## Jurnal Indonesia Sosial Sains
http://jiss.publikasiindonesia.id/
Vol. 2 No. 3 Maret 2021 P-ISSN: 2723 - 6692 dan E-ISSN: 2723 - 6595

## PEMETAAN STATISTIKA PENGALOKASIAN DANA INSENTIF DAERAH BERDASARKAN KARATERISTIK DAERAH

## Maria Mau Sari dan Uka Wikarya
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Indonesia, Depok, Indonesia Email: marie.sari@yahoo.com, uka.wikarya@outlook.com
Artikel info Artikel history: Diterima 25 Januari 2021 Diterima dalam bentuk revisi 08 Maret 2021 Diterima dalam bentuk revisi 18 Maret 2021

## Keywords:
DID; incentive; local government performance; logistic regression; reward.
Kata kunci: DID; insentif; kinerja pemerintah daerah; logit.
Abstract: The   Regional   Incentive   Fund   (DID)   policy   in Indonesia began in 2011 with the aim of giving awards to local governments for their performance. Considering the development  of  DID  being  prioritized  by  the central government,  there  needs  to  be  an  evaluation  in  its  allocation. This  research  will  look  at  how  the  policy  evaluation  is  seen from the appropriateness of the allocation of DID granting and to  know  what  factors  are  dominant  in  giving  DID  to  local governments.  The  method  used  is  logistic  regression  to  see whether the area meets the criteria or not, if the area meets the criteria,  it  is  entitled  to  receive  DID.  Furthermore,  the  results of  observational  probability  values  will  be  compared  with  the status  of  DID  recipients from  the Ministry  of  Finance  data  for the  period  2012  -  2020.  The  results  show  that  there  is  a discrepancy  in  the  allocation  of  DID,  where  regions  that  meet the assessment criteria should be entitled to receive DID, but in reallity do not accept DID and vise versa.
Abstrak: Kebijakan  Dana  Insentif  Daerah  (DID)  di  Indonesia dimulai  sejak  tahun  2011  dengan  tujuan  memberikan penghargaan  kepada  pemerintah  daerah  atas  kinerjanya. Mengingat perkembangan DID menjadi hal yang diprioritaskan oleh  pemerintah  pusat  maka  perlu  adanya  evalusi  dalam pengalokasiannya.  Penelitian  ini  akan  melihat  bagaimana evaluasi  kebijakan  tersebut  dilihat  dari  kesesuaian  alokasi pemberian  DID  serta  mengetahui  faktor-faktor  apa  saja  yang dominan  dalam  pemberian  DID  kepada  pemerintah  daerah. Metode  yang  digunakan  adalah  regresi  logistik  untuk  melihat apakah  daerah  tersebut  memenuhi  kriteria  atau  tidak,  apabila daerah  tersebut  memenuhi  kriteria  maka  berhak untuk menerima  DID.  Selanjutnya,  hasil  nilai  probalilitas  observasi akan  sandingkan  dengan  status  penerima  DID  dari  data Kemenkeu periode waktu 2012 – 2020. Didapatkan hasil bahwa terjadi  ketidaksesuaian  dalam  pengalokasian  DID,  dimana daerah  yang  memenuhi  kriteria  penilaian  harusnya  berhak menerima  DID,  tetapi  kenyataannya  tidak  menerima  DID  dan sebaliknya.
Coresponden author: Maria Mau Sari Email: marie.sari@yahoo.com artikel dengan akses terbuka dibawah lisensi CC BY SA 2021

## Pendahuluan
Desentralisasi  fiskal  di  Indonesia  mulai  diberlakukan  sejak  tahun  2001  melalui terbitnya  Undang  Undang  Nomor  22  Tahun  1999  (Indonesia,  1999)  tentang  Pemerintahan Daerah. Undang Undang tersebut merupakan awal reformasi di bidang birokrasi dan ekonomi karena  pemerintah  daerah  diberikan  tanggung  jawab  dalam  menyediakan  pelayanan  umum bagi  masyarakat,  mengatur rumah  tangganya  sendiri  serta  menjalankan  peran  alokasi  secara mandiri dalam menetapkan prioritas pembangunan daerahnya.
Wujud  dari  desentralisasi  fiskal  ini  adalah  adanya  dana  transfer  ke  daerah.  Dalam Teori  Transfer  (Harvey  &  Gayer,  2013)  jenis  transfer  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  Transfer Bersyarat ( Conditional  Grants )  dan  Transfer  Tidak  Bersyarat ( Unconditional  Grants ).  Dana transfer  ke  daerah  merupakan  cermin  dari  peran  pemerintah  pusat  yang  berfungsi  untuk membantu  pertumbuhan  ekonomi  di  daerah.  Skema  dana  transfer  ke  daerah  ini  mengalami perubahan menuju penyederhanaan.
Sejak  tahun  2011,  Pemerintah  menciptakan  skema  pendanaan  berbasis  insentif berbentuk  Dana  Insentif  Daerah  (DID),  yang  masuk  dalam  alokasi  dana  transfer  ke  daerah kategori  Dana  Non  Perimbangan.  Tujuan  DID  adalah  (1)  untuk  mendorong  tata  kelola keuangan  daerah,  (2)  mendorong  peningkatan  kualitas  pelayanan  umum  pemerintahan,  (3) mendorong  peningkatan  kualitas  pelayanan  dasar  publik  bidang  pendidikan,  kesehatan,  dan infrarstruktur, dan (4) mendorong peningkatan kesejahteraan masyarakat (Cahyadi, 2016)
Pengertian insentif menurut (Cassio, 2013) yaitu penghargaan yang diberikan  kepada individu  atas  perbedaan  dalam  pencapaian  hasil  kerja.  Menurut  (Jensen  &  Meckling,  1976) insentif  digunakan  dalam  rangka  mendorong  karyawan  agar  memperbaiki  kualitas  dain akuantitas  kierjanya.  Pemberian  insentif  adalah  salah  satu  usaha  perusahaan  dalam meningkatkan  kualitas  kinerja  karyawannya  (Ruzikna  &  Fitriadi,  2015)  Pengertian  insentif menurut (Ranupandojo & Husnan, 1984) yaitu pemberian upah dengan imbalan yang berbeda karena prestasi yang berbeda.
Peningkatan  kualitas  pelayanan  publik  dapat  diperbaiki  dengan  meminimalisir kesenjangan  ( gap )  antara  tingkat  layanan  dengan  dengan  harapan  konsumen  (Nordiawan  & Hertianti,  2006).  Keberadaan  DID  merupakan  salah  satu  faktor  yang  menjadi  pendorong suatu daerah dalam memaksimalkan penyediaan layanan dasar publik (pendidikan, kesehatan, infrastruktur),  pembangunan  dan  peningkatan  kapasitas  pengelolaan  keuangannya.  Oleh karena  itu  pemerintah  daerah  diharapkan  mampu  mengalokasikan  anggaran  belanja  modal dengan baik dan sesuai karena belanja modal merupakan salah satu indikator bagi pemerintah daerah dalam memenuhi pelayanan publik.
Dalam pemenuhan pelayanan publik bagi  masyarakat, kinerja pemerintah tidak  lepas aktifitas ekonomi.  Aktifitas-aktifitas ekonomi pemerintah tersebut merupakan keuangan
publik. Menurut (Harvey & Gayer, 2013), keuangan publik adalah langkah pemerintah dalam menentukan distribusi, alokasi sumber pendapatan serta aktivitas pengeluaran pemerintah.

## Gambar 1. Perkembangan Pagu Realisasi dan Daerah Penerima Dana Insentif Daerah Tahun 2011 - 2019
DID  pertama  kali  dikucurkan  pada  tahun  2011  dengan  alokasi  sebesar  1,38  triliun rupiah sampai tahun 2014. Sejak tahun 2015, alokasinya meningkat setiap tahun, hal tesebut menunjukan  bahwa  pemerintah  daerah  berusaha  untuk  meningkatkan  pelayan  publik  di daerahnya  guna  mendapatnya  dana  insentif  tersebut.  Pada  tahun  2016  peningkatan  pagu alokasi  terlihat  semakin  signifikan  yaitu  menjadi  Rp  5  triliun.  Lebih  lanjut,  pertumbuhan pagu  DID  tersebut  juga  sejalan  dengan  peningkatan  jumlah  daerah  penerima  DID.  Sejak tahun 2011 hingga 2019, jumlah daerah penerima DID terus meningkat dari 60 menjadi 363 daerah.  Kenaikan  jumlah  daerah  penerima  DID  secara  signifikan  terjadi  pada  tahun  2016. Dimana tahun sebelumnya,  yaitu pada tahun 2015, jumlah daerah penerima DID adalah 135 dan  pada  tahun  2016  meningkat  menjadi  271  daerah.  Hal  tersebut  terjadi  seiring  dengan kenaikan jumlah pagu DID pada tahun 2016.
Dalam  perkembangannya,  kriteria  penilaian  untuk  memperoleh  DID  mengalami perubahan  waktu  demi  waktu.  Sejak  awal,  terdapat  dua  kriteria  dalam  pengalokasian  DID, yaitu  kriteria  utama  dan  kriteria  kinerja.  Kriteria  utama  merupakan  kriteria  yang  harus dipenuhi oleh pemerintah daerah untuk mendapatkan DID, terdiri atas Opini BPK atas LKPD WTP dan Penetapan Perda  APBD tepat waktu, sedangkan pada tahun 2018, Kriteria  Utama mengalami penambahan indikator yaitu E-Government dan Ketersediaan Pelayanan Terpadu Satu Pintu.
Adapun untuk Kriteria Kinerja terdiri dari Kinerja Pengelolaan Keuangan dinilai dari kemampuan  daerah  mempertahankan  opini  WTP  dari  BPK,  kenaikan  PAD  di  atas  rata-rata nasional,  realisasi  belanja  atas  pagu  belanja,  realisasi  belanja  modal  atas  realisasi  belanja; Kinerja  Pelayanan  Pemerintahan  Umum  dinilai  melalui  SAKIP,  inovasi  pelayanan  pubik, kemudahan  investasi;  Kinerja  Pelayanan  Dasar  Publik  bidang  Pendidikan,  dinilai  melalui APM SMP, HLS dan RLS; Kinerja Pelayanan Dasar Publik bidang Kesehatan dinilai melalui %  Balita  Sudah  Imunisasi,  %  Balita  Stunting;  Kinerja  pelayanan  dasar  publik  bidang infrastruktur  dinilai  melalui  rumah  tangga  dengan  akses  air  minum  layak,  Rumah  tangga dengan  sanitasi  yang  layak,  Jalan  kondisi  mantap;  Kinerja  ekonomi  dan  kesejahteraan masyarakat dinilai melalui pertumbukan ekonomi dan % penurunan tingkat kemiskinan.
12,000,000
10,000,000 8,000,000
6,000,000 4,000,000
2,000,000 - 400 350 300 250 200
150 100 50 0 2011  2012   2013   2014   2015   2016   2017   2018   2019 Pagu Tahun Realisasi Jumlah Daerah Penerima DID
R u p ia h ( R ib u ) Ju m la h D ae ra h P en eri m a D ID
Namun demikian, dalam pelaksanaanya selama tahun 2011 sampai dengan tahun 2020 belum ada evaluasi terkait dengan kesesuaian pemberian DID pemerintah  pusat kepada pemerintah daerah.  Sehingga,  kemungkinan  apakah  terjadinya  ketidaksesuaian  alokasi  masih  menjadi sesuatu  hal  yang  perlu  diteliti  lebih  mendalam.  Hal  ini  dikarenakan,  anggaran  yang  cukup besar  dari  pemerintah  pusat  kepada  pemerintah  daerah  dalam  bentuk  DID,  apabila  tidak dialokasikan  dengan  tepat,  maka  akan  merugikan  provinsi,  kabupaten  dan  kota,  yang memiliki potensi atau lebih berhak untuk memperoleh DID.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  kebijakan  DID  dilihat  dari  kesesuaian alokasi  pemberian  DID,  mengetahui  apakah  terjadi  ketidaksesuaian  alokasi  serta  untuk mengetahui faktor yang mendeterminasi pemberian DID kepada pemerintah daerah.

## Metode Penelitian
Penelitian menggunakan metode analisis data panel, yang mengambil data tahun 2010 sampai  2018  di  501  daerah  dengan  dengan  data  lag  2  tahun,  dimana  data  penerima  DID sebagai  variabel  dependen  dari  tahun  2012  sampai  2020.  Unit  yang diteliti  dalam penelitian ini adalah provinsi, kabupaten dan kota di seluruh Indonesia, sebanyak 501 daerah dari total 542 daerah, dengan rincian 468 kabupaten kota dari 508 kabupaten kota dan 33 provinsi dari 34 provinsi.
Penelitian  ini  digunakan  analisis  statistik  deskriptif  dan  regresi  logistik.  Analisis deskriptif  digunakan  untuk  menyajikan  karakterisktik  data  yang  digunakan  dalam  penelitian sehingga akan diketahui indikasi-indikasi yang dapat membantu proses analisis. Penelitian ini menggunakan  model  regresi  logistik  dikarenakan  model  variabel  dependen  adalah  variabel kategori,  dengan  nilai  1  untuk  daerah  yang  menerima  DID  dan  nilai  0  untuk  daerah  yang tidak menerima DID.

## 1. Variabel Dependen
Variabel  dependen  dalam  penelitian  ini  yaitu  dummy  penerimaan  DID.  Penerimaan  DID sebagai variabel dependen didapatkan dari data Kementerian Keuangan selama rentang waktu tahun  2012  sampai  dengan  2020  untuk  501  daerah  kabupaten/kota  dan  provinsi.  Yang dikategorikan  dengan dummy 0  (Daerah  yang  tidak  menerima  DID)  dan dummy 1  (Daerah yang menerima DID).

## 2. Variabel Independen
Pemberian  DID  ditentukan  berdasarkan  beberapa  kriteria,  yang  dalam  penelitian  ini  akan dijadikan variabel  independen. Variabel  independen  yang digunakan dalam penelitian  ini, di bagi menjadi beberapa kriteria, yaitu:
1) Kriteria Kinerja Utama, ada 2 (dua) variabel data yang digunakan, yaitu:
a. Data Opini BPK atas LKPD, berupa ordinal kategori dengan nilai 1 sampai dengan 4, yakni: 1 (TMP: Tidak Menyatakan Pendapat); 2 (TW: Tidak Wajar); 3 (WDP: Wajar Dengan Pengecualian); 4 (WTP: Wajar Tanpa Pengecualian).
(Indrarti,  2011)  menunjukkan  terdapat  hubungan  yang  signifikan  antara  penilaian opini  audit  BPK terhadap kinerja pemerintah daerah,  yaitu semakin tinggi penilaian opini BPK maka semakin baik kinerja pemerintah daerah tersebut.
b. Data Ketepatan Waktu dalam  Menetapkan Perda  tentang APBD,  yang dikategorikan dengan dummy 0 (Tidak Tepat Waktu) dan dummy 1 (Tepat Waktu).
2) Kriteria Kinerja Pengelolaan Keuangan, ada 2 (dua) variabel data yang digunakan, yaitu:
a. Data  Perubahan  Opini  BPK  (Kenaikan/Tetap  Mempertahan/Penurunan  Opini  dari tahun  sebelumnya),  berupa  ordinal  kategori  nilai  0  sampai  dengan  4,  yakni:  0 (Penurunan Opini/tetap di level Opini TWP dari tahun sebelumnya); 1 (Tetap di Opini yang  sama  dari  tahun  sebelumnya);  2  (Kenaikan  Opini  1  Level  dari  tahun sebelumnya); 3 (Kenaikan Opini 2 Level dari tahun sebelumnya);  4 (Kenaikan Opini 3 Level/mempertahankan Level Opini WTP dari tahun sebelumnya).
Dalam  penelitian  (Virgasari,  2009)  ditemukan  bahwa  hasil  audit  BPK  akan memberikan pengaruh bagi pemerintah daerah dalam  melaksanakan tugas  yang  lebih maksimal lagi untuk menciptakan kinerja yang lebih baik kedepannya.
b. Data  Kenaikan  PAD,  yang  dikategorikan  dengan dummy 0  (Di  bawah  rata-rata nasional) dan dummy 1 (Di atas rata-rata nasional).
Menurut (Adi, 2016) jumlah PAD  yang  meningkat  harusnya diiringi dengan kualitas pelayanan publik yang juga meningkat. Semakin tinggi PAD menunjukkan tingginya kemandirian suatu daerah, hal tersebut menunjukkan kinerja keuangan yang baik dari suatu daerah (Andriyani, 2013).
3) Kriteria Kinerja Pendidikan, ada 2 (dua) variabel data yang digunakan, yaitu:
a. Data Angka Partisipasi  Murni SMP, yang dikategorikan dengan dummy 0 (Di bawah rata-rata nasional) dan dummy 1 (Di atas rata-rata nasional).
b. Data Angka Harapan Lama Sekolah, yang dikategorikan dengan dummy 0 (Di bawah rata-rata nasional) dan dummy 1 (Di atas rata-rata nasional).
Berdasarkan  penelitian  (Handayani  et  al.,  2016)  menyimpulkan  bahwa  HLS berpengaruh positif signifikan terhadap perekonomian suatu daerah.
4) Kriteria  Kinerja  Ekonomi  dan  Kesejahteraan,  ada  2  (dua)  variabel  data  yang  digunakan, yaitu:
a. Data  Persentase  Laju  Pertumbuhan  PDRB  atas  Dasar  Harga  Konstan  Tahun  2010, yang dikategorikan dengan dummy 0 (Di bawah laju PDB) dan dummy 1 (Di atas laju PDB).
Peningkatan PDRB menunjukkan kapabilitas masyarakat untuk membayar pajak yang merupakan  sumber  PAD,  dimana  PAD  menunjukkan  kemandirian  daerah.  Artinya, tingginya  PDRB  akan  menciptakan  kinerja  ekonomi  daerah  yang  baik  pula (Andriyani, 2013).
b. Data Perubahan Tingkat Kemiskinan, yang dikategorikan dengan dummy 0 (Di bawah rata-rata  perubahan  tingkat  kemiskinan  nasional)  dan dummy 1  (Di  atas  rata-rata perubahan tingkat kemiskinan nasional).
Variabel  tingkat  kemiskinan  memiliki  pengaruh  negatif  signifikan  terhadap kesejahteraan masyarakat di daerah (Chaniago & Rusdi, n.d.).
5) Kriteria Kinerja Kesehatan, ada 1 (satu) variabel data yang digunakan, yaitu:
a. Data Persentase Imunisasi Dasar  Lengkap (IDL), yang dikategorikan dengan dummy 0 (Di bawah rata-rata nasional) dan dummy 1 (Di atas rata-rata nasional).
Intervensi  pemerintah  daerah  untuk  meningkatkan  penerima  imunisasi  merupakan salah  satu  upaya  dalam  menciptakan  peningkatan  status  kesehatan  di  Papua  Barat (Ramadhani, 2019).
Rangkuman dari variabel yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan pada tabel 1, sebagai berikut:
Tabel 1. Rincian Variabel Penelitian Variabel Simbol Satuan Sumber Expected Sign Variabel Dependen Pagu DID Dummy Kategori (0-1) Data 0 (Tidak menerima DID) Kemenkeu 1 (Menerima DID) Variabel Independen Opini BPK opini_bpk Ordinal Kategori (1-4) Data BPK (+) 1 (TMP: Tidak Menyatakan Pendapat) 2 (TW: Tidak Wajar) 3 (WDP: Wajar Dengan Pengecualian) 4 (WTP: Wajar Tanpa Pengecualian) Ketepatan Waktu penetapan_perda Dummy Kategori (0-1) Data (+) Menetapkan 0 (tidak tepat waktu) Kemenkeu Peraturan Daerah 1 (tepat waktu) (Perda)  tentang APBD Perubahan/ perubahan_opini Ordinal Kategori (0-4) Data BPK (+) Kenaikan  Opini 0 (Penurunan opini/tetap di level BPK opini TWP dari tahun sebelumnya) 1 (Tetap di opini yang sama dari tahun sebelumnya) 2 (Kenaikan opini 1 level dari tahun sebelumnya) 3 (Kenaikan opini 2 level dari tahun sebelumnya) 4 (Kenaikan opini 3 level/ mempertahankan level opini WTP dari tahun sebelumnya) Kenaikan PAD kenaikan_pad Dummy Kategori (0-1) Data (+) 0 (di bawah rata-rata nasional) Kemenkeu 1 (di atas rata-rata nasional) Angka apm_smp Dummy Kategori (0-1) Data (+) Partisipasi  Murni 0 (di bawah rata-rata nasional) Kemendikb SMP 1 (di atas rata-rata nasional) ud Harapan Lama hls Dummy Kategori (0-1) Data (+) Sekolah 0 (di bawah rata-rata nasional) Kemendikb 1 (di atas rata-rata nasional) ud Persentase  Laju laju_pdrb Dummy Kategori (0-1) Data BPS (+) Pertumbuhan 0 (di bawah laju PDB) PDRB atas Dasar 1 (di atas laju PDB) Harga Konstan Tahun 2010 Perubahan perubahan_kemisk Dummy Kategori (0-1) Data BPS (+) Tingkat inan 0 (di bawah rata-rata Kemiskinan perubahan tingkat kemiskinan nasional)
Persentase Imunisasi Dasar Lengkap 1 (di atas rata-rata perubahan tingkat kemiskinan nasional) idl Dummy Kategori (0-1) 0 (di bawah rata-rata nasional) 1 (di atas rata-rata nasional) Data Kemenkes (+)
Spesifikasi  model  pada  penelitian  ini  menjelaskan  bahwa  variabel  DID  yang  dialokasikan untuk  entitas  pemerintah  daerah  i  pada  periode  t,  adalah  fungsi  dari dummy kategori  opini BPK, dummy ketepatan waktu penetapan perda APBD, dummy perubahan opini BPK, dummy jumlah kenaikan PAD, dummy angka partisipasi  murni SMP, dummy harapan  lama sekolah, dummy laju PDRB, dummy perubahan tingkat kemiskinan, dummy persentase (%) imunisasi dasar lengkap. Model yang digunakan dalam analisis logit dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
p i L i = ln ( ) 1 − p i = 𝛽 0 + 𝛽 1 opini_bpk it + 𝛽 2 penetapan_perda it +  𝛽 3 perubahan_opini it
+ 𝛽 4 kenaikan_pad it +  𝛽 5 apm_smp it + 𝛽 6 hls it + 𝛽 7 laju_pdrb it + 𝛽 8 perubahan_kemiskinan it + 𝛽 9 idl it + 𝜀 it
Penelitian  ini,  awalnya  penulis  berencana  akan  memasukkan  variabel  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  untuk  mengukur  kriteria  kesejahteraan  dan  variabel  Angka Harapan  hidup  (AHH)  untuk  mengukur  kriteria  kinerja  kesehatan.  Akan  tetapi  pada perjalanannya  kedua  variabel  tersebut  tidak  jadi  dimasukkan.  Untuk  varibel  IPM  tidak dimasukkan  karena  memiliki  hubungan  kausalitas  dengan  variabel  HLS.  Dimana  variabel IPM, komponen di dalamnya adalah HLS dan AHH. Selanjutnya, untuk variabel AHH tidak dimasukkan dalam model karena nilai AHH dirasa tidak dapat di intervensi oleh pemerintah daerah  dalam  waktu  1  atau  2  tahun  serta  AHH  juga  memiliki  rantai  panjang  dalam  proses pengaruhnya.  Sehingga  untuk  kriteria  kinerja  kesehatan,  penulis  hanya  menggunakan variabel imunisasi dasar lengkap (IDL).
Model  penelitian  di  atas  digunakan  untuk  melihat  probabilitas  suatu  daerah  yang menunjukkan apakah memenuhi kriteria penilaian sehingga berhak menerima DID atau tidak. Melalui  model  di  atas,  jika  probabilitas  prediksi  model  suatu  daerah  menghasilkan  nilai probabilitas  0,5  ke  atas  maka  daerah  tersebut  memenuhi  kriteria  penilaian,  sehingga  berhak untuk  menerima  DID.  Sebaliknya,  jika  probabilitas  prediksi  model  suatu  daerah menghasilkan  nilai  probabilitas  di  bawah  0,5  diasumsikan  daerah  tersebut  tidak  memenuhi kriteria penilaian sehingga tidak berhak untuk menerima DID.
Setelah  mendapatkan  nilai  probabilitas  pada  masing-masing  observasi,  dilakukan pengelompokan kesesuaian. Aturan pengelompokan adalah jika hasil nilai probabilitas di atas 0,5 maka dibulatkan ke atas menjadi 1 (memenuhi kriteria sehingga berhak menerima DID). Sedangkan  bila  nilai  probabilitas  di  bawah  0,5  maka  dibulatkan  ke  bawah  menjadi  0  (tidak memenuhi  kriteria  sehingga  tidak  berhak  menerima  DID).  Tahap  selanjutnya  yaitu pengecekkan kesesuaian alokasi DID antara model statistik disandingkan dengan data status menerima/tidaknya suatu daerah DID dari data Kementerian Keuangan.
Hasil nilai 0 1 dari model disandingkan dengan kode dummy 0 1 dari data Kemenkeu (0  =  status  daerah  tidak  mendapatkan  DID,  1  =  status  daerah  mendapatkan  DID).  Apabila
terjadi ketidakcocokkan antara nilai dari model dan data alokasi DID dari (Kemenkeu, 2011), maka  observasi  tersebut  dianggap  tidak  sesuai  atau  terjadi  kesalahan/ error .  Selanjutnya  kita dapat  melihat  apakah  terjadi exclusion  error yaitu  daerah  yang  seharusnya  (sesuai  model) memenuhi  kriteria  sehingga  berhak  menerima  DID,  tetapi  dalam  kenyataannya  tidak mendapatkan  DID  (data  dari  Kemenkeu).  Ataupun inclusion  error yaitu  apakah  ada  daerah yang seharusnya tidak memenuhi kriteria sehingga tidak berhak menerima DID, tetapi dalam kenyataannya justru mendapatkan DID.

## Hasil dan Pembahasan
A. Hasil Penelitian
1. Analisis Statistik Deskriptif
a. Variabel Opini BPK
Seiring  dengan  jumlah  daerah  yang  mendapatkan  opini  WTP  terus  meningkat, maka  daerah  yang  mendapatkan  Opini  WDP  dan  TMP  pun  semakin  menurun.  Hal tersebut  membuktikan  bahwa  saat  ini  semua  daerah  berlomba  untuk  mendapatkan  DID dengan berusaha meraih Opini WTP atau bahkan berusaha mempertahankan Opini WTP.

## Gambar 2. Perkembangan Opini BPK Tahun 2010 – 2018

## b. Variabel Ketepatan Waktu Penetapan Perda APBD
Perkembangan  daerah  yang  memiliki  ketepatan  waktu  dalam  penetapan  perda APBD  setiap  tahunnya  mengalami  peningkatan.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  kedisplinan pemerintah daerah dalam memenuhi kriteria utama pemberian DID setiap  tahunnya terus meningkat.

## c. Variabel Perubahan Opini BPK dari tahun sebelumnya
Perkembangan  daerah  dengan  perubahan  opini  BPK  yang  mampu  menaikkan  3 level  dan  tetap  mempertahankan  opini  WTP  dari  tahun  sebelumnya  mengalami peningkatan  yang  signifikan  setiap  tahunnya.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  setiap tahunnya  banyak  daerah  yang  berjuang  untuk  memiliki  pengelolaan  administrasi keuangan daerah yang baik.
Gambar 4. Perkembangan Perubahan Opini BPK dari tahun sebelumnya Tahun 2010 - 2018
d. Variabel Kenaikan PAD
Setiap  tahunnya  daerah  yang  mampu  memiliki  kenaikan  PAD  di  atas  rata-rata nasional jumlahnya fluktuatif mengalami peningkatan maupun penurunan.

## Gambar 5. Perkembangan Kenaikan PAD Tahun 2010 – 2018

## e. Variabel Angka Partisipasi Murni SMP
Di Indonesia  masih  banyak daerah  yang  memiliki  angka persentase APM SMP di bawah  rata-rata  nasional,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  masih  banyaknya  lulusan  SD  yang tidak melanjutkan pendidikan ke SMP.
Gambar 6. Perkembangan APM SMP Tahun 2010 – 2018

## f. Variabel Harapan Lama Sekolah
Angka  HLS  beranjak  meningkat  dari  tahun  ke  tahun  dalam  kurun  waktu  tahun 2010  sampai  dengan  2018.  Akan  tetapi  meningkatnya  angka  HLS  nasional,  tidak  serta merta  diikuti  dengan  kenaikan  jumlah  daerah  yang  memiliki  angka  HLS  di  atas  angka HLS nasional.

## g. Variabel Laju PDRB
Terjadi  perlambatan  pertumbuhan  ekonomi  dari  tahun  2010  sampai  dengan  2015, dengan laju PDB yang turun di bawah 5% pada tahun 2015. Sedangkan pada kurun waktu 2015 sampai dengan 2018 terjadi peningkatan pertumbuhan ekonomi yang perlahan naik.

## Gambar 8. Perkembangan Laju PDRB Tahun 2010 - 2018

## h. Variabel Perubahan Tingkat Kemiskinan
Angka  kemiskinan  terus  mengalami  penurunan,  akan  tetapi  penurunan  tingkat kemiskinan  setiap  tahunnya,  tidak  serta  merta  diiringi  dengan  kenaikan  jumlah  daerah yang  mampu  menurunkan  angka  kemiskinannya  di  atas  rata-rata  perubahan  tingkat kemiskinan nasional.

## Gambar 7. Perkembangan HLS Tahun 2010 – 2018
Gambar 9. Perkembangan Perubahan Tingkat Kemiskinan Tahun 2010 – 2018

## i. Variabel Persentase IDL
Setiap  tahunnya  jumlah  daerah  yang  memilki  persentase  IDL  di  bawah  IDL nasional  masih  lebih tinggi  dari daerah  yang  berada di atas persentase IDL  nasional. Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar  daerah  di  Indonesia  belum  memaksimalkan program imunisasi.

## Gambar 10. Perkembangan Persentase IDL Tahun 2010 – 2018

## 2. Analisis Hasil Regresi Logistik
1) Tahapan Uji Regresi Logistik
a. Menilai Keseluruhan Model ( Overall Model Fit )
b. Koefisien Determinasi ( Nagelkerke R Square )
Untuk mengetahui seberapa besar variabilitas variabel-variabel independen mampu memperjelas variabilitas variabel dependen.
Nilai Nagelkerke  R  Square sebesar  0,733  berarti  variabilitas  variabel  dependen  yang
dapat  dijelaskan  oleh  variabel  independen  adalah  sebesar  73,3%,  sedangkan  sisanya 26,7% dijelaskan oleh variabel-variabel lain di luar model penelitian.
c. Menguji Kelayakan Model Regresi Dilakukan dengan uji Hosmer dan Lemeshow’s test untuk melihat apakah data empiris sesuai dengan model dapat dikatakan fit.
Hosmer and Lemeshow Test Step Chi-square df Sig. 1 8.687 8 .369
Nilai Chi  Square sebesar  8,687  dengan  signifikansi  (p)  sebesar  0,369,  menunjukkan model  dapat  disimpulkan  mampu  memprediksi  nilai  observasinya  atau  dapat dikatakan  model dapat diterima karena cocok dengan data observasinya (karena nilai signifikansi lebih besar dari 0,05)
d. Hasil Uji Multikolinieritas
Untuk  mengetahui  apakah  ada  korelasi  kuat  antara  variabel  dependen  pada  model. Model  regresi  dikatakan  baik  apabila  tidak  terjadi  korelasi  di  antara  variabel dependen.  Indikasi  tidak  adanya  multikolinearitas/korelasi  yang  kuat  antar  variabel dependen  ditunjukkan  dengan  nilai  Variance  Inflation  Factor  (VIF)  kurang  dari  10 serta nilai toleransi lebih besar dari 0,1 dan mendekati 1.
e. Matriks Klasifikasi
Menunjukkan kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi peluang suatu daerah untuk mendapatkan DID.
Dapat  disimpulkan  bahwa  kekuatan  prediksi  atau  ketepatan  model dalam memprediksi kemungkinan suatu daerah menerima DID adalah sebesar 89,2%.

## 2) Hasil Uji Regresi Logistik
Uji regresi logistik dilakukan untuk menguji  hipotesis dalam menentukan prediksi penerimaan  DID  suatu  daerah.  Berdasarkan  hasil  uji  regresi  logistik,  maka  persamaan regresi yang di dapat adalah sebagai berikut:
Y = -15,474 + 3,631 opini_bpk + 1,602 penetapan_perda + 0,183 perubahan_opini + 0,384 kenaikan_pad  +  0,610  apm_smp  +  (-0,36)  hls  +  0,377  laju_pdrb  +  0,139 perubahan_kemiskinan + 0,458 idl + 𝜀
Hasil  pengujian  hipotesis  1  opini  BPK  menunjukkan  koefisien  regresi  3,631  dan nilai  signifikansi  sebesar  0,000.  Karena  koefisien  regresi  bernilai  positif  dan  nilai signifikansi 0,000 < 0,05 maka dari hasil ini berarti hipotesis 1 diterima, artinya opini BPK dengan  level  WTP  mempunyai  pengaruh  postif  yang  signifikan  dalam  memprediksi penerimaan DID. Berdasarkan hasil pengolahan, didapatkan nilai odds ratio untuk variabel opini  BPK  sebesar  exp  (3,631)  =  37,767.  Artinya,  daerah  dengan  opini  WTP  atas LKPDnya  memiliki  kecenderungan  sebesar  37,767  kali  atas  penerimaan DID dibandingkan  daerah  dengan  opini  TMP,  TW  dan  WDP.  Dengan  kata  lain,  daerah  yang memiliki opini WTP sangat besar kemungkinannya menerima DID.
Hasil  pengujian  hipotesis  2  ketepatan  waktu  penetapan  Perda  APBD,  hipotesis  3 perubahan/kenaikan  opini  BPK,  hipotesis  4  kenaikan  PAD,  hipotesis  5  APM  SMP, hipotesis 7 laju PDRB, hipotesis 9 persentase IDL juga mempunyai pengaruh positif yang signifikan dalam memprediksi penerimaan DID.
Sedangkan  untuk  hasil  pengujian  hipotesis  6  HLS  menghasilkan  koefisien  regresi (-0,36)  dengan  nilai  signifikansi  sebesar  0,735.  Karena  koefisien  regresi  bernilai  negatif dengan nilai signifikansi 0,735 > 0,05 maka dari hasil ini berarti ditolak, HLS mempunyai pengaruh  negatif  yang  tidak  signifikan  dalam  memprediksi  penerimaan  DID.  Nilai odds ratio untuk variabel HLS sebesar exp (-0,36) = 0,964. Artinya, daerah dengan angka HLS rendah  memiliki  kecenderungan  sebesar  0,964  kali  untuk  menerima  DID,  dibandingkan daerah  dengan  angka  HLS  tinggi.  Dengan  kata  lain,  semakin  rendah  nilai  harapan  lama sekolah, maka semakin besar kemungkinan daerah tersebut menerima DID.
Selanjutnya  untuk  hasil  pengujian  hipotesis  8  perubahan  tingkat  kemiskinan menghasilkan  koefisien  regresi  0,139  dan  nilai  signifikansi  sebesar  0,181.  Koefisien regresi bernilai positif dengan signifikansi 0,181 > 0,05 maka dari  hasil  ini  menunjukkan hipotesis  8  diterima,  perubahan  tingkat  kemiskinan  mempunyai  pengaruh  positif  yang tidak  signifikan  dalam  memprediksi  penerimaan  DID.  Nilai odds  ratio untuk  variabel tingkat kemiskinan sebesar exp (0,139) = 1,150. Artinya, daerah dengan perubahan tingkat kemiskinan yang tinggi memiliki kecenderungan sebesar 1,150 kali untuk menerima DID, dibandingkan  daerah  yang  memiliki  perubahan  tingkat  kemiskinan  yang  kecil.  Yang artinya, semakin tinggi perubahan tingkat kemiskinan,  maka semakin  besar kemungkinan daerah tersebut menerima DID.

## 3. Pengecekan Kesesuaian Alokasi DID
Melalui model penelitian di atas, didapatkan nilai probabilitas pada masing-masing observasi,  jika  probabilitas  prediksi  model  suatu  daerah  menghasilkan  nilai  probabilitas 0,5  ke  atas  maka  daerah  tersebut  memenuhi  kriteria  penilaian,  sehingga  berhak  untuk
menerima  DID.  Sebaliknya,  jika  probabilitas  prediksi  model  suatu  daerah  menghasilkan nilai  probabilitas  di  bawah  0,5  diasumsikan  daerah  tersebut  tidak  memenuhi  kriteria penilaian sehingga tidak berhak untuk menerima DID.
Setelah  mendapatkan  nilai  probabilitas  pada  masing-masing  observasi,  dilakukan pengelompokan  kesesuaian.  Aturan  pengelompokan  adalah  jika  hasil  nilai  probabilitas  di atas 0,5 maka dibulatkan ke atas menjadi 1 (memenuhi kriteria sehingga berhak menerima DID). Sedangkan bila nilai probabilitas di bawah 0,5 maka dibulatkan ke bawah menjadi 0 (tidak memenuhi kriteria sehingga tidak berhak menerima DID).
Tahap  selanjutnya  yaitu  pengecekkan  kesesuaian  alokasi  DID  antara  model statistik  disandingkan  dengan  data  status  menerima/tidaknya  suatu  daerah  DID  dari  data Kementerian  Keuangan.  Yaitu  hasil  nilai  0  1  dari  model  disandingkan  dengan  kode dummy 0  1  dari  data  Kemenkeu  (0  =  status  daerah  tidak  mendapatkan  DID,  1  =  status daerah  mendapatkan  DID).  Apabila  terjadi  ketidakcocokkan  antara  nilai  dari  model  dan data  alokasi  DID  dari  (Kemenkeu,  2011),  maka  observasi  tersebut  dianggap  tidak  sesuai atau terjadi kesalahan/ error .
Gambar 11. Skema kesalahan inklusi ( inclusion error ) dan kesalahan ekslusi ( exclusion error ) dalam penetapan daerah penerima DID
Hasil  penelitian  didapatkan  hasil  bahwa  terjadi  ketidaksesuaian  alokasi  dari  tahun ke  tahun.  Terdapat  sebanyak  487  observasi  dari  4509  observasi  yang  dinyatakan  tidak sesuai  dengan  alokasi  dalam  pemberian  DID  kepada  pemerintah  daerah.  Dari  487  yang dinyatakan tidak sesuai dengan data alokasi DID dari (Kemenkeu, 2011), diketahui terjadi exclusion  error yaitu daerah  yang seharusnya (sesuai  model)  memenuhi kriteria sehingga berhak  menerima  DID,  tetapi  dalam  kenyataannya  tidak  mendapatkan  DID  (data  dari Kemenkeu).  Ataupun inclusion  error yaitu  apakah  ada  daerah  yang  seharusnya  tidak memenuhi kriteria sehingga tidak berhak menerima DID, tetapi dalam kenyataannya justru mendapatkan  DID.  Perlu  kita  ketahui,  bahwa  bila  suatu  sistem  mampu  mengurangi kesalahan  eksklusi  ( exclusion  error )  dan  kesalahan  inklusi  ( inclusion  error ) peserta/penerima manfaat kebijakan maka sistem tersebut dikatakan efektif.
Seperti  yang  disajikan  pada  tabel  2  dari  total  1997  observasi  yang  memenuhi kriteria  sesuai  model  penelitian,  terdapat  264  observasi  yang  tidak  menerima  DID,  264 kesalahan  pengalokasian  tersebut  adalah  exclusion  error.  Selanjutnya  dari  total  2512 observasi  yang  tidak  memenuhi  kriteria  berdasarkan  model  penelitian,  terdapat  223 observasi  yang  menerima  DID,  223  kesalahan  pengalokasian  tersebut  adalah  inclusion
error.  Rata-rata  ketidaksesuaian  pemberian  alokasi  DID  pada  tahun  2010  hingga  2018 adalah sebesar 10,81%.
Tabel 2. Ketidaksesuaian Alokasi DID antara prediksi model dan data
Kemenkeu No. Tahun Total Daerah Memenuhi Kriteria Total Excl. Error Total Daerah Tidak Memenuhi Kriteria Total Incl. Error Total Ketidaksesuai an Alokasi 1. 2010 33 12 468 45 57 2. 2011 60 13 441 27 40 3. 2012 104 24 397 16 40 4. 2013 141 28 360 18 46 5. 2014 235 20 266 47 67 6. 2015 290 32 211 48 80 7. 2016 347 49 154 5 54 8. 2017 373 62 128 12 74 9. 2018 414 24 87 5 29 TOTAL 1997 264 2512 223 487
Dari  data  penelitian,  ketidaksesuaian  sasaran  dalam  pemberian  DID  tertuang  dalam gambar 12 di  bawah, ditunjukkan  bahwa  jumlah  ketidaksesuaian  mengalami kenaikan sejak tahun 2011  hingga puncaknya di tahun 2015 ada  80 ketidaksesuaian  alokasi penerima DID. Hal  ini  mungkin  terjadi  karena  pada  tahun  2015  terjadi  perubahan  kriteria  penilaian  yaitu dengan  sistem  pemeringkatan  kesehatan  fiskal  dan  pengelolaan  keuangan  daerah  melalui pembobotan pada setiap indikator.
Sesuai  gambar  12  pada  tahun  2016  hingga  2018  terjadi  fluktuasi  kenaikan  dan penurunan  jumlah  kesalahan  alokasi  daerah  penerima,  mungkin  hal  tersebut  dikarenakan kriteria  pemberian  DID  yang  mengalami  perubahan  tahun  demi  tahunnya.  Dari  gambar  di atas dapat dilihat pula bahwa sistem atau kriteria dalam pemberian DID mengalami perbaikan sehingga  pada tahun  2018  karena  jumlah  ketidaksesuaian  alokasi  paling  rendah  terjadi  pada tahun 2018, yaitu sebanyak 29 daerah. Hal ini terjadi mungkin karena telah dicabutnya PMK tentang  pemeringkatan  kesehatan  fiskal  dan  pengelolaan  keuangan  daerah  pada  Desember 2017.

## Gambar 12. Perkembangan Ketidaksesuaian Penerima DID
Sebagai  contoh, exclusion  error terjadi  pada  Kabupaten  Semarang  (2011),  Provinsi Riau (2012), Provinsi Sumatera Barat (2013), Provinsi Bengkulu (2014), Provinsi Kepulauan Riau (2015), Provinsi Sulawesi Tengah (2016), Provinsi  Maluku (2017) serta Provinsi Jawa
Barat  (2018).  Beberapa  daerah  tersebut  menurut  model  statistik  memiliki  nilai  probabilitas yang tinggi yaitu di atas 0,8 yang berarti masuk dalam kategori memenuhi kriteria penilaian atau  dapat  dikatakan  berhak  menerima  DID.  Akan  tetapi  pada  kenyataannya,  berdasarkan status  data  penerima  DID  dari  (Kemenkeu,  2011),  daerah  tersebut  tidak  menerima  alokasi DID.
Selain  itu,  contoh inclusion  error terjadi  pada  Kabupaten  Paser  (2011),  Kabupaten Mamuju  (2012),  Kabupaten  Buton  Utara  (2013),  Kabupaten  Ende  (2014),  Kota  Bengkulu (2015),  Kabupaten  Seruyan  (2016),  Kabupaten  Natuna  (2017),  Kabupaten  Rokan  Hilir (2018).  Beberapa  daerah  tersebut  menurut  model  statistik  memiliki  nilai  probabilitas  yang rendah  yaitu  di  bawah  0,4  yang  berarti  masuk  dalam  kategori  tidak  memenuhi  kriteria penilaian atau dapat  dikatakan tidak berhak  menerima DID. Akan tetapi pada kenyataannya, berdasarkan  status  data  penerima  DID  dari  (Kemenkeu,  2011),  daerah  tersebut  menerima alokasi DID.

## B. Pembahasan
Hasil  opini  BPK  terhadap  LKPD  dengan  level  WTP  serta  kemampuan mempertahankan  level  WTP,  paling  banyak  di  raih  oleh  prov/kab/kota  yang  ada  di  wilayah pulau  Jawa,  sesuai  dengan  penelitian  yang  pernah  dilakukan  pada  tahun  2016  yaitu  di Indonesia,  daerah  yang  tertib  dalam  pengelolaan  keuangan  negara  masih  terpusat  di  Pulau Jawa.
PAD  di  dapat  dari  Pajak  Daerah  dan  Retribusi  Daerah,  PAD  cenderung  tinggi  pada daerah yang ditumbuhi oleh kegiatan sektor jasa, khususnya jasa pariwisata. Ternyata 7 dari 10  kota  yang  mendapatkan  penghargaan  atas  Peringkat  Tertinggi  Indeks  Pariwisata  di Indonesia adalah kota yang ada di pulau Jawa. Fenomena ini juga terlihat pada grafik, bahwa pulau Jawa mendominasi kenaikan PAD di atas rata-rata jumlah kenaikan PAD nasional.

## Gambar 13. Tingkat kemampuan per wilayah di Indonesia dalam masing-masing variabel
Sesuai dengan hasil penelitian, daerah dengan laju PDRB yang tinggi atau di atas laju PDB,  berpeluang menerima  DID.  Dengan kata lain pemberian DID berpihak  kepada daerah
yang  sedang/sudah  berkembang.  Menurut  BPS,  laju  pertumbuhan  ekonomi  tertinggi  di Indonesia  adalah  Pulau  Sulawesi.  Sulawesi  memiliki  laju  pertumbuhan  yang  sangat  tinggi karena saat ini Sulawesi telah menjadi pusat pertumbuhan baru di Kawasan Indonesia Timur seiring dengan berkembangnya insutri yang mengolah sumber daya alam.
Data  BPS  (2019)  5  prov  di  Indonesia  yang  memiliki  angka  kemiskinan  terbesar adalah Papua, Papua Barat, NTT, Maluku, dan Gorontalo. Akan tetapi dari sisi penurunan % penduduk miskin, terdapat 6 Provinsi yang memiliki penurunan % penduduk miskin tertinggi (2019) yaitu Papua, NTB, Papua Barat, NTT, Bengkulu, Lampung. Ketika angka kemiskinan suatu  prov  itu  tinggi,  menurunkannya  jauh  lebih  cepat  dibandingkan  provinsi  yang persentasenya sudah di  bawah 10%. Hal  ini sesuai dengan grafik di atas  yang  menunjukkan bahwa  wilayah  Papua  memiliki  penurunan  angka  kemiskinan  yang  besar  di  atas  rata-rata penurunan kemiskinan nasional.
Untuk  ketiga  variabel  APM  SMP,  HLS,  dan  IDL,  konsep  variabel  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  sesuai  dengan  kebijakan  DID  yang  dikeluarkan  pemerintah,  yaitu mencapai  angka  nasional.  Tetapi  apabila  daerah  tersebut  sudah  memiliki  APM  SMP,  HLS dan  IDL  yang  tinggi,  lalu  masih  diberikan  DID,  rasanya  justru  akan  semakin  membuat gap yang semakin besar dari sisi bidang pendidikan dan kesehatan. Sebaiknya yang dilihat disini adalah perubahan/delta varibel tersebut dari tahun sebelumnya, yaitu bagaimana kemampuan suatu  daerah  untuk  memperbaiki  beberapa  variabel  itu,  sehingga  dapat  dilihat  usaha  suatu daerah apakah usahanya melebih rata-rata nasional atau tidak.

## Gambar 14. Daerah Penerima DID berdasarkan Wilayah di Indonesia
Pulau  Jawa  merupakan  wilayah  yang  memiliki  sebaran  provinsi/kabupaten/kota  yang paling  tinggi  dalam  menerima  DID,  yaitu  sebesar  55,26%.  Selanjutnya  diikuti  oleh  pulau Kalimantan dengan 45,95% daerah di Pulau  Kalimantan  yang  menerima DID. Serta wilayah yang memiliki persentase paling kecil dalam menerima DID adalah Papua dengan 21,42%.

## Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  diestimasi  bahwa  Kinerja  Utama yang  diwakili  dengan  variabel  opini  BPK  dengan  level  WTP  dan  ketepatan  waktu  dalam penetapan  perda  APBD;  Kinerja  Pengelolaan  Keuangan  yang  diwakili  dengan  variabel perubahan/kenaikan opini BPK dan kenaikan PAD; Kinerja Bidang Kesehatan yang diwakili oleh  IDL  memiliki  pengaruh  positif  signifikan  terhadap  peluang  suatu  daerah  dalam
menerima  DID.  Kinerja  Bidang  Pendidikan  yang  diwakili  dengan  variabel  APM  SMP memiliki pengaruh positif  signifikan, akan tetapi  variabel HLS  memiliki  memiliki pengaruh negatif  tidak  signifikan.  Selanjutnya  pada  Kinerja  Bidang  Ekonomi  dan  Kesejahteraan  yang diwakili dengan laju PDRB menghasilkan pengaruh positif signifikan dan variabel perubahan tingkat  kemiskinan  menunjukkan  pengaruh  positif  tidak  signifikan  terhadap  peluang  suatu daerah dalam menerima DID.
Melalui  model  dalam  penelitian  ini,  telah  dilakukan  uji  coba  untuk  membuktikan apakah terjadi ketidaksesuaian alokasi dalam pemberian DID selama ini. Dan hasilnya adalah terjadi  ketidaksesuaian  alokasi  dalam  pemberian  DID  dari  kurun  waktu  tahun  2010  sampai dengan  2018.  Dimana  rata-rata  ketidaksesuaian  pemberian  alokasi  DID  pada  tahun  2010 hingga  2018  adalah  sebesar  10,81%.  Jumlahnya  signifikan  menurun  pada  tahun  2018  yaitu terjadi 29 kesalahan alokasi pemberian DID. Temuan tersebut dapat disebabkan oleh beberapa faktor, diantaranya kurangnya variabel  bebas dalam  penelitian  ini  yang dapat  mempengaruhi nilai  probabilitas  suatu  daerah  dalam  menerima  DID;  adanya  lag  2  tahun  dalam  penentuan kriteria  pemberian  DID  yang  mungkin  dapat  menyebabkan  kesalahan  terjadi  karena  dalam waktu  2  tahun  itu  mungkin  ada  kemajuan/perubahan  daerah  tersebut;  mungkin  ada  potensi dari kekuatan politik dalam penentuan pemerintah pusat  menetapkan pemberian DID kepada daerah.  Misal  suatu  daerah  tidak  memenuhi  kriteria  dalam  penerimaan  DID  tetapi  karena ditunggangi oleh kekuatan politik, daerah tersebut menerima DID.

## Bibliografi
Adi, P. H. (2016). Hubungan antara pertumbuhan ekonomi daerah, belanja pembangunan dan pendapatan asli daerah. Simposium Nasional Akuntansi IX , 23–26.
Andriyani, A. & B. S. (2013). Pengaruh  Produk Domestik Regional Bruto Terhadap Kinerja Keuangan  Daerah  dengan  PAD  sebagai  Variabel  Intervening. Jurnal  Ekonomi  Dan Bisnis , 7 (2), 101–115.
Cahyadi,  R.  (2016).  Inovasi  kualitas  pelayanan  publik  pemerintah  daerah. Fiat  Justicia Jurnal Ilmu Hukum Fakultas Hukum Universitas Lampung , 10 (3), 569–586.
Cassio, W. F. (2013). Managing human resources: Productivity, quality of work life, profits . New York: McGraw-Hill.
Chaniago,  P.,  &  Rusdi,  M.  (n.d.). Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Tingkat Kemiskinan  Terhadap  Kesejahteraan  Masyarakat  Di  Kabupaten  Dan  Kotaprovinsi Bengkulu . Universitas Bengkulu.
Handayani,  N.  S.,  Bendesa,  I.,  &  Yuliarmi,  N.  (2016).  Pengaruh  Jumlah  Penduduk,  Angka Harapan Hidup, Rata-Rata Lama Sekolah, dan PDRB Per Kapita Terhadap Pertumbuhan Ekonomi  di  Provinsi  Bali. Jurnal  Ekonomi  Dan  Bisnis  Universitas  Udayana , 5 (10), 3449–3474.
Harvey, R., & Gayer, T. (2013). Public finance . McGraw-Hill Higher Education.
Indonesia,  R.  (1999). Undang-Undang  RI  Nomor  22  Tahun  1999  tentang  Pemerintahan Daerah . Sekretariat Negara.
Indrarti,  N.  M.  O.  (2011).  Hubungan  antara  Opini  Audit  pada  Laporan  Keuangan  Daerah, Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD)  dan  Dana  Alokasi  Umum  (DAU)  terhadap  Kinerja Keuangan Daerah. Jurnal. Universitas Riau .
Jensen, M. C., & Meckling, W. H. (1976). Theory of the firm:  Managerial behavior, agency costs and ownership structure. Journal of Financial Economics , 3 (4), 305–360.
Kemenkeu. (2011). Peraturan Menteri Keuangan Nomor 61/PMK.07/2011 tentang Pedoman Umum dan Alokasi Dana Insentif Daerah . Kementerian Keuangan.
Nordiawan, D., & Hertianti, A. (2006). Akuntansi sektor publik. Jakarta: Salemba Empat .
Ramadhani, F. S. (2019). Analisis Deskriptif Cross-Sectional Kondisi Kesehatan Dan Tingkat Imunisasi Wilayah Papua Barat. Visikes: Jurnal Kesehatan Masyarakat , 18 (2).
Ranupandojo, H., & Husnan, S. (1984). Manajemen Personalia, Edisi III. Yogyakarta: BPFE .
Ruzikna, R., & Fitriadi, R. (2015). Pengaruh Pemberian Insentif terhadap Kinerja Karyawan Distributor  Baterai  Yuasa  (Kasus  PT.  Riau  Indotama  Abadi  Pekanbaru) .  Riau University.
Virgasari,  A.  (2009).  Hubungan  Antara  Opini  Auditor  pada  Laporan  Keuangan  Daerah, Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD)  dan  Dana  Alokasi  Umum  (DAU)  dengan  Kinerja Keuangan Daerah. Skripsi. Universitas Brawijaya Malang .