## Integritas: Jurnal Antikorupsi
Vol 9, No. 2, 2023, pp. 157-170
https://jurnal.kpk.go.id/index.php/integritas ©Komisi Pemberantasan Korupsi

## State capture, grand corruption, petty corruption dan hubungannya dengan investasi di Indonesia
Emirzal 1, a *, Yohanna Magdalena Lidya Gultom 2, 3 b , Vid Adrison 2 c , Roby Arya Brata 2 d 1 Komisi Pemberantasan Korupsi. Jl. Kuningan Persada Kav. 4, South Jakarta City, 12920, Indonesia 2 Universitas Indonesia. Jl. Prof. Dr. Sumitro Djojohadikusumo, UI Depok, Jawa Barat 16424, Indonesia
3 Institutional Economics and Governance Research Cluster, Department of Economics, Universitas Indonesia. Depok, Jawa Barat 16424, Indonesia
a emirzal@kpk.go.id ; b yohana.magdalena@ui.ac.id; c vadrison@yahoo.com; d robybrata@yahoo.com Abstrak : Penelitian ini dilakukan untuk melihat bagaimana hubungan antara berbagai jenis korupsi yaitu state capture, grand corruption, dan petty corruption dengan PMA dan PMDN di Indonesia. Menggunakan metode ordinary least square, penelitian ini menganalisis data putusan korupsi dari Mahkamah Agung yang terjadi  pada  509  kabupaten/kota  dengan  tempus  tahun  2015  s.d.  2019.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa korupsi dengan jenis petty corruption dan grand corruption berkorelasi positif dan signifikan dengan PMA, sedangkan untuk PMDN hanya grand corruption yang memiliki korelasi yang positif dan signifikan. Korelasi grand corruption dengan PMA terlihat lebih kuat apabila dibandingkan dengan petty corruption, sedangkan state  capture  corruption  tidak  berhubungan  signifikan  baik  dengan  PMA  maupun  PMDN.  Hal  ini menunjukkan pertumbuhan investasi di Indonesia diiringi dengan meningkatnya korupsi terutama korupsi dengan skala besar yaitu grand corruption.
Kata Kunci : Grand corruption, PMA, PMDN, Petty corruption, State capture.
How to Cite : Emirzal, E., Gultom, Y. M. L., Adrison, V., & Brata, R. A. (2023). The correlation between  state  capture,  grand  corruption,  petty  corruption,  and  investment  in Indonesia. Integritas: Jurnal Antikorupsi, 9 (2), 157-170.
http://dx.doi.org/10.32697/integritas.v9i2.977

## Pendahuluan
Hubungan  antara  korupsi  dan  investasi  seringkali  menjadi  perdebatan.  Dua  hipotesis  yang seringkali  diperdebatkan  adalah  korupsi sebagai  “ sand  the  wheels ”,  yang mengakibatkan high- transaction cost sehingga menurunkan produktivitas (Alfada, 2019; Mauro, 1995; Wei, 2000) atau “ grease the wheels, dimana sebaliknya korupsi justru dapat memperlancar transaksi atau mem- percepat birokrasi (Huntington, 2006; Leff, 1964; Méon & Weill, 2010). Meskipun demikian, tidak banyak  studi  yang  menjelaskan  bagaimana  jenis  korupsi  yang  berbeda  berhubungan  dengan kedua  hipotesis  ini.  Terdapat  dua  jenis  korupsi  yaitu petty  corruption dan grand  corruption (Heineman & Heimann, 2006; Salbu, 2000). Keduanya merupakan jenis korupsi ex-post , dimana petty corruption adalah korupsi yang dilakukan oleh pejabat rendah ( low rank official ), sedangkan grand  corruption merupakan  korupsi  dengan  skala  besar  (Ouzounov,  2003;  Rose-Ackerman, 2010).  Berbeda  dengan grand dan petty  corruption ,  terdapat  jenis  korupsi ex-ante yaitu state capture yang dilakukan dengan cara mempengaruhi “rule of the game” (Hellman et al., 2000). Studi yang  dilakukan  selama  ini  (Huntington,  2006;  Kato  &  Sato,  2015;  Leff,  1964;  Rock  &  Bonnett, 2004),  tidak  memperhitungkan  adanya  jenis  korupsi  yang  berbeda  dalam  menilai  hubungan korupsi  dan investasi.  Lebih  lanjut,  studi  yang  pernah  dilakukan  (Campos  et  al.,  1999;  Mauro, 1995; Wei, 2000) juga tidak mempertimbangkan sumber investasi yang berbeda yaitu investasi yang bersumber dari luar negeri (PMA) atau dalam negeri (PMDN).
Kami mencoba mendalami hubungan antara korupsi dan investasi dengan mempertimbang- kan jenis korupsi yang berbeda. Pertanyaan utama yang mendasari studi ini adalah sejauh mana perbedaan  hubungan  antara  berbagai  jenis  korupsi  dengan  jenis  investasi  yang  berbeda  pula. Studi menggunakan kasus Indonesia, negara dengan tingkat korupsi tinggi tetapi dengan tingkat investasi yang  tinggi  pula.  Beberapa  negara  di  Asia  Timur  (termasuk  Indonesia)  sebagaimana Tabel 1 memiliki rata-rata Corruption Perception Index (CPI) yang rendah akan tetapi %investment
to GDP ratio >30% di atas rata-rata negara maju. Menggunakan kasus Indonesia menjadi contoh yang tepat untuk mengevaluasi hubungan korupsi dan investasi, mengingat korupsi terjadi ham- pir di seluruh kabupaten/kota dengan melibatkan berbagai level pejabat publik pada berbagai lembaga pemerintah (Pabalik et al., 2020).
Studi sebelumnya dengan kasus Indonesia menunjukkan bahwa tingginya tingkat korupsi ber- dampak negatif terhadap perekonomian (Alfada, 2019). Meskipun demikian, studi tersebut hanya menggunakan  data  putusan  korupsi  dari  Komisi  Pemberantasan Korupsi  (salah  satu  Lembaga penegak  hukum  di  Indonesia)  yang  tentunya  tidak  merepresentasikan  banyaknya  peristiwa korupsi di Indonesia, dan hanya melihat tingginya tingkat korupsi tanpa memperhatikan adanya berbagai jenis korupsi seperti state capture , grand corruption dan petty corruption . Campos et al. (1999)  yang  mencoba  melihat  lebih  jauh  hubungan  korupsi  dan  investasi  pada  69  Negara (termasuk Indonesia) menjelaskan bahwa bukan hanya tingginya tingkat korupsi, tetapi sifat dari korupsi  menjadi  penting  dipelajari.  Negara  dengan  prediktibilitas  korupsi  lebih  tinggi  seperti Indonesia memiliki dampak negatif yang lebih kecil terhadap investasi. Penelitian ini berargumen bahwa bukan hanya tingkat dan sifat dari korupsi saja, tetapi jenis korupsi yang berbeda juga memiliki hubungan yang berbeda dengan investasi.
Tabel 1. Tingkat korupsi dan investasi beberapa negara di dunia Negara Nilai CPI % Investment to GDP 2016 – 2018 2016 – 2018 China 40.0 44.33 Indonesia 37.3 34.02 Myanmar 29.0 36.01 India 40.3 30.91 Singapore 84.3 27.74 New Zealand 88.7 23.32 Sumber: Transparency International, The World Bank, 2019.
Kebaruan  dari  penelitian  ini  adalah  hanya  sedikit  studi  yang  berusaha  melihat  bagaimana hubungan antara berbagai jenis korupsi dengan berbagai jenis investasi. Dengan menggunakan metode ordinary least square (OLS), penelitian ini menganalisis hubungan antara jenis korupsi dan investasi atas 3.694 kasus putusan tindak pidana korupsi berkekuatan hukum tetap ( inkracht van  gewijsde )  dan/atau  putusan  pada  tingkat  terakhir yang  terjadi  pada  kabupaten/kota  dari Mahkamah Agung pada periode 2015 s.d. 2019. Dari 3.694 kasus tersebut, 2.473 kasus adalah petty corruption , 1.166 kasus adalah grand corruption, dan 55 kasus adalah state capture . Angka tersebut didapatkan dengan mengklasifikasikan data putusan korupsi yang diperoleh dari Mahka- mah Agung menjadi petty corruption , grand corruption , dan state capture corruption . Kami meng- klasifikasikan petty corruption sebagai korupsi yang melibatkan low-level official atau nilai korup- si yang rendah, grand corruption sebagai korupsi yang melibatkan high level official dan/atau nilai korupsi yang besar (Ouzounov, 2003; Rose-Ackerman, 2010), dan state capture sebagai korupsi yang dilakukan dengan merubah regulasi (Bhorat et al., 2017; Hellman et al., 2000).
Studi ini menemukan bahwa PMA lebih rentan terhadap berbagai jenis korupsi apabila diban- dingkan  dengan  PMDN.  Baik  korupsi  jenis petty maupun grand  corruption berkorelasi  positif dengan kenaikan PMA. Korelasi positif PMA dengan grand corruption lebih besar dibandingkan dengan petty  corruption ,  sedangkan  PMDN  hanya  berkorelasi  signifikan  dengan  korupsi  jenis grand corruption . Temuan ini menunjukkan bahwa tingginya investasi di Indonesia disertai de- ngan meningkatnya korupsi terutama jenis grand corruption , yaitu korupsi yang melibatkan high level official dan/atau nilai yang besar. Keterbatasan dari penelitian adalah metode yang diguna- kan tidak menunjukkan bagaimana dampak berbagai jenis korupsi terhadap investasi, akan tetapi hanya memperlihatkan korelasi antara keduanya. Hubungan positif antara berbagai jenis korupsi dan  investasi  bukan  membuktikan  hipotesis “grease  the  wheels” ,  akan  tetapi  hubungan  positif tersebut  mencerminkan predatory  social  infrastructure ,  dimana  investasi  merupakan  aktivitas produktif yang rentan terhadap predatory behaviour seperti korupsi. Investasi merupakan aktivi- tas produktif yang mampu mendorong akumulasi keahlian dan teknologi produksi, akan tetapi
tanpa social infrastucture yang kuat aktivitas ini justru mendorong perilaku predatory , sehingga tingginya investasi di Indonesia diiringi dengan meningkatnya korupsi (Hall & Jones, 1999).
Tulisan ini disusun sebagai berikut. Bagian pertama menjelaskan latar belakang studi, kemudi- an pada bagian kedua akan membahas landasan teori terkait berbagai jenis korupsi dan hubung- annya  dengan  investasi,  dan  dijelaskan  data  yang  digunakan,  karakteristik  jenis  korupsi  dan pengelompokan  jenis  korupsi  yang  dilakukan,  serta  metode  yang  digunakan  dalam  pengujian empiris. Bagian ketiga menunjukkan hasil dan diskusi, kemudian bagian keempat kesimpulan.

## Metode
Dalam  hubungannya  dengan  investasi,  terdapat  dua  teori  yang  berbeda.  Teori  “ grease  the wheels ” menyebutkan bahwa korupsi berhubungan positif dengan investasi, sedangkan “ sand the wheels ” justru sebaliknya. Leff (1964) dan Huntington (2006), menjelaskan korupsi berdampak positif terhadap investasi karena dapat memperlancar transaksi dan mempermudah birokrasi. Pengambilan keputusan investasi berhubungan dengan risk & uncertaintess , dengan memberikan suap  kepada  pejabat  maka  dapat  memberikan  keyakinan  lebih  yang  mampu  mengurangi ketidakpastian. McIntyre (2003) berargumen bahwa di Indonesia, model pemerintahan autokrasi mampu menjaga korupsi pada level yang masih diterima oleh pasar, sehingga meskipun korupsi tinggi tetap diiringi oleh investasi yang tinggi pula. Pandangan sebaliknya ( sand the wheels ) men- jelaskan bahwa dampak negatif korupsi terjadi karena korupsi mengakibatkan biaya produksi yang tinggi sehingga menurunkan produktivitas dari perusahaan. Semakin tinggi tingkat korupsi suatu  negara  maka  semakin  sedikit foreign  direct  invesment yang  masuk  ke  negara  tersebut (Mauro, 1995; Wei, 2000). Bagaimana dengan East Asia Paradox ? Beberapa negara di Asia Timur menjadi paradoks dimana negara tersebut tetap mampu memiliki tingkat investasi yang tinggi meskipun tingkat korupsi tinggi. Wei (2000) berargumen bahwa negara di Asia Timur memiliki keunggulan besarnya market  size dan murahnya labor cost . Sepanjang kedua faktor ini diatasi dalam model, maka korupsi tetap berdampak negatif terhadap investasi.
Merujuk  kepada  Hall  dan  Jones  (1999),  kami  melihat  korupsi  sebagai  perilaku predatory . Berangkat  dari  teori  produksi,  Hall  dan  Jones  (1999)  menjelaskan  bahwa  aktivitas  produktif ditentukan oleh social infrastructure yaitu  kelembagaan dan kebijakan pemerintah  yang dapat memberikan insentif bagi individu atau perusahaan dalam perekonomian. Pada negara dengan social infrastructure kuat, aktivitas produktif seperti investasi akan mendorong akumulasi keahli- an dan teknologi, akan tetapi pada negara dengan social infrastructure yang lemah maka investasi justru mendorong perilaku predatory seperti rent seeking , korupsi, dan kejahatan lainnya. Kerang- ka pemikiran ini bukan menunjukkan bahwa korupsi berdampak positif terhadap investasi, akan tetapi menunjukkan korelasi positif antara keduanya. Lalu, bagaimana hubungan antara berbagai jenis korupsi dengan investasi?
Terdapat dua jenis korupsi. Petty corruption yaitu korupsi yang melibatkan pegawai negeri ( lower level official ) yang memiliki akses ke pelayanan publik, dan grand corruption yaitu korupsi yang melibatkan pejabat tinggi ( high-level official ) yang memiliki kewenangan dan diskresi atas kebijakan  pemerintah  (Heineman  &  Heimann,  2006).  Definisi  tersebut  memisahkan  korupsi hanya berdasarkan pelakunya yaitu pejabat publik baik high level atau lower level . Memisahkan kedua jenis korupsi tersebut seharusnya tidak hanya berdasarkan pelaku saja tetapi jumlah suap dan/atau kerugian yang ditimbulkan sebagai akibat perbuatan korupsi. Rose-Ackerman (2010) menjelaskan bahwa grand corruption adalah korupsi yang terkait dengan jumlah dana yang besar ( huge sums of public funds ), sejalan dengan Ouzounov (2003) yang memisahkan petty dan grand corruption berdasarkan nilai suap. Grand corruption adalah suap dengan nilai jutaan dollar US, sedangkan petty corruption adalah pemberian dalam bentuk hadiah, hiburan, atau uang dalam jumlah kecil. Tidak ada jumlah yang pasti untuk mengkategorikan korupsi itu sebagai kecil ( petty ) atau besar ( grand ). Salbu (2000) untuk kepentingan studi yang dilakukan membagi suap dengan nilai maksimal USD 1000 sebagai petty corruption , sedangkan di atas USD 1000 sebagai grand corruption .
Transparency International (2016) menyebutkan definisi legal dari grand corruption adalah seorang pejabat publik atau orang lain yang merampas hak fundamental kelompok sosial tertentu
atau sebagian besar penduduk suatu negara, atau menyebabkan negara atau salah satu rakyatnya rugi lebih besar dari 100 kali pendapatan subsisten minimum tahunan rakyatnya sebagai akibat dari suap, penggelapan, atau tindak pidana korupsi lainnya. Pengertian ini berkesesuaian dengan definisi yang terdapat pada artikel 25 United Nations Convention Against Corruption (UNCAC), Financial Action Task Force (FATF), dan di Indonesia dituangkan dalam UU Nomor 19 Tahun 2019 jo. UU Nomor 30 Tahun 2002 tentang Komisi Pemberantasan Tindak Pidana Korupsi pasal 11 menjelaskan  kewenangan  dari  Komisi  Pemberantasa  Korupsi  adalah  melakukan  penegakan hukum untuk tindak pidana korupsi yang (a) melibatkan Penyelenggara Negara; dan/atau  (b) menyangkut kerugian negara paling sedikit Rp 1 milyar. Penyelenggara Negara yang dimaksud adalah Pejabat sebagaimana yang diatur pada pasal 2 UU Nomor 28 tahun 1999.
Selain petty corruption dan grand corruption , terdapat jenis lain dari korupsi yaitu state capture corruption dan institusionalized corruption . Jika petty corruption dan grand corruption adalah ex- post , korupsi yang terjadi setelah kebijakan, state capture dan institutionalized corruption adalah ex-ante ,  dilakukan  sebelum  adanya  kebijakan  atau  bahkan  dengan  membuat  kebijakan  yang korup. Hellman et al. (2000) mendefinisikan State capture corruption sebagai kemampuan pelaku usaha  untuk  mempengaruhi  formasi  dari  “ rule  of  the  game ”  melalui  pemberian  suap  kepada pejabat publik. Fazekas dan Tóth (2016) melalui studi empiris di Hungaria memperluas pema- haman state capture bukan hanya pelaku usaha yang “menangkap” negara, tetapi bisa juga seba - liknya atau bahkan baik pelaku usaha maupun pejabat publik melakukannya secara bersamaan. Esensi dari state capture adalah adanya jaringan ( clandestine networks ) dimana aktor publik dan privat  berkolusi  di  sekitar  organ  dan  fungsi  negara  dan  kontrak  sosial  dan  beroperasi  tanpa akuntabilitas (Bhorat et al., 2017). Institutionalized corruption tidak dibahas lebih lanjut dalam penelitian mengingat karakteristik korupsi ini dilakukan dengan tidak melawan hukum (Lessig, 2013) sehingga sulit untuk diobservasi lebih lanjut.
Campos et al. (1999) berargumen bahwa mempelajari hubungan antara korupsi dan investasi tidak dapat hanya dengan mengetahui tingkat korupsi di suatu negara, tetapi harus memahami karakteristik korupsi dari negara tersebut. Dengan mempelajari karakteristik yaitu prediktabi- litas korupsi, disimpulkan bahwa korupsi dengan tingkat prediktibilitas tinggi memiliki dampak negatif lebih kecil dibandingkan korupsi dengan tingkat prediktibilitas rendah. Kami berpendapat bahwa jenis korupsi juga memiliki karakteristik tersendiri yang memiliki hubungan yang berbeda dengan investasi. Korupsi dengan jenis grand corruption dan state capture merupakan korupsi skala besar, seharusnya memiliki hubungan yang berbeda dengan petty corruption yang hanya melibatkan  pejabat  level  rendah  dan  kerugian  atau  suap  dalam  jumlah  relatif  kecil.  Indonesia merupakan negara dengan potensi sumber daya alam yang tinggi, market  size yang besar dan labor cost yang relatif rendah. Menarik untuk lebih lanjut melihat bagaimana hubungan antara berbagai jenis korupsi ( state capture , grand dan petty corruption ) dengan investasi di Indonesia, negara dengan tingkat korupsi yang tinggi tetapi dengan tingkat investasi yang tinggi.

## Sumber dan Karakteristik Data
Sebagian besar studi mengenai korupsi menggunakan data hasil survey Business International (BI), survey World Development Report oleh Bank Dunia, International Country Risk Group (ICRG), dan Corruption Perception Index (CPI) yang dikeluarkan oleh Transparency International (Barassi & Zhou, 2012; Campos et al., 1999; Mauro, 1995; Wei, 2000). Data korupsi tersebut hanya tersedia untuk level negara, tidak memberikan informasi sebaran korupsi di negara tertentu pada level daerah. Emirzal et al. (2022) menggunakan beberapa referensi penelitian-penelitian sebelumnya yang diharapkan dapat lebih tepat dalam mengukur korupsi pada level daerah.
Kato dan Sato (2015) mengkritisi penggunaan data ini karena mengandalkan persepsi partisi- pan berdasarkan pengalaman yang lalu. Dalam melakukan penelitian dampak korupsi terhadap sektor  manufaktur  di  India,  ia  menggunakan  banyaknya  kasus  korupsi  yang  teregister  pada Kementerian Dalam Negeri India sebagai data untuk mengukur korupsi. Variabel korupsi pada studi  ini  menggunakan  pendekatan  yang  dilakukan  oleh  Kato  dan  Sato  (2015),  yaitu  dengan menggunakan  data  putusan  tindak  pidana  korupsi  yang  teregister  pada  Mahkamah  Agung. Meskipun  terdapat  fenomena dark  numbers, kondisi  dimana  sulit  untuk  memastikan  berapa
jumlah  korupsi  yang  terjadi  sebenarnya  (Huberts  et  al.,  2016),  data  ini  menurut  kami  dapat merepresentasikan sebaran korupsi yang terjadi pada kabupaten/kota di Indonesia.
Tabel 1. Data dan Sumber Data Variabel Data Sumber Level Periode Investasi Nilai PMA BKPM Kabupaten/kota  2015-2019 Nilai PMDN BKPM Kabupaten/kota  2015-2019 Korupsi Salinan putusan tindak pidana korupsi Mahkamah Agung Kabupaten/kota  2015-2020 Grand corruption Salinan putusan tindak pidana korupsi klasifikasi sesuai Tabel 4 Mahkamah Agung Kabupaten/kota  2015-2020 Petty corruption Salinan putusan tindak pidana korupsi klasifikasi sesuai tabel 4 Mahkamah Agung Kabupaten/kota  2015-2020 State capture Salinan putusan tindak pidana korupsi klasifikasi sesuai tabel 4 Mahkamah Agung Kabupaten/kota  2015-2020 Market size PDRB growth BPS Kabupaten/kota  2015-2019 Tingkat kejahatan Proporsi penduduk korban kejahatan dalam 12 bulan BPS Provinsi 2015-2019 Pendidikan Rata-rata lama sekolah BPS Kabupaten/kota  2015-2019
Variabel dependen dalam penelitian ini adalah PMA dan PMDN, menggunakan data investasi yang  bersumber  dari  Badan  Koordinasi  Penanaman  Modal  (BKPM).  Nilai  PMA  dan  PMDN dilakukan penjumlahan pada periode 2015 s.d. 2019, untuk menunjukkan tujuan investasi dalam jangka  panjang.  Variabel  kontrol  yang  digunakan  adalah market  size ,  pendidikan,  dan  tingkat kejahatan ( crime rate ). Market size menggunakan data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) per kabupaten/kota (Mauro, 1995; Wei, 2000). Data market size yang digunakan adalah rata-rata pertumbuhan PDRB per kabupaten/kota merujuk kepada Hornberger et al. (2011) dan Petrović - Ranđelović et al. (2017) yang menunjukkan bahwa market size potensial dengan menggunakan pertumbuhan PDRB lebih baik dibandingkan dengan menggunakan PDRB per kapita, berhubung- an erat dengan motivasi investor melakukan investasi. Pendidikan menggunakan data rata-rata lama sekolah per kabupaten/kota, sebagai proxy tenaga kerja terlatih yang memiliki peran pen- ting  dalam  menarik  investasi  (Wei,  2000). Crime  Rate merupakan  proporsi  penduduk  korban kejahatan pada periode  2015 s.d.  2019 yang kemudian di rata-rata kan. Crime rate digunakan sebagai tambahan variabel kontrol yang menunjukkan tingkat kejahatan pada level daerah dan bukan merupakan tindak pidana korupsi (Zakharov, 2019). Variabel utama yaitu korupsi meng- gunakan data yang bersumber dari putusan MA, yaitu putusan korupsi 2015 s.d. 2020 yang telah berkekuatan hukum tetap ( inkracht van gewijsde ) dan/atau putusan pada tingkat terakhir (Peng- adilan Negeri/Tinggi/Mahkamah Agung). Setiap salinan putusan korupsi dipelajari untuk mem- peroleh  tempus (waktu terjadinya tindak pidana korupsi) sesuai periode penelitian (2015 s.d. 2019)

## Simulasi Pengelompokan Data Korupsi
Fakta persidangan yang tertuang pada putusan korupsi kami pelajari untuk memperoleh data terkait pelaku korupsi, nilai kerugian/suap/pemerasan yang terjadi, waktu terjadinya korupsi, dan  modus  sehingga  perkara  korupsi  dapat  diklasifikasikan  sesuai  dengan  karateristik state capture , petty corruption dan grand corruption yang dimuat pada tabel 4, disusun berdasarkan tinjauan pustaka yang telah dibahas sebelumnya. Dengan menggunakan karakteristik jenis korup- si  pada  Tabel  3,  dilakukan  pengelompokan  putusan  menurut  kelompok  jenis petty  corruption , grand corruption , dan state capture . Pengelompokan pelaku ( high atau low level ) merujuk kepada UU Nomor 28 Tahun 1999 tentang Penyelenggaraan Negara Yang Bersih dari KKN, sedangkan nominal kerugian/suap/pemerasan sebesar > Rp 1 milyar mengacu kepada UU Nomor 19 Tahun 2019 jo. UU Nomor 30 Tahun 2002.
Meskipun  korupsi  jenis state  capture terjadi  pada  level  negara,  terdapat  korupsi  pada kabupaten/kota yang juga memenuhi karakteristik state capture sesuai dengan tabel 3. Korupsi di kabupaten/kota yang memenuhi karakteristik state capture ini diidentifikasi sebagai korupsi jenis state  capture dengan  mengecualikan  karakteristik clandestine  networks ,  kondisi  dimana
aktor  publik  dan  privat  berkolusi  di  sekitar  organ  dan  fungsi  negara  dan  kontrak  sosial  dan beroperasi tanpa akuntabilitas (Bhorat et al., 2017). Fenomena iceberg , bahwa hanya sedikit per- masalahan yang terlihat kasat mata pada tindak pidana korupsi menyulitkan observasi keseluruh- an  skala  kejahatan  yang  terjadi  (Gottschalk  &  Gunnesdal,  2017)  sehingga  kritera clandestine networks sulit untuk diidentifikasi. Berikut contoh simulasi pengelompokan yang dilakukan.
Table 3. Karakteristik Jenis Korupsi Karakteristik Petty/administrative corruption Grand corruption State capture Level pejabat yang terlibat Rendah Level rendah- tinggi Level tinggi Kerugian negara/jumlah suap/pemerasan Rendah-sedang (< Rp 1 m) Medium to high (> Rp 1 milyar) Medium to high (> Rp 1 milyar) Mengubah “ the rule of the game ” Tidak Tidak Ya Clandestine networks Tidak Tidak Ya (jaringan yang melibatkan > 3 orang) Sumber: diolah dari beberapa literatur, 2021 Tabel 4. Contoh 1 Simulasi Pengelompokan Jenis Korupsi Putusan Karakteristik Petty corruption Grand corruption  State Capture Terdakwa: Zn Jabatan: PNS Jumlah suap/kerugian: Rp 2.270.000,00 Objek: suap penerimaan peserta didik baru Level pejabat yang terlibat Rendah Level rendah atau tinggi Level tinggi Kerugian negara/jumlah suap/pemerasan Rendah-sedang (< Rp 1 m) Sedang-tinggi (> Rp 1 milyar) Sedang-tinggi (> Rp 1 milyar) Mengubah “ the rule of the game ” Tidak Tidak Ya Clandestine networks NA NA NA
Simulasi pada Tabel 4 menunjukkan pelaku korupsi adalah pejabat level rendah – sedang, yang mengakibatkan kerugian sebesar Rp 2.270.000,00 (<Rp 1 milyar), sehingga disimpulkan bahwa korupsi  termasuk  jenis petty  corruption .  Dengan  demikian, ini  adalah  contoh petty  corruption . Kasus ini bukan jenis state capture , karena sifatnya transaksional, tidak ada perubahan regulasi yang  dilakukan.  Regulasi  tetap  sama,  akan  tetapi  ada  pegawai  publik  yang  melanggar  aturan dalam penerimaan peserta didik baru karena menerima suap.
Tabel 5. Contoh 2 Simulasi Pengelompokan Jenis Korupsi Putusan Karakteristik Petty corruption Grand corruption  State Capture Terdakwa: NHY Jabatan: Bupati Jumlah suap/kerugian: Rp 16.182.020.000,00 Objek: suap penyusunan RDTR Level pejabat yang terlibat Rendah Level rendah atau tinggi Level tinggi Kerugian negara/jumlah suap/pemerasan Rendah-sedang (< Rp 1 m) Sedang-tinggi (> Rp 1 milyar) Sedang-tinggi (> Rp 1 milyar) Mengubah “the rule of the game” Tidak Tidak Ya Clandestine networks NA NA NA
Pada Tabel 5, pelaku korupsi merupakan pejabat tinggi masuk dalam kategori Penyelenggara Negara sesuai UU No. 28/1999, dengan nilai suap > Rp 1 milyar. Terdapat perubahan “ rule of the game ”,  suap  yang  diberikan  terkait  dengan  penyusunan  Rencana  Detail  Tata  Ruang,  sehingga disimpulkan bahwa korupsi termasuk jenis state capture .
Tabel 6 menunjukkan rata-rata korupsi pada 509 kabupaten/kota selama periode 2015 s.d. 2019 adalah sebanyak 7.257 kasus korupsi, dengan jumlah terbanyak kasus korupsi terjadi pada satu kabupaten/kota sebanyak 51 kasus korupsi. Rata-rata pelaku korupsi terbanyak adalah peja- bat eselon 2 ke bawah ( low rank official ) yaitu sebanyak 0.947 kasus korupsi per kabupaten/kota dengan jumlah terbanyak terjadi pada satu kabupaten/kota sebanyak 46 kasus korupsi. Rata-rata
𝐿𝑛(𝑃𝑀𝐴) 𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑑𝐶𝑜𝑟𝑟 𝑖 + 𝛽2 𝑃𝑒𝑡𝑡𝑦𝐶𝑜𝑟𝑟 𝑖 + 𝛽3 𝑆𝑡𝑎𝑡𝑒𝐶𝑎𝑝 𝑖 + 𝛽3 𝑘𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙 𝑖 + ε 𝑖
𝐿𝑛(𝑃𝑀𝐷𝑁) 𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1 𝐴𝑙𝑙𝐶𝑜𝑟𝑟 𝑖 + 𝛽2 𝑘𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙 𝑖 + ε 𝑖 𝐿𝑛(𝑃𝑀𝐴) 𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1 𝐴𝑙𝑙𝐶𝑜𝑟𝑟 𝑖 + 𝛽2 𝑘𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙 𝑖 + ε 𝑖
𝐿𝑛(𝑃𝑀𝐷𝑁) 𝑖 = 𝛽0 + 𝛽1 𝐺𝑟𝑎𝑛𝑑𝐶𝑜𝑟𝑟 𝑖 + 𝛽2 𝑃𝑒𝑡𝑡𝑦𝐶𝑜𝑟𝑟 𝑖 + 𝛽3 𝑆𝑡𝑎𝑡𝑒𝐶𝑎𝑝 𝑖 + 𝛽3 𝑘𝑜𝑛𝑡𝑟𝑜𝑙 𝑖 + ε 𝑖
kasus  korupsi  yang  melibatkan  Penyelenggara  Negara  pada  fungsi  eksekutif  ( executive  high ranking official ) adalah sebanyak 0.224 kasus korupsi, sedangkan fungsi legislatif ( legislative high rank official ) adalah sebanyak 0.136 kasus korupsi per kabupaten/kota. Korupsi dengan kerugian negara dan/atau suap >Rp 1 milyar rata-rata terjadi sebanyak 2.236 kasus per kabupaten kota, dengan jumlah terbanyak terjadi pada satu kabupaten/kota adalah sebanyak 12 kasus korupsi.
Tabel 6. Statistik deskriptif (obs = 509 kabupaten/kota, 3.694 putusan) Mean Std. Dev. Min Max Corruption 7.257 7.991 0 51 Executive High Rank Oficial .224 .746 0 6 Legislative High Rank Official .136 .820 0 14 Low Rank Official .947 5.728 0 46 Kerugian Negara/suap >Rp1 M 2.236 4.052 0 12 PettyCorruption 4.859 5.648 0 49 GrandCorruption 1.291 4.097 0 34 StateCapture .108 .476 0 4
Berdasarkan jenis korupsi, kasus korupsi terbanyak yang terjadi pada periode 2015 s.d. 2019 adalah jenis petty corruption yaitu sebanyak 4.589 kasus per kabupaten/kota, disusul oleh grand corruption sebanyak 1.291 kasus per kabupaten/kota dan state capture sebanyak 0.108 kasus per kabupaten/kota. Jumlah terbanyak korupsi yang terjadi pada satu kabupaten/kota adalah jenis petty  corruption sebanyak  49  kasus,  kemudian grand  corruption sebanyak 34  kasus,  dan state capture sebanyak 4 kasus.

## Model empiris
Studi menggunakan data cross section , dengan menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS). Untuk melihat bagaimana hubungan antara korupsi secara keseluruhan dengan investasi, kami menggunakan dua variabel dependen yaitu PMA dan PMDN dengan model sebagai berikut:
(1) (2)
Setelah mengetahui bagaimana hubungan korupsi secara keseluruhan dengan PMA dan PMDN, kemudian dilakukan regresi berbagai jenis korupsi berdasarkan hasil pengelompokan jenis ko- rupsi yang telah dilakukan sebelumnya ( state capture, grand corruption, petty corruption ), untuk kemudian dilakukan analisis hubungannya dengan PMA dan PMDN. Model yang digunakan adalah sebagai berikut:
(3) (4)
Dimana Ln (PMA) dan Ln (PMDN) adalah logaritma natural jumlah PMA dan logaritma natural jumlah  PMDN; AllCorr adalah  jumlah  putusan  korupsi  (tanpa  membedakan  jenis  korupsi); PettyCorr adalah  jumlah  putusan pretty  corruption ; GrandCorr adalah  jumlah  putusan grand corruption ;  kontrol  adalah  variabel  kontrol  yatu  rata-rata  pertumbuhan  PDRB,  rata-rata  lama sekolah (pendidikan), proporsi penduduk yang menjadi korban kejahatan ( crime rate ) seluruhnya pada periode 2015 s.d. 2019; 𝑖 adalah kabupaten/kota i di Indonesia; dan ε adalah error .

## Hasil dan Pembahasan

## Hubungan korupsi dengan PMA dan PMDN
Sebelum mengklasifikasikan berbagai jenis korupsi dan menguji hubungannya dengan investa- si, terlebih dahulu dilakukan analisis hubungan korupsi keseluruhan dengan investasi. Investasi dibagi menjadi Penanaman Modal Asing (PMA) dan Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN), yang nilainya diakumulasikan periode 2015 s.d. 2019.
Tabel 7. Korupsi dan PMA Variabel Dependen Nilai PMA (Ln) OLS reg coefficient (1) (2) (3) (4) Corruption 0.0779*** 0.0780*** 0.0792*** 0.0777*** (Jumlah) (0.0147) (0.0147) (0.0147) (0.0144) Market Size 0.0130 0.0103 0.00411 (% Ln Pertumbuhan PDRB) (0.0931) (0.0944) (0.0967) Pendidikan 0.124 0.118 (Tahun) (0.100) (0.0976) Tingkat Kejahatan -9.697** (% kekerasan/penduduk) (4.060) Constant 9.302*** 9.232*** 8.241*** 8.896*** (0.195) (0.514) (0.873) (0.875) Observations 444 444 433 433 R-squared 0.043 0.043 0.050 0.069 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Pengujian menggunakan metode ordinary least square untuk melihat hubungan korupsi de- ngan PMA disajikan pada Tabel 7. Model (1) mengestimasi hubungan keduanya tanpa mengguna- kan  variabel  kontrol  dan  diperoleh  hasil  bahwa  korupsi  dan  PMA  berkorelasi  positif  dengan tingkat signifikansi 1% dan koefisien 0.0779. Pada model (2) dan model (3) dengan memasukkan variabel market size dan tingkat kejahatan, korupsi tetap signifikan memiliki hubungan positif dengan PMA. Model (2) s.d. model (4) dengan menggunakan variabel kontrol market size , pendi- dikan, dan tingkat kejahatan, hasil tetap konsisten dimana pada model (4) dengan menggunakan seluruh  variabel  kontrol,  korelasi  korupsi  terhadap  PMA  positif  0.0777  dengan  tingkat signifikansi 1%. Tingkat kejahatan berkorelasi negatif dengan PMA sebesar 9.697 dengan tingkat signifikansi 1%.
Tabel 8. Korupsi dan PMDN Variabel Dependen Nilai PMDN (Ln) OLS reg coefficient (1) (2) (3) (4) Corruption 0.0559*** 0.0555*** 0.0557*** 0.0548*** (Jumlah) (0.0160) (0.0161) (0.0160) (0.0147) Market Size -0.0242 -0.0362 0.0241 (% Ln Pertumbuhan PDRB) (0.0558) (0.0549) (0.0481) Pendidikan 0.198** 0.217*** (Tahun) (0.0821) (0.0799) Tingkat Kejahatan -20.45*** (% kekerasan/penduduk) (3.108) Constant 12.22*** 12.35*** 10.80*** 11.89*** (0.181) (0.359) (0.731) (0.741) Observations 439 438 428 428 R-squared 0.031 0.031 0.042 0.128 Standard errors in parentheses
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Hasil yang sama juga ditemukan dari hasil estimasi hubungan korupsi dan PMDN. Pada model (1)  tanpa  menggunakan  variabel  kontrol,  korupsi  berkorelasi  positif  dengan  nilai  koefisien 0.0559. Dengan menggunakan seluruh variabel kontrol pada model (2) s.d. model (4), hubungan korupsi dengan PMDN konsisten positif dimana pada  model  (4) nilai koefisien adalah  sebesar 0.0548 dengan tingkat signifikansi 1%. Tambahan peristiwa korupsi pada suatu kabupaten/kota berkorelasi positif dengan meningkatnya PMDN sebesar 5.48%. Pendidikan berhubungan positif dan signifikan dengan PMDN pada model (3) dan model (4), sedangkan tingkat kejahatan berkore- lasi negatif dan signifikan pada model (4) sebesar -20.45. Kondisi ini menunjukkan bahwa korupsi memiliki korelasi positif dengan investasi, dimana korelasi yang lebih kuat terlihat antara korupsi dengan PMA dibandingkan dengan PMDN.
Grand corruption, petty corruption, state capture dan hubungannya dengan PMA dan PMDN Berbeda dengan petty corruption , grand corruption adalah korupsi yang melibatkan Pejabat Tinggi (Heineman & Heimann, 2006) dan/atau merugikan keuangan/suap dengan jumlah besar (Rose-Ackerman, 2010). Penelitian menggunakan batasan Pejabat Tinggi mengacu kepada Nomor 28 Tahun 1999 tentang Penyelenggaraan Negara Yang Bersih dan Bebas dari Korupsi, Kolusi, dan Nepotisme, sedangkan nominal kerugian/suap adalah sebesar > Rp 1 milyar mengacu kepada UU Nomor 19 Tahun 2019 jo. UU Nomor 30 Tahun 2002. State capture corruption merupakan grand corruption yang dilakukan dengan mengubah “ rule of the game ”, dimana pejabat publik melaku - kan  korupsi  dengan  mengubah  kebijakan  baik  secara  formal  maupun  informal  (Bhorat  et  al., 2017; Godinho et al., 2018; Hellman et al., 2000). Hasil regresi pada tabel 10 menunjukkan bagai- mana  hubungan  antara  berbagai  jenis  korupsi  ( grand  corruption,  petty  corruption, dan state capture ) dengan PMA. Terlihat baik tanpa menggunakan variabel kontrol pada model (1), ataupun dengan menggunakan variabel kontrol pada model (2) s.d. model (4), korupsi jenis grand corrupt- ion memiliki korelasi positif dan signifikan, konsisten pada semua model. Petty corruption sendiri pada model (1) s.d. model (4) juga berkorelasi positif dan signifikan dengan PMA.
Tabel 9 . Grand corruption, petty corruption, state capture dan PMA
Variabel Dependen Nilai PMDN (Ln) OLS reg coefficient (1) (2) (3) (4) Grandcorruption 0.116*** 0.117*** 0.111*** 0.108*** (Jumlah) (0.0263) (0.0261) (0.0260) (0.0261) Pettycorruption 0.0509** 0.501** 0.0497** 0.0495** (Jumlah) (0.0224) (0.0227) (0.0223) (0.0219) Statecapture 0.123 0.126 0.488 0.472 (Jumlah) (0.345) (0.347) (0.334) (0.335) Market size 0.0254 0.0261 0.0556 (% Ln pertumbuhan PDRB) (0.0918) (0.0923) (0.0944) Pendidikan 0.115 0.109 (Tahun) (0.101) (0.0978) Tingkat kejahatan -9.524** (% kekerasan/penduduk) (4.042) Constant 9.341*** 9.205*** 8.260*** 8.902*** (0.198) (0.505) (0.871) (0.871) Observations 444 444 433 433 R-squared 0.047 0.047 0.058 0.075 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Perbedaan korelasi antara petty corruption dan grand corruption cukup besar yaitu 0.0585, dimana  nilai  koefisien grand  corruption adalah  sebesar  0.108  dengan  tingkat  signifkansi  1%, sedangkan nilai koefisien petty corruption adalah sebesar 0.0495 dengan tingkat signifkansi 5%. Korupsi  dengan  jenis state  capture sendiri  tidak  terlihat  memiliki  hubungan  yang  signifikan dengan investasi pada model (1) s.d. (4).
Pada Tabel 10, hubungan berbagai jenis korupsi dengan PMDN berbeda hasilnya dengan PMA. Hubungan korupsi dengan PMDN hanya signifikan untuk korupsi dengan jenis grand corruption, berkorelasi positif dengan koefisien sebesar 0.0871. Petty corruption dan state capture baik tanpa variabel  kontrol  atupun  dengan  menggunakan  variabel  kontrol  pada  model  (1)  dan  (4)  tidak memiliki hubungan yang signifikan.
Hubungan berbagai jenis korupsi dengan PMA dan PMDN terlihat berbeda. Keduanya tetap positif, akan tetapi terlihat investor asing lebih sensitif terhadap berbagai jenis korupsi yang ada, ditandai  dengan  korelasi  yang  signifikan  untuk  korupsi  jenis grand  corruption dan petty corruption ,  sedangkan  untuk  PMDN  hanya  berkorelasi  positif  untuk  korupsi  jenis grand corruption . Khusus untuk korupsi dengan jenis grand corruption , terlihat bahwa grand corruption memiliki  hubungan  positif  lebih  kuat  dengan  PMA  yaitu  sebesar  0.108,  lebih  dari  dua  kali
koefisien korelasi petty corruption dengan PMA. Korupsi dengan jenis state capture terlihat tidak signifikan hubungannya dengan investasi. Fenomena state capture diduga tidak dapat teramati dengan baik pada data penelitian yang digunakan disebabkan fenomena iceberg (Gottschalk & Gunnesdal, 2017) dan dark  numbers (Huberts  et al., 2016), dimana data salinan putusan yang diperoleh tidak memberikan informasi yang merata untuk mengidentifikasi jenis korupsi dengan karakteristik state capture .
Tabel 10. Grand corruption, petty corruption, state capture dan PMDN Variabel Dependen: Nilai PMDN (Ln) (1) (2) (3) (4) Grandcorruption 0.0102*** 0.0101*** 0.0949*** 0.0871*** (Jumlah) (0.0270) (0.0275) (0.0279) (0.0263) Pettycorruption 0.0218 0.0216 0.0256 0.0296 (Jumlah) (0.0238) (0.0240) (0.0244) (0.0228) Statecapture 0.386 0.384 0.408 0.356 (Jumlah) (0.260) (0.260) (0.261) (0.266) Market size -0.00898 -0.0212 0.0355 (% Ln pertumbuhan PDRB) (0.0551) (0.0546) (0.0481) Pendidikan 0.183** 0.204** (Tahun) (0.0836) (0.0815) Tingkat kejahatan -20.10*** (% kekerasan/penduduk) (3.089) Constant 12.25*** 12.30*** 10.87*** 11.93*** (0.181) (0.351) (0.738) (0.751) Observations 439 438 428 428 R-squared 0.043 0.042 0.053 0.135 Standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Korelasi positif korupsi dengan investasi baik PMA maupun PMDN bukan berarti bahwa korupsi  berdampak  positif  terhadap  investasi  dan  mendukung  hipotesis “grease  the wheels” , karena studi yang dilakukan ini hanya menunjukkan korelasi antara keduanya. Hubungan positif korupsi dengan PMA dan PMDN di Indonesia menunjukkan kondisi social infra- structure di  Indonesia  yang predatory .  Sebagaimana  yang  disampaikan  Hall  dan  Jones  (1999), social  infrastructure berupa  kelembagaan  dan  regulasi  dapat  memberikan  insentif  terhadap produktivitas, akan tetapi pada negara dengan kondisi social infrastructure yang lemah, aktivitas produktif tersebut berhubungan positif dengan perilaku predatory yaitu rent seeking , korupsi, dan berbagai kejahatan lainnya. Sangaraju (2019) menyebutkan salah satu hambatan Public-Private Partnership (PPP) di Indonesia adalah regulasi yang menyebabkan ketidakpastian dalam berusa- ha. Berdasarkan Regulatory Quality Index yang dikeluarkan oleh World Bank, dengan skala -2.5 (lemah) dan 2.50 (kuat), skor Indonesia pada tahun 2020 sebesar 0.08, jauh dibawah Singapura dengan skor 2.21, negara dengan kualitas regulasi terbaik di dunia. Sebagaimana disampaikan Wei (1999), studi yang menyebutkan bahwa korupsi berdampak positif terhadap perekonomian tidak cukup cermat dalam mengendalikan variabel kontrol. Bahkan negara di Asia dengan tingkat korupsi  tinggi  tetapi  memiliki  anomali  pertumbuhan  ekonomi  tinggi  pula,  sepanjang  variabel- variabel seperti market share dan upah yang rendah dikendalikan dengan baik akan menunjukkan dampak negatif dari korupsi terhadap ekonomi. Terdapat beberapa cara bagaimana korupsi ber- dampak  negatif  terhadap  perekonomian,  yaitu  menurunkan  tingkat  investasi  asing  dan  dalam negeri, pemborosan pengeluaran pemerintah, distorsi pengeluaran pemerintah untuk kebutuhan dasar  seperti  pendidikan,  kesehatan,  infrastruktur,  dan  inefisiensi  dalam  pengadaan  untuk kepentingan publik.
Temuan  lain  dari  penelitian  menunjukkan  bahwa  korupsi  jenis petty maupun grand corruption berkorelasi positif dengan kenaikan PMA, dimana korelasi positif PMA dengan grand corruption lebih besar dibandingkan dengan petty corruption, sedangkan PMDN ha- nya berkorelasi signifikan dengan korupsi jenis grand corruption. Pertama, kami berpen-
dapat bahwa bagi investor, korupsi dengan jenis grand corruption memiliki tingkat prediktabilitas lebih  tinggi  dibandingkan petty  corruption .  Jika  korupsi  tidak  disukai  karena  mengakibatkan ketidakpastian dalam berusaha (Campos et al., 1999; Mauro, 1995), maka grand corruption yang memiliki tingkat prediktibilitas lebih tinggi lebih disukai oleh investor karena lebih memberikan kepastian terjadi apabila dibandingkan dengan petty corruption . Berkesesuaian dengan Campos et al. (1999), dan Lambsdorff (2005) yang menjelaskan bahwa korupsi  dengan  tingkat  prediktabilitas  tinggi  memiliki  dampak  negatif  lebih  kecil,  dan grand corruption lebih disukai oleh investor karena investor merasa menjadi bagian “inner circle” dari para pihak yang dapat melakukan pengaturan.
Kedua,  bahwa temuan juga  menunjukkan  investasi  yang  besar  akan  disertai  korupsi dengan skala besar pula, yaitu korupsi jenis grand corruption yang melibatkan high level official dengan nilai yang besar. Becker (1974); Ehrlich (1996) menjelaskan bahwa seseorang dalam  melakukan  kejahatan  (korupsi)  akan  melihat expected  utilities yang  diterima  dikurangi hukuman. PMA merupakan jenis investasi yang melibatkan jumlah  yang besar,  perizinan yang kompleks dan membutuhkan kewenangan dari high rank official , sehingga grand corruption me- miliki korelasi yang lebih kuat dibandingkan petty corruption . Pada PMA, setiap kenaikan grand corruption satu  unit  merefleksikan  kenaikan  investasi  asing  sebesar  10,8%  sedangkan  pada PMDN,  setiap  kenaikan grand  corruption sebanyak  satu  unit  merefleksikan  naiknya  investasi domestik sebesar 8.71%.
Terakhir, state capture berdasarkan hasil regresi yang dilakukan tidak memiliki kore- lasi yang signifikan dengan investasi, baik dengan PMA maupun PMDN. State capture meru- pakan  korupsi ex-ante yang  dilakukan  dengan  mempengaruhi  regulasi  (Hellman  et  al.,  2000). Karakteristik state capture yang merubah regulasi tentunya memberikan dampak yang luas pada suatu daerah. Menggunakan data putusan MA, teridentifikasi bahwa terdapat korupsi di kabupa- ten/kota dengan karakteristik state capture sebanyak 55 kasus. Sebagai contoh, kasus meikarta dan reklamasi pantura merupakan salah satu investasi besar yang dilakukan di kabupaten/kota di Indonesia yang memenuhi karakteristik state capture . Gultom (2021) mencontohkan salah satu PMA di Indonesia yang menggunakan skema PPP dengan nilai investasi USD 13 milyar, justru dilakukan  dengan  kolusi  yang  melibatkan  keluarga  penguasa  dan high  level  official sebagai partner dari kerja sama, menunjukkan terdapat fenomena dengan karakteristik state capture di Indonesia. Meskipun demikian, kami menduga bahwa model yang digunakan pada studi ini belum memadai  untuk  menjelaskan  dengan  baik  fenomena  korupsi ex-ante yaitu state  capture dan hubungannya dengan investasi. Hal ini dapat diperdalam untuk studi lebih lanjut.

## Simpulan
Studi ini menggunakan data putusan Mahkamah Agung untuk melihat bagaimana hubungan berbagai jenis korupsi dengan PMA dan PMDN di Indonesia. Strategi empiris yang dilakukan yaitu dengan  mengklasifikasikan  korupsi  berdasarkan  jenisnya  ( state  capture , grand dan petty corruption ), kemudian dilakukan estimasi hubungan antara berbagai jenis korupsi dan investasi menggunakan  metode Ordinary  Least  Square (OLS). Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa korupsi  dengan  jenis grand  corruption dan petty  corruption berkorelasi  positif  dengan PMA, tetapi untuk PMDN hanya korupsi dengan jenis grand corruption saja yang memiliki korelasi  signifikan.  hubungan  investasi  dengan  korupsi  semakin  kuat  untuk  korupsi dengan jenis grand corruption terutama untuk investasi yang bersumber dari PMA. Hal yang dapat dicermati dari studi ini adalah tingginya tingkat investasi di Indonesia diiringi dengan meningkatnya korupsi, terutama grand corruption . Grand corruption merupakan korupsi yang melibatkan pejabat tinggi dan/atau nilai yang besar. Tingginya korelasi grand corruption dengan investasi terutama PMA menunjukkan investasi dan kontrak PMA yang bernilai tinggi dan lucrative diiringi dengan korupsi yang besar pula, menandakan lemahnya social infrastructure di Indonesia dalam meningkatkan kegiatan yang produktif.
Keterbatasan dari penelitian ini adalah metode  yang digunakan hanya menunjukkan bagai- mana hubungan antara berbagai jenis korupsi dengan investasi, tidak lebih jauh melihat bagai- mana  dampak  antara  keduanya.  Penelitian  ini  juga  tidak  menghubungkan  korupsi  dengan
kesenjangan  ekonomi,  serta  tidak  membandingkan  hubungan  korupsi  dan  investasi  dengan pendekatan home-host country .
Gambar 1. Instrumental variable untuk berbagai jenis korupsi
Pada Gambar 1, untuk memastikan dampak dari berbagai jenis korupsi (X) terhadap investasi (Y), dibutuhkan studi lebih lanjut dengan menggunakan instrumental variable yang tepat. Instru- mental  variable  (Z)  yang  berpengaruh  terhadap  (X),  dan  hanya  mempengaruhi  (Y)  melalui variable  berbagai  jenis  korupsi  (X).  Penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan ethnolinguistic fractionalization (Mauro, 1995) dan agama (Lambsdorff, 2005) sepertinya berhubungan langsung dengan investasi sehingga tidak terlalu tepat digunakan sebagai instrumental variable. Lebih lan- jut, untuk mengetahui bagaimana dampak state capture terhadap investasi, sebaiknya mengguna- kan studi kasus dengan pendekatan kualitatif untuk mengatasi iceberg phenomenon (Gottschalk & Gunnesdal, 2017).
Indonesia adalah negara yang kaya sumber daya alam, market size yang besar dan terus ber- kembang, serta tenaga kerja yang kompetitif. Peluang investasi di Indonesia tetap tinggi meskipun banyak korupsi terjadi. Korelasi positif yang kuat antara korupsi dengan investasi di Indonesia terutama  jenis grand  corruption ,  menunjukkan  perlu  adanya  strategi  anti  korupsi  yang  tepat untuk memitigasi hal tersebut. Dengan menerapkan strategi pemberantasan korupsi yang tepat terutama untuk jenis grand corruption, akan mampu menciptakan iklim investasi yang lebih baik bagi Indonesia.

## Referensi
Alfada, A. (2019). The destructive effect of corruption on economic growth in Indonesia: A threshold model. Heliyon , 5 (10), e02649. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2019.e02649 Barassi, M. R., & Zhou, Y. (2012). The effect of corruption on FDI: A parametric and non- parametric analysis. European Journal of Political Economy , 28 (3), 302 – 312. https://doi.org/10.1016/j.ejpoleco.2012.01.001
Bhorat, H., Buthelezi, M., Chipkin, I., Duma, S., Mondi, L., Peter, C., Qobo, M., Swilling, M., & Friedenstein, H. (2017). Betrayal of the promise: how South Africa is being stolen. State
Capacity Research Project , 1 – 72.
Campos, J. E., Lien, D., & Pradhan, S. (1999). The impact of corruption on investment: Predictability matters. World Development , 27 (6), 1059 – 1067. https://doi.org/10.1016/S0305-750X(99)00040-6
Emirzal, E., Gultom, Y. M. L., Adrison, V., & Brata, R. A. (2022). State capture, grand corruption, petty corruption dan hubungannya dengan investasi di Indonesia = The correlation between state capture, grand corruption, petty corruption, and investment in Indonesia [Universitas Indonesia]. https://lib.ui.ac.id/detail?id=20525529&lokasi=lokal
Fazekas, M., & Tóth, I. J. (2016). From corruption to state capture. Political Research Quarterly ,
69 (2), 320 – 334. https://doi.org/10.1177/1065912916639137
Godinho, C., Hermanus, L., & Eberhard, A. (2018). Re-conceptualising state capture: With a case study of south african power company eskom. Public Affairs Research Institute ’ s State Capture and Its Aftermath: Building Responsiveness Through State Reform . https://www.gsb.uct.ac.za/files/ReconceptualisingStateCapture.pdf
Gottschalk, P., & Gunnesdal, L. (2017). Expert elicitation to estimate the size of an Iceberg based
PMA/PMDN (Y) Berbagai jenis korupsi (X) Confounding variable (a) Instrumental variable (Z)
on the tip: Some Methodological challenges in determining the magnitude of white-collar crime. International Journal of Criminal Justice Sciences , 12 (2), 224 – 236. https://doi.org/10.5281/zenodo.1034666
Gultom, Y. M. L. (2021). When extractive political institutions affect public-private partnerships: Empirical evidence from Indonesia ’ s independent power producers under two political regimes*. Energy Policy , 149 , 112042. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2020.112042 Hall, R. E., & Jones, C. I. (1999). Why do some countries produce so much more output per worker than others? The Quarterly Journal of Economics , 114 (1), 83 – 116. https://doi.org/10.1162/003355399555954
Heineman, B. W., & Heimann, F. (2006). The long war against corruption. Foreign Affairs , 85 (3), 75. https://doi.org/10.2307/20031968
Hellman, J. S., Jones, G., & Kaufmann, D. (2000). Seize the state, seize the day: state capture, corruption, and influence in transition . The World Bank. https://doi.org/10.1596/1813- 9450-2444
Hornberger, K., Battat, J., & Kusek, P. (2011). Attractive FDI: how much does investment climate matter? World Bank, Washington, DC. http://hdl.handle.net/10986/11060
Huberts, L., Lasthuizen, K., & Peeters, C. (2016). Measuring corruption: Exploring the iceberg. In Measuring corruption (pp. 265 – 294). Routledge.
Huntington, S. P. (2006). Political order in changing societies . Yale University Press.
Kato, A., & Sato, T. (2015). Greasing the wheels? The effect of corruption in regulated manufacturing sectors of India. Canadian Journal of Development Studies / Revue Canadienne d ’é tudes Du Développement , 36 (4), 459 – 483. https://doi.org/10.1080/02255189.2015.1026312
Lambsdorff, J. G. (2005). Between two evils: Investors prefer grand corruption! Passauer Diskussionspapiere-Volkswirtschaftliche Reihe.
Leff, N. H. (1964). Economic development through bureaucratic corruption. American Behavioral Scientist , 8 (3), 8 – 14. https://doi.org/10.1177/000276426400800303 Lessig, L. (2013). “ Institutional corruption ” defined. Journal of Law, Medicine & Ethics , 41 (3), 553 – 555. https://doi.org/10.1111/jlme.12063
Mauro, P. (1995). Corruption and growth. The Quarterly Journal of Economics , 110 (3), 681 – 712. https://doi.org/10.2307/2946696
Méon, P.-G., & Weill, L. (2010). Is corruption an efficient grease? World Development , 38 (3), 244 – 259. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2009.06.004
Ouzounov, N. A. (2003). Facing the challenge: corruption, state capture and the role of multinational business. J. Marshall L. Rev. , 37 , 1181.
Pabalik, D., Hatta, M., Hidaya, N., Bima, M. R., & Djanggih, H. (2020). Characteristics of criminal acts of corruption in Indonesia. International Journal of Psychosocial Rehabilitation , 24 (8), 2596 – 2608. https://doi.org/10.37200/V24I8/19952
Petrovi ć -Ran đ elovi ć , M., Jankovi ć -Mili ć , V., & Kostadinovi ć , I. (2017). Market size as a determinant of the foreign direct investment inflows in the western balkans countries.
Facta Universitatis, Series: Economics and Organization , 14 (2), 093. https://doi.org/10.22190/FUEO1702093P
Rock, M. T., & Bonnett, H. (2004). The comparative politics of corruption: accounting for the East Asian Paradox in empirical studies of corruption, growth and investment. World Development , 32 (6), 999 – 1017. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2003.12.002 Rose-Ackerman, S. (2010). Corruption: Greed, culture and the state. SSRN Electronic Journal , 120 ,
125 – 140. https://doi.org/10.2139/ssrn.1648859
Salbu, S. R. (2000). A delicate balance: Legislation, institutional change, and transnational
bribery. Cornell Int ’ l LJ , 33 , 657.
Sangaraju, D. (2019). Peer review and capacity building on APEC infrastructure development and investment: Indonesia . APEC: Asia-Pacific Economic Cooperation.
https://policycommons.net/artifacts/1607224/peer-review-and-capacity-building-on- apec-infrastructure-development-and-investment/2296992/
Wei, S.-J. (1999). Corruption in economic development: beneficial grease, minor annoyance, or major obstacle? The World Bank. https://doi.org/10.1596/1813-9450-2048
Wei, S.-J. (2000). How taxing is corruption on international investors? Review of Economics and Statistics , 82 (1), 1 – 11. https://doi.org/10.1162/003465300558533
Zakharov, N. (2019). Does corruption hinder investment? Evidence from Russian regions. European Journal of Political Economy , 56 , 39 – 61. https://doi.org/10.1016/j.ejpoleco.2018.06.005