## Memodelkan Pendapatan Asli Daerah Kabupaten Kota di Jawa Tengah
Modeling Regency Regional Original Revenue in Central Java
Raras Kinanthi 1 , Abdul Hakim 1*
1) Department of Economics, Universitas Islam Indonesia

## ABSTRACT
This paper models District Revenue (DR) in regencies and cities in Central Java. The independent variables that are expected to describe the  DR behavior are Gross Regional Per Capita Income (GRPCI), Population (POP), Regional  Government  Expenditure  (GOV),  and  inflation  (INF).  The  panel  data  covers  35  regencies  and  cities  in Central Java, from 2012 to 2016. Using the regression model of panel data with fixed effect method, it is found that all  the  variables  significantly  influence  DR  with  inflation  as  the  dominant  variable  followed  by  the  population. Government  expenditures,  the  vairable  that  can  be  controlled  directly  by  the  government,  have  only  the  smallest influence among the other four variables.
Keywords: district Revenue, panel data, government expenditure JEL classification number: H72, H73

## ABSTRAK
Penelitian ini memodelkan Pendapatan Asli Daerah (PAD) di Kabupaten dan Kota di Jawa Tengah. Variabel independen yang diharapkan bisa menggambarkan perilaku PAD tersebut adalah Pendapatan Regional Bruto Perkapita (PDRBP), Junlah Penduduk (POP), Pengeluaran Pemerintah Daerah (GOV), serta inflasi (INF). Data panel meliputi 35 kabupaten dan kota di Jawa Tengah, dari tahun 2012 sampai dengan 2016. Dengan menggunakan model regresi data panel dengan metode fixed effect , didapatkan bahwa semua variabel berpengaruh signifikan dengan inflasi sebagai variabel dominan diikuti oleh jumlah penduduk. Pengeluaran pemerintah, variabel yang bisa dikontrol langsung oleh pemerintah, hanya memiliki pengaruh terkecil di antara empat variabel yang lain.
Kata Kunci: Pendapatan Asli Daerah, data panel, pengeluaran pemerintah JEL classification number: H72, H73
*Corresponding author Alamat e-mail: abdul.hakim.uii@gmail.com

## PENDAHULUAN
Indonesia  adalah  sebuah  negara  besar,  memiliki  34  provinsi  dan  ribuan  pulau.  Dengan kondisi tersebut, tampaknya otonomi daerah merupakan pilihan sistem pemerintahan yang tepat, meskipun tidak semua peneliti sepakat akan hal ini (Jati 2012). Pelaksanaan otonomi daerah ini menuntut  daerah  untuk  bisa  mengelola  daerahnya  sendiri,  dan  untuk  itu  diperlukan  dana  yang memadai.  Menurut  UU  No.  33  Tahun  2004,  sumber  pendanaan  pemerintah  daerah  dalam pelaksanaan desentralisasi meliputi Pendapatan Asli Daerah (PAD), Dana Alokasi Umum (DAU), Dana Alokasi Khusus (DAK), Dana Bagi Hasil (DBH), Pinjaman Daerah, dan lain-lain. Terdapat variasi sumber-sumber penerimaan antar daerah. Sumber penerimaan daerah saat ini didominasi oleh  bantuan  pemerintah  pusat  dalam  bentuk  DAU,  DAK,  dan  Dana  Bagi  Hasil,  sedangkan proporsi PAD masih relatif kecil (Soleh dan Rochmansjah 2010).
Provinsi  Jawa  Tengah  terdiri  dari  enam  Kota  dan  29  Kabupaten.  PAD  di  Jawa  Tengah mengalami  trend  positif  dari  2010  sampai  2016.  Namun  demikian,  peningkatan  tersebut  tidak memberikan  dampak  yang  cukup  signifikan  terhadap  upaya  menuju  kemandirian  daerah. Mengingat  arti  penting  PAD  yang  bukan  hanya  sebagai  pelengkap  sumber  dana  pembangunan jangka  pendek,  tetapi  juga  merupakan  sumber  ideal  jangka  panjang,  maka  diperlukan  sebuah model  yang  bisa  menggambarkan  perilaku  empiris  PAD  tersebut.  Penelitian  ini  mencoba membangun  model tersebut. Penelitian  ini  mengambil kasus di Kabupaten  dan Daerah Kota di Provinsi Jawa Tengah.

## METODOLOGI
Penelitian  menggunakan  data  panel  di  35  Kabupaten  dan  Kota  di  Provinsi  Jawa Tengah periode 2012-2016. Data terseut diperoleh dari Badan Pusat Statistik. Variabel independen yang digunakan  adalah  PDRB  perkapita,  jumlah  penduduk,  jumlah  pengeluaran  pemerintah,  dan inflasi.  Data  panel  digunakan  karena  memiliki  berbagai  kelebihan,  terutama  dalam  proses pengujian signifikansi variabel. Hal ini bersumber dari ukuran sampel yang membesar sehingga derajat bebas meningkat, yang pada akhirnya menurunkan nilai kritis sehingga lebih mudah untuk menolak Ho bahwa variabel independen yang dipilih menjadi signifikan. Untuk diskusi lebih jauh tentang keunggulan model data panel (Hsiao 2007).
Variabel dependen yang dimodelkan adalah Pendapatan Asli Daerah (PAD). PAD adalah semua penerimaan daerah yang diakui sebagai penambahan kekayaan bersih dari sumber ekonomi asli  Kota  dan  Kabupaten  provinsi  Jawa  Tengah  dan  dihitung  dengan  juta  rupiah.  Menurut Undang-Undang Nomor 33 Tahun 2004 tentang Perimbangan Keuangan Antara Pusat dan Daerah Pasal  1 angka  18,  PAD  adalah  pendapatan  yang  diperoleh  daerah  yang  dipungut  berdasarkan peraturan daerah sesuai dengan peraturan perundang-undangan.
Variabel-variabel  independen  yang  dimasukkan  adalah  PDRB  perkapita,  yakni  nilai produksi  dari  pendapatan  setiap  jumlah  penduduk  yang  diperoleh  dari  jumlah  PDRB  dibagi jumlah penduduk, yang bisa sebagai gambaran Daya Beli Masyarakat di Kabupaten dan Kota di Provinsi  Jawa  Tengah  dan  dihitung  ribu  Rupiah.  Jumlah  Penduduk,  didefinisikan  sebagai penghuni  atau  merupakan  semua  orang  yang  mendiami  wilayah  Kota  dan  Kabupaten  provinsi Jawa  Tengah  dan  dihitung  per  jiwa.  Pengeluaran  Pemerintah,  merupakan  salah  satu  aspek penggunaan  sumber  daya  ekonomi  yang  secara  langsung  dikuasai  pemerintah  dan  secara  tidak langsung  dimiliki  oleh  masyarakat  melalui  pembayaran  pajak  di  kota  dan  kabupaten  Provinsi Jawa Tengah yang diukur dengan juta rupiah. Inflasi adalah kejadian apabila tingkat harga-harga dan biaya-biaya umum di Kota dan Kabupaten provinsi Jawa Tengah naik secara terus-menerus dalam jangka panjang yang diukur dengan persentase.
Kandidat utama variabel penentu PAD adalah jumlah penduduk (Santoso dan Retno 2005 dan  Veronica et  al .  2016).  Anggaran  belanja  pembangunan  yang  dialokasikan  pada  program proyek  yang  langsung  menyentuh  sektor  ekonomi  produktif  masyarakat  juga  dianggap  bisa meningkatkan  perekonomian  masyarakat  (Veronica et  al .  2016).  Dalam  mendukung pembangunan,  pemerintah  membutuhkan  berbagai  sarana  dan  fasilitas  pendukung,  termasuk anggaran  belanja.  Belanja  tersebut  bisa  meningkatkan  pengeluaran  agregat  dan  meningkatkan
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 9 No. 2, Agustus 2018,
Hal. 74-80
tingkat  kegiatan  ekonomi.  Dengan  meningkatnya  kegiatan  ekonomi,  maka  aliran  penerimaan pemerintah  melalui  PAD  akan  meningkat.  Meskipun  demikian,  tidak  semua  peneliti  memiliki pendapat  yang  sama.  Sriyana  dan  Hakim  (2014)  menemukan  bahwa  peningkatan  belanja pemerintah tidak menjamin munculnya sumber bagi penerimaan pemerintah.
Inflasi  menimbulkan  beberapa  efek  buruk  pada  perekonomian,  di  antaranya  mengurangi pendapatan riil  masyarakat  (Braumann  2001  dan  Bozkurt  2014). Tetapi  dengan  adanya  inflasi, maka  upah  dan  gaji  nominal  juga  naik.  Ketika  inflasi  melambat  perusahaan  akan  sedikit menaikkan  harga  produk  setiap  tahun,  yang  mengakibatkan  pendapatan  pengusaha  lebih  besar dan  akan  memberi  para  pekerja  kenaikan  upah  yang  lebih  kecil.  Dalam  hal  ini  pemerintah mengenakan pajak untuk menaikkan potensi penerimaan daerah. PDRB dan pajak daerah sebagai variabel yang mempengaruhi PAD sudah ditemukan oleh Veronica et al . (2016), dan digunakan sebagai variabel control dalam penelitian ini.
Alat  analisis  yang  digunakan  adalah  model  regresi  data  panel  dengan  menggunakan aplikasi  Eviews  8.  Penelitian  ini  menggunakan  analisis  data  panel  2012-2016,  terdiri  dari  35 kabupaten  dan  kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah.  Model  fungsi  yang  digunakan  untuk  melihat Pendapatan Asli Daerah di Provinsi Jawa Tengah yaitu:
LY it =β 0 +β 1 LPDRBP it +β 2 LPOP it +β 3 LGOV it +β 4 LINF it +u it (1)
Dimana L adalah  operator  untuk ln , Y adalah  Pendapatan  Asli  Daerah  (Juta  Rupiah); PDRBP adalah Produk Domestik Regional Bruto perkapita (Ribu Rupiah); POP adalah jumlah penduduk  (jiwa); GOV pengeluaran  pemerintah  (juta Rupiah), INF adalah  inflasi  (%), i adalah operator untuk cross section, dan t adalah operator untuk time-series.
Dalam  mengestimasi  regresi  data  panel,  terdapat  tiga  macam  pendeketan  yang  dapat digunakan, yaitu Common Effect Models, Fixed Effect Models , dan Random Effect Models . Model Common Effect berasumsi bahwa intersep dan slope adalah tetap sepanjang waktu dan individu. Model Common Effect bisa ditulis sebagai berikut:
Y it =β 0 +  ∑ β k X kit n n=1 + ε it (2)
Model Fixed Effect mengakomodasi kemungkinan intersep yang berbeda-beda untuk setiap subjek  ( cross  section ), tetapi slope setiap  subjek  tidak  berubah  seiring  waktu.  Model Common Effect bisa ditulis sebagai berikut:
Y it =β i +  ∑ β k X kit n n=1 + ε it (3)
Model Random  Effect merupakan  alternatif  solusi  jika  model Fixed  Effect tidak  tepat. Metode ini memilih estimasi data panel dengan residual yang mungkin saling berhubungan antar waktu  dan  individu,  dengan  mengasumsikan  setiap  objek  mempunyai  intersep.  Namun diasumsikan bahwa intersep adalah variabel random. Persaman sistematis untuk model Random Effect yaitu:
Y it =β 1i +  ∑ β k X kit n n=1 + ε it (4)
Dimana 𝛽 1𝑖 adalah  sebuah  variabel  random  dengan  nilai  rata-rata 𝛽 1 ,  dan  intersep  dari kabupaten atau kota individual bisa dinyatakan sebagai β 1 i = β 1 + ε i i =1,2, ..., N, dimana ε i adalah error term yang random dengan mean nol dan variance 𝜎 𝜀 2 .
Untuk memilih  model yang tepat, dilakukan dua tahap pengujian. Uji pertama adalah uji Chow (Uji F) untuk membandingkan antara metode Fixed Effect dengan Common Effect . Dari uji pertama ini, jika model Fixed Effect terpilih, maka dilakukan uji kedua, yakni uji Haussman , yaitu untuk membandingkan antara metode Fixed Effect dengan Random Effect .
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 9 No. 2, Agustus 2018, Hal. 74-80

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Estimasi menggunakan model Common Effect disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil regresi Common Effect Model Variable Coefficient t-Statistic Prob. C -2.18E+08 -7.877387 0.0000 PDRBP? 4.986555 10.14334 0.0000 POP? 12.12530 0.405160 0.6859 GOV? 0.192162 9.275820 0.0000 INF? -3358930. -1.252409 0.2121 R-squared 0.731050 F-statistic 115.5222 Adjusted R-squared 0.724722 Prob(F-statistic) 0.000000 Hasil output pada regresi menggunakan Fixed Effect Model ditunjukan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Hasil regresi Fixed Effect Model Variable Coefficient t-Statistic Prob. C -2.35E+09 -8.095588 0.0000 PDRBP? 8.869943 6.322724 0.0000 POP? 2286.204 6.978247 0.0000 GOV? 0.091815 8.098447 0.0000 INF? 1965731. 1.841740 0.0677 Fixed Effects (Cross) Fixed Effects (Cross) _CILACAP--C -1.58E+09 _KUDUS--C -1.64E+08 _BANYUMAS--C -1.38E+09 _JEPARA--C -4.19E+08 _PURBALINGGA--C 2.14E+08 _DEMAK--C -2.66E+08 _BANJARNEGARA--C 1.44E+08 _SEMARANG--C -76585670 _KEBUMEN--C -5.00E+08 _TEMANGGUNG--C 5.38E+08 _PURWOREJO--C 5.99E+08 _KENDAL--C 10862383 _WONOSOBO--C 4.34E+08 _BATANG--C 5.46E+08 _MAGELANG--C -5.80E+08 _PEKALONGAN--C 3.15E+08 _BOYOLALI--C 1155100. _PEMALANG--C -6.94E+08 _KLATEN--C -4.93E+08 _TEGAL--C -1.01E+09 _SUKOHARJO--C 2.58E+08 _BREBES--C -1.85E+09 _WONOGIRI--C 15928568 _KOTAMAGELANG--C 1.76E+09 _KARANGANYAR--C 2.12E+08 _KOTASURAKARTA--C 8.86E+08 _SRAGEN--C 1.70E+08 _KOTASALATIGA--C 1.56E+09 _GROBOGAN--C -8.25E+08 _KOTASEMARANG--C -1.38E+09 _BLORA--C 2.45E+08 _KOTAPEKALONGAN--C 1.52E+09 _REMBANG--C 8.22E+08 _KOTATEGAL--C 1.55E+09 _PATI--C -5.91E+08 R-squared 0.972130 F-statistic 124.8356 Adjusted R-squared 0.964342 Prob(F-statistic) 0.000000
Hasil output pada regresi menggunakan metode Fixed Effect ditunjukan dalam Tabel 3.
Tabel 3. Hasil regresi Random Effect Model Variable Coefficient t-Statistic Prob. C -3.43E+08 -8.148997 0,0000 PDRBP? 8.312004 11.13751 0,0000 POP? 118.4044 3.178660 0,0018 GOV? 0.150517 16.60149 0,0000 INF? -1241350. -1.243281 0,2155 Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 9 No. 2, Agustus 2018, Hal. 74-80
Fixed Effects (Cross) Fixed Effects (Cross) _CILACAP--C -36915285  _KUDUS--C -4.20E+08 _BANYUMAS--C 6733549.  _JEPARA--C 38333048 _PURBALINGGA--C 71930037  _DEMAK--C 49156824 _BANJARNEGARA--C 11067771  _SEMARANG--C -4444496. _KEBUMEN--C -38757531  _TEMANGGUNG--C 73949581 _PURWOREJO--C 56981803  _KENDAL--C -32636069 _WONOSOBO--C 48917801  _BATANG--C 80633865 _MAGELANG--C 636435.0  _PEKALONGAN--C 1.30E+08 _BOYOLALI--C -3183374.  _PEMALANG--C -577628.3 _KLATEN--C -87989152  _TEGAL--C -25913741 _SUKOHARJO--C 41016062  _BREBES--C -1.18E+08 _WONOGIRI--C -21999147  _KOTAMAGELANG--C 8553778. _KARANGANYAR--C -28978023  _KOTASURAKARTA--C -61661057 _SRAGEN--C -14113053  _KOTASALATIGA--C -55841335 _GROBOGAN--C -3476062.  _KOTASEMARANG--C 1.04E+08 _BLORA--C 4898281.  _KOTAPEKALONGAN--C 1.27E+08 _REMBANG--C 84217221  _KOTATEGAL--C 52489785 _PATI--C -35671630 R-squared 0,777187 F-statistic 148,2426 Adjusted R-squared 0,771944 Prob(F-statistic) 0,000000
Untuk memilih model paling layak antara Common Effect Models vs Fixed Effect Models, maka pengujian terhadap hipotesis:
Ho: Common Efect Models lebih layak Ha: Fixed Effect Models lebih layak
Uji ini dilakukan dengan membandingkan nilai probabilitasnya dengan alfa = 1%. Jika nilai probabilitsnya lebih kecil dari alfa, maka menolak Ho berarti model yang paling layak yaitu Fixed Effect  Models .  Sebaliknya  jika  nilai  probabilitas  lebih  besar  dari  alfa  1%  maka  menerima  Ho berarti  model  yang  paling  layak  yaitu Common  Effect  Models .  Hasil  uji  tersaji  pada  Tabel  4 sebagai berikut:
Tabel 4. Uji chow Redundant Fixed Effects Tests
Pool: FIXED Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 34,600213 (34,136) 0,0000 Cross-section Chi-square 396,718603 34 0,0000
Dari hasil Uji F diatas dapat dilihat nilai statistic Chi-square sebesar 396.718503 dengan probilitas sebesar 0.0000 yang signifikan dalam alfa 1%, artinya secara statistic Ho ditolak dan menerima Ha, maka model yang sesuai adalah model Fixed Effect . Tahap kedua adalah melakukan uji Haussman. Hipotesis disusun sebagai berikut:
Ho: Random Efect Models lebih layak Ha: Fixed Effect Models lebih layak
Tabel 5. Uji Hausman Correlated Random Effects - Hausman Test
Pool: RANDOM Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 76,854843 4 0,0000 Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 9 No. 2,
Agustus 2018, Hal. 74-80
Dari  hasil  uji Hausman diatas  dapat  dilihat  nilai  statistic  Chi-square  sebesar  76,854843 dengan  probabilitas  sebesar  0,0000  yang  signifikan  dalam  alfa  1%,  artinya  secara  statistik  Ho ditolak dan menerima Ha, maka model yang paling layak digunakan yaitu Fixed Effect Models . Lebih jauh, untuk menguji kelayakan model, dilakukan overall test atas model Fixed Effect yang telah  terpilih.  Hasil  uji  menunjukan  bahwa  probabilitas  F-statistic  adalah  0,0000,  dengan demikian  dapat  kita  simpulkan  bahwa  semua  variabel  independen  yang  dimasukkan  ke  dalam model mampu menggambarkan perilaku variabel dependen.
Hasil  estimasi  model fixed  effect tampak  bahwa  semua  variabel  berpengaruh  signifikan terhadap  variabel  dependen  pada  tingkat  signifikansi  5%,  kecuali  inflasi  yang  signifikan  pada tingkat  signifikansi  7%.  Pengaruh  didominasi  oleh  inflasi,  disusul  oleh  populasi,  PDRB,  dan GOV. tampak bahwa GOV, yang merupakan satu-satunya variabel yang bisa dikontrol langsung oleh pemerintah, justru memiliki pengaruh paling kecil terhadap PAD. Dengan demikian, harus disadari bahwa pengingkatan PAD memang merupakan tugas yang tidak ringan. PDRB perkapita bisa  ditingkatkan  oleh  pemerintah  dengan  berbagai  kebijakan.  Populasi  memiliki  hubungan positif  dengan  PAD,  sehingga  pertumbuhan  populasi  di  Jawa  Tengah  akan  berdampak  positif terhadap PAD. Karena Inflasi berpengaruh positif terhadap PAD, maka inflasi  di Jawa  Tengah juga  membawa  berkah.  Namun  disadari  oleh  semua  pihak  bahwa  inflasi  tinggi  merupakan penanda bahwa masyarakat kehilangan sebagian dari daya belinya.
Signifikansi  pengaruh  PDRB  terhadap  PAD  telah  dianjurkan  oleh  beberapa  penelitian. Pengaruh positif disarankan oleh Setianingsih (2017), Mujab (2017), Santoso dan Rahayu (2005) dan Aryanti dan Indarti (2010), sementara pengaruh negatif disarankan oleh Triani dan Kuntari (2010). Secara umum, saran ini searah dengan hasil dari penelitian ini. Dengan demikian, upaya peningkatan PAD bisa dilakukan dengan upaya peningkatan PDRB.
Signifikansi  pengaruh  jumlah  penduduk  terhadap  PAD  telah  dianjurkan  oleh  beberapa penelitian.  Pengaruh  positif  disarankan  oleh  Aryanti  dan  Indarti  (2010),  Santoso  dan  Rahayu (2005).  Saran  ini  searah  dengan  hasil  dari  penelitian  ini.  Paling  tiddak,  jika  jumlah  penduduk meningkat,  PAD  juga  akan  meningkat  sehingga  bisa  menyelesaikan  sebagian  masalah  yang muncul dari pertumbuhan populasi.
Signifikansi  pengaruh  pengeluaran  pemerintah  terhadap  PAD  telah  dianjurkan  oleh beberapa penelitian. Pengaruh positif disarankan oleh Sitaniapessy (2013), Veronica et al. (2016), mendukung temuan dalam penelitian ini. Bisa disimpulkan bahwa pengeluaran pemerintah bisa dijadikan instrumen kebijakan untuk meningkatkan PAD di Jawa Tengah.
Pengaruh  negatif  inflasi  terhadap  PAD  dianjurkan  oleh  Triani  dan  Kuntari  (2010), sementara kebanyakan peneliti menyarankan ketiadaan pengaruh inflasi terhadap PAD (Aryanti dan  Indarti  2010  dan  Norrohman  2010).  Hal  ini  berbeda  dengan  hasil  dari  penelitian  ini  yang menyarankan pengaruh positif dari inflasi terhadap PAD (meskipun hanya signifikan pada taraf 7%).  Seperti  dikemukakan  di  awal,  inflasi  meningkatkan  upah  dan  gaji  nominal.  Inflasi  juga memotivasi perusahaan menaikkan harga produk setiap tahun, yang mengakibatkan pendapatan pengusaha meningkat.  Hal ini bisa menjadi penyebab kenaikan PAD.
Dari  hasil  analisis  konstanta  intersep,  bisa  dilihat  bahwa  PAD  tertinggi  terdapat  di Kabupaten  Cilacap,  Kabupaten  Brebes  dan  Kota  Semarang.  PAD  menengah  terdapat  di Kabupaten  Pati,  Kabupaten  Jepara  dan  Kabupaten  Magelang.  PAD  terendah  terdapat  di  Kota Magelang dan Kota Salatiga.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  memodelkan  perilaku  empiris  PAD  di  Jawa  Tengah  dalam  tingkat kabupaten/kota. Dengan menggunakan data panel didapatkan kesimpulan bahwa variabel terpilih semuanya mempengaruhi PAD dengan signifikan. Namun variabel GOV hanya memiliki peran terkecil dibandingkan variabel-variabel yang lain, sedangkan GOV merupakan variabel yang bisa dipengaruhi  secara  langsung  oleh  pemerintah.  Namun  demikian,  PDRB  perkapita  berpengaruh positif  terhadap PAD,  sehingga  upaya  meningkatkan  PDRB  berarti  upaya  meningkatkan  PAD. Demikian  juga,  jumlah  penduduk  berpengaruh  positif  terhadap  PAD,  sehingga  peningkatan
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 9 No. 2, Agustus 2018, Hal. 74-80
jumlah  penduduk  di  Jawa  Tengah  bukanlah  hal  buruk  semata-mata.  Terakhir,  inflasi  juga berpengauh positif terhadap PAD, sehingga inflasi yang terjadi juga membawa berkah terhadap peningkatan PAD.
Penelitian ini akan menjadi lebih baik jika tersedia data time series lebih panjang, sehingga penggunaan  model  panel  dinamis  yang  mengakomodasi  isu-isu  time  series  seperti  isu stasioneritas  dan  isu  dinamis  bisa  diaplikasikan.  Dengan  demikian,  disarankan  kepada  pihak penyedia data agar menjaga data yang sudah ada dan terus mempublikasikan data-data tersebut di masa yang akan datang.

## DAFTAR PUSTAKA
Aryanti E, I Indarti. 2010. Pengaruh Variabel Makro Terhadap Pendapatan Asli Daerah Periode 2000-2009 di Kota Semarang. ASET, Jurnal Ilmu Ekonomi , 28(2), 133-151. Bozkurt  C.  2014.  Money,  Inflation  and  Growth  Relationship:  The  Turkish  Case. International Journal of Economics and Financial Issues , 4(2), 309-322.
Braumann B. 2001. “High Inflation and Real Wages,” IMF Working Paper , WP/01/50. Can be downloaded from https://www.imf.org/external/pubs/ft/wp/2001/wp0150.pdf.
Hidayat T, Subagyo, AMS Asih. 2008. Pembuatan Model Penerimaan Pendapatan Asli Daerah (PAD)  dengan  Pendekatan  system  Dinamik.  Prosiding  Seminar  Nasional  Manajemen Teknologi VIII, Program Studi MMT-ITS, Surabaya 2 Agustus 2008.
Hsiao C. 2007. Benefits and Limitations of Panel Data. Econometric Reviews . 4(1), 121-174. Jati WR. 2012. Inkonsistensi Paradigma Otonomi Daerah di Indonesia: Dilema Sentralisasi atau Desentralisasi. Jurnal Konstitusi . 9(4), 743-770. Mujab  H.  2017. Pengaruh  Produk  Domestik  Regional  Bruto,  Jimlah  Penduduk,  Dana  Alokasi Umum, dan Pengeluaran Pemerintah terhadap Pendapatan Asli Daerah Kabupaten/Kota di Provinsi Bengkulu Tahun 2010-2014 , Skripsi, State Islamic University Sunan Kalijaga, Yogyakarta.
Norrohman  A.  2010. Analisis  Faktorfaktor  yang  Mempengaruhi  Penerimaan  Pajak  Daerah  di Kota Surakarta , Skripsi, Fakultas Ekonomi, Universitas Sebelas Maret. Santoso PB, RP Rahayu. 2005. Analisis Pendapatan Asli Daerah (PAD) dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya  dalam  Upaya  Pelaksanaan  Otonomi  Daerah  di  Kabupaten  Kediri.
Jurnal Dinamika Pembangunan . 2(1), 9-18. Setianingsih  W.  2017. Pengaruh  Peningkatan  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB) terhadap  PEndapatan  Asli  Daerah  (PAD)  Kota  Jambi .  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis. Universitas Jambi Kampus Sorolangun.
Sholeh  C,  H Rochmansjah.  2010.  Pengelolaan  Keuangan  dan  Aset  Daerah  Sebuah  Pendekatan Struktural Menuju Tata Kelola Pemerintahan yang Baik. Bandung (ID): Fokusmedia.
Sitaniapessy  HAP.  2013.  Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  terhadap  PDRB  dan  PAD. Jurnal Ekonomia . 9(1), 38-51.
Sriyana J, A Hakim. 2014. Dichotomy between Decentralization and Local Government Revenue: An Empirical Analysis for Indonesia. International Journal of Economic Research . 11(3), 589-599.
Triani, Y Kuntari. 2010. “Pengaruh variabel Makro Terhadap Pendapatan Asli Daerah (PAD) Periode 2003-2007 di kabupaten Karanganyar,” ASET, Jurnal Ilmu Ekonomi , 12(1), 87- 94.
Veronica  DH,  Yasin,  T  Widiharih.  2016.  Pemodelan  Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD)  di Kabupaten  dan  Kota  Jawa  Tengah  Menggunakan  Geographically  Weighted  Ridge Regression. Jurnal Gaussian . 5(3), 383-393.
Jurnal Manajemen dan Organisasi (JMO), Vol. 9 No. 2, Agustus 2018, Hal. 74-80