5 HASIL DAN PEMBAHASAN
5.3 Analisis Gerombol (Cluster Analisis)
5.4.2 Hasil Analisis Pengaruh Belanja Daerah terhadap Indeks
1. Indikator Model Panel VAR
Hubungan antara IPM dan Jenis belanja pemerintah ditunjukkan dalam model VECM namun koefisien error correction term tidak signifikan pada taraf nyata α=5% maupun α=10% . Hal ini menunjukkan perlu waktu yang lama untuk penyesuaian dari jangka pendek ke jangka panjang. Hasil estimasi dengan model VECM dapat dijelaskan dalam Tabel 33. Berdasarkan persamaan jangka pendek, bahwa belanja pegawai tidak signifikan berpengaruh terhadap IPM, sedangkan belanja lain, belanja barang dan belanja modal berpengaruh secara signifikan pada taraf nyata α=5% terhadap IPM.
Tabel 33 Hasil Estimasi pengaruh belanja daerah terhadap IPM Jawa Timur
Keterangan :
** Signifikan pada taraf nyata 5%
Periode LNIPM LNBP LNBB LNBM LNBL 1 0.009 0.000 0.000 0.000 0.000 2 0.009 -0.001 0.000 0.001 0.000 3 0.009 -0.001 0.001 0.002 -0.002 4 0.009 -0.001 0.000 0.001 0.000 5 0.009 -0.001 0.000 0.001 -0.001 6 0.009 -0.001 0.000 0.001 0.000 7 0.009 0.000 0.000 0.001 0.000 8 0.009 -0.001 0.000 0.001 0.000 9 0.009 0.000 0.000 0.001 0.000 10 0.009 -0.001 0.000 0.001 0.000 Total 0.089 -0.005 0.003 0.011 -0.004
Cholesky Ordering : LNIPM LNBP LNBB LNBM LNBL
Koefisisen belanja barang dan belanja modal bertanda positif, artinya setiap ada kenaikan belanja barang dan belanja modal akan menaikkan IPM (cateris paribus), sedangkan koefisien belanja lain bertanda negatif, artinya jika ada kenaikan belanja lain akan menurunkan IPM (cateris paribus). Persamaan jangka panjang, variabel belanja modal tidak signifikan mempengaruhi IPM, sedangkan pegawai, belanja barang dan belanja lain berpengaruh secara signifikan pada taraf nyata α=5% terhadap IPM. Koefisien belanja pegawai dan belanja lain bertanda negatif artinya dalam jangka panjang, jika ada kenaikan belanja pegawai dan belanja lain akan menurunkan IPM (cateris paribus), sedangka belanja barang bertanda positif, artinya dalam jangka panjang jika ada kenaikan belanja barang akan menaikkan IPM (cateris paribus).
Tabel 34 Hasil impulse response IPM karena shock masing-masing jenis belanja tiap tahun selama 10 tahun
Hasil analisis impulse response dilakukan untuk melihat dampak saat ini dan masa depan dari variabel IPM akibat perubahan atau shock variabel belanja barang, belanja pegawai, belanja modal dan belanja lainnya. Adanya shock pada variabel belanja barang, belanja pegawai, belanja modal dan belanja lainnya pada periode pertama tidak memberi dampak apapun pada total IPM. Pada periode kedua shock belanja pegawai memberi dampak sebesar -0.001 pada IPM, shock belanja barang memberi dampak sebesar 0.000 pada IPM dan shock belanja lain
Periode S.E. LNIPM LNBP LNBB LNBM LNBL 1 0.009 100.000 0.000 0.000 0.000 0.000 2 0.013 98.845 0.179 0.004 0.972 0.001 3 0.016 96.716 0.228 0.371 1.573 1.113 4 0.018 96.617 0.361 0.341 1.796 0.886 5 0.020 96.697 0.351 0.288 1.755 0.909 6 0.022 96.881 0.370 0.247 1.741 0.761 7 0.024 97.078 0.349 0.223 1.690 0.660 8 0.026 97.192 0.344 0.201 1.685 0.577 9 0.027 97.270 0.334 0.190 1.676 0.529 10 0.029 97.319 0.335 0.182 1.683 0.481
Cholesky Ordering : LNIPM LNBP LNBB LNBM LNBL
memberi dampak sebesar 0.000 pada IPM dan shock belanja modal memberi dampak sebesar 0.001 (Tabel 34). Dalam kurun waktu 10 tahun, maka jenis belanja yang memberikan dampak paling besar adalah belanja modal sebesar 0.011 sedangkan belanja pegawai dan belanja lain akan mengurangi IPM. Jika dikaji lebih dalam lagi, kejutan-kejutan yang terjadi dengan datangnya informasi baru dalam jenis belanja daerah berpengaruh pada IPM.
Tabel 35 Hasil Variance Decomposition VECM masing-masing jenis belanja terhadap IPM
Selain IRF, dalam VECM menyediakan analisis variance decomposition. Analisis ini memberikan motode yang berbeda di dalam menggambarkan sistem dinamis VAR, yaitu menggambarkan relatif pentingnya setiap variabel di dalam sistem VAR karena adanya shock. Selain itu digunakan juga untuk memprediksi kontribusi persentase varian setiap variabel karena adanya perubahan variabel tertentu di dalam sistem VAR. Tabel 35 menjelaskan prediksi kontribusi persentase varian IPM terhadap perubahan variabel jenis alokasi belanja. Periode pertama forecast error variance dari IPM dapat dijelaskan oleh IPM itu sendiri sebesar 100%, sedangkan yang dapat dijelaskan oleh variabel lainnya sebesar 0%. Pada periode kedua yang dapat dijelaskan oleh IPM sendiri sebesar 98.845%, belanja pegawai sebesar 0.179%, belanja barang sebesar 0.004% , belanja lain sebesar 0.001% dan belanja modal sebesar 0.972%. Sampai sepuluh periode mendatang forecast error variance yang dapat dijelaskan oleh IPM sendiri sebesar
97.319%, belanja pegawai sebesar 0.335%, belanja barang sebesar 0.182% , belanja lain sebesar 0.481% dan belanja modal sebesar 1.683%. Dari hasil ini dapat dikatakan bahwa belanja modal pada periode 10 memberikan kontribusi terbesar dibandingkan jenis belanja lain dan selalu meningkat setiap tahunnya, sedangkan jenis belanja pegawai, belanja barang dan jenis belanja lain kontribusinya lama-lama akan berkurang.
2. Interpretasi Model Panel VAR : Pengaruh Belanja Daerah terhadap IPM Jawa Timur
Hubungan antara IPM dan jenis belanja pemerintah ditunjukkan dalam model VECM artinya adanya hubungan jangka panjang dan jangka pendek antara IPM dengan jenis belanja pemerintah, akan tetapi koefisien error correction term tidak signifikan. Kondisi tidak signifikan ini menunjukkan perlu waktu yang lama untuk penyesuaian dari jangka pendek ke jangka panjang. Belanja pegawai tidak signifikan berpengaruh terhadap IPM, sedangkan belanja lain, belanja barang dan belanja modal berpengaruh secara signifikan terhadap IPM. Hal ini disebabkan jenis belanja pegawai, yang manfaat terbesarnya adalah langsung ke pegawainya. Padahal jumlah pegawai itu relatif sedikit untuk tiap daerah, sehingga wajar jika jenis belanja ini tidak berpengaruh terhadap IPM dalam jangka pendek. Dalam persamaan jangka panjang, variabel belanja modal tidak signifikan mempengaruhi IPM, Belanja barang berpengaruh positif secara signifikan mempengaruhi IPM, sedangkan belanja pegawai dan belanja lain berpengaruh negatif terhadap IPM. Hal ini dapat dijelaskan, yang termasuk jenis belanja barang adalah jenis belanja jasa juga, antara lain barang-barang keperluan kantor yang habis kurang dalam satu tahun, untuk membiayai penyuluhan, kursus dan lain-lain.
Sebagaimana diketahui bahwa IPM itu dibentuk dari tiga komponen yaitu pendidikan, kesehatan maupun daya beli. Oleh karena itu untuk menjelaskan lebih jauh tentang alokasi APBD yang mempengaruhi IPM . maka perlu dilihat lebih detail alokasi belanja dalam APBD mempengaruhi tingkat pencapaian dari setiap komponen pembentuk IPM baik pendidikan, kesehatan maupun daya beli. Secara
rinci dapat dijelaskan faktor yang mempengaruhi pencapaian komponen IPM, diantaranya :
a. Rata-rata Lama Sekolah secara umum dipengaruhi oleh daya tampung kelas 1 SMP dan adalah tingkat kelulusan dari SD maupun SMP. Untuk itu, program pembangunan yang mengarah kepada upaya untuk menekan murid yang drop out baik melalui pemberian beasiswa maupun sekolah SMP Terbuka, SMP Satu Atap dan SMP Kelas Jauh akan mampu meningkatkan Rata-rata Lama Sekolah.
b. Angka Melek Huruf untuk penduduk usia 15 tahun ke atas secara umum dipengaruhi oleh kemampuan baca tulis huruf latin, bahasa indonesia dan kemampuan pengetahuan dasar. Oleh karena itu, adanya kegiatan yang berkenaan dengan keaksaraan fungsional, kejar paket dan Pusat Kegiatan Belajar Masyarakat yang mengarah kepada pemberantasan buta aksara, akan mendorong peningkatan angka melek huruf.
c. Angka Harapan Hidup untuk bayi yang berumur 1 tahun ke atas sangat ditentukan oleh pelayanan kesehatan kepada bayi terutama program Imunisasi. Hal ini disebabkan karena kegiatan imunisasi kepada bayi akan memberikan daya tahan tubuh mereka terhadap berbagai penyakit yang dapat dicegah dengan imunisasi. Korelasi antara Angka Harapan Hidup dengan jumlah imunisasi lengkap maupun jumlah cakupan desa yang telah terpenuhi imunisasi (UCI Desa) akan berpengaruh terhadap Umur Harapan Hidup (UHH) bagi bayi yang bersangkutan. Selain itu, pertolongan persalinan oleh tenaga kesehatan kepada ibu-ibu yang melahirkan, terutama ibu-ibu yang termasuk resiko tinggi (resti) sangat menentukan peluang hidup bagi seorang bayi. Untuk itu, berbagai program pembangunan yang mengarah pada kegiatan imunisasi, pelayanan KIA, dan kegiatan pendukung lainnya, seperti revitalisasi posyandu akan berpengaruh kepada pencapaian Angka Harapan Hidup. Faktor lainnya yang juga berpengaruh terhadap Angka Harapan Hidup yaitu prosentase balita gizi baik. Hal ini disebabkan karena balita dengan gizi yang baik sangat mungkin memiliki usia hidup yang lebih lama.
d. Kemampuan daya beli masyarakat, dipengaruhi oleh beberapa faktor namun salah satu faktornya adalah jumlah penduduk miskin. Keberadaan jumlah
penduduk miskin sangat berkorelasi dengan tingkat penghasilan yang rendah sehingga kemampuan daya belinya pun juga rendah. Oleh karena itu, program utama yang dapat meningkatkan kemampuan daya beli adalah program penanggulangan kemiskinan yang diupayakan dengan dua hal yaitu : (1) mengurangi beban orang miskin dan (2) meningkatkan pendapatan orang