FAKTOR- FAKTOR KEBERHASILAN PEMEKARAN WILAYAH KABUPATEN/KOTA DI INDONESIA

OLEH FATMAWATI

H14070081

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2011

 

RINGKASAN

FATMAWATI. Faktor-Faktor Keberhasilan Pemekaran Wilayah Kabupaten/Kota di Indonesia (dibimbing oleh D.S. PRIYARSONO)

Era reformasi telah membuat banyak perubahan khususnya dalam tata pemerintahan. Pemerintahan yang awalnya bersifat sentralistik, kini menjadi desentralistik. Desentralisasi membuat pemerintah daerah memiliki wewenang untuk mengatur daerahnya masing-masing sesuai Undang-Undang Nomor 22 tahun 1999 (telah direvisi menjadi Undang-Undang Nomor 32 tahun 2004) dan Undang-Undang Nomor 25 tahun 1999 (telah direvisi menjadi Undang-Undang Nomor 32 tahun 2004). Adanya desentralisasi membuat wilayah yang merasa tidak puas dengan kinerja pemerintahan daerahnya dapat membentuk daerah baru, yang disebut pemekaran wilayah. Sebelum disahkannya kedua undang-undang tersebut, pemekaran wilayah telah terlaksana. Namun kedua undang-undang tersebut membuat syarat pemekaran menjadi lebih jelas dan pemekaran semakin mudah untuk dilaksanakan. Hal ini mengakibatkan pemekaran wilayah, khususnya untuk pemekaran kabupaten dan kota menjadi semakin marak terjadi.

Tujuan pemekaran yaitu untuk meningkatkan kemandirian daerah dan meningkatkan pelayanan terhadap masyarakat, sehingga kondisi masyarakat dapat lebih baik. Namun kini tujuan dari pemekaran ditengarai telah berubah. Tidak jarang pemekaran dijadikan sebagai alat untuk mendapatkan kekuasaan politik, sumber pembiayaan yang lebih, serta hal-hal lainnya yang dapat menggagalkan tujuan dari pemekaran itu sendiri. Hal inilah yang membuat banyaknya pemekaran menjadi belum berhasil. Penelitian ini dilakukan untuk menilai kinerja (khususnya berdasarkan ukuran ekonomi) bagi daerah yang telah minimal lima tahun menjadi daerah otonom baru dan menelaah faktor-faktor apa saja yang memengaruhi keberhasilan tersebut. Penilaian kinerja menggunakan teknik indeksasi, sementara dalam menentukan faktor-faktor keberhasilan pemekaran menggunakan metode regresi berganda dengan metode OLS untuk mengestimasi parameter. Variabel yang digunakan sebagai variabel dependen adalah selisih Indeks Kinerja Ekonomi (IKE) antara daerah otonom baru (DOB) dengan daerah induknya. Sedangkan yang menjadi variabel independennya adalah PDRB per kapita, PAD, DAU, IPM, angka kemiskinan, dan jenis pemekaran kabupaten ataukah kota. Berdasarkan penilaian keberhasilan, didapatkan hasil bahwa hanya 41 persen DOB yang berhasil mencapai tujuan ekonomi pemekaran. Sedangkan faktor-faktor yang berpengaruh secara nyata terhadap keberhasilan pencapaian tujuan ekonomi pemekaran adalah PDRB per kapita, PAD, dan jenis pemekaran. 

FAKTOR- FAKTOR KEBERHASILAN PEMEKARAN WILAYAH KABUPATEN/KOTA DI INDONESIA

OLEH

FATMAWATI H14070081

Skripsi Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi

pada Departemen Ilmu Ekonomi

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2011 

Judul Skripsi : Faktor-Faktor Keberhasilan Pemekaran Wilayah Kabupaten/Kota di Indonesia

Nama : Fatmawati

NRP : H14070081

Menyetujui, Dosen Pembimbing

D.S. Priyarsono, Ph.D

NIP. 19610501 198601 1 001

Mengetahui, Ketua Departemen Ilmu Ekonomi

Dr. Ir. Dedi Budiman Hakim, M.Ec NIP. 19641022 198903 1 003

Tanggal Kelulusan:  

 

PERNYATAAN

DENGAN INI SAYA MENYATAKAN BAHWA SKRIPSI INI ADALAH

BENAR-BENAR HASIL KARYA SAYA SENDIRI YANG BELUM PERNAH

DIGUNAKAN SEBAGAI SKRIPSI ATAU KARYA ILMIAH PADA

PERGURUAN TINGGI ATAU LEMBAGA MANAPUN.

Bogor, Juli 2011

Fatmawati H14070081

 

 

RIWAYAT HIDUP

Penulis bernama Fatmawati, lahir pada tanggal 10 September 1989 di

Rangkasbitung, Provinsi Banten. Penulis merupakan anak tunggal dari pasangan

M. Ferdinand dan Anah. Jenjang pendidikan penulis dilalui tanpa hambatan.

Penulis mengawali pendidikan di TK Kuncup Harapan dan menyelesaikannya

pada tahun 1995, kemudian melanjutkan ke SDN Bantarjati V Bogor dan lulus

pada tahun 2001. Penulis melanjutkan pendidikannya ke SMP Negeri 5 Bogor dan

lulus pada tahun 2004, kemudian melanjutkan ke SMA Negeri 3 Bogor dan lulus

pada tahun 2007. Pada tahun yang sama penulis diterima di Institut Pertanian

Bogor (IPB) jurusan Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen.

Penulis diterima di IPB melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB

(USMI). Semasa kuliah di IPB, penulis aktif pada kegiatan seni dan budaya,

seperti tergabung dalam kegiatan ekstrakulikuler Gentra Kaheman, dan

Community of Art Sport and Culture (COAST) FEM dibidang Seni Tari. Selama

tergabung dalam Gentra Kaheman dan COAST Tari FEM, penulis sering mengisi

acara dengan membawakan tarian tradisional Indonesia, diantaranya Saman,

Yapong, dan Jaipong.

Selain aktif di kegiatan seni, penulis sempat mengikuti kegiatan Program

Kreativitas Mahasiswa di bidang Pengabdian Masyarakat, dan lulus hingga tahap

monitoring dan evaluasi. Penulis juga merupakan anggota dari Onigiri Japan

Club, yaitu perkumpulan mahasiswa yang menyukai budaya Jepang. Pada tahun

2011 penulis melakukan penelitian dengan judul “Faktor-Faktor Keberhasilan

Pemekaran Wilayah Kabupaten/Kota di Indonesia” untuk memperoleh gelar

Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi.

 

 

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis ucapkan kepada Allah SWT atas segala rahmat

dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi ini.

Judul skripsi ini adalah “Faktor-Faktor Keberhasilan Pemekaran Wilayah

Kabupaten/Kota di Indonesia”. Pemekaran wilayah merupakan sesuatu yang

sudah lama terlaksana, namun dalam perjalanannya pemekaran tersebut banyak

yang tidak berhasil, ditandai dengan tidak tercapainya tujuan pemekaran. Oleh

karena itu, penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan tokpik ini dan

melihat faktor apa saja yang dapat memengaruhi keberhasilan pemekaran

khususnya di kabupaten dan kota. Sehingga diharapkan kedepannya kabupaten

dan kota yang belum berhasil dapat memeperbaiki kinerja perekonomiannya dan

menjadi daerah yang berhasil dalam pemekarannya. Selain itu, skripsi ini juga

merupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada

Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian

Bogor.

Penulis mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada berbagai

pihak yang telah membimbing dan membantu penulis dalam penyusunan skripsi

ini, sehingga penulis dapat menyelesaikannya dengan baik, terutama kepada:

1. Dominicus Savio Priyarsono, Ph.D, yang telah memberikan bimbingan baik

secara teknis maupun teoritis dalam proses pembuatan skripsi ini, sehingga

dapat diselesaikan dengan baik.

2. Dr. Yeti Lis Purnamadewi yang telah menguji hasil karya ini. Semua kritik

dan saran yang beliau berikan merupakan hal yang sangat berharga dalam

penyempurnaan skripsi ini.

3. Dr. Wiwiek Rindayati atas masukan dan perbaikan mengenai tata cara

penulisan dari skripsi ini. Meskipun demikian, segala kesalahan yang ada

pada penelitian ini sepenuhnya merupakan tanggung jawab penulis.

ii  

4. Seluruh dosen, staf, dan civitas akademika Departemen Ilmu Ekonomi FEM-

IPB yang telah memberikan ilmu dan bantuan kepada penulis selama

menjalani studi di Departemen Ilmu Ekonomi.

5. Keluarga tersayang, papih M. Ferdinand, mama Anah, dan segenap keluarga

besar yang telah memberikan kasih sayang, perhatian, motivasi, dan

dukungan baik moril maupun material, serta doa sehingga penulis dapat

menyelesaikan skripsi dan pendidikan sarjana ini dengan baik.

6. Teman-teman satu bimbingan skripsi, Hesti Ayu Hapsari, Putri Nilam

Kencana, dan Ni Luh Putu Aria atas semangat, motivasi, doa, dan perjuangan

yang telah dilalui bersama.

7. Teman-teman dari Departemen Ilmu Ekonomi, Sari Rina Fitriyah, Ika

Mustika Sari, Pramita Kurnia W, Risya Utami, Ida Nur’Aini, Destia Harum,

Ajeng Endartrianti, Michelia Widya Agri, Nurul Andelisa dan lainnya yang

tidak bisa disebutkan satu persatu, atas bantuan, semangat dan doanya.

8. Sahabat-sahabatku M. Fahri Arfanto, Annita Arraafi R, Ryanda Agung W,

Ayu Azriani Azahari, Irena Titin Kartika, dan teman-teman Onigiri Japan

Club atas sharing, motivasi, dukungan, dan doanya kepada penulis.

10. Teman-teman peserta Seminar Hasil Penelitian Skripsi yang telah hadir dan

memberikan masukan demi perbaikan skripsi ini.

11. BPS Pusat, Kementerian Dalam Negeri, Dinas Tenaga Kerja dan

Transmigrasi, serta semua pihak yang telah membantu penulis dalam

penyelesaian skripsi ini namun tidak bisa penulis sebutkan satu persatu.

Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan skripsi ini masih terdapat

kekurangan, karena keterbatasan pengetahuan dan kemampuan yang dimiliki.

Semoga karya ini dapat bermanfaat bagi penulis maupun pihak lain yang

membutuhkan.

Bogor, Juli 2011

Fatmawati H14070081

iii  

DAFTAR ISI

Halaman

DAFTAR TABEL .......................................................................................... v

DAFTAR GAMBAR ..................................................................................... vi

DAFTAR LAMPIRAN .................................................................................. vii

I. PENDAHULUAN ................................................................................. 1

1.1. Latar Belakang ............................................................................... 1

1.2. Perumusan Masalah ........................................................................ 6

1.3. Tujuan ............................................................................................. 7

1.4. Manfaat Penulisan .......................................................................... 7

1.5. Ruang Lingkup Penelitian .............................................................. 8

II. TINJAUAN PUSTAKA ........................................................................ 10

2.1. Tinjauan Teoritis ............................................................................ 10

2.1.1. Teori Pemekaran Wilayah .................................................... 10

2.1.2. Teori Pembangunan Ekonomi .............................................. 15

2.1.2.1. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) ..................... 19

2.1.2.2. Kemiskinan .............................................................. 21

2.1.3. Desentralisasi Fiskal ............................................................. 23

2.1.3.1. Pendapatan Asli Daerah (PAD) ............................... 24

2.1.3.2. Dana Perimbangan ................................................... 25

2.2. Tinjauan Empiris ............................................................................ 28

2.3. Kerangka Pemikiran ....................................................................... 31

2.4. Hipotesis ......................................................................................... 33

III. METODE PENELITIAN ...................................................................... 35

3.1. Lokasi dan Waktu Penelitian .......................................................... 35

3.2. Jenis dan Sumber Data ................................................................... 35

3.3. Metode Analisis Data ..................................................................... 36

3.3.1. Analisis Deskriptif ................................................................ 36

3.3.2. Metode Indeksasi .................................................................. 36

iv  

3.3.3. Analisis Regresi Berganda .................................................... 39

3.3.3. Pengujian Model dan Hipotesis ............................................ 40

3.3.3.1. Pengujian Kesesuaian Model (Goodness of Fit) ..... 40

3.3.3.2. Pengujian Asumsi Model ......................................... 41

IV. Kondisi Ekonomi Kabupaten/Kota Hasil Pemekaran ........................... 47

4.1. Indeks Kinerja Ekonomi ................................................................. 47

4.2. PDRB per Kapita ............................................................................ 49

4.3. Pendapatan Asli Daerah (PAD) ...................................................... 51

4.4. Dana Perimbangan ......................................................................... 52

4.5. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) ............................................ 53

4.6. Angka Kemiskinan ......................................................................... 55

4.7. Perbandingan Kabupaten dan Kota ................................................ 57

V. HASIL DAN PEMBAHASAN ............................................................. 59

5.1. Faktor-Faktor yang Memengaruhi Keberhasilan Pemekaran

Wilayah .......................................................................................... 59

5.2. Pengujian Model dan Hipotesis ..................................................... 68

5.2.1. Pengujian Kesesuaian Model (Goodness of Fit) ................. 68

5.2.2. Pengujian Hipotesis ............................................................. 68

5.2.3. Pengujian Asumsi Model .................................................... 69

5.2.3.1. Uji Normalitas ....................................................... 69

5.2.3.2. Uji Multikolinearitas .............................................. 69

5.2.3.3. Uji Heteroskedastisitas .......................................... 69

5.2.3.4. Uji Autokorelasi .................................................... 70

VI. KESIMPULAN DAN SARAN ............................................................. 71

6.1. Kesimpulan ..................................................................................... 71

6.2. Saran ............................................................................................... 72

DAFTAR PUSTAKA .................................................................................... 74

LAMPIRAN ................................................................................................... 79

v  

DAFTAR TABEL

Nomor Halaman

3.1. Pengambilan Keputusan padaUji Durbin Watson................................ 45

4.1. Urutan Daerah Tertinggi dan Terendah Berdasarkan Hasil

Perhitungan Indeks Kinerja Ekonomi (IKE) ........................................

48

4.2. PDRB per Kapita Kabupaten/Kota Tertinggi dan Terendah................ 50

4.3. Persentase PAD terhadap Total Pendapatan pada DOB ...................... 51

4.4. Total Dana Perimbangan Daerah Otonom Baru .................................. 53

4.5. Jumlah PAD dan Dana Perimbangan Kabupaten/Kota Tertinggi

dan Terendah ........................................................................................ 53

4.6. IPM Kabupaten/Kota Tertinggi dan Terendah ..................................... 55

4.7. Angka Kemiskinan Beberapa DOB Kabupaten/Kota Tertinggi dan

Terendah ............................................................................................... 57

4.8. Perbandingan Kabupaten dan Kota Berdasarkan Rata-Rata

Variabel yang Dianalisis ......................................................................

58

5.1. Hasil Estimasi Model Faktor-Faktor yang Memengaruhi

Keberhasilan Pemekaran ...................................................................... 59

5.2. Nilai IPM DOB dan Komponen Pembentuknya .................................. 67

vi  

DAFTAR GAMBAR Nomor Halaman

1.1. Perkembangan Jumlah Kabupaten/Kota dan Propinsi di Indonesia .... 4

1.2. Alokasi PAD dan Dana Perimbagan di Daerah Otonom Baru ............ 5

2.1. Jumlah Pemekaran Provinsi, Kabupaten, dan Kota ............................. 15

2.2. Kurva Lorenz ........................................................................................ 18

2.3. Teori Lingkar Setan Kemiskinan G. Myrdal ....................................... 22

2.4. Kerangka Pemikiran ............................................................................. 32

4.1 Jumlah PDRB per Kapita Seluruh Daerah Otonom Baru .................... 50

4.2. Rata-Rata Nilai IPM pada Daerah Otonom Baru ................................. 54

4.3. Jumlah Penduduk Miskin Kabupaten/Kota Hasil Pemekaran ............. 56

5.1. Keberhasilan Pemekaran Kabupaten dan Kota .................................... 63

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

vii  

DAFTAR LAMPIRAN Nomor Halaman

1. Nilai IKE dan Tabel Keberhasilan Kabupaten/Kota .......................... 80

2. PDRB per Kapita ................................................................................ 85

3. Perkembangan PAD DOB .................................................................. 89

4. Perkembangan IPM DOB ................................................................... 93

5. Komponen Pembentuk IPM ............................................................... 97

6. Angka Kemiskinan DOB ................................................................... 104

7. Tabel Statistika Deskriptif .................................................................. 108

8. Matriks Korelasi Pearson ................................................................... 109

9. Hasil Estimasi Faktor-Faktor yang Memengaruhi Keberhasilan

Pemekaran Wilayah ............................................................................ 110

10. Uji Kenormalan Model Keberhasilan Pemekaran Wilayah

Kabupaten/Kota di Indonesia ............................................................. 110

11. Uji Homoskedastisitas Model Keberhasilan Pemekaran Wilayah

Kabupaten/Kota di Indonesia ............................................................. 111

12. Uji Autokorelasi Model Keberhasilan Pemekaran Wilayah

Kabupaten/Kota di Indonesia ............................................................. 111

 

 

 

 

 

I. PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Pemekaran wilayah merupakan suatu proses pemecahan wilayah, dari

sebuah wilayah provinsi, kabupaten, ataupun kota menjadi lebih dari satu wilayah.

Tarigan (2010) menyebutkan bahwa pemekaran wilayah merupakan pembagian

kewenangan administratif suatu wilayah menjadi dua atau beberapa wilayah.

Pemekaran wilayah mencakup pembagian luas wilayah beserta potensi sumber

daya alam yang terkandung di dalamnya dan jumlah penduduk.

Pemekaran wilayah menunjukkan adanya suatu proses reformasi birokrasi

yang diwujudkan dengan adanya perubahan pola pemerintahan. Perubahan

tersebut terjadi dalam bentuk pemerintahan yang awalnya bersifat sentralistik,

menjadi diserahkan kepada pemerintah daerah masing-masing untuk mengatur

urusan pemerintahan daerah yang disebut desentralisasi. Desentralisasi mulai

dilaksanakan sejak diberlakukannya Undang-Undang Nomor 22/1999 (direvisi

menjadi Undang-Undang Nomor 32/2004). Tujuan utama desentralisasi adalah

mendukung terwujudnya efisiensi dan efektivitas penyelenggaraan pemerintahan

daerah dengan memberikan kewenangan yang seluas-luasnya kepada daerah

disertai dengan pemberian hak dan kewajiban menyelenggarakan otonomi daerah

dalam kesatuan sistem penyelenggaraan pemerintahan negara.

Suatu daerah dapat dimekarkan apabila memenuhi kriteria pemekaran

yang dirumuskan dalam Peraturan Pemerintah Nomor 78/2007 tentang tata cara

pembentukan, penghapusan, dan penggabungan daerah. Dilakukannya pemekaran

wilayah bertujuan untuk meningkatkan penyediaan pelayanan publik,

2  

mempercepat pertumbuhan ekonomi penduduk setempat dengan pengembangan

perekonomian daerah yang berbasiskan potensi lokal, dan menyerap lebih banyak

tenaga kerja. Hal ini membuat pemekaran wilayah sering dianggap sebagai salah

satu jalan keluar untuk mencapai pemerataan pembangunan serta meningkatkan

kesejahteraan masyarakat. Padahal tujuan awal pemekaran wilayah berdasarkan

Peraturan Pemerintah Nomor 129/2000 (direvisi menjadi Peraturan Pemerintah

Nomor 78/2007) yaitu untuk membentuk dearah otonom baru yang mandiri.

Alasan dilakukannya pemekaran daerah seperti yang dituliskan oleh

Tarigan (2010), pertama adanya historical ethnic yaitu selain adanya faktor

sejarah dari etnis tertentu, juga adanya keinginan untuk membuat satu kelompok

etnis berada dalam satu wilayah yang sama sehingga kegiatan ekonomi dan politik

dapat dimanfaatkan dengan sebaik mungkin. Hal ini pun telah dibuktikan oleh

Fitriani et, al. (2005) dengan menggunakan model ekonometrika. Kedua yaitu

adanya fiscal spoil yang berupa jaminan dana transfer dari pemerintah pusat ke

pemerintah daerah berupa Dana Alokasi Umum (DAU). Jaminan ini membuat

daerah berkeyakinan bahwa pengeluaran daerahnya akan dibiayai melalui alokasi

untuk pegawai negeri sipil daerah sehingga akumulasi aktivitas ekonomi

diharapkan berimplikasi positif terhadap kesejahteraan masyarakat secara umum.

Sayangnya hal ini justru dijadikan suatu alat untuk mendapatkan anggaran

pendapatan yang besar, berupa DAU.

Ketiga, bureaucracy and political rent seeking yaitu munculnya wilayah

kekuasan politik baru sehingga aspirasi politik masyarakat jauh lebih dekat,

adanya kesempatan mendapatkan kekuasaan eksekutif maupun legislatif di

3  

daerah, dan menjadi peluang untuk mendapat dukungan politik yang lebih besar.

Keempat, administrative dispersion yaitu, mengatasi masalah rentang kendali

pemerintahan. Rentang kendali pemerintahan yang telalu luas dapat menyebabkan

pelayanan publik yang sulit dijangkau, pembangunan yang tidak merata, dan

kemiskinan yang tinggi pada wilayah yang letaknya jauh dari ibu kota

pemerintahan. Sehingga posisi ibukota pemerintahan menjadi faktor penentu

mana wilayah yang akan memekarkan diri. Jika daerah mekar menjadi kabupaten

baru, maka daerah tersebut awalnya merupakan daerah yang letaknya jauh dari

ibu kota di kabupaten lama, sehingga sulit bagi masyarakat untuk mendapatkan

fasilitas dan sarana umum. Namun, jika daerah mekar menjadi kota, maka yang

memisahkan diri bukanlah daerah yang sulit dijangkau, melainkan pusat kota dari

kabupaten induk.

Menurut data yang dikeluarkan oleh Ditjen Otonomi Daerah, Kemeterian

Dalam Negeri (2009), sebelum diberlakukannya otonomi daerah, yaitu tahun

1998, jumlah kabupaten dan kota di Indonesia hanya 298 kabupaten/kota. Namun

semenjak diberlakukannya otonomi daerah tahun 1999, yang ditandai dengan

dikeluarkannya Undang-Undang Nomor 22/1999, jumlah kabupaten/kota di

Indonesia terus meningkat. Terlihat pada Gambar 1.1 bahwa hingga bulan Juni

tahun 2009 telah terjadi penambahan jumlah kabupaten/kota dari 298 menjadi

497, yaitu sebesar 67 persen. Peningkatan jumlah kabupaten/kota terbesar terjadi

pada tahun 2003, yaitu sebanyak 49 kabupaten/kota.

4  

298 341 341 353 391440 440 440 440 465 495 497

0100200300400500600

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Jum

lah

Kab

upat

en/K

ota

Tahun Pemekaran

jumlah kabupaten/kota

Sumber : Ditjen Otonomi Daerah KEMDAGRI, 2009 (diolah) Gambar 1.1. Perkembangan Jumlah Kabupaten/Kota dan Provinsi di Indonesia

Perbedaan kondisi dan potensi dari masing-masing daerah terutama daerah

yang baru mekar dalam melaksanakan desentralisasi membuat kesiapan setiap

daerah berbeda-beda. Perbedaan ini diatasi oleh pemerintah dengan memberikan

Dana Perimbangan kepada setiap daerah agar dalam pelaksanaan desentralisasi

setiap daerah memiliki kondisi yang sama. Dana Perimbangan yang diberikan

oleh pemerintah diwujudkan dalam bentuk Dana Alokasi Umum (DAU), Dana

Alokasi Khusus (DAK), dan Dana Bagi Hasil (DBH) yang pemberiannya

disesuaikan dengan kondisi keuangan setiap daerah.

Pemekaran wilayah yang bertujuan untuk meningkatkan kemandirian

setiap daerah pada kenyataannya tidak berjalan dengan baik. Kemandirian setiap

daerah otonom baru yang ditunjukkan dengan jumlah Pendapatan Asli Daerah

(PAD) yang terus meningkat (Gambar 1.2) ternyata tidak diimbangi dengan

penurunan jumlah Dana Perimbangan yang diterima oleh setiap daerah. Dana

Perimbangan yang diterima pada kenyataannya juga terus meningkat dari tahun ke

tahun. Pemerintah pusat memang merencanakan adanya peningkatan Dana

5  

Perimbangan setiap tahunnya. Peningkatan Dana Perimbangan dalam jangka

panjang diharapkan dapat meningkatkan investasi di daerah, sebab Dana

Perimbangan digunakan untuk membangun fasilitas-fasilitas di daerah seperti

fasilitas pelayanan publik dan infrastruktur. Meningkatnya jumlah Dana

Perimbangan yang diterima setiap tahunnya dan persentasenya yang besar

terhadap penerimaan daerah membuat ketergantungan daerah terhadap pendanaan

yang berasal dari pusat meningkat.

Sumber : DJPK Kemenkeu, 2005-2010 (diolah)

Gambar 1.2. Alokasi PAD dan Dana Perimbagan di Daerah Otonom Baru

Ketergantungan fiskal yang terjadi jika terus dibiarkan dapat mengganggu

perekonomian nasional, sebab sebagian besar pembiayaan daerah bergantung

kepada pendanaan yang berasal dari pusat, baik itu berbentuk DBH, DAU, dan

DAK. Untuk mengatasi hal tersebut, dalam Jurnal Otonomi Daerah (2009a)

disebutkan perlu adanya desain besar (grand design) penataan daerah yang

diantaranya berisi syarat jumlah maksimal kabupaten dan kota dalam suatu

provinsi serta jumlah provinsi di Indonesia. Desain besar penataan daerah ini

nantinya akan dijadikan sebagai acuan dalam menentukan apakah dalam suatu

provinsi masih diperbolehkan ada daerah yang dimekarkan atau tidak.

1034.21 1892.39 3245.89 3101.42 3611.73 4414.76

20153.76

45510.81 45416.2555571.11

61710.53 59655.24

0

20000

40000

60000

80000

2005 2006 2007 2008 2009 2010Tahun

Juta Rupiah

PAD

Dana Perimbangan

6  

1.2. Rumusan Masalah

Desentralisasi telah berjalan lebih dari sepuluh tahun semenjak

dikeluarkannya Undang-Undang Nomor 22/1999 (direvisi menjadi Undang-

Undang Nomor 32/2004) tentang pemerintahan daerah dan Undang-Undang

Nomor 25/1999 (direvisi menjadi Undang-Undang Nomor 33/2004) tentang

perimbangan keuangan antara pemerintah pusat dan daerah. Mulai saat itu setiap

daerah terkesan berlomba-lomba untuk memekarkan diri, dengan tujuan ingin

meningkatkan perekonomian daerahnya.

Tujuan pemekaran yaitu untuk meningkatkan kemandirian daerah ternyata

hingga saat ini belum tercapai. Banyak faktor yang dapat memicu

ketidakberhasilan ini, diantaranya seperti yang disebutkan dalam Jurnal Otonomi

Daerah (2009b) yaitu banyak terjadi pelanggaran yang dilakukan oleh aparatur

pemerintahan, baik pelanggaran sendiri maupun bekerja sama dengan pihak lain

seperti pengusaha. Beberapa pelanggaran tersebut diantaranya adanya mark-up

ataupun mark-down harga aset pemda, pemberian izin pengelolaan sumber daya

alam kepada pihak yang tidak memiliki kemampuan yang sesuai guna

kepentingan pribadi, penyusunan APBD yang diatur Kepala Daerah, pemberian

dana kepada pejabat dengan dibebankan ke anggaran, dan hal lain yang tidak

diperkenankan. Hal ini tentu memengaruhi keberhasilan dari pemekaran dan

mungkin ini yang menjadi alasan mengapa banyak pemekaran dinyatakan belum

berhasil.

Berdasarkan uraian sebelumnya, maka penelitian ini ingin mengevaluasi

keberhasilan pemekaran, kemudian melihat faktor-faktor apa saja yang

7  

memengaruhi keberhasilan dari pemekaran wilayah yang telah berjalan hingga

saat ini. Sehingga dapat disimpulkan beberapa perumusan masalah, yaitu:

1. Bagaimana keberhasilan pemekaran kabupaten/kota yang telah memekarkan

diri lebih dari lima tahun?

2. Apa saja faktor yang memengaruhi keberhasilan pemekaran kabupaten/kota?

1.3. Tujuan Penelitian

Penelitian ini bertujuan untuk:

1. Menganalisis kondisi ekonomi kabupaten/kota selama lima tahun pertama

setelah pemekaran.

2. Menganalisis keberhasilan pemekaran kabupaten/kota yang telah memekarkan

diri lebih dari lima tahun.

3. Mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi keberhasilan pemekaran

kabupaten/kota.

1.4. Manfaat Penelitian

Manfaat yang diharapkan dari dilakukannya penelitian ini adalah:

1. Menjadi masukan bagi pemerintah pusat dalam menilai kinerja perekonomian

kabupaten dan kota yang telah memekarkan diri.

2. Menjadi masukan bagi pemerintah daerah dalam melaksanakan otonomi

daerah.

3. Sebagai bahan pustaka dan referensi bagi pihak yang membutuhkan serta

rujukan untuk penelitian selanjutnya.

8  

1.5. Ruang Lingkup Penelitian

Penelitian dilakukan dengan menilai kinerja ekonomi dari setiap

kabupaten/kota hasil pemekaran yang biasa disebut Daerah Otonom Baru (DOB)

beserta daerah induknya. Penilaian tersebut dilakukan dengan menghitung Indeks

Kinerja Ekonomi (IKE). Perhitungan penilaian menggunakan metode IKE ini

mengikuti studi evaluasi pemekaran daerah yang dilakukan oleh BAPPENAS

bekerjasama dengan UNDP (2008). Perbedaan penelitian ini dengan penelitian

yang dilakukan oleh BAPPENAS dan UNDP adalah hasil dari evaluasi hanya

merumuskan urutan DOB, namun dalam penelitian ini dihasilkan mana saja

daerah yang berhasil dalam pemekarannya.

Komponen pembentuk IKE adalah pertumbuhan Produk Domestik

Regional Bruto (PDRB) non-migas, PDRB per kapita, rasio PDRB kabupaten

terhadap PDRB provinsi, dan angka kemiskinan. Nilai IKE ini menjadi dasar

penilaian keberhasilan dari pemekaran wilayah, yaitu jika DOB memiliki nilai

IKE yang lebih besar dari daerah induknya maka daerah tersebut telah berhasil

dalam melaksanakan otonomi. Namun jika nilai IKE daerah induk lebih besar

dibandingkan DOB maka pemekaran wilayah dinyatakan belum berhasil.

Alat yang digunakan dalam menganalisis faktor-faktor keberhasilan adalah

regresi berganda dengan metode estimasi Ordinary Least Square (OLS).

Penentuan faktor-faktor keberhasilan ditentukan berdasarkan tujuan dari

pemekaran itu sendiri. Pemekaran bertujuan untuk meningkatkan kemandirian

daerah, kemandirian ini dapat dilihat melalui besarnya PAD dan Dana

Perimbangan (yang diwakili dengan DAU karena memiliki persentase yang

9  

tebesar) dalam total pendapatan daerah. Kemandirian daerah pun dibahas dalam

penelitian Santosa dan Rahayu (2005) yaitu dengan melihat PAD sebagai

indikator kemandirian di Kabupaten Kediri.

Pemekaran juga dianggap sebagai salah satu jalan keluar dari masalah

pembangunan ekonomi yang tidak merata. Indikator pembangunan yang akan

digunakan dalam penelitian ini adalah PDRB per kapita, Indeks Pembagunan

Manusia (IPM), dan angka kemiskinan. PDRB per kapita menunjukkan tingkat

kesejahteraan masyarakat, sementara IPM dan angka kemiskinan merupakan

indikator tingkat kemerataan pembangunan yang dirumuskan oleh BPS.

Daerah yang dianalisis dalam penelitian ini dikhususkan pada DOB

berstatus kota dan kabupaten. Pemekaran provinsi tidak masuk dalam daerah yang

akan dianalisis karena jumlah pemekaran provinsi hanya sedikit, dan tingkatan

provinsi lebih tinggi dari kabupaten dan kota, sehingga tidak bisa dibandingkan.

Tarigan (2010) merumuskan bahwa DOB yang lebih baik dibandingkan daerah

induknya merupakan daerah yang secara administratif adalah kota. Maka dari itu,

jenis pemekaran kabupaten dan kota juga dirumuskan sebagai faktor keberhasilan.

  

II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Tinjauan Konsep dan Teori

2.1.1. Konsep Pemekaran Wilayah

Pemekaran wilayah merupakan sebuah pembentukan daerah baru, baik

berbentuk provinsi, kabupaten, ataupun kota. Pembentukan daerah baru ini diatur

dalam Undang-Undang Nomor 32/2004 tentang pemerintahan daerah.

Pembentukan daerah baru pada dasarnya bertujuan untuk meningkatkan

kesejahteraan masyarakat, melalui pelayanan yang lebih baik, kehidupan

demokratis yang semakin berkembang, pertumbuhan ekonomi yang semakin

cepat, keamanan dan tatanan yang semakin bagus serta hubungan yang selaras

antar daerah (USAID, 2006). Namun terdapat hal yang perlu diperhatikan dalam

pemekaran wilayah, yaitu mendorong daerah induk dan DOB dapat melaksanakan

otonomi daerah secara maksimal.

Tarigan (2010) menyebutkan bahwa pemekaran bisa dilakukan pada level

provinsi maupun level yang lebih kecil, yaitu kabupaten atau kota. Pada level

provinsi terdapat satu pola pemekaran, yaitu satu provinsi mekar menjadi satu

provinsi baru dan satu provinsi induk. Sementara pada level kabupaten/kota terdiri

dari tiga pola yaitu, pertama, dari satu kabupaten menjadi satu kabupaten baru

(DOB) dan kabupaten induk. Kedua, dari satu kabupaten menjadi satu kota baru

(DOB) dan kabupaten induk. Ketiga, dari satu kabupaten menjadi lebih dari satu

kabupaten baru (DOB) dan kabupaten induk.

Pemekaran wilayah di Indonesia sebenarnya telah dilaksanakan sebelum

tahun 1999, yaitu sebelum disahkannnya Undang-Undang Nomor 22/1999 tentang

11  

pemerintahan daerah dan Undang-Undang Nomor 25/1999 tentang perimbangan

keuangan antara pemerintah pusat dan daerah. Pada masa tersebut, pemekaran

ditentukan oleh pemerintah pusat dan memerlukan tahap persiapan yang lama.

Namun setelah disahkannya undang-undang tersebut, pemerintah daerah yang

dapat mengusulkan pemekaran wilayah adalah daerah yang telah memenuhi

kriteria kemampuan ekonomi, potensi daerah, sosial-budaya, sosial-politik,

jumlah penduduk, luas daerah, dan pertimbangan lain yang memungkinkan

terselenggaranya otonomi daerah. Kriteria tersebut diatur dalam Peraturan

Pemerintah Nomor 129/2000 yang yang diperinci dalam 19 indikator dan 43 sub

indikator.

Menurut Wagiyo (2009) proses pembentukan daerah didasari pada tiga

syarat, yaitu administratif, teknis, dan fisik kewilayahan. Hal ini juga disebutkan

dalam Undang-Undang Nomor 32/2004 dimana dalam pembentukan daerah baru

(pemekaran wilayah), setiap daerah harus memenuhi tiga syarat, yaitu syarat

administratif, teknis, dan fisik kewilayahan. Syarat administratif untuk provinsi

meliputi adanya persetujuan DPRD kabupaten/kota dan Bupati/Walikota yang

akan menjadi cakupan wilayah provinsi, persetujuan DPRD provinsi induk dan

Gubernur, serta rekomendasi Menteri Dalam Negeri. Syarat administratif untuk

kabupaten/kota meliputi adanya persetujuan DPRD kabupaten/kota dan

Bupati/Walikota yang bersangkutan, persetujuan DPRD provinsi dan Gubernur

serta rekomendasi Menteri Dalam Negeri. Syarat teknis meliputi faktor yang

menjadi dasar pembentukan daerah yang mencakup faktor kemampuan ekonomi,

potensi daerah, sosial budaya, sosial politik, kependudukan, luas daerah,

12  

pertahanan, keamanan, dan faktor lain yang memungkinkan terselenggaranya

otonomi daerah. Syarat fisik meliputi wilayah yang akan dimekarkan (dalam

pembentukan provinsi meliputi minimal lima kabupaten/kota, dalam pembentukan

kabupaten minimal lima kecamatan, dan dalam pembentukan kota minimal empat

kecamatan), lokasi calon ibukota, sarana, dan prasarana pemerintahan.

Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Nurkholis dan Nazara (2007),

secara garis besar suatu daerah akan dimekarkan apabila daerah tersebut terletak

di luar Jawa dan Bali, daerah berstatus kabupaten, memiliki rasio pendapatan

daerah sendiri terhadap pengeluaran total yang besar, bukan daerah baru hasil

pemekaran, memiliki PDRB yang berkontribusi dominan terhadap PDRB total

(atas dasar harga berlaku), seluruh kabupaten/kota yang akan dimekarkan berada

dalam satu provinsi, mempunyai jumlah penduduk yang besar, mempunyai

wilayah yang cukup luas, mendapatkan alokasi DAU yang besar, dan memiliki

nilai PDRB yang relatif kecil. Tarigan (2010) juga menyebutkan bahwa ciri khas

dari suatu DOB yang dapat berhasil dalam pemekaran, bahkan lebih baik

dibandingkan daerah induknya yaitu merupakan daerah yang secara administratif

adalah kota, daerah dengan sumberdaya alamnya melimpah, khususnya migas,

untuk menopang sumber keuangan daerahnya, dan memiliki banyak inovasi di

bidang tata pemerintahan yang memungkinkan pelayanan publik jauh lebih baik

dibandingkan sebelumnya. Pada daerah-daerah tersebut akan terlihat sarana

pendidikan, kesehatan, tata ruang, kapasitas fiskal daerah, dan pertumbuhan

ekonomi berkembang dengan baik dan tumbuh lebih cepat, sehingga

kesejahteraan masyarakat menjadi lebih baik.

13  

Berdasarkan Undang-Undang Nomor 32/2004, jenis pemekaran daerah

ada tiga, yaitu pemekaran provinsi, kabupaten, dan kota. Provinsi merupakan

wilayah administratif di bawah wilayah nasional. Provinsi dipimpin oleh seorang

Gubernur. Kabupaten dan kota merupakan wilayah administratif yang berada

dibawah provinsi. Kabupeten dipimpin oleh seorang Bupati, sementara kota

dipimpin oleh seorang Walikota. Dahulu sebelum disahkannya Undang-Undang

Nomor 22/1999 kabupaten dikenal dengan nama Daerah Tingkat II Kabupaten,

sementara kota dikenal dengan nama Daerah Tingkat II Kotamadya. Semenjak

disahkannya undang-undang tersebut, kabupaten dan kota menjadi daerah otonom

yang diberi wewenang untuk mengatur sendiri urusan pemerintahannya.

Kabupaten dan kota memiliki beberapa perbedaan, di antaranya:

1. Berdasarkan luas wilayahnya, wilayah kabupaten lebih luas daripada wilayah

kota (dalam satu provinsi). Sehingga banyak wilayah di kabupaten yang masih

tertinggal karena adanya permasalahan rentang kendali yang terlalu luas yang

mengakibatkan pemerataan pembangunan menjadi tidak tercapai.

2. Berdasarkan kependudukan, kepadatan penduduk di kabupaten lebih rendah

daripada kota. Kepadatan penduduk ini akan menjadi permasalahan manakala

pemerintah daerah belum mampu dalam hal penyediaan lapangan pekerjaan,

pendidikan, kesehatan, dan penanggulangan masalah-masalah sosial. Berbagai

permasalahan yang mungkin timbul adalah pengangguran, angka putus sekolah

yang tinggi, tingkat kesehatan masyarakat yang buruk, tidak tersedianya

fasilitas seperti sekolah, pasar, rumah sakit, jalan aspal, air bersih, dan listrik,

serta meningkatnya tingkat kriminalitas. Namun kepadatan penduduk yang

14  

tinggi apabila diimbangi dengan ketersediaan lapangan kerja yang memadai,

maka tidak akan lagi menjadi suatu permasalahan, bahkan dapat meningkatkan

pendapatan dan kesejahteraan penduduk.

3. Berdasarkan mata pencaharian penduduk, penduduk kabupaten umumnya

bergerak di bidang pertanian atau bersifat agraris, sementara penduduk

perkotaan lebih banyak bergerak di bidang perdagangan dan jasa. Sehingga

sesuai pasal 7 ayat 3 Peraturan Pemerintah Nomor 38/2007, dalam hal

pembuatan kebijakan pembangunan daerah harus disesuaikan dengan kondisi

dan potensi unggulan daerah, sehingga akan terdapat perbedaan prioritas

kebijakan antara kabupaten dan kota.

4. Berdasarkan struktur pemerintahan, di wilayah kota hanya dibentuk wilayah

kecamatan dan kelurahan. Sementara di wilayah kabupaten selain dibentuk

wilayah kecamatan dan kelurahan, terdapat pula wilayah desa. Kecamatan dan

kelurahan merupakan bagian dari pemerintah daerah kabupaten dan kota, yang

menyatu dalam hal pembuatan kebijakan dan anggaran dengan pemerintah

daerah, sementara desa merupakan daerah otonom tersendiri di wilayah daerah

kabupaten. Berdasarkan Permendagri Nomor 37/2007, wilayah desa memiliki

sumber pendapatan sendiri dan juga sumber pendapatan yang dialokasikan dari

APBD kabupaten.

5. Berdasarkan aspek sosial budaya, penduduk kota memiliki tingkat pendidikan

dan kesehatan yang lebih baik daripada kabupaten. Fasilitas pelayanan publik

juga lebih mudah dijangkau oleh masyarkat di kota dibandingka masyarakat di

kabupaten.

15  

298 341 341 353 391440 440 440 440 465 495 497

26 28 31 31 32 32 33 33 33 33 33 33

0100200300400500600

1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

Tahun

Jumlah Pemekaran

Kabupaten dan Kota Provinsi

6. Berdasarkan aspek perekonomian, rata-rata PDRB di kabupaten lebih rendah

daripada PDRB kota.

Jika dilihat berdasarkan jumlah pemekaran, pemekaran provinsi jumlahnya

lebih sedikit dibandingkan pemekaran kabupaten dan kota (gambar 2.1). Sejak

diberlakukannya Undang-Undang Nomor 22/1999, provinsi haya bertambah

tujuh provinsi baru, sementara kabupaten dan kota bertambah 205 kabupaten/kota.

Tingkatan provinsi dalam pemerintahan pun berbeda dengan kabupaten/kota,

sehingga hanya pemekaran kabupaten dan kota saja yang akan dianalisis dalam

penelitian kali ini.

Sumber : Ditjen Otonomi Daerah KEMDAGRI, 2009 (diolah)

Gambar 2.1. Jumlah Pemekaran Provinsi, Kabupaten, dan Kota

2.1.2. Teori Pembangunan Ekonomi

Pemekaran wilayah merupakan salah satu jalan keluar dari permasalahan

pembangunan ekonomi yang tidak merata. Permasalahan ini timbul karena adanya

masalah rentang kendali yang terlalu luas dalam pemerintahan. Rentang kendali

yang terlalu luas mengakibatkan letak pusat pemerintahan sulit dijangkau oleh

16  

seluruh masyarakat, baik itu karena jarak yang jauh maupun karena sarana

transportasi yang kurang memadai. Sehingga dampak akhirnya adalah

pembagunan pelayanan publik, seperti sekolah dan puskesmas menjadi tidak

merata, serta adanya ketimpangan penduduk akibat tingginya jumlah penduduk

miskin di wilayah tertentu saja.

Tambunan (2003) menyebutkan terdapat beberapa indikator yang dapat

digunakan untuk menganalisis pemerataan pembangunan ekonomi, yaitu PDRB

per kabupaten, distribusi PDRB kabupaten dalam pembentukan PDRB provinsi,

PDRB per kapita, kontribusi sektoral terhadap pembentukan PDRB, dan tingkat

kemiskinan. PDRB merupakan jumlah nilai tambah (value added) yang dihasilkan

oleh seluruh unit usaha atau jumlah nilai barang dan jasa akhir yang dihasilkan

oleh seluruh unit kegiatan ekonomi dalam suatu daerah (BPS, 2008). Terdapat dua

cara perhitungan PDRB, yaitu atas dasar harga berlaku (at current price) dan atas

dasar harga konstan (at constant price). PDRB atas dasar harga berlaku digunakan

untuk melihat perubahan struktur ekonomi, sedangkan PDRB atas dasar harga

konstan digunakan untuk melihat pertumbuhan ekonomi riil (Tambunan, 2003).

Pertumbuhan PDRB yang positif menunjukkan adanya penciptaan lapangan kerja

yang semakin banyak.

Distribusi PDRB provinsi menurut wilayah kabupaten/kota merupakan

indikator untuk menentukan derajat penyebaran hasil pembangunan. PDRB yang

relatif sama di setiap kabupaten/kota menunjukkan bahwa distribusi PDRB

provinsi relatif merata di setiap kabupaten/kota. Hal ini menunjukkan bahwa

kesenjangan yang terjadi di setiap kabupaten/kota di Indonesia semakin kecil.

17  

Namun untuk menilai suatu pembangunan sudah berjalan baik atau belum tidak

cukup dengan melihat dari kesenjangan ekonomi yang terjadi, tetapi juga melihat

tingkat kesejahteraan masyarakatnya.

Penentuan keberhasilan pembangunan ekonomi selain dilihat dari

distribusi PDRB menurut wilayah, juga dapat dilihat dari besarnya PDRB per

kapita. PDRB per kapita merupakan pembagian antara PDRB dengan jumlah

penduduk pertengahan tahun yang tinggal disuatu wilayah. PDRB per kapita

menggambarkan pengeluaran konsumsi rumah tangga rata-rata per kapita. PDRB

per kapita yang semakin tinggi menunjukkan tingkat kesejahteraan masyarakat

yang semakin tinggi pula, sejauh tingkat pemerataannya cukup merata. Tingkat

pemerataan ini dapat dilihat berdasarkan kurva Lorenz, indeks Gini, dan kriteria

Bank Dunia.

Kurva Lorenz menggambarkan distribusi kumulatif pendapatan nasional di

kalangan lapisan-lapisan penduduk, secara kumulatif pula (Dumairy, 1996).

Kemerataan dalam kurva Lorenz digambarkan dengan bentuk kurva yang semakin

dekat dengan diagonal atau semakin lurus (gambar 2.2). Indeks Gini merupakan

suatu koefisien yang angkanya berkisar dari nol hingga satu. Semakin kecil nilai

indeks Gini maka semakin merata tingkat pendistribusiannya. Kriteria

ketidakmerataan versi Bank Dunia didasarkan atas porsi pendapatan nasional

yang dinikmati oleh tiga lapisan penduduk, yaitu 40 persen dinikmati oleh

penduduk berpendapatan terendah, 40 persen dinikmati oleh penduduk

berpendapatan menengah, 20 persen dinikmati oleh penduduk berpendapatan

tertinggi.

18  

Gambar 2.2. Kurva Lorenz

Perbedaan tingkat pembangunan antarwilayah kabupaten/kota juga dapat

dilihat dari perbedaan peranan sektoral dalam pembentukan PDRB. Sektor-sektor

ekonomi dapat dikategorikan menjadi tiga kategori, yaitu sektor primer, sektor

sekunder, dan sektor tersier. Sektor primer terdiri atas sektor pertanian dan

pertambangan (termasuk penggalian). Sektor sekunder terdiri atas sektor industri

manufaktur; listrik, gas dan air bersih; serta konstruksi dan bangunan. Sektor

tersier terdiri atas sektor perdagangan, hotel, dan restoran; transportasi dan

komunikasi; keuangan, penyewaan dan jasa bisnis; serta sektor jasa lainnya.

Sektor sekunder merupakan sektor yang memiliki nilai tambah terbesar,

sementara sektor primer memiliki nilai tambah terkecil.

Persentase penduduk miskin juga baik jika digunakan sebagai alat untuk

mengukur ketimpangan ekonomi antar daerah. Persentase penduduk miskin

menunjukkan seberapa besar proporsi penduduk miskin terhadap total penduduk

Persentase Jumlah Penduduk

0

80

20

40

60

100

80 20 40 60 100

19  

di suatu wilayah. Tingkat kemiskinan yang tinggi bisa disebabkan kepadatan

penduduk yang tinggi dan juga tingkat pembangunan yang rendah. Jika suatu

daerah memiliki tingkat kepadatan penduduk yang tinggi maka lahan yang

digunakan untuk melakukan kegiatan ekonomi akan semakin berkurang artinya

kesempatan kerja semakin kecil. Hal ini mengakibatkan semakin besar jumlah

penduduk yang berada di bawah garis kemiskinan.

Badan Pusat Statistik (BPS) telah merumuskan beberapa indikator yang

dapat digunakan untuk melihat tingkat kemerataan dari pembangunan, yaitu

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan Angka Kemiskinan. Melalui dua

indikator ini, penentuan keberhasilan pemerataan pembangunan menjadi semakin

mudah. Jika nilai IPM semakin tinggi maka tingkat pembangunan manusia (yang

dilihat dari empat indikator, yaitu Angka Harapan Hidup (AHH), Angka Melek

Huruf (AMF), Rata-Rata Lama Sekolah (RLS), dan pengeluaran riil per kapita)

menjadi semakin baik. Jika tingkat kemiskinan semakin rendah, maka tingkat

pembangunan semakin merata dan semakin banyak penduduk yang sejahtera

(berada diatas garis kemiskinan).

2.1.2.1. Indeks Pembangunan Manusia (IPM)

United Nations Development Programme (UNDP) mendefenisikan

pembangunan manusia sebagai suatu proses untuk memperluas pilihan-pilihan

bagi penduduk. Dalam konsep tersebut penduduk merupakan tujuan akhir (the

ultimated end) sedangkan upaya pembangunan dipandang sebagai sarana

(principal means) untuk mencapai tujuan itu. Terdapat empat hal pokok yang

perlu diperhatikan untuk menjamin tercapainya tujuan pembangunan manusia,

20  

yaitu produktivitas, pemerataan, kesinambungan, dan pemberdayaan (UNDP,

1995). Secara ringkas empat hal pokok tersebut mengandung prinsip-prinsip

sebagai berikut:

1. Produktivitas

Penduduk harus mampu meningkatkan produktivitas sehingga mampu

berpartisipasi penuh dalam proses penciptaan pendapatan dan nafkah.

Pembangunan ekonomi merupakan bagian dari model pembangunan manusia.

2. Pemerataan

Penduduk harus memiliki kesempatan atau peluang yang sama untuk

mendapatkan akses terhadap semua sumber daya ekonomi dan sosial. Semua

hambatan yang dapat memperkecil kesempatan untuk memperoleh akses tersebut

harus dihilangkan, sehingga mereka dapat mengambil menfaat dari kesempatan

yang ada dan berpartisipasi dalam kegiatan produktif yang dapat meningkatkan

kualitas hidup.

3. Kesinambungan

Akses terhadap sumber daya ekonomi dan sosial harus dipastikan dapat

dinikmati pula oleh generasi yang akan datang. Sehingga semua sumber daya

fisik, manusia, dan lingkungan harus selalu diperbaharui.

4. Pemberdayaan

Penduduk harus dapat berpartisipasi penuh dalam pengambilan keputusan

dan proses yang akan menentukan kehidupan mereka, serta dapat mengambil

manfaat dari proses pembangunan.

21  

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) yang digagas oleh UNDP bertujuan

untuk menghitung kemampuan dasar dari setiap penduduk. Kemampuan dasar itu

adalah umur panjang, pengetahuan dan daya beli. Umur panjang diidentifikasi

dengan menghitung umur harapan hidup saat lahir atau sering disebut Angka

Harapan Hidup (AHH). Pengetahuan meliputi kemampuan baca dan tulis yang

diidentifikasi dengan menghitung Angka Melek Huruf (AMF) dan Rata-Rata

Lama Sekolah (RLS). Daya beli merupakan kemampuan mengakses sumberdaya

yang dibutuhkan untuk mencapai standar hidup yang layak diidentifikasi dengan

menghitung pengeluaran riil per kapita.

Nilai IPM suatu negara atau wilayah menunjukkan seberapa jauh negara

atau wilayah itu telah mencapai sasaran yang ditentukan yaitu angka harapan

hidup 85 tahun, pendidikan dasar bagi semua lapisan masyarakat (tanpa kecuali),

dan tingkat pengeluaran dan konsumsi yang telah mencapai standar hidup yang

layak. Semakin dekat nilai IPM suatu wilayah terhadap angka 100, semakin dekat

jalan yang harus ditempuh untuk mencapai sasaran itu.

2.1.2.2. Kemiskinan

Kemiskinan merupakan salah satu masalah besar dalam upaya

pembangunan perekonomian Negara Sedang Berkembang (NSB). Damanhuri

(2010) menyebutkan bahwa salah satu teori yang berkaitan dengan kemiskinan

adalah teori lingkar setan kemiskinan (the vicious cyrcle of poverty) yang

dikemukakan oleh Gunnar Myrdal, seorang guru besar di Universitas Stockholm

sebelum Perang Dunia ke-II. Lingkar setan kemiskinan merupakan serangkaian

kekuatan yang saling memengaruhi satu sama lain, sehingga sangat sulit bagi

22  

Negara Miskin

Pendapatan Rendah

Kualitas Gizi

Rendah

Kualitas Kesehatan Penduduk Rendah

Produktivitas Penduduk Rendah

Pendapatan Penduduk Rendah

NSB untuk terbebas dari masalah kemiskinan. Menurut G. Myrdal, kemiskinan

bukan disebabkan karena tidak tersediaannya modal, melainkan karena tidak

tercukupinya basic needs seperti kurangnya gizi, pendidikan, dan lain sebagainya.

Menurut G. Myrdal dalam Damanhuri (2010), keadaan miskin diawali dari

pendapatan penduduk yang rendah sehingga mengakibatkan rendahnya kualitas

gizi mereka. Rendahnya kualitas gizi penduduk membuat rendahnya kesehatan

penduduk dan menyebabkan produktivitas penduduk menjadi rendah. Karena

produktivitas penduduk rendah, maka pendapatan penduduk akan tetap rendah

sehingga nantinya dapat menyebabkan negara miskin.

Sumber : Damanhuri 2010 Gambar 2.3. Teori Lingkar Setan Kemiskinan G. Myrdal

Berdasarkan Gambar 2.3, jumlah penduduk miskin di suatu

kabupaten/kota menentukan tingkat produktivitas dari para pekerjanya. Jika

produktivitas menurun, maka perekonomian di kabupaten/kota akan berjalan

lambat. Jumlah PAD menjadi berkurang sehingga daerah tidak mampu membiayai

pengeluaran daerahnya, dengan kata lain desentralisasi fiskal tidak akan berjalan

23  

dengan baik. Hal ini membuat pelaksanaan otonomi daerah menjadi terganggu

dan pemekaran wilayah dapat menjadi gagal.

Pengukuran kemiskinan yang digunakan oleh BPS menggunakan konsep

kemampuan memenuhi kebutuhan dasar (basic needs approach). Melalui

pendekatan ini, kemiskinan dipandang sebagai ketidakmampuan (dari sisi

ekonomi) untuk memenuhi kebutuhan dasar makanan dan bukan makanan yang

diukur dari sisi pengeluaran. Dengan pendekatan ini, dapat dihitung Headcount

Index, yaitu persentase penduduk miskin terhadap total penduduk.

Garis Kemiskinan digunakan sebagai suatu batas untuk menentukan

miskin atau tidaknya seseorang. BPS (2010) mendefinisikan penduduk miskin

sebagai penduduk yang memiliki rata-rata pengeluaran per kapita per bulan di

bawah Garis Kemiskinan. Garis Kemiskinan terdiri dari dua komponen, yaitu

Garis Kemiskinan Makanan (GKM) dan Garis Kemiskinan Bukan-Makanan

(GKBM). Garis Kemiskinan Makanan (GKM) merupakan nilai pengeluaran

kebutuhan minimum makanan yang disetarakan dengan 2100 kkalori per kapita

per hari. Garis Kemiskinan Bukan Makanan (GKBM) adalah kebutuhan minimum

untuk perumahan, sandang, pendidikan, dan kesehatan.

2.1.3. Desentralisasi Fiskal

Berdasarkan Undang-Undang Nomor 32/2004, desentralisasi merupakan

penyerahan wewenang pemerintahan oleh pemerintah kepada daerah otonom

untuk mengatur dan mengurus urusan pemerintahannya masing-masing. Secara

umum desentralisasi terbagi atas empat bidang, yaitu desentralisasi di bidang

politik, desentralisasi di bidang administrasi, desentralisasi di bidang fiskal dan

24  

desentralisasi di bidang ekonomi. Desentralisasi fiskal merupakan desentralisasi

di bidang keuangan yang diwujudkan dengan pembagian wewenang untuk

mengurus keuangan daerah (anggaran daerah) dari pemerintah pusat kepada

pemerintah daerah. Sinaga dan Siregar (2005) mengartikan desentralisasi fiskal

sebagai pendelegasian kewenangan dan tanggung jawab fiskal dari pemerintah

pusat ke pemerintah daerah.

Mardiasmo (2009) menyebutkan bahwa tujuan desentralisasi fiskal adalah

untuk (1) mengurangi kesenjangan fiskal antara pemerintah pusat dan pemerintah

daerah serta antar daerah; (2) meningkatkan kualitas pelayanan publik, sehingga

tidak terjadi kesenjangan pelayanan pubik antar daerah; (3) meningkatkan

efisiensi pemanfaatan sumber daya nasional; dan (4) mendukung kesinambungan

fiskal dalam kebijakan ekonomi makro. Sebagai konsekuaensi dari adanya

desentralisasi fiskal, maka daerah memerlukan sumber pembiayaan yang cukup

untuk membiayai keperluan penyelenggaraan pemerintahannya. Sumber

pembiayaan tersebut dapat berasal dari pendapatan asli daerah (PAD), Dana

Perimbangan dari pemerintah pusat, ataupun pendapatan lainnya.

2.1.3.1. Pendapatan Asli Daerah (PAD)

Sesuai Undang-Undang Nomor 33/2004, PAD adalah pendapatan yang

diperoleh daerah, yang dipungut berdasarkan peraturan daerah sesuai dengan

peraturan perundang-undangan. PAD merupakan sumber pembiayaan yang

berasal dari pajak daerah, retribusi daerah, keuntungan bersih perusahaan daerah,

dan sumber PAD lainnya yang sah. Sumber PAD lain-lain yang sah terdiri atas:

(1) hasil penjualan kekayaan daerah yang tidak dipisahkan; (2) jasa giro; (3)

25  

pendapatan bunga; (4) keuntungan selisih nilai tukar rupiah terhadap mata uang

asing; dan (5) komisi, potongan, ataupun bentuk lain sebagai akibat dari penjualan

dan/atau pengadaan barang dan/atau jasa oleh daerah.

Sesuai tujuan awal pelaksanaan otonomi daerah, yaitu untuk

meningkatkan kemandirian daerah, maka PAD diharapkan dapat menjadi sumber

pendapatan utama dari suatu wilayah. Untuk itu, pemerintah daerah diberikan

kewenangan untuk meningkatan PAD setiap daerah yang dipimpinnya.

Kewenangan tersebut berupa kebebasan pemungutan pajak/retribusi, sistem

transfer, dan pemberian kewenangan untuk melakukan pinjaman (Sinaga dan

Siregar, 2005). Namun, dalam upaya peningkatan PAD tersebut, setiap daerah

dilarang untuk: (1) menetapkan peraturan daerah tentang pendapatan yang dapat

menyebabkan biaya ekonomi menjadi tinggi; dan (2) menetapkan peraturan

daerah tentang pendapatan yang menghambat mobilitas penduduk, lalu lintas

barang dan jasa antar daerah, dan kegiatan impor/ekspor.

2.1.3.2. Dana Perimbangan

Hubungan keuangan antara pemerintah pusat dan daerah ditunjukkan

dengan adanya Dana Perimbangan yang diberikan oleh pemerintah pusat kepada

pemerintah daerah. Menurut Undang-Undang Nomor 33/2004, Dana Perimbangan

adalah dana yang bersumber dari pendapatan APBN yang dialokasikan kepada

daerah untuk mendanai kebutuhan daerah dalam rangka pelaksanaan

desentralisasi. Dana Perimbangan ini bertujuan untuk mengurangi

ketidakmampuan daerah dalam membiayai kebutuhan pengeluarannya. Dana

Perimbangan ini terdiri atas Dana Alokasi Umum (DAU), Dana Alokasi Khusus

26  

(DAK), serta Dana Bagi Hasil (DBH) yang berasal dari pajak dan sumber daya

alam.

1. Dana Alokasi Umum (DAU)

Sesuai Undang-Undang Nomor 33/2004, DAU merupakan dana yang

bersumber dari pendapatan APBN yang dialokasikan untuk pemerataan

kemampuan keuangan daerah untuk mendanai kebutuhan daerah dalam rangka

pelaksanaan desentralisasi. Sesuai dengan laporan desentralisasi yang ditulis oleh

Percik (2007), DAU adalah hibah (block grant) dan merupakan sumber utama

anggaran pemerintah daerah, di mana jumlahnya sekitar 80 persen dari total

pendapatan kabupaten/kota dan sekitar 30 persen untuk tingkat provinsi.

DAU dialokasikan untuk setiap daerah berdasarkan celah fiskal dan

alokasi dasar masing-masing daerah (persamaan 2.1). Celah fiskal merupakan

selisih antara kebutuhan fiskal dengan kapasitas fiskal daerah. Sementara alokasi

dasar dihitung berdasarkan banyaknya jumlah PNS di suatu daerah.

DAU = Alokasi Dasar (AD) + Celah Fiskal (CF) .................................. (2.1)

Keterangan:

AD = Gaji PNS daerah

CF = Kebutuhan fiskal – kapasitas fiskal

Besarnya jumlah celah fiskal akan memengaruhi jumlah alokasi DAU

yang diperoleh suatu daerah. Daerah yang memiliki nilai celah fiskal sama dengan

nol menerima DAU sebesar alokasi dasar. Daerah yang memiliki nilai celah fiskal

negatif dan nilai negatif tersebut lebih kecil dari alokasi dasar, maka DAU yang

diterima sebesar alokasi dasar setelah dikurangi nilai celah fiskal. Sedangkan

27  

daerah yang memiliki nilai celah fiskal negatif dan nilai negatif tersebut sama atau

lebih besar dari alokasi dasar tidak menerima DAU. Secara singkatnya, semakin

besar pendapatan yang dihasilkan suatu daerah untuk membiayai pengeluarannya

maka akan semakin kecil DAU yang diterima oleh daerah tersebut.

Daerah yang telah mampu membiayai pengeluaran daerahnya berarti

daerah tersebut merupakan daerah yang mandiri. Hal ini sesuai tujuan dari

pemekaran daerah yang ditulis dalam PP No. 78 tahun 2007, yaitu untuk

meningkatkan kemandirian daerah. Daerah yang mendapatkan alokasi DAU yang

terus menurun setiap tahunnya menunjukkan bahwa daerah tersebut telah berhasil

meningkatkan kemandirian serta pelaksanaan pemekarannya telah sesuai dengan

tujuan awal dari otonomi daerah.

2. Dana Alokasi Khusus (DAK)

DAK merupakan dana alokasi penyeimbang untuk membiayai kegiatan

yang berhubungan dengan prioritas nasional atau kebutuhan khusus yang tidak

bisa dimasukkan ke dalam DAU. Menurut Rosidin (2010) kebutuhan khusus

tersebut terdiri atas: (1) kebutuhan yang tidak bisa diperkirakan dengan

menggunakan rumus alokasi umum; dan (2) kebutuhan yang merupakan

komitmen yang berasal dari prioritas nasional.

Pembagian DAK diprioritaskan bagi pemerintah-pemerintah daerah yang

mempunyai kapasitas keuangan lebih rendah dari rata-rata. Berdasarkan penelitian

PSKN FH UNPAD (2009), DAK berbeda dengan Dana Perimbangan lainnya.

DAK tidak ditentukan berdasarkan presentase tertentu, melainkan sudah

ditetapkan setiap tahun dalam APBN. Dalam Undang-Undang Nomor 33/2004

28  

disebutkan bahwa kebutuhan khusus mencakup pelayanan dasar bagi masyarakat.

Selain itu, perbedaan DAK dan Dana Perimbangan lainnya terletak pada

penggunaannya, dimana tujuan penggunaan DAK sudah ditentukan misalnya

untuk dana reboisasi.

3. Dana Bagi Hasil (DBH)

Komponen DBH menurut Undang-Undang Nomor 33/2004 terdiri atas

pembagian beberapa jenis pajak yang berasal dari pusat dan hasil pengelolaan

sumber daya alam. Pajak pusat yang menjadi sumber DBH adalah dari pajak bumi

dan bangunan (PBB), Bea Perolehan Hak Atas Tanah dan Bangunan (BPHTB),

Pajak Penghasilan (PPh) Pasal 25 dan Pasal 29 mengenai Wajib Pajak Orang

Pribadi Dalam Negeri dan PPh Pasal 21. Penerimaan sumber daya alam yang

menjadi sumber DBH berasal dari enam bidang sumber daya alam yaitu:

kehutanan, pertambangan umum, perikanan, pertambangan minyak bumi,

pertambangan gas bumi, dan pertambangan panas bumi (PSKN FH UNPAD,

2009). DBH umumnya digunakan oleh daerah untuk membangun infrastruktur

dan fasilitas umum di daerah.

2.2. Tinjauan Empiris

Evaluasi efektivitas pelaksanaan pemekaran wilayah yang telah

berlangsung semenjak disahkannya Undang-Undang Nomor 22/1999 telah

dilaksanakan oleh Kementerian Dalam Negeri (KEMDAGRI). Pelaksanaan

evaluasi ini dimulai pada tahun 2010 dan perhitungannya selesai pada bulan April

2011. Evaluasi ini dilakukan terhadap DOB yang telah mekar lebih dari tiga

tahun, sehingga terdapat 205 daerah yang dievaluasi. Terdapat empat hal yang

29  

akan dilihat dari evaluasi ini, yaitu kesejahteraan masyarakat, good governance,

pelayanan publik, dan daya saing. Evaluasi ini dilakukan dengan menyebarkan

kuesioner kepada setiap daerah yang akan dievaluasi kemudian perhitungannya

dilakukan dengan metode indeksasi. Dari hasil perhitungan didapatkan peringkat

urutan DOB kabupaten dan kota. Perbedaan evaluasi yang dilakukan oleh

KEMDAGRI dan penelitian ini terletak pada usia DOB yang dianalisis. Pada

penelitian ini usia DOB yang di analisis adalah lima tahun, sehingga jumlah DOB

yang dianalisis lebih sedikit. Metode evaluasi yang dilakukan juga berbeda,

KEMDAGRI melakukan evaluasi menggunakan data primer dan sekunder

mengenai kesejahteraan masyarakat, good governance, pelayanan publik, dan

daya saing, sementara penelitian ini menggunakan data sekunder untuk

menganalisis kinerja ekonomi DOB.

Penelitian yang dilakukan oleh BAPPENAS (2008) bekerja sama dengan

UNDP berjudul Studi Evaluasi Dampak Pemekaran Wilayah tahun 2001-2007

merupakan acuan utama dalam penelitian ini. Metode evaluasi yang digunakan

adalah analisis kualitatif dan kuantitatif untuk mengevaluasi kinerja dan kondisi

DOB. Terdapat empat hal yang dievaluasi, yaitu kinerja ekonomi, keuangan

pemerintah, pelayanan publik, dan aparat pemerintah. Hasil evaluasi yang

didapatkan adalah setelah lima tahun pemekaran DOB yang menjadi sampel

memiliki kondisi yang tidak lebih baik dari daerah induknya. Hal ini digambarkan

dengan kondisi DOB yang tetap berada di bawah daerah induk. Dari keempat hal

yang dievaluasi oleh BAPPENAS dan UNDP, hanya kinerja ekonomi yang akan

digunakan sebagai dasar dalam penentuan keberhasilan pemekaran dalam

30  

penelitian ini. Pemilihan kinerja ekonomi didasarkan atas ketersediaan data untuk

seluruh kabupaten/kota yang telah memekarkan diri.

Santosa dan Rahayu (2005) menganalisis mengenai PAD dan faktor-faktor

yang memengaruhinya dalam upaya pelaksanaan otonomi daerah di Kabupaten

Kediri. Dalam penelitian ini, PAD menjadi indikator untuk menganalisis

kemandirian daerah. Penelitian dilakukan menggunakan alat analisis regresi

berganda dengan data time series dari tahun 1989 hingga tahun 2002. Dari

penelitian ini didapatkan hasil faktor-faktor yang memengaruhi PAD adalah

pengeluaran pembagunan, jumlah penduduk, dan PDRB. Perbedaan penelitian

Santosa dan Rahayu dengan penelitian ini yaitu Santosa dan Rahayu

menggunakan PAD sebagai variabel dependen, sebab PAD menggambarkan

kemandirian daerah, sementara dalam penelitian ini PAD digunakan sebagai

variabel independen, sehingga dapat dilihat bagaimana pengaruh kemandirian

daerah terhadap keberhasilan pemekaran.

Alat analisis yang digunakan dalam penelitian ini sama dengan penelitian

Santosa dan Rahayu (2005) yaitu regresi berganda. Namun terdapat perbedaan

data yang digunakan, yaitu bukan menggunakan data time series, melainkan data

cross section, sebab terdapat perbedaan tahun pemekaran dari setiap

kabupaten/kota yang mekar sehingga akan sulit apabila menggunakan data time

series. Selain itu, sesuai dengan tujuan dari penelitian ini yaitu untuk melihat

bagaimana kinerja daerah-daerah yang telah memekarkan diri lebih dari lima

tahun, sehingga dengan merata-ratakan data maka akan terlihat mana saja daerah

yang telah berhasil dalam lima tahun pertama pelaksanakan desentralisasi. Namun

31  

untuk beberapa variabel independen tidak digunakan data rata-rata selama lima

tahun awal pemekaran, melainkan menggunakan data pada tahun ke lima.

Variabel-variabel tersebut adalah PAD, DAU, dan IPM. Hal ini disebabkan

adanya keterbatasan data dari beberapa kabupaten.

2.3. Kerangka Pemikiran

Pemekaran wilayah sudah berlangsung semenjak disahkannya Undang-

Undang Nomor 22/1999 dan Undang-Undang Nomor. 25/1999. Semenjak saat itu

pula telah terjadi banyak pemekaran baik itu pemekaran provinsi, kabupaten,

maupun kota. Namun ternyata banyak pemekaran yang dinyatakan kurang

berhasil terutama pada pemekaran kabupaten dan kota. Sehingga penelitian ini

dilakukan untuk membuktikan keberhasilan pemekaran kabupaten/kota

berdasarkan kinerja perekonomian yang dilakukan dengan metode indeksasi.

Pemekaran wilayah yang terjadi umumnya bertujuan untuk meningkatkan

kemandirian daerah dan mengatasi masalah rentang kendali yang menyebabkan

adanya ketidakmerataan pelayanan publik. Sehingga diharapkan setelah

dilakukannya pemekaran, kondisi DOB dapat lebih baik dibandingkan dengan

kondisi DOB apabila masih bergabung dengan daerah induknya. Namun untuk

membandingkan dengan kondisi DOB apabila masih bergabung dengan daerah

induk sulit untuk dilakukan sebab datanya tidak tersedia. Sehingga penentuan

keberhasilan dilakukan dengan membandingkan kondisi DOB dan daerah induk

pada tahun yang sama, dengan asumsi DOB akan berhasil dalam pemekarannya

(dari sisi ekonomi) jika kondisi perekonomiannya lebih baik dari daerah

induknya.

32  

Kondisi DOB dan daerah induk dilihat melalui nilai IKE masing-masing

daerah, sehingga didapatkan IKE daerah induk dan IKE DOB. DOB yang berhasil

dalam lima tahun awal pemekarannya adalah DOB yang memiliki nilai IKE yang

lebih besar dibandingkan IKE daerah induknya. Setelah diketahui apakah suatu

daerah berhasil atau tidak dan didapatkan nilai selisih IKE DOB dan daerah induk

(sebagai variabel dependen), maka dapat dilihat faktor apa saja yang

memengaruhi keberhasilan menggunakan metode analisis regresi berganda.

Secara sistematis kerangka pemikiran dapat dijelaskan dalam Gambar 2.4.

Gambar 2.4. Kerangka Pemikiran

Keterangan:

: Metode yang digunakan

: Alur analisis

33  

2.4. Hipotesis

Berdasarkan rumusan masalah, tujuan penelitian dan kerangka pemikiran,

maka hipotesis dari penelitian ini adalah:

1. PDRB per kapita memiliki pengaruh yang positif terhadap keberhasilan

pemekaran wilayah, sebab PDRB per kapita menunjukkan tingkat

kesejahteraan suatu masyarakat, sejauh tingkat kemerataannya cukup merata.

Peningkatan kesejahteraan masyarakat ini merupakan salah satu tujuan dari

pemekaran.

2. PAD memiliki pengaruh yang positif terhadap keberhasilan pemekaran

wilayah, sebab PAD menunjukkan kemandirian daerah. Semakin tinggi

persentase PAD terhadap pemasukan daerah maka wilayah tersebut semakin

mandiri. Hal ini merupakan tujuan dari otonomi daerah.

3. DAU memiliki hubungan yang negatif terhadap keberhasilan pemekaran

wilayah sebab DAU menunjukkan mampu tidaknya sebuah daerah membiayai

pengeluaran daerahnya. Daerah yang semakin mampu membiayai

pengeluarannya, maka daerah tersebut akan mendapatkan DAU yang semakin

kecil. Hal ini berarti daerah tersebut telah berhasil dalam pelaksanaan

pemekaran wilayahnya.

4. IPM memiliki pengaruh yang positif terhadap keberhasilan pemekaran

wilayah. semakin tinggi nilai IPM, maka akan semakin tinggi kemampuan

dasar dari setiap penduduk. Selanjutnya peningkatan ini akan berdampak pada

meningkatnya produktivitas dari masyarakat, kemudian berlanjut pada

pembangunan yang semakin baik, dan daerah dapat semakin berkembang.

34  

5. Angka kemiskinan memiliki hubungan yang negatif dengan keberhasilan

pemekaran wlayah, sebab semakin besar jumlah penduduk miskin berarti

semakin banyak jumlah penduduk yang tidak produktif, sehingga

ketergantungan DOB terhadap pemerintah pusat akan bertambah.

6. DOB yang berbentuk kota akan lebih berhasil dibandingkan DOB yang

berbentuk kabupaten. Hal ini sesuai dengan karakteristik kota yang secara

umum lebih baik dibandingkan kabupaten.

III. METODE PENELITIAN 3.1. Lokasi dan Waktu Penelitian

Penelitian dilakukan terhadap semua kabupaten/kota di Indonesia yang

merupakan daerah hasil pemekaran semenjak dikeluarkannya Undang-Undang

No. 22 tahun 1999 dan Undang-Undang No. 25 tahun 1999. Daerah yang

dianalisis adalah daerah yang mekar pada tahun 1999 hingga tahun 2003, sebab

telah melaksanankan otonomi daerah lebih dari lima tahun. Pemilihan waktu lima

tahun ini didasari atas terlaksananya Rencana Pembagunan Jangka Menengah

(RJPM) pada awal pemerintahan DOB, sehingga dapat dilakukan analisis

terhadap keberhasilan pelaksanakan pemekaran. Selain itu, data yang dibutuhkan

dari setiap daerah yang dianalisis sudah tersedia. Penilaian keberhasilan dilihat

melalui selisih kinerja perekonomian setiap DOB dengan daerah induknya.

Pengumpulan data dilakukan pada awal Maret hingga pertengahan April 2011.

3.2. Jenis dan Sumber Data

Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder. Penentuan

daerah yang dianalisis berdasarkan data yang diperoleh dari Ditjen Otonomi

Daerah KEMDAGRI. Data-data lain yang digunakan dalam penelitian ini yaitu

data PDRB, PDRB per kapita, rasio PDRB kabupaten atau kota terhadap PDRB

propinsi, IPM, dan angka kemiskinan. Seluruh data PDRB yang digunakan

menggunakan dasar harga berlaku dengan tujuan untuk menghindari perbedaan

harga dasar dan data berdasarkan harga berlaku tersedia untuk seluruh variabel.

36  

Data-data tersebut diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS). Selain itu

digunakan pula data APBD yang didapatkan dari DJPK Kementrian Keuangan.

3.3. Metode Analisis Data

Penelitian ini menggunakan teknik analisis deskriptif, metode indeksasi,

dan model analisis regresi berganda. Teknik analisis deskriptif untuk memberikan

gambaran awal mengenai DOB. Metode indeksasi digunakan dalam penentuan

keberhasilan pemekaran dengan bantuan program Ms. Excel. Penentuan faktor-

faktor penentu keberhasilan digunakan model analisis regresi berganda dengan

metode Ordinary Least Square (OLS) menggunakan program Eviews 6.

3.3.1. Analisis Deskriptif

Analisis ini bertujuan untuk memberikan gambaran awal mengenai

keberhasilan pemekaran, IKE, PDRB per kapita, PAD, Dana Perimbangan, IPM,

dan angka kemiskinan di setiap DOB yang dianalisis. Selain itu dilihat pula

pengaruh perbedaan jenis pemekaran kabupaten dan kota, dengan

membandingkan besarnya nilai variabel-variabel yang dianalisis dikedua jenis

pemekaran tersebut. Selain itu, pada beberapa variabel dilihat perbedaan dari

kabupaten dan kota yang memiliki urutan IKE tertinggi dan terendah, sehingga

dapat dilihat apakah terdapat perbedaan yang signifikan terhadap daerah-daerah

tersebut.

3.3.2. Metode Indeksasi

Metode indeksasi selain dilakukan oleh KEMDAGRI (2011) dalam

evaluasi DOB hasil pemekaran dan BAPPENAS (2008) dalam evaluasi dampak

37  

 ................................ (3.2)

 ......................................... (3.1)

pemekaran wilayah, juga digunakan oleh BPS dalam menentukan nilai IPM.

Adanya variabel yang kompleks dan kondisi yang berbeda antardaerah

mengharuskan dilakukan standarisasi data. Dilakukannya standarisasi data

membuat data yang dihasilkan berada dalam range nol sampai satu, sehingga saat

membandingkan antara daerah induk dengan DOB menjadi semakin mudah.

Keuntungan dari digunakannya metode ini yaitu cukup mudah untuk dilakukan

dan tidak membutuhkan peralatan dan keahlian khusus, sebab hanya

menggunakan operasi matematika sederhana. Metode perhitungan yang

digunakan untuk menstandarisasi data adalah:

′

Dimana:

′ = Nilai Kabupaten ke-i untuk variabel ke-j, yang terstandardisasi

= Nilai data asal kabupaten ke-i untuk variabel ke-j

= nilai minimum variabel ke-j

= nilai maksimum variabel ke-j

Dari hasil standardisasi data tersebut kemudian dihitung rata-rata pada

masing-masing kelompok variabel. Untuk mendapatkan hasil Indeks Kinerja

Ekonomi (IKE) di setiap daerah yang terdiri atas beberapa variabel, maka seluruh

variabel akan dirata-ratakan dengan mengunakan rumus:

Index ,

38  

 .......................................... (3.3)

 ................. (3.4)

Dimana:

Indeks = indeks yang akan dihitung untuk daerah ke-i

, = indeks variabel ke-n untuk daerah ke-i

= jumlah variabel

Dalam penyusunan indeks kinerja ekonomi perlu diperhatikan konsistensi

dari setiap variabel yang digunakan, artinya setiap variabel yang digunakan adalah

searah. Sehingga apabila terdapat variabel yang berbeda arahnya perlu dilakukan

penyesuaian dengan reverse index, yaitu dengan menggunakan rumus:

100

Dimana:

, = riverse index variabel untuk daerah ke-i

Variabel yang akan digunakan untuk menghitung IKE adalah PDRB

berdasarkan harga berlaku, PDRB per Kapita, rasio PDRB kabupaten terhadap

PDRB provinsi, dan persentase kemiskinan. Semua variabel kecuali persentase

kemiskinan memiliki pengaruh yang positif terhadap IKE, sehingga nilai IKE

dapat diperoleh dengan rumus:

IKE 4

Dimana:

IKE = indeks kinerja ekonomi untuk daerah i

= indeks variabel PDRB berdasarkan harga berlaku untuk daerah ke-i

= indeks variabel PDRB per Kapita bardasarkan harga berlaku untuk

daerah ke-i

39  

= indeks variabel Rasio PDRB kabupaten/kota terhadap PDRB

propinsi untuk daerah ke-i

= rivers indeks variabel persentase kemiskinan untuk daerah ke-i

Berdasarkan hasil perhitungan IKE terhadap daerah induk dan DOB, maka

dapat dilihat tingkat keberhasilan dari pemekaran wilayah. Keberhasilan ini

didapatkan dengan menghitung selisih antara IKE DOB dengan IKE daerah

induk. Jika selisihnya adalah positif, maka DOB telah berhasil dalam pemekaran,

namun jika selisihnya adalah negatif, maka DOB belum berhasil dalam

pemekaran.

3.3.2. Analisis Regresi Berganda

Model persamaan regresi berganda mengenai faktor-faktor yang

memengaruhi pemekaran wilayah dirumuskan dari berbagai literatur mengenai

pemekaran wilayah. Metode pendugaan yang digunakan dalam analisis ini adalah

Ordinary Least Square (OLS). Pemilihan metode analisis ini didasari kemudahan

dalam penggunaannya dan model yang dihasilkan cukup menjawab tujuan yang

ingin dicapai (Juanda, 2009). Variabel yang digunakan dalam analisis ini adalah

Indeks Kinerja Ekonomi (IKE) sebagai variabel dependen dan yang menjadi

variabel independennya adalah PDRB per kapita, PAD, DAU, IPM, angka

kemiskinan, dan dummy jenis pemekaran kabupaten atau kota. Secara umum

persamaan regresi berganda dapat dirumuskan sebagai berikut:

....... (3.5)

Dimana :

= Selisih Indeks Kinerja Ekonomi DOB dengan daerah induk

40  

= PDRB per kapita (juta rupiah)

= Pendapatan asli daerah (juta rupiah)

DAU = Dana Alokasi Umum (juta rupiah)

IPM = Indeks Pembangunan Manusia

= Jumlah penduduk penduduk miskin (jiwa)

= Dummy jenis pemekaran (0 jika pemekaran kabupaten, dan 1 jika

pemekaran kota)

= Konstanta (intercept)

= Parameter yang diduga (n = 1,2,…,5)

= daerah ke-i

= random error

PDRB per kapita digunakan untuk melihat tingkat kesejahteraan suatu

masyarakat. PAD digunakan untuk menunjukkan kemandirian daerah. DAU

menunjukkan ketergantungan suatu daerah terhadap pembiayaan yang berasal dari

pusat. Penggunaan data DAU berdasarkan persentase terhadap dana perimbangan,

dimana DAU memiliki persentase terbesar dibandingkan jenis dana perimbangan

lainnya. Angka kemiskinan menunjukkan seberapa besar jumlah penduduk yang

tidak produktif.

3.3.3. Pengujian Model dan Hipotesis

3.3.3.1. Pengujian Kesesuaian Model (Goodness of Fit)

Koefisien determinasi (R2) menunjukkan kesesuaian (goodness of fit) dari

model yang telah dibuat, sehingga model tersebut memiliki kualitas yang baik.

Winarno (2002) menyebutkan bahwa nilai R2 berada diantara nol (0) dan satu (1).

41  

Semakin mendekati satu nilai R2 maka semakin baik model yang dibuat. Jika nilai

R2 sama dengan nol (R2 = 0), hal ini berarti variabel dependen tidak dapat

diterangkan oleh variabel independennya, atau dengan kata lain tidak ada

hubungan antara variabel dependen dan variabel independen. Jika nilai R2 sama

dengan satu (R2 = 1), maka variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel

independennya secara sempurna.

Namun nilai R2 yang tinggi tidak selalu membuktikan bahwa kualitas dari

suatu model sudah baik. Hal ini umumnya terjadi pada analisis time series,

dimana dalam setiap variabelnya cenderung mengalami kenaikan seiring

berjalannya waktu, sehingga akan menghasilkan nilai R2 yang cukup tinggi.

Tetapi dalam analisis cross section nilai R2 cenderung rendah, karena tidak terlalu

terpengaruh oleh kenaikan variabel setiap tahunnya. Secara umum R2 dapat

dihitung menggunakan rumus:

R2 = RSS/TSS ............................................. (3.6)

Dimana :

RSS = Jumlah kuadrat residual (Ressidual Sum Square)

TSS = Jumlah kuadrat total (Total Sum Square)

3.3.3.2. Pengujian Asumsi Model

Pengujian model dilakukan dengan kriteria statistik dan ekonometrika.

Pengujian kriteria statistik dilakukan dengan menggunakan uji-t dan uji-F. Uji-t

dapat dilihat dari nilai probabilitas t-statistiknya. Sedangkan uji-F dapat dilihat

dari nilai F-statistiknya. Jika nilai kedua probabilitas tersebut lebih kecil dari taraf

42  

nyatanya, maka peubah bebas berpengaruh signifikan terhadap variabel

terikatnya.

Suatu variabel yang digunakan dalam sebuah model memerlukan adanya

pengujian asumsi yang terdapat pada metode OLS. Hal ini dimaksudkan agar

estimasi variabel penduga yang digunakan bersifat BLUE (Best, Linear,

Unbiased, Estimation), sehingga didapatkan kebenaran suatu model dalam

penelitian. Adapun uji asumsi yang dilakukan terdiri atas uji multikolinearitas, uji

heteroskedastisitas, dan uji autokorelasi.

1. Uji Normalitas

Firdaus (2004) menyebutkan bahwa uji normalitas merupakan salah satu

asumsi statistik dimana error term terdistribusi secara normal. Model regresi

seperti itu disebut model regresi linear normal klasik. Regresi normal klasik

mengasumsikan bahwa setiap i didistribusikan secara normal dengan:

Rata-rata : E ( i) = 0 .............................................................................. (3.7)

Varians : E ( i) = ............................................................................... (3.8)

Cov ( i, j) : E ( i, j) = 0 i≠j ............................................................... (3.9)

Asumsi ini secara ringkas dapat dinyatakan:

i ~ N (0, ........................................................................................ (3.10)

Di mana ~ berarti “didistribusikan sebagai” dan N berarti “distribusi normal”.

Angka dalam tanda kurung menunjukkan rata-rata i = 0 dan varians i = . Perlu

ditegaskan bahwa dua variabel yang didistribusikan secara normal dengan

43  

kovarian atau korelasi nol berarti dua variabel tersebut independen. Jadi, asumsi

itu berarti bahwa i dan ij bukan hanya tidak berkorelasi, tetapi juga independen.

Pada software Eviews 6, uji normalitas dilakukan dengan uji Jarque-Bera.

Apabila nilai probabilitas Jarque-Bera lebih besar dari taraf nyata (α), maka hasil

estimasi tersebut memenuhi asumsi kenormalan atau error term telah terdistribusi

dengan normal. Uji normalitas juga bisa dilakukan dengan melihat pola sisaan.

Apabila sisaan berpola linear, yaitu berbentuk lonceng terbalik maka bisa

dikatakan sisaan dalam model dianggap sudah terdistribusi dengan normal.

2. Uji Multikolinearitas

Multikolinearitas merupakan hubungan linear yang kuat antarvariabel

independen dalam analisis regresi berganda. Ciri-ciri terjadinya multikolinearitas

adalah sebagai berikut :

a. Nilai R2 tinggi, tetapi variabel independen banyak yang tidak signifikan.

b. Tanda koefisien banyak yang tidak sesuai dengan harapan.

c. Matriks korelasi antarvariabel tinggi (rij > │0,8│).

d. Nilai R2 lebih kecil dari nilai rij.

Multikolinearitas menyebabkan koefisien kuadrat terkecil tidak dapat

ditentukan, serta varians dan kovarians dari koefisien yang hampir sempurna

menyebabkan persamaan yang dibentuk secara statistik mempunyai standar error

yang besar dan menyebabkan selang kepercayaan menjadi lebih besar. Hal ini

mengakibatkan nilai estimasi koefisiennya menjadi tidak tepat.

44  

3. Uji Heteroskedastisitas

Heteroskedastisitas adalah varians kesalahan tidak sama untuk setiap

periode, padahal salah satu syarat model yang baik adalah varians kesalahannya

sama. Dampak dari adanya heteroskedastisitas adalah dugaan parameter koefisien

regresi dengan metode OLS tidak bias, tetapi masih konsisten, standar errornya

bias ke bawah, dan penduga OLS tidek efisien lagi (Juanda 2009).

Heteroskedastisitas dapat muncul karena beberapa sebab, diantaranya :

a. Sifat variabel yang diikutsertakan ke dalam model.

b. Sifat data yang digunakan dalam analisis, yaitu data cross section lebih sering

memunculkan masalah heteroskedastisitas dibandingkan data time series.

Pada Program Eviews 6, untuk mengetahui ada tidaknya

heteroskedastisitas dalam suatu model dapat digunakan uji Breusch Pagan

Godfrey. Jika nilai probabilitas obs*R-squared lebih besar dari taraf nyata (nilai

probabilitas obs*R-squared > α) berarti tidak ada heteroskedastisitas. Namun jika

nilai probabilitas obs*R-squared lebih kecil atau sama dengan dari taraf nyata

(nilai probabilitas obs*R-squared ≤ α) berarti ada heteroskedastisitas.

4. Uji Autokorelasi

Autokorelasi adalah terjadinya hubungan antara anggota-anggota dari

serangkaian pengamatan. Autokorelasi terdeteksi ketika terjadi hubungan antara

galat estimasi suatu observasi dengan galat estimasi observasi lainnya. Masalah

autokorelasi umumnya terjadi pada data time series, namun tidak jarang pula

terjadi pada data cross section. Juanda (2009) menyebutkan autokorelasi pada

data cross section dengan obyek pengamatan kecamatan biasa disebut

45  

autokorelasi spasial. Hal ini terjadi saat kecamatan yang menjadi sampel saling

berdekatan dan memiliki karakteristik yang mirip. Dampak dari adanya

autokorelasi yaitu dugaan variabel dari suatu model menjadi tidak bias, masih

konsisten, mempunyai standar error yang bias ke bawah atau lebih kecil dari nilai

sebenarnya, dan tidak efisien. Semua hal tersebut membuat hipotesis menjadi

tidak valid.

Penentuan ada tidaknya autokorelasi dapat ditentukan dengan dua cara

yaitu uji Durbin-Watson (DW) dan uji Breusch-Godfrey. Winarno (2002)

menyebutkan dalam mendeteksi autokorelasi dapat menggunakan nilai d (yang

menggambarkan nilai DW), dimana pengambilan keputusannya adalah :

Tabel 3.1 Pengambilan Keputusan pada Uji Durbin-Watson

Tolak H0 berarti ada

autokorelasi positif

Tidak dapat diputuskan

Tidak tolak H0 berarti tidak

ada autokorelasi

Tidak dapat diputuskan

Tolak H0 berarti ada

autokorelasi negative

0 dL du 4 - du 4 - dL 4 Sumber : Gujarati, 2004

Namun Uji DW memiliki kelemahan yaitu hanya berlaku pada variabel

independen yang bersifat stokastik (random) dan tidak dapat digunakan pada

model rata-rata bergerak (moving average). Sehingga untuk mengatasi

permasalahan ini dapat digunakan uji Breusch-Godfrey.

Uji autokorelasi Breusch-Godfrey dapat dilakukan apabila menggunakan

program eviews saat mengolah data. Uji autokorelasi ini dalam eviews dikenal

dengan nama Breusch-Godfrey Serial Correlation LM. Jika nilai probabilitas

obs*R-squared lebih besar dari taraf nyata (nilai probabilitas obs*R-squared > α)

46  

berarti tidak ada autokorelasi. Namun jika nilai probabilitas obs*R-squared lebih

kecil atau sama dengan dari taraf nyata (nilai probabilitas obs*R-squared ≤ α)

berarti terdapat autokorelasi.

 

 

IV. KONDISI EKONOMI KABUPATEN/KOTA HASIL PEMEKARAN

Tujuan dilakukannya pemekaran wilayah yaitu untuk memperkecil rentang

kendali pemerintahan dan meningkatkan kesejahteraan rakyat melalui

pembangunan daerah yang lebih baik lagi, serta meningkatkan kemandirian

daerah. Pemekaran wilayah sebenarnya merupakan sesuatu yang sudah lama

dilaksanakan, bahkan sebelum disahkannya Undang-Undang Nomor 22/1999

pemekaran sudah banyak terjadi. Namun semenjak disahkannya undang-undang

tersebut, pemekaran justu semakin banyak terjadi karena persyaratan pemekaran

menjadi semakin mudah. Padahal dulu sebelum adanya undang-undang

pemekaran, suatu daerah yang ingin dimemekarkan memerlukan perencanaan

yang cukup lama dan matang. Perbedaan trend inilah yang membuat maraknya

pemekaran, namun sayangnya pemekaran tersebut umumnya tidak diikuti oleh

kesiapan setiap daerah untuk mandiri, sehingga banyak daerah dinyatakan belum

berhasil dalam melaksanakan pemekaran wilayah.

4.1. Indeks Kinerja Ekonomi (IKE)

Penentuan keberhasilan pemekaran dalam skripsi ini lebih difokuskan

pada nilai IKE. DOB yang memiliki IKE yang lebih tinggi dibandingkan daerah

induknya merupakan DOB yang dianggap berhasil dalam melaksanakan

pemekaran wilayah. Sedangkan DOB yang memiliki IKE lebih rendah

dibandingkan daerah induknya disebut daerah yang belum berhasil dalam

pemekaran wilayah. Dari hasil penelitian terlihat bahwa dari 141 daerah yang

48  

 

mekar, jumlah daerah yang berhasil setelah lima tahun pemekaran sebanyak 58

daerah atau 41 persen (Lampiran 1).

Tabel 4.1. Urutan Daerah Tertinggi dan Terendah Berdasarkan Hasil Perhitungan Indeks Kinerja Ekonomi (IKE)

No Urut Daerah Induk Nilai

IKE DOB Nilai IKE Kriteria

1 Kab. Fak-Fak 0.882 Kab. Mimika 2.890 Berhasil 2 Kab. Kep Riau (Bintan) 1.433 Kota Batam 2.369 Berhasil 3 Kab. Sumbawa 1.182 Kab. Sumbawa Barat 2.345 Berhasil 4 Kab. Bangka 1.737 Kab. Bangka Barat 1.973 Berhasil 5 Kab. Serang 1.528 Kota Cilegon 1.885 Berhasil

137 Kab. Manokwari 0.979 Kab. Teluk Wondama 0.688 Tidak Berhasil 138 Kab. Jayawijaya 0.615 Kab. Pegunungan Bintang 0.656 Berhasil 139 Kab. Jayawijaya 0.615 Kab. Yahukimo 0.608 Tidak Berhasil 140 Kab. Nabire 0.789 Kab. Paniai 0.565 Tidak Berhasil 141 Kab. Jayawijaya 0.619 Kab. Puncak Jaya 0.521 Tidak Berhasil

Berdasarkan hasil perhitungan IKE dari setiap daerah otonom baru (Tabel

4.1), maka kabupaten/kota yang memiliki IKE tertinggi adalah Kab. Mimika,

Kota Batam, Kab. Sumbawa Barat, Kab. Bangka Barat, dan Kota Cilegon. Kelima

kabupaten/kota tersebut seluruhnya telah berhasil dalam pemekaran daerahnya,

sebab memiliki nilai IKE yang lebih besar disbanding daerah induknya.

Sedangkan yang memiliki IKE terendah adalah Kab. Teluk Wondama, Kab.

Pegunungan Bintang, Kab. Yahukimo, Kab. Paniai, dan Kab. Puncak Jaya. Kab.

Pegunungan Bintang merupakan daerah yang telah berhasil dalam pemekaran

wilayah, sedangkan keempat daerah lainnya merupakan daerah yang belum

berhasil dalam pelaksanaan pemekaran. Sehingga terlihat bahwa nilai IKE yang

kecil dari suatu wilayah tidak berarti daerah tersebut belum berhasil dalam

pelaksanaan pemekaran wilayah. Tetapi keberhasilan ini lebih disebabkan adanya

peningkatan kinerja perekonomian pada DOB setelah pemekaran, sehingga saat

49  

 

dibandingkan dengan daerah induk, maka DOB akan memiliki nilai IKE yang

lebih tinggi.

Hasil perhitungan IKE jika dibandingkan dengan evaluasi yang dilakukan

oleh KEMDAGRI, maka terdapat perbedaan dari urutan DOB. Lima urutan

teratas dari hasil evaluasi yang dilakukan KEMDAGRI adalah Kota Banjarbaru,

Kota Cimahi, Kab. Dharmas Raya, Kab. Bangka Tengah, dan Kab. Samosir.

Sementara dari hasil penelitian ini daerah-daerah tersebut menempati urutan 27,

35, 56, 11, dan 99. Selain itu kelima urutan teratas tersebut dalam penelitian ini

tidak semuanya merupakan daerah yang berhasil dalam pemekaran. Hal ini

menunjukkan bahwa walaupun daerah berada dalam urutan teratas, namun tidak

semuanya memiliki kondisi yang lebih baik dari daerah induknya terutama saat

lima tahun pertama setelah pemekaran.

4.2. PDRB per Kapita

Pemekaran wilayah merupakan salah satu jalan keluar dari permasalahan

pembangunan ekonomi. Tambunan (2003) menyebutkan indikator pembangunan

ekonomi diantaranya PDRB per kapita. PDRB per kapita menggambarkan tingkat

kesejahteraan yang terjadi di suatu masyarakat, sejauh tingkat pemerataannya

cukup merata. Semakin tinggi nilai PDRB per kapita maka dapat dikatakan

masyarakat semakin sejahtera.

50  

 

1122418 1272965 1379680 1525027 1647349

0

500000

1000000

1500000

2000000

1 2 3 4 5Tahun Pemekaran Ke-

PDRB per Kapita (ribu rupiah)

PDRB per kapita (ribu rupiah)

Sumber : Badan Pusat Statistik, 2000-2009 (diolah)

Gambar 4.1. Jumlah PDRB per Kapita Seluruh Daerah Otonom Baru

Gambar 4.1. menunjukkan besarnya PDRB per kapita seluruh daerah hasil

pemekaran. Dari gambar tersebut terlihat bahwa PDRB per kapita di setiap tahun

pemekaran mengalami peningkatan. Hal ini berarti tingkat kesejahteraan

masyarakat secara agregatif meningkat, dan dapat dikatakan bahwa tingkat

pembangunan ekonomi juga meningkat.

Tabel 4.2. PDRB per Kapita Kabupaten/Kota Tertinggi dan Terendah (Ribu Rupiah)

No. Urut DOB

Tahun Ke- Rata-Rata 1 2 3 4 5

1 Kab. Mimika 142894 152855 135701 131899 119094 136488 2 Kota Batam 36570 38667 38303 36254 39974 37953 3 Kab. Sumbawa Barat 90152 99512 105938 131172 110337 107422 4 Kab. Bangka Barat 20392 22533 24289 26441 32154 25162 5 Kota Cilegon 22506 26259 30028 31564 35200 29111

137 Kab. Teluk Wondama 4829 5458 6184 7379 9204 6611

138 Kab. Pegunungan Bintang 2267 1657 1858 2075 2589 2089

139 Kab. Yahukimo 872 833 935 1000 1141 956 140 Kab. Paniai 2195 2489 2851 3067 3227 2766 141 Kab. Puncak Jaya 2513 2636 2761 4135 2939 2997

Sumber : Badan Pusat Statistik, 2000-2009 (diolah)

51  

 

Jika dilihat pada Tabel 4.2, lima urutan tertinggi DOB memiliki nilai rata-

rata PDRB per kapita yang besar pada lima tahun pertama setelah pemekaran.

Sementara lima urutan terendah DOB memiliki nilai rata-rata PDRB per kapita

yang kecil pada lima tahun pertama setelah pemekaran. Sehingga dapat

disimpulkan bahwa pada daerah-daerah yang memiliki IKE tertinggi memiliki

tingkat kesejahteraan masyarakat yang tinggi pula.

4.3. Pendapatan Asli Daerah (PAD)

PAD digunakan untuk menunjukkan kemandirian daerah. Persentase PAD

yang tinggi terhadap total pendapatan menunjukkan bahwa daerah tersebut

mampu membiayai sebagian besar pengeluaran daerahnya. Hal ini berarti daerah

sudah tidak terlalu bergantung pada pendanaan yang berasal dari pusat. Inilah

yang menjadi salah satu tujuan dari pemekaran wilayah, yaitu meningkatkan

kemandirian daerah.

Tabel 4.3. Persentase PAD terhadap Total Pendapatan pada DOB (Juta Rupiah)

2005 2006 2007 2008 2009 2010 PAD 1034.21 1892.39 3245.89 3101.42 3611.73 4414.76Total Pendapatan 22966.33 49972.87 50716.81 64502.27 71736.04 71095.30Persentase 5% 4% 6% 5% 5% 6%

Sumber: DJPK Kemenkeu, 2005-2010 (diolah)

Jika dilihat pada Tabel 4.3, maka persentase PAD untuk DOB masih

sangat kecil, yaitu kurang dari 10 persen. Hal ini berarti ketergantungan DOB

terhadap pusat tidak berkurang. Padahal pemerintah pusat telah memberikan

kewenangan kepada setiap pemerintah daerah untuk meningkatan PAD setiap

daerah yang dipimpinnya. Kewenangan tersebut berupa kebebasan pemungutan

52  

 

pajak/retribusi, sistem transfer, dan pemberian kewenangan untuk melakukan

pinjaman (Sinaga dan Siregar, 2005). Hal ini menunjukkan keberhasilan

pemekaran belum tercapai.

4.4. Dana Perimbangan

Dana perimbangan menunjukkan ketergantungan suatu daerah terhadap

pembiayaan yang berasal dari pusat. Dana perimbangan terdiri atas DBH, DAU,

dan DAK. Jika dilihat pada Tabel 4.4, ketergantungan anggaran daerah terhadap

dana perimbangan sangat besar, yaitu lebih dari 80 persen. Sumber dana

perimbangan yang memiliki kontribusi terbesar adalah DAU. Hal ini

menunjukkan ketergantungan daerah yang masih tinggi terhadap pendanaan yang

berasal dari pusat (daerah belum mandiri dalam hal keuangan). Jika diteliti lebih

lanjut, hal ini disebabkan karena anggaran dasar yang besar di setiap daerah.

Seperti yang terlihat pada Tabel 4.5 bahwa PAD yang besar di suatu daerah tidak

menjamin dana perimbangan yang diterima akan kecil. Daerah yang memiliki

PAD yang tinggi seperti Kota Batam dan Kota Cilegon tetap mendapatkan dana

perimbangan, khususnya DAU yang besar.

Dana perimbangan setiap tahunnya memang direncanakan terus

meningkat oleh pemerintah pusat. Peningkatan ini terutama dari sisi DAK dan

DBH. Diharapkan dengan adanya peningkatan dana perimbangan ini (terutama

yang bersumber dari DBH), dapat dialokasikan untuk memperbaiki dan

meningkatkan infrastruktur setiap daerah, sehingga kedepannya dapat

meningkatkan iklim investasi. Peningkatan jumlah investasi dapat meningkatkan

jumlah PAD dan menjadi sumber PAD baru bagi daerah. Sehingga, adanya

53  

 

peningkatan dana perimbangan diharapkan kedepannya dapat meningkatkan

jumlah PAD setiap daerah serta mengurangi tingkat ketergantungan fiskal setiap

daerah.

Tabel 4.4. Total Dana Perimbangan Daerah Otonom Baru (Juta Rupiah)

2005 2006 2007 2008 2009 2010 Total Pendapatan (TP) 22966.33 49972.87 50716.81 64502.27 71736.04 71095.30 PAD 1034.21 1892.39 3245.89 3101.42 3611.73 4414.76 Persentase PAD terhadap TP 5% 4% 6% 5% 5% 6% Dana Perimbangan (DP) 20153.76 45510.81 50188.07 55571.11 61710.53 59655.24 Persentase DP terhadap TP 88% 91% 99% 86% 86% 84%

Sumber: DJPK Kemenkeu, 2005-2010 (diolah)

Tabel 4.5. Jumlah PAD dan Dana Perimbangan Kabupaten/Kota Tertinggi dan Terendah (Juta Rupiah)

No. Urut DOB PAD Dana

Perimbangan DAU DAK DBH

1 Kab. Mimika 94.46 873.09 225.21 45.82 602.06 2 Kota Batam 141.87 599.59 214.25 21.23 304.75 3 Kab. Sumbawa Barat 22.14 274.53 157.64 37.52 70.31 4 Kab. Bangka Barat 18.45 285.97 207.96 34.84 40.12 5 Kota Cilegon 115.06 342.07 244.12 12.57 85.31

137 Kab. Teluk Wondama 80.48 297.01 213.82 42.56 40.62 138 Kab. Pegunungan Bintang 4.25 496.19 373.90 76.73 45.57 139 Kab. Yahukimo 3.51 511.24 379.89 66.20 36.91 140 Kab. Paniai 6.21 453.24 360.57 51.98 34.93 141 Kab. Puncak Jaya 9.06 445.74 339.23 53.44 48.47

Sumber: DJPK Kemenkeu, 2005-2010 (diolah)

4.5. Indeks Pembangunan Manusia (IPM)

Nilai IPM menunjukkan seberapa jauh suatu wilayah dapat mencapai

sasaran yang ditentukan. Sasaran tersebut terdiri atas empat komponen, yaitu

angka harapan hidup mencapai 85 tahun, pendidikan dasar dan kemampuan baca

dan tulis bagi semua lapisan masyarakat (tanpa terkecuali), serta tingkat

54  

 

67.2168.01

68.87 69.1869.63

65.0066.0067.0068.0069.0070.00

2005 2006 2007 2008 2009

Tahun

IPM (persen)

IPM

pengeluaran dan konsumsi yang telah mencapai standar hidup yang layak.

Semakin dekat nilai IPM suatu wilayah terhadap angka 100, maka semakin baik

kondisi pembangunan manusia di suatu wilayah.

Pada Gambar 4.2 dapat dilihat bahwa secara agregatif terlihat nilai IPM

untuk DOB terus meningkat setiap tahun. Peningkatan ini menunjukkan bahwa

kondisi masyarakat di daerah-daerah tersebut semakin baik. Dapat dilihat pada

Lampiran 4 bahwa kondisi IPM hampir di semua daerah mengalami kenaikan.

Begitu pula dengan tiga komponen pembentuk IPM, yaitu angka melek huruf, rata

lama sekolah, dan angka harapan hidup.

Sumber : Badan Pusat Statistik, 2005-2010 (diolah) Gambar 4.2. Rata-Rata Nilai IPM pada Daerah Otonom Baru

Terlihat pada Tabel 4.6 bahwa IPM kota lebih tinggi dibandingkan IPM

kabupaten. Sementara kabupaten urutan tertinggi dan terendah memiliki IPM

yang tidak jauh berbeda. Perbedaan IPM antara kabupaten dan kota ini sangat

terlihat terutama dari komponen rata lama sekolah (RLS). RLS sekolah untuk kota

lebih besar dari angka sembilan, yang berarti wajib belajar sembilan tahun sudah

terlaksana. Sementara di kabupaten, tingkat pendidikan masih sangat rendah,

55  

 

khususnya untuk daerah yang berada di urutan terbawah, yang ditunjukkan

dengan angka RLS yang kecil.

Angka melek huruf (AMH) menunjukkan kemampuan baca dan tulis.

Berdasarkan nilai AMH pada setiap kabupaten/kota, dapat dilihat bahwa sebagian

besar masyarakat di setiap wilayah sudah cukup mengenal huruf. Hal ini

ditunjukkan dengan AMH yang cukup tinggi, kecuali untuk Kab. Pegunungan

Bintang dan Kab. Yahukimo.

Pada komponen IPM lainnya, yaitu angka harapan hidup (AHH), untuk

kabupaten/kota urutan tertinggi dan terendah tidak jauh berbeda, yaitu

kesemuanya berada diatas angka 60. Hal ini menunjukkan angka harapan hidup

setiap masyarakat adalah sekitar 60 tahun, sayangnya hal ini belum mencapai

sasaran AHH yang ditetapkan, yaitu 85 tahun.

Tabel 4.6. IPM Kabupaten/Kota Tertinggi dan Terendah (Persen)

No. Urut DOB AHH RLS AMH IPM 1 Kab. Mimika 69.276 6.662 86.438 67.532 Kota Batam 70.636 10.702 98.834 76.9583 Kab. Sumbawa Barat 60.502 7.012 90.25 65.1464 Kab. Bangka Barat 67.426 6.472 92.152 68.78565 Kota Cilegon 68.414 9.616 98.702 74.414

137 Kab. Teluk Wondama 66.786 6.084 79.506 63.208138 Kab. Pegunungan Bintang 65.11 2.25 31.592 47.6139 Kab. Yahukimo 65.942 2.404 31.782 54.346140 Kab. Paniai 66.85 6.202 62.882 58.842141 Kab. Puncak Jaya 66.938 6.102 86.722 67.382

Sumber: Badan Pusat Statistik (2005-2009)

4.6. Angka Kemiskinan

Angka kemiskinan menunjukkan banyaknya jumlah penduduk miskin

yang ada di suatu daerah. Jika dilihat dari jumlah penduduk miskin yang ada di

56  

 

4828.14592

4355.34231.3

3800400042004400460048005000

1 2 3 4

Ribu Jiwa

Tahun pemekaran ke-

jumlah penduduk miskin daerah pemekaran

seluruh kabupaten dan kota, maka secara agregatif jumlah penduduk miskin terus

menurun. Hal ini berarti tujuan pemekaran untuk meningkatkan kondisi

masyarakat telah tercapai. Keberhasilan ini disebabkan banyaknya program

pengentasan kemiskinan yang dikeluarkan pemerintah, seperti Upah Minimum

Regional (UMR), Jaminan Kesehatan Mayarakat (Jamkesmas), Bantuan

Operasional Sekolah (BOS), Program Nasional Pemberdayaan Masyarakat

(PNPM), dan kebijakan-kebijakan lainnya.

Sumber : Badan Pusat Statistik, 2002-2009 (diolah)

Gambar 4.3. Jumlah Penduduk Miskin Kabupaten/Kota Hasil Pemekaran

Besarnya jumlah penduduk miskin tidak mencerminkan bahwa daerah

tersebut pasti berhasil dalam pemekaran. Jika dilihat pada Tabel 4.7, terlihat

bahwa hampir semua daerah tingkat kemiskinannya fluktuatif. Namun untuk

daerah Kab. Sumbawa Barat dan Kab. Bangka Barat jumlah penduduk miskinnya

terus turun. Hal ini berarti kebijakan pengentasan kemiskinan di daerah tersebut

sudah terlaksana dengan baik. Selain ketiga daerah tersebut terdapat 49 daerah

lainnya yang juga mengalami penurunan jumlah penduduk miskin selama lima

tahun awal pemekaran (Lampiran 6).

57  

 

Pada daerah kab. Mimika dan kota Batam, jumlah penduduk miskin

mengalami peningkatan. Hal ini justru bertentangan dengan keberhasilan kedua

daerah tersebut, sebab kedua daerah tersebut merupakan daerah yang telah

berhasil dalam pemekaran, bahkan nilai IKE kedua daerah tersebut merupakan

urutan teratas. Sehingga dapat disimpulkan keberhasilan tidak hanya dilihat

melalui angka kemiskinan saja, tetapi bayak faktor lain yang memengaruhi

keberhasilan dari pemekaran wilayah. Selain kedua daerah tersebut masih ada

enam daerah lain yeng mengalami peningkatan jumlah penduduk miskin, yaitu

Kab. Aceh Singkil, Kab. Bireun, Kab. Simeuleu, Kab. Pelalawan, Kab. Tanjung

Jabung Timur, dan Kab. Lembata (Lampiran 6).

Tabel 4.7. Angka Kemiskinan Kabupaten/Kota Tertinggi dan Terendah (Ribu Jiwa)

DOB Tahun Pemekaran Ke- 1 2 3 4

Kab. Mimika* 33.2 38 38.8 42.3Kota Batam* 25.2 28.1 28.1 50.3Kab. Sumbawa Barat* 29.1 28.7 25.2 24.3Kab. Bangka Barat* 14.1 10.5 7.4 7.6Kota Cilegon* 19.9 17.5 14.5 18.7Kab. Teluk Wondama 11.9 11.5 12 11.1Kab. Pegunungan Bintang* 44.8 48 45 42Kab. Yahukimo 66.7 71 69.4 72.7Kab. Paniai 64.1 50.8 54.6 59Kab. Puncak Jaya 54.5 34.9 55.8 60

Keterangan : daerah yang diberi tanda * adalah daerah yang berhasil dalam pemekaran Sumber: BPS, 2002-2009 (diolah)

4.7. Perbandingan Kabupaten dan Kota

Kabupaten dan kota sama-sama merupakan wilayah administratif yang

berada di bawah provinsi. Namun kabupaten dan kota berbeda secara

58  

 

karakteristik, baik itu dalam hal luas wilayah, kepadatan penduduk, mata

pencaharian mayoritas penduduk, struktur wilayah, sosial budaya, dan

perekonomian. Jika dilihat per variabel, secara umum kota lebih baik

dibandingkan daerah induk. Hal ini ditunjukkan dengan nilai rata-rata kota untuk

tingkat keberhasilan (Y), IKE, PAD, dan IPM lebih tinggi dari kabupaten, serta

nilai rata-rata kota untuk dana perimbangan dan angka kemiskinan lebih kecil dari

kabupaten. Namun, nilai PDRB per kapita kabupaten lebih tinggi dari kota. Jika

dilihat berdasarkan sektor pembentuk PDRB, maka kabupaten didominasi oleh

sektor primer, yang terdiri atas pertanian dan pertambagan. Sementara kota

didominasi oleh sektor sekunder, yang terdiri atas industri manufaktur; listrik, gas

dan air bersih; serta konstruksi dan bangunan.

Tabel 4.8. Perbandingan Kabupaten dan Kota Berdasarkan Rata-Rata Variabel yang Dianalisis

Variabel Kabupaten Kota Y -0,04 0,15 IKE 1,27 1,50 PDRB per Kapita 9871,90 9781,15 PAD 18,70 167,50 DAU 260,12 208,58 DAK 36,50 26,86 DBH 86,24 70,90 IPM 67,78 73,07 AHH 67,12 69,03 RLS 7,06 9,33 AMH 89,98 97,57 Angka Kemiskinan 32,07 21,27 PDRB sektor primer 1112560,00 196878,63 PDRB sektor sekunder 226953,86 1401924,40 PDRB sektor tersier 317867,32 953738,93

V. HASIL DAN PEMBAHASAN

5.1. Faktor-Faktor yang Memengaruhi Keberhasilan Pemekaran Wilayah

Analisis regresi berganda dengan menggunakan software Eviews 6

memberikan hasil yang dapat dilihat pada Tabel 5.1. Dengan melihat dari nilai

probabilitas yang dihasilkan, dapat ditarik kesimpulan mana saja variabel

independen yang berpengaruh secara signifikan terhadap keberhasilan pemekaran.

Selain itu dengan melihat nilai koefisien variabel dapat diketahui besarnya

pengaruh dari variabel independen terhadap keberhasilan pemekaran. Setelah

dilakukannya perhitungan dengan menggunakan software Eviews 6 didapatkan

hasil variabel-variabel yang berpengaruh signifikan terhadap keberhasilan

pemekaran adalah sebagai berikut:

Tabel 5.1. Hasil Estimasi Model Faktor-Faktor yang Memengaruhi Keberhasilan Pemekaran

Variable Coefficient t-Statistic Probability C -0,137318 -0,517633 0,6056

PDRBK 1,38E-05 10,03624 0,0000* PAD 0,000225 2,192300 0,0301* DAU 0,000132 0,680270 0,4975 IPM -0,001115 -0,317227 0,7516 AK 3,11E-05 0,056558 0,9550

DKK 0,172543 3,857553 0,0002* R-squared 0,647381

Adjusted R-squared 0,631592 F-statistic 41,00218

Prob(F-statistic) 0,000000 Keterangan : tanda * menunjukkan signifikan pada α = 5%

Model persamaan regresi untuk faktor-faktor yang memengaruhi

keberhasilan pemekaran adalah sebagai berikut:

60  

Y = -0,137318 + 1,38E-05*PDRBK + 0,000225*PAD + 0,000132*DAU –

0,001115*IPM – 3,11E-05*AK + 0,172543*DKK ............................... (5.1)

Berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan software Eviews 6

diperoleh variabel-variabel yang berpengaruh secara signifikan terhadap

keberhasilan pemekaran (Y) yaitu PDRB per kapita, PAD, dan dummy kabupaten

dan kota. Hal tersebut dapat dilihat dari besarnya probabilitas ketiga variabel

independen tersebut, yaitu 0,000 untuk PDRB per kapita, 0,0301 untuk PAD,

0,0002 untuk dummy kabupaten dan kota. Nilai-nilai probabilitas tersebut lebih

kecil dari taraf nyata (α) lima persen.

Nilai koefisien dari variabel PDRB per kapita adalah 1,38E-05, artinya

setiap terjadi penambahan PDRB per kapita sebesar seribu rupiah, akan

meningkatkan keberhasilan pemekaran sebesar 0,0000138 satuan, ceteris paribus.

Hipotesis penelitian ini adalah PDRB per kapita memiliki pengaruh yang positif

terhadap keberhasilan pemekaran wilayah, sebab PDRB per kapita menunjukkan

tingkat kesejahteraan suatu masyarakat, sejauh tingkat kemerataannya cukup

merata. Sehingga hasil penelitian ini sudah sesuai dengan hipotesisnya, yang

ditunjukkan dengan koefisien yang bernilai positif. Selain itu, tujuan dilakukannya

pemekaran wilayah yaitu untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakatnya.

Meningkatnya PDRB per kapita setiap tahunnya (lampiran 2) merupakan

gambaran bahwa tingkat kesejahteraan masyarakat juga telah meningkat, terutama

apabila tingkat pemerataannya cukup merata.

Berdasarkan hasil Simposium Nasional Akuntansi yang diadakan di

Makassar tanggal 26-28 Juli 2007, disebutkan bahwa daerah yang memiliki

61  

tingkat pertumbuhan PAD yang positif mempunyai kemungkinan untuk memiliki

tingkat PDRB per kapita yang lebih baik. PAD merupakan salah satu sumber

pembelanjaan daerah, sehingga peningkatan PAD mengakibatkan dana yang

dimiliki oleh pemerintah daerah akan lebih tinggi dan tingkat kemandirian daerah

akan meningkat pula, sehingga pemerintah daerah akan berinsisiatif untuk lebih

menggali potensi-potensi daerah dan meningkatkan pertumbuhan ekonomi.

Pertumbuhan PAD secara berkelanjutan akan menyebabkan peningkatan

pertumbuhan ekonomi daerah itu. Peningkatan PAD harus berdampak pada

perekonomian daerah. Oleh karena itu, daerah tidak akan berhasil bila daerah

tidak mengalami pertumbuhan ekonomi yang berarti meskipun terjadi

peningkatan penerimaan PAD. Bila yang terjadi sebaliknya, maka bisa

diindikasikan adanya eksploitasi PAD terhadap masyarakat secara berlebihan

tanpa memperhatikan peningkatan produktifitas masyarakat itu

Variabel PAD memiliki nilai koefisien sebesar 0,000225, artinya setiap

terjadi peningkatan PAD sebesar satu juta rupiah, maka akan meningkatkan

keberhasilan pemekaran sebesar 0,000225 satuan, ceteris paribus. Hipotesis

penelitian ini adalah PAD memiliki pengaruh yang positif terhadap keberhasilan

pemekaran wilayah, sebab PAD menunjukkan kemandirian daerah. Hasil

penelitian ini sudah sesuai dengan hipotesis, yang ditunjukkan dengan koefisien

PAD yang positif.

Semakin tinggi persentase PAD terhadap total pemasukan daerah maka

wilayah tersebut semakin mandiri. Nilai PAD hampir di semua DOB terus

meningkat setiap tahunnya (lampiran 3). Sehingga persentase PAD terhadap

62  

pemasukan daerah juga terus meningkat, walaupun peningkatan tersebut tidak

terlalu besar. Peningkatan ini menunjukkan adanya peningkatan kemandirian

daerah setiap tahunnya.

Sayangnya saat ini persentase PAD terhadap pendapatan daerah sangat

kecil, yaitu kurang dari sepuluh persen, sehingga tingkat ketergantungan daerah

terhadap pusat masih tinggi. Untuk itu setiap daerah perlu mengupayakan

peningkatan PAD melalui kewenangan yang telah diberikan oleh pusat, sehingga

PAD yang dihasilkan dapat meningkat. Namun perlu dicermati bahwa

peningkatan PAD ini harus sesuai dengan peraturan, terutama bila PAD tersebut

ditingkatkan melalui pajak dan retribusi. Hal ini karena banyak sekali peraturan

mengenai pajak dan retribusi di setiap daerah yang tidak sesuai dengan aturan dan

saling bertentangan dengan peraturan yang sudah ada. Keberadaan perda tersebut

dapat merugikan masyarakat terutama pihak pengusaha, karena beban biaya

produksi menjadi meningkat. Peningkatan PAD dapat dilakukan melalui

intensifikasi dan ekstensifikasi pendapatan, khususnya yang bersumber dari pajak

dan retribusi daerah yang dititikberatkan pada penerimaan Pajak Kendaraan

Bermotor (PKB) dan Bea Balik Nama Kendaraan Bermotor (BBNKB), dan

meningkatkan kontribusi pendapatan dari Badan Usaha Milik Daerah terhadap

pendapatan daerah. 

Jenis pemekaran ternyata berpengaruh secara signifikan terhadap

keberhasilan pemekaran. Dummy 0 (nol) dalam penelitian ini menggambarkan

bentuk daerah kabupaten, sedangkan dummy 1 (satu) menggambarkan bentuk

63  

daerah kota. Sehingga dihasilkan persamaan keberhasilan pemekaran untuk

kabupaten adalah:

Y = -0,137318 + 1,38E-05*PDRBK + 0,000225*PAD + 0,000132*DAU –

0,001115*IPM – 3,11E-05*AK ............................................................... (5.2)

Sementara persamaan keberhasilan pemekaran untuk kota adalah :

Y = 0,035225 + 1,38E-05*PDRBK + 0,000225*PAD + 0,000132*DAU –

0,001115*IPM – 3,11E-05* AK .............................................................. (5.3)

Berdasarkan persamaan tersebut, maka dapat digambarkan grafik sebagai berikut :

Gambar 5.1. Keberhasilan Pemekaran Kabupaten dan Kota

Apabila dilihat dari persamaan 5.2 dan persamaan 5.3, dan diasumsikan bahwa

variabel independen lain bernilai sama, maka daerah kota yang akan memiliki

keberhasilan yang lebih tinggi (dalam grafik ditunjukkan dengan kurva kota yang

berada di atas kurva kabupaten). Hal ini sesuai dengan teori bahwa kota lebih

berhasil dibandingkan kabupaten.

Adapun variabel-variabel yang tidak berpengaruh secara signifikan

terhadap keberhasilan pemekaran adalah:

Y

X

64  

a. Dana Alokasi Umum (DAU)

DAU merupakan dana perimbangan yang bertujuan untuk mengurangi

kesenjangan fiskal antar daerah. Konsep kesenjangan fiskal untuk mengalokasikan

DAU menurut DJPK KEMENKEU dalam Grand Design Desentralisasi Fiskal di

Indonesia sudah tepat untuk diadopsi di Indonesia, karena memperhitungkan dua

aspek sekaligus, yaitu kebutuhan dan juga kemampuan fiskal pemerintah daerah.

Formula DAU yang diterapkan di Indonesia berbeda dengan model alokasi IRA

(Internal Revenue Allotment) yang merupakan bentuk dana transfer di Filipina,

dimana alokasi transfer hanya didasarkan kebutuhan fiskal saja (menggunakan

variabel luas wilayah dan jumlah penduduk). Formula DAU juga berbeda dengan

alokasi transfer di Kanada yang alokasi transfernya hanya berdasarkan

kemampuan pemungutan pajak daerah (sisi kapasitas fiskal daerah).

Disebutkan pula dalam Undang-Undang No. 33/2004 bahwa DAU

dibagikan dengan formula yang didasarkan atas alokasi dasar dan kesenjangan

fiskal (fiscal gap). Alokasi dasar ditetapkan terutama berdasarkan besarnya

belanja pegawai, sedangkan kesenjangan fiskal dihitung dari selisih antara

kebutuhan fiskal dan kapasitas fiskal. Masih adanya belanja pegawai dalam

formula DAU, mendorong pemerintah daerah untuk terus menambah jumlah

pegawainya, dengan tidak mempertimbangkan efisiensi pegawai. Selain itu,

keberadaan variabel belanja pegawai dalam formula DAU dianggap pula sebagai

pencetus motivasi untuk melakukan pemekaran daerah, karena DOB beranggapan

bahwa sebagai daerah yang baru mekar membutuhkan pegawai yang banyak dan

65  

pembiayaannya akan dijamin oleh alokasi DAU. Hal ini merupakan salah satu

alasan mengapa DAU tidak berpengaruh secara segnifikan.

Anggapan bahwa DOB memerlukan jumlah pegawai yang banyak

membuat pemekaran wilayah sering kali dianggap sebagai salah satu jalan keluar

dari masalah ketenagakerjaan dan memperluas kesempatan kerja. Sehingga

pemerintah daerah terus berusaha untuk menambah jumlah pegawai negerinya.

Penambahan jumlah pegawai negeri yang terus dilakukan oleh pemerintah daerah

membuat jumlah DAU yang diterima menjadi terus meningkat setiap tahunnya.

Akibatnya, akan sulit untuk mengurangi jumlah DAU sebab pemerintah

daerahnya pun terus berupaya agar DAU yang diterima terus meningkat

jumlahnya. Hal ini lah yang membuat DAU tidak sesuai dengan hipotesis, dimana

hipotesisnya yaitu DAU akan berpengaruh negatif, namun dari hasil regresi DAU

memiliki hubunga yang positif.

Selain itu, alasan lain yang membuat DAU tidak berpengaruh secara

segnifikan terhadap keberhasilan pemekaran adalah bahwa perhitungan kebutuhan

fiskal pada saat ini belum dilakukan dengan menggunakan pendekatan kebutuhan

belanja yang sesungguhnya. Seperti yang disebutkan disebutkan dalam Grand

Design Desentralisasi Fiskal di Indonesia, saat ini perhitungan kebutuhan fiskal

masih menggunakan beberapa variabel pendekatan (proxy variables), seperti

jumlah penduduk, luas wilayah, IPM dan PDRB.

b. Indeks Pembangunan Manusia (IPM)

IPM terdiri atas angka melek huruf, rata lama sekolah, angka harapan

hidup, dan besarnya pengeluaran riil per kapita. Jika dilihat dari nilai, maka IPM

66  

memiliki nilai terus meningkat setiap tahunnya (Tabel 5.2). Namun jika dilihat

dari nilainya, maka IPM kabupaten/kota hasil pemekaran sekitar 60 persen. Nilai

ini masih jauh dari angka 100, sehingga dapat disimpulkan angka pembangunan

manusia masih kecil. Seperti yang disebutkan dalam Grand Design Desentralisasi

Fiskal di Indonesia, nilai IPM yang dikeluarkan oleh BPS merupakan angka

proxy. Angka ini bisa saja tidak sesuai dengan kondisi yang ada di masyarakat,

sehingga mengakibatkan hubungan IPM dan keberhasilan menjadi tidak sesuai

dengan hipotesis.

Jika dilihat dari masing-masing komponen pembentuknya, AMH

menggambarkan kemampuan masyarakat untuk membaca dan menulis. Namun

saat ini kemampuan membaca dan menulis saja bukan merupakan syarat cukup

untuk mendapatkan pekerjaan yang layak. Sehingga walaupun AMH

menunjukkan angka yang tinggi, namun hal ini tidak menjamin masyarakat bisa

mendapatkan pekerjaan yang layak bila tidak diimbangi dengan tingkat

pendidikan yang tinggi pula. Jika dilihat berdasarkan rata lama sekolah, maka

wajib belajar sembilan tahun belum terpenuhi. Sehingga dapat disimpulkan

tingkat pendidikan masyarakat masih rendah.

Standar AHH yang ditetapkan adalah 85 tahun. Apabila dilihat

berdasarkan Tabel 5.2, maka AHH dari DOB masih dibawah 70 setiap tahunnya,

sehingga nilai AHH belum mencapai standar pembangunan manusia. Dapat

disimpulkan dari ketiga variabel pembentuk IPM, maka hanya AMH yang

memiliki nilai yang tinggi, namun AMH yang tinggi saja bukan merupakan syarat

cukup bagi masyarakat untuk mendapatkan standar hidup yang layak. Dengan

67  

kondisi seperti ini, wajar bila IPM bukan merupakan variabel yang berpengaruh

secara signifikan terhadap model.

Tabel 5.2. Nilai IPM DOB dan Komponen Pembentuknya (Persen)

Tahun IPM AHH RLS AMH 2005 67.21 66.89 7.22 90.21 2006 68.01 67.24 7.38 91.40 2007 68.87 67.46 7.94 91.87 2008 69.18 67.62 7.52 91.76 2009 69.63 67.81 8.07 92.12

Sumber : Badan Pusat Statistik, 2005-2009 (diolah)

c. Angka Kemiskinan

Pada Lampiran 6 terlihat bahwa angka kemiskinan di setiap kabupaten

bersifat fluktuatif. Walaupun secara agregatif angka kemiskinan terus berkurang,

namun hanya sedikit daerah yang selalu berkurang jumlah penduduk miskinnya

setiap tahun. Selain itu, persentase perubahan angka kemiskinan di setiap

kabupaten/kota tidak terlalu tinggi. Jika dilihat dari program-program

pemberantasan kemiskinan yang dilakukan oleh pemerintah, maka tidak sedikit

program yang belum berhasil dilaksanakan. Contoh program tersebut adalah beras

miskin (Raskin) dan bantuan langsung tunai (BLT). Pada penyaluran kedua

proram tersebut masih banyak terjadi permasalahan seperti tidak tepat sasaran,

jumlah, waktu, maupun pelanggaran lain yang dilakukan oleh aparatur pemerintah

sebagai penyalur.

Banyaknya pelanggaran yang dilakukan oleh aparatur pemerintahan

daerah dalam penyaluran bantuan untuk masyarakat miskin menjadikan angka

kemiskinan menjadi tidak signifikan. Seperti yang disebutkan dalam Grand

Design Desentralisasi Fiskal di Indonesia, selain nilai IPM, nilai angka

68  

kemiskinan yang juga dikeluarkan oleh BPS merupakan angka proxy. Angka ini

bisa saja tidak sesuai dengan kondisi yang ada di masyarakat, sehingga

mengakibatkan hubungan angka kemiskinan dan keberhasilan menjadi tidak

sesuai dengan hipotesis.

5.2. Pengujian Model dan Hipotesis

5.2.1. Pengujian Kesesuaian Model (Goodness of Fit)

Dari hasil estimasi faktor-faktor yang memengaruhi pemekaran kabupaten/kota di

Indonesia pada Tabel 5.1, diperoleh koefisien determinasi (R2) sebesar 65 persen. Artinya

sebesar 65 persen variasi variabel dependen (keberhasilan pemekaran) dapat dijelaskan

oleh variasi variabel-variabel independennya, yaitu PDRB per kapita, PAD, DAU,

IPM, angka kemiskinan dan lokasi pemekaran. Sementara 35 persen dijelaskan

oleh faktor-faktor lain diluar persamaan atau model yang digunakan. Jika

dihubungkan sengan penelitian yang telah dilakukan oleh BAPPENAS, maka

faktor-faktor lain dapat berupa kinerja pemerintah daerah dan kinerja pelayanan

publik yang memang tidak dibahas dalam penelitian ini.

5.2.2. Pengujian Hipotesis

Nilai probabilitas F-statistik (0,0000) lebih besar dari taraf nyata lima persen

(Lampiran 9). Maka model yang digunakan dalam penelitian ini sudah lulus uji-F.

Artinya, variabel-variabel independen dalam model secara bersama-sama berpengaruh

nyata terhadap variabel dependennya, yaitu keberhasilan pemekaran.

Uji t-statistik dapat dilakukan dengan melihat nilai P value dari masing-masing

variabel independen yang lebih kecil dari taraf nyata lima persen. Hasilnya menunjukkan

PDRB per kapita, PAD, dan jenis pemekaran berpengaruh secara signifikan

terhadap model faktor-faktor yang memengaruhi keberhasilan pemekaran wilayah

69  

kabupaten/kota di Indonesia. Sementara variabel DAU, IPM, dan angka

kemiskinan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap model faktor-faktor

yang memengaruhi keberhasilan pemekaran wilayah kabupaten/kota di Indonesia.

Hal tersebut dapat dilihat dari nilai probabilitas dari masing-masing variabel

tersebut yang lebih besar dari taraf nyata lima persen.

5.2.3. Pengujian Asumsi Model

5.2.3.1. Uji Normalitas

Uji Normalitas dilakukan dengan melihat nilai probability Jarque Bera. Pada

Lampiran 10 diperoleh bahwa nilai probability Jarque Bera sebesar 0,962157. Nilai ini

lebih besar dari taraf nyata lima persen, artinya error term terdistribusi normal.

5.2.3.2. Uji Multikolinearitas

Ciri-ciri dari adanya maslah multikolinearitas adalah nilai R2 tinggi tetapi banyak

variabel independen yang tidak signifikan. Dari Tabel 5.1. terlihat bahwa nilai R2 tidak

terlalu besar, yaitu 65 persen dan variabel yang signifikan jumlahnya sama dengan

variabel yang tidak signifikan. Selain itu jika dilihat pada Lampiran 8, tidak terlihat

korelasi antar variabel independen yang nilainya lebih dari │0.8│. Sehingga dapat

disimpulkan dalam model yang digunakan tidak terjadi masalah multikolinearitas.

5.2.3.3. Uji Heteroskedastisitas

Pengujian terhadap masalah heteroskedastisitas dapat dilkukan dengan

menggunakan uji Breusch Pagan Godfrey. Tujuan dari dilakukannya uji ini yaitu untuk

melihat apakah ragam sisaan (εi) sama atau homogen. Hasil pengujian pada Lampiran 11

dengan menggunakan uji tersebut menunjukkan nilai probabilitas obs*R-Squared sebesar

0.7894. Nilai tersebut lebih besar dari taraf nyata lima persen, sehingga dapat

70  

disimpulkan bahwa ragam pada model yang digunakan adalah homogen, atau tidak

mengalami masalah heteroskedastisitas.

5.2.3.4. Uji Autokorelasi

Salah satu asumsi dari model regresi linier adalah tidak ada autokorelasi atau

sisaannya menyebar bebas. Uji autokorelasi dapat dilakukan dengan menggunakan uji

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM. Dari hasil uji autokorelasi, didapatkan nilai

probabilitas obs*R-Squared pada model persamaan sebesar 0.0656. Nilai ini lebih

besar dari taraf nyata lima persen, artinya model persamaan yang digunakan tidak

mengalami masalah autokorelasi (Lampiran 12).

VI. KESIMPULAN DAN SARAN

6.1. Kesimpulan

Kondisi ekonomi DOB pada lima tahun awal pemekaran dianalis dengan

melihat perkembangan PDRB per kapita, PAD, Dana Perimbangan, IPM, dan

angka kemiskinan. PDRB per kapita meningkat setiap tahunnya, artinya tingkat

kesejahteraan masyarakat juga ikut meningkat. Di DOB, PAD meningkat namun

peningkatan ini tidak diimbangi dengan penurunan dana perimbangan. Bahkan

peningkatan PAD lebih kecil dibandingkan peningkatan Dana Perimbagan. Hal ini

menunjukkan tingkat ketergantungan fiskal DOB masih tinggi. IPM meningkat

dan angka kemiskinan berkurang, hal ini membuktikan tingkat pemerataan

semakin baik setiap tahunnya. Secara umum kota memang lebih berhasil

dibandingkan kabupaten, terutama dari sisi keberhasilan pemekaran, IKE, PAD,

DAU, IPM, dan Angka Kemiskinan. Jika dilihat dari sektor pembentuk PDRB,

maka kabupaten masih didominasi oleh sektor primer, sedangkan kota didominasi

oleh sektor sekunder.

Sejak tahun 1999 hingga bulan Juni tahun 2009, sebanyak 208 kabupaten

dan kota telah memekarkan diri. Penilaian keberhasilan dilakukan terhadap

daerah-daerah yang telah melaksanakan pemekaran lebih dari lima tahun,

sehingga didapatkan 141 daerah yang telah mekar pada tahun 1999-2003. Dari

hasil penelitian didapatkan daerah yang berhasil dalam pemekaran sebanyak 57

daerah, dan besar persentase keberhasilan seluruh kabupaten/kota hanya 40

persen. Hal ini berarti desentralisasi belum dapat berjalan dengan maksimal.

72  

Berdasarkan hasil penelitian terhadap faktor-faktor yang memengaruhi

keberhasilan pemekaran, terdapat tiga variabel yang memengaruhi secara

signifikan terhadap keberhasilan pemekaran. Ketiga variabel tersebut adalah

PDRB per kapita, PAD, dan jenis pemekaran. Sementara variabel lain yang tidak

berpengaruh terhadap keberhasilan pemekaran adalah DAU, IPM, dan angka

kemiskinan.

6.2. Saran

Melihat dari hasil analisis regresi yang telah dilakukan, maka saran dari

penelitian ini yaitu:

1. Perlu ditingkatkan kinerja perekonomian dari daerah otonom baru, terutama

untuk daerah yang belum berhasil dalam pemekaran. Peningkatan kinerja ini

dapat dilakukan dengan meningkatkan jumlah PDRB per kapita dan PAD dari

daerah dengan menggunakan hak yang telah diberikan oleh pemerintah pusat.

Namun perlu diperhatikan aturan-aturan yang berlaku, sehingga apabila suatu

daerah ingin menerapkan kebijakan baru guna terjadinya penningkatan PDRB

per kapita dan PAD, maka aturan tersebut tidak akan saling bertentangan

dengan aturan lain yang sudah ada terlebih dahulu.

2. Pada penelitian selanjutnya, perlu dilakukan penilaian keberhasilan tidak

hanya dari sisi ekonomi saja. Evaluasi dan penilaian keberhasilan juga perlu

mencakup sisi keuangan, pelayanan publik, dan aparat pemerintah. Jika hal ini

dilakukan, maka penilaian keberhasilan akan lebih menyeluruh dan hasilnya

dapat digunakan sebagai acuan yang lebih tepat dalam menilai keberhasilan.

73  

Namun pencarian data akan lebih sulit dilakukan terutama jika hanya

mengandalkan data sekunder.

3. Kegagalan dalam pemekaran wilayah juga disebabkan karena adanya

pelanggaran-pelanggaran yang dilakukan oleh aparatur pemerintah. Sehingga,

apabila ingin meningkatkan keberhasilan dan kinerja daerah, perlu adanya

transparansi kebijakan antara pemerintah pusat, pemerintah daerah, dan

masyarakat, sehingga tingkat pelanggaran yang dilakukan oleh pemerintah

dapat berkurang.

  

DAFTAR PUSTAKA Adrian. Archie. 2 Maret 2010. Presiden: Desentralisasi Merupakan Amanah

Reformasi. http://www.presidensby.info/index.php/fokus/2010/03/02/5177 .html [3 Pebruari 2010].

Agustiar, Dwi R. 14 Juli 2010. Presiden Ungkap 80% Pemekaran Wilayah Gagal.

http://www.tempointeraktif.com [30 November 2010]. Bachrul, Elmi. 2002. Keuangan Pemerintah Daerah Otonom di Indonesia,

Jakarta: UI-Press. Badan Pusat Statistik Kabupaten Banyuasin dan BAPPEDA. 2008. Produk

Domestik Regional Bruto Kabupaten Banyuasin. Banyuasin: Badan Pusat Statistik. http://www.banyuasinkab.go.id [9 April 2011].

Badan Pusat Statistik. 2000 – 2008. Tabel Produk Domestik Regional Bruto per

Kabupaten atas Dasar Harga Berlaku Menurut Lapangan Usaha. (tidak diterbitkan).

__________________. 2002 – 2009. Data dan Informasi Kemiskinan Buku II:

Kabupaten. Jakarta: Badan Pusat Statistik. __________________. 2005 – 2010. Indeks Pembagunan Manusia. Jakarta:

Badan Pusat Statistik. __________________. 2010. Profil Kemiskinan di Indonesia Maret 2010. Berita

Resmi Statistik No. 45/07/Th. XIII, 1 Juli 2010. BAPPENAS-UNDP. 2008. Studi Evaluasi Dampak Pemekaran Daerah. Jakarta:

BRIDGE. Damanhuri, Didin S. 2010. Ekonomi Politik dan Pembangunan. Bogor: IPB Press. Direktorat Jendral Perimbangan Keuangan KEMENKEU. 2000-2009. Alokasi

DAU. http://www.djpk.depkeu.go.id [2 Maret 2011]. ________________________________________________. Grand Design

Desentralisasi Fiskal Indonesia. http://www.djpk.depkeu.go.id/ document.php/document/article/395/708/ [3 Juli 2011].

Ditjen Otonomi Daerah KEMDAGRI. 2009. Daftar Daerah Otonom Baru

Pembentukan Tahun 1999-2009 (205 Daerah). http://www.kppod.org [2 Pebruari 2011].

75  

_________________________________. 2009a. Grand Strategi Penataan Daerah Sangat Urgen dan Mendesak. Jurnal Otonomi Daerah Vol. IX No. 1 Februari-Maret 2009 : 5-9.

_________________________________. 2009b. Modus TPK dalam Penyalahgunaan Anggaran Daerah. Jurnal Otonomi Daerah Vol. IX No. 1 Februari-Maret 2009 : 33-34.

_________________________________. 2009c. Perda-Perda “Ngawur” akan

Menggagalkan Cita-Cita Otonomi Daerah. Jurnal Otonomi Daerah Vol. IX No. 1 Februari-Maret 2009 : 46-50.

[DPR] Dewan Perwakilan Rakyat RI. 1999. Undang-Undang No. 22 tahun 1999

tentang Pemerintahan Daerah. ______________________________. 1999. Undang-Undang No. 25 tahun 1999

tentang Perimbangan Keuangan Antara Pemerintah Pusat dan Daerah. ______________________________. 2000. Peraturan Pemerintah No. 129 tahun

2000 tentang Persyaratan Pembentukan dan Kriteria Pemekaran, Penghapusan, dan Penggabungan Daerah.

______________________________. 2004. Undang-Undang No. 32 tahun 2004

tentang Pemerintahan Daerah. ______________________________. 2004. Undang-Undang No. 33 tahun 2004

tentang Perimbangan Keuangan Antara Pemerintah Pusat dan Daerah. ______________________________. 2007. Peraturan Pemerintah No. 38 Tahun

2007 tentang Pembagian Urusan Pemerintahan antara Pemerintah, Pemerintahan Daerah Provinsi, dan Pemerintahan Daerah Kabupaten/Kota.

______________________________. 2007. Peraturan Pemerintah No. 78 Tahun

2007 tentang Persyaratan Pembentukan dan Kriteria Pemekaran, Penghapusan, dan Penggabungan Daerah.

Dumairy. 1996. Perekonomian Indonesia. Jakarta: Erlangga. Effendy, Arif R. 19 Mei 2008. Pemekaran Wilayah Kabupaten dan Kota.

www.dsfindonesia.org [5 Pebruari 2010]. Firdaus, M. 2004. Ekonometrika Suatu Pendekatan Aplikatif. Jakarta: Bumi

Aksara.

76  

Fitriani, Fitria, Hofman B. dan Kai K. 2005. Unity in Diversity ? The Creation of New Local Government in a Decentralising Indonesia. Bulletin of Indonesia Studies.

Gujarati, D.N. 2004. Basic Econometrics, 3th edition. New York: The McGraw-

Hill Companies. Harianto, David dan Adi, Priyo H. 2007. Hubungan antara Dana Alokasi Umum,

Belanja Modal, Pendapatan Asli Daerah dan Pendapatan Per Kapita. disampaikan dalam Simposium Nasional Akuntansi X tanggal 26-28 Juli 2007 di UNHAS Makassar. Salatiga: FE Universitas Kristen Satya Wacana.

Hastuti. Desember 2007. Efektivitas Pelaksanaan Raskin. Hasil evaluasi Lembaga

Penelitian SMERU. www.smeru.or.id [5 Oktober 2010]. Hermawan, Agus. 16 Agustus 2007. Kegamangan Otonomi Daerah. dalam:

Kompas. www.docstoc.com/docs/21399449/ Kegamangan-Otonomi-Daerah [4 Pebruari 2010].

Hirawan, Susiyati B. Desentralisasi Fiskal Sebagai Suatu Upaya Meningkatkan

Penyediaan Layanan Publik (Bagi Orang Miskin) di Indonesia. Pidato pengukuhan pada Upacara Pengukuhan sebagai Guru Besar Tetap dalam bidang Ilmu Ekonomi. Jakarta: FE Universitas Indonesia. http://web.mac.com/adrianpanggabean/Loose_Notes_on_Indonesia/Decentralization_and_Local_Finance_files/Prof%20Susiyati%20Hirawan%20(Pidato%20Pengukuhan).pdf [3 Juli 2011].

Irmawan, Riswandha. 2002. Desentralisasi, Demokratisasi dan Pembentukan

Good Governance. dalam: Desentralisasi dan Otonomi Daerah. Jakarta: LIPI Press.

Juanda, Bambang. 2009. Ekonometrika Permodelan dan Pendugaan. Bogor: IPB

Press. Karimi, Ahmad F. 1 Desember 2010. Desentralisasi Pasca Reformasi.

http://ahmadfk.wordpress.com/ [4 Pebruari 2010]. [KEMDAGRI]Kementerian Dalam Negeri. 2007. Peraturan Menteri Dalam

Negeri Nomor 37 tahun 2007 tentang Pedoman Pengelolaan Keuangan Desa.

____________________________________. 2010. Peraturan Menteri Dalam

Negeri Nomor 21 tahun 2010 tentang Pedoman Evaluasi Daerah Otonom Hasil Pemekaran Setelah Berlakunya Undang-Undang Nomor 22 tahun 1999 tentang Pemerintahan Daerah.

77  

____________________________________. 2011. Keputusan Menteri Dalam Negeri Nomor 120-277 Tahun 2011 tentang Penetapan Peringkat Penyelenggaraan Pemerintahan Daerah Otonom Hasil Pemekaran tahun 1999-2009.

Laode, Ida. 22 Maret 2005. Permasalahan Pemekaran Daerah di Indonesia. dalam:

Media Indonesia. Mardiasmo. 2009. Kebijakan Desentralisasi Fiskal di Era Reformasi: 2005-2008.

dalam: Era Baru Kebijakan Fiskal hal 561-578. Jakarta: Kompas Media Nusantara.

Nurkholis dan Nazara S. 2007. Ukuran Optimal Pemerintaha Daerah di

Indonesia: Studi Kasus Pemekaran Wilayah Kabupaten/Kota dalam Era Desentralisasi. dalam Jurnal Ekonomi dan Pembagunan Indonesia, Vol. VII No. 02, Januari 2007. http://isjd.pdii.lipi.go.id [23 April 2011].

Percik, Institute for Social Research, Democracy, and Social Justice . 2007.

Proses dan Implikasi Sosial-Politik Pemekaran: Studi Kasus di Sambas dan Buton. http://www.drsp-usaid.org [4 Pebruari 2011].

Ratnawati, Tri. 12 Februari 2010. Evaluasi Pemekaran Daerah dan Saran

Perbaikan ke Depan. www.jurnalnasional.com [4 Pebruari 2010]. Rosidin, Utang. 2010. Otonomi Daerah dan Desentralisasi. Bandung: Pustaka

Setia. Santosa, Purbayu B dan Rahayu R. 2005. Analisis Pendapatan Asli Daerah (PAD)

dan Faktor-Faktor yang Memengaruhinya dalam Upaya Pelaksanaan Otonomi Daerah di Kabupaten Kediri. dalam: Dinamika Pembangunan Vol. 2 No.1/Juli 2005: 9-18. http://eprints.undip.ac.id [28 Januari 2011].

Sarundajang. 2003. Birokrasi dalam Otonomi Daerah : upaya mengatasi

kegagalannya. Jakarta: Pustaka Sinar Harapan. Sinaga, Bonar M. dan Siregar, H. 2005. Dampak Kebijakan Desentralisasi Fiskal

terhadap Pembangunan Ekonomi Daerah di Indonesia. Jakarta: Depdiknas. Tambunan, Tulus. 2003. Perekonomian Indonesia: Beberapa Permasalahan

Penting. Jakarta: Ghalia Indonesia. Tarigan, Antonius. 2010. Dampak Pemekaran Wilayah. dalam: Majalah

Perencanaan Pembangunan Edisi 01: 22-26. UNDP. 1995. Human Development Report. New York: Oxford University.

78  

UNPAD-DPD. 2009. Pola Hubungan Antara Pusat dan Daerah. Bandung: Pusat Studi Kajian Negara Fakultas Hukum UNPAD.

USAID. 2006. Membedah Reformasi Desentralisasi di Indonesia. Jakarta:

Democratic Reform Support Program. Wagiyo. 2009. Tiga Syarat Pemekaran Wilayah. dalam: Lesung edisi Maret: 5-7.

http://desentralisasi.net/ [28 Januari 2011]. Winarno, Wing Wahyu. 2002. Analisis Ekonometrika dan Statistika dengan

EViews. Bogor: M-BRIO Press.

 

 

 

LAMPIRAN

Lampiran 1. Nilai IKE dan Tabel Keberhasilan kabupaten/Kota

No. Daerah Induk IKE Daerah Otonom Baru IKE Kriteria 1 Kab. Aceh Selatan 1.018 Kab. Aceh Singkil 1.004 Tidak Berhasil 2 Kab. Aceh Utara 0.986 Kab. Bireun 1.078 Berhasil 3 Kab. Aceh Barat 0.830 Kab. Simeuleu 0.872 Berhasil 4 Kab. Aceh Utara 1.049 Kota Lhoksemawe 1.484 Berhasil 5 Kab. Aceh Timur 1.048 Kota Langsa 1.294 Berhasil 6 Kab. Aceh Barat 1.031 Kab. Aceh Jaya 1.040 Berhasil 7 Kab. Aceh Barat 1.031 Kab. Nagan Raya 1.054 Berhasil 8 Kab. Aceh Tenggara 1.244 Kab. Gayo Lues 0.996 Tidak Berhasil 9 Kab. Aceh Selatan 1.145 Kab. Aceh Barat Daya 1.069 Tidak Berhasil 10 Kab. Aceh Timur 1.146 Kab. Aceh Tamiang 1.175 Berhasil 11 Kab. Aceh Tengah 1.223 Kab. Bener Meriah 1.111 Tidak Berhasil

12 Kab. Tapanuli Selatan 1.138 Kota Padang Sidempuan 1.376 Berhasil

13 Kab. Nias 1.087 Kab. Nias Selatan 1.001 Tidak Berhasil 14 Kab. Dairi 1.354 Kab. Pak Pak Bharat 1.193 Tidak Berhasil

15 Kab. Tapanuli Utara 1.305Kab. Humbang Hasundutan 1.342 Berhasil

16 Kab. Deli Serdang 1.768 Kab. Serdang Bedagai 1.455 Tidak Berhasil 17 Kab. Toba Samosir 1.389 Kab. Samosir 1.157 Tidak Berhasil

18 Kab. Padang Pariaman 1.398 Kab. Kep Mentawai 1.262 Tidak Berhasil

19 Kab. Pariaman 1.445 Kota Pariaman 1.548 Berhasil

20 Kab. Sawah Lunto/Sijunjung 1.430 Kab. Dharmas Raya 1.421 Tidak Berhasil

21 Kab. Solok 1.429 Kab. Solok Selatan 1.331 Tidak Berhasil 22 Kab. Pasaman 1.378 Kab. Pasaman Barat 1.523 Berhasil 23 Indragiri Hulu 1.419 Kab. Kuantan Singingi 1.279 Tidak Berhasil 24 Kampar 1.474 Kab. Pelalawan 1.433 Tidak Berhasil 25 Kampar 1.474 Kab. Rokan Hulu 1.288 Tidak Berhasil 26 Bengkalis 1.655 Kota Dumai 1.489 Tidak Berhasil 27 Bengkalis 1.655 Kab. Rokan Hilir 1.609 Tidak Berhasil 28 Bengkalis 1.655 Kab. Siak 1.771 Berhasil 29 Kab. Kerinci 1.544 Kab. Sarolangun 1.308 Tidak Berhasil

30 Kab. Bungo Tebo (Bungo) 1.476 Kab. Tebo 1.461 Tidak Berhasil

31 Kab. Batanghari 1.360 Kab. Muaro Jambi 1.516 Berhasil

32 Kab. Tanjung Jabung (Barat) 1.501

Kab. Tanjung Jabung Timur 1.472 Tidak Berhasil

81  

 

No. Daerah Induk IKE Daerah Otonom Baru IKE Kriteria 33 Kab. Muara Enim 1.369 Kota Prabumulih 1.437 Berhasil 34 Kab. Lahat 1.071 Kota Pagar Alam 1.338 Berhasil 35 Kab. Musi Rawas 1.005 Kota Lubuk Linggau 1.296 Berhasil

36 Kab. Musi Banyuasin 1.170 Kab. Banyuasin 1.365 Berhasil

37 Kab. Ogan Komering Ulu 1.410 Kab. OKU Selatan 1.304 Tidak Berhasil

38 Kab. Ogan Komering Ulu 1.410 Kab. OKU Timur 1.380 Tidak Berhasil

39 Kab. Ogan Komering Ilir 1.272 Kab. Ogan Ilir 1.264 Tidak Berhasil

40 Kab. Bengkulu Utara 1.381 Kab. Muko-Muko 1.345 Tidak Berhasil

41 Kab. Rejang Lebong 1.601 Kab. Lebong 1.380 Tidak Berhasil 42 Kab. Rejang Lebong 1.601 Kab. Kepahiang 1.401 Tidak Berhasil

43 Kab. Bengkulu Selatan 1.085 Kab. Kaur 0.999 Tidak Berhasil

44 Kab. Bengkulu Selatan 1.085 Kab. Seluma 1.048 Tidak Berhasil

45 Kab. Lampung Utara 1.076 Kab. Way Kanan 0.999 Tidak Berhasil

46 Kab. Lampung Tengah 1.431 Kab. Lampung Timur 1.171 Tidak Berhasil

47 Kab. Lampung Tengah 1.431 Kota Metro 1.404 Tidak Berhasil

48 Kab. Bangka 1.737 Kab. Bangka Selatan 1.660 Tidak Berhasil 49 Kab. Bangka 1.737 Kab. Bangka Tengah 1.669 Tidak Berhasil 50 Kab. Bangka 1.737 Kab. Bangka Barat 1.973 Berhasil 51 Kab. Belitung 1.589 Kab. Belitung Timur 1.530 Tidak Berhasil

52 Kab. Kep Riau (Bintan) 1.433 Kab. Karimun 1.564 Berhasil

53 Kab. Kep Riau (Bintan) 1.433 Kab. Natuna 1.566 Berhasil

54 Kab. Kep Riau (Bintan) 1.433 Kota Batam 2.369 Berhasil

55 Kab. Bintan 1.539 Kota Tanjung Pinang 1.500 Tidak Berhasil 56 Kab. Bintan 1.617 Kab. Lingga 1.138 Tidak Berhasil 57 Kab. Bogor 1.494 Kota Depok 1.539 Berhasil 58 Kab. Bandung 1.456 Kota Cimahi 1.510 Berhasil 59 Kab. Tasikmalaya 1.253 Kota Tasikmalaya 1.444 Berhasil 60 Kab. Ciamis 1.368 Kota Banjar 1.438 Berhasil 61 Kab. Malang 1.341 Kota Batu 1.422 Berhasil 62 Kab. Serang 1.528 Kota Cilegon 1.885 Berhasil 63 Kab. Bima 1.176 Kota Bima 1.344 Berhasil

82  

 

No. Daerah Induk IKE Daerah Otonom Baru IKE Kriteria 64 Kab. Sumbawa 1.182 Kab. Sumbawa Barat 2.345 Berhasil 65 Kab. Flores Timur 1.326 Kab. Lembata 0.898 Tidak Berhasil 66 Kab. Kupang 1.056 Kab. Rote Ndao 0.982 Tidak Berhasil 67 Kab. Manggarai 0.992 Kab. Manggarai Barat 1.113 Berhasil 68 Kab. Sambas 1.449 Kab. Bengkayang 1.290 Tidak Berhasil 69 Kab. Pontianak 1.697 Kab. Landak 1.114 Tidak Berhasil 70 Kab. Bengkayang 1.411 Kota Singkawang 1.481 Berhasil 71 Kab. Sintang 1.383 Kab. Melawi 1.242 Tidak Berhasil 72 Kab. Sanggau 1.612 Kab. Sekadau 1.429 Tidak Berhasil

73 Kab. Kotawaringin Timur 1.705 Kab. Katingan 1.548 Tidak Berhasil

74 Kab. Kotawaringin Timur 1.705 Kab. Seruyan 1.518 Tidak Berhasil

75 Kab. Kotawaringin Barat 1.659 Kab. Sukamara 1.526 Tidak Berhasil

76 Kab. Kotawaringin Barat 1.659 Kab. Lamandau 1.506 Tidak Berhasil

77 Kab. Kapuas 1.720 Kab. Gunung Mas 1.453 Tidak Berhasil 78 Kab. Kapuas 1.720 Kab. Pulang Pisau 1.437 Tidak Berhasil 79 Kab. Barito Utara 1.540 Kab. Murung Raya 1.538 Tidak Berhasil 80 Kab. Barito Selatan 1.495 Kab. Barito Timur 1.443 Tidak Berhasil 81 Kab. Banjar 1.619 Kota Banjarbaru 1.528 Tidak Berhasil 82 Kab. Kotabaru 1.805 Kab. Tanah Bumbu 1.676 Tidak Berhasil

83 Kab. Hulu Sungai Utara 1.399 Kab. Balangan 1.528 Berhasil

84 Kab. Bulungan 1.200 Kab. Nunukan 1.230 Berhasil 85 Kab. Bulungan 1.200 Kab. Malinau 1.198 Tidak Berhasil 86 Kab. Kutai 1.578 Kab. Kutai Barat 1.439 Tidak Berhasil 87 Kab. Kutai 1.578 Kab. Kutai Timur 1.744 Berhasil 88 Kab. Kutai 1.578 Kota Bontang 1.681 Berhasil 89 Kab. Pasir 1.580 Kab. Panajam Paser Utara 1.299 Tidak Berhasil

90 Kab. Kep. Sangihe Talaud 1.277 Kab. Kepulauan Talaud 1.333 Berhasil

91 Kab. Minahasa 1.610 Kota Tomohon 1.524 Tidak Berhasil 92 Kab. Minahasa 1.610 Kab. Minahasa Selatan 1.439 Tidak Berhasil 93 Kab. Minahasa 1.610 Kab. Minahasa Utara 1.544 Tidak Berhasil

94 Kab. Buol Toli-Toli (Toli-Toli) 1.262 Kab. Buol 1.096 Tidak Berhasil

95 Kab. Poso 1.066 Kab. Morowali 1.169 Berhasil 96 Kab. Banggai 1.402 Kab. Banggai Kepulauan 1.096 Tidak Berhasil 97 Kab. Donggala 1.443 Kab. Parigi Moutong 1.439 Tidak Berhasil 98 Kab. Poso 1.191 Kab. Tojo Una-Una 1.068 Tidak Berhasil

83  

 

No. Daerah Induk IKE Daerah Otonom Baru IKE Kriteria 99 Kab. Luwu 1.191 Kab. Luwu Utara 1.310 Berhasil

100 Kab. Luwu 1.255 Kota Palopo 1.389 Berhasil 101 Kab. Luwu Utara 1.346 Kab. Luwu Timur 1.651 Berhasil 102 Kab. Buton 1.193 Kota Bau-Bau 1.389 Berhasil

103 Kab. Kendari (konawe) 1.293 Kab. Konawe Selatan 1.421 Berhasil

104 Kab. Buton 1.285 Kab. Bombana 1.320 Berhasil 105 Kab. Buton 1.285 Kab. Wakatobi 1.245 Tidak Berhasil 106 Kab. Kolaka 1.556 Kab. Kolaka Utara 1.259 Tidak Berhasil 107 Kab. Gorontalo 1.536 Kab. Boalemo 1.209 Tidak Berhasil 108 Kab. Gorontalo 1.506 Kab. Bone Bolango 1.301 Tidak Berhasil 109 Kab. Boalemo 1.270 Kab. Pohuwato 1.348 Berhasil 110 Kab. Polmas 1.534 Kab. Mamasa 1.267 Tidak Berhasil 111 Kab. Mamuju 1.921 Kab. Mamuju Utara 1.667 Tidak Berhasil

112 Kab. Maluku Tengah 1.133 Kab. Buru 0.990 Tidak Berhasil

113 Kab. Maluku Tenggara 0.948

Kab. Maluku Tenggara Barat 0.863 Tidak Berhasil

114 Kab. Maluku Tengah 1.100 Kab. Seram Bagian Barat 0.947 Tidak Berhasil

115 Kab. Maluku Tengah 1.100 Kab. Seram Bagian Timur 0.847 Tidak Berhasil

116 Kab. Maluku Tenggara 0.919 Kab. Kepulauan Aru 0.882 Tidak Berhasil

117 Kab. Maluku Utara (Halmahera Barat) 1.748 Kota Ternate 1.703 Tidak Berhasil

118 Kab. Halmehera Tengah 1.144 Kota Tidore Kepulauan 1.558 Berhasil

119 Kab. Halmehera Barat 1.345 Kab. Halmehera Selatan 1.600 Berhasil

120 Kab. Halmehera Barat 1.345 Kab. Halmehera Utara 1.661 Berhasil

121 Kab. Halmehera Barat 1.345 Kab. Kepulauan Sula 1.526 Berhasil

122 Kab. Halmehera Tengah 1.144 Kab. Halmehera Timur 1.309 Berhasil

123 Kab. Sorong 0.969 Kota Sorong 1.008 Berhasil 124 Kab. Sorong 1.122 Kab. Sorong Selatan 1.105 Tidak Berhasil

125 Kab. Sorong 1.122Kab. Kepulauan Raja Ampat 1.133 Berhasil

126 Kab. Manokwari 0.979 Kab. Teluk Bintuni 0.779 Tidak Berhasil 127 Kab. Manokwari 0.979 Kab. Teluk Wondama 0.688 Tidak Berhasil 128 Kab. Fak-Fak 1.018 Kab. Kaimana 1.133 Berhasil 129 Kab. Nabire 0.789 Kab. Paniai 0.565 Tidak Berhasil

84  

 

No. Daerah Induk IKE Daerah Otonom Baru IKE Kriteria 130 Kab. Fak-Fak 0.882 Kab. Mimika 2.890 Berhasil 131 Kab. Jayawijaya 0.619 Kab. Puncak Jaya 0.521 Tidak Berhasil 132 Kab. Jayapura 1.104 Kab. Sarmi 1.070 Tidak Berhasil 133 Kab. Jayapura 1.104 Kab. Keerom 1.122 Berhasil 134 Kab. Jayawijaya 0.615 Kab. Pegunungan Bintang 0.656 Berhasil 135 Kab. Jayawijaya 1.030 Kab. Yahukimo 0.608 Tidak Berhasil 136 Kab. Jayawijaya 0.615 Kab. Tolikara 0.734 Berhasil

137 Kab. Yapen Waropen 0.776 Kab. Waropen 0.721 Tidak Berhasil

138 Kab. Merauke 1.196 Kab. Boven Digoel 1.229 Berhasil 139 Kab. Merauke 1.196 Kab. Mappi 1.020 Tidak Berhasil 140 Kab. Merauke 1.196 Kab. Asmat 0.993 Tidak Berhasil 141 Kab. Biak Numfor 0.828 Kab. Supiori 0.787 Tidak Berhasil

Total DOB Berhasil 57 daerah Total DOB Belum Berhasil 84 daerah

Persentase 40% Persentase 60%

85  

 

Lampiran 2. PDRB per Kapita (Ribu Rupiah)

DOB PDRB per kapita

1 2 3 4 5Kab. Aceh Singkil 3695.502 4090.776 4498.747 3443.03 4482.29Kab. Bireun 4658.889 5323.695 5758.56 6130.61 6818Kab. Simeuleu 2704.471 3072.08 3379.996 2886.99 3390.3Kota Lhoksemawe 11962.03 11736.14 14886.89 15207.41 17587Kota Langsa 6717.868 5862.4 6811.86 7279.37 7623Kab. Aceh Jaya 4412.59 5758.09 5914.32 6926 7893Kab. Nagan Raya 6078.12 10116.08 10168.57 12375 15353Kab. Gayo Lues 4084.84 5654.74 6063.33 7638 8041Kab. Aceh Barat Daya 4336.98 6585.78 6866.28 7366 8089Kab. Aceh Tamiang 4699.11 5407.62 5792.87 6546 6725Kab. Bener Meriah 8001.6 7990.87 10152 10318 11941Kota Padang Sidempuan 5812.56 6504.33 6388 7263 8166Kab. Nias Selatan 4746.77 5398 5725 6222 6797Kab. Pak Pak Bharat 4947.73 5470 5961 5967 6303Kab. Humbang Hasundutan 7317.82 9023 10052 11228 12770Kab. Serdang Bedagai 7850.01 8498 9386 10392 11848Kab. Samosir 7798.82 8433 9157 9813 10585Kab. Kep Mentawai 5609.853 6367.501 7228.567 7678.28 8431.86Kota Pariaman 8716.6 9585.66 12335.07 14497 15972Kab. Dharmas Raya 6707.44 7811.24 8884 10180 11663Kab. Solok Selatan 5126.77 5598.46 6359 7067 8074Kab. Pasaman Barat 7961.74 9413.33 10880 12556 14661Kab. Kuantan Singingi 6824.914 8908.625 11280.92 13552.34 17362.9Kab. Pelalawan 10371.07 15747.87 20523.32 21185.4 24474.64Kab. Rokan Hulu 4402.664 6007.783 9091.963 10583.58 12820.78Kota Dumai 5474.781 6911.881 7847.543 8191.51 9141.5Kab. Rokan Hilir 5593.927 7978.96 9107.865 10600.5 12982.05Kab. Siak 7906.174 13489.2 16303.65 19809.34 24476.67Kab. Sarolangun 3289.074 3610.203 4027.101 4955.2 5745.32Kab. Tebo 2401.056 2783.825 3228.326 3995.11 4610.49Kab. Muaro Jambi 2450.764 2605.735 2872.581 3382.18 4201.24Kab. Tanjung Jabung Timur 3487.214 4041.884 4518.274 5249.35 6095.95Kota Prabumulih 5881.134 6302.12 7047.48 8109.46 9364Kota Pagar Alam 4649.24 5140.16 5593.05 6197.45 6832Kota Lubuk Linggau 5061.325 5416.45 5968.62 6597.73 7289Kab. Banyuasin 4684.18 5074.11 5612.34 6471 7380Kab. OKU Selatan 3825.2 4324.84 5222 5916 6810

86  

 

DOB PDRB per kapita

1 2 3 4 5Kab. OKU Timur 4135.99 4681.61 5434 6351 7404Kab. Ogan Ilir 4800.35 5328.71 5972 6664 7542Kab. Muko-Muko 4569.96 5437.72 5979 6540 7148Kab. Lebong 5978.2 7156.97 7899 8716 9616Kab. Kepahiang 6114.26 7581.67 8454 9428 10674Kab. Kaur 2692.85 3006.38 3212 3508 3876Kab. Seluma 2252.73 2760.79 3120 3488 3903Kab. Way Kanan 2479.209 2760.166 2957.154 3152.93 3463.05Kab. Lampung Timur 2779.983 3280.602 3631.115 3847.73 4211.65Kota Metro 2745.154 2997.278 3306.663 3632.32 3949.54Kab. Bangka Selatan 8901 10139 11107 12112 14271Kab. Bangka Tengah 11273 13443 14390 15603 18437Kab. Bangka Barat 20392 22533 24289 26441 32154Kab. Belitung Timur 10717 13570 15124 16786 19710Kab. Karimun 6881.584 8209.482 9424.87 9637.51 10922.78Kab. Natuna 5526.404 6977.508 8253.41 9297.54 11004.33Kota Batam 36569.81 38667.14 38302.72 36253.92 39973.73Kota Tanjung Pinang 11969.09 11890.61 13535.94 15658.27 17419Kab. Lingga 6563.84 7396.86 7870 8534 9491Kota Depok 3051.692 3470.917 3957.922 4216.01 4793.73Kota Cimahi 10874.8 11820.11 12178.95 13178.55 14678Kota Tasikmalaya 3937.337 6054.19 6574.86 7921.49 9413Kota Banjar 4262.2 4779.83 5955.57 6880 7759Kota Batu 5314.957 6039.74 6910.01 8298.05 9587Kota Cilegon 22506.17 26258.81 30027.94 31564.11 35199.87Kota Bima 3574.29 3916.11 4299 4708 5313Kab. Sumbawa Barat 90152.41 99512 105938 131172 110337Kab. Lembata 1236.44 1439.32 1705.12 1671.03 1860.34Kab. Rote Ndao 2936.42 3145.31 3182 3386 3702Kab. Manggarai Barat 2596.75 3007 3029 3453 4008Kab. Bengkayang 4009.392 4590.558 3992.047 4838.19 5445.33Kab. Landak 4431.487 4666.446 5394.319 4683.94 5113.11Kota Singkawang 6626.903 6619.65 7325.05 8364.76 9285Kab. Melawi 3274.18 3531.67 3829 4182 4598Kab. Sekadau 3477.74 3917.36 4355 4947 5472Kab. Katingan 9506.65 10117.74 11213.69 12920 14111Kab. Seruyan 11219.78 12565.98 14099.08 16653 16428Kab. Sukamara 16038.04 17139.36 19808.56 21950 21498Kab. Lamandau 10166.75 11098.56 12867.03 14220 14024

87  

 

DOB PDRB per kapita

1 2 3 4 5Kab. Gunung Mas 7566.55 8414.02 9580.62 10306 10434Kab. Pulang Pisau 5554.84 5920.04 6416.53 7183 7781Kab. Murung Raya 11327.18 12775.81 14736.69 16238 16309Kab. Barito Timur 7530.31 8510.08 9677.22 11386 11932Kota Banjarbaru 4401.86 5159.543 5254.575 5537.61 5915.1Kab. Tanah Bumbu 14350.45 15871 16247 18490 20905Kab. Balangan 14578.52 15064 17111 18518 19963Kab. Nunukan 4555.366 5642.17 6184.997 6651.06 7462.7Kab. Malinau 9209.298 10974 13234.15 12486.08 13852.6Kab. Kutai Barat 11108.97 12336.13 14889.55 17048.34 19244.07Kab. Kutai Timur 35819.91 44336.18 41947.47 36828.1 56034.67Kota Bontang 19327.18 21084.57 22880.68 29318.37 29128.66Kab. Panajam Paser Utara 7393.45 7745.93 8224.38 9092 10073Kab. Kepulauan Talaud 4553.28 5263.81 6034 7024 7609Kota Tomohon 7242.89 8243 10143 10952 12638Kab. Minahasa Selatan 7015.77 8152 8476 9594 10890Kab. Minahasa Utara 7607.25 8477 9101 10164 11659Kab. Buol 3300.201 3923.558 4390.426 4541.02 4956.34Kab. Morowali 4585.975 5239.268 5830.132 6352.7 6985.43Kab. Banggai Kepulauan 2611.385 3071.768 3418.598 3609.16 3971.49Kab. Parigi Moutong 6412.6 7105.53 8415.83 9601 10994Kab. Tojo Una-Una 2848.57 3191.07 3479 3858 4423Kab. Luwu Utara 9157.101 8967.32 8421.139 9593.01 4331Kota Palopo 5589.06 6175 6912 7628 8412Kab. Luwu Timur 21562 24274 26358 29005 30152Kota Bau-Bau 4400.608 5257.79 6058.23 7495.4 8682Kab. Konawe Selatan 3953.72 4816.69 4817 5489 6290Kab. Bombana 3662.26 4878.3 4878 5641 6380Kab. Wakatobi 2456.44 3629.55 3630 4161 4624Kab. Kolaka Utara 9386.69 10889.91 11970 13267 13403Kab. Boalemo 2662.626 2891.313 3327.175 3223.32 2970.77Kab. Bone Bolango 3142.81 3677 4217 4738 5517Kab. Pohuwato 4173.14 4611 5337 6330 7755Kab. Mamasa 3635.8 3900.55 4357.92 4801 5431Kab. Mamuju Utara 5570.73 6149.38 6873 7936 9370Kab. Buru 1690.196 1867.904 2045.699 2281.02 2476.69Kab. Maluku Tenggara Barat 2142.339 2374.657 2755.561 3150.45 3353.64Kab. Seram Bagian Barat 2200.83 2567 2727 3013 3342

88  

 

DOB PDRB per kapita

1 2 3 4 5Kab. Seram Bagian Timur 1690.42 1908 2120 2334 2521Kab. Kepulauan Aru 2994.8 3406 3757 4146 4567Kota Ternate 2081.108 2123.22 2487.132 2726.19 2808.4Kota Tidore Kepulauan 2845.39 3091.29 3240 3552 4176Kab. Halmehera Selatan 2718.83 2948.01 2991 3208 3783Kab. Halmehera Utara 2368.13 2636.84 2793 2975 3433Kab. Kepulauan Sula 2283.32 2465.16 2701 2953 3433Kab. Halmehera Timur 3611.14 3709.22 3793 4351 5203Kota Sorong 4660.084 5465.991 6473.099 5972.36 6617.33Kab. Sorong Selatan 4477.32 4414.57 4480 4941 5422Kab. Kepulauan Raja Ampat 8444.29 8032.66 7185 7627 8237Kab. Teluk Bintuni 7730.41 8681.68 9819 12037 13458Kab. Teluk Wondama 4829.31 5457.68 6184 7379 9204Kab. Kaimana 8117.02 9064.44 10467 11427 12926Kab. Paniai 2195.355 2489.012 2851.174 3067.15 3226.93Kab. Mimika 142893.6 152854.7 135701.3 131898.6 119093.5Kab. Puncak Jaya 2513.402 2635.988 2760.982 4134.75 2939.13Kab. Sarmi 6572.03 9384.92 10938.01 10427 11797Kab. Keerom 6707.67 7154.57 8245.82 10423 11684Kab. Pegunungan Bintang 2267.4 1657.44 1858.39 2075 2589Kab. Yahukimo 871.93 833.14 935.26 1000 1141Kab. Tolikara 2969.62 3189.73 3596.2 3980 4982Kab. Waropen 5082.17 5869.78 6695.41 10289 7162Kab. Boven Digoel 8831.09 13248 16324.5 21571 25693Kab. Mappi 2302.68 2613.93 3238.89 4537 5629Kab. Asmat 2096.55 2334.61 2954.66 4128 5356Kab. Supiori 7187.49 8313.28 14933 20703 24021Jumlah PDRB per kapita 1122418 1272965 1379680 1525027 1647349

89  

 

Lampiran 3. Perkembangan PAD DOB (Juta Rupiah)

No. DOB PAD Rata-Rata 2006 2007 2008 2009 2010

1 Kab. Aceh Singkil 5.666 0.000 9.750 13.160 13.960 8.5072 Kab. Bireun 14.195 15.100 22.097 37.097 35.000 24.6983 Kab. Simeuleu 4.537 4.028 7.001 20.000 20.200 11.1534 Kota Lhoksemawe 19.012 20.356 25.211 25.010 26.081 23.1345 Kota Langsa 9.814 15.243 21.744 24.442 24.970 19.2436 Kab. Aceh Jaya 13.579 8.466 13.830 19.830 16.091 14.3597 Kab. Nagan Raya 8.346 0.000 16.437 16.791 17.507 11.8168 Kab. Gayo Lues 1.777 4.837 6.027 8.516 9.431 6.1189 Kab. Aceh Barat Daya 4.811 10.212 15.000 15.000 16.125 12.23010 Kab. Aceh Tamiang 7.241 20.650 20.644 22.896 22.010 18.68811 Kab. Bener Meriah 4.691 0.000 6.333 8.535 14.020 6.716

12 Kota Padang Sidempuan 7.262 10.081 11.400 12.061 16.200 11.401

13 Kab. Nias Selatan 8.894 3.347 8.383 9.437 14.075 8.82714 Kab. Pak Pak Bharat 0.000 2.415 3.200 4.778 4.379 2.954

15 Kab. Humbang Hasundutan 6.333 4.578 6.891 13.949 14.203 9.191

16 Kab. Serdang Bedagai 21.677 20.018 21.776 25.439 26.418 23.06517 Kab. Samosir 0.000 9.193 10.711 23.652 20.994 12.91018 Kab. Kep Mentawai 12.663 17.580 19.052 22.958 26.285 19.70719 Kota Pariaman 7.316 7.532 8.372 8.917 10.030 8.43320 Kab. Dharmas Raya 12.296 16.198 22.116 37.631 54.670 28.58221 Kab. Solok Selatan 7.566 5.979 8.656 15.938 15.591 10.74622 Kab. Pasaman Barat 14.293 18.312 21.021 24.320 28.068 21.20323 Kab. Kuantan Singingi 21.390 17.195 21.867 24.284 34.305 23.80824 Kab. Pelalawan 24.581 12.444 26.537 21.398 30.623 23.11625 Kab. Rokan Hulu 21.049 21.762 36.615 25.386 24.734 25.90926 Kota Dumai 40.867 41.469 43.268 37.106 49.001 42.34227 Kab. Rokan Hilir 71.615 59.037 67.041 105.793 110.891 82.87528 Kab. Siak 140.416 249.921 559.075 385.701 294.725 325.96829 Kab. Sarolangun 9.894 3.149 13.176 20.210 25.001 14.28630 Kab. Tebo 11.346 16.957 12.677 16.762 29.000 17.34831 Kab. Muaro Jambi 6.973 14.877 0.000 15.512 16.796 10.832

32 Kab. Tanjung Jabung Timur 9.908 11.863 14.484 17.946 17.067 14.254

33 Kota Prabumulih 14.904 12.093 15.009 16.826 21.146 15.99534 Kota Pagar Alam 5.670 4.683 6.277 10.000 12.502 7.82635 Kota Lubuk Linggau 15.920 15.515 22.071 25.378 28.830 21.543

90  

 

No. DOB PAD Rata-Rata 2006 2007 2008 2009 2010

36 Kab. Banyuasin 15.904 12.197 15.194 20.005 20.005 16.66137 Kab. OKU Selatan 7.174 2.922 11.503 4.555 6.594 6.55038 Kab. OKU Timur 10.726 9.555 9.587 11.087 31.717 14.53439 Kab. Ogan Ilir 12.975 12.629 16.033 15.252 25.867 16.55140 Kab. Muko-Muko 0.000 12.000 12.058 12.000 25.789 12.36941 Kab. Lebong 2.402 8.001 8.001 11.420 23.895 10.74442 Kab. Kepahiang 3.768 6.511 9.581 10.666 15.097 9.12543 Kab. Kaur 2.738 2.637 4.861 7.641 11.001 5.77644 Kab. Seluma 3.977 21.969 21.918 9.857 12.465 14.03745 Kab. Way Kanan 8.404 7.668 8.000 10.423 15.600 10.01946 Kab. Lampung Timur 16.137 15.032 20.729 18.572 20.000 18.09447 Kota Metro 17.543 17.045 19.081 18.580 25.179 19.48648 Kab. Bangka Selatan 21.626 12.673 20.146 21.466 22.034 19.58949 Kab. Bangka Tengah 8.189 10.000 12.000 10.088 17.000 11.45550 Kab. Bangka Barat 17.156 18.202 15.600 19.421 21.847 18.44551 Kab. Belitung Timur 24.976 25.469 27.165 32.924 29.871 28.08152 Kab. Karimun 60.100 53.800 128.084 223.613 236.916 140.50253 Kab. Natuna 24.840 38.250 47.801 13.792 14.344 27.80554 Kota Batam 95.147 105.329 129.409 184.208 195.282 141.87555 Kota Tanjung Pinang 24.311 28.003 28.552 41.954 46.824 33.92956 Kab. Lingga 17.129 5.500 6.501 29.380 12.021 14.10657 Kota Depok 67.218 72.080 80.425 88.872 103.379 82.39558 Kota Cimahi 50.326 54.659 60.199 74.163 78.719 63.61359 Kota Tasikmalaya 0.000 0.000 58.129 60.880 79.762 39.75460 Kota Banjar 18.542 16.150 24.000 24.400 28.648 22.34861 Kota Batu 0.000 11.341 18.104 22.581 30.000 16.40562 Kota Cilegon 112.243 102.712 93.090 128.846 138.393 115.05763 Kota Bima 4.970 7.620 8.107 9.728 9.763 8.03864 Kab. Sumbawa Barat 11.124 18.456 21.984 22.631 36.526 22.14465 Kab. Lembata 9.099 9.478 9.819 11.425 12.508 10.46666 Kab. Rote Ndao 8.758 10.058 14.779 15.700 17.474 13.35467 Kab. Manggarai Barat 7.169 0.000 11.617 18.794 23.370 12.19068 Kab. Bengkayang 8.028 7.500 6.985 8.609 10.282 8.28169 Kab. Landak 13.046 4.011 5.237 6.820 6.828 7.18870 Kota Singkawang 16.164 19.273 22.686 24.286 28.369 22.15671 Kab. Melawi 5.448 7.279 15.195 17.737 22.141 13.56072 Kab. Sekadau 3.157 0.000 6.481 12.393 20.296 8.46573 Kab. Katingan 18.655 16.265 17.251 18.436 27.899 19.70174 Kab. Seruyan 9.821 8.335 13.321 13.591 14.719 11.957

91  

 

No. DOB PAD Rata-Rata 2006 2007 2008 2009 2010

75 Kab. Sukamara 7.338 5.355 8.675 9.555 13.106 8.80676 Kab. Lamandau 5.466 7.269 8.068 10.334 11.317 8.49177 Kab. Gunung Mas 0.000 6.000 10.400 11.557 20.423 9.67678 Kab. Pulang Pisau 7.391 6.000 6.412 10.359 12.900 8.61279 Kab. Murung Raya 8.530 11.022 8.794 13.023 20.050 12.28480 Kab. Barito Timur 4.133 5.101 9.047 13.011 20.068 10.27281 Kota Banjarbaru 16.890 16.000 19.635 23.250 27.360 20.62782 Kab. Tanah Bumbu 0.000 114.888 104.581 32.623 52.713 60.96183 Kab. Balangan 6.820 3.228 4.044 11.621 13.653 7.87384 Kab. Nunukan 26.880 23.730 27.412 37.061 40.437 31.10485 Kab. Malinau 13.741 10.125 15.735 16.743 60.038 23.27686 Kab. Kutai Barat 18.901 29.948 34.452 39.458 52.344 35.02187 Kab. Kutai Timur 12.335 20.954 30.696 59.286 86.936 42.04188 Kota Bontang 0.000 21.363 21.581 42.241 42.744 25.586

89 Kab. Panajam Paser Utara 28.263 27.068 29.082 30.834 46.434 32.336

90 Kab. Kepulauan Talaud 5.769 10.061 15.421 7.226 4.487 8.59391 Kota Tomohon 4.808 3.319 3.538 6.992 7.137 5.15992 Kab. Minahasa Selatan 0.000 5.625 27.983 8.751 7.597 9.99193 Kab. Minahasa Utara 5.516 6.202 8.264 11.088 11.081 8.43094 Kab. Buol 4.637 7.901 10.613 15.539 21.777 12.09395 Kab. Morowali 17.088 8.767 18.603 16.368 35.637 19.293

96 Kab. Banggai Kepulauan 10.290 8.082 8.469 17.768 15.000 11.922

97 Kab. Parigi Moutong 7.214 5.696 7.599 7.745 12.812 8.21398 Kab. Tojo Una-Una 6.787 5.062 8.332 15.395 16.655 10.44699 Kab. Luwu Utara 14.042 13.500 14.054 18.831 26.706 17.427

100 Kota Palopo 15.496 16.788 19.422 19.032 26.310 19.410101 Kab. Luwu Timur 19.656 31.759 35.686 59.125 49.954 39.236102 Kota Bau-Bau 7.887 11.461 14.166 19.380 19.799 14.539103 Kab. Konawe Selatan 0.000 7.556 10.668 11.934 12.699 8.571104 Kab. Bombana 9.752 4.950 5.949 64.751 10.600 19.200105 Kab. Wakatobi 0.000 5.185 10.601 12.012 12.881 8.136106 Kab. Kolaka Utara 4.784 3.943 4.552 8.000 8.150 5.886107 Kab. Boalemo 8.986 7.769 10.423 15.099 15.493 11.554108 Kab. Bone Bolango 2.864 5.003 5.503 8.203 14.403 7.195109 Kab. Pohuwato 9.119 9.424 10.428 12.106 13.669 10.949110 Kab. Mamasa 0.000 4.515 5.303 5.094 5.399 4.062111 Kab. Mamuju Utara 5.446 3.927 4.279 4.654 5.285 4.718112 Kab. Buru 4.586 5.615 8.500 9.660 10.215 7.715

92  

 

No. DOB PAD Rata-Rata 2006 2007 2008 2009 2010

113 Kab. Maluku Tenggara Barat 5.313 6.861 10.937 23.653 35.232 16.399

114 Kab. Seram Bagian Barat 5.110 6.241 11.754 14.483 15.314 10.580

115 Kab. Seram Bagian Timur 1.640 3.289 5.352 7.484 7.484 5.050

116 Kab. Kepulauan Aru 0.000 6.167 7.630 8.086 12.926 6.962117 Kota Ternate 16.765 17.845 23.075 29.205 31.010 23.580118 Kota Tidore Kepulauan 5.237 4.143 6.166 8.379 8.436 6.472

119 Kab. Halmehera Selatan 18.200 23.000 41.652 77.088 49.479 41.884

120 Kab. Halmehera Utara 6.101 6.134 22.000 40.247 156.479 46.192121 Kab. Kepulauan Sula 1.777 5.100 5.600 13.544 20.000 9.204122 Kab. Halmehera Timur 27.746 3.520 23.849 24.739 25.953 21.161123 Kota Sorong 14.886 11.618 11.619 17.581 17.607 14.662124 Kab. Sorong Selatan 5.498 2.533 5.641 4.436 5.398 4.701

125 Kab. Kepulauan Raja Ampat 3.366 2.968 4.141 8.227 9.268 5.594

126 Kab. Teluk Bintuni 4.389 5.934 11.241 17.282 35.353 14.840127 Kab. Teluk Wondama 2.979 370.000 10.173 7.681 11.544 80.475128 Kab. Kaimana 6.961 1.724 1.781 8.241 13.971 6.535129 Kab. Paniai 8.987 2.253 3.695 5.617 10.477 6.206130 Kab. Mimika 50.355 45.560 32.281 45.434 298.650 94.456131 Kab. Puncak Jaya 4.745 2.776 7.122 13.136 17.538 9.064132 Kab. Sarmi 2.799 2.472 2.605 5.205 4.292 3.475133 Kab. Keerom 2.723 1.650 4.650 5.000 20.000 6.805

134 Kab. Pegunungan Bintang 2.724 2.435 3.951 4.850 7.290 4.250

135 Kab. Yahukimo 3.901 0.000 2.500 3.500 7.638 3.508136 Kab. Tolikara 0.000 0.000 0.000 1.270 7.000 1.654137 Kab. Waropen 0.000 700.000 4.740 4.916 4.622 142.856138 Kab. Boven Digoel 19.290 5.326 7.463 8.827 6.417 9.464139 Kab. Mappi 0.000 5.790 6.659 6.534 12.799 6.356140 Kab. Asmat 0.000 8.696 7.207 12.298 16.526 8.945141 Kab. Supiori 3.996 5.990 6.000 9.625 2.434 5.609

Jumlah 1892.39 3245.89 3101.42 3611.73 4414.76 3253.24

93  

 

Lampiran 4. Perkembagan IPM DOB

DOB IPM 2005 2006 2007 2008 2009

Kab. Aceh Singkil 66.5 67.17 67.97 68.12 68.29Kab. Bireun 71.5 72.2 72.45 72.6 72.86Kab. Simeuleu 65.2 66.38 67.97 68.6 68.92Kota Lhoksemawe 73.1 73.8 74.65 75 75.54Kota Langsa 70.4 71.51 72.22 72.79 73.2Kab. Aceh Jaya 66.8 67.77 68.23 68.94 69.39Kab. Nagan Raya 66.3 66.88 67.66 68.47 68.74Kab. Gayo Lues 66.1 66.16 67.08 67.17 67.59Kab. Aceh Barat Daya 66.9 67.52 68.37 69.38 69.81Kab. Aceh Tamiang 68.3 68.73 69.17 69.81 70.5Kab. Bener Meriah 67.4 68.12 68.88 69.77 70.38Kota Padang Sidempuan 73.3 73.61 73.79 74.26 74.77Kab. Nias Selatan 63.9 64.51 65.06 65.59 66.27Kab. Pak Pak Bharat 68.7 69.11 69.47 69.95 70.36Kab. Humbang Hasundutan 69.8 70.48 70.79 71.24 71.64Kab. Serdang Bedagai 71.2 71.55 72.2 72.59 72.94Kab. Samosir 72.2 72.75 72.87 73.24 73.42Kab. Kep Mentawai 67.4 67.46 67.72 67.97 68.42Kota Pariaman 71.3 72.6 72.82 73.43 74.05Kab. Dharmas Raya 64.5 66.43 67.48 67.99 68.6Kab. Solok Selatan 65.8 67.12 67.54 68.06 68.67Kab. Pasaman Barat 67 68.26 68.84 69.33 69.87Kab. Kuantan Singingi 71.6 71.89 72.47 72.95 73.38Kab. Pelalawan 69.2 69.96 71.43 72.07 72.69Kab. Rokan Hulu 70.1 71.01 71.43 71.84 72.29Kota Dumai 75.3 75.52 76.31 76.91 77.33Kab. Rokan Hilir 68.6 70.89 71.06 71.51 71.98Kab. Siak 73.5 74.55 75.15 75.64 76.05Kab. Sarolangun 70 70.3 70.74 71.36 72Kab. Tebo 70.1 70.68 70.81 71.08 71.34Kab. Muaro Jambi 70.4 70.89 71.59 71.99 72.18Kab. Tanjung Jabung Timur 69.4 69.49 70.23 70.61 71.17Kota Prabumulih 71.1 71.7 72.51 73.2 73.69Kota Pagar Alam 69.9 71.06 71.7 72.16 72.48Kota Lubuk Linggau 66.3 67.97 69.24 69.69 70.18Kab. Banyuasin 67.2 68.05 68.6 69.08 69.45Kab. OKU Selatan 68.8 70 70.28 70.66 71.02

94  

 

DOB IPM 2005 2006 2007 2008 2009

Kab. OKU Timur 65.4 67.5 68.14 68.88 69.39Kab. Ogan Ilir 66 67.24 68.17 68.67 69.17Kab. Muko-Muko 67.7 68.56 69.19 69.62 70.11Kab. Lebong 66.5 67.59 68.38 69.08 69.63Kab. Kepahiang 63.8 65.35 66.36 67 67.59Kab. Kaur 67.4 67.58 67.99 68.63 69.21Kab. Seluma 63.6 64.97 65.66 66.11 66.48Kab. Way Kanan 67.4 68.08 68.46 68.98 69.46Kab. Lampung Timur 67.9 68.64 69.23 69.68 70.2Kota Metro 74.5 75.19 75.31 75.71 75.98Kab. Bangka Selatan 63 64.29 65.85 66.18 66.5Kab. Bangka Tengah 67.6 69.22 70.34 70.68 70.9Kab. Bangka Barat 67.6 67.998 69.06 69.5 69.77Kab. Belitung Timur 68.8 69.49 70.58 71.18 71.64Kab. Karimun 71.7 72 72.4 72.8 73.15Kab. Natuna 68.4 69.2 69.36 69.81 70.11Kota Batam 76.5 76.68 76.82 77.28 77.51Kota Tanjung Pinang 72.7 72.88 73.46 73.92 74.31Kab. Lingga 69.4 69.85 70.25 70.74 71.05Kota Depok 77.1 77.67 77.89 78.36 78.77Kota Cimahi 73.1 73.35 74.42 74.79 75.17Kota Tasikmalaya 72.1 72.27 72.75 73.35 73.96Kota Banjar 69.4 69.64 70.17 70.61 70.98Kota Batu 71 71.45 72.83 73.33 73.88Kota Cilegon 73.7 74.11 74.33 74.94 74.99Kota Bima 64.2 65.94 67.13 67.52 68.02Kab. Sumbawa Barat 63.4 65.01 65.52 65.64 66.16Kab. Lembata 65.1 65.6 66.1 66.61 67.15Kab. Rote Ndao 62.1 64.26 64.61 65.29 65.8Kab. Manggarai Barat 63.2 63.5 63.99 64.44 64.91Kab. Bengkayang 64.6 65.7 66.32 66.81 67.18Kab. Landak 64.2 66.08 66.43 66.74 67.21Kota Singkawang 64.7 65.46 67.61 68.02 68.47Kab. Melawi 63.8 65.97 67.61 67.91 68.45Kab. Sekadau 64.5 65.29 65.75 66.13 66.63Kab. Katingan 71.3 71.54 71.59 72.06 72.33Kab. Seruyan 70.9 71.44 71.62 72 72.28Kab. Sukamara 70 70.45 70.65 71 71.62Kab. Lamandau 70.2 70.9 71.54 71.98 72.08

95  

 

DOB IPM 2005 2006 2007 2008 2009

Kab. Gunung Mas 71.5 72.27 72.4 72.85 73.13Kab. Pulang Pisau 69.3 69.87 70.1 70.63 71.18Kab. Murung Raya 71 71.6 71.62 72.18 72.46Kab. Barito Timur 70.1 71.57 71.66 72.17 72.72Kota Banjarbaru 73 73.2 73.58 74.09 74.43Kab. Tanah Bumbu 67.3 67.72 67.88 68.8 69.24Kab. Balangan 64.3 64.83 65.13 65.6 66.06Kab. Nunukan 71.7 72.02 72.17 72.86 73.48Kab. Malinau 70.3 71.45 71.68 71.78 72.3Kab. Kutai Barat 69.2 70.5 71.93 72.16 72.6Kab. Kutai Timur 69.3 69.84 70.46 70.84 71.23Kota Bontang 74.9 75.13 75.61 76.08 76.52Kab. Panajam Paser Utara 71.5 71.7 72 72.69 73.11Kab. Kepulauan Talaud 72.3 73.03 73.77 74.34 74.83Kota Tomohon 73.3 74.65 75.12 75.65 76.09Kab. Minahasa Selatan 71.6 72.34 73.32 73.79 74.18Kab. Minahasa Utara 73.7 74.23 74.9 75.33 75.75Kab. Buol 67.2 67.98 68.17 68.84 69.45Kab. Morowali 67.4 68.31 69.23 69.75 70.46Kab. Banggai Kepulauan 64.7 65.39 65.93 66.59 67.21Kab. Parigi Moutong 65.6 66.62 67.15 67.81 68.37Kab. Tojo Una-Una 65.9 66.79 67.28 67.81 68.38Kab. Luwu Utara 71.5 72 72.55 73.15 73.65Kota Palopo 73.8 74.45 75.37 75.8 76.11Kab. Luwu Timur 69.4 70.69 71.67 71.73 72.29Kota Bau-Bau 69.7 70.55 71.56 72.14 72.87Kab. Konawe Selatan 67.6 68.2 68.37 68.86 69.24Kab. Bombana 63.8 64.03 65.35 66.05 66.63Kab. Wakatobi 63 64.16 65.54 66.03 66.7Kab. Kolaka Utara 67.2 67.32 67.57 67.91 68.5Kab. Boalemo 65.9 66.4 67.24 67.75 68.03Kab. Bone Bolango 67.3 68.61 69.97 70.5 71.19Kab. Pohuwato 66 67.42 67.77 68.93 69.43Kab. Mamasa 67.5 68.72 69.16 69.79 70.18Kab. Mamuju Utara 64.5 67.88 68.84 69.27 69.55Kab. Buru 66.4 66.75 67.49 68.03 68.7Kab. Maluku Tenggara Barat 65.5 66.47 67.14 68.5 69.5Kab. Seram Bagian Barat 67.1 67.81 68.28 68.67 69.21Kab. Seram Bagian Timur 64.8 65.31 66.18 67.06 67.66

96  

 

DOB IPM 2005 2006 2007 2008 2009

Kab. Kepulauan Aru 68.3 68.54 68.91 69.36 69.93Kota Ternate 74.2 74.63 74.93 75.66 76.13Kota Tidore Kepulauan 65.6 67.18 68.13 68.9 69.28Kab. Halmehera Selatan 65.6 66.16 66.93 67.25 67.62Kab. Halmehera Utara 65.7 66.02 66.58 67.18 67.57Kab. Kepulauan Sula 65.6 66.26 66.46 67.04 67.5Kab. Halmehera Timur 65.3 65.82 66.68 67.06 67.5Kota Sorong 74.3 74.89 75.59 76.52 76.84Kab. Sorong Selatan 63.1 63.88 65.38 65.77 66.09Kab. Kepulauan Raja Ampat 60.9 62.27 62.47 63.57 64.08Kab. Teluk Bintuni 60.1 62.93 64.4 65.29 65.65Kab. Teluk Wondama 60.1 62.48 63.4 64.79 65.27Kab. Kaimana 66.9 67.11 68.8 69.27 69.8Kab. Paniai 58.3 58.47 58.74 59.17 59.53Kab. Mimika 66.2 67.13 67.84 67.99 68.49Kab. Puncak Jaya 66.7 67.02 67.2 67.78 68.21Kab. Sarmi 64.8 65.17 65.9 66.35 66.65Kab. Keerom 66.5 66.93 67.99 68.55 68.89Kab. Pegunungan Bintang 46.9 47.24 47.38 47.94 48.54Kab. Yahukimo 47.4 47.95 78.31 48.85 49.22Kab. Tolikara 49.2 49.62 50.38 50.85 51.48Kab. Waropen 61.3 61.6 61.97 62.46 62.85Kab. Boven Digoel 47.6 48.33 48.65 49.2 49.56Kab. Mappi 47 47.95 49.53 49.59 49.88Kab. Asmat 47.2 48.27 49.53 50.27 50.86Kab. Supiori 65.9 66.23 66.92 67.55 68.06Rata-Rata IPM 67.21 68.01 68.87 69.18 69.63 

 

97

 Lam

pira

n 5.

Kom

pone

n Pe

mbe

ntuk

IPM

DO

B

Ang

ka H

arap

an H

idup

(AH

H)

Rat

a L

ama

Seko

lah

(RL

S)

Ang

ka M

elek

Hur

uf (A

MH

) 20

0520

0620

0720

0820

0920

0520

06

2007

2008

2009

2005

2006

2007

2008

2009

K

ab. A

ceh

Sing

kil

63.2

6464

.27

64.4

664

.69

7.7

7.7

7.7

7.7

7.74

96.2

96.2

96.2

96.2

96.2

2 K

ab. B

ireun

72

.272

.272

.22

72.2

872

.32

9.1

9.2

9.2

9.2

9.23

96.8

98.3

498

.34

98.3

498

.37

Kab

. Sim

eule

u 62

.562

.762

.75

62.8

462

.91

6.1

6.2

7.6

88.

394

.898

.398

.398

.398

.58

Kot

a Lh

okse

maw

e 68

.469

.269

.770

70.4

19.

79.

7 9.

79.

79.

9198

.698

.82

98.8

298

.82

99.2

2 K

ota

Lang

sa

68.9

69.7

69.9

670

.14

70.3

69.

39.

4 9.

79.

8810

.04

9798

.47

98.7

598

.75

99.1

K

ab. A

ceh

Jaya

67

67.8

67.8

467

.91

67.9

78.

78.

7 8.

78.

78.

7189

.991

.06

91.7

693

.73

93.7

8 K

ab. N

agan

Ray

a 69

.169

.269

.31

69.4

269

.53

6.4

6.7

7.32

7.32

7.34

89.7

89.7

89.7

89.7

89.7

8 K

ab. G

ayo

Lues

66

.266

.666

.73

66.8

466

.96

8.6

8.7

8.7

8.7

8.71

86.7

86.7

86.7

86.7

86.9

K

ab. A

ceh

Bar

at

Day

a 65

.466

66.3

66.4

966

.74

7.4

7.5

7.5

7.5

7.63

95.7

95.7

95.7

96.2

296

.25

Kab

. Ace

h Ta

mia

ng

67.8

6868

.09

68.1

868

.27

8.3

8.4

8.4

8.4

8.77

9898

9898

98.2

5 K

ab. B

ener

Mer

iah

66.4

67.2

67.3

167

.41

67.5

28

8.1

8.49

8.49

8.53

96.4

96.4

97.1

997

.19

97.4

5 K

ota

Pada

ng

Side

mpu

an

68.8

69.1

69.1

869

.35

69.4

79.

79.

8 9.

89.

810

.199

.699

.699

.699

.699

.62

Kab

. Nia

s Sel

atan

67

.968

.468

.85

69.2

69.6

6.2

6.3

6.3

6.3

6.32

84.8

84.8

84.8

84.8

85.1

9 K

ab. P

ak P

ak B

hara

t 66

.366

.566

.81

67.0

567

.32

8.1

8.1

8.1

8.1

8.14

95.3

96.2

296

.596

.596

.51

Kab

. Hum

bang

H

asun

duta

n 66

.867

.567

.64

67.6

967

.78

8.6

8.6

8.65

8.74

9.05

98.2

98.2

98.2

98.2

98.2

1 K

ab. S

erda

ng

Bed

agai

68

68.6

68.7

668

.79

68.8

98.

68.

6 8.

68.

68.

6396

.496

.497

.39

97.3

997

.44

Kab

. Sam

osir

68.5

69.3

69.4

669

.52

69.6

29.

59.

5 9.

59.

59.

5196

.696

.696

.696

.696

.61

Kab

. Kep

Men

taw

ai

68.1

68.1

68.2

468

.28

68.3

66.

56.

5 6.

56.

56.

5192

.292

.37

92.3

792

.37

92.4

4 K

ota

Paria

man

67

.768

.168

.15

68.5

668

.79

8.7

9.3

9.3

9.33

9.73

96.6

98.2

498

.24

98.2

498

.36

 

98

 

DO

B

Ang

ka H

arap

an H

idup

(AH

H)

Rat

a L

ama

Seko

lah

(RL

S)

Ang

ka M

elek

Hur

uf (A

MH

) 20

0520

0620

0720

0820

0920

0520

06

2007

2008

2009

2005

2006

2007

2008

2009

K

ab. D

harm

as R

aya

64.1

6565

.31

65.5

65.7

56.

87.

2 7.

347.

377.

6687

.792

.56

95.5

495

.54

95.8

3 K

ab. S

olok

Sel

atan

63

.264

.164

.32

64.3

564

.48

7.2

7.4

7.4

7.57

7.76

94.4

97.2

197

.21

97.2

497

.38

Kab

. Pas

aman

Bar

at

63.8

64.1

64.4

264

.62

64.8

87.

27.

9 7.

97.

97.

9895

.797

.83

97.8

397

.83

98.1

8 K

ab. K

uant

an

Sing

ingi

67

.667

.968

.05

68.1

168

.22

7.8

7.8

7.8

7.8

7.81

97.8

97.8

97.8

97.8

97.8

1 K

ab. P

elal

awan

67

.668

.368

.48

68.5

668

.69

77.

3 7.

677.

937.

9593

.693

.697

.697

.698

.44

Kab

. Rok

an H

ulu

66.3

6767

.08

67.0

967

.13

7.1

7.5

7.5

7.5

7.55

96.4

97.3

897

.38

97.3

897

.98

Kot

a D

umai

70

.370

.470

.77

71.0

271

.33

9.7

9.7

9.7

9.7

9.72

99.1

99.1

99.2

899

.28

99.3

K

ab. R

okan

Hili

r 66

.666

.967

.01

67.0

467

.11

77.

2 7.

27.

27.

4888

.897

.37

97.3

797

.37

97.8

K

ab. S

iak

70.9

7171

.23

71.3

471

.52

8.8

8.8

8.8

8.8

9.03

94.1

98.2

198

.21

98.2

198

.48

Kab

. Sar

olan

gun

68.6

68.8

68.9

369

.12

68.9

56.

66.

9 6.

96.

97.

493

.793

.793

.793

.793

.82

Kab

. Teb

o 68

.168

.668

.768

.86

68.9

86.

56.

8 6.

86.

86.

8894

.994

.994

.994

.994

.91

Kab

. Mua

ro Ja

mbi

68

.569

69.1

169

.13

69.1

97.

17.

1 7.

537.

537.

5593

.994

.46

95.8

995

.89

95.9

K

ab. T

anju

ng Ja

bung

Ti

mur

68

.969

69.3

369

.71

70.0

66.

26.

2 6.

26.

26.

2592

.492

.492

.492

.492

.42

Kot

a Pr

abum

ulih

70

70.3

70.7

171

.171

.51

8.3

8.4

8.88

8.88

997

.797

.797

.998

.29

98.6

6 K

ota

Paga

r Ala

m

69.2

69.3

69.5

269

.74

69.9

57.

68.

4 8.

428.

428.

5495

97.3

897

.82

98.2

198

.24

Kot

a Lu

buk

Ling

gau

64.7

65.1

65.2

465

.39

65.5

47.

67.

8 8.

988.

989.

1195

98.0

398

.03

98.0

398

.33

Kab

. Ban

yuas

in

66.6

66.7

66.8

867

.05

67.2

37

7 7

77.

0193

.595

.93

95.9

396

.08

96.2

4 K

ab. O

KU

Sel

atan

68

.969

.169

.16

69.2

469

.36.

97.

1 7.

17.

17.

1593

.797

.49

97.4

997

.49

97.8

K

ab. O

KU

Tim

ur

67.8

68.1

68.1

668

.23

68.2

96.

56.

8 6.

86.

86.

8791

.294

.47

94.6

394

.63

94.6

7 K

ab. O

gan

Ilir

64.8

65.1

65.4

65.6

865

.98

6.6

6.6

7.36

7.46

7.52

94.2

97.2

497

.24

97.3

297

.47

Kab

. Muk

o-M

uko

66.9

67.2

67.4

67.5

67.6

57

7 7

77.

3290

.893

.37

93.4

393

.43

93.4

5 K

ab. L

ebon

g 64

.365

.165

.55

65.8

766

.26

7.1

7.2

7.47

7.47

7.78

94.3

94.4

994

.49

95.1

995

. 2

 

99

 

DO

B

Ang

ka H

arap

an H

idup

(AH

H)

Rat

a L

ama

Seko

lah

(RL

S)

Ang

ka M

elek

Hur

uf (A

MH

) 20

0520

0620

0720

0820

0920

0520

06

2007

2008

2009

2005

2006

2007

2008

2009

K

ab. K

epah

iang

62

.563

63.3

763

.63

63.9

56.

97

7.16

7.16

7.44

92.8

95.1

295

.35

95.8

495

.88

Kab

. Kau

r 65

.766

66.3

666

.61

66.9

27.

57.

5 7.

57.

57.

5694

.394

.394

.395

95.0

3 K

ab. S

elum

a 63

.964

.765

65.2

65.4

57.

37.

3 7.

37.

57.

5693

.893

.893

.895

95.0

3 K

ab. W

ay K

anan

68

.568

.768

.93

69.0

769

.26

6.5

6.5

6.5

6.5

6.96

94.1

94.1

94.1

94.6

94.6

1 K

ab. L

ampu

ng T

imur

69

.469

.469

.65

69.8

170

.02

6.4

6.9

6.9

6.9

6.98

91.3

92.4

92.4

92.4

93.3

2 K

ota

Met

ro

71.9

71.9

72.1

172

.22

72.3

89.

49.

8 9.

89.

89.

8296

.497

.26

97.2

697

.26

97.3

6 K

ab. B

angk

a Se

lata

n 66

.266

.967

.22

67.3

167

.51

5.9

5.9

5.9

5.92

5.97

89.2

92.5

492

.54

92.5

592

.7

Kab

. Ban

gka

Teng

ah

67.2

67.4

67.6

467

.66

67.7

96

6.5

6.73

6.73

6.75

91.7

94.7

495

.71

95.7

995

.8

Kab

. Ban

gka

Bar

at

67.1

67.3

67.5

367

.54

67.6

66.

16.

2 6.

676.

676.

7291

.691

.692

.12

92.5

992

.85

Kab

. Bel

itung

Tim

ur

67.6

67.9

67.9

968

.36

68.6

77.

1 7.

457.

457.

4795

.496

.46

96.4

696

.62

96.6

3 K

ab. K

arim

un

69.5

69.7

69.7

669

.81

69.8

67.

87.

8 7.

87.

87.

8195

9595

9595

.19

Kab

. Nat

una

67.5

67.9

67.9

668

.168

.21

6.7

6.9

6.9

6.9

6.93

95.3

95.7

95.7

595

.75

95.9

2 K

ota

Bat

am

70.5

70.6

70.6

270

.770

.76

10.7

10.7

10

.710

.710

.71

98.8

98.8

498

.84

98.8

498

.85

Kot

a Ta

njun

g Pi

nang

69

.169

.469

.469

.51

69.5

69.

29.

2 9.

29.

29.

2497

.397

.397

.397

.397

.31

Kab

. Lin

gga

69.2

69.6

69.7

69.8

870

.02

7.1

7.2

7.2

7.2

7.22

90.9

90.9

90.9

90.9

91.1

1 K

ota

Dep

ok

72.5

72.6

72.7

272

.85

72.9

710

.210

.5

10.5

10.5

10.7

797

.298

.39

98.9

98.9

98.9

3 K

ota

Cim

ahi

68.7

68.9

68.9

769

.04

69.1

19.

69.

7 10

.26

10.2

610

.42

99.6

99.6

399

.63

99.6

399

.64

Kot

a Ta

sikm

alay

a 68

.368

.468

.78

69.1

369

.49

8.4

8.4

8.4

8.4

8.59

98.8

98.8

99.2

99.4

299

.45

Kot

a B

anja

r 65

.665

.865

.91

66.0

366

.15

7.8

7.8

7.8

7.8

7.97

96.2

96.2

96.4

396

.65

97.1

6 K

ota

Bat

u 68

.168

.368

.64

68.8

769

.16

88

8.19

8.2

8.34

94.9

94.9

97.3

97.3

97.7

8 K

ota

Cile

gon

68.2

68.4

68.4

568

.49

68.5

39.

59.

64

9.64

9.64

9.66

98.7

98.7

98.7

98.7

98.7

1 K

ota

Bim

a 61

.962

.562

.61

62.7

462

.86

8.3

8.84

9.

249.

249.

2586

.289

.96

92.4

992

.59

92.8

4 K

ab. S

umba

wa

Bar

at

59.1

60.6

60.7

660

.94

61.1

16.

97

77

7.16

88.6

90.6

190

.61

90.7

10.

72

 

100

 

DO

B

Ang

ka H

arap

an H

idup

(AH

H)

Rat

a L

ama

Seko

lah

(RL

S)

Ang

ka M

elek

Hur

uf (A

MH

) 20

0520

0620

0720

0820

0920

0520

06

2007

2008

2009

2005

2006

2007

2008

2009

K

ab. L

emba

ta

65.8

66.1

66.1

766

.34

66.4

66.

16.

34

6.34

6.47

6.5

91.3

91.3

92.5

792

.57

92.7

6 K

ab. R

ote

Nda

o 65

.866

.466

.78

67.2

267

.64

5.6

6.17

6.

176.

186.

282

.187

.52

88.1

488

.55

88.8

8 K

ab. M

angg

arai

B

arat

65

.465

.665

.75

65.9

966

.19

6.2

6.2

6.23

6.23

6.3

88.6

88.6

788

.788

.788

.75

Kab

. Ben

gkay

ang

6868

.368

.468

.57

68.7

5.2

6.03

6.

036.

036.

0985

.986

.79

88.6

888

.68

88.7

K

ab. L

anda

k 64

64.5

64.7

264

.98

65.2

26.

36.

86

6.86

6.86

8.92

89.2

91.4

591

.45

91.4

591

.48

Kot

a Si

ngka

wan

g 66

.466

.766

.866

.95

67.0

86.

26.

7 7.

37.

37.

3486

.786

.989

.62

89.6

289

.65

Kab

. Mel

awi

67.2

67.5

67.5

367

.63

67.6

95.

76.

26

7.2

7.2

7.21

84.9

90.5

892

.32

92.3

292

.36

Kab

. Sek

adau

67

67.2

67.2

267

.27

67.3

16

6.06

6.

066.

066.

0787

88.9

888

.98

88.9

889

.02

Kab

. Kat

inga

n

6767

.167

.18

67.3

67.4

7.8

7.76

7.

767.

767.

7799

.499

.499

.499

.499

.41

vKab

. Ser

uyan

67

.267

.867

.85

67.9

67.9

47.

77.

7 7.

77.

77.

7299

.399

.399

.399

.399

.31

Kab

. Suk

amar

a 67

.267

.667

.67

67.7

367

.79

6.8

7.02

7.

027.

027.

0594

.794

.83

95.5

395

.53

95.5

6 K

ab. L

aman

dau

66.8

66.9

66.9

367

.05

67.1

37.

67.

6 7.

67.

67.

6194

.495

.84

98.6

498

.64

98.6

5 K

ab. G

unun

g M

as

6767

.467

.55

67.6

867

.82

8.4

8.68

8.

688.

688.

798

.399

.399

.51

99.5

199

.53

Kab

. Pul

ang

Pisa

u 66

.967

.267

.367

.38

67.4

77

7 7.

227.

227.

2391

.693

.21

93.2

193

.84

93.8

5 K

ab. M

urun

g R

aya

67.6

67.8

67.8

367

.95

68.0

36.

66.

96

6.96

6.96

7.12

99.3

99.3

99.3

99.9

399

.94

Kab

. Bar

ito T

imur

67

.567

.667

.67

67.7

367

.79

7.6

8.44

8.

448.

448.

594

.697

.26

97.4

597

.95

97.9

7 K

ota

Ban

jarb

aru

66.6

66.8

66.9

467

.14

67.3

19.

39.

3 9.

549.

549.

7497

.297

.297

.75

97.7

598

.1

Kab

. Tan

ah B

umbu

63

.363

.763

.99

64.3

264

.63

6.8

6.8

6.8

77.

0993

.493

.493

.494

.08

94.2

7 K

ab. B

alan

gan

60.2

6161

.12

61.3

661

.55

6.3

6.3

6.3

6.3

6.48

94.9

94.9

94.9

94.9

94.9

1 K

ab. N

unuk

an

70.5

70.6

70.8

471

.07

71.3

7.4

7.4

7.4

7.4

7.42

93.3

93.3

93.3

93.3

93.9

4 K

ab. M

alin

au

67.8

67.9

68.0

168

.11

68.2

26.

77.

43

7.61

7.61

7.67

90.1

92.3

392

.33

92.3

392

.65

Kab

. Kut

ai B

arat

69

.469

.569

.769

.89

70.0

86.

87.

06

7.75

7.75

7.79

88.3

91.8

895

.49

95.4

995

.97

 

101

 

DO

B

Ang

ka H

arap

an H

idup

(AH

H)

Rat

a L

ama

Seko

lah

(RL

S)

Ang

ka M

elek

Hur

uf (A

MH

) 20

0520

0620

0720

0820

0920

0520

06

2007

2008

2009

2005

2006

2007

2008

2009

K

ab. K

utai

Tim

ur

67.8

67.9

68.0

868

.25

68.4

37.

37.

29

7.57

7.61

7.65

93.2

94.7

995

.48

95.4

895

.89

Kot

a B

onta

ng

71.7

71.8

71.8

972

.11

72.2

69.

99.

9 9.

99.

9710

.01

98.1

98.1

98.1

98.3

499

.08

Kab

. Pan

ajam

Pas

er

Uta

ra

70.9

70.9

71.4

71.1

871

.32

7.4

7.4

7.53

7.57

7.58

93.8

93.8

93.8

94.4

694

.93

Kab

. Kep

ulau

an

Tala

ud

70.3

70.7

70.8

671

.29

71.5

97.

98.

21

8.47

8.47

8.65

97.5

97.5

99.3

99.3

99.3

6 K

ota

Tom

ohon

69

.671

.771

.96

72.1

672

.39

9.2

9.6

9.6

9.6

9.89

99.6

99.8

399

.83

99.8

399

.84

Kab

. Min

ahas

a Se

lata

n 71

.471

.571

.72

71.8

972

.09

8.4

8.44

8.

548.

548.

5499

.499

.499

.499

.499

.42

Kab

. Min

ahas

a U

tara

71

.671

.872

.172

.272

.48.

79.

07

9.07

9.07

9.09

99.5

99.6

899

.68

99.6

899

.7

Kab

. Buo

l 64

.264

.564

.77

64.9

465

.16

7.9

7.9

7.9

8.15

8.18

98.2

98.2

98.2

98.2

98.2

2 K

ab. M

orow

ali

64.2

64.9

65.6

165

.22

65.3

87.

17.

23

7.59

7.63

7.85

94.2

94.8

297

.24

97.2

497

.44

Kab

. Ban

ggai

K

epul

auan

61

.562

.162

.66

63.0

963

.59

6.8

6.98

7.

097.

097.

394

.994

.92

94.9

294

.92

94.9

3 K

ab. P

arig

i Mou

tong

63

.763

.964

.27

64.5

364

.84

6.6

7.02

7.

027.

027.

189

.391

.67

93.0

693

.55

93.6

8 K

ab. T

ojo

Una

-Una

62

.563

.363

.39

63.5

963

.73

7.5

7.5

7.81

7.81

7.89

97.3

97.4

497

.44

97.4

497

.46

Kab

. Luw

u U

tara

70

.570

.770

.91

71.1

371

.34

77

77

7.04

90.5

91.1

392

.03

92.0

392

.05

Kot

a Pa

lopo

70

.971

.672

.02

72.0

372

.25

9.1

9.18

9.

669.

669.

7397

.397

.397

.397

.397

.32

Kab

. Luw

u Ti

mur

70

.370

.570

.61

70.7

270

.84

6.9

7.39

7.

477.

477.

7590

.192

.08

93.1

393

.13

93.2

4 K

ota

Bau

-Bau

69

69.2

69.5

69.7

970

.09

8.8

9.36

9.

559.

559.

7593

.895

.01

95.1

695

.16

95.3

K

ab. K

onaw

e Se

lata

n 66

.967

67.1

667

.31

67.4

77.

67.

6 7.

67.

67.

6294

.194

.194

.194

.194

.11

Kab

. Bom

bana

66

.766

.967

.167

.367

.51

5.9

5.94

6.

26.

236.

5985

.385

.387

.56

88.2

88.4

9 K

ab. W

akat

obi

6767

.667

.69

67.8

367

.95

5.8

6.25

6.

56.

526.

8584

.485

.45

88.7

888

.888

.13

Kab

. Kol

aka

Uta

ra

65.4

6565

.14

65.2

765

.41

7.4

7.4

7.4

7.4

7.51

92.3

92.3

93.0

293

.02

93.0

4

 

102

 

DO

B

Ang

ka H

arap

an H

idup

(AH

H)

Rat

a L

ama

Seko

lah

(RL

S)

Ang

ka M

elek

Hur

uf (A

MH

) 20

0520

0620

0720

0820

0920

0520

06

2007

2008

2009

2005

2006

2007

2008

2009

K

ab. B

oale

mo

66.9

6767

.32

67.5

267

.78

66

66

6.07

95.2

95.2

95.2

95.2

95.2

6 K

ab. B

one

Bol

ango

66

.967

.267

.667

.88

68.2

26.

36.

56

7.45

7.45

7.77

92.8

96.7

197

.197

.197

.15

Kab

. Poh

uwat

o 66

.666

.867

.07

67.2

367

.44

66.

05

6.05

6.05

6.42

94.5

97.0

397

.03

97.0

397

.04

Kab

. Mam

asa

70.5

70.7

70.7

870

.94

71.0

75.

86.

38

6.38

6.38

6.55

81.1

83.1

884

.184

.62

85.1

2 K

ab. M

amuj

u U

tara

67

.167

.467

.44

67.4

767

.51

5.7

6.45

6.

626.

626.

7182

.393

.17

95.3

395

.33

95.5

6 K

ab. B

uru

66.1

66.3

66.7

567

.17

67.6

17.

27.

2 7.

27.

27.

2192

.892

.892

.892

.892

.82

Kab

. Mal

uku

Teng

gara

Bar

at

62.9

63.7

63.7

363

.99

64.1

37.

88.

11

8.51

8.51

8.54

98.6

98.9

799

.34

99.3

499

.35

Kab

. Ser

am B

agia

n B

arat

65

.266

.166

.21

66.3

366

.45

88

8.2

8.2

8.23

9898

9898

98.2

2 K

ab. S

eram

Bag

ian

Tim

ur

64.6

6565

.21

65.4

365

.64

7.6

7.6

7.6

7.6

7.62

97.7

97.9

397

.93

97.9

398

.14

ab. K

epul

auan

Aru

66

.866

.967

.11

67.3

167

.52

7.5

7.5

7.5

7.5

7.52

98.8

98.8

98.8

98.8

99

Kot

a Te

rnat

e 68

.868

.969

.310

.210

.34

70.4

398

.498

.498

.43

Kot

a Ti

dore

K

epul

auan

63

.564

.364

.49

64.6

864

.87

7.9

7.94

8.

278.

458.

5592

.896

.82

96.8

297

.697

.61

Kab

. Hal

meh

era

Sela

tan

64.1

64.6

64.8

265

.03

65.2

57.

47.

4 7.

47.

47.

4495

.895

.895

.895

.895

.82

Kab

. Hal

meh

era

Uta

ra

63.6

64.6

64.9

265

.23

65.5

57.

67

7.23

7.23

7.33

95.9

95.9

95.9

95.9

95.9

1 K

ab. K

epul

auan

Sul

a 63

.463

.663

.96

64.3

64.6

57.

67.

6 7.

67.

77.

7295

.997

.33

97.3

397

.33

97.3

7 K

ab. H

alm

eher

a Ti

mur

63

.564

64.3

364

.66

64.9

97.

87.

8 7.

87.

87.

8192

.492

.495

.42

95.4

295

.44

Kot

a So

rong

70

.270

.370

.75

71.1

271

.53

10.1

10.1

10

.110

.52

10.5

499

.199

.199

.199

.199

.12

Kab

. Sor

ong

Sela

tan

65.5

6666

.19

66.3

366

.49

77

7.9

7.9

7.94

87.9

87.9

87.9

88.0

788

.2

 

103

 

DO

B

Ang

ka H

arap

an H

idup

(AH

H)

Rat

a L

ama

Seko

lah

(RL

S)

Ang

ka M

elek

Hur

uf (A

MH

) 20

0520

0620

0720

0820

0920

0520

06

2007

2008

2009

2005

2006

2007

2008

2009

K

ab. K

epul

auan

Raj

a A

mpa

t 64

.764

.865

.15

65.4

365

.75

77

77

7.26

86.3

89.9

389

.93

92.6

992

.77

Kab

. Tel

uk B

intu

ni

66.8

66.9

67.2

667

.55

67.8

85.

75.

84

6.44

6.85

6.88

7078

.53

80.8

482

.67

82.9

8 K

ab. T

eluk

Won

dam

a 66

.466

.566

.78

6767

.25

5.8

5.8

5.99

6.39

6.44

70.1

80.4

381

.02

82.8

583

.13

Kab

. Kai

man

a 68

.868

.869

.669

.26

69.4

87.

17.

1 7.

17.

17.

3291

.291

.295

.48

65.4

895

.49

Kab

. Pan

iai

66.4

66.5

66.8

567

.167

.46.

26.

2 6.

26.

26.

2162

.862

.962

.962

.962

.91

Kab

. Mim

ika

68.8

68.9

69.2

669

.55

69.8

76.

56.

7 6.

76.

76.

7184

.286

.986

.986

.987

.29

Kab

. Pun

cak

Jaya

66

.466

.666

.96

67.2

167

.52

6.1

6.1

6.1

6.1

6.11

86.4

86.8

86.8

86.8

86.8

1 K

ab. S

arm

i 65

.866

66.1

366

.17

66.2

66.

46.

4 6.

46.

46.

4187

87.1

87.1

87.1

87.1

1 K

ab. K

eero

m

66.2

66.4

66.6

266

.75

66.9

37.

37.

3 7.

37.

37.

3290

.991

.191

.191

.191

.12

Kab

. Peg

unun

gan

Bin

tang

64

.664

.965

.17

65.3

365

.55

2.2

2.2

2.2

2.2

2.45

31.4

31.6

31.6

31.6

31.7

6 K

ab. Y

ahuk

imo

65.2

65.7

66.0

366

.25

66.5

32.

42.

4 2.

42.

42.

4231

.731

.831

.831

.831

.81

Kab

. Tol

ikar

a 65

.465

.565

.66

65.7

265

.84

2.4

2.4

2.4

2.4

2.94

3232

32.8

632

.68

32.8

7 K

ab. W

arop

en

64.1

64.2

64.5

964

.86

65.1

96.

26.

2 6.

276.

276.

2976

76.5

76.5

76.5

76.8

8 K

ab. B

oven

Dig

oel

65.6

65.8

66.1

766

.43

66.7

52.

43

33

3.1

31.4

31.7

31.7

31.7

31.7

5 K

ab. M

appi

65

.265

.465

.64

65.7

965

.99

2.2

2.8

3.8

3.8

3.89

31.2

31.3

31.3

31.3

31.3

5 K

ab. A

smat

64

.565

65.6

266

.166

.66

3.1

3.7

3.86

3.86

3.94

30.9

3131

3131

.07

Kab

. Sup

iori

64.8

6565

.29

65.4

865

.72

7.7

7.7

7.7

7.7

7.97

93.5

94.1

95.3

795

.37

95.7

1 R

ata-

Rat

a 66

.89

67.2

467

.46

67.6

167

.81

7.22

7.38

7.

947.

528.

0790

.21

91.4

091

.87

91.7

692

.12

 

104  

Lampiran 6. Angka Kemiskinan DOB (Juta Rupiah)

DOB Tahun Pemekaran Ke-

1 2 3 4 Kab. Aceh Singkil 36.6 50.9 41.9 43.1 Kab. Bireun 86.7 104.9 101.5 104.2 Kab. Simeuleu 21 26.7 24.3 26.6 Kota Lhoksemawe 20.7 24.4 22.2 19.4 Kota Langsa 20.5 20.6 19.4 19.1 Kab. Aceh Jaya 18.7 18.6 19.5 17.2 Kab. Nagan Raya 44.9 43.7 40 33.2 Kab. Gayo Lues 24.3 24.5 23.1 18.9 Kab. Aceh Barat Daya 32.8 33 33.5 27.4 Kab. Aceh Tamiang 57.5 56.7 50.8 50.8 Kab. Bener Meriah 30.2 28.1 31.3 28.5 Kota Padang Sidempuan 20.6 20.5 23.9 20 Kab. Nias Selatan 97.2 91.1 65.8 59.9 Kab. Pak Pak Bharat 9.2 8.6 6.1 5.9 Kab. Humbang Hasundutan 28.1 28.4 20 17.6 Kab. Serdang Bedagai 72.8 72.6 66.3 60.4 Kab. Samosir 31.2 36.1 24.4 22.8 Kab. Kep Mentawai 11.2 12.9 11.8 12.7 Kota Pariaman 6.2 5.5 3.9 3.5 Kab. Dharmas Raya 25.4 23.8 21.4 19.9 Kab. Solok Selatan 22.7 21.3 16.7 14.6 Kab. Pasaman Barat 45.5 42.7 34.4 30.4 Kab. Kuantan Singingi 64.4 63.5 61.6 58.8 Kab. Pelalawan 46.3 51.9 52.5 55.5 Kab. Rokan Hulu 82.2 92.7 95.9 91.4 Kota Dumai 22.9 21 21.3 19.6 Kab. Rokan Hilir 48.5 48.3 49.4 42.4 Kab. Siak 23.5 25.8 27 22.9 Kab. Sarolangun 40.5 38.9 39.6 39.6 Kab. Tebo 31.4 26 26.2 26.2 Kab. Muaro Jambi 25.2 27 26.5 26.5 Kab. Tanjung Jabung Timur 22.3 22.8 23.5 27.8 Kota Prabumulih 15.8 15.5 12.3 10 Kota Pagar Alam 16.9 15.2 13.7 11.2 Kota Lubuk Linggau 28 28.4 28.5 25.6 Kab. Banyuasin 149.5 149.9 165.6 122.4

105  

DOB Tahun Pemekaran Ke-

1 2 3 4 Kab. OKU Selatan 67.8 61.2 47.7 42.1 Kab. OKU Timur 103.1 90.7 69.6 57.7 Kab. Ogan Ilir 82.7 79.6 67.1 60.1 Kab. Muko-Muko 27.9 28.7 23.5 23.6 Kab. Lebong 16.4 16.7 13.7 13.6 Kab. Kepahiang 20.8 21.2 21 20.7 Kab. Kaur 41 44.5 31.4 29.1 Kab. Seluma 60 60.9 42.5 40.1 Kab. Way Kanan 118 112.3 112.3 108.4 Kab. Lampung Timur 273.2 263.5 257.2 248.4 Kota Metro 12.5 11.3 10.7 8.6 Kab. Bangka Selatan 13.5 9.6 8.2 8.9 Kab. Bangka Tengah 16 13.4 11.2 10.4 Kab. Bangka Barat 14.1 10.5 7.4 7.6 Kab. Belitung Timur 15.1 12.6 10.4 9.3 Kab. Karimun 9.2 12.3 11.5 20.1 Kab. Natuna 3.8 4.8 4.5 8.8 Kota Batam 25.2 28.1 28.1 50.3 Kota Tanjung Pinang 17 23.5 25.8 23.7 Kab. Lingga 27.7 26.9 28.8 15.4 Kota Depok 68.5 65 64 39.6 Kota Cimahi 43.5 50.8 42.2 43.7 Kota Tasikmalaya 48.6 52.9 59.5 54.5 Kota Banjar 17.1 13 12.9 15.7 Kota Batu 20.2 17.2 21.2 17.3 Kota Cilegon 19.9 17.5 14.5 18.7 Kota Bima 16.9 17.5 15.7 19.5 Kab. Sumbawa Barat 29.1 28.7 25.2 24.3 Kab. Lembata 31.3 32.2 33.5 34.4 Kab. Rote Ndao 28 30.7 30.1 38.8 Kab. Manggarai Barat 58.9 53.5 48.3 45.9 Kab. Bengkayang 59.1 34 29.5 29 Kab. Landak 77.8 82.4 75.2 87.1 Kota Singkawang 16 18.6 14.3 13.1 Kab. Melawi 36 35 27.1 23.5 Kab. Sekadau 21.8 19.3 14.8 12.3 Kab. Katingan 17.4 13.4 13 11.9 Kab. Seruyan 14 12.8 13.4 13 Kab. Sukamara 4.2 3.8 3.7 3.4

106  

DOB Tahun Pemekaran Ke-

1 2 3 4 Kab. Lamandau 5.4 4.9 4.8 4.6 Kab. Gunung Mas 10.2 9.3 9 8.7 Kab. Pulang Pisau 13.8 12.6 12 11.1 Kab. Murung Raya 9.8 8.9 8.7 8 Kab. Barito Timur 12 10.9 11.6 11 Kota Banjarbaru 6.4 8.1 6.6 6.6 Kab. Tanah Bumbu 22.1 17.8 12.9 13.5 Kab. Balangan 13.8 11.5 7.8 7.3 Kab. Nunukan 18.7 22.4 22.7 21.3 Kab. Malinau 10.1 11.2 11.3 10.8 Kab. Kutai Barat 21.3 19.8 19.9 20.1 Kab. Kutai Timur 27.7 28.5 27.9 26.6 Kota Bontang 8.7 8.2 7.9 7.6 Kab. Panajam Paser Utara 18.1 21.4 21.4 16.1 Kab. Kepulauan Talaud 10.1 11.7 11.9 9.7 Kota Tomohon 7.1 7 6.3 6.1 Kab. Minahasa Selatan 37.3 24.9 21.4 20.5 Kab. Minahasa Utara 17.5 17.5 14.7 14.2 Kab. Buol 29 29.8 29.5 34.1 Kab. Morowali 46.2 46.4 42.6 49.4 Kab. Banggai Kepulauan 94.6 42.9 40.1 42.1 Kab. Parigi Moutong 84.4 90.3 90.1 84.5 Kab. Tojo Una-Una 51 54 53.8 52.3 Kab. Luwu Utara 71.6 41.8 40.7 42.3 Kota Palopo 14.6 17.4 17.4 18.2 Kab. Luwu Timur 24.9 22.9 25.3 21 Kota Bau-Bau 22.1 21.3 23.1 22.6 Kab. Konawe Selatan 48.2 47.1 43.7 40.4 Kab. Bombana 24.2 23.6 21.8 20.2 Kab. Wakatobi 24.5 26 24.9 23 Kab. Kolaka Utara 26.7 26.8 29.3 28.4 Kab. Boalemo 63.7 33.8 34.3 32.5 Kab. Bone Bolango 39.1 36.1 27.1 24.1 Kab. Pohuwato 35.1 31.3 24.5 22.5 Kab. Mamasa 37.2 31.4 31 24.7 Kab. Mamuju Utara 10.9 9.2 7 7.1 Kab. Buru 48.7 38.3 38.3 41.8 Kab. Maluku Tenggara Barat 66.9 62.1 62.5 67.8

107  

DOB Tahun Pemekaran Ke-

1 2 3 4 Kab. Seram Bagian Barat 55.7 53.6 50.7 48 Kab. Seram Bagian Timur 31.8 31.8 30.8 29.3 Kab. Kepulauan Aru 26.9 25.9 29.8 28.5 Kota Ternate 7.9 6 6 7.8 Kota Tidore Kepulauan 6.6 5.9 5.2 4.9 Kab. Halmehera Selatan 24 23.3 23 20.8 Kab. Halmehera Utara 18.5 17.5 16.6 15.2 Kab. Kepulauan Sula 19.3 17.7 17.4 14.7 Kab. Halmehera Timur 14.2 13.5 13.8 13.5 Kota Sorong 56.2 16.9 21.6 71 Kab. Sorong Selatan 17.1 16 16.4 16.3 Kab. Kepulauan Raja Ampat 12.2 11.4 10.4 9.7 Kab. Teluk Bintuni 27.5 25.9 30.1 28.5 Kab. Teluk Wondama 11.9 11.5 12 11.1 Kab. Kaimana 14.2 14.7 13.7 10.6 Kab. Paniai 64.1 50.8 54.6 59 Kab. Mimika 33.2 38 38.8 42.3 Kab. Puncak Jaya 54.5 34.9 55.8 60 Kab. Sarmi 9.5 10.4 10.2 8.3 Kab. Keerom 11.5 11.7 11 11.5 Kab. Pegunungan Bintang 44.8 48 45 42 Kab. Yahukimo 66.7 71 69.4 72.7 Kab. Tolikara 21.6 21.1 21.1 21.9 Kab. Waropen 10.5 10.3 9.9 6.7 Kab. Boven Digoel 9.8 9.6 9.1 9.3 Kab. Mappi 21.4 23.5 23 24.4 Kab. Asmat 21 22 21.5 25.7 Kab. Supiori 7.1 6.9 6.1 6.2

 

 

108

 Lam

pira

n 7.

Tab

el S

tatis

tika

Des

krip

tif

Y

PD

RB

K

PAD

D

AU

IP

M

AK

D

KK

Mea

n -0

.000

206

985

4.52

3 4

7.19

347

250

.251

5 6

8.79

014

30.

0000

0 0

.191

489

Mea

n M

edia

n -0

.016

780

657

1.08

2 1

4.20

257

243

.041

6 6

9.28

000

22.

5000

0 0

.000

000

Med

ian

Max

imum

2

.007

851

136

488.

3 9

90.2

920

534

.223

0 7

7.10

000

248

.400

0 1

.000

000

Max

imum

M

inim

um

-0.5

8294

5 9

56.2

660

1.2

7000

0 2

2.70

800

47.

9400

0 3

.400

000

0.0

0000

0 M

inim

um

Std

. Dev

. 0

.275

538

150

24.5

0 1

35.0

695

85.

4812

0 5

.159

036

28.

9192

8 0

.394

876

Std

. Dev

. S

kew

ness

3

.340

502

6.3

9371

1 5

.413

320

0.3

7568

2 -2

.120

129

3.7

6781

4 1

.568

140

Ske

wne

ss

Kur

tosi

s 2

3.71

985

49.

4175

9 3

3.64

294

4.0

5155

4 9

.153

136

25.

4492

8 3

.459

064

Kur

tosi

s

Jarq

ue-B

era

278

4.44

6 1

3618

.90

620

5.21

1 9

.813

094

328

.065

1 3

294.

439

59.

0261

1 Ja

rque

-Ber

a P

roba

bilit

y 0

.000

000

0.0

0000

0 0

.000

000

0.0

0739

8 0

.000

000

0.0

0000

0 0

.000

000

Pro

babi

lity

S

um

-0.0

2899

8 1

3894

88.

665

4.27

9 3

5285

.47

969

9.41

0 4

230.

000

27.

0000

0 S

um

Sum

Sq.

Dev

. 1

0.62

899

3.1

6E+1

0 2

5541

29.

102

2985

. 3

726.

192

117

085.

4 2

1.82

979

Sum

Sq.

Dev

.

Obs

erva

tions

1

41

141

1

41

141

1

41

141

1

41

Obs

erva

tions

 

109

 Lam

pira

n 8.

Mat

riks K

orel

asi P

ears

on

Cov

aria

nce

Ana

lysi

s: O

rdin

ary

D

ate:

06/

04/1

1 T

ime:

05:

48

Sa

mpl

e: 1

141

In

clud

ed o

bser

vatio

ns: 1

41

Cor

rela

tion

Prob

abili

ty

Y

PDR

BK

PA

D

DA

U

IPM

A

K

DK

K

Y

1.00

0000

--

---

PDR

BK

0.

7474

051.

0000

00

0.

0000

----

-

PAD

0.

2081

19-0

.001

206

1.00

0000

0.

0133

0.98

87--

---

DA

U

-0.1

0642

3-0

.112

228

-0.1

2749

21.

0000

00

0.

2091

0.18

520.

1319

----

-

IPM

0.

1268

890.

0650

540.

1557

61-0

.448

844

1.00

0000

0.

1338

0.44

340.

0651

0.00

00--

---

AK

-0

.077

479

-0.0

6461

6-0

.089

890

0.28

9875

-0.1

2093

31.

0000

00

0.

3611

0.44

650.

2891

0.00

050.

1532

----

-

DK

K

0.27

4749

-0.0

0238

50.

4350

01-0

.238

070

0.40

5449

-0.1

4742

91.

0000

00

0.00

100.

9776

0.00

000.

0045

0.00

000.

0811

----

-

110  

 

0

2

4

6

8

10

12

-0.50 -0.25 0.00 0.25

Series: ResidualsSample 1 141Observations 141

Mean 4.62e-17Median -0.001657Maximum 0.425823Minimum -0.486082Std. Dev. 0.163619Skewness 0.020268Kurtosis 2.892809

Jarque-Bera 0.077156Probability 0.962157

Lampiran 9. Hasil Estimasi Faktor-Faktor yang Memengaruhi Keberhasilan Pemekaran Wilayah Kabupaten/Kota

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/04/11 Time: 05:49 Sample: 1 141 Included observations: 141 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

PDRBK 1.38E-05 1.38E-06 10.03624 0.0000 PAD 0.000225 0.000103 2.192300 0.0301 DAU 0.000132 0.000193 0.680270 0.4975 IPM -0.001115 0.003516 -0.317227 0.7516 AK 3.11E-05 0.000549 0.056558 0.9550

DKK 0.172543 0.044729 3.857553 0.0002 C -0.137318 0.265281 -0.517633 0.6056

R-squared 0.647381 Mean dependent var -0.000206 Adjusted R-squared 0.631592 S.D. dependent var 0.275538 S.E. of regression 0.167243 Akaike info criterion -0.690373 Sum squared resid 3.747987 Schwarz criterion -0.543981 Log likelihood 55.67130 Hannan-Quinn criter. -0.630884 F-statistic 41.00218 Durbin-Watson stat 1.453883 Prob(F-statistic) 0.000000

Lampiran 10. Uji Kenormalan Model Keberhasilan Pemekaran Wilayah Kabupaten/Kota di Indonesia

111  

 

Lampiran 11. Uji Homoskedastisitas Model Keberhasilan Pemekaran Wilayah Kabupaten/Kota di Indonesia

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

F-statistic 0.510807 Prob. F(6,134) 0.7993 Obs*R-squared 3.152833 Prob. Chi-Square(6) 0.7894 Scaled explained SS 2.694941 Prob. Chi-Square(6) 0.8460

Lampiran 12. Uji Autokorelasi Model Keberhasilan Pemekaran Wilayah Kabupaten/Kota di Indonesia

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 1.747592 Prob. F(10,124) 0.0774 Obs*R-squared 17.41713 Prob. Chi-Square(10) 0.0656