MEMBANDINGKAN HASIL UJI STATISTIKA PARAMETRIK DAN NONPARAMETRIK
(STUDI KASUS: PELAKSANAAN KEBIJAKAN PENGENDALIAN DANA IDLE PEMERINTAH DAERAH)

## Maryadi
Politeknik Keuangan Negara STAN email: maryadi@pknstan.ac.id

## ABSTRACT
When  conducting  parametric  statistical  tests,  a  researcher  often  faced  with  conditions  of  data  not normally distributed. Then the researcher tries in such a way as to increase the number of samples so that the data is normally distributed so that the analysis can continue. It should not need to be done. In inferential statistics, when the sample data does not show a normal distribution, it is possible to do a nonparametric statistical test that does not require a normal distribution of data. This study shows that the parametric and nonparametric statistical tests have the same test results.
Keywords: parametric test; nonparametric test; paired t test; idle cash.

## ABSTRAK
Ketika  melakukan  uji  statistika  parametrik,  peneliti  sering  kali  dihadapkan  pada  kondisi  data  tidak terdistribusi  normal.  Kemudian  peneliti  berusaha  sedemikian  rupa  misalnya  menambah  jumlah sampel  agar  data  berdistribusi  normal  sehingga  analisis  dapat  terus  dilanjutkan.  Harusnya  hal tersebut  tidak  perlu  dilakukan.  Dalam    statistika  inferensial,  ketika  data  sampel  tidak  menunjukkan distribusi  normal,  maka  dimungkinkan  untuk  dilakukan  uji  statistika  nonparametrik  yang  tidak mensyaratkan distribusi normal data. Penelitian ini menunjukkan bahwa uji statistika parametrik dan nonparametrik memiliki hasil uji yang sejalan.
Kata Kunci: uji parametrik; uji nonparametrik; uji beda rata-rata sampel berpasangan; dana idle

## 1 PENDAHULAN
Pada  akhir  tahun  2015  Pemerintah menetapkan  kebijakan  pengendalian  dana idle  yang  terdapat  di  pemerintah  daerah melalui UU Nomor 14 tahun 2015 tentang APBN  2016  dan  Peraturan  Menteri Keuangan Nomor 235/PMK.07/2015 tentang  Konversi  Penyaluran  Dana  Bagi Hasil  (DBH)  dan/atau  Dana  Alokasi Umum  (DAU)  Dalam  Bentuk  Nontunai. Kebijakan ini dilakukan melalui penerbitan  Surat  Berharga  Negara  (SBN) yang  salah  satunya  dimaksudkan  untuk mengurangi  uang  kas  dan/atau  simpanan pemerintah  daerah  di  bank  dalam  jumlah tidak wajar.
Awal
pelaksanaan
kebijakan pengendalian  dana  idle  menunjukkan adanya penurunan jumlah simpanan pemda  di  perbankan.  Namun,  seiring berjalannya waktu terdapat kecenderungan peningkatan  jumlah  simpanan  pemda  di perbankan. Kondisi ini dapat digambarkan pada grafik berikut ini:
Gambar 1. Jumlah Simpanan Pemda di Perbankan pada Akhir Tahun Periode 2013-2018 Sumber: DJPK, diolah (2020)
Berdasarkan data sebagaimana disajikan pada grafik 1 yang menunjukkan ada  kecenderungan  peningkatan  jumlah simpanan  pemda  di  perbankan  setelah pelaksanaan  kebijakan  pengendalian  dana idle, maka perlu untuk dilakukan pengujian  apakah  ada  perbedaan  jumlah simpanan  pemda  di  perbankan  sebelum dan setelah pelaksanaan kebijakan pengendalian  dana  idle. Dalam  statistika inferensial  terdapat  sebuah  teknik  analisis
yang  disebut  teknik  analisis  komparatif yaitu sebuah teknik  yang digunakan untuk mengetahui  perbedaan  nilai  rata-rata  dari suatu kelompok dengan kelompok lainnya. Teknik analisis komparatif dapat digunakan pada analisis statistika parametrik maupun nonparametrik. Penggunaan analisis parametrik dan nonparametrik  tergantung  pada  tingkat pengukuran datanya. Untuk lebih jelasnya, pemilihan  analisis  statistika  parametrik dan  nonparametrik  dengan  teknik  analisis komparatif  dapat  terlihat  pada  gambar berikut ini:

## Gambar 2. Penggolongan Statistika
Mengingat  bahwa  jumlah  simpanan pemda  merupakan  data  rasio,  yaitu  data yang  memiliki  titik  0  dan  mempunyai  arti dan  rasio  antara  dua  bilangan  (Lind  et  al., 2012) maka untuk membandingkan jumlah simpanan  pemda  pada  saat  sebelum pelaksanaan  kebijakan  dengan  setelah pelaksanaan kebijakan menggunakan analisis statistika parametrik dengan teknik analisis komparatif.
Untuk  melakukan  analisis  statistika parametrik dengan teknik analisis komparatif mensyaratkan beberapa asumsi salah  satunya  data  terdistribusi  normal. Dalam  hal  data  sampel  ditemukan  tidak terdistribusi  normal,  maka  analisis  yang digunakan adalah analisis statistika nonparametrik.
Adapun  hipotesis  penelitian  yang dapat dirumuskan adalah:
H 0 = Tidak Ada perbedaan signifikan rata- rata  simpanan  pemda  di  bank  antara sebelum  dan  setelah  pelaksanaan kebijakan pengendalian dana idle.
H 1 =  Ada  perbedaan  signifikan  rata-rata simpanan  pemda  di  bank  antara sebelum  dan  setelah  pelaksanaan kebijakan pengendalian dana idle.
Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk menunjukkan bahwa uji statistika parametrik dan nonparametrik memberikan hasil yang sejalan.

## 2 KAJIAN LITERATUR

## 2.1. Uji Beda Rata-Rata Sampel Berpasangan
Untuk  menguji  adanya  perbedaan antara  dua  rata-rata,  kita  harus  memilih apakah menggunakan a one-tailed test atau a two-tailed  test .  Apabila  pengujiannya terkait  ada  perbedaan  atau  tidak  ada perbedaan  maka  menggunakan  a  two- tailed  test  untuk  mengukur  apakah  satu rata-rata  berbeda  dengan  yang  lain  (lebih tinggi atau lebih rendah) (Levin, 1998).
Paired  sample  t  test bertujuan  untuk menguji  ada  tidaknya  perbedaan  mean untuk  dua  kelompok  yang  berpasangan. Subjeknya  sama,  namun  mengalami  dua perlakuan  atau  pengukuran  yang  berbeda (Nisfiannoor, 2009).
Untuk  melakukan  uji  beda  rata-rata berpasangan harus memenuhi syarat sebagai berikut:
1. Data sampel merupakan data dependen
2. Sampel diambil secara acak sederhana
3. Salah  satu  atau  kedua  syarat  berikut terpenuhi:
a. Pasangan  sampel  data  berjumlah besar (n>30)
b. pasangan  sampel  berasal  dari populasi  yang  memiliki  distribusi yang  mendekati  normal  (Triola, 2015).
Dalam  melakukan  uji  beda  rata-rata, apabila  data  tidak  berdistribusi  normal maka digunakan uji statistik nonparametrik  yang  dapat  menggunakan teknik Wilcoxon signed ranks test (Nisfiannoor, 2009).
Cara yang lebih baik untuk membandingkan  prosedur  pengujian  t-test dan Wilcoxon  signed  ranks  test adalah dengan melihat perkiraan tingkat
kesalahan  Tipe  I  dan  Tipe  II.  Jelas  bahwa prosedur Wilcoxon  signed  ranks  test melindungi  lebih  baik  terhadap  kesalahan Tipe  I  karena  rata-rata  tingkat  kesalahan Tipe  I  selalu  lebih  rendah  daripada  uji-t. Sementara rata-rata tingkat kesalahan Tipe II menggunakan uji-t lebih rendah daripada  yang  menggunakan  uji Wilcoxon signed  ranks  test untuk  setiap  set perbedaan rata-rata (Meek et al., 2007). Saat  menguji  hipotesis  nol,  kita sampai  pada  kesimpulan  menolak  atau gagal  untuk  menolaknya.  Kesimpulan semacam itu terkadang benar dan terkadang salah (bahkan jika kita menerapkan semua prosedur dengan benar). Terdapat dua jenis kesalahan, yaitu Kesalahan Tipe I dan Tipe II.
a. Kesalahan  Tipe  I:  kesalahan  menolak hipotesis  nol  ketika  pada  kenyataannya benar.
b. Kesalahan  Tipe  II:  kesalahan  tidak menolak  hipotesis  nol  ketika  pada kenyataannya salah (Triola, 2015).
Banyak  metode  analisis  statistik diturunkan setelah membuat asumsi tentang  distribusi  data  yang  mendasarinya (misalnya,  normalitas).  Namun,  kita  juga dapat mempertimbangkan metode nonparametrik  untuk  menarik  kesimpulan statistik  di  mana  tidak  ada  asumsi  yang dibuat  tentang  populasi  atau  distribusi yang  mendasarinya.  Untuk  nonparametrik setara  dengan  uji  t  parametik  satu-sampel dan  dua-sampel, Wilcoxon  signed  ranks test (satu  sampel)  digunakan  untuk menguji hipotesis bahwa perbedaan median  antara  nilai  absolut  perbedaan berpasangan  positif  dan  negatif  adalah  0 (Harris & Hardin, 2013).
Wilcoxon signed ranks test digunakan untuk  membandingkan  dua  kondisi  ketika peserta  yang  sama  ikut  serta  dalam  setiap kondisi  dan  data  yang  dihasilkan  tidak terdistribusi  secara  normal.  Tes  ini diterapkan  pada  sampel  berpasangan  yang didasarkan  pada  perbedaan  antara  skor dalam  dua  kondisi  yang  berbeda.  Setelah perbedaan-perbedaan ini dihitung, kemudian  diberi  peringkat    tetapi  tanda
perbedaannya (positif atau negatif) ditetapkan  ke  peringkat  tersebut.  Dalam hal  menggunakan  program  SPSS  terdapat beberapa  hal  yang  perlu  diperhatikan, yaitu:
a. Lihat  baris  berlabel  Asymp.  Sig.  (2- tailed).  Jika  nilainya  kurang  dari  0,05 maka  kedua  kelompok  berbeda  secara signifikan.
b. Lihat  peringkat  positif  dan  negatif  (dan catatan  kaki  yang  menjelaskan  apa artinya)  untuk  memberi  tahu  Anda bagaimana perbedaan
kelompok (semakin  banyak  peringkat  di  arah tertentu  memberi  tahu  Anda  arah hasilnya).
c. SPSS hanya memberikan nilai signifikansi  dua  sisi;  jika  Anda  ingin signifikansi  satu  sisi  cukup  bagi nilainya dengan 2 (Field, 2005).

## 2.2. Penelitian Terdahulu
2.2.1. Analisis  Perbandingan  Kinerja
Keuangan  Sebelum  dan  Sesudah
Merger dan Akuisisi
Penelitian dilakukan
untuk mengetahui  ada  tidaknya  perbedaan  rata- rata  Current  Ratio,  Debt  Ratio,  Total Assets  Turn  Over,  Return  on  Investment dan  Earning  per  Share  pada  kondisi sebelum  dan  sesudah  merger  dan  akuisisi. Adapun  salah  satu  hasil  keputusan  uji hipotesisnya adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil Pengujian Paired Sample T-Test Current Ratio (CR)
Sumber: Dewi dan Saparila (2018).
Berdasarkan  hasil  pengujian Paired Sample  T  Test CR,  diketahui  bahwa    nilai Sig. (2-tailed) adalah 0,875. Sig. 0,875 > a
(0,05),  dengan  demikian  H0  diterima  dan H1  ditolak.  Artinya,  tidak  ada  perbedaan rata-rata Current  Ratio (CR)  sebelum  dan sesudah  melakukan  merger  dan  akuisisi (Dewi, 2018).

## 2.2.2. An  Empirical  Study  on  Wilcoxon Signed Rank Test
The  Wilcoxon  Signed  Ranks  Test adalah  hipotesis  statistik  non-parametrik yang  digunakan  untuk  membandingkan dua sampel terkait, sampel yang berpasangan,  atau  pengukuran  berulang pada sampel tunggal untuk menilai apakah peringkat rata-rata populasi mereka berbeda.  Ini  dapat  digunakan  sebagai alternatif  untuk  uji-t  student  berpasangan, uji-t untuk pasangan yang cocok, atau uji-t untuk  sampel  dependen  ketika  populasi tidak  dapat  diasumsikan  berdistribusi normal.
Penelitian dilakukan untuk
mengetahui apakah ada perbedaan signifikan  antara rating pelajar  laki-laki dan  perempuan  berdasarkan  pengalaman mereka dalam menjawab 30 soal matematika  dalam  waktu  10  menit.  Data sampel  diambil  secara  acak  terdiri  dari  19 orang pelajar laki-laki dan 19 orang pelajar perempuan  dan  mereka  diminta  untuk menjawab  pertanyaan  dalam  waktu  10 menit.  Setelah  menyelesaikan  tes  mereka diminta  untuk  memberi  rating  tingkat kesulitan soal mulai dari rating 5 = sangat mudah  sekali,  4  =  sangat  mudah,  3  = sedikit  mudah,  2  =  sulit  dan  1  =  sangat sulit.
Hasil pengolahan data diperoleh pada tabel berikut:
Tabel  2. The  Wilcoxon  Signed  Ranks  Test  pada Level of Significance 5%

## Sumber: Durango and Craig (2018)
Adapun rumusan hipotesisnya adalah: H 0 =  Tidak  ada  perbedaan  signifikan antara rating pelajar  laki-laki  dan
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation simpsebelum 400 202.994.040 8.303.599.156.566 370.821.243.577 597.019.140.601 simpsetelah 400 89.335.417 7.406.609.820.253 365.000.414.625 574.814.011.493 Valid N (listwise) 400 Descriptive Statistics
perempuan  berdasarkan  pengalaman mereka  dalam  menjawab  30  soal matematika dalam waktu 10 menit. H a =  Ada  perbedaan  signifikan  antara rating pelajar laki-laki dan perempuan berdasarkan pengalaman mereka dalam  menjawab  30  soal  matematika dalam waktu 10 menit.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data sebagaimana disajikan pada tabel 2 bahwa nilai P-value sebesar 0,003 lebih kecil dari tingkat signifikansi (0,05) maka keputusannya  adalah  tolak  H 0 .  Ini  artinya pada  tingkat  signifikansi  5%,  ada  cukup bukti  yang  mendukung  pernyataan  bahwa ada  perbedaan  signifikan  antara rating pelajar laki-laki dan perempuan berdasarkan  pengalaman  mereka  dalam menjawab  30  soal  matematika  dalam waktu  10  menit  (Durango  &  Refugio, 2018).

## 3 METODE PENELITIAN

## 3.1. Definisi Operasional Variabel
Rata-rata  simpanan  pemda  di  bank yang dimaksud dalam penelitian ini adalah rata-rata bulanan simpanan pemda di bank selama  periode  sebelum  pelaksanaan kebijakan  pengendalian  dana  idle,  yaitu tahun 2013 - 2015 dan setelah pelaksanaan kebijakan, yaitu tahun 2016 - 2018.

## 3.2. Metode Analisis Data
Tahapan  analisa  dalam  penelitian  ini meliputi    uji  statistika  deskriptif,  uji normalitas,  dan uji hipotesis. Uji statistika deskriptif  yaitu  metode  statistik  yang digunakan untuk mengumpulkan, meringkas, menyajikan dan mendeskripsikan  data  sehingga  dapat memberikan informasi yang berguna. Data yang  disajikan  dalam  statistika  deskriptif biasanya  dalam  bentuk  ukuran  pemusatan data  (mean,  median  dan  modul),  ukuran penyebaran  data  (standar  deviasi  dan varians),  tabel  serta  grafik  ( histogram,  pie dan bar ) (Nisfiannoor, 2009).
Langkah selanjutnya adalah melakukan  uji  normalitas.  Uji  normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah
distribusi  sebuah  data  yang  didapatkan mengikuti  atau  mendekati  hukum  sebaran normal  baku  dari  Gauss.  Distribusi  data yang  normal  jika  digambarkan  dengan grafik  polygon  akan  menyerupai  bentuk bel,  lonceng  atau  genta.  Untuk  menguji normalitas  suatu  data  dapat  dilakukan dengan menggunakan One-Sample Kolmogorov-Smirnov  Test (Nisfiannoor,
2009).
Untuk  menguji  hipotesis,  dapat dilakukan  dengan  dua  alternatif  metode, yaitu  uji  statistik  parametrik  dan  uji statistik nonparametrik. Penentuan penggunaan metode dilakukan berdasarkan hasil  uji  normalitas.  Apabila  hasil  uji menunjukkan  data  berdistribusi  normal maka  digunakan  uji  statistik  parametrik yang  menggunakan  teknik paired  sample t-test/ a two-tailed test . Sedangkan apabila hasil uji menunjukkan data tidak berdistribusi  normal  maka  digunakan  uji statistik nonparametrik yang menggunakan Wilcoxon signed ranks test.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Uji Statistika Deskriptif
Uraian  gambaran  umum  data  hasil penelitian  yang  meliputi  jumlah  sampel, rata-rata,  nilai  minimum,  nilai  maksimum dan standar deviasi.
Tabel 3. Statistika Deskriptif
Sumber: Data diolah, 2020.
Sampel  terdiri  dari  400  provinsi, kabupaten  dan  kota  yang  diambil  dengan metode  sampel  acak  sederhana.    Jumlah simpanan  pemda  di  perbankan  terendah sebelum pelaksanaan kebijakan pengendalian dana idle adalah sebesar Rp. 202.994.040,-  sedangkan  jumlah  tertinggi sebesar Rp. 8.303.599.156.566,-.
Setelah pelaksanaan kebijakan pengendalian  dana  idle,  jumlah  simpanan pemda  di  perbankan  memiliki  nilai
simpsebelum simpsetelah 400 400 Mean 370.821.243.577 365.000.414.625 Std. Deviation 597.019.140.601 574.814.011.493 Absolute ,267 ,263 Positive ,259 ,247 Negative -,267 -,263 ,267 ,263
.000 c .000 c
Most Extreme Differences
Test Statistic Asymp. Sig. (2-tailed) a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. c. Lilliefors Significance Correction.
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test N
Normal Parameters a,b
Lower Upper Pair 1 simpsebelum - simpsetelah 5.820.828.952 217.447.225.458 10.872.361.273 (15.553.442.846) 27.195.100.749 ,535 399 ,593
Paired Samples Test Paired Differences
t df Sig. (2- tailed) Mean Std. Deviation Std. Error Mean 95% Confidence Interval of the Difference
terendah sebesar Rp 89.335.417,- sedangkan  nilai  tertinggi  sebesar    Rp. 7.406.609.820.253,-.
Secara  umum,  rata-rata  simpanan pemda di perbankan mengalami penurunan setelah  pelaksanaan  kebijakan.  Semula sebesar  Rp.  370.821.243.577,-  menjadi Rp. 365.000.414.625,-. Nampaknya penurunan  nilai  rata-rata  ini  menunjukkan bahwa  kebijakan  pengendalian  dana  idle telah  berjalan  efektif.  Namun,  ini  masih perlu dilakukan pengujian lebih lanjut.
Simpanan pemda  di perbankan sebelum  pelaksanaan  kebijakan  lebih bervariasi  dibandingkan  dengan  kondisi setelah  pelaksanaan  kebijakan.  Hal  ini dapat  ditunjukkan  pada  nilai  standar deviasinya yang relatif lebih besar.

## 4.2. Uji Normalitas
Uji  normalitas  dari  output  yang dihasilkan  Program  SPSS  adalah  sebagai berikut:
Tabel 4. Uji Normalitas
Sumber: Data diolah, 2020.
Berdasarkan  hasil  output  program  SPSS, dikatakan  data  berdistribusi  normal  bila nilai  sig  (p)  >  0,05  dan  data  tidak  normal bila  nilai  sig  (p)  <  0,05 ( Nisfiannoor,
2009). Berdasarkan informasi yang disajikan pada tabel 4, baik data simpanan pemda  sebelum  dan  setelah  pelaksanaan kebijakan pengendalian dana idle memiliki nilai  sig  (p)  <  0,05.  Ini  berarti  bahwa kedua  data  tersebut  tidak  berdistribusi normal.  Mengingat  jumlah  datanya  >30 maka  untuk  melakukan  uji  hipotesis dengan menggunakan teknik paired
sample  t-test tidak  perlu  mensyaratkan  uji normalitas. Dengan demikian untuk melakukan uji hipotesis dapat menggunakan  metode  analisis  statistika parametrik  atau  nonparametrik.  Namun, dalam penelitian ini, penulis akan menggunakan  kedua  pendekatan  metode tersebut sekaligus untuk perbandingan atau memperkuat keputusan.

## 4.3. Uji Hipotesis
4.3.1. Statistika Parametik (Paired

## Sample T-Test)
Uji  parametik  dengan  teknik paired sample  t-test dari  output  yang  dihasilkan program SPSS adalah sebagai berikut:
Tabel 5. Paired Sample Test
Sumber: Data diolah, 2020.
Selanjutnya uji hipotesis dapat dilakukan  dengan  membandingkan  nilai statistik  tes  atau  p-value.  Menurut  Triola (2015),  jika  menggunakan  pendekatan critical  value,  apabila  nilai  statistik  tes berada di area penolakan maka keputusannya Tolak H 0 dan apabila berada di  luar  area  penolakan  maka  tidak  tolak H 0 .  Jika  menggunakan  pendekatan  P- value,  apabila  nilai  P-value  <  level  of significance  (α)  maka  keptusannya  adalah tolak  H 0 .  Sebaliknya  apabila  P-value  >  α maka keputusannya adalah tidak tolak H 0 .
Apabila  menggunakan  pendekatan critical  value ,  berdasarkan  tabel  5,  nilai statistic  tesnya  sebesar  0,535.  Sementara nilai critical  value yang  dapat  dilihat  dari table t ( degree of freedom =399 dan area in two tails 5%) adalah sebesar 1,966. Karena nilai  statistik  tesnya  berada  di  luar  area penolakan  maka  keputusannya  adalah tidak tolak H 0 . Adapun hasil uji hipotesisnya  dapat  dilihat  pada  gambar berikut:

## Gambar 3. Kurva Distribusi T
Apabila  menggunakan  pendekatan  P- value,  berdasarkan  tabel  4,  nilai  P- valuenya  (Sig  2-tailed)  sebesar  0,593. Karena  P-value  >  α  (level  of  significance 5%) maka keputusannya adalah tidak tolak H 0 . Berdasarkan hasil uji hipotesis tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak ada  cukup  bukti  untuk  mendukung pernyataan bahwa ada perbedaan signifikan  rata-rata  simpanan  pemda  di bank antara sebelum dan setelah pelaksanaan  kebijakan  pengendalian  dana idle.

## 4.3.2. Statistika

## Nonparametik
(Wilcoxon Signed Rank Test)
Dengan  pendekatan  uji  statistika nonparemetik  menggunakan  uji Wilcoxon Signed  Rank  Test dari  output  yang dihasilkan  program  SPSS  adalah  sebagai berikut:
Tabel 6. Wilcoxon Signed Rank Test
.
Sumber: Data diolah, 2020.
Negative  rank  atau  selisih  (negatif) antara  simpanan  pemda  di  perbankan setelah pelaksanaan kebijakan dan
sebelum  kebijakan  adalah  169. Ini menunjukkan  bahwa  terdapat  169  pemda mengalami  penurunan  jumlah  simpanan pemda  setelah  pelaksanaan  kebijakan pengendalian dana idle.
Positive  rank  atau  selisih  (positif) antara  simpanan  pemda  di  perbankan setelah pelaksanaan kebijakan dan sebelum  kebijakan  adalah  221. Ini menunjukkan  bahwa  terdapat  221  pemda mengalami  peningkatan  jumlah  simpanan pemda  setelah  pelaksanaan  kebijakan pengendalian dana idle.
Ties adalah kesamaan antara simpanan  pemda  di  perbankan  setelah pelaksanaan kebijakan dan sebelum kebijakan  adalah  10.  Ini  menunjukkan terdapat  10  pemda  yang  jumlah  simpanan di  perbankan  tidak  mengalami  perubahan setelah
pelaksanaan kebijakan pengendalian dana idle.
Dengan  menggunakan  pendekatan  P- value  dimana  nilai  sig  (P-value)  yang disajikan  pada  tabel  6  adalah  0,110  (2- tailed)  >    α  maka  keputusannya  adalah tidak  tolak  H 0 .  Dengan  demikian  dapat disimpulkan  bahwa  tidak  ada  cukup  bukti untuk  mendukung  pernyataan  bahwa  ada perbedaan  signifikan  rata-rata  simpanan pemda di bank antara sebelum dan setelah pelaksanaan  kebijakan  pengendalian  dana idle.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Baik  uji  statistik  parametrik  maupun nonparametrik  memberikan  hasil  yang sejalan.
Berdasarkan uji statistik parametrik dan nonparametrik menunjukkan  bahwa  tidak  ada  perbedaan signifikan  rata-rata  simpanan  pemda  di bank antara sebelum dan setelah pelaksanaan kebijakan konversi penyaluran  DBH  dan/atau  DAU  dalam bentuk nontunai. Apabila  hasil  uji  ini  digunakan  untuk mengevaluasi pelaksanaan kebijakan,
pelaksanaan kebijakan konversi penyaluran  DBH  dan/atau  DAU  dalam bentuk  nontunai  belum  berjalan  efektif dalam  upaya  untuk  mengurangi  uang  kas
dan/atau  simpanan  pemerintah  daerah  di bank dalam jumlah tidak wajar khususnya dalam  jumlah  rata-rata  bulanan.  Namun demikian,  hasilnya  bisa  saja  berbeda apabila menggunakan indikator lain
misalnya  rata-rata  saldo  akhir  tahun simpanan pemda. Untuk itu perlu dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  untuk mengetahui ada atau tidak adanya perbedaan  rata-rata  saldo  akhir  tahun simpanan  pemda  antara  sebelum  dan setelah  pelaksanaan  kebijakan  konversi penyaluran  DBH  dan/atau  DAU  dalam bentuk nontunai.

## DAFTAR PUSTAKA
Dewi,  Y.  R.  K.  S.  dan  S.  W.  (2018).
Analisis Perbandingan Kinerja Keuangan  Sebelum  dan  Sesudah Merger  dan  Akuisisi  (  Studi  pada
Perusahaan  yang  Terdaftar  di  Bursa Efek  Indonesia  yang  Melakukan Merger  dan  Akuisisi  pada  Tahun 2013  ). Jurnal  Administrasi  Bisnis
(JAB) , 62 (2), 166–175.
Durango,  A.,  &  Refugio,  C.  (2018). An
Empirical  Study  on  Wilcoxon  Signed Rank Test . https://doi.org/10.13140/RG.2.2.1399
6.51840
Field,  A.  (2005). Statistics  Using  SPSS . SAGE Publications.
Harris,  T.,  &  Hardin,  J.  W.  (2013).  Exact Wilcoxon Signed-Rank and Wilcoxon Mann–Whitney  Ranksum  Tests. The Stata Journal , 13 (2), 337–343.
https://doi.org/10.1177/1536867X130 1300208
Levin, R. l. and D. S. R. (1998). Statistics
for Management . Prentice-Hall International, Inc.
Meek,  G.,  Ozgur,  C.,  &  Dunning,  K. (2007).  Comparison  of  the  t  vs. Wilcoxon  Signed-Rank  Test  for Likert  Scale  Data  &  Small  Samples” Journal of Modern Applied Statistical
Methods, Vol. 6, No. 1, 2007, pp. 91- 106. Journal  of  Modern  Applied
Statistical  Methods:  JMASM , 6 ,  90– 105.
Nisfiannoor, M. (2009). Pendekatan Statistika  Modern  untuk  Ilmu  Sosial . Salemba Humanika.
Triola,  M.  F.  (2015). Essentials  of Statistics (5th ed.). Pearson.