Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-507 Volume 7 Nomor 4, Oktober 2023 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v7i4.1953

## Pengaruh Pendapatan Asli Daerah Dan Belanja Modal Pada Peningkatan Indeks Pembangunan Manusia Provinsi DKI Jakarta Tahun 2015 – 2022
Harun Al Rasyid 1 , Agus Tri Indah K 2*
Universitas Bina Sarana Informatika 12
, harun.har@bsi.ac.id , agus.ati@bsi.ac.id

## ABSTRACT
The implementation of regional autonomy and fiscal decentralization gives regional governments the  authority  to  increase  regional  revenues  and  realize  distributive  benefits  so  that  they  can determine  regional  development  priorities.  This  human  development  concept  prioritizes  four elements, including productivity, equity, sustainability and empowerment. The aim of this research is to understand how capital expenditure and PAD influence increasing the human development index. DKI Jakarta Province was the location for this research. The 2015-2022 APBD Performance Report and 2015-2022 HDI statistics are secondary data sources used in this research. By using multiple  regression  analysis,  the  requirements  for  traditional  hypothesis  testing  and  model feasibility testing are met. Regional initial income does not have a positive impact on the human development index. Capital expenditure does not have a negative impact on the human development index. For simultaneous calculations (F statistical testing), the conclusion is that regional sources of income and capital expenditure simultaneously influence the human development index. Based on hypothesis testing, it shows that PAD and capital expenditure have a positive and significant effect on increasing the human development index. This positive and significant influence means that the more PAD and capital expenditure increase, the higher the HDI will be. This increase was due to the allocation of initial regional income and investment expenditure being used well so that planned activities could be carried out smoothly .
Keywords: Capital Expenditure, Regional Original Income and Human Development Index

## PENDAHULUAN
Mengutip  isi Human  Development  Report (HDR)  pertama  tahun  1990,  pembangunan  manusia adalah  suatu  proses  untuk  memperbanyak  pilihan-pilihan  yang  dimiliki  oleh  manusia(Pangesti  & Susanto,  2018).  Diantara  banyak  pilihan  tersebut,  pilihan  yang  terpenting  adalah  untuk  berumur panjang  dan  sehat,  untuk  berilmu  pengetahuan,  dan  untuk  mempunyai  akses  terhadap  sumber  daya yang dibutuhkan agar dapat hidup secara layak(Dewi et al., 2017).
Sebagai  ukuran  kualitas  hidup,  IPM  dibangun  menggunakan  pendekatan  dasar  tiga dimensi(Mongan, 2019). Untuk mengukur aspek kesehatan digunakan rata-rata angka harapan hidup saat lahir.Selain itu, untuk mengukur aspek pengetahuan digunakan kombinasi angka melek huruf dan rata-rata  lama  sekolah.  Sementara  itu,  untuk  mengukur  aspek  kehidupan  yang  layak,  masyarakat menggunakan  indikator  daya  beli  masyarakat  terhadap  sejumlah  kebutuhan  pokok  yang  diukur  dari tingkat pengeluaran per kapita(Yektiningsih, 2018).
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  mendefinisikan  sebagai  penilaian  berdasarkan  seseorang  yang memiliki  gelar  sarjana,  mampu  menjaga  kesehatan,  dan  memiliki  keterampilan  untuk  memperoleh penghasilan  yang  layak  untuk  memenuhi  kebutuhannya.Berdasarkan  catatan  BPS  Provinsi  DKI Jakarta(Suhyanto et al., 2020), IPM di seluruh  wilayah menunjukkan tren peningkatan. Berikut data
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-507 Volume 7 Nomor 4, Oktober 2023 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v7i4.1953
peningkatan IPM seluruh wilayah di Provinsi DKI Jakarta pada tahun 2015 hingga tahun 2023 disajikan pada Tabel 1(Wijaya, 2021).
Tabel 1. Indeks Pembangunan Manusia Tahun 2015-2023 TAHUN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA 2015 78,99 2016 79,60 2017 80,06 2018 80,47 2019 80,76 2020 80,77 2021 81,11 2022 81,65
Sumber Tabel : Badan Pusat Statistik Provinsi DKI Jakarta
Berdasarkan  Tabel  1  Indeks  pembangunan  manusia  mengalami  kenaikan  tiap  tahun  dari  2015 sampai dengan 2022. Rata-rata tertinggi peningkatan IPM di Provinsi DKI Jakarta tahun 2022, dengan rata-rata  peningkatan,  yaitu  0,1%  sampai  dengan  0,2%.  IPM  dapat  digunakan  sebagai  alat  ukur keberhasilan  pembangunan  di  suatu  daerah  dan  merupakan  penilaian  terhadap  pemerataan pembangunan  sudah  berjalan  dengan  baik.  Sumber  dana  yang  dibutuhkan  dalam  pembangunan infrastruktur  daerah  berasal  dari  Pendapatan  Asli  Daerah.  Semakin  mandiri  suatu  daerah  berarti Pendapatan Asli Daerah mampu membiayai pembangunan daerahnya.
Data  berkaitan  dengan  pendapatan  asli  daerah(PAD)  pada  Provinsi  DKI  Jakarta  disajikan  pada Tabel 2.
Tabel 2. Pendapatan Asli Daerah 2015 - 2022 TAHUN Pendapatan Asli Daerah(PAD) (Milyar) 2015 33.686 2016 36.888 2017 43.901 2018 43.327 2019 45.707 2020 37.414 2021 41.606 2022 45.635
Sumber Tabel 2 : Badan Pusat Statistik Provinsi DKI Jakarta
Berdasarkan Tabel 2, PAD terendah di Provinsi DKI Jakarta tahun 2015 dan PAD tertinggi pada tahun  2019,  PAD  mengalami  kenaikan  dan  penurunan,  dari  tahun  2015  sampai  dengan  2017, mengalami penurunan tahun 2018, kemudian kenaikan di tahun 2019 dan mengalami penurunan 2020 karena  ada  damapak  covid  19,  kemudian  meningkat  kembali  dari  tahun  2021  sampai  dengan
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-507 Volume 7 Nomor 4, Oktober 2023 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v7i4.1953
2022.Apabila dibandingkan dengan Peningkatan IPM Provinsi DKI Jakarta, justru Peningkatan IPM Provinsi DKI Jakarta terus meningkat setiap tahunnya semestinya dibarengi dengan peningkatan PAD.
Pengaruh  peningkatan  IPM  suatu  daerah  seharusnya  pengalokasikan  belanja  daerah  untuk menaikan  sector-sektor  yang  mendorong  peningkat  belanja  daerah.  Data  berkaitan  dengan  Belanja Modal(BM) pada Provinsi DKI Jakarta disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Belanja Modal 2015 - 2022 TAHUN Belanja Modal(BM) Milyar 2015 10.244 2016 8.965 2017 11.045 2018 14.118 2019 11.551 2020 3.173 2021 6.865 2022 8.411
Sumber Tabel 3: Badan Pusat Statistik provinsi DKI Jakarta
Berdasarkan pada Tabel 3, Belanja modal terjadi penurunan dan kenaikan dari tahun 2015 – 2022, hal ini terjadi salahsatunya dampak covid 19 yang terjadi  di pertengahan tahun 2019 sampai dengan tahun 2022 sehingga belanja modal tidak efektif untuk meningkatkan tarap hidup masyarakat. Upaya peningkatan  IPM  tidak  akan  lepas  dari  peran  anggota  rakyat    di  daerah  masing-masing  dalam mengalokasikan sumber-sumber pendapatan daerah pada belanja daerah untuk sektor-sektor yang dapat menaikkan IPM seperti bidang pendidikan, kesehatan dan infrastruktur. Sesuai dengan UU Nomor 32 Tahun 2004, yaitu adanya pelimpahan wewenang dari pemerintah pusat kepada daerah otonom untuk mengatur dan mengurus sendiri urusan pemerintahan. Pemerintah daerah diharapkan dapat menggali dan  memanfaatkan  sumber  daya  daerah  masingmasing  dan  dialokasikan  untuk  meningkatkan kesejahteraan masyarakat(Setyorini, 2020). Suatu daerah yang diberikan kepercayaan dan kesempatan untuk  mengatur  secara  mandiri  segala  hal-hal  yang  berkaitan  dengan  daerah  tersebut,  maka kemungkinan  daerah  untuk  bertumbuh  akan  semakin  cepat.  Pemerintah  daerah  juga  dapat mengalokasian sumber-sumber pendapatan dan belanja daerah sesuai  dengan kebutuhan daerah yang bersangkutan. Masyarakat tentunya berharap pemerintah mampu menggunakan sumber daya yang ada secara tepat sasaran demi terciptanya pelayanan yang nyaman bagi masyarakat(Ulya, 2020).

## STUDI LITERATUR

## PenelitianTerdahulu
Penelitian terdahulu yang penulis gunakan sebagai referensi antara lain sebagai berikut:
1. Penelitian Gusi Bagus Kompiang, Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh belanja modal terhadap indeks pembangunan manusia melalui pertumbuhan ekonomi sebagai variabel intervening pada kabupaten/kota di Provinsi Bali periode 2008-2013. Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  analisis  jalur/Path  Analisys.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa:  1)  belanja modal  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  2)  Pertumbuhan ekonomi  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  indeks  pembangunan  manusia,  3)  belanja modal berpengaruh positif dan signifikan terhadap indeks pembangunan manusia, 4) belanja modal berpengaruh  secara  tidak  langsung  terhadap  indeks  pembangunan  manusia  melalui  mediasi
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-507 Volume 7 Nomor 4, Oktober 2023 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v7i4.1953
pertumbuhan  ekonomi  menunjukkan  hasil  z  hitung  4,35  lebih  besar  dibandingkan  z  tabel  1,96. Artinya bahwa pertumbuhan ekonomi merupakan variabel mediasi(Setiawan & Budiana, 2015).
2. Penelitian  Ida  Ayu  Candra  Yunita  Sari,  Tujuan  penelitian  ini  adalah  1)  menganalisis  pengaruh langsung  indeks  pembangunan  manusia  dan  pendapatan  asli  terhadap  pertumbuhan  ekonomi kabupaten/kota di Provinsi Bali, 2) menganalisis pengaruh langsung indeks pembangunan manusia, pendapatan asli daerah, dan pertumbuhan ekonomi terhadap kemiskinan kabupaten/kota di Provinsi Bali,  3)  menganalisis  pertumbuhan  ekonomi  memediasi  pengaruh  tidak  langsung  indeks pembangunan manusia dan pendapatan asli daerah terhadap kemiskinan kabupaten/kota di Provinsi Bali. Teknik analisis yang digunakan dalam penelitian adalah analisis jalur (path analysis).. Data yang digunakan adalah data sekunder dengan 72 titik pengamatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  1)  indeks  pembangunan  manusia  memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap pertumbuhan  ekonomi  kabupaten/kota  di  Provinsi  Bali,  2)  pendapatan  asli  daerah  tidak berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  kabupaten/kota  di  Provinsi  Bali,  3)  pertumbuhan ekonomi tidak berpengaruh terhadap kemiskinan kabupaten/kota di Provinsi Bali(Sari & Supadmi, 2016).
3. Penelitian Otong Suhyanto, ini bertujuan untuk manganalisis pengaruh pendapatan daerah berupa dana transfer (DAU, DBH dan DAK), Dana Desa dan PAD terhadap indeks pembangunan manusia atau IPM, dan menganalisis pendapatan daerah yang pengaruh totalnya paling tinggi terhadap IPM. Metode yang digunakan berupa analisis regresi data panel model fixed effect. Berdasarkan hasil analisis sudah diketahui bahwa semua dana transfer berpengaruh terhadap peningkatan IPM, begitu juga  dengan  pendapatan  asli  daerah  dan  dana  desa.  Pendapatan  daerah  yang  pengaruh  totalnya paling besar terhadap IPM secara berurutan adalah DAU, PAD, dan DAK. Pemerintah daerah harus membelanjakan  dana  transfer,  PAD  dan  Dana  Desa  untuk  kegiatan  produktif(Suhyanto  et  al., 2020).

## Variabel Dependen
Penelitian  menjadikan  Indeks Pembanguan Manusia (IPM)  sebagai  variabel  dependen. mengukur capaian  pembangunan  manusia  berbasis  sejumlah  komponen  dasar  kualitas  hidup.  Sebagai  ukuran kualitas hidup, IPM dibangun melalui pendekatan tiga dimensi dasar. Dimensi tersebut mencakup umur panjang dan sehat; pengetahuan, dan kehidupan yang layak(Sari1, 2016).

## Variabel Independen
Kunjungan Wisatawan(X1) Penelitian  menjadikan  pendapatan asli daerah (PAD)  sebagai  variabel  independen. P endapatan yang diperoleh  daerah  yang  dipungut  berdasarkan  peraturan  daerah  sesuai  dengan  peraturan  perundang- undangan.  PAD  bertujuan  memberikan  kewenangan  kepada  Pemerintah  Daerah  untuk  mendanai pelaksanaan  otonomi  daerah  sesuai  dengan  potensi  daerah  sebagai  perwujudan  desentralisasi s arana(Patadang et al., 2021). Belanja Modal(X2)
Belanja Pemerintah Daerah yang manfaatnya melebihi 1 tahun anggaran dan akan menambah aset atau kekayaan daerah dan selanjutnya akan menambah belanja yang bersifat rutin seperti biaya pemeliharaan pada kelompok belanja administrasi umum(Patadang et al., 2021).

## METODE
Pendekatan  penelitian  mempergunakan  penelitian  Kuantitatif,  karena  penelitian  ini  menggunakan data statistik berupa angka-angka yang didapatkan dari data sekunder laporan Pendapatan Asli Daerah dari  sumber  link  :  https://jakarta.bps.go.id/.  Jenis  penelitian  mempergunakan  penelitian  deskriptif. Penelitian deskriptif adalah penelitian yang dilaksanakan untuk memahami nilai variabel mandiri, baik satu variabel atau lebih (independen) tanpa membuat perbandingan atau menyambungkan antsara satu
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-507 Volume 7 Nomor 4, Oktober 2023 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v7i4.1953
variabel  dan  variabel  lainnya.  Analisis  deskriptif  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  deskripsi, pemaparan atau narasi secara terstruktur, benar, dan saksama mengenai sifat-sifat serta korelasi antar fenomena yang diteliti(Nurlaela et al., 2020).

## Kerangka Penelitian
Kerangka penelitian adalah konsep pada penelitian yang saling berhubungan, dimana penggambaran variabel satu dengan lainnya bisa terkoneksi secara detail dan sistematis. Hal tersebut dilakukan agar penelitian  bisa  lebih  mudah  dipahami  karena  nantinya  dalam  laporan  penyampaiannya  bisa runtut(Murdiyanto, 2020).
Keterangan :
1. IMK : Indeks Pembangunan Manusia
2. PAD : Pendapatan Asli Daerah
3. BM  : Belanja Modal
Gambar 1. Konsep Penelitian Sumber Gambar : Peneliti analisis 2023
Pada  Gambar  1.  Pada  penelitian    pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia(IPM),  variabel  yang digunakan  yaitu:  PAD(X1)  dan  Variabel  BM(X2)  sebagai  variable  bebas( independent )  dan  variable IPM(Y) sebagai variable terikat( dependent ).

## Hipotesis Penelitian
Hipotesis  penelitian  berhubungan  variabel  PAD(X1)    dan  Variabel  BM(X2)  sebagai  variable  bebas, dan variable terikat IPM(Y), dengan  prediksi hasil penelitian sebagai beriku:
H1 : Ada pengaruh secara parsial PAD(X1)  pada IPM(Y) untuk periode tahun 2015 – 2022. H2 : Ada pengaruh secara parsial BMi(X2)  pada IPM(Y) untuk periode tahun 2015 – 2022. H3 : Ada pengaruh secara simultan  variabel PAD(X1)  dan Variabel BM(X2) pada  IPM(Y). untuk periode tahun 2015 – 2022.

## Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi   merupakan   kesatuan   yang mempunyai  karakteristik  yang  sama dimana    sampel akan    kita    tarik. Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah dengan laporan Tahunan  pada Provinsi DKI Jakarta  dari tahun 2015 – 2022 yang berhubungan dengan Indeks Pembangunan Manusia(IPM).  Fokus penelitian Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia(IPM) dari tahun   2015-2022 yang Analisis rasio Provinsi  DKI  Jakarta    dari  variabel  Pendapatan  Asli  Daerah(X1)    dan  Variabel  Belanja  Modal(X2) terhadap  variable  Indeks  Pembangunan  Manusia(Y).  Analisis  data  mengulas    Indeks  Pembangunan Manusia(IPM)  yang berkaitan dengan Provinsi DKI Jakarta  .pada tahun 2015-2022. Dengan metode time series analysis, lakukan perbandingan hasil kalkulasi rasio Indeks Pembangunan Manusia(IPM).

## Uji Normalitas
Menjelaskan  uji normalitas, yakni melaksanakan pengukuran terkait normal ataukah tidaknya data dalam variabel berdistribusi.Model regresi yang baik yakni mempunyai nilai residual yang terdistribusi normal(Murdiyanto, 2020).
PAD(X1)
BM(X2)
IPM(Y)
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-507 Volume 7 Nomor 4, Oktober 2023 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v7i4.1953

## Uji Multikolinieritas
Menjelaskan,  multikolinieritas  yakni  kondisipada  metode  regresi  dimana  berlangsung  hubungan yang  hampir  sempurna  ataupun  bahkan  sempurna  antar  variable  independen.  Tidak  terdapatnya multikolinearitas merupakan prasyarat yang perlu dipenuhi pada model regresi. Uji yang dilaksanakan dalam melihat terdapat ataupun tidaknya gejala multikolinearitas yakni melalui memeriksa nilai VIF serta Tolerance. Apabilanilai VIF dibawah 10,00 serta nilai Tolerance melebihi 0,100(Wijaya, 2021).

## Model Analisi Data Penelitian
Model analsisis data ini menggunakan analisis regresi berganda dalam mengecek pengaruh variabel independen (bebas) serta variabel dependen (terikat).Analisis data dalam pengelolaan data mempergunakan SPSS. Adapun rumus analisis regresi linier berganda meliputi(Wijaya, 2021): Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 +b4X4 + e Keterangan: Y = CAR a = Konstanta b1, b2, b3, b4= Keadaan Regresi X1 = Variabel ROA X2 = Variabel ROE e = Estimasi Kesalahan (0,05)
Uji Koefisien Determinasi( 𝐑 𝟐 ) menjelaskan, R2 ditunjukkan dalam menilai jauhnya kapabilitas model untuk menjabarkan variasi terikat. Apabila R2semakin tinggi ataupun dekat dengan 1, artinya kapabilitas variabel bebas (X) yakni besar pada variabel terikat (Y).

## Uji Signifikan Parsial (Uji-t)
Menjelaskan,  uji  Statistik  t  memperlihatkan  sejauh  apa  pengaruh  variabel  bebas/penjelas  dengan individual  untuk  menjabarkan  variasi  variabel  terikat.  Pelaksanaan  uji  t  yakni  melalui memperbandingkan  nilai  statistik  t  pada  titik  kritis  dalam  tabel.  Bila  nilai  statistik  t  perhitungan melebihi  nilai  t  tabel,  artinya  variabel  bebas  dengan  individual  berpengaruh  pada  variabel  terikat, dengan kriteria meliputi:
H_(a )ditolak ataupun H_(o )diterima apabila nilai sig > 0,05 serta thitung≤ ttabel H_(0 )ditolak ataupun H_(a )diterima apabila nilai sig < 0,05 serta thitung<ttabel

## Uji Koefisien Secara Simultan(Uji-F)
Menuturkan,  uji  statistik  F  menyampaikan  apa  seluruh  semua  variabel  yang  masuk  pada  model ataupun variabel bebas berpengaruh dengan bersamaan pada variabel terikat. Dipergunakan statistik F melalui kriteria penentuan keputusan melalui perbandingan nilai F hasil perhitungan pada nilai F tabel, yaitu(Wijaya, 2021):
H_a ditolak ataupun H_o diterima apabila nilai sig > 0,05 serta Fhitung≤ Ftabel H_o ditolak ataupun H_a diterima apabila nilai sig < 0,05 serta Fhitung>Ftabel
Metode  tersebut  merupakan  informasi  yang  cukup  bagi  pembaca  untuk  mengikuti  alur  penelitian dengan  baik  sehingga  pembaca  yang  akan  mengkaji  atau  mengembangkan  penelitian  serupa memperoleh gambaran tentang langkah-langkah penelitian tersebut.  Bagianini, populasi dan sampel, variabel penelitian operasional, data yang digunakan (jenis dan sumber), teknik pengumpulan data, dan teknik analisis data ( model analysis ).
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-507 Volume 7 Nomor 4, Oktober 2023 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v7i4.1953

## HASIL
Dengan  menggunakan  statistik  deskriptif  untuk  menjelaskan  data,  hasil  pengolahan  data  secara umum digambarkan. Nilai minimum, maksimum, rata-rata, dan standar deviasi untuk setiap variabel digunakan untuk mendeskripsikan data.
Tabel 4. Statistik Deskriptif Mean Std. Deviation N PAD (Y) 2535520218706,7500  509153083140,96400 8 Wisatawan (X1) 6115414,0000 2566985,91124 8 Akomodasi (X2) 18649,8750 2858,71352 8
Sumber Tabel 4: Pengolahan data SPSS 2023
Tabel 4. menggambarkan statistik deskriptif dari Provinsi DKI Jakarta untuk Pengaruh Pendapatan asli daerah(PAD) dan Belanja Modal(BM) terhadap Indeks Pembangunan Manusia(IPM) dari  tahun 2015-2022.
Normalitas  pengujian  ini  untuk  membuktikan  normalnya  ataupun  tidaknya  data  penelitian  ini. Adapun normalitas statistik dengan pengukuran one-sample kolmogorov smirnov dengan sig. di atas 0,05 berarti normal. Pengujian yakni :
Tabel 5.One-Sample Kolmogorov Smirnov
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test Unstandardize d Residual N 7 Normal Parameters a,b Mean .0000000 Std. Deviation .46099034 Most Extreme Differences Absolute .255 Positive .255 Negative -.134 Test Statistic .255 Asymp. Sig. (2-tailed) .187 c
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data. c. Lilliefors Significance Correction.
Sumber Tabel 5: Pengolahan data SPSS 2023
Pada Tabel 5. Berdasarkan hasil Uji normalitas  One-Sample Kolmogorov Smirnov, diketahui nilai signifikansi 0,187 > 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa nilai residual berdistribusi normal.
Pada  Uji  Multikolinearitas  masih  terdapat  korelasi  pada  variabel  independennya.  Kriterianya  VIF <10 dan tolerance >0,1.
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-507 Volume 7 Nomor 4, Oktober 2023 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v7i4.1953
Tabel 6. Hasil Uji Multikolinearitas Coefficients a Model Standardized Coefficients  Collinearity Statistics Beta Tolerance VIF 1  (Constant) PAD(X1) 0,662 0,801  1,249 BM(X2) 0,104 0,801  1,249 a. Dependent Variable: IPM(Y)
Sumber Tabel : Pengolahan data SPSS 2023
Pada Tabel 6. berdasarkan Uji Multikolinearitas, tidak terdapat gejala multikolinearitas , karena nilai VIF < 10  dan nilai Tolerance  > 0.1,  dengan rincian sebagai berikut : 1. Untuk nilai VIF pada PAD(X1)  1.249< 10 dan BM(X2) 1.249< 10
2. Untuk Tolerance pada PAD(X1)  0.801>0.1, BM(X2) 0.801 > 0.1
Pada Uji Autokorelasi, nilai du dicari pada distribusi nilai table durbin Watson berdasarkan k(3) dan N(28) dengan nilai signifikasi 5%.
Tabel 7. Hasil Uji Autokorelasi Model Summary b
Model R R Square  Adjusted R Square  Std. Error of the Estimate  Durbin-Watson 1 .623 a 0,388 0,143 0,821 0,642
a. Predictors: (Constant), BM(X2), PAD(X1)
b. Dependent Variable: IPM(Y)
Sumber Gambar : Pengolahan data SPSS 2023
Berdasarkan  keputusan  Uji  Autokorelasi,  nilai  du  dicari  pada  distribusi  nilai  table  durbin  Watson berdasarkan  k(2)  dan  N(8)  dengan  nilai  signifikasi  5%.  Berdasarkan  Tabel  Durbin  Watson  untuk du(1.7771)    <  Durbin  Watson  (0,642)  <  4  –  du(2.2229)  ,  maka  terdapat  gejala  Autokorelasi.  Untuk mengatasi gejala autokorelasi maka  lakukan transformasi data  dan dilanjutkan dengan uji autokorelasi dengan hasil sebagai berikut:
Tabel 8. Trasformasi Hasil Uji Autokorelasi
Model Summary b
Model R R Square  Adjusted R Square  Std. Error of the Estimate  Durbin-Watson 1 .810 a 0,657 0,313 0,652 1,995
a. Predictors: (Constant), lag_Y, PAD(X1), BM(X2)
b. Dependent Variable: IPM(Y)
Sumber Gambar : Pengolahan data SPSS 2023 Pada  Tabel  8.  Hasil  Transformasi  data  dengan  nilai  variable  Y  dijadikan  lag_Y,  kemudian  lag_Y dijadikan variable independent, maka kembali uji kembali autokorelasi, du(1.7771) < 1.995) <4 – du (2.2229), maka hasilnya tidak ada gejala autokorelasi.
.
Koefisien Determinasi (R²)  membuktikan seberapakah besar pengaruh variabel independennya pada dependen. Pengujian sebagai berikut :
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-507 Volume 7 Nomor 4, Oktober 2023 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v7i4.1953
Tabel 9. Koefisien Determinasi (R²) Model Summary b Model R R Square  Adjusted R Square  Std. Error of the Estimate  Durbin-Watson 1 .810 a 0,657 0,313 0,652 1,995
a. Predictors: (Constant), lag_Y, PAD(X1), BM(X2)
b. Dependent Variable: IPM(Y)
Sumber Gambar : Pengolahan data SPSS 2023
Berdasar  pada  Tabel  9,  nilai  R  Square  65,7%,  variabel  independen  berpengaruh  pada  Indeks Pembangunan Manusia(IPM) serta 34,36,2% sisanya terpengaruh variabel lainnya.
Dasar  Pengambilan  keputusan  Uji  t  Parsial  berdasarkan  nilai  T-hitung  >  T-tabel,  maka  artinya variable bebas(X) secara parsial berpengaruh  dengan variable terikat(Y).  rumus mencari Ttabel= (ά/2; n-k-1).
Tabel 10. Uji t Parsial Coefficients a Model Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics Beta Tolerance VIF 1  (Constant) 26,778  0,000 PAD(X1) 0,695 2,022  0,099 0,801  1,249 BM(X2) -0,064 -0,186  0,860 0,801  1,249
a. Dependent Variable: IPM(Y)
Sumber Gambar : Pengolahan data SPSS 2023
Pada Tabel 10, berdasarkan hasil Uji T parsial, maka proses Ttabel = 0,05/2;8-2-1= (0,025;5) = 2,571 maka hasil proses Uji T Parsial adalah :
1. Untuk  Pendapatan  Asli  Daerah  (X1)  adalah    Thitung(2,022)  >  Ttabel(2.571),  maka  tidak berpengaruh positif terhadap Indeks Pembangunan Manusia(Y).
2. Untuk Belanja Modal(X2) adalah Thitung(-0.186) < Ttabel(2.571), maka tidak berpengaruh negatif terhadap Indeks Pembangunan Manusia(Y).
Dasar keputusan hipotesis hasil pengujiannya dijabarkan dalam Uji Statistik F secara simultan.Jika nilai  Fhitung  >  Ftabel,  maka  variable  bebas(X)  secara  simultan  berpengaruh  terhadap  variable terikat(Y). Rumus mencari Ttabel = (k;n-k).
Tabel 11. Uji Statistik F
ANOVA a Model Sum of Squares  df  Mean Square F Sig. 1 Regression 2,675 2 1,337  2,785  .154 b Residual 2,401 5 0,480 Total 5,076 7 a. Dependent Variable: IPM(Y) b. Predictors: (Constant), BM(X2), PAD(X1)
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-507 Volume 7 Nomor 4, Oktober 2023 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v7i4.1953
Sumber Gambar : Pengolahan data SPSS 2023 Pada  Tabel  11.  Untuk  perhitungan    Secara  Simultan  (Uji  Statistik  F),    maka    t  tabel  =(2;8- 2)=(2;6)=5.14, hasil uji simultan Fhitung(2,785) > Ttabel(5.14) , maka hasil kesimpulan Pendapatan Asli Daerah (X1) dan Belanja Modal (X2) secara simultan berpengaruh terhadap Indeks Pembangunan Manusia(Y).

## PEMBAHASAN
Pembahasan hasil dari proses pengolahan data dengan aplikasi SPSS, dengan model regresi linear berganda, meliputi hasil analisa :
1. Analisis Pengaruh Pendapatan Asli Daerah  terhadap Indeks Pembangunan Manusia Berdasarkan hipotesis maka variable Pendapatan Asli Daerah tidak diterima karena tidak mempunyai pengaruh dengan Indeks Pembangunan Manusia. Untuk Pendapatan Asli Daerah (X1) adalah  Thitung(2,022) >  Ttabel(2.571),  maka  tidak  berpengaruh  positif  terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  (Y). Terdapat kesamaan  dengan  Penelitian Ida Ayu Candra Yunita Sari Hasil analisis Hasil penelitian menunjukkan bahwa indeks pembangunan manusia memiliki pengaruh positif terhadap pendapatan asli daerah tidak berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi kabupaten/kota di Provinsi Bali.
2. Analisis  Pengaruh  Belanaja  Modal      terhadap  Indeks  Pembangunan  Mmanusia.  Berdasarkan hipotesis maka variable Belanaja Modal  tidak diterima karena tidak mempunyai pengaruh negatif dengan  Indeks  Pembangunan  Manusia.    Analisis  Pengaruh  Belanja  Modal      terhadap  Indeks Pembangunan  Manusia(IPM).  Untuk  Belanja  Modal    adalah  Thitung(-0.186)  <  Ttabel(2.571), maka tidak berpengaruh negatif terhadap Indeks Pembangunan Manusia(Y). Hasil penelitian Gusi Bagus Kompiang, belanja modal berpengaruh secara tidak langsung terhadap indeks pembangunan manusia  melalui  mediasi  pertumbuhan  ekonomi  menunjukkan  hasil  z  hitung  4,35  lebih  besar dibandingkan  z  tabel  1,96.  Artinya  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  merupakan  variabel mediasi.Sebagai  rujukan  penelitian,  maka  terjadi  perbedaan  pengaruh  Belanja  Modal  dengan Indeks Pembangunan Manusia.
3. Analisis Pengaruh Pendapatan Asli Daerah dan Belanaja Modal   terhadap Indeks Pembangunan Manusia  berdsarkan Untuk perhitungan  Secara Simultan (Uji Statistik F),  maka  t tabel =(2;8- 2)=(2;6)=5.14,  hasil  uji  simultan  Fhitung(2,785)  >  Ttabel(5.14)  ,  maka  hasil  kesimpulan Pendapatan  Asli  Daerah  (X1)  dan  Belanja  Modal  (X2)  secara  simultan  berpengaruh  terhadap Indeks  Pembangunan  Manusia  (Y).Ada  perbedaan  pada  Penelitian  Ida  Ayu  Candra,  pendapatan asli daerah secara simultan tidak berpengaruh terhadapa indeks pembangunan manusia.

## KESIMPULAN
Berdasarkan permasalahan dan pertanyaan penelitian serta pembahasan yang telah dilakukan maka hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa Untuk Pendapatan Asli Daerah(X1) adalah  Thitung(2,022) > Ttabel(2.571), maka tidak berpengaruh positif terhadap Indeks Pembangunan Manusia (Y). Untuk Untuk  Belanja  Modal(X2)  adalah  Thitung(-0.186)  <  Ttabel(2.571),  maka  tidak  berpengaruh  negatif terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia(Y).  Untuk  perhitungan    Secara  Simultan  (Uji  Statistik  F), maka    t  tabel  =(2;8-2)=(2;6)=5.14,  hasil  uji  simultan  Fhitung(2,785)  >  Ttabel(5.14)  ,  maka  hasil kesimpulan  Pendapatan  Asli  Daerah  (X1)  dan  Belanja  Modal(X2)  secara  simultan  berpengaruh terhadap Indeks Pembangunan Manusia(Y).

## REFERENSI
Dewi,  N.  (Novita),  Yusuf,  Y.  (Yusbar),  &  Iyan,  R.  Y.  (Rita).  (2017).  Pengaruh  Kemiskinan  dan Pertumbuhan Ekonomi terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Riau. Jurnal Online Mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Riau , 4 (1), 870–882.
https://www.neliti.com/publications/183766/
Leki, Y., & , Amran T. Naukoko, J. I. S. (2018). Pengaruh Pendapatan Asli Daerah Dan Belanja Modal
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-507 Volume 7 Nomor 4, Oktober 2023 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v7i4.1953
Terhadap Kinerja Keuangan Pada Pemerintah Kabupaten Halmahera Barat. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 18 (5), 164–174.
Mongan, J. J. S. (2019). Pengaruh pengeluaran pemerintah bidang pendidikan dan kesehatan terhadap indeks pembangunan manusia di Indonesia. Indonesian Treasury Review Jurnal Perbendaharaan Keuangan Negara Dan Kebijakan Publik , 4 (2), 163–176. https://doi.org/10.33105/itrev.v4i2.122 Murdiyanto, E. (2020). Metode Penelitian Kualitatif (Sistematika Penelitian Kualitatif). In Yogyakarta Press . http://www.academia.edu/download/35360663/METODE_PENELITIAN_KUALITAIF.docx Nurlaela,  L.  S.,  Pratomo,  H.  W.,  &  Araniri,  N.  (2020).  Pengaruh  Pola  Asuh  Orang  tua  terhadap Pembentukan Karakter Anak pada Siswa Kelas III Mandrasah Ibtidaiyah Tahfizhul Qur’an Asasul Huda  Ranjikulon  Kecamatan  Kasokandel  Kabupaten Majalengka. Eduprof : Islamic Education Journal , 2 (2), 226–241. https://doi.org/10.47453/eduprof.v2i2.35
Patadang, T. M., Rotinsulu, T. O., & Rorong, I. P. F. (2021). Pengaruh Pendapatan Asli Daerah (PAD), Dana  Bagi  Hasil  (DBH),  Dana  Alokasi  Umum  (DAU),  Dan  Dana  Alokasi  Khusus  (DAK) Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  Minahasa  Tenggara  Dengan  Pengeluaran  Di Bidang Kesehatan Sebagai Variabel Intervening. Jurnal Pembangunan Ekonomi Dan Keuangan Daerah , 22 (2), 132–149.
Sari1, A. I. C. (2016). Pengaruh Anggaran Pendidikan Dan Kesehatan Terhadap Indeks Pembangunan Manusia Di Indonesi . 9 (2), 1–23.
Setiawan,  G.  B.  K.  P.,  &  Budiana,  D.  N.  (2015).  Pengaruh  Belanja  Modal  Terhadap  Indeks Pembangunan  Manusia  Melalui  Pertumbuhan  Ekonomi  Sebagai  Variabel  Intervening  Provinsi Bali. E-Jurnal Ekonomi Pembangunan Universitas Udayana , 4 (10), 1276–1303.
Setyorini, I. (2020). Kewenangan Kebijakan Keuangan Pusat dan Daerah dalam Perspektif Hukum Tata Negara. Syariati: Jurnal
Studi
Al-Qur’an Dan Hukum , 6 (01), 101–114. https://doi.org/10.32699/syariati.v6i01.1261
Suhyanto, O., Juanda, B., Fauzi, A., & Rustiadi, E. (2020). Pengaruh Dana Transfer Dana Desa Dan Pad Terhadap Indeks Pembangunan Manusia Di Provinsi Jawa Barat. EKUITAS (Jurnal Ekonomi Dan Keuangan) , 4 (3), 285–305. https://doi.org/10.24034/j25485024.y2020.v4.i3.4478
Ulya,  H.  N. (2020).  Alternatif  Strategi  Penanganan  Dampak  Ekonomi  Covid-19  Pemerintah  Daerah Jawa Timur Pada Kawasan Agropolitan. El-Barka: Journal of Islamic Economics and Business , 3 (1), 80–109. https://doi.org/10.21154/elbarka.v3i1.2018
Wijaya, N. (2021). Pengaruh Modal Kerja,Total Hutang,Tingkat Inflasi dan Penjualan Bersih Terhadap Laba Bersih. Owner , 5 (1), 240–251. https://doi.org/10.33395/owner.v5i1.366 Yektiningsih, E. (2018). Analisis Indeks Pembangunan Manusia (Ipm) Kabupaten Pacitan Tahun 2018.
Jurnal Ilmiah Sosio Agribis , 18 (2), 32–50. https://doi.org/10.30742/jisa1822018528