## Ekonomis: Journal of Economics and Business, 5(2), September 2021, 407-416
Publisher: Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Batanghari Jambi Address: Jl. Slamet Ryadi, Broni-Jambi Kodepos: 36122 Website: http://ekonomis.unbari.ac.id, email: ekonomis.unbari@gmail.com ISSN 2597-8829 (Online), DOI 10.33087/ekonomis.v5i2.375

## Distribusi Belanja dan Capaian Status Pembangunan Desa di Provinsi Riau

## Bakti Kharisma*, Werry Darta Taifur, Fajri Muharja
Fakultas Ekonomi, Universitas Andalas, Padang, Indonesia *Correspondence email: baktikharisma@gmail.com)
Abstract. The Village Law has become one of the berakhthroughs in overcoming the impact of development that tends to be urban bias. Village is no longer only an object of development but the main actor in rural development process. The source of the budget for the implamentation of rural development has increased significantly  with the village fund policy. This study aims to analyze the  impact  of  village  budgets  and  village  typology  on  the  achievement  of  village  status  in  Riau  Province.  Multiple  linear regression model was used to analyze the impact of village budget and village typology has a significant impact on the increase in the developing village index in Riau Province.
Keywords : budget impact; geographic difficulty index; Riau province; village fund.

## Pendahuluan
Undang-Undang  Nomor  6  Tahun  2014  tentang  Desa  telah  menjadi  tonggak  perubahan  dalam  paradigma pengaturan  desa.  Desa  tidak  lagi  dianggap  sebagai  objek  pembangunan,  melainkan  ditempatkan  menjadi  subjek  dan ujung  tombak  pembangunan  dalam  rangka  peningkatan  kesejahteraan  masyarakat  di  wilayah  perdesaan.  Desa diberikan  kewenangan  untuk  mengatur  dan  mengurus  urusan  bidang  pemerintahan  dan  kepentingan  masyarakat setempat berdasarkan prakarsa masyarakat, hak asal usul, adat istiadat, dan nilai sosial budaya masyarakat desa yang tata  kelolanya  berpedoman  pada  13  azas  yaitu  rekognisi,  kebersamaan,  subsidiaritas,  keberagaman,  kegotong- royongan,  kekeluargaan,  musyawarah,  demokrasi,  kemandirian,  partisipasi,  kesetaraan,  pemberdayaan,  dan sustainable .  Hal  ini  sesuai  dengan  prinsip money  follows  function dan money  follows ,  program  desa  juga  diberikan sumber  pendapatan  yang  memadai  agar  dapat  mengelola  potensi  yang  dimiliki  guna  meningkatkan  ekonomi  dan kesejahteraan masyarakat (Mardiasmo, 2009; Kemenkeu, 2017; dan UU No. 20/2018). Melalui Undang-Undang Desa ini,  Desa  telah  diperkuat  kewenangannya  dalam  penyelenggaraan  pemerintahan,  pelaksanaan  pembangunan, pembinaan  kemasyarakatan,  dan  pemberdayaan  masyarakat  desa.  Selain  diperkuat  oleh  kewenangannya,  Desa  juga diberikan  sumber-sumber  pendapatan  yang  dapat  dialokasikan  untuk  belanja  daerah.  Dalam  Pasal  72  ayat  (1), dijelaskan  bahwa  pendapatan  desa  bersumber  dari  :  1) Pendapatan  Asli  Desa  yang  bersumber  dari  hasil  usaha,  hasil aset, swadaya dan partisipasi, gotong-royong, dan lain-lain Pendapatan Asli Desa; 2) Dana Desa yang bersumber dari APBN; 3) Bagian dari hasil pajak daerah dan retribusi daerah Kabupaten/Kota (paling sedikit 10%); 4) Alokasi Dana Desa  (ADD)  yang  bersumber  dari  dana  perimbangan  yang  diterima  Kabupaten/Kota  (minimal  10%  dari  Dana  Bagi Hasil dan Dana  Alokasi Umum); 5) Bantuan  keuangan yang berasal dari  APBD Provinsi dan APBD masing-masing Kabupaten/Kota; 6) Hibah dan sumbangan yang berasal dari pihak ketiga; dan 7) Lain-lain pendapatan Desa yang sah (UU No. 6 Tahun 2014).
Dana Desa adalah dana APBN yang diperuntukkan bagi Desa yang ditransfer melalui APBD kabupaten/kota dan  diprioritaskan  untuk  pelaksanaan  pembangunan  dan  pemberdayaan  masyarakat  desa.  Tujuan  Dana  Desa  adalah untuk  meningkatkan  pelayanan  publik  di  wilayah  perdesaan,  mengentaskan  kemiskinan,  memajukan  perekonomian Desa,  mengurangi  tingkat  kesenjangan  pembangunan  antar  Desa,  dan  memperkuat  masyarakat  Desa  sebagai  subjek pembangunan  (Kemenkeu,  2017).  Alokasi  anggaran  sebagaimana  dimaksud  pada  ayat  (1)  huruf  b  UU  No.  6/2014 adalah  bersumber  dari  Belanja  Pusat  dengan  mengefektifkan  program  yang  berbasis  Desa  secara  merata  dan berkeadilan.  Penjelasan  Pasal  72  ayat  (2)  bahwa  besaran  alokasi  anggaran  yang  peruntukannya  langsung  ke  Desa ditentukan  10%  dari  dan  di  luar  dana  Transfer  Daerah  ( on  top )  secara  bertahap.  Dana  Desa  dihitung  berdasarkan jumlah Desa dan dialokasikan berdasarkan : jumlah penduduk, angka kemiskinan, luas wilayah, dan tingkat kesulitan geografis (Kementerian Desa dan PDT Trans, 2016). Meskipun masih terdapat anggaran Kementerian/Lembaga (K/L) yang  berbasis  Desa  mencapai  sekitar  0,28%  dari  total  anggaran  K/L  Tahun  2017.  Saat  ini,  seharusnya  dana-dana tersebut  seharusnya  diintegrasikan  dalam  skema  pendanaan  Dana  Desa,  sehingga  pembangunan  Desa  menjadi  lebih optimal (Kemenkeu, 2017)
Pendapatan terbesar yang diterima oleh desa di Provinsi Riau pada tahun 2018 secara rata-rata bersumber dari Alokasi  Dana  Desa  dan  Dana  Desa.  Alokasi  Dana  Desa  merupakan  bagian  dana  perimbangan  yang  diterima Kabupaten/Kota  minimal  sebesar  10  Persen  dalam  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Daerah  (APBD)  setelah dikurangi  dana  alokasi  khusus.  Dana  Desa  adalah  dana  transfer  pemerintah  pusat  yang  bersumber  dari  Anggaran Pendapatan  dan  Belanja  Negara  (APBN)  untuk  desa  dengan  mekanisme  penyaluran  melalui  APBD  Kabupaten/Kota
Bakti  Kharisma,  Werry  Darta  Taifur  dan  Fajri  Muharja,  Distribusi  Belanja  dan  Capaian  Status  Pembangunan  Desa  di Provinsi Riau
yang  penggunaannya  bertujuan  untuk  belanja  bidang  pemerintahan,  pembangunan,  pembinaan  kemasyarakatan,  dan pemberdayaan  masyarakat.  Tahun  2018  merupakan  tahun  ke  empat  dilaksanakannya  kebijakan  Dana  Desa.  Selama empat tahun alokasi anggaran Dana Desa telah meningkat dari semula Rp 20 triliun pada tahun 2015 menjadi Rp 60 triliun di tahun 2018. Rata-rata Dana Desa yang diterima oleh desa di Provinsi Riau pada tahun 2018 berjumlah Rp 848,776,382.00  sedangkan  rata-rata  Alokasi  Dana  Desa  berjumlah  Rp  848,776,382.00.00.Dalam  pelaksanaannya, pemerintah  desa  diminta  melakukan  pengelolaan  anggaran  dengan  bijak,  sesuai  dengan  prioritas  kebutuhan  dengan sasaran meningkatkan keberhasilan pembangunan desa dan kemandirian desa.
Indeks  Desa  Membangun  merupakan  salah  satu  alat  ukur  tingkat  pembangunan  desa  (Yulitasari  &  Tyas, 2020).  Indeks  Desa  Membangun  didesain  memperkuat  upaya  mencapai  tujuan  pembangunan  desa  dan  bermanfaat dalam  menganalisis  status  perkembangan  masing-masing  desa  yang  berkaitan  erat  dengan  karakteristik  serta dikembangkan sebagai instrument pencapaian target rencana pembangunan pemerintah (Hanibal, 2015). Indeks Desa Membangun  membagi  desa  sangat  tertinggal,  desa  tertinggal,  desa  berkembang,  desa  maju  dan  desa  mandiri. Penentuan status diperoleh atas dasar hasil pengukuran tiga kelompok variabel yakni sosial, ekonomi dan lingkungan. Status desa Provinsi Riau berdasarkan Indeks Desa Membangun tahun 2019 terdiri dari 45 desa sangat tertinggal, 422 desa tertinggal, 961 desa berkembang, 163 desa maju, dan 10 desa mandiri. Keberhasilan pembangunan wilayah tidak terlepas dari ketersediaan infrastruktur. Indeks Kesulitan Geografis memiliki nilai skor 0 sampai dengan 100 dimana skor  yang  mendekati  angka  100  maka  tingkat  kesulitan  geografisnya  semakin  tinggi.  Sebaliknya,  desa  dengan  skor yang  mendekati  angka  0  maka  tingkat  kesulitan  geografisnya  semakin  rendah  dengan  lebih  tersedianya  pelayanan dasar, infrastuktur yang baik dan tersedianya sarana transportasi.
Penelitian tentang pemanfaatan  Alokasi Dana Desa, Dana Desa, kondisi  geografis dan rumah tangga dengan status  desa  telah  banyak  dilakukan.  (Oktaviana  &  Bachruddin,  2017)  menghasilkan  kesimpulan  Indeks  Desa Membangun di Provinsi Banten yang rendah perlu ditingkatkan dengan upaya pemerintah provinsi dalam menaikkan dimensi  variabel  indeks  ketahanan  ekonomi  dan  Ekologis.  (Muhtarom et  al .,  2018)  menghasilkan  kesimpulan  untuk meningkatkan  ketahanan  sosial  desa  Gadingrejo  perlu  ditingkatkan  denganpemberdayaan  masyarakat.  (Lalira et  al. , 2018)  menyimpulkan  bahwa  Alokasi  Dana  Desa  dan  Dana  Desa  tidak  memiliki  hubungan  terhadap  tingkat kemiskinan. Penelitian dengan hasil berbeda  dilakukan oleh (Sunu & Utama, 2019) yang  menyimpulkan Dana Desa tidak berdampak positif pada tingkat kemiskinan tetapi positif dan signifikan pada kesejahteraan masyarakat. Alokasi Belanja Desa  yang terdiri dari belanja pemerintahan desa, belanja bidang pembangunan desa, belanja pemberdayaan masyarakat,  belanja  pembinaan  kemasyrakatan  dan  belanja  tidak  terduga  telah  disalurkan  kepada  desa  di  Provinsi Riau pada tahun 2018 berkisar Rp 1.6 milyar. Besarnya alokasi belanaj tersebut ternyata belum mampu meningkatkan capaian  meningkatkan  kemandirian  desa.  Capaian  Indeks  Desa  Membangun  tahun  2019  masih  menyisakan  45  desa sangat tertinggal dan 422 desa berstatus tertinggal dan hanya sebanyak 10 desa dengan status Desa Mandiri.

## Metode
Desain  atau  jenis  penelitian  ini  adalah  kajian  yang  bersifat quantitative-exploratory approach untuk memperoleh  hasil  empiris  atas  kajian  atau  penelitian  yang  dilakukan  terhadap  suatu  objek  pengamatan  (Sharma, 2012).  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan explroratory  research ,  dengan  desain  metode  penelitian  yang  akan menggambarkan dan memberikan penjelasan lebih rinci mengenai situasi dan kejadian yang sebenarnya (Sekaran dan Bougi, 2010). Analisis deskriptif juga digunakan dalam menganalisis perkembangan alokasi belanja dan tipologi desa (karakteristik  wilayah)  serta  probabilitas  capaian  Indeks  Desa  Membangun  (IDM)  menjadi  desa  tertinggal,  desa berkembang, dan desa maju di Provinsi Riau untuk alokasi tahun anggaran 2018 dari data Anggaran Pendapatan dan Belanja  Desa  (APBDes).  Sedangkan,  pendekatan  metode  kuantitatif  dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji dan  menganalisis  seberapa  besar  pengaruh  satu  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  penelitian  secara statististical test dengan menggunakan pendekatan model regresi linier berganda ( multiple linear regression ) Objek kajian penelitian merupakan wilayah generalisasi yang terdiri atas objek atau subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu  yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan ditarik kesimpulannya (Sekaran, dan Bougi, 2010). Objek kajian penelitian ini adalah seluruh desa yang ada di Provinsi Riau berjumlah sebanyak 1591 desa yang tersebar di 12 kabupaten/kota (10 kabupaten dan 2 kota) dalam kerangka alokasi tahun anggaran 2018 dari data  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Desa  (APBDes).  Namun,  seiring  dengan  hasil  observasi  secara  langsung dalam pengumpulan dan ketersediaan data  APBDes kabupaten/kota baik  Alokasi Dana Desa  (ADD) dan Dana Desa (DD) masing-masing desa pada Dinas Pemberdayaan Masyarakat dan Desa di Provinsi Riau, maka populasi penelitian hanya  berkisar  pada  10  kabupaten  saja  yang  lebih  representatif  dijadikan  objek  dalam  penelitian  ini.  Dari  10 kabupaten dan 2 kota di Provinsi Riau, 2 kota tidak dapat dijadikan sebagai objek kajian dalam penelitin ini karena 2 kota tersebut (Kota Pekanbaru dan Kota Dumai) tidak memiliki wilayah administratif desa.
Rumusan  masalah  yang  telah  dijabarkan  sebelumnya  dianalisis  dengan  pendekatan  spesifikasi  model penelitian  yaitu  model  ekonometrik multiple  regression dan  model probability  deterministic (Hair, et  al., 2014). Metode  dasar  yang  digunakan  untuk  menjawab  rumusan  masalah  dengan  menspesifikasikan  melalui  pendekatan
Bakti  Kharisma,  Werry  Darta  Taifur  dan  Fajri  Muharja,  Distribusi  Belanja  dan  Capaian  Status  Pembangunan  Desa  di Provinsi Riau
model  sederhana  ekonomi  makro  daerah (small  regional  macroeconomics  model) (Kementerian  Keuangan  RI,  2005 dan  Rickman,  2010).  Model  yang  dikembangkan  bersifat  model  perekonomian  tertutup,  karena  tidak  adanya  aliran barang/jasa,  modal,  dan  tenaga  kerja  baik  dengan  perekonomian  luar  negeri  maupun  antar  daerah  ( Cobb-Douglas Function ).  Dalam  Model  ini,  fungsi  produksi Cobb-Douglas diasumsikan  sebagai  fungsi  output  atau  capaian  Indeks Desa Membangun (IDM) masing-masing desa di kabupaten, Provinsi Riau dalam Anggaran Pendapatan dan Belanja Desa  (APBDes)  tahun  anggaran  2018  yang  ditentukan  oleh  hubungannya  dengan  sejumlah  input  (alokasi  anggaran Dana  Desa  dan  tipologi  desa).  Fungsi  produksi Cobb-Douglas mempunyai  asumsi  bahwa  jumlah  parameter  sama dengan satu, yaitu jika α + β = 1, maka β = 1- α , sehingga fungsi produksi ini merupakan fungsi produksi homogen berderajat  satu  atau homogen  liniear .  Artinya,  jika  input  diperbesar  menjadi n kali  input  semula,  maka  output  juga menjadi n kali  output  semula  atau n  f(K,L)  =  nQ .  Jika  fungsi Cobb-Douglas (Q) dituliskan  dalam  bentuk  model ekonometrik multiple  regression dengan  melibatkan  lebih  dari  2  faktor  input  atau  variabel  ( X 1 ,  X 2 ,  ...  ,  X n ),  maka secara matematis hubungan tersebut dapat dituliskan sebagai berikut (Pyndick & Rubenfield, 2009) :
t e L K Q t     2 1 0 
      e X X X X Q n n i i t , , ... , , ... , , 2 2 1 1 0  Atau,
) , ... , , ... , , ( 2 1 n i X X X X f Y 
Dimana, Y : variabel outcome ; X : variable prediktor; β 0 : intercept atau konstanta; β 1 ,..., β n : koefisien regresi; ε : kesalahan ( disturbance term ); dan e : logaritma natural. Jika pada persamaan (3.2) dan (3.3) di atas, untuk kedua sisi dikalikan dengan logaritma natural  ( ln ) atau double log pada periode waktu dan lokasi tertentu  ( it ), maka model ekonometrik multiple regression dengan melibatkan lebih dari 2 faktor input atau variabel ( X 1 , X 2 , ..., X i , ..., X n ) dari fungsi Cobb-Douglas dimana, Y it =  ln Q it ; α 0 =  ln β 0 ; X 1it =ln K it ; X 2it =ln L it ;  dan  seterusnya  menjadi  (Pyndick  & Rubenfield, 2009):
it it it it L K Q         ln ln ln ln 2 1 0 it nt n it i t t it X X X X Y               ... ... 2 2 1 1 0
Sehingga diperoleh model ekonometrik multiple regression pada Model penelitian ini pada periode waktu dan lokasi tertentu (it) adalah sebagai berikut :
it it it it it it it it it it BTS IKG JRT BTT BPK BPM BBD BPD IDM                     8 7 6 5 4 3 2 1 0
Dimana, IDM it :  Variabel outcome atau  capaian  Indeks  Desa  Membangun  ke- it ; BPD it :  Variabel  prediktor  Belanja Bidang  Pemerintahan  Desa  ke- it ; BBD it :  Variabel  prediktor  Belanja  Bidang  Pembangunan  Desa  ke- it ; BPM it : Variabel  prediktor  Belanja  Bidang  Pemberdayaan  Masyarakat  ke- it ; BPK it :  Variabel  prediktor  Belanja  Bidang Pembinaan  Kemasyarakatan  ke- it ; BTT it :  Variabel  prediktor  Belanja  Tidak  Terduga  ke- it ; JRT it :  Variabel  prediktor Jumlah  Rumah  Tangga  ke- it ; IKG it :  Variabel  prediktor  Indeks  Kesulitan  Geografis  ke- it ; BTS it :  Variabel  prediktor Keberadaan Menara Telekomunikasi ke- it ; α 0 : Intercept atau Konstanta; β 1 ,..,β n : Parameter yang Diduga (Koefisien Regresi); ε it : Faktor Pengganggu ( Disturbance Term )
Estimasi model model ekonometrik multiple regression pada Model penelitian di atas memerlukan prasyarat best  linear  unbiased  estimator dan  terbebas  dari  uji  asumsi  klasik  (normalitas,  multikolineatitas,  heterokedastisitas, dan  autokorelasi)  pada level  of  significancy α  =  5%.  Indikator  estimasi  penting  lainnya  adalah  nilai  Koefisien Determinasi  ( R 2 )  yang  menunjukkan  kemampuan  atau  kontribusi  variabel  preditor  dalam  menentukan  variabel outcome model  dalam  bentuk  koefisien  korelasi multiple  regression yang  dipengaruhi  oleh  faktor  pengganggu (variabel  lain)  di  luar  model.  Tahapan  estimasi  selanjutnya  adalah  dengan  melakukan  pengujian  terhadap  hipotesis yang telah diajukan sebelumnya (hipotesis awal). Pengujian hipotesis dapat dilakukan dengan dua tahapan, yaitu : 1) Uji  hipotesis  secara  simultan  dengan  menggunakan  nilai F-test model  estimasi  atau  nilai p-value  of  significance ( p. Sig ) pada level of  significancy α = 5%, dimana H 0 diterima jika p.Sig > α dan H a diterima jika p.Sig < α dan 2) Uji hipotesis  secara  parsial  dengan  nilai t-test model  estimasi  atau  nilai p-value  of  significance ( p.Sig )  masing-masing variabel  prediktor  (alokasi  anggaran  Dana  Desa  dan  tipologi  desa)  pada level  of  significancy α  =  5%,  dimana H 0 diterima jika p.Sig > α dan H a diterima jika p.Sig < α (Pyndick & Rubenfield, 2009 dan Hair, et al., 2014). Hipotesis dalam penelitian ini adalah
Adapun hipotesis sebagai jawaban sementara atas penelitian yang diajukan adalah sebagai berikut : H 1 : Diduga terdapat pengaruh yang signifikan antara belanja bidang pemerintahan desa terhadap capaian Indeks Desa Membangun (IDM) di Provinsi Riau.
Bakti  Kharisma,  Werry  Darta  Taifur  dan  Fajri  Muharja,  Distribusi  Belanja  dan  Capaian  Status  Pembangunan  Desa  di Provinsi Riau
H 2 : Diduga terdapat pengaruh yang signifikan antara belanja bidang pembangunan desa terhadap capaian Indeks Desa Membangun (IDM) di Provinsi Riau.
H 3 :  Diduga  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara  belanja  bidang  pemberdayaan  masyarakat  terhadap  capaian Indeks Desa Membangun (IDM) di Provinsi Riau.
H 4 :  Diduga  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara  belanja  bidang  pembinaan  kemasyarakatan  terhadap  capaian Indeks Desa Membangun (IDM) di Provinsi Riau.
H 5 : Diduga terdapat pengaruh yang signifikan antara belanja tidak terduga terhadap capaian Indeks Desa Membangun (IDM) di Provinsi Riau.
H 6 :  Diduga  terdapat  pengaruh  yang  signifikan  antara  tipologi  desa  (karakteristik  wilayah)  terhadap  capaian  Indeks Desa Membangun (IDM) di Provinsi Riau.

## Hasil
Analisis deskriptif digunakan untuk menggambarkan hasil penelitian secara umum berkaitan dengan variabel- variabel yang digunakan dalam penelitian ini. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, penelitian ini menggunakan data publikasi Kementerian Desa PDT dan Trans tahun 2018 dan Dinas Pemberdayaan Masyarakat dan Desa masing- masing  kabupaten  di  Provinsi  Riau  tahun  2019  yang  merujuk  pada  alokasi  anggaran  belanja  Desa  dan  Indeks  Desa Membangun di Provinsi Riau sebanyak 873 sampel Desa. Penelitian ini melibatkan 8 (delapan) variabel independen terkait alokasi anggaran belanja Desa (belanja bidang pemerintahan Desa, belanja bidang pembangunan Desa, belanja bidang  pemberdayaan  masyarakat,  belanja  bidang  pembinaan  kemasyarakatan,  dan  belanja  tidak  terduga),  tipologi Desa  (karakteristik  wilayah)  (Indeks  Kesulitan  Geografis),  jumlah  rumah  tangga,  dan  keberadaan  menara telekomunikai), dan Indeks Desa Membangun (IDM) serta probabilitas masing-masing Desa menjadi Desa tertinggal, berkembang, dan maju sebagai variabel dependen.
Sebelum  melakukan  pembahasan  terhadap  hasil  pengujian  secara  statistik  melalui  analisis  regresi  linier berganda serta pengujian atas hipotesis dalam model penelitian ini, akan disajikan terlebih dahulu mengenai  statistik deskriptif  yang  berfungsi  untuk  mengetahui  tentang  karakteristik  sampel  penelitian  yang  digunakan.  Distribusi pengukuran deskripsi ini terkait dengan jumlah sampel, nilai rata-rata sampel dan tingkat  penyimpangan penyebaran data  dari  masing-masing  variabel  penelitian,  serta  nilai  maksimum  dan  minimum  dari  masing-masing  variabel penelitian.
Berdasarkan deskripsi Tabel 1, bahwa beberapa distribusi ukuran statistik deskriptif dari setiap variabel dalam penelitian  ini. Dari keseluruhan observasi, jumlah  sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah  sebanyak 873 Desa  berdasakan  sampel  Desa  pada  data  Dinas  Pemberdayaan  Masyarakat  dan  Desa  pada  7  kabupaten  di  Provinsi Riau. Indeks Desa Membangun yang dicapai Desa pada masing-masing kabupaten di Provinsi Riau dalam penelitian ini  secara  rata-rata  adalah  sebesar  0,6322  atau  dapat  saja  dikategorikan  masuk  kedalam  status  Desa  berkembang  (> 0,599  dan  ≤  0,707),  dengan  nilai  terendah  sebesar  0,4059  dan  tertinggi  sebesar  0,9049.  Hal  ini  dilihat  dari  nilai capaian Indeks Desa Membangun masing-masing Desa, dari 873 Desa sebagai sampel penelitian lebih dominan masuk kedalam kategori status Desa berkembang dengan rata-rata sebesar 0,6117 (> 0,599 dan ≤ 0,707), dengan nilai dummy 1;0 dan cukup bervariasi antara satu Desa dengan Desa lainnya sebesar 0,4876; variasi Desa tertinggal sebesar 0,4414, dan  variasi  Desa  maju  sebesar  0,3281 dengan  nilai  dummy  1  dan  0.  Komposisi  alokasi  anggaran  belanja  Desa  pada masing-masing  kabupaten  di  Provinsi  Riau  dari  873  Desa  sebagai  sampel  untuk  belanja  bidang  pemerintahan  Desa secara  rata-rata  adalah  sebesar  Rp.  628,23  juta,  tertinggi  adalah  sebesar  Rp.  2.179,13  juta  dan  masih  ada  beberapa Desa yang belum dianggarkan serta paling bervariasi diantara alokasi anggaran belanja bidang lainnya sebesar 3,3705. Untuk alokasi belanja pembangunan Desa secara rata-rata adalah sebesar Rp. 838,12 juta, dimana merupakan alokasi anggaran  belanja  Desa  paling  besar  diantara  alokasi  belanja  Desa  lainnya  sebesar  Rp.  2.885,53  juta.  Untuk  alokasi belanja  pemberdayaan  masyarakat  secara  rata-rata  hanya  sebesar  Rp.  131,87  juta,  tertinggi  hanya  sebesar  Rp.  8.007 juta  dan  masih  ada  beberapa  Desa  yang  belum  dianggarkan  dan  tidak  variatif.  Untuk  alokasi  belanja  pembinaan kemasyarakatan  secara  rata-rata  hanya  sebesar  Rp.  128,31  juta,  tertinggi  hanya  sebesar  Rp. 1.023,99  juta  dan  masih ada  beberapa  Desa  yang  belum  dianggarkan  dan  tidak  variatif.  Alokasi  anggaran  belanja  Desa  yang  paling  sedikit jumlahnya adalah belanja tidak terduga secara rata-rata hanya sebesar Rp. 158 juta, tertinggi hanya sebesar Rp. 529,1 juta dan masih ada beberapa Desa yang belum dianggarkan dan sangat tidak variatif.
Bakti  Kharisma,  Werry  Darta  Taifur  dan  Fajri  Muharja,  Distribusi  Belanja  dan  Capaian  Status  Pembangunan  Desa  di Provinsi Riau
Tabel 1.
Deskripsi Indeks Desa Membangun, Alokasi Anggaran Belanja Desa, dan Tipologi Desa di Provinsi Riau Tahun 2019
Sumber : Hasil Pengolahan Data, 2020.
Kemudian,  untuk  variabel  tipologi  Desa  (karakteristik  wilayah)  masing-masing  kabupaten  di  Provinsi  Riau dari  873  Desa  sebagai  sampel,  untuk  Indeks  Kesulitan  Geografis  secara  rata-rata  adalah  sebesar  42,74  atau  masih dapat  dikategorikan  cukup  baik  karena  nilai  indeksnya  mendekati  nol  (di  bawah  50%)  dengan  adanya  ketersediaan pelayanan  dasar,  kondisi  infrastruktur,  transportasi,  dan  komunikasi  pada  masing-masing  Desa,  dimana  terendah adalah sebesar 15,03 meskipun masih ada Desa dengan angka Indeks Kesulitan Geografis yang paling tinggi sebesar 81,38 serta cukup variatif. Untuk jumlah rumah tangga masing-masing Desa secara rata-rata adalah sebanyak 626,55 rumah  tangga,  tertinggi  adalah  sebanyak  4.557  rumah  tangga  atau  dapat  dikategorikan  Desa  tersebut  memiliki kepadatan penduduk yang cukup tinggi dan tentunya sangat pontesial menjadi faktor pendorong bagi Desa untuk lebih maju  serta  jumlahnya  sangat  bervariasi.  Sedangkan,  untuk  karakteristik  keberadaan  menara  telekomunikasi  ( Base Transceiver Station ) pada masing-masing Desa di Provinsi Riau secara rata-rata adalah sebesar 0,55 atau mendekati 1 (satu) yang berarti sudah tersedia akses layanan telekomunikasi di 873 Desa yang menjadi sampel penelitian.
Untuk  menjawab  rumusan  masalah  yang  telah  dijabarkan  sebelumnya,  maka  perlu  dianalisis  dengan pendekatan  model  ekonometrik linear  multiple  regression dengan  metode  dasar  model  sederhana  ekonomi  makro daerah (small regional macroeconomics model) (Kementerian Keuangan RI, 2005). Model yang dikembangkan adalah estimasi  dari Cobb-Douglas  Function dengan  tujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  alokasi  anggaran  belanja  Desa (belanja  pemerintahan  Desa,  belanja  pembangunan  Desa,  belanja  pemberdayaan  masyarakat,  belanja  pembinaan kemasyarakatan, dan belanja tidak terduga) dan tipologi Desa (Indeks Kesulitan Geografis, jumlah rumah tangga, dan dummy BTS) terhadap capaian Indeks Desa Membangun (IDM) masing-masing Desa di Provinsi Riau tahun 2019.

## Uji Asumsi Klasik Uji Normalitas
Pengujian  normalitas  dilakukan  dengan  menggunakan normal  probability  plot yang  membandingkan distribusi kumulatif dari data sesungguhnya dengan distribusi kumulatif dari distribusi normal.
Gambar 1.
Normal Probability Plot (indeks_desbang depvar)
Bakti  Kharisma,  Werry  Darta  Taifur  dan  Fajri  Muharja,  Distribusi  Belanja  dan  Capaian  Status  Pembangunan  Desa  di Provinsi Riau
Berdasarkan  Gambar  1  di  atas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  pola  distribusi  yang  digunakan  dalam pembentukan  model  empiris  penelitian  ini  (distribusi Normal  P-Probability  Plot ,  Indeks  Desa  Membangun  sebagai variabel  dependen)  menggambarkan  sebaran  data  yang  sebenarnya  berada  di  sekitar  garis  diagonal  dan  membentuk sebuah  garis  lurus.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model  empiris  penelitian  berdistribusi  normal  dan  dapat digunakan untuk analisis data selanjutnya.

## Multikolinearitas
Tabel 2. Nilai Tolerance dan Variance Inflation Factor (VIF) Model Variabel Independen Tolerance VIF Kesimpulan Belanja Pemerintahan Desa 0,279477 1,21   No Multikolinearity Belanja Pembangunan Desa 0,828801 3,58   No Multikolinearity Belanja Pemberdayaan Masyarakat 0,355568 2,81   No Multikolinearity Belanja Pembinaan Kemasyarakatan 0,714278 1,40   No Multikolinearity Belanja Tidak Terduga 0,916987 1,09   No Multikolinearity Indeks Kesulitan Geografis 0,783289 1,28 No Multikolinearity Jumlah Rumah Tangga 0,699467 1,43   No Multikolinearity Dummy BTS 0,875667 1,14   No Multikolinearity Sumber: Data Olahan
Tabel 2, bahwa nilai VIF dalam Collinearity  Statistics model penelitian ini memiliki  nilai Tolerance seluruh variabel dalam model mendekati atau = 1 (satu) atau sama dengan nilai VIF > 1. Secara statistik seluruh VIF seluruh variabel  dalam  model  penelitian  ini  berada  di  bawah  atau  <  5.  Sehingga  kedelapan  variabel  independen  dalam penelitian ini terbebas dari gejala multikolinearitas atau hubungan antar variabel independen sangat kecil.

## Heterokedastisitas
Deteksi ada tidaknya heteroskedastisitas dalam permodelan penelitian ini dilakukan dengan metode Breusch- Pagan dan melihat ada tidaknya pola tertentu pada scatterplot antara fitted value dengan residual . Berdasarkan hasil pengolahan data (2020), diperoleh nilai Breusch-Pagan atau Cook-Weisberg test for heteroskedasticity model empiris ini dimana H 0 = constant variance dan variables : fitted values of indeks_desbang dengan nilai Chi-Square2(1) = 0,36 dan Prob .  > Chi2 =  0,5485.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model  terbebas  dari  gejala  heteroskedastisitas  atau disebut juga bersifat homoskedastisitas.

## Gambar 2. Scatterplot sebaran data sampel
Sumber: data olahan

## Faktor Penentu Capaian Status Pembangunan Desa
Pengujian  signifikansi  model  dilakukan  untuk  memeriksa  apakah  variabel  independen  memiliki  pengaruh yang nyata dalam model penelitian ini pada level of significancy , α = 5%. Overall fit test yang digunakan dalam model regresi linier berganda pada penelitian ini berdasarkan hipotesis bahwa H 0 : β 1 = β 2 = …= β k ; tidak ada variabel bebas yang  signifikan  mempengaruhi  variabel  terikat  dan H a :  β j ≠  0;  j  =  1,2,3…k :  ada;  atau  minimal  harus  terdapat  satu
Bakti  Kharisma,  Werry  Darta  Taifur  dan  Fajri  Muharja,  Distribusi  Belanja  dan  Capaian  Status  Pembangunan  Desa  di Provinsi Riau
variabel  bebas  yang  signifikan  mempengaruhi  variabel  terikat.  Statistik  yang  digunakan  dalam  uji  ini  berdasarkan pada  estimasi Analysis  of  Varian (ANOVA)  degree  of  freedom  (n-k), dimana k merupakan  parameter  dalam  model. Statistik  uji ANOVA mengikuti  sebaran F test dengan  derajat  bebas k . H 0 ditolak,  jika  nilai F test > F atau  nilai probabilita  dari F test ( Prob.  >  F )  atau  uji  signifikansi  antar  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  secara simultan yang lebih kecil dari α = 0,05 , yang berarti pada model terdapat sekurang-kurangnya terdapat satu penduga parameter yang tidak sama dengan nol.
Tabel 3. Estimasi Overall Fit Model, Indeks_Desbang (Depvar) Indikator Output Overall Fit Model Number of Observations 873 F(8, 864) 40,45 Prob. > F 0,0000 Root MSE 0,06064 MS Model 0,14879 MS Residual 0,00368 MS Total 0,00501 Kesimpulan H a dierima : model layak digunakan Sumber: data olahan
Berdasarkan  indikator  output Overall  Fit  Model pada  Tabel  3,  maka  dapat  dilihat  bahwa Prob. > F adalah sebesar 0,000. Dengan menggunakan level of significancy , α = 5%, diperoleh hasil uji bahwa Prob. > F dimana F(8, 864) = 40,45  dengan  jumlah  sampel  penelitian  sebanyak  873  Desa  pada  masing-masing  kabupaten  di  Provinsi  Riau tahun  2019  lebih  kecil  dibandingkan  taraf  nyata  yang  memberikan  keputusan  untuk  tolak H 0 dan  terima H a .  Begitu juga dengan nilai Root Mean Square of Estimate (MSE) model lebih kecil daripada Mean Square Model (0,06064 < 0,14879) atau dapat dikatakan model regresi baik untuk dijadikan model peramalan. Dengan demikian, model dengan Indeks  Desa  Membangun  (IDM)  sebagai  variabel  dependen  dan  prediktor  bebas  alokasi  anggaran  belanja  Desa (belanja  bidang  pemerintahan  Desa,  belanja  bidang  pembangunan  Desa,  belanja  bidang  pemberdayaan  masyarakat, belanja bidang pembinaan kemasyarakatan, dan belanja tidak terduga) dan tipologi Desa (Indeks Kesulitan Geografis, jumlah  rumah  tangga,  dan dummy keberadaan  menara  telekomunikasi  atau  BTS)  adalah  layak  digunakan  untuk analisis lebih lanjut.
Uji  Kecocokan  Model  ( Goodness  of  Fit  Model )  digunakan  untuk  melihat  kecocokan  model  yang  digunakan atau seberapa besar kemampuan variabel independen sebagai prediktor dalam menjelaskan variabel dependen sebagai variabel  hasil.  Kriteria  pengujian  yaitu  terima H a jika  koefisien  determinasi  model  ( R-Squared )  atau Adjusted  R- Squared semakin mendekati 1 (satu) pada level of significancy , α = 5%.
Tabel 1.
Estimasi Goodness Of Fit Model, Indeks_Desbang (Depvar) Indikator Output Goodness of Fit Model Number of Observations 873 R-Squared 0,2725 Adjusted R-Squared 0,2658 Prob. > F 0,0000 Kesimpulan H a dierima : model layak digunakan Sumber: data olahan
Berdasarkan  indikator  output Goodness  of  Fit  Model pada  Tabel  4  di  atas,  maka  dapat  dilihat  bahwa  nilai Adjusted  R-Squared adalah  sebesar  0,2658.  Nilai Adjusted  R-Squared sebesar  0,2658  memberikan  makna  bahwa alokasi anggaran belanja Desa (belanja bidang pemerintahan Desa, belanja bidang pembangunan Desa, belanja bidang pemberdayaan  masyarakat,  belanja  bidang  pembinaan  kemasyarakatan,  dan  belanja  tidak  terduga)  dan  tipologi  Desa (Indeks Kesulitan Geografis, jumlah rumah tangga, dan dummy keberadaan menara telekomunikasi  atau BTS) dapat menentukan  capaian  Indeks  Desa  Membangun  sebesar  26,58%  sedangkan  sisanya  sebesar  73,42%  ditentukan  oleh faktor lainnya di luar model. Dengan demikian, meskipun kontribusi variabel prediktor terhadap variabel hasil dalam model  I  masih  kategori  rendah  namun  secara  keseluruhan  memberikan  nilai Prob. > F =  0,0000 atau  lebih  kecil daripada level  of  significancy , α =  5%  dengan  jumlah  sampel  penelitian  sebanyak  873  Desa  pada  masing-masing
Bakti  Kharisma,  Werry  Darta  Taifur  dan  Fajri  Muharja,  Distribusi  Belanja  dan  Capaian  Status  Pembangunan  Desa  di Provinsi Riau
kabupaten di Provinsi Riau tahun 2019 lebih kecil dibandingkan taraf nyata yang memberikan keputusan untuk tolak H 0 dan terima H a yang berarti bahwa model layak digunakan untuk analisis lebih lanjut.
Untuk membentuk model yang layak tersebut di atas kedalam persamaan regresi linier berganda (Indeks Desa Membangun atau indeks_desbang sebagai variabel dependen) sesuai dengan pendekatan model Cobb-Douglas, maka dapat disusun seperti pada Tabel 5 berikut ini.
Tabel 5. Estimasi Model Persamaan Empiris, Indeks_Desbang (Depvar) Indepvar Coef. Std. Err. Belanja Pemerintahan Desa (b_pmrthdes) 0,0006957 0,0011525 Belanja Pembangunan Desa (b_bangundes) -0,0016582 0,0008742 Belanja Pemberdayaan Masyarakat (b_dayamas) 0,0078215 0,0026539 Belanja Pembinaan Kemasyarakatan (b_binakemas) 0,0041891 0,0019571 Belanja Tidak Terduga (b_tdkterduga) 0,0080808 0,0375026 Jumlah Rumah Tangga (jmlh_rt) 0,0000181 0,0000455 Indeks Kesulitas Geografis (indeks_geo) -0,0019675 0,0002039 Keberadaan Menara Telekomunikasi (d_bts) 0,0206538 0,0044108 Konstanta (_cons) 0,6872519 0,0121556
Sumber: data olahan
Berdasarkan  Tabel  5,  maka  dapat  diestimasi  model  persamaan  empiris  atas  hasil  penelitian  ini,  sebagai berikut:
it nt n it i t t it X X X X Y               ... ... 2 2 1 1 0 s b_bangunde 0,0016582 b_pmrthdes 0,0006957 0,6872519 bang indeks_des    ga b_tdkterdu 0,0080808 s b_binakema 0,0041891 b_dayamas 0,0078215     d_bts
0,0206538 geo indeks 0,0019675 jmlh_rt 0,0000181   
 _
Sehingga dapat diambil beberapa kesimpulan dari hasil estimasi model persamaan empiris di atas bahwa nilai konstanta model adalah sebesar 0,6872519, dapat diartikan jika nilai prediktor bebas alokasi anggaran bidang belanja Desa (belanja pemerintahan Desa, belanja pembangunan Desa, belanja pemberdayaan masyarakat, belanja pembinaan kemasyarakatan, dan belanja tidak terduga) dan tipologi Desa (Indeks Kesulitan Geografis, jumlah rumah tangga, dan dummy keberadaan  menara  telekomunikasi  atau  BTS)  dianggap  tidak  ada  perubahan  (konstan),  maka  dapat menentukan  capaian  Indeks  Desa  Membangun  masing-masing  kabupaten  di  Provinsi  Riau  tahun  2019  sebesar 0,6872519 atau dapat dikategorikan kedalam capaian indeks_desbang sebagai Desa Berkembang.
Tabel 6. Estimasi Partial Fit Model Dan Nilai T, Indeks_Desbang (Depvar) Indepvar Estimator (1) (2) (3) (4) Belanja Pemerintahan Desa (b_pmrthdes) Coef. t P>|t| 0,00258 (2,01) 0,045** 0,00121 (1,03) 0,301 0,00045 (0,39) 0,700 0,00069 (0,60) 0,546 Belanja Pembangunan Desa (b_bangundes) Coef. t P>|t| -0,00083 (-0,88) 0,379 -0,00035 (-0,40) 0,687 -0,00158 (-1,79) 0,074 -0,00166 (-1.90) 0,058 Belanja Pemberdayaan Masyarakat (b_dayamas) Coef. t P>|t| 0,00801 (2,68) 0,008** 0,00814 (2,99) 0,003** 0,00825 (3,07) 0,002** 0,00782 (2,95) 0,003** Belanja Pembinaan Kemasyarakatan (b_binakemas) Coef. t P>|t| 0,00143 (0,66) 0,510 0,00542 (2,72) 0,007** 0,00506 (2,57) 0,010* 0,00419 (2,14) 0,033* Belanja Tidak Terduga (b_tdkterduga) Coef. t P>|t| 0,01303 (0,31) 0,758 0,00723 (0,19) 0,851 0,00825 (0,22) 0,828 0,00808 (0,22) 0,829 Indeks Kesulitas Geografis (indeks_geo) Coef. t P>|t| -0,00255 (-13,59) 0,000*** -0,00217 (-10,77) 0,000*** -0,00197 (-9,65) 0,000*** Jumlah Rumah Tangga Coef. 0,00002 0,00002
Bakti  Kharisma,  Werry  Darta  Taifur  dan  Fajri  Muharja,  Distribusi  Belanja  dan  Capaian  Status  Pembangunan  Desa  di Provinsi Riau
(jmlh_rt) t P>|t| (4,81) 0,000*** (3,98) 0,000*** Keberadaan Menara Telekomunikasi (d_bts) Coef. t P>|t| 0,02065 (4,68) 0,000*** Konstanta (_cons) Coef. t P>|t| 0,61038 (67,06) 0,000*** 0,71879 (62,56) 0,000*** 0,70427 (60,00) 0,000*** 0,68725 (56,54) 0,000*** N (Sampel) R-Squared Adjusted R-Squared 873 0,0707 0,0653 873 0,2340 0,2287 873 0,2540 0,2480 873 0,2725 0,2658

## Sumber: data olahan
Jika dilihat dari masing-masing nilai koefisien regresi (coef.) dari model empiris penelitian di atas, maka dapat diperoleh  beberapa  prediktor  bebas  yang  memiliki  pengaruh  positif  dan  negatif  terhadap  capaian  Indeks  Desa Membangun.  Secara  korelasional (coef.) ,  nilai  koefisien  regresi  dari  prediktor  bebas  alokasi  anggaran  belanja  Desa yang terdiri dari belanja pemerintahan Desa sebesar 0,0006957, belanja pemberdayaan masyarakat sebesar 0,0078215, belanja  pembinaan  kemasyarakatan  sebesar  0,0041891,  dan  belanja  tidak  terduga  sebesar  0,0080808  memiliki pengaruh  positif  terhadap  capaian  Indeks  Desa  Membangun  masing-masing  kabupaten  di  Provinsi  Riau  tahun  2019. Namun, prediktor bebas alokasi  anggaran belanja Desa untuk bidang belanja pembangunan Desa  sebesar 0,0016582 memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  capaian  Indeks  Desa  Membangun  masing-masing  kabupaten  di  Provinsi  Riau tahun  2019.  Dengan  kata  lain,  jika  nilai  prediktor  bebas  anggaran  belanja  Desa  untuk  bidang  pemerintahan  Desa, pemberdayaan  masyarakat,  pembinaan  kemasyarakatan,  dan  belanja  tidak  terduga  semakin  ditingkatkan  alokasinya, maka  capaian  Indeks  Desa  Membangun  juga  semakin  meningkat  pula.Untuk  masing-masing  nilai  koefisien  regresi (coef.) dari  prediktor  bebas  tipologi  Desa  (karakteristik  wilayah)  model  empiris  penelitian  di  atas,  maka  dapat diperoleh  secara  korelasional (coef.) ,  nilai  koefisien  regresi  dari  jumlah  rumah  tangga  sebesar  0,0000181  dan keberadaan  menara  telekomunikasi  ( dummy_bts )  sebesar  0,0206538,  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  capaian Indeks  Desa  Membangun  masing-masing  kabupaten  di  Provinsi  Riau  tahun  2019.  Namun,  prediktor  bebas  tipologi Desa  untuk  indikator  Indeks  Kesulitan  Geografis  sebesar  0,0019675  memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  capaian Indeks  Desa  Membangun  masing-masing  kabupaten  di  Provinsi  Riau  tahun  2019.  Dengan  kata  lain,  jika  nilai prediktor  bebas  tipologi  Desa  (karakteristik  wilayah)  untuk  jumlah  rumah  tangga  dan  keberadaan  menara telekomunikasi  semakin  ditingkatkan  kuantitasya,  maka  capaian  Indeks  Desa  Membangun  juga  semakin  meningkat pula, ataupun sebaliknya untuk Indeks Kesulitan Geografis akan menurunkan nilai capaian Indeks Desa Membangun hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  (Adinugroho  et  al.,  2016)  yang  menyimpulkan  bahwa  tingginya  indeks  kesulitan Geografis akan menghambat pembangunan.
Uji  signifikansi  parameter  yang  digunakan  dalam  model  regresi  linier  berganda  ini  adalah  dengan menggunakan t test .  Uji t digunakan  untuk  melihat  signifikansi  pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel dependen secara parsial dalam model regresi linier berganda Berdasarkan Tabel 6, Secara keseluruhan, hasil estimasi model  secara  parsial  terhadap  model  ini  memberikan  kesimpulan  bahwa  dengan  melakukan  perhitungan  menjadi  4 (empat)  bagian  melalui  pendekatan multiple  linear  regression, maka  diperoleh  nilai  kemampuan  model  dalam mengestimasi  nilai  capaian  Indeks  Desa  Membangun  pada  setiap  bagian  ( Adjusted  R-Squared ).  Terlihat  bahwa Adjusted  R-Square model  pada  bagian  pertama  hanya  sebesar  0,0653  (6,53%)  namun  pada  bagian  keempat  menjadi 0,2658  (26,58%).  Artinya,  terjadi  peningkatan  kemampuan  model  dalam  mengestimasi indeks_desbang sebagai variabel outcome dengan jangkauan beda Adjusted R-Square sebesar ∆Adj. R 2 = 0,2005 (0,2658 – 0,0653) atau sebesar 20,05%. Dengan kata lain, perubahan kemampuan estimasi ( ∆Adj. R 2 ) model melalui prediktor bebas alokasi anggaran belanja  Desa  dan  tipologi  Desa  (karakteristik  wilayah)  terhadap  capaian  Indeks  Desa  Membangun  masing-masing kabupaten di Provinsi Riau tahun 2019 adalah sebesar 20,05%.

## Simpulan
Berdasarkan  hasil  empiris  penelitian  ini,  maka  terdapat  beberapa  relevansi  yang  dapat  disimpulkan  terkait hasil hipotesis penelitian, yaitu :
1. Belanja  desa  yang  bersumber  dari  Alokasi  Dana  desa  dan  Dana  desa  Berpengaruh  signifikan  terhadap  capaian Indeks Desa Membangun Provinsi Riau tahun 2019.
2. Alokasi  belanja  Desa  yang  terdiri  dari  belanja  pemerintahan  Desa,  belanja  pemberdayaan  masyarakat,  belanja pembinaan  kemasyarakatan,  belanja  tidak  terduga,  dan  tipologi  wilayah  yang  terdiri  dari  jumlah  rumah  tangga dan keberadaan BTS di desa memiliki pengaruh positif Sedangkan belanja pembangunan  desa tidak berdampak positif terhadap capaian Indeks Desa Membangun masing-masing desa di Provinsi Riau tahun 2019
Bakti  Kharisma,  Werry  Darta  Taifur  dan  Fajri  Muharja,  Distribusi  Belanja  dan  Capaian  Status  Pembangunan  Desa  di Provinsi Riau
3. Karakteristik  wilayah  berdasarkan  Indeks  Kesulitan  Geografis  berpengaruh  signifikan  terhadap  indeks  Desa membangun dengan arah yang negatif.

## Daftar Pustaka
Adinugroho, G., Arifahilah, I., Elvina, S., Inriyatni, S., & Aisyah, T. (2016). Pola Spasial Indeks Keesulitan Geografis dan Pengaruhnya Terhadap Pembangunan Kabupaten Gunungkidul. Plano Madani ,5 (2),158-170 Hanibal,  Hamidi.  (2015). Indeks  Desa  Membangun Kementerian  Desa,  Pembangunan  Daerah  Tertinggal  dan Transmigrasi, Jakarta Selatan Kartohadikoesoemo, Soetardjo, (1984), Desa . Jakarta, Balai Pustaka Kuncoro. Mudrajad (2019). Ekonomika Desa . Yogyakarta, UPP STIM YKPN Muhtarom, Kusuma, N., & Purwanti, E. (2018). Village Index Analysis Building to Know The Village Development In  Gadingrejo  District  of  Pringsewu  District. Inovasi  Pembangunan :  Jurnal  Kelitbangan , 6 (02),  179–190. https://doi.org/10.35450/jip.v6i02.96
Oktaviana O, & Bachrudin (2017). Upaya Peningkatan Indeks Desa Membangun (IDM) di Wilayah Provinsi Banten Melalui Intervensi Kebijakan Pemerintah Provinsi. LAB-AP FISIP Untirta Peraturan  Menteri  Desa  Pembangunan  Daerah  Tertinggal  Dan  Trannsmigrasi  Nomor  2  tahunn  2016  Tentang  Indeks Desa Membangun
Peraturan  Menteri  Keuangan  Nomor  247/PMK.07/2015  tentang  Tata  Cara  Pengalokasian,  Penyaluran,  Penggunaan, Pemantauan dan Evaluasi Dana Desa
Robert S. Pindyck dan Daniel L. Rubinfeld. 2009. Ekonomi Mikro Edisi Keenam Jilid 1. Penerbit Indeks. Jakarta Shatfer, R., S. Deller., and D. Marcouller.,  (2004) Community Economics: Lingking Theory and Practice Blackwell Publishing. Australia
Sharma,  S.,  S.  Singh,  et  al.  (2012).  "Performance  Appraisal  and  Career  Development."  International  Journal  of Business and Management Research 2(1): 8-16.
Sunu,  M.  K..,  &  Utama,  M.  S.  (2019).  Pengaruh  Dana  Desa  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  Dan  Kesejahteraan Masyarakat  Di  Kabupaten/Kota  Provinsi  Bali. E-Jurnal  Ekonomi  Dan  Bisnis  Universitas  Udayana ,  843-872 https://doi.org/10.24843/eeb.2019.v08.i08.p02
Undang-Undang Nomor 6 Tahun 2014 Tentang Desa Yulitasari, Y., & Tyas, W. P. (2020). Dana Desa dan Status Desa di Provinsi Jawa Tengah. Journal of Regional and Rural Development Planning , 4 (2),74–83. https://doi.org/10.29244/jp2wd.2020.4.2.74-83