BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. POPULASI DAN SAMPEL Menurut Sekaran (2006), populasi merupakan kelompok orang, peristiwa, atau hal yang ingin peneliti investigasi. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh pemerintah daerah (LKPD) yang laporan keuangannya tahun 2012-2014 telah diaudit BPK. Sedangkan sampel merupakan sebagian dari populasi yang karakteristiknya akan diselidiki dan dianggap dapat mewakili populasi (Sekaran, 2006). Penelitian ini menggunakan metode purposive sampling dalam pengambilan sampel penelitian. Purposive sampling adalah pengambilan sampel berdasarkan pada pertimbangan tertentu menurut kriteria yang telah ditetapkan oleh peneliti dan umumnya disesuaikan dengan tujuan atau masalah penelitian (Sekaran, 2006). Berikut adalah kriteria yang digunakan untuk memilih sampel. 1. Pemerintah kabupaten/kota di Indonesia tahun 2012, 2013 dan 2014. 2. Pemerintah kabupaten/kota yang memiliki indeks PeGI tahun 2012, 2013 dan 2014. 3. Pemerintah kabupaten/kota yang menerbitkan LKPD dan diaudit oleh BPK tahun 2012, 2013 dan 2014. 4. Pemerintah kabupaten/kota yang tercantum dalam data hasil assessment APIP oleh BPKP tahun 2012, 2013, dan 2014. 37
38 3.2. DATA DAN SUMBER DATA Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder (secondary data). Data sekunder adalah data yang telah ada dan tersedia sehingga tidak perlu dikumpulkan sendiri oleh peneliti (Sekaran, 2006). Jenis data dan sumber data pada penelitian ini dapat dilihat pada TABEL 1 di bawah ini. TABEL 1 Data dan Sumber Data Data Indeks Pemeringkatan e-government Indonesia (PeGI) Sumber Data Kementerian Informasi dan Komunikasi Realisasi pendapatan asli daerah (PAD) Realisasi belanja modal Kapabilitas auditor internal Badan Pemeriksa Keuangan (BPK RI) Badan Pemeriksa Keuangan (BPK RI) Badan Pengawas Keuangan dan Pembangunan (BPKP) Keahlian internal Badan Pengawas Keuangan dan Pembangunan (BPKP)
39 3.3. DEFINISI OPERASIONAL DAN PENGUKURAN VARIABEL Menurut Sekaran (2006), variabel yaitu apapun yang dapat membedakan atau mengubah nilai. Nilai dapat berbeda dalam waktu yang sama untuk objek yang berbeda atau dalam waktu yang sama untuk orang/objek yang sama pula. Penelitian ini menggunakan dua variabel yaitu variabel dependen dan variabel independen. Secara ringkas definisi operasional dan pengukuran variabel dalam penelitian ini disajikan dalam TABEL 2 berikut. TABEL 2 Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel Nama Akronim Pengukuran Variabel Dependen Indeks Pemeringkatan e- government EGOV Nilai rata-rata indeks pemeringkatan e-government. Variabel Independen Pendapatan Asli Daerah REVENUE Ln (Total realisasi pendapatan asli daerah (PAD) kabupaten atau kota) Belanja Modal EXPEND Ln (Total realisasi belanja modal kabupaten atau kota) Kapabilitas CAPABILITY Hasil assessment internal control oleh BPKP Keahlian EXPERTISE Jumlah total keahlian (penyelia, pelaksana lanjutan dan pelaksana dibagi dengan jumlah auditor pada kabupaten/kota. Variabel Kontrol Tipe Pemerintah Daerah TYPE Variabel dummy dengan angka 0 untuk tipe pemerintah kabupaten dan angka 1 untuk pemerintah kota. Lokasi Pemerintah Daerah GEO Variabel dummy dengan angka 0 untuk lokasi pemerintah kabupaten/kota di Luar Jawa dan angka 1 untuk pemerintah kabupaten/kota di Jawa.
40 3.3.1. Variabel Dependen Dalam penelitian ini, variabel dependen yang digunakan adalah implementasi e-government. Nilai implementasi e-government adalah nilai ratarata indeks penilaian e-government pada pemerintah Indonesia yang terdiri dari lima dimensi penilaian, yaitu kebijakan, kelembagaan, infrastruktur, aplikasi dan perencanaan yang telah dipublikasikan pada situs resmi Kementerian Komunikasi dan Informatika. Pemberian nilai untuk masing-masing dimensi dan secara keseluruhan yaitu 1,00-1,60 (kategori sangat kurang); 1,60-2,60 (kategori kurang); 2,60-3,60 (kategori baik); dan 3,60-4,00 (kategori sangat baik); Adapun penjelasan mengenai ke lima dimensi penilaian implementasi e-government adalah sebagai berikut. 1. Dimensi kebijakan merupakan landasan utama bagi pengembangan dan implementasi e-government. Evaluasi dimensi kebijakan dilakukan terhadap kebijakan dalam bentuk nyata dari dokumen-dokumen resmi yang memiliki kekuatan legal terkait implementasi e-government, dan pengalokasian pembiayaan yang cukup untuk melakukan pengembangan dan implementasi TIK secara layak. 2. Dimensi kelembagaan berkaitan erat dengan keberadaan organisasi yang berwewenang dan bertanggung jawab terhadap pengembangan dan pemanfaatan TIK. 3. Dimensi infrastruktur berkaitan dengan sarana dan prasarana yang mendukung pengembangan dan pemanfaatan TIK.
41 4. Dimensi aplikasi berkaitan dengan ketersediaan dan tingkat pemanfaatan piranti lunak aplikasi yang mendukung layanan e-government seperti pelayanan, administrasi dan manajemen, legislasi, pembangunan, keuangan, kepegawaian, kepemerintahan, kewilayahan, serta layanan kemasyarakatan yang dinilai secara langsung atau tidak langsung. 5. Dimensi perencanaan berkaitan dengan tata kelola atau manajemen perencanaan TIK yang dilakukan secara terpadu dan berkesinambungan. 3.3.2. Variabel Independen Variabel independen dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 3.3.2.1. Pendapatan Asli Daerah Pendapatan asli daerah adalah pendapatan yang dihasilkan secara mandiri oleh setiap daerah. PAD merupakan indikator dalam menilai kemandirian setiap daerah dalam mengelola keuangan daerahnya (Kusnandar dan Siswantoro, 2012). Semakin tinggi nilai PAD yang terealisasi maka semakin tinggi pula kemampuan pemerintah daerah dalam penyelenggaraan kebijakan desentralisasi seperti implementasi e-government. 3.3.2.2. Belanja Modal Belanja modal adalah pengeluaran yang dilakukan dalam rangka pembentukan modal yang sifatnya menambah aset tetap/inventaris yang memberikan manfaat lebih dari satu periode akuntansi, termasuk di dalamnya adalah pengeluaran untuk biaya pemeliharaan yang sifatnya mempertahankan atau menambah masa manfaat, serta meningkatkan kapasitas dan kualitas aset. Belanja
42 modal yang tinggi berpengaruh positif terhadap belanja pengadaan infrastruktur dan pemeliharaan infrastruktur ( Widiasa et al, 2014). Semakin tinggi realisasi belanja modal maka semakin tinggi pula alokasi belanja yang digunakan dalam pengadaaan infrastruktur dan kebutuhan untuk implementasi e-government. 3.3.2.3. Kapabilitas Auditor Internal Kapabilitas auditor internal merupakan kemampuan auditor internal dalam menjalankan tugasnya, terkait kapasitas, kewenangan, dan kompetensi SDM nya (Perka BPKP 1633, 2011). Kapabilitas diukur dengan IACM sesuai dengan yang tertera dalam Perka BPKP No. PER-1633/K/JF/2011, yang merupakan suatu kerangka kerja yang mengindentifikasi aspek-aspek fundamental yang dibutuhkan untuk pengawasan intern yang efektif di 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. IACM dibagi menjadi lima kategori level kapabilitas, level 1 atau initial, level 2 atau infrastructure, level 3 atau integrated, level 4 atau managed, dan level 5 atau optimizing. 3.3.2.4. Keahlian Auditor Internal Keahlian auditor internal adalah hasil Jumlah total keahlian (penyelia, pelaksana lanjutan dan pelaksana dibagi dengan jumlah auditor pada kabupaten/kota. Semakin tinggi nilai keahlian auditor internal maka akan semakin
43 baik kinerja auditor internal dalam melakukan pengawasan terhadap kinerja pemerintah daerah. Keahlian auditor internal dirumuskan sebagai berikut: Keahlian = Penyelia+Pelaksana Lanjutan+ Pelaksana Jumlah Auditor 3.3.3. Variabel Kontrol Penelitian ini menggunakan tipe pemerintah daerah dan geografis pemerintah daerah sebagai variabel kontrol. 3.3.3.1. Tipe Pemerintah Daerah Tipe pemerintah daerah adalah bentuk pemerintah daerah. Indonesia merupakan negara yang memiliki pembagian wilayah yaitu provinsi dan dibagi lagi menjadi dua bentuk pemerintah daerah yaitu daerah kabupaten dan kota (www.wikipedia.com). Variabel tipe pemerintah daerah terdiri dari pemerintah kota dan pemerintah kabupaten. Variabel diukur dengan metode dummy dengan angka 0 untuk tipe pemerintahan kabupaten dan angka 1 untuk tipe pemerintahan kota. Pengukuran ini juga digunakan dalam penelitian Suhardjanto dan Yulianingtyas (2011) dan Sutaryo dan Winarna (2013). 3.3.3.2. Geografis Pemerintah Daerah Geografis pemerintah daerah adalah lokasi pemerintah daerah berada. Indonesia merupakan negara kepulauan yang terdiri atas lima pulau besar dan pulau-pulau sedang/kecil lainnya. Variabel geografis pemerintah daerah terdiri dari Pulau Jawa dan luar Pulau Jawa. Variabel diukur dengan metode dummy dengan angka 0 untuk luar Pulau Jawa dan angka 1 untuk Pulau Jawa. Pengukuran ini juga digunakan dalam penelitian Rochmatullah dan Probohudono (2014).
44 3.4 ANALISIS DATA Penelitian ini dirancang untuk memperoleh bukti empiris mengenai pengaruh pendapatan asli daerah, belanja modal, kapabilitas auditor internal, dan keahlian auditor internal terhadap implementasi e-government. Penelitian ini menggunakan variabel kontrol tipe pemerintah daerah dan geografis pemerintah daerah. Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini diolah dan dianalisis dengan aplikasi program computer SPSS versi 21.0 for windows sebagai alat pengujian regresi yang sudah dirumuskan. Pengujian hipotesis dilakukan dengan cara sebagai berikut. 3.4.1. Uji Statistik Deskriptif Uji statistik deskriptif digunakan untuk memberikan gambaran mengenai distribusi dan perilaku data sampel yang dilihat dari nilai rata-rata (mean), standar deviasi, varian, maksimum, minimum, sum, range, kurtosis, dan skewness (kemencengan distribusi) (Ghozali, 2013). Pengukuran statistik deskriptif meliputi pengukuran nilai rata-rata (mean), standar deviasi, nilai maksimum, dan nilai minimum. Mean menunjukkan nilai rata-rata dari data. Standar deviasi menunjukkan seberapa besar data bervariasi dari nilai rata-ratanya. Nilai maksimum menunjukkan nilai terbesar dari data dan nilai minimum menunjukkan nilai terkecil dari data. 3.4.2. Uji Asumsi Klasik Uji asumsi klasik dilakukan sebelum model analisis regresi digunakan dalam pengujian hipotesis. Tujuannya untuk memastikan bahwa hasil penelitian
45 adaah valid, dengan data yang digunakan secara teori adalah tidak bias, konsisten, dan penaksiran koefisien regresinya efisien (Ghozali, 2013). Dalam penelitian ini terdapat empat macam uji asumsi klasik, sebagai berikut. 1) Uji Normalitas Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal (Ghozali, 2013). Uji statistik menjadi tidak valid jika asumsi ini dilanggar. Untuk mengetahui normalitas data dapat menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov (K-S), yang akan mendeteksi kenormalan distribusi data. a. Apabila nilai Asymp. Sig. (2-tailed) < 0,05 maka H0 ditolak. Artinya data residual terdistribusi secara tidak normal. b. Apabila nilai Asymp. Sig. (2-tailed) > 0,05 maka H0 diterima. Artinya data residual terdistribusi secara tidak normal. 2) Uji Heterokedastisitas Uji heterokedastisitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain (Ghozali, 2013). Jika varian residual satu pengamatan ke pengamatan lain tetap, maka disebut homokedastisitas dan sebaliknya disebut heterokedastisitas. Menurut Ghozali (2013) model regresi yang baik adalah yang homokedastisitas atau tidak terjadi heterokedastisitas. Kebanyakan data yang mengandung heterokedastisitas adalah data crosssection, karena data ini menghimpun data yang mewakili berbagai ukuran. Dalam penelitian ini metode
46 yang digunakan untuk menguji heterokedastisitas adalah Uji Glejser. Metode Uji Glejser meregresikan nilai absolute residual dengan variabel bebas (Ghozali, 2013). Model regresi yang baik adalah model regresi yang tidak terjadi heterokedastisitas. a. Apabila nilai signifikansi > 0,05 maka terjadi homokedastisitas. b. Apabila nilai signifikansi < 0,05 maka terjadi heterokedastisitas. 3) Uji Multikolinearitas Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanyan korelasi antar variabel bebas (Ghozali, 2013). Model regresi yang baik adalah model regresi yang tidak terjadi korelasi di antara variabel independennya. Dalam penelitian ini untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas di dalam suatu model regresi dapat dilihat dari nilai tolerance dan lawannya yaitu nilai Variance Inflation Factor (VIF). Tolerance mengukur variabilitas variabel independen yang terpilih yang tidak dijelaskan oleh variabel independen lainnya. Jadi nilai tolerance yang rendah sama dengan nilai VIF yang tinggi, karena VIF sama dengan 1/Tolerance. Syarat pengambilan keputusan dengan nilai tolerance dan VIF adalah sebagai berikut. a. Jika nilai tolerance > 0,10 atau nilai VIF < 10, artinya tidak terjadi multikolinearitas. b. Jika nilai tolerance < 0,10 atau nilai VIF > 10, artinya terjadi multikolinearitas.
47 4) Uji Autokorelasi Uji autokorelasi digunakan untuk menguji apakah dalam model regresi linear terdapat korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan kesalahan pengganggu pada periode sebelumnya/t-1 (Ghozali, 2013). Uji autokorelasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Runs Test. Penentuan terjadi atau tidaknya autokorelasi ditentukan berdasarkan taraf signifikansi hasil hitung. Jika taraf signifikansinya berada di atas 0,05 maka dapat dikatakan tidak terjadi autokorelasi, dan sebaliknya jika taraf signifikansinya berada di bawah 0,05 maka dapat dinyatakan terjadi autokorelasi. 3.4.3. Uji Hipotesis Hipotesis yaitu perkiraan ilmiah tentang hubungan yang dibangun secara logis antara dua atau lebih variabel, yang diungkapkan dalam bentuk pernyataan yang dapat diuji (Sekaran, 2006). Pengujian hipotesis dalam penelitian ini dilakukan dengan rumus sebagai berikut. Persamaan I β(egov)= β0 + β1(revenue) +β2(expend) + β3(capability) + β4(expertise)+ β5(type) + β6(geo) + ᶓ Keterangan: EGOV REVENUE EXPEND CAPABILITY EXPERTISE TYPE GEO = Indeks pemeringkatan e-government. = Total pendapatan asli daerah (PAD) = Total belanja modal daerah = Level kapabilitas auditor internal = Level keahlian auditor internal = Tipe pemerintah daerah = Lokasi pemerintah daerah
48 3.4.3.1.Uji Signifikasi-F Pengujian ini dilakukan untuk menguji signifikansi pengaruh variabel independen secara bersama terhadap variabel dependen. Uji Signifikansi-F dalam penelitian ini menggunakan tingkat signifikansi 5%. Kriteria pengambilan kesimpulan dalam penelitian ini jika hipotesis penelitian memiliki Asymp.sig kurang dari 5% maka dapat diartikan bahwa model regresi layak dan berarti bahwa variabel independen secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen. Sebaliknya jika hipotesis penelitian ini Asymp.sig lebih dari 5% maka dapat diartikan bahwa model regresi tidak layak dan berarti bahwa variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variabel dependen. 3.4.3.2. Uji Signifikansi-t Pengujian ini termasuk pengujian regresi parsial yang merupakan pengujian terhadap masing-masing variabel independen yang dilakukan untuk melihat apakah setiap variabel independen ini berpengaruh secara signifikan terhadap variabel dependen. Uji siginifikansi-t dalam penelitian ini menggunakan tingkat signifikansi 5%. Kriteria pengambilan kesimpulan dalam penelitian ini jika hipotesis penelitian ini Asymp.sig kurang dari 5% maka dapat diartikan bahwa masing-masing variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Sebaliknya jika hipotesis penelitian ini Asymp.sig lebih dari 5% maka dapat diartikan bahwa masing-masing variabel independen tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
49 3.4.3.3. Pengujian Koefisien Determinasi (R²) Koefisien determinasi (R²) adalah suatu nilai yang menunjukkan seberapa besar kemampuan model dalam menjelaskan variansi variabel dependennya. Nilai koefisiensi determinasi adalah antara nol dan satu. Nilai R² yang kecil berarti kemampuan variabel independennya dalam menjelaskan variasi variabel dependennya sangat terbatas. Nilai yang mendekati satu berarti variabel independennya memberikan hampir semua informasi yang dibutuhkan untuk memprediksi variasi variabel dependen (Ghozali, 2013). Penelitian ini menggunakan nilai adjusted R² untuk menilai model regresi, karena nilai adjusted R² dapat naik atau turun apabila satu variabel independen ditambahkan ke dalam model koefisien determinasi R² ini.