Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 9 No. 2 Maret 2022 P - ISSN : 2503-4413 E - ISSN
: 2654-5837, Hal  84 - 96

## ANALISIS DISKRIMINAN SEKTOR EKONOMI PEMBENTUK KATEGORI INDEKS KAPASITAS FISKAL DAERAH (IKFD) PROPINSI DI INDONESIA
Oleh : Budi Santoso
Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma E-mail: budivivace@gmail.com Articel Info Abstract Article History : Received  24 February - 2022 Accepted  24 March - 2022 Available Online  30 March - 2022 The  policies  of  a  local  government  certainly  have  an  impact  on various  aspects  that  exist  in  the  area.  Including  the  aspect  of measuring  regional  fiscal  capacity  (RFC)  as  a  measure  of  the ability  of  a  region  which  is  reflected  through  regional  revenues minus  revenues  whose  use  has  been  determined  and  certain expenditures. The rise and fall of the regional fiscal capacity (RFC) of a province compared to other provinces can be caused by many factors, such as fiscal policy factors, natural resource wealth, and one  of  them  is  the  economic  sector  performance  factor  in  the province. Therefore, this study aims to determine the differences in RFC  categories  between  provinces  in  Indonesia,  find  out  what economic  sectors  can  discriminate  against  RFC  categories  in provinces,  in  Indonesia,  and  determine  the  ability  of  the discriminant function in categorizing RFC provinces in Indonesia. The research method used is descriptive method in order to get an overview of the economic sector and fiscal capacity in all provinces in Indonesia. Then proceed with discriminant analysis to find out how the differences in RFC between provinces and which economic sectors  can  discriminate  against  RFC  categories  in  provinces  in Indonesia.  The  results  showed  that  there  were  significant differences  in  the  RFC  category  between  provinces  in  Indonesia. The  sectors  that  most  determine  the  different  categories  of provincial  RFC  in  Indonesia  are  wholesale  and  retail  trade;  car and motorcycle repair.
Keywords : Discriminant  Analysis,  Fical
Policy, Regional Fiscal Capacity, Economic Sector .

## 1. PENDAHULUAN
Dimensi  pokok  dari  pembangunan ekonomi  suatu  daerah  adalah  pertumbuhan ekonomi, penanggulangan kemiskinan, perubahan  atau  transformasi  ekonomi,  dan keberlanjutan  pola  kegiatan  masyarakat  dari agraris  menjadi  masyarakat  industri  (AlFarabi et al ., 2014). Indikator keberhasilan pembangunan ekonomi suatu daerah seringkali diukur  dengan  pertumbuhan  ekonomi  daerah yang besangkutan. Pertumbuhan ekonomi juga diyakini memberikan dampak pada pergeseran struktur  ekonomi.  Stabilitas  perekonomian regional suatu daerah memudahkan pemerintah untuk  mengambil  kebijakan-kebijakan  yang strategis dalam pembangunan. Menurut Koerniawan et  al .  (2020)  pembangunan ekonomi daerah mengacu pada PDRB (Produk Domestik  Regional  Bruto).  Pembangunan ekonomi  daerah  adalah  suatu  proses  di  mana pemerintah daerah dan masyarakatnya mengelola  sumberdaya-sumberdaya  yang  ada dan  membentuk  suatu  pola  kemitraan  antara pemerintah daerah dengan sektor swasta untuk menciptakan  suatu  lapangan  kerja  baru  dan merangsang  perkembangan  kegiatan  ekonomi (pertumbuhan ekonomi) dalam wilayah tersebut.
Otonomi  daerah  adalah  sebagai  bentuk tanggung  jawab  daerah  untuk  mengelola sumber daya ekonomi di setiap daerah. Tentang otonomi daerah ini Akbal (2016) menyebutkan bahwa  otonomi  daerah  merupakan  hak, wewenang,  dan  kewajiban  daerah  otonom untuk  mengatur  dan  mengurus  sendiri  urusan pemerintahan  dan  kepentingan  masyarakat setempat  sesuai  dengan  peraturan  perundang- undangan.  Dengan  kewenangan  yang  ada  di masing-masing  daerah,  maka  pemerintah daerah berwenang mengelola struktur ekonomi di daerahnya. Indikator keberhasilkan Pembangunan  ekonomi  selain  diukur  dari PDRB  per  kapita,  juga  berhubungan  dengan struktur ekonomi sebagai indikator keberhasilan pembangunan ekonomi.
Alasannya  adalah,  dengan  berkembangnya pembangunan ekonomi, maka struktur ekonomi (yang  berarti  usaha  pola  perubahan  menuju peningkatan) juga ikut berkembang (Gunawan et  al .,  2018).  Contohnya,  bertumbuhnya ekonomi  mengakibatkan  sektor  pertanian digantikan dengan sektor industri maka struktur ekonomi akan berubah seiring dengan bertumbuhnya ekonomi.
Penting  bagi  pemerintah  untuk  menjaga struktur  PDRB,  sehingga  nilai  tambah  dari struktur perekonomian bisa mendorong pendapatan  bagi  daerah  tersebut.  Dengan pendapatan  yang  baik  maka  kapasitas  fiskal daerah  juga  baik.  Oleh  karena  itu  pemerintah daerah perlu mengetahui sektor lapangan usaha manakah  yang  memberikan  sumbangan  besar pada kapasitas fiskal daerah.
Berdasarkan latar belakang penelitian di atas,  maka  pertanyaa  penelitian  yang  diajukan adalah:  1).  Apakah  terdapat  perbedaan  yang signifikan untuk kategori KFD antar propinsi di Indonesia?, 2). Sektor ekonomi manakah yang bisa mendiskiminasi kategori KFD propinsi  di Indonesia? dan 3).  Apakah fungsi diskriminan yang dihasilkan mampu mengkategorikan KFD propinsi di Indonesia?
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah:
1).  Untuk  memastikan  adanya  perbedaan kategori  KFD  antar  propinsi  d  Indonesia,  2). Mengetahui sektor ekonomi yang bisa mendiskiminasi kategori KFD propinsi, dan 3). Mengetahui  kemampuan  fungsi  diskriminan dalam mengkategorikan KFD.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS
Produk Domestik Regional Bruto Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)  menghitung  nilai  tambah  dari keseluruhan  barang  dan  jasa  yang  dihasilkan dari  berbagai  kegiatan  ekonomi  pada  suatu daerah dan satu waktu tertentu (Gunawan et al .,
2018).  Sementara  Koerniawan et  al .  (2020) juga  mengungkapkan  bahwa  PDRB  berfungsi untuk  melihat  kondisi  perekonomian  suatu wilayah atau daerah. Dengan demikian melihat kemajuan suatu daerah bisa dilihat dengan cara mengamati PDRB daerah tersebut.
Perkembangan  PDRB  atas  dasar  harga berlaku  dari  waktu  ke  waktu  memberikan gambaran  tentang  perkembangan  kegiatan setiap lapangan usaha menghasilkan barang dan jasa (Widyaningsih, 2018). Pertimbangan para pemilik modal dalam menanamkan dananya di suatu  daerah  dikarenakan  adanya  keunggulan faktor  ekonomi  di  daerah  itu.  Keunggulan ekonomi  itu  bisa  beruapa  potensi  pasar, sumberdaya alam, dan daya saing. Para investor bisa melihat potensi daerah melalui komposisi PDRB  sebagai  manifestasi  pendapatan  daerah bersarkan  jenis  lapangan  usaha  yang  ada  di daerah tersebut.
PDRB menjadi salah satu indikator untuk mengetahui kemampuan ekonomi suatu daerah, dapat  dilihat  melalui  kemampuan  daerah tersebut  dalam  menghasilkan  barang  dan  jasa yang nantinya akan digunakan untuk kehidupan masyarakat  (Oktavia,  2014).  PDRB  suatu daerah bisa lebih tinggi atau lebih rendah antara daerah  yang  satu  dengan  daerah  yang  lain. Daerah  yang  memeiliki  PDRB  yang  tinggi menunjukan  daerah  tersebut  lebih  mampu memenuhi kebutuhan masyarkatnya dibandingkan  dengan  daerah  yang  memiliki PDRB  yang  lebih  rendah.  Bahkan  daerah dengan  PDRB  yang  rendah  bisa  memberikan indicator bahwa daerah tersebut tidak mandiri.
Penyajian  PDRB  menurut  lapangan usaha  berdasarkan  harga  yang  berlaku    dari seluruh  lapangan  usaha  yang  mencakup  17 kategori,  yaitu:  1.  Pertanian,  Kehutanan,  dan Perikanan,  2).  Pertambangan  dan  Penggalian, 3).  Industri  Pengolahan,  4).  Pengadaan  Listrik dan  Gas,  5).  Pengadaan  Air,  Pengelolaan Sampah, Limbah dan Daur,  6). Konstruksi, 7). Perdagangan Besar dan Eceran; Reparasi Mobil dan  Sepeda  Motor,  8).  Transportasi  dan Pergudangan,  9).  Penyediaan  Akomodasi  dan Makan Minum, 10). Informasi dan Komunikasi, 11). Jasa Keuangan dan Asuransi, 12).  Real  Estat,  13).  Jasa  Perusahaan,  14). Administrasi  Pemerintahan,  Pertahanan  dan Jaminan  Sosial  Wajib,  15).  Jasa  Pendidikan, 16).  Jasa  Kesehatan  dan  Kegiatan  Sosial,  dan 17). Jasa lainnya.

## Perubahan Struktur Ekonomi
Pertumbuhan ekonomi yang diikuti oleh pembangunan  ekonomi  secara  berkelanjutan akan mengakibatkan perubahan struktur ekonomi  atau  disebut  juga  sebagai  perubahan structural  (Pratiwi,  2021).  PDRB  atas  dasar harga  berlaku  atau  dikenal  dengan  PDRB nominal  disusun  berdasarkan  harga  yang berlaku pada periode penghitungan. PDRB ini bertujuan untuk melihat struktur perekonomian suatu  daerah  (Suryani et  al .,  2019).  Sektor- sektor perekonomian akan mengalami perubahan  selama  berlangsungnya  proses pembangunan. Perubahan
struktur perekonomian meliputi pergeseran dari kegiatan  pertanian  ke  non-pertanian,  dari industri  ke  jasa,  dari  perusahaan  perseorangan beralih  menjadi  perusahaan  yang  memiliki badan hukum dan sebagainya.
Penelitian transformasi struktur ekonomi yang  dilakukan  oleh  Sulfaidah et  al .,  (2021)
adalah  dengan  menggunakan  data  PDRB berdasarkan  lapangan  usaha.  Setiap  wilayah perlu  melihat  sektor  ekonomi  atau  lapangan usaha  apa  yang  memiliki  potensi  besar  dan dapat  memberikan  keunggulan  untuk  bisa dikembangkan.  Apabila  pelaksanaan  prioritas pembangunan  daerah  kurang  sesuai  dengan potensi  yang  dimiliki  oleh  masing-masing daerah,  maka  pemanfaatan  sumberdaya  yang ada juga menjadi berkurang (Rahayu, 2021).
Transformasi  struktural  dapat  juga disebut  sebagai  perubahan  struktur  ekonomi merupakan  proses  perubahan  pada  sektor- sektor  ekonomi  antara  sektor  ekonomi  yang satu  dengan  sektor  ekonomi  yang  lain (Mardiana, et al ., 2017). Jika salah satu sektor ekonomi  mengalami  perubahan,  maka  hal  itu bisa  mendorong  terjadinya  perubahan  pada sektor ekonomi yang lain. Misalnya, kemajuan di sektor pertanian bisa mendorong kemajuan di sektor  industri.  Kemajuan  sektor  industri  bisa memicu  terjadinya  perkembangan  pada  sektor jasa.  Oleh  karena  itu  pemerintah  daerah  perlu terus mendorong terjadinya peningkatan kinerja  perekonomian  di  daerahnya  serta melakukan  pembangunan  yang  mendukung peningkatan  sektor-sektor  ekonomi  sesuai dengan potensi di daerahnya masing-masing.
Proses perubahan struktur perekonomian ditandai  dengan  merosotnya  pangsa  pasar sektor primer (pertanian), meningkatnya pangsa  pasar  sektor  sekunder  (industri),  dan pangsa  pasar  sektor  tersier  (jasa)  kurang  lebih konstan. Model perubahan structural mengemukakan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi merupakan  asepk  dari  perubahan  structural karena  adanya  pergeseran  permintaan  dan alokasi  sumberdaya  (Alfarabi, et  al. ,  2014).
Sehingga  perubahan  struktur  ekonomi  akan menciptakan lapangan pekerjaan bagi masyarakat. Perubahan ini juga bisa menyebabkan  peningkatan  pendapatan  bagi daerah yang bersangkutan, termasuk peningkatan  penerimaan  dari  sektor  fiskal. Untuk  mencapai  kesejahteraan  masyarakat, sektor  yang  lebih  diunggulkan  adalah  sektor industri.  Hal  itu  disebabkan  sektor  industri memiliki  kemampuan  menyerap  tenaga  kerja yang  relatif  lebih  banyak  dibandingkan  sektor yang lain (Muhammad, 2017).

## Kapasitas Fiskal Daerah
Hakekat otonomi daerah yang memberikan  kewenangan  yang  lebih  besar kepada  setiap  daerah  dalam  pengelolaan
daerah,  menimbulkan  dampak  akan  adanya tingkat  kesiapan  fiskal  di  setiap  daerah. Sehingga  setiap  daerah  harus  memahami kapasitas  fiskal  di  daerahnya  masing-masing. Kapasitas  fiskal  daerah  menurut  PMK  Nomor 120/PMK.07/2020  tentang  Peta  Kapasitas Fiskal  Daerah  merupakan  gambaran  dari kemampuan  keuangan  masing-masing  daerah yang  dicerminkan  melalui  pendapatan  daerah dikurangi dengan pendapatn yang penggunaannya sudah ditentukan, belanja bagi hasil,  belanja  bantuan  keuangan  dan  belanja pegawai.  PMK  Nomor  120/PMK.07/2020 menyatakan  bahwa  Kapasitas  Fiskal  Daerah adalah  kemampuan  keuangan  masing-masing daerah  yang  dicerminkan  melalui  pendapatan daerah  dikurangi  dengan  pendapatan  yang penggunaannya  sudah  ditentukan  dan  belanja tertentu.
Syaifullah  (2021)  menambahkan  bahwa konsep    kapasitas    fiskal    berfokus    pada kemampuan suatu negara/daerah untuk menjalankan defisit fiskal. Sebuah
negara/daerah  tentu    saja    bisa    mengatasi kendala    fiskal    yang    ketat    dengan meningkatkan    efisiensi    pengeluaran    atau meningkatkan    tambahan    pendapatan, Keberagaman  sumber  daya  di  masing-masing daerah  adalah  sebuah  keniscayaan.  Setiap daerah  perlu  mengatur  bagaimana  daerah memperoleh pendapatan dan bagaimana menggunakan  pendapatan  tersebut  sebaik mungkin  sesuai  prioritas  di  masing-masing daerah.  Tugas  dan  kewajiban  pemerintah  bisa berjalan dengan baik apabila didukung dengan pendapatan  daerah  yang  memadai,  sehingga akan mampu meningkatkan kemampuan setiap daerah dalam meningkatkan kapasitas fiskalnya (Pujawati et al ., 2019).
Dalam
desentralisasi fiskal, permasalahan  utama  yang  harus  diperhatikan adalah mengenai kebutuhan fiskal ( fiscal need ) dan  kapasitas  fiskal  ( fiscal  capacity ).  Hal  ini dikarenakan  kebutuhan  fiskal  dan  kapasitas fiskal  merupakan  bagian  penting  dalam penentuan  transfer  ke  daerah  (Herdiyana, 2019).  Terdapat  banyak  cara  dalam  mengukur kapasitas  fikcal,  seperti  dengan  menggunakan basis  pajak  utama  dan  tingkat  tariff  pajak standar (rata-rata). Peraturan menteri keuangan menyebutkan  bahwa  penghitungan  kapasitas daerah  sama  dengan  pendapatan  dikurangi pendapatan yang penggunaannya sudah ditentukan dan belanja tertentu.
Peta kapasitas daerah merupakan gambaran  kemampuan  keuangan  daerah  yang dikelompokkan  berdasarkan  indeks  kapasitas fiskal daerah. Kapasitas fiskal daerah dikonversi  menjadi  indeks  kapasitas  fiskal daerah (IKFD) dan dikategori dengan menggunakan  metode interquartile  range (Herdiyana, 2019). Berdasarkan indeks kapasitas  fiskal  daerah  provinsi,  kemudian dikelompokkan  dalam  5  (lima)  kategori Kapasitas Fiskal Daerah, yaitu sebagai berikut:
Tabel 1: Rentang dan Kategori IKFD Rentang IKFD Kategori KFD IKFD < 0,304 Sangat rendah 0,304  ≤  IKFD  < 0,445 Rendah 0,445  ≤  IKFD  < 0,808 Sedang 0,808  ≤  IKFD  < 1,564 Tinggi IKFD > 1,564 Sangat tinggi Sumber :  Permenkeu,  No.  126/PMK.07/2019
dan 120/PMK.07/2020 tentang Peta KFD.

## Penelitian Terkait
Widyaningsih (2018) melakukan penelitian  mengenai  pengaruh  pajak  daerah, retribusi  daerah,  dan  produk  domestik  bruto terhadap  kapasitas  fiskal  di  Kota  Pontianak selama  kurun  waktu  2012-2016.  Hasilnya menunjukan pajak daerah, retribusi daerah, dan produk  domestic  bruto  berpengaruh  negatif terhadap kapasitas fiskal di Kota Pontianak.
Herdiyana  (2019)  juga  melakukan penelitian  tentang  kapasitas  fiskal  daerah  di Indonesia.  Hasil  penelitian  menyimpulkan bahwa  faktor  yang  paling  mempengaruhi  Peta Kapasitas  Fiskal  Daerah  (KFD)  bagi  provinsi adalah  PAD  (Pendapatan  Asli  Daerah)  dan DBH  (Dana  Bagi  Hasil)  sedangkan  bagi kab./kota  adalah  PAD,  DAU  (Dana  Alokasi Umum), dan DBH.
Penelitian  tentang  Disparitas  antara Kebutuhan  dan  Kapasitas  Fiskal  Daerah Kabupaten  Lombok  Timur  Tahun  2011-2016 juga  pernah  dilakukan  oleh  Pujiwati et  al .
(2019).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa Kapasitas  Fiskal  di  Lombok  Timur  selama  6 tahun  menunjukkan  kondisi  yang  fluktuatif namun cenderung menurun. Hal ini mencerminkan  kemampuan  keuangan  yang semakin  berkurang,  artinya  Lombok  Timur
masih belum dapat
meningkatkan kemampuannya  dalam  memperoleh  sumber keuangan.
Dalam  10  tahun  terakhir  (2010-2019), kapasitas  fiskal  dan  ruang  fiskal  Pemerintah Kota  Kupang  mengalami  peningkatan  setiap tahun  (Fanggidae,  2020).  Peningkatan  PAD menjadi  sangat  penting  untuk  meningkatkan kapasitas dan ruang fiskal daerah.
Saifullah  (2021)  melakukan  penelitian tentang  Kapasitas  Fiskal  Daerah.  Hasilnya menunjukan bahwa kapasitas fiskal di
Kabupaten  Langkat  mampu  dijelaskan  oleh
variabel-variabel  jumlah  penduduk,  Produk Domestik  Regional  Bruto  dan  Realisasi Penerimaan  Daerah  serta  Tingkat  Partisipasi Angkatan Kerja.
Penelitian  tentang  Kapasitas  Fiskal Daerah juga dilakukan (Saparman et al ., 2022) untuk  Kabupaten  dan  Kota  di  Propinsi  Riau pada  tahun  2011-2020.  Hasil  penelitiannya menunjukan  belanja  modal  dan  pertumbuhan ekonomi berpengaruh secara signifikan terhadap  kapasitas  firkal  daerah.  Sementara belanja barang tidak berpengaruh.

## 3. METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  berupa  data  sekunder,  yaitu  diperoleh  dari BPS  masing-masing  propinsi.  Data  yang digunakan  adalah    PDRB  menurut  lapangan usaha seluruh propinsi di Indonesia pada tahun 2020.  Adapun  untuk  data  Indeks  Kapasitas Fiskal  Daerah  (IKFD)  propinsi  tahun  2020, diperoleh dari permenkeu Nomor 120/PMK.07/2020  tentang  Peta  Kapasitas Fiskal Daerah provinsi. Penelitian ini menggunakan  variabel  dependen  Kategori Kapasitas  Fiskal  Daerah  (IKFD)  Propinsi  di Indonesia  tahun  2020  dari  34  propinsi. Kapasitas  Fiskal  Daerah  merupakan  data kategorikal  sebagai  gambaran  kemampuan keuangan  masing-masing  daerah  propinsi melalui  pendapatan  daerah  dikurangi  dengan
pendapatan yang penggunaannya sudah ditentukan  dan  belanja  tertentu.  Kategori Kapasitas  Fiskal  Daerah  Propinsi  diukur dengan  menggunakan  ketentuan  Permenkeu Nomor 120/PMK.07/2020 tentang Peta Kapasitas  Fiskal  Daerah  provinsi,  di    mana KFD  propinsi  di  Indonesia  dikelompokkan dalam 5 (lima)  kategori, yaitu  Sangat Rendah, Rendah, Sedang, Tinggi, dan Sangat Tinggi.

## 4. HASIL PEMBAHASAN
Analisis deskriptif
Tabel  berikut  ini  merupakan  hasil statistik  deskriptif  yang  berisi  tentang  nilai minimum,  nilai  maksimum,  rata-rata,  dan standar deviasi 17 variabel sektor perekonomian 34 propinsi di Indonesia tahuan
2020
.
Tabel 2: Statistik Deskriptif ( Descriptive Statistic ) – Dalam Milyar Rupiah. No. Variabel Independen Min Max Rata-Rata Stddev 1 PtnHutIkn 2.300,50 273.572,00 59.617,31 67.562,92 2 PertGali 468,20 251.602,43 29.262,37 48.184,47 3 IndPolah 1.367,30 860.070,60 107.673,46 199.565,31 4 Pdalistrgas 18,46 10.511,22 1.373,60 2.962,37 5 Pdairsmph 16,60 2.156,07 395,83 512,27 6 Konstruk 2.928,33 312.384,42 48.860,20 68.446,25 7 PrdgBsrEcr 4.678,90 460.737,97 66.246,08 112.037,96 8 TransGudg 622,27 109.147,85 17.957,42 25.653,66 9 PeAkmdsMkn 104,76 128.334,00 14.198,87 30.161,81 10 InKom 1.145,00 260.973,76 22.484,35 48.758,57 11 JsKeuAsr 1.066,18 312.370,57 19.552,03 53.836,36 12 RealEst 42,95 174.917,26 14.688,03 31.159,57 13 JsPersh 5,82 245.156,33 9.264,82 41.852,02 14 AdmPmrthPrthn 2.621,61 146.981,11 18.783,34 25.536,44 15 JsPend 1.377,03 145.307,67 17.282,15 29.127,61 16 JsKshtSos 735,65 58.739,40 6.145,26 10.205,18 17 JsLain 255,51 109.643,20 8.180,91 20.092,02 Sumber : Data diolah, PDRB menurut Lapangan Usaha 2020.
Berdasarkan  Tabel  di  atas  terlihat bahwa pada tahun 2020, untuk lapangan usaha PrdgBsrEcr  (Perdagangan  Besar  dan  Eceran; Reparasi  Mobil  dan  Sepeda  Motor)  memiliki
nilai Min (minimum) yang tertinggi dibandingkan  dengan  sektor  usaha  yang  lain, yaitu  Rp.  4.678,90  Milyar.  Akan  tetapi  pada tahuan  2020,  sektor  usaha  IndPolah  (Industri
Pengolahan)  memiliki  nilai  maksimum  dan nilai  rata-rata  yang  paling  tinggi,  yaitu  Rp. 860.070,60 Milyar dan Rp. 107.673,46 Milyar.
Tabel berikutnya adalah posisi kategori kapasitas fiskal daerah (KFD) dari 34 propinsi di Indonesia pada tahun 2020.
Tabel 3: Jumlah Propinsi Menurut Kategori KFD Kategori KFD Jumlah Propinsi Sangat rendah (SR) 9 Rendah (R) 8 Sedang ((S) 8 Tinggi (T) 5 Sangat tinggi (ST) 4 Jumlah 34 Sumber : Data diolah, IKFD 2020.
Dari  Tabel  tersebut  terlihat  propinsi dengan  indeks  KFD  dalam  kategori  Sangat Rendah, Rendah dan Sedang jumlahnya paling banyak, yaitu 9 propinsi untuk kategori sangat rendah, 8 propinsi untuk kategori rendah, dan 8 propinsi juga untuk kategori sedang. Sementara untuk  kategori  Tinggi  ada  5  propinsi  dan kategori Sangat Tinggi dialami oleh 4 propinsi, yaitu  DKI  Jakarta,  Jawa  Barat,  Jawa  Tengah, dan Jawa Timur.
Uji Asumsi Analisis Diskriminan
Sebelum dilakukan analisis diskriminan, terlebih  dahulu  akan  dilakukan  beberapa  uji asumsi,  yaitu  dilakukan  uji  normalitas,  uji perbedaan atau kesamaan  rata-rata pada setiap kelompok, uji kesamaan kovarian matriks, dan uji  multikolirietas  antar  variabel  independen. Uji  asumsi  ini  harus  terpenuhi  sehingga  hasil analisis  diskriman  bisa  digunakan  untuk mengetahui struktur APBD yang manakah yang memiliki  kemampuan  memberikan  perbedaan pada kategori KFD.
Variabel  independen  penelitian  ini adalah  sebanyak  17  variabel,  sebagaimana jumlah  lapangan  usaha  yang  ada  di  struktur APBD  propinsi.  Untuk  mendapatkan  asumsi data struktur APBD yang berdistribusi normal, terlebih  dahulu  data  struktur  APBD  yang  asli ditransformasi  menjadi  LN  ( Log  Natural ). Setelah  data  variabel  independen  menjadi  LN, selanjutnya  dilakukan  uji  normalitas  terhadap 17  variabel  independen.  Berdasarkan  uji normalitas  Kolmogorow  Smirnov,  hasilnya adalah ada 4 variabel independen yang memilki distribusi  tidak  normal.  Keempat  variabel independen  (lapangan  usaha)  ini  kemudian dikeluarkan  dari  model  diskriminan,  sehingga tinggal  menjadi  13  variabel.  Adapun  hasil  uji normalitas  dari  13  lapangan  usaha  ini  adalah sebagai berikut:
Tabel 4: Uji Normalitas ( Tests of Normality ) Variabel Independen Kolmogorov-Smirnov a Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Statistic df Sig. Ln_PtnHutkn .080 34 .200 * .974 34 .592 Ln_PertGali .122 34 .200 * .964 34 .327 Ln_IndPolah .116 34 .200 * .971 34 .491 Ln_Pdalistrgas .128 34 .170 .926 34 .024 Ln_Pdairsmph .054 34 .200 * .987 34 .957 Ln_Konstruk .122 34 .200 * .963 34 .301 Ln_PrdgBsrEcr .141 34 .085 .929 34 .029 Ln_TransGudg .101 34 .200 * .977 34 .682 Ln_PeAkmdsMkn .099 34 .200 * .975 34 .602 Ln_InKom .099 34 .200 * .946 34 .093 Ln_RealEst .133 34 .136 .956 34 .189 Ln_JsPersh .084 34 .200 * .984 34 .884 Ln_JsKshtSos .124 34 .200 * .952 34 .145
*. This is a lower bound of the true significance. a. Lilliefors Significance Correction
Sumber : Data diolah, 2021.
Uji normalitas digunakan untuk mencari tahu apakah data penelitian yang didapatkan di lapangan  termasuk  dalam  kategori  distribusi normal  atau  tidak.  Untuk  menguji  kenormalan data variabel independen digunakan H 0 = Data variabel  berdistribusi  normal.  Adapun  untuk penentuannya  adalah  dengan  menggunakan angka Asymp. Sig. (2-tailed) dengan pedoman
sebagai berikut: Jika nilai probabilitas atau sig. > 0,05 maka H 0 diterima, yang berarti data berdistribusi normal, sebaliknya jika nilai probabilitas  <  atau  =  alpha  0,05  maka  H 0 ditolak,  yang  artinya  data  berdistribusi  tidak normal. Pada tabel di atas terlihat bahwa pada uji normalitas dengan uji statistik Kolmogorov- Smirnov menghasilkan angka signifikansi (sig.)
> (alpha) 0,05 pada semua variabel, sehingga
H 0 diterima. Hal ini menunjukan bahwa semua variabel independen, yaitu 13 variabel independen (lapangan usaha) hasil transformasi datanya telah berdistribusi normal.
Selanjutnya dilakukan uji kesamaan rata- rata  kelompok  ( Tests  of  Equality  of  Group Means )  untuk  masing-masing  variabel  pada
setiap kelompok. Analisis diskriminan mensyaratkan  setiap  variabel  harus  memiliki rata-rata  ( means )  yang  berbeda  pada  setiap kelompok, baru variabel tersebut bisa dimasukan dalam model diskriminan. Hasil uji kesamaan rata-rata kelompok( Tests of Equality of Group Means )  adalah sebagai berikut:
Tabel 5: Uji kesamaan rata-rata kelompok ( Tests of Equality of Group Means ) Wilks' Lambda F df1 df2 Sig. Ln_PtnHutkn .657 3.780 4 29 .014 Ln_PertGali .615 4.533 4 29 .006 Ln_IndPolah .416 10.168 4 29 <,001 Ln_Pdalistrgas .425 9.812 4 29 <,001 Ln_Pdairsmph .429 9.647 4 29 <,001 Ln_Konstruk .247 22.097 4 29 <,001 Ln_PrdgBsrEcr .189 31.127 4 29 <,001 Ln_TransGudg .275 19.090 4 29 <,001 Ln_PeAkmdsMkn .361 12.843 4 29 <,001 Ln_InKom .237 23.378 4 29 <,001 Ln_RealEst .451 8.821 4 29 <,001 Ln_JsPersh .509 6.987 4 29 <,001 Ln_JsKshtSos .289 17.869 4 29 <,001 Sumber : Data diolah, 2021.
Uji kesamaan rata-rata kelompok ( test of equity groups means ) digunakan untuk melihat apakah  secara  univariave  ada  perbedaan kategori  KFD  dilihat  dari  ke-12  variabel independen.  Uji  kesamaan  rata-rata  kelompok bisa  menggunakan  indikator Wilk’s  Lambda dan  angka  F.  Dalam  pengujian  ini,  yang  diuji adalah kesamaan rata-rata variabel independen pada  setiap  kategori  KFD  (sangat  rendah, rendah,  sedang,  tinggi,  dan  tinggi)  sebagai variabel  dependen,  dan  bukan  rata-rata  antar variabel.  Pedoman  pengujiannya,  jika  angka Wilk’s  Lambda mendekati  0  dan  sig.  <  alpha 0,05,  maka  rata-rata  data  cenderung  berbeda pada  setiap  kelompok.  Sebaliknya,  jika  angka Wilk’s  Lambda mendekati  1,  dan  sig.  >  alpha 0,05, maka  rata-rata  setiap  variabel  cenderung sama  di  setiap  kelompok.  Kemudian  jika menggunakan angka F, semakin tinggi angka F maka  angka  sig.  akan  semakin  kecil  jauh  di bawah  alpha  0,05,  dan  hal  ini  menunjukan adanya perbedaan rata-rata pada setiap kategori KFD Propinsi di Indonesia.
Pada Tabel di atas terlihat bahwa angka Wilk’s  Lambda terkecil  sebesat  0,189  dengan
angka  F  paling  besar,  yaitu    31,127  ada  pada variabel Ln_PrdgBsrEcr dengan angka signifikansi  jauh  dibawah  0,05.  Kemudian angka Wilk’s  Lambda paling  tinggi  adalah 0,657 dan angka F paling rendah adalah 3,780 yang pada variabel Ln_PtnHutkn dengan angka sig.  0,014  <  0,05.  Karena  semua  variabel memiliki angka sig. < dari 0,05, hal ini berarti semua  variabel  independen  memiliki  rata-rata yang  berbeda  dengan  sangat  signifikan  pada setiap  kategori  KFD  (sangat  rendah,  rendah, sedang,  tinggi,  dan  tinggi)  propinsi.  Hasil seperti  ini  juga  berarti  ke-12  variabel independen  ternyata  mampu  membedakan (mendiskriminasi)  variabel  dependen  kategori KFD  (sangat  rendah,  rendah,  sedang,  tinggi, dan tinggi).
Kemudian  syarat  berikutnya  adalah matriks covariance setiap  grup  harus  sama. Untuk membuktikan asumsi ini digunakan Log Determinan dan  statistik Box’s  M. Adapun hipotesa  dalam  pengujian  ini  adalah  H 0 = Matriks covariance setiap grup sama.
Tabel 6: Log Determinants Kategori KFD Rank Log Determinant Sangat Rendah 1 -.973 Rendah 1 -2.684 Sedang 1 -.791 Tinggi 1 -.593 Sangat Tinggi 1 -1.755 Pooled within-groups 1 -1.126
The ranks and natural logarithms of determinants printed are those of the group covariance matrices.
Sumber : Data diolah, 2021. Tabel  di  atas  memperlihatkan  bahwa semakin besar Log Determinan ts akan semakin tinggi pula perbedaan grup covarianve matrik.
Kolom  rank  menunjukan  jumlah  variabel independen,  dalam  hal  ini  adalah  1  (satu) variabel  independen.  Sebagaimana  diketahui, analisis  diskriminan  memiliki  asumsi  bahwa terdapat  kesamaan  (homogenitas)  matrik covariance antar  grup.  Untuk  menguji  asumsi ini bisa menggunakan statistic Box’s M berikut ini:
Tabel 7: Test Results Box's M 7.090 F Approx. 1.646 df1 4 df2 938.350 Sig. .161 Tests null hypothesis of equal population covariance matrices.
Sumber : Data diolah, 2021.
Pada Tabel di atas terlihat nilai Box’s M adalah  sebesar  7,090  dengan  nilai  signifikansi 0,161 atau lebih besar dari pada 0,05. Sehingga keputusannya  adalah  menerima  H 0 dan  hal  ini berarti matriks covarianve setiap kategori KFD
adalah sama. Dengan demikin kriteria mengenai  kesamaan  matriks covariance telah terpenuhi  dan  analisis  diskriminan  bisa dilakukan.
Analisis  diskriminan  juga  memiliki asumsi  tidak  adanya  korelasi  antar  variabel independen  (multikolienaritas).  Indikator  ada atau tidaknya korelasi antar variebel independen  adalah  apabila  nilai  korelasi  antar variabel independen adalah < 0.8. Hipotesanya adalah  H 0 :  Terdapat  korelasi  antar  variabel independen. Korelasi antar variabel independen bisa  dilihat  pada  Tabel  8.  Dari  Tabel  tersebut terlihat korelasi variabel Ln_Konstruk (Bidang konstruksi)  dengan  Ln_PrdgBsrEcr  (Bidang Perdagangan Besar dan Eceran) yang mencapai sebesar  0,805  (lebih  dari  0,8).  Hal  ini  berarti kedua variabel tersebut memiliki korelasi yang kuat (terjadi multikolinearitas). Oleh karena itu salah  satu  dari  variabel  tersebut  harus dikeluarkan  dari  model  analisis,  dalam  hal  ini variabel  Ln_Konstruk  (Bidang  konstruksi). Dengan  dikeluarkan  varibel  ini,  maka  jumlah variabel  independen  dalam  model  diskriminan menjadi tinggal sebanyak 12 variabel. Sehingga korelasi  antar  variabel  independen  menjadi sebagai berikut:
Tabel 8: Korelasi antar variabel independen
Sumber : Data diolah, 2021.
Terlihat semua variabel memiliki korelasi  <  0,8,  sehingga  dapat  dinyatakan bahwa  keseluruhan  variabel  independen  tidak saling berkorelasi atau tidak terjadi
multikolinearitas. Sehingga ke 12 variabel bisa dimasukkan dalam model diskriminan.
Analisis  Diskriminan  Prosedur  Pembentukan model Diskriminan
Dalam pembentukan model diskriminan, metode  yang  digunakan  adalah  metode stepwise.  Untuk  mengetahui  variabel  mana
yang paling efisien untuk dimasukan ke dalam model  persamaan  diskriminan,  digunakanlah Tabel berikut ini:
Tabel 9: Variables Entered/Removed
Step Entered Min. D Squared Statistic Between Groups Exact F Statistic df1 df2 Sig. 1 Ln_PrdgBsrEcr .937  Sangat Rendah and Rendah 3.968 1 29.000 .056
Sumber : Data diolah, 2021. Tabel 10: Variables in the Analysis Step Tolerance Sig. of F to Remove 1 Ln_PrdgBsrEcr 1.000 <,001 Sumber : Data diolah, 2021.
Tabel 11: Wilks' Lambda dari Metode Stepwise
Step Number of Variables Lambda df1 df2 df3 Exact F Statistic df1 df2 Sig. 1 1 .189 1 4 29 31.127 4 29.000 <,001
Sumber : Data diolah, 2021.
Pada Tabel Entered/Removed dan Tabel in the Analysis , terlihat prosedur pembentukan model hanya sampai pada satu step dan variabel yang  dimasukan  dalam  model  persamaan diskriminan  hanya  variabel  Ln_PrdgBsrEcr. Kemudian  pada  Tabel Wilk’s Lambda terlihat, hanya ada 1 (satu) variabel yang masuk dalam model diskriminan dan memiliki sig. yang jauh lebih  kecil  dari  0,05.  Sementara  variabel independen yang lain tidak masuk dalam model
persamaan  diskriminan.  Hal  ini  menunjukan variabel
Ln_PrdgBsrEcr
mampu mempengaruhi tinggi rendahnya kategori KFD propinsi (sangat rendah, rendah, sedang, tinggi, dan sangat tinggi).

## Model Diskriminan
Untuk  menunjukan  hubungan  antara variabel independen dengan variabel dependen, bisa dilihat pada Tabel Eigenvalues berikut ini :
Tabel 12: Eigenvalues Function Eigenvalue % of Variance Cumulative % Canonical Correlation 1 4.293 a 100.0 100.0 .901
a. First 1 canonical discriminant functions were used in the analysis.
Sumber : Data diolah, 2021.
Berdasarkan canonical correlation diperoleh  adalah  sebesar  0,901.  Nilai  korelasi kanonikal  ( canonical  correlation )  sebesar 0,901  (mendekati  1)  menunjukkan  hubungan yang  sangat  tinggi  antara  nilai  diskriminan dengan  kelompok.  Dengan  angka  korelasi kanonikal  ini  kemudian  bisa  digunakan  untuk menentukan sebagai nilai koefisien determinasi (R 2 ).    Koefisien  determinasi  (R 2 )  ini  gunanya untuk  melihat  seberapa  besar  keragaman variabel  dependen  mampu  dijelaskan  oleh variabel independennya. Berdasarkan Canonical  Correlation ,  maka  nilai  R  squared
adalah 0,901^2 = 0,812. Hal ini berarti variasi kategori  KFD  propinsi,  mulai  dari  sangat rendah  hingga  sangat  tinggi,  81,2%  bisa dijelaskan  oleh  variabel  Ln_PrdgBsrEcr. Sedangkan  sisanya,  yaitu  8,8%  dijelaskan variabel  independen  lainnya  yang  ada  diluat model diskriminan.
Untuk  melihat  seberapa  besar  peran variabel Ln_PrdgBsrEc menghasilkan perbedaan  kategori  KFD  propinsi  adalah dengan  menggunakan  Tabel Wilk’s  Lambda berikut ini
:
Tabel 13: Wilks' Lambda dari Fungsi Diskriminan. Test of Function(s) Wilks' Lambda Chi-square df Sig. 1 .189 49.993 4 <,001 Sumber : Data diolah, 2021.
Pada  Tabel Wilks'  Lambda dari  Fungsi Diskriminan terlihat dengan 1 (satu) fungsi ini menunjukan  angka  Chi-square  sebesar  49,993 dengan  angka  signifikansi  0,001  jauh  lebih kecil  dari  0,05.  Hal  ini  mengindikasikan perbedaan  yang  signifikan  bahwa  model diskriminan  antara  ke-5  kategori  KFD  pada model  diskriminan  yang  dihasilkan.  Dengan kata  lain,  model  diskriminan  yang  dihasilkan secara signifikan mampu membedakan kategori KFD propinsi.
Kemudian  untuk  mengetahui  variabel independen manakah yang masuk dalam model diskriminan  yang  hanya  1  (satu)  fungsi,  bisa menggunakan Tabel berikut ini:
Tabel 14: Structure Matrix Function 1 Ln_PrdgBsrEcr 1.000 Ln_Pdalistrgas a .775 Ln_TransGudg a .688 Ln_IndPolah a .671 Ln_RealEst a .662 Ln_InKom a .619 Ln_PeAkmdsMkn a .617 Ln_JsKshtSos a .598 Ln_Pdairsmph a .472 Ln_JsPersh a .332 Ln_PtnHutkn a .272 Ln_PertGali a .227 Pooled within-groups correlations between discriminating variables and standardized canonical discriminant functions Variables ordered by absolute size of correlation within function. a. This variable not used in the analysis.
Sumber : Data diolah, 2021.
Matrik struktur ( structure matrix ) berguna  untuk  menilai  peran  dari  semua variabel,  variabel  manakah  yang  perannya paling  rendah  hingga  paling  tinggi  dalam mendiskriminasi  variabel  dependen,  yaitu kategori  KFD.  Pada  Tabel Structure  Matrix hampir semua variabel diberikan tanda a, yang artinya  variabel  tersebut  tidak  digunakan  atau tidak berperan dalam mendiskriminasi  kategori KFD.  Satu-satunya  variabel  yang  tidak  diberi tanda a adalah variabel Ln_PrdgBsrEcr. Hal ini berarti  hanya  variabel  independen  inilah  yang masuk  dalam  fungsi  diskriminan.  Sehingga
dapat dinyatakan bahwa variabel Ln_PrdgBsrEcr  memiliki  peran  yang  sangat signifikan  dalam  mendiskrimnasi  kategori IKFD propinsi.
Untuk model diskriminan yang dihasilkan,  bisa  menggunakan standardized canonical  discriminant  function  coefficients atau unstandardized coefficients . Untuk model yang  pertama,  yaitu standardized  canonical discriminant  function  coefficients bisa  dilihat pada Tabel berikut ini:
Tabel 15: Standardized Canonical
Discriminant Function Coefficients Function 1 Ln_PrdgBsrEcr 1.000 Sumber : Data diolah, 2021. Fungsi diskriminan dengan menggunakan standardized
canonical discriminant  function  coefficients modelnya adalah:
Z Score = 1 (Ln_PrdgBsrEcr).
Artinya, variabel Ln_PrdgBsrEcr
mempunyai  pengaruh  positif.  Sehingga,  setiap kenaikan satu satuan nilai variabel Ln_PrdgBsrEcr,  maka  akan  menaikan  skor diskriminan  sebesar  1.  Sebaliknya  kalau Ln_PrdgBsrEcr  turun  satu  satuan  nilai,  maka skor disriminan juga akan turun 1.
Kemudian  fungsi  diskriminan  dengan unstandardized coefficient discriminant functions ada pada Tabel:
Tabel 16: Canonical Discriminant Function
Coefficients Function 1 Ln_PrdgBsrEcr 1.756 (Constant) -26.056 Unstandardized coefficients Sumber : Data diolah, 2021.
Dari  Tabel  tersebut  maka  dapat  fungsi diskriminan dengan unstandardized coefficient discriminant functions modelmya adalah:
Z Score = -26,056 + 1,756 (Ln_PrdgBsrEcr)
Dengan koefisien variabel
Ln_PrdgBsrEcr  sebesar  1,756  (positif),  maka
jika  terjadi  kenaikan  satu  satuan  nilai  variabel Ln_PrdgBsrEcr,  maka  akan  menaikan  skor diskriminan  sebesar  1,756.  Akan  tetapi,  jika Ln_PrdgBsrEcr  tidak  mengalami  kenaikan, maka  skor  diskriminan  akan  turun  sebesar 26,056.
Untuk  melihat  rata-rata  masing-masing kelompok  adalah  dengan  menggunakan  Tabel berikut ini:
Tabel 17: Functions at Group Centroids
Kategori KFD Function 1 Sangat Rendah (SR) -1.958 Rendah (R) -.990 Sedang (S) .260 Tinggi (T) 1.259 Sangat Tinggi (ST) 4.292 Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means
Sumber : Data diolah, 2021.
Group  Centroid merupakan  rata-rata nilai  diskriminan  dari  tiap-tiap  observasi  di dalam masing-masing kelompok. Group Centroid untuk  kelompok  Sangat  Rendah sebesar  -1,958  (negative),  kategori  Rendah sebesar  -0,990  (negatif),  kategori  Sedang sebesar 0,260 (positif), kategori Tinggi sebesar 1,259  (positif),  dan    kategori  Sangat  Tinggi sebesar  4,292  (positif).  Hal  ini  berarti  bahwa secara  rata  -  rata  skor  diskriminan  kelima kelompok  berbeda  cukup  besar.  Sehingga fungsi  diskriminan  yang  diperoleh  dapat membedakan secara baik kelompok yang ada.
Kemudian untuk hasil klasifikasi (classification result) bermanfaat untuk
mengukur ketepatan prediksi. Tabel classification result adalah sebagai berikut:
Tabel 18: Hasil Klasifikasi ( Classification Results ) Kategori KFD Propinsi Tahun 2020.
Kategori KFD Predicted Group Membership Total SR R S T ST Original Count Sangat Rendah (SR) 7 1 1 0 0 9 Rendah (R) 1 6 1 0 0 8 Sedang (S) 1 2 3 2 0 8 Tinggi (T) 0 1 1 2 1 5 Sangat Tinggi (ST) 0 0 0 0 4 4 Sumber : Data dilah, 2021. Tabel  di  atas  bisa  digunakan  untuk menghitung  akurasi  prediksi  dari  fungsi diskriminan, yaitu sebagai berikut:
(7+6+3+2+4)/34 = 22/34 = 0,647 = 64,7%
Oleh karena angka ketepatan yang cukup tinggi,  yaitu  64,7%  (lebih  dari  50%),  maka model  diskriminan  di  atas  dapat  digunakan untuk  analisis  diskriminan.  Dengan  kata  lain, model persamaan diskriminan memiliki ketepatan klasifikasi yang tinggi dan valid.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan sebagaimana
dijelaskan sebelumnya,  maka  dapat  diambil  kesimpulan yaitu:
a. Terdapat perbedaan yang signifikan kategori  Kapasitas  Fiskal  Daerah  (KFD) antara propinsi-propinsi di  Indonesia, baik propinsi  yang  memiliki  kategori  Sangat Rendah, Rendah,  Sedang,  Tinggi, maupun yang Sangat Tinggi.
b. Perbedaan  kategori  KFD  propinsi  di Indonesia  sangat  dipengaruhi  oleh  sektor Perdagangan  besar  dan  eceran;  reparasi mobil dan sepeda motor. Sektor Perdagangan  besar  dan  eceran;  reparasi mobil dan sepeda motor memiliki kemampuan menjelaskan variasi perbedaan
KFD propinsi di Indonesia hingga mencapai besaran 81,2% (lebih dari 50%).
c. Selain  itu,  model  persamaan  diskriminan yang dihasilkan juga mampu membedakan kategori KFD dengan sangat baik dan valid, yaitu mencapai 64,7%.

## 6. REFERENSI
Akbal,  Muhammad.  2016.  “Harmonisasi Kewenangan  Antara  Pemerintah  Pusat Dan  Daerah  Dalam  Penyelenggaraan Otonomi  Daerah.” Jurnal  Supremasi XI(2): 99–107.
Alfarabi,  M  Andri,  M  Syurya  Hidayat,  and Selamet  Rahmadi.  2014.  “Perubahan Struktur  Ekonomi  Dan  Dampaknya Terhadap Kemiskinan Di Provinsi
Jambi.” Jurnal Andi 1(3): 171–178. Astuti,  Cindy  Cahyaning,  Akbar  Wiguna,  and

## Novia  Ariyanti.  2021.  “Pendekatan
Analisis  Diskriminan  Pada  Pembelajaran Daring  Di  Masa  Pandemi  Covid-19.” BAREKENG:  Jurnal  Ilmu  Matematika dan Terapan 15(1): 137–146.
Fanggidae,  Frts  O.  2020.  “Perkembangan
Kapasitas  Fiskal  Dan  Ruang  Fiskal  Kota Kupang  2010-2019.” Jurnal  Inovasi Kebijakan 5(1): 35–39.
Gunawan, Rudi, Nurcahyo Budi Nugroho, and Riki  Arbianto.  2018.  “Penerapan  Data Mining Untuk Estimasi Laju Pertumbuhan  Produk  Domestik  Regional Bruto  (  PDRB  )  Perkapita  Atas  Dasar Harga Berlaku Menurut Lapangan Usaha Pada Kota Medan Menggunakan Metode Regresi Linier Barganda.” Jurnal teknologi  Sistem  Informasi  dan  Sistem Komputer (J-Sisko Tech) 1(2): 106–113.
Herdiyana,  Deni.  2019.  “Analisis  Data  Peta Kapasitas  Fiskal  Daerah.” Jurnal  Pajak dan Keuangan Negara 1(1): 112–133.
Koerniawan, Rina Nurlaeli Rachmawati. 2020. “Peranan Sektor Lapangan Usaha Dalam
Meningkatkan  PDRB  Atas  Dasar  Harga Konstan  Di  Provinsi  Dki  Jakarta  Periode
Tahun 2015-2019.” Jurnal Ilmu
Pendidikan Nonformal 6(3): 351–355.
Mardiana,  I  Wayan,  Made  Kembar  Sri  Budhi, and I Wayan Yogi Swara. 2017. “Analisis Pergeseran Struktur Ekonomi Dan Sektor
Unggulan Di Kabupaten Tabanan Provinsi  Bali.” E-Jurnal Ekonomi Pembangunan  Universitas  Udaya 6(3): 414–444.
Muhammad,  Hasan.  2017.  “Analisis  Struktur Ekonomi  Dan  Pengaruhnya  Terhadap Tingkat  Kemiskinan  Di  Kabupaten Kepulauan  Selayar.” Jurnal  Economix 5(1): 12–18.
Oktavia,  Cindi,  and  Nur  Handayani.  2021.
“Pengaruh  PAD,  Tax  Effort,  Belanja Modal  Terhadap  Tingkat  Kemandirian Keuangan  Pemerintah  Daerah.” Jurnal Ilmu dan Riset Akuntansi 10(3): 1–20. Pratiwi,  Maria  Christina  Yuli.  2021.  “Analisis Ketimpangan Antarwilayah Dan Pergeseran Struktur Ekonomi Di Kalimantan.” Jurnal Borneo Administrator 17(1): 131–154.
Pujawati  Bd,  Hailudin,  and  Eka  Agustiani.
2019. “Disparitas Antara Kebutuhan Dan Kapasitas  Fiskal  Daerah  Kabupaten Lombok  Timur  Tahun  2011-2016.” Jurnal  Ekonomi  Pembangunan 1(1):  24–
36.
Putri,  Adinda  et  al.  2021.  “Perbandingan
Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka Di
Indonesia  Sebelum  Dan  Saat  Pandemi Covid-19.” Jurnal  Kajian  Ekonomi  dan Pembangunan 3(2): 25–46.
Putri,  Hana  Tamara.  2020.  “Covid  19  Dan Harga  Saham  Perbankan  Di  Indonesia.” Eksis: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis 11(1): 6–9.
Rahayu,  Slivia.  2021.  “Analisis  Pertumbuhan Ekonomi Dan Potensi Ekonomi Terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Kabupaten  Kerinci  (2008-2017).” Jurnal Akrab Juara 6(2): 104–115.
Ramadhan,  Trisna,  I  Wayan  Sumarjaya,  Ni Made  Asih,  and  I  Putu  Eka  N.  Kencana. 2018.  “Aplikasi  Analisis  Diskriminan
Dalam Menentukan Keputusan Pembelian Produk McCafe (Studi Kasus:
McDonald’s  Jimbaran  Bali).” E-Jurnal Matematika 7(1): 50–55.
Saparman,  Syapsan,  Dahlan  Tampubolon. 2022.  “Pengaruh  Belanja  Barang  Dan Jasa,  Belanja  Modal  Dan  Pertumbuhan Ekonomi  Terhadap  Kapasitas  Fiskal Kabupaten  Dan  Kota  Di  Provinsi  Riau Tahun  2011-2020.” Jurnal  Ekonomi  dan Bisnis 9(1): 70–78. Sulfaidah, and Nurmilasari. 2021. “Tranformasi Struktur Ekonomi Kabupaten Soppeng.” 1(1): 23–32.
Suryani,  Yosi  dan  Rudy  Rinaldy.  2019. “Perkembangan PDRB Kota Padang Atas Dasar  Harga  Berlaku  Menurut  Lapangan Usaha Tahun 2014 - 2018.” Jurnal Ilmiah Poli Bisnis 13(10): 1639–1648.
Susdarwono, Endro Tri. 2021. “Pengategorian Provinsi  Berdasarkan  Kelompok  Sukses Dan Gagal Dalam Penanganan Pandemik Covid-19  Di  Indonesia  Menurut  Analisis Diskriminan.” Quadratic:  Journal  of
Innovation and Technology in
Mathematics and Mathematics Education 1(1): 31–40.
Syaifullah.  2021.  “Analisis  Kapasitas  Fiskal Kabupaten  Langkat.” Jurnal  Bonanza 1(2): 24–29.
Widyaningsih, Atria Tiffany. 2018a. “Pengaruh Pajak  Daerah,  Retribusi  Daerah,  Dan Produk Domestik Regional Bruto Terhadap Kapasitas Fiskal Kota Pontianak.” Jurnal  Ekonomi  Bisnis  dan Kewirausahaan (JEBIK) 7(3): 215–237.
Permenkeu, No. 126/PMK.07/2019 dan 120/PMK.07/2020 tentang Peta KFD.