How to cite: Abdul  Halim,  Dewi  Rahayu, Muzdalifah  (2022)  Analisis  Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  Daerah  terhadap Indeks Pembangunan Manusia (Studi Kasus Kab/Kota dan 34 Provinsi di Indonesia Tahun 2015-2019). Syntax
Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia, 7 (8).
E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 8, Agustus 2022

## ANALISIS PENGARUH PENGELUARAN PEMERINTAH DAERAH TERHADAP INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (STUDI KASUS
KAB/KOTA DAN 34 PROVINSI DI INDONESIA TAHUN 2015-2019)

## Abdul Halim, Dewi Rahayu, Muzdalifah
Universitas Lambung Mangkurat, Indonesia Email: halimzaa5@gmail.com, dewirahayu@ulm.ac.id, muzdalifah.feb@ulm.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  realisasi  pengeluaran pemerintah daerah menurut fungsi kesehatan, pendidikan, perumahan dan fasilitas umum,  melalui  infrastruktur  (jalan  dan  jembatan)  terhadap  indeks  pembangunan manusia (IPM). Penelitian ini, menggunakan jenis data panel sebanyak 5 tahun dari tahun 2015-2019 dan data diambil dari kab/kota ditambah 34 provinsi di Indonesia, sehingga  observasi  penelitian  ini  berjumlah  170.  Peneliti  menggunakan    model regresi  data  panel  dengan  metode  PLS  estimasi  model  fixed  effect  models menggunakan  aplikasi  pengolahan  data  eviews  edisi  ke-11.  Hasil  penelitiannya, secara  parsial  realisasi  pengeluaran  pemerintah  daerah  menurut  fungsi  kesehatan, perumahan  dan  fasilitas  umum,  melalui  infrastuktur  (jalan  dan  jembatan) berpengaruh  secara  signifikan terhadap  indeks  pembangunan  manusia.  Sedangkan realisasi  pengeluaran  pemerintah  daerah  menurut  fungsi  pendidikan  tidak berpengaruh  secara  signifikan.  Namun,  secara  simultan  berpengaruh  terhadap indeks pembangunan manusia.
Kata Kunci: IPM, Realisasi Pengeluaran Pemerintah daerah menurut fungsi kesehatan, Pendidikan,  Perumahan  dan  Fasilitas  Umum,  Infrastuktur  (jalan  dan jembatan)  kab/kota  dan  34  provinsi  di  Indonesia (Fixed  Effect  Model) FEM PLS

## Abstrak
This  study  aims  to  analyze  the  effect  of  the  realization  of  local  government spending  by  function  of  health,  education,  housing  and  public  facilities,  through infrastructure  (roads  and  bridges)  on  the  human  development  index  (HDI).  This study  uses  panel  data  for  5  years  from  2015-2019  and  data  is  taken  from regencies/cities  plus  34  provinces  in  Indonesia,  so  that  the  observations  of  this research are 170. The researcher uses a panel data regression model with the PLS method of estimation of the fixed effect models using the 11th edition of the Eviews data  processing  application.  The  results  of  the  research  show  that  partially  the realization  of  local  government  expenditures  according  to  the  function  of  health, housing  and  public  facilities,  through  infrastructure  (roads  and  bridges)  has  a significant  effect  on  the  human  development  index.  Meanwhile,  the  realization  of
local  government  expenditure  according  to  the  function  of  education  has  no significant effect. However, it simultaneously affects the human development index.
Keywords:  Human  Development  Index,  Local  Government  Expenditure  Realization  by function  of  health,  education,  housing  and  public  facilities,  infrastructure (roads  and  bridges)  districts/cities  and  34  provinces  in  Indonesia  (Fixed Effect Model) FEM PLS

## Pendahuluan
Indonesia memiliki jumlah populasi yang besar, berada di urutan  ke-4 di dunia dan  urutan  pertama  diantara  negara-negara  ASEAN.  Jumlah  populasi  yang  besar merupakan  suatu  hal  yang  positif,  karena  jumlah  populasi  yang  besar  tersebut  dapat dijadikan  sebagai  subjek  pembangunan.  Subjek  artinya,  masyarakat  atau  penduduk ditempatkan  sebagai  pelaku  dari  pembangunan.  Sementara  sebagai  objek,  masyarakat atau penduduk ditempatkan sebagai sasaran dari pembangunan. Sumber Daya Manusia atau  SDM  merupakan  faktor  penting  dalam  pelaksanaan  pembangunan  pada  suatu Negara  Namun  disisi  lain,  jumlah  populasi  yang  besar  menjadi  beban  bagi pembangunan (apabila penduduknya tidak berkualitas). Memiliki jumlah populasi yang besar,  tentu  merupakan  suatu  tantangan  tersendiri  untuk  pemerintah  dalam  melakukan berbagai kebijakan. Salah satu kebijakan yang bisa di dilakukan dengan meningkatkan Indeks Manusia (IPM) melalui pengeluaran pemerintah.
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  merupakan  salah  satu  cara  untuk mengukur  keberhasilan  kinerja  suatu  negara  atau  wilayah  dalam  bidang  pembangunan manusia (BPS,2019). Pembangunan manusia sangatlah penting, pembangunan manusia adalah  salah  satu  indikator  majunya  suatu  negara.  Negara  dikatakan  maju  tidak  hanya dilihat dari nilai pendapatan domestik brutonya saja, namun juga melihat aspek harapan hidup  masyarakat,  pendidikan  masyarakat  dan  juga  standarisasi  hidup  layak  yang memang  dicerminkan  lewat  angka  indeks  tersebut (Human  Centered  Development) (UNDP, 2007) . Secara teknis, bila standarisasi kehidupan yang layak sudah didapatkan oleh masyarakat, maka secara praktis akan meningkatkan produktifitas masyarakat yang akan  tercerminkan  lewat  pendapatan  domestik  bruto.  Secara  rinci,  standarisasi kehidupan yang layak menurut IPM dibagi menjadi 3 dimensi yaitu:
a. Dimensi umur panjang dan hidup sehat (kesehatan)
b. Dimensi pengetahuan dan rata-rata lama sekolah penduduk (pendidikan)
c. Dimensi  standar  hidup  layak (purchasing  power  parity) .  (perumahan  dan  fasilitas umum)
Di  Indonesia,  upaya  dalam  meningkatkan  nilai  IPM,  dilakukan  dengan menggunakan  instrument  kebijakan  fiskal.  Maka  dari  itu,  kita  kaitkan  dimensi  IPM (yang goals nya  untuk  meningkatkan)  dengan  bidang  pemerintahan/kementrian. Instrumen  yang  akan  kita  lihat  dalam  upaya  peningkatan  IPM  Indonesia  adalah kebijakan fiskal, dalam artian pengeluaran pemerintah, dan yang sesuai dengan dimensi- dimensi yang sudah dibreakdown diatas adalah:
a. Pengeluaran pemerintah dalam sektor kesehatan
b. Pengeluaran pemerintah dalam sektor pendidikan
c. Pengeluaran pemerintah dalam sektor perumahan dan fasilitas umum
Tabel 1
Total Realisasi Anggaran Pemerintah Daerah menurut Fungsi Kesehatan, Pendidikan, Perumahan dan Fasilitas Umum, Jalan dan Jembatan Tahun 2015-
2019 (Triliun Rupiah) SEKTOR TAHUN 2015 2016 2017 2018 2019 Kesehatan 110,61 102,20 134,90 148,29 167,18 Pendidikan 259,36 181,49 295,69 308,04 336,14 Perumahan dan Fasilitas Umum 129,53 149,57 151,77 144,19 148,29 Infrasrtuktur Jalan dan Jembatan 70,82 157,52 141,271 133,11 139,28
Sumber: djpk.kemenkeu (2020)
Dapat  dilihat  dari  tabel  di  atas,  realisasi  pengeluaran  pemerintah  daerah cenderung  mengalami  kenaikan  setiap  tahunnya.  Hal  tersebut  perlu  menjadi  perhatian oleh  pemerintah  pusat  maupun  daerah  untuk  melihat  seberapa  efektif  pengeluaran pemerintah  daerah  menurut  fungsi  kesehatan,  pendidikan,  perumahan  dan  fasilitas umum, pengeluaran infrastuktur jalan dan jembatan  terhadap hasil dan manfaat yang di dapatkan yaitu IPM.
Menurut  Brata  (2005)  ,  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pengeluaran  di sektor  publik  (kesehatan  &  pendidikan)  sangat  bermanfaat  untuk  meningkatkan  nilai IPM/HDI (pembangunan manusia) dan mengurangi penduduk miskin (mengurangi juga indeks  gini).  Menurut  Aulia  Noval  Putra  (2018),  hasil  penelitiannya  pengeluaran pemerintah  sektor  pendidikan  dan  kesehatan  berpengaruh  positif  terhadap  IPM, sedangkan sektor perumahan/fasilitas umum berpengaruh negatif.
Menurut  BPS  (2019),  bagi  Indonesia,  IPM  adalah  data  strategis  karena  selain sebagai  ukuran  kinerja  pemerintah,  IPM  juga  digunakan  sebagai  salah  satu  alokator penentuan dana. Kondisi alam Indonesia yang cukup banyak memiliki banyak gunung, laut,  sungai,  dan  jarak  yang  jauh  antar  daerah.  Keberadaan  sarana  pendukung  seperti infrastruktur jalan dan jembatan sangat penting untuk meningkatkan IPM di Indonesia. Karena  infrastuktur  ini  merupakan  akses  utama  untuk  memperoleh  fasilitas  kesehatan pendidikan,  perumahan  dan  fasilitas  umum  yang  lebih  baik,  terutama  untuk  daerah- daerah terpencil di daerah / wilayah Indonesia.
Pokok-pokok  permasalahan  yang  ingin  dibahas  dalam  penelitian  ini  adalah bagaimana  pengaruh  pengeluaran  pemerintah  secara  parsial  dan  simultan  terhadap indeks pembangunan manusia, dan sektor apa yang harus menjadi prioritas utama untuk mengefektifkan pengeluaran pemerintah.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  pengaruh  pengeluaran pemerintah  secara  parsial  dan  simultan  terhadap  indeks  pembangunan  manusia,  dan sektor  apa  yang  harus  menjadi  prioritas  utama  untuk  mengefektifkan  pengeluaran
pemerintah.  Menurut  UNDP  (1995),  beberapa  konsep  penting  pembangunan  manusia yaitu:
a. Pembangunan mengutamakan penduduk sebagai pusatnya.
b. Pembangunan  yang  dimaksudkan  bertujuan  untuk  memperbesar  pilihan  bagi penduduk, bukan hanya untuk meningkatkan pendapatan.
c. Pembangunan  manusia  memperhatikan  upaya-upaya  dalam  memanfaatkan kemampuan/kapasitas  manusia  tersebut  (setelah  diberikannya  perluasan  pilihan- pilihan) secara optimal.
d. Pembangunan  manusia  mempunyai  empat  pilar  pokok  dalam  prosesnya,  yang pertama  adalah  produktivitas,  yang  kedua  adalah  pemerataan,  yang  ketiga kesinambungan dan yang terakhir adalah pemberdayaan.
e. Pembangunan manusia menjadi landasan  dasar  dalam menentukan tujuan  dan  arah pembangungan dengan cara menganalisis pilihan- pilihan tersebut.
Klassifikasi  jenis  Belanja  (PMK  No.102/PMK.02/2018  tentang  klasifikasi anggaran dan PMK No. 187/PMK.02/2019 perubahan) yaitu : Belanja pegawai, belanja barang  dan  jasa,  belanja  modal,  belanja  bunga  utang,  belanja  subsidi,  belanja  hibah, belanja bantuan sosial, belanja lain-lain, transfer ke daerah dan dana desa.
Dalam  UU  nomor  17  Tahun  2003  tentang  Keuangan  Negara,  khususnya  pada pasal 11 ayat (5) dan dalam keputusan Mahkamah Konstitusi nomor 35/PUU-XI/2013, dinyatakan  bahwa  belanja  pemerintah  pusat  dapat  diklasifikasikan  menjadi  per  fungsi dan  organisasi.  Pengklasifikasian  berdasarkan  fungsi  dibagi  menjadi  11  fungsi  yang menyangkut  beberapa  aspek  dalam  pelayanan  publik  dan  peningkatan  kesejahteraan masyarakat.  Menurut  fungsi  artinya  klasifikasi  ini  digunakan  sebagai  dasar  untuk penyusunan  anggaran  berbasis  kinerja  guna  memperoleh  manfaat  sebesar-besarnya. Rincian  belanja  Negara  menurut  fungsi  antara  lain  terdiri  dari  pelayanan  umum, pertahanan,  ketertiban  dan  keamanan,  ekonomi,  lingkungan  hidup,  perumahan  dan fasilitas  umum,  kesehatan,  pariwisata,  budaya,  agama,  pendidikan  dan  perlindungan sosial, disesuaikan dengan tugas masing-masing Kementerian Negara/Lembaga.
Berdasarkan  PP  RI  No.  12  tahun  2019  tentang  pengelolaan  keuangan  daerah, yang dimaksud dengan keuangan daerah adalah semua hak dan kewajiban daerah dalam rangka  penyelenggaraan  pemerintahan  daerah  yang  dapat  dinilai  dengan  uang  serta segala bentuk kekayaan yang dapat dijadikan milik Daerah berhubung dengan hak dan kewajiban Daerah tersebut. Pengelolaan keuangan meliputi perencanaan, penganggaran, pelaksanaan,  penatausahaan,  pelaporan,  pertanggung  jawaban,dan  pengawasan.  Pada pasal 27 ayat 1 menjelaskan, APBD terdiri atas :
a. Pendapatan  daerah  terdiri  dari  PAD  (pajak,retribusi  daerah,  pengelolaan  kekayaan yang dipisahkan, lain-lain PAD yang sah) pendapatan transfer (transfer pemerintah pusat dan transfer antar daerah), lain-lain pendapatan daerah yang sah (hibah, dana darurat, lain-lain pendapatan dengan ketentuan pearturan perundang-undangan)
b. Belanja  daerah  diselaraskan  dan  dipadukan  dengan  belanja  negara  menurut  fungsi yang terdiri dari pelayanan umum, ketertiban dan keamanan, ekonomi, perlindungan lingkungan  hidup,  perumahan  dan  fasilitas  umum,  kesehatan,  pariwisata,
pendidikan,  dan  perlindungan  sosial.  Program  dan  kegiatan  belanja  daerah  paling sedikit  mencakup  target  dan  sasaran,  indikator  capaian  keluaran,  indikator  capaian hasil. Klassifikasi belanja daerah terdiri dari belanja operasi, belanja modal, belanja tidak terduga, dan belanja transfer.
c. Pembiayaan  daerah  terdiri  dari  penerimaan  pembiayaan  (SilPA,  pencairan  dana cadangan,  dll),  pengeluaran  pembiayaan  (pembayaran  pokok  utang  jatuh  tempo, penyertaan modal, dll).

## Metode Penelitian
Ruang lingkup penelitian ini adalah Indonesia dengan mengambil sampel (cross section) 34 provinsi ditambah kab/kota di Indonesia, dan tahun (time series) sebanyak 5 seri/tahun,  dari  tahun  2015-2019.  Metode  analisis  yang  akan  peneliti  gunakan  adalah model  regresi  data  panel. Jenis  pada  penelitian  kali  ini  adalah  bersifat  kuantitatif, dimana  kuantitatif  digunakan  karena  peristiwa  pengeluaran  pemerintah  dan pembangunan  manusia  dijelaskan  dengan  angka-angka  yang  nantinya  akan  diolah menggunakan aplikasi pengolahan data eviews 11. Jumlah Observasi 170 data.

## Metode Pengambilan Data
Jenis  data  yang  akan  peneliti  gunakan  adalah  data  sekunder,  karena  tidak diperoleh  langsung  dari  sumbernya  yaitu  Badan  Pusat  Statistika  (BPS,  2019)  dan juga dari Direktorat Jendral Perbendaharaan Negara (Kementrian Keuangan RI, 2019), yang diambil dari kurun waktu 2015-2019.

## Model Penelitian & Operasional Variabel Penelitian
Model  penelitian  yang  digunakan  oleh  peneliti  adalah  model  regresi  data  panel dengan metode PLS, berikut adalah model yang digunakan:
Y = α + 𝛽 i X 1 + 𝛽 2 X2 + 𝛽 3 X3 + 𝛽 4 X4 Penjelasan:
Y : Indeks Pembangunan Manusia α : Constanta X1 : Pengeluaran Pemerintah Daerah Menurut Fungsi Kesehatan X2 : Pengeluaran Pemerintah Daerah Menurut Fungsi Pendidikan X3 : Pengeluaran Pemerintah Daerah Menurut Fungsi Perumahan dan Fasi- litas Umum
X4 : Pengeluaran Pemerintah Daerah Melalui Infrastruktur (Jalan dan Jembatan)
Operasional variabel-variabel penelitian dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Indeks Pembangunan Manusia adalah satuan indeks komponen yang dihasilkan dari hitungan  perkalian  antara  indeks  komponen  kesehatan  (angka  harapan  hidup), indeks  komponen  pendidikan  (harapan  sekolah  dan  rata-rata  lama  sekolah),  dan indeks  komponen  pengeluaran  (total  pengeluaran,  pengeluaran  maksimal  dan pengeluaran minimal), data yang digunakan adalah Indeks Pembangunan Indonesia menurut provinsi (34) di Indonesia pada tahun 2015-2019 dengan satuan persen (%).
2. Pengeluaran  pemerintah  daerah  menurut  fungsi  kesehatan  Data  yang  digunakan adalah  realisasi  pengeluaran  pemerintah  pada  realisasi  APBD  menurut  fungsi
kesehatan (total belanja pegawai,belanja barang dan jasa, belanja modal, dan belanja lainnya  di  tiap  kab/kota  ditambah  provinsi  pada  masing-masing  daerah).  Fungsi kesehatan  terdiri  dari  obat  dan  peralatan  kesehatan,  pelayanan  kesehatan perorangan,  pelayanan  kesehatan  masyarakat,  KB,  penelitian  dan  dan pengembangan  kesehatan,  kesehatan  lainnya  (PMK  No  :102/PMK.02/2018). Datanya pada tahun 2015-2019 dengan satuan rupiah.
3. Pengeluaran  pemerintah  daerah  menurut  fungsi  pendidikan.  Data  yang  digunakan adalah  realisasi  pengeluaran  pemerintah  pada  realisasi  APBD  menurut  fungsi pendidikan  (total  belanja  pegawai,belanja  barang  dan  jasa,  belanja  modal,  dan belanja  lainnya  di  tiap  kab/kota  ditambah  provinsi  pada  masing-masing  daerah). Fungsi  pendidikan  terdiri  dari  PAUD,  PD,PM,  Pendidikan  formal  dan  nonformal, pendidikan  kedinasan,  pendidikan  tinggi,  pelayanan  bantuan  terhadap  pendidikan, pendidikan  keagamaan,  penlitian  dan  pengembangan  pendidikan  dan  kebudayaan, pembinaan  kepemudaan  dan  olahraga,  pengembangan  budaya,  pendidikan  lainnya (PMK  No  :102/PMK.02/2018).  Datanya  pada  tahun  2015-2019  dengan  satuan rupiah.
4. Pengeluaran  Pemerintah  Daerah  menurut  fungsi  Perumahan  dan  Fasilitas  Umum. Data  yang  digunakan  realisasi  pengeluaran  pemerintah  pada  realisasi  APBD menurut  fungsi  perumahan  dan  fasilitas  umum,  (total  belanja  pegawai,belanja barang  dan  jasa,  belanja  modal,  dan  belanja  lainnya  di  tiap  kab/kota  ditambah provinsi  pada  masing-masing  daerah).  Fungsi  perumahan  dan  fasilitas  umur  terdiri dari  pengembangan  perumahan,  pemberdayaan  komunitas  fasilitas  umum, penyediaan air minum, penerangan jalan, penelitian dan pengembangan perumahan dan  fasilitas  umum  lainnya,  perumahan  dan  fasilitas  umum  lainnya  (PMK  No :102/PMK.02/2018). Datanya pada tahun 2015-2019 dengan satuan rupiah.
5. Pengeluaran  Pemerintah  melalui  infrastuktur  (jalan  dan  jembatan).  Data  yang digunakan  realisasi  pengeluaran  pemerintah  pada  realisasi  APBD  melalui infrastuktur  yang  terdiri  dari  jalan  dan  jembatan  (total  realisasi  pengeluaran infrastuktur  jalan  dan  jembatan  di  tiap  kab/kota  ditambah  provinsi  pada  masing- masing daerah) datanya pada tahun 2015-2019.
Menurut Gujarati dalam Ghozali (2017), Ada tiga macam pendekatan yang biasa digunakan  untuk  mengestimasi  model  regresi  linear  dengan  jenis  data  panel  yaitu Pendekatan Common Effect Model (CEM), Pendekatan Fixed Effect Model (FEM), dan Pendekatan Random Effect Model (REM). Uji spesifikasi yang dilakukan diantaranya uji Chow, uji Hausman, dan uji Lagrange Multiplier (LM test). Ketika menetapkan bentuk asumsi  yang  paling  tepat,  diperlukan  juga  menetapkan  metode  estimasi  yang  paling tepat diantaranya estimasi Ordinary Least Square (OLS) dan Panel Least Square (PLS) , jika diasumsikan tidak memiliki masalah pada heteroskedastis.
Selanjutnya  sebelum  dilakukan  pengujian  statistik  maka  terlebih  dahulu dilakukan  uji  asumsi  klasik  yaitu  uji  normalitas,  uji  multikolinearitasm  uji heterokedastisitas,  dan  autokorelasi. Dalam  pengujian  statistik  dilihat  beberapa  aspek nilai  statistik  dalam  model  yang  akan  diuji,  diantaranya  adalah  uji  R-squared  atau
koefisien determinasi (R 2 ), uji F-statistik dan yang terakhir adalah uji t-statistik dengan taraf signifikansi 0,05 (5%).
Hasil dan Pembahasan Analisis Deskriptif Statistik
Tabel 2 IPM 34 Provinsi di Indonesia Tahun 2015- 2019 (%) Tahun Rata- Rata (Mean) Tertinggi (Maximum) Terendah (Minimum) Selisih (Range) Keterangan Daerah Tertinggi Terendah 2015 68,58 78,99 57,25 21,74 DKI Jakarta Papua 2016 69,16 79,60 58,05 21,55 DKI Jakarta Papua 2017 69,99 80,06 59,09 20,97 DKI Jakarta Papua 2018 70,39 80,47 60,06 20,41 DKI Jakarta Papua 2019 71,04 80,76 60,84 19,92 DKI Jakarta Papua Sumber : (BPS) berbagai tahun (Data diolah)
Berdasarkan Tabel  2 menunjukkan bahwa nilai rata-rata IPM di 34 Provinsi di Indonesia tahun 2015-2019 mengalami kenaikan setiap tahunnya, yaitu berkisar antara 68,577  –  71,040.  IPM  tertinggi  berada  di  provinsi  DKI  Jakarta  pada tahun  2019. Ada tiga  faktor  penting  penentu  kualitas  hidup  masyarat  di  Ibu  Kota  yang  tergolong  baik sehingga  menyumbang  angka  IPM  tertinggi  di  Indonesia  yaitu  kualitas  hidup masyarakat  di  Jakarta  yang  tergolong  sangat  baik.  Biasanya  umur  panjang  dan  hidup sehat, dari sisi pengetahuan, dan standar hidup layak (BPS). Sedangkan IPM terendah ada  di  Provinsi  Papua  pada  tahun  2015.  Walaupun  provinsi  Papua  tingkat  IPM-nya terendah,  tetapi  dari  segi  pertumbuhan  IPM  setiap  tahunnya  mengalami  peningkatan yang sangat signifikan dibandingkan provinsi DKI Jakarta.

## Tabel 3

## Realisasi APBD Menurut Fungsi Kesehatan Kab/Kota ditambah  34 Provinsi di
Indonesia Tahun 2015- 2019 (Rupiah) Tahun Rata-Rata (Mean) Tertinggi (Maximum) Terendah (Minimum) Selisih (Range) Keterangan Daerah Tertinggi Terendah 2015 3.253.133.907.359 14.293.573.111.307 763.924.754.784 13.529.648.356.523 Jawa Timur Sulawesi Barat 2016 3.005.820.311.150 12.925.491.846.456 102.197.890.579.089 12.278.271.199.263 Jawa Barat Kaltara 2017 3.967.550.049.669 16.711.320.240.114 982.057.984.745 15.729.262.255.369 Jawa Timur Kaltara 2018 4.361.434.524.969 17.637.570.549.148 967.812.808.851 16.669.757.740.297 Jawa Timur Kaltara 2019 4.916.977.562.622 19.940.054.487.998 1.119.407.461.313 18.820.647.026.685 Jawa Timur Kaltara Sumber : (Kementrian Keuangan RI,) berbagai tahun (Data diolah)
Tabel 4
Realisasi APBD Menurut Fungsi Pendidikan Kab/Kota ditambah  34 Provinsi di Indonesia Tahun 2015- 2019 (Rupiah) Tahun Rata-Rata (Mean) Tertinggi (Maximum) Terendah (Minimum) Selisih (Range) Keterangan Daerah Tertinggi Terendah 2015 7.628.127.793.999  33.375.104.788.456  1.512.553.562.708  31.862.551.225.747 Jawa Barat Sulawesi Barat 2016 5.337.694.325.196  29.356.101.362.597 951.029.836.514 28.405.071.526.083 Jawa Barat Kaltara 2017 8.696.725.955.038  36.686.251.629.971  1.566.328.021.996  35.119.923.607.976 Jawa Timur Kaltara 2018 9.059.955.621.541  41.220.038.194.344  1.567.750.357.559  39.652.287.836.785 Jawa Barat Kaltara 2019 9.886.510.339.923  43.849.406.899.237  1.621.424.869.166  42.227.982.030.072 Jawa Barat Kaltara Sumber : (Kementrian Keuangan RI,) berbagai tahun (Data diolah) Tabel 5 Realisasi APBD Menurut Fungsi Perumahan dan Fasilitas Umum Kab/Kota ditambah  34 Provinsi di Indonesia Tahun 2015- 2019 (Rupiah)
Tahun Rata-Rata (Mean) Tertinggi (Maximum) Terendah (Minimum) Selisih (Range) Keterangan Daerah Tertinggi Terendah 2015 3.809.844.816.022  10.738.047.080.236  716.838.676.453  10.021.208.403.783 Jawa Barat Gorontalo 2016 4.399.102.238.280  15.436.748.717.935  706.364.032.570  14.730.384.685.365 DKI JAKARTA Gorontalo 2017 4.463.762.397.876  14.029.569.607.125  804.963.091.414  13.224.606.515.710 Jawa Barat Gorontalo 2018 4.240.743.977.939  13.113.403.127.247  935.845.465.923  12.177.557.661.324 Jawa Barat Gorontalo 2019 4.361.557.195.249  13.316.094.643.998  818.135.914.281  12.497.958.729.718 Jawa Barat Gorontalo Sumber : (Kementrian Keuangan RI,) berbagai tahun 2020 (Data diolah) Tabel 6 Realisasi APBD Melalui Infrastuktur (Jalan dan Jembatan) Kab/Kota ditambah

## 34 Provinsi di Indonesia Tahun 2015- 2019 (Rupiah)
Tahun Rata-Rata (Mean) Tertinggi (Maximum) Terendah (Minimum) Selisih (Range) Keterangan Daerah Tertinggi Terendah 2015 2.082.850.780.887 7.045.600.845.175 247.200.945.899 6.798.399.899.276 Jawa Timur Sulawesi Barat 2016 4.632.962.143.609  11.699.824.564.395 741.131.337.182 10.958.693.227.213 Jawa Tengah DI. Yogyakarta 2017 4.155.043.707.016  10.900.955.431.562 966.743.001.507 9.934.212.430.055 Jawa Timur DI. Yogyakarta 2018 3.915.110.535.913  10.127.137.085.082  1.068.109.410.228 9.059.027.674.854 Jawa Timur DI. Yogyakarta 2019 4.096.480.391.630  11.136.674.457.284  1.069.764.359.620  10.066.910.097.664  Jawa Timur DI. Yogyakarta
Sumber : (Kementrian Keuangan RI,) berbagai tahun 2020 (Data diolah)
Berdasarkan  tabel-tabel  pengeluaran  pemerintah  daerah  di  atas  menunjukkan bahwa  nilai  rata-rata  realisasi  pengeluaran  APBD  menurut  fungsi  kesehatan, pendidikan, perumahan  dan fasilitas umum, dan infrastuktur (jalan dan jembatan pada kab/kota  ditambah  34  Provinsi  di  Indonesia  tahun  2015-2019  cenderung  kenaikan setiap  tahunnya.  Pada  tahun  2015  rata-rata  pengeluaran  APBD  melalui  infrastuktur
(jalan dan jembatan) paling rendah yaitu sebesar 2.082.850.780.887 rupiah dan rata-rata tertinggi pada tahun 2019 sebesar 9.886.510.339.923 rupiah pada realisasi pengeluaran APBD  menurut  fungsi  pendidikan.  Ada  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  jumlah realisasi anggaran pada beberapa daerah di Indonesia di antaranya:
a. Jumlah kepadatan penduduk
b. Jumlah Kab/Kota pada suatu daerah
c. Keadaan Alam / geografis daerah
d. Anggaran yang tersedia
e. Pendapatan Daerah
Di  lihat  dari  tabe-tabel  di  atas,  realisasi  pengeluaran  APBD  yang  besar  tidak menjadi faktor utama dalam meningkatkan indeks pembangunan manusia.
Penelitian  yang  dilakukan  kali  ini,  memilih  pendekatan  estimasi panel  laeast square (PLS) dengan fixed effect model (FEM). Hal tersebut ditetapkan setelah melalui beberapa  proses  pemilihan  model (uji chow  &  uji  hausman ) dan  beberapa  analisis  uji asumsi klasik . Uji yang dilakukan untuk menentukan model estimasi adalah uji chow dan uji hausman . Dimana uji chow adalah uji yang menentukan model antara common effect model dan fixed effect model . Sementara uji hausman adalah uji yang menentukan model antara fixed effect model dan juga random effect model ).
Y = α + 𝛽 i X 1 + 𝛽 2 X2 + 𝛽 3 X3 + 𝛽 4 X4 yang kemudian di Log Y = α +  Log 𝛽 i X 1 + Log 𝛽 2 X2 + Log 𝛽 3 X3 + Log 𝛽 4 X4 Tabel 7 Hasil Model CEM, FEM, dan REM menggunakan Eviews-11 Variabel CEM FEM REM Koe f P rob. Ko ef P rob. K oef P rob. C Y Log X1 Log X2 Log X3 Lox X4 55,62 0,25 2,25 -0,05 -2,01 0,00 0,87 0,08 0,97 0,01 -5,74 3,28 -0,12 -1,49 0,98 4,26 0,00 0,65 0,00 0,00 -1,66 3,26 -0,13 -1,58 0,96 0,80 0,00 0,62 0,00 0,00 R 2 Adjusted R 2 F-Statistic Prob (F-Sta.) 0,13 0,11 6,29 0.00 0,98 0,98 343,95 0.00 0,70 0,70 98,37 0,00 Cross-Section F Prob. (CS F) 334,06 0.00 Uji Chow Chi Square Stat. Prob. (Chi Sq Sta.) 30,94
0,00
Hausman Test
Dari  hasil  pengujian Uji  Chow, di  dapatkan  nilai  dari cross-section F  adalah 0.0000.
Dimana:
H 0 = Common Effect Model
H a = Fixed Effect Model
Nilai probabilitas  dari cross-section F  adalah  sebesar  0,00,  maka  H 0 ditolak (dikarenakan kurang dari 0.05), tingkat signifikansi yang digunakan adalah 0.05 (α = 5%).
Hasil pengujian uji hausman , di dapatkan nilai dari probabilitas cross-section random adalah 0,00. Dimana:
H 0 = Random Effect Model
H a = Fixed Effect Model
Hasil  dari  uji hausman bernilai  0,00  di  mana  hasil  tersebut  lebih  kecil  dari taraf signifikansi 0,05 (5%), maka H 0 ditolak dan H a diterima.
Uji LM tidak digunakan apabila pada uji Chow dan uji Hausman menunjukan model yang paling tepat adalah Fixed  Effect  Model . Maka sudah dibisa dipastikan model  estimasi FEM adalah  model  yang  digunakan  untuk  penelitian  kali  ini. Dikarenakan  adanya autokorelasi  dan  multikolinearitas pada  model  ini,  maka peneliti  menggunakan bobot/weight pada  model  estimasi FEM ,  untuk  dapat mengabaikan uji asumsi klasik.
Menurut  Gujarati  &  Porter  (2007),  persamaan  yang  memenuhi  asumsi  klasik hanya persamaan yang menggunakan metode Generalized Least Square (GLS). Dalam eviews  model  estimasi  yang  menggunakan  metode  GLS  hanya  random  effect  model. FLGS  mengasumsikan  adanya  kondisi  heterogenitas  antara  persamaan  dan memperlihatkan  adanya  stuktur  residu  yang  berbeda  antar  persamaan,  di  mana  setiap persamaan  diasumsikan  homokedastisitas  sehingga  estimasi  dengan  model  asumsi klasik tidak relevan lagi.
Y = - 5, 74 + 3,28 - 0,12 – 1,49 + 0,98
a. Nilai Konstanta sebesar - 5,74 menunjukkan bahwa apabila pengeluaran pemerintah daerah  menurut  fungsi  kesehatan,  pendidikan,  perumahan/fasilitas  umum  dan infrastuktur  (Jalan  dan  Jembatan  nilainya  nol,  maka  angka  Indeks  Pembangunan Manusia (IPM) sebesar turun 5,74 %.
b. Nilai  koefisien  pengeluaran  kesehatan  sebesar  3,28  menunjukkan  bahwa  jika variabel  independen  lain  tetap  dan  pengeluaran  pemerintah  daerah  menurut  fungsi kesehatan naik satu persen, maka angka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) naik sebesar 3,28 %.
c. Nilai koefisien pengeluaran daerah menurut fungsi pendidikan  -0, 12 menunjukkan bahwa  jika  variabel  independen  lain  tetap  dan  pengeluaran  pendidikan  naik  satu persen, angka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) turun sebesar 0,12 %.
d. Nilai  koefisien  pengeluaran  pemerintah  daerah  menurut  perumahan  dan  fasilitas umum  -1,49  menunjukkan    bahwa  jika  variabel  independen  lain  tetap  dan pengeluaran  pemerintah  daerah  menurut  fasilitas  umum/perumahan  naik  satu persen, angka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) turun sebesar 1,49 %.
e. Nilai  koefisien  pengeluaran  pemerintah  daerah  infrastuktur  (jalan  dan  jembatan) 0,98  menunjukkan    bahwa  jika  variabel  independen  lain  tetap  dan  pengeluaran
pemerintah daerah melalui infrastuktur (jalan dan jembatan) naik satu persen,  angka Indeks Pembangunan Manusia (IPM) naik sebesar 0,98 %.
Uji  R-squared  atau  uji  koefisien  determinasi  adalah  alat  uji  statistik  untuk menjelaskan  seberapa  mampu  variabel  independent  (variabel  bebas)  dapat  menjelaskan variabel  dependentnya  (variabel  terikat). Sesuai  dengan  tabel  model  estimasi  diatas,  nilai R-squared  (R 2 )  yang  diperoleh  dari  model  estimasi  FEM  pendekatan  PLS  adalah  0,98% yang  artinya,  variabel  pengeluaran  pemerintah  daerah  menurut  fungsi  kesehatan, pendidikan  dan  perumahan  dan  fasilitas umum,  melalui  infrastuktur  (jalan  dan  jembatan) mampu menjelaskan variabel indeks pembangunan manusia sebesar 98%. Dapat dikatakan indeks  pembangunan  manusia  98%  dipengaruhi  oleh  pengeluaran  pemerintah  menurut fungsi  kesehatan,  pendidikan,  perumahan  dan  fasilitas  umum,  melalui  infrastuktur  (jalan dan  jembatan)  sisanya  sebesar  2%  dapat  dijelaskan/dipengaruhi  oleh  variabel  lain  diluar ketiga variabel tersebut.
Uji  probality  t-statistik  adalah  alat  uji  yang  digunakan  untuk  melihat  keterkaitan variabel bebas dengan variabel terikat secara individu (parsial).
a. Variabel  pengeluaran  pemerintah  daerah  menurut  fungsi  kesehatan  mempunyai  nilai probabilitas  sebesar  0,00,  dengan  kata  lain  nilai  probabilitas  pengeluaran  pemerintah daerah  menurut  fungsi  kesehatan  lebih  besar  dibandingkan  dengan  nilai  alpha  (0,05). Maka  dapat  disimpulkan,  pengaruhnya  signifikan  terhadap  variabel  bebas  (indeks pembangunan manusia).
b. Variabel pengeluaran pemerintah daerah menurut fungsi pendidikan, mempunyai nilai probabilitas  t-statistik  sebesar  0,65  .  Dapat  diartikan,  nilai  probabilitas  pada  variabel pengeluaran  pemerintah  daerah  menurut  fugsi  pendidikan  lebih  besar  dibandingkan dengan  nilai  derajat  kepercayaannya  (0,05).  Dapat  dikatakan  variabel  ini  mempunyai tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel indeks pembangunan manusia.
c. Variabel yang terakhir adalah variabel pengeluaran pemerintah daerah menurut fungsi perumahan  dan  fasilitas  umum.  Nilai  probabilitas  t-statistik  pada  variabel  ini  adalah 0,00,  dimana  jika  dibandingkan  dengan  nilai  alpha  (0,05),  nilai  probabilitas pengeluaran  pemerintah  menurut  fungsi  perumahan  dan  fasilitas  umum  lebih  kecil. Dapat  dikatakan  variabel  ini  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  indeks pembangunan manusia.
d. Variabel  yang  terakhir  adalah  variabel  pengeluaran  pemerintah  daerah  melalui infrastuktur (jalan dan jembatan). Nilai probabilitas t-statistik pada variabel ini adalah 0,00,  dimana  jika  dibandingkan  dengan  nilai  alpha  (0,05),  nilai  probabilitas pengeluaran  pemerintah  melalui  infrastuktur  (jalan  dan  jembatan)  lebih  kecil.  Dapat dikatakan  variabel  ini  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  indeks  pembangunan manusia.

## Kesimpulan
Realisasi pengeluaran pemerintah daerah menurut fungsi kesehatan, perumahan dan fasilitas  umum,  dan  infrasturktur  (jalan  dan  jembatan)  secara  parsial  berpengaruh signifikan  (<  0,05)  terhadap  IPM  Indonesia    pada  tahun  2015-2019.  Tanda  positif  pada
pengeluaran  pemerintah  menurut  fungsi  kesehatan  dan  melalui  infrastuktur  (jalan  dan jembatan),  berarti  semakin  besar  realisasi  dapat  meningkatkan  Indeks  pembangunan manusia  di  Indonesia.  Sedangkan  tanda  negatif  pada  realisasi  pengeluaran  pemerintah menurut  fungsi  perumahan  dan  fasilitas umum,  berarti  apabila  realisasinya  di  tingkatkan, dapat  menimbulkan  indeks  pembangunan  manusia  menurun  pada  periode  tahun  2015- 2019.  Perumahan  dan  fasilitas  umum,  memang  termasuk  investasi  jangka  panjang  bagi pemerintah daerah dalam meningkatkan indeks pembangunan manusia.
Realisasi pengeluaran pemerintah daerah menurut fungsi pendidikan secara parsial tidak  berpengaruh  secara  signifikan  (>0,05)  terhadap  indeks  pembangunan  manusia  pada tahun  2015-2019.  Karena  nilainya  tidak  signifikan,  maka  analisis  tanda  positif  tidak digunakan.  Memiliki  anggaran  pendidikan  sebesar  (20%)  dari  APBD,  ternyata  realisasi anggarannya  tidak  mempengaruhi  indeks  pembangunan  manusia  pada  tahun  2015-2019. Pemerintah pusat dan daerah harus bekerjasama dalam melakukan perencanaan, kebijakan dan  pengawasan  agar  nantinya  realisasi  APBD  lebih  efektif  dan  efisien  untuk meningkatkan indeks pembangunan manusia.  Indikator pendidikan merupakan salah satu investasi jangka panjang.
Ralisasi  pengeluaran  pemerintah  daerah  secara  bersama-sama  berpengaruh  positif dan  signifikan  (0,05)  terhadap  indeks  pembangunan  manusia  di  Indonesia  pada  tahun 2015-  2019.  Artinya  keempat  variabel  ini  menjadi  prioritas  utama    (98%)  pengaruhnya bagi peningkatan indeks pembangunan manusia di Indonesia.
Sektor apa yang menjadi prioritas utama oleh pemerintah daerah dalam mengambil kebijakan, agar pengeluaran pemerintah daerah menjadi lebih efektif dalam meningkatkan indeks pembangunan manusia adalah pada sektor kesehatan, karena berpengaruh signifikan terhadap  peningkatan  indeks  pembangunan  manusia  di  Indonesia.  Selain  itu,  sektor pendidikan juga menjadi prioritas utama bagi pemerintah daerah, karena dengan anggaran yang  besar,  ternyata  dalam  periode  tahun  2015-2019  hasilnya  tidak  signifikan  terhadap indeks pembangunan manusia.

## BIBLIOGRAFI
Anwar,  M.  A.  (1995). Sumber  Daya,  Teknologi,  dan  Pembangunan .  Jakarta:
Gramedia Pusat Utama.
BPS.  (2019). Berita  Resmi  Statistik  (BRS)  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM) Indonesia pada tahun 2019 . Jakarta: BPS.
Brata,  A.  G.  (2005). Investasi  Sektor  Publik  Lokal,  Pembangunan  Manusia,  Dan Kemiskinan . Yogyakarta: Lembaga Penelitian - Universitas Atma Jaya.
Ghozali,  I.  (2017). Model  Persamaan  Struktural  Konsep  Dan  Aplikasi  Program AMOS 24. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro
Gujarati, Damodar N dan Dawn C. Porter. 2015. Dasar-Dasar Ekonometrika Edisi 5 Buku 2 . Jakarta: Salemba Empat.
Notoatmodjo,  S.  (2007). Pendidikan  Kesehatan  dan  Perilaku  Kesehatan .  Jakarta: Rineka Cipta.
UNDP.  (1995). Human  Development  Report  1995.  New  York:  Oxford  University Press.
UNDP.  (2007). Human  Development  Report  2007/2008.  New  York:  United  Nation Development Programme.

## Copyright holder:
Abdul Halim, Dewi Rahayu, Muzdalifah (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: