini adalah regresi logistik (Logistic Regression). Regresi logistik
digunakan untuk menguji dapat tidaknya suatu probabilitas terikat
diprediksi dengan variabel bebasnya (Ghozali, 2006). Regresi logistik
tidak memerlukan uji normalitas, heteroskedasitas, dan uji asumsi klasik
pada variabel bebasnya. Regresi logistik dipilih karena penelitian ini
memiliki variabel dependen yang dichotomous dan variabel independen
yang bersifat kombinasi antara metrik dan non-metrik. Menurut Ghozali
(2006) variabel non-metrik merupakan variabel yang diukur dengan skala
pengukuran kategori atau kelompok dari suatu subyek.
Variabel dependen yang dilakukan dalam penelitian ini merupakan
variabel dichotomous. Pemerintahan daerah yang melakukan pelaporan
keuangan pada website resminya dikategorikan kedalam kode IFRA
(Internet Financial Reporting Local Authorities). Sedangkan pemerintahan
daerah yang memiliki website resmi tapi tidak memilih untuk melaporkan
informasi keuangannya pada website resminya dikategorikan kedalam
N-IFRA (Non Financial Reporting Local Authorities).
Berdasarkan rumusan masalah dan kerangka pemikiran yang telah
diuraikan sebelumnya, model regresi logistik yang digunakan adalah:
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3+ e Keterangan:
a = konstanta
b1 = koefisien variabel tipe pemda
b2 = koefisien variabel opini BPK
b3 = koefisien variabel jumlah penduduk
X1 = tipe pemda
X2 = opini BPK
X3 = jumlah penduduk
e = error
Selanjutnya analisis penelitian regresi logistik perlu
memperhatikan hal-hal berikut:
1. Menilai Kelayakan Model Regresi
Regresi logistik merupakan suatu bentuk model regresi yang
dimodifikasi. Karakteristik model logistik sudah tidak sama lagi
dengan model regresi sederhana atau berganda. Dengan begitu
penentuan signifikansi secara statistik regresi logistik berbeda
dengan regresi berganda. Untuk menguji model regresi logistik yang
digunakan layak atau tidak dapat digunakan uji -2 Log likelihood.
Caranya adalah dengan membandingkan antara nilai -2 Log
likelihood pada saat Block Number = 0, dimana model hanya
memasukkan konstanta dengan nilai -2 Log likelihood, dengan pada
saat Block Number = 1, dimana model memasukkan konstanta dan
variabel bebas. Apabila nilai -2 Log likelihood Block Number = 0 >
model regresi yang baik. -2 Log likehood pada regresi logistik mirip
dengan pengertian “Sum of Square Error” pada model regresi,
sehingga penurunan nilai -2 Log likehood menunjukkan model yang
semakin baik.
2. Menilai Koefisien Determinasi
Setelah mengetahui kelayakan regresi menggunakan uji -2
Log likelihood, selanjutnya dilakukan pengujian untuk menguji
seberapa jauh semua variabel bebas yang dimasukkan dalam model
mempunyai pengaruh terhadap variabel terikat atau seberapa besar
variasi dari variabel terikat dapat dijelaskan oleh variabel bebas. Uji
yang dilakukan untuk menilai koefisien determinasi adalah uji
Nagelkerke R Square (Pseudo R-Square).
3. Menilai Keseluruhan Model
Keseluruhan model (overall model fit) pada model regresi
sederhana atau berganda dapat dilihat dari R² ataupun F test,
sedangkan penilaian keseluruhan model dalam regresi logistik dapat
dilihat dari pengujian Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test.
Pengujian ini untuk menilai model yang dihipotesiskan agar data
empiris cocok atau sesuai dengan model. Jika nilai statistik
signifikansi pada Hosmer and Lemeshow’s Goodness of Fit Test
sama dengan atau kurang dari 0,05 maka hipotesis nol ditolak,
sedangkan jika nilainya lebih besar dari 0,05 maka hipotesis nol
observasinya atau dengan kata lain model dapat diterima karena
sesuai dengan data observasinya (Ghozali, 2006).
H0: Tidak terdapat perbedaan yang nyata antara klasifikasi
yang diprediksi dengan klasifikasi yang diamati.
Ha: Terdapat perbedaan yang nyata antara klasifikasi yang
diprediksi dengan klasifikasi yang diamati.
4. Pengujian Regresi Logistik Secara Parsial
Pengujian regresi logistik secara parsial menggunakan uji
Wald dengan melihat tabel variables in the equation. Pengujian
regresi logistik secara parsial dilakukan dengan memasukkan seluruh
variabel independen dan variabel dependen. Hasil pengujian ini
dapat membantu kita mengetahui pengaruh masing-masih variabel
independen terhadap variabel dependen. Pengujian ini dilakukan
dengan menggunakan metode enter dengan tingkat signifikansi
sebesar 5%. Dasar pengambilan keputusannya adalah apabila nilai
signifikansi < 0,05 maka hipotesis yang menyatakan variabel bebas
berpengaruh terhadap variabel terikat diterima.
5. Pengujian Regresi Logistik Secara Simultan
Setelah pengujian regresi logistik secara parsial, selanjutnya
akan dilakukan pengujian regresi logistik secara simultan
(bersama-sama). Pengujian regresi logistik secara simultan disebut Omnibus
Test of Model coefficient. Dalam pengujian ini semua variabel bebas
kependudukan diuji secara bersama-sama. Pengujian ini bertujuan
untuk melihat apakah ketiga variabel bebas secara bersama-sama
berpengaruh terhadap transparansi informasi keuangan di internet
oleh pemerintahan daerah. Dasar pengambilan keputusannya adalah
jika nilai signifikansi lebih besar dari pada 0,05 maka H0 diterima
sedangkan jika nilai signifikansi lebih kecil dari 0,05 maka H0
BAB IV
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
4.1 Gambaran Umum Sampel Penelitian
Tujuan dari dilakukannya penelitian ini untuk mengetahui pengaruh
tipe pemda, opini BPK, dan jumlah penduduk terhadap transparansi informasi
keuangan di website resmi pemerintahan daerah di Indonesia. Populasi yang
digunakan dalam penelitian ini adalah seluruh website pemerintahan daerah di
Indonesia yang berjumlah 514 situs, terdiri dari 98 pemerintahan kota dan
416 pemerintahan kabupaten. Berdasarkan populasi tersebut didapatkan
sampel sebanyak 59 pemerintahan daerah (lihat lampiran) yang terdiri atas 16
pemerintahan kota, dan 43 pemerintahan kabupaten yang mempublikasikan
laporan keuangan daerahnya (LKPD) tahun 2015 yang telah di audit oleh
BPK dan terdapat dalam situs resmi pemerintahan daerah.
4.2 Statistik Deskriptif
Uji Statistik deskriptif dilakukan untuk mengetahui gambaran umum
mengenai variabel bebas (tipe pemda, opini BPK, dan jumlah penduduk)
yang digunakan dalam penelitian ini. Hasil uji statistik deskriptif dalam
penelitian ini meliputi nilai minimum, nilai maksimum, mean, dan standar
Tabel 4.1
Statistik Deskriptif Sampel Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
Tipe Pemda 59 0 1 ,27 ,448
Opini BPK 59 0 1 ,56 ,501
Jumlah Penduduk 59 10,62590 15,14158 13,0229315 ,95875087
Valid N (listwise) 59
Sumber data : lampiran
Berdasarkan pengujian deskriptif tersebut, maka pada variabel tipe
pemda diperoleh nilai minimum sebesar 0, nilai maksimum sebesar 1, nilai
rata-rata sebesar 0,27, dan nilai standar deviasi sebesar 0,448. Pada variabel
opini BPK diperoleh nilai minimum sebesar 0, nilai maksimum sebesar 1,
nilai rata-rata sebesar 0,56, dan nilai standar deviasi sebesar 0,501. Pada
variabel jumlah penduduk diperoleh nilai minimum sebesar 10,62590, nilai
maksimum sebesar 15,14158, nilai rata-rata sebesar 13,0229315, dan nilai
standar deviasi sebesar 0,95875087.
4.3 Pengujian Hipotesis
Pengujian yang dilakukan selanjutnya adalah untuk menganalisis
pengaruh dari variabel tipe pemda, opini BPK, dan jumlah penduduk terhadap
transparansi informasi keuangan di website resmi pemerintahan daerah.
Setelah pengujian statistik deskriptif berikutnya akan dilakukan pengujian
regresi logistik untuk mengetahui apakah terdapat pengaruh dari tipe pemda,
di website resmi pemerintahan daerah serta membentuk model regresi logistik
karena variabel terikatnya memiliki dua nilai (0 dan 1), maka digunakan
model Regression Logistic (Ghozali, 2006). Pengujian hipotesis dilakukan
dengan menggunakan regresi logististik yang dilakukan secara bersama-sama
untuk ketiga variabel dengan tingkat signifikansi 5%. Perbandingan nilai
aktual dan prediksi bisa dicapai dengan menggunakan beberapa pengukuran
untuk mengukur kelayakan regresi, yaitu: (1) dengan melihat -2 Log
Likelihood, (2) koefisien determinasi (Cox & Snell R Square dan Nagelkerke
R Square), (3) menilai chi-square untuk keseluruhan model (Hosmer and
Lemeshow Test).
4.3.1 Pengujian -2 Log Likelihood
Pengujian regresi logistik yang pertama adalah dengan
menggunakan uji -2 log likelihood. Pengujian ini bertujuan untuk
mengetahui apakah model regresi logistik yang digunakan telah layak
atau tidak. Hasil pengolahan data SPSS dapat dilihat pada tabel di
[image:38.595.115.528.620.715.2]bawah ini:
Tabel 4.2
Pengujian -2 Log Likelihood Step 0 Iteration Historya,b,c
Iteration -2 Log likelihood
Coefficients Constant
Step 0 1 72,607 -,780
2 72,583 -,823
3 72,583 -,823
Tabel 4.3
Pengujian -2 Log Likelihood Step 1 Model Summary
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
1 65,715a ,110 ,155
Sumber data: lampiran
Pada tabel 4.2 dan 4.3 menunjukkan nilai dari hasil pengujian -2
Log likelihood yang terdiri dari 2 tahap yaitu tahap pertama (step 0) dan
tahap kedua (step 1). Berdasarkan tabel 4.2 dapat dilihat nilai -2 Log
likelihood step 0 adalah sebesar 72,583 sedangkan pada step 1 yang
terdapat pada tabel 4.3 nilai -2 Log likelihood sebesar 65,715. Hal ini
menunjukkan terjadi penurunan pada nilai -2 Log likelihood, sehingga
dapat ditarik kesimpulan bahwa model regresi logistik yang digunakan
layak dan penambahan variabel bebas kedalam model memperbaiki
mode l fit.
4.3.2 Pengujian Nagelkerke R Square
Setelah pengujian -2 log likelihood selesai dilakukan, maka
selanjutnya dilakukan pengujian Nagelkerke R Square. Pengujian ini
dilakukan untuk melihat seberapa besarkah variasi dari variabel terikat
(transparansi informasi keuangan di website resmi pemerintahan
daerah) dapat dijelaskan oleh variabel-variabel bebas yang diteliti (tipe
pemda, opini BPK, dan jumlah penduduk). Hasil pengujian Nagelkerke
Tabel 4.4
Pengujian Nagelkerke R Square Model Summary
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
1 65,715a ,110 ,155
Sumber data: lampiran
Berdasarkan tabel 4.4 di atas, nilai Nagelkerke R Square adalah
sebesar 0,155. Hal ini menunjukkan bahwa variasi variabel terikat
(transparansi informasi keuangan di website resmi pemerintahan
daerah) dapat dijelaskan oleh variabel-variabel bebasnya (total
kekayaan daerah, kompetisi politik, dan tingkat kependudukan) sebesar
15,5% sedangkan sisanya sebesar 84,5% dijelaskan oleh variabel lain
diluar variabel bebas yang diteliti seperti, leverage, press visibility,
tingkat pendidikan, dan kompetisi politik.
4.3.3 Pengujian Hosmer and Lemeshow
Pengujian yang dilakukan selanjutnya adalah pengujian Hosmer
and Lemeshow. Pengujian ini dilakukan untuk menguji hipotesis 0 bahwa
data empiris cocok atau sesuai dengan model (tidak terdapat perbedaan
model dengan data sehingga model dapat dikatakan fit). Jika nilai
pengujian Hosmer and Lemeshow test sama dengan atau kurang dari 0,05
maka hipotesis 0 ditolak yang berarti terdapat perbedaan yang signifikan
antara model dengan nilai observasinya, sehingga model tidak dapat
memprediksi nilai observasinya. Sebaliknya, jika nilai pengujian Hosmer
and Lemeshow lebih besar dari 0,05 maka model dapat memprediksi nilai
dengan nilai observasinya sehingga hipotesis 0 diterima. Berikut adalah
[image:41.595.110.506.193.257.2]hasil pengujian Hosmer and Lemeshow:
Tabel 4.5
Pengujian Hosmer and Lemeshow Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square df Sig.
1 3,550 8 ,895
Sumber data: lampiran
Berdasarkan tabel diatas, maka didapatkan nilai signifikansi
statistik Hosmer and Lemeshow Goodness of Fit Test sebesar 0,895
yang nilainya lebih besar dari 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa model
dapat diterima karena mampu memprediksi nilai observasinya atau
sesuai dengan data observasinya.
4.4 Pengujian Regresi Logistik Secara Parsial
Langkah selanjutnya adalah menguji regresi logistik secara parsial
atau menguji pengaruh masing-masing variabel bebas terhadap variabel
terikatnya dengan melihat tabel variables in the equation. Pengujian hipotesis
regresi logistik dilakukan dengan memasukkan seluruh variabel bebas (tipe
pemda, opini BPK, dan jumlah penduduk) dan juga variabel terikat
(transparansi informasi keuangan di website resmi pemerintahan daerah).
Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan metode enter dengan
tingkat signifikansi sebesar 5%. Dasar pengambilan keputusannya adalah
apabila nilai signifikansi < 0,05 maka hipotesis yang menyatakan variabel
signifikansi > 0,05 maka hipotesis yang menyatakan variabel bebas
berpengaruh terhadap variabel terikat ditolak. Hasil pengujian regresi logistik
[image:42.595.111.515.202.369.2]secara parsial dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4.6
Pengujian Regresi Logistik Secara Parsial Variables in the Equation
B S.E. Wald df Sig. Exp(B)
95% C.I.for EXP(B) Lower Upper Step 1a X1 1,558 ,631 6,098 1 ,014 4,752 1,379 16,371
X2 ,199 ,613 ,105 1 ,746 1,220 ,367 4,059 X3 ,149 ,319 ,217 1 ,642 1,160 ,621 2,169 Constant -3,374 4,193 ,647 1 ,421 ,034
Sumber data: lampiran
Berdasarkan hasil pengujian regresi logistik tersebut maka dapat
diketahui persamaan logistik linear sebagai berikut:
Y = -3,374 +1,558X1 + 0,199X2 - 0,149X3+ e
Dimana:
Y = Transparansi informasi keuangan di website resmi pemerintahan daerah
X1 = Tipe Pemda
X2 = Opini BPK
X3 = Jumlah Penduduk
e = error
Berdasarkan hasil pengujian regresi logistik pada tabel 4.6 diatas,
jumlah penduduk terhadap transparansi informasi keuangan di website resmi
pemerintahan daerah dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Berdasarkan tabel 4.6 dapat diketahui dimana variabel bebas yang
pertama yaitu tipe pemda (X1) berpengaruh positif terhadap transparansi
informasi keuangan di internet oleh pemerintahan daerah. Hasil
penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian yang telah dilakukan oleh
Giroux (1989) dimana mereka telah membuktikan bahwa tipe pemda
berpengaruh positif terhadap transparansi informasi keuangan di website
resmi pemerintahan daerah. Hal ini ditunjukkan dengan nilai probabilitas
signifikansi sebesar 0,014 (<0,05). Dengan demikian maka hipotesis 1
yang menyatakan bahwa tipe pemda berpengaruh terhadap transparansi
informasi keuangan di website resmi pemerintahan daerah diterima.
2. Berdasarkan tabel 4.6 dapat diketahui dimana variabel bebas yang kedua
yaitu opini BPK (X2) berpengaruh negatif terhadap transparansi
informasi keuangan di website resmi pemerintahan daerah. Hal ini
ditunjukkan dengan nilai probabilitas signifikansi sebesar 0,746 (>0,05).
Dengan demikian maka hipotesis 2 yang menyatakan bahwa opini BPK
berpengaruh terhadap transparansi informasi keuangan di website resmi
pemerintahan daerah ditolak.
3. Berdasarkan tabel 4.6 dapat diketahui dimana variabel bebas yang ketiga
yaitu jumlah penduduk (X3) berpengaruh negatif terhadap transparansi
informasi keuangan di internet oleh pemerintahan daerah. Hasil
Muntazar (2016) dimana dia telah membuktikan bahwa jumlah penduduk
berpengaruh negatif terhadap transparansi informasi keuangan di website
resmi pemerintahan daerah. Hal ini ditunjukkan dengan nilai probabilitas
signifikansi sebesar 0,642 (>0,05). Dengan demikian maka hipotesis 3
yang menyatakan bahwa jumlah penduduk berpengaruh terhadap
transparansi informasi keuangan di website resmi pemerintahan daerah
ditolak.
4.5 Pengujian Regresi Logistik Secara Simultan
Setelah dilakukan pengujian regresi logistik secara parsial, maka
langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian regresi logistik secara
simultan untuk mengetahui pengaruh variabel bebas (tipe pemda, opini
BPK, dan jumlah penduduk) secara bersama-sama. Pengujian regresi
logistik secara bersama-sama atau simultan disebut dengan Omnimbus
Test of Model Coefficient. Dalam pengujian ini semua variabel bebas yaitu
tipe pemda, opini BPK, dan jumlah penduduk di uji secara bersama-sama.
Pengujian ini dimaksudkan untuk mengetahui apakah variabel-variabel
bebas yang digunakan dalam penelitian ini secara bersama-sama
berpengaruh terhadap variabel terikatnya yaitu transparansi informasi
keuangan di website resmi pemerintahan daerah. Dasar pengambilan
keputusannya adalah jika nilai signifikansi lebih besar daripada 0,05 maka
0,05 maka hipotesis 4 diterima. Hasil pengujian regresi logistik secara
[image:45.595.109.540.191.284.2]simultan dapat dilihat dalam tabel berikut ini:
Tabel 4.7
Pengujian Regresi Logistik Secara Simultan Omnibus Test of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1 Step 6,868 3 ,076
Block 6,868 3 ,076
Model 6,868 3 ,076
Sumber data: lampiran
Dari tabel 4.7 diatas dapat dilihat bahwa nilai signifikansi adalah
sebesar 0,076. Nilai tersebut >0,05, maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis
4 yang menyatakan bahwa tipe pemda, opini BPK, dan jumlah penduduk
berpengaruh secara simultan terhadap transparansi informasi keuangan di
BAB V
KESIMPULAN, KETERBATASAN, DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Adapun tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk mengetahui
apakah tipe pemda, opini BPK, dan jumlah penduduk berpengaruh baik
secara parsial maupun simultan terhadap transparansi informasi keuangan di
website resmi pemerintahan daerah pada tahun 2015. Kesimpulan yang dapat
diperoleh dari penelitian ini adalah:
1. Hasil pengujian tipe pemda secara parsial berpengaruh terhadap
transparansi informasi keuangan di internet oleh pemerintahan daerah.
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang sebelumnya telah
dilakukan oleh Giroux (1989) yang menyatakan bahwa tipe pemda
berpengaruh positif terhadap transparansi informasi keuangan di website
resmi pemerintahan daerah.
2. Hasil pengujian opini BPK secara parsial tidak berpengaruh terhadap
transparansi informasi keuangan di internet oleh pemerintahan daerah.
3. Hasil pengujian jumlah penduduk secara parsial tidak berpengaruh
terhadap transparansi informasi keuangan di internet oleh pemerintahan
daerah. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang sebelumnya
telah dilakukan oleh Muntazar (2016) yang menyatakan bahwa jumlah
penduduk berpengaruh negatif terhadap transparansi informasi keuangan
4. Hasil pengujian tipe pemda, opini BPK, dan jumlah penduduk secara
simultan terhadap transparansi informasi keuangan di website resmi
pemerintahan daerah memiliki pengaruh yang negatif
5.2 Keterbatasan
Penulis menyadari bahwa di dalam penelitian ini masih memiliki
keterbatasan yang perlu diperbaiki oleh peneliti-peneliti selanjutnya. Adapun
keterbatasan-keterbatasan tersebut antara lain:
1. Penelitian ini hanya menggunakan satu tahun pengamatan.
2. Faktor yang diteliti dalam penelitian ini hanya menggunakan 3 variabel
bebas saja yaitu tipe pemda, opini BPK, dan jumlah penduduk
3. Dalam penelitian ini, kemampuan variabel bebas untuk menjelaskan
variabel terikatnya hanya sebesar 15,5%.
5.3 Saran
Adapun saran yang dapat diberikan penulis untuk para peneliti
selanjutnya adalah:
1. Para peneliti selanjutnya sebaiknya memperluas objek penelitian
sehingga dapat lebih meningkatkan generalisasi hasil penelitian.
2. Para peneliti selanjutnya diharapkan dapat menggunakan lebih dari satu
tahun pengamatan untuk mengetahui bagaimana pengaruhnya dalam
beberapa tahun.
3. Para peneliti selanjutnya juga diharapkan dapat menambah
variabel-variabel lainnya seperti leverage, press visibility, tingkat pendidikan, dan
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Transparansi Informasi Keuangan
Transparansi merupakan salah satu bentuk pertanggungjawaban
pemerintahan atas penggunaan keuangan daerah kepada masyarakat. Oleh karena
itu, transparansi merupakan salah satu elemen penting demi terwujudnya good
governance yang menjamin kemudahan dan kebebasan akses bagi publik untuk
memperoleh berbagai macam informasi termasuk informasi keuangan berupa
laporan keuangan pemerintahan daerah.
Menurut Folscher (2000) dalam Medina (2012) mengungkapkan tentang
beberapa keuntungan dari adanya transparansi:
1. Transparansi dapat mengurangi ketidakpastian yang memberikan
kontribusi pada stabilitas fiskal dan makro ekonomi sehingga
penyesuaian-penyesuaian dikemudian hari dapat diminimalisir.
2. Meningkatkan akuntabilitas pemerintah. Legislatif, media, dan
masyarakat dapat melaksanakan fungsi kontrol terhadap pemerintah lebih
baik jika mereka mempunyai informasi tentang kebijakan, pelaksanaan
kebijakan, dan penerimaan atau pengeluaran pemerintah. Para pejabat
publik akan berlaku lebih bertanggung jawab jika keputusan yang
diambil dilakukan secara terbuka atau transparan untuk publik dan dapat
3. Transparansi dapat meningkatkan kepercayaan kepada pemerintah dan
membangun hubungan sosial yang lebih erat, misalnya masyarakat dapat
memahami kebijakan pemerintah dan bahkan mendukung kebijakan
tersebut.
4. Meningkatkan iklim investasi. Pemahaman yang jelas terhadap
kebijakan dan tindakan pemerintah akan mengundang investor baik
dalam negeri maupun luar negeri untuk lebih berinvestasi.
Styles dan Tennyson (2007) mengatakan bahwa suatu cara yang paling
baik dan cost effective bagi pihak pemerintah untuk menyebarkan informasinya
pada masa kini adalah dengan melalui media internet yaitu dengan
mempublikasikan informasi laporan keuangannya melalui website resmi.
Beberapa keuntungan yang dapat diperoleh bagi pemerintahan daerah dalam
mengungkapkan informasi keuangannya pada website resmi adalah:
1. Media internet menawarkan biaya yang rendah bagi pengguna dan
penyedia informasi.
2. Internet dapat diakses dimana saja dan kapan saja sehingga cenderung
tidak memiliki batasan pagi pengguna dan penyedia informasi.
3. Informasi yang diungkapkan dapat disajikan dengan berbagai macam
bentuk sehingga memudahkan dalam penggunaannya.
2.2 E-Government
E-Government biasa dikenal dengan e-gov, pemerintah digital, online
mengembangkan penyelenggaraan kepemerintahan, penataan sistem manajemen,
dan proses kerja di lingkungan pemerintahan dengan mengoptimalkan
pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi. Melalui penerapan
e-government, pemerintah dapat mempermudah akses informasi bagi masyarakat,
unit bisnis, pegawai, stakeholder, dan hal-hal lain yang berkenaan dengan
pemerintahan. Ada tiga model penyampaian E-Government, antara lain:
1. Government-to-Citizen atau Government-to-Customer (G2C)
Adalah penyampaian layanan publik dan informasi satu arah oleh
pemerintah ke masyarakat, memungkinkan pertukaran informasi dan
komunikasi antara masyarakat dan pemerintah, contohnya G2C : Pajak
online, mencari pekerjaan, layanan jaminan sosial, dokumen pribadi
(kelahiran dan akte perkawinan, aplikasi paspor, lisensi pengarah),
layanan imigrasi, layanan kesehatan, beasiswa, penanggulangan bencana.
2. Government-to-Business (G2B)
Adalah transaksi-transaksi elektronik dimana pemerintah menyediakan
berbagai informasi yang dibutuhkan bagi kalangan bisnis untuk
bertransaksi dengan pemerintah. Mengarah kepada pemasaran produk
dan jasa ke pemerintah untuk membantu pemerintahan menjadi lebih
efisien melalui peningkatan proses bisnis dan manajemen data elektronik.
Aplikasi yang memfasilitasi interaksi G2B maupun B2G adalah Sistem
e-procurement. Contoh : Pajak perseroan, peluang bisnis, pendaftaran
penjualan yang dilaksanakan oleh pemerintahan, hak paten merk dagang,
dan lain-lain.
3. Government-to-Government (G2G)
Adalah memungkinkan komunikasi dan pertukaran informasi online
antar departemen atau lembaga pemerintahan melalui basis data
terintegrasi, contoh: konsultasi secara online,blogging untuk kalangan
legislatif, pendidikan secara online, pelayanan kepada masyarakat secara
terpadu.
Moon (2002) berpendapat bahwa secara umum E-Government
memiliki lima aspek utama: (1) interaksi antara lembaga pemerintahan, (2)
pelayanan berbasis web/internet, (3) e-commerce, (4) demokrasi secara digital
untuk pertanggungjawaban pemerintahan yang lebih transparan, (5) e-finance.
Salah satu fokus utama dari E-Government adalah legitimasi negara dan
hubunganya dengan masyarakat serta legitimasi hukum, bersama-sama
dengan adanya lingkup e-democrazy dan e-government (Brown, 2005).
2.3 Pemerintahan Daerah di Indonesia
Menurut UU RI Nomor 23 Tahun 2014 tentang Pemerintahan Daerah,
disebutkan bahwa pemerintahan daerah adalah penyelenggaraan urusan
pemerintahan oleh pemerintah daerah dan Dewan Perwakilan Rakyat Daerah
(DPRD) menurut asas otonomi dan tugas pembantuan dengan prinsip otonomi
seluas-luasnya dalam sistem dan prinsip Negara Kesatuan Republik Indonesia
sebagaimana dimaksud dalam Undang-Undang Dasar Negara Republik Indonesia
provinsi. Daerah adalah kesatuan masyarakat hukum yang mempunyai batas-batas
wilayah yang berwenang mengatur dan mengurus urusan pemerintahan dan
kepentingan masyarakat setempat menurut prakarsa sendiri berdasarkan aspirasi
masyarakat dalam sistem Negara Kesatuan Republik Indonesia. Daerah provinsi
itu dibagi lagi atas daerah kota dan daerah kabupaten. Setiap daerah provinsi,
daerah kota, dan daerah kabupaten mempunyai pemerintahan daerah yang diatur
dengan undang-undang. Pemerintah daerah adalah kepala daerah beserta
perangkat daerah lainnya. Tiap pemerintahan daerah dipimpin oleh kepala daerah.
Sebutan kepala daerah untuk pemerintahan provinsi, pemerintahan kota, dan
pemerintahan kabupaten, masing-masing ialah gubernur, walikota, dan bupati.
Menurut Undang-Undang Nomor 23 Tahun 2014 tentang Pemerintahan
Daerah, kepala daerah berperan sebagai badan eksekutif, artinya kepala daerah
menyusun dan menyampaikan anggaran untuk mendapatkan persetujuan,
kemudian melaksanakannya sesuai ketentuan perundang-undangan setelah
mendapatkan persetujuan. Ditegaskan pula dalam Peraturan Pemerintah Nomor
56 Tahun 2012 tentang Pengelolaan Keuangan Daerah, bahwa pemegang
kekuasaan pengelolaan keuangan daerah adalah kepala daerah yang karena
jabatannya mempunyai kewenangan menyelenggarakan keseluruhan pengelolaan
keuangan daerah.
Untuk saat ini kepala daerah dipilih langsung oleh rakyat melalui
pemilihan langsung kepala daerah (pilkada). Prosedur dan mekanisme pemilihan
kepala daerah sekarang ini, yakni semenjak UU Nomor 23 Tahun 2014 tentang
demokrasi. Pilkada dilaksanakan secara langsung, terbuka kemungkinan bagi
calon independen/nonparpol untuk maju melalui partai politik (parpol)/gabungan
parpol, dan proses penyaringan bakal calon dilaksanakan secara terbuka dengan
mewajibkan tiap parpol/gabungan parpol mengumumkan proses dan hasil
penyaringan kepada masyarakat. Kewenangan politik yang dulu ada pada DPRD
untuk memilih kepala daerah telah diserahkan pada rakyat sehingga rakyat dapat
memilih kepala daerah secara langsung (Bastian, 2006).
Dengan diterapkannya prinsip desentralisasi dan otonomi daerah maka
setiap pemerintahan daerah diberikan kebebasan yang seluas-luasnya dalam
melaksanakan otonomi daerahnya, kecuali untuk urusan pemerintahan yang telah
diatur dalam undang-undang. Hubungan pemerintah pusat dengan pemerintah
daerah dilaksanakan secara adil dan selaras sesuai dengan undang-undang yang
berlaku saat ini.
2.4 Sistem Informasi Keuangan Daerah
Sistem informasi keuangan daerah atau yang biasa disebut dengan SIKD
adalah sebuah aplikasi terpadu yang digunakan oleh pemerintahan sebagai alat
bantu bagi pemerintah daerah yang digunakan untuk meningkatkan efektifitas
implementasi dari berbagai regulasi bidang pengelolaan keuangan daerah yang
didasari atas asas efisiensi, ekonomis, transparan, akuntabel, dan auditabel. Di
dalam Undang-undang Nomor 33 Tahun 2004 tentang perimbangan keuangan
antara pemerintah pusat dengan pemerintah daerah pasal 103 dijelaskan bahwa
informasi yang dimuat didalam sistem informasi keuangan daerah adalah data
berarti bahwa pemerintahan daerah dituntut untuk memberikan akses yang luas
dan semudah-mudahnya kepada masyarakat untuk mendapatkan informasi atas
laporan keuangan pemerintah daerah, misalnya dengan mempublikasian laporan
keuangan pemerintah daerah di internet melalui website resmi pemerintahan
daerah.
Pasal 101 menyatakan bahwa tujuan dari pemerintah daerah dalam hal
melaksanakan Sistem Informasi Keuangan Pemerintah Daerah secara nasional
adalah :
1. Merumuskan kebijakan dan pengendalian fiskal.
2. Menyajikan informasi keuangan daerah secara nasional.
3. Merumuskan kebijakan keuangan daerah seperti, dana perimbangan,
pinjaman daerah, dan pengendalian atas defisit anggaran.
4. Melakukan pemantauan, pengendalian, dan evaluasi pendanaan
desentralisasi daerah dan defisit anggaran daerah.
Demi menindaklanjuti pelaksanaan atas Undang-undang Nomor 33 Tahun
2004, pemerintah mengeluarkan PP Nomor 65 Tahun 2010 tentang pelaksanaan
Sistem Informasi Keuangan Daerah. PP tersebut menyatakan bahwa informasi
keuangan daerah adalah informasi yang berkaitan dengan keuangan daerah yang
harus disampaikan oleh pemerintahan daerah dan harus memenuhi prinsip-prinsip
yang akurat, relevan, dan dapat dipertanggungjawabkan. Informasi atas laporan
keuangan yang telah diolah dan didokumentasikan haruslah dapat disaj
