## Keterkaitan Belanja Pemerintah terhadap PDRB Perkapita Kabupaten/Kota di Sulawesi Tenggara
The Relation of Government Expenditures to GRDP Per Capita District/City in

## Southeast Sulawesi
La Ode Muhammad Tamzil Syuhada 1* , Wiwiek Rindayati 2 , & Bambang Juanda 2
1 Magister Ilmu Perencanaan Pembangunan Wilayah dan Pedesaan, Sekolah Pascasarjana, IPB University, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680, Indonesia * ; 2 Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB University, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680, Indonesia; * Penulis korespondesi. e-mail : tamzil_syuhada@apps.ipb.ac.id (Diterima: 15 April 2022; Disetujui: 18 April 2023)

## ABSTRACT
The issuance of Law No. 1 of 2022 as a complement to Law No. 23 of 2004 concerning financial relations between the central and regional governments. Fiscal transfer policies are becoming more selective in seeing local needs. However, this needs to be supported by good fiscal management in the regions to carry out development activities that have an impact on increasing income that is more evenly  distributed  between  regions  and  communities.  One  of  the  important  instruments  of  fiscal decentralization is the management of government spending. Therefore, the purpose of this study is to  examine  the  relationship  between  government  spending  and  per  capita  income  in  Southeast Sulawesi. The units of observation analyzed are gross regional domestic product per capita in the previous year, personnel expenditures, goods and services expenditures, capital expenditures, HDI, district and city dummy variables. The model approach in the calculation is panel data regression analysis  from  2016-2020.  Based  on  the  test  results,  the  probability  (F-statistics)  is  obtained,  the equation  of  income  per  capita  the  Hausman  test  >  0.05,  then  the  random  effect  model  (REM) equation is the best model choice. The results of the analysis show all independent variables have a strong relationship with the dependent variable in the model which is shown by an R-square of 0.982. Variables  that  show  significant  effect  on  the  increase  in  percapita  income  are (𝐺𝑅𝐷𝑃𝑝𝑟𝑘 (𝑡−1) ) , goods  and  services  expenditure, capital expenditure and  HDI,  while  personnel expenditure  has a negative effect on per capita income for both districts and cities in Southeast Sulawesi Province.
Keyword: government expenditures, per capita income, panel data regression

## ABSTRAK
Lahirnya UU No 1 tahun 2022 sebagai pelengkap dari UU No 23 tahun 2004 tentang hubungan keuangan  pemerintah  pusat  dan  daerah.  Kebijakan  transfer  fiskal  menjadi  lebih  selektif  dalam melihat kebutuhan di daerah.  Namun hal itu perlu didukung dengan pengelolaan fiskal yang baik di daerah untuk melaksanakan kegiatan pembangunan yang berdampak pada peningkatan pendapatan yang  lebih  merata  antara  daerah  maupun  antar  masyarakat.  Salah  satu  instrumen  penting  dari desentralisasi  fiskal  adalah  dari  sisi  pengelolaan  belanja  pemerintah.  Olehnya  itu,  tujuan  dari penelitian  ini  adalah  menguji  keterkaitan  belanja  pemerintah  terhadap  pendapatan  per  kapita  di Sulawesi Tenggara. Unit amatan yang dianalisis adalah produk domestik regional bruto per kapita tahun sebelumnya, belanja pegawai, belanja barang jasa, belanja modal, IPM, serta variabel dummy
kabupaten dan kota. Pendekatan model dalam perhitungan adalah analisis regresi data panel mulai tahun  2016-2020.  Berdasarkan  hasil  pengujian  didapatkan  Probabilitas  (F-statistik),  persamaan pendapatan perkapita pada uji hausman > 0.05, maka persamaan random effect model (REM) adalah pilihan model terbaik. Hasil analisis menunjukan semua variabel independen memiliki keterkaitan yang  kuat  terhadap  variabel  dependen  dalam  model  yang  diperlihatkan  dengan  R-square  sebesar 0.982.  Variabel  yang  menunjukan  pengaruh  nyata  terhadap  peningkatan  pendapatan  perkapita adalah (PDRBprk (t−1) ) ,  belanja  barang  dan  jasa,  belanja  modal  serta  IPM,  sementara  belanja pegawai berpengaruh negatif terhadap pendapatan perkapita baik kabupaten maupun kota di Provinsi Sulawesi Tenggara.
Kata Kunci: belanja pemerintah, pendapatan per kapita, regresi data panel

## PENDAHULUAN
Desentralisasi
fiskal merupakan perwujudan
keuangan publik dalam menciptakan efisiensi sumber daya, keseimbangan fiskal secara horizontal, redistribusi pendapatan serta stabilisasi ekonomi ( Musgrave ,  1959).  Banyak  negara  terutama  di negara berkembang yang menerapkan kebijakan desentralisasi fiskal dalam mempercepat pembangunannya dengan memperbaiki efisiensi di  sektor  publik  yang  berdampak  pada kompetensi  antar  daerah.  (Wallich  &  Bird, 1993;  Oates,  1993).  Pemberian  kewenangan fiskal sepenuhnya kepada daerah lebih mencerminkan daerah sebagai subjek pembangunan. Hal ini dianggap penting karena daerah  lebih  mengetahui  berbagai  aspek pembangunan  yang  merupakan  kebutuhan masyarakatnya. Tujuannya adalah untuk mendorong  pertumbuhan  dan  mengurangi kesenjangan  pendapatan  antar  daerah  serta mendorong percepatan pembangunan di daerah tertinggal (Juanda, 2016).
Lahirnya Undang-Undang Nomor 1 tahun 2022  sebagai  pelengkap  dari  Undang-Undang No 23 tahun 2004 tentang hubungan keuangan pemerintah  pusat  dan  daerah.  Perubahan didasari  karena  perjalanan  desentralisasi  fiskal sepenuhnya belum tercapai di beberapa daerah. Kebijakan transfer fiskal menjadi lebih selektif dalam  melihat  kebutuhan  di  daerah.  Formula Perhitungan  dilakukan  lebih  mencerminkan kebutuhan  masing-masing  daerah  berdasarkan keberagaman, karakteristik, potensi daerah dan kapasitas  kemampuan  keuangan  suatu  daerah. Selain  itu,  penguatan  tata  kelola  pemerintahan
dan peningkatan indeks pembangunan manusia yang  merupakan  faktor  penunjang  kinerja pembangunan.  Menurut  Otsuka et  al. (2012) dalam menjaga kesenjangan antar negara bagian di  India  tidak  semakin  melebar,  maka diperlukan  peningkatan  sumber  daya  manusia melalui  desentralisasi  belanja  kesehatan  dan pendidikan secara efektif.
Pelaksanaan  pembangunan  di  daerah bersumber dari Pendapatan Asli Daerah (PAD), dan dana transfer. Dana transfer meliputi Dana Bagi  Hasil  (DBH),  Dana  Alokasi  Umum (DAU), dan Dana Alokasi Khusus (DAK). Hasil kajian Limoeiro (2015) mengungkapkan bahwa kebijakan  pendapatan  seperti  dana  transfer kepada  daerah  terutama  daerah  dengan  status miskin  atau  tertinggal  memiliki  potensi  untuk mendorong pertumbuhan output lokal.
Kebijakan  alokasi  DAU  dan DAK sebagai  instrumen  fiskal bertujuan  sebagai efisiensi pada sektor publik guna meningkatkan pendapatan  dan  pertumbuhan  ekonomi  jangka panjang  yang  berdampak  pada  menurunnya ketimpangan pembangunan antar daerah (Wardhana et al ., 2013). DAU memiliki fungsi distribusi yang dialokasikan berdasarkan kemampuan  keuangan  masing-masing  daerah serta  disesuaikan  dengan  urgensi  ataupun kebutuhan dari daerah masing-masing. Pemberian  DAU  yang  lebih  besar,  Sebagai wujud  pemerataan  pembangunan  antar  daerah. Daerah  dengan  kapasitas  fiskal  yang  rendah dapat  mempercepat  pembangunan  daerahnya salah  satunya  dengan  meningkatkan  pelayanan kepada masyarakat. Besaran dari DAU sebagian besar  dialokasikan  pada  belanja  pegawai  dan
Juni 2023, 7 (2): 250-262
selebihnya diperuntukan untuk dana pembangunan  di  daerah.  DAU  sebagai  fungsi horizontal dalam rangka menekan ketimpangan pembangunan  antar  daerah  melalui  distribusi keuangan yang  merata antar daerah. Kebijakan alokasi  DAU  berdasarkan  formula  yang  telah ditetapkan berdasarkan Undang Undang Nomor 1  Tahun  2022  tentang  perimbangan  keuangan dimana  daerah  dengan  kapasitas  keuangan rendah  memperoleh  DAU  yang  lebih  besar. Sedangkan  bagi  daerah  dengan  kapasitas keuangan  yang  tinggi  mendapat  alokasi  DAU yang  lebih  sedikit.  Sementara,  DAK  diarahkan dalam  membiayai  kegiatan  pembangunan layanan  dasar  yang  merupakan  prioritas nasional.  Penggunaan  DAK  lebih  difokuskan pada  akses  infrastruktur  jalan,  pendidikan  dan kesehatan  dalam  menunjang  kegiatan  ekonomi masyarakat.  Selain  DAU  dan  DAK,  dana pembangunan  juga  dialokasikan  melalui  DBH untuk  mendanai  kebutuhan  daerah  sebagai upaya  dalam  mengurangi  kesenjangan  antara pusat  dan  daerah.  Khan et  al .  (2017), juga menunjukan  hubungan  kebijakan  fiskal  secara horizontal  dan  vertikal  dapat  menurunkan ketimpangan  pendapatan  melalui  program layanan dasar.
Dana  yang  telah  diterima  mempunyai diskresi  untuk  dibelanjakan  dalam  memenuhi pembangunan layanan dasar yang sesuai dengan prioritas utama masyarakat di daerah. Ketersediaan akses seperti jalan menjadi penting untuk mempermudah mobilitas arus barang dan jasa,  sehingga  dapat  menumbuhkan  kegiatan ekonomi  yang  berdampak  pada  peningkatan pendapatan masyarakat di daerah.
Provinsi Sulawesi Tenggara adalah salah satu daerah penerima Dana perimbangan. Dana perimbangan  merupakan  bagian  dari  dana transfer  dari  pusat  ke  daerah.  Alokasi  dana perimbangan  di  Provinsi  Sulawesi  Tenggara dalam kurun waktu 2016-2020 cukuplah besar. Dari segi kontribusi, proporsi dana perimbangan dari  pusat  ke  kabupaten/kota  di  Provinsi Sulawesi Tenggara rata-rata mencapai 60 persen dari total penerimaan daerah. Dengan penerimaan yang sangat besar, peran pemerintah menjadi penting dalam membelanjakan sumber
penerimaan dalam upaya mendorong pertumbuhan output lokal daerah.
Pengelolaan  keuangan  baik  dari  sisi penerimaan  maupun  pengeluaran  merupakan bagian  dari  kebijakan  desentralisasi  fiskal  itu sendiri.  Pengeluaran  pemerintah  sebagai  salah satu  indikator  penting  dalam  membiayai kegiatan  pembangunan  di  daerah  (Wu et  al ., 2010;  Dudzevičiūtė et  al .,  2017).  Kesuksesan pembangunan  daerah  terletak  pada  kualitas pengelolaan belanja pemerintah yang dilakukan secara efisien, efektif transparansi dan akuntabilitas (Juanda et al ., 2013; Heriwibowo, 2016)  serta  mampu  mendorong  pertumbuhan ekonomi (Faridi, 2011). Instrumen fiskal seperti pengeluaran  pemerintah  dapat  meningkatkan efisiensi  sektor  publik  seperti  infrastruktur dasar, jalan, pendidikan dan kesehatan (Nazara, 2010). Pengeluaran atau alokasi belanja bidang layanan publik akan membuat pembangunan di daerah semakin maju sehingga dapat mendorong kinerja ekonomi (Feng et al ., 2022). Perkembangan PDRB Perkapita
kabupaten/kota  Sulawesi  Tenggara  masih memperlihatkan  pendapatan  perkapita  yang belum  berimbang . Berdasarkan  Badan  Pusat Statistik  (BPS),  rata-rata  PDRB  Perkapita kabupaten/kota  sebesar  31.15  juta  rupiah  dari kurun  waktu  2016-2020.  Kabupaten  Kolaka adalah  daerah  yang  memiliki  PDRB  Perkapita tertinggi  secara  rata-rata,  yakni  sebesar  71.61 juta  rupiah,  sementara  Kabupaten  Buton merupakan  daerah  dengan  PDRB  Per  kapita paling rendah dengan  17.08 juta rupiah. Selain itu,  kondisi  ini  sangat  kontras  dengan kabupaten/kota lainnya, sebab PDRB Per kapita masih berada dibawah 50 juta rupiah.
Daerah-daerah  di  Sulawesi  Tenggara yang  memiliki  PDRB  Per  kapita  paling  besar didominasi oleh daerah yang kaya sumber daya alam  terutama  pada  sektor  galian  dan pertambangan.  Keberadaan  sektor  galian  dan pertambangan  merupakan  potensi  besar  dalam meningkatkan  pendapatan  daerah.  Sementara daerah  yang  minim  akan  sumber  daya  alam tentu  saja  akan  mendapatkan  penerimaan  dana transfer  yang  jauh  lebih  rendah  dan  hanya mengandalkan kontribusi dari sektor lain selain
sektor yang berbasis kepada sumber daya alam terutama sektor pertambangan dalam menyelenggarakan  pembangunan  di  daerah. Oleh sebab itu, pemerintah pusat mengalokasikan  anggaran  lebih  besar  dalam mendorong  pertumbuhan  dan  peningkatan pendapatan melalui dana perimbangan. Peningkatan  pendapatan  dalam  mendorong pertumbuhan   ekonomi yang tinggi tanpa diikuti dengan  distribusi  pendapatan  secara  merata dapat memperparah kemiskinan dan pengangguran (Todaro & Smith, 2012).
Titik  berat  desentralisasi  fiskal  berada pada sisi pengeluaran Penyerahan  kewenangan kepada  daerah  yang  disertai  dengan  dana transfer yang sebagian besar bersifat block grant sehingga  terdapat  diskresi  dalam  alokasi belanjanya.  Oleh  karena  itu,  peran  pemerintah dalam pengelolaan fiskal menjadi penting dalam memastikan efisiensi belanja pemerintah.
Dalam  memastikan  efisiensi  belanja pemerintah daerah dalam mendorong peningkatan pendapatan, Variabel yang diinput dalam  penelitian  merupakan  variabel  realisasi belanja yang meliputi belanja pegawai, belanja modal  dan  belanja  barang  jasa.  Selain  itu, menambahkan variabel kontrol sebagai variabel pendukung  antara  lain  Indeks  Pembangunan Manusia  (IPM),  Pembentukan  Modal  tetap Bruto  (PMTB)  dan  variabel dummy kabupaten dan  kota.  Sementara  variabel  PDRB  Perkapita digunakan Untuk menggambarkan pertumbuhan ekonomi sesuai dengan kajian dari Zhang & Zou (2001)  dimana  indikator  pendapatan  perkapita merupakan  indikator  yang  lebih  mudah dipahami  dalam  menggambarkan  keadaan ekonomi suatu wilayah.
Tujuan  dari  pemberian  dana  transfer adalah  untuk  meningkatkan  kesejahteraan masyarakat melalui pemanfaatan belanja pemerintah dalam mendukung program pembangunan  di  sektor  publik  seperti  sektor pendidikan, kesehatan dan infrastruktur. Alokasi  penganggaran  pembangunan  yang benar-benar  tepat  pada  keseluruhan  sektor tersebut diharapkan dapat memacu pembangunan  ekonomi  di  Provinsi  Sulawesi
Tenggara.
Usaha
pemerintah untuk
memperbaiki  kinerja  pembangunan  adalah dengan  menyusun  berbagai  program  dengan pengalokasian  anggaran  yang  proporsional untuk  dapat  mendorong  pertumbuhan  ekonomi dan  meningkatkan  IPM  di  provinsi  Sulawesi Tenggara.  Namun,  kondisi  ini  masih  terdapat berbagai  masalah  terkait  kualitas  penggunaan dana  dan  kualitas  belanja  pemerintah  yang belum berjalan dengan baik.
Berdasarkan  hal  tersebut,  tujuan  dari penelitian  adalah  untuk  melihat  pengaruh pendapatan  daerah  melalui  belanja  pemerintah terhadap PDRB Perkapita di Provinsi Sulawesi Tenggara.  Ruang  lingkup  penelitian  ini  adalah desentralisasi fiskal yang dilihat dari sisi belanja pemerintah  yakni  belanja  pegawai,  belanja modal dan belanja barang dan jasa.

## METODOLOGI

## Jenis dan Sumber Data
Data  yang  diinput  merupakan  data sekunder  berupa  realisasi  belanja  pegawai, realisasi belanja modal, realisasi belanja barang dan jasa, Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Produk  Domestik  Regional  Bruto  Per  Kapita (PDRB Per Kapita), Produk Domestik Regional Bruto Perkapita tahun sebelumnya
( PDRBprk (t−1) ).  Sumber  data  diperoleh  dari Direktorat  Jenderal  Perimbangan  Keuangan (DJPK),  Badan  Pengelolaan  Keuangan  dan Aset  Daerah  (BPKAD)  dan  Badan  Pusat Statistik  (BPS).  Jumlah  data cross-section dalam penelitian terdiri dari 15 kabupaten dan 2 kota dengan periode waktu 2016 sampai 2020. Analisis data pada penelitian ini menggunakan Software R-Studio 4.1.0.

## Analisis Deskriptif dan analisis Regresi Data Panel
Dalam  penelitian  ini  analisis  yang digunakan  adalah  analisis  deskriptif  dan analisis  regresi  data  panel.  Analisis  deskriptif dipakai dalam memberikan penjelasan mengenai  data  secara  deskriptif  yang  telah disajikan  dalam  bentuk  tabel  dan  grafik. Sementara,  data  panel  merupakan  salah  satu
Juni 2023, 7 (2): 250-262
jenis data yang dapat digunakan dalam analisis model regresi panel data ( panel data regression models ), atau disebut juga dengan pooled data ( pooling dari  pengamatan times  series dan cross-section )  kombinasi  dari time  series dan cross-section data.  Adapun  persamaan  model penggabungan  data cross-section dan times series menggunakan  3  pendekatan  yakni
Common  effect  model,  fixed  effect  model dan random  effect  model .  Persamaan  model  ini diadopsi dari Juanda (2009).

## Common Effect Model (CEM)
CEM  diasumsikan  bahwa  tidak  ada perbedaan  nilai intersep dan slope pada  hasil regresi baik atas dasar perbedaan antar individu maupun  antar  waktu.  Metode  pendugaan parameter  pada  CEM  menggunakan  metode Ordinary  Least  Square (OLS).  Persamaannya dapat dituliskan sebagai berikut:
𝑌 𝑖𝑡 = 𝑎 + 𝛽𝑋 𝑖𝑡 + ɛ 𝑖𝑡 𝑈𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑖 = 1,2 … , 𝑁; 𝑡 = 1,2, . . , 𝑇 (1)
Jika semua asumsi klasik tentang sisaan ɛ 𝒊𝒕 dipenuhi  maka  kita  dapat  menduga  model regresi  secara  terpisah,  misalnya  untuk  tiap waktu 𝑡 dengan  melibatkan 𝑁 pengamatan, modelnya untuk 𝑡 = 1 adalah sebagai berikut:
𝑌 𝑖1 = 𝑎 + 𝛽𝑋 𝑖1 + ɛ 𝑖1 𝑈𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑖 = 1,2 … , 𝑁 (2)
Jika 𝑎 dan 𝛽 keduannya  konstan sepanjang  waktu  dan  juga  untuk  antar  daerah, maka dugaan yang efisien dapat diperoleh jika semua  data  dikombinasikan  sehingga  menjadi satu  model  regresi  dengan data  besar ( pooled ) sebanyak 𝑁𝑇 -2 derajat bebas sisaan.
Kesulitan  prosedur  penggabungan  ini dengan persamaan CEM adalah bahwa asumsi 𝑎 dan 𝛽 konstan mungkin tidak realistis. Dalam mengatasi masalah tersebut maka dilakukan di dalam  beberapa  pendekatan  lain  seperti  FEM REM (Juanda, 2009; Juanda dan Junaidi 2012).

## Fixed Effect Model (FEM)
Jika  hanya  intersep 𝑎 yang  berubah sepanjang  waktu  dan  berbeda  antar  daerah, maka dapat diatasi dengan memasukkan peubah dummy untuk memungkinkan perbedaan intersep 𝑎 ,  Adapun  bentuk  persamaannya adalah sebagai berikut:
𝑌 𝑖𝑡 = 𝑎 + 𝛽𝑋 𝑖𝑡 + 𝛾 2 𝑊 2𝑡 + 𝛾 3 𝑊 3𝑡 + ⋯
+ 𝛾 𝑁 𝑊 𝑁𝑡 + δ 2 𝑍 𝑖2 + δ 3 𝑍 𝑖3 + ⋯ + δ 𝑇 𝑍 𝑖𝑇 + ɛ 𝑖𝑡 (3)
Dimana:
𝑊 𝑖𝑡
= {1  𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑖𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑑𝑢 𝑑𝑎𝑒𝑟𝑎ℎ 𝑘𝑒 − 𝑖; 𝑖 = 2, 3, … , 𝑁 0
𝑍 𝑖𝑡
= {1  𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑘𝑒 − 𝑡; 𝑡 = 2, 3, … , 𝑇 0
Persamaan  (3)  di  atas,  sebenarnya merupakan  model  regresi  peubah dummy dengan  menambah  (N+T-2)  peubah  bebas dummy . Koefisien dummy mengukur perbedaan intersep antar daerah I dengan daerah pertama ( 𝑖 = 1) , dan perubahan intersep antara waktu t dengan waktu pertama ( 𝑡 = 1). Untuk menguji apakah intersep 𝑎 konstan  pada  tiap  daerah i dan  tiap  waktu t ,  maka  digunakan  statistik  uji berikut  yang  menyebar  menurut  sebaran 𝐹 dengan (db1=N+T-2) dan db2=NT-N-T.
𝐹 𝑁+𝑇−2,𝑁𝑇−𝑁−𝑇) = (𝐽𝐾𝑆 1 −𝐽𝐾𝑆 2 )/(𝑁+𝑇−2) (𝐽𝐾𝑆 2 )/(𝑁𝑇−𝑁−𝑇) (4)
JKS 1 (Jumlah  kuadrat  sisa  dalam ANOVA)  hasil  model  OLS  dan JKS 2 hasil model  efek  tetap.  Jika  nilai  – 𝑝 < 𝑎 ( F hit > F a(db,db2) ) maka  terbukti  bahwa  asumsi (restriksi) semua intersep konstan tidak benar.

## Random Effect Model (REM)
Pendekatan  dengan  menggunakan  REM mengasumsikan  data  panel  yang  mempunyai karakteristik  komponen  sisanya  berkorelasi antar  waktu  dan  antar  individu  daerah. persamaan komponen sisaan ( error ) ini disebut juga  REM,  misalnya  dengan  persamaan berikut;
𝑌 𝑖𝑡 = 𝑎 + 𝛽𝑋 𝑖𝑡 + ɛ 𝑖𝑡 (5)
ɛ 𝑖𝑡 = 𝑈 𝑖 + 𝑉 𝑡 + 𝑊 𝑖𝑡 , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑖 = 1,2. 𝑁;  𝑡 = 1,2, . , 𝑇 (6)
Dimana:
𝑈 𝑖 ∿ 𝑁(0, 𝜎 𝑢 2 ) :  Komponen  sisaan  data cross- section 𝑉 𝑡 ∿ 𝑁(0, 𝜎 𝑢 2 ) :  Komponen  sisaan  data time series 𝑊 𝑖𝑡 ∿ 𝑁(0, 𝜎 𝑢 2 ): Komponen sisaan gabungan
Hubungan antara error-components model dan covariance model dapat  dilihat dengan  memperlakukan  komponen-komponen intersep dalam covariance mode l  sebagai  dua peubah acak, satu peubah deret waktu dan satu peubah cross-section .  Ketika  kedua  peubah acak  menyebar  secara  normal,  derajat  bebas sisaan dapat dihemat sehingga dapat
memperhatikan rataan dan ragam dari komponen sisaan.
Dalam  menentukan  model  terbaik, tahapan  pengujian  dilakukan  dengan  tahapan sebagai berikut:
1. Uji  Chow ,  membandingkan  CEM  dan
FEM.  Hipotesis  statistik  yang  dihasilkan adalah jika H 0 = CEM > 0.05, H 1 = FEM <
0.05
2. Uji  Hausman ,  membandingkan  REM  dan FEM, jika H 0 = REM > 0.05, H 1 = FEM < 0.05.
3. Uji  Lagrange Multiplier, membandingkan CEM dan REM. H 0 = CEM > 0.05, H 1 =

## REM < 0.05
Tahapan  selanjutnya  dilakukan  uji  asumsi klasik.  Adapun  model  yang  terpilih  harus memenuhi  persyaratan  dalam  pengujian  uji asumsi klasik yakni:
1. Uji  Normalitas  digunakan  untuk  melihat pergerakan atau sebaran data.
2. Uji  Multikolinearitas  digunakan  untuk memastikan  tidak  adanya  korelasi  yang kuat antar sesama variabel
3. Uji  Heteroskedastisitas  digunakan  untuk melihat ketidaksamaan varian dari residual
untuk semua pengamatan pada perhitungan
model regresi 4. Uji Autokorelasi digunakan untuk mengetahui  hubungan  variabel  yang  ada dalam  model  dugaan  dengan  perubahan waktu.
Penggunaan  uji  asumsi  klasik  tidak  menjadi syarat  mutlak  dalam  perhitungan.  Hal  itu tergantung  pada  pilihan  model  yang  terpilih. Sebab,  persamaan  CEM,  FEM  dan  REM mempunyai  syarat  tersendiri  dalam  memenuhi pengujian asumsi klasik.
Semua  variabel  dalam  penelitian  sudah dilakukan  standarisasi  data  dengan  membagi tiap variabel dengan jumlah penduduk. Jumlah penggunaan dummy dalam penelitian ini adalah satu,  dimana dummy kota  sama  dengan  (0) sedangkan  untuk dummy kabupaten  sama dengan (1)
Konstruksi  pemodelan  ekonometrika dapat dilihat pada model dibawah ini.
LnPDRBprk it = a 0 + a 1 PDRBprk (t−1)it + a 2 LnBpgi it +  a 3 LnBmdl it + a 4 LnBbrj it +  a 5 LnIPM it + a 6 LnBpgi ∗ Kab it + ɛ it
Keterangan: PDRBprk : Produk Domestik Regional Bruto Per Kapita (rupiah/kapita) PDRBprk (t−1) : Produk Domestik Regional Bruto Per  Kapita  tahun  sebelumnya (rupiah/kapita) Bpgi : Realisasi Belanja Pegawai (rupiah/kapita) Bmdl : Realisasi Belanja Modal (rupiah/kapita) IPM : Indeks Pembangunan Manusia Bpgi *Kab : Dummy Realisasi Belanja Modal (rupiah/kapita) Ln : Logaritma Natural a 0 : Konstanta
a 1,…. a 6 : Koefisien variabel independen 𝑖 : Kabupaten/Kota 𝑡 : Tahun ɛ : Error Dalam  mengestimasi  hasil  pemodelan regresi, pendekatan dilakukan dengan menggunakan CEM, FEM, dan REM. Hasil dari pemodelan  tersebut  dilakukan  pengujian  untuk mengidentifikasi  pemilihan  model  terbaik
Juni 2023, 7 (2): 250-262
dengan  menggunakan Uji  Chow dan Uji Hausman. Selanjutnya,  rekomendasi  kebijakan belanja pemerintah dan faktor lainnya dianalisis secara  deskriptif  berdasarkan  kesimpulan  pada hasil analisis.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Provinsi  Sulawesi  Tenggara  mencakup wilayah daratan dan lautan yang terdiri dari 15 kabupaten  dan  2  kota.  Dalam  mendorong peningkatan  pendapatan  dan  tetap  menjaga pemerataan pendapatan antar daerah, pemerintah pusat mengalokasikan dana perimbangan ke daerah sesuai dengan kapasitas keuangan  tiap  daerah  dalam  mempercepat peningkatan  pembangunan  terutama  daerah dengan  pendapatan  perkapita  yang  rendah. Perkembangan  Dana  Perimbangan  di  Provinsi Sulawesi  Tenggara  dalam  kurun  waktu  2016- 2020 selalu mengalami peningkatan.
Gambar 1. Perbandingan distribusi Dana perimbangan Provinsi Sulawesi Tenggara Sumber: BPS, 2020 (data diolah)
Berdasarkan  Gambar  1,  kontribusi  PAD terhadap  total  pendapatan  bergerak  secara fluktuatif  dari  tahun  2016-2020.  Pada  tahun 2020  kontribusi  PAD  hanya  mencapai  27.62% terhadap  total  pendapatan  daerah.  Sedangkan kontribusi  dari  dana  perimbangan  mencapai 72%. Berdasarkan hal tersebut, kontribusi dana perimbangan  masih  cukup  dominan  dalam proses  pembangunan  yang  terjadi  di  Provinsi Sulawesi Tenggara. Besaran dana perimbangan menunjukan bahwa provinsi Sulawesi Tenggara masih  memiliki  ketergantungan  yang  masih
besar  kepada  pemerintah  pusat.  Keterlibatan peran  aktif  masyarakat  dalam  mendukung pembangunan sangat penting untuk menjadikan daerah  lebih  mandiri  dengan  memanfaatkan potensi  sumber  daya  yang  ada.  Disisi  lain menumbuhkan kesadaran masyarakat dalam hal pembayaran  pajak  dan  retribusi  daerah. Penerimaan  daerah  yang  dialokasikan  untuk pembangunan, mesti dibelanjakan secara efektif dan tepat sasaran sebagai tujuan dari pemerataan pembangunan yang difokuskan pada pelayanan dasar  untuk  mempermudah  kegiatan  ekonomi masyarakat.  Jika  dilihat  dari  perkembangan belanja  pemerintah  dari  tahun  2016-2020, alokasi  belanja  modal  termasuk  penyumbang kontribusi terbesar dibandingkan dengan belanja pemerintah lainnya.

## Gambar 2. Perbandingan proporsi belanja terhadap total belanja Pemerintah Provinsi Sulawesi
Tenggara Sumber: BPS, 2020 (data diolah)
Pada tahun 2020 kontribusi belanja modal terhadap  total  belanja  langsung  mencapai 71.23%  sedangkan  kontribusi  belanja  barang jasa  hanya  24.57%  serta  kontribusi  belanja pegawai  paling  rendah  yakni  sebesar  4.19% terhadap total belanja pada tahun 2020.

## Perbandingan Distribusi Dana

## Perimbangan, PAD dan Jumlah Populasi Kabupaten/Kota di Sulawesi Tenggara Tahun 2020
Proses  distribusi  Dana  Transfer  menurut UU  No  33  tahun  2004,  besaran  alokasi  harus disesuaikan  dengan  kemampuan  keuangan daerah, jumlah populasi serta luas wilayah pada
2 6 ,9 2 2 2 ,8 1 2 3 ,8 8 2 2 ,4 7 2 7 ,6 2 7 2 ,5 0 7 5 ,6 4 7 5 ,6 9 7 5 ,2 1 6 9 ,3 8 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 2 0 P ERS EN PAD Daper 5 ,1 2 6 ,1 5 6 ,4 8 7 ,0 7 4 ,1 9 3 2 ,0 8 3 2 ,0 8 3 6 ,8 7 3 2 ,5 5 2 4 ,5 7 6 2 ,8 1 6 1 ,7 7 5 6 ,6 4 6 0 ,3 9 7 1 ,2 3 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 2 0 1 9 2 0 2 0 PERS EN Belanja Pegawai Belanja Barang dan Jasa Belanja Modal
suatu  daerah.  Dana  transfer  yang  dikucurkan mempunyai  fungsi  masing-masing  dalam mempercepat pembangunan di Daerah. Dimana
dana  transfer  yang  dialokasikan  ke  daerah meliputi DAU, DAK dan DBH.
Tabel 1. Perbandingan Distribusi Dana Perimbangan, PAD dan Populasi Kabupaten/Kota Sulawesi Tenggara
tahun 2020 Kabupaten/Kota Total Daper (Juta Rp) Pangsa (%) Total PAD (Juta Rp) Pangsa (%) Populasi (Jiwa) Pangsa (%) Bau-Bau 578,268.97 5.25 112,000.00 8.11 176,224 6.40 Bombana 748,766.37 6.80 69,314.22 5.02 189,269 6.87 Buton 509,716.55 4.63 26,990.00 1.95 103,869 3.77 Buton Selatan 472,089.25 4.28 12,803.13 0.93 81,752 2.97 Buton Tengah 468,501.76 4.25 18,014.57 1.30 94,207 3.42 Buton Utara 456,244.30 4.14 20,623.45 1.49 64,993 2.36 Kendari 871,013.52 7.90 476,628.29 34.52 404,232 14.67 Kolaka 877,457.01 7.96 180,643.52 13.08 266,069 9.66 Kolaka Timur 537,503.61 4.88 22,205.00 1.61 135,569 4.92 Kolaka Utara 622,734.98 5.65 45,948.30 3.33 153,669 5.58 Konawe 775,406.13 7.04 118,765.18 8.60 260,411 9.45 Konawe Kepulauan 402,615.82 3.65 10,660.30 0.77 34,666 1.26 Konawe Selatan 973,166.79 8.83 66,194.96 4.79 319,291 11.59 Konawe Utara 661,548.67 6.00 66,592.95 4.82 65,183 2.37 Muna 895,965.69 8.13 78,333.00 5.67 227,289 8.25 Muna Barat 494,171.31 4.48 19,296.43 1.40 82,785 3.00 Wakatobi 673,824.02 6.12 35,580.06 2.58 96,111 3.49 Total 11,018,994.75 100 1,380,593.37 100 2.755.589 100
Sumber: DJB Kemenkeu 2020, data diolah
Pada  Tabel  1,  distribusi  dana  transfer dialokasikan  berdasarkan  dengan  pendapatan asli daerah pada tahun 2020. Dimana total Dana transfer secara keseluruhan dari kabupaten/kota adalah  sebesar  11,018,994.75  Ribu  Rupiah. Sedangkan total jumlah PAD sebesar 1,380,593.37  Ribu  Rupiah  dengan  jumlah penduduk  provinsi  Sulawesi  Tenggara  adalah sebanyak  2,755,589  Jiwa.  Dari  total  dana transfer,  kabupaten  Konawe  Selatan  adalah daerah  yang  memiliki  distribusi  Dana Transfer paling besar terhadap semua kabupaten/kota di Sulawesi  Tenggara  yakni  dengan  kontribusi 8.83%.  Dengan  Jumlah  PAD  sebesar  Rp 66,194.96  Ribu.  Disisi  lain  jumlah  penduduk Konawe  selatan  juga  merupakan  jumlah penduduk terbesar Kedua setelah Kota Kendari yakni sebanyak 319,291 Jiwa. Berdasarkan nilai dari  dana  transfer  dari  pusat  ke  daerah. Distribusi  dana  transfer  berdasarkan  kapasitas kemampuan keuangan dan jumlah penduduk di
daerah.  Hal  itu  dapat  terlihat  pada  Tabel  1, daerah-daerah yang memiliki PAD lebih tinggi diberikan dana transfer tidak lebih besar dengan kemampuan keuangan daerah dengan mempertimbangkan  Jumlah  populasi  di  daerah sebagai ukuran perhitungan dalam pengalokasian dana transfer.
Kota Bau-Bau, Kota Kendari, Kabupaten Kolaka dan Kabupaten Konawe memiliki PAD yang  lebih  besar  sehingga  dana  transfer  yang dialokasikan  lebih  kecil  dari  kemampuan keuangan  daerah.  Sedangkan  untuk  Kabupaten yang  memiliki  kemampuan  keuangan  rendah diberikan  dana  transfer  lebih  besar  dari kemampuan keuangan daerah seperti Kabupaten Bombana, Kabupaten Buton, Kabupaten Buton Selatan,  kabupaten  Buton  Tengah,  Kabupaten Buton  Utara,  Kabupaten  Kolaka  Timur, Kabupaten  Kolaka  Utara,  Kabupaten  Konawe Kepulauan, Kabupaten Konawe Selatan, Kabupaten  Konawe  Utara,  Kabupaten  Muna,
Juni 2023, 7 (2): 250-262
Kabupaten  Muna  Barat,  dan  Kabupaten Wakatobi.
Kabupaten  yang  memiliki  PAD  paling rendah  yaitu  Kabupaten  Konawe  Kepulauan dengan kontribusi 0.77% dari total PAD Secara keseluruhan  sedangkan  kemampuan  daerah dengan  PAD  yang  paling  tinggi  adalah  Kota Kendari  dengan  kontribusi  34.52%  dari  total kabupaten/kota.  Namun, dari  segi  kontribusi tiap  kabupaten/kota,  alokasi dana  transfer dengan kapasitas fiskal tinggi masih memperlihatkan  porsi  penerimaan  yang  cukup besar.
Pola  distribusi  DAU  di  masing-masing daerah diperuntukan untuk menekan celah fiskal antara  daerah  kaya  tidak  semakin  jauh  dengan daerah  miskin.  Sedangkan  alokasi  DAK diperuntukan  untuk  kebutuhan  khusus  melalui peningkatan  pelayanan  dasar  publik.  Dengan pemeratan kemampuan keuangan daerah
diharapkan dapat mendorong belanja pemerintah dalam peningkatan pelayanan dasar publik dan infrastruktur. Peningkatan
infrastruktur  diharapkan  mampu  meningkatkan aksesibilitas dalam melakukan kegiatan ekonomi serta mendorong peningkatan pendapatan masyarakat di daerah.
Haryanto  (2016)  menjelaskan  bahwa dana  transfer  bertujuan  untuk  memberikan keseimbangan  fiskal  bagi  daerah  dalam menciptakan  pemerataan.  Salah  satunya  dapat diwujudkan untuk mendorong belanja pemerintah dalam meningkatkan pembangunan di daerah.
Pengaruh Belanja Pegawai, Belanja Modal,
Belanja Barang dan Jasa, IPM dan pendapatan perkapita tahun sebelumnya terhadap Pendapatan Perkapita
Alat analisis yang dipakai untuk mengetahui  faktor-faktor  belanja  pemerintah dan  variabelnya  lainnya  dalam  perhitungan adalah  dengan  menggunakan  analisis  regresi data panel. Dalam membangun model
persamaan ekonometrika, tahapan yang
dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Melakukan  pengujian  model  yang  telah  di estimasi yakni CEM, FEM dan REM Model yang telah diestimasi kemudian dilakukan pengujian untuk memilih model yang terbaik  dari  tiga  model  yang  ada.  Pengujian model dilakukan dengan dua tahapan yakni uji chow  dan  uji  hausman.    Hasil  dari  pengujian tersebut dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan Uji Chow dan Uji Hausman F/Chisq df Probab Uji Chow 2.4214 16 0.006 Uji Hausman 14.227 7 2.382
Sumber: Data olahan dari output R-Studio 4.1.0.
Berdasarkan  hasil  uji  chow  didapat  nilai Probabilitas  F-statistik sama  dengan  0.000, dimana Probabilitas F-statistik < α (0.05) yang berarti hipotesis menolak H 0 . Dengan demikian, hasil  regresi  dengan  menggunakan  FEM  lebih tepat  dibandingkan  dengan  CEM.  Setelah  itu dilanjutkan dengan melakukan pengujian kedua yaitu  dengan  uji  Hausman.  Sementara,  Uji Hausman  membandingkan  antara  FEM  dan REM. Dimana hipotesis statistik yang dihasilkan adalah jika H 0 = REM dan H 1 = FEM. Dari  hasil  pengujian  ditemukan  dengan  nilai Probabilitas  F-statistik >  α  (0.05)  sehingga gagal  tolak Ho .  Berdasarkan  uji  ini  didapat bahwa  model  REM  lebih  baik  dibandingkan dengan FEM.
b. Pengujian asumsi klasik
Dalam memastikan tidak adanya korelasi
yang  kuat  antar  sesama  variabel,  maka dilakukan pengujian Multikolinearitas.
Tabel 3. Uji Multikolinearitas antar variabel Variabel VIF LnPDRBprk (t−1) 2.48722 LnBpgi 2.01664 LnBbrj 2.94169 LnBmdl 2.82156 LnIPM 6.68294 LnBpgi*Kab 3.46788
Sumber: Data olahan dari output R-Studio 4.1.0.
Berdasarkan  pengujian  multikolinearitas tidak  ditemukan  keterkaitan  yang  kuat  antar
sesama  variabel  bebas.  Hal  itu  ditunjukan dengan nilai VIF berada di bawah 10.
Dalam  persamaan  REM,  pengujian asumsi  klasik  lainnya  seperti  adanya  masalah heteroskedastisitas  dan  masalah  autokorelasi sudah dikoreksi dalam perhitungan. Olehnya itu,
model  dengan  menggunakan  REM  sebagai pilihan  model  terbaik  dalam  mengestimasi pengaruh  belanja  pemerintah  terhadap  PDRB Perkapita.  Adapun  hasil  persamaan  regresi dengan menggunakan FEM adalah dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel  4.  Pengaruh  belanja  pegawai,  belanja  modal  dan  belanja  dan  jasa  serta  variabel  lainnya  terhadap pendapatan perkapita VARIABEL Koefisien Parameter Koefisien Std.error t-value Probab Intersep -0.008 0.746 -0.011 0.991 LnPDRBprk (t−1) 0.904  *** 0.023 39.643 0.000 LnBpgi -0.067  *** 0.028 -2.450 0.014 LnBbrj 0.028  ** 0.016 1.764 0.078 LnBmdl 0.029  ** 0.016 1.833 0.067 LnIPM 0.434  *** 0.203 2.136 0.033 LnBpgi*Kab 0.002 0.002 0.900 0.368 R-Square 0.982 F-Stat 4216.540 Prob F-Stat 0.000
Sumber: Data olahan dari output R-Studio 4.1.0. Ket: ***: Signifikan 1%, **: Signifikan 5%, *signifikan 10%
Dari hasil persamaan diatas dapat dilihat bahwasanya R-square memiliki  nilai  sebesar 0.9820  (98.20%).  Hal  ini  memperlihatkan bahwasanya  bahwa  model  dapat  menjelaskan variabel dependen sebesar 98.20% oleh variabel independen dan sisanya 1.80% dapat dijelaskan variabel lain diluar model.
Dari  persamaan  model  ini  dapat  dilihat bahwasanya semua variabel mempunyai pengaruh  terhadap  PDRB  Perkapita.  Hasil regresi menunjukan  variabel yang berpengaruh signifikan  negatif  adalah  variabel  belanja pegawai baik kabupaten maupun wilayah kota. Namun,  jika  dilihat  dari  nilai  koefisiennya wilayah  kabupaten  tidak  lebih  besar  daripada wilayah kota yakni sebesar -0.067. pada variabel dummy  kabupaten  untuk  belanja  pegawai menunjukan tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap PDRB Perkapita. Hal ini mirip dengan hasil  temuan  yang  dilakukan  oleh  Hutarian (2019)  menunjukan  bahwa  alokasi  belanja pegawai  tidak  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi. Variabel  yang  lain  menunjukan  hasil  yang berbeda,  dimana  variabel  yang  memiliki pengaruh  signifikan  positif  adalah  belanja barang  jasa,  belanja  modal,  dan  IPM.  Nilai
koefisien  realisasi  belanja  barang  dan  jasa berpengaruh  positif  terhadap  PDRB  Perkapita sebesar  0.028.  Artinya  setiap  peningkatan  1  % Belanja  barang  dan  jasa  bisa  meningkatkan pertumbuhan PDRB perkapita Sebesar 0.028 % [Tabel  4].  Hasil  penelitian  serupa  dengan temuan  (Napitupulu,  2017)  bahwa  belanja barang dan jasa berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan  ekonomi,  dimana  alokasi  belanja barang  dan  jasa  mampu  mendorong  PDRB perkapita di daerahnya.
Nilai  koefisien  realisasi  belanja  modal (LnBmdl)  berpengaruh  positif  terhadap  PDRB Perkapita  baik  wilayah  kabupaten  maupun wilayah perkotaan yakni sebesar 0.029. Artinya setiap  peningkatan  1%  belanja  Modal  bisa meningkatkan  PDRB  Perkapita  Sebesar  23%. Hal  ini  mirip  yang  dilakukan  Puput  Waryanto (2017)  bahwasanya  Pengeluaran  pemerintah seperti  belanja  modal  berpengaruh  signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Juanda, (2019) mengatakan bahwa semakin berkualitas belanja yang  dilakukan  pemerintah  daerah  akan semakin meningkatkan PDRB Perkapita.
Hal ini diungkapkan juga oleh Juanda et al. (2017), dimana daerah dengan sumber daya tinggi  memiliki  investasi  jauh  lebih  besar
Juni 2023, 7 (2): 250-262
daripada pengeluaran pemerintah dalam menentukan pertumbuhan ekonomi.
Nilai  koefisien  Indeks  Pembangunan Manusia (LnIPM) berpengaruh negatif terhadap PDRB  Perkapita  sebesar  0.434,  artinya  setiap peningkatan  1%  IPM  dapat  meningkatkan PDRB  Perkapita  Sebesar  0.434.  Hal  ini  sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh
(Expenditure  &  Growth,  2020;  Ezkirianto  & Alexandi,  2018;  Iskandar,  2017)  bahwasanya
IPM  dapat  berpengaruh  positif  signifikan terhadap PDRB perkapita.
Dari  semua  kabupaten/kota  alokasi belanja yang paling mendominasi terhadap total anggaran belanja adalah adalah belanja pegawai paling  besar.  Sedangkan  untuk  belanja  modal dan belanja barang jasa lebih besar berada pada wilayah  kabupaten.  Alokasi  belanja  modal kabupaten  relatif  besar  dibandingkan  dengan persentase  alokasi  anggaran  belanja  modal  di perkotaan. Hal ini bisa dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Perbandingan besaran alokasi belanja pegawai, belanja modal dan belanja barang serta jasa yang diperlihatkan dengan nilai rata-rata belanja terhadap total belanja
Besaran  nilai  rata-rata  alokasi  belanja pegawai menunjukan Kota Kendari merupakan persentase terbesar  dari semua  kabupaten/kota, diikuti kabupaten Muna terbesar kedua dengan nilai rata-rata sebesar 46.37% dari total belanja, selanjutnya  Kota  Bau-Bau  yang  merupakan terbesar ketiga dengan rata-rata alokasi belanja pegawai sebesar 44.67%. Sedangkan kabupaten Konawe  Kepulauan  adalah  daerah  dengan alokasi  belanja  pegawai  paling  kecil  dengan nilai rata-rata belanja pegawai sebesar 18.69%. anggaran  belanja  pegawai  untuk  Kota  Kendari dan  Kota  Bau-Bau  cukup  besar  yakni  sebesar 52.28%  dan  44.67%  terhadap  total  anggaran belanja  pemerintah.  Sementara  untuk  rata-rata alokasi  belanja  modal  paling  besar  adalah Kabupaten Konawe Kepulauan sebesar 38.77% dan  menyusul  kabupaten  Muna  Barat  terbesar kedua yakni sebesar 37.59%. Kedua kabupaten tersebut  merupakan  kabupaten  yang  alokasi belanja  modalnya  lebih  besar  dibandingkan
dengan belanja pegawai dan belanja barang jasa. Sedangkan alokasi belanja modal terbesar ketiga ditempati Kota Kendari sebesar 32.27%. Disisi lain  untuk  persentase  alokasi  anggaran  belanja barang jasa paling tinggi adalah Kota Bau-Bau yakni  sebesar  27.80%  sedangkan  untuk Kabupaten  Muna  merupakan  persentase  paling kecil dibandingkan dengan kabupaten/kota lain yakni  hanyai  mencapai  12.44%  anggaran belanja  barang  jasa.  Dimana  belanja  modal dialokasikan sebagai instrumen dalam membiayai  kebutuhan  pelayanan  dasar  seperti infrastruktur  jalan,  irigasi,  pendidikan  dan kesehatan.  Dengan  adanya  fasilitas  pelayanan tersebut diharapkan dapat mempermudah akses masyarakat dalam meningkatkan pendapatannya dan memperlancar jalur distribusi  barang  dan  jasa  sehingga  dapat menumbuhkan kegiatan ekonomi antara masyarakat.
4
4 ,6 7 3 4 ,8 1 3 8 ,7 5 3 3 ,5 8 3 4 ,6 9 3 0 ,6 4 5 2 ,2 8 3 8 ,5 7 2 8 ,7 3 3 6 ,2 5 3 4 ,8 4 1 8 ,6 9 3 6 ,5 7 3 1 ,4 6 4 6 ,3 7 2 7 ,6 9 3 4 ,4 1 2 5 ,4 2 2 7 ,9 1 3 0 ,9 4 2 9 ,4 8 3 1 ,6 6 2 6 ,7 9 3 2 ,2 7 2 7 ,6 8 2 8 ,8 3 2 5 ,1 4 2 5 ,9 1 3 8 ,7 7 2 3 ,9 0 2 2 ,5 0 2 4 ,4 1 3 7 ,5 9 2 9 ,7 7 2 7 ,8 0 1 9 ,4 9 1 5 ,4 6 2 0 ,4 3 1 7 ,4 7 2 4 ,6 6 1 3 ,9 2 1 9 ,6 0 2 1 ,5 5 1 9 ,5 6 1 9 ,6 1 2 3 ,9 5 1 6 ,4 7 2 3 ,6 3 1 2 ,4 4 1 7 ,5 4 2 0 ,3 6 RERA T A BEL A NJ A (% ) Belanja Pegawai Belanja Modal
Belanja Barang Jasa

## KESIMPULAN
Kemajuan ekonomi kabupaten/kota Sulawesi Tenggara dapat dilihat dari pendapatan perkapitanya.  Dari  hasil  perhitungan  faktor- faktor belanja pemerintah seperti belanja barang dan  jasa,  serta  belanja  modal  pada  daerah kabupaten  menunjukan  pengaruh  signifikan positif  terhadap  PDRB  Perkapita.  Berbeda dengan  belanja  pegawai  yang  menunjukan pengaruh  negatif  signifikan  terhadap  PDRB Perkapita.  Alokasi  belanja  pegawai  belum sepenuhnya memberikan efek terhadap pertumbuhan ekonomi di daerah. Hal ini serupa dengan  perubahan  formula  perhitungan  DAU, terkait belanja pegawai yang tertuang pada UU No  1  tahun  2022  tentang  hubungan  keuangan pemerintah pusat dan daerah. Selain itu terdapat peran  investasi  di  daerah  yang  digambarkan dengan  pembentukan  modal  tetap  bruto menunjukan  pengaruh  yang  sangat  besar terhadap  peningkatan  PDRB  Perkapita  di wilayah kabupaten maupun perkotaan. Variabel IPM  juga  menunjukan  pengaruh  cukup  besar dalam mendorong output perkapita daerah.

## DAFTAR PUSTAKA
Baltagi,  B.  H.  (2005).  Econometrics  Analysis  of Panel  Data.  England  (GB):  John  Wiley  and Sons.
[BPS] Badan Pusat Statistik. (2020). Statistik Daerah Sulawesi  Tenggara. Sulawesi  Tenggara  (ID):
BPS Daerah Sulawesi Tenggara .
Deswantoro,  D.  B.,  Ismail,  A.,  &  Hendarmin,  H.
(2017). Pengaruh Belanja Daerah Berdasarkan Klasifikasi  Ekonomi  terhadap  Pertumbuhan Ekonomi  dan  Kesejahteraan  Masyarakat  di Kabupaten/Kota  Provinsi  Kalimantan  Barat Tahun  2010  -  2015. Jurnal  Ekonomi  Bisnis Dan Kewirausahaan , 6 (3), 187.
Dudzevičiūtė, G., Šimelytė, A., & Antanavičienė, J.
(2017).  Causal  nexus  between  export  and economic  growth  in  the  European  Union countries. Montenegrin Journal of Economics ,
13 (2), 107–120.
Expenditure, C., & Growth, E. (2020). The Impact of Economic  Growth  and  Human  Development Index on Poverty in Riau Province. Journal of Economics  and  Sustainable  Development ,
2 (02).
Ezkirianto,  R.,  &  Alexandi,  M.  F.  (2018).  Analisis Keterkaitan  Antara  Indeks  Pembangunan Manusia  Dan  Pdrb  Per  Kapita  Di  Indonesia.
Jurnal Ekonomi Dan Kebijakan Pembangunan , 2 (1), 14–29. Faridi,  M.  Z.  (2011). Contribution  of  Fiscal Decentralization  to  Economic  Growth : Evidence from Pakistan . 31 (1), 1–13.
Feng, H., Liu, Z., Wu, J., Iqbal, W., Ahmad, W., & Marie, M. (2022). Nexus between Government spending’s and Green Economic performance:
Role  of  green  finance  and  structure  effect. Environmental  Technology  &  Innovation , 27 , 102461. https://doi.org/10.1016/j.eti.2022.102461 Hajamini, M., & Falahi, M. A. (2014). The nonlinear impact of government consumption expenditure  on  economic  growth:  Evidence from  low  and  low-middle  income  countries. Cogent Economics and Finance , 2 (1). Haryanto JT. 2016 . Kebijakan Strategis Transfer ke Daerah  dan  Dana  Desa  2016 [Internet].
[diunduh  2017  Maret  25].  Tersedia  pada http://www.kemenkeu.go.id/media4420/kebija kan-strategis-tkd-dan-dd-2016.pdf
Hidayat,  I.,  Mulatsih,  S.,  &  Rindayati,  W.  (2020). The  Determinants  of  Inclusive  Economic Growth  in  Yogyakarta. Jurnal  Economia , 16 (2), 200–210.
Iskandar,  I.  (2017).  Effect  Of  Human  Development Index  Fund  on  Economic  Growth  Through  A Special Autonomy. Jurnal Ekonomi Pembangunan: Kajian Masalah Ekonomi Dan
Pembangunan , 18 (1), 50.
Juanda B, Suratman E, Handra H. (2017). The fiscal transfer effect on regional inequality. Seminar onThe 6thIRSA International Institute,
Manado: IRSA Institute.
Juanda B. 2016. Reformasi Kebijakan Desentralisasi Fiskal  Upaya  Mendorong  Pertumbuhan  dan Mengurangi Kesenjangan Antardaerah.
Radar Banten. Rubrik Opini: 2 (Kol 1-4),
Juanda,  B.,  Heriwibowo,  D.  (2016).  Konsolidasi Desentralisasi  Fiskal  Melalui  Reformasi Kebijakan Belanja Daerah Berkualitas. Jurnal Ekonomi  Kebijakan  Publik,  7,  No.  1  Juni 2016, Pusat Pengkajian Pengelolaan Data dan Informasi, DPR RI.
Juni 2023, 7 (2): 250-262
Juanda  B,  Junaidi.  (2012).  Ekonometrika  Deret Waktu. Bogor: IPB Press Juanda, B. (2019). Apbn berkualitas 1 . 1–40.
Khan,  Q.,  Faguet,  J.  P.,  &  Ambel,  A.  (2017).
Blending Top-Down Federalism with Bottom- Up  Engagement  to  Reduce  Inequality  in Ethiopia. World Development , 96 , 326–342.
Lewaherilla  dan,  E.,  &  Hendra  Tanate  Fakultas Ekonomi  dan  Bisnis,  D.  (2020).  Determinasi pendapatan perkapita sebagai Jalan keluar dari middle  income  trap. Esy  Lewaherilla  Dan Devrin Hendra Tanate , 3 (1), 13–21.
Limoeiro, D. (2015). Beyond income transfers: The decline of regional inequality in Brazil during the  2000s. Progress  in  Development  Studies , 15 (1), 6–21.
Musgrave,  R.  (1959).  The  Theory  of  Public
Finance.N.Y. McGraw-Hill
Napitupulu.  (2017).  UNIVERSITAS  SUMATERA
UTARA Poliklinik UNIVERSITAS SUMATERA  UTARA. Jurnal  Pembangunan
Wilayah & Kota , 1 (3), 82–91.
Nazara S. (2010). Pemerataan Antar Daerah Sebagai
Tantangan  Utama  Transformasi  Struktural
Pembangunan  Ekonomi  Indonesia  Masa Depan. Pidato Pengukuhan Guru Besar Tetap
Bidang Ilmu Ekonomi. Universitas Indonesia.
Noviyanti,  D.  (2021).  Determinan  Pertumbuhan
Ekonomi  Wilayah  Pengembangan  Jawa  Barat Tahun 2014-2018 dengan Pendekatan Regresi Panel  Spasial. Seminar  Nasional  Official
Statistics , 2021 (1), 878–888.
Oates,  W.  E  (1993).  Fiscal  Decentralization  and
Economic development. National Tax
Journal, 26 (2): 237-243. Todaro  MP,  Smith  SC. (2012).  Economic Development.  Edisi  II. Boston  (UK):  Pearson Education Inc
[UU] Undang-undang Nomor 33 Tahun 2004 tentang Perimbangan  Keuangan  antara  Keuangan
Pusat dan Keuangan Daerah. 2004
[UU] Undang-undang Nomor 1 Tahun 2022 tentang Hubungan  Keuangan  antara  Keuangan  Pusat dan Keuangan Daerah. 2022
[UU]  Undang-undang  Nomor  23  Tahun  2014 Tentang Pemerintah Daerah.
Wahyuni, S., Juanda, B., & Fahmi, I. (2018). Kualitas
Belanja  Daerah  Dan  Hubungannya  Dengan
Kinerja  Pembangunan  Di  Provinsi  Banten.
Jurnal Ekonomi Dan Kebijakan Pembangunan , 6 (2), 16–31.
Wallich, C., & Bird, R. (1993). Fiscal decentralization and intergovernmental
relations  in  transition  economics:  toward  a systematic  framework  of  analysis. The  World Bank, Policy Research Working Paper Series: 1122, 1993 .
Wardhana,  A.,  Juanda,  B.,  Siregar,  H.,  &  Wibowo,
K. (2013). Dampak Transfer Pemerintah Pusat Terhadap Penurunan Ketimpangan Pendapatan Di Indonesia. Sosiohumaniora , 15 (2), 111. Zhang, T., Zou, H. H. (2001) The Growth Impact of Intersectoral and Intergovernmental Allocation  of  Public  Expenditure:  with applications  to  China  and  India.  China Economic Review, 2: 58-81.