BAB III METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif menggunakan data sekunder untuk membangun hipotesis dan dibuktikan secara ilmiah. Pengujian hipotesis (hypothesis testing) untuk membuktikan hubungan antar variabel dan menguji hipotesis yang telah dirumuskan sebelumnya (Sekaran dan Bougie, 2013). Penelitian ini menggunakan data panel, yaitu gabungan antara data runtut waktu (time series) dan data silang (cross section). Terdapat beberapa keunggulan menggunakan data panel menurut Wibisono (2005) dalam Ajija et al (2011) sebagai berikut. 1. Data panel mampu memperhitungkan heterogenitas individu secara eksplisit dengan mengijinkan variabel spesifik individu. 2. Kemampuan mengkontrol heterogenitas indiviu ini selanjutnya menjadikan data panel dapat digunakan untuk menguji dan membangun model perilaku yang lebih kompleks. 3. Data panel mendasarkan diri pada observasi cross section yang berulang (time series), sehingga data panel cocok untuk digunakan sebagai study of dnamics adjusment. 4. Tingginya jumlah observasi memiliki implikasi pada data yang lebih informatif, lebih variatif, koleniaritas antar variabel semakin berkurang dan peningkatan derajat kebebasan (degrees of freedom-df), sehingga diperoleh hasil estimasi yang lebih efisien. 22
23
5. Data panel dapat digunakan untuk mempelajari model-model perilaku yang kompleks. 6. Data penel dapat meminimalkan bias yang mungkin ditimbulkan agregasi individu. Keunggulan-keunggulan tersebut memiliki implikasi pada tidak harus dilakukan pengujian asumsi klasik dalam model data panel (Verbeek, 2000; Gujarati, 2003; Wibisono, 2005; Aulia, 2004 dalam Ajija et al, 2011) 3.1. Populasi dan Sampel Populasi dalam penelitian ini adalah pemerintah daerah baik kota maupun kabupaten di Indonesia dengan jumlah 505 pemerintah daerah tahun 2013 dan 2014. Sampel yang diambil adalah purposive sampling. Alasan utama peneliti menggunakan seluruh populasi dengan purposive sampling berdasarkan kriteria peneliti sebagai berikut. 1.
Pemerintah daerah yang terdaftar di Kementrian Dalam Negeri tahun 2013 dan 2014.
2.
Pemerintah daerah yang telah di-assessment kapabilitas APIP-nya oleh BPKP, tahun 2013 dan 2014.
3.
Pemerintah daerah yang menerbitkan LKPD 2013 dan 2014 dan diperiksa oleh BPK serta dapat diakses.
3.2. Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data yang digunakan yaitu softcopy data hasil assessment IACM pada inspektorat daerah dari
24
BPKP, Laporan Hasil Pemeriksaan BPK tahun 2013 dan 2014, Indeks Hasil Pemeriksaan Semester (IHPS) 2013 dan 2014 dari BPK, data nama bupati/walikota dan masa jabatan dari Kementrian Dalam Negeri. 3.3. Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel Dalam penelitian ini digunakan tiga jenis variabel yaitu variabel terikat (dependen), variabel bebas (independen) dan variabel kontrol. Variabel terikat merupakan variabel yang menjadi perhatian utama peneliti. Tujuan penelitian adalah memahami dan membuat variabel terikat, menjelaskan variabilitasnya ataupun memprediksinya. Sementara itu, variabel bebas adalah variabel yang mempengaruhi variabel terikat, baik secara positif maupun negatif (Sekaran dan Bougie, 2013). Sesuai dengan kerangka pemikiran, maka variabel dependen dan independen dijelaskan sebagai berikut. 3.3.1. Variabel Dependen Variabel dependen dalam penelitian ini adalah temuan kepatuhan atas peraturan perundang-undangan berdasarkan hasil audit atas laporan keuangan pemerintah daerah oleh BPK. Temuan kepatuhan atas peraturan perundang-undangan (LN_TEMUAN) adalah tindakan ilegal yang terjadi atau ketidakpatuhan terhadap ketentuan
peraturan
perundang-undangan
yang
ditemukan.
Temuan
atas
ketidakpatuhan terhadap peraturan perundang-undangan dalam rupiah mengakibatkan kerugian daerah, potensi kerugian daerah dan kekurangan penerimaan serta kesalahan administrasi namun tidak disajikan dalam rupiah. Variabel ini diukur berdasarkan Ln
25
total temuan kepatuhan atas peraturan perundang-undangan dalam ribuan rupiah. Formula penghitungan temuan sebagai berikut. LN_TEMUAN = LN
TEMUAN
3.3.2. Variabel Independen Sesuai dengan gambaran dalam kerangka pemikiran, peneliti menentukan kapabilitas APIP (IACM) sebagai variabel independen. IACM adalah suatu kerangka kerja yang mengindentifikasi aspek-aspek fundamental yang dibutuhkan untuk pengawasan intern yang efektif di sektor publik, yang menggambarkan perubahan untuk organisasi sektor publik dalam rangka mengembangkan pengawasan intern yang efektif untuk memenuhi persyaratan tata kelola organisasi dan harapan profesional, yang menunjukkan langkah-langkah menuju kondisi tingkat kapabilitas pengawasan intern yang kuat dan efektif. Hasil penilaian kapabilitas APIP oleh BPKP sesuai Struktur IACM sampai dengan 5 (lima) level yaitu Level 1 (Initial), Level 2 (Infrastructure), Level 3 (Integrated), Level 4 (Managed), dan Level 5 (Optimizing) Setiap level mencakup enam elemen yang akan di‐assessment (dievaluasi), yaitu Peran dan Layanan, Manajemen SDM, Praktik Profesional, Akuntabilitas dan Manajemen Kinerja, Budaya dan Hubungan Organisasi, serta Struktur Tata Kelola. Pada tiap elemen terdapat parameter/indikator. Parameter/indikator pada setiap elemen untuk memperoleh informasi tentang kondisi tata kelola APIP yang sesungguhnya. Level APIP pada setiap elemen tergambar dari pemenuhan setiap pernyataan (jawaban “ya”) pada level tertentu. Bila seluruh indikator/parameter hasil
26
validasi tidak terpenuhi atau hanya terpenuhi sebagian, (ditunjukkan dengan adanya jawaban pernyataan hasil validasi dengan skor ½ atau nol) maka kapabilitas APIP pada elemen tertentu berada pada level dibawahnya. Variabel ini diukur berdasarkan jumlah level yang dicapai tiap elemen berdasarkan hasil perhitungan skor. 3.3.3. Variabel Kontrol Variabel kontrol adalah variabel yang dikendalikan atau dibuat secara konstan sehingga pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen tidak dipengaruhi oleh faktor lain di luar penelitian (Sekaran dan Bougie, 2013). Sesuai dengan skema kerangka teoritis, peneliti mengambil 5 (lima) variabel karakteristik keuangan daerah dan non keuangan daerah sebagai variabel kontrol yang diduga berpengaruh. Variabel-variabelnya dijelaskan sebagai berikut. 1. Aset Daerah (LN_ASET) Aset adalah sumber daya ekonomi yang dikuasai dan/atau dimiliki oleh pemerintah daerah sebagai akibat dari peristiwa masa lalu dan dari mana manfaat ekonomi dan/atau sosial di masa depan diharapkan dapat diperoleh, baik oleh pemerintah daerah maupun masyarakat serta dapat diukur dalam satuan uang. Variabel aset pada penelitian ini diukur berdasarkan nilai Ln total aset dalam ribuan rupiah dengan formula sebagai berikut.
LN_ASET = LN
ASET
27
2. Pendapatan Asli Daerah (LN_PAD) Pendapatan Asli Daerah (PAD) merupakan pendapatan yang diperoleh daerah yang dipungut berdasarkan Peraturan Daerah sesuai dengan Peraturan Perundang-Undangan. Variabel ini diukur berdasarkan nilai Ln total PAD dalam ribuan rupiah. Formula penghitungannya adalah.
LN_PAD = LN
PAD
3. Tipe pemerintahan (TYPE) Tipe pemerintah daerah terdiri atas pemerintah provinsi, kota dan kabupaten. Dalam penelitian ini, variabel tipe pemerintahan diukur menggunakan variabel dummy dengan kriteria 1 (satu) untuk pemerintahan kabupaten dan 2 (dua) untuk pemerintahan kota. 4. Kepala Daerah (EKSEKUTIF) Kepala daerah adalah kepala pemerintahan yang memimpin setiap daerah. Kepala daerah yang dimaksud dalam variabel ini adalah kepala daerah yang menjabat pada tahun 2013 dan 2014. Variabel ini diukur menggunakan variabel dummy dengan kriteria 1 (satu) untuk kepala daerah non incumbent dan 2 (dua) untuk kepala daerah incumbent. 5. Geografis (GEO) Letak geografis adalah letak suatu wilayah sesuai dengan kenyataannya di permukaan bumi dan didasarkan pada keadaan alam di sekitarnya. Dalam
28
variabel ini, peneliti membedakan letak geografis berdasarkan letak pemerintah daerah di pulau jawa atau di luar pulau jawa, oleh karena itu variabel ini diukur menggunakan dummy dengan kriteria 1 (satu) untuk pemerintah daerah di Pulau Jawa dan 2 (dua) untuk pemerintah daerah di luar Pulau Jawa. Tabel 3.1 Definisi Operasional dan Pengukuran Nama
Akronim
Pengukuran
LN_TEMUAN
Ln jumlah temuan kepatuhan atas kepatuhan peraturan perundang-undangan dalam ribuan rupiah
IACM
Jumlah level yang dicapai tiap elemen kapabilitas APIP
Variabel kontrol Aset Daerah
LN_ASET
Ln total aset daerah dalam neraca dalam ribuan rupiah
Pendapatan Asli Daerah
LN_PAD
Ln total Pendapatan Asli Daerah dalam Laporan Realisasi Anggaran dalam ribuan rupiah
TYPE EKSEKUTIF
Dummy Variabel, Kabupaten = 1, Kota = 2 Dummy Variabel, non Incumbent = 1, Incumbent =2 Dummy Variabel, Luar Jawa = 1, Jawa = 2
Variabel dependen Temuan kepatuhan perundang-undangan Variabel independen Kapabilitas APIP
Tipe Pemerintahan Kepala daerah Letak Geografis
atas
GEO
3.4 Tehnik Analisis Untuk mendapatkan hasil pengujian yang relevan yang terkandung dalam data dan menggunakan hasilnya untuk memecahkan suatu masalah maka dilakukan analisis data salah satunya dapat menggunakan tehnik statistik (Ghozali, 2011). Penelitian ini menguji hubungan kapabilitas APIP dan temuan kepatuhan terhadap
29
peraturan perundang-undangan dengan menggunakan aplikasi Eviews. Sesuai dengan tujuan maka digunakan tehnik analisis statistik kuantitatif sebagai berikut. 3.4.1. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif adalah jenis statistik untuk menganalisis data populasi dengan cara mendeskripsikan data yang telah terkumpul tanpa membuat kesimpulan yang berlaku umum. Statistik deskriptif memberikan gambaran atau deskripsi data dapat dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, maksimum dan minimum (Ghozali, 2011). 3.4.2. Uji Regresi Data Panel Data panel atau pooled data merupakan kombinasi dari data time series dan cross section. Data panel secara substansial mampu menurunkan masalah omitted variables, yaitu model yang mengabaikan variabel yang relevan. Untuk mengatasi interkorelasi
diantara
variabel-variabel
bebas
yang
pada
akhirnya
dapat
mengakibatkan tidak tepatnya penaksiran regresi, sehingga metode data panel mana yang lebih tepat digunakan (Griffiths, 2001 dalam Ajija et al, 2011). Jadi analisis regresi data panel melalui tahapan penentuan model/metode yang lebih tepat. 3.4.2.1. Fixed Effect dan Random Effect Menurut Ajija et al (2011), dalam metode estimasi model regresi dengan menggunakan data panel dapat dilakukan melalui pendekatan sebagai berikut. 1. Pooled Least Square (PLS) pendekatan secara sederhana menggabungkan seluruh data time series dan cross section.
30
2. Fixed Effect (FE) memperhitungkan kemungkinan bahwa peneliti menghadapi masalah omitted-variables yang mungkin membawa perubahan pada intercept time series atau cross section. FE menambahkan variabel dummy pada data panel untuk mengijinkan adanya perubahan intercept. 3. Random Effect (RE) memperbaiki efisiensi proses least square dengan memperhitungkan error dari data time series dan cross section. Terdapat dua cara pengujian untuk menentukan metode mana yang lebih tepat digunakan yaitu uji Chow dan Uji Hausman. Uji Chow digunakan untuk memilih tehnik dengan pendekatan antara metode Pooled Least Square (PLS) dengan metode Fixed Effect. Sedangkan yang sering digunakan untuk mengestimasi model regresi yaitu uji Hausman, untuk memilih tehnik dengan pendekatan antara Fixed Effect dan Random Effect. 3.4.2.2. Pemilihan metode yang tepat Dari tiga pendekatan metode data panel, dua pendekatan yang sering digunakan untuk mengestimasi model regresi, yaitu Fixed Effect atau Random Effect. Uji Hausman digunakan menentukan antara Fixed Effect atau Random Effect. Rumus yang digunakan untuk mendapatkan chi square adalah. Matrix_b_diff = b_fixed – b_random Matrix var_diff = cov_ fixed – cov_random Matrix qform =@transpose (b_diff)*@inverse(var_diff)*b_diff H0 uji Hausman dilakukan dengan hipotesis berikut. H0
: Random Effect
31
H1
: Fixed Effect
Apabila p-value > α yaitu 5%, maka H0 diterima dan model Random Effect lebih tepat digunakan, menurut Aulia (2004) juga dapat dilakukan dengan command program Eviews (Ajija et al, 2011). 3.4.2.3. Uji Statistik Berdasarkan hasil uji Hausman, diperoleh model yang paling tepat yang akan diintepretasikan antara model Fixed Effect atau Random Effect. Atas model yang paling tepat tersebut, dilakukan pengujian lebih lanjut yaitu uji t, uji F dan uji koefisien determinasi R2 atau R2 Adjusted sebagai berikut. 1. Uji t Uji t ini untuk melihat secara individu apakah suatu variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen atau tidak. Uji t dilakukan dengan cara membandingkan hasil uji t-stat pada hasil regresi dengan uji t tabel. Jika t-stat > t-tabel, maka H0 diterima dan H1 ditolak, dimana H0 adalah terdapat hubungan antara variabel dependen dan variabel independen. 2. Uji F Uji F atau uji model secara keseluruhan dilakukan untuk melihat apakah semua koefisien regresi berbeda dengan 0 (nol) atau model diterima. Konsep ini membandingkan antara α dengan p-value. Jika nilai p-value lebih kecil dari α maka hipotes H0 ditolak dengan tingkat keyakinan α yaitu 1%, 5% atau 10%. Sebaliknya, jika jika p-value lebih kecil dari α maka H0 diterima.
32
3. Uji koefisien determinasi R2 Koefisien determinasi ini menunjukan kemampuan garis regresi menerangkan variasi variabel terikat dalam proporsi (persen) variasi variabel terikat yang dapat dijelaskan oleh variabel bebas. Nilai R2 atau (adjusted R square) berkisar antara 0 sampai 1. Semakin mendekati 1 semakin baik (Ajija et al, 2011). Hasil pengujian regresi data panel akan menghasilkan formula pengujian sebagai berikut. LN_TEMUAN = α - ß1IACM - ß2LN_ASET - ß3LN_PAD - ß4TYPE ß5EKSEKUTIF - ß6GEO + ε Keterangan. LN_TEMUAN = Temuan kepatuhan terhadap peraturan perundang-undangan IACM
= Kapabilitas inspektorat daerah (Capaian IACM)
LN_ASET
= Total aset daerah
LN_PAD
= Total PAD
TYPE
= Tipe pemerintahan
EKSEKUTIF
= Kepala daerah
GEO
= Lokasi pemerintah daerah
ε
= Koefisien error
