## Regresi data panel pada faktor yang mempengaruhi pendapatan asli daerah di Provinsi Jambi

## Andi Zakiyah Ramadhana, Corry Sormin*, Sufri
Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Jambi email. corry.sormin@unja.ac.id

## Abstrak
Tingkat kemandirian daerah sangat bergantung pada potensi pendapatan yang ada di daerah. Salah satu sumber pendapatan daerah adalah pendapatan asli daerah. Rasio pendapatan asli daerah di Provinsi Jambi terhadap pendapatan daerah  hanya  sebesar  10,34%  sementara  sebesar  71,74%  berasal  dari  dana perimbangan.  Situasi  ini  menunjukkan  bahwa  pemerintah  di  Provinsi  Jambi belum mandiri dan masih sangat bergantung kepada pemerintah pusat melalui dana  perimbangan.  Tahapan  analisis  yang  dilakukan  yaitu  melakukan estimasi parameter dengan common effect model, fixed effect model dan random effect model. Selanjutnya, uji model regresi dengan menggunakan uji Chow dan uji Hausman. Setelah terpilih model regresinya kemudian lakukan uji asumsi. Apabila  asumsi  telah  terpenuhi  maka  dilanjutkan  dengan  uji  Goodness  of  fit yaitu  uji  kelayakan  model  dengan  uji  rasio  likelihood  dan  uji  parsial  dengan uji  t.  Hasilnya  diperoleh  regresi  data  panel  untuk  Fixed  Effect  Model  dengan tiga  variabel  yaitu  pengeluaran  pemerintah,  jumlah  wisatawan  dan  sektor petanian.  Nilai  koefisien  determinasi  sebesar  93,45%  menunjukkan  bahwa pengeluaran  pemerintah,  jumlah  wisatawan  dan  sektor  pertanian  mampu menjelaskan  pendapatan  asli  daerah  sebesar  93,45%  dan  sisanya  dijelaskan oleh faktor lain di luar model. Nilai koefisien variabel pengeluaran pemerintah bernilai  positif  sebesar 0,598751 ,  koefisien  dari  variabel  jumlah  wisatawan bernilai negatif yaitu sebesar −0,068742 dan koefisien variabel sektor pertanian bernilai positif sebesar 0,918975 .
Kata kunci: Pendapatan Asli Daerah; Regresi Data Panel

## Abstract
The level of regional independence is very dependent on the potential income in the region. One source of regional income is local revenue. The ratio of regional original income  in  Jambi  Province  to  regional  income  is  only  10.34%  while  71.74%  comes from balancing funds. This situation shows that the government in Jambi Province is not yet independent and is still very dependent on the central government through balancing funds. The stages of analysis  carried out are parameter estimation with the common effect model, fixed effect model and random effect model. Next, test the regression  model  using  the  Chow  test  and  Hausman  test.  After  selecting  the regression  model,  then  do  the  assumption  test.  If  the  assumptions  have  been  met, then  proceed  with  the  goodness  of  fit  test,  namely  the  feasibility  test  of  the  model with the likelihood ratio test and the partial test with the t test. The result is panel data regression for the Fixed Effect Model with three variables, namely government spending,  the  number  of  tourists  and  the  agricultural  sector.  The  coefficient  of determination of 93.45% indicates that government spending, the number of tourists and the agricultural sector are able to explain local revenue of 93.45% and the rest is  explained  by  other  factors  outside  the  model.  The  coefficient  value  of  the government  expenditure  variable  is  positive  at  0.598751,  the  coefficient  of  the variable  number  of  tourists  is  negative  at  -0.068742  and  the  agricultural  sector variable coefficient is positive at 0.918975.

## Keywords: Local revenue, Panel data regression

## A. Pendahuluan
Indonesia merupakan negara kesatuan yang terdiri dari pemerintahan pusat  dan  pemerintahan  daerah.  Untuk  menjalankan  otonomi  daerah dengan  efektif,  dibutuhkan  sumber  pendanaan  yang  signifikan  agar pemerintahan  daerah  dapat  melaksanakan  tugasnya  secara  optimal. Pendapatan  asli  daerah di  Provinsi  Jambi  pada  tahun  2021  sebesar  1,4 triliun  rupiah  dan  mengalami  peningkatan  sebesar  14,20%  dari  tahun sebelumnya. Terdapat beberapa faktor yang menyebabkan pendapatan asli daerah  tidak  maksimal,  faktor  tersebut  memiliki  pengaruh  baik  secara langsung  maupun  tidak  langsung.  Faktor-faktor  yang  berpengaruh  secara langsung  terhadap  pendapatan  asli  daerah  adalah  sumber-sumber  dari Pendapatan  asli  daerah  itu  sendiri.  Sementara  itu  faktor  yang  memiliki pengaruh  secara  tidak  langsung  seperti  pengeluaran  pemerintah,  jumlah wisatawan, sektor pertanian dan investasi.
Pengeluaran  pemerintah  digunakan  untuk  membangun  sarana  publik yang  nantinya  memperlancar  kegiatan  ekonomi.  Proses  kegiatan  ekonomi dalam  masyarakat  tersebut  nantinya  akan  berdampak  positif  terhadap pendapatan  asli  daerah  (Kaho  2010).  Untuk  jumlah  wisatawan,  dengan meningkatnya  jumlah  wisatawan  maka  secara  tidak  langsung  akan meningkatkan  pendapatan  asli  daerah.  Begitu  pula  dari  sektor  pertanian merupakan  sektor  yang  memiliki  kontribusi  terhadap  perekonomian daerah, dengan memaksimalkan produksi komoditi lokal untuk memenuhi kebutuhan  pangan  dan  bahan  baku  industri.  Jadi  sangat  memungkinkan sektor  pertanian  masih  menjadi  perhatian  dalam  meningkatkan pendapatan asli daerah.
Modal  atau  dana  investasi  diperlukan  untuk  meningkatkan pendapatan  daerah  guna  meningkatkan  perekonomian  daerah.  Untuk membantu  hal  ini,  pemerintah  daerah  harus  membuat  strategi  investasi yang  tidak  hanya  bermanfaat  bagi  pemerintah  daerah  tetapi  juga masyarakat  dan  pihak  swasta.  Investasi  yang  selektif  bertujuan  untuk mendorong  pertumbuhan  investasi  yang  saling  menguntungkan  bagi pembangunan  daerah.  Besarnya  investasi  di  daerah  akan  mempengaruhi peningkatan perekonomian dan secara tidak langsung akan meningkatkan pendapatan asli daerah (Wadjaudje dkk, 2018).
Pendapatan  asli  daerah  di  Provinsi Jambi  dalam  runtun  waktu  tahun 2016-2021  cenderung  mengalami  peningkatan  artinya  data  memiliki  pola trend sehingga termasuk jenis data time series . Akibat kelompok data yang digunakan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  11  kabupaten/kota  di  Provinsi Jambi  yang  diukur  dalam  satu  waktu  yang  sama  secara  berulang  dari tahun  2016-2021,  maka  data  ini  termasuk  jenis  data cross  section .  Kedua hal  tersebut  apabila  digabungkan  antara  jenis  data time series  dan  data cross section dikenal sebagai data panel (Baltagi, 2005). Selanjutnya untuk mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  PAD,  dapat  digunakan analisis  regresi.  Analisis  regresi  adalah  suatu  teknik  untuk  menjelaskan hubungan atau pengaruh antara dua atau lebih banyak variabel (Gujarati, 2003).

## B. Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pengelolaan Keuangan dan Pendapatan Daerah Provinsi Jambi dan Badan Pusat  Statistik.  Berikut  merupakan  struktur  data  yang  digunakan  pada penelitian ini.

## Tabel 1. Struktur Data
Tahun Kabupaten/ Kota 𝑌 (𝑖,𝑡) 𝑋 (1,𝑖,𝑡) 𝑋 (2,𝑖,𝑡) 𝑋 (3,𝑖,𝑡) 𝑋 (4,𝑖,𝑡)
𝑡 = 1 𝑖 = 1
𝑌 (1,1) 𝑋 (1,1,1) 𝑋 (2,1,1) 𝑋 (3,1,1) 𝑋 (4,1,1) 𝑖 = 2 𝑌 (2,1) 𝑋 (1,2,1) 𝑋 (2,2,1) 𝑋 (3,2,1) 𝑋 (4,2,1) ⋮ ⋮ ⋮
⋮ ⋮ ⋮ 𝑖 = 11 𝑌 (11,1) 𝑋 (1,11,1) 𝑋 (2,11,1) 𝑋 (3,11,1) 𝑋 (4,11,1) 𝑡 = 2 𝑖 = 1
𝑌 (1,2) 𝑋 (1,1,2) 𝑋 (2,1,2) 𝑋 (3,1,2) 𝑋 (4,1,2) 𝑖 = 2 𝑌 (2,2 ) 𝑋 (1,2,2) 𝑋 (2,2,2) 𝑋 (3,2,2) 𝑋 (4,2,2) ⋮ ⋮ ⋮
⋮ ⋮ ⋮ 𝑖 = 11 𝑌 (11,2 ) 𝑋 (1,11,2) 𝑋 (2,11,2) 𝑋 (3,11,2) 𝑋 (4,11,2)
⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮
⋮
𝑡 = 6 𝑖 = 1 𝑌 (1,6) 𝑋 (1,1,6) 𝑋 (2,1,6) 𝑋 (3,1,6) 𝑋 (4,1,6)
𝑖 = 2
𝑌 (2,6) 𝑋 (1,2,6) 𝑋 (2,2,6) 𝑋 (3,2,6) 𝑋 (4,2,6) ⋮ ⋮ ⋮ ⋮
⋮ ⋮ 𝑖 = 11 𝑌 (11,6) 𝑋 (1,11,6) 𝑋 (2,11,6) 𝑋 (3,11,6) 𝑋 (4,11,6)
dengan 𝑡 = 1 (2016), 𝑡 = 2 (2017), 𝑡 = 3 (2018), 𝑡 = 4 (2019), 𝑡 = 5 (2020), 𝑡 = 6 (2021) dan 𝑖 = 1 (Kabupaten Batanghari), 𝑖 = 2 (Kabupaten Bungo), 𝑖 = 3 (Kabupaten Kerinci), 𝑖 = 4 (Kabupaten Merangin), 𝑖 = 5 (Kabupaten Muaro Jambi), 𝑖 = 6 (Kabupaten  Sarolangun), 𝑖 = 7 (Kabupaten  Tanjung  Jabung Barat), 𝑖 = 8 (Kabupaten Tanjung Jabung Timur), 𝑖 = 9 (Kabupaten Tebo), 𝑖 = 10 (Kota  Jambi),  dan 𝑖 = 11 (Kota  Sungai  Penuh)  serta 𝑌 sebagai pendapatan  asli  daerah, 𝑋 1 sebagai  pengeluaran  pemerintah, 𝑋 2 sebagai jumlah wisatawan, 𝑋 3 sebagai sektor pertanian, dan 𝑋 4 sebagai investasi.
Adapun langkah-langkah analisis data yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Membentuk  model  data  panel  dari  faktor  yang  mempengaruhi pendapatan  asli  daerah  di  Provinsi  Jambi  tahun  2016  sampai  dengan tahun 2021. Terdapat tiga bentuk model estimasi dalam analisis regresi data panel, yaitu: (Hsiao, 2003)
a. Common Effect Model Common Effect Model merupakan cara yang paling sederhana, data time  series digabungkan  dengan  data cross-sectional tanpa mempertimbangkan  perbedaan  waktu  maupun  individu  atau  unit estimasi  parameter  menggunakan  metode Ordinary  Least  Square . Secara umum pemodelan CEM dalam bentuk:
𝑌 (𝑖,𝑡) = 𝛽 0 + ∑ 𝛽 𝑘 𝑋 (𝑘,𝑖,𝑡) 𝐾 𝑘=1 + 𝜀 (𝑖,𝑡) dengan 𝛽 sebagai  parameter, 𝑋 sebagai variabel independen, 𝑌 sebagai variabel  dependen  serta 𝜀 sebagai  residual  yang  mengasumsikan residual memenuhi asumsi 𝐸[𝜀 𝑖𝑡 ] = 0 , 𝑣𝑎𝑟[𝜀 𝑖𝑡 ] = 𝜎 2 , 𝑐𝑜𝑣[𝑋 𝑖𝑡 , 𝜀 𝑖𝑡 ] = 0 untuk 𝑖 sebagai kelompok daerah dan 𝑗 sebagai kelompok waktu.

## b. Fixed Effect Model
Fixed  Effect  Model mengasumsikan  bahwa  unit cross-section atau time  series memiliki  nilai intersep yang  berbeda  tetapi  koefisien slope tetap.  Estimasi  parameter  menggunakan Least  Square  Dummy Variable . Secara umum model dalam bentuk:
𝑌 (𝑖,𝑡) =   𝛽 0𝑖 𝐷 + ∑ 𝛽 𝑘 𝑋 (𝑘,𝑖,𝑡) 𝐾 𝑘=1 + 𝜀 (𝑖,𝑡)
c. Random Effect Model
Random Effect Model disebut juga komponen error karena estimasi parameter perlu dilakukan dengan model komponen error, estimasi yang sesuai  untuk  model  ini  adalah Generalized  Least  Square .  Secara umum model REM dalam bentuk:
𝑌 (𝑖,𝑡) = 𝛽 0 + ∑ 𝛽 𝑘 𝑋 (𝑖,𝑡) 𝐾 𝑘=1 + 𝑣 (𝑖,𝑡)
dengan mengasumsikan 𝐸[𝑣 𝑖𝑡 ] = 0 dan 𝑉𝑎𝑟[𝑣 𝑖𝑡 ] = 𝜎 𝑢 2 + 𝜎 𝜀 2 .
2. Melakukan  uji  model  regresi  data  panel  dengan:  (Juanda  &  Junaidi, 2012)
a.  Uji Chow
Uji Chow digunakan  untuk  memilih  model  terbaik  antara Fixed Effect  Model atau Common  Effect  Model .  Statistik  uji  yang  digunakan yaitu:
𝐹 = (𝑅𝑅𝑆𝑆 − 𝑈𝑅𝑆𝑆)/(𝑁 − 1)
(𝑈𝑅𝑆𝑆)/(𝑁𝑇 − 𝑁 − 𝐾)
Kriteria  keputusan  yang  digunakan  yaitu  jika  nilai 𝐹 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > 𝐹 (𝑁−1,𝑁𝑇−𝑁−𝑘) maka  model  yang  tepat  digunakan  adalah Fixed  Effect Model .

## b.  Uji Hausman
Uji  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  hubungan antara  galat  pada  model  dengan  satu  atau  lebih  variabel  bebas  dalam model. Statistika uji Hausman yaitu:
𝐻 = (𝛽 𝑅𝐸𝑀 − 𝛽 𝐹𝐸𝑀 ) ′ (𝑀 𝑅𝐸𝑀 − 𝑀 𝐹𝐸𝑀 ) −1 (𝛽 𝑅𝐸𝑀 − 𝛽 𝐹𝐸𝑀 ) Kriteria  keputusan  yang  digunakan  yaitu  jika  nilai 𝐻 > 𝑋 2 (𝑘) model yang tepat digunakan adalah Fixed Effect Model.
3. Melakukan pengecekan asumsi, diantaranya:
a. Uji Normalitas Uji  ini  untuk  menguji  apakah  residual  berdistribusi  normal  atau tidak.    Rumusan  yang  digunakan  yaitu  uji Jarque-Bera :  (Vogelvang, 2005)
𝐽𝐵 = (𝑛 − 𝐾) [ 𝑆 2 6 + (𝐾 − 3) 2 24 ]
Kriteria  keputusannya  jika  nilai JB > 𝜒 (𝛼,2) 2 maka  residual  tidak berdistribusi normal.

## b. Uji Multikolinearitas
Uji  Multikolinearitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  terdapat korelasi  antar  variabel  independent.  Model  regresi  yang  baik seharusnya tidak terjadi korelasi antar variabel independent. (Gujarati , 2003)
𝑉𝐼𝐹 = 1 1−𝑅 𝑖 2
Jika nilai VIF > 10 maka terdapat gejala multikolinearitas.
c. Uji Heterokedastisitas
Untuk  mendeteksi  ada  tidaknya  gejala  heterokedastisitas  dapat menggunakan  uji  glejser.  Kriteria  keputusan  yang  dilakukan  pada  uji heterokedastisitas yaitu jika nilai probabilitas lebih kecil dari pada taraf signifikan maka residual heterokedastisitas. (Febry dan Teofilus, 2020)
4. Melakukan  uji Goodness  of  Fit data  panel,  yakni  menggunakan  uji kelayakan model dengan uji rasio likelihood dan uji parsial dengan uji t .
(Kholijah dkk, 2022)

## C. Hasil dan Pembahasan
Pengolahan  data  untuk  faktor  yang  mempengaruhi  Pendapatan  Asli Daerah  di  Provinsi  Jambi  dari  tahun  2016  sampai  dengan  tahun  2021 menggunakan  alat  bantu  piranti  lunak  Eviews  12  (Student  Version  Lite) memberikan hasil sebagai berikut:

## 1. Estimasi Parameter
Estimasi Common Effect Model dengan menghasilkan: Tabel 2. Hasil Estimasi  Common Effect Model
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic  Prob. 𝐶 -146,0116 29,44318  -4,959100  0,0000 𝑋 1 0,000236 2,50E-05 9,406648  0,0000 𝑋 2 5,54E-05 3,15E-05 1,756175  0,0841 𝑋 3 -0,017115 0,002834  -6,038685  0,0000 𝑋 4 0,016725 0,012394 1,349448  0,1822 R-squared 0,758466  Mean dependent var 112,7804 Adjusted R-squared  0,742627  S.D. dependent var 85,46381 S.E. of regression 43,35742  Akaike info criterion 10,44957 Sum squared resid 114671,8  Schwarz criterion 10,61545 Log likelihood -339,8357  Hannan-Quinn criter.  10,51512 F-statistic 47,88803  Durbin-Watson stat 0,934280 Prob(F-statistic) 0,000000

## Estimasi menghasilkan persamaan dugaan sebagai berikut:
𝑌̂ =   −146,0116  +  0,000236 𝑋 1 + 0,0000554𝑋 2 −  0,017115 𝑋 3 + 0,016725 𝑋 4 Kemudian, estimasi Fixed Effect Model menghasikan:
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 14, No. 2 September 2023 e-ISSN 2579-7646
Tabel 3. Hasil Estimasi Fixed Effect Model Variable Coefficient  Std. Error t-Statistic  Prob. 𝐶 -6,642952 39,63302  -0,167612  0,8676 𝑋 1 3,66E-05 2,34E-05  1,565466  0,1237 𝑋 2 -5,60E-05 2,12E-05  -2,638919  0,0110 𝑋 3 0,022495 0,009326  2,412002  0,0195 𝑋 4 0,006903 0,006023  1,146212  0,2571 Fixed Effects (Cross) BHARI--C BUNGO--C KERINCI--C KJAMBI--C MERANGIN--C MJAMBI--C SPENUH--C SRLNGUN--C TEBO--C TNJBBAR--C TNJBTIM--C -39,22632 53,74808 -19,16637 327,6207 -36,47911 -95,53838 14,31222 -15,22952 -62,24689 -89,14052 -38,65388 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0,963883 Mean dependent var  112,7804 Adjusted R-squared 0,953969 S.D. dependent var  85,46381 S.E. of regression 18,33616 Akaike info criterion  8,852343 Sum squared resid 17146,95 Schwarz criterion 9,349992 Log likelihood -277,1273 Hannan-Quinn criter.  9,048988 F-statistic 97,22046 Durbin-Watson stat  2,301728 Prob(F-statistic) 0,000000

## Estimasi menghasilkan persamaan dugaan sebagai berikut:
𝑌̂ = −6,642952 + 53,74808𝐷 1 − 39,22632𝐷 1 + 327,6207𝐷 3 − 19,16637𝐷 4 − 95,53838𝐷 5 − 36,47911𝐷 6 + 14,31222𝐷 7 − 15,22952𝐷 8 − 62,24689𝐷 9 + 89,14052𝐷 10 − 38,65388𝐷 11 + 0,0000366𝑋 1 − 0,0000560𝑋 2 + 0,02249𝑋 3 + 0,006903𝑋 4 Selanjunya, estimasi Random Effect Model menghasilkan:
Tabel 4. Hasil Estimasi Random Effect Model Variable Coefficient Std. Error t-Statistic  Prob.
𝐶 12,38122  32,53394  0,380563  0,7048 𝑋 1 9,98E-05  2,08E-05  4,803476  0,0000 𝑋 2 -3,78E-05  2,00E-05  -1,890983  0,0634 𝑋 3 -0,007012  0,005021  -1,396410  0,1677 𝑋 4
0,007484  0,005977  1,252129  0,2153 Random Effects (Cross) BHARI--C -4,696464 BUNGO--C 16,46973 KERINCI--C -29,21981 KJAMBI--C 185,2010 MERANGIN--C -15,53641 MJAMBI--C -10,73279 SPENUH--C -46,88843 SRLNGUN--C -31,90220 TEBO--C -4,266267 TNJBBAR--C -7,410205 TNJBTIM--C -51,01814 Effects Specification
S.D. Rho Cross-section random 39,09235  0,8197 Idiosyncratic random 18,33616  0,1803 Weighted Statistics R-squared 0,236755     Mean dependent var 21,21069 Adjusted R-squared  0,186706     S.D. dependent var  25,31835 S.E. of regression 22,83280     Sum squared resid  31801,55 F-statistic 4,730480     Durbin-Watson stat  1,396894 Prob(F-statistic) 0,002169 Unweighted Statistics R-squared 0,386755     Mean dependent var 112,7804 Sum squared resid 291146,7     Durbin-Watson stat  0,152581

## Estimasi menghasilkan persamaan dugaan sebagai berikut:
𝑌̂ = 12,38122 + 0,0000998𝑋 1 − 0,0000378𝑋 2 − 0,007012𝑋 3 + 0,007484𝑋 4

## 2. Uji Model Regresi Data Panel
Untuk  tahapan  pertama  sekali,  akan  dipilih  uji Chow untuk menentukan model estimasi regresi data panel yang tepat antara Common Effect Model dan Fixed Effect Model diperoleh sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Uji Chow Effects Test Statistic Cross-section F 29,006731 Cross-section Chi-square  125,416778
Tabel  5  menunjukkan  bahwa  Cross-section  F  sebesar  29,01  artinya  model yang tepat adalah Fixed Effect Model. Selanjutnya, untuk memastikan hal ini  akan  dilanjutkan  dengan  uji Hausman .  Uji  ini  digunakan  untuk menentukan  model  estimasi  regresi  data  panel  yang  tepat  antara Fixed Effect Model dan Random Effect Model diperoleh sebagai berikut:
Tabel 6. Hasil Uji Hausman Test Summary Chi-Sq. Statistic Cross-section random 37.587041
Tabel  7  menunjukkan  bahwa  nilai  probabilitas  Cross-section  random sebesar 37.59, artinya model yang tepat adalah Fixed Effect Model . Secara tidak langsung uji ini sudah membuktikan bahwa Fixed Effect Model telah tepat untuk digunakan dan tidak diperlukan uji lainnya.

## 2. Cek Asumsi
Asumsi yang harus dipenuhi adalah sebagai berikut: Pertama,  uji  normalitas  menggunakan  nilai Jarque-Bera diperoleh  nilai sebesar 7,417375 maka  residual  tidak  berdistribusi  normal.  Berdasarkan hal  tersebut,  maka  diperlukan  transformasi  data.  Transformasi  data  yang digunakan  adalah  transformasi  data  dengan 𝑙𝑛(𝑋 + 1) karena  terdapat sebaran data pada variabel yang nilainya berada di bawah 10. Selanjunya dilakukan  uji  asumsi  kembali  dan  diperoleh  nilai Jarque-Bera yaitu 4,952893 maka  residual  telah  berdistribusi  normal.  Kedua,  uji multikolinearitas  dengan  melihat  nilai  VIF  diperoleh  bahwa  tidak  terjadi
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 14, No. 2 September 2023 e-ISSN 2579-7646
multikolinearitas  antar  variabel  bebas.  Ketiga,  uji  heteroskedastisitas menggunakan uji glejser diperoleh residual homoskedastisitas.

## 3. Estimasi Parameter Dengan Data Transformasi
Akibat  dilakukan  transformasi  data  maka  perlu  dilakukan  kembali estimasi  parameter  dengan  model  yang  terpilih  yaitu Fixed  Effect  Model , diperoleh sebagai berikut:
Tabel 7. Model FEM Setelah Transformasi Data Variable Coefficient  Std. Error  t-Statistic Prob. 𝐶 -10,09401  4,354405  -2,318115 0,0245 𝑙𝑛(𝑋 1 + 1) 0,595338  0,280836  2,119876 0,0389 𝑙𝑛(𝑋 2 + 1) -0,068848  0,028842  -2,387057 0,0207 𝑙𝑛(𝑋 3 + 1) 0,909478  0,373367  2,435880 0,0184 𝑙𝑛(𝑋 4 + 1) 0,002239  0,019722  0,113534 0,9101 Fixed Effects (Cross) BHARI--C -0,625290 BUNGO--C 0,345971 KERINCI--C -0,347641 KJAMBI--C 3,555487 MERANGIN--C -0,611697 MJAMBI--C -1,014204 SPENUH--C 1,405725 SRLNGUN--C -0,315851 TEBO--C -0,771792 TNJBBAR--C -0,940212 TNJBTIM--C -0,680495 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0,934549     Mean dependent var  4,552211 Adjusted R-squared  0,916582     S.D. dependent var  0,566218 S.E. of regression 0,163536     Akaike info criterion  -0,586846 Sum squared resid 1,363952     Schwarz criterion -0,089197 Log likelihood 34,36591     Hannan-Quinn criter. -0,390201 F-statistic 52,01457     Durbin-Watson stat  2,059535 Prob(F-statistic) 0,000000

## Estimasi menghasilkan persamaan dugaan sebagai berikut:
𝑌̂ = −10,09401 − 0,625290𝐷 1 + 0,345971𝐷 2 − 0,347641𝐷 3 + 3,555487𝐷 4 − 0,611697𝐷 5 − 1,014204𝐷 6 + 1,405725𝐷 7 − 0,315851𝐷 8 − 0,771792𝐷 9 − 0,940212𝐷 10 − 0,680495𝐷 11 + 0,595338 𝑙𝑛(𝑋 1 + 1)   − 0,068848 𝑙𝑛(𝑋 2 + 1) + 0,909478 𝑙𝑛(𝑋 3 + 1) + 0,002239 𝑙𝑛(𝑋 4 + 1)

## 4. Uji Goodness of Fit
Selanjutnya  model  tersebut  akan  dilanjutkan  dengan  uji  kelayakan model menggunakan uji rasio likelihood. Diperoleh bahwa secara simultan variabel  bebas  pengeluaran  pemerintah,  jumlah  wisatawan,  sektor pertanian  dan  investasi  berpengaruh  terhadap  pendapatan  asli  daerah. Kemudian  dilakukan  uji  parsial  menggunakan  uji t diperoleh bahwavariabel  bebas  pengeluaran  pemerintah,  jumlah  wisatawan  dan sektor  pertanian  secara  parsial  berpengaruh  terhadap  pendapatan  asli
daerah,  sedangkan  variabel  bebas  investasi  tidak  berpengaruh  secara parsial terhadap pendapatan asli daerah.

## D. Simpulan
Kesimpulan yang diperoleh dari hasil penelitian ini adalah: Model regresi data panel pada faktor yang mempengaruhi pendapatan asli daerah  di  Provinsi  Jambi  tahun  2016-2021  adalah Fixed  Effect  Model dengan persamaan dugaan sebagai berikut:
𝑌̂ = −10,20487 − 0,628697𝐷 1 + 0,346417𝐷 2 − 0,350522𝐷 3 + 3,579396𝐷 4 − 0,621056𝐷 5 − 1,021866𝐷 6 + 1,420675𝐷 7 − 0,317001𝐷 8 − 0,779468𝐷 9 − 0,947564𝐷 10
− 0,680315𝐷 11 + 0,598751 𝑙𝑛(𝑋 1 + 1) − 0,068742 𝑙𝑛(𝑋 2 + 1)
+ 0,918975 𝑙𝑛(𝑋 3 + 1)
Berdasarkan  hasil  analisis  tersebut  perlu  kontribusi  pemerintah  untuk lebih  fokus  mengoptimalkan  pengeluaran  pemerintah  dalam  upaya pembangunan  daerah  dan  juga  mengoptimalkan  peningkatan  hasil  pada sektor pertanian di masing-masing kabupaten/kota sehingga meningkatkan perekonomian yang berefek pada peningkatan Pendapatan Asli Daerah.

## E. Daftar Pustaka
Abdillah,  O.V.,  Handra,  H.  dan  Adrimas,  A.  (2019).  Analisis  Pendapatan  Asli Daerah  Dan  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhinya  Pada  Kabupaten/Kota Di  Provinsi  Sumatera  Barat. Jurnal  Benefita , 4 (3),  536–547.  doi: //doi.org/10.22216/jbe.v4i3.4502.
Alfina,  W.R.A.  (2023).  Analisis  Regresi  Data  Panel  Produk  Domestik  Regional Bruto, Tingkat Pengangguran Terbuka, Dan Indeks Pembangunan Manusia Provinsi  Bali  Tahun  2012-2021. Jurnal  Ilmu  Ekonomi , 7 (01),  106–114.  doi:
//doi.org/10.22219/jie.v7i01.22627.
Alviani,  L.O.  2021.  Penggunaan  Regresi  Data  Panel  pada  Analisis  Indeks Pembangunan  Manusia. Jurnal  Riset  Matematika 1 (2),  99–108.  doi: //doi.org/10.29313/jrm.v1i2.373.
Arifin. (2015). Pengantar Ekonomi Pertanian . Bandung: Mujahid Press. Badan Pusat Statistik. (2021). Statistik Keuangan . Jambi.
Badan  Pusat  Statistik.  (2022). Produk  Domestik  Regional  Bruto  menurut Lapangan  Usaha  ProvinsiJambi  Tahun  2018  -  2022 .  Jambi:  Badan  Pusat Statistik Provinsi Jambi.
Baltagi, B.H. (2005). Econometric Analysis of Panel Data . Canada: John Wiley and Sons.
Basuki,  A.T.  dan  Prawoto,  N.  (2017). Analisis  regresi  dalam  penelitian  ekonomi dan bisnis . Depok: PT Rajagrafindo. Febry  C,  Dr.T.  dan  Teofilus.  (2020). Aplikasi  pada  Penelitian  Manajemen  Bisnis . Bandung: Media Sains Indonesia.
Firdaus, M. (2020). Aplikasi Ekonometrika dengan E-Views, Stata, dan R . Bogor: IPB Press.
Ghozali, I. (2016). Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program IBM SPSS 23 . Yogyakarta: Universitas Diponegoro.
Ghozali, I. dan Ratmono, D. (2017). Analisis Multivariat dan Ekonometrika dengan Eviews 10 . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 14, No. 2 September 2023 e-ISSN 2579-7646
Greene, W.H. (2003). Econometric analysis . Prentice Hall. Gujarati, D.N. (2003). Basic econometrics . McGraw Hill. Hasan,  I.M.  (2013). Analisis  Data  Penelitian  dengan  Statistik .  Jakarta:  Bumi Aksara.
Hill,  R.Carter.,  Griffiths,  W.E.  dan  Lim,  G.C.  (Guay  C.).  (2011). Principles  of econometrics . Wiley. Hsiao, C. (2003). Analysis of Panel Data . second. New York: Cambridge University Press.
Juanda,  B.  dan  Junaidi.  (2012). Ekonomterika  Deret  Waktu  Teori  dan  Aplikasi .
Bogor: PT Penerbit IPB Press.
Kaho,  J.R.  (2010). Prospek  Otonomi  Daerah  di  Negara  Republik  Indonesia: Jakarta: Raja Grafindo Persada.
Kasali,  J.  dan  Adeyemi,  A.A.  (2022).  Model-Data  Fit  using  Akaike  Information Criterion (AIC), Bayesian Information Criterion (BIC), and The Sample-Size- Adjusted  BIC. Square:  Journal  of  Mathematics  and  Mathematics  Education
4 (1), 43–51. doi: 10.21580/square.2022.4.1.11297. Kementerian Dalam Negeri. (2006). Peraturan Dalam Negeri Republik Indonesia . Indonesia. hlm. 1–73.
Kholijah,  Gusmi.,  Rarasati,  Niken.,  dan  Sormin,  Corry.  (2022).  Model  Regresi Poisson  untuk  Pendugaan  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Covid-19  di Pulau  Sumatera. Seminar  Nasional  Matematika,  Geometri,  Statistika  dan Komputasi  SeNa-MaGeStiK  2022:  “Penguatan  Riset  Matematika  dan Aplikasinya  dalam  Menjawab  Tantangan  Era  Disrupsi” ,  Diselenggarakan oleh Jurusan Matematika FMIPA Universitas Jember, 16 Juli 2022. Jember: Univeritas Jember. Diakses dari: https://jurnal.unej.ac.id/index.php/prosiding/issue/view/1361 . Kurniawan,  R.  dan  Yuniarto,  B. (2016). Analisis  Regresi Dasar  dan penerapanya dengan r . Pertama. Jakarta: Kencana. Montgomery, D.C., Peck, E.A. dan Vining, G.G. (2012). Introduction to Regression Analysis. 5th Ed . Canada: Jhon Wiley & Sons.
Murialti,  N.  (2020).  Analisis  Pertumbuhan  Ekonomi  Di  Pulau  Sumatera  Dengan Regresi  Data  Panel  Tahun  2015-2019. Jurnal  Akuntansi  Dan  Ekonomika 10 (2),. 252–260. doi: //doi.org/10.37859/jae.v10i2.2344.
Prasetyo,  A.A.,  Siwi,  V.N.  dan  Kundhani,  E.Y.  (2022).  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Pendapatan  Asli  Daerah  Jawa  Tengah  Tahun  2010-2018. Jurnal Dinamika Ekonomi Rakyat 1 (1), 37–56.
Republik Indonesia. (2007). Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 25 Tahun 2007 Tentang Penanaman Moda . Indonesia. hlm. 1–28. Republik Indonesia. (2009). Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 10 Tahun 2009 Tentang Kepariwisataan . Indonesia. hlm. 1–59. Republik Indonesia. (2014). Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 23 Tahun 2014 Tentang Pemerintahan Daerah . Indonesia. hlm. 1–212. Ridwan  dan  Nawir,  I.S.  (2021). Buku  Ekonomi  Publik .  Yogyakarta:  Pustaka Pelajar.
Sahmuddin, A. dan Arifuddin, A. (2007). Akuntansi Sektor Publik . Sukirno,  S.  (2004). Pengantar  Teori  Makroekonomi .  Jakarta:  PT.  Raja  Grafindo Persada.
Syofya, H. dan Rahayu, S. (2018). Peran Sektor Pertanian Terhadap Perekonomian Indonesia (Analisis Input-Output). Manajemen dan Kewirausahaan , 9 (3). 91– 103. Doi: //doi.org/10.31317/jmk.9.3.91-103.2018.
AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 14, No. 2 September 2023 e-ISSN 2579-7646
Usman, H. dan Akbar, S.P. (2015). Pengantar Statistika . Jakarta: Bumi Aksara. Vogelvang,  B.  (2005). Econometrics :  theory  and  applications  with  EViews . England: Prentice Hall.
Wadjaudje,  D.U.,  Susanti,  S.  dan  Pahala,  I.  (2018).  Pengaruh  Belanja  Modal, Investasi,  Jumlah  Wisatawan,  dan  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap Pendapatan Asli Daerah Provinsi DKI Jakarta. JEKP (Jurnal Ekonomi dan Keuangan Publik) , hlm. 105–128.
Wahyudi, S.T. (2016). Konsep dan Penerapan Ekonometrika Menggunakan EViews . Jakarta: PT. RajaGrafindo Persada.
Widarjono,  A.  (2005). Ekonometrika:  Teori  Dan  Aplikasi  Untuk  Ekonomi  Dan Bisnis . Pertama. Yogyakarta: Ekonisia Fakultas Ekonomi Universitas Islam Indonesia.
Wulandari, N.L.P. dan Budhi, M.K.S. (2018). Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto, Investasi Dan Inflasi Terhadap Pendapatan Asli Daerah Provinsi Bali.