## PENGARUH PENDAPATAN ASLI DAERAH DAN DANA BAGI HASIL TERHADAP BELANJA MODAL PEMERINTAH

## PROVINSI DKI JAKARTA
Oleh:
Yurianto 1
Akhmad Tantowi 2
Badan Pengembangan Sumber Daya Manusia, Pemerintah Provinsi DKI Jakarta 1
Badan Pusat Statistik Provinsi Kalimantan Tengah 2
Email:
yuribpsdm@gmail.com atantowi75@gmail.com

## ABSTRAK
Belanja  modal  oleh  pemerintah  daerah  dilakukan  dalam  rangka  pengadaan  aset tetap berwujud untuk membiayai pelaksanaan otonomi daerah yang pada akhirnya bertujuan untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk  menginvestigasi  pengaruh  pendapatan  asli  daerah  dan  dana  bagi  hasil terhadap belanja modal di Provinsi DKI Jakarta dengan pendekatan Autoregressive Distributed Lag (ARDL) menggunakan data periode 1987-2020.  Hasil penelitian menunjukkan adanya hubungan jangka panjang antara belanja modal Pemprov DKI Jakarta  dengan variabel  pendapatan  asli daerah dan dana bagi  hasil. Pada jangka panjang  maupun  jangka  pendek,  perkembangan  belanja  modal  Pemprov  DKI Jakarta dipengaruhi secara signifikan oleh tingkat pendapatan asli daerah dan dana bagi hasil. Apabila terjadi gangguan atau goncangan terhadap keseimbangan, maka sekitar 74,02 persen ketidakseimbangan yang terjadi pada periode sebelumnya akan kembali pada titik keseimbangan pada periode saat ini.
Kata kunci: ARDL, Bound Test, Kointegrasi, ECM

## ABSTRACT
Capital  expenditures  by  local  governments  are  carried  out  in  the  context  of procuring tangible fixed assets to finance the implementation of regional autonomy which ultimately aims to improve people's welfare. This study aims to investigate the  effect  of  local  revenue  and  revenue-sharing  on  capital  expenditures  in  DKI Jakarta Province with the Autoregressive Distributed Lag (ARDL) approach using data for the period 1987-2020. The results of the study indicate that there is a long- term relationship between the capital expenditures of the DKI Jakarta Provincial Government and the variables of local revenue and revenue-sharing funds. In the long run and the short run, the capital expenditure development of the DKI Jakarta Provincial Government is significantly influenced by the level of local revenue and revenue-sharing funds. If there is a disturbance or shock to the balance, then about 74.02 percent of the imbalance that occurred in the previous period will return to the equilibrium point in the current period.
Keywords: ARDL, Bound test, Cointegration, ECM

## A. PENDAHULUAN
Diskusi tentang keuangan daerah maka fokus yang penting adalah isu terkait Anggaran Pendapatan Belanja Daerah (APBD). Secara konsep, APBD merupakan rencana keuangan tahunan yang dibuat pemerintah daerah dan selanjutnya dibahas serta disetujui bersama Dewan Perwakilan Rakyat Daerah. Selain itu, APBD juga merupakan  wujud  pengelolaan  keuangan  daerah  yang  ditetapkan  setiap  tahun dengan  peraturan  daerah.  Berdasarkan  regulasi,  komponen  APBD  meliputi anggaran pendapatan, anggaran belanja, dan pembiayaan (UU No. 17 tahun 2003 tentang Keuangan Negara).
Dalam  Undang-Undang  (UU)  No  17  Tahun  2003  dijelaskan  pendapatan daerah adalah hak pemerintah daerah yang diakui sebagai penambah nilai kekayaan bersih dalam periode tahun bersangkutan. Belanja daerah adalah semua kewajiban daerah yang diakui sebagai pengurang nilai kekayaan bersih dalam periode tahun anggaran  yang  bersangkutan.  Sementara  pembiayaan  adalah  setiap  penerimaan yang perlu dibayar kembali dan atau pengeluaran yang akan diterima kembali, baik pada tahun anggaran yang bersangkutan maupun tahun-tahun anggaran berikutnya. Secara  konsep,  dalam  APBD  harus  dipenuhi  persyaratan  keseimbangan.
Besarnya pendapatan ditambah dengan penerimaan pembiayaan harus sama dengan besarnya  belanja  ditambah  dengan  pengeluaran  pembiayaan.  Dengan  demikian antara pendapatan dan belanja daerah mempunyai hubungan kausatif pada kerangka APBD. Jadi, besarnya pendapatan akan mempengaruhi besarnya pengeluaran atau belanja daerah.
Besarnya  pengeluaran  pemerintah  daerah  diyakini  mempengaruhi  kinerja perekonomian  suatu  daerah  dan  pada  gilirannya  akan  berdampak  pada  tingkat kesejahteraan  masyarakat.  Sari  &  Fakhruddin  (2016)  dalam  penelitiannya menemukan  bahwa  pengeluaran  pemerintah  dan  investasi  sumber  daya  manusia baik secara parsial maupun simultan berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Rambe & Febriani (2020) juga menemukan pengeluaran pemerintah
dan  pajak  daerah  berpengaruh  positif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  kabupaten dan  kota  di  Sumatera.  Dapat  disimpulkan  bahwa  pengeluaran  atau  belanja pemerintah merupakan salah satu faktor untuk meningkatkan perekonomian.
Pengeluaran  pemerintah  daerah  dialokasikan  untuk  penyelenggaraan pemerintahan  dan  pembangunan  daerah  dalam  bentuk  anggaran  yang  terdiri  dari belanja  pegawai,  belanja  barang,  dan  belanja  modal.  Belanja  modal  dilakukan dalam  rangka  pengadaan  aset  tetap  berwujud  untuk  membiayai  pelaksanaan otonomi  daerah.  Pada  akhirnya  pelaksanaan  belanja  modal  ini  bertujuan  untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat.
Beberapa penelitian menemukan bahwa belanja modal sangat mempengaruhi pertumbuhan  ekonomi  di  daerah.  Menurut  Yunus  &  Amirullah  (2019),  belanja modal berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi kabupaten-kabupaten di Provinsi  Aceh.  Hasil  penelitian  Waryanto  (2017)  juga  menemukan  bahwa  di Indonesia periode 1990-2015 belanja modal berpengaruh positif secara signifikan terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Ini  menunjukkan  bahwa  belanja  modal  sangat berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Selanjutnya  pertumbuhan  ekonomi akan mempengaruhi kesejahteraan masyarakat.
Pertanyaan yang muncul dalam diskusi ini adalah seberapa besar pendapatan daerah  berpengaruh  terhadap  besarnya  belanja  modal  daerah.  Kenyataan  yang terjadi,  ada  daerah  dengan  pendapatan  daerah  tinggi  dengan  asumsi  penerimaan pembiayaan  tetap,  tetapi  belanja  kecil  karena  sebagian  digunakan  untuk pengeluaran pembiayaan. Sebaliknya, ada daerah dengan pendapatan rendah, tetapi jumlah  belanjanya  besar  karena  penerimaan  pembiayaan  besar  dan  pengeluaran pembiayaannya rendah. Kondisi seperti ini yang menjadikan perlu dilakukan kajian mendalam tentang hubungan kausatif antara pengaruh tingkat pendapatan terhadap belanja modal.
Pengalokasian  belanja  modal  bergantung  kepada  beberapa  faktor.  Selain dipengaruhi  besarnya  pengeluaran  untuk  belanja  rutin,  belanja  modal  juga ditentukan oleh besarnya dana yang dimiliki pemerintah daerah. Sumber pendanaan belanja  modal  dapat  berasal  dari  pendapatan  asli  daerah  (PAD)  maupun  dari pemeritah pusat melalui dana perimbangan. Pendapatan daerah dari kedua sumber ini  akan  mempengaruhi  besarnya  alokasi  untuk  belanja  modal.  Peningkatan penerimaan dari PAD dan dana perimbangan diharapkan akan menaikkan belanja modal pemerintah daerah, sehingga kualitas pelayanan publik semakin baik.
Beberapa  penelitian  menemukan  pendapatan  asli  daerah  maupun  dana perimbangan baik secara simultan maupun parsial mempengaruhi belanja modal. Diantaranya, Pratiwi (2019), Nafus & Asmara (2017), Clara & Mulyani (2015), dan Subowo & Wati (2010). Namun, penelitian oleh Suryani & Pariani (2018), Ndede, et  al.  (2016),  dan  Mentayani  &  Rusmanto  (2013)  menemukan  PAD  tidak mempengaruhi belanja modal pemerintah daerah.
Penelitian ini dilakukan di Provinsi DKI Jakarta. DKI Jakarta dipilih sebagai lokasi penelitian dilandasi beberapa sebab. Pertama, selain sebagai ibu kota negara, DKI Jakarta merupakan pusat kegiatan ekonomi dan keuangan nasional yang tentu mempunyai  peran  yang  penting  dalam  perekonomian  nasional.  Kedua,  sebagai pusat  perekonomian,  DKI  Jakarta  merupakan  daerah  dengan  PAD  tertinggi  di Indonesia.  PAD  merupakan  sumber  penerimaan  utama  Pemerintah  Provinsi  DKI
Jakarta dengan kontibusi terhadap total penerimaan sekitar 65 persen setiap tahun. Ketiga,  keunikan  keuangan  DKI  Jakarta,  yaitu  sejak  tahun  2015  Pemerintah Provinsi DKI Jakarta tidak lagi menerima DAU dan diganti DAK, sehingga belanja Pemerintah Provinsi DKI Jakarta tergantung penerimaan dari PAD dan DBH.
Dengan  mendasarkan  pada  uraian  sebelumnya,  penting  untuk  diteliti pengaruh PAD dan DBH terhadap belanja modal di DKI Jakarta. Tujuan penelitian ini  adalah  menginvestigasi  dan  menganalisis  pengaruh  PAD  dan  DBH  terhadap belanja  modal  Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta  pada  periode  1987-2020.  Hasil penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk  menilai  efektivitas  penerimaan  pemerintah daerah  dalam  mengalokasikan  dana  untuk  belanja  modal  yang  akan  berdampak pada perekonomian di Provinsi DKI Jakarta.

## B. KAJIAN PUSTAKA

## Pendapatan Asli Daerah
Menurut  UU  No.  33  Tahun  2004  pasal  1  ayat  18,  pendapatan  asli  daerah (PAD)  didefinisikan  sebagai  pendapatan  yang  dipungut  berdasarkan  peraturan daerah sesuai dengan peraturan perundang-undangan. PAD bersumber dari pajak daerah, retribusi daerah, hasil pengelolaan kekayaan daerah yang dipisahkan, serta lain  lain  pendapatan  daerah  yang  sah.  Adanya  PAD  merupakan  perwujudan desentralisasi,  dimana  pemerintah  pusat  memberikan  kewenangan  kepada pemerintah  daerah  untuk  mendanai  pelaksanaan  otonomi  daerah  sesuai  potensi yang dimiliki.

## Dana Bagi Hasil
Selain  PAD,  pemerintah  daerah  juga  menerima  dana  transfer  yang  berasal dari pemerintah pusat atau antar-daerah. Salah satu dana transfer yang berasal dari pemerintah pusat berupa dana perimbangan yang terdiri atas dana bagi hasil (pajak dan bukan pajak), dana alokasi umum, dan dana alokasi khusus. Menurut UU No. 33 Tahun 2004, dana bagi hasil (DBH) merupakan dana transfer yang bersumber dari  pemerintah  pusat  (APBN)  yang  diberikan  kepada  daerah  dengan  angka persentase  tertentu  untuk  mendanai  kebutuhan  daerah  dalam  rangka  pelaksanaan desentralisasi.  Tujuan  pemberian  DBH  adalah  untuk  mengurangi  ketimpangan kemampuan keuangan antara Pemerintah Pusat dan Daerah. DBH bersumber dari pajak terdiri atas Pajak Bumi dan Bangunan (PBB); Bea Perolehan Hak atas Tanah dan Bangunan (BPHTB); dan Pajak Penghasilan (PPh) Pasal 25 dan Pasal 29 Wajib Pajak Orang Pribadi Dalam Negeri dan PPh Pasal 21. Dana bagi hasil yang berasal dari  sumber  daya  alam  meliputi  kehutanan;  pertambangan  umum;  perikanan; pertambangan  minyak  bumi;  pertambangan  gas  bumi;  dan  pertambangan  panas bumi.

## Belanja Modal
Menurut  Peraturan  Menteri  Keuangan  Nomor  101/PMK.02/2011  tentang Klasifikasi  Anggaran,  belanja  modal  adalah  pengeluaran  yang  digunakan  untuk memperoleh asset dan/atau  menambah  nilai asset tetap  atau asset lainnya  yang memberi  manfaat  lebih  dari  satu  periode  akuntansi  serta  melebihi  batas  minimal kapitalisasi asset tetap  atau asset lainnya  yang  ditetapkan  pemerintah.  Wujud belanja  modal  antara  lain  belanja  modal  untuk  perolehan  tanah,  gedung  dan bangunan, peralatan, serta aset tak berwujud.

## Penelitian Terdahulu
Pratiwi  (2019)  dalam  penelitiannya  menemukan  bahwa  pendapatan  asli daerah  dan  dana  alokasi  umum  mempengaruhi  belanja  modal  pemerintah kabupaten/kota  se-Indonesia.  Sementara  Nufus  &  Asmara  (2017)  menemukan bahwa secara simultan PAD dan dana perimbangan mempengaruhi belanja modal pemerintah kabupaten/kota se-Aceh, tetapi PAD berpengaruh negative sementara dana perimbangan positif.
Selanjutnya  Clara  &  Mulyani  (2015)  juga  menemukan  PAD  dan  DAU mempunyai pengaruh yang positif terhadap belanja modal pemerintah daerah se- Jawa Barat. Subowo & Wati (2010) juga menemukan hubungan yang kuat antara PAD dan DAU dengan belanja modal.
Namun,  Suryani  &  Pariani  (2018)  menemukan  meskipun  secara  simultan PAD  dan  DAU  berpengaruh  terhadap  belanja  modal  pada  kabupaten/kota  di Provinsi  Riau,  tetapi  secara  parsial  DAU  tidak  berpengaruh  secara  signifikan. Penelitian  oleh  Ndede  (2019)  juga  menemukan  secara  parsial  PAD  tidak mempengaruhi belanja modal Pemerintah Kota Manado, meskipun secara simultan PAD  dan  DAK  mempengaruhi  belanja  modal.  Hasil  yang  sama  ditemukan Mentayani  &  Rusmanto  (2013)  dimana  secara  parsial  PAD  tidak  mempengaruhi belanja  modal  pemerintah  kabupaten  dan  kota  di  Pulau  Kalimantan,  meskipun secara  simultan  DAU,  PAD,  dan  Sisa  Lebih  Pembiayaan  Anggaran  (SILPA) berpengaruh.

## C. METODE PENELITIAN
Bagian ini akan menjelaskan metode penelitian dan hipotesis yang digunakan untuk  menjawab  permasalahan  penelitian.  Data  yang  digunakan  adalah  data sekunder  yang  diperoleh  dari  publikasi  Badan  Pusat  Statistik  dan  Direktorat Jenderal  Perimbangan  Keuangan  (DJPK),  Kementerian  Keuangan  Republik Indonesia  pada  periode  tahun  1987-2020.  Penelitian  ini  menggunakan  metode analisis kuantitatif dengan variabel berupa data keuangan dalam bentuk nominal. Untuk mengetahui hubungan antara variabel penerimaan asli daerah (PAD), dana bagi  hasil  (DBH),  dan  belanja  modal  (BLJMDL)  akan  digunakan  pendekatan Autoregressive Distributed Lag (ARDL). Pemilihan model ARDL karena ARDL mampu melihat pengaruh terikat (Y) dan variable bebas (X) dari waktu ke waktu. Selain itu juga dapat melihat pengaruh variabel Y masa lampau terhadap Y masa kini.  Dalam  penelitian  ini  juga  akan  ditambahkan  satu  variabel dummy yang mempresentasikan  krisis  ekonomi  tahun  1997-1998.  Untuk  pengolahan  data
kuantitatif,  peneliti  akan  menerapkan  kaidah  dasar  dalam  statistika  dan ekonometrika dengan bantuan software Eviews 6 dan Microfit 5.0.

## Spesifikasi Model
Model double log akan digunakan untuk mengestimasi fungsi belanja modal Pemerintah Provinsi DKI Jakarta. Pemilihan model double log didasarkan karena kemudahan analisis, dimana koefisiennya menunjukkan nilai elastisitasnya. Model yang diajukan adalah:
𝑙𝑛𝐵𝐿𝐽𝑀𝐷𝐿 𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑙𝑛𝑃𝐴𝐷 𝑡 + 𝛽 2 𝑙𝑛𝐷𝐵𝐻 𝑡 + 𝛽 3 𝐷 9798 + 𝑢 𝑡 (1)

## Kointegrasi
Untuk  menguji  ada  tidaknya  kointegrasi  antar  variabel  dari  model  yang diajukan, penelitian ini akan menggunakan ARDL bounds test yang diajukan oleh Pesaran et al. (2001). Pemilihan model ini didasari beberapa alasan, diantaranya: (1)  adanya  konsistensi  hasil  estimasi  koefisien  jangka  panjang  untuk  variabel- variabel yang terintegrasi pada ordo 1 atau 0 (Pesaran et al., 2001); (2) secara umum metode  ini  menghasilkan  nilai  estimasi  yang  tidak  bias  ( unbiased )  dan  statistik t yang  valid  meskipun  regressornya  adalah endogenous ;  dan  (3)  dengan  jumlah sampel  yang  relatif  kecil  (34  observasi)  pendekatan  ini  lebih  baik  dibandingkan menggunakan prosedur Johansen yang membutuhkan sampel besar agar diperoleh hasil yang konsisten.
Modifikasi persamaan (1) menjadi ARDL- error correction model dilakukan agar  dapat  menggunakan  prosedur  model  ARDL bound  test ,  sehingga  diperoleh persamaan sebagai berikut:
∆𝑙𝑛𝐵𝐿𝐽𝑀𝐷𝐿 𝑡 = 𝛽 0 + ∑ 𝛽 𝑗 ∆𝑙𝑛𝐵𝐿𝐽𝑀𝐷𝐿 𝑡−𝑗 𝑝1 𝑗=1 + ∑ 𝛿 𝑗 ∆𝑙𝑛𝑃𝐴𝐷 𝑡−𝑗 𝑝2 𝑗=0 + ∑ 𝜑 𝑗 ∆𝑙𝑛𝐷𝐵𝐻 𝑡−𝑗 𝑝3 𝑗=0 + 𝜇 1 𝑙𝑛𝐵𝐿𝐽𝑀𝐷𝐿 𝑡−1 + 𝜇 2 𝑙𝑛𝑃𝐴𝐷 𝑡−1 + 𝜇 3 𝑙𝑛𝐷𝐵𝐻 𝑡−1 + 𝜇 4 𝐷 9798 + 𝜀 𝑡 (2)
Langkah  pertama  yang  dilakukan  dari  pendekatan  model  ARDL  adalah mengestimasi  persamaan  (2)  menggunakan  metode  kuadrat  terkecil  sederhana ( ordinary least square , OLS). Selanjutnya melakukan pengujian adanya hubungan kointegrasi  dengan  restriksi  semua  koefisien  estimasi  dari  semua lag level variabelnya  sama  dengan  0.  Jadi,  hipotesis  nolnya  adalah 𝐻 0 : 𝜇 1 = 𝜇 2 = 𝜇 3 = 𝜇 4 = 0 ,  sedangkan  hipotesis  alternatifnya  adalah 𝐻 𝑎 : 𝜇 1 ≠ 0;  𝜇 2 ≠ 0; 𝜇 3 ≠ 0; 𝜇 4 ≠ 0 , yang asimtotik dengan non standar distribusi F. Batas nilai kritis untuk uji kointegrasi  adalah apabila  variabel-variabel  bebasnya  I(d), dimana 0 ≤ d ≤ 1. Menganggap  seluruh  variabel  bebasnya  I(0)  merupakan  batas  bawahnya, sedangkan  I(1)  untuk  batas  atasnya.  Jika  nilai  F hitung lebih  besar  dari  batas  atas, maka  H 0 ditolak,  artinya  ada  kointegrasi.  Sebaliknya,  jika  nilai  F hitung lebih  kecil dari  batas  bawah,  maka  H 0 tidak  dapat  di  tolak,  artinya  tidak  ada  kointegrasi. Sementara  jika  nilai  F hitung berada  diantara  batas  bawah  dan  atas,  maka  ada  atau tidaknya  hubungan  kointegrasi  tidak  dapat  diputuskan.  Setelah  hasil  uji menunjukkan adanya hubungan jangka panjang antar variabel dalam model, maka dengan  informasi  kriteria,  seperti  kriteria Schwartz  Bayesian atau Akaike information , model long-run dan short-run dapat dibangun.
Pengujian kointegrasi dengan pendekatan ARDL tidak mensyaratkan uji akar unit untuk  variabel-variabel  yang digunakan sebagaimana yang disyaratkan pada pendekatan  lain  seperti  teknik  Johansen  (Pesaran  et  al.,  2001).  Akan  tetapi  jika beberapa variabel mempunyai ordo integrasi lebih dari satu, seperti I(2), maka nilai kritis yang dibuat Pesaran et al. (2001) menjadi tidak valid. Oleh karena itu, dalam penelitian ini akan dilakukan uji akar unit sebelum dilakukan estimasi model untuk meyakinkan ketepatan metode yang digunakan. Penelitian ini akan menggunakan uji  Augmented  Dickey  Fuller  (ADF)  dan  Philips-Perron  (PP)  untuk  menguji  ada atau tidaknya akar unit variabel-variabel yang digunakan dalam model.

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Akar Unit
Hasil uji akar unit pada Tabel 1 menunjukkan bahwa dengan uji ADF maupun PP pada level signifikansi 5 persen, semua variabel terintegrasi pada ordo 1. Dengan hasil uji akar unit semua variabel I(1), maka model ARDL dapat digunakan pada penelitian ini.
Tabel 1.

## Hasil Uji Akar Unit (Dengan Konstanta Tanpa Trend)
Variable Level 1 st Diff Ket ADF PP ADF PP LnBLJMDL LnPAD LnDBH -2,034905 -1,304793 -1,288765 -2,803650 * -1,726132 -1,489216 -6,077179 *** -7,204527 *** -8,510380 *** -6,163769 *** -8,324373 *** -8,329496 *** I (1) I (1) I (1)
Keterangan: *** , ** dan * menunjukkan signifikan pada level 1%, 5%, dan 10%. Nilai kritis berdasar nilai hasil penghitungan McKinonn (1991). Untuk menghitung test ini digunakan software Eviews 6.
Sumber: data diolah

## Hubungan Jangka Panjang
Estimasi persamaan (1) dilakukan dengan menggunakan data tahunan pada periode  1987–2020.  Sebelum  menguji  adanya  hubungan  jangka  panjang  antar variabel pada model yang diajukan, maka harus lebih dahulu dilakukan pemilihan lag optimal dari model ARDL. Dalam penelitian ini, pemilihan lag menggunakan unrestricted vector autoregression (VAR) pada first-difference . Menurut  Pesaran dan  Shin  (1997),  panjang lag maksimal  yang  dipergunakan  untuk  data  tahunan adalah  2.  Berdasar  semua  kriteria, lag 1  dipilih  sebagai lag yang  optimal  untuk dipergunakan dalam estimasi terhadap persamaan umum ARDL (lihat Tabel 2).
Tabel 2.

## Hasil Pemilihan Panjang Lag Optimal
Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 -3.700610 NA* 0.094867 0.481288 0.664505  0.542019 1 -1.635086 3.485571 0.088868* 0.414693*  0.643714*  0.490607* 2 -1.127285 0.825177 0.091819 0.445455 0.720281  0.536552
* indicates lag order selected by the criterion
LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion Keterangan:  Untuk menghitung test ini digunakan software Eviews 6. Sumber: data diolah
Selanjutnya,  Tabel  3  memperlihatkan  hasil  uji  untuk  mengetahui  adanya hubungan  jangka  panjang  antar  variabel  dengan bound  test .  Hasil bound  test menunjukkan bahwa pada level 5 persen nilai F hitung lebih besar dari pada batas atas nilai  kritis  dari  Pesaran  et  al.  (2001).  Kesimpulannya  hipotesis  bahwa  tidak  ada kointegrasi antar variabel ditolak, yang berarti ada hubungan jangka panjang antar variabel dalam model yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 3. Hasil ARDL Bound Test
F hitung Nilai Kritis pada Level 5% Batas Bawah Batas Atas 5,6091 4,3270 5,4821
Keterangan: Untuk menghitung test ini digunakan software Microfit 5.0
Sumber: data diolah
Setelah melakukan pengujian dan terbukti ada hubungan jangka panjang antar variabel dari model yang digunakan, maka tahapan selanjutnya adalah melakukan estimasi  koefisien  jangka  panjang  dan  dinamika  jangka  pendek  menggunakan model  ARDL  yang  terpilih.  Dengan  panjang lag maksimal  1,  metode  ARDL melakukan  estimasi  terhadap (1 + 1) 3 = 8 model  regresi  untuk  mendapatkan panjang lag optimal dari masing-masing variabel. Pada Tabel 4 dapat dilihat bahwa berdasarkan kriteria Shwarz Bayesian Criterion (SBC) diperoleh spesifikasi model ARDL (1,0,0).
Tabel 4. Hasil Estimasi ARDL (1,0,0) Variabel dependen: LnBLJMDL Variabel Independen Koefisien Standard Error T-Ratio LnBLJMDL(-1)* 0,25978 0,13118 1,9803 LnPAD** 0,33103 0,13193 2,5092 LnDBH*** 0,52042 0,11488 4,5301 D9798 -0,34058 0,20639 -1,6502 KONSTANTA** -1,40340 0,56930 -2,4651 R 2 = .98547 DW = 1,9015
𝑅̅ 2 = .98339
Keterangan: ***, ** dan * menunjukkan signifikan pada level 1%, 5%, dan 10%. Untuk menghitung test ini digunakan software Microfit 5
Sumber: data diolah
Sebelum  melakukan  estimasi  model  ARDL,  harus  dilakukan  lebih  dahulu beberapa  uji  diagnosis  agar  model  ARDL  yang  diestimasi  terhindar  dari pelangggaran  asumsi-asumsi  dasar  ekonometri.  Empat  jenis  uji  diagnosis  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  uji  korelasi  serial,  spesifikasi  fungsi, normalitas, dan heteroskedastisitas. Apabila model sudah lolos dari masalah asumsi ekonometri, maka analisis dan kesimpulan dari hasil regresi dapat dilakukan.
Hasil uji LM pada Tabel 5 menunjukkan bahwa semua tidak signifikan pada level  5  persen.  Ini  berarti  tidak  ada  masalah  terkait  asumsi  auto  korelasi, kenormalan,  spesifikasi,  dan  hetroskedastisitas  dalam  model  yang  diajukan. Selanjutnya, analisis dan kesimpulan terhadap hasil regresi yang dihasilkan dapat dilakukan.

## Tabel 5. Diagnosa Asumsi Dasar Ekonometri
Uji Statistik LM version F version Korelasi serial 0,1756 [0,675] 0,1444 [0,707] Spesifikasi fungsi 2,0467 [0,153] 1,7853 [0,193] Normalitas 5,3130 [0,070] N.A Heteroskedastisitas 0,0091 [0,924] 0,0086 [0,927] Keterangan: *** , ** dan * menunjukkan signifikan pada level 1%, 5%, dan 10%. Angka dlam kurung menunjukkan nilai probabilitas.  Untuk  menghitung  test  ini  digunakan  software  Microfit  5.0.  Angka  dalam  [  ]  menunjukkan probabilita
Sumber: data diolah
Nilai  elastisitas  jangka  panjang  dari  setiap  variabel  dari  model  dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 6. Pembahasan untuk setiap variabel adalah sebagai berikut.

## Pendapatan Asli Daerah
Hasil estimasi menunjukkan koefisien variabel pendapatan asli daerah (PAD) mempunyai  tanda  sesuai  harapan  (positif)  dan  signifikan  pada  α  1  persen.  Nilai koefisien 0,44721 yang  berarti bahwa peningkatan PAD sebesar 1 persen ceteris paribus ,  dalam  jangka  panjang  akan  meningkatkan  laju  belanja  modal  Pemprov DKI Jakarta sebesar 0,45 persen. Hasil ini memiliki makna peningkatan PAD akan peningkatan  pembangunan  berbagai  fasilitas  sektor  publik  (belanja  modal). Pelaksanaan desentralisasi membuat pembangunan sektor publik menjadi prioritas utama  pemerintah  daerah  untuk  meningkatkan  pelayanan  kepada  masyarakat. Daerah  yang  mempunyai  sarana  dan  prasarana  memadai  akan  berpengaruh  pada tingkat produktivitas masyarakatnya dan akan menarik investor untuk menanamkan modalnya di daerah tersebut serta pada gilirannya akan meningkatkan pendapatan asli daerah.
Hasil ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Pratiwi (2019), Nafus &  Asmara  (2017),  Clara  &  Mulyani  (2015),  dan  Subowo  &  Wati  (2010),  yang
menemukan  bahwa  pendapatan  asli  daerah  mempengaruhi  secara  positif  dan signifikan terhadap belanja modal pemerintah daerah.

## Dana Bagi Hasil
Dana perimbangan yang berupa dana bagi hasil, DAU, dan DAK digunakan untuk belanja kepentingan umum dan kepentingan khusus sesuai dengan prioritas nasional dan pengembangan potensi wilayah daerah agar terciptanya kesejahteraan di  daerah  tersebut.  Peningkatan  dana  perimbangan  diharapkan  akan  menopang belanja modal yang belum dapat dilakukan pemerintah daerah karena keterbatasan dana.
Hasil  estimasi  koefisien  variabel  dana  bagi  hasil  (DBH)  terhadap  belanja modal  Pemprov  DKI  Jakarta  mempunyai  tanda  sesuai  harapan  (positif)  dan signifikan pada level 1 persen. Nilai koefisien sebesar 0,70307 yang berarti bahwa peningkatan  DBH  sebesar  1  persen ceteris  paribus ,  dalam  jangka  panjang  akan meningkatkan laju belanja modal Pemprov DKI Jakarta sebesar 0,70 persen.
Hasil ini sejalan dengan penelitian Putra & Dewi (2018) dan Subowo & Wati (2010)  yang  menemukan  bahwa  dana  perimbangan  dari  pemerintah  pusat mempengaruhi secara positif belanja modal pemerintah daerah.

## Krisis Ekonomi 1997-1998
Krisis  ekonomi  yang  terjadi  pada  tahun  1997-1998  telah  menyebabkan perekonomian Indonesia pada titik nadir, tak terkecuali perekonomian DKI Jakarta. Akibat  krisis  tersebut,  terjadi  banyak  perubahan  mendasar  terhadap  tatanan ekonomi, sosial, politik, dan budaya yang menentukan arah kehidupan berbangsa dan  bernegara  (Karmeli  &  Fatimah,  2008).  Koefisien  variabel dummy yang merepresentasikan krisis ekonomi tahun 1997-1998 bertanda negatif, yang berarti terjadi penurunan nilai belanja modal akibat krisis tersebut, tetapi secara statistik tidak berpengaruh secara signifikan.
Tabel 6.

## Hasil Estimasi Jangka Panjang ARDL (1,0,0)
Variabel Koefisien Standard Error T-ratio LnPAD *** LnDBH *** D 9798 KONSTANTA *** 0,44721 0,70307 -0,46011 -1,89590 0,14127 0,10895 0,30119 0,55059 3,1657 6,4533 -1,5277 -3,4434
Keterangan: *** , ** dan * menunjukkan signifikan pada level 1%, 5%, dan 10%. Untuk menghitung test ini digunakan software Microfit 5.0 Sumber: data diolah

## Hubungan Jangka Pendek
Hasil  estimasi  dinamika jangka  pendek  dapat  dilihat  pada  Tabel  7,  dimana koefisien error  correction (-0,74022)  secara  statistik  signifikan  pada  tingkat  1 persen dengan tanda negatif. Hasil ini mendukung adanya hubungan jangka pendek diantara  variabel  yang  digunakan  dalam  model  yang  diajukan.  Koefisien error
correction sebesar  0,74022  menunjukkan  kecepatan  proses  penyesuaian  apabila terjadi gangguan/goncangan terhadap keseimbangan. Sekitar 74,02% ketidakseimbangan yang terjadi pada periode sebelumnya akan kembali pada titik keseimbangan pada periode saat ini.
Tabel 7.

## Hasil Estimasi Jangka Pendek ARDL (1,0,0)
Variabel Koefisien Standard Error T-Ratio ΔLnPAD ** ΔLnDBH ***
ΔD 9798
Ecm (-1) *** 0,33103 0,52042 -0,34058 -0,74022 0,13193 0,11488 0,20639 0,13118 2,5092 4,5301 -1,6502 -5,6426
Keterangan: ***, ** dan * menunjukkan signifikan pada level 1%, 5%, dan 10%. Untuk menghitung test ini digunakan software Microfit 5
Sumber: data diolah
Sementara koefisien ΔLnPAD dan ΔLnDBH mempunyai tanda  positif dan signifikan pada α 5 persen, menunjukkan bahwa perubahan pendapatan asli daerah dan dana bagi hasil akan langsung direspon peningkatan belanja modal Pemprov DKI Jakarta.

## Stabilitas Model
Langkah  terakhir  terkait  hasil  estimasi  dari  model  yang  diajukan  adalah menguji  stabilitas  parameter  jangka  panjang  dan  jangka  pendek  dari  persamaan yang  diperoleh.  Menurut  Pesaran  &  Pesaran  (2009),  uji  ini  dapat  dilakukan menggunakan cumulative  sum (CUSUM)  dan cumulative  sum  squares (CUSUMSQ).  Uji  CUSUM  digunakan  untuk  mengidentifikasi  perubahan sistematis  pada  koefisien  regresi,  sedangkan  CUSUMSQ  untuk  mendeteksi perubahan mendadak dari konstanta koefisien regresi.
Hasil pengujian stabilitas dari model yang diajukan menggunakan CUSUM dan CUSUMSQ dapat dilihat pada Gambar 1 dan 2. Pada gambar tersebut dapat dilihat  nilai  statistik  CUSUM  dan  CUSUMSQ  berada  diantara  nilai  kritis signifikansi  5  persen.  Ini  mengindikasikan  bahwa  koefisien  hasil  regresi  yang diperoleh bersifat stabil.
Gambar 1. Hasil cumulative sum (CUSUM) of Recursive Residuals
Gambar 2.
Hasil Cumulative Sum of Squares (CUSUMSQ) Of Recursive Residuals

## E. SIMPULAN
Hasil  pengujian  ARDL bounds  test menunjukkan  adanya  hubungan  jangka panjang  antara  belanja  modal  Pemprov  DKI  Jakarta  dengan  variabel  pendapatan asli daerah dan dana bagi hasil. Pada jangka panjang, perkembangan belanja modal Pemerintah Provinsi DKI Jakarta DKI Jakarta dipengaruhi secara signifikan oleh tingkat pendapatan asli daerah dan dana bagi hasil. Pada saat terjadi krisis ekonomi tahun 1997-1998 nilai pendapatan asli daerah dan dana bagi hasil terhadap belanja modal DKI Jakarta berpengaruh secara negatif, tetapi tidak signifikan.
Pada  jangka  pendek  variabel  pendapatan  asli  daerah  dan  dana  bagi  hasil secara signifikan berpengaruh positif terhadap belanja modal Pemerintah Provinsi DKI  Jakarta.  Apabila  terjadi  gangguan/goncangan  terhadap  keseimbangan,  maka sekitar 74,02 persen ketidakseimbangan yang terjadi pada periode sebelumnya akan kembali pada titik keseimbangan pada periode saat ini.
Penelitian  ini  memiliki  keterbatasan  karena  tidak  secara  detail mengidentifikasi  tentang  struktur  pendapatan  asli  daerah  dan  dana  bagi  hasil.
-20 -10 0 10 20 1988 1996 2004 2012 2020 The straight lines represent critical bounds at 5% significance level Plot of Cumulative Sum of Recursive  Residuals -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1988 1996 2004 2012 2020 The straight lines represent critical bounds at 5% significance level
Plot of Cumulative Sum of Squares of Re cursive Residuals
Penelitian selanjutnya sangat disarankan untuk menginvestigasi struktur PAD atau DBH  secara  lebih  detail  dan  komprehensif.  Tujuannya  adalah  agar  kita  dapat mengetahui kontribusi pendapatan asli daerah atau dana bagi hasil tertentu terhadap belanja modal yang selanjutnya akan mampu meningkatkan pertumbuhan ekonomi dan kesejahteraan masyarakat.

## DAFTAR PUSTAKA
Clara,  R.  M.  R.  D.  and  Mulyani,  H.  (2015).  Hubungan  Pendapatan  Asli  Daerah (Pad)  Dan  Dana  Alokasi  Umum  (Dau)  Dengan  Belanja  Modal  Pada Pemerintah Daerah Se-Provinsi Jawa Barat. Jurnal Pendidikan Akuntansi dan Keuangan, 3(1), 47-57.
Gujarati, D. N. (2003). Basic Econometrics, 4th Edition. New York: McGraw-Hill.
Karmeli,  E.  dan  Fatimah,  S.  (2008).  Krisis  Ekonomi  Indonesia.  Journal  of Indonesian Applied Economics, 2(2), 164-173.
Mentayani,  I.  dan  Rusmanto.  (2013).  Pengaruh  Pendapatan  Asli  Daerah,  Dana Alokasi  Umum,  dan  Sisa  Lebih  Pembiayaan  Anggaran  Terhadap  Belanja Modal Pada Kota dan Kabupaten di Pulau Kalimantan. Jurnal InFestasi, 9(2), 91-102.
Nufus,  H.  dan  Asmara,  J.  A.  (2017).  Pengaruh  Pendapatan  Sendiri  dan  Dana Perimbangan  Terhadap  Belanja  Modal  dengan  Dana  Otonomi  Khusus Sebagai  Pemoderasi  pada  Kab/Kota  di  Provinsi  Aceh.  Jurnal  Ilmiah Mahasiswa Ekonomi Akuntansi (JIMEKA), 2(3), 1-9.
Peraturan  Menteri  Keuangan  Nomor  101/PMK.02/2011  tentang  Klasifikasi Anggaran.
Pesaran, B. dan Pesaran, M. H. (2009). Time Series Econometrics using Microfit 5.0: A User's Manual. Oxford University Press.
Pesaran, M. H., Shin, Y., dan Smith, R. J. (2001). Bounds Testing Approaches to the  Analysis  of  Level  Relationships.  Journal  of  Applied  Econometrics,  16, 289-326.
Pesaran, M. H. dan Shin, Y. (1997). An Autoregressive Distributed Lag Modelling Approach  to  Cointegration  Analysis.  The  paper  was  a  revised  version  of  a paper presented at the Symposium at the Centennial of Ragnar Frisch, The Norwegian  Academy  of  Science  and  Letters,  Oslo,  March  3-5,  1995. Pratomo,  D.  S.  2009.  Permintaan  Pariwisata  Indonesia:  Studi  Kasus Wisatawan Malaysia. Journal of Indonesian Applied Economics, 3(2), 200- 209.
Pratiwi,  N.  (2019).  Pengaruh  Pendapatan  Asli  Daerah  dan  Dana  Alokasi  Umum terhadap  Belanja  Modal.  Jurnal  Ilmiah  MEA  (Manajemen,  Ekonomi,  & Akuntansi), 3(2), 105-120.
Putra,  P.  P.  M.  E.  dan  Dewi,  M.  H.  U.  (2018).  Pengaruh  PAD  dan  Dana Perimbangan  Terhadap  Belanja  Modal  dan  Kesejahteraan  Masyarakat Kabupaten  Karangasem  Provinsi  Bali.  E-Jurnal  Ekonomi  Pembangunan Universitas Udayana, 7(10), 2163-2189.
Rambe,  R.  A.  dan  Febriani,  R.  E.  (2020).  Peran  Belanja  Pemerintah  dan  Pajak Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Kabupaten  dan  Kota  di  Sumatera. PARETO: Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik, 3(1), 57-76.
Sari,  P.  K.  dan  Fakhruddin.  (2016).  Identifikasi  Penyebab  Krisis  Moneter  dan Kebijakan  Bank  Sentral  di  Indonesia:  Kasus  Krisis  Tahun  (1997-1998  dan 2008). Jurnal Ilmiah Mahasiswa (JIM), 1(2), 377-388.
Subowo  dan  Wati,  E.  R.  2010.  Hubungan  Antara  PAD  dan  Dana  Perimbangan dengan Belanja Modal Pemda Kudus. Jurnal Dinamika Akuntansi, 2(2), 73- 82.
Suryani,  F.  dan  Pariani,  E.  2018.  Pengaruh  Pendapatan  Asli  Daerah  dan  Dana Alokasi  Umum  Terhadap  Belanja  Modal  pada  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Riau. Jurnal Pendidikan Ekonomi Akuntansi, 6(1), 11-22.
Yunus, S. dan Amirullah (2019). Pengaruh Belanja Modal terhadap Pertumbuhan Ekonomi  (Studi  pada  Kabupaten-Kabupaten  di  Provinsi  Aceh).  Jurnal Samudra Ekonomika, 3(2), 186-190. ISSN 2549-4104. E-ISSN 2685-4287.
Undang-Undang Nomor 33 Tahun 2004 tetang Pemerintahan Daerah.
Undang-Undang Nomor 17 tahun 2003 tentang Keuangan Negara.
Waryanto, P. (2017). Pengaruh Belanja Modal Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia.  Indonesian  Treasury  Review.  Jurnal  Perbendaharaan  Keuangan Negara dan Kebijakan Publik, 2(1), 35-55.