## DAMPAK DESENTRALISASI FISKAL TERHADAP IPM DI INDONESIA

## IMPACT OF FISCAL DECENTRALIZATION FISCAL ON HUMAN DEVELOPMENT INDEX IN INDONESIA
Jurni Hayati 1 and Andhatu Achasa 2 1,2 Fakultas Ekonomi Universitas Tidar
1 jurni.hayati@gmail.com
2 dhatu_86@gmail.com

## Abstrak
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis tipologi  daerah berdasar- kan  desentralisasi  fiskal  dan  IPM  serta  menganalisis  dampak  desentralisasi fiskal  terhadap  IPM  di  Indonesia. Data  yang  digunakan  data  IPM,  PAD,  DBH SDA, PDRB per kapita, tingkat kemiskinan, koefisien gini, dan tingkat pengangguran di  Indonesia  periode  2000-2014  yang  diperoleh  dari  BPS  Provinsi  DI  Yogyakarta. Alat  analisis  mengunakan  metode scatter  graph dan  GLS  FEM.  Hasil  dari  analisis metode  scatter  graph  menunjukkan  bahwa  provinsi  yang  tergolong  IPM  tinggi  dan rasio  PAD  tinggi  adalah  provinsi  DKI  Jakarta,  Yogyakarta,  Sumatera  Utara, Sumatera Barat, Bali, Jawa Tengah, dan Jawa Barat.IPM tinggi dan rasio DBH SDA tinggi  adalah  provinsi  Riau,  Kalimantan  Timur,  Sumatera  Selatan,  dan  Jambi.Hasil dari regresi dampak desentralisasi fiskal terhadap IPM dilihat dari sisi rasio PAD dan rasio DBH SDA menunjukkan pengaruh yang positif dan signifikan.Hasil regresi ini relatif  robust  karena  cenderung  tidak  jauh  berbeda  setelah  ditambah  variabel  rasio DAU.
Kata Kunci: Desentralisasi Fiskal, IPM, Scatter graph , GLS FEM.

## Abstract
The  purpose  of  this  study  was  to  analyze  regional  typology  based  on  fiscal decentralization and HDI and analyze the impact of fiscal decentralization on HDI in Indonesia.  The  data  used  are  data  of  IPM,  PAD,  DBH  SDA,  PDRB  per  capita, poverty level, gini coefficient, and unemployment rate in Indonesia period 2000-2014 obtained from BPS Provinsi DI Yogyakarta. The analysis tool use scatter graph and GLS  FEM  method.  The  results  of  the  scatter  graph  analysis  showed  that  provinces have high HDI and high PAD ratios are DKI Jakarta, Yogyakarta, North Sumatera, West  Sumatera,  Bali,  Central  Java  and  West  Java  provinces.  High  HDI  and  high DBH SDA ratios are Riau, East Kalimantan, South Sumatera and Jambi provinces. The  regression  result of  this  research  show impact  of  fiscal  decentralization  on HDI  in  terms  of  PAD  ratio  and  DBH  SDA    ratio  showed  a  positive  and  significant influence.  The  regression  result  is  relatively  robust  because  it  tends  not  much different after added variable DAUratio.
Keywords: Fiscal Decentralization, HDI, Scatter graph, GLS FEM.

## PENDAHULUAN
Cheema  dan  Rondinelli  (1983),  Turner  dan  Hulme  (1997)  menyatakan  bahwa desentralisasi  adalah  transfer  kewenangan,  tanggungjawab,  perencanaan,  pengambilan keputusan,  dan  fungsi-fungsi  pemerintahan  dari  pemerintah  pusat  kepada  pemerintah daerah,  lembaga  semi  pemerintah,  maupun  kepada  swasta.  Smith  (1986),  Barzelay (1991),  Turner  dan  Hulme  (1997)  menjelaskan  bahwa  desentralisasi  merupakan  cara mendekatkan  pemerintahan  kepada  masyarakat.  Bila  pemerintah  dalam  jangkauan masyarakat, pelayanan lebih cepat, hemat, responsif, akomodatif, dan inovatif.
Beberapa  studi  menunjukkan  pelayanan  masyarakat  oleh  pemerintah  daerah  le- bih  optimal  dan  cenderung  lebih  murah  serta  demokratis  (Campbell,  Peterson,  dan Brakarz,  1991  dalam  Bird,  1998).Dalam  penelitian  ini  desentralisasi  fiskal  diartikan sebagai  kemampuan  suatu  daerah  untuk  memenuhi  kebutuhan  daerahnya  yang  sering disebut sebagai derajat desentralisasi fiskal (DF).Dalam penelitian ini derajat desentral- isasi fiskal diproksi dengan rasio PAD terhadap TPD, rasio DBH SDA terhadap TPD.
Saat ini Indonesia terdiri dari 35 provinsi, namun dalam penelitian ini ada bebe- rapa  provinsi  yang  digabungkan  ke  provinsi  asal  sehingga  menjadi  26  provinsi.Hal  ini dikarenakan  mempertimbangkan  kelengkapan  data  yang  di  perlukan  dalam  penelitian ini.Dari 26 provinsi di Indonesia memiliki potensi sumber daya alam dan manusia yang berbeda-beda.Perbedaan  sumber  daya  tersebut  dapat  dilihat  dari  besarnya  PAD  dan DBH SDA. Provinsi yang memiliki PAD dan SDA yang tinggi akan mampu memenuhi kebutuhan  daerahnya,  sedangkan  provinsi  yang  memiliki  sedikit  PAD  dan  SDA  akan sangat bergantung pada dana perimbangan dari pemerintah pusat (Kemenkeu,2013).
Sumber: BPS, 2016 (data diolah).
Grafik 1.1. RPAD Provinsi-Provinsi di Indonesia, 2000-2014
0 . 7 0 . 6 0 . 5 0 . 4 0 . 3 0 . 2
0 . 1 0
Jawa Bara t Jawa Tim u r B al i Jawa Te n g ah DKIJ ak a rta Su m at e ra U ta ra Su lawe siS ela tan Kalim an ta n se lat an DI Yo gy ak ar ta Su m at era Ba ra t La m pun g J amb i Su m at era Se lat an Kalim an ta n Bara t N u sa Te n ggara … Su lawe si U ta ra Kalim an ta n Tim u r R ia u B en gk ul u Su lawe si
Te n gah
Kalim an ta n
Te n gah
N u sa Te n ggara … Su lawe si Te n ggara M al uk u A c e h P a p u a
Dari  grafik  1.1.dapat  di  lihat  bahwa  RPAD  di  atas  rata-rata  nasional  sebagian besar  berada  di  seluruh  provinsi  pulau  Jawa.  Hal  ini  dikarenakan  persentase  jumlah penduduk dan industri di pulau Jawa lebih besar dari pada pulau lainnya sehingga pene- rimaan  pajak,  retribusi,  dan  laba  perusahaan  yang  didapatkan  akan  besar  pula.  RPAD yang tertinggi yaitu di provinsi Jawa Barat dan yang terendah di provinsi Papua.Hal ini dikarenakan  di  provinsi  Jawa  Barat  memiliki  jumlah  penduduk  yang  besar,  banyak perusahaan  besar,  dan  industri-industri  kecil  yang  berkembang  pesat,  sedangkan  di provinsi  Papua  masih  sangat  sedikit.Besarnya  RPAD  tersebut  dapat  digunakan  untuk meningkatkan indeks pembangunan manusia (IPM) masyarakatlokal.
Sumber: BPS, 2016 (data diolah).
Grafik 1.2. RBHS Provinsi-Provinsi di Indonesia, 2000-2014
Berdasarkan  grafik  1.2.  dapat  dilihat  bahwa  ada  beberapa  provinsi  yang  memi- liki  RBHS  yang  tinggi,  yaitu  di  provinsi  Kalimantan  Timur,  Riau,  Aceh,  Sumatera Selatan,  Kalimantan  Selatan,  dan  Jambi.  Provinsi-provinsi  tersebut  memiliki  berbagai macam  sumber  daya  alam,  seperti;  minyak  bumi,  gas,  batu  bara,  mas,  nikel,  dan  lain- lain.  Banyaknya  sumber  daya  alam  yang  dimiliki  dapat  meningkatkan  RBHS  yang diterima  oleh  pemerintah  provinsi.Besarnya  RBHS  ini  dapat  digunakan  untuk meningkatkan  IPM  masyarakat  lokal.RBHS  terendah  yaitu  di  provinsi  Nusa  Tenggara Timur,  hal  ini  dikarenakan  sedikitnya  SDA  yang  ada  sehingga  RBHS  yang  diterima menjadisedikit.
Desentralisasi fiskal diharapkan dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat.Tujuan  utama  kebijakan  otonomi  daerah  dan  desentralisasi  fiskal  adalah percepatan  terwujudnya  peningkatan  kesejahteraan  seluruh  rakyat  (Bappenas, 2007).Indikator  untuk  mengetahui  kesejahteraan  masyarakat  dapat  dilihat  dari  IPM (UNDP, 1990). Di seluruh provinsi  Indonesiarata-rata IPM berada pada level menegah dan  belum  ada  yang  mencapai  IPM  level  tinggi  (diatas  0.80%)  selama  masa desentralisasi.
0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 Kalim an ta n Ti m u r
Ri au A ce h
Su m at era
Se lat an Kalim an ta n se lat an Jamb i Kalim an ta n Te n gah Pa pu a
La m p u n g
N u sa Te n ggara …
Su lawe si T en ggara
Jawa Bara t M al uk u Jawa
Tim u rKal im an ta n Bara t Bali Su lawe si Se lat an
Su lawe si T en gah B en gk ul u
Su m at era
U ta ra DKI Jak ar ta Su m at er
a Bara tDI Yo gy ak ar ta Jaw a
Te n gah Su law e s i Uta ra N u sa Te n ggara …
Sumber: BPS, 2016 (data diolah).
Grafik 1.3. IPM Provinsi-Provinsi di Indonesia, 2000-2014
Dari  grafik  1.3.menunjukkan  bahwa  IPM  provinsi-provinsi  di  Indonesia  seba- gian besar berada pada level menengah. Hal ini di karena IPM tidak hanya di lihat dari segi  material  tetapi  juga  dari  sisi  pendidikan,  kesehatan,  dan  harapan  hidup.  Provinsi yang  memiliki  IPM  yang  tinggi  yaitu  di  provinsi  DKI  Jakarta,  Sulawesi  Utara,  DI Yogyakarta,  Riau,  Kalimantan  Timur,  Kalimantan  Tengah,  Sumatera  Utara,  Lampung, Sumatera  Barat,  Jambi,  Bengkulu,  Sumatera  Selatan,  Bali,  Jawa  Tengah,  dan  Jawa Barat.  Untuk  provinsi  lainnya  berada  di  bawah  rata-rata  IPM  nasional.Provinsi  yang memiliki  IPM  terendah  yaitu  di  provinsi  Papua,  hal  ini  disebabkan  oleh  kepadatan penduduk,  luas  wilayah,  dan  rendahnya  APBD  sehingga  dapat  mempengaruhi ketersediaan  fasilitas  publik  yang  pada  akhirnya  dapat  mengakibatkan  angka  IPM menjadi rendah.
Berdasarkan data IPM provinsi-provinsi di Indonesia di atas, dapat dilihat bahwa IPM  provinsi-provinsi  di  Indonesia  rata-rata  berada  pada  level  menegah  baik  itu  di provinsi  yang  tinggi  RPAD  maupun  yang  tinggi  RBHS.  Hal  ini  bertolak  belakang dengan  berbagai  teori  desentralisasi  yang  mengatakan  bahwa  desentralisasi  dapat meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat.Oleh  karena  itu  penulis  ingin  melihat bagaimana  tipologi  daerah  berdasarkan  desentralisasi  fiskal  dan  IPM  serta  bagaimana dampak desentralisasi fiskal terhadap IPM di Indonesia.

## METODE PENELITIAN

## Jenis Penelitian dan Sumber Data
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  deskriptif  kuantitatif.  Data  yang  digunakan untuk  penelitian  ini  adalah  data  panel  berbentuk time  series dari  tahun  2000-2014,  dan data cross  section yang  terdiri  atas  26  Propinsi  di  Indonesia.  Data  diperoleh  dari  BPS,
Kementrian Keuangan, dan instansi terkaitlainnya.
0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 DKI J ak ar ta Su lawe si U ta ra Yo gy ak ar ta Ri au Kalim an ta n Tim u rKal im an ta n Te n gah Su m at era U ta ra La m p u n g Su m at era Ba ra t Ja m bi B en gk ul u Su m at era S elat an B al i Jawa Te n gah Ja w a Bara t Ma lu ku N an ggroe Ace h … Su lawe si Se lat an Jawa Tim u rSu la w e si Te n gah Su law e si Te n ggara Kalim an ta n
Se lat an Kalim an ta n Bara tN u sa Te n ggara Tim u r Pa pu a

## Definisi Operasional Variabel

## 1. VariabelDependen
Indeks  pembangunan  manusia  (IPM)  adalah  tingkat  kesejahteraan  masyarakat  yang diindikasikan oleh kondisi ekonomi dan keadaan sosial masyarakat.
2. VariabelIndependen
Desentralisasi  fiskal  diartikan  sebagai  kemampuan  suatu  daerah  untuk  memenuhi kebutuhan  daerahnya  yang  sering  disebut  sebagai  derajat  desentralisasi  fiskal (DF).Dalam penelitian ini derajat desentralisasi fiskal diproksi dengan RPAD terhadap TPD, RBHS terhadap TPD.
3. VariabelKontrol
Variabel  kontrol  dalam  penelitian  ini,  yaitu:  PDRB  per  kapita  (PDRBPK),  tingkat kemiskinan (TKMSN), dan koefisien gini (KGINI), tingkat pengangguran (TPGRN).

## Metode Estimasi Data Panel

## 1. Uji Metode Estimasi DataPanel
Sebelum  menentukan  metode  estimasi  data  panel  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini,  maka  harus  dilakukan  beberapa  pengujian.  Pertama  Uji  Chow  untuk memilih  teknik  dengan  metode  pendekatan  PLS  atau  metode  FEM.  Kedua  Uji Hausman untuk memilih antara metode pendekatan FEM atau metodeREM.
2. Uji AsumsiKlasik
Dalam membentuk persamaan regresi perlu dilakukan pengujian asumsi Klasik untuk mendapatkan  persamaan  yang  bersifat  BLUE  (best  linear  unbias  estimator).Asumsi utama  yang  harus  dipenuhi  ada  tiga,  yaitu;  homoskedastisitas,  tidak  ada multikolinearitas, dan tidak ada serial outokorelasi.
3. UjiRobustness
Uji robustness dapat  digunakan  untuk  melihat  konsistensi  dan  menguatkan  hasil penelitian.  Dalam  penelitian  uji  robustness  ini  dilakukan  dengan  cara  menambahkan proksi  pada  variabel  independen,  variabel  independen  yang  ditambah  adalah  rasio DAU(RDAU).

## Estimasi Model Penelitian
Model penelitian yang akan diestimasi adalah sebagai berikut:
1. Untuk melihat tipologi masing-masing provinsi digunakan metode scattergraph.
Dalam  metode  ini  akan  mengklasifikasikan  provinsi  berdasarkan  desentralisasi  fiskal dan IPM. Cara pengklasifikasinya yaitu dengan membandingkan rata-rata desentralisasi fiskal (RPAD dan RBHS) dan rata-rata IPM provinsi (i) periode 2000-2014 dengan rata- rata nasional  (n). Kemudian provinsi  yang diamati dibagi  menjadi  beberapa klasifikasi seperti pada tabel di bwah ini:
Tabel 2.1. Tipologi Daerah Berdasarkan IPM dan RPAD IPM RPAD (IPM i <IPM n ) (IPM i >IPM n )
(rpad i >rpad n ) IPM rendah dan pad tinggi IPM tinggi dan pad tinggi (rpad i <rpad n ) IPM rendah danpad rendah IPM tinggi dan pad rendah Tabel 2.2. Tipologi Daerah Berdasarkan IPM dan RBHS PDRBPK RBHS (IPM i <IPM n ) (IPM i >IPM n )
(rbhs i >rbhs n ) IPM rendah dan bhs tinggi IPM tinggi dan bhs tinggi (rbhs i <rbhs n ) IPM rendah dan bhs rendah IPM tinggi dan bhs rendah
2. Untuk melihat dampak desentralisasi fiskal terhadap IPM merujuk pada
penelitian Jumadi et.al (2013) dan Suri et.al(2011).
Model yang dibangun sebagai berikut:
ipm it = α it +β 1 rpad it +β 2 rbhs it +β 3 pdrbpk it +β 4 tkmsn it +β 5 kgini it +β 6 tpgrn it +ε it
Tabel 2.3. Variabel Independen dan Hipotesis Model
Penelitian No  Variabel Penjelasan Hipotesis 1 rpad it rasio PAD terhadap TPD provinsi i pada tahun t berdasarkan teori Neoklasik, Bird dan Vaillancourt (1998), dan penelitian Jumadi et.al (2013), ada pengaruh positif rpad terhadap IPM. 2 rbhs it rasio DBH SDA terhadap TPD provinsi i pada tahun t berdasarkan teori Adam Smith, dan penelitian Jumadi et.al (2013), ada pengaruh positif rbhs terhadap IPM. 3 pdrbpk it pdrbpk riil provinsi i pada tahun t berdasarkan teori Oates (1993) dan penelitian Suri et.al. (2011) ada pengaruh positif PDRB per kapita terhadap IPM. 4 tkmsn it tingkat kemiskinan provinsi i pada tahun t berdasarkan teori Pigou (1960) dan penelitian Suri et.al. (2011) ada pengaruh negatif kemiskinan terhadap IPM.
5 kgini it koefisien gini provinsi i pada tahun t berdasarkan teori Pigou (1960) dan penelitian Suri et.al. (2011) ada pengaruh negatif koefisien gini terhadap IPM. 6 tpgrn it tingkat pengangguran provinsi i pada tahun t berdasarkan teori Neoklasik dan penelitian Parhah (2002) ada pengaruh negatif pengangguran terhadap IPM.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Tipologi Daerah
Untuk  melihat  keadaan  suatu  daerah  dapat  dilihat  dari  tingkat  kemandirian daerahnya,  seperti  dari  RPAD  dan  RBHS.Kemudian  untuk  melihat  tingkat  kesejahteraan masyarakat dapat dilihat dari IPM.
Sumber: BPS, 2016 (data diolah).
Grafik 3.1. Tipologi Daerah Berdasarkan IPM dan RPAD
Dari grafik 3.1. dapat dilihat bahwa provinsi yang tergolong IPM tinggi dan RPAD tinggi yaitu provinsi DKI Jakarta, Yogyakarta, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Bali, Jawa Tengah,  dan  Jawa  Barat.  Provinsi  yang  tergolong  IPM  tinggi  dan  RPAD  rendah  yaitu provinsi  Sulawesi  Utara,  Riau,  Kalimantan  Timur,  Kalimantan  Tengah,  Lampung,  Jambi,
Bengkulu,  dan  Sumatera  Selatan.  Provinsi  yang  tergolong  IPM  rendah  dan  RPAD  tinggi yaitu  provinsi  Jawa  Timur,  Sulawesi  Selatan,  dan  Kalimantan  Selatan.Provinsi  yang tergolong IPM rendah dan RPAD rendah adalah provinsi Maluku, Aceh, Sulawesi Tengah, Sulawesi tenggara, Kalimantan Barat, NTT, Papua,NTB.
Sumber: BPS, 2016 (data diolah).
Grafik 3.2. Tipologi Daerah Berdasarkan IPM dan RBHS
Dari grafik 3.2.dapat dilihat bahwa provinsi yang tergolong IPM tinggi dan RBHS tinggi  yaitu  provinsi  Riau,  Kalimantan  Timur,  Sumatera  Selatan,  dan  Jambi.  Provinsi yang  tergolong  IPM  tinggi  RBHS  rendah  yaitu  provinsi  DKI  Jakarta,  Sulawesi  Utara, Yogyakarta, Kalimantan Tengah, Sumatera Utara, Lampung, Sumatera Barat, Bengkulu, Bali,  Jawa  Tengah,  dan  Jawa  Barat.  Provinsi  yang  tergolong  IPM  rendah  dan  RBHS tinggi yaitu provinsi Aceh dan Kalimantan Selatan. Provinsi yang tergolong IPM rendah dan  RBHS  rendah  adalah  provinsi  Maluku,  Sulawesi  Selatan,  Jawa  Timur,  Sulawesi Tengah, Sulawesi tenggara, Kalimantan Barat, NTT, Papua,NTB.
Dari dua kategori  di  atas dapat  disimpulkan bahwa provinsi  yang tergolong  IPM tinggi  dan  RPAD  tinggi  adalah  provinsi  DKI  Jakarta,  Yogyakarta,  Sumatera  Utara, Sumatera Barat, Bali, Jawa Tengah, dan Jawa Barat. IPM tinggi dan RBHS tinggi adalah provinsi  Riau,  Kalimantan  Timur,  Sumatera  Selatan,  dan  Jambi.  Tingginya  RPAD, RBHS,  dan  IPM  di  provinsi  tersebut  sangat  didukung  oleh  potensi  dan  fasilitas  publik
yang  dimiliki  daerahnya.  Dengan  demikian  pemerintah  daerah  diharapkan  mampu mengoptimalkan potensi daerahnya sehingga proses pembangunan daerah dapat berjalan dengan lancar tanpa bergantung dengan pemerintah pusat.

## Pemilihan Model Regresi Terbaik
1. Pemilihan PLS dan FEM (Uji Chow-test )
Tabel 3.1. Hasil Uji Chow-test
Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled Test cross-section fixedeffects
Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 27.837754 (25,358) 0.0000 Cross-section Chi-square 421.106969 25 0.0000
Sumber: BPS, 2016 (data diolah).
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  di  atas  maka  model  yang  dipilih  yaitu FEM karena nilai probabilitas f-stat signifikan, yaitu 0,00 dengan α= 5 persen.
2. Pemilihan FEM dan REM (uji Hausman-test )
Tabel 3.2. Hasil Uji Hausman Test
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 13.973785 6 0.0299
Sumber: BPS, 2016 (data diolah).
Berdasarkan pengujian yang dilakukan di atas maka model yang dipilih yaitu FEM karena nilai probabilitas chi-square signifikan, yaitu 0,00 dengan α= 5 persen.

## Uji Asumsi Klasik
1. Uji Heterokedastisitas
Tabel 3.3. Hasil Regresi OLS
FEM dan GLS FEM Variabel dependen: IPM
Ket: **signifikan α=5%, ***signifikan α=1% Sumber: BPS, 2016 (data diolah)..
Dari  tabel  3.3.dapat  dilihat  bahwa  nilai  signifikansi  variabel  independen  pada metode GLS FEM meningkat dan nilai R 2 meningkat jika dibandingkan dengan hasil OLS FEM.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  masalah  heterokedastisitas dari model awal sehingga GLS FEM lebih baik digunakan.

## 2. UjiOutokorelasi
Menurut  Gujarati  (2010)  permasalahan  outokorelasi  dapat  diatasi  dengan menggunakan  metode  GLS,  walaupun  nilai  DW-stat  nya  <  1.5  tetapi  tidak  menjadi masalah.Dalam  penelitian  ini  mengunakan  regresi  GLS  FEM Cross-section  weights dengan White cross-section , artinya penelitian ini bebas dari masalah outokorelasi.

## 3. UjiMultikolinearitas
Tabel 3.4. Correlation Matrix Antar Variabel Independen Model 2 RPAD RBHS PDRBPK TKMSN KGINI TPGRN RPAD 1.000000  -0.230238 0.171519  -0.438454  0.129350  -0.070715 RBHS -0.230238 1.000000 0.200988  -0.059346  -0.140666  -0.013618 PDRBPK 0.171519 0.200988 1.000000  -0.421666  0.304093  0.022308 TKMSN -0.438454  -0.059346  -0.421666 1.000000  -0.157643  -0.074804 KGINI 0.129350  -0.140666 0.304093  -0.157643  1.000000  0.059005 TPGRN -0.070715  -0.013618 0.022308  -0.074804  0.059005  1.000000 Sumber: BPS, 2016 (data diolah).. Variabel independen OLSFEM GLSFEM Koefisien variabel Koefisien variabel C 0.605766*** 0.611028*** RPAD 0.108996*** 0.106699*** RBHS 0.022953 0.030742*** PDRBPK 0.031602 -0.026768 TKMSN -0.133628*** -0.163127** KGINI 0.208885*** 0.209639*** TPGRN -0.002649 -0.003323 R-squared 0.818070 0.832559 Adjusted R-squared 0.802316 0.818059 F-statistic 51.92857*** 57.42133*** DW 1.305150 1.481703
Dari tabel  3.4.dapat  dilihat bahwa hubungan antar variabel  independen tidak ada yang  mencapai  0,8.  Dengan  demikian  dalam  penelitian  ini  tidak  terdapat  masalah multikolinearitas.

## Uji Robustness
Uji robustness dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara  menambahkan  proksi pada variabel independen. Variabel yang ditambah pada penelitian ini yaitu variabel rasio dana alokasi umum (RDAU).
Tabel 3.5. Hasil Regresi GLS FEM dan Uji Robustness Variabel dependen:IPM Variabelindependen GLSFEM UjiRobustness Koefisien variabel Koefisien variabel C 0.611028*** 0.617439*** RPAD 0.106699*** 0.100915*** RBHS 0.030742*** 0.021844*** RDAU -0.011119 PDRBPK -0.026768 -0.053804 TKMSN -0.163127** -0.158393** KGINI 0.209639*** 0.208582*** TPGRN -0.003323 -0.002992 R-squared 0.832559 0.832914 Adjusted R-squared 0.818059 0.817937 F-statistic 57.42133*** 55.61309*** DW 1.481703 1.444780 Ket: **signifikan α=5%,
***signifikan α=1% Sumber:
BPS, 2016 (data diolah).
Dari  tabel  3.5.dapat  dilihat  bahwa  hasil  regresi  GLS  FEM  cenderung  tidak  jauh berbeda  setelah  di  dilakukan  penambahan  variabel  RDAU.  Variabel  RPAD,  RBHS, KGINI  masih  berpengaruh  signifikan  pada  α=  1  persen.  Dengan  demikian  dapat disimpulkan  hasil  regresi  GLS  FEM  pada  penelitian  ini  relatif robust terhadap penambahan variabel independen.

## Hasil Dan Pembahasan
Hasil estimasi yang akan dibahas adalah hasil estimasi FEM dengan metode GLS, karena  metode  ini  telah  terbebas  dari  masalah  outokorelasi  dan  heterokedastisitas, sehingga  dapat  memberikan  hasil  yang  BLUE.  Pembahasan  mengenai  hasil  estimasi regresi dan uji hipotesis dijelaskan berdasarkan urutan hipotesis pada bab II.

## Tabel 3.6. Hasil
Regresi GLS FEM Variabel dependen:IPM Variabel independen Koefisien variabel C 0.611028*** RPAD 0.106699*** RBHS 0.030742*** PDRBPK -0.026768 TKMSN -0.163127** KGINI 0.209639*** TPGRN -0.003323 R-squared 0.832559 Adjusted R-squared 0.818059 F-statistic 57.42133*** DW 1.481703 Ket: **signifikan α=5%,
***signifikan α=1% Sumber: BPS, 2016 (data diolah).

## 1. Uji Koefisien Determinasi (R 2 )
Koefisien determinasi (R 2 ) mempunyai kegunaan sebagai ukuran ketepatan suatu garis regresi  yang  diterapkan  terhadap  suatu  kelompok  data  hasil  observasi  ( a  measure  of the  goodness  of  fit ).Dalam  penelitian  ini  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  variabel RPAD,  RBHS,  PDRBPK,  TKMSN,  KGINI,  dan  TPGRN  terhadap  IPM  adalah 0.832559.  Artinya,  variabel  independen  mampu  menjelaskan  variabel  dependen sekitar  83  persen,  sedangkan  17  persen  dijelaskan  oleh  variabel  lain  di  luar  model penelitian ini.
2. Uji Parsial(t-stat)
Dari  hasil  regresi  di  atas  secara  parsial  dapat  dilihat  bahwa  ada  empat  variabel independen  yang  sesuai  dengan  hipotesis  penelitian,  yaitu  RPAD,  RBHS,  TKMSN, dan  TPGRN.RPAD  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  IPM,  RBHS berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  IPM,  TKMSN  berpengaruh  negatif  dan signifikan terhadap IPM, TPGRN berpengaruh negatif tetapi tidak signifikan terhadap IPM.Sedangkan variabel independen yang tidak sesuai dengan hipotesis penelitian ada dua, yaitu PDRBPK dan KGINI.PDRBPK berpengaruh negatif tetapi tidak signifikan terhadap IPM, KGINI berpengaruh positif dan signifikan terhadap IPM.
3. Uji Simultan(f-stat
Uji simultan digunakan untuk menguji pengaruh signifikansi variabel independen secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Secara simultan, variabel independen RPAD, RBHS, PDRBPK, TKMSN, KGINI, dan TPGRN berpengaruh
positif dan signifikan terhadap IPM yang ditunjukan dengan probabilitas f-stat < α=5 persen.

## Pembahasan Hasil Penelitian
Dalam  regresi  dampak  desentralisai  fiskal  terhadap  IPM  provinsi-provinsi  di Indonesia  beserta  beberapa  variabel  kontrol  periode  2000-2014,  dengan  menggunakan metode GLS FEM, diperoleh nilai koefisien regresi untuk setiap variabel dalam penelitian dengan persamaan sebagai berikut :
ipm it = 0.611028 + 0.106699rpad it + 0.030742rbhs it - 0.026768pdrbpk it- 0.163127tkmsn it + 0.209639kgini it - 0.003323tpgrn it + ε it
Interpretasi  hasil  regresi  pengaruh  RPAD,  RBHS,  PDRBPK,  TKMSN,  KGINI,  TPGRN terhadap IPM provinsi-provinsi di Indonesia periode 2000–2014 adalah sebagai berikut:

## 1. Pengaruh RPAD Terhadap IPM
Hasil  dari  regresi  RPAD  terhadap  IPM  menunjukkan  pengaruh  yang  positif,  yaitu sebesar  0.106699.  Artinya  setiap  ada  peningkatan  RPAD  1  persen  maka  akan meningkatkan  IPM  sebesar  0.106699  persen,  dan  sebaliknya.  Hasil  penelitian  ini sesuai  dengan  teori  teori  Neoklasik,  Bird  dan  Vaillancourt  (1998),  dan  penelitian Jumadi et.al (2013) yang menjelaskan adanya pengaruh positif RPAD terhadap IPM.
2. Pengaruh RBHS Terhadap IPM
Hasil  dari  regresi  RBHS  terhadap  IPM  menunjukkan  pengaruh  yang  positif,  yaitu sebesar  0.030742.  Artinya  setiap  ada  peningkatan  RBHS  1  persen  maka  akan meningkatkan  IPM  sebesar  0.030742  persen,  dan  sebaliknya.  Hasil  penelitian  ini sesuai dengan teori Adam Smith dan penelitian Jumadi et.al (2013) yang menjelaskan adanya pengaruh positif RBHS terhadap IPM.
3. Pengaruh PDRBPK Terhadap IPM
Hasil  dari  regresi  PDRBPK  terhadap  IPM  menunjukkan  pengaruh  yang  negatif  yaitu sebesar  -  0.026768.  Artinya  setiap  ada  peningkatan  PDRBPK  1  persen  maka  akan menurunkan  IPM  sebesar 0.026768 persen, dan sebaliknya. Hasil penelitian ini tidak sesuai  dengan  teori  Oates  Dan  hasil  penelitian  Suri et.al. (2010)  yang  menjelaskan adanya pengaruh positif PDRBPK terhadap IPM.

## 4. Pengaruh TKMSN Terhadap IPM
Hasil  dari  regresi  pengaruh  TKMSN  terhadap  IPM  menunjukkan  pengaruh  yang negatif,  yaitu  sebesar  -0.163127.  Artinya  setiap  ada  peningkatan  TKMSN  1  persen akan  menurunkan  IPM  sebesar  0.163127  persen,  dan  sebaliknya.  Hasil  penelitian  ini
sesuai  dengan  teori  Pigou  (1990)  Dan  hasil  penelitian  Suri et.al. (2010)  menyatakan bahwa ada pengaruh negatif kemiskinan terhadap IPM.

## 5. Pengaruh KGINI TerhadapIPM
Hasil  dari  regresi  menunjukkan  bahwa  ada  pengaruh  positif  KGINI  terhadap  IPM, yaitu  sebesar  0.209639.  Artinya  setiap  KGINI  meningkat  1  persen  maka  IPM  akan meningkat  sebesar  0.209639  persen,  dan  sebaliknya.  Hasil  regresi  ini  tidak  sesuai dengan  teori  Pigou  (1960)  dan  hasil  penelitian  Suri  et.al.(2010)  menyatakan  ada pengaruh negatif KGINI terhadapIPM.

## 6. Pengaruh TPGRN Terhadap IPM
Hasil  dari  regresi  pengaruh  TPGRN  terhadap  IPM  menunjukkan  pengaruh  yang negatif,  yaitu  sebesar  -0.003323.  Artinya  setiap  ada  peningkatan  TPGRN  1  persen akan  menurunkan  IPM  sebesar  0.003323  persen,  dan  sebaliknya.  Hasil  penelitian  ini sesuai  dengan  teori  Neoklasik  dan  penelitian  Parhah  (2002)  menyatakan  bahwa  ada pengaruh negatif pengangguran terhadap IPM.

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Dari hasil dan pembahasan mengenai tipologi daerah dan dampak desentralisasi fiskal terhadap IPM di Indonesia, maka dapat disimpukan sebagai berikut:
1. Hasil  dari  analisis scatter  graph menunjukkan  bahwa  provinsi  yang  tergolong IPM  tinggi  dan  rasio  PAD  tinggi  adalah  provinsi  DKI  Jakarta,  Yogyakarta,
Sumatera Utara, Sumatera Barat, Bali, Jawa Tengah, dan Jawa Barat. IPM tinggi dan  rasio  DBH  SDA  tinggi  adalah  provinsi  Riau,  Kalimantan  Timur,  Sumatera Selatan, danJambi.
2. Hasil dari regresi dampak desentralisasi fiskal terhadap IPM dilihat dari sisi rasio PAD  menunjukkan  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan  sesuai  dengan  teori Neoklasik, Bird dan Vaillancourt (1998) dan penelitian Jumadi et.al (2013). Dari sisi  rasio  DBH  SDA  juga  menunjukkan  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan sesuai dengan teori Adam Smith, dan penelitian Jumadi et.al (2013). Hasil regresi ini  relatif robust karena  cenderung  tidak  jauh  berbeda  setelah  ditambah  variabel rasio DAU.

## Saran
Dari hasil penelitian ini maka dapat diberikan saran sebagai berikut:
1. Untuk  provinsi  yang  tergolong  IPM  rendah,  rasio  PAD  rendah,  dan  rasio  DBH SDA  rendah  diharapkan  dapat  mengoptimalkan  potensi  daerah  masing-masing
agar semua variabel tersebut dapat ditingkatkan.
2. Untuk  pemerintah  provinsi  diharapkan  dapat  menentukan  kebijakan  untuk meningkatkan  PAD  karena  PAD  tersebut  sangat  berpengaruh  terhadap  IPM provinsi-provinsi di Indonesia.
3. Untuk  penelitian  lebih  lanjut  dapat  memodifikasi  penelitian  ini  dengan memperpanjang  tahun  analisis,  menambah  variabel  baru,  dan  menggunakan  alat analisis lain (seperti; spss dan stata) agar dapat memberikan hasil yang lebihbaik.

## DAFTAR PUSTAKA
Bappenas, 2007, Laporan Perkembangan Pencapaian Millennium Development Goals Indonesia 2007 , Badan Perencanaan Pembangunan Nasional, Jakarta.
Barro, R.J., 1990, “Government spending in a simple model of endogenous growth”, Jurnal of Political Economy, Vol 98, Hal 103-25.
Bird, R.M., 1993, “Threading The Fiscal Labyrinth: Some Issues in Fiscal
Decentralization”,
Nasional Tax Journal, Vol 46, Hal 201-27. Bird, R.M., dan Vaillancourt, F., 1998, Fiscal Decentralization in Developing Countries, Cambridge University Press, New York. BPS, 2016, Indonesia Dalam Angka , Badan Pusat Statistik, Jakarta.
Cheema, G.S. dan Rodinelli, D.A., 1983, “Planning Theory”, Working Paper 581, The World Bank.
Gujarati, D.N., 2010, Basic Econometrics, The McGraw-Hill Companies, New York.
Jumadi, Pudjiharjo, M., Maski, G., dan Khusaini, M., 2013, The Impact of Fiscal
Decentralization on Local Economic Development in East Java, IOSR Journal Of Humanities And Social Science (IOSR-JHSS) , Vol 13, Hal 01-07.
Kemenkeu, 2013, Deskripsi dan Analisis APBD 2013 , Direktorat Jenderal Perimbangan Keuangan, Jakarta.
Oates, W.E., 1993, “Fiscal Decentralization and Economic Development”, National Tax Journal,
Vol 3, Hal 237-43. Pigou, A.C., 1960, The Economics of Welfare , Macmillian, United State America.
RPJMN 2004-2009, 2006, Sinar Grafika, Jakarta.
Smith, B.C., 1986, “Decentralization: The Territorial Dimension of The State”, Journal of Political Science , Vol 38, Hal 194-96.
Suri, T., Boozer, M.A., Ranis, G., dan Stewart, F., 2011, “Paths to Success: The Relationship Between Human Development and Economic Growth”, World Development , Vol 39, Hal 506–22.
UNDP, 1990, Human Development Report, Oxford Universitiy Press, New York.UU No. 32 Tahun 2004 dan UU No. 33 Tahun 2004, Cemerlang, Jakarta.