## Jurnal REP Vol 4/ No.1/2019
Jurnal REP (Riset Ekonomi Pembangunan)
http://jurnal.untidar.ac.id/index.php/REP P-ISSN: 2541-433X E-ISSN: 2508-0205

## PENGALIHAN ANGGARAN BELANJA DAN DAMPAKNYA TERHADAP OUTPUT SEKTOR PRODUKSI DAN PENDAPATAN RUMAH TANGGA INDONESIA
BUDGET TRANSFER AND ITS IMPACT ON INDONESIAN HOUSEHOLD PRODUCTION AND INCOME SECTOR OUTPUTS

## Muhammad Anas 

## Universitas Muhammadiyah Surakarta

## Abstrak
___________________________________________________________________ Kebijakan belanja subsidi BBM sejak sebelum tahun 2014 dianggap kurang tepat karena sebagian besar BBM bersubsidi dinikmati oleh kalangan mampu dan belanja subsidi BBM membebani anggaran belanja produktif seperti  infrastruktur.  Menjelang  berakhirnya  tahun  2014,  pemerintah  mengalihkan  anggaran  subsidi  BBM untuk  membangun  infrastruktur.  Penelitian  ini  bertujuan  mensimulasikan  kebijakan  tersebut  dengan  alat analisis  Sistem  Neraca  Sosial  Ekonomi  (SNSE)  dan  mengkuantifikasi  dampaknya  terhadap  pertumbuhan output  dan  pendapatan  rumah  tangga  Indonesia.  Berdasarkan  simulasi  kebijakan,  diperoleh  bahwa pembangunan  infrastruktur  modal  manusia  memberikan  dampak  positif  yang  lebih  besar  terhadap perekonomian Indonesia dibandingkan infrastruktur ekonomi. Pembangunan infrastruktur diperlukan guna mempercepat peningkatan kegiatan ekonomi dalam jangka panjang.
Kata kunci : subsidi BBM, infrastruktur, SNSE, output, pendapatan rumah tangga

## Abstract
________________________________________________________________
Fuel  subsidy  policy  in  Indonesia  was  considered  inappropriate  since  before  2014  because  of  the  fact  that  most  of  the subsidized fuel was consumed by the wealthy and that the consistently increasing budget for fuel subsidy had narrowed the space for infrastructure spending. Few months before 2015, Indonesian government reduced the expenditure for fuel subsidy to accomodate infrastructure spending. This research aimed to quantify the impact of such policy on output and household income in Indonesia using Social Accounting Matrix (SAM) model. Based on the simulation results, it was found that human capital infrastructure was more influential in accelerating output and income growth than economic infrastructure. Therefore, developing infrastructure is essential to accelerate economic activity in the long run
Keywords: fuel subsidy, infrastructure, SAM, output, household income
 Corresponding author :
E-mail: ma912@ums.ac.id
© 2019, Fakultas Ekonomi Universitas Tidar

## PENDAHULUAN
Kebijakan  pemerintah,  salah  satunya kebijakan  fiskal,  merupakan  upaya  untuk menstabilkan perekonomian setelah kegagalan  perekonomian laissez-faire .  Salah satu  bentuk  upaya  pemerintah  dalam mengendalikan perekonomian melalui kebijakan  fiskal  adalah  dengan  melakukan belanja,  yang  komponennya  tercatat  dalam Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Negara (APBN).  Berdasarkan  data  Kementerian Keuangan (Kemenkeu), belanja negara meningkat  71  persen  dari  tahun  2010  sebesar 1042  triliun  Rupiah  menjadi  1777  triliun Rupiah pada tahun 2014 1 . Defisit anggaran pun melonjak hampir lima kali lipat dari 47 triliun Rupiah  pada  tahun  2010  menjadi  227  triliun Rupiah pada tahun 2014.
Salah satu kontributor membengkaknya belanja negara adalah konsistennya peningkatan  belanja  subsidi,  khususnya subsidi  BBM.  Pada  tahun  2010,  pemerintah menganggarkan  82  triliun  Rupiah  untuk belanja subsidi BBM, yang kemudian berlipat hingga hampir 240 triliun Rupiah pada tahun 2014.  Meski  demikian,  sebagian  besar  (86 persen)  pengguna  BBM  bersubsidi  di Indonesia  adalah  masyarakat  mampu  (Diop, 2014) 2 .  Selain  itu,  belanja  subsidi  BBM  yang terus  meningkat  menyebabkan  rendahnya belanja produktif seperti infrastruktur.
Berdasarkan laporan The Global Competitiveness Report (GCR) 2015,
infrastruktur yang memadai dapat menurunkan biaya transportasi dan transaksi, memfasilitasi pergerakan barang dan jasa, dan pertukaran informasi, sehingga dapat
1 Data  diperoleh  dari  dokumen  Laporan  Keuangan Pemerintah  Pusat  (LKPP)  yang  dapat  diakses  melalui tautan https://bit.ly/2SfxdqH
2 Informasi  diperoleh  dari  artikel  kepala  pengamat ekonomi Indonesia dari Bank Dunia, Ndiame Diop, yang dapat diakses melalui tautan http://t.co/2k1LLrMMre
3 Informasi dan data yang dicantumkan pada paragraf ini diperoleh dari laporan ekonom World Economic Forum ,
menurunkan kesenjangan antar wilayah. Bagi pembangunan  berkelanjutan  dan  berdaya saing,  infrastruktur  berada  pada  pilar  kedua dari  empat  pilar  utama  pembangunan  suatu negara (setara dengan kelembagaan, kemajuan  teknologi,  dan  kondisi  ekonomi makro).  Kondisi  infrastruktur  merupakan salah  satu  indikator  daya  saing  suatu  negara yang dapat menarik investasi dan mempercepat pertumbuhan ekonomi
(Schwab, 2015) 3 .
Kondisi  infrastruktur  Indonesia  pada tahun  2014  berdasarkan  laporan  Schwab belum  dapat  dikatakan  memadai.  Dari  144 negara, kualitas infrastruktur Indonesia secara keseluruhan  menempati  peringkat  ke-72. Adapun  kategori  infrastruktur  terburuk adalah  jalan  dan  rel  kereta  api  dengan  nilai masing-masing 3,9 dan 3,7 dari skala 1 hingga 7 4 . Selain itu, tidak memadainya infrastruktur menjadi  faktor  kelima  penghambat  kinerja ekonomi 5 . Kondisi ini merupakan akibat dari alokasi  belanja  infrastruktur  yang  rendah akibat  tingginya  menjulangnya  anggaran subsidi BBM.
Buruknya kondisi infrastruktur Indonesia  dikhawatirkan  menjadi  penyebab pertumbuhan ekonomi yang rendah. Berdasarkan  Grafik  1,  pertumbuhan  Produk Domestik  Bruto  (PDB)  Indonesia,  baik  total maupun per kapita, mengalami kecenderungan  menurun.  Pada  tahun  2014 (tahun  di  mana  kebijakan  pengalihan anggaran  belanja  diberlakukan  dan  menjadi fokus  penelitian  ini),  pertumbuhan  PDB  dan PDB  per  kapita  masing-masing  berada  pada 5,01 persen dan 3,73 persen, lebih rendah dari
Klaus Schwab, yang berjudul “ The Global Competitiveness  Report  2014-2015:  Full  Data  Edition ”. Laporan  tersebut  dapat  diakses  melalui  tautan http://t.co/OW1SDFxUBK
4 Lihat Schwab (2015) http://t.co/OW1SDFxUBK hal. 215
5 Lihat Schwab (2015) http://t.co/OW1SDFxUBK hal. 214
tahun  2010.  Hal  tersebut  diinkasikan  karena rendahnya belanja infrastruktur, yang bahkan tidak mencapai 5 persen dari PDB pada tahun 2013 dan 2014 (Diop, 2014) 6 .
Grafik 1 Pertumbuhan PDB dan PDB Per Kapita Indonesia Tahun 2010 – 2017 (Persen)
Sumber: Bank Dunia
Besarnya  peran  infrastruktur  membuat pemerintah Indonesia memperbarui kebijakan  belanjanya.  Menjelang  tahun  2015, pemerintah  Indonesia  memutuskan  untuk memangkas  anggaran  belanja  subsidi  BBM dari  239,99  triliun  Rupiah  pada  tahun  2014 menjadi  hanya  64,68  triliun  Rupiah  setahun berikutnya. Bahkan, anggaran belanja subsidi BBM  mengalami  kecenderungan  menurun sejak  diberkalukannya  kebijakan  tersebut (47,05  triliun  Rupiah  pada  tahun  2017 berdasarkan data LKPP). Dana yang dipangkas akan digunakan untuk membenahi infrastruktur dengan harapan dapat memperbaiki kinerja dan daya saing ekonomi Indonesia.
Tujuan penelitian ini adalah mengestimasi  secara  kuantitatif  dampak pengalihan  anggaran  subsidi  BBM  untuk membangun  infrastruktur.  Secara  umum, penelitian  dengan  topik  ini  sudah  banyak dilakukan  dengan  menggunakan  model regresi maupun model keseimbangan umum. Perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian sebelumnya  adalah  pada  teknik  analisis. Analisis pada penelitian menggunakan model Sistem  Neraca  Sosial  Ekonomi  (SNSE)  yang dibagi  menjadi  dua  tahap,  yaitu  simulasi
6 Lihat artikel Diop http://t.co/2k1LLrMMre
kebijakan  pengurangan  belanja  subsidi  BBM dan kemudian peningkatan belanja infrastruktur.  Pada  penelitian  ini  juga  akan dilakukan uji beda sampel untuk mengetahui apakah  secara  statistik  terdapat  perbedaan distribusi pendapatan rumah tangga sebelum dan setelah simulasi kebijakan dilakukan .

## TINJAUAN LITERATUR
Kajian  mengenai  dampak  kebijakan anggaran sudah banyak dilakukan, khususnya mengenai anggaran subsidi dan infrastruktur. Salah  satu  penelitian  lama  yang  kemudian banyak  dirujuk  peneliti-peneliti  selanjutnya adalah  penelitian  Aschauer  (1989).  Dengan model  regresi Ordinary  Least  Square (OLS), penelitiannya membuktikan bahwa peningkatan kualitas jalan, bandara, drainase, dan instalasi listrik dan gas akan meningkatkan Total Factor Productivity (TFP) Amerika  Serikat.  Penelitian  dengan  model serupa  dilakukan  oleh  Ford  &  Poret  (1991) yang membuktikan bahwa penurunan TFP di Amerika  Serikat  disebabkan  oleh  minimnya anggaran  infrastruktur.  Model  OLS  juga digunakan oleh penelitian baru-baru ini, yaitu penelitian  Palei  (2015),  yang  menemukan
6.01 4.63 6.22 6.17 6.03 5.56 5.01 4.88 5.03 5.07 4.59 3.24 4.83 4.79 4.68 4.24 3.73 3.65 3.85 3.92 0 1 2 3 4 5 6 7 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 P er tumb uh an (p er sen) PDB PDB Per Kapita
bahwa perbaikan kualitas infrastruktur dapat mengangkat  derajat  daya  saing  ekonomi Rusia.
Model  ekonometrika  memang  dapat mampu  mengestimasi  pengaruh  jangka panjang,  namun  analisis  yang  dihasilkan cenderung  kurang  komprehensif  karena hanya ada satu variabel yang terpengaruh, dan variabel  tersebut  tidak  dapat  diklasifikasikan ke  dalam  kategori-kategori  tertentu.  Analisis yang dapat mengakomodasi keperluan tersebut adalah model keseimbangan umum, seperti  input-output  (IO),  Sistem  Neraca Sosial  Ekonomi  (SNSE),  atau Computable General Equilibrium (CGE).
Penelitian Raihan (2011) yang menggunakan  analisis  SNSE  menemukan bahwa  tambahan  anggaran  infrastruktur dapat  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi dan  pendapatan  rumah  tangga.  Model keseimbangan umum lain yaitu IO diaplikasikan oleh Bonakdarpour et al. (2014) yang  membuktikan  bahwa  infrastruktur transportasi  berperan  dalam  meningkatkan PDB  dan  kesempatan  kerja.  Dari  sisi  belanja subsidi, Widodo et al. (2012) dan Fathurrahman  (2014)  dengan  analisis  SNSE menemukan  bahwa  penurunan  subsidi  akan menurunkan  output  dan  pendapatan  rumah tangga, namun perekonomian dapat kembali dipulihkan dengan dana yang dialihkan untuk sektor  lain.  Sementara  itu,  Ogarenko  & Hubacek  (2013)  dan  Cooke  et  al.  (2014) memperoleh hasil yang sama dengan analisis IO.
Penelitian  ini  mencoba  melakukan analisis  lanjutan  dari  hasil-hasil  penelitian sebelumnya  yang  menggunakan  model keseimbangan  umum,  terutama  SNSE.  Pada penelitian  ini  akan  dilakukan  uji  t  untuk menentukan  apakah  terdapat  perbedaan distribusi  pendapatan  rumah  tangga  antara sebelum  dan  setelah  estimasi  dampak kebijakan.

## METODE PENELITIAN

## Efek Multiplier
Untuk  mengetahui  seberapa  besar dampak aktivitas variabel eksogen (berpengaruh)  terhadap  variabel  endogen (terpengaruh), maka dilakukanlah
penghitungan multiplier pada  SNSE  dengan cara:
𝑦 = 𝑀 𝑎 𝑥 (1)
Pada  Persamaan  (1),  y  adalah  variabel endogen  pada  SNSE.  Pada  penelitian  ini,  y adalah output sektor produksi dan pendapatan  rumah  tangga.  M a menunjukkan nilai multiplier , di mana nilai y akan berubah sebesar  M a unit  ketika  nilai  x  (variabel eksogen) berubah satu unit. Adapun variabel eksogen pada penelitian ini adalah peningkatan belanja infrastruktur dan gejolak ekonomi  yang  terjadi  akibat  pemangkasan belanja subsidi BBM.

## Skenario Kebijakan
Langkah  awal  analisis  pada  penelitian ini adalah dengan membuat skenario gejolak yang  mungkin  terjadi  pada  perekonomian apabila  belanja  subsidi  BBM  dikurangi. Berdasarkan  teori  permintaan,  harga  yang lebih tinggi akan menurunkan jumlah barang yang diminta. Pada kasus penelitian ini, harga BBM  yang  meningkat  akibat  penurunan belanja  subsidi  BBM  akan  menurunkan kuantitas  konsumsi  BBM  oleh  sektor  yang BBM-nya disubsidi, yaitu sektor angkutan dan listrik. Simulasi gejolak pada sisi subsidi BBM pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan mengalikan  proporsi  perubahan  pengeluaran konsumsi  BBM  oleh  sektor  angkutan  dan listrik  dengan  besarnya  penurunan  belanja subsidi BBM.
Penelitian  ini  mengasumsikan  seluruh anggaran  subsidi  BBM  yang  dipangkas digunakan  untuk  membangun  infrastruktur.
Pembagian  anggaran  tersebut  dibedakan menjadi empat skenario, yaitu:
1. Seluruhnya  dialokasikan  untuk  sektor  41 7
(konstruksi)
2. Seluruhnya  dialokasikan  untuk  sektor  49 (pendidikan dan kesehatan)
3. Masing-masing  50  persen  dialokasikan untuk sektor 41 dan 49
4. 78 persen dialokasikan untuk sektor 41 dan 22  persen  dialokasikan  untuk  sektor  49. Pembagian ini berdasarkan informasi yang diperoleh  dari  artikel  Sekretariat  Kabinet (Setkab, 2015) dan KataData (2015) 8

## Uji Beda
Pengujian  hipotesis  pada  penelitian  ini didasarkan  pada  uji  beda  dua  sampel berhubungan, karena sampel pada penelitian ini adalah rumah tangga berdasarkan kategori SNSE sebelum dan setelah simulasi kebijakan. Uji  beda  dilakukan  dengan  membandingkan pendapatan  dan  proporsi  pendapatan  rumah tangga sebelum dan setelah kebijakan. Karena hanya  terdapat  delapan  kategori  rumah tangga  pada  SNSE, maka  uji  yang  digunakan adalah  uji  t.  Adapun  hipotesis  penelitian  ini untuk  pendapatan  rumah  tangga  adalah sebagai berikut:
• H 0 :  Pendapatan  rumah  tangga  setelah simulasi kebijakan sama dengan atau lebih rendah  dari  pendapatan  rumah  tangga sebelum simulasi kebijakan
• H a :  Pendapatan  rumah  tangga  setelah simulasi  kebijakan  lebih  tinggi  dari pendapatan rumah tangga sebelum simulasi kebijakan
Sementara  itu,  hipotesis  untuk  proporsi pendapatan  rumah  tangga  adalah  sebagai berikut:
7 Tabel SNSE Indonesia ditampilkan pada Lampiran 1
8 Artikel  terkait  dapat  diakses  melalui  tautan https://bit.ly/2BHn0xR dan https://bit.ly/2Skf2QS
• H 0 :  Proporsi  pendapatan  rumah  tangga setelah  simulasi  kebijakan  sama  dengan sebelum kebijakan
• H a :  Proporsi  pendapatan  rumah  tangga setelah simulasi kebijakan berbeda dengan sebelum kebijakan
Pengambilan  keputusan  pada  uji  hipotesis pada penelitian ini didasarkan pada besarnya signifikansi hasil uji t. Jika signifikansi kurang dari α , maka H 0 ditolak (Santoso, 2018).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Perubahan Output Sektor Produksi
Anggaran  belanja  subsidi  BBM  yang dipotong  akan  menurunkan  output  sektor produksi  sebesar  1,21  persen,  dengan  sektor listrik mengalami penurunan output terbesar yaitu 8,40 persen. Meski demikian, dana yang dialihkan  untuk  membenahi  infrastruktur akan  meningkatkan  output  masing-masing sebesar 6,27 persen; 6,65 persen; 6,46 persen; dan 6,36 persen untuk tiap skenario 9 , sehingga output secara keseluruhan meningkat sebesar lebih dari 5 persen. Adapun sektor yang paling tinggi  pertumbuhannya  di  antaranya  adalah transportasi dan pendidikan dan kesehatan.
Berdasarkan  hasil  simulasi,  ditemukan bahwa  peningkatan  belanja  infrastruktur pendidikan  dan  kesehatan  (sektor  49)  dapat meningkatkan  output  sektor  produksi  lebih besar dibandingkan infrastruktur fisik (sektor 41). Hasil tersebut dapat dilihat dari simulasi skenario  2  yang  menghasilkan  pertumbuhan output  terbesar.  Pendidikan  dan  kesehatan merupakan  modal  manusia  yang  melekat pada  tenaga  kerja  dan  dapat  meningkatkan kualitas  masyarakat,  sehingga  pembangunan modal manusia dapat mempercepat pertumbuhan ekonomi.
9 Hasil olahan data dapat dilihat pada Lampiran 2, 3, 4, dan 5

## Perubahan Pendapatan Rumah Tangga
Hasil  simulasi  membuktikan  bahwa pendapatan  rumah  tangga  akan  turun  1,24 persen  setelah  pengurangan  belanja  subsidi BBM.  Hal  tersebut  dapat  disebabkan  karena pengeluaran  yang  mereka  lakukan  menjadi lebih besar akibat harga BBM yang naik yang dapat  memicu  kenaikan  harga  barang kebutuhan  lainnya.  Adapun  rumah  tangga yang mengalami proporsi penurunan pendapatan  terbesar  adalah  rumah  tangga golongan atas di kota (kode 25) yaitu sebesar 1,34 persen.
Meski  demikian,  simulasi  peningkatan anggaran  infrastruktur  pada  masing-masing skenario menghasilkan kenaikan pendapatan rumah tangga sebesar 4,66 persen; 7,2 persen; 5,93  persen;  dan  5,22  persen.  Sama  seperti dampak terhadap output, pendapatan rumah tangga juga mengalami peningkatan terbesar melalui  skenario  2.  Adapun  rumah  tangga yang mengalami proporsi peningkatan pendapatan  terbesar  adalah  rumah  tangga golongan  atas  di  desa  (kode  22)  dan  di  kota (kode  25) 10 .  Perbaikan  infrastruktur  dapat meningkatkan  konektivitas  antar  wilayah sehingga ketimpangan pendapatan diharapkan dapat lebih cepat diturukan.
Berdasarkan  hasil  uji  t  pertama, diperoleh  nilai  signifikansi  sebesar  kurang dari α 5 persen pada tiap skenario 11 , sehingga H 0 ditolak. Dengan demikian, dapat disimpulkan  bahwa  pendapatan  rumah tangga setelah simulasi lebih tinggi dibandingkan sebelum simulasi. Namun, hasil uji  t  kedua  mengindikasikan  bahwa  tidak adanya  perbedaan  distribusi  pendapatan rumah  tangga.  Hal  tersebut  didasarkan  pada signifikansi  yang  lebih  tinggi  dari α  5  persen untuk  semua  skenario.  Rumah  tangga  buruh
10 Hasil olahan daat dapat dilihat pada Lampiran 6 dan 7
tani dan yang bertempat tinggal di desa masih menguasai sebagian kecil pendapatan.

## KESIMPULAN DAN SARAN
BBM bersubsidi selama ini lebih banyak dikonsumsi oleh masyarakat golongan ekonomi  menengah  ke  atas.  Tak  hanya  itu, belanja  subsidi  BBM  yang  terus  meningkat menyebabkan tipisnya ruang anggaran infrastruktur, dan hal tersebut menyebabkan kurang baiknya kualitas infrastruktur Indonesia.  Atas  pertimbangan  tersebut, pemerintah  Indonesia  melakukan  realokasi belanja pada akhir tahun 2014.
Penelitian  ini  menemukan  bahwa peningkatan  output  sektor  produksi  dan pendapatan  rumah  tangga  lebih  tinggi  pada skenario  peningkatan  belanja  infrastruktur dibandingkan  penurunannya  pada  skenario pemangkassan  anggaran  subsidi  BBM.  Lebih lanjut, infrastruktur pendidikan dan kesehatan menjadi penyumbang peningkatan output  dan  pendapatan  rumah  tangga terbesar.  Pembangunan  infrastruktur  dapat mengakselerasi perekonomian sehingga diharapkan pemerintah memberikan perhatian lebih di masa yang akan datang.

## Keterbatasan Penelitian
Penelitian  ini  hanya  mengkaji  dampak kenaikan  harga  BBM  akibat  penurunan anggaran belanja subsidi BBM, sehingga data yang  digunakan  hanyalah  data  sebelum kebijakan (2014) dan setelah kebijakan (2015). Selain  itu,  tidak  terdapat  informasi  secara detail  mengenai  ke  mana  sajakah  alokasi anggaran  subsidi  BBM  yang  telah  dipangkas tersebut, sehingga penelitian ini menggunakan asumsi ekstrim, yaitu seluruhnya  dialihkan  untuk  infrastruktur. Diharapkan  penelitian  selanjutnya  yang terkait dapat mengembangkan analisis
11 Hasil uji t dapat dilihat pada Lampiran 8
dengan  lebih  detail  dan  melalui  sumber informasi yang kredibel.

## DAFTAR PUSTAKA
Aschauer,  David  Alan.  1989.  “Is  Public
Expenditure  Productive?” Journal  of Monetary Economics 23(September 1988): 177 – 200. Bonakdarpour, Mohsen, Robert Brodesky, and Karen A. Campbell. 2014. “Transportation Infrastructure Investment : Macroeconomic and Industry  Contribution  of  the  Federal Highway and Mass Transit Program. ” In Transportation  Construction  Coalition , Philadelphia.
Cooke, Edgar F A et al. 2014. “Estimating the Impact  on  Poverty  of  Ghana’s  Fuel Subsidy  Reform  and  A  Mitigating Response.” Partnership  for  Economic Policy (PEP) Working Paper II.
Diop, Ndiame. 2014. Why Is Reducing Energy Subsidies a Prudent, Fair, and Transformative  Policy  for  Indonesia ? Jakarta. http://t.co/2k1LLrMMre

## Fathurrahman,  Fahman.  2014.  “Simulating
Indonesian  Fuel  Subsidy  Reform:  A
Social Accounting Matrix (SAM) Analysis.” Middle East Technical University
Ford,  Robert,  and  Pierre  Poret.  1991.
“Infrastructure and Private -Sector Productivity.” Economic Studies 17(Autumn): 63 – 89.
Kementerian  Keuangan. Laporan  Keuangan Pemerintah Pusat . https://bit.ly/2SfxdqH
Ogarenko,  Iuliia,  and  Klaus  Hubacek.  2013. “Eliminating Indirect Energy Subsidies in Ukraine :  Estimation  of  Environmental and Socioeconomic Effects Using Input –
Output Modelling. ”

## Palei, Tatyana. 2015. “Assessing the Impact of
Infrastructure on Economic Growth and
Global Competitiveness.” Procedia Economics and Finance 23(October 2014):
168 – 75.
http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/ pii/S2212567115003226
Raihan, Selim. 2011. Infrastructure and Growth and  Poverty  in  Bangladesh .  Manila. http://mpra.ub.uni- muenchen.de/37882/
Santoso,  Singgih.  2018. Menguasai  Statistik dengan  SPSS  25 .  Jakarta:  PT  Elex  Media
Komputindo Schwab, Klaus. 2015. The Global Competitiveness  Report  2014-2015:  Full Data Edition . Geneva. http://t.co/OW1SDFxUBK
Widodo,  Tri,  Gumilang  Aryo  Sahadewo,  Sekar
Utami Setiastuti, and Maftuchatul Chaerriyah. 2012. “Impact of Fuel Subsidy Removal  on  Government  Spending.”  In
Energy  Market  Integration  in  East  Asia: Theories,  Electricity  Sector  and  Subsidies , Jakarta: ERIA, 173–206

## LAMPIRAN 1 Neraca Endogen Tabel SNSE Indonesia
Keterangan Uraian Kode
Fa k to r P ro d u k si Te n ag a K er ja
Pertanian penerima upah & gaji Desa 1 Kota 2 Pertanian bukan penerima upah & gaji Desa 3 Kota 4 Produksi, Operator Alat Angkutan, Manual dan buruh kasar penerima upah dan gaji Desa 5 Kota 6 Produksi, Operator Alat Angkutan, Manual dan buruh kasar bukan penerima upah dan gaji Desa 7 Kota 8 Tata Usaha, Penjualan, Jasa-jasa penerima upah dan gaji Desa 9 Kota 10 Tata Usaha, Penjualan, Jasa-jasa bukan penerima upah dan gaji Desa 11 Kota 12 Kepemimpinan, Ketatalaksanaan, Militer, Profesional, dan Teknisi penerima upah dan gaji Desa 13 Kota 14 Kepemimpinan, Ketatalaksanaan, Militer, Profesional, dan Teknisi bukan penerima upah dan gaji Desa 15 Kota 16 Bukan Tenaga Kerja 17
In st it u si R u m ah t an g g a
Buruh Tani 18 Pengusaha Pertanian 19 Pengusaha bebas golongan rendah, tenaga TU, pedagang keliling, pekerja bebas sektor angkutan, jasa perorangan, buruh kasar Desa 20 Bukan angkatan kerja dan golongan tidak jelas 21 Pengusaha bebas golongan atas, pengusaha bukan pertanian, manajer, militer, profesional, teknisi, guru, pekerja TU, dan penjualan golongan atas 22 Pengusaha bebas golongan rendah, tenaga TU, pedagang keliling, pekerja bebas sektor angkutan, jasa perorangan, buruh kasar Kota 23 Bukan angkatan kerja dan golongan tidak jelas 24 Pengusaha bebas golongan atas, pengusaha bukan pertanian, manajer, militer, profesional, teknisi, guru, pekerja TU, dan penjualan golongan atas 25 Perusahaan 26 Pemerintah 27
S ek to r Pr o d u k si ( + Ko mo d it i D o m est ik & Impo r + M a rg in ) Pertanian Pertanian Tanaman Pangan 28 Pertanian Tanaman Lainnya 29 Peternakan dan Hasil-hasilnya 30 Kehutanan dan Perburuan 31 Perikanan 32 Pertambangan Pertambangna Batubara, Biji Logam, dan Minyak Bumi 33 Pertambangan dan Penggalian Lainnya 34 Industri Pengolahan Industri Makanan, Minuman, dan Tembakau 35 Industri Pemintalan, Tekstil, Pakaian, dan Kulit 36 Industri Kayu & Barang dari Kayu 37 Industri Kertas, Percetakan, Alat Angkutan, dan Barang dari Logam 38 Industri Kimia, Pupuk, Hasil dari Tanah Liat, Semen 39 Listrik, Gas dan Air Minum 40 Konstruksi 41 Perdagangan, Restoran & Perhotelan, Pengangkutan & Komunikasi Perdagangan besar dan eceran, jasa penunjang angkutan 42 Restoran 43 Perhotelan 44 Angkutan 45 Lembaga Keuangan, Real Estate, Pemerintah, Jasa Sosial dan Kebudayaan, Jasa Hiburan, Jasa Perseorangan dan RT Bank dan asuransi 47 Real estate dan jasa perusahaan 48 Pemerintahan dan pertahanan, pendidikan, kesehatan, jasalain, film, dan rekreasi 49 Jasa perorangan, rumah tangga, dan jasa lainnya 50
Sumber: Badan Pusat Statistik (BPS)
Catatan: SNSE yang digunakan adalah SNSE 102x102 yang sudah diagregasi sesuai kebutuhan penelitian

## LAMPIRAN 2
Perubahan  Output  Sektor  Produksi Berdasarkan Skenario 1 12 Kode SNSE Output Awal Output Akhir Perubahan Output Growth (Triliun Rupiah) (%) 28 1.091,58 1.138,54 46,96 4,30% 29 438,37 454,15 15,78 3,60% 30 624,30 652,77 28,46 4,56% 31 116,82 128,21 11,40 9,76% 32 428,95 448,22 19,26 4,49% 33 1.384,44 1411,87 27,43 1,98% 34 190,53 217,05 26,52 13,92% 35 2.245,56 2332,18 86,62 3,86% 36 654,70 670,51 15,81 2,42% 37 390,80 419,74 28,94 7,41% 38 3.395,65 3.554,85 159,20 4,69% 39 2.864,69 2.984,14 119,45 4,17% 40 330,54 313,06 -17,48 -5,29% 41 2.463,96 2.854,74 390,77 15,86% 42 3.074,87 3.207,20 132,33 4,30% 43 588,12 615,13 27,01 4,59% 44 98,41 100,96 2,54 2,59% 45 1.440,64 1.444,05 3,41 0,24% 47 548,73 574,12 25,39 4,63% 48 633,27 666,24 32,96 5,20% 49 1.004,34 1.042,69 38,35 3,82% 50 297,09 308,15 11,06 3,72% Total 24.306,36 25.538,56 1.232,21 6,27%

## Sumber: Tabel SNSE Indonesia, diolah
12 Hasil ini adalah penjumlahan dampak pemangkasan belanja subsidi BBM terhadap output sektor produksi (output  turun  1,21%)  dengan  dampak  peningkatan belanja infrastruktur terhadap output sektor produksi (output meningkat 6,27%)

## Lampiran 3
Perubahan  Output  Sektor  Produksi Berdasarkan Skenario 2 13 Kod e SNSE Output Awal Output Akhir Perubaha n Output Growt h (Triliun Rupiah) (%) 28 1.091,58 1.185,79 94,21 8,63% 29 438,37 461,20 22,83 5,21% 30 624,30 675,90 51,60 8,26% 31 116,82 119,17 2,35 2,01% 32 428,95 460,88 31,93 7,44% 33 1.384,44 1.405,57 21,13 1,53% 34 190,53 193,12 2,59 1,36% 35 2.245,56 2.395,21 149,65 6,66% 36 654,70 677,70 23,01 3,51% 37 390,80 398,89 8,10 2,07% 38 3.395,65 3.498,48 102,84 3,03% 39 2.864,69 2.960,76 96,07 3,35% 40 330,54 315,89 -        14,64 -4,43% 41 2.463,96 2.474,45 10,48 0,43% 42 3.074,87 3.224,81 149,95 4,88% 43 588,12 625,46 37,34 6,35% 44 98,41 101,96 3,55 3,61% 45 1.440,64 1.454,71 14,07 0,98% 47 548,73 577,33 28,61 5,21% 48 633,27 667,17 33,89 5,35% 49 1.004,34 1.442,68 438,34 43,65% 50 297,09 311,79 14,70 4,95% Tota l 24.306,3 6 25.628,9 5 1.322,59 5,44%

## Sumber: Tabel SNSE Indonesia, diolah
13 Hasil ini adalah penjumlahan dampak pemangkasan belanja subsidi BBM terhadap output sektor produksi (output  turun  1,21%)  dengan  dampak  peningkatan belanja infrastruktur terhadap output sektor produksi (output meningkat 6,65%)

## LAMPIRAN 4
Perubahan Output Sektor Produksi Berdasarkan Skenario 3 14 Kode SNSE Output Awal Output Akhir Perubahan Output Pertumbuhan (Triliun Rupiah) (%) 28 1.091,58 1.162,17 70,58 6,47% 29 438,37 457,68 19,31 4,40% 30 624,30 664,33 40,03 6,41% 31 116,82 123,69 6,87 5,88% 32 428,95 454,55 25,60 5,97% 33 1.384,44 1.408,72 24,28 1,75% 34 190,53 205,09 14,56 7,64% 35 2.245,56 2.363,70 118,13 5,26% 36 654,70 674,11 19,41 2,96% 37 390,80 409,32 18,52 4,74% 38 3.395,65 3.526,67 131,02 3,86% 39 2.864,69 2.972,45 107,76 3,76% 40 330,54 314,48 -              16,06 -4,86% 41 2.463,96 2.664,59 200,63 8,14% 42 3.074,87 3.216,01 141,14 4,59% 43 588,12 620,29 32,18 5,47% 44 98,41 101,46 3,05 3,10% 45 1.440,64 1.449,38 8,74 0,61% 47 548,73 575,72 27,00 4,92% 48 633,27 666,70 33,43 5,28% 49 1.004,34 1.242,68 238,35 23,73% 50 297,09 309,97 12,88 4,34% Total 24.306,36 25.583,75 1.277,40 6,46%
Sumber: Tabel SNSE Indonesia, diolah
14 Hasil ini adalah penjumlahan dampak pemangkasan belanja subsidi BBM terhadap output sektor produksi (output turun 1,21%) dengan dampak peningkatan belanja infrastruktur terhadap output sektor produksi (output meningkat 6,46%)

## LAMPIRAN 5
Perubahan Output Sektor Produksi Berdasarkan Skenario 4 15 Kode SNSE Output Awal Output Akhir Perubahan Output Pertumbuhan (Triliun Rupiah) (%) 28 1.091,58 1.148,94 57,35 5,25% 29 438,37 455,70 17,33 3,95% 30 624,30 657,85 33,55 5,37% 31 116,82 126,22 9,41 8,05% 32 428,95 451,00 22,05 5,14% 33 1.384,44 1.410,49 26,05 1,88% 34 190,53 211,79 21,26 11,16% 35 2.245,56 2.346,05 100,49 4,47% 36 654,70 672,09 17,40 2,66% 37 390,80 415,15 24,35 6,23% 38 3.395,65 3.542,45 146,80 4,32% 39 2.864,69 2.979,00 114,31 3,99% 40 330,54 313,68 -        16,86 -5,10% 41 2.463,96 2.771,07 307,11 12,46% 42 3.074,87 3.211,07 136,21 4,43% 43 588,12 617,40 29,28 4,98% 44 98,41 101,18 2,77 2,81% 45 1.440,64 1.446,40 5,76 0,40% 47 548,73 574,82 26,10 4,76% 48 633,27 666,44 33,17 5,24% 49 1.004,34 1.130,69 126,35 12,58% 50 297,09 308,95 11,86 3,99% Total 24.306,36 25.558,45 1.252,09 6,36%
Sumber: Tabel SNSE Indonesia, diolah
15 Hasil ini adalah penjumlahan dampak pemangkasan belanja subsidi BBM terhadap output sektor produksi (output turun 1,21%) dengan dampak peningkatan belanja infrastruktur terhadap output sektor produksi (output meningkat 6,36%)

## LAMPIRAN 6

## Perubahan Pendapatan Rumah Tangga Berdasarkan Skenario 1 dan 2
Skenario 1 16 :
Kode SNSE Pendapatan Awal Pendapatan Akhir Perubahan Pertumbuhan (Triliun rupiah) (%) 18 176,76 184,31 7,55 4,27% 19 731,56 764,11 32,54 4,45% 20 494,23 520,39 26,16 5,29% 21 173,15 181,41 8,26 4,77% 22 468,45 489,83 21,38 4,56% 23 710,50 745,08 34,59 4,87% 24 243,91 255,27 11,37 4,66% 25 827,88 864,33 36,44 4,40% Total 3826,44 4.004,73 178,29 4,66%
Sumber: Tabel SNSE Indonesia, diolah
Skenario 2 17 :
Kode SNSE Pendapatan Awal Pendapatan Akhir Perubahan Pertumbuhan (Triliun rupiah) (%) 18 176,76 187,44 10,68 6,04% 19 731,56 780,78 49,21 6,73% 20 494,23 519,08 24,85 5,03% 21 173,15 184,74 11,59 6,69% 22 468,45 511,20 42,74 9,12% 23 710,50 749,72 39,23 5,52% 24 243,91 260,37 16,46 6,75% 25 827,88 908,67 80,78 9,76% Total 3826,44 4.101,99 275,54 7,20%
Sumber: Tabel SNSE Indonesia, diolah
16 Hasil  ini  adalah  penjumlahan  dampak  pemangkasan  belanja  subsidi  BBM  terhadap  pendapatan  rumah  tangga (pendapatan  turun  1,24%)  dengan  dampak  peningkatan  belanja  infrastruktur  terhadap  output  sektor  produksi (pendapatan meningkat 5,89%)
17 Hasil  ini  adalah  penjumlahan  dampak  pemangkasan  belanja  subsidi  BBM  terhadap  pendapatan  rumah  tangga (pendapatan  turun  1,24%)  dengan  dampak  peningkatan  belanja  infrastruktur  terhadap  output  sektor  produksi (pendapatan meningkat 8,44%)

## LAMPIRAN 7

## Perubahan Pendapatan Rumah Tangga Berdasarkan Skenario 3 dan 4
Skenario 3 18 :
Kode SNSE Pendapatan Awal  Pendapatan Akhir Perubahan Pertumbuhan (Triliun rupiah) (%) 18 176,76 185,87 9,11 5,16% 19 731,56 772,44 40,88 5,59% 20 494,23 519,74 25,50 5,16% 21 173,15 183,08 9,92 5,73% 22 468,45 500,51 32,06 6,84% 23 710,50 747,40 36,91 5,19% 24 243,91 257,82 13,91 5,70% 25 827,88 886,50 58,61 7,08% Total 3826,44 4.053,36 226,92 5,93%
Sumber: Tabel SNSE Indonesia, diolah
Skenario 4 19 :
Kode SNSE Pendapatan Awal  Pendapatan Akhir Perubahan Pertumbuhan (Triliun rupiah) (%) 18 176,76 184,99 8,24 4,66% 19 731,56 767,77 36,21 4,95% 20 494,23 520,11 25,87 5,23% 21 173,15 182,14 8,99 5,19% 22 468,45 494,53 26,08 5,57% 23 710,50 746,10 35,61 5,01% 24 243,91 256,39 12,49 5,12% 25 827,88 874,08 46,20 5,58% Total 3826,44 4.026,13 199,69 5,22%
Sumber: Tabel SNSE Indonesia, diolah
18 Hasil  ini  adalah  penjumlahan  dampak  pemangkasan  belanja  subsidi  BBM  terhadap  pendapatan  rumah  tangga (pendapatan  turun  1,24%)  dengan  dampak  peningkatan  belanja  infrastruktur  terhadap  output  sektor  produksi (pendapatan meningkat 7,17%)
19 Hasil  ini  adalah  penjumlahan  dampak  pemangkasan  belanja  subsidi  BBM  terhadap  pendapatan  rumah  tangga (pendapatan  turun  1,24%)  dengan  dampak  peningkatan  belanja  infrastruktur  terhadap  output  sektor  produksi (pendapatan meningkat 6,45%)

## LAMPIRAN 8

## Hasil Uji Hipotesis
Hasil uji hipotesis sampel pendapatan rumah tangga

## Paired Samples Test
Paired Differences t df Sig. (2- tailed) Mean Std. Deviation Std. Error Mean 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Pair 1 Awal - Skenario1 -22286.18375 11988.01810 4238.40445 -32308.41769 -12263.94981 -5.258 7 .001 Pair 2 Awal - Skenario2 -34443.11750 23784.32137 8409.02746 -54327.30777 -14558.92723 -4.096 7 .005 Pair 3 Awal - Skenario3 -28364.65030 17262.16387 6103.09657 -42796.18045 -13933.12015 -4.648 7 .002 Pair 4 Awal - Skenario4 -24960.70750 14057.56903 4970.10120 -36713.12932 -13208.28568 -5.022 7 .002

## Sumber: Tabel SNSE Indonesia, diolah

## Hasil uji hipotesis proporsi/distribusi pendapatan rumah tangga
Paired Samples Test Paired Differences t df Sig. (2- tailed) Mean Std. Deviation Std. Error Mean 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Pair 1 Awal - Skenario1 -.00138 .00338 .00119 -.00420 .00145 -1.151 7 .287 Pair 2 Awal - Skenario2 -.00025 .00292 .00103 -.00269 .00219 -.243 7 .815 Pair 3 Awal - Skenario3 -.00013 .00146 .00052 -.00134 .00109 -.243 7 .815 Pair 4 Awal - Skenario4 -.00138 .00338 .00119 -.00420 .00145 -1.151 7 .287 Sumber: Tabel SNSE Indonesia, diolah