How to cite: Septiani,  A.  (2022)  Pengaruh Belanja  Modal, Belanja Barang dan  Jasa,  Belanja  Hibah dan  Belanja Bantuan Sosial Terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia Tahun 2010-2020.
Jurnal Syntax Idea 4 (9).
https://doi.org/10.36418/syntax-idea.v4i9.1912
E-ISSN:
2723-6927 Published by:
Ridwan Institute
Syntax Idea: p–ISSN: 2684-6853 e-ISSN: 2684-883X Vol. 4, No. 9, September 2022

## PENGARUH BELANJA MODAL, BELANJA BARANG DAN JASA, BELANJA HIBAH DAN BELANJA BANTUAN SOSIAL TERHADAP INDEKS PEMBANGUN AN MANUSIA DI INDONESIA TAHUN 2010-2020

## Annissa Septiani
Politeknik Negeri Sriwijaya Palembang, Indonesia Email: annissasseptiani26@gmail.com

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh belanja modal, belanja barang dan jasa, belanja hibah dan belanja bantuan sosial terhadap indeks pembanguna manusia di Indonesia  Tahun  2010-2020.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif.  Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data sekunder dari 23 provinsi di Indonesia tahun  2010-2020.  Model  analisis  yang  digunakan  adalah  analisis  regresi  berganda dengan model random effect . Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa variabel belanja modal  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  indeks  pembangunan  manusia, variabel  belanja  barang  dan  jasa  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  indeks pembangunan  manusia,  variabel  belanja  hibah  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  indeks  pembangunan  manusia,  belanja  bantuan  sosial  tidak  berpengaruh dengan  angka  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap  indeks  pembangunan  manusia, belanja  modal,  belanja  barang  dan  jasa,  belanja  hibah  dan  belanja  bantuan  sosial berpengaruh signifikan terhadap indeks pembangunan manusia.
Kata  kunci :  Indeks  Pembangunan  Manusia;  Belanja  Modal;  Belanja  Barang  dan  Jasa;

## Belanja Hibah; Belanja Bantuan Sosial

## Abstract
This  study  aims  to  determine  the  effect  of  capital  expenditures,  goods  and  services expenditures,  grant  expenditures  and  social  assistance  expenditures  on  the  human development index in Indonesia in 2010-2020. This study uses a quantitative approach. The data used in this study are secondary data from 23 provinces in Indonesia in 2010- 2020.  The  analysis  model  used  is  multiple  regression  analysis  with  random  effects model.  The  results  of  this  study  indicate  that  the  capital  expenditure  variable  has  a positive and significant effect on the human development index, the variable for goods and services expenditure has a positive and significant effect on the human development index, the grant expenditure variable has a positive and significant effect on the human development  index,    social  assistance  expenditure  has  no  negative  and  insignificant effect on the human development, capital expenditure, goods and services expenditure,
Syntax Idea, Vol. 4, No. 9, September 2022                                                                     1403
grant  expenditure  and  social  assistance  expenditure  have  a  significant  effect  on  the human development index.
Keywords : Human Development Index; Capital Expenditure; Goods and Services Expenditure; Grant Expenditure; Social Assistance Expenditure

## Pendahuluan
IPM  merupakan  indikator  yang  digunakan  untuk  melihat  perkembangan pembangunan  dalam  jangka  panjang.  Untuk  melihat  kemajuan  pembangunan  manusia, terdapat dua aspek yang perlu diperhatikan, yaitu kecepatan dan status pencapaian ( Syahrul Mustofa,  2020). Dalam  persiapan  pembangunan  manusia  yang  dilakukan  suatu  daerah pastinya  memerlukan  bantuan  terutama  dari  pemerintah.  Bantuan  tersebut  dapat diwujudkan  melalui  alokasi  anggaran  di  sektor-sektor  yang  menunjang  pembangunan manusia,  diantaranya  sektor  pendidikan,  kesehatan,  ekonomi  dan  sosial.  Kenaikan pembangunan  manusia  dapat  diperhatikan  dari  besar  kecilnya  Indeks  Pembangunan Manusia.
Gambar 1
` Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia Tahun 2010-2020
Berdasarkan  gambar  1  diatas,  pembangunan  manusia  di  Indonesia  terus  mengalami pertumbuhan  selama  periode  2010  sampai  2019.  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM) meningkat  dari  66,53  pada  tahun  2010  menjadi  71,92  pada  tahun  2019.  Dengan  begitu, IPM  yang  ada  di  Indonesia  dari  tahun  ke  tahun  mengalami  peningkatan  dari  level  sedang menjadi  tinggi  berdasarkan BPS  (2019) .  Adanya  perbandingan  dari  tahun  2010-2019 semakin naik angka yang diperoleh, maka terwujud tujuan dari pembangunan.
Di  tahun  2020,  pertumbuhan  IPM  sedang  menghadapi  menurunnya  pertumbuhan akibat  pandemi  COVID-19  yang  menimpa  Provinsi  di  Indonesia.  Dilihat  dari  gambar diatas,  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  pada  tahun  2020  mencapai  71,94  persen, tumbuh  sebesar  0,03  persen  dibandingkan  tahun  sebelumnya.  Dengan  capaian  ini,  status pembangunan  manusia  di  Indonesia  masih  berada  pada  level  tinggi  (berada  pada  kisaran antara 70 ≤ IPM < 80).
Faktor-faktor  yang  diukur  dalam  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  tentunya sangat  terkait  dengan  peran  dan  upaya  pemerintah  dalam  meningkatkan  kesejahteraan masyarakat  melalui  belanja  di  dalam  program  dan  kegiatan  yang  ada  di  Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (Zebua, 2015) . Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah menjadi  pedoman bagi  pemerintah daerah dalam  merencanakan kegiatan  pada tahun  yang bersangkutan  menurut  penelitian (Savitri  et  al.,  2019). Fungsi  dari  Anggaran  Pendapatan dan  Belanja  Daerah  sangat  berperan  dalam  pengelolaan  keuangan  daerah,  maka  proses penyusunannya menjadi lebih baik dan tepat waktu.
Berdasarkan  penelitian  yang  berkaitan  dengan  belanja  daerah  yang  pernah  diteliti oleh Zebua  (2015) dengan  judul  Pengaruh  Alokasi  Belanja  Modal,  Belanja  Barang  dan Jasa, Belanja Hibah dan Belanja Bantuan Sosial Terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Wilayah  Provinsi  Jawa  Barat  tahun  2011-2013.  Dengan  hasil  pengujian  menunjukkan Belanja  Modal  dan  Belanja  Barang  dan  Jasa  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap IPM,  sedangkan  Belanja  Hibah  dan  Belanja  Bantuan  Sosial  tidak  berpengaruh  terhadap IPM.
Mengenai  belanja  daerah  yang  diperlukan  dalam  pembangunan  Indonesia,  penulis merasa  perlu  mengkaji  beberapa  belanja  saja.  Dengan  begitu,  Variabel  yang  diperlukan berupa  belanja  modal,  belanja  barang  dan  jasa,  belanja  hibah  dan  belanja  bantuan  sosial. Sedangkan  belanja  pegawai  dan  belanja  bunga  yang  merupakan  belanja  yang  akan  dapat meningkatkan pembangunan suatu daerah. Tetapi penulis tidak memasukkan karena belanja pegawai  merupakan  belanja  yang  diberikan  oleh  pemerintah,  sehingga  tidak  langsung terkait dalam kinerja pemerintah untuk  membangun kesejahteraan masyarakat.  Sedangkan belanja  bunga  merupakan  belanja  yang  digunakan  untuk  membayar  bunga  pinjaman pemerintah, sehingga tidak terkait untuk peningkatan kesejahteraan.

## Metode Penelitian
Jenis  dari  Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kuantitatif  dengan  data  sekunder merupakan  data  yang  diperoleh  peneliti  dari  menggunakan  alat  analisis  dengan  statistik. Penelitian ini menggunakan jenis data sekunder. sumber data yang ada, misalnya dari bukti catatan  atau  laporan  historis  yang  telah  disusun  dalam  arsip  (data  dokumen)  yang dipublikasikan atau tidak dipublikasikan (Sugiyno, 2019) .

## Hasil dan pembahasan
Penggunanan  aplikasi  Eviews  12  merupakan  penyajian  dari  hasil  penelitian  antara deskripsi data dan pembahasan dengan menggunakan data panel model Random Effect.

## 1. Statistik Deskriptif
Menurut  Ghozali  (2016:19)  statistik  deskriptif  memberikan  gambaran  atau deskripsi  suatu  data  yang  dilihat  dari  nilai  minimum,  maksimum,  nilai  rata-rata
Syntax Idea, Vol. 4, No. 9, September 2022                                                                     1405
(mean),  dan  standar  deviasi.  Untuk  memberikan  gambaran  analisis  deskriptif  akan dijelaskan pada tabel 1 sebagai berikut:
Y X1 X2 X3 X4 Mean 4.258649 20.54498 20.89118 20.22596 16.80376 Median 4.262116 20.53286 20.76602 20.40457 16.96315 Maximum 4.391606 23.48840 23.75859 23.06335 22.29201 Minimum 4.038656 18.50683 18.72858 14.66865 10.57771 Std. Dev. 0.065041 0.930880 0.950140 1.355640 2.088686 Skewness -0.508016 0.505521 0.541637 -0.697030 -0.060585 Kurtosis 3.576189 3.563729 3.238900 4.680618 2.798561 Jarque-Bera 14.38217 14.12579 12.97212 50.26138 0.582529 Probability 0.000753 0.000856 0.001525 0.000000 0.747318 Sum 1077.438 5197.880 5285.468 5117.167 4251.350 Sum Sq. Dev. 1.066031 218.3677 227.4970 463.1154 1099.378 Observations 253 253 253 253 253 Gambar 2 Hasil Statistik Deskriptif
Berdasarkan tabel 1 diatas, dapat diketahui bahwa :
a. Pada  variabel  Indeks  Pembangunan  Manusia  (Y)  menunjukkan  nilai  rata-rata sebesar  4,258649  dan  nilai  tengah  sebesar  4,262116  sedangkan  nilai  tertingginya sebesar 4,391606, lalu nilai terendah sebesar 4,038656 dengan nilai standar deviasi sebesar 0,065041.
b. Pada variabel Belanja Modal (X 1 ) menunjukkan nilai rata-rata sebesar 20,54498 dan nilai  tengah  sebesar  20,53286  sedangkan  nilai  tertingginya  sebesar  23,48840,  lalu nilai terendah sebesar 18,50683 dengan nilai standar deviasi sebesar 0,930880.
c. Pada  variabel  Belanja  Barang  dan  Jasa  (X 2 )  menunjukkan  nilai  rata-rata  sebesar 20,89118  dan  nilai  tengah  sebesar  20,76602  sedangkan  nilai  tertingginya  sebesar 23,75859 dengan nilai standar deviasi sebesar 0,950140.
d. Pada variabel Belanja Hibah (X 3 ) menunjukkan nilai rata-rata sebesar 20,22596  dan nilai  tengah  sebesar  20,40457  sedangkan  nilai  tertingginya  sebesar  23,06335,  lalu nilai terendah sebesar 14,66865 dengan nilai standar deviasi sebesar 1,355640.
e. Pada variabel Belanja Bantuan Sosial (X 4 ) menunjukkan nilai rata-rata sebesar dan nilai  tengah  sebesar  16,80376  sedangkan  nilai  tertingginya  sebesar  16,96315,  lalu nilai terendah sebesar 10,57771 dengan nilai standar deviasi sebesar 2,088686.

## 2. Pemilihan Model Regresi Data Panel
Pemilihan  model  regresi  data  panel  memiliki  tiga  metode  yaitu  model Common  Effect  (Pooled  Least  Square),  Fixed  dan  Random.  Setiap  kriteria  model data  panel  memiliki  kelemahan  dan  kekurangan.  Penentuan  model  yang  akan dimanfaatkan  tergantung  pada  asumsi  peneliti  yang  akan  digunakan  dengan pemenuhan  syarat-syrat  yang  sesuai  dengan  pengelolaan  pemelihan  model  regresi data panel yang tepat. Untuk memastikan metode yang terbaik yang akan digunakan dalam  penelitian  harus  melakukak  pengujian  model  data  panel  yaitu  uji  F,  uji hausman  dan  uji  lagrange  multiplier.  Hasil  pengujian  metode  estimasi  sebagai berikut.
Dependent Variable: Y Method: Panel Leas t Squares Date: 06/12/22   Tim e: 08:17 Sam ple: 2010 2020 Periods  included: 11
Cros s -s ections  included: 23 Total panel (balanced) obs ervations : 253 Variable Coefficient Std. Error t-Statis tic Prob. C 2.342348 0.306446 7.643595 0.0000 X1 -0.086008 0.187440 -0.458856 0.6467 X2 0.829742 0.204784 4.051793 0.0001 X3 -0.014614 0.092130 -0.158623 0.8741 X4 -0.117914 0.038988 -3.024337 0.0028 R-s quared 0.173866     Mean dependent var 4.227794 Adjus ted R-s quared 0.160541     S.D. dependent var 0.075183 S.E. of regres s ion 0.068884     Akaike info criterion -2.493228 Sum  s quared res id 1.176752     Schwarz criterion -2.423399 Log likelihood 320.3934     Hannan-Quinn criter. -2.465134 F-s tatis tic 13.04834     Durbin-Wats on s tat 0.034230 Prob(F-s tatis tic) 0.000000 Gambar 3
Hasil Uji Regresi Model Common Effect (Pooled Least Square) Sumber : Data Olahan Eviews 12, 2022
Syntax Idea, Vol. 4, No. 9, September 2022                                                                     1407
Dependent Variable: Y Method: Panel Leas t Squares Date: 06/12/22   Tim e: 08:17 Sam ple: 2010 2020 Periods  included: 11 Cros s -s ections  included: 23 Total panel (balanced) obs ervations : 253
Variable Coefficient Std. Error t-Statis tic Prob. C 2.342348 0.306446 7.643595 0.0000 X1 -0.086008 0.187440 -0.458856 0.6467 X2 0.829742 0.204784 4.051793 0.0001 X3 -0.014614 0.092130 -0.158623 0.8741 X4 -0.117914 0.038988 -3.024337 0.0028 R-s quared 0.173866     Mean dependent var 4.227794 Adjus ted R-s quared 0.160541     S.D. dependent var 0.075183 S.E. of regres s ion 0.068884     Akaike info criterion -2.493228 Sum  s quared res id 1.176752     Schwarz criterion -2.423399 Log likelihood 320.3934     Hannan-Quinn criter. -2.465134 F-s tatis tic 13.04834     Durbin-Wats on s tat 0.034230 Prob(F-s tatis tic) 0.000000

## Gambar 4
Hasil Uji Regresi Data Panel Model Fixed Sumber: Data Olahan Eviews 12, 2022
Setelah  hasil  regresi  dengan  menggunakan  model Common dan Fixed didapat, langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  uji  untuk  menetukan  model  estimasi  mana  yang lebih  tepat  antara  model Common atau Fixed .  Dalam  menentukan  diantara  dua  model tersebut maka digunakan uji Chow sebagai pemilihan model regresi data.
Uji  F  atau Chow  Test adalah  pengujian  untuk  menentukan  antara  model Common  Effect atau Fixed  Effect yang  lebih  tepat  digunakan  dalam  mengestimasi  data  panel.  Hipotesis dalam uji Chow dalam penelitian sebagai berikut : a.   apabila probability chi-square < 0,05 maka yang dipilih adalah model Fixed b.   apabila probability chi-square > 0,05 maka yang dipilih adalah model Common
Apabila dari hasil uji tersebut  ditentukan model  yang Common Effect digunakan, maka  perlu  melakukan  uji Lagrange  Multiplier  Test (LM-Test) untuk  menentukan antara  model Common dengan Random .  Namun  apabila  dari  hasil  uji Chow menentukan  model Fixed  Effect yang  digunakan,  maka  perlu  melakukan  uji  lanjutan yaitu uji Hausman untuk menentukan model Fixed atau Random yang digunakan.
Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section and period fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 1855.962434 (22,216) 0.0000 Cross-section Chi-square 1327.541309 22 0.0000 Period F 162.087603 (10,216) 0.0000 Period Chi-square 541.557428 10 0.0000 Cross-Section/Period F 1332.532263 (32,216) 0.0000 Cross-Section/Period Chi-square 1338.457695 32 0.0000 Cross-section fixed effects test equation: Dependent Variable: Y
Method: Panel Least Squares Date: 06/12/22   Time: 09:10 Sample: 2010 2020 Periods included: 11 Cross-sections included: 23 Total panel (balanced) observations: 253
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.728355 0.339051 8.047024 0.0000 X1 -0.072557 0.191721 -0.378449 0.7054 X2 0.724121 0.211386 3.425586 0.0007 X3 -0.090908 0.112269 -0.809726 0.4189 X4 -0.074025 0.043054 -1.719355 0.0868 Effects Specification Period fixed (dummy variables) R-squared 0.208754     Mean dependent var 4.227794 Adjusted R-squared 0.162210     S.D. dependent var 0.075183 S.E. of regression 0.068815     Akaike info criterion -2.457325 Sum squared resid 1.127058     Schwarz criterion -2.247835 Log likelihood 325.8516     Hannan-Quinn criter. -2.373040 F-statistic 4.485089     Durbin-Watson stat 0.017257 Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber : Data Olahan Eviews 12, 2022

## Gambar 5

## Hasil Uji Chow
Hasil  pada  tabel  4  menunjukkan  probability  dari  cross-section  chisquare  sebesar 0,0000 lebih rendah dari 0,05. Maka sesuai kriteria keputusan pada model ini menggunaka model  Fixed.  Karena  pada  uji  Chow  yang  dipilih  menggunakan  model  Fixed,  maka  perlu melakukan  pengujian  lanjutan  dengan  uji  hausman  untuk  menentukan  model  Fixed  atau Random yang digunakan.
Dependent Variable: Y Method: Panel EGLS (Cros s -s ection random  effects )
Date: 06/12/22   Tim e: 09:06 Sam ple: 2010 2020 Periods  included: 11 Cros s -s ections  included: 23 Total panel (balanced) obs ervations : 253
Swam y and Arora es tim ator of com ponent variances Variable Coefficient Std. Error t-Statis tic Prob. C 1.025956 0.188872 5.432023 0.0000 X1 0.143234 0.056056 2.555201 0.0112 X2 0.822422 0.065491 12.55774 0.0000 X3 0.107096 0.025891 4.136425 0.0000 X4 -0.018309 0.012632 -1.449335 0.1485 Effects  Specification S.D. Rho Cros s -s ection random 0.073263 0.9601 Idios yncratic random 0.014939 0.0399 Weighted Statis tics R-s quared 0.713197     Mean dependent var 0.259437 Adjus ted R-s quared 0.708572     S.D. dependent var 0.027636 S.E. of regres s ion 0.014919     Sum  s quared res id 0.055201 F-s tatis tic 154.1765     Durbin-Wats on s tat 0.494453 Prob(F-s tatis tic) 0.000000 Unweighted Statis tics R-s quared 0.079266     Mean dependent var 4.227794 Sum  s quared res id 1.311501     Durbin-Wats on s tat 0.020811
Dependent Variable: Y Method: Panel EGLS (Cros s -s ection random  effects ) Date: 06/12/22   Tim e: 09:06 Sam ple: 2010 2020 Periods  included: 11 Cros s -s ections  included: 23
Total panel (balanced) obs ervations : 253 Swam y and Arora es tim ator of com ponent variances Variable Coefficient Std. Error t-Statis tic Prob. C 1.025956 0.188872 5.432023 0.0000 X1 0.143234 0.056056 2.555201 0.0112 X2 0.822422 0.065491 12.55774 0.0000 X3 0.107096 0.025891 4.136425 0.0000 X4 -0.018309 0.012632 -1.449335 0.1485 Effects  Specification S.D. Rho Cros s -s ection random 0.073263 0.9601 Idios yncratic random 0.014939 0.0399 Weighted Statis tics R-s quared 0.713197     Mean dependent var 0.259437 Adjus ted R-s quared 0.708572     S.D. dependent var 0.027636 S.E. of regres s ion 0.014919     Sum  s quared res id 0.055201 F-s tatis tic 154.1765     Durbin-Wats on s tat 0.494453 Prob(F-s tatis tic) 0.000000 Unweighted Statis tics R-s quared 0.079266     Mean dependent var 4.227794 Sum  s quared res id 1.311501     Durbin-Wats on s tat 0.020811

## Gambar 6 Hasil Uji Regresi Data Panel Model Random
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 3.349002 4 0.5012 Cross-section random effects test comparisons: Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. X1 0.149518 0.143234 0.000024 0.1959 X2 0.830945 0.822422 0.000053 0.2413 X3 0.106353 0.107096 0.000003 0.6662 X4 -0.016131 -0.018309 0.000002 0.1035
Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: Y
Method: Panel Least Squares Date: 06/12/22   Time: 09:16
Sample: 2010 2020 Periods included: 11 Cross-sections included: 23
Total panel (balanced) observations: 253 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.977178 0.191140 5.112362 0.0000 X1 0.149518 0.056266 2.657337 0.0084 X2 0.830945 0.065894 12.61035 0.0000 X3 0.106353 0.025948 4.098637 0.0001 X4 -0.016131 0.012703 -1.269861 0.2054 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.964591     Mean dependent var 4.227794 Adjusted R-squared 0.960518     S.D. dependent var 0.075183 S.E. of regression 0.014939     Akaike info criterion -5.469119 Sum squared resid 0.050436     Schwarz criterion -5.092038 Log likelihood 718.8435     Hannan-Quinn criter. -5.317406 F-statistic 236.7937     Durbin-Watson stat 0.545978 Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber : Data Olahan Eviews 12, 2022
Gambar 7
Hasil Uji Hausman
Syntax Idea, Vol. 4, No. 9, September 2022                                                                     1409
Hasil  pada  tabel  6  menunjukkan  probability  dari  cross-section  chisquare  sebesar 0,5012  lebih  besar  dari  0,05.  Maka  sesuai  kriteria  keputusan  maka  pada  model  ini menggunakan  model  Random.  Karena  pada  Hausman  yang  dipilih  menggunakan  model Random,  maka perlu melakukan pengujian lanjutan dengan uji  Lagrange  Multiplier untuk menentukan model Common atau Random yang digunakan.
Lagrange Multiplier Tests for Random Effects Null hypotheses: No effects Alternative hypotheses: Two-sided (Breusch-Pagan) and one-sided (all others) alternatives
Test Hypothesis Cross-section Time Both Breusch-Pagan 1090.388 0.347345 1090.735 (0.0000) (0.5556) (0.0000) Honda 33.02102 -0.589360 22.93264 (0.0000) (0.7222) (0.0000) King-Wu 33.02102 -0.589360 17.97064 (0.0000) (0.7222) (0.0000) Standardized Honda 35.71623 -0.290335 21.21347 (0.0000) (0.6142) (0.0000) Standardized King-Wu 35.71623 -0.290335 16.00273 (0.0000) (0.6142) (0.0000) Gourieroux, et al. -- -- 1090.388 (0.0000)
Sumber: Data Olahan Eviews 12, 2022 Gambar 8
Uji Lagrange Multiplier
Hasil  pada  tabel  47  menunjukkan  bahwa  nilai Both pada Breusch-
Pagan sebesar 0,0000 lebih kecil dari 0,05. Maka sesuai  kriteria keputusan pada model ini menggunaka model Random .
3. Analisis Regresi Data Panel
Dari hasil uji analisis yang menggunakan Eviews 12 maka model yang lebih tepat  digunakan  adalah  model Random  Effect untuk  pengaruh  belanja  modal, belanja  barang  dan  jasa,  belanja  hibah  dan  belanja  bantuan  sosial  terhadap  indeks pembangunan manusia di indonesia tahun 2010-2020.
4. Hasil Uji Asumsi Klasik
a. Normalitas
Uji  normalitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  model  regresi  variabel dependen  dan  variabel  independen  berdistribusi  normal  atau  tidak.  Berikut  adalah hasil uji normalitas melalui eviews 12
.
0 4 8 12 16 20 24 -0.08 -0.06 -0.04 -0.02 0.00 0.02 0.04 0.06 Series: Standardized Residuals Sample 2010 2020
Observations 253 Mean 1.52e-18 Median -0.000256 Maximum 0.073433 Minimum -0.076668 Std. Dev. 0.027659 Skewness    0.048012 Kurtosis 2.964616 Jarque-Bera  0.110399 Probability  0.946296
Sumber : Data Olahan Eviews 12, 2022
Gambar 9

## Hasil Uji Normalitas
Pada  gambar  8  dapat  dilihat  nilai Jarque-bera sebesar  0,110399 dengan  nilai probability 0,946296  maka  dapat  disimpulkan  model  pada penelitian  ini  berdistribusi  normal,  karena  nilai probability 0,946296 lebih besar dari 0,05.
b. Multikolinieritas
Uji  multikolinieritas  digunakan  untuk  mengetahui  berkaitan  atau tidaknya    variabel  bebas  pada  penelitian.  Berikut  adalah  hasil  uji  melalui Eviews 12.
Y X1 X2 X3 X4 Y 1.000000 0.140696 0.179467 -0.021611 0.104823 X1 0.140696 1.000000 0.855506 0.623670 0.380939 X2 0.179467 0.855506 1.000000 0.692077 0.386707 X3 -0.021611 0.623670 0.692077 1.000000 0.048325 X4 0.104823 0.380939 0.386707 0.048325 1.000000 Gambar 10 Hasil Uji Multikolinieritas Sumber : Data Olahan Eviews 12, 2022
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  koefisien  korelasi  antarvariabel bebas dibawah 0.90 yang berarti bahwa tidak terdapat multikolinearitas pada masing-masing variabel bebas.
c. Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  digunakan  untuk  mengetahui  ketidaksamaan varians  residual  apakah  dalam  sebuah  regresi  terjadi.  Uji  heteroskedastisitas dilakukan dengan menggunakan uji Glejser .
Dependent Variable: RESABS Method: Panel Leas t Squares Date: 06/12/22   Tim e: 11:50 Sam ple: 2010 2020 Periods  included: 11 Cros s -s ections  included: 23
Total panel (balanced) obs ervations : 253 Variable Coefficient Std. Error t-Statis tic Prob. C -0.850440 2.581537 -0.329431 0.7421 X1 0.289555 0.236401 1.224844 0.2218 X2 -0.314573 0.257046 -1.223800 0.2222 X3 0.112880 0.122650 0.920340 0.3583 X4 0.069439 0.062430 1.112269 0.2671 R-s quared 0.017293     Mean dependent var 1.976600 Adjus ted R-s quared 0.001443     S.D. dependent var 1.785612 S.E. of regres s ion 1.784323     Akaike info criterion 4.015521 Sum  s quared res id 789.5848     Schwarz criterion 4.085350 Log likelihood -502.9633     Hannan-Quinn criter. 4.043615 F-s tatis tic 1.091045     Durbin-Wats on s tat 1.440178 Prob(F-s tatis tic) 0.361496 Gambar 11 Dependent Variable Sumber: Data Olahan Eviews 12, 2022 Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa probability antarvariabel  diatas
0,05, maka dapat disimpulkan bahwa bebas dari gejala heteroskedastisitas.
d. Autokorelasi
Uji autokorelasi digunakan untuk melihat ada tidaknya autokorelasi dari  hasil  regresi  melalui  nilai Durbin-Watson .  Berikut  adalah  hasil  uji Autokerelasi :
Dependent Variable: RESABS Method: Panel Leas t Squares Date: 06/12/22   Tim e: 11:50 Sam ple: 2010 2020 Periods  included: 11 Cros s -s ections  included: 23 Total panel (balanced) obs ervations : 253
Variable Coefficient Std. Error t-Statis tic Prob. C -0.850440 2.581537 -0.329431 0.7421 X1 0.289555 0.236401 1.224844 0.2218 X2 -0.314573 0.257046 -1.223800 0.2222 X3 0.112880 0.122650 0.920340 0.3583 X4 0.069439 0.062430 1.112269 0.2671 R-s quared 0.017293     Mean dependent var 1.976600 Adjus ted R-s quared 0.001443     S.D. dependent var 1.785612 S.E. of regres s ion 1.784323     Akaike info criterion 4.015521 Sum  s quared res id 789.5848     Schwarz criterion 4.085350 Log likelihood -502.9633     Hannan-Quinn criter. 4.043615 F-s tatis tic 1.091045     Durbin-Wats on s tat 1.440178 Prob(F-s tatis tic) 0.361496 Tabel Hasil 12 Hasil Uji Autokorelasi
Sumber : Data Olahan Eviews 12, 2022
Hasil diatas menunjukkan bahwa tidak terjadi gejalah autokorelasi. Hal ini dikarenakan probability diatas  0,05.  Untuk  menentukan  nilai Durbin-Watson sebesar 0,977097 perlu melihat tabel Durbin Watson , tetapi untuk tabel Durbin- Watson mempunyai  batasan  yaitu  tabel  sampel  maksimum  hanya  250  maka kesimpulanya dapat dikatakan bebas dari gejalah autokorelasi.
e. Uji Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui persentase pengaruh variabel  Belanja  Modal,  Belanja  Barang  dan  Jasa,  Belanja  Hibah  dan  Belanja Bantuan Sosial terhadap varibel Indeks Pembangunan Manusia. Berikut adalah hasil uji Koefisien Determinasi dari model Random berdasarkan eviews 12.
Dependent Variable: Y
Method: Panel EGLS (Cros s -s ection random  effects ) Date: 06/12/22   Tim e: 09:06 Sam ple: 2010 2020 Periods  included: 11 Cros s -s ections  included: 23 Total panel (balanced) obs ervations : 253 Swam y and Arora es tim ator of com ponent variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statis tic Prob. C 1.025956 0.188872 5.432023 0.0000 X1 0.143234 0.056056 2.555201 0.0112 X2 0.822422 0.065491 12.55774 0.0000 X3 0.107096 0.025891 4.136425 0.0000 X4 -0.018309 0.012632 -1.449335 0.1485 Effects  Specification S.D. Rho Cros s -s ection random 0.073263 0.9601 Idios yncratic random 0.014939 0.0399 Weighted Statis tics R-s quared 0.713197     Mean dependent var 0.259437 Adjus ted R-s quared 0.708572     S.D. dependent var 0.027636 S.E. of regres s ion 0.014919     Sum  s quared res id 0.055201 F-s tatis tic 154.1765     Durbin-Wats on s tat 0.494453 Prob(F-s tatis tic) 0.000000 Unweighted Statis tics R-s quared 0.079266     Mean dependent var 4.227794 Sum  s quared res id 1.311501     Durbin-Wats on s tat 0.020811 Gambar 12 R.Squared
Sumber : Data Olahan Eviews 12, 2022
Syntax Idea, Vol. 4, No. 9, September 2022                                                                     1413
Tabel  12  diatas  menunjukkan  nilai  koefisien  determinasi  ( R  squared )  sebesar 0,7131  atau  sama  dengan  71,31%  dari  variabel  Indeks  Pembangunan  Manusia  yang mampu dijelaskan oleh variabel Belanja Modal, Belanja Barang dan Jasa, Belanja Hibah dan  Belanja  Bantuan  Sosial  sedangkan  28,69%  merupakan  variabel  lain  diluar  model yang diterima dalam penelitian ini.
Nilai  Adjusted  R  squared  sebesar  0,7085  atau  70,85%.  Ini  menunjukkan bahwa70,85%  variabel  Indeks  Pembangunan  Manusia  dipengaruhi  oleh  keempat variabel independen  yaitu Belanja Modal,  Belanja Barang dan Jasa, Belanja Hibah dan Belanja Bantuan Sosial.

## Pembahasan
a) Pengaruh Belanja Modal terhadap Indeks Pembangunan Manusia Berdasarkan  hasil  uji  parsial  (uji  t),  dibuktikan  bahwa  pengaruh  Belanja
Modal  berpengaruh positif dan signifikan terhadap  Indeks Pembangunan Manusia. Belanja  modal  sangat  diperlukan  untuk  pembangunan  infrastruktur  suatu  daerah. Pembangunan  infrastruktur  semakin  penting  jika  dilihat  dari  berbagai  dimensi. Dibidang  sarana  ataupun  prasarana,  beberapa  infrastruktur  yang  cukup  strategis telah  berhasil  diselesaikan  pembangunannya  seperti  penjelasan  menurut  Peraturan Presiden  Republik  Indonesia  Nomor  5  Tahun  2010  berupa  penyelesaian pembangunan  Bandara  Hasanuddin  Makassar,  pembangunan  Jembatan  Suramadu. Disamping  itu,  telah  dibangun  11  buah  waduk  untuk  memenuhi  kebutuhan  air irigasi, rumah tangga, industri serta keperluan pembangkit listrik.
b) Pengaruh Belanja Barang dan Jasa terhadap Indeks Pembangunan Manusia Hasil  uji  t  membuktikan  bahwa  Belanja  Barang  dan  Jasa  berpengaruh  positif dan  signifikan  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia.  Secara  garis  besar pengeluaran pemerintah pusat dapat didefinisikan sebagai semua pengeluaran negara untuk  melengkapi  keperluan  dan  tugas-tugas  umum  yang  berarti  pembiayaan  untuk belanja  pemerintah  pusat  juga  untuk  daerah.  Sehingga  dengan  terpenuhinya kebutuhan daerah maka pembangunan manusia akan meningkat (Dwiningsih, 2020) .
c) Pengaruh Belanja Hibah terhadap Indeks Pembangunan Manusia
Dalam  penelitian  ini,  Belanja  Hibah  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia.  Belanja  hibah  digunakan  untuk  pemberian hibah  dalam  bentuk  uang,  barang  dan  jasa  kepada  masyarakat.  Salah  satu  contoh pemberian  hibah  adalah  penganggaran  dana  untuk  Bantuan  Operasional  Sekolah (BOS). Dana BOS berfungsi untuk memenuhi kegiatan sekolah.
d) Pengaruh Belanja Bantuan Sosial Terhadap IPM
Hasil  uji  t  membuktikan  bahwa  Belanja  Bantuan  Sosial  tidak  berpengaruh dengan  angka  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia. Hal  ini  tidak  sesuai  dengan  peraturan  perundang-undangan  yang  mengatur  tentang belanja  bantuan  sosial  yang  merupakan  belanja  untuk  digunakan  sebagai  pemberian bantuan uang atau barang kepada masyarakat dengan tujuan memberikan manfaat dan kesejahteraan  bagi  masyarakat.  Hal  ini  juga  menjelaskan  bahwa  belanja  bantuan sosial  yang  diberikan  untuk  masyarakat  belum  sesuai  dengan  standar  dengan pemberian  bantuan  sosial.  Berdasarkan  penelitian  ini,  belanja  bantuan  sosial  belum dapat memberikan manfaat dan kesejahteraan bagi masyarakat.
e) Pengaruh  Belanja  Modal,  Belanja  Barang  dan  Jasa,  Belanja  Hibah  dan  Belanja Bantuan Sosial terhadap Indeks Pembangunan Manusia
Dalam  penelitian  ini  dibuktikan  bahwa  selama  10  tahun  terakhir,  pengeluaran pemerintah  berupa  Belanja  Modal,    Belanja  Barang  Dan  Jasa,  Belanja  Hibah  dan Belanja  Bantuan  Sosial  Berpengaruh  Signifikan  Terhadap  Indeks  Pembangunan Manusia. Dari hasil uji F diperoleh nilai F-statistic sebesar 154.1765 lebih besar dari Ftabel sebesar 3.13 dan nilai prob sebesar hasil 0,000000 lebih kecil dari 0,05 maka secara  simultan  variabel  belanja  modal,  belanja  barang  dan  jasa,  belanja  hibah  dan belanja  bantuan  sosial  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia tahun 2010-2020 (Bali, 2020) .
Hal  ini  juga  didukung  dari  nilai  koefisien  determinasi  (R  squared)  sebesar 0,7131  atau  sama  dengan  71,31%  yang  berarti  variabel  Independen  Belanja  Modal, Belanja  Barang  dan  Jasa,  Belanja  Hibah  dan  Belanja  Bantuan  Sosial  menjelaskan bahwa  variabel  dependen  Indeks  Pembangunan  Manusia  sebesar  71,31%  sedangkan 28,69% lainnya dijelaskan oleh faktor-faktor lain  yang tidak diteliti. Selain itu, nilai Adjusted  R  squared  yang  menunjukkan  nilai  0,7085  membuktikan  bahwa  sebesar 70,85%  variabel  Indeks  Pembangunan  Manusia  dipengaruhi  oleh  keempat  variabel independen  yaitu  Belanja  Modal,  Belanja  Barang  dan  Jasa,  Belanja  Hibah  dan Belanja Bantuan Sosial. (Amalia, 2013) .

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  mengenai  pengaruh  belanja  modal, belanja  barang  dan  jasa,  belanja  hibah  dan  belanja  bantuan  sosial  terhadap  Indeks Pembangunan  Manusia  di  Indonesia  tahun  2010-2020  dapat  disimpulkan  bahwa  belanja modal  dilihat  dari  Statiska  Keuangan  Pemerintah  provinsi  di  Indonesia  tahun  2010-2020 berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia.  Hal  ini menjelaskan  bahwa  belanja  modal  sangat  diperlukan  untuk  pembangunan  infrastruktur
Syntax Idea, Vol. 4, No. 9, September 2022                                                                     1415
suatu  daerah.  Pembangunan  infrastruktur  diperlukan  untuk  meningkatkan  kualitas  hidup. Belanja  Barang  dan  Jasa  dilihat  dari  Statiska  Keuangan  Pemerintah  provinsi  di  Indonesia tahun  2010-2020  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Indeks  Pembangunan Manusia.  Dengan  adanya  belanja  barang  dan  jasa,  Pemerintah  akan  melakukan  belanja barang  berupa  pembelian  alat  tulis  kantor,  makan  dan  minum  rapat,  perjalanan  dinas, pemeliharaan kendaraan dan bangunan publik serta pengeluaran-pengeluaran lainnya yang akan  memicu  perekonomian  untuk  berkembang.  Belanja  Hibah  dilihat  dari  Statiska Keuangan  Pemerintah  provinsi  di  Indonesia  tahun  2010-2020  berpengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia.  Salah  satu  contoh  pemberian  hibah adalah  penganggaran  dana  untuk  Bantuan  Operasional  Sekolah  (BOS).  Belanja  Bantuan Sosial  dilihat  dari  Statiska  Keuangan  Pemerintah  provinsi  di  Indonesia  tahun  2010-2020 tidak berpengaruh dengan angka negatif dan tidak signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia.

## BIBLIOGRAFI
Amalia, C. R., & Pratolo, S. (2013). Analisis Terhadap Dugaan Pemanfaatan Belanja Hibah, Belanja Bantuan Sosial dan Belanja Bantuan Keuangan Oleh Incumbent Dalam Pemilukada Serta Efektivitasnya Terhadap Pendapatan Asli Daerah. Jurnal Akuntansi & Investasi Vol., 14(1), 1–13. Google Scholar
Badan  Pusat  Statiska.  (n.d.).  Indeks  Pembangunan  Manusia  2018.  Www.Bps.Go.Id. https://www.bps.go.id/. Google Scholar
Bali,  B. (2020).  Bantuan Sosial  di  Tengah Pandemi Covid-19 :  Analisis Persoalan dan Rekomendasi Kebijakan. Www.Antikorupsi.Org. Google Scholar
Benjamin,  W.  (2019).  “Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Kabupaten Wajo” (Vol. 3). Universitas Muhammadiyah Makassar. Google Scholar
Dwiningsih,  N. (2020).  "Analisa Penggunaan Metode Penelitian Regresi Data Panel  ". Laporan Penelitian, 1–44. Google Scholar
Ghozali,  I.  (2016b).  Aplikasi  Analisis  Multivariate  dengan  Program  IBM  SPSS  23.
Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Google Scholar
Hoesada. (2016). Bunga Rampai Akuntansi Pemerintah. Salemba Empat. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Tahun 2019, 1 (2019). Google Scholar
Peraturan  Menteri  Keuangan  Republik  Indonesia  Nomor  102/PMK.02/2018  Tentang Klasifikasi Anggaran, jdih.kemenkeu.go.id 50 (2018). Google Scholar
Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional 2010-2014, 21 (2010). Petunjuk Teknis Bantuan Operasional, 1 (2010). Google Scholar
Porter,  G.  dan.  (2012).  Dasar-Dasar  Ekonometrika  (buku  kedua).  Salemba  Empat.

## Google Scholar
Pratiwi,  A.  D.  (2021).  Pengaruh  Pendapatan  Asli  Daerah  (Pad),  Dana  Alokasi  Umum (Dau) Dan Belanja modal terhadap tingkat kemandirian keuangan daerah proposal Skripsi.
Putra,  Z.,  Palisuri,  P.,  &  Chahyono.  (2017).  Analisis  Belanja  Pemerintah  terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten Luwu. Economics Bosowa, 3(3), 50– 66. Google Scholar
Rachman,  T.  (2018).  Pengertian  dan  Unsur-unsur  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja Daerah  (APBD).  Angewandte  Chemie  International  Edition,  6(11),  951–952.

## Google Scholar
Rahmawati,  L.  (2012).  Pengaruh  modal  kerja  dan  perputaran  modal  kerja  terhadap
return on equity ( roe ). 1–80.
http://repository.uin- suska.ac.id/7603/1/2012_2012346MEN.pdf. Google Scholar
Savitri, K. A. A., Dewantara, M. A., Darmayant, N. L. P. A., Dewi, K. Y. K., & Sari, N. K.  C.  P.  (2019).  “Analisis  Faktor  Penyebab  Dan  Akibat  Dari  Ketidaktepatan Waktu  Penyusunan  Anggaran  Pendapatan  Dan  Belanja  Daerah  Kabupaten Buleleng  Tahun  2017.”  Jurnal  Ilmiah  Akuntansi  Dan  Humanika,  9(1),  59–71. https://doi.org/10.23887/jinah.v9i1.19939. Google Scholar
Sugiyono. (2014). Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Alfabeta. Google Scholar
Sugiyono.  (2019).  Statistika  untuk  Penelitian.  Bandung  (cetakan  11).  CV  Alfabeta.

## Google Scholar
Syahrul Mustofa. (2020). Pembangunan Daerah Berbasis Gotong Royong Di indonesia. Books.Google.Co.Id. Google Scholar
Zebua,  &  Fogati,  W.  (2015).  Pengaruh  Alokasi  Belanja  Modal,  Belanja  Barang  Dan Jasa,  Belanja  Hibah,  dan  Belanja  Bantuan  Sosial  Terhadap  Indeks  Pembangun Manusia  (Studi  pada  Kabupaten  dan  Kota  di  wilayah  Provinsi  Jawa  Barat  tahun 2011-2013). Jimfeb.Ub.Ac.Id. Google Scholar
Copyright holder: Annissa Septiani (2022)
First publication right:

## Syntax Idea
This article is licensed under: