BAB II TINJAUAN PUSTAKA
2.10 Hipotesis Penelitian
Berdasarkan kerangka diatas, diduga terjadi ilusi fiskal dalam anggaran pendapatan dan belanja daerah Seluruh Provinsi pada Pulau Sulawesi.
Y (Belanja Daerah) Pajak
Retribusi DAU
DBH Ilusi Fiskal
30
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1 Jenis Penelitian
Jenis penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif kuantitatif, karena dalam penelitian ini mendeskriptifkan keadaan yang terjadi pada saat sekarang secara sistematis dan faktual dengan tujuan untuk memaparkan serta penyelesaian dari masalah yang diteliti.
3.2 Jenis dan Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder dalam bentuk data panel atau gabungan antara data time series selama 8 tahun yaitu dari tahun 2010-2017 dan cross section yaitu Provinsi Sulawesi Utara, Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan, Sulawesi Tenggara, Sulawesi Barat, dan Gorontalo yang telah berdiri/terbentuk dibawah tahun 2001 (sebelum pelaksanaan otonomi daerah) Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini diperolah dari :
a. Direktorat Jendral Perimbangan Keuangan (DPJK) Kementrian Keuangan RI b. Badan Pusat Statistik Indonesia
3.3 Alat Analisis
Analisis data dalam penelitian ini menggunakan metode data panel.
Pengolahan data yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan software Microsoft Excel dan E-views 6.0. Hasil pengolahan data disajikan pada bagian lampiran. Untuk penjelasan hasil analisis, dikutip beberapa bagian dari olahan dan dideskripsikan dalam bab hasil dan pembahasan.
3.4 Teknik dan Metode Analisis Data 3.4.1 Regresi Berganda Data Panel
Alat yang digunakan untuk menganalisis dalam penelitian ini adalah analisis regresi berganda data panel. Menurut Sugiyono (2012), regresi berganda digunakan oleh sebuah penelitian jika penelitian tersebut bertujuan untuk mengetahui pengaruh dan meramalkan suatu pengaruh antar variabel. Masing-masing Variabel Independen antara lain Pajak (TAX), Retribusi (RTR), Dana Alokasi Umum (DAU), dan Dana Bagi Hasil (DBH) untuk mengetahui pengaruhnya terhadap Variabel Belanja Daerah (BD). Persamaan matematis pengaruh variabel bebas terhadap veriabel terikat dinyatakan sebagai berikut,
= (TAX,RTR,DAU,DBH)………(3.1)
Keterangan:
TAX = Pajak (rupiah) RTR = Retribusi (rupiah)
DAU = Dana Alokasi Umum (rupiah) DBH = Dana Bagi Hasil (rupiah) BD = Belanja Daerah (rupiah)
Persamaan matematis 3.1 dapat diformulasikan ke dalam persamaan model ekonometrika sebagai berikut,
= + + + + + ... (3.2)
Keterangan:
, = Konstanta Regresi
, , , , = Koefisien Regresi
= error term
i = cross section
t = time series
Dalam menggunakan regresi data panel terdapat beberapa model regresi yang dapat digunakan. Menurut Gujarati (2006) paling tidak terdapat tiga model regresi data panel yaitu Common Effect Model, Fixed Effect Model, dan Random Effect Model:
a. Common Effect
Model common effect merupakan pendekatan data panel yang paling sederhana.
Model ini tidak memperhatikan dimensi individu maupun waktu sehingga diasumsikan bahwa perilaku antar individu sama dalam berbagai kurun waktu.
Model ini hanya mengkombinasikan data time series dan cross section dalam bentuk pool, mengestimasinya menggunakan pendekatan kuadrat terkecil/pooled least square.
b. Fixed Effect
Model ini mengasumsikan bahwa perbedaan antar individu dapat diakomodasi dari perbedaan intersepnya. Untuk mengestimasi data panel model Fixed Effect menggunakan teknik variable dummy untuk menangkap perbedaan intersep antar wilayah. Namun demikian slopnya tetap sama antar wilayah. Model estimasi ini sering juga disebut dengan teknik Least Squares Dummy Variable (LSDV).
c. Random Effect
Model ini akan mengestimasi data panel dimana variabel gangguan mungkin saling berhubungan antar waktu dan antar individu. Pada model Random Effect perbedaan intersep diakomodasi oleh error terms masing-masing wilayah.
Keuntungan menggunkan model Random Effect adalah menghilangkan
heteroskedastisitas. Model ini juga disebut dengan Error Component Model (ECM) atau teknik Generalized Least Square (GLS).
3.4.2 Penentuan Model Regresi
Untuk menentukan model regresi mana yang akan digunakan maka diperlukan pengujian. Menurut Widarjono (2009) dalam menguji model regresi mana yang akan digunakan dapat dilakukan diantaranya dengan tiga pengujian model, yaitu Uji Chow, Uji Hausman, dan Uji Lagrange Multiplier (LM):
a. Uji Chow
Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah model yang digunakan adalah Common Effect atau Fixed Effect. Hipotesis dalam Uji Chow adalah:
1) H0 = Model Common Effect 2) Ha = Model Fixed Effect
Untuk menguji Hipotesis nol atau alternatif yang dipilih adalah dengan membandingkan probabilitas F statistik dengan nilai alfa sebesar 5%.
Jika nilai probabilitas F statsitik lebih besar dari nilai alfa maka H0 diterima sedangkan Ha ditolak sehinga model yang digunakan adalah Common Effect. Jika nilai probabilitas F statistik lebih kecil dari nilai alfa atau dikatakan signifikan maka H0 ditolak sedangkan Ha diterima sehingga model yang digunakan adalah menggunakan Fixed Effect.
b. Uji Hausman
Uji ini digunakan untuk menentukan apakah akan menggunakan model Random Effect atau model Fixed Effect. Hipotesis dalam Uji Hausman adalah:
1) H0 = Model Random Effect 2) Ha = Model Fixed Effect
Untuk menguji Hiptesis nol atau alternatif dilakukan dengan membandingkan nilai probabilitas Chi Square dan alfa sebesar 5%.
Jika nilai probabilitas Chi Square lebih besar dari nilai alfa maka H0diterima sedangkan Ha ditolak sehinga model yang digunakan adalah Random Effect. Jika nilai probabilitas Chi Square lebih kecil dari nilai alfa atau dikatakan signifikan maka H0 ditolak sedangkan Ha diterima sehingga model yang digunakan adalah menggunakan Fixed Effect.
3.4.3 Uji Statistik
Setelah model regresi data panel ditentukan maka perlu untuk melakukan uji statistik dan pengaruh antara variabel independen dengan variabel dependen. Untuk menguji signifikasi pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen baik secara parsial maupun secara bersama-sama dilakukan dengan Uji Parsial (uji t-statistik), Uji Simultan (uji F-t-statistik), dan melihat Koefisien Determinasi ( ).
a. Uji Signifikansi secara Parsial (Uji t)
Uji t adalah jenis pengujian statistik yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara individual (Ghozali, 2005). Uji t dilakukan dengan tingkat keyakinan 95% dan tingkat kesalahan analisis (nilai α) sebesar 5%. Hipotesis dalam Uji t adalah:
1) H0 = variabel independen tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
2) Ha = variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Untuk menguji Hiptesis nol atau alternatif dilakukan dengan membandingkan nilai probabilitas t-statistik dan alfa sebesar 5%.
Jika nilai probabilitas t-statistik lebih besar dari nilai alfa maka H0 diterima sedangkan Ha ditolak sehingga variabel independen tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Jika nilai probabilitas t-statistik lebih kecil dari nilai alfa atau dikatakan signifikan maka H0 ditolak sedangkan Ha diterima sehingga variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
b. Uji Signifikansi secara Simultan (Uji F)
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen yang digunakan secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen (Ghozali, 2005). Tujuan pengujian ini adalah untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama memengaruhi variabel dependen secara signifikan. Uji F dilakukan pada tingkat keyakinan 95% dan tingkat kesalahan analisis (α) = 5% Hipotesis dalam Uji F adalah:
1) H0 = variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
2) Ha = variabel independen secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Untuk menguji Hiptesis nol atau alternatif dilakukan dengan membandingkan nilai probabilitas F statistik dan alfa sebesar 5%.
Jika nilai probabilitas F statistik lebih besar dari nilai alfa maka H0 diterima sedangkan Ha ditolak sehingga variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen. Jika nilai probabilitas F statistik lebih kecil dari nilai alfa atau dikatakan signifikan maka H0 ditolak sedangkan Ha
diterima sehingga variabel independen secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
c. Koefisien Determinasi
Koefisien determinasi ( ) merupakan nilai koefisien yang dapat menunjukkan seberapa besar persentase variasi total variabel independen dapat menjelaskan variabel dependen (goodness of fit test) (Ghozali, 2005). Besarnya koefisien determinasi adalah antara 0 sampai 1. Semakin mendekati nol, maka semakin kecil variasi vriabel independen dapat menjelaskan variabel dependen. Sedangkan jika koefisien determinasi mendekati satu maka dapat dikatakan semakin kuat model tersebut dalam menerangkan variasi variabel independen terhadap variabel dependen.
3.5 Definisi Operasional Variabel Penelitian 3.5.1 Ilusi Fiskal
Ilusi Fiskal merupakan kondisi dimana terjadi peningkatan PAD yang tidak seimbang dengan peningkatan dana perimbangan terhadap belanja daerah, sehingga belanja daerah didominasi oleh dana perimbanga.
3.5.2 Variabel Dependen : Belanja Daerah (BD)
Belanja daerah merupakan kewajiban daerah yang diakui sebagai pengurang nilai kekayaan bersih dalam periode tahun anggaran yang bersangkutan. Data belanja daerah yang digunakan adalah dalam juta rupiah.
3.5.3 Variabel Indipenden a. Pajak Daerah (PD)
Pajak Daerah merupakan pungutan yang dilakukan pemerintah daerah provinsi berdasarkan peraturan perundang-undangan yang berlaku. Data pajak daerah yang digunakan adalah dalam juta rupiah.
b. Retribusi Daerah (RD)
Retribusi Daerah merupakan merupakan biaya dari fasilitas pemerintah yang digunakan oleh orang secara umum. Data retribusi daerah yang digunakan adalah dalam juta rupiah.
c. Dana Alokasi Umum (DAU)
Dana Alokasi Umum adalah transfer dana dari pemerintah pusat ke pemerintah daerah yang dimaksudkan untuk menutup kesenjangan fiskal (fiscal gap) dan pemerataan kemampuan fiskal antar daerah dalam rangka membantu kemandirian pemerintah daerah menjalankan fungsi dan
tugasnya melayani masyarakat. Data DAU yang digunakan adalah dalam juta rupiah.
d. Dana Bagi Hasil (DBH)
Dana Bagi Hasil (DBH) adalah dana yang bersumber dari APBN yang dibagi hasilkan kepada daerah berdasarkan angka persentase tertentu. Data DBH yang digunakaan adalah dalam juta rupiah.
38
BAB IV
ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi Data
Analisis data yang dilakukan dalam mendeteksi terjadinya fenomena ilusi fiskal dalam penelitian ini menggunakan pendekatan belanja dengan analisis regresi data panel. Data time series yang digunakan adalah data dari tahun 2010 sampai dengan tahun 2017. Sedangkan cross section meliputi seluruh provinsi yang ada di Pulau Sulawesi. Fenomena ilusi fiskal dapat dideteksi dengan melihat pengaruh PDRB, pajak daerah, retribusi daerah, dana perimbangan dan juga dana bagi hasil terhadap belanja daerah yang ada di setiap provinsi Pulau Sulawesi. Kemudian data yang ada diolah menggunakan regresi data panel sehingga dapat terlihat pengaruhnya.
Tabel 4.1 Rata-rata sub sektor APBD Tahun 2010-2017 (miliar rupiah)
Berdasarkan Tabel 4.1 menganalisis rata-rata sub sektor APBD 6 provinsi di pulau Sulawesi dari tahun 2010 sampai dengan 2017 yang dinyatakan dalam satuan rupiah. Berdasarkan enam provinsi di pulau Sulawesi rata-rata pajak daerah yang tertinggi berada di provinsi Sulawesi Selatan yaitu sebesar 2.100 miliar. Hal ini dikarenakan Sulawesi Selatan merupakan pusat pariwisata dan juga banyaknya hotel serta bandara yang menyebabkan tingginya sektor pajak. Sedangkan pajak terendah terdapat di provinsi Gorontalo hal ini dikerenakan provinsi Gorontalo dalam
Prov. Sulawesi Utara 622 30.992 82 834 1.890
Prov. Sulawesi Tengah 543 8.961 87 952 2.058
Prov. Sulawesi Selatan 2.159 88.764 250 1.089 4.540
Prov. Sulawesi Tenggara 370 21.086 98 931 1.754
Prov. Gorontalo 152 2.500 30 660 1.058
Prov. Sulawesi Barat 186 5.624 25 631 1.033
pengelolaan masih belum optimal dari 100 persen hotel yang ada hanya tercatat 50 persen pengelolaanya yang menyebabkan dari indicator pajak belum optimal .
Berdasarkan Tabel diatas dari variabel retribusi yang tertinggi berada di Sulawesi selatan. Hal tersebut sama halnya dengan retribusi dikarenakan banyaknya pariwisata yang menyebabkan banyaknya lapak parkir, pedagang dan juga lain sebagainya sehingga pendapatan retribusi pemerintah tinggi. Pendapadat retribusi tersebut berjumlah 88 miliar. Kemudian daerah yang retribusinya paling rendah adalah Provinsi Gorontalo masih sama seperti pada sektor pajak hal ini disebabkan dari Provinsi Gorontalo dalam kontek pengelolaan retribusi parkir masih banyak parkir liar hal ini menyebabkan tingkat retribusi yang di terima belum optimal.
Dari dana bagi hasil yang mana dana dari pemerintah sebagai bagi dari hasil pajak maupun bukan pajak yang disetorkan terhadap pemerintah yang tertinggi masih sama seperti sektor yang lain yaitu Sulawesi Selatan yaitu dengan jumlah 250 miliar.
Hal ini dikarenakan dari sektor pajak yang di setorkan oleh Provinsi Sulawesi Selatan juga merupakan yang terbesar. Jadi dana bagi hasl yang diperoleh juga besar.
Provinsi yang mendapatkan dana bagi hasil terendah adalah Provinsi Sulawesi Barat.
Dari Dana Alokasi Umum yang merupakan bagian dari dana perimbangan yang diberikan oleh pemerintah pusat Provinsi Sulawesi selatan masih merupakan yang tertinggi dengan rata-rata 1 triliun dari tahun 2010 sampai dengan 2017 hal ini progres dari pengelolaan pendapatan asli daerah yang semakin menigkat sehingga bantuan alokasi umum ditambah yang memiliki tujuan lebih mengoptimalkan pendapatan asli daerahnya. Namun pada Provinsi Sulawesi Barat Dana Alokasi Umum yang didapat merupakan yang terendah yaitu hanya sebesar 25 miliar dalam pengelolaan dari beberapa dana alokasi umum yang ada di Sulawesi Barat belum optimal sehinga dana allokasi umumdari pemerintah pusat di kurangi.
Derdasarkan tabel 4.1 dari segi belanja daerah Sulawesi Selatan merupakan daerah yang mendapat pendapatan daerah tertinggi yang mana disebabkan banyaknya sektor pariwisata dan juga sektor yang lain, hal tersebut tentu membuat belanjanya
seperti belanja pembangunan dan tingkat belanja rutin yang tinggi. Kemudian belanja daerah yang terendah adalah Provinsi Sulawesi Barat yaitu dengan angka satu triliun sekian hal ini dikarenakan belanja dari pemerintah dari sisi belanja rutin dan belanja.
4.2 Analisis Data
4.2.1 Pemilihan Model Estimasi Data Panel 4.2.1.1 Uji Chow
Uji ini bertujuan untuk mengetahui apakah model fixed effect lebih baik digunakan dari common effect.
HO: common Effect Ha:Fixed Effect
Tabel 4.1 Hasil Uji Chow
Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 17.904478 (5,35) 0.0000
Cross-section Chi-square 57.111187 5 0.0000
Sumber : Data diolah di lampiran
Hasil uji Chow menyatakan bahwa probabilitas Cross section yang diperoleh pada uji chowsebesar 0.0000, lebih kecil dari 0,05 maka Hoditolak dan Ha diterima yang artinya model terbaik yang dapat digunakan dalam penelitian ini Fixed Effect.
4.2.1.2 Uji Hausman
Uji ini bertujuan untuk mengetahui apakah model fixed effect lebih baik digunakan dari random effect.
HO: Random Effect Ha:Fixed Effect
Tabel 4.2 Hasil Uji Hausman
Redundant Fixed Effects Tests Equation: Untitled
Test cross-section fixed effects
Effects Test Statistic d.f. Prob.
Cross-section F 17.904478 (5,35) 0.0000
Cross-section Chi-square 57.111187 5 0.0000
Sumber : Data diolah di lampiran
Hasil uji Hausman menyatakan bahwa probabilitas Cross section yang diperoleh pada uji hausman sebesar 0.0000, lebih kecil dari 0,05 maka Hoditolak dan Ha diterima yang artinya model terbaik yang dapat digunakan dalam penelitian ini Fixed Effect.
Uji ini bertujuan untuk mengetahui apakah model fixed effect lebih baik digunakan dari common effect.
4.2.2 Hasil Regresi Berganda Data Panel
Sesuai Hasil Uji Chowdan Uji Hausman maka model yang digunakan adalah Fixed Effect Model. Dengan Fixed Effect Model yang dipilih, maka selanjutnyadilakukan pengujian hipotesis dengan menggunakan Uji Statistik yang meliputi Uji t, Uji F, dan Uji Koefisien Determinasi. Dari tabel 4.3 dapat diketahui hasil regresi berganda data panel dengan model Fixed Effect.
Tabel 4.3
Hasil Regresi Model Fixed Effect
VARIABEL Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. Kesimpulan
C -9.56E+11 1.29E+11 -7.423978 0.0000
-PAJAK 2.100685 0.089934 23.35815 0.0000
Sumber : Data olah di lampiran
Dengan model penulisan ekonometrika, hasil dari regresi pada tabel 4.3 dapat dituliskan menjadi,
= − 9.56+ 2.1Pajak + 0.07 + 1.41DAU + 3.55 …………... .(4.1) 4.2.2.1 Uji Signifikansi secara Parsial (Uji t)
Uji t adalah jenis pengujian statistik yang digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen secara individual (Ghozali, 2005). Uji t dilakukan dengan tingkat keyakinan 95% dan tingkat kesalahan analisis (nilai α) sebesar 5%. Hipotesis dalam Uji t adalah:
1) H0 = variabel independen tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
2) Ha =variabel independen berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Untuk menguji Hiptesis nol atau alternatif dilakukan dengan membandingkan nilai probabilitas t-statistikdan alfa sebesar 5%.
a. Pengaruh Pajak terhadap Belanja
Diketahui nilai probabilitas t-statistik variabel pajak adalah sebesar 0.00000 atau lebih kecil dari nilai α sebesar 0.05. Dengan begitu H0 ditolak sedangkan Ha diterima. Yang berarti bahwa variabel pajak berpengaruh signifikan secara statistic terhadap variabel belanja.
b. Pengaruh Retribusi terhadap Belanja
Diketahui nilai probabilitas t-statistik variabel retribusi adalah sebesar 0.6313 atau lebih besar dari nilai α sebesar 0.05. Dengan begitu H0 diterima sedangkan Ha ditolak. Yang berarti bahwa variabel retribusi tidak berpengaruh signifkan terhadap variabel belanja.
c. Pengaruh Dana Bagi Hasil terhadap Belanja
Diketahui nilai probabilitas t statistic- variabel DBH adalah sebesar 0.0006 atau lebih besar dari nilai α sebesar 0.05. Dengan begitu H0 ditolak sedangkan Ha diterima. Yang berarti bahwa variabel dana bagi hasil berpengaruh signifikan secara statistic terhadap variabel belanja.
d. Pengaruh Dana Alokasi Umum terhadap Belanja
Diketahui nilai probabilitas t statistic- variabel DAU adalah sebesar 0.000 atau lebih besar dari nilai α sebesar 0.05. Dengan begitu H0 ditolak sedangkan Ha diterima. Yang berarti bahwa variabel Dana Alokasi Umum berpengaruh signifkan terhadap variabel belanja.
4.2.2.2 Uji Signifikansi Secara Simultan (Uji F)
Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel independen yang digunakan secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen (Ghozali, 2005). Tujuan pengujian ini adalah untuk mengetahui apakah variabel independen secara bersama-sama memengaruhi variabel dependen secara signifikan. Uji F dilakukan pada tingkat keyakinan 95% dan tingkat kesalahan analisis (α) = 5% Hipotesis dalam Uji F adalah:
1) H0 = variabel independen secara bersama-sama tidak berpengaruh signifikan
terhadap variabeldependen.
2) Ha = variabel independen secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
Untuk menguji Hiptesis nol atau alternatif dilakukan dengan membandingkan nilai probabilitas F statistikdan alfa sebesar 5%.
Berdasarkan hasil regresi pada table 4.3 nilai probabilitas F-statistik sebesar 0.00000 lebih kecil dari α sebesar 0.05. Dengan begitu H0 ditolak dan Ha diterima yang berarti bahwa variabel indipenden (Pajak, Retribusi, DBH, DAU) bersama-sama mempengaruhi signifikan secara statistik terhadap variabel dipenden.
4.2.2.3 Koefisien Determinasi
Kemampuan variasi total Variabel-Variabel Independen (Pajak, Retribusi, DBH, dan DAU) dalam menjelaskan Variabel Dependen (Belanja) dapat diketahui dari nilai Koefisien Determinasi atau nilai R-Squared hasil regresi terhadap model.
Dari tabel 4.3 dapat dilihat bahwa nilai R-Squared (R2) pada model sebesar 0.9931 yang dapat dimaknai bahwa Variasi total variabel-variabel independen (Pajak, Retribusi, DBH, dan DAU) dapat menjelaskan variabel dependen Belanja sebesar 99,31%, sedangkan 0,6821% sisanya dijelaskan oleh variabel lain di luar model penelitian ini.
4.3 Pembahasan
Berdasarkan Analisis Deteksi Ilusi Fiskal melalui pendekatan belanja. Belanja daerah pada dasarnya merupakan fungsi dari penerimaan daerah. Belanja merupakan variabel terikat yang besarannya akan sangat bergantung pada sumber-sumber pembiayaan daerah, baik yang berasal dari penerimaan sendiri maupun dari transfer pemerintah pusat. Sehingga dalam pengukurannya jika terdapat hubungan negatif antara variabel-variabel pendapatan dengan variabel belanja, maka terdapat ilusi fiskal. Deteksi Ilusi Fiskal dilakukan dengan melihat pengaruh Pajak Daerah,Retribusi, Dana Bagi Hasil (DBH), dan Dana Alokasi Umum (DAU).
Pajak Daerah, dimana Pajak Daerah merupakan iuran wajib yang dilakukan oleh orang pribadi atau badan kepala daerah tanpa imbalan langsung yang seimbang, yang dapat dipaksakan berdasarkan peraturan perundang-undangan yang berlaku, yang digunakan untuk membiayai penyelenggaraan pemerintah daerah dan pembangunan daerah. Nilai koefisien variabel Pajak Daerah sebesar 2.100 dan nilai probabilitasnya sebesar 0.00000. Dapat ditarik kesimpulan bahwa Pajak Daerah memiliki pengaruh positif terhadap variabel belanja daerah. Hal ini menandakan bahwa tidak terjadi ilusi fiskal pada variabel pajak daerah. Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan penelitian Astutik (2016).
Variabel lain yang digunakan untuk mendeteksi ilusi fiskal adalah Retribusi Daerah, dimana Retribusi Daerah merupakan biaya dari fasilitas pemerintah yang digunakan oleh orang secara umum. Hasil dari pendapatan ini digunakan untuk membiayai penyelenggaraan pemerintah daerah dan pembangunan daerah. Nilai koefisien variabel Retribusi Daerah sebesar 0.6313 dan nilai probabilitasnya sebesar 0.701084. Dapat ditarik kesimpulan bahwa, Retribusi Daerah tidak memiliki pengaruh terhadap variabel belanja daerah atau tidak signifikan. Hal ini menandakan bahwa telah terjadi ilusi fiskal pada variabel retribusi daerah. Retribusi merupakan bagian dari pendapatan asli daerah yang harusnya bisa menjadi salah satu dari sumber pendapatan bagi daerah namun realitanya tidak berpengaruh secara positif dan signifikan yang artinya tidak terjadi ilusi fiskal.
Selanjutnya fenomena ilusi fiskal di deteksi dengan variabel DBH, DBH merupakan dana yang bersumber dari pendapatan APBN yang dialokasikan kepada daerah berdasarkan angka persentase untuk mendanai kebutuhan Daerah dalam rangka pelaksanaan desentralisasi. Berdasarkan hasil penelitian, DBH memiliki nilai koefisien sebesar 3.552744 dan probabilitas sebesar 0.0006. Penelitian ini sejalan dengan teori yang ada dalam penelitian Priyo (2009). Hal ini dapat disimpulkan bahwa, variabel DBH memiliki hubungan yang positif dan signifikan. Hal ini menandakan bahwa tidak terjadi ilusi fiskal pada variabel DBH.
DAU atau Dana Alokasi Umum adalah sejumlah dana yang bersumber dari pendapatan APBN yang dialokasikan kepada setiap Daerah Otonom (provinsi/kabupaten/kota) di Indonesia setiap tahunnya sebagai dana pembangunan.
Berdasarkan hasil penelitian, diketahui bahwa variabel DAU tidak memiliki pengaruh yang signifikan. Hal ini dibuktikan dengan nilai probabilitas yang mencapai 0.0000 serta nilai koefisien sebesar 1.411222. Penelitian ini sejalan dengan teori yang ada dalam penelitian Priyo (2009). Dari hasil uji tersebut dapat diartikan bahwa pada DAU secara teori tidak terjadi ilusi fiskal,
Dari analisis data diketahui kinerja keuangan Provinsi yang ada di Pulau Sulawesi tidak terjadi ilusi fiskal seperti yang diduga pada hipotesis. Hal ini dikarenakan data APBD yaitu Pajak yang ada dalam pendapatan asli daerah berpengaruh sama kuat dengan DBH dan juga DAU yang ada pada dana perimbangan dalam mempengaruhi belanja daerah. Pajak disetiap provinsi sudah ikut andil dalam pendapatan sebesar 26%. Dalam hal ini menyebabkan tidak terjadinya ilusi fiskal. Hal tersebut memperkuat bahwa dana yang disuntikan oleh pemerintah pusat telah dikelola dengan baik oleh pemerintah daerah.
47
BAB V PENUTUP
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan hasil analisis data dalam penelitian, dapat ditarik kesimpulan bahwa di Sulawesi khususnya pada setiap provinsi tidak terjadi ilusi fiskal.
Hal ini terjadi karena Pemerintah Daerah telah mengoptimalkan bantuan Pemerintah Pusat dengan memaksimalkan belanja guna berfungsi untuk kebutuhan penunjang
Hal ini terjadi karena Pemerintah Daerah telah mengoptimalkan bantuan Pemerintah Pusat dengan memaksimalkan belanja guna berfungsi untuk kebutuhan penunjang