18 Universitas Muhammadiyah Riau 3.1.1 Jenis Penelitian
Penelitian ini menggunakan pendekatan penelitian kuantitatif. Metode Kuantitatif merupakan penelitian yang menekankan pada pengujian teori-teori, dan atau hipotesis-hipotesis melalui pengukuran variable-variabel penelitian dalam angka dan melakukan analisis data dengan prosedur statistik dan atau permodelan matematis (Efferin, Darmadji and Tan, 2012).
3.1.2 Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilakukan pada seluruh kabupaten/kota di wilayah Sumatera yang menjadi sampel dari penelitian pada tahun 2014-2016.
3.3 Jenis dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa laporan Keuangan Pemerintah Daerah (LKPD) Kabupater/Kota di Sumatera untuk periode tahun 2014 - 2016. Data dokumen yang diambil dari Laporan Keuangan Pemerintah Daerah (LKPD) dan Laporan Realisasi Anggaran (LRA) kabupaten/kota Tahun 2014-2016 yang diakses melalui situs resmi Direktorat Jendral Perimbangan Keuangan (www.djpt.kemenkeu.go.id) dan untuk variabel data opini audit BPK dapat diperoleh dari Laporan Hasil Pemeriksaan (LHP) yang dikeluarkan oleh Badan Pemeriksa Keuangan (BPK) untuk Tahun Anggaran 2014 - 2016, yang diakses melalui situs www.bpk.go.id.
3.4 Populasi dan Sampel
Populasi pada penelitian ini adalah Kabupaten/Kota yang ada di Sumatera dan jumlah sampel sebanyak 138 sampel. Teknik pengambilan sampel dilakukan secara purposive sampling. Purposive sampling merupakan metode pengambilan sampel dengan memilih sampel berdasarkan kriteria yang sesuai dengan data yang dibutuhkan dalam penelitian (Sekaran 2011:136). Adapun kriteria pengambilan sampel dalam penelitian ini adalah:
Universitas Muhammadiyah Riau 1. Laporan keuangan pemerintah daerah (auditan). Laporan ini diunggah
dari dari situs resmi Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia (BPK-RI) yaitu www.bpk.go.id.
2. Pemda kabupaten/kota yang dipilih memiliki semua data yang lengkap meliputi: Neraca untuk mendapatkan total aset, Laporan Realisasi Anggaran (LRA) untuk mendapatkan DAU, dan total realisasi anggaran pendapatan
3. Pemerintah daerah yang menyediakan laporan keuangan secara lengkap dalam kurun waktu penelitian, yang di peroleh dari www.djpk.kemenkeu.go.id.
3.5 Definisi Operasional Variabel Penelitian
Definisi operasional adalah pengertian variabel yang diungkapkan dalam definisi konsep tersebut, secara operasional, secara praktrik, secara nyata, dalam lingkup objek penelitian yang diteliti. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah variabel bebas dan variabel terikat.
3.5.1 Variabel Independen (Bebas) 3.5.1.1 Ukuran (size) Pemerintah Daerah
Ukuran (size) pemerintah daerah adalah seberapa besar atau kecilnya pemerintah yang ditunjukkan dengan besarnya aset pemerintah daerah (Tama and Adi, 2018).
“Dalam beberapa penelitian di bidang pemerintahan, total aset digunakan sebagai proksi untuk variabel ukuran pemerintah daerah. Begitu pula dalam penelitian ini, peneliti akan menggunakan variabel total aset. Total aset lebih sering digunakan karena nilai aset dianggap lebih stabil” (Hendro Sumarjo, 2010).
3.5.1.2 Tingkat Ketergantungan
Menurut Susilawati (2016) Tingkat ketergantungan Pemda
(intergovernmental revenue) adalah jenis pendapatan Pemerintah Daerah yang Total Asset = Ln (Total Asset)
Universitas Muhammadiyah Riau berasal dari transfer pemerintah pusat kepada Pemerintah Daerah untuk membiayai operasi pemerintah daerah.
Pada penelitian yang dilakukan Mustikarini dan Fitriasasi (2012); Sudarsana (2013) tingkat ketergantungan dengan pusat diukur dengan besarnya Dana AlokasiUmum (DAU) dibandingkan dengan total pendapatan berarti bahwa variabel bebas tidak berpengaruh secara signifikan terhadap terjadinya variable terikat.
Menurut Ardhani (2011) dalam Hasan (2018) Dana Alokasi Umum (DAU) adalah transfer yang bersifat umum dari Pemerintah Pusat ke Pemerintah Daerah untuk mengatasi ketimpangan horizontal dengan tujuan utama pemerataan kemampuan keuangan antar daerah. Dana Alokasi Umum untuk masing-masing kabupaten/kota dapat dilihat dari pos dana perimbangan dalam Laporan Realisasi APBD. Variabel tingkat ketergantungan dengan pemerintah pusat diukur dengan rumus :
Tingkat Ketergantungan =
Dana Alokasi Umum Total Pendapatan
3.5.1.3 Opini Audit
Penjelasan pasal 16 ayat (1) UU nomor 15 tahun 2004 menyatakan bahwa opini merupakan penyataan professional pemeriksaan mengenai kewajaran informasi keuangan yang disajikan dalam laporan keuangan yang didasarkan pada kriteria (i) kesesuaian dengan standar akuntansi pemerintah, (ii) kecukupan pengungkapan, (iii) kepatuhan terhadap peraturan perundang-undangan dan (iv) efektivitas sistem pengendalian intern.
Menurut Agustiawan (2018) pada dasarnya opini audit yang baik disektor privat maupun disektor publik dibedakan menjadi empat kategori yang diukur menggunakan skala ordinal yang diurutkan dari opini terburuk hingga opini terbaik yaitu (1) Tidak Menyatakan Pendapat (TMP), (2) Tidak Wajar (TW), (3)
Universitas Muhammadiyah Riau Wajar Dengan Pengecualian (WDP), (4) Wajar Tanpa Pengecualian Dengan Paragraf Penjelas (WTP-DPP) dan (5) Wajar Tanpa Pengecualian (WTP).
Berdasarkan penjelasan diatas, maka diperoleh kesimpulan terkait pengukuran variabel opini audit yaitu :
Tabel 3.2 Opini Audit OPINI AUDIT TMP 1 TW 2 WDP 3 WTP-DPP 4 WTP 5
3.5.2 Variabel Terikat/Dependen (Kinerja Penyelenggaraan Pemerintah Daerah)
Kinerja merupakan gambaran dari pencapaian keberhasilan pemerintah daerah atas berbagai aktifitas yang telah dilakukan. Penilaian kinerja Pemda kabupten/kota diperoleh dari hasil Evaluasi Kinerja Penyelenggaraan Pemerintahan Daerah (EKPPD) tahun 2014 Nomor 120 - 4761 berdasarkan LPPD tahun 2013 tingkat nasional dengan nilai pada tingkatan 0-4 (Harumiati, 2014).
Pemeringkat indeks EKPPD Pemerintah Kabupaten dan Kota se-wilayah Provinsi dan Nasional, serta Pemeringkatan indeks Pemerintah Kabupaten/Kota dilakukan dengan membuat range yang terdiri dari 4 kategori prestasi yaitu :
Tabel 3.3 Pengukuran Kinerja
No Indeks Prestasi
1 3.00 – 4.00 Sangat Baik
2 2.00 – 2.99 Baik
3 1.00 – 1.99 Sedang
Universitas Muhammadiyah Riau 3.6 Teknik Analisis Data
Dilihat dari permasalahan dan tujuan yang telah dirumuskan, maka metode analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis data panel. Data diolah dengan menggunakan software microsoft office excel 2013 dan software statistic.
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 standardeviasi.
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.
3.6.2.1 Uji Normalitas
Uji normalitas data bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variable bebas, dan variable 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 : 160-165). Alat uji yang digunakan adalah dengan analisis grafik histogram dan grafik normal probability plot dan uji statistic dengan Kolmogorov-Smirnov Z (1-Sample K-S).
Dasar pengambilan keputusan dengan analisis grafik normal probability plot adalah (Ghozali, 2011 : 160-165):
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.
Universitas Muhammadiyah Riau Dasar pengambilan keputusan uji statistic dengan Kolmogorov-Smirnov Z (1-Sample K-S) adalah (Ghozali, 2011 : 160-165):
1)Jika nilai Asymp. Sig. (2-tailed) kurang dari 0,05, maka H0 ditolak. Hal iniberarti data residual terdistribusi tidak normal.
2)JikanilaiAsymp. Sig. (2-tailed) lebihdari 0,05, maka H0 diterima. Hal iniberarti data
residual terdistribusi normal.
3.6.2.2 Uji Multikolonieritas
Uji multikolineritas bertujuan untuk menguji apakah model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variable independen. Jika variable independent saling
korelasi, maka variabel-variabel ini tidak orthogonal. Variabel orthogonal adalah
variable independen yang nilai korelasi antar sesame variable sama dengan nol (Ghozali, 2011 : 105-106). 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 variable 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 variable merupakan salah satu cara mengurangi hubungan linier diantara variable independen.
Transformasi dapat dilakukan dalam bentuk logaritma natural dan bentuk first
difference atau delta (Ghozali, 2011).
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
Universitas Muhammadiyah Riau adalah homoskedastisitas, tidak terjadi heterokedastisitas dengan melihat grafik plot antara nilai prediksi variable 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.
3.6.2.4 Uji Autokorelasi
Menurut Singgih Santoso (2012:241), “tujuan uji autokorelasi adalahuntuk mengetahui apakah dalam sebuah model regresi linier ada korelasiantara kesalahan penganggu pada periode t dengan kesalahan pada periode t-1 (sebelumnya)”. Jika terjadi korelasi, maka dinamakan ada problemautokorelasi. Autokorelasi pada sebagian besar kasus ditemukan pada regresiyang datanya adalah time series, atau berdasarkan waktu berkala, sepertibulanan, tahunan, dan seterusnya, karena itu ciri khusus uji ini adalah waktu(Santoso, 2012:241). Untuk mendeteksi gejala autokorelasi dapatmenggunakan uji Durbin-Watson (D-W). Pengambilan keputusan adatidaknya autokorelasi dapat dilihat dari ketentuan berikut (Santoso, 2012:242): Durbin-Watson (DW). Kriterianya adalah sebagai berikut:
1) Jika D-W di bawah -2 berarti ada autokorelasi positif
2) Jika D-W di antara -2 sampai +2 berarti tidak ada autokorelasi 3) Jika D-W di atas +2 berarti ada autokorelasi negative
Model regresi yang baik adalah regresi yang bebas dari autokorelasi.
3.6.3 Analisis Regresi Linier
Analisis regresi linier (analisis regresi berganda) digunakan untuk mengetahui pengaruh antara variable bebas dalam mempengaruhi variable tidak bebas secara bersama-sama ataupun secara parsial. Persamaan regresi dengan linier berganda dalam penelitian ini adalah :
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + e Keterangan:
Universitas Muhammadiyah Riau a = konstanta
b1 = koefisien variable ukuran
b2 = koefisien variable ketergantungan
b3 = koefisien variabel opini audit
X1 =ukuran
X2 = ketergantungan
X3 = opini audit
e = error
3.6.4 Pengujian Hipotesis 3.6.4.1 Uji Statistik t (T-test)
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui masing-masing pengaruh variabel independent apakah berpengaruh secara signifikan atau tidak terhadap variabel dependen. Cara untuk mengetahuinya yaitu dengan menggunakan
significance level sebesar 0,05. Jika nilai signifikansi (p value) > 0,05 maka secara individu variabel independent tidak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen. Sebaliknya jika nilai signifikansi (p value) < 0,05 maka secara individu variabel independent berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
3.6.4.2 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 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.
Universitas Muhammadiyah Riau 3.6.5 Koefisien Determinan (R2)
Merupakan nilai yang menunjukkan seberapa besar variabel independen dapat menjelaskan variabel dependennya. Nilai koefisien determinan dilihat pada hasil pengujian regresi berganda untuk variabel independen berupa ukuran pemerintah daerah, ketergantungan dengan pemerintah pusat,opini audit BPKdan variabel dependen berupa rasio efisiensi dan efektivitas.
Karena variabel independent dalam penelitian ini lebih dari satu maka penulis menggunakan Adjusted R Square (Adj R2). Nilai R2 menunjukkan tingkat kemampuan semua variabel bebas untuk mempengaruhi variabel terikat, sedangkan sisanya ditentukan oleh variabel lain di luar variabel independen atau bebas.
