BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi...

29

BAB IV

ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN

4.1 Deskripsi Data

Penelitian ini menggunakan data sekunder berupa Laporan Keuangan

Pemerintah Daerah (LKPD) tahun 2014 yang telah diaudit oleh Badan

Pemeriksaan Keuangan Republik Indonesia (BPK RI) dan data website masing –

masing pemerintah daerah yan terdapat di Indonesia. Populasi penelitian adalah

518 pemerintah daerah di Indonesia yang Laporan Keuangan Pemerintah Daerah

(LKPD) tahun 2014 telah diaudit oleh BPK RI. Melalui populasi sebanyak 518

tersebut diperoleh 385 sampel untuk dilakukan analisis lebih lanjut karena

terdapat beberapa kriteria yang harus dipenuhi.

Laporan keuangan Pemerintah Daerah (LKPD) dan ikhtisar hasil

pemeriksaan audit BPK bersumber dari Badan Pemeriksa Keuangan Republik

Indonesia, www.bpk.go.id.Data website masing – masing pemerintah daerah

melalui Kementrian Dalam Negeri Republik Indonesia,

www.kemendagri.go.id.Sedangkan data lainnya diperoleh melalui situs resmi

masing – masing pemerintah daerah.Berikut adalah ringkasan pemilihan sampel

dalam penelitian ini.

http://www.bpk.go.id/

http://www.kemendagri.go.id/

Tabel 4.1

Sampel Penelitian

Keterangan Jumlah

a. Laporan Keuangan Pemerintah Daerah (LKPD) tahun 2014

yang telah diaudit oleh Badan Pemeriksa Keuangan Republik

Indonesia (BPK RI)

b. Pemerintah daerah yang tidak memiliki website resmi

c. Website rusak

d. Data tidak lengkap

518

13

73

47

Jumlah sampel yang diperoleh 385

Sumber : data sekunder yang diolah, 2015

4.2Analisis Data

a. Tahap Pertama

Sampel dalam penelitin ini sebanyak 385 pemerintah provinsi, kabupaten

dan kota di Indonesia, selanjutnya dilakukan pengujian asumsi klasik. Semua

pengujian asumsi klasik harus terpenuhi sebelum melakukan analisis regresi

berganda untuk pengujian hipotesis. Pengujian asumsi klasik ini terdiri dari uji

normalitas, uji multikolinearitas, uji autokorelasi, dan uji heteroskedastisitas.

1. Uji Normalitas

Uji normalitas ini bertujuan untuk mengetahui apakah data terdistribusi

secara normal atau tidak.Kenormalan data diperlukan untuk melakukan uji

statistik berikutnya.Penelitian ini menggunakan metode uji Kolmogorov –

Smirnov Test(K-S). Syarat normalitas akan terpenuhi jika nilai pengujian atau

probabilitas lebih besar dari tingkat signifikansi hitung 0,05 (p>0,05). Berikut

hasil uji normalitas menggunakan 385 sampel data.

Tabel 4.2

Hasil Uji Normalitas Tahap I

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized

Residual

N 385

Normal Parametersa,b

Mean ,0000000

Std. Deviation ,20836884

Most Extreme

Differences

Absolute ,187

Positive ,187

Negative -,100

Kolmogorov-Smirnov Z 3,677

Asymp. Sig. (2-tailed) ,000


Berdasarkan hasil uji normalitas tersebut, nilai Kolmogorov – Smirnov

Test(K-S) sebesar 3,677 dengan Asymp. Sig. (2-tailed) sebesar 0,000 (p>0,05).

Nilai ini tidak memenuhi syarat uji normalitas karena signifikansi lebih kecil dari

0,05, jadi dapat dikatakan data tidak terdistribusi secara normal.

1. Uji Multikolinearitas

Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi

ditemukan adanya korelasi antar variabel independen.Model yang baik seharusnya

tidak tejadi korelasi di antara variabel independen. Model regresi yang bebas

multikolinearitas apabila nilai Tolerance0,10 dan Variance Inflation Factor (VIF)

< 10 (Ghozali, 2013). Hasil pengujian multikolinearitas dapat dilihat pada tabel

berikut ini.

Tabel 4.3

Hasil Uji Multikolinearitas Tahap I Variabel Independen VIF Tolerance Keterangan

Ketergantungan Keuangan Daerah

Derajat Desentralisasi

Efisiensi Belanja

Pertumbuhan Pendapatan

Varians Anggaran Pendapatan

3,314

3,284

1,004

1,082

1,050

0,302

0,304

0,996

0,924

0,952

Terbebas dari multikolinearitas






Hasil uji VIF dan Tolerance menunjukkan bahwa semua variabel

independen memiliki nilai tolerance lebih dari 0,10 (10%). VIF menunjukkan

bahwa semua variabel independen kurang dari 10.Disimpulkan bahwa tidak ada

multikolinearitas antara variabel independen dalam model regresi.

2. Uji Autokorelasi

Uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah model regresi linier ada

korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan

pengganggu pada periode t-1 (Ghozali, 2013).Penelitian ini menggunakan uji

Durbin Watson untuk mengetahui ada atau tidaknya autokorelasi.

Tabel 4.4

Hasil Uji Autokorelasi Tahap 1

Model Summaryb

Model R R Square Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

Durbin-Watson

1 ,284a ,081 ,069 ,20974 1,815


Berdasarkan pengujian nilai Durbin Watson pada tabel diatas, nilai d

sebesar 1,815 dengan tingkat signifikansi 0,05. Untuk melihat ada atau tidaknya

autokorelasi hasil analisis uji Durbin Watson ini dibandingkan dengan nilai pada

tabel Durbin Watson dengan signifikansi 0,05. Setelah dibandingkan dengan nilai

tabel diperoleh nilai (dl sebesar 1,8104 dan du sebesar 1,8529). Hasil durbin

watson 1,815 dibawah nilai du (du<d<4-dl), sehingga d berada dalam kategori

daerah yang belum terbebas dari autokorelasi.

3. Uji Heteroskedastisitas

Uji heteroskedastisitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi

terjadi ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan

yang lainnya.Dari hasil uji heteroskedastisitas pada gambar terlihat bahwa titik –

titik membentuk pola yang teratur maka mengindikasikan terjadi

heteroskedastisitas pada model penelitian ini.Berikut adalah hasil dari uji

heteroskedastisitas.

Gambar 4.1

Uji Heteroskedastisitas

Setelah dilakukan uji asumsi klasik pada tahap pertama dengan 385 sampel

pemerintah daerah provinsi, kabupaten dan kota di Indonesia. Hanya uji

multikolinearitas saja yang dapat terpenuhi.

b. Tahap Kedua

Tahap selanjutnya peneliti menghilangkan beberapa data yang dianggap

tidak normal karena beberapa data terdeteksi sebagai outlier. Peneliti membuang

data dengan cara mengurutkan data dari yang terkecil sampai yang terbesar

kemudian membuang data yang bernilai jauh dari rata – ratanya. Hal tersebut

dilakukan beberapa kali sampai data dapat lolos dalam uji asumsi klasik dan

diperoleh sebanyak 234 data pengganggu dari 385 data yang diperoleh, sehingga

memperoleh data sebanyak 151 pemerintah daerah provinsi, kabupaten dan kota

di Indonesia yang akan digunakan untuk analisis statistik. Berikut adalah analisis

151 sampel data setelah peneliti membuang pengganggu.

4.2.1 Statistik Deskriptif

Statistik deskriptif berfungsi untuk memberi gambaran terkait sampel yang

diperoleh. Statistik deskriptif digunakan untuk mendeskripsikan data secara

sederhana melalui mean (rata – rata), deviasi standar, nilai tertinggi (maximum),

nilai terendah (minimum) yang dapat dilihat pada tabel berikut.

Tabel 4.5

Hasil Uji Statistik Deskriptif

Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std. Deviation

AVAP 151 ,000 1,000 ,53642 ,500331

KKD 151 ,526 ,984 ,89641 ,095008

DD 151 ,114 ,946 ,37219 ,169896

EB 151 ,095 1,059 ,85139 ,234333

PP 151 ,077 ,987 ,40965 ,157882

Valid N (listwise) 151


Keterangan :

AVAP :Analisis Varians Anggaran Pendapatan

KKD :Kemandirian Keuangan Daerah

DD :DerajatDesentralisasi

EB :Efisiensi Belanja

PP : Pertumbuhan Pendapatan

Data statistik pada tabel menunjukkan bahwa varians anggaran pendapatan

mempunyai nilai rata – rata sebesar 0,53642 dengan tingkat sebaran (deviasi

standar) 0,500331. Nilai minimum sebesar 0,000 yang mewaili beberapa

pemerintah daerah dan maksimum sebesar 1,000 yang dimiliki oleh beberapa

pemerintah daerah, sebab data merupakan variabel dummy. Sebetulnya tidak ada

pengaruh variabel dummy terhadap variabel SI, jadi variabel akan berguna jika

secara statistik koefisien variabel dummy signifikan.

Pertumbuhan pendapatan menunjukan nilai rata – rata sebesar 0,40965

dengan tingkat sebaran (deviasi standar) 0,157882.Nilai minimum sebesar 0,077

yang dimilki oleh Kabupaten Penajam Paser Utara sedangkan nilai maksimum

sebesar 0,987 yang dimiliki oleh Kabupaten Cilacap.

Efisiensi Belanja menunjukan nilai rata – rata sebesar 0,85139 dengan

tingkat sebaran (deviasi standar) sebesar 0,234333. Nilai minimum sebesar 0,095

yang dimiliki oleh Provinsi Nusa Tenggara Barat sedangkan nilai maksimum

sebesar 1,059 yang dimiliki oleh Kabupaten Aceh Jaya.

Ketergantungan keuangan daerah menunjukan nilai rata – rata sebesar

0,89641 dengan tingkat sebaran (deviasi standar) 0,95008. Nilai minimum sebesar

0,562 yang dimiliki oleh Provinsi Banten dan nilai maksimum sebesar 0,984 yang

dimiliki oleh Kabupaten Buru.

Derajat desentralisasi daerah menunjukan nilai rata – rata sebesar 0,37219

dengan tingkat sebaran (deviasi standar) 0,169896. Nilai minimum sebesar 0,114

yang dimiliki oleh Kabupaten Tapanuli Selatan sedangkan nilai maksimum

sebesar 0,946 yang dimiliki oleh Kabupaten Tapanuli Utara.

4.2.2 Uji Asumsi Klasik

Untuk memastikan data sudah memenuhi semua uji asumsi klasik maka

peneliti melakukan lagi empat uji asumsi klasik agar dapat digunakan dalam

model regresi berganda.Berikut tahap – tahap uji asumsi klasik.

1. Uji Normalitas

Tujuan dilakukannya uji normalitas untuk mengetahui apakah data sudah

berdistribusi secara normal atau tidak. Grafik histogram dan normal probability

plot dibawah ini akan menunjukan apakah residual terdistribusi secara normal

atau tidak.

Gambar 4.2

Uji Normalitas Residual

Gambar 4.3

Uji Normalitas Residual

Berdasarkan grafik histogram tampak bahwa residual terdistribusi secara

normal dan berbentuk simetri tidak melenceng ke kanan maupun kiri.Pada grafik

normal probability plot menyebar berhimpit disekitar diagonal yang menunjukan

residual terdistribusi secara normal.

Berdasarkan hasil uji normalitas dapat diketahui bahwa terdapat variabel

residual yang menunjukkan besar Asymp.Sign. (2-tailed) sebesar 0,840 diatas

tingkat signifikansi yang ditetapkan sebesar 0,05 (0,840>0,05). Kesimpulan dari

uji Kolmogorov-Smirnov Z adalah model sudah memenuhi asumsi normalitas dan

dapat dilakukan uji statistik berikutnya.

Tabel 4.6

Hasil Uji Normalitas Tahap II

One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test

Unstandardized Residual

N 151

Normal Parametersa,b

Mean ,0000000

Std. Deviation ,91095205

Most Extreme Differences

Absolute ,050

Positive ,022

Negative -,050

Kolmogorov-Smirnov Z ,618

Asymp. Sig. (2-tailed) ,840


2. Uji Multikolinearitas

Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui ada atau tidaknya hubungan

antara variabel independen dalam regresi. Hasil uji VIF dan Tolerance

menunjukkan bahwa semua variabel independen memiliki Tolerance Value lebih

dari 0,10 (10%). Hasil perhitungan VIF juga menunjukan semua variabel

independen memiliki nilai kurang dari 0,10 (10%). Oleh karena itu disimpulkan

bahwa tidak ada multikolinearitas antar variabel independen dalam model regresi.

Tabel 4.7

Hasil Uji Multikolinearitas Tahap II Variabel Independen VIF Tolerance Keterangan

Ketergantungan Keuangan Daerah

Derajat Desentralisasi

Efisiensi Belanja

Pertumbuhan Pendapatan

Varians Anggaran Pendapatan

1,051

4,570

4,773

1,031

1,115

0,951

0,219

0,210

0,970

0,897







3. Uji Autokorelasi

Pengujian ini bertujuan untuk menguji apakah terdapat korelasi antara

kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode

t-1. Pada pengujian nilai Durbin Watson, nilai d yang dihasilkan sebesar 1,993

dengan tingkat signifikansi 0,05. Setelah dibandingkan dengan nilai tabel pada

jumlah 151 sampel data, diperoleh nilai (dl sebesar 1,6662 dan du sebesar

1,8028). Hasil Durbin Watson dengan nilai 1,993 berada di daerah dierima dengan

nilai 1,6662< 1,993 < 2,1972 yang diadopsi dari rumus du < d< 4-du. Dapat

disimpulkan, data penelitian telah terbebas dari autokorelasi dan dapat digunakan

dalam pengujian dengan model regresi berganda. Berikut adalah hasil uji

autokorelasi dengan memggunakan Durbin Watson.

Tabel 4.8

Hasil Uji Autokorelasi Tahap II

Model R R Square Adjusted R

Square

Std. Error of the

Estimate

Durbin-Watson

1 ,379a ,143 ,114 ,123930 1,993


4. Uji Heteroskedastisitas

Pengujian ini bertujuan untuk menguji dalam model regresi apakah terjadi

ketidaksamaan variance dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain

(Ghozali, 2013). Peneliti menggunakan Uji Park untuk mengetahui ada atau

tidaknya masalah heterokedastisitas. Uji Parkdilakukan dengan meregresikan nilai

seluruh variabel independen dengan nilai logaritma kuadrat residual sehingga

dihasilkan probability value. Apabila koefisien parameter beta >0,05 maka tidak

ada masalah dalam heteroskedastisitas (Ghozali,2013).

Hasil pengujian menunjukkan bahwa tidak terdapat variabel independen

yang signifikan mempengaruhi variabel dependen LN_RES yang terlihat dari

probabilitas signifikansinya diatas 0,05. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa

model regresi tidak mengandung adanya heterokedastisitas.Berikut hasil uji

heterokedastisitas dengan menggunakan Uji Park.

Tabel 4.9

Hasil Uji Heteroskedastisitas Tahap II

Coefficientsa

Model Unstandardized Coefficients Standardized

Coefficients

t Sig.

B Std. Error Beta

(Constant) -5,971 1,862 -3,208 ,002

AVAP ,255 ,155 ,136 1,647 ,102

KKD ,966 1,702 ,098 ,568 ,571

DD 1,102 ,973 ,199 1,132 ,259

EB -,343 ,328 -,086 -1,048 ,296

PP ,621 ,506 ,104 1,227 ,222


Setelah dilakukan pengujian asumsi klasik pada tahap kedua dengan

sampel sebanyak 151 pemerintah provinsi, kabupaten dan kota di Indonesia, hasil

penelitian menunjukan bahwa semua pengujian asumsi klasik sudah terpenuhi dan

dapat dilakukan analisis regresi berganda untuk pengujian hipotesis.

4.2.3 Uji Hipotesis

Analisis Regresi Berganda

Metode analisis yang digunakan dalam penelitian adalah regresi

berganda.Analisis data dengn regresi berganda berfungsi untuk mengetahui

seberapa besar variabel independen yang terdiri dari analisis varians anggaran

pendapatan, kemandirian keuangan daerah, derajat desentralisasi daerah, efisiensi

belanja dan pertumbuhan pendapatan mempengaruhi tingkat pengungkapan

pelaporan keuangan pemerintah daerah di Indonesia melalui website resmi.Model

regresi dapat diformulasikan sebagai berikut ini.

TR = α + β1 AVAP +β2 PP + β4 EB + β2 KKD + β3 DD + ε

Keterangan :

α : Konstanta

β1 : Koefisien variabel AVAP

β2 : Koefisien variabel PP

β3 : Koefisien variabel EB

β4 : Koefisien variabel KKD

β5 : Koefisien variabel DD

TR : Transparansi

AVAP : Varians Anggaran Pendapatan


EB : Efisiensi Belanja

KKD : Kemandirian Keuangan Daerah

DD : Derajat Desentralisasi

ε :Eror

Berikut disajikan pengujian dan hasil analisis menggunakan model regresi

berganda.

1. Uji Koefisien Determinasi (Uji R2)

Uji koefisien determinasi dilakukan untuk mengetahui seberapa besar

pengaruh yang dihasilkan variabel independen terhadap variasi perubahan

variabel dependen. Koefisien determinasi ditunjukan dengan nilai adjusted R

square (adj R2). Nilai adjusted R square berkisar antara 0 sampai 1. Apabila adj

R2 mendekati 1, hal ini menunjukan bahwa variasi variabel dependen dapat

dijelaskan oleh variabel independen. Sebaliknya jika nilai adjusted R square

mendekati 0, maka variasi variabel dependen tidak dapat dijelaskan oleh variabel

independen. Berikut ini merupakan hasil uji koefisien regresi dalam penelitian ini.

Tabel 4.10

Hasil Uji Koefisien Determinasi

Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate

1 ,379a ,143 ,114 ,123930


Berdasarkan nilai adjusted R square sebagai pengukur goodness o fit (uji

kelayakan model) menunjukan nilai adjusted R squaresebesar 0,114 atau 11,4%.

Hal ini berarti bahwa variabel dependen yaitu transparansi pemeritah daerah

melalui tingkat pengungkapan informasi pada website dapat dijelaskan oleh

variabel independen varians anggaran pendapatan, pertumbuhan pendapatan,

efisiensi belanja, ketergantungan keuangan daerah, dan derajat desentralisasi

daerah sebesar 11,4%. Sedangkan nilai variabel dependen sebesar 88,6%

dipengaruhi oleh faktor lain yang tidak terdapat dalam model analisis.

2. Uji Signifikansi Serentak (Uji-F)

Uji signifikansi sersentak (uji-F) digunakan untuk menguji tingkat

signifikansi pengaruh variabel independe dan variabel dependen secara bersama –

sama. Hasil uji F dapat dilihat pada tabel berikut.

Tabel 4.11

Hasil Uji Signifikansi Serentak (Uji-F)

Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.

1

Regression ,373 5 ,075 4,855 ,000

Residual 2,227 145 ,015

Total 2,600 150

Sumber : data sekunder yang telah diolah, 2015

Tabel diatas menunjukan nilai probbilit value dari model regresi yang

digunakan dalam penelitian lebh kecil dari tingkat signifikansi 0,05 (5%) yaitu

sebesar 0,000. Karena nilai jauh lebih kecil dari 0,05(5%) maka dapat disimpukan

model ini layak digunakan untuk memprediksi pengungkapan pelaporan

keuangan. Artinya terdapat pengaruh serentak dari variabel independen terhadap

variabel dependen.

3. Uji Signifikansi Parsial (Uji-t)

Uji signifikansi parsial (uji-t) digunakan untuk melihat pengaruh masing –

masing variabel indepeden terhadap variabel dependen secara individu. Kriteria

pengambilan keputusan atas hasil pengujian menggunakan probability value (sig)-

t. Apabila probability value (sig)-t lebih kecil dari tingkat signifikansi yang dapat

ditoleransi sebesar α=1%, α=5% dan α=10% maka dapat dnyatakan bahwa

variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen dan dapat

diterimanya hipotesis yang diajukan dalam penelitian ini. Sebaliknya jika

probability value (sig)-t ebih besar dari tingkat signifikansi yang dapat ditoleransi

sebesar α=1%, α=5% dan α=10% maka dinyatakan bahwa variabel independen

tidak berpengaruh terhadap variabel dependen dan hipotesis yang diajukan dalam

penelitian ini tidak diterima. Berikut tabel hasil uji signfikansi t dalam penelitian

ini.

Tabel 4.12

Hasil Uji Signifikansi Parsial (Uji-t)

Variabel Beta T Sig. Keputusan Ha

AVAP

PP

EB

KKD

DD

0,038

0,025

-0,141

0,132

0,445

0,482

0,309

-1,803

0,802

2,650

0,631

0,757

0,073*

0,424

0,009*

Tidak Diterima

Tidak Diterima

Diterima

Tidak Diterima

Diterima

*signifikansi yang dapat ditoleransi sebesar α=1%, α=5% dan α=10%.


AVAP : Varians Anggaran Pendapatan


EB : Efisiensi Belanja

KKD : Kemandirian Keuangan Daerah

DD : Derajat Desentralisasi

4.3 Pembahasan

Hasil secara keseluruhan dari pengujian hipotesis yang menyajikan uji

koefisien deteminasi R2, hasil pengujian signifikansi parsial (uji-t) dan hasil

pengujian signifikansi serentak (uji-f).Model regresi dapat diformulasikan sebagai

berikut.

TR = α + β1 AVAP + β2 PP + β3 EB + β4 KKD +β5 DD +ε

atau

TR = 0,585 +0,038 AVAP + 0,025PP– 0,141 EB + 0,132 KKD +

0,445DD

Berdasarkan rangkuman hasil pengujian di atas, maka pembahasan hasil

pengujian untuk masing – masing hipotesis adalah sebagai berikut.

1. Hipotesis 1

Hipotesis pertama menyatakan bahwa varians anggaran pendapatan

berpengaruh terhadap transparansi anggaran pemerintah daerah dalam website.

Hasil penelitian menunjukan bahwa varian anggaran pendapatan memiliki nilai

probabilitas signifikan sebesar 0,631 yang memiliki nilai lebih besar dari 0,05

(5%) dengan koefisien beta positif. Hal ini mengindikasikan bahwa varians

anggaran pendapatan tidak berpengaruh terhadap transparansi pelaporan keuangan

pemerintah daerah.Dengan demikian hipotesis dalam penelitian ini tidak diterima.

Varians anggaran pendapatan menunjukan bahwa pemerintah daerah

dikatakan memiliki kinerja pendapatan yang baik apabila mampu memperoleh

pendapatan yang melebihi jumlah yang dianggarkan, dalam penelitian ini hampir

sebagian besar dari pemerintah daerah memperoleh pendapatan melebihi jumlah

yang dianggarkan tetapi hal ini tidak secara otomatis membuat pemda

mengungkapkan konten informasi dalam website.Hal ini dikarenakan anggaran

pada dasarnya memiliki kelemahan sehingga tidak dapat dijadikan tolok ukur

pasti. Selisih antara anggaran pendapatan dan realisasinya menunjukan ketidak-

akuratan dalam penetapan target pada proses penyusunan. Berdasarkan prespektif

keagenan apabila dalam penetapan target pendapatan yang harus dicapai,

penyusun memiliki kecenderungan untuk menganggarkan target pendapatan lebih

rendah dari batas kemampuan maksimal perolehan sehingga terjadi budget slack.

Selisih ini yang akhirnya menimbulkan ketidak-akuratan pada penyusunan

anggaran periode selanjutnya.

2. Hipotesis 2

Hipotesis kedua menyatakan bahwa pertumbuhan pendapatan berpengaruh

terhadap transparansi anggaran pemerintah daerah dalam website. Hasil penelitian

menunjukan bahwa pertumbuhan pendapatan memiliki nilai probabilitas

signifikan sebesar 0,757 yang memiliki nilai lebih besar dari 0,05 (5%) dengan

koefisien beta positif. Hal ini mengindikasikan bahwa pertumbuhan pendapatan

tidak berpengaruh terhadap transparansi pelaporan keuangan pemerintah

daerah.Dengan demikian hipotesis dalam penelitian ini tidak diterima.

Analisis pertumbuhan pendapatan bermanfaat untuk mengetahui sinyal

positif yang menunjukan adanya pertumbuhan sebaliknya jika pertumbuhan

pendapatan negatif maka terjadi penurunan kinerja pendapatan.Penelitian ini

menunjukan bahwa hampir sebagian besar pemerintah daerah di Indonesia

mengalami pertumbuhan pendapatan yang positif, namun hal ini tidak secara

otomatis membuat pemda mengungkapkan konten informasi dalam website. Hal

ini dikarenakan ketika terjadi budget slackpenyusunan anggaran pada awal tahun

anggaran menjadi tidak akurat sehingga tidak dapat diketahui secara pasti berapa

jumlah peningkatan pendapatan atau bahkan apakah telah terjadi pertumbuhan

pendapatan positif atau negatif.

3. Hipotesis 3

Hipotesis ketiga menyatakan bahwa efisiensi belanja berpengaruh terhadap

transparansi anggaran pemerintah daerah. Hasil penelitian menunjukan bahwa

efisiensi belanja memiliki nilai probabilitas signifikan sebesar 0,073 yang

memiliki nilai lebih kecil dari 0,10 (10%) dengan koefisien beta negatif. Hal ini

mengindikasikan bahwa efisiensi belanja berpengaruh terhadap transparansi

pelaporan keuangan pemerintah daerah.Dengan demikian hipotesis dalam

penelitian ini diterima.

Belanja dapat dikatakan efisien apabila rasio efisiensi kurang dari 100%,

penelitian menunjukan bahwa hampir seluruh pemerintah daerah memiliki rasio

efisiensi belanja kurang dari 100% hasil penelitian menujukan bahwa hampir

keseluruhan tingkat efisiensi belanja pada suatu pemerintah daerah di Indonesia

kurang dari 100% dengan koefisien beta negatif, hal ini menunjukan bahwa

semakin kecil pengeluaran pemerintah maka akan semakin efisien dan

menunjukan kinerja pemerintah yang baik. Hal ini tidak sesuai dengan penelitian

Puspita dan Martani (2012) bahwa belanja daerah yang tinggi tidak

mencerminkan tingkat pelayanan yang tinggi, sehingga belanja tidak secara

otomatis membuat pemda mengungkapkan konten informasi dalam

website.Terjadi perbedaan hasil penelitian dengan penelitian sebelumnya karena

perbedaan cara yang digunakan untuk menghitung rasio efisiensi belanja.

4. Hipotesis 4

Hipotesis keempat menyatakan bahwa ketergantungan keuangan daerah

berpengaruh terhadap tingkat transparansi anggaran pemerintah daerah dalam

website. Hasil penelitian menunjukan bahwa ketergantungan keuangan daerah

memiliki nilai probabilitas signifikan sebesar 0,424 yang memiliki nilai lebih

besar dari 0,05 (5%) dengan koefisien beta positif. Hal ini mengindikasikan

bahwa ketergantungan keuangan daerah tidak berpengaruh terhadap transparansi

pelaporan keuangan pemerintah daerah.Dengan demikian hipotesis dalam

penelitian ini tidak diterima.

Ketergantungan keuangan daerah diukur dengan rasio dana transfer

terhadap total pendapatan, yang dapat diartikan bahwa kemungkinan penentuan

anggaran dana perimbangan (dana transfer) di kota atau kabupaten tidak /kurang

adanya monitoring dari pusat. Tingkat ketergantungan yang tinggi akan

meningkatkan tingkat pengungkapan. Pemerintah pusat akan memantau

pemerintah daerah terhadap capaian kinerja atas dana transfer yang telah

diberikan. Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian Heriningsih dan

Rusherlistyani (2013) bahwa dalam ketergantungan keuangan daerah jikalau

terdapat monitoring berjalan seharusnya dapat memperbaiki kualitas

pengungkapan laporan keuanganya tidak secara otomatis membuat pemda

mengungkapkan konten informasi dalam website. Hal ini dikarenakan ukuran

kinerja pemerintah yang baik bukan hanya berpusat pada ada atau tidaknya

monitoring dari pemerintah pusat, seharusnya pemerintah daerah juga mampu

melakukan manajemen dana yang baik dalam kinerjanya sendiri.

5. Hipotesis 5

Hipotesis kelima menyatakan bahwa derajat desentralisasi daerah

berpengaruh terhadap transparansi anggaran pemerintah daerah dalam website.

Hasil penelitian menunjukan bahwa derajat desentralisasi memiliki nilai

probabilitas signifikan sebesar 0,009 yang memiliki nilai lebih kecil dari 0,05

(5%) dengan koefisien beta positif. Hal ini mengindikasikan bahwa derajat

desentralisasi berpengaruh terhadap transparansi pelaporan keuangan pemerintah

daerah.Dengan demikian hipotesis dalam penelitian ini diterima.

Hasil penelitian menunjukan bahwa kinerja keuangan dengan derajat

desentralisasi dapat dikatakan baik karena pendapatan asli daerah tinggi yang

menyebabkan semakin baiknya kemampuan pemerintah dalam penyelenggaraan

desentralisasi.Hal ini menunjukan bahwa derajat desentralisasi berpengaruh secara

signifikan dalam pengungkapkan konten informasi laporan keuangan pemda pada

website pemda. Hasil penelitian menunjukan bahwa hampir seluruh pemerintah

daerah mengalami peningkatan pendapatan asli daerah, dengan memperoleh

pendapatan asli daerah yang tinggi akan mengurangi ketergantungan daerah

terhadap pusat

51

BAB V

PENUTUP

5.1 Kesimpulan

Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh bukti empiris terkait dengan

sejauh mana faktor – faktor seperti varians anggaran pendapatan, pertumbuhan

pendapatan, efisiensi belanja, ketergantungan keuangan daerah, dan derajat

desentralisasi daerah, berpengaruh terhadap transparansi anggaran pemerintah

daerah yang diukur dengan perhitungan skor pengungkapan melalui website

pemerintah daerah. Berdasarkan jumlah Laporan Keuangan Pemerintah Daerah

(LKPD) tahun 2014 yang telah diaudit oleh Badan Pemeriksa Keuangan (BPK)

sebanyak 518.Sesuai dengan kriteria yang ada, diperoleh 385 LKPD sebagai

sampel pada pengujian tahap pertama. Pada pengujian tahap kedua sampel yang

digunakan dalam penelitian ini sebanyak 151 LKPD pemerintah provinsi,

kabupaten dan kota di Indonesia. Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan

pada bab sebelumnya, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut ini.

1. Hasil pengujian menunjukan bahwa dengan Adjusted R Square model

regresi adalah 0,114. Hal ini berarti bahwa 11,4% variabel dependen yaitu

transparansi pemerintah daerah dapat dijelaskan oleh variabel independen

varians anggaran pendapatan, pertumbuhan pendapatan, efisiensi belanja,

ketergantungan keuangan daerah dan derajat desentralisasi. Sedangkan

sisanya yaitu 88,6% dijelaskan oleh sebab – sebab lain.

2. Berdasarkan hasil pengujian menunjukan bahwa variabel varian anggaran

pendapatan, pertumbuhan pendapatan, efisiensi belanja, ketergantungan

keuangan daerah dan derajat desentralisasi secara simultan atau bersama –

sama berpengaruh terhadap transparansi anggaran pemerintah daerah.

3. Berdasarkan fakta empiris dan uji hipotesis dalam penelitian ini dapat

dimbil kesimpulan bahwa varians anggaran pendapatan tidak memiliki

hubungan yang signifikan, dengan demikian kesimpulanya adalah varians

anggaran pendapatan tidak berpengaruh terhadap transparansi anggaran

pemerintah daerah sehingga hipotesis pertama dalam penelitian ini ditolak.


dimbil kesimpulan bahwa pertumbuhan pendapatan tidak memiliki

hubungan yang signifikan, dengan demikian kesimpulanya adalah

pertumbuhan pendapatan tidak berpengaruh terhadap transparansi

anggaran pemerintah daerah sehingga hipotesis kelima dalam penelitian ini

ditolak.


dimbil kesimpulan bahwa efisiensi belanja memiliki hubungan yang

signifikan, dengan demikian kesimpulanya adalah efisiensi belanja

berpengaruh terhadap transparansi anggaran pemerintah daerah sehingga

hipotesis keempat dalam penelitian ini ditolak.


dimbil kesimpulan bahwa ketergantungan keuangan daerah tidak memiliki

hubungan yang signifikan, dengan demikian kesimpulanya adalah

ketergantungan keuangan daerah tidak berpengaruh terhadap transparansi

anggaran pemerintah daerah sehingga hipotesis kedua dalam penelitian ini

ditolak.


dimbil kesimpulan bahwa efisiensi belanja dan derajat desentralisasi

daerah memiliki hubungan yang signifikan, dengan demikian

kesimpulanya adalah efisiensi belanja dan derajat desentralisasi

berpengaruh terhadap transparansi anggaran pemerintah daerah sehingga

hipotesis ketiga dan kelima dalam penelitian ini diterima.

8. Berdasarkan hasil pengujian secara keseluruhan menunjukan bahwa

variabel AVAP, PP, KKD tidak berpengaruh terhadap transparansi

pemerintah daerah. Sedangkan variabel EB dan DD berpengaruh terhadap

transparansi anggaran pemerintah daerah.

9. Berdasarkan hasil pengujian, menunjukan data tidak mempunyai masalah

dalam uji asumsi klasik

5.2 Keterbatasan Penelitian

Penelitian ini menggunakan data anggaran dalam karakteristik pemda.

Data anggaran tersebut antara lain varians anggaran pendapatan, pertumbuhan

pendapatan, efisiensi belanja, ketergantungan keuangan daerah, derajat

desentralisasi daerah. Berkaitan hal tersebut maka peneliti dalam melakukan

analisis hanya mengunakan data yang berasal dari Laporan Realisasi Anggaran

(LRA)saja, sedangkan anggaran memiliki banyak kelemahan oleh karena itu

masih banyak analisis kinerja pemerintah yang dapat diukur dari hal lainnya.

5.3 Saran

Berdasarkan keterbatasan yang telah disampaikan diatas, maka saran untuk

penelitian selanjutnya adalah :

1. Penelitian yang selanjutnya menggunakan analisis yang lebih luas dan

tidak terbatas pada analisis anggaran saja, misalkan menggunakan variabel

non keuangan yang juga mempunyai pengaruh terhadap penilaian kinerja

pemerintah. Sebab kinerja pemerintah dapat dilihat dari kinerja keuangan

dan non keuangan.

2. Penelitian yang selanjutnya sebaiknya membandingkan antara tingkat

pengungkapan wajib dan pengungkapan sukarela pemerintah daerah,

selain itu menambah faktor lain dalam pengujian tingkat pengungkapan

pelaporan keuangan pemerintah daerah yang dalam website pemerintah

daerah

BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi...

Documents

Transcript of BAB IV ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi...