INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 3 Tahun 2023 Page 4483-4493 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Dampak Kompensasi Kenaikan Harga Bahan Bakar Minyak (BBM) Terhadap Pengeluaran Rumah Tangga Miskin Dengan Metode Difference in Difference (Studi Kasus: Kecamatan Panjang Kota Bandar Lampung)
Deandra Lauradina 1 ✉ , Asih Murwiati 2
1, 2 Program Studi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Lampung Email : Lauradinadeandra@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Setiap tahunnya komsumsi masyarakat pada Bahan Bakar Minyak terus mengalami kenaikan. Hal ini dapat  mengakibatkan  krisis  energy  yang  berdampak  pada  seluruh  lapisan  masyarakat  terutama masyarakat miskin. Maka pemerintah memberikan perlindungan sosial untuk masyarakat miskin agar angka  kemiskinan  tidak  selalu  meningkat.  Pada  suatu  kebijakan  dalam  bentuk  program  ataupun kegiatan  dapat  berhasil  apabila  efektivitas  dari  kebijakan  tersebut  berjalan  seperti  yang  terlah diharapkan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  dampak  pemberian  kompensasi  BBM terhadap pengeluaran rumah tangga miskin menggunakan metode Difference in Difference untuk mengestimasi  dampak  dari  pemberian  kompensasi  BBM  antara  kelompok  rumah  tangga  yang mendapat kompensasi BBM dengan rumah tangga yang tidak mendapat kompensasi BBM,  dengan watu sebelum dan sesudah pemberian bantuan. Data primer berupa data pengeluaran rumah tangga miskin  sebelum  dan  sesudah  pemberian  kompensasi,  jumlah  anggota  rumah  tangga,  lama pendidikan  kepala  rumah  tangga,  jenis  kelamin,  dan  kebiasaan  merokok.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa hasil estimator DID sebesar -0,143 yang menunjukkan adanya kompensasi BBM memberikan dampak negatif dan belum berpengaruh secara signifikan.
Kata kunci: Pengeluaran rumah tangga, Bantuan Sosial, Difference in Difference, Evaluasi Dampak,
Bahan Bakar Minyak.

## Abstract
The amount of gasoline oil that individuals consume grows yearly. This could result in an energy crisis that has an impact on all societal levels, but mainly the impoverished. In order to prevent the poverty rate from constantly rising, the government offers social assistance to the poor. A program or activity that implements a policy can be successful if the policy's affectiveness is as anticipated. In this study, groups of households that got gasoline subsidies are compared to groups of households that did not get such subsidies, both in terms of time before and after the assistance was given, in order to estimate the impact of fuel compensation on the expenditure of poor households. The Difference in Difference approach will be used in this examination. The main information includes information on the  amount  of  money  spent  by  low-income  households  both  before  and  after  receiving compensation, along with details about the number of people living there, the length of the head of the household's education, their gender, and their smoking habits. The findings revealed that the DID estimator's output was -0.143, indicating that fuel compensation had a negative impact but had not made a discernible difference.
Keywords: Household Expenditure, Social Assistance, Difference in Difference, Impact Evaluation, Fuel Oil

## PENDAHULUAN
Setiap harinya transportasi memiliki dampak yang signifikan pada setiap orang, masyarakat, pembangunan ekonomi, dan kebijakan sosial di suatu negara. Transportasi merupakan salah satu alat pembangunan ekonomi dan infrastruktur yang mengendalikan pertumbuhan ekonomi ( rate of growth). Hasil dari bahan baku dan produksi yang ingin dipasarkan oleh masyarakat kepada  perusahaan  menggunakan  transportasi  sebagai  sarana  untuk  mengangkut  barang (Kadir, 2006).
Seiring bertambahnya jumlah penduduk, demikian pula mobilitas penduduk di Indonesia semakin  banyak.  Hal  ini  menyebabkan  bertambahnya  masyarakat  yang  menggunakan kendaraan dalam setiap aktivitasnya. Sehingga agar kendaraan dapat berjalan, diperlukan Bahan Bakar  Minyak  (BBM)  sebagai  energy  penting  yang  digunakan  sebagai  bahan  bakar.  Pada kehidupan sehari-hari kita dapat melihat contoh seperti mobil dan sepeda motor. Pemerintah menetapkan  harga  BBM  tentunya  dengan  pertimbangan  agar  semua  kalangan  dapat menjangkau dengan harga yang ditetapkan, terutama masyarakat menengah kebawah. (Hrp & Aslami,  2022).  Inflasi  berdampak  positif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  sehingga  negara- negara yang termasuk kedalam ASEAN menaikan tarif pajak agar pertumbuhan ekonomi tetap stabil.  Tingginya  tarif  pajak  pada  usaha  dan  rumah  tangga  mengakibatkan  seseorang  akan membatasi  dan  mengurangi  konsumsinya  (Yuliana et  al.,  2023).  Peningkatan  harga  BBM menyebabkan  kenaikan  biaya  input  atau  biaya  produksi,  sehingga  harga-harga  kebutuhan
pokok turut naik. Harga BBM menentukan harga barang lainnya ( price list), sehingga apabila terjadi kenaikan harga BBM, maka harga komoditi lainnya akan ikut naik. Apabila hal tersebut terus terjadi, maka inflasi akan semakin meningkat. Maka dari itu fluktuasi inflasi dapat terjadi karena adanya perubahan harga-harga pangan maupun harga Bahan Bakar Minyak (BBM) (Latif, 2015).
Pemerintah Indonesia menaikkan harga BBM  karena  melonjaknya harga minyak mentah dunia  yang  menyebabkan  pembengkakan  anggaran  subsidi  BBM.  Maka  pemerintah mengalihkan sebagian besar anggaran subsidi BBM untuk pemberian bantuan sosial. Terdapat tiga jenis bantuan sosial yang menjadi kompensasi BBM untuk masyarakat miskin, yaitu; Bantuan Angkutan Umum, Bantuan Subsidi Upah (BSU), dan Bantuan Langsung Tunai (BLT) (Qabil et al., 2022). Bantuan sosial yang diberikan oleh pemerintah berupa bantuan tunai atau transfer tunai diperuntukan untuk rumah tangga sangat miskin. Bantuan tunai memberikan efek pendapatan bagi  masyarakat  sehingga  mengurangi  baban  pengeluaran  rumah  tangga  dalam  jangka pendek. Hal ini berarti bantuan tunai dapat membantu masyarakat miskin dalam memenuhi kebutuhan sehari-harinya, akan tetapi belum bisa meningkatkan kesejahteraan pada masyarakat miskin (Ciptawaty et al., 2021).
Landasan hukum pemberian bansos terdapat pada Peraturan Menteri Dalam Negeri No. 32 Tahun  2011  tentang  pedoman  pemberian  hibah  dan  bantuan  sosial  yang  bersumber  dari Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Daerah  pada  Pasal  22  Ayat  (1)  dan  Pasal  22  Ayat  (2). Peraturan  ini  berisi  masyarakat  miskin  berhak  mendapat  bansos  yang  dikeluarkan  oleh pemerintah  daerah.  Dana  yang  dipakai  merupakan  dana    belanja  daerah  dan  anggaran pendapatan,  tentunya  dengan  memperhatikan  asas  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya (Peraturan Menteri Dalam Negeri, 2011).
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  Data  Terpadu  Kesejahteraan  Sosial  (DTKS)  per Kecamatan Kota Bandar Lampung sebagai pertimbangan lokasi penelitian dilakukan.
Tabel 1. Jumlah DTKS Kota Bandar Lampung Periode September 2022 Kecamatan Jumlah Bumi Waras 11.972 Enggal 3.509 Kedamaian 6.383 Kedaton 8.499 Kemiling 10.219 Labuhan Ratu 5.522 Langkapura 4.967 Panjang 14.456
Rajabasa 6.789 Sukabumi 10.761 Sukarame 7.159 Tanjung Senang 6.513 Tanjung Karang Barat 9.983 Tanjung Karang Pusat 9.323 Tanjung Karang Timur 7.877 Teluk Betung Barat 9.065 Teluk Betung Selatan 10.256 Teluk Betung Timur 10.950 Teluk Betung Utara 8.813 Way Halim 9.488 JUMLAH 172.504
Sumber: Kantor Dinas Sosial Kota Bandar Lampung
Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  dilihat  Kecamatan  Panjang  dengan  jumlah  DTKS  paling banyak di Kota Bandar Lampung pada  periode  September 2022 yaitu sebanyak 14.456 jiwa. Maka penelitian ini dilakukan di Kecamatan Panjang untuk mengatahui dampak kompensasi BBM terhadap pengeluaran rumah tangga miskin pada masyarakat di Kecamatan Panjang Kota Bandar Lampung.

## METODE PENELITIAN
Metode dasar dalam studi ini digolongkan sebagai penelitian deskriptif kuantitatif. Dalam mengevaluasi  dampak  kompensasi  BBM  menggunakan  data  yang  diperoleh  dengan cross section yaitu jenis data dengan variabel-variabel yang dikumpulkan dalam kurun waktu tertentu untuk  menggambarkan  keadaan  waktu  tertentu.  Studi  ini  memakai  variabel  dependen pengeluaran rumah tangga dan variabel bebas jumlah anggota rumah tangga, lama pendidikan kepala rumah tangga, jenis kelamin, dan kebiasaan merokok dengan  menggunkaan metode Difference in Difference (DID) dan Ordinary Least Square (OLS).

## Evaluasi Dampak Dengan Metode DID
Metode  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  suatu  kebijakan  menggunakan  metode Difference  in  Difference  (DID).  Ketika  melakukan  evaluasi  dampak  dilakukan  dengan perhitungan dari variabel yang diukur antara kelompok perlakuan dan kelompok kontrol selama periode waktu yang relevan. Dalam menganalisis menggunakan metode ini, agar menghindari terjadinya bias maka kedua kelompok observasi harus serupa dalam periode waktu tertentu. Sehingga treatment  group  dan  control  group  dapat  dibandingkan.  Maka  dampak  dari pelaksanaan  kebijakan  atau  program  yang  dilakukan  dapat  dilihat  dari  selisih  antara  kedua
kelompok tersebut terhadap variabel terikat yang sedang dievaluasi. Model persamaan yang digunakan untuk mengevaluasi dampak menggunakan metode Difference in Difference (DID) adalah sebagai berikut:
DD = E ( 𝑌 1 𝑇 - 𝑌 0 𝑇 | T 1 = 1) – E ( 𝑌 1 𝐶 - 𝑌 0 𝐶 | T 1 = 0)
Dimana:
𝑌 1 𝑇 - 𝑌 0 𝑇 : Perubahan nilai variabel terikat treatment group selama periode observasi 𝑌 1 𝐶 - 𝑌 0 𝐶 : Perubahan nilai variabel terikat control group selama periode observasi
T 1 = 1
: Menujukkan adanya intervensi program ( treatment group) T 1 = 0 : Menunjukkan area yang tidak menerima intervensi program ( control group) Selain persamaan dengan metode Difference in Difference, studi ini menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS) sebagai berikut:
Y = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + β 4 X 4 + ε
Dimana:
Y : Variabel terikat (pengeluaran rumah tangga)
β : Koefisien regresi X 1 : Jumlah anggota rumah tangga (orang) X 2 : Lama pendidikan kepala rumah tangga (tahun) X 3
: Jenis kelamin X 4 : Kebiasaan merokok
ε : Error term

## Uji Asumsi Klasik
Persyaratan statistik yang wajib dipenuhi dalam pendekatan Ordinary Least Squared (OLS) adalah uji asumsi klasik untuk memastikan bahwa model regresi yang digunakan sudah tepat dan valid. Maka untuk mengetahui apakah model tersebut menyimpang atau tidak dari asumsi klasik,  sehingga  dilakukannya  pendeteksian  pada  model.  Apabila  asumsi  yang  berlaku  telah terpenuhi, model regresi linier berganda yang telah memenuhi kriteria Best, Linier, Unbiased, dan Estimator (BLUE) dapat dikatakan baik.

## Uji Multikolinearitas
Untuk menentukan apakah variabel independen dalam model regresi memiliki korelasi yang sempurna, maka analisis regresi multikolinier harus dilakukan. Jika tidak ada hubungan antara variabel  independen,  model  regresi  kemungkinan  tidak  akan  mengalami  masalah multikolinearitas.

## Uji Heteroskedastisitas
Apabila tidak ada kemiripan pada variabel dari residual dalam model regresi untuk semua data yang diamati perlu diidentifikasi menggunakan uji heteroskedastisitas. Sehingga apabila
varian dari residual berbeda dapat disimpulkan adanya heteroskedastisitas.

## Uji Autokorelasi
Residual model regresi linier pada periode t dan t-1 (sebelum) dibandingkan menggunakan uji autokorelasi untuk melihat apakah ada korelasi di antara keduanya. Dapat dikatakan bahwa model regresi menunjukkan autokorelasi apabila ditemukan adanya korelasi.

## Uji Normalitas
Dalam uji normalitas perlu dilakukannya pengujian pada suatu model variabel terikat dan variabel bebasnya apakah berdistribusi dengan normal atau tidak. Sehingga uji statistik akan menurun apabila suatu variable tidak berdistribusi dengan normal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 2. Hasil Estimasi Difference in Difference
Sumber: Hasil Olahan STATA 16
Berdasarkan hasil diatas dapat dilihat pada saat sebelum adanya kompensasi BBM bahwa terdapat perbedaan pengeluaran secara nyata antara yang mendapat kompensasi BBM dengan yang  tidak  mendapat  kompensasi  BBM  yaitu  sebesar  0,000  dengan  signifikansi ˂ 0,05. Sedangkan pada saat setelah adanya kompensasi BBM tidak terdapat pengeluaran secara nyata atau  tidak  berbeda  antara  yang  mendapat  kompensasi  BBM  dengan  yang  tidak  mendapat kompensasi BBM yaitu sebesar 0,811 dengan signifikansi ˃ 0,05. Hasil estimator Difference in Difference diatas menunjukkan angka sebesar  -0,143. Selain itu nilai t statistik menunjukkan angka sebesar -2,70 dan P-value sebesar 0,007.  Hal ini berarti koefisien Difference in Difference adalah tidak signifikan dengan arah negatif.
Sumber: Hasil olahan STATA 16
Y= 12.16 + 0.596 X 1 + 0.249 X 2 + 0.252 X 3 + 0.241 X 4
Menurut  temuan  hasil  regresi  yang  telah  disebutkan  sebelumnya,  pengaruh  masing-masing variabel dapat dinyatakan sebagai berikut:
1. Nilai  konstanta  berpengaruh  positif  sebesar  12,167  sehingga  antara  variabel  terikat  dan variabel bebas memiliki pengaruh yang searah. Apabila semua variabel bebas adalah nol maka  pengeluaran  rumah  tangga  miskin  di  Kecamatan  Panjang  Kota  Bandar  Lampung mengalami kenaikan sebesar 12,167;
2. Variabel  bebas  jumlah  anggota  rumah  tangga  (X 1 )  berpengaruh  positif  sebesar  0,596 sehingga  terdapat  pengaruh  positif  terhadap  pengeluaran  rumah  tangga  di  Kecamatan Panjang Kota Bandar Lampung dengan alpha 5% (0,05);
3. Variabel bebas lama pendidikan kepala rumah tangga (X 2 ) berprngaruh positif sebesar 0,249 sehingga  terdapat  pengaruh  positif  terhadap  pengeluaran  rumah  tangga  di  Kecamatan Panjang Kota Bandar Lampung dengan alpha 5% (0,05).;
4. Variabel bebas jenis kelamin kepala rumah tangga (X 3 ) berpengaruh positif sebesar 0,252 sehingga  terdapat  pengaruh  positif  terhadap  pengeluaran  rumah  tangga  di  Kecamatan Panjang Kota Bandar Lampung dengan alpha 5% (0,05).;
5. Variabel bebas kebiasaan merokok (X 4 ) berpengaruh positif sebesar 0,241 sehingga terdapat pengaruh positif terhadap pengeluaran rumah tangga di Kecamatan Panjang Kota Bandar Lampung dengan alpha 5% (α = 0,05).
Hasil Uji Asumsi Klasik

## 1. Uji Multikolinearitas

## Tabel 4. Hasil Uji Multikolinearitas
Pada tabel diatas dapat menunjukkan variabel JK, KM, JART, LPRT menghasilkan nilai VIF ˂ 10 dan nilai 1/VIF ˃ 0,10. Hal ini mengarah pada kesimpulan bahwa tidak memiliki gejala multikolinearitas.
2. Uji Autokorelasi
Tabel 5. Hasil Uji Autokorelasi
Pada  tabel  diatas  didapatkan  nilai  Dw  sebesar  1.840,  pada  jumlah  n  sebesar  100,  dan  k sebesar 5 pada level of significant 5%. Maka asumsi berdasarkan kriteria pada uji tersebut telah terpenuhi pada model yang dibangun, sehingga H 0 diterima apabila Dw ˃ Du. Dw berada pada daerah yang tidak terdapat autokorelasi positif dengan nilai 1,840 ˃ 1,7804.

## 3. Uji Heteroskedastisitas
Tabel 6. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Dengan hasil perhitungan sebesar 0,182 dengan nilai signifikansi 0,05. Hal ini mengarah pada kesimpulan bahwa tidak ada heteroskedastisitas karena pengujian ini telah memenuhi persyaratan dalam uji Breusch-Pagan.

## 4. Uji Normalitas
Tabel 7. Hasil Uji Normalitas
Pada  hasil  perhitungan  diatas  didapatkan  nilai  signifikansi  pada  uji  Jarque-Bera  sebesar 2,521 yang berarti signifikansi ˃ 0,05. Hal ini berarti pengujian ini sudah sesuai dengan dasar kriteria pengujian  dalam uji Jarque-Bera, yaitu dalam model ini data  berdistribusi  secara normal.
Hasil Uji t-Statistik
1. Jumlah anggota rumah tangga (X 1 ) bernilai t hitung sebesar 6,69 ˃ t tabel sebesar 1,984 yaitu H 0 ditolak dan H a diterima. Sehingga jumlah anggota rumah tangga (X 1 ) terhadap pengeluaran rumah tangga miskin (Y) secara parsial berpengaruh secara signifikan;
2. Lama pendidikan kepala rumah tangga (X 2 ) bernilai t hitung sebesar 2,29 ˃ t tabel sebesar 1,984 yaitu  H 0 ditolak  dan  H a diterima.  Sehingga  lama  pendidikan  kepala  rumah  tangga  (X 2 ) terhadap  pengeluaran  rumah  tangga  miskin  (Y)  secara  parsial  berpengaruh  secara signifikan;
3. Jenis kelamin (X 3 ) bernilai t hitung sebesar 2,31 ˃ t tabel sebesar 1,984 yaitu H 0 ditolak dan H a diterima. Sehingga jenis kelamin (X 3 ) terhadap pengeluaran rumah tangga miskin (Y) secara parsial berpengaruh secara signifikan;
4. Kebiasaan merokok (X 4 ) bernilai t hitung sebesar 2,67 ˃ t tabel sebesar 1,984 yaitu H 0 ditolak dan H a diterima. Sehingga kebiasaan merokok (X 4 ) terhadap pengeluaran rumah tangga miskin (Y) secara parsial berpengaruh secara signifikan.

## Hasil Uji F-Statistik
Berdasarkan hasil regresi linier berganda menunjukkan F hitung sebesar 43,43 ˃ F tabel sebesar 2,737 sehingga H 0 ditolak dan H a diterima. Sehingga jumlah anggota rumah tangga (X 1 ), lama pendidikan  kepala rumah tangga (X 2 ),  jenis kelamin (X 3 ), dan kebiasaan merokok (X 4 ) secara simultan  berpengaruh  nyata  terhadap  pengeluaran  rumah  tangga  miskin  (Y)  di  Kecamatan Panjang Kota Bandar Lampung.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dampak  kompensasi  kenaikan  harga  BBM  terhadap pengeluaran  rumah  tangga  miskin,  diketahui  kompensasi  BBM  tidak  memiliki  dampak  yang signifikan terhadap pengeluaran rumah tangga. Artinya, adanya kompensasi BBM (baik yang menerima  maupun  nonpenerima)  tidak  terbukti  secara  signifikan  menyebabkan  selisih pengeluaran pada rumah tangga miskin di Kecamatan Panjang Kota Bandar Lampung. Hal ini disebabkan  karena  tidak  seluruh  masyarakat  miskin  menerima  dana  yang  disalurkan  oleh pemerintah walaupun memenuhi kriteria penerima kompensasi BBM. Selain itu sebagian besar penerima kompensasi BBM digunakan untuk membelanjakan kebutuhan pokok seperti biaya makan dan biaya pendidikan anak. Sedangkan terdapat beberapa penerima kompensasi BBM maupun yang tidak menerima menggunakan  pendapatannya tidak untuk kebutuhan  pokok, melainkan  dibelikan  kebutuhan  lain  seperti  rokok.  Akibatnya  kompensasi  BBM  tidak  efektif seperti yang diharapkan oleh pemerintah, melainkan hanya membantu biaya hidup masyarakat saat itu saja. Maka kompensasi BBM dapat dikatakan bersifat temporary atau sementara. Fakta dilapangan menemukan banyak rumah tangga memiliki anggota keluarga yang bekerja, dan sebagai hasilnya, pendapatan mereka jauh lebih tinggi daripada rumah tangga tanpa anggota keluarga  yang  bekerja.  Akibatnya, keluarga dengan anggota  yang bekerja  biasanya memiliki pengeluaran yang lebih tinggi. Variabel bebas jumlah anggota rumah tangga, lama pendidikan kepala rumah tangga, jenis kelamin, dan kebiasaan merokok memiliki koefisien regresi positif yang mengindikasikan mungkin ada efek positif terhadap pengeluaran rumah tangga miskin di Kecamatan Panjang Kota Bandar Lampung dengan tingkat kepercayaan 5% (α = 0,05).

## DAFTAR PUSTAKA
Ciptawaty,  U.,  Ghazali,  M.  F.,  Putri,  R.  M.,  &  Murwiati,  A.  (2021). The  Economics  and  Spatial Analysis on How the Cash Transfer Ease the Poverty Condition.
Hrp,  G.  R.,  &  Aslami,  N.  (2022).  Analisis  Dampak  Kebijakan  Perubahan  Publik  Harga  BBM terhadap  Perekonomian  Rakyat  Indonesia. Jurnal  Ilmu  Komputer,  Ekonomi  Dan Manajemen (JIKEM), 2(1), 1464 – 1474.
Kadir, A. (2006). Transportasi: Peran dan Dampaknya dalam Pertumbuhan Ekonomi Nasional.
Jurnal Perencanaan Dan Pengembangan Wilayah, 1.
Latif, A. (2015). Dampak Fluktuasi Harga Bahan bakar Minyak terhadap Suplai Sembilan Bahan Pokok di Pasar Tradisional. Al-Buhuts, 11(1), 91 – 116.
Peraturan Menteri Dalam Negeri. (2011). Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 32 Tahun 2011 Tentang Pedoman Pemberian Hibah dan Bantuan Sosial yang bersumber dari Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah.
Qabil, C., Purba, C., Prabowo, M. S. P., Ernawati, N., Hanafiah, R. W., Nugroho, A., & Hermawan, S. (2022). Sinergi Tarik Ulur Kenaikan BBM, Kebijakan Stimulus Perpajakan dan Dampak Ekonomi. Komunikasi Yustisia Universitas Pendidikan Ganesha, 5.
Yuliana,  S.,  Aida,  N.,  &  Taher,  A.  R.  (2023).  Pengaruh  Utang  Luar  Negeri,  Investasi  Asing Langsung,  dan  Inflasi  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di  7  Negara  ASEAN  Periode 2012-2020. Al Qalam: Jurnal Ilmiah Keagamaan Dan Kemasyarakatan, 17(3).