## Faktor-Faktor yang Mempengaruhi dalam Menentukan Alokasi Dana Desa di Kecamatan
Robiah Adawiyah 1 , Novita Eka Chandra 2
1 Universitas Islam Darul ‘ulum Lamongan, b.adawiyah2@gmail.com
2 Universitas Islam Darul ‘ulum Lamongan, novitaeka@unisda.ac.id
Abstract. Village  funds  are  funds  originating  from  the  State  Revenue  and Expenditure Budget which are used for villages through the Regional Revenue and Expenditure Budget. Management of village funds must be transparent and orderly. To  determine  the  allocation  of  village  funds  to  the  total  population,  the  number  of poor  people,  the  area  of  the  region  and  the  geographic  poverty  index.  The  method used to analyze these factors is multiple regression analysis. From the results of the analysis carried out, it is found that there is a significant influence between the total population, the number of poor people, the area and the geographic poverty index on the allocation of funds.
Keywords: regression, faktor, allocation of village funds.
Abstrak. Dana  desa  merupakan  dana  yang  berasal  dari  Anggaran  Pendapatan  dan Belanja Negara yang digunakan bagi des melalui Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah.  Pengelolaan  dana  desa  harus  transparan  dan  tertib.  Untuk  menentukan alokasi dana desa bergantung pada jumlah penduduk keseluruhan, jumlah penduduk miskin,  luas  wilayah  dan  indeks  kesuitan  geografis.  Metode  yang digunakan untuk menganalisis faktor tersebut yaitu analisis regresi berganda. Dari hasil analisis yang dilakukan  diperoleh  bahwa  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara  jumlah penduduk keseluruhan,  jumlah  penduduk  miskin,  luas  wilayah  dan  indeks  kesuitan geografis  terhadap alokasi dana.
Kata Kunci: regresi, faktor, alokasi dana desa.

## 1  Pendahuluan
Dana desa adalah dana yang bersumber dari Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN) yang diperuntukkan bagi desa yang ditransfer melalui Anggaran Pendapatan  dan  Belanja  Daerah  (APBD)  Kabupaten  dan  digunakan  untuk membiayai penyelenggaraan pemerintahan, pelaksanaan pembangunan, pembinaan  kemasyarakatan,  dan  pemberdayaan  masyarakat.  Dana  desa  harus dikelola secara tertib, taat pada ketentuan peraturan perundang-undangan, efisien, ekonomis,  efektif,  transparan,  partisipatif,  swakelola,  dan  bertanggungjawab dengan  memperhatikan  rasa  keadilan  dan  kepatutan  serta  mengutamakan kepentingan masyarakat desa setempat.
Dalam  kondisi  seperti  ini,  diduga  ada  beberapa  faktor  atau  variabel  yang mempengaruhi  dalam  pengalokasian  dana  desa,  yaitu  jumlah  penduduk keseluruhan,  jumlah  penduduk  miskin,  luas  wilayah  dan  indeks  kesulitan geografis. Hal ini akan dianalisis menggunakan regresi berganda dengan memakai software SPSS  (Ghozali,  2011).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  cara

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
mengolah  dan  menganalisis  data  dengan  memakai software SPSS  serta  apakah variabel  tersebut  di  atas  mempunyai  pengaruh  atau  tidak  dalam  menentukan alokasi dana desa.

## 2 Metode Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  bersumber  dari  Kertas  Kerja Perhitungan  Dana  Desa  di  Kecamatan  Laren.  Data  yang  diambil  meliputi  data mengenai  jumlah  penduduk  keseluruhan  ( 1 X ),  jumlah  penduduk  miskin  ( 2 X ), luas  wilayah  ( 3 X ),  indeks  kesulitan  geografis  ( 4 X )  dan  alokasi  dana  desa  ( Y ) dari  20  desa  di  Kecamatan  Laren.  Data  tersebut  merupakan  faktor-faktor  yang digunakan  untuk  menentukan  alokasi  dana  desa.  Selanjutnya,  digunakan  metode analisis regresi berganda (Suyono, 2018), akan tetapi dilakukan uji asumsi klasik terlebih  dahulu  untuk  mengenali  asumsi  yang  mendasarinya,  diantaranya  uji kenormalan  residual,  uji  heteroskedastisitas,  uji  multikolinieritas  dan  uji autokorelasi (Riduwan & Sunarto, 2009) (Zulfikar, 2016) (Wahyudi, 2017).

## 3 Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Uji Asumsi Klasik
Sebelum  dilakukan  analisis  regresi  berganda,  dilakukan  uji  asumsi  klasik terlebih dahulu. Uji asumsi klasik terdiri dari 4, yaitu uji normalitas residual, uji .
a. Uji Kenormalan Residual Uji kenormalan dilihat berdasarkan output Normal PP-Plot.
Gambar 1 . Uji Kenormalan Residual
Sebaran titik-titik pada Normal P-P Plot Gambar 1 di atas relatif mendekati garis  lurus,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  data  residual  berdistribusi normal.
b. Uji Heterokedastisitas Uji heteroskedastisitas dapat dideteksi menggunakan output scatterplot
Gambar 2 . Uji Heteroskedastisitas
Dilihat  dari  Gambar  2,  bahwa  sebaran  titik  tidak  membentuk  suatu  pola tertentu, sehingga dapat disimpulkan tidak terjadi heteroskedastisitas.
c. Uji Multikolinieritas Uji multikolinieritas menggunakan nilai VIF dan tolerance . Tabel 1 . Uji Multikolinieritas Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 72803,806 265372,505 ,274 ,788 X1 63102,846 28,028 ,147 2251,458 ,000 ,714 1,401 X2 6379810,853 407,077 ,941 15672,243 ,000 ,845 1,184 X3 47400498,032 7962,254 ,386 5953,150 ,000 ,724 1,381 X4 10876486,743 6265,787 ,105 1735,853 ,000 ,831 1,204
Dari Tabel 1 terlihat nilai VIF di sekitar 1 untuk semua variabel bebas yaitu variabel  jumlah  penduduk  keseluruhan,  jumlah  penduduk  miskin,  luas wilayah,  indeks  kesulitan  geografis,  demikian  pula  untuk tolerance mendekati 1. Jadi disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolinieritas.
d. Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi menggunakan Durbin-Watson.
Tabel 2 . Uji Autokorelasi Model Summary b Model R R Square  Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 1,000 a 1,000 1,000 134568,337 1,913 a. Predictors: (Constant), X4, X2, X3, X1 b. Dependent Variable: Y Tabel  2  menunjukkan  bahwa  nilai 0,8943 dL = dan  nilai 1,8283 dU = sehingga nilai DW berada pada  1,8283 1,913 2,1717   yang artinya tidak terjadi autokorelasi.
3.2 Analisis Regresi Berganda
Seluruh  uji  asumsi  klasik  sudah  terpenuhi,  selanjutnya  dilakukan  analisis regresi berganda.
Tabel 3 . Uji Parsial

## Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance VIF 1 (Constant) 72803,806 265372,505 ,274 ,788 X1 63102,846 28,028 ,147 2251,458 ,000 ,714  1,401 X2 6379810,853 407,077 ,941 15672,243 ,000 ,845  1,184 X3 47400498,032 7962,254 ,386 5953,150 ,000 ,724  1,381 X4 10876486,743 6265,787 ,105 1735,853 ,000 ,831  1,204
a. Dependent Variable: Y
Tabel 3 menunjukkan bentuk persamaan regresi linier berganda, yaitu
1 2 3 4 ˆ 72803,806 63102,846 6379810,853 47400498, 032 10876486, 743 Y X X X X = + + + + .
Dari persamaan tersebut, terlihat bahwa ada  kontribusi positif dari semu variabel bebas,  yaitu  sebesar  63102,846  dari  variabel  jumlah  penduduk  keseluruhan, sebesar  6379810,853  dari  variabel  jumlah  penduduk  miskin,  sebesar 47400498,032 dari variabel luas wilayah, dan sebesar 10876486,743 dari variabel indeks  kesulitan  geografis.  Dengan  begitu,  kenaikan  atau  penurunan  variabel bebas  jumlah penduduk keseluruhan, jumlah penduduk miskin, luas wilayah, dan indeks kesulitan geografis akan mengakibatkan kenaikan atau penurunan variabel alokasi dana.
Selain  itu,  telihat  pula  nilai  p-value  untuk  setiap  variabel  jumlah  penduduk keseluruhan,  jumlah  penduduk  miskin,  luas  wilayah,  dan  indeks  kesulitan geografis  sebesar  0,000  lebih  kecil  dari  0,05.  Artinya,  secara  parsial  setiap variabel  jumlah  penduduk  keseluruhan,  jumlah  penduduk  miskin,  luas  wilayah, dan  indeks  kesulitan  geografis  memberikan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap variabel  alokasi  dana.  Hal  ini  diperkuat  juga  dengan  uji  keseluruhan  yang dilakukan dengan uji Anova.

## Tabel 4 . Uji Keseluruhan
ANOVA a Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 5940574525004987400,000 4  1485143631251246850,000 82012997,206  ,000 b Residual 271629561451,629 15 18108637430,109 Total 5940574796634549200,000 19 a. Dependent Variable: Y
b. Predictors: (Constant), X4, X2, X3, X1
Hasil  dari  uji Anova pada  Tabel  4,  menunjukkan  bahwa  nilai  p-value  sebesar 0,000  lebih  kecil  dari  0,05,  maka  secara  keseluruhan  terdapat  pengaruh  secara signifikan antara variabel jumlah penduduk keseluruhan, jumlah penduduk miskin, luas wilayah, dan indeks kesulitan geografis terhadap alokasi dana.
Tabel 5 . Model Summary
Model Summary b
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin-Watson 1 1,000 a 1,000 1,000 134568,337 1,913 a. Predictors: (Constant), X4, X2, X3, X1 b. Dependent Variable: Y
Hasil dari Tabel 5 terlihat bahwa nilai koefisien determinasi (R square ) sebesar 1,000  artinya  variabel  alokasi  dana  dipengaruhi  sebesar  100%  oleh  variabel jumlah  penduduk  keseluruhan,  jumlah  penduduk  miskin,  luas  wilayah,  indeks kesulitan geografis.

## 4  Kesimpulan
Dari  hasil  analisis  di  atas  didapatkan  bahwa  jumlah  penduduk  keseluruhan, jumlah  penduduk  miskin,  luas  wilayah,  dan  indeks  kesulitan  geografis berpengaruh  secara  signifikan  pada  penentuan  alokasi  formula  dana  desa  di Kecamatan Laren.

## 5  Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten Lamongan atas partisipasinya dalam penelitian ini.

## 6 Daftar Pustaka
[1]    Ghozali, I. (2011). Aplikasi Analisis Multivariat dengan Program IBM SPSS 19 . Semarang: Badan Penerbit Undip.
[2]   Riduwan,  &  Sunarto.  (2009). Pengantar  Statistika  untuk  Penelitian :
Pendidikan Sosial Komunikasi Ekonomi dan Bisnis . Bandung: Alfabeta.
[3]   Suyono. (2018). Analisis Regresi untuk Penelitian . Yogyakarta: Deepublish.
[4] Wahyudi, S. T. (2017). Statistika Ekonomi : Konsep, Teori dan Penerapan . Malang: UB Press.
[5] Zulfikar.  (2016). Pengantar  Pasar  Modal  dengan  Pendekatan  Statistika . Yogyakarta: Deepublish.