Accpeted:2020-06-29

## PENERAPAN REGRESI DATA PANEL UNTUK MEMODELKAN ANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DAERAH DI PROVINSI MALUKU
( Application of Panel Data Regression for Model the Regional Government Budged of Maluku Province )
Thaniel Tuwanakotta 1 , Mozart Winston Talakua 2 , Lexy Janzen Sinay 3 , Yonlib Weldri Arnold Nanlohy 4* 1,2,3,4 Jurusan Matematika Universitas Pattimura
3 Laboratorium Matematika Terpadu Universitas Pattimura Jl. Ir. M. Putuhena, Ambon, 97233, Maluku, Indonesia
e-mail : thanieltuwanakotta@gmail.com 1 , ocat_08@yahoo.com 2 , lexyjz@gmail.com 3 , ywa.nanlohy@gmail.com 4*
Abstrak: Penetapan  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Daerah  (APBD)  harus  didasarkan  pada pengelolaan keuangan daerah yang berpihak pada kepentingan masyarakat. Tujuan penelitian ini adalah menganalisa  karakteristik  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Daerah  (APBD),  Dana  Alokasi  Umum (DAU),  dan  Dana  Alokasi  Khusus  (DAK)  setiap  kabupaten/kota  di  Provinsi  Maluku  berdasarkan deskripsi  statistika.  Kemudian,  menganalisa  hubungan  DAK  dan  DAU  terhadap  APBD  di  Provinsi Maluku  berdasarkan  model  regresi  data  panel.  Data  yang  digunakan  merupakan  data  sekunder  dari setiap  kabupaten/kota  di  Provinsi  Maluku  pada  periode  2011-2014.  Hasil  yang  diperoleh  adalah karakteristik  data  APBD,  DAU,  dan  DAK  untuk  setiap  kabupaten/kota  di  Provinsi  Maluku  memiliki kemiripan, yakni berdistribusi normal. Kemudian, model terbaik untuk memodelkan data tersebut adalah model  REM. Persamaan matematika dari  model  tersebut  adalah
,  dimana  variabel  DAU  secara  signifikan  berpengaruh  positif  terhadap  APBD  di  Provinsi Maluku.
Kata  Kunci: Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Daerah,  Dana  Alokasi  Umum,  dan  Dana  Alokasi Khusus, Provinsi Maluku, Data Panel, Regresi.
Abstract: Determination  of  Regional  Government  Budget  based  on  local  financial  management  which sided with community interests. The purpose of this study was to analyze the characteristics of Regional Government  Budget  (APBD),  General  Allocation  Fund  (DAU),  and  Specific  Allocation  Fund  (DAK)  in every  Regency/City  of  Maluku  Province  using  statistical  description;  and  to  analyze  the  relationship between APBD and DAK/DAU using panel data regression model to find factors that affect APBD. This study using secondary data from every regency/city of Maluku Province in 2011-2014. The results of this study are the APBD, DAU, and DAK have similarity characteristics i.e. normally distributed; and the best model  is  the  REM  model  namely  APBD  =  88.959.809+1,246DAU+c_i+u_(i,t).  Thus,  APBD  of  Maluku Province is significantly influenced by DAU.
Keywords: General  Allocation  Fund,  Maluku  Province,  Panel  Data  Regression,  Regional  Government Budget, Specific Allocation Fund.

## 1. PENDAHULUAN
Provinsi Maluku merupakan bagian dari Negara Kesatuan Republik Indonesia (NKRI) yang sedang berkembang.  Keunggulan  Provinsi  Maluku  adalah  memiliki  sumber  daya  alam  yang  melimpah  baik  di darat  maupun  di  laut.  Salah  satu  sumber  daya  alam  yang  mendapat  perhatian  nasional  maupun
internasional adalah Blok Masela yang menjadi pusat gas alam abadi. Hal ini mendorong Provinsi Maluku untuk  melakukan  percepatan  pembangunan  baik  itu  pembangunan  sumber  daya  manusia  maupun infrastruktur.  Untuk  mendukung  percepatan  pembangunan  di  Provinsi  Maluku  diperlukan  perencanaan yang matang. Hal ini didukung oleh penetapan APBD yang tepat guna.
Dasar perencanaan pelaksanaan pelayanan publik di suatu daerah sangat bergantung pada anggaran daerah.  Di  Indonesia,  anggaran  daerah  diatur  dalam  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  daerah  (APBD). Definisi  APBD  (berdasarkan  Permendagri  Nomor  21  Tahun  2011)  adalah  rencana  keuangan  tahunan Pemerintahan  Daerah  yang  dibahas  dan  disetujui  bersama  oleh  Pemerintah  Daerah  dan  DPRD,  dan ditetapkan  dengan  peraturan  daerah.  Dengan  demikian,  penetapan  APBD  harus  didasarkan  pada pengelolaan keuangan daerah yang berpihak pada kepentingan masyarakat.
Berdasarkan Undang-Undang Nomor 32 Tahun 2004 Pasal 157, sumber pendapatan daerah adalah Pendapatan Asli Daerah (PAD), Dana Bagi Hasil (DBH), Dana Alokasi Umum (DAU), dan Dana Alokasi Khusus  (DAK).  Penelitian  tentang  pengeluaran  daerah  bukanlah  sesuatu  yang  baru  karena  sudah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya. Salah satu penelitian tersebut adalah [1], yakni menganalisa hubungan  atau  pengaruh  dana  alokasi  khusus,  pendapatan  asli  daerah  terhadap  belanja  modal  di  Kota Manado. Hasilnya menunjukkan bahwa  variabel DAK, PAD  berpengaruh positif dan signifikan terhadap belanja modal. Kemudian, [2] meneliti tentang pengaruh pendapatan asli daerah, dana alokasi umum dan dana  alokasi  khusus  terhadap  belanja  modal  di  Provinsi  Sulawesi  Utara.  Hasil  penelitian  tersebut menunjukkan  bahwa  variabel  PAD,  DAU,  DAK  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  belanja modal. Semakin tinggi pendapatan asli daerah maka pengeluaran pemerintah atas belanja modal pun akan semakin  tinggi.  Pemerintah  Daerah  yang  memiliki  Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD)  yang  tinggi  maka pengeluaran  untuk  alokasi  belanja  langsung  daerahnya  juga  semakin  tinggi.  Kedua  penelitian  tersebut menggunakan regresi linear berganda.
Secara  spesifik  penelitian  tentang  pendapatan  daerah  di  Provinsi  Maluku  masih  tergolong  baru. Hingga saat ini belum ditemukan penelitian-penelitian yang membahas faktor-faktor yang mempengaruhi APBD di Provinsi Maluku berdasarkan pendapatan daerah. Penelitian ini juga berbeda dengan penelitian- penelitian  sebelumnya,  karena  menggunakan  data cross-section (kabupaten/kota)  dan  data time  series . Berdasarkan  data  yang  digunakan  maka  penelitian  ini  menganalisa  APBD  Provinsi  Maluku  dengan menggunakan  regresi  data  panel.  Penggunaan  regresi  data  panel  merupakan  hal  yang  tepat,  karena  data yang digunakan merupakan gabungan antara data cross-section dan data time series . Selain itu, dalam [3] regresi  data  panel  memiliki  keunggulan  yakni  mampu  memperhitungkan  heterogenitas  individu  secara ekspilisit  dengan  mengizinkan  variabel  spesifik  individu;  mampu  mengontrol  heterogenitas  selanjutnya menjadikan  data  panel  dapat  digunakan  untuk  menguji,  membangun,  dan  mempelajari  model  perilaku lebih  kompleks;  data  panel  berdasarkan  pada  observasi cross-section yang  berulang-ulang  ( time  series ), sehingga  metode  data  panel  cocok  digunakan  sebagai study  of  dynamic  adjustment ;  tingginya  jumlah observasi  memiliki  implikasi  pada  data  yang  lebih  informatif,  lebih  variatif,  dan  kolinieritas  antar  data semakin  berkurang,  dan  derajat  kebebasan  ( degree  of  freedom /df)  lebih  tinggi  sehingga  dapat  diperoleh hasil estimasi yang lebih efisien; dan data panel dapat digunakan untuk meminimalkan bias yang mungkin ditimbulkan oleh agregasi data individu.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka  tujuan  penelitian  ini  adalah  menganalisa  karakteristik  APBD, DAU,  dan  DAK  setiap  kabupaten/kota  di  Provinsi  Maluku  berdasarkan  deskripsi  statitiska.  Kemudian, menganalisa  hubungan  DAK  dan  DAU  terhadap  APBD  di  Provinsi  Maluku  berdasarkan  model  regresi data  panel.  Penelitian  ini  diharapkan  menjadi  referensi  bagi  Pemerintah  Daerah  dan  para  pembuat kebijakan dalam pengelolaan APBD di Provinsi Maluku.

## 1.1. Model Regresi Data Panel
Data  panel  adalah  data  yang  merupakan  hasil  dari  pengamatan  pada  beberapa  individu  atau  (unit cross-sectional ) yang masing–masing diamati dalam beberapa periode waktu yang berurutan (unit waktu) [4]. Menurut Wanner dan Pevalin sebagaimana dikutip oleh [5] menyebut bahwa regresi panel merupakan sekumpulan teknik untuk memodelkan pengaruh peubah penjelas terhadap peubah respon pada data panel.
Ada  beberapa  model  regresi  panel,  salah  satunya  model  dengan slope konstan  dan intercept bervariasi. Model  regresi  panel  yang  hanya  dipengaruhi  oleh  salah  satu  unit  saja  ( unit  cross-sectional atau  unit waktu)  disebut  model  komponen  satu  arah,  sedangakan  model  regresi  panel  yang  dipengaruhi  oleh  dua unit ( unit cross-sectional dan unit  waktu) disebut model komponen dua arah. Secara  umum terdapat dua pendekatan yang digunakan dalam menduga  model dari data panel yaitu model tanpa pengaruh individu ( common  effect )  dan  model  dengan  pengaruh  individu  ( fixed  effect dan random  effect ).  Menurut  [6], analisis  regresi  data  panel  adalah  analisis  regresi  yang  didasarkan  pada  data  panel  untuk  mengamati hubungan  antara  satu  variabel  terikat  ( dependent  variabel )  dengan  satu  atau  lebih  variabel  bebas ( independent variabel ).

## 1.2. Common Effect Model (CEM)
Menurut [4] model tanpa pengaruh individu (common effect) adalah penduga yang menggabungkan (pooled) seluruh  data time  series dan cross-section dan  menggunakan  pendekatan  OLS (Ordinary  Least Square) untuk penduga parameternya. Metode OLS merupakan salah satu metode populer untuk menduga nilai  parameter  dalam  persamaan  regresi  linear.  Secara  umum,  persamaan  modelnya  dituliskan  sebagai berikut.
(1)
dengan:
= Variabel respon pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t
= Variabel prediktor pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t
= Koefisien slope atau koefisien arah
= Intercept model regresi
= Galat atau komponen error pada unit observasi ke-i dan waktu ke-t
1.3. Fixed Effect Model (FEM)
Pendugaan  parameter  regresi  panel  dengan  FEM,  dengan  menggunakan  model pooled  regression dapat ditulis ulang, dan selanjutnya diberi tambahan komponen konstanta dan .
(2)
Dimana:
: Konstanta yang bergantung pada unit ke-i , tetapi tidak pada waktu t.
: Konstanta yang bergantung pada waktu t , tetapi tidak pada unit i.
Di  sini  apabila  memuat  komponen dan ,  model  ini  disebut  model  efek  tetap  dua  arah,  sedangkan apabila =0  atau =0,  model  disebut  model  efek  tetap  satu  arah.  Apabila  banyaknya  observasi  sama untuk semua kategori kali-silang, model dikatakan bersifat setimbang ( balanced ) dan jika sebaliknya tidak seimbang  ( imbalanced ).  Untuk  model  efek  tetap  satu  arah,  sering  diasumsikan  bahwa  komponen =0, yakni dimiliki model:
(3)
[7]  mengatakan  bahwa  pada  FEM diasumsikan  bahwa  koefisien slope bernilai  konstan  tetapi intercept bersifat  tidak  konstan.  Secara  umum,  model  efek  tetap  satu  arah  dapat  diestimasi  dengan  dua metode yang berbeda yaitu;
1. Secara  intuitif,  komponen dapat  dimodelkan  dengan  variabel  dumi ,  dengan yang bernilai  0  jika dan  bernilai  1  jika
Model  selanjutnya  diestimasi  dengan  metode  OLS standar dan disebut Least Square Dummy Variables . Meskipun model ini relatif sederhana, estimasi akan relatif kompleks apabila banyaknya kategori untuk kali silang relatif besar.
2.
Alternatifnya, model ditransformasi untuk menghilangkan komponen di dalam model ̅ ( ̅ ) ̅ (4)
Selanjutnya  kita  melakukan  GLS  ( Generalized  Least  Square )  terhadap  model  hasil  transformasi. Pendekatan  kedua  ini  lebih  populer  di  dalam  literatur.  Sementara  itu,  untuk  model  efek  tetap  dua  arah, model  memiliki  kedua  kompunen dan .  Estimasi  dalam  parameter  –  parameter  dalam  model  dapat dilakukan dengan metode GLS. Setelah model ditransformasi untuk menghilangkan komponen dan dari model.

## 1.4. Random Effect Model (REM)
Menurut  [8]  sebagaimana  telah  diketahui  bahwa  pada  Model  Efek  Tetap  (MET),  perbedaan karakteristik  individu  dan  waktu  diakomodasikan  pada intercept ,  sehingga intercept-nya berubah  antar waktu.  Sementara  Model  Efek Random (MER)  perbedaan  karakteristik  individu  dan  waktu diakomodasikan pada error dari model. Mengingat  ada dua komponen yang mempunyai  kontribusi pada pembentukan error ,  yaitu  individu  dan  waktu,  maka  random error pada MER  juga  perlu  diurai  menjadi error untuk  komponen  waktu  dan error gabungan.  Dengan  demikian  persamaan  MER  diformulasikan sebagai berikut.
(5)
Dimana: : Komponen error cross section
: Komponen error time series
: Komponen error gabungan
Adapun asumsi yang digunakan untuk komponen error tersebut adalah: ); ); ).
Melihat persamaan di atas, maka dapat dinyatakan bahwa MER menganggap efek rata–rata dari data cross section dan time series direpresentasikan dalam intercept . Sedangkan sevisi efek secara random untuk data time series direpresentasikan dalam dan deviasi untuk data cross section dinyatakan dalam . dengan demikian variansi dari error tersebut dapat dituliskan dengan:
Var( ) = (6)
Hal  ini  tentunya  berbeda  dengan  model  OLS  yang  diterapkan  pada  data  panel  ( pooled data),  yang mempunyai varian error sebesar:
Var( = (7)
Dengan  demikian,  MER  bisa  diestimasi  dengan  OLS  bila
Jika  tidak  demikian,  MER
perlu diestimasi dengan metode lain.

## 1.5. Pemilihan Model Regresi Data Panel

## 1) Uji Hausman
Uji ini digunakan  untuk memilih model efek acak ( random effect model ) dengan model efek tetap ( fixed  effect  model ).  Uji  ini  bekerja  dengan  menguji  apakah  terdapat  hubungan  antara  galat  pada  model (galat  komposit)  dengan  satu  atau  lebih  variabel  penjelas  (independen)  dalam  model.  Hipotesis  awalnya adalah  tidak  terdapat  hubungan  antara  galat  model  dengan  satu  atau  lebih  variabel  penjelas.  Prosedur pengujian sebagai berikut [9]. Hipotesis:
: Korelasi ) = 0 ( efek cross-sectional tidak berhubungan dengan regresor lain) : Korelsi
) 0  ( efek cross-sectional berhubungn dengan regresor lain)
Statistik uji yang digunakan adalah uji chi-squared berdasarkan kriteria Wald yaitu:
̂ [     ̂ ] ̂ (8) ̂ ̂ [   ( ̂ ̂ )] ̂ ̂ (9)
Keterangan:
̂ = vektor estimasi slope model efek tetap
̂ = vektor estimasi slope model efek acak Jika  nilai
atau  nilai kurang  dari  taraf  signifikansi  yang  ditentukan,  maka  tolak hipotesis  awal sehingga  model  terpilih  adalah  model  efek  tetap.  Menurut  Rosadi  (2011)  uji  ini bertujuan untuk melihat apakah terdapat efek random di dalam panel data.
Dalam  perhitungan  statistik  Uji  Hausman  diperlukan  asumsi  bahwa  banyaknya  kategori cross- section lebih besar dibandingkan jumblah variabel independen (termasuk konstanta) dalam model. Lebih lanjut, dalam estimasi statistik Uji Hausman diperlukan estimasi variansi cross-section yang positif, yang tidak  selalu  dapat  dipenuhi  oleh  model.  Apabila  kondisi-kondisi  ini  tidak  dipenuhi  maka  hanya  dapat digunakan model fixed effect.

## 2) Uji Breuseh-Pagan
Menurut  [10]  Uji  Breusch-Pagan  digunakan  untuk  menguji  adanya  efek  waktu,  individu  atau keduanya.  Uji  ini  bertujuan  untuk  melihat  apakah  terdapat  efek  kali-silang/waktu  (atau  keduanya)  di dalam panel data , yaitu dengan menguji hipotesis yang berbentuk sebagai berikut.
Hipotesis:
: c = 0,d = 0 atau tidak terdapat efek cross-section maupun waktu
: c = 0,
atau tidak terdapat efek cross-section
: c 0, atau terdapat efek cross-section
= 0, atau tidak terdapat efek waktu 0, atau terdapat efek waktu
Statistik Uji Breusch-Pagan
Taraf signifikans : 5%
Wilayah  kritik:  Jika  nilai
kurang  dari  taraf  signifikansi  yang  ditentukan  maka  tolak  hipotesis awal .

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Bahan dan Materi Penelitian
Bahan  dan  materi  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  yang  diambil  dari  Badan  Pusat  Statistik Provinsi Maluku dan Kantor Gubernur Provinsi Maluku. Data yang diambil sebagai berikut.
1) Dana alokasi umum di Provinsi Maluku, 2011-2014
2) Dana alokasi khusus di Provinsi Maluku, 2011-2014
3) Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (ABPD) di Provinsi Maluku, 2011-2014

## 2.2. Variabel Penelitian
Berdasarkan data penelitian, maka variabel-variabel yang terdapat dalam penelitian ini adalah:
: Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah sebagai variabel dependen
: Dana Alokasi Umum sebagai variabel independen
: Dana Alokasi Khusus sebagai variabel independen

## 2.3. Prosedur Penelitian
Adapun langkah-langkah yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut. Pertama-tama dilakukan Uji  Hausmann  terhadap  data.  Jika  hipotesis  untuk  Uji  Hausmann  ditolak,  model  efek  tetap ( Fixed-Effect )  akan  digunakan  dalam  pemodelan.  Selanjutnya,  kita  melakukan  Uji  Breusch-Pagan  untuk melihat  apakah  terdapat  efek  waktu  atau  kali  silang  ( Random  Effect )  di  dalam  data.  Jika  hipotesis  Uji Breusch-Pagan tidak ditolak, lakukan analisis dengan model regresi panel/ pooling.
Gambar 1 . Langah-langkah Uji Spesifikasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.   Karakteristik Data
Data yang digunakan merupakan hasil observasi pada 11 kabupaten/kota di Provinsi Maluku selama periode  2011  –  2014.  Data  tersebut  dikelompokkan  dalam  bentuk  pool  berdasarkan  jumlah  variabel. Deskripsi statistika data berdasarkan masing-masing pool diperlihatkan pada Tabel 1, 2 dan 3. Pada Tabel tersebut  terdapat  nilai  maksimum,  nilai  minimum,  nilai  rata-rata,  dan  nilai  statistik  Uji  Jarque-Bera  (JB) beserta p value -nya untuk pemeriksaan apakah data berdistribusi normal atau tidak.
Tabel 1. Deskripsi Statistik Data Pool APBD
KABUPATEN/KOTA AM B ON AR U B UR
S E L B UR U M AL R A M AL T E NG M B D M T B S B B S B T T UA L Mean (juta rupiah) 772 569 398 503 495 981 586 578 554 590 374 Maximum (juta rupiah) 910 719 517 569 571 1.160 693 710 667 683 423 Minimum (juta rupiah) 626 469 307 429 402 848 487 510 491 464 337 Jarque-Bera 0.327 0.491 0.446 0.535 0.348 0.426 0.376 0.577 0.533 0.431 0.453 p-value 0.849 0.782 0.800 0.765 0.840 0.808 0.829 0.749 0.766 0.806 0.797
Uji Hausman Fixed Effects Random Effects Uji Breusch-Pagan 𝐻 𝑐 𝑑      𝐶 𝑡 𝑖𝑖𝑑  𝑁    𝜎 𝑑 𝐻 𝑐 𝐶      𝑑 𝑡 𝑖𝑖𝑑  𝑁    𝜎 𝑑 𝑑 𝑡 𝑖𝑖𝑑  𝑁    𝜎 𝑑 𝐻 ∶ 𝐶      𝑑 Tidak terdapat efek kali-silang Tidak terdapat efek waktu Pooled Regression ditolak diterima diterima diterima diterima
Deskripsi statistika data pool Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD) diperlihatkan pada Tabel  1.  Pada  tabel  tersebut,  Kabupaten  Maluku  Tengah  memiliki  APBD  tertinggi  pada  periode  2011  – 2014  dan  Kabupaten  Buru  Selatan  memiliki  APBD  terkecil  di  Provinsi  Maluku  pada  periode  tersebut. Diketahui  bahwa  data  APBD  setiap  kabupaten/kota  berdistribusi  normal  pada  taraf  kepercayaan  95%, karena statistik uji JB masing-masing kabupaten/kota lebih besar dari 0,05.
Tabel 2. Deskripsi Statistik Data Pool DAU
KABUPATEN/KOTA AM B ON AR U B UR S E L
B UR U M AL R A M AL T E NG
M B D M T B S B B S B T T UA L Mean (juta rupiah) 515 376 285 338 335 709 385 396 415 349 248 Maximum (juta rupiah) 602 470 363 392 400 849 483 488 496 437 311 Minimum (juta rupiah) 411 303 222 275 254 550 302 318 324 263 197 Jarque-Bera 0.323 0.317 0.327 0.280 0.428 0.318 0.305 0.296 0.270 0.231 0.407 p-value 0.851 0.854 0.849 0.869 0.807 0.853 0.859 0.862 0.874 0.891 0.816
Pada Tabel 2, diketahui bahwa Dana Alokasi Umum (DAU) terbesar pada periode 2011  – 2014 di Provinsi  Maluku  diperoleh  Kabupaten  Maluku  Tengah,  sedangkan  DAU  terkecil  diperoleh  Kota  Tual. Hasil  uji  normalitas  menggunakan  statistik  uji  JB  menyatakan  bahwa  pada  taraf  kepercayaan  95%,  data DAU  masing-masing  kabupaten/kota  di  Provinsi  Maluku  berdistribusi  normal,  karena p-value -nya  lebih dari 0,05.

## Tabel 3. Deskripsi Statistik Data Pool DAK
KABUPATEN/KOTA
AM
B ON AR U
B UR S
E L B UR U M AL R A M AL T E NG M B D M T B S B B S B T T UA L Mean (juta rupiah) 40 54 56 51 50 77 71 67 50 53 39 Maximum (juta rupiah) 50 72 82 56 58 98 108 104 63 65 54 Minimum (juta rupiah) 29 36 35 41 41 59 40 45 38 43 27 Jarque-Bera 0.403 0.400 0.391 0.741 0.647 0.618 0.519 0.551 0.481 0.603 0.323 p-value 0.818 0.819 0.822 0.690 0.724 0.734 0.771 0.759 0.786 0.740 0.851
Diketahui  bahwa data  pool Dana  Alokasi  Khusus  (DAK)  yang  diperlihatkan  pada  Tabel  3 menyatakan  bahawa  DAK  terbesar  pada  periode  2011  –  2014  di  Provinsi  Maluku  diperoleh  Kabupaten Maluku  Barat  Daya,  sedangkan  DAK  terkecil  diperoleh  Kota  Tual.  Hasil  uji  normalitas  menggunakan statistik uji JB menyatakan bahwa pada taraf kepercayaan 95%, data DAK masing-masing kabupaten/kota di Provinsi Maluku berdistribusi normal, karena p- value -nya lebih dari 0,05.

## 3.2.    Estimasi Model Sementara
Diketahui  bahwa  ada  tiga  variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  yakni  variabel  dependen adalah  APBD  dan  dua  variabel  independen  adalah  DAU  dan  DAK.  Dengan  demikian  ada  3  model  data panel yang dapat dibentuk oleh variabel-variabel tersebut, yakni:
Model 1:
Model 2:
Model 3:
dimana adalah  konstanta  yang  bergantung  pada  kabupaten/kota, adalah  konstanta  yang  bergantung pada waktu (tahun), dan adalah residual. Masing-masing koefisien/konstanta diberi simbol yang sama untuk  setiap  model,  namun  nilainya  berbeda  didasarkan  atas  variabel  dan  jenis  model  data  panel  yang digunakan. Rangkuman hasil estimasi model 1, 2 dan 3 berdasarkan tipe model data panel diberikan dalam Tabel 4, 5, dan 6.
Tabel 4. Hasil Estimasi Koefisien Parameter Model 1 Model 1 CEM FEM REM Konstanta SE Stat uji t ( p-value ) 70.690.902 21.262.446 3,32 (0,002) 116.196.403 32.946.012 3,53 (0,001) 88.959.809 26.126.982 3,405 (0,002) DAU SE Stat uji t ( p-value ) 1,292 0,05 25,43 (0,000) 1,177 0,08 14,33 (0,000) 1,246 0,06 20,65 (0,000) Tabel 5. Hasil Estimasi Koefisien Parameter Model 2 Model 2 CEM FEM REM Konstanta SE Stat uji t ( p-value ) 299.536.178 72.240.862 4,15 (0,000) 358.890.144 36.137.551 9,93 (0,000) 355.039.271 58.036.549 6,12 (0,000) DAK SE Stat uji t ( p-value ) 5,111 1,24 4,14 (0,000) 4,037 0,63 6,41 (0,000) 4,107 0,62 6,59 (0,000) Tabel 6. Hasil Estimasi Koefisien Parameter Model 3 Model 3 CEM FEM REM Konstanta SE Stat uji t ( p-value ) 67.880.113 24.101.138 4,82 (0,007) 126.635.379 31.922.653 3,97 (0,000) 88.054.078 26.565.848 3,31 (0,002) DAU SE Stat uji t ( p-value ) 1,283 0,061 20,91 (0,000) 1,017 0,112 9,098 (0,000) 1,182 0,077 15,327 (0,000) DAK SE Stat uji t ( p-value ) 0,113 0,437 0,26 (0,798) 0,954 0,476 2,00 (0,054) 0,468 0,405 1,154 (0,255)
Pada  Tabel  4,  5  dan  6,  diperoleh  bahwa  model  1  dan  model  2  (baik  itu  CEM,  FEM,  maupun REM) memiliki koefisien yang signifikan pada taraf kepercayaan 95%, karena p-value uji t setiap koefisien pada  model  1  dan  model  2  kurang  dari 0,05.  Sebaliknya,  pada  model  3,  koefisien  parameter  DAK tidak signifikan pada taraf kepercayaan 95% baik itu CEM, FEM, maupun REM, karena p-value uji t untuk koefisien DAK masing-masing model tersebut lebih dari 0,05.

## 3.3. Analisis Model Regresi Data Panel
Berdasarkan  hasil  analisis  model  sementara  di  atas,  model  3  tidak  dapat  digunakan  untuk  analisis selanjutnya  karena  koefisien  parameter  DAK  tidak  signifikan  pada  taraf  kepercayaan  95%.  Model  yang digunakan  untuk  analisis  selanjutnya adalah  model 1 dan model 2. Pada bagian  ini  akan  dibahas tentang analisis  model  regresi  data  panel  berdasarkan  komponen  yang  mempengaruhinya  seperti  waktu  ataupun kabupaten/kota.  Analisis  ini  menggunakan  inferensi  statistika  seperti  uji  Chow,  uji  Hausmann,  dan  uji Breusch-Pagan.

## 3.3.1. Uji Chow
Umumnya  uji  Chow  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  apakah  terjadi  efek  tetap  dalam  model (FEM). Jika tidak ada efek tetap maka model yang sesuai adalah CEM. Hasil uji Chow terhadap model 1 dan model 2 diperlihatkan pada tabel berikut ini.
Tabel 7. Rangkuman Uji Chow
Model Statistik Uji F Derajat Bebas p-value 1 3,775 (10,32) 0,0020 2 21,810 (10,32) 0,0000
Pada Tabel 7 diperoleh bahwa p-value statistik uji F (uji Chow) untuk kedua model kurang dari 0,05. Ini  berarti,  pada  taraf  kepercayaan  95%  hipotesa
ditolak.  Berdasarkan  hasil  uji  Chow  tersebut disimpulkan  bahwa  FEM  merupakan  model  yang  sesuai  untuk  memodelkan  model  1  dan  model  2 dibandingkan CEM.

## 3.3.2. Uji Hausmaan
Hasil  uji  Hausmann  terhadap  model  1  dan  model  2  dapat  diperlihatkan  pada  Tabel  8.  Uji  ini dilakukan  untuk  mendeteksi  apakah  terdapat  efek  acak  dalam  model.  Jika  uji  ini  dipenuhi  (terima ) maka  model  yang  sesuai  adalah  REM.  Sebaliknya,  jika  tidak  memenuhi  maka  FEM  merupakan  model yang sesuai.
Tabel 8. Rangkuman Uji Hausmaan Model Statistik Uji Chi Squared Derajat Bebas p-value 1 1,524 1 0,2170 2 0,532 1 0,4657
Pada Tabel 8 diperoleh bahwa p-value statistik uji chi squared (uji Hausmann) untuk model 1 dan model 2 lebih dari 0,05. Ini berarti, pada taraf kepercayaan 95% hipotesa diterima. Berdasarkan hasil  uji  Hausmann  terhadap  model  1  dan  model  2,  maka  disimpulkan  bahwa  REM  merupakan  model yang sesuai untuk memodelkan model 1 dan model 2.

## 3.3.3. Uji Breusch-Pagan
Uji  Breusch-Pagan  merupakan  salah  satu  analisis  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  adanya efek waktu, efek cross section (kabupaten/kota), ataupun keduanya. Hipotesa yang digunakan adalah : tidak  terdapat  efek  dalam  model.  Hasil  uji  Breusch-Pagan  terhadap  model  1  dan  model  2  diperlihatkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Rangkuman Uji Breusch-Pagan Model Uji Hipotesa Efek dua arah  Efek Waktu  Efek cross-section (Kabupaten/Kota) 1 Statistik uji 8,461794 0,337268 8,124526 p-value (0,0036) (0,5614) (0,0044) 2 Statistik uji 44,55008 0,828431 43,72165 p-value (0,0000) (0,3627) (0,0000)
Berdasarkan Tabel 9 diperoleh bahwa pada taraf kepercayaan 95% model 1 terdapat efek dua arah karena p-value untuk  kedua  statistik  uji  tersebut  kurang  dari 0,05  yang  berarti  tolak .  Kemudian, hasil  pemeriksaan  efek cross-section dan  efek  waktu  diperoleh  bahwa  komponen cross-section mempengaruhi  model  1  karena p-value kurang  dari 0,05,  sedangkan  komponen  waktu  tidak mempengaruhi model 1 karena p-value lebih dari 0,05. Sama seperti model 1, model 2 terdapat efek dua arah, dimana terdapat efek cross-section namun tidak terdapat efek waktu pada model 2. Berdasarkan hasil uji Chow, uji Hausmaan dan  uji Breusch Pagan maka dapat disimpulkan bahwa model yang sesuai adalah REM dengan efek cross-section diberikan oleh persamaan berikut ini.
Model REM 1:
Model REM 2:

## 3.4. Uji Asumsi Residual

## 3.4.1. Uji Normalitas Residual
Hasil  uji  normalitas  pada  residual  model  REM  1  dan  REM  2  menggunakan  uji  Jarque-Bera  (JB) dirangkum  pada  Tabel  10.  Pada  Tabel  10  diperoleh  bahwa  residual  model  REM  1  berdistribusi  normal pada taraf kepercayaan 95%, karena p value  statistik  uji JB lebih dari nilai 0,05 (menerima ). Di sisi  lain,  residual  model  REM  2  tidak  berdistribusi  normal  pada  taraf  kepercayaan  95%  karena  p  value statistik uji JB kurang dari nilai 0,05.
Tabel 10. Rangkuman Uji Jarque-Bera Model Statistik Uji Jarque-Bera p-value REM 1 1,796 0,407 REM 2 7,892 0,019
3.4.2. Uji Cross-Sectional Dependence (CD)

## Tabel 11. Rangkuman Uji Pesaran’s CD
Model Statistik Uji Pesaran’s CD p-value REM 1 1,774 0,076 REM 2 5,264 0,000
Hasil  uji  korelasi  serial  pada  residual  model  REM  1 dan  REM  2  menggunakan  uji  Pesaran’s  CD dirangkum pada Tabel 11. Pada Tabel 11 diperoleh bahwa, pada taraf kepercayaan 95%, residual model REM 1 tidak terjadi ketergantungan cross-sectional atau tidak terjadi korelasi serial antar residual, karena p-value statistik  uji  Pesaran’s  CD  lebih  dari  nilai 0,05  (menerima ).  Di  sisi  lain,  residual  model REM  2  terjadi  korelasi  serial  antar  residual  pada  taraf  kepercayaan  95%  karena p-value statistik  uji Pesaran’s CD kurang dari nilai 0,05.

## 3.5. Pemilihan Model Terbaik
Pada  bagian  ini  akan  dilakukan  komparasi  model  REM  1  dan  REM  2  untuk  memperoleh  model terbaik. Indikator yang digunakan untuk mengkomparasi kedua model tersebut adalah hasil uji asumsi, , adj ,  dan  nilai  jumlahan  kuadrat  residual  ( sum  of  square  error /SSE).  Hasil  tersebut  dirangkum  dalam Tabel 12.
Tabel 12. Komparasi Model REM 1 dan REM 2 Indikator Model REM 1 REM 2 0,9093 0,5113 adj 0,9072 0,4997 SSE 5,93 × 10 16 17,1 × 10 16 Residual Berdistribusi Normal Ya Tidak Tidak Terjadi Serial Korelasi Residual Ya Tidak
Pada Tabel 12, diperoleh bahwa model REM 1 lebih baik dibandingkan model REM 2, karena nilai koefisien  determinasi dan  adj model  REM  1  lebih  besar  dibandingkan  model  REM  2,  nilai  SSE model REM 1 lebih kecil dari nilai SSE model REM 2, dan residual model REM 1 memenuhi semua uji asumsi, sedangkan model REM 2 tidak memenuhi asumsi residual.
Berdasarkan  hasil  di  atas  disimpulkan  bahwa  model  REM  1  merupakan  model  regresi  data  panel terbaik yang diberikan oleh persamaan:
Komponen cross-sectional untuk setiap kabupaten/kota di Provinsi Maluku diberikan pada tabel berikut ini.
Tabel 13. Komponen Cross-Section Cross-Section ID 1 Ambon 30.712.800 2 Aru 8.589.315 3 Buru Selatan -33.773.634 4 Buru -5.321.422 5 Maluku Tenggara -8.465.960 6 Maluku Tengah 6.185.664 7 Maluku Barat Daya 12.882.534 8 Maluku Tenggara Barat -3.245.843 9 Seram Bagian Barat -39.219.630 10 Seram Bagian Timur 49.275.731 11 Tual -17.619.554 Model dengan efek cross-section untuk Provinsi  Maluku diberikan oleh persamaan berikut ini.
Kota Ambon : Kabupaten Aru : Kabupaten Buru Selatan : Kabupaten Buru : Kabupaten Maluku Tenggara : Kabupaten Maluku Tengah : Kabupaten Maluku Barat Daya : Kabupaten Maluku Tenggara Barat : Kabupaten Seram Bagian Barat : Kabupaten Seram Bagian Timur : Kota Tual :
Berdasarkan  hasil  analisis  menggunakan  regresi  data  panel  diperoleh  bahwa  bahwa  Dana  Alokasi Umum  (DAU)  secara  positif  mempengaruhi  APBD  setiap  kabupaten/kota  di  Provinsi  Maluku.  Setiap kenaikan DAU sebesar Rp. 1,- akan meningkatkan APBD sebesar Rp. 1,246, -.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisa data maka disimpulkan bahwa:
1) Karakteristik data pada periode 2011-2014 sebagai berikut:
a. Kabupaten Maluku Tengah memiliki APBD terbesar di Provinsi Maluku, sedangkan Kabupaten Buru Selatan memiliki APBD terkecil;
b. Kabupaten  Maluku  Tengah  memiliki  DAU  terbesar  di  Provinsi  Maluku,  sedangkan  Kota  Tual memiliki DAU terkecil;
c. Kabupaten  Maluku  Barat  Daya  memiliki  DAK  terbesar  di  Provinsi  Maluku,  sedangkan  Kota Tual memiliki DAK terkecil;
d. Karakteristik  data  APBD,  DAU,  dan  DAK  setiap  kabupaten/kota  di  Provinsi  Maluku  memiliki kemiripan yakni berdistribusi normal.
2) Hasil pemodelan menggunakan regresi data panel diperoleh bahwa model terbaik untuk memodelkan data  tersebut  adalah  model  REM.  Persamaan  matematika  untuk  model  tersebut  adalah
,  dimana  DAU  secara  signifikan  berpengaruh  positif  terhadap APBD Provinsi Maluku.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Pelealu,  Andreas  Marzel,  "Pengaruh  Dana  Alokasi  Khusus  (DAK)  dan  Pendapatan  Asli  Daerah (PAD)  terhadap  Belanja  Modal  Pemerintahan  Kota  Manado  tahun  2003-2012," Jurnal  EMBA ,  vol. Vol.1 No. 4, pp. 1189-1197, 2013.
[2]  Miharbi, Liyoni Arista, "Pengaruh Pendapatan Asli Daerah, Dana Alokasi Umum dan Dana Alokasi Khusus Terhadap Alokasi Belanja Modal," Jurnal. Gorontalo , 2013.
[3]  Wibisono,  Yusuf,  "Sumber-Sumber  Pertumbuhan  Ekonomi  Regional:  Studi  Empiris  Antar  Propinsi di Indonesia," Jurnal Ekonomi , pp. 1984-2000, 2005.
[4]  Baltagi,  Badi  H, Econometric  Analysis  of  Panel  Data.  3rd  Ed , John  Wiley  and  Sons  Ltd,  Ed.  West Sussex, 2005.
[5]  Sembodo,  Heri,  "Pemodelan  Regresi  Panel  pada  Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD)  dan  Dana  Alokasi Umum (DAU) Terhadap Belanja Daerah," 2013.
[6]  Jaya, I. G. N. M; N, Sunengsih, "Kajian Analisis Regresi dengan Data Panel," in Prosiding Seminar Nasional Penelitian Universitas Negeri Yogyakarta , Yogyakarta, 2009.
[7]  Gujarati, D N, Basic Econometrics (4th ed) . New York: The McGraw-Hill Companies, 2004.
[8]  Nachrowi, D N; H, Usman,. Jakarta: Lembaga Penerbit FE UI, 2006.
[9]  Baltagi, B H, Econometrics (4th ed) . Verlag Berlin Heidelberg: Springer, 2008.
[10] Rosadi,  Dedi, Ekonometrika  &  Analisis  Runtun  Waktu  Terapan  dengan  R .  Yogyakarta:  C.  V.  Andi Offset, 2011.