Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 12 No. 4 Desember 2023 P - ISSN : 2503-4413 E - ISSN : 2654-5837, Hal  497 - 504

## Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penerimaan APBD di Kabupaten/Kota
Sekepulauan Nias
Adilman Baradarkhasan Zega
Magister Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara, Indonesia
Penulis Korespondensi Adilman Baradarkahsan Zega adilmanbz@gmail.com Article Info Abstract Article History : Received 10 Oct  - 2023 Accepted 19 Dec - 2023 Available Online 27 Dec  – 2023 A budget is a planning tool regarding expenditure and receipts (or income) in the future. Generally arranged for one year. In addition, the  budget  is  a  tool  of  control  or  supervision  of  both  future expenditure and income. APBD is the basis for regional financial management  in  one  budget  year.  Regional  Revenue  and Expenditure  Budget  (APBD)  in  the  economic  system,  a  region's revenue comes from tax levies and loans. Which is then spent by the region  to  meet  its  needs.This  study  aims  to  determine  how  much influence per capita GRDP, education level, and health level have on district/city APBD revenues throughout the Nias archipelago in 2012 - 2022. The type of research used is descriptive quantitative. The data used is secondary data. This research is a panel data study with  the  panel  data  regression  analysis  method  carried  out  with Eviews 12.0. The results showed that per capita GRDP, education level, and health level variables had a positive effect on district/city APBD revenues for the Nias archipelago in 2012 – 2022.
Keyword : GRDP, Education Level, Health Level, and APBD Revenue
1. PENDAHULUAN
Anggaran merupakan suatu alat perencanaan  menganai  pengeluaran  dan penerimaan(pendapatan  )  dimasa  yang  akan datang. Umumnya disusun untuk satu tahun. Disamping  itu,  anggaran  merupakan  alat control  atau  pengawasan  terhadap  baik pengeluaran  maupun  pendapatan  belanja dimasa  yang  akan  dating.  Memang  perlu disadari, bahwa setiap struktur pemerintahan menuntut suatu system keuangan yang dapat menjamin  kelancaran  pemerintahan  dan pembangunan,  khususnya  dalam  tugas pemerintah  sebagai  unit  pelaksana  ekonomi yang  menyedidakan  barang-barnag  pubilk yang  manfaatnya  sangat  luas  dan  dapat dinikmati oleh banyak orang(Suparmoko:2003)
APBD  merupakan  dasar  pengelolaan keuangan daerah dalam satu tahun anggaran. APBD  merupakan  rencana  pelaksanaan
semua pendapatan daerah dan semua belanja daerah dalam rangka pelaksanaan desentralisasi  dalam  satu  tahun  anggaran tertentu.  Pemungutan  semua  penerimaan daerah bertujuan untuk memenuhi target yang ditetapkan  dalam  APBD.  Demikian  pula semua  pengeluaran  daerah  dan  ikatan  yang membebani daerah dalam rangka pelaksanaan desentralisasi  dilakukan  sesuai  jumlah  dan sasaran yang ditetapkan dalam APBD.
Pemberian  otonomi  daerah  berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi suatu daerah, karena  memberikan  kebebasan  kepada pemerintah  daerah  untuk  membuat  rencana keuangannya sendiri dan membuat kebijakan- kebijakan  yang  dapat  berpengaruh  pada kemajuan  daerahnya.  Pertumbuhan  ekonomi mendorong pemerintah daerah untuk melakukan  pembangunan  ekonomi  dengan mengelola  sumber  daya  yang  ada  dan membentuk  suatu  pola  kemitraan  dengan
masyarakat  untuk  menciptakan  lapangan pekerjaan  baru  yang  akan  mempengaruhi perkembangan  kegiatan  ekonomi  dalam daerah tersebut (Kuncoro, 2004).
Sebagaimana disebutkan bahwa, “pemerintahan  daerah  provinsi,  daerah kabupaten, dan kota mengatur dan mengurus sendiri  urusan  pemerintahan  menurut  dasar hukum otonomi daerah”. Kemudian “Pemerintahan  daerah  menjalankan  otonomi seluas-luasnya,  kecuali  urusan  pemerintahan yang oleh undang-undang ditentukan sebagai urusan pemerintahan pusat.” Dan
“pemerintahan  daerah  berhak  menetapkan peraturan daerah dan peraturanperaturan lain untuk  melaksanakan  otonomi  dan  tugas pembantuan”  (Ayat  2,  5,  6  Pasal  18  UUD 1945). Dalam pasal tersebut diketahui bahwa urusan  daerah  menjadi  urusan  sendiri pemerintah daerah yang dilakukan berdasarkan asas otonomi juga sebagai tugas pembantuan  kemudian  terdapat  pemisahan wewenang. Dalam hal merumuskan anggaran pendapatan dan belanja daerah juga menjadi wewenang atau tanggungjawab daerah.
Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja Daerah (APBD) dalam sistem perekonomian, penerimaan  suatu  daerah  bersumber  dari pungutan  pajak,  pinjaman.  Yang  kemudian dibelanjakan daerah guna memenuhi keperluannya. APBD adalah susunan anggaran alokasi pendanaan oleh pemda yang sebelum  ditetapkan  sudah  dibahas  dan disepakati oleh pemda dan DPRD serta telah ditetapkan dengan Peraturan Daerah (UU no 32  tahun  2004).  APBD  juga  terdiri  dari  tiga poin  penting  yaitu  belanja,  pendapatan  dan pembiayaan (DJPK, 2017). Apabila ketiga hal tersebut  dikendalikan  dengan  sungguh- sungguh  dalam  segi  kebijakan,  koordinasi, dan  realisasi  tentu  berdampak  baik  bagi daerah tersebut. Oleh karena itu, pemerintah daerah  dituntut  untuk  dapat  merealisasikan anggaran  belanja  daerahnya  tepat  pada sasaran.  Sehingga  seluruh  masyarakat  dapat menikmati  dan  memanfaatkan  pelayanan publik tanpa dibeda-bedakan.
Dari banyaknya sumber penerimaan yang dapat dimanfaatkan daerah dalam menghimpun  dana  untuk  anggaran  APBD terdapat  banyak  faktor  yang  mempengaruhi dari penerimaan daerah tersebut. Seperti dari PDRB  perkapita  atas  dasar  harga  konstan pada  daerah  tersebut,  dari  segi  tingkat Pendidikan daerah tersebut serta dari tingkat
kesehatan  penduduk  dari  daerah  tersebut. Tentu  masih  banyak  faktor  lainnya  yang mempengaruhi  penerimaan  APBD  tersebut dari  faktor  yang  penulis  sebutkan  di  atas. Faktor-faktor  penerimaan  APBD  tersebut sangat  mempengaruhi  besaran  APBD  yang dapat diterima oleh pemda dalam membangun daerah  yang  dinaunginya.  Tentu  dengan daerah  yang  masih  memiliki  tingkat kesejahteraan yang kurang akan mendapatkan perhatian  yang  lebih.  Hal  itu  agar  pemda setempat  dapat  membangun  daerahnya menjadi  lebih  baik  serta  meningkatkan kesejahteraan masyarakatnya secara merata.

## 2. KAJIAN PUSTAKA DAN PEGEMBANGAN HIPOTESIS
2.1.  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja Daerah(APBD)
Warsito  Utomo  (2005)  menyatakan APBD  adalah  instrument  kebijakan  yang utama  bagi  pemerintah  daerah,  yang mempunyai  posisi  sentral  dalam  upaya pengembangan  kapabilitas  dan  efektifitas pelaksanaan pelayanan publik oleh pemerintah  daerah.  Dalam  mencapai  hal  itu maka  anggaran  daerah  harus  diorientasikan kepada  kepentingan  masyarakat  (client centered)  yang  menuntut  transparansi informasi  anggaran  terhadap  publik  serta termuat  didalam  laporan  keuangan  daerah. APBD  merupakan  rencana  kerja  pemerintah yang menggambarkan sumber-sumber penerimaan  dan  pengeluaran  daerah  dalam membiayai  kegiatan  serta  proyek  daerah selama  setahun  dimana  APBD  diharapkan mampu  mencerminkan  segala  kebutuhan masyarakat  dengan  memperhatikan  berbagai potensi yang dimiliki daerah nya.

## 2.2. Produk Domestik Regional Bruto
Menurut  Todaro  (2002)  PDRB  adalah nilai  total  atas  segenap  output  akhir  yang dihasilkan oleh suatu perekonomian di tingkat daerah  (  baik  itu  yang  dilakukan  oleh penduduk  daerah  maupun  penduduk  dari daerah  lain  yang  bermukim  di  daerah tersebut). Angka PDRB sangat diperlukan dan perlu  disajikan,  karena  selain  dapat  dipakai sebagai bahan analisa perencanaan pembangunan  juga  merupakan  barometer untuk  mengukur  hasil-hasil  pembangunan yang telah dilaksanakan.

## 2.3. Tingkat Pendidikan
Tingkatan  Pendidikan  menurut  Lestari dalam Wirawan (2016:3) adalah “merupakan suatu kegiatan seseorang dalam mengembangkan  kemampuan,  sikap  ,  dan bentuk tingkah lakunya, baik untuk kehidupan masa  yang  akan  datang  dimana  melalui organisasi tertentu ataupun tidak teroganisasi”.
Pendidikan  adalah  usaha  sadar  dan terencana untuk mewujudkan suasana belajar dan  proses  pembelajaran  agar  peserta  didik secara aktif mengembangkan potensi diri nya untuk memiliki kekuatan spiritual keagamaan, pengendalian  diri,  kepribadian,  kecerdasan ,akhlak  mulia,  serta  keterampilan  yang diperlukan  dirinya,masyarakat,  bangsa  dan negara (Republik Indonesia.
2003.
UndangUndang  No  20  Tahun  2003  Tentang Pendidikan. No 1).

## 2.4. Tingkat Kesehatan
Menurut  (Robert.H.Brook,  2017:585), kesehatan  adalah  sebuah  sumber  daya  yang dimiliki  semua  manusia  dan  bukan merupakan  suatu  tujuan  hidup  yang  perlu dicapai. Kesehatan tidak terfokus kepada fisik yang bugar tetapi meliputi jiwa yang sehat di mana  individu  dapat  bersikap  toleran  dan dapat menerima perbedaan. Kesehatan dapat diukur  oleh  beberapa  kriteria,  salah  satu kriteria tersebut adalah Angka Harapan Hidup (AHH). Menurut BPS (2012), Angka Harapan Hidup  adalah  perkiraan  rata-rata  tambahan usia  manusia  yang  diharapkan  dapat  terus hidup. AHH dihitung dengan pendekatan tak langsung  (indirect  estimation).  Perhitungan AHH mengacu dari dua data yang ada, yakni Angka Lahir Hidup (ALH), dan Anak Masih Hidup  (AMH).  Sementara  itu  untuk menghitung indeks harapan hidup digunakan nilai maksimum harapan hidup sesuai standar UNDP, dimana angka tertinggi sebagai batas untuk penghitungan indeks dipakai 85 tahun dan terendah 25 tahun (Standar UNDP).

## 3. METODE PENELITIAN
Jenis  penelitian  yang  dipakai  dalam penelitian  ini  adalah  penelitian  deskriptif dengan menggunakan pendekatan kuantitatif. Penelitian  deskriptif  adalah  penelitian  yang digunakan  untuk  menganalisis  data  dengan cara  mendeskripsikan  atau  menggambarkan data  yang  telah  terkumpul  sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat
kesimpulan  yang  berlaku  untuk  umum  atau generalisasi (Sugiyono, 2017).
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah  data  sekunder,  yaitu  data  panel  dari tahun  2012-2022.  Variabel  dependen  yang digunakan adalah Penerimaan APBD Kabupaten/Kota  Kepulauan  Nias,  sedangkan variabel  independen  yang  digunakan  adalah PDRB Perkapita, Tingkat Pendidikan (dilihat dari  angka  lama  sekolah),  Dan  Tingkat Kesehatan (dilihat dari angka harapan hidup). Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS), jurnal,  berita,  publikasi  online  dan  data-data pendukung dari buku.
Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  metode dokumentasi.  Adapun  metode  dokumentasi yang dilakukan adalah mencari informasi dari sumber-sumber  dan  dijadikan  landasan  teori untuk menentukan hasil penelitian. Kemudian mengumpulkan data dengan teknik dokumentasi, yaitu mengumpulkan, mencatat, dan mengolah data yang dibutuhkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Uji pemilihan regresi Data Panel
4.1.1 Uji Chow Uji  Chow  merupakan  pengujian  untuk menentukan  jenis  model  yang  akan  dipilih antara common effect model atau fixed effect model.  Hipotesis  dalam  menentukan  model regresi  data  panel  adalah  apabila  nilai  cross section  chi-square  <  nilai  signifikan  (0,05), maka  fixed  effect  model  akan  dipilih. Sebaliknya, jika nilai cross section chi-square > nilai signifikan, maka common effect model akan  dipakai  dan  uji  Hausman  tidak diperlukan (Rosinta, 2018).
Gambar 1 . Hasil Uji Chow Sumber : E-Views Pada gambar 1 dapat diketahui bahwa nilai probability  Cross-Section  Chi-square  adalah 0.0000.  Artinya  Cross-section  Chi-square (0.00)  <  nilai  signifikan  (0,05),  maka  Ho ditolak dan model regresi yang dipilih adalah Fixed Effect Model (FEM).
4.1.2 Uji Hausman
Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixed effects Effects Test
Statistic d.f. Prob. Cross-section F 73.900224 (4,47) 0.0000 Cross-section Chi-square 109.253023 4 0.0000 Cross-section fixed effects test equation: Dependent Variable: LOG(APBD) Method: Panel Least Squares Date: 03/28/23   Time: 12:21 Sample: 2012 2022 Periods included: 11
Cross-sections included: 5 Total panel (balanced) observations: 55
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -107.7104 33.52838 -3.212513 0.0023 LOG(PDRB) -1.174743 0.451583 -2.601391 0.0121 LOG(RLS) -1.165332 0.429467 -2.713439 0.0091 LOG(AHH) -3.711653 9.280029 -3.999614 0.0002 R-squared 0.243153     Mean dependent var 27.97621 Adjusted R-squared 0.198633     S.D. dependent var 0.378996 S.E. of regression 0.339274     Akaike info criterion 0.745929 Sum squared resid 5.870444     Schwarz criterion 0.891917 Log likelihood -16.51304     Hannan-Quinn criter. 0.802383 F-statistic 5.461616     Durbin-Watson stat 0.327944 Prob(F-statistic) 0.002473
Uji Hausman dilakukan untuk
membandingkan  antara  Fixed  Effect  Model dan  Random  Effect  Model  dengan  tujuan untuk  menentukan  model  mana  yang sebaiknya digunakan.
Gambar 2 . Uji Hausman Sumber : E-views Pada  Gambar  2  dapat  diketahui  bahwa nilai  probability  Cross-Section  Random adalah 0.0000. Artinya Cross Section Random (0.0000)  <  nilai  signifikan  (0,05),  maka  Ho ditolak dan model regresi yang dipilih adalah Fixed Effect Model (FEM).
4.2 Uji Asumsi Klasik
4.2.1 Uji Normalitas Uji  normalitas  merupakan  suatu  uji  yang dilakukan  bertujuan  untuk  menilai  sebaran data  pada  suatu  kelompok  data  ataupun variabel, apakah sebaran data tersebut sudah terdistribusi  dengan  normal  atau  tidak.  Uji normalitas dapat dilakukan dengan menggunakan uji Jarque-Bera, dengan kriteria yang berlaku yaitu apabila nilai probability > 0,05  yang  berarti  residual  berdistribusi normal. Berikut adalah hasil pengolahan data uji normalitas penelitian ini :
Gambar 3 . Uji Normalitas
Sumber : E-views
Dari  Gambar  3  dapat  dilihat  bahwa  nilai probability  sebesar  0.6877  lebih  besar  dari 0.05  artinya  data  dalam  penelitian  ini berdistribusi secara normal.
4.2.2 Uji Multikolinearitas Uji  multikolinieritas  digunakan  untuk mengetahui  apakah  pada  model  regresi ditemukan  adanya  korelasi  antar  variabel independen,  jika  terdapat  korelasi  maka terdapat masalah multikolonearitas.
Multikolinieritas  adalah  kondisi  adanya hubungan  linier  antarvariabel  independent. Karena melibatkan beberapa variabel
independen, maka multikolinieritas tidak akan terjadi  pada  persamaan  regresi  sederhana (yang terdiri atas satu variabel dependen dan satu variabel independen) (Winarno, 2017).
Uji  multikolinearitas  dalam  penelitian  ini dapat  dilihat  pada  nilai  probabilitas  <  0.80 yang berarti tidak terjadi gejala multikolinearitas  dalam  model  regresi. Berikut  adalah  hasil  pengolahan  data  uji multikolinearitas :
Gambar 4 . Uji Multikolinearitas Sumber : E-views
Dari  Gambar  4  dapat  dilihat  bahwa  nilai probabilitas  X1  dengan  X2  (0.702270),  X1 dengan  X3  (0.757802),  dan  X2  dengan  X3 (0.766790)  lebih  kecil  dari  0.80.  Artinya seluruh  variabel  bebas  dalam  penelitian  ini tidak memiliki gejala multikolinearitas.
4.2.3 Uji Heterokedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  bertujuan  menguji apakah  dalam  model  regresi  terjadi ketidaksamaan  variance  dari  residual  satu pengamatan  ke  pengamatan  yang  lain.  Jika variance  dari  residual  satu  pengamatan  ke pengamatan  yang  lain  tetap,  maka  disebut homokedastisitas dan jika berbeda heterokedastisitas. Winarno (2015:5.7) menyatakan uji white menggunakan residual kuadrat  sebagai  variabel  dependen,  dan variabel  independennya  terdiri  atas  variabel independen yang sudah ada, ditambah dengan kuadrat, ditambah lagi dengan perkalian dua variabel independen. Cara mendeteksi metode uji white dengan melihat Obs*R-Squared dan nilai Chi Squares. Jika Obs*R-Squared diatas nilai  Chi  Squares,  dan  Probabilitas  nilai  Chi Squares  >  0,05  menandakan  tidak  terjadi heteroskedastisitas  dalam  model.  Berikut adalah hasil pengolahan data Uji Heterokedastisitas :
Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: Untitled Test cross-section random effects Test Summary
Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 140.800425 3 0.0000 Cross-section random effects test comparisons: Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. LOG(PDRB) 1.847228 0.476868 0.014505 0.0000 LOG(RLS) 2.066738 -0.409360 0.154522 0.0000 LOG(AHH) 4.357678 19.382952 17.383357 0.0000 Cross-section random effects test equation: Dependent Variable: LOG(APBD) Method: Panel Least Squares
Date: 03/28/23   Time: 12:24
Sample: 2012 2022 Periods included: 11 Cross-sections included: 5
Total panel (balanced) observations: 55 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 37.59674 24.62375 1.526849 0.1335 LOG(PDRB) 1.847228 0.253253 7.294008 0.0000 LOG(RLS) 2.066738 0.515760 4.007169 0.0002 LOG(AHH) 4.357678 2.414593 2.614705 0.0131 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.896171     Mean dependent var 27.97621 Adjusted R-squared 0.880707     S.D. dependent var 0.378996 S.E. of regression 0.130900     Akaike info criterion 1.095035 Sum squared resid 0.805342     Schwarz criterion 0.803060 Log likelihood 38.11347     Hannan-Quinn criter. 0.982126 F-statistic 57.95269     Durbin-Watson stat 1.820079 Prob(F-statistic) 0.000000 0 1 2 3 4 5 6 7 8 -0.2 -0.1 0.0 0.1 0.2 Series: Standardized Residuals Sample 2012 2022 Observations 55 Mean -1.72e-17 Median -0.004133 Maximum 0.268026 Minimum -0.230819 Std. Dev. 0.122122 Skewness 0.151594
Kurtosis 2.515465 Jarque-Bera  0.748681 Probability 0.687743
PDRB RLS AHH PDRB 1.000000 0.702270 0.757802 RLS 0.702270 1.000000 0.766790 AHH 0.757802 0.766790 1.000000
Dependent Variable: LOG(RESABS)
Method: Panel Least Squares Date: 03/28/23   Time: 12:39 Sample: 2012 2022 Periods included: 11 Cross-sections included: 5 Total panel (balanced) observations: 55
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 183.3246 199.9521 0.916842 0.3639 LOG(PDRB) 1.545924 2.056488 0.751730 0.4560 LOG(RLS) 2.422074 4.188124 0.578320 0.5658 LOG(AHH) -50.97497 52.08839 -0.978624 0.3328 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.053034     Mean dependent var -2.668597 Adjusted R-squared -0.088003     S.D. dependent var 1.019056 S.E. of regression 1.062951     Akaike info criterion 3.093698 Sum squared resid 53.10361     Schwarz criterion 3.385674 Log likelihood -77.07669     Hannan-Quinn criter. 3.206607 F-statistic 0.376029     Durbin-Watson stat 1.852378 Prob(F-statistic) 0.911738
Gambar 5 Uji heterokedastisitas Sumber : E-views
Dari  Gambar  5  dapat  dilihat  dari  nilai probabilitas X1 (0.4560), X2 (0.5658), dan X3 (0.3328) lebih besar dari 0.05. Artinya seluruh variabel  bebas  dalam  penelitian  ini  tidak memiliki gejala Heterokedastisitas.
4.2.4 Uji Autokorelasi
Uji  Autokorelasi  dapat  dilakukan  dengan melihat  nilai  dari  DurbinWatson.  Untuk melihat  dari  nilai  Durbin-Watson  kita  dapat melakukannya dengan menggunakan equation  pada  Eviews.  Akbar  (2008) menyatakan  bahwa  untuk  menentukan terjadinya  autokorelasi  atau  tidak  kita  dapat membandingkan  DW  hitung.  Nilai  ini  akan dibandingkan  dengan  kriteria  penerimaan atau penolakan yang akan dibuat dengan nilai dL  dan  dU  ditentukan  berdasarkan  jumlah variabel  bebas  (k)  dan  jumlah  data  atau sampel  (n).  Dasar  pengambilan  keputusan dalam uji autokorelasi dilihat dari nilai DU < DW < 4-DU. Berikut adalah hasil pengolahan data uji autokorelasi:
Tabel 1 : Hasil Uji Autokorelasi Nilai DU Nilai DW Nilai 4-DU 1,6528 1,8200 1, 3472 Sumber : E-views
Dari Tabel 1 dapat dilihat bahwa nilai DU 1.6528  dan  nilai  DW  1.8105.  Maka  sesuai syarat 1.6528 < 1.8200 < 2.3472. Artinya data dalam penelitian ini tidak mengandung gejala autokorelasi.
4.3 Analisis Regresi Data Panel
Berikut  adalah  hasil  pengolahan  data regresi  data  panel  menggunakan  aplikasi Eviews :
Data Panel Sumber : E-views
Gujarati  (2017:195)  menyatakan  bahwa teknik data panel adalah dengan menggabungkan  jenis  data  cross-section  dan time  series.  Sesuai  dengan  konsep  dasar regresi  data  panel  bahwa  suatu  keadaan dimana  koefisien  regresi  b1,  b2, ⋯ bn mempunyai nilai :
A. Nilai  =  0  Maka  dalam  hal  ini  variabel dependen  tidak  dipengaruhi  oleh  variabel independen.
B. Nilainya negatif maka dalam hal ini terjadi hubungan dengan arah yang terbalik antara variabel  dependen  dengan  variabel independen.
C. Nilainya positif maka dalam hal ini terjadi suatu  hubungan  yang  searah  antara variabel  dependen  dengan  variabel independen.
Dari Tabel 4.8 dapat dituliskan persamaan regresi data panel sebagai berikut :
Y = 37.59674 + 1.847228X1 + 2.066738X2 + 4.357678X3 Persamaan diatas dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Nilai  Konstanta  adalah  sebesar  37.59674 artinya  jika  semua  variabel  bebas  yaitu PDRB perkapita (X1), Tingkat Pendidikan (X2), dan Tingkat Kesehatan (X3) nilainya adalah  nol  (0),  maka  nilai  APBD  (Y) adalah sebesar 37.59674 rupiah.
2. Nilai  koefisien  PDRB  perkapita  (X1) adalah  sebesar  1.847228  artinya  jika variabel  Tingkat  Pendidikan  (X2)  dan Tingkat  Kesehatan  (X3)  nilainya  tetap serta  PDRB  perkapita  (X1)  mengalami kenaikan  sebesar  1  rupiah,  maka  APBD (Y)  akan  mengalami  kenaikan  sebesar 1.847228  rupiah.  Koefisien  bernilai positif,  artinya  PDRB  perkapita  dengan APBD  memiliki  hubungan  yang  searah, sehingga apabila PDRB perkapita mengalami peningkatan maka APBD akan mengalami  peningkatan  juga,  demikian pula sebaliknya.
3. Nilai  koefisien  Tingkat  Pendidikan  (X2) adalah  sebesar  2.066738  artinya  jika variabel  jika  variabel  PDRB  perkapita (X1) dan Tingkat Kesehatan (X3) nilainya tetap  serta  tingkat  pendidikan  mengalami kenaikan  sebesar  1  persen,  maka  APBD (Y)  akan  mengalami  peningkatan  sebesar 2.066738  rupiah.  Koefisien  bernilai positif, artinya tingkat pendidikan dengan
Dependent Variable: LOG(APBD) Method: Panel Least Squares Date: 03/28/23   Time: 12:11 Sample: 2012 2022
Periods included: 11 Cross-sections included: 5 Total panel (balanced) observations: 55 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 37.59674 24.62375 1.526849 0.1335 LOG(PDRB) 1.847228 0.253253 7.294008 0.0000 LOG(RLS) 2.066738 0.515760 4.007169 0.0002 LOG(AHH) 4.357678 2.414593 2.614705 0.0131 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.896171     Mean dependent var 27.97621 Adjusted R-squared 0.880707     S.D. dependent var 0.378996 S.E. of regression 0.130900     Akaike info criterion 1.095035 Sum squared resid 0.805342     Schwarz criterion 0.803060 Log likelihood 38.11347     Hannan-Quinn criter. 0.982126 F-statistic 57.95269     Durbin-Watson stat 1.820079 Prob(F-statistic) 0.000000
APBD  memiliki  hubungan  yang  searah. Sehingga  apabila  tingkat  pendidikan mengalami peningkatan maka APBD juga akan  mengalami  peningkatan,  demikian pula sebaliknya.
4. Nilai  koefisien  Tingkat  Kesehatan  (X3) adalah  sebesar  4.357678  artinya  jika variabel PDRB perkapita (X1) dan Tingkat Pendidikan  (X2)  nilainya  tetap  serta tingkat  kesehatan  mengalami  kenaikan sebesar  1  persen,  maka  APBD  (Y)  akan mengalami peningkatan sebesar 4.357678 rupiah.  Koefisien  bernilai  positif,  artinya tingkat kesehatan dengan APBD memiliki hubungan  yang  searah.  Sehingga  apabila tingkat kesehatan mengalami peningkatan maka  APBD  juga  akan  mengalami peningkatan, demikian pula sebaliknya.
4.4 Uji Hipotesis
4.4.1 Uji Parsial (Uji T) Situmorang (2014:117) menyatakan bahwa uji t digunakan untuk menguji sendiri secara  signifikan  hubungan  antara  variabel bebas  (X)  dengan  variabel  terikatnya  (Y) dengan  nilai  alpha  =  0,05%  dengan  kriteria pengujiannya:
H0 : β1 = 0, yang artinya secara parsial tidak terdapat  pengaruh  yang  positif  dan signifikan  dari  variabel  bebas  terhadap variabel terikat tersebut.
H0  :  β1  ≠  0,  yang  artinya  secara  parsial terdapat  pengaruh  yang  positif  dan signifikan  dari  variabel  bebas  terhadap variabel terikat tersebut.
Gambar 7 . Hasil Output Uji Hipotesis Sumber : E-views
a. PDRB perkapita (X1)
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa variabel  independen  PDRB  perkapita  (X1) berpengaruh  positif  tetapi  dan  signifikan terhadap  variabel  dependen  APBD  (Y).  Hal tersebut terlihat dari nilai Coefficients sebesar 1.847228  menandakan  berpengaruh  positif serta dilihat dari nilai t hitung (7.2940) > nilai t  tabel  (2.0395)  menandakan  terdapat pengaruh  antara  variabel  PDRB  perkapita terhadap  APBD  dan  dari  nilai  probabilitas signifikansi  hasil  regresi  (0.0000)  <  nilai probabilitas (0.05) yang menandakan berpengaruh secara signifikan.
Hal  tersebut  sesuai  dengan  teori  yang terdapat  di  BAB  II  bahwa  peningkatan  pada PDRB perkapita dapat menambah
penerimaan  APBD.  Kemudian  dengan bertambahnya  penerimaan  pemerintah  akan mendorong peningkatan pelayanan pemerintah kepada masyarakat yang nantinya diharapkan dapat meningkatkan produktivitas masyarakat yang akhirnya dapat meningkatkan pertumbuhan ekonomi kembali.  Begitu  juga  sebaliknya  dengan meningkatnya  pertumbuhan  ekonomi  dan pendapatan perkapita masyarakat.
b. Tingkat Pendidikan(X2) Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa variabel independen Tingkat Pendidikan (X2) berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap variabel  dependen  APBD  (Y).  Hal  tersebut terlihat  dari  nilai  coefficients  sebesar 2.066738  menandakan  berpengaruh  positif serta dilihat dari nilai t hitung (4.0072) > nilai t  tabel  (2.0395)  menandakan  terdapat pengaruh  antara  variabel  tingkat  pendidikan terhadap  APBD  dan  dari  nilai  probabilitas signifikansi  hasil  regresi  (0.0002)  <  nilai probabilitas (0.05) yang menandakan berpengaruh secara signifikan.
Hal  tersebut  sesuai  dengan  teori  yang terdapat di BAB II bahwa Penerimaan APBD tentu dipengaruhi oleh tingkat pendidikan di suatu  daerah.  Pendidikan  yang  rendah  di daerah  akan  mendapatkan  perhatian  dari pemerintah, baik dari segi fasilitas pendidikan di  daerah  tersebut  ataupun  dari  segi  tenaga pengajar  di  daerah  tersebut.  Semakin  tidak memadainya  fasilitas  untuk  mendukung pendidikan  di  daerah  tersebut  akan mengurangi tingkat pendidikan.
c. Tingkat Kesehatan(X3)
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa variabel independen Tingkat Kesehatan (X3) berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap
Dependent Variable: LOG(APBD) Method: Panel Least Squares Date: 03/28/23   Time: 12:11 Sample: 2012 2022 Periods included: 11 Cross-sections included: 5 Total panel (balanced) observations: 55
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 37.59674 24.62375 1.526849 0.1335 LOG(PDRB) 1.847228 0.253253 7.294008 0.0000 LOG(RLS) 2.066738 0.515760 4.007169 0.0002 LOG(AHH) 4.357678 2.414593 2.614705 0.0131 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.896171     Mean dependent var 27.97621 Adjusted R-squared 0.880707     S.D. dependent var 0.378996 S.E. of regression 0.130900     Akaike info criterion 1.095035 Sum squared resid 0.805342     Schwarz criterion 0.803060 Log likelihood 38.11347     Hannan-Quinn criter. 0.982126 F-statistic 57.95269     Durbin-Watson stat 1.820079
Prob(F-statistic) 0.000000
variabel  dependen  APBD  (Y).  Hal  tersebut terlihat  dari  nilai  coefficients  sebesar 4.357678  menandakan  berpengaruh  positif serta dilihat dari nilai t hitung (2.6147) > nilai t  tabel  (2.0395)  menandakan  terdapat pengaruh  antara  variabel  tingkat  kesehatan terhadap  APBD  dan  dari  nilai  probabilitas signifikansi  hasil  regresi  (0.0131)  <  nilai probabilitas (0.05) yang menandakan berpengaruh secara signifikan.
Hal  tersebut  sesuai  dengan  teori  yang terdapat di BAB II bahwa Tingkat Kesehatan merupakan suatu indikator penting yang harus di  perhatikan  pemerintah  dalam  menyusun anggaran  untuk  suatu  daerah.  Tingkat kesehatan  berpengaruh  terhadap  penerimaan APBD,  guna  menunjang  tingkat  kesehatan masyarakat  pada  daerah  tersebut,  perlu peningkatan dari segala aspek.
4.4.2 Uji Simultan (f) Situmorang (2014:116) menyatakan bahwa  uji  f  digunakan  untuk  mengetahui pengaruh  secara  bersama-sama  variabel bebasnya  terhadap  variabel  terikat  dengan kriteria pengujiannya:
H0 : β1 = 0, yang artinya secera serentak tidak terdapat  pengaruh  yang  positif  dan signifikan  dari  variabel  bebas  terhadap variabel terikat tersebut.
H0  :  β1  ≠  0,  yang  artinya  secara  serentak terdapat  pengaruh  yang  positif  dan signifikan  dari  variabel  bebasnya terhadap variabel terikat tersebut. Untuk  menguji  hipotesis  ini  maka digunakan  kriteria  dasar  pengambilan keputusan.  Jika  nilai  signifikan  lebih  besar dari 0,05 maka Ho diterima atau Ha ditolak. Apabila nilai signifikan lebih kecil dari 0,05 maka Ho ditolak atau Ha diterima. Uji ini juga membandingkan  nilai  f  tabel  dan  f  hitung. Nilai f tabel ditentukan dengan cara mencari nilai derajat pembilang dan penyebut: Derajat pembilang : k – 1 = 4 – 1 = 3 Derajat penyebut : n – k = 35 – 3 = 32 Maka diperoleh nilai f tabel sebesar 2.27. Jika f hitung lebih besar dari f tabel maka hipotesis diterima. Hasil uji F dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 2 : Hasil Uji F
Nilai F Hitun g Nil ai F Tab el Nilai Signifik ansi Ting kat 𝛼 Keterang an 57.95 26 2.9 0 0.0000 0.05 Berpeng aruh
Sumber : Diolah dengan E-views
Berdasarkan  tabel  4.10  diatas,  diketahui nilai  f  hitung  lebih  besar  dari  f  tabel  yaitu sebesar 57.95269 > 2.90 pada α = 5% dan nilai signifikansi 0.000 < 0.05. Dengan demikian, maka  Ho  ditolak  dan  Ha  diterima.  Hal  ini menunjukkan bahwa variabel PDRB perkapita,  Tingkat  Pendidikan,  dan  Tingkat Kesehatan  secara  bersama-sama  (simultan) memiliki  pengaruh  terhadap  variabel  APBD di Kabupaten/Kota Kepulauan Nias.

## 5. KESIMPULAN
Sesuai  dengan  rumusan  masalah  dan tujuan penelitian serta hasil analisis yang telah dilakukan maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa PDRB  perkapita  memiliki  pengaruh  positif dan  signifikan  terhadap  penerimaan  APBD. Serta  terdapat  hubungan  yang  searah  antara PDRB  perkapita  dengan  penerimaan  APBD, sehingga apabila PDRB perkapita mengalami kenaikan  maka  penerimaan  APBD  akan meningkat juga.
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa Tingkat Pendidikan memiliki pengaruh positif dan  signifikan  terhadap  penerimaan  APBD. Serta  terdapat  hubungan  yang  searah  antara Tingkat  Pendidikan  dengan  penerimaan APBD, sehingga apabila Tingkat Pendidikan mengalami  kenaikan  maka  penerimaan APBD akan meningkat juga.
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa Tingkat Kesehatan memiliki pengaruh positif dan  signifikan  terhadap  penerimaan  APBD. Serta  terdapat  hubungan  yang  searah  antara Tingkat  Kesehatan  dengan  penerimaan APBD,  sehingga  apabila  Tingkat  Kesehatan mengalami  kenaikan  maka  penerimaan APBD akan meningkat juga.

## 6. REFERENSI
Andri,  Arman,  &  Junaidi.  (2014).  Pengaruh Pendapatan  Asli  Daerah,  Dana
Alokasi Umum, Dan Jumlah Penduduk  Terhadap  Belanja  Daerah Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jambi. Magister  Ilmu  Ekonomi  Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Jambi . Meylina,  S.  I.,  &  Kuncara,  D.  (2013). Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah Daerah  Pada  Sektor  Pendidikan  dan
Kesehatan Terhadap Indeks Pembangunan Manusia Di Indonesia. Jurnal  Pendidikan  Ekonomi  dan
Bisnis, 1 .
Permana,  L.  H.  (2013).  Analisis  Dana Dekonsentrasi  dan  Dana  APBD Sektor  Pendidikan  di  Provinsi  Jawa Tengah  Tahun  2003-2011. Skripsi Progam Studi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Diponegoro .
Ridhuansyah,  M.  (20023).  Kontribusi  Pajak Daerah dan Retribusi Daerah
Terhadap  Pendapatan  Asli  Daerah dan  Anngaran  Pendapatan  dan Belanja  Daerah  Guna  Mendukung
Pelaksanaan Otonomi Daerah. Jurnal Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Politik Universitas Indonesia . S.  Gagola,  L.,  Jullie,  Sondakh,  &  Jessy. (2016).  Analisis  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi Penyerapan Anggaran  dan  Belanja  Daerah Pemerintah Kabupaten Talaud.
Jurnal  Magister  Akuntansi  Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Sam Ratulangi .
Suci,  D.,  &  Andewi.  (2017).  Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Proses
Penyusunan  APBD  dan  Dampaknya Terhadap  Kualitas  APBD. Studi  di Pemerintah  Provinsi  Riau  Tahun Anggaran  2015,  Jurnal  Mahasiswa Program Pascasarjana Riau .