PENGARUH DANA ALOKASI UMUM (DAU) DAN PENDAPATAN ASLI DAERAH (PAD) TERHADAP PREDIKSI BELANJA MODAL (Studi Empiris pada Pemerintahan Kabupaten/Kota di Provinsi Aceh) BAB 4

BAB IV

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

 

4.1        Hasil Penelitian

Penelitian ini bertujuan untuk menguji pengaruh DAU dan PAD secara bersama-sama terhadap Prediksi belanja Modal Pemerintahan Kabupaten/Kota di Provinsi Aceh. Mengetahui pengaruh DAU terhadap Prediksi Belanja Modal Pemerintahan Kabupaten/Kota di Provinsi Aceh. Mengetahui PAD terhadap Prediksi Belanja Modal Pemerintahan Kabupaten/Kota di Provinsi Aceh. Data dalam penelitian ini merupakan data sekunder, yaitu laporan keuangan hasil audit BPK dari tahun 2006-2010. Data yang dibutuhkan adalah DAU, PAD, dan total belanja daerah yang tersaji dalam Laporan Realisasi Anggaran. Data sekunder tersebut diperoleh dari Perwakilan BPK-RI Provensi Aceh dan DPKKA Pemerintahan Aceh.

Populasi pada penelitian ini adalah Kabupaten/Kota di Pemerintah Aceh dari tahun 2006-2010. Dari keseluruhan populasi yang ada diperoleh 23 kabupaten/kota yang terdiri dari 19 kabupaten dan 4 kota dari tahun 2006-2010. Observasi yang terpilih berdasarkan kriteria populasi sasaran yang telah ditentukan sebelumnya. Analisis data dilakukan dengan menggunakan metode regresi linear Berganda dan pengujian hipotesis sesuai dengan rancangan pengujian hipotesis yang telah dibuat, data diolah dengan menggunakan program SPSS (Statistical Package For Social Science) 18.0 for Windows Evolution Version.

 

4.1.1     Deskripsi Data Penelitian

Menurut UU No. 22 Tahun 1999 tentang Pemerintahan Daerah dan UU No. 25 tahun 1999 tentang Perimbangan Keuangan antara Pemerintah Pusat dan Pemerintah Daerah telah memberikan arti penting bagi sistem pemerintahan pusat dan daerah, serta sistem hubungan keuangan antara pemerintahan pusat dan daerah (UU tersebut kemudian disempurnakan kembali dalam UU No. 32 Tahun 2004 dan UU No. 33 Tahun 2004). Konsekuensi dari kewenangan otonomi yang luas, pemerintah daerah mempunyai kewajiban untuk meningkatkan pelayanan dan kesejahteraan masyarakat secara demokratis, adil, merata dan berkesinambungan. Statistik deskriptif memberikan gambaran mengenai karakteristik variabel penelitian yang diamati. Karakteristik tersebut mencakup nilai minimum, maksimum, rata-rata (mean), dan deviasi standar (standard deviation). Statistik deskriptif variabel yang digunakan dalam penelitian dapat dilihat pada Tabel 4.1.

Tabel 4.1

N

Minimum

Maximum

Mean

Std. Deviation

DAU

111

87981636000

431940000000

254419517194.22

73224943275.809

PAD

111

1514408211

112872199884

15707312837.00

17732471008.729

BM

111

15045982550

396351513853

91798637650.21

54685441203.461

Valid N (listwise)

111

Statistik Deskriptif

Sumber: Data diolah (2012)

Berdasarkan Tabel 4.1 dapat dilihat nilai rata-rata, tertinggi, dan terendah dari variabel yang diteliti pada kabupaten/kota di Provinsi Aceh pada tahun 2006-2010 dengan jumlah populasi 23 kabupaten/kota. DAU terendah Rp Rp    87,981,636,000 terdapat di Kota Subusalam Pada tahun 2008,  tertinggi Rp  431,940,000,000 terdapat di Kabupaten Aceh Pidie pada tahun 2006 dan rata-rata DAU adalah Rp. 254,419,517,194.22 PAD terendah Rp 1,514,408,211 terdapat di Kabupaten Subusalam pada tahun 2008, tertinggi Rp 112,872,199,884 terdapat di Kabupaten Aceh Utara juga pada tahun 2006 dan rata-rata PAD adalah Rp 91,759,470,592.86. Belanja Modal terendah sebesar Rp 15,045,982,550 terdapat di Kota Sabang pada tahun 2009, tertinggi sebesar Rp 396,351,513,853 terdapat di Kabupaten Aceh Utara pada tahun 2007, sedangkan rata-rata Belanja Modal adalah Rp 91,798,637,650.21.

Statistik Deskriptif Dana Alokasi Umum dapat dilihat pada Tabel 4.2.

Tabel 4.2

Statistik Deskriptif Dana Alokasi Umum

Nama Kab/Kota

N

Minimum

Maximum

Mean

Std. Deviation

Kota Banda Aceh

5

266,705,000,000

328,073,282,000

304,751,995,401

22,821,832,125

Kota Sabang

5

149,841,000,000

213,091,527,000

174,307,863,800

26,036,397,658

Kab. Aceh Besar

5

322,694,804,100

407,951,536,000

371,806,596,820

39,572,183,121

Kab.  Pidie

5

355,254,807,000

431,940,000,000

404,240,576,600

31,386,193,750

Kab.  Pidie Jaya

3

124,563,256,000

231,101,119,200

189,402,575,733

56,913,976,477

Kab.  Bireuen

5

308,062,000,000

392,798,466,000

364,096,629,400

36,689,039,552

Kab.  Bener Meriah

5

184,958,000,000

235,968,764,000

214,079,743,000

21,470,383,403

Kab.  Aceh Tengah

5

239,193,000,000

317,747,109,000

289,539,648,680

33,148,648,432

Kab.  Aceh Utara

5

199,893,000,000

245,998,105,000

220,342,894,200

18,797,096,711

Kota Lhokseumawe

5

168,470,000,000

268,733,788,000

226,070,280,200

38,446,109,279

Tabel 4.2 Lanjutan

Kab.  Aceh Timur

5

244,423,000,000

380,410,135,400

318,938,716,560

54,904,439,867

Kab.  Aceh Tamiang

5

188,709,000,000

259,596,087,000

228,742,407,198

27,886,674,593

Kab.  Aceh Tenggara

5

215,362,000,000

302,145,355,000

266,598,552,000

33,737,869,973

Kab.  Gayo Lues

5

179,312,000,000

252,882,474,000

220,225,538,800

30,094,291,289

Kota Subusalam

3

87,981,636,000

167,097,899,000

139,378,510,000

44,556,854,015

Kota Langsa

5

184,322,000,000

242,958,510,630

213,008,063,326

24,260,879,657

Kab.  Aceh selatan

5

244,851,000,000

339,306,762,600

300,831,916,720

38,842,379,367

Kab.  Aceh Barat Daya

5

171,540,000,000

231,871,423,000

214,152,268,640

27,953,520,252

Kab.  Nagan Raya

5

189,357,999,600

239,696,639,200

260,728,731,327

54,384,913,657

Kab.  Aceh Barat

5

229,450,000,000

315,643,644,000

285,423,056,000

36,661,759,813

Kab.  Simeulue

5

149,309,000,000

218,813,604,000

186,652,902,800

27,060,115,108

Kab.  Aceh Jaya

5

157,363,000,000

218,516,752,000

192,998,027,800

22,478,724,209

Kab.  Aceh Singkil

5

161,827,728,000

213,928,289,000

193,308,221,000

23,432,005,888

Valid N (listwise)

111

Sumber: Data diolah (2012)

            Berdasarkan Tabel 4.2 dapat dilihat nilai rata-rata, tertinggi, dan terendah dari variabel DAU yang diteliti pada kabupaten/kota di Provinsi Acehtahun 2006-2010. Kota Banda Aceh terendah Rp 266,705,000,000 pada tahun 2006, tertinggi Rp  328,073,282,000 pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 304,751,995,401. Kota Sabang terendah Rp 149,841,000,000 pada tahun 2006,  tertinggi Rp  213,091,527,000 pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 174,307,863,800. Kabupaten Aceh Besar terendah Rp 322,694,804,100 pada tahun 2006,  tertinggi Rp  407,951,536,000 pada tahun 2008, nilai rata-rata Rp 371,806,596,820. Kabupaten Pidie terendah Rp 355,254,807,000 pada tahun 2008, tertinggi Rp 431,940,000,000 pada tahun 2007, nilai rata-rata Rp 404,240,576,600. Kabupaten Pidie Jaya terendah Rp 124,563,256,000 pada tahun 2008, tertinggi Rp 231,101,119,200 pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 189,402,575,733. Kabupaten Bireuen terendah Rp 308,062,000,000 pada tahun 2006,  tertinggi Rp  392,798,466,000 pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 364,096,629,400. Kabupaten Bener Meriah terendah Rp 184,958,000,000 pada tahun 2006, tertinggi Rp  235,968,764,000 pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 214,079,743,000. Kabupaten Aceh Tengah terendah Rp 239,193,000,000 pada tahun 2006, tertinggi Rp  317,747,109,000 pada tahun 2009, nilai rata-rata Rp 289,539,648,680. Kabupaten Aceh Utara terendah Rp 37,870,000,000 pada tahun 2006, tertinggi Rp 245,998,105,000 pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 187,938,294,200. Kota Lhoksemawe terendah Rp 168,470,000,000 pada tahun 2006, tertinggi Rp 268,733,788,000 pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 226,070,280,200. Kabupaten Aceh Timur terendah Rp 244,423,000,000 pada tahun 2006, tertinggi Rp 380,410,135,400 pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 318,938,716,560. Kabupaten Aceh Tamiang terendah Rp 188,709,000,000 Pada tahun 2006, tertinggi Rp  259,596,087,000 pada tahun 2009, nilai rata-rata Rp 228,742,407,198. Kabupaten Aceh Tenggara terendah Rp 215,362,000,000 pada tahun 2006, tertinggi Rp  302,145,355,000 pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 266,598,552,000. Kabupaten Gayo Lues terendah Rp 179,312,000,000 pada tahun 2006, tertinggi Rp  252,882,474,000 pada tahun 2009, nilai rata-rata Rp 220,225,538,800. Kota Subusalam terendah Rp 87,981,636,000 pada tahun 2008, tertinggi Rp  167,097,899,000 pada tahun 2009, nilai rata-rata Rp 139,378,510,000. Kota Langsa terendah Rp 184,322,000,000 pada tahun 2006,  tertinggi Rp 242,958,510,630 pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 213,008,063,326. Kabupaten Aceh Selatan terendah Rp 244,851,000,000 Pada tahun 2006, tertinggi Rp  339,306,762,600 Pada tahun 2009, nilai rata-rata Rp 300,831,916,720. Kabupaten Aceh Barat Daya terendah Rp 23,696,639,200 Pada tahun 2006, tertinggi Rp  231,871,423,000 Pada tahun 2009, nilai rata-rata Rp 170,952,268,640. Kabupaten Nagan Raya terendah Rp 189,357,999,600 Pada tahun 2006, tertinggi Rp  324,208,182,000 Pada tahun 2009, nilai rata-rata Rp 260,728,731,327. Kabupaten Aceh Barat terendah Rp 229,450,000,000 Pada tahun 2006, tertinggi Rp  315,643,644,000 Pada tahun 2009, nilai rata-rata Rp 285,423,056,000. Kabupaten Simeulue terendah Rp 149,309,000,000 Pada tahun 2006, tertinggi Rp     218,813,604,000 Pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 186,652,902,800. Kabupaten Aceh Jaya terendah Rp 157,363,000,000 pada tahun 2006, tertinggi Rp 218,516,752,000 pada tahun 2009 nilai rata-rata Rp 192,998,027,800. Kabupaten Aceh Singkil terendah Rp 161,827,728,000 pada tahun 2008, tertinggi Rp 213,928,289,000  pada tahun 2010 nilai rata-rata Rp 193,308,221,000.

 

Statistik Deskriptif Pendapatan Asli Daerah dapat dilihat pada Tabel 4.3.

Tabel 4.3

Statistik Deskriptif Pendapatan Asli Daerah

Nama Kab/Kota

N

Minimum

Maximum

Mean

Std. Deviation

Kota Banda Aceh

5

21,110,299,729

52,265,729,802

39,363,062,187

13,117,852,035

Kota Sabang

5

8,321,031,216

17,145,365,293

11,931,671,755

4,074,592,043

Tabel 4.3 Lanjutan

Kab. Aceh Besar

5

7,996,099,339

27,150,538,415

19,102,609,622

7,790,978,182

Kab.  Pidie

5

11,149,364,182

15,923,900,575

13,677,812,982

2,009,855,525

Kab.  Pidie Jaya

3

1,906,645,782

4,598,654,816

3,553,655,865

1,443,447,683

Kab.  Bireuen

5

31,701,904,598

9,833,381,189

17,522,180,453

8,698,462,910

Kab.  Bener Meriah

5

4,690,740,900

9,688,946,360

6,369,050,695

2,040,637,326

Kab.  Aceh Tengah

5

8,303,037,359

18,535,162,504

15,000,658,690

3,908,754,481

Kab.  Aceh Utara

5

31,191,301,009

112,872,199,884

81,013,402,221

31,280,891,611

Kota Lhokseumawe

5

13,414,688,503

21,580,801,975

19,141,202,900

3,343,482,453

Kab.  Aceh Timur

5

6,342,986,878

14,411,181,053

9,121,557,888

3,152,035,438

Kab.  Aceh Tamiang

5

7,516,785,833

20,813,147,511

13,246,794,723

5,237,224,878

Kab.  Aceh Tenggara

5

2,757,718,542

8,618,208,807

6,457,148,567

2,285,067,405

Kab.  Gayo Lues

5

2,262,200,833

7,895,596,912

5,118,163,660

2,154,897,729

Kota Subusalam

3

1,514,408,211

3,361,400,822

2,579,704,596

955,597,831

Kota Langsa

5

10,887,025,267

14,314,098,075

12,743,496,364

1,525,424,399

Kab.  Aceh selatan

5

7,854,674,524

17,585,914,619

13,351,425,537

4,057,187,557

Kab.  Aceh Barat Daya

5

2,196,642,560

7,937,818,418

5,784,824,378

2,325,133,226

Kab.  Nagan Raya

5

8,346,253,553

12,797,173,238

10,891,274,609

1,804,207,245

Kab.  Aceh Barat

5

12,409,413,997

28,343,225,463

20,415,877,403

6,108,200,154

Kab.  Simeulue

5

4,537,015,515

15,406,237,778

7,462,883,352

4,693,371,938

Kab.  Aceh Jaya

5

6,056,053,190

15,408,391,655

10,066,112,484

3,599,653,896

Kab.  Aceh Singkil

5

5,786,733,063

9,437,191,386

7,241,118,234

1,736,122,314

Valid N (listwise)

111

Sumber: Data diolah (2012)

Berdasarkan Tabel 4.3 dapat dilihat nilai rata-rata, tertinggi, dan terendah dari variabel PAD yang diteliti pada kabupaten/kota di Provinsi Acehtahun 2006-2010. Kota Banda Aceh terendah Rp 21,110,299,729 pada tahun 2006, tertinggi Rp  52,265,729,802 pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 39,363,062,187. Kota Sabang terendah Rp 8,321,031,216 pada tahun 2006,  tertinggi Rp  17,145,365,293 pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 11,931,671,755. Kabupaten Aceh Besar terendah Rp 7,996,099,339 pada tahun 2006,  tertinggi Rp  27,150,538,415 pada tahun 2009, nilai rata-rata Rp 19,102,609,622. Kabupaten Pidie terendah Rp 11,149,364,182 pada tahun 2006, tertinggi Rp 15,923,900,575 pada tahun 2009, nilai rata-rata Rp 13,677,812,982. Kabupaten Pidie Jaya terendah Rp 1,906,645,782 pada tahun 2008, tertinggi Rp 4,598,654,816 pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 3,553,655,865. Kabupaten Bireuen terendah Rp 9,833,381,189 pada tahun 2010, tertinggi Rp 31,701,904,598 Pada tahun 2009, nilai rata-rata Rp 17,522,180,453. Kabupaten Bener Meriah terendah Rp 4,690,740,900 pada tahun 2006, tertinggi Rp  9,688,946,360 pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 6,369,050,695. Kabupaten Aceh Tengah terendah Rp 8,303,037,359 pada tahun 2006, tertinggi Rp 18,535,162,504 pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 15,000,658,690. Kabupaten Aceh Utara terendah Rp 31,191,301,009 pada tahun 2010, tertinggi Rp 112,872,199,884 pada tahun 2006, nilai rata-rata Rp 81,013,402,221. Kota Lhoksemawe terendah Rp 13,414,688,503 pada tahun 2010, tertinggi Rp 21,580,801,975 pada tahun 2009, nilai rata-rata Rp 19,141,202,900. Kabupaten Aceh Timur terendah Rp 6,342,986,878 pada tahun 2006, tertinggi Rp 14,411,181,053 pada tahun 2008, nilai rata-rata Rp 9,121,557,888. Kabupaten Aceh Tamiang terendah Rp 7,516,785,833 pada tahun 2006,  tertinggi Rp  20,813,147,511 pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 13,246,794,723. Kabupaten Aceh Tenggara terendah Rp 2,757,718,542 pada tahun 2006, tertinggi Rp 8,618,208,807 Pada tahun 2007, nilai rata-rata Rp 6,457,148,567. Kabupaten Gayo Lues terendah Rp 2,262,200,833 pada tahun 2006, tertinggi Rp 7,895,596,912 pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 5,118,163,660. Kota Subusalam terendah Rp 1,514,408,211 pada tahun 2008, tertinggi Rp 3,361,400,822 pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 2,579,704,596. Kota Langsa terendah Rp 10,887,025,267 pada tahun 2007, tertinggi Rp 14,314,098,075 pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 12,743,496,364. Kabupaten Aceh Selatan terendah Rp 7,854,674,524 pada tahun 2006, tertinggi Rp 17,585,914,619 pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 13,351,425,537. Kabupaten Aceh Barat Daya terendah Rp 2,196,642,560 pada tahun 2008, tertinggi Rp  7,937,818,418 pada tahun 2007, nilai rata-rata Rp 5,784,824,378. Kabupaten Nagan Raya terendah Rp 8,346,253,553 pada tahun 2006, tertinggi Rp  12,797,173,238 pada tahun 2008, nilai rata-rata Rp 10,891,274,609. Kabupaten Aceh Barat terendah Rp 12,409,413,997 pada tahun 2006, tertinggi Rp 28,343,225,463 pada tahun 2008, nilai rata-rata Rp 20,415,877,403. Kabupaten Simeulue terendah Rp 4,537,015,515 pada tahun 2006, tertinggi Rp 15,406,237,778 pada tahun 2008, nilai rata-rata Rp 7,462,883,352. Kabupaten Aceh Jaya terendah Rp 6,056,053,190 pada tahun 2006, tertinggi Rp 15,408,391,655 pada tahun 2010 nilai rata-rata Rp 10,066,112,484. Kabupaten Aceh Singkil terendah Rp 5,786,733,063 pada tahun 2007, tertinggi Rp 9,437,191,386 pada tahun 2010 nilai rata-rata Rp 7,241,118,234.

 

 

Statistik Deskriptif Belanja Modal dapat dilihat pada Tabel 4.4.

Tabel 4.4

Statistik Deskriptif Belanja Modal

Nama Kab/Kota

N

Minimum

Maximum

Mean

Std. Deviation

Kota Banda Aceh

5

67,352,570,031

148,871,573,388

96,704,333,934

31,974,529,974

Kota Sabang

5

15,045,982,550

63,666,705,239

46,914,784,929

19,068,094,633

Kab. Aceh Besar

5

69,574,228,423

115,596,468,421

88,836,149,031

18,313,290,103

Kab.  Pidie

5

23,901,992,464

99,917,405,648

71,798,276,171

34,967,637,241

Kab.  Pidie Jaya

3

19,949,590,736

126,578,546,357

82,779,171,985

55,803,630,030

Kab.  Bireuen

5

28,821,399,994

149,454,369,638

92,409,584,206

52,855,049,310

Kab.  Bener Meriah

5

60,286,588,983

110,851,763,908

86,208,654,732

21,341,528,309

Kab.  Aceh Tengah

5

66,628,588,167

115,538,824,490

94,410,582,437

19,890,452,562

Kab.  Aceh Utara

5

131,950,077,104

396,351,513,853

280,349,054,370

96,310,794,469

Kota Lhokseumawe

5

51,136,522,115

101,534,628,403

77,541,723,318

20,151,205,975

Kab.  Aceh Timur

5

35,117,621,410

118,652,807,080

92,273,300,209

33,910,297,557

Kab.  Aceh Tamiang

5

37,281,097,811

137,510,088,983

82,562,496,325

40,326,602,438

Kab.  Aceh Tenggara

5

48,312,042,571

91,578,493,422

64,724,188,844

16,598,532,226

Kab.  Gayo Lues

5

61,847,277,184

111,587,792,047

82,333,994,813

18,747,668,185

Kota Subusalam

3

31,582,911,265

86,473,311,900

64,437,519,805

29,000,415,728

Kota Langsa

5

50,949,109,777

75,394,335,492

62,774,166,737

8,728,710,844

Kab.  Aceh selatan

5

53,688,816,287

184,002,363,824

102,635,487,736

49,492,228,745

Kab.  Aceh Barat Daya

5

52,705,371,065

91,866,714,076

74,704,000,468

14,531,180,509

Kab.  Nagan Raya

5

71,038,625,838

95,719,326,828

81,277,182,730

9,458,531,807

Kab.  Aceh Barat

5

69,589,438,666

147,199,358,371

96,503,996,299

29,671,742,585

Kab.  Simeulue

5

48,482,226,649

107,586,951,705

72,479,624,887

24,796,601,624

Kab.  Aceh Jaya

5

44,398,212,854

169,103,009,395

124,277,558,071

47,315,487,291

ab.  Aceh Singkil

5

59,863,938,748

122,501,815,456

77,880,600,514

26,654,573,874

Valid N (listwise)

111

Sumber: Data diolah (2012)

Berdasarkan Tabel 4.4 dapat dilihat nilai rata-rata, tertinggi, dan terendah dari variabel PAD yang diteliti pada kabupaten/kota di Provinsi Acehtahun 2006-2010. Kota Banda Aceh terendah Rp 67,352,570,031 pada tahun 2010, tertinggi Rp  148,871,573,388 pada tahun 2007, nilai rata-rata 96,704,333,934. Kota Sabang terendah Rp 15,045,982,550 pada tahun 2009, tertinggi Rp 63,666,705,239 pada tahun 2007, nilai rata-rata Rp 46,914,784,929. Kabupaten Aceh Besar terendah Rp 69,574,228,423 pada tahun 2009, tertinggi Rp 115,596,468,421 pada tahun 2007, nilai rata-rata Rp 88,836,149,031. Kabupaten Pidie terendah Rp 23,901,992,464 pada tahun 2006, tertinggi Rp 99,917,405,648 pada tahun 2007, nilai rata-rata Rp 71,798,276,171. Kabupaten Pidie Jaya terendah Rp 19,949,590,736 pada tahun 2008, tertinggi Rp 126,578,546,357 pada tahun 2010, nilai rata-rata 82,779,171,985. Kabupaten Bireuen terendah Rp 28,821,399,994 pada tahun 2006, tertinggi Rp 149,454,369,638 pada tahun 2008, nilai rata-rata Rp 92,409,584,206. Kabupaten Bener Meriah terendah Rp 60,286,588,983 pada tahun 2009, tertinggi Rp  110,851,763,908 pada tahun 2007, nilai rata-rata Rp 86,208,654,732. Kabupaten Aceh Tengah terendah Rp 66,628,588,167 pada tahun 2009, tertinggi Rp  115,538,824,490 pada tahun 2007, nilai rata-rata Rp 94,410,582,437. Kabupaten Aceh Utara terendah Rp 131,950,077,104 pada tahun 2010, tertinggi Rp 396,351,513,853 pada tahun 2008, nilai rata-rata Rp 280,349,054,370. Kota Lhoksemawe terendah Rp 51,136,522,115 pada tahun 2006, tertinggi Rp 101,534,628,403 pada tahun 2007, nilai rata-rata Rp 77,541,723,318. Kabupaten Aceh Timur terendah Rp 35,117,621,410 pada tahun 2006, tertinggi Rp 118,652,807,080 pada tahun 2008, nilai rata-rata Rp 92,273,300,209. Kabupaten Aceh Tamiang terendah Rp 37,281,097,811 pada tahun 2006, tertinggi Rp  137,510,088,983 pada tahun 2008, nilai rata-rata Rp 82,562,496,325. Kabupaten Aceh Tenggara terendah Rp 48,312,042,571 pada tahun 2006, tertinggi Rp  91,578,493,422 pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 64,724,188,844. Kabupaten Gayo Lues terendah Rp 61,847,277,184 pada tahun 2006, tertinggi Rp 111,587,792,047 pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 82,333,994,813. Kota Subusalam terendah Rp 31,582,911,265 pada tahun 2008, tertinggi Rp 86,473,311,900 pada tahun 2010, nilai rata-rata Rp 64,437,519,805. Kota Langsa terendah Rp 50,949,109,777 pada tahun 2006, tertinggi Rp 75,394,335,492 pada tahun 2007, nilai rata-rata Rp 62,774,166,737. Kabupaten Aceh Selatan terendah Rp 53,688,816,287 pada tahun 2009, tertinggi Rp 184,002,363,824 pada tahun 2007, nilai rata-rata Rp 102,635,487,736. Kabupaten Aceh Barat Daya terendah Rp 52,705,371,065 pada tahun 2009, tertinggi Rp  91,866,714,076 pada tahun 2009, nilai rata-rata Rp 74,704,000,468. Kabupaten Nagan Raya terendah Rp 71,038,625,838 pada tahun 2006, tertinggi Rp  95,719,326,828 Pada tahun 2007, nilai rata-rata Rp 81,277,182,730. Kabupaten Aceh Barat terendah Rp 69,589,438,666 pada tahun 2006, tertinggi Rp 147,199,358,371 pada tahun 2007, nilai rata-rata Rp 96,503,996,299. Kabupaten Simeulue terendah Rp 48,482,226,649 pada tahun 2006, tertinggi Rp 107,586,951,705 pada tahun 2007, nilai rata-rata Rp 72,479,624,887. Kabupaten Aceh Jaya terendah Rp 44,398,212,854 pada tahun 2006, tertinggi Rp 169,103,009,395 pada tahun 2008 nilai rata-rata Rp 124,277,558,071. Kabupaten Aceh Singkil terendah Rp 59,863,938,748 pada tahun 2010, tertinggi Rp 122,501,815,456 pada tahun 2007 nilai rata-rata Rp 77,880,600,514.

 

4.1.2   Hasil Pengujian Asumsi Klasik

Dengan menggunakan model regresi interaksi pada pembahasan analisis data, maka dilakukan pengujian asumsi klasik terlebih dahulu. Uji asumsi klasik ini untuk mengetahui apakah model estimasi yang digunakan memenuhi asumsi regresi linear klasik. Penelitian ini menggunakan empat jenis asumsi klasik yaitu:

  1. Uji Normalitas

Pengujian Normalitas ini bertujuan mengetahui apakah data yang dugunakan telah terdistribusi secara normal. Untuk menguji normalitas data, penelitian ini menggunakan uji statistik  untuk menguji normalitas residual adalah uji statistik non-parametrik Kolmogorov-Smirnov (K-S). Uji K-S dengan membuktikan data residual berdistribusi normal atau, data residual tidak berdistribusi normal. Apabila data signifikan di atas 0.05 maka data residual terdistribusi normal, sedangkan tidak signifikan di bawah 0.05 maka data residual terdistribusi tidak normal. Uji Normalitas dapat dilihat pada Tabel 4.5.

 

 

Tabel 4.5

Uji Normalitas

DAU

PAD

BM

N

111

111

111

Normal Parametersa,b Mean

2.54E11

1.57E10

9.11E10

Std. Deviation

7.322E10

1.773E10

5.533E10

Most Extreme Differences Absolute

.122

.244

.176

Positive

.122

.244

.176

Negative

-.058

-.212

-.130

Kolmogorov-Smirnov Z

1.289

2.572

1.849

Asymp. Sig. (2-tailed)

.072

.000

.002

Sumber: Data Diolah (2012)

Berdasarkan dari output SPSS Tabel 4.5, untuk uji normalitas dapat dilihat DAU besarnya nilai Kolmogorov-Smirnow adalah 1.289 dan tidak signifikan pada 0.072 hal ini berarti data residual terdistribusi normal karena di atas 0,05. Sedangkan PAD dan Belanja Modal besarnya nilai Kolmogorov-Smirnov adalah 2.572 dan 1.849 signifikan pada 0.000 dan 0.02 hal ini berarti data residual terdistribusi tidak normal karena dibawah 0.05.

Berdasarkan dari output SPSS Tabel 4.5 PAD dan Belanja Modal besarnya nilai Kolmogorov-Smirnov adalah 2.572 dan 1.849 signifikan pada 0.000 dan 0.02 hal ini berarti data residual terdistribusi tidak normal karena dibawah 0.05. Ada tiga pilihan yang dapat dlakukan jika data tidak normal, yaitu :

  1. Jika jumlah sampel besar, maka dapat dihilangkan nilai outliner dari data.
  2. Melakukan tranformasi data
  3. Mengunakan alat analisis nonparametrik

Selanjutnya, pilihan yang digunakan adalah untuk mentransformasi data. Setelah melakukan tranformasi data, data di olah kembali dalam uji statistik non-parametrik Kolmogorov-Smirnov (K-S). Uji K-S. Apabila data signifikan di atas 0.05 maka data residual terdistribusi normal, sedangkan tidak signifikan di bawh 0.05 maka data residual terdistribusi tidak normal. Uji Normalitas setelah Tranformasi data dapat dilihat pada Tabel 4.6.

Tabel 4.6

Uji Normalitas setelah Tranformasi data

LNPAD

LNBM

N

111

111

Normal Parametersa,b Mean

23.1343

25.1158

Std. Deviation

.78403

.49814

Most Extreme Differences Absolute

.074

.084

Positive

.074

.074

Negative

-.048

-.084

Kolmogorov-Smirnov Z

.775

.885

Asymp. Sig. (2-tailed)

.585

.414

Sumber: Data Diolah (2012)

Berdasarkan Tabel 4.6 dapat diliat nilai setelah mentransformasi data, data di olah kembali dalam uji statistik non-parametrik Kolmogorov-Smirnov (K-S). Uji K-S. PAD dan Belanja Modal besarnya nilai Kolmogorov-Smirnov adalah 0.775 dan 0.885 tidak signifikan pada 0.585 dan 0.414 hal ini berarti data residual terdistribusi normal karena di atas nilai 0.05.

  1. Uji Multikolinearitas

Multikolinearitas berarti adanya hubungan yang kuat antara beberapa variabel atau semua variabel independen dalam model regresi. Untuk menguji ada tidaknya multikolinearitas di antara variabel independen maka digunakan nilai Variance inflation factors (VIF) dan nilai tolerance. Bila nilai tolerance < 0,10 atau nilai VIF > 10 maka terjadi multikolinearitas. Bila tolerance > 0,10 atau nilai VIF < 10 maka multikolinearitas ditolak. Hasil pengujian pada model regresi dapat dilihat pada Tabel 4.7.

Tabel 4.7

Uji Multikolinearitas

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

T

Sig.

Collinearity Statistics

B

Std. Error

Beta

Tolerance

VIF

1 (Constant)

68339473323.506

1337851959.785

5.108

.000

DAU

-.045

.051

-.060

-.888

.377

.980

1.020

PAD

2.223

.210

.721

10.610

.000

.980

1.020

 

Sumber: Data Diolah (2012)

Hasil penghiungan nilai Tolerance juga menunjukan tidak ada variabel independen yang memiliki nilai Tolerance kurang dari 0.10 yang berarti tidak ada korelasi antara variabel independen yang nialainya lebih dri 95%. Hasil nilai penghitungan  nilai Variabel Inflation Factor (VIF) menunjukan hal yang sama tidak ada satu variabel independen yang memiliki nilai VIF lebih dari 10. Jadi dapat disimpulkan bahwa tidak ada multikolonieritas antara variabel independen dalam model regresi.

  1. Uji Autokorelasi

Menurut Ghozali (2005), uji autokorelasi bertujuan untuk menguji apakah suatu model regresi linear memiliki korelasi antara kesalahan pengganggu pada periode tertentu dengan kesalahan pada periode sebelumnya. Untuk mengetahui apakah autokorelasi terdapat dalam suatu penelitian biasa dengan menggunakan test Durbin Watson (DW). Dasar pengambilan keputusan dalam uji autokorelasi adalah jika du < dw < 4-du maka tidak terjadi autokorelasi dari model regresi. Uji Autokorelasi dapat dilihat pada Tabel 4.8.

Tabel 4.8

Uji Autokorelasi

Model

R

R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

Durbin-Watson

1  

.715a

.511

.502

38585228576.732

1.686

Sumber: Data Diolah (2012)

Berdasarkan Tabel 4.8 terlihat nilai DW sebesar 1.686 jika kita bandingkan dengan tabel  Durbin-Watson dengan jumlah 111 (n) dari 23 kabupaten/kota dan jumlah variabel independen 2 (k=2) dihasilkan nilai dL (lower) =  1.502 dan dU (uppar)= 1.582 maka nilai DW = 1.686  lebih besar dari  dU = 1.582, maka dapat di simpulkan kita tidak bisa menolak yang menyatakan tidak ada autokorelasi.

  1. Uji Heteroskedastisitas

Heteroskedastisitas merupakan indikasi bahwa varian antar residual tidak homogen yang mengakibatkan nilai taksiran yang diperoleh tidak lagi efisien. Jika ada pola tertentu seperti titik-titik yang ada membentuk pola tertentu yang teratur, maka terjadi heterokedastisitas. Sebaliknya jika tidak ada pola yang jelas serta titik-titik yang menyebar di atas dan di bawah angka nol pada sumbu Y, maka tidak terjadi heterokedastisitas.

Dari grafik gambar 4.1 sctterplots terlihat bahwa titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun di bawah anggka 0 pada sumbu Y. hal ini dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi heterokedastisitas pada model regresi, sehingga model regresi layak pakai untuk memprediksi Belanja Modal berdasarkan masukan PAD dan DAU. Uji Heteroskedastisitas dapat dilihat pada Gambar 4.1.

 

 

 

 

 

 

 

Gambar 4.1

Uji Heteroskedastisitas

 

Sumber: Data Diolah (2012)

 

 

4.1.3 Hasil Pengujian Regresi Linier Berganda

Untuk menguji pengaruh DAU dan PAD terhadap belanja modal secara Bersama-sama digunakan metode analisis regresi linier berganda. Berdasarkan uji hipotesis yang telah dilakukan dengan menggunakan bantuan program SPSS (Statistical Package for Social Sciences) 18.0 pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara rinci dapat dilihat pada Tabel. 4.9.

Tabel 4.9

Hasil Regresi Pengaruh DAU dan PAD terhadap Belanja Modal

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

T

Sig.

B

Std. Error

Beta

1 (Constant)

68339473323.506

13378519594.785

5.108

.000

DAU

-.045

.051

-.060

-.888

.377

PAD

2.223

.210

.721

10.610

.000

Sumber: Data diolah (2012)

Dari hasil perhitungan statistik seperti yang terlihat pada Tabel 4.9 maka diperoleh persamaan regresi linear berganda sebagai berikut:

Y = 68339473323.506-.045X1 + 2.223X2 + ε

Dari persamaan regresi tersebut dapat diketahui bahwa konstanta (α) sebesar 68339473323.506nilai DAU turun sebesar -.045X1 sedangkan PAD sebesar  2.223X2.  Artinya yang pengaruh hanya PAD, sedangkan DAU tidak pengaruh karena hasil dari Tabel, yang Nilai Beta ≠ 0  hanya PAD. Nilai Beta DAU -.060 sedangkan PAD .721.

Berdasarkan Tabel 4.9 dapat dilihat bahwa nilai signifikan 0,377 nilai Unstandardized Coefficients (B) = (-0.045) DAU mempunyai  Nilai Koefisien Regresi = (-0.045), artinya Dau hanya -0.045% di bawah 0 sehingga dapat disimpulkan dengan demikian dapat dikatakan bahwa DAU tidak berpengaruh terhadap Prediksi  Belanja Modal.

Berdasarkan Tabel 4.9 dapat dilihat bahwa nilai B = 2.223 PAD mempunyai Koefisien Regresi = 2.223 sehingga dapat disimpulkan untuk PAD berpengaruh terhadap terhadap Prediksi Belanja Modal. Koefesien regresi PAD sebesar 2.223, artinya PAD lebih dari 100% maka dinyartakan kemungkinannya besar PAD berpengaruh terhada Belanja Modal. Hasil pengaruh secara bersama-sama PAD dan DAU terhadap Belanja Daerah dapat dilihat pada Tabel 4.10.

Tabel 4.10

Hasil Pengaruh Secara Bersama-sama PAD dan DAU terhdap Belanja Modal

Model

Sum of Squares

Df

Mean Square

F

Sig.

1 Regression

1.682E23

2

8.408E22

56.475

.000a

Residual

1.608E23

108

1.489E21

Total

3.290E23

110

Sumber: Data diolah (2012)

Hasil penelitian ini betujuan untuk mengetahui pengaruh DAU dan PAD secara bersama-sama terhadap Prediksi belanja Modal Pemerintahan Kabupaten/Kota di Provinsi Aceh. Bedasarkan rancangan hipotesis yang telah di uji dari Tabel 4.10. Dimana nilai signifikan 0.000, sehingga dapat disimpulkan untuk DAU dan PAD secara bersama-sama berpengaruh terhadap Prediksi Belanja Modal.

 

 

 

4.1.4 Koefisien Determinasi

Koefisien determinasi pada intinya adalah untuk mengukur besar persentase variasi variabel terikat yang dapat dijelaskan oleh variasi variabel bebas. Nilai koefisien determinasi dapat dilihat dari nilai R square. Tabel 4.11 menunjukan nilai dari R square dalam penelitian ini:

Tabel 4.11

Nilai Koefisien Determinasi

Model

R

R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1  

.715a

.511

.502

38585228576.732

Sumber: Data diolah (2012)

Berdasarkan Tabel 4.11 dapat dilihat bahwa nilai R Square diperoleh sebesar 0,502 atau sebesar 50.2%. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa 50.2% variasi Belanja Modal dapat dijelaskan oleh variabel independen dalam penelitian ini yaitu DAU dan PAD, sedangkan 49,8% sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak disebutkan dalam model penelitian ini.

 

4.1.5 Pengujian Hipotesis

Setelah dilakukan pengukuran variabel dalam penelitian ini maka akan dilakukan pengujian untuk setiap hipotesis. Untuk menentukan menerima atau menolak hipotesis yang diajukan maka dilakukan pengujian secara statistik. Analisa data dilakukan dengan menggunakan analisis regresi berganda yaitu bertujuan untuk mengetahui pengaruh DAU dan PAD terhadap prediksi Belanja Modal, yang diolah dengan menggunakan program komputer Statistical Package for Social Science (SPSS) pada Tabel 4.9.

Untuk menguji pengaruh DAU (X1) dan PAD (X2) terhadap Prediksi Belanja Modal (Y1) dalam penelitian ini dilakukan dengan cara meregres semua variabel dalam penelitian, baik variabel dependen maupun variabel independen. Penelitian ini menggunakan metode sensus, dengan demikian tidak dilakukan uji signifikansi. Kesimpulan diambil langsung dari nilai koefesien regresi masing-masing variabel sebagai berikut :

  1. Berdasarkan Tabel 4.10 hal ini berarti DAU dan PAD secara bersama-sama berpengaruh terhadap Prediksi Belanja Modal.
  2. Berdasarkan Tabel 4.9 hal ini berarti DAU tidak berpengaruh terhadap Prediksi Belanja Modal
  3. Berdasarkan Tabel 4.9 hal ini berarti PAD berpengaruh terhadap Prediksi Belanja Modal

 

4.2.  Pembahasan

4.2.1    Pengaruh Dana Alokasi Umum dan Pendapatan Asli Daerah terhadap Belanja Modal

 

Penelitian hasil pengujian hipotesis menjelaskan hasil bahwa DAU dan PAD secara bersama-sama berpengaruh terhadap prediksi belanja modal Berdasarkan Tabel 4.10. Kesimpulannya, semakin tinggi jumlah transfer pemerintah pusat dalam bentuk DAU maka akan meningkatkan PAD pada daerah otonomi. Temuan ini memberikan indikasi penting adanya peningkatan pembiayaan daerah yang sangat tinggi. Peningkatan PAD yang tinggi, diimbangi pemerintah dengan melakukan alokasi belanja yang lebih tinggi, sehingga pada gilirannya pemerintah daerah bisa memperoleh transfer pemerintah pusat yang semakin tinggi.

Penelitian ini dilakukan oleh Prakosa (2004) tentang Analisis Pengaruh Dana Alokasi Umum (DAU) dan Pendapatan Asli Daerah (PAD) terhadap Prediksi Belanja Daerah: Studi Empiris di Wilayah Propinsi Jawa Tengah dan DIY menyimpulkan bahwa DAU dan PAD berpengaruh signifikan terhadap belanja daerah, baik dengan lag maupun tanpa lag. Ketika tidak menggunakan lag, pengaruh PAD terhadap Belanja daerah lebih kuat dari pada DAU, tetapi ketika menggunakan lag, pengaruh DAU terhadap belanja daerah justru lebih kuat dari pada PAD.

Penelitian lain yang mendukung penelitian ini adalah Darwanto dan Yulia Yustikasari (2007) tentang pengaruh pertumbuhan ekonomi,  PAD, dan DAU terhadap pengalokasian anggaran Belanja Modal yang menilai tentang pertumbuhan ekonomi memiliki korelasi positif namun tidak signifikan terhadap Belanja Modal. Pertumbuhan ekonomi kurang memiliki pengaruh yang nyata terhadap belanja modal. PAD memiliki korelatif dan signifikan terhadap belanja modal, artinya PAD memiliki pengaruh yang nyata terhadap belanja modal dan hubungannya positif.

Seryawan dan Adi (2008) juga melakukan penelitian tentang pengaruh Fiscal Stress Terhadap Pertumbuhan PAD dan Belanja Modal (Studi Empiris pada Kabupaten/Kota Se-Jawa Tengah). Dalam menghadapi Otonomi daerah, pemerintahan daerah harus lebih meningkatkan pelayanan publiknya. Upaya perbaikan sepanjang didukung oleh tingkat pembiayaan daerah yang memadai. Alokasi belanja yang memadai untuk meningkatkan pelayanan publik diharapkan memberikan timbal balik berupa peningkatan penerimaan PAD. Baik yang berasal dari retribusi, pajak daerah maupun penerimaan lainnya. Implementasi undang-undang otonomi daerah diharapkan dapat memberikan motivasi bagi daerah untuk meningkatkanPAD. Pemerintah diharapkan mengali potensi yang ada didaerahnya, sehingga PAD dapat digunakan untuk membiayai belanja daerah, khususnya yang berkaitan langsung dengan pelayanan publik  ataupun peningkatan prasarana yang mendukung pencepatan pertumbuhan ekonomi daerah.

4.2.2        Pengaruh Dana Alokasi Umum terhadap Belanja Modal

Penelitian hasil pengujian hipotesis menjelaskan hasil bahwa DAU tidak berpengaruh terhadap Prediksi Belanja Modal Berdasarkan Tabel 4.9. Pemerintahan Kabupaten/Kota masih tergantung oleh DAU dari Pemerintah Pusat ke Pemerintah Daerah dimaksudkan untuk menutup kesenjangan fiskal dan pemerataan kemampuan fiskal antar daerah dalam rangka membantu kemandirian pemerintah daerah menjalankan fungsi dan tugasnya melayani masyarakat. DAU merupakan sumber penerimaan daerah yang paling besar.

Pelimpahan kewenangan pada pemerintah daerah juga diikuti dengan pelimpahan dalam bidang keuangan. Pelimpahan dalam bidang keuangan mengakibatkan terjadinya perubahan-perubahan dalam struktur keuangan, diantaranya: (1) Penerimaan Daerah dari Dana Bagi Hasil, SDA dimaksudkan untuk meningkatkan penerimaan fiskal bagi daerah yang memiliki SDA seperti minyak, gas alam, hasil pertambangan, kehutanan, perkebunan, serta perikanan; (2) Penerimaan Daerah dari Bagi Hasil Pajak; (3) skema bantuan pemerintah dalam bentuk transfer yakni DAU (Maulida, 2007).

Kebijakan otonomi daerah merupakan pendelagasian kewenangan yang disertai denagn menyerahkan dan pengalihan pendapatan, secara dan prasarana serta SDM dalam kerangka desentralisasi fiskal. Kebijakan desentralisasi ditujukan untuk mewujudkan kemandirian daerah, pemerintahan daerah otonomi mempunyai kewewenangan untuk mengatur dan mengurus kepentingan masyarakat setempat menurut prakarsa sendiri berdasar aspirasi masyarakat (UU No. 32/2004). Kemampuan daerah untuk menyediakan pendanaan yang berasal dari daerah sangat tergantung pada kemampuan merealisasikan potensi ekonomi tersebut menjadi kegiatan bentuk-bentuk kegiatan ekonomi yang mampu menciptakan perguliran dana untuk pembangunan daerah yang berkelanjutan.

Sejak di terapkannya desentralisasi fiscal,  pemerintahan pusat mengharapkan daerah dapat mengalokasikan sumber daya yang dimiliki sehingga tidak hanya mengandalkan DAU. Dibeberapa daerah peran DAU sangat signifikan karena kebijakan daerah lebih di domisilin oleh jumlah DAU dari PAD (sidik et al, 2002). Temuan penelitian yang telah dilakukan oleh Abdullah dan Halim (2003) yang menyatakan DAU berpengaruh signifikan terhadap belanja modal. Dan penelitin yang telah dilakukan Prakoso (2004) yang membuktikan secara empiris bahwa besarnya jumlah belanja modal dipengaruhi oleh DAU yang di terima dari pemerintah pusat.

 

4.2.3        Pengaruh Pendapatan Asli Daerah terhadap Belanja Modal

Penelitian hasil pengujian hipotesis menjelaskan hasil bahwa PAD berpengaruh terhadap prediksi belanja modal Berdasarkan Tabel 4.9. PAD merupakan sumber pembiayaan untuk anggaran belanja modal. PAD didapatkan dari iuran langsung dari masyarakat, seperti pajak, retribusi, dan lain sebagainya. Tanggung jawab agen (pemerintah daerah) kepada prinsipal (masyarakat) adalah memberikan pelayanan publik (public service) yang baik kepada masyarakat melalui anggaran belanja modal, karena masyarakat telah memberikan sebagaian uangnya kepada pemerintah daerah.

Hasil penelitian Setiaji dan Adi (2007) menunjukkan fakta empiris yang menarik, yaitu selama era otonomi PAD mengalami peningkatan yang sangat signifikan dibanding dengan periode sebelum otonomi, namun demikian kontribusi PAD terhadap pembiayaan daerah justru mengalami penurunan yang berarti. Temuan ini memberikan indikasi penting adanya peningkatan pembiayaan daerah yang sangat tinggi. Peningkatan PAD yang tinggi, diimbangi pemerintah dengan melakukan alokasi belanja yang lebih tinggi, sehingga pada gilirannya pemerintah daerah bisa memperoleh transfer pemerintah pusat yang semakin tinggi.

Studi Abdullah (2004) menemukan adanya perbedaan preferensi antara eksekutif dan legislatif dalam pengalokasian spread PAD kedalam belanja sektoral. Alokasi untuk infrastruktur dan DPRD mengalami kenaikan, tapi alokasi untuk pendidikan dan kesehatan justru mengalami penurunan. Abdullah (2004) menduga power legislatif yang sangat besar menyebabkan diskresi atas pengunaan spread PAD tidak sesuai dengan preferensi publik.

Pertumbuhan belanja modal /pembagunan merupakan salah satu usaha pemerintahan Kabupaten/Kota untuk mengoptimalkan potensi-potensi yang ada di daerah masing-masing. Pertumbuhan belanja modal/pembagunan merupakan cirri positif bahwa pemerintahan Kabupaten/Kota telah berusaha mengurangi ketergantungan terhadap pemerintahan pusat. Dalam era otonomi, daerah dituntut untuk mencari alternatif sumber pembiayayaan pembagunan tanpa mengurangi harapan masih adanya bantuan dan bagian (sharing) dari pemerintah pusat dan mengunakan dana publik sesuai dengan prioritas dan aspirasi masyarakat (Mardiasmo, 2002).

 

Tinggalkan komentar

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s

panetir bungkes

General Info

The WordPress.com Blog

The latest news on WordPress.com and the WordPress community.