8 Kabupaten Sukabumi
1,071,153.61 9
Kabupaten Cianjur 1,054,974.27
10 Kabupaten Kerawang
1,049,282.34
Sumber : DJPK-Depkeu diolah
3.3 Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data sekunder diperolah dari instansi-instansi terkait di lingkungan Pemerintah Daerah Kabupaten Bogor, antara lain : Badan Pusat Statistik BPS
Kabupaten Bogor, Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Bappeda, Dinas Pendapatan Daerah, Badan Koordinasi Keluarga Berencana Nasional BKKBN,
Kantor Penanaman Modal Daerah KPMD Kabupaten Bogor, sedangkan data sekunder yang diperolah dari instansi pusat yaitu berasal dari Direktorat Jenderal
Perimbangan Keuangan DJPK-Departemen Keuangan, BPS Pusat dan Badan Koordinasi Penanaman Modal BKPM.
3.4 Model Analisis
Dalam kajian ini digunakan analisis diskriptif kualitatif dan kuantitatif, dimana analisis diskriptif dilakukan untuk menggambarkan strategi dan program
pembangunan Kabupaten Bogor untuk mengoptimalkan pertumbuhan PDRB dan mengurangi angka kemiskinannya. Sedangkan analisis kuantitatif yaitu dengan
analisis regresi linear berganda, yang dilakukan untuk mengetahui pola hubungan antar variabel dalam parameter PDRB serta untuk mengetahui pengaruh
implementasi APBD terhadap tingkat kemiskinan di Kabupaten Bogor.
3.4.1 Menganalisis Kontribusi Penerimaan DAU Terhadap PDRB
Dalam melihat hubungan beberapa faktor yang mempengaruhi PDRB dalam waktu 25 tahun terakhir yaitu tahun 1983 sampai dengan 2007, digunakan analisis
diskriptif dan analisis inferensial. Tujuan analisis diskriptif adalah membangun model penelitian yang menunjukan pola hubungan antar variabel yang berlaku
dalam parameter PDRB, dalam hal ini akan digunakan analisis model simultan Simultaneous-Equation Models
. Sedangkan analisis inferensial adalah teknik analisis yang digunakan untuk melakukan generalisasi melalui pengujian
signifikansi keterkaitan antara variabel konsumsi C, investasi I, pengeluaran
pemerintah G yang direpresentasikan oleh variabel DAU, DBH dan PAD, aktivitas perdagangan bersih NX dan PDRB secara simultan berdasarkan data
runtut waktu. Dalam tahap analisis inferensial ini dilakukan prosedur uji t dan uji F.
Dalam model simultan ini terdapat lebih dari satu persamaan yang bekerja dalam satu sistem secara bersamaan atau secara simultan. Spesifikasi empirik model
dalam penelitian ini adalah tiga persamaan struktural dan satu persamaan identitas. Persamaan struktural tersebut adalah:
C = α
11
+ β
11
Y
t
+ ε
t
; β
11
I = α
21
+ β
21
Rate
t
+ β
22
Y
t
+ ε
t
; β
21
0, β
22
NX = α
31
+ β
31
Y
t
+ ε
t
; β
31
dengan instrumen-instrumen yang mempengaruhi adalah pengeluaran pemerintah G yang direpresentasikan oleh DAU, DBH dan PAD. Sedangkan persamaan
identitasnya adalah: Y = C + I + G + NX dimana G = DAU + DBH + PAD
Keterangan : Y
t
= Produk Domestik Regional Bruto di tahun t α
j
= Intersep
j=1,2,3,4 β
j
= Parameter atau Koefisien Regresi j=1,2,3,4 C
= Konsumsi Rumah Tangga I =
Investasi Rate = Suku
bunga DAU = Dana Alokasi Umum
DBH = Dana Bagi Hasil PAD = Pendapatan
Asli Daerah
NX = Nilai Perdagangan Bersih
ε
t
= Error Sebelum masing-masing persamaan tersebut di atas dilakukan pendugaan
parameter, terlebih dahulu dilakukan identifikasi model. Tujuan dari identifikasi model tersebut adalah untuk menentukan apakah nilai koefisien regresi
π
ij
yang diduga dari persamaan reduced form dapat digunakan untuk menduga parameter
dalam model persamaan struktural, serta untuk menentukan metode pendugaan model apa yang dapat digunakan.
Model persamaan reduced form adalah persamaan yang dibentuk dari persamaan
struktural sedemikian rupa sehingga masing-masing variabel endogen dalam model merupakan fungsi dari semua variabel predetermined dan error. Tujuan
dibentuknya persamaan reduced form adalah untuk menduga parameter atau koefisien fungsi dalam persamaan struktural.
Dalam persamaan simultan terdapat tiga variabel yaitu variabel endogen, eksogen dan variabel predetermined. Variabel endogen adalah variabel dalam persamaan
simultan yang nilainya ditentukan di dalam sistem persaman, variabel ini dapat berupa variabel independen atau variabel dependen. Variabel predetermined
adalah variabel yang nilainya ditentukan di luar sistem atau ditentukan terlebih dahulu, variabel predetermine meliputi konstanta, variabel eksogen dan lag
variabel. Sedangkan variabel eksogen adalah variabel yang nilainya tidak ditentukan di dalam sistem, tetapi di luar sistem, variabel ini mempengaruhi
variabel endogen di dalam sistem. Untuk melakukan identifikasi suatu model persamaan struktural dilakukan dengan
order condition dan rank condition. Order condition merupakan syarat yang harus
dipenuhi untuk identifikasi. Sedangkan rank condition yaitu suatu persamaan memenuhi syarat identifikasi jika dan hanya jika dapat dibentuk sekurang-
kurangnya satu determinant ordo G-1 tidak sama dengan nol. Untuk melakukan
identifikasi dengan order condition dapat digunakan rumus sebagai berikut:
K −M ≥ G−1
dimana: G : banyaknya persamaan dalam model
K : banyaknya variabel variabel endogen dan predetermined dalam model M : banyaknya variabel dalam persamaan tertentu
Jika K −M G−1 : under identification,
Jika K −M = G−1 : Just atau exactly indentification
Jika K −M G−1 : Over indentification
Hasil dari identifikasi model tersebut di atas adalah:
a. Just atau exact identification: kondisi di mana koefisien fungsi dapat
ditentukan secara tepat dari koefisien persamaan reduced form. Metode yang digunakan untuk menduga model adalah Indirect Least Square ILS.
b. Under identification tidak dapat diidentifikasikan: kondisi dimana dari
persamaan reduced form tidak dapat digunakan untuk menduga koefisien model struktural.
c. Over identification: kondisi dimana dari koefisien persamaan reduced form
dapat menghasilkan lebih dari satu nilai salah satu koefisien persamaan struktural. Metode yang digunakan untuk menduga model adalah dua tahap
derajat terkecil atau Two Stage Least Square TSLS. Identifikasi
dengan order condition:
dalam model persamaan konsumsi terdapat empat persamaan G=4, enam variabel, C, I, G, NX, Y dan Rate K=6.
Dalam persamaan konsumsi terdapat dua variabel, yaitu C dan Y M=2, maka K–M = 6-2=4 dan G-1=4-1=3, dengan demikian model memenuhi syarat
untuk diidentifikasi. Sedangkan identifikasi dengan rank condition diperoleh nilai determinan ordo 3 bernilai 1. Sehingga dapat disumpulkan bahwa fungsi
konsumsi over identification, sehingga metode yang digunakan untuk menduga model persamaan konsumsi, investasi dan aktivitas perdagangan adalah Two
Stage Least Square TSLS Lampiran VII.
3.4.2 Evaluasi Strategi-strategi Mengurangi Ketergantungan Terhadap DAU
