Green Accounting

Green akuntansi adalah jenis akuntansi yang mencoba untuk menghubungkan faktor biaya lingkungan ke dalam hasil kegiatan usaha perusahaan. Seperti diketahui bahwa produk domestik bruto mengabaikan lingkungan dalam pembuatan keputusan, oleh karena itu dibutuhkan model revisi yang menggabungkan akuntansi hijau "akuntansi nasional hijau”. Istilah ini pertama kali digunakan oleh ekonom profesor berpengaruh Petrus Kayu di 80's. Julian Lincoln Simon, profesor administrasi usaha di University of Maryland dan Senior Fellow di Institut Cato, berpendapat bahwa penggunaan sumer daya alam hasil kekayaan yang lebih besar, seperti yang dibuktikan oleh harga jatuh dari waktu ke waktu dari hampir semua sumber daya yang tidak bisa diperbarui.

Istilah, akuntansi hijau, telah ada sejak tahun 1980-an, dan dikenal sebagai alat manajemen yang digunakan untuk berbagai tujuan, seperti meningkatkan kinerja lingkungan, pengendalian biaya, investasi dalam "bersih" teknologi, mengembangkan "hijau" proses dan produk, dan keputusan berkaitan dengan kegiatan bisnis.

Seperti kita ketahui, bisnis dibentuk untuk memberikan pelayanan atau menghasilkan produk dalam rangka untuk mendapatkan keuntungan.. Dengan kesadaran konsumen, perusahaan harus berperan lebih dari yang pernah diharapkan yaitu menyelaraskan strategi bisnis dengan inisiatif lingkungan.. Kesadaran akan lingkungan akan dapat menghasilkan strategi bisnis terutama dalam meminimalkan dampak lingkungan, menggunakan secara hemat sumber daya alam yang tersedia, lebih hemat energi, mengurangi biaya, dan menunjukkan tanggung jawab social.

Menurut EPA, hijau atau lingkungan akuntansi manajemen adalah identifikasi, prioritas, kuantifikasi atau kualifikasi, dan penggabungan biaya lingkungan ke dalam keputusan bisnis. Akuntansi manajemen lingkungan merupakan pendekatan gabungan yang menyediakan untuk transisi data dari akuntansi keuangan dan akuntansi biaya untuk meningkatkan efisiensi bahan, mengurangi dampak dan risiko lingkungan dan mengurangi biaya perlindungan lingkungan.

Pada saat ini, setiap negara berupaya untuk mengatasi potensi ancaman yang ditimbulkan oleh perubahan iklim dan masalah lingkungan lainnya, dan hal ini merupakan kekuatan utama yang melatarbelakangi munculnya akuntansi hijau.

Teknologi yang digunakan dalam green accounting berbeda, baik akuntansi dan ERP (enterprise resource planning) vendor perangkat lunak mulai menambahkan lebih banyak fitur "hijau" yang berorientasi ke dalam produk perusahaan. Di antara program yang tersedia saat ini adalah karbon unit pengukuran dan alat-alat manajemen, serta program yang dirancang untuk memungkinkan perusahaan untuk perdagangan kredit karbon. Namun jenis lain dari perangkat lunak akuntansi hijau bertujuan untuk membantu dalam usaha mengatasi masalah yang ditimbulkan oleh perubahan iklim.

Teknik-teknik Sampling

Teknik sampling adalah bagian dari metodologi statistika yang berhubungan dengan pengambilan sebagian dari populasi. Jika sampling dilakukan dengan metode yang tepat, analisis statistik dari suatu sampel dapat digunakan untuk menggeneralisasikan keseluruhan populasi. Metode sampling banyak menggunakan teori probabilitas dan teori statistika.

Tahapan sampling adalah:

· Mendefinisikan populasi hendak diamati

· Menentukan kerangka sampel, yakni kumpulan semua item atau peristiwa yang mungkin

· Menentukan metode sampling yang tepat

· Melakukan pengambilan sampel (pengumpulan data)

· Melakukan pengecekan ulang proses sampling

Populasi merupakan wilayah generalisasi yang terdiri atas; obyek/subyek yang mempunyai kuantitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya.
Populasi bukan hanya orang, tetapi juga benda-benda alam yang lain. Populasi juga bukan sekedar jumlah yang ada pada obyek/subyek yang dipelajari, tetapi meliputi seluruh karakteristik/sifat yang dimiliki oleh obyek atau subyek tersebut.

Sampel adalah sebagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Apabila populasi besar, dan peneliti tidak mungkin mempelajari semua yang ada populasi, hal ini dikarenakan adanya keterbatasan dana, tenaga dan waktu, maka peneliti dapat menggunakan sampel yang diambil dari populasi tersebut.

Syarat sampel yang baik

Secara umum, sampel yang baik adalah yang dapat mewakili sebanyak mungkin karakteristik populasi. Dalam bahasa pengukuran, artinya sampel harus valid, yaitu bisa mengukur sesuatu yang seharusnya diukur.

· Akurasi atau ketepatan , yaitu tingkat ketidakadaan “bias” (kekeliruan) dalam sample. Dengan kata lain makin sedikit tingkat kekeliruan yang ada dalam sampel, makin akurat sampel tersebut. Tolok ukur adanya “bias” atau kekeliruan adalah populasi.

· Presisi. Kriteria kedua sampel yang baik adalah memiliki tingkat presisi estimasi. Presisi mengacu pada persoalan sedekat mana estimasi kita dengan karakteristik populasi. Presisi diukur oleh simpangan baku (standard error). Makin kecil perbedaan di antara simpangan baku yang diperoleh dari sampel (S) dengan simpangan baku dari populasi, makin tinggi pula tingkat presisinya.

Ukuran sampel

Ukuran sampel atau jumlah sampel yang diambil menjadi persoalan yang penting manakala jenis penelitian yang akan dilakukan adalah penelitian yang menggunakan analisis kuantitatif. Pada penelitian yang menggunakan analisis kualitatif, ukuran sampel bukan menjadi nomor satu, karena yang dipentingkan alah kekayaan informasi. Walau jumlahnya sedikit tetapi jika kaya akan informasi, maka sampelnya lebih bermanfaat.

Dikaitkan dengan besarnya sampel, selain tingkat kesalahan, ada lagi beberapa faktor lain yang perlu memperoleh pertimbangan yaitu, derajat keseragaman, rencana analisis, biaya, waktu, dan tenaga yang tersedia .

Teknik-teknik pengambilan sampel

Secara umum, ada dua jenis teknik pengambilan sampel yaitu, sampel acak atau random sampling / probability sampling, dan sampel tidak acak atau nonrandom samping/nonprobability sampling.

Random Sampling adalah cara pengambilan sampel yang memberikan kesempatan yang sama untuk diambil kepada setiap elemen populasi. Artinya jika elemen populasinya ada 100 dan yang akan dijadikan sampel adalah 25, maka setiap elemen tersebut mempunyai kemungkinan 25/100 untuk bisa dipilih menjadi sampel.

Nonrandom Sampling atau Nonprobability Sampling, setiap elemen populasi tidak mempunyai kemungkinan yang sama untuk dijadikan sampel. Lima elemen populasi dipilih sebagai sampel karena letaknya dekat dengan rumah peneliti, sedangkan yang lainnya, karena jauh, tidak dipilih; artinya kemungkinannya 0 (nol).

Di setiap jenis teknik pemilihan tersebut, terdapat beberapa teknik yang lebih spesifik lagi. Pada sampel acak (random sampling) dikenal dengan istilah simple random sampling, stratified random sampling, cluster sampling, systematic sampling, dan area sampling. Pada nonprobability sampling dikenal beberapa teknik, antara lain adalah convenience sampling, purposive sampling, quota sampling, snowball sampling.

Probability/Random Sampling.

Syarat pertama yang harus dilakukan untuk mengambil sampel secara acak adalah memperoleh atau membuat kerangka sampel atau dikenal dengan nama “sampling frame”. Yang dimaksud dengan kerangka sampling adalah daftar yang berisikan setiap elemen populasi yang bisa diambil sebagai sampel.

1. Simple Random Sampling atau Sampel Acak Sederhana

Cara atau teknik ini dapat dilakukan jika analisis penelitiannya cenderung deskriptif dan bersifat umum. Perbedaan karakter yang mungkin ada pada setiap unsur atau elemen populasi tidak merupakan hal yang penting bagi rencana analisisnya. Dengan demikian setiap unsur populasi harus mempunyai kesempatan sama untuk bisa dipilih menjadi sampel. Prosedurnya :

· Susun “sampling frame”

· Tetapkan jumlah sampel yang akan diambil

· Tentukan alat pemilihan sampel

· Pilih sampel sampai dengan jumlah terpenuhi

2. Stratified Random Sampling atau Sampel Acak Distratifikasikan

Karena unsur populasi berkarakteristik heterogen, dan heterogenitas tersebut mempunyai arti yang signifikan pada pencapaian tujuan penelitian, maka peneliti dapat mengambil sampel dengan cara ini. Misalnya, seorang peneliti ingin mengetahui sikap manajer terhadap satu kebijakan perusahaan. Dia menduga bahwa manajer tingkat atas cenderung positif sikapnya terhadap kebijakan perusahaan tadi. Agar dapat menguji dugaannya tersebut maka sampelnya harus terdiri atas paling tidak para manajer tingkat atas, menengah, dan bawah. Dengan teknik pemilihan sampel secara random distratifikasikan, maka dia akan memperoleh manajer di ketiga tingkatan tersebut, yaitu stratum manajer atas, manajer menengah dan manajer bawah. Dari setiap stratum tersebut dipilih sampel secara acak. Prosedurnya :

· Siapkan “sampling frame”

· Bagi sampling frame tersebut berdasarkan strata yang dikehendaki

· Tentukan jumlah sampel dalam setiap stratum

· Pilih sampel dari setiap stratum secara acak.

3. Cluster Sampling atau Sampel Gugus

Teknik ini biasa juga diterjemahkan dengan cara pengambilan sampel berdasarkan gugus. Berbeda dengan teknik pengambilan sampel acak yang distratifikasikan, di mana setiap unsur dalam satu stratum memiliki karakteristik yang homogen, maka dalam sampel gugus, setiap gugus boleh mengandung unsur yang karakteristiknya berbeda-beda atau heterogen. Prosedur :

· Susun sampling frame berdasarkan gugus

· Tentukan berapa gugus yang akan diambil sebagai sampel

· Pilih gugus sebagai sampel dengan cara acak

· Teliti sampel yang ada dalam gugus sample

4. Systematic Sampling atau Sampel Sistematis

Jika peneliti dihadapkan pada ukuran populasi yang banyak dan tidak memiliki alat pengambil data secara random, cara pengambilan sampel sistematis dapat digunakan. Cara ini menuntut kepada peneliti untuk memilih unsur populasi secara sistematis, yaitu unsur populasi yang bisa dijadikan sampel adalah yang “keberapa”. Soal “keberapa”-nya satu unsur populasi bisa dijadikan sampel tergantung pada ukuran populasi dan ukuran sampel. Prosedurnya :

· Susun sampling frame

· Tetapkan jumlah sampel yang ingin diambil

· Tentukan K (kelas interval)

· Tentukan angka atau nomor awal di antara kelas interval tersebut secara acak atau random – biasanya melalui cara undian saja.

· Mulailah mengambil sampel dimulai dari angka atau nomor awal yang terpilih.

· Pilihlah sebagai sampel angka atau nomor interval berikutnya

5. Area Sampling atau Sampel Wilayah

Teknik ini dipakai ketika peneliti dihadapkan pada situasi bahwa populasi penelitiannya tersebar di berbagai wilayah. Prosedurnya :

· Susun sampling frame yang menggambarkan peta wilayah

· Tentukan wilayah yang akan dijadikan sampel

· Tentukan berapa wilayah yang akan dijadikan sampel penelitiannya.

· Pilih beberapa wilayah untuk dijadikan sampel dengan cara acak atau random.

· Kalau ternyata masih terlampau banyak responden yang harus diambil datanya, bagi lagi wilayah yang terpilih ke dalam sub wilayah.

Nonprobability/Nonrandom Sampling atau Sampel Tidak Acak

Seperti telah diuraikan sebelumnya, jenis sampel ini tidak dipilih secara acak. Tidak semua unsur atau elemen populasi mempunyai kesempatan sama untuk bisa dipilih menjadi sampel. Unsur populasi yang terpilih menjadi sampel bisa disebabkan karena kebetulan atau karena faktor lain yang sebelumnya sudah direncanakan oleh peneliti.

1. Convenience Sampling atau sampel yang dipilih dengan pertimbangan kemudahan.

Dalam memilih sampel, peneliti tidak mempunyai pertimbangan lain kecuali berdasarkan kemudahan saja. Seseorang diambil sebagai sampel karena kebetulan orang tadi ada di situ atau kebetulan dia mengenal orang tersebut. Oleh karena itu ada beberapa penulis menggunakan istilah accidental sampling – tidak disengaja – atau juga captive sample (man-on-the-street).

2. Purposive Sampling

Sampel diambil dengan maksud atau tujuan tertentu. Dua jenis sampel ini dikenal dengan nama judgement dan quota sampling.

Judgment Sampling

Sampel dipilih berdasarkan penilaian peneliti bahwa dia adalah pihak yang paling baik untuk dijadikan sampel penelitiannya. Judment sampling umumnya memilih sesuatu atau seseorang menjadi sampel karena mereka mempunyai “information rich”.

Quota Sampling

Teknik sampel ini adalah bentuk dari sampel distratifikasikan secara proposional, namun tidak dipilih secara acak melainkan secara kebetulan saja.

3. Snowball Sampling – Sampel Bola Salju

Cara ini banyak dipakai ketika peneliti tidak banyak tahu tentang populasi penelitiannya. Dia hanya tahu satu atau dua orang yang berdasarkan penilaiannya bisa dijadikan sampel. Karena peneliti menginginkan lebih banyak lagi, lalu dia minta kepada sampel pertama untuk menunjukan orang lain yang kira-kira bisa dijadikan sampel.