## PENGARUH PENGELUARAN PEMERINTAH DAERAH TERHADAP
PERTUMBUHAN EKONOMI SOLO RAYA 2009-2018
Oleh:
Fernaldi Anggadha Ratno Program Studi Ekonomi Syariah Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam IAIN Salatiga
Email: anggadharatno@iainsalatiga.ac.id

## ABSTRACT
This  quantitative  dynamic  panel  research  is  aimed  to  find  out  the  effect  of Government Expenditure in forms of Local Government Expenditure towards the Economic  Growth  of  Solo  Raya  in  2009-2018.  The  analysis  uses  autoregressive distributed-lag  dynamic  model  which  includes  not  only  the  current  but  also  the lagged values of the explanatory variable, and one or more lagged values of the dependent variables. The result of the analysis shows that Direct Expenditure gives more 1.32E-07 percent significant effect to the Economic Growth in Solo Raya, so does  the  Economic  Growth  of  the  past  one  year.  Both  Direct  and  Indirect Expenditure of the past one year give additional effects to the Economic Growth. Based on the analysis, it is recommended for the government to more thoroughly and  carefully  count  the  number  of  government  expenditures  and  pays  more attention to  the allocation of  Direct  Expenditure  which is  able to  contribute and give significant effect to the economic growth of a region.
Key words: Economic Growth, Local Government Expenditure

## A. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  ekonomi  dapat  merinci  banyak  hal,  dengan  melihat pertumbuhan ekonomi, kita dapat melihat secara kuantitatif seberapa maju tingkat ekonomi  suatu  Negara/Daerah.  Pertumbuhan  ekonomi  sesungguhnya  dapat menunjukkan  angka  yang  meningkat  dari  tahun  ke  tahun,  karena  pertumbuhan ekonomi  yang  tinggi  diperlukan  guna  mempercepat  perubahan  struktur perekonomian  daerah  menuju  perekonomian  yang  berimbang  dan  dinamis (Bawuno, 2015). Pertumbuhan ekonomi dipengaruhi oleh beberapa faktor, antara lain:  faktor  sumber  daya  manusia,  faktor  sumber  daya  alam,  faktor  ilmu pengetahuan dan teknologi, faktor budaya dan faktor sumber daya modal. Berkaitan dengan faktor-faktor tersebut, pemerintahan di sebuah negara biasanya melakukan pembiayaan untuk mendukung kegiatan-kegiatan pemerintah yang bertujuan untuk memberdayakan  serta  memaksimalkan  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap pertumbuhan  ekonomi  tersebut.  Artinya,  pengeluaran  pemerintah  secara  praktis akan  mempengaruhi  kegiatan-kegiatan  perekonomian,  dapat  menciptakan  proses pembangunan dan menambah kapasitas produk domestik.
Indonesia  memiliki  aturan  dan  ketentuan  dalam  menetapkan  kebijakan ekonomi,  serta  memiliki  sejumlah  instrumen  yang  mempengaruhinya.  Dengan kebijakan makro ekonomi seperti memberlakukan atau mengubah kebijakan fiskal atau  kebijakan  lainnya,  pemerintah  dapat  mengendalikan  perekonomian  menuju suatu  komposisi output ,  stabilitas  harga,  kesempatan  kerja  dan  perdagangan internasional yang lebih baik.
Besaran  pengeluaran/belanja  pemerintah  menunjukkan  banyaknya  kegiatan pemerintah,  pemerintah  melakukan  banyak  sekali  pengeluaran  untuk  membiayai kegiatan-kegiatannya.  Pengeluaran  tersebut  bukan  saja  untuk  menjalankan  roda pemerintah sehari-hari akan tetapi juga untuk membiayai kegiatan perekonomian, dalam  arti  pemerintah  harus  menggerakkan  dan  merangsang  kegiatan  ekonomi secara umum. Tolok ukur penting dalam menentukan keberhasilan pembangunan ekonomi adalah pertumbuhan ekonomi yang menggambarkan suatu dampak nyata dari  kebijakan  pembangunan  yang  dilaksanakan.  Pertumbuhan  ekonomi  dalam sistem pemerintahan daerah terindikasi dari peningkatan produksi barang dan jasa yang diukur melalui Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). Berdasarkan data Badan Pusat  Statistik  (BPS) Kota Klaten  (2019), pada tabel  berikut dapat dilihat laju  pertumbuhan  ekonomi  di  Surakarta,  Boyolali,  Sukoharjo,  Karanganyar, Wonogiri,  Sragen, dan Klaten  yang mengalami  fluktuasi  dari tahun 2009 sampai tahun 2014:

## Tabel 1 Pertumbuhan Ekonomi Kawasan Solo Raya
No Kabupaten 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 1 Surakarta 5.90% 5.94% 6.04% 6.12% 5.89% 4.58% 5.44% 5.35% 5.70% 5.74% 2 Boyolali 5.16% 3.60% 5.28% 5.66% 5.43% 3.71% 5.95% 5.33% 5.79% 5.71% 3 Sukoharjo 4.76% 4.65% 4.59% 5.03% 5.01% 3.96% 5.68% 5.71% 5.75% 5.79% 4 Karanganyar 5.54% 5.42% 5.50% 5.82% 5.38% 5.55% 5.05% 5.40% 5.77% 5.97% 5 Wonogiri 4.73% 5.87% 2.24% 5.87% 4.36% 4.58% 5.39% 5.25% 5.31% 5.41% 6 Sragen 6.01% 6.09% 6.53% 6.60% 6.64% 3.45% 6.05% 5.77% 5.97% 5.75% 7 Klaten 4.24% 1.73% 1.96% 5.54% 5.79% 4.52% 5.29% 5.17% 5.34% 5.46%
Sumber: Jawa Tengah dalam Angka; BPS Kota Klaten, 2019
Didukung oleh antisipasi dan perbaikan ekonomi, serta asumsi menurunnya suku bunga bank diharapkan kegiatan ekonomi sektor riil mulai bergerak, dan bisa meningkatkan  laju  pertumbuhan  ekonomi  suatu  Negara,  ataupun  Daerah.  Oleh sebab itu, Pemerintah melakukan berbagai pengeluaran yang berhubungan dengan pembelanjaan dan pembiayaan yang bertujuan membiayai kegiatan masyarakat di berbagai bidang.
Berkaitan dengan pengeluaran pemerintahan daerah, berdasarkan Berdasarkan  Peraturan  Menteri  Dalam  Negeri  Nomor  52  Tahun  2015  tentang Pedoman Pengelolaan Keuangan Daerah (dikutip dalam Zahari, 2017), Pengeluaran Pemerintah dapat diklasifikasikan menjadi dua, yaitu Belanja Tidak  Langsung dan  Belanja  Langsung.  Berikut  data  Pengeluaran  Pemerintah Daerah dalam bentuk Belanja Langsung dan Belanja Tidak Langsung di Surakarta, Boyolali, Sukoharjo, Karanganyar, Wonogiri, Sragen, dan Klaten:

## Tabel 2 Data Pengeluaran Pemerintah Kawasan Solo Raya
Kabupaten 2012 2014 2016 2018
BL
BTL BL
BTL BL BTL BL BTL Surakarta 396,277 748,894 624,210 890,221 764,196 1,083,731 738,546 1,176,271 Boyolali 358,910 873,673 548,210 1,076,090 735,238 1,415,727 933,021 1,270,091 Sukoharjo 378,085 727,661 510,907 956,028 625,944 1,286,927 874,422 1,175,739 Karanganyar 244,899 924,570 490,398 1,167,034 573,375 1,479,208 771,051 1,293,530 Wonogiri 375,152 955,909 478,913 1,145,036 653,043 1,596,461 886,433 1,360,427 Sragen 308,652 888,752 484,460 1,088,640 679,859 1,511,097 912,832 1,323,969 Klaten 338,505 1,096,104 480,259 1,371,521 490,776 2,004,135 1,018,676 1,954,442
*dalam juta rupiah; **dalam persen;  BL : Belanja Langsung;  BTL : Belanja Tidak Langsung Sumber: Jawa Tengah dalam Angka; BPS Kota Klaten, 2019
Tabel  2  menunjukkan  adanya  perbedaan  yang  signifikan  dalam  jumlah pengeluaran  yang  dilakukan  oleh  pemerintah  untuk  tiap  daerah  setiap  tahunnya. Secara  umum,  pengeluaran  pemerintah  dalam  bentuk  Belanja  Tidak  Langsung memiliki  nilai  dan  persentase  lebih  besar  daripada  Belanja  Langsung.  Selain  itu pada beberapa Daerah/Kabupaten selisih nilai dan persentase antara Belanja Tidak Langsung dan Belanja Tidak Langsung juga cukup signifikan, yang menunjukkan bahwa pengalokasian dana untuk setiap daerah berbeda-beda sesuai dengan tingkat kebutuhan  dan  kepentingannya.  Misalnya:  pengeluaran  pemerintah  untuk kabupaten  Klaten  pada  tahun  2018;  nilai  BTL-nya  sebesar  1,954,442  juta  rupiah sedangkan BL-nya hanya sebesar 1,018,676 juta rupiah. Hal ini pula yang diduga mempengaruhi laju pertumbuhan ekonomi Solo Raya, walaupun perbedaan angka tersebut muncul dengan pertimbangan serta perhitungan tertentu.
Hipotesis  bahwa pertumbuhan ekonomi tahun ini  dipengaruhi oleh Belanja
Langsung dan Belanja Tidak Langsung tahun ini dan tahun-tahun sebelumnya, serta pertumbuhan  ekonomi  tahun  sebelumnya  didasari  oleh  pemikiran  bahwa pengeluaran  pemerintah  ( government  expenditure )  adalah  bagian  dari  kebijakan fiskal yang tercermin dalam Anggaran Pendapatan Belanja Negara (APBN) untuk Nasional dan Anggaran Pendapatan Belanja Daerah (APBD) untuk Daerah.
Untuk  menganalisis  pengaruh  pengeluaran  pemerintah  daerah  terhadap pertumbuhan ekonomi digunakan spesifikasi model regresi panel dinamis. Model regresi panel dinamis sangat tepat digunakan untuk menganalisa hubungan antara perubahan  suatu  besaran  ekonomi  dan  kebijakan  ekonomi  di  suatu  saat  dan pengaruhnya  terhadap  gejala  dan  perilaku  ekonomi  di  saat  yang  lain,  karena ketergantungan variabel dependen (dalam hal ini pertumbuhan ekonomi) terhadap yariabel  independen  (pengeluaran  pemerintah)  jarang  terjadi  secara  instant,  akan tetapi melibatkan selisih waktu ( time lag ).
Regresi  data  panel  dinamis  merupakan  metode  regresi  yang  menambahkan lag  variabel  dependen  untuk  dijadikan  sebagai  variabel  independen  (Nabilah  & Setiawan,  2016),  model  linier  dinamis  yang  digunakan  untuk  menganalisis  data panel  dalam  penelitian  ini  adalah  model autoregressive  distributed-lag ,  dengan asumsi bahwa pertumbuhan ekonomi tahun ini selain dipengaruhi oleh pengeluaran pemerintah  tahun  ini  juga  dipengaruhi  oleh  pengeluaran  pemerintah  tahun-tahun sebelumnya.  Selain  itu,  diasumsikan  pula  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  tahun sebelumnya juga akan mempengaruhi pertumbuhan ekonomi tahun ini.
Dari  uraian  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  untuk  menjalankan  pembangunan ekonomi  yang  ditujukan  untuk  kesejahteraan  rakyat,  pemerintah  melakukan berbagai pengeluaran demi tercapainya laju pertumbuhan ekonomi yang kuat dan stabil.

## B. KAJIAN PUSTAKA

## Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan  Ekonomi  merupakan  salah  satu  indikator  dari  keberhasilan pembanguanan  ekonomi  suatu  daerah.  Dimana  pembangunan  yang  dilakukan pemerintah  daerah  dapat  tepat  sasaran  maka  Pertumbuhan  ekonomi  akan mengalami  peningkatan.  Bila  pertumbuhan  ekonomi  daerah  meningkat  maka tingkat  kesejahteraan  masyarakat  dan  juga  produktifitasnya  pun  semakin  tinggi (Paseki, 2014). Sehingga pengangguran berkurang dan kemiskinan pun akan turun, dan  dengan  adanya  pertumbuhan  ekonomi  maka  diharapkan  pendapatan masyarakat sebagai pemilik faktor produksi juga akan meningkat.
Perekonomian dianggap mengalami pertumbuhan jika seluruh balas jasa riil terhadap  penggunaan  faktor  produksi  pada  tahun  tertentu  lebih  besar  dari  pada tahun  sebelumnya.  Artinya,  pertumbuhan  ekonomi  lebih  menunjuk  kepada perubahan  yang  bersifat  kuantitatif  ( quantitative  change )  dan  biasanya  diukur dengan  menggunakan  data  Produk  Domestik  Bruto  ( GDP )  atau  pendapatan  atau nilai akhir pasar ( total market value ) dari barang-barang akhir dan jasa-jasa ( final goods and services ) yang dihasilkan dari suatu perekonomian selama kurun waktu tertentu (biasanya satu tahun).
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan  suatu  proses  yang  mencerminkan  aspek dinamis dari suatu perekonomian mengambarkan bagaimana suatu perekonomian berkembang  atau  berubah  dari  waktu  ke  waktu  (Susanti,  Syechalad,  &  Hamzah, 2018).

## Pengeluaran Pemerintah
Pemerintah  merupakan  salah  satu  pelaku  ekonomi  yang  semakin  penting perannya  dalam  perekonomian  modern.  Aktivitas  ekonomi  yang  dilakukan pemerintah  ditunjukkan  untuk  perubahan  struktur  ekonomi  oleh  kebijakan  fiskal melalui penetapan rencana anggaran penerimaan dan belanja negara. Secara teoritis pengeluaran  pemerintah  yang  diperuntukkan  bagi  kepentingan  umum  dan kesejahteraan  masyarakat,  akan  mendorong  meningkatnya  pendapatan  perkapita yang  semakin  besar  dari  tahun  ketahun  (Sari,  Syechalad,  &  Majid,  2016). Berdasarkan  Peraturan  Menteri  Dalam  Negeri  Nomor  52  Tahun  2015  tentang Pedoman  Pengelolaan  Keuangan  Daerah  (dikutip  dalam  Zahari,  2017),  Belanja Pemerintah dikelompokkan menjadi 2 bagian.
a. Belanja tidak langsung, adalah bagian belanja yang dianggarkan tidak terkait langsung dengan pelaksanan program dan kegiatan. Seperti belanja pegawai berupa gaji dan tunjangan yang telah di tetapkan oleh undang-undang, belanja bunga,  belanja  hibah,  belanja  bantuan  social,  belanja  bagi  hasil  kepada
provinsi/kabupaten/kota dan pemerintah dasa, belanja bantuan keuangan dan belanja tak tersangka.
b. Belanja  langsung,  adalah  belanja  yang  dianggarkan  yang  terkait  secara langsung dengan pelaksanaan program dan kegiatan. Seperti belanja pegawai, belanja  barang  dan  jasa,  serta  belanja  modal  untuk  melaksanakan  program dan  kegiatan  pemerintah  daerah  dan  telah  dianggarkan  oleh  pemerintah daerah.
Pengeluaran  pemerintah  termasuk  pengeluaran  berulang  dan  modal  dapat meningkatkan pertumbuhan walaupun menyediakan infrastruktur penting termasuk transportasi,  listrik,  telekomunikasi,  air  dan  sanitasi,  pembuangan  limbah, pendidikan  dan  kesehatan,  pengeluaran  ini  dapat  menghambat  pertumbuhan (Mehrara,  2013).  Perubahan  dalam  pengeluaran  pemerintah  dan  pajak  akan mempengaruhi  tingkat  pendapatan.  Hal  ini  menimbulkan  kemungkinan  bahwa kebijakan  fiskal  dapat  digunakan  untuk  menstabilkan  perekonomian.  Jika perekonomian  berada  dalam  resesi,  pajak  harus  dikurangi  atau  pengeluaran ditingkatkan  untuk  menaikkan  output.  Jika  sedang  berada  dalam  masa  makmur ( booming ) pajak seharusnya dinaikkan atau pengeluaran pemerintah dikurangi agar kembali ke penggunaan tenaga kerja penuh.

## Pengeluaran Pemerintah Daerah dan Pertumbuhan Ekonomi
Semua Negara di dunia telah sepakat bahwa untuk mengukur kesejahteraan ekonomi suatu bangsa, indikator yang digunakan adalah nilai produk nasional bruto per  kapita.  Semakin  tinggi  produk  nasional  bruto  per  kapita,  semakin  makmur negara yang bersangkutan (Sulistiawati, 2012).
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan  indikasi  keberhasilan  pembangunan ekonomi karena mencakup proses perubahan kondisi perekonomian suatu negara yang berkesinambungan menuju keadaan yang lebih baik. Pertumbuhan ekonomi dapat  diartikan  juga  sebagai  proses  kenaikan  kapasitas  produksi  suatu perekonomian yang diwujudkan dalam bentuk kenaikan pendapatan nasional.
Pertumbuhan ekonomi dipengaruhi oleh beberapa faktor, antara lain: faktor sumber  daya  manusia,  faktor  sumber  daya  alam,  faktor  ilmu  pengetahuan  dan teknologi, faktor budaya dan faktor sumber daya modal. Berkaitan dengan faktor- faktor  tersebut,  pemerintahan  di  sebuah  negara  biasanya  melakukan  pembiayaan untuk  mendukung  kegiatan-kegiatan  pemerintah  yang  bertujuan  untuk memberdayakan  serta  memaksimalkan  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap pertumbuhan  ekonomi  tersebut.  Artinya,  pengeluaran  pemerintah  secara  praktis akan  mempengaruhi  kegiatan-kegiatan  perekonomian,  dapat  menciptakan  proses pembangunan dan menambah kapasitas produk domestik.
Dalam  upaya  mencapai  pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi  diperlukan rumusan kebijakan makro ekonomi yang tepat yang mencakup kebijakan moneter dan  kebijakan  fiskal.  Pertumbuhan  PDB  dipengaruhi  oleh  variabel  belanja pemerintah,  pajak,  Indeks  Harga  Konsumen  (IHK),  kurs  dan  tingkat  bunga Sertifikat  Bank  Indonesia  (SBI).  Variabel  belanja  pemerintah  secara  dominan masuk  dalam  indikator/variabel  komponen  dari  kebijakan  fiskal.  Kontribusi  dari kebijakan fiskal terhadap pertumbuhan PDB dengan variabel government spending
(G) terbukti berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan PDB (Hadi, Sumari, & Djapri, 2016).
Secara teoritis pengeluaran pemerintah yang diperuntukkan bagi kepentingan umum  dan  kesejahteraan  masyarakat  akan  mendorong  meningkatnya  pendapatan perkapita yang semakin besar dari tahun ketahun. Peningkatan ini ditandai dengan naiknya  Produk  Domestik  Bruto  melalui  bekerjanya  efek  pengganda.  Pada gilirannya  peningkatan  Produk  Domestik  Bruto  akan  mempengaruhi  besarnya penerimaan  pemerintah  dalam  bentuk  pajak,  baik  langsung  maupun  tidak  (Sari, Syechalad, & Majid, 2016).
Dari  tujuan-tujuan  tersebut  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  pengeluaran pemerintah akan mempunyai pengaruh dan peranan penting dalam memacu serta mendorong  pertumbuhan  ekonomi.  Berarti  pula  bahwa  pengeluaran  pemerintah yang  berbentuk  belanja  tidak  langsung  dan  belanja  langsung  akan  memberikan dampak secara parsial maupun simultan terhadap pertumbuhan ekonomi.

## C. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan jenis data kuantitatif dengan menggunakan data sekunder  yaitu  data  PDRB  (Produk  Domestik  Regional  Bruto)  dan  data Pengeluaran Pemerintah Daerah di kawasan Solo Raya (Kota Surakarta, Kabupaten Klaten,  Kabupaten  Boyolali,  Kabupaten  Sukoharjo,  Kabupaten  Karanganyar, Kabupaten  Sragen,  dan  Kabupaten  Wonogiri)  periode  2009-2018  (dalam  satuan persen),  dan  data  pengeluaran  pemerintah  yang  terinci  dalam  data  Belanja Langsung dan Belanja Tidak Langsung pemerintah kawasan Solo Raya dari tahun 2009-2018 (dalam satuan juta rupiah) yang bersumber dari Badan Pusat Statistik Kota Klaten.
Dalam  penelitian  ini,  Belanja  Tidak  Langsung  (BTL)  merupakan  variabel independen kesatu atau X 1 dan Belanja Langsung (BL) menjadi X 2 atau variabel independen  kedua,  sedangkan  Pertumbuhan  Ekonomi  (PE)  merupakan  variabel dependen (Y).
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  analisis  regresi  panel  dengan  model ekonometrika  dinamis,  karena  struktur  data  panel  melibatkan  data  runtut  waktu ( time  series ).  Data  panel  adalah  gabungan  antara  data  silang  ( cross  section) dan data runtut waktu ( time series ) dimana unit cross section yang sama diukur pada waktu yang berbeda. Dengan kata lain, data panel yaitu data dari beberapa individu sama  yang  diamati  dalam  kurun  waktu  tertentu.  Artinya,  jika  terdapat  N  jumlah individu (i = 1, 2, …, N) dan T periode waktu (t = 1, 2, …, T) maka dengan data panel akan didapatkan total unit observasi sebanyak NT.
Untuk  mengestimasi  model  regresi  data  panel  dalam  penelitian  ini,  model yang  digunakan  adalah Ordinary  Least  Square ,  yang  kemudian  dibandingkan dengan  model  regresi  dinamis.  Model  regresi  dinamis  terdiri  dari  2  (dua)  model yaitu model autoregressive dan model distributed-lag .  Model autoregressive yaitu model  regresi  yang  melibatkan  nilai  variabel  dependen  pada  waktu-waktu sebelumnya, sedangkan model distributed-lag yaitu model regresi yang melibatkan variabel  independen  tidak  hanya  pada  saat  ini  (t),  tapi  juga  pada  waktu-waktu sebelumnya/(t-1), ((t-2), dst.

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat  tiga  model  data  panel  yaitu Common  Effect  Model , Fixed  Effect Model ,  dan Random  Effect  Model (Falah,  Mustafid  &  Sudarno,  2016).  Untuk memastikan  model  yang  paling  tepat  digunakan,  data  dianalisa  dengan menggunakan  tiga  metode/  pendekatan,  yaitu Pooled/Panel  Least  Square  (PLS) atau Common Effect yang merupakan metode paling sederhana, Fixed Effect atau Least Square Dummy Variable , dan Random Effect atau Generalized Least Square. Dengan asumsi bahwa variabel dependen PE-t (pertumbuhan ekonomi tahun ini) dipengaruhi oleh BTL (Belanja Tidak Langsung) dan BL (Belanja Langsung) tahun ini  dan  tahun-tahun  sebelumya,  maka  variabel  independen  (X)  yang  akan digunakan dalam estimasi regresi pada penelitian ini adalah BTL, BTL (-1)it atau BTL satu tahun sebelumnya, BTL (-2)it atau BTL dua tahun sebelumnya dan BL, BL(-1)it atau BL satu tahun sebelumnya, BL(-2)it atau BL dua tahun sebelumnya. Model semacam ini disebut juga dengan model Regresi Data Panel Dinamis, atau metode regresi yang menambahkan lag pada variabel (Nabilah & Setiawan, 2016); dengan  asumsi  data  periode  sekarang  dipengaruhi  oleh  data-data  pada  periode sebelumnya. Dalam model ini terdapat lag atau selisih waktu sebanyak satu periode (t-1)  dan  dua  periode  (t-2).  Maka,  dalam  analisis  data  panel  ini  variabel  yang digunakan adalah variabel PE (Y), BTL, BTL (-1)it BTL (-2)it, dan BL, BL(-1)it, BL (-2)it. Variabel-variabel ini digunakan untuk  mengestimasi model persamaan regresi, dengan  untuk konstanta (c) dan ε atau  untuk residual atau error term. Data panel yang telah disusun dala bentuk workfile dianalisis menggunakan 3 (tiga) metode yaitu common effect, fixed effect , dan random effect. Pertama, data panel diestimasi dengan variabel dependen PE (Y), dan variabel independen BTL (X 1 )  dan  BL  (X 2 )  dengan Estimate  Equation ,  dan  hasil  yang  diperoleh  sebagai berikut:
Tabel 3 Hasil Analisis Regresi Estimasi dengan Variabel Dependen Pertumbuhan

## Ekonomi
Metode Variable  Coefficient Std. Error t-Statistic  Prob. Common Effect C 0.0613 0.0065 8.1762 0.0000 BTL -0.00000002  0.00000001  -1.7563 0.0712 BL 0.00000001 0.00000002  0.7672 0.3476 Fixed Effect C 0.0512 0.0090 5.5213 0.0000 BTL 0.00000001 0.00000002  0.5610 0.3467 BL -0.00000002  0.00000003  -0.6936 0.4471 Random Effect C 0.0527 0.0071 8.6471 0.0000 BTL -0.00000002  0.00000001  -1.7626 0.0651 BL 0.00000001 0.00000002  0.5413 0.4626
Hasil analisis tersebut di atas meliputi nilai-nilai coefficient, standard error, t-Statistic , dan probability terjadinya masing-masing angka tersebut  pada sebuah persamaan  regresi.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  dengan  tiga  metode  yang digunakan,  nilai  probabilitas  variabel  BL  (X 2 )  tidak  signifikan  karena  nilai probabilitasnya lebih besar pada tingkat signifikansi baik 1%, 5%, maupun 10%.
Analisis estimasi dilakukan untuk memprediksi model yang baik atau yang paling  layak  digunakan  dalam  penelitian.  Beberapa  cara  bisa  dilakukan  untuk mendapatkan  model  yang  terbaik,  salah  satunya  adalah  dengan  menambahkan sebuah atau sekelompok variabel baru. Persamaan regresi awal yang digunakan di atas adalah:
𝑃𝐸 𝑖𝑡 =  α +   β 1 BTL + β 2 BL  + μ it
Untuk menguji signifikansi model digunakan rumus (Sugiyono, 2014):
F = R2 (𝑘−1) (1−𝑅 2 )/(𝑛−𝑘)
Kemudian digunakan nilai R 2 dari metode Ordinary Least Square (OLS) yaitu nilai R 2 metode OLS common effect sebesar 0.072, dengan k = 3 (jumlah variabel) dan n = jumlah total observasi. Hasil yang diperoleh adalah F = 1.62, sedangkan nilai F tabel adalah 2.84. Jika F > F tabel , maka H 0 ditolak yaitu 𝛽 2 = 𝛽 3 = ⋯ = 𝛽 𝑘 = 0; H 1 :  tidak  semua  koefisien  slop  sama  dengan  nol.  Apabila  nilai  F  dan R 2 rendah maka bisa dikatakan pengaruh regresor (BTL dan BL) terhadap regresan (PE) juga kecil, begitu juga sebaliknya. Oleh karena itu dilakukan langkah perbaikan terhadap model,  yaitu  dengan  menambahkan  variabel-variabel  yang  telah  diasumsikan sebelumnya.
Model  dinamis autoregressive  distributed-lag dalam  penelitian  ini menggunakan  asumsi  bahwa  PE  (pertumbuhan  ekonomi)  tahun  ini  dipengaruhi oleh  BTL  dan  BL tahun  ini, BTL  dan  BL  tahun-tahun  sebelumnya,  dan  PE  satu tahun sebelumnya. Maka, persamaan regresi yang digunakan adalah:
𝑃𝐸 𝑖𝑡 = α + β 1 BTL+ β 2 BL  + β 3 BTL (t−1) +  β 4 BL (t−1) + β 5 BTL (t−2) +   β 6 BL (t−2) +   β 7 PE (t−1) +  μ it
Dengan persamaan regresi dilakukan analisis estimasi dengan menggunakan metode common  effect dan fixed  effect .  Metode random  effect tidak  dapat diterapkan pada model analisis data panel dinamis ini karena jumlah cross-section pada penelitian ini sama dengan jumlah parameter yang  akan diestimasi,  yaitu 7 (tujuh).  Untuk  metode random  effect model  dinamis,  jumlah cross  section harus lebih besar daripada jumlah parameter yang akan diestimasi.
Informasi  dari hasil analisis data panel  model dinamis ini dapat  digunakan untuk menguji signifikansi model. Ada beberapa cara yang bisa dilakukan, antara lain:
a. Dengan  melihat  informasi  hasil  analisis  estimasi  seperti  melihat  nilai R 2 .
Nilai R 2 menunjukkan  kemampuan  model  untuk  menjelaskan  hubungan antara  variabel  independen  dan  variabel  dependen.  Nilai R 2 akan  selalu berada di antara 0 dan 1. Artinya, semakin besar nilai R 2 (semakin mendekati
1) maka  semakin  besar  pula kemampuan  variabel  independen  menjelaskan pengaruhnya  terhadap  variabel  dependen.  Pada  tabel  berikut  dapat  dilihat bahwa nilai R 2 model fixed effect lebih besar daripada nilai R 2 model common effect .
Tabel 4

## Informasi Hasil Analisis Regresi Estimasi Dinamic Model
Common Fixed R-squared 0.587517 0.612748 Adjusted R-squared 0.363922 0.425581 S.E. of regression 0.008672 0.008016 Sum squared resid 0.003721 0.002282 F-statistic 3.838532 2.716112 Prob(F-statistic) 0.004119 0.035907 Mean dependent var 0.081363 0.071268 S.D. dependent var 0.021412 0.026423 Durbin-Watson stat 2.377422 2.972417
b. Membandingkan  nilai  F ratio dengan  nilai  F tabel .  Setelah  melakukan  analisis estimasi dengan dua model, yaitu model OLS dan model dinamis, maka dapat dilakukan penghitungan nilai F ratio . Nilai F ratio dapat dihitung dengan rumus (Gujarati, 2012):
𝐹 = ( R 2 new  −    R 2 old) jumlah regresor baru
(1 −   R 2 new)/(n − jumlah parameter model baru)
Nilai R 2 model OLS sebesar 0.072, sedangkan nilai R 2 model dinamis sebesar 0.58. Jumlah regresor baru = 5, dan jumlah parameter model baru = 7. Maka, nilai F yang diperoleh dari hasil perhitungan adalah 8.56. Apabila nilai F hitung lebih besar daripada nilai F tabel , maka model yang digunakan adalah model yang  baru  (model  dinamis),  sedangkan  apabila  nilai  F hitung lebih  kecil daripada  nilai  F tabel ,  maka  model  yang  digunakan  adalah  model OLS (Ordinary Least Square) .  Nilai F tabel diketahui 3.25, dan nilai F hitung 8.56 > 3.25, artinya model dinamis lebih tepat digunakan dalam analisis data panel ini.
c. Dengan memasukkan nilai data ke dalam persamaan. Misalnya: menghitung angka persentase perkembangan ekonomi Kota Klaten pada tahun 2009, atau Kabupaten  Wonogiri  pada  tahun  2018  dengan  menggunakan  persamaan regresi hasil estimasi. Model yang baik adalah model yang angka prediksinya mendekati  kenyataan.  PE  kota  Surakarta  2018  apabila  dihitung  dengan persamaan regresi model dinamis hasil analisis estimasi, akan diperolah hasil PE Surakarta 2018 adalah 5.81% sedangkan nilai kenyataannya 5.74%.
Uji  kelayakan  model  menunjukkan  hasil  bahwa  model  dinamis  lebih  tepat karena  F hitung >  F tabel .  Langkah  berikutnya  adalah  menentukan  model  yang  lebih tepat  digunakan  antara common  effect dengan fixed  effect .  Untuk  itu,  pengujian yang dapat digunakan adalah uji Chow.
Uji Chow bertujuan untuk membandingkan antara model Common Effect dan Fixed Effect . Uji ini dilakukan dengan membandingkan perhitungan F hitung dengan F tabel .  Perbandingan  dipakai  apabila  hasil  F hitung lebih  besar  dari  F tabel maka  H 0
ditolak yang berarti model yang paling tepat digunakan adalah Fixed Effect Model . Jika F hitung lebih kecil dari F tabel maka H 0 diterima dan model yang digunakan adalah Common Effect model. Untuk mendapatkan F hitung bisa digunakan rumus:
𝐹 =
SSE 1 −   SSE 2 (n − 1)
SSE 2
(nt − n − k)
Yang merupakan rasio dari selisih antara Sum Square Error model Common Effect (SSE 1 ) dengan Sum Square Error model Fixed Effect (SSE 2 ) terhadap jumlah cross section : 7 ( n ), dibagi dengan Sum Square Error model Fixed Effect (SSE 2 ) terhadap selisih dari Jumlah cross section x jumlah time series :70 ( nt ) dan Jumlah variabel independent:2 ( k )
Dengan  rumus di  atas  nilai F hitung yang dihasilkan sebesar  1.02, sedangkan dengan rumus FINV (prob, df1, df2) dalam MS Excel nilai F tabel yang diperoleh adalah 2.65 (dengan probabilitas 5%, degree of freedom 1: 2, dan degree of freedom 2: 39). Hipotesis dalam uji Chow adalah H 0 : Common Effect Model dan H 1 : Fixed Effect  Model .  Dasar  penolakan  terhadap  hipotesis  ini  adalah  dengan membandingakan nilai F hitung dengan F tabel . Apabila nilai F hitung lebih besar dari nilai F tabel maka H 0 ditolak, yang berarti model yang paling tepat digunakan adalah Fixed Effect . Sebaliknya, apabila nilai F hitung lebih kecil dari nilai F tabel maka H 1 diterima, dan  model  yang  lebih  tepat  digunakan  adalah  model Common  Effect .  Uji  Chow dalam  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  model  Common  Effect  lebih  tepat digunakan (1.02 < 2.65).
Dengan EViews 8, pengujian bisa dilakukan dengan menggunakan fasilitas Redundant  Fixed  Effect-Likelihood  Ratio ,  yang  juga  dilakukan  dengan membandingkan  hasil  analisis  estimasi  metode fixed  effect dengan  hasil  analisis estimasi metode common effect . Dari hasil pengujian dapat diketahui bahwa nilai probabilitas Cross-section  F sebesar  0.24  (24%)  dan  lebih  besar  atau  tidak signifikan terhadap  = 5%. Ini berarti bahwa model yang lebih tepat digunakan adalah model Common Effect .
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  tersebut,  hasil  yang  diperoleh menunjukkan bahwa model dinamis autoregressive distributed-lag dengan metode common effect lebih tepat untuk digunakan. Metode ini digunakan dengan asumsi bahwa  nilai  persentase  pertumbuhan  ekonomi  individu  i  pada  tahun  t  (Y it ) dipengaruhi  oleh  nilai  BL  dan  BL  individu  tersebut  pada  tahun  t,  satu  tahun sebelumnya  (BTL it-1 dan  BL i(t-1) ,  dua  tahun  sebelumnya  (BTL it-2 dan  BL it-2 ),  dan juga dipengaruhi oleh PE tahun sebelumnya (PE it-1 ).  Nilai koefisien regresi yang diperoleh sebagai berikut:

## Tabel 5 Hasil Analisis Data Panel Autoregressive Distributed-Lag

## Dependent Variable: PE
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.04231 0.022142 4.142731 0.0010 BTL -0.0000000045  0.0000000211 -0.13722 0.5118 BL -0.0000000631  0.0000000412 -3.22731 0.0315 BTL(-1) 0.0000000115 0.0000000273 1.73211 0.1729 BL(-1) 0.0000000417 0.0000000141 2.524432 0.0113 BTL(-2) -0.0000000413  0.0000000100 -1.33291 0.1431 BL(-2) -0.0000000520  0.0000000191 -2.39271 0.0195 PE(-1) 0.661585 0.271129 1.324429 0.0062 R-squared  0.857517 Durbin-Watson stat  3.377422
Berdasarkan  Tabel  5  maka  persamaan  regresi  yang  diperoleh  adalah  sebagai berikut:
PE = 0.04 - 4.51e-09*BTL - 6.316e-08*BL + 1.15e-08*BTL (-1) + 4.17e-08*BL
(-1) – 4.13e-08*BTL(-2) - 5.2e-08*BL(-2) + 0.66*PE(-1) R 2 = 0.85 Keterangan PE it : Pertumbuhan Ekonomi individu ke i pada tahun ke t
BTL t-1 : Belanja Tidak Langsung individu ke i tahun sebelumnya BL t-1 : Belanja Langsung individu ke i tahun sebelumnya BTL t-2
: Belanja Tidak Langsung individu ke i dua tahun sebelumnya BL t-2 : Belanja Langsung individu i dua tahun sebelumnya PE it−1
: Pertumbuhan Ekonomi individu i tahun sebelumnya
Persamaan regresi tersebut dapat diinterpretasikan sebagai berikut:
a. Konstanta/intersep  sebesar  0.04  secara  matematis  menyatakan  bahwa  jika nilai variabel bebas/independen BTL dan BL nol maka nilai PE adalah 0.04 atau  4%.  Berdasarkan  kajian  teoritis  terkait  dengan  nilai  konstanta,  nilai konstanta  tidak  selalu  dapat  atau  perlu  diinterpretasikan.  Artinya,  variabel independen  yang  diasumsikan  bernilai  nol  adalah  tidak  mungkin,  karena pengukuran variabel independen dengan menggunakan skala likert 1 sampai 5, variabel independen tersebut tidak mungkin bernilai nol karena skala likert terendah yang digunakan adalah 1.
b. Koefisien regresi variabel yang bernilai positif menunjukkan bahwa variabel independen tersebut mempunyai pengaruh positif terhadap variabel dependen (PE),  dan  sebaliknya  yang  bernilai  negatif  menunjukkan  bahwa  variabel independen  tersebut  mempunyai  pengaruh  negatif  terhadap  variabel dependen  (PE).  Koefisien  variabel  independen  tersebut  juga  menunjukkan
bahwa peningkatan jumlah variabel independen tersebut akan menyebabkan naik atau turunnya persentase pertumbuhan ekonomi.
Berdasarkan  hasil  analisis  regresi  data  panel  dengan  model  dinamis autoregressive distributed-lag dengan metode common effect diperoleh persamaan regresi:
PE = 0.04 - 4.51e-09*BTL - 6.316e-08*BL + 1.15e-08*BTL (-1) + 4.17e-08*BL (-
1) – 4.13e-08*BTL (-2) - 5.2e-08*BL (-2) + 0.66*PE (-1) R 2 = 0.85
Persamaan  tersebut  berfungsi  sebagai  pedoman  untuk  melihat  pengaruh pengeluaran  pemerintah  dalam  bentuk  Belanja  Tidak  Langsung  dan  Belanja Langsung  terhadap  variabel  dependen  yaitu  Pertumbuhan  Ekonomi  (PE).  Nilai koefisien regresi positif diartikan bahwa variabel independen berpengaruh positif terhadap  variabel  dependen,  yang  artinya  peningkatan  variabel  independen  akan meningkatkan  variabel  dependen  dan  apabila  nilai  variabel  independen  negatif maka variabel independen berpengaruh negatif terhadap variabel dependen, yang artinya peningkatan variabel independen akan menurunkan nilai variabel dependen. Pada  Tabel  5  yang  berisi  hasil  analisis  data  panel  dengan  model  dinamis
autoregressive  distributed-lag dapat  diinterpretasikan  bahwa  jika  BTL  ditambah sejumlah 1 juta rupiah, maka PE akan turun sebesar 4.51e-09 persen. Sementara itu jika  BL  ditambah  sejumlah  1  juta  rupiah  maka  PE  juga  akan  menurun  sebesar 6.31e-08 persen. Pertumbuhan ekonomi akan meningkat 1.15e-08 persen apabila BTL  (-1)  bertambah  1  juta  rupiah,  sedangkan  apabila  BL  (-1)  bertambah  1  juta rupiah  maka  PE  akan  meningkat  4.17e-08  persen.  Begitu  pula  untuk  variabel- variabel independen lainnya.
Dalam analisis regresi model dinamis, BTL, BL, BTL (-1), BL (-1), BTL (- 2),  dan  BL  (-2)  merupakan  variabel  jangka  pendek,  sedangkan  variabel  jangka panjang  dapat  diperoleh  dengan  memperhitungkan  nilai  dari  koefisien  harapan ( coefficient  of  expectation ),  yaitu  perbedaan  antara  keadaan  sebenarnya  dengan keadaan yang diharapkan atau dilambangkan dengan  .  Koefisien harapan dalam model regresi dinamis ini adalah koefisien PE (-1). Jadi, koefisien regresi jangka panjang dari variabel-variabel di atas dapat dihitung dengan menggunakan rumus  1 /  dengan hasil sebagai berikut:
Koefisien jangka panjang variabel:
Secara  keseluruhan,  koefisien  jangka  panjang  menunjukkan  bahwa  dalam jangka pendek dan jangka panjang arah pengaruh semua variabel  sama. Artinya, jika  BTL  ditambah  sejumlah  1  juta  rupiah,  maka  dalam  jangka  pendek  PE  akan turun  sebesar  4.51e-09  persen  dan  dalam  jangka  panjang  akan  turun  8.16E-09 persen. Sementara itu jika BL ditambah sejumlah 1 juta rupiah maka dalam jangka panjang PE juga akan menurun sebesar 10.58E-08 persen. Dalam jangka panjang, Pertumbuhan  Ekonomi  akan  meningkat  5.15E-08  persen  apabila  BTL  (-1)
BTL = -4.51E-09/0.49 = -8.16E-09BL= -5.65E-08/0.49 = -10.58E-08 BTL (-1)   = 1.15E-08/0.49 = 5.15E-08 BL (-1) = 4.17E-08/0.49 = 2.68E-07 BTL (-2)   = -4.13 E-08/0.49 = -6.71E-08 BTL (-2)   = -5.2E-08/0.49 = -2.85E-07
bertambah 1 juta rupiah, sedangkan apabila BL (-1) bertambah 1 juta rupiah maka PE akan meningkat 2.68E-07 persen.

## E. SIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis data maka bisa disimpulkan bahwa:
a. Pertumbuhan  Ekonomi  di  Kawasan  Solo  Raya  dipengaruhi  oleh  Belanja Tidak Langsung Pemerintah Daerah. Pengaruh yang positif terhadap variabel Pertumbuhan  Ekonomi  (PE)  ditunjukkan  oleh  variabel  Belanja  Tidak Langsung  satu  tahun  sebelumnya  (BTL-1),  sedangkan  Belanja  Tidak Langsung  tahun  ini  (BTL)  dan  Belanja  Tidak  Langsung  dua  tahun sebelumnya  (BTL-2)  memberikan  pengaruh  negatif  terhadap  Pertumbuhan Ekonomi.  Hal  tersebut  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Wahyudi (2014).
b. Pertumbuhan  Ekonomi  di  Kawasan  Solo  Raya  dipengaruhi  oleh  Belanja Langsung  Pemerintah  Daerah.  Pengaruh  yang  positif  terhadap  variabel Pertumbuhan Ekonomi (PE) ditunjukkan oleh variabel Belanja Langsung satu tahun sebelumnya BL(-1), sedangkan Belanja Langsung tahun ini (BL) dan Belanja  Tidak  Langsung  dua  tahun  sebelumnya  BL(-2)  memberikan pengaruh negatif terhadap Pertumbuhan Ekonomi.
Hasil  analisis  data  juga  menunjukkan  bahwa  variabel  Belanja  Langsung berpengaruh signifikan terhadap variabel Pertumbuhan Ekonomi (PE) di kawasan Solo  Raya  sedangkan  variabel  Belanja  Tidak  Langsung  tidak  menunjukkan pengaruh  yang  signifikan  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi,  hal  tersebut  sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Pambudi (2014). Selain itu, pengaruh yang positif dan signifikan juga ditunjukkan oleh variabel Pertumbuhan Ekonomi tahun sebelumnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik.  (2019). Jawa  Tengah  Dalam  Angka  2019. Klaten:  Badan Pusat Statistik Kota Klaten Jawa Tengah.
Bawuno,  Eunike  Elisabeth.  (2015).  Pengaruh  Investasi  Pemerintah  Dan  Tenaga Kerja  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di  Kota  Manado. Jurnal  Berkala Ilmiah Efisiensi, 15 (04), 245-254.
Falah,  Bayyina  Zidni.,  Mustafid.,  Sudarno.  (2016).  Model  Regresi  Data  Panel Simultan  Dengan  Variabel  Indeks  Harga  yang  Diterima  dan  yang  Dibayar Petani. Jurnal Gaussian , 5 (4), 611-621.
Ginting,  Ari  Mulianta.,  Dewi,  Galuh  Prila.  (2013).  Pengaruh  Pertumbuhan Ekonomi  dan  Pertumbuhan  Sektor  Keuangan  Terhadap  Pengurangan Kemiskinan di Indonesia. Jurnal Ekonomi & Kebijakan Publik , 4 (2), 117- 130.
Gujarati. (2012). Dasar-dasar Ekonometrika . Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
Hadi,  Arijo.,  Sumari,  Datumaya  Wahyudi.,  Djapri  Suparman.  (2016).  Bauran Kebijakan  Fiskal-Moneter  dan  Dampaknya  Bagi  Anggaran  Pertahanan. Jurnal Pertahanan , 6 (3), 145-170.
Mehrara, Mohsen. (2013). Government Expenditure and Economic Growth in Iran . International Letters of Social and Humanistic Sciences, 11, 76-83 .
Nabilah, Dessy., & Setiawan. (2016). Pemodelan Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Menggunakan Data Panel Dinamis dengan Pendekatan Generalized Method of Moment Arellano-Bond. Jurnal Sains dan Seni ITS, 5 (2), 205-210.
Pambudi,  Eko  Wicaksono.  (2013).  Analisis  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Faktor- Faktor  Yang  Mempengaruhi  (Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah). Diponegoro Journal Of Economics, 2(2), 1-11.
Paseki,  Meilen  Greri.  (2014).  Pengaruh  Dana  Alokasi  Umum  Dan  Belanja Langsung  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Dan  Dampaknya  Terhadap Kemiskinan  Di  Kota  Manado  Tahun  2004-2012 .  Jurnal  Berkala  Ilmiah Efisiensi, 14(3), 30-42.
Sari, Mutia, Syechalad, Mochammad Nur., Majid, Sabri Abdul. (2016). Pengaruh Investasi, Tenaga Kerja dan Pengeluaran Pemerintah Terhadap Pertumbuhan Ekonomi  di  Indonesia. Jurnal  Ekonomi  dan  Kebijakan  Publik ,  3  (2),  109- 115.
Sugiyono.  (2014). Metode  Penelitian  Kuantitatif  Kualitatif  dan  R&D .  Bandung: Alfabeta
Sulistiawati, Rini. (2012). Pengaruh Investasi terhadap Pertumbuhan Ekonomi dan Penyerapan  Tenaga  Kerja  Serta  Kesejahteraan  Masyarakat  di  Provinsi  di Indonesia. Jurnal Ekonomi Bisnis dan Kewirausahaan, 3 (1), 29-50.
Susanti,  Hewi.,  Syechalad,  Mochammad  Nur.,  Hamzah,  Abubakar.  (2017).
Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  Dan  Pengeluaran  Pemerintah Aceh Terhadap Pendapatan Asli Daerah Prov Aceh Setelah Tsunami. Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Publik Indonesia , 4 (1), 1-12.
Wahyudi, Rudi. (2014). Analisis Belanja Pemerintah Dan Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Tingkat Kemiskinan di Aceh. Jurnal Ilmu Ekonomi, 2 (3), 49-59.
Zahari,  Muhammad.  (2017).  Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  Terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  di  Provinsi  Jambi. Ekonomis:  Jurnal  of  Economics and Business , 1 (1), 180-196.