BAB IV
ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
A. Pemilihan Sampel dan Statistik Deskriptif 1. Pemilihan Sampel
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan bukti empiris mengenai kelemahan SPI, ketidakpatuhan regulasi, anggaran publik dan afiliasi partai politik terhadap opini audit LKPD di Indonesia. Kelemahan SPI berdasarkan jumlah temuan kelemahan SPI pada setiap LKPD tahun 2010 sampai dengan tahun 2014, ketidakpatuhan regulasi berdasarkan jumlah temuan ketidakpatuhan terhadap perundang-undangan, anggaran publik berdasarkan proporsi anggaran belanja publik yang terdapat pada LKPD, afiliasi partai politik berdasarkan partai pengusung kepala daerah yang bersumber dari Dirjen Otonomi Daerah.
Penelitian ini menggunakan data sekunder. Data sekunder merupakan data yang diperoleh secara tidak langsung atau diperoleh dari pihak lain.
Pemilihan sampel dalam penelitian ini menggunakan metode purposive sampling. Pemda yang menjadi sampel dalam penelitian yaitu pemda yang telah diaudit BPK dan memiliki informasi yang dibutuhkan oleh peneliti.
Jumlah entitas pemda dalam penelitian ini adalah 434 pemda dengan periode pengamatan tahun 2010 sampai dengan tahun 2014.
commit to user
Sampel Dalam penelitian ini berjumlah 2710. Jumlah pemda dengan LKPD yang telah diaudit BPK dan pemda dengan data kepala daerah yang sumber datanya dimiliki peneliti yaitu 2170.
Berikut ini adalah tabel hasil pemilihan sampel dengan berdasarkan tehnik pengambilan sampel purposive sampling:
Tabel. 2 Pemilihan Sampel No
.
Keterangan Jumlah
1 Pemda dengan LKPD yang telah diaudit pleh BPK Tahun 2010 - Tahun 2014
2710 2 LKPD yang sumber datanya tidak dimiliki peneliti 540 3 Pemda dengan data kepala daerah yang terafiliasi partai politik
tidak lengkap
1
4 Jumlah sampel penelitian 2170
Sumber: Data diolah, 2016.
2. Analisis Statistik Deskriptif
Tabel. 3
Data Statistik Deskriptif
Variabel Mean Median Max Min Std. Dev
Opini 3,227650 3,000000 5,000000 1,000000 1,030548 SPI 7,948848 7,500000 42,00000 1,000000 3,426184 KPT 8,690783 8,000000 68,00000 1,000000 4,734613 AP 0,288101 0,280000 0,650000 0,000000 0,088746 AFPOL 2,577880 3,000000 5,000000 1,000000 0,904713
Sumber: Data diolah, 2016
Tabel data statistik deskriptif dengan sampel 2170 menggunakan variabel dependen yaitu opini audit dan variabel independen yaitu kelemahan SPI, ketidakpatuhan regulasi, anggaran publik dan afiliasi partai politik. commit to user
Analisis deskriptif statistik menyajikan gambaran umum mengenai data dan penyebaran data dalam penelitian ini. Gambaran umum data statistik deskriptif terdiri nilai rata-rata, median, data statistik terbesar dan terkecil untuk tiap variabel dan standar deviasi.
Variabel dependen yaitu opini audit memiliki nilai tertinggi 5 dan nilai terendah 1, rata-rata nilai opini 3,227650. Hal ini menunjukan bahwa rata-rata opini audit LKPD adalah WDP. opini audit WDP memuat pernyataan BPK bahwa LKPD yang disajikan secara wajar, secara material sesuai dengan SAP, kecuali untuk dampak yang berhubungan dengan yang dikecualikan.
Rata-rata jumlah temuan kasus kelemahan SPI pada LHP BPK atas LKPD yaitu 8 temuan, jumlah temuan terbanyak yaitu 42 kasus dan jumlah temuan yang paling sedkit yaitu 1. Berdasarkan data LKPD Prov. DKI Jakarta memiliki jumlah temuan terbesar dan jumlah temuan yang paling sedikit yaitu 1 kasus pada LKP Kab. Bengkulu Utara dan Kab. Bangkalan. Hal ini menunjukan bahwa semakin banyak jumlah temuan kelemahan SPI, maka semakin lemah SPI yang dimiliki pemda. Semakin sedikit temuan kelemahan SPI menunjukan SPI yang semakin baik.
Rata-rata jumlah temuan kasus ketidakpatuhan terhadap perundang- undangan yaitu 9 temuan, jumlah temuan terbanyak yaitu 68, jumlah temuan yang paling sedikit adalah 1 temuan. Berdasarkan data LKPD Prov. DKI Jakarta memiliki jumlah temuan terbesar dan jumlah temuan yang paling sedikit pada LKPD Kota Semarang, Kab. Trenggalek, Kab. Barito Utara dan
Kab. Kapuas. Jumlah temuan ketidakpatuhan regulasi menunjukan jumlah penyimpangan terhadap peraturan perundang-undangan.
Rata-rata anggaran publik pemda seluruh Indonesia yaitu 28, 81%
yang menggambarkan rata-rata anggaran yang diperuntukan untuk kepentingan publik cenderung rendah. Berdasarkan data, anggaran publik terbesar pada pemda Prov. Banten sebsar 65% dan anggaran publik terendah pada Kab. Purbalingga sebesar 10%. Besarnya anggaran publik menunjukan perhatian pemda untuk mengalokasikan anggaran belannjanya untuk kepentingan publik.
Rata-rata kepala daerah yang bearfiliasi dengan partai politik sebesar 2,577880. Nilai tertinggi adalah 5 dan nilai terendah adalah 1. Data statistik deskriptif tersebut menunjukan bahwa rata-rata kepala daerah berafiliasi dengan partai politik bukan koalisi pemerintah dan cenderung berafiliasi dengan gabungan partai politik koalisi pemerintah dan non koalisi pemerintah.
B. Pemilihan Model Pengujian Data Panel
Pemilihan metode pengujian data panel enggunakan tiga pendekatan yaitu Pooled Least Square atau Common Effcet Model, Fixed Effect Model atau Least Square Dummy Variable dan Random Effect Model. Langkah pertama uji statistik dalam penetuan model adalah uji Chow. Uji Chow dilakukan untuk menentukan pemeilihan model yang tepat antara model Pooled Least Square dan Fixed Effect Model yang akan digunakan dalam regresi.
commit to user
Pengujian data panel dalam pemilihan metode pengujian yang tepat dilakukan pada seluruh sampel yang berjumlah 2170. Jika hasil uji Chow dengan nilai F statistik signifikan, maka uji Hausman akan dilakukan. Uji Hausman dilakukan untuk menentukan model yang tepat antara Fixed Effcet dan Random Effect.
1. Uji Chow (Uji F Restricted)
Dalam estimasi data panel harus ditentukan terlebih dahulu model yang lebih tepat antara Fixed Effect Model atau Common Effect Model dengan menggunakan uji Chow. Hipotesis dalam penelitian dengan uji Chow adalah sebagai berikut:
H0: Common Effect Model H1: Fixed Effect Model
Perbandingan F-tabel dengan F-hitung merupakan dasar penolakan hipotesis. Jika F-hitung lebih besar dari F-tabel, maka H0 ditolak. Hal ini berarti model yang lebih tepat digunakan adalah Fixed Effect Model. Jika F- hitung lebih kecil dari F-tabel, maka H0 diterima dan model yang digunakan adalah Common Effect Model. Cara menghitung F-tabel dengan sampel 2170 menggunakan rumus: FINV (Probability, deg_freedom1, deg_freedom2).
Penggunaan rumus karena pada F tabel hanya tersedia untuk 2000 data.
commit to user
Berikut adalah hasil uji Chow yang dilakukan dalam penelitian ini:
Tabel. 4 Hasil Uji Chow Cross Section Fixed Effect
F-Stat. Prob. Keputusan
45,73813 0,000000 Fixed effect
Sumber: Data diolah, 2016
Hasil uji Chow dari tabel diatas menunjukan nilai probabilitas F- statistik 0,000000, lebih kecil dari 0,05. Nilai F-statistik 45,3813 > nilai F-tabel 2,376028. Nilai tersebut menghasilkan keputusan bahwa H0 ditolak dan H1
diterima. Pada penelitian ini model Fixed Effect merupakan metode yang tepat dalam meregresi data panel. Hasil uji Chow memberikan keputusan bahwa model Fixed Effect lebih baik dan akan dilanjutkan dengan uji Hausman.
2. Uji Hausman
Pengujian statistik untuk memilih model yang paling tepat diantara Fixed Effect atau Random Effect dengan menggunakan uji Hausman. Pengujian uji Hausman dalam penelitian ini dilakukan dengan hipotesis berikut:
H0 =Random Effect Model H1 = Fixed Effect Model
Uji Hausman menggunkan distribusi statistik Chi-Squares dengan degree of freedom (df) sebanyak jumlah variabel independen (k). Jika nilai statistik uji Hausman lebih besar dari nilai kritis Chi-Square, maka H0 ditolak dan model yang lebih tepat adalah model Fixed Effect. Jika nilai statistik Hausman lebih kecil dari nilai Chi-Square, maka model yang paling tepat adalah Random Effect Model. commit to user
Hasil dari perhitungan statistik uji Hausman adalah sebagai berikut : Tabel. 5
Hasil Uji Hausman Cross Section Random Effect
Chi-Sq. Stat. Prob. Keputusan
15,961016 0,0031 Fixed Effcet
Sumber: Data diolah, 2016
Hasil uji Hausman pada tabel diatas menunjukan Chi-Sq.stat 15,96016 signifikan pada 0,0031. Nilai Chi-Sq.stat uji Hausman lebih besar dari nilai kritis Chi-Sq. dengan signifikansi 0,05 dan df 4. Nilai uji Hausman 15,96016 >
9,84773 maka H0 ditolak dan H1 diterima. Berdasarkan hasil uji Hausman, maka model yang dipilh adalah Fixed Effect Model.
C. Hasil Uji Asumsi Klasik
Pembentukan model regresi perlu dilakukan uji aumsi klasik untuk memperoleh persamaan yang bersifat BLUE seperti dijelaskan sebelumnya pada metodelogi penelitian. Pengujian utama asumsi klasik data panel adalah uji heteroskedasias, uji multikolinearitas dan uji autokorelasi.
Pada penelitian ini tidak dilakukan uji normalitas karena mengacu pada asumsi Central Limit Theorem (dalil batas tengah). Dalil tersebut menyatakan bahwa sampel lebih dari 30 dianggap terdistribusi normal (Dielman, 1961).
Jumlah sampel dalam penelitian ini lebih dari 30 sampel yaitu 2170 sampel.
commit to user
a. Uji Heteroskedasitas
Uji heteroskedasitas pada penelitian ini menggunakan uji Park dengan hasil sebagai berikut:
Tabel. 6
Hasil uji Heteroskedasitas dengan Uji Park
Variabel t-Stat. Pob.
SPI 4,76E-13 1,0000
KPT 2,21E-12 1,0000
AP 1,61E-11 1,0000
AFPOL 5,33E-11 1,0000
Sumber: Data diolah 2016
Tabel hasil uji Park menunjukan bahwa probabilitas semua variabel dependen menunjukan nilai yang tidak signifikan yaitu 1,0000 > 0,05. Hal ini menunjukan bahwa tidak terjadi heteroskedasitas.
b. Uji Autokorelasi
Model regresi mengalami autokorelasi akibat sampel observasi yang berurutan sepanjang waktu saling berkorelasi (Ghozali, 2011: 110).
Penelitian ini menggunakan uji autokorelasi dengan Durbin Watson (DW).
Uji Pengujian DW untuk melihat adanya korelasi antar variabel dengan berdasarkan ketentuan Winarno (2009: 26) dalam tabel berikut ini:
Tabel. 7
Tabel Durbin Watson
Skala Keterangan
< 1,10 Ada autokorelasi
1,10 – 1,54 Tanpa kesimpulan
1,55 – 2,46 Tidak ada autokorelasi
2,47 – 2,90 Tanpa kesimpulan
>2,91 Ada autokorelasi
Sumber: Winarno (2009) commit to user
Hasil uji DW dalam penelitian ini menghasilkan nilai 2,086855. Nilai statistik uji DW berada diantara 1,55 dan 24,46, sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi autokorelasi. Hasi staistik uji DW dapat dilihat pada tabel beriku ini:
Tabel. 8
Hasil Uji Autokorelasi dengan Durbin Watson
Durbin Watson Stat. Kesimpulan
2,086855 Tidak terjadi autokorelasi Sumber: data diolah 2016
c. Uji Multikolinieritas
Uji Multikolinearitas bertujuan untuk mengetahui apakah dalam model regresi terdapat korelasi antar variabel independen (Ghozali, 2011:
105). Penelitian ini menggunakan matrik korelasi dan pendekatan Koutsoyiannis untuk mengetahui apakah terdapat masalah multikolinieritas dalam model regresi. Cara mendeteksi multikolinieritas antar variabel bebas dapat menggunakan matrik korelasi.
1) Correlation Matrix
Tabel. 9
Hasil Uji Multikolinieritas (Correlation Matrik)
KPT AP AFPOL
SPI 1,000000 0,263940 -0,003846
KPT 0,263940 1,000000 0,013536
AP 0,078694 0,088907 0,072243
AFPOL -0,003846 0,013536 1,000000
Sumber: Data diolah 2016
Berdasarkan tabel Corelation Matrix nilai masing-masing variabel dependen dibawah 90 %, sehingga terbebas dari masalah multikolinieritas.
Secara umum batas tertinggi korealasi antar variabel independen adalah 90% (Ghozali, 2011: 105). Matrik korelasi menunjukan tidak ada korelasi yang tinggi antar variabel penjelas kelemahan SPI, ketidakpatuhan regulasi, anggaran publik dan afiliasi partai politik.
b) Pendekatan Koutsoyiannis
Koutsoyiannis (1977) menggunakan coba-coba dalam memasukan variabel bebas untuk mengetahui kelayakan sebuah variabel bebas (Aisyah, 2012). Hasil uji Koutsoyiannis dikelompokan sebgaai berikut:
1) Suatu variabel bebas dikatakan berguna 2) Suatu variabel bebas dikatakan tidak berguna 3) Suatu variabel bebas dikatakan merusak
Berikut ini adalah tabel hasil uji pendekatan Koutsoyiannis:
Tabel. 10
Pendekatan Koutsoyiannis R-Squared (Regresi Awal) 0,549191 R-Squared (Regresi Parsial-SPI) 0,528784 R-Squared (Regresi Parsial-KPT) 0,527164 R-Squared (Regresi Parsial-AP) 0,505185 R-Squared (Regresi Parsial-AFPOL) 0,506195 Sumber: Data diolah 2016
Tabel hasil uji pendekatan Koutsoyiannis menunjukan nilai R2 pada regresi awal dengan empat variabel bebas yaitu 0, 549191. Nilai R2 tersebut lebih tinggi dibandingkan Rcommit to user 2 pada regresi masing-masing
varianbel bebas. Hasil ini menunjukan bahwa variabel SPI, KPT, AP dan AFPOL berguna atau layak dimasukan ke dalam model. Jika ilai R2 pada persamaan regresi awal lebih tinggi dari R2 regresi parsial variabel bebas, maka semua variabel bebas dalam model regresi layak dan berguna (Aisyah, 2012).
D. Pengujian Hipotesis
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh kelemahan SPI, ketidakpatuhan regulasi, anggaran publik dan afiliasi partai politik terhadap opini audit BPK. Untuk memperoleh bukti empiris, dikembangkan hipotesis.
Hipotesis dalam penelitian ini terdiri dari empat hipotesis yaitu hipotesis 1, hipotesis 2, hipotesis 3 dan hipotesis 4.
Hipotesis dalam penelitian ini akan diuji dengan regresi linier berganda dengan Fixed Effect Model yang telah ditentukan sebelumnya. Model regresi Fixed Effcect dalam penelitian ini layak digunakan karena lolos uji asumsi klasik.
Model regresi Fixed Effect dalam penelitian ini bebas dari masalah hetroskedasitas, multikolinieratis dan autokorelasi.
Berikut ini adalah tabel hasil uji regresi Fixed Effect Model:
Tabel .11
Hasil uji Fixed Effcet Model
Variable Coefficient Std. Error t-Stat. Prob.
C 1,943275 0,800999 2,426063 0,0154
SPI -0,055440 0,006220 -8,913290 0,0000
KPT -0,043642 0,005150 -8,474944 0,0000
AP 0,329561 0,381887 0,862982 0,3883
AFPOL 0,779476 0,306454 2,543534 0,0111
Effect Specification Cross-section fixed (dummy variables)
R-squared 0,549191
Adusted R-squared 0,435447
F-statistik 4,828330
Probab(F-statistik) 0,000000
Sumber: Data diolah 2016
1. Uji Koefisien Regresi Parsial (Uji t)
Uji t merupakan uji signifikansi dalam pengujian hipotesis (Gujarati, 2006: 103). Uji t dilakukan untuk mengetahui apakah variabel independen secara parsial mempengaruhi variabel dependen. Berdasarkan tabel hasil uji Fixed Effect Model didapatkan persamaan regresi linier berganda sebagai berikut:
Opini = 1,943275 – 0,055440SPI – 0,043642KPT + 0,329561AP + 0,779476AFPOL
Persamaan regresi tersebut menunjukan bahwa jika nilai dari variabel SPI, KPT, AP dan AFPOL adalah konstan nol, maka nilai variabel opini adalah 1,943275. Hipotesis yang dapat diterima dalam penelitian ini adalah hipotesis 1, hipotesis 2 dan hipotesis 4, sedangkan hipotesis 3 tidak signifikan.
commit to user
Nilai koefisien SPI berpengaruh negatif dan signifikan -0,055440 terhadap opini audit BPK. Nilai koefisien SPI dapat diartikan bahwa setiap kelemahan SPI meningkat 1% akan mengakibatkan penurunan nilai opini sebesar 0,055440 satuan. Nilai koefisien KPT berpengaruh negatif dan signifikan -0,043642 terhadap opini audit BPK. Nilai koefisien KPT dapat diartikan bahwa setiap KPT mengalami peningkatan sebesar 1% akan mengakibatkan penurunan nilai opini sebesar 0,043642
Nilai koefisien AP tidak berpengaruh terhada opini audit. Nilai koefisien AP sebesar 0,329561 dapat diartikan bahwa AP nilainya tidak signifikan terhadap opini audit BPK. Nilai koefisien AFPOL berpengaruh positif dan signifikan terhadap opini audit. nilai koefisien AFPOL adalah 0,779476. Arti dari nilai koefisien AFPOL yaitu setiap nilai AFPOL naik 1%, maka terjadi kenaikan opini audit sebesar 0,779476 satuan.
2. Uji Koefisien Regresi Bersama-sama (Uji F)
Uji F berguna untuk menguji signifikansi parameter regresi stimultan. Uji F digunakan untuk menguji apakah variabel independen mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap pvariabel dependen. Berdasarkan hasil uji statistik Fixed Effect Model, nilai Prob (F-statistic) signifikan yaitu 0,000. Nilai tersebut menunjukan bahwa variabel kelemahan SPI, ketidakpatuhan regulasi, anggaran publik dan afiliasi partai politik secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap opini audit.
commit to user
3. Koefisien Determinasi (R2): Goodness of Fit
Uji ukuran kebaikan kesesuaian dengan melihat koefisen determinasi adalah untuk mengetahui sejauh mana garis regresi sampel cocok dengan data penelitian (Aisyah, 2012: 52). Uji koefisien determinasi untuk mengetahui kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel dependen.
Berdasarkan hasil uji statistik Fixed Effect Model diketahui nilai R2 adalah 0,549191. variabel independen yaitu kelemahan SPI, ketidakpatuhan regulasi, anggaran publik dan afiliasi partai politik mampu menjelaskan variabel dependen opini audit sebesar 54,9%, sedangkan sisanya yaitu 45,1%
dijelaskan variabel lain yang tidak dimasukan dalam model penelitian.
E. Pembahasan
Berdasarkan hasil uji statistik Fxed Effcett Model, pembahasan hipotesis penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Hipotesis 1: Kelemahan SPI berpengaruh negatif terhadap opini LKPD di Indonesia
Nilai signifikansi SPI pada hasil uji Fixed Effcet Model menunjukan nilai 0,0000 dan koefisien variabel SPI adalah negatif. Hasil ini berarti bahwa semakin sedikit jumlah temuan SPI, opini audit yang akan diberikan BPK akan semakin baik. Semakin banyak temuan kelemahan SPI, maka opini audit BPK akan semakin tidak baik.
Hasil pengujian menunjukan bahwa variabel SPI berpengaruh negatif terhadap OPINI, maka hipotesis pertama diterima. Hasil penelitian commit to user
ini mendukung penelitian Fatimah et al. (2014) dan Narulita (2015) bahwa semakin sedikit jumlah temuan kelemahan SPI, maka opini audit yang akan diberikan oleh BPK semakin baik.
Pengendalian internal yang baik akan mempengaruhi transparansi laporan keuangan sehingga akan mempengaruhi perolehan opini auidit (Sari, 2012). Lapaoran keuangan yang andal dan reliabel dihasilkan oleh pengendalian internal yang kuat, sehingga opini audit yang diberikan BPK akan lebih baik (Pratiwi, 2015). Pemda yang memiliki jumlah temuan lebih sedikit menunjukan kualitas pengendalian internal yang lebih baik dibandingkan pemda yang memiliki temuan kelemahan SPI lebih banyak (Nuritomo dan Rossieta, 2014).
Hasil penelitian ini tidak mendukung hasil penelitian Lasena (2012), kelemahan SPI berpengaruh positif terhadap opini audit.
signifikansi variabel SPI juga tidak mendukung penelitian Safitri (2014), kelemahan SPI tidak mempengaruhi opini audit BPK.
2. Hipotesis 2: Ketidak patuhan regulasi berpengaruh negatif terhadap opini audit LKPD di Indonesia
Nilai signifikansi variabel KPT menunjukan hasil signifikan yaitu 0,0000 dan memiliki koefisien negatif. Hal ini berarti bahwa hipotesis 2 diterima. Semakin sedikit temuan ketidakpatuhan terhadap perundang- undangan, maka opini audit yang diberikan BPK akan lebih baik. Semakin banyak temuan ketidakpatuhan terhadap perundang-undangan, maka perolehan opini audit akan semakin tidak baik.
Hasil penelitian ini mendukung penelitian Fatimah et al. (2014), Adzani dan Martani (2014) yang didukung oleh Narulita (2015), ketidakpatuhan terhadap perundang-undangan berpengaruh negatif terhadap opini.
Ketidakpatuhan terhadap peraturan terkait kebijakan akuntansi merupakan salah satu hal yang menentukan kewajaran laporan keuangan, sehingga akan mempengaruhi perolehan opini (Hendarto, 2006).
Ketidakpatuhan terhadap perundang-undangan dapat menjadi pertimbangan auditor dalam memberikan opini selain kewajaran laporan keuangan (CPA Australia Ltd, 2013).
Penelitian ini tidak mendukung penelitian Lasena (2012) dan Defera (2013) yang membuktikan bahwa ketidakpatuhan regulasi berpengaruh positif signifikan terhadap opini disclaimer LKPD. Penelitian ini tidak memperkuat penelitian Heriningsih dan Rusherlistyani (2014), Sunarsih (2013) yang membuktikan bahwa ketidakpatuhan perundang- undangan tidak berpengaruh terhadap opini
3. Hipotesis 3: Anggaran publik berpengaruh negatif terhadap opini audit LKPD di Indonesia.
Hasil pengujian dalam penelitian ini menunjukkan nilai variabel AP yang tidak signifikan yaitu 0,3883. Nilai AP yang tidak signifikan menunjukan bahwa anggaran publik tidak mempengaruhi pemberian opini audit oleh BPK. Hasil uji statistik AP yang tidak signifikan berarti menolak hipotesis 3 bahwa AP berpengaruh negatif terhadap opini.
commit to user
Hasil penelitian ini tidak mendukung penelitian Nurdiono (2014).
Menurut Nurdiono (2014), besarnya anggaran publik berpengaruh negatif terhadap opini audit. Hipotesis 3 ditolak karena jumlah prosentase anggran publik tidak mempengaruhi akuntabilitas LKPD melainkan dipengaruhi oleh tata kelola anggaran dengan arah yang jelas dan transparan.
Perbedaan hasil penelitian ini dengan penelitan sebelumnya merupakan temuan baru, sehingga diperlukan penelitian lebih lanjut untuk mengetahui bagaimana tata kelola anggaran public yang lebih baik.
Hasil penelitian ini sesuai dengan hasil penelitian Safitri (2012) dalam Pratiwi (2015), anggaran belanja tidak berpengaruh terhadap opini audit. Kualitas LKPD dapat terlihat dari pengelolaan anggaran yang tepat, bukan pada jumlah anggaran. Pengelolaan anggaran merupakan hal yang sangat penting karena anggaran menjelaskan secara terinci pendapatan dan pengeluaran rganisasi (Nurdiono, 2014). Belanja yang tidak dikelola dengan efektif akan menimbulkan penyimpangan dan berdampak terhadap perolehan opini (Pratiwi, 2015)
4. Hipotesis 4: Afiliasi partai politik berpengaruh positif terhadap opini audit LKPD di Indonesia
Berdasarkan tabel hasil uji Fixed Effect Model, nilai signifikansi AFPOL adalah 0,0111 dan mempunyai koefisien positif. Nilai AFPOL mengandung arti bahwa hipotesis 4 diterima. Hipotesis empat yaitu AFPOL berpengaruh positif terhadap OPINI. Semakin kepala daerah
commit to user
semakin baik opini audit yang diberikan BPK. Menurut Isjoni (2013) dalam Republika News, kepala daerah yang maju pilkada dari jalur independen lebih irit belanja politiknya dan cenderung lebih memakmurkan rakyat karena tidak memiliki utang kepada partai pengusung. Lebih lanjut Isjoni menyatakan bahwa kepala daerah yang disung partai politik cenderung melakukan tindak korupsi hingga nepotisme
Hasil penelitian ini dan pernyataan Isjoni (2013) sejalan dengan Giroux (1989) yang menyatakan bahwa pengelolaan keuangan negara yang terlepas dari kepentingan politik, akan semakin akuntabel. Hal serupa juga dikemukakan oleh Mokkerje (2015) dan Mendoza (2013) bahwa pengaruh politik yang kecil terhadap pengeloaan keuangan pemerintah akan membuat akuntabilitas publi semakin baik.
Pengaruh positif AFPOL terhadap OPINI semakin memperkuat penelitian Adzani dan Martani (2014) bahwa faktor politik berpengaruh terhadap opini audit. hasil penelitian ini juga mempertegas apa yang dikemukakan oleh Rochmatullah dan Probuhudono (2014) bahwa faktor politik merupakan faktor penting dalam pengelolaan keuangan pemda.
Kepala daerah yang berafiliasi dengan partai politik cenderung mealakukan tindak kecurangan sehingga akuntabilitas keuangan publik akan diragukan. Kepala daerah akan beusaha untuk mengumpulkan dana kampanye dalam jumlah banyak, dana kampanye tidak dapat dihasilkan
commit to user
hanya dengan penghasilan sebagai kepala daerah (Yusuf dan Aryani, 2015).
Biaya untuk mengikuti pilkada di Indonesia sangat tinggi seperti biaya kampanye dan pengadaan barang dan jasa untuk pencoblosan, sehingga memicu tindakan kecurangan kepala daerah (Prasojo, 2009). Menurut Ritonga dan Arwan (2010), kesempatan besar yang dimiliki kepala daerah dalam melakukan poliitisasi anggaran dengan memanfaatkan akun-akun belanja APBD. Pendapat Ritonga dan Arwan (2010) diperkuat oleh Sachsenroder (2013) dalam Yusuf dan Aryani (2015), kepala daerah cenderung melakukan tindakan yang melanggar hukum akibat kesepakatannya dengan partai politik pengusung dalam mendanai biaya kampanye.
Kepala daerah terpilih cenderung melakukan tindakan kecurangan untuk mengembalikan biaya pilkada yang telah dikeluarkan sebelumnya dan mengumpulkan dana untuk pilkada berikutnya (Fitriyah, 2011).
Penelitian Yusuf dan Aryani (2015) dan Fitriyah (2011) berhasil membuktikan bahwa faktor politik berpengaruh positif pada indikasi korupsi belanja modal. Dalam penelitan tersebut diungkapkan bahwa kepala daerah yang memiliki afiliasi dengan partai politik akan cenderung melakukan penyalahgunaan anggaran. Dana dari anggaran dimanfaatkan untuk membiayai kegiatan politik dan membiayai partai pengusung.
Penyalahgunaan anggaran berpengaruh terhadap akuntabilitas publik, sehingga akan memepengaruhi opini audit yang diberikan oleh BPK.
