Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Penelitian ini bertujuan untuk menguji dan menganalisis secara empiris pengaruh Zakat (Z) terhadap kinerja keuangan pemerintah daerah yang diproksikan dengan rasio Kemandirian Keuangan Daerah (KKD). Penelitian ini menggunakan data panel dari 23 Pemerintah Kabupaten/Kota di Provinsi Aceh tahun 2011 s.d. 2018 dengan total 184 observasi. Data panel dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari Laporan Keuangan Pemerintah Daerah (audited) Pemerintah Kabupaten/Kota di Provinsi Aceh, Laporan Hasil Pemeriksaan BPK RI, serta publikasi resmi dari Badan Pusat Statistik. Penelitian ini berjenis penelitian hipotesis deduktif kuantitatif dengan metodologi pengujian menggunakan analisis model regresi data panel. Hasil penelitian ini membuktikan secara empiris bahwa (1) Zakat secara simultan (bersamaan dengan komponen Pendapatan Asli Aceh lainnya seperti Pendapatan Pajak Aceh, Retribusi Daerah, Pendapatan Pajak Aceh yang Dipisahkan, dan Lain-lain PAA yang Sah) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kemandirian Keuangan Daerah; dan (2) Zakat secara parsial (independen) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kemandirian Keuangan Daerah. Hasil pengujian hipotesis dengan model alternatif membuktikan bahwa secara empiris Zakat berpengaruh positif dan signifikan terhadap Kemandirian Keuangan Daerah Non Zakat. Hasil pengujian hipotesis model alternatif bersesuaian dengan hasil pengujian hipotesis model penelitian. ......This research aims to test and analyze the empirical evidence on the effect of Zakat (Z) towards local government’s financial performance with the rasio of Local Financial Autonomy (KKD) as proxy. This research using panel data from 23 District/Municipal Governments in Aceh Province for the year 2011 to 2018 with sum of 184 observations. Those panel data are secondary data which obtained from Local Government Financial Reports (audited) of District/Municipal Governments in Aceh Province, Audit Report from Supreme Audit Board The Republic of Indonesia, and official publications from Central Bureau of Statistics. The type of this research is quantitative-deductive hypothesis which used panel data regression model as research methodology. This research empirically proves that (1) Zakat has simultaneously (along with other Aceh’s Local Own-Source Revenue such as Aceh’s Tax Revenue, Local Retribution, Separated Aceh’s Local Own-Source Revenue, and Other Legal Aceh’s Own-Source Revenue) positive and significant effect toward Local Financial Autonomy; and (2) Zakat has partially (independently) positive and significant effect toward Local Financial Autonomy. Hypothesis testing with alternative model proves empirically that Zakat has positive and significant effect toward Non-Zakat Local Financial Autonomy. Alternative model’s hypothesis test result is similar with research model’s hypothesis test result.

Abstrak :
Model regresi data panel spasial error dinamis adalah model regresi data panel yang melibatkan lag dari variabel dependen dan komponen dependensi spasial error. Karena terdapat korelasi antara lag dari variabel dependen dan komponen error, estimasi dengan Ordinary Least Squares menjadi bias dan tidak konsisten. Oleh karena itu, dibutuhkan metode lain untuk menaksir parameter dalam model. Metode yang dapat digunakan adalah perluasan metode Arellano dan Bond yang mencakup metode instrumental variabel menggunakan variabel instrumen yang disarankan oleh Mutl (2006) dan prinsip Generalized Method of Moments (GMM). Kemudian ditambah dengan metode pendekatan Kapoor, Kelejian, dan Prucha (KKP) sehingga dihasilkan taksiran yang konsisten.

---

The dynamic spatial error panel data regression model is panel data regression model which involves lag of the dependent variable and error spatial dependence. Because there is correlation between the lag of the dependent variable and error components, the ordinary least squares estimator becomes biased and inconsistent. Therefore, we need another method to estimate parameters in the model. The method which can be used is the extended method of Arellano and Bond covering instrumental variable method using instrument variables suggested by Mutl (2006) and the principle of the Generalized Method of Moments (GMM). Then the method is coupled with the method of Kapoor, Kelejian, and Prucha (KKP) approach so that it produces consistent estimators.

Abstrak :
Model regresi data panel dinamis merupakan model regresi data panel yang melibatkan lag dari variabel dependen sebagai variabel eksplanatori yang berkorelasi dengan error. Lag dari variabel dependen tersebut dinamakan variabel endogen eksplanatori. Adanya variabel endogen eksplanatori menyebabkan estimasi parameter menggunakan metode OLS menghasilkan taksiran yang bias dan tidak konsisten. Oleh karena itu dibutuhkan metode lain untuk menaksir parameter, salah satunya adalah metode yang dikembangkan oleh Arellano dan Bond. Arellano dan Bond mengembangkan metode penaksiran parameter melalui proses first differencing dan metode instrumental variabel sehingga taksiran yang dihasilkan oleh metode ini memiliki sifat tak bias, konsisten dan efisien. Metode Arellano dan Bond tersebut kemudian dikembangkan oleh Blundell dan Bond dengan cara mengkombinasikan momen kondisi dan matriks instrumen antara model first difference dan model level untuk menghasilkan taksiran yang sama-sama tak bias dan konsisten tetapi lebih efisien yang dinamakan GMM-System Estimator. ......Regression model of dynamic panel data is a regression model of panel data involving lag of dependent variable as explanatory variables which are correlated with the error. Lag of dependent variable is called endogenous explanatory variables. The presence of this lag cause the estimates of the parameters produce the estimator that are biased and inconsistent using OLS method. Therefore, other methods are needed to estimate the parameters, one of is the method developed by Arellano and Bond. Arellano and Bond developed a method of parameter estimation through a process of first-differencing and instrumental variable method so that the estimator are unbiased, consistent and efficient. This method is then developed by Blundell and Bond with combine the moment conditions and matrix of instruments between first-difference model and level model to produce the estimator that are both unbiased and consistent but more efficient thus it called GMM-System estimator.