IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Perkembangan Kinerja Keuangan Pemerintah Daerah Kabupaten/Kota

Transkripsi

1 IV. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Perkembangan Kinerja Keuangan Pemerintah Daerah Kabupaten/Kota Pembahasan mengenai kinerja keuangan pemerintah daerah ditinjau dari beberapa hal. Pertama, proporsi belanja modal dari total belanja daerah. Kedua, penyerapan belanja modal yang diukur dengan membandingkan besarnya realisasi belanja modal terhadap anggaran belanja modal Perkembangan Kinerja Keuangan Pemerintah Daerah Ditinjau dari Proporsi Belanja Modal Indikator proporsi belanja modal menunjukkan arah pengelolaan belanja pemerintah pada manfaat jangka panjang, sehingga dapat memberikan multiplier yang lebih besar terhadap perekonomian. Ditinjau dari proporsi belanja modal terhadap total belanja daerah, kinerja keuangan 200 kabupaten/kota di Indonesia relatif rendah. Hal tersebut dikarenakan proporsi belanja modal yang dialokasikan oleh daerah relatif kecil, yaitu kurang dari 50 persen. Padahal belanja modal memiliki peran penting untuk pembangunan infrastruktur. Perkembangan proporsi belanja modal daerah dari tahun 2006 sampai 2009 dapat dilihat pada Gambar 4.1. berikut ini. Dari Gambar 4.1. berikut, dapat dilihat bahwa besarnya belanja daerah yang dialokasikan untuk belanja modal memiliki nilai yang fluktuatif dari tahun 2006 sampai dengan Pada tahun 2006 rata-rata proporsi belanja modal kabupaten/kota sebesar 25,09 persen yang kemudian mengalami peningkatan menjadi 30,33 persen pada tahun Di tahun 2008 rata-rata proporsi belanja

2 58 modal mengalami peningkatan lagi menjadi 37,03 persen namun kemudian mengalami penurunan pada tahun 2009 menjadi 31,09 persen. Persen Wonosobo Penajam P.U. Binjai Luwu Timur Sukabumi Medan Karawang Sabang Tahun Rata-rata 25,09 30,33 37,03 31,09 Minimum 6,94 5,93 8,83 3,42 Q1 17,27 23,19 28,13 20,81 Median 23,55 28,25 37,09 29,55 Q3 31,21 36,69 45,09 40,83 Maximum 64,55 69,83 77,07 69,44 IQR 13,94 13,50 16,95 20,01 Sumber : DJPK Kementerian Keuangan, diolah Gambar 4.1. Perkembangan Proporsi Belanja Modal Kabupaten/Kota di Indonesia periode Belanja modal yang dialokasikan oleh masing-masing pemerintah daerah memiliki proporsi yang berbeda-beda. Alokasi tersebut dipengaruhi oleh prioritas kebijakan dan sasaran-sasaran pembangunan yang ingin dicapai oleh masingmasing pemerintah daerah. Oleh karena itu, pada tahun 2006 kabupaten yang memiliki proporsi belanja modal tertinggi adalah Kabupaten Penajam Paser Utara, yakni sebesar 64,55 persen dari total belanja daerah tersebut. Sedangkan

3 59 kabupaten yang memiliki proporsi belanja modal terendah adalah Kabupaten Sukabumi yang besarnya 6,94 persen dari total belanja daerahnya. Di tahun 2007, Kota Binjai memiliki proporsi belanja modal tertinggi yaitu 69,83 persen. Sementara Kota Medan memiliki proporsi belanja modal daerah terendah yaitu 5,93 persen. Proporsi belanja modal tertinggi yakni sebesar 77,07 persen dimiliki oleh Kabupaten Wonosobo pada tahun Sementara proporsi belanja modal terendah dimiliki oleh Kabupaten Karawang, yakni sebesar 8,83 persen. Kemudian pada tahun 2009 Kabupaten Luwu Timur menempati peringkat tertinggi dalam proporsi belanja modal yakni sebesar 69,44 persen, akan tetapi proporsi tersebut lebih kecil daripada tahun sebelumnya. Sedangkan Kota Sabang memiliki proporsi belanja modal yang terkecil pada tahun 2009, yakni sebesar 3,42 persen. Proporsi tersebut merupakan proporsi belanja modal terkecil dibandingkan dengan tahun-tahun sebelumnya selama periode penelitian Perkembangan Kinerja Keuangan Pemerintah Daerah Ditinjau dari Penyerapan Belanja Modal Indikator kinerja keuangan pemerintah daerah berikutnya adalah penyerapan anggaran, khususnya penyerapan belanja modal. Penyerapan anggaran yang dapat memenuhi target mencerminkan terjadinya efisiensi dan efektivitas dalam pengalokasian anggaran. Adapun penyerapan belanja modal dihitung dengan membandingkan jumlah belanja modal yang direalisasikan terhadap anggaran belanja modal dari masing-masing kabupaten/kota. Dengan begitu dapat diketahui seberapa besar daerah mampu menyerap anggaran belanja modal yang

4 60 tersedia untuk melaksanakan program-program atau proyek pembangunan infrastruktur di daerahnya. 400 Penyerapan Belanja Modal 350 Padang Sidempuan Jember Mojokerto Gresik Persen Luwu Timur Surabaya Kutai Sabang Tahun Rata-rata Minimum Q Median Q Maximum IQR Sumber : DJPK Kementerian Keuangan, diolah Gambar 4.2. Perkembangan Penyerapan Belanja Modal Kabupaten/Kota di Indonesia periode Ditinjau dari penyerapan belanja modalnya, kinerja keuangan 200 kabupaten/kota di Indonesia relatif tinggi. Hal tersebut dikarenakan rata-rata belanja modal yang mampu diserap oleh daerah setiap tahunnya relatif besar, yaitu lebih dari 90 persen. Dari Gambar 4.2. tersebut, dapat dilihat bahwa besarnya rata-rata belanja modal yang mampu diserap memiliki tren yang semakin

5 61 meningkat dari tahun 2006 sampai dengan Pada tahun 2006 rata-rata penyerapan belanja modal kabupaten/kota sebesar 92,77 persen yang kemudian mengalami peningkatan menjadi 98,88 persen pada tahun Di tahun 2008 rata-rata penyerapan belanja modal mengalami peningkatan kembali menjadi 113,51 persen dan mencapai puncaknya pada tahun 2009, yakni sebesar 139,57 persen. Pada tahun 2006, kabupaten yang memiliki penyerapan belanja modal tertinggi adalah Kabupaten Jember, yakni sebesar 231,85 persen dari anggaran belanja modalnya. Sedangkan kabupaten yang memiliki penyerapan belanja modal terendah adalah Kabupaten Luwu Timur yang hanya mampu menyerap belanja modal sebesar 16,83 persen. Di tahun 2007, Kabupaten Mojokerto memiliki penyerapan belanja modal tertinggi yaitu 228,41 persen. Sementara Kota Surabaya memiliki penyerapan belanja modal terendah yaitu 34,14 persen. Kemudian pada tahun 2008, penyerapan belanja modal tertinggi yakni sebesar 235,10 persen dimiliki oleh Kabupaten Gresik. Sementara penyerapan belanja modal terendah dimiliki oleh Kabupaten Kutai, yakni sebesar 11,72 persen. Kemudian pada tahun 2009 Kabupaten Padang Sidempuan menempati peringkat tertinggi dalam penyerapan belanja modal yakni sebesar 373,70 persen yang merupakan penyerapan tertinggi selama periode penelitian. Sedangkan Kota Sabang memiliki penyerapan belanja modal yang terkecil pada tahun 2009, yakni sebesar 10,98 persen. Persentase penyerapan tersebut merupakan penyerapan belanja modal terkecil dibandingkan dengan tahun-tahun sebelumnya selama tahun 2006 sampai dengan 2009.

6 Kondisi Ketersediaan Infrastruktur di Indonesia Listrik merupakan salah satu infrastruktur dasar yang dibutuhkan ketersediaannya sebagai pengungkit dalam perekonomian. Pada periode , ketersediaan infrastruktur listrik di 200 kabupaten/kota di Indonesia relatif baik. Hal tersebut ditunjukkan dengan akses rumah tangga terhadap listrik PLN yang semakin meningkat dari tahun ke tahun dengan rata-rata tiap tahunnya lebih dari 80 persen (Gambar 4.3). Akan tetapi jika diklasifikasikan lebih lanjut, hanya ada dua daerah di Indonesia yang memiliki akses listrik di atas 75 persen, salah satunya Jakarta. Sedangkan 16 daerah memiliki rentang rasio elektrifikasi 50 persen 75 persen, 11 daerah lainnya memiliki rentang rasio elektrifikasi 25 persen 50 persen, dan ada satu daerah yang memiliki rentang rasio elektrifikasi di bawah 25 persen (Tumiwa dan Imelda, 2011). Oleh karena itu, distribusi pembangunan infrastruktur listrik di daerah-daerah yang masih memiliki akses listrik yang rendah sangat penting untuk dilakukan agar dapat menunjang pertumbuhan ekonomi regional Persen listrik air listrik air Gambar 4.3. Persentase Akses Rumah Tangga terhadap Infrastruktur Listrik dan Air Bersih di Indonesia

7 63 Untuk infrastruktur air bersih, ketersediaannya juga semakin meningkat dari tahun ke tahun dengan rata-rata 25 persen rumah tangga telah memiliki akses terhadap air bersih (Gambar 4.3). Akan tetapi ketersediaan air bersih ini masih belum optimal dan sebagian besar masih dinikmati oleh masyarakat perkotaan. Padahal ketersediaan air bersih yang memadai sangat penting dan berpengaruh terhadap tingkat kesehatan masyarakat. Kurangnya akses masyarakat terhadap air bersih dapat menimbulkan timbulnya penyakit khususnya diare. Hasil penelitian dari Jim Woodcock, seorang konsultan masalah air dan sanitasi dari bank dunia, menunjukkan bahwa bayi di Indonesia tewas setiap tahunnya yang disebabkan oleh diare dimana penyebab utamanya adalah buruknya akses terhadap air bersih serta sanitasi 1. Kondisi ketersediaan infrastruktur dasar berikutnya yaitu jalan, khusunya jalan kabupaten. Pemerintah berkewajiban menyediakan infrastruktur, termasuk jalan, dan membentuk jaringan transportasi yang akan dapat menghubungkan seluruh simpul kegiatan masyarakat sehingga dapat memberikan kesejahteraan pada rakyatnya. Jalan dalam konteks pembangunan wilayah memiliki peranan cukup penting sebagai prasarana perhubungan antar daerah. Dari , ketersediaan infrastruktur jalan raya memiliki tren yang semakin meningkat. Ratarata panjang jalan kabupaten yang berada dalam kondisi baik per luas wilayah di kabupaten/kota yang menjadi objek penelitian adalah 0,7 (Gambar 4.4). Ukuran tersebut menunjukkan aksesibilitas dari jalan tersebut pada masing-masing daerah. 1 Diakses dari tanggal 28 Juni 2012 pukul 09.11

8 64 km/km tahun Gambar 4.4. Aksesibilitas Jalan Kabupaten di Indonesia Analisis Regresi Berganda dengan Data Panel Keterkaitan antara Kinerja Keuangan Daerah dengan Ketersediaan Infrastruktur Dalam menganalisis keterkaitan antara kinerja keuangan daerah dengan ketersediaan infrastruktur di 200 kabupaten/kota di Indonesia, indikator kinerja keuangan daerah yang digunakan adalah belanja modal per kapita dan penyerapan belanja modal. Sementara itu, variabel yang digunakan sebagai proksi dari infrastruktur dalam penelitian ini ada tiga macam, yaitu listrik, air bersih, dan jalan. Analisis pengaruh kinerja keuangan daerah akan dilakukan terhadap masing-masing variabel dependen. Sebagai dasar pertimbangan dalam pemilihan model panel yang terbaik, dapat dilakukan pengujian statistik melalui Hausman test dan Chow test. Berdasarkan hasil Hausman test dan Chow test, model yang digunakan dalam analisis ini adalah model fixed effect dengan pembobotan (cross section weights)

9 65 dan coefficient covariance white cross section method dengan tujuan untuk mengoreksi masalah heteroskedastisitas, multikolinearitas, dan autokorelasi. Untuk memperoleh penduga yang bersifat BLUE (Best,Linear, Unbiased estimator) maka penduga tersebut harus terbebas dari pelanggaran asumsi klasik yaitu multikolinearitas, autokorelasi, dan heteroskedastisitas. Evaluasi hasil estimasi dilakukan dengan dua kriteria, yaitu kriteria statistika dan kriteria ekonomi. Uji diagnostik pada kriteria statistika terkait dengan kebaiksesuaian (goodness of fit) model dan pengujian hipotesis. Dalam pengujian hipotesis dapat dilakukan uji individu dan uji bersama-sama. Kriteria statistika terdiri dari R 2, uji t (uji individu), serta uji F. Sedangkan kriteria ekonomi berkaitan dengan tanda (sign) dan besaran (magnitude) dari penduga. Uji pelanggaran terhadap asumsi klasik yang pertama adalah multikolinearitas. Untuk mengetahui ada tidaknya multikolinearitas, maka dapat dilakukan uji korelasi. Hasil uji korelasi dapat dilihat pada Lampiran 1. Uji pelanggaran asumsi yang kedua adalah autokorelasi. Pada jumlah k=2, maka selang DW statistik untuk dapat tidak tolak H 0 adalah 1,7887 < DW < 2,2113. Dari analisis yang telah dilakukan, diperoleh hasil bahwa ketiga model untuk mengestimasi keterkaitan antara kinerja keuangan daerah dengan ketersediaan infrastruktur sudah terbebas dari masalah multikolinearitas dan autokorelasi. Adapun uji pelanggaran asumsi yang ketiga adalah heteroskedastisitas. Estimasi model dilakukan dengan memberi perlakuan cross section weights dan coefficient covariance white cross section method, sehingga pelanggaran asumsi heteroskedastisitas dapat diabaikan.

10 66 Selanjutnya evaluasi model berdasarkan kriteria statistika yang pertama dapat dilihat dari nilai R 2. Berdasarkan hasil estimasi pada ketiga model, nilai R- Squared (R 2 ) atau koefisien determinasi dari masing-masing model relatif tinggi (lebih dari 90 persen). Hal tersebut menunjukkan bahwa variasi dalam variabel bebas, yakni variabel penyerapan belanja modal dan belanja modal perkapita mampu menjelaskan lebih dari 90 persen variasi yang terdapat pada ketersediaan infrastruktur dasar, sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Evaluasi model berikutnya adalah dengan menggunakan uji F yang dapat dilihat dari nilai probabilitas F-statistik. Nilai probabilitas F-statistik (0,0000) yang signifikan pada taraf nyata lima persen pada ketiga model menunjukkan bahwa secara bersama-sama penyerapan belanja modal dan belanja modal perkapita berpengaruh terhadap ketersediaan infrastruktur dasar (listrik, air bersih, dan jalan). Pengujian berikutnya yaitu pada masing-masing variabel bebas yang secara statistik berpengaruh nyata terhadap ketersediaan infrastruktur dasar pada periode dilakukan melalui uji-t. Uji tersebut dapat dilakukan dengan melihat probabilitas dari masing-masing variabel bebasnya. Nilai probabilitas yang kurang dari taraf nyata lima persen menandakan bahwa variabel tersebut signifikan mempengaruhi variabel dependen. Berdasarkan uji-t, kedua variabel independen yakni penyerapan belanja modal dan belanja modal perkapita berpengaruh signifikan terhadap ketersediaan infrastruktur dasar. Evaluasi model dengan kriteria ekonomi secara umum mengonfirmasi hubungan positif antara kinerja pengelolaan keuangan daerah dengan penyediaan infrastruktur dasar (khususnya jalan dan listrik, namun tidak berlaku untuk air

11 67 bersih). Hal ini mengindikasikan bahwa pengelolaan keuangan daerah belum sepenuhnya efektif menjamin ketersediaan infrastruktur dasar. Pembahasan lebih lanjut pada masing-masing infrastruktur akan dijelaskan pada sub-bab berikut ini Keterkaitan antara Kinerja Keuangan Daerah dengan Ketersediaan Infrastruktur Listrik Untuk dapat menganalisis keterkaitan antara kinerja keuangan daerah dengan ketersediaan infrastruktur listrik berdasarkan kriteria ekonomi, maka evaluasi model dilakukan dengan melihat tanda dan besaran dari variabel bebas. Dari Tabel 4.1. diperoleh hasil bahwa variabel absorption berpengaruh signifikan dan memiliki hubungan yang positif terhadap infrastruktur listrik. Elastisitas dari variabel absorption yang bernilai 0,0035 menunjukkan bahwa apabila penyerapan belanja modal meningkat sebesar 1 persen maka akses rumah tangga terhadap listrik akan meningkat sebesar 0,0035 persen. Hal ini dikarenakan jika belanja modal yang terserap semakin besar, maka anggaran yang direalisasikan untuk membangun infrastruktur juga semakin meningkat, salah satunya adalah infrastruktur listrik. Sehingga rumah tangga dapat memiliki akses yang lebih besar terhadap listrik. Sedangkan dari estimasi yang dilakukan pada variabel capex, diperoleh hasil bahwa variabel capex berpengaruh signifikan terhadap infrastruktur listrik daerah. Elastisitas dari variabel capex yang bernilai 0,0048 menunjukkan bahwa apabila belanja modal per kapita meningkat sebesar 1 persen maka akses rumah tangga terhadap listrik akan meningkat sebesar 0,0048 persen. Variabel tersebut menunjukkan besarnya belanja modal per jumlah penduduk pada masing-masing kabupaten/kota. Sehingga semakin besar belanja modal per kapita, maka

12 68 diharapkan dana yang dialokasikan untuk pembangunan infrastruktur juga semakin besar. Meningkatnya pembangunan infrastruktur termasuk listrik akan memperbesar akses rumah tangga terhadap listrik Tabel 4.1. Hasil Estimasi Keterkaitan antara Kinerja Keuangan Daerah dengan Ketersediaan Infrastruktur Listrik Menggunakan Model Fixed Effect Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. Absorption * Capex 6.51E E * Constant Weighted Statistics R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid F-statistic Durbin-Watson stat Prob (F-statistic) Unweighted Statistics R-squared Mean dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat *: signifikan pada taraf nyata 5 persen Keterkaitan antara Kinerja Keuangan Daerah dengan Ketersediaan Infrastruktur Air Bersih Untuk dapat menganalisis keterkaitan antara kinerja keuangan daerah dengan ketersediaan infrastruktur air bersih berdasarkan kriteria ekonomi, maka evaluasi model dilakukan dengan melihat tanda dan besaran dari variabel bebas. Dari Tabel 4.2. diperoleh hasil bahwa variabel absorption berpengaruh signifikan dan memiliki hubungan yang positif terhadap infrastruktur air bersih. Elastisitas dari variabel absorption yang bernilai 0,076 menunjukkan bahwa apabila

13 69 penyerapan belanja modal meningkat sebesar 1 persen maka akses rumah tangga terhadap air bersih akan meningkat sebesar 0,076 persen. Hal ini dikarenakan jika belanja modal yang terserap semakin besar, maka anggaran yang direalisasikan untuk membangun infrastruktur juga semakin meningkat, salah satunya adalah infrastruktur air bersih. Sehingga rumah tangga dapat memiliki akses yang lebih besar terhadap air bersih. Tabel 4.2. Hasil Estimasi Keterkaitan antara Kinerja Keuangan Daerah dengan Ketersediaan Infrastruktur Air Bersih Menggunakan Model Fixed Effect Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. Absorption * Capex -1.35E E * Constant Weighted Statistics R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid F-statistic Durbin-Watson stat Prob (F-statistic) Unweighted Statistics R-squared Mean dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat *: signifikan pada taraf nyata 5 persen Selanjutnya dari estimasi yang dilakukan pada variabel capex, diperoleh hasil bahwa variabel capex berpengaruh signifikan terhadap infrastruktur air bersih daerah. Variabel tersebut menunjukkan besarnya belanja modal per jumlah penduduk masing-masing kabupaten/kota. Akan tetapi elastisitas dari variabel capex tersebut bernilai negatif yakni -0,003. Hal ini diduga terjadi karena adanya inefisiensi dalam pengelolaan belanja di PDAM. Menurut World Bank (2007),

14 70 akses terhadap air pipa sangat terbatas dan penyedia air pipa (PDAM) sedang mengalami krisis. Saat ini pemerintah daerah memikul tanggung jawab yang besar tentang kinerja layanan air bersih. Pemerintah daerah adalah pemilik PDAM dan bertanggung jawab terhadap rakyat di daerah untuk mendapatkan layanan PDAM yang bermutu. Air pipa yang disediakan oleh PDAM merupakan sumber yang paling dapat diandalkan, paling aman dan, dalam jangka panjang merupakan solusi paling murah untuk penyediaan air di wilayah pusat perkotaan, tetapi hanya 31 persen dari penduduk di wilayah perkotaan dan 17 persen dari seluruh jumlah penduduk yang memiliki akses terhadap air pipa. Angka ini sangat rendah berdasarkan standar regional. Kualitas air dan keteraturan persediaannya menurun, dan ketersediaan fasilitas penampungan air sangat terbatas. Kerugian air, baik secara fisik maupun administrasi, berkisar sekitar 50 persen dan terkadang sampai dengan 60 persen dari produksi PDAM. Hampir setengah dari seluruh PDAM dilaporkan menentukan tarif di bawah biaya operasional dan pemeliharaan. Dengan tarif yang lebih rendah dari biaya sebenarnya, PDAM tidak mampu mendanai investasi yang baru melalui pendapatan mereka sendiri. Banyak PDAM yang bekerja di bawah titik optimal, yang mengakibatkan timbulnya biaya operasional yang berlebihan. Sebagian besar PDAM juga tidak cukup memenuhi syarat untuk melakukan pinjaman untuk investasi baru. Di antara berbagai kriteria yang diperlukan untuk melakukan pinjaman baru bagi PDAM adalah bahwa baik PDAM maupun pemerintah daerah sebagai pemilik PDAM tidak memiliki tunggakan utang dari pinjaman sebelumnya. Sekitar 60 persen dari penduduk di

15 71 wilayah perkotaan tinggal dalam wilayah di mana pemerintah daerah atau PDAM memiliki utang yang masih tertunggak sehingga masyarakat menjadi terhalang untuk menikmati peningkatan layanan PDAM. Sejak pelaksanaan desentralisasi, pemerintah daerah memiliki akses terhadap tambahan sumber keuangan untuk infrastruktur, yang seharusnya mampu menyediakan peluang untuk melakukan intervensi mengenai kebijakan tarif yang tidak optimal, biaya pemeliharaan dan investasi yang tidak memadai, dan layanan yang semakin buruk. Akan tetapi, berbagai isu yang behubungan dengan perencanaan yang tidak efektif, penyusunan program, dan peningkatan dan pelaksanaan kapasitas perlu ditangani. Pemerintah pusat dapat memainkan peran penting untuk melakukan koordinasi strategi nasional serta menyediakan insentif bagi pejabat lokal. Pemerintah pusat perlu memberikan sinyal yang lebih kuat mengenai pentingnya layanan penyediaan air bersih dan seharusnya mengembangkan sistem insentif fiskal yang memberikan penghargaan kepada pemerintah daerah untuk kemajuan mereformasi PDAM. Sejumlah persediaan dana tingkat pusat yang dihitung berdasarkan kebutuhan PDAM seharusnya disediakan untuk pemerintah daerah dengan syarat mereka harus mampu mencapai kemajuan untuk melakukan perubahan. Fokus awal dari rencana insentif ini harus bertujuan untuk meningkatkan posisi keuangan dan kinerja PDAM. Jika kinerja PDAM sudah mengalami peningkatan, fokus pemberian insentif dapat digeser untuk memperluas sambungan untuk rumah tangga (World Bank, 2007).

16 Keterkaitan antara Kinerja Keuangan Daerah dengan Ketersediaan Infrastruktur Jalan Untuk dapat menganalisis keterkaitan antara kinerja keuangan daerah dengan ketersediaan infrastruktur jalan berdasarkan kriteria ekonomi, maka evaluasi model dilakukan dengan melihat tanda dan besaran dari variabel bebas. Tabel 4.3. Hasil Estimasi Keterkaitan antara Kinerja Keuangan Daerah dengan Ketersediaan Infrastruktur Jalan Menggunakan Model Fixed Effect Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. Absorption E * Capex 7.31E E ** Constant Weighted Statistics R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid F-statistic Durbin-Watson stat Prob (F-statistic) Unweighted Statistics R-squared Mean dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat *: signifikan pada taraf nyata 5 persen; **: signifikan pada taraf nyata 10 persen Dari Tabel 4.3. tersebut diperoleh hasil bahwa variabel absorption berpengaruh signifikan (pada taraf nyata 5 persen) dan memiliki hubungan yang positif terhadap infrastruktur jalan. Elastisitas dari variabel absorption yang bernilai 0,059 menunjukkan bahwa apabila penyerapan belanja modal meningkat sebesar 1 persen maka infrastruktur jalan di kabupaten akan meningkat sebesar 0,059 persen. Hal ini dikarenakan jika belanja modal yang terserap semakin besar, maka anggaran yang direalisasikan untuk membangun infrastruktur juga semakin

17 73 meningkat, salah satunya adalah infrastruktur jalan. Sehingga rumah tangga dapat memiliki akses yang lebih besar terhadap jalan. Adapun estimasi yang dilakukan pada variabel capex menunjukkan bahwa variabel capex berpengaruh signifikan terhadap infrastruktur jalan. Elastisitas dari variabel capex yang bernilai 0,006 menunjukkan bahwa apabila belanja modal per kapita meningkat sebesar 1 persen maka akses rumah tangga terhadap jalan akan meningkat sebesar 0,006 persen. Variabel tersebut menunjukkan seberapa besar belanja modal per jumlah penduduk di masingmasing kabupaten/kota. Sehingga semakin besar belanja modal perkapita, maka diharapkan dana yang dialokasikan untuk pembangunan infrastruktur juga semakin besar. Meningkatnya pembangunan infrastruktur termasuk jalan akan memperbesar akses rumah tangga terhadap jalan dengan kondisi baik. Meskipun hasil estimasi menunjukkan bahwa variabel capex berpengaruh signifikan terhadap infrastruktur jalan, pembangunan infrastruktur jalan di Indonesia masih mengalami beberapa hambatan. APBD yang dialokasikan untuk jalan pada pemerintah provinsi dan kabupaten masih sangat rendah karena sebagian besar anggaran dipergunakan untuk belanja pegawai akibat adanya pemekaran wilayah pasca diberlakukannya otonomi daerah. Begitu pula dengan pendanaan dari APBN. Anggaran untuk infrastruktur di Indonesia dinilai paling kecil di seluruh Asia, yakni sebesar 2,5 persen dari GDP 2. Sehingga diharapkan pemerintah daerah maupun pusat dapat mengalokasikan anggaran belanja modal 2 Diakses dari tanggal 30 Juni 2012 pukul 08.20

18 74 yang lebih besar agar pembangunan infrastruktur jalan raya bisa semakin meningkat Keterkaitan antara Ketersediaan Infrastruktur dengan Tingkat Kemiskinan Dasar pertimbangan pemilihan model panel terbaik untuk menganalisis keterkaitan antara ketersediaan infrastruktur dengan tingkat kemiskinan dilakukan dengan pengujian statistik melalui Hausman test dan Chow test. Berdasarkan hasil Hausman test dan Chow test, model yang digunakan dalam analisis ini adalah model fixed effect dengan pembobotan (cross section weights) dan coefficient covariance white cross section method dengan tujuan untuk mengoreksi masalah heteroskedastisitas, multikolinearitas, dan autokorelasi. Untuk memperoleh penduga yang bersifat BLUE (Best,Linear, Unbiased estimator) maka penduga tersebut harus terbebas dari asumsi klasik yaitu multikolinearitas, autokorelasi, dan heteroskedastisitas. Evaluasi hasil estimasi dilakukan dengan dua kriteria, yaitu kriteria statistika dan kriteria ekonomi. Uji diagnostik pada kriteria statistika terkait dengan kebaiksesuaian (goodness of fit) model dan pengujian hipotesis. Dalam pengujian hipotesis dapat dilakukan uji individu dan uji bersama-sama. Kriteria statistika terdiri dari R 2, uji t (uji individu), serta uji F. Sedangkan kriteria ekonomi berkaitan dengan tanda (sign) dan besaran (magnitude) dari penduga. Uji pelanggaran asumsi klasik yang pertama adalah multikolinearitas. Untuk mengetahui ada tidaknya multikolinearitas, maka dapat dilakukan uji korelasi. Dari hasil uji korelasi pada Lampiran 1 nilai korelasi antar variabel bebas tidak ada yang mendekati 1, sehingga permasalahan multikolinearitas dapat

19 75 diabaikan. Uji pelanggaran asumsi yang kedua adalah autokorelasi. Pada jumlah k=3, maka selang DW statistik untuk dapat tidak tolak H 0 adalah 1,7990 < DW < 2,201. Uji pelanggaran asumsi yang ketiga adalah heteroskedastisitas. Estimasi model di atas dilakukan dengan memberi perlakuan cross section weights dan coefficient covariance white cross section method, sehingga asumsi adanya heteroskedastisitas dapat diabaikan. Tabel 4.4. Hasil Estimasi Keterkaitan antara Ketersediaan Infrastruktur dengan Tingkat Kemiskinan Menggunakan Model Fixed Effect Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. ELECTRICITY * WATER * ROAD * Constant Weighted Statistics R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Sum squared resid F-statistic Durbin-Watson stat Prob (F-statistic) Unweighted Statistics R-squared Mean dependent var Sum squared resid Durbin-Watson stat *: signifikan pada taraf nyata 5 persen Evaluasi model berdasarkan kriteria statistika yang pertama dapat dilihat dari nilai R 2. Berdasarkan hasil estimasi dari Tabel 4.4, nilai R-Squared (R 2 ) atau koefisien determinasi dari model tersebut sebesar 0, Hal tersebut menunjukkan bahwa variasi dalam variabel bebas, yakni variabel listrik, air bersih, dan jalan mampu menjelaskan 97,91 persen variasi yang terdapat pada

20 76 tingkat kemiskinan, sedangkan sisanya sebesar 2,09 persen dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Hal ini diperkuat dengan uji F yang dapat dilihat dari nilai probabilitas F-statistik. Nilai probabilitas F-statistik (0,0000) yang signifikan pada taraf nyata lima persen menunjukkan bahwa secara bersama-sama listrik, air bersih, dan jalan berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan. Pengujian pada masing-masing variabel bebas yang secara statistik berpengaruh nyata terhadap tingkat kemiskinan pada periode dilakukan melalui uji-t. Uji tersebut dapat dilakukan dengan melihat probabilitas dari masing-masing variabel bebasnya. Nilai probabilitas yang kurang dari taraf nyata lima persen menandakan bahwa variabel tersebut signifikan mempengaruhi tingkat kemiskinan. Berdasarkan uji-t, seluruh variabel bebas yaitu listrik, air bersih, dan jalan berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan. Evaluasi model dengan kriteria ekonomi dilakukan dengan melihat tanda dan besaran dari variabel bebas. Dari Tabel 4.4. diperoleh hasil bahwa variabel electricity berpengaruh signifikan dan memiliki hubungan yang negatif terhadap kemiskinan. Elastisitas dari variabel electricity yang bernilai -1,021 menunjukkan bahwa apabila infrastruktur listrik meningkat sebesar 1 persen maka kemiskinan akan menurun sebesar 1,021 persen. Hal ini dikarenakan listrik merupakan salah satu infrastruktur dasar yang diperlukan untuk memenuhi kebutuhan dasar rumah tangga akan penerangan yang memungkinkan masyarakat untuk melakukan aktivitas. Tersedianya infrastruktur kelistrikan dapat meningkatkan produktivitas masyarakat sehingga menjadi pemicu pertumbuhan ekonomi wilayah. Perekonomian wilayah yang mampu berkembang dengan baik akan meningkatkan

21 77 kesejahteraan masyarakat sehingga tingkat kemiskinan di wilayah tersebut akan menurun. Variabel water berpengaruh signifikan dan memiliki hubungan yang negatif terhadap kemiskinan. Elastisitas dari variabel water sebesar -0,051, artinya jika infrastruktur air bersih meningkat sebesar 1 persen maka akan menurunkan kemiskinan sebesar 0,051 persen. Penyediaan air bersih merupakan salah satu kebutuhan dasar bagi kualitas dan keberlanjutan hidup manusia. Dalam kehidupan sehari-hari, air bersih mempunyai peran untuk menunjang kualitas kehidupan dan kesehatan masyarakat yang selanjutnya mempengaruhi produktivitas masyarakat dan output perekonomian daerah setempat. Peningkatan pada output perekonomian daerah akan mempengaruhi kesejahteraan masyarakat dan menurunkan kemiskinan di daerah. Dari estimasi yang dilakukan pada variabel road, diperoleh hasil bahwa variabel road berpengaruh signifikan dan memiliki hubungan yang negatif terhadap kemiskinan. Elastisitas dari variabel road sebesar -0,006 memiliki arti bahwa apabila infrastruktur jalan meningkat satu persen, maka kemiskinan akan menurun sebesar 0,006 persen. Jalan berperan penting dalam merangsang maupun mengantisipasi pertumbuhan ekonomi yang terjadi. Kondisi jalan yang baik memberikan keunggulan untuk bersaing secara kompetitif dalam memasarkan hasil produksi, mengembangkan industri, mendistribusikan populasi serta meningkatkan pendapatan (Purnomo, 2009). Pembangunan prasarana jalan turut berperan dalam merangsang pertumbuhan ekonomi wilayah yang pada akhirnya akan mempengaruhi kesejahteraan masyarakat dan kemiskinan wilayah. Sehingga

22 78 kondisi jalan yang baik dan proporsional dengan luas wilayah dapat mengurangi tingkat kemiskinan di daerah. Penyediaan berbagai macam barang dan jasa konsumsi publik merupakan instrumen yang cukup berpotensi dalam mengentaskan kemiskinan. Contohnya antara lain pengadaan listrik ke daerah-daerah terpencil, pembangunan tangkitangki air bersih, dan pengadaan proyek-proyek perbaikan fasilitas kesehatan publik di daerah-daerah pedesaan serta pinggiran dan pusat pemukiman kumuh di kota-kota (Todaro, 1992). Infrastruktur yang tersedia dengan baik di daerah merupakan suatu prakondisi yang dibutuhkan untuk dapat menurunkan kemiskinan di daerah, akan tetapi ketersediaan infrastruktur bukanlah satusatunya faktor yang mampu mengurangi tingkat kemiskinan di suatu daerah. Sehingga selain meningkatkan pembangunan infrastruktur, pemerintah daerah juga perlu mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi tingkat kemiskinan di daerahnya masing-masing. agar kebijakan penanggulangan kemiskinan yang diambil dapat efektif. Tabel 4.5. Analisis Korelasi antara Tingkat Kemiskinan dan Ketersediaan Infrastruktur Electricity06 Electricity07 Electricity08 Electricity09 Poverty Water06 Water07 Water08 Water09 Poverty Road06 Road07 Road08 Road09 Poverty Di sisi lain, dampak dari ketersediaan infrastruktur dalam menurunkan kemiskinan membutuhkan jangka waktu tertentu seperti yang ditunjukkan oleh hasil analisis korelasi sederhana pada Tabel 4.5. Untuk infrastruktur listrik, nilai dari koefisien korelasi yang paling mendekati -1 terdapat pada tahun Hal

23 79 tersebut menunjukkan bahwa tingkat kemiskinan pada tahun 2009 paling dipengaruhi oleh ketersediaan infrastruktur listrik pada tiga tahun sebelumnya. Sementara itu untuk infrastruktur air bersih, tingkat kemiskinan pada tahun 2009 paling dipengaruhi oleh ketersediaan infrastruktur air bersih pada tahun yang sama. Adapun ketersediaan infrastruktur jalan yang paling berpengaruh signifikan dalam menurunkan tingkat kemiskinan pada tahun 2009 terdapat pada tahun 2008 (membutuhkan jangka waktu satu tahun). Temuan tersebut mengindikasikan bahwa infrastruktur yang paling efektif dalam menurunkan tingkat kemiskinan secara berturut-turut adalah air bersih, jalan, dan listrik. Dengan begitu, pemerintah daerah dapat menentukan prioritas pembangunan infrastruktur sesuai dengan kebutuhan daerah dan kerangka kebijakannya masing-masing dalam mengatasi permasalahan kemiskinan. Akan tetapi metode analisis ini hanya menghasilkan suatu indikasi, bukan kesimpulan yang kuat. Untuk dapat menghasilkan kesimpulan yang kuat maka dapat dilakukan penelitian lanjutan dengan menggunakan distributed lag analysis.