## Integritas: Jurnal Antikorupsi
Vol 10, No. 1, 2024, pp. 107-122 https://jurnal.kpk.go.id/index.php/integritas ©Komisi Pemberantasan Korupsi

## Menelaah upaya Aparat Pengawasan Intern Pemerintah (APIP) dalam meningkatkan reformasi birokrasi, integritas, dan manajemen risiko organisasi: Sebuah analisis efisiensi
Kurniawan Permana a *, Chindy Chresna Agung Bujana b
Inspektorat Jenderal Kementerian Keuangan. Jl. Dr. Wahidin Nomor 1, Jakarta, 10710, Indonesia a kurniawan.permana@kemenkeu.go.id ; b chindybujana@kemenkeu.go.id *Corresponding Author
Abstrak : Tingkat efisiensi dari APIP harus menjadi perhatian bagi Pemerintah Indonesia untuk menjamin bahwa sumber daya yang dialokasikan dapat digunakan secara optimal untuk memenuhi peran penting APIP dalam mencegah dan mendeteksi korupsi. Studi ini menginvestigasi tingkat efisiensi APIP mengguna- kan Data Envelopment Analysis (DEA). Rasio jumlah pegawai dan anggaran belanja barang APIP digunakan sebagai  input.  sementara  tingkat  reformasi  birokrasi,  manajemen  risiko,  dan  persepsi  integritas  dari Kementerian/Pemerintah Daerah menjadi ouput. Output tersebut dipilih karena mencerminkan indikator dari upaya anti korupsi yang efektif. Dengan menggunakan purposive sampling dari 50 APIP pada tingkat kementerian  maupun  daerah,  studi  ini  menemukan  bahwa  hanya  tujuh  APIP  (14%)  mencapai  tingkat efisiensi maksimum. Studi ini juga mengembangkan algoritma untuk menjadikan APIP  tersebut sebagai benchmarking bagi APIP lain berdasarkan karakteristik input dan output yang sejenis. Selanjutnya, studi ini juga menggunakan analisis kuadran untuk memetakan tingkat efisiensi APIP dan level kapabilitasnya, dimana terdapat 14 APIP yang secara relatif efisien dan kapabel, 35 APIP yang kapabel namun tidak efisien, dan satu APIP yang tidak kapabel maupun efisien. Studi ini diharapkan dapat digunakan untuk mendesain agenda  penguatan  APIP  yang  lebih  detail  untuk  penguatan  APIP  sebagai  elemen  yang  penting  dalam pemberantasan korupsi di Indonesia.
Keywords : Analisis efisiensi; APIP; Aparat Pengawasan Intern Pemerintah; Indonesia; DEA
How  to  Cite :  Permana,  K.,  &  Bujana,  C.  C.  A.  (2024).  Examining  the  efforts  of  government  Internal Supervisory  Apparatus  (APIP)  in  enhancing  bureaucratic  reform,  organizational  integrity,  and  risk management: An efficiency analysis. Integritas : Jurnal Antikorupsi , 10 (1), 107-122. https://doi.org/10.32697/integritas.v10i1.1144

## Pendahuluan
Kebutuhan akan pengelolaan keuangan negara yang lebih akuntabel, transparan, dan efisien menjadi  semangat  yang  mendasari  reformasi  di  Indonesia.  Reformasi  itu  sendiri  mencakup reformasi  politik  melalui  implementasi  desentralisasi  dan  reformasi  birokrasi  yang  bertujuan untuk mencapai tata kelola pemerintahan yang baik dan pemerintahan yang bersih (Turner et al., 2022).  Reformasi  tersebut  kemudian  diikuti  oleh  reformasi  keuangan  negara  yang  mencakup semua fase pengelolaan keuangan, mulai dari tahap perencanaan, penganggaran, pelaksanaan, pengendalian,  pengawasan,  audit,  dan  pelaporan  (Pemerintah  Indonesia,  2003).  Salah  satu agenda mendasar dalam reformasi keuangan negara yang berkontribusi pada tercapainya tata kelola  yang  baik  dan  pemerintahan  bersih  adalah  pembentukan  sistem  pengendalian  intern pemerintah (SPIP).
SPIP menegaskan peran Aparat Pengawas Internal Pemerintah (APIP) dalam melaksanakan fungsi audit internal bagi seluruh kementerian/lembaga/pemerintah daerah. Banyak penelitian menekankan  peran  audit  dan  pengawasan  dalam  melawan  korupsi  termasuk  juga  peran  dari auditor dalam menjaga kepentingan publik (Paterson et al., 2019; van Brenk et al., 2022). Dalam konteks yang lebih spesifik, pemberdayaan fungsi audit internal pemerintah oleh pejabat publik diperlukan untuk meningkatkan akuntabilitas dan transparansi (Diamond, 2002). Dalam hal ini, fungsi APIP untuk memantau sistem pengendalian internal dapat memberikan sistem peringatan dini  ( early  warning )  untuk  mencegah  dan  mendeteksi  penyimpangan  dan  penyalahgunaan (Jeppesen, 2019) serta mengurangi asimetri informasi antara pemerintah dan masyarakat (Hay & Cordery, 2018). Argumen ini juga diperkuat oleh  Association of  Certified Fraud  Examiners/
ACFE (2022) yang menemukan bahwa auditor internal mampu mendeteksi korupsi lebih sering daripada auditor eksternal. Saptono dan Purwanto (2022) juga menemukan bahwa kualitas dan kapabilitas  internal  audit  yang  rendah  menjadi  salah  satu  penghambat  dalam  pemberantasan korupsi, terutama pada perusahaan pemerintah. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa peran APIP  dalam  melakukan  pengawasan  dan  monitoring  terhadap  pemerintah  menjadi  elemen penting dari agenda antikorupsi di Indonesia.
Peran penting APIP dalam pemberantasan korupsi secara langsung juga diakui oleh pemerin- tah. Penguatan kapasitas APIP menjadi salah satu tujuan Strategi Nasional Antikorupsi sejak 2018. Kementerian  Pendayagunaan  Aparatur  Negara  dan  Reformasi  Birokrasi  (Kemenpan-RB)  juga menegaskan fungsi APIP sebagai salah satu komponen untuk membangun Zona Integritas menuju Kawasan  Bebas  Korupsi/Birokrasi  Pelayanan  Bersih  (ZI-WBK/WBBM)  (Kemenpan-RB,  2021). Dalam rangka mengukur efektivitas pelaksanaan peran APIP, Badan Pengawasan Keuangan dan Pembangunan (BPKP) telah melakukan pengukuran tingkat kapabilitas APIP sebagai indikator yang menunjukkan sejauh mana APIP telah berkontribusi terhadap pencapaian tujuan organisasi. Peraturan BPKP Nomor 6 Tahun 2015 tentang Grand Design Peningkatan Kapabilitas APIP Tahun 2015-2019 menunjukkan  bahwa  sebanyak  85,23%  APIP  pada  tahun  2015  masih  berada  pada level kapabilitas 1 dalam skala 5 (BPKP, 2015). Hal ini menandakan bahwa terdapat risiko bahwa APIP belum mampu menjalankan perannya dan memberikan nilai tambah bagi organisasi secara optimal. Kondisi ini mengalami perbaikan yang signifikan di tahun 2022. Pada tahun 2022, data BPKP (2022) menunjukkan bahwa 54,74% APIP telah mencapai level kapabilitas di atas 3, 38,2% APIP berada di level 2, dan 7,06% APIP masih berada di level 1. Perbandingan kondisi tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Perbandingan Tingkat Kapabilitas APIP Tahun 2014 dan 2022 Sumber: Laporan Kinerja BPKP 2022 (diolah)
Menurut BPKP (2021), APIP pada level 3 telah mampu melakukan kegiatan pengawasan sesuai dengan standar dan praktik profesional, dan hasil pengawasan APIP sudah menunjukkan kualitas yang baik dan mampu memberikan jaminan kepatuhan dan aspek 3E (ekonomi, efisiensi, dan efektivitas), peringatan dini, serta peningkatan efektivitas manajemen risiko dan perbaikan tata kelola organisasi K/L/D. Berdasarkan data tersebut,  dapat disimpulkan bahwa sebagian besar APIP saat ini (54,74%) telah memiliki kontribusi yang cukup efektif bagi organisasi.
Namun  demikian,  pengukuran  tingkat  kapabilitas  ini  lebih  berfokus  pada  aspek  efektivitas peran APIP dan tidak menganalisis lebih lanjut apakah APIP telah beroperasi secara efisien dalam
0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 70.00% 80.00% 90.00% 100.00% Level 1 Level 2 Level 3 Level 4 Level 5 Level 1 Level 2 Level 3
Level 4 Level 5 2014 85.23% 14.56% 0.21% 0.00% 0.00% 2022 7.06% 38.20% 54.41% 0.32% 0.00% 2014 2022
mencapai  efektivitas  perannya.  Padahal,  efisiensi,  bersama  dengan  efektivitas,  telah  menjadi tujuan utama dalam reformasi keuangan negara yang telah diamanatkan dalam undang-undang dimana efisiensi telah menjadi komponen inti dari reformasi pemerintah. Implementasi reformasi seringkali menekankan pada peningkatan layanan publik yang mensyaratkan pemerintah untuk lebih  efisien  (Liou,  2017).  Selanjutnya,  efisiensi  pemerintah  yang  lebih  tinggi  juga  diperlukan untuk  memberikan  ruang  fiskal  dalam  memenuhi  kebutuhan  untuk  mencapai  sustainabilitas (Baum et al., 2017).
Terdapat banyak penelitian yang membahas mengenai peran APIP dalam mendukung efisiensi. Dalam konteks perusahaan terbuka di Indonesia, Ardianto et al., (2023) menemukan bahwa fung- si audit internal mempunyai peran yang minor dalam memberikan nilai tambah terhadap kepu- tusan investasi perusahaan. Sementara penelitian pada sektor publik di Polandia oleh Postula et al., (2020) menemukan bahwa efisiensi dari audit internal memegang peranan yang signifikan dalam meningkatkan/memperlancar operasi dan memberikan nilai tambah terhadap fungsional- itas administrasi pemerintahan di Polandia melalui belanja publik yang efisien dan pemenuhan pelayanan publik. Namun, sepengetahuan penulis, studi empiris sistematis yang membahas efi- siensi  APIP  di  Indonesia  belum  pernah  disimpulkan.  Hal  ini  menjadi  paradoks  karena  APIP mengukur  efektivitas  dan  efisiensi  unit  lain  sementara  efisiensi  APIP  itu  sendiri  masih  belum banyak  dieksplorasi.  Untuk  itu,  penelitian  ini  akan  menganalisis  efisiensi  fungsi  pengawasan intern oleh APIP K/L/D untuk mengetahui APIP mana yang telah beroperasi secara efisien.
Studi pengukuran efisiensi untuk APIP bisa dibilang penting. Tingkat tertinggi model kemam- puan audit internal menginspirasi APIP untuk menjadi agen perubahan kunci dan katalis bagi organisasi (Internal Audit Foundation, 2017). Dengan kata lain, APIP berperan sebagai role model bagi unit-unit lain untuk menjalankan bisnis yang efektif dan efisien. Selain itu, menurut Peratur- an Presiden Nomor 54 Tahun 2018 tentang Strategi Nasional Pemberantasan Korupsi, salah satu tantangan yang dihadapi dalam aspek penegakan hukum dan reformasi birokrasi adalah masih kurangnya independensi, pengawasan, dan pengendalian internal di lingkungan lembaga peme- rintah, termasuk kementerian, lembaga, dan pemerintah daerah/daerah (K/L/D). Dengan demiki- an, studi efisiensi APIP dapat membawa wawasan berharga untuk memahami tingkat efisiensi di antara APIP dan menggunakan APIP yang paling efisien sebagai tolok ukur untuk APIP lainnya. Mengingat  pentingnya  APIP  dalam  mencegah  dan  mendeteksi  korupsi,  memahami  tingkat  efi- siensi sangat penting bagi pemerintah untuk merumuskan kebijakan yang lebih baik untuk meng- optimalkan  sumber  daya  APIP  untuk  meningkatkan  kemampuan  mereka  dalam  memberantas korupsi di Indonesia.

## Metode
Konsep efisiensi digunakan dalam berbagai disiplin ilmu karena pengukurannya sangat pen- ting  untuk  memahami  kinerja  dan  mengidentifikasi  area  untuk  perbaikan. Data  Envelopment Analysis (DEA)  muncul  sebagai  alat  yang powerful untuk  mengukur  efisiensi,  terutama  dalam situasi dimana terdapat lebih dari satu input dan output. Emrouznejad dan Yang (2018) mencatat 9.881  artikel/makalah  penelitian  DEA  yang  menyoroti  penggunaan  analisis  DEA  sejak  1978 hingga akhir 2016. Lima bidang implementasi DEA dalam artikel/jurnal pada tahun 2015 dan 2016 banyak ditemukan pada bidang pertanian, perbankan, rantai pasokan, transportasi, serta kebijakan publik.
Charnes  et  al.  (1978)  memperkenalkan  DEA  sebagai  pendekatan non  parametric  frontier- based . Pendekatan ini membangun batas frontier berdasarkan data yang diamati dari unit peng- ambilan keputusan atau decision-making unit (DMU), yang mewakili praktik terbaik. Setiap DMU kemudian dievaluasi terhadap batas ini dan diperoleh skor efisiensi relatifnya. Skor 1 menunjuk- kan  efisiensi  penuh  dan skor  di  bawah  1 menyiratkan  adanya  inefisiensi. Model ini  kemudian dikenal sebagai DEA-CCR. Model ini menggunakan asumsi constant return to scale , yang berarti bahwa  jika  semua  input  meningkat  secara  proporsional,  output  juga  akan  meningkat  secara proporsional. Kemudian, Banker et al. (1984) mengembangkan model CCR menjadi model BCC. Model BCC menggunakan asumsi variable return to scale , yang memungkinkan pola efisiensi yang berbeda pada tingkat output yang berbeda. Model CCR lebih disarankan ketika DMU cenderung
homogen dalam hal skala, sedangkan model BCC lebih disarankan saat DMU beroperasi pada skala yang berbeda. Selanjutnya, Pradeep et al. (2020) menyimpulkan situasi dalam penggunaan model CCR  dan  BCC.  Model  CCR  diterapkan  dalam  mengevaluasi  DMU  yang  homogen  dalam  suatu organisasi, bukan antar organisasi. Mereka juga sangat merekomendasikan penerapan model BCC untuk mengevaluasi efisiensi sektor publik dan bisnis jasa sektor swasta. Studi ini kemudian akan menggunakan model BCC untuk menganalisis tingkat efisiensi.
Kesulitan  utama  dalam  setiap  penerapan  DEA  adalah  dalam  pemilihan  input  dan  output. Kriteria  pemilihan  input  dan  output  ini  cukup  subjektif.  Dalam  DEA,  tidak  ada  aturan  khusus dalam menentukan prosedur pemilihan input dan output. Biasanya, input didefinisikan sebagai sumber daya yang digunakan oleh DMU atau kondisi yang mempengaruhi kinerjanya, sedangkan output adalah manfaat yang dihasilkan sebagai hasil dari operasi DMU. Untuk hasil studi yang lebih baik, DEA menekankan penting untuk membatasi jumlah total input dan output ke tingkat yang  wajar  (R.  Ramanathan,  2003).  Dalam  penelitian  ini,  kami  menggunakan  data  input  dan output yang diperoleh dari 50 APIP untuk tahun 2021 dengan menggunakan purposive sampling , seperti yang digambarkan pada Tabel 1 dan Tabel 2 . Sekaran dan Bougie (2016) menjelaskan bahwa purposive sampling biasanya digunakan ketika sampel dipilih berdasarkan kriteria yang ditentukan oleh peneliti. Adapun kriteria yang digunakan meliputi: (1) merepresentasikan APIP pada  setiap  level  pemerintahan;  (2)  ketersediaan  data  terutama  untuk  variabel  input  pada website ; dan (3) pemenuhan persyaratan/kebutuhan untuk analisis DEA.
Tabel 1 . Daftar DMU DMU No.
Unit APIP DMU No. Unit APIP 1. Kementerian Agama 26. Provinsi DKI Jakarta 2. Kementerian Hukum dan Hak Asasi Manusia 27. Provinsi Jawa Barat 3. Kementerian Keuangan 28. Provinsi Jawa Tengah 4. Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan 29. Provinsi DI Yogyakarta 5. Kementerian Perindustrian 30. Provinsi Jawa Timur
6. Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral 31. Provinsi Bali 7. Kementerian Perhubungan 32. Provinsi Nusa Tenggara Barat 8. Kementerian Pertanian 33. Provinsi Nusa Tenggara Timur 9. Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan 34. Provinsi Kalimantan Barat 10.  Kementerian Kelautan dan Perikanan 35. Provinsi Kalimantan Selatan 11.  Kementerian Luar Negeri 36. Provinsi Kalimantan Tengah 12.  Kementerian Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal, dan Transmigrasi 37. Provinsi Kalimantan Timur 13.  Badan Koordinasi Keluarga Berencana Nasional 38. Provinsi Kalimantan Utara 14.  Badan Perlindungan Pekerja Migran Indonesia 39. Provinsi Sulawesi Tengah 15.  Badan Pengawas Obat dan Makanan 40. Provinsi Sulawesi Selatan 16.  Badan Pusat Statistik 41. Provinsi Maluku 17.  Provinsi Aceh 42. Kota Denpasar 18.  Provinsi Sumatera Utara 43. Kota Serang 19.  Provinsi Riau 44. Kota Tangerang 20.  Provinsi Jambi 45. Kota Balikpapan 21.  Provinsi Kepulauan Riau 46. Kabupatan Klungkung 22.  Provinsi Sumatera Barat 47. Kabupaten Belitung 23.  Provinsi Kepulauan Bangka Belitung 48. Kabupaten Boyolali 24.  Provinsi Lampung 49. Kota Surakarta 25.  Provinsi Banten 50. Kota Bandung
Pada kategori input, rasio jumlah pegawai dan rasio anggaran belanja barang digunakan untuk menangani perbedaan ukuran operasi antara APIP. Pemilihan ini mengikuti Benazić (2012) yang memanfaatkan  jumlah  pegawai  dan  biaya  organisasi  sebagai  input  dalam  mengukur  efisiensi layanan bea cukai di Kroasia, dan juga Kruger et al. (2002) yang menggunakan tenaga kerja dan nilai moneter (biaya) sebagai variabel input untuk menganalisis faktor penentu efisiensi audit internal.  Hal  ini  juga  sejalan  dengan  peraturan  Kementerian  Dalam  Negeri  (2019-2023)  yang
menggunakan rasio dari total anggaran belanja daerah dalam anggaran pemerintah daerah yang berkisar antara 0,3%-0,9% untuk menghitung anggaran pengawasan.
Table 2. Jenis Data and Sumber Deskripsi Sumber Input X1  Jumlah pegawai APIP per Jumlah Pegawai K/L/D Laporan Kinerja tiap APIP dan K/L/D, serta Badan Pusat Statistik (diolah) X2  Nilai anggaran belanja barang APIP per nilai anggaran belanja barang K/L/D Laporan Kinerja dan Laporan Keuangan tiap APIP dan K/L/D (diolah) Output Y1  Indeks reformasi birokrasi K/L/D Laporan Kinerja tiap K/L/D, Kementerian PAN-RB (1data.menpan.go.id) Y2  Indeks Manajemen Risiko K/L/D Laporan Kinerja Tahunan BPKP Y3  Skor survei persepsi integritas Integritas K/L/D Komisi Pemberantasan Korupsi (jaga.id)
Pada kategori output, variabel-variabel tersebut dipilih sesuai Pasal 11 PP Nomor 60 Tahun 2008 yang menyatakan: perwujudan peran efektif APIP sekurang-kurangnya harus (1) memberi- kan  asurans  yang  memadai  atas  kepatuhan,  keekonomian,  efisiensi,  dan  efektivitas  dalam mencapai tujuan pelaksanaan tugas dan fungsi Instansi Pemerintah; (2) memberikan peringatan dini dan meningkatkan efektivitas manajemen risiko dalam pelaksanaan tugas dan fungsi Instansi Pemerintah;  dan  (3)  memelihara  dan  meningkatkan  kualitas  tata  kelola  pemerintahan  dalam pelaksanaan tugas dan fungsi Instansi Pemerintah. Untuk itu, kami menggunakan reformasi biro- krasi, manajemen risiko, dan skor persepsi integritas K/L/D untuk mengukur efektivitas APIP. Langkah-langkah  tersebut  mengikuti  kontribusi  yang  diharapkan  dari  APIP  yang  disebutkan dalam undang-undang tetapi juga mewakili hasil dari upaya anti-korupsi K/L/D yang didukung oleh APIP.
Reformasi birokrasi dipilih sebagai output karena meningkatkan agenda antikorupsi disebab- kan adanya peningkatan pelayanan dari pemerintah (Yustia & Arifin, 2023). Tingkat reformasi Birokrasi diukur dengan menggunakan indeks reformasi birokrasi yang digagas oleh Kemenpan- RB. Indeks diperoleh dari model penilaian berdasarkan prinsip-prinsip Total Quality Management dan digunakan sebagai metode untuk melakukan penilaian dan analisis kinerja lembaga peme- rintah secara komprehensif. Indeks bervariasi dalam skala 1 sampai 100 dan diperoleh melalui penilaian  mandiri  oleh  K/L/D  yang  kemudian  dievaluasi  oleh  Kementerian  Pendayagunaan Aparatur Negara dan Reformasi Birokrasi (Kemenpan-RB, 2020).
Manajemen risiko digunakan sebagai output karena secara substansial mempengaruhi upaya pencegahan dan deteksi fraud (Tarjo et al., 2022). Penerapan manajemen risiko yang efektif dapat mendiagnosis potensi fraud dan meningkatkan pengendalian untuk mencegahnya (Bento et al., 2018). Dalam penelitian ini, manajemen risiko diukur dengan skor indeks manajemen risiko yang menggambarkan kualitas penerapan manajemen risiko dalam lingkup K/L/D yang diperoleh dari penghitungan  parameter  penilaian  manajemen  risiko.  Dalam  model  penilaian  MRI,  parameter penilaian dikelompokkan menjadi 3 komponen utama, yaitu perencanaan, kemampuan, dan hasil. Indeks diperoleh melalui penilaian mandiri oleh manajemen, penjaminan mutu oleh APIP, dan kemudian dievaluasi oleh BPKP (BPKP, 2021).
Survei persepsi integritas K/L/D digunakan untuk menilai risiko korupsi pada K/L/D. Penilai- an berasal dari persepsi dan pengalaman pemangku kepentingan dalam K/L/D, yaitu pegawai, pengguna jasa/mitra, dan pakar dari berbagai kalangan. Penilaian meliputi aspek transparansi, integritas dalam melaksanakan tugas, perdagangan pengaruh, pengelolaan anggaran, pengadaan, pengelolaan sumber daya manusia, dan penjangkauan antikorupsi di masing-masing instansi. Ha- sil survei berupa angka, yang menunjukkan tingkat integritas lembaga, dalam skala 1 sampai 100. Semakin tinggi skor integritas suatu lembaga, semakin baik sistem yang ada untuk mendeteksi risiko korupsi dan menangani kejahatan korupsi di K/L/D (Yudha et al., 2021).
Setelah analisis efisiensi menggunakan DEA, kami memperluas analisis kami dengan memeta- kan  tingkat  efisiensi  dan  kapabilitas  APIP  menggunakan  analisis  kuadran.  Analisis  ini  akan membagi masing-masing APIP menjadi empat kuadran berdasarkan kapabilitas dan skor efisiensi yang diperoleh. Kuadran 1 mencerminkan APIP yang relatif efisien dan memilik kapabilitas tinggi. Kuadran 2 berarti bahwa kapabilitas APIP telah tinggi namun masih relatif tidak efisien. Kuadran
3 berarti kapabilitas dan efisiensi APIP masih rendah, dan kuadran 4 menempatkan APIP yang efisien namun berkapabilitas rendah.

## Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini menggunakan lima variabel yang meliputi dua input dan tiga output, dengan 50 APIP sebagai jumlah DMU. Ramanathan (2003) mengemukakan bahwa jumlah DMU harus minimal dua atau tiga kali lebih besar dari jumlah input dan output. Hal ini disebabkan karena DEA merupa- kan teknik non-parametrik yang bergantung pada jumlah DMU untuk memperkirakan batas yang efisien.  Semakin  besar  jumlah  DMU,  semakin  akurat  perkiraan  perbatasannya.  Avkiran  (2001) selanjutnya menyarankan bahwa jumlah DMU harus lebih besar dari perkalian antara jumlah input dan output. Hal ini dimungkinkan bagi dua DMU untuk memiliki jumlah input dan output yang sama  tetapi  memiliki  tingkat  efisiensi  yang  berbeda.  Adanya  DMU  yang  lebih  banyak  daripada jumlah  input  dan  output  memungkinkan  adanya  batas  efisiensi  yang  menjadi  pembeda  antara kedua  DMU.  Dalam  penelitian  ini,  jumlah  DMU  (50)  lebih  dari  minimum  yang  disarankan  oleh Ramanathan  (>18), dan juga  lebih  besar  dari perkalian jumlah  input  dan output  (>6). Statistik deskriptif untuk data input dan output dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 . Statistik Deskriptif untuk data Input dan Output Klasifikasi Input Output Rasio Pegawai Rasio Anggaran Belanja Barang Indeks Reformasi Birokrasi Indeks Manajemen Risiko Skor SPI Max 0.074348 0.0224384 88.69 4.00 91.72 Min 0.001764 0.0003547 54.62 2.00 61.38 Mean 0.011955 0.0064918 70.27 2.62 75.89 Median 0.008920 0.0052122 68.88 3.00 76.56
Hasil analisis efisiensi terhadap 50 APIP ditunjukkan pada Tabel 4. Berdasarkan hasil pengujian, baik yang berorientasi input maupun output, terdapat 7 dari 50 DMU (14%) mendapatkan hasil yang efisien (skor efisiensi =1) dan 43 DMU lainnya relatif tidak efisien. Efisiensi rata-rata seluruh DMU adalah 0,42747 dengan berorientasi input dan 1,147 dengan berorientasi output. Skor ini menunjukkan bahwa masih terbuka ruang untuk melakukan perbaikan.
Tabel 4 . Hasil Analisis Efisiensi dan Ringkasan DMU No. Unit APIP Eff Score Input Oriented Eff Score Output Oriented 1. Kementerian Agama 1,0000 1,000 2. Kementerian Hukum dan HAM 0,9843 1,002 3. Kementerian Keuangan 1,0000 1,000 4. Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan 1,0000 1,000 5. Kementerian Perindustrian 0,2133 1,040 6. Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral 0,1461 1,063 7. Kementerian Perhubungan 0,4819 1,117 8. Kementerian Pertanian 0,2860 1,094 9. Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan 0,2905 1,115 10. Kementerian Kelautan dan Perikanan 0,2486 1,070 11. Kementerian Luar Negeri 0,2464 1,039 12. Kementerian Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal, dan Transmigrasi 0,0714 1,266 13. Badan Koordinasi Keluarga Berencana Nasional 1,0000 1,000 14. Badan Pelindungan Pekerja Migran Indonesia 0,1874 1,105 15. Badan Pengawas Obat dan Makanan 0,4310 1,019 16. Badan Pusat Statistik 0,7630 1,047 17. Provinsi Aceh 0,4234 1,272 18. Provinsi Sumatera Utara 0,3181 1,183 19. Provinsi Riau 0,1898 1,315 20. Provinsi Jambi 0,2018 1,338
DMU No. Unit APIP Eff Score Input Oriented Eff Score Output Oriented 21. Provinsi Kepulauan Riau 0,1230 1,262 22. Provinsi Sumatera Barat 0,4473 1,134 23. Provinsi Kepulauan Bangka Belitung 0,1501 1,240 24. Provinsi Lampung 0,1873 1,316 25. Provinsi Banten 0,1486 1,333 26. Provinsi DKI Jakarta 1,0000 1,000 27. Provinsi Jawa Barat 0,2717 1,142 28. Provinsi Jawa Tengah 1,0000 1,0000 29. Provinsi DI Yogyakarta 0,6930 1,042 30. Provinsi Jawa Timur 0,7469 1,033 31. Provinsi Bali 0,1839 1,158 32. Provinsi Nusa Tenggara Barat 0,2566 1,244 33. Provinsi Nusa Tenggara Timur 0,2862 1,226 34. Provinsi Kalimantan Barat 0,1916 1,250 35. Provinsi Kalimantan Selatan 0,3259 1,186 36. Provinsi Kalimantan Tengah 0,2106 1,254 37. Provinsi Kalimantan Timur 0,2436 1,276 38. Provinsi Kalimantan Utara 0,1642 1,225 39. Provinsi Sulawesi Tengah 0,3558 1,169 40. Provinsi Sulawesi Selatan 0,2733 1,254 41. Provinsi Maluku 0,2081 1,298 42. Kota Denpasar 0,3224 1,092 43. Kota Serang 0,1564 1,331 44. Kota Tangerang 0,3908 1,159 45. Kota Balikpapan 0,2260 1,263 46. Kabupatan Klungkung 0,7467 1,039 47. Kabupaten Belitung 0,6593 1,052 48. Kabupaten Boyolali 1,0000 1,000 49. Kota Surakarta 0,7040 1,060 50. Kota Bandung 0,2173 1,214 Ringkasan Hasil Eff Score Input Oriented Eff Score Output Oriented Minimal 0.07142 1,000 1st Quartile 0.20341 1.041 Median 0.28612 1.138 Mean 0.42747 1.147 3rd Quartile 0.68454 1.253 Maximal 1,000 1.338
Kelompok  referensi  dihasilkan  sebagai  output  dari  algoritma  DEA  dan  mewakili  DMU  yang efisien. Jika suatu DMU efisien, ia tidak akan memiliki grup referensi. Namun jika suatu DMU tidak efisien, maka ia akan memiliki kelompok referensi setidaknya satu DMU yang efisien. Agar DMU yang tidak efisien menjadi DMU yang efisien, kelompok referensi harus dijadikan tolok ukur untuk mengurangi atau meningkatkan input atau output mereka (Park & Kim, 2019). Tabel 5 menunjuk- kan nilai lambda (λ) dari model BCC berbasis input. Nilai lambda (λ) adalah bobot DMU referensi di mana frontier efisiensi DMU fokus yang tidak efisien diwakili oleh rasio DMU referensi. DMU kelompok referensi relatif dekat dengan frontier efisiensi DMU fokus, dan oleh karena itu, DMU referensi  memiliki  karakteristik  yang  mirip  dengan  DMU  fokus.  Misalnya,  DMU1  (Kementerian Agama), DMU3 (Kementerian Keuangan), DMU26 (Provinsi DKI  Jakarta), dan DMU28 (Provinsi Jawa  Tengah)  adalah  kelompok  referensi  untuk  DMU2  (Kementerian  Hukum  dan  Hak  Asasi Manusia). Frekuensi referensi DMU adalah berapa kali suatu DMU dijadikan referensi oleh DMU lainnya.
Setelah  memperoleh  hasil  uji  efisiensi  dan  berdasarkan  data  tingkat  kapabilitas  APIP  pada Lampiran A, kami melakukan analisis kuadran untuk mengklasifikasikan DMU ke dalam empat kategori. Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2, sampel terbagi dalam tiga kategori. DMU dalam kategori I dibagi menjadi 2 subkategori, dimana 7 DMU memiliki kapabilitas yang tinggi dan dapat
melaksanakan  tugasnya secara relatif efisien dengan skor  efisiensi  = 1 (kategori  I.1), dan DMU lainnya dengan skor efisiensi di atas 0,5 (kategori I.2). Pada kategori II, DMU memiliki kapabilitas yang tinggi namun memiliki skor efisiensi relatif rendah dibandingkan DMU lainnya. Pada kategori III, DMU memiliki kapbilitas rendah dan skor efisiensi yang juga relatif rendah dibandingkan DMU lainnya. Hasil analisis kuadran secara rinci disajikan pada Lampiran B.
Tabel 4 . Referensi DMU and lambda values dari model BCC DMU APIP Unit BCC Eff Input Oriented Reference DMU (λ) Frequency of References 1. Kementerian Agama 1,0000 24 2. Kementerian Hukum dan HAM 0,9843 D1(0,27); D3(0,27); D26(0.0023); D28(0.437) 3. Kementerian Keuangan 1,0000 22 4. Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan 1,0000 4 5. Kementerian Perindustrian 0,2133 D1(0,237); D3(0,416); D4(0.157); D48 (0.19) 6. Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral 0,1461 D1(0.244); D3(0,324); D26(0.038); D28(0.313); D48(0.08) 7. Kementerian Perhubungan 0,4819 D1(0.115); D3(0.283); D4(0.034); D26(0.433); D48(0.134) 8. Kementerian Pertanian 0,2860 D1(0.114); D3(0.335); D4(0.067); D26(0.33); D48(0.154) 9. Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan 0,2905 D3(0.206); D26(0.416); D28(0.171); D48(0.206) 10. Kementerian Kelautan dan Perikanan 0,2486 D1(0.043); D3(0.215); D26(0.097); D28(0.473); D48(0.172) 11. Kementerian Luar Negeri 0,2464 D3(0.664); D26(0.148); D48(0.188) 12. Kementerian Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal, dan Transmigrasi 0,0714 D26 (1) 13. Badan Koordinasi Keluarga Berencana Nasional 1,0000 - 14. Badan Pelindungan Pekerja Migran Indonesia 0,1874 D3(0.162); D26(0.283); D28(0.393); D48(0.162) 15. Badan Pengawas Obat dan Makanan 0,4310 D1(0.183); D3(0.754); D48(0.062) 16. Badan Pusat Statistik 0,7630 D1(0.157); D3(0.391); D26(0.212); D28(0.006); D48(0.234) 17. Provinsi Aceh 0,4234 D1(0.372); D26(0.628) 18. Provinsi Sumatera Utara 0,3181 D26(0.954); D28(0.046) 19. Provinsi Riau 0,1898 D1(0.032); D26(0.968) 20. Provinsi Jambi 0,2018 D1(0.48); D26(0.52) 21. Provinsi Kepulauan Riau 0,1230 D26(0.888); D28(0.112) 22. Provinsi Sumatera Barat 0,4473 D1(0.303); D26(0.554); D48(0.143) 23. Provinsi Kepulauan Bangka Belitung 0,1501 D3(0.03); D26(0.815); D28(0.126); D48(0.03) 24. Provinsi Lampung 0,1873 D1(0.145); D26(0.855) 25. Provinsi Banten 0,1486 D26 (1) 26. Provinsi DKI Jakarta 1,0000 41 27. Provinsi Jawa Barat 0,2717 D3(0.016); D4(0.309); D26(0.455); D48(0.221) 28. Provinsi Jawa Tengah 1,0000 18
DMU APIP Unit BCC Eff Input Oriented Reference DMU (λ) Frequency of References 29. Provinsi DI Yogyakarta 0,6930 D1(0.402); D3(0,402); D26(0.056); D28(0.139) 30. Provinsi Jawa Timur 0,7469 D1(0.312); D26(0.688) 31. Provinsi Bali 0,1839 D3(0,191); D26(0.609); D28(0.009); D48(0.191) 32. Provinsi Nusa Tenggara Barat 0,2566 D26 (1) 33. Provinsi Nusa Tenggara Timur 0,2862 D1(0.495); D26(0.505) 34. Provinsi Kalimantan Barat 0,1916 D1(0.105); D26(0.856); D48(0.039) 35. Provinsi Kalimantan Selatan 0,3259 D1(0.37); D26(0.63) 36. Provinsi Kalimantan Tengah 0,2106 D1(0.342); D26(0.658) 37. Provinsi Kalimantan Timur 0,2436 D1(0.234); D26(0.766) 38. Provinsi Kalimantan Utara 0,1642 D1(0.262); D26(0.685); D48(0.053) 39. Provinsi Sulawesi Tengah 0,3558 D3(0,131); D26(0.579); D28(0.159); D48(0.131) 40. Provinsi Sulawesi Selatan 0,2733 D1(0.339); D26(0.661) 41. Provinsi Maluku 0,2081 D1(0.563); D26(0.437) 42. Kota Denpasar 0,3224 D3(0,266); D26(0.309); D28(0.158); D48(0.266) 43. Kota Serang 0,1564 D26 (1) 44. Kota Tangerang 0,3908 D3(0,17); D26(0.58); D28(0.08); D48(0.17) 45. Kota Balikpapan 0,2260 D3(0,03); D26(0.928); D28(0.013); D48(0.03) 46. Kabupatan Klungkung 0,7467 D3(0,156); D26(0.008); D28(0.681); D48(0.156) 47. Kabupaten Belitung 0,6593 D3(0,025); D26(0.056); D28(0.894); D48(0.025) 48. Kabupaten Boyolali 1,0000 23 49. Kota Surakarta 0,7040 D3(0,279); D26(0.119); D28(0.322); D48(0.279) 50. Kota Bandung 0,2173 D1(0,018); D26(0.982)
Gambar 2. Analisis Kuadran untuk Kapabilitas dan Efisiensi APIP
Hasil  analisis  mengindikasikan  bahwa  walaupun  memiliki  tingkat  kapabilitas  yang  sama, penggunaan sumber daya oleh masing-masing APIP sangat bervariasi dalam rangka menjalankan perannya. Kategori I.1 diisi oleh 7 APIP yang relatif efisien (skor efisiensi = 1), yaitu DMU 1, 3, 4, 13, 26, 28, dan 48. Pada DMU ini, data menunjukkan bahwa pemanfaatan input relatif rendah dan
0 1 2 3 4 5 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0.65 0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95 1.00

## Low Capabilities
Not Relatively Efficient High Capabilities
Category II 35 DMUs Category I 14 DMUs Category III 1 DMU Category IV -
diikuti dengan pencapaian output yang relatif lebih tinggi dibandingkan dengan rata-rata DMU lainnya. Perbandingan ini dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Data Input dan Output pada Tiap Kategori Kategori Rata-Rata Input Rata-Rata Output Rasio Pegawai Rasio Anggaran Belanja Barang Indeks Reformasi Birokrasi Indeks Manajemen Risiko Skor Survei Persepsi Integritas I.1 0,0043 0,0033 77,01 2,71 81,97 I.2 0,0059 0,0050 71,96 2,86 79,99 II 0,0147** 0,0073** 69,75** 2,58** 74,62** III 0,0067** 0,0076** 61** 2** 70,61** Rata-rata data* 0.0119 0.0065 70.27 2.62 75.89
*Diperoleh dari Tabel 3
** di atas rata-rata untuk input dan di bawah rata-rata untuk output Seperti yang ditunjukkan pada Tabel 6, rata-rata seluruh input dan output untuk DMU kate- gori II dan III berada di bawah rata-rata data. Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan input yang relatif tinggi sedangkan pencapaian output pada DMU ini juga relatif lebih rendah dibandingkan dengan DMU pada kategori I.1 dan I.2. Perbedaan ini diindikasikan terletak pada adanya variasi proses/metodologi kerja APIP yang dapat berbeda di seluruh tahapan proses pengawasan, mulai dari tahap perencanaan hingga penentuan objek, perumusan program kerja,  pelaksanaan, dan pelaporan hasil pengawasan. Dalam menentukan objek pengawasan misalnya, APIP idealnya me- lakukan perencanaan dengan didasarkan pada risiko, mempertimbangkan sumber daya manusia dan anggaran (Le 2022), dan pelaksanaan pengawasan yang juga dapat memanfaatkan teknologi informasi untuk mengoptimalkan proses pengawasan dan meminimalkan input (Keskinen and Tarwireyi 2019, Shaik 2018).
Hasil ini memperkuat perlunya inklusivitas dalam pelaksanaan peran pengawasan oleh APIP, terutama  yang  berada  di  dalam  kuadran  I.  Peran  organisasi  profesi  APIP  dan  BPKP  sebagai pembina juga perlu diperkuat untuk mengakselarasi program penguatan APIP.

## Simpulan
Peran penting APIP diakui oleh pemerintah dengan menempatkan APIP sebagai focal point dalam  menjaga  pengendalian  internal  serta  dalam  mencegah  dan  mendeteksi  korupsi.  Tidak seperti lembaga lain, APIP dalam sistem pemerintahan Indonesia ada di semua lembaga dari pusat hingga  daerah  yang  menunjukkan  peran  mendasar  APIP  dalam  organisasi.  Namun,  studi  ini menyimpulkan bahwa tingkat efisiensi APIP di Indonesia sebagian besar masih rendah. Menggu- nakan Data Envelopment Analysis (DEA) dan purposive sampling dari 50 APIP di tingkat pusat dan daerah, penelitian ini menemukan hanya tujuh APIP (14%) yang mencapai tingkat efisiensi mak- simum dengan (skor 1) yaitu APIP di Kementerian Agama, Kementerian Keuangan, Kementerian Pendidikan  dan  Kebudayaan,  Badan  Koordinasi  Keluarga  Berencana  Nasional,  Provinsi  DKI Jakarta, Provinsi Jawa Tengah, dan Kabupaten Boyolali. Selanjutnya, penelitian ini juga menetap- kan  APIP  tersebut  sebagai  kelompok  referensi  bagi  APIP  lain  untuk  melakukan benchmark berdasarkan kesamaan input dan output. Sebagai contoh, APIP Kemenkumham yang nilai efisien- sinya  belum  optimal  dapat  belajar  dari  APIP  Kemenag,  Kemenkeu,  Provinsi  DKI  Jakarta,  dan Provinsi Jawa Tengah. Selain itu, penelitian ini juga menganalisis tingkat efisiensi APIP dan kapa- bilitasnya.  Ditemukan  bahwa  14  APIP  relatif  efisien  dan  kapabel,  sementara  35  APIP  kapabel namun relatif belum efisien, dan satu APIP tidak kapabel dan efisien. Perbedaan ini diindikasikan karena  adanya  keragaman  pendekatan  APIP  dalam  proses  perencanaan,  pelaksanaan,  dan pelaporan sehingga dapat mempengaruhi tingkat efisiensinya.
Salah satu keterbatasan penelitian ini adalah hasilnya hanya mencakup periode 2021 dan 50 APIP karena ketersediaan data. Beberapa data terkait jumlah pegawai APIP dan realisasi belanja barang tidak tersedia untuk umum. Tidak adanya informasi ini dapat menunjukkan bahwa tingkat transparansi, salah satu elemen penting untuk tata kelola pemerintahan yang baik, masih belum memadai di antara lembaga-lembaga pemerintah. Hal ini menyebabkan perbandingan efisiensi antara APIP di tingkat pusat dan daerah tidak dapat disimpulkan secara andal. Selanjutnya, input
yang digunakan dalam analisis hanya menggambarkan angka tetapi tidak menentukan kualitas- nya, seperti kualitas belanja pemerintah dan kualitas sumber daya manusia. Pengukuran output juga diambil dari mandat APIP dalam PP 60/2008 yang mungkin mengandung bias karena adanya faktor eksternal diluar upaya APIP. Dengan demikian, penelitian di masa depan dapat ditingkat- kan  dengan  memperluas  sampel  APIP  dan  periode  yang  dicakup  serta  mempertimbangkan kualitas  input  serta  pengukuran  output  yang  bisa  mengisolasi  dari  faktor  diluar  upaya  APIP. Terlepas dari keterbatasannya, dapat dikatakan bahwa penelitian ini akan memperkaya kerangka teoritis mengenai efisiensi APIP yang masih relatif belum tereksplor. Studi ini juga memberikan implikasi praktis bagi pemerintah untuk melakukan upaya serius dalam meningkatkan tingkat efisiensi  APIP  agar  sumber  daya  yang  tersedia  dialokasikan  untuk  APIP  dimanfaatkan  secara optimal untuk mendukung tata kelola pemerintahan yang baik dan pemerintahan yang bersih di Indonesia.

## Referensi
Ardianto, A., Anridho, N., Ngelo, A. A., Ekasari, W. F., & Haider, I. (2023). Internal audit function and investment efficiency: Evidence from public companies in Indonesia. Cogent Business and Management , 10 (2). https://doi.org/10.1080/23311975.2023.2242174 Association of Certified Fraud Examiners. (2022). Occupational Fraud 2022: A REPORT TO THE NATIONS ® .
Avkiran, N. K. (2001). Investigating technical and scale efficiencies of Australian Universities through data envelopment analysis. In Socio-Economic Planning Sciences (Vol. 35).
Banker, R. D., Charnes, A., & Cooper, W. W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. In Source: Management Science (Vol. 30, Issue 9).
Baum, A., Hodge, A., Mineshima, A., Moreno Badia, M., & Tapsoba, R. (2017). Can they do it all? Fiscal Space in Low-Income Countries .
Benazić, A. (2012). Measuring efficiency in the Croatian customs service: a data envelopment analysis approach . 36 (2), 139 – 178. https://doi.org/10.3326/fintp.36.2
Bento, R. F., Mertins, L., & White, L. F. (2018). Risk management and internal control: A study of management accounting practice. In Advances in Management Accounting (Vol. 30, pp. 1 – 25). Emerald Group Publishing Ltd. https://doi.org/10.1108/S1474- 787120180000030002
Charnes, A., Cooper, W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. In Company European Journal of Operational Research (Vol. 2).
Diamond, J. (2002). The role of internal audit in government financial management: An international perspective International Monetary Fund .
Emrouznejad, A., & Yang, G. liang. (2018). A survey and analysis of the first 40 years of scholarly literature in DEA: 1978 – 2016. Socio-Economic Planning Sciences , 61 , 4 – 8. https://doi.org/10.1016/j.seps.2017.01.008
Hay, D., & Cordery, C. (2018). The value of public sector audit: Literature and history. Journal of Accounting Literature , 40 , 1 – 15. https://doi.org/10.1016/j.acclit.2017.11.001 Internal Audit Foundation. (2017). Internal Audit Capability Model (IA-CM) For The Public Sector .
Jeppesen, K. K. (2019). The role of auditing in the fight against corruption. British Accounting Review , 51 (5). https://doi.org/10.1016/j.bar.2018.06.001
Keskinen, M., & Tarwireyi, R. C. (n.d.). Automation and the transformation of the audit process A qualitative research on the impact of automation on the audit process .
Kruger, H. A., Steyn, P. J., & Kearney, W. (2002). Determinants of internal audit efficiency. South African Journal of Business Management , 33 (3), 53 – 62. https://doi.org/10.4102/sajbm.v33i3.705
Le, T. T., Nguyen, T. M. A., Do, V. Q., & Ngo, T. H. C. (2022). Risk-based approach and quality of independent audit using structure equation modeling – Evidence from Vietnam. European Research on Management and Business Economics , 28 (3). https://doi.org/10.1016/j.iedeen.2022.100196
Liou, K. T. (2017). Government reform, public governance, and Chinese economic development.
Journal of Chinese Governance , 2 (3), 255 – 270. https://doi.org/10.1080/23812346.2017.1342871
Park, H. S., & Kim, D. (2019). Efficiency analysis of East Asian zinc smelters and the effects of capacity and bonus zinc on efficiency. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity , 5 (1). https://doi.org/10.3390/joitmc5010004
Paterson, A. S., Changwony, F., & Miller, P. B. (2019). Accounting control, governance and anti- corruption initiatives in public sector organisations. In British Accounting Review (Vol. 51,
Issue 5). Academic Press. https://doi.org/10.1016/j.bar.2019.100844
Peraturan Badan Pengawasan Keuangan Dan Pembangunan Nomor 8 Tahun 2021 Tentang Penilaian Kapabilitas Aparat Pengawasan Intern Pemerintah Pada Kementerian/ Lembaga/ Pemerintah Daerah (2021).
Peraturan Kepala Badan Pengawasan Keuangan Dan Pembangunan Nomor 5 Tahun 2021 Tentang Penilaian Maturitas Penyelenggaraan Sistem Pengendalian Intern Pemerintah Terintegrasi Pada Kementerian/Lembaga/Pemerintah Daerah (2021).
Peraturan Kepala Badan Pengawasan Keuangan Dan Pembangunan Nomor 6 Tahun 2015 Tentang Grand Design Peningkatan Kapabilitas Aparat Pengawasan Intern Pemerintah Tahun 2015-2019 (2015).
Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 15 Tahun 2023 Tentang Pedoman Penyusunan Anggaran Pendapatan Dan Belanja Daerah Tahun Anggaran 2024 (2023).
Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 27 Tahun 2021 Tentang Pedoman Penyusunan Anggaran Pendapatan Dan Belanja Daerah Tahun Anggaran 2022 (2021).
Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 33 Tahun 2019 Tentang Pedoman Penyusunan Anggaran Pendapatan Dan Belanja Daerah Tahun Anggaran 2020 (2019). www.peraturan.go.id
Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 64 Tahun 2020 Tentang Pedoman Penyusunan Anggaran Pendapatan Dan Belanja Daerah Tahun Anggaran 2021 (2020).
Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 84 Tahun 2022 Tentang Pedoman Penyusunan Anggaran Pendapatan Dan Belanja Daerah Tahun Anggaran 2023 (2022). www.peraturan.go.id
Peraturan Menteri Pendayagunaan Aparatur Negara Dan Reformasi Birokrasi Nomor 26 Tahun 2020 Tentang Pedoman Evaluasi Pelaksanaan Reformasi Birokrasi (2020).
Peraturan Menteri Pendayagunaan Aparatur Negara Dan Reformasi Birokrasi Nomor 90 Tahun 2021 Tentang Pembangunan Dan Evaluasi Zona Integritas Menuju Wilayah Bebas Dari Korupsi Dan Wilayah Birokrasi Bersih Dan Melayani Di Instansi Pemerintah (2021).
Postula, M., Irodenko, O., & Dubel, P. (2020). Internal Audit as a Tool to Improve the Efficiency of Public Service. In European Research Studies Journal: Vol. XXIII (Issue 3).
Pradeep, P., Bilal, P., Khan 2 , M., & Kachwala 3 , T. (2020). Data Envelopment Analysis-Is BCC model better than CCR model? Case of Indian Life Insurance companies. NMIMS Management Review , XXXVIII (1). R. Ramanathan. (2003). An introduction to data envelopment analysis .
Saptono, P. B., & Purwanto, D. (2022). Factors causing the ineffectiveness of Good Corporate Governance in preventing Corruption in State-Owned Enterprises. Integritas : Jurnal Antikorupsi , 8 (1), 77 – 94. https://doi.org/10.32697/integritas.v8i1.870 Sekaran, U., & Bougie, R. (2016). Research Methods for Business: Vol. Seventh Edition . www.wileypluslearningspace.com
Shaikh, H., Jokhio, M. U., Maher, Z. A., Chandio, S., Bin Abdullah, M. M., Raza, A., Salam, S., & Shah, A. (2018). Beyond traditional audits: The implications of information technology on auditing. International Journal of Engineering and Technology(UAE) , 7 (2), 5 – 11. https://doi.org/10.14419/ijet.v7i2.34.13897
Tarjo, T., Vidyantha, H. V., Anggono, A., Yuliana, R., & Musyarofah, S. (2022). The effect of enterprise risk management on prevention and detection fraud in Indonesia’s local government. Cogent Economics and Finance , 10 (1). https://doi.org/10.1080/23322039.2022.2101222
The Financial and Development Supervisory Board. (2022). Laporan Kinerja Badan Pengawasan Keuangan dan Pembangunan Tahun 2022 .
Turner, M., Prasojo, E., & Sumarwono, R. (2022). The challenge of reforming big bureaucracy in Indonesia. Policy Studies , 43 (2), 333 – 351.
https://doi.org/10.1080/01442872.2019.1708301
Undang-Undang Nomor 17 Tahun 2003 Tentang Keuangan Negara (2003).
van Brenk, H., Renes, R., & Trompeter, G. M. (2022). Auditing in the public interest: Reforming the profession by building on the strengths of the existing accounting firms. Critical Perspectives on Accounting , 83 . https://doi.org/10.1016/j.cpa.2020.102184
Yudha, A., Tri, W., Sari, G., Timotius, A., Partohap, H., Dewantara, W., Anis, S., Dicky, W., Alfarisi, A., Ayu, B., Ganther, S., Ariotejo, R., Kuningan, J., & Kav, P. (2021). Laporan Survei Penilaian Integritas 2021 . www.kpk.go.id
Yustia, D. A., & Arifin, F. (2023). Bureaucratic reform as an effort to prevent corruption in Indonesia. Cogent Social Sciences , 9 (1). https://doi.org/10.1080/23311886.2023.2166196

## APPENDIX A. HASIL UJI EFISIENSI DAN DATA SKOR KAPABILITAS
DMU No APIP Unit Eff Score Input Oriented Eff Score Output Oriented Capability Level 1 Kementerian Agama 1,0000 1,000 3 2 Kementerian Hukum dan HAM 0,9843 1,002 3 3 Kementerian Keuangan 1,0000 1,000 4 4 Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan 1,0000 1,000 3 5 Kementerian Perindustrian 0,2133 1,040 3 6 Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral 0,1461 1,063 3 7 Kementerian Perhubungan 0,4819 1,117 3 8 Kementerian Pertanian 0,2860 1,094 3 9 Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan 0,2905 1,115 3 10 Kementerian Kelautan dan Perikanan 0,2486 1,070 3 11 Kementerian Luar Negeri 0,2464 1,039 3 12 Kementerian Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal, dan Transmigrasi 0,0714 1,266 3 13 Badan Koordinasi Keluarga Berencana Nasional 1,0000 1,000 3 14 Badan Pelindungan Pekerja Migran Indonesia 0,1874 1,105 3 15 Badan Pengawas Obat dan Makanan 0,4310 1,019 3 16 Badan Pusat Statistik 0,7630 1,047 3 17 Provinsi Aceh 0,4234 1,272 3 18 Provinsi Sumatera Utara 0,3181 1,183 3 19 Provinsi Riau 0,1898 1,315 3 20 Provinsi Jambi 0,2018 1,338 3 21 Provinsi Kepulauan Riau 0,1230 1,262 3 22 Provinsi Sumatera Barat 0,4473 1,134 3 23 Provinsi Kepulauan Bangka Belitung 0,1501 1,240 3 24 Provinsi Lampung 0,1873 1,316 3 25 Provinsi Banten 0,1486 1,333 3 26 Provinsi DKI Jakarta 1,0000 1,000 3 27 Provinsi Jawa Barat 0,2717 1,142 3 28 Provinsi Jawa Tengah 1,0000 1,0000 3 29 Provinsi DI Yogyakarta 0,6930 1,042 3 30 Provinsi Jawa Timur 0,7469 1,033 3 31 Provinsi Bali 0,1839 1,158 3 32 Provinsi Nusa Tenggara Barat 0,2566 1,244 3 33 Provinsi Nusa Tenggara Timur 0,2862 1,226 3 34 Provinsi Kalimantan Barat 0,1916 1,250 3 35 Provinsi Kalimantan Selatan 0,3259 1,186 3 36 Provinsi Kalimantan Tengah 0,2106 1,254 3 37 Provinsi Kalimantan Timur 0,2436 1,276 3 38 Provinsi Kalimantan Utara 0,1642 1,225 3 39 Provinsi Sulawesi Tengah 0,3558 1,169 3 40 Provinsi Sulawesi Selatan 0,2733 1,254 2 41 Provinsi Maluku 0,2081 1,298 3 42 Kota Denpasar 0,3224 1,092 3 43 Kota Serang 0,1564 1,331 3 44 Kota Tangerang 0,3908 1,159 3 45 Kota Balikpapan 0,2260 1,263 3 46 Kabupatan Klungkung 0,7467 1,039 3 47 Kabupaten Belitung 0,6593 1,052 3 48 Kabupaten Boyolali 1,0000 1,000 3 49 Kota Surakarta 0,7040 1,060 3 50 Kota Bandung 0,2173 1,214 3

## APPENDIX B. KUADRAN KAPABILITAS DAN LEVEL EFISIENSI APIP
DMU No APIP Unit Eff Score Input Oriented Capability Level Category 1 Kementerian Agama 1,0000 3 I.1 2 Kementerian Hukum dan HAM 0,9843 3 I.2 3 Kementerian Keuangan 1,0000 4 I.1 4 Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan 1,0000 3 I.1 5 Kementerian Perindustrian 0,2133 3 II 6 Kementerian Energi dan Sumber Daya Mineral 0,1461 3 II 7 Kementerian Perhubungan 0,4819 3 II 8 Kementerian Pertanian 0,2860 3 II 9 Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan 0,2905 3 II 10 Kementerian Kelautan dan Perikanan 0,2486 3 II 11 Kementerian Luar Negeri 0,2464 3 II 12 Kementerian Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal, dan Transmigrasi 0,0714 3 II 13 Badan Koordinasi Keluarga Berencana Nasional 1,0000 3 I.1 14 Badan Pelindungan Pekerja Migran Indonesia 0,1874 3 II 15 Badan Pengawas Obat dan Makanan 0,4310 3 II 16 Badan Pusat Statistik 0,7630 3 I.2 17 Provinsi Aceh 0,4234 3 II 18 Provinsi Sumatera Utara 0,3181 3 II 19 Provinsi Riau 0,1898 3 II 20 Provinsi Jambi 0,2018 3 II 21 Provinsi Kepulauan Riau 0,1230 3 II 22 Provinsi Sumatera Barat 0,4473 3 II 23 Provinsi Kepulauan Bangka Belitung 0,1501 3 II 24 Provinsi Lampung 0,1873 3 II 25 Provinsi Banten 0,1486 3 II 26 Prvinsi DKI Jakarta 1,0000 3 I.1 27 Provinsi Jawa Barat 0,2717 3 II 28 Provinsi Jawa Tengah 1,0000 3 I.1 29 Provinsi DI Yogyakarta 0,6930 3 I.2 30 Provinsi Jawa Timur 0,7469 3 I.2 31 Provinsi Bali 0,1839 3 II 32 Provinsi Nusa Tenggara Barat 0,2566 3 II 33 Provinsi Nusa Tenggara Timur 0,2862 3 II 34 Provinsi Kalimantan Barat 0,1916 3 II 35 Provinsi Kalimantan Selatan 0,3259 3 II 36 Provinsi Kalimantan Tengah 0,2106 3 II 37 Provinsi Kalimantan Timur 0,2436 3 II 38 Provinsi Kalimantan Utara 0,1642 3 II 39 Provinsi Sulawesi Tengah 0,3558 3 II 40 Provinsi Sulawesi Selatan 0,2733 2 III 41 Provinsi Maluku 0,2081 3 II 42 Kota Denpasar 0,3224 3 II 43 Kota Serang 0,1564 3 II 44 Kota Tangerang 0,3908 3 II 45 Kota Balikpapan 0,2260 3 II 46 Kabupaten Klungkung 0,7467 3 I.2 47 Kabupaten Belitung 0,6593 3 I.2 48 Kabupaten Boyolali 1,0000 3 I.1 49 Kota Surakarta 0,7040 3 I.2 50 Kota Bandung 0,2173 3 II