## Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi
Lembaga Penellitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Vol 23, No 3 (2023): Oktober, 3433-3440 DOI: 10.33087/jiubj.v23i3.4368

## Pengeluaran Pemerintah Kabupaten/Kota di Provinsi Riau: Pendekatan Spasial

## Tata Surya*, Fery Andrianus, Neng Kamarni
Universitas Andalas *Correspondence: surya07909@gmail.com
Abstrak. Determinan  tradisional  pengeluaran  pemerintah  antara  lain  berasal  dari  pendapatan,  hibah,  faktor demografis  dan  politik.  Namun  kebijakan  pengeluaran  pemerintah  juga  dapat  dipengaruhi  oleh  kebijakan pengeluaran pemerintah tetangganya. Penelitian ini menggunakan ekonometrika spasial Spatial Autoregressive (SAR) untuk  melihat  adanya  interaksi  strategis  pengeluaran  Pemerintah  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Riau periode  tahun  2011-2019.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  interaksi  strategis  dalam  Pengeluaran Pemerintah.
Kata  kunci :  desentralisasi  fiskal,  interaksi  strategis,  pengeluaran  pemerintah  daerah,  Provinsi  Riau,  panel spasial.
Abstract. Traditional determinants of government spending include income, grants, demographic and political factors.  But  a  government's  spending  policy  can  also  be  influenced  by  its  neighboring  governments'  spending policies. This study uses Spatial Autoregressive (SAR) spatial econometrics to observe the existence of strategic interactions in District/City Government spending in the Riau Province for the 2011-2019 period. The research results show that there is a strategic interaction in government spending.
Keywords : fiscal decentralization, strategic interaction, local government expenditure, Riau Province, spatial panel.

## PENDAHULUAN
Pengeluaran  pemerintah  secara  umum dipengaruhi  oleh  pendapatan,  hibah  dari pemerintahan  lain,  karakteristik  demografis dan/atau  politik  (Case  et  al.,  1993).  Ketika tanggung  jawab  pengeluaran  pemerintah  daerah telah didesentralisasikan, sulit untuk menyatakan bahwa  pemerintah  daerah  membuat  keputusan secara  terpisah  (López  et  al.,  2017).  Sehingga keputusan  pengeluaran  tidak  hanya  bergantung pada determinan pengeluaran tradisional tersebut, tetapi juga pada keputusan pengeluaran tetangga  (Ferraresi  et  al.,  2018).  Efek  yang dihasilkan  dapat  positif  atau  negatif,  yang mencerminkan  kompetisi  antar  pemerintah  dan peniruan  atau  koordinasi  perilaku  dalam keputusan fiskal pemerintah (Sofi & Sasidharan, 2018).  Pengeluaran  pemerintah  daerah  yang saling  mempengaruhi  adalah  masalah  utama ketika mencoba memahami distribusi pengeluaran  antar  kotamadya  dan  dampak  dari kebijakan  desentralisasi  anggaran  (Costa  et  al., 2015).
Konsep interaksi strategis antara pemerintah dalam keputusan pengeluaran publik telah menarik perhatian yang cukup besar dalam literatur  ekonomi  publik  terapan  (Costa  et  al.,
2015;  Le  Gallo  &  Ndiaye,  2021;  Sofi  & Sasidharan, 2018). Secara umum konsep teoritis mengenai interaksi strategis terbagi menjadi dua kategori, yaitu spillover model (model limpahan) dan resource-flow  model (model  aliran  sumber daya)  (Brueckner,  2003).  Penelitian spillover model ,  yang  merupakan  fokus  dalam  penelitian ini,  adalah  penelitian  yang  menyelidiki  apakah pengeluaran  publik  dari  suatu  yurisdiksi menghasilkan efek menguntungkan atau negatif, menyebar melintasi batas-batasnya dan mempengaruhi kesejahteraan penduduk di yurisdiksi  tetangga.  Penelitian spillover menilai apakah keputusan pemerintah daerah bergantung pada  kebijakan  yang  dipilih  di  tempat lain.  Jika pengeluaran  diperuntukkan  bagi  barang  publik lokal  yang  saling  melengkapi  (seperti  jasa lingkungan  atau  infrastruktur  dan  pembangunan jalan),  pengeluaran  di  yurisdiksi  tetangga kemungkinan  akan  meningkatkan  pengeluaran pemerintah  daerah  sendiri.  Namun,  jika  barang publik  lokal  merupakan  barang  yang  dapat disubstitusikan (seperti fasilitas olahraga, rekreasi dan sekolah), kebalikannya dapat terjadi (Costa et al., 2015).
Penelitian spillover  model pertama  kali dilakukan pada lingkup negara-negara bagian di
Amerika  Serikat.  Penelitian  menemukan  faktor penentu penting lain dari pengeluaran pemerintah di Amerika Serikat, yaitu pengeluaran  pemerintah  tetangga  (Case  et  al., 1993).  Menurut  mereka,  warga  negara  dan pegawai  negeri  kemungkinan  besar  akan terpengaruh oleh tindakan negara-negara tetangga,  yaitu  dengan  cara  memiliki  informasi yang  berkaitan  dengan  kegiatan  pemerintah  di negara-negara tetangga, dan kemudian menggunakan  informasi  ini  untuk  memilih  apa yang  mereka  inginkan  dan  diterapkan  oleh pemerintah negara bagian mereka sendiri.
Penelitian-penelitian untuk menguji keberadaan  interaksi  strategis  pengeluaran pemerintah  juga  telah  dilakukan  di  Indonesia. Salah  satu  faktor  yang  mendasari  penelitian- penelitian  tersebut  yaitu  adanya  kebijakan desentralisasi  fiskal  di  Indonesia  semenjak berlakunya  Undang-Undang  Nomor  22  Tahun 1999 tentang Pemerintahan Daerah dan Undang- Undang  Nomor  25  Tahun  1999  tentang Perimbangan Keuangan antara Pemerintah Pusat dan  Daerah.  Kebijakan  tersebut  memberikan lingkungan  yang tepat  untuk  menguji  kompetisi antar  pemerintah  daerah  (Husna  &  Yudhistira, 2017).  Kompetisi  pemerintah  daerah  ini  dapat terjadi  dikarenakan  desentralisasi  fiskal  di Indonesia merupakan desentralisasi dalam bentuk  pengeluaran  anggaran  (Granado  et  al., 2008).  Desentralisasi  mengubah  pengambilan keputusan  daerah  dengan  membatasi  fungsi pemerintah  pusat  dan  memperluas  kewenangan pemerintah  daerah  dalam  menyediakan  barang publik daerah (Siburian, 2022).
Penelitian-penelitian  tentang  interaksi pengeluaran  publik  di  negara  berkembang menemukan  adanya  kompetisi  tolok  ukur ( yardstick  competition )  dan  efek  limpahan pengeluaran  ( expenditure  spillover )  pemerintah daerah  di  Indonesia  (lihat  Granado  et  al.,  2008 dan  Husna  &  Yudhistira,  2017).  Penelitian- penelitian  selanjutnya  juga  mengarah  pada tingkat  Pemerintah  Kabupaten/Kota  dalam lingkup  provinsi  (lihat  Maulana  &  Kurnia, 2014).
Data  DJPK  Kementerian  Keuangan menunjukkan rata-rata pengeluaran/belanja Pemerintah  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Riau selama  periode  tahun  2011  hingga  2019  adalah sebesar Rp20,98 triliun/tahun atau dalam satuan kapita  sebesar  Rp3,30  juta/tahun.  Realisasi pengeluaran  cenderung  mengalami  peningkatan hingga  tahun  2015,  kemudian  mengalami penurunan setelahnya. Disamping itu,
permasalahan  rendahnya  penyerapan  anggaran terjadi pada tahun 2011, 2012 dan 2014 (Isyandi &  Trihatmoko,  2022).  Namun  setelah  defisit yang  tinggi  di  tahun  2015,  struktur  penerimaan dan  pengeluaran  dalam  APBD  Pemerintah Kabupaten/Kota relatif seimbang.
Sumber: data olahan
Gambar 1 Realisasi Pendapatan Per Kapita dan Pengeluaran Per Kapita Pemerintah Kabupaten/Kota
Dana Perimbangan dan Pendapatan Asli Daerah  (PAD)  merupakan  sumber  utama pendapatan  Pemerintah  Kabupaten/Kota.  Rata- rata  Dana  Perimbangan  adalah  sebesar  Rp16,06 triliun/tahun  atau  dalam  satuan  kapita  sebesar Rp2,54  juta/tahun.  Sedangkan  besaran  rata-rata PAD  yaitu  Rp2,02  triliun  atau  dalam  satuan kapita  sebesar  Rp314,97  ribu/tahun.  Dana Perimbangan  mengambil  porsi  pendapatan terbesar  yaitu  76,69%  dari  total  pendapatan Pemerintah  Kabupaten/Kota,  disusul  dengan Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD)  yaitu  sebesar 9,66%. Meski demikian, porsi Dana Perimbangan terhadap pendapatan daerah mengalami  fluktuasi  setiap  tahunnya  dan mencapai  titik  terendah  pada  tahun  2015. Sebaliknya,  PAD  Pemerintah  Kabupaten/Kota relatif  stabil  dan  tumbuh  sampai  dengan  akhir periode tahun 2019.
Sumber: data olahan Gambar 2
Realisasi PAD Per Kapita dan Dana Perimbangan Per Kapita Pemerintah Kabupaten/Kota
Indikator  PDRB  dan  PDRB  Per  kapita merupakan indikator makro yang dapat membedakan satu daerah dengan daerah lainnya. Nilai  PDRB  merupakan  nilai  produksi  barang dan  jasa  di  suatu  daerah,  sedangkan  PDRB  per kapita merupakan salah satu indikator pembanding kemakmuran ekonomi antar daerah (Kamarni et al., 2022; Sjafrizal, 2017). Semakin tinggi  PDRB  per  kapita  maka  diasumsikan semakin tinggi pula tingkat pendapatan penduduk,  dan  begitu  pula  sebaliknya (Rifa’i & Moddilani,  2021).    Provinsi  Riau  merupakan salah  satu  provinsi  yang  memiliki  indikator perekonomian yang baik. Perekonomian Provinsi  Riau  sebagian  besar  didukung  oleh kekayaan  sumber  daya  alam,  diantaranya minyak  bumi  dan  kelapa  sawit.  Data  BPS periode tahun 2011-2019 menunjukkan Provinsi Riau  memiliki  nilai  PDRB  ADHB  rata-rata sebesar  Rp653,63  triliun  (tertinggi  ke  lima secara  nasional  sekaligus  tertinggi  di  Sumatera) dan  PDRB  per  kapita  ADHB  rata-rata  sebesar Rp102,83  juta  (tertinggi  ke  empat  secara nasional sekaligus tertinggi di Sumatera).
Provinsi Riau pada tahun 2019 menyumbang  4,74%  nilai  PDRB  nasional (tertinggi  ke  enam  secara  nasional  dan  tertinggi kedua  di  Sumatera  setelah  Provinsi  Sumatera Utara).  Posisi  Provinsi  Riau  secara  nasional tersebut memperlihatkan pengelolaan perekonomian  di  Provinsi  Riau  telah  berjalan dengan  baik.  Namun  dilihat  dari  pertumbuhan ekonominya,  Provinsi  Riau  merupakan  provinsi yang  memiliki  pertumbuhan  ekonomi  terendah dibandingkan  provinsi  lain  di  Sumatera.  Hal ini disebabkan  sektor  utama  perekonomian  yaitu pertambangan  minyak  dan  kelapa  sawit  sangat dipengaruhi  oleh  harga  minyak  dunia  yang cenderung mengalami penurunan (DJPB, 2019). Uraian mengenai kinerja pendapatan Pemerintah Kabupaten/Kota  dan  indikator  makro  diatas sekiranya menyiratkan pertanyaan yang memerlukan  analisis  lebih  lanjut,  khususnya tentang  pengaruhnya  terhadap  pengeluaran Pemerintah  Kabupaten/Kota,  dan  yang  tidak kalah  penting  yaitu  apakah  interaksi  strategis juga  terjadi  pada  pengeluaran  Pemerintah Kabupaten/Kota di Provinsi Riau.

## METODE
Kumpulan data penelitian ini bersumber dari  data  yang  dipublikasikan  oleh  website Direktorat  Jenderal  Perimbangan  Keuangan (DJPK)  Kementerian  Keuangan,  Badan  Pusat Statistik (BPS), dan Badan Pusat Statistik (BPS)
Provinsi  Riau  periode  tahun  2011-2019.  Data dari  DJPK  Kementerian  Keuangan  terdiri  dari Laporan  dan  Realisasi  Anggaran  APBD. Selanjutnya  data  dari  BPS  Pusat  dan  BPS Provinsi  Riau  terdiri  dari  data  kependudukan dan  output  perekonomian  daerah  pada  12 Pemerintah Kabupaten/Kota di Provinsi Riau.
Model  spasial  dibentuk  dari  model regresi  linier  dengan  menambahkan  pengaruh interaksi spasial ke dalam model (Firdaus et al., 2021). Bentuk interaksi ini terdiri dari tiga jenis yaitu  interaksi  endogen  antar  variabel  dependen ( Y ),  efek  interaksi  antar  variabel  bebas  ( X )  dan efek interaksi antar komponen error ( ɛ ).  Model lengkap  dengan  semua  jenis  efek  interaksi mengambil  bentuk  sebagai  berikut  (Elhorst, 2014):
Y = δWY + αιN + Xβ + WXθ + u u = λWu + ɛ dimana  WY  menunjukkan  efek  interaksi endogen  antara  variabel  dependen,  WX  efek interaksi  eksogen  antara  variabel  independen, dan  Wu  efek  interaksi  antara  istilah  gangguan unit  yang  berbeda.  Model  persamaan  diatas dikenal  sebagai  model  General  Nesting  Spatial (GNS)  yang  terdiri  dari  semua  jenis  efek interaksi.  δ  disebut  koefisien  autoregresif spasial, λ  koefisien  autokorelasi  spasial, sedangkan  θ,  seperti  β,  mewakili  vektor  K  x  1 dari parameter tetap tetapi tidak diketahui untuk diestimasi. W adalah matriks N x N non-negatif yang  menggambarkan  konfigurasi  spasial  atau susunan unit-unit dalam sampel.
Penelitian  ini  menggunakan  dua  model regresi  panel  spasial,  yaitu Spatial  Auto Regressive ( SAR )  dan Spatial  Error  Model ( SEM ).  Pemilihan  model  terbaik  diantara  kedua model  tersebut  ditentukan  dari  besarnya  nilai koefisien Loglikelihood .  Model SAR (Elhorst, 2014) yaitu: y it = 𝛿 Ʃ 𝑗=1 𝑛 w ij y jt +x it  + µ i +  it
Dimana  wij  merupakan  elemen  dari  matriks pembobot  spasial  W.  Sementara  model  SEM yaitu:
y it = x it  + µ i +u it u it = λ Ʃ 𝑗=1 𝑛 w ij u it +  it
Matriks  pembobot  spasial  merupakan matriks khusus yang menggambarkan hubungan ketetanggaan (neighborhood) atau region berdasarkan  jarak.  Adapun  metode  matriks pembobot  spasial  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode  Queen  Contiguity (Persinggungan  Sisi-Sudut).  Metode  Queen Contiguity (Persinggungan Sisi-Sudut)
memberikan nilai persinggungan dengan bobot ij =  1 untuk  entitas  yang bersisian  (common  side) atau  titik  sudutnya  (common  vertex)  bertemu dengan  region  yang  menjadi  perhatian,  dan sebaliknya  memberikan  bobot  ij  =  0  untuk region lain (Lesage, 1999).
Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian  ini  mengadaptasi  variabel-variabel yang  digunakan  dalam  penelitian  di  lingkup Indonesia  (lihat  Granado  et  al.,  (2008);  Sasana, (2011);  Maulana  &  Kurnia  (2014);  Husna  & Yudhistira  (2017)).  Variabel  penelitian  diolah menggunakan model ekonometrika spasial yang tersedia  dalam  aplikasi  olah  data R  Studio. Berikut definisi operasional dari masing-masing variabel dependen dan variabel independen: 1. Variabel Dependen:
• Pengeluaran Total
Per Kapita. Pengeluaran  Total  Per  Kapita  ( Totalkap ) yaitu  total  realisasi  pengeluaran  atau belanja APBD Pemerintah Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Riau  yang diukur dalam nilai Rupiah.
2. Variabel Independen:
• Jumlah  Penduduk  ( Penduduk ).  Variabel jumlah  penduduk  yaitu  ukuran  absolut dari  penduduk  yang  diukur  dalam  ribu jiwa  dan  ditranformasi  menjadi  nilai Logaritma Natural ( LN ).
• Produk  Domestik  Regional  Bruto  Per
Kapita  ( PDRBkap ).  Variabel  PDRB  yaitu
nilai  keseluruhan  semua  barang  dan  jasa yang diproduksi dalam suatu
Kabupaten/Kota  dalam  satu  tahun  yang diukur  dalam  nilai  Rupiah  dibagi  dengan jumlah penduduk Kabupaten/Kota tersebut.  Adapun  variabel  PDRB  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah PDRB  Atas  Dasar  Harga  Berlaku  per kapita  yang  kemudian  ditranformasi menjadi nilai Logaritma Natural ( LN ).
• Pendapatan  Asli  Daerah  Per  Kapita ( PADkap ).  Variabel  Pendapatan  Asli Daerah Per Kapita (PADkap) yaitu jumlah Pendapatan  Asli  Daerah  dibagi  jumlah penduduk  di  suatu  Kabupaten/Kota. PADkap diukur  dalam  Rupiah  dan ditransformasi
menjadi
Logaritma Natural ( LN ). • Dana Perimbangan Per Kapita ( Fundkap ).
Variabel  Dana  Perimbangan  Per  Kapita (Fundkap)  yaitu  jumlah  total  Dana Perimbangan yang diterima suatu Kabupaten/Kota  dibagi  dengan  jumlah penduduk  di  Kabupaten/Kota  tersebut. Fundkap  diukur  dalam  Rupiah  dan ditransformasi menjadi Logaritma Natural ( LN ).

## HASIL

## Tabel 1
Model Regresi Panel FEM REM Intercept 5,372569 *** (1,214393) Penduduk -0,614808 * (0,262829) -0,195681 *** (0,055577) PDRBkap 0,325982 * (0,154172) 0,180871 ** (0,065640) PADkap 0,210915 ** (0,066778) 0,110087 *** (0,033273) Fundkap 0,284120 ** (0,097506) 0,509968 *** (0,079152) N 108 108 F-Statistic; p-value 16,6172; 0,00 Chisq; p-value 739,94; 0,00 R-Squared 0,41944 0,87781 Adj. R-Squared 0,32479 0,87306 Keterangan: Nilai dalam () = std. error ; Tanda ‘***’, ‘**’, ‘*’, dan ‘.’ signifikansi pada alpha 0,1%, 1%, 5%, dan 10%. Sumber: data olahan
Tabel  1  menjelaskan  hasil  pengujian menggunakan Hausmant  Test menunjukkan bahwa  model  FEM  merupakan  model  regresi panel terbaik.
Tabel 2 Hasil Hausman Test Model Regresi Panel Test chisq p-value Keterangan Hausmant Test 35,224 0,00 p-value signifikan dibawah α = 5%, Model terpilih yaitu FEM Sumber: data olahan
Hasil pengujian asumsi klasik menunjukkan: hasil uji heteroskedastisitas menggunakan Breusch-Pagan  Test memberikan hasil p-value sebesar 0,09128, sehingga diperoleh kesimpulan tidak terjadi heteroskedastisitas, begitu juga hasil uji autokorelasi  residual  menggunakan  Durbin Watson  Test  menghasilkan  nilai p-value = 0,07086,  sehingga  diperoleh  kesimpulan  tidak
terdapat autokorelasi residual pada model. Tabel 3  menjelaskan Breusch-Pagan  LM  test dan Pesaran  CD  test digunakan  untuk  mendeteksi adanya  ketergantungan  spasial  dalam  suatu model  regresi.  Kedua  uji  menghasilkan  nilai p- value yang  signifikan  dibawah  α  =  5%  yang menunjukkan  model  data  panel  memiliki ketergantungan spasial dan dapat dilanjutkan ke model regresi spasial.
Tabel 3 Hasil Breusch-Pagan Test, dan Durbin Watson Test Nilai p-value Breusch-Pagan LM test (Chisq) 189,21 0,00 Pesaran CD test (z) 12,279 0,00 Sumber: data olahan Tabel 4. Hasil Uji Dependensi Spasial Test Nilai p-value Breusch-Pagan LM test (Chisq) 189,21 0,00 Pesaran CD test (z) 12,279 0,00 Sumber: data olahan
Tahapan  selanjutnya  yaitu  pemilihan model  spasial  yang  terbaik  dilakukan  dengan membentuk  dua  model  spasial  yaitu Spatial Autoregressive  Model ( SAR )  dan Spatial  Error Model ( SEM ).  Pengujian Hausman  Test pada
Tabel  5  menjelaskan  model  spasial  dilakukan untuk memperoleh hasil terbaik dari model SAR dan SEM . Hausman  Test menunjukkan  model terbaik SAR yaitu SAR-FEM dan  model  terbaik SEM yaitu SEM-FEM .

## Tabel 5
Model Regresi Panel Spasial
Tabel 6 Hasil Hausman Test for Spatial Models Test chisq p-value Keterangan Hausmant Test for Spatial Models - SAR 80,734 0,00 p-value signifikan dibawah α = 5%, Model terpilih yaitu SAR-FEM Hausmant Test for Spatial Models - SEM 19,399 0,00 p-value signifikan dibawah α = 5%, Model terpilih yaitu SEM-FEM
Sumber: data olahan
Tahap  terakhir  yaitu  memilih  model terbaik  antara SAR-FEM dan SEM-FEM menggunakan  nilai Loglikelihood ,  dimana  nilai Loglikelihood terbesar merupakan model
terbaik.  Berdasarkan  nilai Loglikelihood, model SAR-FEM merupakan  model  terbaik  dengan Loglikelihood 96,95563.

## Tabel 7
Model Regresi Panel Spasial Pengeluaran Total Per Kapita SAR-FEM SEM-FEM λ 0,427544 *** (0,078397)  0,588045 *** (0,077307) Penduduk -0,671686 ** (0,206563) -0,532307 * (0,237264) PDRBkap 0,334585 ** (0,122076) 0,100708 (0,107896) PADkap 0,190256 *** (0,053502) 0,244000 *** (0,055228) Fundkap 0,235768 ** (0,081976) 0,504822 *** (0,107849) Loglikelihood 96,95563 2,675074
Keterangan: lambda ( λ ) = spatial autoregressive coefficient, rho (  ) = spatial error parameter ; Nilai dalam () = std. error ; Tanda ‘***’, ‘**’, ‘*’, dan ‘.’ signifikansi pada alpha 0,1%, 1%, 5%, dan 10%. Sumber: data olahan
Model  interaksi  strategis  Pengeluaran Total Per Kapita Pemerintah Kabupaten/Kota di Provinsi  Riau  yaitu: Totalkap  =  0,427544 W ij Totalkap  -  0,671686  Penduduk  +  0,334585 PDRBkap  +  0,190256  PADkap  +  0,235768 Fundkap
Hasil estimasi model SAR-FEM menunjukkan  adanya  interaksi  pengeluaran Pemerintah  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Riau dalam  Pengeluaran  Total  Per  Kapita.  Interaksi Total  Pengeluaran  Per  Kapita  ditunjukkan dengan  koefisien  λ  sebesar  0,427544  yang signifikan  pada  tingkat  α  =  5%.  Dengan demikian  dapat  disimpulkan,  Pengeluaran  Total Per  Kapita  pada  Pemerintah  Kabupaten/Kota dipengaruhi  oleh  Pengeluaran  Total  Per  Kapita Pemerintah  Kabupaten/Kota  tetangga  sebesar 0,427544  kali.  Temuan  ini  sejalan  dengan  hasil pengeluaran  per  kapita  negara  bagian  Amerika Serikat dipengaruhi secara positif oleh pengeluaran tetangganya (Case et al., 1993) dan peningkatan  pengeluaran  publik  negara  bagian
tetangga  di  India  memengaruhi  negara  bagian lainnya (Sofi & Sasidharan, 2018). Pada lingkup Indonesia, hasil ini juga membuktikan eksistensi interaksi strategis pengeluaran pemerintah daerah di Indonesia (Husna & Yudhistira, 2017).
Interaksi  strategis  dalam  pengeluaran pemerintah daerah menunjukkan adanya persaingan  antar  pemerintah  daerah  dalam rangka  penyediaan  layanan  publik  (Husna  & Yudhistira,  2017).  Persaingan  antar  pemerintah daerah  ini  dapat  disebabkan  adanya  kebijakan pengeluaran  yang  lebih  baik  dari  pemerintah daerah  yang  menjadi  tetangganya.  Sehingga pemerintah daerah akan saling termotivasi untuk melakukan  pembaruan  atau  inovasi  dalam penentuan  kebijakan  publik  yang  paling  efektif dan  efisien  bagi  masyarakatnya.  Persaingan  ini sekiranya juga dapat berdampak positif terhadap kuantitas dan kualitas dari pengeluaran pemerintah daerah.
Variabel  Jumlah  Penduduk  ( Penduduk ) menunjukkan  hubungan  yang  negatif  dan
signifikan  terhadap  Pengeluaran  Total  Per Kapita.  Peningkatan  jumlah  penduduk  dapat dikaitkan  dengan  semakin  padatnya  penduduk disuatu wilayah. Koefisien yang negatif menunjukkan kemungkinan adanya skala ekonomi  di  wilayah  yang  penduduknya  padat (Hanes, 2002). Relevansinya terhadap kebijakan pemerintah daerah yaitu apabila suatu kebijakan bertujuan untuk meningkatkan kepadatan penduduk  maka  hal  tersebut  akan  menurunkan pengeluaran  pemerintah  per  kapita.  Sehingga pembangunan  yang  merata  akan  meningkatkan biaya pemerintah relatif terhadap pembangunaan perkotaan  yang  lebih  padat  (Bastida  et  al., 2013).
Variabel  PDRB  Per  Kapita  ( PDRBkap ) menunjukkan  hubungan  yang  positif  dan signifikan  terhadap  Pengeluaran  Total  Per Kapita.  Hal  ini  menunjukkan  peningkatan pendapatan  per  kapita  masyarakat  juga  akan mengakibatkan peningkatan pengeluaran pemerintah  (Hukum  Wagner).  Peningkatan pendapatan  masyarakat  berarti  peningkatan potensi  pendapatan  pemerintah  daerah  yang dapat digunakan untuk membiayai pembangunan  daerah.  Selain  itu,  koefisien variabel  PDRB  Per  Kapita  yang  lebih  besar dibandingkan  dengan  Dana  Perimbangan  Per Kapita menyiratkan Pemerintah Kabupaten/Kota lebih  bergantung  pada  sumber  daya  mereka sendiri sekaligus menunjukkan adanya kebebasan  dalam  membuat  keputusan  belanja publik (Sofi & Sasidharan, 2018).
Variabel  Pendapatan  Asli  Daerah  Per Kapita  ( PADkap )  menunjukkan  hubungan  yang positif  dan  signifikan  terhadap  Pengeluaran Total  Per  Kapita.  Pendapatan  per  kapita pemerintah  daerah  mencerminkan  kapasitas fiskal  daerah  (Yu  et  al.,  2011).  Semakin  besar Pendapatan  Asli  Daerah, ceteris  paribus ,  maka semakin besar pula alokasi pengeluaran Pemerintah  Kabupaten/Kota.  Variabel  Dana Perimbangan Per Kapita ( Fundkap ) menunjukkan  hubungan  yang  positif  dan signifikan  terhadap  Pengeluaran  Total  Per Kapita.  Hibah  merupakan  sumber  utama pendapatan daerah (Costa et al., 2015). Semakin besar  hibah  yang  diterima  oleh  pemerintah daerah,  juga  semakin  besar  dan  luas  pula cakupan pengeluaran yang dapat dilakukan oleh pemerintah daerah.

## SIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa terdapat interaksi strategis Pengeluaran Total Per
Kapita,  yang  berarti  Pengeluaran  Total  Per Kapita  setiap  Kabupaten/Kota  akan  dipengaruhi oleh Pengeluaran Total Per Kapita Kabupaten/Kota yang menjadi
tetangga/bersinggungan  dengan  daerah  tersebut. Dalam  model  interaksi  strategis  ini  variabel Jumlah  Penduduk  (Penduduk),  PDRB  Per Kapita  (PDRBkap),  PAD  Per  Kapita  (PADkap) dan  Dana  Perimbangan  Per  Kapita  (Fundkap) memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap Pengeluaran  Total  Per  Kapita.  Kebijakan  yang dapat  ditempuh  oleh  Pemerintah  Daerah  yaitu meningkatkan  sinergitas  antar  daerah  dalam pengambilan  keputusan  penganggaran  dan pengeluaran daerah guna mempercepat tercapainya tujuan pembangunan daerah maupun pembangunan nasional.

## DAFTAR PUSTAKA
Bastida,  F.,  Guillamón,  M.-D.,  &  Benito,  B. 2013.  Municipal  Spending  in  Spain: Spatial  Approach. Journal  of  Urban Planning and Development , 139 (2), 79–
93.
Brueckner,  J.  K.  2003.  Strategic  interaction among  governments:  An  overview  of empirical studies. International
Regional  Science  Review , 26 (2),  175– 188.
Case, A. C., Rosen, H. S., & Hines, J. R. 1993. Budget  Spillovers  and  Fiscal  Policy Interdependence  Evidence  from  the States.  In Journal  of  Public  Economics , 52.
Costa,  H.,  Veiga,  L.  G.,  &  Portela,  M.  2015. Interactions  in  Local  Governments’ Spending  Decisions:  Evidence  from Portugal. Regional Studies , 49 (9), 1441–
1456.
DJPB.  2019. Kajian  Fiskal  Regional  Kanwil DJPB Provinsi Riau .
Elhorst,  J.  P.  2014. Spatial  Econometrics  From Cross-Sectional  Data  to  Spatial  Panels .
Springer Briefs in Regional Science.
Ferraresi,  M.,  Migali,  G.,  &  Rizzo,  L.  2018.
Spillover effects in local public spending. Regional  Studies , 52 (11), 1570–1584.
Firdaus,  M.,  Irawan,  T.,  Ahmad,  F.  S.,  Siregar, H.,  Siswara,  D.,  &  Jakariya,  R.  2021. Aplikasi  Model  Ekonometrika  Dengan RStudio  (Model  Time-Series,  Panel, Spatial) . PT Penerbit IPB Press.
Granado,  F.  J.  A.  del,  Martinez-Vazquez,  J.,  & Simatupang, R. R. 2008. Local
Government  Fiscal  Competition  in Developing  Countries:  The  Case  of Indonesia. Urban  Public  Economics Review , 8 , 13–45.
Hanes, N. 2002. Spatial Spillover Effects in the
Swedish Local Rescue Services. Regional Studies , 36 (5), 531–539.
Husna,  N.  Al,  &  Yudhistira,  M.  H.  2017.  Studi
Empirik  Interaksi  Strategis  Pemerintah Daerah  di  Indonesia. Jurnal  Ekonomi Kuantitatif Terapan , 10(2).
Isyandi,  B.,  &  Trihatmoko,  R.  A.  2022.  An
Analysis of Regional Economic Performance  of  Riau  on  The  Capital Expenditure  Budget:  A  Study  of Indonesian Territorial Economics. International  Journal  of  Public  Policy and  Administration  Research , 9 (2),  33– 45.
Kamarni,  N.,  Karib,  A.,  &  Yulius,  Y.  2022.
Faktor-Faktor yang Berpengaruh terhadap PAD Sektor Pariwisata di Kota Pariaman  Periode  Tahun  2010-2020. Eksis:  Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  Dan
Bisnis , 13 (2), 104.
Le Gallo, J., & Ndiaye, Y. 2021. Environmental
expenditure  interactions  among  OECD countries, 1995–2017. Economic Modelling , 94 , 244–255. Lesage,  J.  P.  1999. The  Theory  and  Practice  of Spatial  Econometrics .  Department  of Economics, University of Toledo. López,  F.  A.,  Martínez-Ortiz,  P.  J.,  &  Cegarra- Navarro, J. G. 2017. Spatial spillovers in public  expenditure  on  a  municipal  level in  Spain. Annals  of  Regional  Science ,
58 (1), 39–65.
Maulana,  S.  J.,  &  Kurnia,  A.  S.  2014.  Interaksi Strategis  Belanja  Pemerintah  Daerah dan  Yardstick  Competition  di  Provinsi
Jawa Tengah. Prosiding Seminar
Nasional  Dan  Siding  Pleno  ISEI  XVII,
3-5 September , 265–273.
Rifa’i,  A.,  &  Moddilani,  G.  2021.  Analisis Dampak  Pengeluaran  Pemerintah  di Bidang  Pendidikan  Terhadap  PDB  Per Kapita:  Spending  More  or  Spending
Better. Indonesian  Treasury  Review:
Jurnal Perbendaharaan, Keuangan Negara,  Dan  Kebijakan  Publik , 6 (3), 211–226.
Sasana,  H.  2011.  Analisis  Determinan  Belanja Daerah  di  Kabupaten/Kota  Provinsi Jawa  Barat  dalam  Era  Otonomi  dan
Desentralisasi Fiskal. Jurnal Bisnis Dan Ekonomi , 18 (1), 46–58.
Siburian,  M.  E.  2022.  The  Link  Between  Fiscal
Decentralization and Poverty – Evidence from  Indonesia. Journal  of  Asian Economics , 81 . https://doi.org/10.1016/j.asieco.2022.10 1493
Sjafrizal.  2017. Perencanaan  Pembangunan Daerah  dalam  Era  Otonomi .  Rajawali Pers PT RajaGrafindo Persada.
Sofi,  A.  A.,  &  Sasidharan,  S.  2018.  Do  Indian States  Mimic,  Compete  or  Interact  in Local  Public  Spending?  A  Spatial Econometric  Analysis. Asian  Economic Journal , 32 (2), 187–213.
Yu, Y., Zhang, L., Li, F., & Zheng, X. 2011. On the Determinants of Public Infrastructure  Spending  in  Chinese Cities: A Spatial Econometric
Perspective. Social  Science  Journal ,
48 (3), 458–467.