Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Transcript of Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Semester ITahun 2020
KEMENTERIAN KEUANGAN REPUBLIK INDONESIADIREKTORAT JENDERAL PERBENDAHARAAN
KANTOR WILAYAH DIREKTORAT JENDERAL PERBENDAHARAAN PROVINSI SULAWESI UTARA
JALAN BETHESDA NO 8 MANADO 95114 TELEPON (0431) 848444 FAKSIMILE (0431) 848666 SUREL KANWILDJPBNSULUTKEMENKEUGOID LAMAN WWWDJPBKEMENKEUGOIDKANWILSULUT
NOTA DINASNOMOR ND-686WPB302020
Yth Direktur Pelaksanaan AnggaranDari Kepala Kantor Wilayah Direktorat Jenderal Perbendaharaan Provinsi
Sulawesi UtaraSifat SegeraLampiran Satu BerkasHal Penyampaian Kajian Fiskal Regional Triwulan II Provinsi Sulawesi Utara
Tahun 2020Tanggal 10 Agustus 2020
Sehubungan dengan Surat Edaran Dirjen Perbendaharaan Nomor SE-61PB2017 tanggal
4 Agustus 2017 tentang Petunjuk Teknis Penyusunan Kajian Fiskal Regional bersama ini kami
sampaikan Kajian Fiskal Regional Triwulan II Provinsi Sulawesi Utara Tahun 2020 Softcopy juga
kami sampaikan melalui alamat e-mail loditpagmailcom dan ditpakemenkeugoid
Demikian disampaikan atas perhatian dan kerjasamanya diucapkan terima kasih
Ditandatangani secara elektronik MUHDI
KATA PENGANTAR
ldquoDiam tak lagi emas jika berada dalam situasi mengancamrdquo
(Sri Mulyani Indrawati Menkeu RI)
Pada saat penyusunan Kajian Fiskal Regional (KFR) ini kalimat diatas seakan pas dengan kondisi bangsa kita saat ini Semua elemen bangsa tidak boleh lagi hanya diam menunggu pandemi ini berakhir melainkan harus bahu membahu dalam setiap lini kehidupan berbangsa dan bernegara sehingga roda perekonomian tetap terus berputar sejalan dengan peningkatan kesejahteraan masyarakat yang tetap menerapkan protokoler kesehatan Suksesnya pembangunan nasional maupun daerah membutuhkan pengelolaan anggaran yang berkualitas bersih dan tepat sasaran
Pada kesempatan ini pertama-tama saya panjatkan puja dan puji syukur kepada Allah Subhanwatarsquoala Tuhan Yang Maha Kuasa atas rahmat dan tuntunan-Nya sehingga penyusunan Kajian Fiskal Regional Semester I Tahun 2020 ini dapat diselesaikan tepat waktu
Penyusunan kajian ini diarahkan pada analisis fiskal dan makroekonomi yang dapat digunakan dalam pencapaian tujuan kebijakan fiskal di Bumi Nyiur Melambai sepanjang semester I 2020 Adanya pandemi Covid-19 secara langsung maupun tidak langsung telah mempengaruhi berbagai sendi perekonomian di Sulawesi Utara Berbagai penyesuaian pola kerja pada sektor publik maupun swasta secara langsung berimplikasi pada kebijakan fiskal
Analisis fiskal diharapkan dapat memfasilitasi pencapaian tujuan makroekonomi dalam mendukung pencapaian fungsi APBN terkait alokasi distribusi dan stabilisasi seperti menyediakan informasi untuk penyusunan kerangka ekonomi makro yang menjadi dasar penyusunan kebijakan fiskal penyusunan APBNAPBD dan sebagai alat analisis dan evaluasi sejauh mana kebijakan fiskal pemerintah telah sesuai dengan tujuan makroekonomi yang telah ditetapkan Informasi yang tertuang dalam KFR diharapkan dapat dimanfaatkan oleh para pemangku kepentingan seperti penyusun kebijakan pelaksana kebijakan serta masyarakat dan investor
Akhir kata ijinkan kami menyampaikan ungkapan terima kasih kepada smua pihak yang telah membantu dalam penyusunan laporan ini Bagai peribahasa tiada gading yang tak retak kamipun menyadari bahwa Kajian Fiskal Regional ini masih jauh dari sempurna Saran masukan dan kritik perbaikan selalu kami harapkan
Manado 10 Agustus 2020 Kepala Kanwil DJPb Prov Sulut
MUHDI SE SIP MIS PhD
ii
DAFTAR ISI
Kata Pengantar i
Daftar Isi ii
Tim Penyusun iii
Ringkasan Eksekutif iv
Infografis v
BAB I PERKEMBANGAN DAN ANALISIS EKONOMI REGIONAL 1
A Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) 1
B Inflasi 3
C Indikator Kesejahteraan 3
BAB II PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN APBN 5
A Pendapatan Negara 6
B Belanja Negara 9
BAB III PENDAPATAN DAERAH 14
A Pendapatan Daerah 15
B Belanja Daerah 18
C Prognosis Realisasi APBD sampai dengan Triwulan IV 20
BAB IV PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN ANGGARAN
KONSOLIDASIAN (APBN DAN APBD)
22
A Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian 22
B Pendapatan Konsolidasian 22
C Belanja Konsolidasian 24
D Analisis Kontribusi Pemerintah Dalam Produk Domestik
Regional Bruto (Pdrb)
26
BAB V ISU REGIONAL DAMPAK KORONA TERHADAP PEREKONOMIAN
SULAWESI UTARA
28
Lampiran
Daftar Pustaka
iv
Ringkasan Eksekutif
Pembatasan aktivitas masyarakat sebagai salah satu bentuk penanganan dampak pandemi Covid-19 berimbas terhadap pertumbuhan ekonomi Sulawesi Utara yang tercermin di kuartal kedua tahun 2020 dimana PDRB terkontraksi hingga minus 389 persen Indikator ekonomi lainnya juga menunjukkan lapran yang negatif dimana terjadi deflasi tahun kalender tercatat hingga 106 persen Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) yang naik menjadi 557 persen dan Kemiskinan yang naik menjadi 762 persen Penutupan penerbangan internasional bandara Sam Ratulangi guna antisipasi penyebaran Covid-19 berdampak pada sektor pariwisata Sulawesi Utara yang pada akhirnya berimbas pada sektor Transportasi dan sektor Akomodasi Makanan dan Minuman yang sangat signifikan Kelapa kopra dan produk turunannya yang merupakan komoditas utama Sulawesi Utara menjadi penahan perlambatan perekonomian melalui sektor Pertanian Perkebunan dan sektor Industri Pengolahan
Selanjutnya dari sisi pemerintahan realisasi pendapatan negara baru tercapai 33 persen dari target dengan nilai sebesar Rp194 triliun dimana 68 persen bersumber dari perpajakan Sedangkan realisasi belanja pemerintah pusat mencapai 37 persen dengan nilai Rp296 triliun Penurunan kegiatan perkantoran dengan ditiadakannya kegiatanyang bersifat pengumpulan orang banyak seperti sosialisasi rapat workshop serta dengan adanya Work from Home berdampak signifikan terhadap penurunan realisasi belanja barang Realisasi belanja modal pun turut mengalami penurunan dengan adanya pembatasan aktivitas serta realokasi dan refocusing anggaran Realisasi Transfer Daerah dan Dana Desa juga mengalami penurunan sebagai dampak perubahan pagu TKDD pada APBN di awal bulan April sebagai bagian realokasi dan refocusing anggaran tersebut
Pandemi Covid-19 juga berdampak pada realisasi APBD dimana PAD konsolidasian mencapai Rp946 miliar turun hingga 18 persen dibanding periode yang sama tahun 2019 Pajak Hotel dan Rumah Makan menurun drastis akibat berkurangnya kunjungan wisatawan Sedangkan belanja daerah konsolidasian mencapai Rp54 triliun Adanya WFH dan pembatasan kegiatan perkatoran juga berpengaruh signifikan terhadap realisasi belanja barang konsolidasian Realisasi DAK Fisik yang baru 6 perlu diakselerasi dengan pola padat karya guna mengakselerasi perekonomian sekaligus meningkatkan penghasilan dan daya beli masyarakat
Peran fiskal dalam penanganan Covid-19 sangat penting Sejak awal pandemi pemerintah melalui berbagai kebijakan dan payung hukum berupaya mengoptimalkan kondisi fiskal dengan melakukan refocusing dan realokasi APBN sebagai langkah penanganan Covid-19 sekaligus meredam dampaknya terhadap pertumbuhan ekonomi dan kesejahteraan masyarakat Pemerintah daerah juga telah melakukan refocusing dan realokasi APBD guna penangan Covid-19 di daerah Pemerintah daerah di Sulawesi Utara telah mengalokasikan total sebesar Rp18 triliun dalam penyesuain APBD Perlu kerjasama dan snergi yang baik antar pemerintah pusat dan daerah agar penanggulangan pandemi cepat teratasi dan resesi ekonomi dapat diredam
iii
TIM PENYUSUN PENGARAHPENANGGUNGJAWAB KAKANWIL DJPB PROVINSI SULUT MUHDI KETUA TIM KEPALA BIDANG PPA II MUSHLIH EDITOR HATTA HASANUDDIN KONTRIBUTOR HATTA HASANUDDIN FRANGKY PASUHUK NOPRID DALAPANG MICHAEL AKAI LAYOUT DESIGN FRANGKY PASUHUK ALAMAT KANTOR WILAYAH DJPB PROV SULUT GKN MANADO LANTAI 3 JALAN BETHESDA NO 8 MANADO
( y-o-y)
PDRB -389INFLASI -019
TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA
557
()
TINGKAT PARTISIPASI ANGKATAN KERJA
6441
TINGKAT KEMISKINAN
762192370 JIWA
KOTA DESA
P1 0782 1538
P2 0152 0352
667
553 519 545
427
-389
507 505 502 497
297
-532
Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2
Sulut Nasional
20202019
PERTUMBUHAN EKONOMI SULAWESI UTARA ()
IPMSULUT 7299
NAS 7192
GINI RATIOSULUT 0371
NAS 0381
EKSPORUS$ 410 JT
US$ 86 JT IMPOR
NILAI TUKARPETANI
9652
TENAGA KERJAFORMAL
499 RIBUINFORMAL
657 RIBU
SUMBER
BEL PEGAWAI ndash Rp146 T
BEL BARANG ndash Rp112 T
BEL MODAL ndash Rp039 T
BEL BANSOS ndash Rp 13 M
60
54
7
80
62
60
Rp49 T
Rp164 M
Rp90 M
Rp895 M
Rp222 M
Rp725 M
BEL PEGAWAI ndash Rp329 T BEL BARANG ndash Rp13 T BEL MODAL ndash Rp029 T
HIBAH DAN BANSOS ndash Rp394 M BEL TAK TERDUGA ndash Rp103 M
1
BAB I
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS EKONOMI REGIONAL
Dampak pandemi Covid-19 terhadap pertumbuhan ekonomi Sulawesi Utara baru
terlihat di kuartal kedua tahun 2020 Provinsi Sulawesi Utara tidak mampu
mempertahankan kinerja positif pertumbuhan ekonominya pada triwulan I dan
menunjukkan angka laju pertumbuhan ekonomi yang terkontraksi cukup dalam hingga
minus 389 persen pada triwulan II Berbagai indikator perekonomian pun menunjukkan
penurunan kinerja Bermacam upaya pemerintah telah dilakukan guna meredam ancaman
resesi yang semakin nyata Perekonomian Sulut yang menurun pada periode triwulan II
diharapkan tidak akan mengalami perlambatan lebih dalam Perlu usaha ekstra dari
pemerintah baik pusat maupun daerah untuk menetapkan dan mengimplementasikan
kebijakan guna menjaga daya beli masyarakat sekaligus memastikan perekonomian terus
bertumbuh di tengah masa pandemi
A Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Pada Triwulan II 2020 perekonomian Sulawesi Utara mengalami penurunan
yang sangat tajam yakni minus 389 persen (yoy) Dampak pandemi Covid-19 yang
sudah dirasakan sejak periode Maret
terhadap perekonomian Sulawesi Utara
tercermin pada data PDRB Q2 yang
dikeluarkan oleh BPS Sulut Angka
tersebut masih di atas pertumbuhan
ekonomi nasional yang minus 532 persen
(yoy)
Distribusi 5 (lima) struktur ekonomi
Sulawesi Utara dari sisi penawaran (PDRB
ADHB) mengalami perubahan di Q2
Posisi sektor Transportasi dan
Tabel 11 Kinerja Indikator Makro Ekonomi amp Pembangunan Prov Sulut Semester 1 Tahun 2020
Indikator Target KUA-PPAS 2020
Target APBN-P 2020
Realisasi Semester 1
2020 Realisasi
Laju Pertumbuhan Ekonomi () 62 -04-23 -389 Belum Tercapai
Inflasi ( tahun kalender) 5 2-4 -106 Belum Tercapai
Tingkat Pengangguran Terbuka () 663 48-51 557 Tercapai
Kemiskinan () 73 85-9 762 Belum Tercapai Sumber KUA-PPAS Sulut UU APBN BPS
Grafik 11 Perkembangan PE Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
2
Pergudangan digeser oleh Administrasi
Pemerintahan Hal tersebut disebabkan
adanya pembatasan penerbangan
penerbangan internasional di Bandara Sam
Ratulangi untuk mengantisipasi penyebaran
virus Covid-19 Dari kelima sektor utama
tersebut hanya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan serta sektor
Industri Pengolahan yang menunjukkan
performa positif Kedua sektor tersebut
ditopang oleh sumber lapangan usaha yang
sama yaitu perkebunan kelapa sebagai bahan industri pengolahan kopra
Ditinjau dari sisi penawaran Covid-19 berdampak negatif pada hampir semua sektor
dan yang paling berat adalah sektor-sektor yang berhubungan dengan pariwisata seperti
transportasi akomodasi makanan dan minuman serta jasa lainnya seperti tempat hiburan
dan pusat perbelanjaan Bahkan sektor yang terdampak positif seperti Informasi dan
Telekomunikasi (dengan adanya WFH dan SFH) serta Jasa Keuangan tidak mampu
menopang penurunan sektor lainnya Penurunan perekonomian Sulut untuk Q2 masih
diredam pertumbuhan positif sektor Pertanian dan Industri Pengolahan yang termasuk
sektor dengan porsi terbesar
Pada sisi Permintaan wabah corona berimbas pada semua komponen PDRB Konsumsi
Rumah Tangga dan PMTB dengan porsi terbesar justru mengalami penurunan terdalam
sebagai akibat adanya social distancing dan ditutupnya beberapa pertokoan dan pusat
perbelanjaan sebagi antisipasi penyebaran pandemi Konsumsi pemerintah juga dinilai
kurang berkontribusi sebagai variabel penahan laju penurunan ekonomi
Perekonomian Sulawesi Utara masih berpotensi mengalami perlambatan jika
melihat perkembangan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara yang masih belum
menunjukkan penurunan Namun demikian dengan dilonggarkannya kebijakan social
distancing dan penerbangan kondisi perekonomian Sulawesi Utara diharapkan mampu
bangkit secara perlahan Beberapa hal yang patut menjadi perhatian adalah 1) Realisasi
belanja pemerintah pusat dan daerah perlu didorong dan diakselerasi agar mampu
berperan sebagai pendorong perekonomian regional 2) Sektor Pertanian Perkebunan
dan Perikanan khususnya perkebunan kelapa yang terbukti mampu tumbuh disaat sektor
usaha lainnya mengalami kelesuan serta mampu menopang sektor Industri Pengolahan
serta ekspor Sulawesi Utara perlu mendapatkan dukungan dari pemerintah daerah
Tumbuhnya sektor tersebut juga secara positif akan membuka lapangan kerja informal
baru alternatif bagi korban PHK dari sektor lapangan usaha lainnya 3) Proyek-proyek
Tabel 12 PDRB Sulut Triwulan II 2020
Sumber BPS diolah
3
pemerintah yang tertunda di semester I akibat kebijakan social distancing dapat segera
dimulai kembali dan diakselerasi Selain itu perlu dilakukan perubahan sistem pelaksanaan
proyek menjadi sistem padat karya agar dapat menyerap lebih banyak tenaga kerja serta
meningkatkan penghasilan masyarakat sekaligus mempertahankan daya beli Belanja
pemerintah akan menjadi sektor yang paling bisa diharapkan sekaligus dikendalikan
melalui penyerapan anggaran hingga kebijakan bantuan sosial seperti Kartu Pra-Kerja
BOS KPH hingga percepatan BLT dari Dana Desa diharapkan mampu menjaga daya beli
masyarakat
B Inflasi
Sampai dengan akhir triwulan II 2020 tingkat inflasi Sulawesi Utara mengalami
deflasi tahun kalender hingga 106 persen Inflasi Sulut pada bulan Juni 2020 tercatat
sebesar -019 lebih rendah dibanding inflasi nasional sebesar 018 persen serta jauh dari
sasaran KUA-PPAS tahun 2020 sebesar 5 persen
Kontribusi deflasi terbesar terutama dari sektor Transportasi yang mencapai 8
persen akibat penutupan sementara
Bandara Sam Ratulangi guna
antisipasi penyebaran wabah Covid-
19 Berdasarkan kontribusi timbulnya
deflasi pada Semester I dipengaruhi
pada kelompok pengeluaran utama
yaitu Makanan Minuman dan
Tembakau Hal ini menggambarkan
bahwa deflasi yang terjadi pada
semester pertama lebih disebabkan karena masyarakat menahan diri untuk tidak
meningkatkan konsumsi produk dimaksud karena adanya social distancing Dengan
demikian salah satu langkah pengendalian inflasi di Sulut ke depan saat terdapat
pelonggaran kebijakan social distancing adalah menjaga pasokan komoditas volatile foods
terutama cabe dan tomat sayur yang merupakan produk-produk yang mendorong timbulnya
inflasi Dengan pasokan yang memadai diharapkan mampu menghambat kenaikan harga
secara cepat (hiperinflasi)
C Indikator Kesejahteraan
Kondisi ketenagakerjaan dari sisi Tingkat Pengangguran Terbuka Sulawesi
Utara pada periode laporan Februari 2020 menunjukkan penurunan Sebagaimana
data BPS Tingkat Pengangguran Terbuka Sulut pada periode ini naik 020 persen
dibandingkan periode Februari tahun 2019 menjadi 557 persen Dengan capaian tersebut
Grafik 12 Perbandingan Inflasi Bulanan Sulut-Nasional tahun 2020
Sumber BPS Sulut diolah
4
target Pemprov Sulut untuk menurunkan pengangguran dibawah 663 persen pada tahun
2020 telah tercapai (KUA-2020) dan diharapkan mampu dipertahankan hingga akhir tahun
Secara umum penambahan TPT
lebih karena bertambahnya jumlah
usia kerja (15 tahun) serta banyak
lulusan SMA sederajat yang belum
terserap lapangan pekerjaan
Pemerintah daerah perlu
keseriusan dalam mengurangi
pengangguran dengan membuka
banyak pelatihan
Data TPT pada triwulan kedua diprediksi akan meningkat seiring dengan adanya pandemi
Covid-19 dan akan berimbas pada sektor informal yang mencapai 657 ribu orang (5687)
Disnaker Sulut menyatakan bahwa data per 8 April 2020 terdapat 2083 tenaga kerja di
PHK dan 3190 dirumahkan oleh pengusaha Sedangkan data penerima Kartu Pra-Kerja
yang telah terdaftar sebanyak 6059 orang
Jumlah penduduk miskin di Sulut naik sebanyak 3770 jiwa dibandingkan periode
September 2019 Kenaikan tersebut
terjadi di perkotaan sebanyak 3900
jiwa sedangkan jumlah penduduk
miskin di pedesaan mengalami
penurunan sebanyak 130 jiwa
Kenaikan penduduk miskin di
perkotaan diduga sebagai akibat
pandemi Covid-19 yang mengubah
perilaku aktivitas ekonomi dan
penurunan pendapatan Dana desa
perlahan mampu menunjukkan dampak positif tehadap kesejahteraan penduduk desa yang
ditunjukkan dengan penurunan jumlah penduduk miskin
Beberapa faktor kenaikan angka kemiskinan selain perlambatan perekonomian
akibat pandemi Covid-19 juga disebabkan oleh rata-rata upah buruh per hari yang
mengalami penurunan 358 persen Sementara itu pada tingkat harga barang secara
umum untuk periode September-Maret khususnya di akhir tahun 2019 terjadi inflasi yang
relatif tinggi Di sisi lain kenaikan nilai tukar petani turut membantu penurunan kemiskinan
di pedesaan
Grafik 14 Profil Tingkat Kemiskinan Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
Grafik 13 Perkembangan TPT Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
5
BAB II
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS
PELAKSANAAN APBN
Sampai dengan periode Semester I tahun 2020 anggaran belanja pemerintah pusat
di wilayah Sulawesi Utara mengalami penurunan jika dibandingkan dengan anggaran
belanja pada periode yang sama tahun sebelumnya Secara rinci pelaksanaan APBN di
Sulut adalah sebagai berikut
Tabel 21 Realisasi APBN Semester I 2020 di Sulawesi Utara
Sumber GFS Sulut diolah
Realisasi Pendapatan Negara di Sulawesi Utara mengalami penurunan sebesar 244
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Sedangkan pada realisasi
belanja pegawai dan belanja barang (belanja operasional) mengalami penurunan 5-10
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Penurunan pagu yang sangat
signifikan terjadi pada belanja modal yaitu mencapai hingga 50 persen dikarenakan
refocusing dan realokasi APBN yang dialihkan ke dalam pos belanja khusus penangan
Covid-19 Namun yang perlu menjadi perhatian adalah faktor kesiapan Pemda terhadap
perbaikan tata kelola Transfer ke Daerah dan Dana Desa (TKDD) yang lebih terencana
pada setiap tahapan Berdasarkan data yang ada realisasi Dana Transfer Daerah
khususnya DAK Fisik belum optimal
6
A Pendapatan Negara
Salah satu fungsi APBN dalam kerangka ekonomi makro adalah sebagai stabilisator
Dari sisi pendapatan pemerintah dapat mempengaruhi perekonomian melalui
perubahan besaran pada penerimaan perpajakan Hal ini dikarenakan penerimaan
perpajakan merupakan variabel yang mempengaruhi secara tidak langsung terhadap
perkembangan variabel pembentuk agregate demand yaitu variabel konsumsi
masyarakat (C) dan investasi (I)
Pada tahun 2020 target penerimaan pajak adalah sebesar Rp45 triliun Target
tersebut mengalam i kenaikan 667 persen dibandingkan dengan target tahun 2019
sebesar Rp42 triliun
1 Penerimaan Perpajakan
Penerimaan perpajakan dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu Pajak Dalam
Negeri dan Pajak Perdagangan
Internasional Pajak Dalam Negeri
terdiri atas lima jenis pajak yaitu Pajak
Penghasilan (PPh) Pajak
Pertambahan Nilai (PPN) Pajak Bumi
dan Bangunan (PBB) Cukai dan Pajak
Lainnya sedangkan Pajak
Perdagangan Internasional terdiri atas
Bea Masuk dan Bea Keluar Sampai
dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan Perpajakan baru
mencapai Rp134638 miliar atau 2937 persen dari target Kota Manado sebagai
kontributor utama menyumbangkan sebesar Rp74578 miliar (554 persen) dari
penerimaan sampai dengan semester I
a) Pajak Penghasilan (PPH)
Sebagian besar penerimaan PPh terkonsentrasi di wilayah Kota Manado sebagai
pusat bisnis di Sulut dimana
sebagian besar pengusaha
terdaftar di kota ini Sampai
dengan Semester I realisasi
Pendapatan Pajak Penghasilan
237854 205758
7345 5485
84367
45565
1527 1952
PPh PPN amp PPnBM
PBB PajakLainnya
Grafik 21 Realisasi terhadap Pagu Perpajakan Sulawesi Utara sd Semester I
TA 2020 (dalam miliar Rp)
Target TA 2020 Real sd Sem I
Grafik 23 PPh per Kabupaten di Sulut sd Semester I
2020 (dalam miliar Rp)
sumber Kanwil DJP Sulutenggomalut
7
baru mencapai Rp84366 miliar atau 3547 persen dari target 2020 sebesar Rp23785
miliar
b) Pajak Pertambahan Nilai (PPN) dan Pajak Penjualan Atas Barang Mewah
(PPnBM)
Realisasi PPN dipengaruhi antara lain oleh kegiatan proyek pemerintah terjaganya
konsumsi Rumah Tangga dan impor serta
dukungan sistem pembayaran pajak yang
online dengan administrasi perpajakan
Proporsi penerimaan PPN berdasarkan
wilayah tidak jauh berbeda dengan
penerimaan PPh Sampai dengan periode
Semester I 2020 realisasi pendapatan
PPN dan PPnBM baru mencapai Rp45565 miliar atau 2215 persen dari target 2020
sebesar Rp20575 miliar
c) Pajak Bumi dan Bangunan (PBB)
Pendapatan PBB di Sulut tergolong kecil karena bukan daerah pertambangan Dari 15
KabKota hanya 3 daerah yang memiliki
realisasi penerimaan yaitu Kota Manado
Kota Bitung dan Kab Bolaang
Mongondow Perlu re-evaluasi NJOP di
beberapa daerah karena terdapat
daerah yang tergolong cukup ramai
(pusat keramaian) dengan nilai transaksi
penjualan tanah cukup tinggi namun
memiliki NJOP yang sangat rendah Sampai dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan PBB baru mencapai Rp1527 miliar atau 2080 persen dari target 2020
sebesar Rp7345 miliar
d) Pajak Perdagangan Internasional (Bea Masuk amp Bea Keluar) dan Pendapatan
Cukai
Faktor-faktor penopang penerimaan Kepabeanan dan Cukai sd periode Semester I
tahun 2020 di Provinsi Sulawesi Utara adalah sebagai berikut
1 Bea Masuk
- Hampir seluruh perusahaan di bidang pertambangan dan bidang lainnya untuk
sementara menghentikan kegiatan importasinya mengingat sebagian besar
komoditas berasal dari negara yang terdampak Covid-19
Grafik 25 PBB per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam juta)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
Grafik 24 PPN dan PPnBM per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
8
- Penerimaan Bea Masuk dari sektor barang bawaan penumpang menurun hal
ini dikarenakan adanya penutupan penerbangan langsung dari luar negeri
- Penerimaan Bea Masuk dari Pos Lalu Bea tidak terlalu dipengaruhi dampak
Covid-19
2 Bea Keluar
Penerimaan bea keluar di provinsi Sulawesi Utara masih bersumber pada ekspor
produk Crude Palm Oil (CPO) dan produk turunannya di Bitung Penerimaan bea
keluar dari PKE diprediksi akan mengalami peningkatan dan akan melampaui
target pada akhir tahun
3 Cukai
Penerimaan Cukai di Sulawesi Utara sebagian besar berasal dari produksi Pabrik
MMEA (Minuman Mengandung Etil Alkohol) Pemerintah setempat menghimbau
untuk menutup tempat
hiburan dalam rangka
menghindari penyebaran
Covid-19 Penutupan
tempat hiburan tersebut
mengakibatkan
menurunnya permintaan
konsumen MMEA sehingga
perusahaan Pabrik MMEA mengurangi jumlah produksi MMEA Hal tersebut
mengakibatkan menurunnya penerimaan cukai
Penerimaan Cukai hingga periode Semester I baru mencapai 2536 persen yaitu
Rp16 miliar dari target sebesar Rp631 miliar Sementara itu target penerimaan
Pajak Perdagangan Internasional yang berasal dari Bea Masuk telah mencapai
Rp912 miliar atau 7645 persen dari target Rp1193 miliar sedangkan Bea Keluar
telah mencatatkan realisasi Rp153 miliar atau 8095 persen dari target Rp189
miliar
e) Pendapatan Pajak Lainnya
Sampai dengan Semester I 2020 realisasi Pajak Lainnya mencapai Rp1952 miliar
atau sebesar 3559 persen dari target Rp5484 miliar Sumber pendapatan Pajak
Lainnya berasal dari pendapatan bea materai pendapatan pajak tidak langsung
lainnya dan pendapatan bunga penagihan pajak sehingga pos ini sebagian besar
berada di Kota Manado
2 Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP)
Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) merupakan seluruh penerimaan pemerintah
pusat yang bukan berasal dari penerimaan perpajakan Sampai dengan Semester I
Grafik 26 Bea Masuk Bea Keluar dan Cukai Prov Sulut sd Semester I TA 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJBC Sulbagtara
9
2020 realisasi PNBP di Sulawesi Utara sudah mencapai Rp59773 miliar atau 477
persen dari target Rp125421 miliar untuk tahun 2020 Realisasi PNBP Semester I
2020 mengalami penurunan 2137 persen dibandingkan dengan realisasi tahun
sebelumnya pada periode yang sama
B Belanja Negara
Belanja negara berperan
sebagai stimulus fiskal
dalam mendukung sektor
riil dan pertumbuhan
ekonomi Peningkatan
pagu belanja pemerintah
setiap tahunnya harus
disertai dengan
optimalisasi pelaksanaan
anggaran
KementerianLembaga Sebaliknya efisiensi belanja harus tetap dilakukan agar belanja
negara lebih berkualitas melalui penghematan belanja barang dan belanja yang tidak
prioritas subsidi yang lebih tepat sasaran serta mendorong pembangunan
infrastruktur daerah melalui anggaran Dana Bagi Hasil (DBH) dan Dana Alokasi Umum
(DAU)
1 Belanja Pemerintah Pusat
Penyerapan Belanja Pemerintah Pusat di Provinsi Sulawesi Utara menunjukkan tren
kenaikan yang proporsional
setiap bulannya dengan
capaian Rp295837 miliar
atau 3721 persen dari pagu
Rp794956 miliar sampai
dengan akhir Semester I
2020 Belanja Pegawai
masih mendominasi
realisasi belanja hingga
Semester I sebesar
Tabel 22 Penerimaan PNBP Prov Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Grafik 27 Tren Realisasi Belanja Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber MEBE diolah
Grafik 28 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi Belanja Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
10
Rp145693 miliar atau 4636 persen dari pagu Rp314280 miliar diikuti oleh Belanja
Barang sebesar 3296 persen kemudian Belanja Modal 2725 persen Sedangkan
untuk Belanja Bantuan Sosial sampai dengan akhir Semester I 2020 baru mencatatkan
realisasi 1098 persen
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Alokasi pagu TKDD Sulawesi Utara tahun 2020 sebesar Rp1262685 miliar meningkat
044 persen dari pagu tahun sebelumnya Sampai dengan akhir Semester I tahun 2020
Dana Alokasi Umum (DAU) dan Dana Bagi Hasil (DBH) di Sulut telah mencatatkan
realisasi belanja masing-
masing sebesar 5996
persen dan 5008 persen
Sementara itu realisasi
belanja DAK Fisik baru
sebesar Rp8963 miliar atau
638 persen dari pagu
Rp140468 miliar
sedangkan DAK Non Fisik
telah mencatatkan realisasi
sebesar Rp89517 miliar
atau 7965 persen dari pagu 112384 miliar Penyaluran Dana Desa dalam bentuk
Bantuan Langsung Tunai (BLT) sampai dengan akhir periode Semester I 2020 telah
mencapai Rp72532 miliar atau 5920 persen dari pagu Rp122524 miliar sedangkan
realisasi Dana Insentif Daerah (DID) sebesar Rp22252 miliar atau 6217 persen dari
total pagu Rp35794 miliar Perbandingan Pagu dan Realisasi TKDD dapat dilihat pada
grafik berikut
Terdapat penyesuaian pagu TKDD di bulan April 2020 melalui Peraturan Menteri
Keuangan (PMK) Nomor 35 Tahun 2020 tentang Pengelolaan Transfer Ke Daerah dan
Dana Desa Tahun Anggaran 2020 Dalam Rangka Penanganan Pandemi Corona Virus
Disease 2019 (COVID-19) danatau Menghadapi Ancaman yang Membahayakan
Perekonomian Nasional
3 Pengelolaan BLU
Terdapat 5 (lima) instansi pemerintah yang berstatus BLU di Provinsi Sulawesi Utara
Pada tahun 2020 terdapat penambahan dua satker BLU yaitu Rumkit TkIII RW
Monginsidi dan Politeknik Kesehatan Manado sehingga diharapkan dapat memberikan
stimulus yang lebih baik untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat
Grafik 29 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi TKDD Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
11
Kedepannya satker tersebut masih perlu pembinaan yang intensif sehingga dalam
masa transisi pelaksanaan kegiatan operasionalnya tidak mengalami kendala yang
akan berdampak terhadap kualitas layanan kepada masyarakat
Secara umum realisasi belanja keseluruhan satker BLU sudah berada pada kisaran
50 persen kecuali
Universitas Sam Ratulangi
yang baru mencatatkan
realisasi sebesar 2616
persen dikarenakan
karena adanya proses
penyesuaian nomenklatur
dan aktivitas perkuliahan
yang dilaksanakan secara daring sehingga memangkas biaya operasional Dari sisi
performa hanya Unsrat dan Poltekes Manado yang menunjukkan perbaikan dibanding
tahun 2019 Beralihnya kegiatan belajar mengajar menjadi metode daring berimbas
pada turunnya biaya operasional BLU dimaksud sedangkan pada BLU bidang
kesehatan mengalami kenaikan biaya operasional sehubungan dengan pandemi
Covid-19
4 Manajemen Investasi Pusat
a Permasalahan outstanding pinjaman pemerintah pusat kepada pemerintah daerah
di Sulut telah dilakukan melalui kebijakan debt swap untuk hutang bunga pada Kota
Bitung dan Kota Manado serta pengalihan pinjaman ke Pemda untuk pinjaman
PDAM Sangihe Progres pelaksanaan proyek debt swap Kota Bitung telah selesai
di verifikasi oleh Dit SMI sedangkan debt swap Kota Manado masih akan berjalan
sampai dengan akhir tahun 2020 Selanjutnya untuk penyelesaian hutang PDAM
Kab Kep Sangihe telah dialihkan ke Pemda Kab Kep Sangihe
b Hasil monitoring laporan penyaluran KUR di Sulut pada SIKP menunjukkan bahwa
jumlah realisasi KUR sebesar Rp377 miliar pada 9813 debitur dengan rata-rata
pinjaman sebesar Rp3845 juta
c Penyaluran Kredit Ultra Mikro (UMi) di wilayah Sulawesi Utara mencapai Rp266
miliar pada 490 debitur dengan rata-rata pinjaman Rp542 juta
C Prognosis Realisasi APBN
Proyeksi realisasi APBN Semester II 2020 dilakukan secara empiris menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
Tabel 22 Performa Operasional Satker BLU sd Triwulan II 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Laporan Operasional e-Rekon DJPb
12
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecasting peramalan jangka
pendek Pengolahan data statistik menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 dengan
Variabel yang digunakan adalah realisasi APBN bulanan tahun 2013-2019 yang
bersumber dari Aplikasi Monev PA dan OMSPAN Untuk pendapatan (Perpajakan dan
PNBP) yang digunakan adalah angka realisasi 84 bulan (n= 84 ) sedangkan Belanja
Negara menggunakan data persentase realisasi bulanan (n= 84) kecuali Belanja
Modal yang menggunakan data persentase realisasi bulanan periode April-Desember
(n=63) mengingat pergerakan yang signifikan atas realisasi jenis belanja barang dan
modal terjadi pada periode tersebut (bulan 1-3 bersifat outlier) Proyeksi Transfer
Daerah menggunakan data persentase realisasi bulanan tahun 2015 sd 2019 dari
SIMTRADA (n=60) Hasil ringkas analissi dapat dilihat di bawah sedangkan hasil
pengolahan keseluruhan terdapat pada Lampiran I
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (012)-Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 = Rp 542462
Miliar
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
9329 dari total Pagu Belanja
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
812 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
8418 dari total Pagu Belanja Modal
Prognosis Transfer Daerah (Angka dalam persen)
ARIMA (302) ndash Signifikan
Total Proyeksi Semester II 2020 =
5852 dari total Pagu Transfer
13
Pendapatan Sulut hingga akhir tahun diperkirakan mencapai Rp488216 miliar atau
turun 04 Selain dampak akibat penurunan perekeonomian secara makro kontraksi
pendapatan negara disebabkan adanya berbagai insentif pajak yang diberikan
pemerintah sebagai bagian upaya Pemulihan Ekonomi Nasional Pertumbuhan belanja
modal yang turun hingga 54 lebih disebabkan oleh turunnya pagu akibat realokasi
anggaran KL yang mencapai lebih dari 50 Sedangkan belanja barang diprediksi
menurun cukup tajam sebagai efisiensi akibat pembatasan aktivitas kegiataan
perkantoran akibat Covid-19 Tabel 23 Prognosis Realisasi APBN sampai dengan Semester II TA 2020
UraianPagu
Target
Realisasi
Sem I
2020 (Rp)
Prognosis
TA 2020
(Rp)
Prognosis
TA 2020
()
Prognosis
Semester
II 2020
(Rp)
Realisasi
Tahun 2019
(Rp)
Growth
()Keterangan
Pendapatan 581864 193185 488216 84 295031 489940 -04
Kemenkeu memprediksi
penurunan penerimaan
sebesar 10 akibat covid
Belanja
Bel Pegawai 314428 145698 293346 93 147648 304936 -38
Bel Barang 337651 112078 274174 81 162096 357960 -234
Bel Modal 140593 38782 118358 84 79576 257157 -540
Transfer
Daerah1262687 700576 1220765 97 520189 1401955 -129
Terdapat penyesuaian pagu
transfer daerah akibat covid
Telah dilakukan realokasi
pagu belanja oleh masing-
masing KL
14
BAB III PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN APBD
Perkembangan kinerja APBD seluruh pemda di Sulawesi Utara sd triwulan II 2020
menunjukkan penurunan dibanding periode yang sama tahun 2019 khususnya dari sisi PAD Hal
tersebut tidak terlepas dari imbas pandemi Covid-19 yang menghambat berbagai kegiatan
perekonomian sehingga mempengaruhi pola realisasi pendapatan maupun belanja daerah Secara
rinci perkembangan APBD pemerintah daerah lingkup Provinsi Sulawesi Utara dapat dilihat pada
tabel berikut
Tabel Perkembangan APBD Lingkup Prov Sulut sd Triwulan II TA 2020 (dalam miliar Rupiah)
Sumber LRA Pemda dan Simtrada DJPK data sementara
15
Dampak pandemi Covid-19 terhadap realisasi belanja APBD terlihat dari tingginya
realisasi belanja hibah dan belanja tak terduga di semester I TA 2020 dan rendahnya
belanja barang akibat berkurangnya kegiatan operasional perkantoran yang lebih banyak
dilakukan melalui sistem Work from Home (WFH) Untuk selanjutnya perlu dilakukan
percepatan realisasi belanja di semester II TA 2020 guna membantu mengakselerasi
perekonomian yang terhambat pandemi covid-19
A Pendapatan Daerah
Realisasi pendapatan daerah hingga triwulan II 2020 secara agregat telah mencapai
44 persen dari target Secara proporsional sumber penerimaan terutama yang berasal dari
transfer pemerintah pusat sebesar 84 persen (Rp6771 miliar) dan PAD sebesar 12 persen
(Rp9462 miliar) Hal tersebut menunjukan rendahnya tingkat kemandirian pemda di
Sulawesi Utara
1 Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Sampai dengan triwulan II 2020 realisasi PAD pemda lingkup Sulawesi Utara mencapai
38 persen dari target Dari total realisasi tersebut kontribusi terbesar disumbang oleh
Pemprov Sulut yang
mencapai 599 persen
Sementara pada tingkat
kabupatenkota realisasi
terbesar berturut-turut
disumbang oleh Kota
Manado Kab Minahasa
Utara Kab Minahasa dan
Kota Bitung Dominasi
penerimaan PAD keempat
daerah tersebut tak terlepas
dari faktor geografis yang
strategis sebagai pusat
perekonomian selain
topangan SDA penghasil PAD Hasil Analisa Metode Klassen LQ dan Shift Share
yang disajikan pada KFR Tahunan 2019 Kanwil DJPb Provinsi Sulawesi Utara
menunjukkan sektor unggulan masing-masing daerah yaitu Kota Manado
Penyediaan Akomodasi Makan dan Minum Kota Bitung Transportasi dan
Pergudangan Kabupaten Minahasa Konstruksi dan Sektor Unggulan dan Kab
Minahasa Utara Pertambangan dan Penggalian
Grafik Kontribusi Pemda thd Total Realisasi PAD Sulut sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Prov Sulawesi
Utara 599
Kab Minahasa
29
Kota Bitung
28
Kota Manado
136
Kab Minut 33
Prov Sulawesi Utara
KabBolmong
Kab Minahasa
Kab Sangihe
Kota Bitung
Kota Manado
Kab Talaud
Kab Minsel
Kota Tomohon
Kab Minut
Kota Kotamobagu
Kab Mitra
Kab Bolmut
Kab Sitaro
Kab Boltim
Kab Bolsel
16
a Penerimaan Pajak Daerah
Realisasi Pajak Daerah agregat sampai dengan triwulan II 2020 lingkup Provinsi Sulut
sebesar Rp6441 miliar
atau sebesar 37 persen
dari target
Pada tingkat KabKota
Pemkot Manado tercatat
sebagai daerah
penyumbang pajak daerah
terbesar yaitu sebesar
Rp9105 miliar Namun
angka tersebut jauh
menurun dibanding periode
yang sama tahun sebelumnnya yang mencapai Rp2204 miliar dan juga baru 26 dari
target yang ditetapkan di awal tahun Dampak pandemi sangat mempengaruhi pajak
daerah Kota Manado mengingat penurunan drastis salah satu sumber utamanya yakni
Pajak Hotel dan Pajak Rumah Makan Penurunan jumlah wisatawan yang mencapai
99 akibat ditutupnya penerbangan internasioanal serta insentif pajak yang diberikan
pemerintah daerah menjadi penyebab hilangnya potensi pajak daerah di sektor ini
b Penerimaan Retribusi Daerah
Penerimaan Retribusi Daerah Sulut hingga triwulan II 2020 secara agregat sebesar
Rp1458 miliar atau 42
persen dari target
tumbuh sebesar 23
persen dibanding
capaian kuartal II di
tahun sebelumnya
Kota Kotamobagu
tercatat sebagai
daerah dengan
penerimaan retribusi
terbesar semester pertama pada dua tahun terakhir yang sumber utamanya berasal
dari Retribusi Layanan Kesehatan yang mencapai Rp17 miliar di tahun 2020
Grafik Perbandingan Realisasi Pajak Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Retribusi Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
17
c Penerimaan Hasil Kekayaan yang dipisahkan
Secara agregat realisasi pos Penerimaan Hasil Kekayaan yang Dipisahkan di Sulut
tercatat pada triwulan II
2020 sebesar Rp602
miliar atau 74 persen dari
target yang telah
ditetapkan
Tingginya penerimaan
daerah dari pos
penerimaan ini terutama
ditopang peningkatan
kinerja BUMD (terutama
Bank Sulutgo) yang berdampak pada besarnya pembagian deviden ke semua pemda
d Lain-Lain PAD Yang Sah
Pendapatan bunga
menjadi sumber
utama sektor ini atas
dana simpanan
Pemda dari
pendapatan dan
SILPA TA
sebelumnya yang
cukup besar terutama di Pemerintah Kota Manado
2 Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat
Realisasi pendapatan transfer pemerintah pusat sd triwulan II tahun 2020 ke pemda
lingkup Provinsi Sulut telah mencapai Rp67 triliun atau 48 persen dari target
Dibandingkan periode yang sama tahun lalu capaian realisasi pada periode laporan ini
tidak ada perbedaan yang signifikan Komposisi realisasi pendapatan transfer daerah
sebagian besar berasal dari transfer DAU yang mencapai 85 persen selanjutnya DAK
sebesar 3 persen Dana Penyesuaian sebesar 9 persen dan DBH sebesar 3 persen
Tingginya dana DAU sejalan dengan penguatan desentralisasi pemerintah pusat di
daerah Sementara itu hal yang perlu mendapat perhatian adalah masih rendahnya
realisasi DAK Fisik lingkup Sulawesi Utara yang mencerminkan kinerja pelaksanaan
kegiatan yang belum maksimal Sampai dengan akhir Juni 2020 dana DAK fisik baru
terealisasi sebesar Rp8963 miliar dari pagu Rp14 triliun
Grafik Perbandingan Realisasi Kekayaan Yang Dipisahkan (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Lain-Lain PAD yang Sah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
18
3 Lain-Lain Pendapatan Daerah yang Sah
Capaian realisasi pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah sd triwulan II 2020
sebesar 20 persen dari target yang telah ditetapkan Hanya beberapa pemda yang
memasang target untuk pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah
B Belanja Daerah
1 APBD Berdasarkan Jenis Belanja
Kinerja penyerapan anggaran daerah untuk periode sampai dengan triwulan II 2020 tidak
jauh berbeda dengan periode yang sama tahun 2019 Realisasi belanja daerah secara
keseluruhan (Pemprov dan PemkabPemkot) sebesar Rp59 triliun atau sebesar 31
persen dari pagu
Grafik Perbandingan Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
Grafik Proporsi Pagu Belanja dan Persenatase Realisasi sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
19
Ditinjau dari komposisi realisasi belanja daerah belanja pegawai masih mendominasi
belanja daerah di seluruh pemda lingkup Provinsi Sulawesi Utara ditunjang dengan
adanya pencairan THR bagi PNS pada bulan Mei 2020 Sementara realisasi belanja
modal yang paling berdampak bagi perekonomian baru terealisasi sebesar 8 persen
Pos belanja pembeda di tahun 2020 adalah belanja tak terduga yang telah terealisasi
sebesar Rp103 miliar jauh melebihi pagu awal yang hanya Rp41 miliar serta
dialokasikannya Belanja lainnya sebesar Rp14 triliun sebagai bagian dari penanganan
pandemi Covid-19 Bahkan total realisasi kedua pos tersebut dua kali lipat dari realisasi
belanja modal
2 Rasio Belanja
Salah satu arah kebijakan Pemerintah untuk meningkatkan kualitas belanja dan
akuntabilitas pengelolaan keuangan daerah serta untuk menjamin ketersediaan
kuantitas dan kualitas pelayanan dasar bagi masyarakat adalah dengan meningkatkan
rasio belanja modal dan mengurangi rasio belanja pegawai terhadap total belanja
daerah Untuk itu dalam RPJMN tahun 2020-2024 memiliki sasaran Terwujudnya
Indonesia Maju yang Berdaulat Mandiri dan Berkepribadian Berlandaskan
Gotong-Royong dan diharapkan rata-rata belanja modal seluruh pemda telah
mencapai 30 persen dan rata-rata belanja pegawai mencapai 35 persen untuk
kabkota dan 13 persen untuk provinsi pada tahun 2020
Grafik Rasio Belanja Pegawai dan Rasio Belanja Modal (Pagu) APDB Tahun 2020
Sumber LRA Pemda diolah
30
46 47 5040 36
4751
45 41 41 4133
4133 37 39
25
20 1718
1721
2017
2320 20
31
3124
32 22 22
Belanja Pegawai Belanja Modal
20
Pada APBD TA 2020 terdapat dua Pemda yang menganggarkan belanja pegawai
dibawah target 35 persen RPJMN 2020-2024 yaitu Kab Bolaang Mongondow Timur dan
Kab Bolaang Mongondow Utara Sementara itu Pemda Kab Bolaang Mongondow
Utara dan Pemda Kab Bolaang Mongondow Timur dan Kab Minahasa Tenggara
adalah pemda yang proporsi anggaran belanja modalnya di atas 30 persen Rendahnya
rasio belanja modal di sebagian besar pemda di Sulawesi Utara tahun 2020 disebabkan
rata-rata pemda yang sangat bergantung pada anggaran DAK Fisik untuk kegiatan
belanja modal Selain itu juga terdapat realokasi dan refocusing APBD akibat pandemi
Covid-19 yang wajib dilakukan oleh Pemerintah Daerah
C Prognosis Realisasi APBD sampai dengan Triwulan IV
Proyeksi realisasi APBD Semester II dilakukan secara empiris sama dengan proyeksi
APBN yakni dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) dan menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 Variabel yang digunakan
dalam melakukan proyeksi Pendapatan dan Belanja adalah realisasi triwulanan tahun
2013-2020 yang bersumber LRA Pemda Untuk pendapatan yang digunakan adalah
angka realisasi untuk 28 periode (n=28) sedangkan untuk Belanja (Barang dan Modal)
menggunakan data persentase realisasi triwulan II-IV (n=21) Hasil ringkas dapat dilihat
di bawah sedangkan hasil pengolahan data keseluruhan terdapat pada Lampiran II
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (011)
Total Proyeksi 2020 =
Rp1832209
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (002)
Total Proyeksi 2020 = 9365 dari total
Pagu Belanja Pegawai
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7523 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7903 dari total Pagu Belanja Modal
21
Proyeksi realisasi pendapatan Pemda sebesar Rp1832209 miliar namun nilai yang
digunakan dalam perhitungan adalah realisasi dengan kondisi normal Dengan adanya
pandemi diprediksi terdapat penurunan pendapatan sebesar 20 dengan
pertimbangan asumsi Kementerian Keuangan dan capaian realisasi hingga semester I
sehingga angka proyeksi 2020 adalah sebesar Rp1465767 miliar Belanja barang
akan megalami penurunan terbesar dengan adanya efisiensi kegiatan perkantoran
yang cukup besar dengan adanya WFH hingga rapatsosialisasi yang bersifat daring
serta pembatasan perjalanan dinas
Sedangkan Belanja Modal Pemda diprediksi akan terserap sebesar 79 dengan
mempertimbangkan capaian realisasi Semester I yang cukup rendah namun nilai
kontrak DAK Fisik yang merupakan sumber belanja modal terbesar pemda tercatat
mencapai 97 (data per 21 Juli 2020) Dengan demikian penyerapan belanja modal
berpotensi akan melonjak di dua kuartal akhir TA 2020
Prognosis Realisasi APBD Lingkup Provinsi Sulawesi Utara Tahun 2020 (dalam miliar)
22
BAB IV
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN
ANGGARAN KONSOLIDASIAN (APBN DAN APBD)
A Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian
Dari Laporan
Keuangan Pemerintah
Konsolidasian (LKPK)
Kanwil DJPb Prov Sulut
Semester I 2020 tampak
capaian positif dibandingkan
peiode yang sama di tahun
2019 pada semua pos baik
pendapatan maupun
belanja Penurunan pada
detail pos mampu di cover
oleh pos lainnya
B Pendapatan Konsolidasian
1 Analisis Proporsi dan Perbandingan
Perpajakan masih mendominasi sumber penerimaan baik di Pusat maupun Daerah
Sumber utama penerimaan pajak dari sektor
usaha adalah sektor perdagangan perkebunan
dan industri serta pemerintahan sedangkan
ditinjau dari daerah Kota Manado dan Kota
Bitung sebagai pusat perdagangan dan industri
merupakan sumber utama perpajakan
Sedangkan porsi PNBP sebagian besar
bersumber dari penerimaan BLU sektor
Kesehatan (RS Kandou RS Bhayangkara dan
RS Monginsidi) dan sektor pendidikan
(Universitas Sam Ratulangi dan Poltekkes
Manado)
Perbandingan Penerimaan
Pusat amp Daerah Semester I 2020
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Tabel Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian Sulut Semester I 2020 (miliar Rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
23
Demikian juga dengan porsi penerimaan daerah dimana penerimaan pajak masih
dominan dibanding PNBP Pajak kendaraan bermotor masih menjadi andalan
penerimaan pajak daerah Sedangkan PNBP Daerah disokong dari retribusi daerah
maupun hasil kekayaan daerah yang dipisahkan seperti deviden dan Jasa Giro Kas
Daerah
2 Analisis Perubahan
Pendapatan konsolidasian selain dana transfer mengalami penurunan yang bersumber
baik dari pendapatan pusat maupun daerah
Penurunan pendapatan tersebut disebabkan
terutama oleh pembatasan aktivitas akibat pademi
corona termasuk kegiatan perekonomian yang
akhirnya berimbas pada pendapatan negara
(Pajak dan PNBP)
Pendapatan daerah mengalami penurunan yang
lebih dalam jika dibandingkan dengan pendapatan
pusat Penurunan drastis terutama pada pajak hotel dan restoran yang hanya mencapai
Rp5384 miliar turun 689 dibanding periode semester I tahun 2019 yang mampu
membukukan Rp16874 miliar Ditutupnya penerbangan internasional akibat Covid-19
sangat mempengaruhi sektor pariwisata yang berimbas pada penurunan tingkat hunian
kamar hotel dan ditutupnya beberapa restoran besar yang sering dikunjungi wisatawan
asing Selain itu terdapat inisiatif positif pemerintah daerah yang bersedia memberikan
kebijakan relaksasi pajak terhadap usaha-usaha di sektor pariwisata agar mampu
bertahan di masa sulit ini meski pendapatan daerah akan mengalami penurunan
Sedangkan penurunan dari penerimaan pajak kendaraan bermotor menggambarkan
tendensi penundaan pembayaran pajak oleh sebagian masyarakat akibat penurunan
bahkan hilangnya sumber pendapatan masyarakat dengan adanya pembatasan
kegiatan perekonomian
Perubahan Total Pendapatan
Pusat amp Daerah Selain Dana
Transfer (miliar rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
24
3 Analisis Pertumbuhan Ekonomi terhadap kenaikan realisasi pendapatan
konsolidasian
Melambatnya pertumbuhan ekonomi regional y-to-y menunjukkan korelasi positif
dengan penerimaan perpajakan maupun PNBP Konsolidasian Pendapatan
konsolidasian turut mengalami penurunan dibanding periode sebelumnya PDRB yang
bersumber dari pertumbuhan sektor pertanian sebagai kontributor terbesar PDRB Sulut
mampu meredam penurunan PDRB secara keseluruhan Sektor Perdagangan besar
dan eceran transportasi dan pergudangan dan sektor akomodasirumah makan
menjadi sektor yang
paling merasakan dampak
corona sekaligus
berpengaruh besar
terhadap penurunan
pendapatan negara
konsolidasian Provinsi
Sulawesi Utara
C Belanja Konsolidasian
1 Analisa Proporsi dan Perbandingan
Proporsi realisasi belanja antara pusat dan daerah
untuk Semester I tahun 2020 menunjukkan
perbedaan yang signifikan Belanja barang sangat
dominan di pusat sedangkan belanja daerah
didominasi oleh belanja pegawai Hal yang perlu
menjadi perhatian adalah serapan belanja modal
khususnya daerah yang sangat rendah
Terhambatnya berbagai kegiatan tender hingga
pelaksanaan kegiatan akibat pembatasan
aktivitas akibat pandemi corona menjadi alasan
utama lambatnya realisasi belanja modal Selain
itu rendahnya realisasi DAK Fisik yang sebagian besar merupakan kegiatan berupa
belanja modal turut menyebabkan rendahnya realisasi belanja modal daerah
2 Analisis Perubahan
Realisasi belanja konsolidasian Sulut semester I 2020 tercatat sebesar Rp861153
miliar dengan struktur belanja relatif sama dari periode yang sama tahun sebelumnya
Belanja operasional masih mendominasi komposisi belanja konsolidasian
Tabel Realisasi Pendapatan Konsolidasi PusatDaerah amp
Pertumbuhan Ekonomi Pro Sulut Periode Triwulan II
Tahun 2019 dan 2020 (dalam miliar)
Sumber GFS BPS Sulut diolah
25
Terjadi penurunan porsi belanja barang
konsolidasian yang cukup drastis dari
356 di tahun 2019 menjadi 308 di
tahun 2020 yang disebabkan karena
perkantoran yang melakukan sistem WFH
akibat pandemi corona sehingga biaya
operasional kantor mengalami penurunan
Sedangkan peningkatan belanja pegawai
karena pembayaran gaji ke-14 (THR) di
bulan Juni
3 Analisis dampak kebijakan fiskal kepada indikator ekonomi regional
Kebijakan fiskal pemerintah terutama dari sisi belanja diharapkan mampu berkontribusi
secara optimal tidak hanya pertumbuhan ekonomi regional namun juga terhadap
pemerataan
pendapatan
maupun
peningkatan
daya beli
masyarakat Hal
tersebut dapat
dilihat dari perubahan berbagai indikator ekonomi regional
Data di atas menunjukkan bahwa penurunan realisasi belanja pemerintah di Sulut
sebesar -721 sementara pada periode yang bersamaan terjadi penurunan nilai
inflasi hingga -583 Peningkatan angka pengangguran pada bulan Februari 2020
lebih disebabkan penambahan jumlah usia angkatan kerja yang mencapai 30 ribu jiwa
namun tidak mampu terserap oleh lapangan kerja Meskipun tidak terdapat penjelasan
secara langsung atas dampak belanja pemerintah namun demikian dapat disimpulkan
bahwa perlambatan government spending turut mempengaruhi berbagai indikator
ekonomi regional
Korelasi Antara Belanja Pemerintah Terhadap Beberapa
Indikator Ekonomi Regional
Sumber GFS BPS Sulut diolah
26
Deflasi yang terjadi di Sulawesi Utara sebenarnya lebih dikarenakan sisi demand
masyarakat yang menahan diri untuk tidak belanja dengan adanya pandemi Covid-19
sehingga supply barang cukup melimpah Yang patut diwaspadai adalah pada saat
pembatasan sosial sudah dilonggarkan sehingga masyarakat dapat beraktivitas
kembali secara normal namun persediaan barang kurang tersedia di pasar maka akan
berdampak pada peningkatan potensi inflasi Hal yang harus dilakukan pemerintah
daerah adalah memanfaatkan dana yang ada untuk memastikan ketersediaan supply
barang dan jasa tetap terjamin Selain itu proyek pemerintah perlu dialihkan ke jenis
kontrak padat karya agar mampu menarik lebih banyak pekerja sekaligus menekan
angka pengangguran di tengah banyaknya kasus PHK akibat Covid-19
D Analisis Kontribusi Pemerintah Dalam Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Berdasarkan data BPS
perekonomian Sulawesi Utara pada
Q2 mengalami penurunan
pertumbuhan y-o-y sebesar minus
389 persen lebih tinggi
dibandingkan dengan pertumbuhan
ekonomi nasional sebesar minus
532 persen Ditinjau dari sisi
pengeluaran pemerintah (G) pada
komponen PDRB terjadi peningkatan kontribusi dari tahun ke tahun Kontribusi
Pengeluaran Pemerintah (APBN amp APBD) terhadap PDRB untuk Triwulan II 2020
sebesar 1759 persen turun sebesar 07 persen dibanding periode yang sama tahun
sebelumnya
Data korelasi pertumbuhan realisasi belanja pemerintah per triwulan II 2020 (y-o-y)
dengan laju pertumbuhan berbagai sektor lapangan usaha di Sulut menunjukkan bahwa
realisasi belanja pemerintah yang minus berkorelasi positif terhadap pertumbuhan di
hampir semua sektor lapangan usaha yang juga menunjukkan penurunan Hal tersebut
mengindikasikan keterkaitan dan peran belanja pemerintah terhadap pertumbuhan
berbagai sektor pada PDRB Belanja pemerintah kurang mampu memberikan
dukungan terhadap berbagai sektor lapangan usaha sekaligus meredam pelemahan
perekonomian global akibat pandemi Covid-19
4743 4749 48 46
1706 1768 186 179
3434 3474 34 33
116 009 00 03
2017 2018 2019 2020
Distribusi G pada PDRB Triwulan II
C G I X-M
27
Dua sektor lapangan usaha yang
dipastikan terdampak dan
teridentifikasi di awal pandemi adalah
sektor Akomodasi Makanan dan
Minuman dan Transportasi yang
merupakan imbas melemahnya sektor
pariwisata dengan ditutupnya
penerbangan internasional Bandara
Sam Ratulangi Seharusnya inilah
yang menjadi perhatian khusus
pemerintah bagaimana mengalihkan
sementara perekonomian sektor
tersebut ke sektor lain melalui
penyediaan lapangan usaha alternatif
untuk pengusaha dan tenaga kerja
yang terdampak
Tumbuhnya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan dan sector
Industri Pengolahan terkait dengan
komoditas utama Sulawesi Utara yakni Kopra Pertanian Kelapa dan Pengolahan Kopra
juga menjadi modal utama konsistensi ekspor Sulawesi Utara Kedua sektor tersebut
juga mampu menjaring tenaga kerja informal yang cukup besar Dari ketiga fakta
tersebut dapat dijadikan langkah strategis selanjutnya bagi pemerintah daerah di
Sulawesi Utara untuk memberikan dukungan pada kedua sektor tersebut baik dari sisi
kebijakan maupun permodalan agar mampu bertahan dan bahkan tumbuh Dengan
demikian kedua sektor tersebut mampu menjadi penahan resesi sekaligus dapat
membuka lapangan kerja alternatif di tengah penuruan kinerja sektor lainnya
Korelasi antara Belanja Pemerintah terhadap Pertumbuhan Sektor Lapangan
Usaha
SektorVariabel Growth
Belanja Pemerintah -721 Pertanian Kehutanan dan Perikanan 147 Pertambangan dan Penggalian -347 Industri Pengolahan 524 Pengadaan Listrik dan Gas 560 Pengadaan Air Pengelolaan Sampah Limbah dan Daur Ulang 376 Konstruksi -804 Perdagangan Besar dan Eceran Reparasi Mobil dan Sepeda Motor -090
Transportasi dan Pergudangan -3149 Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum -5028
Informasi dan Komunikasi 1577 Jasa Keuangan dan Asuransi 1250 Real Estate -128
Jasa Perusahaan -974 Adm Pemerintahan Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib -502 Jasa Pendidikan -069 Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 349 Jasa lainnya -1311
Sumber GFS Sulut BPS Sulut diolah
28
BAB V
ISU REGIONAL DAMPAK KORONA TERHADAP
PEREKONOMIAN SULAWESI UTARA
Dampak Covid-19 selama hampir 5 (lima) bulan terakhir di Indonesia
memerlukan penanganan yang komprehensif dan extraordinary oleh pemerintah
melalui berbagai strategi dan kebijakan yang terukur dan bersinergi baik
pemerintah pusat maupun pemerintah daerah Dari sisi ekonomi pandemi Covid-
19 berdampak pada dua sisi baik konsumsi maupun produksi Pembatasan sosial
berujung pada berhentinya aktivitas dan turunnya kinerja perekonomian
Perkembangan kasus pandemi COVID-19 di Sulawesi Utara
Berdasarkan data per tanggal
30 Juni 2020 tercatat sebanyak
1109 kasus positif di Sulawesi
Utara yang sebagian besar
terdapat di Kota Manado
Dengan dibukanya sejumlah
laboratorium pengujian sampel
Covid-19 yakni di Balai Teknik
Kesehatan Lingkungan dan
Pencegahan Penyakit
(BTKLPP) di Mapanget Kota
Manado dan RSUP Prof
Kandou Manado jumlah pasien
yang terkonfirmasi positif
mengalami peningkatan yang
cukup signifikan Selain itu dengan dilonggarkannya pembatasan dan dibukanya
beberapa pusat perbelanjaan (the new normal) menjadi salah satu faktor
meningkatnya jumlah masyarakat yang terkonfirmasi positif Covid-19
Pemerintah Daerah telah melakukan berbagai upaya pencegahan penyebaran virus
COVID-19 di Sulawesi Utara melalui berbagai kebijakan dan aturan diantaranya
dengan meniadakan kegiatan belajar mengajar di sekolah (Study from Home)
mengurangi kegiatan perkantoran (Work From Home) menutup tempat hiburan
29
yang dapat mengundang
kerumumunan orang hingga
penghentian sementara berbagai
kegiatan keagamaan di Rumah
Ibadah
Dampak COVID-19 terhadap
perekonomian Sulawesi Utara
Gambaran perekonomian Sulawesi
Utara selama enam bulan terakhir
tercermin dalam Indeks Harga
Konsumen (IHK) yang dirilis oleh BPS Sulut Dari tabel tersebut terlihat bagaimana
perekonomian Sulawesi Utara menurun drastis mulai bulan Maret 2020 sejak
ditetapkannya wabah Covid-19 di Indonesia serta ditutupnya penerbangan
internasional di Bandara Sam Ratulangi Manado Untuk pertama kalinya Sulawesi
Utara mengalami deflasi tahun kalender selama enam bulan berturut-turut akibat
adanya social distancing dalam rangka pencegahan Covid-19
Dari sisi tenaga kerja berdasarkan data Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi
Provinsi Sulawesi Utara hingga 26 Mei 2020 tercata ada 681 perusahaan yang
terdampak dengan jumlah total pekerja sebanyak 8416 orang dan dari angka
tersebut 6952 pekerja yang dirumahkan Selain itu tercatat pula sebanyak 72
perusahan yang melakukan Pemutusan Hubungan Kerja dengan jumlah tenaga
kerja sebanyak1424 orang
Dari sektor lapangan usaha terbesar sumber pembentuk PDRB Sulut semua
menunjukkan penurunan
dan hanya Industri
Pengolahan yang
menunjukkan kenaikan
Gambaran atas dampak
Covid-19 adalah
penurunan sektor
akomodasi makanan dan
minuman serta transportasi yang sangat drastis sebagai imbas ditutupnya bandara
Sam Ratulangi sehingga sektor pariwisata mengalami penurunan
Indeks Harga Konsumen Sulawesi Utara 2020
30
Peran Fiskal dalam penanganan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara
Sejak diumumkannya pandemi Covid-19 di Indonesia pemerintah melakukan gerak
cepat dengan menerbitkan berbagai aturan dan pedoman di semua bidang baik
pemerintahan kesehatan pendidikan sosial dan tak terkecuali sektor keuangan
Peraturan Pengganti Undang-Undang dikeluarkan untuk memberikan kelonggaran
defisit APBN yang
sebelumnya hanya
maksimal 3 dari
PDB guna
menahan dampak
Covid-19 terhadap
ancaman resesi
melalui program
Pemulihan Ekonomi Nasional Dari sisi demand pemerintah berusaha menjaga
konsumsi melalui sokongan atas daya beli masyarakat khususnya melalui bantuan
sosial Konsumsi rumah tangga merupakan penopang terbesar pertumbuhan di
Indonesia tak terkecuali Sulawesi Utara
Sedangkan dari sisi produksi pemerintah telah mengalokasikan insentif pajak
(Rp123 triliun) subsidi bunga kredit (Rp34 triliun) hingga program Penempatan
Dana Pemerintah (Rp876 triliun) pada perbankan agar dapat dikucurkan pada
sektor bisnis dengan bunga rendah
Selanjutnya postur APBN telah dilakukan perubahan setidaknya sudah dua kali di
tahun 2020 melalui Perpres No 542020 dan terakhir Perpres No 722020 untuk
menjaga kualitas dan kesinambungan APBN Tahun Anggaran 2020 dalam rangka
pemenuhan kebutuhan penanganan pandemi Covid-19 dan atau menghadapi
ancaman yang membahayakan perekonomian nasional dan atau stabilitas sistem
keuangan Konsekuensi atas terbitnya Perpres tersebut adalah Pemerintah Daerah
diharuskan untuk turut melakukan refocusing dan realokasi APBD untuk penangan
Covid-19 di daerah masing-masing Seluruh Pemda di Sulawesi Utara telah
melakukan realokasi anggaran sebagai langkah awal penanggulangan Covid-19 di
daerah masing-masing
31
Sehubungan dengan hal-hal tersebut di atas untuk mengantisipasi dampak
perekonomian kesehatan sosial dan keuangan serta menahan timbulnya resesi
maka diperlukan
peningkatan kuantitas
dan kualitas belanja
pemerintah (government
spending) Menurunnya
pertumbuhan ekonomi di
Sulawesi Utara sampai
dengan Q2 2020
sebesar minus 389
persen diperlukan
adanya intervensi
pemerintah pusat dan
daerah untuk mengelola kebijakan fiskal yang tepat jumlah dan tepat sasaran
sebagai solusi menjaga pertumbuhan ekonomi di Sulawesi Utara Sebagai contoh
telah dilakukan kebijakan penempatan uang negara pada Bank Umum (termasuk
BPD SulutGo) untuk mendorong tingkat konsumsi dan produksi dalam
perekonomian Sulawesi Utara Disamping itu hal yang lebih penting adalah
menjaga alokasi fiskal agar ditujukan untuk menjamin kesinambungan
(sustainability) pembangunan sehingga kebijakan fiskal ditujukan tidak hanya untuk
kepentingan jangka pendek tetapi kepentingan pembangunan yang
berkesinambungan
Alokasi Belanja Daerah Untuk Penanganan COVID-19 (miliar rupiah)
Sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
No Pemda
Bidang kesehatan dan
hal-hal lain terkait
kesehatan dalam rangka
pencegahan danatau
penanganan COVID-19
Penyediaan
jaring
pengaman
sosial
Penanganan
dampak
ekonomi
Total
1 Pemprov Sulut 73128 9022 1500 83651
2 Kab Bolsel 5286 1000 209 6495
3 Kab Kep Sitaro 1697 997 2767 5461
4 KabMinahasa 7922 2854 939 11714
5 Kota Tomohon 1902 1114 1812 4827
6 Kota Manado 5174 6201 720 12095
7 Kab Mitra 2850 985 1206 5040
8 Kab Minsel 2289 547 050 2886
9 Kab Boltim 1693 3842 540 6074
10 Kab Kep Talaud 2391 835 510 3736
11 Kab Kep Sangihe 5478 998 158 6634
12 Kab Bolmut 8859 1212 249 10320
13 Kota Kotamobagu 7084 927 272 8283
14 Kab Bolmong 1058 4104 2971 8133
15 Kab Minut 5307 - 680 5987
16 Kota Bitung 2500 1563 4109 8171
TOTAL 134618 36200 18691 189509
(sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
Alokasi Belanja Daerah untuk penanganan Covid (dalam miliar Rupiah)
Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik Provinsi Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Prov Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Manado
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Tomohon
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Bitung
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Kotamobagu
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Tenggara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Timur
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Talaud
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Sangihe
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab KepSiau Tagulandanga Biaro
Kanwil DJPb Prov Sulut (2020) Government Financial Statistic Sem I Prov Sulawesi Utara TA 2020
Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Sulawesi Utara
Dit Pelaksanaan Anggaran Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi MEBE
Dit Sistem Manajemen Investasi Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi SIKP
Dit Akuntansi dan Pelaporan Keuangan Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi E-Rekon
Ditjen Perimbangan Keuangan Daerah Kemenkeu Aplikasi SIMTRADA Aplikasi SIKD
Dit Sistem Informasi dan Teknologi Perbendaharaan Aplikasi OMSPAN Dashboard MPN
Kanwil Ditjen Pajak Suluttenggomalut
Kanwil Ditjen Bea dan Cukai Sulawesi Bagian Utara
1
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBN
A Prognosis APBN-Pendapatan
Proyeksi Pendapatan dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data realisasi
Pendapatan (4xxxxx) bulanan periode 2013-2019
Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84 bulan
(n=84) untuk memprediksi penerimaan perpajakan 12
bulan ke depan (Jan-Desember) yang bersumber dari
monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata
2
Dari hasil pengujian terdapat lag pertama yang keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 tidak stasioner terhadap rata-rata sehingga perlu dilakukan differencing (d=1) Dari hasil
differencing dihasilkan jumlah lag pada ACF sebanyak tiga (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak empat (q = 5)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 1 dan q 5 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (215) ARIMA (214) ARIMA (213) ARIMA (212) ARIMA (211) ARIMA
(210) ARIMA (115) ARIMA (114) ARIMA (113) ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110)
ARIMA (015) ARIMA (014) ARIMA (013) ARIMA (012) ARIMA (011)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (215) AR 1 0927 tidak ARIMA (211) AR 1 0000 ya
AR 2 0995 tidak AR 2 0012 tidak
MA 1 0979 tidak MA 1 0000 ya
MA 2 0258 tidak Constant 0571 tidak
MA 3 0942 tidak ARIMA (210) AR 1 0000 ya
MA 4 0972 tidak AR 2 0000 ya
MA 5 0980 tidak Constant 0412 tidak
Constant 0000 ya ARIMA (115) AR 1 0880 tidak
ARIMA (214) AR 1 0056 tidak MA 1 0816 tidak
AR 2 0000 ya MA 2 0722 tidak
MA 1 0184 tidak MA 3 0847 tidak
MA 2 0040 ya MA 4 0971 tidak
MA 3 0000 ya MA 5 0707 tidak
MA 4 0068 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (114) AR 1 0913 tidak
ARIMA (213) AR 1 0615 tidak MA 1 0723 tidak
AR 2 0503 tidak MA 2 0709 tidak
MA 1 0738 tidak MA 3 0887 tidak
MA 2 0363 tidak MA 4 0934 tidak
MA 3 0729 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (113) AR 1 0748 tidak
ARIMA (212) AR 1 0521 tidak MA 1 0361 tidak
AR 2 0675 tidak MA 2 0294 tidak
MA 1 0314 tidak MA 3 0638 tidak
MA 2 0276 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
3
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (012) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (012)
7 Hasil forecasting Perpajakan 12 bulan ke depannya adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (012) dihasilkan proyeksi Pendapatan periode Jan ndash
Desember sebesar Rp542462 miliar Namun proyeksi tersebut menggunakan dasar realisasi
pendapatan dengan kondisi normal sedangkan Kmeneterian Keuangan memprediksi penerimaan
akan turun sebesar 10 Dengan demikian proyeksi pendapatan dengan ditambah asumsi Kemenkeu
menjadi Rp488216 miliar
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (112) AR 1 0440 tidak ARIMA (014) MA 1 0000 ya
MA 1 0057 tidak MA 2 0003 ya
MA 2 0071 tidak MA 3 0379 tidak
Constant 0001 ya MA 4 0838 tidak
ARIMA (111) AR 1 0115 tidak Constant 0002 ya
MA 1 0000 ya ARIMA (013) MA 1 0000 ya
Constant 0000 ya MA 2 0002 ya
ARIMA (110) AR 1 0004 ya MA 3 0247 tidak
Constant 0565 tidak Constant 0000 ya
ARIMA (015) MA 1 0000 ya ARIMA (012) MA 1 0000 ya
MA 2 0008 ya MS 10687 MA 2 0000 ya
MA 3 0197 tidak Constant 0000 ya
MA 4 0970 tidak ARIMA (011) MA 1 0000 ya
MA 5 0700 tidak MS 11287 Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
4
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai
Proyeksi Belanja Pegawai dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal (51xxxx) bulanan periode 2013-
2019 Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84
bulan (n=84) untuk memprediksi belanja 12 bulan ke
depan (2020) yang bersumber dari monevPA Software
pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -2 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
5
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Pegawai 12 bulan ke depannya
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Pegawai periode Januari ndashDesember
sebesar 9329 dari pagu
6
C Prognosis APBN-Belanja Barang
Proyeksi Belanja Barang dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka
pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Barang (52xxxx) bulanan periode
2013-2019 (n=84 bulan) untuk memprediksi
belanja Barang 12 bulan ke depan (2020)
bersumber dari monevPA Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = -2 sehingga
perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=1)
7
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 1)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Barang 12 bulan ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi
Belanja Barang 2020 sebesar 812 dari pagu
8
D Prognosis APBN-Belanja Modal
Proyeksi Belanja Modal dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data persentase realisasi
Belanja Modal (53xxxx) bulanan periode 2013-2019
mulai bulan april karena periode triwulan pertama
realisasi belanja modal relatif kecil Sehingga periode
(n) yand dipakai berjumlah 63 bulan (n=63) untuk
memprediksi belanja Modal 9 bulan ke depan (April-
Desember) yang bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans-Modal
telah stasioner terhadap rata-rata digunakan
menu Autocorrelation (ACF) Jika tidak
terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama
yang keluar dari confident interval lebih dari
tiga Artinya data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada
ACF sebanyak dua (p=2)
9
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
10
7 Hasil forecasting Belanja Modal 9 bulan ke depannya (periode
April-Desember) adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Modal enam bulan ke depan (64-72) sebesar
8419 dari pagu
E Prognosis APBN-Transfer Ke Daerah dan Dana Desa
Proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana Desa dilakukan
dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang
dipakai adalah data persentase realisasi Transfer Ke
Daerah dan Dana Desa (6xxxxx) bulanan periode 2015-
2019 (60 bulan) untuk memprediksi Transfer Ke Daerah
dan Dana Desa 12 bulan ke depan dan untuk selanjutnya
diambil total realisasi 9 periode akhir yang
mencerminkan periode April-Desember yang
bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data telah menunjukkan
stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = 1 sehingga
tidak perlu dilakukan transformasi
2 Untuk memastikan bahwa data telah stasioner terhadap
rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF) Jika
tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
TKDD telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data TKDD telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=3)
11
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 4)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 3 d 0 dan q 4 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (304) ARIMA (303) ARIMA (302) ARIMA (301) ARIMA (300) ARIMA
(204) ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (104) ARIMA (103)
ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (004) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA
(001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (304) ndash Tidak Sig
ARIMA (303) ndashTidak Sig
ARIMA (302) ndashSig
ARIMA (301) ndashTidak Sig
ARIMA (300) ndashTidak Sig
ARIMA (204) ndashSig
12
ARIMA (203) ndashTidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashSig
ARIMA (200) ndash Tidak Sig
ARIMA (104) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashSig
ARIMA (101) ndashTidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (004) ndashTidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
13
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (302) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (302)
7 Hasil forecasting Transfer Ke Daerah dan Dana Desa 12 bulan ke depan adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana
Desa 2020 sebesar 9668 dari pagu
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBD
A Prognosis APBN-Pendapatan APBD
Proyeksi Pendapatan APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data realisasi Pendapatan
Daerah Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan (2020)
Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (05) sehingga perlu dilakukan transformasi data hingga 3 kali sampai menunjukkan λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans3 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak
0 (p=0)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 0 (q = 0) Karena p=0 d = 0
dan q=0 maka model yang dihasilkan adalah ARIMA
(000) Namun model tersebut tidak dapat dilakukan
pengujian sehingga perlu dilakukan differencing
4 Untuk memastikan bahwa data Diff1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Diff1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing lagi (d=1) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu
(p=1)
5 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
terdapat lag sebanyak dua (q=2)
6 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 1 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110) ARIMA (012) dan ARIMA (011)
7 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (112) ndash Tidak Sig
ARIMA (111) ndash Tidak Sig
ARIMA (110) ndashTidak Sig
ARIMA (012) ndashTidak Sig
ARIMA (011) ndashSig
8 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (011) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (011)
9 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Pendapatan APBD TA 2020 sebesar
Rp1832209 miliar Namun dengan adanya pandemi corona
yang akan mempengaruhi PAD serta penyesuaian TKDD 2020 yang menyebabkan penurunan pagu
hingga Rp2 triliun dibanding 2019 maka proyeksi pendapatan APBD 2020 akan berkurang 20 dari
forecast ARIMA menjadi Rp1465767 miliar
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai APBD
Proyeksi Belanja Pegawai APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Pegawai Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk memprediksi
PAD 4 periode ke depan (2020) Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan
λ gt 1 (20) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih dari tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
sehingga tidak perlu dilakukan differencing (d=0)
Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 2 (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (102) ndash Tidak Sig
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (011) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan MS terkecil adalah Model ARIMA (002) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan
adalah dengan menggunakan Model ARIMA (002)
7 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Realisasi Belanja Pegawai APBD TA 2020 sebesar 9365
C Prognosis APBN-Belanja Barang APBD
Proyeksi Belanja Barang APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis
runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Barang Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan Software pengolah
data yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak
perlu dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak tiga (q = 3)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 3 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (103) ARIMA
(102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (203) ndash Tidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashtidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashtidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Barang APBD 4 periode ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Barang APBD sebesar
7523
D Prognosis APBN-Belanja Modal APBD
Proyeksi Belanja Modal APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal Daerah Triwulan II-IV periode 2013-
2019 (n=21) untuk memprediksi Belanja Modal 3 periode ke
depan Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai MS terkecil adalah Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan
dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Modal APBD 3 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Modal APBD sebesar
7903
WPEMERINTAH KABUPATEN MINAHASA
SEKRETARIAT DAERAH
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN 2O2O
KABUPATEN MINAHASA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti bukti realokasi yang
tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasidan keperluanpemeriksaan apabila pengawas fungsional
un uaian APBD dilakukan iberikut
No UraianAnggaran sebelum
DenvesuaianAnggaran setelah
penyesuaianvo
Penvesuaian(a) (b) (c) (d) (e)
Tahap I Penyesuaian Pendapatan Daerah
1
2
3
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Total Pendapatan Daerah
1 16801375000
136837743000
91436654206
98691022500
1008131756998
69703097945
(16)
(1 1)
(24
1U5O75772206 1 17 6525877 443 (13)
Tahap ll Penyesuaian Belania Daerah
1
2
J
4
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Eantuan Sosial
Belanja lainnya
Total Belania Daerah
553153915596
376690476314
194014758013
12200000000
290576963500
518620216746
287126O94825
130797822239
11200000000
323130122850
(6)
(24)
(33)
(8)
11
1426636113423 1270874256660 (11)
Tahap lll Perhitungan Selisih lebih Kurang
(8156034r217) (943483792171 16Selisih LebihKurangPenyesuaian Pendapatan Daerah
No Uraian Belanja PegawaiBelania Barang dan
JasaBelania modal
Belanra BantuanSosial
Belania Lainnya Total
Belanja Bidang Kesehatandan Hal hal lainterkaitkesehatan dalamrangka pencegahandonatau PenangananCovid 19
40105 621 486 2 180 557000 36 931 098000 79217 276486
Penyediaan iaringPengaman Sosial
4718907 200 10200000000 13 619 797 200 28 538 704 400
Penanganan DampakEkonomi
I280591500 108000000 9 388 5S1 500
Total 54105 120 186 2288 557000 10200000000 50 550 895200 117 144 572 386
Tahap lV Relokasi selisih lebih
Tahap V Postur Belanja APBD setelah Relokasi
No uraianAnggaran setelah Realokasi
1 Pendapatan Asli Daerah 98691 022500
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 1008131 756998
3 Lainnya 69 703 097 945
1 Belanja Pegawai 518620216746
2 Belanja Barang dan Jasa 287 126094825
3 BelanJa [Iodal 130797822239
4 Belanja Bantuan Sosial 11 200000000
5 Belanja lainnya 323130122850
Surplus Oevisit 9434837I217
Pembiayaan 9434837 9 217
Tondano 27 Mei 2020AN BUPATI M AHASASEKR RAH
FRITS R MUNTU SSosPEMBINA UTAMA MUDA
NtP 19530220 198601 I 003
BUPATI MINAHASA TENGGARA
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN MINAHASA TENGGARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggungjawab penuh atas kebenaran laporan
ini dan bukti-bukti Realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan
ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan Aparat
Pengawas Fungsional
No Uraian Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2) Anggaran Setelah
Penyesuaian (3) Penyesuaian
(4)
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-
((d)(c)))
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 1819189201100 1438584429100 2092
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
56814701700000 50078936200000 1186
3 Lainnya 23119463568002 22716134568002 174
Total Pendapatan Daerah 81753354469102 74233655197102 920
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
1 Belanja Pegawai 26732727677170 26472729296657 097
2 Belanja Barang dan Jasa 15671452469200 6995649446509 5536
3 Belanja Modal 19904298947532 15229943944332 2348
4 Belanja Bantuan Sosial 665000000000 843144700000 -2679
5 Belanja Lainnya 18779875375200 19651755575200 -464
Total Belanja Daerah 81753354469102 69193222962698 1536
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian 5040432234404
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
Uraian Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)
+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-hal lain terkait kesehatan dalam rangka pencegahan danatau penanganan
1734300000 11752875844 9861047
000 0
5150000000
28498222844
COVID-19
Penyediaan jaring pengaman sosial
0 0 0 23500000
00 750000000
0 9850000000
Penanganan dampak ekonomi
0 7056099500 0 0 500000000
0 12056099500
Total 1734300000 18808975344 9861047
000 23500000
00 176500000
00 50404322344
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
Pendapatan Daerah 66995615445400
Pendapatan Asli Daerah 1438584429100
Transfer ke Daerah dan Dana Desa 50078936200000
Lainnya 15478094816300
Belanja Daerah 74033655197102
Belanja Pegawai 26646159296657
Belanja Barang dan Jasa 8876546980913
Belanja Modal 16216048644332
Belanja Bantuan Sosial 1078144700000
Belanja Lainnya 21216755575200
SurplusDefisit (7038039751702)
Pembiayaan 7038039751702
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Ratahan 6 Mei 2020 BUPATI MINAHASA TENGGARA
JAMES SUMENDAP SH
HfH3fQ l flHV 13H)t3S lOWIJ MOON0$NOW $N11V108 N3Lfdn81gt1 HflNUl31ri13d
lJOWll MOON09NOW 9Nlfo10B N3JJfdOBIOI
OZ-OZ N~EgtEgtNV NOHVJ
OSdV NlmfOS3AN3d NcnOdV1
1n)microaq 1e6eqas u~n~e11P 08dV Uellnsa~uad undepv
middot1euos6un1se-1e6ued1ated0 uea~microawad uen1Jadalj uep 1sellSIUJlllpe uede)f6ua1a)f JfOJUO rllfllJlampq llue~ uen1ua1a~ ue6uap llnsas IIelfedwesP IUI uruode1 UJe1ep wn1u=a1 Buebull
1se~OjlaJ llthQ1llnq uep UI u1Jode1 uaievaqalj seie qnusd qeMef 6unfi6uemicroaq eites eMJJeq ua)e1eWaw 1u1 ue6uaa
ltooswmmiddot L9t9Zl USGnsallSOd ~lbullloS illtJ1)1141~1 4SfgtS
lllj8J11)1llqltj1AbullS ueamplfllQfiid -111 d011f
(comiddotszgt 09tte-tt61CZI L9 DlL9ampZS9lLI pound99 qruaea bullfbullbullIOll lIOJ
11t 9Ltl560S-9pound1gtZW oomiddots99middots99middotezsmiddot6c 1 oAw1bull1 bullfulgt(bulla s
000 00000middot004roormiddots oomiddotooomiddotooomiddotaasmiddots 1bull1sos UlJ11ull 2Ju111oa t
(091t) OOSOlSiS1t$LU 001gt1L9L1gtSZI si lepovi ~iubullIOa c
(tsmiddotacgt oosnmiddotsW960L6 009t699669J891 eat uep ampaiea eJue~g z (OSO) 1gtQ06tSLttZCtQI OlZt091gtHSZSQI 1ewietlbulld s1le1aa I
r 4BJaea Bubullioe ueiens~bulld - 11 aNi L
(il6) 096ll9lS~tllS OlLS8tCrirtLlt9 qeRltJ led middot-d J
lt1ozJ OOLSSZltOlsmiddotss OOlSS9Q6910ZO L e(uu1e1 e
ltzn1gt oomiddotooamiddotszswgmiddot pound9 oososmiddotczcmiddotoozmiddotszs 0$0(] auoa uop 4bullbullbullbullP middot~ ll z
ttsH) oszzzmiddotspoundtpound61H OlS6pound~6middotsz9middote1 lfUa~O ILJlqtJtqedepUad I
q~a uoiedepuod ue1bullQSQllbulld- L d04bull1
((o)J(p)J-00 L)s (o) (p) (o) (q) ltbull)
1Jll9~d Ultlnsaltuad ~bulllosalubulld UCeJn ON 4810loS UOJrd6Uf wn1aqas UGJe6ampiv
lfl1 4i I s ~at Cl Ill lL
oos11Smiddot9timiddot~4middotbs SSS9tLtlmiddotL09 JmJ
00699 L9596pound5 UJOUO)t~
6jlLS596t5 ~wlWf UttJ2litnuOd
0091Z6W5W9t 91lBWSl-Spound IQSOS
uewo6ltJad 6umicroef ueljpelllbulld
6~ middotQl100 UOl(06UOIOd ne~eJE~P ue4e611iued
oomiddotooomiddotosntemiddots 1 ooomiddotosnpound6middotst e~6oOJ we1ep lIBlB~~
1111 u1bull11bull1ft14 ubullp llllbullsa~ Buelq efbullBJbulla
M+(D)lt(4)+(6)bull(1) (~) m (l M (Bl (1)
1e1sos 1bullPbullri f ltP6~d lllOJ eAUlJl lt[lllliog lllllllUOS bullfuOJbullS uep GUltu~ 1[UlllS bullueibulla UaJeJn
ouopg
1$1~ ee bullbull - d
0090111tt Lllt~ - 118(lqltI
(Ms01119CLlltdeg9ZI
1111180Sntdlns
~l ti96()S9LHOZ 9(uu~ai e~Ull98 eoeooeeooos-s rctsos uerquee erueiae oomiddotsoimiddotesnpoundsmiddot tt~ 1bullpor1 bull1bullbull18 00911 Wt-960 ze eser usp 6urues efveias tlf06tSlttipound11 I eMe8ad efue1~a ~t8tZt611~~9
ijltloaabull~ bull
00 LS5Upound0L666 ~ 000006ZS969L9Y n~ eueo uep ~eu_ep eI JampisiVJl 09ZZZ-5LpoundLSlH 41lbullbullao ~ Illdeg 096HWt98t1lt ~-ouciffbull-d
tSugt101ea~ 4lfa~s urue66uv u~eJ(l
-e~weuaqes uefluap 1enq1p 1u1 uwod91 Ull~Waa
-s~~~
1 Hlnf3IO ~v~~~~
~nWllMOONOElNOW E)1Nil~~~~
ozoz 13W ~I U8Aflll1 l
PEMERINTAH DAERAH KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
SEI(RETARIAT DAERAH
Jalan Bui Batu Kompleks Perkantoran Pemda
TAPORAN PENYESUAIA]II APBD
TAHUN ANGGARAN 2O2O
KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini
dan buki-bukti realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang
berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan apparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UraianAnggaran Setelah
Penyesuaian Penyesuaian
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 297348989200 2676L409O24O 1000
L26a2Transfer ke Daerah dan DanaDesa
7265981700000
3 Lainnya 2A327a3a962O 265m1550670 645
Total Peurondapatan Daerah 8902019808820 7798597340950 LZN
Tahap ll - Penyesuaian Beurolania Daerah
Belanja Pegawai 3376514741950 3340363661950 t07
2 Belanja Barang dan Jasa 246L95524732O 182495402427O 25A7
3 Belanja Modal 7453474604t2O 75562748706O 48O7
4 10000Belanja Bantuan Sosial 5000000000
Belanja Lainnya t745075775430 164404946204O 579
Total Beurolanla Daerah 9042019808820 7564998639320 t6t4
Tahap lll - Pen8hitungan Selislh Lebih(urang
SurplusDefisit - 140000000000 233598701630
Selisih Lebihl(urang Setelah Penyesuaian 373598701630
euro
Anggaran SebelumPenyesuaian
(a) (b) ( c ) (d)( e)=( 10u64(
)
8321392430m0
t
Tahap lV - Realokasl SeurollCh teblh
UralanBelanJa
Pegawal
BelanJa
Barang danJasa
gelania
Modal
BelaniaBantuan
Soslal
BelanJa
LalnnyaTotal
(J) ls) (h) (i) a) (k) tt)4 4h)4t)4)4kt
Belanja bidangkesehatan danhal-hal lain terkaitkesehatan dalamrangkapencegahan
danataupenanSanan
covtD-19
87140321634195838000 11000000000 23909870163
Penyediaan jaringpengaman soslal 350000000 2000000000
6000000000
Penanganan
Dampak Ekonomi 100000000 10000000004000000000
5100000000
Total 91540321634195838000 3000000000 21000000000 37359870163
Tahap V - Postur Belanja APBD Setelah Realokasl
Uralan Anggaran Setelah Realokasl
Pendapatan Daerah 779859734O95
Pendapatan Asli Daerah 267 6t409028Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya 26500155067
Belanja Daerah 793859734095Eelanja PeSawai 334036356195Belania Barang dan Jasa 191559834990
Belanja Modal 79758585706
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya 185404945204SurplusDefisit -14000000000
Pembiayaan Netto 14000000000
Melonguane2) April 2020
PUTAUAN TALAUD
SE IS DAERAH
lr ADOtf S BlNll-ANG MENrP 19601027 198903 1 005
8350000000
726598170000
3000000000
An
RASIO ALOKAS ANGGARAN PENANGANAN COVID19KABUPATEN KEPUTAUAN TALAUD
DATA SESUAI REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVIDlg DI KAB KEPITAIAUD
E Alokasi Anggaran Penanganan COVID-19sebesar Rp 37359870163 (3735 M)
E Alokasitersebut terdiri dari 3 Pos Alokasisebagai berikut
1 Penanganan Kesehatan berjumlahRp23909870163 (2390 M) atau64Yo dari total alokasi anggaranpenanganan COVID-19
2 Penanganan Dampak EkonomiBerjumlah Rp 5100000000(510 M) atau 14 Yo dari total alokasipenanganan COVID-19
3 Penanganan Jaring Pengaman Sosialberjumlah Rp 8350000000 (83SM) atau 22dari total alokasianggara n penanganan COVI D-19
PAK EKON
t4
PENANGANANKESEHATAN
64
I
ENAN
JPS
22
RASIO ATOKASIANGGARANPENANGANAN BIDANG KESEHATAN
DATA SESUAI REALOKASI DAN REFOCUSING APBDUNTUK PENANGANAN COVIDl9 DI KAB KEPL TALAUDBIDANG KESEHATAN DAN HAt-HAt IAIN TERKAITKESEHATAN DLM RANGKA PENCEGAHAN DAN ATAUPENANGANAN COVDl9
E Alokasi Anggaran Penanganan Bidang Kesehatansebesar Rp 239098701G3 (239 M)
fl Alokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp 11000OOOOOO (11Matau 46Yo dari total anggaran penangananBidang Kesehatan
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 0 (O M) atau O daritotal anggaran penanganan Bidang Kesehatan
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp 129098701G3 (129 M) atau54 dari total alokasi anggaran penangananBidang Kesehatan
6
KTILANJE
TE (I
U
4
l
I
I7L
BELANJA DALAMBENTUK
KEGIATAN
54
BE
BE
RASIO ATOKASANGGARANPENANGANAN DAMPAK EKONOMI DATASESUAI REATOKASI DAN REFOCUSING APBD
UNTUK PEIANGANAN COVID-lg Dt KAB KEPL XATAUDBIDANG PENANGANAN DAMPAK EI(ONOMI
fl llokasiAnggaran Penanganan Dampak Ekonomisebesar Rp5100000000 (51 Ml
fl Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp400O0q)OOo (4 Mlatau 78 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 1000000000 (1Matau 20 96 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi anggaran penangananDampak Ekonomi
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp1000000 (01 M) atau2 dari total alokasi anggaran penangananDampak Ekonomi
BANSOS
20
2
BETANJA TIDAKTERDUGA (BTT)
78
RASIO ALOKASIANGGARANPENANGANAN JARING PENGAMAN SOSIAT
BE
BENT
DATA SESUAT REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVTD-lg DI KAB KEPL TATAUDBIDANG JARING PENGAMAN SOSIAL
fl Alokasi Anggaran Penanganan Jaring pengaman
Sosial sebesar Rp 8350000000 (935 M)E Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Atokasi
sebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp50$000000 (6 M)atau 72Yo dari total anggaran pena ngananJaring Penga man Sosial
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp20fi)000000 (2 Mlatau 24 Yo dari total anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp350000000 (035 M) atau4Yo dari total alokasi anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
LL-
BANSOS
24
II
KEGIATAN KTI
ITERDUGA (BTT
72
r-
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-((d)(c)))
1 Pendapatan Asli Daerah 2179766235200 20100412352 779
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 67815037700000 583182844000 1400
3 Lainnya 4140687060570 47237070606 -1408
Total Pendapatan Daerah 74135490995770 65052032695770 1225
1 Belanja Pegawai 20225216272100 19620370306700 299
2 Belanja Barang dan Jasa 20685621435403 13660841927195 3396
3 Belanja Modal 19152251699667 8231402768900 5702
4 Belanja Bantuan Sosial 68950000000 33950000000 5076
5 Belanja Lainnya 14003451588600 13185777408600 584
Total Belanja Daerah 74135490995770 54732342411395 2617
10319690284375
N
oUraian
Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2)
Anggaran Setelah
Penyesuaian (3)
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian
Penyesuaian (4)
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
LAPORAN PENYESUAIAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti-bukti
realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan
administrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Uraian Belanja Pegawai Belanja Barang dan Jasa Belanja Modal Belanja Bantuan Sosial Belanja Lainnya Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-
hal lain terkait kesehatan dalam
rangka pencegahan danatau
penanganan COVID-19
000 2741492735500 6117425200000 000 000 8858917935500
Penyediaan jaring pengaman sosial 000 000 000 000 1212132348875 1212132348875
Penanganan dampak ekonomi 000 000 000 248640000000 000 248640000000
Total 000 2741492735500 6117425200000 248640000000 1212132348875 10319690284375
Pendapatan Daerah
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Belanja Daerah
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
SurplusDefisit
Pembiayaan
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Boroko 12 Mei 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW UTARA
DEPRI PONTOH
(1670015655270)
3136176357891
14397909757475
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
633820170405
20100412352
583182844000
30536914053
65052032695770
19620370306700
16402334662695
14348827968900
282590000000
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
BUPATI KEPul[AUAN SANCIHELAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABupATHN KHpuLAUAN sANGmn
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh ataskebenaran Iraporan ini dan bukti-bukti realokasi yang tercantum dalam laporanini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapanadministrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UralanAnggaran chggaran Oa
Sebelum SesudahPenyesuaian
Penyesuaian Penyesuainn
(a) (b) (c) (d)(e) = (100-((d))(c))
Tifeaa I - Penyesualan plusmneurondapaan Dacralh +
1 Pendapatan Asli Daerah 6615871963300 5824016087300 1197
2 Transfer ke Daerah danDanDesa 98401656441000 84805897476000 1382
3 Lainnya 4844406397600 4292989314659 1 138
Total Pendapatan 109861934801900 94922902877959 1360
TahaP 11` - Penys5uatan Belanja Daerall1 Belanja Pegawai 46389719208700
42839564329262765
2 Belanja Barang dan Jasa 268735161152 0019483320156200
2750
3 Belanja Modal 168329248368007783837945400
5376
4 Belanja Bantuan Sosial 329250000000329250000000
000
5 Belanja Lainnya 1943652464120017852827591200
815
Total Belanja 10986193480190088288800022062
1964
Selisih Lchih Kurang Setelah Penyesualan66341028 55897
iEeurobull-i
Jcentt`a-00|r)ahCeCreg10hr`+Le
aa
t`a
aa
+a
0cO
+LJ
aLO
-a
|r)cO
+t+00
t+C
V
J=O
C)
apound
+CVcO00
CV00-J
+1-te
Ce
-aa
iiifn_tplusmn
P`aJ0CnOC)tra0aCqaCV8^aaauaCreg1regtrt`Ch
8-aaaaCOD`1regtJa8-ttChCnCreg0P`aaaaC1
E5
II
i3Iag-aJin
I
C)ataaCOaCregCqCOcOC1CVI
ICgtataaCeaCeCu0000Cr)CV
ffibullgeuro-ampJ=
aa0aa1reg00Cr)CeCataaa01reg-00tP`ceCV
aaaaaLeaaP`CeaaaC)a|eI8r`at`Ln
fi
I
a
i3iiiiIbullgE
i5a
Ea
fyenIplusmnED
a5ai
frE
9
8i
C]C0aJ5
poundE-
01
0
aaa
Lampiran I Penjabaran Pergeseran APBD
23 April 2020Tanggal
17 Tahun 2020Nomor
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
PEMERINTAH KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
1 PENDAPATAN 107196464869200 94346162396500 (12850302472700) (1199)
1 1 PENDAPATAN ASLI DAERAH 5630458459700 5212581087000 (417877372700) (742)
1 1 1 3029064464500 Pendapatan Pajak Daerah 2698537091800 (330527372700) (1091)
1 1 2 1154028000000 Hasil Retribusi Daerah 1066678000000 (87350000000) (757)
1 1 3 336499591200 Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan 336499591200 000 000
1 1 4 1110866404000 Lain-lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah 1110866404000 000 000
1 2 DANA PERIMBANGAN 77398633600000 65182348500000 (12216285100000) (1578)
1 2 1 1666530400000 Bagi Hasil PajakBagi Hasil Bukan Pajak 1525028900000 (141501500000) (849)
1 2 2 58436228200000 Dana Alokasi Umum 52086330700000 (6349897500000) (1087)
1 2 3 17295875000000 Dana Alokasi Khusus 11570988900000 (5724886100000) (3310)
1 3 LAIN-LAIN PENDAPATAN DAERAH YANG SAH 24167372809500 23951232809500 (216140000000) (089)
1 3 1 4141276158600 Pendapatan Hibah 4141276158600 000 000
1 3 3 3653707250900 Dana Bagi Hasil Pajak dari Provinsi dan Pemerintah Daerah Lainnya 3653707250900 000 000
1 3 4 16372389400000 Dana Penyesuaian dan Otonomi Khusus 16156249400000 (216140000000) (132)
2 BELANJA 109568697093491 97482338754391 (12086358339100) (1103)
2 1 BELANJA TIDAK LANGSUNG 63581006143175 63392596831572 (188409311603) (030)
2 1 1 39909549810725 Belanja Pegawai 38834946445308 (1074603365417) (269)
2 1 4 738911826000 Belanja Hibah 545380000000 (193531826000) (2619)
2 1 5 31570000000 Belanja Bantuan Sosial 10010000000 (21560000000) (6829)
2 1 6 418309246450 Belanja Bagi Hasil kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintah Desa 376521509200 (41787737250) (999)
2 1 7 22382665260000 Belanja Bantuan Keuangan kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintahan Desa 21527875160000 (854790100000) (382)
2 1 8 100000000000 Belanja Tidak Terduga 2097863717064 1997863717064 199786
2 2 BELANJA LANGSUNG 45987690950316 34089741922819 (11897949027497) (2587)
2 2 1 1896453933200 Belanja Pegawai 1810317933200 (86136000000) (454)
2 2 2 26316296353597 Belanja Barang dan Jasa 23895026121100 (2421270232497) (920)
2 2 3 17774940663519 Belanja Modal 8384397868519 (9390542795000) (5283)
SURPLUS (DEFISIT) (2372232224291) (3136176357891) (763944133600) 3220
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 1
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
3 PEMBIAYAAN DAERAH
3 1 PENERIMAAN PEMBIAYAAN DAERAH 2672232224291 3136176357891 463944133600 1736
3 1 1 2672232224291 Sisa Lebih Perhitungan Anggaran Tahun Anggaran Sebelumnya 3136176357891 463944133600 1736
3 2 PENGELUARAN PEMBIAYAAN DAERAH 300000000000 000 (300000000000) (10000)
3 2 2 300000000000 Penyertaan Modal (Investasi) Pemerintah Daerah 000 (300000000000) (10000)
PEMBIAYAAN NETTO 2372232224291 3136176357891 763944133600 3220
SISA LEBIH PEMBIAYAAN ANGGARAN TAHUN BERKENAAN 000 000 000 000
Lolak 23 April 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW
YASTI SOEPREDJO MOKOAGOW
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 2
No Uraian
AnggaranSetelah
Realohasi
(a) (b) (c)
kendapaitan Daerah 917879535633001 Pendapatan Asli Daerah 5824016087300
2 Transfer ke Daerah dan Dan Desa 84805897476000
3 Lainnya 1158040000000
bull beltLDia Pace gtpoundpound3-ULreg gtU
1 Belanja Pegawai 428395643292622 Belanja Barang dan Jasa 200631133 062 00
3 Belanja Modal 101720682518004 Belanja Bantuan Sosial 3292500000005 Belanja Lainnya 21518906990697
Sftyxpilus Den3it 3134g`493v 146 59
penhfayin _
KEMENTERIAN KEUANGAN REPUBLIK INDONESIADIREKTORAT JENDERAL PERBENDAHARAAN
KANTOR WILAYAH DIREKTORAT JENDERAL PERBENDAHARAAN PROVINSI SULAWESI UTARA
JALAN BETHESDA NO 8 MANADO 95114 TELEPON (0431) 848444 FAKSIMILE (0431) 848666 SUREL KANWILDJPBNSULUTKEMENKEUGOID LAMAN WWWDJPBKEMENKEUGOIDKANWILSULUT
NOTA DINASNOMOR ND-686WPB302020
Yth Direktur Pelaksanaan AnggaranDari Kepala Kantor Wilayah Direktorat Jenderal Perbendaharaan Provinsi
Sulawesi UtaraSifat SegeraLampiran Satu BerkasHal Penyampaian Kajian Fiskal Regional Triwulan II Provinsi Sulawesi Utara
Tahun 2020Tanggal 10 Agustus 2020
Sehubungan dengan Surat Edaran Dirjen Perbendaharaan Nomor SE-61PB2017 tanggal
4 Agustus 2017 tentang Petunjuk Teknis Penyusunan Kajian Fiskal Regional bersama ini kami
sampaikan Kajian Fiskal Regional Triwulan II Provinsi Sulawesi Utara Tahun 2020 Softcopy juga
kami sampaikan melalui alamat e-mail loditpagmailcom dan ditpakemenkeugoid
Demikian disampaikan atas perhatian dan kerjasamanya diucapkan terima kasih
Ditandatangani secara elektronik MUHDI
KATA PENGANTAR
ldquoDiam tak lagi emas jika berada dalam situasi mengancamrdquo
(Sri Mulyani Indrawati Menkeu RI)
Pada saat penyusunan Kajian Fiskal Regional (KFR) ini kalimat diatas seakan pas dengan kondisi bangsa kita saat ini Semua elemen bangsa tidak boleh lagi hanya diam menunggu pandemi ini berakhir melainkan harus bahu membahu dalam setiap lini kehidupan berbangsa dan bernegara sehingga roda perekonomian tetap terus berputar sejalan dengan peningkatan kesejahteraan masyarakat yang tetap menerapkan protokoler kesehatan Suksesnya pembangunan nasional maupun daerah membutuhkan pengelolaan anggaran yang berkualitas bersih dan tepat sasaran
Pada kesempatan ini pertama-tama saya panjatkan puja dan puji syukur kepada Allah Subhanwatarsquoala Tuhan Yang Maha Kuasa atas rahmat dan tuntunan-Nya sehingga penyusunan Kajian Fiskal Regional Semester I Tahun 2020 ini dapat diselesaikan tepat waktu
Penyusunan kajian ini diarahkan pada analisis fiskal dan makroekonomi yang dapat digunakan dalam pencapaian tujuan kebijakan fiskal di Bumi Nyiur Melambai sepanjang semester I 2020 Adanya pandemi Covid-19 secara langsung maupun tidak langsung telah mempengaruhi berbagai sendi perekonomian di Sulawesi Utara Berbagai penyesuaian pola kerja pada sektor publik maupun swasta secara langsung berimplikasi pada kebijakan fiskal
Analisis fiskal diharapkan dapat memfasilitasi pencapaian tujuan makroekonomi dalam mendukung pencapaian fungsi APBN terkait alokasi distribusi dan stabilisasi seperti menyediakan informasi untuk penyusunan kerangka ekonomi makro yang menjadi dasar penyusunan kebijakan fiskal penyusunan APBNAPBD dan sebagai alat analisis dan evaluasi sejauh mana kebijakan fiskal pemerintah telah sesuai dengan tujuan makroekonomi yang telah ditetapkan Informasi yang tertuang dalam KFR diharapkan dapat dimanfaatkan oleh para pemangku kepentingan seperti penyusun kebijakan pelaksana kebijakan serta masyarakat dan investor
Akhir kata ijinkan kami menyampaikan ungkapan terima kasih kepada smua pihak yang telah membantu dalam penyusunan laporan ini Bagai peribahasa tiada gading yang tak retak kamipun menyadari bahwa Kajian Fiskal Regional ini masih jauh dari sempurna Saran masukan dan kritik perbaikan selalu kami harapkan
Manado 10 Agustus 2020 Kepala Kanwil DJPb Prov Sulut
MUHDI SE SIP MIS PhD
ii
DAFTAR ISI
Kata Pengantar i
Daftar Isi ii
Tim Penyusun iii
Ringkasan Eksekutif iv
Infografis v
BAB I PERKEMBANGAN DAN ANALISIS EKONOMI REGIONAL 1
A Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) 1
B Inflasi 3
C Indikator Kesejahteraan 3
BAB II PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN APBN 5
A Pendapatan Negara 6
B Belanja Negara 9
BAB III PENDAPATAN DAERAH 14
A Pendapatan Daerah 15
B Belanja Daerah 18
C Prognosis Realisasi APBD sampai dengan Triwulan IV 20
BAB IV PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN ANGGARAN
KONSOLIDASIAN (APBN DAN APBD)
22
A Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian 22
B Pendapatan Konsolidasian 22
C Belanja Konsolidasian 24
D Analisis Kontribusi Pemerintah Dalam Produk Domestik
Regional Bruto (Pdrb)
26
BAB V ISU REGIONAL DAMPAK KORONA TERHADAP PEREKONOMIAN
SULAWESI UTARA
28
Lampiran
Daftar Pustaka
iv
Ringkasan Eksekutif
Pembatasan aktivitas masyarakat sebagai salah satu bentuk penanganan dampak pandemi Covid-19 berimbas terhadap pertumbuhan ekonomi Sulawesi Utara yang tercermin di kuartal kedua tahun 2020 dimana PDRB terkontraksi hingga minus 389 persen Indikator ekonomi lainnya juga menunjukkan lapran yang negatif dimana terjadi deflasi tahun kalender tercatat hingga 106 persen Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) yang naik menjadi 557 persen dan Kemiskinan yang naik menjadi 762 persen Penutupan penerbangan internasional bandara Sam Ratulangi guna antisipasi penyebaran Covid-19 berdampak pada sektor pariwisata Sulawesi Utara yang pada akhirnya berimbas pada sektor Transportasi dan sektor Akomodasi Makanan dan Minuman yang sangat signifikan Kelapa kopra dan produk turunannya yang merupakan komoditas utama Sulawesi Utara menjadi penahan perlambatan perekonomian melalui sektor Pertanian Perkebunan dan sektor Industri Pengolahan
Selanjutnya dari sisi pemerintahan realisasi pendapatan negara baru tercapai 33 persen dari target dengan nilai sebesar Rp194 triliun dimana 68 persen bersumber dari perpajakan Sedangkan realisasi belanja pemerintah pusat mencapai 37 persen dengan nilai Rp296 triliun Penurunan kegiatan perkantoran dengan ditiadakannya kegiatanyang bersifat pengumpulan orang banyak seperti sosialisasi rapat workshop serta dengan adanya Work from Home berdampak signifikan terhadap penurunan realisasi belanja barang Realisasi belanja modal pun turut mengalami penurunan dengan adanya pembatasan aktivitas serta realokasi dan refocusing anggaran Realisasi Transfer Daerah dan Dana Desa juga mengalami penurunan sebagai dampak perubahan pagu TKDD pada APBN di awal bulan April sebagai bagian realokasi dan refocusing anggaran tersebut
Pandemi Covid-19 juga berdampak pada realisasi APBD dimana PAD konsolidasian mencapai Rp946 miliar turun hingga 18 persen dibanding periode yang sama tahun 2019 Pajak Hotel dan Rumah Makan menurun drastis akibat berkurangnya kunjungan wisatawan Sedangkan belanja daerah konsolidasian mencapai Rp54 triliun Adanya WFH dan pembatasan kegiatan perkatoran juga berpengaruh signifikan terhadap realisasi belanja barang konsolidasian Realisasi DAK Fisik yang baru 6 perlu diakselerasi dengan pola padat karya guna mengakselerasi perekonomian sekaligus meningkatkan penghasilan dan daya beli masyarakat
Peran fiskal dalam penanganan Covid-19 sangat penting Sejak awal pandemi pemerintah melalui berbagai kebijakan dan payung hukum berupaya mengoptimalkan kondisi fiskal dengan melakukan refocusing dan realokasi APBN sebagai langkah penanganan Covid-19 sekaligus meredam dampaknya terhadap pertumbuhan ekonomi dan kesejahteraan masyarakat Pemerintah daerah juga telah melakukan refocusing dan realokasi APBD guna penangan Covid-19 di daerah Pemerintah daerah di Sulawesi Utara telah mengalokasikan total sebesar Rp18 triliun dalam penyesuain APBD Perlu kerjasama dan snergi yang baik antar pemerintah pusat dan daerah agar penanggulangan pandemi cepat teratasi dan resesi ekonomi dapat diredam
iii
TIM PENYUSUN PENGARAHPENANGGUNGJAWAB KAKANWIL DJPB PROVINSI SULUT MUHDI KETUA TIM KEPALA BIDANG PPA II MUSHLIH EDITOR HATTA HASANUDDIN KONTRIBUTOR HATTA HASANUDDIN FRANGKY PASUHUK NOPRID DALAPANG MICHAEL AKAI LAYOUT DESIGN FRANGKY PASUHUK ALAMAT KANTOR WILAYAH DJPB PROV SULUT GKN MANADO LANTAI 3 JALAN BETHESDA NO 8 MANADO
( y-o-y)
PDRB -389INFLASI -019
TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA
557
()
TINGKAT PARTISIPASI ANGKATAN KERJA
6441
TINGKAT KEMISKINAN
762192370 JIWA
KOTA DESA
P1 0782 1538
P2 0152 0352
667
553 519 545
427
-389
507 505 502 497
297
-532
Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2
Sulut Nasional
20202019
PERTUMBUHAN EKONOMI SULAWESI UTARA ()
IPMSULUT 7299
NAS 7192
GINI RATIOSULUT 0371
NAS 0381
EKSPORUS$ 410 JT
US$ 86 JT IMPOR
NILAI TUKARPETANI
9652
TENAGA KERJAFORMAL
499 RIBUINFORMAL
657 RIBU
SUMBER
BEL PEGAWAI ndash Rp146 T
BEL BARANG ndash Rp112 T
BEL MODAL ndash Rp039 T
BEL BANSOS ndash Rp 13 M
60
54
7
80
62
60
Rp49 T
Rp164 M
Rp90 M
Rp895 M
Rp222 M
Rp725 M
BEL PEGAWAI ndash Rp329 T BEL BARANG ndash Rp13 T BEL MODAL ndash Rp029 T
HIBAH DAN BANSOS ndash Rp394 M BEL TAK TERDUGA ndash Rp103 M
1
BAB I
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS EKONOMI REGIONAL
Dampak pandemi Covid-19 terhadap pertumbuhan ekonomi Sulawesi Utara baru
terlihat di kuartal kedua tahun 2020 Provinsi Sulawesi Utara tidak mampu
mempertahankan kinerja positif pertumbuhan ekonominya pada triwulan I dan
menunjukkan angka laju pertumbuhan ekonomi yang terkontraksi cukup dalam hingga
minus 389 persen pada triwulan II Berbagai indikator perekonomian pun menunjukkan
penurunan kinerja Bermacam upaya pemerintah telah dilakukan guna meredam ancaman
resesi yang semakin nyata Perekonomian Sulut yang menurun pada periode triwulan II
diharapkan tidak akan mengalami perlambatan lebih dalam Perlu usaha ekstra dari
pemerintah baik pusat maupun daerah untuk menetapkan dan mengimplementasikan
kebijakan guna menjaga daya beli masyarakat sekaligus memastikan perekonomian terus
bertumbuh di tengah masa pandemi
A Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Pada Triwulan II 2020 perekonomian Sulawesi Utara mengalami penurunan
yang sangat tajam yakni minus 389 persen (yoy) Dampak pandemi Covid-19 yang
sudah dirasakan sejak periode Maret
terhadap perekonomian Sulawesi Utara
tercermin pada data PDRB Q2 yang
dikeluarkan oleh BPS Sulut Angka
tersebut masih di atas pertumbuhan
ekonomi nasional yang minus 532 persen
(yoy)
Distribusi 5 (lima) struktur ekonomi
Sulawesi Utara dari sisi penawaran (PDRB
ADHB) mengalami perubahan di Q2
Posisi sektor Transportasi dan
Tabel 11 Kinerja Indikator Makro Ekonomi amp Pembangunan Prov Sulut Semester 1 Tahun 2020
Indikator Target KUA-PPAS 2020
Target APBN-P 2020
Realisasi Semester 1
2020 Realisasi
Laju Pertumbuhan Ekonomi () 62 -04-23 -389 Belum Tercapai
Inflasi ( tahun kalender) 5 2-4 -106 Belum Tercapai
Tingkat Pengangguran Terbuka () 663 48-51 557 Tercapai
Kemiskinan () 73 85-9 762 Belum Tercapai Sumber KUA-PPAS Sulut UU APBN BPS
Grafik 11 Perkembangan PE Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
2
Pergudangan digeser oleh Administrasi
Pemerintahan Hal tersebut disebabkan
adanya pembatasan penerbangan
penerbangan internasional di Bandara Sam
Ratulangi untuk mengantisipasi penyebaran
virus Covid-19 Dari kelima sektor utama
tersebut hanya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan serta sektor
Industri Pengolahan yang menunjukkan
performa positif Kedua sektor tersebut
ditopang oleh sumber lapangan usaha yang
sama yaitu perkebunan kelapa sebagai bahan industri pengolahan kopra
Ditinjau dari sisi penawaran Covid-19 berdampak negatif pada hampir semua sektor
dan yang paling berat adalah sektor-sektor yang berhubungan dengan pariwisata seperti
transportasi akomodasi makanan dan minuman serta jasa lainnya seperti tempat hiburan
dan pusat perbelanjaan Bahkan sektor yang terdampak positif seperti Informasi dan
Telekomunikasi (dengan adanya WFH dan SFH) serta Jasa Keuangan tidak mampu
menopang penurunan sektor lainnya Penurunan perekonomian Sulut untuk Q2 masih
diredam pertumbuhan positif sektor Pertanian dan Industri Pengolahan yang termasuk
sektor dengan porsi terbesar
Pada sisi Permintaan wabah corona berimbas pada semua komponen PDRB Konsumsi
Rumah Tangga dan PMTB dengan porsi terbesar justru mengalami penurunan terdalam
sebagai akibat adanya social distancing dan ditutupnya beberapa pertokoan dan pusat
perbelanjaan sebagi antisipasi penyebaran pandemi Konsumsi pemerintah juga dinilai
kurang berkontribusi sebagai variabel penahan laju penurunan ekonomi
Perekonomian Sulawesi Utara masih berpotensi mengalami perlambatan jika
melihat perkembangan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara yang masih belum
menunjukkan penurunan Namun demikian dengan dilonggarkannya kebijakan social
distancing dan penerbangan kondisi perekonomian Sulawesi Utara diharapkan mampu
bangkit secara perlahan Beberapa hal yang patut menjadi perhatian adalah 1) Realisasi
belanja pemerintah pusat dan daerah perlu didorong dan diakselerasi agar mampu
berperan sebagai pendorong perekonomian regional 2) Sektor Pertanian Perkebunan
dan Perikanan khususnya perkebunan kelapa yang terbukti mampu tumbuh disaat sektor
usaha lainnya mengalami kelesuan serta mampu menopang sektor Industri Pengolahan
serta ekspor Sulawesi Utara perlu mendapatkan dukungan dari pemerintah daerah
Tumbuhnya sektor tersebut juga secara positif akan membuka lapangan kerja informal
baru alternatif bagi korban PHK dari sektor lapangan usaha lainnya 3) Proyek-proyek
Tabel 12 PDRB Sulut Triwulan II 2020
Sumber BPS diolah
3
pemerintah yang tertunda di semester I akibat kebijakan social distancing dapat segera
dimulai kembali dan diakselerasi Selain itu perlu dilakukan perubahan sistem pelaksanaan
proyek menjadi sistem padat karya agar dapat menyerap lebih banyak tenaga kerja serta
meningkatkan penghasilan masyarakat sekaligus mempertahankan daya beli Belanja
pemerintah akan menjadi sektor yang paling bisa diharapkan sekaligus dikendalikan
melalui penyerapan anggaran hingga kebijakan bantuan sosial seperti Kartu Pra-Kerja
BOS KPH hingga percepatan BLT dari Dana Desa diharapkan mampu menjaga daya beli
masyarakat
B Inflasi
Sampai dengan akhir triwulan II 2020 tingkat inflasi Sulawesi Utara mengalami
deflasi tahun kalender hingga 106 persen Inflasi Sulut pada bulan Juni 2020 tercatat
sebesar -019 lebih rendah dibanding inflasi nasional sebesar 018 persen serta jauh dari
sasaran KUA-PPAS tahun 2020 sebesar 5 persen
Kontribusi deflasi terbesar terutama dari sektor Transportasi yang mencapai 8
persen akibat penutupan sementara
Bandara Sam Ratulangi guna
antisipasi penyebaran wabah Covid-
19 Berdasarkan kontribusi timbulnya
deflasi pada Semester I dipengaruhi
pada kelompok pengeluaran utama
yaitu Makanan Minuman dan
Tembakau Hal ini menggambarkan
bahwa deflasi yang terjadi pada
semester pertama lebih disebabkan karena masyarakat menahan diri untuk tidak
meningkatkan konsumsi produk dimaksud karena adanya social distancing Dengan
demikian salah satu langkah pengendalian inflasi di Sulut ke depan saat terdapat
pelonggaran kebijakan social distancing adalah menjaga pasokan komoditas volatile foods
terutama cabe dan tomat sayur yang merupakan produk-produk yang mendorong timbulnya
inflasi Dengan pasokan yang memadai diharapkan mampu menghambat kenaikan harga
secara cepat (hiperinflasi)
C Indikator Kesejahteraan
Kondisi ketenagakerjaan dari sisi Tingkat Pengangguran Terbuka Sulawesi
Utara pada periode laporan Februari 2020 menunjukkan penurunan Sebagaimana
data BPS Tingkat Pengangguran Terbuka Sulut pada periode ini naik 020 persen
dibandingkan periode Februari tahun 2019 menjadi 557 persen Dengan capaian tersebut
Grafik 12 Perbandingan Inflasi Bulanan Sulut-Nasional tahun 2020
Sumber BPS Sulut diolah
4
target Pemprov Sulut untuk menurunkan pengangguran dibawah 663 persen pada tahun
2020 telah tercapai (KUA-2020) dan diharapkan mampu dipertahankan hingga akhir tahun
Secara umum penambahan TPT
lebih karena bertambahnya jumlah
usia kerja (15 tahun) serta banyak
lulusan SMA sederajat yang belum
terserap lapangan pekerjaan
Pemerintah daerah perlu
keseriusan dalam mengurangi
pengangguran dengan membuka
banyak pelatihan
Data TPT pada triwulan kedua diprediksi akan meningkat seiring dengan adanya pandemi
Covid-19 dan akan berimbas pada sektor informal yang mencapai 657 ribu orang (5687)
Disnaker Sulut menyatakan bahwa data per 8 April 2020 terdapat 2083 tenaga kerja di
PHK dan 3190 dirumahkan oleh pengusaha Sedangkan data penerima Kartu Pra-Kerja
yang telah terdaftar sebanyak 6059 orang
Jumlah penduduk miskin di Sulut naik sebanyak 3770 jiwa dibandingkan periode
September 2019 Kenaikan tersebut
terjadi di perkotaan sebanyak 3900
jiwa sedangkan jumlah penduduk
miskin di pedesaan mengalami
penurunan sebanyak 130 jiwa
Kenaikan penduduk miskin di
perkotaan diduga sebagai akibat
pandemi Covid-19 yang mengubah
perilaku aktivitas ekonomi dan
penurunan pendapatan Dana desa
perlahan mampu menunjukkan dampak positif tehadap kesejahteraan penduduk desa yang
ditunjukkan dengan penurunan jumlah penduduk miskin
Beberapa faktor kenaikan angka kemiskinan selain perlambatan perekonomian
akibat pandemi Covid-19 juga disebabkan oleh rata-rata upah buruh per hari yang
mengalami penurunan 358 persen Sementara itu pada tingkat harga barang secara
umum untuk periode September-Maret khususnya di akhir tahun 2019 terjadi inflasi yang
relatif tinggi Di sisi lain kenaikan nilai tukar petani turut membantu penurunan kemiskinan
di pedesaan
Grafik 14 Profil Tingkat Kemiskinan Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
Grafik 13 Perkembangan TPT Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
5
BAB II
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS
PELAKSANAAN APBN
Sampai dengan periode Semester I tahun 2020 anggaran belanja pemerintah pusat
di wilayah Sulawesi Utara mengalami penurunan jika dibandingkan dengan anggaran
belanja pada periode yang sama tahun sebelumnya Secara rinci pelaksanaan APBN di
Sulut adalah sebagai berikut
Tabel 21 Realisasi APBN Semester I 2020 di Sulawesi Utara
Sumber GFS Sulut diolah
Realisasi Pendapatan Negara di Sulawesi Utara mengalami penurunan sebesar 244
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Sedangkan pada realisasi
belanja pegawai dan belanja barang (belanja operasional) mengalami penurunan 5-10
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Penurunan pagu yang sangat
signifikan terjadi pada belanja modal yaitu mencapai hingga 50 persen dikarenakan
refocusing dan realokasi APBN yang dialihkan ke dalam pos belanja khusus penangan
Covid-19 Namun yang perlu menjadi perhatian adalah faktor kesiapan Pemda terhadap
perbaikan tata kelola Transfer ke Daerah dan Dana Desa (TKDD) yang lebih terencana
pada setiap tahapan Berdasarkan data yang ada realisasi Dana Transfer Daerah
khususnya DAK Fisik belum optimal
6
A Pendapatan Negara
Salah satu fungsi APBN dalam kerangka ekonomi makro adalah sebagai stabilisator
Dari sisi pendapatan pemerintah dapat mempengaruhi perekonomian melalui
perubahan besaran pada penerimaan perpajakan Hal ini dikarenakan penerimaan
perpajakan merupakan variabel yang mempengaruhi secara tidak langsung terhadap
perkembangan variabel pembentuk agregate demand yaitu variabel konsumsi
masyarakat (C) dan investasi (I)
Pada tahun 2020 target penerimaan pajak adalah sebesar Rp45 triliun Target
tersebut mengalam i kenaikan 667 persen dibandingkan dengan target tahun 2019
sebesar Rp42 triliun
1 Penerimaan Perpajakan
Penerimaan perpajakan dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu Pajak Dalam
Negeri dan Pajak Perdagangan
Internasional Pajak Dalam Negeri
terdiri atas lima jenis pajak yaitu Pajak
Penghasilan (PPh) Pajak
Pertambahan Nilai (PPN) Pajak Bumi
dan Bangunan (PBB) Cukai dan Pajak
Lainnya sedangkan Pajak
Perdagangan Internasional terdiri atas
Bea Masuk dan Bea Keluar Sampai
dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan Perpajakan baru
mencapai Rp134638 miliar atau 2937 persen dari target Kota Manado sebagai
kontributor utama menyumbangkan sebesar Rp74578 miliar (554 persen) dari
penerimaan sampai dengan semester I
a) Pajak Penghasilan (PPH)
Sebagian besar penerimaan PPh terkonsentrasi di wilayah Kota Manado sebagai
pusat bisnis di Sulut dimana
sebagian besar pengusaha
terdaftar di kota ini Sampai
dengan Semester I realisasi
Pendapatan Pajak Penghasilan
237854 205758
7345 5485
84367
45565
1527 1952
PPh PPN amp PPnBM
PBB PajakLainnya
Grafik 21 Realisasi terhadap Pagu Perpajakan Sulawesi Utara sd Semester I
TA 2020 (dalam miliar Rp)
Target TA 2020 Real sd Sem I
Grafik 23 PPh per Kabupaten di Sulut sd Semester I
2020 (dalam miliar Rp)
sumber Kanwil DJP Sulutenggomalut
7
baru mencapai Rp84366 miliar atau 3547 persen dari target 2020 sebesar Rp23785
miliar
b) Pajak Pertambahan Nilai (PPN) dan Pajak Penjualan Atas Barang Mewah
(PPnBM)
Realisasi PPN dipengaruhi antara lain oleh kegiatan proyek pemerintah terjaganya
konsumsi Rumah Tangga dan impor serta
dukungan sistem pembayaran pajak yang
online dengan administrasi perpajakan
Proporsi penerimaan PPN berdasarkan
wilayah tidak jauh berbeda dengan
penerimaan PPh Sampai dengan periode
Semester I 2020 realisasi pendapatan
PPN dan PPnBM baru mencapai Rp45565 miliar atau 2215 persen dari target 2020
sebesar Rp20575 miliar
c) Pajak Bumi dan Bangunan (PBB)
Pendapatan PBB di Sulut tergolong kecil karena bukan daerah pertambangan Dari 15
KabKota hanya 3 daerah yang memiliki
realisasi penerimaan yaitu Kota Manado
Kota Bitung dan Kab Bolaang
Mongondow Perlu re-evaluasi NJOP di
beberapa daerah karena terdapat
daerah yang tergolong cukup ramai
(pusat keramaian) dengan nilai transaksi
penjualan tanah cukup tinggi namun
memiliki NJOP yang sangat rendah Sampai dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan PBB baru mencapai Rp1527 miliar atau 2080 persen dari target 2020
sebesar Rp7345 miliar
d) Pajak Perdagangan Internasional (Bea Masuk amp Bea Keluar) dan Pendapatan
Cukai
Faktor-faktor penopang penerimaan Kepabeanan dan Cukai sd periode Semester I
tahun 2020 di Provinsi Sulawesi Utara adalah sebagai berikut
1 Bea Masuk
- Hampir seluruh perusahaan di bidang pertambangan dan bidang lainnya untuk
sementara menghentikan kegiatan importasinya mengingat sebagian besar
komoditas berasal dari negara yang terdampak Covid-19
Grafik 25 PBB per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam juta)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
Grafik 24 PPN dan PPnBM per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
8
- Penerimaan Bea Masuk dari sektor barang bawaan penumpang menurun hal
ini dikarenakan adanya penutupan penerbangan langsung dari luar negeri
- Penerimaan Bea Masuk dari Pos Lalu Bea tidak terlalu dipengaruhi dampak
Covid-19
2 Bea Keluar
Penerimaan bea keluar di provinsi Sulawesi Utara masih bersumber pada ekspor
produk Crude Palm Oil (CPO) dan produk turunannya di Bitung Penerimaan bea
keluar dari PKE diprediksi akan mengalami peningkatan dan akan melampaui
target pada akhir tahun
3 Cukai
Penerimaan Cukai di Sulawesi Utara sebagian besar berasal dari produksi Pabrik
MMEA (Minuman Mengandung Etil Alkohol) Pemerintah setempat menghimbau
untuk menutup tempat
hiburan dalam rangka
menghindari penyebaran
Covid-19 Penutupan
tempat hiburan tersebut
mengakibatkan
menurunnya permintaan
konsumen MMEA sehingga
perusahaan Pabrik MMEA mengurangi jumlah produksi MMEA Hal tersebut
mengakibatkan menurunnya penerimaan cukai
Penerimaan Cukai hingga periode Semester I baru mencapai 2536 persen yaitu
Rp16 miliar dari target sebesar Rp631 miliar Sementara itu target penerimaan
Pajak Perdagangan Internasional yang berasal dari Bea Masuk telah mencapai
Rp912 miliar atau 7645 persen dari target Rp1193 miliar sedangkan Bea Keluar
telah mencatatkan realisasi Rp153 miliar atau 8095 persen dari target Rp189
miliar
e) Pendapatan Pajak Lainnya
Sampai dengan Semester I 2020 realisasi Pajak Lainnya mencapai Rp1952 miliar
atau sebesar 3559 persen dari target Rp5484 miliar Sumber pendapatan Pajak
Lainnya berasal dari pendapatan bea materai pendapatan pajak tidak langsung
lainnya dan pendapatan bunga penagihan pajak sehingga pos ini sebagian besar
berada di Kota Manado
2 Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP)
Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) merupakan seluruh penerimaan pemerintah
pusat yang bukan berasal dari penerimaan perpajakan Sampai dengan Semester I
Grafik 26 Bea Masuk Bea Keluar dan Cukai Prov Sulut sd Semester I TA 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJBC Sulbagtara
9
2020 realisasi PNBP di Sulawesi Utara sudah mencapai Rp59773 miliar atau 477
persen dari target Rp125421 miliar untuk tahun 2020 Realisasi PNBP Semester I
2020 mengalami penurunan 2137 persen dibandingkan dengan realisasi tahun
sebelumnya pada periode yang sama
B Belanja Negara
Belanja negara berperan
sebagai stimulus fiskal
dalam mendukung sektor
riil dan pertumbuhan
ekonomi Peningkatan
pagu belanja pemerintah
setiap tahunnya harus
disertai dengan
optimalisasi pelaksanaan
anggaran
KementerianLembaga Sebaliknya efisiensi belanja harus tetap dilakukan agar belanja
negara lebih berkualitas melalui penghematan belanja barang dan belanja yang tidak
prioritas subsidi yang lebih tepat sasaran serta mendorong pembangunan
infrastruktur daerah melalui anggaran Dana Bagi Hasil (DBH) dan Dana Alokasi Umum
(DAU)
1 Belanja Pemerintah Pusat
Penyerapan Belanja Pemerintah Pusat di Provinsi Sulawesi Utara menunjukkan tren
kenaikan yang proporsional
setiap bulannya dengan
capaian Rp295837 miliar
atau 3721 persen dari pagu
Rp794956 miliar sampai
dengan akhir Semester I
2020 Belanja Pegawai
masih mendominasi
realisasi belanja hingga
Semester I sebesar
Tabel 22 Penerimaan PNBP Prov Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Grafik 27 Tren Realisasi Belanja Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber MEBE diolah
Grafik 28 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi Belanja Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
10
Rp145693 miliar atau 4636 persen dari pagu Rp314280 miliar diikuti oleh Belanja
Barang sebesar 3296 persen kemudian Belanja Modal 2725 persen Sedangkan
untuk Belanja Bantuan Sosial sampai dengan akhir Semester I 2020 baru mencatatkan
realisasi 1098 persen
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Alokasi pagu TKDD Sulawesi Utara tahun 2020 sebesar Rp1262685 miliar meningkat
044 persen dari pagu tahun sebelumnya Sampai dengan akhir Semester I tahun 2020
Dana Alokasi Umum (DAU) dan Dana Bagi Hasil (DBH) di Sulut telah mencatatkan
realisasi belanja masing-
masing sebesar 5996
persen dan 5008 persen
Sementara itu realisasi
belanja DAK Fisik baru
sebesar Rp8963 miliar atau
638 persen dari pagu
Rp140468 miliar
sedangkan DAK Non Fisik
telah mencatatkan realisasi
sebesar Rp89517 miliar
atau 7965 persen dari pagu 112384 miliar Penyaluran Dana Desa dalam bentuk
Bantuan Langsung Tunai (BLT) sampai dengan akhir periode Semester I 2020 telah
mencapai Rp72532 miliar atau 5920 persen dari pagu Rp122524 miliar sedangkan
realisasi Dana Insentif Daerah (DID) sebesar Rp22252 miliar atau 6217 persen dari
total pagu Rp35794 miliar Perbandingan Pagu dan Realisasi TKDD dapat dilihat pada
grafik berikut
Terdapat penyesuaian pagu TKDD di bulan April 2020 melalui Peraturan Menteri
Keuangan (PMK) Nomor 35 Tahun 2020 tentang Pengelolaan Transfer Ke Daerah dan
Dana Desa Tahun Anggaran 2020 Dalam Rangka Penanganan Pandemi Corona Virus
Disease 2019 (COVID-19) danatau Menghadapi Ancaman yang Membahayakan
Perekonomian Nasional
3 Pengelolaan BLU
Terdapat 5 (lima) instansi pemerintah yang berstatus BLU di Provinsi Sulawesi Utara
Pada tahun 2020 terdapat penambahan dua satker BLU yaitu Rumkit TkIII RW
Monginsidi dan Politeknik Kesehatan Manado sehingga diharapkan dapat memberikan
stimulus yang lebih baik untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat
Grafik 29 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi TKDD Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
11
Kedepannya satker tersebut masih perlu pembinaan yang intensif sehingga dalam
masa transisi pelaksanaan kegiatan operasionalnya tidak mengalami kendala yang
akan berdampak terhadap kualitas layanan kepada masyarakat
Secara umum realisasi belanja keseluruhan satker BLU sudah berada pada kisaran
50 persen kecuali
Universitas Sam Ratulangi
yang baru mencatatkan
realisasi sebesar 2616
persen dikarenakan
karena adanya proses
penyesuaian nomenklatur
dan aktivitas perkuliahan
yang dilaksanakan secara daring sehingga memangkas biaya operasional Dari sisi
performa hanya Unsrat dan Poltekes Manado yang menunjukkan perbaikan dibanding
tahun 2019 Beralihnya kegiatan belajar mengajar menjadi metode daring berimbas
pada turunnya biaya operasional BLU dimaksud sedangkan pada BLU bidang
kesehatan mengalami kenaikan biaya operasional sehubungan dengan pandemi
Covid-19
4 Manajemen Investasi Pusat
a Permasalahan outstanding pinjaman pemerintah pusat kepada pemerintah daerah
di Sulut telah dilakukan melalui kebijakan debt swap untuk hutang bunga pada Kota
Bitung dan Kota Manado serta pengalihan pinjaman ke Pemda untuk pinjaman
PDAM Sangihe Progres pelaksanaan proyek debt swap Kota Bitung telah selesai
di verifikasi oleh Dit SMI sedangkan debt swap Kota Manado masih akan berjalan
sampai dengan akhir tahun 2020 Selanjutnya untuk penyelesaian hutang PDAM
Kab Kep Sangihe telah dialihkan ke Pemda Kab Kep Sangihe
b Hasil monitoring laporan penyaluran KUR di Sulut pada SIKP menunjukkan bahwa
jumlah realisasi KUR sebesar Rp377 miliar pada 9813 debitur dengan rata-rata
pinjaman sebesar Rp3845 juta
c Penyaluran Kredit Ultra Mikro (UMi) di wilayah Sulawesi Utara mencapai Rp266
miliar pada 490 debitur dengan rata-rata pinjaman Rp542 juta
C Prognosis Realisasi APBN
Proyeksi realisasi APBN Semester II 2020 dilakukan secara empiris menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
Tabel 22 Performa Operasional Satker BLU sd Triwulan II 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Laporan Operasional e-Rekon DJPb
12
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecasting peramalan jangka
pendek Pengolahan data statistik menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 dengan
Variabel yang digunakan adalah realisasi APBN bulanan tahun 2013-2019 yang
bersumber dari Aplikasi Monev PA dan OMSPAN Untuk pendapatan (Perpajakan dan
PNBP) yang digunakan adalah angka realisasi 84 bulan (n= 84 ) sedangkan Belanja
Negara menggunakan data persentase realisasi bulanan (n= 84) kecuali Belanja
Modal yang menggunakan data persentase realisasi bulanan periode April-Desember
(n=63) mengingat pergerakan yang signifikan atas realisasi jenis belanja barang dan
modal terjadi pada periode tersebut (bulan 1-3 bersifat outlier) Proyeksi Transfer
Daerah menggunakan data persentase realisasi bulanan tahun 2015 sd 2019 dari
SIMTRADA (n=60) Hasil ringkas analissi dapat dilihat di bawah sedangkan hasil
pengolahan keseluruhan terdapat pada Lampiran I
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (012)-Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 = Rp 542462
Miliar
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
9329 dari total Pagu Belanja
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
812 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
8418 dari total Pagu Belanja Modal
Prognosis Transfer Daerah (Angka dalam persen)
ARIMA (302) ndash Signifikan
Total Proyeksi Semester II 2020 =
5852 dari total Pagu Transfer
13
Pendapatan Sulut hingga akhir tahun diperkirakan mencapai Rp488216 miliar atau
turun 04 Selain dampak akibat penurunan perekeonomian secara makro kontraksi
pendapatan negara disebabkan adanya berbagai insentif pajak yang diberikan
pemerintah sebagai bagian upaya Pemulihan Ekonomi Nasional Pertumbuhan belanja
modal yang turun hingga 54 lebih disebabkan oleh turunnya pagu akibat realokasi
anggaran KL yang mencapai lebih dari 50 Sedangkan belanja barang diprediksi
menurun cukup tajam sebagai efisiensi akibat pembatasan aktivitas kegiataan
perkantoran akibat Covid-19 Tabel 23 Prognosis Realisasi APBN sampai dengan Semester II TA 2020
UraianPagu
Target
Realisasi
Sem I
2020 (Rp)
Prognosis
TA 2020
(Rp)
Prognosis
TA 2020
()
Prognosis
Semester
II 2020
(Rp)
Realisasi
Tahun 2019
(Rp)
Growth
()Keterangan
Pendapatan 581864 193185 488216 84 295031 489940 -04
Kemenkeu memprediksi
penurunan penerimaan
sebesar 10 akibat covid
Belanja
Bel Pegawai 314428 145698 293346 93 147648 304936 -38
Bel Barang 337651 112078 274174 81 162096 357960 -234
Bel Modal 140593 38782 118358 84 79576 257157 -540
Transfer
Daerah1262687 700576 1220765 97 520189 1401955 -129
Terdapat penyesuaian pagu
transfer daerah akibat covid
Telah dilakukan realokasi
pagu belanja oleh masing-
masing KL
14
BAB III PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN APBD
Perkembangan kinerja APBD seluruh pemda di Sulawesi Utara sd triwulan II 2020
menunjukkan penurunan dibanding periode yang sama tahun 2019 khususnya dari sisi PAD Hal
tersebut tidak terlepas dari imbas pandemi Covid-19 yang menghambat berbagai kegiatan
perekonomian sehingga mempengaruhi pola realisasi pendapatan maupun belanja daerah Secara
rinci perkembangan APBD pemerintah daerah lingkup Provinsi Sulawesi Utara dapat dilihat pada
tabel berikut
Tabel Perkembangan APBD Lingkup Prov Sulut sd Triwulan II TA 2020 (dalam miliar Rupiah)
Sumber LRA Pemda dan Simtrada DJPK data sementara
15
Dampak pandemi Covid-19 terhadap realisasi belanja APBD terlihat dari tingginya
realisasi belanja hibah dan belanja tak terduga di semester I TA 2020 dan rendahnya
belanja barang akibat berkurangnya kegiatan operasional perkantoran yang lebih banyak
dilakukan melalui sistem Work from Home (WFH) Untuk selanjutnya perlu dilakukan
percepatan realisasi belanja di semester II TA 2020 guna membantu mengakselerasi
perekonomian yang terhambat pandemi covid-19
A Pendapatan Daerah
Realisasi pendapatan daerah hingga triwulan II 2020 secara agregat telah mencapai
44 persen dari target Secara proporsional sumber penerimaan terutama yang berasal dari
transfer pemerintah pusat sebesar 84 persen (Rp6771 miliar) dan PAD sebesar 12 persen
(Rp9462 miliar) Hal tersebut menunjukan rendahnya tingkat kemandirian pemda di
Sulawesi Utara
1 Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Sampai dengan triwulan II 2020 realisasi PAD pemda lingkup Sulawesi Utara mencapai
38 persen dari target Dari total realisasi tersebut kontribusi terbesar disumbang oleh
Pemprov Sulut yang
mencapai 599 persen
Sementara pada tingkat
kabupatenkota realisasi
terbesar berturut-turut
disumbang oleh Kota
Manado Kab Minahasa
Utara Kab Minahasa dan
Kota Bitung Dominasi
penerimaan PAD keempat
daerah tersebut tak terlepas
dari faktor geografis yang
strategis sebagai pusat
perekonomian selain
topangan SDA penghasil PAD Hasil Analisa Metode Klassen LQ dan Shift Share
yang disajikan pada KFR Tahunan 2019 Kanwil DJPb Provinsi Sulawesi Utara
menunjukkan sektor unggulan masing-masing daerah yaitu Kota Manado
Penyediaan Akomodasi Makan dan Minum Kota Bitung Transportasi dan
Pergudangan Kabupaten Minahasa Konstruksi dan Sektor Unggulan dan Kab
Minahasa Utara Pertambangan dan Penggalian
Grafik Kontribusi Pemda thd Total Realisasi PAD Sulut sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Prov Sulawesi
Utara 599
Kab Minahasa
29
Kota Bitung
28
Kota Manado
136
Kab Minut 33
Prov Sulawesi Utara
KabBolmong
Kab Minahasa
Kab Sangihe
Kota Bitung
Kota Manado
Kab Talaud
Kab Minsel
Kota Tomohon
Kab Minut
Kota Kotamobagu
Kab Mitra
Kab Bolmut
Kab Sitaro
Kab Boltim
Kab Bolsel
16
a Penerimaan Pajak Daerah
Realisasi Pajak Daerah agregat sampai dengan triwulan II 2020 lingkup Provinsi Sulut
sebesar Rp6441 miliar
atau sebesar 37 persen
dari target
Pada tingkat KabKota
Pemkot Manado tercatat
sebagai daerah
penyumbang pajak daerah
terbesar yaitu sebesar
Rp9105 miliar Namun
angka tersebut jauh
menurun dibanding periode
yang sama tahun sebelumnnya yang mencapai Rp2204 miliar dan juga baru 26 dari
target yang ditetapkan di awal tahun Dampak pandemi sangat mempengaruhi pajak
daerah Kota Manado mengingat penurunan drastis salah satu sumber utamanya yakni
Pajak Hotel dan Pajak Rumah Makan Penurunan jumlah wisatawan yang mencapai
99 akibat ditutupnya penerbangan internasioanal serta insentif pajak yang diberikan
pemerintah daerah menjadi penyebab hilangnya potensi pajak daerah di sektor ini
b Penerimaan Retribusi Daerah
Penerimaan Retribusi Daerah Sulut hingga triwulan II 2020 secara agregat sebesar
Rp1458 miliar atau 42
persen dari target
tumbuh sebesar 23
persen dibanding
capaian kuartal II di
tahun sebelumnya
Kota Kotamobagu
tercatat sebagai
daerah dengan
penerimaan retribusi
terbesar semester pertama pada dua tahun terakhir yang sumber utamanya berasal
dari Retribusi Layanan Kesehatan yang mencapai Rp17 miliar di tahun 2020
Grafik Perbandingan Realisasi Pajak Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Retribusi Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
17
c Penerimaan Hasil Kekayaan yang dipisahkan
Secara agregat realisasi pos Penerimaan Hasil Kekayaan yang Dipisahkan di Sulut
tercatat pada triwulan II
2020 sebesar Rp602
miliar atau 74 persen dari
target yang telah
ditetapkan
Tingginya penerimaan
daerah dari pos
penerimaan ini terutama
ditopang peningkatan
kinerja BUMD (terutama
Bank Sulutgo) yang berdampak pada besarnya pembagian deviden ke semua pemda
d Lain-Lain PAD Yang Sah
Pendapatan bunga
menjadi sumber
utama sektor ini atas
dana simpanan
Pemda dari
pendapatan dan
SILPA TA
sebelumnya yang
cukup besar terutama di Pemerintah Kota Manado
2 Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat
Realisasi pendapatan transfer pemerintah pusat sd triwulan II tahun 2020 ke pemda
lingkup Provinsi Sulut telah mencapai Rp67 triliun atau 48 persen dari target
Dibandingkan periode yang sama tahun lalu capaian realisasi pada periode laporan ini
tidak ada perbedaan yang signifikan Komposisi realisasi pendapatan transfer daerah
sebagian besar berasal dari transfer DAU yang mencapai 85 persen selanjutnya DAK
sebesar 3 persen Dana Penyesuaian sebesar 9 persen dan DBH sebesar 3 persen
Tingginya dana DAU sejalan dengan penguatan desentralisasi pemerintah pusat di
daerah Sementara itu hal yang perlu mendapat perhatian adalah masih rendahnya
realisasi DAK Fisik lingkup Sulawesi Utara yang mencerminkan kinerja pelaksanaan
kegiatan yang belum maksimal Sampai dengan akhir Juni 2020 dana DAK fisik baru
terealisasi sebesar Rp8963 miliar dari pagu Rp14 triliun
Grafik Perbandingan Realisasi Kekayaan Yang Dipisahkan (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Lain-Lain PAD yang Sah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
18
3 Lain-Lain Pendapatan Daerah yang Sah
Capaian realisasi pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah sd triwulan II 2020
sebesar 20 persen dari target yang telah ditetapkan Hanya beberapa pemda yang
memasang target untuk pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah
B Belanja Daerah
1 APBD Berdasarkan Jenis Belanja
Kinerja penyerapan anggaran daerah untuk periode sampai dengan triwulan II 2020 tidak
jauh berbeda dengan periode yang sama tahun 2019 Realisasi belanja daerah secara
keseluruhan (Pemprov dan PemkabPemkot) sebesar Rp59 triliun atau sebesar 31
persen dari pagu
Grafik Perbandingan Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
Grafik Proporsi Pagu Belanja dan Persenatase Realisasi sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
19
Ditinjau dari komposisi realisasi belanja daerah belanja pegawai masih mendominasi
belanja daerah di seluruh pemda lingkup Provinsi Sulawesi Utara ditunjang dengan
adanya pencairan THR bagi PNS pada bulan Mei 2020 Sementara realisasi belanja
modal yang paling berdampak bagi perekonomian baru terealisasi sebesar 8 persen
Pos belanja pembeda di tahun 2020 adalah belanja tak terduga yang telah terealisasi
sebesar Rp103 miliar jauh melebihi pagu awal yang hanya Rp41 miliar serta
dialokasikannya Belanja lainnya sebesar Rp14 triliun sebagai bagian dari penanganan
pandemi Covid-19 Bahkan total realisasi kedua pos tersebut dua kali lipat dari realisasi
belanja modal
2 Rasio Belanja
Salah satu arah kebijakan Pemerintah untuk meningkatkan kualitas belanja dan
akuntabilitas pengelolaan keuangan daerah serta untuk menjamin ketersediaan
kuantitas dan kualitas pelayanan dasar bagi masyarakat adalah dengan meningkatkan
rasio belanja modal dan mengurangi rasio belanja pegawai terhadap total belanja
daerah Untuk itu dalam RPJMN tahun 2020-2024 memiliki sasaran Terwujudnya
Indonesia Maju yang Berdaulat Mandiri dan Berkepribadian Berlandaskan
Gotong-Royong dan diharapkan rata-rata belanja modal seluruh pemda telah
mencapai 30 persen dan rata-rata belanja pegawai mencapai 35 persen untuk
kabkota dan 13 persen untuk provinsi pada tahun 2020
Grafik Rasio Belanja Pegawai dan Rasio Belanja Modal (Pagu) APDB Tahun 2020
Sumber LRA Pemda diolah
30
46 47 5040 36
4751
45 41 41 4133
4133 37 39
25
20 1718
1721
2017
2320 20
31
3124
32 22 22
Belanja Pegawai Belanja Modal
20
Pada APBD TA 2020 terdapat dua Pemda yang menganggarkan belanja pegawai
dibawah target 35 persen RPJMN 2020-2024 yaitu Kab Bolaang Mongondow Timur dan
Kab Bolaang Mongondow Utara Sementara itu Pemda Kab Bolaang Mongondow
Utara dan Pemda Kab Bolaang Mongondow Timur dan Kab Minahasa Tenggara
adalah pemda yang proporsi anggaran belanja modalnya di atas 30 persen Rendahnya
rasio belanja modal di sebagian besar pemda di Sulawesi Utara tahun 2020 disebabkan
rata-rata pemda yang sangat bergantung pada anggaran DAK Fisik untuk kegiatan
belanja modal Selain itu juga terdapat realokasi dan refocusing APBD akibat pandemi
Covid-19 yang wajib dilakukan oleh Pemerintah Daerah
C Prognosis Realisasi APBD sampai dengan Triwulan IV
Proyeksi realisasi APBD Semester II dilakukan secara empiris sama dengan proyeksi
APBN yakni dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) dan menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 Variabel yang digunakan
dalam melakukan proyeksi Pendapatan dan Belanja adalah realisasi triwulanan tahun
2013-2020 yang bersumber LRA Pemda Untuk pendapatan yang digunakan adalah
angka realisasi untuk 28 periode (n=28) sedangkan untuk Belanja (Barang dan Modal)
menggunakan data persentase realisasi triwulan II-IV (n=21) Hasil ringkas dapat dilihat
di bawah sedangkan hasil pengolahan data keseluruhan terdapat pada Lampiran II
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (011)
Total Proyeksi 2020 =
Rp1832209
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (002)
Total Proyeksi 2020 = 9365 dari total
Pagu Belanja Pegawai
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7523 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7903 dari total Pagu Belanja Modal
21
Proyeksi realisasi pendapatan Pemda sebesar Rp1832209 miliar namun nilai yang
digunakan dalam perhitungan adalah realisasi dengan kondisi normal Dengan adanya
pandemi diprediksi terdapat penurunan pendapatan sebesar 20 dengan
pertimbangan asumsi Kementerian Keuangan dan capaian realisasi hingga semester I
sehingga angka proyeksi 2020 adalah sebesar Rp1465767 miliar Belanja barang
akan megalami penurunan terbesar dengan adanya efisiensi kegiatan perkantoran
yang cukup besar dengan adanya WFH hingga rapatsosialisasi yang bersifat daring
serta pembatasan perjalanan dinas
Sedangkan Belanja Modal Pemda diprediksi akan terserap sebesar 79 dengan
mempertimbangkan capaian realisasi Semester I yang cukup rendah namun nilai
kontrak DAK Fisik yang merupakan sumber belanja modal terbesar pemda tercatat
mencapai 97 (data per 21 Juli 2020) Dengan demikian penyerapan belanja modal
berpotensi akan melonjak di dua kuartal akhir TA 2020
Prognosis Realisasi APBD Lingkup Provinsi Sulawesi Utara Tahun 2020 (dalam miliar)
22
BAB IV
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN
ANGGARAN KONSOLIDASIAN (APBN DAN APBD)
A Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian
Dari Laporan
Keuangan Pemerintah
Konsolidasian (LKPK)
Kanwil DJPb Prov Sulut
Semester I 2020 tampak
capaian positif dibandingkan
peiode yang sama di tahun
2019 pada semua pos baik
pendapatan maupun
belanja Penurunan pada
detail pos mampu di cover
oleh pos lainnya
B Pendapatan Konsolidasian
1 Analisis Proporsi dan Perbandingan
Perpajakan masih mendominasi sumber penerimaan baik di Pusat maupun Daerah
Sumber utama penerimaan pajak dari sektor
usaha adalah sektor perdagangan perkebunan
dan industri serta pemerintahan sedangkan
ditinjau dari daerah Kota Manado dan Kota
Bitung sebagai pusat perdagangan dan industri
merupakan sumber utama perpajakan
Sedangkan porsi PNBP sebagian besar
bersumber dari penerimaan BLU sektor
Kesehatan (RS Kandou RS Bhayangkara dan
RS Monginsidi) dan sektor pendidikan
(Universitas Sam Ratulangi dan Poltekkes
Manado)
Perbandingan Penerimaan
Pusat amp Daerah Semester I 2020
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Tabel Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian Sulut Semester I 2020 (miliar Rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
23
Demikian juga dengan porsi penerimaan daerah dimana penerimaan pajak masih
dominan dibanding PNBP Pajak kendaraan bermotor masih menjadi andalan
penerimaan pajak daerah Sedangkan PNBP Daerah disokong dari retribusi daerah
maupun hasil kekayaan daerah yang dipisahkan seperti deviden dan Jasa Giro Kas
Daerah
2 Analisis Perubahan
Pendapatan konsolidasian selain dana transfer mengalami penurunan yang bersumber
baik dari pendapatan pusat maupun daerah
Penurunan pendapatan tersebut disebabkan
terutama oleh pembatasan aktivitas akibat pademi
corona termasuk kegiatan perekonomian yang
akhirnya berimbas pada pendapatan negara
(Pajak dan PNBP)
Pendapatan daerah mengalami penurunan yang
lebih dalam jika dibandingkan dengan pendapatan
pusat Penurunan drastis terutama pada pajak hotel dan restoran yang hanya mencapai
Rp5384 miliar turun 689 dibanding periode semester I tahun 2019 yang mampu
membukukan Rp16874 miliar Ditutupnya penerbangan internasional akibat Covid-19
sangat mempengaruhi sektor pariwisata yang berimbas pada penurunan tingkat hunian
kamar hotel dan ditutupnya beberapa restoran besar yang sering dikunjungi wisatawan
asing Selain itu terdapat inisiatif positif pemerintah daerah yang bersedia memberikan
kebijakan relaksasi pajak terhadap usaha-usaha di sektor pariwisata agar mampu
bertahan di masa sulit ini meski pendapatan daerah akan mengalami penurunan
Sedangkan penurunan dari penerimaan pajak kendaraan bermotor menggambarkan
tendensi penundaan pembayaran pajak oleh sebagian masyarakat akibat penurunan
bahkan hilangnya sumber pendapatan masyarakat dengan adanya pembatasan
kegiatan perekonomian
Perubahan Total Pendapatan
Pusat amp Daerah Selain Dana
Transfer (miliar rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
24
3 Analisis Pertumbuhan Ekonomi terhadap kenaikan realisasi pendapatan
konsolidasian
Melambatnya pertumbuhan ekonomi regional y-to-y menunjukkan korelasi positif
dengan penerimaan perpajakan maupun PNBP Konsolidasian Pendapatan
konsolidasian turut mengalami penurunan dibanding periode sebelumnya PDRB yang
bersumber dari pertumbuhan sektor pertanian sebagai kontributor terbesar PDRB Sulut
mampu meredam penurunan PDRB secara keseluruhan Sektor Perdagangan besar
dan eceran transportasi dan pergudangan dan sektor akomodasirumah makan
menjadi sektor yang
paling merasakan dampak
corona sekaligus
berpengaruh besar
terhadap penurunan
pendapatan negara
konsolidasian Provinsi
Sulawesi Utara
C Belanja Konsolidasian
1 Analisa Proporsi dan Perbandingan
Proporsi realisasi belanja antara pusat dan daerah
untuk Semester I tahun 2020 menunjukkan
perbedaan yang signifikan Belanja barang sangat
dominan di pusat sedangkan belanja daerah
didominasi oleh belanja pegawai Hal yang perlu
menjadi perhatian adalah serapan belanja modal
khususnya daerah yang sangat rendah
Terhambatnya berbagai kegiatan tender hingga
pelaksanaan kegiatan akibat pembatasan
aktivitas akibat pandemi corona menjadi alasan
utama lambatnya realisasi belanja modal Selain
itu rendahnya realisasi DAK Fisik yang sebagian besar merupakan kegiatan berupa
belanja modal turut menyebabkan rendahnya realisasi belanja modal daerah
2 Analisis Perubahan
Realisasi belanja konsolidasian Sulut semester I 2020 tercatat sebesar Rp861153
miliar dengan struktur belanja relatif sama dari periode yang sama tahun sebelumnya
Belanja operasional masih mendominasi komposisi belanja konsolidasian
Tabel Realisasi Pendapatan Konsolidasi PusatDaerah amp
Pertumbuhan Ekonomi Pro Sulut Periode Triwulan II
Tahun 2019 dan 2020 (dalam miliar)
Sumber GFS BPS Sulut diolah
25
Terjadi penurunan porsi belanja barang
konsolidasian yang cukup drastis dari
356 di tahun 2019 menjadi 308 di
tahun 2020 yang disebabkan karena
perkantoran yang melakukan sistem WFH
akibat pandemi corona sehingga biaya
operasional kantor mengalami penurunan
Sedangkan peningkatan belanja pegawai
karena pembayaran gaji ke-14 (THR) di
bulan Juni
3 Analisis dampak kebijakan fiskal kepada indikator ekonomi regional
Kebijakan fiskal pemerintah terutama dari sisi belanja diharapkan mampu berkontribusi
secara optimal tidak hanya pertumbuhan ekonomi regional namun juga terhadap
pemerataan
pendapatan
maupun
peningkatan
daya beli
masyarakat Hal
tersebut dapat
dilihat dari perubahan berbagai indikator ekonomi regional
Data di atas menunjukkan bahwa penurunan realisasi belanja pemerintah di Sulut
sebesar -721 sementara pada periode yang bersamaan terjadi penurunan nilai
inflasi hingga -583 Peningkatan angka pengangguran pada bulan Februari 2020
lebih disebabkan penambahan jumlah usia angkatan kerja yang mencapai 30 ribu jiwa
namun tidak mampu terserap oleh lapangan kerja Meskipun tidak terdapat penjelasan
secara langsung atas dampak belanja pemerintah namun demikian dapat disimpulkan
bahwa perlambatan government spending turut mempengaruhi berbagai indikator
ekonomi regional
Korelasi Antara Belanja Pemerintah Terhadap Beberapa
Indikator Ekonomi Regional
Sumber GFS BPS Sulut diolah
26
Deflasi yang terjadi di Sulawesi Utara sebenarnya lebih dikarenakan sisi demand
masyarakat yang menahan diri untuk tidak belanja dengan adanya pandemi Covid-19
sehingga supply barang cukup melimpah Yang patut diwaspadai adalah pada saat
pembatasan sosial sudah dilonggarkan sehingga masyarakat dapat beraktivitas
kembali secara normal namun persediaan barang kurang tersedia di pasar maka akan
berdampak pada peningkatan potensi inflasi Hal yang harus dilakukan pemerintah
daerah adalah memanfaatkan dana yang ada untuk memastikan ketersediaan supply
barang dan jasa tetap terjamin Selain itu proyek pemerintah perlu dialihkan ke jenis
kontrak padat karya agar mampu menarik lebih banyak pekerja sekaligus menekan
angka pengangguran di tengah banyaknya kasus PHK akibat Covid-19
D Analisis Kontribusi Pemerintah Dalam Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Berdasarkan data BPS
perekonomian Sulawesi Utara pada
Q2 mengalami penurunan
pertumbuhan y-o-y sebesar minus
389 persen lebih tinggi
dibandingkan dengan pertumbuhan
ekonomi nasional sebesar minus
532 persen Ditinjau dari sisi
pengeluaran pemerintah (G) pada
komponen PDRB terjadi peningkatan kontribusi dari tahun ke tahun Kontribusi
Pengeluaran Pemerintah (APBN amp APBD) terhadap PDRB untuk Triwulan II 2020
sebesar 1759 persen turun sebesar 07 persen dibanding periode yang sama tahun
sebelumnya
Data korelasi pertumbuhan realisasi belanja pemerintah per triwulan II 2020 (y-o-y)
dengan laju pertumbuhan berbagai sektor lapangan usaha di Sulut menunjukkan bahwa
realisasi belanja pemerintah yang minus berkorelasi positif terhadap pertumbuhan di
hampir semua sektor lapangan usaha yang juga menunjukkan penurunan Hal tersebut
mengindikasikan keterkaitan dan peran belanja pemerintah terhadap pertumbuhan
berbagai sektor pada PDRB Belanja pemerintah kurang mampu memberikan
dukungan terhadap berbagai sektor lapangan usaha sekaligus meredam pelemahan
perekonomian global akibat pandemi Covid-19
4743 4749 48 46
1706 1768 186 179
3434 3474 34 33
116 009 00 03
2017 2018 2019 2020
Distribusi G pada PDRB Triwulan II
C G I X-M
27
Dua sektor lapangan usaha yang
dipastikan terdampak dan
teridentifikasi di awal pandemi adalah
sektor Akomodasi Makanan dan
Minuman dan Transportasi yang
merupakan imbas melemahnya sektor
pariwisata dengan ditutupnya
penerbangan internasional Bandara
Sam Ratulangi Seharusnya inilah
yang menjadi perhatian khusus
pemerintah bagaimana mengalihkan
sementara perekonomian sektor
tersebut ke sektor lain melalui
penyediaan lapangan usaha alternatif
untuk pengusaha dan tenaga kerja
yang terdampak
Tumbuhnya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan dan sector
Industri Pengolahan terkait dengan
komoditas utama Sulawesi Utara yakni Kopra Pertanian Kelapa dan Pengolahan Kopra
juga menjadi modal utama konsistensi ekspor Sulawesi Utara Kedua sektor tersebut
juga mampu menjaring tenaga kerja informal yang cukup besar Dari ketiga fakta
tersebut dapat dijadikan langkah strategis selanjutnya bagi pemerintah daerah di
Sulawesi Utara untuk memberikan dukungan pada kedua sektor tersebut baik dari sisi
kebijakan maupun permodalan agar mampu bertahan dan bahkan tumbuh Dengan
demikian kedua sektor tersebut mampu menjadi penahan resesi sekaligus dapat
membuka lapangan kerja alternatif di tengah penuruan kinerja sektor lainnya
Korelasi antara Belanja Pemerintah terhadap Pertumbuhan Sektor Lapangan
Usaha
SektorVariabel Growth
Belanja Pemerintah -721 Pertanian Kehutanan dan Perikanan 147 Pertambangan dan Penggalian -347 Industri Pengolahan 524 Pengadaan Listrik dan Gas 560 Pengadaan Air Pengelolaan Sampah Limbah dan Daur Ulang 376 Konstruksi -804 Perdagangan Besar dan Eceran Reparasi Mobil dan Sepeda Motor -090
Transportasi dan Pergudangan -3149 Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum -5028
Informasi dan Komunikasi 1577 Jasa Keuangan dan Asuransi 1250 Real Estate -128
Jasa Perusahaan -974 Adm Pemerintahan Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib -502 Jasa Pendidikan -069 Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 349 Jasa lainnya -1311
Sumber GFS Sulut BPS Sulut diolah
28
BAB V
ISU REGIONAL DAMPAK KORONA TERHADAP
PEREKONOMIAN SULAWESI UTARA
Dampak Covid-19 selama hampir 5 (lima) bulan terakhir di Indonesia
memerlukan penanganan yang komprehensif dan extraordinary oleh pemerintah
melalui berbagai strategi dan kebijakan yang terukur dan bersinergi baik
pemerintah pusat maupun pemerintah daerah Dari sisi ekonomi pandemi Covid-
19 berdampak pada dua sisi baik konsumsi maupun produksi Pembatasan sosial
berujung pada berhentinya aktivitas dan turunnya kinerja perekonomian
Perkembangan kasus pandemi COVID-19 di Sulawesi Utara
Berdasarkan data per tanggal
30 Juni 2020 tercatat sebanyak
1109 kasus positif di Sulawesi
Utara yang sebagian besar
terdapat di Kota Manado
Dengan dibukanya sejumlah
laboratorium pengujian sampel
Covid-19 yakni di Balai Teknik
Kesehatan Lingkungan dan
Pencegahan Penyakit
(BTKLPP) di Mapanget Kota
Manado dan RSUP Prof
Kandou Manado jumlah pasien
yang terkonfirmasi positif
mengalami peningkatan yang
cukup signifikan Selain itu dengan dilonggarkannya pembatasan dan dibukanya
beberapa pusat perbelanjaan (the new normal) menjadi salah satu faktor
meningkatnya jumlah masyarakat yang terkonfirmasi positif Covid-19
Pemerintah Daerah telah melakukan berbagai upaya pencegahan penyebaran virus
COVID-19 di Sulawesi Utara melalui berbagai kebijakan dan aturan diantaranya
dengan meniadakan kegiatan belajar mengajar di sekolah (Study from Home)
mengurangi kegiatan perkantoran (Work From Home) menutup tempat hiburan
29
yang dapat mengundang
kerumumunan orang hingga
penghentian sementara berbagai
kegiatan keagamaan di Rumah
Ibadah
Dampak COVID-19 terhadap
perekonomian Sulawesi Utara
Gambaran perekonomian Sulawesi
Utara selama enam bulan terakhir
tercermin dalam Indeks Harga
Konsumen (IHK) yang dirilis oleh BPS Sulut Dari tabel tersebut terlihat bagaimana
perekonomian Sulawesi Utara menurun drastis mulai bulan Maret 2020 sejak
ditetapkannya wabah Covid-19 di Indonesia serta ditutupnya penerbangan
internasional di Bandara Sam Ratulangi Manado Untuk pertama kalinya Sulawesi
Utara mengalami deflasi tahun kalender selama enam bulan berturut-turut akibat
adanya social distancing dalam rangka pencegahan Covid-19
Dari sisi tenaga kerja berdasarkan data Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi
Provinsi Sulawesi Utara hingga 26 Mei 2020 tercata ada 681 perusahaan yang
terdampak dengan jumlah total pekerja sebanyak 8416 orang dan dari angka
tersebut 6952 pekerja yang dirumahkan Selain itu tercatat pula sebanyak 72
perusahan yang melakukan Pemutusan Hubungan Kerja dengan jumlah tenaga
kerja sebanyak1424 orang
Dari sektor lapangan usaha terbesar sumber pembentuk PDRB Sulut semua
menunjukkan penurunan
dan hanya Industri
Pengolahan yang
menunjukkan kenaikan
Gambaran atas dampak
Covid-19 adalah
penurunan sektor
akomodasi makanan dan
minuman serta transportasi yang sangat drastis sebagai imbas ditutupnya bandara
Sam Ratulangi sehingga sektor pariwisata mengalami penurunan
Indeks Harga Konsumen Sulawesi Utara 2020
30
Peran Fiskal dalam penanganan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara
Sejak diumumkannya pandemi Covid-19 di Indonesia pemerintah melakukan gerak
cepat dengan menerbitkan berbagai aturan dan pedoman di semua bidang baik
pemerintahan kesehatan pendidikan sosial dan tak terkecuali sektor keuangan
Peraturan Pengganti Undang-Undang dikeluarkan untuk memberikan kelonggaran
defisit APBN yang
sebelumnya hanya
maksimal 3 dari
PDB guna
menahan dampak
Covid-19 terhadap
ancaman resesi
melalui program
Pemulihan Ekonomi Nasional Dari sisi demand pemerintah berusaha menjaga
konsumsi melalui sokongan atas daya beli masyarakat khususnya melalui bantuan
sosial Konsumsi rumah tangga merupakan penopang terbesar pertumbuhan di
Indonesia tak terkecuali Sulawesi Utara
Sedangkan dari sisi produksi pemerintah telah mengalokasikan insentif pajak
(Rp123 triliun) subsidi bunga kredit (Rp34 triliun) hingga program Penempatan
Dana Pemerintah (Rp876 triliun) pada perbankan agar dapat dikucurkan pada
sektor bisnis dengan bunga rendah
Selanjutnya postur APBN telah dilakukan perubahan setidaknya sudah dua kali di
tahun 2020 melalui Perpres No 542020 dan terakhir Perpres No 722020 untuk
menjaga kualitas dan kesinambungan APBN Tahun Anggaran 2020 dalam rangka
pemenuhan kebutuhan penanganan pandemi Covid-19 dan atau menghadapi
ancaman yang membahayakan perekonomian nasional dan atau stabilitas sistem
keuangan Konsekuensi atas terbitnya Perpres tersebut adalah Pemerintah Daerah
diharuskan untuk turut melakukan refocusing dan realokasi APBD untuk penangan
Covid-19 di daerah masing-masing Seluruh Pemda di Sulawesi Utara telah
melakukan realokasi anggaran sebagai langkah awal penanggulangan Covid-19 di
daerah masing-masing
31
Sehubungan dengan hal-hal tersebut di atas untuk mengantisipasi dampak
perekonomian kesehatan sosial dan keuangan serta menahan timbulnya resesi
maka diperlukan
peningkatan kuantitas
dan kualitas belanja
pemerintah (government
spending) Menurunnya
pertumbuhan ekonomi di
Sulawesi Utara sampai
dengan Q2 2020
sebesar minus 389
persen diperlukan
adanya intervensi
pemerintah pusat dan
daerah untuk mengelola kebijakan fiskal yang tepat jumlah dan tepat sasaran
sebagai solusi menjaga pertumbuhan ekonomi di Sulawesi Utara Sebagai contoh
telah dilakukan kebijakan penempatan uang negara pada Bank Umum (termasuk
BPD SulutGo) untuk mendorong tingkat konsumsi dan produksi dalam
perekonomian Sulawesi Utara Disamping itu hal yang lebih penting adalah
menjaga alokasi fiskal agar ditujukan untuk menjamin kesinambungan
(sustainability) pembangunan sehingga kebijakan fiskal ditujukan tidak hanya untuk
kepentingan jangka pendek tetapi kepentingan pembangunan yang
berkesinambungan
Alokasi Belanja Daerah Untuk Penanganan COVID-19 (miliar rupiah)
Sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
No Pemda
Bidang kesehatan dan
hal-hal lain terkait
kesehatan dalam rangka
pencegahan danatau
penanganan COVID-19
Penyediaan
jaring
pengaman
sosial
Penanganan
dampak
ekonomi
Total
1 Pemprov Sulut 73128 9022 1500 83651
2 Kab Bolsel 5286 1000 209 6495
3 Kab Kep Sitaro 1697 997 2767 5461
4 KabMinahasa 7922 2854 939 11714
5 Kota Tomohon 1902 1114 1812 4827
6 Kota Manado 5174 6201 720 12095
7 Kab Mitra 2850 985 1206 5040
8 Kab Minsel 2289 547 050 2886
9 Kab Boltim 1693 3842 540 6074
10 Kab Kep Talaud 2391 835 510 3736
11 Kab Kep Sangihe 5478 998 158 6634
12 Kab Bolmut 8859 1212 249 10320
13 Kota Kotamobagu 7084 927 272 8283
14 Kab Bolmong 1058 4104 2971 8133
15 Kab Minut 5307 - 680 5987
16 Kota Bitung 2500 1563 4109 8171
TOTAL 134618 36200 18691 189509
(sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
Alokasi Belanja Daerah untuk penanganan Covid (dalam miliar Rupiah)
Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik Provinsi Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Prov Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Manado
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Tomohon
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Bitung
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Kotamobagu
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Tenggara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Timur
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Talaud
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Sangihe
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab KepSiau Tagulandanga Biaro
Kanwil DJPb Prov Sulut (2020) Government Financial Statistic Sem I Prov Sulawesi Utara TA 2020
Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Sulawesi Utara
Dit Pelaksanaan Anggaran Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi MEBE
Dit Sistem Manajemen Investasi Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi SIKP
Dit Akuntansi dan Pelaporan Keuangan Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi E-Rekon
Ditjen Perimbangan Keuangan Daerah Kemenkeu Aplikasi SIMTRADA Aplikasi SIKD
Dit Sistem Informasi dan Teknologi Perbendaharaan Aplikasi OMSPAN Dashboard MPN
Kanwil Ditjen Pajak Suluttenggomalut
Kanwil Ditjen Bea dan Cukai Sulawesi Bagian Utara
1
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBN
A Prognosis APBN-Pendapatan
Proyeksi Pendapatan dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data realisasi
Pendapatan (4xxxxx) bulanan periode 2013-2019
Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84 bulan
(n=84) untuk memprediksi penerimaan perpajakan 12
bulan ke depan (Jan-Desember) yang bersumber dari
monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata
2
Dari hasil pengujian terdapat lag pertama yang keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 tidak stasioner terhadap rata-rata sehingga perlu dilakukan differencing (d=1) Dari hasil
differencing dihasilkan jumlah lag pada ACF sebanyak tiga (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak empat (q = 5)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 1 dan q 5 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (215) ARIMA (214) ARIMA (213) ARIMA (212) ARIMA (211) ARIMA
(210) ARIMA (115) ARIMA (114) ARIMA (113) ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110)
ARIMA (015) ARIMA (014) ARIMA (013) ARIMA (012) ARIMA (011)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (215) AR 1 0927 tidak ARIMA (211) AR 1 0000 ya
AR 2 0995 tidak AR 2 0012 tidak
MA 1 0979 tidak MA 1 0000 ya
MA 2 0258 tidak Constant 0571 tidak
MA 3 0942 tidak ARIMA (210) AR 1 0000 ya
MA 4 0972 tidak AR 2 0000 ya
MA 5 0980 tidak Constant 0412 tidak
Constant 0000 ya ARIMA (115) AR 1 0880 tidak
ARIMA (214) AR 1 0056 tidak MA 1 0816 tidak
AR 2 0000 ya MA 2 0722 tidak
MA 1 0184 tidak MA 3 0847 tidak
MA 2 0040 ya MA 4 0971 tidak
MA 3 0000 ya MA 5 0707 tidak
MA 4 0068 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (114) AR 1 0913 tidak
ARIMA (213) AR 1 0615 tidak MA 1 0723 tidak
AR 2 0503 tidak MA 2 0709 tidak
MA 1 0738 tidak MA 3 0887 tidak
MA 2 0363 tidak MA 4 0934 tidak
MA 3 0729 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (113) AR 1 0748 tidak
ARIMA (212) AR 1 0521 tidak MA 1 0361 tidak
AR 2 0675 tidak MA 2 0294 tidak
MA 1 0314 tidak MA 3 0638 tidak
MA 2 0276 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
3
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (012) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (012)
7 Hasil forecasting Perpajakan 12 bulan ke depannya adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (012) dihasilkan proyeksi Pendapatan periode Jan ndash
Desember sebesar Rp542462 miliar Namun proyeksi tersebut menggunakan dasar realisasi
pendapatan dengan kondisi normal sedangkan Kmeneterian Keuangan memprediksi penerimaan
akan turun sebesar 10 Dengan demikian proyeksi pendapatan dengan ditambah asumsi Kemenkeu
menjadi Rp488216 miliar
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (112) AR 1 0440 tidak ARIMA (014) MA 1 0000 ya
MA 1 0057 tidak MA 2 0003 ya
MA 2 0071 tidak MA 3 0379 tidak
Constant 0001 ya MA 4 0838 tidak
ARIMA (111) AR 1 0115 tidak Constant 0002 ya
MA 1 0000 ya ARIMA (013) MA 1 0000 ya
Constant 0000 ya MA 2 0002 ya
ARIMA (110) AR 1 0004 ya MA 3 0247 tidak
Constant 0565 tidak Constant 0000 ya
ARIMA (015) MA 1 0000 ya ARIMA (012) MA 1 0000 ya
MA 2 0008 ya MS 10687 MA 2 0000 ya
MA 3 0197 tidak Constant 0000 ya
MA 4 0970 tidak ARIMA (011) MA 1 0000 ya
MA 5 0700 tidak MS 11287 Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
4
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai
Proyeksi Belanja Pegawai dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal (51xxxx) bulanan periode 2013-
2019 Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84
bulan (n=84) untuk memprediksi belanja 12 bulan ke
depan (2020) yang bersumber dari monevPA Software
pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -2 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
5
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Pegawai 12 bulan ke depannya
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Pegawai periode Januari ndashDesember
sebesar 9329 dari pagu
6
C Prognosis APBN-Belanja Barang
Proyeksi Belanja Barang dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka
pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Barang (52xxxx) bulanan periode
2013-2019 (n=84 bulan) untuk memprediksi
belanja Barang 12 bulan ke depan (2020)
bersumber dari monevPA Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = -2 sehingga
perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=1)
7
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 1)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Barang 12 bulan ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi
Belanja Barang 2020 sebesar 812 dari pagu
8
D Prognosis APBN-Belanja Modal
Proyeksi Belanja Modal dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data persentase realisasi
Belanja Modal (53xxxx) bulanan periode 2013-2019
mulai bulan april karena periode triwulan pertama
realisasi belanja modal relatif kecil Sehingga periode
(n) yand dipakai berjumlah 63 bulan (n=63) untuk
memprediksi belanja Modal 9 bulan ke depan (April-
Desember) yang bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans-Modal
telah stasioner terhadap rata-rata digunakan
menu Autocorrelation (ACF) Jika tidak
terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama
yang keluar dari confident interval lebih dari
tiga Artinya data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada
ACF sebanyak dua (p=2)
9
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
10
7 Hasil forecasting Belanja Modal 9 bulan ke depannya (periode
April-Desember) adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Modal enam bulan ke depan (64-72) sebesar
8419 dari pagu
E Prognosis APBN-Transfer Ke Daerah dan Dana Desa
Proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana Desa dilakukan
dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang
dipakai adalah data persentase realisasi Transfer Ke
Daerah dan Dana Desa (6xxxxx) bulanan periode 2015-
2019 (60 bulan) untuk memprediksi Transfer Ke Daerah
dan Dana Desa 12 bulan ke depan dan untuk selanjutnya
diambil total realisasi 9 periode akhir yang
mencerminkan periode April-Desember yang
bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data telah menunjukkan
stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = 1 sehingga
tidak perlu dilakukan transformasi
2 Untuk memastikan bahwa data telah stasioner terhadap
rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF) Jika
tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
TKDD telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data TKDD telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=3)
11
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 4)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 3 d 0 dan q 4 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (304) ARIMA (303) ARIMA (302) ARIMA (301) ARIMA (300) ARIMA
(204) ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (104) ARIMA (103)
ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (004) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA
(001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (304) ndash Tidak Sig
ARIMA (303) ndashTidak Sig
ARIMA (302) ndashSig
ARIMA (301) ndashTidak Sig
ARIMA (300) ndashTidak Sig
ARIMA (204) ndashSig
12
ARIMA (203) ndashTidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashSig
ARIMA (200) ndash Tidak Sig
ARIMA (104) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashSig
ARIMA (101) ndashTidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (004) ndashTidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
13
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (302) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (302)
7 Hasil forecasting Transfer Ke Daerah dan Dana Desa 12 bulan ke depan adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana
Desa 2020 sebesar 9668 dari pagu
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBD
A Prognosis APBN-Pendapatan APBD
Proyeksi Pendapatan APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data realisasi Pendapatan
Daerah Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan (2020)
Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (05) sehingga perlu dilakukan transformasi data hingga 3 kali sampai menunjukkan λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans3 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak
0 (p=0)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 0 (q = 0) Karena p=0 d = 0
dan q=0 maka model yang dihasilkan adalah ARIMA
(000) Namun model tersebut tidak dapat dilakukan
pengujian sehingga perlu dilakukan differencing
4 Untuk memastikan bahwa data Diff1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Diff1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing lagi (d=1) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu
(p=1)
5 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
terdapat lag sebanyak dua (q=2)
6 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 1 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110) ARIMA (012) dan ARIMA (011)
7 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (112) ndash Tidak Sig
ARIMA (111) ndash Tidak Sig
ARIMA (110) ndashTidak Sig
ARIMA (012) ndashTidak Sig
ARIMA (011) ndashSig
8 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (011) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (011)
9 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Pendapatan APBD TA 2020 sebesar
Rp1832209 miliar Namun dengan adanya pandemi corona
yang akan mempengaruhi PAD serta penyesuaian TKDD 2020 yang menyebabkan penurunan pagu
hingga Rp2 triliun dibanding 2019 maka proyeksi pendapatan APBD 2020 akan berkurang 20 dari
forecast ARIMA menjadi Rp1465767 miliar
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai APBD
Proyeksi Belanja Pegawai APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Pegawai Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk memprediksi
PAD 4 periode ke depan (2020) Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan
λ gt 1 (20) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih dari tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
sehingga tidak perlu dilakukan differencing (d=0)
Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 2 (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (102) ndash Tidak Sig
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (011) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan MS terkecil adalah Model ARIMA (002) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan
adalah dengan menggunakan Model ARIMA (002)
7 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Realisasi Belanja Pegawai APBD TA 2020 sebesar 9365
C Prognosis APBN-Belanja Barang APBD
Proyeksi Belanja Barang APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis
runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Barang Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan Software pengolah
data yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak
perlu dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak tiga (q = 3)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 3 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (103) ARIMA
(102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (203) ndash Tidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashtidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashtidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Barang APBD 4 periode ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Barang APBD sebesar
7523
D Prognosis APBN-Belanja Modal APBD
Proyeksi Belanja Modal APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal Daerah Triwulan II-IV periode 2013-
2019 (n=21) untuk memprediksi Belanja Modal 3 periode ke
depan Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai MS terkecil adalah Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan
dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Modal APBD 3 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Modal APBD sebesar
7903
WPEMERINTAH KABUPATEN MINAHASA
SEKRETARIAT DAERAH
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN 2O2O
KABUPATEN MINAHASA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti bukti realokasi yang
tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasidan keperluanpemeriksaan apabila pengawas fungsional
un uaian APBD dilakukan iberikut
No UraianAnggaran sebelum
DenvesuaianAnggaran setelah
penyesuaianvo
Penvesuaian(a) (b) (c) (d) (e)
Tahap I Penyesuaian Pendapatan Daerah
1
2
3
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Total Pendapatan Daerah
1 16801375000
136837743000
91436654206
98691022500
1008131756998
69703097945
(16)
(1 1)
(24
1U5O75772206 1 17 6525877 443 (13)
Tahap ll Penyesuaian Belania Daerah
1
2
J
4
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Eantuan Sosial
Belanja lainnya
Total Belania Daerah
553153915596
376690476314
194014758013
12200000000
290576963500
518620216746
287126O94825
130797822239
11200000000
323130122850
(6)
(24)
(33)
(8)
11
1426636113423 1270874256660 (11)
Tahap lll Perhitungan Selisih lebih Kurang
(8156034r217) (943483792171 16Selisih LebihKurangPenyesuaian Pendapatan Daerah
No Uraian Belanja PegawaiBelania Barang dan
JasaBelania modal
Belanra BantuanSosial
Belania Lainnya Total
Belanja Bidang Kesehatandan Hal hal lainterkaitkesehatan dalamrangka pencegahandonatau PenangananCovid 19
40105 621 486 2 180 557000 36 931 098000 79217 276486
Penyediaan iaringPengaman Sosial
4718907 200 10200000000 13 619 797 200 28 538 704 400
Penanganan DampakEkonomi
I280591500 108000000 9 388 5S1 500
Total 54105 120 186 2288 557000 10200000000 50 550 895200 117 144 572 386
Tahap lV Relokasi selisih lebih
Tahap V Postur Belanja APBD setelah Relokasi
No uraianAnggaran setelah Realokasi
1 Pendapatan Asli Daerah 98691 022500
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 1008131 756998
3 Lainnya 69 703 097 945
1 Belanja Pegawai 518620216746
2 Belanja Barang dan Jasa 287 126094825
3 BelanJa [Iodal 130797822239
4 Belanja Bantuan Sosial 11 200000000
5 Belanja lainnya 323130122850
Surplus Oevisit 9434837I217
Pembiayaan 9434837 9 217
Tondano 27 Mei 2020AN BUPATI M AHASASEKR RAH
FRITS R MUNTU SSosPEMBINA UTAMA MUDA
NtP 19530220 198601 I 003
BUPATI MINAHASA TENGGARA
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN MINAHASA TENGGARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggungjawab penuh atas kebenaran laporan
ini dan bukti-bukti Realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan
ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan Aparat
Pengawas Fungsional
No Uraian Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2) Anggaran Setelah
Penyesuaian (3) Penyesuaian
(4)
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-
((d)(c)))
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 1819189201100 1438584429100 2092
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
56814701700000 50078936200000 1186
3 Lainnya 23119463568002 22716134568002 174
Total Pendapatan Daerah 81753354469102 74233655197102 920
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
1 Belanja Pegawai 26732727677170 26472729296657 097
2 Belanja Barang dan Jasa 15671452469200 6995649446509 5536
3 Belanja Modal 19904298947532 15229943944332 2348
4 Belanja Bantuan Sosial 665000000000 843144700000 -2679
5 Belanja Lainnya 18779875375200 19651755575200 -464
Total Belanja Daerah 81753354469102 69193222962698 1536
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian 5040432234404
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
Uraian Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)
+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-hal lain terkait kesehatan dalam rangka pencegahan danatau penanganan
1734300000 11752875844 9861047
000 0
5150000000
28498222844
COVID-19
Penyediaan jaring pengaman sosial
0 0 0 23500000
00 750000000
0 9850000000
Penanganan dampak ekonomi
0 7056099500 0 0 500000000
0 12056099500
Total 1734300000 18808975344 9861047
000 23500000
00 176500000
00 50404322344
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
Pendapatan Daerah 66995615445400
Pendapatan Asli Daerah 1438584429100
Transfer ke Daerah dan Dana Desa 50078936200000
Lainnya 15478094816300
Belanja Daerah 74033655197102
Belanja Pegawai 26646159296657
Belanja Barang dan Jasa 8876546980913
Belanja Modal 16216048644332
Belanja Bantuan Sosial 1078144700000
Belanja Lainnya 21216755575200
SurplusDefisit (7038039751702)
Pembiayaan 7038039751702
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Ratahan 6 Mei 2020 BUPATI MINAHASA TENGGARA
JAMES SUMENDAP SH
HfH3fQ l flHV 13H)t3S lOWIJ MOON0$NOW $N11V108 N3Lfdn81gt1 HflNUl31ri13d
lJOWll MOON09NOW 9Nlfo10B N3JJfdOBIOI
OZ-OZ N~EgtEgtNV NOHVJ
OSdV NlmfOS3AN3d NcnOdV1
1n)microaq 1e6eqas u~n~e11P 08dV Uellnsa~uad undepv
middot1euos6un1se-1e6ued1ated0 uea~microawad uen1Jadalj uep 1sellSIUJlllpe uede)f6ua1a)f JfOJUO rllfllJlampq llue~ uen1ua1a~ ue6uap llnsas IIelfedwesP IUI uruode1 UJe1ep wn1u=a1 Buebull
1se~OjlaJ llthQ1llnq uep UI u1Jode1 uaievaqalj seie qnusd qeMef 6unfi6uemicroaq eites eMJJeq ua)e1eWaw 1u1 ue6uaa
ltooswmmiddot L9t9Zl USGnsallSOd ~lbullloS illtJ1)1141~1 4SfgtS
lllj8J11)1llqltj1AbullS ueamplfllQfiid -111 d011f
(comiddotszgt 09tte-tt61CZI L9 DlL9ampZS9lLI pound99 qruaea bullfbullbullIOll lIOJ
11t 9Ltl560S-9pound1gtZW oomiddots99middots99middotezsmiddot6c 1 oAw1bull1 bullfulgt(bulla s
000 00000middot004roormiddots oomiddotooomiddotooomiddotaasmiddots 1bull1sos UlJ11ull 2Ju111oa t
(091t) OOSOlSiS1t$LU 001gt1L9L1gtSZI si lepovi ~iubullIOa c
(tsmiddotacgt oosnmiddotsW960L6 009t699669J891 eat uep ampaiea eJue~g z (OSO) 1gtQ06tSLttZCtQI OlZt091gtHSZSQI 1ewietlbulld s1le1aa I
r 4BJaea Bubullioe ueiens~bulld - 11 aNi L
(il6) 096ll9lS~tllS OlLS8tCrirtLlt9 qeRltJ led middot-d J
lt1ozJ OOLSSZltOlsmiddotss OOlSS9Q6910ZO L e(uu1e1 e
ltzn1gt oomiddotooamiddotszswgmiddot pound9 oososmiddotczcmiddotoozmiddotszs 0$0(] auoa uop 4bullbullbullbullP middot~ ll z
ttsH) oszzzmiddotspoundtpound61H OlS6pound~6middotsz9middote1 lfUa~O ILJlqtJtqedepUad I
q~a uoiedepuod ue1bullQSQllbulld- L d04bull1
((o)J(p)J-00 L)s (o) (p) (o) (q) ltbull)
1Jll9~d Ultlnsaltuad ~bulllosalubulld UCeJn ON 4810loS UOJrd6Uf wn1aqas UGJe6ampiv
lfl1 4i I s ~at Cl Ill lL
oos11Smiddot9timiddot~4middotbs SSS9tLtlmiddotL09 JmJ
00699 L9596pound5 UJOUO)t~
6jlLS596t5 ~wlWf UttJ2litnuOd
0091Z6W5W9t 91lBWSl-Spound IQSOS
uewo6ltJad 6umicroef ueljpelllbulld
6~ middotQl100 UOl(06UOIOd ne~eJE~P ue4e611iued
oomiddotooomiddotosntemiddots 1 ooomiddotosnpound6middotst e~6oOJ we1ep lIBlB~~
1111 u1bull11bull1ft14 ubullp llllbullsa~ Buelq efbullBJbulla
M+(D)lt(4)+(6)bull(1) (~) m (l M (Bl (1)
1e1sos 1bullPbullri f ltP6~d lllOJ eAUlJl lt[lllliog lllllllUOS bullfuOJbullS uep GUltu~ 1[UlllS bullueibulla UaJeJn
ouopg
1$1~ ee bullbull - d
0090111tt Lllt~ - 118(lqltI
(Ms01119CLlltdeg9ZI
1111180Sntdlns
~l ti96()S9LHOZ 9(uu~ai e~Ull98 eoeooeeooos-s rctsos uerquee erueiae oomiddotsoimiddotesnpoundsmiddot tt~ 1bullpor1 bull1bullbull18 00911 Wt-960 ze eser usp 6urues efveias tlf06tSlttipound11 I eMe8ad efue1~a ~t8tZt611~~9
ijltloaabull~ bull
00 LS5Upound0L666 ~ 000006ZS969L9Y n~ eueo uep ~eu_ep eI JampisiVJl 09ZZZ-5LpoundLSlH 41lbullbullao ~ Illdeg 096HWt98t1lt ~-ouciffbull-d
tSugt101ea~ 4lfa~s urue66uv u~eJ(l
-e~weuaqes uefluap 1enq1p 1u1 uwod91 Ull~Waa
-s~~~
1 Hlnf3IO ~v~~~~
~nWllMOONOElNOW E)1Nil~~~~
ozoz 13W ~I U8Aflll1 l
PEMERINTAH DAERAH KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
SEI(RETARIAT DAERAH
Jalan Bui Batu Kompleks Perkantoran Pemda
TAPORAN PENYESUAIA]II APBD
TAHUN ANGGARAN 2O2O
KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini
dan buki-bukti realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang
berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan apparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UraianAnggaran Setelah
Penyesuaian Penyesuaian
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 297348989200 2676L409O24O 1000
L26a2Transfer ke Daerah dan DanaDesa
7265981700000
3 Lainnya 2A327a3a962O 265m1550670 645
Total Peurondapatan Daerah 8902019808820 7798597340950 LZN
Tahap ll - Penyesuaian Beurolania Daerah
Belanja Pegawai 3376514741950 3340363661950 t07
2 Belanja Barang dan Jasa 246L95524732O 182495402427O 25A7
3 Belanja Modal 7453474604t2O 75562748706O 48O7
4 10000Belanja Bantuan Sosial 5000000000
Belanja Lainnya t745075775430 164404946204O 579
Total Beurolanla Daerah 9042019808820 7564998639320 t6t4
Tahap lll - Pen8hitungan Selislh Lebih(urang
SurplusDefisit - 140000000000 233598701630
Selisih Lebihl(urang Setelah Penyesuaian 373598701630
euro
Anggaran SebelumPenyesuaian
(a) (b) ( c ) (d)( e)=( 10u64(
)
8321392430m0
t
Tahap lV - Realokasl SeurollCh teblh
UralanBelanJa
Pegawal
BelanJa
Barang danJasa
gelania
Modal
BelaniaBantuan
Soslal
BelanJa
LalnnyaTotal
(J) ls) (h) (i) a) (k) tt)4 4h)4t)4)4kt
Belanja bidangkesehatan danhal-hal lain terkaitkesehatan dalamrangkapencegahan
danataupenanSanan
covtD-19
87140321634195838000 11000000000 23909870163
Penyediaan jaringpengaman soslal 350000000 2000000000
6000000000
Penanganan
Dampak Ekonomi 100000000 10000000004000000000
5100000000
Total 91540321634195838000 3000000000 21000000000 37359870163
Tahap V - Postur Belanja APBD Setelah Realokasl
Uralan Anggaran Setelah Realokasl
Pendapatan Daerah 779859734O95
Pendapatan Asli Daerah 267 6t409028Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya 26500155067
Belanja Daerah 793859734095Eelanja PeSawai 334036356195Belania Barang dan Jasa 191559834990
Belanja Modal 79758585706
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya 185404945204SurplusDefisit -14000000000
Pembiayaan Netto 14000000000
Melonguane2) April 2020
PUTAUAN TALAUD
SE IS DAERAH
lr ADOtf S BlNll-ANG MENrP 19601027 198903 1 005
8350000000
726598170000
3000000000
An
RASIO ALOKAS ANGGARAN PENANGANAN COVID19KABUPATEN KEPUTAUAN TALAUD
DATA SESUAI REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVIDlg DI KAB KEPITAIAUD
E Alokasi Anggaran Penanganan COVID-19sebesar Rp 37359870163 (3735 M)
E Alokasitersebut terdiri dari 3 Pos Alokasisebagai berikut
1 Penanganan Kesehatan berjumlahRp23909870163 (2390 M) atau64Yo dari total alokasi anggaranpenanganan COVID-19
2 Penanganan Dampak EkonomiBerjumlah Rp 5100000000(510 M) atau 14 Yo dari total alokasipenanganan COVID-19
3 Penanganan Jaring Pengaman Sosialberjumlah Rp 8350000000 (83SM) atau 22dari total alokasianggara n penanganan COVI D-19
PAK EKON
t4
PENANGANANKESEHATAN
64
I
ENAN
JPS
22
RASIO ATOKASIANGGARANPENANGANAN BIDANG KESEHATAN
DATA SESUAI REALOKASI DAN REFOCUSING APBDUNTUK PENANGANAN COVIDl9 DI KAB KEPL TALAUDBIDANG KESEHATAN DAN HAt-HAt IAIN TERKAITKESEHATAN DLM RANGKA PENCEGAHAN DAN ATAUPENANGANAN COVDl9
E Alokasi Anggaran Penanganan Bidang Kesehatansebesar Rp 239098701G3 (239 M)
fl Alokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp 11000OOOOOO (11Matau 46Yo dari total anggaran penangananBidang Kesehatan
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 0 (O M) atau O daritotal anggaran penanganan Bidang Kesehatan
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp 129098701G3 (129 M) atau54 dari total alokasi anggaran penangananBidang Kesehatan
6
KTILANJE
TE (I
U
4
l
I
I7L
BELANJA DALAMBENTUK
KEGIATAN
54
BE
BE
RASIO ATOKASANGGARANPENANGANAN DAMPAK EKONOMI DATASESUAI REATOKASI DAN REFOCUSING APBD
UNTUK PEIANGANAN COVID-lg Dt KAB KEPL XATAUDBIDANG PENANGANAN DAMPAK EI(ONOMI
fl llokasiAnggaran Penanganan Dampak Ekonomisebesar Rp5100000000 (51 Ml
fl Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp400O0q)OOo (4 Mlatau 78 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 1000000000 (1Matau 20 96 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi anggaran penangananDampak Ekonomi
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp1000000 (01 M) atau2 dari total alokasi anggaran penangananDampak Ekonomi
BANSOS
20
2
BETANJA TIDAKTERDUGA (BTT)
78
RASIO ALOKASIANGGARANPENANGANAN JARING PENGAMAN SOSIAT
BE
BENT
DATA SESUAT REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVTD-lg DI KAB KEPL TATAUDBIDANG JARING PENGAMAN SOSIAL
fl Alokasi Anggaran Penanganan Jaring pengaman
Sosial sebesar Rp 8350000000 (935 M)E Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Atokasi
sebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp50$000000 (6 M)atau 72Yo dari total anggaran pena ngananJaring Penga man Sosial
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp20fi)000000 (2 Mlatau 24 Yo dari total anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp350000000 (035 M) atau4Yo dari total alokasi anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
LL-
BANSOS
24
II
KEGIATAN KTI
ITERDUGA (BTT
72
r-
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-((d)(c)))
1 Pendapatan Asli Daerah 2179766235200 20100412352 779
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 67815037700000 583182844000 1400
3 Lainnya 4140687060570 47237070606 -1408
Total Pendapatan Daerah 74135490995770 65052032695770 1225
1 Belanja Pegawai 20225216272100 19620370306700 299
2 Belanja Barang dan Jasa 20685621435403 13660841927195 3396
3 Belanja Modal 19152251699667 8231402768900 5702
4 Belanja Bantuan Sosial 68950000000 33950000000 5076
5 Belanja Lainnya 14003451588600 13185777408600 584
Total Belanja Daerah 74135490995770 54732342411395 2617
10319690284375
N
oUraian
Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2)
Anggaran Setelah
Penyesuaian (3)
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian
Penyesuaian (4)
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
LAPORAN PENYESUAIAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti-bukti
realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan
administrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Uraian Belanja Pegawai Belanja Barang dan Jasa Belanja Modal Belanja Bantuan Sosial Belanja Lainnya Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-
hal lain terkait kesehatan dalam
rangka pencegahan danatau
penanganan COVID-19
000 2741492735500 6117425200000 000 000 8858917935500
Penyediaan jaring pengaman sosial 000 000 000 000 1212132348875 1212132348875
Penanganan dampak ekonomi 000 000 000 248640000000 000 248640000000
Total 000 2741492735500 6117425200000 248640000000 1212132348875 10319690284375
Pendapatan Daerah
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Belanja Daerah
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
SurplusDefisit
Pembiayaan
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Boroko 12 Mei 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW UTARA
DEPRI PONTOH
(1670015655270)
3136176357891
14397909757475
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
633820170405
20100412352
583182844000
30536914053
65052032695770
19620370306700
16402334662695
14348827968900
282590000000
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
BUPATI KEPul[AUAN SANCIHELAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABupATHN KHpuLAUAN sANGmn
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh ataskebenaran Iraporan ini dan bukti-bukti realokasi yang tercantum dalam laporanini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapanadministrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UralanAnggaran chggaran Oa
Sebelum SesudahPenyesuaian
Penyesuaian Penyesuainn
(a) (b) (c) (d)(e) = (100-((d))(c))
Tifeaa I - Penyesualan plusmneurondapaan Dacralh +
1 Pendapatan Asli Daerah 6615871963300 5824016087300 1197
2 Transfer ke Daerah danDanDesa 98401656441000 84805897476000 1382
3 Lainnya 4844406397600 4292989314659 1 138
Total Pendapatan 109861934801900 94922902877959 1360
TahaP 11` - Penys5uatan Belanja Daerall1 Belanja Pegawai 46389719208700
42839564329262765
2 Belanja Barang dan Jasa 268735161152 0019483320156200
2750
3 Belanja Modal 168329248368007783837945400
5376
4 Belanja Bantuan Sosial 329250000000329250000000
000
5 Belanja Lainnya 1943652464120017852827591200
815
Total Belanja 10986193480190088288800022062
1964
Selisih Lchih Kurang Setelah Penyesualan66341028 55897
iEeurobull-i
Jcentt`a-00|r)ahCeCreg10hr`+Le
aa
t`a
aa
+a
0cO
+LJ
aLO
-a
|r)cO
+t+00
t+C
V
J=O
C)
apound
+CVcO00
CV00-J
+1-te
Ce
-aa
iiifn_tplusmn
P`aJ0CnOC)tra0aCqaCV8^aaauaCreg1regtrt`Ch
8-aaaaCOD`1regtJa8-ttChCnCreg0P`aaaaC1
E5
II
i3Iag-aJin
I
C)ataaCOaCregCqCOcOC1CVI
ICgtataaCeaCeCu0000Cr)CV
ffibullgeuro-ampJ=
aa0aa1reg00Cr)CeCataaa01reg-00tP`ceCV
aaaaaLeaaP`CeaaaC)a|eI8r`at`Ln
fi
I
a
i3iiiiIbullgE
i5a
Ea
fyenIplusmnED
a5ai
frE
9
8i
C]C0aJ5
poundE-
01
0
aaa
Lampiran I Penjabaran Pergeseran APBD
23 April 2020Tanggal
17 Tahun 2020Nomor
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
PEMERINTAH KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
1 PENDAPATAN 107196464869200 94346162396500 (12850302472700) (1199)
1 1 PENDAPATAN ASLI DAERAH 5630458459700 5212581087000 (417877372700) (742)
1 1 1 3029064464500 Pendapatan Pajak Daerah 2698537091800 (330527372700) (1091)
1 1 2 1154028000000 Hasil Retribusi Daerah 1066678000000 (87350000000) (757)
1 1 3 336499591200 Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan 336499591200 000 000
1 1 4 1110866404000 Lain-lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah 1110866404000 000 000
1 2 DANA PERIMBANGAN 77398633600000 65182348500000 (12216285100000) (1578)
1 2 1 1666530400000 Bagi Hasil PajakBagi Hasil Bukan Pajak 1525028900000 (141501500000) (849)
1 2 2 58436228200000 Dana Alokasi Umum 52086330700000 (6349897500000) (1087)
1 2 3 17295875000000 Dana Alokasi Khusus 11570988900000 (5724886100000) (3310)
1 3 LAIN-LAIN PENDAPATAN DAERAH YANG SAH 24167372809500 23951232809500 (216140000000) (089)
1 3 1 4141276158600 Pendapatan Hibah 4141276158600 000 000
1 3 3 3653707250900 Dana Bagi Hasil Pajak dari Provinsi dan Pemerintah Daerah Lainnya 3653707250900 000 000
1 3 4 16372389400000 Dana Penyesuaian dan Otonomi Khusus 16156249400000 (216140000000) (132)
2 BELANJA 109568697093491 97482338754391 (12086358339100) (1103)
2 1 BELANJA TIDAK LANGSUNG 63581006143175 63392596831572 (188409311603) (030)
2 1 1 39909549810725 Belanja Pegawai 38834946445308 (1074603365417) (269)
2 1 4 738911826000 Belanja Hibah 545380000000 (193531826000) (2619)
2 1 5 31570000000 Belanja Bantuan Sosial 10010000000 (21560000000) (6829)
2 1 6 418309246450 Belanja Bagi Hasil kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintah Desa 376521509200 (41787737250) (999)
2 1 7 22382665260000 Belanja Bantuan Keuangan kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintahan Desa 21527875160000 (854790100000) (382)
2 1 8 100000000000 Belanja Tidak Terduga 2097863717064 1997863717064 199786
2 2 BELANJA LANGSUNG 45987690950316 34089741922819 (11897949027497) (2587)
2 2 1 1896453933200 Belanja Pegawai 1810317933200 (86136000000) (454)
2 2 2 26316296353597 Belanja Barang dan Jasa 23895026121100 (2421270232497) (920)
2 2 3 17774940663519 Belanja Modal 8384397868519 (9390542795000) (5283)
SURPLUS (DEFISIT) (2372232224291) (3136176357891) (763944133600) 3220
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 1
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
3 PEMBIAYAAN DAERAH
3 1 PENERIMAAN PEMBIAYAAN DAERAH 2672232224291 3136176357891 463944133600 1736
3 1 1 2672232224291 Sisa Lebih Perhitungan Anggaran Tahun Anggaran Sebelumnya 3136176357891 463944133600 1736
3 2 PENGELUARAN PEMBIAYAAN DAERAH 300000000000 000 (300000000000) (10000)
3 2 2 300000000000 Penyertaan Modal (Investasi) Pemerintah Daerah 000 (300000000000) (10000)
PEMBIAYAAN NETTO 2372232224291 3136176357891 763944133600 3220
SISA LEBIH PEMBIAYAAN ANGGARAN TAHUN BERKENAAN 000 000 000 000
Lolak 23 April 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW
YASTI SOEPREDJO MOKOAGOW
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 2
No Uraian
AnggaranSetelah
Realohasi
(a) (b) (c)
kendapaitan Daerah 917879535633001 Pendapatan Asli Daerah 5824016087300
2 Transfer ke Daerah dan Dan Desa 84805897476000
3 Lainnya 1158040000000
bull beltLDia Pace gtpoundpound3-ULreg gtU
1 Belanja Pegawai 428395643292622 Belanja Barang dan Jasa 200631133 062 00
3 Belanja Modal 101720682518004 Belanja Bantuan Sosial 3292500000005 Belanja Lainnya 21518906990697
Sftyxpilus Den3it 3134g`493v 146 59
penhfayin _
KATA PENGANTAR
ldquoDiam tak lagi emas jika berada dalam situasi mengancamrdquo
(Sri Mulyani Indrawati Menkeu RI)
Pada saat penyusunan Kajian Fiskal Regional (KFR) ini kalimat diatas seakan pas dengan kondisi bangsa kita saat ini Semua elemen bangsa tidak boleh lagi hanya diam menunggu pandemi ini berakhir melainkan harus bahu membahu dalam setiap lini kehidupan berbangsa dan bernegara sehingga roda perekonomian tetap terus berputar sejalan dengan peningkatan kesejahteraan masyarakat yang tetap menerapkan protokoler kesehatan Suksesnya pembangunan nasional maupun daerah membutuhkan pengelolaan anggaran yang berkualitas bersih dan tepat sasaran
Pada kesempatan ini pertama-tama saya panjatkan puja dan puji syukur kepada Allah Subhanwatarsquoala Tuhan Yang Maha Kuasa atas rahmat dan tuntunan-Nya sehingga penyusunan Kajian Fiskal Regional Semester I Tahun 2020 ini dapat diselesaikan tepat waktu
Penyusunan kajian ini diarahkan pada analisis fiskal dan makroekonomi yang dapat digunakan dalam pencapaian tujuan kebijakan fiskal di Bumi Nyiur Melambai sepanjang semester I 2020 Adanya pandemi Covid-19 secara langsung maupun tidak langsung telah mempengaruhi berbagai sendi perekonomian di Sulawesi Utara Berbagai penyesuaian pola kerja pada sektor publik maupun swasta secara langsung berimplikasi pada kebijakan fiskal
Analisis fiskal diharapkan dapat memfasilitasi pencapaian tujuan makroekonomi dalam mendukung pencapaian fungsi APBN terkait alokasi distribusi dan stabilisasi seperti menyediakan informasi untuk penyusunan kerangka ekonomi makro yang menjadi dasar penyusunan kebijakan fiskal penyusunan APBNAPBD dan sebagai alat analisis dan evaluasi sejauh mana kebijakan fiskal pemerintah telah sesuai dengan tujuan makroekonomi yang telah ditetapkan Informasi yang tertuang dalam KFR diharapkan dapat dimanfaatkan oleh para pemangku kepentingan seperti penyusun kebijakan pelaksana kebijakan serta masyarakat dan investor
Akhir kata ijinkan kami menyampaikan ungkapan terima kasih kepada smua pihak yang telah membantu dalam penyusunan laporan ini Bagai peribahasa tiada gading yang tak retak kamipun menyadari bahwa Kajian Fiskal Regional ini masih jauh dari sempurna Saran masukan dan kritik perbaikan selalu kami harapkan
Manado 10 Agustus 2020 Kepala Kanwil DJPb Prov Sulut
MUHDI SE SIP MIS PhD
ii
DAFTAR ISI
Kata Pengantar i
Daftar Isi ii
Tim Penyusun iii
Ringkasan Eksekutif iv
Infografis v
BAB I PERKEMBANGAN DAN ANALISIS EKONOMI REGIONAL 1
A Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) 1
B Inflasi 3
C Indikator Kesejahteraan 3
BAB II PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN APBN 5
A Pendapatan Negara 6
B Belanja Negara 9
BAB III PENDAPATAN DAERAH 14
A Pendapatan Daerah 15
B Belanja Daerah 18
C Prognosis Realisasi APBD sampai dengan Triwulan IV 20
BAB IV PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN ANGGARAN
KONSOLIDASIAN (APBN DAN APBD)
22
A Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian 22
B Pendapatan Konsolidasian 22
C Belanja Konsolidasian 24
D Analisis Kontribusi Pemerintah Dalam Produk Domestik
Regional Bruto (Pdrb)
26
BAB V ISU REGIONAL DAMPAK KORONA TERHADAP PEREKONOMIAN
SULAWESI UTARA
28
Lampiran
Daftar Pustaka
iv
Ringkasan Eksekutif
Pembatasan aktivitas masyarakat sebagai salah satu bentuk penanganan dampak pandemi Covid-19 berimbas terhadap pertumbuhan ekonomi Sulawesi Utara yang tercermin di kuartal kedua tahun 2020 dimana PDRB terkontraksi hingga minus 389 persen Indikator ekonomi lainnya juga menunjukkan lapran yang negatif dimana terjadi deflasi tahun kalender tercatat hingga 106 persen Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) yang naik menjadi 557 persen dan Kemiskinan yang naik menjadi 762 persen Penutupan penerbangan internasional bandara Sam Ratulangi guna antisipasi penyebaran Covid-19 berdampak pada sektor pariwisata Sulawesi Utara yang pada akhirnya berimbas pada sektor Transportasi dan sektor Akomodasi Makanan dan Minuman yang sangat signifikan Kelapa kopra dan produk turunannya yang merupakan komoditas utama Sulawesi Utara menjadi penahan perlambatan perekonomian melalui sektor Pertanian Perkebunan dan sektor Industri Pengolahan
Selanjutnya dari sisi pemerintahan realisasi pendapatan negara baru tercapai 33 persen dari target dengan nilai sebesar Rp194 triliun dimana 68 persen bersumber dari perpajakan Sedangkan realisasi belanja pemerintah pusat mencapai 37 persen dengan nilai Rp296 triliun Penurunan kegiatan perkantoran dengan ditiadakannya kegiatanyang bersifat pengumpulan orang banyak seperti sosialisasi rapat workshop serta dengan adanya Work from Home berdampak signifikan terhadap penurunan realisasi belanja barang Realisasi belanja modal pun turut mengalami penurunan dengan adanya pembatasan aktivitas serta realokasi dan refocusing anggaran Realisasi Transfer Daerah dan Dana Desa juga mengalami penurunan sebagai dampak perubahan pagu TKDD pada APBN di awal bulan April sebagai bagian realokasi dan refocusing anggaran tersebut
Pandemi Covid-19 juga berdampak pada realisasi APBD dimana PAD konsolidasian mencapai Rp946 miliar turun hingga 18 persen dibanding periode yang sama tahun 2019 Pajak Hotel dan Rumah Makan menurun drastis akibat berkurangnya kunjungan wisatawan Sedangkan belanja daerah konsolidasian mencapai Rp54 triliun Adanya WFH dan pembatasan kegiatan perkatoran juga berpengaruh signifikan terhadap realisasi belanja barang konsolidasian Realisasi DAK Fisik yang baru 6 perlu diakselerasi dengan pola padat karya guna mengakselerasi perekonomian sekaligus meningkatkan penghasilan dan daya beli masyarakat
Peran fiskal dalam penanganan Covid-19 sangat penting Sejak awal pandemi pemerintah melalui berbagai kebijakan dan payung hukum berupaya mengoptimalkan kondisi fiskal dengan melakukan refocusing dan realokasi APBN sebagai langkah penanganan Covid-19 sekaligus meredam dampaknya terhadap pertumbuhan ekonomi dan kesejahteraan masyarakat Pemerintah daerah juga telah melakukan refocusing dan realokasi APBD guna penangan Covid-19 di daerah Pemerintah daerah di Sulawesi Utara telah mengalokasikan total sebesar Rp18 triliun dalam penyesuain APBD Perlu kerjasama dan snergi yang baik antar pemerintah pusat dan daerah agar penanggulangan pandemi cepat teratasi dan resesi ekonomi dapat diredam
iii
TIM PENYUSUN PENGARAHPENANGGUNGJAWAB KAKANWIL DJPB PROVINSI SULUT MUHDI KETUA TIM KEPALA BIDANG PPA II MUSHLIH EDITOR HATTA HASANUDDIN KONTRIBUTOR HATTA HASANUDDIN FRANGKY PASUHUK NOPRID DALAPANG MICHAEL AKAI LAYOUT DESIGN FRANGKY PASUHUK ALAMAT KANTOR WILAYAH DJPB PROV SULUT GKN MANADO LANTAI 3 JALAN BETHESDA NO 8 MANADO
( y-o-y)
PDRB -389INFLASI -019
TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA
557
()
TINGKAT PARTISIPASI ANGKATAN KERJA
6441
TINGKAT KEMISKINAN
762192370 JIWA
KOTA DESA
P1 0782 1538
P2 0152 0352
667
553 519 545
427
-389
507 505 502 497
297
-532
Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2
Sulut Nasional
20202019
PERTUMBUHAN EKONOMI SULAWESI UTARA ()
IPMSULUT 7299
NAS 7192
GINI RATIOSULUT 0371
NAS 0381
EKSPORUS$ 410 JT
US$ 86 JT IMPOR
NILAI TUKARPETANI
9652
TENAGA KERJAFORMAL
499 RIBUINFORMAL
657 RIBU
SUMBER
BEL PEGAWAI ndash Rp146 T
BEL BARANG ndash Rp112 T
BEL MODAL ndash Rp039 T
BEL BANSOS ndash Rp 13 M
60
54
7
80
62
60
Rp49 T
Rp164 M
Rp90 M
Rp895 M
Rp222 M
Rp725 M
BEL PEGAWAI ndash Rp329 T BEL BARANG ndash Rp13 T BEL MODAL ndash Rp029 T
HIBAH DAN BANSOS ndash Rp394 M BEL TAK TERDUGA ndash Rp103 M
1
BAB I
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS EKONOMI REGIONAL
Dampak pandemi Covid-19 terhadap pertumbuhan ekonomi Sulawesi Utara baru
terlihat di kuartal kedua tahun 2020 Provinsi Sulawesi Utara tidak mampu
mempertahankan kinerja positif pertumbuhan ekonominya pada triwulan I dan
menunjukkan angka laju pertumbuhan ekonomi yang terkontraksi cukup dalam hingga
minus 389 persen pada triwulan II Berbagai indikator perekonomian pun menunjukkan
penurunan kinerja Bermacam upaya pemerintah telah dilakukan guna meredam ancaman
resesi yang semakin nyata Perekonomian Sulut yang menurun pada periode triwulan II
diharapkan tidak akan mengalami perlambatan lebih dalam Perlu usaha ekstra dari
pemerintah baik pusat maupun daerah untuk menetapkan dan mengimplementasikan
kebijakan guna menjaga daya beli masyarakat sekaligus memastikan perekonomian terus
bertumbuh di tengah masa pandemi
A Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Pada Triwulan II 2020 perekonomian Sulawesi Utara mengalami penurunan
yang sangat tajam yakni minus 389 persen (yoy) Dampak pandemi Covid-19 yang
sudah dirasakan sejak periode Maret
terhadap perekonomian Sulawesi Utara
tercermin pada data PDRB Q2 yang
dikeluarkan oleh BPS Sulut Angka
tersebut masih di atas pertumbuhan
ekonomi nasional yang minus 532 persen
(yoy)
Distribusi 5 (lima) struktur ekonomi
Sulawesi Utara dari sisi penawaran (PDRB
ADHB) mengalami perubahan di Q2
Posisi sektor Transportasi dan
Tabel 11 Kinerja Indikator Makro Ekonomi amp Pembangunan Prov Sulut Semester 1 Tahun 2020
Indikator Target KUA-PPAS 2020
Target APBN-P 2020
Realisasi Semester 1
2020 Realisasi
Laju Pertumbuhan Ekonomi () 62 -04-23 -389 Belum Tercapai
Inflasi ( tahun kalender) 5 2-4 -106 Belum Tercapai
Tingkat Pengangguran Terbuka () 663 48-51 557 Tercapai
Kemiskinan () 73 85-9 762 Belum Tercapai Sumber KUA-PPAS Sulut UU APBN BPS
Grafik 11 Perkembangan PE Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
2
Pergudangan digeser oleh Administrasi
Pemerintahan Hal tersebut disebabkan
adanya pembatasan penerbangan
penerbangan internasional di Bandara Sam
Ratulangi untuk mengantisipasi penyebaran
virus Covid-19 Dari kelima sektor utama
tersebut hanya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan serta sektor
Industri Pengolahan yang menunjukkan
performa positif Kedua sektor tersebut
ditopang oleh sumber lapangan usaha yang
sama yaitu perkebunan kelapa sebagai bahan industri pengolahan kopra
Ditinjau dari sisi penawaran Covid-19 berdampak negatif pada hampir semua sektor
dan yang paling berat adalah sektor-sektor yang berhubungan dengan pariwisata seperti
transportasi akomodasi makanan dan minuman serta jasa lainnya seperti tempat hiburan
dan pusat perbelanjaan Bahkan sektor yang terdampak positif seperti Informasi dan
Telekomunikasi (dengan adanya WFH dan SFH) serta Jasa Keuangan tidak mampu
menopang penurunan sektor lainnya Penurunan perekonomian Sulut untuk Q2 masih
diredam pertumbuhan positif sektor Pertanian dan Industri Pengolahan yang termasuk
sektor dengan porsi terbesar
Pada sisi Permintaan wabah corona berimbas pada semua komponen PDRB Konsumsi
Rumah Tangga dan PMTB dengan porsi terbesar justru mengalami penurunan terdalam
sebagai akibat adanya social distancing dan ditutupnya beberapa pertokoan dan pusat
perbelanjaan sebagi antisipasi penyebaran pandemi Konsumsi pemerintah juga dinilai
kurang berkontribusi sebagai variabel penahan laju penurunan ekonomi
Perekonomian Sulawesi Utara masih berpotensi mengalami perlambatan jika
melihat perkembangan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara yang masih belum
menunjukkan penurunan Namun demikian dengan dilonggarkannya kebijakan social
distancing dan penerbangan kondisi perekonomian Sulawesi Utara diharapkan mampu
bangkit secara perlahan Beberapa hal yang patut menjadi perhatian adalah 1) Realisasi
belanja pemerintah pusat dan daerah perlu didorong dan diakselerasi agar mampu
berperan sebagai pendorong perekonomian regional 2) Sektor Pertanian Perkebunan
dan Perikanan khususnya perkebunan kelapa yang terbukti mampu tumbuh disaat sektor
usaha lainnya mengalami kelesuan serta mampu menopang sektor Industri Pengolahan
serta ekspor Sulawesi Utara perlu mendapatkan dukungan dari pemerintah daerah
Tumbuhnya sektor tersebut juga secara positif akan membuka lapangan kerja informal
baru alternatif bagi korban PHK dari sektor lapangan usaha lainnya 3) Proyek-proyek
Tabel 12 PDRB Sulut Triwulan II 2020
Sumber BPS diolah
3
pemerintah yang tertunda di semester I akibat kebijakan social distancing dapat segera
dimulai kembali dan diakselerasi Selain itu perlu dilakukan perubahan sistem pelaksanaan
proyek menjadi sistem padat karya agar dapat menyerap lebih banyak tenaga kerja serta
meningkatkan penghasilan masyarakat sekaligus mempertahankan daya beli Belanja
pemerintah akan menjadi sektor yang paling bisa diharapkan sekaligus dikendalikan
melalui penyerapan anggaran hingga kebijakan bantuan sosial seperti Kartu Pra-Kerja
BOS KPH hingga percepatan BLT dari Dana Desa diharapkan mampu menjaga daya beli
masyarakat
B Inflasi
Sampai dengan akhir triwulan II 2020 tingkat inflasi Sulawesi Utara mengalami
deflasi tahun kalender hingga 106 persen Inflasi Sulut pada bulan Juni 2020 tercatat
sebesar -019 lebih rendah dibanding inflasi nasional sebesar 018 persen serta jauh dari
sasaran KUA-PPAS tahun 2020 sebesar 5 persen
Kontribusi deflasi terbesar terutama dari sektor Transportasi yang mencapai 8
persen akibat penutupan sementara
Bandara Sam Ratulangi guna
antisipasi penyebaran wabah Covid-
19 Berdasarkan kontribusi timbulnya
deflasi pada Semester I dipengaruhi
pada kelompok pengeluaran utama
yaitu Makanan Minuman dan
Tembakau Hal ini menggambarkan
bahwa deflasi yang terjadi pada
semester pertama lebih disebabkan karena masyarakat menahan diri untuk tidak
meningkatkan konsumsi produk dimaksud karena adanya social distancing Dengan
demikian salah satu langkah pengendalian inflasi di Sulut ke depan saat terdapat
pelonggaran kebijakan social distancing adalah menjaga pasokan komoditas volatile foods
terutama cabe dan tomat sayur yang merupakan produk-produk yang mendorong timbulnya
inflasi Dengan pasokan yang memadai diharapkan mampu menghambat kenaikan harga
secara cepat (hiperinflasi)
C Indikator Kesejahteraan
Kondisi ketenagakerjaan dari sisi Tingkat Pengangguran Terbuka Sulawesi
Utara pada periode laporan Februari 2020 menunjukkan penurunan Sebagaimana
data BPS Tingkat Pengangguran Terbuka Sulut pada periode ini naik 020 persen
dibandingkan periode Februari tahun 2019 menjadi 557 persen Dengan capaian tersebut
Grafik 12 Perbandingan Inflasi Bulanan Sulut-Nasional tahun 2020
Sumber BPS Sulut diolah
4
target Pemprov Sulut untuk menurunkan pengangguran dibawah 663 persen pada tahun
2020 telah tercapai (KUA-2020) dan diharapkan mampu dipertahankan hingga akhir tahun
Secara umum penambahan TPT
lebih karena bertambahnya jumlah
usia kerja (15 tahun) serta banyak
lulusan SMA sederajat yang belum
terserap lapangan pekerjaan
Pemerintah daerah perlu
keseriusan dalam mengurangi
pengangguran dengan membuka
banyak pelatihan
Data TPT pada triwulan kedua diprediksi akan meningkat seiring dengan adanya pandemi
Covid-19 dan akan berimbas pada sektor informal yang mencapai 657 ribu orang (5687)
Disnaker Sulut menyatakan bahwa data per 8 April 2020 terdapat 2083 tenaga kerja di
PHK dan 3190 dirumahkan oleh pengusaha Sedangkan data penerima Kartu Pra-Kerja
yang telah terdaftar sebanyak 6059 orang
Jumlah penduduk miskin di Sulut naik sebanyak 3770 jiwa dibandingkan periode
September 2019 Kenaikan tersebut
terjadi di perkotaan sebanyak 3900
jiwa sedangkan jumlah penduduk
miskin di pedesaan mengalami
penurunan sebanyak 130 jiwa
Kenaikan penduduk miskin di
perkotaan diduga sebagai akibat
pandemi Covid-19 yang mengubah
perilaku aktivitas ekonomi dan
penurunan pendapatan Dana desa
perlahan mampu menunjukkan dampak positif tehadap kesejahteraan penduduk desa yang
ditunjukkan dengan penurunan jumlah penduduk miskin
Beberapa faktor kenaikan angka kemiskinan selain perlambatan perekonomian
akibat pandemi Covid-19 juga disebabkan oleh rata-rata upah buruh per hari yang
mengalami penurunan 358 persen Sementara itu pada tingkat harga barang secara
umum untuk periode September-Maret khususnya di akhir tahun 2019 terjadi inflasi yang
relatif tinggi Di sisi lain kenaikan nilai tukar petani turut membantu penurunan kemiskinan
di pedesaan
Grafik 14 Profil Tingkat Kemiskinan Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
Grafik 13 Perkembangan TPT Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
5
BAB II
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS
PELAKSANAAN APBN
Sampai dengan periode Semester I tahun 2020 anggaran belanja pemerintah pusat
di wilayah Sulawesi Utara mengalami penurunan jika dibandingkan dengan anggaran
belanja pada periode yang sama tahun sebelumnya Secara rinci pelaksanaan APBN di
Sulut adalah sebagai berikut
Tabel 21 Realisasi APBN Semester I 2020 di Sulawesi Utara
Sumber GFS Sulut diolah
Realisasi Pendapatan Negara di Sulawesi Utara mengalami penurunan sebesar 244
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Sedangkan pada realisasi
belanja pegawai dan belanja barang (belanja operasional) mengalami penurunan 5-10
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Penurunan pagu yang sangat
signifikan terjadi pada belanja modal yaitu mencapai hingga 50 persen dikarenakan
refocusing dan realokasi APBN yang dialihkan ke dalam pos belanja khusus penangan
Covid-19 Namun yang perlu menjadi perhatian adalah faktor kesiapan Pemda terhadap
perbaikan tata kelola Transfer ke Daerah dan Dana Desa (TKDD) yang lebih terencana
pada setiap tahapan Berdasarkan data yang ada realisasi Dana Transfer Daerah
khususnya DAK Fisik belum optimal
6
A Pendapatan Negara
Salah satu fungsi APBN dalam kerangka ekonomi makro adalah sebagai stabilisator
Dari sisi pendapatan pemerintah dapat mempengaruhi perekonomian melalui
perubahan besaran pada penerimaan perpajakan Hal ini dikarenakan penerimaan
perpajakan merupakan variabel yang mempengaruhi secara tidak langsung terhadap
perkembangan variabel pembentuk agregate demand yaitu variabel konsumsi
masyarakat (C) dan investasi (I)
Pada tahun 2020 target penerimaan pajak adalah sebesar Rp45 triliun Target
tersebut mengalam i kenaikan 667 persen dibandingkan dengan target tahun 2019
sebesar Rp42 triliun
1 Penerimaan Perpajakan
Penerimaan perpajakan dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu Pajak Dalam
Negeri dan Pajak Perdagangan
Internasional Pajak Dalam Negeri
terdiri atas lima jenis pajak yaitu Pajak
Penghasilan (PPh) Pajak
Pertambahan Nilai (PPN) Pajak Bumi
dan Bangunan (PBB) Cukai dan Pajak
Lainnya sedangkan Pajak
Perdagangan Internasional terdiri atas
Bea Masuk dan Bea Keluar Sampai
dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan Perpajakan baru
mencapai Rp134638 miliar atau 2937 persen dari target Kota Manado sebagai
kontributor utama menyumbangkan sebesar Rp74578 miliar (554 persen) dari
penerimaan sampai dengan semester I
a) Pajak Penghasilan (PPH)
Sebagian besar penerimaan PPh terkonsentrasi di wilayah Kota Manado sebagai
pusat bisnis di Sulut dimana
sebagian besar pengusaha
terdaftar di kota ini Sampai
dengan Semester I realisasi
Pendapatan Pajak Penghasilan
237854 205758
7345 5485
84367
45565
1527 1952
PPh PPN amp PPnBM
PBB PajakLainnya
Grafik 21 Realisasi terhadap Pagu Perpajakan Sulawesi Utara sd Semester I
TA 2020 (dalam miliar Rp)
Target TA 2020 Real sd Sem I
Grafik 23 PPh per Kabupaten di Sulut sd Semester I
2020 (dalam miliar Rp)
sumber Kanwil DJP Sulutenggomalut
7
baru mencapai Rp84366 miliar atau 3547 persen dari target 2020 sebesar Rp23785
miliar
b) Pajak Pertambahan Nilai (PPN) dan Pajak Penjualan Atas Barang Mewah
(PPnBM)
Realisasi PPN dipengaruhi antara lain oleh kegiatan proyek pemerintah terjaganya
konsumsi Rumah Tangga dan impor serta
dukungan sistem pembayaran pajak yang
online dengan administrasi perpajakan
Proporsi penerimaan PPN berdasarkan
wilayah tidak jauh berbeda dengan
penerimaan PPh Sampai dengan periode
Semester I 2020 realisasi pendapatan
PPN dan PPnBM baru mencapai Rp45565 miliar atau 2215 persen dari target 2020
sebesar Rp20575 miliar
c) Pajak Bumi dan Bangunan (PBB)
Pendapatan PBB di Sulut tergolong kecil karena bukan daerah pertambangan Dari 15
KabKota hanya 3 daerah yang memiliki
realisasi penerimaan yaitu Kota Manado
Kota Bitung dan Kab Bolaang
Mongondow Perlu re-evaluasi NJOP di
beberapa daerah karena terdapat
daerah yang tergolong cukup ramai
(pusat keramaian) dengan nilai transaksi
penjualan tanah cukup tinggi namun
memiliki NJOP yang sangat rendah Sampai dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan PBB baru mencapai Rp1527 miliar atau 2080 persen dari target 2020
sebesar Rp7345 miliar
d) Pajak Perdagangan Internasional (Bea Masuk amp Bea Keluar) dan Pendapatan
Cukai
Faktor-faktor penopang penerimaan Kepabeanan dan Cukai sd periode Semester I
tahun 2020 di Provinsi Sulawesi Utara adalah sebagai berikut
1 Bea Masuk
- Hampir seluruh perusahaan di bidang pertambangan dan bidang lainnya untuk
sementara menghentikan kegiatan importasinya mengingat sebagian besar
komoditas berasal dari negara yang terdampak Covid-19
Grafik 25 PBB per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam juta)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
Grafik 24 PPN dan PPnBM per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
8
- Penerimaan Bea Masuk dari sektor barang bawaan penumpang menurun hal
ini dikarenakan adanya penutupan penerbangan langsung dari luar negeri
- Penerimaan Bea Masuk dari Pos Lalu Bea tidak terlalu dipengaruhi dampak
Covid-19
2 Bea Keluar
Penerimaan bea keluar di provinsi Sulawesi Utara masih bersumber pada ekspor
produk Crude Palm Oil (CPO) dan produk turunannya di Bitung Penerimaan bea
keluar dari PKE diprediksi akan mengalami peningkatan dan akan melampaui
target pada akhir tahun
3 Cukai
Penerimaan Cukai di Sulawesi Utara sebagian besar berasal dari produksi Pabrik
MMEA (Minuman Mengandung Etil Alkohol) Pemerintah setempat menghimbau
untuk menutup tempat
hiburan dalam rangka
menghindari penyebaran
Covid-19 Penutupan
tempat hiburan tersebut
mengakibatkan
menurunnya permintaan
konsumen MMEA sehingga
perusahaan Pabrik MMEA mengurangi jumlah produksi MMEA Hal tersebut
mengakibatkan menurunnya penerimaan cukai
Penerimaan Cukai hingga periode Semester I baru mencapai 2536 persen yaitu
Rp16 miliar dari target sebesar Rp631 miliar Sementara itu target penerimaan
Pajak Perdagangan Internasional yang berasal dari Bea Masuk telah mencapai
Rp912 miliar atau 7645 persen dari target Rp1193 miliar sedangkan Bea Keluar
telah mencatatkan realisasi Rp153 miliar atau 8095 persen dari target Rp189
miliar
e) Pendapatan Pajak Lainnya
Sampai dengan Semester I 2020 realisasi Pajak Lainnya mencapai Rp1952 miliar
atau sebesar 3559 persen dari target Rp5484 miliar Sumber pendapatan Pajak
Lainnya berasal dari pendapatan bea materai pendapatan pajak tidak langsung
lainnya dan pendapatan bunga penagihan pajak sehingga pos ini sebagian besar
berada di Kota Manado
2 Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP)
Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) merupakan seluruh penerimaan pemerintah
pusat yang bukan berasal dari penerimaan perpajakan Sampai dengan Semester I
Grafik 26 Bea Masuk Bea Keluar dan Cukai Prov Sulut sd Semester I TA 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJBC Sulbagtara
9
2020 realisasi PNBP di Sulawesi Utara sudah mencapai Rp59773 miliar atau 477
persen dari target Rp125421 miliar untuk tahun 2020 Realisasi PNBP Semester I
2020 mengalami penurunan 2137 persen dibandingkan dengan realisasi tahun
sebelumnya pada periode yang sama
B Belanja Negara
Belanja negara berperan
sebagai stimulus fiskal
dalam mendukung sektor
riil dan pertumbuhan
ekonomi Peningkatan
pagu belanja pemerintah
setiap tahunnya harus
disertai dengan
optimalisasi pelaksanaan
anggaran
KementerianLembaga Sebaliknya efisiensi belanja harus tetap dilakukan agar belanja
negara lebih berkualitas melalui penghematan belanja barang dan belanja yang tidak
prioritas subsidi yang lebih tepat sasaran serta mendorong pembangunan
infrastruktur daerah melalui anggaran Dana Bagi Hasil (DBH) dan Dana Alokasi Umum
(DAU)
1 Belanja Pemerintah Pusat
Penyerapan Belanja Pemerintah Pusat di Provinsi Sulawesi Utara menunjukkan tren
kenaikan yang proporsional
setiap bulannya dengan
capaian Rp295837 miliar
atau 3721 persen dari pagu
Rp794956 miliar sampai
dengan akhir Semester I
2020 Belanja Pegawai
masih mendominasi
realisasi belanja hingga
Semester I sebesar
Tabel 22 Penerimaan PNBP Prov Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Grafik 27 Tren Realisasi Belanja Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber MEBE diolah
Grafik 28 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi Belanja Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
10
Rp145693 miliar atau 4636 persen dari pagu Rp314280 miliar diikuti oleh Belanja
Barang sebesar 3296 persen kemudian Belanja Modal 2725 persen Sedangkan
untuk Belanja Bantuan Sosial sampai dengan akhir Semester I 2020 baru mencatatkan
realisasi 1098 persen
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Alokasi pagu TKDD Sulawesi Utara tahun 2020 sebesar Rp1262685 miliar meningkat
044 persen dari pagu tahun sebelumnya Sampai dengan akhir Semester I tahun 2020
Dana Alokasi Umum (DAU) dan Dana Bagi Hasil (DBH) di Sulut telah mencatatkan
realisasi belanja masing-
masing sebesar 5996
persen dan 5008 persen
Sementara itu realisasi
belanja DAK Fisik baru
sebesar Rp8963 miliar atau
638 persen dari pagu
Rp140468 miliar
sedangkan DAK Non Fisik
telah mencatatkan realisasi
sebesar Rp89517 miliar
atau 7965 persen dari pagu 112384 miliar Penyaluran Dana Desa dalam bentuk
Bantuan Langsung Tunai (BLT) sampai dengan akhir periode Semester I 2020 telah
mencapai Rp72532 miliar atau 5920 persen dari pagu Rp122524 miliar sedangkan
realisasi Dana Insentif Daerah (DID) sebesar Rp22252 miliar atau 6217 persen dari
total pagu Rp35794 miliar Perbandingan Pagu dan Realisasi TKDD dapat dilihat pada
grafik berikut
Terdapat penyesuaian pagu TKDD di bulan April 2020 melalui Peraturan Menteri
Keuangan (PMK) Nomor 35 Tahun 2020 tentang Pengelolaan Transfer Ke Daerah dan
Dana Desa Tahun Anggaran 2020 Dalam Rangka Penanganan Pandemi Corona Virus
Disease 2019 (COVID-19) danatau Menghadapi Ancaman yang Membahayakan
Perekonomian Nasional
3 Pengelolaan BLU
Terdapat 5 (lima) instansi pemerintah yang berstatus BLU di Provinsi Sulawesi Utara
Pada tahun 2020 terdapat penambahan dua satker BLU yaitu Rumkit TkIII RW
Monginsidi dan Politeknik Kesehatan Manado sehingga diharapkan dapat memberikan
stimulus yang lebih baik untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat
Grafik 29 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi TKDD Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
11
Kedepannya satker tersebut masih perlu pembinaan yang intensif sehingga dalam
masa transisi pelaksanaan kegiatan operasionalnya tidak mengalami kendala yang
akan berdampak terhadap kualitas layanan kepada masyarakat
Secara umum realisasi belanja keseluruhan satker BLU sudah berada pada kisaran
50 persen kecuali
Universitas Sam Ratulangi
yang baru mencatatkan
realisasi sebesar 2616
persen dikarenakan
karena adanya proses
penyesuaian nomenklatur
dan aktivitas perkuliahan
yang dilaksanakan secara daring sehingga memangkas biaya operasional Dari sisi
performa hanya Unsrat dan Poltekes Manado yang menunjukkan perbaikan dibanding
tahun 2019 Beralihnya kegiatan belajar mengajar menjadi metode daring berimbas
pada turunnya biaya operasional BLU dimaksud sedangkan pada BLU bidang
kesehatan mengalami kenaikan biaya operasional sehubungan dengan pandemi
Covid-19
4 Manajemen Investasi Pusat
a Permasalahan outstanding pinjaman pemerintah pusat kepada pemerintah daerah
di Sulut telah dilakukan melalui kebijakan debt swap untuk hutang bunga pada Kota
Bitung dan Kota Manado serta pengalihan pinjaman ke Pemda untuk pinjaman
PDAM Sangihe Progres pelaksanaan proyek debt swap Kota Bitung telah selesai
di verifikasi oleh Dit SMI sedangkan debt swap Kota Manado masih akan berjalan
sampai dengan akhir tahun 2020 Selanjutnya untuk penyelesaian hutang PDAM
Kab Kep Sangihe telah dialihkan ke Pemda Kab Kep Sangihe
b Hasil monitoring laporan penyaluran KUR di Sulut pada SIKP menunjukkan bahwa
jumlah realisasi KUR sebesar Rp377 miliar pada 9813 debitur dengan rata-rata
pinjaman sebesar Rp3845 juta
c Penyaluran Kredit Ultra Mikro (UMi) di wilayah Sulawesi Utara mencapai Rp266
miliar pada 490 debitur dengan rata-rata pinjaman Rp542 juta
C Prognosis Realisasi APBN
Proyeksi realisasi APBN Semester II 2020 dilakukan secara empiris menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
Tabel 22 Performa Operasional Satker BLU sd Triwulan II 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Laporan Operasional e-Rekon DJPb
12
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecasting peramalan jangka
pendek Pengolahan data statistik menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 dengan
Variabel yang digunakan adalah realisasi APBN bulanan tahun 2013-2019 yang
bersumber dari Aplikasi Monev PA dan OMSPAN Untuk pendapatan (Perpajakan dan
PNBP) yang digunakan adalah angka realisasi 84 bulan (n= 84 ) sedangkan Belanja
Negara menggunakan data persentase realisasi bulanan (n= 84) kecuali Belanja
Modal yang menggunakan data persentase realisasi bulanan periode April-Desember
(n=63) mengingat pergerakan yang signifikan atas realisasi jenis belanja barang dan
modal terjadi pada periode tersebut (bulan 1-3 bersifat outlier) Proyeksi Transfer
Daerah menggunakan data persentase realisasi bulanan tahun 2015 sd 2019 dari
SIMTRADA (n=60) Hasil ringkas analissi dapat dilihat di bawah sedangkan hasil
pengolahan keseluruhan terdapat pada Lampiran I
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (012)-Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 = Rp 542462
Miliar
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
9329 dari total Pagu Belanja
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
812 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
8418 dari total Pagu Belanja Modal
Prognosis Transfer Daerah (Angka dalam persen)
ARIMA (302) ndash Signifikan
Total Proyeksi Semester II 2020 =
5852 dari total Pagu Transfer
13
Pendapatan Sulut hingga akhir tahun diperkirakan mencapai Rp488216 miliar atau
turun 04 Selain dampak akibat penurunan perekeonomian secara makro kontraksi
pendapatan negara disebabkan adanya berbagai insentif pajak yang diberikan
pemerintah sebagai bagian upaya Pemulihan Ekonomi Nasional Pertumbuhan belanja
modal yang turun hingga 54 lebih disebabkan oleh turunnya pagu akibat realokasi
anggaran KL yang mencapai lebih dari 50 Sedangkan belanja barang diprediksi
menurun cukup tajam sebagai efisiensi akibat pembatasan aktivitas kegiataan
perkantoran akibat Covid-19 Tabel 23 Prognosis Realisasi APBN sampai dengan Semester II TA 2020
UraianPagu
Target
Realisasi
Sem I
2020 (Rp)
Prognosis
TA 2020
(Rp)
Prognosis
TA 2020
()
Prognosis
Semester
II 2020
(Rp)
Realisasi
Tahun 2019
(Rp)
Growth
()Keterangan
Pendapatan 581864 193185 488216 84 295031 489940 -04
Kemenkeu memprediksi
penurunan penerimaan
sebesar 10 akibat covid
Belanja
Bel Pegawai 314428 145698 293346 93 147648 304936 -38
Bel Barang 337651 112078 274174 81 162096 357960 -234
Bel Modal 140593 38782 118358 84 79576 257157 -540
Transfer
Daerah1262687 700576 1220765 97 520189 1401955 -129
Terdapat penyesuaian pagu
transfer daerah akibat covid
Telah dilakukan realokasi
pagu belanja oleh masing-
masing KL
14
BAB III PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN APBD
Perkembangan kinerja APBD seluruh pemda di Sulawesi Utara sd triwulan II 2020
menunjukkan penurunan dibanding periode yang sama tahun 2019 khususnya dari sisi PAD Hal
tersebut tidak terlepas dari imbas pandemi Covid-19 yang menghambat berbagai kegiatan
perekonomian sehingga mempengaruhi pola realisasi pendapatan maupun belanja daerah Secara
rinci perkembangan APBD pemerintah daerah lingkup Provinsi Sulawesi Utara dapat dilihat pada
tabel berikut
Tabel Perkembangan APBD Lingkup Prov Sulut sd Triwulan II TA 2020 (dalam miliar Rupiah)
Sumber LRA Pemda dan Simtrada DJPK data sementara
15
Dampak pandemi Covid-19 terhadap realisasi belanja APBD terlihat dari tingginya
realisasi belanja hibah dan belanja tak terduga di semester I TA 2020 dan rendahnya
belanja barang akibat berkurangnya kegiatan operasional perkantoran yang lebih banyak
dilakukan melalui sistem Work from Home (WFH) Untuk selanjutnya perlu dilakukan
percepatan realisasi belanja di semester II TA 2020 guna membantu mengakselerasi
perekonomian yang terhambat pandemi covid-19
A Pendapatan Daerah
Realisasi pendapatan daerah hingga triwulan II 2020 secara agregat telah mencapai
44 persen dari target Secara proporsional sumber penerimaan terutama yang berasal dari
transfer pemerintah pusat sebesar 84 persen (Rp6771 miliar) dan PAD sebesar 12 persen
(Rp9462 miliar) Hal tersebut menunjukan rendahnya tingkat kemandirian pemda di
Sulawesi Utara
1 Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Sampai dengan triwulan II 2020 realisasi PAD pemda lingkup Sulawesi Utara mencapai
38 persen dari target Dari total realisasi tersebut kontribusi terbesar disumbang oleh
Pemprov Sulut yang
mencapai 599 persen
Sementara pada tingkat
kabupatenkota realisasi
terbesar berturut-turut
disumbang oleh Kota
Manado Kab Minahasa
Utara Kab Minahasa dan
Kota Bitung Dominasi
penerimaan PAD keempat
daerah tersebut tak terlepas
dari faktor geografis yang
strategis sebagai pusat
perekonomian selain
topangan SDA penghasil PAD Hasil Analisa Metode Klassen LQ dan Shift Share
yang disajikan pada KFR Tahunan 2019 Kanwil DJPb Provinsi Sulawesi Utara
menunjukkan sektor unggulan masing-masing daerah yaitu Kota Manado
Penyediaan Akomodasi Makan dan Minum Kota Bitung Transportasi dan
Pergudangan Kabupaten Minahasa Konstruksi dan Sektor Unggulan dan Kab
Minahasa Utara Pertambangan dan Penggalian
Grafik Kontribusi Pemda thd Total Realisasi PAD Sulut sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Prov Sulawesi
Utara 599
Kab Minahasa
29
Kota Bitung
28
Kota Manado
136
Kab Minut 33
Prov Sulawesi Utara
KabBolmong
Kab Minahasa
Kab Sangihe
Kota Bitung
Kota Manado
Kab Talaud
Kab Minsel
Kota Tomohon
Kab Minut
Kota Kotamobagu
Kab Mitra
Kab Bolmut
Kab Sitaro
Kab Boltim
Kab Bolsel
16
a Penerimaan Pajak Daerah
Realisasi Pajak Daerah agregat sampai dengan triwulan II 2020 lingkup Provinsi Sulut
sebesar Rp6441 miliar
atau sebesar 37 persen
dari target
Pada tingkat KabKota
Pemkot Manado tercatat
sebagai daerah
penyumbang pajak daerah
terbesar yaitu sebesar
Rp9105 miliar Namun
angka tersebut jauh
menurun dibanding periode
yang sama tahun sebelumnnya yang mencapai Rp2204 miliar dan juga baru 26 dari
target yang ditetapkan di awal tahun Dampak pandemi sangat mempengaruhi pajak
daerah Kota Manado mengingat penurunan drastis salah satu sumber utamanya yakni
Pajak Hotel dan Pajak Rumah Makan Penurunan jumlah wisatawan yang mencapai
99 akibat ditutupnya penerbangan internasioanal serta insentif pajak yang diberikan
pemerintah daerah menjadi penyebab hilangnya potensi pajak daerah di sektor ini
b Penerimaan Retribusi Daerah
Penerimaan Retribusi Daerah Sulut hingga triwulan II 2020 secara agregat sebesar
Rp1458 miliar atau 42
persen dari target
tumbuh sebesar 23
persen dibanding
capaian kuartal II di
tahun sebelumnya
Kota Kotamobagu
tercatat sebagai
daerah dengan
penerimaan retribusi
terbesar semester pertama pada dua tahun terakhir yang sumber utamanya berasal
dari Retribusi Layanan Kesehatan yang mencapai Rp17 miliar di tahun 2020
Grafik Perbandingan Realisasi Pajak Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Retribusi Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
17
c Penerimaan Hasil Kekayaan yang dipisahkan
Secara agregat realisasi pos Penerimaan Hasil Kekayaan yang Dipisahkan di Sulut
tercatat pada triwulan II
2020 sebesar Rp602
miliar atau 74 persen dari
target yang telah
ditetapkan
Tingginya penerimaan
daerah dari pos
penerimaan ini terutama
ditopang peningkatan
kinerja BUMD (terutama
Bank Sulutgo) yang berdampak pada besarnya pembagian deviden ke semua pemda
d Lain-Lain PAD Yang Sah
Pendapatan bunga
menjadi sumber
utama sektor ini atas
dana simpanan
Pemda dari
pendapatan dan
SILPA TA
sebelumnya yang
cukup besar terutama di Pemerintah Kota Manado
2 Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat
Realisasi pendapatan transfer pemerintah pusat sd triwulan II tahun 2020 ke pemda
lingkup Provinsi Sulut telah mencapai Rp67 triliun atau 48 persen dari target
Dibandingkan periode yang sama tahun lalu capaian realisasi pada periode laporan ini
tidak ada perbedaan yang signifikan Komposisi realisasi pendapatan transfer daerah
sebagian besar berasal dari transfer DAU yang mencapai 85 persen selanjutnya DAK
sebesar 3 persen Dana Penyesuaian sebesar 9 persen dan DBH sebesar 3 persen
Tingginya dana DAU sejalan dengan penguatan desentralisasi pemerintah pusat di
daerah Sementara itu hal yang perlu mendapat perhatian adalah masih rendahnya
realisasi DAK Fisik lingkup Sulawesi Utara yang mencerminkan kinerja pelaksanaan
kegiatan yang belum maksimal Sampai dengan akhir Juni 2020 dana DAK fisik baru
terealisasi sebesar Rp8963 miliar dari pagu Rp14 triliun
Grafik Perbandingan Realisasi Kekayaan Yang Dipisahkan (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Lain-Lain PAD yang Sah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
18
3 Lain-Lain Pendapatan Daerah yang Sah
Capaian realisasi pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah sd triwulan II 2020
sebesar 20 persen dari target yang telah ditetapkan Hanya beberapa pemda yang
memasang target untuk pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah
B Belanja Daerah
1 APBD Berdasarkan Jenis Belanja
Kinerja penyerapan anggaran daerah untuk periode sampai dengan triwulan II 2020 tidak
jauh berbeda dengan periode yang sama tahun 2019 Realisasi belanja daerah secara
keseluruhan (Pemprov dan PemkabPemkot) sebesar Rp59 triliun atau sebesar 31
persen dari pagu
Grafik Perbandingan Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
Grafik Proporsi Pagu Belanja dan Persenatase Realisasi sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
19
Ditinjau dari komposisi realisasi belanja daerah belanja pegawai masih mendominasi
belanja daerah di seluruh pemda lingkup Provinsi Sulawesi Utara ditunjang dengan
adanya pencairan THR bagi PNS pada bulan Mei 2020 Sementara realisasi belanja
modal yang paling berdampak bagi perekonomian baru terealisasi sebesar 8 persen
Pos belanja pembeda di tahun 2020 adalah belanja tak terduga yang telah terealisasi
sebesar Rp103 miliar jauh melebihi pagu awal yang hanya Rp41 miliar serta
dialokasikannya Belanja lainnya sebesar Rp14 triliun sebagai bagian dari penanganan
pandemi Covid-19 Bahkan total realisasi kedua pos tersebut dua kali lipat dari realisasi
belanja modal
2 Rasio Belanja
Salah satu arah kebijakan Pemerintah untuk meningkatkan kualitas belanja dan
akuntabilitas pengelolaan keuangan daerah serta untuk menjamin ketersediaan
kuantitas dan kualitas pelayanan dasar bagi masyarakat adalah dengan meningkatkan
rasio belanja modal dan mengurangi rasio belanja pegawai terhadap total belanja
daerah Untuk itu dalam RPJMN tahun 2020-2024 memiliki sasaran Terwujudnya
Indonesia Maju yang Berdaulat Mandiri dan Berkepribadian Berlandaskan
Gotong-Royong dan diharapkan rata-rata belanja modal seluruh pemda telah
mencapai 30 persen dan rata-rata belanja pegawai mencapai 35 persen untuk
kabkota dan 13 persen untuk provinsi pada tahun 2020
Grafik Rasio Belanja Pegawai dan Rasio Belanja Modal (Pagu) APDB Tahun 2020
Sumber LRA Pemda diolah
30
46 47 5040 36
4751
45 41 41 4133
4133 37 39
25
20 1718
1721
2017
2320 20
31
3124
32 22 22
Belanja Pegawai Belanja Modal
20
Pada APBD TA 2020 terdapat dua Pemda yang menganggarkan belanja pegawai
dibawah target 35 persen RPJMN 2020-2024 yaitu Kab Bolaang Mongondow Timur dan
Kab Bolaang Mongondow Utara Sementara itu Pemda Kab Bolaang Mongondow
Utara dan Pemda Kab Bolaang Mongondow Timur dan Kab Minahasa Tenggara
adalah pemda yang proporsi anggaran belanja modalnya di atas 30 persen Rendahnya
rasio belanja modal di sebagian besar pemda di Sulawesi Utara tahun 2020 disebabkan
rata-rata pemda yang sangat bergantung pada anggaran DAK Fisik untuk kegiatan
belanja modal Selain itu juga terdapat realokasi dan refocusing APBD akibat pandemi
Covid-19 yang wajib dilakukan oleh Pemerintah Daerah
C Prognosis Realisasi APBD sampai dengan Triwulan IV
Proyeksi realisasi APBD Semester II dilakukan secara empiris sama dengan proyeksi
APBN yakni dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) dan menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 Variabel yang digunakan
dalam melakukan proyeksi Pendapatan dan Belanja adalah realisasi triwulanan tahun
2013-2020 yang bersumber LRA Pemda Untuk pendapatan yang digunakan adalah
angka realisasi untuk 28 periode (n=28) sedangkan untuk Belanja (Barang dan Modal)
menggunakan data persentase realisasi triwulan II-IV (n=21) Hasil ringkas dapat dilihat
di bawah sedangkan hasil pengolahan data keseluruhan terdapat pada Lampiran II
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (011)
Total Proyeksi 2020 =
Rp1832209
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (002)
Total Proyeksi 2020 = 9365 dari total
Pagu Belanja Pegawai
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7523 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7903 dari total Pagu Belanja Modal
21
Proyeksi realisasi pendapatan Pemda sebesar Rp1832209 miliar namun nilai yang
digunakan dalam perhitungan adalah realisasi dengan kondisi normal Dengan adanya
pandemi diprediksi terdapat penurunan pendapatan sebesar 20 dengan
pertimbangan asumsi Kementerian Keuangan dan capaian realisasi hingga semester I
sehingga angka proyeksi 2020 adalah sebesar Rp1465767 miliar Belanja barang
akan megalami penurunan terbesar dengan adanya efisiensi kegiatan perkantoran
yang cukup besar dengan adanya WFH hingga rapatsosialisasi yang bersifat daring
serta pembatasan perjalanan dinas
Sedangkan Belanja Modal Pemda diprediksi akan terserap sebesar 79 dengan
mempertimbangkan capaian realisasi Semester I yang cukup rendah namun nilai
kontrak DAK Fisik yang merupakan sumber belanja modal terbesar pemda tercatat
mencapai 97 (data per 21 Juli 2020) Dengan demikian penyerapan belanja modal
berpotensi akan melonjak di dua kuartal akhir TA 2020
Prognosis Realisasi APBD Lingkup Provinsi Sulawesi Utara Tahun 2020 (dalam miliar)
22
BAB IV
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN
ANGGARAN KONSOLIDASIAN (APBN DAN APBD)
A Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian
Dari Laporan
Keuangan Pemerintah
Konsolidasian (LKPK)
Kanwil DJPb Prov Sulut
Semester I 2020 tampak
capaian positif dibandingkan
peiode yang sama di tahun
2019 pada semua pos baik
pendapatan maupun
belanja Penurunan pada
detail pos mampu di cover
oleh pos lainnya
B Pendapatan Konsolidasian
1 Analisis Proporsi dan Perbandingan
Perpajakan masih mendominasi sumber penerimaan baik di Pusat maupun Daerah
Sumber utama penerimaan pajak dari sektor
usaha adalah sektor perdagangan perkebunan
dan industri serta pemerintahan sedangkan
ditinjau dari daerah Kota Manado dan Kota
Bitung sebagai pusat perdagangan dan industri
merupakan sumber utama perpajakan
Sedangkan porsi PNBP sebagian besar
bersumber dari penerimaan BLU sektor
Kesehatan (RS Kandou RS Bhayangkara dan
RS Monginsidi) dan sektor pendidikan
(Universitas Sam Ratulangi dan Poltekkes
Manado)
Perbandingan Penerimaan
Pusat amp Daerah Semester I 2020
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Tabel Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian Sulut Semester I 2020 (miliar Rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
23
Demikian juga dengan porsi penerimaan daerah dimana penerimaan pajak masih
dominan dibanding PNBP Pajak kendaraan bermotor masih menjadi andalan
penerimaan pajak daerah Sedangkan PNBP Daerah disokong dari retribusi daerah
maupun hasil kekayaan daerah yang dipisahkan seperti deviden dan Jasa Giro Kas
Daerah
2 Analisis Perubahan
Pendapatan konsolidasian selain dana transfer mengalami penurunan yang bersumber
baik dari pendapatan pusat maupun daerah
Penurunan pendapatan tersebut disebabkan
terutama oleh pembatasan aktivitas akibat pademi
corona termasuk kegiatan perekonomian yang
akhirnya berimbas pada pendapatan negara
(Pajak dan PNBP)
Pendapatan daerah mengalami penurunan yang
lebih dalam jika dibandingkan dengan pendapatan
pusat Penurunan drastis terutama pada pajak hotel dan restoran yang hanya mencapai
Rp5384 miliar turun 689 dibanding periode semester I tahun 2019 yang mampu
membukukan Rp16874 miliar Ditutupnya penerbangan internasional akibat Covid-19
sangat mempengaruhi sektor pariwisata yang berimbas pada penurunan tingkat hunian
kamar hotel dan ditutupnya beberapa restoran besar yang sering dikunjungi wisatawan
asing Selain itu terdapat inisiatif positif pemerintah daerah yang bersedia memberikan
kebijakan relaksasi pajak terhadap usaha-usaha di sektor pariwisata agar mampu
bertahan di masa sulit ini meski pendapatan daerah akan mengalami penurunan
Sedangkan penurunan dari penerimaan pajak kendaraan bermotor menggambarkan
tendensi penundaan pembayaran pajak oleh sebagian masyarakat akibat penurunan
bahkan hilangnya sumber pendapatan masyarakat dengan adanya pembatasan
kegiatan perekonomian
Perubahan Total Pendapatan
Pusat amp Daerah Selain Dana
Transfer (miliar rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
24
3 Analisis Pertumbuhan Ekonomi terhadap kenaikan realisasi pendapatan
konsolidasian
Melambatnya pertumbuhan ekonomi regional y-to-y menunjukkan korelasi positif
dengan penerimaan perpajakan maupun PNBP Konsolidasian Pendapatan
konsolidasian turut mengalami penurunan dibanding periode sebelumnya PDRB yang
bersumber dari pertumbuhan sektor pertanian sebagai kontributor terbesar PDRB Sulut
mampu meredam penurunan PDRB secara keseluruhan Sektor Perdagangan besar
dan eceran transportasi dan pergudangan dan sektor akomodasirumah makan
menjadi sektor yang
paling merasakan dampak
corona sekaligus
berpengaruh besar
terhadap penurunan
pendapatan negara
konsolidasian Provinsi
Sulawesi Utara
C Belanja Konsolidasian
1 Analisa Proporsi dan Perbandingan
Proporsi realisasi belanja antara pusat dan daerah
untuk Semester I tahun 2020 menunjukkan
perbedaan yang signifikan Belanja barang sangat
dominan di pusat sedangkan belanja daerah
didominasi oleh belanja pegawai Hal yang perlu
menjadi perhatian adalah serapan belanja modal
khususnya daerah yang sangat rendah
Terhambatnya berbagai kegiatan tender hingga
pelaksanaan kegiatan akibat pembatasan
aktivitas akibat pandemi corona menjadi alasan
utama lambatnya realisasi belanja modal Selain
itu rendahnya realisasi DAK Fisik yang sebagian besar merupakan kegiatan berupa
belanja modal turut menyebabkan rendahnya realisasi belanja modal daerah
2 Analisis Perubahan
Realisasi belanja konsolidasian Sulut semester I 2020 tercatat sebesar Rp861153
miliar dengan struktur belanja relatif sama dari periode yang sama tahun sebelumnya
Belanja operasional masih mendominasi komposisi belanja konsolidasian
Tabel Realisasi Pendapatan Konsolidasi PusatDaerah amp
Pertumbuhan Ekonomi Pro Sulut Periode Triwulan II
Tahun 2019 dan 2020 (dalam miliar)
Sumber GFS BPS Sulut diolah
25
Terjadi penurunan porsi belanja barang
konsolidasian yang cukup drastis dari
356 di tahun 2019 menjadi 308 di
tahun 2020 yang disebabkan karena
perkantoran yang melakukan sistem WFH
akibat pandemi corona sehingga biaya
operasional kantor mengalami penurunan
Sedangkan peningkatan belanja pegawai
karena pembayaran gaji ke-14 (THR) di
bulan Juni
3 Analisis dampak kebijakan fiskal kepada indikator ekonomi regional
Kebijakan fiskal pemerintah terutama dari sisi belanja diharapkan mampu berkontribusi
secara optimal tidak hanya pertumbuhan ekonomi regional namun juga terhadap
pemerataan
pendapatan
maupun
peningkatan
daya beli
masyarakat Hal
tersebut dapat
dilihat dari perubahan berbagai indikator ekonomi regional
Data di atas menunjukkan bahwa penurunan realisasi belanja pemerintah di Sulut
sebesar -721 sementara pada periode yang bersamaan terjadi penurunan nilai
inflasi hingga -583 Peningkatan angka pengangguran pada bulan Februari 2020
lebih disebabkan penambahan jumlah usia angkatan kerja yang mencapai 30 ribu jiwa
namun tidak mampu terserap oleh lapangan kerja Meskipun tidak terdapat penjelasan
secara langsung atas dampak belanja pemerintah namun demikian dapat disimpulkan
bahwa perlambatan government spending turut mempengaruhi berbagai indikator
ekonomi regional
Korelasi Antara Belanja Pemerintah Terhadap Beberapa
Indikator Ekonomi Regional
Sumber GFS BPS Sulut diolah
26
Deflasi yang terjadi di Sulawesi Utara sebenarnya lebih dikarenakan sisi demand
masyarakat yang menahan diri untuk tidak belanja dengan adanya pandemi Covid-19
sehingga supply barang cukup melimpah Yang patut diwaspadai adalah pada saat
pembatasan sosial sudah dilonggarkan sehingga masyarakat dapat beraktivitas
kembali secara normal namun persediaan barang kurang tersedia di pasar maka akan
berdampak pada peningkatan potensi inflasi Hal yang harus dilakukan pemerintah
daerah adalah memanfaatkan dana yang ada untuk memastikan ketersediaan supply
barang dan jasa tetap terjamin Selain itu proyek pemerintah perlu dialihkan ke jenis
kontrak padat karya agar mampu menarik lebih banyak pekerja sekaligus menekan
angka pengangguran di tengah banyaknya kasus PHK akibat Covid-19
D Analisis Kontribusi Pemerintah Dalam Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Berdasarkan data BPS
perekonomian Sulawesi Utara pada
Q2 mengalami penurunan
pertumbuhan y-o-y sebesar minus
389 persen lebih tinggi
dibandingkan dengan pertumbuhan
ekonomi nasional sebesar minus
532 persen Ditinjau dari sisi
pengeluaran pemerintah (G) pada
komponen PDRB terjadi peningkatan kontribusi dari tahun ke tahun Kontribusi
Pengeluaran Pemerintah (APBN amp APBD) terhadap PDRB untuk Triwulan II 2020
sebesar 1759 persen turun sebesar 07 persen dibanding periode yang sama tahun
sebelumnya
Data korelasi pertumbuhan realisasi belanja pemerintah per triwulan II 2020 (y-o-y)
dengan laju pertumbuhan berbagai sektor lapangan usaha di Sulut menunjukkan bahwa
realisasi belanja pemerintah yang minus berkorelasi positif terhadap pertumbuhan di
hampir semua sektor lapangan usaha yang juga menunjukkan penurunan Hal tersebut
mengindikasikan keterkaitan dan peran belanja pemerintah terhadap pertumbuhan
berbagai sektor pada PDRB Belanja pemerintah kurang mampu memberikan
dukungan terhadap berbagai sektor lapangan usaha sekaligus meredam pelemahan
perekonomian global akibat pandemi Covid-19
4743 4749 48 46
1706 1768 186 179
3434 3474 34 33
116 009 00 03
2017 2018 2019 2020
Distribusi G pada PDRB Triwulan II
C G I X-M
27
Dua sektor lapangan usaha yang
dipastikan terdampak dan
teridentifikasi di awal pandemi adalah
sektor Akomodasi Makanan dan
Minuman dan Transportasi yang
merupakan imbas melemahnya sektor
pariwisata dengan ditutupnya
penerbangan internasional Bandara
Sam Ratulangi Seharusnya inilah
yang menjadi perhatian khusus
pemerintah bagaimana mengalihkan
sementara perekonomian sektor
tersebut ke sektor lain melalui
penyediaan lapangan usaha alternatif
untuk pengusaha dan tenaga kerja
yang terdampak
Tumbuhnya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan dan sector
Industri Pengolahan terkait dengan
komoditas utama Sulawesi Utara yakni Kopra Pertanian Kelapa dan Pengolahan Kopra
juga menjadi modal utama konsistensi ekspor Sulawesi Utara Kedua sektor tersebut
juga mampu menjaring tenaga kerja informal yang cukup besar Dari ketiga fakta
tersebut dapat dijadikan langkah strategis selanjutnya bagi pemerintah daerah di
Sulawesi Utara untuk memberikan dukungan pada kedua sektor tersebut baik dari sisi
kebijakan maupun permodalan agar mampu bertahan dan bahkan tumbuh Dengan
demikian kedua sektor tersebut mampu menjadi penahan resesi sekaligus dapat
membuka lapangan kerja alternatif di tengah penuruan kinerja sektor lainnya
Korelasi antara Belanja Pemerintah terhadap Pertumbuhan Sektor Lapangan
Usaha
SektorVariabel Growth
Belanja Pemerintah -721 Pertanian Kehutanan dan Perikanan 147 Pertambangan dan Penggalian -347 Industri Pengolahan 524 Pengadaan Listrik dan Gas 560 Pengadaan Air Pengelolaan Sampah Limbah dan Daur Ulang 376 Konstruksi -804 Perdagangan Besar dan Eceran Reparasi Mobil dan Sepeda Motor -090
Transportasi dan Pergudangan -3149 Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum -5028
Informasi dan Komunikasi 1577 Jasa Keuangan dan Asuransi 1250 Real Estate -128
Jasa Perusahaan -974 Adm Pemerintahan Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib -502 Jasa Pendidikan -069 Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 349 Jasa lainnya -1311
Sumber GFS Sulut BPS Sulut diolah
28
BAB V
ISU REGIONAL DAMPAK KORONA TERHADAP
PEREKONOMIAN SULAWESI UTARA
Dampak Covid-19 selama hampir 5 (lima) bulan terakhir di Indonesia
memerlukan penanganan yang komprehensif dan extraordinary oleh pemerintah
melalui berbagai strategi dan kebijakan yang terukur dan bersinergi baik
pemerintah pusat maupun pemerintah daerah Dari sisi ekonomi pandemi Covid-
19 berdampak pada dua sisi baik konsumsi maupun produksi Pembatasan sosial
berujung pada berhentinya aktivitas dan turunnya kinerja perekonomian
Perkembangan kasus pandemi COVID-19 di Sulawesi Utara
Berdasarkan data per tanggal
30 Juni 2020 tercatat sebanyak
1109 kasus positif di Sulawesi
Utara yang sebagian besar
terdapat di Kota Manado
Dengan dibukanya sejumlah
laboratorium pengujian sampel
Covid-19 yakni di Balai Teknik
Kesehatan Lingkungan dan
Pencegahan Penyakit
(BTKLPP) di Mapanget Kota
Manado dan RSUP Prof
Kandou Manado jumlah pasien
yang terkonfirmasi positif
mengalami peningkatan yang
cukup signifikan Selain itu dengan dilonggarkannya pembatasan dan dibukanya
beberapa pusat perbelanjaan (the new normal) menjadi salah satu faktor
meningkatnya jumlah masyarakat yang terkonfirmasi positif Covid-19
Pemerintah Daerah telah melakukan berbagai upaya pencegahan penyebaran virus
COVID-19 di Sulawesi Utara melalui berbagai kebijakan dan aturan diantaranya
dengan meniadakan kegiatan belajar mengajar di sekolah (Study from Home)
mengurangi kegiatan perkantoran (Work From Home) menutup tempat hiburan
29
yang dapat mengundang
kerumumunan orang hingga
penghentian sementara berbagai
kegiatan keagamaan di Rumah
Ibadah
Dampak COVID-19 terhadap
perekonomian Sulawesi Utara
Gambaran perekonomian Sulawesi
Utara selama enam bulan terakhir
tercermin dalam Indeks Harga
Konsumen (IHK) yang dirilis oleh BPS Sulut Dari tabel tersebut terlihat bagaimana
perekonomian Sulawesi Utara menurun drastis mulai bulan Maret 2020 sejak
ditetapkannya wabah Covid-19 di Indonesia serta ditutupnya penerbangan
internasional di Bandara Sam Ratulangi Manado Untuk pertama kalinya Sulawesi
Utara mengalami deflasi tahun kalender selama enam bulan berturut-turut akibat
adanya social distancing dalam rangka pencegahan Covid-19
Dari sisi tenaga kerja berdasarkan data Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi
Provinsi Sulawesi Utara hingga 26 Mei 2020 tercata ada 681 perusahaan yang
terdampak dengan jumlah total pekerja sebanyak 8416 orang dan dari angka
tersebut 6952 pekerja yang dirumahkan Selain itu tercatat pula sebanyak 72
perusahan yang melakukan Pemutusan Hubungan Kerja dengan jumlah tenaga
kerja sebanyak1424 orang
Dari sektor lapangan usaha terbesar sumber pembentuk PDRB Sulut semua
menunjukkan penurunan
dan hanya Industri
Pengolahan yang
menunjukkan kenaikan
Gambaran atas dampak
Covid-19 adalah
penurunan sektor
akomodasi makanan dan
minuman serta transportasi yang sangat drastis sebagai imbas ditutupnya bandara
Sam Ratulangi sehingga sektor pariwisata mengalami penurunan
Indeks Harga Konsumen Sulawesi Utara 2020
30
Peran Fiskal dalam penanganan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara
Sejak diumumkannya pandemi Covid-19 di Indonesia pemerintah melakukan gerak
cepat dengan menerbitkan berbagai aturan dan pedoman di semua bidang baik
pemerintahan kesehatan pendidikan sosial dan tak terkecuali sektor keuangan
Peraturan Pengganti Undang-Undang dikeluarkan untuk memberikan kelonggaran
defisit APBN yang
sebelumnya hanya
maksimal 3 dari
PDB guna
menahan dampak
Covid-19 terhadap
ancaman resesi
melalui program
Pemulihan Ekonomi Nasional Dari sisi demand pemerintah berusaha menjaga
konsumsi melalui sokongan atas daya beli masyarakat khususnya melalui bantuan
sosial Konsumsi rumah tangga merupakan penopang terbesar pertumbuhan di
Indonesia tak terkecuali Sulawesi Utara
Sedangkan dari sisi produksi pemerintah telah mengalokasikan insentif pajak
(Rp123 triliun) subsidi bunga kredit (Rp34 triliun) hingga program Penempatan
Dana Pemerintah (Rp876 triliun) pada perbankan agar dapat dikucurkan pada
sektor bisnis dengan bunga rendah
Selanjutnya postur APBN telah dilakukan perubahan setidaknya sudah dua kali di
tahun 2020 melalui Perpres No 542020 dan terakhir Perpres No 722020 untuk
menjaga kualitas dan kesinambungan APBN Tahun Anggaran 2020 dalam rangka
pemenuhan kebutuhan penanganan pandemi Covid-19 dan atau menghadapi
ancaman yang membahayakan perekonomian nasional dan atau stabilitas sistem
keuangan Konsekuensi atas terbitnya Perpres tersebut adalah Pemerintah Daerah
diharuskan untuk turut melakukan refocusing dan realokasi APBD untuk penangan
Covid-19 di daerah masing-masing Seluruh Pemda di Sulawesi Utara telah
melakukan realokasi anggaran sebagai langkah awal penanggulangan Covid-19 di
daerah masing-masing
31
Sehubungan dengan hal-hal tersebut di atas untuk mengantisipasi dampak
perekonomian kesehatan sosial dan keuangan serta menahan timbulnya resesi
maka diperlukan
peningkatan kuantitas
dan kualitas belanja
pemerintah (government
spending) Menurunnya
pertumbuhan ekonomi di
Sulawesi Utara sampai
dengan Q2 2020
sebesar minus 389
persen diperlukan
adanya intervensi
pemerintah pusat dan
daerah untuk mengelola kebijakan fiskal yang tepat jumlah dan tepat sasaran
sebagai solusi menjaga pertumbuhan ekonomi di Sulawesi Utara Sebagai contoh
telah dilakukan kebijakan penempatan uang negara pada Bank Umum (termasuk
BPD SulutGo) untuk mendorong tingkat konsumsi dan produksi dalam
perekonomian Sulawesi Utara Disamping itu hal yang lebih penting adalah
menjaga alokasi fiskal agar ditujukan untuk menjamin kesinambungan
(sustainability) pembangunan sehingga kebijakan fiskal ditujukan tidak hanya untuk
kepentingan jangka pendek tetapi kepentingan pembangunan yang
berkesinambungan
Alokasi Belanja Daerah Untuk Penanganan COVID-19 (miliar rupiah)
Sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
No Pemda
Bidang kesehatan dan
hal-hal lain terkait
kesehatan dalam rangka
pencegahan danatau
penanganan COVID-19
Penyediaan
jaring
pengaman
sosial
Penanganan
dampak
ekonomi
Total
1 Pemprov Sulut 73128 9022 1500 83651
2 Kab Bolsel 5286 1000 209 6495
3 Kab Kep Sitaro 1697 997 2767 5461
4 KabMinahasa 7922 2854 939 11714
5 Kota Tomohon 1902 1114 1812 4827
6 Kota Manado 5174 6201 720 12095
7 Kab Mitra 2850 985 1206 5040
8 Kab Minsel 2289 547 050 2886
9 Kab Boltim 1693 3842 540 6074
10 Kab Kep Talaud 2391 835 510 3736
11 Kab Kep Sangihe 5478 998 158 6634
12 Kab Bolmut 8859 1212 249 10320
13 Kota Kotamobagu 7084 927 272 8283
14 Kab Bolmong 1058 4104 2971 8133
15 Kab Minut 5307 - 680 5987
16 Kota Bitung 2500 1563 4109 8171
TOTAL 134618 36200 18691 189509
(sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
Alokasi Belanja Daerah untuk penanganan Covid (dalam miliar Rupiah)
Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik Provinsi Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Prov Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Manado
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Tomohon
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Bitung
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Kotamobagu
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Tenggara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Timur
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Talaud
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Sangihe
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab KepSiau Tagulandanga Biaro
Kanwil DJPb Prov Sulut (2020) Government Financial Statistic Sem I Prov Sulawesi Utara TA 2020
Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Sulawesi Utara
Dit Pelaksanaan Anggaran Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi MEBE
Dit Sistem Manajemen Investasi Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi SIKP
Dit Akuntansi dan Pelaporan Keuangan Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi E-Rekon
Ditjen Perimbangan Keuangan Daerah Kemenkeu Aplikasi SIMTRADA Aplikasi SIKD
Dit Sistem Informasi dan Teknologi Perbendaharaan Aplikasi OMSPAN Dashboard MPN
Kanwil Ditjen Pajak Suluttenggomalut
Kanwil Ditjen Bea dan Cukai Sulawesi Bagian Utara
1
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBN
A Prognosis APBN-Pendapatan
Proyeksi Pendapatan dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data realisasi
Pendapatan (4xxxxx) bulanan periode 2013-2019
Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84 bulan
(n=84) untuk memprediksi penerimaan perpajakan 12
bulan ke depan (Jan-Desember) yang bersumber dari
monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata
2
Dari hasil pengujian terdapat lag pertama yang keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 tidak stasioner terhadap rata-rata sehingga perlu dilakukan differencing (d=1) Dari hasil
differencing dihasilkan jumlah lag pada ACF sebanyak tiga (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak empat (q = 5)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 1 dan q 5 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (215) ARIMA (214) ARIMA (213) ARIMA (212) ARIMA (211) ARIMA
(210) ARIMA (115) ARIMA (114) ARIMA (113) ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110)
ARIMA (015) ARIMA (014) ARIMA (013) ARIMA (012) ARIMA (011)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (215) AR 1 0927 tidak ARIMA (211) AR 1 0000 ya
AR 2 0995 tidak AR 2 0012 tidak
MA 1 0979 tidak MA 1 0000 ya
MA 2 0258 tidak Constant 0571 tidak
MA 3 0942 tidak ARIMA (210) AR 1 0000 ya
MA 4 0972 tidak AR 2 0000 ya
MA 5 0980 tidak Constant 0412 tidak
Constant 0000 ya ARIMA (115) AR 1 0880 tidak
ARIMA (214) AR 1 0056 tidak MA 1 0816 tidak
AR 2 0000 ya MA 2 0722 tidak
MA 1 0184 tidak MA 3 0847 tidak
MA 2 0040 ya MA 4 0971 tidak
MA 3 0000 ya MA 5 0707 tidak
MA 4 0068 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (114) AR 1 0913 tidak
ARIMA (213) AR 1 0615 tidak MA 1 0723 tidak
AR 2 0503 tidak MA 2 0709 tidak
MA 1 0738 tidak MA 3 0887 tidak
MA 2 0363 tidak MA 4 0934 tidak
MA 3 0729 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (113) AR 1 0748 tidak
ARIMA (212) AR 1 0521 tidak MA 1 0361 tidak
AR 2 0675 tidak MA 2 0294 tidak
MA 1 0314 tidak MA 3 0638 tidak
MA 2 0276 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
3
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (012) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (012)
7 Hasil forecasting Perpajakan 12 bulan ke depannya adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (012) dihasilkan proyeksi Pendapatan periode Jan ndash
Desember sebesar Rp542462 miliar Namun proyeksi tersebut menggunakan dasar realisasi
pendapatan dengan kondisi normal sedangkan Kmeneterian Keuangan memprediksi penerimaan
akan turun sebesar 10 Dengan demikian proyeksi pendapatan dengan ditambah asumsi Kemenkeu
menjadi Rp488216 miliar
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (112) AR 1 0440 tidak ARIMA (014) MA 1 0000 ya
MA 1 0057 tidak MA 2 0003 ya
MA 2 0071 tidak MA 3 0379 tidak
Constant 0001 ya MA 4 0838 tidak
ARIMA (111) AR 1 0115 tidak Constant 0002 ya
MA 1 0000 ya ARIMA (013) MA 1 0000 ya
Constant 0000 ya MA 2 0002 ya
ARIMA (110) AR 1 0004 ya MA 3 0247 tidak
Constant 0565 tidak Constant 0000 ya
ARIMA (015) MA 1 0000 ya ARIMA (012) MA 1 0000 ya
MA 2 0008 ya MS 10687 MA 2 0000 ya
MA 3 0197 tidak Constant 0000 ya
MA 4 0970 tidak ARIMA (011) MA 1 0000 ya
MA 5 0700 tidak MS 11287 Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
4
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai
Proyeksi Belanja Pegawai dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal (51xxxx) bulanan periode 2013-
2019 Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84
bulan (n=84) untuk memprediksi belanja 12 bulan ke
depan (2020) yang bersumber dari monevPA Software
pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -2 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
5
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Pegawai 12 bulan ke depannya
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Pegawai periode Januari ndashDesember
sebesar 9329 dari pagu
6
C Prognosis APBN-Belanja Barang
Proyeksi Belanja Barang dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka
pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Barang (52xxxx) bulanan periode
2013-2019 (n=84 bulan) untuk memprediksi
belanja Barang 12 bulan ke depan (2020)
bersumber dari monevPA Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = -2 sehingga
perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=1)
7
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 1)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Barang 12 bulan ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi
Belanja Barang 2020 sebesar 812 dari pagu
8
D Prognosis APBN-Belanja Modal
Proyeksi Belanja Modal dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data persentase realisasi
Belanja Modal (53xxxx) bulanan periode 2013-2019
mulai bulan april karena periode triwulan pertama
realisasi belanja modal relatif kecil Sehingga periode
(n) yand dipakai berjumlah 63 bulan (n=63) untuk
memprediksi belanja Modal 9 bulan ke depan (April-
Desember) yang bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans-Modal
telah stasioner terhadap rata-rata digunakan
menu Autocorrelation (ACF) Jika tidak
terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama
yang keluar dari confident interval lebih dari
tiga Artinya data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada
ACF sebanyak dua (p=2)
9
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
10
7 Hasil forecasting Belanja Modal 9 bulan ke depannya (periode
April-Desember) adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Modal enam bulan ke depan (64-72) sebesar
8419 dari pagu
E Prognosis APBN-Transfer Ke Daerah dan Dana Desa
Proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana Desa dilakukan
dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang
dipakai adalah data persentase realisasi Transfer Ke
Daerah dan Dana Desa (6xxxxx) bulanan periode 2015-
2019 (60 bulan) untuk memprediksi Transfer Ke Daerah
dan Dana Desa 12 bulan ke depan dan untuk selanjutnya
diambil total realisasi 9 periode akhir yang
mencerminkan periode April-Desember yang
bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data telah menunjukkan
stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = 1 sehingga
tidak perlu dilakukan transformasi
2 Untuk memastikan bahwa data telah stasioner terhadap
rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF) Jika
tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
TKDD telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data TKDD telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=3)
11
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 4)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 3 d 0 dan q 4 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (304) ARIMA (303) ARIMA (302) ARIMA (301) ARIMA (300) ARIMA
(204) ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (104) ARIMA (103)
ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (004) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA
(001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (304) ndash Tidak Sig
ARIMA (303) ndashTidak Sig
ARIMA (302) ndashSig
ARIMA (301) ndashTidak Sig
ARIMA (300) ndashTidak Sig
ARIMA (204) ndashSig
12
ARIMA (203) ndashTidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashSig
ARIMA (200) ndash Tidak Sig
ARIMA (104) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashSig
ARIMA (101) ndashTidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (004) ndashTidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
13
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (302) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (302)
7 Hasil forecasting Transfer Ke Daerah dan Dana Desa 12 bulan ke depan adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana
Desa 2020 sebesar 9668 dari pagu
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBD
A Prognosis APBN-Pendapatan APBD
Proyeksi Pendapatan APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data realisasi Pendapatan
Daerah Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan (2020)
Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (05) sehingga perlu dilakukan transformasi data hingga 3 kali sampai menunjukkan λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans3 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak
0 (p=0)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 0 (q = 0) Karena p=0 d = 0
dan q=0 maka model yang dihasilkan adalah ARIMA
(000) Namun model tersebut tidak dapat dilakukan
pengujian sehingga perlu dilakukan differencing
4 Untuk memastikan bahwa data Diff1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Diff1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing lagi (d=1) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu
(p=1)
5 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
terdapat lag sebanyak dua (q=2)
6 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 1 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110) ARIMA (012) dan ARIMA (011)
7 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (112) ndash Tidak Sig
ARIMA (111) ndash Tidak Sig
ARIMA (110) ndashTidak Sig
ARIMA (012) ndashTidak Sig
ARIMA (011) ndashSig
8 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (011) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (011)
9 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Pendapatan APBD TA 2020 sebesar
Rp1832209 miliar Namun dengan adanya pandemi corona
yang akan mempengaruhi PAD serta penyesuaian TKDD 2020 yang menyebabkan penurunan pagu
hingga Rp2 triliun dibanding 2019 maka proyeksi pendapatan APBD 2020 akan berkurang 20 dari
forecast ARIMA menjadi Rp1465767 miliar
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai APBD
Proyeksi Belanja Pegawai APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Pegawai Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk memprediksi
PAD 4 periode ke depan (2020) Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan
λ gt 1 (20) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih dari tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
sehingga tidak perlu dilakukan differencing (d=0)
Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 2 (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (102) ndash Tidak Sig
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (011) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan MS terkecil adalah Model ARIMA (002) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan
adalah dengan menggunakan Model ARIMA (002)
7 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Realisasi Belanja Pegawai APBD TA 2020 sebesar 9365
C Prognosis APBN-Belanja Barang APBD
Proyeksi Belanja Barang APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis
runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Barang Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan Software pengolah
data yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak
perlu dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak tiga (q = 3)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 3 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (103) ARIMA
(102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (203) ndash Tidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashtidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashtidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Barang APBD 4 periode ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Barang APBD sebesar
7523
D Prognosis APBN-Belanja Modal APBD
Proyeksi Belanja Modal APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal Daerah Triwulan II-IV periode 2013-
2019 (n=21) untuk memprediksi Belanja Modal 3 periode ke
depan Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai MS terkecil adalah Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan
dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Modal APBD 3 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Modal APBD sebesar
7903
WPEMERINTAH KABUPATEN MINAHASA
SEKRETARIAT DAERAH
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN 2O2O
KABUPATEN MINAHASA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti bukti realokasi yang
tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasidan keperluanpemeriksaan apabila pengawas fungsional
un uaian APBD dilakukan iberikut
No UraianAnggaran sebelum
DenvesuaianAnggaran setelah
penyesuaianvo
Penvesuaian(a) (b) (c) (d) (e)
Tahap I Penyesuaian Pendapatan Daerah
1
2
3
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Total Pendapatan Daerah
1 16801375000
136837743000
91436654206
98691022500
1008131756998
69703097945
(16)
(1 1)
(24
1U5O75772206 1 17 6525877 443 (13)
Tahap ll Penyesuaian Belania Daerah
1
2
J
4
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Eantuan Sosial
Belanja lainnya
Total Belania Daerah
553153915596
376690476314
194014758013
12200000000
290576963500
518620216746
287126O94825
130797822239
11200000000
323130122850
(6)
(24)
(33)
(8)
11
1426636113423 1270874256660 (11)
Tahap lll Perhitungan Selisih lebih Kurang
(8156034r217) (943483792171 16Selisih LebihKurangPenyesuaian Pendapatan Daerah
No Uraian Belanja PegawaiBelania Barang dan
JasaBelania modal
Belanra BantuanSosial
Belania Lainnya Total
Belanja Bidang Kesehatandan Hal hal lainterkaitkesehatan dalamrangka pencegahandonatau PenangananCovid 19
40105 621 486 2 180 557000 36 931 098000 79217 276486
Penyediaan iaringPengaman Sosial
4718907 200 10200000000 13 619 797 200 28 538 704 400
Penanganan DampakEkonomi
I280591500 108000000 9 388 5S1 500
Total 54105 120 186 2288 557000 10200000000 50 550 895200 117 144 572 386
Tahap lV Relokasi selisih lebih
Tahap V Postur Belanja APBD setelah Relokasi
No uraianAnggaran setelah Realokasi
1 Pendapatan Asli Daerah 98691 022500
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 1008131 756998
3 Lainnya 69 703 097 945
1 Belanja Pegawai 518620216746
2 Belanja Barang dan Jasa 287 126094825
3 BelanJa [Iodal 130797822239
4 Belanja Bantuan Sosial 11 200000000
5 Belanja lainnya 323130122850
Surplus Oevisit 9434837I217
Pembiayaan 9434837 9 217
Tondano 27 Mei 2020AN BUPATI M AHASASEKR RAH
FRITS R MUNTU SSosPEMBINA UTAMA MUDA
NtP 19530220 198601 I 003
BUPATI MINAHASA TENGGARA
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN MINAHASA TENGGARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggungjawab penuh atas kebenaran laporan
ini dan bukti-bukti Realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan
ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan Aparat
Pengawas Fungsional
No Uraian Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2) Anggaran Setelah
Penyesuaian (3) Penyesuaian
(4)
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-
((d)(c)))
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 1819189201100 1438584429100 2092
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
56814701700000 50078936200000 1186
3 Lainnya 23119463568002 22716134568002 174
Total Pendapatan Daerah 81753354469102 74233655197102 920
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
1 Belanja Pegawai 26732727677170 26472729296657 097
2 Belanja Barang dan Jasa 15671452469200 6995649446509 5536
3 Belanja Modal 19904298947532 15229943944332 2348
4 Belanja Bantuan Sosial 665000000000 843144700000 -2679
5 Belanja Lainnya 18779875375200 19651755575200 -464
Total Belanja Daerah 81753354469102 69193222962698 1536
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian 5040432234404
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
Uraian Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)
+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-hal lain terkait kesehatan dalam rangka pencegahan danatau penanganan
1734300000 11752875844 9861047
000 0
5150000000
28498222844
COVID-19
Penyediaan jaring pengaman sosial
0 0 0 23500000
00 750000000
0 9850000000
Penanganan dampak ekonomi
0 7056099500 0 0 500000000
0 12056099500
Total 1734300000 18808975344 9861047
000 23500000
00 176500000
00 50404322344
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
Pendapatan Daerah 66995615445400
Pendapatan Asli Daerah 1438584429100
Transfer ke Daerah dan Dana Desa 50078936200000
Lainnya 15478094816300
Belanja Daerah 74033655197102
Belanja Pegawai 26646159296657
Belanja Barang dan Jasa 8876546980913
Belanja Modal 16216048644332
Belanja Bantuan Sosial 1078144700000
Belanja Lainnya 21216755575200
SurplusDefisit (7038039751702)
Pembiayaan 7038039751702
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Ratahan 6 Mei 2020 BUPATI MINAHASA TENGGARA
JAMES SUMENDAP SH
HfH3fQ l flHV 13H)t3S lOWIJ MOON0$NOW $N11V108 N3Lfdn81gt1 HflNUl31ri13d
lJOWll MOON09NOW 9Nlfo10B N3JJfdOBIOI
OZ-OZ N~EgtEgtNV NOHVJ
OSdV NlmfOS3AN3d NcnOdV1
1n)microaq 1e6eqas u~n~e11P 08dV Uellnsa~uad undepv
middot1euos6un1se-1e6ued1ated0 uea~microawad uen1Jadalj uep 1sellSIUJlllpe uede)f6ua1a)f JfOJUO rllfllJlampq llue~ uen1ua1a~ ue6uap llnsas IIelfedwesP IUI uruode1 UJe1ep wn1u=a1 Buebull
1se~OjlaJ llthQ1llnq uep UI u1Jode1 uaievaqalj seie qnusd qeMef 6unfi6uemicroaq eites eMJJeq ua)e1eWaw 1u1 ue6uaa
ltooswmmiddot L9t9Zl USGnsallSOd ~lbullloS illtJ1)1141~1 4SfgtS
lllj8J11)1llqltj1AbullS ueamplfllQfiid -111 d011f
(comiddotszgt 09tte-tt61CZI L9 DlL9ampZS9lLI pound99 qruaea bullfbullbullIOll lIOJ
11t 9Ltl560S-9pound1gtZW oomiddots99middots99middotezsmiddot6c 1 oAw1bull1 bullfulgt(bulla s
000 00000middot004roormiddots oomiddotooomiddotooomiddotaasmiddots 1bull1sos UlJ11ull 2Ju111oa t
(091t) OOSOlSiS1t$LU 001gt1L9L1gtSZI si lepovi ~iubullIOa c
(tsmiddotacgt oosnmiddotsW960L6 009t699669J891 eat uep ampaiea eJue~g z (OSO) 1gtQ06tSLttZCtQI OlZt091gtHSZSQI 1ewietlbulld s1le1aa I
r 4BJaea Bubullioe ueiens~bulld - 11 aNi L
(il6) 096ll9lS~tllS OlLS8tCrirtLlt9 qeRltJ led middot-d J
lt1ozJ OOLSSZltOlsmiddotss OOlSS9Q6910ZO L e(uu1e1 e
ltzn1gt oomiddotooamiddotszswgmiddot pound9 oososmiddotczcmiddotoozmiddotszs 0$0(] auoa uop 4bullbullbullbullP middot~ ll z
ttsH) oszzzmiddotspoundtpound61H OlS6pound~6middotsz9middote1 lfUa~O ILJlqtJtqedepUad I
q~a uoiedepuod ue1bullQSQllbulld- L d04bull1
((o)J(p)J-00 L)s (o) (p) (o) (q) ltbull)
1Jll9~d Ultlnsaltuad ~bulllosalubulld UCeJn ON 4810loS UOJrd6Uf wn1aqas UGJe6ampiv
lfl1 4i I s ~at Cl Ill lL
oos11Smiddot9timiddot~4middotbs SSS9tLtlmiddotL09 JmJ
00699 L9596pound5 UJOUO)t~
6jlLS596t5 ~wlWf UttJ2litnuOd
0091Z6W5W9t 91lBWSl-Spound IQSOS
uewo6ltJad 6umicroef ueljpelllbulld
6~ middotQl100 UOl(06UOIOd ne~eJE~P ue4e611iued
oomiddotooomiddotosntemiddots 1 ooomiddotosnpound6middotst e~6oOJ we1ep lIBlB~~
1111 u1bull11bull1ft14 ubullp llllbullsa~ Buelq efbullBJbulla
M+(D)lt(4)+(6)bull(1) (~) m (l M (Bl (1)
1e1sos 1bullPbullri f ltP6~d lllOJ eAUlJl lt[lllliog lllllllUOS bullfuOJbullS uep GUltu~ 1[UlllS bullueibulla UaJeJn
ouopg
1$1~ ee bullbull - d
0090111tt Lllt~ - 118(lqltI
(Ms01119CLlltdeg9ZI
1111180Sntdlns
~l ti96()S9LHOZ 9(uu~ai e~Ull98 eoeooeeooos-s rctsos uerquee erueiae oomiddotsoimiddotesnpoundsmiddot tt~ 1bullpor1 bull1bullbull18 00911 Wt-960 ze eser usp 6urues efveias tlf06tSlttipound11 I eMe8ad efue1~a ~t8tZt611~~9
ijltloaabull~ bull
00 LS5Upound0L666 ~ 000006ZS969L9Y n~ eueo uep ~eu_ep eI JampisiVJl 09ZZZ-5LpoundLSlH 41lbullbullao ~ Illdeg 096HWt98t1lt ~-ouciffbull-d
tSugt101ea~ 4lfa~s urue66uv u~eJ(l
-e~weuaqes uefluap 1enq1p 1u1 uwod91 Ull~Waa
-s~~~
1 Hlnf3IO ~v~~~~
~nWllMOONOElNOW E)1Nil~~~~
ozoz 13W ~I U8Aflll1 l
PEMERINTAH DAERAH KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
SEI(RETARIAT DAERAH
Jalan Bui Batu Kompleks Perkantoran Pemda
TAPORAN PENYESUAIA]II APBD
TAHUN ANGGARAN 2O2O
KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini
dan buki-bukti realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang
berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan apparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UraianAnggaran Setelah
Penyesuaian Penyesuaian
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 297348989200 2676L409O24O 1000
L26a2Transfer ke Daerah dan DanaDesa
7265981700000
3 Lainnya 2A327a3a962O 265m1550670 645
Total Peurondapatan Daerah 8902019808820 7798597340950 LZN
Tahap ll - Penyesuaian Beurolania Daerah
Belanja Pegawai 3376514741950 3340363661950 t07
2 Belanja Barang dan Jasa 246L95524732O 182495402427O 25A7
3 Belanja Modal 7453474604t2O 75562748706O 48O7
4 10000Belanja Bantuan Sosial 5000000000
Belanja Lainnya t745075775430 164404946204O 579
Total Beurolanla Daerah 9042019808820 7564998639320 t6t4
Tahap lll - Pen8hitungan Selislh Lebih(urang
SurplusDefisit - 140000000000 233598701630
Selisih Lebihl(urang Setelah Penyesuaian 373598701630
euro
Anggaran SebelumPenyesuaian
(a) (b) ( c ) (d)( e)=( 10u64(
)
8321392430m0
t
Tahap lV - Realokasl SeurollCh teblh
UralanBelanJa
Pegawal
BelanJa
Barang danJasa
gelania
Modal
BelaniaBantuan
Soslal
BelanJa
LalnnyaTotal
(J) ls) (h) (i) a) (k) tt)4 4h)4t)4)4kt
Belanja bidangkesehatan danhal-hal lain terkaitkesehatan dalamrangkapencegahan
danataupenanSanan
covtD-19
87140321634195838000 11000000000 23909870163
Penyediaan jaringpengaman soslal 350000000 2000000000
6000000000
Penanganan
Dampak Ekonomi 100000000 10000000004000000000
5100000000
Total 91540321634195838000 3000000000 21000000000 37359870163
Tahap V - Postur Belanja APBD Setelah Realokasl
Uralan Anggaran Setelah Realokasl
Pendapatan Daerah 779859734O95
Pendapatan Asli Daerah 267 6t409028Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya 26500155067
Belanja Daerah 793859734095Eelanja PeSawai 334036356195Belania Barang dan Jasa 191559834990
Belanja Modal 79758585706
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya 185404945204SurplusDefisit -14000000000
Pembiayaan Netto 14000000000
Melonguane2) April 2020
PUTAUAN TALAUD
SE IS DAERAH
lr ADOtf S BlNll-ANG MENrP 19601027 198903 1 005
8350000000
726598170000
3000000000
An
RASIO ALOKAS ANGGARAN PENANGANAN COVID19KABUPATEN KEPUTAUAN TALAUD
DATA SESUAI REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVIDlg DI KAB KEPITAIAUD
E Alokasi Anggaran Penanganan COVID-19sebesar Rp 37359870163 (3735 M)
E Alokasitersebut terdiri dari 3 Pos Alokasisebagai berikut
1 Penanganan Kesehatan berjumlahRp23909870163 (2390 M) atau64Yo dari total alokasi anggaranpenanganan COVID-19
2 Penanganan Dampak EkonomiBerjumlah Rp 5100000000(510 M) atau 14 Yo dari total alokasipenanganan COVID-19
3 Penanganan Jaring Pengaman Sosialberjumlah Rp 8350000000 (83SM) atau 22dari total alokasianggara n penanganan COVI D-19
PAK EKON
t4
PENANGANANKESEHATAN
64
I
ENAN
JPS
22
RASIO ATOKASIANGGARANPENANGANAN BIDANG KESEHATAN
DATA SESUAI REALOKASI DAN REFOCUSING APBDUNTUK PENANGANAN COVIDl9 DI KAB KEPL TALAUDBIDANG KESEHATAN DAN HAt-HAt IAIN TERKAITKESEHATAN DLM RANGKA PENCEGAHAN DAN ATAUPENANGANAN COVDl9
E Alokasi Anggaran Penanganan Bidang Kesehatansebesar Rp 239098701G3 (239 M)
fl Alokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp 11000OOOOOO (11Matau 46Yo dari total anggaran penangananBidang Kesehatan
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 0 (O M) atau O daritotal anggaran penanganan Bidang Kesehatan
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp 129098701G3 (129 M) atau54 dari total alokasi anggaran penangananBidang Kesehatan
6
KTILANJE
TE (I
U
4
l
I
I7L
BELANJA DALAMBENTUK
KEGIATAN
54
BE
BE
RASIO ATOKASANGGARANPENANGANAN DAMPAK EKONOMI DATASESUAI REATOKASI DAN REFOCUSING APBD
UNTUK PEIANGANAN COVID-lg Dt KAB KEPL XATAUDBIDANG PENANGANAN DAMPAK EI(ONOMI
fl llokasiAnggaran Penanganan Dampak Ekonomisebesar Rp5100000000 (51 Ml
fl Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp400O0q)OOo (4 Mlatau 78 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 1000000000 (1Matau 20 96 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi anggaran penangananDampak Ekonomi
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp1000000 (01 M) atau2 dari total alokasi anggaran penangananDampak Ekonomi
BANSOS
20
2
BETANJA TIDAKTERDUGA (BTT)
78
RASIO ALOKASIANGGARANPENANGANAN JARING PENGAMAN SOSIAT
BE
BENT
DATA SESUAT REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVTD-lg DI KAB KEPL TATAUDBIDANG JARING PENGAMAN SOSIAL
fl Alokasi Anggaran Penanganan Jaring pengaman
Sosial sebesar Rp 8350000000 (935 M)E Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Atokasi
sebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp50$000000 (6 M)atau 72Yo dari total anggaran pena ngananJaring Penga man Sosial
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp20fi)000000 (2 Mlatau 24 Yo dari total anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp350000000 (035 M) atau4Yo dari total alokasi anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
LL-
BANSOS
24
II
KEGIATAN KTI
ITERDUGA (BTT
72
r-
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-((d)(c)))
1 Pendapatan Asli Daerah 2179766235200 20100412352 779
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 67815037700000 583182844000 1400
3 Lainnya 4140687060570 47237070606 -1408
Total Pendapatan Daerah 74135490995770 65052032695770 1225
1 Belanja Pegawai 20225216272100 19620370306700 299
2 Belanja Barang dan Jasa 20685621435403 13660841927195 3396
3 Belanja Modal 19152251699667 8231402768900 5702
4 Belanja Bantuan Sosial 68950000000 33950000000 5076
5 Belanja Lainnya 14003451588600 13185777408600 584
Total Belanja Daerah 74135490995770 54732342411395 2617
10319690284375
N
oUraian
Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2)
Anggaran Setelah
Penyesuaian (3)
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian
Penyesuaian (4)
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
LAPORAN PENYESUAIAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti-bukti
realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan
administrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Uraian Belanja Pegawai Belanja Barang dan Jasa Belanja Modal Belanja Bantuan Sosial Belanja Lainnya Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-
hal lain terkait kesehatan dalam
rangka pencegahan danatau
penanganan COVID-19
000 2741492735500 6117425200000 000 000 8858917935500
Penyediaan jaring pengaman sosial 000 000 000 000 1212132348875 1212132348875
Penanganan dampak ekonomi 000 000 000 248640000000 000 248640000000
Total 000 2741492735500 6117425200000 248640000000 1212132348875 10319690284375
Pendapatan Daerah
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Belanja Daerah
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
SurplusDefisit
Pembiayaan
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Boroko 12 Mei 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW UTARA
DEPRI PONTOH
(1670015655270)
3136176357891
14397909757475
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
633820170405
20100412352
583182844000
30536914053
65052032695770
19620370306700
16402334662695
14348827968900
282590000000
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
BUPATI KEPul[AUAN SANCIHELAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABupATHN KHpuLAUAN sANGmn
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh ataskebenaran Iraporan ini dan bukti-bukti realokasi yang tercantum dalam laporanini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapanadministrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UralanAnggaran chggaran Oa
Sebelum SesudahPenyesuaian
Penyesuaian Penyesuainn
(a) (b) (c) (d)(e) = (100-((d))(c))
Tifeaa I - Penyesualan plusmneurondapaan Dacralh +
1 Pendapatan Asli Daerah 6615871963300 5824016087300 1197
2 Transfer ke Daerah danDanDesa 98401656441000 84805897476000 1382
3 Lainnya 4844406397600 4292989314659 1 138
Total Pendapatan 109861934801900 94922902877959 1360
TahaP 11` - Penys5uatan Belanja Daerall1 Belanja Pegawai 46389719208700
42839564329262765
2 Belanja Barang dan Jasa 268735161152 0019483320156200
2750
3 Belanja Modal 168329248368007783837945400
5376
4 Belanja Bantuan Sosial 329250000000329250000000
000
5 Belanja Lainnya 1943652464120017852827591200
815
Total Belanja 10986193480190088288800022062
1964
Selisih Lchih Kurang Setelah Penyesualan66341028 55897
iEeurobull-i
Jcentt`a-00|r)ahCeCreg10hr`+Le
aa
t`a
aa
+a
0cO
+LJ
aLO
-a
|r)cO
+t+00
t+C
V
J=O
C)
apound
+CVcO00
CV00-J
+1-te
Ce
-aa
iiifn_tplusmn
P`aJ0CnOC)tra0aCqaCV8^aaauaCreg1regtrt`Ch
8-aaaaCOD`1regtJa8-ttChCnCreg0P`aaaaC1
E5
II
i3Iag-aJin
I
C)ataaCOaCregCqCOcOC1CVI
ICgtataaCeaCeCu0000Cr)CV
ffibullgeuro-ampJ=
aa0aa1reg00Cr)CeCataaa01reg-00tP`ceCV
aaaaaLeaaP`CeaaaC)a|eI8r`at`Ln
fi
I
a
i3iiiiIbullgE
i5a
Ea
fyenIplusmnED
a5ai
frE
9
8i
C]C0aJ5
poundE-
01
0
aaa
Lampiran I Penjabaran Pergeseran APBD
23 April 2020Tanggal
17 Tahun 2020Nomor
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
PEMERINTAH KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
1 PENDAPATAN 107196464869200 94346162396500 (12850302472700) (1199)
1 1 PENDAPATAN ASLI DAERAH 5630458459700 5212581087000 (417877372700) (742)
1 1 1 3029064464500 Pendapatan Pajak Daerah 2698537091800 (330527372700) (1091)
1 1 2 1154028000000 Hasil Retribusi Daerah 1066678000000 (87350000000) (757)
1 1 3 336499591200 Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan 336499591200 000 000
1 1 4 1110866404000 Lain-lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah 1110866404000 000 000
1 2 DANA PERIMBANGAN 77398633600000 65182348500000 (12216285100000) (1578)
1 2 1 1666530400000 Bagi Hasil PajakBagi Hasil Bukan Pajak 1525028900000 (141501500000) (849)
1 2 2 58436228200000 Dana Alokasi Umum 52086330700000 (6349897500000) (1087)
1 2 3 17295875000000 Dana Alokasi Khusus 11570988900000 (5724886100000) (3310)
1 3 LAIN-LAIN PENDAPATAN DAERAH YANG SAH 24167372809500 23951232809500 (216140000000) (089)
1 3 1 4141276158600 Pendapatan Hibah 4141276158600 000 000
1 3 3 3653707250900 Dana Bagi Hasil Pajak dari Provinsi dan Pemerintah Daerah Lainnya 3653707250900 000 000
1 3 4 16372389400000 Dana Penyesuaian dan Otonomi Khusus 16156249400000 (216140000000) (132)
2 BELANJA 109568697093491 97482338754391 (12086358339100) (1103)
2 1 BELANJA TIDAK LANGSUNG 63581006143175 63392596831572 (188409311603) (030)
2 1 1 39909549810725 Belanja Pegawai 38834946445308 (1074603365417) (269)
2 1 4 738911826000 Belanja Hibah 545380000000 (193531826000) (2619)
2 1 5 31570000000 Belanja Bantuan Sosial 10010000000 (21560000000) (6829)
2 1 6 418309246450 Belanja Bagi Hasil kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintah Desa 376521509200 (41787737250) (999)
2 1 7 22382665260000 Belanja Bantuan Keuangan kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintahan Desa 21527875160000 (854790100000) (382)
2 1 8 100000000000 Belanja Tidak Terduga 2097863717064 1997863717064 199786
2 2 BELANJA LANGSUNG 45987690950316 34089741922819 (11897949027497) (2587)
2 2 1 1896453933200 Belanja Pegawai 1810317933200 (86136000000) (454)
2 2 2 26316296353597 Belanja Barang dan Jasa 23895026121100 (2421270232497) (920)
2 2 3 17774940663519 Belanja Modal 8384397868519 (9390542795000) (5283)
SURPLUS (DEFISIT) (2372232224291) (3136176357891) (763944133600) 3220
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 1
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
3 PEMBIAYAAN DAERAH
3 1 PENERIMAAN PEMBIAYAAN DAERAH 2672232224291 3136176357891 463944133600 1736
3 1 1 2672232224291 Sisa Lebih Perhitungan Anggaran Tahun Anggaran Sebelumnya 3136176357891 463944133600 1736
3 2 PENGELUARAN PEMBIAYAAN DAERAH 300000000000 000 (300000000000) (10000)
3 2 2 300000000000 Penyertaan Modal (Investasi) Pemerintah Daerah 000 (300000000000) (10000)
PEMBIAYAAN NETTO 2372232224291 3136176357891 763944133600 3220
SISA LEBIH PEMBIAYAAN ANGGARAN TAHUN BERKENAAN 000 000 000 000
Lolak 23 April 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW
YASTI SOEPREDJO MOKOAGOW
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 2
No Uraian
AnggaranSetelah
Realohasi
(a) (b) (c)
kendapaitan Daerah 917879535633001 Pendapatan Asli Daerah 5824016087300
2 Transfer ke Daerah dan Dan Desa 84805897476000
3 Lainnya 1158040000000
bull beltLDia Pace gtpoundpound3-ULreg gtU
1 Belanja Pegawai 428395643292622 Belanja Barang dan Jasa 200631133 062 00
3 Belanja Modal 101720682518004 Belanja Bantuan Sosial 3292500000005 Belanja Lainnya 21518906990697
Sftyxpilus Den3it 3134g`493v 146 59
penhfayin _
ii
DAFTAR ISI
Kata Pengantar i
Daftar Isi ii
Tim Penyusun iii
Ringkasan Eksekutif iv
Infografis v
BAB I PERKEMBANGAN DAN ANALISIS EKONOMI REGIONAL 1
A Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) 1
B Inflasi 3
C Indikator Kesejahteraan 3
BAB II PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN APBN 5
A Pendapatan Negara 6
B Belanja Negara 9
BAB III PENDAPATAN DAERAH 14
A Pendapatan Daerah 15
B Belanja Daerah 18
C Prognosis Realisasi APBD sampai dengan Triwulan IV 20
BAB IV PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN ANGGARAN
KONSOLIDASIAN (APBN DAN APBD)
22
A Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian 22
B Pendapatan Konsolidasian 22
C Belanja Konsolidasian 24
D Analisis Kontribusi Pemerintah Dalam Produk Domestik
Regional Bruto (Pdrb)
26
BAB V ISU REGIONAL DAMPAK KORONA TERHADAP PEREKONOMIAN
SULAWESI UTARA
28
Lampiran
Daftar Pustaka
iv
Ringkasan Eksekutif
Pembatasan aktivitas masyarakat sebagai salah satu bentuk penanganan dampak pandemi Covid-19 berimbas terhadap pertumbuhan ekonomi Sulawesi Utara yang tercermin di kuartal kedua tahun 2020 dimana PDRB terkontraksi hingga minus 389 persen Indikator ekonomi lainnya juga menunjukkan lapran yang negatif dimana terjadi deflasi tahun kalender tercatat hingga 106 persen Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) yang naik menjadi 557 persen dan Kemiskinan yang naik menjadi 762 persen Penutupan penerbangan internasional bandara Sam Ratulangi guna antisipasi penyebaran Covid-19 berdampak pada sektor pariwisata Sulawesi Utara yang pada akhirnya berimbas pada sektor Transportasi dan sektor Akomodasi Makanan dan Minuman yang sangat signifikan Kelapa kopra dan produk turunannya yang merupakan komoditas utama Sulawesi Utara menjadi penahan perlambatan perekonomian melalui sektor Pertanian Perkebunan dan sektor Industri Pengolahan
Selanjutnya dari sisi pemerintahan realisasi pendapatan negara baru tercapai 33 persen dari target dengan nilai sebesar Rp194 triliun dimana 68 persen bersumber dari perpajakan Sedangkan realisasi belanja pemerintah pusat mencapai 37 persen dengan nilai Rp296 triliun Penurunan kegiatan perkantoran dengan ditiadakannya kegiatanyang bersifat pengumpulan orang banyak seperti sosialisasi rapat workshop serta dengan adanya Work from Home berdampak signifikan terhadap penurunan realisasi belanja barang Realisasi belanja modal pun turut mengalami penurunan dengan adanya pembatasan aktivitas serta realokasi dan refocusing anggaran Realisasi Transfer Daerah dan Dana Desa juga mengalami penurunan sebagai dampak perubahan pagu TKDD pada APBN di awal bulan April sebagai bagian realokasi dan refocusing anggaran tersebut
Pandemi Covid-19 juga berdampak pada realisasi APBD dimana PAD konsolidasian mencapai Rp946 miliar turun hingga 18 persen dibanding periode yang sama tahun 2019 Pajak Hotel dan Rumah Makan menurun drastis akibat berkurangnya kunjungan wisatawan Sedangkan belanja daerah konsolidasian mencapai Rp54 triliun Adanya WFH dan pembatasan kegiatan perkatoran juga berpengaruh signifikan terhadap realisasi belanja barang konsolidasian Realisasi DAK Fisik yang baru 6 perlu diakselerasi dengan pola padat karya guna mengakselerasi perekonomian sekaligus meningkatkan penghasilan dan daya beli masyarakat
Peran fiskal dalam penanganan Covid-19 sangat penting Sejak awal pandemi pemerintah melalui berbagai kebijakan dan payung hukum berupaya mengoptimalkan kondisi fiskal dengan melakukan refocusing dan realokasi APBN sebagai langkah penanganan Covid-19 sekaligus meredam dampaknya terhadap pertumbuhan ekonomi dan kesejahteraan masyarakat Pemerintah daerah juga telah melakukan refocusing dan realokasi APBD guna penangan Covid-19 di daerah Pemerintah daerah di Sulawesi Utara telah mengalokasikan total sebesar Rp18 triliun dalam penyesuain APBD Perlu kerjasama dan snergi yang baik antar pemerintah pusat dan daerah agar penanggulangan pandemi cepat teratasi dan resesi ekonomi dapat diredam
iii
TIM PENYUSUN PENGARAHPENANGGUNGJAWAB KAKANWIL DJPB PROVINSI SULUT MUHDI KETUA TIM KEPALA BIDANG PPA II MUSHLIH EDITOR HATTA HASANUDDIN KONTRIBUTOR HATTA HASANUDDIN FRANGKY PASUHUK NOPRID DALAPANG MICHAEL AKAI LAYOUT DESIGN FRANGKY PASUHUK ALAMAT KANTOR WILAYAH DJPB PROV SULUT GKN MANADO LANTAI 3 JALAN BETHESDA NO 8 MANADO
( y-o-y)
PDRB -389INFLASI -019
TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA
557
()
TINGKAT PARTISIPASI ANGKATAN KERJA
6441
TINGKAT KEMISKINAN
762192370 JIWA
KOTA DESA
P1 0782 1538
P2 0152 0352
667
553 519 545
427
-389
507 505 502 497
297
-532
Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2
Sulut Nasional
20202019
PERTUMBUHAN EKONOMI SULAWESI UTARA ()
IPMSULUT 7299
NAS 7192
GINI RATIOSULUT 0371
NAS 0381
EKSPORUS$ 410 JT
US$ 86 JT IMPOR
NILAI TUKARPETANI
9652
TENAGA KERJAFORMAL
499 RIBUINFORMAL
657 RIBU
SUMBER
BEL PEGAWAI ndash Rp146 T
BEL BARANG ndash Rp112 T
BEL MODAL ndash Rp039 T
BEL BANSOS ndash Rp 13 M
60
54
7
80
62
60
Rp49 T
Rp164 M
Rp90 M
Rp895 M
Rp222 M
Rp725 M
BEL PEGAWAI ndash Rp329 T BEL BARANG ndash Rp13 T BEL MODAL ndash Rp029 T
HIBAH DAN BANSOS ndash Rp394 M BEL TAK TERDUGA ndash Rp103 M
1
BAB I
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS EKONOMI REGIONAL
Dampak pandemi Covid-19 terhadap pertumbuhan ekonomi Sulawesi Utara baru
terlihat di kuartal kedua tahun 2020 Provinsi Sulawesi Utara tidak mampu
mempertahankan kinerja positif pertumbuhan ekonominya pada triwulan I dan
menunjukkan angka laju pertumbuhan ekonomi yang terkontraksi cukup dalam hingga
minus 389 persen pada triwulan II Berbagai indikator perekonomian pun menunjukkan
penurunan kinerja Bermacam upaya pemerintah telah dilakukan guna meredam ancaman
resesi yang semakin nyata Perekonomian Sulut yang menurun pada periode triwulan II
diharapkan tidak akan mengalami perlambatan lebih dalam Perlu usaha ekstra dari
pemerintah baik pusat maupun daerah untuk menetapkan dan mengimplementasikan
kebijakan guna menjaga daya beli masyarakat sekaligus memastikan perekonomian terus
bertumbuh di tengah masa pandemi
A Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Pada Triwulan II 2020 perekonomian Sulawesi Utara mengalami penurunan
yang sangat tajam yakni minus 389 persen (yoy) Dampak pandemi Covid-19 yang
sudah dirasakan sejak periode Maret
terhadap perekonomian Sulawesi Utara
tercermin pada data PDRB Q2 yang
dikeluarkan oleh BPS Sulut Angka
tersebut masih di atas pertumbuhan
ekonomi nasional yang minus 532 persen
(yoy)
Distribusi 5 (lima) struktur ekonomi
Sulawesi Utara dari sisi penawaran (PDRB
ADHB) mengalami perubahan di Q2
Posisi sektor Transportasi dan
Tabel 11 Kinerja Indikator Makro Ekonomi amp Pembangunan Prov Sulut Semester 1 Tahun 2020
Indikator Target KUA-PPAS 2020
Target APBN-P 2020
Realisasi Semester 1
2020 Realisasi
Laju Pertumbuhan Ekonomi () 62 -04-23 -389 Belum Tercapai
Inflasi ( tahun kalender) 5 2-4 -106 Belum Tercapai
Tingkat Pengangguran Terbuka () 663 48-51 557 Tercapai
Kemiskinan () 73 85-9 762 Belum Tercapai Sumber KUA-PPAS Sulut UU APBN BPS
Grafik 11 Perkembangan PE Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
2
Pergudangan digeser oleh Administrasi
Pemerintahan Hal tersebut disebabkan
adanya pembatasan penerbangan
penerbangan internasional di Bandara Sam
Ratulangi untuk mengantisipasi penyebaran
virus Covid-19 Dari kelima sektor utama
tersebut hanya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan serta sektor
Industri Pengolahan yang menunjukkan
performa positif Kedua sektor tersebut
ditopang oleh sumber lapangan usaha yang
sama yaitu perkebunan kelapa sebagai bahan industri pengolahan kopra
Ditinjau dari sisi penawaran Covid-19 berdampak negatif pada hampir semua sektor
dan yang paling berat adalah sektor-sektor yang berhubungan dengan pariwisata seperti
transportasi akomodasi makanan dan minuman serta jasa lainnya seperti tempat hiburan
dan pusat perbelanjaan Bahkan sektor yang terdampak positif seperti Informasi dan
Telekomunikasi (dengan adanya WFH dan SFH) serta Jasa Keuangan tidak mampu
menopang penurunan sektor lainnya Penurunan perekonomian Sulut untuk Q2 masih
diredam pertumbuhan positif sektor Pertanian dan Industri Pengolahan yang termasuk
sektor dengan porsi terbesar
Pada sisi Permintaan wabah corona berimbas pada semua komponen PDRB Konsumsi
Rumah Tangga dan PMTB dengan porsi terbesar justru mengalami penurunan terdalam
sebagai akibat adanya social distancing dan ditutupnya beberapa pertokoan dan pusat
perbelanjaan sebagi antisipasi penyebaran pandemi Konsumsi pemerintah juga dinilai
kurang berkontribusi sebagai variabel penahan laju penurunan ekonomi
Perekonomian Sulawesi Utara masih berpotensi mengalami perlambatan jika
melihat perkembangan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara yang masih belum
menunjukkan penurunan Namun demikian dengan dilonggarkannya kebijakan social
distancing dan penerbangan kondisi perekonomian Sulawesi Utara diharapkan mampu
bangkit secara perlahan Beberapa hal yang patut menjadi perhatian adalah 1) Realisasi
belanja pemerintah pusat dan daerah perlu didorong dan diakselerasi agar mampu
berperan sebagai pendorong perekonomian regional 2) Sektor Pertanian Perkebunan
dan Perikanan khususnya perkebunan kelapa yang terbukti mampu tumbuh disaat sektor
usaha lainnya mengalami kelesuan serta mampu menopang sektor Industri Pengolahan
serta ekspor Sulawesi Utara perlu mendapatkan dukungan dari pemerintah daerah
Tumbuhnya sektor tersebut juga secara positif akan membuka lapangan kerja informal
baru alternatif bagi korban PHK dari sektor lapangan usaha lainnya 3) Proyek-proyek
Tabel 12 PDRB Sulut Triwulan II 2020
Sumber BPS diolah
3
pemerintah yang tertunda di semester I akibat kebijakan social distancing dapat segera
dimulai kembali dan diakselerasi Selain itu perlu dilakukan perubahan sistem pelaksanaan
proyek menjadi sistem padat karya agar dapat menyerap lebih banyak tenaga kerja serta
meningkatkan penghasilan masyarakat sekaligus mempertahankan daya beli Belanja
pemerintah akan menjadi sektor yang paling bisa diharapkan sekaligus dikendalikan
melalui penyerapan anggaran hingga kebijakan bantuan sosial seperti Kartu Pra-Kerja
BOS KPH hingga percepatan BLT dari Dana Desa diharapkan mampu menjaga daya beli
masyarakat
B Inflasi
Sampai dengan akhir triwulan II 2020 tingkat inflasi Sulawesi Utara mengalami
deflasi tahun kalender hingga 106 persen Inflasi Sulut pada bulan Juni 2020 tercatat
sebesar -019 lebih rendah dibanding inflasi nasional sebesar 018 persen serta jauh dari
sasaran KUA-PPAS tahun 2020 sebesar 5 persen
Kontribusi deflasi terbesar terutama dari sektor Transportasi yang mencapai 8
persen akibat penutupan sementara
Bandara Sam Ratulangi guna
antisipasi penyebaran wabah Covid-
19 Berdasarkan kontribusi timbulnya
deflasi pada Semester I dipengaruhi
pada kelompok pengeluaran utama
yaitu Makanan Minuman dan
Tembakau Hal ini menggambarkan
bahwa deflasi yang terjadi pada
semester pertama lebih disebabkan karena masyarakat menahan diri untuk tidak
meningkatkan konsumsi produk dimaksud karena adanya social distancing Dengan
demikian salah satu langkah pengendalian inflasi di Sulut ke depan saat terdapat
pelonggaran kebijakan social distancing adalah menjaga pasokan komoditas volatile foods
terutama cabe dan tomat sayur yang merupakan produk-produk yang mendorong timbulnya
inflasi Dengan pasokan yang memadai diharapkan mampu menghambat kenaikan harga
secara cepat (hiperinflasi)
C Indikator Kesejahteraan
Kondisi ketenagakerjaan dari sisi Tingkat Pengangguran Terbuka Sulawesi
Utara pada periode laporan Februari 2020 menunjukkan penurunan Sebagaimana
data BPS Tingkat Pengangguran Terbuka Sulut pada periode ini naik 020 persen
dibandingkan periode Februari tahun 2019 menjadi 557 persen Dengan capaian tersebut
Grafik 12 Perbandingan Inflasi Bulanan Sulut-Nasional tahun 2020
Sumber BPS Sulut diolah
4
target Pemprov Sulut untuk menurunkan pengangguran dibawah 663 persen pada tahun
2020 telah tercapai (KUA-2020) dan diharapkan mampu dipertahankan hingga akhir tahun
Secara umum penambahan TPT
lebih karena bertambahnya jumlah
usia kerja (15 tahun) serta banyak
lulusan SMA sederajat yang belum
terserap lapangan pekerjaan
Pemerintah daerah perlu
keseriusan dalam mengurangi
pengangguran dengan membuka
banyak pelatihan
Data TPT pada triwulan kedua diprediksi akan meningkat seiring dengan adanya pandemi
Covid-19 dan akan berimbas pada sektor informal yang mencapai 657 ribu orang (5687)
Disnaker Sulut menyatakan bahwa data per 8 April 2020 terdapat 2083 tenaga kerja di
PHK dan 3190 dirumahkan oleh pengusaha Sedangkan data penerima Kartu Pra-Kerja
yang telah terdaftar sebanyak 6059 orang
Jumlah penduduk miskin di Sulut naik sebanyak 3770 jiwa dibandingkan periode
September 2019 Kenaikan tersebut
terjadi di perkotaan sebanyak 3900
jiwa sedangkan jumlah penduduk
miskin di pedesaan mengalami
penurunan sebanyak 130 jiwa
Kenaikan penduduk miskin di
perkotaan diduga sebagai akibat
pandemi Covid-19 yang mengubah
perilaku aktivitas ekonomi dan
penurunan pendapatan Dana desa
perlahan mampu menunjukkan dampak positif tehadap kesejahteraan penduduk desa yang
ditunjukkan dengan penurunan jumlah penduduk miskin
Beberapa faktor kenaikan angka kemiskinan selain perlambatan perekonomian
akibat pandemi Covid-19 juga disebabkan oleh rata-rata upah buruh per hari yang
mengalami penurunan 358 persen Sementara itu pada tingkat harga barang secara
umum untuk periode September-Maret khususnya di akhir tahun 2019 terjadi inflasi yang
relatif tinggi Di sisi lain kenaikan nilai tukar petani turut membantu penurunan kemiskinan
di pedesaan
Grafik 14 Profil Tingkat Kemiskinan Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
Grafik 13 Perkembangan TPT Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
5
BAB II
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS
PELAKSANAAN APBN
Sampai dengan periode Semester I tahun 2020 anggaran belanja pemerintah pusat
di wilayah Sulawesi Utara mengalami penurunan jika dibandingkan dengan anggaran
belanja pada periode yang sama tahun sebelumnya Secara rinci pelaksanaan APBN di
Sulut adalah sebagai berikut
Tabel 21 Realisasi APBN Semester I 2020 di Sulawesi Utara
Sumber GFS Sulut diolah
Realisasi Pendapatan Negara di Sulawesi Utara mengalami penurunan sebesar 244
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Sedangkan pada realisasi
belanja pegawai dan belanja barang (belanja operasional) mengalami penurunan 5-10
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Penurunan pagu yang sangat
signifikan terjadi pada belanja modal yaitu mencapai hingga 50 persen dikarenakan
refocusing dan realokasi APBN yang dialihkan ke dalam pos belanja khusus penangan
Covid-19 Namun yang perlu menjadi perhatian adalah faktor kesiapan Pemda terhadap
perbaikan tata kelola Transfer ke Daerah dan Dana Desa (TKDD) yang lebih terencana
pada setiap tahapan Berdasarkan data yang ada realisasi Dana Transfer Daerah
khususnya DAK Fisik belum optimal
6
A Pendapatan Negara
Salah satu fungsi APBN dalam kerangka ekonomi makro adalah sebagai stabilisator
Dari sisi pendapatan pemerintah dapat mempengaruhi perekonomian melalui
perubahan besaran pada penerimaan perpajakan Hal ini dikarenakan penerimaan
perpajakan merupakan variabel yang mempengaruhi secara tidak langsung terhadap
perkembangan variabel pembentuk agregate demand yaitu variabel konsumsi
masyarakat (C) dan investasi (I)
Pada tahun 2020 target penerimaan pajak adalah sebesar Rp45 triliun Target
tersebut mengalam i kenaikan 667 persen dibandingkan dengan target tahun 2019
sebesar Rp42 triliun
1 Penerimaan Perpajakan
Penerimaan perpajakan dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu Pajak Dalam
Negeri dan Pajak Perdagangan
Internasional Pajak Dalam Negeri
terdiri atas lima jenis pajak yaitu Pajak
Penghasilan (PPh) Pajak
Pertambahan Nilai (PPN) Pajak Bumi
dan Bangunan (PBB) Cukai dan Pajak
Lainnya sedangkan Pajak
Perdagangan Internasional terdiri atas
Bea Masuk dan Bea Keluar Sampai
dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan Perpajakan baru
mencapai Rp134638 miliar atau 2937 persen dari target Kota Manado sebagai
kontributor utama menyumbangkan sebesar Rp74578 miliar (554 persen) dari
penerimaan sampai dengan semester I
a) Pajak Penghasilan (PPH)
Sebagian besar penerimaan PPh terkonsentrasi di wilayah Kota Manado sebagai
pusat bisnis di Sulut dimana
sebagian besar pengusaha
terdaftar di kota ini Sampai
dengan Semester I realisasi
Pendapatan Pajak Penghasilan
237854 205758
7345 5485
84367
45565
1527 1952
PPh PPN amp PPnBM
PBB PajakLainnya
Grafik 21 Realisasi terhadap Pagu Perpajakan Sulawesi Utara sd Semester I
TA 2020 (dalam miliar Rp)
Target TA 2020 Real sd Sem I
Grafik 23 PPh per Kabupaten di Sulut sd Semester I
2020 (dalam miliar Rp)
sumber Kanwil DJP Sulutenggomalut
7
baru mencapai Rp84366 miliar atau 3547 persen dari target 2020 sebesar Rp23785
miliar
b) Pajak Pertambahan Nilai (PPN) dan Pajak Penjualan Atas Barang Mewah
(PPnBM)
Realisasi PPN dipengaruhi antara lain oleh kegiatan proyek pemerintah terjaganya
konsumsi Rumah Tangga dan impor serta
dukungan sistem pembayaran pajak yang
online dengan administrasi perpajakan
Proporsi penerimaan PPN berdasarkan
wilayah tidak jauh berbeda dengan
penerimaan PPh Sampai dengan periode
Semester I 2020 realisasi pendapatan
PPN dan PPnBM baru mencapai Rp45565 miliar atau 2215 persen dari target 2020
sebesar Rp20575 miliar
c) Pajak Bumi dan Bangunan (PBB)
Pendapatan PBB di Sulut tergolong kecil karena bukan daerah pertambangan Dari 15
KabKota hanya 3 daerah yang memiliki
realisasi penerimaan yaitu Kota Manado
Kota Bitung dan Kab Bolaang
Mongondow Perlu re-evaluasi NJOP di
beberapa daerah karena terdapat
daerah yang tergolong cukup ramai
(pusat keramaian) dengan nilai transaksi
penjualan tanah cukup tinggi namun
memiliki NJOP yang sangat rendah Sampai dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan PBB baru mencapai Rp1527 miliar atau 2080 persen dari target 2020
sebesar Rp7345 miliar
d) Pajak Perdagangan Internasional (Bea Masuk amp Bea Keluar) dan Pendapatan
Cukai
Faktor-faktor penopang penerimaan Kepabeanan dan Cukai sd periode Semester I
tahun 2020 di Provinsi Sulawesi Utara adalah sebagai berikut
1 Bea Masuk
- Hampir seluruh perusahaan di bidang pertambangan dan bidang lainnya untuk
sementara menghentikan kegiatan importasinya mengingat sebagian besar
komoditas berasal dari negara yang terdampak Covid-19
Grafik 25 PBB per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam juta)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
Grafik 24 PPN dan PPnBM per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
8
- Penerimaan Bea Masuk dari sektor barang bawaan penumpang menurun hal
ini dikarenakan adanya penutupan penerbangan langsung dari luar negeri
- Penerimaan Bea Masuk dari Pos Lalu Bea tidak terlalu dipengaruhi dampak
Covid-19
2 Bea Keluar
Penerimaan bea keluar di provinsi Sulawesi Utara masih bersumber pada ekspor
produk Crude Palm Oil (CPO) dan produk turunannya di Bitung Penerimaan bea
keluar dari PKE diprediksi akan mengalami peningkatan dan akan melampaui
target pada akhir tahun
3 Cukai
Penerimaan Cukai di Sulawesi Utara sebagian besar berasal dari produksi Pabrik
MMEA (Minuman Mengandung Etil Alkohol) Pemerintah setempat menghimbau
untuk menutup tempat
hiburan dalam rangka
menghindari penyebaran
Covid-19 Penutupan
tempat hiburan tersebut
mengakibatkan
menurunnya permintaan
konsumen MMEA sehingga
perusahaan Pabrik MMEA mengurangi jumlah produksi MMEA Hal tersebut
mengakibatkan menurunnya penerimaan cukai
Penerimaan Cukai hingga periode Semester I baru mencapai 2536 persen yaitu
Rp16 miliar dari target sebesar Rp631 miliar Sementara itu target penerimaan
Pajak Perdagangan Internasional yang berasal dari Bea Masuk telah mencapai
Rp912 miliar atau 7645 persen dari target Rp1193 miliar sedangkan Bea Keluar
telah mencatatkan realisasi Rp153 miliar atau 8095 persen dari target Rp189
miliar
e) Pendapatan Pajak Lainnya
Sampai dengan Semester I 2020 realisasi Pajak Lainnya mencapai Rp1952 miliar
atau sebesar 3559 persen dari target Rp5484 miliar Sumber pendapatan Pajak
Lainnya berasal dari pendapatan bea materai pendapatan pajak tidak langsung
lainnya dan pendapatan bunga penagihan pajak sehingga pos ini sebagian besar
berada di Kota Manado
2 Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP)
Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) merupakan seluruh penerimaan pemerintah
pusat yang bukan berasal dari penerimaan perpajakan Sampai dengan Semester I
Grafik 26 Bea Masuk Bea Keluar dan Cukai Prov Sulut sd Semester I TA 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJBC Sulbagtara
9
2020 realisasi PNBP di Sulawesi Utara sudah mencapai Rp59773 miliar atau 477
persen dari target Rp125421 miliar untuk tahun 2020 Realisasi PNBP Semester I
2020 mengalami penurunan 2137 persen dibandingkan dengan realisasi tahun
sebelumnya pada periode yang sama
B Belanja Negara
Belanja negara berperan
sebagai stimulus fiskal
dalam mendukung sektor
riil dan pertumbuhan
ekonomi Peningkatan
pagu belanja pemerintah
setiap tahunnya harus
disertai dengan
optimalisasi pelaksanaan
anggaran
KementerianLembaga Sebaliknya efisiensi belanja harus tetap dilakukan agar belanja
negara lebih berkualitas melalui penghematan belanja barang dan belanja yang tidak
prioritas subsidi yang lebih tepat sasaran serta mendorong pembangunan
infrastruktur daerah melalui anggaran Dana Bagi Hasil (DBH) dan Dana Alokasi Umum
(DAU)
1 Belanja Pemerintah Pusat
Penyerapan Belanja Pemerintah Pusat di Provinsi Sulawesi Utara menunjukkan tren
kenaikan yang proporsional
setiap bulannya dengan
capaian Rp295837 miliar
atau 3721 persen dari pagu
Rp794956 miliar sampai
dengan akhir Semester I
2020 Belanja Pegawai
masih mendominasi
realisasi belanja hingga
Semester I sebesar
Tabel 22 Penerimaan PNBP Prov Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Grafik 27 Tren Realisasi Belanja Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber MEBE diolah
Grafik 28 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi Belanja Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
10
Rp145693 miliar atau 4636 persen dari pagu Rp314280 miliar diikuti oleh Belanja
Barang sebesar 3296 persen kemudian Belanja Modal 2725 persen Sedangkan
untuk Belanja Bantuan Sosial sampai dengan akhir Semester I 2020 baru mencatatkan
realisasi 1098 persen
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Alokasi pagu TKDD Sulawesi Utara tahun 2020 sebesar Rp1262685 miliar meningkat
044 persen dari pagu tahun sebelumnya Sampai dengan akhir Semester I tahun 2020
Dana Alokasi Umum (DAU) dan Dana Bagi Hasil (DBH) di Sulut telah mencatatkan
realisasi belanja masing-
masing sebesar 5996
persen dan 5008 persen
Sementara itu realisasi
belanja DAK Fisik baru
sebesar Rp8963 miliar atau
638 persen dari pagu
Rp140468 miliar
sedangkan DAK Non Fisik
telah mencatatkan realisasi
sebesar Rp89517 miliar
atau 7965 persen dari pagu 112384 miliar Penyaluran Dana Desa dalam bentuk
Bantuan Langsung Tunai (BLT) sampai dengan akhir periode Semester I 2020 telah
mencapai Rp72532 miliar atau 5920 persen dari pagu Rp122524 miliar sedangkan
realisasi Dana Insentif Daerah (DID) sebesar Rp22252 miliar atau 6217 persen dari
total pagu Rp35794 miliar Perbandingan Pagu dan Realisasi TKDD dapat dilihat pada
grafik berikut
Terdapat penyesuaian pagu TKDD di bulan April 2020 melalui Peraturan Menteri
Keuangan (PMK) Nomor 35 Tahun 2020 tentang Pengelolaan Transfer Ke Daerah dan
Dana Desa Tahun Anggaran 2020 Dalam Rangka Penanganan Pandemi Corona Virus
Disease 2019 (COVID-19) danatau Menghadapi Ancaman yang Membahayakan
Perekonomian Nasional
3 Pengelolaan BLU
Terdapat 5 (lima) instansi pemerintah yang berstatus BLU di Provinsi Sulawesi Utara
Pada tahun 2020 terdapat penambahan dua satker BLU yaitu Rumkit TkIII RW
Monginsidi dan Politeknik Kesehatan Manado sehingga diharapkan dapat memberikan
stimulus yang lebih baik untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat
Grafik 29 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi TKDD Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
11
Kedepannya satker tersebut masih perlu pembinaan yang intensif sehingga dalam
masa transisi pelaksanaan kegiatan operasionalnya tidak mengalami kendala yang
akan berdampak terhadap kualitas layanan kepada masyarakat
Secara umum realisasi belanja keseluruhan satker BLU sudah berada pada kisaran
50 persen kecuali
Universitas Sam Ratulangi
yang baru mencatatkan
realisasi sebesar 2616
persen dikarenakan
karena adanya proses
penyesuaian nomenklatur
dan aktivitas perkuliahan
yang dilaksanakan secara daring sehingga memangkas biaya operasional Dari sisi
performa hanya Unsrat dan Poltekes Manado yang menunjukkan perbaikan dibanding
tahun 2019 Beralihnya kegiatan belajar mengajar menjadi metode daring berimbas
pada turunnya biaya operasional BLU dimaksud sedangkan pada BLU bidang
kesehatan mengalami kenaikan biaya operasional sehubungan dengan pandemi
Covid-19
4 Manajemen Investasi Pusat
a Permasalahan outstanding pinjaman pemerintah pusat kepada pemerintah daerah
di Sulut telah dilakukan melalui kebijakan debt swap untuk hutang bunga pada Kota
Bitung dan Kota Manado serta pengalihan pinjaman ke Pemda untuk pinjaman
PDAM Sangihe Progres pelaksanaan proyek debt swap Kota Bitung telah selesai
di verifikasi oleh Dit SMI sedangkan debt swap Kota Manado masih akan berjalan
sampai dengan akhir tahun 2020 Selanjutnya untuk penyelesaian hutang PDAM
Kab Kep Sangihe telah dialihkan ke Pemda Kab Kep Sangihe
b Hasil monitoring laporan penyaluran KUR di Sulut pada SIKP menunjukkan bahwa
jumlah realisasi KUR sebesar Rp377 miliar pada 9813 debitur dengan rata-rata
pinjaman sebesar Rp3845 juta
c Penyaluran Kredit Ultra Mikro (UMi) di wilayah Sulawesi Utara mencapai Rp266
miliar pada 490 debitur dengan rata-rata pinjaman Rp542 juta
C Prognosis Realisasi APBN
Proyeksi realisasi APBN Semester II 2020 dilakukan secara empiris menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
Tabel 22 Performa Operasional Satker BLU sd Triwulan II 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Laporan Operasional e-Rekon DJPb
12
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecasting peramalan jangka
pendek Pengolahan data statistik menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 dengan
Variabel yang digunakan adalah realisasi APBN bulanan tahun 2013-2019 yang
bersumber dari Aplikasi Monev PA dan OMSPAN Untuk pendapatan (Perpajakan dan
PNBP) yang digunakan adalah angka realisasi 84 bulan (n= 84 ) sedangkan Belanja
Negara menggunakan data persentase realisasi bulanan (n= 84) kecuali Belanja
Modal yang menggunakan data persentase realisasi bulanan periode April-Desember
(n=63) mengingat pergerakan yang signifikan atas realisasi jenis belanja barang dan
modal terjadi pada periode tersebut (bulan 1-3 bersifat outlier) Proyeksi Transfer
Daerah menggunakan data persentase realisasi bulanan tahun 2015 sd 2019 dari
SIMTRADA (n=60) Hasil ringkas analissi dapat dilihat di bawah sedangkan hasil
pengolahan keseluruhan terdapat pada Lampiran I
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (012)-Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 = Rp 542462
Miliar
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
9329 dari total Pagu Belanja
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
812 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
8418 dari total Pagu Belanja Modal
Prognosis Transfer Daerah (Angka dalam persen)
ARIMA (302) ndash Signifikan
Total Proyeksi Semester II 2020 =
5852 dari total Pagu Transfer
13
Pendapatan Sulut hingga akhir tahun diperkirakan mencapai Rp488216 miliar atau
turun 04 Selain dampak akibat penurunan perekeonomian secara makro kontraksi
pendapatan negara disebabkan adanya berbagai insentif pajak yang diberikan
pemerintah sebagai bagian upaya Pemulihan Ekonomi Nasional Pertumbuhan belanja
modal yang turun hingga 54 lebih disebabkan oleh turunnya pagu akibat realokasi
anggaran KL yang mencapai lebih dari 50 Sedangkan belanja barang diprediksi
menurun cukup tajam sebagai efisiensi akibat pembatasan aktivitas kegiataan
perkantoran akibat Covid-19 Tabel 23 Prognosis Realisasi APBN sampai dengan Semester II TA 2020
UraianPagu
Target
Realisasi
Sem I
2020 (Rp)
Prognosis
TA 2020
(Rp)
Prognosis
TA 2020
()
Prognosis
Semester
II 2020
(Rp)
Realisasi
Tahun 2019
(Rp)
Growth
()Keterangan
Pendapatan 581864 193185 488216 84 295031 489940 -04
Kemenkeu memprediksi
penurunan penerimaan
sebesar 10 akibat covid
Belanja
Bel Pegawai 314428 145698 293346 93 147648 304936 -38
Bel Barang 337651 112078 274174 81 162096 357960 -234
Bel Modal 140593 38782 118358 84 79576 257157 -540
Transfer
Daerah1262687 700576 1220765 97 520189 1401955 -129
Terdapat penyesuaian pagu
transfer daerah akibat covid
Telah dilakukan realokasi
pagu belanja oleh masing-
masing KL
14
BAB III PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN APBD
Perkembangan kinerja APBD seluruh pemda di Sulawesi Utara sd triwulan II 2020
menunjukkan penurunan dibanding periode yang sama tahun 2019 khususnya dari sisi PAD Hal
tersebut tidak terlepas dari imbas pandemi Covid-19 yang menghambat berbagai kegiatan
perekonomian sehingga mempengaruhi pola realisasi pendapatan maupun belanja daerah Secara
rinci perkembangan APBD pemerintah daerah lingkup Provinsi Sulawesi Utara dapat dilihat pada
tabel berikut
Tabel Perkembangan APBD Lingkup Prov Sulut sd Triwulan II TA 2020 (dalam miliar Rupiah)
Sumber LRA Pemda dan Simtrada DJPK data sementara
15
Dampak pandemi Covid-19 terhadap realisasi belanja APBD terlihat dari tingginya
realisasi belanja hibah dan belanja tak terduga di semester I TA 2020 dan rendahnya
belanja barang akibat berkurangnya kegiatan operasional perkantoran yang lebih banyak
dilakukan melalui sistem Work from Home (WFH) Untuk selanjutnya perlu dilakukan
percepatan realisasi belanja di semester II TA 2020 guna membantu mengakselerasi
perekonomian yang terhambat pandemi covid-19
A Pendapatan Daerah
Realisasi pendapatan daerah hingga triwulan II 2020 secara agregat telah mencapai
44 persen dari target Secara proporsional sumber penerimaan terutama yang berasal dari
transfer pemerintah pusat sebesar 84 persen (Rp6771 miliar) dan PAD sebesar 12 persen
(Rp9462 miliar) Hal tersebut menunjukan rendahnya tingkat kemandirian pemda di
Sulawesi Utara
1 Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Sampai dengan triwulan II 2020 realisasi PAD pemda lingkup Sulawesi Utara mencapai
38 persen dari target Dari total realisasi tersebut kontribusi terbesar disumbang oleh
Pemprov Sulut yang
mencapai 599 persen
Sementara pada tingkat
kabupatenkota realisasi
terbesar berturut-turut
disumbang oleh Kota
Manado Kab Minahasa
Utara Kab Minahasa dan
Kota Bitung Dominasi
penerimaan PAD keempat
daerah tersebut tak terlepas
dari faktor geografis yang
strategis sebagai pusat
perekonomian selain
topangan SDA penghasil PAD Hasil Analisa Metode Klassen LQ dan Shift Share
yang disajikan pada KFR Tahunan 2019 Kanwil DJPb Provinsi Sulawesi Utara
menunjukkan sektor unggulan masing-masing daerah yaitu Kota Manado
Penyediaan Akomodasi Makan dan Minum Kota Bitung Transportasi dan
Pergudangan Kabupaten Minahasa Konstruksi dan Sektor Unggulan dan Kab
Minahasa Utara Pertambangan dan Penggalian
Grafik Kontribusi Pemda thd Total Realisasi PAD Sulut sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Prov Sulawesi
Utara 599
Kab Minahasa
29
Kota Bitung
28
Kota Manado
136
Kab Minut 33
Prov Sulawesi Utara
KabBolmong
Kab Minahasa
Kab Sangihe
Kota Bitung
Kota Manado
Kab Talaud
Kab Minsel
Kota Tomohon
Kab Minut
Kota Kotamobagu
Kab Mitra
Kab Bolmut
Kab Sitaro
Kab Boltim
Kab Bolsel
16
a Penerimaan Pajak Daerah
Realisasi Pajak Daerah agregat sampai dengan triwulan II 2020 lingkup Provinsi Sulut
sebesar Rp6441 miliar
atau sebesar 37 persen
dari target
Pada tingkat KabKota
Pemkot Manado tercatat
sebagai daerah
penyumbang pajak daerah
terbesar yaitu sebesar
Rp9105 miliar Namun
angka tersebut jauh
menurun dibanding periode
yang sama tahun sebelumnnya yang mencapai Rp2204 miliar dan juga baru 26 dari
target yang ditetapkan di awal tahun Dampak pandemi sangat mempengaruhi pajak
daerah Kota Manado mengingat penurunan drastis salah satu sumber utamanya yakni
Pajak Hotel dan Pajak Rumah Makan Penurunan jumlah wisatawan yang mencapai
99 akibat ditutupnya penerbangan internasioanal serta insentif pajak yang diberikan
pemerintah daerah menjadi penyebab hilangnya potensi pajak daerah di sektor ini
b Penerimaan Retribusi Daerah
Penerimaan Retribusi Daerah Sulut hingga triwulan II 2020 secara agregat sebesar
Rp1458 miliar atau 42
persen dari target
tumbuh sebesar 23
persen dibanding
capaian kuartal II di
tahun sebelumnya
Kota Kotamobagu
tercatat sebagai
daerah dengan
penerimaan retribusi
terbesar semester pertama pada dua tahun terakhir yang sumber utamanya berasal
dari Retribusi Layanan Kesehatan yang mencapai Rp17 miliar di tahun 2020
Grafik Perbandingan Realisasi Pajak Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Retribusi Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
17
c Penerimaan Hasil Kekayaan yang dipisahkan
Secara agregat realisasi pos Penerimaan Hasil Kekayaan yang Dipisahkan di Sulut
tercatat pada triwulan II
2020 sebesar Rp602
miliar atau 74 persen dari
target yang telah
ditetapkan
Tingginya penerimaan
daerah dari pos
penerimaan ini terutama
ditopang peningkatan
kinerja BUMD (terutama
Bank Sulutgo) yang berdampak pada besarnya pembagian deviden ke semua pemda
d Lain-Lain PAD Yang Sah
Pendapatan bunga
menjadi sumber
utama sektor ini atas
dana simpanan
Pemda dari
pendapatan dan
SILPA TA
sebelumnya yang
cukup besar terutama di Pemerintah Kota Manado
2 Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat
Realisasi pendapatan transfer pemerintah pusat sd triwulan II tahun 2020 ke pemda
lingkup Provinsi Sulut telah mencapai Rp67 triliun atau 48 persen dari target
Dibandingkan periode yang sama tahun lalu capaian realisasi pada periode laporan ini
tidak ada perbedaan yang signifikan Komposisi realisasi pendapatan transfer daerah
sebagian besar berasal dari transfer DAU yang mencapai 85 persen selanjutnya DAK
sebesar 3 persen Dana Penyesuaian sebesar 9 persen dan DBH sebesar 3 persen
Tingginya dana DAU sejalan dengan penguatan desentralisasi pemerintah pusat di
daerah Sementara itu hal yang perlu mendapat perhatian adalah masih rendahnya
realisasi DAK Fisik lingkup Sulawesi Utara yang mencerminkan kinerja pelaksanaan
kegiatan yang belum maksimal Sampai dengan akhir Juni 2020 dana DAK fisik baru
terealisasi sebesar Rp8963 miliar dari pagu Rp14 triliun
Grafik Perbandingan Realisasi Kekayaan Yang Dipisahkan (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Lain-Lain PAD yang Sah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
18
3 Lain-Lain Pendapatan Daerah yang Sah
Capaian realisasi pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah sd triwulan II 2020
sebesar 20 persen dari target yang telah ditetapkan Hanya beberapa pemda yang
memasang target untuk pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah
B Belanja Daerah
1 APBD Berdasarkan Jenis Belanja
Kinerja penyerapan anggaran daerah untuk periode sampai dengan triwulan II 2020 tidak
jauh berbeda dengan periode yang sama tahun 2019 Realisasi belanja daerah secara
keseluruhan (Pemprov dan PemkabPemkot) sebesar Rp59 triliun atau sebesar 31
persen dari pagu
Grafik Perbandingan Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
Grafik Proporsi Pagu Belanja dan Persenatase Realisasi sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
19
Ditinjau dari komposisi realisasi belanja daerah belanja pegawai masih mendominasi
belanja daerah di seluruh pemda lingkup Provinsi Sulawesi Utara ditunjang dengan
adanya pencairan THR bagi PNS pada bulan Mei 2020 Sementara realisasi belanja
modal yang paling berdampak bagi perekonomian baru terealisasi sebesar 8 persen
Pos belanja pembeda di tahun 2020 adalah belanja tak terduga yang telah terealisasi
sebesar Rp103 miliar jauh melebihi pagu awal yang hanya Rp41 miliar serta
dialokasikannya Belanja lainnya sebesar Rp14 triliun sebagai bagian dari penanganan
pandemi Covid-19 Bahkan total realisasi kedua pos tersebut dua kali lipat dari realisasi
belanja modal
2 Rasio Belanja
Salah satu arah kebijakan Pemerintah untuk meningkatkan kualitas belanja dan
akuntabilitas pengelolaan keuangan daerah serta untuk menjamin ketersediaan
kuantitas dan kualitas pelayanan dasar bagi masyarakat adalah dengan meningkatkan
rasio belanja modal dan mengurangi rasio belanja pegawai terhadap total belanja
daerah Untuk itu dalam RPJMN tahun 2020-2024 memiliki sasaran Terwujudnya
Indonesia Maju yang Berdaulat Mandiri dan Berkepribadian Berlandaskan
Gotong-Royong dan diharapkan rata-rata belanja modal seluruh pemda telah
mencapai 30 persen dan rata-rata belanja pegawai mencapai 35 persen untuk
kabkota dan 13 persen untuk provinsi pada tahun 2020
Grafik Rasio Belanja Pegawai dan Rasio Belanja Modal (Pagu) APDB Tahun 2020
Sumber LRA Pemda diolah
30
46 47 5040 36
4751
45 41 41 4133
4133 37 39
25
20 1718
1721
2017
2320 20
31
3124
32 22 22
Belanja Pegawai Belanja Modal
20
Pada APBD TA 2020 terdapat dua Pemda yang menganggarkan belanja pegawai
dibawah target 35 persen RPJMN 2020-2024 yaitu Kab Bolaang Mongondow Timur dan
Kab Bolaang Mongondow Utara Sementara itu Pemda Kab Bolaang Mongondow
Utara dan Pemda Kab Bolaang Mongondow Timur dan Kab Minahasa Tenggara
adalah pemda yang proporsi anggaran belanja modalnya di atas 30 persen Rendahnya
rasio belanja modal di sebagian besar pemda di Sulawesi Utara tahun 2020 disebabkan
rata-rata pemda yang sangat bergantung pada anggaran DAK Fisik untuk kegiatan
belanja modal Selain itu juga terdapat realokasi dan refocusing APBD akibat pandemi
Covid-19 yang wajib dilakukan oleh Pemerintah Daerah
C Prognosis Realisasi APBD sampai dengan Triwulan IV
Proyeksi realisasi APBD Semester II dilakukan secara empiris sama dengan proyeksi
APBN yakni dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) dan menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 Variabel yang digunakan
dalam melakukan proyeksi Pendapatan dan Belanja adalah realisasi triwulanan tahun
2013-2020 yang bersumber LRA Pemda Untuk pendapatan yang digunakan adalah
angka realisasi untuk 28 periode (n=28) sedangkan untuk Belanja (Barang dan Modal)
menggunakan data persentase realisasi triwulan II-IV (n=21) Hasil ringkas dapat dilihat
di bawah sedangkan hasil pengolahan data keseluruhan terdapat pada Lampiran II
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (011)
Total Proyeksi 2020 =
Rp1832209
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (002)
Total Proyeksi 2020 = 9365 dari total
Pagu Belanja Pegawai
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7523 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7903 dari total Pagu Belanja Modal
21
Proyeksi realisasi pendapatan Pemda sebesar Rp1832209 miliar namun nilai yang
digunakan dalam perhitungan adalah realisasi dengan kondisi normal Dengan adanya
pandemi diprediksi terdapat penurunan pendapatan sebesar 20 dengan
pertimbangan asumsi Kementerian Keuangan dan capaian realisasi hingga semester I
sehingga angka proyeksi 2020 adalah sebesar Rp1465767 miliar Belanja barang
akan megalami penurunan terbesar dengan adanya efisiensi kegiatan perkantoran
yang cukup besar dengan adanya WFH hingga rapatsosialisasi yang bersifat daring
serta pembatasan perjalanan dinas
Sedangkan Belanja Modal Pemda diprediksi akan terserap sebesar 79 dengan
mempertimbangkan capaian realisasi Semester I yang cukup rendah namun nilai
kontrak DAK Fisik yang merupakan sumber belanja modal terbesar pemda tercatat
mencapai 97 (data per 21 Juli 2020) Dengan demikian penyerapan belanja modal
berpotensi akan melonjak di dua kuartal akhir TA 2020
Prognosis Realisasi APBD Lingkup Provinsi Sulawesi Utara Tahun 2020 (dalam miliar)
22
BAB IV
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN
ANGGARAN KONSOLIDASIAN (APBN DAN APBD)
A Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian
Dari Laporan
Keuangan Pemerintah
Konsolidasian (LKPK)
Kanwil DJPb Prov Sulut
Semester I 2020 tampak
capaian positif dibandingkan
peiode yang sama di tahun
2019 pada semua pos baik
pendapatan maupun
belanja Penurunan pada
detail pos mampu di cover
oleh pos lainnya
B Pendapatan Konsolidasian
1 Analisis Proporsi dan Perbandingan
Perpajakan masih mendominasi sumber penerimaan baik di Pusat maupun Daerah
Sumber utama penerimaan pajak dari sektor
usaha adalah sektor perdagangan perkebunan
dan industri serta pemerintahan sedangkan
ditinjau dari daerah Kota Manado dan Kota
Bitung sebagai pusat perdagangan dan industri
merupakan sumber utama perpajakan
Sedangkan porsi PNBP sebagian besar
bersumber dari penerimaan BLU sektor
Kesehatan (RS Kandou RS Bhayangkara dan
RS Monginsidi) dan sektor pendidikan
(Universitas Sam Ratulangi dan Poltekkes
Manado)
Perbandingan Penerimaan
Pusat amp Daerah Semester I 2020
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Tabel Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian Sulut Semester I 2020 (miliar Rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
23
Demikian juga dengan porsi penerimaan daerah dimana penerimaan pajak masih
dominan dibanding PNBP Pajak kendaraan bermotor masih menjadi andalan
penerimaan pajak daerah Sedangkan PNBP Daerah disokong dari retribusi daerah
maupun hasil kekayaan daerah yang dipisahkan seperti deviden dan Jasa Giro Kas
Daerah
2 Analisis Perubahan
Pendapatan konsolidasian selain dana transfer mengalami penurunan yang bersumber
baik dari pendapatan pusat maupun daerah
Penurunan pendapatan tersebut disebabkan
terutama oleh pembatasan aktivitas akibat pademi
corona termasuk kegiatan perekonomian yang
akhirnya berimbas pada pendapatan negara
(Pajak dan PNBP)
Pendapatan daerah mengalami penurunan yang
lebih dalam jika dibandingkan dengan pendapatan
pusat Penurunan drastis terutama pada pajak hotel dan restoran yang hanya mencapai
Rp5384 miliar turun 689 dibanding periode semester I tahun 2019 yang mampu
membukukan Rp16874 miliar Ditutupnya penerbangan internasional akibat Covid-19
sangat mempengaruhi sektor pariwisata yang berimbas pada penurunan tingkat hunian
kamar hotel dan ditutupnya beberapa restoran besar yang sering dikunjungi wisatawan
asing Selain itu terdapat inisiatif positif pemerintah daerah yang bersedia memberikan
kebijakan relaksasi pajak terhadap usaha-usaha di sektor pariwisata agar mampu
bertahan di masa sulit ini meski pendapatan daerah akan mengalami penurunan
Sedangkan penurunan dari penerimaan pajak kendaraan bermotor menggambarkan
tendensi penundaan pembayaran pajak oleh sebagian masyarakat akibat penurunan
bahkan hilangnya sumber pendapatan masyarakat dengan adanya pembatasan
kegiatan perekonomian
Perubahan Total Pendapatan
Pusat amp Daerah Selain Dana
Transfer (miliar rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
24
3 Analisis Pertumbuhan Ekonomi terhadap kenaikan realisasi pendapatan
konsolidasian
Melambatnya pertumbuhan ekonomi regional y-to-y menunjukkan korelasi positif
dengan penerimaan perpajakan maupun PNBP Konsolidasian Pendapatan
konsolidasian turut mengalami penurunan dibanding periode sebelumnya PDRB yang
bersumber dari pertumbuhan sektor pertanian sebagai kontributor terbesar PDRB Sulut
mampu meredam penurunan PDRB secara keseluruhan Sektor Perdagangan besar
dan eceran transportasi dan pergudangan dan sektor akomodasirumah makan
menjadi sektor yang
paling merasakan dampak
corona sekaligus
berpengaruh besar
terhadap penurunan
pendapatan negara
konsolidasian Provinsi
Sulawesi Utara
C Belanja Konsolidasian
1 Analisa Proporsi dan Perbandingan
Proporsi realisasi belanja antara pusat dan daerah
untuk Semester I tahun 2020 menunjukkan
perbedaan yang signifikan Belanja barang sangat
dominan di pusat sedangkan belanja daerah
didominasi oleh belanja pegawai Hal yang perlu
menjadi perhatian adalah serapan belanja modal
khususnya daerah yang sangat rendah
Terhambatnya berbagai kegiatan tender hingga
pelaksanaan kegiatan akibat pembatasan
aktivitas akibat pandemi corona menjadi alasan
utama lambatnya realisasi belanja modal Selain
itu rendahnya realisasi DAK Fisik yang sebagian besar merupakan kegiatan berupa
belanja modal turut menyebabkan rendahnya realisasi belanja modal daerah
2 Analisis Perubahan
Realisasi belanja konsolidasian Sulut semester I 2020 tercatat sebesar Rp861153
miliar dengan struktur belanja relatif sama dari periode yang sama tahun sebelumnya
Belanja operasional masih mendominasi komposisi belanja konsolidasian
Tabel Realisasi Pendapatan Konsolidasi PusatDaerah amp
Pertumbuhan Ekonomi Pro Sulut Periode Triwulan II
Tahun 2019 dan 2020 (dalam miliar)
Sumber GFS BPS Sulut diolah
25
Terjadi penurunan porsi belanja barang
konsolidasian yang cukup drastis dari
356 di tahun 2019 menjadi 308 di
tahun 2020 yang disebabkan karena
perkantoran yang melakukan sistem WFH
akibat pandemi corona sehingga biaya
operasional kantor mengalami penurunan
Sedangkan peningkatan belanja pegawai
karena pembayaran gaji ke-14 (THR) di
bulan Juni
3 Analisis dampak kebijakan fiskal kepada indikator ekonomi regional
Kebijakan fiskal pemerintah terutama dari sisi belanja diharapkan mampu berkontribusi
secara optimal tidak hanya pertumbuhan ekonomi regional namun juga terhadap
pemerataan
pendapatan
maupun
peningkatan
daya beli
masyarakat Hal
tersebut dapat
dilihat dari perubahan berbagai indikator ekonomi regional
Data di atas menunjukkan bahwa penurunan realisasi belanja pemerintah di Sulut
sebesar -721 sementara pada periode yang bersamaan terjadi penurunan nilai
inflasi hingga -583 Peningkatan angka pengangguran pada bulan Februari 2020
lebih disebabkan penambahan jumlah usia angkatan kerja yang mencapai 30 ribu jiwa
namun tidak mampu terserap oleh lapangan kerja Meskipun tidak terdapat penjelasan
secara langsung atas dampak belanja pemerintah namun demikian dapat disimpulkan
bahwa perlambatan government spending turut mempengaruhi berbagai indikator
ekonomi regional
Korelasi Antara Belanja Pemerintah Terhadap Beberapa
Indikator Ekonomi Regional
Sumber GFS BPS Sulut diolah
26
Deflasi yang terjadi di Sulawesi Utara sebenarnya lebih dikarenakan sisi demand
masyarakat yang menahan diri untuk tidak belanja dengan adanya pandemi Covid-19
sehingga supply barang cukup melimpah Yang patut diwaspadai adalah pada saat
pembatasan sosial sudah dilonggarkan sehingga masyarakat dapat beraktivitas
kembali secara normal namun persediaan barang kurang tersedia di pasar maka akan
berdampak pada peningkatan potensi inflasi Hal yang harus dilakukan pemerintah
daerah adalah memanfaatkan dana yang ada untuk memastikan ketersediaan supply
barang dan jasa tetap terjamin Selain itu proyek pemerintah perlu dialihkan ke jenis
kontrak padat karya agar mampu menarik lebih banyak pekerja sekaligus menekan
angka pengangguran di tengah banyaknya kasus PHK akibat Covid-19
D Analisis Kontribusi Pemerintah Dalam Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Berdasarkan data BPS
perekonomian Sulawesi Utara pada
Q2 mengalami penurunan
pertumbuhan y-o-y sebesar minus
389 persen lebih tinggi
dibandingkan dengan pertumbuhan
ekonomi nasional sebesar minus
532 persen Ditinjau dari sisi
pengeluaran pemerintah (G) pada
komponen PDRB terjadi peningkatan kontribusi dari tahun ke tahun Kontribusi
Pengeluaran Pemerintah (APBN amp APBD) terhadap PDRB untuk Triwulan II 2020
sebesar 1759 persen turun sebesar 07 persen dibanding periode yang sama tahun
sebelumnya
Data korelasi pertumbuhan realisasi belanja pemerintah per triwulan II 2020 (y-o-y)
dengan laju pertumbuhan berbagai sektor lapangan usaha di Sulut menunjukkan bahwa
realisasi belanja pemerintah yang minus berkorelasi positif terhadap pertumbuhan di
hampir semua sektor lapangan usaha yang juga menunjukkan penurunan Hal tersebut
mengindikasikan keterkaitan dan peran belanja pemerintah terhadap pertumbuhan
berbagai sektor pada PDRB Belanja pemerintah kurang mampu memberikan
dukungan terhadap berbagai sektor lapangan usaha sekaligus meredam pelemahan
perekonomian global akibat pandemi Covid-19
4743 4749 48 46
1706 1768 186 179
3434 3474 34 33
116 009 00 03
2017 2018 2019 2020
Distribusi G pada PDRB Triwulan II
C G I X-M
27
Dua sektor lapangan usaha yang
dipastikan terdampak dan
teridentifikasi di awal pandemi adalah
sektor Akomodasi Makanan dan
Minuman dan Transportasi yang
merupakan imbas melemahnya sektor
pariwisata dengan ditutupnya
penerbangan internasional Bandara
Sam Ratulangi Seharusnya inilah
yang menjadi perhatian khusus
pemerintah bagaimana mengalihkan
sementara perekonomian sektor
tersebut ke sektor lain melalui
penyediaan lapangan usaha alternatif
untuk pengusaha dan tenaga kerja
yang terdampak
Tumbuhnya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan dan sector
Industri Pengolahan terkait dengan
komoditas utama Sulawesi Utara yakni Kopra Pertanian Kelapa dan Pengolahan Kopra
juga menjadi modal utama konsistensi ekspor Sulawesi Utara Kedua sektor tersebut
juga mampu menjaring tenaga kerja informal yang cukup besar Dari ketiga fakta
tersebut dapat dijadikan langkah strategis selanjutnya bagi pemerintah daerah di
Sulawesi Utara untuk memberikan dukungan pada kedua sektor tersebut baik dari sisi
kebijakan maupun permodalan agar mampu bertahan dan bahkan tumbuh Dengan
demikian kedua sektor tersebut mampu menjadi penahan resesi sekaligus dapat
membuka lapangan kerja alternatif di tengah penuruan kinerja sektor lainnya
Korelasi antara Belanja Pemerintah terhadap Pertumbuhan Sektor Lapangan
Usaha
SektorVariabel Growth
Belanja Pemerintah -721 Pertanian Kehutanan dan Perikanan 147 Pertambangan dan Penggalian -347 Industri Pengolahan 524 Pengadaan Listrik dan Gas 560 Pengadaan Air Pengelolaan Sampah Limbah dan Daur Ulang 376 Konstruksi -804 Perdagangan Besar dan Eceran Reparasi Mobil dan Sepeda Motor -090
Transportasi dan Pergudangan -3149 Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum -5028
Informasi dan Komunikasi 1577 Jasa Keuangan dan Asuransi 1250 Real Estate -128
Jasa Perusahaan -974 Adm Pemerintahan Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib -502 Jasa Pendidikan -069 Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 349 Jasa lainnya -1311
Sumber GFS Sulut BPS Sulut diolah
28
BAB V
ISU REGIONAL DAMPAK KORONA TERHADAP
PEREKONOMIAN SULAWESI UTARA
Dampak Covid-19 selama hampir 5 (lima) bulan terakhir di Indonesia
memerlukan penanganan yang komprehensif dan extraordinary oleh pemerintah
melalui berbagai strategi dan kebijakan yang terukur dan bersinergi baik
pemerintah pusat maupun pemerintah daerah Dari sisi ekonomi pandemi Covid-
19 berdampak pada dua sisi baik konsumsi maupun produksi Pembatasan sosial
berujung pada berhentinya aktivitas dan turunnya kinerja perekonomian
Perkembangan kasus pandemi COVID-19 di Sulawesi Utara
Berdasarkan data per tanggal
30 Juni 2020 tercatat sebanyak
1109 kasus positif di Sulawesi
Utara yang sebagian besar
terdapat di Kota Manado
Dengan dibukanya sejumlah
laboratorium pengujian sampel
Covid-19 yakni di Balai Teknik
Kesehatan Lingkungan dan
Pencegahan Penyakit
(BTKLPP) di Mapanget Kota
Manado dan RSUP Prof
Kandou Manado jumlah pasien
yang terkonfirmasi positif
mengalami peningkatan yang
cukup signifikan Selain itu dengan dilonggarkannya pembatasan dan dibukanya
beberapa pusat perbelanjaan (the new normal) menjadi salah satu faktor
meningkatnya jumlah masyarakat yang terkonfirmasi positif Covid-19
Pemerintah Daerah telah melakukan berbagai upaya pencegahan penyebaran virus
COVID-19 di Sulawesi Utara melalui berbagai kebijakan dan aturan diantaranya
dengan meniadakan kegiatan belajar mengajar di sekolah (Study from Home)
mengurangi kegiatan perkantoran (Work From Home) menutup tempat hiburan
29
yang dapat mengundang
kerumumunan orang hingga
penghentian sementara berbagai
kegiatan keagamaan di Rumah
Ibadah
Dampak COVID-19 terhadap
perekonomian Sulawesi Utara
Gambaran perekonomian Sulawesi
Utara selama enam bulan terakhir
tercermin dalam Indeks Harga
Konsumen (IHK) yang dirilis oleh BPS Sulut Dari tabel tersebut terlihat bagaimana
perekonomian Sulawesi Utara menurun drastis mulai bulan Maret 2020 sejak
ditetapkannya wabah Covid-19 di Indonesia serta ditutupnya penerbangan
internasional di Bandara Sam Ratulangi Manado Untuk pertama kalinya Sulawesi
Utara mengalami deflasi tahun kalender selama enam bulan berturut-turut akibat
adanya social distancing dalam rangka pencegahan Covid-19
Dari sisi tenaga kerja berdasarkan data Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi
Provinsi Sulawesi Utara hingga 26 Mei 2020 tercata ada 681 perusahaan yang
terdampak dengan jumlah total pekerja sebanyak 8416 orang dan dari angka
tersebut 6952 pekerja yang dirumahkan Selain itu tercatat pula sebanyak 72
perusahan yang melakukan Pemutusan Hubungan Kerja dengan jumlah tenaga
kerja sebanyak1424 orang
Dari sektor lapangan usaha terbesar sumber pembentuk PDRB Sulut semua
menunjukkan penurunan
dan hanya Industri
Pengolahan yang
menunjukkan kenaikan
Gambaran atas dampak
Covid-19 adalah
penurunan sektor
akomodasi makanan dan
minuman serta transportasi yang sangat drastis sebagai imbas ditutupnya bandara
Sam Ratulangi sehingga sektor pariwisata mengalami penurunan
Indeks Harga Konsumen Sulawesi Utara 2020
30
Peran Fiskal dalam penanganan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara
Sejak diumumkannya pandemi Covid-19 di Indonesia pemerintah melakukan gerak
cepat dengan menerbitkan berbagai aturan dan pedoman di semua bidang baik
pemerintahan kesehatan pendidikan sosial dan tak terkecuali sektor keuangan
Peraturan Pengganti Undang-Undang dikeluarkan untuk memberikan kelonggaran
defisit APBN yang
sebelumnya hanya
maksimal 3 dari
PDB guna
menahan dampak
Covid-19 terhadap
ancaman resesi
melalui program
Pemulihan Ekonomi Nasional Dari sisi demand pemerintah berusaha menjaga
konsumsi melalui sokongan atas daya beli masyarakat khususnya melalui bantuan
sosial Konsumsi rumah tangga merupakan penopang terbesar pertumbuhan di
Indonesia tak terkecuali Sulawesi Utara
Sedangkan dari sisi produksi pemerintah telah mengalokasikan insentif pajak
(Rp123 triliun) subsidi bunga kredit (Rp34 triliun) hingga program Penempatan
Dana Pemerintah (Rp876 triliun) pada perbankan agar dapat dikucurkan pada
sektor bisnis dengan bunga rendah
Selanjutnya postur APBN telah dilakukan perubahan setidaknya sudah dua kali di
tahun 2020 melalui Perpres No 542020 dan terakhir Perpres No 722020 untuk
menjaga kualitas dan kesinambungan APBN Tahun Anggaran 2020 dalam rangka
pemenuhan kebutuhan penanganan pandemi Covid-19 dan atau menghadapi
ancaman yang membahayakan perekonomian nasional dan atau stabilitas sistem
keuangan Konsekuensi atas terbitnya Perpres tersebut adalah Pemerintah Daerah
diharuskan untuk turut melakukan refocusing dan realokasi APBD untuk penangan
Covid-19 di daerah masing-masing Seluruh Pemda di Sulawesi Utara telah
melakukan realokasi anggaran sebagai langkah awal penanggulangan Covid-19 di
daerah masing-masing
31
Sehubungan dengan hal-hal tersebut di atas untuk mengantisipasi dampak
perekonomian kesehatan sosial dan keuangan serta menahan timbulnya resesi
maka diperlukan
peningkatan kuantitas
dan kualitas belanja
pemerintah (government
spending) Menurunnya
pertumbuhan ekonomi di
Sulawesi Utara sampai
dengan Q2 2020
sebesar minus 389
persen diperlukan
adanya intervensi
pemerintah pusat dan
daerah untuk mengelola kebijakan fiskal yang tepat jumlah dan tepat sasaran
sebagai solusi menjaga pertumbuhan ekonomi di Sulawesi Utara Sebagai contoh
telah dilakukan kebijakan penempatan uang negara pada Bank Umum (termasuk
BPD SulutGo) untuk mendorong tingkat konsumsi dan produksi dalam
perekonomian Sulawesi Utara Disamping itu hal yang lebih penting adalah
menjaga alokasi fiskal agar ditujukan untuk menjamin kesinambungan
(sustainability) pembangunan sehingga kebijakan fiskal ditujukan tidak hanya untuk
kepentingan jangka pendek tetapi kepentingan pembangunan yang
berkesinambungan
Alokasi Belanja Daerah Untuk Penanganan COVID-19 (miliar rupiah)
Sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
No Pemda
Bidang kesehatan dan
hal-hal lain terkait
kesehatan dalam rangka
pencegahan danatau
penanganan COVID-19
Penyediaan
jaring
pengaman
sosial
Penanganan
dampak
ekonomi
Total
1 Pemprov Sulut 73128 9022 1500 83651
2 Kab Bolsel 5286 1000 209 6495
3 Kab Kep Sitaro 1697 997 2767 5461
4 KabMinahasa 7922 2854 939 11714
5 Kota Tomohon 1902 1114 1812 4827
6 Kota Manado 5174 6201 720 12095
7 Kab Mitra 2850 985 1206 5040
8 Kab Minsel 2289 547 050 2886
9 Kab Boltim 1693 3842 540 6074
10 Kab Kep Talaud 2391 835 510 3736
11 Kab Kep Sangihe 5478 998 158 6634
12 Kab Bolmut 8859 1212 249 10320
13 Kota Kotamobagu 7084 927 272 8283
14 Kab Bolmong 1058 4104 2971 8133
15 Kab Minut 5307 - 680 5987
16 Kota Bitung 2500 1563 4109 8171
TOTAL 134618 36200 18691 189509
(sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
Alokasi Belanja Daerah untuk penanganan Covid (dalam miliar Rupiah)
Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik Provinsi Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Prov Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Manado
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Tomohon
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Bitung
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Kotamobagu
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Tenggara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Timur
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Talaud
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Sangihe
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab KepSiau Tagulandanga Biaro
Kanwil DJPb Prov Sulut (2020) Government Financial Statistic Sem I Prov Sulawesi Utara TA 2020
Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Sulawesi Utara
Dit Pelaksanaan Anggaran Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi MEBE
Dit Sistem Manajemen Investasi Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi SIKP
Dit Akuntansi dan Pelaporan Keuangan Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi E-Rekon
Ditjen Perimbangan Keuangan Daerah Kemenkeu Aplikasi SIMTRADA Aplikasi SIKD
Dit Sistem Informasi dan Teknologi Perbendaharaan Aplikasi OMSPAN Dashboard MPN
Kanwil Ditjen Pajak Suluttenggomalut
Kanwil Ditjen Bea dan Cukai Sulawesi Bagian Utara
1
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBN
A Prognosis APBN-Pendapatan
Proyeksi Pendapatan dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data realisasi
Pendapatan (4xxxxx) bulanan periode 2013-2019
Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84 bulan
(n=84) untuk memprediksi penerimaan perpajakan 12
bulan ke depan (Jan-Desember) yang bersumber dari
monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata
2
Dari hasil pengujian terdapat lag pertama yang keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 tidak stasioner terhadap rata-rata sehingga perlu dilakukan differencing (d=1) Dari hasil
differencing dihasilkan jumlah lag pada ACF sebanyak tiga (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak empat (q = 5)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 1 dan q 5 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (215) ARIMA (214) ARIMA (213) ARIMA (212) ARIMA (211) ARIMA
(210) ARIMA (115) ARIMA (114) ARIMA (113) ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110)
ARIMA (015) ARIMA (014) ARIMA (013) ARIMA (012) ARIMA (011)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (215) AR 1 0927 tidak ARIMA (211) AR 1 0000 ya
AR 2 0995 tidak AR 2 0012 tidak
MA 1 0979 tidak MA 1 0000 ya
MA 2 0258 tidak Constant 0571 tidak
MA 3 0942 tidak ARIMA (210) AR 1 0000 ya
MA 4 0972 tidak AR 2 0000 ya
MA 5 0980 tidak Constant 0412 tidak
Constant 0000 ya ARIMA (115) AR 1 0880 tidak
ARIMA (214) AR 1 0056 tidak MA 1 0816 tidak
AR 2 0000 ya MA 2 0722 tidak
MA 1 0184 tidak MA 3 0847 tidak
MA 2 0040 ya MA 4 0971 tidak
MA 3 0000 ya MA 5 0707 tidak
MA 4 0068 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (114) AR 1 0913 tidak
ARIMA (213) AR 1 0615 tidak MA 1 0723 tidak
AR 2 0503 tidak MA 2 0709 tidak
MA 1 0738 tidak MA 3 0887 tidak
MA 2 0363 tidak MA 4 0934 tidak
MA 3 0729 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (113) AR 1 0748 tidak
ARIMA (212) AR 1 0521 tidak MA 1 0361 tidak
AR 2 0675 tidak MA 2 0294 tidak
MA 1 0314 tidak MA 3 0638 tidak
MA 2 0276 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
3
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (012) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (012)
7 Hasil forecasting Perpajakan 12 bulan ke depannya adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (012) dihasilkan proyeksi Pendapatan periode Jan ndash
Desember sebesar Rp542462 miliar Namun proyeksi tersebut menggunakan dasar realisasi
pendapatan dengan kondisi normal sedangkan Kmeneterian Keuangan memprediksi penerimaan
akan turun sebesar 10 Dengan demikian proyeksi pendapatan dengan ditambah asumsi Kemenkeu
menjadi Rp488216 miliar
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (112) AR 1 0440 tidak ARIMA (014) MA 1 0000 ya
MA 1 0057 tidak MA 2 0003 ya
MA 2 0071 tidak MA 3 0379 tidak
Constant 0001 ya MA 4 0838 tidak
ARIMA (111) AR 1 0115 tidak Constant 0002 ya
MA 1 0000 ya ARIMA (013) MA 1 0000 ya
Constant 0000 ya MA 2 0002 ya
ARIMA (110) AR 1 0004 ya MA 3 0247 tidak
Constant 0565 tidak Constant 0000 ya
ARIMA (015) MA 1 0000 ya ARIMA (012) MA 1 0000 ya
MA 2 0008 ya MS 10687 MA 2 0000 ya
MA 3 0197 tidak Constant 0000 ya
MA 4 0970 tidak ARIMA (011) MA 1 0000 ya
MA 5 0700 tidak MS 11287 Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
4
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai
Proyeksi Belanja Pegawai dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal (51xxxx) bulanan periode 2013-
2019 Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84
bulan (n=84) untuk memprediksi belanja 12 bulan ke
depan (2020) yang bersumber dari monevPA Software
pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -2 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
5
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Pegawai 12 bulan ke depannya
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Pegawai periode Januari ndashDesember
sebesar 9329 dari pagu
6
C Prognosis APBN-Belanja Barang
Proyeksi Belanja Barang dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka
pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Barang (52xxxx) bulanan periode
2013-2019 (n=84 bulan) untuk memprediksi
belanja Barang 12 bulan ke depan (2020)
bersumber dari monevPA Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = -2 sehingga
perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=1)
7
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 1)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Barang 12 bulan ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi
Belanja Barang 2020 sebesar 812 dari pagu
8
D Prognosis APBN-Belanja Modal
Proyeksi Belanja Modal dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data persentase realisasi
Belanja Modal (53xxxx) bulanan periode 2013-2019
mulai bulan april karena periode triwulan pertama
realisasi belanja modal relatif kecil Sehingga periode
(n) yand dipakai berjumlah 63 bulan (n=63) untuk
memprediksi belanja Modal 9 bulan ke depan (April-
Desember) yang bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans-Modal
telah stasioner terhadap rata-rata digunakan
menu Autocorrelation (ACF) Jika tidak
terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama
yang keluar dari confident interval lebih dari
tiga Artinya data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada
ACF sebanyak dua (p=2)
9
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
10
7 Hasil forecasting Belanja Modal 9 bulan ke depannya (periode
April-Desember) adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Modal enam bulan ke depan (64-72) sebesar
8419 dari pagu
E Prognosis APBN-Transfer Ke Daerah dan Dana Desa
Proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana Desa dilakukan
dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang
dipakai adalah data persentase realisasi Transfer Ke
Daerah dan Dana Desa (6xxxxx) bulanan periode 2015-
2019 (60 bulan) untuk memprediksi Transfer Ke Daerah
dan Dana Desa 12 bulan ke depan dan untuk selanjutnya
diambil total realisasi 9 periode akhir yang
mencerminkan periode April-Desember yang
bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data telah menunjukkan
stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = 1 sehingga
tidak perlu dilakukan transformasi
2 Untuk memastikan bahwa data telah stasioner terhadap
rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF) Jika
tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
TKDD telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data TKDD telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=3)
11
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 4)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 3 d 0 dan q 4 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (304) ARIMA (303) ARIMA (302) ARIMA (301) ARIMA (300) ARIMA
(204) ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (104) ARIMA (103)
ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (004) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA
(001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (304) ndash Tidak Sig
ARIMA (303) ndashTidak Sig
ARIMA (302) ndashSig
ARIMA (301) ndashTidak Sig
ARIMA (300) ndashTidak Sig
ARIMA (204) ndashSig
12
ARIMA (203) ndashTidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashSig
ARIMA (200) ndash Tidak Sig
ARIMA (104) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashSig
ARIMA (101) ndashTidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (004) ndashTidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
13
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (302) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (302)
7 Hasil forecasting Transfer Ke Daerah dan Dana Desa 12 bulan ke depan adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana
Desa 2020 sebesar 9668 dari pagu
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBD
A Prognosis APBN-Pendapatan APBD
Proyeksi Pendapatan APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data realisasi Pendapatan
Daerah Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan (2020)
Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (05) sehingga perlu dilakukan transformasi data hingga 3 kali sampai menunjukkan λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans3 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak
0 (p=0)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 0 (q = 0) Karena p=0 d = 0
dan q=0 maka model yang dihasilkan adalah ARIMA
(000) Namun model tersebut tidak dapat dilakukan
pengujian sehingga perlu dilakukan differencing
4 Untuk memastikan bahwa data Diff1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Diff1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing lagi (d=1) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu
(p=1)
5 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
terdapat lag sebanyak dua (q=2)
6 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 1 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110) ARIMA (012) dan ARIMA (011)
7 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (112) ndash Tidak Sig
ARIMA (111) ndash Tidak Sig
ARIMA (110) ndashTidak Sig
ARIMA (012) ndashTidak Sig
ARIMA (011) ndashSig
8 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (011) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (011)
9 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Pendapatan APBD TA 2020 sebesar
Rp1832209 miliar Namun dengan adanya pandemi corona
yang akan mempengaruhi PAD serta penyesuaian TKDD 2020 yang menyebabkan penurunan pagu
hingga Rp2 triliun dibanding 2019 maka proyeksi pendapatan APBD 2020 akan berkurang 20 dari
forecast ARIMA menjadi Rp1465767 miliar
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai APBD
Proyeksi Belanja Pegawai APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Pegawai Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk memprediksi
PAD 4 periode ke depan (2020) Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan
λ gt 1 (20) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih dari tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
sehingga tidak perlu dilakukan differencing (d=0)
Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 2 (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (102) ndash Tidak Sig
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (011) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan MS terkecil adalah Model ARIMA (002) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan
adalah dengan menggunakan Model ARIMA (002)
7 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Realisasi Belanja Pegawai APBD TA 2020 sebesar 9365
C Prognosis APBN-Belanja Barang APBD
Proyeksi Belanja Barang APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis
runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Barang Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan Software pengolah
data yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak
perlu dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak tiga (q = 3)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 3 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (103) ARIMA
(102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (203) ndash Tidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashtidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashtidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Barang APBD 4 periode ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Barang APBD sebesar
7523
D Prognosis APBN-Belanja Modal APBD
Proyeksi Belanja Modal APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal Daerah Triwulan II-IV periode 2013-
2019 (n=21) untuk memprediksi Belanja Modal 3 periode ke
depan Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai MS terkecil adalah Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan
dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Modal APBD 3 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Modal APBD sebesar
7903
WPEMERINTAH KABUPATEN MINAHASA
SEKRETARIAT DAERAH
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN 2O2O
KABUPATEN MINAHASA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti bukti realokasi yang
tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasidan keperluanpemeriksaan apabila pengawas fungsional
un uaian APBD dilakukan iberikut
No UraianAnggaran sebelum
DenvesuaianAnggaran setelah
penyesuaianvo
Penvesuaian(a) (b) (c) (d) (e)
Tahap I Penyesuaian Pendapatan Daerah
1
2
3
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Total Pendapatan Daerah
1 16801375000
136837743000
91436654206
98691022500
1008131756998
69703097945
(16)
(1 1)
(24
1U5O75772206 1 17 6525877 443 (13)
Tahap ll Penyesuaian Belania Daerah
1
2
J
4
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Eantuan Sosial
Belanja lainnya
Total Belania Daerah
553153915596
376690476314
194014758013
12200000000
290576963500
518620216746
287126O94825
130797822239
11200000000
323130122850
(6)
(24)
(33)
(8)
11
1426636113423 1270874256660 (11)
Tahap lll Perhitungan Selisih lebih Kurang
(8156034r217) (943483792171 16Selisih LebihKurangPenyesuaian Pendapatan Daerah
No Uraian Belanja PegawaiBelania Barang dan
JasaBelania modal
Belanra BantuanSosial
Belania Lainnya Total
Belanja Bidang Kesehatandan Hal hal lainterkaitkesehatan dalamrangka pencegahandonatau PenangananCovid 19
40105 621 486 2 180 557000 36 931 098000 79217 276486
Penyediaan iaringPengaman Sosial
4718907 200 10200000000 13 619 797 200 28 538 704 400
Penanganan DampakEkonomi
I280591500 108000000 9 388 5S1 500
Total 54105 120 186 2288 557000 10200000000 50 550 895200 117 144 572 386
Tahap lV Relokasi selisih lebih
Tahap V Postur Belanja APBD setelah Relokasi
No uraianAnggaran setelah Realokasi
1 Pendapatan Asli Daerah 98691 022500
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 1008131 756998
3 Lainnya 69 703 097 945
1 Belanja Pegawai 518620216746
2 Belanja Barang dan Jasa 287 126094825
3 BelanJa [Iodal 130797822239
4 Belanja Bantuan Sosial 11 200000000
5 Belanja lainnya 323130122850
Surplus Oevisit 9434837I217
Pembiayaan 9434837 9 217
Tondano 27 Mei 2020AN BUPATI M AHASASEKR RAH
FRITS R MUNTU SSosPEMBINA UTAMA MUDA
NtP 19530220 198601 I 003
BUPATI MINAHASA TENGGARA
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN MINAHASA TENGGARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggungjawab penuh atas kebenaran laporan
ini dan bukti-bukti Realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan
ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan Aparat
Pengawas Fungsional
No Uraian Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2) Anggaran Setelah
Penyesuaian (3) Penyesuaian
(4)
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-
((d)(c)))
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 1819189201100 1438584429100 2092
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
56814701700000 50078936200000 1186
3 Lainnya 23119463568002 22716134568002 174
Total Pendapatan Daerah 81753354469102 74233655197102 920
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
1 Belanja Pegawai 26732727677170 26472729296657 097
2 Belanja Barang dan Jasa 15671452469200 6995649446509 5536
3 Belanja Modal 19904298947532 15229943944332 2348
4 Belanja Bantuan Sosial 665000000000 843144700000 -2679
5 Belanja Lainnya 18779875375200 19651755575200 -464
Total Belanja Daerah 81753354469102 69193222962698 1536
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian 5040432234404
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
Uraian Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)
+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-hal lain terkait kesehatan dalam rangka pencegahan danatau penanganan
1734300000 11752875844 9861047
000 0
5150000000
28498222844
COVID-19
Penyediaan jaring pengaman sosial
0 0 0 23500000
00 750000000
0 9850000000
Penanganan dampak ekonomi
0 7056099500 0 0 500000000
0 12056099500
Total 1734300000 18808975344 9861047
000 23500000
00 176500000
00 50404322344
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
Pendapatan Daerah 66995615445400
Pendapatan Asli Daerah 1438584429100
Transfer ke Daerah dan Dana Desa 50078936200000
Lainnya 15478094816300
Belanja Daerah 74033655197102
Belanja Pegawai 26646159296657
Belanja Barang dan Jasa 8876546980913
Belanja Modal 16216048644332
Belanja Bantuan Sosial 1078144700000
Belanja Lainnya 21216755575200
SurplusDefisit (7038039751702)
Pembiayaan 7038039751702
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Ratahan 6 Mei 2020 BUPATI MINAHASA TENGGARA
JAMES SUMENDAP SH
HfH3fQ l flHV 13H)t3S lOWIJ MOON0$NOW $N11V108 N3Lfdn81gt1 HflNUl31ri13d
lJOWll MOON09NOW 9Nlfo10B N3JJfdOBIOI
OZ-OZ N~EgtEgtNV NOHVJ
OSdV NlmfOS3AN3d NcnOdV1
1n)microaq 1e6eqas u~n~e11P 08dV Uellnsa~uad undepv
middot1euos6un1se-1e6ued1ated0 uea~microawad uen1Jadalj uep 1sellSIUJlllpe uede)f6ua1a)f JfOJUO rllfllJlampq llue~ uen1ua1a~ ue6uap llnsas IIelfedwesP IUI uruode1 UJe1ep wn1u=a1 Buebull
1se~OjlaJ llthQ1llnq uep UI u1Jode1 uaievaqalj seie qnusd qeMef 6unfi6uemicroaq eites eMJJeq ua)e1eWaw 1u1 ue6uaa
ltooswmmiddot L9t9Zl USGnsallSOd ~lbullloS illtJ1)1141~1 4SfgtS
lllj8J11)1llqltj1AbullS ueamplfllQfiid -111 d011f
(comiddotszgt 09tte-tt61CZI L9 DlL9ampZS9lLI pound99 qruaea bullfbullbullIOll lIOJ
11t 9Ltl560S-9pound1gtZW oomiddots99middots99middotezsmiddot6c 1 oAw1bull1 bullfulgt(bulla s
000 00000middot004roormiddots oomiddotooomiddotooomiddotaasmiddots 1bull1sos UlJ11ull 2Ju111oa t
(091t) OOSOlSiS1t$LU 001gt1L9L1gtSZI si lepovi ~iubullIOa c
(tsmiddotacgt oosnmiddotsW960L6 009t699669J891 eat uep ampaiea eJue~g z (OSO) 1gtQ06tSLttZCtQI OlZt091gtHSZSQI 1ewietlbulld s1le1aa I
r 4BJaea Bubullioe ueiens~bulld - 11 aNi L
(il6) 096ll9lS~tllS OlLS8tCrirtLlt9 qeRltJ led middot-d J
lt1ozJ OOLSSZltOlsmiddotss OOlSS9Q6910ZO L e(uu1e1 e
ltzn1gt oomiddotooamiddotszswgmiddot pound9 oososmiddotczcmiddotoozmiddotszs 0$0(] auoa uop 4bullbullbullbullP middot~ ll z
ttsH) oszzzmiddotspoundtpound61H OlS6pound~6middotsz9middote1 lfUa~O ILJlqtJtqedepUad I
q~a uoiedepuod ue1bullQSQllbulld- L d04bull1
((o)J(p)J-00 L)s (o) (p) (o) (q) ltbull)
1Jll9~d Ultlnsaltuad ~bulllosalubulld UCeJn ON 4810loS UOJrd6Uf wn1aqas UGJe6ampiv
lfl1 4i I s ~at Cl Ill lL
oos11Smiddot9timiddot~4middotbs SSS9tLtlmiddotL09 JmJ
00699 L9596pound5 UJOUO)t~
6jlLS596t5 ~wlWf UttJ2litnuOd
0091Z6W5W9t 91lBWSl-Spound IQSOS
uewo6ltJad 6umicroef ueljpelllbulld
6~ middotQl100 UOl(06UOIOd ne~eJE~P ue4e611iued
oomiddotooomiddotosntemiddots 1 ooomiddotosnpound6middotst e~6oOJ we1ep lIBlB~~
1111 u1bull11bull1ft14 ubullp llllbullsa~ Buelq efbullBJbulla
M+(D)lt(4)+(6)bull(1) (~) m (l M (Bl (1)
1e1sos 1bullPbullri f ltP6~d lllOJ eAUlJl lt[lllliog lllllllUOS bullfuOJbullS uep GUltu~ 1[UlllS bullueibulla UaJeJn
ouopg
1$1~ ee bullbull - d
0090111tt Lllt~ - 118(lqltI
(Ms01119CLlltdeg9ZI
1111180Sntdlns
~l ti96()S9LHOZ 9(uu~ai e~Ull98 eoeooeeooos-s rctsos uerquee erueiae oomiddotsoimiddotesnpoundsmiddot tt~ 1bullpor1 bull1bullbull18 00911 Wt-960 ze eser usp 6urues efveias tlf06tSlttipound11 I eMe8ad efue1~a ~t8tZt611~~9
ijltloaabull~ bull
00 LS5Upound0L666 ~ 000006ZS969L9Y n~ eueo uep ~eu_ep eI JampisiVJl 09ZZZ-5LpoundLSlH 41lbullbullao ~ Illdeg 096HWt98t1lt ~-ouciffbull-d
tSugt101ea~ 4lfa~s urue66uv u~eJ(l
-e~weuaqes uefluap 1enq1p 1u1 uwod91 Ull~Waa
-s~~~
1 Hlnf3IO ~v~~~~
~nWllMOONOElNOW E)1Nil~~~~
ozoz 13W ~I U8Aflll1 l
PEMERINTAH DAERAH KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
SEI(RETARIAT DAERAH
Jalan Bui Batu Kompleks Perkantoran Pemda
TAPORAN PENYESUAIA]II APBD
TAHUN ANGGARAN 2O2O
KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini
dan buki-bukti realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang
berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan apparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UraianAnggaran Setelah
Penyesuaian Penyesuaian
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 297348989200 2676L409O24O 1000
L26a2Transfer ke Daerah dan DanaDesa
7265981700000
3 Lainnya 2A327a3a962O 265m1550670 645
Total Peurondapatan Daerah 8902019808820 7798597340950 LZN
Tahap ll - Penyesuaian Beurolania Daerah
Belanja Pegawai 3376514741950 3340363661950 t07
2 Belanja Barang dan Jasa 246L95524732O 182495402427O 25A7
3 Belanja Modal 7453474604t2O 75562748706O 48O7
4 10000Belanja Bantuan Sosial 5000000000
Belanja Lainnya t745075775430 164404946204O 579
Total Beurolanla Daerah 9042019808820 7564998639320 t6t4
Tahap lll - Pen8hitungan Selislh Lebih(urang
SurplusDefisit - 140000000000 233598701630
Selisih Lebihl(urang Setelah Penyesuaian 373598701630
euro
Anggaran SebelumPenyesuaian
(a) (b) ( c ) (d)( e)=( 10u64(
)
8321392430m0
t
Tahap lV - Realokasl SeurollCh teblh
UralanBelanJa
Pegawal
BelanJa
Barang danJasa
gelania
Modal
BelaniaBantuan
Soslal
BelanJa
LalnnyaTotal
(J) ls) (h) (i) a) (k) tt)4 4h)4t)4)4kt
Belanja bidangkesehatan danhal-hal lain terkaitkesehatan dalamrangkapencegahan
danataupenanSanan
covtD-19
87140321634195838000 11000000000 23909870163
Penyediaan jaringpengaman soslal 350000000 2000000000
6000000000
Penanganan
Dampak Ekonomi 100000000 10000000004000000000
5100000000
Total 91540321634195838000 3000000000 21000000000 37359870163
Tahap V - Postur Belanja APBD Setelah Realokasl
Uralan Anggaran Setelah Realokasl
Pendapatan Daerah 779859734O95
Pendapatan Asli Daerah 267 6t409028Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya 26500155067
Belanja Daerah 793859734095Eelanja PeSawai 334036356195Belania Barang dan Jasa 191559834990
Belanja Modal 79758585706
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya 185404945204SurplusDefisit -14000000000
Pembiayaan Netto 14000000000
Melonguane2) April 2020
PUTAUAN TALAUD
SE IS DAERAH
lr ADOtf S BlNll-ANG MENrP 19601027 198903 1 005
8350000000
726598170000
3000000000
An
RASIO ALOKAS ANGGARAN PENANGANAN COVID19KABUPATEN KEPUTAUAN TALAUD
DATA SESUAI REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVIDlg DI KAB KEPITAIAUD
E Alokasi Anggaran Penanganan COVID-19sebesar Rp 37359870163 (3735 M)
E Alokasitersebut terdiri dari 3 Pos Alokasisebagai berikut
1 Penanganan Kesehatan berjumlahRp23909870163 (2390 M) atau64Yo dari total alokasi anggaranpenanganan COVID-19
2 Penanganan Dampak EkonomiBerjumlah Rp 5100000000(510 M) atau 14 Yo dari total alokasipenanganan COVID-19
3 Penanganan Jaring Pengaman Sosialberjumlah Rp 8350000000 (83SM) atau 22dari total alokasianggara n penanganan COVI D-19
PAK EKON
t4
PENANGANANKESEHATAN
64
I
ENAN
JPS
22
RASIO ATOKASIANGGARANPENANGANAN BIDANG KESEHATAN
DATA SESUAI REALOKASI DAN REFOCUSING APBDUNTUK PENANGANAN COVIDl9 DI KAB KEPL TALAUDBIDANG KESEHATAN DAN HAt-HAt IAIN TERKAITKESEHATAN DLM RANGKA PENCEGAHAN DAN ATAUPENANGANAN COVDl9
E Alokasi Anggaran Penanganan Bidang Kesehatansebesar Rp 239098701G3 (239 M)
fl Alokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp 11000OOOOOO (11Matau 46Yo dari total anggaran penangananBidang Kesehatan
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 0 (O M) atau O daritotal anggaran penanganan Bidang Kesehatan
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp 129098701G3 (129 M) atau54 dari total alokasi anggaran penangananBidang Kesehatan
6
KTILANJE
TE (I
U
4
l
I
I7L
BELANJA DALAMBENTUK
KEGIATAN
54
BE
BE
RASIO ATOKASANGGARANPENANGANAN DAMPAK EKONOMI DATASESUAI REATOKASI DAN REFOCUSING APBD
UNTUK PEIANGANAN COVID-lg Dt KAB KEPL XATAUDBIDANG PENANGANAN DAMPAK EI(ONOMI
fl llokasiAnggaran Penanganan Dampak Ekonomisebesar Rp5100000000 (51 Ml
fl Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp400O0q)OOo (4 Mlatau 78 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 1000000000 (1Matau 20 96 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi anggaran penangananDampak Ekonomi
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp1000000 (01 M) atau2 dari total alokasi anggaran penangananDampak Ekonomi
BANSOS
20
2
BETANJA TIDAKTERDUGA (BTT)
78
RASIO ALOKASIANGGARANPENANGANAN JARING PENGAMAN SOSIAT
BE
BENT
DATA SESUAT REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVTD-lg DI KAB KEPL TATAUDBIDANG JARING PENGAMAN SOSIAL
fl Alokasi Anggaran Penanganan Jaring pengaman
Sosial sebesar Rp 8350000000 (935 M)E Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Atokasi
sebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp50$000000 (6 M)atau 72Yo dari total anggaran pena ngananJaring Penga man Sosial
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp20fi)000000 (2 Mlatau 24 Yo dari total anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp350000000 (035 M) atau4Yo dari total alokasi anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
LL-
BANSOS
24
II
KEGIATAN KTI
ITERDUGA (BTT
72
r-
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-((d)(c)))
1 Pendapatan Asli Daerah 2179766235200 20100412352 779
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 67815037700000 583182844000 1400
3 Lainnya 4140687060570 47237070606 -1408
Total Pendapatan Daerah 74135490995770 65052032695770 1225
1 Belanja Pegawai 20225216272100 19620370306700 299
2 Belanja Barang dan Jasa 20685621435403 13660841927195 3396
3 Belanja Modal 19152251699667 8231402768900 5702
4 Belanja Bantuan Sosial 68950000000 33950000000 5076
5 Belanja Lainnya 14003451588600 13185777408600 584
Total Belanja Daerah 74135490995770 54732342411395 2617
10319690284375
N
oUraian
Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2)
Anggaran Setelah
Penyesuaian (3)
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian
Penyesuaian (4)
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
LAPORAN PENYESUAIAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti-bukti
realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan
administrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Uraian Belanja Pegawai Belanja Barang dan Jasa Belanja Modal Belanja Bantuan Sosial Belanja Lainnya Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-
hal lain terkait kesehatan dalam
rangka pencegahan danatau
penanganan COVID-19
000 2741492735500 6117425200000 000 000 8858917935500
Penyediaan jaring pengaman sosial 000 000 000 000 1212132348875 1212132348875
Penanganan dampak ekonomi 000 000 000 248640000000 000 248640000000
Total 000 2741492735500 6117425200000 248640000000 1212132348875 10319690284375
Pendapatan Daerah
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Belanja Daerah
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
SurplusDefisit
Pembiayaan
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Boroko 12 Mei 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW UTARA
DEPRI PONTOH
(1670015655270)
3136176357891
14397909757475
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
633820170405
20100412352
583182844000
30536914053
65052032695770
19620370306700
16402334662695
14348827968900
282590000000
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
BUPATI KEPul[AUAN SANCIHELAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABupATHN KHpuLAUAN sANGmn
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh ataskebenaran Iraporan ini dan bukti-bukti realokasi yang tercantum dalam laporanini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapanadministrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UralanAnggaran chggaran Oa
Sebelum SesudahPenyesuaian
Penyesuaian Penyesuainn
(a) (b) (c) (d)(e) = (100-((d))(c))
Tifeaa I - Penyesualan plusmneurondapaan Dacralh +
1 Pendapatan Asli Daerah 6615871963300 5824016087300 1197
2 Transfer ke Daerah danDanDesa 98401656441000 84805897476000 1382
3 Lainnya 4844406397600 4292989314659 1 138
Total Pendapatan 109861934801900 94922902877959 1360
TahaP 11` - Penys5uatan Belanja Daerall1 Belanja Pegawai 46389719208700
42839564329262765
2 Belanja Barang dan Jasa 268735161152 0019483320156200
2750
3 Belanja Modal 168329248368007783837945400
5376
4 Belanja Bantuan Sosial 329250000000329250000000
000
5 Belanja Lainnya 1943652464120017852827591200
815
Total Belanja 10986193480190088288800022062
1964
Selisih Lchih Kurang Setelah Penyesualan66341028 55897
iEeurobull-i
Jcentt`a-00|r)ahCeCreg10hr`+Le
aa
t`a
aa
+a
0cO
+LJ
aLO
-a
|r)cO
+t+00
t+C
V
J=O
C)
apound
+CVcO00
CV00-J
+1-te
Ce
-aa
iiifn_tplusmn
P`aJ0CnOC)tra0aCqaCV8^aaauaCreg1regtrt`Ch
8-aaaaCOD`1regtJa8-ttChCnCreg0P`aaaaC1
E5
II
i3Iag-aJin
I
C)ataaCOaCregCqCOcOC1CVI
ICgtataaCeaCeCu0000Cr)CV
ffibullgeuro-ampJ=
aa0aa1reg00Cr)CeCataaa01reg-00tP`ceCV
aaaaaLeaaP`CeaaaC)a|eI8r`at`Ln
fi
I
a
i3iiiiIbullgE
i5a
Ea
fyenIplusmnED
a5ai
frE
9
8i
C]C0aJ5
poundE-
01
0
aaa
Lampiran I Penjabaran Pergeseran APBD
23 April 2020Tanggal
17 Tahun 2020Nomor
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
PEMERINTAH KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
1 PENDAPATAN 107196464869200 94346162396500 (12850302472700) (1199)
1 1 PENDAPATAN ASLI DAERAH 5630458459700 5212581087000 (417877372700) (742)
1 1 1 3029064464500 Pendapatan Pajak Daerah 2698537091800 (330527372700) (1091)
1 1 2 1154028000000 Hasil Retribusi Daerah 1066678000000 (87350000000) (757)
1 1 3 336499591200 Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan 336499591200 000 000
1 1 4 1110866404000 Lain-lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah 1110866404000 000 000
1 2 DANA PERIMBANGAN 77398633600000 65182348500000 (12216285100000) (1578)
1 2 1 1666530400000 Bagi Hasil PajakBagi Hasil Bukan Pajak 1525028900000 (141501500000) (849)
1 2 2 58436228200000 Dana Alokasi Umum 52086330700000 (6349897500000) (1087)
1 2 3 17295875000000 Dana Alokasi Khusus 11570988900000 (5724886100000) (3310)
1 3 LAIN-LAIN PENDAPATAN DAERAH YANG SAH 24167372809500 23951232809500 (216140000000) (089)
1 3 1 4141276158600 Pendapatan Hibah 4141276158600 000 000
1 3 3 3653707250900 Dana Bagi Hasil Pajak dari Provinsi dan Pemerintah Daerah Lainnya 3653707250900 000 000
1 3 4 16372389400000 Dana Penyesuaian dan Otonomi Khusus 16156249400000 (216140000000) (132)
2 BELANJA 109568697093491 97482338754391 (12086358339100) (1103)
2 1 BELANJA TIDAK LANGSUNG 63581006143175 63392596831572 (188409311603) (030)
2 1 1 39909549810725 Belanja Pegawai 38834946445308 (1074603365417) (269)
2 1 4 738911826000 Belanja Hibah 545380000000 (193531826000) (2619)
2 1 5 31570000000 Belanja Bantuan Sosial 10010000000 (21560000000) (6829)
2 1 6 418309246450 Belanja Bagi Hasil kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintah Desa 376521509200 (41787737250) (999)
2 1 7 22382665260000 Belanja Bantuan Keuangan kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintahan Desa 21527875160000 (854790100000) (382)
2 1 8 100000000000 Belanja Tidak Terduga 2097863717064 1997863717064 199786
2 2 BELANJA LANGSUNG 45987690950316 34089741922819 (11897949027497) (2587)
2 2 1 1896453933200 Belanja Pegawai 1810317933200 (86136000000) (454)
2 2 2 26316296353597 Belanja Barang dan Jasa 23895026121100 (2421270232497) (920)
2 2 3 17774940663519 Belanja Modal 8384397868519 (9390542795000) (5283)
SURPLUS (DEFISIT) (2372232224291) (3136176357891) (763944133600) 3220
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 1
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
3 PEMBIAYAAN DAERAH
3 1 PENERIMAAN PEMBIAYAAN DAERAH 2672232224291 3136176357891 463944133600 1736
3 1 1 2672232224291 Sisa Lebih Perhitungan Anggaran Tahun Anggaran Sebelumnya 3136176357891 463944133600 1736
3 2 PENGELUARAN PEMBIAYAAN DAERAH 300000000000 000 (300000000000) (10000)
3 2 2 300000000000 Penyertaan Modal (Investasi) Pemerintah Daerah 000 (300000000000) (10000)
PEMBIAYAAN NETTO 2372232224291 3136176357891 763944133600 3220
SISA LEBIH PEMBIAYAAN ANGGARAN TAHUN BERKENAAN 000 000 000 000
Lolak 23 April 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW
YASTI SOEPREDJO MOKOAGOW
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 2
No Uraian
AnggaranSetelah
Realohasi
(a) (b) (c)
kendapaitan Daerah 917879535633001 Pendapatan Asli Daerah 5824016087300
2 Transfer ke Daerah dan Dan Desa 84805897476000
3 Lainnya 1158040000000
bull beltLDia Pace gtpoundpound3-ULreg gtU
1 Belanja Pegawai 428395643292622 Belanja Barang dan Jasa 200631133 062 00
3 Belanja Modal 101720682518004 Belanja Bantuan Sosial 3292500000005 Belanja Lainnya 21518906990697
Sftyxpilus Den3it 3134g`493v 146 59
penhfayin _
iv
Ringkasan Eksekutif
Pembatasan aktivitas masyarakat sebagai salah satu bentuk penanganan dampak pandemi Covid-19 berimbas terhadap pertumbuhan ekonomi Sulawesi Utara yang tercermin di kuartal kedua tahun 2020 dimana PDRB terkontraksi hingga minus 389 persen Indikator ekonomi lainnya juga menunjukkan lapran yang negatif dimana terjadi deflasi tahun kalender tercatat hingga 106 persen Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) yang naik menjadi 557 persen dan Kemiskinan yang naik menjadi 762 persen Penutupan penerbangan internasional bandara Sam Ratulangi guna antisipasi penyebaran Covid-19 berdampak pada sektor pariwisata Sulawesi Utara yang pada akhirnya berimbas pada sektor Transportasi dan sektor Akomodasi Makanan dan Minuman yang sangat signifikan Kelapa kopra dan produk turunannya yang merupakan komoditas utama Sulawesi Utara menjadi penahan perlambatan perekonomian melalui sektor Pertanian Perkebunan dan sektor Industri Pengolahan
Selanjutnya dari sisi pemerintahan realisasi pendapatan negara baru tercapai 33 persen dari target dengan nilai sebesar Rp194 triliun dimana 68 persen bersumber dari perpajakan Sedangkan realisasi belanja pemerintah pusat mencapai 37 persen dengan nilai Rp296 triliun Penurunan kegiatan perkantoran dengan ditiadakannya kegiatanyang bersifat pengumpulan orang banyak seperti sosialisasi rapat workshop serta dengan adanya Work from Home berdampak signifikan terhadap penurunan realisasi belanja barang Realisasi belanja modal pun turut mengalami penurunan dengan adanya pembatasan aktivitas serta realokasi dan refocusing anggaran Realisasi Transfer Daerah dan Dana Desa juga mengalami penurunan sebagai dampak perubahan pagu TKDD pada APBN di awal bulan April sebagai bagian realokasi dan refocusing anggaran tersebut
Pandemi Covid-19 juga berdampak pada realisasi APBD dimana PAD konsolidasian mencapai Rp946 miliar turun hingga 18 persen dibanding periode yang sama tahun 2019 Pajak Hotel dan Rumah Makan menurun drastis akibat berkurangnya kunjungan wisatawan Sedangkan belanja daerah konsolidasian mencapai Rp54 triliun Adanya WFH dan pembatasan kegiatan perkatoran juga berpengaruh signifikan terhadap realisasi belanja barang konsolidasian Realisasi DAK Fisik yang baru 6 perlu diakselerasi dengan pola padat karya guna mengakselerasi perekonomian sekaligus meningkatkan penghasilan dan daya beli masyarakat
Peran fiskal dalam penanganan Covid-19 sangat penting Sejak awal pandemi pemerintah melalui berbagai kebijakan dan payung hukum berupaya mengoptimalkan kondisi fiskal dengan melakukan refocusing dan realokasi APBN sebagai langkah penanganan Covid-19 sekaligus meredam dampaknya terhadap pertumbuhan ekonomi dan kesejahteraan masyarakat Pemerintah daerah juga telah melakukan refocusing dan realokasi APBD guna penangan Covid-19 di daerah Pemerintah daerah di Sulawesi Utara telah mengalokasikan total sebesar Rp18 triliun dalam penyesuain APBD Perlu kerjasama dan snergi yang baik antar pemerintah pusat dan daerah agar penanggulangan pandemi cepat teratasi dan resesi ekonomi dapat diredam
iii
TIM PENYUSUN PENGARAHPENANGGUNGJAWAB KAKANWIL DJPB PROVINSI SULUT MUHDI KETUA TIM KEPALA BIDANG PPA II MUSHLIH EDITOR HATTA HASANUDDIN KONTRIBUTOR HATTA HASANUDDIN FRANGKY PASUHUK NOPRID DALAPANG MICHAEL AKAI LAYOUT DESIGN FRANGKY PASUHUK ALAMAT KANTOR WILAYAH DJPB PROV SULUT GKN MANADO LANTAI 3 JALAN BETHESDA NO 8 MANADO
( y-o-y)
PDRB -389INFLASI -019
TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA
557
()
TINGKAT PARTISIPASI ANGKATAN KERJA
6441
TINGKAT KEMISKINAN
762192370 JIWA
KOTA DESA
P1 0782 1538
P2 0152 0352
667
553 519 545
427
-389
507 505 502 497
297
-532
Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2
Sulut Nasional
20202019
PERTUMBUHAN EKONOMI SULAWESI UTARA ()
IPMSULUT 7299
NAS 7192
GINI RATIOSULUT 0371
NAS 0381
EKSPORUS$ 410 JT
US$ 86 JT IMPOR
NILAI TUKARPETANI
9652
TENAGA KERJAFORMAL
499 RIBUINFORMAL
657 RIBU
SUMBER
BEL PEGAWAI ndash Rp146 T
BEL BARANG ndash Rp112 T
BEL MODAL ndash Rp039 T
BEL BANSOS ndash Rp 13 M
60
54
7
80
62
60
Rp49 T
Rp164 M
Rp90 M
Rp895 M
Rp222 M
Rp725 M
BEL PEGAWAI ndash Rp329 T BEL BARANG ndash Rp13 T BEL MODAL ndash Rp029 T
HIBAH DAN BANSOS ndash Rp394 M BEL TAK TERDUGA ndash Rp103 M
1
BAB I
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS EKONOMI REGIONAL
Dampak pandemi Covid-19 terhadap pertumbuhan ekonomi Sulawesi Utara baru
terlihat di kuartal kedua tahun 2020 Provinsi Sulawesi Utara tidak mampu
mempertahankan kinerja positif pertumbuhan ekonominya pada triwulan I dan
menunjukkan angka laju pertumbuhan ekonomi yang terkontraksi cukup dalam hingga
minus 389 persen pada triwulan II Berbagai indikator perekonomian pun menunjukkan
penurunan kinerja Bermacam upaya pemerintah telah dilakukan guna meredam ancaman
resesi yang semakin nyata Perekonomian Sulut yang menurun pada periode triwulan II
diharapkan tidak akan mengalami perlambatan lebih dalam Perlu usaha ekstra dari
pemerintah baik pusat maupun daerah untuk menetapkan dan mengimplementasikan
kebijakan guna menjaga daya beli masyarakat sekaligus memastikan perekonomian terus
bertumbuh di tengah masa pandemi
A Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Pada Triwulan II 2020 perekonomian Sulawesi Utara mengalami penurunan
yang sangat tajam yakni minus 389 persen (yoy) Dampak pandemi Covid-19 yang
sudah dirasakan sejak periode Maret
terhadap perekonomian Sulawesi Utara
tercermin pada data PDRB Q2 yang
dikeluarkan oleh BPS Sulut Angka
tersebut masih di atas pertumbuhan
ekonomi nasional yang minus 532 persen
(yoy)
Distribusi 5 (lima) struktur ekonomi
Sulawesi Utara dari sisi penawaran (PDRB
ADHB) mengalami perubahan di Q2
Posisi sektor Transportasi dan
Tabel 11 Kinerja Indikator Makro Ekonomi amp Pembangunan Prov Sulut Semester 1 Tahun 2020
Indikator Target KUA-PPAS 2020
Target APBN-P 2020
Realisasi Semester 1
2020 Realisasi
Laju Pertumbuhan Ekonomi () 62 -04-23 -389 Belum Tercapai
Inflasi ( tahun kalender) 5 2-4 -106 Belum Tercapai
Tingkat Pengangguran Terbuka () 663 48-51 557 Tercapai
Kemiskinan () 73 85-9 762 Belum Tercapai Sumber KUA-PPAS Sulut UU APBN BPS
Grafik 11 Perkembangan PE Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
2
Pergudangan digeser oleh Administrasi
Pemerintahan Hal tersebut disebabkan
adanya pembatasan penerbangan
penerbangan internasional di Bandara Sam
Ratulangi untuk mengantisipasi penyebaran
virus Covid-19 Dari kelima sektor utama
tersebut hanya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan serta sektor
Industri Pengolahan yang menunjukkan
performa positif Kedua sektor tersebut
ditopang oleh sumber lapangan usaha yang
sama yaitu perkebunan kelapa sebagai bahan industri pengolahan kopra
Ditinjau dari sisi penawaran Covid-19 berdampak negatif pada hampir semua sektor
dan yang paling berat adalah sektor-sektor yang berhubungan dengan pariwisata seperti
transportasi akomodasi makanan dan minuman serta jasa lainnya seperti tempat hiburan
dan pusat perbelanjaan Bahkan sektor yang terdampak positif seperti Informasi dan
Telekomunikasi (dengan adanya WFH dan SFH) serta Jasa Keuangan tidak mampu
menopang penurunan sektor lainnya Penurunan perekonomian Sulut untuk Q2 masih
diredam pertumbuhan positif sektor Pertanian dan Industri Pengolahan yang termasuk
sektor dengan porsi terbesar
Pada sisi Permintaan wabah corona berimbas pada semua komponen PDRB Konsumsi
Rumah Tangga dan PMTB dengan porsi terbesar justru mengalami penurunan terdalam
sebagai akibat adanya social distancing dan ditutupnya beberapa pertokoan dan pusat
perbelanjaan sebagi antisipasi penyebaran pandemi Konsumsi pemerintah juga dinilai
kurang berkontribusi sebagai variabel penahan laju penurunan ekonomi
Perekonomian Sulawesi Utara masih berpotensi mengalami perlambatan jika
melihat perkembangan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara yang masih belum
menunjukkan penurunan Namun demikian dengan dilonggarkannya kebijakan social
distancing dan penerbangan kondisi perekonomian Sulawesi Utara diharapkan mampu
bangkit secara perlahan Beberapa hal yang patut menjadi perhatian adalah 1) Realisasi
belanja pemerintah pusat dan daerah perlu didorong dan diakselerasi agar mampu
berperan sebagai pendorong perekonomian regional 2) Sektor Pertanian Perkebunan
dan Perikanan khususnya perkebunan kelapa yang terbukti mampu tumbuh disaat sektor
usaha lainnya mengalami kelesuan serta mampu menopang sektor Industri Pengolahan
serta ekspor Sulawesi Utara perlu mendapatkan dukungan dari pemerintah daerah
Tumbuhnya sektor tersebut juga secara positif akan membuka lapangan kerja informal
baru alternatif bagi korban PHK dari sektor lapangan usaha lainnya 3) Proyek-proyek
Tabel 12 PDRB Sulut Triwulan II 2020
Sumber BPS diolah
3
pemerintah yang tertunda di semester I akibat kebijakan social distancing dapat segera
dimulai kembali dan diakselerasi Selain itu perlu dilakukan perubahan sistem pelaksanaan
proyek menjadi sistem padat karya agar dapat menyerap lebih banyak tenaga kerja serta
meningkatkan penghasilan masyarakat sekaligus mempertahankan daya beli Belanja
pemerintah akan menjadi sektor yang paling bisa diharapkan sekaligus dikendalikan
melalui penyerapan anggaran hingga kebijakan bantuan sosial seperti Kartu Pra-Kerja
BOS KPH hingga percepatan BLT dari Dana Desa diharapkan mampu menjaga daya beli
masyarakat
B Inflasi
Sampai dengan akhir triwulan II 2020 tingkat inflasi Sulawesi Utara mengalami
deflasi tahun kalender hingga 106 persen Inflasi Sulut pada bulan Juni 2020 tercatat
sebesar -019 lebih rendah dibanding inflasi nasional sebesar 018 persen serta jauh dari
sasaran KUA-PPAS tahun 2020 sebesar 5 persen
Kontribusi deflasi terbesar terutama dari sektor Transportasi yang mencapai 8
persen akibat penutupan sementara
Bandara Sam Ratulangi guna
antisipasi penyebaran wabah Covid-
19 Berdasarkan kontribusi timbulnya
deflasi pada Semester I dipengaruhi
pada kelompok pengeluaran utama
yaitu Makanan Minuman dan
Tembakau Hal ini menggambarkan
bahwa deflasi yang terjadi pada
semester pertama lebih disebabkan karena masyarakat menahan diri untuk tidak
meningkatkan konsumsi produk dimaksud karena adanya social distancing Dengan
demikian salah satu langkah pengendalian inflasi di Sulut ke depan saat terdapat
pelonggaran kebijakan social distancing adalah menjaga pasokan komoditas volatile foods
terutama cabe dan tomat sayur yang merupakan produk-produk yang mendorong timbulnya
inflasi Dengan pasokan yang memadai diharapkan mampu menghambat kenaikan harga
secara cepat (hiperinflasi)
C Indikator Kesejahteraan
Kondisi ketenagakerjaan dari sisi Tingkat Pengangguran Terbuka Sulawesi
Utara pada periode laporan Februari 2020 menunjukkan penurunan Sebagaimana
data BPS Tingkat Pengangguran Terbuka Sulut pada periode ini naik 020 persen
dibandingkan periode Februari tahun 2019 menjadi 557 persen Dengan capaian tersebut
Grafik 12 Perbandingan Inflasi Bulanan Sulut-Nasional tahun 2020
Sumber BPS Sulut diolah
4
target Pemprov Sulut untuk menurunkan pengangguran dibawah 663 persen pada tahun
2020 telah tercapai (KUA-2020) dan diharapkan mampu dipertahankan hingga akhir tahun
Secara umum penambahan TPT
lebih karena bertambahnya jumlah
usia kerja (15 tahun) serta banyak
lulusan SMA sederajat yang belum
terserap lapangan pekerjaan
Pemerintah daerah perlu
keseriusan dalam mengurangi
pengangguran dengan membuka
banyak pelatihan
Data TPT pada triwulan kedua diprediksi akan meningkat seiring dengan adanya pandemi
Covid-19 dan akan berimbas pada sektor informal yang mencapai 657 ribu orang (5687)
Disnaker Sulut menyatakan bahwa data per 8 April 2020 terdapat 2083 tenaga kerja di
PHK dan 3190 dirumahkan oleh pengusaha Sedangkan data penerima Kartu Pra-Kerja
yang telah terdaftar sebanyak 6059 orang
Jumlah penduduk miskin di Sulut naik sebanyak 3770 jiwa dibandingkan periode
September 2019 Kenaikan tersebut
terjadi di perkotaan sebanyak 3900
jiwa sedangkan jumlah penduduk
miskin di pedesaan mengalami
penurunan sebanyak 130 jiwa
Kenaikan penduduk miskin di
perkotaan diduga sebagai akibat
pandemi Covid-19 yang mengubah
perilaku aktivitas ekonomi dan
penurunan pendapatan Dana desa
perlahan mampu menunjukkan dampak positif tehadap kesejahteraan penduduk desa yang
ditunjukkan dengan penurunan jumlah penduduk miskin
Beberapa faktor kenaikan angka kemiskinan selain perlambatan perekonomian
akibat pandemi Covid-19 juga disebabkan oleh rata-rata upah buruh per hari yang
mengalami penurunan 358 persen Sementara itu pada tingkat harga barang secara
umum untuk periode September-Maret khususnya di akhir tahun 2019 terjadi inflasi yang
relatif tinggi Di sisi lain kenaikan nilai tukar petani turut membantu penurunan kemiskinan
di pedesaan
Grafik 14 Profil Tingkat Kemiskinan Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
Grafik 13 Perkembangan TPT Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
5
BAB II
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS
PELAKSANAAN APBN
Sampai dengan periode Semester I tahun 2020 anggaran belanja pemerintah pusat
di wilayah Sulawesi Utara mengalami penurunan jika dibandingkan dengan anggaran
belanja pada periode yang sama tahun sebelumnya Secara rinci pelaksanaan APBN di
Sulut adalah sebagai berikut
Tabel 21 Realisasi APBN Semester I 2020 di Sulawesi Utara
Sumber GFS Sulut diolah
Realisasi Pendapatan Negara di Sulawesi Utara mengalami penurunan sebesar 244
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Sedangkan pada realisasi
belanja pegawai dan belanja barang (belanja operasional) mengalami penurunan 5-10
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Penurunan pagu yang sangat
signifikan terjadi pada belanja modal yaitu mencapai hingga 50 persen dikarenakan
refocusing dan realokasi APBN yang dialihkan ke dalam pos belanja khusus penangan
Covid-19 Namun yang perlu menjadi perhatian adalah faktor kesiapan Pemda terhadap
perbaikan tata kelola Transfer ke Daerah dan Dana Desa (TKDD) yang lebih terencana
pada setiap tahapan Berdasarkan data yang ada realisasi Dana Transfer Daerah
khususnya DAK Fisik belum optimal
6
A Pendapatan Negara
Salah satu fungsi APBN dalam kerangka ekonomi makro adalah sebagai stabilisator
Dari sisi pendapatan pemerintah dapat mempengaruhi perekonomian melalui
perubahan besaran pada penerimaan perpajakan Hal ini dikarenakan penerimaan
perpajakan merupakan variabel yang mempengaruhi secara tidak langsung terhadap
perkembangan variabel pembentuk agregate demand yaitu variabel konsumsi
masyarakat (C) dan investasi (I)
Pada tahun 2020 target penerimaan pajak adalah sebesar Rp45 triliun Target
tersebut mengalam i kenaikan 667 persen dibandingkan dengan target tahun 2019
sebesar Rp42 triliun
1 Penerimaan Perpajakan
Penerimaan perpajakan dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu Pajak Dalam
Negeri dan Pajak Perdagangan
Internasional Pajak Dalam Negeri
terdiri atas lima jenis pajak yaitu Pajak
Penghasilan (PPh) Pajak
Pertambahan Nilai (PPN) Pajak Bumi
dan Bangunan (PBB) Cukai dan Pajak
Lainnya sedangkan Pajak
Perdagangan Internasional terdiri atas
Bea Masuk dan Bea Keluar Sampai
dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan Perpajakan baru
mencapai Rp134638 miliar atau 2937 persen dari target Kota Manado sebagai
kontributor utama menyumbangkan sebesar Rp74578 miliar (554 persen) dari
penerimaan sampai dengan semester I
a) Pajak Penghasilan (PPH)
Sebagian besar penerimaan PPh terkonsentrasi di wilayah Kota Manado sebagai
pusat bisnis di Sulut dimana
sebagian besar pengusaha
terdaftar di kota ini Sampai
dengan Semester I realisasi
Pendapatan Pajak Penghasilan
237854 205758
7345 5485
84367
45565
1527 1952
PPh PPN amp PPnBM
PBB PajakLainnya
Grafik 21 Realisasi terhadap Pagu Perpajakan Sulawesi Utara sd Semester I
TA 2020 (dalam miliar Rp)
Target TA 2020 Real sd Sem I
Grafik 23 PPh per Kabupaten di Sulut sd Semester I
2020 (dalam miliar Rp)
sumber Kanwil DJP Sulutenggomalut
7
baru mencapai Rp84366 miliar atau 3547 persen dari target 2020 sebesar Rp23785
miliar
b) Pajak Pertambahan Nilai (PPN) dan Pajak Penjualan Atas Barang Mewah
(PPnBM)
Realisasi PPN dipengaruhi antara lain oleh kegiatan proyek pemerintah terjaganya
konsumsi Rumah Tangga dan impor serta
dukungan sistem pembayaran pajak yang
online dengan administrasi perpajakan
Proporsi penerimaan PPN berdasarkan
wilayah tidak jauh berbeda dengan
penerimaan PPh Sampai dengan periode
Semester I 2020 realisasi pendapatan
PPN dan PPnBM baru mencapai Rp45565 miliar atau 2215 persen dari target 2020
sebesar Rp20575 miliar
c) Pajak Bumi dan Bangunan (PBB)
Pendapatan PBB di Sulut tergolong kecil karena bukan daerah pertambangan Dari 15
KabKota hanya 3 daerah yang memiliki
realisasi penerimaan yaitu Kota Manado
Kota Bitung dan Kab Bolaang
Mongondow Perlu re-evaluasi NJOP di
beberapa daerah karena terdapat
daerah yang tergolong cukup ramai
(pusat keramaian) dengan nilai transaksi
penjualan tanah cukup tinggi namun
memiliki NJOP yang sangat rendah Sampai dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan PBB baru mencapai Rp1527 miliar atau 2080 persen dari target 2020
sebesar Rp7345 miliar
d) Pajak Perdagangan Internasional (Bea Masuk amp Bea Keluar) dan Pendapatan
Cukai
Faktor-faktor penopang penerimaan Kepabeanan dan Cukai sd periode Semester I
tahun 2020 di Provinsi Sulawesi Utara adalah sebagai berikut
1 Bea Masuk
- Hampir seluruh perusahaan di bidang pertambangan dan bidang lainnya untuk
sementara menghentikan kegiatan importasinya mengingat sebagian besar
komoditas berasal dari negara yang terdampak Covid-19
Grafik 25 PBB per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam juta)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
Grafik 24 PPN dan PPnBM per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
8
- Penerimaan Bea Masuk dari sektor barang bawaan penumpang menurun hal
ini dikarenakan adanya penutupan penerbangan langsung dari luar negeri
- Penerimaan Bea Masuk dari Pos Lalu Bea tidak terlalu dipengaruhi dampak
Covid-19
2 Bea Keluar
Penerimaan bea keluar di provinsi Sulawesi Utara masih bersumber pada ekspor
produk Crude Palm Oil (CPO) dan produk turunannya di Bitung Penerimaan bea
keluar dari PKE diprediksi akan mengalami peningkatan dan akan melampaui
target pada akhir tahun
3 Cukai
Penerimaan Cukai di Sulawesi Utara sebagian besar berasal dari produksi Pabrik
MMEA (Minuman Mengandung Etil Alkohol) Pemerintah setempat menghimbau
untuk menutup tempat
hiburan dalam rangka
menghindari penyebaran
Covid-19 Penutupan
tempat hiburan tersebut
mengakibatkan
menurunnya permintaan
konsumen MMEA sehingga
perusahaan Pabrik MMEA mengurangi jumlah produksi MMEA Hal tersebut
mengakibatkan menurunnya penerimaan cukai
Penerimaan Cukai hingga periode Semester I baru mencapai 2536 persen yaitu
Rp16 miliar dari target sebesar Rp631 miliar Sementara itu target penerimaan
Pajak Perdagangan Internasional yang berasal dari Bea Masuk telah mencapai
Rp912 miliar atau 7645 persen dari target Rp1193 miliar sedangkan Bea Keluar
telah mencatatkan realisasi Rp153 miliar atau 8095 persen dari target Rp189
miliar
e) Pendapatan Pajak Lainnya
Sampai dengan Semester I 2020 realisasi Pajak Lainnya mencapai Rp1952 miliar
atau sebesar 3559 persen dari target Rp5484 miliar Sumber pendapatan Pajak
Lainnya berasal dari pendapatan bea materai pendapatan pajak tidak langsung
lainnya dan pendapatan bunga penagihan pajak sehingga pos ini sebagian besar
berada di Kota Manado
2 Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP)
Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) merupakan seluruh penerimaan pemerintah
pusat yang bukan berasal dari penerimaan perpajakan Sampai dengan Semester I
Grafik 26 Bea Masuk Bea Keluar dan Cukai Prov Sulut sd Semester I TA 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJBC Sulbagtara
9
2020 realisasi PNBP di Sulawesi Utara sudah mencapai Rp59773 miliar atau 477
persen dari target Rp125421 miliar untuk tahun 2020 Realisasi PNBP Semester I
2020 mengalami penurunan 2137 persen dibandingkan dengan realisasi tahun
sebelumnya pada periode yang sama
B Belanja Negara
Belanja negara berperan
sebagai stimulus fiskal
dalam mendukung sektor
riil dan pertumbuhan
ekonomi Peningkatan
pagu belanja pemerintah
setiap tahunnya harus
disertai dengan
optimalisasi pelaksanaan
anggaran
KementerianLembaga Sebaliknya efisiensi belanja harus tetap dilakukan agar belanja
negara lebih berkualitas melalui penghematan belanja barang dan belanja yang tidak
prioritas subsidi yang lebih tepat sasaran serta mendorong pembangunan
infrastruktur daerah melalui anggaran Dana Bagi Hasil (DBH) dan Dana Alokasi Umum
(DAU)
1 Belanja Pemerintah Pusat
Penyerapan Belanja Pemerintah Pusat di Provinsi Sulawesi Utara menunjukkan tren
kenaikan yang proporsional
setiap bulannya dengan
capaian Rp295837 miliar
atau 3721 persen dari pagu
Rp794956 miliar sampai
dengan akhir Semester I
2020 Belanja Pegawai
masih mendominasi
realisasi belanja hingga
Semester I sebesar
Tabel 22 Penerimaan PNBP Prov Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Grafik 27 Tren Realisasi Belanja Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber MEBE diolah
Grafik 28 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi Belanja Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
10
Rp145693 miliar atau 4636 persen dari pagu Rp314280 miliar diikuti oleh Belanja
Barang sebesar 3296 persen kemudian Belanja Modal 2725 persen Sedangkan
untuk Belanja Bantuan Sosial sampai dengan akhir Semester I 2020 baru mencatatkan
realisasi 1098 persen
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Alokasi pagu TKDD Sulawesi Utara tahun 2020 sebesar Rp1262685 miliar meningkat
044 persen dari pagu tahun sebelumnya Sampai dengan akhir Semester I tahun 2020
Dana Alokasi Umum (DAU) dan Dana Bagi Hasil (DBH) di Sulut telah mencatatkan
realisasi belanja masing-
masing sebesar 5996
persen dan 5008 persen
Sementara itu realisasi
belanja DAK Fisik baru
sebesar Rp8963 miliar atau
638 persen dari pagu
Rp140468 miliar
sedangkan DAK Non Fisik
telah mencatatkan realisasi
sebesar Rp89517 miliar
atau 7965 persen dari pagu 112384 miliar Penyaluran Dana Desa dalam bentuk
Bantuan Langsung Tunai (BLT) sampai dengan akhir periode Semester I 2020 telah
mencapai Rp72532 miliar atau 5920 persen dari pagu Rp122524 miliar sedangkan
realisasi Dana Insentif Daerah (DID) sebesar Rp22252 miliar atau 6217 persen dari
total pagu Rp35794 miliar Perbandingan Pagu dan Realisasi TKDD dapat dilihat pada
grafik berikut
Terdapat penyesuaian pagu TKDD di bulan April 2020 melalui Peraturan Menteri
Keuangan (PMK) Nomor 35 Tahun 2020 tentang Pengelolaan Transfer Ke Daerah dan
Dana Desa Tahun Anggaran 2020 Dalam Rangka Penanganan Pandemi Corona Virus
Disease 2019 (COVID-19) danatau Menghadapi Ancaman yang Membahayakan
Perekonomian Nasional
3 Pengelolaan BLU
Terdapat 5 (lima) instansi pemerintah yang berstatus BLU di Provinsi Sulawesi Utara
Pada tahun 2020 terdapat penambahan dua satker BLU yaitu Rumkit TkIII RW
Monginsidi dan Politeknik Kesehatan Manado sehingga diharapkan dapat memberikan
stimulus yang lebih baik untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat
Grafik 29 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi TKDD Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
11
Kedepannya satker tersebut masih perlu pembinaan yang intensif sehingga dalam
masa transisi pelaksanaan kegiatan operasionalnya tidak mengalami kendala yang
akan berdampak terhadap kualitas layanan kepada masyarakat
Secara umum realisasi belanja keseluruhan satker BLU sudah berada pada kisaran
50 persen kecuali
Universitas Sam Ratulangi
yang baru mencatatkan
realisasi sebesar 2616
persen dikarenakan
karena adanya proses
penyesuaian nomenklatur
dan aktivitas perkuliahan
yang dilaksanakan secara daring sehingga memangkas biaya operasional Dari sisi
performa hanya Unsrat dan Poltekes Manado yang menunjukkan perbaikan dibanding
tahun 2019 Beralihnya kegiatan belajar mengajar menjadi metode daring berimbas
pada turunnya biaya operasional BLU dimaksud sedangkan pada BLU bidang
kesehatan mengalami kenaikan biaya operasional sehubungan dengan pandemi
Covid-19
4 Manajemen Investasi Pusat
a Permasalahan outstanding pinjaman pemerintah pusat kepada pemerintah daerah
di Sulut telah dilakukan melalui kebijakan debt swap untuk hutang bunga pada Kota
Bitung dan Kota Manado serta pengalihan pinjaman ke Pemda untuk pinjaman
PDAM Sangihe Progres pelaksanaan proyek debt swap Kota Bitung telah selesai
di verifikasi oleh Dit SMI sedangkan debt swap Kota Manado masih akan berjalan
sampai dengan akhir tahun 2020 Selanjutnya untuk penyelesaian hutang PDAM
Kab Kep Sangihe telah dialihkan ke Pemda Kab Kep Sangihe
b Hasil monitoring laporan penyaluran KUR di Sulut pada SIKP menunjukkan bahwa
jumlah realisasi KUR sebesar Rp377 miliar pada 9813 debitur dengan rata-rata
pinjaman sebesar Rp3845 juta
c Penyaluran Kredit Ultra Mikro (UMi) di wilayah Sulawesi Utara mencapai Rp266
miliar pada 490 debitur dengan rata-rata pinjaman Rp542 juta
C Prognosis Realisasi APBN
Proyeksi realisasi APBN Semester II 2020 dilakukan secara empiris menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
Tabel 22 Performa Operasional Satker BLU sd Triwulan II 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Laporan Operasional e-Rekon DJPb
12
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecasting peramalan jangka
pendek Pengolahan data statistik menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 dengan
Variabel yang digunakan adalah realisasi APBN bulanan tahun 2013-2019 yang
bersumber dari Aplikasi Monev PA dan OMSPAN Untuk pendapatan (Perpajakan dan
PNBP) yang digunakan adalah angka realisasi 84 bulan (n= 84 ) sedangkan Belanja
Negara menggunakan data persentase realisasi bulanan (n= 84) kecuali Belanja
Modal yang menggunakan data persentase realisasi bulanan periode April-Desember
(n=63) mengingat pergerakan yang signifikan atas realisasi jenis belanja barang dan
modal terjadi pada periode tersebut (bulan 1-3 bersifat outlier) Proyeksi Transfer
Daerah menggunakan data persentase realisasi bulanan tahun 2015 sd 2019 dari
SIMTRADA (n=60) Hasil ringkas analissi dapat dilihat di bawah sedangkan hasil
pengolahan keseluruhan terdapat pada Lampiran I
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (012)-Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 = Rp 542462
Miliar
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
9329 dari total Pagu Belanja
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
812 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
8418 dari total Pagu Belanja Modal
Prognosis Transfer Daerah (Angka dalam persen)
ARIMA (302) ndash Signifikan
Total Proyeksi Semester II 2020 =
5852 dari total Pagu Transfer
13
Pendapatan Sulut hingga akhir tahun diperkirakan mencapai Rp488216 miliar atau
turun 04 Selain dampak akibat penurunan perekeonomian secara makro kontraksi
pendapatan negara disebabkan adanya berbagai insentif pajak yang diberikan
pemerintah sebagai bagian upaya Pemulihan Ekonomi Nasional Pertumbuhan belanja
modal yang turun hingga 54 lebih disebabkan oleh turunnya pagu akibat realokasi
anggaran KL yang mencapai lebih dari 50 Sedangkan belanja barang diprediksi
menurun cukup tajam sebagai efisiensi akibat pembatasan aktivitas kegiataan
perkantoran akibat Covid-19 Tabel 23 Prognosis Realisasi APBN sampai dengan Semester II TA 2020
UraianPagu
Target
Realisasi
Sem I
2020 (Rp)
Prognosis
TA 2020
(Rp)
Prognosis
TA 2020
()
Prognosis
Semester
II 2020
(Rp)
Realisasi
Tahun 2019
(Rp)
Growth
()Keterangan
Pendapatan 581864 193185 488216 84 295031 489940 -04
Kemenkeu memprediksi
penurunan penerimaan
sebesar 10 akibat covid
Belanja
Bel Pegawai 314428 145698 293346 93 147648 304936 -38
Bel Barang 337651 112078 274174 81 162096 357960 -234
Bel Modal 140593 38782 118358 84 79576 257157 -540
Transfer
Daerah1262687 700576 1220765 97 520189 1401955 -129
Terdapat penyesuaian pagu
transfer daerah akibat covid
Telah dilakukan realokasi
pagu belanja oleh masing-
masing KL
14
BAB III PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN APBD
Perkembangan kinerja APBD seluruh pemda di Sulawesi Utara sd triwulan II 2020
menunjukkan penurunan dibanding periode yang sama tahun 2019 khususnya dari sisi PAD Hal
tersebut tidak terlepas dari imbas pandemi Covid-19 yang menghambat berbagai kegiatan
perekonomian sehingga mempengaruhi pola realisasi pendapatan maupun belanja daerah Secara
rinci perkembangan APBD pemerintah daerah lingkup Provinsi Sulawesi Utara dapat dilihat pada
tabel berikut
Tabel Perkembangan APBD Lingkup Prov Sulut sd Triwulan II TA 2020 (dalam miliar Rupiah)
Sumber LRA Pemda dan Simtrada DJPK data sementara
15
Dampak pandemi Covid-19 terhadap realisasi belanja APBD terlihat dari tingginya
realisasi belanja hibah dan belanja tak terduga di semester I TA 2020 dan rendahnya
belanja barang akibat berkurangnya kegiatan operasional perkantoran yang lebih banyak
dilakukan melalui sistem Work from Home (WFH) Untuk selanjutnya perlu dilakukan
percepatan realisasi belanja di semester II TA 2020 guna membantu mengakselerasi
perekonomian yang terhambat pandemi covid-19
A Pendapatan Daerah
Realisasi pendapatan daerah hingga triwulan II 2020 secara agregat telah mencapai
44 persen dari target Secara proporsional sumber penerimaan terutama yang berasal dari
transfer pemerintah pusat sebesar 84 persen (Rp6771 miliar) dan PAD sebesar 12 persen
(Rp9462 miliar) Hal tersebut menunjukan rendahnya tingkat kemandirian pemda di
Sulawesi Utara
1 Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Sampai dengan triwulan II 2020 realisasi PAD pemda lingkup Sulawesi Utara mencapai
38 persen dari target Dari total realisasi tersebut kontribusi terbesar disumbang oleh
Pemprov Sulut yang
mencapai 599 persen
Sementara pada tingkat
kabupatenkota realisasi
terbesar berturut-turut
disumbang oleh Kota
Manado Kab Minahasa
Utara Kab Minahasa dan
Kota Bitung Dominasi
penerimaan PAD keempat
daerah tersebut tak terlepas
dari faktor geografis yang
strategis sebagai pusat
perekonomian selain
topangan SDA penghasil PAD Hasil Analisa Metode Klassen LQ dan Shift Share
yang disajikan pada KFR Tahunan 2019 Kanwil DJPb Provinsi Sulawesi Utara
menunjukkan sektor unggulan masing-masing daerah yaitu Kota Manado
Penyediaan Akomodasi Makan dan Minum Kota Bitung Transportasi dan
Pergudangan Kabupaten Minahasa Konstruksi dan Sektor Unggulan dan Kab
Minahasa Utara Pertambangan dan Penggalian
Grafik Kontribusi Pemda thd Total Realisasi PAD Sulut sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Prov Sulawesi
Utara 599
Kab Minahasa
29
Kota Bitung
28
Kota Manado
136
Kab Minut 33
Prov Sulawesi Utara
KabBolmong
Kab Minahasa
Kab Sangihe
Kota Bitung
Kota Manado
Kab Talaud
Kab Minsel
Kota Tomohon
Kab Minut
Kota Kotamobagu
Kab Mitra
Kab Bolmut
Kab Sitaro
Kab Boltim
Kab Bolsel
16
a Penerimaan Pajak Daerah
Realisasi Pajak Daerah agregat sampai dengan triwulan II 2020 lingkup Provinsi Sulut
sebesar Rp6441 miliar
atau sebesar 37 persen
dari target
Pada tingkat KabKota
Pemkot Manado tercatat
sebagai daerah
penyumbang pajak daerah
terbesar yaitu sebesar
Rp9105 miliar Namun
angka tersebut jauh
menurun dibanding periode
yang sama tahun sebelumnnya yang mencapai Rp2204 miliar dan juga baru 26 dari
target yang ditetapkan di awal tahun Dampak pandemi sangat mempengaruhi pajak
daerah Kota Manado mengingat penurunan drastis salah satu sumber utamanya yakni
Pajak Hotel dan Pajak Rumah Makan Penurunan jumlah wisatawan yang mencapai
99 akibat ditutupnya penerbangan internasioanal serta insentif pajak yang diberikan
pemerintah daerah menjadi penyebab hilangnya potensi pajak daerah di sektor ini
b Penerimaan Retribusi Daerah
Penerimaan Retribusi Daerah Sulut hingga triwulan II 2020 secara agregat sebesar
Rp1458 miliar atau 42
persen dari target
tumbuh sebesar 23
persen dibanding
capaian kuartal II di
tahun sebelumnya
Kota Kotamobagu
tercatat sebagai
daerah dengan
penerimaan retribusi
terbesar semester pertama pada dua tahun terakhir yang sumber utamanya berasal
dari Retribusi Layanan Kesehatan yang mencapai Rp17 miliar di tahun 2020
Grafik Perbandingan Realisasi Pajak Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Retribusi Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
17
c Penerimaan Hasil Kekayaan yang dipisahkan
Secara agregat realisasi pos Penerimaan Hasil Kekayaan yang Dipisahkan di Sulut
tercatat pada triwulan II
2020 sebesar Rp602
miliar atau 74 persen dari
target yang telah
ditetapkan
Tingginya penerimaan
daerah dari pos
penerimaan ini terutama
ditopang peningkatan
kinerja BUMD (terutama
Bank Sulutgo) yang berdampak pada besarnya pembagian deviden ke semua pemda
d Lain-Lain PAD Yang Sah
Pendapatan bunga
menjadi sumber
utama sektor ini atas
dana simpanan
Pemda dari
pendapatan dan
SILPA TA
sebelumnya yang
cukup besar terutama di Pemerintah Kota Manado
2 Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat
Realisasi pendapatan transfer pemerintah pusat sd triwulan II tahun 2020 ke pemda
lingkup Provinsi Sulut telah mencapai Rp67 triliun atau 48 persen dari target
Dibandingkan periode yang sama tahun lalu capaian realisasi pada periode laporan ini
tidak ada perbedaan yang signifikan Komposisi realisasi pendapatan transfer daerah
sebagian besar berasal dari transfer DAU yang mencapai 85 persen selanjutnya DAK
sebesar 3 persen Dana Penyesuaian sebesar 9 persen dan DBH sebesar 3 persen
Tingginya dana DAU sejalan dengan penguatan desentralisasi pemerintah pusat di
daerah Sementara itu hal yang perlu mendapat perhatian adalah masih rendahnya
realisasi DAK Fisik lingkup Sulawesi Utara yang mencerminkan kinerja pelaksanaan
kegiatan yang belum maksimal Sampai dengan akhir Juni 2020 dana DAK fisik baru
terealisasi sebesar Rp8963 miliar dari pagu Rp14 triliun
Grafik Perbandingan Realisasi Kekayaan Yang Dipisahkan (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Lain-Lain PAD yang Sah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
18
3 Lain-Lain Pendapatan Daerah yang Sah
Capaian realisasi pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah sd triwulan II 2020
sebesar 20 persen dari target yang telah ditetapkan Hanya beberapa pemda yang
memasang target untuk pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah
B Belanja Daerah
1 APBD Berdasarkan Jenis Belanja
Kinerja penyerapan anggaran daerah untuk periode sampai dengan triwulan II 2020 tidak
jauh berbeda dengan periode yang sama tahun 2019 Realisasi belanja daerah secara
keseluruhan (Pemprov dan PemkabPemkot) sebesar Rp59 triliun atau sebesar 31
persen dari pagu
Grafik Perbandingan Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
Grafik Proporsi Pagu Belanja dan Persenatase Realisasi sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
19
Ditinjau dari komposisi realisasi belanja daerah belanja pegawai masih mendominasi
belanja daerah di seluruh pemda lingkup Provinsi Sulawesi Utara ditunjang dengan
adanya pencairan THR bagi PNS pada bulan Mei 2020 Sementara realisasi belanja
modal yang paling berdampak bagi perekonomian baru terealisasi sebesar 8 persen
Pos belanja pembeda di tahun 2020 adalah belanja tak terduga yang telah terealisasi
sebesar Rp103 miliar jauh melebihi pagu awal yang hanya Rp41 miliar serta
dialokasikannya Belanja lainnya sebesar Rp14 triliun sebagai bagian dari penanganan
pandemi Covid-19 Bahkan total realisasi kedua pos tersebut dua kali lipat dari realisasi
belanja modal
2 Rasio Belanja
Salah satu arah kebijakan Pemerintah untuk meningkatkan kualitas belanja dan
akuntabilitas pengelolaan keuangan daerah serta untuk menjamin ketersediaan
kuantitas dan kualitas pelayanan dasar bagi masyarakat adalah dengan meningkatkan
rasio belanja modal dan mengurangi rasio belanja pegawai terhadap total belanja
daerah Untuk itu dalam RPJMN tahun 2020-2024 memiliki sasaran Terwujudnya
Indonesia Maju yang Berdaulat Mandiri dan Berkepribadian Berlandaskan
Gotong-Royong dan diharapkan rata-rata belanja modal seluruh pemda telah
mencapai 30 persen dan rata-rata belanja pegawai mencapai 35 persen untuk
kabkota dan 13 persen untuk provinsi pada tahun 2020
Grafik Rasio Belanja Pegawai dan Rasio Belanja Modal (Pagu) APDB Tahun 2020
Sumber LRA Pemda diolah
30
46 47 5040 36
4751
45 41 41 4133
4133 37 39
25
20 1718
1721
2017
2320 20
31
3124
32 22 22
Belanja Pegawai Belanja Modal
20
Pada APBD TA 2020 terdapat dua Pemda yang menganggarkan belanja pegawai
dibawah target 35 persen RPJMN 2020-2024 yaitu Kab Bolaang Mongondow Timur dan
Kab Bolaang Mongondow Utara Sementara itu Pemda Kab Bolaang Mongondow
Utara dan Pemda Kab Bolaang Mongondow Timur dan Kab Minahasa Tenggara
adalah pemda yang proporsi anggaran belanja modalnya di atas 30 persen Rendahnya
rasio belanja modal di sebagian besar pemda di Sulawesi Utara tahun 2020 disebabkan
rata-rata pemda yang sangat bergantung pada anggaran DAK Fisik untuk kegiatan
belanja modal Selain itu juga terdapat realokasi dan refocusing APBD akibat pandemi
Covid-19 yang wajib dilakukan oleh Pemerintah Daerah
C Prognosis Realisasi APBD sampai dengan Triwulan IV
Proyeksi realisasi APBD Semester II dilakukan secara empiris sama dengan proyeksi
APBN yakni dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) dan menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 Variabel yang digunakan
dalam melakukan proyeksi Pendapatan dan Belanja adalah realisasi triwulanan tahun
2013-2020 yang bersumber LRA Pemda Untuk pendapatan yang digunakan adalah
angka realisasi untuk 28 periode (n=28) sedangkan untuk Belanja (Barang dan Modal)
menggunakan data persentase realisasi triwulan II-IV (n=21) Hasil ringkas dapat dilihat
di bawah sedangkan hasil pengolahan data keseluruhan terdapat pada Lampiran II
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (011)
Total Proyeksi 2020 =
Rp1832209
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (002)
Total Proyeksi 2020 = 9365 dari total
Pagu Belanja Pegawai
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7523 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7903 dari total Pagu Belanja Modal
21
Proyeksi realisasi pendapatan Pemda sebesar Rp1832209 miliar namun nilai yang
digunakan dalam perhitungan adalah realisasi dengan kondisi normal Dengan adanya
pandemi diprediksi terdapat penurunan pendapatan sebesar 20 dengan
pertimbangan asumsi Kementerian Keuangan dan capaian realisasi hingga semester I
sehingga angka proyeksi 2020 adalah sebesar Rp1465767 miliar Belanja barang
akan megalami penurunan terbesar dengan adanya efisiensi kegiatan perkantoran
yang cukup besar dengan adanya WFH hingga rapatsosialisasi yang bersifat daring
serta pembatasan perjalanan dinas
Sedangkan Belanja Modal Pemda diprediksi akan terserap sebesar 79 dengan
mempertimbangkan capaian realisasi Semester I yang cukup rendah namun nilai
kontrak DAK Fisik yang merupakan sumber belanja modal terbesar pemda tercatat
mencapai 97 (data per 21 Juli 2020) Dengan demikian penyerapan belanja modal
berpotensi akan melonjak di dua kuartal akhir TA 2020
Prognosis Realisasi APBD Lingkup Provinsi Sulawesi Utara Tahun 2020 (dalam miliar)
22
BAB IV
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN
ANGGARAN KONSOLIDASIAN (APBN DAN APBD)
A Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian
Dari Laporan
Keuangan Pemerintah
Konsolidasian (LKPK)
Kanwil DJPb Prov Sulut
Semester I 2020 tampak
capaian positif dibandingkan
peiode yang sama di tahun
2019 pada semua pos baik
pendapatan maupun
belanja Penurunan pada
detail pos mampu di cover
oleh pos lainnya
B Pendapatan Konsolidasian
1 Analisis Proporsi dan Perbandingan
Perpajakan masih mendominasi sumber penerimaan baik di Pusat maupun Daerah
Sumber utama penerimaan pajak dari sektor
usaha adalah sektor perdagangan perkebunan
dan industri serta pemerintahan sedangkan
ditinjau dari daerah Kota Manado dan Kota
Bitung sebagai pusat perdagangan dan industri
merupakan sumber utama perpajakan
Sedangkan porsi PNBP sebagian besar
bersumber dari penerimaan BLU sektor
Kesehatan (RS Kandou RS Bhayangkara dan
RS Monginsidi) dan sektor pendidikan
(Universitas Sam Ratulangi dan Poltekkes
Manado)
Perbandingan Penerimaan
Pusat amp Daerah Semester I 2020
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Tabel Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian Sulut Semester I 2020 (miliar Rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
23
Demikian juga dengan porsi penerimaan daerah dimana penerimaan pajak masih
dominan dibanding PNBP Pajak kendaraan bermotor masih menjadi andalan
penerimaan pajak daerah Sedangkan PNBP Daerah disokong dari retribusi daerah
maupun hasil kekayaan daerah yang dipisahkan seperti deviden dan Jasa Giro Kas
Daerah
2 Analisis Perubahan
Pendapatan konsolidasian selain dana transfer mengalami penurunan yang bersumber
baik dari pendapatan pusat maupun daerah
Penurunan pendapatan tersebut disebabkan
terutama oleh pembatasan aktivitas akibat pademi
corona termasuk kegiatan perekonomian yang
akhirnya berimbas pada pendapatan negara
(Pajak dan PNBP)
Pendapatan daerah mengalami penurunan yang
lebih dalam jika dibandingkan dengan pendapatan
pusat Penurunan drastis terutama pada pajak hotel dan restoran yang hanya mencapai
Rp5384 miliar turun 689 dibanding periode semester I tahun 2019 yang mampu
membukukan Rp16874 miliar Ditutupnya penerbangan internasional akibat Covid-19
sangat mempengaruhi sektor pariwisata yang berimbas pada penurunan tingkat hunian
kamar hotel dan ditutupnya beberapa restoran besar yang sering dikunjungi wisatawan
asing Selain itu terdapat inisiatif positif pemerintah daerah yang bersedia memberikan
kebijakan relaksasi pajak terhadap usaha-usaha di sektor pariwisata agar mampu
bertahan di masa sulit ini meski pendapatan daerah akan mengalami penurunan
Sedangkan penurunan dari penerimaan pajak kendaraan bermotor menggambarkan
tendensi penundaan pembayaran pajak oleh sebagian masyarakat akibat penurunan
bahkan hilangnya sumber pendapatan masyarakat dengan adanya pembatasan
kegiatan perekonomian
Perubahan Total Pendapatan
Pusat amp Daerah Selain Dana
Transfer (miliar rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
24
3 Analisis Pertumbuhan Ekonomi terhadap kenaikan realisasi pendapatan
konsolidasian
Melambatnya pertumbuhan ekonomi regional y-to-y menunjukkan korelasi positif
dengan penerimaan perpajakan maupun PNBP Konsolidasian Pendapatan
konsolidasian turut mengalami penurunan dibanding periode sebelumnya PDRB yang
bersumber dari pertumbuhan sektor pertanian sebagai kontributor terbesar PDRB Sulut
mampu meredam penurunan PDRB secara keseluruhan Sektor Perdagangan besar
dan eceran transportasi dan pergudangan dan sektor akomodasirumah makan
menjadi sektor yang
paling merasakan dampak
corona sekaligus
berpengaruh besar
terhadap penurunan
pendapatan negara
konsolidasian Provinsi
Sulawesi Utara
C Belanja Konsolidasian
1 Analisa Proporsi dan Perbandingan
Proporsi realisasi belanja antara pusat dan daerah
untuk Semester I tahun 2020 menunjukkan
perbedaan yang signifikan Belanja barang sangat
dominan di pusat sedangkan belanja daerah
didominasi oleh belanja pegawai Hal yang perlu
menjadi perhatian adalah serapan belanja modal
khususnya daerah yang sangat rendah
Terhambatnya berbagai kegiatan tender hingga
pelaksanaan kegiatan akibat pembatasan
aktivitas akibat pandemi corona menjadi alasan
utama lambatnya realisasi belanja modal Selain
itu rendahnya realisasi DAK Fisik yang sebagian besar merupakan kegiatan berupa
belanja modal turut menyebabkan rendahnya realisasi belanja modal daerah
2 Analisis Perubahan
Realisasi belanja konsolidasian Sulut semester I 2020 tercatat sebesar Rp861153
miliar dengan struktur belanja relatif sama dari periode yang sama tahun sebelumnya
Belanja operasional masih mendominasi komposisi belanja konsolidasian
Tabel Realisasi Pendapatan Konsolidasi PusatDaerah amp
Pertumbuhan Ekonomi Pro Sulut Periode Triwulan II
Tahun 2019 dan 2020 (dalam miliar)
Sumber GFS BPS Sulut diolah
25
Terjadi penurunan porsi belanja barang
konsolidasian yang cukup drastis dari
356 di tahun 2019 menjadi 308 di
tahun 2020 yang disebabkan karena
perkantoran yang melakukan sistem WFH
akibat pandemi corona sehingga biaya
operasional kantor mengalami penurunan
Sedangkan peningkatan belanja pegawai
karena pembayaran gaji ke-14 (THR) di
bulan Juni
3 Analisis dampak kebijakan fiskal kepada indikator ekonomi regional
Kebijakan fiskal pemerintah terutama dari sisi belanja diharapkan mampu berkontribusi
secara optimal tidak hanya pertumbuhan ekonomi regional namun juga terhadap
pemerataan
pendapatan
maupun
peningkatan
daya beli
masyarakat Hal
tersebut dapat
dilihat dari perubahan berbagai indikator ekonomi regional
Data di atas menunjukkan bahwa penurunan realisasi belanja pemerintah di Sulut
sebesar -721 sementara pada periode yang bersamaan terjadi penurunan nilai
inflasi hingga -583 Peningkatan angka pengangguran pada bulan Februari 2020
lebih disebabkan penambahan jumlah usia angkatan kerja yang mencapai 30 ribu jiwa
namun tidak mampu terserap oleh lapangan kerja Meskipun tidak terdapat penjelasan
secara langsung atas dampak belanja pemerintah namun demikian dapat disimpulkan
bahwa perlambatan government spending turut mempengaruhi berbagai indikator
ekonomi regional
Korelasi Antara Belanja Pemerintah Terhadap Beberapa
Indikator Ekonomi Regional
Sumber GFS BPS Sulut diolah
26
Deflasi yang terjadi di Sulawesi Utara sebenarnya lebih dikarenakan sisi demand
masyarakat yang menahan diri untuk tidak belanja dengan adanya pandemi Covid-19
sehingga supply barang cukup melimpah Yang patut diwaspadai adalah pada saat
pembatasan sosial sudah dilonggarkan sehingga masyarakat dapat beraktivitas
kembali secara normal namun persediaan barang kurang tersedia di pasar maka akan
berdampak pada peningkatan potensi inflasi Hal yang harus dilakukan pemerintah
daerah adalah memanfaatkan dana yang ada untuk memastikan ketersediaan supply
barang dan jasa tetap terjamin Selain itu proyek pemerintah perlu dialihkan ke jenis
kontrak padat karya agar mampu menarik lebih banyak pekerja sekaligus menekan
angka pengangguran di tengah banyaknya kasus PHK akibat Covid-19
D Analisis Kontribusi Pemerintah Dalam Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Berdasarkan data BPS
perekonomian Sulawesi Utara pada
Q2 mengalami penurunan
pertumbuhan y-o-y sebesar minus
389 persen lebih tinggi
dibandingkan dengan pertumbuhan
ekonomi nasional sebesar minus
532 persen Ditinjau dari sisi
pengeluaran pemerintah (G) pada
komponen PDRB terjadi peningkatan kontribusi dari tahun ke tahun Kontribusi
Pengeluaran Pemerintah (APBN amp APBD) terhadap PDRB untuk Triwulan II 2020
sebesar 1759 persen turun sebesar 07 persen dibanding periode yang sama tahun
sebelumnya
Data korelasi pertumbuhan realisasi belanja pemerintah per triwulan II 2020 (y-o-y)
dengan laju pertumbuhan berbagai sektor lapangan usaha di Sulut menunjukkan bahwa
realisasi belanja pemerintah yang minus berkorelasi positif terhadap pertumbuhan di
hampir semua sektor lapangan usaha yang juga menunjukkan penurunan Hal tersebut
mengindikasikan keterkaitan dan peran belanja pemerintah terhadap pertumbuhan
berbagai sektor pada PDRB Belanja pemerintah kurang mampu memberikan
dukungan terhadap berbagai sektor lapangan usaha sekaligus meredam pelemahan
perekonomian global akibat pandemi Covid-19
4743 4749 48 46
1706 1768 186 179
3434 3474 34 33
116 009 00 03
2017 2018 2019 2020
Distribusi G pada PDRB Triwulan II
C G I X-M
27
Dua sektor lapangan usaha yang
dipastikan terdampak dan
teridentifikasi di awal pandemi adalah
sektor Akomodasi Makanan dan
Minuman dan Transportasi yang
merupakan imbas melemahnya sektor
pariwisata dengan ditutupnya
penerbangan internasional Bandara
Sam Ratulangi Seharusnya inilah
yang menjadi perhatian khusus
pemerintah bagaimana mengalihkan
sementara perekonomian sektor
tersebut ke sektor lain melalui
penyediaan lapangan usaha alternatif
untuk pengusaha dan tenaga kerja
yang terdampak
Tumbuhnya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan dan sector
Industri Pengolahan terkait dengan
komoditas utama Sulawesi Utara yakni Kopra Pertanian Kelapa dan Pengolahan Kopra
juga menjadi modal utama konsistensi ekspor Sulawesi Utara Kedua sektor tersebut
juga mampu menjaring tenaga kerja informal yang cukup besar Dari ketiga fakta
tersebut dapat dijadikan langkah strategis selanjutnya bagi pemerintah daerah di
Sulawesi Utara untuk memberikan dukungan pada kedua sektor tersebut baik dari sisi
kebijakan maupun permodalan agar mampu bertahan dan bahkan tumbuh Dengan
demikian kedua sektor tersebut mampu menjadi penahan resesi sekaligus dapat
membuka lapangan kerja alternatif di tengah penuruan kinerja sektor lainnya
Korelasi antara Belanja Pemerintah terhadap Pertumbuhan Sektor Lapangan
Usaha
SektorVariabel Growth
Belanja Pemerintah -721 Pertanian Kehutanan dan Perikanan 147 Pertambangan dan Penggalian -347 Industri Pengolahan 524 Pengadaan Listrik dan Gas 560 Pengadaan Air Pengelolaan Sampah Limbah dan Daur Ulang 376 Konstruksi -804 Perdagangan Besar dan Eceran Reparasi Mobil dan Sepeda Motor -090
Transportasi dan Pergudangan -3149 Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum -5028
Informasi dan Komunikasi 1577 Jasa Keuangan dan Asuransi 1250 Real Estate -128
Jasa Perusahaan -974 Adm Pemerintahan Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib -502 Jasa Pendidikan -069 Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 349 Jasa lainnya -1311
Sumber GFS Sulut BPS Sulut diolah
28
BAB V
ISU REGIONAL DAMPAK KORONA TERHADAP
PEREKONOMIAN SULAWESI UTARA
Dampak Covid-19 selama hampir 5 (lima) bulan terakhir di Indonesia
memerlukan penanganan yang komprehensif dan extraordinary oleh pemerintah
melalui berbagai strategi dan kebijakan yang terukur dan bersinergi baik
pemerintah pusat maupun pemerintah daerah Dari sisi ekonomi pandemi Covid-
19 berdampak pada dua sisi baik konsumsi maupun produksi Pembatasan sosial
berujung pada berhentinya aktivitas dan turunnya kinerja perekonomian
Perkembangan kasus pandemi COVID-19 di Sulawesi Utara
Berdasarkan data per tanggal
30 Juni 2020 tercatat sebanyak
1109 kasus positif di Sulawesi
Utara yang sebagian besar
terdapat di Kota Manado
Dengan dibukanya sejumlah
laboratorium pengujian sampel
Covid-19 yakni di Balai Teknik
Kesehatan Lingkungan dan
Pencegahan Penyakit
(BTKLPP) di Mapanget Kota
Manado dan RSUP Prof
Kandou Manado jumlah pasien
yang terkonfirmasi positif
mengalami peningkatan yang
cukup signifikan Selain itu dengan dilonggarkannya pembatasan dan dibukanya
beberapa pusat perbelanjaan (the new normal) menjadi salah satu faktor
meningkatnya jumlah masyarakat yang terkonfirmasi positif Covid-19
Pemerintah Daerah telah melakukan berbagai upaya pencegahan penyebaran virus
COVID-19 di Sulawesi Utara melalui berbagai kebijakan dan aturan diantaranya
dengan meniadakan kegiatan belajar mengajar di sekolah (Study from Home)
mengurangi kegiatan perkantoran (Work From Home) menutup tempat hiburan
29
yang dapat mengundang
kerumumunan orang hingga
penghentian sementara berbagai
kegiatan keagamaan di Rumah
Ibadah
Dampak COVID-19 terhadap
perekonomian Sulawesi Utara
Gambaran perekonomian Sulawesi
Utara selama enam bulan terakhir
tercermin dalam Indeks Harga
Konsumen (IHK) yang dirilis oleh BPS Sulut Dari tabel tersebut terlihat bagaimana
perekonomian Sulawesi Utara menurun drastis mulai bulan Maret 2020 sejak
ditetapkannya wabah Covid-19 di Indonesia serta ditutupnya penerbangan
internasional di Bandara Sam Ratulangi Manado Untuk pertama kalinya Sulawesi
Utara mengalami deflasi tahun kalender selama enam bulan berturut-turut akibat
adanya social distancing dalam rangka pencegahan Covid-19
Dari sisi tenaga kerja berdasarkan data Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi
Provinsi Sulawesi Utara hingga 26 Mei 2020 tercata ada 681 perusahaan yang
terdampak dengan jumlah total pekerja sebanyak 8416 orang dan dari angka
tersebut 6952 pekerja yang dirumahkan Selain itu tercatat pula sebanyak 72
perusahan yang melakukan Pemutusan Hubungan Kerja dengan jumlah tenaga
kerja sebanyak1424 orang
Dari sektor lapangan usaha terbesar sumber pembentuk PDRB Sulut semua
menunjukkan penurunan
dan hanya Industri
Pengolahan yang
menunjukkan kenaikan
Gambaran atas dampak
Covid-19 adalah
penurunan sektor
akomodasi makanan dan
minuman serta transportasi yang sangat drastis sebagai imbas ditutupnya bandara
Sam Ratulangi sehingga sektor pariwisata mengalami penurunan
Indeks Harga Konsumen Sulawesi Utara 2020
30
Peran Fiskal dalam penanganan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara
Sejak diumumkannya pandemi Covid-19 di Indonesia pemerintah melakukan gerak
cepat dengan menerbitkan berbagai aturan dan pedoman di semua bidang baik
pemerintahan kesehatan pendidikan sosial dan tak terkecuali sektor keuangan
Peraturan Pengganti Undang-Undang dikeluarkan untuk memberikan kelonggaran
defisit APBN yang
sebelumnya hanya
maksimal 3 dari
PDB guna
menahan dampak
Covid-19 terhadap
ancaman resesi
melalui program
Pemulihan Ekonomi Nasional Dari sisi demand pemerintah berusaha menjaga
konsumsi melalui sokongan atas daya beli masyarakat khususnya melalui bantuan
sosial Konsumsi rumah tangga merupakan penopang terbesar pertumbuhan di
Indonesia tak terkecuali Sulawesi Utara
Sedangkan dari sisi produksi pemerintah telah mengalokasikan insentif pajak
(Rp123 triliun) subsidi bunga kredit (Rp34 triliun) hingga program Penempatan
Dana Pemerintah (Rp876 triliun) pada perbankan agar dapat dikucurkan pada
sektor bisnis dengan bunga rendah
Selanjutnya postur APBN telah dilakukan perubahan setidaknya sudah dua kali di
tahun 2020 melalui Perpres No 542020 dan terakhir Perpres No 722020 untuk
menjaga kualitas dan kesinambungan APBN Tahun Anggaran 2020 dalam rangka
pemenuhan kebutuhan penanganan pandemi Covid-19 dan atau menghadapi
ancaman yang membahayakan perekonomian nasional dan atau stabilitas sistem
keuangan Konsekuensi atas terbitnya Perpres tersebut adalah Pemerintah Daerah
diharuskan untuk turut melakukan refocusing dan realokasi APBD untuk penangan
Covid-19 di daerah masing-masing Seluruh Pemda di Sulawesi Utara telah
melakukan realokasi anggaran sebagai langkah awal penanggulangan Covid-19 di
daerah masing-masing
31
Sehubungan dengan hal-hal tersebut di atas untuk mengantisipasi dampak
perekonomian kesehatan sosial dan keuangan serta menahan timbulnya resesi
maka diperlukan
peningkatan kuantitas
dan kualitas belanja
pemerintah (government
spending) Menurunnya
pertumbuhan ekonomi di
Sulawesi Utara sampai
dengan Q2 2020
sebesar minus 389
persen diperlukan
adanya intervensi
pemerintah pusat dan
daerah untuk mengelola kebijakan fiskal yang tepat jumlah dan tepat sasaran
sebagai solusi menjaga pertumbuhan ekonomi di Sulawesi Utara Sebagai contoh
telah dilakukan kebijakan penempatan uang negara pada Bank Umum (termasuk
BPD SulutGo) untuk mendorong tingkat konsumsi dan produksi dalam
perekonomian Sulawesi Utara Disamping itu hal yang lebih penting adalah
menjaga alokasi fiskal agar ditujukan untuk menjamin kesinambungan
(sustainability) pembangunan sehingga kebijakan fiskal ditujukan tidak hanya untuk
kepentingan jangka pendek tetapi kepentingan pembangunan yang
berkesinambungan
Alokasi Belanja Daerah Untuk Penanganan COVID-19 (miliar rupiah)
Sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
No Pemda
Bidang kesehatan dan
hal-hal lain terkait
kesehatan dalam rangka
pencegahan danatau
penanganan COVID-19
Penyediaan
jaring
pengaman
sosial
Penanganan
dampak
ekonomi
Total
1 Pemprov Sulut 73128 9022 1500 83651
2 Kab Bolsel 5286 1000 209 6495
3 Kab Kep Sitaro 1697 997 2767 5461
4 KabMinahasa 7922 2854 939 11714
5 Kota Tomohon 1902 1114 1812 4827
6 Kota Manado 5174 6201 720 12095
7 Kab Mitra 2850 985 1206 5040
8 Kab Minsel 2289 547 050 2886
9 Kab Boltim 1693 3842 540 6074
10 Kab Kep Talaud 2391 835 510 3736
11 Kab Kep Sangihe 5478 998 158 6634
12 Kab Bolmut 8859 1212 249 10320
13 Kota Kotamobagu 7084 927 272 8283
14 Kab Bolmong 1058 4104 2971 8133
15 Kab Minut 5307 - 680 5987
16 Kota Bitung 2500 1563 4109 8171
TOTAL 134618 36200 18691 189509
(sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
Alokasi Belanja Daerah untuk penanganan Covid (dalam miliar Rupiah)
Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik Provinsi Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Prov Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Manado
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Tomohon
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Bitung
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Kotamobagu
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Tenggara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Timur
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Talaud
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Sangihe
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab KepSiau Tagulandanga Biaro
Kanwil DJPb Prov Sulut (2020) Government Financial Statistic Sem I Prov Sulawesi Utara TA 2020
Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Sulawesi Utara
Dit Pelaksanaan Anggaran Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi MEBE
Dit Sistem Manajemen Investasi Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi SIKP
Dit Akuntansi dan Pelaporan Keuangan Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi E-Rekon
Ditjen Perimbangan Keuangan Daerah Kemenkeu Aplikasi SIMTRADA Aplikasi SIKD
Dit Sistem Informasi dan Teknologi Perbendaharaan Aplikasi OMSPAN Dashboard MPN
Kanwil Ditjen Pajak Suluttenggomalut
Kanwil Ditjen Bea dan Cukai Sulawesi Bagian Utara
1
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBN
A Prognosis APBN-Pendapatan
Proyeksi Pendapatan dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data realisasi
Pendapatan (4xxxxx) bulanan periode 2013-2019
Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84 bulan
(n=84) untuk memprediksi penerimaan perpajakan 12
bulan ke depan (Jan-Desember) yang bersumber dari
monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata
2
Dari hasil pengujian terdapat lag pertama yang keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 tidak stasioner terhadap rata-rata sehingga perlu dilakukan differencing (d=1) Dari hasil
differencing dihasilkan jumlah lag pada ACF sebanyak tiga (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak empat (q = 5)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 1 dan q 5 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (215) ARIMA (214) ARIMA (213) ARIMA (212) ARIMA (211) ARIMA
(210) ARIMA (115) ARIMA (114) ARIMA (113) ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110)
ARIMA (015) ARIMA (014) ARIMA (013) ARIMA (012) ARIMA (011)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (215) AR 1 0927 tidak ARIMA (211) AR 1 0000 ya
AR 2 0995 tidak AR 2 0012 tidak
MA 1 0979 tidak MA 1 0000 ya
MA 2 0258 tidak Constant 0571 tidak
MA 3 0942 tidak ARIMA (210) AR 1 0000 ya
MA 4 0972 tidak AR 2 0000 ya
MA 5 0980 tidak Constant 0412 tidak
Constant 0000 ya ARIMA (115) AR 1 0880 tidak
ARIMA (214) AR 1 0056 tidak MA 1 0816 tidak
AR 2 0000 ya MA 2 0722 tidak
MA 1 0184 tidak MA 3 0847 tidak
MA 2 0040 ya MA 4 0971 tidak
MA 3 0000 ya MA 5 0707 tidak
MA 4 0068 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (114) AR 1 0913 tidak
ARIMA (213) AR 1 0615 tidak MA 1 0723 tidak
AR 2 0503 tidak MA 2 0709 tidak
MA 1 0738 tidak MA 3 0887 tidak
MA 2 0363 tidak MA 4 0934 tidak
MA 3 0729 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (113) AR 1 0748 tidak
ARIMA (212) AR 1 0521 tidak MA 1 0361 tidak
AR 2 0675 tidak MA 2 0294 tidak
MA 1 0314 tidak MA 3 0638 tidak
MA 2 0276 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
3
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (012) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (012)
7 Hasil forecasting Perpajakan 12 bulan ke depannya adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (012) dihasilkan proyeksi Pendapatan periode Jan ndash
Desember sebesar Rp542462 miliar Namun proyeksi tersebut menggunakan dasar realisasi
pendapatan dengan kondisi normal sedangkan Kmeneterian Keuangan memprediksi penerimaan
akan turun sebesar 10 Dengan demikian proyeksi pendapatan dengan ditambah asumsi Kemenkeu
menjadi Rp488216 miliar
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (112) AR 1 0440 tidak ARIMA (014) MA 1 0000 ya
MA 1 0057 tidak MA 2 0003 ya
MA 2 0071 tidak MA 3 0379 tidak
Constant 0001 ya MA 4 0838 tidak
ARIMA (111) AR 1 0115 tidak Constant 0002 ya
MA 1 0000 ya ARIMA (013) MA 1 0000 ya
Constant 0000 ya MA 2 0002 ya
ARIMA (110) AR 1 0004 ya MA 3 0247 tidak
Constant 0565 tidak Constant 0000 ya
ARIMA (015) MA 1 0000 ya ARIMA (012) MA 1 0000 ya
MA 2 0008 ya MS 10687 MA 2 0000 ya
MA 3 0197 tidak Constant 0000 ya
MA 4 0970 tidak ARIMA (011) MA 1 0000 ya
MA 5 0700 tidak MS 11287 Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
4
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai
Proyeksi Belanja Pegawai dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal (51xxxx) bulanan periode 2013-
2019 Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84
bulan (n=84) untuk memprediksi belanja 12 bulan ke
depan (2020) yang bersumber dari monevPA Software
pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -2 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
5
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Pegawai 12 bulan ke depannya
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Pegawai periode Januari ndashDesember
sebesar 9329 dari pagu
6
C Prognosis APBN-Belanja Barang
Proyeksi Belanja Barang dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka
pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Barang (52xxxx) bulanan periode
2013-2019 (n=84 bulan) untuk memprediksi
belanja Barang 12 bulan ke depan (2020)
bersumber dari monevPA Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = -2 sehingga
perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=1)
7
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 1)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Barang 12 bulan ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi
Belanja Barang 2020 sebesar 812 dari pagu
8
D Prognosis APBN-Belanja Modal
Proyeksi Belanja Modal dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data persentase realisasi
Belanja Modal (53xxxx) bulanan periode 2013-2019
mulai bulan april karena periode triwulan pertama
realisasi belanja modal relatif kecil Sehingga periode
(n) yand dipakai berjumlah 63 bulan (n=63) untuk
memprediksi belanja Modal 9 bulan ke depan (April-
Desember) yang bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans-Modal
telah stasioner terhadap rata-rata digunakan
menu Autocorrelation (ACF) Jika tidak
terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama
yang keluar dari confident interval lebih dari
tiga Artinya data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada
ACF sebanyak dua (p=2)
9
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
10
7 Hasil forecasting Belanja Modal 9 bulan ke depannya (periode
April-Desember) adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Modal enam bulan ke depan (64-72) sebesar
8419 dari pagu
E Prognosis APBN-Transfer Ke Daerah dan Dana Desa
Proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana Desa dilakukan
dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang
dipakai adalah data persentase realisasi Transfer Ke
Daerah dan Dana Desa (6xxxxx) bulanan periode 2015-
2019 (60 bulan) untuk memprediksi Transfer Ke Daerah
dan Dana Desa 12 bulan ke depan dan untuk selanjutnya
diambil total realisasi 9 periode akhir yang
mencerminkan periode April-Desember yang
bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data telah menunjukkan
stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = 1 sehingga
tidak perlu dilakukan transformasi
2 Untuk memastikan bahwa data telah stasioner terhadap
rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF) Jika
tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
TKDD telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data TKDD telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=3)
11
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 4)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 3 d 0 dan q 4 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (304) ARIMA (303) ARIMA (302) ARIMA (301) ARIMA (300) ARIMA
(204) ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (104) ARIMA (103)
ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (004) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA
(001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (304) ndash Tidak Sig
ARIMA (303) ndashTidak Sig
ARIMA (302) ndashSig
ARIMA (301) ndashTidak Sig
ARIMA (300) ndashTidak Sig
ARIMA (204) ndashSig
12
ARIMA (203) ndashTidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashSig
ARIMA (200) ndash Tidak Sig
ARIMA (104) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashSig
ARIMA (101) ndashTidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (004) ndashTidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
13
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (302) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (302)
7 Hasil forecasting Transfer Ke Daerah dan Dana Desa 12 bulan ke depan adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana
Desa 2020 sebesar 9668 dari pagu
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBD
A Prognosis APBN-Pendapatan APBD
Proyeksi Pendapatan APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data realisasi Pendapatan
Daerah Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan (2020)
Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (05) sehingga perlu dilakukan transformasi data hingga 3 kali sampai menunjukkan λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans3 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak
0 (p=0)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 0 (q = 0) Karena p=0 d = 0
dan q=0 maka model yang dihasilkan adalah ARIMA
(000) Namun model tersebut tidak dapat dilakukan
pengujian sehingga perlu dilakukan differencing
4 Untuk memastikan bahwa data Diff1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Diff1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing lagi (d=1) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu
(p=1)
5 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
terdapat lag sebanyak dua (q=2)
6 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 1 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110) ARIMA (012) dan ARIMA (011)
7 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (112) ndash Tidak Sig
ARIMA (111) ndash Tidak Sig
ARIMA (110) ndashTidak Sig
ARIMA (012) ndashTidak Sig
ARIMA (011) ndashSig
8 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (011) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (011)
9 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Pendapatan APBD TA 2020 sebesar
Rp1832209 miliar Namun dengan adanya pandemi corona
yang akan mempengaruhi PAD serta penyesuaian TKDD 2020 yang menyebabkan penurunan pagu
hingga Rp2 triliun dibanding 2019 maka proyeksi pendapatan APBD 2020 akan berkurang 20 dari
forecast ARIMA menjadi Rp1465767 miliar
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai APBD
Proyeksi Belanja Pegawai APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Pegawai Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk memprediksi
PAD 4 periode ke depan (2020) Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan
λ gt 1 (20) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih dari tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
sehingga tidak perlu dilakukan differencing (d=0)
Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 2 (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (102) ndash Tidak Sig
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (011) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan MS terkecil adalah Model ARIMA (002) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan
adalah dengan menggunakan Model ARIMA (002)
7 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Realisasi Belanja Pegawai APBD TA 2020 sebesar 9365
C Prognosis APBN-Belanja Barang APBD
Proyeksi Belanja Barang APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis
runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Barang Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan Software pengolah
data yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak
perlu dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak tiga (q = 3)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 3 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (103) ARIMA
(102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (203) ndash Tidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashtidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashtidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Barang APBD 4 periode ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Barang APBD sebesar
7523
D Prognosis APBN-Belanja Modal APBD
Proyeksi Belanja Modal APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal Daerah Triwulan II-IV periode 2013-
2019 (n=21) untuk memprediksi Belanja Modal 3 periode ke
depan Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai MS terkecil adalah Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan
dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Modal APBD 3 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Modal APBD sebesar
7903
WPEMERINTAH KABUPATEN MINAHASA
SEKRETARIAT DAERAH
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN 2O2O
KABUPATEN MINAHASA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti bukti realokasi yang
tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasidan keperluanpemeriksaan apabila pengawas fungsional
un uaian APBD dilakukan iberikut
No UraianAnggaran sebelum
DenvesuaianAnggaran setelah
penyesuaianvo
Penvesuaian(a) (b) (c) (d) (e)
Tahap I Penyesuaian Pendapatan Daerah
1
2
3
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Total Pendapatan Daerah
1 16801375000
136837743000
91436654206
98691022500
1008131756998
69703097945
(16)
(1 1)
(24
1U5O75772206 1 17 6525877 443 (13)
Tahap ll Penyesuaian Belania Daerah
1
2
J
4
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Eantuan Sosial
Belanja lainnya
Total Belania Daerah
553153915596
376690476314
194014758013
12200000000
290576963500
518620216746
287126O94825
130797822239
11200000000
323130122850
(6)
(24)
(33)
(8)
11
1426636113423 1270874256660 (11)
Tahap lll Perhitungan Selisih lebih Kurang
(8156034r217) (943483792171 16Selisih LebihKurangPenyesuaian Pendapatan Daerah
No Uraian Belanja PegawaiBelania Barang dan
JasaBelania modal
Belanra BantuanSosial
Belania Lainnya Total
Belanja Bidang Kesehatandan Hal hal lainterkaitkesehatan dalamrangka pencegahandonatau PenangananCovid 19
40105 621 486 2 180 557000 36 931 098000 79217 276486
Penyediaan iaringPengaman Sosial
4718907 200 10200000000 13 619 797 200 28 538 704 400
Penanganan DampakEkonomi
I280591500 108000000 9 388 5S1 500
Total 54105 120 186 2288 557000 10200000000 50 550 895200 117 144 572 386
Tahap lV Relokasi selisih lebih
Tahap V Postur Belanja APBD setelah Relokasi
No uraianAnggaran setelah Realokasi
1 Pendapatan Asli Daerah 98691 022500
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 1008131 756998
3 Lainnya 69 703 097 945
1 Belanja Pegawai 518620216746
2 Belanja Barang dan Jasa 287 126094825
3 BelanJa [Iodal 130797822239
4 Belanja Bantuan Sosial 11 200000000
5 Belanja lainnya 323130122850
Surplus Oevisit 9434837I217
Pembiayaan 9434837 9 217
Tondano 27 Mei 2020AN BUPATI M AHASASEKR RAH
FRITS R MUNTU SSosPEMBINA UTAMA MUDA
NtP 19530220 198601 I 003
BUPATI MINAHASA TENGGARA
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN MINAHASA TENGGARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggungjawab penuh atas kebenaran laporan
ini dan bukti-bukti Realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan
ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan Aparat
Pengawas Fungsional
No Uraian Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2) Anggaran Setelah
Penyesuaian (3) Penyesuaian
(4)
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-
((d)(c)))
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 1819189201100 1438584429100 2092
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
56814701700000 50078936200000 1186
3 Lainnya 23119463568002 22716134568002 174
Total Pendapatan Daerah 81753354469102 74233655197102 920
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
1 Belanja Pegawai 26732727677170 26472729296657 097
2 Belanja Barang dan Jasa 15671452469200 6995649446509 5536
3 Belanja Modal 19904298947532 15229943944332 2348
4 Belanja Bantuan Sosial 665000000000 843144700000 -2679
5 Belanja Lainnya 18779875375200 19651755575200 -464
Total Belanja Daerah 81753354469102 69193222962698 1536
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian 5040432234404
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
Uraian Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)
+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-hal lain terkait kesehatan dalam rangka pencegahan danatau penanganan
1734300000 11752875844 9861047
000 0
5150000000
28498222844
COVID-19
Penyediaan jaring pengaman sosial
0 0 0 23500000
00 750000000
0 9850000000
Penanganan dampak ekonomi
0 7056099500 0 0 500000000
0 12056099500
Total 1734300000 18808975344 9861047
000 23500000
00 176500000
00 50404322344
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
Pendapatan Daerah 66995615445400
Pendapatan Asli Daerah 1438584429100
Transfer ke Daerah dan Dana Desa 50078936200000
Lainnya 15478094816300
Belanja Daerah 74033655197102
Belanja Pegawai 26646159296657
Belanja Barang dan Jasa 8876546980913
Belanja Modal 16216048644332
Belanja Bantuan Sosial 1078144700000
Belanja Lainnya 21216755575200
SurplusDefisit (7038039751702)
Pembiayaan 7038039751702
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Ratahan 6 Mei 2020 BUPATI MINAHASA TENGGARA
JAMES SUMENDAP SH
HfH3fQ l flHV 13H)t3S lOWIJ MOON0$NOW $N11V108 N3Lfdn81gt1 HflNUl31ri13d
lJOWll MOON09NOW 9Nlfo10B N3JJfdOBIOI
OZ-OZ N~EgtEgtNV NOHVJ
OSdV NlmfOS3AN3d NcnOdV1
1n)microaq 1e6eqas u~n~e11P 08dV Uellnsa~uad undepv
middot1euos6un1se-1e6ued1ated0 uea~microawad uen1Jadalj uep 1sellSIUJlllpe uede)f6ua1a)f JfOJUO rllfllJlampq llue~ uen1ua1a~ ue6uap llnsas IIelfedwesP IUI uruode1 UJe1ep wn1u=a1 Buebull
1se~OjlaJ llthQ1llnq uep UI u1Jode1 uaievaqalj seie qnusd qeMef 6unfi6uemicroaq eites eMJJeq ua)e1eWaw 1u1 ue6uaa
ltooswmmiddot L9t9Zl USGnsallSOd ~lbullloS illtJ1)1141~1 4SfgtS
lllj8J11)1llqltj1AbullS ueamplfllQfiid -111 d011f
(comiddotszgt 09tte-tt61CZI L9 DlL9ampZS9lLI pound99 qruaea bullfbullbullIOll lIOJ
11t 9Ltl560S-9pound1gtZW oomiddots99middots99middotezsmiddot6c 1 oAw1bull1 bullfulgt(bulla s
000 00000middot004roormiddots oomiddotooomiddotooomiddotaasmiddots 1bull1sos UlJ11ull 2Ju111oa t
(091t) OOSOlSiS1t$LU 001gt1L9L1gtSZI si lepovi ~iubullIOa c
(tsmiddotacgt oosnmiddotsW960L6 009t699669J891 eat uep ampaiea eJue~g z (OSO) 1gtQ06tSLttZCtQI OlZt091gtHSZSQI 1ewietlbulld s1le1aa I
r 4BJaea Bubullioe ueiens~bulld - 11 aNi L
(il6) 096ll9lS~tllS OlLS8tCrirtLlt9 qeRltJ led middot-d J
lt1ozJ OOLSSZltOlsmiddotss OOlSS9Q6910ZO L e(uu1e1 e
ltzn1gt oomiddotooamiddotszswgmiddot pound9 oososmiddotczcmiddotoozmiddotszs 0$0(] auoa uop 4bullbullbullbullP middot~ ll z
ttsH) oszzzmiddotspoundtpound61H OlS6pound~6middotsz9middote1 lfUa~O ILJlqtJtqedepUad I
q~a uoiedepuod ue1bullQSQllbulld- L d04bull1
((o)J(p)J-00 L)s (o) (p) (o) (q) ltbull)
1Jll9~d Ultlnsaltuad ~bulllosalubulld UCeJn ON 4810loS UOJrd6Uf wn1aqas UGJe6ampiv
lfl1 4i I s ~at Cl Ill lL
oos11Smiddot9timiddot~4middotbs SSS9tLtlmiddotL09 JmJ
00699 L9596pound5 UJOUO)t~
6jlLS596t5 ~wlWf UttJ2litnuOd
0091Z6W5W9t 91lBWSl-Spound IQSOS
uewo6ltJad 6umicroef ueljpelllbulld
6~ middotQl100 UOl(06UOIOd ne~eJE~P ue4e611iued
oomiddotooomiddotosntemiddots 1 ooomiddotosnpound6middotst e~6oOJ we1ep lIBlB~~
1111 u1bull11bull1ft14 ubullp llllbullsa~ Buelq efbullBJbulla
M+(D)lt(4)+(6)bull(1) (~) m (l M (Bl (1)
1e1sos 1bullPbullri f ltP6~d lllOJ eAUlJl lt[lllliog lllllllUOS bullfuOJbullS uep GUltu~ 1[UlllS bullueibulla UaJeJn
ouopg
1$1~ ee bullbull - d
0090111tt Lllt~ - 118(lqltI
(Ms01119CLlltdeg9ZI
1111180Sntdlns
~l ti96()S9LHOZ 9(uu~ai e~Ull98 eoeooeeooos-s rctsos uerquee erueiae oomiddotsoimiddotesnpoundsmiddot tt~ 1bullpor1 bull1bullbull18 00911 Wt-960 ze eser usp 6urues efveias tlf06tSlttipound11 I eMe8ad efue1~a ~t8tZt611~~9
ijltloaabull~ bull
00 LS5Upound0L666 ~ 000006ZS969L9Y n~ eueo uep ~eu_ep eI JampisiVJl 09ZZZ-5LpoundLSlH 41lbullbullao ~ Illdeg 096HWt98t1lt ~-ouciffbull-d
tSugt101ea~ 4lfa~s urue66uv u~eJ(l
-e~weuaqes uefluap 1enq1p 1u1 uwod91 Ull~Waa
-s~~~
1 Hlnf3IO ~v~~~~
~nWllMOONOElNOW E)1Nil~~~~
ozoz 13W ~I U8Aflll1 l
PEMERINTAH DAERAH KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
SEI(RETARIAT DAERAH
Jalan Bui Batu Kompleks Perkantoran Pemda
TAPORAN PENYESUAIA]II APBD
TAHUN ANGGARAN 2O2O
KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini
dan buki-bukti realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang
berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan apparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UraianAnggaran Setelah
Penyesuaian Penyesuaian
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 297348989200 2676L409O24O 1000
L26a2Transfer ke Daerah dan DanaDesa
7265981700000
3 Lainnya 2A327a3a962O 265m1550670 645
Total Peurondapatan Daerah 8902019808820 7798597340950 LZN
Tahap ll - Penyesuaian Beurolania Daerah
Belanja Pegawai 3376514741950 3340363661950 t07
2 Belanja Barang dan Jasa 246L95524732O 182495402427O 25A7
3 Belanja Modal 7453474604t2O 75562748706O 48O7
4 10000Belanja Bantuan Sosial 5000000000
Belanja Lainnya t745075775430 164404946204O 579
Total Beurolanla Daerah 9042019808820 7564998639320 t6t4
Tahap lll - Pen8hitungan Selislh Lebih(urang
SurplusDefisit - 140000000000 233598701630
Selisih Lebihl(urang Setelah Penyesuaian 373598701630
euro
Anggaran SebelumPenyesuaian
(a) (b) ( c ) (d)( e)=( 10u64(
)
8321392430m0
t
Tahap lV - Realokasl SeurollCh teblh
UralanBelanJa
Pegawal
BelanJa
Barang danJasa
gelania
Modal
BelaniaBantuan
Soslal
BelanJa
LalnnyaTotal
(J) ls) (h) (i) a) (k) tt)4 4h)4t)4)4kt
Belanja bidangkesehatan danhal-hal lain terkaitkesehatan dalamrangkapencegahan
danataupenanSanan
covtD-19
87140321634195838000 11000000000 23909870163
Penyediaan jaringpengaman soslal 350000000 2000000000
6000000000
Penanganan
Dampak Ekonomi 100000000 10000000004000000000
5100000000
Total 91540321634195838000 3000000000 21000000000 37359870163
Tahap V - Postur Belanja APBD Setelah Realokasl
Uralan Anggaran Setelah Realokasl
Pendapatan Daerah 779859734O95
Pendapatan Asli Daerah 267 6t409028Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya 26500155067
Belanja Daerah 793859734095Eelanja PeSawai 334036356195Belania Barang dan Jasa 191559834990
Belanja Modal 79758585706
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya 185404945204SurplusDefisit -14000000000
Pembiayaan Netto 14000000000
Melonguane2) April 2020
PUTAUAN TALAUD
SE IS DAERAH
lr ADOtf S BlNll-ANG MENrP 19601027 198903 1 005
8350000000
726598170000
3000000000
An
RASIO ALOKAS ANGGARAN PENANGANAN COVID19KABUPATEN KEPUTAUAN TALAUD
DATA SESUAI REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVIDlg DI KAB KEPITAIAUD
E Alokasi Anggaran Penanganan COVID-19sebesar Rp 37359870163 (3735 M)
E Alokasitersebut terdiri dari 3 Pos Alokasisebagai berikut
1 Penanganan Kesehatan berjumlahRp23909870163 (2390 M) atau64Yo dari total alokasi anggaranpenanganan COVID-19
2 Penanganan Dampak EkonomiBerjumlah Rp 5100000000(510 M) atau 14 Yo dari total alokasipenanganan COVID-19
3 Penanganan Jaring Pengaman Sosialberjumlah Rp 8350000000 (83SM) atau 22dari total alokasianggara n penanganan COVI D-19
PAK EKON
t4
PENANGANANKESEHATAN
64
I
ENAN
JPS
22
RASIO ATOKASIANGGARANPENANGANAN BIDANG KESEHATAN
DATA SESUAI REALOKASI DAN REFOCUSING APBDUNTUK PENANGANAN COVIDl9 DI KAB KEPL TALAUDBIDANG KESEHATAN DAN HAt-HAt IAIN TERKAITKESEHATAN DLM RANGKA PENCEGAHAN DAN ATAUPENANGANAN COVDl9
E Alokasi Anggaran Penanganan Bidang Kesehatansebesar Rp 239098701G3 (239 M)
fl Alokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp 11000OOOOOO (11Matau 46Yo dari total anggaran penangananBidang Kesehatan
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 0 (O M) atau O daritotal anggaran penanganan Bidang Kesehatan
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp 129098701G3 (129 M) atau54 dari total alokasi anggaran penangananBidang Kesehatan
6
KTILANJE
TE (I
U
4
l
I
I7L
BELANJA DALAMBENTUK
KEGIATAN
54
BE
BE
RASIO ATOKASANGGARANPENANGANAN DAMPAK EKONOMI DATASESUAI REATOKASI DAN REFOCUSING APBD
UNTUK PEIANGANAN COVID-lg Dt KAB KEPL XATAUDBIDANG PENANGANAN DAMPAK EI(ONOMI
fl llokasiAnggaran Penanganan Dampak Ekonomisebesar Rp5100000000 (51 Ml
fl Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp400O0q)OOo (4 Mlatau 78 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 1000000000 (1Matau 20 96 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi anggaran penangananDampak Ekonomi
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp1000000 (01 M) atau2 dari total alokasi anggaran penangananDampak Ekonomi
BANSOS
20
2
BETANJA TIDAKTERDUGA (BTT)
78
RASIO ALOKASIANGGARANPENANGANAN JARING PENGAMAN SOSIAT
BE
BENT
DATA SESUAT REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVTD-lg DI KAB KEPL TATAUDBIDANG JARING PENGAMAN SOSIAL
fl Alokasi Anggaran Penanganan Jaring pengaman
Sosial sebesar Rp 8350000000 (935 M)E Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Atokasi
sebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp50$000000 (6 M)atau 72Yo dari total anggaran pena ngananJaring Penga man Sosial
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp20fi)000000 (2 Mlatau 24 Yo dari total anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp350000000 (035 M) atau4Yo dari total alokasi anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
LL-
BANSOS
24
II
KEGIATAN KTI
ITERDUGA (BTT
72
r-
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-((d)(c)))
1 Pendapatan Asli Daerah 2179766235200 20100412352 779
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 67815037700000 583182844000 1400
3 Lainnya 4140687060570 47237070606 -1408
Total Pendapatan Daerah 74135490995770 65052032695770 1225
1 Belanja Pegawai 20225216272100 19620370306700 299
2 Belanja Barang dan Jasa 20685621435403 13660841927195 3396
3 Belanja Modal 19152251699667 8231402768900 5702
4 Belanja Bantuan Sosial 68950000000 33950000000 5076
5 Belanja Lainnya 14003451588600 13185777408600 584
Total Belanja Daerah 74135490995770 54732342411395 2617
10319690284375
N
oUraian
Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2)
Anggaran Setelah
Penyesuaian (3)
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian
Penyesuaian (4)
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
LAPORAN PENYESUAIAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti-bukti
realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan
administrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Uraian Belanja Pegawai Belanja Barang dan Jasa Belanja Modal Belanja Bantuan Sosial Belanja Lainnya Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-
hal lain terkait kesehatan dalam
rangka pencegahan danatau
penanganan COVID-19
000 2741492735500 6117425200000 000 000 8858917935500
Penyediaan jaring pengaman sosial 000 000 000 000 1212132348875 1212132348875
Penanganan dampak ekonomi 000 000 000 248640000000 000 248640000000
Total 000 2741492735500 6117425200000 248640000000 1212132348875 10319690284375
Pendapatan Daerah
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Belanja Daerah
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
SurplusDefisit
Pembiayaan
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Boroko 12 Mei 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW UTARA
DEPRI PONTOH
(1670015655270)
3136176357891
14397909757475
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
633820170405
20100412352
583182844000
30536914053
65052032695770
19620370306700
16402334662695
14348827968900
282590000000
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
BUPATI KEPul[AUAN SANCIHELAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABupATHN KHpuLAUAN sANGmn
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh ataskebenaran Iraporan ini dan bukti-bukti realokasi yang tercantum dalam laporanini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapanadministrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UralanAnggaran chggaran Oa
Sebelum SesudahPenyesuaian
Penyesuaian Penyesuainn
(a) (b) (c) (d)(e) = (100-((d))(c))
Tifeaa I - Penyesualan plusmneurondapaan Dacralh +
1 Pendapatan Asli Daerah 6615871963300 5824016087300 1197
2 Transfer ke Daerah danDanDesa 98401656441000 84805897476000 1382
3 Lainnya 4844406397600 4292989314659 1 138
Total Pendapatan 109861934801900 94922902877959 1360
TahaP 11` - Penys5uatan Belanja Daerall1 Belanja Pegawai 46389719208700
42839564329262765
2 Belanja Barang dan Jasa 268735161152 0019483320156200
2750
3 Belanja Modal 168329248368007783837945400
5376
4 Belanja Bantuan Sosial 329250000000329250000000
000
5 Belanja Lainnya 1943652464120017852827591200
815
Total Belanja 10986193480190088288800022062
1964
Selisih Lchih Kurang Setelah Penyesualan66341028 55897
iEeurobull-i
Jcentt`a-00|r)ahCeCreg10hr`+Le
aa
t`a
aa
+a
0cO
+LJ
aLO
-a
|r)cO
+t+00
t+C
V
J=O
C)
apound
+CVcO00
CV00-J
+1-te
Ce
-aa
iiifn_tplusmn
P`aJ0CnOC)tra0aCqaCV8^aaauaCreg1regtrt`Ch
8-aaaaCOD`1regtJa8-ttChCnCreg0P`aaaaC1
E5
II
i3Iag-aJin
I
C)ataaCOaCregCqCOcOC1CVI
ICgtataaCeaCeCu0000Cr)CV
ffibullgeuro-ampJ=
aa0aa1reg00Cr)CeCataaa01reg-00tP`ceCV
aaaaaLeaaP`CeaaaC)a|eI8r`at`Ln
fi
I
a
i3iiiiIbullgE
i5a
Ea
fyenIplusmnED
a5ai
frE
9
8i
C]C0aJ5
poundE-
01
0
aaa
Lampiran I Penjabaran Pergeseran APBD
23 April 2020Tanggal
17 Tahun 2020Nomor
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
PEMERINTAH KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
1 PENDAPATAN 107196464869200 94346162396500 (12850302472700) (1199)
1 1 PENDAPATAN ASLI DAERAH 5630458459700 5212581087000 (417877372700) (742)
1 1 1 3029064464500 Pendapatan Pajak Daerah 2698537091800 (330527372700) (1091)
1 1 2 1154028000000 Hasil Retribusi Daerah 1066678000000 (87350000000) (757)
1 1 3 336499591200 Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan 336499591200 000 000
1 1 4 1110866404000 Lain-lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah 1110866404000 000 000
1 2 DANA PERIMBANGAN 77398633600000 65182348500000 (12216285100000) (1578)
1 2 1 1666530400000 Bagi Hasil PajakBagi Hasil Bukan Pajak 1525028900000 (141501500000) (849)
1 2 2 58436228200000 Dana Alokasi Umum 52086330700000 (6349897500000) (1087)
1 2 3 17295875000000 Dana Alokasi Khusus 11570988900000 (5724886100000) (3310)
1 3 LAIN-LAIN PENDAPATAN DAERAH YANG SAH 24167372809500 23951232809500 (216140000000) (089)
1 3 1 4141276158600 Pendapatan Hibah 4141276158600 000 000
1 3 3 3653707250900 Dana Bagi Hasil Pajak dari Provinsi dan Pemerintah Daerah Lainnya 3653707250900 000 000
1 3 4 16372389400000 Dana Penyesuaian dan Otonomi Khusus 16156249400000 (216140000000) (132)
2 BELANJA 109568697093491 97482338754391 (12086358339100) (1103)
2 1 BELANJA TIDAK LANGSUNG 63581006143175 63392596831572 (188409311603) (030)
2 1 1 39909549810725 Belanja Pegawai 38834946445308 (1074603365417) (269)
2 1 4 738911826000 Belanja Hibah 545380000000 (193531826000) (2619)
2 1 5 31570000000 Belanja Bantuan Sosial 10010000000 (21560000000) (6829)
2 1 6 418309246450 Belanja Bagi Hasil kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintah Desa 376521509200 (41787737250) (999)
2 1 7 22382665260000 Belanja Bantuan Keuangan kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintahan Desa 21527875160000 (854790100000) (382)
2 1 8 100000000000 Belanja Tidak Terduga 2097863717064 1997863717064 199786
2 2 BELANJA LANGSUNG 45987690950316 34089741922819 (11897949027497) (2587)
2 2 1 1896453933200 Belanja Pegawai 1810317933200 (86136000000) (454)
2 2 2 26316296353597 Belanja Barang dan Jasa 23895026121100 (2421270232497) (920)
2 2 3 17774940663519 Belanja Modal 8384397868519 (9390542795000) (5283)
SURPLUS (DEFISIT) (2372232224291) (3136176357891) (763944133600) 3220
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 1
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
3 PEMBIAYAAN DAERAH
3 1 PENERIMAAN PEMBIAYAAN DAERAH 2672232224291 3136176357891 463944133600 1736
3 1 1 2672232224291 Sisa Lebih Perhitungan Anggaran Tahun Anggaran Sebelumnya 3136176357891 463944133600 1736
3 2 PENGELUARAN PEMBIAYAAN DAERAH 300000000000 000 (300000000000) (10000)
3 2 2 300000000000 Penyertaan Modal (Investasi) Pemerintah Daerah 000 (300000000000) (10000)
PEMBIAYAAN NETTO 2372232224291 3136176357891 763944133600 3220
SISA LEBIH PEMBIAYAAN ANGGARAN TAHUN BERKENAAN 000 000 000 000
Lolak 23 April 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW
YASTI SOEPREDJO MOKOAGOW
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 2
No Uraian
AnggaranSetelah
Realohasi
(a) (b) (c)
kendapaitan Daerah 917879535633001 Pendapatan Asli Daerah 5824016087300
2 Transfer ke Daerah dan Dan Desa 84805897476000
3 Lainnya 1158040000000
bull beltLDia Pace gtpoundpound3-ULreg gtU
1 Belanja Pegawai 428395643292622 Belanja Barang dan Jasa 200631133 062 00
3 Belanja Modal 101720682518004 Belanja Bantuan Sosial 3292500000005 Belanja Lainnya 21518906990697
Sftyxpilus Den3it 3134g`493v 146 59
penhfayin _
iii
TIM PENYUSUN PENGARAHPENANGGUNGJAWAB KAKANWIL DJPB PROVINSI SULUT MUHDI KETUA TIM KEPALA BIDANG PPA II MUSHLIH EDITOR HATTA HASANUDDIN KONTRIBUTOR HATTA HASANUDDIN FRANGKY PASUHUK NOPRID DALAPANG MICHAEL AKAI LAYOUT DESIGN FRANGKY PASUHUK ALAMAT KANTOR WILAYAH DJPB PROV SULUT GKN MANADO LANTAI 3 JALAN BETHESDA NO 8 MANADO
( y-o-y)
PDRB -389INFLASI -019
TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA
557
()
TINGKAT PARTISIPASI ANGKATAN KERJA
6441
TINGKAT KEMISKINAN
762192370 JIWA
KOTA DESA
P1 0782 1538
P2 0152 0352
667
553 519 545
427
-389
507 505 502 497
297
-532
Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2
Sulut Nasional
20202019
PERTUMBUHAN EKONOMI SULAWESI UTARA ()
IPMSULUT 7299
NAS 7192
GINI RATIOSULUT 0371
NAS 0381
EKSPORUS$ 410 JT
US$ 86 JT IMPOR
NILAI TUKARPETANI
9652
TENAGA KERJAFORMAL
499 RIBUINFORMAL
657 RIBU
SUMBER
BEL PEGAWAI ndash Rp146 T
BEL BARANG ndash Rp112 T
BEL MODAL ndash Rp039 T
BEL BANSOS ndash Rp 13 M
60
54
7
80
62
60
Rp49 T
Rp164 M
Rp90 M
Rp895 M
Rp222 M
Rp725 M
BEL PEGAWAI ndash Rp329 T BEL BARANG ndash Rp13 T BEL MODAL ndash Rp029 T
HIBAH DAN BANSOS ndash Rp394 M BEL TAK TERDUGA ndash Rp103 M
1
BAB I
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS EKONOMI REGIONAL
Dampak pandemi Covid-19 terhadap pertumbuhan ekonomi Sulawesi Utara baru
terlihat di kuartal kedua tahun 2020 Provinsi Sulawesi Utara tidak mampu
mempertahankan kinerja positif pertumbuhan ekonominya pada triwulan I dan
menunjukkan angka laju pertumbuhan ekonomi yang terkontraksi cukup dalam hingga
minus 389 persen pada triwulan II Berbagai indikator perekonomian pun menunjukkan
penurunan kinerja Bermacam upaya pemerintah telah dilakukan guna meredam ancaman
resesi yang semakin nyata Perekonomian Sulut yang menurun pada periode triwulan II
diharapkan tidak akan mengalami perlambatan lebih dalam Perlu usaha ekstra dari
pemerintah baik pusat maupun daerah untuk menetapkan dan mengimplementasikan
kebijakan guna menjaga daya beli masyarakat sekaligus memastikan perekonomian terus
bertumbuh di tengah masa pandemi
A Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Pada Triwulan II 2020 perekonomian Sulawesi Utara mengalami penurunan
yang sangat tajam yakni minus 389 persen (yoy) Dampak pandemi Covid-19 yang
sudah dirasakan sejak periode Maret
terhadap perekonomian Sulawesi Utara
tercermin pada data PDRB Q2 yang
dikeluarkan oleh BPS Sulut Angka
tersebut masih di atas pertumbuhan
ekonomi nasional yang minus 532 persen
(yoy)
Distribusi 5 (lima) struktur ekonomi
Sulawesi Utara dari sisi penawaran (PDRB
ADHB) mengalami perubahan di Q2
Posisi sektor Transportasi dan
Tabel 11 Kinerja Indikator Makro Ekonomi amp Pembangunan Prov Sulut Semester 1 Tahun 2020
Indikator Target KUA-PPAS 2020
Target APBN-P 2020
Realisasi Semester 1
2020 Realisasi
Laju Pertumbuhan Ekonomi () 62 -04-23 -389 Belum Tercapai
Inflasi ( tahun kalender) 5 2-4 -106 Belum Tercapai
Tingkat Pengangguran Terbuka () 663 48-51 557 Tercapai
Kemiskinan () 73 85-9 762 Belum Tercapai Sumber KUA-PPAS Sulut UU APBN BPS
Grafik 11 Perkembangan PE Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
2
Pergudangan digeser oleh Administrasi
Pemerintahan Hal tersebut disebabkan
adanya pembatasan penerbangan
penerbangan internasional di Bandara Sam
Ratulangi untuk mengantisipasi penyebaran
virus Covid-19 Dari kelima sektor utama
tersebut hanya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan serta sektor
Industri Pengolahan yang menunjukkan
performa positif Kedua sektor tersebut
ditopang oleh sumber lapangan usaha yang
sama yaitu perkebunan kelapa sebagai bahan industri pengolahan kopra
Ditinjau dari sisi penawaran Covid-19 berdampak negatif pada hampir semua sektor
dan yang paling berat adalah sektor-sektor yang berhubungan dengan pariwisata seperti
transportasi akomodasi makanan dan minuman serta jasa lainnya seperti tempat hiburan
dan pusat perbelanjaan Bahkan sektor yang terdampak positif seperti Informasi dan
Telekomunikasi (dengan adanya WFH dan SFH) serta Jasa Keuangan tidak mampu
menopang penurunan sektor lainnya Penurunan perekonomian Sulut untuk Q2 masih
diredam pertumbuhan positif sektor Pertanian dan Industri Pengolahan yang termasuk
sektor dengan porsi terbesar
Pada sisi Permintaan wabah corona berimbas pada semua komponen PDRB Konsumsi
Rumah Tangga dan PMTB dengan porsi terbesar justru mengalami penurunan terdalam
sebagai akibat adanya social distancing dan ditutupnya beberapa pertokoan dan pusat
perbelanjaan sebagi antisipasi penyebaran pandemi Konsumsi pemerintah juga dinilai
kurang berkontribusi sebagai variabel penahan laju penurunan ekonomi
Perekonomian Sulawesi Utara masih berpotensi mengalami perlambatan jika
melihat perkembangan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara yang masih belum
menunjukkan penurunan Namun demikian dengan dilonggarkannya kebijakan social
distancing dan penerbangan kondisi perekonomian Sulawesi Utara diharapkan mampu
bangkit secara perlahan Beberapa hal yang patut menjadi perhatian adalah 1) Realisasi
belanja pemerintah pusat dan daerah perlu didorong dan diakselerasi agar mampu
berperan sebagai pendorong perekonomian regional 2) Sektor Pertanian Perkebunan
dan Perikanan khususnya perkebunan kelapa yang terbukti mampu tumbuh disaat sektor
usaha lainnya mengalami kelesuan serta mampu menopang sektor Industri Pengolahan
serta ekspor Sulawesi Utara perlu mendapatkan dukungan dari pemerintah daerah
Tumbuhnya sektor tersebut juga secara positif akan membuka lapangan kerja informal
baru alternatif bagi korban PHK dari sektor lapangan usaha lainnya 3) Proyek-proyek
Tabel 12 PDRB Sulut Triwulan II 2020
Sumber BPS diolah
3
pemerintah yang tertunda di semester I akibat kebijakan social distancing dapat segera
dimulai kembali dan diakselerasi Selain itu perlu dilakukan perubahan sistem pelaksanaan
proyek menjadi sistem padat karya agar dapat menyerap lebih banyak tenaga kerja serta
meningkatkan penghasilan masyarakat sekaligus mempertahankan daya beli Belanja
pemerintah akan menjadi sektor yang paling bisa diharapkan sekaligus dikendalikan
melalui penyerapan anggaran hingga kebijakan bantuan sosial seperti Kartu Pra-Kerja
BOS KPH hingga percepatan BLT dari Dana Desa diharapkan mampu menjaga daya beli
masyarakat
B Inflasi
Sampai dengan akhir triwulan II 2020 tingkat inflasi Sulawesi Utara mengalami
deflasi tahun kalender hingga 106 persen Inflasi Sulut pada bulan Juni 2020 tercatat
sebesar -019 lebih rendah dibanding inflasi nasional sebesar 018 persen serta jauh dari
sasaran KUA-PPAS tahun 2020 sebesar 5 persen
Kontribusi deflasi terbesar terutama dari sektor Transportasi yang mencapai 8
persen akibat penutupan sementara
Bandara Sam Ratulangi guna
antisipasi penyebaran wabah Covid-
19 Berdasarkan kontribusi timbulnya
deflasi pada Semester I dipengaruhi
pada kelompok pengeluaran utama
yaitu Makanan Minuman dan
Tembakau Hal ini menggambarkan
bahwa deflasi yang terjadi pada
semester pertama lebih disebabkan karena masyarakat menahan diri untuk tidak
meningkatkan konsumsi produk dimaksud karena adanya social distancing Dengan
demikian salah satu langkah pengendalian inflasi di Sulut ke depan saat terdapat
pelonggaran kebijakan social distancing adalah menjaga pasokan komoditas volatile foods
terutama cabe dan tomat sayur yang merupakan produk-produk yang mendorong timbulnya
inflasi Dengan pasokan yang memadai diharapkan mampu menghambat kenaikan harga
secara cepat (hiperinflasi)
C Indikator Kesejahteraan
Kondisi ketenagakerjaan dari sisi Tingkat Pengangguran Terbuka Sulawesi
Utara pada periode laporan Februari 2020 menunjukkan penurunan Sebagaimana
data BPS Tingkat Pengangguran Terbuka Sulut pada periode ini naik 020 persen
dibandingkan periode Februari tahun 2019 menjadi 557 persen Dengan capaian tersebut
Grafik 12 Perbandingan Inflasi Bulanan Sulut-Nasional tahun 2020
Sumber BPS Sulut diolah
4
target Pemprov Sulut untuk menurunkan pengangguran dibawah 663 persen pada tahun
2020 telah tercapai (KUA-2020) dan diharapkan mampu dipertahankan hingga akhir tahun
Secara umum penambahan TPT
lebih karena bertambahnya jumlah
usia kerja (15 tahun) serta banyak
lulusan SMA sederajat yang belum
terserap lapangan pekerjaan
Pemerintah daerah perlu
keseriusan dalam mengurangi
pengangguran dengan membuka
banyak pelatihan
Data TPT pada triwulan kedua diprediksi akan meningkat seiring dengan adanya pandemi
Covid-19 dan akan berimbas pada sektor informal yang mencapai 657 ribu orang (5687)
Disnaker Sulut menyatakan bahwa data per 8 April 2020 terdapat 2083 tenaga kerja di
PHK dan 3190 dirumahkan oleh pengusaha Sedangkan data penerima Kartu Pra-Kerja
yang telah terdaftar sebanyak 6059 orang
Jumlah penduduk miskin di Sulut naik sebanyak 3770 jiwa dibandingkan periode
September 2019 Kenaikan tersebut
terjadi di perkotaan sebanyak 3900
jiwa sedangkan jumlah penduduk
miskin di pedesaan mengalami
penurunan sebanyak 130 jiwa
Kenaikan penduduk miskin di
perkotaan diduga sebagai akibat
pandemi Covid-19 yang mengubah
perilaku aktivitas ekonomi dan
penurunan pendapatan Dana desa
perlahan mampu menunjukkan dampak positif tehadap kesejahteraan penduduk desa yang
ditunjukkan dengan penurunan jumlah penduduk miskin
Beberapa faktor kenaikan angka kemiskinan selain perlambatan perekonomian
akibat pandemi Covid-19 juga disebabkan oleh rata-rata upah buruh per hari yang
mengalami penurunan 358 persen Sementara itu pada tingkat harga barang secara
umum untuk periode September-Maret khususnya di akhir tahun 2019 terjadi inflasi yang
relatif tinggi Di sisi lain kenaikan nilai tukar petani turut membantu penurunan kemiskinan
di pedesaan
Grafik 14 Profil Tingkat Kemiskinan Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
Grafik 13 Perkembangan TPT Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
5
BAB II
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS
PELAKSANAAN APBN
Sampai dengan periode Semester I tahun 2020 anggaran belanja pemerintah pusat
di wilayah Sulawesi Utara mengalami penurunan jika dibandingkan dengan anggaran
belanja pada periode yang sama tahun sebelumnya Secara rinci pelaksanaan APBN di
Sulut adalah sebagai berikut
Tabel 21 Realisasi APBN Semester I 2020 di Sulawesi Utara
Sumber GFS Sulut diolah
Realisasi Pendapatan Negara di Sulawesi Utara mengalami penurunan sebesar 244
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Sedangkan pada realisasi
belanja pegawai dan belanja barang (belanja operasional) mengalami penurunan 5-10
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Penurunan pagu yang sangat
signifikan terjadi pada belanja modal yaitu mencapai hingga 50 persen dikarenakan
refocusing dan realokasi APBN yang dialihkan ke dalam pos belanja khusus penangan
Covid-19 Namun yang perlu menjadi perhatian adalah faktor kesiapan Pemda terhadap
perbaikan tata kelola Transfer ke Daerah dan Dana Desa (TKDD) yang lebih terencana
pada setiap tahapan Berdasarkan data yang ada realisasi Dana Transfer Daerah
khususnya DAK Fisik belum optimal
6
A Pendapatan Negara
Salah satu fungsi APBN dalam kerangka ekonomi makro adalah sebagai stabilisator
Dari sisi pendapatan pemerintah dapat mempengaruhi perekonomian melalui
perubahan besaran pada penerimaan perpajakan Hal ini dikarenakan penerimaan
perpajakan merupakan variabel yang mempengaruhi secara tidak langsung terhadap
perkembangan variabel pembentuk agregate demand yaitu variabel konsumsi
masyarakat (C) dan investasi (I)
Pada tahun 2020 target penerimaan pajak adalah sebesar Rp45 triliun Target
tersebut mengalam i kenaikan 667 persen dibandingkan dengan target tahun 2019
sebesar Rp42 triliun
1 Penerimaan Perpajakan
Penerimaan perpajakan dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu Pajak Dalam
Negeri dan Pajak Perdagangan
Internasional Pajak Dalam Negeri
terdiri atas lima jenis pajak yaitu Pajak
Penghasilan (PPh) Pajak
Pertambahan Nilai (PPN) Pajak Bumi
dan Bangunan (PBB) Cukai dan Pajak
Lainnya sedangkan Pajak
Perdagangan Internasional terdiri atas
Bea Masuk dan Bea Keluar Sampai
dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan Perpajakan baru
mencapai Rp134638 miliar atau 2937 persen dari target Kota Manado sebagai
kontributor utama menyumbangkan sebesar Rp74578 miliar (554 persen) dari
penerimaan sampai dengan semester I
a) Pajak Penghasilan (PPH)
Sebagian besar penerimaan PPh terkonsentrasi di wilayah Kota Manado sebagai
pusat bisnis di Sulut dimana
sebagian besar pengusaha
terdaftar di kota ini Sampai
dengan Semester I realisasi
Pendapatan Pajak Penghasilan
237854 205758
7345 5485
84367
45565
1527 1952
PPh PPN amp PPnBM
PBB PajakLainnya
Grafik 21 Realisasi terhadap Pagu Perpajakan Sulawesi Utara sd Semester I
TA 2020 (dalam miliar Rp)
Target TA 2020 Real sd Sem I
Grafik 23 PPh per Kabupaten di Sulut sd Semester I
2020 (dalam miliar Rp)
sumber Kanwil DJP Sulutenggomalut
7
baru mencapai Rp84366 miliar atau 3547 persen dari target 2020 sebesar Rp23785
miliar
b) Pajak Pertambahan Nilai (PPN) dan Pajak Penjualan Atas Barang Mewah
(PPnBM)
Realisasi PPN dipengaruhi antara lain oleh kegiatan proyek pemerintah terjaganya
konsumsi Rumah Tangga dan impor serta
dukungan sistem pembayaran pajak yang
online dengan administrasi perpajakan
Proporsi penerimaan PPN berdasarkan
wilayah tidak jauh berbeda dengan
penerimaan PPh Sampai dengan periode
Semester I 2020 realisasi pendapatan
PPN dan PPnBM baru mencapai Rp45565 miliar atau 2215 persen dari target 2020
sebesar Rp20575 miliar
c) Pajak Bumi dan Bangunan (PBB)
Pendapatan PBB di Sulut tergolong kecil karena bukan daerah pertambangan Dari 15
KabKota hanya 3 daerah yang memiliki
realisasi penerimaan yaitu Kota Manado
Kota Bitung dan Kab Bolaang
Mongondow Perlu re-evaluasi NJOP di
beberapa daerah karena terdapat
daerah yang tergolong cukup ramai
(pusat keramaian) dengan nilai transaksi
penjualan tanah cukup tinggi namun
memiliki NJOP yang sangat rendah Sampai dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan PBB baru mencapai Rp1527 miliar atau 2080 persen dari target 2020
sebesar Rp7345 miliar
d) Pajak Perdagangan Internasional (Bea Masuk amp Bea Keluar) dan Pendapatan
Cukai
Faktor-faktor penopang penerimaan Kepabeanan dan Cukai sd periode Semester I
tahun 2020 di Provinsi Sulawesi Utara adalah sebagai berikut
1 Bea Masuk
- Hampir seluruh perusahaan di bidang pertambangan dan bidang lainnya untuk
sementara menghentikan kegiatan importasinya mengingat sebagian besar
komoditas berasal dari negara yang terdampak Covid-19
Grafik 25 PBB per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam juta)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
Grafik 24 PPN dan PPnBM per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
8
- Penerimaan Bea Masuk dari sektor barang bawaan penumpang menurun hal
ini dikarenakan adanya penutupan penerbangan langsung dari luar negeri
- Penerimaan Bea Masuk dari Pos Lalu Bea tidak terlalu dipengaruhi dampak
Covid-19
2 Bea Keluar
Penerimaan bea keluar di provinsi Sulawesi Utara masih bersumber pada ekspor
produk Crude Palm Oil (CPO) dan produk turunannya di Bitung Penerimaan bea
keluar dari PKE diprediksi akan mengalami peningkatan dan akan melampaui
target pada akhir tahun
3 Cukai
Penerimaan Cukai di Sulawesi Utara sebagian besar berasal dari produksi Pabrik
MMEA (Minuman Mengandung Etil Alkohol) Pemerintah setempat menghimbau
untuk menutup tempat
hiburan dalam rangka
menghindari penyebaran
Covid-19 Penutupan
tempat hiburan tersebut
mengakibatkan
menurunnya permintaan
konsumen MMEA sehingga
perusahaan Pabrik MMEA mengurangi jumlah produksi MMEA Hal tersebut
mengakibatkan menurunnya penerimaan cukai
Penerimaan Cukai hingga periode Semester I baru mencapai 2536 persen yaitu
Rp16 miliar dari target sebesar Rp631 miliar Sementara itu target penerimaan
Pajak Perdagangan Internasional yang berasal dari Bea Masuk telah mencapai
Rp912 miliar atau 7645 persen dari target Rp1193 miliar sedangkan Bea Keluar
telah mencatatkan realisasi Rp153 miliar atau 8095 persen dari target Rp189
miliar
e) Pendapatan Pajak Lainnya
Sampai dengan Semester I 2020 realisasi Pajak Lainnya mencapai Rp1952 miliar
atau sebesar 3559 persen dari target Rp5484 miliar Sumber pendapatan Pajak
Lainnya berasal dari pendapatan bea materai pendapatan pajak tidak langsung
lainnya dan pendapatan bunga penagihan pajak sehingga pos ini sebagian besar
berada di Kota Manado
2 Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP)
Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) merupakan seluruh penerimaan pemerintah
pusat yang bukan berasal dari penerimaan perpajakan Sampai dengan Semester I
Grafik 26 Bea Masuk Bea Keluar dan Cukai Prov Sulut sd Semester I TA 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJBC Sulbagtara
9
2020 realisasi PNBP di Sulawesi Utara sudah mencapai Rp59773 miliar atau 477
persen dari target Rp125421 miliar untuk tahun 2020 Realisasi PNBP Semester I
2020 mengalami penurunan 2137 persen dibandingkan dengan realisasi tahun
sebelumnya pada periode yang sama
B Belanja Negara
Belanja negara berperan
sebagai stimulus fiskal
dalam mendukung sektor
riil dan pertumbuhan
ekonomi Peningkatan
pagu belanja pemerintah
setiap tahunnya harus
disertai dengan
optimalisasi pelaksanaan
anggaran
KementerianLembaga Sebaliknya efisiensi belanja harus tetap dilakukan agar belanja
negara lebih berkualitas melalui penghematan belanja barang dan belanja yang tidak
prioritas subsidi yang lebih tepat sasaran serta mendorong pembangunan
infrastruktur daerah melalui anggaran Dana Bagi Hasil (DBH) dan Dana Alokasi Umum
(DAU)
1 Belanja Pemerintah Pusat
Penyerapan Belanja Pemerintah Pusat di Provinsi Sulawesi Utara menunjukkan tren
kenaikan yang proporsional
setiap bulannya dengan
capaian Rp295837 miliar
atau 3721 persen dari pagu
Rp794956 miliar sampai
dengan akhir Semester I
2020 Belanja Pegawai
masih mendominasi
realisasi belanja hingga
Semester I sebesar
Tabel 22 Penerimaan PNBP Prov Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Grafik 27 Tren Realisasi Belanja Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber MEBE diolah
Grafik 28 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi Belanja Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
10
Rp145693 miliar atau 4636 persen dari pagu Rp314280 miliar diikuti oleh Belanja
Barang sebesar 3296 persen kemudian Belanja Modal 2725 persen Sedangkan
untuk Belanja Bantuan Sosial sampai dengan akhir Semester I 2020 baru mencatatkan
realisasi 1098 persen
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Alokasi pagu TKDD Sulawesi Utara tahun 2020 sebesar Rp1262685 miliar meningkat
044 persen dari pagu tahun sebelumnya Sampai dengan akhir Semester I tahun 2020
Dana Alokasi Umum (DAU) dan Dana Bagi Hasil (DBH) di Sulut telah mencatatkan
realisasi belanja masing-
masing sebesar 5996
persen dan 5008 persen
Sementara itu realisasi
belanja DAK Fisik baru
sebesar Rp8963 miliar atau
638 persen dari pagu
Rp140468 miliar
sedangkan DAK Non Fisik
telah mencatatkan realisasi
sebesar Rp89517 miliar
atau 7965 persen dari pagu 112384 miliar Penyaluran Dana Desa dalam bentuk
Bantuan Langsung Tunai (BLT) sampai dengan akhir periode Semester I 2020 telah
mencapai Rp72532 miliar atau 5920 persen dari pagu Rp122524 miliar sedangkan
realisasi Dana Insentif Daerah (DID) sebesar Rp22252 miliar atau 6217 persen dari
total pagu Rp35794 miliar Perbandingan Pagu dan Realisasi TKDD dapat dilihat pada
grafik berikut
Terdapat penyesuaian pagu TKDD di bulan April 2020 melalui Peraturan Menteri
Keuangan (PMK) Nomor 35 Tahun 2020 tentang Pengelolaan Transfer Ke Daerah dan
Dana Desa Tahun Anggaran 2020 Dalam Rangka Penanganan Pandemi Corona Virus
Disease 2019 (COVID-19) danatau Menghadapi Ancaman yang Membahayakan
Perekonomian Nasional
3 Pengelolaan BLU
Terdapat 5 (lima) instansi pemerintah yang berstatus BLU di Provinsi Sulawesi Utara
Pada tahun 2020 terdapat penambahan dua satker BLU yaitu Rumkit TkIII RW
Monginsidi dan Politeknik Kesehatan Manado sehingga diharapkan dapat memberikan
stimulus yang lebih baik untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat
Grafik 29 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi TKDD Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
11
Kedepannya satker tersebut masih perlu pembinaan yang intensif sehingga dalam
masa transisi pelaksanaan kegiatan operasionalnya tidak mengalami kendala yang
akan berdampak terhadap kualitas layanan kepada masyarakat
Secara umum realisasi belanja keseluruhan satker BLU sudah berada pada kisaran
50 persen kecuali
Universitas Sam Ratulangi
yang baru mencatatkan
realisasi sebesar 2616
persen dikarenakan
karena adanya proses
penyesuaian nomenklatur
dan aktivitas perkuliahan
yang dilaksanakan secara daring sehingga memangkas biaya operasional Dari sisi
performa hanya Unsrat dan Poltekes Manado yang menunjukkan perbaikan dibanding
tahun 2019 Beralihnya kegiatan belajar mengajar menjadi metode daring berimbas
pada turunnya biaya operasional BLU dimaksud sedangkan pada BLU bidang
kesehatan mengalami kenaikan biaya operasional sehubungan dengan pandemi
Covid-19
4 Manajemen Investasi Pusat
a Permasalahan outstanding pinjaman pemerintah pusat kepada pemerintah daerah
di Sulut telah dilakukan melalui kebijakan debt swap untuk hutang bunga pada Kota
Bitung dan Kota Manado serta pengalihan pinjaman ke Pemda untuk pinjaman
PDAM Sangihe Progres pelaksanaan proyek debt swap Kota Bitung telah selesai
di verifikasi oleh Dit SMI sedangkan debt swap Kota Manado masih akan berjalan
sampai dengan akhir tahun 2020 Selanjutnya untuk penyelesaian hutang PDAM
Kab Kep Sangihe telah dialihkan ke Pemda Kab Kep Sangihe
b Hasil monitoring laporan penyaluran KUR di Sulut pada SIKP menunjukkan bahwa
jumlah realisasi KUR sebesar Rp377 miliar pada 9813 debitur dengan rata-rata
pinjaman sebesar Rp3845 juta
c Penyaluran Kredit Ultra Mikro (UMi) di wilayah Sulawesi Utara mencapai Rp266
miliar pada 490 debitur dengan rata-rata pinjaman Rp542 juta
C Prognosis Realisasi APBN
Proyeksi realisasi APBN Semester II 2020 dilakukan secara empiris menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
Tabel 22 Performa Operasional Satker BLU sd Triwulan II 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Laporan Operasional e-Rekon DJPb
12
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecasting peramalan jangka
pendek Pengolahan data statistik menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 dengan
Variabel yang digunakan adalah realisasi APBN bulanan tahun 2013-2019 yang
bersumber dari Aplikasi Monev PA dan OMSPAN Untuk pendapatan (Perpajakan dan
PNBP) yang digunakan adalah angka realisasi 84 bulan (n= 84 ) sedangkan Belanja
Negara menggunakan data persentase realisasi bulanan (n= 84) kecuali Belanja
Modal yang menggunakan data persentase realisasi bulanan periode April-Desember
(n=63) mengingat pergerakan yang signifikan atas realisasi jenis belanja barang dan
modal terjadi pada periode tersebut (bulan 1-3 bersifat outlier) Proyeksi Transfer
Daerah menggunakan data persentase realisasi bulanan tahun 2015 sd 2019 dari
SIMTRADA (n=60) Hasil ringkas analissi dapat dilihat di bawah sedangkan hasil
pengolahan keseluruhan terdapat pada Lampiran I
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (012)-Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 = Rp 542462
Miliar
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
9329 dari total Pagu Belanja
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
812 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
8418 dari total Pagu Belanja Modal
Prognosis Transfer Daerah (Angka dalam persen)
ARIMA (302) ndash Signifikan
Total Proyeksi Semester II 2020 =
5852 dari total Pagu Transfer
13
Pendapatan Sulut hingga akhir tahun diperkirakan mencapai Rp488216 miliar atau
turun 04 Selain dampak akibat penurunan perekeonomian secara makro kontraksi
pendapatan negara disebabkan adanya berbagai insentif pajak yang diberikan
pemerintah sebagai bagian upaya Pemulihan Ekonomi Nasional Pertumbuhan belanja
modal yang turun hingga 54 lebih disebabkan oleh turunnya pagu akibat realokasi
anggaran KL yang mencapai lebih dari 50 Sedangkan belanja barang diprediksi
menurun cukup tajam sebagai efisiensi akibat pembatasan aktivitas kegiataan
perkantoran akibat Covid-19 Tabel 23 Prognosis Realisasi APBN sampai dengan Semester II TA 2020
UraianPagu
Target
Realisasi
Sem I
2020 (Rp)
Prognosis
TA 2020
(Rp)
Prognosis
TA 2020
()
Prognosis
Semester
II 2020
(Rp)
Realisasi
Tahun 2019
(Rp)
Growth
()Keterangan
Pendapatan 581864 193185 488216 84 295031 489940 -04
Kemenkeu memprediksi
penurunan penerimaan
sebesar 10 akibat covid
Belanja
Bel Pegawai 314428 145698 293346 93 147648 304936 -38
Bel Barang 337651 112078 274174 81 162096 357960 -234
Bel Modal 140593 38782 118358 84 79576 257157 -540
Transfer
Daerah1262687 700576 1220765 97 520189 1401955 -129
Terdapat penyesuaian pagu
transfer daerah akibat covid
Telah dilakukan realokasi
pagu belanja oleh masing-
masing KL
14
BAB III PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN APBD
Perkembangan kinerja APBD seluruh pemda di Sulawesi Utara sd triwulan II 2020
menunjukkan penurunan dibanding periode yang sama tahun 2019 khususnya dari sisi PAD Hal
tersebut tidak terlepas dari imbas pandemi Covid-19 yang menghambat berbagai kegiatan
perekonomian sehingga mempengaruhi pola realisasi pendapatan maupun belanja daerah Secara
rinci perkembangan APBD pemerintah daerah lingkup Provinsi Sulawesi Utara dapat dilihat pada
tabel berikut
Tabel Perkembangan APBD Lingkup Prov Sulut sd Triwulan II TA 2020 (dalam miliar Rupiah)
Sumber LRA Pemda dan Simtrada DJPK data sementara
15
Dampak pandemi Covid-19 terhadap realisasi belanja APBD terlihat dari tingginya
realisasi belanja hibah dan belanja tak terduga di semester I TA 2020 dan rendahnya
belanja barang akibat berkurangnya kegiatan operasional perkantoran yang lebih banyak
dilakukan melalui sistem Work from Home (WFH) Untuk selanjutnya perlu dilakukan
percepatan realisasi belanja di semester II TA 2020 guna membantu mengakselerasi
perekonomian yang terhambat pandemi covid-19
A Pendapatan Daerah
Realisasi pendapatan daerah hingga triwulan II 2020 secara agregat telah mencapai
44 persen dari target Secara proporsional sumber penerimaan terutama yang berasal dari
transfer pemerintah pusat sebesar 84 persen (Rp6771 miliar) dan PAD sebesar 12 persen
(Rp9462 miliar) Hal tersebut menunjukan rendahnya tingkat kemandirian pemda di
Sulawesi Utara
1 Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Sampai dengan triwulan II 2020 realisasi PAD pemda lingkup Sulawesi Utara mencapai
38 persen dari target Dari total realisasi tersebut kontribusi terbesar disumbang oleh
Pemprov Sulut yang
mencapai 599 persen
Sementara pada tingkat
kabupatenkota realisasi
terbesar berturut-turut
disumbang oleh Kota
Manado Kab Minahasa
Utara Kab Minahasa dan
Kota Bitung Dominasi
penerimaan PAD keempat
daerah tersebut tak terlepas
dari faktor geografis yang
strategis sebagai pusat
perekonomian selain
topangan SDA penghasil PAD Hasil Analisa Metode Klassen LQ dan Shift Share
yang disajikan pada KFR Tahunan 2019 Kanwil DJPb Provinsi Sulawesi Utara
menunjukkan sektor unggulan masing-masing daerah yaitu Kota Manado
Penyediaan Akomodasi Makan dan Minum Kota Bitung Transportasi dan
Pergudangan Kabupaten Minahasa Konstruksi dan Sektor Unggulan dan Kab
Minahasa Utara Pertambangan dan Penggalian
Grafik Kontribusi Pemda thd Total Realisasi PAD Sulut sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Prov Sulawesi
Utara 599
Kab Minahasa
29
Kota Bitung
28
Kota Manado
136
Kab Minut 33
Prov Sulawesi Utara
KabBolmong
Kab Minahasa
Kab Sangihe
Kota Bitung
Kota Manado
Kab Talaud
Kab Minsel
Kota Tomohon
Kab Minut
Kota Kotamobagu
Kab Mitra
Kab Bolmut
Kab Sitaro
Kab Boltim
Kab Bolsel
16
a Penerimaan Pajak Daerah
Realisasi Pajak Daerah agregat sampai dengan triwulan II 2020 lingkup Provinsi Sulut
sebesar Rp6441 miliar
atau sebesar 37 persen
dari target
Pada tingkat KabKota
Pemkot Manado tercatat
sebagai daerah
penyumbang pajak daerah
terbesar yaitu sebesar
Rp9105 miliar Namun
angka tersebut jauh
menurun dibanding periode
yang sama tahun sebelumnnya yang mencapai Rp2204 miliar dan juga baru 26 dari
target yang ditetapkan di awal tahun Dampak pandemi sangat mempengaruhi pajak
daerah Kota Manado mengingat penurunan drastis salah satu sumber utamanya yakni
Pajak Hotel dan Pajak Rumah Makan Penurunan jumlah wisatawan yang mencapai
99 akibat ditutupnya penerbangan internasioanal serta insentif pajak yang diberikan
pemerintah daerah menjadi penyebab hilangnya potensi pajak daerah di sektor ini
b Penerimaan Retribusi Daerah
Penerimaan Retribusi Daerah Sulut hingga triwulan II 2020 secara agregat sebesar
Rp1458 miliar atau 42
persen dari target
tumbuh sebesar 23
persen dibanding
capaian kuartal II di
tahun sebelumnya
Kota Kotamobagu
tercatat sebagai
daerah dengan
penerimaan retribusi
terbesar semester pertama pada dua tahun terakhir yang sumber utamanya berasal
dari Retribusi Layanan Kesehatan yang mencapai Rp17 miliar di tahun 2020
Grafik Perbandingan Realisasi Pajak Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Retribusi Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
17
c Penerimaan Hasil Kekayaan yang dipisahkan
Secara agregat realisasi pos Penerimaan Hasil Kekayaan yang Dipisahkan di Sulut
tercatat pada triwulan II
2020 sebesar Rp602
miliar atau 74 persen dari
target yang telah
ditetapkan
Tingginya penerimaan
daerah dari pos
penerimaan ini terutama
ditopang peningkatan
kinerja BUMD (terutama
Bank Sulutgo) yang berdampak pada besarnya pembagian deviden ke semua pemda
d Lain-Lain PAD Yang Sah
Pendapatan bunga
menjadi sumber
utama sektor ini atas
dana simpanan
Pemda dari
pendapatan dan
SILPA TA
sebelumnya yang
cukup besar terutama di Pemerintah Kota Manado
2 Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat
Realisasi pendapatan transfer pemerintah pusat sd triwulan II tahun 2020 ke pemda
lingkup Provinsi Sulut telah mencapai Rp67 triliun atau 48 persen dari target
Dibandingkan periode yang sama tahun lalu capaian realisasi pada periode laporan ini
tidak ada perbedaan yang signifikan Komposisi realisasi pendapatan transfer daerah
sebagian besar berasal dari transfer DAU yang mencapai 85 persen selanjutnya DAK
sebesar 3 persen Dana Penyesuaian sebesar 9 persen dan DBH sebesar 3 persen
Tingginya dana DAU sejalan dengan penguatan desentralisasi pemerintah pusat di
daerah Sementara itu hal yang perlu mendapat perhatian adalah masih rendahnya
realisasi DAK Fisik lingkup Sulawesi Utara yang mencerminkan kinerja pelaksanaan
kegiatan yang belum maksimal Sampai dengan akhir Juni 2020 dana DAK fisik baru
terealisasi sebesar Rp8963 miliar dari pagu Rp14 triliun
Grafik Perbandingan Realisasi Kekayaan Yang Dipisahkan (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Lain-Lain PAD yang Sah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
18
3 Lain-Lain Pendapatan Daerah yang Sah
Capaian realisasi pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah sd triwulan II 2020
sebesar 20 persen dari target yang telah ditetapkan Hanya beberapa pemda yang
memasang target untuk pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah
B Belanja Daerah
1 APBD Berdasarkan Jenis Belanja
Kinerja penyerapan anggaran daerah untuk periode sampai dengan triwulan II 2020 tidak
jauh berbeda dengan periode yang sama tahun 2019 Realisasi belanja daerah secara
keseluruhan (Pemprov dan PemkabPemkot) sebesar Rp59 triliun atau sebesar 31
persen dari pagu
Grafik Perbandingan Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
Grafik Proporsi Pagu Belanja dan Persenatase Realisasi sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
19
Ditinjau dari komposisi realisasi belanja daerah belanja pegawai masih mendominasi
belanja daerah di seluruh pemda lingkup Provinsi Sulawesi Utara ditunjang dengan
adanya pencairan THR bagi PNS pada bulan Mei 2020 Sementara realisasi belanja
modal yang paling berdampak bagi perekonomian baru terealisasi sebesar 8 persen
Pos belanja pembeda di tahun 2020 adalah belanja tak terduga yang telah terealisasi
sebesar Rp103 miliar jauh melebihi pagu awal yang hanya Rp41 miliar serta
dialokasikannya Belanja lainnya sebesar Rp14 triliun sebagai bagian dari penanganan
pandemi Covid-19 Bahkan total realisasi kedua pos tersebut dua kali lipat dari realisasi
belanja modal
2 Rasio Belanja
Salah satu arah kebijakan Pemerintah untuk meningkatkan kualitas belanja dan
akuntabilitas pengelolaan keuangan daerah serta untuk menjamin ketersediaan
kuantitas dan kualitas pelayanan dasar bagi masyarakat adalah dengan meningkatkan
rasio belanja modal dan mengurangi rasio belanja pegawai terhadap total belanja
daerah Untuk itu dalam RPJMN tahun 2020-2024 memiliki sasaran Terwujudnya
Indonesia Maju yang Berdaulat Mandiri dan Berkepribadian Berlandaskan
Gotong-Royong dan diharapkan rata-rata belanja modal seluruh pemda telah
mencapai 30 persen dan rata-rata belanja pegawai mencapai 35 persen untuk
kabkota dan 13 persen untuk provinsi pada tahun 2020
Grafik Rasio Belanja Pegawai dan Rasio Belanja Modal (Pagu) APDB Tahun 2020
Sumber LRA Pemda diolah
30
46 47 5040 36
4751
45 41 41 4133
4133 37 39
25
20 1718
1721
2017
2320 20
31
3124
32 22 22
Belanja Pegawai Belanja Modal
20
Pada APBD TA 2020 terdapat dua Pemda yang menganggarkan belanja pegawai
dibawah target 35 persen RPJMN 2020-2024 yaitu Kab Bolaang Mongondow Timur dan
Kab Bolaang Mongondow Utara Sementara itu Pemda Kab Bolaang Mongondow
Utara dan Pemda Kab Bolaang Mongondow Timur dan Kab Minahasa Tenggara
adalah pemda yang proporsi anggaran belanja modalnya di atas 30 persen Rendahnya
rasio belanja modal di sebagian besar pemda di Sulawesi Utara tahun 2020 disebabkan
rata-rata pemda yang sangat bergantung pada anggaran DAK Fisik untuk kegiatan
belanja modal Selain itu juga terdapat realokasi dan refocusing APBD akibat pandemi
Covid-19 yang wajib dilakukan oleh Pemerintah Daerah
C Prognosis Realisasi APBD sampai dengan Triwulan IV
Proyeksi realisasi APBD Semester II dilakukan secara empiris sama dengan proyeksi
APBN yakni dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) dan menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 Variabel yang digunakan
dalam melakukan proyeksi Pendapatan dan Belanja adalah realisasi triwulanan tahun
2013-2020 yang bersumber LRA Pemda Untuk pendapatan yang digunakan adalah
angka realisasi untuk 28 periode (n=28) sedangkan untuk Belanja (Barang dan Modal)
menggunakan data persentase realisasi triwulan II-IV (n=21) Hasil ringkas dapat dilihat
di bawah sedangkan hasil pengolahan data keseluruhan terdapat pada Lampiran II
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (011)
Total Proyeksi 2020 =
Rp1832209
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (002)
Total Proyeksi 2020 = 9365 dari total
Pagu Belanja Pegawai
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7523 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7903 dari total Pagu Belanja Modal
21
Proyeksi realisasi pendapatan Pemda sebesar Rp1832209 miliar namun nilai yang
digunakan dalam perhitungan adalah realisasi dengan kondisi normal Dengan adanya
pandemi diprediksi terdapat penurunan pendapatan sebesar 20 dengan
pertimbangan asumsi Kementerian Keuangan dan capaian realisasi hingga semester I
sehingga angka proyeksi 2020 adalah sebesar Rp1465767 miliar Belanja barang
akan megalami penurunan terbesar dengan adanya efisiensi kegiatan perkantoran
yang cukup besar dengan adanya WFH hingga rapatsosialisasi yang bersifat daring
serta pembatasan perjalanan dinas
Sedangkan Belanja Modal Pemda diprediksi akan terserap sebesar 79 dengan
mempertimbangkan capaian realisasi Semester I yang cukup rendah namun nilai
kontrak DAK Fisik yang merupakan sumber belanja modal terbesar pemda tercatat
mencapai 97 (data per 21 Juli 2020) Dengan demikian penyerapan belanja modal
berpotensi akan melonjak di dua kuartal akhir TA 2020
Prognosis Realisasi APBD Lingkup Provinsi Sulawesi Utara Tahun 2020 (dalam miliar)
22
BAB IV
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN
ANGGARAN KONSOLIDASIAN (APBN DAN APBD)
A Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian
Dari Laporan
Keuangan Pemerintah
Konsolidasian (LKPK)
Kanwil DJPb Prov Sulut
Semester I 2020 tampak
capaian positif dibandingkan
peiode yang sama di tahun
2019 pada semua pos baik
pendapatan maupun
belanja Penurunan pada
detail pos mampu di cover
oleh pos lainnya
B Pendapatan Konsolidasian
1 Analisis Proporsi dan Perbandingan
Perpajakan masih mendominasi sumber penerimaan baik di Pusat maupun Daerah
Sumber utama penerimaan pajak dari sektor
usaha adalah sektor perdagangan perkebunan
dan industri serta pemerintahan sedangkan
ditinjau dari daerah Kota Manado dan Kota
Bitung sebagai pusat perdagangan dan industri
merupakan sumber utama perpajakan
Sedangkan porsi PNBP sebagian besar
bersumber dari penerimaan BLU sektor
Kesehatan (RS Kandou RS Bhayangkara dan
RS Monginsidi) dan sektor pendidikan
(Universitas Sam Ratulangi dan Poltekkes
Manado)
Perbandingan Penerimaan
Pusat amp Daerah Semester I 2020
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Tabel Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian Sulut Semester I 2020 (miliar Rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
23
Demikian juga dengan porsi penerimaan daerah dimana penerimaan pajak masih
dominan dibanding PNBP Pajak kendaraan bermotor masih menjadi andalan
penerimaan pajak daerah Sedangkan PNBP Daerah disokong dari retribusi daerah
maupun hasil kekayaan daerah yang dipisahkan seperti deviden dan Jasa Giro Kas
Daerah
2 Analisis Perubahan
Pendapatan konsolidasian selain dana transfer mengalami penurunan yang bersumber
baik dari pendapatan pusat maupun daerah
Penurunan pendapatan tersebut disebabkan
terutama oleh pembatasan aktivitas akibat pademi
corona termasuk kegiatan perekonomian yang
akhirnya berimbas pada pendapatan negara
(Pajak dan PNBP)
Pendapatan daerah mengalami penurunan yang
lebih dalam jika dibandingkan dengan pendapatan
pusat Penurunan drastis terutama pada pajak hotel dan restoran yang hanya mencapai
Rp5384 miliar turun 689 dibanding periode semester I tahun 2019 yang mampu
membukukan Rp16874 miliar Ditutupnya penerbangan internasional akibat Covid-19
sangat mempengaruhi sektor pariwisata yang berimbas pada penurunan tingkat hunian
kamar hotel dan ditutupnya beberapa restoran besar yang sering dikunjungi wisatawan
asing Selain itu terdapat inisiatif positif pemerintah daerah yang bersedia memberikan
kebijakan relaksasi pajak terhadap usaha-usaha di sektor pariwisata agar mampu
bertahan di masa sulit ini meski pendapatan daerah akan mengalami penurunan
Sedangkan penurunan dari penerimaan pajak kendaraan bermotor menggambarkan
tendensi penundaan pembayaran pajak oleh sebagian masyarakat akibat penurunan
bahkan hilangnya sumber pendapatan masyarakat dengan adanya pembatasan
kegiatan perekonomian
Perubahan Total Pendapatan
Pusat amp Daerah Selain Dana
Transfer (miliar rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
24
3 Analisis Pertumbuhan Ekonomi terhadap kenaikan realisasi pendapatan
konsolidasian
Melambatnya pertumbuhan ekonomi regional y-to-y menunjukkan korelasi positif
dengan penerimaan perpajakan maupun PNBP Konsolidasian Pendapatan
konsolidasian turut mengalami penurunan dibanding periode sebelumnya PDRB yang
bersumber dari pertumbuhan sektor pertanian sebagai kontributor terbesar PDRB Sulut
mampu meredam penurunan PDRB secara keseluruhan Sektor Perdagangan besar
dan eceran transportasi dan pergudangan dan sektor akomodasirumah makan
menjadi sektor yang
paling merasakan dampak
corona sekaligus
berpengaruh besar
terhadap penurunan
pendapatan negara
konsolidasian Provinsi
Sulawesi Utara
C Belanja Konsolidasian
1 Analisa Proporsi dan Perbandingan
Proporsi realisasi belanja antara pusat dan daerah
untuk Semester I tahun 2020 menunjukkan
perbedaan yang signifikan Belanja barang sangat
dominan di pusat sedangkan belanja daerah
didominasi oleh belanja pegawai Hal yang perlu
menjadi perhatian adalah serapan belanja modal
khususnya daerah yang sangat rendah
Terhambatnya berbagai kegiatan tender hingga
pelaksanaan kegiatan akibat pembatasan
aktivitas akibat pandemi corona menjadi alasan
utama lambatnya realisasi belanja modal Selain
itu rendahnya realisasi DAK Fisik yang sebagian besar merupakan kegiatan berupa
belanja modal turut menyebabkan rendahnya realisasi belanja modal daerah
2 Analisis Perubahan
Realisasi belanja konsolidasian Sulut semester I 2020 tercatat sebesar Rp861153
miliar dengan struktur belanja relatif sama dari periode yang sama tahun sebelumnya
Belanja operasional masih mendominasi komposisi belanja konsolidasian
Tabel Realisasi Pendapatan Konsolidasi PusatDaerah amp
Pertumbuhan Ekonomi Pro Sulut Periode Triwulan II
Tahun 2019 dan 2020 (dalam miliar)
Sumber GFS BPS Sulut diolah
25
Terjadi penurunan porsi belanja barang
konsolidasian yang cukup drastis dari
356 di tahun 2019 menjadi 308 di
tahun 2020 yang disebabkan karena
perkantoran yang melakukan sistem WFH
akibat pandemi corona sehingga biaya
operasional kantor mengalami penurunan
Sedangkan peningkatan belanja pegawai
karena pembayaran gaji ke-14 (THR) di
bulan Juni
3 Analisis dampak kebijakan fiskal kepada indikator ekonomi regional
Kebijakan fiskal pemerintah terutama dari sisi belanja diharapkan mampu berkontribusi
secara optimal tidak hanya pertumbuhan ekonomi regional namun juga terhadap
pemerataan
pendapatan
maupun
peningkatan
daya beli
masyarakat Hal
tersebut dapat
dilihat dari perubahan berbagai indikator ekonomi regional
Data di atas menunjukkan bahwa penurunan realisasi belanja pemerintah di Sulut
sebesar -721 sementara pada periode yang bersamaan terjadi penurunan nilai
inflasi hingga -583 Peningkatan angka pengangguran pada bulan Februari 2020
lebih disebabkan penambahan jumlah usia angkatan kerja yang mencapai 30 ribu jiwa
namun tidak mampu terserap oleh lapangan kerja Meskipun tidak terdapat penjelasan
secara langsung atas dampak belanja pemerintah namun demikian dapat disimpulkan
bahwa perlambatan government spending turut mempengaruhi berbagai indikator
ekonomi regional
Korelasi Antara Belanja Pemerintah Terhadap Beberapa
Indikator Ekonomi Regional
Sumber GFS BPS Sulut diolah
26
Deflasi yang terjadi di Sulawesi Utara sebenarnya lebih dikarenakan sisi demand
masyarakat yang menahan diri untuk tidak belanja dengan adanya pandemi Covid-19
sehingga supply barang cukup melimpah Yang patut diwaspadai adalah pada saat
pembatasan sosial sudah dilonggarkan sehingga masyarakat dapat beraktivitas
kembali secara normal namun persediaan barang kurang tersedia di pasar maka akan
berdampak pada peningkatan potensi inflasi Hal yang harus dilakukan pemerintah
daerah adalah memanfaatkan dana yang ada untuk memastikan ketersediaan supply
barang dan jasa tetap terjamin Selain itu proyek pemerintah perlu dialihkan ke jenis
kontrak padat karya agar mampu menarik lebih banyak pekerja sekaligus menekan
angka pengangguran di tengah banyaknya kasus PHK akibat Covid-19
D Analisis Kontribusi Pemerintah Dalam Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Berdasarkan data BPS
perekonomian Sulawesi Utara pada
Q2 mengalami penurunan
pertumbuhan y-o-y sebesar minus
389 persen lebih tinggi
dibandingkan dengan pertumbuhan
ekonomi nasional sebesar minus
532 persen Ditinjau dari sisi
pengeluaran pemerintah (G) pada
komponen PDRB terjadi peningkatan kontribusi dari tahun ke tahun Kontribusi
Pengeluaran Pemerintah (APBN amp APBD) terhadap PDRB untuk Triwulan II 2020
sebesar 1759 persen turun sebesar 07 persen dibanding periode yang sama tahun
sebelumnya
Data korelasi pertumbuhan realisasi belanja pemerintah per triwulan II 2020 (y-o-y)
dengan laju pertumbuhan berbagai sektor lapangan usaha di Sulut menunjukkan bahwa
realisasi belanja pemerintah yang minus berkorelasi positif terhadap pertumbuhan di
hampir semua sektor lapangan usaha yang juga menunjukkan penurunan Hal tersebut
mengindikasikan keterkaitan dan peran belanja pemerintah terhadap pertumbuhan
berbagai sektor pada PDRB Belanja pemerintah kurang mampu memberikan
dukungan terhadap berbagai sektor lapangan usaha sekaligus meredam pelemahan
perekonomian global akibat pandemi Covid-19
4743 4749 48 46
1706 1768 186 179
3434 3474 34 33
116 009 00 03
2017 2018 2019 2020
Distribusi G pada PDRB Triwulan II
C G I X-M
27
Dua sektor lapangan usaha yang
dipastikan terdampak dan
teridentifikasi di awal pandemi adalah
sektor Akomodasi Makanan dan
Minuman dan Transportasi yang
merupakan imbas melemahnya sektor
pariwisata dengan ditutupnya
penerbangan internasional Bandara
Sam Ratulangi Seharusnya inilah
yang menjadi perhatian khusus
pemerintah bagaimana mengalihkan
sementara perekonomian sektor
tersebut ke sektor lain melalui
penyediaan lapangan usaha alternatif
untuk pengusaha dan tenaga kerja
yang terdampak
Tumbuhnya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan dan sector
Industri Pengolahan terkait dengan
komoditas utama Sulawesi Utara yakni Kopra Pertanian Kelapa dan Pengolahan Kopra
juga menjadi modal utama konsistensi ekspor Sulawesi Utara Kedua sektor tersebut
juga mampu menjaring tenaga kerja informal yang cukup besar Dari ketiga fakta
tersebut dapat dijadikan langkah strategis selanjutnya bagi pemerintah daerah di
Sulawesi Utara untuk memberikan dukungan pada kedua sektor tersebut baik dari sisi
kebijakan maupun permodalan agar mampu bertahan dan bahkan tumbuh Dengan
demikian kedua sektor tersebut mampu menjadi penahan resesi sekaligus dapat
membuka lapangan kerja alternatif di tengah penuruan kinerja sektor lainnya
Korelasi antara Belanja Pemerintah terhadap Pertumbuhan Sektor Lapangan
Usaha
SektorVariabel Growth
Belanja Pemerintah -721 Pertanian Kehutanan dan Perikanan 147 Pertambangan dan Penggalian -347 Industri Pengolahan 524 Pengadaan Listrik dan Gas 560 Pengadaan Air Pengelolaan Sampah Limbah dan Daur Ulang 376 Konstruksi -804 Perdagangan Besar dan Eceran Reparasi Mobil dan Sepeda Motor -090
Transportasi dan Pergudangan -3149 Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum -5028
Informasi dan Komunikasi 1577 Jasa Keuangan dan Asuransi 1250 Real Estate -128
Jasa Perusahaan -974 Adm Pemerintahan Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib -502 Jasa Pendidikan -069 Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 349 Jasa lainnya -1311
Sumber GFS Sulut BPS Sulut diolah
28
BAB V
ISU REGIONAL DAMPAK KORONA TERHADAP
PEREKONOMIAN SULAWESI UTARA
Dampak Covid-19 selama hampir 5 (lima) bulan terakhir di Indonesia
memerlukan penanganan yang komprehensif dan extraordinary oleh pemerintah
melalui berbagai strategi dan kebijakan yang terukur dan bersinergi baik
pemerintah pusat maupun pemerintah daerah Dari sisi ekonomi pandemi Covid-
19 berdampak pada dua sisi baik konsumsi maupun produksi Pembatasan sosial
berujung pada berhentinya aktivitas dan turunnya kinerja perekonomian
Perkembangan kasus pandemi COVID-19 di Sulawesi Utara
Berdasarkan data per tanggal
30 Juni 2020 tercatat sebanyak
1109 kasus positif di Sulawesi
Utara yang sebagian besar
terdapat di Kota Manado
Dengan dibukanya sejumlah
laboratorium pengujian sampel
Covid-19 yakni di Balai Teknik
Kesehatan Lingkungan dan
Pencegahan Penyakit
(BTKLPP) di Mapanget Kota
Manado dan RSUP Prof
Kandou Manado jumlah pasien
yang terkonfirmasi positif
mengalami peningkatan yang
cukup signifikan Selain itu dengan dilonggarkannya pembatasan dan dibukanya
beberapa pusat perbelanjaan (the new normal) menjadi salah satu faktor
meningkatnya jumlah masyarakat yang terkonfirmasi positif Covid-19
Pemerintah Daerah telah melakukan berbagai upaya pencegahan penyebaran virus
COVID-19 di Sulawesi Utara melalui berbagai kebijakan dan aturan diantaranya
dengan meniadakan kegiatan belajar mengajar di sekolah (Study from Home)
mengurangi kegiatan perkantoran (Work From Home) menutup tempat hiburan
29
yang dapat mengundang
kerumumunan orang hingga
penghentian sementara berbagai
kegiatan keagamaan di Rumah
Ibadah
Dampak COVID-19 terhadap
perekonomian Sulawesi Utara
Gambaran perekonomian Sulawesi
Utara selama enam bulan terakhir
tercermin dalam Indeks Harga
Konsumen (IHK) yang dirilis oleh BPS Sulut Dari tabel tersebut terlihat bagaimana
perekonomian Sulawesi Utara menurun drastis mulai bulan Maret 2020 sejak
ditetapkannya wabah Covid-19 di Indonesia serta ditutupnya penerbangan
internasional di Bandara Sam Ratulangi Manado Untuk pertama kalinya Sulawesi
Utara mengalami deflasi tahun kalender selama enam bulan berturut-turut akibat
adanya social distancing dalam rangka pencegahan Covid-19
Dari sisi tenaga kerja berdasarkan data Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi
Provinsi Sulawesi Utara hingga 26 Mei 2020 tercata ada 681 perusahaan yang
terdampak dengan jumlah total pekerja sebanyak 8416 orang dan dari angka
tersebut 6952 pekerja yang dirumahkan Selain itu tercatat pula sebanyak 72
perusahan yang melakukan Pemutusan Hubungan Kerja dengan jumlah tenaga
kerja sebanyak1424 orang
Dari sektor lapangan usaha terbesar sumber pembentuk PDRB Sulut semua
menunjukkan penurunan
dan hanya Industri
Pengolahan yang
menunjukkan kenaikan
Gambaran atas dampak
Covid-19 adalah
penurunan sektor
akomodasi makanan dan
minuman serta transportasi yang sangat drastis sebagai imbas ditutupnya bandara
Sam Ratulangi sehingga sektor pariwisata mengalami penurunan
Indeks Harga Konsumen Sulawesi Utara 2020
30
Peran Fiskal dalam penanganan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara
Sejak diumumkannya pandemi Covid-19 di Indonesia pemerintah melakukan gerak
cepat dengan menerbitkan berbagai aturan dan pedoman di semua bidang baik
pemerintahan kesehatan pendidikan sosial dan tak terkecuali sektor keuangan
Peraturan Pengganti Undang-Undang dikeluarkan untuk memberikan kelonggaran
defisit APBN yang
sebelumnya hanya
maksimal 3 dari
PDB guna
menahan dampak
Covid-19 terhadap
ancaman resesi
melalui program
Pemulihan Ekonomi Nasional Dari sisi demand pemerintah berusaha menjaga
konsumsi melalui sokongan atas daya beli masyarakat khususnya melalui bantuan
sosial Konsumsi rumah tangga merupakan penopang terbesar pertumbuhan di
Indonesia tak terkecuali Sulawesi Utara
Sedangkan dari sisi produksi pemerintah telah mengalokasikan insentif pajak
(Rp123 triliun) subsidi bunga kredit (Rp34 triliun) hingga program Penempatan
Dana Pemerintah (Rp876 triliun) pada perbankan agar dapat dikucurkan pada
sektor bisnis dengan bunga rendah
Selanjutnya postur APBN telah dilakukan perubahan setidaknya sudah dua kali di
tahun 2020 melalui Perpres No 542020 dan terakhir Perpres No 722020 untuk
menjaga kualitas dan kesinambungan APBN Tahun Anggaran 2020 dalam rangka
pemenuhan kebutuhan penanganan pandemi Covid-19 dan atau menghadapi
ancaman yang membahayakan perekonomian nasional dan atau stabilitas sistem
keuangan Konsekuensi atas terbitnya Perpres tersebut adalah Pemerintah Daerah
diharuskan untuk turut melakukan refocusing dan realokasi APBD untuk penangan
Covid-19 di daerah masing-masing Seluruh Pemda di Sulawesi Utara telah
melakukan realokasi anggaran sebagai langkah awal penanggulangan Covid-19 di
daerah masing-masing
31
Sehubungan dengan hal-hal tersebut di atas untuk mengantisipasi dampak
perekonomian kesehatan sosial dan keuangan serta menahan timbulnya resesi
maka diperlukan
peningkatan kuantitas
dan kualitas belanja
pemerintah (government
spending) Menurunnya
pertumbuhan ekonomi di
Sulawesi Utara sampai
dengan Q2 2020
sebesar minus 389
persen diperlukan
adanya intervensi
pemerintah pusat dan
daerah untuk mengelola kebijakan fiskal yang tepat jumlah dan tepat sasaran
sebagai solusi menjaga pertumbuhan ekonomi di Sulawesi Utara Sebagai contoh
telah dilakukan kebijakan penempatan uang negara pada Bank Umum (termasuk
BPD SulutGo) untuk mendorong tingkat konsumsi dan produksi dalam
perekonomian Sulawesi Utara Disamping itu hal yang lebih penting adalah
menjaga alokasi fiskal agar ditujukan untuk menjamin kesinambungan
(sustainability) pembangunan sehingga kebijakan fiskal ditujukan tidak hanya untuk
kepentingan jangka pendek tetapi kepentingan pembangunan yang
berkesinambungan
Alokasi Belanja Daerah Untuk Penanganan COVID-19 (miliar rupiah)
Sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
No Pemda
Bidang kesehatan dan
hal-hal lain terkait
kesehatan dalam rangka
pencegahan danatau
penanganan COVID-19
Penyediaan
jaring
pengaman
sosial
Penanganan
dampak
ekonomi
Total
1 Pemprov Sulut 73128 9022 1500 83651
2 Kab Bolsel 5286 1000 209 6495
3 Kab Kep Sitaro 1697 997 2767 5461
4 KabMinahasa 7922 2854 939 11714
5 Kota Tomohon 1902 1114 1812 4827
6 Kota Manado 5174 6201 720 12095
7 Kab Mitra 2850 985 1206 5040
8 Kab Minsel 2289 547 050 2886
9 Kab Boltim 1693 3842 540 6074
10 Kab Kep Talaud 2391 835 510 3736
11 Kab Kep Sangihe 5478 998 158 6634
12 Kab Bolmut 8859 1212 249 10320
13 Kota Kotamobagu 7084 927 272 8283
14 Kab Bolmong 1058 4104 2971 8133
15 Kab Minut 5307 - 680 5987
16 Kota Bitung 2500 1563 4109 8171
TOTAL 134618 36200 18691 189509
(sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
Alokasi Belanja Daerah untuk penanganan Covid (dalam miliar Rupiah)
Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik Provinsi Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Prov Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Manado
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Tomohon
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Bitung
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Kotamobagu
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Tenggara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Timur
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Talaud
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Sangihe
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab KepSiau Tagulandanga Biaro
Kanwil DJPb Prov Sulut (2020) Government Financial Statistic Sem I Prov Sulawesi Utara TA 2020
Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Sulawesi Utara
Dit Pelaksanaan Anggaran Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi MEBE
Dit Sistem Manajemen Investasi Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi SIKP
Dit Akuntansi dan Pelaporan Keuangan Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi E-Rekon
Ditjen Perimbangan Keuangan Daerah Kemenkeu Aplikasi SIMTRADA Aplikasi SIKD
Dit Sistem Informasi dan Teknologi Perbendaharaan Aplikasi OMSPAN Dashboard MPN
Kanwil Ditjen Pajak Suluttenggomalut
Kanwil Ditjen Bea dan Cukai Sulawesi Bagian Utara
1
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBN
A Prognosis APBN-Pendapatan
Proyeksi Pendapatan dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data realisasi
Pendapatan (4xxxxx) bulanan periode 2013-2019
Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84 bulan
(n=84) untuk memprediksi penerimaan perpajakan 12
bulan ke depan (Jan-Desember) yang bersumber dari
monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata
2
Dari hasil pengujian terdapat lag pertama yang keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 tidak stasioner terhadap rata-rata sehingga perlu dilakukan differencing (d=1) Dari hasil
differencing dihasilkan jumlah lag pada ACF sebanyak tiga (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak empat (q = 5)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 1 dan q 5 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (215) ARIMA (214) ARIMA (213) ARIMA (212) ARIMA (211) ARIMA
(210) ARIMA (115) ARIMA (114) ARIMA (113) ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110)
ARIMA (015) ARIMA (014) ARIMA (013) ARIMA (012) ARIMA (011)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (215) AR 1 0927 tidak ARIMA (211) AR 1 0000 ya
AR 2 0995 tidak AR 2 0012 tidak
MA 1 0979 tidak MA 1 0000 ya
MA 2 0258 tidak Constant 0571 tidak
MA 3 0942 tidak ARIMA (210) AR 1 0000 ya
MA 4 0972 tidak AR 2 0000 ya
MA 5 0980 tidak Constant 0412 tidak
Constant 0000 ya ARIMA (115) AR 1 0880 tidak
ARIMA (214) AR 1 0056 tidak MA 1 0816 tidak
AR 2 0000 ya MA 2 0722 tidak
MA 1 0184 tidak MA 3 0847 tidak
MA 2 0040 ya MA 4 0971 tidak
MA 3 0000 ya MA 5 0707 tidak
MA 4 0068 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (114) AR 1 0913 tidak
ARIMA (213) AR 1 0615 tidak MA 1 0723 tidak
AR 2 0503 tidak MA 2 0709 tidak
MA 1 0738 tidak MA 3 0887 tidak
MA 2 0363 tidak MA 4 0934 tidak
MA 3 0729 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (113) AR 1 0748 tidak
ARIMA (212) AR 1 0521 tidak MA 1 0361 tidak
AR 2 0675 tidak MA 2 0294 tidak
MA 1 0314 tidak MA 3 0638 tidak
MA 2 0276 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
3
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (012) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (012)
7 Hasil forecasting Perpajakan 12 bulan ke depannya adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (012) dihasilkan proyeksi Pendapatan periode Jan ndash
Desember sebesar Rp542462 miliar Namun proyeksi tersebut menggunakan dasar realisasi
pendapatan dengan kondisi normal sedangkan Kmeneterian Keuangan memprediksi penerimaan
akan turun sebesar 10 Dengan demikian proyeksi pendapatan dengan ditambah asumsi Kemenkeu
menjadi Rp488216 miliar
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (112) AR 1 0440 tidak ARIMA (014) MA 1 0000 ya
MA 1 0057 tidak MA 2 0003 ya
MA 2 0071 tidak MA 3 0379 tidak
Constant 0001 ya MA 4 0838 tidak
ARIMA (111) AR 1 0115 tidak Constant 0002 ya
MA 1 0000 ya ARIMA (013) MA 1 0000 ya
Constant 0000 ya MA 2 0002 ya
ARIMA (110) AR 1 0004 ya MA 3 0247 tidak
Constant 0565 tidak Constant 0000 ya
ARIMA (015) MA 1 0000 ya ARIMA (012) MA 1 0000 ya
MA 2 0008 ya MS 10687 MA 2 0000 ya
MA 3 0197 tidak Constant 0000 ya
MA 4 0970 tidak ARIMA (011) MA 1 0000 ya
MA 5 0700 tidak MS 11287 Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
4
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai
Proyeksi Belanja Pegawai dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal (51xxxx) bulanan periode 2013-
2019 Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84
bulan (n=84) untuk memprediksi belanja 12 bulan ke
depan (2020) yang bersumber dari monevPA Software
pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -2 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
5
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Pegawai 12 bulan ke depannya
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Pegawai periode Januari ndashDesember
sebesar 9329 dari pagu
6
C Prognosis APBN-Belanja Barang
Proyeksi Belanja Barang dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka
pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Barang (52xxxx) bulanan periode
2013-2019 (n=84 bulan) untuk memprediksi
belanja Barang 12 bulan ke depan (2020)
bersumber dari monevPA Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = -2 sehingga
perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=1)
7
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 1)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Barang 12 bulan ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi
Belanja Barang 2020 sebesar 812 dari pagu
8
D Prognosis APBN-Belanja Modal
Proyeksi Belanja Modal dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data persentase realisasi
Belanja Modal (53xxxx) bulanan periode 2013-2019
mulai bulan april karena periode triwulan pertama
realisasi belanja modal relatif kecil Sehingga periode
(n) yand dipakai berjumlah 63 bulan (n=63) untuk
memprediksi belanja Modal 9 bulan ke depan (April-
Desember) yang bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans-Modal
telah stasioner terhadap rata-rata digunakan
menu Autocorrelation (ACF) Jika tidak
terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama
yang keluar dari confident interval lebih dari
tiga Artinya data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada
ACF sebanyak dua (p=2)
9
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
10
7 Hasil forecasting Belanja Modal 9 bulan ke depannya (periode
April-Desember) adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Modal enam bulan ke depan (64-72) sebesar
8419 dari pagu
E Prognosis APBN-Transfer Ke Daerah dan Dana Desa
Proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana Desa dilakukan
dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang
dipakai adalah data persentase realisasi Transfer Ke
Daerah dan Dana Desa (6xxxxx) bulanan periode 2015-
2019 (60 bulan) untuk memprediksi Transfer Ke Daerah
dan Dana Desa 12 bulan ke depan dan untuk selanjutnya
diambil total realisasi 9 periode akhir yang
mencerminkan periode April-Desember yang
bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data telah menunjukkan
stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = 1 sehingga
tidak perlu dilakukan transformasi
2 Untuk memastikan bahwa data telah stasioner terhadap
rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF) Jika
tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
TKDD telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data TKDD telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=3)
11
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 4)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 3 d 0 dan q 4 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (304) ARIMA (303) ARIMA (302) ARIMA (301) ARIMA (300) ARIMA
(204) ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (104) ARIMA (103)
ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (004) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA
(001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (304) ndash Tidak Sig
ARIMA (303) ndashTidak Sig
ARIMA (302) ndashSig
ARIMA (301) ndashTidak Sig
ARIMA (300) ndashTidak Sig
ARIMA (204) ndashSig
12
ARIMA (203) ndashTidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashSig
ARIMA (200) ndash Tidak Sig
ARIMA (104) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashSig
ARIMA (101) ndashTidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (004) ndashTidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
13
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (302) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (302)
7 Hasil forecasting Transfer Ke Daerah dan Dana Desa 12 bulan ke depan adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana
Desa 2020 sebesar 9668 dari pagu
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBD
A Prognosis APBN-Pendapatan APBD
Proyeksi Pendapatan APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data realisasi Pendapatan
Daerah Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan (2020)
Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (05) sehingga perlu dilakukan transformasi data hingga 3 kali sampai menunjukkan λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans3 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak
0 (p=0)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 0 (q = 0) Karena p=0 d = 0
dan q=0 maka model yang dihasilkan adalah ARIMA
(000) Namun model tersebut tidak dapat dilakukan
pengujian sehingga perlu dilakukan differencing
4 Untuk memastikan bahwa data Diff1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Diff1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing lagi (d=1) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu
(p=1)
5 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
terdapat lag sebanyak dua (q=2)
6 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 1 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110) ARIMA (012) dan ARIMA (011)
7 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (112) ndash Tidak Sig
ARIMA (111) ndash Tidak Sig
ARIMA (110) ndashTidak Sig
ARIMA (012) ndashTidak Sig
ARIMA (011) ndashSig
8 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (011) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (011)
9 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Pendapatan APBD TA 2020 sebesar
Rp1832209 miliar Namun dengan adanya pandemi corona
yang akan mempengaruhi PAD serta penyesuaian TKDD 2020 yang menyebabkan penurunan pagu
hingga Rp2 triliun dibanding 2019 maka proyeksi pendapatan APBD 2020 akan berkurang 20 dari
forecast ARIMA menjadi Rp1465767 miliar
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai APBD
Proyeksi Belanja Pegawai APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Pegawai Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk memprediksi
PAD 4 periode ke depan (2020) Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan
λ gt 1 (20) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih dari tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
sehingga tidak perlu dilakukan differencing (d=0)
Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 2 (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (102) ndash Tidak Sig
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (011) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan MS terkecil adalah Model ARIMA (002) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan
adalah dengan menggunakan Model ARIMA (002)
7 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Realisasi Belanja Pegawai APBD TA 2020 sebesar 9365
C Prognosis APBN-Belanja Barang APBD
Proyeksi Belanja Barang APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis
runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Barang Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan Software pengolah
data yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak
perlu dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak tiga (q = 3)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 3 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (103) ARIMA
(102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (203) ndash Tidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashtidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashtidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Barang APBD 4 periode ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Barang APBD sebesar
7523
D Prognosis APBN-Belanja Modal APBD
Proyeksi Belanja Modal APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal Daerah Triwulan II-IV periode 2013-
2019 (n=21) untuk memprediksi Belanja Modal 3 periode ke
depan Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai MS terkecil adalah Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan
dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Modal APBD 3 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Modal APBD sebesar
7903
WPEMERINTAH KABUPATEN MINAHASA
SEKRETARIAT DAERAH
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN 2O2O
KABUPATEN MINAHASA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti bukti realokasi yang
tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasidan keperluanpemeriksaan apabila pengawas fungsional
un uaian APBD dilakukan iberikut
No UraianAnggaran sebelum
DenvesuaianAnggaran setelah
penyesuaianvo
Penvesuaian(a) (b) (c) (d) (e)
Tahap I Penyesuaian Pendapatan Daerah
1
2
3
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Total Pendapatan Daerah
1 16801375000
136837743000
91436654206
98691022500
1008131756998
69703097945
(16)
(1 1)
(24
1U5O75772206 1 17 6525877 443 (13)
Tahap ll Penyesuaian Belania Daerah
1
2
J
4
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Eantuan Sosial
Belanja lainnya
Total Belania Daerah
553153915596
376690476314
194014758013
12200000000
290576963500
518620216746
287126O94825
130797822239
11200000000
323130122850
(6)
(24)
(33)
(8)
11
1426636113423 1270874256660 (11)
Tahap lll Perhitungan Selisih lebih Kurang
(8156034r217) (943483792171 16Selisih LebihKurangPenyesuaian Pendapatan Daerah
No Uraian Belanja PegawaiBelania Barang dan
JasaBelania modal
Belanra BantuanSosial
Belania Lainnya Total
Belanja Bidang Kesehatandan Hal hal lainterkaitkesehatan dalamrangka pencegahandonatau PenangananCovid 19
40105 621 486 2 180 557000 36 931 098000 79217 276486
Penyediaan iaringPengaman Sosial
4718907 200 10200000000 13 619 797 200 28 538 704 400
Penanganan DampakEkonomi
I280591500 108000000 9 388 5S1 500
Total 54105 120 186 2288 557000 10200000000 50 550 895200 117 144 572 386
Tahap lV Relokasi selisih lebih
Tahap V Postur Belanja APBD setelah Relokasi
No uraianAnggaran setelah Realokasi
1 Pendapatan Asli Daerah 98691 022500
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 1008131 756998
3 Lainnya 69 703 097 945
1 Belanja Pegawai 518620216746
2 Belanja Barang dan Jasa 287 126094825
3 BelanJa [Iodal 130797822239
4 Belanja Bantuan Sosial 11 200000000
5 Belanja lainnya 323130122850
Surplus Oevisit 9434837I217
Pembiayaan 9434837 9 217
Tondano 27 Mei 2020AN BUPATI M AHASASEKR RAH
FRITS R MUNTU SSosPEMBINA UTAMA MUDA
NtP 19530220 198601 I 003
BUPATI MINAHASA TENGGARA
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN MINAHASA TENGGARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggungjawab penuh atas kebenaran laporan
ini dan bukti-bukti Realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan
ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan Aparat
Pengawas Fungsional
No Uraian Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2) Anggaran Setelah
Penyesuaian (3) Penyesuaian
(4)
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-
((d)(c)))
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 1819189201100 1438584429100 2092
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
56814701700000 50078936200000 1186
3 Lainnya 23119463568002 22716134568002 174
Total Pendapatan Daerah 81753354469102 74233655197102 920
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
1 Belanja Pegawai 26732727677170 26472729296657 097
2 Belanja Barang dan Jasa 15671452469200 6995649446509 5536
3 Belanja Modal 19904298947532 15229943944332 2348
4 Belanja Bantuan Sosial 665000000000 843144700000 -2679
5 Belanja Lainnya 18779875375200 19651755575200 -464
Total Belanja Daerah 81753354469102 69193222962698 1536
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian 5040432234404
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
Uraian Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)
+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-hal lain terkait kesehatan dalam rangka pencegahan danatau penanganan
1734300000 11752875844 9861047
000 0
5150000000
28498222844
COVID-19
Penyediaan jaring pengaman sosial
0 0 0 23500000
00 750000000
0 9850000000
Penanganan dampak ekonomi
0 7056099500 0 0 500000000
0 12056099500
Total 1734300000 18808975344 9861047
000 23500000
00 176500000
00 50404322344
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
Pendapatan Daerah 66995615445400
Pendapatan Asli Daerah 1438584429100
Transfer ke Daerah dan Dana Desa 50078936200000
Lainnya 15478094816300
Belanja Daerah 74033655197102
Belanja Pegawai 26646159296657
Belanja Barang dan Jasa 8876546980913
Belanja Modal 16216048644332
Belanja Bantuan Sosial 1078144700000
Belanja Lainnya 21216755575200
SurplusDefisit (7038039751702)
Pembiayaan 7038039751702
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Ratahan 6 Mei 2020 BUPATI MINAHASA TENGGARA
JAMES SUMENDAP SH
HfH3fQ l flHV 13H)t3S lOWIJ MOON0$NOW $N11V108 N3Lfdn81gt1 HflNUl31ri13d
lJOWll MOON09NOW 9Nlfo10B N3JJfdOBIOI
OZ-OZ N~EgtEgtNV NOHVJ
OSdV NlmfOS3AN3d NcnOdV1
1n)microaq 1e6eqas u~n~e11P 08dV Uellnsa~uad undepv
middot1euos6un1se-1e6ued1ated0 uea~microawad uen1Jadalj uep 1sellSIUJlllpe uede)f6ua1a)f JfOJUO rllfllJlampq llue~ uen1ua1a~ ue6uap llnsas IIelfedwesP IUI uruode1 UJe1ep wn1u=a1 Buebull
1se~OjlaJ llthQ1llnq uep UI u1Jode1 uaievaqalj seie qnusd qeMef 6unfi6uemicroaq eites eMJJeq ua)e1eWaw 1u1 ue6uaa
ltooswmmiddot L9t9Zl USGnsallSOd ~lbullloS illtJ1)1141~1 4SfgtS
lllj8J11)1llqltj1AbullS ueamplfllQfiid -111 d011f
(comiddotszgt 09tte-tt61CZI L9 DlL9ampZS9lLI pound99 qruaea bullfbullbullIOll lIOJ
11t 9Ltl560S-9pound1gtZW oomiddots99middots99middotezsmiddot6c 1 oAw1bull1 bullfulgt(bulla s
000 00000middot004roormiddots oomiddotooomiddotooomiddotaasmiddots 1bull1sos UlJ11ull 2Ju111oa t
(091t) OOSOlSiS1t$LU 001gt1L9L1gtSZI si lepovi ~iubullIOa c
(tsmiddotacgt oosnmiddotsW960L6 009t699669J891 eat uep ampaiea eJue~g z (OSO) 1gtQ06tSLttZCtQI OlZt091gtHSZSQI 1ewietlbulld s1le1aa I
r 4BJaea Bubullioe ueiens~bulld - 11 aNi L
(il6) 096ll9lS~tllS OlLS8tCrirtLlt9 qeRltJ led middot-d J
lt1ozJ OOLSSZltOlsmiddotss OOlSS9Q6910ZO L e(uu1e1 e
ltzn1gt oomiddotooamiddotszswgmiddot pound9 oososmiddotczcmiddotoozmiddotszs 0$0(] auoa uop 4bullbullbullbullP middot~ ll z
ttsH) oszzzmiddotspoundtpound61H OlS6pound~6middotsz9middote1 lfUa~O ILJlqtJtqedepUad I
q~a uoiedepuod ue1bullQSQllbulld- L d04bull1
((o)J(p)J-00 L)s (o) (p) (o) (q) ltbull)
1Jll9~d Ultlnsaltuad ~bulllosalubulld UCeJn ON 4810loS UOJrd6Uf wn1aqas UGJe6ampiv
lfl1 4i I s ~at Cl Ill lL
oos11Smiddot9timiddot~4middotbs SSS9tLtlmiddotL09 JmJ
00699 L9596pound5 UJOUO)t~
6jlLS596t5 ~wlWf UttJ2litnuOd
0091Z6W5W9t 91lBWSl-Spound IQSOS
uewo6ltJad 6umicroef ueljpelllbulld
6~ middotQl100 UOl(06UOIOd ne~eJE~P ue4e611iued
oomiddotooomiddotosntemiddots 1 ooomiddotosnpound6middotst e~6oOJ we1ep lIBlB~~
1111 u1bull11bull1ft14 ubullp llllbullsa~ Buelq efbullBJbulla
M+(D)lt(4)+(6)bull(1) (~) m (l M (Bl (1)
1e1sos 1bullPbullri f ltP6~d lllOJ eAUlJl lt[lllliog lllllllUOS bullfuOJbullS uep GUltu~ 1[UlllS bullueibulla UaJeJn
ouopg
1$1~ ee bullbull - d
0090111tt Lllt~ - 118(lqltI
(Ms01119CLlltdeg9ZI
1111180Sntdlns
~l ti96()S9LHOZ 9(uu~ai e~Ull98 eoeooeeooos-s rctsos uerquee erueiae oomiddotsoimiddotesnpoundsmiddot tt~ 1bullpor1 bull1bullbull18 00911 Wt-960 ze eser usp 6urues efveias tlf06tSlttipound11 I eMe8ad efue1~a ~t8tZt611~~9
ijltloaabull~ bull
00 LS5Upound0L666 ~ 000006ZS969L9Y n~ eueo uep ~eu_ep eI JampisiVJl 09ZZZ-5LpoundLSlH 41lbullbullao ~ Illdeg 096HWt98t1lt ~-ouciffbull-d
tSugt101ea~ 4lfa~s urue66uv u~eJ(l
-e~weuaqes uefluap 1enq1p 1u1 uwod91 Ull~Waa
-s~~~
1 Hlnf3IO ~v~~~~
~nWllMOONOElNOW E)1Nil~~~~
ozoz 13W ~I U8Aflll1 l
PEMERINTAH DAERAH KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
SEI(RETARIAT DAERAH
Jalan Bui Batu Kompleks Perkantoran Pemda
TAPORAN PENYESUAIA]II APBD
TAHUN ANGGARAN 2O2O
KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini
dan buki-bukti realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang
berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan apparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UraianAnggaran Setelah
Penyesuaian Penyesuaian
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 297348989200 2676L409O24O 1000
L26a2Transfer ke Daerah dan DanaDesa
7265981700000
3 Lainnya 2A327a3a962O 265m1550670 645
Total Peurondapatan Daerah 8902019808820 7798597340950 LZN
Tahap ll - Penyesuaian Beurolania Daerah
Belanja Pegawai 3376514741950 3340363661950 t07
2 Belanja Barang dan Jasa 246L95524732O 182495402427O 25A7
3 Belanja Modal 7453474604t2O 75562748706O 48O7
4 10000Belanja Bantuan Sosial 5000000000
Belanja Lainnya t745075775430 164404946204O 579
Total Beurolanla Daerah 9042019808820 7564998639320 t6t4
Tahap lll - Pen8hitungan Selislh Lebih(urang
SurplusDefisit - 140000000000 233598701630
Selisih Lebihl(urang Setelah Penyesuaian 373598701630
euro
Anggaran SebelumPenyesuaian
(a) (b) ( c ) (d)( e)=( 10u64(
)
8321392430m0
t
Tahap lV - Realokasl SeurollCh teblh
UralanBelanJa
Pegawal
BelanJa
Barang danJasa
gelania
Modal
BelaniaBantuan
Soslal
BelanJa
LalnnyaTotal
(J) ls) (h) (i) a) (k) tt)4 4h)4t)4)4kt
Belanja bidangkesehatan danhal-hal lain terkaitkesehatan dalamrangkapencegahan
danataupenanSanan
covtD-19
87140321634195838000 11000000000 23909870163
Penyediaan jaringpengaman soslal 350000000 2000000000
6000000000
Penanganan
Dampak Ekonomi 100000000 10000000004000000000
5100000000
Total 91540321634195838000 3000000000 21000000000 37359870163
Tahap V - Postur Belanja APBD Setelah Realokasl
Uralan Anggaran Setelah Realokasl
Pendapatan Daerah 779859734O95
Pendapatan Asli Daerah 267 6t409028Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya 26500155067
Belanja Daerah 793859734095Eelanja PeSawai 334036356195Belania Barang dan Jasa 191559834990
Belanja Modal 79758585706
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya 185404945204SurplusDefisit -14000000000
Pembiayaan Netto 14000000000
Melonguane2) April 2020
PUTAUAN TALAUD
SE IS DAERAH
lr ADOtf S BlNll-ANG MENrP 19601027 198903 1 005
8350000000
726598170000
3000000000
An
RASIO ALOKAS ANGGARAN PENANGANAN COVID19KABUPATEN KEPUTAUAN TALAUD
DATA SESUAI REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVIDlg DI KAB KEPITAIAUD
E Alokasi Anggaran Penanganan COVID-19sebesar Rp 37359870163 (3735 M)
E Alokasitersebut terdiri dari 3 Pos Alokasisebagai berikut
1 Penanganan Kesehatan berjumlahRp23909870163 (2390 M) atau64Yo dari total alokasi anggaranpenanganan COVID-19
2 Penanganan Dampak EkonomiBerjumlah Rp 5100000000(510 M) atau 14 Yo dari total alokasipenanganan COVID-19
3 Penanganan Jaring Pengaman Sosialberjumlah Rp 8350000000 (83SM) atau 22dari total alokasianggara n penanganan COVI D-19
PAK EKON
t4
PENANGANANKESEHATAN
64
I
ENAN
JPS
22
RASIO ATOKASIANGGARANPENANGANAN BIDANG KESEHATAN
DATA SESUAI REALOKASI DAN REFOCUSING APBDUNTUK PENANGANAN COVIDl9 DI KAB KEPL TALAUDBIDANG KESEHATAN DAN HAt-HAt IAIN TERKAITKESEHATAN DLM RANGKA PENCEGAHAN DAN ATAUPENANGANAN COVDl9
E Alokasi Anggaran Penanganan Bidang Kesehatansebesar Rp 239098701G3 (239 M)
fl Alokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp 11000OOOOOO (11Matau 46Yo dari total anggaran penangananBidang Kesehatan
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 0 (O M) atau O daritotal anggaran penanganan Bidang Kesehatan
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp 129098701G3 (129 M) atau54 dari total alokasi anggaran penangananBidang Kesehatan
6
KTILANJE
TE (I
U
4
l
I
I7L
BELANJA DALAMBENTUK
KEGIATAN
54
BE
BE
RASIO ATOKASANGGARANPENANGANAN DAMPAK EKONOMI DATASESUAI REATOKASI DAN REFOCUSING APBD
UNTUK PEIANGANAN COVID-lg Dt KAB KEPL XATAUDBIDANG PENANGANAN DAMPAK EI(ONOMI
fl llokasiAnggaran Penanganan Dampak Ekonomisebesar Rp5100000000 (51 Ml
fl Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp400O0q)OOo (4 Mlatau 78 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 1000000000 (1Matau 20 96 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi anggaran penangananDampak Ekonomi
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp1000000 (01 M) atau2 dari total alokasi anggaran penangananDampak Ekonomi
BANSOS
20
2
BETANJA TIDAKTERDUGA (BTT)
78
RASIO ALOKASIANGGARANPENANGANAN JARING PENGAMAN SOSIAT
BE
BENT
DATA SESUAT REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVTD-lg DI KAB KEPL TATAUDBIDANG JARING PENGAMAN SOSIAL
fl Alokasi Anggaran Penanganan Jaring pengaman
Sosial sebesar Rp 8350000000 (935 M)E Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Atokasi
sebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp50$000000 (6 M)atau 72Yo dari total anggaran pena ngananJaring Penga man Sosial
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp20fi)000000 (2 Mlatau 24 Yo dari total anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp350000000 (035 M) atau4Yo dari total alokasi anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
LL-
BANSOS
24
II
KEGIATAN KTI
ITERDUGA (BTT
72
r-
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-((d)(c)))
1 Pendapatan Asli Daerah 2179766235200 20100412352 779
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 67815037700000 583182844000 1400
3 Lainnya 4140687060570 47237070606 -1408
Total Pendapatan Daerah 74135490995770 65052032695770 1225
1 Belanja Pegawai 20225216272100 19620370306700 299
2 Belanja Barang dan Jasa 20685621435403 13660841927195 3396
3 Belanja Modal 19152251699667 8231402768900 5702
4 Belanja Bantuan Sosial 68950000000 33950000000 5076
5 Belanja Lainnya 14003451588600 13185777408600 584
Total Belanja Daerah 74135490995770 54732342411395 2617
10319690284375
N
oUraian
Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2)
Anggaran Setelah
Penyesuaian (3)
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian
Penyesuaian (4)
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
LAPORAN PENYESUAIAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti-bukti
realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan
administrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Uraian Belanja Pegawai Belanja Barang dan Jasa Belanja Modal Belanja Bantuan Sosial Belanja Lainnya Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-
hal lain terkait kesehatan dalam
rangka pencegahan danatau
penanganan COVID-19
000 2741492735500 6117425200000 000 000 8858917935500
Penyediaan jaring pengaman sosial 000 000 000 000 1212132348875 1212132348875
Penanganan dampak ekonomi 000 000 000 248640000000 000 248640000000
Total 000 2741492735500 6117425200000 248640000000 1212132348875 10319690284375
Pendapatan Daerah
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Belanja Daerah
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
SurplusDefisit
Pembiayaan
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Boroko 12 Mei 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW UTARA
DEPRI PONTOH
(1670015655270)
3136176357891
14397909757475
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
633820170405
20100412352
583182844000
30536914053
65052032695770
19620370306700
16402334662695
14348827968900
282590000000
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
BUPATI KEPul[AUAN SANCIHELAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABupATHN KHpuLAUAN sANGmn
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh ataskebenaran Iraporan ini dan bukti-bukti realokasi yang tercantum dalam laporanini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapanadministrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UralanAnggaran chggaran Oa
Sebelum SesudahPenyesuaian
Penyesuaian Penyesuainn
(a) (b) (c) (d)(e) = (100-((d))(c))
Tifeaa I - Penyesualan plusmneurondapaan Dacralh +
1 Pendapatan Asli Daerah 6615871963300 5824016087300 1197
2 Transfer ke Daerah danDanDesa 98401656441000 84805897476000 1382
3 Lainnya 4844406397600 4292989314659 1 138
Total Pendapatan 109861934801900 94922902877959 1360
TahaP 11` - Penys5uatan Belanja Daerall1 Belanja Pegawai 46389719208700
42839564329262765
2 Belanja Barang dan Jasa 268735161152 0019483320156200
2750
3 Belanja Modal 168329248368007783837945400
5376
4 Belanja Bantuan Sosial 329250000000329250000000
000
5 Belanja Lainnya 1943652464120017852827591200
815
Total Belanja 10986193480190088288800022062
1964
Selisih Lchih Kurang Setelah Penyesualan66341028 55897
iEeurobull-i
Jcentt`a-00|r)ahCeCreg10hr`+Le
aa
t`a
aa
+a
0cO
+LJ
aLO
-a
|r)cO
+t+00
t+C
V
J=O
C)
apound
+CVcO00
CV00-J
+1-te
Ce
-aa
iiifn_tplusmn
P`aJ0CnOC)tra0aCqaCV8^aaauaCreg1regtrt`Ch
8-aaaaCOD`1regtJa8-ttChCnCreg0P`aaaaC1
E5
II
i3Iag-aJin
I
C)ataaCOaCregCqCOcOC1CVI
ICgtataaCeaCeCu0000Cr)CV
ffibullgeuro-ampJ=
aa0aa1reg00Cr)CeCataaa01reg-00tP`ceCV
aaaaaLeaaP`CeaaaC)a|eI8r`at`Ln
fi
I
a
i3iiiiIbullgE
i5a
Ea
fyenIplusmnED
a5ai
frE
9
8i
C]C0aJ5
poundE-
01
0
aaa
Lampiran I Penjabaran Pergeseran APBD
23 April 2020Tanggal
17 Tahun 2020Nomor
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
PEMERINTAH KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
1 PENDAPATAN 107196464869200 94346162396500 (12850302472700) (1199)
1 1 PENDAPATAN ASLI DAERAH 5630458459700 5212581087000 (417877372700) (742)
1 1 1 3029064464500 Pendapatan Pajak Daerah 2698537091800 (330527372700) (1091)
1 1 2 1154028000000 Hasil Retribusi Daerah 1066678000000 (87350000000) (757)
1 1 3 336499591200 Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan 336499591200 000 000
1 1 4 1110866404000 Lain-lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah 1110866404000 000 000
1 2 DANA PERIMBANGAN 77398633600000 65182348500000 (12216285100000) (1578)
1 2 1 1666530400000 Bagi Hasil PajakBagi Hasil Bukan Pajak 1525028900000 (141501500000) (849)
1 2 2 58436228200000 Dana Alokasi Umum 52086330700000 (6349897500000) (1087)
1 2 3 17295875000000 Dana Alokasi Khusus 11570988900000 (5724886100000) (3310)
1 3 LAIN-LAIN PENDAPATAN DAERAH YANG SAH 24167372809500 23951232809500 (216140000000) (089)
1 3 1 4141276158600 Pendapatan Hibah 4141276158600 000 000
1 3 3 3653707250900 Dana Bagi Hasil Pajak dari Provinsi dan Pemerintah Daerah Lainnya 3653707250900 000 000
1 3 4 16372389400000 Dana Penyesuaian dan Otonomi Khusus 16156249400000 (216140000000) (132)
2 BELANJA 109568697093491 97482338754391 (12086358339100) (1103)
2 1 BELANJA TIDAK LANGSUNG 63581006143175 63392596831572 (188409311603) (030)
2 1 1 39909549810725 Belanja Pegawai 38834946445308 (1074603365417) (269)
2 1 4 738911826000 Belanja Hibah 545380000000 (193531826000) (2619)
2 1 5 31570000000 Belanja Bantuan Sosial 10010000000 (21560000000) (6829)
2 1 6 418309246450 Belanja Bagi Hasil kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintah Desa 376521509200 (41787737250) (999)
2 1 7 22382665260000 Belanja Bantuan Keuangan kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintahan Desa 21527875160000 (854790100000) (382)
2 1 8 100000000000 Belanja Tidak Terduga 2097863717064 1997863717064 199786
2 2 BELANJA LANGSUNG 45987690950316 34089741922819 (11897949027497) (2587)
2 2 1 1896453933200 Belanja Pegawai 1810317933200 (86136000000) (454)
2 2 2 26316296353597 Belanja Barang dan Jasa 23895026121100 (2421270232497) (920)
2 2 3 17774940663519 Belanja Modal 8384397868519 (9390542795000) (5283)
SURPLUS (DEFISIT) (2372232224291) (3136176357891) (763944133600) 3220
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 1
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
3 PEMBIAYAAN DAERAH
3 1 PENERIMAAN PEMBIAYAAN DAERAH 2672232224291 3136176357891 463944133600 1736
3 1 1 2672232224291 Sisa Lebih Perhitungan Anggaran Tahun Anggaran Sebelumnya 3136176357891 463944133600 1736
3 2 PENGELUARAN PEMBIAYAAN DAERAH 300000000000 000 (300000000000) (10000)
3 2 2 300000000000 Penyertaan Modal (Investasi) Pemerintah Daerah 000 (300000000000) (10000)
PEMBIAYAAN NETTO 2372232224291 3136176357891 763944133600 3220
SISA LEBIH PEMBIAYAAN ANGGARAN TAHUN BERKENAAN 000 000 000 000
Lolak 23 April 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW
YASTI SOEPREDJO MOKOAGOW
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 2
No Uraian
AnggaranSetelah
Realohasi
(a) (b) (c)
kendapaitan Daerah 917879535633001 Pendapatan Asli Daerah 5824016087300
2 Transfer ke Daerah dan Dan Desa 84805897476000
3 Lainnya 1158040000000
bull beltLDia Pace gtpoundpound3-ULreg gtU
1 Belanja Pegawai 428395643292622 Belanja Barang dan Jasa 200631133 062 00
3 Belanja Modal 101720682518004 Belanja Bantuan Sosial 3292500000005 Belanja Lainnya 21518906990697
Sftyxpilus Den3it 3134g`493v 146 59
penhfayin _
( y-o-y)
PDRB -389INFLASI -019
TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA
557
()
TINGKAT PARTISIPASI ANGKATAN KERJA
6441
TINGKAT KEMISKINAN
762192370 JIWA
KOTA DESA
P1 0782 1538
P2 0152 0352
667
553 519 545
427
-389
507 505 502 497
297
-532
Q1 Q2 Q3 Q4 Q1 Q2
Sulut Nasional
20202019
PERTUMBUHAN EKONOMI SULAWESI UTARA ()
IPMSULUT 7299
NAS 7192
GINI RATIOSULUT 0371
NAS 0381
EKSPORUS$ 410 JT
US$ 86 JT IMPOR
NILAI TUKARPETANI
9652
TENAGA KERJAFORMAL
499 RIBUINFORMAL
657 RIBU
SUMBER
BEL PEGAWAI ndash Rp146 T
BEL BARANG ndash Rp112 T
BEL MODAL ndash Rp039 T
BEL BANSOS ndash Rp 13 M
60
54
7
80
62
60
Rp49 T
Rp164 M
Rp90 M
Rp895 M
Rp222 M
Rp725 M
BEL PEGAWAI ndash Rp329 T BEL BARANG ndash Rp13 T BEL MODAL ndash Rp029 T
HIBAH DAN BANSOS ndash Rp394 M BEL TAK TERDUGA ndash Rp103 M
1
BAB I
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS EKONOMI REGIONAL
Dampak pandemi Covid-19 terhadap pertumbuhan ekonomi Sulawesi Utara baru
terlihat di kuartal kedua tahun 2020 Provinsi Sulawesi Utara tidak mampu
mempertahankan kinerja positif pertumbuhan ekonominya pada triwulan I dan
menunjukkan angka laju pertumbuhan ekonomi yang terkontraksi cukup dalam hingga
minus 389 persen pada triwulan II Berbagai indikator perekonomian pun menunjukkan
penurunan kinerja Bermacam upaya pemerintah telah dilakukan guna meredam ancaman
resesi yang semakin nyata Perekonomian Sulut yang menurun pada periode triwulan II
diharapkan tidak akan mengalami perlambatan lebih dalam Perlu usaha ekstra dari
pemerintah baik pusat maupun daerah untuk menetapkan dan mengimplementasikan
kebijakan guna menjaga daya beli masyarakat sekaligus memastikan perekonomian terus
bertumbuh di tengah masa pandemi
A Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Pada Triwulan II 2020 perekonomian Sulawesi Utara mengalami penurunan
yang sangat tajam yakni minus 389 persen (yoy) Dampak pandemi Covid-19 yang
sudah dirasakan sejak periode Maret
terhadap perekonomian Sulawesi Utara
tercermin pada data PDRB Q2 yang
dikeluarkan oleh BPS Sulut Angka
tersebut masih di atas pertumbuhan
ekonomi nasional yang minus 532 persen
(yoy)
Distribusi 5 (lima) struktur ekonomi
Sulawesi Utara dari sisi penawaran (PDRB
ADHB) mengalami perubahan di Q2
Posisi sektor Transportasi dan
Tabel 11 Kinerja Indikator Makro Ekonomi amp Pembangunan Prov Sulut Semester 1 Tahun 2020
Indikator Target KUA-PPAS 2020
Target APBN-P 2020
Realisasi Semester 1
2020 Realisasi
Laju Pertumbuhan Ekonomi () 62 -04-23 -389 Belum Tercapai
Inflasi ( tahun kalender) 5 2-4 -106 Belum Tercapai
Tingkat Pengangguran Terbuka () 663 48-51 557 Tercapai
Kemiskinan () 73 85-9 762 Belum Tercapai Sumber KUA-PPAS Sulut UU APBN BPS
Grafik 11 Perkembangan PE Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
2
Pergudangan digeser oleh Administrasi
Pemerintahan Hal tersebut disebabkan
adanya pembatasan penerbangan
penerbangan internasional di Bandara Sam
Ratulangi untuk mengantisipasi penyebaran
virus Covid-19 Dari kelima sektor utama
tersebut hanya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan serta sektor
Industri Pengolahan yang menunjukkan
performa positif Kedua sektor tersebut
ditopang oleh sumber lapangan usaha yang
sama yaitu perkebunan kelapa sebagai bahan industri pengolahan kopra
Ditinjau dari sisi penawaran Covid-19 berdampak negatif pada hampir semua sektor
dan yang paling berat adalah sektor-sektor yang berhubungan dengan pariwisata seperti
transportasi akomodasi makanan dan minuman serta jasa lainnya seperti tempat hiburan
dan pusat perbelanjaan Bahkan sektor yang terdampak positif seperti Informasi dan
Telekomunikasi (dengan adanya WFH dan SFH) serta Jasa Keuangan tidak mampu
menopang penurunan sektor lainnya Penurunan perekonomian Sulut untuk Q2 masih
diredam pertumbuhan positif sektor Pertanian dan Industri Pengolahan yang termasuk
sektor dengan porsi terbesar
Pada sisi Permintaan wabah corona berimbas pada semua komponen PDRB Konsumsi
Rumah Tangga dan PMTB dengan porsi terbesar justru mengalami penurunan terdalam
sebagai akibat adanya social distancing dan ditutupnya beberapa pertokoan dan pusat
perbelanjaan sebagi antisipasi penyebaran pandemi Konsumsi pemerintah juga dinilai
kurang berkontribusi sebagai variabel penahan laju penurunan ekonomi
Perekonomian Sulawesi Utara masih berpotensi mengalami perlambatan jika
melihat perkembangan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara yang masih belum
menunjukkan penurunan Namun demikian dengan dilonggarkannya kebijakan social
distancing dan penerbangan kondisi perekonomian Sulawesi Utara diharapkan mampu
bangkit secara perlahan Beberapa hal yang patut menjadi perhatian adalah 1) Realisasi
belanja pemerintah pusat dan daerah perlu didorong dan diakselerasi agar mampu
berperan sebagai pendorong perekonomian regional 2) Sektor Pertanian Perkebunan
dan Perikanan khususnya perkebunan kelapa yang terbukti mampu tumbuh disaat sektor
usaha lainnya mengalami kelesuan serta mampu menopang sektor Industri Pengolahan
serta ekspor Sulawesi Utara perlu mendapatkan dukungan dari pemerintah daerah
Tumbuhnya sektor tersebut juga secara positif akan membuka lapangan kerja informal
baru alternatif bagi korban PHK dari sektor lapangan usaha lainnya 3) Proyek-proyek
Tabel 12 PDRB Sulut Triwulan II 2020
Sumber BPS diolah
3
pemerintah yang tertunda di semester I akibat kebijakan social distancing dapat segera
dimulai kembali dan diakselerasi Selain itu perlu dilakukan perubahan sistem pelaksanaan
proyek menjadi sistem padat karya agar dapat menyerap lebih banyak tenaga kerja serta
meningkatkan penghasilan masyarakat sekaligus mempertahankan daya beli Belanja
pemerintah akan menjadi sektor yang paling bisa diharapkan sekaligus dikendalikan
melalui penyerapan anggaran hingga kebijakan bantuan sosial seperti Kartu Pra-Kerja
BOS KPH hingga percepatan BLT dari Dana Desa diharapkan mampu menjaga daya beli
masyarakat
B Inflasi
Sampai dengan akhir triwulan II 2020 tingkat inflasi Sulawesi Utara mengalami
deflasi tahun kalender hingga 106 persen Inflasi Sulut pada bulan Juni 2020 tercatat
sebesar -019 lebih rendah dibanding inflasi nasional sebesar 018 persen serta jauh dari
sasaran KUA-PPAS tahun 2020 sebesar 5 persen
Kontribusi deflasi terbesar terutama dari sektor Transportasi yang mencapai 8
persen akibat penutupan sementara
Bandara Sam Ratulangi guna
antisipasi penyebaran wabah Covid-
19 Berdasarkan kontribusi timbulnya
deflasi pada Semester I dipengaruhi
pada kelompok pengeluaran utama
yaitu Makanan Minuman dan
Tembakau Hal ini menggambarkan
bahwa deflasi yang terjadi pada
semester pertama lebih disebabkan karena masyarakat menahan diri untuk tidak
meningkatkan konsumsi produk dimaksud karena adanya social distancing Dengan
demikian salah satu langkah pengendalian inflasi di Sulut ke depan saat terdapat
pelonggaran kebijakan social distancing adalah menjaga pasokan komoditas volatile foods
terutama cabe dan tomat sayur yang merupakan produk-produk yang mendorong timbulnya
inflasi Dengan pasokan yang memadai diharapkan mampu menghambat kenaikan harga
secara cepat (hiperinflasi)
C Indikator Kesejahteraan
Kondisi ketenagakerjaan dari sisi Tingkat Pengangguran Terbuka Sulawesi
Utara pada periode laporan Februari 2020 menunjukkan penurunan Sebagaimana
data BPS Tingkat Pengangguran Terbuka Sulut pada periode ini naik 020 persen
dibandingkan periode Februari tahun 2019 menjadi 557 persen Dengan capaian tersebut
Grafik 12 Perbandingan Inflasi Bulanan Sulut-Nasional tahun 2020
Sumber BPS Sulut diolah
4
target Pemprov Sulut untuk menurunkan pengangguran dibawah 663 persen pada tahun
2020 telah tercapai (KUA-2020) dan diharapkan mampu dipertahankan hingga akhir tahun
Secara umum penambahan TPT
lebih karena bertambahnya jumlah
usia kerja (15 tahun) serta banyak
lulusan SMA sederajat yang belum
terserap lapangan pekerjaan
Pemerintah daerah perlu
keseriusan dalam mengurangi
pengangguran dengan membuka
banyak pelatihan
Data TPT pada triwulan kedua diprediksi akan meningkat seiring dengan adanya pandemi
Covid-19 dan akan berimbas pada sektor informal yang mencapai 657 ribu orang (5687)
Disnaker Sulut menyatakan bahwa data per 8 April 2020 terdapat 2083 tenaga kerja di
PHK dan 3190 dirumahkan oleh pengusaha Sedangkan data penerima Kartu Pra-Kerja
yang telah terdaftar sebanyak 6059 orang
Jumlah penduduk miskin di Sulut naik sebanyak 3770 jiwa dibandingkan periode
September 2019 Kenaikan tersebut
terjadi di perkotaan sebanyak 3900
jiwa sedangkan jumlah penduduk
miskin di pedesaan mengalami
penurunan sebanyak 130 jiwa
Kenaikan penduduk miskin di
perkotaan diduga sebagai akibat
pandemi Covid-19 yang mengubah
perilaku aktivitas ekonomi dan
penurunan pendapatan Dana desa
perlahan mampu menunjukkan dampak positif tehadap kesejahteraan penduduk desa yang
ditunjukkan dengan penurunan jumlah penduduk miskin
Beberapa faktor kenaikan angka kemiskinan selain perlambatan perekonomian
akibat pandemi Covid-19 juga disebabkan oleh rata-rata upah buruh per hari yang
mengalami penurunan 358 persen Sementara itu pada tingkat harga barang secara
umum untuk periode September-Maret khususnya di akhir tahun 2019 terjadi inflasi yang
relatif tinggi Di sisi lain kenaikan nilai tukar petani turut membantu penurunan kemiskinan
di pedesaan
Grafik 14 Profil Tingkat Kemiskinan Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
Grafik 13 Perkembangan TPT Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
5
BAB II
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS
PELAKSANAAN APBN
Sampai dengan periode Semester I tahun 2020 anggaran belanja pemerintah pusat
di wilayah Sulawesi Utara mengalami penurunan jika dibandingkan dengan anggaran
belanja pada periode yang sama tahun sebelumnya Secara rinci pelaksanaan APBN di
Sulut adalah sebagai berikut
Tabel 21 Realisasi APBN Semester I 2020 di Sulawesi Utara
Sumber GFS Sulut diolah
Realisasi Pendapatan Negara di Sulawesi Utara mengalami penurunan sebesar 244
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Sedangkan pada realisasi
belanja pegawai dan belanja barang (belanja operasional) mengalami penurunan 5-10
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Penurunan pagu yang sangat
signifikan terjadi pada belanja modal yaitu mencapai hingga 50 persen dikarenakan
refocusing dan realokasi APBN yang dialihkan ke dalam pos belanja khusus penangan
Covid-19 Namun yang perlu menjadi perhatian adalah faktor kesiapan Pemda terhadap
perbaikan tata kelola Transfer ke Daerah dan Dana Desa (TKDD) yang lebih terencana
pada setiap tahapan Berdasarkan data yang ada realisasi Dana Transfer Daerah
khususnya DAK Fisik belum optimal
6
A Pendapatan Negara
Salah satu fungsi APBN dalam kerangka ekonomi makro adalah sebagai stabilisator
Dari sisi pendapatan pemerintah dapat mempengaruhi perekonomian melalui
perubahan besaran pada penerimaan perpajakan Hal ini dikarenakan penerimaan
perpajakan merupakan variabel yang mempengaruhi secara tidak langsung terhadap
perkembangan variabel pembentuk agregate demand yaitu variabel konsumsi
masyarakat (C) dan investasi (I)
Pada tahun 2020 target penerimaan pajak adalah sebesar Rp45 triliun Target
tersebut mengalam i kenaikan 667 persen dibandingkan dengan target tahun 2019
sebesar Rp42 triliun
1 Penerimaan Perpajakan
Penerimaan perpajakan dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu Pajak Dalam
Negeri dan Pajak Perdagangan
Internasional Pajak Dalam Negeri
terdiri atas lima jenis pajak yaitu Pajak
Penghasilan (PPh) Pajak
Pertambahan Nilai (PPN) Pajak Bumi
dan Bangunan (PBB) Cukai dan Pajak
Lainnya sedangkan Pajak
Perdagangan Internasional terdiri atas
Bea Masuk dan Bea Keluar Sampai
dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan Perpajakan baru
mencapai Rp134638 miliar atau 2937 persen dari target Kota Manado sebagai
kontributor utama menyumbangkan sebesar Rp74578 miliar (554 persen) dari
penerimaan sampai dengan semester I
a) Pajak Penghasilan (PPH)
Sebagian besar penerimaan PPh terkonsentrasi di wilayah Kota Manado sebagai
pusat bisnis di Sulut dimana
sebagian besar pengusaha
terdaftar di kota ini Sampai
dengan Semester I realisasi
Pendapatan Pajak Penghasilan
237854 205758
7345 5485
84367
45565
1527 1952
PPh PPN amp PPnBM
PBB PajakLainnya
Grafik 21 Realisasi terhadap Pagu Perpajakan Sulawesi Utara sd Semester I
TA 2020 (dalam miliar Rp)
Target TA 2020 Real sd Sem I
Grafik 23 PPh per Kabupaten di Sulut sd Semester I
2020 (dalam miliar Rp)
sumber Kanwil DJP Sulutenggomalut
7
baru mencapai Rp84366 miliar atau 3547 persen dari target 2020 sebesar Rp23785
miliar
b) Pajak Pertambahan Nilai (PPN) dan Pajak Penjualan Atas Barang Mewah
(PPnBM)
Realisasi PPN dipengaruhi antara lain oleh kegiatan proyek pemerintah terjaganya
konsumsi Rumah Tangga dan impor serta
dukungan sistem pembayaran pajak yang
online dengan administrasi perpajakan
Proporsi penerimaan PPN berdasarkan
wilayah tidak jauh berbeda dengan
penerimaan PPh Sampai dengan periode
Semester I 2020 realisasi pendapatan
PPN dan PPnBM baru mencapai Rp45565 miliar atau 2215 persen dari target 2020
sebesar Rp20575 miliar
c) Pajak Bumi dan Bangunan (PBB)
Pendapatan PBB di Sulut tergolong kecil karena bukan daerah pertambangan Dari 15
KabKota hanya 3 daerah yang memiliki
realisasi penerimaan yaitu Kota Manado
Kota Bitung dan Kab Bolaang
Mongondow Perlu re-evaluasi NJOP di
beberapa daerah karena terdapat
daerah yang tergolong cukup ramai
(pusat keramaian) dengan nilai transaksi
penjualan tanah cukup tinggi namun
memiliki NJOP yang sangat rendah Sampai dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan PBB baru mencapai Rp1527 miliar atau 2080 persen dari target 2020
sebesar Rp7345 miliar
d) Pajak Perdagangan Internasional (Bea Masuk amp Bea Keluar) dan Pendapatan
Cukai
Faktor-faktor penopang penerimaan Kepabeanan dan Cukai sd periode Semester I
tahun 2020 di Provinsi Sulawesi Utara adalah sebagai berikut
1 Bea Masuk
- Hampir seluruh perusahaan di bidang pertambangan dan bidang lainnya untuk
sementara menghentikan kegiatan importasinya mengingat sebagian besar
komoditas berasal dari negara yang terdampak Covid-19
Grafik 25 PBB per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam juta)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
Grafik 24 PPN dan PPnBM per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
8
- Penerimaan Bea Masuk dari sektor barang bawaan penumpang menurun hal
ini dikarenakan adanya penutupan penerbangan langsung dari luar negeri
- Penerimaan Bea Masuk dari Pos Lalu Bea tidak terlalu dipengaruhi dampak
Covid-19
2 Bea Keluar
Penerimaan bea keluar di provinsi Sulawesi Utara masih bersumber pada ekspor
produk Crude Palm Oil (CPO) dan produk turunannya di Bitung Penerimaan bea
keluar dari PKE diprediksi akan mengalami peningkatan dan akan melampaui
target pada akhir tahun
3 Cukai
Penerimaan Cukai di Sulawesi Utara sebagian besar berasal dari produksi Pabrik
MMEA (Minuman Mengandung Etil Alkohol) Pemerintah setempat menghimbau
untuk menutup tempat
hiburan dalam rangka
menghindari penyebaran
Covid-19 Penutupan
tempat hiburan tersebut
mengakibatkan
menurunnya permintaan
konsumen MMEA sehingga
perusahaan Pabrik MMEA mengurangi jumlah produksi MMEA Hal tersebut
mengakibatkan menurunnya penerimaan cukai
Penerimaan Cukai hingga periode Semester I baru mencapai 2536 persen yaitu
Rp16 miliar dari target sebesar Rp631 miliar Sementara itu target penerimaan
Pajak Perdagangan Internasional yang berasal dari Bea Masuk telah mencapai
Rp912 miliar atau 7645 persen dari target Rp1193 miliar sedangkan Bea Keluar
telah mencatatkan realisasi Rp153 miliar atau 8095 persen dari target Rp189
miliar
e) Pendapatan Pajak Lainnya
Sampai dengan Semester I 2020 realisasi Pajak Lainnya mencapai Rp1952 miliar
atau sebesar 3559 persen dari target Rp5484 miliar Sumber pendapatan Pajak
Lainnya berasal dari pendapatan bea materai pendapatan pajak tidak langsung
lainnya dan pendapatan bunga penagihan pajak sehingga pos ini sebagian besar
berada di Kota Manado
2 Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP)
Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) merupakan seluruh penerimaan pemerintah
pusat yang bukan berasal dari penerimaan perpajakan Sampai dengan Semester I
Grafik 26 Bea Masuk Bea Keluar dan Cukai Prov Sulut sd Semester I TA 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJBC Sulbagtara
9
2020 realisasi PNBP di Sulawesi Utara sudah mencapai Rp59773 miliar atau 477
persen dari target Rp125421 miliar untuk tahun 2020 Realisasi PNBP Semester I
2020 mengalami penurunan 2137 persen dibandingkan dengan realisasi tahun
sebelumnya pada periode yang sama
B Belanja Negara
Belanja negara berperan
sebagai stimulus fiskal
dalam mendukung sektor
riil dan pertumbuhan
ekonomi Peningkatan
pagu belanja pemerintah
setiap tahunnya harus
disertai dengan
optimalisasi pelaksanaan
anggaran
KementerianLembaga Sebaliknya efisiensi belanja harus tetap dilakukan agar belanja
negara lebih berkualitas melalui penghematan belanja barang dan belanja yang tidak
prioritas subsidi yang lebih tepat sasaran serta mendorong pembangunan
infrastruktur daerah melalui anggaran Dana Bagi Hasil (DBH) dan Dana Alokasi Umum
(DAU)
1 Belanja Pemerintah Pusat
Penyerapan Belanja Pemerintah Pusat di Provinsi Sulawesi Utara menunjukkan tren
kenaikan yang proporsional
setiap bulannya dengan
capaian Rp295837 miliar
atau 3721 persen dari pagu
Rp794956 miliar sampai
dengan akhir Semester I
2020 Belanja Pegawai
masih mendominasi
realisasi belanja hingga
Semester I sebesar
Tabel 22 Penerimaan PNBP Prov Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Grafik 27 Tren Realisasi Belanja Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber MEBE diolah
Grafik 28 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi Belanja Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
10
Rp145693 miliar atau 4636 persen dari pagu Rp314280 miliar diikuti oleh Belanja
Barang sebesar 3296 persen kemudian Belanja Modal 2725 persen Sedangkan
untuk Belanja Bantuan Sosial sampai dengan akhir Semester I 2020 baru mencatatkan
realisasi 1098 persen
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Alokasi pagu TKDD Sulawesi Utara tahun 2020 sebesar Rp1262685 miliar meningkat
044 persen dari pagu tahun sebelumnya Sampai dengan akhir Semester I tahun 2020
Dana Alokasi Umum (DAU) dan Dana Bagi Hasil (DBH) di Sulut telah mencatatkan
realisasi belanja masing-
masing sebesar 5996
persen dan 5008 persen
Sementara itu realisasi
belanja DAK Fisik baru
sebesar Rp8963 miliar atau
638 persen dari pagu
Rp140468 miliar
sedangkan DAK Non Fisik
telah mencatatkan realisasi
sebesar Rp89517 miliar
atau 7965 persen dari pagu 112384 miliar Penyaluran Dana Desa dalam bentuk
Bantuan Langsung Tunai (BLT) sampai dengan akhir periode Semester I 2020 telah
mencapai Rp72532 miliar atau 5920 persen dari pagu Rp122524 miliar sedangkan
realisasi Dana Insentif Daerah (DID) sebesar Rp22252 miliar atau 6217 persen dari
total pagu Rp35794 miliar Perbandingan Pagu dan Realisasi TKDD dapat dilihat pada
grafik berikut
Terdapat penyesuaian pagu TKDD di bulan April 2020 melalui Peraturan Menteri
Keuangan (PMK) Nomor 35 Tahun 2020 tentang Pengelolaan Transfer Ke Daerah dan
Dana Desa Tahun Anggaran 2020 Dalam Rangka Penanganan Pandemi Corona Virus
Disease 2019 (COVID-19) danatau Menghadapi Ancaman yang Membahayakan
Perekonomian Nasional
3 Pengelolaan BLU
Terdapat 5 (lima) instansi pemerintah yang berstatus BLU di Provinsi Sulawesi Utara
Pada tahun 2020 terdapat penambahan dua satker BLU yaitu Rumkit TkIII RW
Monginsidi dan Politeknik Kesehatan Manado sehingga diharapkan dapat memberikan
stimulus yang lebih baik untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat
Grafik 29 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi TKDD Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
11
Kedepannya satker tersebut masih perlu pembinaan yang intensif sehingga dalam
masa transisi pelaksanaan kegiatan operasionalnya tidak mengalami kendala yang
akan berdampak terhadap kualitas layanan kepada masyarakat
Secara umum realisasi belanja keseluruhan satker BLU sudah berada pada kisaran
50 persen kecuali
Universitas Sam Ratulangi
yang baru mencatatkan
realisasi sebesar 2616
persen dikarenakan
karena adanya proses
penyesuaian nomenklatur
dan aktivitas perkuliahan
yang dilaksanakan secara daring sehingga memangkas biaya operasional Dari sisi
performa hanya Unsrat dan Poltekes Manado yang menunjukkan perbaikan dibanding
tahun 2019 Beralihnya kegiatan belajar mengajar menjadi metode daring berimbas
pada turunnya biaya operasional BLU dimaksud sedangkan pada BLU bidang
kesehatan mengalami kenaikan biaya operasional sehubungan dengan pandemi
Covid-19
4 Manajemen Investasi Pusat
a Permasalahan outstanding pinjaman pemerintah pusat kepada pemerintah daerah
di Sulut telah dilakukan melalui kebijakan debt swap untuk hutang bunga pada Kota
Bitung dan Kota Manado serta pengalihan pinjaman ke Pemda untuk pinjaman
PDAM Sangihe Progres pelaksanaan proyek debt swap Kota Bitung telah selesai
di verifikasi oleh Dit SMI sedangkan debt swap Kota Manado masih akan berjalan
sampai dengan akhir tahun 2020 Selanjutnya untuk penyelesaian hutang PDAM
Kab Kep Sangihe telah dialihkan ke Pemda Kab Kep Sangihe
b Hasil monitoring laporan penyaluran KUR di Sulut pada SIKP menunjukkan bahwa
jumlah realisasi KUR sebesar Rp377 miliar pada 9813 debitur dengan rata-rata
pinjaman sebesar Rp3845 juta
c Penyaluran Kredit Ultra Mikro (UMi) di wilayah Sulawesi Utara mencapai Rp266
miliar pada 490 debitur dengan rata-rata pinjaman Rp542 juta
C Prognosis Realisasi APBN
Proyeksi realisasi APBN Semester II 2020 dilakukan secara empiris menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
Tabel 22 Performa Operasional Satker BLU sd Triwulan II 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Laporan Operasional e-Rekon DJPb
12
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecasting peramalan jangka
pendek Pengolahan data statistik menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 dengan
Variabel yang digunakan adalah realisasi APBN bulanan tahun 2013-2019 yang
bersumber dari Aplikasi Monev PA dan OMSPAN Untuk pendapatan (Perpajakan dan
PNBP) yang digunakan adalah angka realisasi 84 bulan (n= 84 ) sedangkan Belanja
Negara menggunakan data persentase realisasi bulanan (n= 84) kecuali Belanja
Modal yang menggunakan data persentase realisasi bulanan periode April-Desember
(n=63) mengingat pergerakan yang signifikan atas realisasi jenis belanja barang dan
modal terjadi pada periode tersebut (bulan 1-3 bersifat outlier) Proyeksi Transfer
Daerah menggunakan data persentase realisasi bulanan tahun 2015 sd 2019 dari
SIMTRADA (n=60) Hasil ringkas analissi dapat dilihat di bawah sedangkan hasil
pengolahan keseluruhan terdapat pada Lampiran I
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (012)-Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 = Rp 542462
Miliar
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
9329 dari total Pagu Belanja
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
812 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
8418 dari total Pagu Belanja Modal
Prognosis Transfer Daerah (Angka dalam persen)
ARIMA (302) ndash Signifikan
Total Proyeksi Semester II 2020 =
5852 dari total Pagu Transfer
13
Pendapatan Sulut hingga akhir tahun diperkirakan mencapai Rp488216 miliar atau
turun 04 Selain dampak akibat penurunan perekeonomian secara makro kontraksi
pendapatan negara disebabkan adanya berbagai insentif pajak yang diberikan
pemerintah sebagai bagian upaya Pemulihan Ekonomi Nasional Pertumbuhan belanja
modal yang turun hingga 54 lebih disebabkan oleh turunnya pagu akibat realokasi
anggaran KL yang mencapai lebih dari 50 Sedangkan belanja barang diprediksi
menurun cukup tajam sebagai efisiensi akibat pembatasan aktivitas kegiataan
perkantoran akibat Covid-19 Tabel 23 Prognosis Realisasi APBN sampai dengan Semester II TA 2020
UraianPagu
Target
Realisasi
Sem I
2020 (Rp)
Prognosis
TA 2020
(Rp)
Prognosis
TA 2020
()
Prognosis
Semester
II 2020
(Rp)
Realisasi
Tahun 2019
(Rp)
Growth
()Keterangan
Pendapatan 581864 193185 488216 84 295031 489940 -04
Kemenkeu memprediksi
penurunan penerimaan
sebesar 10 akibat covid
Belanja
Bel Pegawai 314428 145698 293346 93 147648 304936 -38
Bel Barang 337651 112078 274174 81 162096 357960 -234
Bel Modal 140593 38782 118358 84 79576 257157 -540
Transfer
Daerah1262687 700576 1220765 97 520189 1401955 -129
Terdapat penyesuaian pagu
transfer daerah akibat covid
Telah dilakukan realokasi
pagu belanja oleh masing-
masing KL
14
BAB III PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN APBD
Perkembangan kinerja APBD seluruh pemda di Sulawesi Utara sd triwulan II 2020
menunjukkan penurunan dibanding periode yang sama tahun 2019 khususnya dari sisi PAD Hal
tersebut tidak terlepas dari imbas pandemi Covid-19 yang menghambat berbagai kegiatan
perekonomian sehingga mempengaruhi pola realisasi pendapatan maupun belanja daerah Secara
rinci perkembangan APBD pemerintah daerah lingkup Provinsi Sulawesi Utara dapat dilihat pada
tabel berikut
Tabel Perkembangan APBD Lingkup Prov Sulut sd Triwulan II TA 2020 (dalam miliar Rupiah)
Sumber LRA Pemda dan Simtrada DJPK data sementara
15
Dampak pandemi Covid-19 terhadap realisasi belanja APBD terlihat dari tingginya
realisasi belanja hibah dan belanja tak terduga di semester I TA 2020 dan rendahnya
belanja barang akibat berkurangnya kegiatan operasional perkantoran yang lebih banyak
dilakukan melalui sistem Work from Home (WFH) Untuk selanjutnya perlu dilakukan
percepatan realisasi belanja di semester II TA 2020 guna membantu mengakselerasi
perekonomian yang terhambat pandemi covid-19
A Pendapatan Daerah
Realisasi pendapatan daerah hingga triwulan II 2020 secara agregat telah mencapai
44 persen dari target Secara proporsional sumber penerimaan terutama yang berasal dari
transfer pemerintah pusat sebesar 84 persen (Rp6771 miliar) dan PAD sebesar 12 persen
(Rp9462 miliar) Hal tersebut menunjukan rendahnya tingkat kemandirian pemda di
Sulawesi Utara
1 Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Sampai dengan triwulan II 2020 realisasi PAD pemda lingkup Sulawesi Utara mencapai
38 persen dari target Dari total realisasi tersebut kontribusi terbesar disumbang oleh
Pemprov Sulut yang
mencapai 599 persen
Sementara pada tingkat
kabupatenkota realisasi
terbesar berturut-turut
disumbang oleh Kota
Manado Kab Minahasa
Utara Kab Minahasa dan
Kota Bitung Dominasi
penerimaan PAD keempat
daerah tersebut tak terlepas
dari faktor geografis yang
strategis sebagai pusat
perekonomian selain
topangan SDA penghasil PAD Hasil Analisa Metode Klassen LQ dan Shift Share
yang disajikan pada KFR Tahunan 2019 Kanwil DJPb Provinsi Sulawesi Utara
menunjukkan sektor unggulan masing-masing daerah yaitu Kota Manado
Penyediaan Akomodasi Makan dan Minum Kota Bitung Transportasi dan
Pergudangan Kabupaten Minahasa Konstruksi dan Sektor Unggulan dan Kab
Minahasa Utara Pertambangan dan Penggalian
Grafik Kontribusi Pemda thd Total Realisasi PAD Sulut sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Prov Sulawesi
Utara 599
Kab Minahasa
29
Kota Bitung
28
Kota Manado
136
Kab Minut 33
Prov Sulawesi Utara
KabBolmong
Kab Minahasa
Kab Sangihe
Kota Bitung
Kota Manado
Kab Talaud
Kab Minsel
Kota Tomohon
Kab Minut
Kota Kotamobagu
Kab Mitra
Kab Bolmut
Kab Sitaro
Kab Boltim
Kab Bolsel
16
a Penerimaan Pajak Daerah
Realisasi Pajak Daerah agregat sampai dengan triwulan II 2020 lingkup Provinsi Sulut
sebesar Rp6441 miliar
atau sebesar 37 persen
dari target
Pada tingkat KabKota
Pemkot Manado tercatat
sebagai daerah
penyumbang pajak daerah
terbesar yaitu sebesar
Rp9105 miliar Namun
angka tersebut jauh
menurun dibanding periode
yang sama tahun sebelumnnya yang mencapai Rp2204 miliar dan juga baru 26 dari
target yang ditetapkan di awal tahun Dampak pandemi sangat mempengaruhi pajak
daerah Kota Manado mengingat penurunan drastis salah satu sumber utamanya yakni
Pajak Hotel dan Pajak Rumah Makan Penurunan jumlah wisatawan yang mencapai
99 akibat ditutupnya penerbangan internasioanal serta insentif pajak yang diberikan
pemerintah daerah menjadi penyebab hilangnya potensi pajak daerah di sektor ini
b Penerimaan Retribusi Daerah
Penerimaan Retribusi Daerah Sulut hingga triwulan II 2020 secara agregat sebesar
Rp1458 miliar atau 42
persen dari target
tumbuh sebesar 23
persen dibanding
capaian kuartal II di
tahun sebelumnya
Kota Kotamobagu
tercatat sebagai
daerah dengan
penerimaan retribusi
terbesar semester pertama pada dua tahun terakhir yang sumber utamanya berasal
dari Retribusi Layanan Kesehatan yang mencapai Rp17 miliar di tahun 2020
Grafik Perbandingan Realisasi Pajak Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Retribusi Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
17
c Penerimaan Hasil Kekayaan yang dipisahkan
Secara agregat realisasi pos Penerimaan Hasil Kekayaan yang Dipisahkan di Sulut
tercatat pada triwulan II
2020 sebesar Rp602
miliar atau 74 persen dari
target yang telah
ditetapkan
Tingginya penerimaan
daerah dari pos
penerimaan ini terutama
ditopang peningkatan
kinerja BUMD (terutama
Bank Sulutgo) yang berdampak pada besarnya pembagian deviden ke semua pemda
d Lain-Lain PAD Yang Sah
Pendapatan bunga
menjadi sumber
utama sektor ini atas
dana simpanan
Pemda dari
pendapatan dan
SILPA TA
sebelumnya yang
cukup besar terutama di Pemerintah Kota Manado
2 Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat
Realisasi pendapatan transfer pemerintah pusat sd triwulan II tahun 2020 ke pemda
lingkup Provinsi Sulut telah mencapai Rp67 triliun atau 48 persen dari target
Dibandingkan periode yang sama tahun lalu capaian realisasi pada periode laporan ini
tidak ada perbedaan yang signifikan Komposisi realisasi pendapatan transfer daerah
sebagian besar berasal dari transfer DAU yang mencapai 85 persen selanjutnya DAK
sebesar 3 persen Dana Penyesuaian sebesar 9 persen dan DBH sebesar 3 persen
Tingginya dana DAU sejalan dengan penguatan desentralisasi pemerintah pusat di
daerah Sementara itu hal yang perlu mendapat perhatian adalah masih rendahnya
realisasi DAK Fisik lingkup Sulawesi Utara yang mencerminkan kinerja pelaksanaan
kegiatan yang belum maksimal Sampai dengan akhir Juni 2020 dana DAK fisik baru
terealisasi sebesar Rp8963 miliar dari pagu Rp14 triliun
Grafik Perbandingan Realisasi Kekayaan Yang Dipisahkan (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Lain-Lain PAD yang Sah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
18
3 Lain-Lain Pendapatan Daerah yang Sah
Capaian realisasi pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah sd triwulan II 2020
sebesar 20 persen dari target yang telah ditetapkan Hanya beberapa pemda yang
memasang target untuk pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah
B Belanja Daerah
1 APBD Berdasarkan Jenis Belanja
Kinerja penyerapan anggaran daerah untuk periode sampai dengan triwulan II 2020 tidak
jauh berbeda dengan periode yang sama tahun 2019 Realisasi belanja daerah secara
keseluruhan (Pemprov dan PemkabPemkot) sebesar Rp59 triliun atau sebesar 31
persen dari pagu
Grafik Perbandingan Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
Grafik Proporsi Pagu Belanja dan Persenatase Realisasi sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
19
Ditinjau dari komposisi realisasi belanja daerah belanja pegawai masih mendominasi
belanja daerah di seluruh pemda lingkup Provinsi Sulawesi Utara ditunjang dengan
adanya pencairan THR bagi PNS pada bulan Mei 2020 Sementara realisasi belanja
modal yang paling berdampak bagi perekonomian baru terealisasi sebesar 8 persen
Pos belanja pembeda di tahun 2020 adalah belanja tak terduga yang telah terealisasi
sebesar Rp103 miliar jauh melebihi pagu awal yang hanya Rp41 miliar serta
dialokasikannya Belanja lainnya sebesar Rp14 triliun sebagai bagian dari penanganan
pandemi Covid-19 Bahkan total realisasi kedua pos tersebut dua kali lipat dari realisasi
belanja modal
2 Rasio Belanja
Salah satu arah kebijakan Pemerintah untuk meningkatkan kualitas belanja dan
akuntabilitas pengelolaan keuangan daerah serta untuk menjamin ketersediaan
kuantitas dan kualitas pelayanan dasar bagi masyarakat adalah dengan meningkatkan
rasio belanja modal dan mengurangi rasio belanja pegawai terhadap total belanja
daerah Untuk itu dalam RPJMN tahun 2020-2024 memiliki sasaran Terwujudnya
Indonesia Maju yang Berdaulat Mandiri dan Berkepribadian Berlandaskan
Gotong-Royong dan diharapkan rata-rata belanja modal seluruh pemda telah
mencapai 30 persen dan rata-rata belanja pegawai mencapai 35 persen untuk
kabkota dan 13 persen untuk provinsi pada tahun 2020
Grafik Rasio Belanja Pegawai dan Rasio Belanja Modal (Pagu) APDB Tahun 2020
Sumber LRA Pemda diolah
30
46 47 5040 36
4751
45 41 41 4133
4133 37 39
25
20 1718
1721
2017
2320 20
31
3124
32 22 22
Belanja Pegawai Belanja Modal
20
Pada APBD TA 2020 terdapat dua Pemda yang menganggarkan belanja pegawai
dibawah target 35 persen RPJMN 2020-2024 yaitu Kab Bolaang Mongondow Timur dan
Kab Bolaang Mongondow Utara Sementara itu Pemda Kab Bolaang Mongondow
Utara dan Pemda Kab Bolaang Mongondow Timur dan Kab Minahasa Tenggara
adalah pemda yang proporsi anggaran belanja modalnya di atas 30 persen Rendahnya
rasio belanja modal di sebagian besar pemda di Sulawesi Utara tahun 2020 disebabkan
rata-rata pemda yang sangat bergantung pada anggaran DAK Fisik untuk kegiatan
belanja modal Selain itu juga terdapat realokasi dan refocusing APBD akibat pandemi
Covid-19 yang wajib dilakukan oleh Pemerintah Daerah
C Prognosis Realisasi APBD sampai dengan Triwulan IV
Proyeksi realisasi APBD Semester II dilakukan secara empiris sama dengan proyeksi
APBN yakni dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) dan menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 Variabel yang digunakan
dalam melakukan proyeksi Pendapatan dan Belanja adalah realisasi triwulanan tahun
2013-2020 yang bersumber LRA Pemda Untuk pendapatan yang digunakan adalah
angka realisasi untuk 28 periode (n=28) sedangkan untuk Belanja (Barang dan Modal)
menggunakan data persentase realisasi triwulan II-IV (n=21) Hasil ringkas dapat dilihat
di bawah sedangkan hasil pengolahan data keseluruhan terdapat pada Lampiran II
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (011)
Total Proyeksi 2020 =
Rp1832209
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (002)
Total Proyeksi 2020 = 9365 dari total
Pagu Belanja Pegawai
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7523 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7903 dari total Pagu Belanja Modal
21
Proyeksi realisasi pendapatan Pemda sebesar Rp1832209 miliar namun nilai yang
digunakan dalam perhitungan adalah realisasi dengan kondisi normal Dengan adanya
pandemi diprediksi terdapat penurunan pendapatan sebesar 20 dengan
pertimbangan asumsi Kementerian Keuangan dan capaian realisasi hingga semester I
sehingga angka proyeksi 2020 adalah sebesar Rp1465767 miliar Belanja barang
akan megalami penurunan terbesar dengan adanya efisiensi kegiatan perkantoran
yang cukup besar dengan adanya WFH hingga rapatsosialisasi yang bersifat daring
serta pembatasan perjalanan dinas
Sedangkan Belanja Modal Pemda diprediksi akan terserap sebesar 79 dengan
mempertimbangkan capaian realisasi Semester I yang cukup rendah namun nilai
kontrak DAK Fisik yang merupakan sumber belanja modal terbesar pemda tercatat
mencapai 97 (data per 21 Juli 2020) Dengan demikian penyerapan belanja modal
berpotensi akan melonjak di dua kuartal akhir TA 2020
Prognosis Realisasi APBD Lingkup Provinsi Sulawesi Utara Tahun 2020 (dalam miliar)
22
BAB IV
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN
ANGGARAN KONSOLIDASIAN (APBN DAN APBD)
A Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian
Dari Laporan
Keuangan Pemerintah
Konsolidasian (LKPK)
Kanwil DJPb Prov Sulut
Semester I 2020 tampak
capaian positif dibandingkan
peiode yang sama di tahun
2019 pada semua pos baik
pendapatan maupun
belanja Penurunan pada
detail pos mampu di cover
oleh pos lainnya
B Pendapatan Konsolidasian
1 Analisis Proporsi dan Perbandingan
Perpajakan masih mendominasi sumber penerimaan baik di Pusat maupun Daerah
Sumber utama penerimaan pajak dari sektor
usaha adalah sektor perdagangan perkebunan
dan industri serta pemerintahan sedangkan
ditinjau dari daerah Kota Manado dan Kota
Bitung sebagai pusat perdagangan dan industri
merupakan sumber utama perpajakan
Sedangkan porsi PNBP sebagian besar
bersumber dari penerimaan BLU sektor
Kesehatan (RS Kandou RS Bhayangkara dan
RS Monginsidi) dan sektor pendidikan
(Universitas Sam Ratulangi dan Poltekkes
Manado)
Perbandingan Penerimaan
Pusat amp Daerah Semester I 2020
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Tabel Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian Sulut Semester I 2020 (miliar Rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
23
Demikian juga dengan porsi penerimaan daerah dimana penerimaan pajak masih
dominan dibanding PNBP Pajak kendaraan bermotor masih menjadi andalan
penerimaan pajak daerah Sedangkan PNBP Daerah disokong dari retribusi daerah
maupun hasil kekayaan daerah yang dipisahkan seperti deviden dan Jasa Giro Kas
Daerah
2 Analisis Perubahan
Pendapatan konsolidasian selain dana transfer mengalami penurunan yang bersumber
baik dari pendapatan pusat maupun daerah
Penurunan pendapatan tersebut disebabkan
terutama oleh pembatasan aktivitas akibat pademi
corona termasuk kegiatan perekonomian yang
akhirnya berimbas pada pendapatan negara
(Pajak dan PNBP)
Pendapatan daerah mengalami penurunan yang
lebih dalam jika dibandingkan dengan pendapatan
pusat Penurunan drastis terutama pada pajak hotel dan restoran yang hanya mencapai
Rp5384 miliar turun 689 dibanding periode semester I tahun 2019 yang mampu
membukukan Rp16874 miliar Ditutupnya penerbangan internasional akibat Covid-19
sangat mempengaruhi sektor pariwisata yang berimbas pada penurunan tingkat hunian
kamar hotel dan ditutupnya beberapa restoran besar yang sering dikunjungi wisatawan
asing Selain itu terdapat inisiatif positif pemerintah daerah yang bersedia memberikan
kebijakan relaksasi pajak terhadap usaha-usaha di sektor pariwisata agar mampu
bertahan di masa sulit ini meski pendapatan daerah akan mengalami penurunan
Sedangkan penurunan dari penerimaan pajak kendaraan bermotor menggambarkan
tendensi penundaan pembayaran pajak oleh sebagian masyarakat akibat penurunan
bahkan hilangnya sumber pendapatan masyarakat dengan adanya pembatasan
kegiatan perekonomian
Perubahan Total Pendapatan
Pusat amp Daerah Selain Dana
Transfer (miliar rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
24
3 Analisis Pertumbuhan Ekonomi terhadap kenaikan realisasi pendapatan
konsolidasian
Melambatnya pertumbuhan ekonomi regional y-to-y menunjukkan korelasi positif
dengan penerimaan perpajakan maupun PNBP Konsolidasian Pendapatan
konsolidasian turut mengalami penurunan dibanding periode sebelumnya PDRB yang
bersumber dari pertumbuhan sektor pertanian sebagai kontributor terbesar PDRB Sulut
mampu meredam penurunan PDRB secara keseluruhan Sektor Perdagangan besar
dan eceran transportasi dan pergudangan dan sektor akomodasirumah makan
menjadi sektor yang
paling merasakan dampak
corona sekaligus
berpengaruh besar
terhadap penurunan
pendapatan negara
konsolidasian Provinsi
Sulawesi Utara
C Belanja Konsolidasian
1 Analisa Proporsi dan Perbandingan
Proporsi realisasi belanja antara pusat dan daerah
untuk Semester I tahun 2020 menunjukkan
perbedaan yang signifikan Belanja barang sangat
dominan di pusat sedangkan belanja daerah
didominasi oleh belanja pegawai Hal yang perlu
menjadi perhatian adalah serapan belanja modal
khususnya daerah yang sangat rendah
Terhambatnya berbagai kegiatan tender hingga
pelaksanaan kegiatan akibat pembatasan
aktivitas akibat pandemi corona menjadi alasan
utama lambatnya realisasi belanja modal Selain
itu rendahnya realisasi DAK Fisik yang sebagian besar merupakan kegiatan berupa
belanja modal turut menyebabkan rendahnya realisasi belanja modal daerah
2 Analisis Perubahan
Realisasi belanja konsolidasian Sulut semester I 2020 tercatat sebesar Rp861153
miliar dengan struktur belanja relatif sama dari periode yang sama tahun sebelumnya
Belanja operasional masih mendominasi komposisi belanja konsolidasian
Tabel Realisasi Pendapatan Konsolidasi PusatDaerah amp
Pertumbuhan Ekonomi Pro Sulut Periode Triwulan II
Tahun 2019 dan 2020 (dalam miliar)
Sumber GFS BPS Sulut diolah
25
Terjadi penurunan porsi belanja barang
konsolidasian yang cukup drastis dari
356 di tahun 2019 menjadi 308 di
tahun 2020 yang disebabkan karena
perkantoran yang melakukan sistem WFH
akibat pandemi corona sehingga biaya
operasional kantor mengalami penurunan
Sedangkan peningkatan belanja pegawai
karena pembayaran gaji ke-14 (THR) di
bulan Juni
3 Analisis dampak kebijakan fiskal kepada indikator ekonomi regional
Kebijakan fiskal pemerintah terutama dari sisi belanja diharapkan mampu berkontribusi
secara optimal tidak hanya pertumbuhan ekonomi regional namun juga terhadap
pemerataan
pendapatan
maupun
peningkatan
daya beli
masyarakat Hal
tersebut dapat
dilihat dari perubahan berbagai indikator ekonomi regional
Data di atas menunjukkan bahwa penurunan realisasi belanja pemerintah di Sulut
sebesar -721 sementara pada periode yang bersamaan terjadi penurunan nilai
inflasi hingga -583 Peningkatan angka pengangguran pada bulan Februari 2020
lebih disebabkan penambahan jumlah usia angkatan kerja yang mencapai 30 ribu jiwa
namun tidak mampu terserap oleh lapangan kerja Meskipun tidak terdapat penjelasan
secara langsung atas dampak belanja pemerintah namun demikian dapat disimpulkan
bahwa perlambatan government spending turut mempengaruhi berbagai indikator
ekonomi regional
Korelasi Antara Belanja Pemerintah Terhadap Beberapa
Indikator Ekonomi Regional
Sumber GFS BPS Sulut diolah
26
Deflasi yang terjadi di Sulawesi Utara sebenarnya lebih dikarenakan sisi demand
masyarakat yang menahan diri untuk tidak belanja dengan adanya pandemi Covid-19
sehingga supply barang cukup melimpah Yang patut diwaspadai adalah pada saat
pembatasan sosial sudah dilonggarkan sehingga masyarakat dapat beraktivitas
kembali secara normal namun persediaan barang kurang tersedia di pasar maka akan
berdampak pada peningkatan potensi inflasi Hal yang harus dilakukan pemerintah
daerah adalah memanfaatkan dana yang ada untuk memastikan ketersediaan supply
barang dan jasa tetap terjamin Selain itu proyek pemerintah perlu dialihkan ke jenis
kontrak padat karya agar mampu menarik lebih banyak pekerja sekaligus menekan
angka pengangguran di tengah banyaknya kasus PHK akibat Covid-19
D Analisis Kontribusi Pemerintah Dalam Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Berdasarkan data BPS
perekonomian Sulawesi Utara pada
Q2 mengalami penurunan
pertumbuhan y-o-y sebesar minus
389 persen lebih tinggi
dibandingkan dengan pertumbuhan
ekonomi nasional sebesar minus
532 persen Ditinjau dari sisi
pengeluaran pemerintah (G) pada
komponen PDRB terjadi peningkatan kontribusi dari tahun ke tahun Kontribusi
Pengeluaran Pemerintah (APBN amp APBD) terhadap PDRB untuk Triwulan II 2020
sebesar 1759 persen turun sebesar 07 persen dibanding periode yang sama tahun
sebelumnya
Data korelasi pertumbuhan realisasi belanja pemerintah per triwulan II 2020 (y-o-y)
dengan laju pertumbuhan berbagai sektor lapangan usaha di Sulut menunjukkan bahwa
realisasi belanja pemerintah yang minus berkorelasi positif terhadap pertumbuhan di
hampir semua sektor lapangan usaha yang juga menunjukkan penurunan Hal tersebut
mengindikasikan keterkaitan dan peran belanja pemerintah terhadap pertumbuhan
berbagai sektor pada PDRB Belanja pemerintah kurang mampu memberikan
dukungan terhadap berbagai sektor lapangan usaha sekaligus meredam pelemahan
perekonomian global akibat pandemi Covid-19
4743 4749 48 46
1706 1768 186 179
3434 3474 34 33
116 009 00 03
2017 2018 2019 2020
Distribusi G pada PDRB Triwulan II
C G I X-M
27
Dua sektor lapangan usaha yang
dipastikan terdampak dan
teridentifikasi di awal pandemi adalah
sektor Akomodasi Makanan dan
Minuman dan Transportasi yang
merupakan imbas melemahnya sektor
pariwisata dengan ditutupnya
penerbangan internasional Bandara
Sam Ratulangi Seharusnya inilah
yang menjadi perhatian khusus
pemerintah bagaimana mengalihkan
sementara perekonomian sektor
tersebut ke sektor lain melalui
penyediaan lapangan usaha alternatif
untuk pengusaha dan tenaga kerja
yang terdampak
Tumbuhnya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan dan sector
Industri Pengolahan terkait dengan
komoditas utama Sulawesi Utara yakni Kopra Pertanian Kelapa dan Pengolahan Kopra
juga menjadi modal utama konsistensi ekspor Sulawesi Utara Kedua sektor tersebut
juga mampu menjaring tenaga kerja informal yang cukup besar Dari ketiga fakta
tersebut dapat dijadikan langkah strategis selanjutnya bagi pemerintah daerah di
Sulawesi Utara untuk memberikan dukungan pada kedua sektor tersebut baik dari sisi
kebijakan maupun permodalan agar mampu bertahan dan bahkan tumbuh Dengan
demikian kedua sektor tersebut mampu menjadi penahan resesi sekaligus dapat
membuka lapangan kerja alternatif di tengah penuruan kinerja sektor lainnya
Korelasi antara Belanja Pemerintah terhadap Pertumbuhan Sektor Lapangan
Usaha
SektorVariabel Growth
Belanja Pemerintah -721 Pertanian Kehutanan dan Perikanan 147 Pertambangan dan Penggalian -347 Industri Pengolahan 524 Pengadaan Listrik dan Gas 560 Pengadaan Air Pengelolaan Sampah Limbah dan Daur Ulang 376 Konstruksi -804 Perdagangan Besar dan Eceran Reparasi Mobil dan Sepeda Motor -090
Transportasi dan Pergudangan -3149 Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum -5028
Informasi dan Komunikasi 1577 Jasa Keuangan dan Asuransi 1250 Real Estate -128
Jasa Perusahaan -974 Adm Pemerintahan Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib -502 Jasa Pendidikan -069 Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 349 Jasa lainnya -1311
Sumber GFS Sulut BPS Sulut diolah
28
BAB V
ISU REGIONAL DAMPAK KORONA TERHADAP
PEREKONOMIAN SULAWESI UTARA
Dampak Covid-19 selama hampir 5 (lima) bulan terakhir di Indonesia
memerlukan penanganan yang komprehensif dan extraordinary oleh pemerintah
melalui berbagai strategi dan kebijakan yang terukur dan bersinergi baik
pemerintah pusat maupun pemerintah daerah Dari sisi ekonomi pandemi Covid-
19 berdampak pada dua sisi baik konsumsi maupun produksi Pembatasan sosial
berujung pada berhentinya aktivitas dan turunnya kinerja perekonomian
Perkembangan kasus pandemi COVID-19 di Sulawesi Utara
Berdasarkan data per tanggal
30 Juni 2020 tercatat sebanyak
1109 kasus positif di Sulawesi
Utara yang sebagian besar
terdapat di Kota Manado
Dengan dibukanya sejumlah
laboratorium pengujian sampel
Covid-19 yakni di Balai Teknik
Kesehatan Lingkungan dan
Pencegahan Penyakit
(BTKLPP) di Mapanget Kota
Manado dan RSUP Prof
Kandou Manado jumlah pasien
yang terkonfirmasi positif
mengalami peningkatan yang
cukup signifikan Selain itu dengan dilonggarkannya pembatasan dan dibukanya
beberapa pusat perbelanjaan (the new normal) menjadi salah satu faktor
meningkatnya jumlah masyarakat yang terkonfirmasi positif Covid-19
Pemerintah Daerah telah melakukan berbagai upaya pencegahan penyebaran virus
COVID-19 di Sulawesi Utara melalui berbagai kebijakan dan aturan diantaranya
dengan meniadakan kegiatan belajar mengajar di sekolah (Study from Home)
mengurangi kegiatan perkantoran (Work From Home) menutup tempat hiburan
29
yang dapat mengundang
kerumumunan orang hingga
penghentian sementara berbagai
kegiatan keagamaan di Rumah
Ibadah
Dampak COVID-19 terhadap
perekonomian Sulawesi Utara
Gambaran perekonomian Sulawesi
Utara selama enam bulan terakhir
tercermin dalam Indeks Harga
Konsumen (IHK) yang dirilis oleh BPS Sulut Dari tabel tersebut terlihat bagaimana
perekonomian Sulawesi Utara menurun drastis mulai bulan Maret 2020 sejak
ditetapkannya wabah Covid-19 di Indonesia serta ditutupnya penerbangan
internasional di Bandara Sam Ratulangi Manado Untuk pertama kalinya Sulawesi
Utara mengalami deflasi tahun kalender selama enam bulan berturut-turut akibat
adanya social distancing dalam rangka pencegahan Covid-19
Dari sisi tenaga kerja berdasarkan data Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi
Provinsi Sulawesi Utara hingga 26 Mei 2020 tercata ada 681 perusahaan yang
terdampak dengan jumlah total pekerja sebanyak 8416 orang dan dari angka
tersebut 6952 pekerja yang dirumahkan Selain itu tercatat pula sebanyak 72
perusahan yang melakukan Pemutusan Hubungan Kerja dengan jumlah tenaga
kerja sebanyak1424 orang
Dari sektor lapangan usaha terbesar sumber pembentuk PDRB Sulut semua
menunjukkan penurunan
dan hanya Industri
Pengolahan yang
menunjukkan kenaikan
Gambaran atas dampak
Covid-19 adalah
penurunan sektor
akomodasi makanan dan
minuman serta transportasi yang sangat drastis sebagai imbas ditutupnya bandara
Sam Ratulangi sehingga sektor pariwisata mengalami penurunan
Indeks Harga Konsumen Sulawesi Utara 2020
30
Peran Fiskal dalam penanganan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara
Sejak diumumkannya pandemi Covid-19 di Indonesia pemerintah melakukan gerak
cepat dengan menerbitkan berbagai aturan dan pedoman di semua bidang baik
pemerintahan kesehatan pendidikan sosial dan tak terkecuali sektor keuangan
Peraturan Pengganti Undang-Undang dikeluarkan untuk memberikan kelonggaran
defisit APBN yang
sebelumnya hanya
maksimal 3 dari
PDB guna
menahan dampak
Covid-19 terhadap
ancaman resesi
melalui program
Pemulihan Ekonomi Nasional Dari sisi demand pemerintah berusaha menjaga
konsumsi melalui sokongan atas daya beli masyarakat khususnya melalui bantuan
sosial Konsumsi rumah tangga merupakan penopang terbesar pertumbuhan di
Indonesia tak terkecuali Sulawesi Utara
Sedangkan dari sisi produksi pemerintah telah mengalokasikan insentif pajak
(Rp123 triliun) subsidi bunga kredit (Rp34 triliun) hingga program Penempatan
Dana Pemerintah (Rp876 triliun) pada perbankan agar dapat dikucurkan pada
sektor bisnis dengan bunga rendah
Selanjutnya postur APBN telah dilakukan perubahan setidaknya sudah dua kali di
tahun 2020 melalui Perpres No 542020 dan terakhir Perpres No 722020 untuk
menjaga kualitas dan kesinambungan APBN Tahun Anggaran 2020 dalam rangka
pemenuhan kebutuhan penanganan pandemi Covid-19 dan atau menghadapi
ancaman yang membahayakan perekonomian nasional dan atau stabilitas sistem
keuangan Konsekuensi atas terbitnya Perpres tersebut adalah Pemerintah Daerah
diharuskan untuk turut melakukan refocusing dan realokasi APBD untuk penangan
Covid-19 di daerah masing-masing Seluruh Pemda di Sulawesi Utara telah
melakukan realokasi anggaran sebagai langkah awal penanggulangan Covid-19 di
daerah masing-masing
31
Sehubungan dengan hal-hal tersebut di atas untuk mengantisipasi dampak
perekonomian kesehatan sosial dan keuangan serta menahan timbulnya resesi
maka diperlukan
peningkatan kuantitas
dan kualitas belanja
pemerintah (government
spending) Menurunnya
pertumbuhan ekonomi di
Sulawesi Utara sampai
dengan Q2 2020
sebesar minus 389
persen diperlukan
adanya intervensi
pemerintah pusat dan
daerah untuk mengelola kebijakan fiskal yang tepat jumlah dan tepat sasaran
sebagai solusi menjaga pertumbuhan ekonomi di Sulawesi Utara Sebagai contoh
telah dilakukan kebijakan penempatan uang negara pada Bank Umum (termasuk
BPD SulutGo) untuk mendorong tingkat konsumsi dan produksi dalam
perekonomian Sulawesi Utara Disamping itu hal yang lebih penting adalah
menjaga alokasi fiskal agar ditujukan untuk menjamin kesinambungan
(sustainability) pembangunan sehingga kebijakan fiskal ditujukan tidak hanya untuk
kepentingan jangka pendek tetapi kepentingan pembangunan yang
berkesinambungan
Alokasi Belanja Daerah Untuk Penanganan COVID-19 (miliar rupiah)
Sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
No Pemda
Bidang kesehatan dan
hal-hal lain terkait
kesehatan dalam rangka
pencegahan danatau
penanganan COVID-19
Penyediaan
jaring
pengaman
sosial
Penanganan
dampak
ekonomi
Total
1 Pemprov Sulut 73128 9022 1500 83651
2 Kab Bolsel 5286 1000 209 6495
3 Kab Kep Sitaro 1697 997 2767 5461
4 KabMinahasa 7922 2854 939 11714
5 Kota Tomohon 1902 1114 1812 4827
6 Kota Manado 5174 6201 720 12095
7 Kab Mitra 2850 985 1206 5040
8 Kab Minsel 2289 547 050 2886
9 Kab Boltim 1693 3842 540 6074
10 Kab Kep Talaud 2391 835 510 3736
11 Kab Kep Sangihe 5478 998 158 6634
12 Kab Bolmut 8859 1212 249 10320
13 Kota Kotamobagu 7084 927 272 8283
14 Kab Bolmong 1058 4104 2971 8133
15 Kab Minut 5307 - 680 5987
16 Kota Bitung 2500 1563 4109 8171
TOTAL 134618 36200 18691 189509
(sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
Alokasi Belanja Daerah untuk penanganan Covid (dalam miliar Rupiah)
Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik Provinsi Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Prov Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Manado
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Tomohon
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Bitung
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Kotamobagu
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Tenggara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Timur
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Talaud
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Sangihe
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab KepSiau Tagulandanga Biaro
Kanwil DJPb Prov Sulut (2020) Government Financial Statistic Sem I Prov Sulawesi Utara TA 2020
Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Sulawesi Utara
Dit Pelaksanaan Anggaran Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi MEBE
Dit Sistem Manajemen Investasi Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi SIKP
Dit Akuntansi dan Pelaporan Keuangan Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi E-Rekon
Ditjen Perimbangan Keuangan Daerah Kemenkeu Aplikasi SIMTRADA Aplikasi SIKD
Dit Sistem Informasi dan Teknologi Perbendaharaan Aplikasi OMSPAN Dashboard MPN
Kanwil Ditjen Pajak Suluttenggomalut
Kanwil Ditjen Bea dan Cukai Sulawesi Bagian Utara
1
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBN
A Prognosis APBN-Pendapatan
Proyeksi Pendapatan dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data realisasi
Pendapatan (4xxxxx) bulanan periode 2013-2019
Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84 bulan
(n=84) untuk memprediksi penerimaan perpajakan 12
bulan ke depan (Jan-Desember) yang bersumber dari
monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata
2
Dari hasil pengujian terdapat lag pertama yang keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 tidak stasioner terhadap rata-rata sehingga perlu dilakukan differencing (d=1) Dari hasil
differencing dihasilkan jumlah lag pada ACF sebanyak tiga (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak empat (q = 5)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 1 dan q 5 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (215) ARIMA (214) ARIMA (213) ARIMA (212) ARIMA (211) ARIMA
(210) ARIMA (115) ARIMA (114) ARIMA (113) ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110)
ARIMA (015) ARIMA (014) ARIMA (013) ARIMA (012) ARIMA (011)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (215) AR 1 0927 tidak ARIMA (211) AR 1 0000 ya
AR 2 0995 tidak AR 2 0012 tidak
MA 1 0979 tidak MA 1 0000 ya
MA 2 0258 tidak Constant 0571 tidak
MA 3 0942 tidak ARIMA (210) AR 1 0000 ya
MA 4 0972 tidak AR 2 0000 ya
MA 5 0980 tidak Constant 0412 tidak
Constant 0000 ya ARIMA (115) AR 1 0880 tidak
ARIMA (214) AR 1 0056 tidak MA 1 0816 tidak
AR 2 0000 ya MA 2 0722 tidak
MA 1 0184 tidak MA 3 0847 tidak
MA 2 0040 ya MA 4 0971 tidak
MA 3 0000 ya MA 5 0707 tidak
MA 4 0068 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (114) AR 1 0913 tidak
ARIMA (213) AR 1 0615 tidak MA 1 0723 tidak
AR 2 0503 tidak MA 2 0709 tidak
MA 1 0738 tidak MA 3 0887 tidak
MA 2 0363 tidak MA 4 0934 tidak
MA 3 0729 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (113) AR 1 0748 tidak
ARIMA (212) AR 1 0521 tidak MA 1 0361 tidak
AR 2 0675 tidak MA 2 0294 tidak
MA 1 0314 tidak MA 3 0638 tidak
MA 2 0276 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
3
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (012) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (012)
7 Hasil forecasting Perpajakan 12 bulan ke depannya adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (012) dihasilkan proyeksi Pendapatan periode Jan ndash
Desember sebesar Rp542462 miliar Namun proyeksi tersebut menggunakan dasar realisasi
pendapatan dengan kondisi normal sedangkan Kmeneterian Keuangan memprediksi penerimaan
akan turun sebesar 10 Dengan demikian proyeksi pendapatan dengan ditambah asumsi Kemenkeu
menjadi Rp488216 miliar
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (112) AR 1 0440 tidak ARIMA (014) MA 1 0000 ya
MA 1 0057 tidak MA 2 0003 ya
MA 2 0071 tidak MA 3 0379 tidak
Constant 0001 ya MA 4 0838 tidak
ARIMA (111) AR 1 0115 tidak Constant 0002 ya
MA 1 0000 ya ARIMA (013) MA 1 0000 ya
Constant 0000 ya MA 2 0002 ya
ARIMA (110) AR 1 0004 ya MA 3 0247 tidak
Constant 0565 tidak Constant 0000 ya
ARIMA (015) MA 1 0000 ya ARIMA (012) MA 1 0000 ya
MA 2 0008 ya MS 10687 MA 2 0000 ya
MA 3 0197 tidak Constant 0000 ya
MA 4 0970 tidak ARIMA (011) MA 1 0000 ya
MA 5 0700 tidak MS 11287 Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
4
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai
Proyeksi Belanja Pegawai dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal (51xxxx) bulanan periode 2013-
2019 Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84
bulan (n=84) untuk memprediksi belanja 12 bulan ke
depan (2020) yang bersumber dari monevPA Software
pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -2 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
5
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Pegawai 12 bulan ke depannya
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Pegawai periode Januari ndashDesember
sebesar 9329 dari pagu
6
C Prognosis APBN-Belanja Barang
Proyeksi Belanja Barang dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka
pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Barang (52xxxx) bulanan periode
2013-2019 (n=84 bulan) untuk memprediksi
belanja Barang 12 bulan ke depan (2020)
bersumber dari monevPA Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = -2 sehingga
perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=1)
7
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 1)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Barang 12 bulan ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi
Belanja Barang 2020 sebesar 812 dari pagu
8
D Prognosis APBN-Belanja Modal
Proyeksi Belanja Modal dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data persentase realisasi
Belanja Modal (53xxxx) bulanan periode 2013-2019
mulai bulan april karena periode triwulan pertama
realisasi belanja modal relatif kecil Sehingga periode
(n) yand dipakai berjumlah 63 bulan (n=63) untuk
memprediksi belanja Modal 9 bulan ke depan (April-
Desember) yang bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans-Modal
telah stasioner terhadap rata-rata digunakan
menu Autocorrelation (ACF) Jika tidak
terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama
yang keluar dari confident interval lebih dari
tiga Artinya data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada
ACF sebanyak dua (p=2)
9
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
10
7 Hasil forecasting Belanja Modal 9 bulan ke depannya (periode
April-Desember) adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Modal enam bulan ke depan (64-72) sebesar
8419 dari pagu
E Prognosis APBN-Transfer Ke Daerah dan Dana Desa
Proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana Desa dilakukan
dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang
dipakai adalah data persentase realisasi Transfer Ke
Daerah dan Dana Desa (6xxxxx) bulanan periode 2015-
2019 (60 bulan) untuk memprediksi Transfer Ke Daerah
dan Dana Desa 12 bulan ke depan dan untuk selanjutnya
diambil total realisasi 9 periode akhir yang
mencerminkan periode April-Desember yang
bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data telah menunjukkan
stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = 1 sehingga
tidak perlu dilakukan transformasi
2 Untuk memastikan bahwa data telah stasioner terhadap
rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF) Jika
tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
TKDD telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data TKDD telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=3)
11
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 4)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 3 d 0 dan q 4 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (304) ARIMA (303) ARIMA (302) ARIMA (301) ARIMA (300) ARIMA
(204) ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (104) ARIMA (103)
ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (004) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA
(001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (304) ndash Tidak Sig
ARIMA (303) ndashTidak Sig
ARIMA (302) ndashSig
ARIMA (301) ndashTidak Sig
ARIMA (300) ndashTidak Sig
ARIMA (204) ndashSig
12
ARIMA (203) ndashTidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashSig
ARIMA (200) ndash Tidak Sig
ARIMA (104) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashSig
ARIMA (101) ndashTidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (004) ndashTidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
13
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (302) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (302)
7 Hasil forecasting Transfer Ke Daerah dan Dana Desa 12 bulan ke depan adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana
Desa 2020 sebesar 9668 dari pagu
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBD
A Prognosis APBN-Pendapatan APBD
Proyeksi Pendapatan APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data realisasi Pendapatan
Daerah Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan (2020)
Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (05) sehingga perlu dilakukan transformasi data hingga 3 kali sampai menunjukkan λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans3 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak
0 (p=0)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 0 (q = 0) Karena p=0 d = 0
dan q=0 maka model yang dihasilkan adalah ARIMA
(000) Namun model tersebut tidak dapat dilakukan
pengujian sehingga perlu dilakukan differencing
4 Untuk memastikan bahwa data Diff1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Diff1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing lagi (d=1) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu
(p=1)
5 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
terdapat lag sebanyak dua (q=2)
6 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 1 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110) ARIMA (012) dan ARIMA (011)
7 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (112) ndash Tidak Sig
ARIMA (111) ndash Tidak Sig
ARIMA (110) ndashTidak Sig
ARIMA (012) ndashTidak Sig
ARIMA (011) ndashSig
8 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (011) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (011)
9 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Pendapatan APBD TA 2020 sebesar
Rp1832209 miliar Namun dengan adanya pandemi corona
yang akan mempengaruhi PAD serta penyesuaian TKDD 2020 yang menyebabkan penurunan pagu
hingga Rp2 triliun dibanding 2019 maka proyeksi pendapatan APBD 2020 akan berkurang 20 dari
forecast ARIMA menjadi Rp1465767 miliar
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai APBD
Proyeksi Belanja Pegawai APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Pegawai Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk memprediksi
PAD 4 periode ke depan (2020) Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan
λ gt 1 (20) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih dari tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
sehingga tidak perlu dilakukan differencing (d=0)
Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 2 (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (102) ndash Tidak Sig
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (011) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan MS terkecil adalah Model ARIMA (002) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan
adalah dengan menggunakan Model ARIMA (002)
7 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Realisasi Belanja Pegawai APBD TA 2020 sebesar 9365
C Prognosis APBN-Belanja Barang APBD
Proyeksi Belanja Barang APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis
runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Barang Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan Software pengolah
data yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak
perlu dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak tiga (q = 3)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 3 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (103) ARIMA
(102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (203) ndash Tidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashtidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashtidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Barang APBD 4 periode ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Barang APBD sebesar
7523
D Prognosis APBN-Belanja Modal APBD
Proyeksi Belanja Modal APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal Daerah Triwulan II-IV periode 2013-
2019 (n=21) untuk memprediksi Belanja Modal 3 periode ke
depan Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai MS terkecil adalah Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan
dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Modal APBD 3 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Modal APBD sebesar
7903
WPEMERINTAH KABUPATEN MINAHASA
SEKRETARIAT DAERAH
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN 2O2O
KABUPATEN MINAHASA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti bukti realokasi yang
tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasidan keperluanpemeriksaan apabila pengawas fungsional
un uaian APBD dilakukan iberikut
No UraianAnggaran sebelum
DenvesuaianAnggaran setelah
penyesuaianvo
Penvesuaian(a) (b) (c) (d) (e)
Tahap I Penyesuaian Pendapatan Daerah
1
2
3
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Total Pendapatan Daerah
1 16801375000
136837743000
91436654206
98691022500
1008131756998
69703097945
(16)
(1 1)
(24
1U5O75772206 1 17 6525877 443 (13)
Tahap ll Penyesuaian Belania Daerah
1
2
J
4
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Eantuan Sosial
Belanja lainnya
Total Belania Daerah
553153915596
376690476314
194014758013
12200000000
290576963500
518620216746
287126O94825
130797822239
11200000000
323130122850
(6)
(24)
(33)
(8)
11
1426636113423 1270874256660 (11)
Tahap lll Perhitungan Selisih lebih Kurang
(8156034r217) (943483792171 16Selisih LebihKurangPenyesuaian Pendapatan Daerah
No Uraian Belanja PegawaiBelania Barang dan
JasaBelania modal
Belanra BantuanSosial
Belania Lainnya Total
Belanja Bidang Kesehatandan Hal hal lainterkaitkesehatan dalamrangka pencegahandonatau PenangananCovid 19
40105 621 486 2 180 557000 36 931 098000 79217 276486
Penyediaan iaringPengaman Sosial
4718907 200 10200000000 13 619 797 200 28 538 704 400
Penanganan DampakEkonomi
I280591500 108000000 9 388 5S1 500
Total 54105 120 186 2288 557000 10200000000 50 550 895200 117 144 572 386
Tahap lV Relokasi selisih lebih
Tahap V Postur Belanja APBD setelah Relokasi
No uraianAnggaran setelah Realokasi
1 Pendapatan Asli Daerah 98691 022500
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 1008131 756998
3 Lainnya 69 703 097 945
1 Belanja Pegawai 518620216746
2 Belanja Barang dan Jasa 287 126094825
3 BelanJa [Iodal 130797822239
4 Belanja Bantuan Sosial 11 200000000
5 Belanja lainnya 323130122850
Surplus Oevisit 9434837I217
Pembiayaan 9434837 9 217
Tondano 27 Mei 2020AN BUPATI M AHASASEKR RAH
FRITS R MUNTU SSosPEMBINA UTAMA MUDA
NtP 19530220 198601 I 003
BUPATI MINAHASA TENGGARA
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN MINAHASA TENGGARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggungjawab penuh atas kebenaran laporan
ini dan bukti-bukti Realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan
ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan Aparat
Pengawas Fungsional
No Uraian Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2) Anggaran Setelah
Penyesuaian (3) Penyesuaian
(4)
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-
((d)(c)))
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 1819189201100 1438584429100 2092
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
56814701700000 50078936200000 1186
3 Lainnya 23119463568002 22716134568002 174
Total Pendapatan Daerah 81753354469102 74233655197102 920
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
1 Belanja Pegawai 26732727677170 26472729296657 097
2 Belanja Barang dan Jasa 15671452469200 6995649446509 5536
3 Belanja Modal 19904298947532 15229943944332 2348
4 Belanja Bantuan Sosial 665000000000 843144700000 -2679
5 Belanja Lainnya 18779875375200 19651755575200 -464
Total Belanja Daerah 81753354469102 69193222962698 1536
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian 5040432234404
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
Uraian Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)
+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-hal lain terkait kesehatan dalam rangka pencegahan danatau penanganan
1734300000 11752875844 9861047
000 0
5150000000
28498222844
COVID-19
Penyediaan jaring pengaman sosial
0 0 0 23500000
00 750000000
0 9850000000
Penanganan dampak ekonomi
0 7056099500 0 0 500000000
0 12056099500
Total 1734300000 18808975344 9861047
000 23500000
00 176500000
00 50404322344
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
Pendapatan Daerah 66995615445400
Pendapatan Asli Daerah 1438584429100
Transfer ke Daerah dan Dana Desa 50078936200000
Lainnya 15478094816300
Belanja Daerah 74033655197102
Belanja Pegawai 26646159296657
Belanja Barang dan Jasa 8876546980913
Belanja Modal 16216048644332
Belanja Bantuan Sosial 1078144700000
Belanja Lainnya 21216755575200
SurplusDefisit (7038039751702)
Pembiayaan 7038039751702
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Ratahan 6 Mei 2020 BUPATI MINAHASA TENGGARA
JAMES SUMENDAP SH
HfH3fQ l flHV 13H)t3S lOWIJ MOON0$NOW $N11V108 N3Lfdn81gt1 HflNUl31ri13d
lJOWll MOON09NOW 9Nlfo10B N3JJfdOBIOI
OZ-OZ N~EgtEgtNV NOHVJ
OSdV NlmfOS3AN3d NcnOdV1
1n)microaq 1e6eqas u~n~e11P 08dV Uellnsa~uad undepv
middot1euos6un1se-1e6ued1ated0 uea~microawad uen1Jadalj uep 1sellSIUJlllpe uede)f6ua1a)f JfOJUO rllfllJlampq llue~ uen1ua1a~ ue6uap llnsas IIelfedwesP IUI uruode1 UJe1ep wn1u=a1 Buebull
1se~OjlaJ llthQ1llnq uep UI u1Jode1 uaievaqalj seie qnusd qeMef 6unfi6uemicroaq eites eMJJeq ua)e1eWaw 1u1 ue6uaa
ltooswmmiddot L9t9Zl USGnsallSOd ~lbullloS illtJ1)1141~1 4SfgtS
lllj8J11)1llqltj1AbullS ueamplfllQfiid -111 d011f
(comiddotszgt 09tte-tt61CZI L9 DlL9ampZS9lLI pound99 qruaea bullfbullbullIOll lIOJ
11t 9Ltl560S-9pound1gtZW oomiddots99middots99middotezsmiddot6c 1 oAw1bull1 bullfulgt(bulla s
000 00000middot004roormiddots oomiddotooomiddotooomiddotaasmiddots 1bull1sos UlJ11ull 2Ju111oa t
(091t) OOSOlSiS1t$LU 001gt1L9L1gtSZI si lepovi ~iubullIOa c
(tsmiddotacgt oosnmiddotsW960L6 009t699669J891 eat uep ampaiea eJue~g z (OSO) 1gtQ06tSLttZCtQI OlZt091gtHSZSQI 1ewietlbulld s1le1aa I
r 4BJaea Bubullioe ueiens~bulld - 11 aNi L
(il6) 096ll9lS~tllS OlLS8tCrirtLlt9 qeRltJ led middot-d J
lt1ozJ OOLSSZltOlsmiddotss OOlSS9Q6910ZO L e(uu1e1 e
ltzn1gt oomiddotooamiddotszswgmiddot pound9 oososmiddotczcmiddotoozmiddotszs 0$0(] auoa uop 4bullbullbullbullP middot~ ll z
ttsH) oszzzmiddotspoundtpound61H OlS6pound~6middotsz9middote1 lfUa~O ILJlqtJtqedepUad I
q~a uoiedepuod ue1bullQSQllbulld- L d04bull1
((o)J(p)J-00 L)s (o) (p) (o) (q) ltbull)
1Jll9~d Ultlnsaltuad ~bulllosalubulld UCeJn ON 4810loS UOJrd6Uf wn1aqas UGJe6ampiv
lfl1 4i I s ~at Cl Ill lL
oos11Smiddot9timiddot~4middotbs SSS9tLtlmiddotL09 JmJ
00699 L9596pound5 UJOUO)t~
6jlLS596t5 ~wlWf UttJ2litnuOd
0091Z6W5W9t 91lBWSl-Spound IQSOS
uewo6ltJad 6umicroef ueljpelllbulld
6~ middotQl100 UOl(06UOIOd ne~eJE~P ue4e611iued
oomiddotooomiddotosntemiddots 1 ooomiddotosnpound6middotst e~6oOJ we1ep lIBlB~~
1111 u1bull11bull1ft14 ubullp llllbullsa~ Buelq efbullBJbulla
M+(D)lt(4)+(6)bull(1) (~) m (l M (Bl (1)
1e1sos 1bullPbullri f ltP6~d lllOJ eAUlJl lt[lllliog lllllllUOS bullfuOJbullS uep GUltu~ 1[UlllS bullueibulla UaJeJn
ouopg
1$1~ ee bullbull - d
0090111tt Lllt~ - 118(lqltI
(Ms01119CLlltdeg9ZI
1111180Sntdlns
~l ti96()S9LHOZ 9(uu~ai e~Ull98 eoeooeeooos-s rctsos uerquee erueiae oomiddotsoimiddotesnpoundsmiddot tt~ 1bullpor1 bull1bullbull18 00911 Wt-960 ze eser usp 6urues efveias tlf06tSlttipound11 I eMe8ad efue1~a ~t8tZt611~~9
ijltloaabull~ bull
00 LS5Upound0L666 ~ 000006ZS969L9Y n~ eueo uep ~eu_ep eI JampisiVJl 09ZZZ-5LpoundLSlH 41lbullbullao ~ Illdeg 096HWt98t1lt ~-ouciffbull-d
tSugt101ea~ 4lfa~s urue66uv u~eJ(l
-e~weuaqes uefluap 1enq1p 1u1 uwod91 Ull~Waa
-s~~~
1 Hlnf3IO ~v~~~~
~nWllMOONOElNOW E)1Nil~~~~
ozoz 13W ~I U8Aflll1 l
PEMERINTAH DAERAH KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
SEI(RETARIAT DAERAH
Jalan Bui Batu Kompleks Perkantoran Pemda
TAPORAN PENYESUAIA]II APBD
TAHUN ANGGARAN 2O2O
KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini
dan buki-bukti realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang
berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan apparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UraianAnggaran Setelah
Penyesuaian Penyesuaian
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 297348989200 2676L409O24O 1000
L26a2Transfer ke Daerah dan DanaDesa
7265981700000
3 Lainnya 2A327a3a962O 265m1550670 645
Total Peurondapatan Daerah 8902019808820 7798597340950 LZN
Tahap ll - Penyesuaian Beurolania Daerah
Belanja Pegawai 3376514741950 3340363661950 t07
2 Belanja Barang dan Jasa 246L95524732O 182495402427O 25A7
3 Belanja Modal 7453474604t2O 75562748706O 48O7
4 10000Belanja Bantuan Sosial 5000000000
Belanja Lainnya t745075775430 164404946204O 579
Total Beurolanla Daerah 9042019808820 7564998639320 t6t4
Tahap lll - Pen8hitungan Selislh Lebih(urang
SurplusDefisit - 140000000000 233598701630
Selisih Lebihl(urang Setelah Penyesuaian 373598701630
euro
Anggaran SebelumPenyesuaian
(a) (b) ( c ) (d)( e)=( 10u64(
)
8321392430m0
t
Tahap lV - Realokasl SeurollCh teblh
UralanBelanJa
Pegawal
BelanJa
Barang danJasa
gelania
Modal
BelaniaBantuan
Soslal
BelanJa
LalnnyaTotal
(J) ls) (h) (i) a) (k) tt)4 4h)4t)4)4kt
Belanja bidangkesehatan danhal-hal lain terkaitkesehatan dalamrangkapencegahan
danataupenanSanan
covtD-19
87140321634195838000 11000000000 23909870163
Penyediaan jaringpengaman soslal 350000000 2000000000
6000000000
Penanganan
Dampak Ekonomi 100000000 10000000004000000000
5100000000
Total 91540321634195838000 3000000000 21000000000 37359870163
Tahap V - Postur Belanja APBD Setelah Realokasl
Uralan Anggaran Setelah Realokasl
Pendapatan Daerah 779859734O95
Pendapatan Asli Daerah 267 6t409028Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya 26500155067
Belanja Daerah 793859734095Eelanja PeSawai 334036356195Belania Barang dan Jasa 191559834990
Belanja Modal 79758585706
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya 185404945204SurplusDefisit -14000000000
Pembiayaan Netto 14000000000
Melonguane2) April 2020
PUTAUAN TALAUD
SE IS DAERAH
lr ADOtf S BlNll-ANG MENrP 19601027 198903 1 005
8350000000
726598170000
3000000000
An
RASIO ALOKAS ANGGARAN PENANGANAN COVID19KABUPATEN KEPUTAUAN TALAUD
DATA SESUAI REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVIDlg DI KAB KEPITAIAUD
E Alokasi Anggaran Penanganan COVID-19sebesar Rp 37359870163 (3735 M)
E Alokasitersebut terdiri dari 3 Pos Alokasisebagai berikut
1 Penanganan Kesehatan berjumlahRp23909870163 (2390 M) atau64Yo dari total alokasi anggaranpenanganan COVID-19
2 Penanganan Dampak EkonomiBerjumlah Rp 5100000000(510 M) atau 14 Yo dari total alokasipenanganan COVID-19
3 Penanganan Jaring Pengaman Sosialberjumlah Rp 8350000000 (83SM) atau 22dari total alokasianggara n penanganan COVI D-19
PAK EKON
t4
PENANGANANKESEHATAN
64
I
ENAN
JPS
22
RASIO ATOKASIANGGARANPENANGANAN BIDANG KESEHATAN
DATA SESUAI REALOKASI DAN REFOCUSING APBDUNTUK PENANGANAN COVIDl9 DI KAB KEPL TALAUDBIDANG KESEHATAN DAN HAt-HAt IAIN TERKAITKESEHATAN DLM RANGKA PENCEGAHAN DAN ATAUPENANGANAN COVDl9
E Alokasi Anggaran Penanganan Bidang Kesehatansebesar Rp 239098701G3 (239 M)
fl Alokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp 11000OOOOOO (11Matau 46Yo dari total anggaran penangananBidang Kesehatan
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 0 (O M) atau O daritotal anggaran penanganan Bidang Kesehatan
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp 129098701G3 (129 M) atau54 dari total alokasi anggaran penangananBidang Kesehatan
6
KTILANJE
TE (I
U
4
l
I
I7L
BELANJA DALAMBENTUK
KEGIATAN
54
BE
BE
RASIO ATOKASANGGARANPENANGANAN DAMPAK EKONOMI DATASESUAI REATOKASI DAN REFOCUSING APBD
UNTUK PEIANGANAN COVID-lg Dt KAB KEPL XATAUDBIDANG PENANGANAN DAMPAK EI(ONOMI
fl llokasiAnggaran Penanganan Dampak Ekonomisebesar Rp5100000000 (51 Ml
fl Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp400O0q)OOo (4 Mlatau 78 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 1000000000 (1Matau 20 96 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi anggaran penangananDampak Ekonomi
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp1000000 (01 M) atau2 dari total alokasi anggaran penangananDampak Ekonomi
BANSOS
20
2
BETANJA TIDAKTERDUGA (BTT)
78
RASIO ALOKASIANGGARANPENANGANAN JARING PENGAMAN SOSIAT
BE
BENT
DATA SESUAT REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVTD-lg DI KAB KEPL TATAUDBIDANG JARING PENGAMAN SOSIAL
fl Alokasi Anggaran Penanganan Jaring pengaman
Sosial sebesar Rp 8350000000 (935 M)E Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Atokasi
sebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp50$000000 (6 M)atau 72Yo dari total anggaran pena ngananJaring Penga man Sosial
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp20fi)000000 (2 Mlatau 24 Yo dari total anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp350000000 (035 M) atau4Yo dari total alokasi anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
LL-
BANSOS
24
II
KEGIATAN KTI
ITERDUGA (BTT
72
r-
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-((d)(c)))
1 Pendapatan Asli Daerah 2179766235200 20100412352 779
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 67815037700000 583182844000 1400
3 Lainnya 4140687060570 47237070606 -1408
Total Pendapatan Daerah 74135490995770 65052032695770 1225
1 Belanja Pegawai 20225216272100 19620370306700 299
2 Belanja Barang dan Jasa 20685621435403 13660841927195 3396
3 Belanja Modal 19152251699667 8231402768900 5702
4 Belanja Bantuan Sosial 68950000000 33950000000 5076
5 Belanja Lainnya 14003451588600 13185777408600 584
Total Belanja Daerah 74135490995770 54732342411395 2617
10319690284375
N
oUraian
Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2)
Anggaran Setelah
Penyesuaian (3)
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian
Penyesuaian (4)
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
LAPORAN PENYESUAIAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti-bukti
realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan
administrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Uraian Belanja Pegawai Belanja Barang dan Jasa Belanja Modal Belanja Bantuan Sosial Belanja Lainnya Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-
hal lain terkait kesehatan dalam
rangka pencegahan danatau
penanganan COVID-19
000 2741492735500 6117425200000 000 000 8858917935500
Penyediaan jaring pengaman sosial 000 000 000 000 1212132348875 1212132348875
Penanganan dampak ekonomi 000 000 000 248640000000 000 248640000000
Total 000 2741492735500 6117425200000 248640000000 1212132348875 10319690284375
Pendapatan Daerah
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Belanja Daerah
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
SurplusDefisit
Pembiayaan
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Boroko 12 Mei 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW UTARA
DEPRI PONTOH
(1670015655270)
3136176357891
14397909757475
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
633820170405
20100412352
583182844000
30536914053
65052032695770
19620370306700
16402334662695
14348827968900
282590000000
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
BUPATI KEPul[AUAN SANCIHELAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABupATHN KHpuLAUAN sANGmn
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh ataskebenaran Iraporan ini dan bukti-bukti realokasi yang tercantum dalam laporanini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapanadministrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UralanAnggaran chggaran Oa
Sebelum SesudahPenyesuaian
Penyesuaian Penyesuainn
(a) (b) (c) (d)(e) = (100-((d))(c))
Tifeaa I - Penyesualan plusmneurondapaan Dacralh +
1 Pendapatan Asli Daerah 6615871963300 5824016087300 1197
2 Transfer ke Daerah danDanDesa 98401656441000 84805897476000 1382
3 Lainnya 4844406397600 4292989314659 1 138
Total Pendapatan 109861934801900 94922902877959 1360
TahaP 11` - Penys5uatan Belanja Daerall1 Belanja Pegawai 46389719208700
42839564329262765
2 Belanja Barang dan Jasa 268735161152 0019483320156200
2750
3 Belanja Modal 168329248368007783837945400
5376
4 Belanja Bantuan Sosial 329250000000329250000000
000
5 Belanja Lainnya 1943652464120017852827591200
815
Total Belanja 10986193480190088288800022062
1964
Selisih Lchih Kurang Setelah Penyesualan66341028 55897
iEeurobull-i
Jcentt`a-00|r)ahCeCreg10hr`+Le
aa
t`a
aa
+a
0cO
+LJ
aLO
-a
|r)cO
+t+00
t+C
V
J=O
C)
apound
+CVcO00
CV00-J
+1-te
Ce
-aa
iiifn_tplusmn
P`aJ0CnOC)tra0aCqaCV8^aaauaCreg1regtrt`Ch
8-aaaaCOD`1regtJa8-ttChCnCreg0P`aaaaC1
E5
II
i3Iag-aJin
I
C)ataaCOaCregCqCOcOC1CVI
ICgtataaCeaCeCu0000Cr)CV
ffibullgeuro-ampJ=
aa0aa1reg00Cr)CeCataaa01reg-00tP`ceCV
aaaaaLeaaP`CeaaaC)a|eI8r`at`Ln
fi
I
a
i3iiiiIbullgE
i5a
Ea
fyenIplusmnED
a5ai
frE
9
8i
C]C0aJ5
poundE-
01
0
aaa
Lampiran I Penjabaran Pergeseran APBD
23 April 2020Tanggal
17 Tahun 2020Nomor
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
PEMERINTAH KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
1 PENDAPATAN 107196464869200 94346162396500 (12850302472700) (1199)
1 1 PENDAPATAN ASLI DAERAH 5630458459700 5212581087000 (417877372700) (742)
1 1 1 3029064464500 Pendapatan Pajak Daerah 2698537091800 (330527372700) (1091)
1 1 2 1154028000000 Hasil Retribusi Daerah 1066678000000 (87350000000) (757)
1 1 3 336499591200 Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan 336499591200 000 000
1 1 4 1110866404000 Lain-lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah 1110866404000 000 000
1 2 DANA PERIMBANGAN 77398633600000 65182348500000 (12216285100000) (1578)
1 2 1 1666530400000 Bagi Hasil PajakBagi Hasil Bukan Pajak 1525028900000 (141501500000) (849)
1 2 2 58436228200000 Dana Alokasi Umum 52086330700000 (6349897500000) (1087)
1 2 3 17295875000000 Dana Alokasi Khusus 11570988900000 (5724886100000) (3310)
1 3 LAIN-LAIN PENDAPATAN DAERAH YANG SAH 24167372809500 23951232809500 (216140000000) (089)
1 3 1 4141276158600 Pendapatan Hibah 4141276158600 000 000
1 3 3 3653707250900 Dana Bagi Hasil Pajak dari Provinsi dan Pemerintah Daerah Lainnya 3653707250900 000 000
1 3 4 16372389400000 Dana Penyesuaian dan Otonomi Khusus 16156249400000 (216140000000) (132)
2 BELANJA 109568697093491 97482338754391 (12086358339100) (1103)
2 1 BELANJA TIDAK LANGSUNG 63581006143175 63392596831572 (188409311603) (030)
2 1 1 39909549810725 Belanja Pegawai 38834946445308 (1074603365417) (269)
2 1 4 738911826000 Belanja Hibah 545380000000 (193531826000) (2619)
2 1 5 31570000000 Belanja Bantuan Sosial 10010000000 (21560000000) (6829)
2 1 6 418309246450 Belanja Bagi Hasil kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintah Desa 376521509200 (41787737250) (999)
2 1 7 22382665260000 Belanja Bantuan Keuangan kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintahan Desa 21527875160000 (854790100000) (382)
2 1 8 100000000000 Belanja Tidak Terduga 2097863717064 1997863717064 199786
2 2 BELANJA LANGSUNG 45987690950316 34089741922819 (11897949027497) (2587)
2 2 1 1896453933200 Belanja Pegawai 1810317933200 (86136000000) (454)
2 2 2 26316296353597 Belanja Barang dan Jasa 23895026121100 (2421270232497) (920)
2 2 3 17774940663519 Belanja Modal 8384397868519 (9390542795000) (5283)
SURPLUS (DEFISIT) (2372232224291) (3136176357891) (763944133600) 3220
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 1
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
3 PEMBIAYAAN DAERAH
3 1 PENERIMAAN PEMBIAYAAN DAERAH 2672232224291 3136176357891 463944133600 1736
3 1 1 2672232224291 Sisa Lebih Perhitungan Anggaran Tahun Anggaran Sebelumnya 3136176357891 463944133600 1736
3 2 PENGELUARAN PEMBIAYAAN DAERAH 300000000000 000 (300000000000) (10000)
3 2 2 300000000000 Penyertaan Modal (Investasi) Pemerintah Daerah 000 (300000000000) (10000)
PEMBIAYAAN NETTO 2372232224291 3136176357891 763944133600 3220
SISA LEBIH PEMBIAYAAN ANGGARAN TAHUN BERKENAAN 000 000 000 000
Lolak 23 April 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW
YASTI SOEPREDJO MOKOAGOW
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 2
No Uraian
AnggaranSetelah
Realohasi
(a) (b) (c)
kendapaitan Daerah 917879535633001 Pendapatan Asli Daerah 5824016087300
2 Transfer ke Daerah dan Dan Desa 84805897476000
3 Lainnya 1158040000000
bull beltLDia Pace gtpoundpound3-ULreg gtU
1 Belanja Pegawai 428395643292622 Belanja Barang dan Jasa 200631133 062 00
3 Belanja Modal 101720682518004 Belanja Bantuan Sosial 3292500000005 Belanja Lainnya 21518906990697
Sftyxpilus Den3it 3134g`493v 146 59
penhfayin _
BEL PEGAWAI ndash Rp146 T
BEL BARANG ndash Rp112 T
BEL MODAL ndash Rp039 T
BEL BANSOS ndash Rp 13 M
60
54
7
80
62
60
Rp49 T
Rp164 M
Rp90 M
Rp895 M
Rp222 M
Rp725 M
BEL PEGAWAI ndash Rp329 T BEL BARANG ndash Rp13 T BEL MODAL ndash Rp029 T
HIBAH DAN BANSOS ndash Rp394 M BEL TAK TERDUGA ndash Rp103 M
1
BAB I
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS EKONOMI REGIONAL
Dampak pandemi Covid-19 terhadap pertumbuhan ekonomi Sulawesi Utara baru
terlihat di kuartal kedua tahun 2020 Provinsi Sulawesi Utara tidak mampu
mempertahankan kinerja positif pertumbuhan ekonominya pada triwulan I dan
menunjukkan angka laju pertumbuhan ekonomi yang terkontraksi cukup dalam hingga
minus 389 persen pada triwulan II Berbagai indikator perekonomian pun menunjukkan
penurunan kinerja Bermacam upaya pemerintah telah dilakukan guna meredam ancaman
resesi yang semakin nyata Perekonomian Sulut yang menurun pada periode triwulan II
diharapkan tidak akan mengalami perlambatan lebih dalam Perlu usaha ekstra dari
pemerintah baik pusat maupun daerah untuk menetapkan dan mengimplementasikan
kebijakan guna menjaga daya beli masyarakat sekaligus memastikan perekonomian terus
bertumbuh di tengah masa pandemi
A Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Pada Triwulan II 2020 perekonomian Sulawesi Utara mengalami penurunan
yang sangat tajam yakni minus 389 persen (yoy) Dampak pandemi Covid-19 yang
sudah dirasakan sejak periode Maret
terhadap perekonomian Sulawesi Utara
tercermin pada data PDRB Q2 yang
dikeluarkan oleh BPS Sulut Angka
tersebut masih di atas pertumbuhan
ekonomi nasional yang minus 532 persen
(yoy)
Distribusi 5 (lima) struktur ekonomi
Sulawesi Utara dari sisi penawaran (PDRB
ADHB) mengalami perubahan di Q2
Posisi sektor Transportasi dan
Tabel 11 Kinerja Indikator Makro Ekonomi amp Pembangunan Prov Sulut Semester 1 Tahun 2020
Indikator Target KUA-PPAS 2020
Target APBN-P 2020
Realisasi Semester 1
2020 Realisasi
Laju Pertumbuhan Ekonomi () 62 -04-23 -389 Belum Tercapai
Inflasi ( tahun kalender) 5 2-4 -106 Belum Tercapai
Tingkat Pengangguran Terbuka () 663 48-51 557 Tercapai
Kemiskinan () 73 85-9 762 Belum Tercapai Sumber KUA-PPAS Sulut UU APBN BPS
Grafik 11 Perkembangan PE Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
2
Pergudangan digeser oleh Administrasi
Pemerintahan Hal tersebut disebabkan
adanya pembatasan penerbangan
penerbangan internasional di Bandara Sam
Ratulangi untuk mengantisipasi penyebaran
virus Covid-19 Dari kelima sektor utama
tersebut hanya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan serta sektor
Industri Pengolahan yang menunjukkan
performa positif Kedua sektor tersebut
ditopang oleh sumber lapangan usaha yang
sama yaitu perkebunan kelapa sebagai bahan industri pengolahan kopra
Ditinjau dari sisi penawaran Covid-19 berdampak negatif pada hampir semua sektor
dan yang paling berat adalah sektor-sektor yang berhubungan dengan pariwisata seperti
transportasi akomodasi makanan dan minuman serta jasa lainnya seperti tempat hiburan
dan pusat perbelanjaan Bahkan sektor yang terdampak positif seperti Informasi dan
Telekomunikasi (dengan adanya WFH dan SFH) serta Jasa Keuangan tidak mampu
menopang penurunan sektor lainnya Penurunan perekonomian Sulut untuk Q2 masih
diredam pertumbuhan positif sektor Pertanian dan Industri Pengolahan yang termasuk
sektor dengan porsi terbesar
Pada sisi Permintaan wabah corona berimbas pada semua komponen PDRB Konsumsi
Rumah Tangga dan PMTB dengan porsi terbesar justru mengalami penurunan terdalam
sebagai akibat adanya social distancing dan ditutupnya beberapa pertokoan dan pusat
perbelanjaan sebagi antisipasi penyebaran pandemi Konsumsi pemerintah juga dinilai
kurang berkontribusi sebagai variabel penahan laju penurunan ekonomi
Perekonomian Sulawesi Utara masih berpotensi mengalami perlambatan jika
melihat perkembangan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara yang masih belum
menunjukkan penurunan Namun demikian dengan dilonggarkannya kebijakan social
distancing dan penerbangan kondisi perekonomian Sulawesi Utara diharapkan mampu
bangkit secara perlahan Beberapa hal yang patut menjadi perhatian adalah 1) Realisasi
belanja pemerintah pusat dan daerah perlu didorong dan diakselerasi agar mampu
berperan sebagai pendorong perekonomian regional 2) Sektor Pertanian Perkebunan
dan Perikanan khususnya perkebunan kelapa yang terbukti mampu tumbuh disaat sektor
usaha lainnya mengalami kelesuan serta mampu menopang sektor Industri Pengolahan
serta ekspor Sulawesi Utara perlu mendapatkan dukungan dari pemerintah daerah
Tumbuhnya sektor tersebut juga secara positif akan membuka lapangan kerja informal
baru alternatif bagi korban PHK dari sektor lapangan usaha lainnya 3) Proyek-proyek
Tabel 12 PDRB Sulut Triwulan II 2020
Sumber BPS diolah
3
pemerintah yang tertunda di semester I akibat kebijakan social distancing dapat segera
dimulai kembali dan diakselerasi Selain itu perlu dilakukan perubahan sistem pelaksanaan
proyek menjadi sistem padat karya agar dapat menyerap lebih banyak tenaga kerja serta
meningkatkan penghasilan masyarakat sekaligus mempertahankan daya beli Belanja
pemerintah akan menjadi sektor yang paling bisa diharapkan sekaligus dikendalikan
melalui penyerapan anggaran hingga kebijakan bantuan sosial seperti Kartu Pra-Kerja
BOS KPH hingga percepatan BLT dari Dana Desa diharapkan mampu menjaga daya beli
masyarakat
B Inflasi
Sampai dengan akhir triwulan II 2020 tingkat inflasi Sulawesi Utara mengalami
deflasi tahun kalender hingga 106 persen Inflasi Sulut pada bulan Juni 2020 tercatat
sebesar -019 lebih rendah dibanding inflasi nasional sebesar 018 persen serta jauh dari
sasaran KUA-PPAS tahun 2020 sebesar 5 persen
Kontribusi deflasi terbesar terutama dari sektor Transportasi yang mencapai 8
persen akibat penutupan sementara
Bandara Sam Ratulangi guna
antisipasi penyebaran wabah Covid-
19 Berdasarkan kontribusi timbulnya
deflasi pada Semester I dipengaruhi
pada kelompok pengeluaran utama
yaitu Makanan Minuman dan
Tembakau Hal ini menggambarkan
bahwa deflasi yang terjadi pada
semester pertama lebih disebabkan karena masyarakat menahan diri untuk tidak
meningkatkan konsumsi produk dimaksud karena adanya social distancing Dengan
demikian salah satu langkah pengendalian inflasi di Sulut ke depan saat terdapat
pelonggaran kebijakan social distancing adalah menjaga pasokan komoditas volatile foods
terutama cabe dan tomat sayur yang merupakan produk-produk yang mendorong timbulnya
inflasi Dengan pasokan yang memadai diharapkan mampu menghambat kenaikan harga
secara cepat (hiperinflasi)
C Indikator Kesejahteraan
Kondisi ketenagakerjaan dari sisi Tingkat Pengangguran Terbuka Sulawesi
Utara pada periode laporan Februari 2020 menunjukkan penurunan Sebagaimana
data BPS Tingkat Pengangguran Terbuka Sulut pada periode ini naik 020 persen
dibandingkan periode Februari tahun 2019 menjadi 557 persen Dengan capaian tersebut
Grafik 12 Perbandingan Inflasi Bulanan Sulut-Nasional tahun 2020
Sumber BPS Sulut diolah
4
target Pemprov Sulut untuk menurunkan pengangguran dibawah 663 persen pada tahun
2020 telah tercapai (KUA-2020) dan diharapkan mampu dipertahankan hingga akhir tahun
Secara umum penambahan TPT
lebih karena bertambahnya jumlah
usia kerja (15 tahun) serta banyak
lulusan SMA sederajat yang belum
terserap lapangan pekerjaan
Pemerintah daerah perlu
keseriusan dalam mengurangi
pengangguran dengan membuka
banyak pelatihan
Data TPT pada triwulan kedua diprediksi akan meningkat seiring dengan adanya pandemi
Covid-19 dan akan berimbas pada sektor informal yang mencapai 657 ribu orang (5687)
Disnaker Sulut menyatakan bahwa data per 8 April 2020 terdapat 2083 tenaga kerja di
PHK dan 3190 dirumahkan oleh pengusaha Sedangkan data penerima Kartu Pra-Kerja
yang telah terdaftar sebanyak 6059 orang
Jumlah penduduk miskin di Sulut naik sebanyak 3770 jiwa dibandingkan periode
September 2019 Kenaikan tersebut
terjadi di perkotaan sebanyak 3900
jiwa sedangkan jumlah penduduk
miskin di pedesaan mengalami
penurunan sebanyak 130 jiwa
Kenaikan penduduk miskin di
perkotaan diduga sebagai akibat
pandemi Covid-19 yang mengubah
perilaku aktivitas ekonomi dan
penurunan pendapatan Dana desa
perlahan mampu menunjukkan dampak positif tehadap kesejahteraan penduduk desa yang
ditunjukkan dengan penurunan jumlah penduduk miskin
Beberapa faktor kenaikan angka kemiskinan selain perlambatan perekonomian
akibat pandemi Covid-19 juga disebabkan oleh rata-rata upah buruh per hari yang
mengalami penurunan 358 persen Sementara itu pada tingkat harga barang secara
umum untuk periode September-Maret khususnya di akhir tahun 2019 terjadi inflasi yang
relatif tinggi Di sisi lain kenaikan nilai tukar petani turut membantu penurunan kemiskinan
di pedesaan
Grafik 14 Profil Tingkat Kemiskinan Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
Grafik 13 Perkembangan TPT Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
5
BAB II
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS
PELAKSANAAN APBN
Sampai dengan periode Semester I tahun 2020 anggaran belanja pemerintah pusat
di wilayah Sulawesi Utara mengalami penurunan jika dibandingkan dengan anggaran
belanja pada periode yang sama tahun sebelumnya Secara rinci pelaksanaan APBN di
Sulut adalah sebagai berikut
Tabel 21 Realisasi APBN Semester I 2020 di Sulawesi Utara
Sumber GFS Sulut diolah
Realisasi Pendapatan Negara di Sulawesi Utara mengalami penurunan sebesar 244
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Sedangkan pada realisasi
belanja pegawai dan belanja barang (belanja operasional) mengalami penurunan 5-10
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Penurunan pagu yang sangat
signifikan terjadi pada belanja modal yaitu mencapai hingga 50 persen dikarenakan
refocusing dan realokasi APBN yang dialihkan ke dalam pos belanja khusus penangan
Covid-19 Namun yang perlu menjadi perhatian adalah faktor kesiapan Pemda terhadap
perbaikan tata kelola Transfer ke Daerah dan Dana Desa (TKDD) yang lebih terencana
pada setiap tahapan Berdasarkan data yang ada realisasi Dana Transfer Daerah
khususnya DAK Fisik belum optimal
6
A Pendapatan Negara
Salah satu fungsi APBN dalam kerangka ekonomi makro adalah sebagai stabilisator
Dari sisi pendapatan pemerintah dapat mempengaruhi perekonomian melalui
perubahan besaran pada penerimaan perpajakan Hal ini dikarenakan penerimaan
perpajakan merupakan variabel yang mempengaruhi secara tidak langsung terhadap
perkembangan variabel pembentuk agregate demand yaitu variabel konsumsi
masyarakat (C) dan investasi (I)
Pada tahun 2020 target penerimaan pajak adalah sebesar Rp45 triliun Target
tersebut mengalam i kenaikan 667 persen dibandingkan dengan target tahun 2019
sebesar Rp42 triliun
1 Penerimaan Perpajakan
Penerimaan perpajakan dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu Pajak Dalam
Negeri dan Pajak Perdagangan
Internasional Pajak Dalam Negeri
terdiri atas lima jenis pajak yaitu Pajak
Penghasilan (PPh) Pajak
Pertambahan Nilai (PPN) Pajak Bumi
dan Bangunan (PBB) Cukai dan Pajak
Lainnya sedangkan Pajak
Perdagangan Internasional terdiri atas
Bea Masuk dan Bea Keluar Sampai
dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan Perpajakan baru
mencapai Rp134638 miliar atau 2937 persen dari target Kota Manado sebagai
kontributor utama menyumbangkan sebesar Rp74578 miliar (554 persen) dari
penerimaan sampai dengan semester I
a) Pajak Penghasilan (PPH)
Sebagian besar penerimaan PPh terkonsentrasi di wilayah Kota Manado sebagai
pusat bisnis di Sulut dimana
sebagian besar pengusaha
terdaftar di kota ini Sampai
dengan Semester I realisasi
Pendapatan Pajak Penghasilan
237854 205758
7345 5485
84367
45565
1527 1952
PPh PPN amp PPnBM
PBB PajakLainnya
Grafik 21 Realisasi terhadap Pagu Perpajakan Sulawesi Utara sd Semester I
TA 2020 (dalam miliar Rp)
Target TA 2020 Real sd Sem I
Grafik 23 PPh per Kabupaten di Sulut sd Semester I
2020 (dalam miliar Rp)
sumber Kanwil DJP Sulutenggomalut
7
baru mencapai Rp84366 miliar atau 3547 persen dari target 2020 sebesar Rp23785
miliar
b) Pajak Pertambahan Nilai (PPN) dan Pajak Penjualan Atas Barang Mewah
(PPnBM)
Realisasi PPN dipengaruhi antara lain oleh kegiatan proyek pemerintah terjaganya
konsumsi Rumah Tangga dan impor serta
dukungan sistem pembayaran pajak yang
online dengan administrasi perpajakan
Proporsi penerimaan PPN berdasarkan
wilayah tidak jauh berbeda dengan
penerimaan PPh Sampai dengan periode
Semester I 2020 realisasi pendapatan
PPN dan PPnBM baru mencapai Rp45565 miliar atau 2215 persen dari target 2020
sebesar Rp20575 miliar
c) Pajak Bumi dan Bangunan (PBB)
Pendapatan PBB di Sulut tergolong kecil karena bukan daerah pertambangan Dari 15
KabKota hanya 3 daerah yang memiliki
realisasi penerimaan yaitu Kota Manado
Kota Bitung dan Kab Bolaang
Mongondow Perlu re-evaluasi NJOP di
beberapa daerah karena terdapat
daerah yang tergolong cukup ramai
(pusat keramaian) dengan nilai transaksi
penjualan tanah cukup tinggi namun
memiliki NJOP yang sangat rendah Sampai dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan PBB baru mencapai Rp1527 miliar atau 2080 persen dari target 2020
sebesar Rp7345 miliar
d) Pajak Perdagangan Internasional (Bea Masuk amp Bea Keluar) dan Pendapatan
Cukai
Faktor-faktor penopang penerimaan Kepabeanan dan Cukai sd periode Semester I
tahun 2020 di Provinsi Sulawesi Utara adalah sebagai berikut
1 Bea Masuk
- Hampir seluruh perusahaan di bidang pertambangan dan bidang lainnya untuk
sementara menghentikan kegiatan importasinya mengingat sebagian besar
komoditas berasal dari negara yang terdampak Covid-19
Grafik 25 PBB per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam juta)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
Grafik 24 PPN dan PPnBM per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
8
- Penerimaan Bea Masuk dari sektor barang bawaan penumpang menurun hal
ini dikarenakan adanya penutupan penerbangan langsung dari luar negeri
- Penerimaan Bea Masuk dari Pos Lalu Bea tidak terlalu dipengaruhi dampak
Covid-19
2 Bea Keluar
Penerimaan bea keluar di provinsi Sulawesi Utara masih bersumber pada ekspor
produk Crude Palm Oil (CPO) dan produk turunannya di Bitung Penerimaan bea
keluar dari PKE diprediksi akan mengalami peningkatan dan akan melampaui
target pada akhir tahun
3 Cukai
Penerimaan Cukai di Sulawesi Utara sebagian besar berasal dari produksi Pabrik
MMEA (Minuman Mengandung Etil Alkohol) Pemerintah setempat menghimbau
untuk menutup tempat
hiburan dalam rangka
menghindari penyebaran
Covid-19 Penutupan
tempat hiburan tersebut
mengakibatkan
menurunnya permintaan
konsumen MMEA sehingga
perusahaan Pabrik MMEA mengurangi jumlah produksi MMEA Hal tersebut
mengakibatkan menurunnya penerimaan cukai
Penerimaan Cukai hingga periode Semester I baru mencapai 2536 persen yaitu
Rp16 miliar dari target sebesar Rp631 miliar Sementara itu target penerimaan
Pajak Perdagangan Internasional yang berasal dari Bea Masuk telah mencapai
Rp912 miliar atau 7645 persen dari target Rp1193 miliar sedangkan Bea Keluar
telah mencatatkan realisasi Rp153 miliar atau 8095 persen dari target Rp189
miliar
e) Pendapatan Pajak Lainnya
Sampai dengan Semester I 2020 realisasi Pajak Lainnya mencapai Rp1952 miliar
atau sebesar 3559 persen dari target Rp5484 miliar Sumber pendapatan Pajak
Lainnya berasal dari pendapatan bea materai pendapatan pajak tidak langsung
lainnya dan pendapatan bunga penagihan pajak sehingga pos ini sebagian besar
berada di Kota Manado
2 Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP)
Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) merupakan seluruh penerimaan pemerintah
pusat yang bukan berasal dari penerimaan perpajakan Sampai dengan Semester I
Grafik 26 Bea Masuk Bea Keluar dan Cukai Prov Sulut sd Semester I TA 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJBC Sulbagtara
9
2020 realisasi PNBP di Sulawesi Utara sudah mencapai Rp59773 miliar atau 477
persen dari target Rp125421 miliar untuk tahun 2020 Realisasi PNBP Semester I
2020 mengalami penurunan 2137 persen dibandingkan dengan realisasi tahun
sebelumnya pada periode yang sama
B Belanja Negara
Belanja negara berperan
sebagai stimulus fiskal
dalam mendukung sektor
riil dan pertumbuhan
ekonomi Peningkatan
pagu belanja pemerintah
setiap tahunnya harus
disertai dengan
optimalisasi pelaksanaan
anggaran
KementerianLembaga Sebaliknya efisiensi belanja harus tetap dilakukan agar belanja
negara lebih berkualitas melalui penghematan belanja barang dan belanja yang tidak
prioritas subsidi yang lebih tepat sasaran serta mendorong pembangunan
infrastruktur daerah melalui anggaran Dana Bagi Hasil (DBH) dan Dana Alokasi Umum
(DAU)
1 Belanja Pemerintah Pusat
Penyerapan Belanja Pemerintah Pusat di Provinsi Sulawesi Utara menunjukkan tren
kenaikan yang proporsional
setiap bulannya dengan
capaian Rp295837 miliar
atau 3721 persen dari pagu
Rp794956 miliar sampai
dengan akhir Semester I
2020 Belanja Pegawai
masih mendominasi
realisasi belanja hingga
Semester I sebesar
Tabel 22 Penerimaan PNBP Prov Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Grafik 27 Tren Realisasi Belanja Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber MEBE diolah
Grafik 28 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi Belanja Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
10
Rp145693 miliar atau 4636 persen dari pagu Rp314280 miliar diikuti oleh Belanja
Barang sebesar 3296 persen kemudian Belanja Modal 2725 persen Sedangkan
untuk Belanja Bantuan Sosial sampai dengan akhir Semester I 2020 baru mencatatkan
realisasi 1098 persen
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Alokasi pagu TKDD Sulawesi Utara tahun 2020 sebesar Rp1262685 miliar meningkat
044 persen dari pagu tahun sebelumnya Sampai dengan akhir Semester I tahun 2020
Dana Alokasi Umum (DAU) dan Dana Bagi Hasil (DBH) di Sulut telah mencatatkan
realisasi belanja masing-
masing sebesar 5996
persen dan 5008 persen
Sementara itu realisasi
belanja DAK Fisik baru
sebesar Rp8963 miliar atau
638 persen dari pagu
Rp140468 miliar
sedangkan DAK Non Fisik
telah mencatatkan realisasi
sebesar Rp89517 miliar
atau 7965 persen dari pagu 112384 miliar Penyaluran Dana Desa dalam bentuk
Bantuan Langsung Tunai (BLT) sampai dengan akhir periode Semester I 2020 telah
mencapai Rp72532 miliar atau 5920 persen dari pagu Rp122524 miliar sedangkan
realisasi Dana Insentif Daerah (DID) sebesar Rp22252 miliar atau 6217 persen dari
total pagu Rp35794 miliar Perbandingan Pagu dan Realisasi TKDD dapat dilihat pada
grafik berikut
Terdapat penyesuaian pagu TKDD di bulan April 2020 melalui Peraturan Menteri
Keuangan (PMK) Nomor 35 Tahun 2020 tentang Pengelolaan Transfer Ke Daerah dan
Dana Desa Tahun Anggaran 2020 Dalam Rangka Penanganan Pandemi Corona Virus
Disease 2019 (COVID-19) danatau Menghadapi Ancaman yang Membahayakan
Perekonomian Nasional
3 Pengelolaan BLU
Terdapat 5 (lima) instansi pemerintah yang berstatus BLU di Provinsi Sulawesi Utara
Pada tahun 2020 terdapat penambahan dua satker BLU yaitu Rumkit TkIII RW
Monginsidi dan Politeknik Kesehatan Manado sehingga diharapkan dapat memberikan
stimulus yang lebih baik untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat
Grafik 29 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi TKDD Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
11
Kedepannya satker tersebut masih perlu pembinaan yang intensif sehingga dalam
masa transisi pelaksanaan kegiatan operasionalnya tidak mengalami kendala yang
akan berdampak terhadap kualitas layanan kepada masyarakat
Secara umum realisasi belanja keseluruhan satker BLU sudah berada pada kisaran
50 persen kecuali
Universitas Sam Ratulangi
yang baru mencatatkan
realisasi sebesar 2616
persen dikarenakan
karena adanya proses
penyesuaian nomenklatur
dan aktivitas perkuliahan
yang dilaksanakan secara daring sehingga memangkas biaya operasional Dari sisi
performa hanya Unsrat dan Poltekes Manado yang menunjukkan perbaikan dibanding
tahun 2019 Beralihnya kegiatan belajar mengajar menjadi metode daring berimbas
pada turunnya biaya operasional BLU dimaksud sedangkan pada BLU bidang
kesehatan mengalami kenaikan biaya operasional sehubungan dengan pandemi
Covid-19
4 Manajemen Investasi Pusat
a Permasalahan outstanding pinjaman pemerintah pusat kepada pemerintah daerah
di Sulut telah dilakukan melalui kebijakan debt swap untuk hutang bunga pada Kota
Bitung dan Kota Manado serta pengalihan pinjaman ke Pemda untuk pinjaman
PDAM Sangihe Progres pelaksanaan proyek debt swap Kota Bitung telah selesai
di verifikasi oleh Dit SMI sedangkan debt swap Kota Manado masih akan berjalan
sampai dengan akhir tahun 2020 Selanjutnya untuk penyelesaian hutang PDAM
Kab Kep Sangihe telah dialihkan ke Pemda Kab Kep Sangihe
b Hasil monitoring laporan penyaluran KUR di Sulut pada SIKP menunjukkan bahwa
jumlah realisasi KUR sebesar Rp377 miliar pada 9813 debitur dengan rata-rata
pinjaman sebesar Rp3845 juta
c Penyaluran Kredit Ultra Mikro (UMi) di wilayah Sulawesi Utara mencapai Rp266
miliar pada 490 debitur dengan rata-rata pinjaman Rp542 juta
C Prognosis Realisasi APBN
Proyeksi realisasi APBN Semester II 2020 dilakukan secara empiris menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
Tabel 22 Performa Operasional Satker BLU sd Triwulan II 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Laporan Operasional e-Rekon DJPb
12
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecasting peramalan jangka
pendek Pengolahan data statistik menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 dengan
Variabel yang digunakan adalah realisasi APBN bulanan tahun 2013-2019 yang
bersumber dari Aplikasi Monev PA dan OMSPAN Untuk pendapatan (Perpajakan dan
PNBP) yang digunakan adalah angka realisasi 84 bulan (n= 84 ) sedangkan Belanja
Negara menggunakan data persentase realisasi bulanan (n= 84) kecuali Belanja
Modal yang menggunakan data persentase realisasi bulanan periode April-Desember
(n=63) mengingat pergerakan yang signifikan atas realisasi jenis belanja barang dan
modal terjadi pada periode tersebut (bulan 1-3 bersifat outlier) Proyeksi Transfer
Daerah menggunakan data persentase realisasi bulanan tahun 2015 sd 2019 dari
SIMTRADA (n=60) Hasil ringkas analissi dapat dilihat di bawah sedangkan hasil
pengolahan keseluruhan terdapat pada Lampiran I
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (012)-Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 = Rp 542462
Miliar
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
9329 dari total Pagu Belanja
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
812 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
8418 dari total Pagu Belanja Modal
Prognosis Transfer Daerah (Angka dalam persen)
ARIMA (302) ndash Signifikan
Total Proyeksi Semester II 2020 =
5852 dari total Pagu Transfer
13
Pendapatan Sulut hingga akhir tahun diperkirakan mencapai Rp488216 miliar atau
turun 04 Selain dampak akibat penurunan perekeonomian secara makro kontraksi
pendapatan negara disebabkan adanya berbagai insentif pajak yang diberikan
pemerintah sebagai bagian upaya Pemulihan Ekonomi Nasional Pertumbuhan belanja
modal yang turun hingga 54 lebih disebabkan oleh turunnya pagu akibat realokasi
anggaran KL yang mencapai lebih dari 50 Sedangkan belanja barang diprediksi
menurun cukup tajam sebagai efisiensi akibat pembatasan aktivitas kegiataan
perkantoran akibat Covid-19 Tabel 23 Prognosis Realisasi APBN sampai dengan Semester II TA 2020
UraianPagu
Target
Realisasi
Sem I
2020 (Rp)
Prognosis
TA 2020
(Rp)
Prognosis
TA 2020
()
Prognosis
Semester
II 2020
(Rp)
Realisasi
Tahun 2019
(Rp)
Growth
()Keterangan
Pendapatan 581864 193185 488216 84 295031 489940 -04
Kemenkeu memprediksi
penurunan penerimaan
sebesar 10 akibat covid
Belanja
Bel Pegawai 314428 145698 293346 93 147648 304936 -38
Bel Barang 337651 112078 274174 81 162096 357960 -234
Bel Modal 140593 38782 118358 84 79576 257157 -540
Transfer
Daerah1262687 700576 1220765 97 520189 1401955 -129
Terdapat penyesuaian pagu
transfer daerah akibat covid
Telah dilakukan realokasi
pagu belanja oleh masing-
masing KL
14
BAB III PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN APBD
Perkembangan kinerja APBD seluruh pemda di Sulawesi Utara sd triwulan II 2020
menunjukkan penurunan dibanding periode yang sama tahun 2019 khususnya dari sisi PAD Hal
tersebut tidak terlepas dari imbas pandemi Covid-19 yang menghambat berbagai kegiatan
perekonomian sehingga mempengaruhi pola realisasi pendapatan maupun belanja daerah Secara
rinci perkembangan APBD pemerintah daerah lingkup Provinsi Sulawesi Utara dapat dilihat pada
tabel berikut
Tabel Perkembangan APBD Lingkup Prov Sulut sd Triwulan II TA 2020 (dalam miliar Rupiah)
Sumber LRA Pemda dan Simtrada DJPK data sementara
15
Dampak pandemi Covid-19 terhadap realisasi belanja APBD terlihat dari tingginya
realisasi belanja hibah dan belanja tak terduga di semester I TA 2020 dan rendahnya
belanja barang akibat berkurangnya kegiatan operasional perkantoran yang lebih banyak
dilakukan melalui sistem Work from Home (WFH) Untuk selanjutnya perlu dilakukan
percepatan realisasi belanja di semester II TA 2020 guna membantu mengakselerasi
perekonomian yang terhambat pandemi covid-19
A Pendapatan Daerah
Realisasi pendapatan daerah hingga triwulan II 2020 secara agregat telah mencapai
44 persen dari target Secara proporsional sumber penerimaan terutama yang berasal dari
transfer pemerintah pusat sebesar 84 persen (Rp6771 miliar) dan PAD sebesar 12 persen
(Rp9462 miliar) Hal tersebut menunjukan rendahnya tingkat kemandirian pemda di
Sulawesi Utara
1 Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Sampai dengan triwulan II 2020 realisasi PAD pemda lingkup Sulawesi Utara mencapai
38 persen dari target Dari total realisasi tersebut kontribusi terbesar disumbang oleh
Pemprov Sulut yang
mencapai 599 persen
Sementara pada tingkat
kabupatenkota realisasi
terbesar berturut-turut
disumbang oleh Kota
Manado Kab Minahasa
Utara Kab Minahasa dan
Kota Bitung Dominasi
penerimaan PAD keempat
daerah tersebut tak terlepas
dari faktor geografis yang
strategis sebagai pusat
perekonomian selain
topangan SDA penghasil PAD Hasil Analisa Metode Klassen LQ dan Shift Share
yang disajikan pada KFR Tahunan 2019 Kanwil DJPb Provinsi Sulawesi Utara
menunjukkan sektor unggulan masing-masing daerah yaitu Kota Manado
Penyediaan Akomodasi Makan dan Minum Kota Bitung Transportasi dan
Pergudangan Kabupaten Minahasa Konstruksi dan Sektor Unggulan dan Kab
Minahasa Utara Pertambangan dan Penggalian
Grafik Kontribusi Pemda thd Total Realisasi PAD Sulut sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Prov Sulawesi
Utara 599
Kab Minahasa
29
Kota Bitung
28
Kota Manado
136
Kab Minut 33
Prov Sulawesi Utara
KabBolmong
Kab Minahasa
Kab Sangihe
Kota Bitung
Kota Manado
Kab Talaud
Kab Minsel
Kota Tomohon
Kab Minut
Kota Kotamobagu
Kab Mitra
Kab Bolmut
Kab Sitaro
Kab Boltim
Kab Bolsel
16
a Penerimaan Pajak Daerah
Realisasi Pajak Daerah agregat sampai dengan triwulan II 2020 lingkup Provinsi Sulut
sebesar Rp6441 miliar
atau sebesar 37 persen
dari target
Pada tingkat KabKota
Pemkot Manado tercatat
sebagai daerah
penyumbang pajak daerah
terbesar yaitu sebesar
Rp9105 miliar Namun
angka tersebut jauh
menurun dibanding periode
yang sama tahun sebelumnnya yang mencapai Rp2204 miliar dan juga baru 26 dari
target yang ditetapkan di awal tahun Dampak pandemi sangat mempengaruhi pajak
daerah Kota Manado mengingat penurunan drastis salah satu sumber utamanya yakni
Pajak Hotel dan Pajak Rumah Makan Penurunan jumlah wisatawan yang mencapai
99 akibat ditutupnya penerbangan internasioanal serta insentif pajak yang diberikan
pemerintah daerah menjadi penyebab hilangnya potensi pajak daerah di sektor ini
b Penerimaan Retribusi Daerah
Penerimaan Retribusi Daerah Sulut hingga triwulan II 2020 secara agregat sebesar
Rp1458 miliar atau 42
persen dari target
tumbuh sebesar 23
persen dibanding
capaian kuartal II di
tahun sebelumnya
Kota Kotamobagu
tercatat sebagai
daerah dengan
penerimaan retribusi
terbesar semester pertama pada dua tahun terakhir yang sumber utamanya berasal
dari Retribusi Layanan Kesehatan yang mencapai Rp17 miliar di tahun 2020
Grafik Perbandingan Realisasi Pajak Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Retribusi Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
17
c Penerimaan Hasil Kekayaan yang dipisahkan
Secara agregat realisasi pos Penerimaan Hasil Kekayaan yang Dipisahkan di Sulut
tercatat pada triwulan II
2020 sebesar Rp602
miliar atau 74 persen dari
target yang telah
ditetapkan
Tingginya penerimaan
daerah dari pos
penerimaan ini terutama
ditopang peningkatan
kinerja BUMD (terutama
Bank Sulutgo) yang berdampak pada besarnya pembagian deviden ke semua pemda
d Lain-Lain PAD Yang Sah
Pendapatan bunga
menjadi sumber
utama sektor ini atas
dana simpanan
Pemda dari
pendapatan dan
SILPA TA
sebelumnya yang
cukup besar terutama di Pemerintah Kota Manado
2 Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat
Realisasi pendapatan transfer pemerintah pusat sd triwulan II tahun 2020 ke pemda
lingkup Provinsi Sulut telah mencapai Rp67 triliun atau 48 persen dari target
Dibandingkan periode yang sama tahun lalu capaian realisasi pada periode laporan ini
tidak ada perbedaan yang signifikan Komposisi realisasi pendapatan transfer daerah
sebagian besar berasal dari transfer DAU yang mencapai 85 persen selanjutnya DAK
sebesar 3 persen Dana Penyesuaian sebesar 9 persen dan DBH sebesar 3 persen
Tingginya dana DAU sejalan dengan penguatan desentralisasi pemerintah pusat di
daerah Sementara itu hal yang perlu mendapat perhatian adalah masih rendahnya
realisasi DAK Fisik lingkup Sulawesi Utara yang mencerminkan kinerja pelaksanaan
kegiatan yang belum maksimal Sampai dengan akhir Juni 2020 dana DAK fisik baru
terealisasi sebesar Rp8963 miliar dari pagu Rp14 triliun
Grafik Perbandingan Realisasi Kekayaan Yang Dipisahkan (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Lain-Lain PAD yang Sah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
18
3 Lain-Lain Pendapatan Daerah yang Sah
Capaian realisasi pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah sd triwulan II 2020
sebesar 20 persen dari target yang telah ditetapkan Hanya beberapa pemda yang
memasang target untuk pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah
B Belanja Daerah
1 APBD Berdasarkan Jenis Belanja
Kinerja penyerapan anggaran daerah untuk periode sampai dengan triwulan II 2020 tidak
jauh berbeda dengan periode yang sama tahun 2019 Realisasi belanja daerah secara
keseluruhan (Pemprov dan PemkabPemkot) sebesar Rp59 triliun atau sebesar 31
persen dari pagu
Grafik Perbandingan Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
Grafik Proporsi Pagu Belanja dan Persenatase Realisasi sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
19
Ditinjau dari komposisi realisasi belanja daerah belanja pegawai masih mendominasi
belanja daerah di seluruh pemda lingkup Provinsi Sulawesi Utara ditunjang dengan
adanya pencairan THR bagi PNS pada bulan Mei 2020 Sementara realisasi belanja
modal yang paling berdampak bagi perekonomian baru terealisasi sebesar 8 persen
Pos belanja pembeda di tahun 2020 adalah belanja tak terduga yang telah terealisasi
sebesar Rp103 miliar jauh melebihi pagu awal yang hanya Rp41 miliar serta
dialokasikannya Belanja lainnya sebesar Rp14 triliun sebagai bagian dari penanganan
pandemi Covid-19 Bahkan total realisasi kedua pos tersebut dua kali lipat dari realisasi
belanja modal
2 Rasio Belanja
Salah satu arah kebijakan Pemerintah untuk meningkatkan kualitas belanja dan
akuntabilitas pengelolaan keuangan daerah serta untuk menjamin ketersediaan
kuantitas dan kualitas pelayanan dasar bagi masyarakat adalah dengan meningkatkan
rasio belanja modal dan mengurangi rasio belanja pegawai terhadap total belanja
daerah Untuk itu dalam RPJMN tahun 2020-2024 memiliki sasaran Terwujudnya
Indonesia Maju yang Berdaulat Mandiri dan Berkepribadian Berlandaskan
Gotong-Royong dan diharapkan rata-rata belanja modal seluruh pemda telah
mencapai 30 persen dan rata-rata belanja pegawai mencapai 35 persen untuk
kabkota dan 13 persen untuk provinsi pada tahun 2020
Grafik Rasio Belanja Pegawai dan Rasio Belanja Modal (Pagu) APDB Tahun 2020
Sumber LRA Pemda diolah
30
46 47 5040 36
4751
45 41 41 4133
4133 37 39
25
20 1718
1721
2017
2320 20
31
3124
32 22 22
Belanja Pegawai Belanja Modal
20
Pada APBD TA 2020 terdapat dua Pemda yang menganggarkan belanja pegawai
dibawah target 35 persen RPJMN 2020-2024 yaitu Kab Bolaang Mongondow Timur dan
Kab Bolaang Mongondow Utara Sementara itu Pemda Kab Bolaang Mongondow
Utara dan Pemda Kab Bolaang Mongondow Timur dan Kab Minahasa Tenggara
adalah pemda yang proporsi anggaran belanja modalnya di atas 30 persen Rendahnya
rasio belanja modal di sebagian besar pemda di Sulawesi Utara tahun 2020 disebabkan
rata-rata pemda yang sangat bergantung pada anggaran DAK Fisik untuk kegiatan
belanja modal Selain itu juga terdapat realokasi dan refocusing APBD akibat pandemi
Covid-19 yang wajib dilakukan oleh Pemerintah Daerah
C Prognosis Realisasi APBD sampai dengan Triwulan IV
Proyeksi realisasi APBD Semester II dilakukan secara empiris sama dengan proyeksi
APBN yakni dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) dan menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 Variabel yang digunakan
dalam melakukan proyeksi Pendapatan dan Belanja adalah realisasi triwulanan tahun
2013-2020 yang bersumber LRA Pemda Untuk pendapatan yang digunakan adalah
angka realisasi untuk 28 periode (n=28) sedangkan untuk Belanja (Barang dan Modal)
menggunakan data persentase realisasi triwulan II-IV (n=21) Hasil ringkas dapat dilihat
di bawah sedangkan hasil pengolahan data keseluruhan terdapat pada Lampiran II
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (011)
Total Proyeksi 2020 =
Rp1832209
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (002)
Total Proyeksi 2020 = 9365 dari total
Pagu Belanja Pegawai
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7523 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7903 dari total Pagu Belanja Modal
21
Proyeksi realisasi pendapatan Pemda sebesar Rp1832209 miliar namun nilai yang
digunakan dalam perhitungan adalah realisasi dengan kondisi normal Dengan adanya
pandemi diprediksi terdapat penurunan pendapatan sebesar 20 dengan
pertimbangan asumsi Kementerian Keuangan dan capaian realisasi hingga semester I
sehingga angka proyeksi 2020 adalah sebesar Rp1465767 miliar Belanja barang
akan megalami penurunan terbesar dengan adanya efisiensi kegiatan perkantoran
yang cukup besar dengan adanya WFH hingga rapatsosialisasi yang bersifat daring
serta pembatasan perjalanan dinas
Sedangkan Belanja Modal Pemda diprediksi akan terserap sebesar 79 dengan
mempertimbangkan capaian realisasi Semester I yang cukup rendah namun nilai
kontrak DAK Fisik yang merupakan sumber belanja modal terbesar pemda tercatat
mencapai 97 (data per 21 Juli 2020) Dengan demikian penyerapan belanja modal
berpotensi akan melonjak di dua kuartal akhir TA 2020
Prognosis Realisasi APBD Lingkup Provinsi Sulawesi Utara Tahun 2020 (dalam miliar)
22
BAB IV
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN
ANGGARAN KONSOLIDASIAN (APBN DAN APBD)
A Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian
Dari Laporan
Keuangan Pemerintah
Konsolidasian (LKPK)
Kanwil DJPb Prov Sulut
Semester I 2020 tampak
capaian positif dibandingkan
peiode yang sama di tahun
2019 pada semua pos baik
pendapatan maupun
belanja Penurunan pada
detail pos mampu di cover
oleh pos lainnya
B Pendapatan Konsolidasian
1 Analisis Proporsi dan Perbandingan
Perpajakan masih mendominasi sumber penerimaan baik di Pusat maupun Daerah
Sumber utama penerimaan pajak dari sektor
usaha adalah sektor perdagangan perkebunan
dan industri serta pemerintahan sedangkan
ditinjau dari daerah Kota Manado dan Kota
Bitung sebagai pusat perdagangan dan industri
merupakan sumber utama perpajakan
Sedangkan porsi PNBP sebagian besar
bersumber dari penerimaan BLU sektor
Kesehatan (RS Kandou RS Bhayangkara dan
RS Monginsidi) dan sektor pendidikan
(Universitas Sam Ratulangi dan Poltekkes
Manado)
Perbandingan Penerimaan
Pusat amp Daerah Semester I 2020
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Tabel Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian Sulut Semester I 2020 (miliar Rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
23
Demikian juga dengan porsi penerimaan daerah dimana penerimaan pajak masih
dominan dibanding PNBP Pajak kendaraan bermotor masih menjadi andalan
penerimaan pajak daerah Sedangkan PNBP Daerah disokong dari retribusi daerah
maupun hasil kekayaan daerah yang dipisahkan seperti deviden dan Jasa Giro Kas
Daerah
2 Analisis Perubahan
Pendapatan konsolidasian selain dana transfer mengalami penurunan yang bersumber
baik dari pendapatan pusat maupun daerah
Penurunan pendapatan tersebut disebabkan
terutama oleh pembatasan aktivitas akibat pademi
corona termasuk kegiatan perekonomian yang
akhirnya berimbas pada pendapatan negara
(Pajak dan PNBP)
Pendapatan daerah mengalami penurunan yang
lebih dalam jika dibandingkan dengan pendapatan
pusat Penurunan drastis terutama pada pajak hotel dan restoran yang hanya mencapai
Rp5384 miliar turun 689 dibanding periode semester I tahun 2019 yang mampu
membukukan Rp16874 miliar Ditutupnya penerbangan internasional akibat Covid-19
sangat mempengaruhi sektor pariwisata yang berimbas pada penurunan tingkat hunian
kamar hotel dan ditutupnya beberapa restoran besar yang sering dikunjungi wisatawan
asing Selain itu terdapat inisiatif positif pemerintah daerah yang bersedia memberikan
kebijakan relaksasi pajak terhadap usaha-usaha di sektor pariwisata agar mampu
bertahan di masa sulit ini meski pendapatan daerah akan mengalami penurunan
Sedangkan penurunan dari penerimaan pajak kendaraan bermotor menggambarkan
tendensi penundaan pembayaran pajak oleh sebagian masyarakat akibat penurunan
bahkan hilangnya sumber pendapatan masyarakat dengan adanya pembatasan
kegiatan perekonomian
Perubahan Total Pendapatan
Pusat amp Daerah Selain Dana
Transfer (miliar rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
24
3 Analisis Pertumbuhan Ekonomi terhadap kenaikan realisasi pendapatan
konsolidasian
Melambatnya pertumbuhan ekonomi regional y-to-y menunjukkan korelasi positif
dengan penerimaan perpajakan maupun PNBP Konsolidasian Pendapatan
konsolidasian turut mengalami penurunan dibanding periode sebelumnya PDRB yang
bersumber dari pertumbuhan sektor pertanian sebagai kontributor terbesar PDRB Sulut
mampu meredam penurunan PDRB secara keseluruhan Sektor Perdagangan besar
dan eceran transportasi dan pergudangan dan sektor akomodasirumah makan
menjadi sektor yang
paling merasakan dampak
corona sekaligus
berpengaruh besar
terhadap penurunan
pendapatan negara
konsolidasian Provinsi
Sulawesi Utara
C Belanja Konsolidasian
1 Analisa Proporsi dan Perbandingan
Proporsi realisasi belanja antara pusat dan daerah
untuk Semester I tahun 2020 menunjukkan
perbedaan yang signifikan Belanja barang sangat
dominan di pusat sedangkan belanja daerah
didominasi oleh belanja pegawai Hal yang perlu
menjadi perhatian adalah serapan belanja modal
khususnya daerah yang sangat rendah
Terhambatnya berbagai kegiatan tender hingga
pelaksanaan kegiatan akibat pembatasan
aktivitas akibat pandemi corona menjadi alasan
utama lambatnya realisasi belanja modal Selain
itu rendahnya realisasi DAK Fisik yang sebagian besar merupakan kegiatan berupa
belanja modal turut menyebabkan rendahnya realisasi belanja modal daerah
2 Analisis Perubahan
Realisasi belanja konsolidasian Sulut semester I 2020 tercatat sebesar Rp861153
miliar dengan struktur belanja relatif sama dari periode yang sama tahun sebelumnya
Belanja operasional masih mendominasi komposisi belanja konsolidasian
Tabel Realisasi Pendapatan Konsolidasi PusatDaerah amp
Pertumbuhan Ekonomi Pro Sulut Periode Triwulan II
Tahun 2019 dan 2020 (dalam miliar)
Sumber GFS BPS Sulut diolah
25
Terjadi penurunan porsi belanja barang
konsolidasian yang cukup drastis dari
356 di tahun 2019 menjadi 308 di
tahun 2020 yang disebabkan karena
perkantoran yang melakukan sistem WFH
akibat pandemi corona sehingga biaya
operasional kantor mengalami penurunan
Sedangkan peningkatan belanja pegawai
karena pembayaran gaji ke-14 (THR) di
bulan Juni
3 Analisis dampak kebijakan fiskal kepada indikator ekonomi regional
Kebijakan fiskal pemerintah terutama dari sisi belanja diharapkan mampu berkontribusi
secara optimal tidak hanya pertumbuhan ekonomi regional namun juga terhadap
pemerataan
pendapatan
maupun
peningkatan
daya beli
masyarakat Hal
tersebut dapat
dilihat dari perubahan berbagai indikator ekonomi regional
Data di atas menunjukkan bahwa penurunan realisasi belanja pemerintah di Sulut
sebesar -721 sementara pada periode yang bersamaan terjadi penurunan nilai
inflasi hingga -583 Peningkatan angka pengangguran pada bulan Februari 2020
lebih disebabkan penambahan jumlah usia angkatan kerja yang mencapai 30 ribu jiwa
namun tidak mampu terserap oleh lapangan kerja Meskipun tidak terdapat penjelasan
secara langsung atas dampak belanja pemerintah namun demikian dapat disimpulkan
bahwa perlambatan government spending turut mempengaruhi berbagai indikator
ekonomi regional
Korelasi Antara Belanja Pemerintah Terhadap Beberapa
Indikator Ekonomi Regional
Sumber GFS BPS Sulut diolah
26
Deflasi yang terjadi di Sulawesi Utara sebenarnya lebih dikarenakan sisi demand
masyarakat yang menahan diri untuk tidak belanja dengan adanya pandemi Covid-19
sehingga supply barang cukup melimpah Yang patut diwaspadai adalah pada saat
pembatasan sosial sudah dilonggarkan sehingga masyarakat dapat beraktivitas
kembali secara normal namun persediaan barang kurang tersedia di pasar maka akan
berdampak pada peningkatan potensi inflasi Hal yang harus dilakukan pemerintah
daerah adalah memanfaatkan dana yang ada untuk memastikan ketersediaan supply
barang dan jasa tetap terjamin Selain itu proyek pemerintah perlu dialihkan ke jenis
kontrak padat karya agar mampu menarik lebih banyak pekerja sekaligus menekan
angka pengangguran di tengah banyaknya kasus PHK akibat Covid-19
D Analisis Kontribusi Pemerintah Dalam Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Berdasarkan data BPS
perekonomian Sulawesi Utara pada
Q2 mengalami penurunan
pertumbuhan y-o-y sebesar minus
389 persen lebih tinggi
dibandingkan dengan pertumbuhan
ekonomi nasional sebesar minus
532 persen Ditinjau dari sisi
pengeluaran pemerintah (G) pada
komponen PDRB terjadi peningkatan kontribusi dari tahun ke tahun Kontribusi
Pengeluaran Pemerintah (APBN amp APBD) terhadap PDRB untuk Triwulan II 2020
sebesar 1759 persen turun sebesar 07 persen dibanding periode yang sama tahun
sebelumnya
Data korelasi pertumbuhan realisasi belanja pemerintah per triwulan II 2020 (y-o-y)
dengan laju pertumbuhan berbagai sektor lapangan usaha di Sulut menunjukkan bahwa
realisasi belanja pemerintah yang minus berkorelasi positif terhadap pertumbuhan di
hampir semua sektor lapangan usaha yang juga menunjukkan penurunan Hal tersebut
mengindikasikan keterkaitan dan peran belanja pemerintah terhadap pertumbuhan
berbagai sektor pada PDRB Belanja pemerintah kurang mampu memberikan
dukungan terhadap berbagai sektor lapangan usaha sekaligus meredam pelemahan
perekonomian global akibat pandemi Covid-19
4743 4749 48 46
1706 1768 186 179
3434 3474 34 33
116 009 00 03
2017 2018 2019 2020
Distribusi G pada PDRB Triwulan II
C G I X-M
27
Dua sektor lapangan usaha yang
dipastikan terdampak dan
teridentifikasi di awal pandemi adalah
sektor Akomodasi Makanan dan
Minuman dan Transportasi yang
merupakan imbas melemahnya sektor
pariwisata dengan ditutupnya
penerbangan internasional Bandara
Sam Ratulangi Seharusnya inilah
yang menjadi perhatian khusus
pemerintah bagaimana mengalihkan
sementara perekonomian sektor
tersebut ke sektor lain melalui
penyediaan lapangan usaha alternatif
untuk pengusaha dan tenaga kerja
yang terdampak
Tumbuhnya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan dan sector
Industri Pengolahan terkait dengan
komoditas utama Sulawesi Utara yakni Kopra Pertanian Kelapa dan Pengolahan Kopra
juga menjadi modal utama konsistensi ekspor Sulawesi Utara Kedua sektor tersebut
juga mampu menjaring tenaga kerja informal yang cukup besar Dari ketiga fakta
tersebut dapat dijadikan langkah strategis selanjutnya bagi pemerintah daerah di
Sulawesi Utara untuk memberikan dukungan pada kedua sektor tersebut baik dari sisi
kebijakan maupun permodalan agar mampu bertahan dan bahkan tumbuh Dengan
demikian kedua sektor tersebut mampu menjadi penahan resesi sekaligus dapat
membuka lapangan kerja alternatif di tengah penuruan kinerja sektor lainnya
Korelasi antara Belanja Pemerintah terhadap Pertumbuhan Sektor Lapangan
Usaha
SektorVariabel Growth
Belanja Pemerintah -721 Pertanian Kehutanan dan Perikanan 147 Pertambangan dan Penggalian -347 Industri Pengolahan 524 Pengadaan Listrik dan Gas 560 Pengadaan Air Pengelolaan Sampah Limbah dan Daur Ulang 376 Konstruksi -804 Perdagangan Besar dan Eceran Reparasi Mobil dan Sepeda Motor -090
Transportasi dan Pergudangan -3149 Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum -5028
Informasi dan Komunikasi 1577 Jasa Keuangan dan Asuransi 1250 Real Estate -128
Jasa Perusahaan -974 Adm Pemerintahan Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib -502 Jasa Pendidikan -069 Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 349 Jasa lainnya -1311
Sumber GFS Sulut BPS Sulut diolah
28
BAB V
ISU REGIONAL DAMPAK KORONA TERHADAP
PEREKONOMIAN SULAWESI UTARA
Dampak Covid-19 selama hampir 5 (lima) bulan terakhir di Indonesia
memerlukan penanganan yang komprehensif dan extraordinary oleh pemerintah
melalui berbagai strategi dan kebijakan yang terukur dan bersinergi baik
pemerintah pusat maupun pemerintah daerah Dari sisi ekonomi pandemi Covid-
19 berdampak pada dua sisi baik konsumsi maupun produksi Pembatasan sosial
berujung pada berhentinya aktivitas dan turunnya kinerja perekonomian
Perkembangan kasus pandemi COVID-19 di Sulawesi Utara
Berdasarkan data per tanggal
30 Juni 2020 tercatat sebanyak
1109 kasus positif di Sulawesi
Utara yang sebagian besar
terdapat di Kota Manado
Dengan dibukanya sejumlah
laboratorium pengujian sampel
Covid-19 yakni di Balai Teknik
Kesehatan Lingkungan dan
Pencegahan Penyakit
(BTKLPP) di Mapanget Kota
Manado dan RSUP Prof
Kandou Manado jumlah pasien
yang terkonfirmasi positif
mengalami peningkatan yang
cukup signifikan Selain itu dengan dilonggarkannya pembatasan dan dibukanya
beberapa pusat perbelanjaan (the new normal) menjadi salah satu faktor
meningkatnya jumlah masyarakat yang terkonfirmasi positif Covid-19
Pemerintah Daerah telah melakukan berbagai upaya pencegahan penyebaran virus
COVID-19 di Sulawesi Utara melalui berbagai kebijakan dan aturan diantaranya
dengan meniadakan kegiatan belajar mengajar di sekolah (Study from Home)
mengurangi kegiatan perkantoran (Work From Home) menutup tempat hiburan
29
yang dapat mengundang
kerumumunan orang hingga
penghentian sementara berbagai
kegiatan keagamaan di Rumah
Ibadah
Dampak COVID-19 terhadap
perekonomian Sulawesi Utara
Gambaran perekonomian Sulawesi
Utara selama enam bulan terakhir
tercermin dalam Indeks Harga
Konsumen (IHK) yang dirilis oleh BPS Sulut Dari tabel tersebut terlihat bagaimana
perekonomian Sulawesi Utara menurun drastis mulai bulan Maret 2020 sejak
ditetapkannya wabah Covid-19 di Indonesia serta ditutupnya penerbangan
internasional di Bandara Sam Ratulangi Manado Untuk pertama kalinya Sulawesi
Utara mengalami deflasi tahun kalender selama enam bulan berturut-turut akibat
adanya social distancing dalam rangka pencegahan Covid-19
Dari sisi tenaga kerja berdasarkan data Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi
Provinsi Sulawesi Utara hingga 26 Mei 2020 tercata ada 681 perusahaan yang
terdampak dengan jumlah total pekerja sebanyak 8416 orang dan dari angka
tersebut 6952 pekerja yang dirumahkan Selain itu tercatat pula sebanyak 72
perusahan yang melakukan Pemutusan Hubungan Kerja dengan jumlah tenaga
kerja sebanyak1424 orang
Dari sektor lapangan usaha terbesar sumber pembentuk PDRB Sulut semua
menunjukkan penurunan
dan hanya Industri
Pengolahan yang
menunjukkan kenaikan
Gambaran atas dampak
Covid-19 adalah
penurunan sektor
akomodasi makanan dan
minuman serta transportasi yang sangat drastis sebagai imbas ditutupnya bandara
Sam Ratulangi sehingga sektor pariwisata mengalami penurunan
Indeks Harga Konsumen Sulawesi Utara 2020
30
Peran Fiskal dalam penanganan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara
Sejak diumumkannya pandemi Covid-19 di Indonesia pemerintah melakukan gerak
cepat dengan menerbitkan berbagai aturan dan pedoman di semua bidang baik
pemerintahan kesehatan pendidikan sosial dan tak terkecuali sektor keuangan
Peraturan Pengganti Undang-Undang dikeluarkan untuk memberikan kelonggaran
defisit APBN yang
sebelumnya hanya
maksimal 3 dari
PDB guna
menahan dampak
Covid-19 terhadap
ancaman resesi
melalui program
Pemulihan Ekonomi Nasional Dari sisi demand pemerintah berusaha menjaga
konsumsi melalui sokongan atas daya beli masyarakat khususnya melalui bantuan
sosial Konsumsi rumah tangga merupakan penopang terbesar pertumbuhan di
Indonesia tak terkecuali Sulawesi Utara
Sedangkan dari sisi produksi pemerintah telah mengalokasikan insentif pajak
(Rp123 triliun) subsidi bunga kredit (Rp34 triliun) hingga program Penempatan
Dana Pemerintah (Rp876 triliun) pada perbankan agar dapat dikucurkan pada
sektor bisnis dengan bunga rendah
Selanjutnya postur APBN telah dilakukan perubahan setidaknya sudah dua kali di
tahun 2020 melalui Perpres No 542020 dan terakhir Perpres No 722020 untuk
menjaga kualitas dan kesinambungan APBN Tahun Anggaran 2020 dalam rangka
pemenuhan kebutuhan penanganan pandemi Covid-19 dan atau menghadapi
ancaman yang membahayakan perekonomian nasional dan atau stabilitas sistem
keuangan Konsekuensi atas terbitnya Perpres tersebut adalah Pemerintah Daerah
diharuskan untuk turut melakukan refocusing dan realokasi APBD untuk penangan
Covid-19 di daerah masing-masing Seluruh Pemda di Sulawesi Utara telah
melakukan realokasi anggaran sebagai langkah awal penanggulangan Covid-19 di
daerah masing-masing
31
Sehubungan dengan hal-hal tersebut di atas untuk mengantisipasi dampak
perekonomian kesehatan sosial dan keuangan serta menahan timbulnya resesi
maka diperlukan
peningkatan kuantitas
dan kualitas belanja
pemerintah (government
spending) Menurunnya
pertumbuhan ekonomi di
Sulawesi Utara sampai
dengan Q2 2020
sebesar minus 389
persen diperlukan
adanya intervensi
pemerintah pusat dan
daerah untuk mengelola kebijakan fiskal yang tepat jumlah dan tepat sasaran
sebagai solusi menjaga pertumbuhan ekonomi di Sulawesi Utara Sebagai contoh
telah dilakukan kebijakan penempatan uang negara pada Bank Umum (termasuk
BPD SulutGo) untuk mendorong tingkat konsumsi dan produksi dalam
perekonomian Sulawesi Utara Disamping itu hal yang lebih penting adalah
menjaga alokasi fiskal agar ditujukan untuk menjamin kesinambungan
(sustainability) pembangunan sehingga kebijakan fiskal ditujukan tidak hanya untuk
kepentingan jangka pendek tetapi kepentingan pembangunan yang
berkesinambungan
Alokasi Belanja Daerah Untuk Penanganan COVID-19 (miliar rupiah)
Sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
No Pemda
Bidang kesehatan dan
hal-hal lain terkait
kesehatan dalam rangka
pencegahan danatau
penanganan COVID-19
Penyediaan
jaring
pengaman
sosial
Penanganan
dampak
ekonomi
Total
1 Pemprov Sulut 73128 9022 1500 83651
2 Kab Bolsel 5286 1000 209 6495
3 Kab Kep Sitaro 1697 997 2767 5461
4 KabMinahasa 7922 2854 939 11714
5 Kota Tomohon 1902 1114 1812 4827
6 Kota Manado 5174 6201 720 12095
7 Kab Mitra 2850 985 1206 5040
8 Kab Minsel 2289 547 050 2886
9 Kab Boltim 1693 3842 540 6074
10 Kab Kep Talaud 2391 835 510 3736
11 Kab Kep Sangihe 5478 998 158 6634
12 Kab Bolmut 8859 1212 249 10320
13 Kota Kotamobagu 7084 927 272 8283
14 Kab Bolmong 1058 4104 2971 8133
15 Kab Minut 5307 - 680 5987
16 Kota Bitung 2500 1563 4109 8171
TOTAL 134618 36200 18691 189509
(sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
Alokasi Belanja Daerah untuk penanganan Covid (dalam miliar Rupiah)
Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik Provinsi Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Prov Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Manado
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Tomohon
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Bitung
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Kotamobagu
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Tenggara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Timur
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Talaud
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Sangihe
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab KepSiau Tagulandanga Biaro
Kanwil DJPb Prov Sulut (2020) Government Financial Statistic Sem I Prov Sulawesi Utara TA 2020
Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Sulawesi Utara
Dit Pelaksanaan Anggaran Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi MEBE
Dit Sistem Manajemen Investasi Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi SIKP
Dit Akuntansi dan Pelaporan Keuangan Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi E-Rekon
Ditjen Perimbangan Keuangan Daerah Kemenkeu Aplikasi SIMTRADA Aplikasi SIKD
Dit Sistem Informasi dan Teknologi Perbendaharaan Aplikasi OMSPAN Dashboard MPN
Kanwil Ditjen Pajak Suluttenggomalut
Kanwil Ditjen Bea dan Cukai Sulawesi Bagian Utara
1
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBN
A Prognosis APBN-Pendapatan
Proyeksi Pendapatan dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data realisasi
Pendapatan (4xxxxx) bulanan periode 2013-2019
Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84 bulan
(n=84) untuk memprediksi penerimaan perpajakan 12
bulan ke depan (Jan-Desember) yang bersumber dari
monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata
2
Dari hasil pengujian terdapat lag pertama yang keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 tidak stasioner terhadap rata-rata sehingga perlu dilakukan differencing (d=1) Dari hasil
differencing dihasilkan jumlah lag pada ACF sebanyak tiga (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak empat (q = 5)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 1 dan q 5 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (215) ARIMA (214) ARIMA (213) ARIMA (212) ARIMA (211) ARIMA
(210) ARIMA (115) ARIMA (114) ARIMA (113) ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110)
ARIMA (015) ARIMA (014) ARIMA (013) ARIMA (012) ARIMA (011)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (215) AR 1 0927 tidak ARIMA (211) AR 1 0000 ya
AR 2 0995 tidak AR 2 0012 tidak
MA 1 0979 tidak MA 1 0000 ya
MA 2 0258 tidak Constant 0571 tidak
MA 3 0942 tidak ARIMA (210) AR 1 0000 ya
MA 4 0972 tidak AR 2 0000 ya
MA 5 0980 tidak Constant 0412 tidak
Constant 0000 ya ARIMA (115) AR 1 0880 tidak
ARIMA (214) AR 1 0056 tidak MA 1 0816 tidak
AR 2 0000 ya MA 2 0722 tidak
MA 1 0184 tidak MA 3 0847 tidak
MA 2 0040 ya MA 4 0971 tidak
MA 3 0000 ya MA 5 0707 tidak
MA 4 0068 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (114) AR 1 0913 tidak
ARIMA (213) AR 1 0615 tidak MA 1 0723 tidak
AR 2 0503 tidak MA 2 0709 tidak
MA 1 0738 tidak MA 3 0887 tidak
MA 2 0363 tidak MA 4 0934 tidak
MA 3 0729 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (113) AR 1 0748 tidak
ARIMA (212) AR 1 0521 tidak MA 1 0361 tidak
AR 2 0675 tidak MA 2 0294 tidak
MA 1 0314 tidak MA 3 0638 tidak
MA 2 0276 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
3
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (012) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (012)
7 Hasil forecasting Perpajakan 12 bulan ke depannya adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (012) dihasilkan proyeksi Pendapatan periode Jan ndash
Desember sebesar Rp542462 miliar Namun proyeksi tersebut menggunakan dasar realisasi
pendapatan dengan kondisi normal sedangkan Kmeneterian Keuangan memprediksi penerimaan
akan turun sebesar 10 Dengan demikian proyeksi pendapatan dengan ditambah asumsi Kemenkeu
menjadi Rp488216 miliar
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (112) AR 1 0440 tidak ARIMA (014) MA 1 0000 ya
MA 1 0057 tidak MA 2 0003 ya
MA 2 0071 tidak MA 3 0379 tidak
Constant 0001 ya MA 4 0838 tidak
ARIMA (111) AR 1 0115 tidak Constant 0002 ya
MA 1 0000 ya ARIMA (013) MA 1 0000 ya
Constant 0000 ya MA 2 0002 ya
ARIMA (110) AR 1 0004 ya MA 3 0247 tidak
Constant 0565 tidak Constant 0000 ya
ARIMA (015) MA 1 0000 ya ARIMA (012) MA 1 0000 ya
MA 2 0008 ya MS 10687 MA 2 0000 ya
MA 3 0197 tidak Constant 0000 ya
MA 4 0970 tidak ARIMA (011) MA 1 0000 ya
MA 5 0700 tidak MS 11287 Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
4
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai
Proyeksi Belanja Pegawai dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal (51xxxx) bulanan periode 2013-
2019 Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84
bulan (n=84) untuk memprediksi belanja 12 bulan ke
depan (2020) yang bersumber dari monevPA Software
pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -2 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
5
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Pegawai 12 bulan ke depannya
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Pegawai periode Januari ndashDesember
sebesar 9329 dari pagu
6
C Prognosis APBN-Belanja Barang
Proyeksi Belanja Barang dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka
pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Barang (52xxxx) bulanan periode
2013-2019 (n=84 bulan) untuk memprediksi
belanja Barang 12 bulan ke depan (2020)
bersumber dari monevPA Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = -2 sehingga
perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=1)
7
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 1)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Barang 12 bulan ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi
Belanja Barang 2020 sebesar 812 dari pagu
8
D Prognosis APBN-Belanja Modal
Proyeksi Belanja Modal dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data persentase realisasi
Belanja Modal (53xxxx) bulanan periode 2013-2019
mulai bulan april karena periode triwulan pertama
realisasi belanja modal relatif kecil Sehingga periode
(n) yand dipakai berjumlah 63 bulan (n=63) untuk
memprediksi belanja Modal 9 bulan ke depan (April-
Desember) yang bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans-Modal
telah stasioner terhadap rata-rata digunakan
menu Autocorrelation (ACF) Jika tidak
terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama
yang keluar dari confident interval lebih dari
tiga Artinya data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada
ACF sebanyak dua (p=2)
9
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
10
7 Hasil forecasting Belanja Modal 9 bulan ke depannya (periode
April-Desember) adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Modal enam bulan ke depan (64-72) sebesar
8419 dari pagu
E Prognosis APBN-Transfer Ke Daerah dan Dana Desa
Proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana Desa dilakukan
dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang
dipakai adalah data persentase realisasi Transfer Ke
Daerah dan Dana Desa (6xxxxx) bulanan periode 2015-
2019 (60 bulan) untuk memprediksi Transfer Ke Daerah
dan Dana Desa 12 bulan ke depan dan untuk selanjutnya
diambil total realisasi 9 periode akhir yang
mencerminkan periode April-Desember yang
bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data telah menunjukkan
stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = 1 sehingga
tidak perlu dilakukan transformasi
2 Untuk memastikan bahwa data telah stasioner terhadap
rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF) Jika
tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
TKDD telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data TKDD telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=3)
11
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 4)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 3 d 0 dan q 4 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (304) ARIMA (303) ARIMA (302) ARIMA (301) ARIMA (300) ARIMA
(204) ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (104) ARIMA (103)
ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (004) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA
(001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (304) ndash Tidak Sig
ARIMA (303) ndashTidak Sig
ARIMA (302) ndashSig
ARIMA (301) ndashTidak Sig
ARIMA (300) ndashTidak Sig
ARIMA (204) ndashSig
12
ARIMA (203) ndashTidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashSig
ARIMA (200) ndash Tidak Sig
ARIMA (104) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashSig
ARIMA (101) ndashTidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (004) ndashTidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
13
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (302) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (302)
7 Hasil forecasting Transfer Ke Daerah dan Dana Desa 12 bulan ke depan adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana
Desa 2020 sebesar 9668 dari pagu
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBD
A Prognosis APBN-Pendapatan APBD
Proyeksi Pendapatan APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data realisasi Pendapatan
Daerah Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan (2020)
Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (05) sehingga perlu dilakukan transformasi data hingga 3 kali sampai menunjukkan λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans3 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak
0 (p=0)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 0 (q = 0) Karena p=0 d = 0
dan q=0 maka model yang dihasilkan adalah ARIMA
(000) Namun model tersebut tidak dapat dilakukan
pengujian sehingga perlu dilakukan differencing
4 Untuk memastikan bahwa data Diff1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Diff1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing lagi (d=1) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu
(p=1)
5 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
terdapat lag sebanyak dua (q=2)
6 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 1 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110) ARIMA (012) dan ARIMA (011)
7 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (112) ndash Tidak Sig
ARIMA (111) ndash Tidak Sig
ARIMA (110) ndashTidak Sig
ARIMA (012) ndashTidak Sig
ARIMA (011) ndashSig
8 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (011) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (011)
9 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Pendapatan APBD TA 2020 sebesar
Rp1832209 miliar Namun dengan adanya pandemi corona
yang akan mempengaruhi PAD serta penyesuaian TKDD 2020 yang menyebabkan penurunan pagu
hingga Rp2 triliun dibanding 2019 maka proyeksi pendapatan APBD 2020 akan berkurang 20 dari
forecast ARIMA menjadi Rp1465767 miliar
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai APBD
Proyeksi Belanja Pegawai APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Pegawai Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk memprediksi
PAD 4 periode ke depan (2020) Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan
λ gt 1 (20) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih dari tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
sehingga tidak perlu dilakukan differencing (d=0)
Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 2 (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (102) ndash Tidak Sig
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (011) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan MS terkecil adalah Model ARIMA (002) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan
adalah dengan menggunakan Model ARIMA (002)
7 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Realisasi Belanja Pegawai APBD TA 2020 sebesar 9365
C Prognosis APBN-Belanja Barang APBD
Proyeksi Belanja Barang APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis
runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Barang Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan Software pengolah
data yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak
perlu dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak tiga (q = 3)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 3 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (103) ARIMA
(102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (203) ndash Tidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashtidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashtidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Barang APBD 4 periode ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Barang APBD sebesar
7523
D Prognosis APBN-Belanja Modal APBD
Proyeksi Belanja Modal APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal Daerah Triwulan II-IV periode 2013-
2019 (n=21) untuk memprediksi Belanja Modal 3 periode ke
depan Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai MS terkecil adalah Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan
dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Modal APBD 3 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Modal APBD sebesar
7903
WPEMERINTAH KABUPATEN MINAHASA
SEKRETARIAT DAERAH
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN 2O2O
KABUPATEN MINAHASA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti bukti realokasi yang
tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasidan keperluanpemeriksaan apabila pengawas fungsional
un uaian APBD dilakukan iberikut
No UraianAnggaran sebelum
DenvesuaianAnggaran setelah
penyesuaianvo
Penvesuaian(a) (b) (c) (d) (e)
Tahap I Penyesuaian Pendapatan Daerah
1
2
3
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Total Pendapatan Daerah
1 16801375000
136837743000
91436654206
98691022500
1008131756998
69703097945
(16)
(1 1)
(24
1U5O75772206 1 17 6525877 443 (13)
Tahap ll Penyesuaian Belania Daerah
1
2
J
4
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Eantuan Sosial
Belanja lainnya
Total Belania Daerah
553153915596
376690476314
194014758013
12200000000
290576963500
518620216746
287126O94825
130797822239
11200000000
323130122850
(6)
(24)
(33)
(8)
11
1426636113423 1270874256660 (11)
Tahap lll Perhitungan Selisih lebih Kurang
(8156034r217) (943483792171 16Selisih LebihKurangPenyesuaian Pendapatan Daerah
No Uraian Belanja PegawaiBelania Barang dan
JasaBelania modal
Belanra BantuanSosial
Belania Lainnya Total
Belanja Bidang Kesehatandan Hal hal lainterkaitkesehatan dalamrangka pencegahandonatau PenangananCovid 19
40105 621 486 2 180 557000 36 931 098000 79217 276486
Penyediaan iaringPengaman Sosial
4718907 200 10200000000 13 619 797 200 28 538 704 400
Penanganan DampakEkonomi
I280591500 108000000 9 388 5S1 500
Total 54105 120 186 2288 557000 10200000000 50 550 895200 117 144 572 386
Tahap lV Relokasi selisih lebih
Tahap V Postur Belanja APBD setelah Relokasi
No uraianAnggaran setelah Realokasi
1 Pendapatan Asli Daerah 98691 022500
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 1008131 756998
3 Lainnya 69 703 097 945
1 Belanja Pegawai 518620216746
2 Belanja Barang dan Jasa 287 126094825
3 BelanJa [Iodal 130797822239
4 Belanja Bantuan Sosial 11 200000000
5 Belanja lainnya 323130122850
Surplus Oevisit 9434837I217
Pembiayaan 9434837 9 217
Tondano 27 Mei 2020AN BUPATI M AHASASEKR RAH
FRITS R MUNTU SSosPEMBINA UTAMA MUDA
NtP 19530220 198601 I 003
BUPATI MINAHASA TENGGARA
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN MINAHASA TENGGARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggungjawab penuh atas kebenaran laporan
ini dan bukti-bukti Realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan
ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan Aparat
Pengawas Fungsional
No Uraian Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2) Anggaran Setelah
Penyesuaian (3) Penyesuaian
(4)
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-
((d)(c)))
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 1819189201100 1438584429100 2092
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
56814701700000 50078936200000 1186
3 Lainnya 23119463568002 22716134568002 174
Total Pendapatan Daerah 81753354469102 74233655197102 920
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
1 Belanja Pegawai 26732727677170 26472729296657 097
2 Belanja Barang dan Jasa 15671452469200 6995649446509 5536
3 Belanja Modal 19904298947532 15229943944332 2348
4 Belanja Bantuan Sosial 665000000000 843144700000 -2679
5 Belanja Lainnya 18779875375200 19651755575200 -464
Total Belanja Daerah 81753354469102 69193222962698 1536
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian 5040432234404
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
Uraian Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)
+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-hal lain terkait kesehatan dalam rangka pencegahan danatau penanganan
1734300000 11752875844 9861047
000 0
5150000000
28498222844
COVID-19
Penyediaan jaring pengaman sosial
0 0 0 23500000
00 750000000
0 9850000000
Penanganan dampak ekonomi
0 7056099500 0 0 500000000
0 12056099500
Total 1734300000 18808975344 9861047
000 23500000
00 176500000
00 50404322344
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
Pendapatan Daerah 66995615445400
Pendapatan Asli Daerah 1438584429100
Transfer ke Daerah dan Dana Desa 50078936200000
Lainnya 15478094816300
Belanja Daerah 74033655197102
Belanja Pegawai 26646159296657
Belanja Barang dan Jasa 8876546980913
Belanja Modal 16216048644332
Belanja Bantuan Sosial 1078144700000
Belanja Lainnya 21216755575200
SurplusDefisit (7038039751702)
Pembiayaan 7038039751702
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Ratahan 6 Mei 2020 BUPATI MINAHASA TENGGARA
JAMES SUMENDAP SH
HfH3fQ l flHV 13H)t3S lOWIJ MOON0$NOW $N11V108 N3Lfdn81gt1 HflNUl31ri13d
lJOWll MOON09NOW 9Nlfo10B N3JJfdOBIOI
OZ-OZ N~EgtEgtNV NOHVJ
OSdV NlmfOS3AN3d NcnOdV1
1n)microaq 1e6eqas u~n~e11P 08dV Uellnsa~uad undepv
middot1euos6un1se-1e6ued1ated0 uea~microawad uen1Jadalj uep 1sellSIUJlllpe uede)f6ua1a)f JfOJUO rllfllJlampq llue~ uen1ua1a~ ue6uap llnsas IIelfedwesP IUI uruode1 UJe1ep wn1u=a1 Buebull
1se~OjlaJ llthQ1llnq uep UI u1Jode1 uaievaqalj seie qnusd qeMef 6unfi6uemicroaq eites eMJJeq ua)e1eWaw 1u1 ue6uaa
ltooswmmiddot L9t9Zl USGnsallSOd ~lbullloS illtJ1)1141~1 4SfgtS
lllj8J11)1llqltj1AbullS ueamplfllQfiid -111 d011f
(comiddotszgt 09tte-tt61CZI L9 DlL9ampZS9lLI pound99 qruaea bullfbullbullIOll lIOJ
11t 9Ltl560S-9pound1gtZW oomiddots99middots99middotezsmiddot6c 1 oAw1bull1 bullfulgt(bulla s
000 00000middot004roormiddots oomiddotooomiddotooomiddotaasmiddots 1bull1sos UlJ11ull 2Ju111oa t
(091t) OOSOlSiS1t$LU 001gt1L9L1gtSZI si lepovi ~iubullIOa c
(tsmiddotacgt oosnmiddotsW960L6 009t699669J891 eat uep ampaiea eJue~g z (OSO) 1gtQ06tSLttZCtQI OlZt091gtHSZSQI 1ewietlbulld s1le1aa I
r 4BJaea Bubullioe ueiens~bulld - 11 aNi L
(il6) 096ll9lS~tllS OlLS8tCrirtLlt9 qeRltJ led middot-d J
lt1ozJ OOLSSZltOlsmiddotss OOlSS9Q6910ZO L e(uu1e1 e
ltzn1gt oomiddotooamiddotszswgmiddot pound9 oososmiddotczcmiddotoozmiddotszs 0$0(] auoa uop 4bullbullbullbullP middot~ ll z
ttsH) oszzzmiddotspoundtpound61H OlS6pound~6middotsz9middote1 lfUa~O ILJlqtJtqedepUad I
q~a uoiedepuod ue1bullQSQllbulld- L d04bull1
((o)J(p)J-00 L)s (o) (p) (o) (q) ltbull)
1Jll9~d Ultlnsaltuad ~bulllosalubulld UCeJn ON 4810loS UOJrd6Uf wn1aqas UGJe6ampiv
lfl1 4i I s ~at Cl Ill lL
oos11Smiddot9timiddot~4middotbs SSS9tLtlmiddotL09 JmJ
00699 L9596pound5 UJOUO)t~
6jlLS596t5 ~wlWf UttJ2litnuOd
0091Z6W5W9t 91lBWSl-Spound IQSOS
uewo6ltJad 6umicroef ueljpelllbulld
6~ middotQl100 UOl(06UOIOd ne~eJE~P ue4e611iued
oomiddotooomiddotosntemiddots 1 ooomiddotosnpound6middotst e~6oOJ we1ep lIBlB~~
1111 u1bull11bull1ft14 ubullp llllbullsa~ Buelq efbullBJbulla
M+(D)lt(4)+(6)bull(1) (~) m (l M (Bl (1)
1e1sos 1bullPbullri f ltP6~d lllOJ eAUlJl lt[lllliog lllllllUOS bullfuOJbullS uep GUltu~ 1[UlllS bullueibulla UaJeJn
ouopg
1$1~ ee bullbull - d
0090111tt Lllt~ - 118(lqltI
(Ms01119CLlltdeg9ZI
1111180Sntdlns
~l ti96()S9LHOZ 9(uu~ai e~Ull98 eoeooeeooos-s rctsos uerquee erueiae oomiddotsoimiddotesnpoundsmiddot tt~ 1bullpor1 bull1bullbull18 00911 Wt-960 ze eser usp 6urues efveias tlf06tSlttipound11 I eMe8ad efue1~a ~t8tZt611~~9
ijltloaabull~ bull
00 LS5Upound0L666 ~ 000006ZS969L9Y n~ eueo uep ~eu_ep eI JampisiVJl 09ZZZ-5LpoundLSlH 41lbullbullao ~ Illdeg 096HWt98t1lt ~-ouciffbull-d
tSugt101ea~ 4lfa~s urue66uv u~eJ(l
-e~weuaqes uefluap 1enq1p 1u1 uwod91 Ull~Waa
-s~~~
1 Hlnf3IO ~v~~~~
~nWllMOONOElNOW E)1Nil~~~~
ozoz 13W ~I U8Aflll1 l
PEMERINTAH DAERAH KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
SEI(RETARIAT DAERAH
Jalan Bui Batu Kompleks Perkantoran Pemda
TAPORAN PENYESUAIA]II APBD
TAHUN ANGGARAN 2O2O
KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini
dan buki-bukti realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang
berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan apparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UraianAnggaran Setelah
Penyesuaian Penyesuaian
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 297348989200 2676L409O24O 1000
L26a2Transfer ke Daerah dan DanaDesa
7265981700000
3 Lainnya 2A327a3a962O 265m1550670 645
Total Peurondapatan Daerah 8902019808820 7798597340950 LZN
Tahap ll - Penyesuaian Beurolania Daerah
Belanja Pegawai 3376514741950 3340363661950 t07
2 Belanja Barang dan Jasa 246L95524732O 182495402427O 25A7
3 Belanja Modal 7453474604t2O 75562748706O 48O7
4 10000Belanja Bantuan Sosial 5000000000
Belanja Lainnya t745075775430 164404946204O 579
Total Beurolanla Daerah 9042019808820 7564998639320 t6t4
Tahap lll - Pen8hitungan Selislh Lebih(urang
SurplusDefisit - 140000000000 233598701630
Selisih Lebihl(urang Setelah Penyesuaian 373598701630
euro
Anggaran SebelumPenyesuaian
(a) (b) ( c ) (d)( e)=( 10u64(
)
8321392430m0
t
Tahap lV - Realokasl SeurollCh teblh
UralanBelanJa
Pegawal
BelanJa
Barang danJasa
gelania
Modal
BelaniaBantuan
Soslal
BelanJa
LalnnyaTotal
(J) ls) (h) (i) a) (k) tt)4 4h)4t)4)4kt
Belanja bidangkesehatan danhal-hal lain terkaitkesehatan dalamrangkapencegahan
danataupenanSanan
covtD-19
87140321634195838000 11000000000 23909870163
Penyediaan jaringpengaman soslal 350000000 2000000000
6000000000
Penanganan
Dampak Ekonomi 100000000 10000000004000000000
5100000000
Total 91540321634195838000 3000000000 21000000000 37359870163
Tahap V - Postur Belanja APBD Setelah Realokasl
Uralan Anggaran Setelah Realokasl
Pendapatan Daerah 779859734O95
Pendapatan Asli Daerah 267 6t409028Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya 26500155067
Belanja Daerah 793859734095Eelanja PeSawai 334036356195Belania Barang dan Jasa 191559834990
Belanja Modal 79758585706
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya 185404945204SurplusDefisit -14000000000
Pembiayaan Netto 14000000000
Melonguane2) April 2020
PUTAUAN TALAUD
SE IS DAERAH
lr ADOtf S BlNll-ANG MENrP 19601027 198903 1 005
8350000000
726598170000
3000000000
An
RASIO ALOKAS ANGGARAN PENANGANAN COVID19KABUPATEN KEPUTAUAN TALAUD
DATA SESUAI REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVIDlg DI KAB KEPITAIAUD
E Alokasi Anggaran Penanganan COVID-19sebesar Rp 37359870163 (3735 M)
E Alokasitersebut terdiri dari 3 Pos Alokasisebagai berikut
1 Penanganan Kesehatan berjumlahRp23909870163 (2390 M) atau64Yo dari total alokasi anggaranpenanganan COVID-19
2 Penanganan Dampak EkonomiBerjumlah Rp 5100000000(510 M) atau 14 Yo dari total alokasipenanganan COVID-19
3 Penanganan Jaring Pengaman Sosialberjumlah Rp 8350000000 (83SM) atau 22dari total alokasianggara n penanganan COVI D-19
PAK EKON
t4
PENANGANANKESEHATAN
64
I
ENAN
JPS
22
RASIO ATOKASIANGGARANPENANGANAN BIDANG KESEHATAN
DATA SESUAI REALOKASI DAN REFOCUSING APBDUNTUK PENANGANAN COVIDl9 DI KAB KEPL TALAUDBIDANG KESEHATAN DAN HAt-HAt IAIN TERKAITKESEHATAN DLM RANGKA PENCEGAHAN DAN ATAUPENANGANAN COVDl9
E Alokasi Anggaran Penanganan Bidang Kesehatansebesar Rp 239098701G3 (239 M)
fl Alokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp 11000OOOOOO (11Matau 46Yo dari total anggaran penangananBidang Kesehatan
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 0 (O M) atau O daritotal anggaran penanganan Bidang Kesehatan
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp 129098701G3 (129 M) atau54 dari total alokasi anggaran penangananBidang Kesehatan
6
KTILANJE
TE (I
U
4
l
I
I7L
BELANJA DALAMBENTUK
KEGIATAN
54
BE
BE
RASIO ATOKASANGGARANPENANGANAN DAMPAK EKONOMI DATASESUAI REATOKASI DAN REFOCUSING APBD
UNTUK PEIANGANAN COVID-lg Dt KAB KEPL XATAUDBIDANG PENANGANAN DAMPAK EI(ONOMI
fl llokasiAnggaran Penanganan Dampak Ekonomisebesar Rp5100000000 (51 Ml
fl Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp400O0q)OOo (4 Mlatau 78 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 1000000000 (1Matau 20 96 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi anggaran penangananDampak Ekonomi
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp1000000 (01 M) atau2 dari total alokasi anggaran penangananDampak Ekonomi
BANSOS
20
2
BETANJA TIDAKTERDUGA (BTT)
78
RASIO ALOKASIANGGARANPENANGANAN JARING PENGAMAN SOSIAT
BE
BENT
DATA SESUAT REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVTD-lg DI KAB KEPL TATAUDBIDANG JARING PENGAMAN SOSIAL
fl Alokasi Anggaran Penanganan Jaring pengaman
Sosial sebesar Rp 8350000000 (935 M)E Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Atokasi
sebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp50$000000 (6 M)atau 72Yo dari total anggaran pena ngananJaring Penga man Sosial
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp20fi)000000 (2 Mlatau 24 Yo dari total anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp350000000 (035 M) atau4Yo dari total alokasi anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
LL-
BANSOS
24
II
KEGIATAN KTI
ITERDUGA (BTT
72
r-
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-((d)(c)))
1 Pendapatan Asli Daerah 2179766235200 20100412352 779
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 67815037700000 583182844000 1400
3 Lainnya 4140687060570 47237070606 -1408
Total Pendapatan Daerah 74135490995770 65052032695770 1225
1 Belanja Pegawai 20225216272100 19620370306700 299
2 Belanja Barang dan Jasa 20685621435403 13660841927195 3396
3 Belanja Modal 19152251699667 8231402768900 5702
4 Belanja Bantuan Sosial 68950000000 33950000000 5076
5 Belanja Lainnya 14003451588600 13185777408600 584
Total Belanja Daerah 74135490995770 54732342411395 2617
10319690284375
N
oUraian
Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2)
Anggaran Setelah
Penyesuaian (3)
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian
Penyesuaian (4)
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
LAPORAN PENYESUAIAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti-bukti
realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan
administrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Uraian Belanja Pegawai Belanja Barang dan Jasa Belanja Modal Belanja Bantuan Sosial Belanja Lainnya Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-
hal lain terkait kesehatan dalam
rangka pencegahan danatau
penanganan COVID-19
000 2741492735500 6117425200000 000 000 8858917935500
Penyediaan jaring pengaman sosial 000 000 000 000 1212132348875 1212132348875
Penanganan dampak ekonomi 000 000 000 248640000000 000 248640000000
Total 000 2741492735500 6117425200000 248640000000 1212132348875 10319690284375
Pendapatan Daerah
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Belanja Daerah
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
SurplusDefisit
Pembiayaan
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Boroko 12 Mei 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW UTARA
DEPRI PONTOH
(1670015655270)
3136176357891
14397909757475
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
633820170405
20100412352
583182844000
30536914053
65052032695770
19620370306700
16402334662695
14348827968900
282590000000
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
BUPATI KEPul[AUAN SANCIHELAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABupATHN KHpuLAUAN sANGmn
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh ataskebenaran Iraporan ini dan bukti-bukti realokasi yang tercantum dalam laporanini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapanadministrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UralanAnggaran chggaran Oa
Sebelum SesudahPenyesuaian
Penyesuaian Penyesuainn
(a) (b) (c) (d)(e) = (100-((d))(c))
Tifeaa I - Penyesualan plusmneurondapaan Dacralh +
1 Pendapatan Asli Daerah 6615871963300 5824016087300 1197
2 Transfer ke Daerah danDanDesa 98401656441000 84805897476000 1382
3 Lainnya 4844406397600 4292989314659 1 138
Total Pendapatan 109861934801900 94922902877959 1360
TahaP 11` - Penys5uatan Belanja Daerall1 Belanja Pegawai 46389719208700
42839564329262765
2 Belanja Barang dan Jasa 268735161152 0019483320156200
2750
3 Belanja Modal 168329248368007783837945400
5376
4 Belanja Bantuan Sosial 329250000000329250000000
000
5 Belanja Lainnya 1943652464120017852827591200
815
Total Belanja 10986193480190088288800022062
1964
Selisih Lchih Kurang Setelah Penyesualan66341028 55897
iEeurobull-i
Jcentt`a-00|r)ahCeCreg10hr`+Le
aa
t`a
aa
+a
0cO
+LJ
aLO
-a
|r)cO
+t+00
t+C
V
J=O
C)
apound
+CVcO00
CV00-J
+1-te
Ce
-aa
iiifn_tplusmn
P`aJ0CnOC)tra0aCqaCV8^aaauaCreg1regtrt`Ch
8-aaaaCOD`1regtJa8-ttChCnCreg0P`aaaaC1
E5
II
i3Iag-aJin
I
C)ataaCOaCregCqCOcOC1CVI
ICgtataaCeaCeCu0000Cr)CV
ffibullgeuro-ampJ=
aa0aa1reg00Cr)CeCataaa01reg-00tP`ceCV
aaaaaLeaaP`CeaaaC)a|eI8r`at`Ln
fi
I
a
i3iiiiIbullgE
i5a
Ea
fyenIplusmnED
a5ai
frE
9
8i
C]C0aJ5
poundE-
01
0
aaa
Lampiran I Penjabaran Pergeseran APBD
23 April 2020Tanggal
17 Tahun 2020Nomor
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
PEMERINTAH KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
1 PENDAPATAN 107196464869200 94346162396500 (12850302472700) (1199)
1 1 PENDAPATAN ASLI DAERAH 5630458459700 5212581087000 (417877372700) (742)
1 1 1 3029064464500 Pendapatan Pajak Daerah 2698537091800 (330527372700) (1091)
1 1 2 1154028000000 Hasil Retribusi Daerah 1066678000000 (87350000000) (757)
1 1 3 336499591200 Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan 336499591200 000 000
1 1 4 1110866404000 Lain-lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah 1110866404000 000 000
1 2 DANA PERIMBANGAN 77398633600000 65182348500000 (12216285100000) (1578)
1 2 1 1666530400000 Bagi Hasil PajakBagi Hasil Bukan Pajak 1525028900000 (141501500000) (849)
1 2 2 58436228200000 Dana Alokasi Umum 52086330700000 (6349897500000) (1087)
1 2 3 17295875000000 Dana Alokasi Khusus 11570988900000 (5724886100000) (3310)
1 3 LAIN-LAIN PENDAPATAN DAERAH YANG SAH 24167372809500 23951232809500 (216140000000) (089)
1 3 1 4141276158600 Pendapatan Hibah 4141276158600 000 000
1 3 3 3653707250900 Dana Bagi Hasil Pajak dari Provinsi dan Pemerintah Daerah Lainnya 3653707250900 000 000
1 3 4 16372389400000 Dana Penyesuaian dan Otonomi Khusus 16156249400000 (216140000000) (132)
2 BELANJA 109568697093491 97482338754391 (12086358339100) (1103)
2 1 BELANJA TIDAK LANGSUNG 63581006143175 63392596831572 (188409311603) (030)
2 1 1 39909549810725 Belanja Pegawai 38834946445308 (1074603365417) (269)
2 1 4 738911826000 Belanja Hibah 545380000000 (193531826000) (2619)
2 1 5 31570000000 Belanja Bantuan Sosial 10010000000 (21560000000) (6829)
2 1 6 418309246450 Belanja Bagi Hasil kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintah Desa 376521509200 (41787737250) (999)
2 1 7 22382665260000 Belanja Bantuan Keuangan kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintahan Desa 21527875160000 (854790100000) (382)
2 1 8 100000000000 Belanja Tidak Terduga 2097863717064 1997863717064 199786
2 2 BELANJA LANGSUNG 45987690950316 34089741922819 (11897949027497) (2587)
2 2 1 1896453933200 Belanja Pegawai 1810317933200 (86136000000) (454)
2 2 2 26316296353597 Belanja Barang dan Jasa 23895026121100 (2421270232497) (920)
2 2 3 17774940663519 Belanja Modal 8384397868519 (9390542795000) (5283)
SURPLUS (DEFISIT) (2372232224291) (3136176357891) (763944133600) 3220
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 1
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
3 PEMBIAYAAN DAERAH
3 1 PENERIMAAN PEMBIAYAAN DAERAH 2672232224291 3136176357891 463944133600 1736
3 1 1 2672232224291 Sisa Lebih Perhitungan Anggaran Tahun Anggaran Sebelumnya 3136176357891 463944133600 1736
3 2 PENGELUARAN PEMBIAYAAN DAERAH 300000000000 000 (300000000000) (10000)
3 2 2 300000000000 Penyertaan Modal (Investasi) Pemerintah Daerah 000 (300000000000) (10000)
PEMBIAYAAN NETTO 2372232224291 3136176357891 763944133600 3220
SISA LEBIH PEMBIAYAAN ANGGARAN TAHUN BERKENAAN 000 000 000 000
Lolak 23 April 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW
YASTI SOEPREDJO MOKOAGOW
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 2
No Uraian
AnggaranSetelah
Realohasi
(a) (b) (c)
kendapaitan Daerah 917879535633001 Pendapatan Asli Daerah 5824016087300
2 Transfer ke Daerah dan Dan Desa 84805897476000
3 Lainnya 1158040000000
bull beltLDia Pace gtpoundpound3-ULreg gtU
1 Belanja Pegawai 428395643292622 Belanja Barang dan Jasa 200631133 062 00
3 Belanja Modal 101720682518004 Belanja Bantuan Sosial 3292500000005 Belanja Lainnya 21518906990697
Sftyxpilus Den3it 3134g`493v 146 59
penhfayin _
BEL PEGAWAI ndash Rp329 T BEL BARANG ndash Rp13 T BEL MODAL ndash Rp029 T
HIBAH DAN BANSOS ndash Rp394 M BEL TAK TERDUGA ndash Rp103 M
1
BAB I
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS EKONOMI REGIONAL
Dampak pandemi Covid-19 terhadap pertumbuhan ekonomi Sulawesi Utara baru
terlihat di kuartal kedua tahun 2020 Provinsi Sulawesi Utara tidak mampu
mempertahankan kinerja positif pertumbuhan ekonominya pada triwulan I dan
menunjukkan angka laju pertumbuhan ekonomi yang terkontraksi cukup dalam hingga
minus 389 persen pada triwulan II Berbagai indikator perekonomian pun menunjukkan
penurunan kinerja Bermacam upaya pemerintah telah dilakukan guna meredam ancaman
resesi yang semakin nyata Perekonomian Sulut yang menurun pada periode triwulan II
diharapkan tidak akan mengalami perlambatan lebih dalam Perlu usaha ekstra dari
pemerintah baik pusat maupun daerah untuk menetapkan dan mengimplementasikan
kebijakan guna menjaga daya beli masyarakat sekaligus memastikan perekonomian terus
bertumbuh di tengah masa pandemi
A Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Pada Triwulan II 2020 perekonomian Sulawesi Utara mengalami penurunan
yang sangat tajam yakni minus 389 persen (yoy) Dampak pandemi Covid-19 yang
sudah dirasakan sejak periode Maret
terhadap perekonomian Sulawesi Utara
tercermin pada data PDRB Q2 yang
dikeluarkan oleh BPS Sulut Angka
tersebut masih di atas pertumbuhan
ekonomi nasional yang minus 532 persen
(yoy)
Distribusi 5 (lima) struktur ekonomi
Sulawesi Utara dari sisi penawaran (PDRB
ADHB) mengalami perubahan di Q2
Posisi sektor Transportasi dan
Tabel 11 Kinerja Indikator Makro Ekonomi amp Pembangunan Prov Sulut Semester 1 Tahun 2020
Indikator Target KUA-PPAS 2020
Target APBN-P 2020
Realisasi Semester 1
2020 Realisasi
Laju Pertumbuhan Ekonomi () 62 -04-23 -389 Belum Tercapai
Inflasi ( tahun kalender) 5 2-4 -106 Belum Tercapai
Tingkat Pengangguran Terbuka () 663 48-51 557 Tercapai
Kemiskinan () 73 85-9 762 Belum Tercapai Sumber KUA-PPAS Sulut UU APBN BPS
Grafik 11 Perkembangan PE Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
2
Pergudangan digeser oleh Administrasi
Pemerintahan Hal tersebut disebabkan
adanya pembatasan penerbangan
penerbangan internasional di Bandara Sam
Ratulangi untuk mengantisipasi penyebaran
virus Covid-19 Dari kelima sektor utama
tersebut hanya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan serta sektor
Industri Pengolahan yang menunjukkan
performa positif Kedua sektor tersebut
ditopang oleh sumber lapangan usaha yang
sama yaitu perkebunan kelapa sebagai bahan industri pengolahan kopra
Ditinjau dari sisi penawaran Covid-19 berdampak negatif pada hampir semua sektor
dan yang paling berat adalah sektor-sektor yang berhubungan dengan pariwisata seperti
transportasi akomodasi makanan dan minuman serta jasa lainnya seperti tempat hiburan
dan pusat perbelanjaan Bahkan sektor yang terdampak positif seperti Informasi dan
Telekomunikasi (dengan adanya WFH dan SFH) serta Jasa Keuangan tidak mampu
menopang penurunan sektor lainnya Penurunan perekonomian Sulut untuk Q2 masih
diredam pertumbuhan positif sektor Pertanian dan Industri Pengolahan yang termasuk
sektor dengan porsi terbesar
Pada sisi Permintaan wabah corona berimbas pada semua komponen PDRB Konsumsi
Rumah Tangga dan PMTB dengan porsi terbesar justru mengalami penurunan terdalam
sebagai akibat adanya social distancing dan ditutupnya beberapa pertokoan dan pusat
perbelanjaan sebagi antisipasi penyebaran pandemi Konsumsi pemerintah juga dinilai
kurang berkontribusi sebagai variabel penahan laju penurunan ekonomi
Perekonomian Sulawesi Utara masih berpotensi mengalami perlambatan jika
melihat perkembangan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara yang masih belum
menunjukkan penurunan Namun demikian dengan dilonggarkannya kebijakan social
distancing dan penerbangan kondisi perekonomian Sulawesi Utara diharapkan mampu
bangkit secara perlahan Beberapa hal yang patut menjadi perhatian adalah 1) Realisasi
belanja pemerintah pusat dan daerah perlu didorong dan diakselerasi agar mampu
berperan sebagai pendorong perekonomian regional 2) Sektor Pertanian Perkebunan
dan Perikanan khususnya perkebunan kelapa yang terbukti mampu tumbuh disaat sektor
usaha lainnya mengalami kelesuan serta mampu menopang sektor Industri Pengolahan
serta ekspor Sulawesi Utara perlu mendapatkan dukungan dari pemerintah daerah
Tumbuhnya sektor tersebut juga secara positif akan membuka lapangan kerja informal
baru alternatif bagi korban PHK dari sektor lapangan usaha lainnya 3) Proyek-proyek
Tabel 12 PDRB Sulut Triwulan II 2020
Sumber BPS diolah
3
pemerintah yang tertunda di semester I akibat kebijakan social distancing dapat segera
dimulai kembali dan diakselerasi Selain itu perlu dilakukan perubahan sistem pelaksanaan
proyek menjadi sistem padat karya agar dapat menyerap lebih banyak tenaga kerja serta
meningkatkan penghasilan masyarakat sekaligus mempertahankan daya beli Belanja
pemerintah akan menjadi sektor yang paling bisa diharapkan sekaligus dikendalikan
melalui penyerapan anggaran hingga kebijakan bantuan sosial seperti Kartu Pra-Kerja
BOS KPH hingga percepatan BLT dari Dana Desa diharapkan mampu menjaga daya beli
masyarakat
B Inflasi
Sampai dengan akhir triwulan II 2020 tingkat inflasi Sulawesi Utara mengalami
deflasi tahun kalender hingga 106 persen Inflasi Sulut pada bulan Juni 2020 tercatat
sebesar -019 lebih rendah dibanding inflasi nasional sebesar 018 persen serta jauh dari
sasaran KUA-PPAS tahun 2020 sebesar 5 persen
Kontribusi deflasi terbesar terutama dari sektor Transportasi yang mencapai 8
persen akibat penutupan sementara
Bandara Sam Ratulangi guna
antisipasi penyebaran wabah Covid-
19 Berdasarkan kontribusi timbulnya
deflasi pada Semester I dipengaruhi
pada kelompok pengeluaran utama
yaitu Makanan Minuman dan
Tembakau Hal ini menggambarkan
bahwa deflasi yang terjadi pada
semester pertama lebih disebabkan karena masyarakat menahan diri untuk tidak
meningkatkan konsumsi produk dimaksud karena adanya social distancing Dengan
demikian salah satu langkah pengendalian inflasi di Sulut ke depan saat terdapat
pelonggaran kebijakan social distancing adalah menjaga pasokan komoditas volatile foods
terutama cabe dan tomat sayur yang merupakan produk-produk yang mendorong timbulnya
inflasi Dengan pasokan yang memadai diharapkan mampu menghambat kenaikan harga
secara cepat (hiperinflasi)
C Indikator Kesejahteraan
Kondisi ketenagakerjaan dari sisi Tingkat Pengangguran Terbuka Sulawesi
Utara pada periode laporan Februari 2020 menunjukkan penurunan Sebagaimana
data BPS Tingkat Pengangguran Terbuka Sulut pada periode ini naik 020 persen
dibandingkan periode Februari tahun 2019 menjadi 557 persen Dengan capaian tersebut
Grafik 12 Perbandingan Inflasi Bulanan Sulut-Nasional tahun 2020
Sumber BPS Sulut diolah
4
target Pemprov Sulut untuk menurunkan pengangguran dibawah 663 persen pada tahun
2020 telah tercapai (KUA-2020) dan diharapkan mampu dipertahankan hingga akhir tahun
Secara umum penambahan TPT
lebih karena bertambahnya jumlah
usia kerja (15 tahun) serta banyak
lulusan SMA sederajat yang belum
terserap lapangan pekerjaan
Pemerintah daerah perlu
keseriusan dalam mengurangi
pengangguran dengan membuka
banyak pelatihan
Data TPT pada triwulan kedua diprediksi akan meningkat seiring dengan adanya pandemi
Covid-19 dan akan berimbas pada sektor informal yang mencapai 657 ribu orang (5687)
Disnaker Sulut menyatakan bahwa data per 8 April 2020 terdapat 2083 tenaga kerja di
PHK dan 3190 dirumahkan oleh pengusaha Sedangkan data penerima Kartu Pra-Kerja
yang telah terdaftar sebanyak 6059 orang
Jumlah penduduk miskin di Sulut naik sebanyak 3770 jiwa dibandingkan periode
September 2019 Kenaikan tersebut
terjadi di perkotaan sebanyak 3900
jiwa sedangkan jumlah penduduk
miskin di pedesaan mengalami
penurunan sebanyak 130 jiwa
Kenaikan penduduk miskin di
perkotaan diduga sebagai akibat
pandemi Covid-19 yang mengubah
perilaku aktivitas ekonomi dan
penurunan pendapatan Dana desa
perlahan mampu menunjukkan dampak positif tehadap kesejahteraan penduduk desa yang
ditunjukkan dengan penurunan jumlah penduduk miskin
Beberapa faktor kenaikan angka kemiskinan selain perlambatan perekonomian
akibat pandemi Covid-19 juga disebabkan oleh rata-rata upah buruh per hari yang
mengalami penurunan 358 persen Sementara itu pada tingkat harga barang secara
umum untuk periode September-Maret khususnya di akhir tahun 2019 terjadi inflasi yang
relatif tinggi Di sisi lain kenaikan nilai tukar petani turut membantu penurunan kemiskinan
di pedesaan
Grafik 14 Profil Tingkat Kemiskinan Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
Grafik 13 Perkembangan TPT Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
5
BAB II
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS
PELAKSANAAN APBN
Sampai dengan periode Semester I tahun 2020 anggaran belanja pemerintah pusat
di wilayah Sulawesi Utara mengalami penurunan jika dibandingkan dengan anggaran
belanja pada periode yang sama tahun sebelumnya Secara rinci pelaksanaan APBN di
Sulut adalah sebagai berikut
Tabel 21 Realisasi APBN Semester I 2020 di Sulawesi Utara
Sumber GFS Sulut diolah
Realisasi Pendapatan Negara di Sulawesi Utara mengalami penurunan sebesar 244
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Sedangkan pada realisasi
belanja pegawai dan belanja barang (belanja operasional) mengalami penurunan 5-10
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Penurunan pagu yang sangat
signifikan terjadi pada belanja modal yaitu mencapai hingga 50 persen dikarenakan
refocusing dan realokasi APBN yang dialihkan ke dalam pos belanja khusus penangan
Covid-19 Namun yang perlu menjadi perhatian adalah faktor kesiapan Pemda terhadap
perbaikan tata kelola Transfer ke Daerah dan Dana Desa (TKDD) yang lebih terencana
pada setiap tahapan Berdasarkan data yang ada realisasi Dana Transfer Daerah
khususnya DAK Fisik belum optimal
6
A Pendapatan Negara
Salah satu fungsi APBN dalam kerangka ekonomi makro adalah sebagai stabilisator
Dari sisi pendapatan pemerintah dapat mempengaruhi perekonomian melalui
perubahan besaran pada penerimaan perpajakan Hal ini dikarenakan penerimaan
perpajakan merupakan variabel yang mempengaruhi secara tidak langsung terhadap
perkembangan variabel pembentuk agregate demand yaitu variabel konsumsi
masyarakat (C) dan investasi (I)
Pada tahun 2020 target penerimaan pajak adalah sebesar Rp45 triliun Target
tersebut mengalam i kenaikan 667 persen dibandingkan dengan target tahun 2019
sebesar Rp42 triliun
1 Penerimaan Perpajakan
Penerimaan perpajakan dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu Pajak Dalam
Negeri dan Pajak Perdagangan
Internasional Pajak Dalam Negeri
terdiri atas lima jenis pajak yaitu Pajak
Penghasilan (PPh) Pajak
Pertambahan Nilai (PPN) Pajak Bumi
dan Bangunan (PBB) Cukai dan Pajak
Lainnya sedangkan Pajak
Perdagangan Internasional terdiri atas
Bea Masuk dan Bea Keluar Sampai
dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan Perpajakan baru
mencapai Rp134638 miliar atau 2937 persen dari target Kota Manado sebagai
kontributor utama menyumbangkan sebesar Rp74578 miliar (554 persen) dari
penerimaan sampai dengan semester I
a) Pajak Penghasilan (PPH)
Sebagian besar penerimaan PPh terkonsentrasi di wilayah Kota Manado sebagai
pusat bisnis di Sulut dimana
sebagian besar pengusaha
terdaftar di kota ini Sampai
dengan Semester I realisasi
Pendapatan Pajak Penghasilan
237854 205758
7345 5485
84367
45565
1527 1952
PPh PPN amp PPnBM
PBB PajakLainnya
Grafik 21 Realisasi terhadap Pagu Perpajakan Sulawesi Utara sd Semester I
TA 2020 (dalam miliar Rp)
Target TA 2020 Real sd Sem I
Grafik 23 PPh per Kabupaten di Sulut sd Semester I
2020 (dalam miliar Rp)
sumber Kanwil DJP Sulutenggomalut
7
baru mencapai Rp84366 miliar atau 3547 persen dari target 2020 sebesar Rp23785
miliar
b) Pajak Pertambahan Nilai (PPN) dan Pajak Penjualan Atas Barang Mewah
(PPnBM)
Realisasi PPN dipengaruhi antara lain oleh kegiatan proyek pemerintah terjaganya
konsumsi Rumah Tangga dan impor serta
dukungan sistem pembayaran pajak yang
online dengan administrasi perpajakan
Proporsi penerimaan PPN berdasarkan
wilayah tidak jauh berbeda dengan
penerimaan PPh Sampai dengan periode
Semester I 2020 realisasi pendapatan
PPN dan PPnBM baru mencapai Rp45565 miliar atau 2215 persen dari target 2020
sebesar Rp20575 miliar
c) Pajak Bumi dan Bangunan (PBB)
Pendapatan PBB di Sulut tergolong kecil karena bukan daerah pertambangan Dari 15
KabKota hanya 3 daerah yang memiliki
realisasi penerimaan yaitu Kota Manado
Kota Bitung dan Kab Bolaang
Mongondow Perlu re-evaluasi NJOP di
beberapa daerah karena terdapat
daerah yang tergolong cukup ramai
(pusat keramaian) dengan nilai transaksi
penjualan tanah cukup tinggi namun
memiliki NJOP yang sangat rendah Sampai dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan PBB baru mencapai Rp1527 miliar atau 2080 persen dari target 2020
sebesar Rp7345 miliar
d) Pajak Perdagangan Internasional (Bea Masuk amp Bea Keluar) dan Pendapatan
Cukai
Faktor-faktor penopang penerimaan Kepabeanan dan Cukai sd periode Semester I
tahun 2020 di Provinsi Sulawesi Utara adalah sebagai berikut
1 Bea Masuk
- Hampir seluruh perusahaan di bidang pertambangan dan bidang lainnya untuk
sementara menghentikan kegiatan importasinya mengingat sebagian besar
komoditas berasal dari negara yang terdampak Covid-19
Grafik 25 PBB per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam juta)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
Grafik 24 PPN dan PPnBM per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
8
- Penerimaan Bea Masuk dari sektor barang bawaan penumpang menurun hal
ini dikarenakan adanya penutupan penerbangan langsung dari luar negeri
- Penerimaan Bea Masuk dari Pos Lalu Bea tidak terlalu dipengaruhi dampak
Covid-19
2 Bea Keluar
Penerimaan bea keluar di provinsi Sulawesi Utara masih bersumber pada ekspor
produk Crude Palm Oil (CPO) dan produk turunannya di Bitung Penerimaan bea
keluar dari PKE diprediksi akan mengalami peningkatan dan akan melampaui
target pada akhir tahun
3 Cukai
Penerimaan Cukai di Sulawesi Utara sebagian besar berasal dari produksi Pabrik
MMEA (Minuman Mengandung Etil Alkohol) Pemerintah setempat menghimbau
untuk menutup tempat
hiburan dalam rangka
menghindari penyebaran
Covid-19 Penutupan
tempat hiburan tersebut
mengakibatkan
menurunnya permintaan
konsumen MMEA sehingga
perusahaan Pabrik MMEA mengurangi jumlah produksi MMEA Hal tersebut
mengakibatkan menurunnya penerimaan cukai
Penerimaan Cukai hingga periode Semester I baru mencapai 2536 persen yaitu
Rp16 miliar dari target sebesar Rp631 miliar Sementara itu target penerimaan
Pajak Perdagangan Internasional yang berasal dari Bea Masuk telah mencapai
Rp912 miliar atau 7645 persen dari target Rp1193 miliar sedangkan Bea Keluar
telah mencatatkan realisasi Rp153 miliar atau 8095 persen dari target Rp189
miliar
e) Pendapatan Pajak Lainnya
Sampai dengan Semester I 2020 realisasi Pajak Lainnya mencapai Rp1952 miliar
atau sebesar 3559 persen dari target Rp5484 miliar Sumber pendapatan Pajak
Lainnya berasal dari pendapatan bea materai pendapatan pajak tidak langsung
lainnya dan pendapatan bunga penagihan pajak sehingga pos ini sebagian besar
berada di Kota Manado
2 Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP)
Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) merupakan seluruh penerimaan pemerintah
pusat yang bukan berasal dari penerimaan perpajakan Sampai dengan Semester I
Grafik 26 Bea Masuk Bea Keluar dan Cukai Prov Sulut sd Semester I TA 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJBC Sulbagtara
9
2020 realisasi PNBP di Sulawesi Utara sudah mencapai Rp59773 miliar atau 477
persen dari target Rp125421 miliar untuk tahun 2020 Realisasi PNBP Semester I
2020 mengalami penurunan 2137 persen dibandingkan dengan realisasi tahun
sebelumnya pada periode yang sama
B Belanja Negara
Belanja negara berperan
sebagai stimulus fiskal
dalam mendukung sektor
riil dan pertumbuhan
ekonomi Peningkatan
pagu belanja pemerintah
setiap tahunnya harus
disertai dengan
optimalisasi pelaksanaan
anggaran
KementerianLembaga Sebaliknya efisiensi belanja harus tetap dilakukan agar belanja
negara lebih berkualitas melalui penghematan belanja barang dan belanja yang tidak
prioritas subsidi yang lebih tepat sasaran serta mendorong pembangunan
infrastruktur daerah melalui anggaran Dana Bagi Hasil (DBH) dan Dana Alokasi Umum
(DAU)
1 Belanja Pemerintah Pusat
Penyerapan Belanja Pemerintah Pusat di Provinsi Sulawesi Utara menunjukkan tren
kenaikan yang proporsional
setiap bulannya dengan
capaian Rp295837 miliar
atau 3721 persen dari pagu
Rp794956 miliar sampai
dengan akhir Semester I
2020 Belanja Pegawai
masih mendominasi
realisasi belanja hingga
Semester I sebesar
Tabel 22 Penerimaan PNBP Prov Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Grafik 27 Tren Realisasi Belanja Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber MEBE diolah
Grafik 28 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi Belanja Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
10
Rp145693 miliar atau 4636 persen dari pagu Rp314280 miliar diikuti oleh Belanja
Barang sebesar 3296 persen kemudian Belanja Modal 2725 persen Sedangkan
untuk Belanja Bantuan Sosial sampai dengan akhir Semester I 2020 baru mencatatkan
realisasi 1098 persen
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Alokasi pagu TKDD Sulawesi Utara tahun 2020 sebesar Rp1262685 miliar meningkat
044 persen dari pagu tahun sebelumnya Sampai dengan akhir Semester I tahun 2020
Dana Alokasi Umum (DAU) dan Dana Bagi Hasil (DBH) di Sulut telah mencatatkan
realisasi belanja masing-
masing sebesar 5996
persen dan 5008 persen
Sementara itu realisasi
belanja DAK Fisik baru
sebesar Rp8963 miliar atau
638 persen dari pagu
Rp140468 miliar
sedangkan DAK Non Fisik
telah mencatatkan realisasi
sebesar Rp89517 miliar
atau 7965 persen dari pagu 112384 miliar Penyaluran Dana Desa dalam bentuk
Bantuan Langsung Tunai (BLT) sampai dengan akhir periode Semester I 2020 telah
mencapai Rp72532 miliar atau 5920 persen dari pagu Rp122524 miliar sedangkan
realisasi Dana Insentif Daerah (DID) sebesar Rp22252 miliar atau 6217 persen dari
total pagu Rp35794 miliar Perbandingan Pagu dan Realisasi TKDD dapat dilihat pada
grafik berikut
Terdapat penyesuaian pagu TKDD di bulan April 2020 melalui Peraturan Menteri
Keuangan (PMK) Nomor 35 Tahun 2020 tentang Pengelolaan Transfer Ke Daerah dan
Dana Desa Tahun Anggaran 2020 Dalam Rangka Penanganan Pandemi Corona Virus
Disease 2019 (COVID-19) danatau Menghadapi Ancaman yang Membahayakan
Perekonomian Nasional
3 Pengelolaan BLU
Terdapat 5 (lima) instansi pemerintah yang berstatus BLU di Provinsi Sulawesi Utara
Pada tahun 2020 terdapat penambahan dua satker BLU yaitu Rumkit TkIII RW
Monginsidi dan Politeknik Kesehatan Manado sehingga diharapkan dapat memberikan
stimulus yang lebih baik untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat
Grafik 29 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi TKDD Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
11
Kedepannya satker tersebut masih perlu pembinaan yang intensif sehingga dalam
masa transisi pelaksanaan kegiatan operasionalnya tidak mengalami kendala yang
akan berdampak terhadap kualitas layanan kepada masyarakat
Secara umum realisasi belanja keseluruhan satker BLU sudah berada pada kisaran
50 persen kecuali
Universitas Sam Ratulangi
yang baru mencatatkan
realisasi sebesar 2616
persen dikarenakan
karena adanya proses
penyesuaian nomenklatur
dan aktivitas perkuliahan
yang dilaksanakan secara daring sehingga memangkas biaya operasional Dari sisi
performa hanya Unsrat dan Poltekes Manado yang menunjukkan perbaikan dibanding
tahun 2019 Beralihnya kegiatan belajar mengajar menjadi metode daring berimbas
pada turunnya biaya operasional BLU dimaksud sedangkan pada BLU bidang
kesehatan mengalami kenaikan biaya operasional sehubungan dengan pandemi
Covid-19
4 Manajemen Investasi Pusat
a Permasalahan outstanding pinjaman pemerintah pusat kepada pemerintah daerah
di Sulut telah dilakukan melalui kebijakan debt swap untuk hutang bunga pada Kota
Bitung dan Kota Manado serta pengalihan pinjaman ke Pemda untuk pinjaman
PDAM Sangihe Progres pelaksanaan proyek debt swap Kota Bitung telah selesai
di verifikasi oleh Dit SMI sedangkan debt swap Kota Manado masih akan berjalan
sampai dengan akhir tahun 2020 Selanjutnya untuk penyelesaian hutang PDAM
Kab Kep Sangihe telah dialihkan ke Pemda Kab Kep Sangihe
b Hasil monitoring laporan penyaluran KUR di Sulut pada SIKP menunjukkan bahwa
jumlah realisasi KUR sebesar Rp377 miliar pada 9813 debitur dengan rata-rata
pinjaman sebesar Rp3845 juta
c Penyaluran Kredit Ultra Mikro (UMi) di wilayah Sulawesi Utara mencapai Rp266
miliar pada 490 debitur dengan rata-rata pinjaman Rp542 juta
C Prognosis Realisasi APBN
Proyeksi realisasi APBN Semester II 2020 dilakukan secara empiris menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
Tabel 22 Performa Operasional Satker BLU sd Triwulan II 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Laporan Operasional e-Rekon DJPb
12
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecasting peramalan jangka
pendek Pengolahan data statistik menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 dengan
Variabel yang digunakan adalah realisasi APBN bulanan tahun 2013-2019 yang
bersumber dari Aplikasi Monev PA dan OMSPAN Untuk pendapatan (Perpajakan dan
PNBP) yang digunakan adalah angka realisasi 84 bulan (n= 84 ) sedangkan Belanja
Negara menggunakan data persentase realisasi bulanan (n= 84) kecuali Belanja
Modal yang menggunakan data persentase realisasi bulanan periode April-Desember
(n=63) mengingat pergerakan yang signifikan atas realisasi jenis belanja barang dan
modal terjadi pada periode tersebut (bulan 1-3 bersifat outlier) Proyeksi Transfer
Daerah menggunakan data persentase realisasi bulanan tahun 2015 sd 2019 dari
SIMTRADA (n=60) Hasil ringkas analissi dapat dilihat di bawah sedangkan hasil
pengolahan keseluruhan terdapat pada Lampiran I
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (012)-Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 = Rp 542462
Miliar
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
9329 dari total Pagu Belanja
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
812 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
8418 dari total Pagu Belanja Modal
Prognosis Transfer Daerah (Angka dalam persen)
ARIMA (302) ndash Signifikan
Total Proyeksi Semester II 2020 =
5852 dari total Pagu Transfer
13
Pendapatan Sulut hingga akhir tahun diperkirakan mencapai Rp488216 miliar atau
turun 04 Selain dampak akibat penurunan perekeonomian secara makro kontraksi
pendapatan negara disebabkan adanya berbagai insentif pajak yang diberikan
pemerintah sebagai bagian upaya Pemulihan Ekonomi Nasional Pertumbuhan belanja
modal yang turun hingga 54 lebih disebabkan oleh turunnya pagu akibat realokasi
anggaran KL yang mencapai lebih dari 50 Sedangkan belanja barang diprediksi
menurun cukup tajam sebagai efisiensi akibat pembatasan aktivitas kegiataan
perkantoran akibat Covid-19 Tabel 23 Prognosis Realisasi APBN sampai dengan Semester II TA 2020
UraianPagu
Target
Realisasi
Sem I
2020 (Rp)
Prognosis
TA 2020
(Rp)
Prognosis
TA 2020
()
Prognosis
Semester
II 2020
(Rp)
Realisasi
Tahun 2019
(Rp)
Growth
()Keterangan
Pendapatan 581864 193185 488216 84 295031 489940 -04
Kemenkeu memprediksi
penurunan penerimaan
sebesar 10 akibat covid
Belanja
Bel Pegawai 314428 145698 293346 93 147648 304936 -38
Bel Barang 337651 112078 274174 81 162096 357960 -234
Bel Modal 140593 38782 118358 84 79576 257157 -540
Transfer
Daerah1262687 700576 1220765 97 520189 1401955 -129
Terdapat penyesuaian pagu
transfer daerah akibat covid
Telah dilakukan realokasi
pagu belanja oleh masing-
masing KL
14
BAB III PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN APBD
Perkembangan kinerja APBD seluruh pemda di Sulawesi Utara sd triwulan II 2020
menunjukkan penurunan dibanding periode yang sama tahun 2019 khususnya dari sisi PAD Hal
tersebut tidak terlepas dari imbas pandemi Covid-19 yang menghambat berbagai kegiatan
perekonomian sehingga mempengaruhi pola realisasi pendapatan maupun belanja daerah Secara
rinci perkembangan APBD pemerintah daerah lingkup Provinsi Sulawesi Utara dapat dilihat pada
tabel berikut
Tabel Perkembangan APBD Lingkup Prov Sulut sd Triwulan II TA 2020 (dalam miliar Rupiah)
Sumber LRA Pemda dan Simtrada DJPK data sementara
15
Dampak pandemi Covid-19 terhadap realisasi belanja APBD terlihat dari tingginya
realisasi belanja hibah dan belanja tak terduga di semester I TA 2020 dan rendahnya
belanja barang akibat berkurangnya kegiatan operasional perkantoran yang lebih banyak
dilakukan melalui sistem Work from Home (WFH) Untuk selanjutnya perlu dilakukan
percepatan realisasi belanja di semester II TA 2020 guna membantu mengakselerasi
perekonomian yang terhambat pandemi covid-19
A Pendapatan Daerah
Realisasi pendapatan daerah hingga triwulan II 2020 secara agregat telah mencapai
44 persen dari target Secara proporsional sumber penerimaan terutama yang berasal dari
transfer pemerintah pusat sebesar 84 persen (Rp6771 miliar) dan PAD sebesar 12 persen
(Rp9462 miliar) Hal tersebut menunjukan rendahnya tingkat kemandirian pemda di
Sulawesi Utara
1 Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Sampai dengan triwulan II 2020 realisasi PAD pemda lingkup Sulawesi Utara mencapai
38 persen dari target Dari total realisasi tersebut kontribusi terbesar disumbang oleh
Pemprov Sulut yang
mencapai 599 persen
Sementara pada tingkat
kabupatenkota realisasi
terbesar berturut-turut
disumbang oleh Kota
Manado Kab Minahasa
Utara Kab Minahasa dan
Kota Bitung Dominasi
penerimaan PAD keempat
daerah tersebut tak terlepas
dari faktor geografis yang
strategis sebagai pusat
perekonomian selain
topangan SDA penghasil PAD Hasil Analisa Metode Klassen LQ dan Shift Share
yang disajikan pada KFR Tahunan 2019 Kanwil DJPb Provinsi Sulawesi Utara
menunjukkan sektor unggulan masing-masing daerah yaitu Kota Manado
Penyediaan Akomodasi Makan dan Minum Kota Bitung Transportasi dan
Pergudangan Kabupaten Minahasa Konstruksi dan Sektor Unggulan dan Kab
Minahasa Utara Pertambangan dan Penggalian
Grafik Kontribusi Pemda thd Total Realisasi PAD Sulut sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Prov Sulawesi
Utara 599
Kab Minahasa
29
Kota Bitung
28
Kota Manado
136
Kab Minut 33
Prov Sulawesi Utara
KabBolmong
Kab Minahasa
Kab Sangihe
Kota Bitung
Kota Manado
Kab Talaud
Kab Minsel
Kota Tomohon
Kab Minut
Kota Kotamobagu
Kab Mitra
Kab Bolmut
Kab Sitaro
Kab Boltim
Kab Bolsel
16
a Penerimaan Pajak Daerah
Realisasi Pajak Daerah agregat sampai dengan triwulan II 2020 lingkup Provinsi Sulut
sebesar Rp6441 miliar
atau sebesar 37 persen
dari target
Pada tingkat KabKota
Pemkot Manado tercatat
sebagai daerah
penyumbang pajak daerah
terbesar yaitu sebesar
Rp9105 miliar Namun
angka tersebut jauh
menurun dibanding periode
yang sama tahun sebelumnnya yang mencapai Rp2204 miliar dan juga baru 26 dari
target yang ditetapkan di awal tahun Dampak pandemi sangat mempengaruhi pajak
daerah Kota Manado mengingat penurunan drastis salah satu sumber utamanya yakni
Pajak Hotel dan Pajak Rumah Makan Penurunan jumlah wisatawan yang mencapai
99 akibat ditutupnya penerbangan internasioanal serta insentif pajak yang diberikan
pemerintah daerah menjadi penyebab hilangnya potensi pajak daerah di sektor ini
b Penerimaan Retribusi Daerah
Penerimaan Retribusi Daerah Sulut hingga triwulan II 2020 secara agregat sebesar
Rp1458 miliar atau 42
persen dari target
tumbuh sebesar 23
persen dibanding
capaian kuartal II di
tahun sebelumnya
Kota Kotamobagu
tercatat sebagai
daerah dengan
penerimaan retribusi
terbesar semester pertama pada dua tahun terakhir yang sumber utamanya berasal
dari Retribusi Layanan Kesehatan yang mencapai Rp17 miliar di tahun 2020
Grafik Perbandingan Realisasi Pajak Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Retribusi Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
17
c Penerimaan Hasil Kekayaan yang dipisahkan
Secara agregat realisasi pos Penerimaan Hasil Kekayaan yang Dipisahkan di Sulut
tercatat pada triwulan II
2020 sebesar Rp602
miliar atau 74 persen dari
target yang telah
ditetapkan
Tingginya penerimaan
daerah dari pos
penerimaan ini terutama
ditopang peningkatan
kinerja BUMD (terutama
Bank Sulutgo) yang berdampak pada besarnya pembagian deviden ke semua pemda
d Lain-Lain PAD Yang Sah
Pendapatan bunga
menjadi sumber
utama sektor ini atas
dana simpanan
Pemda dari
pendapatan dan
SILPA TA
sebelumnya yang
cukup besar terutama di Pemerintah Kota Manado
2 Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat
Realisasi pendapatan transfer pemerintah pusat sd triwulan II tahun 2020 ke pemda
lingkup Provinsi Sulut telah mencapai Rp67 triliun atau 48 persen dari target
Dibandingkan periode yang sama tahun lalu capaian realisasi pada periode laporan ini
tidak ada perbedaan yang signifikan Komposisi realisasi pendapatan transfer daerah
sebagian besar berasal dari transfer DAU yang mencapai 85 persen selanjutnya DAK
sebesar 3 persen Dana Penyesuaian sebesar 9 persen dan DBH sebesar 3 persen
Tingginya dana DAU sejalan dengan penguatan desentralisasi pemerintah pusat di
daerah Sementara itu hal yang perlu mendapat perhatian adalah masih rendahnya
realisasi DAK Fisik lingkup Sulawesi Utara yang mencerminkan kinerja pelaksanaan
kegiatan yang belum maksimal Sampai dengan akhir Juni 2020 dana DAK fisik baru
terealisasi sebesar Rp8963 miliar dari pagu Rp14 triliun
Grafik Perbandingan Realisasi Kekayaan Yang Dipisahkan (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Lain-Lain PAD yang Sah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
18
3 Lain-Lain Pendapatan Daerah yang Sah
Capaian realisasi pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah sd triwulan II 2020
sebesar 20 persen dari target yang telah ditetapkan Hanya beberapa pemda yang
memasang target untuk pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah
B Belanja Daerah
1 APBD Berdasarkan Jenis Belanja
Kinerja penyerapan anggaran daerah untuk periode sampai dengan triwulan II 2020 tidak
jauh berbeda dengan periode yang sama tahun 2019 Realisasi belanja daerah secara
keseluruhan (Pemprov dan PemkabPemkot) sebesar Rp59 triliun atau sebesar 31
persen dari pagu
Grafik Perbandingan Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
Grafik Proporsi Pagu Belanja dan Persenatase Realisasi sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
19
Ditinjau dari komposisi realisasi belanja daerah belanja pegawai masih mendominasi
belanja daerah di seluruh pemda lingkup Provinsi Sulawesi Utara ditunjang dengan
adanya pencairan THR bagi PNS pada bulan Mei 2020 Sementara realisasi belanja
modal yang paling berdampak bagi perekonomian baru terealisasi sebesar 8 persen
Pos belanja pembeda di tahun 2020 adalah belanja tak terduga yang telah terealisasi
sebesar Rp103 miliar jauh melebihi pagu awal yang hanya Rp41 miliar serta
dialokasikannya Belanja lainnya sebesar Rp14 triliun sebagai bagian dari penanganan
pandemi Covid-19 Bahkan total realisasi kedua pos tersebut dua kali lipat dari realisasi
belanja modal
2 Rasio Belanja
Salah satu arah kebijakan Pemerintah untuk meningkatkan kualitas belanja dan
akuntabilitas pengelolaan keuangan daerah serta untuk menjamin ketersediaan
kuantitas dan kualitas pelayanan dasar bagi masyarakat adalah dengan meningkatkan
rasio belanja modal dan mengurangi rasio belanja pegawai terhadap total belanja
daerah Untuk itu dalam RPJMN tahun 2020-2024 memiliki sasaran Terwujudnya
Indonesia Maju yang Berdaulat Mandiri dan Berkepribadian Berlandaskan
Gotong-Royong dan diharapkan rata-rata belanja modal seluruh pemda telah
mencapai 30 persen dan rata-rata belanja pegawai mencapai 35 persen untuk
kabkota dan 13 persen untuk provinsi pada tahun 2020
Grafik Rasio Belanja Pegawai dan Rasio Belanja Modal (Pagu) APDB Tahun 2020
Sumber LRA Pemda diolah
30
46 47 5040 36
4751
45 41 41 4133
4133 37 39
25
20 1718
1721
2017
2320 20
31
3124
32 22 22
Belanja Pegawai Belanja Modal
20
Pada APBD TA 2020 terdapat dua Pemda yang menganggarkan belanja pegawai
dibawah target 35 persen RPJMN 2020-2024 yaitu Kab Bolaang Mongondow Timur dan
Kab Bolaang Mongondow Utara Sementara itu Pemda Kab Bolaang Mongondow
Utara dan Pemda Kab Bolaang Mongondow Timur dan Kab Minahasa Tenggara
adalah pemda yang proporsi anggaran belanja modalnya di atas 30 persen Rendahnya
rasio belanja modal di sebagian besar pemda di Sulawesi Utara tahun 2020 disebabkan
rata-rata pemda yang sangat bergantung pada anggaran DAK Fisik untuk kegiatan
belanja modal Selain itu juga terdapat realokasi dan refocusing APBD akibat pandemi
Covid-19 yang wajib dilakukan oleh Pemerintah Daerah
C Prognosis Realisasi APBD sampai dengan Triwulan IV
Proyeksi realisasi APBD Semester II dilakukan secara empiris sama dengan proyeksi
APBN yakni dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) dan menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 Variabel yang digunakan
dalam melakukan proyeksi Pendapatan dan Belanja adalah realisasi triwulanan tahun
2013-2020 yang bersumber LRA Pemda Untuk pendapatan yang digunakan adalah
angka realisasi untuk 28 periode (n=28) sedangkan untuk Belanja (Barang dan Modal)
menggunakan data persentase realisasi triwulan II-IV (n=21) Hasil ringkas dapat dilihat
di bawah sedangkan hasil pengolahan data keseluruhan terdapat pada Lampiran II
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (011)
Total Proyeksi 2020 =
Rp1832209
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (002)
Total Proyeksi 2020 = 9365 dari total
Pagu Belanja Pegawai
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7523 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7903 dari total Pagu Belanja Modal
21
Proyeksi realisasi pendapatan Pemda sebesar Rp1832209 miliar namun nilai yang
digunakan dalam perhitungan adalah realisasi dengan kondisi normal Dengan adanya
pandemi diprediksi terdapat penurunan pendapatan sebesar 20 dengan
pertimbangan asumsi Kementerian Keuangan dan capaian realisasi hingga semester I
sehingga angka proyeksi 2020 adalah sebesar Rp1465767 miliar Belanja barang
akan megalami penurunan terbesar dengan adanya efisiensi kegiatan perkantoran
yang cukup besar dengan adanya WFH hingga rapatsosialisasi yang bersifat daring
serta pembatasan perjalanan dinas
Sedangkan Belanja Modal Pemda diprediksi akan terserap sebesar 79 dengan
mempertimbangkan capaian realisasi Semester I yang cukup rendah namun nilai
kontrak DAK Fisik yang merupakan sumber belanja modal terbesar pemda tercatat
mencapai 97 (data per 21 Juli 2020) Dengan demikian penyerapan belanja modal
berpotensi akan melonjak di dua kuartal akhir TA 2020
Prognosis Realisasi APBD Lingkup Provinsi Sulawesi Utara Tahun 2020 (dalam miliar)
22
BAB IV
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN
ANGGARAN KONSOLIDASIAN (APBN DAN APBD)
A Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian
Dari Laporan
Keuangan Pemerintah
Konsolidasian (LKPK)
Kanwil DJPb Prov Sulut
Semester I 2020 tampak
capaian positif dibandingkan
peiode yang sama di tahun
2019 pada semua pos baik
pendapatan maupun
belanja Penurunan pada
detail pos mampu di cover
oleh pos lainnya
B Pendapatan Konsolidasian
1 Analisis Proporsi dan Perbandingan
Perpajakan masih mendominasi sumber penerimaan baik di Pusat maupun Daerah
Sumber utama penerimaan pajak dari sektor
usaha adalah sektor perdagangan perkebunan
dan industri serta pemerintahan sedangkan
ditinjau dari daerah Kota Manado dan Kota
Bitung sebagai pusat perdagangan dan industri
merupakan sumber utama perpajakan
Sedangkan porsi PNBP sebagian besar
bersumber dari penerimaan BLU sektor
Kesehatan (RS Kandou RS Bhayangkara dan
RS Monginsidi) dan sektor pendidikan
(Universitas Sam Ratulangi dan Poltekkes
Manado)
Perbandingan Penerimaan
Pusat amp Daerah Semester I 2020
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Tabel Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian Sulut Semester I 2020 (miliar Rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
23
Demikian juga dengan porsi penerimaan daerah dimana penerimaan pajak masih
dominan dibanding PNBP Pajak kendaraan bermotor masih menjadi andalan
penerimaan pajak daerah Sedangkan PNBP Daerah disokong dari retribusi daerah
maupun hasil kekayaan daerah yang dipisahkan seperti deviden dan Jasa Giro Kas
Daerah
2 Analisis Perubahan
Pendapatan konsolidasian selain dana transfer mengalami penurunan yang bersumber
baik dari pendapatan pusat maupun daerah
Penurunan pendapatan tersebut disebabkan
terutama oleh pembatasan aktivitas akibat pademi
corona termasuk kegiatan perekonomian yang
akhirnya berimbas pada pendapatan negara
(Pajak dan PNBP)
Pendapatan daerah mengalami penurunan yang
lebih dalam jika dibandingkan dengan pendapatan
pusat Penurunan drastis terutama pada pajak hotel dan restoran yang hanya mencapai
Rp5384 miliar turun 689 dibanding periode semester I tahun 2019 yang mampu
membukukan Rp16874 miliar Ditutupnya penerbangan internasional akibat Covid-19
sangat mempengaruhi sektor pariwisata yang berimbas pada penurunan tingkat hunian
kamar hotel dan ditutupnya beberapa restoran besar yang sering dikunjungi wisatawan
asing Selain itu terdapat inisiatif positif pemerintah daerah yang bersedia memberikan
kebijakan relaksasi pajak terhadap usaha-usaha di sektor pariwisata agar mampu
bertahan di masa sulit ini meski pendapatan daerah akan mengalami penurunan
Sedangkan penurunan dari penerimaan pajak kendaraan bermotor menggambarkan
tendensi penundaan pembayaran pajak oleh sebagian masyarakat akibat penurunan
bahkan hilangnya sumber pendapatan masyarakat dengan adanya pembatasan
kegiatan perekonomian
Perubahan Total Pendapatan
Pusat amp Daerah Selain Dana
Transfer (miliar rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
24
3 Analisis Pertumbuhan Ekonomi terhadap kenaikan realisasi pendapatan
konsolidasian
Melambatnya pertumbuhan ekonomi regional y-to-y menunjukkan korelasi positif
dengan penerimaan perpajakan maupun PNBP Konsolidasian Pendapatan
konsolidasian turut mengalami penurunan dibanding periode sebelumnya PDRB yang
bersumber dari pertumbuhan sektor pertanian sebagai kontributor terbesar PDRB Sulut
mampu meredam penurunan PDRB secara keseluruhan Sektor Perdagangan besar
dan eceran transportasi dan pergudangan dan sektor akomodasirumah makan
menjadi sektor yang
paling merasakan dampak
corona sekaligus
berpengaruh besar
terhadap penurunan
pendapatan negara
konsolidasian Provinsi
Sulawesi Utara
C Belanja Konsolidasian
1 Analisa Proporsi dan Perbandingan
Proporsi realisasi belanja antara pusat dan daerah
untuk Semester I tahun 2020 menunjukkan
perbedaan yang signifikan Belanja barang sangat
dominan di pusat sedangkan belanja daerah
didominasi oleh belanja pegawai Hal yang perlu
menjadi perhatian adalah serapan belanja modal
khususnya daerah yang sangat rendah
Terhambatnya berbagai kegiatan tender hingga
pelaksanaan kegiatan akibat pembatasan
aktivitas akibat pandemi corona menjadi alasan
utama lambatnya realisasi belanja modal Selain
itu rendahnya realisasi DAK Fisik yang sebagian besar merupakan kegiatan berupa
belanja modal turut menyebabkan rendahnya realisasi belanja modal daerah
2 Analisis Perubahan
Realisasi belanja konsolidasian Sulut semester I 2020 tercatat sebesar Rp861153
miliar dengan struktur belanja relatif sama dari periode yang sama tahun sebelumnya
Belanja operasional masih mendominasi komposisi belanja konsolidasian
Tabel Realisasi Pendapatan Konsolidasi PusatDaerah amp
Pertumbuhan Ekonomi Pro Sulut Periode Triwulan II
Tahun 2019 dan 2020 (dalam miliar)
Sumber GFS BPS Sulut diolah
25
Terjadi penurunan porsi belanja barang
konsolidasian yang cukup drastis dari
356 di tahun 2019 menjadi 308 di
tahun 2020 yang disebabkan karena
perkantoran yang melakukan sistem WFH
akibat pandemi corona sehingga biaya
operasional kantor mengalami penurunan
Sedangkan peningkatan belanja pegawai
karena pembayaran gaji ke-14 (THR) di
bulan Juni
3 Analisis dampak kebijakan fiskal kepada indikator ekonomi regional
Kebijakan fiskal pemerintah terutama dari sisi belanja diharapkan mampu berkontribusi
secara optimal tidak hanya pertumbuhan ekonomi regional namun juga terhadap
pemerataan
pendapatan
maupun
peningkatan
daya beli
masyarakat Hal
tersebut dapat
dilihat dari perubahan berbagai indikator ekonomi regional
Data di atas menunjukkan bahwa penurunan realisasi belanja pemerintah di Sulut
sebesar -721 sementara pada periode yang bersamaan terjadi penurunan nilai
inflasi hingga -583 Peningkatan angka pengangguran pada bulan Februari 2020
lebih disebabkan penambahan jumlah usia angkatan kerja yang mencapai 30 ribu jiwa
namun tidak mampu terserap oleh lapangan kerja Meskipun tidak terdapat penjelasan
secara langsung atas dampak belanja pemerintah namun demikian dapat disimpulkan
bahwa perlambatan government spending turut mempengaruhi berbagai indikator
ekonomi regional
Korelasi Antara Belanja Pemerintah Terhadap Beberapa
Indikator Ekonomi Regional
Sumber GFS BPS Sulut diolah
26
Deflasi yang terjadi di Sulawesi Utara sebenarnya lebih dikarenakan sisi demand
masyarakat yang menahan diri untuk tidak belanja dengan adanya pandemi Covid-19
sehingga supply barang cukup melimpah Yang patut diwaspadai adalah pada saat
pembatasan sosial sudah dilonggarkan sehingga masyarakat dapat beraktivitas
kembali secara normal namun persediaan barang kurang tersedia di pasar maka akan
berdampak pada peningkatan potensi inflasi Hal yang harus dilakukan pemerintah
daerah adalah memanfaatkan dana yang ada untuk memastikan ketersediaan supply
barang dan jasa tetap terjamin Selain itu proyek pemerintah perlu dialihkan ke jenis
kontrak padat karya agar mampu menarik lebih banyak pekerja sekaligus menekan
angka pengangguran di tengah banyaknya kasus PHK akibat Covid-19
D Analisis Kontribusi Pemerintah Dalam Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Berdasarkan data BPS
perekonomian Sulawesi Utara pada
Q2 mengalami penurunan
pertumbuhan y-o-y sebesar minus
389 persen lebih tinggi
dibandingkan dengan pertumbuhan
ekonomi nasional sebesar minus
532 persen Ditinjau dari sisi
pengeluaran pemerintah (G) pada
komponen PDRB terjadi peningkatan kontribusi dari tahun ke tahun Kontribusi
Pengeluaran Pemerintah (APBN amp APBD) terhadap PDRB untuk Triwulan II 2020
sebesar 1759 persen turun sebesar 07 persen dibanding periode yang sama tahun
sebelumnya
Data korelasi pertumbuhan realisasi belanja pemerintah per triwulan II 2020 (y-o-y)
dengan laju pertumbuhan berbagai sektor lapangan usaha di Sulut menunjukkan bahwa
realisasi belanja pemerintah yang minus berkorelasi positif terhadap pertumbuhan di
hampir semua sektor lapangan usaha yang juga menunjukkan penurunan Hal tersebut
mengindikasikan keterkaitan dan peran belanja pemerintah terhadap pertumbuhan
berbagai sektor pada PDRB Belanja pemerintah kurang mampu memberikan
dukungan terhadap berbagai sektor lapangan usaha sekaligus meredam pelemahan
perekonomian global akibat pandemi Covid-19
4743 4749 48 46
1706 1768 186 179
3434 3474 34 33
116 009 00 03
2017 2018 2019 2020
Distribusi G pada PDRB Triwulan II
C G I X-M
27
Dua sektor lapangan usaha yang
dipastikan terdampak dan
teridentifikasi di awal pandemi adalah
sektor Akomodasi Makanan dan
Minuman dan Transportasi yang
merupakan imbas melemahnya sektor
pariwisata dengan ditutupnya
penerbangan internasional Bandara
Sam Ratulangi Seharusnya inilah
yang menjadi perhatian khusus
pemerintah bagaimana mengalihkan
sementara perekonomian sektor
tersebut ke sektor lain melalui
penyediaan lapangan usaha alternatif
untuk pengusaha dan tenaga kerja
yang terdampak
Tumbuhnya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan dan sector
Industri Pengolahan terkait dengan
komoditas utama Sulawesi Utara yakni Kopra Pertanian Kelapa dan Pengolahan Kopra
juga menjadi modal utama konsistensi ekspor Sulawesi Utara Kedua sektor tersebut
juga mampu menjaring tenaga kerja informal yang cukup besar Dari ketiga fakta
tersebut dapat dijadikan langkah strategis selanjutnya bagi pemerintah daerah di
Sulawesi Utara untuk memberikan dukungan pada kedua sektor tersebut baik dari sisi
kebijakan maupun permodalan agar mampu bertahan dan bahkan tumbuh Dengan
demikian kedua sektor tersebut mampu menjadi penahan resesi sekaligus dapat
membuka lapangan kerja alternatif di tengah penuruan kinerja sektor lainnya
Korelasi antara Belanja Pemerintah terhadap Pertumbuhan Sektor Lapangan
Usaha
SektorVariabel Growth
Belanja Pemerintah -721 Pertanian Kehutanan dan Perikanan 147 Pertambangan dan Penggalian -347 Industri Pengolahan 524 Pengadaan Listrik dan Gas 560 Pengadaan Air Pengelolaan Sampah Limbah dan Daur Ulang 376 Konstruksi -804 Perdagangan Besar dan Eceran Reparasi Mobil dan Sepeda Motor -090
Transportasi dan Pergudangan -3149 Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum -5028
Informasi dan Komunikasi 1577 Jasa Keuangan dan Asuransi 1250 Real Estate -128
Jasa Perusahaan -974 Adm Pemerintahan Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib -502 Jasa Pendidikan -069 Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 349 Jasa lainnya -1311
Sumber GFS Sulut BPS Sulut diolah
28
BAB V
ISU REGIONAL DAMPAK KORONA TERHADAP
PEREKONOMIAN SULAWESI UTARA
Dampak Covid-19 selama hampir 5 (lima) bulan terakhir di Indonesia
memerlukan penanganan yang komprehensif dan extraordinary oleh pemerintah
melalui berbagai strategi dan kebijakan yang terukur dan bersinergi baik
pemerintah pusat maupun pemerintah daerah Dari sisi ekonomi pandemi Covid-
19 berdampak pada dua sisi baik konsumsi maupun produksi Pembatasan sosial
berujung pada berhentinya aktivitas dan turunnya kinerja perekonomian
Perkembangan kasus pandemi COVID-19 di Sulawesi Utara
Berdasarkan data per tanggal
30 Juni 2020 tercatat sebanyak
1109 kasus positif di Sulawesi
Utara yang sebagian besar
terdapat di Kota Manado
Dengan dibukanya sejumlah
laboratorium pengujian sampel
Covid-19 yakni di Balai Teknik
Kesehatan Lingkungan dan
Pencegahan Penyakit
(BTKLPP) di Mapanget Kota
Manado dan RSUP Prof
Kandou Manado jumlah pasien
yang terkonfirmasi positif
mengalami peningkatan yang
cukup signifikan Selain itu dengan dilonggarkannya pembatasan dan dibukanya
beberapa pusat perbelanjaan (the new normal) menjadi salah satu faktor
meningkatnya jumlah masyarakat yang terkonfirmasi positif Covid-19
Pemerintah Daerah telah melakukan berbagai upaya pencegahan penyebaran virus
COVID-19 di Sulawesi Utara melalui berbagai kebijakan dan aturan diantaranya
dengan meniadakan kegiatan belajar mengajar di sekolah (Study from Home)
mengurangi kegiatan perkantoran (Work From Home) menutup tempat hiburan
29
yang dapat mengundang
kerumumunan orang hingga
penghentian sementara berbagai
kegiatan keagamaan di Rumah
Ibadah
Dampak COVID-19 terhadap
perekonomian Sulawesi Utara
Gambaran perekonomian Sulawesi
Utara selama enam bulan terakhir
tercermin dalam Indeks Harga
Konsumen (IHK) yang dirilis oleh BPS Sulut Dari tabel tersebut terlihat bagaimana
perekonomian Sulawesi Utara menurun drastis mulai bulan Maret 2020 sejak
ditetapkannya wabah Covid-19 di Indonesia serta ditutupnya penerbangan
internasional di Bandara Sam Ratulangi Manado Untuk pertama kalinya Sulawesi
Utara mengalami deflasi tahun kalender selama enam bulan berturut-turut akibat
adanya social distancing dalam rangka pencegahan Covid-19
Dari sisi tenaga kerja berdasarkan data Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi
Provinsi Sulawesi Utara hingga 26 Mei 2020 tercata ada 681 perusahaan yang
terdampak dengan jumlah total pekerja sebanyak 8416 orang dan dari angka
tersebut 6952 pekerja yang dirumahkan Selain itu tercatat pula sebanyak 72
perusahan yang melakukan Pemutusan Hubungan Kerja dengan jumlah tenaga
kerja sebanyak1424 orang
Dari sektor lapangan usaha terbesar sumber pembentuk PDRB Sulut semua
menunjukkan penurunan
dan hanya Industri
Pengolahan yang
menunjukkan kenaikan
Gambaran atas dampak
Covid-19 adalah
penurunan sektor
akomodasi makanan dan
minuman serta transportasi yang sangat drastis sebagai imbas ditutupnya bandara
Sam Ratulangi sehingga sektor pariwisata mengalami penurunan
Indeks Harga Konsumen Sulawesi Utara 2020
30
Peran Fiskal dalam penanganan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara
Sejak diumumkannya pandemi Covid-19 di Indonesia pemerintah melakukan gerak
cepat dengan menerbitkan berbagai aturan dan pedoman di semua bidang baik
pemerintahan kesehatan pendidikan sosial dan tak terkecuali sektor keuangan
Peraturan Pengganti Undang-Undang dikeluarkan untuk memberikan kelonggaran
defisit APBN yang
sebelumnya hanya
maksimal 3 dari
PDB guna
menahan dampak
Covid-19 terhadap
ancaman resesi
melalui program
Pemulihan Ekonomi Nasional Dari sisi demand pemerintah berusaha menjaga
konsumsi melalui sokongan atas daya beli masyarakat khususnya melalui bantuan
sosial Konsumsi rumah tangga merupakan penopang terbesar pertumbuhan di
Indonesia tak terkecuali Sulawesi Utara
Sedangkan dari sisi produksi pemerintah telah mengalokasikan insentif pajak
(Rp123 triliun) subsidi bunga kredit (Rp34 triliun) hingga program Penempatan
Dana Pemerintah (Rp876 triliun) pada perbankan agar dapat dikucurkan pada
sektor bisnis dengan bunga rendah
Selanjutnya postur APBN telah dilakukan perubahan setidaknya sudah dua kali di
tahun 2020 melalui Perpres No 542020 dan terakhir Perpres No 722020 untuk
menjaga kualitas dan kesinambungan APBN Tahun Anggaran 2020 dalam rangka
pemenuhan kebutuhan penanganan pandemi Covid-19 dan atau menghadapi
ancaman yang membahayakan perekonomian nasional dan atau stabilitas sistem
keuangan Konsekuensi atas terbitnya Perpres tersebut adalah Pemerintah Daerah
diharuskan untuk turut melakukan refocusing dan realokasi APBD untuk penangan
Covid-19 di daerah masing-masing Seluruh Pemda di Sulawesi Utara telah
melakukan realokasi anggaran sebagai langkah awal penanggulangan Covid-19 di
daerah masing-masing
31
Sehubungan dengan hal-hal tersebut di atas untuk mengantisipasi dampak
perekonomian kesehatan sosial dan keuangan serta menahan timbulnya resesi
maka diperlukan
peningkatan kuantitas
dan kualitas belanja
pemerintah (government
spending) Menurunnya
pertumbuhan ekonomi di
Sulawesi Utara sampai
dengan Q2 2020
sebesar minus 389
persen diperlukan
adanya intervensi
pemerintah pusat dan
daerah untuk mengelola kebijakan fiskal yang tepat jumlah dan tepat sasaran
sebagai solusi menjaga pertumbuhan ekonomi di Sulawesi Utara Sebagai contoh
telah dilakukan kebijakan penempatan uang negara pada Bank Umum (termasuk
BPD SulutGo) untuk mendorong tingkat konsumsi dan produksi dalam
perekonomian Sulawesi Utara Disamping itu hal yang lebih penting adalah
menjaga alokasi fiskal agar ditujukan untuk menjamin kesinambungan
(sustainability) pembangunan sehingga kebijakan fiskal ditujukan tidak hanya untuk
kepentingan jangka pendek tetapi kepentingan pembangunan yang
berkesinambungan
Alokasi Belanja Daerah Untuk Penanganan COVID-19 (miliar rupiah)
Sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
No Pemda
Bidang kesehatan dan
hal-hal lain terkait
kesehatan dalam rangka
pencegahan danatau
penanganan COVID-19
Penyediaan
jaring
pengaman
sosial
Penanganan
dampak
ekonomi
Total
1 Pemprov Sulut 73128 9022 1500 83651
2 Kab Bolsel 5286 1000 209 6495
3 Kab Kep Sitaro 1697 997 2767 5461
4 KabMinahasa 7922 2854 939 11714
5 Kota Tomohon 1902 1114 1812 4827
6 Kota Manado 5174 6201 720 12095
7 Kab Mitra 2850 985 1206 5040
8 Kab Minsel 2289 547 050 2886
9 Kab Boltim 1693 3842 540 6074
10 Kab Kep Talaud 2391 835 510 3736
11 Kab Kep Sangihe 5478 998 158 6634
12 Kab Bolmut 8859 1212 249 10320
13 Kota Kotamobagu 7084 927 272 8283
14 Kab Bolmong 1058 4104 2971 8133
15 Kab Minut 5307 - 680 5987
16 Kota Bitung 2500 1563 4109 8171
TOTAL 134618 36200 18691 189509
(sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
Alokasi Belanja Daerah untuk penanganan Covid (dalam miliar Rupiah)
Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik Provinsi Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Prov Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Manado
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Tomohon
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Bitung
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Kotamobagu
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Tenggara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Timur
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Talaud
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Sangihe
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab KepSiau Tagulandanga Biaro
Kanwil DJPb Prov Sulut (2020) Government Financial Statistic Sem I Prov Sulawesi Utara TA 2020
Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Sulawesi Utara
Dit Pelaksanaan Anggaran Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi MEBE
Dit Sistem Manajemen Investasi Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi SIKP
Dit Akuntansi dan Pelaporan Keuangan Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi E-Rekon
Ditjen Perimbangan Keuangan Daerah Kemenkeu Aplikasi SIMTRADA Aplikasi SIKD
Dit Sistem Informasi dan Teknologi Perbendaharaan Aplikasi OMSPAN Dashboard MPN
Kanwil Ditjen Pajak Suluttenggomalut
Kanwil Ditjen Bea dan Cukai Sulawesi Bagian Utara
1
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBN
A Prognosis APBN-Pendapatan
Proyeksi Pendapatan dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data realisasi
Pendapatan (4xxxxx) bulanan periode 2013-2019
Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84 bulan
(n=84) untuk memprediksi penerimaan perpajakan 12
bulan ke depan (Jan-Desember) yang bersumber dari
monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata
2
Dari hasil pengujian terdapat lag pertama yang keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 tidak stasioner terhadap rata-rata sehingga perlu dilakukan differencing (d=1) Dari hasil
differencing dihasilkan jumlah lag pada ACF sebanyak tiga (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak empat (q = 5)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 1 dan q 5 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (215) ARIMA (214) ARIMA (213) ARIMA (212) ARIMA (211) ARIMA
(210) ARIMA (115) ARIMA (114) ARIMA (113) ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110)
ARIMA (015) ARIMA (014) ARIMA (013) ARIMA (012) ARIMA (011)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (215) AR 1 0927 tidak ARIMA (211) AR 1 0000 ya
AR 2 0995 tidak AR 2 0012 tidak
MA 1 0979 tidak MA 1 0000 ya
MA 2 0258 tidak Constant 0571 tidak
MA 3 0942 tidak ARIMA (210) AR 1 0000 ya
MA 4 0972 tidak AR 2 0000 ya
MA 5 0980 tidak Constant 0412 tidak
Constant 0000 ya ARIMA (115) AR 1 0880 tidak
ARIMA (214) AR 1 0056 tidak MA 1 0816 tidak
AR 2 0000 ya MA 2 0722 tidak
MA 1 0184 tidak MA 3 0847 tidak
MA 2 0040 ya MA 4 0971 tidak
MA 3 0000 ya MA 5 0707 tidak
MA 4 0068 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (114) AR 1 0913 tidak
ARIMA (213) AR 1 0615 tidak MA 1 0723 tidak
AR 2 0503 tidak MA 2 0709 tidak
MA 1 0738 tidak MA 3 0887 tidak
MA 2 0363 tidak MA 4 0934 tidak
MA 3 0729 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (113) AR 1 0748 tidak
ARIMA (212) AR 1 0521 tidak MA 1 0361 tidak
AR 2 0675 tidak MA 2 0294 tidak
MA 1 0314 tidak MA 3 0638 tidak
MA 2 0276 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
3
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (012) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (012)
7 Hasil forecasting Perpajakan 12 bulan ke depannya adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (012) dihasilkan proyeksi Pendapatan periode Jan ndash
Desember sebesar Rp542462 miliar Namun proyeksi tersebut menggunakan dasar realisasi
pendapatan dengan kondisi normal sedangkan Kmeneterian Keuangan memprediksi penerimaan
akan turun sebesar 10 Dengan demikian proyeksi pendapatan dengan ditambah asumsi Kemenkeu
menjadi Rp488216 miliar
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (112) AR 1 0440 tidak ARIMA (014) MA 1 0000 ya
MA 1 0057 tidak MA 2 0003 ya
MA 2 0071 tidak MA 3 0379 tidak
Constant 0001 ya MA 4 0838 tidak
ARIMA (111) AR 1 0115 tidak Constant 0002 ya
MA 1 0000 ya ARIMA (013) MA 1 0000 ya
Constant 0000 ya MA 2 0002 ya
ARIMA (110) AR 1 0004 ya MA 3 0247 tidak
Constant 0565 tidak Constant 0000 ya
ARIMA (015) MA 1 0000 ya ARIMA (012) MA 1 0000 ya
MA 2 0008 ya MS 10687 MA 2 0000 ya
MA 3 0197 tidak Constant 0000 ya
MA 4 0970 tidak ARIMA (011) MA 1 0000 ya
MA 5 0700 tidak MS 11287 Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
4
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai
Proyeksi Belanja Pegawai dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal (51xxxx) bulanan periode 2013-
2019 Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84
bulan (n=84) untuk memprediksi belanja 12 bulan ke
depan (2020) yang bersumber dari monevPA Software
pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -2 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
5
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Pegawai 12 bulan ke depannya
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Pegawai periode Januari ndashDesember
sebesar 9329 dari pagu
6
C Prognosis APBN-Belanja Barang
Proyeksi Belanja Barang dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka
pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Barang (52xxxx) bulanan periode
2013-2019 (n=84 bulan) untuk memprediksi
belanja Barang 12 bulan ke depan (2020)
bersumber dari monevPA Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = -2 sehingga
perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=1)
7
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 1)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Barang 12 bulan ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi
Belanja Barang 2020 sebesar 812 dari pagu
8
D Prognosis APBN-Belanja Modal
Proyeksi Belanja Modal dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data persentase realisasi
Belanja Modal (53xxxx) bulanan periode 2013-2019
mulai bulan april karena periode triwulan pertama
realisasi belanja modal relatif kecil Sehingga periode
(n) yand dipakai berjumlah 63 bulan (n=63) untuk
memprediksi belanja Modal 9 bulan ke depan (April-
Desember) yang bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans-Modal
telah stasioner terhadap rata-rata digunakan
menu Autocorrelation (ACF) Jika tidak
terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama
yang keluar dari confident interval lebih dari
tiga Artinya data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada
ACF sebanyak dua (p=2)
9
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
10
7 Hasil forecasting Belanja Modal 9 bulan ke depannya (periode
April-Desember) adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Modal enam bulan ke depan (64-72) sebesar
8419 dari pagu
E Prognosis APBN-Transfer Ke Daerah dan Dana Desa
Proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana Desa dilakukan
dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang
dipakai adalah data persentase realisasi Transfer Ke
Daerah dan Dana Desa (6xxxxx) bulanan periode 2015-
2019 (60 bulan) untuk memprediksi Transfer Ke Daerah
dan Dana Desa 12 bulan ke depan dan untuk selanjutnya
diambil total realisasi 9 periode akhir yang
mencerminkan periode April-Desember yang
bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data telah menunjukkan
stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = 1 sehingga
tidak perlu dilakukan transformasi
2 Untuk memastikan bahwa data telah stasioner terhadap
rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF) Jika
tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
TKDD telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data TKDD telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=3)
11
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 4)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 3 d 0 dan q 4 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (304) ARIMA (303) ARIMA (302) ARIMA (301) ARIMA (300) ARIMA
(204) ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (104) ARIMA (103)
ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (004) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA
(001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (304) ndash Tidak Sig
ARIMA (303) ndashTidak Sig
ARIMA (302) ndashSig
ARIMA (301) ndashTidak Sig
ARIMA (300) ndashTidak Sig
ARIMA (204) ndashSig
12
ARIMA (203) ndashTidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashSig
ARIMA (200) ndash Tidak Sig
ARIMA (104) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashSig
ARIMA (101) ndashTidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (004) ndashTidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
13
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (302) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (302)
7 Hasil forecasting Transfer Ke Daerah dan Dana Desa 12 bulan ke depan adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana
Desa 2020 sebesar 9668 dari pagu
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBD
A Prognosis APBN-Pendapatan APBD
Proyeksi Pendapatan APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data realisasi Pendapatan
Daerah Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan (2020)
Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (05) sehingga perlu dilakukan transformasi data hingga 3 kali sampai menunjukkan λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans3 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak
0 (p=0)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 0 (q = 0) Karena p=0 d = 0
dan q=0 maka model yang dihasilkan adalah ARIMA
(000) Namun model tersebut tidak dapat dilakukan
pengujian sehingga perlu dilakukan differencing
4 Untuk memastikan bahwa data Diff1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Diff1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing lagi (d=1) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu
(p=1)
5 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
terdapat lag sebanyak dua (q=2)
6 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 1 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110) ARIMA (012) dan ARIMA (011)
7 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (112) ndash Tidak Sig
ARIMA (111) ndash Tidak Sig
ARIMA (110) ndashTidak Sig
ARIMA (012) ndashTidak Sig
ARIMA (011) ndashSig
8 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (011) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (011)
9 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Pendapatan APBD TA 2020 sebesar
Rp1832209 miliar Namun dengan adanya pandemi corona
yang akan mempengaruhi PAD serta penyesuaian TKDD 2020 yang menyebabkan penurunan pagu
hingga Rp2 triliun dibanding 2019 maka proyeksi pendapatan APBD 2020 akan berkurang 20 dari
forecast ARIMA menjadi Rp1465767 miliar
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai APBD
Proyeksi Belanja Pegawai APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Pegawai Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk memprediksi
PAD 4 periode ke depan (2020) Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan
λ gt 1 (20) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih dari tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
sehingga tidak perlu dilakukan differencing (d=0)
Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 2 (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (102) ndash Tidak Sig
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (011) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan MS terkecil adalah Model ARIMA (002) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan
adalah dengan menggunakan Model ARIMA (002)
7 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Realisasi Belanja Pegawai APBD TA 2020 sebesar 9365
C Prognosis APBN-Belanja Barang APBD
Proyeksi Belanja Barang APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis
runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Barang Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan Software pengolah
data yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak
perlu dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak tiga (q = 3)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 3 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (103) ARIMA
(102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (203) ndash Tidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashtidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashtidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Barang APBD 4 periode ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Barang APBD sebesar
7523
D Prognosis APBN-Belanja Modal APBD
Proyeksi Belanja Modal APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal Daerah Triwulan II-IV periode 2013-
2019 (n=21) untuk memprediksi Belanja Modal 3 periode ke
depan Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai MS terkecil adalah Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan
dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Modal APBD 3 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Modal APBD sebesar
7903
WPEMERINTAH KABUPATEN MINAHASA
SEKRETARIAT DAERAH
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN 2O2O
KABUPATEN MINAHASA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti bukti realokasi yang
tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasidan keperluanpemeriksaan apabila pengawas fungsional
un uaian APBD dilakukan iberikut
No UraianAnggaran sebelum
DenvesuaianAnggaran setelah
penyesuaianvo
Penvesuaian(a) (b) (c) (d) (e)
Tahap I Penyesuaian Pendapatan Daerah
1
2
3
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Total Pendapatan Daerah
1 16801375000
136837743000
91436654206
98691022500
1008131756998
69703097945
(16)
(1 1)
(24
1U5O75772206 1 17 6525877 443 (13)
Tahap ll Penyesuaian Belania Daerah
1
2
J
4
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Eantuan Sosial
Belanja lainnya
Total Belania Daerah
553153915596
376690476314
194014758013
12200000000
290576963500
518620216746
287126O94825
130797822239
11200000000
323130122850
(6)
(24)
(33)
(8)
11
1426636113423 1270874256660 (11)
Tahap lll Perhitungan Selisih lebih Kurang
(8156034r217) (943483792171 16Selisih LebihKurangPenyesuaian Pendapatan Daerah
No Uraian Belanja PegawaiBelania Barang dan
JasaBelania modal
Belanra BantuanSosial
Belania Lainnya Total
Belanja Bidang Kesehatandan Hal hal lainterkaitkesehatan dalamrangka pencegahandonatau PenangananCovid 19
40105 621 486 2 180 557000 36 931 098000 79217 276486
Penyediaan iaringPengaman Sosial
4718907 200 10200000000 13 619 797 200 28 538 704 400
Penanganan DampakEkonomi
I280591500 108000000 9 388 5S1 500
Total 54105 120 186 2288 557000 10200000000 50 550 895200 117 144 572 386
Tahap lV Relokasi selisih lebih
Tahap V Postur Belanja APBD setelah Relokasi
No uraianAnggaran setelah Realokasi
1 Pendapatan Asli Daerah 98691 022500
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 1008131 756998
3 Lainnya 69 703 097 945
1 Belanja Pegawai 518620216746
2 Belanja Barang dan Jasa 287 126094825
3 BelanJa [Iodal 130797822239
4 Belanja Bantuan Sosial 11 200000000
5 Belanja lainnya 323130122850
Surplus Oevisit 9434837I217
Pembiayaan 9434837 9 217
Tondano 27 Mei 2020AN BUPATI M AHASASEKR RAH
FRITS R MUNTU SSosPEMBINA UTAMA MUDA
NtP 19530220 198601 I 003
BUPATI MINAHASA TENGGARA
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN MINAHASA TENGGARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggungjawab penuh atas kebenaran laporan
ini dan bukti-bukti Realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan
ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan Aparat
Pengawas Fungsional
No Uraian Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2) Anggaran Setelah
Penyesuaian (3) Penyesuaian
(4)
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-
((d)(c)))
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 1819189201100 1438584429100 2092
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
56814701700000 50078936200000 1186
3 Lainnya 23119463568002 22716134568002 174
Total Pendapatan Daerah 81753354469102 74233655197102 920
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
1 Belanja Pegawai 26732727677170 26472729296657 097
2 Belanja Barang dan Jasa 15671452469200 6995649446509 5536
3 Belanja Modal 19904298947532 15229943944332 2348
4 Belanja Bantuan Sosial 665000000000 843144700000 -2679
5 Belanja Lainnya 18779875375200 19651755575200 -464
Total Belanja Daerah 81753354469102 69193222962698 1536
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian 5040432234404
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
Uraian Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)
+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-hal lain terkait kesehatan dalam rangka pencegahan danatau penanganan
1734300000 11752875844 9861047
000 0
5150000000
28498222844
COVID-19
Penyediaan jaring pengaman sosial
0 0 0 23500000
00 750000000
0 9850000000
Penanganan dampak ekonomi
0 7056099500 0 0 500000000
0 12056099500
Total 1734300000 18808975344 9861047
000 23500000
00 176500000
00 50404322344
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
Pendapatan Daerah 66995615445400
Pendapatan Asli Daerah 1438584429100
Transfer ke Daerah dan Dana Desa 50078936200000
Lainnya 15478094816300
Belanja Daerah 74033655197102
Belanja Pegawai 26646159296657
Belanja Barang dan Jasa 8876546980913
Belanja Modal 16216048644332
Belanja Bantuan Sosial 1078144700000
Belanja Lainnya 21216755575200
SurplusDefisit (7038039751702)
Pembiayaan 7038039751702
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Ratahan 6 Mei 2020 BUPATI MINAHASA TENGGARA
JAMES SUMENDAP SH
HfH3fQ l flHV 13H)t3S lOWIJ MOON0$NOW $N11V108 N3Lfdn81gt1 HflNUl31ri13d
lJOWll MOON09NOW 9Nlfo10B N3JJfdOBIOI
OZ-OZ N~EgtEgtNV NOHVJ
OSdV NlmfOS3AN3d NcnOdV1
1n)microaq 1e6eqas u~n~e11P 08dV Uellnsa~uad undepv
middot1euos6un1se-1e6ued1ated0 uea~microawad uen1Jadalj uep 1sellSIUJlllpe uede)f6ua1a)f JfOJUO rllfllJlampq llue~ uen1ua1a~ ue6uap llnsas IIelfedwesP IUI uruode1 UJe1ep wn1u=a1 Buebull
1se~OjlaJ llthQ1llnq uep UI u1Jode1 uaievaqalj seie qnusd qeMef 6unfi6uemicroaq eites eMJJeq ua)e1eWaw 1u1 ue6uaa
ltooswmmiddot L9t9Zl USGnsallSOd ~lbullloS illtJ1)1141~1 4SfgtS
lllj8J11)1llqltj1AbullS ueamplfllQfiid -111 d011f
(comiddotszgt 09tte-tt61CZI L9 DlL9ampZS9lLI pound99 qruaea bullfbullbullIOll lIOJ
11t 9Ltl560S-9pound1gtZW oomiddots99middots99middotezsmiddot6c 1 oAw1bull1 bullfulgt(bulla s
000 00000middot004roormiddots oomiddotooomiddotooomiddotaasmiddots 1bull1sos UlJ11ull 2Ju111oa t
(091t) OOSOlSiS1t$LU 001gt1L9L1gtSZI si lepovi ~iubullIOa c
(tsmiddotacgt oosnmiddotsW960L6 009t699669J891 eat uep ampaiea eJue~g z (OSO) 1gtQ06tSLttZCtQI OlZt091gtHSZSQI 1ewietlbulld s1le1aa I
r 4BJaea Bubullioe ueiens~bulld - 11 aNi L
(il6) 096ll9lS~tllS OlLS8tCrirtLlt9 qeRltJ led middot-d J
lt1ozJ OOLSSZltOlsmiddotss OOlSS9Q6910ZO L e(uu1e1 e
ltzn1gt oomiddotooamiddotszswgmiddot pound9 oososmiddotczcmiddotoozmiddotszs 0$0(] auoa uop 4bullbullbullbullP middot~ ll z
ttsH) oszzzmiddotspoundtpound61H OlS6pound~6middotsz9middote1 lfUa~O ILJlqtJtqedepUad I
q~a uoiedepuod ue1bullQSQllbulld- L d04bull1
((o)J(p)J-00 L)s (o) (p) (o) (q) ltbull)
1Jll9~d Ultlnsaltuad ~bulllosalubulld UCeJn ON 4810loS UOJrd6Uf wn1aqas UGJe6ampiv
lfl1 4i I s ~at Cl Ill lL
oos11Smiddot9timiddot~4middotbs SSS9tLtlmiddotL09 JmJ
00699 L9596pound5 UJOUO)t~
6jlLS596t5 ~wlWf UttJ2litnuOd
0091Z6W5W9t 91lBWSl-Spound IQSOS
uewo6ltJad 6umicroef ueljpelllbulld
6~ middotQl100 UOl(06UOIOd ne~eJE~P ue4e611iued
oomiddotooomiddotosntemiddots 1 ooomiddotosnpound6middotst e~6oOJ we1ep lIBlB~~
1111 u1bull11bull1ft14 ubullp llllbullsa~ Buelq efbullBJbulla
M+(D)lt(4)+(6)bull(1) (~) m (l M (Bl (1)
1e1sos 1bullPbullri f ltP6~d lllOJ eAUlJl lt[lllliog lllllllUOS bullfuOJbullS uep GUltu~ 1[UlllS bullueibulla UaJeJn
ouopg
1$1~ ee bullbull - d
0090111tt Lllt~ - 118(lqltI
(Ms01119CLlltdeg9ZI
1111180Sntdlns
~l ti96()S9LHOZ 9(uu~ai e~Ull98 eoeooeeooos-s rctsos uerquee erueiae oomiddotsoimiddotesnpoundsmiddot tt~ 1bullpor1 bull1bullbull18 00911 Wt-960 ze eser usp 6urues efveias tlf06tSlttipound11 I eMe8ad efue1~a ~t8tZt611~~9
ijltloaabull~ bull
00 LS5Upound0L666 ~ 000006ZS969L9Y n~ eueo uep ~eu_ep eI JampisiVJl 09ZZZ-5LpoundLSlH 41lbullbullao ~ Illdeg 096HWt98t1lt ~-ouciffbull-d
tSugt101ea~ 4lfa~s urue66uv u~eJ(l
-e~weuaqes uefluap 1enq1p 1u1 uwod91 Ull~Waa
-s~~~
1 Hlnf3IO ~v~~~~
~nWllMOONOElNOW E)1Nil~~~~
ozoz 13W ~I U8Aflll1 l
PEMERINTAH DAERAH KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
SEI(RETARIAT DAERAH
Jalan Bui Batu Kompleks Perkantoran Pemda
TAPORAN PENYESUAIA]II APBD
TAHUN ANGGARAN 2O2O
KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini
dan buki-bukti realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang
berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan apparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UraianAnggaran Setelah
Penyesuaian Penyesuaian
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 297348989200 2676L409O24O 1000
L26a2Transfer ke Daerah dan DanaDesa
7265981700000
3 Lainnya 2A327a3a962O 265m1550670 645
Total Peurondapatan Daerah 8902019808820 7798597340950 LZN
Tahap ll - Penyesuaian Beurolania Daerah
Belanja Pegawai 3376514741950 3340363661950 t07
2 Belanja Barang dan Jasa 246L95524732O 182495402427O 25A7
3 Belanja Modal 7453474604t2O 75562748706O 48O7
4 10000Belanja Bantuan Sosial 5000000000
Belanja Lainnya t745075775430 164404946204O 579
Total Beurolanla Daerah 9042019808820 7564998639320 t6t4
Tahap lll - Pen8hitungan Selislh Lebih(urang
SurplusDefisit - 140000000000 233598701630
Selisih Lebihl(urang Setelah Penyesuaian 373598701630
euro
Anggaran SebelumPenyesuaian
(a) (b) ( c ) (d)( e)=( 10u64(
)
8321392430m0
t
Tahap lV - Realokasl SeurollCh teblh
UralanBelanJa
Pegawal
BelanJa
Barang danJasa
gelania
Modal
BelaniaBantuan
Soslal
BelanJa
LalnnyaTotal
(J) ls) (h) (i) a) (k) tt)4 4h)4t)4)4kt
Belanja bidangkesehatan danhal-hal lain terkaitkesehatan dalamrangkapencegahan
danataupenanSanan
covtD-19
87140321634195838000 11000000000 23909870163
Penyediaan jaringpengaman soslal 350000000 2000000000
6000000000
Penanganan
Dampak Ekonomi 100000000 10000000004000000000
5100000000
Total 91540321634195838000 3000000000 21000000000 37359870163
Tahap V - Postur Belanja APBD Setelah Realokasl
Uralan Anggaran Setelah Realokasl
Pendapatan Daerah 779859734O95
Pendapatan Asli Daerah 267 6t409028Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya 26500155067
Belanja Daerah 793859734095Eelanja PeSawai 334036356195Belania Barang dan Jasa 191559834990
Belanja Modal 79758585706
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya 185404945204SurplusDefisit -14000000000
Pembiayaan Netto 14000000000
Melonguane2) April 2020
PUTAUAN TALAUD
SE IS DAERAH
lr ADOtf S BlNll-ANG MENrP 19601027 198903 1 005
8350000000
726598170000
3000000000
An
RASIO ALOKAS ANGGARAN PENANGANAN COVID19KABUPATEN KEPUTAUAN TALAUD
DATA SESUAI REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVIDlg DI KAB KEPITAIAUD
E Alokasi Anggaran Penanganan COVID-19sebesar Rp 37359870163 (3735 M)
E Alokasitersebut terdiri dari 3 Pos Alokasisebagai berikut
1 Penanganan Kesehatan berjumlahRp23909870163 (2390 M) atau64Yo dari total alokasi anggaranpenanganan COVID-19
2 Penanganan Dampak EkonomiBerjumlah Rp 5100000000(510 M) atau 14 Yo dari total alokasipenanganan COVID-19
3 Penanganan Jaring Pengaman Sosialberjumlah Rp 8350000000 (83SM) atau 22dari total alokasianggara n penanganan COVI D-19
PAK EKON
t4
PENANGANANKESEHATAN
64
I
ENAN
JPS
22
RASIO ATOKASIANGGARANPENANGANAN BIDANG KESEHATAN
DATA SESUAI REALOKASI DAN REFOCUSING APBDUNTUK PENANGANAN COVIDl9 DI KAB KEPL TALAUDBIDANG KESEHATAN DAN HAt-HAt IAIN TERKAITKESEHATAN DLM RANGKA PENCEGAHAN DAN ATAUPENANGANAN COVDl9
E Alokasi Anggaran Penanganan Bidang Kesehatansebesar Rp 239098701G3 (239 M)
fl Alokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp 11000OOOOOO (11Matau 46Yo dari total anggaran penangananBidang Kesehatan
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 0 (O M) atau O daritotal anggaran penanganan Bidang Kesehatan
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp 129098701G3 (129 M) atau54 dari total alokasi anggaran penangananBidang Kesehatan
6
KTILANJE
TE (I
U
4
l
I
I7L
BELANJA DALAMBENTUK
KEGIATAN
54
BE
BE
RASIO ATOKASANGGARANPENANGANAN DAMPAK EKONOMI DATASESUAI REATOKASI DAN REFOCUSING APBD
UNTUK PEIANGANAN COVID-lg Dt KAB KEPL XATAUDBIDANG PENANGANAN DAMPAK EI(ONOMI
fl llokasiAnggaran Penanganan Dampak Ekonomisebesar Rp5100000000 (51 Ml
fl Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp400O0q)OOo (4 Mlatau 78 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 1000000000 (1Matau 20 96 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi anggaran penangananDampak Ekonomi
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp1000000 (01 M) atau2 dari total alokasi anggaran penangananDampak Ekonomi
BANSOS
20
2
BETANJA TIDAKTERDUGA (BTT)
78
RASIO ALOKASIANGGARANPENANGANAN JARING PENGAMAN SOSIAT
BE
BENT
DATA SESUAT REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVTD-lg DI KAB KEPL TATAUDBIDANG JARING PENGAMAN SOSIAL
fl Alokasi Anggaran Penanganan Jaring pengaman
Sosial sebesar Rp 8350000000 (935 M)E Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Atokasi
sebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp50$000000 (6 M)atau 72Yo dari total anggaran pena ngananJaring Penga man Sosial
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp20fi)000000 (2 Mlatau 24 Yo dari total anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp350000000 (035 M) atau4Yo dari total alokasi anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
LL-
BANSOS
24
II
KEGIATAN KTI
ITERDUGA (BTT
72
r-
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-((d)(c)))
1 Pendapatan Asli Daerah 2179766235200 20100412352 779
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 67815037700000 583182844000 1400
3 Lainnya 4140687060570 47237070606 -1408
Total Pendapatan Daerah 74135490995770 65052032695770 1225
1 Belanja Pegawai 20225216272100 19620370306700 299
2 Belanja Barang dan Jasa 20685621435403 13660841927195 3396
3 Belanja Modal 19152251699667 8231402768900 5702
4 Belanja Bantuan Sosial 68950000000 33950000000 5076
5 Belanja Lainnya 14003451588600 13185777408600 584
Total Belanja Daerah 74135490995770 54732342411395 2617
10319690284375
N
oUraian
Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2)
Anggaran Setelah
Penyesuaian (3)
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian
Penyesuaian (4)
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
LAPORAN PENYESUAIAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti-bukti
realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan
administrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Uraian Belanja Pegawai Belanja Barang dan Jasa Belanja Modal Belanja Bantuan Sosial Belanja Lainnya Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-
hal lain terkait kesehatan dalam
rangka pencegahan danatau
penanganan COVID-19
000 2741492735500 6117425200000 000 000 8858917935500
Penyediaan jaring pengaman sosial 000 000 000 000 1212132348875 1212132348875
Penanganan dampak ekonomi 000 000 000 248640000000 000 248640000000
Total 000 2741492735500 6117425200000 248640000000 1212132348875 10319690284375
Pendapatan Daerah
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Belanja Daerah
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
SurplusDefisit
Pembiayaan
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Boroko 12 Mei 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW UTARA
DEPRI PONTOH
(1670015655270)
3136176357891
14397909757475
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
633820170405
20100412352
583182844000
30536914053
65052032695770
19620370306700
16402334662695
14348827968900
282590000000
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
BUPATI KEPul[AUAN SANCIHELAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABupATHN KHpuLAUAN sANGmn
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh ataskebenaran Iraporan ini dan bukti-bukti realokasi yang tercantum dalam laporanini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapanadministrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UralanAnggaran chggaran Oa
Sebelum SesudahPenyesuaian
Penyesuaian Penyesuainn
(a) (b) (c) (d)(e) = (100-((d))(c))
Tifeaa I - Penyesualan plusmneurondapaan Dacralh +
1 Pendapatan Asli Daerah 6615871963300 5824016087300 1197
2 Transfer ke Daerah danDanDesa 98401656441000 84805897476000 1382
3 Lainnya 4844406397600 4292989314659 1 138
Total Pendapatan 109861934801900 94922902877959 1360
TahaP 11` - Penys5uatan Belanja Daerall1 Belanja Pegawai 46389719208700
42839564329262765
2 Belanja Barang dan Jasa 268735161152 0019483320156200
2750
3 Belanja Modal 168329248368007783837945400
5376
4 Belanja Bantuan Sosial 329250000000329250000000
000
5 Belanja Lainnya 1943652464120017852827591200
815
Total Belanja 10986193480190088288800022062
1964
Selisih Lchih Kurang Setelah Penyesualan66341028 55897
iEeurobull-i
Jcentt`a-00|r)ahCeCreg10hr`+Le
aa
t`a
aa
+a
0cO
+LJ
aLO
-a
|r)cO
+t+00
t+C
V
J=O
C)
apound
+CVcO00
CV00-J
+1-te
Ce
-aa
iiifn_tplusmn
P`aJ0CnOC)tra0aCqaCV8^aaauaCreg1regtrt`Ch
8-aaaaCOD`1regtJa8-ttChCnCreg0P`aaaaC1
E5
II
i3Iag-aJin
I
C)ataaCOaCregCqCOcOC1CVI
ICgtataaCeaCeCu0000Cr)CV
ffibullgeuro-ampJ=
aa0aa1reg00Cr)CeCataaa01reg-00tP`ceCV
aaaaaLeaaP`CeaaaC)a|eI8r`at`Ln
fi
I
a
i3iiiiIbullgE
i5a
Ea
fyenIplusmnED
a5ai
frE
9
8i
C]C0aJ5
poundE-
01
0
aaa
Lampiran I Penjabaran Pergeseran APBD
23 April 2020Tanggal
17 Tahun 2020Nomor
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
PEMERINTAH KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
1 PENDAPATAN 107196464869200 94346162396500 (12850302472700) (1199)
1 1 PENDAPATAN ASLI DAERAH 5630458459700 5212581087000 (417877372700) (742)
1 1 1 3029064464500 Pendapatan Pajak Daerah 2698537091800 (330527372700) (1091)
1 1 2 1154028000000 Hasil Retribusi Daerah 1066678000000 (87350000000) (757)
1 1 3 336499591200 Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan 336499591200 000 000
1 1 4 1110866404000 Lain-lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah 1110866404000 000 000
1 2 DANA PERIMBANGAN 77398633600000 65182348500000 (12216285100000) (1578)
1 2 1 1666530400000 Bagi Hasil PajakBagi Hasil Bukan Pajak 1525028900000 (141501500000) (849)
1 2 2 58436228200000 Dana Alokasi Umum 52086330700000 (6349897500000) (1087)
1 2 3 17295875000000 Dana Alokasi Khusus 11570988900000 (5724886100000) (3310)
1 3 LAIN-LAIN PENDAPATAN DAERAH YANG SAH 24167372809500 23951232809500 (216140000000) (089)
1 3 1 4141276158600 Pendapatan Hibah 4141276158600 000 000
1 3 3 3653707250900 Dana Bagi Hasil Pajak dari Provinsi dan Pemerintah Daerah Lainnya 3653707250900 000 000
1 3 4 16372389400000 Dana Penyesuaian dan Otonomi Khusus 16156249400000 (216140000000) (132)
2 BELANJA 109568697093491 97482338754391 (12086358339100) (1103)
2 1 BELANJA TIDAK LANGSUNG 63581006143175 63392596831572 (188409311603) (030)
2 1 1 39909549810725 Belanja Pegawai 38834946445308 (1074603365417) (269)
2 1 4 738911826000 Belanja Hibah 545380000000 (193531826000) (2619)
2 1 5 31570000000 Belanja Bantuan Sosial 10010000000 (21560000000) (6829)
2 1 6 418309246450 Belanja Bagi Hasil kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintah Desa 376521509200 (41787737250) (999)
2 1 7 22382665260000 Belanja Bantuan Keuangan kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintahan Desa 21527875160000 (854790100000) (382)
2 1 8 100000000000 Belanja Tidak Terduga 2097863717064 1997863717064 199786
2 2 BELANJA LANGSUNG 45987690950316 34089741922819 (11897949027497) (2587)
2 2 1 1896453933200 Belanja Pegawai 1810317933200 (86136000000) (454)
2 2 2 26316296353597 Belanja Barang dan Jasa 23895026121100 (2421270232497) (920)
2 2 3 17774940663519 Belanja Modal 8384397868519 (9390542795000) (5283)
SURPLUS (DEFISIT) (2372232224291) (3136176357891) (763944133600) 3220
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 1
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
3 PEMBIAYAAN DAERAH
3 1 PENERIMAAN PEMBIAYAAN DAERAH 2672232224291 3136176357891 463944133600 1736
3 1 1 2672232224291 Sisa Lebih Perhitungan Anggaran Tahun Anggaran Sebelumnya 3136176357891 463944133600 1736
3 2 PENGELUARAN PEMBIAYAAN DAERAH 300000000000 000 (300000000000) (10000)
3 2 2 300000000000 Penyertaan Modal (Investasi) Pemerintah Daerah 000 (300000000000) (10000)
PEMBIAYAAN NETTO 2372232224291 3136176357891 763944133600 3220
SISA LEBIH PEMBIAYAAN ANGGARAN TAHUN BERKENAAN 000 000 000 000
Lolak 23 April 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW
YASTI SOEPREDJO MOKOAGOW
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 2
No Uraian
AnggaranSetelah
Realohasi
(a) (b) (c)
kendapaitan Daerah 917879535633001 Pendapatan Asli Daerah 5824016087300
2 Transfer ke Daerah dan Dan Desa 84805897476000
3 Lainnya 1158040000000
bull beltLDia Pace gtpoundpound3-ULreg gtU
1 Belanja Pegawai 428395643292622 Belanja Barang dan Jasa 200631133 062 00
3 Belanja Modal 101720682518004 Belanja Bantuan Sosial 3292500000005 Belanja Lainnya 21518906990697
Sftyxpilus Den3it 3134g`493v 146 59
penhfayin _
1
BAB I
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS EKONOMI REGIONAL
Dampak pandemi Covid-19 terhadap pertumbuhan ekonomi Sulawesi Utara baru
terlihat di kuartal kedua tahun 2020 Provinsi Sulawesi Utara tidak mampu
mempertahankan kinerja positif pertumbuhan ekonominya pada triwulan I dan
menunjukkan angka laju pertumbuhan ekonomi yang terkontraksi cukup dalam hingga
minus 389 persen pada triwulan II Berbagai indikator perekonomian pun menunjukkan
penurunan kinerja Bermacam upaya pemerintah telah dilakukan guna meredam ancaman
resesi yang semakin nyata Perekonomian Sulut yang menurun pada periode triwulan II
diharapkan tidak akan mengalami perlambatan lebih dalam Perlu usaha ekstra dari
pemerintah baik pusat maupun daerah untuk menetapkan dan mengimplementasikan
kebijakan guna menjaga daya beli masyarakat sekaligus memastikan perekonomian terus
bertumbuh di tengah masa pandemi
A Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Pada Triwulan II 2020 perekonomian Sulawesi Utara mengalami penurunan
yang sangat tajam yakni minus 389 persen (yoy) Dampak pandemi Covid-19 yang
sudah dirasakan sejak periode Maret
terhadap perekonomian Sulawesi Utara
tercermin pada data PDRB Q2 yang
dikeluarkan oleh BPS Sulut Angka
tersebut masih di atas pertumbuhan
ekonomi nasional yang minus 532 persen
(yoy)
Distribusi 5 (lima) struktur ekonomi
Sulawesi Utara dari sisi penawaran (PDRB
ADHB) mengalami perubahan di Q2
Posisi sektor Transportasi dan
Tabel 11 Kinerja Indikator Makro Ekonomi amp Pembangunan Prov Sulut Semester 1 Tahun 2020
Indikator Target KUA-PPAS 2020
Target APBN-P 2020
Realisasi Semester 1
2020 Realisasi
Laju Pertumbuhan Ekonomi () 62 -04-23 -389 Belum Tercapai
Inflasi ( tahun kalender) 5 2-4 -106 Belum Tercapai
Tingkat Pengangguran Terbuka () 663 48-51 557 Tercapai
Kemiskinan () 73 85-9 762 Belum Tercapai Sumber KUA-PPAS Sulut UU APBN BPS
Grafik 11 Perkembangan PE Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
2
Pergudangan digeser oleh Administrasi
Pemerintahan Hal tersebut disebabkan
adanya pembatasan penerbangan
penerbangan internasional di Bandara Sam
Ratulangi untuk mengantisipasi penyebaran
virus Covid-19 Dari kelima sektor utama
tersebut hanya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan serta sektor
Industri Pengolahan yang menunjukkan
performa positif Kedua sektor tersebut
ditopang oleh sumber lapangan usaha yang
sama yaitu perkebunan kelapa sebagai bahan industri pengolahan kopra
Ditinjau dari sisi penawaran Covid-19 berdampak negatif pada hampir semua sektor
dan yang paling berat adalah sektor-sektor yang berhubungan dengan pariwisata seperti
transportasi akomodasi makanan dan minuman serta jasa lainnya seperti tempat hiburan
dan pusat perbelanjaan Bahkan sektor yang terdampak positif seperti Informasi dan
Telekomunikasi (dengan adanya WFH dan SFH) serta Jasa Keuangan tidak mampu
menopang penurunan sektor lainnya Penurunan perekonomian Sulut untuk Q2 masih
diredam pertumbuhan positif sektor Pertanian dan Industri Pengolahan yang termasuk
sektor dengan porsi terbesar
Pada sisi Permintaan wabah corona berimbas pada semua komponen PDRB Konsumsi
Rumah Tangga dan PMTB dengan porsi terbesar justru mengalami penurunan terdalam
sebagai akibat adanya social distancing dan ditutupnya beberapa pertokoan dan pusat
perbelanjaan sebagi antisipasi penyebaran pandemi Konsumsi pemerintah juga dinilai
kurang berkontribusi sebagai variabel penahan laju penurunan ekonomi
Perekonomian Sulawesi Utara masih berpotensi mengalami perlambatan jika
melihat perkembangan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara yang masih belum
menunjukkan penurunan Namun demikian dengan dilonggarkannya kebijakan social
distancing dan penerbangan kondisi perekonomian Sulawesi Utara diharapkan mampu
bangkit secara perlahan Beberapa hal yang patut menjadi perhatian adalah 1) Realisasi
belanja pemerintah pusat dan daerah perlu didorong dan diakselerasi agar mampu
berperan sebagai pendorong perekonomian regional 2) Sektor Pertanian Perkebunan
dan Perikanan khususnya perkebunan kelapa yang terbukti mampu tumbuh disaat sektor
usaha lainnya mengalami kelesuan serta mampu menopang sektor Industri Pengolahan
serta ekspor Sulawesi Utara perlu mendapatkan dukungan dari pemerintah daerah
Tumbuhnya sektor tersebut juga secara positif akan membuka lapangan kerja informal
baru alternatif bagi korban PHK dari sektor lapangan usaha lainnya 3) Proyek-proyek
Tabel 12 PDRB Sulut Triwulan II 2020
Sumber BPS diolah
3
pemerintah yang tertunda di semester I akibat kebijakan social distancing dapat segera
dimulai kembali dan diakselerasi Selain itu perlu dilakukan perubahan sistem pelaksanaan
proyek menjadi sistem padat karya agar dapat menyerap lebih banyak tenaga kerja serta
meningkatkan penghasilan masyarakat sekaligus mempertahankan daya beli Belanja
pemerintah akan menjadi sektor yang paling bisa diharapkan sekaligus dikendalikan
melalui penyerapan anggaran hingga kebijakan bantuan sosial seperti Kartu Pra-Kerja
BOS KPH hingga percepatan BLT dari Dana Desa diharapkan mampu menjaga daya beli
masyarakat
B Inflasi
Sampai dengan akhir triwulan II 2020 tingkat inflasi Sulawesi Utara mengalami
deflasi tahun kalender hingga 106 persen Inflasi Sulut pada bulan Juni 2020 tercatat
sebesar -019 lebih rendah dibanding inflasi nasional sebesar 018 persen serta jauh dari
sasaran KUA-PPAS tahun 2020 sebesar 5 persen
Kontribusi deflasi terbesar terutama dari sektor Transportasi yang mencapai 8
persen akibat penutupan sementara
Bandara Sam Ratulangi guna
antisipasi penyebaran wabah Covid-
19 Berdasarkan kontribusi timbulnya
deflasi pada Semester I dipengaruhi
pada kelompok pengeluaran utama
yaitu Makanan Minuman dan
Tembakau Hal ini menggambarkan
bahwa deflasi yang terjadi pada
semester pertama lebih disebabkan karena masyarakat menahan diri untuk tidak
meningkatkan konsumsi produk dimaksud karena adanya social distancing Dengan
demikian salah satu langkah pengendalian inflasi di Sulut ke depan saat terdapat
pelonggaran kebijakan social distancing adalah menjaga pasokan komoditas volatile foods
terutama cabe dan tomat sayur yang merupakan produk-produk yang mendorong timbulnya
inflasi Dengan pasokan yang memadai diharapkan mampu menghambat kenaikan harga
secara cepat (hiperinflasi)
C Indikator Kesejahteraan
Kondisi ketenagakerjaan dari sisi Tingkat Pengangguran Terbuka Sulawesi
Utara pada periode laporan Februari 2020 menunjukkan penurunan Sebagaimana
data BPS Tingkat Pengangguran Terbuka Sulut pada periode ini naik 020 persen
dibandingkan periode Februari tahun 2019 menjadi 557 persen Dengan capaian tersebut
Grafik 12 Perbandingan Inflasi Bulanan Sulut-Nasional tahun 2020
Sumber BPS Sulut diolah
4
target Pemprov Sulut untuk menurunkan pengangguran dibawah 663 persen pada tahun
2020 telah tercapai (KUA-2020) dan diharapkan mampu dipertahankan hingga akhir tahun
Secara umum penambahan TPT
lebih karena bertambahnya jumlah
usia kerja (15 tahun) serta banyak
lulusan SMA sederajat yang belum
terserap lapangan pekerjaan
Pemerintah daerah perlu
keseriusan dalam mengurangi
pengangguran dengan membuka
banyak pelatihan
Data TPT pada triwulan kedua diprediksi akan meningkat seiring dengan adanya pandemi
Covid-19 dan akan berimbas pada sektor informal yang mencapai 657 ribu orang (5687)
Disnaker Sulut menyatakan bahwa data per 8 April 2020 terdapat 2083 tenaga kerja di
PHK dan 3190 dirumahkan oleh pengusaha Sedangkan data penerima Kartu Pra-Kerja
yang telah terdaftar sebanyak 6059 orang
Jumlah penduduk miskin di Sulut naik sebanyak 3770 jiwa dibandingkan periode
September 2019 Kenaikan tersebut
terjadi di perkotaan sebanyak 3900
jiwa sedangkan jumlah penduduk
miskin di pedesaan mengalami
penurunan sebanyak 130 jiwa
Kenaikan penduduk miskin di
perkotaan diduga sebagai akibat
pandemi Covid-19 yang mengubah
perilaku aktivitas ekonomi dan
penurunan pendapatan Dana desa
perlahan mampu menunjukkan dampak positif tehadap kesejahteraan penduduk desa yang
ditunjukkan dengan penurunan jumlah penduduk miskin
Beberapa faktor kenaikan angka kemiskinan selain perlambatan perekonomian
akibat pandemi Covid-19 juga disebabkan oleh rata-rata upah buruh per hari yang
mengalami penurunan 358 persen Sementara itu pada tingkat harga barang secara
umum untuk periode September-Maret khususnya di akhir tahun 2019 terjadi inflasi yang
relatif tinggi Di sisi lain kenaikan nilai tukar petani turut membantu penurunan kemiskinan
di pedesaan
Grafik 14 Profil Tingkat Kemiskinan Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
Grafik 13 Perkembangan TPT Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
5
BAB II
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS
PELAKSANAAN APBN
Sampai dengan periode Semester I tahun 2020 anggaran belanja pemerintah pusat
di wilayah Sulawesi Utara mengalami penurunan jika dibandingkan dengan anggaran
belanja pada periode yang sama tahun sebelumnya Secara rinci pelaksanaan APBN di
Sulut adalah sebagai berikut
Tabel 21 Realisasi APBN Semester I 2020 di Sulawesi Utara
Sumber GFS Sulut diolah
Realisasi Pendapatan Negara di Sulawesi Utara mengalami penurunan sebesar 244
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Sedangkan pada realisasi
belanja pegawai dan belanja barang (belanja operasional) mengalami penurunan 5-10
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Penurunan pagu yang sangat
signifikan terjadi pada belanja modal yaitu mencapai hingga 50 persen dikarenakan
refocusing dan realokasi APBN yang dialihkan ke dalam pos belanja khusus penangan
Covid-19 Namun yang perlu menjadi perhatian adalah faktor kesiapan Pemda terhadap
perbaikan tata kelola Transfer ke Daerah dan Dana Desa (TKDD) yang lebih terencana
pada setiap tahapan Berdasarkan data yang ada realisasi Dana Transfer Daerah
khususnya DAK Fisik belum optimal
6
A Pendapatan Negara
Salah satu fungsi APBN dalam kerangka ekonomi makro adalah sebagai stabilisator
Dari sisi pendapatan pemerintah dapat mempengaruhi perekonomian melalui
perubahan besaran pada penerimaan perpajakan Hal ini dikarenakan penerimaan
perpajakan merupakan variabel yang mempengaruhi secara tidak langsung terhadap
perkembangan variabel pembentuk agregate demand yaitu variabel konsumsi
masyarakat (C) dan investasi (I)
Pada tahun 2020 target penerimaan pajak adalah sebesar Rp45 triliun Target
tersebut mengalam i kenaikan 667 persen dibandingkan dengan target tahun 2019
sebesar Rp42 triliun
1 Penerimaan Perpajakan
Penerimaan perpajakan dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu Pajak Dalam
Negeri dan Pajak Perdagangan
Internasional Pajak Dalam Negeri
terdiri atas lima jenis pajak yaitu Pajak
Penghasilan (PPh) Pajak
Pertambahan Nilai (PPN) Pajak Bumi
dan Bangunan (PBB) Cukai dan Pajak
Lainnya sedangkan Pajak
Perdagangan Internasional terdiri atas
Bea Masuk dan Bea Keluar Sampai
dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan Perpajakan baru
mencapai Rp134638 miliar atau 2937 persen dari target Kota Manado sebagai
kontributor utama menyumbangkan sebesar Rp74578 miliar (554 persen) dari
penerimaan sampai dengan semester I
a) Pajak Penghasilan (PPH)
Sebagian besar penerimaan PPh terkonsentrasi di wilayah Kota Manado sebagai
pusat bisnis di Sulut dimana
sebagian besar pengusaha
terdaftar di kota ini Sampai
dengan Semester I realisasi
Pendapatan Pajak Penghasilan
237854 205758
7345 5485
84367
45565
1527 1952
PPh PPN amp PPnBM
PBB PajakLainnya
Grafik 21 Realisasi terhadap Pagu Perpajakan Sulawesi Utara sd Semester I
TA 2020 (dalam miliar Rp)
Target TA 2020 Real sd Sem I
Grafik 23 PPh per Kabupaten di Sulut sd Semester I
2020 (dalam miliar Rp)
sumber Kanwil DJP Sulutenggomalut
7
baru mencapai Rp84366 miliar atau 3547 persen dari target 2020 sebesar Rp23785
miliar
b) Pajak Pertambahan Nilai (PPN) dan Pajak Penjualan Atas Barang Mewah
(PPnBM)
Realisasi PPN dipengaruhi antara lain oleh kegiatan proyek pemerintah terjaganya
konsumsi Rumah Tangga dan impor serta
dukungan sistem pembayaran pajak yang
online dengan administrasi perpajakan
Proporsi penerimaan PPN berdasarkan
wilayah tidak jauh berbeda dengan
penerimaan PPh Sampai dengan periode
Semester I 2020 realisasi pendapatan
PPN dan PPnBM baru mencapai Rp45565 miliar atau 2215 persen dari target 2020
sebesar Rp20575 miliar
c) Pajak Bumi dan Bangunan (PBB)
Pendapatan PBB di Sulut tergolong kecil karena bukan daerah pertambangan Dari 15
KabKota hanya 3 daerah yang memiliki
realisasi penerimaan yaitu Kota Manado
Kota Bitung dan Kab Bolaang
Mongondow Perlu re-evaluasi NJOP di
beberapa daerah karena terdapat
daerah yang tergolong cukup ramai
(pusat keramaian) dengan nilai transaksi
penjualan tanah cukup tinggi namun
memiliki NJOP yang sangat rendah Sampai dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan PBB baru mencapai Rp1527 miliar atau 2080 persen dari target 2020
sebesar Rp7345 miliar
d) Pajak Perdagangan Internasional (Bea Masuk amp Bea Keluar) dan Pendapatan
Cukai
Faktor-faktor penopang penerimaan Kepabeanan dan Cukai sd periode Semester I
tahun 2020 di Provinsi Sulawesi Utara adalah sebagai berikut
1 Bea Masuk
- Hampir seluruh perusahaan di bidang pertambangan dan bidang lainnya untuk
sementara menghentikan kegiatan importasinya mengingat sebagian besar
komoditas berasal dari negara yang terdampak Covid-19
Grafik 25 PBB per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam juta)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
Grafik 24 PPN dan PPnBM per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
8
- Penerimaan Bea Masuk dari sektor barang bawaan penumpang menurun hal
ini dikarenakan adanya penutupan penerbangan langsung dari luar negeri
- Penerimaan Bea Masuk dari Pos Lalu Bea tidak terlalu dipengaruhi dampak
Covid-19
2 Bea Keluar
Penerimaan bea keluar di provinsi Sulawesi Utara masih bersumber pada ekspor
produk Crude Palm Oil (CPO) dan produk turunannya di Bitung Penerimaan bea
keluar dari PKE diprediksi akan mengalami peningkatan dan akan melampaui
target pada akhir tahun
3 Cukai
Penerimaan Cukai di Sulawesi Utara sebagian besar berasal dari produksi Pabrik
MMEA (Minuman Mengandung Etil Alkohol) Pemerintah setempat menghimbau
untuk menutup tempat
hiburan dalam rangka
menghindari penyebaran
Covid-19 Penutupan
tempat hiburan tersebut
mengakibatkan
menurunnya permintaan
konsumen MMEA sehingga
perusahaan Pabrik MMEA mengurangi jumlah produksi MMEA Hal tersebut
mengakibatkan menurunnya penerimaan cukai
Penerimaan Cukai hingga periode Semester I baru mencapai 2536 persen yaitu
Rp16 miliar dari target sebesar Rp631 miliar Sementara itu target penerimaan
Pajak Perdagangan Internasional yang berasal dari Bea Masuk telah mencapai
Rp912 miliar atau 7645 persen dari target Rp1193 miliar sedangkan Bea Keluar
telah mencatatkan realisasi Rp153 miliar atau 8095 persen dari target Rp189
miliar
e) Pendapatan Pajak Lainnya
Sampai dengan Semester I 2020 realisasi Pajak Lainnya mencapai Rp1952 miliar
atau sebesar 3559 persen dari target Rp5484 miliar Sumber pendapatan Pajak
Lainnya berasal dari pendapatan bea materai pendapatan pajak tidak langsung
lainnya dan pendapatan bunga penagihan pajak sehingga pos ini sebagian besar
berada di Kota Manado
2 Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP)
Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) merupakan seluruh penerimaan pemerintah
pusat yang bukan berasal dari penerimaan perpajakan Sampai dengan Semester I
Grafik 26 Bea Masuk Bea Keluar dan Cukai Prov Sulut sd Semester I TA 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJBC Sulbagtara
9
2020 realisasi PNBP di Sulawesi Utara sudah mencapai Rp59773 miliar atau 477
persen dari target Rp125421 miliar untuk tahun 2020 Realisasi PNBP Semester I
2020 mengalami penurunan 2137 persen dibandingkan dengan realisasi tahun
sebelumnya pada periode yang sama
B Belanja Negara
Belanja negara berperan
sebagai stimulus fiskal
dalam mendukung sektor
riil dan pertumbuhan
ekonomi Peningkatan
pagu belanja pemerintah
setiap tahunnya harus
disertai dengan
optimalisasi pelaksanaan
anggaran
KementerianLembaga Sebaliknya efisiensi belanja harus tetap dilakukan agar belanja
negara lebih berkualitas melalui penghematan belanja barang dan belanja yang tidak
prioritas subsidi yang lebih tepat sasaran serta mendorong pembangunan
infrastruktur daerah melalui anggaran Dana Bagi Hasil (DBH) dan Dana Alokasi Umum
(DAU)
1 Belanja Pemerintah Pusat
Penyerapan Belanja Pemerintah Pusat di Provinsi Sulawesi Utara menunjukkan tren
kenaikan yang proporsional
setiap bulannya dengan
capaian Rp295837 miliar
atau 3721 persen dari pagu
Rp794956 miliar sampai
dengan akhir Semester I
2020 Belanja Pegawai
masih mendominasi
realisasi belanja hingga
Semester I sebesar
Tabel 22 Penerimaan PNBP Prov Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Grafik 27 Tren Realisasi Belanja Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber MEBE diolah
Grafik 28 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi Belanja Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
10
Rp145693 miliar atau 4636 persen dari pagu Rp314280 miliar diikuti oleh Belanja
Barang sebesar 3296 persen kemudian Belanja Modal 2725 persen Sedangkan
untuk Belanja Bantuan Sosial sampai dengan akhir Semester I 2020 baru mencatatkan
realisasi 1098 persen
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Alokasi pagu TKDD Sulawesi Utara tahun 2020 sebesar Rp1262685 miliar meningkat
044 persen dari pagu tahun sebelumnya Sampai dengan akhir Semester I tahun 2020
Dana Alokasi Umum (DAU) dan Dana Bagi Hasil (DBH) di Sulut telah mencatatkan
realisasi belanja masing-
masing sebesar 5996
persen dan 5008 persen
Sementara itu realisasi
belanja DAK Fisik baru
sebesar Rp8963 miliar atau
638 persen dari pagu
Rp140468 miliar
sedangkan DAK Non Fisik
telah mencatatkan realisasi
sebesar Rp89517 miliar
atau 7965 persen dari pagu 112384 miliar Penyaluran Dana Desa dalam bentuk
Bantuan Langsung Tunai (BLT) sampai dengan akhir periode Semester I 2020 telah
mencapai Rp72532 miliar atau 5920 persen dari pagu Rp122524 miliar sedangkan
realisasi Dana Insentif Daerah (DID) sebesar Rp22252 miliar atau 6217 persen dari
total pagu Rp35794 miliar Perbandingan Pagu dan Realisasi TKDD dapat dilihat pada
grafik berikut
Terdapat penyesuaian pagu TKDD di bulan April 2020 melalui Peraturan Menteri
Keuangan (PMK) Nomor 35 Tahun 2020 tentang Pengelolaan Transfer Ke Daerah dan
Dana Desa Tahun Anggaran 2020 Dalam Rangka Penanganan Pandemi Corona Virus
Disease 2019 (COVID-19) danatau Menghadapi Ancaman yang Membahayakan
Perekonomian Nasional
3 Pengelolaan BLU
Terdapat 5 (lima) instansi pemerintah yang berstatus BLU di Provinsi Sulawesi Utara
Pada tahun 2020 terdapat penambahan dua satker BLU yaitu Rumkit TkIII RW
Monginsidi dan Politeknik Kesehatan Manado sehingga diharapkan dapat memberikan
stimulus yang lebih baik untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat
Grafik 29 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi TKDD Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
11
Kedepannya satker tersebut masih perlu pembinaan yang intensif sehingga dalam
masa transisi pelaksanaan kegiatan operasionalnya tidak mengalami kendala yang
akan berdampak terhadap kualitas layanan kepada masyarakat
Secara umum realisasi belanja keseluruhan satker BLU sudah berada pada kisaran
50 persen kecuali
Universitas Sam Ratulangi
yang baru mencatatkan
realisasi sebesar 2616
persen dikarenakan
karena adanya proses
penyesuaian nomenklatur
dan aktivitas perkuliahan
yang dilaksanakan secara daring sehingga memangkas biaya operasional Dari sisi
performa hanya Unsrat dan Poltekes Manado yang menunjukkan perbaikan dibanding
tahun 2019 Beralihnya kegiatan belajar mengajar menjadi metode daring berimbas
pada turunnya biaya operasional BLU dimaksud sedangkan pada BLU bidang
kesehatan mengalami kenaikan biaya operasional sehubungan dengan pandemi
Covid-19
4 Manajemen Investasi Pusat
a Permasalahan outstanding pinjaman pemerintah pusat kepada pemerintah daerah
di Sulut telah dilakukan melalui kebijakan debt swap untuk hutang bunga pada Kota
Bitung dan Kota Manado serta pengalihan pinjaman ke Pemda untuk pinjaman
PDAM Sangihe Progres pelaksanaan proyek debt swap Kota Bitung telah selesai
di verifikasi oleh Dit SMI sedangkan debt swap Kota Manado masih akan berjalan
sampai dengan akhir tahun 2020 Selanjutnya untuk penyelesaian hutang PDAM
Kab Kep Sangihe telah dialihkan ke Pemda Kab Kep Sangihe
b Hasil monitoring laporan penyaluran KUR di Sulut pada SIKP menunjukkan bahwa
jumlah realisasi KUR sebesar Rp377 miliar pada 9813 debitur dengan rata-rata
pinjaman sebesar Rp3845 juta
c Penyaluran Kredit Ultra Mikro (UMi) di wilayah Sulawesi Utara mencapai Rp266
miliar pada 490 debitur dengan rata-rata pinjaman Rp542 juta
C Prognosis Realisasi APBN
Proyeksi realisasi APBN Semester II 2020 dilakukan secara empiris menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
Tabel 22 Performa Operasional Satker BLU sd Triwulan II 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Laporan Operasional e-Rekon DJPb
12
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecasting peramalan jangka
pendek Pengolahan data statistik menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 dengan
Variabel yang digunakan adalah realisasi APBN bulanan tahun 2013-2019 yang
bersumber dari Aplikasi Monev PA dan OMSPAN Untuk pendapatan (Perpajakan dan
PNBP) yang digunakan adalah angka realisasi 84 bulan (n= 84 ) sedangkan Belanja
Negara menggunakan data persentase realisasi bulanan (n= 84) kecuali Belanja
Modal yang menggunakan data persentase realisasi bulanan periode April-Desember
(n=63) mengingat pergerakan yang signifikan atas realisasi jenis belanja barang dan
modal terjadi pada periode tersebut (bulan 1-3 bersifat outlier) Proyeksi Transfer
Daerah menggunakan data persentase realisasi bulanan tahun 2015 sd 2019 dari
SIMTRADA (n=60) Hasil ringkas analissi dapat dilihat di bawah sedangkan hasil
pengolahan keseluruhan terdapat pada Lampiran I
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (012)-Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 = Rp 542462
Miliar
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
9329 dari total Pagu Belanja
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
812 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
8418 dari total Pagu Belanja Modal
Prognosis Transfer Daerah (Angka dalam persen)
ARIMA (302) ndash Signifikan
Total Proyeksi Semester II 2020 =
5852 dari total Pagu Transfer
13
Pendapatan Sulut hingga akhir tahun diperkirakan mencapai Rp488216 miliar atau
turun 04 Selain dampak akibat penurunan perekeonomian secara makro kontraksi
pendapatan negara disebabkan adanya berbagai insentif pajak yang diberikan
pemerintah sebagai bagian upaya Pemulihan Ekonomi Nasional Pertumbuhan belanja
modal yang turun hingga 54 lebih disebabkan oleh turunnya pagu akibat realokasi
anggaran KL yang mencapai lebih dari 50 Sedangkan belanja barang diprediksi
menurun cukup tajam sebagai efisiensi akibat pembatasan aktivitas kegiataan
perkantoran akibat Covid-19 Tabel 23 Prognosis Realisasi APBN sampai dengan Semester II TA 2020
UraianPagu
Target
Realisasi
Sem I
2020 (Rp)
Prognosis
TA 2020
(Rp)
Prognosis
TA 2020
()
Prognosis
Semester
II 2020
(Rp)
Realisasi
Tahun 2019
(Rp)
Growth
()Keterangan
Pendapatan 581864 193185 488216 84 295031 489940 -04
Kemenkeu memprediksi
penurunan penerimaan
sebesar 10 akibat covid
Belanja
Bel Pegawai 314428 145698 293346 93 147648 304936 -38
Bel Barang 337651 112078 274174 81 162096 357960 -234
Bel Modal 140593 38782 118358 84 79576 257157 -540
Transfer
Daerah1262687 700576 1220765 97 520189 1401955 -129
Terdapat penyesuaian pagu
transfer daerah akibat covid
Telah dilakukan realokasi
pagu belanja oleh masing-
masing KL
14
BAB III PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN APBD
Perkembangan kinerja APBD seluruh pemda di Sulawesi Utara sd triwulan II 2020
menunjukkan penurunan dibanding periode yang sama tahun 2019 khususnya dari sisi PAD Hal
tersebut tidak terlepas dari imbas pandemi Covid-19 yang menghambat berbagai kegiatan
perekonomian sehingga mempengaruhi pola realisasi pendapatan maupun belanja daerah Secara
rinci perkembangan APBD pemerintah daerah lingkup Provinsi Sulawesi Utara dapat dilihat pada
tabel berikut
Tabel Perkembangan APBD Lingkup Prov Sulut sd Triwulan II TA 2020 (dalam miliar Rupiah)
Sumber LRA Pemda dan Simtrada DJPK data sementara
15
Dampak pandemi Covid-19 terhadap realisasi belanja APBD terlihat dari tingginya
realisasi belanja hibah dan belanja tak terduga di semester I TA 2020 dan rendahnya
belanja barang akibat berkurangnya kegiatan operasional perkantoran yang lebih banyak
dilakukan melalui sistem Work from Home (WFH) Untuk selanjutnya perlu dilakukan
percepatan realisasi belanja di semester II TA 2020 guna membantu mengakselerasi
perekonomian yang terhambat pandemi covid-19
A Pendapatan Daerah
Realisasi pendapatan daerah hingga triwulan II 2020 secara agregat telah mencapai
44 persen dari target Secara proporsional sumber penerimaan terutama yang berasal dari
transfer pemerintah pusat sebesar 84 persen (Rp6771 miliar) dan PAD sebesar 12 persen
(Rp9462 miliar) Hal tersebut menunjukan rendahnya tingkat kemandirian pemda di
Sulawesi Utara
1 Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Sampai dengan triwulan II 2020 realisasi PAD pemda lingkup Sulawesi Utara mencapai
38 persen dari target Dari total realisasi tersebut kontribusi terbesar disumbang oleh
Pemprov Sulut yang
mencapai 599 persen
Sementara pada tingkat
kabupatenkota realisasi
terbesar berturut-turut
disumbang oleh Kota
Manado Kab Minahasa
Utara Kab Minahasa dan
Kota Bitung Dominasi
penerimaan PAD keempat
daerah tersebut tak terlepas
dari faktor geografis yang
strategis sebagai pusat
perekonomian selain
topangan SDA penghasil PAD Hasil Analisa Metode Klassen LQ dan Shift Share
yang disajikan pada KFR Tahunan 2019 Kanwil DJPb Provinsi Sulawesi Utara
menunjukkan sektor unggulan masing-masing daerah yaitu Kota Manado
Penyediaan Akomodasi Makan dan Minum Kota Bitung Transportasi dan
Pergudangan Kabupaten Minahasa Konstruksi dan Sektor Unggulan dan Kab
Minahasa Utara Pertambangan dan Penggalian
Grafik Kontribusi Pemda thd Total Realisasi PAD Sulut sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Prov Sulawesi
Utara 599
Kab Minahasa
29
Kota Bitung
28
Kota Manado
136
Kab Minut 33
Prov Sulawesi Utara
KabBolmong
Kab Minahasa
Kab Sangihe
Kota Bitung
Kota Manado
Kab Talaud
Kab Minsel
Kota Tomohon
Kab Minut
Kota Kotamobagu
Kab Mitra
Kab Bolmut
Kab Sitaro
Kab Boltim
Kab Bolsel
16
a Penerimaan Pajak Daerah
Realisasi Pajak Daerah agregat sampai dengan triwulan II 2020 lingkup Provinsi Sulut
sebesar Rp6441 miliar
atau sebesar 37 persen
dari target
Pada tingkat KabKota
Pemkot Manado tercatat
sebagai daerah
penyumbang pajak daerah
terbesar yaitu sebesar
Rp9105 miliar Namun
angka tersebut jauh
menurun dibanding periode
yang sama tahun sebelumnnya yang mencapai Rp2204 miliar dan juga baru 26 dari
target yang ditetapkan di awal tahun Dampak pandemi sangat mempengaruhi pajak
daerah Kota Manado mengingat penurunan drastis salah satu sumber utamanya yakni
Pajak Hotel dan Pajak Rumah Makan Penurunan jumlah wisatawan yang mencapai
99 akibat ditutupnya penerbangan internasioanal serta insentif pajak yang diberikan
pemerintah daerah menjadi penyebab hilangnya potensi pajak daerah di sektor ini
b Penerimaan Retribusi Daerah
Penerimaan Retribusi Daerah Sulut hingga triwulan II 2020 secara agregat sebesar
Rp1458 miliar atau 42
persen dari target
tumbuh sebesar 23
persen dibanding
capaian kuartal II di
tahun sebelumnya
Kota Kotamobagu
tercatat sebagai
daerah dengan
penerimaan retribusi
terbesar semester pertama pada dua tahun terakhir yang sumber utamanya berasal
dari Retribusi Layanan Kesehatan yang mencapai Rp17 miliar di tahun 2020
Grafik Perbandingan Realisasi Pajak Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Retribusi Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
17
c Penerimaan Hasil Kekayaan yang dipisahkan
Secara agregat realisasi pos Penerimaan Hasil Kekayaan yang Dipisahkan di Sulut
tercatat pada triwulan II
2020 sebesar Rp602
miliar atau 74 persen dari
target yang telah
ditetapkan
Tingginya penerimaan
daerah dari pos
penerimaan ini terutama
ditopang peningkatan
kinerja BUMD (terutama
Bank Sulutgo) yang berdampak pada besarnya pembagian deviden ke semua pemda
d Lain-Lain PAD Yang Sah
Pendapatan bunga
menjadi sumber
utama sektor ini atas
dana simpanan
Pemda dari
pendapatan dan
SILPA TA
sebelumnya yang
cukup besar terutama di Pemerintah Kota Manado
2 Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat
Realisasi pendapatan transfer pemerintah pusat sd triwulan II tahun 2020 ke pemda
lingkup Provinsi Sulut telah mencapai Rp67 triliun atau 48 persen dari target
Dibandingkan periode yang sama tahun lalu capaian realisasi pada periode laporan ini
tidak ada perbedaan yang signifikan Komposisi realisasi pendapatan transfer daerah
sebagian besar berasal dari transfer DAU yang mencapai 85 persen selanjutnya DAK
sebesar 3 persen Dana Penyesuaian sebesar 9 persen dan DBH sebesar 3 persen
Tingginya dana DAU sejalan dengan penguatan desentralisasi pemerintah pusat di
daerah Sementara itu hal yang perlu mendapat perhatian adalah masih rendahnya
realisasi DAK Fisik lingkup Sulawesi Utara yang mencerminkan kinerja pelaksanaan
kegiatan yang belum maksimal Sampai dengan akhir Juni 2020 dana DAK fisik baru
terealisasi sebesar Rp8963 miliar dari pagu Rp14 triliun
Grafik Perbandingan Realisasi Kekayaan Yang Dipisahkan (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Lain-Lain PAD yang Sah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
18
3 Lain-Lain Pendapatan Daerah yang Sah
Capaian realisasi pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah sd triwulan II 2020
sebesar 20 persen dari target yang telah ditetapkan Hanya beberapa pemda yang
memasang target untuk pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah
B Belanja Daerah
1 APBD Berdasarkan Jenis Belanja
Kinerja penyerapan anggaran daerah untuk periode sampai dengan triwulan II 2020 tidak
jauh berbeda dengan periode yang sama tahun 2019 Realisasi belanja daerah secara
keseluruhan (Pemprov dan PemkabPemkot) sebesar Rp59 triliun atau sebesar 31
persen dari pagu
Grafik Perbandingan Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
Grafik Proporsi Pagu Belanja dan Persenatase Realisasi sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
19
Ditinjau dari komposisi realisasi belanja daerah belanja pegawai masih mendominasi
belanja daerah di seluruh pemda lingkup Provinsi Sulawesi Utara ditunjang dengan
adanya pencairan THR bagi PNS pada bulan Mei 2020 Sementara realisasi belanja
modal yang paling berdampak bagi perekonomian baru terealisasi sebesar 8 persen
Pos belanja pembeda di tahun 2020 adalah belanja tak terduga yang telah terealisasi
sebesar Rp103 miliar jauh melebihi pagu awal yang hanya Rp41 miliar serta
dialokasikannya Belanja lainnya sebesar Rp14 triliun sebagai bagian dari penanganan
pandemi Covid-19 Bahkan total realisasi kedua pos tersebut dua kali lipat dari realisasi
belanja modal
2 Rasio Belanja
Salah satu arah kebijakan Pemerintah untuk meningkatkan kualitas belanja dan
akuntabilitas pengelolaan keuangan daerah serta untuk menjamin ketersediaan
kuantitas dan kualitas pelayanan dasar bagi masyarakat adalah dengan meningkatkan
rasio belanja modal dan mengurangi rasio belanja pegawai terhadap total belanja
daerah Untuk itu dalam RPJMN tahun 2020-2024 memiliki sasaran Terwujudnya
Indonesia Maju yang Berdaulat Mandiri dan Berkepribadian Berlandaskan
Gotong-Royong dan diharapkan rata-rata belanja modal seluruh pemda telah
mencapai 30 persen dan rata-rata belanja pegawai mencapai 35 persen untuk
kabkota dan 13 persen untuk provinsi pada tahun 2020
Grafik Rasio Belanja Pegawai dan Rasio Belanja Modal (Pagu) APDB Tahun 2020
Sumber LRA Pemda diolah
30
46 47 5040 36
4751
45 41 41 4133
4133 37 39
25
20 1718
1721
2017
2320 20
31
3124
32 22 22
Belanja Pegawai Belanja Modal
20
Pada APBD TA 2020 terdapat dua Pemda yang menganggarkan belanja pegawai
dibawah target 35 persen RPJMN 2020-2024 yaitu Kab Bolaang Mongondow Timur dan
Kab Bolaang Mongondow Utara Sementara itu Pemda Kab Bolaang Mongondow
Utara dan Pemda Kab Bolaang Mongondow Timur dan Kab Minahasa Tenggara
adalah pemda yang proporsi anggaran belanja modalnya di atas 30 persen Rendahnya
rasio belanja modal di sebagian besar pemda di Sulawesi Utara tahun 2020 disebabkan
rata-rata pemda yang sangat bergantung pada anggaran DAK Fisik untuk kegiatan
belanja modal Selain itu juga terdapat realokasi dan refocusing APBD akibat pandemi
Covid-19 yang wajib dilakukan oleh Pemerintah Daerah
C Prognosis Realisasi APBD sampai dengan Triwulan IV
Proyeksi realisasi APBD Semester II dilakukan secara empiris sama dengan proyeksi
APBN yakni dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) dan menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 Variabel yang digunakan
dalam melakukan proyeksi Pendapatan dan Belanja adalah realisasi triwulanan tahun
2013-2020 yang bersumber LRA Pemda Untuk pendapatan yang digunakan adalah
angka realisasi untuk 28 periode (n=28) sedangkan untuk Belanja (Barang dan Modal)
menggunakan data persentase realisasi triwulan II-IV (n=21) Hasil ringkas dapat dilihat
di bawah sedangkan hasil pengolahan data keseluruhan terdapat pada Lampiran II
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (011)
Total Proyeksi 2020 =
Rp1832209
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (002)
Total Proyeksi 2020 = 9365 dari total
Pagu Belanja Pegawai
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7523 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7903 dari total Pagu Belanja Modal
21
Proyeksi realisasi pendapatan Pemda sebesar Rp1832209 miliar namun nilai yang
digunakan dalam perhitungan adalah realisasi dengan kondisi normal Dengan adanya
pandemi diprediksi terdapat penurunan pendapatan sebesar 20 dengan
pertimbangan asumsi Kementerian Keuangan dan capaian realisasi hingga semester I
sehingga angka proyeksi 2020 adalah sebesar Rp1465767 miliar Belanja barang
akan megalami penurunan terbesar dengan adanya efisiensi kegiatan perkantoran
yang cukup besar dengan adanya WFH hingga rapatsosialisasi yang bersifat daring
serta pembatasan perjalanan dinas
Sedangkan Belanja Modal Pemda diprediksi akan terserap sebesar 79 dengan
mempertimbangkan capaian realisasi Semester I yang cukup rendah namun nilai
kontrak DAK Fisik yang merupakan sumber belanja modal terbesar pemda tercatat
mencapai 97 (data per 21 Juli 2020) Dengan demikian penyerapan belanja modal
berpotensi akan melonjak di dua kuartal akhir TA 2020
Prognosis Realisasi APBD Lingkup Provinsi Sulawesi Utara Tahun 2020 (dalam miliar)
22
BAB IV
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN
ANGGARAN KONSOLIDASIAN (APBN DAN APBD)
A Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian
Dari Laporan
Keuangan Pemerintah
Konsolidasian (LKPK)
Kanwil DJPb Prov Sulut
Semester I 2020 tampak
capaian positif dibandingkan
peiode yang sama di tahun
2019 pada semua pos baik
pendapatan maupun
belanja Penurunan pada
detail pos mampu di cover
oleh pos lainnya
B Pendapatan Konsolidasian
1 Analisis Proporsi dan Perbandingan
Perpajakan masih mendominasi sumber penerimaan baik di Pusat maupun Daerah
Sumber utama penerimaan pajak dari sektor
usaha adalah sektor perdagangan perkebunan
dan industri serta pemerintahan sedangkan
ditinjau dari daerah Kota Manado dan Kota
Bitung sebagai pusat perdagangan dan industri
merupakan sumber utama perpajakan
Sedangkan porsi PNBP sebagian besar
bersumber dari penerimaan BLU sektor
Kesehatan (RS Kandou RS Bhayangkara dan
RS Monginsidi) dan sektor pendidikan
(Universitas Sam Ratulangi dan Poltekkes
Manado)
Perbandingan Penerimaan
Pusat amp Daerah Semester I 2020
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Tabel Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian Sulut Semester I 2020 (miliar Rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
23
Demikian juga dengan porsi penerimaan daerah dimana penerimaan pajak masih
dominan dibanding PNBP Pajak kendaraan bermotor masih menjadi andalan
penerimaan pajak daerah Sedangkan PNBP Daerah disokong dari retribusi daerah
maupun hasil kekayaan daerah yang dipisahkan seperti deviden dan Jasa Giro Kas
Daerah
2 Analisis Perubahan
Pendapatan konsolidasian selain dana transfer mengalami penurunan yang bersumber
baik dari pendapatan pusat maupun daerah
Penurunan pendapatan tersebut disebabkan
terutama oleh pembatasan aktivitas akibat pademi
corona termasuk kegiatan perekonomian yang
akhirnya berimbas pada pendapatan negara
(Pajak dan PNBP)
Pendapatan daerah mengalami penurunan yang
lebih dalam jika dibandingkan dengan pendapatan
pusat Penurunan drastis terutama pada pajak hotel dan restoran yang hanya mencapai
Rp5384 miliar turun 689 dibanding periode semester I tahun 2019 yang mampu
membukukan Rp16874 miliar Ditutupnya penerbangan internasional akibat Covid-19
sangat mempengaruhi sektor pariwisata yang berimbas pada penurunan tingkat hunian
kamar hotel dan ditutupnya beberapa restoran besar yang sering dikunjungi wisatawan
asing Selain itu terdapat inisiatif positif pemerintah daerah yang bersedia memberikan
kebijakan relaksasi pajak terhadap usaha-usaha di sektor pariwisata agar mampu
bertahan di masa sulit ini meski pendapatan daerah akan mengalami penurunan
Sedangkan penurunan dari penerimaan pajak kendaraan bermotor menggambarkan
tendensi penundaan pembayaran pajak oleh sebagian masyarakat akibat penurunan
bahkan hilangnya sumber pendapatan masyarakat dengan adanya pembatasan
kegiatan perekonomian
Perubahan Total Pendapatan
Pusat amp Daerah Selain Dana
Transfer (miliar rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
24
3 Analisis Pertumbuhan Ekonomi terhadap kenaikan realisasi pendapatan
konsolidasian
Melambatnya pertumbuhan ekonomi regional y-to-y menunjukkan korelasi positif
dengan penerimaan perpajakan maupun PNBP Konsolidasian Pendapatan
konsolidasian turut mengalami penurunan dibanding periode sebelumnya PDRB yang
bersumber dari pertumbuhan sektor pertanian sebagai kontributor terbesar PDRB Sulut
mampu meredam penurunan PDRB secara keseluruhan Sektor Perdagangan besar
dan eceran transportasi dan pergudangan dan sektor akomodasirumah makan
menjadi sektor yang
paling merasakan dampak
corona sekaligus
berpengaruh besar
terhadap penurunan
pendapatan negara
konsolidasian Provinsi
Sulawesi Utara
C Belanja Konsolidasian
1 Analisa Proporsi dan Perbandingan
Proporsi realisasi belanja antara pusat dan daerah
untuk Semester I tahun 2020 menunjukkan
perbedaan yang signifikan Belanja barang sangat
dominan di pusat sedangkan belanja daerah
didominasi oleh belanja pegawai Hal yang perlu
menjadi perhatian adalah serapan belanja modal
khususnya daerah yang sangat rendah
Terhambatnya berbagai kegiatan tender hingga
pelaksanaan kegiatan akibat pembatasan
aktivitas akibat pandemi corona menjadi alasan
utama lambatnya realisasi belanja modal Selain
itu rendahnya realisasi DAK Fisik yang sebagian besar merupakan kegiatan berupa
belanja modal turut menyebabkan rendahnya realisasi belanja modal daerah
2 Analisis Perubahan
Realisasi belanja konsolidasian Sulut semester I 2020 tercatat sebesar Rp861153
miliar dengan struktur belanja relatif sama dari periode yang sama tahun sebelumnya
Belanja operasional masih mendominasi komposisi belanja konsolidasian
Tabel Realisasi Pendapatan Konsolidasi PusatDaerah amp
Pertumbuhan Ekonomi Pro Sulut Periode Triwulan II
Tahun 2019 dan 2020 (dalam miliar)
Sumber GFS BPS Sulut diolah
25
Terjadi penurunan porsi belanja barang
konsolidasian yang cukup drastis dari
356 di tahun 2019 menjadi 308 di
tahun 2020 yang disebabkan karena
perkantoran yang melakukan sistem WFH
akibat pandemi corona sehingga biaya
operasional kantor mengalami penurunan
Sedangkan peningkatan belanja pegawai
karena pembayaran gaji ke-14 (THR) di
bulan Juni
3 Analisis dampak kebijakan fiskal kepada indikator ekonomi regional
Kebijakan fiskal pemerintah terutama dari sisi belanja diharapkan mampu berkontribusi
secara optimal tidak hanya pertumbuhan ekonomi regional namun juga terhadap
pemerataan
pendapatan
maupun
peningkatan
daya beli
masyarakat Hal
tersebut dapat
dilihat dari perubahan berbagai indikator ekonomi regional
Data di atas menunjukkan bahwa penurunan realisasi belanja pemerintah di Sulut
sebesar -721 sementara pada periode yang bersamaan terjadi penurunan nilai
inflasi hingga -583 Peningkatan angka pengangguran pada bulan Februari 2020
lebih disebabkan penambahan jumlah usia angkatan kerja yang mencapai 30 ribu jiwa
namun tidak mampu terserap oleh lapangan kerja Meskipun tidak terdapat penjelasan
secara langsung atas dampak belanja pemerintah namun demikian dapat disimpulkan
bahwa perlambatan government spending turut mempengaruhi berbagai indikator
ekonomi regional
Korelasi Antara Belanja Pemerintah Terhadap Beberapa
Indikator Ekonomi Regional
Sumber GFS BPS Sulut diolah
26
Deflasi yang terjadi di Sulawesi Utara sebenarnya lebih dikarenakan sisi demand
masyarakat yang menahan diri untuk tidak belanja dengan adanya pandemi Covid-19
sehingga supply barang cukup melimpah Yang patut diwaspadai adalah pada saat
pembatasan sosial sudah dilonggarkan sehingga masyarakat dapat beraktivitas
kembali secara normal namun persediaan barang kurang tersedia di pasar maka akan
berdampak pada peningkatan potensi inflasi Hal yang harus dilakukan pemerintah
daerah adalah memanfaatkan dana yang ada untuk memastikan ketersediaan supply
barang dan jasa tetap terjamin Selain itu proyek pemerintah perlu dialihkan ke jenis
kontrak padat karya agar mampu menarik lebih banyak pekerja sekaligus menekan
angka pengangguran di tengah banyaknya kasus PHK akibat Covid-19
D Analisis Kontribusi Pemerintah Dalam Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Berdasarkan data BPS
perekonomian Sulawesi Utara pada
Q2 mengalami penurunan
pertumbuhan y-o-y sebesar minus
389 persen lebih tinggi
dibandingkan dengan pertumbuhan
ekonomi nasional sebesar minus
532 persen Ditinjau dari sisi
pengeluaran pemerintah (G) pada
komponen PDRB terjadi peningkatan kontribusi dari tahun ke tahun Kontribusi
Pengeluaran Pemerintah (APBN amp APBD) terhadap PDRB untuk Triwulan II 2020
sebesar 1759 persen turun sebesar 07 persen dibanding periode yang sama tahun
sebelumnya
Data korelasi pertumbuhan realisasi belanja pemerintah per triwulan II 2020 (y-o-y)
dengan laju pertumbuhan berbagai sektor lapangan usaha di Sulut menunjukkan bahwa
realisasi belanja pemerintah yang minus berkorelasi positif terhadap pertumbuhan di
hampir semua sektor lapangan usaha yang juga menunjukkan penurunan Hal tersebut
mengindikasikan keterkaitan dan peran belanja pemerintah terhadap pertumbuhan
berbagai sektor pada PDRB Belanja pemerintah kurang mampu memberikan
dukungan terhadap berbagai sektor lapangan usaha sekaligus meredam pelemahan
perekonomian global akibat pandemi Covid-19
4743 4749 48 46
1706 1768 186 179
3434 3474 34 33
116 009 00 03
2017 2018 2019 2020
Distribusi G pada PDRB Triwulan II
C G I X-M
27
Dua sektor lapangan usaha yang
dipastikan terdampak dan
teridentifikasi di awal pandemi adalah
sektor Akomodasi Makanan dan
Minuman dan Transportasi yang
merupakan imbas melemahnya sektor
pariwisata dengan ditutupnya
penerbangan internasional Bandara
Sam Ratulangi Seharusnya inilah
yang menjadi perhatian khusus
pemerintah bagaimana mengalihkan
sementara perekonomian sektor
tersebut ke sektor lain melalui
penyediaan lapangan usaha alternatif
untuk pengusaha dan tenaga kerja
yang terdampak
Tumbuhnya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan dan sector
Industri Pengolahan terkait dengan
komoditas utama Sulawesi Utara yakni Kopra Pertanian Kelapa dan Pengolahan Kopra
juga menjadi modal utama konsistensi ekspor Sulawesi Utara Kedua sektor tersebut
juga mampu menjaring tenaga kerja informal yang cukup besar Dari ketiga fakta
tersebut dapat dijadikan langkah strategis selanjutnya bagi pemerintah daerah di
Sulawesi Utara untuk memberikan dukungan pada kedua sektor tersebut baik dari sisi
kebijakan maupun permodalan agar mampu bertahan dan bahkan tumbuh Dengan
demikian kedua sektor tersebut mampu menjadi penahan resesi sekaligus dapat
membuka lapangan kerja alternatif di tengah penuruan kinerja sektor lainnya
Korelasi antara Belanja Pemerintah terhadap Pertumbuhan Sektor Lapangan
Usaha
SektorVariabel Growth
Belanja Pemerintah -721 Pertanian Kehutanan dan Perikanan 147 Pertambangan dan Penggalian -347 Industri Pengolahan 524 Pengadaan Listrik dan Gas 560 Pengadaan Air Pengelolaan Sampah Limbah dan Daur Ulang 376 Konstruksi -804 Perdagangan Besar dan Eceran Reparasi Mobil dan Sepeda Motor -090
Transportasi dan Pergudangan -3149 Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum -5028
Informasi dan Komunikasi 1577 Jasa Keuangan dan Asuransi 1250 Real Estate -128
Jasa Perusahaan -974 Adm Pemerintahan Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib -502 Jasa Pendidikan -069 Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 349 Jasa lainnya -1311
Sumber GFS Sulut BPS Sulut diolah
28
BAB V
ISU REGIONAL DAMPAK KORONA TERHADAP
PEREKONOMIAN SULAWESI UTARA
Dampak Covid-19 selama hampir 5 (lima) bulan terakhir di Indonesia
memerlukan penanganan yang komprehensif dan extraordinary oleh pemerintah
melalui berbagai strategi dan kebijakan yang terukur dan bersinergi baik
pemerintah pusat maupun pemerintah daerah Dari sisi ekonomi pandemi Covid-
19 berdampak pada dua sisi baik konsumsi maupun produksi Pembatasan sosial
berujung pada berhentinya aktivitas dan turunnya kinerja perekonomian
Perkembangan kasus pandemi COVID-19 di Sulawesi Utara
Berdasarkan data per tanggal
30 Juni 2020 tercatat sebanyak
1109 kasus positif di Sulawesi
Utara yang sebagian besar
terdapat di Kota Manado
Dengan dibukanya sejumlah
laboratorium pengujian sampel
Covid-19 yakni di Balai Teknik
Kesehatan Lingkungan dan
Pencegahan Penyakit
(BTKLPP) di Mapanget Kota
Manado dan RSUP Prof
Kandou Manado jumlah pasien
yang terkonfirmasi positif
mengalami peningkatan yang
cukup signifikan Selain itu dengan dilonggarkannya pembatasan dan dibukanya
beberapa pusat perbelanjaan (the new normal) menjadi salah satu faktor
meningkatnya jumlah masyarakat yang terkonfirmasi positif Covid-19
Pemerintah Daerah telah melakukan berbagai upaya pencegahan penyebaran virus
COVID-19 di Sulawesi Utara melalui berbagai kebijakan dan aturan diantaranya
dengan meniadakan kegiatan belajar mengajar di sekolah (Study from Home)
mengurangi kegiatan perkantoran (Work From Home) menutup tempat hiburan
29
yang dapat mengundang
kerumumunan orang hingga
penghentian sementara berbagai
kegiatan keagamaan di Rumah
Ibadah
Dampak COVID-19 terhadap
perekonomian Sulawesi Utara
Gambaran perekonomian Sulawesi
Utara selama enam bulan terakhir
tercermin dalam Indeks Harga
Konsumen (IHK) yang dirilis oleh BPS Sulut Dari tabel tersebut terlihat bagaimana
perekonomian Sulawesi Utara menurun drastis mulai bulan Maret 2020 sejak
ditetapkannya wabah Covid-19 di Indonesia serta ditutupnya penerbangan
internasional di Bandara Sam Ratulangi Manado Untuk pertama kalinya Sulawesi
Utara mengalami deflasi tahun kalender selama enam bulan berturut-turut akibat
adanya social distancing dalam rangka pencegahan Covid-19
Dari sisi tenaga kerja berdasarkan data Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi
Provinsi Sulawesi Utara hingga 26 Mei 2020 tercata ada 681 perusahaan yang
terdampak dengan jumlah total pekerja sebanyak 8416 orang dan dari angka
tersebut 6952 pekerja yang dirumahkan Selain itu tercatat pula sebanyak 72
perusahan yang melakukan Pemutusan Hubungan Kerja dengan jumlah tenaga
kerja sebanyak1424 orang
Dari sektor lapangan usaha terbesar sumber pembentuk PDRB Sulut semua
menunjukkan penurunan
dan hanya Industri
Pengolahan yang
menunjukkan kenaikan
Gambaran atas dampak
Covid-19 adalah
penurunan sektor
akomodasi makanan dan
minuman serta transportasi yang sangat drastis sebagai imbas ditutupnya bandara
Sam Ratulangi sehingga sektor pariwisata mengalami penurunan
Indeks Harga Konsumen Sulawesi Utara 2020
30
Peran Fiskal dalam penanganan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara
Sejak diumumkannya pandemi Covid-19 di Indonesia pemerintah melakukan gerak
cepat dengan menerbitkan berbagai aturan dan pedoman di semua bidang baik
pemerintahan kesehatan pendidikan sosial dan tak terkecuali sektor keuangan
Peraturan Pengganti Undang-Undang dikeluarkan untuk memberikan kelonggaran
defisit APBN yang
sebelumnya hanya
maksimal 3 dari
PDB guna
menahan dampak
Covid-19 terhadap
ancaman resesi
melalui program
Pemulihan Ekonomi Nasional Dari sisi demand pemerintah berusaha menjaga
konsumsi melalui sokongan atas daya beli masyarakat khususnya melalui bantuan
sosial Konsumsi rumah tangga merupakan penopang terbesar pertumbuhan di
Indonesia tak terkecuali Sulawesi Utara
Sedangkan dari sisi produksi pemerintah telah mengalokasikan insentif pajak
(Rp123 triliun) subsidi bunga kredit (Rp34 triliun) hingga program Penempatan
Dana Pemerintah (Rp876 triliun) pada perbankan agar dapat dikucurkan pada
sektor bisnis dengan bunga rendah
Selanjutnya postur APBN telah dilakukan perubahan setidaknya sudah dua kali di
tahun 2020 melalui Perpres No 542020 dan terakhir Perpres No 722020 untuk
menjaga kualitas dan kesinambungan APBN Tahun Anggaran 2020 dalam rangka
pemenuhan kebutuhan penanganan pandemi Covid-19 dan atau menghadapi
ancaman yang membahayakan perekonomian nasional dan atau stabilitas sistem
keuangan Konsekuensi atas terbitnya Perpres tersebut adalah Pemerintah Daerah
diharuskan untuk turut melakukan refocusing dan realokasi APBD untuk penangan
Covid-19 di daerah masing-masing Seluruh Pemda di Sulawesi Utara telah
melakukan realokasi anggaran sebagai langkah awal penanggulangan Covid-19 di
daerah masing-masing
31
Sehubungan dengan hal-hal tersebut di atas untuk mengantisipasi dampak
perekonomian kesehatan sosial dan keuangan serta menahan timbulnya resesi
maka diperlukan
peningkatan kuantitas
dan kualitas belanja
pemerintah (government
spending) Menurunnya
pertumbuhan ekonomi di
Sulawesi Utara sampai
dengan Q2 2020
sebesar minus 389
persen diperlukan
adanya intervensi
pemerintah pusat dan
daerah untuk mengelola kebijakan fiskal yang tepat jumlah dan tepat sasaran
sebagai solusi menjaga pertumbuhan ekonomi di Sulawesi Utara Sebagai contoh
telah dilakukan kebijakan penempatan uang negara pada Bank Umum (termasuk
BPD SulutGo) untuk mendorong tingkat konsumsi dan produksi dalam
perekonomian Sulawesi Utara Disamping itu hal yang lebih penting adalah
menjaga alokasi fiskal agar ditujukan untuk menjamin kesinambungan
(sustainability) pembangunan sehingga kebijakan fiskal ditujukan tidak hanya untuk
kepentingan jangka pendek tetapi kepentingan pembangunan yang
berkesinambungan
Alokasi Belanja Daerah Untuk Penanganan COVID-19 (miliar rupiah)
Sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
No Pemda
Bidang kesehatan dan
hal-hal lain terkait
kesehatan dalam rangka
pencegahan danatau
penanganan COVID-19
Penyediaan
jaring
pengaman
sosial
Penanganan
dampak
ekonomi
Total
1 Pemprov Sulut 73128 9022 1500 83651
2 Kab Bolsel 5286 1000 209 6495
3 Kab Kep Sitaro 1697 997 2767 5461
4 KabMinahasa 7922 2854 939 11714
5 Kota Tomohon 1902 1114 1812 4827
6 Kota Manado 5174 6201 720 12095
7 Kab Mitra 2850 985 1206 5040
8 Kab Minsel 2289 547 050 2886
9 Kab Boltim 1693 3842 540 6074
10 Kab Kep Talaud 2391 835 510 3736
11 Kab Kep Sangihe 5478 998 158 6634
12 Kab Bolmut 8859 1212 249 10320
13 Kota Kotamobagu 7084 927 272 8283
14 Kab Bolmong 1058 4104 2971 8133
15 Kab Minut 5307 - 680 5987
16 Kota Bitung 2500 1563 4109 8171
TOTAL 134618 36200 18691 189509
(sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
Alokasi Belanja Daerah untuk penanganan Covid (dalam miliar Rupiah)
Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik Provinsi Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Prov Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Manado
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Tomohon
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Bitung
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Kotamobagu
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Tenggara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Timur
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Talaud
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Sangihe
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab KepSiau Tagulandanga Biaro
Kanwil DJPb Prov Sulut (2020) Government Financial Statistic Sem I Prov Sulawesi Utara TA 2020
Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Sulawesi Utara
Dit Pelaksanaan Anggaran Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi MEBE
Dit Sistem Manajemen Investasi Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi SIKP
Dit Akuntansi dan Pelaporan Keuangan Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi E-Rekon
Ditjen Perimbangan Keuangan Daerah Kemenkeu Aplikasi SIMTRADA Aplikasi SIKD
Dit Sistem Informasi dan Teknologi Perbendaharaan Aplikasi OMSPAN Dashboard MPN
Kanwil Ditjen Pajak Suluttenggomalut
Kanwil Ditjen Bea dan Cukai Sulawesi Bagian Utara
1
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBN
A Prognosis APBN-Pendapatan
Proyeksi Pendapatan dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data realisasi
Pendapatan (4xxxxx) bulanan periode 2013-2019
Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84 bulan
(n=84) untuk memprediksi penerimaan perpajakan 12
bulan ke depan (Jan-Desember) yang bersumber dari
monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata
2
Dari hasil pengujian terdapat lag pertama yang keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 tidak stasioner terhadap rata-rata sehingga perlu dilakukan differencing (d=1) Dari hasil
differencing dihasilkan jumlah lag pada ACF sebanyak tiga (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak empat (q = 5)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 1 dan q 5 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (215) ARIMA (214) ARIMA (213) ARIMA (212) ARIMA (211) ARIMA
(210) ARIMA (115) ARIMA (114) ARIMA (113) ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110)
ARIMA (015) ARIMA (014) ARIMA (013) ARIMA (012) ARIMA (011)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (215) AR 1 0927 tidak ARIMA (211) AR 1 0000 ya
AR 2 0995 tidak AR 2 0012 tidak
MA 1 0979 tidak MA 1 0000 ya
MA 2 0258 tidak Constant 0571 tidak
MA 3 0942 tidak ARIMA (210) AR 1 0000 ya
MA 4 0972 tidak AR 2 0000 ya
MA 5 0980 tidak Constant 0412 tidak
Constant 0000 ya ARIMA (115) AR 1 0880 tidak
ARIMA (214) AR 1 0056 tidak MA 1 0816 tidak
AR 2 0000 ya MA 2 0722 tidak
MA 1 0184 tidak MA 3 0847 tidak
MA 2 0040 ya MA 4 0971 tidak
MA 3 0000 ya MA 5 0707 tidak
MA 4 0068 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (114) AR 1 0913 tidak
ARIMA (213) AR 1 0615 tidak MA 1 0723 tidak
AR 2 0503 tidak MA 2 0709 tidak
MA 1 0738 tidak MA 3 0887 tidak
MA 2 0363 tidak MA 4 0934 tidak
MA 3 0729 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (113) AR 1 0748 tidak
ARIMA (212) AR 1 0521 tidak MA 1 0361 tidak
AR 2 0675 tidak MA 2 0294 tidak
MA 1 0314 tidak MA 3 0638 tidak
MA 2 0276 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
3
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (012) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (012)
7 Hasil forecasting Perpajakan 12 bulan ke depannya adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (012) dihasilkan proyeksi Pendapatan periode Jan ndash
Desember sebesar Rp542462 miliar Namun proyeksi tersebut menggunakan dasar realisasi
pendapatan dengan kondisi normal sedangkan Kmeneterian Keuangan memprediksi penerimaan
akan turun sebesar 10 Dengan demikian proyeksi pendapatan dengan ditambah asumsi Kemenkeu
menjadi Rp488216 miliar
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (112) AR 1 0440 tidak ARIMA (014) MA 1 0000 ya
MA 1 0057 tidak MA 2 0003 ya
MA 2 0071 tidak MA 3 0379 tidak
Constant 0001 ya MA 4 0838 tidak
ARIMA (111) AR 1 0115 tidak Constant 0002 ya
MA 1 0000 ya ARIMA (013) MA 1 0000 ya
Constant 0000 ya MA 2 0002 ya
ARIMA (110) AR 1 0004 ya MA 3 0247 tidak
Constant 0565 tidak Constant 0000 ya
ARIMA (015) MA 1 0000 ya ARIMA (012) MA 1 0000 ya
MA 2 0008 ya MS 10687 MA 2 0000 ya
MA 3 0197 tidak Constant 0000 ya
MA 4 0970 tidak ARIMA (011) MA 1 0000 ya
MA 5 0700 tidak MS 11287 Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
4
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai
Proyeksi Belanja Pegawai dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal (51xxxx) bulanan periode 2013-
2019 Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84
bulan (n=84) untuk memprediksi belanja 12 bulan ke
depan (2020) yang bersumber dari monevPA Software
pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -2 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
5
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Pegawai 12 bulan ke depannya
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Pegawai periode Januari ndashDesember
sebesar 9329 dari pagu
6
C Prognosis APBN-Belanja Barang
Proyeksi Belanja Barang dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka
pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Barang (52xxxx) bulanan periode
2013-2019 (n=84 bulan) untuk memprediksi
belanja Barang 12 bulan ke depan (2020)
bersumber dari monevPA Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = -2 sehingga
perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=1)
7
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 1)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Barang 12 bulan ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi
Belanja Barang 2020 sebesar 812 dari pagu
8
D Prognosis APBN-Belanja Modal
Proyeksi Belanja Modal dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data persentase realisasi
Belanja Modal (53xxxx) bulanan periode 2013-2019
mulai bulan april karena periode triwulan pertama
realisasi belanja modal relatif kecil Sehingga periode
(n) yand dipakai berjumlah 63 bulan (n=63) untuk
memprediksi belanja Modal 9 bulan ke depan (April-
Desember) yang bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans-Modal
telah stasioner terhadap rata-rata digunakan
menu Autocorrelation (ACF) Jika tidak
terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama
yang keluar dari confident interval lebih dari
tiga Artinya data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada
ACF sebanyak dua (p=2)
9
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
10
7 Hasil forecasting Belanja Modal 9 bulan ke depannya (periode
April-Desember) adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Modal enam bulan ke depan (64-72) sebesar
8419 dari pagu
E Prognosis APBN-Transfer Ke Daerah dan Dana Desa
Proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana Desa dilakukan
dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang
dipakai adalah data persentase realisasi Transfer Ke
Daerah dan Dana Desa (6xxxxx) bulanan periode 2015-
2019 (60 bulan) untuk memprediksi Transfer Ke Daerah
dan Dana Desa 12 bulan ke depan dan untuk selanjutnya
diambil total realisasi 9 periode akhir yang
mencerminkan periode April-Desember yang
bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data telah menunjukkan
stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = 1 sehingga
tidak perlu dilakukan transformasi
2 Untuk memastikan bahwa data telah stasioner terhadap
rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF) Jika
tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
TKDD telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data TKDD telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=3)
11
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 4)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 3 d 0 dan q 4 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (304) ARIMA (303) ARIMA (302) ARIMA (301) ARIMA (300) ARIMA
(204) ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (104) ARIMA (103)
ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (004) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA
(001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (304) ndash Tidak Sig
ARIMA (303) ndashTidak Sig
ARIMA (302) ndashSig
ARIMA (301) ndashTidak Sig
ARIMA (300) ndashTidak Sig
ARIMA (204) ndashSig
12
ARIMA (203) ndashTidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashSig
ARIMA (200) ndash Tidak Sig
ARIMA (104) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashSig
ARIMA (101) ndashTidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (004) ndashTidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
13
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (302) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (302)
7 Hasil forecasting Transfer Ke Daerah dan Dana Desa 12 bulan ke depan adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana
Desa 2020 sebesar 9668 dari pagu
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBD
A Prognosis APBN-Pendapatan APBD
Proyeksi Pendapatan APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data realisasi Pendapatan
Daerah Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan (2020)
Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (05) sehingga perlu dilakukan transformasi data hingga 3 kali sampai menunjukkan λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans3 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak
0 (p=0)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 0 (q = 0) Karena p=0 d = 0
dan q=0 maka model yang dihasilkan adalah ARIMA
(000) Namun model tersebut tidak dapat dilakukan
pengujian sehingga perlu dilakukan differencing
4 Untuk memastikan bahwa data Diff1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Diff1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing lagi (d=1) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu
(p=1)
5 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
terdapat lag sebanyak dua (q=2)
6 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 1 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110) ARIMA (012) dan ARIMA (011)
7 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (112) ndash Tidak Sig
ARIMA (111) ndash Tidak Sig
ARIMA (110) ndashTidak Sig
ARIMA (012) ndashTidak Sig
ARIMA (011) ndashSig
8 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (011) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (011)
9 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Pendapatan APBD TA 2020 sebesar
Rp1832209 miliar Namun dengan adanya pandemi corona
yang akan mempengaruhi PAD serta penyesuaian TKDD 2020 yang menyebabkan penurunan pagu
hingga Rp2 triliun dibanding 2019 maka proyeksi pendapatan APBD 2020 akan berkurang 20 dari
forecast ARIMA menjadi Rp1465767 miliar
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai APBD
Proyeksi Belanja Pegawai APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Pegawai Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk memprediksi
PAD 4 periode ke depan (2020) Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan
λ gt 1 (20) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih dari tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
sehingga tidak perlu dilakukan differencing (d=0)
Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 2 (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (102) ndash Tidak Sig
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (011) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan MS terkecil adalah Model ARIMA (002) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan
adalah dengan menggunakan Model ARIMA (002)
7 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Realisasi Belanja Pegawai APBD TA 2020 sebesar 9365
C Prognosis APBN-Belanja Barang APBD
Proyeksi Belanja Barang APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis
runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Barang Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan Software pengolah
data yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak
perlu dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak tiga (q = 3)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 3 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (103) ARIMA
(102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (203) ndash Tidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashtidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashtidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Barang APBD 4 periode ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Barang APBD sebesar
7523
D Prognosis APBN-Belanja Modal APBD
Proyeksi Belanja Modal APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal Daerah Triwulan II-IV periode 2013-
2019 (n=21) untuk memprediksi Belanja Modal 3 periode ke
depan Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai MS terkecil adalah Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan
dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Modal APBD 3 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Modal APBD sebesar
7903
WPEMERINTAH KABUPATEN MINAHASA
SEKRETARIAT DAERAH
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN 2O2O
KABUPATEN MINAHASA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti bukti realokasi yang
tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasidan keperluanpemeriksaan apabila pengawas fungsional
un uaian APBD dilakukan iberikut
No UraianAnggaran sebelum
DenvesuaianAnggaran setelah
penyesuaianvo
Penvesuaian(a) (b) (c) (d) (e)
Tahap I Penyesuaian Pendapatan Daerah
1
2
3
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Total Pendapatan Daerah
1 16801375000
136837743000
91436654206
98691022500
1008131756998
69703097945
(16)
(1 1)
(24
1U5O75772206 1 17 6525877 443 (13)
Tahap ll Penyesuaian Belania Daerah
1
2
J
4
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Eantuan Sosial
Belanja lainnya
Total Belania Daerah
553153915596
376690476314
194014758013
12200000000
290576963500
518620216746
287126O94825
130797822239
11200000000
323130122850
(6)
(24)
(33)
(8)
11
1426636113423 1270874256660 (11)
Tahap lll Perhitungan Selisih lebih Kurang
(8156034r217) (943483792171 16Selisih LebihKurangPenyesuaian Pendapatan Daerah
No Uraian Belanja PegawaiBelania Barang dan
JasaBelania modal
Belanra BantuanSosial
Belania Lainnya Total
Belanja Bidang Kesehatandan Hal hal lainterkaitkesehatan dalamrangka pencegahandonatau PenangananCovid 19
40105 621 486 2 180 557000 36 931 098000 79217 276486
Penyediaan iaringPengaman Sosial
4718907 200 10200000000 13 619 797 200 28 538 704 400
Penanganan DampakEkonomi
I280591500 108000000 9 388 5S1 500
Total 54105 120 186 2288 557000 10200000000 50 550 895200 117 144 572 386
Tahap lV Relokasi selisih lebih
Tahap V Postur Belanja APBD setelah Relokasi
No uraianAnggaran setelah Realokasi
1 Pendapatan Asli Daerah 98691 022500
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 1008131 756998
3 Lainnya 69 703 097 945
1 Belanja Pegawai 518620216746
2 Belanja Barang dan Jasa 287 126094825
3 BelanJa [Iodal 130797822239
4 Belanja Bantuan Sosial 11 200000000
5 Belanja lainnya 323130122850
Surplus Oevisit 9434837I217
Pembiayaan 9434837 9 217
Tondano 27 Mei 2020AN BUPATI M AHASASEKR RAH
FRITS R MUNTU SSosPEMBINA UTAMA MUDA
NtP 19530220 198601 I 003
BUPATI MINAHASA TENGGARA
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN MINAHASA TENGGARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggungjawab penuh atas kebenaran laporan
ini dan bukti-bukti Realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan
ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan Aparat
Pengawas Fungsional
No Uraian Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2) Anggaran Setelah
Penyesuaian (3) Penyesuaian
(4)
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-
((d)(c)))
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 1819189201100 1438584429100 2092
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
56814701700000 50078936200000 1186
3 Lainnya 23119463568002 22716134568002 174
Total Pendapatan Daerah 81753354469102 74233655197102 920
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
1 Belanja Pegawai 26732727677170 26472729296657 097
2 Belanja Barang dan Jasa 15671452469200 6995649446509 5536
3 Belanja Modal 19904298947532 15229943944332 2348
4 Belanja Bantuan Sosial 665000000000 843144700000 -2679
5 Belanja Lainnya 18779875375200 19651755575200 -464
Total Belanja Daerah 81753354469102 69193222962698 1536
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian 5040432234404
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
Uraian Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)
+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-hal lain terkait kesehatan dalam rangka pencegahan danatau penanganan
1734300000 11752875844 9861047
000 0
5150000000
28498222844
COVID-19
Penyediaan jaring pengaman sosial
0 0 0 23500000
00 750000000
0 9850000000
Penanganan dampak ekonomi
0 7056099500 0 0 500000000
0 12056099500
Total 1734300000 18808975344 9861047
000 23500000
00 176500000
00 50404322344
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
Pendapatan Daerah 66995615445400
Pendapatan Asli Daerah 1438584429100
Transfer ke Daerah dan Dana Desa 50078936200000
Lainnya 15478094816300
Belanja Daerah 74033655197102
Belanja Pegawai 26646159296657
Belanja Barang dan Jasa 8876546980913
Belanja Modal 16216048644332
Belanja Bantuan Sosial 1078144700000
Belanja Lainnya 21216755575200
SurplusDefisit (7038039751702)
Pembiayaan 7038039751702
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Ratahan 6 Mei 2020 BUPATI MINAHASA TENGGARA
JAMES SUMENDAP SH
HfH3fQ l flHV 13H)t3S lOWIJ MOON0$NOW $N11V108 N3Lfdn81gt1 HflNUl31ri13d
lJOWll MOON09NOW 9Nlfo10B N3JJfdOBIOI
OZ-OZ N~EgtEgtNV NOHVJ
OSdV NlmfOS3AN3d NcnOdV1
1n)microaq 1e6eqas u~n~e11P 08dV Uellnsa~uad undepv
middot1euos6un1se-1e6ued1ated0 uea~microawad uen1Jadalj uep 1sellSIUJlllpe uede)f6ua1a)f JfOJUO rllfllJlampq llue~ uen1ua1a~ ue6uap llnsas IIelfedwesP IUI uruode1 UJe1ep wn1u=a1 Buebull
1se~OjlaJ llthQ1llnq uep UI u1Jode1 uaievaqalj seie qnusd qeMef 6unfi6uemicroaq eites eMJJeq ua)e1eWaw 1u1 ue6uaa
ltooswmmiddot L9t9Zl USGnsallSOd ~lbullloS illtJ1)1141~1 4SfgtS
lllj8J11)1llqltj1AbullS ueamplfllQfiid -111 d011f
(comiddotszgt 09tte-tt61CZI L9 DlL9ampZS9lLI pound99 qruaea bullfbullbullIOll lIOJ
11t 9Ltl560S-9pound1gtZW oomiddots99middots99middotezsmiddot6c 1 oAw1bull1 bullfulgt(bulla s
000 00000middot004roormiddots oomiddotooomiddotooomiddotaasmiddots 1bull1sos UlJ11ull 2Ju111oa t
(091t) OOSOlSiS1t$LU 001gt1L9L1gtSZI si lepovi ~iubullIOa c
(tsmiddotacgt oosnmiddotsW960L6 009t699669J891 eat uep ampaiea eJue~g z (OSO) 1gtQ06tSLttZCtQI OlZt091gtHSZSQI 1ewietlbulld s1le1aa I
r 4BJaea Bubullioe ueiens~bulld - 11 aNi L
(il6) 096ll9lS~tllS OlLS8tCrirtLlt9 qeRltJ led middot-d J
lt1ozJ OOLSSZltOlsmiddotss OOlSS9Q6910ZO L e(uu1e1 e
ltzn1gt oomiddotooamiddotszswgmiddot pound9 oososmiddotczcmiddotoozmiddotszs 0$0(] auoa uop 4bullbullbullbullP middot~ ll z
ttsH) oszzzmiddotspoundtpound61H OlS6pound~6middotsz9middote1 lfUa~O ILJlqtJtqedepUad I
q~a uoiedepuod ue1bullQSQllbulld- L d04bull1
((o)J(p)J-00 L)s (o) (p) (o) (q) ltbull)
1Jll9~d Ultlnsaltuad ~bulllosalubulld UCeJn ON 4810loS UOJrd6Uf wn1aqas UGJe6ampiv
lfl1 4i I s ~at Cl Ill lL
oos11Smiddot9timiddot~4middotbs SSS9tLtlmiddotL09 JmJ
00699 L9596pound5 UJOUO)t~
6jlLS596t5 ~wlWf UttJ2litnuOd
0091Z6W5W9t 91lBWSl-Spound IQSOS
uewo6ltJad 6umicroef ueljpelllbulld
6~ middotQl100 UOl(06UOIOd ne~eJE~P ue4e611iued
oomiddotooomiddotosntemiddots 1 ooomiddotosnpound6middotst e~6oOJ we1ep lIBlB~~
1111 u1bull11bull1ft14 ubullp llllbullsa~ Buelq efbullBJbulla
M+(D)lt(4)+(6)bull(1) (~) m (l M (Bl (1)
1e1sos 1bullPbullri f ltP6~d lllOJ eAUlJl lt[lllliog lllllllUOS bullfuOJbullS uep GUltu~ 1[UlllS bullueibulla UaJeJn
ouopg
1$1~ ee bullbull - d
0090111tt Lllt~ - 118(lqltI
(Ms01119CLlltdeg9ZI
1111180Sntdlns
~l ti96()S9LHOZ 9(uu~ai e~Ull98 eoeooeeooos-s rctsos uerquee erueiae oomiddotsoimiddotesnpoundsmiddot tt~ 1bullpor1 bull1bullbull18 00911 Wt-960 ze eser usp 6urues efveias tlf06tSlttipound11 I eMe8ad efue1~a ~t8tZt611~~9
ijltloaabull~ bull
00 LS5Upound0L666 ~ 000006ZS969L9Y n~ eueo uep ~eu_ep eI JampisiVJl 09ZZZ-5LpoundLSlH 41lbullbullao ~ Illdeg 096HWt98t1lt ~-ouciffbull-d
tSugt101ea~ 4lfa~s urue66uv u~eJ(l
-e~weuaqes uefluap 1enq1p 1u1 uwod91 Ull~Waa
-s~~~
1 Hlnf3IO ~v~~~~
~nWllMOONOElNOW E)1Nil~~~~
ozoz 13W ~I U8Aflll1 l
PEMERINTAH DAERAH KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
SEI(RETARIAT DAERAH
Jalan Bui Batu Kompleks Perkantoran Pemda
TAPORAN PENYESUAIA]II APBD
TAHUN ANGGARAN 2O2O
KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini
dan buki-bukti realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang
berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan apparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UraianAnggaran Setelah
Penyesuaian Penyesuaian
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 297348989200 2676L409O24O 1000
L26a2Transfer ke Daerah dan DanaDesa
7265981700000
3 Lainnya 2A327a3a962O 265m1550670 645
Total Peurondapatan Daerah 8902019808820 7798597340950 LZN
Tahap ll - Penyesuaian Beurolania Daerah
Belanja Pegawai 3376514741950 3340363661950 t07
2 Belanja Barang dan Jasa 246L95524732O 182495402427O 25A7
3 Belanja Modal 7453474604t2O 75562748706O 48O7
4 10000Belanja Bantuan Sosial 5000000000
Belanja Lainnya t745075775430 164404946204O 579
Total Beurolanla Daerah 9042019808820 7564998639320 t6t4
Tahap lll - Pen8hitungan Selislh Lebih(urang
SurplusDefisit - 140000000000 233598701630
Selisih Lebihl(urang Setelah Penyesuaian 373598701630
euro
Anggaran SebelumPenyesuaian
(a) (b) ( c ) (d)( e)=( 10u64(
)
8321392430m0
t
Tahap lV - Realokasl SeurollCh teblh
UralanBelanJa
Pegawal
BelanJa
Barang danJasa
gelania
Modal
BelaniaBantuan
Soslal
BelanJa
LalnnyaTotal
(J) ls) (h) (i) a) (k) tt)4 4h)4t)4)4kt
Belanja bidangkesehatan danhal-hal lain terkaitkesehatan dalamrangkapencegahan
danataupenanSanan
covtD-19
87140321634195838000 11000000000 23909870163
Penyediaan jaringpengaman soslal 350000000 2000000000
6000000000
Penanganan
Dampak Ekonomi 100000000 10000000004000000000
5100000000
Total 91540321634195838000 3000000000 21000000000 37359870163
Tahap V - Postur Belanja APBD Setelah Realokasl
Uralan Anggaran Setelah Realokasl
Pendapatan Daerah 779859734O95
Pendapatan Asli Daerah 267 6t409028Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya 26500155067
Belanja Daerah 793859734095Eelanja PeSawai 334036356195Belania Barang dan Jasa 191559834990
Belanja Modal 79758585706
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya 185404945204SurplusDefisit -14000000000
Pembiayaan Netto 14000000000
Melonguane2) April 2020
PUTAUAN TALAUD
SE IS DAERAH
lr ADOtf S BlNll-ANG MENrP 19601027 198903 1 005
8350000000
726598170000
3000000000
An
RASIO ALOKAS ANGGARAN PENANGANAN COVID19KABUPATEN KEPUTAUAN TALAUD
DATA SESUAI REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVIDlg DI KAB KEPITAIAUD
E Alokasi Anggaran Penanganan COVID-19sebesar Rp 37359870163 (3735 M)
E Alokasitersebut terdiri dari 3 Pos Alokasisebagai berikut
1 Penanganan Kesehatan berjumlahRp23909870163 (2390 M) atau64Yo dari total alokasi anggaranpenanganan COVID-19
2 Penanganan Dampak EkonomiBerjumlah Rp 5100000000(510 M) atau 14 Yo dari total alokasipenanganan COVID-19
3 Penanganan Jaring Pengaman Sosialberjumlah Rp 8350000000 (83SM) atau 22dari total alokasianggara n penanganan COVI D-19
PAK EKON
t4
PENANGANANKESEHATAN
64
I
ENAN
JPS
22
RASIO ATOKASIANGGARANPENANGANAN BIDANG KESEHATAN
DATA SESUAI REALOKASI DAN REFOCUSING APBDUNTUK PENANGANAN COVIDl9 DI KAB KEPL TALAUDBIDANG KESEHATAN DAN HAt-HAt IAIN TERKAITKESEHATAN DLM RANGKA PENCEGAHAN DAN ATAUPENANGANAN COVDl9
E Alokasi Anggaran Penanganan Bidang Kesehatansebesar Rp 239098701G3 (239 M)
fl Alokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp 11000OOOOOO (11Matau 46Yo dari total anggaran penangananBidang Kesehatan
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 0 (O M) atau O daritotal anggaran penanganan Bidang Kesehatan
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp 129098701G3 (129 M) atau54 dari total alokasi anggaran penangananBidang Kesehatan
6
KTILANJE
TE (I
U
4
l
I
I7L
BELANJA DALAMBENTUK
KEGIATAN
54
BE
BE
RASIO ATOKASANGGARANPENANGANAN DAMPAK EKONOMI DATASESUAI REATOKASI DAN REFOCUSING APBD
UNTUK PEIANGANAN COVID-lg Dt KAB KEPL XATAUDBIDANG PENANGANAN DAMPAK EI(ONOMI
fl llokasiAnggaran Penanganan Dampak Ekonomisebesar Rp5100000000 (51 Ml
fl Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp400O0q)OOo (4 Mlatau 78 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 1000000000 (1Matau 20 96 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi anggaran penangananDampak Ekonomi
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp1000000 (01 M) atau2 dari total alokasi anggaran penangananDampak Ekonomi
BANSOS
20
2
BETANJA TIDAKTERDUGA (BTT)
78
RASIO ALOKASIANGGARANPENANGANAN JARING PENGAMAN SOSIAT
BE
BENT
DATA SESUAT REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVTD-lg DI KAB KEPL TATAUDBIDANG JARING PENGAMAN SOSIAL
fl Alokasi Anggaran Penanganan Jaring pengaman
Sosial sebesar Rp 8350000000 (935 M)E Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Atokasi
sebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp50$000000 (6 M)atau 72Yo dari total anggaran pena ngananJaring Penga man Sosial
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp20fi)000000 (2 Mlatau 24 Yo dari total anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp350000000 (035 M) atau4Yo dari total alokasi anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
LL-
BANSOS
24
II
KEGIATAN KTI
ITERDUGA (BTT
72
r-
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-((d)(c)))
1 Pendapatan Asli Daerah 2179766235200 20100412352 779
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 67815037700000 583182844000 1400
3 Lainnya 4140687060570 47237070606 -1408
Total Pendapatan Daerah 74135490995770 65052032695770 1225
1 Belanja Pegawai 20225216272100 19620370306700 299
2 Belanja Barang dan Jasa 20685621435403 13660841927195 3396
3 Belanja Modal 19152251699667 8231402768900 5702
4 Belanja Bantuan Sosial 68950000000 33950000000 5076
5 Belanja Lainnya 14003451588600 13185777408600 584
Total Belanja Daerah 74135490995770 54732342411395 2617
10319690284375
N
oUraian
Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2)
Anggaran Setelah
Penyesuaian (3)
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian
Penyesuaian (4)
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
LAPORAN PENYESUAIAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti-bukti
realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan
administrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Uraian Belanja Pegawai Belanja Barang dan Jasa Belanja Modal Belanja Bantuan Sosial Belanja Lainnya Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-
hal lain terkait kesehatan dalam
rangka pencegahan danatau
penanganan COVID-19
000 2741492735500 6117425200000 000 000 8858917935500
Penyediaan jaring pengaman sosial 000 000 000 000 1212132348875 1212132348875
Penanganan dampak ekonomi 000 000 000 248640000000 000 248640000000
Total 000 2741492735500 6117425200000 248640000000 1212132348875 10319690284375
Pendapatan Daerah
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Belanja Daerah
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
SurplusDefisit
Pembiayaan
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Boroko 12 Mei 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW UTARA
DEPRI PONTOH
(1670015655270)
3136176357891
14397909757475
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
633820170405
20100412352
583182844000
30536914053
65052032695770
19620370306700
16402334662695
14348827968900
282590000000
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
BUPATI KEPul[AUAN SANCIHELAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABupATHN KHpuLAUAN sANGmn
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh ataskebenaran Iraporan ini dan bukti-bukti realokasi yang tercantum dalam laporanini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapanadministrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UralanAnggaran chggaran Oa
Sebelum SesudahPenyesuaian
Penyesuaian Penyesuainn
(a) (b) (c) (d)(e) = (100-((d))(c))
Tifeaa I - Penyesualan plusmneurondapaan Dacralh +
1 Pendapatan Asli Daerah 6615871963300 5824016087300 1197
2 Transfer ke Daerah danDanDesa 98401656441000 84805897476000 1382
3 Lainnya 4844406397600 4292989314659 1 138
Total Pendapatan 109861934801900 94922902877959 1360
TahaP 11` - Penys5uatan Belanja Daerall1 Belanja Pegawai 46389719208700
42839564329262765
2 Belanja Barang dan Jasa 268735161152 0019483320156200
2750
3 Belanja Modal 168329248368007783837945400
5376
4 Belanja Bantuan Sosial 329250000000329250000000
000
5 Belanja Lainnya 1943652464120017852827591200
815
Total Belanja 10986193480190088288800022062
1964
Selisih Lchih Kurang Setelah Penyesualan66341028 55897
iEeurobull-i
Jcentt`a-00|r)ahCeCreg10hr`+Le
aa
t`a
aa
+a
0cO
+LJ
aLO
-a
|r)cO
+t+00
t+C
V
J=O
C)
apound
+CVcO00
CV00-J
+1-te
Ce
-aa
iiifn_tplusmn
P`aJ0CnOC)tra0aCqaCV8^aaauaCreg1regtrt`Ch
8-aaaaCOD`1regtJa8-ttChCnCreg0P`aaaaC1
E5
II
i3Iag-aJin
I
C)ataaCOaCregCqCOcOC1CVI
ICgtataaCeaCeCu0000Cr)CV
ffibullgeuro-ampJ=
aa0aa1reg00Cr)CeCataaa01reg-00tP`ceCV
aaaaaLeaaP`CeaaaC)a|eI8r`at`Ln
fi
I
a
i3iiiiIbullgE
i5a
Ea
fyenIplusmnED
a5ai
frE
9
8i
C]C0aJ5
poundE-
01
0
aaa
Lampiran I Penjabaran Pergeseran APBD
23 April 2020Tanggal
17 Tahun 2020Nomor
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
PEMERINTAH KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
1 PENDAPATAN 107196464869200 94346162396500 (12850302472700) (1199)
1 1 PENDAPATAN ASLI DAERAH 5630458459700 5212581087000 (417877372700) (742)
1 1 1 3029064464500 Pendapatan Pajak Daerah 2698537091800 (330527372700) (1091)
1 1 2 1154028000000 Hasil Retribusi Daerah 1066678000000 (87350000000) (757)
1 1 3 336499591200 Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan 336499591200 000 000
1 1 4 1110866404000 Lain-lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah 1110866404000 000 000
1 2 DANA PERIMBANGAN 77398633600000 65182348500000 (12216285100000) (1578)
1 2 1 1666530400000 Bagi Hasil PajakBagi Hasil Bukan Pajak 1525028900000 (141501500000) (849)
1 2 2 58436228200000 Dana Alokasi Umum 52086330700000 (6349897500000) (1087)
1 2 3 17295875000000 Dana Alokasi Khusus 11570988900000 (5724886100000) (3310)
1 3 LAIN-LAIN PENDAPATAN DAERAH YANG SAH 24167372809500 23951232809500 (216140000000) (089)
1 3 1 4141276158600 Pendapatan Hibah 4141276158600 000 000
1 3 3 3653707250900 Dana Bagi Hasil Pajak dari Provinsi dan Pemerintah Daerah Lainnya 3653707250900 000 000
1 3 4 16372389400000 Dana Penyesuaian dan Otonomi Khusus 16156249400000 (216140000000) (132)
2 BELANJA 109568697093491 97482338754391 (12086358339100) (1103)
2 1 BELANJA TIDAK LANGSUNG 63581006143175 63392596831572 (188409311603) (030)
2 1 1 39909549810725 Belanja Pegawai 38834946445308 (1074603365417) (269)
2 1 4 738911826000 Belanja Hibah 545380000000 (193531826000) (2619)
2 1 5 31570000000 Belanja Bantuan Sosial 10010000000 (21560000000) (6829)
2 1 6 418309246450 Belanja Bagi Hasil kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintah Desa 376521509200 (41787737250) (999)
2 1 7 22382665260000 Belanja Bantuan Keuangan kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintahan Desa 21527875160000 (854790100000) (382)
2 1 8 100000000000 Belanja Tidak Terduga 2097863717064 1997863717064 199786
2 2 BELANJA LANGSUNG 45987690950316 34089741922819 (11897949027497) (2587)
2 2 1 1896453933200 Belanja Pegawai 1810317933200 (86136000000) (454)
2 2 2 26316296353597 Belanja Barang dan Jasa 23895026121100 (2421270232497) (920)
2 2 3 17774940663519 Belanja Modal 8384397868519 (9390542795000) (5283)
SURPLUS (DEFISIT) (2372232224291) (3136176357891) (763944133600) 3220
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 1
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
3 PEMBIAYAAN DAERAH
3 1 PENERIMAAN PEMBIAYAAN DAERAH 2672232224291 3136176357891 463944133600 1736
3 1 1 2672232224291 Sisa Lebih Perhitungan Anggaran Tahun Anggaran Sebelumnya 3136176357891 463944133600 1736
3 2 PENGELUARAN PEMBIAYAAN DAERAH 300000000000 000 (300000000000) (10000)
3 2 2 300000000000 Penyertaan Modal (Investasi) Pemerintah Daerah 000 (300000000000) (10000)
PEMBIAYAAN NETTO 2372232224291 3136176357891 763944133600 3220
SISA LEBIH PEMBIAYAAN ANGGARAN TAHUN BERKENAAN 000 000 000 000
Lolak 23 April 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW
YASTI SOEPREDJO MOKOAGOW
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 2
No Uraian
AnggaranSetelah
Realohasi
(a) (b) (c)
kendapaitan Daerah 917879535633001 Pendapatan Asli Daerah 5824016087300
2 Transfer ke Daerah dan Dan Desa 84805897476000
3 Lainnya 1158040000000
bull beltLDia Pace gtpoundpound3-ULreg gtU
1 Belanja Pegawai 428395643292622 Belanja Barang dan Jasa 200631133 062 00
3 Belanja Modal 101720682518004 Belanja Bantuan Sosial 3292500000005 Belanja Lainnya 21518906990697
Sftyxpilus Den3it 3134g`493v 146 59
penhfayin _
2
Pergudangan digeser oleh Administrasi
Pemerintahan Hal tersebut disebabkan
adanya pembatasan penerbangan
penerbangan internasional di Bandara Sam
Ratulangi untuk mengantisipasi penyebaran
virus Covid-19 Dari kelima sektor utama
tersebut hanya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan serta sektor
Industri Pengolahan yang menunjukkan
performa positif Kedua sektor tersebut
ditopang oleh sumber lapangan usaha yang
sama yaitu perkebunan kelapa sebagai bahan industri pengolahan kopra
Ditinjau dari sisi penawaran Covid-19 berdampak negatif pada hampir semua sektor
dan yang paling berat adalah sektor-sektor yang berhubungan dengan pariwisata seperti
transportasi akomodasi makanan dan minuman serta jasa lainnya seperti tempat hiburan
dan pusat perbelanjaan Bahkan sektor yang terdampak positif seperti Informasi dan
Telekomunikasi (dengan adanya WFH dan SFH) serta Jasa Keuangan tidak mampu
menopang penurunan sektor lainnya Penurunan perekonomian Sulut untuk Q2 masih
diredam pertumbuhan positif sektor Pertanian dan Industri Pengolahan yang termasuk
sektor dengan porsi terbesar
Pada sisi Permintaan wabah corona berimbas pada semua komponen PDRB Konsumsi
Rumah Tangga dan PMTB dengan porsi terbesar justru mengalami penurunan terdalam
sebagai akibat adanya social distancing dan ditutupnya beberapa pertokoan dan pusat
perbelanjaan sebagi antisipasi penyebaran pandemi Konsumsi pemerintah juga dinilai
kurang berkontribusi sebagai variabel penahan laju penurunan ekonomi
Perekonomian Sulawesi Utara masih berpotensi mengalami perlambatan jika
melihat perkembangan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara yang masih belum
menunjukkan penurunan Namun demikian dengan dilonggarkannya kebijakan social
distancing dan penerbangan kondisi perekonomian Sulawesi Utara diharapkan mampu
bangkit secara perlahan Beberapa hal yang patut menjadi perhatian adalah 1) Realisasi
belanja pemerintah pusat dan daerah perlu didorong dan diakselerasi agar mampu
berperan sebagai pendorong perekonomian regional 2) Sektor Pertanian Perkebunan
dan Perikanan khususnya perkebunan kelapa yang terbukti mampu tumbuh disaat sektor
usaha lainnya mengalami kelesuan serta mampu menopang sektor Industri Pengolahan
serta ekspor Sulawesi Utara perlu mendapatkan dukungan dari pemerintah daerah
Tumbuhnya sektor tersebut juga secara positif akan membuka lapangan kerja informal
baru alternatif bagi korban PHK dari sektor lapangan usaha lainnya 3) Proyek-proyek
Tabel 12 PDRB Sulut Triwulan II 2020
Sumber BPS diolah
3
pemerintah yang tertunda di semester I akibat kebijakan social distancing dapat segera
dimulai kembali dan diakselerasi Selain itu perlu dilakukan perubahan sistem pelaksanaan
proyek menjadi sistem padat karya agar dapat menyerap lebih banyak tenaga kerja serta
meningkatkan penghasilan masyarakat sekaligus mempertahankan daya beli Belanja
pemerintah akan menjadi sektor yang paling bisa diharapkan sekaligus dikendalikan
melalui penyerapan anggaran hingga kebijakan bantuan sosial seperti Kartu Pra-Kerja
BOS KPH hingga percepatan BLT dari Dana Desa diharapkan mampu menjaga daya beli
masyarakat
B Inflasi
Sampai dengan akhir triwulan II 2020 tingkat inflasi Sulawesi Utara mengalami
deflasi tahun kalender hingga 106 persen Inflasi Sulut pada bulan Juni 2020 tercatat
sebesar -019 lebih rendah dibanding inflasi nasional sebesar 018 persen serta jauh dari
sasaran KUA-PPAS tahun 2020 sebesar 5 persen
Kontribusi deflasi terbesar terutama dari sektor Transportasi yang mencapai 8
persen akibat penutupan sementara
Bandara Sam Ratulangi guna
antisipasi penyebaran wabah Covid-
19 Berdasarkan kontribusi timbulnya
deflasi pada Semester I dipengaruhi
pada kelompok pengeluaran utama
yaitu Makanan Minuman dan
Tembakau Hal ini menggambarkan
bahwa deflasi yang terjadi pada
semester pertama lebih disebabkan karena masyarakat menahan diri untuk tidak
meningkatkan konsumsi produk dimaksud karena adanya social distancing Dengan
demikian salah satu langkah pengendalian inflasi di Sulut ke depan saat terdapat
pelonggaran kebijakan social distancing adalah menjaga pasokan komoditas volatile foods
terutama cabe dan tomat sayur yang merupakan produk-produk yang mendorong timbulnya
inflasi Dengan pasokan yang memadai diharapkan mampu menghambat kenaikan harga
secara cepat (hiperinflasi)
C Indikator Kesejahteraan
Kondisi ketenagakerjaan dari sisi Tingkat Pengangguran Terbuka Sulawesi
Utara pada periode laporan Februari 2020 menunjukkan penurunan Sebagaimana
data BPS Tingkat Pengangguran Terbuka Sulut pada periode ini naik 020 persen
dibandingkan periode Februari tahun 2019 menjadi 557 persen Dengan capaian tersebut
Grafik 12 Perbandingan Inflasi Bulanan Sulut-Nasional tahun 2020
Sumber BPS Sulut diolah
4
target Pemprov Sulut untuk menurunkan pengangguran dibawah 663 persen pada tahun
2020 telah tercapai (KUA-2020) dan diharapkan mampu dipertahankan hingga akhir tahun
Secara umum penambahan TPT
lebih karena bertambahnya jumlah
usia kerja (15 tahun) serta banyak
lulusan SMA sederajat yang belum
terserap lapangan pekerjaan
Pemerintah daerah perlu
keseriusan dalam mengurangi
pengangguran dengan membuka
banyak pelatihan
Data TPT pada triwulan kedua diprediksi akan meningkat seiring dengan adanya pandemi
Covid-19 dan akan berimbas pada sektor informal yang mencapai 657 ribu orang (5687)
Disnaker Sulut menyatakan bahwa data per 8 April 2020 terdapat 2083 tenaga kerja di
PHK dan 3190 dirumahkan oleh pengusaha Sedangkan data penerima Kartu Pra-Kerja
yang telah terdaftar sebanyak 6059 orang
Jumlah penduduk miskin di Sulut naik sebanyak 3770 jiwa dibandingkan periode
September 2019 Kenaikan tersebut
terjadi di perkotaan sebanyak 3900
jiwa sedangkan jumlah penduduk
miskin di pedesaan mengalami
penurunan sebanyak 130 jiwa
Kenaikan penduduk miskin di
perkotaan diduga sebagai akibat
pandemi Covid-19 yang mengubah
perilaku aktivitas ekonomi dan
penurunan pendapatan Dana desa
perlahan mampu menunjukkan dampak positif tehadap kesejahteraan penduduk desa yang
ditunjukkan dengan penurunan jumlah penduduk miskin
Beberapa faktor kenaikan angka kemiskinan selain perlambatan perekonomian
akibat pandemi Covid-19 juga disebabkan oleh rata-rata upah buruh per hari yang
mengalami penurunan 358 persen Sementara itu pada tingkat harga barang secara
umum untuk periode September-Maret khususnya di akhir tahun 2019 terjadi inflasi yang
relatif tinggi Di sisi lain kenaikan nilai tukar petani turut membantu penurunan kemiskinan
di pedesaan
Grafik 14 Profil Tingkat Kemiskinan Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
Grafik 13 Perkembangan TPT Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
5
BAB II
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS
PELAKSANAAN APBN
Sampai dengan periode Semester I tahun 2020 anggaran belanja pemerintah pusat
di wilayah Sulawesi Utara mengalami penurunan jika dibandingkan dengan anggaran
belanja pada periode yang sama tahun sebelumnya Secara rinci pelaksanaan APBN di
Sulut adalah sebagai berikut
Tabel 21 Realisasi APBN Semester I 2020 di Sulawesi Utara
Sumber GFS Sulut diolah
Realisasi Pendapatan Negara di Sulawesi Utara mengalami penurunan sebesar 244
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Sedangkan pada realisasi
belanja pegawai dan belanja barang (belanja operasional) mengalami penurunan 5-10
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Penurunan pagu yang sangat
signifikan terjadi pada belanja modal yaitu mencapai hingga 50 persen dikarenakan
refocusing dan realokasi APBN yang dialihkan ke dalam pos belanja khusus penangan
Covid-19 Namun yang perlu menjadi perhatian adalah faktor kesiapan Pemda terhadap
perbaikan tata kelola Transfer ke Daerah dan Dana Desa (TKDD) yang lebih terencana
pada setiap tahapan Berdasarkan data yang ada realisasi Dana Transfer Daerah
khususnya DAK Fisik belum optimal
6
A Pendapatan Negara
Salah satu fungsi APBN dalam kerangka ekonomi makro adalah sebagai stabilisator
Dari sisi pendapatan pemerintah dapat mempengaruhi perekonomian melalui
perubahan besaran pada penerimaan perpajakan Hal ini dikarenakan penerimaan
perpajakan merupakan variabel yang mempengaruhi secara tidak langsung terhadap
perkembangan variabel pembentuk agregate demand yaitu variabel konsumsi
masyarakat (C) dan investasi (I)
Pada tahun 2020 target penerimaan pajak adalah sebesar Rp45 triliun Target
tersebut mengalam i kenaikan 667 persen dibandingkan dengan target tahun 2019
sebesar Rp42 triliun
1 Penerimaan Perpajakan
Penerimaan perpajakan dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu Pajak Dalam
Negeri dan Pajak Perdagangan
Internasional Pajak Dalam Negeri
terdiri atas lima jenis pajak yaitu Pajak
Penghasilan (PPh) Pajak
Pertambahan Nilai (PPN) Pajak Bumi
dan Bangunan (PBB) Cukai dan Pajak
Lainnya sedangkan Pajak
Perdagangan Internasional terdiri atas
Bea Masuk dan Bea Keluar Sampai
dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan Perpajakan baru
mencapai Rp134638 miliar atau 2937 persen dari target Kota Manado sebagai
kontributor utama menyumbangkan sebesar Rp74578 miliar (554 persen) dari
penerimaan sampai dengan semester I
a) Pajak Penghasilan (PPH)
Sebagian besar penerimaan PPh terkonsentrasi di wilayah Kota Manado sebagai
pusat bisnis di Sulut dimana
sebagian besar pengusaha
terdaftar di kota ini Sampai
dengan Semester I realisasi
Pendapatan Pajak Penghasilan
237854 205758
7345 5485
84367
45565
1527 1952
PPh PPN amp PPnBM
PBB PajakLainnya
Grafik 21 Realisasi terhadap Pagu Perpajakan Sulawesi Utara sd Semester I
TA 2020 (dalam miliar Rp)
Target TA 2020 Real sd Sem I
Grafik 23 PPh per Kabupaten di Sulut sd Semester I
2020 (dalam miliar Rp)
sumber Kanwil DJP Sulutenggomalut
7
baru mencapai Rp84366 miliar atau 3547 persen dari target 2020 sebesar Rp23785
miliar
b) Pajak Pertambahan Nilai (PPN) dan Pajak Penjualan Atas Barang Mewah
(PPnBM)
Realisasi PPN dipengaruhi antara lain oleh kegiatan proyek pemerintah terjaganya
konsumsi Rumah Tangga dan impor serta
dukungan sistem pembayaran pajak yang
online dengan administrasi perpajakan
Proporsi penerimaan PPN berdasarkan
wilayah tidak jauh berbeda dengan
penerimaan PPh Sampai dengan periode
Semester I 2020 realisasi pendapatan
PPN dan PPnBM baru mencapai Rp45565 miliar atau 2215 persen dari target 2020
sebesar Rp20575 miliar
c) Pajak Bumi dan Bangunan (PBB)
Pendapatan PBB di Sulut tergolong kecil karena bukan daerah pertambangan Dari 15
KabKota hanya 3 daerah yang memiliki
realisasi penerimaan yaitu Kota Manado
Kota Bitung dan Kab Bolaang
Mongondow Perlu re-evaluasi NJOP di
beberapa daerah karena terdapat
daerah yang tergolong cukup ramai
(pusat keramaian) dengan nilai transaksi
penjualan tanah cukup tinggi namun
memiliki NJOP yang sangat rendah Sampai dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan PBB baru mencapai Rp1527 miliar atau 2080 persen dari target 2020
sebesar Rp7345 miliar
d) Pajak Perdagangan Internasional (Bea Masuk amp Bea Keluar) dan Pendapatan
Cukai
Faktor-faktor penopang penerimaan Kepabeanan dan Cukai sd periode Semester I
tahun 2020 di Provinsi Sulawesi Utara adalah sebagai berikut
1 Bea Masuk
- Hampir seluruh perusahaan di bidang pertambangan dan bidang lainnya untuk
sementara menghentikan kegiatan importasinya mengingat sebagian besar
komoditas berasal dari negara yang terdampak Covid-19
Grafik 25 PBB per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam juta)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
Grafik 24 PPN dan PPnBM per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
8
- Penerimaan Bea Masuk dari sektor barang bawaan penumpang menurun hal
ini dikarenakan adanya penutupan penerbangan langsung dari luar negeri
- Penerimaan Bea Masuk dari Pos Lalu Bea tidak terlalu dipengaruhi dampak
Covid-19
2 Bea Keluar
Penerimaan bea keluar di provinsi Sulawesi Utara masih bersumber pada ekspor
produk Crude Palm Oil (CPO) dan produk turunannya di Bitung Penerimaan bea
keluar dari PKE diprediksi akan mengalami peningkatan dan akan melampaui
target pada akhir tahun
3 Cukai
Penerimaan Cukai di Sulawesi Utara sebagian besar berasal dari produksi Pabrik
MMEA (Minuman Mengandung Etil Alkohol) Pemerintah setempat menghimbau
untuk menutup tempat
hiburan dalam rangka
menghindari penyebaran
Covid-19 Penutupan
tempat hiburan tersebut
mengakibatkan
menurunnya permintaan
konsumen MMEA sehingga
perusahaan Pabrik MMEA mengurangi jumlah produksi MMEA Hal tersebut
mengakibatkan menurunnya penerimaan cukai
Penerimaan Cukai hingga periode Semester I baru mencapai 2536 persen yaitu
Rp16 miliar dari target sebesar Rp631 miliar Sementara itu target penerimaan
Pajak Perdagangan Internasional yang berasal dari Bea Masuk telah mencapai
Rp912 miliar atau 7645 persen dari target Rp1193 miliar sedangkan Bea Keluar
telah mencatatkan realisasi Rp153 miliar atau 8095 persen dari target Rp189
miliar
e) Pendapatan Pajak Lainnya
Sampai dengan Semester I 2020 realisasi Pajak Lainnya mencapai Rp1952 miliar
atau sebesar 3559 persen dari target Rp5484 miliar Sumber pendapatan Pajak
Lainnya berasal dari pendapatan bea materai pendapatan pajak tidak langsung
lainnya dan pendapatan bunga penagihan pajak sehingga pos ini sebagian besar
berada di Kota Manado
2 Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP)
Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) merupakan seluruh penerimaan pemerintah
pusat yang bukan berasal dari penerimaan perpajakan Sampai dengan Semester I
Grafik 26 Bea Masuk Bea Keluar dan Cukai Prov Sulut sd Semester I TA 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJBC Sulbagtara
9
2020 realisasi PNBP di Sulawesi Utara sudah mencapai Rp59773 miliar atau 477
persen dari target Rp125421 miliar untuk tahun 2020 Realisasi PNBP Semester I
2020 mengalami penurunan 2137 persen dibandingkan dengan realisasi tahun
sebelumnya pada periode yang sama
B Belanja Negara
Belanja negara berperan
sebagai stimulus fiskal
dalam mendukung sektor
riil dan pertumbuhan
ekonomi Peningkatan
pagu belanja pemerintah
setiap tahunnya harus
disertai dengan
optimalisasi pelaksanaan
anggaran
KementerianLembaga Sebaliknya efisiensi belanja harus tetap dilakukan agar belanja
negara lebih berkualitas melalui penghematan belanja barang dan belanja yang tidak
prioritas subsidi yang lebih tepat sasaran serta mendorong pembangunan
infrastruktur daerah melalui anggaran Dana Bagi Hasil (DBH) dan Dana Alokasi Umum
(DAU)
1 Belanja Pemerintah Pusat
Penyerapan Belanja Pemerintah Pusat di Provinsi Sulawesi Utara menunjukkan tren
kenaikan yang proporsional
setiap bulannya dengan
capaian Rp295837 miliar
atau 3721 persen dari pagu
Rp794956 miliar sampai
dengan akhir Semester I
2020 Belanja Pegawai
masih mendominasi
realisasi belanja hingga
Semester I sebesar
Tabel 22 Penerimaan PNBP Prov Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Grafik 27 Tren Realisasi Belanja Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber MEBE diolah
Grafik 28 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi Belanja Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
10
Rp145693 miliar atau 4636 persen dari pagu Rp314280 miliar diikuti oleh Belanja
Barang sebesar 3296 persen kemudian Belanja Modal 2725 persen Sedangkan
untuk Belanja Bantuan Sosial sampai dengan akhir Semester I 2020 baru mencatatkan
realisasi 1098 persen
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Alokasi pagu TKDD Sulawesi Utara tahun 2020 sebesar Rp1262685 miliar meningkat
044 persen dari pagu tahun sebelumnya Sampai dengan akhir Semester I tahun 2020
Dana Alokasi Umum (DAU) dan Dana Bagi Hasil (DBH) di Sulut telah mencatatkan
realisasi belanja masing-
masing sebesar 5996
persen dan 5008 persen
Sementara itu realisasi
belanja DAK Fisik baru
sebesar Rp8963 miliar atau
638 persen dari pagu
Rp140468 miliar
sedangkan DAK Non Fisik
telah mencatatkan realisasi
sebesar Rp89517 miliar
atau 7965 persen dari pagu 112384 miliar Penyaluran Dana Desa dalam bentuk
Bantuan Langsung Tunai (BLT) sampai dengan akhir periode Semester I 2020 telah
mencapai Rp72532 miliar atau 5920 persen dari pagu Rp122524 miliar sedangkan
realisasi Dana Insentif Daerah (DID) sebesar Rp22252 miliar atau 6217 persen dari
total pagu Rp35794 miliar Perbandingan Pagu dan Realisasi TKDD dapat dilihat pada
grafik berikut
Terdapat penyesuaian pagu TKDD di bulan April 2020 melalui Peraturan Menteri
Keuangan (PMK) Nomor 35 Tahun 2020 tentang Pengelolaan Transfer Ke Daerah dan
Dana Desa Tahun Anggaran 2020 Dalam Rangka Penanganan Pandemi Corona Virus
Disease 2019 (COVID-19) danatau Menghadapi Ancaman yang Membahayakan
Perekonomian Nasional
3 Pengelolaan BLU
Terdapat 5 (lima) instansi pemerintah yang berstatus BLU di Provinsi Sulawesi Utara
Pada tahun 2020 terdapat penambahan dua satker BLU yaitu Rumkit TkIII RW
Monginsidi dan Politeknik Kesehatan Manado sehingga diharapkan dapat memberikan
stimulus yang lebih baik untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat
Grafik 29 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi TKDD Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
11
Kedepannya satker tersebut masih perlu pembinaan yang intensif sehingga dalam
masa transisi pelaksanaan kegiatan operasionalnya tidak mengalami kendala yang
akan berdampak terhadap kualitas layanan kepada masyarakat
Secara umum realisasi belanja keseluruhan satker BLU sudah berada pada kisaran
50 persen kecuali
Universitas Sam Ratulangi
yang baru mencatatkan
realisasi sebesar 2616
persen dikarenakan
karena adanya proses
penyesuaian nomenklatur
dan aktivitas perkuliahan
yang dilaksanakan secara daring sehingga memangkas biaya operasional Dari sisi
performa hanya Unsrat dan Poltekes Manado yang menunjukkan perbaikan dibanding
tahun 2019 Beralihnya kegiatan belajar mengajar menjadi metode daring berimbas
pada turunnya biaya operasional BLU dimaksud sedangkan pada BLU bidang
kesehatan mengalami kenaikan biaya operasional sehubungan dengan pandemi
Covid-19
4 Manajemen Investasi Pusat
a Permasalahan outstanding pinjaman pemerintah pusat kepada pemerintah daerah
di Sulut telah dilakukan melalui kebijakan debt swap untuk hutang bunga pada Kota
Bitung dan Kota Manado serta pengalihan pinjaman ke Pemda untuk pinjaman
PDAM Sangihe Progres pelaksanaan proyek debt swap Kota Bitung telah selesai
di verifikasi oleh Dit SMI sedangkan debt swap Kota Manado masih akan berjalan
sampai dengan akhir tahun 2020 Selanjutnya untuk penyelesaian hutang PDAM
Kab Kep Sangihe telah dialihkan ke Pemda Kab Kep Sangihe
b Hasil monitoring laporan penyaluran KUR di Sulut pada SIKP menunjukkan bahwa
jumlah realisasi KUR sebesar Rp377 miliar pada 9813 debitur dengan rata-rata
pinjaman sebesar Rp3845 juta
c Penyaluran Kredit Ultra Mikro (UMi) di wilayah Sulawesi Utara mencapai Rp266
miliar pada 490 debitur dengan rata-rata pinjaman Rp542 juta
C Prognosis Realisasi APBN
Proyeksi realisasi APBN Semester II 2020 dilakukan secara empiris menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
Tabel 22 Performa Operasional Satker BLU sd Triwulan II 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Laporan Operasional e-Rekon DJPb
12
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecasting peramalan jangka
pendek Pengolahan data statistik menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 dengan
Variabel yang digunakan adalah realisasi APBN bulanan tahun 2013-2019 yang
bersumber dari Aplikasi Monev PA dan OMSPAN Untuk pendapatan (Perpajakan dan
PNBP) yang digunakan adalah angka realisasi 84 bulan (n= 84 ) sedangkan Belanja
Negara menggunakan data persentase realisasi bulanan (n= 84) kecuali Belanja
Modal yang menggunakan data persentase realisasi bulanan periode April-Desember
(n=63) mengingat pergerakan yang signifikan atas realisasi jenis belanja barang dan
modal terjadi pada periode tersebut (bulan 1-3 bersifat outlier) Proyeksi Transfer
Daerah menggunakan data persentase realisasi bulanan tahun 2015 sd 2019 dari
SIMTRADA (n=60) Hasil ringkas analissi dapat dilihat di bawah sedangkan hasil
pengolahan keseluruhan terdapat pada Lampiran I
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (012)-Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 = Rp 542462
Miliar
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
9329 dari total Pagu Belanja
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
812 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
8418 dari total Pagu Belanja Modal
Prognosis Transfer Daerah (Angka dalam persen)
ARIMA (302) ndash Signifikan
Total Proyeksi Semester II 2020 =
5852 dari total Pagu Transfer
13
Pendapatan Sulut hingga akhir tahun diperkirakan mencapai Rp488216 miliar atau
turun 04 Selain dampak akibat penurunan perekeonomian secara makro kontraksi
pendapatan negara disebabkan adanya berbagai insentif pajak yang diberikan
pemerintah sebagai bagian upaya Pemulihan Ekonomi Nasional Pertumbuhan belanja
modal yang turun hingga 54 lebih disebabkan oleh turunnya pagu akibat realokasi
anggaran KL yang mencapai lebih dari 50 Sedangkan belanja barang diprediksi
menurun cukup tajam sebagai efisiensi akibat pembatasan aktivitas kegiataan
perkantoran akibat Covid-19 Tabel 23 Prognosis Realisasi APBN sampai dengan Semester II TA 2020
UraianPagu
Target
Realisasi
Sem I
2020 (Rp)
Prognosis
TA 2020
(Rp)
Prognosis
TA 2020
()
Prognosis
Semester
II 2020
(Rp)
Realisasi
Tahun 2019
(Rp)
Growth
()Keterangan
Pendapatan 581864 193185 488216 84 295031 489940 -04
Kemenkeu memprediksi
penurunan penerimaan
sebesar 10 akibat covid
Belanja
Bel Pegawai 314428 145698 293346 93 147648 304936 -38
Bel Barang 337651 112078 274174 81 162096 357960 -234
Bel Modal 140593 38782 118358 84 79576 257157 -540
Transfer
Daerah1262687 700576 1220765 97 520189 1401955 -129
Terdapat penyesuaian pagu
transfer daerah akibat covid
Telah dilakukan realokasi
pagu belanja oleh masing-
masing KL
14
BAB III PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN APBD
Perkembangan kinerja APBD seluruh pemda di Sulawesi Utara sd triwulan II 2020
menunjukkan penurunan dibanding periode yang sama tahun 2019 khususnya dari sisi PAD Hal
tersebut tidak terlepas dari imbas pandemi Covid-19 yang menghambat berbagai kegiatan
perekonomian sehingga mempengaruhi pola realisasi pendapatan maupun belanja daerah Secara
rinci perkembangan APBD pemerintah daerah lingkup Provinsi Sulawesi Utara dapat dilihat pada
tabel berikut
Tabel Perkembangan APBD Lingkup Prov Sulut sd Triwulan II TA 2020 (dalam miliar Rupiah)
Sumber LRA Pemda dan Simtrada DJPK data sementara
15
Dampak pandemi Covid-19 terhadap realisasi belanja APBD terlihat dari tingginya
realisasi belanja hibah dan belanja tak terduga di semester I TA 2020 dan rendahnya
belanja barang akibat berkurangnya kegiatan operasional perkantoran yang lebih banyak
dilakukan melalui sistem Work from Home (WFH) Untuk selanjutnya perlu dilakukan
percepatan realisasi belanja di semester II TA 2020 guna membantu mengakselerasi
perekonomian yang terhambat pandemi covid-19
A Pendapatan Daerah
Realisasi pendapatan daerah hingga triwulan II 2020 secara agregat telah mencapai
44 persen dari target Secara proporsional sumber penerimaan terutama yang berasal dari
transfer pemerintah pusat sebesar 84 persen (Rp6771 miliar) dan PAD sebesar 12 persen
(Rp9462 miliar) Hal tersebut menunjukan rendahnya tingkat kemandirian pemda di
Sulawesi Utara
1 Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Sampai dengan triwulan II 2020 realisasi PAD pemda lingkup Sulawesi Utara mencapai
38 persen dari target Dari total realisasi tersebut kontribusi terbesar disumbang oleh
Pemprov Sulut yang
mencapai 599 persen
Sementara pada tingkat
kabupatenkota realisasi
terbesar berturut-turut
disumbang oleh Kota
Manado Kab Minahasa
Utara Kab Minahasa dan
Kota Bitung Dominasi
penerimaan PAD keempat
daerah tersebut tak terlepas
dari faktor geografis yang
strategis sebagai pusat
perekonomian selain
topangan SDA penghasil PAD Hasil Analisa Metode Klassen LQ dan Shift Share
yang disajikan pada KFR Tahunan 2019 Kanwil DJPb Provinsi Sulawesi Utara
menunjukkan sektor unggulan masing-masing daerah yaitu Kota Manado
Penyediaan Akomodasi Makan dan Minum Kota Bitung Transportasi dan
Pergudangan Kabupaten Minahasa Konstruksi dan Sektor Unggulan dan Kab
Minahasa Utara Pertambangan dan Penggalian
Grafik Kontribusi Pemda thd Total Realisasi PAD Sulut sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Prov Sulawesi
Utara 599
Kab Minahasa
29
Kota Bitung
28
Kota Manado
136
Kab Minut 33
Prov Sulawesi Utara
KabBolmong
Kab Minahasa
Kab Sangihe
Kota Bitung
Kota Manado
Kab Talaud
Kab Minsel
Kota Tomohon
Kab Minut
Kota Kotamobagu
Kab Mitra
Kab Bolmut
Kab Sitaro
Kab Boltim
Kab Bolsel
16
a Penerimaan Pajak Daerah
Realisasi Pajak Daerah agregat sampai dengan triwulan II 2020 lingkup Provinsi Sulut
sebesar Rp6441 miliar
atau sebesar 37 persen
dari target
Pada tingkat KabKota
Pemkot Manado tercatat
sebagai daerah
penyumbang pajak daerah
terbesar yaitu sebesar
Rp9105 miliar Namun
angka tersebut jauh
menurun dibanding periode
yang sama tahun sebelumnnya yang mencapai Rp2204 miliar dan juga baru 26 dari
target yang ditetapkan di awal tahun Dampak pandemi sangat mempengaruhi pajak
daerah Kota Manado mengingat penurunan drastis salah satu sumber utamanya yakni
Pajak Hotel dan Pajak Rumah Makan Penurunan jumlah wisatawan yang mencapai
99 akibat ditutupnya penerbangan internasioanal serta insentif pajak yang diberikan
pemerintah daerah menjadi penyebab hilangnya potensi pajak daerah di sektor ini
b Penerimaan Retribusi Daerah
Penerimaan Retribusi Daerah Sulut hingga triwulan II 2020 secara agregat sebesar
Rp1458 miliar atau 42
persen dari target
tumbuh sebesar 23
persen dibanding
capaian kuartal II di
tahun sebelumnya
Kota Kotamobagu
tercatat sebagai
daerah dengan
penerimaan retribusi
terbesar semester pertama pada dua tahun terakhir yang sumber utamanya berasal
dari Retribusi Layanan Kesehatan yang mencapai Rp17 miliar di tahun 2020
Grafik Perbandingan Realisasi Pajak Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Retribusi Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
17
c Penerimaan Hasil Kekayaan yang dipisahkan
Secara agregat realisasi pos Penerimaan Hasil Kekayaan yang Dipisahkan di Sulut
tercatat pada triwulan II
2020 sebesar Rp602
miliar atau 74 persen dari
target yang telah
ditetapkan
Tingginya penerimaan
daerah dari pos
penerimaan ini terutama
ditopang peningkatan
kinerja BUMD (terutama
Bank Sulutgo) yang berdampak pada besarnya pembagian deviden ke semua pemda
d Lain-Lain PAD Yang Sah
Pendapatan bunga
menjadi sumber
utama sektor ini atas
dana simpanan
Pemda dari
pendapatan dan
SILPA TA
sebelumnya yang
cukup besar terutama di Pemerintah Kota Manado
2 Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat
Realisasi pendapatan transfer pemerintah pusat sd triwulan II tahun 2020 ke pemda
lingkup Provinsi Sulut telah mencapai Rp67 triliun atau 48 persen dari target
Dibandingkan periode yang sama tahun lalu capaian realisasi pada periode laporan ini
tidak ada perbedaan yang signifikan Komposisi realisasi pendapatan transfer daerah
sebagian besar berasal dari transfer DAU yang mencapai 85 persen selanjutnya DAK
sebesar 3 persen Dana Penyesuaian sebesar 9 persen dan DBH sebesar 3 persen
Tingginya dana DAU sejalan dengan penguatan desentralisasi pemerintah pusat di
daerah Sementara itu hal yang perlu mendapat perhatian adalah masih rendahnya
realisasi DAK Fisik lingkup Sulawesi Utara yang mencerminkan kinerja pelaksanaan
kegiatan yang belum maksimal Sampai dengan akhir Juni 2020 dana DAK fisik baru
terealisasi sebesar Rp8963 miliar dari pagu Rp14 triliun
Grafik Perbandingan Realisasi Kekayaan Yang Dipisahkan (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Lain-Lain PAD yang Sah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
18
3 Lain-Lain Pendapatan Daerah yang Sah
Capaian realisasi pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah sd triwulan II 2020
sebesar 20 persen dari target yang telah ditetapkan Hanya beberapa pemda yang
memasang target untuk pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah
B Belanja Daerah
1 APBD Berdasarkan Jenis Belanja
Kinerja penyerapan anggaran daerah untuk periode sampai dengan triwulan II 2020 tidak
jauh berbeda dengan periode yang sama tahun 2019 Realisasi belanja daerah secara
keseluruhan (Pemprov dan PemkabPemkot) sebesar Rp59 triliun atau sebesar 31
persen dari pagu
Grafik Perbandingan Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
Grafik Proporsi Pagu Belanja dan Persenatase Realisasi sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
19
Ditinjau dari komposisi realisasi belanja daerah belanja pegawai masih mendominasi
belanja daerah di seluruh pemda lingkup Provinsi Sulawesi Utara ditunjang dengan
adanya pencairan THR bagi PNS pada bulan Mei 2020 Sementara realisasi belanja
modal yang paling berdampak bagi perekonomian baru terealisasi sebesar 8 persen
Pos belanja pembeda di tahun 2020 adalah belanja tak terduga yang telah terealisasi
sebesar Rp103 miliar jauh melebihi pagu awal yang hanya Rp41 miliar serta
dialokasikannya Belanja lainnya sebesar Rp14 triliun sebagai bagian dari penanganan
pandemi Covid-19 Bahkan total realisasi kedua pos tersebut dua kali lipat dari realisasi
belanja modal
2 Rasio Belanja
Salah satu arah kebijakan Pemerintah untuk meningkatkan kualitas belanja dan
akuntabilitas pengelolaan keuangan daerah serta untuk menjamin ketersediaan
kuantitas dan kualitas pelayanan dasar bagi masyarakat adalah dengan meningkatkan
rasio belanja modal dan mengurangi rasio belanja pegawai terhadap total belanja
daerah Untuk itu dalam RPJMN tahun 2020-2024 memiliki sasaran Terwujudnya
Indonesia Maju yang Berdaulat Mandiri dan Berkepribadian Berlandaskan
Gotong-Royong dan diharapkan rata-rata belanja modal seluruh pemda telah
mencapai 30 persen dan rata-rata belanja pegawai mencapai 35 persen untuk
kabkota dan 13 persen untuk provinsi pada tahun 2020
Grafik Rasio Belanja Pegawai dan Rasio Belanja Modal (Pagu) APDB Tahun 2020
Sumber LRA Pemda diolah
30
46 47 5040 36
4751
45 41 41 4133
4133 37 39
25
20 1718
1721
2017
2320 20
31
3124
32 22 22
Belanja Pegawai Belanja Modal
20
Pada APBD TA 2020 terdapat dua Pemda yang menganggarkan belanja pegawai
dibawah target 35 persen RPJMN 2020-2024 yaitu Kab Bolaang Mongondow Timur dan
Kab Bolaang Mongondow Utara Sementara itu Pemda Kab Bolaang Mongondow
Utara dan Pemda Kab Bolaang Mongondow Timur dan Kab Minahasa Tenggara
adalah pemda yang proporsi anggaran belanja modalnya di atas 30 persen Rendahnya
rasio belanja modal di sebagian besar pemda di Sulawesi Utara tahun 2020 disebabkan
rata-rata pemda yang sangat bergantung pada anggaran DAK Fisik untuk kegiatan
belanja modal Selain itu juga terdapat realokasi dan refocusing APBD akibat pandemi
Covid-19 yang wajib dilakukan oleh Pemerintah Daerah
C Prognosis Realisasi APBD sampai dengan Triwulan IV
Proyeksi realisasi APBD Semester II dilakukan secara empiris sama dengan proyeksi
APBN yakni dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) dan menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 Variabel yang digunakan
dalam melakukan proyeksi Pendapatan dan Belanja adalah realisasi triwulanan tahun
2013-2020 yang bersumber LRA Pemda Untuk pendapatan yang digunakan adalah
angka realisasi untuk 28 periode (n=28) sedangkan untuk Belanja (Barang dan Modal)
menggunakan data persentase realisasi triwulan II-IV (n=21) Hasil ringkas dapat dilihat
di bawah sedangkan hasil pengolahan data keseluruhan terdapat pada Lampiran II
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (011)
Total Proyeksi 2020 =
Rp1832209
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (002)
Total Proyeksi 2020 = 9365 dari total
Pagu Belanja Pegawai
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7523 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7903 dari total Pagu Belanja Modal
21
Proyeksi realisasi pendapatan Pemda sebesar Rp1832209 miliar namun nilai yang
digunakan dalam perhitungan adalah realisasi dengan kondisi normal Dengan adanya
pandemi diprediksi terdapat penurunan pendapatan sebesar 20 dengan
pertimbangan asumsi Kementerian Keuangan dan capaian realisasi hingga semester I
sehingga angka proyeksi 2020 adalah sebesar Rp1465767 miliar Belanja barang
akan megalami penurunan terbesar dengan adanya efisiensi kegiatan perkantoran
yang cukup besar dengan adanya WFH hingga rapatsosialisasi yang bersifat daring
serta pembatasan perjalanan dinas
Sedangkan Belanja Modal Pemda diprediksi akan terserap sebesar 79 dengan
mempertimbangkan capaian realisasi Semester I yang cukup rendah namun nilai
kontrak DAK Fisik yang merupakan sumber belanja modal terbesar pemda tercatat
mencapai 97 (data per 21 Juli 2020) Dengan demikian penyerapan belanja modal
berpotensi akan melonjak di dua kuartal akhir TA 2020
Prognosis Realisasi APBD Lingkup Provinsi Sulawesi Utara Tahun 2020 (dalam miliar)
22
BAB IV
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN
ANGGARAN KONSOLIDASIAN (APBN DAN APBD)
A Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian
Dari Laporan
Keuangan Pemerintah
Konsolidasian (LKPK)
Kanwil DJPb Prov Sulut
Semester I 2020 tampak
capaian positif dibandingkan
peiode yang sama di tahun
2019 pada semua pos baik
pendapatan maupun
belanja Penurunan pada
detail pos mampu di cover
oleh pos lainnya
B Pendapatan Konsolidasian
1 Analisis Proporsi dan Perbandingan
Perpajakan masih mendominasi sumber penerimaan baik di Pusat maupun Daerah
Sumber utama penerimaan pajak dari sektor
usaha adalah sektor perdagangan perkebunan
dan industri serta pemerintahan sedangkan
ditinjau dari daerah Kota Manado dan Kota
Bitung sebagai pusat perdagangan dan industri
merupakan sumber utama perpajakan
Sedangkan porsi PNBP sebagian besar
bersumber dari penerimaan BLU sektor
Kesehatan (RS Kandou RS Bhayangkara dan
RS Monginsidi) dan sektor pendidikan
(Universitas Sam Ratulangi dan Poltekkes
Manado)
Perbandingan Penerimaan
Pusat amp Daerah Semester I 2020
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Tabel Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian Sulut Semester I 2020 (miliar Rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
23
Demikian juga dengan porsi penerimaan daerah dimana penerimaan pajak masih
dominan dibanding PNBP Pajak kendaraan bermotor masih menjadi andalan
penerimaan pajak daerah Sedangkan PNBP Daerah disokong dari retribusi daerah
maupun hasil kekayaan daerah yang dipisahkan seperti deviden dan Jasa Giro Kas
Daerah
2 Analisis Perubahan
Pendapatan konsolidasian selain dana transfer mengalami penurunan yang bersumber
baik dari pendapatan pusat maupun daerah
Penurunan pendapatan tersebut disebabkan
terutama oleh pembatasan aktivitas akibat pademi
corona termasuk kegiatan perekonomian yang
akhirnya berimbas pada pendapatan negara
(Pajak dan PNBP)
Pendapatan daerah mengalami penurunan yang
lebih dalam jika dibandingkan dengan pendapatan
pusat Penurunan drastis terutama pada pajak hotel dan restoran yang hanya mencapai
Rp5384 miliar turun 689 dibanding periode semester I tahun 2019 yang mampu
membukukan Rp16874 miliar Ditutupnya penerbangan internasional akibat Covid-19
sangat mempengaruhi sektor pariwisata yang berimbas pada penurunan tingkat hunian
kamar hotel dan ditutupnya beberapa restoran besar yang sering dikunjungi wisatawan
asing Selain itu terdapat inisiatif positif pemerintah daerah yang bersedia memberikan
kebijakan relaksasi pajak terhadap usaha-usaha di sektor pariwisata agar mampu
bertahan di masa sulit ini meski pendapatan daerah akan mengalami penurunan
Sedangkan penurunan dari penerimaan pajak kendaraan bermotor menggambarkan
tendensi penundaan pembayaran pajak oleh sebagian masyarakat akibat penurunan
bahkan hilangnya sumber pendapatan masyarakat dengan adanya pembatasan
kegiatan perekonomian
Perubahan Total Pendapatan
Pusat amp Daerah Selain Dana
Transfer (miliar rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
24
3 Analisis Pertumbuhan Ekonomi terhadap kenaikan realisasi pendapatan
konsolidasian
Melambatnya pertumbuhan ekonomi regional y-to-y menunjukkan korelasi positif
dengan penerimaan perpajakan maupun PNBP Konsolidasian Pendapatan
konsolidasian turut mengalami penurunan dibanding periode sebelumnya PDRB yang
bersumber dari pertumbuhan sektor pertanian sebagai kontributor terbesar PDRB Sulut
mampu meredam penurunan PDRB secara keseluruhan Sektor Perdagangan besar
dan eceran transportasi dan pergudangan dan sektor akomodasirumah makan
menjadi sektor yang
paling merasakan dampak
corona sekaligus
berpengaruh besar
terhadap penurunan
pendapatan negara
konsolidasian Provinsi
Sulawesi Utara
C Belanja Konsolidasian
1 Analisa Proporsi dan Perbandingan
Proporsi realisasi belanja antara pusat dan daerah
untuk Semester I tahun 2020 menunjukkan
perbedaan yang signifikan Belanja barang sangat
dominan di pusat sedangkan belanja daerah
didominasi oleh belanja pegawai Hal yang perlu
menjadi perhatian adalah serapan belanja modal
khususnya daerah yang sangat rendah
Terhambatnya berbagai kegiatan tender hingga
pelaksanaan kegiatan akibat pembatasan
aktivitas akibat pandemi corona menjadi alasan
utama lambatnya realisasi belanja modal Selain
itu rendahnya realisasi DAK Fisik yang sebagian besar merupakan kegiatan berupa
belanja modal turut menyebabkan rendahnya realisasi belanja modal daerah
2 Analisis Perubahan
Realisasi belanja konsolidasian Sulut semester I 2020 tercatat sebesar Rp861153
miliar dengan struktur belanja relatif sama dari periode yang sama tahun sebelumnya
Belanja operasional masih mendominasi komposisi belanja konsolidasian
Tabel Realisasi Pendapatan Konsolidasi PusatDaerah amp
Pertumbuhan Ekonomi Pro Sulut Periode Triwulan II
Tahun 2019 dan 2020 (dalam miliar)
Sumber GFS BPS Sulut diolah
25
Terjadi penurunan porsi belanja barang
konsolidasian yang cukup drastis dari
356 di tahun 2019 menjadi 308 di
tahun 2020 yang disebabkan karena
perkantoran yang melakukan sistem WFH
akibat pandemi corona sehingga biaya
operasional kantor mengalami penurunan
Sedangkan peningkatan belanja pegawai
karena pembayaran gaji ke-14 (THR) di
bulan Juni
3 Analisis dampak kebijakan fiskal kepada indikator ekonomi regional
Kebijakan fiskal pemerintah terutama dari sisi belanja diharapkan mampu berkontribusi
secara optimal tidak hanya pertumbuhan ekonomi regional namun juga terhadap
pemerataan
pendapatan
maupun
peningkatan
daya beli
masyarakat Hal
tersebut dapat
dilihat dari perubahan berbagai indikator ekonomi regional
Data di atas menunjukkan bahwa penurunan realisasi belanja pemerintah di Sulut
sebesar -721 sementara pada periode yang bersamaan terjadi penurunan nilai
inflasi hingga -583 Peningkatan angka pengangguran pada bulan Februari 2020
lebih disebabkan penambahan jumlah usia angkatan kerja yang mencapai 30 ribu jiwa
namun tidak mampu terserap oleh lapangan kerja Meskipun tidak terdapat penjelasan
secara langsung atas dampak belanja pemerintah namun demikian dapat disimpulkan
bahwa perlambatan government spending turut mempengaruhi berbagai indikator
ekonomi regional
Korelasi Antara Belanja Pemerintah Terhadap Beberapa
Indikator Ekonomi Regional
Sumber GFS BPS Sulut diolah
26
Deflasi yang terjadi di Sulawesi Utara sebenarnya lebih dikarenakan sisi demand
masyarakat yang menahan diri untuk tidak belanja dengan adanya pandemi Covid-19
sehingga supply barang cukup melimpah Yang patut diwaspadai adalah pada saat
pembatasan sosial sudah dilonggarkan sehingga masyarakat dapat beraktivitas
kembali secara normal namun persediaan barang kurang tersedia di pasar maka akan
berdampak pada peningkatan potensi inflasi Hal yang harus dilakukan pemerintah
daerah adalah memanfaatkan dana yang ada untuk memastikan ketersediaan supply
barang dan jasa tetap terjamin Selain itu proyek pemerintah perlu dialihkan ke jenis
kontrak padat karya agar mampu menarik lebih banyak pekerja sekaligus menekan
angka pengangguran di tengah banyaknya kasus PHK akibat Covid-19
D Analisis Kontribusi Pemerintah Dalam Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Berdasarkan data BPS
perekonomian Sulawesi Utara pada
Q2 mengalami penurunan
pertumbuhan y-o-y sebesar minus
389 persen lebih tinggi
dibandingkan dengan pertumbuhan
ekonomi nasional sebesar minus
532 persen Ditinjau dari sisi
pengeluaran pemerintah (G) pada
komponen PDRB terjadi peningkatan kontribusi dari tahun ke tahun Kontribusi
Pengeluaran Pemerintah (APBN amp APBD) terhadap PDRB untuk Triwulan II 2020
sebesar 1759 persen turun sebesar 07 persen dibanding periode yang sama tahun
sebelumnya
Data korelasi pertumbuhan realisasi belanja pemerintah per triwulan II 2020 (y-o-y)
dengan laju pertumbuhan berbagai sektor lapangan usaha di Sulut menunjukkan bahwa
realisasi belanja pemerintah yang minus berkorelasi positif terhadap pertumbuhan di
hampir semua sektor lapangan usaha yang juga menunjukkan penurunan Hal tersebut
mengindikasikan keterkaitan dan peran belanja pemerintah terhadap pertumbuhan
berbagai sektor pada PDRB Belanja pemerintah kurang mampu memberikan
dukungan terhadap berbagai sektor lapangan usaha sekaligus meredam pelemahan
perekonomian global akibat pandemi Covid-19
4743 4749 48 46
1706 1768 186 179
3434 3474 34 33
116 009 00 03
2017 2018 2019 2020
Distribusi G pada PDRB Triwulan II
C G I X-M
27
Dua sektor lapangan usaha yang
dipastikan terdampak dan
teridentifikasi di awal pandemi adalah
sektor Akomodasi Makanan dan
Minuman dan Transportasi yang
merupakan imbas melemahnya sektor
pariwisata dengan ditutupnya
penerbangan internasional Bandara
Sam Ratulangi Seharusnya inilah
yang menjadi perhatian khusus
pemerintah bagaimana mengalihkan
sementara perekonomian sektor
tersebut ke sektor lain melalui
penyediaan lapangan usaha alternatif
untuk pengusaha dan tenaga kerja
yang terdampak
Tumbuhnya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan dan sector
Industri Pengolahan terkait dengan
komoditas utama Sulawesi Utara yakni Kopra Pertanian Kelapa dan Pengolahan Kopra
juga menjadi modal utama konsistensi ekspor Sulawesi Utara Kedua sektor tersebut
juga mampu menjaring tenaga kerja informal yang cukup besar Dari ketiga fakta
tersebut dapat dijadikan langkah strategis selanjutnya bagi pemerintah daerah di
Sulawesi Utara untuk memberikan dukungan pada kedua sektor tersebut baik dari sisi
kebijakan maupun permodalan agar mampu bertahan dan bahkan tumbuh Dengan
demikian kedua sektor tersebut mampu menjadi penahan resesi sekaligus dapat
membuka lapangan kerja alternatif di tengah penuruan kinerja sektor lainnya
Korelasi antara Belanja Pemerintah terhadap Pertumbuhan Sektor Lapangan
Usaha
SektorVariabel Growth
Belanja Pemerintah -721 Pertanian Kehutanan dan Perikanan 147 Pertambangan dan Penggalian -347 Industri Pengolahan 524 Pengadaan Listrik dan Gas 560 Pengadaan Air Pengelolaan Sampah Limbah dan Daur Ulang 376 Konstruksi -804 Perdagangan Besar dan Eceran Reparasi Mobil dan Sepeda Motor -090
Transportasi dan Pergudangan -3149 Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum -5028
Informasi dan Komunikasi 1577 Jasa Keuangan dan Asuransi 1250 Real Estate -128
Jasa Perusahaan -974 Adm Pemerintahan Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib -502 Jasa Pendidikan -069 Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 349 Jasa lainnya -1311
Sumber GFS Sulut BPS Sulut diolah
28
BAB V
ISU REGIONAL DAMPAK KORONA TERHADAP
PEREKONOMIAN SULAWESI UTARA
Dampak Covid-19 selama hampir 5 (lima) bulan terakhir di Indonesia
memerlukan penanganan yang komprehensif dan extraordinary oleh pemerintah
melalui berbagai strategi dan kebijakan yang terukur dan bersinergi baik
pemerintah pusat maupun pemerintah daerah Dari sisi ekonomi pandemi Covid-
19 berdampak pada dua sisi baik konsumsi maupun produksi Pembatasan sosial
berujung pada berhentinya aktivitas dan turunnya kinerja perekonomian
Perkembangan kasus pandemi COVID-19 di Sulawesi Utara
Berdasarkan data per tanggal
30 Juni 2020 tercatat sebanyak
1109 kasus positif di Sulawesi
Utara yang sebagian besar
terdapat di Kota Manado
Dengan dibukanya sejumlah
laboratorium pengujian sampel
Covid-19 yakni di Balai Teknik
Kesehatan Lingkungan dan
Pencegahan Penyakit
(BTKLPP) di Mapanget Kota
Manado dan RSUP Prof
Kandou Manado jumlah pasien
yang terkonfirmasi positif
mengalami peningkatan yang
cukup signifikan Selain itu dengan dilonggarkannya pembatasan dan dibukanya
beberapa pusat perbelanjaan (the new normal) menjadi salah satu faktor
meningkatnya jumlah masyarakat yang terkonfirmasi positif Covid-19
Pemerintah Daerah telah melakukan berbagai upaya pencegahan penyebaran virus
COVID-19 di Sulawesi Utara melalui berbagai kebijakan dan aturan diantaranya
dengan meniadakan kegiatan belajar mengajar di sekolah (Study from Home)
mengurangi kegiatan perkantoran (Work From Home) menutup tempat hiburan
29
yang dapat mengundang
kerumumunan orang hingga
penghentian sementara berbagai
kegiatan keagamaan di Rumah
Ibadah
Dampak COVID-19 terhadap
perekonomian Sulawesi Utara
Gambaran perekonomian Sulawesi
Utara selama enam bulan terakhir
tercermin dalam Indeks Harga
Konsumen (IHK) yang dirilis oleh BPS Sulut Dari tabel tersebut terlihat bagaimana
perekonomian Sulawesi Utara menurun drastis mulai bulan Maret 2020 sejak
ditetapkannya wabah Covid-19 di Indonesia serta ditutupnya penerbangan
internasional di Bandara Sam Ratulangi Manado Untuk pertama kalinya Sulawesi
Utara mengalami deflasi tahun kalender selama enam bulan berturut-turut akibat
adanya social distancing dalam rangka pencegahan Covid-19
Dari sisi tenaga kerja berdasarkan data Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi
Provinsi Sulawesi Utara hingga 26 Mei 2020 tercata ada 681 perusahaan yang
terdampak dengan jumlah total pekerja sebanyak 8416 orang dan dari angka
tersebut 6952 pekerja yang dirumahkan Selain itu tercatat pula sebanyak 72
perusahan yang melakukan Pemutusan Hubungan Kerja dengan jumlah tenaga
kerja sebanyak1424 orang
Dari sektor lapangan usaha terbesar sumber pembentuk PDRB Sulut semua
menunjukkan penurunan
dan hanya Industri
Pengolahan yang
menunjukkan kenaikan
Gambaran atas dampak
Covid-19 adalah
penurunan sektor
akomodasi makanan dan
minuman serta transportasi yang sangat drastis sebagai imbas ditutupnya bandara
Sam Ratulangi sehingga sektor pariwisata mengalami penurunan
Indeks Harga Konsumen Sulawesi Utara 2020
30
Peran Fiskal dalam penanganan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara
Sejak diumumkannya pandemi Covid-19 di Indonesia pemerintah melakukan gerak
cepat dengan menerbitkan berbagai aturan dan pedoman di semua bidang baik
pemerintahan kesehatan pendidikan sosial dan tak terkecuali sektor keuangan
Peraturan Pengganti Undang-Undang dikeluarkan untuk memberikan kelonggaran
defisit APBN yang
sebelumnya hanya
maksimal 3 dari
PDB guna
menahan dampak
Covid-19 terhadap
ancaman resesi
melalui program
Pemulihan Ekonomi Nasional Dari sisi demand pemerintah berusaha menjaga
konsumsi melalui sokongan atas daya beli masyarakat khususnya melalui bantuan
sosial Konsumsi rumah tangga merupakan penopang terbesar pertumbuhan di
Indonesia tak terkecuali Sulawesi Utara
Sedangkan dari sisi produksi pemerintah telah mengalokasikan insentif pajak
(Rp123 triliun) subsidi bunga kredit (Rp34 triliun) hingga program Penempatan
Dana Pemerintah (Rp876 triliun) pada perbankan agar dapat dikucurkan pada
sektor bisnis dengan bunga rendah
Selanjutnya postur APBN telah dilakukan perubahan setidaknya sudah dua kali di
tahun 2020 melalui Perpres No 542020 dan terakhir Perpres No 722020 untuk
menjaga kualitas dan kesinambungan APBN Tahun Anggaran 2020 dalam rangka
pemenuhan kebutuhan penanganan pandemi Covid-19 dan atau menghadapi
ancaman yang membahayakan perekonomian nasional dan atau stabilitas sistem
keuangan Konsekuensi atas terbitnya Perpres tersebut adalah Pemerintah Daerah
diharuskan untuk turut melakukan refocusing dan realokasi APBD untuk penangan
Covid-19 di daerah masing-masing Seluruh Pemda di Sulawesi Utara telah
melakukan realokasi anggaran sebagai langkah awal penanggulangan Covid-19 di
daerah masing-masing
31
Sehubungan dengan hal-hal tersebut di atas untuk mengantisipasi dampak
perekonomian kesehatan sosial dan keuangan serta menahan timbulnya resesi
maka diperlukan
peningkatan kuantitas
dan kualitas belanja
pemerintah (government
spending) Menurunnya
pertumbuhan ekonomi di
Sulawesi Utara sampai
dengan Q2 2020
sebesar minus 389
persen diperlukan
adanya intervensi
pemerintah pusat dan
daerah untuk mengelola kebijakan fiskal yang tepat jumlah dan tepat sasaran
sebagai solusi menjaga pertumbuhan ekonomi di Sulawesi Utara Sebagai contoh
telah dilakukan kebijakan penempatan uang negara pada Bank Umum (termasuk
BPD SulutGo) untuk mendorong tingkat konsumsi dan produksi dalam
perekonomian Sulawesi Utara Disamping itu hal yang lebih penting adalah
menjaga alokasi fiskal agar ditujukan untuk menjamin kesinambungan
(sustainability) pembangunan sehingga kebijakan fiskal ditujukan tidak hanya untuk
kepentingan jangka pendek tetapi kepentingan pembangunan yang
berkesinambungan
Alokasi Belanja Daerah Untuk Penanganan COVID-19 (miliar rupiah)
Sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
No Pemda
Bidang kesehatan dan
hal-hal lain terkait
kesehatan dalam rangka
pencegahan danatau
penanganan COVID-19
Penyediaan
jaring
pengaman
sosial
Penanganan
dampak
ekonomi
Total
1 Pemprov Sulut 73128 9022 1500 83651
2 Kab Bolsel 5286 1000 209 6495
3 Kab Kep Sitaro 1697 997 2767 5461
4 KabMinahasa 7922 2854 939 11714
5 Kota Tomohon 1902 1114 1812 4827
6 Kota Manado 5174 6201 720 12095
7 Kab Mitra 2850 985 1206 5040
8 Kab Minsel 2289 547 050 2886
9 Kab Boltim 1693 3842 540 6074
10 Kab Kep Talaud 2391 835 510 3736
11 Kab Kep Sangihe 5478 998 158 6634
12 Kab Bolmut 8859 1212 249 10320
13 Kota Kotamobagu 7084 927 272 8283
14 Kab Bolmong 1058 4104 2971 8133
15 Kab Minut 5307 - 680 5987
16 Kota Bitung 2500 1563 4109 8171
TOTAL 134618 36200 18691 189509
(sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
Alokasi Belanja Daerah untuk penanganan Covid (dalam miliar Rupiah)
Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik Provinsi Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Prov Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Manado
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Tomohon
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Bitung
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Kotamobagu
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Tenggara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Timur
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Talaud
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Sangihe
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab KepSiau Tagulandanga Biaro
Kanwil DJPb Prov Sulut (2020) Government Financial Statistic Sem I Prov Sulawesi Utara TA 2020
Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Sulawesi Utara
Dit Pelaksanaan Anggaran Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi MEBE
Dit Sistem Manajemen Investasi Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi SIKP
Dit Akuntansi dan Pelaporan Keuangan Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi E-Rekon
Ditjen Perimbangan Keuangan Daerah Kemenkeu Aplikasi SIMTRADA Aplikasi SIKD
Dit Sistem Informasi dan Teknologi Perbendaharaan Aplikasi OMSPAN Dashboard MPN
Kanwil Ditjen Pajak Suluttenggomalut
Kanwil Ditjen Bea dan Cukai Sulawesi Bagian Utara
1
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBN
A Prognosis APBN-Pendapatan
Proyeksi Pendapatan dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data realisasi
Pendapatan (4xxxxx) bulanan periode 2013-2019
Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84 bulan
(n=84) untuk memprediksi penerimaan perpajakan 12
bulan ke depan (Jan-Desember) yang bersumber dari
monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata
2
Dari hasil pengujian terdapat lag pertama yang keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 tidak stasioner terhadap rata-rata sehingga perlu dilakukan differencing (d=1) Dari hasil
differencing dihasilkan jumlah lag pada ACF sebanyak tiga (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak empat (q = 5)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 1 dan q 5 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (215) ARIMA (214) ARIMA (213) ARIMA (212) ARIMA (211) ARIMA
(210) ARIMA (115) ARIMA (114) ARIMA (113) ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110)
ARIMA (015) ARIMA (014) ARIMA (013) ARIMA (012) ARIMA (011)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (215) AR 1 0927 tidak ARIMA (211) AR 1 0000 ya
AR 2 0995 tidak AR 2 0012 tidak
MA 1 0979 tidak MA 1 0000 ya
MA 2 0258 tidak Constant 0571 tidak
MA 3 0942 tidak ARIMA (210) AR 1 0000 ya
MA 4 0972 tidak AR 2 0000 ya
MA 5 0980 tidak Constant 0412 tidak
Constant 0000 ya ARIMA (115) AR 1 0880 tidak
ARIMA (214) AR 1 0056 tidak MA 1 0816 tidak
AR 2 0000 ya MA 2 0722 tidak
MA 1 0184 tidak MA 3 0847 tidak
MA 2 0040 ya MA 4 0971 tidak
MA 3 0000 ya MA 5 0707 tidak
MA 4 0068 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (114) AR 1 0913 tidak
ARIMA (213) AR 1 0615 tidak MA 1 0723 tidak
AR 2 0503 tidak MA 2 0709 tidak
MA 1 0738 tidak MA 3 0887 tidak
MA 2 0363 tidak MA 4 0934 tidak
MA 3 0729 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (113) AR 1 0748 tidak
ARIMA (212) AR 1 0521 tidak MA 1 0361 tidak
AR 2 0675 tidak MA 2 0294 tidak
MA 1 0314 tidak MA 3 0638 tidak
MA 2 0276 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
3
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (012) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (012)
7 Hasil forecasting Perpajakan 12 bulan ke depannya adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (012) dihasilkan proyeksi Pendapatan periode Jan ndash
Desember sebesar Rp542462 miliar Namun proyeksi tersebut menggunakan dasar realisasi
pendapatan dengan kondisi normal sedangkan Kmeneterian Keuangan memprediksi penerimaan
akan turun sebesar 10 Dengan demikian proyeksi pendapatan dengan ditambah asumsi Kemenkeu
menjadi Rp488216 miliar
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (112) AR 1 0440 tidak ARIMA (014) MA 1 0000 ya
MA 1 0057 tidak MA 2 0003 ya
MA 2 0071 tidak MA 3 0379 tidak
Constant 0001 ya MA 4 0838 tidak
ARIMA (111) AR 1 0115 tidak Constant 0002 ya
MA 1 0000 ya ARIMA (013) MA 1 0000 ya
Constant 0000 ya MA 2 0002 ya
ARIMA (110) AR 1 0004 ya MA 3 0247 tidak
Constant 0565 tidak Constant 0000 ya
ARIMA (015) MA 1 0000 ya ARIMA (012) MA 1 0000 ya
MA 2 0008 ya MS 10687 MA 2 0000 ya
MA 3 0197 tidak Constant 0000 ya
MA 4 0970 tidak ARIMA (011) MA 1 0000 ya
MA 5 0700 tidak MS 11287 Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
4
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai
Proyeksi Belanja Pegawai dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal (51xxxx) bulanan periode 2013-
2019 Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84
bulan (n=84) untuk memprediksi belanja 12 bulan ke
depan (2020) yang bersumber dari monevPA Software
pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -2 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
5
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Pegawai 12 bulan ke depannya
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Pegawai periode Januari ndashDesember
sebesar 9329 dari pagu
6
C Prognosis APBN-Belanja Barang
Proyeksi Belanja Barang dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka
pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Barang (52xxxx) bulanan periode
2013-2019 (n=84 bulan) untuk memprediksi
belanja Barang 12 bulan ke depan (2020)
bersumber dari monevPA Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = -2 sehingga
perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=1)
7
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 1)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Barang 12 bulan ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi
Belanja Barang 2020 sebesar 812 dari pagu
8
D Prognosis APBN-Belanja Modal
Proyeksi Belanja Modal dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data persentase realisasi
Belanja Modal (53xxxx) bulanan periode 2013-2019
mulai bulan april karena periode triwulan pertama
realisasi belanja modal relatif kecil Sehingga periode
(n) yand dipakai berjumlah 63 bulan (n=63) untuk
memprediksi belanja Modal 9 bulan ke depan (April-
Desember) yang bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans-Modal
telah stasioner terhadap rata-rata digunakan
menu Autocorrelation (ACF) Jika tidak
terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama
yang keluar dari confident interval lebih dari
tiga Artinya data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada
ACF sebanyak dua (p=2)
9
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
10
7 Hasil forecasting Belanja Modal 9 bulan ke depannya (periode
April-Desember) adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Modal enam bulan ke depan (64-72) sebesar
8419 dari pagu
E Prognosis APBN-Transfer Ke Daerah dan Dana Desa
Proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana Desa dilakukan
dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang
dipakai adalah data persentase realisasi Transfer Ke
Daerah dan Dana Desa (6xxxxx) bulanan periode 2015-
2019 (60 bulan) untuk memprediksi Transfer Ke Daerah
dan Dana Desa 12 bulan ke depan dan untuk selanjutnya
diambil total realisasi 9 periode akhir yang
mencerminkan periode April-Desember yang
bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data telah menunjukkan
stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = 1 sehingga
tidak perlu dilakukan transformasi
2 Untuk memastikan bahwa data telah stasioner terhadap
rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF) Jika
tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
TKDD telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data TKDD telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=3)
11
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 4)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 3 d 0 dan q 4 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (304) ARIMA (303) ARIMA (302) ARIMA (301) ARIMA (300) ARIMA
(204) ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (104) ARIMA (103)
ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (004) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA
(001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (304) ndash Tidak Sig
ARIMA (303) ndashTidak Sig
ARIMA (302) ndashSig
ARIMA (301) ndashTidak Sig
ARIMA (300) ndashTidak Sig
ARIMA (204) ndashSig
12
ARIMA (203) ndashTidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashSig
ARIMA (200) ndash Tidak Sig
ARIMA (104) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashSig
ARIMA (101) ndashTidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (004) ndashTidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
13
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (302) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (302)
7 Hasil forecasting Transfer Ke Daerah dan Dana Desa 12 bulan ke depan adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana
Desa 2020 sebesar 9668 dari pagu
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBD
A Prognosis APBN-Pendapatan APBD
Proyeksi Pendapatan APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data realisasi Pendapatan
Daerah Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan (2020)
Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (05) sehingga perlu dilakukan transformasi data hingga 3 kali sampai menunjukkan λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans3 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak
0 (p=0)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 0 (q = 0) Karena p=0 d = 0
dan q=0 maka model yang dihasilkan adalah ARIMA
(000) Namun model tersebut tidak dapat dilakukan
pengujian sehingga perlu dilakukan differencing
4 Untuk memastikan bahwa data Diff1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Diff1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing lagi (d=1) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu
(p=1)
5 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
terdapat lag sebanyak dua (q=2)
6 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 1 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110) ARIMA (012) dan ARIMA (011)
7 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (112) ndash Tidak Sig
ARIMA (111) ndash Tidak Sig
ARIMA (110) ndashTidak Sig
ARIMA (012) ndashTidak Sig
ARIMA (011) ndashSig
8 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (011) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (011)
9 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Pendapatan APBD TA 2020 sebesar
Rp1832209 miliar Namun dengan adanya pandemi corona
yang akan mempengaruhi PAD serta penyesuaian TKDD 2020 yang menyebabkan penurunan pagu
hingga Rp2 triliun dibanding 2019 maka proyeksi pendapatan APBD 2020 akan berkurang 20 dari
forecast ARIMA menjadi Rp1465767 miliar
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai APBD
Proyeksi Belanja Pegawai APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Pegawai Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk memprediksi
PAD 4 periode ke depan (2020) Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan
λ gt 1 (20) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih dari tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
sehingga tidak perlu dilakukan differencing (d=0)
Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 2 (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (102) ndash Tidak Sig
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (011) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan MS terkecil adalah Model ARIMA (002) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan
adalah dengan menggunakan Model ARIMA (002)
7 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Realisasi Belanja Pegawai APBD TA 2020 sebesar 9365
C Prognosis APBN-Belanja Barang APBD
Proyeksi Belanja Barang APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis
runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Barang Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan Software pengolah
data yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak
perlu dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak tiga (q = 3)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 3 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (103) ARIMA
(102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (203) ndash Tidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashtidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashtidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Barang APBD 4 periode ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Barang APBD sebesar
7523
D Prognosis APBN-Belanja Modal APBD
Proyeksi Belanja Modal APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal Daerah Triwulan II-IV periode 2013-
2019 (n=21) untuk memprediksi Belanja Modal 3 periode ke
depan Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai MS terkecil adalah Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan
dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Modal APBD 3 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Modal APBD sebesar
7903
WPEMERINTAH KABUPATEN MINAHASA
SEKRETARIAT DAERAH
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN 2O2O
KABUPATEN MINAHASA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti bukti realokasi yang
tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasidan keperluanpemeriksaan apabila pengawas fungsional
un uaian APBD dilakukan iberikut
No UraianAnggaran sebelum
DenvesuaianAnggaran setelah
penyesuaianvo
Penvesuaian(a) (b) (c) (d) (e)
Tahap I Penyesuaian Pendapatan Daerah
1
2
3
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Total Pendapatan Daerah
1 16801375000
136837743000
91436654206
98691022500
1008131756998
69703097945
(16)
(1 1)
(24
1U5O75772206 1 17 6525877 443 (13)
Tahap ll Penyesuaian Belania Daerah
1
2
J
4
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Eantuan Sosial
Belanja lainnya
Total Belania Daerah
553153915596
376690476314
194014758013
12200000000
290576963500
518620216746
287126O94825
130797822239
11200000000
323130122850
(6)
(24)
(33)
(8)
11
1426636113423 1270874256660 (11)
Tahap lll Perhitungan Selisih lebih Kurang
(8156034r217) (943483792171 16Selisih LebihKurangPenyesuaian Pendapatan Daerah
No Uraian Belanja PegawaiBelania Barang dan
JasaBelania modal
Belanra BantuanSosial
Belania Lainnya Total
Belanja Bidang Kesehatandan Hal hal lainterkaitkesehatan dalamrangka pencegahandonatau PenangananCovid 19
40105 621 486 2 180 557000 36 931 098000 79217 276486
Penyediaan iaringPengaman Sosial
4718907 200 10200000000 13 619 797 200 28 538 704 400
Penanganan DampakEkonomi
I280591500 108000000 9 388 5S1 500
Total 54105 120 186 2288 557000 10200000000 50 550 895200 117 144 572 386
Tahap lV Relokasi selisih lebih
Tahap V Postur Belanja APBD setelah Relokasi
No uraianAnggaran setelah Realokasi
1 Pendapatan Asli Daerah 98691 022500
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 1008131 756998
3 Lainnya 69 703 097 945
1 Belanja Pegawai 518620216746
2 Belanja Barang dan Jasa 287 126094825
3 BelanJa [Iodal 130797822239
4 Belanja Bantuan Sosial 11 200000000
5 Belanja lainnya 323130122850
Surplus Oevisit 9434837I217
Pembiayaan 9434837 9 217
Tondano 27 Mei 2020AN BUPATI M AHASASEKR RAH
FRITS R MUNTU SSosPEMBINA UTAMA MUDA
NtP 19530220 198601 I 003
BUPATI MINAHASA TENGGARA
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN MINAHASA TENGGARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggungjawab penuh atas kebenaran laporan
ini dan bukti-bukti Realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan
ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan Aparat
Pengawas Fungsional
No Uraian Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2) Anggaran Setelah
Penyesuaian (3) Penyesuaian
(4)
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-
((d)(c)))
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 1819189201100 1438584429100 2092
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
56814701700000 50078936200000 1186
3 Lainnya 23119463568002 22716134568002 174
Total Pendapatan Daerah 81753354469102 74233655197102 920
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
1 Belanja Pegawai 26732727677170 26472729296657 097
2 Belanja Barang dan Jasa 15671452469200 6995649446509 5536
3 Belanja Modal 19904298947532 15229943944332 2348
4 Belanja Bantuan Sosial 665000000000 843144700000 -2679
5 Belanja Lainnya 18779875375200 19651755575200 -464
Total Belanja Daerah 81753354469102 69193222962698 1536
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian 5040432234404
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
Uraian Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)
+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-hal lain terkait kesehatan dalam rangka pencegahan danatau penanganan
1734300000 11752875844 9861047
000 0
5150000000
28498222844
COVID-19
Penyediaan jaring pengaman sosial
0 0 0 23500000
00 750000000
0 9850000000
Penanganan dampak ekonomi
0 7056099500 0 0 500000000
0 12056099500
Total 1734300000 18808975344 9861047
000 23500000
00 176500000
00 50404322344
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
Pendapatan Daerah 66995615445400
Pendapatan Asli Daerah 1438584429100
Transfer ke Daerah dan Dana Desa 50078936200000
Lainnya 15478094816300
Belanja Daerah 74033655197102
Belanja Pegawai 26646159296657
Belanja Barang dan Jasa 8876546980913
Belanja Modal 16216048644332
Belanja Bantuan Sosial 1078144700000
Belanja Lainnya 21216755575200
SurplusDefisit (7038039751702)
Pembiayaan 7038039751702
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Ratahan 6 Mei 2020 BUPATI MINAHASA TENGGARA
JAMES SUMENDAP SH
HfH3fQ l flHV 13H)t3S lOWIJ MOON0$NOW $N11V108 N3Lfdn81gt1 HflNUl31ri13d
lJOWll MOON09NOW 9Nlfo10B N3JJfdOBIOI
OZ-OZ N~EgtEgtNV NOHVJ
OSdV NlmfOS3AN3d NcnOdV1
1n)microaq 1e6eqas u~n~e11P 08dV Uellnsa~uad undepv
middot1euos6un1se-1e6ued1ated0 uea~microawad uen1Jadalj uep 1sellSIUJlllpe uede)f6ua1a)f JfOJUO rllfllJlampq llue~ uen1ua1a~ ue6uap llnsas IIelfedwesP IUI uruode1 UJe1ep wn1u=a1 Buebull
1se~OjlaJ llthQ1llnq uep UI u1Jode1 uaievaqalj seie qnusd qeMef 6unfi6uemicroaq eites eMJJeq ua)e1eWaw 1u1 ue6uaa
ltooswmmiddot L9t9Zl USGnsallSOd ~lbullloS illtJ1)1141~1 4SfgtS
lllj8J11)1llqltj1AbullS ueamplfllQfiid -111 d011f
(comiddotszgt 09tte-tt61CZI L9 DlL9ampZS9lLI pound99 qruaea bullfbullbullIOll lIOJ
11t 9Ltl560S-9pound1gtZW oomiddots99middots99middotezsmiddot6c 1 oAw1bull1 bullfulgt(bulla s
000 00000middot004roormiddots oomiddotooomiddotooomiddotaasmiddots 1bull1sos UlJ11ull 2Ju111oa t
(091t) OOSOlSiS1t$LU 001gt1L9L1gtSZI si lepovi ~iubullIOa c
(tsmiddotacgt oosnmiddotsW960L6 009t699669J891 eat uep ampaiea eJue~g z (OSO) 1gtQ06tSLttZCtQI OlZt091gtHSZSQI 1ewietlbulld s1le1aa I
r 4BJaea Bubullioe ueiens~bulld - 11 aNi L
(il6) 096ll9lS~tllS OlLS8tCrirtLlt9 qeRltJ led middot-d J
lt1ozJ OOLSSZltOlsmiddotss OOlSS9Q6910ZO L e(uu1e1 e
ltzn1gt oomiddotooamiddotszswgmiddot pound9 oososmiddotczcmiddotoozmiddotszs 0$0(] auoa uop 4bullbullbullbullP middot~ ll z
ttsH) oszzzmiddotspoundtpound61H OlS6pound~6middotsz9middote1 lfUa~O ILJlqtJtqedepUad I
q~a uoiedepuod ue1bullQSQllbulld- L d04bull1
((o)J(p)J-00 L)s (o) (p) (o) (q) ltbull)
1Jll9~d Ultlnsaltuad ~bulllosalubulld UCeJn ON 4810loS UOJrd6Uf wn1aqas UGJe6ampiv
lfl1 4i I s ~at Cl Ill lL
oos11Smiddot9timiddot~4middotbs SSS9tLtlmiddotL09 JmJ
00699 L9596pound5 UJOUO)t~
6jlLS596t5 ~wlWf UttJ2litnuOd
0091Z6W5W9t 91lBWSl-Spound IQSOS
uewo6ltJad 6umicroef ueljpelllbulld
6~ middotQl100 UOl(06UOIOd ne~eJE~P ue4e611iued
oomiddotooomiddotosntemiddots 1 ooomiddotosnpound6middotst e~6oOJ we1ep lIBlB~~
1111 u1bull11bull1ft14 ubullp llllbullsa~ Buelq efbullBJbulla
M+(D)lt(4)+(6)bull(1) (~) m (l M (Bl (1)
1e1sos 1bullPbullri f ltP6~d lllOJ eAUlJl lt[lllliog lllllllUOS bullfuOJbullS uep GUltu~ 1[UlllS bullueibulla UaJeJn
ouopg
1$1~ ee bullbull - d
0090111tt Lllt~ - 118(lqltI
(Ms01119CLlltdeg9ZI
1111180Sntdlns
~l ti96()S9LHOZ 9(uu~ai e~Ull98 eoeooeeooos-s rctsos uerquee erueiae oomiddotsoimiddotesnpoundsmiddot tt~ 1bullpor1 bull1bullbull18 00911 Wt-960 ze eser usp 6urues efveias tlf06tSlttipound11 I eMe8ad efue1~a ~t8tZt611~~9
ijltloaabull~ bull
00 LS5Upound0L666 ~ 000006ZS969L9Y n~ eueo uep ~eu_ep eI JampisiVJl 09ZZZ-5LpoundLSlH 41lbullbullao ~ Illdeg 096HWt98t1lt ~-ouciffbull-d
tSugt101ea~ 4lfa~s urue66uv u~eJ(l
-e~weuaqes uefluap 1enq1p 1u1 uwod91 Ull~Waa
-s~~~
1 Hlnf3IO ~v~~~~
~nWllMOONOElNOW E)1Nil~~~~
ozoz 13W ~I U8Aflll1 l
PEMERINTAH DAERAH KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
SEI(RETARIAT DAERAH
Jalan Bui Batu Kompleks Perkantoran Pemda
TAPORAN PENYESUAIA]II APBD
TAHUN ANGGARAN 2O2O
KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini
dan buki-bukti realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang
berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan apparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UraianAnggaran Setelah
Penyesuaian Penyesuaian
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 297348989200 2676L409O24O 1000
L26a2Transfer ke Daerah dan DanaDesa
7265981700000
3 Lainnya 2A327a3a962O 265m1550670 645
Total Peurondapatan Daerah 8902019808820 7798597340950 LZN
Tahap ll - Penyesuaian Beurolania Daerah
Belanja Pegawai 3376514741950 3340363661950 t07
2 Belanja Barang dan Jasa 246L95524732O 182495402427O 25A7
3 Belanja Modal 7453474604t2O 75562748706O 48O7
4 10000Belanja Bantuan Sosial 5000000000
Belanja Lainnya t745075775430 164404946204O 579
Total Beurolanla Daerah 9042019808820 7564998639320 t6t4
Tahap lll - Pen8hitungan Selislh Lebih(urang
SurplusDefisit - 140000000000 233598701630
Selisih Lebihl(urang Setelah Penyesuaian 373598701630
euro
Anggaran SebelumPenyesuaian
(a) (b) ( c ) (d)( e)=( 10u64(
)
8321392430m0
t
Tahap lV - Realokasl SeurollCh teblh
UralanBelanJa
Pegawal
BelanJa
Barang danJasa
gelania
Modal
BelaniaBantuan
Soslal
BelanJa
LalnnyaTotal
(J) ls) (h) (i) a) (k) tt)4 4h)4t)4)4kt
Belanja bidangkesehatan danhal-hal lain terkaitkesehatan dalamrangkapencegahan
danataupenanSanan
covtD-19
87140321634195838000 11000000000 23909870163
Penyediaan jaringpengaman soslal 350000000 2000000000
6000000000
Penanganan
Dampak Ekonomi 100000000 10000000004000000000
5100000000
Total 91540321634195838000 3000000000 21000000000 37359870163
Tahap V - Postur Belanja APBD Setelah Realokasl
Uralan Anggaran Setelah Realokasl
Pendapatan Daerah 779859734O95
Pendapatan Asli Daerah 267 6t409028Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya 26500155067
Belanja Daerah 793859734095Eelanja PeSawai 334036356195Belania Barang dan Jasa 191559834990
Belanja Modal 79758585706
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya 185404945204SurplusDefisit -14000000000
Pembiayaan Netto 14000000000
Melonguane2) April 2020
PUTAUAN TALAUD
SE IS DAERAH
lr ADOtf S BlNll-ANG MENrP 19601027 198903 1 005
8350000000
726598170000
3000000000
An
RASIO ALOKAS ANGGARAN PENANGANAN COVID19KABUPATEN KEPUTAUAN TALAUD
DATA SESUAI REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVIDlg DI KAB KEPITAIAUD
E Alokasi Anggaran Penanganan COVID-19sebesar Rp 37359870163 (3735 M)
E Alokasitersebut terdiri dari 3 Pos Alokasisebagai berikut
1 Penanganan Kesehatan berjumlahRp23909870163 (2390 M) atau64Yo dari total alokasi anggaranpenanganan COVID-19
2 Penanganan Dampak EkonomiBerjumlah Rp 5100000000(510 M) atau 14 Yo dari total alokasipenanganan COVID-19
3 Penanganan Jaring Pengaman Sosialberjumlah Rp 8350000000 (83SM) atau 22dari total alokasianggara n penanganan COVI D-19
PAK EKON
t4
PENANGANANKESEHATAN
64
I
ENAN
JPS
22
RASIO ATOKASIANGGARANPENANGANAN BIDANG KESEHATAN
DATA SESUAI REALOKASI DAN REFOCUSING APBDUNTUK PENANGANAN COVIDl9 DI KAB KEPL TALAUDBIDANG KESEHATAN DAN HAt-HAt IAIN TERKAITKESEHATAN DLM RANGKA PENCEGAHAN DAN ATAUPENANGANAN COVDl9
E Alokasi Anggaran Penanganan Bidang Kesehatansebesar Rp 239098701G3 (239 M)
fl Alokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp 11000OOOOOO (11Matau 46Yo dari total anggaran penangananBidang Kesehatan
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 0 (O M) atau O daritotal anggaran penanganan Bidang Kesehatan
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp 129098701G3 (129 M) atau54 dari total alokasi anggaran penangananBidang Kesehatan
6
KTILANJE
TE (I
U
4
l
I
I7L
BELANJA DALAMBENTUK
KEGIATAN
54
BE
BE
RASIO ATOKASANGGARANPENANGANAN DAMPAK EKONOMI DATASESUAI REATOKASI DAN REFOCUSING APBD
UNTUK PEIANGANAN COVID-lg Dt KAB KEPL XATAUDBIDANG PENANGANAN DAMPAK EI(ONOMI
fl llokasiAnggaran Penanganan Dampak Ekonomisebesar Rp5100000000 (51 Ml
fl Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp400O0q)OOo (4 Mlatau 78 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 1000000000 (1Matau 20 96 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi anggaran penangananDampak Ekonomi
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp1000000 (01 M) atau2 dari total alokasi anggaran penangananDampak Ekonomi
BANSOS
20
2
BETANJA TIDAKTERDUGA (BTT)
78
RASIO ALOKASIANGGARANPENANGANAN JARING PENGAMAN SOSIAT
BE
BENT
DATA SESUAT REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVTD-lg DI KAB KEPL TATAUDBIDANG JARING PENGAMAN SOSIAL
fl Alokasi Anggaran Penanganan Jaring pengaman
Sosial sebesar Rp 8350000000 (935 M)E Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Atokasi
sebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp50$000000 (6 M)atau 72Yo dari total anggaran pena ngananJaring Penga man Sosial
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp20fi)000000 (2 Mlatau 24 Yo dari total anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp350000000 (035 M) atau4Yo dari total alokasi anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
LL-
BANSOS
24
II
KEGIATAN KTI
ITERDUGA (BTT
72
r-
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-((d)(c)))
1 Pendapatan Asli Daerah 2179766235200 20100412352 779
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 67815037700000 583182844000 1400
3 Lainnya 4140687060570 47237070606 -1408
Total Pendapatan Daerah 74135490995770 65052032695770 1225
1 Belanja Pegawai 20225216272100 19620370306700 299
2 Belanja Barang dan Jasa 20685621435403 13660841927195 3396
3 Belanja Modal 19152251699667 8231402768900 5702
4 Belanja Bantuan Sosial 68950000000 33950000000 5076
5 Belanja Lainnya 14003451588600 13185777408600 584
Total Belanja Daerah 74135490995770 54732342411395 2617
10319690284375
N
oUraian
Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2)
Anggaran Setelah
Penyesuaian (3)
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian
Penyesuaian (4)
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
LAPORAN PENYESUAIAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti-bukti
realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan
administrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Uraian Belanja Pegawai Belanja Barang dan Jasa Belanja Modal Belanja Bantuan Sosial Belanja Lainnya Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-
hal lain terkait kesehatan dalam
rangka pencegahan danatau
penanganan COVID-19
000 2741492735500 6117425200000 000 000 8858917935500
Penyediaan jaring pengaman sosial 000 000 000 000 1212132348875 1212132348875
Penanganan dampak ekonomi 000 000 000 248640000000 000 248640000000
Total 000 2741492735500 6117425200000 248640000000 1212132348875 10319690284375
Pendapatan Daerah
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Belanja Daerah
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
SurplusDefisit
Pembiayaan
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Boroko 12 Mei 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW UTARA
DEPRI PONTOH
(1670015655270)
3136176357891
14397909757475
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
633820170405
20100412352
583182844000
30536914053
65052032695770
19620370306700
16402334662695
14348827968900
282590000000
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
BUPATI KEPul[AUAN SANCIHELAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABupATHN KHpuLAUAN sANGmn
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh ataskebenaran Iraporan ini dan bukti-bukti realokasi yang tercantum dalam laporanini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapanadministrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UralanAnggaran chggaran Oa
Sebelum SesudahPenyesuaian
Penyesuaian Penyesuainn
(a) (b) (c) (d)(e) = (100-((d))(c))
Tifeaa I - Penyesualan plusmneurondapaan Dacralh +
1 Pendapatan Asli Daerah 6615871963300 5824016087300 1197
2 Transfer ke Daerah danDanDesa 98401656441000 84805897476000 1382
3 Lainnya 4844406397600 4292989314659 1 138
Total Pendapatan 109861934801900 94922902877959 1360
TahaP 11` - Penys5uatan Belanja Daerall1 Belanja Pegawai 46389719208700
42839564329262765
2 Belanja Barang dan Jasa 268735161152 0019483320156200
2750
3 Belanja Modal 168329248368007783837945400
5376
4 Belanja Bantuan Sosial 329250000000329250000000
000
5 Belanja Lainnya 1943652464120017852827591200
815
Total Belanja 10986193480190088288800022062
1964
Selisih Lchih Kurang Setelah Penyesualan66341028 55897
iEeurobull-i
Jcentt`a-00|r)ahCeCreg10hr`+Le
aa
t`a
aa
+a
0cO
+LJ
aLO
-a
|r)cO
+t+00
t+C
V
J=O
C)
apound
+CVcO00
CV00-J
+1-te
Ce
-aa
iiifn_tplusmn
P`aJ0CnOC)tra0aCqaCV8^aaauaCreg1regtrt`Ch
8-aaaaCOD`1regtJa8-ttChCnCreg0P`aaaaC1
E5
II
i3Iag-aJin
I
C)ataaCOaCregCqCOcOC1CVI
ICgtataaCeaCeCu0000Cr)CV
ffibullgeuro-ampJ=
aa0aa1reg00Cr)CeCataaa01reg-00tP`ceCV
aaaaaLeaaP`CeaaaC)a|eI8r`at`Ln
fi
I
a
i3iiiiIbullgE
i5a
Ea
fyenIplusmnED
a5ai
frE
9
8i
C]C0aJ5
poundE-
01
0
aaa
Lampiran I Penjabaran Pergeseran APBD
23 April 2020Tanggal
17 Tahun 2020Nomor
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
PEMERINTAH KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
1 PENDAPATAN 107196464869200 94346162396500 (12850302472700) (1199)
1 1 PENDAPATAN ASLI DAERAH 5630458459700 5212581087000 (417877372700) (742)
1 1 1 3029064464500 Pendapatan Pajak Daerah 2698537091800 (330527372700) (1091)
1 1 2 1154028000000 Hasil Retribusi Daerah 1066678000000 (87350000000) (757)
1 1 3 336499591200 Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan 336499591200 000 000
1 1 4 1110866404000 Lain-lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah 1110866404000 000 000
1 2 DANA PERIMBANGAN 77398633600000 65182348500000 (12216285100000) (1578)
1 2 1 1666530400000 Bagi Hasil PajakBagi Hasil Bukan Pajak 1525028900000 (141501500000) (849)
1 2 2 58436228200000 Dana Alokasi Umum 52086330700000 (6349897500000) (1087)
1 2 3 17295875000000 Dana Alokasi Khusus 11570988900000 (5724886100000) (3310)
1 3 LAIN-LAIN PENDAPATAN DAERAH YANG SAH 24167372809500 23951232809500 (216140000000) (089)
1 3 1 4141276158600 Pendapatan Hibah 4141276158600 000 000
1 3 3 3653707250900 Dana Bagi Hasil Pajak dari Provinsi dan Pemerintah Daerah Lainnya 3653707250900 000 000
1 3 4 16372389400000 Dana Penyesuaian dan Otonomi Khusus 16156249400000 (216140000000) (132)
2 BELANJA 109568697093491 97482338754391 (12086358339100) (1103)
2 1 BELANJA TIDAK LANGSUNG 63581006143175 63392596831572 (188409311603) (030)
2 1 1 39909549810725 Belanja Pegawai 38834946445308 (1074603365417) (269)
2 1 4 738911826000 Belanja Hibah 545380000000 (193531826000) (2619)
2 1 5 31570000000 Belanja Bantuan Sosial 10010000000 (21560000000) (6829)
2 1 6 418309246450 Belanja Bagi Hasil kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintah Desa 376521509200 (41787737250) (999)
2 1 7 22382665260000 Belanja Bantuan Keuangan kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintahan Desa 21527875160000 (854790100000) (382)
2 1 8 100000000000 Belanja Tidak Terduga 2097863717064 1997863717064 199786
2 2 BELANJA LANGSUNG 45987690950316 34089741922819 (11897949027497) (2587)
2 2 1 1896453933200 Belanja Pegawai 1810317933200 (86136000000) (454)
2 2 2 26316296353597 Belanja Barang dan Jasa 23895026121100 (2421270232497) (920)
2 2 3 17774940663519 Belanja Modal 8384397868519 (9390542795000) (5283)
SURPLUS (DEFISIT) (2372232224291) (3136176357891) (763944133600) 3220
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 1
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
3 PEMBIAYAAN DAERAH
3 1 PENERIMAAN PEMBIAYAAN DAERAH 2672232224291 3136176357891 463944133600 1736
3 1 1 2672232224291 Sisa Lebih Perhitungan Anggaran Tahun Anggaran Sebelumnya 3136176357891 463944133600 1736
3 2 PENGELUARAN PEMBIAYAAN DAERAH 300000000000 000 (300000000000) (10000)
3 2 2 300000000000 Penyertaan Modal (Investasi) Pemerintah Daerah 000 (300000000000) (10000)
PEMBIAYAAN NETTO 2372232224291 3136176357891 763944133600 3220
SISA LEBIH PEMBIAYAAN ANGGARAN TAHUN BERKENAAN 000 000 000 000
Lolak 23 April 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW
YASTI SOEPREDJO MOKOAGOW
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 2
No Uraian
AnggaranSetelah
Realohasi
(a) (b) (c)
kendapaitan Daerah 917879535633001 Pendapatan Asli Daerah 5824016087300
2 Transfer ke Daerah dan Dan Desa 84805897476000
3 Lainnya 1158040000000
bull beltLDia Pace gtpoundpound3-ULreg gtU
1 Belanja Pegawai 428395643292622 Belanja Barang dan Jasa 200631133 062 00
3 Belanja Modal 101720682518004 Belanja Bantuan Sosial 3292500000005 Belanja Lainnya 21518906990697
Sftyxpilus Den3it 3134g`493v 146 59
penhfayin _
3
pemerintah yang tertunda di semester I akibat kebijakan social distancing dapat segera
dimulai kembali dan diakselerasi Selain itu perlu dilakukan perubahan sistem pelaksanaan
proyek menjadi sistem padat karya agar dapat menyerap lebih banyak tenaga kerja serta
meningkatkan penghasilan masyarakat sekaligus mempertahankan daya beli Belanja
pemerintah akan menjadi sektor yang paling bisa diharapkan sekaligus dikendalikan
melalui penyerapan anggaran hingga kebijakan bantuan sosial seperti Kartu Pra-Kerja
BOS KPH hingga percepatan BLT dari Dana Desa diharapkan mampu menjaga daya beli
masyarakat
B Inflasi
Sampai dengan akhir triwulan II 2020 tingkat inflasi Sulawesi Utara mengalami
deflasi tahun kalender hingga 106 persen Inflasi Sulut pada bulan Juni 2020 tercatat
sebesar -019 lebih rendah dibanding inflasi nasional sebesar 018 persen serta jauh dari
sasaran KUA-PPAS tahun 2020 sebesar 5 persen
Kontribusi deflasi terbesar terutama dari sektor Transportasi yang mencapai 8
persen akibat penutupan sementara
Bandara Sam Ratulangi guna
antisipasi penyebaran wabah Covid-
19 Berdasarkan kontribusi timbulnya
deflasi pada Semester I dipengaruhi
pada kelompok pengeluaran utama
yaitu Makanan Minuman dan
Tembakau Hal ini menggambarkan
bahwa deflasi yang terjadi pada
semester pertama lebih disebabkan karena masyarakat menahan diri untuk tidak
meningkatkan konsumsi produk dimaksud karena adanya social distancing Dengan
demikian salah satu langkah pengendalian inflasi di Sulut ke depan saat terdapat
pelonggaran kebijakan social distancing adalah menjaga pasokan komoditas volatile foods
terutama cabe dan tomat sayur yang merupakan produk-produk yang mendorong timbulnya
inflasi Dengan pasokan yang memadai diharapkan mampu menghambat kenaikan harga
secara cepat (hiperinflasi)
C Indikator Kesejahteraan
Kondisi ketenagakerjaan dari sisi Tingkat Pengangguran Terbuka Sulawesi
Utara pada periode laporan Februari 2020 menunjukkan penurunan Sebagaimana
data BPS Tingkat Pengangguran Terbuka Sulut pada periode ini naik 020 persen
dibandingkan periode Februari tahun 2019 menjadi 557 persen Dengan capaian tersebut
Grafik 12 Perbandingan Inflasi Bulanan Sulut-Nasional tahun 2020
Sumber BPS Sulut diolah
4
target Pemprov Sulut untuk menurunkan pengangguran dibawah 663 persen pada tahun
2020 telah tercapai (KUA-2020) dan diharapkan mampu dipertahankan hingga akhir tahun
Secara umum penambahan TPT
lebih karena bertambahnya jumlah
usia kerja (15 tahun) serta banyak
lulusan SMA sederajat yang belum
terserap lapangan pekerjaan
Pemerintah daerah perlu
keseriusan dalam mengurangi
pengangguran dengan membuka
banyak pelatihan
Data TPT pada triwulan kedua diprediksi akan meningkat seiring dengan adanya pandemi
Covid-19 dan akan berimbas pada sektor informal yang mencapai 657 ribu orang (5687)
Disnaker Sulut menyatakan bahwa data per 8 April 2020 terdapat 2083 tenaga kerja di
PHK dan 3190 dirumahkan oleh pengusaha Sedangkan data penerima Kartu Pra-Kerja
yang telah terdaftar sebanyak 6059 orang
Jumlah penduduk miskin di Sulut naik sebanyak 3770 jiwa dibandingkan periode
September 2019 Kenaikan tersebut
terjadi di perkotaan sebanyak 3900
jiwa sedangkan jumlah penduduk
miskin di pedesaan mengalami
penurunan sebanyak 130 jiwa
Kenaikan penduduk miskin di
perkotaan diduga sebagai akibat
pandemi Covid-19 yang mengubah
perilaku aktivitas ekonomi dan
penurunan pendapatan Dana desa
perlahan mampu menunjukkan dampak positif tehadap kesejahteraan penduduk desa yang
ditunjukkan dengan penurunan jumlah penduduk miskin
Beberapa faktor kenaikan angka kemiskinan selain perlambatan perekonomian
akibat pandemi Covid-19 juga disebabkan oleh rata-rata upah buruh per hari yang
mengalami penurunan 358 persen Sementara itu pada tingkat harga barang secara
umum untuk periode September-Maret khususnya di akhir tahun 2019 terjadi inflasi yang
relatif tinggi Di sisi lain kenaikan nilai tukar petani turut membantu penurunan kemiskinan
di pedesaan
Grafik 14 Profil Tingkat Kemiskinan Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
Grafik 13 Perkembangan TPT Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
5
BAB II
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS
PELAKSANAAN APBN
Sampai dengan periode Semester I tahun 2020 anggaran belanja pemerintah pusat
di wilayah Sulawesi Utara mengalami penurunan jika dibandingkan dengan anggaran
belanja pada periode yang sama tahun sebelumnya Secara rinci pelaksanaan APBN di
Sulut adalah sebagai berikut
Tabel 21 Realisasi APBN Semester I 2020 di Sulawesi Utara
Sumber GFS Sulut diolah
Realisasi Pendapatan Negara di Sulawesi Utara mengalami penurunan sebesar 244
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Sedangkan pada realisasi
belanja pegawai dan belanja barang (belanja operasional) mengalami penurunan 5-10
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Penurunan pagu yang sangat
signifikan terjadi pada belanja modal yaitu mencapai hingga 50 persen dikarenakan
refocusing dan realokasi APBN yang dialihkan ke dalam pos belanja khusus penangan
Covid-19 Namun yang perlu menjadi perhatian adalah faktor kesiapan Pemda terhadap
perbaikan tata kelola Transfer ke Daerah dan Dana Desa (TKDD) yang lebih terencana
pada setiap tahapan Berdasarkan data yang ada realisasi Dana Transfer Daerah
khususnya DAK Fisik belum optimal
6
A Pendapatan Negara
Salah satu fungsi APBN dalam kerangka ekonomi makro adalah sebagai stabilisator
Dari sisi pendapatan pemerintah dapat mempengaruhi perekonomian melalui
perubahan besaran pada penerimaan perpajakan Hal ini dikarenakan penerimaan
perpajakan merupakan variabel yang mempengaruhi secara tidak langsung terhadap
perkembangan variabel pembentuk agregate demand yaitu variabel konsumsi
masyarakat (C) dan investasi (I)
Pada tahun 2020 target penerimaan pajak adalah sebesar Rp45 triliun Target
tersebut mengalam i kenaikan 667 persen dibandingkan dengan target tahun 2019
sebesar Rp42 triliun
1 Penerimaan Perpajakan
Penerimaan perpajakan dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu Pajak Dalam
Negeri dan Pajak Perdagangan
Internasional Pajak Dalam Negeri
terdiri atas lima jenis pajak yaitu Pajak
Penghasilan (PPh) Pajak
Pertambahan Nilai (PPN) Pajak Bumi
dan Bangunan (PBB) Cukai dan Pajak
Lainnya sedangkan Pajak
Perdagangan Internasional terdiri atas
Bea Masuk dan Bea Keluar Sampai
dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan Perpajakan baru
mencapai Rp134638 miliar atau 2937 persen dari target Kota Manado sebagai
kontributor utama menyumbangkan sebesar Rp74578 miliar (554 persen) dari
penerimaan sampai dengan semester I
a) Pajak Penghasilan (PPH)
Sebagian besar penerimaan PPh terkonsentrasi di wilayah Kota Manado sebagai
pusat bisnis di Sulut dimana
sebagian besar pengusaha
terdaftar di kota ini Sampai
dengan Semester I realisasi
Pendapatan Pajak Penghasilan
237854 205758
7345 5485
84367
45565
1527 1952
PPh PPN amp PPnBM
PBB PajakLainnya
Grafik 21 Realisasi terhadap Pagu Perpajakan Sulawesi Utara sd Semester I
TA 2020 (dalam miliar Rp)
Target TA 2020 Real sd Sem I
Grafik 23 PPh per Kabupaten di Sulut sd Semester I
2020 (dalam miliar Rp)
sumber Kanwil DJP Sulutenggomalut
7
baru mencapai Rp84366 miliar atau 3547 persen dari target 2020 sebesar Rp23785
miliar
b) Pajak Pertambahan Nilai (PPN) dan Pajak Penjualan Atas Barang Mewah
(PPnBM)
Realisasi PPN dipengaruhi antara lain oleh kegiatan proyek pemerintah terjaganya
konsumsi Rumah Tangga dan impor serta
dukungan sistem pembayaran pajak yang
online dengan administrasi perpajakan
Proporsi penerimaan PPN berdasarkan
wilayah tidak jauh berbeda dengan
penerimaan PPh Sampai dengan periode
Semester I 2020 realisasi pendapatan
PPN dan PPnBM baru mencapai Rp45565 miliar atau 2215 persen dari target 2020
sebesar Rp20575 miliar
c) Pajak Bumi dan Bangunan (PBB)
Pendapatan PBB di Sulut tergolong kecil karena bukan daerah pertambangan Dari 15
KabKota hanya 3 daerah yang memiliki
realisasi penerimaan yaitu Kota Manado
Kota Bitung dan Kab Bolaang
Mongondow Perlu re-evaluasi NJOP di
beberapa daerah karena terdapat
daerah yang tergolong cukup ramai
(pusat keramaian) dengan nilai transaksi
penjualan tanah cukup tinggi namun
memiliki NJOP yang sangat rendah Sampai dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan PBB baru mencapai Rp1527 miliar atau 2080 persen dari target 2020
sebesar Rp7345 miliar
d) Pajak Perdagangan Internasional (Bea Masuk amp Bea Keluar) dan Pendapatan
Cukai
Faktor-faktor penopang penerimaan Kepabeanan dan Cukai sd periode Semester I
tahun 2020 di Provinsi Sulawesi Utara adalah sebagai berikut
1 Bea Masuk
- Hampir seluruh perusahaan di bidang pertambangan dan bidang lainnya untuk
sementara menghentikan kegiatan importasinya mengingat sebagian besar
komoditas berasal dari negara yang terdampak Covid-19
Grafik 25 PBB per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam juta)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
Grafik 24 PPN dan PPnBM per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
8
- Penerimaan Bea Masuk dari sektor barang bawaan penumpang menurun hal
ini dikarenakan adanya penutupan penerbangan langsung dari luar negeri
- Penerimaan Bea Masuk dari Pos Lalu Bea tidak terlalu dipengaruhi dampak
Covid-19
2 Bea Keluar
Penerimaan bea keluar di provinsi Sulawesi Utara masih bersumber pada ekspor
produk Crude Palm Oil (CPO) dan produk turunannya di Bitung Penerimaan bea
keluar dari PKE diprediksi akan mengalami peningkatan dan akan melampaui
target pada akhir tahun
3 Cukai
Penerimaan Cukai di Sulawesi Utara sebagian besar berasal dari produksi Pabrik
MMEA (Minuman Mengandung Etil Alkohol) Pemerintah setempat menghimbau
untuk menutup tempat
hiburan dalam rangka
menghindari penyebaran
Covid-19 Penutupan
tempat hiburan tersebut
mengakibatkan
menurunnya permintaan
konsumen MMEA sehingga
perusahaan Pabrik MMEA mengurangi jumlah produksi MMEA Hal tersebut
mengakibatkan menurunnya penerimaan cukai
Penerimaan Cukai hingga periode Semester I baru mencapai 2536 persen yaitu
Rp16 miliar dari target sebesar Rp631 miliar Sementara itu target penerimaan
Pajak Perdagangan Internasional yang berasal dari Bea Masuk telah mencapai
Rp912 miliar atau 7645 persen dari target Rp1193 miliar sedangkan Bea Keluar
telah mencatatkan realisasi Rp153 miliar atau 8095 persen dari target Rp189
miliar
e) Pendapatan Pajak Lainnya
Sampai dengan Semester I 2020 realisasi Pajak Lainnya mencapai Rp1952 miliar
atau sebesar 3559 persen dari target Rp5484 miliar Sumber pendapatan Pajak
Lainnya berasal dari pendapatan bea materai pendapatan pajak tidak langsung
lainnya dan pendapatan bunga penagihan pajak sehingga pos ini sebagian besar
berada di Kota Manado
2 Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP)
Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) merupakan seluruh penerimaan pemerintah
pusat yang bukan berasal dari penerimaan perpajakan Sampai dengan Semester I
Grafik 26 Bea Masuk Bea Keluar dan Cukai Prov Sulut sd Semester I TA 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJBC Sulbagtara
9
2020 realisasi PNBP di Sulawesi Utara sudah mencapai Rp59773 miliar atau 477
persen dari target Rp125421 miliar untuk tahun 2020 Realisasi PNBP Semester I
2020 mengalami penurunan 2137 persen dibandingkan dengan realisasi tahun
sebelumnya pada periode yang sama
B Belanja Negara
Belanja negara berperan
sebagai stimulus fiskal
dalam mendukung sektor
riil dan pertumbuhan
ekonomi Peningkatan
pagu belanja pemerintah
setiap tahunnya harus
disertai dengan
optimalisasi pelaksanaan
anggaran
KementerianLembaga Sebaliknya efisiensi belanja harus tetap dilakukan agar belanja
negara lebih berkualitas melalui penghematan belanja barang dan belanja yang tidak
prioritas subsidi yang lebih tepat sasaran serta mendorong pembangunan
infrastruktur daerah melalui anggaran Dana Bagi Hasil (DBH) dan Dana Alokasi Umum
(DAU)
1 Belanja Pemerintah Pusat
Penyerapan Belanja Pemerintah Pusat di Provinsi Sulawesi Utara menunjukkan tren
kenaikan yang proporsional
setiap bulannya dengan
capaian Rp295837 miliar
atau 3721 persen dari pagu
Rp794956 miliar sampai
dengan akhir Semester I
2020 Belanja Pegawai
masih mendominasi
realisasi belanja hingga
Semester I sebesar
Tabel 22 Penerimaan PNBP Prov Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Grafik 27 Tren Realisasi Belanja Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber MEBE diolah
Grafik 28 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi Belanja Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
10
Rp145693 miliar atau 4636 persen dari pagu Rp314280 miliar diikuti oleh Belanja
Barang sebesar 3296 persen kemudian Belanja Modal 2725 persen Sedangkan
untuk Belanja Bantuan Sosial sampai dengan akhir Semester I 2020 baru mencatatkan
realisasi 1098 persen
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Alokasi pagu TKDD Sulawesi Utara tahun 2020 sebesar Rp1262685 miliar meningkat
044 persen dari pagu tahun sebelumnya Sampai dengan akhir Semester I tahun 2020
Dana Alokasi Umum (DAU) dan Dana Bagi Hasil (DBH) di Sulut telah mencatatkan
realisasi belanja masing-
masing sebesar 5996
persen dan 5008 persen
Sementara itu realisasi
belanja DAK Fisik baru
sebesar Rp8963 miliar atau
638 persen dari pagu
Rp140468 miliar
sedangkan DAK Non Fisik
telah mencatatkan realisasi
sebesar Rp89517 miliar
atau 7965 persen dari pagu 112384 miliar Penyaluran Dana Desa dalam bentuk
Bantuan Langsung Tunai (BLT) sampai dengan akhir periode Semester I 2020 telah
mencapai Rp72532 miliar atau 5920 persen dari pagu Rp122524 miliar sedangkan
realisasi Dana Insentif Daerah (DID) sebesar Rp22252 miliar atau 6217 persen dari
total pagu Rp35794 miliar Perbandingan Pagu dan Realisasi TKDD dapat dilihat pada
grafik berikut
Terdapat penyesuaian pagu TKDD di bulan April 2020 melalui Peraturan Menteri
Keuangan (PMK) Nomor 35 Tahun 2020 tentang Pengelolaan Transfer Ke Daerah dan
Dana Desa Tahun Anggaran 2020 Dalam Rangka Penanganan Pandemi Corona Virus
Disease 2019 (COVID-19) danatau Menghadapi Ancaman yang Membahayakan
Perekonomian Nasional
3 Pengelolaan BLU
Terdapat 5 (lima) instansi pemerintah yang berstatus BLU di Provinsi Sulawesi Utara
Pada tahun 2020 terdapat penambahan dua satker BLU yaitu Rumkit TkIII RW
Monginsidi dan Politeknik Kesehatan Manado sehingga diharapkan dapat memberikan
stimulus yang lebih baik untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat
Grafik 29 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi TKDD Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
11
Kedepannya satker tersebut masih perlu pembinaan yang intensif sehingga dalam
masa transisi pelaksanaan kegiatan operasionalnya tidak mengalami kendala yang
akan berdampak terhadap kualitas layanan kepada masyarakat
Secara umum realisasi belanja keseluruhan satker BLU sudah berada pada kisaran
50 persen kecuali
Universitas Sam Ratulangi
yang baru mencatatkan
realisasi sebesar 2616
persen dikarenakan
karena adanya proses
penyesuaian nomenklatur
dan aktivitas perkuliahan
yang dilaksanakan secara daring sehingga memangkas biaya operasional Dari sisi
performa hanya Unsrat dan Poltekes Manado yang menunjukkan perbaikan dibanding
tahun 2019 Beralihnya kegiatan belajar mengajar menjadi metode daring berimbas
pada turunnya biaya operasional BLU dimaksud sedangkan pada BLU bidang
kesehatan mengalami kenaikan biaya operasional sehubungan dengan pandemi
Covid-19
4 Manajemen Investasi Pusat
a Permasalahan outstanding pinjaman pemerintah pusat kepada pemerintah daerah
di Sulut telah dilakukan melalui kebijakan debt swap untuk hutang bunga pada Kota
Bitung dan Kota Manado serta pengalihan pinjaman ke Pemda untuk pinjaman
PDAM Sangihe Progres pelaksanaan proyek debt swap Kota Bitung telah selesai
di verifikasi oleh Dit SMI sedangkan debt swap Kota Manado masih akan berjalan
sampai dengan akhir tahun 2020 Selanjutnya untuk penyelesaian hutang PDAM
Kab Kep Sangihe telah dialihkan ke Pemda Kab Kep Sangihe
b Hasil monitoring laporan penyaluran KUR di Sulut pada SIKP menunjukkan bahwa
jumlah realisasi KUR sebesar Rp377 miliar pada 9813 debitur dengan rata-rata
pinjaman sebesar Rp3845 juta
c Penyaluran Kredit Ultra Mikro (UMi) di wilayah Sulawesi Utara mencapai Rp266
miliar pada 490 debitur dengan rata-rata pinjaman Rp542 juta
C Prognosis Realisasi APBN
Proyeksi realisasi APBN Semester II 2020 dilakukan secara empiris menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
Tabel 22 Performa Operasional Satker BLU sd Triwulan II 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Laporan Operasional e-Rekon DJPb
12
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecasting peramalan jangka
pendek Pengolahan data statistik menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 dengan
Variabel yang digunakan adalah realisasi APBN bulanan tahun 2013-2019 yang
bersumber dari Aplikasi Monev PA dan OMSPAN Untuk pendapatan (Perpajakan dan
PNBP) yang digunakan adalah angka realisasi 84 bulan (n= 84 ) sedangkan Belanja
Negara menggunakan data persentase realisasi bulanan (n= 84) kecuali Belanja
Modal yang menggunakan data persentase realisasi bulanan periode April-Desember
(n=63) mengingat pergerakan yang signifikan atas realisasi jenis belanja barang dan
modal terjadi pada periode tersebut (bulan 1-3 bersifat outlier) Proyeksi Transfer
Daerah menggunakan data persentase realisasi bulanan tahun 2015 sd 2019 dari
SIMTRADA (n=60) Hasil ringkas analissi dapat dilihat di bawah sedangkan hasil
pengolahan keseluruhan terdapat pada Lampiran I
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (012)-Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 = Rp 542462
Miliar
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
9329 dari total Pagu Belanja
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
812 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
8418 dari total Pagu Belanja Modal
Prognosis Transfer Daerah (Angka dalam persen)
ARIMA (302) ndash Signifikan
Total Proyeksi Semester II 2020 =
5852 dari total Pagu Transfer
13
Pendapatan Sulut hingga akhir tahun diperkirakan mencapai Rp488216 miliar atau
turun 04 Selain dampak akibat penurunan perekeonomian secara makro kontraksi
pendapatan negara disebabkan adanya berbagai insentif pajak yang diberikan
pemerintah sebagai bagian upaya Pemulihan Ekonomi Nasional Pertumbuhan belanja
modal yang turun hingga 54 lebih disebabkan oleh turunnya pagu akibat realokasi
anggaran KL yang mencapai lebih dari 50 Sedangkan belanja barang diprediksi
menurun cukup tajam sebagai efisiensi akibat pembatasan aktivitas kegiataan
perkantoran akibat Covid-19 Tabel 23 Prognosis Realisasi APBN sampai dengan Semester II TA 2020
UraianPagu
Target
Realisasi
Sem I
2020 (Rp)
Prognosis
TA 2020
(Rp)
Prognosis
TA 2020
()
Prognosis
Semester
II 2020
(Rp)
Realisasi
Tahun 2019
(Rp)
Growth
()Keterangan
Pendapatan 581864 193185 488216 84 295031 489940 -04
Kemenkeu memprediksi
penurunan penerimaan
sebesar 10 akibat covid
Belanja
Bel Pegawai 314428 145698 293346 93 147648 304936 -38
Bel Barang 337651 112078 274174 81 162096 357960 -234
Bel Modal 140593 38782 118358 84 79576 257157 -540
Transfer
Daerah1262687 700576 1220765 97 520189 1401955 -129
Terdapat penyesuaian pagu
transfer daerah akibat covid
Telah dilakukan realokasi
pagu belanja oleh masing-
masing KL
14
BAB III PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN APBD
Perkembangan kinerja APBD seluruh pemda di Sulawesi Utara sd triwulan II 2020
menunjukkan penurunan dibanding periode yang sama tahun 2019 khususnya dari sisi PAD Hal
tersebut tidak terlepas dari imbas pandemi Covid-19 yang menghambat berbagai kegiatan
perekonomian sehingga mempengaruhi pola realisasi pendapatan maupun belanja daerah Secara
rinci perkembangan APBD pemerintah daerah lingkup Provinsi Sulawesi Utara dapat dilihat pada
tabel berikut
Tabel Perkembangan APBD Lingkup Prov Sulut sd Triwulan II TA 2020 (dalam miliar Rupiah)
Sumber LRA Pemda dan Simtrada DJPK data sementara
15
Dampak pandemi Covid-19 terhadap realisasi belanja APBD terlihat dari tingginya
realisasi belanja hibah dan belanja tak terduga di semester I TA 2020 dan rendahnya
belanja barang akibat berkurangnya kegiatan operasional perkantoran yang lebih banyak
dilakukan melalui sistem Work from Home (WFH) Untuk selanjutnya perlu dilakukan
percepatan realisasi belanja di semester II TA 2020 guna membantu mengakselerasi
perekonomian yang terhambat pandemi covid-19
A Pendapatan Daerah
Realisasi pendapatan daerah hingga triwulan II 2020 secara agregat telah mencapai
44 persen dari target Secara proporsional sumber penerimaan terutama yang berasal dari
transfer pemerintah pusat sebesar 84 persen (Rp6771 miliar) dan PAD sebesar 12 persen
(Rp9462 miliar) Hal tersebut menunjukan rendahnya tingkat kemandirian pemda di
Sulawesi Utara
1 Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Sampai dengan triwulan II 2020 realisasi PAD pemda lingkup Sulawesi Utara mencapai
38 persen dari target Dari total realisasi tersebut kontribusi terbesar disumbang oleh
Pemprov Sulut yang
mencapai 599 persen
Sementara pada tingkat
kabupatenkota realisasi
terbesar berturut-turut
disumbang oleh Kota
Manado Kab Minahasa
Utara Kab Minahasa dan
Kota Bitung Dominasi
penerimaan PAD keempat
daerah tersebut tak terlepas
dari faktor geografis yang
strategis sebagai pusat
perekonomian selain
topangan SDA penghasil PAD Hasil Analisa Metode Klassen LQ dan Shift Share
yang disajikan pada KFR Tahunan 2019 Kanwil DJPb Provinsi Sulawesi Utara
menunjukkan sektor unggulan masing-masing daerah yaitu Kota Manado
Penyediaan Akomodasi Makan dan Minum Kota Bitung Transportasi dan
Pergudangan Kabupaten Minahasa Konstruksi dan Sektor Unggulan dan Kab
Minahasa Utara Pertambangan dan Penggalian
Grafik Kontribusi Pemda thd Total Realisasi PAD Sulut sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Prov Sulawesi
Utara 599
Kab Minahasa
29
Kota Bitung
28
Kota Manado
136
Kab Minut 33
Prov Sulawesi Utara
KabBolmong
Kab Minahasa
Kab Sangihe
Kota Bitung
Kota Manado
Kab Talaud
Kab Minsel
Kota Tomohon
Kab Minut
Kota Kotamobagu
Kab Mitra
Kab Bolmut
Kab Sitaro
Kab Boltim
Kab Bolsel
16
a Penerimaan Pajak Daerah
Realisasi Pajak Daerah agregat sampai dengan triwulan II 2020 lingkup Provinsi Sulut
sebesar Rp6441 miliar
atau sebesar 37 persen
dari target
Pada tingkat KabKota
Pemkot Manado tercatat
sebagai daerah
penyumbang pajak daerah
terbesar yaitu sebesar
Rp9105 miliar Namun
angka tersebut jauh
menurun dibanding periode
yang sama tahun sebelumnnya yang mencapai Rp2204 miliar dan juga baru 26 dari
target yang ditetapkan di awal tahun Dampak pandemi sangat mempengaruhi pajak
daerah Kota Manado mengingat penurunan drastis salah satu sumber utamanya yakni
Pajak Hotel dan Pajak Rumah Makan Penurunan jumlah wisatawan yang mencapai
99 akibat ditutupnya penerbangan internasioanal serta insentif pajak yang diberikan
pemerintah daerah menjadi penyebab hilangnya potensi pajak daerah di sektor ini
b Penerimaan Retribusi Daerah
Penerimaan Retribusi Daerah Sulut hingga triwulan II 2020 secara agregat sebesar
Rp1458 miliar atau 42
persen dari target
tumbuh sebesar 23
persen dibanding
capaian kuartal II di
tahun sebelumnya
Kota Kotamobagu
tercatat sebagai
daerah dengan
penerimaan retribusi
terbesar semester pertama pada dua tahun terakhir yang sumber utamanya berasal
dari Retribusi Layanan Kesehatan yang mencapai Rp17 miliar di tahun 2020
Grafik Perbandingan Realisasi Pajak Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Retribusi Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
17
c Penerimaan Hasil Kekayaan yang dipisahkan
Secara agregat realisasi pos Penerimaan Hasil Kekayaan yang Dipisahkan di Sulut
tercatat pada triwulan II
2020 sebesar Rp602
miliar atau 74 persen dari
target yang telah
ditetapkan
Tingginya penerimaan
daerah dari pos
penerimaan ini terutama
ditopang peningkatan
kinerja BUMD (terutama
Bank Sulutgo) yang berdampak pada besarnya pembagian deviden ke semua pemda
d Lain-Lain PAD Yang Sah
Pendapatan bunga
menjadi sumber
utama sektor ini atas
dana simpanan
Pemda dari
pendapatan dan
SILPA TA
sebelumnya yang
cukup besar terutama di Pemerintah Kota Manado
2 Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat
Realisasi pendapatan transfer pemerintah pusat sd triwulan II tahun 2020 ke pemda
lingkup Provinsi Sulut telah mencapai Rp67 triliun atau 48 persen dari target
Dibandingkan periode yang sama tahun lalu capaian realisasi pada periode laporan ini
tidak ada perbedaan yang signifikan Komposisi realisasi pendapatan transfer daerah
sebagian besar berasal dari transfer DAU yang mencapai 85 persen selanjutnya DAK
sebesar 3 persen Dana Penyesuaian sebesar 9 persen dan DBH sebesar 3 persen
Tingginya dana DAU sejalan dengan penguatan desentralisasi pemerintah pusat di
daerah Sementara itu hal yang perlu mendapat perhatian adalah masih rendahnya
realisasi DAK Fisik lingkup Sulawesi Utara yang mencerminkan kinerja pelaksanaan
kegiatan yang belum maksimal Sampai dengan akhir Juni 2020 dana DAK fisik baru
terealisasi sebesar Rp8963 miliar dari pagu Rp14 triliun
Grafik Perbandingan Realisasi Kekayaan Yang Dipisahkan (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Lain-Lain PAD yang Sah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
18
3 Lain-Lain Pendapatan Daerah yang Sah
Capaian realisasi pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah sd triwulan II 2020
sebesar 20 persen dari target yang telah ditetapkan Hanya beberapa pemda yang
memasang target untuk pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah
B Belanja Daerah
1 APBD Berdasarkan Jenis Belanja
Kinerja penyerapan anggaran daerah untuk periode sampai dengan triwulan II 2020 tidak
jauh berbeda dengan periode yang sama tahun 2019 Realisasi belanja daerah secara
keseluruhan (Pemprov dan PemkabPemkot) sebesar Rp59 triliun atau sebesar 31
persen dari pagu
Grafik Perbandingan Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
Grafik Proporsi Pagu Belanja dan Persenatase Realisasi sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
19
Ditinjau dari komposisi realisasi belanja daerah belanja pegawai masih mendominasi
belanja daerah di seluruh pemda lingkup Provinsi Sulawesi Utara ditunjang dengan
adanya pencairan THR bagi PNS pada bulan Mei 2020 Sementara realisasi belanja
modal yang paling berdampak bagi perekonomian baru terealisasi sebesar 8 persen
Pos belanja pembeda di tahun 2020 adalah belanja tak terduga yang telah terealisasi
sebesar Rp103 miliar jauh melebihi pagu awal yang hanya Rp41 miliar serta
dialokasikannya Belanja lainnya sebesar Rp14 triliun sebagai bagian dari penanganan
pandemi Covid-19 Bahkan total realisasi kedua pos tersebut dua kali lipat dari realisasi
belanja modal
2 Rasio Belanja
Salah satu arah kebijakan Pemerintah untuk meningkatkan kualitas belanja dan
akuntabilitas pengelolaan keuangan daerah serta untuk menjamin ketersediaan
kuantitas dan kualitas pelayanan dasar bagi masyarakat adalah dengan meningkatkan
rasio belanja modal dan mengurangi rasio belanja pegawai terhadap total belanja
daerah Untuk itu dalam RPJMN tahun 2020-2024 memiliki sasaran Terwujudnya
Indonesia Maju yang Berdaulat Mandiri dan Berkepribadian Berlandaskan
Gotong-Royong dan diharapkan rata-rata belanja modal seluruh pemda telah
mencapai 30 persen dan rata-rata belanja pegawai mencapai 35 persen untuk
kabkota dan 13 persen untuk provinsi pada tahun 2020
Grafik Rasio Belanja Pegawai dan Rasio Belanja Modal (Pagu) APDB Tahun 2020
Sumber LRA Pemda diolah
30
46 47 5040 36
4751
45 41 41 4133
4133 37 39
25
20 1718
1721
2017
2320 20
31
3124
32 22 22
Belanja Pegawai Belanja Modal
20
Pada APBD TA 2020 terdapat dua Pemda yang menganggarkan belanja pegawai
dibawah target 35 persen RPJMN 2020-2024 yaitu Kab Bolaang Mongondow Timur dan
Kab Bolaang Mongondow Utara Sementara itu Pemda Kab Bolaang Mongondow
Utara dan Pemda Kab Bolaang Mongondow Timur dan Kab Minahasa Tenggara
adalah pemda yang proporsi anggaran belanja modalnya di atas 30 persen Rendahnya
rasio belanja modal di sebagian besar pemda di Sulawesi Utara tahun 2020 disebabkan
rata-rata pemda yang sangat bergantung pada anggaran DAK Fisik untuk kegiatan
belanja modal Selain itu juga terdapat realokasi dan refocusing APBD akibat pandemi
Covid-19 yang wajib dilakukan oleh Pemerintah Daerah
C Prognosis Realisasi APBD sampai dengan Triwulan IV
Proyeksi realisasi APBD Semester II dilakukan secara empiris sama dengan proyeksi
APBN yakni dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) dan menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 Variabel yang digunakan
dalam melakukan proyeksi Pendapatan dan Belanja adalah realisasi triwulanan tahun
2013-2020 yang bersumber LRA Pemda Untuk pendapatan yang digunakan adalah
angka realisasi untuk 28 periode (n=28) sedangkan untuk Belanja (Barang dan Modal)
menggunakan data persentase realisasi triwulan II-IV (n=21) Hasil ringkas dapat dilihat
di bawah sedangkan hasil pengolahan data keseluruhan terdapat pada Lampiran II
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (011)
Total Proyeksi 2020 =
Rp1832209
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (002)
Total Proyeksi 2020 = 9365 dari total
Pagu Belanja Pegawai
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7523 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7903 dari total Pagu Belanja Modal
21
Proyeksi realisasi pendapatan Pemda sebesar Rp1832209 miliar namun nilai yang
digunakan dalam perhitungan adalah realisasi dengan kondisi normal Dengan adanya
pandemi diprediksi terdapat penurunan pendapatan sebesar 20 dengan
pertimbangan asumsi Kementerian Keuangan dan capaian realisasi hingga semester I
sehingga angka proyeksi 2020 adalah sebesar Rp1465767 miliar Belanja barang
akan megalami penurunan terbesar dengan adanya efisiensi kegiatan perkantoran
yang cukup besar dengan adanya WFH hingga rapatsosialisasi yang bersifat daring
serta pembatasan perjalanan dinas
Sedangkan Belanja Modal Pemda diprediksi akan terserap sebesar 79 dengan
mempertimbangkan capaian realisasi Semester I yang cukup rendah namun nilai
kontrak DAK Fisik yang merupakan sumber belanja modal terbesar pemda tercatat
mencapai 97 (data per 21 Juli 2020) Dengan demikian penyerapan belanja modal
berpotensi akan melonjak di dua kuartal akhir TA 2020
Prognosis Realisasi APBD Lingkup Provinsi Sulawesi Utara Tahun 2020 (dalam miliar)
22
BAB IV
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN
ANGGARAN KONSOLIDASIAN (APBN DAN APBD)
A Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian
Dari Laporan
Keuangan Pemerintah
Konsolidasian (LKPK)
Kanwil DJPb Prov Sulut
Semester I 2020 tampak
capaian positif dibandingkan
peiode yang sama di tahun
2019 pada semua pos baik
pendapatan maupun
belanja Penurunan pada
detail pos mampu di cover
oleh pos lainnya
B Pendapatan Konsolidasian
1 Analisis Proporsi dan Perbandingan
Perpajakan masih mendominasi sumber penerimaan baik di Pusat maupun Daerah
Sumber utama penerimaan pajak dari sektor
usaha adalah sektor perdagangan perkebunan
dan industri serta pemerintahan sedangkan
ditinjau dari daerah Kota Manado dan Kota
Bitung sebagai pusat perdagangan dan industri
merupakan sumber utama perpajakan
Sedangkan porsi PNBP sebagian besar
bersumber dari penerimaan BLU sektor
Kesehatan (RS Kandou RS Bhayangkara dan
RS Monginsidi) dan sektor pendidikan
(Universitas Sam Ratulangi dan Poltekkes
Manado)
Perbandingan Penerimaan
Pusat amp Daerah Semester I 2020
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Tabel Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian Sulut Semester I 2020 (miliar Rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
23
Demikian juga dengan porsi penerimaan daerah dimana penerimaan pajak masih
dominan dibanding PNBP Pajak kendaraan bermotor masih menjadi andalan
penerimaan pajak daerah Sedangkan PNBP Daerah disokong dari retribusi daerah
maupun hasil kekayaan daerah yang dipisahkan seperti deviden dan Jasa Giro Kas
Daerah
2 Analisis Perubahan
Pendapatan konsolidasian selain dana transfer mengalami penurunan yang bersumber
baik dari pendapatan pusat maupun daerah
Penurunan pendapatan tersebut disebabkan
terutama oleh pembatasan aktivitas akibat pademi
corona termasuk kegiatan perekonomian yang
akhirnya berimbas pada pendapatan negara
(Pajak dan PNBP)
Pendapatan daerah mengalami penurunan yang
lebih dalam jika dibandingkan dengan pendapatan
pusat Penurunan drastis terutama pada pajak hotel dan restoran yang hanya mencapai
Rp5384 miliar turun 689 dibanding periode semester I tahun 2019 yang mampu
membukukan Rp16874 miliar Ditutupnya penerbangan internasional akibat Covid-19
sangat mempengaruhi sektor pariwisata yang berimbas pada penurunan tingkat hunian
kamar hotel dan ditutupnya beberapa restoran besar yang sering dikunjungi wisatawan
asing Selain itu terdapat inisiatif positif pemerintah daerah yang bersedia memberikan
kebijakan relaksasi pajak terhadap usaha-usaha di sektor pariwisata agar mampu
bertahan di masa sulit ini meski pendapatan daerah akan mengalami penurunan
Sedangkan penurunan dari penerimaan pajak kendaraan bermotor menggambarkan
tendensi penundaan pembayaran pajak oleh sebagian masyarakat akibat penurunan
bahkan hilangnya sumber pendapatan masyarakat dengan adanya pembatasan
kegiatan perekonomian
Perubahan Total Pendapatan
Pusat amp Daerah Selain Dana
Transfer (miliar rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
24
3 Analisis Pertumbuhan Ekonomi terhadap kenaikan realisasi pendapatan
konsolidasian
Melambatnya pertumbuhan ekonomi regional y-to-y menunjukkan korelasi positif
dengan penerimaan perpajakan maupun PNBP Konsolidasian Pendapatan
konsolidasian turut mengalami penurunan dibanding periode sebelumnya PDRB yang
bersumber dari pertumbuhan sektor pertanian sebagai kontributor terbesar PDRB Sulut
mampu meredam penurunan PDRB secara keseluruhan Sektor Perdagangan besar
dan eceran transportasi dan pergudangan dan sektor akomodasirumah makan
menjadi sektor yang
paling merasakan dampak
corona sekaligus
berpengaruh besar
terhadap penurunan
pendapatan negara
konsolidasian Provinsi
Sulawesi Utara
C Belanja Konsolidasian
1 Analisa Proporsi dan Perbandingan
Proporsi realisasi belanja antara pusat dan daerah
untuk Semester I tahun 2020 menunjukkan
perbedaan yang signifikan Belanja barang sangat
dominan di pusat sedangkan belanja daerah
didominasi oleh belanja pegawai Hal yang perlu
menjadi perhatian adalah serapan belanja modal
khususnya daerah yang sangat rendah
Terhambatnya berbagai kegiatan tender hingga
pelaksanaan kegiatan akibat pembatasan
aktivitas akibat pandemi corona menjadi alasan
utama lambatnya realisasi belanja modal Selain
itu rendahnya realisasi DAK Fisik yang sebagian besar merupakan kegiatan berupa
belanja modal turut menyebabkan rendahnya realisasi belanja modal daerah
2 Analisis Perubahan
Realisasi belanja konsolidasian Sulut semester I 2020 tercatat sebesar Rp861153
miliar dengan struktur belanja relatif sama dari periode yang sama tahun sebelumnya
Belanja operasional masih mendominasi komposisi belanja konsolidasian
Tabel Realisasi Pendapatan Konsolidasi PusatDaerah amp
Pertumbuhan Ekonomi Pro Sulut Periode Triwulan II
Tahun 2019 dan 2020 (dalam miliar)
Sumber GFS BPS Sulut diolah
25
Terjadi penurunan porsi belanja barang
konsolidasian yang cukup drastis dari
356 di tahun 2019 menjadi 308 di
tahun 2020 yang disebabkan karena
perkantoran yang melakukan sistem WFH
akibat pandemi corona sehingga biaya
operasional kantor mengalami penurunan
Sedangkan peningkatan belanja pegawai
karena pembayaran gaji ke-14 (THR) di
bulan Juni
3 Analisis dampak kebijakan fiskal kepada indikator ekonomi regional
Kebijakan fiskal pemerintah terutama dari sisi belanja diharapkan mampu berkontribusi
secara optimal tidak hanya pertumbuhan ekonomi regional namun juga terhadap
pemerataan
pendapatan
maupun
peningkatan
daya beli
masyarakat Hal
tersebut dapat
dilihat dari perubahan berbagai indikator ekonomi regional
Data di atas menunjukkan bahwa penurunan realisasi belanja pemerintah di Sulut
sebesar -721 sementara pada periode yang bersamaan terjadi penurunan nilai
inflasi hingga -583 Peningkatan angka pengangguran pada bulan Februari 2020
lebih disebabkan penambahan jumlah usia angkatan kerja yang mencapai 30 ribu jiwa
namun tidak mampu terserap oleh lapangan kerja Meskipun tidak terdapat penjelasan
secara langsung atas dampak belanja pemerintah namun demikian dapat disimpulkan
bahwa perlambatan government spending turut mempengaruhi berbagai indikator
ekonomi regional
Korelasi Antara Belanja Pemerintah Terhadap Beberapa
Indikator Ekonomi Regional
Sumber GFS BPS Sulut diolah
26
Deflasi yang terjadi di Sulawesi Utara sebenarnya lebih dikarenakan sisi demand
masyarakat yang menahan diri untuk tidak belanja dengan adanya pandemi Covid-19
sehingga supply barang cukup melimpah Yang patut diwaspadai adalah pada saat
pembatasan sosial sudah dilonggarkan sehingga masyarakat dapat beraktivitas
kembali secara normal namun persediaan barang kurang tersedia di pasar maka akan
berdampak pada peningkatan potensi inflasi Hal yang harus dilakukan pemerintah
daerah adalah memanfaatkan dana yang ada untuk memastikan ketersediaan supply
barang dan jasa tetap terjamin Selain itu proyek pemerintah perlu dialihkan ke jenis
kontrak padat karya agar mampu menarik lebih banyak pekerja sekaligus menekan
angka pengangguran di tengah banyaknya kasus PHK akibat Covid-19
D Analisis Kontribusi Pemerintah Dalam Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Berdasarkan data BPS
perekonomian Sulawesi Utara pada
Q2 mengalami penurunan
pertumbuhan y-o-y sebesar minus
389 persen lebih tinggi
dibandingkan dengan pertumbuhan
ekonomi nasional sebesar minus
532 persen Ditinjau dari sisi
pengeluaran pemerintah (G) pada
komponen PDRB terjadi peningkatan kontribusi dari tahun ke tahun Kontribusi
Pengeluaran Pemerintah (APBN amp APBD) terhadap PDRB untuk Triwulan II 2020
sebesar 1759 persen turun sebesar 07 persen dibanding periode yang sama tahun
sebelumnya
Data korelasi pertumbuhan realisasi belanja pemerintah per triwulan II 2020 (y-o-y)
dengan laju pertumbuhan berbagai sektor lapangan usaha di Sulut menunjukkan bahwa
realisasi belanja pemerintah yang minus berkorelasi positif terhadap pertumbuhan di
hampir semua sektor lapangan usaha yang juga menunjukkan penurunan Hal tersebut
mengindikasikan keterkaitan dan peran belanja pemerintah terhadap pertumbuhan
berbagai sektor pada PDRB Belanja pemerintah kurang mampu memberikan
dukungan terhadap berbagai sektor lapangan usaha sekaligus meredam pelemahan
perekonomian global akibat pandemi Covid-19
4743 4749 48 46
1706 1768 186 179
3434 3474 34 33
116 009 00 03
2017 2018 2019 2020
Distribusi G pada PDRB Triwulan II
C G I X-M
27
Dua sektor lapangan usaha yang
dipastikan terdampak dan
teridentifikasi di awal pandemi adalah
sektor Akomodasi Makanan dan
Minuman dan Transportasi yang
merupakan imbas melemahnya sektor
pariwisata dengan ditutupnya
penerbangan internasional Bandara
Sam Ratulangi Seharusnya inilah
yang menjadi perhatian khusus
pemerintah bagaimana mengalihkan
sementara perekonomian sektor
tersebut ke sektor lain melalui
penyediaan lapangan usaha alternatif
untuk pengusaha dan tenaga kerja
yang terdampak
Tumbuhnya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan dan sector
Industri Pengolahan terkait dengan
komoditas utama Sulawesi Utara yakni Kopra Pertanian Kelapa dan Pengolahan Kopra
juga menjadi modal utama konsistensi ekspor Sulawesi Utara Kedua sektor tersebut
juga mampu menjaring tenaga kerja informal yang cukup besar Dari ketiga fakta
tersebut dapat dijadikan langkah strategis selanjutnya bagi pemerintah daerah di
Sulawesi Utara untuk memberikan dukungan pada kedua sektor tersebut baik dari sisi
kebijakan maupun permodalan agar mampu bertahan dan bahkan tumbuh Dengan
demikian kedua sektor tersebut mampu menjadi penahan resesi sekaligus dapat
membuka lapangan kerja alternatif di tengah penuruan kinerja sektor lainnya
Korelasi antara Belanja Pemerintah terhadap Pertumbuhan Sektor Lapangan
Usaha
SektorVariabel Growth
Belanja Pemerintah -721 Pertanian Kehutanan dan Perikanan 147 Pertambangan dan Penggalian -347 Industri Pengolahan 524 Pengadaan Listrik dan Gas 560 Pengadaan Air Pengelolaan Sampah Limbah dan Daur Ulang 376 Konstruksi -804 Perdagangan Besar dan Eceran Reparasi Mobil dan Sepeda Motor -090
Transportasi dan Pergudangan -3149 Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum -5028
Informasi dan Komunikasi 1577 Jasa Keuangan dan Asuransi 1250 Real Estate -128
Jasa Perusahaan -974 Adm Pemerintahan Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib -502 Jasa Pendidikan -069 Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 349 Jasa lainnya -1311
Sumber GFS Sulut BPS Sulut diolah
28
BAB V
ISU REGIONAL DAMPAK KORONA TERHADAP
PEREKONOMIAN SULAWESI UTARA
Dampak Covid-19 selama hampir 5 (lima) bulan terakhir di Indonesia
memerlukan penanganan yang komprehensif dan extraordinary oleh pemerintah
melalui berbagai strategi dan kebijakan yang terukur dan bersinergi baik
pemerintah pusat maupun pemerintah daerah Dari sisi ekonomi pandemi Covid-
19 berdampak pada dua sisi baik konsumsi maupun produksi Pembatasan sosial
berujung pada berhentinya aktivitas dan turunnya kinerja perekonomian
Perkembangan kasus pandemi COVID-19 di Sulawesi Utara
Berdasarkan data per tanggal
30 Juni 2020 tercatat sebanyak
1109 kasus positif di Sulawesi
Utara yang sebagian besar
terdapat di Kota Manado
Dengan dibukanya sejumlah
laboratorium pengujian sampel
Covid-19 yakni di Balai Teknik
Kesehatan Lingkungan dan
Pencegahan Penyakit
(BTKLPP) di Mapanget Kota
Manado dan RSUP Prof
Kandou Manado jumlah pasien
yang terkonfirmasi positif
mengalami peningkatan yang
cukup signifikan Selain itu dengan dilonggarkannya pembatasan dan dibukanya
beberapa pusat perbelanjaan (the new normal) menjadi salah satu faktor
meningkatnya jumlah masyarakat yang terkonfirmasi positif Covid-19
Pemerintah Daerah telah melakukan berbagai upaya pencegahan penyebaran virus
COVID-19 di Sulawesi Utara melalui berbagai kebijakan dan aturan diantaranya
dengan meniadakan kegiatan belajar mengajar di sekolah (Study from Home)
mengurangi kegiatan perkantoran (Work From Home) menutup tempat hiburan
29
yang dapat mengundang
kerumumunan orang hingga
penghentian sementara berbagai
kegiatan keagamaan di Rumah
Ibadah
Dampak COVID-19 terhadap
perekonomian Sulawesi Utara
Gambaran perekonomian Sulawesi
Utara selama enam bulan terakhir
tercermin dalam Indeks Harga
Konsumen (IHK) yang dirilis oleh BPS Sulut Dari tabel tersebut terlihat bagaimana
perekonomian Sulawesi Utara menurun drastis mulai bulan Maret 2020 sejak
ditetapkannya wabah Covid-19 di Indonesia serta ditutupnya penerbangan
internasional di Bandara Sam Ratulangi Manado Untuk pertama kalinya Sulawesi
Utara mengalami deflasi tahun kalender selama enam bulan berturut-turut akibat
adanya social distancing dalam rangka pencegahan Covid-19
Dari sisi tenaga kerja berdasarkan data Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi
Provinsi Sulawesi Utara hingga 26 Mei 2020 tercata ada 681 perusahaan yang
terdampak dengan jumlah total pekerja sebanyak 8416 orang dan dari angka
tersebut 6952 pekerja yang dirumahkan Selain itu tercatat pula sebanyak 72
perusahan yang melakukan Pemutusan Hubungan Kerja dengan jumlah tenaga
kerja sebanyak1424 orang
Dari sektor lapangan usaha terbesar sumber pembentuk PDRB Sulut semua
menunjukkan penurunan
dan hanya Industri
Pengolahan yang
menunjukkan kenaikan
Gambaran atas dampak
Covid-19 adalah
penurunan sektor
akomodasi makanan dan
minuman serta transportasi yang sangat drastis sebagai imbas ditutupnya bandara
Sam Ratulangi sehingga sektor pariwisata mengalami penurunan
Indeks Harga Konsumen Sulawesi Utara 2020
30
Peran Fiskal dalam penanganan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara
Sejak diumumkannya pandemi Covid-19 di Indonesia pemerintah melakukan gerak
cepat dengan menerbitkan berbagai aturan dan pedoman di semua bidang baik
pemerintahan kesehatan pendidikan sosial dan tak terkecuali sektor keuangan
Peraturan Pengganti Undang-Undang dikeluarkan untuk memberikan kelonggaran
defisit APBN yang
sebelumnya hanya
maksimal 3 dari
PDB guna
menahan dampak
Covid-19 terhadap
ancaman resesi
melalui program
Pemulihan Ekonomi Nasional Dari sisi demand pemerintah berusaha menjaga
konsumsi melalui sokongan atas daya beli masyarakat khususnya melalui bantuan
sosial Konsumsi rumah tangga merupakan penopang terbesar pertumbuhan di
Indonesia tak terkecuali Sulawesi Utara
Sedangkan dari sisi produksi pemerintah telah mengalokasikan insentif pajak
(Rp123 triliun) subsidi bunga kredit (Rp34 triliun) hingga program Penempatan
Dana Pemerintah (Rp876 triliun) pada perbankan agar dapat dikucurkan pada
sektor bisnis dengan bunga rendah
Selanjutnya postur APBN telah dilakukan perubahan setidaknya sudah dua kali di
tahun 2020 melalui Perpres No 542020 dan terakhir Perpres No 722020 untuk
menjaga kualitas dan kesinambungan APBN Tahun Anggaran 2020 dalam rangka
pemenuhan kebutuhan penanganan pandemi Covid-19 dan atau menghadapi
ancaman yang membahayakan perekonomian nasional dan atau stabilitas sistem
keuangan Konsekuensi atas terbitnya Perpres tersebut adalah Pemerintah Daerah
diharuskan untuk turut melakukan refocusing dan realokasi APBD untuk penangan
Covid-19 di daerah masing-masing Seluruh Pemda di Sulawesi Utara telah
melakukan realokasi anggaran sebagai langkah awal penanggulangan Covid-19 di
daerah masing-masing
31
Sehubungan dengan hal-hal tersebut di atas untuk mengantisipasi dampak
perekonomian kesehatan sosial dan keuangan serta menahan timbulnya resesi
maka diperlukan
peningkatan kuantitas
dan kualitas belanja
pemerintah (government
spending) Menurunnya
pertumbuhan ekonomi di
Sulawesi Utara sampai
dengan Q2 2020
sebesar minus 389
persen diperlukan
adanya intervensi
pemerintah pusat dan
daerah untuk mengelola kebijakan fiskal yang tepat jumlah dan tepat sasaran
sebagai solusi menjaga pertumbuhan ekonomi di Sulawesi Utara Sebagai contoh
telah dilakukan kebijakan penempatan uang negara pada Bank Umum (termasuk
BPD SulutGo) untuk mendorong tingkat konsumsi dan produksi dalam
perekonomian Sulawesi Utara Disamping itu hal yang lebih penting adalah
menjaga alokasi fiskal agar ditujukan untuk menjamin kesinambungan
(sustainability) pembangunan sehingga kebijakan fiskal ditujukan tidak hanya untuk
kepentingan jangka pendek tetapi kepentingan pembangunan yang
berkesinambungan
Alokasi Belanja Daerah Untuk Penanganan COVID-19 (miliar rupiah)
Sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
No Pemda
Bidang kesehatan dan
hal-hal lain terkait
kesehatan dalam rangka
pencegahan danatau
penanganan COVID-19
Penyediaan
jaring
pengaman
sosial
Penanganan
dampak
ekonomi
Total
1 Pemprov Sulut 73128 9022 1500 83651
2 Kab Bolsel 5286 1000 209 6495
3 Kab Kep Sitaro 1697 997 2767 5461
4 KabMinahasa 7922 2854 939 11714
5 Kota Tomohon 1902 1114 1812 4827
6 Kota Manado 5174 6201 720 12095
7 Kab Mitra 2850 985 1206 5040
8 Kab Minsel 2289 547 050 2886
9 Kab Boltim 1693 3842 540 6074
10 Kab Kep Talaud 2391 835 510 3736
11 Kab Kep Sangihe 5478 998 158 6634
12 Kab Bolmut 8859 1212 249 10320
13 Kota Kotamobagu 7084 927 272 8283
14 Kab Bolmong 1058 4104 2971 8133
15 Kab Minut 5307 - 680 5987
16 Kota Bitung 2500 1563 4109 8171
TOTAL 134618 36200 18691 189509
(sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
Alokasi Belanja Daerah untuk penanganan Covid (dalam miliar Rupiah)
Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik Provinsi Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Prov Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Manado
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Tomohon
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Bitung
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Kotamobagu
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Tenggara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Timur
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Talaud
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Sangihe
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab KepSiau Tagulandanga Biaro
Kanwil DJPb Prov Sulut (2020) Government Financial Statistic Sem I Prov Sulawesi Utara TA 2020
Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Sulawesi Utara
Dit Pelaksanaan Anggaran Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi MEBE
Dit Sistem Manajemen Investasi Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi SIKP
Dit Akuntansi dan Pelaporan Keuangan Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi E-Rekon
Ditjen Perimbangan Keuangan Daerah Kemenkeu Aplikasi SIMTRADA Aplikasi SIKD
Dit Sistem Informasi dan Teknologi Perbendaharaan Aplikasi OMSPAN Dashboard MPN
Kanwil Ditjen Pajak Suluttenggomalut
Kanwil Ditjen Bea dan Cukai Sulawesi Bagian Utara
1
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBN
A Prognosis APBN-Pendapatan
Proyeksi Pendapatan dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data realisasi
Pendapatan (4xxxxx) bulanan periode 2013-2019
Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84 bulan
(n=84) untuk memprediksi penerimaan perpajakan 12
bulan ke depan (Jan-Desember) yang bersumber dari
monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata
2
Dari hasil pengujian terdapat lag pertama yang keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 tidak stasioner terhadap rata-rata sehingga perlu dilakukan differencing (d=1) Dari hasil
differencing dihasilkan jumlah lag pada ACF sebanyak tiga (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak empat (q = 5)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 1 dan q 5 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (215) ARIMA (214) ARIMA (213) ARIMA (212) ARIMA (211) ARIMA
(210) ARIMA (115) ARIMA (114) ARIMA (113) ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110)
ARIMA (015) ARIMA (014) ARIMA (013) ARIMA (012) ARIMA (011)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (215) AR 1 0927 tidak ARIMA (211) AR 1 0000 ya
AR 2 0995 tidak AR 2 0012 tidak
MA 1 0979 tidak MA 1 0000 ya
MA 2 0258 tidak Constant 0571 tidak
MA 3 0942 tidak ARIMA (210) AR 1 0000 ya
MA 4 0972 tidak AR 2 0000 ya
MA 5 0980 tidak Constant 0412 tidak
Constant 0000 ya ARIMA (115) AR 1 0880 tidak
ARIMA (214) AR 1 0056 tidak MA 1 0816 tidak
AR 2 0000 ya MA 2 0722 tidak
MA 1 0184 tidak MA 3 0847 tidak
MA 2 0040 ya MA 4 0971 tidak
MA 3 0000 ya MA 5 0707 tidak
MA 4 0068 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (114) AR 1 0913 tidak
ARIMA (213) AR 1 0615 tidak MA 1 0723 tidak
AR 2 0503 tidak MA 2 0709 tidak
MA 1 0738 tidak MA 3 0887 tidak
MA 2 0363 tidak MA 4 0934 tidak
MA 3 0729 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (113) AR 1 0748 tidak
ARIMA (212) AR 1 0521 tidak MA 1 0361 tidak
AR 2 0675 tidak MA 2 0294 tidak
MA 1 0314 tidak MA 3 0638 tidak
MA 2 0276 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
3
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (012) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (012)
7 Hasil forecasting Perpajakan 12 bulan ke depannya adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (012) dihasilkan proyeksi Pendapatan periode Jan ndash
Desember sebesar Rp542462 miliar Namun proyeksi tersebut menggunakan dasar realisasi
pendapatan dengan kondisi normal sedangkan Kmeneterian Keuangan memprediksi penerimaan
akan turun sebesar 10 Dengan demikian proyeksi pendapatan dengan ditambah asumsi Kemenkeu
menjadi Rp488216 miliar
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (112) AR 1 0440 tidak ARIMA (014) MA 1 0000 ya
MA 1 0057 tidak MA 2 0003 ya
MA 2 0071 tidak MA 3 0379 tidak
Constant 0001 ya MA 4 0838 tidak
ARIMA (111) AR 1 0115 tidak Constant 0002 ya
MA 1 0000 ya ARIMA (013) MA 1 0000 ya
Constant 0000 ya MA 2 0002 ya
ARIMA (110) AR 1 0004 ya MA 3 0247 tidak
Constant 0565 tidak Constant 0000 ya
ARIMA (015) MA 1 0000 ya ARIMA (012) MA 1 0000 ya
MA 2 0008 ya MS 10687 MA 2 0000 ya
MA 3 0197 tidak Constant 0000 ya
MA 4 0970 tidak ARIMA (011) MA 1 0000 ya
MA 5 0700 tidak MS 11287 Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
4
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai
Proyeksi Belanja Pegawai dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal (51xxxx) bulanan periode 2013-
2019 Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84
bulan (n=84) untuk memprediksi belanja 12 bulan ke
depan (2020) yang bersumber dari monevPA Software
pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -2 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
5
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Pegawai 12 bulan ke depannya
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Pegawai periode Januari ndashDesember
sebesar 9329 dari pagu
6
C Prognosis APBN-Belanja Barang
Proyeksi Belanja Barang dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka
pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Barang (52xxxx) bulanan periode
2013-2019 (n=84 bulan) untuk memprediksi
belanja Barang 12 bulan ke depan (2020)
bersumber dari monevPA Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = -2 sehingga
perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=1)
7
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 1)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Barang 12 bulan ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi
Belanja Barang 2020 sebesar 812 dari pagu
8
D Prognosis APBN-Belanja Modal
Proyeksi Belanja Modal dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data persentase realisasi
Belanja Modal (53xxxx) bulanan periode 2013-2019
mulai bulan april karena periode triwulan pertama
realisasi belanja modal relatif kecil Sehingga periode
(n) yand dipakai berjumlah 63 bulan (n=63) untuk
memprediksi belanja Modal 9 bulan ke depan (April-
Desember) yang bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans-Modal
telah stasioner terhadap rata-rata digunakan
menu Autocorrelation (ACF) Jika tidak
terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama
yang keluar dari confident interval lebih dari
tiga Artinya data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada
ACF sebanyak dua (p=2)
9
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
10
7 Hasil forecasting Belanja Modal 9 bulan ke depannya (periode
April-Desember) adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Modal enam bulan ke depan (64-72) sebesar
8419 dari pagu
E Prognosis APBN-Transfer Ke Daerah dan Dana Desa
Proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana Desa dilakukan
dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang
dipakai adalah data persentase realisasi Transfer Ke
Daerah dan Dana Desa (6xxxxx) bulanan periode 2015-
2019 (60 bulan) untuk memprediksi Transfer Ke Daerah
dan Dana Desa 12 bulan ke depan dan untuk selanjutnya
diambil total realisasi 9 periode akhir yang
mencerminkan periode April-Desember yang
bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data telah menunjukkan
stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = 1 sehingga
tidak perlu dilakukan transformasi
2 Untuk memastikan bahwa data telah stasioner terhadap
rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF) Jika
tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
TKDD telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data TKDD telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=3)
11
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 4)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 3 d 0 dan q 4 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (304) ARIMA (303) ARIMA (302) ARIMA (301) ARIMA (300) ARIMA
(204) ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (104) ARIMA (103)
ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (004) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA
(001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (304) ndash Tidak Sig
ARIMA (303) ndashTidak Sig
ARIMA (302) ndashSig
ARIMA (301) ndashTidak Sig
ARIMA (300) ndashTidak Sig
ARIMA (204) ndashSig
12
ARIMA (203) ndashTidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashSig
ARIMA (200) ndash Tidak Sig
ARIMA (104) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashSig
ARIMA (101) ndashTidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (004) ndashTidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
13
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (302) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (302)
7 Hasil forecasting Transfer Ke Daerah dan Dana Desa 12 bulan ke depan adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana
Desa 2020 sebesar 9668 dari pagu
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBD
A Prognosis APBN-Pendapatan APBD
Proyeksi Pendapatan APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data realisasi Pendapatan
Daerah Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan (2020)
Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (05) sehingga perlu dilakukan transformasi data hingga 3 kali sampai menunjukkan λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans3 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak
0 (p=0)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 0 (q = 0) Karena p=0 d = 0
dan q=0 maka model yang dihasilkan adalah ARIMA
(000) Namun model tersebut tidak dapat dilakukan
pengujian sehingga perlu dilakukan differencing
4 Untuk memastikan bahwa data Diff1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Diff1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing lagi (d=1) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu
(p=1)
5 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
terdapat lag sebanyak dua (q=2)
6 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 1 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110) ARIMA (012) dan ARIMA (011)
7 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (112) ndash Tidak Sig
ARIMA (111) ndash Tidak Sig
ARIMA (110) ndashTidak Sig
ARIMA (012) ndashTidak Sig
ARIMA (011) ndashSig
8 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (011) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (011)
9 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Pendapatan APBD TA 2020 sebesar
Rp1832209 miliar Namun dengan adanya pandemi corona
yang akan mempengaruhi PAD serta penyesuaian TKDD 2020 yang menyebabkan penurunan pagu
hingga Rp2 triliun dibanding 2019 maka proyeksi pendapatan APBD 2020 akan berkurang 20 dari
forecast ARIMA menjadi Rp1465767 miliar
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai APBD
Proyeksi Belanja Pegawai APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Pegawai Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk memprediksi
PAD 4 periode ke depan (2020) Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan
λ gt 1 (20) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih dari tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
sehingga tidak perlu dilakukan differencing (d=0)
Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 2 (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (102) ndash Tidak Sig
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (011) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan MS terkecil adalah Model ARIMA (002) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan
adalah dengan menggunakan Model ARIMA (002)
7 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Realisasi Belanja Pegawai APBD TA 2020 sebesar 9365
C Prognosis APBN-Belanja Barang APBD
Proyeksi Belanja Barang APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis
runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Barang Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan Software pengolah
data yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak
perlu dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak tiga (q = 3)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 3 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (103) ARIMA
(102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (203) ndash Tidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashtidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashtidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Barang APBD 4 periode ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Barang APBD sebesar
7523
D Prognosis APBN-Belanja Modal APBD
Proyeksi Belanja Modal APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal Daerah Triwulan II-IV periode 2013-
2019 (n=21) untuk memprediksi Belanja Modal 3 periode ke
depan Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai MS terkecil adalah Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan
dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Modal APBD 3 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Modal APBD sebesar
7903
WPEMERINTAH KABUPATEN MINAHASA
SEKRETARIAT DAERAH
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN 2O2O
KABUPATEN MINAHASA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti bukti realokasi yang
tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasidan keperluanpemeriksaan apabila pengawas fungsional
un uaian APBD dilakukan iberikut
No UraianAnggaran sebelum
DenvesuaianAnggaran setelah
penyesuaianvo
Penvesuaian(a) (b) (c) (d) (e)
Tahap I Penyesuaian Pendapatan Daerah
1
2
3
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Total Pendapatan Daerah
1 16801375000
136837743000
91436654206
98691022500
1008131756998
69703097945
(16)
(1 1)
(24
1U5O75772206 1 17 6525877 443 (13)
Tahap ll Penyesuaian Belania Daerah
1
2
J
4
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Eantuan Sosial
Belanja lainnya
Total Belania Daerah
553153915596
376690476314
194014758013
12200000000
290576963500
518620216746
287126O94825
130797822239
11200000000
323130122850
(6)
(24)
(33)
(8)
11
1426636113423 1270874256660 (11)
Tahap lll Perhitungan Selisih lebih Kurang
(8156034r217) (943483792171 16Selisih LebihKurangPenyesuaian Pendapatan Daerah
No Uraian Belanja PegawaiBelania Barang dan
JasaBelania modal
Belanra BantuanSosial
Belania Lainnya Total
Belanja Bidang Kesehatandan Hal hal lainterkaitkesehatan dalamrangka pencegahandonatau PenangananCovid 19
40105 621 486 2 180 557000 36 931 098000 79217 276486
Penyediaan iaringPengaman Sosial
4718907 200 10200000000 13 619 797 200 28 538 704 400
Penanganan DampakEkonomi
I280591500 108000000 9 388 5S1 500
Total 54105 120 186 2288 557000 10200000000 50 550 895200 117 144 572 386
Tahap lV Relokasi selisih lebih
Tahap V Postur Belanja APBD setelah Relokasi
No uraianAnggaran setelah Realokasi
1 Pendapatan Asli Daerah 98691 022500
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 1008131 756998
3 Lainnya 69 703 097 945
1 Belanja Pegawai 518620216746
2 Belanja Barang dan Jasa 287 126094825
3 BelanJa [Iodal 130797822239
4 Belanja Bantuan Sosial 11 200000000
5 Belanja lainnya 323130122850
Surplus Oevisit 9434837I217
Pembiayaan 9434837 9 217
Tondano 27 Mei 2020AN BUPATI M AHASASEKR RAH
FRITS R MUNTU SSosPEMBINA UTAMA MUDA
NtP 19530220 198601 I 003
BUPATI MINAHASA TENGGARA
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN MINAHASA TENGGARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggungjawab penuh atas kebenaran laporan
ini dan bukti-bukti Realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan
ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan Aparat
Pengawas Fungsional
No Uraian Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2) Anggaran Setelah
Penyesuaian (3) Penyesuaian
(4)
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-
((d)(c)))
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 1819189201100 1438584429100 2092
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
56814701700000 50078936200000 1186
3 Lainnya 23119463568002 22716134568002 174
Total Pendapatan Daerah 81753354469102 74233655197102 920
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
1 Belanja Pegawai 26732727677170 26472729296657 097
2 Belanja Barang dan Jasa 15671452469200 6995649446509 5536
3 Belanja Modal 19904298947532 15229943944332 2348
4 Belanja Bantuan Sosial 665000000000 843144700000 -2679
5 Belanja Lainnya 18779875375200 19651755575200 -464
Total Belanja Daerah 81753354469102 69193222962698 1536
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian 5040432234404
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
Uraian Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)
+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-hal lain terkait kesehatan dalam rangka pencegahan danatau penanganan
1734300000 11752875844 9861047
000 0
5150000000
28498222844
COVID-19
Penyediaan jaring pengaman sosial
0 0 0 23500000
00 750000000
0 9850000000
Penanganan dampak ekonomi
0 7056099500 0 0 500000000
0 12056099500
Total 1734300000 18808975344 9861047
000 23500000
00 176500000
00 50404322344
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
Pendapatan Daerah 66995615445400
Pendapatan Asli Daerah 1438584429100
Transfer ke Daerah dan Dana Desa 50078936200000
Lainnya 15478094816300
Belanja Daerah 74033655197102
Belanja Pegawai 26646159296657
Belanja Barang dan Jasa 8876546980913
Belanja Modal 16216048644332
Belanja Bantuan Sosial 1078144700000
Belanja Lainnya 21216755575200
SurplusDefisit (7038039751702)
Pembiayaan 7038039751702
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Ratahan 6 Mei 2020 BUPATI MINAHASA TENGGARA
JAMES SUMENDAP SH
HfH3fQ l flHV 13H)t3S lOWIJ MOON0$NOW $N11V108 N3Lfdn81gt1 HflNUl31ri13d
lJOWll MOON09NOW 9Nlfo10B N3JJfdOBIOI
OZ-OZ N~EgtEgtNV NOHVJ
OSdV NlmfOS3AN3d NcnOdV1
1n)microaq 1e6eqas u~n~e11P 08dV Uellnsa~uad undepv
middot1euos6un1se-1e6ued1ated0 uea~microawad uen1Jadalj uep 1sellSIUJlllpe uede)f6ua1a)f JfOJUO rllfllJlampq llue~ uen1ua1a~ ue6uap llnsas IIelfedwesP IUI uruode1 UJe1ep wn1u=a1 Buebull
1se~OjlaJ llthQ1llnq uep UI u1Jode1 uaievaqalj seie qnusd qeMef 6unfi6uemicroaq eites eMJJeq ua)e1eWaw 1u1 ue6uaa
ltooswmmiddot L9t9Zl USGnsallSOd ~lbullloS illtJ1)1141~1 4SfgtS
lllj8J11)1llqltj1AbullS ueamplfllQfiid -111 d011f
(comiddotszgt 09tte-tt61CZI L9 DlL9ampZS9lLI pound99 qruaea bullfbullbullIOll lIOJ
11t 9Ltl560S-9pound1gtZW oomiddots99middots99middotezsmiddot6c 1 oAw1bull1 bullfulgt(bulla s
000 00000middot004roormiddots oomiddotooomiddotooomiddotaasmiddots 1bull1sos UlJ11ull 2Ju111oa t
(091t) OOSOlSiS1t$LU 001gt1L9L1gtSZI si lepovi ~iubullIOa c
(tsmiddotacgt oosnmiddotsW960L6 009t699669J891 eat uep ampaiea eJue~g z (OSO) 1gtQ06tSLttZCtQI OlZt091gtHSZSQI 1ewietlbulld s1le1aa I
r 4BJaea Bubullioe ueiens~bulld - 11 aNi L
(il6) 096ll9lS~tllS OlLS8tCrirtLlt9 qeRltJ led middot-d J
lt1ozJ OOLSSZltOlsmiddotss OOlSS9Q6910ZO L e(uu1e1 e
ltzn1gt oomiddotooamiddotszswgmiddot pound9 oososmiddotczcmiddotoozmiddotszs 0$0(] auoa uop 4bullbullbullbullP middot~ ll z
ttsH) oszzzmiddotspoundtpound61H OlS6pound~6middotsz9middote1 lfUa~O ILJlqtJtqedepUad I
q~a uoiedepuod ue1bullQSQllbulld- L d04bull1
((o)J(p)J-00 L)s (o) (p) (o) (q) ltbull)
1Jll9~d Ultlnsaltuad ~bulllosalubulld UCeJn ON 4810loS UOJrd6Uf wn1aqas UGJe6ampiv
lfl1 4i I s ~at Cl Ill lL
oos11Smiddot9timiddot~4middotbs SSS9tLtlmiddotL09 JmJ
00699 L9596pound5 UJOUO)t~
6jlLS596t5 ~wlWf UttJ2litnuOd
0091Z6W5W9t 91lBWSl-Spound IQSOS
uewo6ltJad 6umicroef ueljpelllbulld
6~ middotQl100 UOl(06UOIOd ne~eJE~P ue4e611iued
oomiddotooomiddotosntemiddots 1 ooomiddotosnpound6middotst e~6oOJ we1ep lIBlB~~
1111 u1bull11bull1ft14 ubullp llllbullsa~ Buelq efbullBJbulla
M+(D)lt(4)+(6)bull(1) (~) m (l M (Bl (1)
1e1sos 1bullPbullri f ltP6~d lllOJ eAUlJl lt[lllliog lllllllUOS bullfuOJbullS uep GUltu~ 1[UlllS bullueibulla UaJeJn
ouopg
1$1~ ee bullbull - d
0090111tt Lllt~ - 118(lqltI
(Ms01119CLlltdeg9ZI
1111180Sntdlns
~l ti96()S9LHOZ 9(uu~ai e~Ull98 eoeooeeooos-s rctsos uerquee erueiae oomiddotsoimiddotesnpoundsmiddot tt~ 1bullpor1 bull1bullbull18 00911 Wt-960 ze eser usp 6urues efveias tlf06tSlttipound11 I eMe8ad efue1~a ~t8tZt611~~9
ijltloaabull~ bull
00 LS5Upound0L666 ~ 000006ZS969L9Y n~ eueo uep ~eu_ep eI JampisiVJl 09ZZZ-5LpoundLSlH 41lbullbullao ~ Illdeg 096HWt98t1lt ~-ouciffbull-d
tSugt101ea~ 4lfa~s urue66uv u~eJ(l
-e~weuaqes uefluap 1enq1p 1u1 uwod91 Ull~Waa
-s~~~
1 Hlnf3IO ~v~~~~
~nWllMOONOElNOW E)1Nil~~~~
ozoz 13W ~I U8Aflll1 l
PEMERINTAH DAERAH KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
SEI(RETARIAT DAERAH
Jalan Bui Batu Kompleks Perkantoran Pemda
TAPORAN PENYESUAIA]II APBD
TAHUN ANGGARAN 2O2O
KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini
dan buki-bukti realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang
berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan apparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UraianAnggaran Setelah
Penyesuaian Penyesuaian
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 297348989200 2676L409O24O 1000
L26a2Transfer ke Daerah dan DanaDesa
7265981700000
3 Lainnya 2A327a3a962O 265m1550670 645
Total Peurondapatan Daerah 8902019808820 7798597340950 LZN
Tahap ll - Penyesuaian Beurolania Daerah
Belanja Pegawai 3376514741950 3340363661950 t07
2 Belanja Barang dan Jasa 246L95524732O 182495402427O 25A7
3 Belanja Modal 7453474604t2O 75562748706O 48O7
4 10000Belanja Bantuan Sosial 5000000000
Belanja Lainnya t745075775430 164404946204O 579
Total Beurolanla Daerah 9042019808820 7564998639320 t6t4
Tahap lll - Pen8hitungan Selislh Lebih(urang
SurplusDefisit - 140000000000 233598701630
Selisih Lebihl(urang Setelah Penyesuaian 373598701630
euro
Anggaran SebelumPenyesuaian
(a) (b) ( c ) (d)( e)=( 10u64(
)
8321392430m0
t
Tahap lV - Realokasl SeurollCh teblh
UralanBelanJa
Pegawal
BelanJa
Barang danJasa
gelania
Modal
BelaniaBantuan
Soslal
BelanJa
LalnnyaTotal
(J) ls) (h) (i) a) (k) tt)4 4h)4t)4)4kt
Belanja bidangkesehatan danhal-hal lain terkaitkesehatan dalamrangkapencegahan
danataupenanSanan
covtD-19
87140321634195838000 11000000000 23909870163
Penyediaan jaringpengaman soslal 350000000 2000000000
6000000000
Penanganan
Dampak Ekonomi 100000000 10000000004000000000
5100000000
Total 91540321634195838000 3000000000 21000000000 37359870163
Tahap V - Postur Belanja APBD Setelah Realokasl
Uralan Anggaran Setelah Realokasl
Pendapatan Daerah 779859734O95
Pendapatan Asli Daerah 267 6t409028Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya 26500155067
Belanja Daerah 793859734095Eelanja PeSawai 334036356195Belania Barang dan Jasa 191559834990
Belanja Modal 79758585706
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya 185404945204SurplusDefisit -14000000000
Pembiayaan Netto 14000000000
Melonguane2) April 2020
PUTAUAN TALAUD
SE IS DAERAH
lr ADOtf S BlNll-ANG MENrP 19601027 198903 1 005
8350000000
726598170000
3000000000
An
RASIO ALOKAS ANGGARAN PENANGANAN COVID19KABUPATEN KEPUTAUAN TALAUD
DATA SESUAI REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVIDlg DI KAB KEPITAIAUD
E Alokasi Anggaran Penanganan COVID-19sebesar Rp 37359870163 (3735 M)
E Alokasitersebut terdiri dari 3 Pos Alokasisebagai berikut
1 Penanganan Kesehatan berjumlahRp23909870163 (2390 M) atau64Yo dari total alokasi anggaranpenanganan COVID-19
2 Penanganan Dampak EkonomiBerjumlah Rp 5100000000(510 M) atau 14 Yo dari total alokasipenanganan COVID-19
3 Penanganan Jaring Pengaman Sosialberjumlah Rp 8350000000 (83SM) atau 22dari total alokasianggara n penanganan COVI D-19
PAK EKON
t4
PENANGANANKESEHATAN
64
I
ENAN
JPS
22
RASIO ATOKASIANGGARANPENANGANAN BIDANG KESEHATAN
DATA SESUAI REALOKASI DAN REFOCUSING APBDUNTUK PENANGANAN COVIDl9 DI KAB KEPL TALAUDBIDANG KESEHATAN DAN HAt-HAt IAIN TERKAITKESEHATAN DLM RANGKA PENCEGAHAN DAN ATAUPENANGANAN COVDl9
E Alokasi Anggaran Penanganan Bidang Kesehatansebesar Rp 239098701G3 (239 M)
fl Alokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp 11000OOOOOO (11Matau 46Yo dari total anggaran penangananBidang Kesehatan
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 0 (O M) atau O daritotal anggaran penanganan Bidang Kesehatan
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp 129098701G3 (129 M) atau54 dari total alokasi anggaran penangananBidang Kesehatan
6
KTILANJE
TE (I
U
4
l
I
I7L
BELANJA DALAMBENTUK
KEGIATAN
54
BE
BE
RASIO ATOKASANGGARANPENANGANAN DAMPAK EKONOMI DATASESUAI REATOKASI DAN REFOCUSING APBD
UNTUK PEIANGANAN COVID-lg Dt KAB KEPL XATAUDBIDANG PENANGANAN DAMPAK EI(ONOMI
fl llokasiAnggaran Penanganan Dampak Ekonomisebesar Rp5100000000 (51 Ml
fl Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp400O0q)OOo (4 Mlatau 78 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 1000000000 (1Matau 20 96 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi anggaran penangananDampak Ekonomi
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp1000000 (01 M) atau2 dari total alokasi anggaran penangananDampak Ekonomi
BANSOS
20
2
BETANJA TIDAKTERDUGA (BTT)
78
RASIO ALOKASIANGGARANPENANGANAN JARING PENGAMAN SOSIAT
BE
BENT
DATA SESUAT REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVTD-lg DI KAB KEPL TATAUDBIDANG JARING PENGAMAN SOSIAL
fl Alokasi Anggaran Penanganan Jaring pengaman
Sosial sebesar Rp 8350000000 (935 M)E Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Atokasi
sebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp50$000000 (6 M)atau 72Yo dari total anggaran pena ngananJaring Penga man Sosial
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp20fi)000000 (2 Mlatau 24 Yo dari total anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp350000000 (035 M) atau4Yo dari total alokasi anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
LL-
BANSOS
24
II
KEGIATAN KTI
ITERDUGA (BTT
72
r-
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-((d)(c)))
1 Pendapatan Asli Daerah 2179766235200 20100412352 779
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 67815037700000 583182844000 1400
3 Lainnya 4140687060570 47237070606 -1408
Total Pendapatan Daerah 74135490995770 65052032695770 1225
1 Belanja Pegawai 20225216272100 19620370306700 299
2 Belanja Barang dan Jasa 20685621435403 13660841927195 3396
3 Belanja Modal 19152251699667 8231402768900 5702
4 Belanja Bantuan Sosial 68950000000 33950000000 5076
5 Belanja Lainnya 14003451588600 13185777408600 584
Total Belanja Daerah 74135490995770 54732342411395 2617
10319690284375
N
oUraian
Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2)
Anggaran Setelah
Penyesuaian (3)
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian
Penyesuaian (4)
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
LAPORAN PENYESUAIAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti-bukti
realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan
administrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Uraian Belanja Pegawai Belanja Barang dan Jasa Belanja Modal Belanja Bantuan Sosial Belanja Lainnya Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-
hal lain terkait kesehatan dalam
rangka pencegahan danatau
penanganan COVID-19
000 2741492735500 6117425200000 000 000 8858917935500
Penyediaan jaring pengaman sosial 000 000 000 000 1212132348875 1212132348875
Penanganan dampak ekonomi 000 000 000 248640000000 000 248640000000
Total 000 2741492735500 6117425200000 248640000000 1212132348875 10319690284375
Pendapatan Daerah
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Belanja Daerah
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
SurplusDefisit
Pembiayaan
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Boroko 12 Mei 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW UTARA
DEPRI PONTOH
(1670015655270)
3136176357891
14397909757475
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
633820170405
20100412352
583182844000
30536914053
65052032695770
19620370306700
16402334662695
14348827968900
282590000000
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
BUPATI KEPul[AUAN SANCIHELAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABupATHN KHpuLAUAN sANGmn
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh ataskebenaran Iraporan ini dan bukti-bukti realokasi yang tercantum dalam laporanini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapanadministrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UralanAnggaran chggaran Oa
Sebelum SesudahPenyesuaian
Penyesuaian Penyesuainn
(a) (b) (c) (d)(e) = (100-((d))(c))
Tifeaa I - Penyesualan plusmneurondapaan Dacralh +
1 Pendapatan Asli Daerah 6615871963300 5824016087300 1197
2 Transfer ke Daerah danDanDesa 98401656441000 84805897476000 1382
3 Lainnya 4844406397600 4292989314659 1 138
Total Pendapatan 109861934801900 94922902877959 1360
TahaP 11` - Penys5uatan Belanja Daerall1 Belanja Pegawai 46389719208700
42839564329262765
2 Belanja Barang dan Jasa 268735161152 0019483320156200
2750
3 Belanja Modal 168329248368007783837945400
5376
4 Belanja Bantuan Sosial 329250000000329250000000
000
5 Belanja Lainnya 1943652464120017852827591200
815
Total Belanja 10986193480190088288800022062
1964
Selisih Lchih Kurang Setelah Penyesualan66341028 55897
iEeurobull-i
Jcentt`a-00|r)ahCeCreg10hr`+Le
aa
t`a
aa
+a
0cO
+LJ
aLO
-a
|r)cO
+t+00
t+C
V
J=O
C)
apound
+CVcO00
CV00-J
+1-te
Ce
-aa
iiifn_tplusmn
P`aJ0CnOC)tra0aCqaCV8^aaauaCreg1regtrt`Ch
8-aaaaCOD`1regtJa8-ttChCnCreg0P`aaaaC1
E5
II
i3Iag-aJin
I
C)ataaCOaCregCqCOcOC1CVI
ICgtataaCeaCeCu0000Cr)CV
ffibullgeuro-ampJ=
aa0aa1reg00Cr)CeCataaa01reg-00tP`ceCV
aaaaaLeaaP`CeaaaC)a|eI8r`at`Ln
fi
I
a
i3iiiiIbullgE
i5a
Ea
fyenIplusmnED
a5ai
frE
9
8i
C]C0aJ5
poundE-
01
0
aaa
Lampiran I Penjabaran Pergeseran APBD
23 April 2020Tanggal
17 Tahun 2020Nomor
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
PEMERINTAH KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
1 PENDAPATAN 107196464869200 94346162396500 (12850302472700) (1199)
1 1 PENDAPATAN ASLI DAERAH 5630458459700 5212581087000 (417877372700) (742)
1 1 1 3029064464500 Pendapatan Pajak Daerah 2698537091800 (330527372700) (1091)
1 1 2 1154028000000 Hasil Retribusi Daerah 1066678000000 (87350000000) (757)
1 1 3 336499591200 Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan 336499591200 000 000
1 1 4 1110866404000 Lain-lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah 1110866404000 000 000
1 2 DANA PERIMBANGAN 77398633600000 65182348500000 (12216285100000) (1578)
1 2 1 1666530400000 Bagi Hasil PajakBagi Hasil Bukan Pajak 1525028900000 (141501500000) (849)
1 2 2 58436228200000 Dana Alokasi Umum 52086330700000 (6349897500000) (1087)
1 2 3 17295875000000 Dana Alokasi Khusus 11570988900000 (5724886100000) (3310)
1 3 LAIN-LAIN PENDAPATAN DAERAH YANG SAH 24167372809500 23951232809500 (216140000000) (089)
1 3 1 4141276158600 Pendapatan Hibah 4141276158600 000 000
1 3 3 3653707250900 Dana Bagi Hasil Pajak dari Provinsi dan Pemerintah Daerah Lainnya 3653707250900 000 000
1 3 4 16372389400000 Dana Penyesuaian dan Otonomi Khusus 16156249400000 (216140000000) (132)
2 BELANJA 109568697093491 97482338754391 (12086358339100) (1103)
2 1 BELANJA TIDAK LANGSUNG 63581006143175 63392596831572 (188409311603) (030)
2 1 1 39909549810725 Belanja Pegawai 38834946445308 (1074603365417) (269)
2 1 4 738911826000 Belanja Hibah 545380000000 (193531826000) (2619)
2 1 5 31570000000 Belanja Bantuan Sosial 10010000000 (21560000000) (6829)
2 1 6 418309246450 Belanja Bagi Hasil kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintah Desa 376521509200 (41787737250) (999)
2 1 7 22382665260000 Belanja Bantuan Keuangan kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintahan Desa 21527875160000 (854790100000) (382)
2 1 8 100000000000 Belanja Tidak Terduga 2097863717064 1997863717064 199786
2 2 BELANJA LANGSUNG 45987690950316 34089741922819 (11897949027497) (2587)
2 2 1 1896453933200 Belanja Pegawai 1810317933200 (86136000000) (454)
2 2 2 26316296353597 Belanja Barang dan Jasa 23895026121100 (2421270232497) (920)
2 2 3 17774940663519 Belanja Modal 8384397868519 (9390542795000) (5283)
SURPLUS (DEFISIT) (2372232224291) (3136176357891) (763944133600) 3220
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 1
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
3 PEMBIAYAAN DAERAH
3 1 PENERIMAAN PEMBIAYAAN DAERAH 2672232224291 3136176357891 463944133600 1736
3 1 1 2672232224291 Sisa Lebih Perhitungan Anggaran Tahun Anggaran Sebelumnya 3136176357891 463944133600 1736
3 2 PENGELUARAN PEMBIAYAAN DAERAH 300000000000 000 (300000000000) (10000)
3 2 2 300000000000 Penyertaan Modal (Investasi) Pemerintah Daerah 000 (300000000000) (10000)
PEMBIAYAAN NETTO 2372232224291 3136176357891 763944133600 3220
SISA LEBIH PEMBIAYAAN ANGGARAN TAHUN BERKENAAN 000 000 000 000
Lolak 23 April 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW
YASTI SOEPREDJO MOKOAGOW
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 2
No Uraian
AnggaranSetelah
Realohasi
(a) (b) (c)
kendapaitan Daerah 917879535633001 Pendapatan Asli Daerah 5824016087300
2 Transfer ke Daerah dan Dan Desa 84805897476000
3 Lainnya 1158040000000
bull beltLDia Pace gtpoundpound3-ULreg gtU
1 Belanja Pegawai 428395643292622 Belanja Barang dan Jasa 200631133 062 00
3 Belanja Modal 101720682518004 Belanja Bantuan Sosial 3292500000005 Belanja Lainnya 21518906990697
Sftyxpilus Den3it 3134g`493v 146 59
penhfayin _
4
target Pemprov Sulut untuk menurunkan pengangguran dibawah 663 persen pada tahun
2020 telah tercapai (KUA-2020) dan diharapkan mampu dipertahankan hingga akhir tahun
Secara umum penambahan TPT
lebih karena bertambahnya jumlah
usia kerja (15 tahun) serta banyak
lulusan SMA sederajat yang belum
terserap lapangan pekerjaan
Pemerintah daerah perlu
keseriusan dalam mengurangi
pengangguran dengan membuka
banyak pelatihan
Data TPT pada triwulan kedua diprediksi akan meningkat seiring dengan adanya pandemi
Covid-19 dan akan berimbas pada sektor informal yang mencapai 657 ribu orang (5687)
Disnaker Sulut menyatakan bahwa data per 8 April 2020 terdapat 2083 tenaga kerja di
PHK dan 3190 dirumahkan oleh pengusaha Sedangkan data penerima Kartu Pra-Kerja
yang telah terdaftar sebanyak 6059 orang
Jumlah penduduk miskin di Sulut naik sebanyak 3770 jiwa dibandingkan periode
September 2019 Kenaikan tersebut
terjadi di perkotaan sebanyak 3900
jiwa sedangkan jumlah penduduk
miskin di pedesaan mengalami
penurunan sebanyak 130 jiwa
Kenaikan penduduk miskin di
perkotaan diduga sebagai akibat
pandemi Covid-19 yang mengubah
perilaku aktivitas ekonomi dan
penurunan pendapatan Dana desa
perlahan mampu menunjukkan dampak positif tehadap kesejahteraan penduduk desa yang
ditunjukkan dengan penurunan jumlah penduduk miskin
Beberapa faktor kenaikan angka kemiskinan selain perlambatan perekonomian
akibat pandemi Covid-19 juga disebabkan oleh rata-rata upah buruh per hari yang
mengalami penurunan 358 persen Sementara itu pada tingkat harga barang secara
umum untuk periode September-Maret khususnya di akhir tahun 2019 terjadi inflasi yang
relatif tinggi Di sisi lain kenaikan nilai tukar petani turut membantu penurunan kemiskinan
di pedesaan
Grafik 14 Profil Tingkat Kemiskinan Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
Grafik 13 Perkembangan TPT Sulut dan Nasional ()
Sumber BPS Sulut diolah
5
BAB II
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS
PELAKSANAAN APBN
Sampai dengan periode Semester I tahun 2020 anggaran belanja pemerintah pusat
di wilayah Sulawesi Utara mengalami penurunan jika dibandingkan dengan anggaran
belanja pada periode yang sama tahun sebelumnya Secara rinci pelaksanaan APBN di
Sulut adalah sebagai berikut
Tabel 21 Realisasi APBN Semester I 2020 di Sulawesi Utara
Sumber GFS Sulut diolah
Realisasi Pendapatan Negara di Sulawesi Utara mengalami penurunan sebesar 244
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Sedangkan pada realisasi
belanja pegawai dan belanja barang (belanja operasional) mengalami penurunan 5-10
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Penurunan pagu yang sangat
signifikan terjadi pada belanja modal yaitu mencapai hingga 50 persen dikarenakan
refocusing dan realokasi APBN yang dialihkan ke dalam pos belanja khusus penangan
Covid-19 Namun yang perlu menjadi perhatian adalah faktor kesiapan Pemda terhadap
perbaikan tata kelola Transfer ke Daerah dan Dana Desa (TKDD) yang lebih terencana
pada setiap tahapan Berdasarkan data yang ada realisasi Dana Transfer Daerah
khususnya DAK Fisik belum optimal
6
A Pendapatan Negara
Salah satu fungsi APBN dalam kerangka ekonomi makro adalah sebagai stabilisator
Dari sisi pendapatan pemerintah dapat mempengaruhi perekonomian melalui
perubahan besaran pada penerimaan perpajakan Hal ini dikarenakan penerimaan
perpajakan merupakan variabel yang mempengaruhi secara tidak langsung terhadap
perkembangan variabel pembentuk agregate demand yaitu variabel konsumsi
masyarakat (C) dan investasi (I)
Pada tahun 2020 target penerimaan pajak adalah sebesar Rp45 triliun Target
tersebut mengalam i kenaikan 667 persen dibandingkan dengan target tahun 2019
sebesar Rp42 triliun
1 Penerimaan Perpajakan
Penerimaan perpajakan dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu Pajak Dalam
Negeri dan Pajak Perdagangan
Internasional Pajak Dalam Negeri
terdiri atas lima jenis pajak yaitu Pajak
Penghasilan (PPh) Pajak
Pertambahan Nilai (PPN) Pajak Bumi
dan Bangunan (PBB) Cukai dan Pajak
Lainnya sedangkan Pajak
Perdagangan Internasional terdiri atas
Bea Masuk dan Bea Keluar Sampai
dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan Perpajakan baru
mencapai Rp134638 miliar atau 2937 persen dari target Kota Manado sebagai
kontributor utama menyumbangkan sebesar Rp74578 miliar (554 persen) dari
penerimaan sampai dengan semester I
a) Pajak Penghasilan (PPH)
Sebagian besar penerimaan PPh terkonsentrasi di wilayah Kota Manado sebagai
pusat bisnis di Sulut dimana
sebagian besar pengusaha
terdaftar di kota ini Sampai
dengan Semester I realisasi
Pendapatan Pajak Penghasilan
237854 205758
7345 5485
84367
45565
1527 1952
PPh PPN amp PPnBM
PBB PajakLainnya
Grafik 21 Realisasi terhadap Pagu Perpajakan Sulawesi Utara sd Semester I
TA 2020 (dalam miliar Rp)
Target TA 2020 Real sd Sem I
Grafik 23 PPh per Kabupaten di Sulut sd Semester I
2020 (dalam miliar Rp)
sumber Kanwil DJP Sulutenggomalut
7
baru mencapai Rp84366 miliar atau 3547 persen dari target 2020 sebesar Rp23785
miliar
b) Pajak Pertambahan Nilai (PPN) dan Pajak Penjualan Atas Barang Mewah
(PPnBM)
Realisasi PPN dipengaruhi antara lain oleh kegiatan proyek pemerintah terjaganya
konsumsi Rumah Tangga dan impor serta
dukungan sistem pembayaran pajak yang
online dengan administrasi perpajakan
Proporsi penerimaan PPN berdasarkan
wilayah tidak jauh berbeda dengan
penerimaan PPh Sampai dengan periode
Semester I 2020 realisasi pendapatan
PPN dan PPnBM baru mencapai Rp45565 miliar atau 2215 persen dari target 2020
sebesar Rp20575 miliar
c) Pajak Bumi dan Bangunan (PBB)
Pendapatan PBB di Sulut tergolong kecil karena bukan daerah pertambangan Dari 15
KabKota hanya 3 daerah yang memiliki
realisasi penerimaan yaitu Kota Manado
Kota Bitung dan Kab Bolaang
Mongondow Perlu re-evaluasi NJOP di
beberapa daerah karena terdapat
daerah yang tergolong cukup ramai
(pusat keramaian) dengan nilai transaksi
penjualan tanah cukup tinggi namun
memiliki NJOP yang sangat rendah Sampai dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan PBB baru mencapai Rp1527 miliar atau 2080 persen dari target 2020
sebesar Rp7345 miliar
d) Pajak Perdagangan Internasional (Bea Masuk amp Bea Keluar) dan Pendapatan
Cukai
Faktor-faktor penopang penerimaan Kepabeanan dan Cukai sd periode Semester I
tahun 2020 di Provinsi Sulawesi Utara adalah sebagai berikut
1 Bea Masuk
- Hampir seluruh perusahaan di bidang pertambangan dan bidang lainnya untuk
sementara menghentikan kegiatan importasinya mengingat sebagian besar
komoditas berasal dari negara yang terdampak Covid-19
Grafik 25 PBB per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam juta)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
Grafik 24 PPN dan PPnBM per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
8
- Penerimaan Bea Masuk dari sektor barang bawaan penumpang menurun hal
ini dikarenakan adanya penutupan penerbangan langsung dari luar negeri
- Penerimaan Bea Masuk dari Pos Lalu Bea tidak terlalu dipengaruhi dampak
Covid-19
2 Bea Keluar
Penerimaan bea keluar di provinsi Sulawesi Utara masih bersumber pada ekspor
produk Crude Palm Oil (CPO) dan produk turunannya di Bitung Penerimaan bea
keluar dari PKE diprediksi akan mengalami peningkatan dan akan melampaui
target pada akhir tahun
3 Cukai
Penerimaan Cukai di Sulawesi Utara sebagian besar berasal dari produksi Pabrik
MMEA (Minuman Mengandung Etil Alkohol) Pemerintah setempat menghimbau
untuk menutup tempat
hiburan dalam rangka
menghindari penyebaran
Covid-19 Penutupan
tempat hiburan tersebut
mengakibatkan
menurunnya permintaan
konsumen MMEA sehingga
perusahaan Pabrik MMEA mengurangi jumlah produksi MMEA Hal tersebut
mengakibatkan menurunnya penerimaan cukai
Penerimaan Cukai hingga periode Semester I baru mencapai 2536 persen yaitu
Rp16 miliar dari target sebesar Rp631 miliar Sementara itu target penerimaan
Pajak Perdagangan Internasional yang berasal dari Bea Masuk telah mencapai
Rp912 miliar atau 7645 persen dari target Rp1193 miliar sedangkan Bea Keluar
telah mencatatkan realisasi Rp153 miliar atau 8095 persen dari target Rp189
miliar
e) Pendapatan Pajak Lainnya
Sampai dengan Semester I 2020 realisasi Pajak Lainnya mencapai Rp1952 miliar
atau sebesar 3559 persen dari target Rp5484 miliar Sumber pendapatan Pajak
Lainnya berasal dari pendapatan bea materai pendapatan pajak tidak langsung
lainnya dan pendapatan bunga penagihan pajak sehingga pos ini sebagian besar
berada di Kota Manado
2 Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP)
Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) merupakan seluruh penerimaan pemerintah
pusat yang bukan berasal dari penerimaan perpajakan Sampai dengan Semester I
Grafik 26 Bea Masuk Bea Keluar dan Cukai Prov Sulut sd Semester I TA 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJBC Sulbagtara
9
2020 realisasi PNBP di Sulawesi Utara sudah mencapai Rp59773 miliar atau 477
persen dari target Rp125421 miliar untuk tahun 2020 Realisasi PNBP Semester I
2020 mengalami penurunan 2137 persen dibandingkan dengan realisasi tahun
sebelumnya pada periode yang sama
B Belanja Negara
Belanja negara berperan
sebagai stimulus fiskal
dalam mendukung sektor
riil dan pertumbuhan
ekonomi Peningkatan
pagu belanja pemerintah
setiap tahunnya harus
disertai dengan
optimalisasi pelaksanaan
anggaran
KementerianLembaga Sebaliknya efisiensi belanja harus tetap dilakukan agar belanja
negara lebih berkualitas melalui penghematan belanja barang dan belanja yang tidak
prioritas subsidi yang lebih tepat sasaran serta mendorong pembangunan
infrastruktur daerah melalui anggaran Dana Bagi Hasil (DBH) dan Dana Alokasi Umum
(DAU)
1 Belanja Pemerintah Pusat
Penyerapan Belanja Pemerintah Pusat di Provinsi Sulawesi Utara menunjukkan tren
kenaikan yang proporsional
setiap bulannya dengan
capaian Rp295837 miliar
atau 3721 persen dari pagu
Rp794956 miliar sampai
dengan akhir Semester I
2020 Belanja Pegawai
masih mendominasi
realisasi belanja hingga
Semester I sebesar
Tabel 22 Penerimaan PNBP Prov Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Grafik 27 Tren Realisasi Belanja Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber MEBE diolah
Grafik 28 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi Belanja Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
10
Rp145693 miliar atau 4636 persen dari pagu Rp314280 miliar diikuti oleh Belanja
Barang sebesar 3296 persen kemudian Belanja Modal 2725 persen Sedangkan
untuk Belanja Bantuan Sosial sampai dengan akhir Semester I 2020 baru mencatatkan
realisasi 1098 persen
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Alokasi pagu TKDD Sulawesi Utara tahun 2020 sebesar Rp1262685 miliar meningkat
044 persen dari pagu tahun sebelumnya Sampai dengan akhir Semester I tahun 2020
Dana Alokasi Umum (DAU) dan Dana Bagi Hasil (DBH) di Sulut telah mencatatkan
realisasi belanja masing-
masing sebesar 5996
persen dan 5008 persen
Sementara itu realisasi
belanja DAK Fisik baru
sebesar Rp8963 miliar atau
638 persen dari pagu
Rp140468 miliar
sedangkan DAK Non Fisik
telah mencatatkan realisasi
sebesar Rp89517 miliar
atau 7965 persen dari pagu 112384 miliar Penyaluran Dana Desa dalam bentuk
Bantuan Langsung Tunai (BLT) sampai dengan akhir periode Semester I 2020 telah
mencapai Rp72532 miliar atau 5920 persen dari pagu Rp122524 miliar sedangkan
realisasi Dana Insentif Daerah (DID) sebesar Rp22252 miliar atau 6217 persen dari
total pagu Rp35794 miliar Perbandingan Pagu dan Realisasi TKDD dapat dilihat pada
grafik berikut
Terdapat penyesuaian pagu TKDD di bulan April 2020 melalui Peraturan Menteri
Keuangan (PMK) Nomor 35 Tahun 2020 tentang Pengelolaan Transfer Ke Daerah dan
Dana Desa Tahun Anggaran 2020 Dalam Rangka Penanganan Pandemi Corona Virus
Disease 2019 (COVID-19) danatau Menghadapi Ancaman yang Membahayakan
Perekonomian Nasional
3 Pengelolaan BLU
Terdapat 5 (lima) instansi pemerintah yang berstatus BLU di Provinsi Sulawesi Utara
Pada tahun 2020 terdapat penambahan dua satker BLU yaitu Rumkit TkIII RW
Monginsidi dan Politeknik Kesehatan Manado sehingga diharapkan dapat memberikan
stimulus yang lebih baik untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat
Grafik 29 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi TKDD Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
11
Kedepannya satker tersebut masih perlu pembinaan yang intensif sehingga dalam
masa transisi pelaksanaan kegiatan operasionalnya tidak mengalami kendala yang
akan berdampak terhadap kualitas layanan kepada masyarakat
Secara umum realisasi belanja keseluruhan satker BLU sudah berada pada kisaran
50 persen kecuali
Universitas Sam Ratulangi
yang baru mencatatkan
realisasi sebesar 2616
persen dikarenakan
karena adanya proses
penyesuaian nomenklatur
dan aktivitas perkuliahan
yang dilaksanakan secara daring sehingga memangkas biaya operasional Dari sisi
performa hanya Unsrat dan Poltekes Manado yang menunjukkan perbaikan dibanding
tahun 2019 Beralihnya kegiatan belajar mengajar menjadi metode daring berimbas
pada turunnya biaya operasional BLU dimaksud sedangkan pada BLU bidang
kesehatan mengalami kenaikan biaya operasional sehubungan dengan pandemi
Covid-19
4 Manajemen Investasi Pusat
a Permasalahan outstanding pinjaman pemerintah pusat kepada pemerintah daerah
di Sulut telah dilakukan melalui kebijakan debt swap untuk hutang bunga pada Kota
Bitung dan Kota Manado serta pengalihan pinjaman ke Pemda untuk pinjaman
PDAM Sangihe Progres pelaksanaan proyek debt swap Kota Bitung telah selesai
di verifikasi oleh Dit SMI sedangkan debt swap Kota Manado masih akan berjalan
sampai dengan akhir tahun 2020 Selanjutnya untuk penyelesaian hutang PDAM
Kab Kep Sangihe telah dialihkan ke Pemda Kab Kep Sangihe
b Hasil monitoring laporan penyaluran KUR di Sulut pada SIKP menunjukkan bahwa
jumlah realisasi KUR sebesar Rp377 miliar pada 9813 debitur dengan rata-rata
pinjaman sebesar Rp3845 juta
c Penyaluran Kredit Ultra Mikro (UMi) di wilayah Sulawesi Utara mencapai Rp266
miliar pada 490 debitur dengan rata-rata pinjaman Rp542 juta
C Prognosis Realisasi APBN
Proyeksi realisasi APBN Semester II 2020 dilakukan secara empiris menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
Tabel 22 Performa Operasional Satker BLU sd Triwulan II 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Laporan Operasional e-Rekon DJPb
12
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecasting peramalan jangka
pendek Pengolahan data statistik menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 dengan
Variabel yang digunakan adalah realisasi APBN bulanan tahun 2013-2019 yang
bersumber dari Aplikasi Monev PA dan OMSPAN Untuk pendapatan (Perpajakan dan
PNBP) yang digunakan adalah angka realisasi 84 bulan (n= 84 ) sedangkan Belanja
Negara menggunakan data persentase realisasi bulanan (n= 84) kecuali Belanja
Modal yang menggunakan data persentase realisasi bulanan periode April-Desember
(n=63) mengingat pergerakan yang signifikan atas realisasi jenis belanja barang dan
modal terjadi pada periode tersebut (bulan 1-3 bersifat outlier) Proyeksi Transfer
Daerah menggunakan data persentase realisasi bulanan tahun 2015 sd 2019 dari
SIMTRADA (n=60) Hasil ringkas analissi dapat dilihat di bawah sedangkan hasil
pengolahan keseluruhan terdapat pada Lampiran I
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (012)-Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 = Rp 542462
Miliar
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
9329 dari total Pagu Belanja
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
812 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
8418 dari total Pagu Belanja Modal
Prognosis Transfer Daerah (Angka dalam persen)
ARIMA (302) ndash Signifikan
Total Proyeksi Semester II 2020 =
5852 dari total Pagu Transfer
13
Pendapatan Sulut hingga akhir tahun diperkirakan mencapai Rp488216 miliar atau
turun 04 Selain dampak akibat penurunan perekeonomian secara makro kontraksi
pendapatan negara disebabkan adanya berbagai insentif pajak yang diberikan
pemerintah sebagai bagian upaya Pemulihan Ekonomi Nasional Pertumbuhan belanja
modal yang turun hingga 54 lebih disebabkan oleh turunnya pagu akibat realokasi
anggaran KL yang mencapai lebih dari 50 Sedangkan belanja barang diprediksi
menurun cukup tajam sebagai efisiensi akibat pembatasan aktivitas kegiataan
perkantoran akibat Covid-19 Tabel 23 Prognosis Realisasi APBN sampai dengan Semester II TA 2020
UraianPagu
Target
Realisasi
Sem I
2020 (Rp)
Prognosis
TA 2020
(Rp)
Prognosis
TA 2020
()
Prognosis
Semester
II 2020
(Rp)
Realisasi
Tahun 2019
(Rp)
Growth
()Keterangan
Pendapatan 581864 193185 488216 84 295031 489940 -04
Kemenkeu memprediksi
penurunan penerimaan
sebesar 10 akibat covid
Belanja
Bel Pegawai 314428 145698 293346 93 147648 304936 -38
Bel Barang 337651 112078 274174 81 162096 357960 -234
Bel Modal 140593 38782 118358 84 79576 257157 -540
Transfer
Daerah1262687 700576 1220765 97 520189 1401955 -129
Terdapat penyesuaian pagu
transfer daerah akibat covid
Telah dilakukan realokasi
pagu belanja oleh masing-
masing KL
14
BAB III PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN APBD
Perkembangan kinerja APBD seluruh pemda di Sulawesi Utara sd triwulan II 2020
menunjukkan penurunan dibanding periode yang sama tahun 2019 khususnya dari sisi PAD Hal
tersebut tidak terlepas dari imbas pandemi Covid-19 yang menghambat berbagai kegiatan
perekonomian sehingga mempengaruhi pola realisasi pendapatan maupun belanja daerah Secara
rinci perkembangan APBD pemerintah daerah lingkup Provinsi Sulawesi Utara dapat dilihat pada
tabel berikut
Tabel Perkembangan APBD Lingkup Prov Sulut sd Triwulan II TA 2020 (dalam miliar Rupiah)
Sumber LRA Pemda dan Simtrada DJPK data sementara
15
Dampak pandemi Covid-19 terhadap realisasi belanja APBD terlihat dari tingginya
realisasi belanja hibah dan belanja tak terduga di semester I TA 2020 dan rendahnya
belanja barang akibat berkurangnya kegiatan operasional perkantoran yang lebih banyak
dilakukan melalui sistem Work from Home (WFH) Untuk selanjutnya perlu dilakukan
percepatan realisasi belanja di semester II TA 2020 guna membantu mengakselerasi
perekonomian yang terhambat pandemi covid-19
A Pendapatan Daerah
Realisasi pendapatan daerah hingga triwulan II 2020 secara agregat telah mencapai
44 persen dari target Secara proporsional sumber penerimaan terutama yang berasal dari
transfer pemerintah pusat sebesar 84 persen (Rp6771 miliar) dan PAD sebesar 12 persen
(Rp9462 miliar) Hal tersebut menunjukan rendahnya tingkat kemandirian pemda di
Sulawesi Utara
1 Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Sampai dengan triwulan II 2020 realisasi PAD pemda lingkup Sulawesi Utara mencapai
38 persen dari target Dari total realisasi tersebut kontribusi terbesar disumbang oleh
Pemprov Sulut yang
mencapai 599 persen
Sementara pada tingkat
kabupatenkota realisasi
terbesar berturut-turut
disumbang oleh Kota
Manado Kab Minahasa
Utara Kab Minahasa dan
Kota Bitung Dominasi
penerimaan PAD keempat
daerah tersebut tak terlepas
dari faktor geografis yang
strategis sebagai pusat
perekonomian selain
topangan SDA penghasil PAD Hasil Analisa Metode Klassen LQ dan Shift Share
yang disajikan pada KFR Tahunan 2019 Kanwil DJPb Provinsi Sulawesi Utara
menunjukkan sektor unggulan masing-masing daerah yaitu Kota Manado
Penyediaan Akomodasi Makan dan Minum Kota Bitung Transportasi dan
Pergudangan Kabupaten Minahasa Konstruksi dan Sektor Unggulan dan Kab
Minahasa Utara Pertambangan dan Penggalian
Grafik Kontribusi Pemda thd Total Realisasi PAD Sulut sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Prov Sulawesi
Utara 599
Kab Minahasa
29
Kota Bitung
28
Kota Manado
136
Kab Minut 33
Prov Sulawesi Utara
KabBolmong
Kab Minahasa
Kab Sangihe
Kota Bitung
Kota Manado
Kab Talaud
Kab Minsel
Kota Tomohon
Kab Minut
Kota Kotamobagu
Kab Mitra
Kab Bolmut
Kab Sitaro
Kab Boltim
Kab Bolsel
16
a Penerimaan Pajak Daerah
Realisasi Pajak Daerah agregat sampai dengan triwulan II 2020 lingkup Provinsi Sulut
sebesar Rp6441 miliar
atau sebesar 37 persen
dari target
Pada tingkat KabKota
Pemkot Manado tercatat
sebagai daerah
penyumbang pajak daerah
terbesar yaitu sebesar
Rp9105 miliar Namun
angka tersebut jauh
menurun dibanding periode
yang sama tahun sebelumnnya yang mencapai Rp2204 miliar dan juga baru 26 dari
target yang ditetapkan di awal tahun Dampak pandemi sangat mempengaruhi pajak
daerah Kota Manado mengingat penurunan drastis salah satu sumber utamanya yakni
Pajak Hotel dan Pajak Rumah Makan Penurunan jumlah wisatawan yang mencapai
99 akibat ditutupnya penerbangan internasioanal serta insentif pajak yang diberikan
pemerintah daerah menjadi penyebab hilangnya potensi pajak daerah di sektor ini
b Penerimaan Retribusi Daerah
Penerimaan Retribusi Daerah Sulut hingga triwulan II 2020 secara agregat sebesar
Rp1458 miliar atau 42
persen dari target
tumbuh sebesar 23
persen dibanding
capaian kuartal II di
tahun sebelumnya
Kota Kotamobagu
tercatat sebagai
daerah dengan
penerimaan retribusi
terbesar semester pertama pada dua tahun terakhir yang sumber utamanya berasal
dari Retribusi Layanan Kesehatan yang mencapai Rp17 miliar di tahun 2020
Grafik Perbandingan Realisasi Pajak Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Retribusi Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
17
c Penerimaan Hasil Kekayaan yang dipisahkan
Secara agregat realisasi pos Penerimaan Hasil Kekayaan yang Dipisahkan di Sulut
tercatat pada triwulan II
2020 sebesar Rp602
miliar atau 74 persen dari
target yang telah
ditetapkan
Tingginya penerimaan
daerah dari pos
penerimaan ini terutama
ditopang peningkatan
kinerja BUMD (terutama
Bank Sulutgo) yang berdampak pada besarnya pembagian deviden ke semua pemda
d Lain-Lain PAD Yang Sah
Pendapatan bunga
menjadi sumber
utama sektor ini atas
dana simpanan
Pemda dari
pendapatan dan
SILPA TA
sebelumnya yang
cukup besar terutama di Pemerintah Kota Manado
2 Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat
Realisasi pendapatan transfer pemerintah pusat sd triwulan II tahun 2020 ke pemda
lingkup Provinsi Sulut telah mencapai Rp67 triliun atau 48 persen dari target
Dibandingkan periode yang sama tahun lalu capaian realisasi pada periode laporan ini
tidak ada perbedaan yang signifikan Komposisi realisasi pendapatan transfer daerah
sebagian besar berasal dari transfer DAU yang mencapai 85 persen selanjutnya DAK
sebesar 3 persen Dana Penyesuaian sebesar 9 persen dan DBH sebesar 3 persen
Tingginya dana DAU sejalan dengan penguatan desentralisasi pemerintah pusat di
daerah Sementara itu hal yang perlu mendapat perhatian adalah masih rendahnya
realisasi DAK Fisik lingkup Sulawesi Utara yang mencerminkan kinerja pelaksanaan
kegiatan yang belum maksimal Sampai dengan akhir Juni 2020 dana DAK fisik baru
terealisasi sebesar Rp8963 miliar dari pagu Rp14 triliun
Grafik Perbandingan Realisasi Kekayaan Yang Dipisahkan (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Lain-Lain PAD yang Sah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
18
3 Lain-Lain Pendapatan Daerah yang Sah
Capaian realisasi pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah sd triwulan II 2020
sebesar 20 persen dari target yang telah ditetapkan Hanya beberapa pemda yang
memasang target untuk pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah
B Belanja Daerah
1 APBD Berdasarkan Jenis Belanja
Kinerja penyerapan anggaran daerah untuk periode sampai dengan triwulan II 2020 tidak
jauh berbeda dengan periode yang sama tahun 2019 Realisasi belanja daerah secara
keseluruhan (Pemprov dan PemkabPemkot) sebesar Rp59 triliun atau sebesar 31
persen dari pagu
Grafik Perbandingan Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
Grafik Proporsi Pagu Belanja dan Persenatase Realisasi sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
19
Ditinjau dari komposisi realisasi belanja daerah belanja pegawai masih mendominasi
belanja daerah di seluruh pemda lingkup Provinsi Sulawesi Utara ditunjang dengan
adanya pencairan THR bagi PNS pada bulan Mei 2020 Sementara realisasi belanja
modal yang paling berdampak bagi perekonomian baru terealisasi sebesar 8 persen
Pos belanja pembeda di tahun 2020 adalah belanja tak terduga yang telah terealisasi
sebesar Rp103 miliar jauh melebihi pagu awal yang hanya Rp41 miliar serta
dialokasikannya Belanja lainnya sebesar Rp14 triliun sebagai bagian dari penanganan
pandemi Covid-19 Bahkan total realisasi kedua pos tersebut dua kali lipat dari realisasi
belanja modal
2 Rasio Belanja
Salah satu arah kebijakan Pemerintah untuk meningkatkan kualitas belanja dan
akuntabilitas pengelolaan keuangan daerah serta untuk menjamin ketersediaan
kuantitas dan kualitas pelayanan dasar bagi masyarakat adalah dengan meningkatkan
rasio belanja modal dan mengurangi rasio belanja pegawai terhadap total belanja
daerah Untuk itu dalam RPJMN tahun 2020-2024 memiliki sasaran Terwujudnya
Indonesia Maju yang Berdaulat Mandiri dan Berkepribadian Berlandaskan
Gotong-Royong dan diharapkan rata-rata belanja modal seluruh pemda telah
mencapai 30 persen dan rata-rata belanja pegawai mencapai 35 persen untuk
kabkota dan 13 persen untuk provinsi pada tahun 2020
Grafik Rasio Belanja Pegawai dan Rasio Belanja Modal (Pagu) APDB Tahun 2020
Sumber LRA Pemda diolah
30
46 47 5040 36
4751
45 41 41 4133
4133 37 39
25
20 1718
1721
2017
2320 20
31
3124
32 22 22
Belanja Pegawai Belanja Modal
20
Pada APBD TA 2020 terdapat dua Pemda yang menganggarkan belanja pegawai
dibawah target 35 persen RPJMN 2020-2024 yaitu Kab Bolaang Mongondow Timur dan
Kab Bolaang Mongondow Utara Sementara itu Pemda Kab Bolaang Mongondow
Utara dan Pemda Kab Bolaang Mongondow Timur dan Kab Minahasa Tenggara
adalah pemda yang proporsi anggaran belanja modalnya di atas 30 persen Rendahnya
rasio belanja modal di sebagian besar pemda di Sulawesi Utara tahun 2020 disebabkan
rata-rata pemda yang sangat bergantung pada anggaran DAK Fisik untuk kegiatan
belanja modal Selain itu juga terdapat realokasi dan refocusing APBD akibat pandemi
Covid-19 yang wajib dilakukan oleh Pemerintah Daerah
C Prognosis Realisasi APBD sampai dengan Triwulan IV
Proyeksi realisasi APBD Semester II dilakukan secara empiris sama dengan proyeksi
APBN yakni dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) dan menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 Variabel yang digunakan
dalam melakukan proyeksi Pendapatan dan Belanja adalah realisasi triwulanan tahun
2013-2020 yang bersumber LRA Pemda Untuk pendapatan yang digunakan adalah
angka realisasi untuk 28 periode (n=28) sedangkan untuk Belanja (Barang dan Modal)
menggunakan data persentase realisasi triwulan II-IV (n=21) Hasil ringkas dapat dilihat
di bawah sedangkan hasil pengolahan data keseluruhan terdapat pada Lampiran II
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (011)
Total Proyeksi 2020 =
Rp1832209
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (002)
Total Proyeksi 2020 = 9365 dari total
Pagu Belanja Pegawai
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7523 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7903 dari total Pagu Belanja Modal
21
Proyeksi realisasi pendapatan Pemda sebesar Rp1832209 miliar namun nilai yang
digunakan dalam perhitungan adalah realisasi dengan kondisi normal Dengan adanya
pandemi diprediksi terdapat penurunan pendapatan sebesar 20 dengan
pertimbangan asumsi Kementerian Keuangan dan capaian realisasi hingga semester I
sehingga angka proyeksi 2020 adalah sebesar Rp1465767 miliar Belanja barang
akan megalami penurunan terbesar dengan adanya efisiensi kegiatan perkantoran
yang cukup besar dengan adanya WFH hingga rapatsosialisasi yang bersifat daring
serta pembatasan perjalanan dinas
Sedangkan Belanja Modal Pemda diprediksi akan terserap sebesar 79 dengan
mempertimbangkan capaian realisasi Semester I yang cukup rendah namun nilai
kontrak DAK Fisik yang merupakan sumber belanja modal terbesar pemda tercatat
mencapai 97 (data per 21 Juli 2020) Dengan demikian penyerapan belanja modal
berpotensi akan melonjak di dua kuartal akhir TA 2020
Prognosis Realisasi APBD Lingkup Provinsi Sulawesi Utara Tahun 2020 (dalam miliar)
22
BAB IV
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN
ANGGARAN KONSOLIDASIAN (APBN DAN APBD)
A Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian
Dari Laporan
Keuangan Pemerintah
Konsolidasian (LKPK)
Kanwil DJPb Prov Sulut
Semester I 2020 tampak
capaian positif dibandingkan
peiode yang sama di tahun
2019 pada semua pos baik
pendapatan maupun
belanja Penurunan pada
detail pos mampu di cover
oleh pos lainnya
B Pendapatan Konsolidasian
1 Analisis Proporsi dan Perbandingan
Perpajakan masih mendominasi sumber penerimaan baik di Pusat maupun Daerah
Sumber utama penerimaan pajak dari sektor
usaha adalah sektor perdagangan perkebunan
dan industri serta pemerintahan sedangkan
ditinjau dari daerah Kota Manado dan Kota
Bitung sebagai pusat perdagangan dan industri
merupakan sumber utama perpajakan
Sedangkan porsi PNBP sebagian besar
bersumber dari penerimaan BLU sektor
Kesehatan (RS Kandou RS Bhayangkara dan
RS Monginsidi) dan sektor pendidikan
(Universitas Sam Ratulangi dan Poltekkes
Manado)
Perbandingan Penerimaan
Pusat amp Daerah Semester I 2020
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Tabel Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian Sulut Semester I 2020 (miliar Rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
23
Demikian juga dengan porsi penerimaan daerah dimana penerimaan pajak masih
dominan dibanding PNBP Pajak kendaraan bermotor masih menjadi andalan
penerimaan pajak daerah Sedangkan PNBP Daerah disokong dari retribusi daerah
maupun hasil kekayaan daerah yang dipisahkan seperti deviden dan Jasa Giro Kas
Daerah
2 Analisis Perubahan
Pendapatan konsolidasian selain dana transfer mengalami penurunan yang bersumber
baik dari pendapatan pusat maupun daerah
Penurunan pendapatan tersebut disebabkan
terutama oleh pembatasan aktivitas akibat pademi
corona termasuk kegiatan perekonomian yang
akhirnya berimbas pada pendapatan negara
(Pajak dan PNBP)
Pendapatan daerah mengalami penurunan yang
lebih dalam jika dibandingkan dengan pendapatan
pusat Penurunan drastis terutama pada pajak hotel dan restoran yang hanya mencapai
Rp5384 miliar turun 689 dibanding periode semester I tahun 2019 yang mampu
membukukan Rp16874 miliar Ditutupnya penerbangan internasional akibat Covid-19
sangat mempengaruhi sektor pariwisata yang berimbas pada penurunan tingkat hunian
kamar hotel dan ditutupnya beberapa restoran besar yang sering dikunjungi wisatawan
asing Selain itu terdapat inisiatif positif pemerintah daerah yang bersedia memberikan
kebijakan relaksasi pajak terhadap usaha-usaha di sektor pariwisata agar mampu
bertahan di masa sulit ini meski pendapatan daerah akan mengalami penurunan
Sedangkan penurunan dari penerimaan pajak kendaraan bermotor menggambarkan
tendensi penundaan pembayaran pajak oleh sebagian masyarakat akibat penurunan
bahkan hilangnya sumber pendapatan masyarakat dengan adanya pembatasan
kegiatan perekonomian
Perubahan Total Pendapatan
Pusat amp Daerah Selain Dana
Transfer (miliar rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
24
3 Analisis Pertumbuhan Ekonomi terhadap kenaikan realisasi pendapatan
konsolidasian
Melambatnya pertumbuhan ekonomi regional y-to-y menunjukkan korelasi positif
dengan penerimaan perpajakan maupun PNBP Konsolidasian Pendapatan
konsolidasian turut mengalami penurunan dibanding periode sebelumnya PDRB yang
bersumber dari pertumbuhan sektor pertanian sebagai kontributor terbesar PDRB Sulut
mampu meredam penurunan PDRB secara keseluruhan Sektor Perdagangan besar
dan eceran transportasi dan pergudangan dan sektor akomodasirumah makan
menjadi sektor yang
paling merasakan dampak
corona sekaligus
berpengaruh besar
terhadap penurunan
pendapatan negara
konsolidasian Provinsi
Sulawesi Utara
C Belanja Konsolidasian
1 Analisa Proporsi dan Perbandingan
Proporsi realisasi belanja antara pusat dan daerah
untuk Semester I tahun 2020 menunjukkan
perbedaan yang signifikan Belanja barang sangat
dominan di pusat sedangkan belanja daerah
didominasi oleh belanja pegawai Hal yang perlu
menjadi perhatian adalah serapan belanja modal
khususnya daerah yang sangat rendah
Terhambatnya berbagai kegiatan tender hingga
pelaksanaan kegiatan akibat pembatasan
aktivitas akibat pandemi corona menjadi alasan
utama lambatnya realisasi belanja modal Selain
itu rendahnya realisasi DAK Fisik yang sebagian besar merupakan kegiatan berupa
belanja modal turut menyebabkan rendahnya realisasi belanja modal daerah
2 Analisis Perubahan
Realisasi belanja konsolidasian Sulut semester I 2020 tercatat sebesar Rp861153
miliar dengan struktur belanja relatif sama dari periode yang sama tahun sebelumnya
Belanja operasional masih mendominasi komposisi belanja konsolidasian
Tabel Realisasi Pendapatan Konsolidasi PusatDaerah amp
Pertumbuhan Ekonomi Pro Sulut Periode Triwulan II
Tahun 2019 dan 2020 (dalam miliar)
Sumber GFS BPS Sulut diolah
25
Terjadi penurunan porsi belanja barang
konsolidasian yang cukup drastis dari
356 di tahun 2019 menjadi 308 di
tahun 2020 yang disebabkan karena
perkantoran yang melakukan sistem WFH
akibat pandemi corona sehingga biaya
operasional kantor mengalami penurunan
Sedangkan peningkatan belanja pegawai
karena pembayaran gaji ke-14 (THR) di
bulan Juni
3 Analisis dampak kebijakan fiskal kepada indikator ekonomi regional
Kebijakan fiskal pemerintah terutama dari sisi belanja diharapkan mampu berkontribusi
secara optimal tidak hanya pertumbuhan ekonomi regional namun juga terhadap
pemerataan
pendapatan
maupun
peningkatan
daya beli
masyarakat Hal
tersebut dapat
dilihat dari perubahan berbagai indikator ekonomi regional
Data di atas menunjukkan bahwa penurunan realisasi belanja pemerintah di Sulut
sebesar -721 sementara pada periode yang bersamaan terjadi penurunan nilai
inflasi hingga -583 Peningkatan angka pengangguran pada bulan Februari 2020
lebih disebabkan penambahan jumlah usia angkatan kerja yang mencapai 30 ribu jiwa
namun tidak mampu terserap oleh lapangan kerja Meskipun tidak terdapat penjelasan
secara langsung atas dampak belanja pemerintah namun demikian dapat disimpulkan
bahwa perlambatan government spending turut mempengaruhi berbagai indikator
ekonomi regional
Korelasi Antara Belanja Pemerintah Terhadap Beberapa
Indikator Ekonomi Regional
Sumber GFS BPS Sulut diolah
26
Deflasi yang terjadi di Sulawesi Utara sebenarnya lebih dikarenakan sisi demand
masyarakat yang menahan diri untuk tidak belanja dengan adanya pandemi Covid-19
sehingga supply barang cukup melimpah Yang patut diwaspadai adalah pada saat
pembatasan sosial sudah dilonggarkan sehingga masyarakat dapat beraktivitas
kembali secara normal namun persediaan barang kurang tersedia di pasar maka akan
berdampak pada peningkatan potensi inflasi Hal yang harus dilakukan pemerintah
daerah adalah memanfaatkan dana yang ada untuk memastikan ketersediaan supply
barang dan jasa tetap terjamin Selain itu proyek pemerintah perlu dialihkan ke jenis
kontrak padat karya agar mampu menarik lebih banyak pekerja sekaligus menekan
angka pengangguran di tengah banyaknya kasus PHK akibat Covid-19
D Analisis Kontribusi Pemerintah Dalam Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Berdasarkan data BPS
perekonomian Sulawesi Utara pada
Q2 mengalami penurunan
pertumbuhan y-o-y sebesar minus
389 persen lebih tinggi
dibandingkan dengan pertumbuhan
ekonomi nasional sebesar minus
532 persen Ditinjau dari sisi
pengeluaran pemerintah (G) pada
komponen PDRB terjadi peningkatan kontribusi dari tahun ke tahun Kontribusi
Pengeluaran Pemerintah (APBN amp APBD) terhadap PDRB untuk Triwulan II 2020
sebesar 1759 persen turun sebesar 07 persen dibanding periode yang sama tahun
sebelumnya
Data korelasi pertumbuhan realisasi belanja pemerintah per triwulan II 2020 (y-o-y)
dengan laju pertumbuhan berbagai sektor lapangan usaha di Sulut menunjukkan bahwa
realisasi belanja pemerintah yang minus berkorelasi positif terhadap pertumbuhan di
hampir semua sektor lapangan usaha yang juga menunjukkan penurunan Hal tersebut
mengindikasikan keterkaitan dan peran belanja pemerintah terhadap pertumbuhan
berbagai sektor pada PDRB Belanja pemerintah kurang mampu memberikan
dukungan terhadap berbagai sektor lapangan usaha sekaligus meredam pelemahan
perekonomian global akibat pandemi Covid-19
4743 4749 48 46
1706 1768 186 179
3434 3474 34 33
116 009 00 03
2017 2018 2019 2020
Distribusi G pada PDRB Triwulan II
C G I X-M
27
Dua sektor lapangan usaha yang
dipastikan terdampak dan
teridentifikasi di awal pandemi adalah
sektor Akomodasi Makanan dan
Minuman dan Transportasi yang
merupakan imbas melemahnya sektor
pariwisata dengan ditutupnya
penerbangan internasional Bandara
Sam Ratulangi Seharusnya inilah
yang menjadi perhatian khusus
pemerintah bagaimana mengalihkan
sementara perekonomian sektor
tersebut ke sektor lain melalui
penyediaan lapangan usaha alternatif
untuk pengusaha dan tenaga kerja
yang terdampak
Tumbuhnya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan dan sector
Industri Pengolahan terkait dengan
komoditas utama Sulawesi Utara yakni Kopra Pertanian Kelapa dan Pengolahan Kopra
juga menjadi modal utama konsistensi ekspor Sulawesi Utara Kedua sektor tersebut
juga mampu menjaring tenaga kerja informal yang cukup besar Dari ketiga fakta
tersebut dapat dijadikan langkah strategis selanjutnya bagi pemerintah daerah di
Sulawesi Utara untuk memberikan dukungan pada kedua sektor tersebut baik dari sisi
kebijakan maupun permodalan agar mampu bertahan dan bahkan tumbuh Dengan
demikian kedua sektor tersebut mampu menjadi penahan resesi sekaligus dapat
membuka lapangan kerja alternatif di tengah penuruan kinerja sektor lainnya
Korelasi antara Belanja Pemerintah terhadap Pertumbuhan Sektor Lapangan
Usaha
SektorVariabel Growth
Belanja Pemerintah -721 Pertanian Kehutanan dan Perikanan 147 Pertambangan dan Penggalian -347 Industri Pengolahan 524 Pengadaan Listrik dan Gas 560 Pengadaan Air Pengelolaan Sampah Limbah dan Daur Ulang 376 Konstruksi -804 Perdagangan Besar dan Eceran Reparasi Mobil dan Sepeda Motor -090
Transportasi dan Pergudangan -3149 Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum -5028
Informasi dan Komunikasi 1577 Jasa Keuangan dan Asuransi 1250 Real Estate -128
Jasa Perusahaan -974 Adm Pemerintahan Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib -502 Jasa Pendidikan -069 Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 349 Jasa lainnya -1311
Sumber GFS Sulut BPS Sulut diolah
28
BAB V
ISU REGIONAL DAMPAK KORONA TERHADAP
PEREKONOMIAN SULAWESI UTARA
Dampak Covid-19 selama hampir 5 (lima) bulan terakhir di Indonesia
memerlukan penanganan yang komprehensif dan extraordinary oleh pemerintah
melalui berbagai strategi dan kebijakan yang terukur dan bersinergi baik
pemerintah pusat maupun pemerintah daerah Dari sisi ekonomi pandemi Covid-
19 berdampak pada dua sisi baik konsumsi maupun produksi Pembatasan sosial
berujung pada berhentinya aktivitas dan turunnya kinerja perekonomian
Perkembangan kasus pandemi COVID-19 di Sulawesi Utara
Berdasarkan data per tanggal
30 Juni 2020 tercatat sebanyak
1109 kasus positif di Sulawesi
Utara yang sebagian besar
terdapat di Kota Manado
Dengan dibukanya sejumlah
laboratorium pengujian sampel
Covid-19 yakni di Balai Teknik
Kesehatan Lingkungan dan
Pencegahan Penyakit
(BTKLPP) di Mapanget Kota
Manado dan RSUP Prof
Kandou Manado jumlah pasien
yang terkonfirmasi positif
mengalami peningkatan yang
cukup signifikan Selain itu dengan dilonggarkannya pembatasan dan dibukanya
beberapa pusat perbelanjaan (the new normal) menjadi salah satu faktor
meningkatnya jumlah masyarakat yang terkonfirmasi positif Covid-19
Pemerintah Daerah telah melakukan berbagai upaya pencegahan penyebaran virus
COVID-19 di Sulawesi Utara melalui berbagai kebijakan dan aturan diantaranya
dengan meniadakan kegiatan belajar mengajar di sekolah (Study from Home)
mengurangi kegiatan perkantoran (Work From Home) menutup tempat hiburan
29
yang dapat mengundang
kerumumunan orang hingga
penghentian sementara berbagai
kegiatan keagamaan di Rumah
Ibadah
Dampak COVID-19 terhadap
perekonomian Sulawesi Utara
Gambaran perekonomian Sulawesi
Utara selama enam bulan terakhir
tercermin dalam Indeks Harga
Konsumen (IHK) yang dirilis oleh BPS Sulut Dari tabel tersebut terlihat bagaimana
perekonomian Sulawesi Utara menurun drastis mulai bulan Maret 2020 sejak
ditetapkannya wabah Covid-19 di Indonesia serta ditutupnya penerbangan
internasional di Bandara Sam Ratulangi Manado Untuk pertama kalinya Sulawesi
Utara mengalami deflasi tahun kalender selama enam bulan berturut-turut akibat
adanya social distancing dalam rangka pencegahan Covid-19
Dari sisi tenaga kerja berdasarkan data Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi
Provinsi Sulawesi Utara hingga 26 Mei 2020 tercata ada 681 perusahaan yang
terdampak dengan jumlah total pekerja sebanyak 8416 orang dan dari angka
tersebut 6952 pekerja yang dirumahkan Selain itu tercatat pula sebanyak 72
perusahan yang melakukan Pemutusan Hubungan Kerja dengan jumlah tenaga
kerja sebanyak1424 orang
Dari sektor lapangan usaha terbesar sumber pembentuk PDRB Sulut semua
menunjukkan penurunan
dan hanya Industri
Pengolahan yang
menunjukkan kenaikan
Gambaran atas dampak
Covid-19 adalah
penurunan sektor
akomodasi makanan dan
minuman serta transportasi yang sangat drastis sebagai imbas ditutupnya bandara
Sam Ratulangi sehingga sektor pariwisata mengalami penurunan
Indeks Harga Konsumen Sulawesi Utara 2020
30
Peran Fiskal dalam penanganan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara
Sejak diumumkannya pandemi Covid-19 di Indonesia pemerintah melakukan gerak
cepat dengan menerbitkan berbagai aturan dan pedoman di semua bidang baik
pemerintahan kesehatan pendidikan sosial dan tak terkecuali sektor keuangan
Peraturan Pengganti Undang-Undang dikeluarkan untuk memberikan kelonggaran
defisit APBN yang
sebelumnya hanya
maksimal 3 dari
PDB guna
menahan dampak
Covid-19 terhadap
ancaman resesi
melalui program
Pemulihan Ekonomi Nasional Dari sisi demand pemerintah berusaha menjaga
konsumsi melalui sokongan atas daya beli masyarakat khususnya melalui bantuan
sosial Konsumsi rumah tangga merupakan penopang terbesar pertumbuhan di
Indonesia tak terkecuali Sulawesi Utara
Sedangkan dari sisi produksi pemerintah telah mengalokasikan insentif pajak
(Rp123 triliun) subsidi bunga kredit (Rp34 triliun) hingga program Penempatan
Dana Pemerintah (Rp876 triliun) pada perbankan agar dapat dikucurkan pada
sektor bisnis dengan bunga rendah
Selanjutnya postur APBN telah dilakukan perubahan setidaknya sudah dua kali di
tahun 2020 melalui Perpres No 542020 dan terakhir Perpres No 722020 untuk
menjaga kualitas dan kesinambungan APBN Tahun Anggaran 2020 dalam rangka
pemenuhan kebutuhan penanganan pandemi Covid-19 dan atau menghadapi
ancaman yang membahayakan perekonomian nasional dan atau stabilitas sistem
keuangan Konsekuensi atas terbitnya Perpres tersebut adalah Pemerintah Daerah
diharuskan untuk turut melakukan refocusing dan realokasi APBD untuk penangan
Covid-19 di daerah masing-masing Seluruh Pemda di Sulawesi Utara telah
melakukan realokasi anggaran sebagai langkah awal penanggulangan Covid-19 di
daerah masing-masing
31
Sehubungan dengan hal-hal tersebut di atas untuk mengantisipasi dampak
perekonomian kesehatan sosial dan keuangan serta menahan timbulnya resesi
maka diperlukan
peningkatan kuantitas
dan kualitas belanja
pemerintah (government
spending) Menurunnya
pertumbuhan ekonomi di
Sulawesi Utara sampai
dengan Q2 2020
sebesar minus 389
persen diperlukan
adanya intervensi
pemerintah pusat dan
daerah untuk mengelola kebijakan fiskal yang tepat jumlah dan tepat sasaran
sebagai solusi menjaga pertumbuhan ekonomi di Sulawesi Utara Sebagai contoh
telah dilakukan kebijakan penempatan uang negara pada Bank Umum (termasuk
BPD SulutGo) untuk mendorong tingkat konsumsi dan produksi dalam
perekonomian Sulawesi Utara Disamping itu hal yang lebih penting adalah
menjaga alokasi fiskal agar ditujukan untuk menjamin kesinambungan
(sustainability) pembangunan sehingga kebijakan fiskal ditujukan tidak hanya untuk
kepentingan jangka pendek tetapi kepentingan pembangunan yang
berkesinambungan
Alokasi Belanja Daerah Untuk Penanganan COVID-19 (miliar rupiah)
Sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
No Pemda
Bidang kesehatan dan
hal-hal lain terkait
kesehatan dalam rangka
pencegahan danatau
penanganan COVID-19
Penyediaan
jaring
pengaman
sosial
Penanganan
dampak
ekonomi
Total
1 Pemprov Sulut 73128 9022 1500 83651
2 Kab Bolsel 5286 1000 209 6495
3 Kab Kep Sitaro 1697 997 2767 5461
4 KabMinahasa 7922 2854 939 11714
5 Kota Tomohon 1902 1114 1812 4827
6 Kota Manado 5174 6201 720 12095
7 Kab Mitra 2850 985 1206 5040
8 Kab Minsel 2289 547 050 2886
9 Kab Boltim 1693 3842 540 6074
10 Kab Kep Talaud 2391 835 510 3736
11 Kab Kep Sangihe 5478 998 158 6634
12 Kab Bolmut 8859 1212 249 10320
13 Kota Kotamobagu 7084 927 272 8283
14 Kab Bolmong 1058 4104 2971 8133
15 Kab Minut 5307 - 680 5987
16 Kota Bitung 2500 1563 4109 8171
TOTAL 134618 36200 18691 189509
(sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
Alokasi Belanja Daerah untuk penanganan Covid (dalam miliar Rupiah)
Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik Provinsi Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Prov Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Manado
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Tomohon
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Bitung
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Kotamobagu
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Tenggara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Timur
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Talaud
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Sangihe
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab KepSiau Tagulandanga Biaro
Kanwil DJPb Prov Sulut (2020) Government Financial Statistic Sem I Prov Sulawesi Utara TA 2020
Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Sulawesi Utara
Dit Pelaksanaan Anggaran Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi MEBE
Dit Sistem Manajemen Investasi Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi SIKP
Dit Akuntansi dan Pelaporan Keuangan Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi E-Rekon
Ditjen Perimbangan Keuangan Daerah Kemenkeu Aplikasi SIMTRADA Aplikasi SIKD
Dit Sistem Informasi dan Teknologi Perbendaharaan Aplikasi OMSPAN Dashboard MPN
Kanwil Ditjen Pajak Suluttenggomalut
Kanwil Ditjen Bea dan Cukai Sulawesi Bagian Utara
1
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBN
A Prognosis APBN-Pendapatan
Proyeksi Pendapatan dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data realisasi
Pendapatan (4xxxxx) bulanan periode 2013-2019
Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84 bulan
(n=84) untuk memprediksi penerimaan perpajakan 12
bulan ke depan (Jan-Desember) yang bersumber dari
monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata
2
Dari hasil pengujian terdapat lag pertama yang keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 tidak stasioner terhadap rata-rata sehingga perlu dilakukan differencing (d=1) Dari hasil
differencing dihasilkan jumlah lag pada ACF sebanyak tiga (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak empat (q = 5)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 1 dan q 5 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (215) ARIMA (214) ARIMA (213) ARIMA (212) ARIMA (211) ARIMA
(210) ARIMA (115) ARIMA (114) ARIMA (113) ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110)
ARIMA (015) ARIMA (014) ARIMA (013) ARIMA (012) ARIMA (011)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (215) AR 1 0927 tidak ARIMA (211) AR 1 0000 ya
AR 2 0995 tidak AR 2 0012 tidak
MA 1 0979 tidak MA 1 0000 ya
MA 2 0258 tidak Constant 0571 tidak
MA 3 0942 tidak ARIMA (210) AR 1 0000 ya
MA 4 0972 tidak AR 2 0000 ya
MA 5 0980 tidak Constant 0412 tidak
Constant 0000 ya ARIMA (115) AR 1 0880 tidak
ARIMA (214) AR 1 0056 tidak MA 1 0816 tidak
AR 2 0000 ya MA 2 0722 tidak
MA 1 0184 tidak MA 3 0847 tidak
MA 2 0040 ya MA 4 0971 tidak
MA 3 0000 ya MA 5 0707 tidak
MA 4 0068 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (114) AR 1 0913 tidak
ARIMA (213) AR 1 0615 tidak MA 1 0723 tidak
AR 2 0503 tidak MA 2 0709 tidak
MA 1 0738 tidak MA 3 0887 tidak
MA 2 0363 tidak MA 4 0934 tidak
MA 3 0729 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (113) AR 1 0748 tidak
ARIMA (212) AR 1 0521 tidak MA 1 0361 tidak
AR 2 0675 tidak MA 2 0294 tidak
MA 1 0314 tidak MA 3 0638 tidak
MA 2 0276 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
3
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (012) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (012)
7 Hasil forecasting Perpajakan 12 bulan ke depannya adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (012) dihasilkan proyeksi Pendapatan periode Jan ndash
Desember sebesar Rp542462 miliar Namun proyeksi tersebut menggunakan dasar realisasi
pendapatan dengan kondisi normal sedangkan Kmeneterian Keuangan memprediksi penerimaan
akan turun sebesar 10 Dengan demikian proyeksi pendapatan dengan ditambah asumsi Kemenkeu
menjadi Rp488216 miliar
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (112) AR 1 0440 tidak ARIMA (014) MA 1 0000 ya
MA 1 0057 tidak MA 2 0003 ya
MA 2 0071 tidak MA 3 0379 tidak
Constant 0001 ya MA 4 0838 tidak
ARIMA (111) AR 1 0115 tidak Constant 0002 ya
MA 1 0000 ya ARIMA (013) MA 1 0000 ya
Constant 0000 ya MA 2 0002 ya
ARIMA (110) AR 1 0004 ya MA 3 0247 tidak
Constant 0565 tidak Constant 0000 ya
ARIMA (015) MA 1 0000 ya ARIMA (012) MA 1 0000 ya
MA 2 0008 ya MS 10687 MA 2 0000 ya
MA 3 0197 tidak Constant 0000 ya
MA 4 0970 tidak ARIMA (011) MA 1 0000 ya
MA 5 0700 tidak MS 11287 Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
4
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai
Proyeksi Belanja Pegawai dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal (51xxxx) bulanan periode 2013-
2019 Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84
bulan (n=84) untuk memprediksi belanja 12 bulan ke
depan (2020) yang bersumber dari monevPA Software
pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -2 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
5
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Pegawai 12 bulan ke depannya
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Pegawai periode Januari ndashDesember
sebesar 9329 dari pagu
6
C Prognosis APBN-Belanja Barang
Proyeksi Belanja Barang dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka
pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Barang (52xxxx) bulanan periode
2013-2019 (n=84 bulan) untuk memprediksi
belanja Barang 12 bulan ke depan (2020)
bersumber dari monevPA Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = -2 sehingga
perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=1)
7
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 1)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Barang 12 bulan ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi
Belanja Barang 2020 sebesar 812 dari pagu
8
D Prognosis APBN-Belanja Modal
Proyeksi Belanja Modal dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data persentase realisasi
Belanja Modal (53xxxx) bulanan periode 2013-2019
mulai bulan april karena periode triwulan pertama
realisasi belanja modal relatif kecil Sehingga periode
(n) yand dipakai berjumlah 63 bulan (n=63) untuk
memprediksi belanja Modal 9 bulan ke depan (April-
Desember) yang bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans-Modal
telah stasioner terhadap rata-rata digunakan
menu Autocorrelation (ACF) Jika tidak
terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama
yang keluar dari confident interval lebih dari
tiga Artinya data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada
ACF sebanyak dua (p=2)
9
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
10
7 Hasil forecasting Belanja Modal 9 bulan ke depannya (periode
April-Desember) adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Modal enam bulan ke depan (64-72) sebesar
8419 dari pagu
E Prognosis APBN-Transfer Ke Daerah dan Dana Desa
Proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana Desa dilakukan
dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang
dipakai adalah data persentase realisasi Transfer Ke
Daerah dan Dana Desa (6xxxxx) bulanan periode 2015-
2019 (60 bulan) untuk memprediksi Transfer Ke Daerah
dan Dana Desa 12 bulan ke depan dan untuk selanjutnya
diambil total realisasi 9 periode akhir yang
mencerminkan periode April-Desember yang
bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data telah menunjukkan
stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = 1 sehingga
tidak perlu dilakukan transformasi
2 Untuk memastikan bahwa data telah stasioner terhadap
rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF) Jika
tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
TKDD telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data TKDD telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=3)
11
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 4)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 3 d 0 dan q 4 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (304) ARIMA (303) ARIMA (302) ARIMA (301) ARIMA (300) ARIMA
(204) ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (104) ARIMA (103)
ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (004) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA
(001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (304) ndash Tidak Sig
ARIMA (303) ndashTidak Sig
ARIMA (302) ndashSig
ARIMA (301) ndashTidak Sig
ARIMA (300) ndashTidak Sig
ARIMA (204) ndashSig
12
ARIMA (203) ndashTidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashSig
ARIMA (200) ndash Tidak Sig
ARIMA (104) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashSig
ARIMA (101) ndashTidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (004) ndashTidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
13
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (302) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (302)
7 Hasil forecasting Transfer Ke Daerah dan Dana Desa 12 bulan ke depan adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana
Desa 2020 sebesar 9668 dari pagu
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBD
A Prognosis APBN-Pendapatan APBD
Proyeksi Pendapatan APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data realisasi Pendapatan
Daerah Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan (2020)
Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (05) sehingga perlu dilakukan transformasi data hingga 3 kali sampai menunjukkan λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans3 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak
0 (p=0)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 0 (q = 0) Karena p=0 d = 0
dan q=0 maka model yang dihasilkan adalah ARIMA
(000) Namun model tersebut tidak dapat dilakukan
pengujian sehingga perlu dilakukan differencing
4 Untuk memastikan bahwa data Diff1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Diff1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing lagi (d=1) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu
(p=1)
5 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
terdapat lag sebanyak dua (q=2)
6 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 1 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110) ARIMA (012) dan ARIMA (011)
7 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (112) ndash Tidak Sig
ARIMA (111) ndash Tidak Sig
ARIMA (110) ndashTidak Sig
ARIMA (012) ndashTidak Sig
ARIMA (011) ndashSig
8 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (011) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (011)
9 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Pendapatan APBD TA 2020 sebesar
Rp1832209 miliar Namun dengan adanya pandemi corona
yang akan mempengaruhi PAD serta penyesuaian TKDD 2020 yang menyebabkan penurunan pagu
hingga Rp2 triliun dibanding 2019 maka proyeksi pendapatan APBD 2020 akan berkurang 20 dari
forecast ARIMA menjadi Rp1465767 miliar
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai APBD
Proyeksi Belanja Pegawai APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Pegawai Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk memprediksi
PAD 4 periode ke depan (2020) Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan
λ gt 1 (20) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih dari tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
sehingga tidak perlu dilakukan differencing (d=0)
Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 2 (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (102) ndash Tidak Sig
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (011) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan MS terkecil adalah Model ARIMA (002) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan
adalah dengan menggunakan Model ARIMA (002)
7 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Realisasi Belanja Pegawai APBD TA 2020 sebesar 9365
C Prognosis APBN-Belanja Barang APBD
Proyeksi Belanja Barang APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis
runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Barang Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan Software pengolah
data yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak
perlu dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak tiga (q = 3)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 3 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (103) ARIMA
(102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (203) ndash Tidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashtidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashtidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Barang APBD 4 periode ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Barang APBD sebesar
7523
D Prognosis APBN-Belanja Modal APBD
Proyeksi Belanja Modal APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal Daerah Triwulan II-IV periode 2013-
2019 (n=21) untuk memprediksi Belanja Modal 3 periode ke
depan Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai MS terkecil adalah Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan
dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Modal APBD 3 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Modal APBD sebesar
7903
WPEMERINTAH KABUPATEN MINAHASA
SEKRETARIAT DAERAH
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN 2O2O
KABUPATEN MINAHASA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti bukti realokasi yang
tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasidan keperluanpemeriksaan apabila pengawas fungsional
un uaian APBD dilakukan iberikut
No UraianAnggaran sebelum
DenvesuaianAnggaran setelah
penyesuaianvo
Penvesuaian(a) (b) (c) (d) (e)
Tahap I Penyesuaian Pendapatan Daerah
1
2
3
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Total Pendapatan Daerah
1 16801375000
136837743000
91436654206
98691022500
1008131756998
69703097945
(16)
(1 1)
(24
1U5O75772206 1 17 6525877 443 (13)
Tahap ll Penyesuaian Belania Daerah
1
2
J
4
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Eantuan Sosial
Belanja lainnya
Total Belania Daerah
553153915596
376690476314
194014758013
12200000000
290576963500
518620216746
287126O94825
130797822239
11200000000
323130122850
(6)
(24)
(33)
(8)
11
1426636113423 1270874256660 (11)
Tahap lll Perhitungan Selisih lebih Kurang
(8156034r217) (943483792171 16Selisih LebihKurangPenyesuaian Pendapatan Daerah
No Uraian Belanja PegawaiBelania Barang dan
JasaBelania modal
Belanra BantuanSosial
Belania Lainnya Total
Belanja Bidang Kesehatandan Hal hal lainterkaitkesehatan dalamrangka pencegahandonatau PenangananCovid 19
40105 621 486 2 180 557000 36 931 098000 79217 276486
Penyediaan iaringPengaman Sosial
4718907 200 10200000000 13 619 797 200 28 538 704 400
Penanganan DampakEkonomi
I280591500 108000000 9 388 5S1 500
Total 54105 120 186 2288 557000 10200000000 50 550 895200 117 144 572 386
Tahap lV Relokasi selisih lebih
Tahap V Postur Belanja APBD setelah Relokasi
No uraianAnggaran setelah Realokasi
1 Pendapatan Asli Daerah 98691 022500
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 1008131 756998
3 Lainnya 69 703 097 945
1 Belanja Pegawai 518620216746
2 Belanja Barang dan Jasa 287 126094825
3 BelanJa [Iodal 130797822239
4 Belanja Bantuan Sosial 11 200000000
5 Belanja lainnya 323130122850
Surplus Oevisit 9434837I217
Pembiayaan 9434837 9 217
Tondano 27 Mei 2020AN BUPATI M AHASASEKR RAH
FRITS R MUNTU SSosPEMBINA UTAMA MUDA
NtP 19530220 198601 I 003
BUPATI MINAHASA TENGGARA
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN MINAHASA TENGGARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggungjawab penuh atas kebenaran laporan
ini dan bukti-bukti Realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan
ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan Aparat
Pengawas Fungsional
No Uraian Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2) Anggaran Setelah
Penyesuaian (3) Penyesuaian
(4)
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-
((d)(c)))
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 1819189201100 1438584429100 2092
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
56814701700000 50078936200000 1186
3 Lainnya 23119463568002 22716134568002 174
Total Pendapatan Daerah 81753354469102 74233655197102 920
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
1 Belanja Pegawai 26732727677170 26472729296657 097
2 Belanja Barang dan Jasa 15671452469200 6995649446509 5536
3 Belanja Modal 19904298947532 15229943944332 2348
4 Belanja Bantuan Sosial 665000000000 843144700000 -2679
5 Belanja Lainnya 18779875375200 19651755575200 -464
Total Belanja Daerah 81753354469102 69193222962698 1536
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian 5040432234404
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
Uraian Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)
+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-hal lain terkait kesehatan dalam rangka pencegahan danatau penanganan
1734300000 11752875844 9861047
000 0
5150000000
28498222844
COVID-19
Penyediaan jaring pengaman sosial
0 0 0 23500000
00 750000000
0 9850000000
Penanganan dampak ekonomi
0 7056099500 0 0 500000000
0 12056099500
Total 1734300000 18808975344 9861047
000 23500000
00 176500000
00 50404322344
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
Pendapatan Daerah 66995615445400
Pendapatan Asli Daerah 1438584429100
Transfer ke Daerah dan Dana Desa 50078936200000
Lainnya 15478094816300
Belanja Daerah 74033655197102
Belanja Pegawai 26646159296657
Belanja Barang dan Jasa 8876546980913
Belanja Modal 16216048644332
Belanja Bantuan Sosial 1078144700000
Belanja Lainnya 21216755575200
SurplusDefisit (7038039751702)
Pembiayaan 7038039751702
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Ratahan 6 Mei 2020 BUPATI MINAHASA TENGGARA
JAMES SUMENDAP SH
HfH3fQ l flHV 13H)t3S lOWIJ MOON0$NOW $N11V108 N3Lfdn81gt1 HflNUl31ri13d
lJOWll MOON09NOW 9Nlfo10B N3JJfdOBIOI
OZ-OZ N~EgtEgtNV NOHVJ
OSdV NlmfOS3AN3d NcnOdV1
1n)microaq 1e6eqas u~n~e11P 08dV Uellnsa~uad undepv
middot1euos6un1se-1e6ued1ated0 uea~microawad uen1Jadalj uep 1sellSIUJlllpe uede)f6ua1a)f JfOJUO rllfllJlampq llue~ uen1ua1a~ ue6uap llnsas IIelfedwesP IUI uruode1 UJe1ep wn1u=a1 Buebull
1se~OjlaJ llthQ1llnq uep UI u1Jode1 uaievaqalj seie qnusd qeMef 6unfi6uemicroaq eites eMJJeq ua)e1eWaw 1u1 ue6uaa
ltooswmmiddot L9t9Zl USGnsallSOd ~lbullloS illtJ1)1141~1 4SfgtS
lllj8J11)1llqltj1AbullS ueamplfllQfiid -111 d011f
(comiddotszgt 09tte-tt61CZI L9 DlL9ampZS9lLI pound99 qruaea bullfbullbullIOll lIOJ
11t 9Ltl560S-9pound1gtZW oomiddots99middots99middotezsmiddot6c 1 oAw1bull1 bullfulgt(bulla s
000 00000middot004roormiddots oomiddotooomiddotooomiddotaasmiddots 1bull1sos UlJ11ull 2Ju111oa t
(091t) OOSOlSiS1t$LU 001gt1L9L1gtSZI si lepovi ~iubullIOa c
(tsmiddotacgt oosnmiddotsW960L6 009t699669J891 eat uep ampaiea eJue~g z (OSO) 1gtQ06tSLttZCtQI OlZt091gtHSZSQI 1ewietlbulld s1le1aa I
r 4BJaea Bubullioe ueiens~bulld - 11 aNi L
(il6) 096ll9lS~tllS OlLS8tCrirtLlt9 qeRltJ led middot-d J
lt1ozJ OOLSSZltOlsmiddotss OOlSS9Q6910ZO L e(uu1e1 e
ltzn1gt oomiddotooamiddotszswgmiddot pound9 oososmiddotczcmiddotoozmiddotszs 0$0(] auoa uop 4bullbullbullbullP middot~ ll z
ttsH) oszzzmiddotspoundtpound61H OlS6pound~6middotsz9middote1 lfUa~O ILJlqtJtqedepUad I
q~a uoiedepuod ue1bullQSQllbulld- L d04bull1
((o)J(p)J-00 L)s (o) (p) (o) (q) ltbull)
1Jll9~d Ultlnsaltuad ~bulllosalubulld UCeJn ON 4810loS UOJrd6Uf wn1aqas UGJe6ampiv
lfl1 4i I s ~at Cl Ill lL
oos11Smiddot9timiddot~4middotbs SSS9tLtlmiddotL09 JmJ
00699 L9596pound5 UJOUO)t~
6jlLS596t5 ~wlWf UttJ2litnuOd
0091Z6W5W9t 91lBWSl-Spound IQSOS
uewo6ltJad 6umicroef ueljpelllbulld
6~ middotQl100 UOl(06UOIOd ne~eJE~P ue4e611iued
oomiddotooomiddotosntemiddots 1 ooomiddotosnpound6middotst e~6oOJ we1ep lIBlB~~
1111 u1bull11bull1ft14 ubullp llllbullsa~ Buelq efbullBJbulla
M+(D)lt(4)+(6)bull(1) (~) m (l M (Bl (1)
1e1sos 1bullPbullri f ltP6~d lllOJ eAUlJl lt[lllliog lllllllUOS bullfuOJbullS uep GUltu~ 1[UlllS bullueibulla UaJeJn
ouopg
1$1~ ee bullbull - d
0090111tt Lllt~ - 118(lqltI
(Ms01119CLlltdeg9ZI
1111180Sntdlns
~l ti96()S9LHOZ 9(uu~ai e~Ull98 eoeooeeooos-s rctsos uerquee erueiae oomiddotsoimiddotesnpoundsmiddot tt~ 1bullpor1 bull1bullbull18 00911 Wt-960 ze eser usp 6urues efveias tlf06tSlttipound11 I eMe8ad efue1~a ~t8tZt611~~9
ijltloaabull~ bull
00 LS5Upound0L666 ~ 000006ZS969L9Y n~ eueo uep ~eu_ep eI JampisiVJl 09ZZZ-5LpoundLSlH 41lbullbullao ~ Illdeg 096HWt98t1lt ~-ouciffbull-d
tSugt101ea~ 4lfa~s urue66uv u~eJ(l
-e~weuaqes uefluap 1enq1p 1u1 uwod91 Ull~Waa
-s~~~
1 Hlnf3IO ~v~~~~
~nWllMOONOElNOW E)1Nil~~~~
ozoz 13W ~I U8Aflll1 l
PEMERINTAH DAERAH KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
SEI(RETARIAT DAERAH
Jalan Bui Batu Kompleks Perkantoran Pemda
TAPORAN PENYESUAIA]II APBD
TAHUN ANGGARAN 2O2O
KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini
dan buki-bukti realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang
berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan apparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UraianAnggaran Setelah
Penyesuaian Penyesuaian
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 297348989200 2676L409O24O 1000
L26a2Transfer ke Daerah dan DanaDesa
7265981700000
3 Lainnya 2A327a3a962O 265m1550670 645
Total Peurondapatan Daerah 8902019808820 7798597340950 LZN
Tahap ll - Penyesuaian Beurolania Daerah
Belanja Pegawai 3376514741950 3340363661950 t07
2 Belanja Barang dan Jasa 246L95524732O 182495402427O 25A7
3 Belanja Modal 7453474604t2O 75562748706O 48O7
4 10000Belanja Bantuan Sosial 5000000000
Belanja Lainnya t745075775430 164404946204O 579
Total Beurolanla Daerah 9042019808820 7564998639320 t6t4
Tahap lll - Pen8hitungan Selislh Lebih(urang
SurplusDefisit - 140000000000 233598701630
Selisih Lebihl(urang Setelah Penyesuaian 373598701630
euro
Anggaran SebelumPenyesuaian
(a) (b) ( c ) (d)( e)=( 10u64(
)
8321392430m0
t
Tahap lV - Realokasl SeurollCh teblh
UralanBelanJa
Pegawal
BelanJa
Barang danJasa
gelania
Modal
BelaniaBantuan
Soslal
BelanJa
LalnnyaTotal
(J) ls) (h) (i) a) (k) tt)4 4h)4t)4)4kt
Belanja bidangkesehatan danhal-hal lain terkaitkesehatan dalamrangkapencegahan
danataupenanSanan
covtD-19
87140321634195838000 11000000000 23909870163
Penyediaan jaringpengaman soslal 350000000 2000000000
6000000000
Penanganan
Dampak Ekonomi 100000000 10000000004000000000
5100000000
Total 91540321634195838000 3000000000 21000000000 37359870163
Tahap V - Postur Belanja APBD Setelah Realokasl
Uralan Anggaran Setelah Realokasl
Pendapatan Daerah 779859734O95
Pendapatan Asli Daerah 267 6t409028Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya 26500155067
Belanja Daerah 793859734095Eelanja PeSawai 334036356195Belania Barang dan Jasa 191559834990
Belanja Modal 79758585706
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya 185404945204SurplusDefisit -14000000000
Pembiayaan Netto 14000000000
Melonguane2) April 2020
PUTAUAN TALAUD
SE IS DAERAH
lr ADOtf S BlNll-ANG MENrP 19601027 198903 1 005
8350000000
726598170000
3000000000
An
RASIO ALOKAS ANGGARAN PENANGANAN COVID19KABUPATEN KEPUTAUAN TALAUD
DATA SESUAI REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVIDlg DI KAB KEPITAIAUD
E Alokasi Anggaran Penanganan COVID-19sebesar Rp 37359870163 (3735 M)
E Alokasitersebut terdiri dari 3 Pos Alokasisebagai berikut
1 Penanganan Kesehatan berjumlahRp23909870163 (2390 M) atau64Yo dari total alokasi anggaranpenanganan COVID-19
2 Penanganan Dampak EkonomiBerjumlah Rp 5100000000(510 M) atau 14 Yo dari total alokasipenanganan COVID-19
3 Penanganan Jaring Pengaman Sosialberjumlah Rp 8350000000 (83SM) atau 22dari total alokasianggara n penanganan COVI D-19
PAK EKON
t4
PENANGANANKESEHATAN
64
I
ENAN
JPS
22
RASIO ATOKASIANGGARANPENANGANAN BIDANG KESEHATAN
DATA SESUAI REALOKASI DAN REFOCUSING APBDUNTUK PENANGANAN COVIDl9 DI KAB KEPL TALAUDBIDANG KESEHATAN DAN HAt-HAt IAIN TERKAITKESEHATAN DLM RANGKA PENCEGAHAN DAN ATAUPENANGANAN COVDl9
E Alokasi Anggaran Penanganan Bidang Kesehatansebesar Rp 239098701G3 (239 M)
fl Alokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp 11000OOOOOO (11Matau 46Yo dari total anggaran penangananBidang Kesehatan
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 0 (O M) atau O daritotal anggaran penanganan Bidang Kesehatan
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp 129098701G3 (129 M) atau54 dari total alokasi anggaran penangananBidang Kesehatan
6
KTILANJE
TE (I
U
4
l
I
I7L
BELANJA DALAMBENTUK
KEGIATAN
54
BE
BE
RASIO ATOKASANGGARANPENANGANAN DAMPAK EKONOMI DATASESUAI REATOKASI DAN REFOCUSING APBD
UNTUK PEIANGANAN COVID-lg Dt KAB KEPL XATAUDBIDANG PENANGANAN DAMPAK EI(ONOMI
fl llokasiAnggaran Penanganan Dampak Ekonomisebesar Rp5100000000 (51 Ml
fl Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp400O0q)OOo (4 Mlatau 78 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 1000000000 (1Matau 20 96 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi anggaran penangananDampak Ekonomi
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp1000000 (01 M) atau2 dari total alokasi anggaran penangananDampak Ekonomi
BANSOS
20
2
BETANJA TIDAKTERDUGA (BTT)
78
RASIO ALOKASIANGGARANPENANGANAN JARING PENGAMAN SOSIAT
BE
BENT
DATA SESUAT REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVTD-lg DI KAB KEPL TATAUDBIDANG JARING PENGAMAN SOSIAL
fl Alokasi Anggaran Penanganan Jaring pengaman
Sosial sebesar Rp 8350000000 (935 M)E Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Atokasi
sebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp50$000000 (6 M)atau 72Yo dari total anggaran pena ngananJaring Penga man Sosial
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp20fi)000000 (2 Mlatau 24 Yo dari total anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp350000000 (035 M) atau4Yo dari total alokasi anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
LL-
BANSOS
24
II
KEGIATAN KTI
ITERDUGA (BTT
72
r-
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-((d)(c)))
1 Pendapatan Asli Daerah 2179766235200 20100412352 779
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 67815037700000 583182844000 1400
3 Lainnya 4140687060570 47237070606 -1408
Total Pendapatan Daerah 74135490995770 65052032695770 1225
1 Belanja Pegawai 20225216272100 19620370306700 299
2 Belanja Barang dan Jasa 20685621435403 13660841927195 3396
3 Belanja Modal 19152251699667 8231402768900 5702
4 Belanja Bantuan Sosial 68950000000 33950000000 5076
5 Belanja Lainnya 14003451588600 13185777408600 584
Total Belanja Daerah 74135490995770 54732342411395 2617
10319690284375
N
oUraian
Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2)
Anggaran Setelah
Penyesuaian (3)
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian
Penyesuaian (4)
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
LAPORAN PENYESUAIAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti-bukti
realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan
administrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Uraian Belanja Pegawai Belanja Barang dan Jasa Belanja Modal Belanja Bantuan Sosial Belanja Lainnya Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-
hal lain terkait kesehatan dalam
rangka pencegahan danatau
penanganan COVID-19
000 2741492735500 6117425200000 000 000 8858917935500
Penyediaan jaring pengaman sosial 000 000 000 000 1212132348875 1212132348875
Penanganan dampak ekonomi 000 000 000 248640000000 000 248640000000
Total 000 2741492735500 6117425200000 248640000000 1212132348875 10319690284375
Pendapatan Daerah
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Belanja Daerah
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
SurplusDefisit
Pembiayaan
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Boroko 12 Mei 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW UTARA
DEPRI PONTOH
(1670015655270)
3136176357891
14397909757475
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
633820170405
20100412352
583182844000
30536914053
65052032695770
19620370306700
16402334662695
14348827968900
282590000000
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
BUPATI KEPul[AUAN SANCIHELAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABupATHN KHpuLAUAN sANGmn
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh ataskebenaran Iraporan ini dan bukti-bukti realokasi yang tercantum dalam laporanini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapanadministrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UralanAnggaran chggaran Oa
Sebelum SesudahPenyesuaian
Penyesuaian Penyesuainn
(a) (b) (c) (d)(e) = (100-((d))(c))
Tifeaa I - Penyesualan plusmneurondapaan Dacralh +
1 Pendapatan Asli Daerah 6615871963300 5824016087300 1197
2 Transfer ke Daerah danDanDesa 98401656441000 84805897476000 1382
3 Lainnya 4844406397600 4292989314659 1 138
Total Pendapatan 109861934801900 94922902877959 1360
TahaP 11` - Penys5uatan Belanja Daerall1 Belanja Pegawai 46389719208700
42839564329262765
2 Belanja Barang dan Jasa 268735161152 0019483320156200
2750
3 Belanja Modal 168329248368007783837945400
5376
4 Belanja Bantuan Sosial 329250000000329250000000
000
5 Belanja Lainnya 1943652464120017852827591200
815
Total Belanja 10986193480190088288800022062
1964
Selisih Lchih Kurang Setelah Penyesualan66341028 55897
iEeurobull-i
Jcentt`a-00|r)ahCeCreg10hr`+Le
aa
t`a
aa
+a
0cO
+LJ
aLO
-a
|r)cO
+t+00
t+C
V
J=O
C)
apound
+CVcO00
CV00-J
+1-te
Ce
-aa
iiifn_tplusmn
P`aJ0CnOC)tra0aCqaCV8^aaauaCreg1regtrt`Ch
8-aaaaCOD`1regtJa8-ttChCnCreg0P`aaaaC1
E5
II
i3Iag-aJin
I
C)ataaCOaCregCqCOcOC1CVI
ICgtataaCeaCeCu0000Cr)CV
ffibullgeuro-ampJ=
aa0aa1reg00Cr)CeCataaa01reg-00tP`ceCV
aaaaaLeaaP`CeaaaC)a|eI8r`at`Ln
fi
I
a
i3iiiiIbullgE
i5a
Ea
fyenIplusmnED
a5ai
frE
9
8i
C]C0aJ5
poundE-
01
0
aaa
Lampiran I Penjabaran Pergeseran APBD
23 April 2020Tanggal
17 Tahun 2020Nomor
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
PEMERINTAH KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
1 PENDAPATAN 107196464869200 94346162396500 (12850302472700) (1199)
1 1 PENDAPATAN ASLI DAERAH 5630458459700 5212581087000 (417877372700) (742)
1 1 1 3029064464500 Pendapatan Pajak Daerah 2698537091800 (330527372700) (1091)
1 1 2 1154028000000 Hasil Retribusi Daerah 1066678000000 (87350000000) (757)
1 1 3 336499591200 Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan 336499591200 000 000
1 1 4 1110866404000 Lain-lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah 1110866404000 000 000
1 2 DANA PERIMBANGAN 77398633600000 65182348500000 (12216285100000) (1578)
1 2 1 1666530400000 Bagi Hasil PajakBagi Hasil Bukan Pajak 1525028900000 (141501500000) (849)
1 2 2 58436228200000 Dana Alokasi Umum 52086330700000 (6349897500000) (1087)
1 2 3 17295875000000 Dana Alokasi Khusus 11570988900000 (5724886100000) (3310)
1 3 LAIN-LAIN PENDAPATAN DAERAH YANG SAH 24167372809500 23951232809500 (216140000000) (089)
1 3 1 4141276158600 Pendapatan Hibah 4141276158600 000 000
1 3 3 3653707250900 Dana Bagi Hasil Pajak dari Provinsi dan Pemerintah Daerah Lainnya 3653707250900 000 000
1 3 4 16372389400000 Dana Penyesuaian dan Otonomi Khusus 16156249400000 (216140000000) (132)
2 BELANJA 109568697093491 97482338754391 (12086358339100) (1103)
2 1 BELANJA TIDAK LANGSUNG 63581006143175 63392596831572 (188409311603) (030)
2 1 1 39909549810725 Belanja Pegawai 38834946445308 (1074603365417) (269)
2 1 4 738911826000 Belanja Hibah 545380000000 (193531826000) (2619)
2 1 5 31570000000 Belanja Bantuan Sosial 10010000000 (21560000000) (6829)
2 1 6 418309246450 Belanja Bagi Hasil kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintah Desa 376521509200 (41787737250) (999)
2 1 7 22382665260000 Belanja Bantuan Keuangan kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintahan Desa 21527875160000 (854790100000) (382)
2 1 8 100000000000 Belanja Tidak Terduga 2097863717064 1997863717064 199786
2 2 BELANJA LANGSUNG 45987690950316 34089741922819 (11897949027497) (2587)
2 2 1 1896453933200 Belanja Pegawai 1810317933200 (86136000000) (454)
2 2 2 26316296353597 Belanja Barang dan Jasa 23895026121100 (2421270232497) (920)
2 2 3 17774940663519 Belanja Modal 8384397868519 (9390542795000) (5283)
SURPLUS (DEFISIT) (2372232224291) (3136176357891) (763944133600) 3220
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 1
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
3 PEMBIAYAAN DAERAH
3 1 PENERIMAAN PEMBIAYAAN DAERAH 2672232224291 3136176357891 463944133600 1736
3 1 1 2672232224291 Sisa Lebih Perhitungan Anggaran Tahun Anggaran Sebelumnya 3136176357891 463944133600 1736
3 2 PENGELUARAN PEMBIAYAAN DAERAH 300000000000 000 (300000000000) (10000)
3 2 2 300000000000 Penyertaan Modal (Investasi) Pemerintah Daerah 000 (300000000000) (10000)
PEMBIAYAAN NETTO 2372232224291 3136176357891 763944133600 3220
SISA LEBIH PEMBIAYAAN ANGGARAN TAHUN BERKENAAN 000 000 000 000
Lolak 23 April 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW
YASTI SOEPREDJO MOKOAGOW
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 2
No Uraian
AnggaranSetelah
Realohasi
(a) (b) (c)
kendapaitan Daerah 917879535633001 Pendapatan Asli Daerah 5824016087300
2 Transfer ke Daerah dan Dan Desa 84805897476000
3 Lainnya 1158040000000
bull beltLDia Pace gtpoundpound3-ULreg gtU
1 Belanja Pegawai 428395643292622 Belanja Barang dan Jasa 200631133 062 00
3 Belanja Modal 101720682518004 Belanja Bantuan Sosial 3292500000005 Belanja Lainnya 21518906990697
Sftyxpilus Den3it 3134g`493v 146 59
penhfayin _
5
BAB II
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS
PELAKSANAAN APBN
Sampai dengan periode Semester I tahun 2020 anggaran belanja pemerintah pusat
di wilayah Sulawesi Utara mengalami penurunan jika dibandingkan dengan anggaran
belanja pada periode yang sama tahun sebelumnya Secara rinci pelaksanaan APBN di
Sulut adalah sebagai berikut
Tabel 21 Realisasi APBN Semester I 2020 di Sulawesi Utara
Sumber GFS Sulut diolah
Realisasi Pendapatan Negara di Sulawesi Utara mengalami penurunan sebesar 244
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Sedangkan pada realisasi
belanja pegawai dan belanja barang (belanja operasional) mengalami penurunan 5-10
persen dibandingkan periode yang sama tahun sebelumnya Penurunan pagu yang sangat
signifikan terjadi pada belanja modal yaitu mencapai hingga 50 persen dikarenakan
refocusing dan realokasi APBN yang dialihkan ke dalam pos belanja khusus penangan
Covid-19 Namun yang perlu menjadi perhatian adalah faktor kesiapan Pemda terhadap
perbaikan tata kelola Transfer ke Daerah dan Dana Desa (TKDD) yang lebih terencana
pada setiap tahapan Berdasarkan data yang ada realisasi Dana Transfer Daerah
khususnya DAK Fisik belum optimal
6
A Pendapatan Negara
Salah satu fungsi APBN dalam kerangka ekonomi makro adalah sebagai stabilisator
Dari sisi pendapatan pemerintah dapat mempengaruhi perekonomian melalui
perubahan besaran pada penerimaan perpajakan Hal ini dikarenakan penerimaan
perpajakan merupakan variabel yang mempengaruhi secara tidak langsung terhadap
perkembangan variabel pembentuk agregate demand yaitu variabel konsumsi
masyarakat (C) dan investasi (I)
Pada tahun 2020 target penerimaan pajak adalah sebesar Rp45 triliun Target
tersebut mengalam i kenaikan 667 persen dibandingkan dengan target tahun 2019
sebesar Rp42 triliun
1 Penerimaan Perpajakan
Penerimaan perpajakan dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu Pajak Dalam
Negeri dan Pajak Perdagangan
Internasional Pajak Dalam Negeri
terdiri atas lima jenis pajak yaitu Pajak
Penghasilan (PPh) Pajak
Pertambahan Nilai (PPN) Pajak Bumi
dan Bangunan (PBB) Cukai dan Pajak
Lainnya sedangkan Pajak
Perdagangan Internasional terdiri atas
Bea Masuk dan Bea Keluar Sampai
dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan Perpajakan baru
mencapai Rp134638 miliar atau 2937 persen dari target Kota Manado sebagai
kontributor utama menyumbangkan sebesar Rp74578 miliar (554 persen) dari
penerimaan sampai dengan semester I
a) Pajak Penghasilan (PPH)
Sebagian besar penerimaan PPh terkonsentrasi di wilayah Kota Manado sebagai
pusat bisnis di Sulut dimana
sebagian besar pengusaha
terdaftar di kota ini Sampai
dengan Semester I realisasi
Pendapatan Pajak Penghasilan
237854 205758
7345 5485
84367
45565
1527 1952
PPh PPN amp PPnBM
PBB PajakLainnya
Grafik 21 Realisasi terhadap Pagu Perpajakan Sulawesi Utara sd Semester I
TA 2020 (dalam miliar Rp)
Target TA 2020 Real sd Sem I
Grafik 23 PPh per Kabupaten di Sulut sd Semester I
2020 (dalam miliar Rp)
sumber Kanwil DJP Sulutenggomalut
7
baru mencapai Rp84366 miliar atau 3547 persen dari target 2020 sebesar Rp23785
miliar
b) Pajak Pertambahan Nilai (PPN) dan Pajak Penjualan Atas Barang Mewah
(PPnBM)
Realisasi PPN dipengaruhi antara lain oleh kegiatan proyek pemerintah terjaganya
konsumsi Rumah Tangga dan impor serta
dukungan sistem pembayaran pajak yang
online dengan administrasi perpajakan
Proporsi penerimaan PPN berdasarkan
wilayah tidak jauh berbeda dengan
penerimaan PPh Sampai dengan periode
Semester I 2020 realisasi pendapatan
PPN dan PPnBM baru mencapai Rp45565 miliar atau 2215 persen dari target 2020
sebesar Rp20575 miliar
c) Pajak Bumi dan Bangunan (PBB)
Pendapatan PBB di Sulut tergolong kecil karena bukan daerah pertambangan Dari 15
KabKota hanya 3 daerah yang memiliki
realisasi penerimaan yaitu Kota Manado
Kota Bitung dan Kab Bolaang
Mongondow Perlu re-evaluasi NJOP di
beberapa daerah karena terdapat
daerah yang tergolong cukup ramai
(pusat keramaian) dengan nilai transaksi
penjualan tanah cukup tinggi namun
memiliki NJOP yang sangat rendah Sampai dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan PBB baru mencapai Rp1527 miliar atau 2080 persen dari target 2020
sebesar Rp7345 miliar
d) Pajak Perdagangan Internasional (Bea Masuk amp Bea Keluar) dan Pendapatan
Cukai
Faktor-faktor penopang penerimaan Kepabeanan dan Cukai sd periode Semester I
tahun 2020 di Provinsi Sulawesi Utara adalah sebagai berikut
1 Bea Masuk
- Hampir seluruh perusahaan di bidang pertambangan dan bidang lainnya untuk
sementara menghentikan kegiatan importasinya mengingat sebagian besar
komoditas berasal dari negara yang terdampak Covid-19
Grafik 25 PBB per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam juta)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
Grafik 24 PPN dan PPnBM per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
8
- Penerimaan Bea Masuk dari sektor barang bawaan penumpang menurun hal
ini dikarenakan adanya penutupan penerbangan langsung dari luar negeri
- Penerimaan Bea Masuk dari Pos Lalu Bea tidak terlalu dipengaruhi dampak
Covid-19
2 Bea Keluar
Penerimaan bea keluar di provinsi Sulawesi Utara masih bersumber pada ekspor
produk Crude Palm Oil (CPO) dan produk turunannya di Bitung Penerimaan bea
keluar dari PKE diprediksi akan mengalami peningkatan dan akan melampaui
target pada akhir tahun
3 Cukai
Penerimaan Cukai di Sulawesi Utara sebagian besar berasal dari produksi Pabrik
MMEA (Minuman Mengandung Etil Alkohol) Pemerintah setempat menghimbau
untuk menutup tempat
hiburan dalam rangka
menghindari penyebaran
Covid-19 Penutupan
tempat hiburan tersebut
mengakibatkan
menurunnya permintaan
konsumen MMEA sehingga
perusahaan Pabrik MMEA mengurangi jumlah produksi MMEA Hal tersebut
mengakibatkan menurunnya penerimaan cukai
Penerimaan Cukai hingga periode Semester I baru mencapai 2536 persen yaitu
Rp16 miliar dari target sebesar Rp631 miliar Sementara itu target penerimaan
Pajak Perdagangan Internasional yang berasal dari Bea Masuk telah mencapai
Rp912 miliar atau 7645 persen dari target Rp1193 miliar sedangkan Bea Keluar
telah mencatatkan realisasi Rp153 miliar atau 8095 persen dari target Rp189
miliar
e) Pendapatan Pajak Lainnya
Sampai dengan Semester I 2020 realisasi Pajak Lainnya mencapai Rp1952 miliar
atau sebesar 3559 persen dari target Rp5484 miliar Sumber pendapatan Pajak
Lainnya berasal dari pendapatan bea materai pendapatan pajak tidak langsung
lainnya dan pendapatan bunga penagihan pajak sehingga pos ini sebagian besar
berada di Kota Manado
2 Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP)
Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) merupakan seluruh penerimaan pemerintah
pusat yang bukan berasal dari penerimaan perpajakan Sampai dengan Semester I
Grafik 26 Bea Masuk Bea Keluar dan Cukai Prov Sulut sd Semester I TA 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJBC Sulbagtara
9
2020 realisasi PNBP di Sulawesi Utara sudah mencapai Rp59773 miliar atau 477
persen dari target Rp125421 miliar untuk tahun 2020 Realisasi PNBP Semester I
2020 mengalami penurunan 2137 persen dibandingkan dengan realisasi tahun
sebelumnya pada periode yang sama
B Belanja Negara
Belanja negara berperan
sebagai stimulus fiskal
dalam mendukung sektor
riil dan pertumbuhan
ekonomi Peningkatan
pagu belanja pemerintah
setiap tahunnya harus
disertai dengan
optimalisasi pelaksanaan
anggaran
KementerianLembaga Sebaliknya efisiensi belanja harus tetap dilakukan agar belanja
negara lebih berkualitas melalui penghematan belanja barang dan belanja yang tidak
prioritas subsidi yang lebih tepat sasaran serta mendorong pembangunan
infrastruktur daerah melalui anggaran Dana Bagi Hasil (DBH) dan Dana Alokasi Umum
(DAU)
1 Belanja Pemerintah Pusat
Penyerapan Belanja Pemerintah Pusat di Provinsi Sulawesi Utara menunjukkan tren
kenaikan yang proporsional
setiap bulannya dengan
capaian Rp295837 miliar
atau 3721 persen dari pagu
Rp794956 miliar sampai
dengan akhir Semester I
2020 Belanja Pegawai
masih mendominasi
realisasi belanja hingga
Semester I sebesar
Tabel 22 Penerimaan PNBP Prov Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Grafik 27 Tren Realisasi Belanja Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber MEBE diolah
Grafik 28 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi Belanja Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
10
Rp145693 miliar atau 4636 persen dari pagu Rp314280 miliar diikuti oleh Belanja
Barang sebesar 3296 persen kemudian Belanja Modal 2725 persen Sedangkan
untuk Belanja Bantuan Sosial sampai dengan akhir Semester I 2020 baru mencatatkan
realisasi 1098 persen
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Alokasi pagu TKDD Sulawesi Utara tahun 2020 sebesar Rp1262685 miliar meningkat
044 persen dari pagu tahun sebelumnya Sampai dengan akhir Semester I tahun 2020
Dana Alokasi Umum (DAU) dan Dana Bagi Hasil (DBH) di Sulut telah mencatatkan
realisasi belanja masing-
masing sebesar 5996
persen dan 5008 persen
Sementara itu realisasi
belanja DAK Fisik baru
sebesar Rp8963 miliar atau
638 persen dari pagu
Rp140468 miliar
sedangkan DAK Non Fisik
telah mencatatkan realisasi
sebesar Rp89517 miliar
atau 7965 persen dari pagu 112384 miliar Penyaluran Dana Desa dalam bentuk
Bantuan Langsung Tunai (BLT) sampai dengan akhir periode Semester I 2020 telah
mencapai Rp72532 miliar atau 5920 persen dari pagu Rp122524 miliar sedangkan
realisasi Dana Insentif Daerah (DID) sebesar Rp22252 miliar atau 6217 persen dari
total pagu Rp35794 miliar Perbandingan Pagu dan Realisasi TKDD dapat dilihat pada
grafik berikut
Terdapat penyesuaian pagu TKDD di bulan April 2020 melalui Peraturan Menteri
Keuangan (PMK) Nomor 35 Tahun 2020 tentang Pengelolaan Transfer Ke Daerah dan
Dana Desa Tahun Anggaran 2020 Dalam Rangka Penanganan Pandemi Corona Virus
Disease 2019 (COVID-19) danatau Menghadapi Ancaman yang Membahayakan
Perekonomian Nasional
3 Pengelolaan BLU
Terdapat 5 (lima) instansi pemerintah yang berstatus BLU di Provinsi Sulawesi Utara
Pada tahun 2020 terdapat penambahan dua satker BLU yaitu Rumkit TkIII RW
Monginsidi dan Politeknik Kesehatan Manado sehingga diharapkan dapat memberikan
stimulus yang lebih baik untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat
Grafik 29 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi TKDD Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
11
Kedepannya satker tersebut masih perlu pembinaan yang intensif sehingga dalam
masa transisi pelaksanaan kegiatan operasionalnya tidak mengalami kendala yang
akan berdampak terhadap kualitas layanan kepada masyarakat
Secara umum realisasi belanja keseluruhan satker BLU sudah berada pada kisaran
50 persen kecuali
Universitas Sam Ratulangi
yang baru mencatatkan
realisasi sebesar 2616
persen dikarenakan
karena adanya proses
penyesuaian nomenklatur
dan aktivitas perkuliahan
yang dilaksanakan secara daring sehingga memangkas biaya operasional Dari sisi
performa hanya Unsrat dan Poltekes Manado yang menunjukkan perbaikan dibanding
tahun 2019 Beralihnya kegiatan belajar mengajar menjadi metode daring berimbas
pada turunnya biaya operasional BLU dimaksud sedangkan pada BLU bidang
kesehatan mengalami kenaikan biaya operasional sehubungan dengan pandemi
Covid-19
4 Manajemen Investasi Pusat
a Permasalahan outstanding pinjaman pemerintah pusat kepada pemerintah daerah
di Sulut telah dilakukan melalui kebijakan debt swap untuk hutang bunga pada Kota
Bitung dan Kota Manado serta pengalihan pinjaman ke Pemda untuk pinjaman
PDAM Sangihe Progres pelaksanaan proyek debt swap Kota Bitung telah selesai
di verifikasi oleh Dit SMI sedangkan debt swap Kota Manado masih akan berjalan
sampai dengan akhir tahun 2020 Selanjutnya untuk penyelesaian hutang PDAM
Kab Kep Sangihe telah dialihkan ke Pemda Kab Kep Sangihe
b Hasil monitoring laporan penyaluran KUR di Sulut pada SIKP menunjukkan bahwa
jumlah realisasi KUR sebesar Rp377 miliar pada 9813 debitur dengan rata-rata
pinjaman sebesar Rp3845 juta
c Penyaluran Kredit Ultra Mikro (UMi) di wilayah Sulawesi Utara mencapai Rp266
miliar pada 490 debitur dengan rata-rata pinjaman Rp542 juta
C Prognosis Realisasi APBN
Proyeksi realisasi APBN Semester II 2020 dilakukan secara empiris menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
Tabel 22 Performa Operasional Satker BLU sd Triwulan II 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Laporan Operasional e-Rekon DJPb
12
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecasting peramalan jangka
pendek Pengolahan data statistik menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 dengan
Variabel yang digunakan adalah realisasi APBN bulanan tahun 2013-2019 yang
bersumber dari Aplikasi Monev PA dan OMSPAN Untuk pendapatan (Perpajakan dan
PNBP) yang digunakan adalah angka realisasi 84 bulan (n= 84 ) sedangkan Belanja
Negara menggunakan data persentase realisasi bulanan (n= 84) kecuali Belanja
Modal yang menggunakan data persentase realisasi bulanan periode April-Desember
(n=63) mengingat pergerakan yang signifikan atas realisasi jenis belanja barang dan
modal terjadi pada periode tersebut (bulan 1-3 bersifat outlier) Proyeksi Transfer
Daerah menggunakan data persentase realisasi bulanan tahun 2015 sd 2019 dari
SIMTRADA (n=60) Hasil ringkas analissi dapat dilihat di bawah sedangkan hasil
pengolahan keseluruhan terdapat pada Lampiran I
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (012)-Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 = Rp 542462
Miliar
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
9329 dari total Pagu Belanja
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
812 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
8418 dari total Pagu Belanja Modal
Prognosis Transfer Daerah (Angka dalam persen)
ARIMA (302) ndash Signifikan
Total Proyeksi Semester II 2020 =
5852 dari total Pagu Transfer
13
Pendapatan Sulut hingga akhir tahun diperkirakan mencapai Rp488216 miliar atau
turun 04 Selain dampak akibat penurunan perekeonomian secara makro kontraksi
pendapatan negara disebabkan adanya berbagai insentif pajak yang diberikan
pemerintah sebagai bagian upaya Pemulihan Ekonomi Nasional Pertumbuhan belanja
modal yang turun hingga 54 lebih disebabkan oleh turunnya pagu akibat realokasi
anggaran KL yang mencapai lebih dari 50 Sedangkan belanja barang diprediksi
menurun cukup tajam sebagai efisiensi akibat pembatasan aktivitas kegiataan
perkantoran akibat Covid-19 Tabel 23 Prognosis Realisasi APBN sampai dengan Semester II TA 2020
UraianPagu
Target
Realisasi
Sem I
2020 (Rp)
Prognosis
TA 2020
(Rp)
Prognosis
TA 2020
()
Prognosis
Semester
II 2020
(Rp)
Realisasi
Tahun 2019
(Rp)
Growth
()Keterangan
Pendapatan 581864 193185 488216 84 295031 489940 -04
Kemenkeu memprediksi
penurunan penerimaan
sebesar 10 akibat covid
Belanja
Bel Pegawai 314428 145698 293346 93 147648 304936 -38
Bel Barang 337651 112078 274174 81 162096 357960 -234
Bel Modal 140593 38782 118358 84 79576 257157 -540
Transfer
Daerah1262687 700576 1220765 97 520189 1401955 -129
Terdapat penyesuaian pagu
transfer daerah akibat covid
Telah dilakukan realokasi
pagu belanja oleh masing-
masing KL
14
BAB III PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN APBD
Perkembangan kinerja APBD seluruh pemda di Sulawesi Utara sd triwulan II 2020
menunjukkan penurunan dibanding periode yang sama tahun 2019 khususnya dari sisi PAD Hal
tersebut tidak terlepas dari imbas pandemi Covid-19 yang menghambat berbagai kegiatan
perekonomian sehingga mempengaruhi pola realisasi pendapatan maupun belanja daerah Secara
rinci perkembangan APBD pemerintah daerah lingkup Provinsi Sulawesi Utara dapat dilihat pada
tabel berikut
Tabel Perkembangan APBD Lingkup Prov Sulut sd Triwulan II TA 2020 (dalam miliar Rupiah)
Sumber LRA Pemda dan Simtrada DJPK data sementara
15
Dampak pandemi Covid-19 terhadap realisasi belanja APBD terlihat dari tingginya
realisasi belanja hibah dan belanja tak terduga di semester I TA 2020 dan rendahnya
belanja barang akibat berkurangnya kegiatan operasional perkantoran yang lebih banyak
dilakukan melalui sistem Work from Home (WFH) Untuk selanjutnya perlu dilakukan
percepatan realisasi belanja di semester II TA 2020 guna membantu mengakselerasi
perekonomian yang terhambat pandemi covid-19
A Pendapatan Daerah
Realisasi pendapatan daerah hingga triwulan II 2020 secara agregat telah mencapai
44 persen dari target Secara proporsional sumber penerimaan terutama yang berasal dari
transfer pemerintah pusat sebesar 84 persen (Rp6771 miliar) dan PAD sebesar 12 persen
(Rp9462 miliar) Hal tersebut menunjukan rendahnya tingkat kemandirian pemda di
Sulawesi Utara
1 Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Sampai dengan triwulan II 2020 realisasi PAD pemda lingkup Sulawesi Utara mencapai
38 persen dari target Dari total realisasi tersebut kontribusi terbesar disumbang oleh
Pemprov Sulut yang
mencapai 599 persen
Sementara pada tingkat
kabupatenkota realisasi
terbesar berturut-turut
disumbang oleh Kota
Manado Kab Minahasa
Utara Kab Minahasa dan
Kota Bitung Dominasi
penerimaan PAD keempat
daerah tersebut tak terlepas
dari faktor geografis yang
strategis sebagai pusat
perekonomian selain
topangan SDA penghasil PAD Hasil Analisa Metode Klassen LQ dan Shift Share
yang disajikan pada KFR Tahunan 2019 Kanwil DJPb Provinsi Sulawesi Utara
menunjukkan sektor unggulan masing-masing daerah yaitu Kota Manado
Penyediaan Akomodasi Makan dan Minum Kota Bitung Transportasi dan
Pergudangan Kabupaten Minahasa Konstruksi dan Sektor Unggulan dan Kab
Minahasa Utara Pertambangan dan Penggalian
Grafik Kontribusi Pemda thd Total Realisasi PAD Sulut sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Prov Sulawesi
Utara 599
Kab Minahasa
29
Kota Bitung
28
Kota Manado
136
Kab Minut 33
Prov Sulawesi Utara
KabBolmong
Kab Minahasa
Kab Sangihe
Kota Bitung
Kota Manado
Kab Talaud
Kab Minsel
Kota Tomohon
Kab Minut
Kota Kotamobagu
Kab Mitra
Kab Bolmut
Kab Sitaro
Kab Boltim
Kab Bolsel
16
a Penerimaan Pajak Daerah
Realisasi Pajak Daerah agregat sampai dengan triwulan II 2020 lingkup Provinsi Sulut
sebesar Rp6441 miliar
atau sebesar 37 persen
dari target
Pada tingkat KabKota
Pemkot Manado tercatat
sebagai daerah
penyumbang pajak daerah
terbesar yaitu sebesar
Rp9105 miliar Namun
angka tersebut jauh
menurun dibanding periode
yang sama tahun sebelumnnya yang mencapai Rp2204 miliar dan juga baru 26 dari
target yang ditetapkan di awal tahun Dampak pandemi sangat mempengaruhi pajak
daerah Kota Manado mengingat penurunan drastis salah satu sumber utamanya yakni
Pajak Hotel dan Pajak Rumah Makan Penurunan jumlah wisatawan yang mencapai
99 akibat ditutupnya penerbangan internasioanal serta insentif pajak yang diberikan
pemerintah daerah menjadi penyebab hilangnya potensi pajak daerah di sektor ini
b Penerimaan Retribusi Daerah
Penerimaan Retribusi Daerah Sulut hingga triwulan II 2020 secara agregat sebesar
Rp1458 miliar atau 42
persen dari target
tumbuh sebesar 23
persen dibanding
capaian kuartal II di
tahun sebelumnya
Kota Kotamobagu
tercatat sebagai
daerah dengan
penerimaan retribusi
terbesar semester pertama pada dua tahun terakhir yang sumber utamanya berasal
dari Retribusi Layanan Kesehatan yang mencapai Rp17 miliar di tahun 2020
Grafik Perbandingan Realisasi Pajak Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Retribusi Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
17
c Penerimaan Hasil Kekayaan yang dipisahkan
Secara agregat realisasi pos Penerimaan Hasil Kekayaan yang Dipisahkan di Sulut
tercatat pada triwulan II
2020 sebesar Rp602
miliar atau 74 persen dari
target yang telah
ditetapkan
Tingginya penerimaan
daerah dari pos
penerimaan ini terutama
ditopang peningkatan
kinerja BUMD (terutama
Bank Sulutgo) yang berdampak pada besarnya pembagian deviden ke semua pemda
d Lain-Lain PAD Yang Sah
Pendapatan bunga
menjadi sumber
utama sektor ini atas
dana simpanan
Pemda dari
pendapatan dan
SILPA TA
sebelumnya yang
cukup besar terutama di Pemerintah Kota Manado
2 Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat
Realisasi pendapatan transfer pemerintah pusat sd triwulan II tahun 2020 ke pemda
lingkup Provinsi Sulut telah mencapai Rp67 triliun atau 48 persen dari target
Dibandingkan periode yang sama tahun lalu capaian realisasi pada periode laporan ini
tidak ada perbedaan yang signifikan Komposisi realisasi pendapatan transfer daerah
sebagian besar berasal dari transfer DAU yang mencapai 85 persen selanjutnya DAK
sebesar 3 persen Dana Penyesuaian sebesar 9 persen dan DBH sebesar 3 persen
Tingginya dana DAU sejalan dengan penguatan desentralisasi pemerintah pusat di
daerah Sementara itu hal yang perlu mendapat perhatian adalah masih rendahnya
realisasi DAK Fisik lingkup Sulawesi Utara yang mencerminkan kinerja pelaksanaan
kegiatan yang belum maksimal Sampai dengan akhir Juni 2020 dana DAK fisik baru
terealisasi sebesar Rp8963 miliar dari pagu Rp14 triliun
Grafik Perbandingan Realisasi Kekayaan Yang Dipisahkan (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Lain-Lain PAD yang Sah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
18
3 Lain-Lain Pendapatan Daerah yang Sah
Capaian realisasi pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah sd triwulan II 2020
sebesar 20 persen dari target yang telah ditetapkan Hanya beberapa pemda yang
memasang target untuk pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah
B Belanja Daerah
1 APBD Berdasarkan Jenis Belanja
Kinerja penyerapan anggaran daerah untuk periode sampai dengan triwulan II 2020 tidak
jauh berbeda dengan periode yang sama tahun 2019 Realisasi belanja daerah secara
keseluruhan (Pemprov dan PemkabPemkot) sebesar Rp59 triliun atau sebesar 31
persen dari pagu
Grafik Perbandingan Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
Grafik Proporsi Pagu Belanja dan Persenatase Realisasi sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
19
Ditinjau dari komposisi realisasi belanja daerah belanja pegawai masih mendominasi
belanja daerah di seluruh pemda lingkup Provinsi Sulawesi Utara ditunjang dengan
adanya pencairan THR bagi PNS pada bulan Mei 2020 Sementara realisasi belanja
modal yang paling berdampak bagi perekonomian baru terealisasi sebesar 8 persen
Pos belanja pembeda di tahun 2020 adalah belanja tak terduga yang telah terealisasi
sebesar Rp103 miliar jauh melebihi pagu awal yang hanya Rp41 miliar serta
dialokasikannya Belanja lainnya sebesar Rp14 triliun sebagai bagian dari penanganan
pandemi Covid-19 Bahkan total realisasi kedua pos tersebut dua kali lipat dari realisasi
belanja modal
2 Rasio Belanja
Salah satu arah kebijakan Pemerintah untuk meningkatkan kualitas belanja dan
akuntabilitas pengelolaan keuangan daerah serta untuk menjamin ketersediaan
kuantitas dan kualitas pelayanan dasar bagi masyarakat adalah dengan meningkatkan
rasio belanja modal dan mengurangi rasio belanja pegawai terhadap total belanja
daerah Untuk itu dalam RPJMN tahun 2020-2024 memiliki sasaran Terwujudnya
Indonesia Maju yang Berdaulat Mandiri dan Berkepribadian Berlandaskan
Gotong-Royong dan diharapkan rata-rata belanja modal seluruh pemda telah
mencapai 30 persen dan rata-rata belanja pegawai mencapai 35 persen untuk
kabkota dan 13 persen untuk provinsi pada tahun 2020
Grafik Rasio Belanja Pegawai dan Rasio Belanja Modal (Pagu) APDB Tahun 2020
Sumber LRA Pemda diolah
30
46 47 5040 36
4751
45 41 41 4133
4133 37 39
25
20 1718
1721
2017
2320 20
31
3124
32 22 22
Belanja Pegawai Belanja Modal
20
Pada APBD TA 2020 terdapat dua Pemda yang menganggarkan belanja pegawai
dibawah target 35 persen RPJMN 2020-2024 yaitu Kab Bolaang Mongondow Timur dan
Kab Bolaang Mongondow Utara Sementara itu Pemda Kab Bolaang Mongondow
Utara dan Pemda Kab Bolaang Mongondow Timur dan Kab Minahasa Tenggara
adalah pemda yang proporsi anggaran belanja modalnya di atas 30 persen Rendahnya
rasio belanja modal di sebagian besar pemda di Sulawesi Utara tahun 2020 disebabkan
rata-rata pemda yang sangat bergantung pada anggaran DAK Fisik untuk kegiatan
belanja modal Selain itu juga terdapat realokasi dan refocusing APBD akibat pandemi
Covid-19 yang wajib dilakukan oleh Pemerintah Daerah
C Prognosis Realisasi APBD sampai dengan Triwulan IV
Proyeksi realisasi APBD Semester II dilakukan secara empiris sama dengan proyeksi
APBN yakni dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) dan menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 Variabel yang digunakan
dalam melakukan proyeksi Pendapatan dan Belanja adalah realisasi triwulanan tahun
2013-2020 yang bersumber LRA Pemda Untuk pendapatan yang digunakan adalah
angka realisasi untuk 28 periode (n=28) sedangkan untuk Belanja (Barang dan Modal)
menggunakan data persentase realisasi triwulan II-IV (n=21) Hasil ringkas dapat dilihat
di bawah sedangkan hasil pengolahan data keseluruhan terdapat pada Lampiran II
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (011)
Total Proyeksi 2020 =
Rp1832209
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (002)
Total Proyeksi 2020 = 9365 dari total
Pagu Belanja Pegawai
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7523 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7903 dari total Pagu Belanja Modal
21
Proyeksi realisasi pendapatan Pemda sebesar Rp1832209 miliar namun nilai yang
digunakan dalam perhitungan adalah realisasi dengan kondisi normal Dengan adanya
pandemi diprediksi terdapat penurunan pendapatan sebesar 20 dengan
pertimbangan asumsi Kementerian Keuangan dan capaian realisasi hingga semester I
sehingga angka proyeksi 2020 adalah sebesar Rp1465767 miliar Belanja barang
akan megalami penurunan terbesar dengan adanya efisiensi kegiatan perkantoran
yang cukup besar dengan adanya WFH hingga rapatsosialisasi yang bersifat daring
serta pembatasan perjalanan dinas
Sedangkan Belanja Modal Pemda diprediksi akan terserap sebesar 79 dengan
mempertimbangkan capaian realisasi Semester I yang cukup rendah namun nilai
kontrak DAK Fisik yang merupakan sumber belanja modal terbesar pemda tercatat
mencapai 97 (data per 21 Juli 2020) Dengan demikian penyerapan belanja modal
berpotensi akan melonjak di dua kuartal akhir TA 2020
Prognosis Realisasi APBD Lingkup Provinsi Sulawesi Utara Tahun 2020 (dalam miliar)
22
BAB IV
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN
ANGGARAN KONSOLIDASIAN (APBN DAN APBD)
A Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian
Dari Laporan
Keuangan Pemerintah
Konsolidasian (LKPK)
Kanwil DJPb Prov Sulut
Semester I 2020 tampak
capaian positif dibandingkan
peiode yang sama di tahun
2019 pada semua pos baik
pendapatan maupun
belanja Penurunan pada
detail pos mampu di cover
oleh pos lainnya
B Pendapatan Konsolidasian
1 Analisis Proporsi dan Perbandingan
Perpajakan masih mendominasi sumber penerimaan baik di Pusat maupun Daerah
Sumber utama penerimaan pajak dari sektor
usaha adalah sektor perdagangan perkebunan
dan industri serta pemerintahan sedangkan
ditinjau dari daerah Kota Manado dan Kota
Bitung sebagai pusat perdagangan dan industri
merupakan sumber utama perpajakan
Sedangkan porsi PNBP sebagian besar
bersumber dari penerimaan BLU sektor
Kesehatan (RS Kandou RS Bhayangkara dan
RS Monginsidi) dan sektor pendidikan
(Universitas Sam Ratulangi dan Poltekkes
Manado)
Perbandingan Penerimaan
Pusat amp Daerah Semester I 2020
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Tabel Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian Sulut Semester I 2020 (miliar Rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
23
Demikian juga dengan porsi penerimaan daerah dimana penerimaan pajak masih
dominan dibanding PNBP Pajak kendaraan bermotor masih menjadi andalan
penerimaan pajak daerah Sedangkan PNBP Daerah disokong dari retribusi daerah
maupun hasil kekayaan daerah yang dipisahkan seperti deviden dan Jasa Giro Kas
Daerah
2 Analisis Perubahan
Pendapatan konsolidasian selain dana transfer mengalami penurunan yang bersumber
baik dari pendapatan pusat maupun daerah
Penurunan pendapatan tersebut disebabkan
terutama oleh pembatasan aktivitas akibat pademi
corona termasuk kegiatan perekonomian yang
akhirnya berimbas pada pendapatan negara
(Pajak dan PNBP)
Pendapatan daerah mengalami penurunan yang
lebih dalam jika dibandingkan dengan pendapatan
pusat Penurunan drastis terutama pada pajak hotel dan restoran yang hanya mencapai
Rp5384 miliar turun 689 dibanding periode semester I tahun 2019 yang mampu
membukukan Rp16874 miliar Ditutupnya penerbangan internasional akibat Covid-19
sangat mempengaruhi sektor pariwisata yang berimbas pada penurunan tingkat hunian
kamar hotel dan ditutupnya beberapa restoran besar yang sering dikunjungi wisatawan
asing Selain itu terdapat inisiatif positif pemerintah daerah yang bersedia memberikan
kebijakan relaksasi pajak terhadap usaha-usaha di sektor pariwisata agar mampu
bertahan di masa sulit ini meski pendapatan daerah akan mengalami penurunan
Sedangkan penurunan dari penerimaan pajak kendaraan bermotor menggambarkan
tendensi penundaan pembayaran pajak oleh sebagian masyarakat akibat penurunan
bahkan hilangnya sumber pendapatan masyarakat dengan adanya pembatasan
kegiatan perekonomian
Perubahan Total Pendapatan
Pusat amp Daerah Selain Dana
Transfer (miliar rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
24
3 Analisis Pertumbuhan Ekonomi terhadap kenaikan realisasi pendapatan
konsolidasian
Melambatnya pertumbuhan ekonomi regional y-to-y menunjukkan korelasi positif
dengan penerimaan perpajakan maupun PNBP Konsolidasian Pendapatan
konsolidasian turut mengalami penurunan dibanding periode sebelumnya PDRB yang
bersumber dari pertumbuhan sektor pertanian sebagai kontributor terbesar PDRB Sulut
mampu meredam penurunan PDRB secara keseluruhan Sektor Perdagangan besar
dan eceran transportasi dan pergudangan dan sektor akomodasirumah makan
menjadi sektor yang
paling merasakan dampak
corona sekaligus
berpengaruh besar
terhadap penurunan
pendapatan negara
konsolidasian Provinsi
Sulawesi Utara
C Belanja Konsolidasian
1 Analisa Proporsi dan Perbandingan
Proporsi realisasi belanja antara pusat dan daerah
untuk Semester I tahun 2020 menunjukkan
perbedaan yang signifikan Belanja barang sangat
dominan di pusat sedangkan belanja daerah
didominasi oleh belanja pegawai Hal yang perlu
menjadi perhatian adalah serapan belanja modal
khususnya daerah yang sangat rendah
Terhambatnya berbagai kegiatan tender hingga
pelaksanaan kegiatan akibat pembatasan
aktivitas akibat pandemi corona menjadi alasan
utama lambatnya realisasi belanja modal Selain
itu rendahnya realisasi DAK Fisik yang sebagian besar merupakan kegiatan berupa
belanja modal turut menyebabkan rendahnya realisasi belanja modal daerah
2 Analisis Perubahan
Realisasi belanja konsolidasian Sulut semester I 2020 tercatat sebesar Rp861153
miliar dengan struktur belanja relatif sama dari periode yang sama tahun sebelumnya
Belanja operasional masih mendominasi komposisi belanja konsolidasian
Tabel Realisasi Pendapatan Konsolidasi PusatDaerah amp
Pertumbuhan Ekonomi Pro Sulut Periode Triwulan II
Tahun 2019 dan 2020 (dalam miliar)
Sumber GFS BPS Sulut diolah
25
Terjadi penurunan porsi belanja barang
konsolidasian yang cukup drastis dari
356 di tahun 2019 menjadi 308 di
tahun 2020 yang disebabkan karena
perkantoran yang melakukan sistem WFH
akibat pandemi corona sehingga biaya
operasional kantor mengalami penurunan
Sedangkan peningkatan belanja pegawai
karena pembayaran gaji ke-14 (THR) di
bulan Juni
3 Analisis dampak kebijakan fiskal kepada indikator ekonomi regional
Kebijakan fiskal pemerintah terutama dari sisi belanja diharapkan mampu berkontribusi
secara optimal tidak hanya pertumbuhan ekonomi regional namun juga terhadap
pemerataan
pendapatan
maupun
peningkatan
daya beli
masyarakat Hal
tersebut dapat
dilihat dari perubahan berbagai indikator ekonomi regional
Data di atas menunjukkan bahwa penurunan realisasi belanja pemerintah di Sulut
sebesar -721 sementara pada periode yang bersamaan terjadi penurunan nilai
inflasi hingga -583 Peningkatan angka pengangguran pada bulan Februari 2020
lebih disebabkan penambahan jumlah usia angkatan kerja yang mencapai 30 ribu jiwa
namun tidak mampu terserap oleh lapangan kerja Meskipun tidak terdapat penjelasan
secara langsung atas dampak belanja pemerintah namun demikian dapat disimpulkan
bahwa perlambatan government spending turut mempengaruhi berbagai indikator
ekonomi regional
Korelasi Antara Belanja Pemerintah Terhadap Beberapa
Indikator Ekonomi Regional
Sumber GFS BPS Sulut diolah
26
Deflasi yang terjadi di Sulawesi Utara sebenarnya lebih dikarenakan sisi demand
masyarakat yang menahan diri untuk tidak belanja dengan adanya pandemi Covid-19
sehingga supply barang cukup melimpah Yang patut diwaspadai adalah pada saat
pembatasan sosial sudah dilonggarkan sehingga masyarakat dapat beraktivitas
kembali secara normal namun persediaan barang kurang tersedia di pasar maka akan
berdampak pada peningkatan potensi inflasi Hal yang harus dilakukan pemerintah
daerah adalah memanfaatkan dana yang ada untuk memastikan ketersediaan supply
barang dan jasa tetap terjamin Selain itu proyek pemerintah perlu dialihkan ke jenis
kontrak padat karya agar mampu menarik lebih banyak pekerja sekaligus menekan
angka pengangguran di tengah banyaknya kasus PHK akibat Covid-19
D Analisis Kontribusi Pemerintah Dalam Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Berdasarkan data BPS
perekonomian Sulawesi Utara pada
Q2 mengalami penurunan
pertumbuhan y-o-y sebesar minus
389 persen lebih tinggi
dibandingkan dengan pertumbuhan
ekonomi nasional sebesar minus
532 persen Ditinjau dari sisi
pengeluaran pemerintah (G) pada
komponen PDRB terjadi peningkatan kontribusi dari tahun ke tahun Kontribusi
Pengeluaran Pemerintah (APBN amp APBD) terhadap PDRB untuk Triwulan II 2020
sebesar 1759 persen turun sebesar 07 persen dibanding periode yang sama tahun
sebelumnya
Data korelasi pertumbuhan realisasi belanja pemerintah per triwulan II 2020 (y-o-y)
dengan laju pertumbuhan berbagai sektor lapangan usaha di Sulut menunjukkan bahwa
realisasi belanja pemerintah yang minus berkorelasi positif terhadap pertumbuhan di
hampir semua sektor lapangan usaha yang juga menunjukkan penurunan Hal tersebut
mengindikasikan keterkaitan dan peran belanja pemerintah terhadap pertumbuhan
berbagai sektor pada PDRB Belanja pemerintah kurang mampu memberikan
dukungan terhadap berbagai sektor lapangan usaha sekaligus meredam pelemahan
perekonomian global akibat pandemi Covid-19
4743 4749 48 46
1706 1768 186 179
3434 3474 34 33
116 009 00 03
2017 2018 2019 2020
Distribusi G pada PDRB Triwulan II
C G I X-M
27
Dua sektor lapangan usaha yang
dipastikan terdampak dan
teridentifikasi di awal pandemi adalah
sektor Akomodasi Makanan dan
Minuman dan Transportasi yang
merupakan imbas melemahnya sektor
pariwisata dengan ditutupnya
penerbangan internasional Bandara
Sam Ratulangi Seharusnya inilah
yang menjadi perhatian khusus
pemerintah bagaimana mengalihkan
sementara perekonomian sektor
tersebut ke sektor lain melalui
penyediaan lapangan usaha alternatif
untuk pengusaha dan tenaga kerja
yang terdampak
Tumbuhnya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan dan sector
Industri Pengolahan terkait dengan
komoditas utama Sulawesi Utara yakni Kopra Pertanian Kelapa dan Pengolahan Kopra
juga menjadi modal utama konsistensi ekspor Sulawesi Utara Kedua sektor tersebut
juga mampu menjaring tenaga kerja informal yang cukup besar Dari ketiga fakta
tersebut dapat dijadikan langkah strategis selanjutnya bagi pemerintah daerah di
Sulawesi Utara untuk memberikan dukungan pada kedua sektor tersebut baik dari sisi
kebijakan maupun permodalan agar mampu bertahan dan bahkan tumbuh Dengan
demikian kedua sektor tersebut mampu menjadi penahan resesi sekaligus dapat
membuka lapangan kerja alternatif di tengah penuruan kinerja sektor lainnya
Korelasi antara Belanja Pemerintah terhadap Pertumbuhan Sektor Lapangan
Usaha
SektorVariabel Growth
Belanja Pemerintah -721 Pertanian Kehutanan dan Perikanan 147 Pertambangan dan Penggalian -347 Industri Pengolahan 524 Pengadaan Listrik dan Gas 560 Pengadaan Air Pengelolaan Sampah Limbah dan Daur Ulang 376 Konstruksi -804 Perdagangan Besar dan Eceran Reparasi Mobil dan Sepeda Motor -090
Transportasi dan Pergudangan -3149 Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum -5028
Informasi dan Komunikasi 1577 Jasa Keuangan dan Asuransi 1250 Real Estate -128
Jasa Perusahaan -974 Adm Pemerintahan Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib -502 Jasa Pendidikan -069 Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 349 Jasa lainnya -1311
Sumber GFS Sulut BPS Sulut diolah
28
BAB V
ISU REGIONAL DAMPAK KORONA TERHADAP
PEREKONOMIAN SULAWESI UTARA
Dampak Covid-19 selama hampir 5 (lima) bulan terakhir di Indonesia
memerlukan penanganan yang komprehensif dan extraordinary oleh pemerintah
melalui berbagai strategi dan kebijakan yang terukur dan bersinergi baik
pemerintah pusat maupun pemerintah daerah Dari sisi ekonomi pandemi Covid-
19 berdampak pada dua sisi baik konsumsi maupun produksi Pembatasan sosial
berujung pada berhentinya aktivitas dan turunnya kinerja perekonomian
Perkembangan kasus pandemi COVID-19 di Sulawesi Utara
Berdasarkan data per tanggal
30 Juni 2020 tercatat sebanyak
1109 kasus positif di Sulawesi
Utara yang sebagian besar
terdapat di Kota Manado
Dengan dibukanya sejumlah
laboratorium pengujian sampel
Covid-19 yakni di Balai Teknik
Kesehatan Lingkungan dan
Pencegahan Penyakit
(BTKLPP) di Mapanget Kota
Manado dan RSUP Prof
Kandou Manado jumlah pasien
yang terkonfirmasi positif
mengalami peningkatan yang
cukup signifikan Selain itu dengan dilonggarkannya pembatasan dan dibukanya
beberapa pusat perbelanjaan (the new normal) menjadi salah satu faktor
meningkatnya jumlah masyarakat yang terkonfirmasi positif Covid-19
Pemerintah Daerah telah melakukan berbagai upaya pencegahan penyebaran virus
COVID-19 di Sulawesi Utara melalui berbagai kebijakan dan aturan diantaranya
dengan meniadakan kegiatan belajar mengajar di sekolah (Study from Home)
mengurangi kegiatan perkantoran (Work From Home) menutup tempat hiburan
29
yang dapat mengundang
kerumumunan orang hingga
penghentian sementara berbagai
kegiatan keagamaan di Rumah
Ibadah
Dampak COVID-19 terhadap
perekonomian Sulawesi Utara
Gambaran perekonomian Sulawesi
Utara selama enam bulan terakhir
tercermin dalam Indeks Harga
Konsumen (IHK) yang dirilis oleh BPS Sulut Dari tabel tersebut terlihat bagaimana
perekonomian Sulawesi Utara menurun drastis mulai bulan Maret 2020 sejak
ditetapkannya wabah Covid-19 di Indonesia serta ditutupnya penerbangan
internasional di Bandara Sam Ratulangi Manado Untuk pertama kalinya Sulawesi
Utara mengalami deflasi tahun kalender selama enam bulan berturut-turut akibat
adanya social distancing dalam rangka pencegahan Covid-19
Dari sisi tenaga kerja berdasarkan data Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi
Provinsi Sulawesi Utara hingga 26 Mei 2020 tercata ada 681 perusahaan yang
terdampak dengan jumlah total pekerja sebanyak 8416 orang dan dari angka
tersebut 6952 pekerja yang dirumahkan Selain itu tercatat pula sebanyak 72
perusahan yang melakukan Pemutusan Hubungan Kerja dengan jumlah tenaga
kerja sebanyak1424 orang
Dari sektor lapangan usaha terbesar sumber pembentuk PDRB Sulut semua
menunjukkan penurunan
dan hanya Industri
Pengolahan yang
menunjukkan kenaikan
Gambaran atas dampak
Covid-19 adalah
penurunan sektor
akomodasi makanan dan
minuman serta transportasi yang sangat drastis sebagai imbas ditutupnya bandara
Sam Ratulangi sehingga sektor pariwisata mengalami penurunan
Indeks Harga Konsumen Sulawesi Utara 2020
30
Peran Fiskal dalam penanganan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara
Sejak diumumkannya pandemi Covid-19 di Indonesia pemerintah melakukan gerak
cepat dengan menerbitkan berbagai aturan dan pedoman di semua bidang baik
pemerintahan kesehatan pendidikan sosial dan tak terkecuali sektor keuangan
Peraturan Pengganti Undang-Undang dikeluarkan untuk memberikan kelonggaran
defisit APBN yang
sebelumnya hanya
maksimal 3 dari
PDB guna
menahan dampak
Covid-19 terhadap
ancaman resesi
melalui program
Pemulihan Ekonomi Nasional Dari sisi demand pemerintah berusaha menjaga
konsumsi melalui sokongan atas daya beli masyarakat khususnya melalui bantuan
sosial Konsumsi rumah tangga merupakan penopang terbesar pertumbuhan di
Indonesia tak terkecuali Sulawesi Utara
Sedangkan dari sisi produksi pemerintah telah mengalokasikan insentif pajak
(Rp123 triliun) subsidi bunga kredit (Rp34 triliun) hingga program Penempatan
Dana Pemerintah (Rp876 triliun) pada perbankan agar dapat dikucurkan pada
sektor bisnis dengan bunga rendah
Selanjutnya postur APBN telah dilakukan perubahan setidaknya sudah dua kali di
tahun 2020 melalui Perpres No 542020 dan terakhir Perpres No 722020 untuk
menjaga kualitas dan kesinambungan APBN Tahun Anggaran 2020 dalam rangka
pemenuhan kebutuhan penanganan pandemi Covid-19 dan atau menghadapi
ancaman yang membahayakan perekonomian nasional dan atau stabilitas sistem
keuangan Konsekuensi atas terbitnya Perpres tersebut adalah Pemerintah Daerah
diharuskan untuk turut melakukan refocusing dan realokasi APBD untuk penangan
Covid-19 di daerah masing-masing Seluruh Pemda di Sulawesi Utara telah
melakukan realokasi anggaran sebagai langkah awal penanggulangan Covid-19 di
daerah masing-masing
31
Sehubungan dengan hal-hal tersebut di atas untuk mengantisipasi dampak
perekonomian kesehatan sosial dan keuangan serta menahan timbulnya resesi
maka diperlukan
peningkatan kuantitas
dan kualitas belanja
pemerintah (government
spending) Menurunnya
pertumbuhan ekonomi di
Sulawesi Utara sampai
dengan Q2 2020
sebesar minus 389
persen diperlukan
adanya intervensi
pemerintah pusat dan
daerah untuk mengelola kebijakan fiskal yang tepat jumlah dan tepat sasaran
sebagai solusi menjaga pertumbuhan ekonomi di Sulawesi Utara Sebagai contoh
telah dilakukan kebijakan penempatan uang negara pada Bank Umum (termasuk
BPD SulutGo) untuk mendorong tingkat konsumsi dan produksi dalam
perekonomian Sulawesi Utara Disamping itu hal yang lebih penting adalah
menjaga alokasi fiskal agar ditujukan untuk menjamin kesinambungan
(sustainability) pembangunan sehingga kebijakan fiskal ditujukan tidak hanya untuk
kepentingan jangka pendek tetapi kepentingan pembangunan yang
berkesinambungan
Alokasi Belanja Daerah Untuk Penanganan COVID-19 (miliar rupiah)
Sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
No Pemda
Bidang kesehatan dan
hal-hal lain terkait
kesehatan dalam rangka
pencegahan danatau
penanganan COVID-19
Penyediaan
jaring
pengaman
sosial
Penanganan
dampak
ekonomi
Total
1 Pemprov Sulut 73128 9022 1500 83651
2 Kab Bolsel 5286 1000 209 6495
3 Kab Kep Sitaro 1697 997 2767 5461
4 KabMinahasa 7922 2854 939 11714
5 Kota Tomohon 1902 1114 1812 4827
6 Kota Manado 5174 6201 720 12095
7 Kab Mitra 2850 985 1206 5040
8 Kab Minsel 2289 547 050 2886
9 Kab Boltim 1693 3842 540 6074
10 Kab Kep Talaud 2391 835 510 3736
11 Kab Kep Sangihe 5478 998 158 6634
12 Kab Bolmut 8859 1212 249 10320
13 Kota Kotamobagu 7084 927 272 8283
14 Kab Bolmong 1058 4104 2971 8133
15 Kab Minut 5307 - 680 5987
16 Kota Bitung 2500 1563 4109 8171
TOTAL 134618 36200 18691 189509
(sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
Alokasi Belanja Daerah untuk penanganan Covid (dalam miliar Rupiah)
Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik Provinsi Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Prov Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Manado
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Tomohon
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Bitung
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Kotamobagu
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Tenggara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Timur
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Talaud
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Sangihe
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab KepSiau Tagulandanga Biaro
Kanwil DJPb Prov Sulut (2020) Government Financial Statistic Sem I Prov Sulawesi Utara TA 2020
Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Sulawesi Utara
Dit Pelaksanaan Anggaran Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi MEBE
Dit Sistem Manajemen Investasi Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi SIKP
Dit Akuntansi dan Pelaporan Keuangan Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi E-Rekon
Ditjen Perimbangan Keuangan Daerah Kemenkeu Aplikasi SIMTRADA Aplikasi SIKD
Dit Sistem Informasi dan Teknologi Perbendaharaan Aplikasi OMSPAN Dashboard MPN
Kanwil Ditjen Pajak Suluttenggomalut
Kanwil Ditjen Bea dan Cukai Sulawesi Bagian Utara
1
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBN
A Prognosis APBN-Pendapatan
Proyeksi Pendapatan dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data realisasi
Pendapatan (4xxxxx) bulanan periode 2013-2019
Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84 bulan
(n=84) untuk memprediksi penerimaan perpajakan 12
bulan ke depan (Jan-Desember) yang bersumber dari
monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata
2
Dari hasil pengujian terdapat lag pertama yang keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 tidak stasioner terhadap rata-rata sehingga perlu dilakukan differencing (d=1) Dari hasil
differencing dihasilkan jumlah lag pada ACF sebanyak tiga (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak empat (q = 5)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 1 dan q 5 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (215) ARIMA (214) ARIMA (213) ARIMA (212) ARIMA (211) ARIMA
(210) ARIMA (115) ARIMA (114) ARIMA (113) ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110)
ARIMA (015) ARIMA (014) ARIMA (013) ARIMA (012) ARIMA (011)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (215) AR 1 0927 tidak ARIMA (211) AR 1 0000 ya
AR 2 0995 tidak AR 2 0012 tidak
MA 1 0979 tidak MA 1 0000 ya
MA 2 0258 tidak Constant 0571 tidak
MA 3 0942 tidak ARIMA (210) AR 1 0000 ya
MA 4 0972 tidak AR 2 0000 ya
MA 5 0980 tidak Constant 0412 tidak
Constant 0000 ya ARIMA (115) AR 1 0880 tidak
ARIMA (214) AR 1 0056 tidak MA 1 0816 tidak
AR 2 0000 ya MA 2 0722 tidak
MA 1 0184 tidak MA 3 0847 tidak
MA 2 0040 ya MA 4 0971 tidak
MA 3 0000 ya MA 5 0707 tidak
MA 4 0068 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (114) AR 1 0913 tidak
ARIMA (213) AR 1 0615 tidak MA 1 0723 tidak
AR 2 0503 tidak MA 2 0709 tidak
MA 1 0738 tidak MA 3 0887 tidak
MA 2 0363 tidak MA 4 0934 tidak
MA 3 0729 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (113) AR 1 0748 tidak
ARIMA (212) AR 1 0521 tidak MA 1 0361 tidak
AR 2 0675 tidak MA 2 0294 tidak
MA 1 0314 tidak MA 3 0638 tidak
MA 2 0276 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
3
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (012) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (012)
7 Hasil forecasting Perpajakan 12 bulan ke depannya adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (012) dihasilkan proyeksi Pendapatan periode Jan ndash
Desember sebesar Rp542462 miliar Namun proyeksi tersebut menggunakan dasar realisasi
pendapatan dengan kondisi normal sedangkan Kmeneterian Keuangan memprediksi penerimaan
akan turun sebesar 10 Dengan demikian proyeksi pendapatan dengan ditambah asumsi Kemenkeu
menjadi Rp488216 miliar
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (112) AR 1 0440 tidak ARIMA (014) MA 1 0000 ya
MA 1 0057 tidak MA 2 0003 ya
MA 2 0071 tidak MA 3 0379 tidak
Constant 0001 ya MA 4 0838 tidak
ARIMA (111) AR 1 0115 tidak Constant 0002 ya
MA 1 0000 ya ARIMA (013) MA 1 0000 ya
Constant 0000 ya MA 2 0002 ya
ARIMA (110) AR 1 0004 ya MA 3 0247 tidak
Constant 0565 tidak Constant 0000 ya
ARIMA (015) MA 1 0000 ya ARIMA (012) MA 1 0000 ya
MA 2 0008 ya MS 10687 MA 2 0000 ya
MA 3 0197 tidak Constant 0000 ya
MA 4 0970 tidak ARIMA (011) MA 1 0000 ya
MA 5 0700 tidak MS 11287 Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
4
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai
Proyeksi Belanja Pegawai dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal (51xxxx) bulanan periode 2013-
2019 Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84
bulan (n=84) untuk memprediksi belanja 12 bulan ke
depan (2020) yang bersumber dari monevPA Software
pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -2 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
5
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Pegawai 12 bulan ke depannya
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Pegawai periode Januari ndashDesember
sebesar 9329 dari pagu
6
C Prognosis APBN-Belanja Barang
Proyeksi Belanja Barang dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka
pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Barang (52xxxx) bulanan periode
2013-2019 (n=84 bulan) untuk memprediksi
belanja Barang 12 bulan ke depan (2020)
bersumber dari monevPA Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = -2 sehingga
perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=1)
7
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 1)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Barang 12 bulan ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi
Belanja Barang 2020 sebesar 812 dari pagu
8
D Prognosis APBN-Belanja Modal
Proyeksi Belanja Modal dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data persentase realisasi
Belanja Modal (53xxxx) bulanan periode 2013-2019
mulai bulan april karena periode triwulan pertama
realisasi belanja modal relatif kecil Sehingga periode
(n) yand dipakai berjumlah 63 bulan (n=63) untuk
memprediksi belanja Modal 9 bulan ke depan (April-
Desember) yang bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans-Modal
telah stasioner terhadap rata-rata digunakan
menu Autocorrelation (ACF) Jika tidak
terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama
yang keluar dari confident interval lebih dari
tiga Artinya data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada
ACF sebanyak dua (p=2)
9
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
10
7 Hasil forecasting Belanja Modal 9 bulan ke depannya (periode
April-Desember) adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Modal enam bulan ke depan (64-72) sebesar
8419 dari pagu
E Prognosis APBN-Transfer Ke Daerah dan Dana Desa
Proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana Desa dilakukan
dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang
dipakai adalah data persentase realisasi Transfer Ke
Daerah dan Dana Desa (6xxxxx) bulanan periode 2015-
2019 (60 bulan) untuk memprediksi Transfer Ke Daerah
dan Dana Desa 12 bulan ke depan dan untuk selanjutnya
diambil total realisasi 9 periode akhir yang
mencerminkan periode April-Desember yang
bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data telah menunjukkan
stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = 1 sehingga
tidak perlu dilakukan transformasi
2 Untuk memastikan bahwa data telah stasioner terhadap
rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF) Jika
tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
TKDD telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data TKDD telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=3)
11
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 4)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 3 d 0 dan q 4 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (304) ARIMA (303) ARIMA (302) ARIMA (301) ARIMA (300) ARIMA
(204) ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (104) ARIMA (103)
ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (004) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA
(001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (304) ndash Tidak Sig
ARIMA (303) ndashTidak Sig
ARIMA (302) ndashSig
ARIMA (301) ndashTidak Sig
ARIMA (300) ndashTidak Sig
ARIMA (204) ndashSig
12
ARIMA (203) ndashTidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashSig
ARIMA (200) ndash Tidak Sig
ARIMA (104) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashSig
ARIMA (101) ndashTidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (004) ndashTidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
13
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (302) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (302)
7 Hasil forecasting Transfer Ke Daerah dan Dana Desa 12 bulan ke depan adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana
Desa 2020 sebesar 9668 dari pagu
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBD
A Prognosis APBN-Pendapatan APBD
Proyeksi Pendapatan APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data realisasi Pendapatan
Daerah Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan (2020)
Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (05) sehingga perlu dilakukan transformasi data hingga 3 kali sampai menunjukkan λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans3 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak
0 (p=0)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 0 (q = 0) Karena p=0 d = 0
dan q=0 maka model yang dihasilkan adalah ARIMA
(000) Namun model tersebut tidak dapat dilakukan
pengujian sehingga perlu dilakukan differencing
4 Untuk memastikan bahwa data Diff1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Diff1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing lagi (d=1) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu
(p=1)
5 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
terdapat lag sebanyak dua (q=2)
6 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 1 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110) ARIMA (012) dan ARIMA (011)
7 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (112) ndash Tidak Sig
ARIMA (111) ndash Tidak Sig
ARIMA (110) ndashTidak Sig
ARIMA (012) ndashTidak Sig
ARIMA (011) ndashSig
8 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (011) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (011)
9 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Pendapatan APBD TA 2020 sebesar
Rp1832209 miliar Namun dengan adanya pandemi corona
yang akan mempengaruhi PAD serta penyesuaian TKDD 2020 yang menyebabkan penurunan pagu
hingga Rp2 triliun dibanding 2019 maka proyeksi pendapatan APBD 2020 akan berkurang 20 dari
forecast ARIMA menjadi Rp1465767 miliar
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai APBD
Proyeksi Belanja Pegawai APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Pegawai Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk memprediksi
PAD 4 periode ke depan (2020) Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan
λ gt 1 (20) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih dari tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
sehingga tidak perlu dilakukan differencing (d=0)
Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 2 (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (102) ndash Tidak Sig
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (011) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan MS terkecil adalah Model ARIMA (002) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan
adalah dengan menggunakan Model ARIMA (002)
7 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Realisasi Belanja Pegawai APBD TA 2020 sebesar 9365
C Prognosis APBN-Belanja Barang APBD
Proyeksi Belanja Barang APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis
runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Barang Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan Software pengolah
data yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak
perlu dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak tiga (q = 3)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 3 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (103) ARIMA
(102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (203) ndash Tidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashtidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashtidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Barang APBD 4 periode ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Barang APBD sebesar
7523
D Prognosis APBN-Belanja Modal APBD
Proyeksi Belanja Modal APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal Daerah Triwulan II-IV periode 2013-
2019 (n=21) untuk memprediksi Belanja Modal 3 periode ke
depan Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai MS terkecil adalah Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan
dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Modal APBD 3 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Modal APBD sebesar
7903
WPEMERINTAH KABUPATEN MINAHASA
SEKRETARIAT DAERAH
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN 2O2O
KABUPATEN MINAHASA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti bukti realokasi yang
tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasidan keperluanpemeriksaan apabila pengawas fungsional
un uaian APBD dilakukan iberikut
No UraianAnggaran sebelum
DenvesuaianAnggaran setelah
penyesuaianvo
Penvesuaian(a) (b) (c) (d) (e)
Tahap I Penyesuaian Pendapatan Daerah
1
2
3
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Total Pendapatan Daerah
1 16801375000
136837743000
91436654206
98691022500
1008131756998
69703097945
(16)
(1 1)
(24
1U5O75772206 1 17 6525877 443 (13)
Tahap ll Penyesuaian Belania Daerah
1
2
J
4
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Eantuan Sosial
Belanja lainnya
Total Belania Daerah
553153915596
376690476314
194014758013
12200000000
290576963500
518620216746
287126O94825
130797822239
11200000000
323130122850
(6)
(24)
(33)
(8)
11
1426636113423 1270874256660 (11)
Tahap lll Perhitungan Selisih lebih Kurang
(8156034r217) (943483792171 16Selisih LebihKurangPenyesuaian Pendapatan Daerah
No Uraian Belanja PegawaiBelania Barang dan
JasaBelania modal
Belanra BantuanSosial
Belania Lainnya Total
Belanja Bidang Kesehatandan Hal hal lainterkaitkesehatan dalamrangka pencegahandonatau PenangananCovid 19
40105 621 486 2 180 557000 36 931 098000 79217 276486
Penyediaan iaringPengaman Sosial
4718907 200 10200000000 13 619 797 200 28 538 704 400
Penanganan DampakEkonomi
I280591500 108000000 9 388 5S1 500
Total 54105 120 186 2288 557000 10200000000 50 550 895200 117 144 572 386
Tahap lV Relokasi selisih lebih
Tahap V Postur Belanja APBD setelah Relokasi
No uraianAnggaran setelah Realokasi
1 Pendapatan Asli Daerah 98691 022500
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 1008131 756998
3 Lainnya 69 703 097 945
1 Belanja Pegawai 518620216746
2 Belanja Barang dan Jasa 287 126094825
3 BelanJa [Iodal 130797822239
4 Belanja Bantuan Sosial 11 200000000
5 Belanja lainnya 323130122850
Surplus Oevisit 9434837I217
Pembiayaan 9434837 9 217
Tondano 27 Mei 2020AN BUPATI M AHASASEKR RAH
FRITS R MUNTU SSosPEMBINA UTAMA MUDA
NtP 19530220 198601 I 003
BUPATI MINAHASA TENGGARA
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN MINAHASA TENGGARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggungjawab penuh atas kebenaran laporan
ini dan bukti-bukti Realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan
ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan Aparat
Pengawas Fungsional
No Uraian Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2) Anggaran Setelah
Penyesuaian (3) Penyesuaian
(4)
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-
((d)(c)))
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 1819189201100 1438584429100 2092
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
56814701700000 50078936200000 1186
3 Lainnya 23119463568002 22716134568002 174
Total Pendapatan Daerah 81753354469102 74233655197102 920
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
1 Belanja Pegawai 26732727677170 26472729296657 097
2 Belanja Barang dan Jasa 15671452469200 6995649446509 5536
3 Belanja Modal 19904298947532 15229943944332 2348
4 Belanja Bantuan Sosial 665000000000 843144700000 -2679
5 Belanja Lainnya 18779875375200 19651755575200 -464
Total Belanja Daerah 81753354469102 69193222962698 1536
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian 5040432234404
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
Uraian Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)
+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-hal lain terkait kesehatan dalam rangka pencegahan danatau penanganan
1734300000 11752875844 9861047
000 0
5150000000
28498222844
COVID-19
Penyediaan jaring pengaman sosial
0 0 0 23500000
00 750000000
0 9850000000
Penanganan dampak ekonomi
0 7056099500 0 0 500000000
0 12056099500
Total 1734300000 18808975344 9861047
000 23500000
00 176500000
00 50404322344
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
Pendapatan Daerah 66995615445400
Pendapatan Asli Daerah 1438584429100
Transfer ke Daerah dan Dana Desa 50078936200000
Lainnya 15478094816300
Belanja Daerah 74033655197102
Belanja Pegawai 26646159296657
Belanja Barang dan Jasa 8876546980913
Belanja Modal 16216048644332
Belanja Bantuan Sosial 1078144700000
Belanja Lainnya 21216755575200
SurplusDefisit (7038039751702)
Pembiayaan 7038039751702
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Ratahan 6 Mei 2020 BUPATI MINAHASA TENGGARA
JAMES SUMENDAP SH
HfH3fQ l flHV 13H)t3S lOWIJ MOON0$NOW $N11V108 N3Lfdn81gt1 HflNUl31ri13d
lJOWll MOON09NOW 9Nlfo10B N3JJfdOBIOI
OZ-OZ N~EgtEgtNV NOHVJ
OSdV NlmfOS3AN3d NcnOdV1
1n)microaq 1e6eqas u~n~e11P 08dV Uellnsa~uad undepv
middot1euos6un1se-1e6ued1ated0 uea~microawad uen1Jadalj uep 1sellSIUJlllpe uede)f6ua1a)f JfOJUO rllfllJlampq llue~ uen1ua1a~ ue6uap llnsas IIelfedwesP IUI uruode1 UJe1ep wn1u=a1 Buebull
1se~OjlaJ llthQ1llnq uep UI u1Jode1 uaievaqalj seie qnusd qeMef 6unfi6uemicroaq eites eMJJeq ua)e1eWaw 1u1 ue6uaa
ltooswmmiddot L9t9Zl USGnsallSOd ~lbullloS illtJ1)1141~1 4SfgtS
lllj8J11)1llqltj1AbullS ueamplfllQfiid -111 d011f
(comiddotszgt 09tte-tt61CZI L9 DlL9ampZS9lLI pound99 qruaea bullfbullbullIOll lIOJ
11t 9Ltl560S-9pound1gtZW oomiddots99middots99middotezsmiddot6c 1 oAw1bull1 bullfulgt(bulla s
000 00000middot004roormiddots oomiddotooomiddotooomiddotaasmiddots 1bull1sos UlJ11ull 2Ju111oa t
(091t) OOSOlSiS1t$LU 001gt1L9L1gtSZI si lepovi ~iubullIOa c
(tsmiddotacgt oosnmiddotsW960L6 009t699669J891 eat uep ampaiea eJue~g z (OSO) 1gtQ06tSLttZCtQI OlZt091gtHSZSQI 1ewietlbulld s1le1aa I
r 4BJaea Bubullioe ueiens~bulld - 11 aNi L
(il6) 096ll9lS~tllS OlLS8tCrirtLlt9 qeRltJ led middot-d J
lt1ozJ OOLSSZltOlsmiddotss OOlSS9Q6910ZO L e(uu1e1 e
ltzn1gt oomiddotooamiddotszswgmiddot pound9 oososmiddotczcmiddotoozmiddotszs 0$0(] auoa uop 4bullbullbullbullP middot~ ll z
ttsH) oszzzmiddotspoundtpound61H OlS6pound~6middotsz9middote1 lfUa~O ILJlqtJtqedepUad I
q~a uoiedepuod ue1bullQSQllbulld- L d04bull1
((o)J(p)J-00 L)s (o) (p) (o) (q) ltbull)
1Jll9~d Ultlnsaltuad ~bulllosalubulld UCeJn ON 4810loS UOJrd6Uf wn1aqas UGJe6ampiv
lfl1 4i I s ~at Cl Ill lL
oos11Smiddot9timiddot~4middotbs SSS9tLtlmiddotL09 JmJ
00699 L9596pound5 UJOUO)t~
6jlLS596t5 ~wlWf UttJ2litnuOd
0091Z6W5W9t 91lBWSl-Spound IQSOS
uewo6ltJad 6umicroef ueljpelllbulld
6~ middotQl100 UOl(06UOIOd ne~eJE~P ue4e611iued
oomiddotooomiddotosntemiddots 1 ooomiddotosnpound6middotst e~6oOJ we1ep lIBlB~~
1111 u1bull11bull1ft14 ubullp llllbullsa~ Buelq efbullBJbulla
M+(D)lt(4)+(6)bull(1) (~) m (l M (Bl (1)
1e1sos 1bullPbullri f ltP6~d lllOJ eAUlJl lt[lllliog lllllllUOS bullfuOJbullS uep GUltu~ 1[UlllS bullueibulla UaJeJn
ouopg
1$1~ ee bullbull - d
0090111tt Lllt~ - 118(lqltI
(Ms01119CLlltdeg9ZI
1111180Sntdlns
~l ti96()S9LHOZ 9(uu~ai e~Ull98 eoeooeeooos-s rctsos uerquee erueiae oomiddotsoimiddotesnpoundsmiddot tt~ 1bullpor1 bull1bullbull18 00911 Wt-960 ze eser usp 6urues efveias tlf06tSlttipound11 I eMe8ad efue1~a ~t8tZt611~~9
ijltloaabull~ bull
00 LS5Upound0L666 ~ 000006ZS969L9Y n~ eueo uep ~eu_ep eI JampisiVJl 09ZZZ-5LpoundLSlH 41lbullbullao ~ Illdeg 096HWt98t1lt ~-ouciffbull-d
tSugt101ea~ 4lfa~s urue66uv u~eJ(l
-e~weuaqes uefluap 1enq1p 1u1 uwod91 Ull~Waa
-s~~~
1 Hlnf3IO ~v~~~~
~nWllMOONOElNOW E)1Nil~~~~
ozoz 13W ~I U8Aflll1 l
PEMERINTAH DAERAH KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
SEI(RETARIAT DAERAH
Jalan Bui Batu Kompleks Perkantoran Pemda
TAPORAN PENYESUAIA]II APBD
TAHUN ANGGARAN 2O2O
KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini
dan buki-bukti realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang
berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan apparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UraianAnggaran Setelah
Penyesuaian Penyesuaian
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 297348989200 2676L409O24O 1000
L26a2Transfer ke Daerah dan DanaDesa
7265981700000
3 Lainnya 2A327a3a962O 265m1550670 645
Total Peurondapatan Daerah 8902019808820 7798597340950 LZN
Tahap ll - Penyesuaian Beurolania Daerah
Belanja Pegawai 3376514741950 3340363661950 t07
2 Belanja Barang dan Jasa 246L95524732O 182495402427O 25A7
3 Belanja Modal 7453474604t2O 75562748706O 48O7
4 10000Belanja Bantuan Sosial 5000000000
Belanja Lainnya t745075775430 164404946204O 579
Total Beurolanla Daerah 9042019808820 7564998639320 t6t4
Tahap lll - Pen8hitungan Selislh Lebih(urang
SurplusDefisit - 140000000000 233598701630
Selisih Lebihl(urang Setelah Penyesuaian 373598701630
euro
Anggaran SebelumPenyesuaian
(a) (b) ( c ) (d)( e)=( 10u64(
)
8321392430m0
t
Tahap lV - Realokasl SeurollCh teblh
UralanBelanJa
Pegawal
BelanJa
Barang danJasa
gelania
Modal
BelaniaBantuan
Soslal
BelanJa
LalnnyaTotal
(J) ls) (h) (i) a) (k) tt)4 4h)4t)4)4kt
Belanja bidangkesehatan danhal-hal lain terkaitkesehatan dalamrangkapencegahan
danataupenanSanan
covtD-19
87140321634195838000 11000000000 23909870163
Penyediaan jaringpengaman soslal 350000000 2000000000
6000000000
Penanganan
Dampak Ekonomi 100000000 10000000004000000000
5100000000
Total 91540321634195838000 3000000000 21000000000 37359870163
Tahap V - Postur Belanja APBD Setelah Realokasl
Uralan Anggaran Setelah Realokasl
Pendapatan Daerah 779859734O95
Pendapatan Asli Daerah 267 6t409028Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya 26500155067
Belanja Daerah 793859734095Eelanja PeSawai 334036356195Belania Barang dan Jasa 191559834990
Belanja Modal 79758585706
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya 185404945204SurplusDefisit -14000000000
Pembiayaan Netto 14000000000
Melonguane2) April 2020
PUTAUAN TALAUD
SE IS DAERAH
lr ADOtf S BlNll-ANG MENrP 19601027 198903 1 005
8350000000
726598170000
3000000000
An
RASIO ALOKAS ANGGARAN PENANGANAN COVID19KABUPATEN KEPUTAUAN TALAUD
DATA SESUAI REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVIDlg DI KAB KEPITAIAUD
E Alokasi Anggaran Penanganan COVID-19sebesar Rp 37359870163 (3735 M)
E Alokasitersebut terdiri dari 3 Pos Alokasisebagai berikut
1 Penanganan Kesehatan berjumlahRp23909870163 (2390 M) atau64Yo dari total alokasi anggaranpenanganan COVID-19
2 Penanganan Dampak EkonomiBerjumlah Rp 5100000000(510 M) atau 14 Yo dari total alokasipenanganan COVID-19
3 Penanganan Jaring Pengaman Sosialberjumlah Rp 8350000000 (83SM) atau 22dari total alokasianggara n penanganan COVI D-19
PAK EKON
t4
PENANGANANKESEHATAN
64
I
ENAN
JPS
22
RASIO ATOKASIANGGARANPENANGANAN BIDANG KESEHATAN
DATA SESUAI REALOKASI DAN REFOCUSING APBDUNTUK PENANGANAN COVIDl9 DI KAB KEPL TALAUDBIDANG KESEHATAN DAN HAt-HAt IAIN TERKAITKESEHATAN DLM RANGKA PENCEGAHAN DAN ATAUPENANGANAN COVDl9
E Alokasi Anggaran Penanganan Bidang Kesehatansebesar Rp 239098701G3 (239 M)
fl Alokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp 11000OOOOOO (11Matau 46Yo dari total anggaran penangananBidang Kesehatan
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 0 (O M) atau O daritotal anggaran penanganan Bidang Kesehatan
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp 129098701G3 (129 M) atau54 dari total alokasi anggaran penangananBidang Kesehatan
6
KTILANJE
TE (I
U
4
l
I
I7L
BELANJA DALAMBENTUK
KEGIATAN
54
BE
BE
RASIO ATOKASANGGARANPENANGANAN DAMPAK EKONOMI DATASESUAI REATOKASI DAN REFOCUSING APBD
UNTUK PEIANGANAN COVID-lg Dt KAB KEPL XATAUDBIDANG PENANGANAN DAMPAK EI(ONOMI
fl llokasiAnggaran Penanganan Dampak Ekonomisebesar Rp5100000000 (51 Ml
fl Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp400O0q)OOo (4 Mlatau 78 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 1000000000 (1Matau 20 96 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi anggaran penangananDampak Ekonomi
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp1000000 (01 M) atau2 dari total alokasi anggaran penangananDampak Ekonomi
BANSOS
20
2
BETANJA TIDAKTERDUGA (BTT)
78
RASIO ALOKASIANGGARANPENANGANAN JARING PENGAMAN SOSIAT
BE
BENT
DATA SESUAT REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVTD-lg DI KAB KEPL TATAUDBIDANG JARING PENGAMAN SOSIAL
fl Alokasi Anggaran Penanganan Jaring pengaman
Sosial sebesar Rp 8350000000 (935 M)E Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Atokasi
sebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp50$000000 (6 M)atau 72Yo dari total anggaran pena ngananJaring Penga man Sosial
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp20fi)000000 (2 Mlatau 24 Yo dari total anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp350000000 (035 M) atau4Yo dari total alokasi anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
LL-
BANSOS
24
II
KEGIATAN KTI
ITERDUGA (BTT
72
r-
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-((d)(c)))
1 Pendapatan Asli Daerah 2179766235200 20100412352 779
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 67815037700000 583182844000 1400
3 Lainnya 4140687060570 47237070606 -1408
Total Pendapatan Daerah 74135490995770 65052032695770 1225
1 Belanja Pegawai 20225216272100 19620370306700 299
2 Belanja Barang dan Jasa 20685621435403 13660841927195 3396
3 Belanja Modal 19152251699667 8231402768900 5702
4 Belanja Bantuan Sosial 68950000000 33950000000 5076
5 Belanja Lainnya 14003451588600 13185777408600 584
Total Belanja Daerah 74135490995770 54732342411395 2617
10319690284375
N
oUraian
Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2)
Anggaran Setelah
Penyesuaian (3)
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian
Penyesuaian (4)
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
LAPORAN PENYESUAIAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti-bukti
realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan
administrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Uraian Belanja Pegawai Belanja Barang dan Jasa Belanja Modal Belanja Bantuan Sosial Belanja Lainnya Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-
hal lain terkait kesehatan dalam
rangka pencegahan danatau
penanganan COVID-19
000 2741492735500 6117425200000 000 000 8858917935500
Penyediaan jaring pengaman sosial 000 000 000 000 1212132348875 1212132348875
Penanganan dampak ekonomi 000 000 000 248640000000 000 248640000000
Total 000 2741492735500 6117425200000 248640000000 1212132348875 10319690284375
Pendapatan Daerah
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Belanja Daerah
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
SurplusDefisit
Pembiayaan
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Boroko 12 Mei 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW UTARA
DEPRI PONTOH
(1670015655270)
3136176357891
14397909757475
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
633820170405
20100412352
583182844000
30536914053
65052032695770
19620370306700
16402334662695
14348827968900
282590000000
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
BUPATI KEPul[AUAN SANCIHELAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABupATHN KHpuLAUAN sANGmn
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh ataskebenaran Iraporan ini dan bukti-bukti realokasi yang tercantum dalam laporanini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapanadministrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UralanAnggaran chggaran Oa
Sebelum SesudahPenyesuaian
Penyesuaian Penyesuainn
(a) (b) (c) (d)(e) = (100-((d))(c))
Tifeaa I - Penyesualan plusmneurondapaan Dacralh +
1 Pendapatan Asli Daerah 6615871963300 5824016087300 1197
2 Transfer ke Daerah danDanDesa 98401656441000 84805897476000 1382
3 Lainnya 4844406397600 4292989314659 1 138
Total Pendapatan 109861934801900 94922902877959 1360
TahaP 11` - Penys5uatan Belanja Daerall1 Belanja Pegawai 46389719208700
42839564329262765
2 Belanja Barang dan Jasa 268735161152 0019483320156200
2750
3 Belanja Modal 168329248368007783837945400
5376
4 Belanja Bantuan Sosial 329250000000329250000000
000
5 Belanja Lainnya 1943652464120017852827591200
815
Total Belanja 10986193480190088288800022062
1964
Selisih Lchih Kurang Setelah Penyesualan66341028 55897
iEeurobull-i
Jcentt`a-00|r)ahCeCreg10hr`+Le
aa
t`a
aa
+a
0cO
+LJ
aLO
-a
|r)cO
+t+00
t+C
V
J=O
C)
apound
+CVcO00
CV00-J
+1-te
Ce
-aa
iiifn_tplusmn
P`aJ0CnOC)tra0aCqaCV8^aaauaCreg1regtrt`Ch
8-aaaaCOD`1regtJa8-ttChCnCreg0P`aaaaC1
E5
II
i3Iag-aJin
I
C)ataaCOaCregCqCOcOC1CVI
ICgtataaCeaCeCu0000Cr)CV
ffibullgeuro-ampJ=
aa0aa1reg00Cr)CeCataaa01reg-00tP`ceCV
aaaaaLeaaP`CeaaaC)a|eI8r`at`Ln
fi
I
a
i3iiiiIbullgE
i5a
Ea
fyenIplusmnED
a5ai
frE
9
8i
C]C0aJ5
poundE-
01
0
aaa
Lampiran I Penjabaran Pergeseran APBD
23 April 2020Tanggal
17 Tahun 2020Nomor
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
PEMERINTAH KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
1 PENDAPATAN 107196464869200 94346162396500 (12850302472700) (1199)
1 1 PENDAPATAN ASLI DAERAH 5630458459700 5212581087000 (417877372700) (742)
1 1 1 3029064464500 Pendapatan Pajak Daerah 2698537091800 (330527372700) (1091)
1 1 2 1154028000000 Hasil Retribusi Daerah 1066678000000 (87350000000) (757)
1 1 3 336499591200 Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan 336499591200 000 000
1 1 4 1110866404000 Lain-lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah 1110866404000 000 000
1 2 DANA PERIMBANGAN 77398633600000 65182348500000 (12216285100000) (1578)
1 2 1 1666530400000 Bagi Hasil PajakBagi Hasil Bukan Pajak 1525028900000 (141501500000) (849)
1 2 2 58436228200000 Dana Alokasi Umum 52086330700000 (6349897500000) (1087)
1 2 3 17295875000000 Dana Alokasi Khusus 11570988900000 (5724886100000) (3310)
1 3 LAIN-LAIN PENDAPATAN DAERAH YANG SAH 24167372809500 23951232809500 (216140000000) (089)
1 3 1 4141276158600 Pendapatan Hibah 4141276158600 000 000
1 3 3 3653707250900 Dana Bagi Hasil Pajak dari Provinsi dan Pemerintah Daerah Lainnya 3653707250900 000 000
1 3 4 16372389400000 Dana Penyesuaian dan Otonomi Khusus 16156249400000 (216140000000) (132)
2 BELANJA 109568697093491 97482338754391 (12086358339100) (1103)
2 1 BELANJA TIDAK LANGSUNG 63581006143175 63392596831572 (188409311603) (030)
2 1 1 39909549810725 Belanja Pegawai 38834946445308 (1074603365417) (269)
2 1 4 738911826000 Belanja Hibah 545380000000 (193531826000) (2619)
2 1 5 31570000000 Belanja Bantuan Sosial 10010000000 (21560000000) (6829)
2 1 6 418309246450 Belanja Bagi Hasil kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintah Desa 376521509200 (41787737250) (999)
2 1 7 22382665260000 Belanja Bantuan Keuangan kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintahan Desa 21527875160000 (854790100000) (382)
2 1 8 100000000000 Belanja Tidak Terduga 2097863717064 1997863717064 199786
2 2 BELANJA LANGSUNG 45987690950316 34089741922819 (11897949027497) (2587)
2 2 1 1896453933200 Belanja Pegawai 1810317933200 (86136000000) (454)
2 2 2 26316296353597 Belanja Barang dan Jasa 23895026121100 (2421270232497) (920)
2 2 3 17774940663519 Belanja Modal 8384397868519 (9390542795000) (5283)
SURPLUS (DEFISIT) (2372232224291) (3136176357891) (763944133600) 3220
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 1
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
3 PEMBIAYAAN DAERAH
3 1 PENERIMAAN PEMBIAYAAN DAERAH 2672232224291 3136176357891 463944133600 1736
3 1 1 2672232224291 Sisa Lebih Perhitungan Anggaran Tahun Anggaran Sebelumnya 3136176357891 463944133600 1736
3 2 PENGELUARAN PEMBIAYAAN DAERAH 300000000000 000 (300000000000) (10000)
3 2 2 300000000000 Penyertaan Modal (Investasi) Pemerintah Daerah 000 (300000000000) (10000)
PEMBIAYAAN NETTO 2372232224291 3136176357891 763944133600 3220
SISA LEBIH PEMBIAYAAN ANGGARAN TAHUN BERKENAAN 000 000 000 000
Lolak 23 April 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW
YASTI SOEPREDJO MOKOAGOW
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 2
No Uraian
AnggaranSetelah
Realohasi
(a) (b) (c)
kendapaitan Daerah 917879535633001 Pendapatan Asli Daerah 5824016087300
2 Transfer ke Daerah dan Dan Desa 84805897476000
3 Lainnya 1158040000000
bull beltLDia Pace gtpoundpound3-ULreg gtU
1 Belanja Pegawai 428395643292622 Belanja Barang dan Jasa 200631133 062 00
3 Belanja Modal 101720682518004 Belanja Bantuan Sosial 3292500000005 Belanja Lainnya 21518906990697
Sftyxpilus Den3it 3134g`493v 146 59
penhfayin _
6
A Pendapatan Negara
Salah satu fungsi APBN dalam kerangka ekonomi makro adalah sebagai stabilisator
Dari sisi pendapatan pemerintah dapat mempengaruhi perekonomian melalui
perubahan besaran pada penerimaan perpajakan Hal ini dikarenakan penerimaan
perpajakan merupakan variabel yang mempengaruhi secara tidak langsung terhadap
perkembangan variabel pembentuk agregate demand yaitu variabel konsumsi
masyarakat (C) dan investasi (I)
Pada tahun 2020 target penerimaan pajak adalah sebesar Rp45 triliun Target
tersebut mengalam i kenaikan 667 persen dibandingkan dengan target tahun 2019
sebesar Rp42 triliun
1 Penerimaan Perpajakan
Penerimaan perpajakan dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu Pajak Dalam
Negeri dan Pajak Perdagangan
Internasional Pajak Dalam Negeri
terdiri atas lima jenis pajak yaitu Pajak
Penghasilan (PPh) Pajak
Pertambahan Nilai (PPN) Pajak Bumi
dan Bangunan (PBB) Cukai dan Pajak
Lainnya sedangkan Pajak
Perdagangan Internasional terdiri atas
Bea Masuk dan Bea Keluar Sampai
dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan Perpajakan baru
mencapai Rp134638 miliar atau 2937 persen dari target Kota Manado sebagai
kontributor utama menyumbangkan sebesar Rp74578 miliar (554 persen) dari
penerimaan sampai dengan semester I
a) Pajak Penghasilan (PPH)
Sebagian besar penerimaan PPh terkonsentrasi di wilayah Kota Manado sebagai
pusat bisnis di Sulut dimana
sebagian besar pengusaha
terdaftar di kota ini Sampai
dengan Semester I realisasi
Pendapatan Pajak Penghasilan
237854 205758
7345 5485
84367
45565
1527 1952
PPh PPN amp PPnBM
PBB PajakLainnya
Grafik 21 Realisasi terhadap Pagu Perpajakan Sulawesi Utara sd Semester I
TA 2020 (dalam miliar Rp)
Target TA 2020 Real sd Sem I
Grafik 23 PPh per Kabupaten di Sulut sd Semester I
2020 (dalam miliar Rp)
sumber Kanwil DJP Sulutenggomalut
7
baru mencapai Rp84366 miliar atau 3547 persen dari target 2020 sebesar Rp23785
miliar
b) Pajak Pertambahan Nilai (PPN) dan Pajak Penjualan Atas Barang Mewah
(PPnBM)
Realisasi PPN dipengaruhi antara lain oleh kegiatan proyek pemerintah terjaganya
konsumsi Rumah Tangga dan impor serta
dukungan sistem pembayaran pajak yang
online dengan administrasi perpajakan
Proporsi penerimaan PPN berdasarkan
wilayah tidak jauh berbeda dengan
penerimaan PPh Sampai dengan periode
Semester I 2020 realisasi pendapatan
PPN dan PPnBM baru mencapai Rp45565 miliar atau 2215 persen dari target 2020
sebesar Rp20575 miliar
c) Pajak Bumi dan Bangunan (PBB)
Pendapatan PBB di Sulut tergolong kecil karena bukan daerah pertambangan Dari 15
KabKota hanya 3 daerah yang memiliki
realisasi penerimaan yaitu Kota Manado
Kota Bitung dan Kab Bolaang
Mongondow Perlu re-evaluasi NJOP di
beberapa daerah karena terdapat
daerah yang tergolong cukup ramai
(pusat keramaian) dengan nilai transaksi
penjualan tanah cukup tinggi namun
memiliki NJOP yang sangat rendah Sampai dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan PBB baru mencapai Rp1527 miliar atau 2080 persen dari target 2020
sebesar Rp7345 miliar
d) Pajak Perdagangan Internasional (Bea Masuk amp Bea Keluar) dan Pendapatan
Cukai
Faktor-faktor penopang penerimaan Kepabeanan dan Cukai sd periode Semester I
tahun 2020 di Provinsi Sulawesi Utara adalah sebagai berikut
1 Bea Masuk
- Hampir seluruh perusahaan di bidang pertambangan dan bidang lainnya untuk
sementara menghentikan kegiatan importasinya mengingat sebagian besar
komoditas berasal dari negara yang terdampak Covid-19
Grafik 25 PBB per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam juta)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
Grafik 24 PPN dan PPnBM per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
8
- Penerimaan Bea Masuk dari sektor barang bawaan penumpang menurun hal
ini dikarenakan adanya penutupan penerbangan langsung dari luar negeri
- Penerimaan Bea Masuk dari Pos Lalu Bea tidak terlalu dipengaruhi dampak
Covid-19
2 Bea Keluar
Penerimaan bea keluar di provinsi Sulawesi Utara masih bersumber pada ekspor
produk Crude Palm Oil (CPO) dan produk turunannya di Bitung Penerimaan bea
keluar dari PKE diprediksi akan mengalami peningkatan dan akan melampaui
target pada akhir tahun
3 Cukai
Penerimaan Cukai di Sulawesi Utara sebagian besar berasal dari produksi Pabrik
MMEA (Minuman Mengandung Etil Alkohol) Pemerintah setempat menghimbau
untuk menutup tempat
hiburan dalam rangka
menghindari penyebaran
Covid-19 Penutupan
tempat hiburan tersebut
mengakibatkan
menurunnya permintaan
konsumen MMEA sehingga
perusahaan Pabrik MMEA mengurangi jumlah produksi MMEA Hal tersebut
mengakibatkan menurunnya penerimaan cukai
Penerimaan Cukai hingga periode Semester I baru mencapai 2536 persen yaitu
Rp16 miliar dari target sebesar Rp631 miliar Sementara itu target penerimaan
Pajak Perdagangan Internasional yang berasal dari Bea Masuk telah mencapai
Rp912 miliar atau 7645 persen dari target Rp1193 miliar sedangkan Bea Keluar
telah mencatatkan realisasi Rp153 miliar atau 8095 persen dari target Rp189
miliar
e) Pendapatan Pajak Lainnya
Sampai dengan Semester I 2020 realisasi Pajak Lainnya mencapai Rp1952 miliar
atau sebesar 3559 persen dari target Rp5484 miliar Sumber pendapatan Pajak
Lainnya berasal dari pendapatan bea materai pendapatan pajak tidak langsung
lainnya dan pendapatan bunga penagihan pajak sehingga pos ini sebagian besar
berada di Kota Manado
2 Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP)
Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) merupakan seluruh penerimaan pemerintah
pusat yang bukan berasal dari penerimaan perpajakan Sampai dengan Semester I
Grafik 26 Bea Masuk Bea Keluar dan Cukai Prov Sulut sd Semester I TA 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJBC Sulbagtara
9
2020 realisasi PNBP di Sulawesi Utara sudah mencapai Rp59773 miliar atau 477
persen dari target Rp125421 miliar untuk tahun 2020 Realisasi PNBP Semester I
2020 mengalami penurunan 2137 persen dibandingkan dengan realisasi tahun
sebelumnya pada periode yang sama
B Belanja Negara
Belanja negara berperan
sebagai stimulus fiskal
dalam mendukung sektor
riil dan pertumbuhan
ekonomi Peningkatan
pagu belanja pemerintah
setiap tahunnya harus
disertai dengan
optimalisasi pelaksanaan
anggaran
KementerianLembaga Sebaliknya efisiensi belanja harus tetap dilakukan agar belanja
negara lebih berkualitas melalui penghematan belanja barang dan belanja yang tidak
prioritas subsidi yang lebih tepat sasaran serta mendorong pembangunan
infrastruktur daerah melalui anggaran Dana Bagi Hasil (DBH) dan Dana Alokasi Umum
(DAU)
1 Belanja Pemerintah Pusat
Penyerapan Belanja Pemerintah Pusat di Provinsi Sulawesi Utara menunjukkan tren
kenaikan yang proporsional
setiap bulannya dengan
capaian Rp295837 miliar
atau 3721 persen dari pagu
Rp794956 miliar sampai
dengan akhir Semester I
2020 Belanja Pegawai
masih mendominasi
realisasi belanja hingga
Semester I sebesar
Tabel 22 Penerimaan PNBP Prov Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Grafik 27 Tren Realisasi Belanja Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber MEBE diolah
Grafik 28 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi Belanja Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
10
Rp145693 miliar atau 4636 persen dari pagu Rp314280 miliar diikuti oleh Belanja
Barang sebesar 3296 persen kemudian Belanja Modal 2725 persen Sedangkan
untuk Belanja Bantuan Sosial sampai dengan akhir Semester I 2020 baru mencatatkan
realisasi 1098 persen
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Alokasi pagu TKDD Sulawesi Utara tahun 2020 sebesar Rp1262685 miliar meningkat
044 persen dari pagu tahun sebelumnya Sampai dengan akhir Semester I tahun 2020
Dana Alokasi Umum (DAU) dan Dana Bagi Hasil (DBH) di Sulut telah mencatatkan
realisasi belanja masing-
masing sebesar 5996
persen dan 5008 persen
Sementara itu realisasi
belanja DAK Fisik baru
sebesar Rp8963 miliar atau
638 persen dari pagu
Rp140468 miliar
sedangkan DAK Non Fisik
telah mencatatkan realisasi
sebesar Rp89517 miliar
atau 7965 persen dari pagu 112384 miliar Penyaluran Dana Desa dalam bentuk
Bantuan Langsung Tunai (BLT) sampai dengan akhir periode Semester I 2020 telah
mencapai Rp72532 miliar atau 5920 persen dari pagu Rp122524 miliar sedangkan
realisasi Dana Insentif Daerah (DID) sebesar Rp22252 miliar atau 6217 persen dari
total pagu Rp35794 miliar Perbandingan Pagu dan Realisasi TKDD dapat dilihat pada
grafik berikut
Terdapat penyesuaian pagu TKDD di bulan April 2020 melalui Peraturan Menteri
Keuangan (PMK) Nomor 35 Tahun 2020 tentang Pengelolaan Transfer Ke Daerah dan
Dana Desa Tahun Anggaran 2020 Dalam Rangka Penanganan Pandemi Corona Virus
Disease 2019 (COVID-19) danatau Menghadapi Ancaman yang Membahayakan
Perekonomian Nasional
3 Pengelolaan BLU
Terdapat 5 (lima) instansi pemerintah yang berstatus BLU di Provinsi Sulawesi Utara
Pada tahun 2020 terdapat penambahan dua satker BLU yaitu Rumkit TkIII RW
Monginsidi dan Politeknik Kesehatan Manado sehingga diharapkan dapat memberikan
stimulus yang lebih baik untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat
Grafik 29 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi TKDD Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
11
Kedepannya satker tersebut masih perlu pembinaan yang intensif sehingga dalam
masa transisi pelaksanaan kegiatan operasionalnya tidak mengalami kendala yang
akan berdampak terhadap kualitas layanan kepada masyarakat
Secara umum realisasi belanja keseluruhan satker BLU sudah berada pada kisaran
50 persen kecuali
Universitas Sam Ratulangi
yang baru mencatatkan
realisasi sebesar 2616
persen dikarenakan
karena adanya proses
penyesuaian nomenklatur
dan aktivitas perkuliahan
yang dilaksanakan secara daring sehingga memangkas biaya operasional Dari sisi
performa hanya Unsrat dan Poltekes Manado yang menunjukkan perbaikan dibanding
tahun 2019 Beralihnya kegiatan belajar mengajar menjadi metode daring berimbas
pada turunnya biaya operasional BLU dimaksud sedangkan pada BLU bidang
kesehatan mengalami kenaikan biaya operasional sehubungan dengan pandemi
Covid-19
4 Manajemen Investasi Pusat
a Permasalahan outstanding pinjaman pemerintah pusat kepada pemerintah daerah
di Sulut telah dilakukan melalui kebijakan debt swap untuk hutang bunga pada Kota
Bitung dan Kota Manado serta pengalihan pinjaman ke Pemda untuk pinjaman
PDAM Sangihe Progres pelaksanaan proyek debt swap Kota Bitung telah selesai
di verifikasi oleh Dit SMI sedangkan debt swap Kota Manado masih akan berjalan
sampai dengan akhir tahun 2020 Selanjutnya untuk penyelesaian hutang PDAM
Kab Kep Sangihe telah dialihkan ke Pemda Kab Kep Sangihe
b Hasil monitoring laporan penyaluran KUR di Sulut pada SIKP menunjukkan bahwa
jumlah realisasi KUR sebesar Rp377 miliar pada 9813 debitur dengan rata-rata
pinjaman sebesar Rp3845 juta
c Penyaluran Kredit Ultra Mikro (UMi) di wilayah Sulawesi Utara mencapai Rp266
miliar pada 490 debitur dengan rata-rata pinjaman Rp542 juta
C Prognosis Realisasi APBN
Proyeksi realisasi APBN Semester II 2020 dilakukan secara empiris menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
Tabel 22 Performa Operasional Satker BLU sd Triwulan II 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Laporan Operasional e-Rekon DJPb
12
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecasting peramalan jangka
pendek Pengolahan data statistik menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 dengan
Variabel yang digunakan adalah realisasi APBN bulanan tahun 2013-2019 yang
bersumber dari Aplikasi Monev PA dan OMSPAN Untuk pendapatan (Perpajakan dan
PNBP) yang digunakan adalah angka realisasi 84 bulan (n= 84 ) sedangkan Belanja
Negara menggunakan data persentase realisasi bulanan (n= 84) kecuali Belanja
Modal yang menggunakan data persentase realisasi bulanan periode April-Desember
(n=63) mengingat pergerakan yang signifikan atas realisasi jenis belanja barang dan
modal terjadi pada periode tersebut (bulan 1-3 bersifat outlier) Proyeksi Transfer
Daerah menggunakan data persentase realisasi bulanan tahun 2015 sd 2019 dari
SIMTRADA (n=60) Hasil ringkas analissi dapat dilihat di bawah sedangkan hasil
pengolahan keseluruhan terdapat pada Lampiran I
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (012)-Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 = Rp 542462
Miliar
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
9329 dari total Pagu Belanja
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
812 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
8418 dari total Pagu Belanja Modal
Prognosis Transfer Daerah (Angka dalam persen)
ARIMA (302) ndash Signifikan
Total Proyeksi Semester II 2020 =
5852 dari total Pagu Transfer
13
Pendapatan Sulut hingga akhir tahun diperkirakan mencapai Rp488216 miliar atau
turun 04 Selain dampak akibat penurunan perekeonomian secara makro kontraksi
pendapatan negara disebabkan adanya berbagai insentif pajak yang diberikan
pemerintah sebagai bagian upaya Pemulihan Ekonomi Nasional Pertumbuhan belanja
modal yang turun hingga 54 lebih disebabkan oleh turunnya pagu akibat realokasi
anggaran KL yang mencapai lebih dari 50 Sedangkan belanja barang diprediksi
menurun cukup tajam sebagai efisiensi akibat pembatasan aktivitas kegiataan
perkantoran akibat Covid-19 Tabel 23 Prognosis Realisasi APBN sampai dengan Semester II TA 2020
UraianPagu
Target
Realisasi
Sem I
2020 (Rp)
Prognosis
TA 2020
(Rp)
Prognosis
TA 2020
()
Prognosis
Semester
II 2020
(Rp)
Realisasi
Tahun 2019
(Rp)
Growth
()Keterangan
Pendapatan 581864 193185 488216 84 295031 489940 -04
Kemenkeu memprediksi
penurunan penerimaan
sebesar 10 akibat covid
Belanja
Bel Pegawai 314428 145698 293346 93 147648 304936 -38
Bel Barang 337651 112078 274174 81 162096 357960 -234
Bel Modal 140593 38782 118358 84 79576 257157 -540
Transfer
Daerah1262687 700576 1220765 97 520189 1401955 -129
Terdapat penyesuaian pagu
transfer daerah akibat covid
Telah dilakukan realokasi
pagu belanja oleh masing-
masing KL
14
BAB III PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN APBD
Perkembangan kinerja APBD seluruh pemda di Sulawesi Utara sd triwulan II 2020
menunjukkan penurunan dibanding periode yang sama tahun 2019 khususnya dari sisi PAD Hal
tersebut tidak terlepas dari imbas pandemi Covid-19 yang menghambat berbagai kegiatan
perekonomian sehingga mempengaruhi pola realisasi pendapatan maupun belanja daerah Secara
rinci perkembangan APBD pemerintah daerah lingkup Provinsi Sulawesi Utara dapat dilihat pada
tabel berikut
Tabel Perkembangan APBD Lingkup Prov Sulut sd Triwulan II TA 2020 (dalam miliar Rupiah)
Sumber LRA Pemda dan Simtrada DJPK data sementara
15
Dampak pandemi Covid-19 terhadap realisasi belanja APBD terlihat dari tingginya
realisasi belanja hibah dan belanja tak terduga di semester I TA 2020 dan rendahnya
belanja barang akibat berkurangnya kegiatan operasional perkantoran yang lebih banyak
dilakukan melalui sistem Work from Home (WFH) Untuk selanjutnya perlu dilakukan
percepatan realisasi belanja di semester II TA 2020 guna membantu mengakselerasi
perekonomian yang terhambat pandemi covid-19
A Pendapatan Daerah
Realisasi pendapatan daerah hingga triwulan II 2020 secara agregat telah mencapai
44 persen dari target Secara proporsional sumber penerimaan terutama yang berasal dari
transfer pemerintah pusat sebesar 84 persen (Rp6771 miliar) dan PAD sebesar 12 persen
(Rp9462 miliar) Hal tersebut menunjukan rendahnya tingkat kemandirian pemda di
Sulawesi Utara
1 Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Sampai dengan triwulan II 2020 realisasi PAD pemda lingkup Sulawesi Utara mencapai
38 persen dari target Dari total realisasi tersebut kontribusi terbesar disumbang oleh
Pemprov Sulut yang
mencapai 599 persen
Sementara pada tingkat
kabupatenkota realisasi
terbesar berturut-turut
disumbang oleh Kota
Manado Kab Minahasa
Utara Kab Minahasa dan
Kota Bitung Dominasi
penerimaan PAD keempat
daerah tersebut tak terlepas
dari faktor geografis yang
strategis sebagai pusat
perekonomian selain
topangan SDA penghasil PAD Hasil Analisa Metode Klassen LQ dan Shift Share
yang disajikan pada KFR Tahunan 2019 Kanwil DJPb Provinsi Sulawesi Utara
menunjukkan sektor unggulan masing-masing daerah yaitu Kota Manado
Penyediaan Akomodasi Makan dan Minum Kota Bitung Transportasi dan
Pergudangan Kabupaten Minahasa Konstruksi dan Sektor Unggulan dan Kab
Minahasa Utara Pertambangan dan Penggalian
Grafik Kontribusi Pemda thd Total Realisasi PAD Sulut sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Prov Sulawesi
Utara 599
Kab Minahasa
29
Kota Bitung
28
Kota Manado
136
Kab Minut 33
Prov Sulawesi Utara
KabBolmong
Kab Minahasa
Kab Sangihe
Kota Bitung
Kota Manado
Kab Talaud
Kab Minsel
Kota Tomohon
Kab Minut
Kota Kotamobagu
Kab Mitra
Kab Bolmut
Kab Sitaro
Kab Boltim
Kab Bolsel
16
a Penerimaan Pajak Daerah
Realisasi Pajak Daerah agregat sampai dengan triwulan II 2020 lingkup Provinsi Sulut
sebesar Rp6441 miliar
atau sebesar 37 persen
dari target
Pada tingkat KabKota
Pemkot Manado tercatat
sebagai daerah
penyumbang pajak daerah
terbesar yaitu sebesar
Rp9105 miliar Namun
angka tersebut jauh
menurun dibanding periode
yang sama tahun sebelumnnya yang mencapai Rp2204 miliar dan juga baru 26 dari
target yang ditetapkan di awal tahun Dampak pandemi sangat mempengaruhi pajak
daerah Kota Manado mengingat penurunan drastis salah satu sumber utamanya yakni
Pajak Hotel dan Pajak Rumah Makan Penurunan jumlah wisatawan yang mencapai
99 akibat ditutupnya penerbangan internasioanal serta insentif pajak yang diberikan
pemerintah daerah menjadi penyebab hilangnya potensi pajak daerah di sektor ini
b Penerimaan Retribusi Daerah
Penerimaan Retribusi Daerah Sulut hingga triwulan II 2020 secara agregat sebesar
Rp1458 miliar atau 42
persen dari target
tumbuh sebesar 23
persen dibanding
capaian kuartal II di
tahun sebelumnya
Kota Kotamobagu
tercatat sebagai
daerah dengan
penerimaan retribusi
terbesar semester pertama pada dua tahun terakhir yang sumber utamanya berasal
dari Retribusi Layanan Kesehatan yang mencapai Rp17 miliar di tahun 2020
Grafik Perbandingan Realisasi Pajak Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Retribusi Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
17
c Penerimaan Hasil Kekayaan yang dipisahkan
Secara agregat realisasi pos Penerimaan Hasil Kekayaan yang Dipisahkan di Sulut
tercatat pada triwulan II
2020 sebesar Rp602
miliar atau 74 persen dari
target yang telah
ditetapkan
Tingginya penerimaan
daerah dari pos
penerimaan ini terutama
ditopang peningkatan
kinerja BUMD (terutama
Bank Sulutgo) yang berdampak pada besarnya pembagian deviden ke semua pemda
d Lain-Lain PAD Yang Sah
Pendapatan bunga
menjadi sumber
utama sektor ini atas
dana simpanan
Pemda dari
pendapatan dan
SILPA TA
sebelumnya yang
cukup besar terutama di Pemerintah Kota Manado
2 Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat
Realisasi pendapatan transfer pemerintah pusat sd triwulan II tahun 2020 ke pemda
lingkup Provinsi Sulut telah mencapai Rp67 triliun atau 48 persen dari target
Dibandingkan periode yang sama tahun lalu capaian realisasi pada periode laporan ini
tidak ada perbedaan yang signifikan Komposisi realisasi pendapatan transfer daerah
sebagian besar berasal dari transfer DAU yang mencapai 85 persen selanjutnya DAK
sebesar 3 persen Dana Penyesuaian sebesar 9 persen dan DBH sebesar 3 persen
Tingginya dana DAU sejalan dengan penguatan desentralisasi pemerintah pusat di
daerah Sementara itu hal yang perlu mendapat perhatian adalah masih rendahnya
realisasi DAK Fisik lingkup Sulawesi Utara yang mencerminkan kinerja pelaksanaan
kegiatan yang belum maksimal Sampai dengan akhir Juni 2020 dana DAK fisik baru
terealisasi sebesar Rp8963 miliar dari pagu Rp14 triliun
Grafik Perbandingan Realisasi Kekayaan Yang Dipisahkan (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Lain-Lain PAD yang Sah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
18
3 Lain-Lain Pendapatan Daerah yang Sah
Capaian realisasi pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah sd triwulan II 2020
sebesar 20 persen dari target yang telah ditetapkan Hanya beberapa pemda yang
memasang target untuk pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah
B Belanja Daerah
1 APBD Berdasarkan Jenis Belanja
Kinerja penyerapan anggaran daerah untuk periode sampai dengan triwulan II 2020 tidak
jauh berbeda dengan periode yang sama tahun 2019 Realisasi belanja daerah secara
keseluruhan (Pemprov dan PemkabPemkot) sebesar Rp59 triliun atau sebesar 31
persen dari pagu
Grafik Perbandingan Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
Grafik Proporsi Pagu Belanja dan Persenatase Realisasi sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
19
Ditinjau dari komposisi realisasi belanja daerah belanja pegawai masih mendominasi
belanja daerah di seluruh pemda lingkup Provinsi Sulawesi Utara ditunjang dengan
adanya pencairan THR bagi PNS pada bulan Mei 2020 Sementara realisasi belanja
modal yang paling berdampak bagi perekonomian baru terealisasi sebesar 8 persen
Pos belanja pembeda di tahun 2020 adalah belanja tak terduga yang telah terealisasi
sebesar Rp103 miliar jauh melebihi pagu awal yang hanya Rp41 miliar serta
dialokasikannya Belanja lainnya sebesar Rp14 triliun sebagai bagian dari penanganan
pandemi Covid-19 Bahkan total realisasi kedua pos tersebut dua kali lipat dari realisasi
belanja modal
2 Rasio Belanja
Salah satu arah kebijakan Pemerintah untuk meningkatkan kualitas belanja dan
akuntabilitas pengelolaan keuangan daerah serta untuk menjamin ketersediaan
kuantitas dan kualitas pelayanan dasar bagi masyarakat adalah dengan meningkatkan
rasio belanja modal dan mengurangi rasio belanja pegawai terhadap total belanja
daerah Untuk itu dalam RPJMN tahun 2020-2024 memiliki sasaran Terwujudnya
Indonesia Maju yang Berdaulat Mandiri dan Berkepribadian Berlandaskan
Gotong-Royong dan diharapkan rata-rata belanja modal seluruh pemda telah
mencapai 30 persen dan rata-rata belanja pegawai mencapai 35 persen untuk
kabkota dan 13 persen untuk provinsi pada tahun 2020
Grafik Rasio Belanja Pegawai dan Rasio Belanja Modal (Pagu) APDB Tahun 2020
Sumber LRA Pemda diolah
30
46 47 5040 36
4751
45 41 41 4133
4133 37 39
25
20 1718
1721
2017
2320 20
31
3124
32 22 22
Belanja Pegawai Belanja Modal
20
Pada APBD TA 2020 terdapat dua Pemda yang menganggarkan belanja pegawai
dibawah target 35 persen RPJMN 2020-2024 yaitu Kab Bolaang Mongondow Timur dan
Kab Bolaang Mongondow Utara Sementara itu Pemda Kab Bolaang Mongondow
Utara dan Pemda Kab Bolaang Mongondow Timur dan Kab Minahasa Tenggara
adalah pemda yang proporsi anggaran belanja modalnya di atas 30 persen Rendahnya
rasio belanja modal di sebagian besar pemda di Sulawesi Utara tahun 2020 disebabkan
rata-rata pemda yang sangat bergantung pada anggaran DAK Fisik untuk kegiatan
belanja modal Selain itu juga terdapat realokasi dan refocusing APBD akibat pandemi
Covid-19 yang wajib dilakukan oleh Pemerintah Daerah
C Prognosis Realisasi APBD sampai dengan Triwulan IV
Proyeksi realisasi APBD Semester II dilakukan secara empiris sama dengan proyeksi
APBN yakni dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) dan menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 Variabel yang digunakan
dalam melakukan proyeksi Pendapatan dan Belanja adalah realisasi triwulanan tahun
2013-2020 yang bersumber LRA Pemda Untuk pendapatan yang digunakan adalah
angka realisasi untuk 28 periode (n=28) sedangkan untuk Belanja (Barang dan Modal)
menggunakan data persentase realisasi triwulan II-IV (n=21) Hasil ringkas dapat dilihat
di bawah sedangkan hasil pengolahan data keseluruhan terdapat pada Lampiran II
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (011)
Total Proyeksi 2020 =
Rp1832209
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (002)
Total Proyeksi 2020 = 9365 dari total
Pagu Belanja Pegawai
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7523 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7903 dari total Pagu Belanja Modal
21
Proyeksi realisasi pendapatan Pemda sebesar Rp1832209 miliar namun nilai yang
digunakan dalam perhitungan adalah realisasi dengan kondisi normal Dengan adanya
pandemi diprediksi terdapat penurunan pendapatan sebesar 20 dengan
pertimbangan asumsi Kementerian Keuangan dan capaian realisasi hingga semester I
sehingga angka proyeksi 2020 adalah sebesar Rp1465767 miliar Belanja barang
akan megalami penurunan terbesar dengan adanya efisiensi kegiatan perkantoran
yang cukup besar dengan adanya WFH hingga rapatsosialisasi yang bersifat daring
serta pembatasan perjalanan dinas
Sedangkan Belanja Modal Pemda diprediksi akan terserap sebesar 79 dengan
mempertimbangkan capaian realisasi Semester I yang cukup rendah namun nilai
kontrak DAK Fisik yang merupakan sumber belanja modal terbesar pemda tercatat
mencapai 97 (data per 21 Juli 2020) Dengan demikian penyerapan belanja modal
berpotensi akan melonjak di dua kuartal akhir TA 2020
Prognosis Realisasi APBD Lingkup Provinsi Sulawesi Utara Tahun 2020 (dalam miliar)
22
BAB IV
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN
ANGGARAN KONSOLIDASIAN (APBN DAN APBD)
A Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian
Dari Laporan
Keuangan Pemerintah
Konsolidasian (LKPK)
Kanwil DJPb Prov Sulut
Semester I 2020 tampak
capaian positif dibandingkan
peiode yang sama di tahun
2019 pada semua pos baik
pendapatan maupun
belanja Penurunan pada
detail pos mampu di cover
oleh pos lainnya
B Pendapatan Konsolidasian
1 Analisis Proporsi dan Perbandingan
Perpajakan masih mendominasi sumber penerimaan baik di Pusat maupun Daerah
Sumber utama penerimaan pajak dari sektor
usaha adalah sektor perdagangan perkebunan
dan industri serta pemerintahan sedangkan
ditinjau dari daerah Kota Manado dan Kota
Bitung sebagai pusat perdagangan dan industri
merupakan sumber utama perpajakan
Sedangkan porsi PNBP sebagian besar
bersumber dari penerimaan BLU sektor
Kesehatan (RS Kandou RS Bhayangkara dan
RS Monginsidi) dan sektor pendidikan
(Universitas Sam Ratulangi dan Poltekkes
Manado)
Perbandingan Penerimaan
Pusat amp Daerah Semester I 2020
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Tabel Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian Sulut Semester I 2020 (miliar Rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
23
Demikian juga dengan porsi penerimaan daerah dimana penerimaan pajak masih
dominan dibanding PNBP Pajak kendaraan bermotor masih menjadi andalan
penerimaan pajak daerah Sedangkan PNBP Daerah disokong dari retribusi daerah
maupun hasil kekayaan daerah yang dipisahkan seperti deviden dan Jasa Giro Kas
Daerah
2 Analisis Perubahan
Pendapatan konsolidasian selain dana transfer mengalami penurunan yang bersumber
baik dari pendapatan pusat maupun daerah
Penurunan pendapatan tersebut disebabkan
terutama oleh pembatasan aktivitas akibat pademi
corona termasuk kegiatan perekonomian yang
akhirnya berimbas pada pendapatan negara
(Pajak dan PNBP)
Pendapatan daerah mengalami penurunan yang
lebih dalam jika dibandingkan dengan pendapatan
pusat Penurunan drastis terutama pada pajak hotel dan restoran yang hanya mencapai
Rp5384 miliar turun 689 dibanding periode semester I tahun 2019 yang mampu
membukukan Rp16874 miliar Ditutupnya penerbangan internasional akibat Covid-19
sangat mempengaruhi sektor pariwisata yang berimbas pada penurunan tingkat hunian
kamar hotel dan ditutupnya beberapa restoran besar yang sering dikunjungi wisatawan
asing Selain itu terdapat inisiatif positif pemerintah daerah yang bersedia memberikan
kebijakan relaksasi pajak terhadap usaha-usaha di sektor pariwisata agar mampu
bertahan di masa sulit ini meski pendapatan daerah akan mengalami penurunan
Sedangkan penurunan dari penerimaan pajak kendaraan bermotor menggambarkan
tendensi penundaan pembayaran pajak oleh sebagian masyarakat akibat penurunan
bahkan hilangnya sumber pendapatan masyarakat dengan adanya pembatasan
kegiatan perekonomian
Perubahan Total Pendapatan
Pusat amp Daerah Selain Dana
Transfer (miliar rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
24
3 Analisis Pertumbuhan Ekonomi terhadap kenaikan realisasi pendapatan
konsolidasian
Melambatnya pertumbuhan ekonomi regional y-to-y menunjukkan korelasi positif
dengan penerimaan perpajakan maupun PNBP Konsolidasian Pendapatan
konsolidasian turut mengalami penurunan dibanding periode sebelumnya PDRB yang
bersumber dari pertumbuhan sektor pertanian sebagai kontributor terbesar PDRB Sulut
mampu meredam penurunan PDRB secara keseluruhan Sektor Perdagangan besar
dan eceran transportasi dan pergudangan dan sektor akomodasirumah makan
menjadi sektor yang
paling merasakan dampak
corona sekaligus
berpengaruh besar
terhadap penurunan
pendapatan negara
konsolidasian Provinsi
Sulawesi Utara
C Belanja Konsolidasian
1 Analisa Proporsi dan Perbandingan
Proporsi realisasi belanja antara pusat dan daerah
untuk Semester I tahun 2020 menunjukkan
perbedaan yang signifikan Belanja barang sangat
dominan di pusat sedangkan belanja daerah
didominasi oleh belanja pegawai Hal yang perlu
menjadi perhatian adalah serapan belanja modal
khususnya daerah yang sangat rendah
Terhambatnya berbagai kegiatan tender hingga
pelaksanaan kegiatan akibat pembatasan
aktivitas akibat pandemi corona menjadi alasan
utama lambatnya realisasi belanja modal Selain
itu rendahnya realisasi DAK Fisik yang sebagian besar merupakan kegiatan berupa
belanja modal turut menyebabkan rendahnya realisasi belanja modal daerah
2 Analisis Perubahan
Realisasi belanja konsolidasian Sulut semester I 2020 tercatat sebesar Rp861153
miliar dengan struktur belanja relatif sama dari periode yang sama tahun sebelumnya
Belanja operasional masih mendominasi komposisi belanja konsolidasian
Tabel Realisasi Pendapatan Konsolidasi PusatDaerah amp
Pertumbuhan Ekonomi Pro Sulut Periode Triwulan II
Tahun 2019 dan 2020 (dalam miliar)
Sumber GFS BPS Sulut diolah
25
Terjadi penurunan porsi belanja barang
konsolidasian yang cukup drastis dari
356 di tahun 2019 menjadi 308 di
tahun 2020 yang disebabkan karena
perkantoran yang melakukan sistem WFH
akibat pandemi corona sehingga biaya
operasional kantor mengalami penurunan
Sedangkan peningkatan belanja pegawai
karena pembayaran gaji ke-14 (THR) di
bulan Juni
3 Analisis dampak kebijakan fiskal kepada indikator ekonomi regional
Kebijakan fiskal pemerintah terutama dari sisi belanja diharapkan mampu berkontribusi
secara optimal tidak hanya pertumbuhan ekonomi regional namun juga terhadap
pemerataan
pendapatan
maupun
peningkatan
daya beli
masyarakat Hal
tersebut dapat
dilihat dari perubahan berbagai indikator ekonomi regional
Data di atas menunjukkan bahwa penurunan realisasi belanja pemerintah di Sulut
sebesar -721 sementara pada periode yang bersamaan terjadi penurunan nilai
inflasi hingga -583 Peningkatan angka pengangguran pada bulan Februari 2020
lebih disebabkan penambahan jumlah usia angkatan kerja yang mencapai 30 ribu jiwa
namun tidak mampu terserap oleh lapangan kerja Meskipun tidak terdapat penjelasan
secara langsung atas dampak belanja pemerintah namun demikian dapat disimpulkan
bahwa perlambatan government spending turut mempengaruhi berbagai indikator
ekonomi regional
Korelasi Antara Belanja Pemerintah Terhadap Beberapa
Indikator Ekonomi Regional
Sumber GFS BPS Sulut diolah
26
Deflasi yang terjadi di Sulawesi Utara sebenarnya lebih dikarenakan sisi demand
masyarakat yang menahan diri untuk tidak belanja dengan adanya pandemi Covid-19
sehingga supply barang cukup melimpah Yang patut diwaspadai adalah pada saat
pembatasan sosial sudah dilonggarkan sehingga masyarakat dapat beraktivitas
kembali secara normal namun persediaan barang kurang tersedia di pasar maka akan
berdampak pada peningkatan potensi inflasi Hal yang harus dilakukan pemerintah
daerah adalah memanfaatkan dana yang ada untuk memastikan ketersediaan supply
barang dan jasa tetap terjamin Selain itu proyek pemerintah perlu dialihkan ke jenis
kontrak padat karya agar mampu menarik lebih banyak pekerja sekaligus menekan
angka pengangguran di tengah banyaknya kasus PHK akibat Covid-19
D Analisis Kontribusi Pemerintah Dalam Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Berdasarkan data BPS
perekonomian Sulawesi Utara pada
Q2 mengalami penurunan
pertumbuhan y-o-y sebesar minus
389 persen lebih tinggi
dibandingkan dengan pertumbuhan
ekonomi nasional sebesar minus
532 persen Ditinjau dari sisi
pengeluaran pemerintah (G) pada
komponen PDRB terjadi peningkatan kontribusi dari tahun ke tahun Kontribusi
Pengeluaran Pemerintah (APBN amp APBD) terhadap PDRB untuk Triwulan II 2020
sebesar 1759 persen turun sebesar 07 persen dibanding periode yang sama tahun
sebelumnya
Data korelasi pertumbuhan realisasi belanja pemerintah per triwulan II 2020 (y-o-y)
dengan laju pertumbuhan berbagai sektor lapangan usaha di Sulut menunjukkan bahwa
realisasi belanja pemerintah yang minus berkorelasi positif terhadap pertumbuhan di
hampir semua sektor lapangan usaha yang juga menunjukkan penurunan Hal tersebut
mengindikasikan keterkaitan dan peran belanja pemerintah terhadap pertumbuhan
berbagai sektor pada PDRB Belanja pemerintah kurang mampu memberikan
dukungan terhadap berbagai sektor lapangan usaha sekaligus meredam pelemahan
perekonomian global akibat pandemi Covid-19
4743 4749 48 46
1706 1768 186 179
3434 3474 34 33
116 009 00 03
2017 2018 2019 2020
Distribusi G pada PDRB Triwulan II
C G I X-M
27
Dua sektor lapangan usaha yang
dipastikan terdampak dan
teridentifikasi di awal pandemi adalah
sektor Akomodasi Makanan dan
Minuman dan Transportasi yang
merupakan imbas melemahnya sektor
pariwisata dengan ditutupnya
penerbangan internasional Bandara
Sam Ratulangi Seharusnya inilah
yang menjadi perhatian khusus
pemerintah bagaimana mengalihkan
sementara perekonomian sektor
tersebut ke sektor lain melalui
penyediaan lapangan usaha alternatif
untuk pengusaha dan tenaga kerja
yang terdampak
Tumbuhnya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan dan sector
Industri Pengolahan terkait dengan
komoditas utama Sulawesi Utara yakni Kopra Pertanian Kelapa dan Pengolahan Kopra
juga menjadi modal utama konsistensi ekspor Sulawesi Utara Kedua sektor tersebut
juga mampu menjaring tenaga kerja informal yang cukup besar Dari ketiga fakta
tersebut dapat dijadikan langkah strategis selanjutnya bagi pemerintah daerah di
Sulawesi Utara untuk memberikan dukungan pada kedua sektor tersebut baik dari sisi
kebijakan maupun permodalan agar mampu bertahan dan bahkan tumbuh Dengan
demikian kedua sektor tersebut mampu menjadi penahan resesi sekaligus dapat
membuka lapangan kerja alternatif di tengah penuruan kinerja sektor lainnya
Korelasi antara Belanja Pemerintah terhadap Pertumbuhan Sektor Lapangan
Usaha
SektorVariabel Growth
Belanja Pemerintah -721 Pertanian Kehutanan dan Perikanan 147 Pertambangan dan Penggalian -347 Industri Pengolahan 524 Pengadaan Listrik dan Gas 560 Pengadaan Air Pengelolaan Sampah Limbah dan Daur Ulang 376 Konstruksi -804 Perdagangan Besar dan Eceran Reparasi Mobil dan Sepeda Motor -090
Transportasi dan Pergudangan -3149 Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum -5028
Informasi dan Komunikasi 1577 Jasa Keuangan dan Asuransi 1250 Real Estate -128
Jasa Perusahaan -974 Adm Pemerintahan Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib -502 Jasa Pendidikan -069 Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 349 Jasa lainnya -1311
Sumber GFS Sulut BPS Sulut diolah
28
BAB V
ISU REGIONAL DAMPAK KORONA TERHADAP
PEREKONOMIAN SULAWESI UTARA
Dampak Covid-19 selama hampir 5 (lima) bulan terakhir di Indonesia
memerlukan penanganan yang komprehensif dan extraordinary oleh pemerintah
melalui berbagai strategi dan kebijakan yang terukur dan bersinergi baik
pemerintah pusat maupun pemerintah daerah Dari sisi ekonomi pandemi Covid-
19 berdampak pada dua sisi baik konsumsi maupun produksi Pembatasan sosial
berujung pada berhentinya aktivitas dan turunnya kinerja perekonomian
Perkembangan kasus pandemi COVID-19 di Sulawesi Utara
Berdasarkan data per tanggal
30 Juni 2020 tercatat sebanyak
1109 kasus positif di Sulawesi
Utara yang sebagian besar
terdapat di Kota Manado
Dengan dibukanya sejumlah
laboratorium pengujian sampel
Covid-19 yakni di Balai Teknik
Kesehatan Lingkungan dan
Pencegahan Penyakit
(BTKLPP) di Mapanget Kota
Manado dan RSUP Prof
Kandou Manado jumlah pasien
yang terkonfirmasi positif
mengalami peningkatan yang
cukup signifikan Selain itu dengan dilonggarkannya pembatasan dan dibukanya
beberapa pusat perbelanjaan (the new normal) menjadi salah satu faktor
meningkatnya jumlah masyarakat yang terkonfirmasi positif Covid-19
Pemerintah Daerah telah melakukan berbagai upaya pencegahan penyebaran virus
COVID-19 di Sulawesi Utara melalui berbagai kebijakan dan aturan diantaranya
dengan meniadakan kegiatan belajar mengajar di sekolah (Study from Home)
mengurangi kegiatan perkantoran (Work From Home) menutup tempat hiburan
29
yang dapat mengundang
kerumumunan orang hingga
penghentian sementara berbagai
kegiatan keagamaan di Rumah
Ibadah
Dampak COVID-19 terhadap
perekonomian Sulawesi Utara
Gambaran perekonomian Sulawesi
Utara selama enam bulan terakhir
tercermin dalam Indeks Harga
Konsumen (IHK) yang dirilis oleh BPS Sulut Dari tabel tersebut terlihat bagaimana
perekonomian Sulawesi Utara menurun drastis mulai bulan Maret 2020 sejak
ditetapkannya wabah Covid-19 di Indonesia serta ditutupnya penerbangan
internasional di Bandara Sam Ratulangi Manado Untuk pertama kalinya Sulawesi
Utara mengalami deflasi tahun kalender selama enam bulan berturut-turut akibat
adanya social distancing dalam rangka pencegahan Covid-19
Dari sisi tenaga kerja berdasarkan data Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi
Provinsi Sulawesi Utara hingga 26 Mei 2020 tercata ada 681 perusahaan yang
terdampak dengan jumlah total pekerja sebanyak 8416 orang dan dari angka
tersebut 6952 pekerja yang dirumahkan Selain itu tercatat pula sebanyak 72
perusahan yang melakukan Pemutusan Hubungan Kerja dengan jumlah tenaga
kerja sebanyak1424 orang
Dari sektor lapangan usaha terbesar sumber pembentuk PDRB Sulut semua
menunjukkan penurunan
dan hanya Industri
Pengolahan yang
menunjukkan kenaikan
Gambaran atas dampak
Covid-19 adalah
penurunan sektor
akomodasi makanan dan
minuman serta transportasi yang sangat drastis sebagai imbas ditutupnya bandara
Sam Ratulangi sehingga sektor pariwisata mengalami penurunan
Indeks Harga Konsumen Sulawesi Utara 2020
30
Peran Fiskal dalam penanganan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara
Sejak diumumkannya pandemi Covid-19 di Indonesia pemerintah melakukan gerak
cepat dengan menerbitkan berbagai aturan dan pedoman di semua bidang baik
pemerintahan kesehatan pendidikan sosial dan tak terkecuali sektor keuangan
Peraturan Pengganti Undang-Undang dikeluarkan untuk memberikan kelonggaran
defisit APBN yang
sebelumnya hanya
maksimal 3 dari
PDB guna
menahan dampak
Covid-19 terhadap
ancaman resesi
melalui program
Pemulihan Ekonomi Nasional Dari sisi demand pemerintah berusaha menjaga
konsumsi melalui sokongan atas daya beli masyarakat khususnya melalui bantuan
sosial Konsumsi rumah tangga merupakan penopang terbesar pertumbuhan di
Indonesia tak terkecuali Sulawesi Utara
Sedangkan dari sisi produksi pemerintah telah mengalokasikan insentif pajak
(Rp123 triliun) subsidi bunga kredit (Rp34 triliun) hingga program Penempatan
Dana Pemerintah (Rp876 triliun) pada perbankan agar dapat dikucurkan pada
sektor bisnis dengan bunga rendah
Selanjutnya postur APBN telah dilakukan perubahan setidaknya sudah dua kali di
tahun 2020 melalui Perpres No 542020 dan terakhir Perpres No 722020 untuk
menjaga kualitas dan kesinambungan APBN Tahun Anggaran 2020 dalam rangka
pemenuhan kebutuhan penanganan pandemi Covid-19 dan atau menghadapi
ancaman yang membahayakan perekonomian nasional dan atau stabilitas sistem
keuangan Konsekuensi atas terbitnya Perpres tersebut adalah Pemerintah Daerah
diharuskan untuk turut melakukan refocusing dan realokasi APBD untuk penangan
Covid-19 di daerah masing-masing Seluruh Pemda di Sulawesi Utara telah
melakukan realokasi anggaran sebagai langkah awal penanggulangan Covid-19 di
daerah masing-masing
31
Sehubungan dengan hal-hal tersebut di atas untuk mengantisipasi dampak
perekonomian kesehatan sosial dan keuangan serta menahan timbulnya resesi
maka diperlukan
peningkatan kuantitas
dan kualitas belanja
pemerintah (government
spending) Menurunnya
pertumbuhan ekonomi di
Sulawesi Utara sampai
dengan Q2 2020
sebesar minus 389
persen diperlukan
adanya intervensi
pemerintah pusat dan
daerah untuk mengelola kebijakan fiskal yang tepat jumlah dan tepat sasaran
sebagai solusi menjaga pertumbuhan ekonomi di Sulawesi Utara Sebagai contoh
telah dilakukan kebijakan penempatan uang negara pada Bank Umum (termasuk
BPD SulutGo) untuk mendorong tingkat konsumsi dan produksi dalam
perekonomian Sulawesi Utara Disamping itu hal yang lebih penting adalah
menjaga alokasi fiskal agar ditujukan untuk menjamin kesinambungan
(sustainability) pembangunan sehingga kebijakan fiskal ditujukan tidak hanya untuk
kepentingan jangka pendek tetapi kepentingan pembangunan yang
berkesinambungan
Alokasi Belanja Daerah Untuk Penanganan COVID-19 (miliar rupiah)
Sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
No Pemda
Bidang kesehatan dan
hal-hal lain terkait
kesehatan dalam rangka
pencegahan danatau
penanganan COVID-19
Penyediaan
jaring
pengaman
sosial
Penanganan
dampak
ekonomi
Total
1 Pemprov Sulut 73128 9022 1500 83651
2 Kab Bolsel 5286 1000 209 6495
3 Kab Kep Sitaro 1697 997 2767 5461
4 KabMinahasa 7922 2854 939 11714
5 Kota Tomohon 1902 1114 1812 4827
6 Kota Manado 5174 6201 720 12095
7 Kab Mitra 2850 985 1206 5040
8 Kab Minsel 2289 547 050 2886
9 Kab Boltim 1693 3842 540 6074
10 Kab Kep Talaud 2391 835 510 3736
11 Kab Kep Sangihe 5478 998 158 6634
12 Kab Bolmut 8859 1212 249 10320
13 Kota Kotamobagu 7084 927 272 8283
14 Kab Bolmong 1058 4104 2971 8133
15 Kab Minut 5307 - 680 5987
16 Kota Bitung 2500 1563 4109 8171
TOTAL 134618 36200 18691 189509
(sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
Alokasi Belanja Daerah untuk penanganan Covid (dalam miliar Rupiah)
Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik Provinsi Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Prov Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Manado
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Tomohon
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Bitung
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Kotamobagu
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Tenggara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Timur
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Talaud
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Sangihe
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab KepSiau Tagulandanga Biaro
Kanwil DJPb Prov Sulut (2020) Government Financial Statistic Sem I Prov Sulawesi Utara TA 2020
Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Sulawesi Utara
Dit Pelaksanaan Anggaran Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi MEBE
Dit Sistem Manajemen Investasi Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi SIKP
Dit Akuntansi dan Pelaporan Keuangan Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi E-Rekon
Ditjen Perimbangan Keuangan Daerah Kemenkeu Aplikasi SIMTRADA Aplikasi SIKD
Dit Sistem Informasi dan Teknologi Perbendaharaan Aplikasi OMSPAN Dashboard MPN
Kanwil Ditjen Pajak Suluttenggomalut
Kanwil Ditjen Bea dan Cukai Sulawesi Bagian Utara
1
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBN
A Prognosis APBN-Pendapatan
Proyeksi Pendapatan dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data realisasi
Pendapatan (4xxxxx) bulanan periode 2013-2019
Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84 bulan
(n=84) untuk memprediksi penerimaan perpajakan 12
bulan ke depan (Jan-Desember) yang bersumber dari
monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata
2
Dari hasil pengujian terdapat lag pertama yang keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 tidak stasioner terhadap rata-rata sehingga perlu dilakukan differencing (d=1) Dari hasil
differencing dihasilkan jumlah lag pada ACF sebanyak tiga (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak empat (q = 5)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 1 dan q 5 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (215) ARIMA (214) ARIMA (213) ARIMA (212) ARIMA (211) ARIMA
(210) ARIMA (115) ARIMA (114) ARIMA (113) ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110)
ARIMA (015) ARIMA (014) ARIMA (013) ARIMA (012) ARIMA (011)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (215) AR 1 0927 tidak ARIMA (211) AR 1 0000 ya
AR 2 0995 tidak AR 2 0012 tidak
MA 1 0979 tidak MA 1 0000 ya
MA 2 0258 tidak Constant 0571 tidak
MA 3 0942 tidak ARIMA (210) AR 1 0000 ya
MA 4 0972 tidak AR 2 0000 ya
MA 5 0980 tidak Constant 0412 tidak
Constant 0000 ya ARIMA (115) AR 1 0880 tidak
ARIMA (214) AR 1 0056 tidak MA 1 0816 tidak
AR 2 0000 ya MA 2 0722 tidak
MA 1 0184 tidak MA 3 0847 tidak
MA 2 0040 ya MA 4 0971 tidak
MA 3 0000 ya MA 5 0707 tidak
MA 4 0068 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (114) AR 1 0913 tidak
ARIMA (213) AR 1 0615 tidak MA 1 0723 tidak
AR 2 0503 tidak MA 2 0709 tidak
MA 1 0738 tidak MA 3 0887 tidak
MA 2 0363 tidak MA 4 0934 tidak
MA 3 0729 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (113) AR 1 0748 tidak
ARIMA (212) AR 1 0521 tidak MA 1 0361 tidak
AR 2 0675 tidak MA 2 0294 tidak
MA 1 0314 tidak MA 3 0638 tidak
MA 2 0276 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
3
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (012) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (012)
7 Hasil forecasting Perpajakan 12 bulan ke depannya adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (012) dihasilkan proyeksi Pendapatan periode Jan ndash
Desember sebesar Rp542462 miliar Namun proyeksi tersebut menggunakan dasar realisasi
pendapatan dengan kondisi normal sedangkan Kmeneterian Keuangan memprediksi penerimaan
akan turun sebesar 10 Dengan demikian proyeksi pendapatan dengan ditambah asumsi Kemenkeu
menjadi Rp488216 miliar
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (112) AR 1 0440 tidak ARIMA (014) MA 1 0000 ya
MA 1 0057 tidak MA 2 0003 ya
MA 2 0071 tidak MA 3 0379 tidak
Constant 0001 ya MA 4 0838 tidak
ARIMA (111) AR 1 0115 tidak Constant 0002 ya
MA 1 0000 ya ARIMA (013) MA 1 0000 ya
Constant 0000 ya MA 2 0002 ya
ARIMA (110) AR 1 0004 ya MA 3 0247 tidak
Constant 0565 tidak Constant 0000 ya
ARIMA (015) MA 1 0000 ya ARIMA (012) MA 1 0000 ya
MA 2 0008 ya MS 10687 MA 2 0000 ya
MA 3 0197 tidak Constant 0000 ya
MA 4 0970 tidak ARIMA (011) MA 1 0000 ya
MA 5 0700 tidak MS 11287 Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
4
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai
Proyeksi Belanja Pegawai dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal (51xxxx) bulanan periode 2013-
2019 Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84
bulan (n=84) untuk memprediksi belanja 12 bulan ke
depan (2020) yang bersumber dari monevPA Software
pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -2 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
5
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Pegawai 12 bulan ke depannya
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Pegawai periode Januari ndashDesember
sebesar 9329 dari pagu
6
C Prognosis APBN-Belanja Barang
Proyeksi Belanja Barang dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka
pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Barang (52xxxx) bulanan periode
2013-2019 (n=84 bulan) untuk memprediksi
belanja Barang 12 bulan ke depan (2020)
bersumber dari monevPA Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = -2 sehingga
perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=1)
7
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 1)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Barang 12 bulan ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi
Belanja Barang 2020 sebesar 812 dari pagu
8
D Prognosis APBN-Belanja Modal
Proyeksi Belanja Modal dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data persentase realisasi
Belanja Modal (53xxxx) bulanan periode 2013-2019
mulai bulan april karena periode triwulan pertama
realisasi belanja modal relatif kecil Sehingga periode
(n) yand dipakai berjumlah 63 bulan (n=63) untuk
memprediksi belanja Modal 9 bulan ke depan (April-
Desember) yang bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans-Modal
telah stasioner terhadap rata-rata digunakan
menu Autocorrelation (ACF) Jika tidak
terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama
yang keluar dari confident interval lebih dari
tiga Artinya data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada
ACF sebanyak dua (p=2)
9
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
10
7 Hasil forecasting Belanja Modal 9 bulan ke depannya (periode
April-Desember) adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Modal enam bulan ke depan (64-72) sebesar
8419 dari pagu
E Prognosis APBN-Transfer Ke Daerah dan Dana Desa
Proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana Desa dilakukan
dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang
dipakai adalah data persentase realisasi Transfer Ke
Daerah dan Dana Desa (6xxxxx) bulanan periode 2015-
2019 (60 bulan) untuk memprediksi Transfer Ke Daerah
dan Dana Desa 12 bulan ke depan dan untuk selanjutnya
diambil total realisasi 9 periode akhir yang
mencerminkan periode April-Desember yang
bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data telah menunjukkan
stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = 1 sehingga
tidak perlu dilakukan transformasi
2 Untuk memastikan bahwa data telah stasioner terhadap
rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF) Jika
tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
TKDD telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data TKDD telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=3)
11
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 4)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 3 d 0 dan q 4 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (304) ARIMA (303) ARIMA (302) ARIMA (301) ARIMA (300) ARIMA
(204) ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (104) ARIMA (103)
ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (004) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA
(001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (304) ndash Tidak Sig
ARIMA (303) ndashTidak Sig
ARIMA (302) ndashSig
ARIMA (301) ndashTidak Sig
ARIMA (300) ndashTidak Sig
ARIMA (204) ndashSig
12
ARIMA (203) ndashTidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashSig
ARIMA (200) ndash Tidak Sig
ARIMA (104) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashSig
ARIMA (101) ndashTidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (004) ndashTidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
13
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (302) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (302)
7 Hasil forecasting Transfer Ke Daerah dan Dana Desa 12 bulan ke depan adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana
Desa 2020 sebesar 9668 dari pagu
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBD
A Prognosis APBN-Pendapatan APBD
Proyeksi Pendapatan APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data realisasi Pendapatan
Daerah Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan (2020)
Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (05) sehingga perlu dilakukan transformasi data hingga 3 kali sampai menunjukkan λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans3 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak
0 (p=0)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 0 (q = 0) Karena p=0 d = 0
dan q=0 maka model yang dihasilkan adalah ARIMA
(000) Namun model tersebut tidak dapat dilakukan
pengujian sehingga perlu dilakukan differencing
4 Untuk memastikan bahwa data Diff1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Diff1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing lagi (d=1) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu
(p=1)
5 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
terdapat lag sebanyak dua (q=2)
6 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 1 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110) ARIMA (012) dan ARIMA (011)
7 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (112) ndash Tidak Sig
ARIMA (111) ndash Tidak Sig
ARIMA (110) ndashTidak Sig
ARIMA (012) ndashTidak Sig
ARIMA (011) ndashSig
8 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (011) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (011)
9 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Pendapatan APBD TA 2020 sebesar
Rp1832209 miliar Namun dengan adanya pandemi corona
yang akan mempengaruhi PAD serta penyesuaian TKDD 2020 yang menyebabkan penurunan pagu
hingga Rp2 triliun dibanding 2019 maka proyeksi pendapatan APBD 2020 akan berkurang 20 dari
forecast ARIMA menjadi Rp1465767 miliar
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai APBD
Proyeksi Belanja Pegawai APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Pegawai Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk memprediksi
PAD 4 periode ke depan (2020) Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan
λ gt 1 (20) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih dari tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
sehingga tidak perlu dilakukan differencing (d=0)
Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 2 (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (102) ndash Tidak Sig
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (011) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan MS terkecil adalah Model ARIMA (002) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan
adalah dengan menggunakan Model ARIMA (002)
7 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Realisasi Belanja Pegawai APBD TA 2020 sebesar 9365
C Prognosis APBN-Belanja Barang APBD
Proyeksi Belanja Barang APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis
runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Barang Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan Software pengolah
data yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak
perlu dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak tiga (q = 3)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 3 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (103) ARIMA
(102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (203) ndash Tidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashtidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashtidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Barang APBD 4 periode ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Barang APBD sebesar
7523
D Prognosis APBN-Belanja Modal APBD
Proyeksi Belanja Modal APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal Daerah Triwulan II-IV periode 2013-
2019 (n=21) untuk memprediksi Belanja Modal 3 periode ke
depan Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai MS terkecil adalah Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan
dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Modal APBD 3 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Modal APBD sebesar
7903
WPEMERINTAH KABUPATEN MINAHASA
SEKRETARIAT DAERAH
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN 2O2O
KABUPATEN MINAHASA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti bukti realokasi yang
tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasidan keperluanpemeriksaan apabila pengawas fungsional
un uaian APBD dilakukan iberikut
No UraianAnggaran sebelum
DenvesuaianAnggaran setelah
penyesuaianvo
Penvesuaian(a) (b) (c) (d) (e)
Tahap I Penyesuaian Pendapatan Daerah
1
2
3
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Total Pendapatan Daerah
1 16801375000
136837743000
91436654206
98691022500
1008131756998
69703097945
(16)
(1 1)
(24
1U5O75772206 1 17 6525877 443 (13)
Tahap ll Penyesuaian Belania Daerah
1
2
J
4
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Eantuan Sosial
Belanja lainnya
Total Belania Daerah
553153915596
376690476314
194014758013
12200000000
290576963500
518620216746
287126O94825
130797822239
11200000000
323130122850
(6)
(24)
(33)
(8)
11
1426636113423 1270874256660 (11)
Tahap lll Perhitungan Selisih lebih Kurang
(8156034r217) (943483792171 16Selisih LebihKurangPenyesuaian Pendapatan Daerah
No Uraian Belanja PegawaiBelania Barang dan
JasaBelania modal
Belanra BantuanSosial
Belania Lainnya Total
Belanja Bidang Kesehatandan Hal hal lainterkaitkesehatan dalamrangka pencegahandonatau PenangananCovid 19
40105 621 486 2 180 557000 36 931 098000 79217 276486
Penyediaan iaringPengaman Sosial
4718907 200 10200000000 13 619 797 200 28 538 704 400
Penanganan DampakEkonomi
I280591500 108000000 9 388 5S1 500
Total 54105 120 186 2288 557000 10200000000 50 550 895200 117 144 572 386
Tahap lV Relokasi selisih lebih
Tahap V Postur Belanja APBD setelah Relokasi
No uraianAnggaran setelah Realokasi
1 Pendapatan Asli Daerah 98691 022500
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 1008131 756998
3 Lainnya 69 703 097 945
1 Belanja Pegawai 518620216746
2 Belanja Barang dan Jasa 287 126094825
3 BelanJa [Iodal 130797822239
4 Belanja Bantuan Sosial 11 200000000
5 Belanja lainnya 323130122850
Surplus Oevisit 9434837I217
Pembiayaan 9434837 9 217
Tondano 27 Mei 2020AN BUPATI M AHASASEKR RAH
FRITS R MUNTU SSosPEMBINA UTAMA MUDA
NtP 19530220 198601 I 003
BUPATI MINAHASA TENGGARA
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN MINAHASA TENGGARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggungjawab penuh atas kebenaran laporan
ini dan bukti-bukti Realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan
ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan Aparat
Pengawas Fungsional
No Uraian Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2) Anggaran Setelah
Penyesuaian (3) Penyesuaian
(4)
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-
((d)(c)))
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 1819189201100 1438584429100 2092
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
56814701700000 50078936200000 1186
3 Lainnya 23119463568002 22716134568002 174
Total Pendapatan Daerah 81753354469102 74233655197102 920
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
1 Belanja Pegawai 26732727677170 26472729296657 097
2 Belanja Barang dan Jasa 15671452469200 6995649446509 5536
3 Belanja Modal 19904298947532 15229943944332 2348
4 Belanja Bantuan Sosial 665000000000 843144700000 -2679
5 Belanja Lainnya 18779875375200 19651755575200 -464
Total Belanja Daerah 81753354469102 69193222962698 1536
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian 5040432234404
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
Uraian Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)
+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-hal lain terkait kesehatan dalam rangka pencegahan danatau penanganan
1734300000 11752875844 9861047
000 0
5150000000
28498222844
COVID-19
Penyediaan jaring pengaman sosial
0 0 0 23500000
00 750000000
0 9850000000
Penanganan dampak ekonomi
0 7056099500 0 0 500000000
0 12056099500
Total 1734300000 18808975344 9861047
000 23500000
00 176500000
00 50404322344
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
Pendapatan Daerah 66995615445400
Pendapatan Asli Daerah 1438584429100
Transfer ke Daerah dan Dana Desa 50078936200000
Lainnya 15478094816300
Belanja Daerah 74033655197102
Belanja Pegawai 26646159296657
Belanja Barang dan Jasa 8876546980913
Belanja Modal 16216048644332
Belanja Bantuan Sosial 1078144700000
Belanja Lainnya 21216755575200
SurplusDefisit (7038039751702)
Pembiayaan 7038039751702
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Ratahan 6 Mei 2020 BUPATI MINAHASA TENGGARA
JAMES SUMENDAP SH
HfH3fQ l flHV 13H)t3S lOWIJ MOON0$NOW $N11V108 N3Lfdn81gt1 HflNUl31ri13d
lJOWll MOON09NOW 9Nlfo10B N3JJfdOBIOI
OZ-OZ N~EgtEgtNV NOHVJ
OSdV NlmfOS3AN3d NcnOdV1
1n)microaq 1e6eqas u~n~e11P 08dV Uellnsa~uad undepv
middot1euos6un1se-1e6ued1ated0 uea~microawad uen1Jadalj uep 1sellSIUJlllpe uede)f6ua1a)f JfOJUO rllfllJlampq llue~ uen1ua1a~ ue6uap llnsas IIelfedwesP IUI uruode1 UJe1ep wn1u=a1 Buebull
1se~OjlaJ llthQ1llnq uep UI u1Jode1 uaievaqalj seie qnusd qeMef 6unfi6uemicroaq eites eMJJeq ua)e1eWaw 1u1 ue6uaa
ltooswmmiddot L9t9Zl USGnsallSOd ~lbullloS illtJ1)1141~1 4SfgtS
lllj8J11)1llqltj1AbullS ueamplfllQfiid -111 d011f
(comiddotszgt 09tte-tt61CZI L9 DlL9ampZS9lLI pound99 qruaea bullfbullbullIOll lIOJ
11t 9Ltl560S-9pound1gtZW oomiddots99middots99middotezsmiddot6c 1 oAw1bull1 bullfulgt(bulla s
000 00000middot004roormiddots oomiddotooomiddotooomiddotaasmiddots 1bull1sos UlJ11ull 2Ju111oa t
(091t) OOSOlSiS1t$LU 001gt1L9L1gtSZI si lepovi ~iubullIOa c
(tsmiddotacgt oosnmiddotsW960L6 009t699669J891 eat uep ampaiea eJue~g z (OSO) 1gtQ06tSLttZCtQI OlZt091gtHSZSQI 1ewietlbulld s1le1aa I
r 4BJaea Bubullioe ueiens~bulld - 11 aNi L
(il6) 096ll9lS~tllS OlLS8tCrirtLlt9 qeRltJ led middot-d J
lt1ozJ OOLSSZltOlsmiddotss OOlSS9Q6910ZO L e(uu1e1 e
ltzn1gt oomiddotooamiddotszswgmiddot pound9 oososmiddotczcmiddotoozmiddotszs 0$0(] auoa uop 4bullbullbullbullP middot~ ll z
ttsH) oszzzmiddotspoundtpound61H OlS6pound~6middotsz9middote1 lfUa~O ILJlqtJtqedepUad I
q~a uoiedepuod ue1bullQSQllbulld- L d04bull1
((o)J(p)J-00 L)s (o) (p) (o) (q) ltbull)
1Jll9~d Ultlnsaltuad ~bulllosalubulld UCeJn ON 4810loS UOJrd6Uf wn1aqas UGJe6ampiv
lfl1 4i I s ~at Cl Ill lL
oos11Smiddot9timiddot~4middotbs SSS9tLtlmiddotL09 JmJ
00699 L9596pound5 UJOUO)t~
6jlLS596t5 ~wlWf UttJ2litnuOd
0091Z6W5W9t 91lBWSl-Spound IQSOS
uewo6ltJad 6umicroef ueljpelllbulld
6~ middotQl100 UOl(06UOIOd ne~eJE~P ue4e611iued
oomiddotooomiddotosntemiddots 1 ooomiddotosnpound6middotst e~6oOJ we1ep lIBlB~~
1111 u1bull11bull1ft14 ubullp llllbullsa~ Buelq efbullBJbulla
M+(D)lt(4)+(6)bull(1) (~) m (l M (Bl (1)
1e1sos 1bullPbullri f ltP6~d lllOJ eAUlJl lt[lllliog lllllllUOS bullfuOJbullS uep GUltu~ 1[UlllS bullueibulla UaJeJn
ouopg
1$1~ ee bullbull - d
0090111tt Lllt~ - 118(lqltI
(Ms01119CLlltdeg9ZI
1111180Sntdlns
~l ti96()S9LHOZ 9(uu~ai e~Ull98 eoeooeeooos-s rctsos uerquee erueiae oomiddotsoimiddotesnpoundsmiddot tt~ 1bullpor1 bull1bullbull18 00911 Wt-960 ze eser usp 6urues efveias tlf06tSlttipound11 I eMe8ad efue1~a ~t8tZt611~~9
ijltloaabull~ bull
00 LS5Upound0L666 ~ 000006ZS969L9Y n~ eueo uep ~eu_ep eI JampisiVJl 09ZZZ-5LpoundLSlH 41lbullbullao ~ Illdeg 096HWt98t1lt ~-ouciffbull-d
tSugt101ea~ 4lfa~s urue66uv u~eJ(l
-e~weuaqes uefluap 1enq1p 1u1 uwod91 Ull~Waa
-s~~~
1 Hlnf3IO ~v~~~~
~nWllMOONOElNOW E)1Nil~~~~
ozoz 13W ~I U8Aflll1 l
PEMERINTAH DAERAH KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
SEI(RETARIAT DAERAH
Jalan Bui Batu Kompleks Perkantoran Pemda
TAPORAN PENYESUAIA]II APBD
TAHUN ANGGARAN 2O2O
KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini
dan buki-bukti realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang
berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan apparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UraianAnggaran Setelah
Penyesuaian Penyesuaian
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 297348989200 2676L409O24O 1000
L26a2Transfer ke Daerah dan DanaDesa
7265981700000
3 Lainnya 2A327a3a962O 265m1550670 645
Total Peurondapatan Daerah 8902019808820 7798597340950 LZN
Tahap ll - Penyesuaian Beurolania Daerah
Belanja Pegawai 3376514741950 3340363661950 t07
2 Belanja Barang dan Jasa 246L95524732O 182495402427O 25A7
3 Belanja Modal 7453474604t2O 75562748706O 48O7
4 10000Belanja Bantuan Sosial 5000000000
Belanja Lainnya t745075775430 164404946204O 579
Total Beurolanla Daerah 9042019808820 7564998639320 t6t4
Tahap lll - Pen8hitungan Selislh Lebih(urang
SurplusDefisit - 140000000000 233598701630
Selisih Lebihl(urang Setelah Penyesuaian 373598701630
euro
Anggaran SebelumPenyesuaian
(a) (b) ( c ) (d)( e)=( 10u64(
)
8321392430m0
t
Tahap lV - Realokasl SeurollCh teblh
UralanBelanJa
Pegawal
BelanJa
Barang danJasa
gelania
Modal
BelaniaBantuan
Soslal
BelanJa
LalnnyaTotal
(J) ls) (h) (i) a) (k) tt)4 4h)4t)4)4kt
Belanja bidangkesehatan danhal-hal lain terkaitkesehatan dalamrangkapencegahan
danataupenanSanan
covtD-19
87140321634195838000 11000000000 23909870163
Penyediaan jaringpengaman soslal 350000000 2000000000
6000000000
Penanganan
Dampak Ekonomi 100000000 10000000004000000000
5100000000
Total 91540321634195838000 3000000000 21000000000 37359870163
Tahap V - Postur Belanja APBD Setelah Realokasl
Uralan Anggaran Setelah Realokasl
Pendapatan Daerah 779859734O95
Pendapatan Asli Daerah 267 6t409028Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya 26500155067
Belanja Daerah 793859734095Eelanja PeSawai 334036356195Belania Barang dan Jasa 191559834990
Belanja Modal 79758585706
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya 185404945204SurplusDefisit -14000000000
Pembiayaan Netto 14000000000
Melonguane2) April 2020
PUTAUAN TALAUD
SE IS DAERAH
lr ADOtf S BlNll-ANG MENrP 19601027 198903 1 005
8350000000
726598170000
3000000000
An
RASIO ALOKAS ANGGARAN PENANGANAN COVID19KABUPATEN KEPUTAUAN TALAUD
DATA SESUAI REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVIDlg DI KAB KEPITAIAUD
E Alokasi Anggaran Penanganan COVID-19sebesar Rp 37359870163 (3735 M)
E Alokasitersebut terdiri dari 3 Pos Alokasisebagai berikut
1 Penanganan Kesehatan berjumlahRp23909870163 (2390 M) atau64Yo dari total alokasi anggaranpenanganan COVID-19
2 Penanganan Dampak EkonomiBerjumlah Rp 5100000000(510 M) atau 14 Yo dari total alokasipenanganan COVID-19
3 Penanganan Jaring Pengaman Sosialberjumlah Rp 8350000000 (83SM) atau 22dari total alokasianggara n penanganan COVI D-19
PAK EKON
t4
PENANGANANKESEHATAN
64
I
ENAN
JPS
22
RASIO ATOKASIANGGARANPENANGANAN BIDANG KESEHATAN
DATA SESUAI REALOKASI DAN REFOCUSING APBDUNTUK PENANGANAN COVIDl9 DI KAB KEPL TALAUDBIDANG KESEHATAN DAN HAt-HAt IAIN TERKAITKESEHATAN DLM RANGKA PENCEGAHAN DAN ATAUPENANGANAN COVDl9
E Alokasi Anggaran Penanganan Bidang Kesehatansebesar Rp 239098701G3 (239 M)
fl Alokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp 11000OOOOOO (11Matau 46Yo dari total anggaran penangananBidang Kesehatan
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 0 (O M) atau O daritotal anggaran penanganan Bidang Kesehatan
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp 129098701G3 (129 M) atau54 dari total alokasi anggaran penangananBidang Kesehatan
6
KTILANJE
TE (I
U
4
l
I
I7L
BELANJA DALAMBENTUK
KEGIATAN
54
BE
BE
RASIO ATOKASANGGARANPENANGANAN DAMPAK EKONOMI DATASESUAI REATOKASI DAN REFOCUSING APBD
UNTUK PEIANGANAN COVID-lg Dt KAB KEPL XATAUDBIDANG PENANGANAN DAMPAK EI(ONOMI
fl llokasiAnggaran Penanganan Dampak Ekonomisebesar Rp5100000000 (51 Ml
fl Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp400O0q)OOo (4 Mlatau 78 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 1000000000 (1Matau 20 96 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi anggaran penangananDampak Ekonomi
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp1000000 (01 M) atau2 dari total alokasi anggaran penangananDampak Ekonomi
BANSOS
20
2
BETANJA TIDAKTERDUGA (BTT)
78
RASIO ALOKASIANGGARANPENANGANAN JARING PENGAMAN SOSIAT
BE
BENT
DATA SESUAT REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVTD-lg DI KAB KEPL TATAUDBIDANG JARING PENGAMAN SOSIAL
fl Alokasi Anggaran Penanganan Jaring pengaman
Sosial sebesar Rp 8350000000 (935 M)E Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Atokasi
sebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp50$000000 (6 M)atau 72Yo dari total anggaran pena ngananJaring Penga man Sosial
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp20fi)000000 (2 Mlatau 24 Yo dari total anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp350000000 (035 M) atau4Yo dari total alokasi anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
LL-
BANSOS
24
II
KEGIATAN KTI
ITERDUGA (BTT
72
r-
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-((d)(c)))
1 Pendapatan Asli Daerah 2179766235200 20100412352 779
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 67815037700000 583182844000 1400
3 Lainnya 4140687060570 47237070606 -1408
Total Pendapatan Daerah 74135490995770 65052032695770 1225
1 Belanja Pegawai 20225216272100 19620370306700 299
2 Belanja Barang dan Jasa 20685621435403 13660841927195 3396
3 Belanja Modal 19152251699667 8231402768900 5702
4 Belanja Bantuan Sosial 68950000000 33950000000 5076
5 Belanja Lainnya 14003451588600 13185777408600 584
Total Belanja Daerah 74135490995770 54732342411395 2617
10319690284375
N
oUraian
Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2)
Anggaran Setelah
Penyesuaian (3)
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian
Penyesuaian (4)
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
LAPORAN PENYESUAIAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti-bukti
realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan
administrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Uraian Belanja Pegawai Belanja Barang dan Jasa Belanja Modal Belanja Bantuan Sosial Belanja Lainnya Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-
hal lain terkait kesehatan dalam
rangka pencegahan danatau
penanganan COVID-19
000 2741492735500 6117425200000 000 000 8858917935500
Penyediaan jaring pengaman sosial 000 000 000 000 1212132348875 1212132348875
Penanganan dampak ekonomi 000 000 000 248640000000 000 248640000000
Total 000 2741492735500 6117425200000 248640000000 1212132348875 10319690284375
Pendapatan Daerah
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Belanja Daerah
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
SurplusDefisit
Pembiayaan
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Boroko 12 Mei 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW UTARA
DEPRI PONTOH
(1670015655270)
3136176357891
14397909757475
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
633820170405
20100412352
583182844000
30536914053
65052032695770
19620370306700
16402334662695
14348827968900
282590000000
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
BUPATI KEPul[AUAN SANCIHELAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABupATHN KHpuLAUAN sANGmn
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh ataskebenaran Iraporan ini dan bukti-bukti realokasi yang tercantum dalam laporanini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapanadministrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UralanAnggaran chggaran Oa
Sebelum SesudahPenyesuaian
Penyesuaian Penyesuainn
(a) (b) (c) (d)(e) = (100-((d))(c))
Tifeaa I - Penyesualan plusmneurondapaan Dacralh +
1 Pendapatan Asli Daerah 6615871963300 5824016087300 1197
2 Transfer ke Daerah danDanDesa 98401656441000 84805897476000 1382
3 Lainnya 4844406397600 4292989314659 1 138
Total Pendapatan 109861934801900 94922902877959 1360
TahaP 11` - Penys5uatan Belanja Daerall1 Belanja Pegawai 46389719208700
42839564329262765
2 Belanja Barang dan Jasa 268735161152 0019483320156200
2750
3 Belanja Modal 168329248368007783837945400
5376
4 Belanja Bantuan Sosial 329250000000329250000000
000
5 Belanja Lainnya 1943652464120017852827591200
815
Total Belanja 10986193480190088288800022062
1964
Selisih Lchih Kurang Setelah Penyesualan66341028 55897
iEeurobull-i
Jcentt`a-00|r)ahCeCreg10hr`+Le
aa
t`a
aa
+a
0cO
+LJ
aLO
-a
|r)cO
+t+00
t+C
V
J=O
C)
apound
+CVcO00
CV00-J
+1-te
Ce
-aa
iiifn_tplusmn
P`aJ0CnOC)tra0aCqaCV8^aaauaCreg1regtrt`Ch
8-aaaaCOD`1regtJa8-ttChCnCreg0P`aaaaC1
E5
II
i3Iag-aJin
I
C)ataaCOaCregCqCOcOC1CVI
ICgtataaCeaCeCu0000Cr)CV
ffibullgeuro-ampJ=
aa0aa1reg00Cr)CeCataaa01reg-00tP`ceCV
aaaaaLeaaP`CeaaaC)a|eI8r`at`Ln
fi
I
a
i3iiiiIbullgE
i5a
Ea
fyenIplusmnED
a5ai
frE
9
8i
C]C0aJ5
poundE-
01
0
aaa
Lampiran I Penjabaran Pergeseran APBD
23 April 2020Tanggal
17 Tahun 2020Nomor
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
PEMERINTAH KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
1 PENDAPATAN 107196464869200 94346162396500 (12850302472700) (1199)
1 1 PENDAPATAN ASLI DAERAH 5630458459700 5212581087000 (417877372700) (742)
1 1 1 3029064464500 Pendapatan Pajak Daerah 2698537091800 (330527372700) (1091)
1 1 2 1154028000000 Hasil Retribusi Daerah 1066678000000 (87350000000) (757)
1 1 3 336499591200 Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan 336499591200 000 000
1 1 4 1110866404000 Lain-lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah 1110866404000 000 000
1 2 DANA PERIMBANGAN 77398633600000 65182348500000 (12216285100000) (1578)
1 2 1 1666530400000 Bagi Hasil PajakBagi Hasil Bukan Pajak 1525028900000 (141501500000) (849)
1 2 2 58436228200000 Dana Alokasi Umum 52086330700000 (6349897500000) (1087)
1 2 3 17295875000000 Dana Alokasi Khusus 11570988900000 (5724886100000) (3310)
1 3 LAIN-LAIN PENDAPATAN DAERAH YANG SAH 24167372809500 23951232809500 (216140000000) (089)
1 3 1 4141276158600 Pendapatan Hibah 4141276158600 000 000
1 3 3 3653707250900 Dana Bagi Hasil Pajak dari Provinsi dan Pemerintah Daerah Lainnya 3653707250900 000 000
1 3 4 16372389400000 Dana Penyesuaian dan Otonomi Khusus 16156249400000 (216140000000) (132)
2 BELANJA 109568697093491 97482338754391 (12086358339100) (1103)
2 1 BELANJA TIDAK LANGSUNG 63581006143175 63392596831572 (188409311603) (030)
2 1 1 39909549810725 Belanja Pegawai 38834946445308 (1074603365417) (269)
2 1 4 738911826000 Belanja Hibah 545380000000 (193531826000) (2619)
2 1 5 31570000000 Belanja Bantuan Sosial 10010000000 (21560000000) (6829)
2 1 6 418309246450 Belanja Bagi Hasil kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintah Desa 376521509200 (41787737250) (999)
2 1 7 22382665260000 Belanja Bantuan Keuangan kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintahan Desa 21527875160000 (854790100000) (382)
2 1 8 100000000000 Belanja Tidak Terduga 2097863717064 1997863717064 199786
2 2 BELANJA LANGSUNG 45987690950316 34089741922819 (11897949027497) (2587)
2 2 1 1896453933200 Belanja Pegawai 1810317933200 (86136000000) (454)
2 2 2 26316296353597 Belanja Barang dan Jasa 23895026121100 (2421270232497) (920)
2 2 3 17774940663519 Belanja Modal 8384397868519 (9390542795000) (5283)
SURPLUS (DEFISIT) (2372232224291) (3136176357891) (763944133600) 3220
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 1
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
3 PEMBIAYAAN DAERAH
3 1 PENERIMAAN PEMBIAYAAN DAERAH 2672232224291 3136176357891 463944133600 1736
3 1 1 2672232224291 Sisa Lebih Perhitungan Anggaran Tahun Anggaran Sebelumnya 3136176357891 463944133600 1736
3 2 PENGELUARAN PEMBIAYAAN DAERAH 300000000000 000 (300000000000) (10000)
3 2 2 300000000000 Penyertaan Modal (Investasi) Pemerintah Daerah 000 (300000000000) (10000)
PEMBIAYAAN NETTO 2372232224291 3136176357891 763944133600 3220
SISA LEBIH PEMBIAYAAN ANGGARAN TAHUN BERKENAAN 000 000 000 000
Lolak 23 April 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW
YASTI SOEPREDJO MOKOAGOW
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 2
No Uraian
AnggaranSetelah
Realohasi
(a) (b) (c)
kendapaitan Daerah 917879535633001 Pendapatan Asli Daerah 5824016087300
2 Transfer ke Daerah dan Dan Desa 84805897476000
3 Lainnya 1158040000000
bull beltLDia Pace gtpoundpound3-ULreg gtU
1 Belanja Pegawai 428395643292622 Belanja Barang dan Jasa 200631133 062 00
3 Belanja Modal 101720682518004 Belanja Bantuan Sosial 3292500000005 Belanja Lainnya 21518906990697
Sftyxpilus Den3it 3134g`493v 146 59
penhfayin _
7
baru mencapai Rp84366 miliar atau 3547 persen dari target 2020 sebesar Rp23785
miliar
b) Pajak Pertambahan Nilai (PPN) dan Pajak Penjualan Atas Barang Mewah
(PPnBM)
Realisasi PPN dipengaruhi antara lain oleh kegiatan proyek pemerintah terjaganya
konsumsi Rumah Tangga dan impor serta
dukungan sistem pembayaran pajak yang
online dengan administrasi perpajakan
Proporsi penerimaan PPN berdasarkan
wilayah tidak jauh berbeda dengan
penerimaan PPh Sampai dengan periode
Semester I 2020 realisasi pendapatan
PPN dan PPnBM baru mencapai Rp45565 miliar atau 2215 persen dari target 2020
sebesar Rp20575 miliar
c) Pajak Bumi dan Bangunan (PBB)
Pendapatan PBB di Sulut tergolong kecil karena bukan daerah pertambangan Dari 15
KabKota hanya 3 daerah yang memiliki
realisasi penerimaan yaitu Kota Manado
Kota Bitung dan Kab Bolaang
Mongondow Perlu re-evaluasi NJOP di
beberapa daerah karena terdapat
daerah yang tergolong cukup ramai
(pusat keramaian) dengan nilai transaksi
penjualan tanah cukup tinggi namun
memiliki NJOP yang sangat rendah Sampai dengan Semester I ini realisasi
Pendapatan PBB baru mencapai Rp1527 miliar atau 2080 persen dari target 2020
sebesar Rp7345 miliar
d) Pajak Perdagangan Internasional (Bea Masuk amp Bea Keluar) dan Pendapatan
Cukai
Faktor-faktor penopang penerimaan Kepabeanan dan Cukai sd periode Semester I
tahun 2020 di Provinsi Sulawesi Utara adalah sebagai berikut
1 Bea Masuk
- Hampir seluruh perusahaan di bidang pertambangan dan bidang lainnya untuk
sementara menghentikan kegiatan importasinya mengingat sebagian besar
komoditas berasal dari negara yang terdampak Covid-19
Grafik 25 PBB per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam juta)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
Grafik 24 PPN dan PPnBM per Kabupaten di Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJP Suluttenggomalut
8
- Penerimaan Bea Masuk dari sektor barang bawaan penumpang menurun hal
ini dikarenakan adanya penutupan penerbangan langsung dari luar negeri
- Penerimaan Bea Masuk dari Pos Lalu Bea tidak terlalu dipengaruhi dampak
Covid-19
2 Bea Keluar
Penerimaan bea keluar di provinsi Sulawesi Utara masih bersumber pada ekspor
produk Crude Palm Oil (CPO) dan produk turunannya di Bitung Penerimaan bea
keluar dari PKE diprediksi akan mengalami peningkatan dan akan melampaui
target pada akhir tahun
3 Cukai
Penerimaan Cukai di Sulawesi Utara sebagian besar berasal dari produksi Pabrik
MMEA (Minuman Mengandung Etil Alkohol) Pemerintah setempat menghimbau
untuk menutup tempat
hiburan dalam rangka
menghindari penyebaran
Covid-19 Penutupan
tempat hiburan tersebut
mengakibatkan
menurunnya permintaan
konsumen MMEA sehingga
perusahaan Pabrik MMEA mengurangi jumlah produksi MMEA Hal tersebut
mengakibatkan menurunnya penerimaan cukai
Penerimaan Cukai hingga periode Semester I baru mencapai 2536 persen yaitu
Rp16 miliar dari target sebesar Rp631 miliar Sementara itu target penerimaan
Pajak Perdagangan Internasional yang berasal dari Bea Masuk telah mencapai
Rp912 miliar atau 7645 persen dari target Rp1193 miliar sedangkan Bea Keluar
telah mencatatkan realisasi Rp153 miliar atau 8095 persen dari target Rp189
miliar
e) Pendapatan Pajak Lainnya
Sampai dengan Semester I 2020 realisasi Pajak Lainnya mencapai Rp1952 miliar
atau sebesar 3559 persen dari target Rp5484 miliar Sumber pendapatan Pajak
Lainnya berasal dari pendapatan bea materai pendapatan pajak tidak langsung
lainnya dan pendapatan bunga penagihan pajak sehingga pos ini sebagian besar
berada di Kota Manado
2 Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP)
Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) merupakan seluruh penerimaan pemerintah
pusat yang bukan berasal dari penerimaan perpajakan Sampai dengan Semester I
Grafik 26 Bea Masuk Bea Keluar dan Cukai Prov Sulut sd Semester I TA 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJBC Sulbagtara
9
2020 realisasi PNBP di Sulawesi Utara sudah mencapai Rp59773 miliar atau 477
persen dari target Rp125421 miliar untuk tahun 2020 Realisasi PNBP Semester I
2020 mengalami penurunan 2137 persen dibandingkan dengan realisasi tahun
sebelumnya pada periode yang sama
B Belanja Negara
Belanja negara berperan
sebagai stimulus fiskal
dalam mendukung sektor
riil dan pertumbuhan
ekonomi Peningkatan
pagu belanja pemerintah
setiap tahunnya harus
disertai dengan
optimalisasi pelaksanaan
anggaran
KementerianLembaga Sebaliknya efisiensi belanja harus tetap dilakukan agar belanja
negara lebih berkualitas melalui penghematan belanja barang dan belanja yang tidak
prioritas subsidi yang lebih tepat sasaran serta mendorong pembangunan
infrastruktur daerah melalui anggaran Dana Bagi Hasil (DBH) dan Dana Alokasi Umum
(DAU)
1 Belanja Pemerintah Pusat
Penyerapan Belanja Pemerintah Pusat di Provinsi Sulawesi Utara menunjukkan tren
kenaikan yang proporsional
setiap bulannya dengan
capaian Rp295837 miliar
atau 3721 persen dari pagu
Rp794956 miliar sampai
dengan akhir Semester I
2020 Belanja Pegawai
masih mendominasi
realisasi belanja hingga
Semester I sebesar
Tabel 22 Penerimaan PNBP Prov Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Grafik 27 Tren Realisasi Belanja Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber MEBE diolah
Grafik 28 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi Belanja Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
10
Rp145693 miliar atau 4636 persen dari pagu Rp314280 miliar diikuti oleh Belanja
Barang sebesar 3296 persen kemudian Belanja Modal 2725 persen Sedangkan
untuk Belanja Bantuan Sosial sampai dengan akhir Semester I 2020 baru mencatatkan
realisasi 1098 persen
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Alokasi pagu TKDD Sulawesi Utara tahun 2020 sebesar Rp1262685 miliar meningkat
044 persen dari pagu tahun sebelumnya Sampai dengan akhir Semester I tahun 2020
Dana Alokasi Umum (DAU) dan Dana Bagi Hasil (DBH) di Sulut telah mencatatkan
realisasi belanja masing-
masing sebesar 5996
persen dan 5008 persen
Sementara itu realisasi
belanja DAK Fisik baru
sebesar Rp8963 miliar atau
638 persen dari pagu
Rp140468 miliar
sedangkan DAK Non Fisik
telah mencatatkan realisasi
sebesar Rp89517 miliar
atau 7965 persen dari pagu 112384 miliar Penyaluran Dana Desa dalam bentuk
Bantuan Langsung Tunai (BLT) sampai dengan akhir periode Semester I 2020 telah
mencapai Rp72532 miliar atau 5920 persen dari pagu Rp122524 miliar sedangkan
realisasi Dana Insentif Daerah (DID) sebesar Rp22252 miliar atau 6217 persen dari
total pagu Rp35794 miliar Perbandingan Pagu dan Realisasi TKDD dapat dilihat pada
grafik berikut
Terdapat penyesuaian pagu TKDD di bulan April 2020 melalui Peraturan Menteri
Keuangan (PMK) Nomor 35 Tahun 2020 tentang Pengelolaan Transfer Ke Daerah dan
Dana Desa Tahun Anggaran 2020 Dalam Rangka Penanganan Pandemi Corona Virus
Disease 2019 (COVID-19) danatau Menghadapi Ancaman yang Membahayakan
Perekonomian Nasional
3 Pengelolaan BLU
Terdapat 5 (lima) instansi pemerintah yang berstatus BLU di Provinsi Sulawesi Utara
Pada tahun 2020 terdapat penambahan dua satker BLU yaitu Rumkit TkIII RW
Monginsidi dan Politeknik Kesehatan Manado sehingga diharapkan dapat memberikan
stimulus yang lebih baik untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat
Grafik 29 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi TKDD Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
11
Kedepannya satker tersebut masih perlu pembinaan yang intensif sehingga dalam
masa transisi pelaksanaan kegiatan operasionalnya tidak mengalami kendala yang
akan berdampak terhadap kualitas layanan kepada masyarakat
Secara umum realisasi belanja keseluruhan satker BLU sudah berada pada kisaran
50 persen kecuali
Universitas Sam Ratulangi
yang baru mencatatkan
realisasi sebesar 2616
persen dikarenakan
karena adanya proses
penyesuaian nomenklatur
dan aktivitas perkuliahan
yang dilaksanakan secara daring sehingga memangkas biaya operasional Dari sisi
performa hanya Unsrat dan Poltekes Manado yang menunjukkan perbaikan dibanding
tahun 2019 Beralihnya kegiatan belajar mengajar menjadi metode daring berimbas
pada turunnya biaya operasional BLU dimaksud sedangkan pada BLU bidang
kesehatan mengalami kenaikan biaya operasional sehubungan dengan pandemi
Covid-19
4 Manajemen Investasi Pusat
a Permasalahan outstanding pinjaman pemerintah pusat kepada pemerintah daerah
di Sulut telah dilakukan melalui kebijakan debt swap untuk hutang bunga pada Kota
Bitung dan Kota Manado serta pengalihan pinjaman ke Pemda untuk pinjaman
PDAM Sangihe Progres pelaksanaan proyek debt swap Kota Bitung telah selesai
di verifikasi oleh Dit SMI sedangkan debt swap Kota Manado masih akan berjalan
sampai dengan akhir tahun 2020 Selanjutnya untuk penyelesaian hutang PDAM
Kab Kep Sangihe telah dialihkan ke Pemda Kab Kep Sangihe
b Hasil monitoring laporan penyaluran KUR di Sulut pada SIKP menunjukkan bahwa
jumlah realisasi KUR sebesar Rp377 miliar pada 9813 debitur dengan rata-rata
pinjaman sebesar Rp3845 juta
c Penyaluran Kredit Ultra Mikro (UMi) di wilayah Sulawesi Utara mencapai Rp266
miliar pada 490 debitur dengan rata-rata pinjaman Rp542 juta
C Prognosis Realisasi APBN
Proyeksi realisasi APBN Semester II 2020 dilakukan secara empiris menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
Tabel 22 Performa Operasional Satker BLU sd Triwulan II 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Laporan Operasional e-Rekon DJPb
12
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecasting peramalan jangka
pendek Pengolahan data statistik menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 dengan
Variabel yang digunakan adalah realisasi APBN bulanan tahun 2013-2019 yang
bersumber dari Aplikasi Monev PA dan OMSPAN Untuk pendapatan (Perpajakan dan
PNBP) yang digunakan adalah angka realisasi 84 bulan (n= 84 ) sedangkan Belanja
Negara menggunakan data persentase realisasi bulanan (n= 84) kecuali Belanja
Modal yang menggunakan data persentase realisasi bulanan periode April-Desember
(n=63) mengingat pergerakan yang signifikan atas realisasi jenis belanja barang dan
modal terjadi pada periode tersebut (bulan 1-3 bersifat outlier) Proyeksi Transfer
Daerah menggunakan data persentase realisasi bulanan tahun 2015 sd 2019 dari
SIMTRADA (n=60) Hasil ringkas analissi dapat dilihat di bawah sedangkan hasil
pengolahan keseluruhan terdapat pada Lampiran I
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (012)-Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 = Rp 542462
Miliar
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
9329 dari total Pagu Belanja
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
812 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
8418 dari total Pagu Belanja Modal
Prognosis Transfer Daerah (Angka dalam persen)
ARIMA (302) ndash Signifikan
Total Proyeksi Semester II 2020 =
5852 dari total Pagu Transfer
13
Pendapatan Sulut hingga akhir tahun diperkirakan mencapai Rp488216 miliar atau
turun 04 Selain dampak akibat penurunan perekeonomian secara makro kontraksi
pendapatan negara disebabkan adanya berbagai insentif pajak yang diberikan
pemerintah sebagai bagian upaya Pemulihan Ekonomi Nasional Pertumbuhan belanja
modal yang turun hingga 54 lebih disebabkan oleh turunnya pagu akibat realokasi
anggaran KL yang mencapai lebih dari 50 Sedangkan belanja barang diprediksi
menurun cukup tajam sebagai efisiensi akibat pembatasan aktivitas kegiataan
perkantoran akibat Covid-19 Tabel 23 Prognosis Realisasi APBN sampai dengan Semester II TA 2020
UraianPagu
Target
Realisasi
Sem I
2020 (Rp)
Prognosis
TA 2020
(Rp)
Prognosis
TA 2020
()
Prognosis
Semester
II 2020
(Rp)
Realisasi
Tahun 2019
(Rp)
Growth
()Keterangan
Pendapatan 581864 193185 488216 84 295031 489940 -04
Kemenkeu memprediksi
penurunan penerimaan
sebesar 10 akibat covid
Belanja
Bel Pegawai 314428 145698 293346 93 147648 304936 -38
Bel Barang 337651 112078 274174 81 162096 357960 -234
Bel Modal 140593 38782 118358 84 79576 257157 -540
Transfer
Daerah1262687 700576 1220765 97 520189 1401955 -129
Terdapat penyesuaian pagu
transfer daerah akibat covid
Telah dilakukan realokasi
pagu belanja oleh masing-
masing KL
14
BAB III PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN APBD
Perkembangan kinerja APBD seluruh pemda di Sulawesi Utara sd triwulan II 2020
menunjukkan penurunan dibanding periode yang sama tahun 2019 khususnya dari sisi PAD Hal
tersebut tidak terlepas dari imbas pandemi Covid-19 yang menghambat berbagai kegiatan
perekonomian sehingga mempengaruhi pola realisasi pendapatan maupun belanja daerah Secara
rinci perkembangan APBD pemerintah daerah lingkup Provinsi Sulawesi Utara dapat dilihat pada
tabel berikut
Tabel Perkembangan APBD Lingkup Prov Sulut sd Triwulan II TA 2020 (dalam miliar Rupiah)
Sumber LRA Pemda dan Simtrada DJPK data sementara
15
Dampak pandemi Covid-19 terhadap realisasi belanja APBD terlihat dari tingginya
realisasi belanja hibah dan belanja tak terduga di semester I TA 2020 dan rendahnya
belanja barang akibat berkurangnya kegiatan operasional perkantoran yang lebih banyak
dilakukan melalui sistem Work from Home (WFH) Untuk selanjutnya perlu dilakukan
percepatan realisasi belanja di semester II TA 2020 guna membantu mengakselerasi
perekonomian yang terhambat pandemi covid-19
A Pendapatan Daerah
Realisasi pendapatan daerah hingga triwulan II 2020 secara agregat telah mencapai
44 persen dari target Secara proporsional sumber penerimaan terutama yang berasal dari
transfer pemerintah pusat sebesar 84 persen (Rp6771 miliar) dan PAD sebesar 12 persen
(Rp9462 miliar) Hal tersebut menunjukan rendahnya tingkat kemandirian pemda di
Sulawesi Utara
1 Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Sampai dengan triwulan II 2020 realisasi PAD pemda lingkup Sulawesi Utara mencapai
38 persen dari target Dari total realisasi tersebut kontribusi terbesar disumbang oleh
Pemprov Sulut yang
mencapai 599 persen
Sementara pada tingkat
kabupatenkota realisasi
terbesar berturut-turut
disumbang oleh Kota
Manado Kab Minahasa
Utara Kab Minahasa dan
Kota Bitung Dominasi
penerimaan PAD keempat
daerah tersebut tak terlepas
dari faktor geografis yang
strategis sebagai pusat
perekonomian selain
topangan SDA penghasil PAD Hasil Analisa Metode Klassen LQ dan Shift Share
yang disajikan pada KFR Tahunan 2019 Kanwil DJPb Provinsi Sulawesi Utara
menunjukkan sektor unggulan masing-masing daerah yaitu Kota Manado
Penyediaan Akomodasi Makan dan Minum Kota Bitung Transportasi dan
Pergudangan Kabupaten Minahasa Konstruksi dan Sektor Unggulan dan Kab
Minahasa Utara Pertambangan dan Penggalian
Grafik Kontribusi Pemda thd Total Realisasi PAD Sulut sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Prov Sulawesi
Utara 599
Kab Minahasa
29
Kota Bitung
28
Kota Manado
136
Kab Minut 33
Prov Sulawesi Utara
KabBolmong
Kab Minahasa
Kab Sangihe
Kota Bitung
Kota Manado
Kab Talaud
Kab Minsel
Kota Tomohon
Kab Minut
Kota Kotamobagu
Kab Mitra
Kab Bolmut
Kab Sitaro
Kab Boltim
Kab Bolsel
16
a Penerimaan Pajak Daerah
Realisasi Pajak Daerah agregat sampai dengan triwulan II 2020 lingkup Provinsi Sulut
sebesar Rp6441 miliar
atau sebesar 37 persen
dari target
Pada tingkat KabKota
Pemkot Manado tercatat
sebagai daerah
penyumbang pajak daerah
terbesar yaitu sebesar
Rp9105 miliar Namun
angka tersebut jauh
menurun dibanding periode
yang sama tahun sebelumnnya yang mencapai Rp2204 miliar dan juga baru 26 dari
target yang ditetapkan di awal tahun Dampak pandemi sangat mempengaruhi pajak
daerah Kota Manado mengingat penurunan drastis salah satu sumber utamanya yakni
Pajak Hotel dan Pajak Rumah Makan Penurunan jumlah wisatawan yang mencapai
99 akibat ditutupnya penerbangan internasioanal serta insentif pajak yang diberikan
pemerintah daerah menjadi penyebab hilangnya potensi pajak daerah di sektor ini
b Penerimaan Retribusi Daerah
Penerimaan Retribusi Daerah Sulut hingga triwulan II 2020 secara agregat sebesar
Rp1458 miliar atau 42
persen dari target
tumbuh sebesar 23
persen dibanding
capaian kuartal II di
tahun sebelumnya
Kota Kotamobagu
tercatat sebagai
daerah dengan
penerimaan retribusi
terbesar semester pertama pada dua tahun terakhir yang sumber utamanya berasal
dari Retribusi Layanan Kesehatan yang mencapai Rp17 miliar di tahun 2020
Grafik Perbandingan Realisasi Pajak Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Retribusi Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
17
c Penerimaan Hasil Kekayaan yang dipisahkan
Secara agregat realisasi pos Penerimaan Hasil Kekayaan yang Dipisahkan di Sulut
tercatat pada triwulan II
2020 sebesar Rp602
miliar atau 74 persen dari
target yang telah
ditetapkan
Tingginya penerimaan
daerah dari pos
penerimaan ini terutama
ditopang peningkatan
kinerja BUMD (terutama
Bank Sulutgo) yang berdampak pada besarnya pembagian deviden ke semua pemda
d Lain-Lain PAD Yang Sah
Pendapatan bunga
menjadi sumber
utama sektor ini atas
dana simpanan
Pemda dari
pendapatan dan
SILPA TA
sebelumnya yang
cukup besar terutama di Pemerintah Kota Manado
2 Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat
Realisasi pendapatan transfer pemerintah pusat sd triwulan II tahun 2020 ke pemda
lingkup Provinsi Sulut telah mencapai Rp67 triliun atau 48 persen dari target
Dibandingkan periode yang sama tahun lalu capaian realisasi pada periode laporan ini
tidak ada perbedaan yang signifikan Komposisi realisasi pendapatan transfer daerah
sebagian besar berasal dari transfer DAU yang mencapai 85 persen selanjutnya DAK
sebesar 3 persen Dana Penyesuaian sebesar 9 persen dan DBH sebesar 3 persen
Tingginya dana DAU sejalan dengan penguatan desentralisasi pemerintah pusat di
daerah Sementara itu hal yang perlu mendapat perhatian adalah masih rendahnya
realisasi DAK Fisik lingkup Sulawesi Utara yang mencerminkan kinerja pelaksanaan
kegiatan yang belum maksimal Sampai dengan akhir Juni 2020 dana DAK fisik baru
terealisasi sebesar Rp8963 miliar dari pagu Rp14 triliun
Grafik Perbandingan Realisasi Kekayaan Yang Dipisahkan (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Lain-Lain PAD yang Sah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
18
3 Lain-Lain Pendapatan Daerah yang Sah
Capaian realisasi pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah sd triwulan II 2020
sebesar 20 persen dari target yang telah ditetapkan Hanya beberapa pemda yang
memasang target untuk pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah
B Belanja Daerah
1 APBD Berdasarkan Jenis Belanja
Kinerja penyerapan anggaran daerah untuk periode sampai dengan triwulan II 2020 tidak
jauh berbeda dengan periode yang sama tahun 2019 Realisasi belanja daerah secara
keseluruhan (Pemprov dan PemkabPemkot) sebesar Rp59 triliun atau sebesar 31
persen dari pagu
Grafik Perbandingan Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
Grafik Proporsi Pagu Belanja dan Persenatase Realisasi sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
19
Ditinjau dari komposisi realisasi belanja daerah belanja pegawai masih mendominasi
belanja daerah di seluruh pemda lingkup Provinsi Sulawesi Utara ditunjang dengan
adanya pencairan THR bagi PNS pada bulan Mei 2020 Sementara realisasi belanja
modal yang paling berdampak bagi perekonomian baru terealisasi sebesar 8 persen
Pos belanja pembeda di tahun 2020 adalah belanja tak terduga yang telah terealisasi
sebesar Rp103 miliar jauh melebihi pagu awal yang hanya Rp41 miliar serta
dialokasikannya Belanja lainnya sebesar Rp14 triliun sebagai bagian dari penanganan
pandemi Covid-19 Bahkan total realisasi kedua pos tersebut dua kali lipat dari realisasi
belanja modal
2 Rasio Belanja
Salah satu arah kebijakan Pemerintah untuk meningkatkan kualitas belanja dan
akuntabilitas pengelolaan keuangan daerah serta untuk menjamin ketersediaan
kuantitas dan kualitas pelayanan dasar bagi masyarakat adalah dengan meningkatkan
rasio belanja modal dan mengurangi rasio belanja pegawai terhadap total belanja
daerah Untuk itu dalam RPJMN tahun 2020-2024 memiliki sasaran Terwujudnya
Indonesia Maju yang Berdaulat Mandiri dan Berkepribadian Berlandaskan
Gotong-Royong dan diharapkan rata-rata belanja modal seluruh pemda telah
mencapai 30 persen dan rata-rata belanja pegawai mencapai 35 persen untuk
kabkota dan 13 persen untuk provinsi pada tahun 2020
Grafik Rasio Belanja Pegawai dan Rasio Belanja Modal (Pagu) APDB Tahun 2020
Sumber LRA Pemda diolah
30
46 47 5040 36
4751
45 41 41 4133
4133 37 39
25
20 1718
1721
2017
2320 20
31
3124
32 22 22
Belanja Pegawai Belanja Modal
20
Pada APBD TA 2020 terdapat dua Pemda yang menganggarkan belanja pegawai
dibawah target 35 persen RPJMN 2020-2024 yaitu Kab Bolaang Mongondow Timur dan
Kab Bolaang Mongondow Utara Sementara itu Pemda Kab Bolaang Mongondow
Utara dan Pemda Kab Bolaang Mongondow Timur dan Kab Minahasa Tenggara
adalah pemda yang proporsi anggaran belanja modalnya di atas 30 persen Rendahnya
rasio belanja modal di sebagian besar pemda di Sulawesi Utara tahun 2020 disebabkan
rata-rata pemda yang sangat bergantung pada anggaran DAK Fisik untuk kegiatan
belanja modal Selain itu juga terdapat realokasi dan refocusing APBD akibat pandemi
Covid-19 yang wajib dilakukan oleh Pemerintah Daerah
C Prognosis Realisasi APBD sampai dengan Triwulan IV
Proyeksi realisasi APBD Semester II dilakukan secara empiris sama dengan proyeksi
APBN yakni dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) dan menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 Variabel yang digunakan
dalam melakukan proyeksi Pendapatan dan Belanja adalah realisasi triwulanan tahun
2013-2020 yang bersumber LRA Pemda Untuk pendapatan yang digunakan adalah
angka realisasi untuk 28 periode (n=28) sedangkan untuk Belanja (Barang dan Modal)
menggunakan data persentase realisasi triwulan II-IV (n=21) Hasil ringkas dapat dilihat
di bawah sedangkan hasil pengolahan data keseluruhan terdapat pada Lampiran II
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (011)
Total Proyeksi 2020 =
Rp1832209
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (002)
Total Proyeksi 2020 = 9365 dari total
Pagu Belanja Pegawai
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7523 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7903 dari total Pagu Belanja Modal
21
Proyeksi realisasi pendapatan Pemda sebesar Rp1832209 miliar namun nilai yang
digunakan dalam perhitungan adalah realisasi dengan kondisi normal Dengan adanya
pandemi diprediksi terdapat penurunan pendapatan sebesar 20 dengan
pertimbangan asumsi Kementerian Keuangan dan capaian realisasi hingga semester I
sehingga angka proyeksi 2020 adalah sebesar Rp1465767 miliar Belanja barang
akan megalami penurunan terbesar dengan adanya efisiensi kegiatan perkantoran
yang cukup besar dengan adanya WFH hingga rapatsosialisasi yang bersifat daring
serta pembatasan perjalanan dinas
Sedangkan Belanja Modal Pemda diprediksi akan terserap sebesar 79 dengan
mempertimbangkan capaian realisasi Semester I yang cukup rendah namun nilai
kontrak DAK Fisik yang merupakan sumber belanja modal terbesar pemda tercatat
mencapai 97 (data per 21 Juli 2020) Dengan demikian penyerapan belanja modal
berpotensi akan melonjak di dua kuartal akhir TA 2020
Prognosis Realisasi APBD Lingkup Provinsi Sulawesi Utara Tahun 2020 (dalam miliar)
22
BAB IV
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN
ANGGARAN KONSOLIDASIAN (APBN DAN APBD)
A Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian
Dari Laporan
Keuangan Pemerintah
Konsolidasian (LKPK)
Kanwil DJPb Prov Sulut
Semester I 2020 tampak
capaian positif dibandingkan
peiode yang sama di tahun
2019 pada semua pos baik
pendapatan maupun
belanja Penurunan pada
detail pos mampu di cover
oleh pos lainnya
B Pendapatan Konsolidasian
1 Analisis Proporsi dan Perbandingan
Perpajakan masih mendominasi sumber penerimaan baik di Pusat maupun Daerah
Sumber utama penerimaan pajak dari sektor
usaha adalah sektor perdagangan perkebunan
dan industri serta pemerintahan sedangkan
ditinjau dari daerah Kota Manado dan Kota
Bitung sebagai pusat perdagangan dan industri
merupakan sumber utama perpajakan
Sedangkan porsi PNBP sebagian besar
bersumber dari penerimaan BLU sektor
Kesehatan (RS Kandou RS Bhayangkara dan
RS Monginsidi) dan sektor pendidikan
(Universitas Sam Ratulangi dan Poltekkes
Manado)
Perbandingan Penerimaan
Pusat amp Daerah Semester I 2020
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Tabel Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian Sulut Semester I 2020 (miliar Rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
23
Demikian juga dengan porsi penerimaan daerah dimana penerimaan pajak masih
dominan dibanding PNBP Pajak kendaraan bermotor masih menjadi andalan
penerimaan pajak daerah Sedangkan PNBP Daerah disokong dari retribusi daerah
maupun hasil kekayaan daerah yang dipisahkan seperti deviden dan Jasa Giro Kas
Daerah
2 Analisis Perubahan
Pendapatan konsolidasian selain dana transfer mengalami penurunan yang bersumber
baik dari pendapatan pusat maupun daerah
Penurunan pendapatan tersebut disebabkan
terutama oleh pembatasan aktivitas akibat pademi
corona termasuk kegiatan perekonomian yang
akhirnya berimbas pada pendapatan negara
(Pajak dan PNBP)
Pendapatan daerah mengalami penurunan yang
lebih dalam jika dibandingkan dengan pendapatan
pusat Penurunan drastis terutama pada pajak hotel dan restoran yang hanya mencapai
Rp5384 miliar turun 689 dibanding periode semester I tahun 2019 yang mampu
membukukan Rp16874 miliar Ditutupnya penerbangan internasional akibat Covid-19
sangat mempengaruhi sektor pariwisata yang berimbas pada penurunan tingkat hunian
kamar hotel dan ditutupnya beberapa restoran besar yang sering dikunjungi wisatawan
asing Selain itu terdapat inisiatif positif pemerintah daerah yang bersedia memberikan
kebijakan relaksasi pajak terhadap usaha-usaha di sektor pariwisata agar mampu
bertahan di masa sulit ini meski pendapatan daerah akan mengalami penurunan
Sedangkan penurunan dari penerimaan pajak kendaraan bermotor menggambarkan
tendensi penundaan pembayaran pajak oleh sebagian masyarakat akibat penurunan
bahkan hilangnya sumber pendapatan masyarakat dengan adanya pembatasan
kegiatan perekonomian
Perubahan Total Pendapatan
Pusat amp Daerah Selain Dana
Transfer (miliar rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
24
3 Analisis Pertumbuhan Ekonomi terhadap kenaikan realisasi pendapatan
konsolidasian
Melambatnya pertumbuhan ekonomi regional y-to-y menunjukkan korelasi positif
dengan penerimaan perpajakan maupun PNBP Konsolidasian Pendapatan
konsolidasian turut mengalami penurunan dibanding periode sebelumnya PDRB yang
bersumber dari pertumbuhan sektor pertanian sebagai kontributor terbesar PDRB Sulut
mampu meredam penurunan PDRB secara keseluruhan Sektor Perdagangan besar
dan eceran transportasi dan pergudangan dan sektor akomodasirumah makan
menjadi sektor yang
paling merasakan dampak
corona sekaligus
berpengaruh besar
terhadap penurunan
pendapatan negara
konsolidasian Provinsi
Sulawesi Utara
C Belanja Konsolidasian
1 Analisa Proporsi dan Perbandingan
Proporsi realisasi belanja antara pusat dan daerah
untuk Semester I tahun 2020 menunjukkan
perbedaan yang signifikan Belanja barang sangat
dominan di pusat sedangkan belanja daerah
didominasi oleh belanja pegawai Hal yang perlu
menjadi perhatian adalah serapan belanja modal
khususnya daerah yang sangat rendah
Terhambatnya berbagai kegiatan tender hingga
pelaksanaan kegiatan akibat pembatasan
aktivitas akibat pandemi corona menjadi alasan
utama lambatnya realisasi belanja modal Selain
itu rendahnya realisasi DAK Fisik yang sebagian besar merupakan kegiatan berupa
belanja modal turut menyebabkan rendahnya realisasi belanja modal daerah
2 Analisis Perubahan
Realisasi belanja konsolidasian Sulut semester I 2020 tercatat sebesar Rp861153
miliar dengan struktur belanja relatif sama dari periode yang sama tahun sebelumnya
Belanja operasional masih mendominasi komposisi belanja konsolidasian
Tabel Realisasi Pendapatan Konsolidasi PusatDaerah amp
Pertumbuhan Ekonomi Pro Sulut Periode Triwulan II
Tahun 2019 dan 2020 (dalam miliar)
Sumber GFS BPS Sulut diolah
25
Terjadi penurunan porsi belanja barang
konsolidasian yang cukup drastis dari
356 di tahun 2019 menjadi 308 di
tahun 2020 yang disebabkan karena
perkantoran yang melakukan sistem WFH
akibat pandemi corona sehingga biaya
operasional kantor mengalami penurunan
Sedangkan peningkatan belanja pegawai
karena pembayaran gaji ke-14 (THR) di
bulan Juni
3 Analisis dampak kebijakan fiskal kepada indikator ekonomi regional
Kebijakan fiskal pemerintah terutama dari sisi belanja diharapkan mampu berkontribusi
secara optimal tidak hanya pertumbuhan ekonomi regional namun juga terhadap
pemerataan
pendapatan
maupun
peningkatan
daya beli
masyarakat Hal
tersebut dapat
dilihat dari perubahan berbagai indikator ekonomi regional
Data di atas menunjukkan bahwa penurunan realisasi belanja pemerintah di Sulut
sebesar -721 sementara pada periode yang bersamaan terjadi penurunan nilai
inflasi hingga -583 Peningkatan angka pengangguran pada bulan Februari 2020
lebih disebabkan penambahan jumlah usia angkatan kerja yang mencapai 30 ribu jiwa
namun tidak mampu terserap oleh lapangan kerja Meskipun tidak terdapat penjelasan
secara langsung atas dampak belanja pemerintah namun demikian dapat disimpulkan
bahwa perlambatan government spending turut mempengaruhi berbagai indikator
ekonomi regional
Korelasi Antara Belanja Pemerintah Terhadap Beberapa
Indikator Ekonomi Regional
Sumber GFS BPS Sulut diolah
26
Deflasi yang terjadi di Sulawesi Utara sebenarnya lebih dikarenakan sisi demand
masyarakat yang menahan diri untuk tidak belanja dengan adanya pandemi Covid-19
sehingga supply barang cukup melimpah Yang patut diwaspadai adalah pada saat
pembatasan sosial sudah dilonggarkan sehingga masyarakat dapat beraktivitas
kembali secara normal namun persediaan barang kurang tersedia di pasar maka akan
berdampak pada peningkatan potensi inflasi Hal yang harus dilakukan pemerintah
daerah adalah memanfaatkan dana yang ada untuk memastikan ketersediaan supply
barang dan jasa tetap terjamin Selain itu proyek pemerintah perlu dialihkan ke jenis
kontrak padat karya agar mampu menarik lebih banyak pekerja sekaligus menekan
angka pengangguran di tengah banyaknya kasus PHK akibat Covid-19
D Analisis Kontribusi Pemerintah Dalam Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Berdasarkan data BPS
perekonomian Sulawesi Utara pada
Q2 mengalami penurunan
pertumbuhan y-o-y sebesar minus
389 persen lebih tinggi
dibandingkan dengan pertumbuhan
ekonomi nasional sebesar minus
532 persen Ditinjau dari sisi
pengeluaran pemerintah (G) pada
komponen PDRB terjadi peningkatan kontribusi dari tahun ke tahun Kontribusi
Pengeluaran Pemerintah (APBN amp APBD) terhadap PDRB untuk Triwulan II 2020
sebesar 1759 persen turun sebesar 07 persen dibanding periode yang sama tahun
sebelumnya
Data korelasi pertumbuhan realisasi belanja pemerintah per triwulan II 2020 (y-o-y)
dengan laju pertumbuhan berbagai sektor lapangan usaha di Sulut menunjukkan bahwa
realisasi belanja pemerintah yang minus berkorelasi positif terhadap pertumbuhan di
hampir semua sektor lapangan usaha yang juga menunjukkan penurunan Hal tersebut
mengindikasikan keterkaitan dan peran belanja pemerintah terhadap pertumbuhan
berbagai sektor pada PDRB Belanja pemerintah kurang mampu memberikan
dukungan terhadap berbagai sektor lapangan usaha sekaligus meredam pelemahan
perekonomian global akibat pandemi Covid-19
4743 4749 48 46
1706 1768 186 179
3434 3474 34 33
116 009 00 03
2017 2018 2019 2020
Distribusi G pada PDRB Triwulan II
C G I X-M
27
Dua sektor lapangan usaha yang
dipastikan terdampak dan
teridentifikasi di awal pandemi adalah
sektor Akomodasi Makanan dan
Minuman dan Transportasi yang
merupakan imbas melemahnya sektor
pariwisata dengan ditutupnya
penerbangan internasional Bandara
Sam Ratulangi Seharusnya inilah
yang menjadi perhatian khusus
pemerintah bagaimana mengalihkan
sementara perekonomian sektor
tersebut ke sektor lain melalui
penyediaan lapangan usaha alternatif
untuk pengusaha dan tenaga kerja
yang terdampak
Tumbuhnya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan dan sector
Industri Pengolahan terkait dengan
komoditas utama Sulawesi Utara yakni Kopra Pertanian Kelapa dan Pengolahan Kopra
juga menjadi modal utama konsistensi ekspor Sulawesi Utara Kedua sektor tersebut
juga mampu menjaring tenaga kerja informal yang cukup besar Dari ketiga fakta
tersebut dapat dijadikan langkah strategis selanjutnya bagi pemerintah daerah di
Sulawesi Utara untuk memberikan dukungan pada kedua sektor tersebut baik dari sisi
kebijakan maupun permodalan agar mampu bertahan dan bahkan tumbuh Dengan
demikian kedua sektor tersebut mampu menjadi penahan resesi sekaligus dapat
membuka lapangan kerja alternatif di tengah penuruan kinerja sektor lainnya
Korelasi antara Belanja Pemerintah terhadap Pertumbuhan Sektor Lapangan
Usaha
SektorVariabel Growth
Belanja Pemerintah -721 Pertanian Kehutanan dan Perikanan 147 Pertambangan dan Penggalian -347 Industri Pengolahan 524 Pengadaan Listrik dan Gas 560 Pengadaan Air Pengelolaan Sampah Limbah dan Daur Ulang 376 Konstruksi -804 Perdagangan Besar dan Eceran Reparasi Mobil dan Sepeda Motor -090
Transportasi dan Pergudangan -3149 Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum -5028
Informasi dan Komunikasi 1577 Jasa Keuangan dan Asuransi 1250 Real Estate -128
Jasa Perusahaan -974 Adm Pemerintahan Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib -502 Jasa Pendidikan -069 Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 349 Jasa lainnya -1311
Sumber GFS Sulut BPS Sulut diolah
28
BAB V
ISU REGIONAL DAMPAK KORONA TERHADAP
PEREKONOMIAN SULAWESI UTARA
Dampak Covid-19 selama hampir 5 (lima) bulan terakhir di Indonesia
memerlukan penanganan yang komprehensif dan extraordinary oleh pemerintah
melalui berbagai strategi dan kebijakan yang terukur dan bersinergi baik
pemerintah pusat maupun pemerintah daerah Dari sisi ekonomi pandemi Covid-
19 berdampak pada dua sisi baik konsumsi maupun produksi Pembatasan sosial
berujung pada berhentinya aktivitas dan turunnya kinerja perekonomian
Perkembangan kasus pandemi COVID-19 di Sulawesi Utara
Berdasarkan data per tanggal
30 Juni 2020 tercatat sebanyak
1109 kasus positif di Sulawesi
Utara yang sebagian besar
terdapat di Kota Manado
Dengan dibukanya sejumlah
laboratorium pengujian sampel
Covid-19 yakni di Balai Teknik
Kesehatan Lingkungan dan
Pencegahan Penyakit
(BTKLPP) di Mapanget Kota
Manado dan RSUP Prof
Kandou Manado jumlah pasien
yang terkonfirmasi positif
mengalami peningkatan yang
cukup signifikan Selain itu dengan dilonggarkannya pembatasan dan dibukanya
beberapa pusat perbelanjaan (the new normal) menjadi salah satu faktor
meningkatnya jumlah masyarakat yang terkonfirmasi positif Covid-19
Pemerintah Daerah telah melakukan berbagai upaya pencegahan penyebaran virus
COVID-19 di Sulawesi Utara melalui berbagai kebijakan dan aturan diantaranya
dengan meniadakan kegiatan belajar mengajar di sekolah (Study from Home)
mengurangi kegiatan perkantoran (Work From Home) menutup tempat hiburan
29
yang dapat mengundang
kerumumunan orang hingga
penghentian sementara berbagai
kegiatan keagamaan di Rumah
Ibadah
Dampak COVID-19 terhadap
perekonomian Sulawesi Utara
Gambaran perekonomian Sulawesi
Utara selama enam bulan terakhir
tercermin dalam Indeks Harga
Konsumen (IHK) yang dirilis oleh BPS Sulut Dari tabel tersebut terlihat bagaimana
perekonomian Sulawesi Utara menurun drastis mulai bulan Maret 2020 sejak
ditetapkannya wabah Covid-19 di Indonesia serta ditutupnya penerbangan
internasional di Bandara Sam Ratulangi Manado Untuk pertama kalinya Sulawesi
Utara mengalami deflasi tahun kalender selama enam bulan berturut-turut akibat
adanya social distancing dalam rangka pencegahan Covid-19
Dari sisi tenaga kerja berdasarkan data Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi
Provinsi Sulawesi Utara hingga 26 Mei 2020 tercata ada 681 perusahaan yang
terdampak dengan jumlah total pekerja sebanyak 8416 orang dan dari angka
tersebut 6952 pekerja yang dirumahkan Selain itu tercatat pula sebanyak 72
perusahan yang melakukan Pemutusan Hubungan Kerja dengan jumlah tenaga
kerja sebanyak1424 orang
Dari sektor lapangan usaha terbesar sumber pembentuk PDRB Sulut semua
menunjukkan penurunan
dan hanya Industri
Pengolahan yang
menunjukkan kenaikan
Gambaran atas dampak
Covid-19 adalah
penurunan sektor
akomodasi makanan dan
minuman serta transportasi yang sangat drastis sebagai imbas ditutupnya bandara
Sam Ratulangi sehingga sektor pariwisata mengalami penurunan
Indeks Harga Konsumen Sulawesi Utara 2020
30
Peran Fiskal dalam penanganan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara
Sejak diumumkannya pandemi Covid-19 di Indonesia pemerintah melakukan gerak
cepat dengan menerbitkan berbagai aturan dan pedoman di semua bidang baik
pemerintahan kesehatan pendidikan sosial dan tak terkecuali sektor keuangan
Peraturan Pengganti Undang-Undang dikeluarkan untuk memberikan kelonggaran
defisit APBN yang
sebelumnya hanya
maksimal 3 dari
PDB guna
menahan dampak
Covid-19 terhadap
ancaman resesi
melalui program
Pemulihan Ekonomi Nasional Dari sisi demand pemerintah berusaha menjaga
konsumsi melalui sokongan atas daya beli masyarakat khususnya melalui bantuan
sosial Konsumsi rumah tangga merupakan penopang terbesar pertumbuhan di
Indonesia tak terkecuali Sulawesi Utara
Sedangkan dari sisi produksi pemerintah telah mengalokasikan insentif pajak
(Rp123 triliun) subsidi bunga kredit (Rp34 triliun) hingga program Penempatan
Dana Pemerintah (Rp876 triliun) pada perbankan agar dapat dikucurkan pada
sektor bisnis dengan bunga rendah
Selanjutnya postur APBN telah dilakukan perubahan setidaknya sudah dua kali di
tahun 2020 melalui Perpres No 542020 dan terakhir Perpres No 722020 untuk
menjaga kualitas dan kesinambungan APBN Tahun Anggaran 2020 dalam rangka
pemenuhan kebutuhan penanganan pandemi Covid-19 dan atau menghadapi
ancaman yang membahayakan perekonomian nasional dan atau stabilitas sistem
keuangan Konsekuensi atas terbitnya Perpres tersebut adalah Pemerintah Daerah
diharuskan untuk turut melakukan refocusing dan realokasi APBD untuk penangan
Covid-19 di daerah masing-masing Seluruh Pemda di Sulawesi Utara telah
melakukan realokasi anggaran sebagai langkah awal penanggulangan Covid-19 di
daerah masing-masing
31
Sehubungan dengan hal-hal tersebut di atas untuk mengantisipasi dampak
perekonomian kesehatan sosial dan keuangan serta menahan timbulnya resesi
maka diperlukan
peningkatan kuantitas
dan kualitas belanja
pemerintah (government
spending) Menurunnya
pertumbuhan ekonomi di
Sulawesi Utara sampai
dengan Q2 2020
sebesar minus 389
persen diperlukan
adanya intervensi
pemerintah pusat dan
daerah untuk mengelola kebijakan fiskal yang tepat jumlah dan tepat sasaran
sebagai solusi menjaga pertumbuhan ekonomi di Sulawesi Utara Sebagai contoh
telah dilakukan kebijakan penempatan uang negara pada Bank Umum (termasuk
BPD SulutGo) untuk mendorong tingkat konsumsi dan produksi dalam
perekonomian Sulawesi Utara Disamping itu hal yang lebih penting adalah
menjaga alokasi fiskal agar ditujukan untuk menjamin kesinambungan
(sustainability) pembangunan sehingga kebijakan fiskal ditujukan tidak hanya untuk
kepentingan jangka pendek tetapi kepentingan pembangunan yang
berkesinambungan
Alokasi Belanja Daerah Untuk Penanganan COVID-19 (miliar rupiah)
Sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
No Pemda
Bidang kesehatan dan
hal-hal lain terkait
kesehatan dalam rangka
pencegahan danatau
penanganan COVID-19
Penyediaan
jaring
pengaman
sosial
Penanganan
dampak
ekonomi
Total
1 Pemprov Sulut 73128 9022 1500 83651
2 Kab Bolsel 5286 1000 209 6495
3 Kab Kep Sitaro 1697 997 2767 5461
4 KabMinahasa 7922 2854 939 11714
5 Kota Tomohon 1902 1114 1812 4827
6 Kota Manado 5174 6201 720 12095
7 Kab Mitra 2850 985 1206 5040
8 Kab Minsel 2289 547 050 2886
9 Kab Boltim 1693 3842 540 6074
10 Kab Kep Talaud 2391 835 510 3736
11 Kab Kep Sangihe 5478 998 158 6634
12 Kab Bolmut 8859 1212 249 10320
13 Kota Kotamobagu 7084 927 272 8283
14 Kab Bolmong 1058 4104 2971 8133
15 Kab Minut 5307 - 680 5987
16 Kota Bitung 2500 1563 4109 8171
TOTAL 134618 36200 18691 189509
(sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
Alokasi Belanja Daerah untuk penanganan Covid (dalam miliar Rupiah)
Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik Provinsi Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Prov Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Manado
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Tomohon
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Bitung
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Kotamobagu
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Tenggara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Timur
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Talaud
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Sangihe
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab KepSiau Tagulandanga Biaro
Kanwil DJPb Prov Sulut (2020) Government Financial Statistic Sem I Prov Sulawesi Utara TA 2020
Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Sulawesi Utara
Dit Pelaksanaan Anggaran Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi MEBE
Dit Sistem Manajemen Investasi Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi SIKP
Dit Akuntansi dan Pelaporan Keuangan Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi E-Rekon
Ditjen Perimbangan Keuangan Daerah Kemenkeu Aplikasi SIMTRADA Aplikasi SIKD
Dit Sistem Informasi dan Teknologi Perbendaharaan Aplikasi OMSPAN Dashboard MPN
Kanwil Ditjen Pajak Suluttenggomalut
Kanwil Ditjen Bea dan Cukai Sulawesi Bagian Utara
1
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBN
A Prognosis APBN-Pendapatan
Proyeksi Pendapatan dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data realisasi
Pendapatan (4xxxxx) bulanan periode 2013-2019
Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84 bulan
(n=84) untuk memprediksi penerimaan perpajakan 12
bulan ke depan (Jan-Desember) yang bersumber dari
monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata
2
Dari hasil pengujian terdapat lag pertama yang keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 tidak stasioner terhadap rata-rata sehingga perlu dilakukan differencing (d=1) Dari hasil
differencing dihasilkan jumlah lag pada ACF sebanyak tiga (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak empat (q = 5)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 1 dan q 5 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (215) ARIMA (214) ARIMA (213) ARIMA (212) ARIMA (211) ARIMA
(210) ARIMA (115) ARIMA (114) ARIMA (113) ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110)
ARIMA (015) ARIMA (014) ARIMA (013) ARIMA (012) ARIMA (011)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (215) AR 1 0927 tidak ARIMA (211) AR 1 0000 ya
AR 2 0995 tidak AR 2 0012 tidak
MA 1 0979 tidak MA 1 0000 ya
MA 2 0258 tidak Constant 0571 tidak
MA 3 0942 tidak ARIMA (210) AR 1 0000 ya
MA 4 0972 tidak AR 2 0000 ya
MA 5 0980 tidak Constant 0412 tidak
Constant 0000 ya ARIMA (115) AR 1 0880 tidak
ARIMA (214) AR 1 0056 tidak MA 1 0816 tidak
AR 2 0000 ya MA 2 0722 tidak
MA 1 0184 tidak MA 3 0847 tidak
MA 2 0040 ya MA 4 0971 tidak
MA 3 0000 ya MA 5 0707 tidak
MA 4 0068 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (114) AR 1 0913 tidak
ARIMA (213) AR 1 0615 tidak MA 1 0723 tidak
AR 2 0503 tidak MA 2 0709 tidak
MA 1 0738 tidak MA 3 0887 tidak
MA 2 0363 tidak MA 4 0934 tidak
MA 3 0729 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (113) AR 1 0748 tidak
ARIMA (212) AR 1 0521 tidak MA 1 0361 tidak
AR 2 0675 tidak MA 2 0294 tidak
MA 1 0314 tidak MA 3 0638 tidak
MA 2 0276 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
3
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (012) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (012)
7 Hasil forecasting Perpajakan 12 bulan ke depannya adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (012) dihasilkan proyeksi Pendapatan periode Jan ndash
Desember sebesar Rp542462 miliar Namun proyeksi tersebut menggunakan dasar realisasi
pendapatan dengan kondisi normal sedangkan Kmeneterian Keuangan memprediksi penerimaan
akan turun sebesar 10 Dengan demikian proyeksi pendapatan dengan ditambah asumsi Kemenkeu
menjadi Rp488216 miliar
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (112) AR 1 0440 tidak ARIMA (014) MA 1 0000 ya
MA 1 0057 tidak MA 2 0003 ya
MA 2 0071 tidak MA 3 0379 tidak
Constant 0001 ya MA 4 0838 tidak
ARIMA (111) AR 1 0115 tidak Constant 0002 ya
MA 1 0000 ya ARIMA (013) MA 1 0000 ya
Constant 0000 ya MA 2 0002 ya
ARIMA (110) AR 1 0004 ya MA 3 0247 tidak
Constant 0565 tidak Constant 0000 ya
ARIMA (015) MA 1 0000 ya ARIMA (012) MA 1 0000 ya
MA 2 0008 ya MS 10687 MA 2 0000 ya
MA 3 0197 tidak Constant 0000 ya
MA 4 0970 tidak ARIMA (011) MA 1 0000 ya
MA 5 0700 tidak MS 11287 Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
4
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai
Proyeksi Belanja Pegawai dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal (51xxxx) bulanan periode 2013-
2019 Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84
bulan (n=84) untuk memprediksi belanja 12 bulan ke
depan (2020) yang bersumber dari monevPA Software
pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -2 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
5
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Pegawai 12 bulan ke depannya
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Pegawai periode Januari ndashDesember
sebesar 9329 dari pagu
6
C Prognosis APBN-Belanja Barang
Proyeksi Belanja Barang dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka
pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Barang (52xxxx) bulanan periode
2013-2019 (n=84 bulan) untuk memprediksi
belanja Barang 12 bulan ke depan (2020)
bersumber dari monevPA Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = -2 sehingga
perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=1)
7
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 1)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Barang 12 bulan ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi
Belanja Barang 2020 sebesar 812 dari pagu
8
D Prognosis APBN-Belanja Modal
Proyeksi Belanja Modal dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data persentase realisasi
Belanja Modal (53xxxx) bulanan periode 2013-2019
mulai bulan april karena periode triwulan pertama
realisasi belanja modal relatif kecil Sehingga periode
(n) yand dipakai berjumlah 63 bulan (n=63) untuk
memprediksi belanja Modal 9 bulan ke depan (April-
Desember) yang bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans-Modal
telah stasioner terhadap rata-rata digunakan
menu Autocorrelation (ACF) Jika tidak
terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama
yang keluar dari confident interval lebih dari
tiga Artinya data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada
ACF sebanyak dua (p=2)
9
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
10
7 Hasil forecasting Belanja Modal 9 bulan ke depannya (periode
April-Desember) adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Modal enam bulan ke depan (64-72) sebesar
8419 dari pagu
E Prognosis APBN-Transfer Ke Daerah dan Dana Desa
Proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana Desa dilakukan
dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang
dipakai adalah data persentase realisasi Transfer Ke
Daerah dan Dana Desa (6xxxxx) bulanan periode 2015-
2019 (60 bulan) untuk memprediksi Transfer Ke Daerah
dan Dana Desa 12 bulan ke depan dan untuk selanjutnya
diambil total realisasi 9 periode akhir yang
mencerminkan periode April-Desember yang
bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data telah menunjukkan
stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = 1 sehingga
tidak perlu dilakukan transformasi
2 Untuk memastikan bahwa data telah stasioner terhadap
rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF) Jika
tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
TKDD telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data TKDD telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=3)
11
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 4)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 3 d 0 dan q 4 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (304) ARIMA (303) ARIMA (302) ARIMA (301) ARIMA (300) ARIMA
(204) ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (104) ARIMA (103)
ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (004) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA
(001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (304) ndash Tidak Sig
ARIMA (303) ndashTidak Sig
ARIMA (302) ndashSig
ARIMA (301) ndashTidak Sig
ARIMA (300) ndashTidak Sig
ARIMA (204) ndashSig
12
ARIMA (203) ndashTidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashSig
ARIMA (200) ndash Tidak Sig
ARIMA (104) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashSig
ARIMA (101) ndashTidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (004) ndashTidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
13
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (302) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (302)
7 Hasil forecasting Transfer Ke Daerah dan Dana Desa 12 bulan ke depan adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana
Desa 2020 sebesar 9668 dari pagu
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBD
A Prognosis APBN-Pendapatan APBD
Proyeksi Pendapatan APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data realisasi Pendapatan
Daerah Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan (2020)
Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (05) sehingga perlu dilakukan transformasi data hingga 3 kali sampai menunjukkan λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans3 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak
0 (p=0)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 0 (q = 0) Karena p=0 d = 0
dan q=0 maka model yang dihasilkan adalah ARIMA
(000) Namun model tersebut tidak dapat dilakukan
pengujian sehingga perlu dilakukan differencing
4 Untuk memastikan bahwa data Diff1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Diff1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing lagi (d=1) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu
(p=1)
5 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
terdapat lag sebanyak dua (q=2)
6 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 1 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110) ARIMA (012) dan ARIMA (011)
7 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (112) ndash Tidak Sig
ARIMA (111) ndash Tidak Sig
ARIMA (110) ndashTidak Sig
ARIMA (012) ndashTidak Sig
ARIMA (011) ndashSig
8 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (011) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (011)
9 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Pendapatan APBD TA 2020 sebesar
Rp1832209 miliar Namun dengan adanya pandemi corona
yang akan mempengaruhi PAD serta penyesuaian TKDD 2020 yang menyebabkan penurunan pagu
hingga Rp2 triliun dibanding 2019 maka proyeksi pendapatan APBD 2020 akan berkurang 20 dari
forecast ARIMA menjadi Rp1465767 miliar
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai APBD
Proyeksi Belanja Pegawai APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Pegawai Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk memprediksi
PAD 4 periode ke depan (2020) Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan
λ gt 1 (20) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih dari tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
sehingga tidak perlu dilakukan differencing (d=0)
Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 2 (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (102) ndash Tidak Sig
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (011) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan MS terkecil adalah Model ARIMA (002) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan
adalah dengan menggunakan Model ARIMA (002)
7 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Realisasi Belanja Pegawai APBD TA 2020 sebesar 9365
C Prognosis APBN-Belanja Barang APBD
Proyeksi Belanja Barang APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis
runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Barang Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan Software pengolah
data yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak
perlu dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak tiga (q = 3)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 3 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (103) ARIMA
(102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (203) ndash Tidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashtidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashtidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Barang APBD 4 periode ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Barang APBD sebesar
7523
D Prognosis APBN-Belanja Modal APBD
Proyeksi Belanja Modal APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal Daerah Triwulan II-IV periode 2013-
2019 (n=21) untuk memprediksi Belanja Modal 3 periode ke
depan Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai MS terkecil adalah Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan
dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Modal APBD 3 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Modal APBD sebesar
7903
WPEMERINTAH KABUPATEN MINAHASA
SEKRETARIAT DAERAH
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN 2O2O
KABUPATEN MINAHASA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti bukti realokasi yang
tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasidan keperluanpemeriksaan apabila pengawas fungsional
un uaian APBD dilakukan iberikut
No UraianAnggaran sebelum
DenvesuaianAnggaran setelah
penyesuaianvo
Penvesuaian(a) (b) (c) (d) (e)
Tahap I Penyesuaian Pendapatan Daerah
1
2
3
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Total Pendapatan Daerah
1 16801375000
136837743000
91436654206
98691022500
1008131756998
69703097945
(16)
(1 1)
(24
1U5O75772206 1 17 6525877 443 (13)
Tahap ll Penyesuaian Belania Daerah
1
2
J
4
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Eantuan Sosial
Belanja lainnya
Total Belania Daerah
553153915596
376690476314
194014758013
12200000000
290576963500
518620216746
287126O94825
130797822239
11200000000
323130122850
(6)
(24)
(33)
(8)
11
1426636113423 1270874256660 (11)
Tahap lll Perhitungan Selisih lebih Kurang
(8156034r217) (943483792171 16Selisih LebihKurangPenyesuaian Pendapatan Daerah
No Uraian Belanja PegawaiBelania Barang dan
JasaBelania modal
Belanra BantuanSosial
Belania Lainnya Total
Belanja Bidang Kesehatandan Hal hal lainterkaitkesehatan dalamrangka pencegahandonatau PenangananCovid 19
40105 621 486 2 180 557000 36 931 098000 79217 276486
Penyediaan iaringPengaman Sosial
4718907 200 10200000000 13 619 797 200 28 538 704 400
Penanganan DampakEkonomi
I280591500 108000000 9 388 5S1 500
Total 54105 120 186 2288 557000 10200000000 50 550 895200 117 144 572 386
Tahap lV Relokasi selisih lebih
Tahap V Postur Belanja APBD setelah Relokasi
No uraianAnggaran setelah Realokasi
1 Pendapatan Asli Daerah 98691 022500
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 1008131 756998
3 Lainnya 69 703 097 945
1 Belanja Pegawai 518620216746
2 Belanja Barang dan Jasa 287 126094825
3 BelanJa [Iodal 130797822239
4 Belanja Bantuan Sosial 11 200000000
5 Belanja lainnya 323130122850
Surplus Oevisit 9434837I217
Pembiayaan 9434837 9 217
Tondano 27 Mei 2020AN BUPATI M AHASASEKR RAH
FRITS R MUNTU SSosPEMBINA UTAMA MUDA
NtP 19530220 198601 I 003
BUPATI MINAHASA TENGGARA
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN MINAHASA TENGGARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggungjawab penuh atas kebenaran laporan
ini dan bukti-bukti Realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan
ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan Aparat
Pengawas Fungsional
No Uraian Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2) Anggaran Setelah
Penyesuaian (3) Penyesuaian
(4)
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-
((d)(c)))
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 1819189201100 1438584429100 2092
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
56814701700000 50078936200000 1186
3 Lainnya 23119463568002 22716134568002 174
Total Pendapatan Daerah 81753354469102 74233655197102 920
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
1 Belanja Pegawai 26732727677170 26472729296657 097
2 Belanja Barang dan Jasa 15671452469200 6995649446509 5536
3 Belanja Modal 19904298947532 15229943944332 2348
4 Belanja Bantuan Sosial 665000000000 843144700000 -2679
5 Belanja Lainnya 18779875375200 19651755575200 -464
Total Belanja Daerah 81753354469102 69193222962698 1536
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian 5040432234404
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
Uraian Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)
+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-hal lain terkait kesehatan dalam rangka pencegahan danatau penanganan
1734300000 11752875844 9861047
000 0
5150000000
28498222844
COVID-19
Penyediaan jaring pengaman sosial
0 0 0 23500000
00 750000000
0 9850000000
Penanganan dampak ekonomi
0 7056099500 0 0 500000000
0 12056099500
Total 1734300000 18808975344 9861047
000 23500000
00 176500000
00 50404322344
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
Pendapatan Daerah 66995615445400
Pendapatan Asli Daerah 1438584429100
Transfer ke Daerah dan Dana Desa 50078936200000
Lainnya 15478094816300
Belanja Daerah 74033655197102
Belanja Pegawai 26646159296657
Belanja Barang dan Jasa 8876546980913
Belanja Modal 16216048644332
Belanja Bantuan Sosial 1078144700000
Belanja Lainnya 21216755575200
SurplusDefisit (7038039751702)
Pembiayaan 7038039751702
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Ratahan 6 Mei 2020 BUPATI MINAHASA TENGGARA
JAMES SUMENDAP SH
HfH3fQ l flHV 13H)t3S lOWIJ MOON0$NOW $N11V108 N3Lfdn81gt1 HflNUl31ri13d
lJOWll MOON09NOW 9Nlfo10B N3JJfdOBIOI
OZ-OZ N~EgtEgtNV NOHVJ
OSdV NlmfOS3AN3d NcnOdV1
1n)microaq 1e6eqas u~n~e11P 08dV Uellnsa~uad undepv
middot1euos6un1se-1e6ued1ated0 uea~microawad uen1Jadalj uep 1sellSIUJlllpe uede)f6ua1a)f JfOJUO rllfllJlampq llue~ uen1ua1a~ ue6uap llnsas IIelfedwesP IUI uruode1 UJe1ep wn1u=a1 Buebull
1se~OjlaJ llthQ1llnq uep UI u1Jode1 uaievaqalj seie qnusd qeMef 6unfi6uemicroaq eites eMJJeq ua)e1eWaw 1u1 ue6uaa
ltooswmmiddot L9t9Zl USGnsallSOd ~lbullloS illtJ1)1141~1 4SfgtS
lllj8J11)1llqltj1AbullS ueamplfllQfiid -111 d011f
(comiddotszgt 09tte-tt61CZI L9 DlL9ampZS9lLI pound99 qruaea bullfbullbullIOll lIOJ
11t 9Ltl560S-9pound1gtZW oomiddots99middots99middotezsmiddot6c 1 oAw1bull1 bullfulgt(bulla s
000 00000middot004roormiddots oomiddotooomiddotooomiddotaasmiddots 1bull1sos UlJ11ull 2Ju111oa t
(091t) OOSOlSiS1t$LU 001gt1L9L1gtSZI si lepovi ~iubullIOa c
(tsmiddotacgt oosnmiddotsW960L6 009t699669J891 eat uep ampaiea eJue~g z (OSO) 1gtQ06tSLttZCtQI OlZt091gtHSZSQI 1ewietlbulld s1le1aa I
r 4BJaea Bubullioe ueiens~bulld - 11 aNi L
(il6) 096ll9lS~tllS OlLS8tCrirtLlt9 qeRltJ led middot-d J
lt1ozJ OOLSSZltOlsmiddotss OOlSS9Q6910ZO L e(uu1e1 e
ltzn1gt oomiddotooamiddotszswgmiddot pound9 oososmiddotczcmiddotoozmiddotszs 0$0(] auoa uop 4bullbullbullbullP middot~ ll z
ttsH) oszzzmiddotspoundtpound61H OlS6pound~6middotsz9middote1 lfUa~O ILJlqtJtqedepUad I
q~a uoiedepuod ue1bullQSQllbulld- L d04bull1
((o)J(p)J-00 L)s (o) (p) (o) (q) ltbull)
1Jll9~d Ultlnsaltuad ~bulllosalubulld UCeJn ON 4810loS UOJrd6Uf wn1aqas UGJe6ampiv
lfl1 4i I s ~at Cl Ill lL
oos11Smiddot9timiddot~4middotbs SSS9tLtlmiddotL09 JmJ
00699 L9596pound5 UJOUO)t~
6jlLS596t5 ~wlWf UttJ2litnuOd
0091Z6W5W9t 91lBWSl-Spound IQSOS
uewo6ltJad 6umicroef ueljpelllbulld
6~ middotQl100 UOl(06UOIOd ne~eJE~P ue4e611iued
oomiddotooomiddotosntemiddots 1 ooomiddotosnpound6middotst e~6oOJ we1ep lIBlB~~
1111 u1bull11bull1ft14 ubullp llllbullsa~ Buelq efbullBJbulla
M+(D)lt(4)+(6)bull(1) (~) m (l M (Bl (1)
1e1sos 1bullPbullri f ltP6~d lllOJ eAUlJl lt[lllliog lllllllUOS bullfuOJbullS uep GUltu~ 1[UlllS bullueibulla UaJeJn
ouopg
1$1~ ee bullbull - d
0090111tt Lllt~ - 118(lqltI
(Ms01119CLlltdeg9ZI
1111180Sntdlns
~l ti96()S9LHOZ 9(uu~ai e~Ull98 eoeooeeooos-s rctsos uerquee erueiae oomiddotsoimiddotesnpoundsmiddot tt~ 1bullpor1 bull1bullbull18 00911 Wt-960 ze eser usp 6urues efveias tlf06tSlttipound11 I eMe8ad efue1~a ~t8tZt611~~9
ijltloaabull~ bull
00 LS5Upound0L666 ~ 000006ZS969L9Y n~ eueo uep ~eu_ep eI JampisiVJl 09ZZZ-5LpoundLSlH 41lbullbullao ~ Illdeg 096HWt98t1lt ~-ouciffbull-d
tSugt101ea~ 4lfa~s urue66uv u~eJ(l
-e~weuaqes uefluap 1enq1p 1u1 uwod91 Ull~Waa
-s~~~
1 Hlnf3IO ~v~~~~
~nWllMOONOElNOW E)1Nil~~~~
ozoz 13W ~I U8Aflll1 l
PEMERINTAH DAERAH KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
SEI(RETARIAT DAERAH
Jalan Bui Batu Kompleks Perkantoran Pemda
TAPORAN PENYESUAIA]II APBD
TAHUN ANGGARAN 2O2O
KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini
dan buki-bukti realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang
berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan apparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UraianAnggaran Setelah
Penyesuaian Penyesuaian
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 297348989200 2676L409O24O 1000
L26a2Transfer ke Daerah dan DanaDesa
7265981700000
3 Lainnya 2A327a3a962O 265m1550670 645
Total Peurondapatan Daerah 8902019808820 7798597340950 LZN
Tahap ll - Penyesuaian Beurolania Daerah
Belanja Pegawai 3376514741950 3340363661950 t07
2 Belanja Barang dan Jasa 246L95524732O 182495402427O 25A7
3 Belanja Modal 7453474604t2O 75562748706O 48O7
4 10000Belanja Bantuan Sosial 5000000000
Belanja Lainnya t745075775430 164404946204O 579
Total Beurolanla Daerah 9042019808820 7564998639320 t6t4
Tahap lll - Pen8hitungan Selislh Lebih(urang
SurplusDefisit - 140000000000 233598701630
Selisih Lebihl(urang Setelah Penyesuaian 373598701630
euro
Anggaran SebelumPenyesuaian
(a) (b) ( c ) (d)( e)=( 10u64(
)
8321392430m0
t
Tahap lV - Realokasl SeurollCh teblh
UralanBelanJa
Pegawal
BelanJa
Barang danJasa
gelania
Modal
BelaniaBantuan
Soslal
BelanJa
LalnnyaTotal
(J) ls) (h) (i) a) (k) tt)4 4h)4t)4)4kt
Belanja bidangkesehatan danhal-hal lain terkaitkesehatan dalamrangkapencegahan
danataupenanSanan
covtD-19
87140321634195838000 11000000000 23909870163
Penyediaan jaringpengaman soslal 350000000 2000000000
6000000000
Penanganan
Dampak Ekonomi 100000000 10000000004000000000
5100000000
Total 91540321634195838000 3000000000 21000000000 37359870163
Tahap V - Postur Belanja APBD Setelah Realokasl
Uralan Anggaran Setelah Realokasl
Pendapatan Daerah 779859734O95
Pendapatan Asli Daerah 267 6t409028Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya 26500155067
Belanja Daerah 793859734095Eelanja PeSawai 334036356195Belania Barang dan Jasa 191559834990
Belanja Modal 79758585706
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya 185404945204SurplusDefisit -14000000000
Pembiayaan Netto 14000000000
Melonguane2) April 2020
PUTAUAN TALAUD
SE IS DAERAH
lr ADOtf S BlNll-ANG MENrP 19601027 198903 1 005
8350000000
726598170000
3000000000
An
RASIO ALOKAS ANGGARAN PENANGANAN COVID19KABUPATEN KEPUTAUAN TALAUD
DATA SESUAI REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVIDlg DI KAB KEPITAIAUD
E Alokasi Anggaran Penanganan COVID-19sebesar Rp 37359870163 (3735 M)
E Alokasitersebut terdiri dari 3 Pos Alokasisebagai berikut
1 Penanganan Kesehatan berjumlahRp23909870163 (2390 M) atau64Yo dari total alokasi anggaranpenanganan COVID-19
2 Penanganan Dampak EkonomiBerjumlah Rp 5100000000(510 M) atau 14 Yo dari total alokasipenanganan COVID-19
3 Penanganan Jaring Pengaman Sosialberjumlah Rp 8350000000 (83SM) atau 22dari total alokasianggara n penanganan COVI D-19
PAK EKON
t4
PENANGANANKESEHATAN
64
I
ENAN
JPS
22
RASIO ATOKASIANGGARANPENANGANAN BIDANG KESEHATAN
DATA SESUAI REALOKASI DAN REFOCUSING APBDUNTUK PENANGANAN COVIDl9 DI KAB KEPL TALAUDBIDANG KESEHATAN DAN HAt-HAt IAIN TERKAITKESEHATAN DLM RANGKA PENCEGAHAN DAN ATAUPENANGANAN COVDl9
E Alokasi Anggaran Penanganan Bidang Kesehatansebesar Rp 239098701G3 (239 M)
fl Alokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp 11000OOOOOO (11Matau 46Yo dari total anggaran penangananBidang Kesehatan
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 0 (O M) atau O daritotal anggaran penanganan Bidang Kesehatan
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp 129098701G3 (129 M) atau54 dari total alokasi anggaran penangananBidang Kesehatan
6
KTILANJE
TE (I
U
4
l
I
I7L
BELANJA DALAMBENTUK
KEGIATAN
54
BE
BE
RASIO ATOKASANGGARANPENANGANAN DAMPAK EKONOMI DATASESUAI REATOKASI DAN REFOCUSING APBD
UNTUK PEIANGANAN COVID-lg Dt KAB KEPL XATAUDBIDANG PENANGANAN DAMPAK EI(ONOMI
fl llokasiAnggaran Penanganan Dampak Ekonomisebesar Rp5100000000 (51 Ml
fl Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp400O0q)OOo (4 Mlatau 78 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 1000000000 (1Matau 20 96 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi anggaran penangananDampak Ekonomi
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp1000000 (01 M) atau2 dari total alokasi anggaran penangananDampak Ekonomi
BANSOS
20
2
BETANJA TIDAKTERDUGA (BTT)
78
RASIO ALOKASIANGGARANPENANGANAN JARING PENGAMAN SOSIAT
BE
BENT
DATA SESUAT REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVTD-lg DI KAB KEPL TATAUDBIDANG JARING PENGAMAN SOSIAL
fl Alokasi Anggaran Penanganan Jaring pengaman
Sosial sebesar Rp 8350000000 (935 M)E Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Atokasi
sebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp50$000000 (6 M)atau 72Yo dari total anggaran pena ngananJaring Penga man Sosial
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp20fi)000000 (2 Mlatau 24 Yo dari total anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp350000000 (035 M) atau4Yo dari total alokasi anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
LL-
BANSOS
24
II
KEGIATAN KTI
ITERDUGA (BTT
72
r-
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-((d)(c)))
1 Pendapatan Asli Daerah 2179766235200 20100412352 779
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 67815037700000 583182844000 1400
3 Lainnya 4140687060570 47237070606 -1408
Total Pendapatan Daerah 74135490995770 65052032695770 1225
1 Belanja Pegawai 20225216272100 19620370306700 299
2 Belanja Barang dan Jasa 20685621435403 13660841927195 3396
3 Belanja Modal 19152251699667 8231402768900 5702
4 Belanja Bantuan Sosial 68950000000 33950000000 5076
5 Belanja Lainnya 14003451588600 13185777408600 584
Total Belanja Daerah 74135490995770 54732342411395 2617
10319690284375
N
oUraian
Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2)
Anggaran Setelah
Penyesuaian (3)
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian
Penyesuaian (4)
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
LAPORAN PENYESUAIAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti-bukti
realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan
administrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Uraian Belanja Pegawai Belanja Barang dan Jasa Belanja Modal Belanja Bantuan Sosial Belanja Lainnya Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-
hal lain terkait kesehatan dalam
rangka pencegahan danatau
penanganan COVID-19
000 2741492735500 6117425200000 000 000 8858917935500
Penyediaan jaring pengaman sosial 000 000 000 000 1212132348875 1212132348875
Penanganan dampak ekonomi 000 000 000 248640000000 000 248640000000
Total 000 2741492735500 6117425200000 248640000000 1212132348875 10319690284375
Pendapatan Daerah
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Belanja Daerah
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
SurplusDefisit
Pembiayaan
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Boroko 12 Mei 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW UTARA
DEPRI PONTOH
(1670015655270)
3136176357891
14397909757475
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
633820170405
20100412352
583182844000
30536914053
65052032695770
19620370306700
16402334662695
14348827968900
282590000000
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
BUPATI KEPul[AUAN SANCIHELAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABupATHN KHpuLAUAN sANGmn
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh ataskebenaran Iraporan ini dan bukti-bukti realokasi yang tercantum dalam laporanini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapanadministrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UralanAnggaran chggaran Oa
Sebelum SesudahPenyesuaian
Penyesuaian Penyesuainn
(a) (b) (c) (d)(e) = (100-((d))(c))
Tifeaa I - Penyesualan plusmneurondapaan Dacralh +
1 Pendapatan Asli Daerah 6615871963300 5824016087300 1197
2 Transfer ke Daerah danDanDesa 98401656441000 84805897476000 1382
3 Lainnya 4844406397600 4292989314659 1 138
Total Pendapatan 109861934801900 94922902877959 1360
TahaP 11` - Penys5uatan Belanja Daerall1 Belanja Pegawai 46389719208700
42839564329262765
2 Belanja Barang dan Jasa 268735161152 0019483320156200
2750
3 Belanja Modal 168329248368007783837945400
5376
4 Belanja Bantuan Sosial 329250000000329250000000
000
5 Belanja Lainnya 1943652464120017852827591200
815
Total Belanja 10986193480190088288800022062
1964
Selisih Lchih Kurang Setelah Penyesualan66341028 55897
iEeurobull-i
Jcentt`a-00|r)ahCeCreg10hr`+Le
aa
t`a
aa
+a
0cO
+LJ
aLO
-a
|r)cO
+t+00
t+C
V
J=O
C)
apound
+CVcO00
CV00-J
+1-te
Ce
-aa
iiifn_tplusmn
P`aJ0CnOC)tra0aCqaCV8^aaauaCreg1regtrt`Ch
8-aaaaCOD`1regtJa8-ttChCnCreg0P`aaaaC1
E5
II
i3Iag-aJin
I
C)ataaCOaCregCqCOcOC1CVI
ICgtataaCeaCeCu0000Cr)CV
ffibullgeuro-ampJ=
aa0aa1reg00Cr)CeCataaa01reg-00tP`ceCV
aaaaaLeaaP`CeaaaC)a|eI8r`at`Ln
fi
I
a
i3iiiiIbullgE
i5a
Ea
fyenIplusmnED
a5ai
frE
9
8i
C]C0aJ5
poundE-
01
0
aaa
Lampiran I Penjabaran Pergeseran APBD
23 April 2020Tanggal
17 Tahun 2020Nomor
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
PEMERINTAH KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
1 PENDAPATAN 107196464869200 94346162396500 (12850302472700) (1199)
1 1 PENDAPATAN ASLI DAERAH 5630458459700 5212581087000 (417877372700) (742)
1 1 1 3029064464500 Pendapatan Pajak Daerah 2698537091800 (330527372700) (1091)
1 1 2 1154028000000 Hasil Retribusi Daerah 1066678000000 (87350000000) (757)
1 1 3 336499591200 Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan 336499591200 000 000
1 1 4 1110866404000 Lain-lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah 1110866404000 000 000
1 2 DANA PERIMBANGAN 77398633600000 65182348500000 (12216285100000) (1578)
1 2 1 1666530400000 Bagi Hasil PajakBagi Hasil Bukan Pajak 1525028900000 (141501500000) (849)
1 2 2 58436228200000 Dana Alokasi Umum 52086330700000 (6349897500000) (1087)
1 2 3 17295875000000 Dana Alokasi Khusus 11570988900000 (5724886100000) (3310)
1 3 LAIN-LAIN PENDAPATAN DAERAH YANG SAH 24167372809500 23951232809500 (216140000000) (089)
1 3 1 4141276158600 Pendapatan Hibah 4141276158600 000 000
1 3 3 3653707250900 Dana Bagi Hasil Pajak dari Provinsi dan Pemerintah Daerah Lainnya 3653707250900 000 000
1 3 4 16372389400000 Dana Penyesuaian dan Otonomi Khusus 16156249400000 (216140000000) (132)
2 BELANJA 109568697093491 97482338754391 (12086358339100) (1103)
2 1 BELANJA TIDAK LANGSUNG 63581006143175 63392596831572 (188409311603) (030)
2 1 1 39909549810725 Belanja Pegawai 38834946445308 (1074603365417) (269)
2 1 4 738911826000 Belanja Hibah 545380000000 (193531826000) (2619)
2 1 5 31570000000 Belanja Bantuan Sosial 10010000000 (21560000000) (6829)
2 1 6 418309246450 Belanja Bagi Hasil kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintah Desa 376521509200 (41787737250) (999)
2 1 7 22382665260000 Belanja Bantuan Keuangan kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintahan Desa 21527875160000 (854790100000) (382)
2 1 8 100000000000 Belanja Tidak Terduga 2097863717064 1997863717064 199786
2 2 BELANJA LANGSUNG 45987690950316 34089741922819 (11897949027497) (2587)
2 2 1 1896453933200 Belanja Pegawai 1810317933200 (86136000000) (454)
2 2 2 26316296353597 Belanja Barang dan Jasa 23895026121100 (2421270232497) (920)
2 2 3 17774940663519 Belanja Modal 8384397868519 (9390542795000) (5283)
SURPLUS (DEFISIT) (2372232224291) (3136176357891) (763944133600) 3220
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 1
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
3 PEMBIAYAAN DAERAH
3 1 PENERIMAAN PEMBIAYAAN DAERAH 2672232224291 3136176357891 463944133600 1736
3 1 1 2672232224291 Sisa Lebih Perhitungan Anggaran Tahun Anggaran Sebelumnya 3136176357891 463944133600 1736
3 2 PENGELUARAN PEMBIAYAAN DAERAH 300000000000 000 (300000000000) (10000)
3 2 2 300000000000 Penyertaan Modal (Investasi) Pemerintah Daerah 000 (300000000000) (10000)
PEMBIAYAAN NETTO 2372232224291 3136176357891 763944133600 3220
SISA LEBIH PEMBIAYAAN ANGGARAN TAHUN BERKENAAN 000 000 000 000
Lolak 23 April 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW
YASTI SOEPREDJO MOKOAGOW
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 2
No Uraian
AnggaranSetelah
Realohasi
(a) (b) (c)
kendapaitan Daerah 917879535633001 Pendapatan Asli Daerah 5824016087300
2 Transfer ke Daerah dan Dan Desa 84805897476000
3 Lainnya 1158040000000
bull beltLDia Pace gtpoundpound3-ULreg gtU
1 Belanja Pegawai 428395643292622 Belanja Barang dan Jasa 200631133 062 00
3 Belanja Modal 101720682518004 Belanja Bantuan Sosial 3292500000005 Belanja Lainnya 21518906990697
Sftyxpilus Den3it 3134g`493v 146 59
penhfayin _
8
- Penerimaan Bea Masuk dari sektor barang bawaan penumpang menurun hal
ini dikarenakan adanya penutupan penerbangan langsung dari luar negeri
- Penerimaan Bea Masuk dari Pos Lalu Bea tidak terlalu dipengaruhi dampak
Covid-19
2 Bea Keluar
Penerimaan bea keluar di provinsi Sulawesi Utara masih bersumber pada ekspor
produk Crude Palm Oil (CPO) dan produk turunannya di Bitung Penerimaan bea
keluar dari PKE diprediksi akan mengalami peningkatan dan akan melampaui
target pada akhir tahun
3 Cukai
Penerimaan Cukai di Sulawesi Utara sebagian besar berasal dari produksi Pabrik
MMEA (Minuman Mengandung Etil Alkohol) Pemerintah setempat menghimbau
untuk menutup tempat
hiburan dalam rangka
menghindari penyebaran
Covid-19 Penutupan
tempat hiburan tersebut
mengakibatkan
menurunnya permintaan
konsumen MMEA sehingga
perusahaan Pabrik MMEA mengurangi jumlah produksi MMEA Hal tersebut
mengakibatkan menurunnya penerimaan cukai
Penerimaan Cukai hingga periode Semester I baru mencapai 2536 persen yaitu
Rp16 miliar dari target sebesar Rp631 miliar Sementara itu target penerimaan
Pajak Perdagangan Internasional yang berasal dari Bea Masuk telah mencapai
Rp912 miliar atau 7645 persen dari target Rp1193 miliar sedangkan Bea Keluar
telah mencatatkan realisasi Rp153 miliar atau 8095 persen dari target Rp189
miliar
e) Pendapatan Pajak Lainnya
Sampai dengan Semester I 2020 realisasi Pajak Lainnya mencapai Rp1952 miliar
atau sebesar 3559 persen dari target Rp5484 miliar Sumber pendapatan Pajak
Lainnya berasal dari pendapatan bea materai pendapatan pajak tidak langsung
lainnya dan pendapatan bunga penagihan pajak sehingga pos ini sebagian besar
berada di Kota Manado
2 Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP)
Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) merupakan seluruh penerimaan pemerintah
pusat yang bukan berasal dari penerimaan perpajakan Sampai dengan Semester I
Grafik 26 Bea Masuk Bea Keluar dan Cukai Prov Sulut sd Semester I TA 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Kanwil DJBC Sulbagtara
9
2020 realisasi PNBP di Sulawesi Utara sudah mencapai Rp59773 miliar atau 477
persen dari target Rp125421 miliar untuk tahun 2020 Realisasi PNBP Semester I
2020 mengalami penurunan 2137 persen dibandingkan dengan realisasi tahun
sebelumnya pada periode yang sama
B Belanja Negara
Belanja negara berperan
sebagai stimulus fiskal
dalam mendukung sektor
riil dan pertumbuhan
ekonomi Peningkatan
pagu belanja pemerintah
setiap tahunnya harus
disertai dengan
optimalisasi pelaksanaan
anggaran
KementerianLembaga Sebaliknya efisiensi belanja harus tetap dilakukan agar belanja
negara lebih berkualitas melalui penghematan belanja barang dan belanja yang tidak
prioritas subsidi yang lebih tepat sasaran serta mendorong pembangunan
infrastruktur daerah melalui anggaran Dana Bagi Hasil (DBH) dan Dana Alokasi Umum
(DAU)
1 Belanja Pemerintah Pusat
Penyerapan Belanja Pemerintah Pusat di Provinsi Sulawesi Utara menunjukkan tren
kenaikan yang proporsional
setiap bulannya dengan
capaian Rp295837 miliar
atau 3721 persen dari pagu
Rp794956 miliar sampai
dengan akhir Semester I
2020 Belanja Pegawai
masih mendominasi
realisasi belanja hingga
Semester I sebesar
Tabel 22 Penerimaan PNBP Prov Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Grafik 27 Tren Realisasi Belanja Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber MEBE diolah
Grafik 28 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi Belanja Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
10
Rp145693 miliar atau 4636 persen dari pagu Rp314280 miliar diikuti oleh Belanja
Barang sebesar 3296 persen kemudian Belanja Modal 2725 persen Sedangkan
untuk Belanja Bantuan Sosial sampai dengan akhir Semester I 2020 baru mencatatkan
realisasi 1098 persen
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Alokasi pagu TKDD Sulawesi Utara tahun 2020 sebesar Rp1262685 miliar meningkat
044 persen dari pagu tahun sebelumnya Sampai dengan akhir Semester I tahun 2020
Dana Alokasi Umum (DAU) dan Dana Bagi Hasil (DBH) di Sulut telah mencatatkan
realisasi belanja masing-
masing sebesar 5996
persen dan 5008 persen
Sementara itu realisasi
belanja DAK Fisik baru
sebesar Rp8963 miliar atau
638 persen dari pagu
Rp140468 miliar
sedangkan DAK Non Fisik
telah mencatatkan realisasi
sebesar Rp89517 miliar
atau 7965 persen dari pagu 112384 miliar Penyaluran Dana Desa dalam bentuk
Bantuan Langsung Tunai (BLT) sampai dengan akhir periode Semester I 2020 telah
mencapai Rp72532 miliar atau 5920 persen dari pagu Rp122524 miliar sedangkan
realisasi Dana Insentif Daerah (DID) sebesar Rp22252 miliar atau 6217 persen dari
total pagu Rp35794 miliar Perbandingan Pagu dan Realisasi TKDD dapat dilihat pada
grafik berikut
Terdapat penyesuaian pagu TKDD di bulan April 2020 melalui Peraturan Menteri
Keuangan (PMK) Nomor 35 Tahun 2020 tentang Pengelolaan Transfer Ke Daerah dan
Dana Desa Tahun Anggaran 2020 Dalam Rangka Penanganan Pandemi Corona Virus
Disease 2019 (COVID-19) danatau Menghadapi Ancaman yang Membahayakan
Perekonomian Nasional
3 Pengelolaan BLU
Terdapat 5 (lima) instansi pemerintah yang berstatus BLU di Provinsi Sulawesi Utara
Pada tahun 2020 terdapat penambahan dua satker BLU yaitu Rumkit TkIII RW
Monginsidi dan Politeknik Kesehatan Manado sehingga diharapkan dapat memberikan
stimulus yang lebih baik untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat
Grafik 29 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi TKDD Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
11
Kedepannya satker tersebut masih perlu pembinaan yang intensif sehingga dalam
masa transisi pelaksanaan kegiatan operasionalnya tidak mengalami kendala yang
akan berdampak terhadap kualitas layanan kepada masyarakat
Secara umum realisasi belanja keseluruhan satker BLU sudah berada pada kisaran
50 persen kecuali
Universitas Sam Ratulangi
yang baru mencatatkan
realisasi sebesar 2616
persen dikarenakan
karena adanya proses
penyesuaian nomenklatur
dan aktivitas perkuliahan
yang dilaksanakan secara daring sehingga memangkas biaya operasional Dari sisi
performa hanya Unsrat dan Poltekes Manado yang menunjukkan perbaikan dibanding
tahun 2019 Beralihnya kegiatan belajar mengajar menjadi metode daring berimbas
pada turunnya biaya operasional BLU dimaksud sedangkan pada BLU bidang
kesehatan mengalami kenaikan biaya operasional sehubungan dengan pandemi
Covid-19
4 Manajemen Investasi Pusat
a Permasalahan outstanding pinjaman pemerintah pusat kepada pemerintah daerah
di Sulut telah dilakukan melalui kebijakan debt swap untuk hutang bunga pada Kota
Bitung dan Kota Manado serta pengalihan pinjaman ke Pemda untuk pinjaman
PDAM Sangihe Progres pelaksanaan proyek debt swap Kota Bitung telah selesai
di verifikasi oleh Dit SMI sedangkan debt swap Kota Manado masih akan berjalan
sampai dengan akhir tahun 2020 Selanjutnya untuk penyelesaian hutang PDAM
Kab Kep Sangihe telah dialihkan ke Pemda Kab Kep Sangihe
b Hasil monitoring laporan penyaluran KUR di Sulut pada SIKP menunjukkan bahwa
jumlah realisasi KUR sebesar Rp377 miliar pada 9813 debitur dengan rata-rata
pinjaman sebesar Rp3845 juta
c Penyaluran Kredit Ultra Mikro (UMi) di wilayah Sulawesi Utara mencapai Rp266
miliar pada 490 debitur dengan rata-rata pinjaman Rp542 juta
C Prognosis Realisasi APBN
Proyeksi realisasi APBN Semester II 2020 dilakukan secara empiris menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
Tabel 22 Performa Operasional Satker BLU sd Triwulan II 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Laporan Operasional e-Rekon DJPb
12
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecasting peramalan jangka
pendek Pengolahan data statistik menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 dengan
Variabel yang digunakan adalah realisasi APBN bulanan tahun 2013-2019 yang
bersumber dari Aplikasi Monev PA dan OMSPAN Untuk pendapatan (Perpajakan dan
PNBP) yang digunakan adalah angka realisasi 84 bulan (n= 84 ) sedangkan Belanja
Negara menggunakan data persentase realisasi bulanan (n= 84) kecuali Belanja
Modal yang menggunakan data persentase realisasi bulanan periode April-Desember
(n=63) mengingat pergerakan yang signifikan atas realisasi jenis belanja barang dan
modal terjadi pada periode tersebut (bulan 1-3 bersifat outlier) Proyeksi Transfer
Daerah menggunakan data persentase realisasi bulanan tahun 2015 sd 2019 dari
SIMTRADA (n=60) Hasil ringkas analissi dapat dilihat di bawah sedangkan hasil
pengolahan keseluruhan terdapat pada Lampiran I
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (012)-Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 = Rp 542462
Miliar
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
9329 dari total Pagu Belanja
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
812 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
8418 dari total Pagu Belanja Modal
Prognosis Transfer Daerah (Angka dalam persen)
ARIMA (302) ndash Signifikan
Total Proyeksi Semester II 2020 =
5852 dari total Pagu Transfer
13
Pendapatan Sulut hingga akhir tahun diperkirakan mencapai Rp488216 miliar atau
turun 04 Selain dampak akibat penurunan perekeonomian secara makro kontraksi
pendapatan negara disebabkan adanya berbagai insentif pajak yang diberikan
pemerintah sebagai bagian upaya Pemulihan Ekonomi Nasional Pertumbuhan belanja
modal yang turun hingga 54 lebih disebabkan oleh turunnya pagu akibat realokasi
anggaran KL yang mencapai lebih dari 50 Sedangkan belanja barang diprediksi
menurun cukup tajam sebagai efisiensi akibat pembatasan aktivitas kegiataan
perkantoran akibat Covid-19 Tabel 23 Prognosis Realisasi APBN sampai dengan Semester II TA 2020
UraianPagu
Target
Realisasi
Sem I
2020 (Rp)
Prognosis
TA 2020
(Rp)
Prognosis
TA 2020
()
Prognosis
Semester
II 2020
(Rp)
Realisasi
Tahun 2019
(Rp)
Growth
()Keterangan
Pendapatan 581864 193185 488216 84 295031 489940 -04
Kemenkeu memprediksi
penurunan penerimaan
sebesar 10 akibat covid
Belanja
Bel Pegawai 314428 145698 293346 93 147648 304936 -38
Bel Barang 337651 112078 274174 81 162096 357960 -234
Bel Modal 140593 38782 118358 84 79576 257157 -540
Transfer
Daerah1262687 700576 1220765 97 520189 1401955 -129
Terdapat penyesuaian pagu
transfer daerah akibat covid
Telah dilakukan realokasi
pagu belanja oleh masing-
masing KL
14
BAB III PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN APBD
Perkembangan kinerja APBD seluruh pemda di Sulawesi Utara sd triwulan II 2020
menunjukkan penurunan dibanding periode yang sama tahun 2019 khususnya dari sisi PAD Hal
tersebut tidak terlepas dari imbas pandemi Covid-19 yang menghambat berbagai kegiatan
perekonomian sehingga mempengaruhi pola realisasi pendapatan maupun belanja daerah Secara
rinci perkembangan APBD pemerintah daerah lingkup Provinsi Sulawesi Utara dapat dilihat pada
tabel berikut
Tabel Perkembangan APBD Lingkup Prov Sulut sd Triwulan II TA 2020 (dalam miliar Rupiah)
Sumber LRA Pemda dan Simtrada DJPK data sementara
15
Dampak pandemi Covid-19 terhadap realisasi belanja APBD terlihat dari tingginya
realisasi belanja hibah dan belanja tak terduga di semester I TA 2020 dan rendahnya
belanja barang akibat berkurangnya kegiatan operasional perkantoran yang lebih banyak
dilakukan melalui sistem Work from Home (WFH) Untuk selanjutnya perlu dilakukan
percepatan realisasi belanja di semester II TA 2020 guna membantu mengakselerasi
perekonomian yang terhambat pandemi covid-19
A Pendapatan Daerah
Realisasi pendapatan daerah hingga triwulan II 2020 secara agregat telah mencapai
44 persen dari target Secara proporsional sumber penerimaan terutama yang berasal dari
transfer pemerintah pusat sebesar 84 persen (Rp6771 miliar) dan PAD sebesar 12 persen
(Rp9462 miliar) Hal tersebut menunjukan rendahnya tingkat kemandirian pemda di
Sulawesi Utara
1 Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Sampai dengan triwulan II 2020 realisasi PAD pemda lingkup Sulawesi Utara mencapai
38 persen dari target Dari total realisasi tersebut kontribusi terbesar disumbang oleh
Pemprov Sulut yang
mencapai 599 persen
Sementara pada tingkat
kabupatenkota realisasi
terbesar berturut-turut
disumbang oleh Kota
Manado Kab Minahasa
Utara Kab Minahasa dan
Kota Bitung Dominasi
penerimaan PAD keempat
daerah tersebut tak terlepas
dari faktor geografis yang
strategis sebagai pusat
perekonomian selain
topangan SDA penghasil PAD Hasil Analisa Metode Klassen LQ dan Shift Share
yang disajikan pada KFR Tahunan 2019 Kanwil DJPb Provinsi Sulawesi Utara
menunjukkan sektor unggulan masing-masing daerah yaitu Kota Manado
Penyediaan Akomodasi Makan dan Minum Kota Bitung Transportasi dan
Pergudangan Kabupaten Minahasa Konstruksi dan Sektor Unggulan dan Kab
Minahasa Utara Pertambangan dan Penggalian
Grafik Kontribusi Pemda thd Total Realisasi PAD Sulut sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Prov Sulawesi
Utara 599
Kab Minahasa
29
Kota Bitung
28
Kota Manado
136
Kab Minut 33
Prov Sulawesi Utara
KabBolmong
Kab Minahasa
Kab Sangihe
Kota Bitung
Kota Manado
Kab Talaud
Kab Minsel
Kota Tomohon
Kab Minut
Kota Kotamobagu
Kab Mitra
Kab Bolmut
Kab Sitaro
Kab Boltim
Kab Bolsel
16
a Penerimaan Pajak Daerah
Realisasi Pajak Daerah agregat sampai dengan triwulan II 2020 lingkup Provinsi Sulut
sebesar Rp6441 miliar
atau sebesar 37 persen
dari target
Pada tingkat KabKota
Pemkot Manado tercatat
sebagai daerah
penyumbang pajak daerah
terbesar yaitu sebesar
Rp9105 miliar Namun
angka tersebut jauh
menurun dibanding periode
yang sama tahun sebelumnnya yang mencapai Rp2204 miliar dan juga baru 26 dari
target yang ditetapkan di awal tahun Dampak pandemi sangat mempengaruhi pajak
daerah Kota Manado mengingat penurunan drastis salah satu sumber utamanya yakni
Pajak Hotel dan Pajak Rumah Makan Penurunan jumlah wisatawan yang mencapai
99 akibat ditutupnya penerbangan internasioanal serta insentif pajak yang diberikan
pemerintah daerah menjadi penyebab hilangnya potensi pajak daerah di sektor ini
b Penerimaan Retribusi Daerah
Penerimaan Retribusi Daerah Sulut hingga triwulan II 2020 secara agregat sebesar
Rp1458 miliar atau 42
persen dari target
tumbuh sebesar 23
persen dibanding
capaian kuartal II di
tahun sebelumnya
Kota Kotamobagu
tercatat sebagai
daerah dengan
penerimaan retribusi
terbesar semester pertama pada dua tahun terakhir yang sumber utamanya berasal
dari Retribusi Layanan Kesehatan yang mencapai Rp17 miliar di tahun 2020
Grafik Perbandingan Realisasi Pajak Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Retribusi Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
17
c Penerimaan Hasil Kekayaan yang dipisahkan
Secara agregat realisasi pos Penerimaan Hasil Kekayaan yang Dipisahkan di Sulut
tercatat pada triwulan II
2020 sebesar Rp602
miliar atau 74 persen dari
target yang telah
ditetapkan
Tingginya penerimaan
daerah dari pos
penerimaan ini terutama
ditopang peningkatan
kinerja BUMD (terutama
Bank Sulutgo) yang berdampak pada besarnya pembagian deviden ke semua pemda
d Lain-Lain PAD Yang Sah
Pendapatan bunga
menjadi sumber
utama sektor ini atas
dana simpanan
Pemda dari
pendapatan dan
SILPA TA
sebelumnya yang
cukup besar terutama di Pemerintah Kota Manado
2 Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat
Realisasi pendapatan transfer pemerintah pusat sd triwulan II tahun 2020 ke pemda
lingkup Provinsi Sulut telah mencapai Rp67 triliun atau 48 persen dari target
Dibandingkan periode yang sama tahun lalu capaian realisasi pada periode laporan ini
tidak ada perbedaan yang signifikan Komposisi realisasi pendapatan transfer daerah
sebagian besar berasal dari transfer DAU yang mencapai 85 persen selanjutnya DAK
sebesar 3 persen Dana Penyesuaian sebesar 9 persen dan DBH sebesar 3 persen
Tingginya dana DAU sejalan dengan penguatan desentralisasi pemerintah pusat di
daerah Sementara itu hal yang perlu mendapat perhatian adalah masih rendahnya
realisasi DAK Fisik lingkup Sulawesi Utara yang mencerminkan kinerja pelaksanaan
kegiatan yang belum maksimal Sampai dengan akhir Juni 2020 dana DAK fisik baru
terealisasi sebesar Rp8963 miliar dari pagu Rp14 triliun
Grafik Perbandingan Realisasi Kekayaan Yang Dipisahkan (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Lain-Lain PAD yang Sah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
18
3 Lain-Lain Pendapatan Daerah yang Sah
Capaian realisasi pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah sd triwulan II 2020
sebesar 20 persen dari target yang telah ditetapkan Hanya beberapa pemda yang
memasang target untuk pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah
B Belanja Daerah
1 APBD Berdasarkan Jenis Belanja
Kinerja penyerapan anggaran daerah untuk periode sampai dengan triwulan II 2020 tidak
jauh berbeda dengan periode yang sama tahun 2019 Realisasi belanja daerah secara
keseluruhan (Pemprov dan PemkabPemkot) sebesar Rp59 triliun atau sebesar 31
persen dari pagu
Grafik Perbandingan Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
Grafik Proporsi Pagu Belanja dan Persenatase Realisasi sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
19
Ditinjau dari komposisi realisasi belanja daerah belanja pegawai masih mendominasi
belanja daerah di seluruh pemda lingkup Provinsi Sulawesi Utara ditunjang dengan
adanya pencairan THR bagi PNS pada bulan Mei 2020 Sementara realisasi belanja
modal yang paling berdampak bagi perekonomian baru terealisasi sebesar 8 persen
Pos belanja pembeda di tahun 2020 adalah belanja tak terduga yang telah terealisasi
sebesar Rp103 miliar jauh melebihi pagu awal yang hanya Rp41 miliar serta
dialokasikannya Belanja lainnya sebesar Rp14 triliun sebagai bagian dari penanganan
pandemi Covid-19 Bahkan total realisasi kedua pos tersebut dua kali lipat dari realisasi
belanja modal
2 Rasio Belanja
Salah satu arah kebijakan Pemerintah untuk meningkatkan kualitas belanja dan
akuntabilitas pengelolaan keuangan daerah serta untuk menjamin ketersediaan
kuantitas dan kualitas pelayanan dasar bagi masyarakat adalah dengan meningkatkan
rasio belanja modal dan mengurangi rasio belanja pegawai terhadap total belanja
daerah Untuk itu dalam RPJMN tahun 2020-2024 memiliki sasaran Terwujudnya
Indonesia Maju yang Berdaulat Mandiri dan Berkepribadian Berlandaskan
Gotong-Royong dan diharapkan rata-rata belanja modal seluruh pemda telah
mencapai 30 persen dan rata-rata belanja pegawai mencapai 35 persen untuk
kabkota dan 13 persen untuk provinsi pada tahun 2020
Grafik Rasio Belanja Pegawai dan Rasio Belanja Modal (Pagu) APDB Tahun 2020
Sumber LRA Pemda diolah
30
46 47 5040 36
4751
45 41 41 4133
4133 37 39
25
20 1718
1721
2017
2320 20
31
3124
32 22 22
Belanja Pegawai Belanja Modal
20
Pada APBD TA 2020 terdapat dua Pemda yang menganggarkan belanja pegawai
dibawah target 35 persen RPJMN 2020-2024 yaitu Kab Bolaang Mongondow Timur dan
Kab Bolaang Mongondow Utara Sementara itu Pemda Kab Bolaang Mongondow
Utara dan Pemda Kab Bolaang Mongondow Timur dan Kab Minahasa Tenggara
adalah pemda yang proporsi anggaran belanja modalnya di atas 30 persen Rendahnya
rasio belanja modal di sebagian besar pemda di Sulawesi Utara tahun 2020 disebabkan
rata-rata pemda yang sangat bergantung pada anggaran DAK Fisik untuk kegiatan
belanja modal Selain itu juga terdapat realokasi dan refocusing APBD akibat pandemi
Covid-19 yang wajib dilakukan oleh Pemerintah Daerah
C Prognosis Realisasi APBD sampai dengan Triwulan IV
Proyeksi realisasi APBD Semester II dilakukan secara empiris sama dengan proyeksi
APBN yakni dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) dan menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 Variabel yang digunakan
dalam melakukan proyeksi Pendapatan dan Belanja adalah realisasi triwulanan tahun
2013-2020 yang bersumber LRA Pemda Untuk pendapatan yang digunakan adalah
angka realisasi untuk 28 periode (n=28) sedangkan untuk Belanja (Barang dan Modal)
menggunakan data persentase realisasi triwulan II-IV (n=21) Hasil ringkas dapat dilihat
di bawah sedangkan hasil pengolahan data keseluruhan terdapat pada Lampiran II
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (011)
Total Proyeksi 2020 =
Rp1832209
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (002)
Total Proyeksi 2020 = 9365 dari total
Pagu Belanja Pegawai
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7523 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7903 dari total Pagu Belanja Modal
21
Proyeksi realisasi pendapatan Pemda sebesar Rp1832209 miliar namun nilai yang
digunakan dalam perhitungan adalah realisasi dengan kondisi normal Dengan adanya
pandemi diprediksi terdapat penurunan pendapatan sebesar 20 dengan
pertimbangan asumsi Kementerian Keuangan dan capaian realisasi hingga semester I
sehingga angka proyeksi 2020 adalah sebesar Rp1465767 miliar Belanja barang
akan megalami penurunan terbesar dengan adanya efisiensi kegiatan perkantoran
yang cukup besar dengan adanya WFH hingga rapatsosialisasi yang bersifat daring
serta pembatasan perjalanan dinas
Sedangkan Belanja Modal Pemda diprediksi akan terserap sebesar 79 dengan
mempertimbangkan capaian realisasi Semester I yang cukup rendah namun nilai
kontrak DAK Fisik yang merupakan sumber belanja modal terbesar pemda tercatat
mencapai 97 (data per 21 Juli 2020) Dengan demikian penyerapan belanja modal
berpotensi akan melonjak di dua kuartal akhir TA 2020
Prognosis Realisasi APBD Lingkup Provinsi Sulawesi Utara Tahun 2020 (dalam miliar)
22
BAB IV
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN
ANGGARAN KONSOLIDASIAN (APBN DAN APBD)
A Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian
Dari Laporan
Keuangan Pemerintah
Konsolidasian (LKPK)
Kanwil DJPb Prov Sulut
Semester I 2020 tampak
capaian positif dibandingkan
peiode yang sama di tahun
2019 pada semua pos baik
pendapatan maupun
belanja Penurunan pada
detail pos mampu di cover
oleh pos lainnya
B Pendapatan Konsolidasian
1 Analisis Proporsi dan Perbandingan
Perpajakan masih mendominasi sumber penerimaan baik di Pusat maupun Daerah
Sumber utama penerimaan pajak dari sektor
usaha adalah sektor perdagangan perkebunan
dan industri serta pemerintahan sedangkan
ditinjau dari daerah Kota Manado dan Kota
Bitung sebagai pusat perdagangan dan industri
merupakan sumber utama perpajakan
Sedangkan porsi PNBP sebagian besar
bersumber dari penerimaan BLU sektor
Kesehatan (RS Kandou RS Bhayangkara dan
RS Monginsidi) dan sektor pendidikan
(Universitas Sam Ratulangi dan Poltekkes
Manado)
Perbandingan Penerimaan
Pusat amp Daerah Semester I 2020
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Tabel Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian Sulut Semester I 2020 (miliar Rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
23
Demikian juga dengan porsi penerimaan daerah dimana penerimaan pajak masih
dominan dibanding PNBP Pajak kendaraan bermotor masih menjadi andalan
penerimaan pajak daerah Sedangkan PNBP Daerah disokong dari retribusi daerah
maupun hasil kekayaan daerah yang dipisahkan seperti deviden dan Jasa Giro Kas
Daerah
2 Analisis Perubahan
Pendapatan konsolidasian selain dana transfer mengalami penurunan yang bersumber
baik dari pendapatan pusat maupun daerah
Penurunan pendapatan tersebut disebabkan
terutama oleh pembatasan aktivitas akibat pademi
corona termasuk kegiatan perekonomian yang
akhirnya berimbas pada pendapatan negara
(Pajak dan PNBP)
Pendapatan daerah mengalami penurunan yang
lebih dalam jika dibandingkan dengan pendapatan
pusat Penurunan drastis terutama pada pajak hotel dan restoran yang hanya mencapai
Rp5384 miliar turun 689 dibanding periode semester I tahun 2019 yang mampu
membukukan Rp16874 miliar Ditutupnya penerbangan internasional akibat Covid-19
sangat mempengaruhi sektor pariwisata yang berimbas pada penurunan tingkat hunian
kamar hotel dan ditutupnya beberapa restoran besar yang sering dikunjungi wisatawan
asing Selain itu terdapat inisiatif positif pemerintah daerah yang bersedia memberikan
kebijakan relaksasi pajak terhadap usaha-usaha di sektor pariwisata agar mampu
bertahan di masa sulit ini meski pendapatan daerah akan mengalami penurunan
Sedangkan penurunan dari penerimaan pajak kendaraan bermotor menggambarkan
tendensi penundaan pembayaran pajak oleh sebagian masyarakat akibat penurunan
bahkan hilangnya sumber pendapatan masyarakat dengan adanya pembatasan
kegiatan perekonomian
Perubahan Total Pendapatan
Pusat amp Daerah Selain Dana
Transfer (miliar rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
24
3 Analisis Pertumbuhan Ekonomi terhadap kenaikan realisasi pendapatan
konsolidasian
Melambatnya pertumbuhan ekonomi regional y-to-y menunjukkan korelasi positif
dengan penerimaan perpajakan maupun PNBP Konsolidasian Pendapatan
konsolidasian turut mengalami penurunan dibanding periode sebelumnya PDRB yang
bersumber dari pertumbuhan sektor pertanian sebagai kontributor terbesar PDRB Sulut
mampu meredam penurunan PDRB secara keseluruhan Sektor Perdagangan besar
dan eceran transportasi dan pergudangan dan sektor akomodasirumah makan
menjadi sektor yang
paling merasakan dampak
corona sekaligus
berpengaruh besar
terhadap penurunan
pendapatan negara
konsolidasian Provinsi
Sulawesi Utara
C Belanja Konsolidasian
1 Analisa Proporsi dan Perbandingan
Proporsi realisasi belanja antara pusat dan daerah
untuk Semester I tahun 2020 menunjukkan
perbedaan yang signifikan Belanja barang sangat
dominan di pusat sedangkan belanja daerah
didominasi oleh belanja pegawai Hal yang perlu
menjadi perhatian adalah serapan belanja modal
khususnya daerah yang sangat rendah
Terhambatnya berbagai kegiatan tender hingga
pelaksanaan kegiatan akibat pembatasan
aktivitas akibat pandemi corona menjadi alasan
utama lambatnya realisasi belanja modal Selain
itu rendahnya realisasi DAK Fisik yang sebagian besar merupakan kegiatan berupa
belanja modal turut menyebabkan rendahnya realisasi belanja modal daerah
2 Analisis Perubahan
Realisasi belanja konsolidasian Sulut semester I 2020 tercatat sebesar Rp861153
miliar dengan struktur belanja relatif sama dari periode yang sama tahun sebelumnya
Belanja operasional masih mendominasi komposisi belanja konsolidasian
Tabel Realisasi Pendapatan Konsolidasi PusatDaerah amp
Pertumbuhan Ekonomi Pro Sulut Periode Triwulan II
Tahun 2019 dan 2020 (dalam miliar)
Sumber GFS BPS Sulut diolah
25
Terjadi penurunan porsi belanja barang
konsolidasian yang cukup drastis dari
356 di tahun 2019 menjadi 308 di
tahun 2020 yang disebabkan karena
perkantoran yang melakukan sistem WFH
akibat pandemi corona sehingga biaya
operasional kantor mengalami penurunan
Sedangkan peningkatan belanja pegawai
karena pembayaran gaji ke-14 (THR) di
bulan Juni
3 Analisis dampak kebijakan fiskal kepada indikator ekonomi regional
Kebijakan fiskal pemerintah terutama dari sisi belanja diharapkan mampu berkontribusi
secara optimal tidak hanya pertumbuhan ekonomi regional namun juga terhadap
pemerataan
pendapatan
maupun
peningkatan
daya beli
masyarakat Hal
tersebut dapat
dilihat dari perubahan berbagai indikator ekonomi regional
Data di atas menunjukkan bahwa penurunan realisasi belanja pemerintah di Sulut
sebesar -721 sementara pada periode yang bersamaan terjadi penurunan nilai
inflasi hingga -583 Peningkatan angka pengangguran pada bulan Februari 2020
lebih disebabkan penambahan jumlah usia angkatan kerja yang mencapai 30 ribu jiwa
namun tidak mampu terserap oleh lapangan kerja Meskipun tidak terdapat penjelasan
secara langsung atas dampak belanja pemerintah namun demikian dapat disimpulkan
bahwa perlambatan government spending turut mempengaruhi berbagai indikator
ekonomi regional
Korelasi Antara Belanja Pemerintah Terhadap Beberapa
Indikator Ekonomi Regional
Sumber GFS BPS Sulut diolah
26
Deflasi yang terjadi di Sulawesi Utara sebenarnya lebih dikarenakan sisi demand
masyarakat yang menahan diri untuk tidak belanja dengan adanya pandemi Covid-19
sehingga supply barang cukup melimpah Yang patut diwaspadai adalah pada saat
pembatasan sosial sudah dilonggarkan sehingga masyarakat dapat beraktivitas
kembali secara normal namun persediaan barang kurang tersedia di pasar maka akan
berdampak pada peningkatan potensi inflasi Hal yang harus dilakukan pemerintah
daerah adalah memanfaatkan dana yang ada untuk memastikan ketersediaan supply
barang dan jasa tetap terjamin Selain itu proyek pemerintah perlu dialihkan ke jenis
kontrak padat karya agar mampu menarik lebih banyak pekerja sekaligus menekan
angka pengangguran di tengah banyaknya kasus PHK akibat Covid-19
D Analisis Kontribusi Pemerintah Dalam Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Berdasarkan data BPS
perekonomian Sulawesi Utara pada
Q2 mengalami penurunan
pertumbuhan y-o-y sebesar minus
389 persen lebih tinggi
dibandingkan dengan pertumbuhan
ekonomi nasional sebesar minus
532 persen Ditinjau dari sisi
pengeluaran pemerintah (G) pada
komponen PDRB terjadi peningkatan kontribusi dari tahun ke tahun Kontribusi
Pengeluaran Pemerintah (APBN amp APBD) terhadap PDRB untuk Triwulan II 2020
sebesar 1759 persen turun sebesar 07 persen dibanding periode yang sama tahun
sebelumnya
Data korelasi pertumbuhan realisasi belanja pemerintah per triwulan II 2020 (y-o-y)
dengan laju pertumbuhan berbagai sektor lapangan usaha di Sulut menunjukkan bahwa
realisasi belanja pemerintah yang minus berkorelasi positif terhadap pertumbuhan di
hampir semua sektor lapangan usaha yang juga menunjukkan penurunan Hal tersebut
mengindikasikan keterkaitan dan peran belanja pemerintah terhadap pertumbuhan
berbagai sektor pada PDRB Belanja pemerintah kurang mampu memberikan
dukungan terhadap berbagai sektor lapangan usaha sekaligus meredam pelemahan
perekonomian global akibat pandemi Covid-19
4743 4749 48 46
1706 1768 186 179
3434 3474 34 33
116 009 00 03
2017 2018 2019 2020
Distribusi G pada PDRB Triwulan II
C G I X-M
27
Dua sektor lapangan usaha yang
dipastikan terdampak dan
teridentifikasi di awal pandemi adalah
sektor Akomodasi Makanan dan
Minuman dan Transportasi yang
merupakan imbas melemahnya sektor
pariwisata dengan ditutupnya
penerbangan internasional Bandara
Sam Ratulangi Seharusnya inilah
yang menjadi perhatian khusus
pemerintah bagaimana mengalihkan
sementara perekonomian sektor
tersebut ke sektor lain melalui
penyediaan lapangan usaha alternatif
untuk pengusaha dan tenaga kerja
yang terdampak
Tumbuhnya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan dan sector
Industri Pengolahan terkait dengan
komoditas utama Sulawesi Utara yakni Kopra Pertanian Kelapa dan Pengolahan Kopra
juga menjadi modal utama konsistensi ekspor Sulawesi Utara Kedua sektor tersebut
juga mampu menjaring tenaga kerja informal yang cukup besar Dari ketiga fakta
tersebut dapat dijadikan langkah strategis selanjutnya bagi pemerintah daerah di
Sulawesi Utara untuk memberikan dukungan pada kedua sektor tersebut baik dari sisi
kebijakan maupun permodalan agar mampu bertahan dan bahkan tumbuh Dengan
demikian kedua sektor tersebut mampu menjadi penahan resesi sekaligus dapat
membuka lapangan kerja alternatif di tengah penuruan kinerja sektor lainnya
Korelasi antara Belanja Pemerintah terhadap Pertumbuhan Sektor Lapangan
Usaha
SektorVariabel Growth
Belanja Pemerintah -721 Pertanian Kehutanan dan Perikanan 147 Pertambangan dan Penggalian -347 Industri Pengolahan 524 Pengadaan Listrik dan Gas 560 Pengadaan Air Pengelolaan Sampah Limbah dan Daur Ulang 376 Konstruksi -804 Perdagangan Besar dan Eceran Reparasi Mobil dan Sepeda Motor -090
Transportasi dan Pergudangan -3149 Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum -5028
Informasi dan Komunikasi 1577 Jasa Keuangan dan Asuransi 1250 Real Estate -128
Jasa Perusahaan -974 Adm Pemerintahan Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib -502 Jasa Pendidikan -069 Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 349 Jasa lainnya -1311
Sumber GFS Sulut BPS Sulut diolah
28
BAB V
ISU REGIONAL DAMPAK KORONA TERHADAP
PEREKONOMIAN SULAWESI UTARA
Dampak Covid-19 selama hampir 5 (lima) bulan terakhir di Indonesia
memerlukan penanganan yang komprehensif dan extraordinary oleh pemerintah
melalui berbagai strategi dan kebijakan yang terukur dan bersinergi baik
pemerintah pusat maupun pemerintah daerah Dari sisi ekonomi pandemi Covid-
19 berdampak pada dua sisi baik konsumsi maupun produksi Pembatasan sosial
berujung pada berhentinya aktivitas dan turunnya kinerja perekonomian
Perkembangan kasus pandemi COVID-19 di Sulawesi Utara
Berdasarkan data per tanggal
30 Juni 2020 tercatat sebanyak
1109 kasus positif di Sulawesi
Utara yang sebagian besar
terdapat di Kota Manado
Dengan dibukanya sejumlah
laboratorium pengujian sampel
Covid-19 yakni di Balai Teknik
Kesehatan Lingkungan dan
Pencegahan Penyakit
(BTKLPP) di Mapanget Kota
Manado dan RSUP Prof
Kandou Manado jumlah pasien
yang terkonfirmasi positif
mengalami peningkatan yang
cukup signifikan Selain itu dengan dilonggarkannya pembatasan dan dibukanya
beberapa pusat perbelanjaan (the new normal) menjadi salah satu faktor
meningkatnya jumlah masyarakat yang terkonfirmasi positif Covid-19
Pemerintah Daerah telah melakukan berbagai upaya pencegahan penyebaran virus
COVID-19 di Sulawesi Utara melalui berbagai kebijakan dan aturan diantaranya
dengan meniadakan kegiatan belajar mengajar di sekolah (Study from Home)
mengurangi kegiatan perkantoran (Work From Home) menutup tempat hiburan
29
yang dapat mengundang
kerumumunan orang hingga
penghentian sementara berbagai
kegiatan keagamaan di Rumah
Ibadah
Dampak COVID-19 terhadap
perekonomian Sulawesi Utara
Gambaran perekonomian Sulawesi
Utara selama enam bulan terakhir
tercermin dalam Indeks Harga
Konsumen (IHK) yang dirilis oleh BPS Sulut Dari tabel tersebut terlihat bagaimana
perekonomian Sulawesi Utara menurun drastis mulai bulan Maret 2020 sejak
ditetapkannya wabah Covid-19 di Indonesia serta ditutupnya penerbangan
internasional di Bandara Sam Ratulangi Manado Untuk pertama kalinya Sulawesi
Utara mengalami deflasi tahun kalender selama enam bulan berturut-turut akibat
adanya social distancing dalam rangka pencegahan Covid-19
Dari sisi tenaga kerja berdasarkan data Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi
Provinsi Sulawesi Utara hingga 26 Mei 2020 tercata ada 681 perusahaan yang
terdampak dengan jumlah total pekerja sebanyak 8416 orang dan dari angka
tersebut 6952 pekerja yang dirumahkan Selain itu tercatat pula sebanyak 72
perusahan yang melakukan Pemutusan Hubungan Kerja dengan jumlah tenaga
kerja sebanyak1424 orang
Dari sektor lapangan usaha terbesar sumber pembentuk PDRB Sulut semua
menunjukkan penurunan
dan hanya Industri
Pengolahan yang
menunjukkan kenaikan
Gambaran atas dampak
Covid-19 adalah
penurunan sektor
akomodasi makanan dan
minuman serta transportasi yang sangat drastis sebagai imbas ditutupnya bandara
Sam Ratulangi sehingga sektor pariwisata mengalami penurunan
Indeks Harga Konsumen Sulawesi Utara 2020
30
Peran Fiskal dalam penanganan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara
Sejak diumumkannya pandemi Covid-19 di Indonesia pemerintah melakukan gerak
cepat dengan menerbitkan berbagai aturan dan pedoman di semua bidang baik
pemerintahan kesehatan pendidikan sosial dan tak terkecuali sektor keuangan
Peraturan Pengganti Undang-Undang dikeluarkan untuk memberikan kelonggaran
defisit APBN yang
sebelumnya hanya
maksimal 3 dari
PDB guna
menahan dampak
Covid-19 terhadap
ancaman resesi
melalui program
Pemulihan Ekonomi Nasional Dari sisi demand pemerintah berusaha menjaga
konsumsi melalui sokongan atas daya beli masyarakat khususnya melalui bantuan
sosial Konsumsi rumah tangga merupakan penopang terbesar pertumbuhan di
Indonesia tak terkecuali Sulawesi Utara
Sedangkan dari sisi produksi pemerintah telah mengalokasikan insentif pajak
(Rp123 triliun) subsidi bunga kredit (Rp34 triliun) hingga program Penempatan
Dana Pemerintah (Rp876 triliun) pada perbankan agar dapat dikucurkan pada
sektor bisnis dengan bunga rendah
Selanjutnya postur APBN telah dilakukan perubahan setidaknya sudah dua kali di
tahun 2020 melalui Perpres No 542020 dan terakhir Perpres No 722020 untuk
menjaga kualitas dan kesinambungan APBN Tahun Anggaran 2020 dalam rangka
pemenuhan kebutuhan penanganan pandemi Covid-19 dan atau menghadapi
ancaman yang membahayakan perekonomian nasional dan atau stabilitas sistem
keuangan Konsekuensi atas terbitnya Perpres tersebut adalah Pemerintah Daerah
diharuskan untuk turut melakukan refocusing dan realokasi APBD untuk penangan
Covid-19 di daerah masing-masing Seluruh Pemda di Sulawesi Utara telah
melakukan realokasi anggaran sebagai langkah awal penanggulangan Covid-19 di
daerah masing-masing
31
Sehubungan dengan hal-hal tersebut di atas untuk mengantisipasi dampak
perekonomian kesehatan sosial dan keuangan serta menahan timbulnya resesi
maka diperlukan
peningkatan kuantitas
dan kualitas belanja
pemerintah (government
spending) Menurunnya
pertumbuhan ekonomi di
Sulawesi Utara sampai
dengan Q2 2020
sebesar minus 389
persen diperlukan
adanya intervensi
pemerintah pusat dan
daerah untuk mengelola kebijakan fiskal yang tepat jumlah dan tepat sasaran
sebagai solusi menjaga pertumbuhan ekonomi di Sulawesi Utara Sebagai contoh
telah dilakukan kebijakan penempatan uang negara pada Bank Umum (termasuk
BPD SulutGo) untuk mendorong tingkat konsumsi dan produksi dalam
perekonomian Sulawesi Utara Disamping itu hal yang lebih penting adalah
menjaga alokasi fiskal agar ditujukan untuk menjamin kesinambungan
(sustainability) pembangunan sehingga kebijakan fiskal ditujukan tidak hanya untuk
kepentingan jangka pendek tetapi kepentingan pembangunan yang
berkesinambungan
Alokasi Belanja Daerah Untuk Penanganan COVID-19 (miliar rupiah)
Sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
No Pemda
Bidang kesehatan dan
hal-hal lain terkait
kesehatan dalam rangka
pencegahan danatau
penanganan COVID-19
Penyediaan
jaring
pengaman
sosial
Penanganan
dampak
ekonomi
Total
1 Pemprov Sulut 73128 9022 1500 83651
2 Kab Bolsel 5286 1000 209 6495
3 Kab Kep Sitaro 1697 997 2767 5461
4 KabMinahasa 7922 2854 939 11714
5 Kota Tomohon 1902 1114 1812 4827
6 Kota Manado 5174 6201 720 12095
7 Kab Mitra 2850 985 1206 5040
8 Kab Minsel 2289 547 050 2886
9 Kab Boltim 1693 3842 540 6074
10 Kab Kep Talaud 2391 835 510 3736
11 Kab Kep Sangihe 5478 998 158 6634
12 Kab Bolmut 8859 1212 249 10320
13 Kota Kotamobagu 7084 927 272 8283
14 Kab Bolmong 1058 4104 2971 8133
15 Kab Minut 5307 - 680 5987
16 Kota Bitung 2500 1563 4109 8171
TOTAL 134618 36200 18691 189509
(sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
Alokasi Belanja Daerah untuk penanganan Covid (dalam miliar Rupiah)
Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik Provinsi Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Prov Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Manado
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Tomohon
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Bitung
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Kotamobagu
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Tenggara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Timur
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Talaud
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Sangihe
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab KepSiau Tagulandanga Biaro
Kanwil DJPb Prov Sulut (2020) Government Financial Statistic Sem I Prov Sulawesi Utara TA 2020
Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Sulawesi Utara
Dit Pelaksanaan Anggaran Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi MEBE
Dit Sistem Manajemen Investasi Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi SIKP
Dit Akuntansi dan Pelaporan Keuangan Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi E-Rekon
Ditjen Perimbangan Keuangan Daerah Kemenkeu Aplikasi SIMTRADA Aplikasi SIKD
Dit Sistem Informasi dan Teknologi Perbendaharaan Aplikasi OMSPAN Dashboard MPN
Kanwil Ditjen Pajak Suluttenggomalut
Kanwil Ditjen Bea dan Cukai Sulawesi Bagian Utara
1
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBN
A Prognosis APBN-Pendapatan
Proyeksi Pendapatan dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data realisasi
Pendapatan (4xxxxx) bulanan periode 2013-2019
Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84 bulan
(n=84) untuk memprediksi penerimaan perpajakan 12
bulan ke depan (Jan-Desember) yang bersumber dari
monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata
2
Dari hasil pengujian terdapat lag pertama yang keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 tidak stasioner terhadap rata-rata sehingga perlu dilakukan differencing (d=1) Dari hasil
differencing dihasilkan jumlah lag pada ACF sebanyak tiga (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak empat (q = 5)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 1 dan q 5 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (215) ARIMA (214) ARIMA (213) ARIMA (212) ARIMA (211) ARIMA
(210) ARIMA (115) ARIMA (114) ARIMA (113) ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110)
ARIMA (015) ARIMA (014) ARIMA (013) ARIMA (012) ARIMA (011)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (215) AR 1 0927 tidak ARIMA (211) AR 1 0000 ya
AR 2 0995 tidak AR 2 0012 tidak
MA 1 0979 tidak MA 1 0000 ya
MA 2 0258 tidak Constant 0571 tidak
MA 3 0942 tidak ARIMA (210) AR 1 0000 ya
MA 4 0972 tidak AR 2 0000 ya
MA 5 0980 tidak Constant 0412 tidak
Constant 0000 ya ARIMA (115) AR 1 0880 tidak
ARIMA (214) AR 1 0056 tidak MA 1 0816 tidak
AR 2 0000 ya MA 2 0722 tidak
MA 1 0184 tidak MA 3 0847 tidak
MA 2 0040 ya MA 4 0971 tidak
MA 3 0000 ya MA 5 0707 tidak
MA 4 0068 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (114) AR 1 0913 tidak
ARIMA (213) AR 1 0615 tidak MA 1 0723 tidak
AR 2 0503 tidak MA 2 0709 tidak
MA 1 0738 tidak MA 3 0887 tidak
MA 2 0363 tidak MA 4 0934 tidak
MA 3 0729 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (113) AR 1 0748 tidak
ARIMA (212) AR 1 0521 tidak MA 1 0361 tidak
AR 2 0675 tidak MA 2 0294 tidak
MA 1 0314 tidak MA 3 0638 tidak
MA 2 0276 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
3
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (012) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (012)
7 Hasil forecasting Perpajakan 12 bulan ke depannya adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (012) dihasilkan proyeksi Pendapatan periode Jan ndash
Desember sebesar Rp542462 miliar Namun proyeksi tersebut menggunakan dasar realisasi
pendapatan dengan kondisi normal sedangkan Kmeneterian Keuangan memprediksi penerimaan
akan turun sebesar 10 Dengan demikian proyeksi pendapatan dengan ditambah asumsi Kemenkeu
menjadi Rp488216 miliar
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (112) AR 1 0440 tidak ARIMA (014) MA 1 0000 ya
MA 1 0057 tidak MA 2 0003 ya
MA 2 0071 tidak MA 3 0379 tidak
Constant 0001 ya MA 4 0838 tidak
ARIMA (111) AR 1 0115 tidak Constant 0002 ya
MA 1 0000 ya ARIMA (013) MA 1 0000 ya
Constant 0000 ya MA 2 0002 ya
ARIMA (110) AR 1 0004 ya MA 3 0247 tidak
Constant 0565 tidak Constant 0000 ya
ARIMA (015) MA 1 0000 ya ARIMA (012) MA 1 0000 ya
MA 2 0008 ya MS 10687 MA 2 0000 ya
MA 3 0197 tidak Constant 0000 ya
MA 4 0970 tidak ARIMA (011) MA 1 0000 ya
MA 5 0700 tidak MS 11287 Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
4
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai
Proyeksi Belanja Pegawai dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal (51xxxx) bulanan periode 2013-
2019 Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84
bulan (n=84) untuk memprediksi belanja 12 bulan ke
depan (2020) yang bersumber dari monevPA Software
pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -2 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
5
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Pegawai 12 bulan ke depannya
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Pegawai periode Januari ndashDesember
sebesar 9329 dari pagu
6
C Prognosis APBN-Belanja Barang
Proyeksi Belanja Barang dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka
pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Barang (52xxxx) bulanan periode
2013-2019 (n=84 bulan) untuk memprediksi
belanja Barang 12 bulan ke depan (2020)
bersumber dari monevPA Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = -2 sehingga
perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=1)
7
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 1)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Barang 12 bulan ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi
Belanja Barang 2020 sebesar 812 dari pagu
8
D Prognosis APBN-Belanja Modal
Proyeksi Belanja Modal dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data persentase realisasi
Belanja Modal (53xxxx) bulanan periode 2013-2019
mulai bulan april karena periode triwulan pertama
realisasi belanja modal relatif kecil Sehingga periode
(n) yand dipakai berjumlah 63 bulan (n=63) untuk
memprediksi belanja Modal 9 bulan ke depan (April-
Desember) yang bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans-Modal
telah stasioner terhadap rata-rata digunakan
menu Autocorrelation (ACF) Jika tidak
terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama
yang keluar dari confident interval lebih dari
tiga Artinya data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada
ACF sebanyak dua (p=2)
9
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
10
7 Hasil forecasting Belanja Modal 9 bulan ke depannya (periode
April-Desember) adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Modal enam bulan ke depan (64-72) sebesar
8419 dari pagu
E Prognosis APBN-Transfer Ke Daerah dan Dana Desa
Proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana Desa dilakukan
dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang
dipakai adalah data persentase realisasi Transfer Ke
Daerah dan Dana Desa (6xxxxx) bulanan periode 2015-
2019 (60 bulan) untuk memprediksi Transfer Ke Daerah
dan Dana Desa 12 bulan ke depan dan untuk selanjutnya
diambil total realisasi 9 periode akhir yang
mencerminkan periode April-Desember yang
bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data telah menunjukkan
stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = 1 sehingga
tidak perlu dilakukan transformasi
2 Untuk memastikan bahwa data telah stasioner terhadap
rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF) Jika
tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
TKDD telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data TKDD telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=3)
11
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 4)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 3 d 0 dan q 4 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (304) ARIMA (303) ARIMA (302) ARIMA (301) ARIMA (300) ARIMA
(204) ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (104) ARIMA (103)
ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (004) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA
(001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (304) ndash Tidak Sig
ARIMA (303) ndashTidak Sig
ARIMA (302) ndashSig
ARIMA (301) ndashTidak Sig
ARIMA (300) ndashTidak Sig
ARIMA (204) ndashSig
12
ARIMA (203) ndashTidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashSig
ARIMA (200) ndash Tidak Sig
ARIMA (104) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashSig
ARIMA (101) ndashTidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (004) ndashTidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
13
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (302) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (302)
7 Hasil forecasting Transfer Ke Daerah dan Dana Desa 12 bulan ke depan adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana
Desa 2020 sebesar 9668 dari pagu
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBD
A Prognosis APBN-Pendapatan APBD
Proyeksi Pendapatan APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data realisasi Pendapatan
Daerah Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan (2020)
Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (05) sehingga perlu dilakukan transformasi data hingga 3 kali sampai menunjukkan λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans3 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak
0 (p=0)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 0 (q = 0) Karena p=0 d = 0
dan q=0 maka model yang dihasilkan adalah ARIMA
(000) Namun model tersebut tidak dapat dilakukan
pengujian sehingga perlu dilakukan differencing
4 Untuk memastikan bahwa data Diff1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Diff1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing lagi (d=1) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu
(p=1)
5 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
terdapat lag sebanyak dua (q=2)
6 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 1 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110) ARIMA (012) dan ARIMA (011)
7 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (112) ndash Tidak Sig
ARIMA (111) ndash Tidak Sig
ARIMA (110) ndashTidak Sig
ARIMA (012) ndashTidak Sig
ARIMA (011) ndashSig
8 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (011) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (011)
9 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Pendapatan APBD TA 2020 sebesar
Rp1832209 miliar Namun dengan adanya pandemi corona
yang akan mempengaruhi PAD serta penyesuaian TKDD 2020 yang menyebabkan penurunan pagu
hingga Rp2 triliun dibanding 2019 maka proyeksi pendapatan APBD 2020 akan berkurang 20 dari
forecast ARIMA menjadi Rp1465767 miliar
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai APBD
Proyeksi Belanja Pegawai APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Pegawai Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk memprediksi
PAD 4 periode ke depan (2020) Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan
λ gt 1 (20) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih dari tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
sehingga tidak perlu dilakukan differencing (d=0)
Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 2 (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (102) ndash Tidak Sig
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (011) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan MS terkecil adalah Model ARIMA (002) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan
adalah dengan menggunakan Model ARIMA (002)
7 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Realisasi Belanja Pegawai APBD TA 2020 sebesar 9365
C Prognosis APBN-Belanja Barang APBD
Proyeksi Belanja Barang APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis
runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Barang Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan Software pengolah
data yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak
perlu dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak tiga (q = 3)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 3 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (103) ARIMA
(102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (203) ndash Tidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashtidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashtidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Barang APBD 4 periode ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Barang APBD sebesar
7523
D Prognosis APBN-Belanja Modal APBD
Proyeksi Belanja Modal APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal Daerah Triwulan II-IV periode 2013-
2019 (n=21) untuk memprediksi Belanja Modal 3 periode ke
depan Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai MS terkecil adalah Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan
dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Modal APBD 3 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Modal APBD sebesar
7903
WPEMERINTAH KABUPATEN MINAHASA
SEKRETARIAT DAERAH
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN 2O2O
KABUPATEN MINAHASA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti bukti realokasi yang
tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasidan keperluanpemeriksaan apabila pengawas fungsional
un uaian APBD dilakukan iberikut
No UraianAnggaran sebelum
DenvesuaianAnggaran setelah
penyesuaianvo
Penvesuaian(a) (b) (c) (d) (e)
Tahap I Penyesuaian Pendapatan Daerah
1
2
3
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Total Pendapatan Daerah
1 16801375000
136837743000
91436654206
98691022500
1008131756998
69703097945
(16)
(1 1)
(24
1U5O75772206 1 17 6525877 443 (13)
Tahap ll Penyesuaian Belania Daerah
1
2
J
4
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Eantuan Sosial
Belanja lainnya
Total Belania Daerah
553153915596
376690476314
194014758013
12200000000
290576963500
518620216746
287126O94825
130797822239
11200000000
323130122850
(6)
(24)
(33)
(8)
11
1426636113423 1270874256660 (11)
Tahap lll Perhitungan Selisih lebih Kurang
(8156034r217) (943483792171 16Selisih LebihKurangPenyesuaian Pendapatan Daerah
No Uraian Belanja PegawaiBelania Barang dan
JasaBelania modal
Belanra BantuanSosial
Belania Lainnya Total
Belanja Bidang Kesehatandan Hal hal lainterkaitkesehatan dalamrangka pencegahandonatau PenangananCovid 19
40105 621 486 2 180 557000 36 931 098000 79217 276486
Penyediaan iaringPengaman Sosial
4718907 200 10200000000 13 619 797 200 28 538 704 400
Penanganan DampakEkonomi
I280591500 108000000 9 388 5S1 500
Total 54105 120 186 2288 557000 10200000000 50 550 895200 117 144 572 386
Tahap lV Relokasi selisih lebih
Tahap V Postur Belanja APBD setelah Relokasi
No uraianAnggaran setelah Realokasi
1 Pendapatan Asli Daerah 98691 022500
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 1008131 756998
3 Lainnya 69 703 097 945
1 Belanja Pegawai 518620216746
2 Belanja Barang dan Jasa 287 126094825
3 BelanJa [Iodal 130797822239
4 Belanja Bantuan Sosial 11 200000000
5 Belanja lainnya 323130122850
Surplus Oevisit 9434837I217
Pembiayaan 9434837 9 217
Tondano 27 Mei 2020AN BUPATI M AHASASEKR RAH
FRITS R MUNTU SSosPEMBINA UTAMA MUDA
NtP 19530220 198601 I 003
BUPATI MINAHASA TENGGARA
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN MINAHASA TENGGARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggungjawab penuh atas kebenaran laporan
ini dan bukti-bukti Realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan
ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan Aparat
Pengawas Fungsional
No Uraian Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2) Anggaran Setelah
Penyesuaian (3) Penyesuaian
(4)
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-
((d)(c)))
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 1819189201100 1438584429100 2092
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
56814701700000 50078936200000 1186
3 Lainnya 23119463568002 22716134568002 174
Total Pendapatan Daerah 81753354469102 74233655197102 920
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
1 Belanja Pegawai 26732727677170 26472729296657 097
2 Belanja Barang dan Jasa 15671452469200 6995649446509 5536
3 Belanja Modal 19904298947532 15229943944332 2348
4 Belanja Bantuan Sosial 665000000000 843144700000 -2679
5 Belanja Lainnya 18779875375200 19651755575200 -464
Total Belanja Daerah 81753354469102 69193222962698 1536
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian 5040432234404
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
Uraian Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)
+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-hal lain terkait kesehatan dalam rangka pencegahan danatau penanganan
1734300000 11752875844 9861047
000 0
5150000000
28498222844
COVID-19
Penyediaan jaring pengaman sosial
0 0 0 23500000
00 750000000
0 9850000000
Penanganan dampak ekonomi
0 7056099500 0 0 500000000
0 12056099500
Total 1734300000 18808975344 9861047
000 23500000
00 176500000
00 50404322344
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
Pendapatan Daerah 66995615445400
Pendapatan Asli Daerah 1438584429100
Transfer ke Daerah dan Dana Desa 50078936200000
Lainnya 15478094816300
Belanja Daerah 74033655197102
Belanja Pegawai 26646159296657
Belanja Barang dan Jasa 8876546980913
Belanja Modal 16216048644332
Belanja Bantuan Sosial 1078144700000
Belanja Lainnya 21216755575200
SurplusDefisit (7038039751702)
Pembiayaan 7038039751702
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Ratahan 6 Mei 2020 BUPATI MINAHASA TENGGARA
JAMES SUMENDAP SH
HfH3fQ l flHV 13H)t3S lOWIJ MOON0$NOW $N11V108 N3Lfdn81gt1 HflNUl31ri13d
lJOWll MOON09NOW 9Nlfo10B N3JJfdOBIOI
OZ-OZ N~EgtEgtNV NOHVJ
OSdV NlmfOS3AN3d NcnOdV1
1n)microaq 1e6eqas u~n~e11P 08dV Uellnsa~uad undepv
middot1euos6un1se-1e6ued1ated0 uea~microawad uen1Jadalj uep 1sellSIUJlllpe uede)f6ua1a)f JfOJUO rllfllJlampq llue~ uen1ua1a~ ue6uap llnsas IIelfedwesP IUI uruode1 UJe1ep wn1u=a1 Buebull
1se~OjlaJ llthQ1llnq uep UI u1Jode1 uaievaqalj seie qnusd qeMef 6unfi6uemicroaq eites eMJJeq ua)e1eWaw 1u1 ue6uaa
ltooswmmiddot L9t9Zl USGnsallSOd ~lbullloS illtJ1)1141~1 4SfgtS
lllj8J11)1llqltj1AbullS ueamplfllQfiid -111 d011f
(comiddotszgt 09tte-tt61CZI L9 DlL9ampZS9lLI pound99 qruaea bullfbullbullIOll lIOJ
11t 9Ltl560S-9pound1gtZW oomiddots99middots99middotezsmiddot6c 1 oAw1bull1 bullfulgt(bulla s
000 00000middot004roormiddots oomiddotooomiddotooomiddotaasmiddots 1bull1sos UlJ11ull 2Ju111oa t
(091t) OOSOlSiS1t$LU 001gt1L9L1gtSZI si lepovi ~iubullIOa c
(tsmiddotacgt oosnmiddotsW960L6 009t699669J891 eat uep ampaiea eJue~g z (OSO) 1gtQ06tSLttZCtQI OlZt091gtHSZSQI 1ewietlbulld s1le1aa I
r 4BJaea Bubullioe ueiens~bulld - 11 aNi L
(il6) 096ll9lS~tllS OlLS8tCrirtLlt9 qeRltJ led middot-d J
lt1ozJ OOLSSZltOlsmiddotss OOlSS9Q6910ZO L e(uu1e1 e
ltzn1gt oomiddotooamiddotszswgmiddot pound9 oososmiddotczcmiddotoozmiddotszs 0$0(] auoa uop 4bullbullbullbullP middot~ ll z
ttsH) oszzzmiddotspoundtpound61H OlS6pound~6middotsz9middote1 lfUa~O ILJlqtJtqedepUad I
q~a uoiedepuod ue1bullQSQllbulld- L d04bull1
((o)J(p)J-00 L)s (o) (p) (o) (q) ltbull)
1Jll9~d Ultlnsaltuad ~bulllosalubulld UCeJn ON 4810loS UOJrd6Uf wn1aqas UGJe6ampiv
lfl1 4i I s ~at Cl Ill lL
oos11Smiddot9timiddot~4middotbs SSS9tLtlmiddotL09 JmJ
00699 L9596pound5 UJOUO)t~
6jlLS596t5 ~wlWf UttJ2litnuOd
0091Z6W5W9t 91lBWSl-Spound IQSOS
uewo6ltJad 6umicroef ueljpelllbulld
6~ middotQl100 UOl(06UOIOd ne~eJE~P ue4e611iued
oomiddotooomiddotosntemiddots 1 ooomiddotosnpound6middotst e~6oOJ we1ep lIBlB~~
1111 u1bull11bull1ft14 ubullp llllbullsa~ Buelq efbullBJbulla
M+(D)lt(4)+(6)bull(1) (~) m (l M (Bl (1)
1e1sos 1bullPbullri f ltP6~d lllOJ eAUlJl lt[lllliog lllllllUOS bullfuOJbullS uep GUltu~ 1[UlllS bullueibulla UaJeJn
ouopg
1$1~ ee bullbull - d
0090111tt Lllt~ - 118(lqltI
(Ms01119CLlltdeg9ZI
1111180Sntdlns
~l ti96()S9LHOZ 9(uu~ai e~Ull98 eoeooeeooos-s rctsos uerquee erueiae oomiddotsoimiddotesnpoundsmiddot tt~ 1bullpor1 bull1bullbull18 00911 Wt-960 ze eser usp 6urues efveias tlf06tSlttipound11 I eMe8ad efue1~a ~t8tZt611~~9
ijltloaabull~ bull
00 LS5Upound0L666 ~ 000006ZS969L9Y n~ eueo uep ~eu_ep eI JampisiVJl 09ZZZ-5LpoundLSlH 41lbullbullao ~ Illdeg 096HWt98t1lt ~-ouciffbull-d
tSugt101ea~ 4lfa~s urue66uv u~eJ(l
-e~weuaqes uefluap 1enq1p 1u1 uwod91 Ull~Waa
-s~~~
1 Hlnf3IO ~v~~~~
~nWllMOONOElNOW E)1Nil~~~~
ozoz 13W ~I U8Aflll1 l
PEMERINTAH DAERAH KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
SEI(RETARIAT DAERAH
Jalan Bui Batu Kompleks Perkantoran Pemda
TAPORAN PENYESUAIA]II APBD
TAHUN ANGGARAN 2O2O
KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini
dan buki-bukti realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang
berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan apparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UraianAnggaran Setelah
Penyesuaian Penyesuaian
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 297348989200 2676L409O24O 1000
L26a2Transfer ke Daerah dan DanaDesa
7265981700000
3 Lainnya 2A327a3a962O 265m1550670 645
Total Peurondapatan Daerah 8902019808820 7798597340950 LZN
Tahap ll - Penyesuaian Beurolania Daerah
Belanja Pegawai 3376514741950 3340363661950 t07
2 Belanja Barang dan Jasa 246L95524732O 182495402427O 25A7
3 Belanja Modal 7453474604t2O 75562748706O 48O7
4 10000Belanja Bantuan Sosial 5000000000
Belanja Lainnya t745075775430 164404946204O 579
Total Beurolanla Daerah 9042019808820 7564998639320 t6t4
Tahap lll - Pen8hitungan Selislh Lebih(urang
SurplusDefisit - 140000000000 233598701630
Selisih Lebihl(urang Setelah Penyesuaian 373598701630
euro
Anggaran SebelumPenyesuaian
(a) (b) ( c ) (d)( e)=( 10u64(
)
8321392430m0
t
Tahap lV - Realokasl SeurollCh teblh
UralanBelanJa
Pegawal
BelanJa
Barang danJasa
gelania
Modal
BelaniaBantuan
Soslal
BelanJa
LalnnyaTotal
(J) ls) (h) (i) a) (k) tt)4 4h)4t)4)4kt
Belanja bidangkesehatan danhal-hal lain terkaitkesehatan dalamrangkapencegahan
danataupenanSanan
covtD-19
87140321634195838000 11000000000 23909870163
Penyediaan jaringpengaman soslal 350000000 2000000000
6000000000
Penanganan
Dampak Ekonomi 100000000 10000000004000000000
5100000000
Total 91540321634195838000 3000000000 21000000000 37359870163
Tahap V - Postur Belanja APBD Setelah Realokasl
Uralan Anggaran Setelah Realokasl
Pendapatan Daerah 779859734O95
Pendapatan Asli Daerah 267 6t409028Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya 26500155067
Belanja Daerah 793859734095Eelanja PeSawai 334036356195Belania Barang dan Jasa 191559834990
Belanja Modal 79758585706
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya 185404945204SurplusDefisit -14000000000
Pembiayaan Netto 14000000000
Melonguane2) April 2020
PUTAUAN TALAUD
SE IS DAERAH
lr ADOtf S BlNll-ANG MENrP 19601027 198903 1 005
8350000000
726598170000
3000000000
An
RASIO ALOKAS ANGGARAN PENANGANAN COVID19KABUPATEN KEPUTAUAN TALAUD
DATA SESUAI REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVIDlg DI KAB KEPITAIAUD
E Alokasi Anggaran Penanganan COVID-19sebesar Rp 37359870163 (3735 M)
E Alokasitersebut terdiri dari 3 Pos Alokasisebagai berikut
1 Penanganan Kesehatan berjumlahRp23909870163 (2390 M) atau64Yo dari total alokasi anggaranpenanganan COVID-19
2 Penanganan Dampak EkonomiBerjumlah Rp 5100000000(510 M) atau 14 Yo dari total alokasipenanganan COVID-19
3 Penanganan Jaring Pengaman Sosialberjumlah Rp 8350000000 (83SM) atau 22dari total alokasianggara n penanganan COVI D-19
PAK EKON
t4
PENANGANANKESEHATAN
64
I
ENAN
JPS
22
RASIO ATOKASIANGGARANPENANGANAN BIDANG KESEHATAN
DATA SESUAI REALOKASI DAN REFOCUSING APBDUNTUK PENANGANAN COVIDl9 DI KAB KEPL TALAUDBIDANG KESEHATAN DAN HAt-HAt IAIN TERKAITKESEHATAN DLM RANGKA PENCEGAHAN DAN ATAUPENANGANAN COVDl9
E Alokasi Anggaran Penanganan Bidang Kesehatansebesar Rp 239098701G3 (239 M)
fl Alokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp 11000OOOOOO (11Matau 46Yo dari total anggaran penangananBidang Kesehatan
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 0 (O M) atau O daritotal anggaran penanganan Bidang Kesehatan
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp 129098701G3 (129 M) atau54 dari total alokasi anggaran penangananBidang Kesehatan
6
KTILANJE
TE (I
U
4
l
I
I7L
BELANJA DALAMBENTUK
KEGIATAN
54
BE
BE
RASIO ATOKASANGGARANPENANGANAN DAMPAK EKONOMI DATASESUAI REATOKASI DAN REFOCUSING APBD
UNTUK PEIANGANAN COVID-lg Dt KAB KEPL XATAUDBIDANG PENANGANAN DAMPAK EI(ONOMI
fl llokasiAnggaran Penanganan Dampak Ekonomisebesar Rp5100000000 (51 Ml
fl Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp400O0q)OOo (4 Mlatau 78 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 1000000000 (1Matau 20 96 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi anggaran penangananDampak Ekonomi
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp1000000 (01 M) atau2 dari total alokasi anggaran penangananDampak Ekonomi
BANSOS
20
2
BETANJA TIDAKTERDUGA (BTT)
78
RASIO ALOKASIANGGARANPENANGANAN JARING PENGAMAN SOSIAT
BE
BENT
DATA SESUAT REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVTD-lg DI KAB KEPL TATAUDBIDANG JARING PENGAMAN SOSIAL
fl Alokasi Anggaran Penanganan Jaring pengaman
Sosial sebesar Rp 8350000000 (935 M)E Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Atokasi
sebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp50$000000 (6 M)atau 72Yo dari total anggaran pena ngananJaring Penga man Sosial
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp20fi)000000 (2 Mlatau 24 Yo dari total anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp350000000 (035 M) atau4Yo dari total alokasi anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
LL-
BANSOS
24
II
KEGIATAN KTI
ITERDUGA (BTT
72
r-
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-((d)(c)))
1 Pendapatan Asli Daerah 2179766235200 20100412352 779
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 67815037700000 583182844000 1400
3 Lainnya 4140687060570 47237070606 -1408
Total Pendapatan Daerah 74135490995770 65052032695770 1225
1 Belanja Pegawai 20225216272100 19620370306700 299
2 Belanja Barang dan Jasa 20685621435403 13660841927195 3396
3 Belanja Modal 19152251699667 8231402768900 5702
4 Belanja Bantuan Sosial 68950000000 33950000000 5076
5 Belanja Lainnya 14003451588600 13185777408600 584
Total Belanja Daerah 74135490995770 54732342411395 2617
10319690284375
N
oUraian
Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2)
Anggaran Setelah
Penyesuaian (3)
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian
Penyesuaian (4)
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
LAPORAN PENYESUAIAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti-bukti
realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan
administrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Uraian Belanja Pegawai Belanja Barang dan Jasa Belanja Modal Belanja Bantuan Sosial Belanja Lainnya Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-
hal lain terkait kesehatan dalam
rangka pencegahan danatau
penanganan COVID-19
000 2741492735500 6117425200000 000 000 8858917935500
Penyediaan jaring pengaman sosial 000 000 000 000 1212132348875 1212132348875
Penanganan dampak ekonomi 000 000 000 248640000000 000 248640000000
Total 000 2741492735500 6117425200000 248640000000 1212132348875 10319690284375
Pendapatan Daerah
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Belanja Daerah
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
SurplusDefisit
Pembiayaan
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Boroko 12 Mei 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW UTARA
DEPRI PONTOH
(1670015655270)
3136176357891
14397909757475
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
633820170405
20100412352
583182844000
30536914053
65052032695770
19620370306700
16402334662695
14348827968900
282590000000
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
BUPATI KEPul[AUAN SANCIHELAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABupATHN KHpuLAUAN sANGmn
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh ataskebenaran Iraporan ini dan bukti-bukti realokasi yang tercantum dalam laporanini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapanadministrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UralanAnggaran chggaran Oa
Sebelum SesudahPenyesuaian
Penyesuaian Penyesuainn
(a) (b) (c) (d)(e) = (100-((d))(c))
Tifeaa I - Penyesualan plusmneurondapaan Dacralh +
1 Pendapatan Asli Daerah 6615871963300 5824016087300 1197
2 Transfer ke Daerah danDanDesa 98401656441000 84805897476000 1382
3 Lainnya 4844406397600 4292989314659 1 138
Total Pendapatan 109861934801900 94922902877959 1360
TahaP 11` - Penys5uatan Belanja Daerall1 Belanja Pegawai 46389719208700
42839564329262765
2 Belanja Barang dan Jasa 268735161152 0019483320156200
2750
3 Belanja Modal 168329248368007783837945400
5376
4 Belanja Bantuan Sosial 329250000000329250000000
000
5 Belanja Lainnya 1943652464120017852827591200
815
Total Belanja 10986193480190088288800022062
1964
Selisih Lchih Kurang Setelah Penyesualan66341028 55897
iEeurobull-i
Jcentt`a-00|r)ahCeCreg10hr`+Le
aa
t`a
aa
+a
0cO
+LJ
aLO
-a
|r)cO
+t+00
t+C
V
J=O
C)
apound
+CVcO00
CV00-J
+1-te
Ce
-aa
iiifn_tplusmn
P`aJ0CnOC)tra0aCqaCV8^aaauaCreg1regtrt`Ch
8-aaaaCOD`1regtJa8-ttChCnCreg0P`aaaaC1
E5
II
i3Iag-aJin
I
C)ataaCOaCregCqCOcOC1CVI
ICgtataaCeaCeCu0000Cr)CV
ffibullgeuro-ampJ=
aa0aa1reg00Cr)CeCataaa01reg-00tP`ceCV
aaaaaLeaaP`CeaaaC)a|eI8r`at`Ln
fi
I
a
i3iiiiIbullgE
i5a
Ea
fyenIplusmnED
a5ai
frE
9
8i
C]C0aJ5
poundE-
01
0
aaa
Lampiran I Penjabaran Pergeseran APBD
23 April 2020Tanggal
17 Tahun 2020Nomor
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
PEMERINTAH KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
1 PENDAPATAN 107196464869200 94346162396500 (12850302472700) (1199)
1 1 PENDAPATAN ASLI DAERAH 5630458459700 5212581087000 (417877372700) (742)
1 1 1 3029064464500 Pendapatan Pajak Daerah 2698537091800 (330527372700) (1091)
1 1 2 1154028000000 Hasil Retribusi Daerah 1066678000000 (87350000000) (757)
1 1 3 336499591200 Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan 336499591200 000 000
1 1 4 1110866404000 Lain-lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah 1110866404000 000 000
1 2 DANA PERIMBANGAN 77398633600000 65182348500000 (12216285100000) (1578)
1 2 1 1666530400000 Bagi Hasil PajakBagi Hasil Bukan Pajak 1525028900000 (141501500000) (849)
1 2 2 58436228200000 Dana Alokasi Umum 52086330700000 (6349897500000) (1087)
1 2 3 17295875000000 Dana Alokasi Khusus 11570988900000 (5724886100000) (3310)
1 3 LAIN-LAIN PENDAPATAN DAERAH YANG SAH 24167372809500 23951232809500 (216140000000) (089)
1 3 1 4141276158600 Pendapatan Hibah 4141276158600 000 000
1 3 3 3653707250900 Dana Bagi Hasil Pajak dari Provinsi dan Pemerintah Daerah Lainnya 3653707250900 000 000
1 3 4 16372389400000 Dana Penyesuaian dan Otonomi Khusus 16156249400000 (216140000000) (132)
2 BELANJA 109568697093491 97482338754391 (12086358339100) (1103)
2 1 BELANJA TIDAK LANGSUNG 63581006143175 63392596831572 (188409311603) (030)
2 1 1 39909549810725 Belanja Pegawai 38834946445308 (1074603365417) (269)
2 1 4 738911826000 Belanja Hibah 545380000000 (193531826000) (2619)
2 1 5 31570000000 Belanja Bantuan Sosial 10010000000 (21560000000) (6829)
2 1 6 418309246450 Belanja Bagi Hasil kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintah Desa 376521509200 (41787737250) (999)
2 1 7 22382665260000 Belanja Bantuan Keuangan kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintahan Desa 21527875160000 (854790100000) (382)
2 1 8 100000000000 Belanja Tidak Terduga 2097863717064 1997863717064 199786
2 2 BELANJA LANGSUNG 45987690950316 34089741922819 (11897949027497) (2587)
2 2 1 1896453933200 Belanja Pegawai 1810317933200 (86136000000) (454)
2 2 2 26316296353597 Belanja Barang dan Jasa 23895026121100 (2421270232497) (920)
2 2 3 17774940663519 Belanja Modal 8384397868519 (9390542795000) (5283)
SURPLUS (DEFISIT) (2372232224291) (3136176357891) (763944133600) 3220
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 1
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
3 PEMBIAYAAN DAERAH
3 1 PENERIMAAN PEMBIAYAAN DAERAH 2672232224291 3136176357891 463944133600 1736
3 1 1 2672232224291 Sisa Lebih Perhitungan Anggaran Tahun Anggaran Sebelumnya 3136176357891 463944133600 1736
3 2 PENGELUARAN PEMBIAYAAN DAERAH 300000000000 000 (300000000000) (10000)
3 2 2 300000000000 Penyertaan Modal (Investasi) Pemerintah Daerah 000 (300000000000) (10000)
PEMBIAYAAN NETTO 2372232224291 3136176357891 763944133600 3220
SISA LEBIH PEMBIAYAAN ANGGARAN TAHUN BERKENAAN 000 000 000 000
Lolak 23 April 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW
YASTI SOEPREDJO MOKOAGOW
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 2
No Uraian
AnggaranSetelah
Realohasi
(a) (b) (c)
kendapaitan Daerah 917879535633001 Pendapatan Asli Daerah 5824016087300
2 Transfer ke Daerah dan Dan Desa 84805897476000
3 Lainnya 1158040000000
bull beltLDia Pace gtpoundpound3-ULreg gtU
1 Belanja Pegawai 428395643292622 Belanja Barang dan Jasa 200631133 062 00
3 Belanja Modal 101720682518004 Belanja Bantuan Sosial 3292500000005 Belanja Lainnya 21518906990697
Sftyxpilus Den3it 3134g`493v 146 59
penhfayin _
9
2020 realisasi PNBP di Sulawesi Utara sudah mencapai Rp59773 miliar atau 477
persen dari target Rp125421 miliar untuk tahun 2020 Realisasi PNBP Semester I
2020 mengalami penurunan 2137 persen dibandingkan dengan realisasi tahun
sebelumnya pada periode yang sama
B Belanja Negara
Belanja negara berperan
sebagai stimulus fiskal
dalam mendukung sektor
riil dan pertumbuhan
ekonomi Peningkatan
pagu belanja pemerintah
setiap tahunnya harus
disertai dengan
optimalisasi pelaksanaan
anggaran
KementerianLembaga Sebaliknya efisiensi belanja harus tetap dilakukan agar belanja
negara lebih berkualitas melalui penghematan belanja barang dan belanja yang tidak
prioritas subsidi yang lebih tepat sasaran serta mendorong pembangunan
infrastruktur daerah melalui anggaran Dana Bagi Hasil (DBH) dan Dana Alokasi Umum
(DAU)
1 Belanja Pemerintah Pusat
Penyerapan Belanja Pemerintah Pusat di Provinsi Sulawesi Utara menunjukkan tren
kenaikan yang proporsional
setiap bulannya dengan
capaian Rp295837 miliar
atau 3721 persen dari pagu
Rp794956 miliar sampai
dengan akhir Semester I
2020 Belanja Pegawai
masih mendominasi
realisasi belanja hingga
Semester I sebesar
Tabel 22 Penerimaan PNBP Prov Sulut sd Semester I 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Grafik 27 Tren Realisasi Belanja Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber MEBE diolah
Grafik 28 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi Belanja Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
10
Rp145693 miliar atau 4636 persen dari pagu Rp314280 miliar diikuti oleh Belanja
Barang sebesar 3296 persen kemudian Belanja Modal 2725 persen Sedangkan
untuk Belanja Bantuan Sosial sampai dengan akhir Semester I 2020 baru mencatatkan
realisasi 1098 persen
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Alokasi pagu TKDD Sulawesi Utara tahun 2020 sebesar Rp1262685 miliar meningkat
044 persen dari pagu tahun sebelumnya Sampai dengan akhir Semester I tahun 2020
Dana Alokasi Umum (DAU) dan Dana Bagi Hasil (DBH) di Sulut telah mencatatkan
realisasi belanja masing-
masing sebesar 5996
persen dan 5008 persen
Sementara itu realisasi
belanja DAK Fisik baru
sebesar Rp8963 miliar atau
638 persen dari pagu
Rp140468 miliar
sedangkan DAK Non Fisik
telah mencatatkan realisasi
sebesar Rp89517 miliar
atau 7965 persen dari pagu 112384 miliar Penyaluran Dana Desa dalam bentuk
Bantuan Langsung Tunai (BLT) sampai dengan akhir periode Semester I 2020 telah
mencapai Rp72532 miliar atau 5920 persen dari pagu Rp122524 miliar sedangkan
realisasi Dana Insentif Daerah (DID) sebesar Rp22252 miliar atau 6217 persen dari
total pagu Rp35794 miliar Perbandingan Pagu dan Realisasi TKDD dapat dilihat pada
grafik berikut
Terdapat penyesuaian pagu TKDD di bulan April 2020 melalui Peraturan Menteri
Keuangan (PMK) Nomor 35 Tahun 2020 tentang Pengelolaan Transfer Ke Daerah dan
Dana Desa Tahun Anggaran 2020 Dalam Rangka Penanganan Pandemi Corona Virus
Disease 2019 (COVID-19) danatau Menghadapi Ancaman yang Membahayakan
Perekonomian Nasional
3 Pengelolaan BLU
Terdapat 5 (lima) instansi pemerintah yang berstatus BLU di Provinsi Sulawesi Utara
Pada tahun 2020 terdapat penambahan dua satker BLU yaitu Rumkit TkIII RW
Monginsidi dan Politeknik Kesehatan Manado sehingga diharapkan dapat memberikan
stimulus yang lebih baik untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat
Grafik 29 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi TKDD Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
11
Kedepannya satker tersebut masih perlu pembinaan yang intensif sehingga dalam
masa transisi pelaksanaan kegiatan operasionalnya tidak mengalami kendala yang
akan berdampak terhadap kualitas layanan kepada masyarakat
Secara umum realisasi belanja keseluruhan satker BLU sudah berada pada kisaran
50 persen kecuali
Universitas Sam Ratulangi
yang baru mencatatkan
realisasi sebesar 2616
persen dikarenakan
karena adanya proses
penyesuaian nomenklatur
dan aktivitas perkuliahan
yang dilaksanakan secara daring sehingga memangkas biaya operasional Dari sisi
performa hanya Unsrat dan Poltekes Manado yang menunjukkan perbaikan dibanding
tahun 2019 Beralihnya kegiatan belajar mengajar menjadi metode daring berimbas
pada turunnya biaya operasional BLU dimaksud sedangkan pada BLU bidang
kesehatan mengalami kenaikan biaya operasional sehubungan dengan pandemi
Covid-19
4 Manajemen Investasi Pusat
a Permasalahan outstanding pinjaman pemerintah pusat kepada pemerintah daerah
di Sulut telah dilakukan melalui kebijakan debt swap untuk hutang bunga pada Kota
Bitung dan Kota Manado serta pengalihan pinjaman ke Pemda untuk pinjaman
PDAM Sangihe Progres pelaksanaan proyek debt swap Kota Bitung telah selesai
di verifikasi oleh Dit SMI sedangkan debt swap Kota Manado masih akan berjalan
sampai dengan akhir tahun 2020 Selanjutnya untuk penyelesaian hutang PDAM
Kab Kep Sangihe telah dialihkan ke Pemda Kab Kep Sangihe
b Hasil monitoring laporan penyaluran KUR di Sulut pada SIKP menunjukkan bahwa
jumlah realisasi KUR sebesar Rp377 miliar pada 9813 debitur dengan rata-rata
pinjaman sebesar Rp3845 juta
c Penyaluran Kredit Ultra Mikro (UMi) di wilayah Sulawesi Utara mencapai Rp266
miliar pada 490 debitur dengan rata-rata pinjaman Rp542 juta
C Prognosis Realisasi APBN
Proyeksi realisasi APBN Semester II 2020 dilakukan secara empiris menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
Tabel 22 Performa Operasional Satker BLU sd Triwulan II 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Laporan Operasional e-Rekon DJPb
12
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecasting peramalan jangka
pendek Pengolahan data statistik menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 dengan
Variabel yang digunakan adalah realisasi APBN bulanan tahun 2013-2019 yang
bersumber dari Aplikasi Monev PA dan OMSPAN Untuk pendapatan (Perpajakan dan
PNBP) yang digunakan adalah angka realisasi 84 bulan (n= 84 ) sedangkan Belanja
Negara menggunakan data persentase realisasi bulanan (n= 84) kecuali Belanja
Modal yang menggunakan data persentase realisasi bulanan periode April-Desember
(n=63) mengingat pergerakan yang signifikan atas realisasi jenis belanja barang dan
modal terjadi pada periode tersebut (bulan 1-3 bersifat outlier) Proyeksi Transfer
Daerah menggunakan data persentase realisasi bulanan tahun 2015 sd 2019 dari
SIMTRADA (n=60) Hasil ringkas analissi dapat dilihat di bawah sedangkan hasil
pengolahan keseluruhan terdapat pada Lampiran I
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (012)-Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 = Rp 542462
Miliar
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
9329 dari total Pagu Belanja
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
812 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
8418 dari total Pagu Belanja Modal
Prognosis Transfer Daerah (Angka dalam persen)
ARIMA (302) ndash Signifikan
Total Proyeksi Semester II 2020 =
5852 dari total Pagu Transfer
13
Pendapatan Sulut hingga akhir tahun diperkirakan mencapai Rp488216 miliar atau
turun 04 Selain dampak akibat penurunan perekeonomian secara makro kontraksi
pendapatan negara disebabkan adanya berbagai insentif pajak yang diberikan
pemerintah sebagai bagian upaya Pemulihan Ekonomi Nasional Pertumbuhan belanja
modal yang turun hingga 54 lebih disebabkan oleh turunnya pagu akibat realokasi
anggaran KL yang mencapai lebih dari 50 Sedangkan belanja barang diprediksi
menurun cukup tajam sebagai efisiensi akibat pembatasan aktivitas kegiataan
perkantoran akibat Covid-19 Tabel 23 Prognosis Realisasi APBN sampai dengan Semester II TA 2020
UraianPagu
Target
Realisasi
Sem I
2020 (Rp)
Prognosis
TA 2020
(Rp)
Prognosis
TA 2020
()
Prognosis
Semester
II 2020
(Rp)
Realisasi
Tahun 2019
(Rp)
Growth
()Keterangan
Pendapatan 581864 193185 488216 84 295031 489940 -04
Kemenkeu memprediksi
penurunan penerimaan
sebesar 10 akibat covid
Belanja
Bel Pegawai 314428 145698 293346 93 147648 304936 -38
Bel Barang 337651 112078 274174 81 162096 357960 -234
Bel Modal 140593 38782 118358 84 79576 257157 -540
Transfer
Daerah1262687 700576 1220765 97 520189 1401955 -129
Terdapat penyesuaian pagu
transfer daerah akibat covid
Telah dilakukan realokasi
pagu belanja oleh masing-
masing KL
14
BAB III PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN APBD
Perkembangan kinerja APBD seluruh pemda di Sulawesi Utara sd triwulan II 2020
menunjukkan penurunan dibanding periode yang sama tahun 2019 khususnya dari sisi PAD Hal
tersebut tidak terlepas dari imbas pandemi Covid-19 yang menghambat berbagai kegiatan
perekonomian sehingga mempengaruhi pola realisasi pendapatan maupun belanja daerah Secara
rinci perkembangan APBD pemerintah daerah lingkup Provinsi Sulawesi Utara dapat dilihat pada
tabel berikut
Tabel Perkembangan APBD Lingkup Prov Sulut sd Triwulan II TA 2020 (dalam miliar Rupiah)
Sumber LRA Pemda dan Simtrada DJPK data sementara
15
Dampak pandemi Covid-19 terhadap realisasi belanja APBD terlihat dari tingginya
realisasi belanja hibah dan belanja tak terduga di semester I TA 2020 dan rendahnya
belanja barang akibat berkurangnya kegiatan operasional perkantoran yang lebih banyak
dilakukan melalui sistem Work from Home (WFH) Untuk selanjutnya perlu dilakukan
percepatan realisasi belanja di semester II TA 2020 guna membantu mengakselerasi
perekonomian yang terhambat pandemi covid-19
A Pendapatan Daerah
Realisasi pendapatan daerah hingga triwulan II 2020 secara agregat telah mencapai
44 persen dari target Secara proporsional sumber penerimaan terutama yang berasal dari
transfer pemerintah pusat sebesar 84 persen (Rp6771 miliar) dan PAD sebesar 12 persen
(Rp9462 miliar) Hal tersebut menunjukan rendahnya tingkat kemandirian pemda di
Sulawesi Utara
1 Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Sampai dengan triwulan II 2020 realisasi PAD pemda lingkup Sulawesi Utara mencapai
38 persen dari target Dari total realisasi tersebut kontribusi terbesar disumbang oleh
Pemprov Sulut yang
mencapai 599 persen
Sementara pada tingkat
kabupatenkota realisasi
terbesar berturut-turut
disumbang oleh Kota
Manado Kab Minahasa
Utara Kab Minahasa dan
Kota Bitung Dominasi
penerimaan PAD keempat
daerah tersebut tak terlepas
dari faktor geografis yang
strategis sebagai pusat
perekonomian selain
topangan SDA penghasil PAD Hasil Analisa Metode Klassen LQ dan Shift Share
yang disajikan pada KFR Tahunan 2019 Kanwil DJPb Provinsi Sulawesi Utara
menunjukkan sektor unggulan masing-masing daerah yaitu Kota Manado
Penyediaan Akomodasi Makan dan Minum Kota Bitung Transportasi dan
Pergudangan Kabupaten Minahasa Konstruksi dan Sektor Unggulan dan Kab
Minahasa Utara Pertambangan dan Penggalian
Grafik Kontribusi Pemda thd Total Realisasi PAD Sulut sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Prov Sulawesi
Utara 599
Kab Minahasa
29
Kota Bitung
28
Kota Manado
136
Kab Minut 33
Prov Sulawesi Utara
KabBolmong
Kab Minahasa
Kab Sangihe
Kota Bitung
Kota Manado
Kab Talaud
Kab Minsel
Kota Tomohon
Kab Minut
Kota Kotamobagu
Kab Mitra
Kab Bolmut
Kab Sitaro
Kab Boltim
Kab Bolsel
16
a Penerimaan Pajak Daerah
Realisasi Pajak Daerah agregat sampai dengan triwulan II 2020 lingkup Provinsi Sulut
sebesar Rp6441 miliar
atau sebesar 37 persen
dari target
Pada tingkat KabKota
Pemkot Manado tercatat
sebagai daerah
penyumbang pajak daerah
terbesar yaitu sebesar
Rp9105 miliar Namun
angka tersebut jauh
menurun dibanding periode
yang sama tahun sebelumnnya yang mencapai Rp2204 miliar dan juga baru 26 dari
target yang ditetapkan di awal tahun Dampak pandemi sangat mempengaruhi pajak
daerah Kota Manado mengingat penurunan drastis salah satu sumber utamanya yakni
Pajak Hotel dan Pajak Rumah Makan Penurunan jumlah wisatawan yang mencapai
99 akibat ditutupnya penerbangan internasioanal serta insentif pajak yang diberikan
pemerintah daerah menjadi penyebab hilangnya potensi pajak daerah di sektor ini
b Penerimaan Retribusi Daerah
Penerimaan Retribusi Daerah Sulut hingga triwulan II 2020 secara agregat sebesar
Rp1458 miliar atau 42
persen dari target
tumbuh sebesar 23
persen dibanding
capaian kuartal II di
tahun sebelumnya
Kota Kotamobagu
tercatat sebagai
daerah dengan
penerimaan retribusi
terbesar semester pertama pada dua tahun terakhir yang sumber utamanya berasal
dari Retribusi Layanan Kesehatan yang mencapai Rp17 miliar di tahun 2020
Grafik Perbandingan Realisasi Pajak Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Retribusi Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
17
c Penerimaan Hasil Kekayaan yang dipisahkan
Secara agregat realisasi pos Penerimaan Hasil Kekayaan yang Dipisahkan di Sulut
tercatat pada triwulan II
2020 sebesar Rp602
miliar atau 74 persen dari
target yang telah
ditetapkan
Tingginya penerimaan
daerah dari pos
penerimaan ini terutama
ditopang peningkatan
kinerja BUMD (terutama
Bank Sulutgo) yang berdampak pada besarnya pembagian deviden ke semua pemda
d Lain-Lain PAD Yang Sah
Pendapatan bunga
menjadi sumber
utama sektor ini atas
dana simpanan
Pemda dari
pendapatan dan
SILPA TA
sebelumnya yang
cukup besar terutama di Pemerintah Kota Manado
2 Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat
Realisasi pendapatan transfer pemerintah pusat sd triwulan II tahun 2020 ke pemda
lingkup Provinsi Sulut telah mencapai Rp67 triliun atau 48 persen dari target
Dibandingkan periode yang sama tahun lalu capaian realisasi pada periode laporan ini
tidak ada perbedaan yang signifikan Komposisi realisasi pendapatan transfer daerah
sebagian besar berasal dari transfer DAU yang mencapai 85 persen selanjutnya DAK
sebesar 3 persen Dana Penyesuaian sebesar 9 persen dan DBH sebesar 3 persen
Tingginya dana DAU sejalan dengan penguatan desentralisasi pemerintah pusat di
daerah Sementara itu hal yang perlu mendapat perhatian adalah masih rendahnya
realisasi DAK Fisik lingkup Sulawesi Utara yang mencerminkan kinerja pelaksanaan
kegiatan yang belum maksimal Sampai dengan akhir Juni 2020 dana DAK fisik baru
terealisasi sebesar Rp8963 miliar dari pagu Rp14 triliun
Grafik Perbandingan Realisasi Kekayaan Yang Dipisahkan (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Lain-Lain PAD yang Sah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
18
3 Lain-Lain Pendapatan Daerah yang Sah
Capaian realisasi pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah sd triwulan II 2020
sebesar 20 persen dari target yang telah ditetapkan Hanya beberapa pemda yang
memasang target untuk pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah
B Belanja Daerah
1 APBD Berdasarkan Jenis Belanja
Kinerja penyerapan anggaran daerah untuk periode sampai dengan triwulan II 2020 tidak
jauh berbeda dengan periode yang sama tahun 2019 Realisasi belanja daerah secara
keseluruhan (Pemprov dan PemkabPemkot) sebesar Rp59 triliun atau sebesar 31
persen dari pagu
Grafik Perbandingan Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
Grafik Proporsi Pagu Belanja dan Persenatase Realisasi sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
19
Ditinjau dari komposisi realisasi belanja daerah belanja pegawai masih mendominasi
belanja daerah di seluruh pemda lingkup Provinsi Sulawesi Utara ditunjang dengan
adanya pencairan THR bagi PNS pada bulan Mei 2020 Sementara realisasi belanja
modal yang paling berdampak bagi perekonomian baru terealisasi sebesar 8 persen
Pos belanja pembeda di tahun 2020 adalah belanja tak terduga yang telah terealisasi
sebesar Rp103 miliar jauh melebihi pagu awal yang hanya Rp41 miliar serta
dialokasikannya Belanja lainnya sebesar Rp14 triliun sebagai bagian dari penanganan
pandemi Covid-19 Bahkan total realisasi kedua pos tersebut dua kali lipat dari realisasi
belanja modal
2 Rasio Belanja
Salah satu arah kebijakan Pemerintah untuk meningkatkan kualitas belanja dan
akuntabilitas pengelolaan keuangan daerah serta untuk menjamin ketersediaan
kuantitas dan kualitas pelayanan dasar bagi masyarakat adalah dengan meningkatkan
rasio belanja modal dan mengurangi rasio belanja pegawai terhadap total belanja
daerah Untuk itu dalam RPJMN tahun 2020-2024 memiliki sasaran Terwujudnya
Indonesia Maju yang Berdaulat Mandiri dan Berkepribadian Berlandaskan
Gotong-Royong dan diharapkan rata-rata belanja modal seluruh pemda telah
mencapai 30 persen dan rata-rata belanja pegawai mencapai 35 persen untuk
kabkota dan 13 persen untuk provinsi pada tahun 2020
Grafik Rasio Belanja Pegawai dan Rasio Belanja Modal (Pagu) APDB Tahun 2020
Sumber LRA Pemda diolah
30
46 47 5040 36
4751
45 41 41 4133
4133 37 39
25
20 1718
1721
2017
2320 20
31
3124
32 22 22
Belanja Pegawai Belanja Modal
20
Pada APBD TA 2020 terdapat dua Pemda yang menganggarkan belanja pegawai
dibawah target 35 persen RPJMN 2020-2024 yaitu Kab Bolaang Mongondow Timur dan
Kab Bolaang Mongondow Utara Sementara itu Pemda Kab Bolaang Mongondow
Utara dan Pemda Kab Bolaang Mongondow Timur dan Kab Minahasa Tenggara
adalah pemda yang proporsi anggaran belanja modalnya di atas 30 persen Rendahnya
rasio belanja modal di sebagian besar pemda di Sulawesi Utara tahun 2020 disebabkan
rata-rata pemda yang sangat bergantung pada anggaran DAK Fisik untuk kegiatan
belanja modal Selain itu juga terdapat realokasi dan refocusing APBD akibat pandemi
Covid-19 yang wajib dilakukan oleh Pemerintah Daerah
C Prognosis Realisasi APBD sampai dengan Triwulan IV
Proyeksi realisasi APBD Semester II dilakukan secara empiris sama dengan proyeksi
APBN yakni dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) dan menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 Variabel yang digunakan
dalam melakukan proyeksi Pendapatan dan Belanja adalah realisasi triwulanan tahun
2013-2020 yang bersumber LRA Pemda Untuk pendapatan yang digunakan adalah
angka realisasi untuk 28 periode (n=28) sedangkan untuk Belanja (Barang dan Modal)
menggunakan data persentase realisasi triwulan II-IV (n=21) Hasil ringkas dapat dilihat
di bawah sedangkan hasil pengolahan data keseluruhan terdapat pada Lampiran II
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (011)
Total Proyeksi 2020 =
Rp1832209
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (002)
Total Proyeksi 2020 = 9365 dari total
Pagu Belanja Pegawai
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7523 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7903 dari total Pagu Belanja Modal
21
Proyeksi realisasi pendapatan Pemda sebesar Rp1832209 miliar namun nilai yang
digunakan dalam perhitungan adalah realisasi dengan kondisi normal Dengan adanya
pandemi diprediksi terdapat penurunan pendapatan sebesar 20 dengan
pertimbangan asumsi Kementerian Keuangan dan capaian realisasi hingga semester I
sehingga angka proyeksi 2020 adalah sebesar Rp1465767 miliar Belanja barang
akan megalami penurunan terbesar dengan adanya efisiensi kegiatan perkantoran
yang cukup besar dengan adanya WFH hingga rapatsosialisasi yang bersifat daring
serta pembatasan perjalanan dinas
Sedangkan Belanja Modal Pemda diprediksi akan terserap sebesar 79 dengan
mempertimbangkan capaian realisasi Semester I yang cukup rendah namun nilai
kontrak DAK Fisik yang merupakan sumber belanja modal terbesar pemda tercatat
mencapai 97 (data per 21 Juli 2020) Dengan demikian penyerapan belanja modal
berpotensi akan melonjak di dua kuartal akhir TA 2020
Prognosis Realisasi APBD Lingkup Provinsi Sulawesi Utara Tahun 2020 (dalam miliar)
22
BAB IV
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN
ANGGARAN KONSOLIDASIAN (APBN DAN APBD)
A Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian
Dari Laporan
Keuangan Pemerintah
Konsolidasian (LKPK)
Kanwil DJPb Prov Sulut
Semester I 2020 tampak
capaian positif dibandingkan
peiode yang sama di tahun
2019 pada semua pos baik
pendapatan maupun
belanja Penurunan pada
detail pos mampu di cover
oleh pos lainnya
B Pendapatan Konsolidasian
1 Analisis Proporsi dan Perbandingan
Perpajakan masih mendominasi sumber penerimaan baik di Pusat maupun Daerah
Sumber utama penerimaan pajak dari sektor
usaha adalah sektor perdagangan perkebunan
dan industri serta pemerintahan sedangkan
ditinjau dari daerah Kota Manado dan Kota
Bitung sebagai pusat perdagangan dan industri
merupakan sumber utama perpajakan
Sedangkan porsi PNBP sebagian besar
bersumber dari penerimaan BLU sektor
Kesehatan (RS Kandou RS Bhayangkara dan
RS Monginsidi) dan sektor pendidikan
(Universitas Sam Ratulangi dan Poltekkes
Manado)
Perbandingan Penerimaan
Pusat amp Daerah Semester I 2020
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Tabel Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian Sulut Semester I 2020 (miliar Rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
23
Demikian juga dengan porsi penerimaan daerah dimana penerimaan pajak masih
dominan dibanding PNBP Pajak kendaraan bermotor masih menjadi andalan
penerimaan pajak daerah Sedangkan PNBP Daerah disokong dari retribusi daerah
maupun hasil kekayaan daerah yang dipisahkan seperti deviden dan Jasa Giro Kas
Daerah
2 Analisis Perubahan
Pendapatan konsolidasian selain dana transfer mengalami penurunan yang bersumber
baik dari pendapatan pusat maupun daerah
Penurunan pendapatan tersebut disebabkan
terutama oleh pembatasan aktivitas akibat pademi
corona termasuk kegiatan perekonomian yang
akhirnya berimbas pada pendapatan negara
(Pajak dan PNBP)
Pendapatan daerah mengalami penurunan yang
lebih dalam jika dibandingkan dengan pendapatan
pusat Penurunan drastis terutama pada pajak hotel dan restoran yang hanya mencapai
Rp5384 miliar turun 689 dibanding periode semester I tahun 2019 yang mampu
membukukan Rp16874 miliar Ditutupnya penerbangan internasional akibat Covid-19
sangat mempengaruhi sektor pariwisata yang berimbas pada penurunan tingkat hunian
kamar hotel dan ditutupnya beberapa restoran besar yang sering dikunjungi wisatawan
asing Selain itu terdapat inisiatif positif pemerintah daerah yang bersedia memberikan
kebijakan relaksasi pajak terhadap usaha-usaha di sektor pariwisata agar mampu
bertahan di masa sulit ini meski pendapatan daerah akan mengalami penurunan
Sedangkan penurunan dari penerimaan pajak kendaraan bermotor menggambarkan
tendensi penundaan pembayaran pajak oleh sebagian masyarakat akibat penurunan
bahkan hilangnya sumber pendapatan masyarakat dengan adanya pembatasan
kegiatan perekonomian
Perubahan Total Pendapatan
Pusat amp Daerah Selain Dana
Transfer (miliar rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
24
3 Analisis Pertumbuhan Ekonomi terhadap kenaikan realisasi pendapatan
konsolidasian
Melambatnya pertumbuhan ekonomi regional y-to-y menunjukkan korelasi positif
dengan penerimaan perpajakan maupun PNBP Konsolidasian Pendapatan
konsolidasian turut mengalami penurunan dibanding periode sebelumnya PDRB yang
bersumber dari pertumbuhan sektor pertanian sebagai kontributor terbesar PDRB Sulut
mampu meredam penurunan PDRB secara keseluruhan Sektor Perdagangan besar
dan eceran transportasi dan pergudangan dan sektor akomodasirumah makan
menjadi sektor yang
paling merasakan dampak
corona sekaligus
berpengaruh besar
terhadap penurunan
pendapatan negara
konsolidasian Provinsi
Sulawesi Utara
C Belanja Konsolidasian
1 Analisa Proporsi dan Perbandingan
Proporsi realisasi belanja antara pusat dan daerah
untuk Semester I tahun 2020 menunjukkan
perbedaan yang signifikan Belanja barang sangat
dominan di pusat sedangkan belanja daerah
didominasi oleh belanja pegawai Hal yang perlu
menjadi perhatian adalah serapan belanja modal
khususnya daerah yang sangat rendah
Terhambatnya berbagai kegiatan tender hingga
pelaksanaan kegiatan akibat pembatasan
aktivitas akibat pandemi corona menjadi alasan
utama lambatnya realisasi belanja modal Selain
itu rendahnya realisasi DAK Fisik yang sebagian besar merupakan kegiatan berupa
belanja modal turut menyebabkan rendahnya realisasi belanja modal daerah
2 Analisis Perubahan
Realisasi belanja konsolidasian Sulut semester I 2020 tercatat sebesar Rp861153
miliar dengan struktur belanja relatif sama dari periode yang sama tahun sebelumnya
Belanja operasional masih mendominasi komposisi belanja konsolidasian
Tabel Realisasi Pendapatan Konsolidasi PusatDaerah amp
Pertumbuhan Ekonomi Pro Sulut Periode Triwulan II
Tahun 2019 dan 2020 (dalam miliar)
Sumber GFS BPS Sulut diolah
25
Terjadi penurunan porsi belanja barang
konsolidasian yang cukup drastis dari
356 di tahun 2019 menjadi 308 di
tahun 2020 yang disebabkan karena
perkantoran yang melakukan sistem WFH
akibat pandemi corona sehingga biaya
operasional kantor mengalami penurunan
Sedangkan peningkatan belanja pegawai
karena pembayaran gaji ke-14 (THR) di
bulan Juni
3 Analisis dampak kebijakan fiskal kepada indikator ekonomi regional
Kebijakan fiskal pemerintah terutama dari sisi belanja diharapkan mampu berkontribusi
secara optimal tidak hanya pertumbuhan ekonomi regional namun juga terhadap
pemerataan
pendapatan
maupun
peningkatan
daya beli
masyarakat Hal
tersebut dapat
dilihat dari perubahan berbagai indikator ekonomi regional
Data di atas menunjukkan bahwa penurunan realisasi belanja pemerintah di Sulut
sebesar -721 sementara pada periode yang bersamaan terjadi penurunan nilai
inflasi hingga -583 Peningkatan angka pengangguran pada bulan Februari 2020
lebih disebabkan penambahan jumlah usia angkatan kerja yang mencapai 30 ribu jiwa
namun tidak mampu terserap oleh lapangan kerja Meskipun tidak terdapat penjelasan
secara langsung atas dampak belanja pemerintah namun demikian dapat disimpulkan
bahwa perlambatan government spending turut mempengaruhi berbagai indikator
ekonomi regional
Korelasi Antara Belanja Pemerintah Terhadap Beberapa
Indikator Ekonomi Regional
Sumber GFS BPS Sulut diolah
26
Deflasi yang terjadi di Sulawesi Utara sebenarnya lebih dikarenakan sisi demand
masyarakat yang menahan diri untuk tidak belanja dengan adanya pandemi Covid-19
sehingga supply barang cukup melimpah Yang patut diwaspadai adalah pada saat
pembatasan sosial sudah dilonggarkan sehingga masyarakat dapat beraktivitas
kembali secara normal namun persediaan barang kurang tersedia di pasar maka akan
berdampak pada peningkatan potensi inflasi Hal yang harus dilakukan pemerintah
daerah adalah memanfaatkan dana yang ada untuk memastikan ketersediaan supply
barang dan jasa tetap terjamin Selain itu proyek pemerintah perlu dialihkan ke jenis
kontrak padat karya agar mampu menarik lebih banyak pekerja sekaligus menekan
angka pengangguran di tengah banyaknya kasus PHK akibat Covid-19
D Analisis Kontribusi Pemerintah Dalam Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Berdasarkan data BPS
perekonomian Sulawesi Utara pada
Q2 mengalami penurunan
pertumbuhan y-o-y sebesar minus
389 persen lebih tinggi
dibandingkan dengan pertumbuhan
ekonomi nasional sebesar minus
532 persen Ditinjau dari sisi
pengeluaran pemerintah (G) pada
komponen PDRB terjadi peningkatan kontribusi dari tahun ke tahun Kontribusi
Pengeluaran Pemerintah (APBN amp APBD) terhadap PDRB untuk Triwulan II 2020
sebesar 1759 persen turun sebesar 07 persen dibanding periode yang sama tahun
sebelumnya
Data korelasi pertumbuhan realisasi belanja pemerintah per triwulan II 2020 (y-o-y)
dengan laju pertumbuhan berbagai sektor lapangan usaha di Sulut menunjukkan bahwa
realisasi belanja pemerintah yang minus berkorelasi positif terhadap pertumbuhan di
hampir semua sektor lapangan usaha yang juga menunjukkan penurunan Hal tersebut
mengindikasikan keterkaitan dan peran belanja pemerintah terhadap pertumbuhan
berbagai sektor pada PDRB Belanja pemerintah kurang mampu memberikan
dukungan terhadap berbagai sektor lapangan usaha sekaligus meredam pelemahan
perekonomian global akibat pandemi Covid-19
4743 4749 48 46
1706 1768 186 179
3434 3474 34 33
116 009 00 03
2017 2018 2019 2020
Distribusi G pada PDRB Triwulan II
C G I X-M
27
Dua sektor lapangan usaha yang
dipastikan terdampak dan
teridentifikasi di awal pandemi adalah
sektor Akomodasi Makanan dan
Minuman dan Transportasi yang
merupakan imbas melemahnya sektor
pariwisata dengan ditutupnya
penerbangan internasional Bandara
Sam Ratulangi Seharusnya inilah
yang menjadi perhatian khusus
pemerintah bagaimana mengalihkan
sementara perekonomian sektor
tersebut ke sektor lain melalui
penyediaan lapangan usaha alternatif
untuk pengusaha dan tenaga kerja
yang terdampak
Tumbuhnya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan dan sector
Industri Pengolahan terkait dengan
komoditas utama Sulawesi Utara yakni Kopra Pertanian Kelapa dan Pengolahan Kopra
juga menjadi modal utama konsistensi ekspor Sulawesi Utara Kedua sektor tersebut
juga mampu menjaring tenaga kerja informal yang cukup besar Dari ketiga fakta
tersebut dapat dijadikan langkah strategis selanjutnya bagi pemerintah daerah di
Sulawesi Utara untuk memberikan dukungan pada kedua sektor tersebut baik dari sisi
kebijakan maupun permodalan agar mampu bertahan dan bahkan tumbuh Dengan
demikian kedua sektor tersebut mampu menjadi penahan resesi sekaligus dapat
membuka lapangan kerja alternatif di tengah penuruan kinerja sektor lainnya
Korelasi antara Belanja Pemerintah terhadap Pertumbuhan Sektor Lapangan
Usaha
SektorVariabel Growth
Belanja Pemerintah -721 Pertanian Kehutanan dan Perikanan 147 Pertambangan dan Penggalian -347 Industri Pengolahan 524 Pengadaan Listrik dan Gas 560 Pengadaan Air Pengelolaan Sampah Limbah dan Daur Ulang 376 Konstruksi -804 Perdagangan Besar dan Eceran Reparasi Mobil dan Sepeda Motor -090
Transportasi dan Pergudangan -3149 Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum -5028
Informasi dan Komunikasi 1577 Jasa Keuangan dan Asuransi 1250 Real Estate -128
Jasa Perusahaan -974 Adm Pemerintahan Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib -502 Jasa Pendidikan -069 Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 349 Jasa lainnya -1311
Sumber GFS Sulut BPS Sulut diolah
28
BAB V
ISU REGIONAL DAMPAK KORONA TERHADAP
PEREKONOMIAN SULAWESI UTARA
Dampak Covid-19 selama hampir 5 (lima) bulan terakhir di Indonesia
memerlukan penanganan yang komprehensif dan extraordinary oleh pemerintah
melalui berbagai strategi dan kebijakan yang terukur dan bersinergi baik
pemerintah pusat maupun pemerintah daerah Dari sisi ekonomi pandemi Covid-
19 berdampak pada dua sisi baik konsumsi maupun produksi Pembatasan sosial
berujung pada berhentinya aktivitas dan turunnya kinerja perekonomian
Perkembangan kasus pandemi COVID-19 di Sulawesi Utara
Berdasarkan data per tanggal
30 Juni 2020 tercatat sebanyak
1109 kasus positif di Sulawesi
Utara yang sebagian besar
terdapat di Kota Manado
Dengan dibukanya sejumlah
laboratorium pengujian sampel
Covid-19 yakni di Balai Teknik
Kesehatan Lingkungan dan
Pencegahan Penyakit
(BTKLPP) di Mapanget Kota
Manado dan RSUP Prof
Kandou Manado jumlah pasien
yang terkonfirmasi positif
mengalami peningkatan yang
cukup signifikan Selain itu dengan dilonggarkannya pembatasan dan dibukanya
beberapa pusat perbelanjaan (the new normal) menjadi salah satu faktor
meningkatnya jumlah masyarakat yang terkonfirmasi positif Covid-19
Pemerintah Daerah telah melakukan berbagai upaya pencegahan penyebaran virus
COVID-19 di Sulawesi Utara melalui berbagai kebijakan dan aturan diantaranya
dengan meniadakan kegiatan belajar mengajar di sekolah (Study from Home)
mengurangi kegiatan perkantoran (Work From Home) menutup tempat hiburan
29
yang dapat mengundang
kerumumunan orang hingga
penghentian sementara berbagai
kegiatan keagamaan di Rumah
Ibadah
Dampak COVID-19 terhadap
perekonomian Sulawesi Utara
Gambaran perekonomian Sulawesi
Utara selama enam bulan terakhir
tercermin dalam Indeks Harga
Konsumen (IHK) yang dirilis oleh BPS Sulut Dari tabel tersebut terlihat bagaimana
perekonomian Sulawesi Utara menurun drastis mulai bulan Maret 2020 sejak
ditetapkannya wabah Covid-19 di Indonesia serta ditutupnya penerbangan
internasional di Bandara Sam Ratulangi Manado Untuk pertama kalinya Sulawesi
Utara mengalami deflasi tahun kalender selama enam bulan berturut-turut akibat
adanya social distancing dalam rangka pencegahan Covid-19
Dari sisi tenaga kerja berdasarkan data Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi
Provinsi Sulawesi Utara hingga 26 Mei 2020 tercata ada 681 perusahaan yang
terdampak dengan jumlah total pekerja sebanyak 8416 orang dan dari angka
tersebut 6952 pekerja yang dirumahkan Selain itu tercatat pula sebanyak 72
perusahan yang melakukan Pemutusan Hubungan Kerja dengan jumlah tenaga
kerja sebanyak1424 orang
Dari sektor lapangan usaha terbesar sumber pembentuk PDRB Sulut semua
menunjukkan penurunan
dan hanya Industri
Pengolahan yang
menunjukkan kenaikan
Gambaran atas dampak
Covid-19 adalah
penurunan sektor
akomodasi makanan dan
minuman serta transportasi yang sangat drastis sebagai imbas ditutupnya bandara
Sam Ratulangi sehingga sektor pariwisata mengalami penurunan
Indeks Harga Konsumen Sulawesi Utara 2020
30
Peran Fiskal dalam penanganan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara
Sejak diumumkannya pandemi Covid-19 di Indonesia pemerintah melakukan gerak
cepat dengan menerbitkan berbagai aturan dan pedoman di semua bidang baik
pemerintahan kesehatan pendidikan sosial dan tak terkecuali sektor keuangan
Peraturan Pengganti Undang-Undang dikeluarkan untuk memberikan kelonggaran
defisit APBN yang
sebelumnya hanya
maksimal 3 dari
PDB guna
menahan dampak
Covid-19 terhadap
ancaman resesi
melalui program
Pemulihan Ekonomi Nasional Dari sisi demand pemerintah berusaha menjaga
konsumsi melalui sokongan atas daya beli masyarakat khususnya melalui bantuan
sosial Konsumsi rumah tangga merupakan penopang terbesar pertumbuhan di
Indonesia tak terkecuali Sulawesi Utara
Sedangkan dari sisi produksi pemerintah telah mengalokasikan insentif pajak
(Rp123 triliun) subsidi bunga kredit (Rp34 triliun) hingga program Penempatan
Dana Pemerintah (Rp876 triliun) pada perbankan agar dapat dikucurkan pada
sektor bisnis dengan bunga rendah
Selanjutnya postur APBN telah dilakukan perubahan setidaknya sudah dua kali di
tahun 2020 melalui Perpres No 542020 dan terakhir Perpres No 722020 untuk
menjaga kualitas dan kesinambungan APBN Tahun Anggaran 2020 dalam rangka
pemenuhan kebutuhan penanganan pandemi Covid-19 dan atau menghadapi
ancaman yang membahayakan perekonomian nasional dan atau stabilitas sistem
keuangan Konsekuensi atas terbitnya Perpres tersebut adalah Pemerintah Daerah
diharuskan untuk turut melakukan refocusing dan realokasi APBD untuk penangan
Covid-19 di daerah masing-masing Seluruh Pemda di Sulawesi Utara telah
melakukan realokasi anggaran sebagai langkah awal penanggulangan Covid-19 di
daerah masing-masing
31
Sehubungan dengan hal-hal tersebut di atas untuk mengantisipasi dampak
perekonomian kesehatan sosial dan keuangan serta menahan timbulnya resesi
maka diperlukan
peningkatan kuantitas
dan kualitas belanja
pemerintah (government
spending) Menurunnya
pertumbuhan ekonomi di
Sulawesi Utara sampai
dengan Q2 2020
sebesar minus 389
persen diperlukan
adanya intervensi
pemerintah pusat dan
daerah untuk mengelola kebijakan fiskal yang tepat jumlah dan tepat sasaran
sebagai solusi menjaga pertumbuhan ekonomi di Sulawesi Utara Sebagai contoh
telah dilakukan kebijakan penempatan uang negara pada Bank Umum (termasuk
BPD SulutGo) untuk mendorong tingkat konsumsi dan produksi dalam
perekonomian Sulawesi Utara Disamping itu hal yang lebih penting adalah
menjaga alokasi fiskal agar ditujukan untuk menjamin kesinambungan
(sustainability) pembangunan sehingga kebijakan fiskal ditujukan tidak hanya untuk
kepentingan jangka pendek tetapi kepentingan pembangunan yang
berkesinambungan
Alokasi Belanja Daerah Untuk Penanganan COVID-19 (miliar rupiah)
Sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
No Pemda
Bidang kesehatan dan
hal-hal lain terkait
kesehatan dalam rangka
pencegahan danatau
penanganan COVID-19
Penyediaan
jaring
pengaman
sosial
Penanganan
dampak
ekonomi
Total
1 Pemprov Sulut 73128 9022 1500 83651
2 Kab Bolsel 5286 1000 209 6495
3 Kab Kep Sitaro 1697 997 2767 5461
4 KabMinahasa 7922 2854 939 11714
5 Kota Tomohon 1902 1114 1812 4827
6 Kota Manado 5174 6201 720 12095
7 Kab Mitra 2850 985 1206 5040
8 Kab Minsel 2289 547 050 2886
9 Kab Boltim 1693 3842 540 6074
10 Kab Kep Talaud 2391 835 510 3736
11 Kab Kep Sangihe 5478 998 158 6634
12 Kab Bolmut 8859 1212 249 10320
13 Kota Kotamobagu 7084 927 272 8283
14 Kab Bolmong 1058 4104 2971 8133
15 Kab Minut 5307 - 680 5987
16 Kota Bitung 2500 1563 4109 8171
TOTAL 134618 36200 18691 189509
(sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
Alokasi Belanja Daerah untuk penanganan Covid (dalam miliar Rupiah)
Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik Provinsi Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Prov Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Manado
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Tomohon
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Bitung
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Kotamobagu
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Tenggara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Timur
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Talaud
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Sangihe
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab KepSiau Tagulandanga Biaro
Kanwil DJPb Prov Sulut (2020) Government Financial Statistic Sem I Prov Sulawesi Utara TA 2020
Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Sulawesi Utara
Dit Pelaksanaan Anggaran Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi MEBE
Dit Sistem Manajemen Investasi Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi SIKP
Dit Akuntansi dan Pelaporan Keuangan Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi E-Rekon
Ditjen Perimbangan Keuangan Daerah Kemenkeu Aplikasi SIMTRADA Aplikasi SIKD
Dit Sistem Informasi dan Teknologi Perbendaharaan Aplikasi OMSPAN Dashboard MPN
Kanwil Ditjen Pajak Suluttenggomalut
Kanwil Ditjen Bea dan Cukai Sulawesi Bagian Utara
1
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBN
A Prognosis APBN-Pendapatan
Proyeksi Pendapatan dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data realisasi
Pendapatan (4xxxxx) bulanan periode 2013-2019
Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84 bulan
(n=84) untuk memprediksi penerimaan perpajakan 12
bulan ke depan (Jan-Desember) yang bersumber dari
monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata
2
Dari hasil pengujian terdapat lag pertama yang keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 tidak stasioner terhadap rata-rata sehingga perlu dilakukan differencing (d=1) Dari hasil
differencing dihasilkan jumlah lag pada ACF sebanyak tiga (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak empat (q = 5)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 1 dan q 5 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (215) ARIMA (214) ARIMA (213) ARIMA (212) ARIMA (211) ARIMA
(210) ARIMA (115) ARIMA (114) ARIMA (113) ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110)
ARIMA (015) ARIMA (014) ARIMA (013) ARIMA (012) ARIMA (011)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (215) AR 1 0927 tidak ARIMA (211) AR 1 0000 ya
AR 2 0995 tidak AR 2 0012 tidak
MA 1 0979 tidak MA 1 0000 ya
MA 2 0258 tidak Constant 0571 tidak
MA 3 0942 tidak ARIMA (210) AR 1 0000 ya
MA 4 0972 tidak AR 2 0000 ya
MA 5 0980 tidak Constant 0412 tidak
Constant 0000 ya ARIMA (115) AR 1 0880 tidak
ARIMA (214) AR 1 0056 tidak MA 1 0816 tidak
AR 2 0000 ya MA 2 0722 tidak
MA 1 0184 tidak MA 3 0847 tidak
MA 2 0040 ya MA 4 0971 tidak
MA 3 0000 ya MA 5 0707 tidak
MA 4 0068 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (114) AR 1 0913 tidak
ARIMA (213) AR 1 0615 tidak MA 1 0723 tidak
AR 2 0503 tidak MA 2 0709 tidak
MA 1 0738 tidak MA 3 0887 tidak
MA 2 0363 tidak MA 4 0934 tidak
MA 3 0729 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (113) AR 1 0748 tidak
ARIMA (212) AR 1 0521 tidak MA 1 0361 tidak
AR 2 0675 tidak MA 2 0294 tidak
MA 1 0314 tidak MA 3 0638 tidak
MA 2 0276 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
3
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (012) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (012)
7 Hasil forecasting Perpajakan 12 bulan ke depannya adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (012) dihasilkan proyeksi Pendapatan periode Jan ndash
Desember sebesar Rp542462 miliar Namun proyeksi tersebut menggunakan dasar realisasi
pendapatan dengan kondisi normal sedangkan Kmeneterian Keuangan memprediksi penerimaan
akan turun sebesar 10 Dengan demikian proyeksi pendapatan dengan ditambah asumsi Kemenkeu
menjadi Rp488216 miliar
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (112) AR 1 0440 tidak ARIMA (014) MA 1 0000 ya
MA 1 0057 tidak MA 2 0003 ya
MA 2 0071 tidak MA 3 0379 tidak
Constant 0001 ya MA 4 0838 tidak
ARIMA (111) AR 1 0115 tidak Constant 0002 ya
MA 1 0000 ya ARIMA (013) MA 1 0000 ya
Constant 0000 ya MA 2 0002 ya
ARIMA (110) AR 1 0004 ya MA 3 0247 tidak
Constant 0565 tidak Constant 0000 ya
ARIMA (015) MA 1 0000 ya ARIMA (012) MA 1 0000 ya
MA 2 0008 ya MS 10687 MA 2 0000 ya
MA 3 0197 tidak Constant 0000 ya
MA 4 0970 tidak ARIMA (011) MA 1 0000 ya
MA 5 0700 tidak MS 11287 Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
4
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai
Proyeksi Belanja Pegawai dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal (51xxxx) bulanan periode 2013-
2019 Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84
bulan (n=84) untuk memprediksi belanja 12 bulan ke
depan (2020) yang bersumber dari monevPA Software
pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -2 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
5
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Pegawai 12 bulan ke depannya
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Pegawai periode Januari ndashDesember
sebesar 9329 dari pagu
6
C Prognosis APBN-Belanja Barang
Proyeksi Belanja Barang dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka
pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Barang (52xxxx) bulanan periode
2013-2019 (n=84 bulan) untuk memprediksi
belanja Barang 12 bulan ke depan (2020)
bersumber dari monevPA Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = -2 sehingga
perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=1)
7
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 1)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Barang 12 bulan ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi
Belanja Barang 2020 sebesar 812 dari pagu
8
D Prognosis APBN-Belanja Modal
Proyeksi Belanja Modal dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data persentase realisasi
Belanja Modal (53xxxx) bulanan periode 2013-2019
mulai bulan april karena periode triwulan pertama
realisasi belanja modal relatif kecil Sehingga periode
(n) yand dipakai berjumlah 63 bulan (n=63) untuk
memprediksi belanja Modal 9 bulan ke depan (April-
Desember) yang bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans-Modal
telah stasioner terhadap rata-rata digunakan
menu Autocorrelation (ACF) Jika tidak
terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama
yang keluar dari confident interval lebih dari
tiga Artinya data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada
ACF sebanyak dua (p=2)
9
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
10
7 Hasil forecasting Belanja Modal 9 bulan ke depannya (periode
April-Desember) adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Modal enam bulan ke depan (64-72) sebesar
8419 dari pagu
E Prognosis APBN-Transfer Ke Daerah dan Dana Desa
Proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana Desa dilakukan
dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang
dipakai adalah data persentase realisasi Transfer Ke
Daerah dan Dana Desa (6xxxxx) bulanan periode 2015-
2019 (60 bulan) untuk memprediksi Transfer Ke Daerah
dan Dana Desa 12 bulan ke depan dan untuk selanjutnya
diambil total realisasi 9 periode akhir yang
mencerminkan periode April-Desember yang
bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data telah menunjukkan
stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = 1 sehingga
tidak perlu dilakukan transformasi
2 Untuk memastikan bahwa data telah stasioner terhadap
rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF) Jika
tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
TKDD telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data TKDD telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=3)
11
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 4)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 3 d 0 dan q 4 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (304) ARIMA (303) ARIMA (302) ARIMA (301) ARIMA (300) ARIMA
(204) ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (104) ARIMA (103)
ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (004) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA
(001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (304) ndash Tidak Sig
ARIMA (303) ndashTidak Sig
ARIMA (302) ndashSig
ARIMA (301) ndashTidak Sig
ARIMA (300) ndashTidak Sig
ARIMA (204) ndashSig
12
ARIMA (203) ndashTidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashSig
ARIMA (200) ndash Tidak Sig
ARIMA (104) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashSig
ARIMA (101) ndashTidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (004) ndashTidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
13
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (302) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (302)
7 Hasil forecasting Transfer Ke Daerah dan Dana Desa 12 bulan ke depan adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana
Desa 2020 sebesar 9668 dari pagu
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBD
A Prognosis APBN-Pendapatan APBD
Proyeksi Pendapatan APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data realisasi Pendapatan
Daerah Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan (2020)
Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (05) sehingga perlu dilakukan transformasi data hingga 3 kali sampai menunjukkan λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans3 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak
0 (p=0)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 0 (q = 0) Karena p=0 d = 0
dan q=0 maka model yang dihasilkan adalah ARIMA
(000) Namun model tersebut tidak dapat dilakukan
pengujian sehingga perlu dilakukan differencing
4 Untuk memastikan bahwa data Diff1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Diff1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing lagi (d=1) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu
(p=1)
5 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
terdapat lag sebanyak dua (q=2)
6 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 1 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110) ARIMA (012) dan ARIMA (011)
7 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (112) ndash Tidak Sig
ARIMA (111) ndash Tidak Sig
ARIMA (110) ndashTidak Sig
ARIMA (012) ndashTidak Sig
ARIMA (011) ndashSig
8 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (011) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (011)
9 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Pendapatan APBD TA 2020 sebesar
Rp1832209 miliar Namun dengan adanya pandemi corona
yang akan mempengaruhi PAD serta penyesuaian TKDD 2020 yang menyebabkan penurunan pagu
hingga Rp2 triliun dibanding 2019 maka proyeksi pendapatan APBD 2020 akan berkurang 20 dari
forecast ARIMA menjadi Rp1465767 miliar
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai APBD
Proyeksi Belanja Pegawai APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Pegawai Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk memprediksi
PAD 4 periode ke depan (2020) Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan
λ gt 1 (20) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih dari tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
sehingga tidak perlu dilakukan differencing (d=0)
Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 2 (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (102) ndash Tidak Sig
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (011) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan MS terkecil adalah Model ARIMA (002) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan
adalah dengan menggunakan Model ARIMA (002)
7 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Realisasi Belanja Pegawai APBD TA 2020 sebesar 9365
C Prognosis APBN-Belanja Barang APBD
Proyeksi Belanja Barang APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis
runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Barang Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan Software pengolah
data yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak
perlu dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak tiga (q = 3)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 3 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (103) ARIMA
(102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (203) ndash Tidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashtidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashtidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Barang APBD 4 periode ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Barang APBD sebesar
7523
D Prognosis APBN-Belanja Modal APBD
Proyeksi Belanja Modal APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal Daerah Triwulan II-IV periode 2013-
2019 (n=21) untuk memprediksi Belanja Modal 3 periode ke
depan Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai MS terkecil adalah Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan
dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Modal APBD 3 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Modal APBD sebesar
7903
WPEMERINTAH KABUPATEN MINAHASA
SEKRETARIAT DAERAH
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN 2O2O
KABUPATEN MINAHASA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti bukti realokasi yang
tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasidan keperluanpemeriksaan apabila pengawas fungsional
un uaian APBD dilakukan iberikut
No UraianAnggaran sebelum
DenvesuaianAnggaran setelah
penyesuaianvo
Penvesuaian(a) (b) (c) (d) (e)
Tahap I Penyesuaian Pendapatan Daerah
1
2
3
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Total Pendapatan Daerah
1 16801375000
136837743000
91436654206
98691022500
1008131756998
69703097945
(16)
(1 1)
(24
1U5O75772206 1 17 6525877 443 (13)
Tahap ll Penyesuaian Belania Daerah
1
2
J
4
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Eantuan Sosial
Belanja lainnya
Total Belania Daerah
553153915596
376690476314
194014758013
12200000000
290576963500
518620216746
287126O94825
130797822239
11200000000
323130122850
(6)
(24)
(33)
(8)
11
1426636113423 1270874256660 (11)
Tahap lll Perhitungan Selisih lebih Kurang
(8156034r217) (943483792171 16Selisih LebihKurangPenyesuaian Pendapatan Daerah
No Uraian Belanja PegawaiBelania Barang dan
JasaBelania modal
Belanra BantuanSosial
Belania Lainnya Total
Belanja Bidang Kesehatandan Hal hal lainterkaitkesehatan dalamrangka pencegahandonatau PenangananCovid 19
40105 621 486 2 180 557000 36 931 098000 79217 276486
Penyediaan iaringPengaman Sosial
4718907 200 10200000000 13 619 797 200 28 538 704 400
Penanganan DampakEkonomi
I280591500 108000000 9 388 5S1 500
Total 54105 120 186 2288 557000 10200000000 50 550 895200 117 144 572 386
Tahap lV Relokasi selisih lebih
Tahap V Postur Belanja APBD setelah Relokasi
No uraianAnggaran setelah Realokasi
1 Pendapatan Asli Daerah 98691 022500
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 1008131 756998
3 Lainnya 69 703 097 945
1 Belanja Pegawai 518620216746
2 Belanja Barang dan Jasa 287 126094825
3 BelanJa [Iodal 130797822239
4 Belanja Bantuan Sosial 11 200000000
5 Belanja lainnya 323130122850
Surplus Oevisit 9434837I217
Pembiayaan 9434837 9 217
Tondano 27 Mei 2020AN BUPATI M AHASASEKR RAH
FRITS R MUNTU SSosPEMBINA UTAMA MUDA
NtP 19530220 198601 I 003
BUPATI MINAHASA TENGGARA
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN MINAHASA TENGGARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggungjawab penuh atas kebenaran laporan
ini dan bukti-bukti Realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan
ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan Aparat
Pengawas Fungsional
No Uraian Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2) Anggaran Setelah
Penyesuaian (3) Penyesuaian
(4)
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-
((d)(c)))
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 1819189201100 1438584429100 2092
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
56814701700000 50078936200000 1186
3 Lainnya 23119463568002 22716134568002 174
Total Pendapatan Daerah 81753354469102 74233655197102 920
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
1 Belanja Pegawai 26732727677170 26472729296657 097
2 Belanja Barang dan Jasa 15671452469200 6995649446509 5536
3 Belanja Modal 19904298947532 15229943944332 2348
4 Belanja Bantuan Sosial 665000000000 843144700000 -2679
5 Belanja Lainnya 18779875375200 19651755575200 -464
Total Belanja Daerah 81753354469102 69193222962698 1536
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian 5040432234404
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
Uraian Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)
+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-hal lain terkait kesehatan dalam rangka pencegahan danatau penanganan
1734300000 11752875844 9861047
000 0
5150000000
28498222844
COVID-19
Penyediaan jaring pengaman sosial
0 0 0 23500000
00 750000000
0 9850000000
Penanganan dampak ekonomi
0 7056099500 0 0 500000000
0 12056099500
Total 1734300000 18808975344 9861047
000 23500000
00 176500000
00 50404322344
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
Pendapatan Daerah 66995615445400
Pendapatan Asli Daerah 1438584429100
Transfer ke Daerah dan Dana Desa 50078936200000
Lainnya 15478094816300
Belanja Daerah 74033655197102
Belanja Pegawai 26646159296657
Belanja Barang dan Jasa 8876546980913
Belanja Modal 16216048644332
Belanja Bantuan Sosial 1078144700000
Belanja Lainnya 21216755575200
SurplusDefisit (7038039751702)
Pembiayaan 7038039751702
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Ratahan 6 Mei 2020 BUPATI MINAHASA TENGGARA
JAMES SUMENDAP SH
HfH3fQ l flHV 13H)t3S lOWIJ MOON0$NOW $N11V108 N3Lfdn81gt1 HflNUl31ri13d
lJOWll MOON09NOW 9Nlfo10B N3JJfdOBIOI
OZ-OZ N~EgtEgtNV NOHVJ
OSdV NlmfOS3AN3d NcnOdV1
1n)microaq 1e6eqas u~n~e11P 08dV Uellnsa~uad undepv
middot1euos6un1se-1e6ued1ated0 uea~microawad uen1Jadalj uep 1sellSIUJlllpe uede)f6ua1a)f JfOJUO rllfllJlampq llue~ uen1ua1a~ ue6uap llnsas IIelfedwesP IUI uruode1 UJe1ep wn1u=a1 Buebull
1se~OjlaJ llthQ1llnq uep UI u1Jode1 uaievaqalj seie qnusd qeMef 6unfi6uemicroaq eites eMJJeq ua)e1eWaw 1u1 ue6uaa
ltooswmmiddot L9t9Zl USGnsallSOd ~lbullloS illtJ1)1141~1 4SfgtS
lllj8J11)1llqltj1AbullS ueamplfllQfiid -111 d011f
(comiddotszgt 09tte-tt61CZI L9 DlL9ampZS9lLI pound99 qruaea bullfbullbullIOll lIOJ
11t 9Ltl560S-9pound1gtZW oomiddots99middots99middotezsmiddot6c 1 oAw1bull1 bullfulgt(bulla s
000 00000middot004roormiddots oomiddotooomiddotooomiddotaasmiddots 1bull1sos UlJ11ull 2Ju111oa t
(091t) OOSOlSiS1t$LU 001gt1L9L1gtSZI si lepovi ~iubullIOa c
(tsmiddotacgt oosnmiddotsW960L6 009t699669J891 eat uep ampaiea eJue~g z (OSO) 1gtQ06tSLttZCtQI OlZt091gtHSZSQI 1ewietlbulld s1le1aa I
r 4BJaea Bubullioe ueiens~bulld - 11 aNi L
(il6) 096ll9lS~tllS OlLS8tCrirtLlt9 qeRltJ led middot-d J
lt1ozJ OOLSSZltOlsmiddotss OOlSS9Q6910ZO L e(uu1e1 e
ltzn1gt oomiddotooamiddotszswgmiddot pound9 oososmiddotczcmiddotoozmiddotszs 0$0(] auoa uop 4bullbullbullbullP middot~ ll z
ttsH) oszzzmiddotspoundtpound61H OlS6pound~6middotsz9middote1 lfUa~O ILJlqtJtqedepUad I
q~a uoiedepuod ue1bullQSQllbulld- L d04bull1
((o)J(p)J-00 L)s (o) (p) (o) (q) ltbull)
1Jll9~d Ultlnsaltuad ~bulllosalubulld UCeJn ON 4810loS UOJrd6Uf wn1aqas UGJe6ampiv
lfl1 4i I s ~at Cl Ill lL
oos11Smiddot9timiddot~4middotbs SSS9tLtlmiddotL09 JmJ
00699 L9596pound5 UJOUO)t~
6jlLS596t5 ~wlWf UttJ2litnuOd
0091Z6W5W9t 91lBWSl-Spound IQSOS
uewo6ltJad 6umicroef ueljpelllbulld
6~ middotQl100 UOl(06UOIOd ne~eJE~P ue4e611iued
oomiddotooomiddotosntemiddots 1 ooomiddotosnpound6middotst e~6oOJ we1ep lIBlB~~
1111 u1bull11bull1ft14 ubullp llllbullsa~ Buelq efbullBJbulla
M+(D)lt(4)+(6)bull(1) (~) m (l M (Bl (1)
1e1sos 1bullPbullri f ltP6~d lllOJ eAUlJl lt[lllliog lllllllUOS bullfuOJbullS uep GUltu~ 1[UlllS bullueibulla UaJeJn
ouopg
1$1~ ee bullbull - d
0090111tt Lllt~ - 118(lqltI
(Ms01119CLlltdeg9ZI
1111180Sntdlns
~l ti96()S9LHOZ 9(uu~ai e~Ull98 eoeooeeooos-s rctsos uerquee erueiae oomiddotsoimiddotesnpoundsmiddot tt~ 1bullpor1 bull1bullbull18 00911 Wt-960 ze eser usp 6urues efveias tlf06tSlttipound11 I eMe8ad efue1~a ~t8tZt611~~9
ijltloaabull~ bull
00 LS5Upound0L666 ~ 000006ZS969L9Y n~ eueo uep ~eu_ep eI JampisiVJl 09ZZZ-5LpoundLSlH 41lbullbullao ~ Illdeg 096HWt98t1lt ~-ouciffbull-d
tSugt101ea~ 4lfa~s urue66uv u~eJ(l
-e~weuaqes uefluap 1enq1p 1u1 uwod91 Ull~Waa
-s~~~
1 Hlnf3IO ~v~~~~
~nWllMOONOElNOW E)1Nil~~~~
ozoz 13W ~I U8Aflll1 l
PEMERINTAH DAERAH KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
SEI(RETARIAT DAERAH
Jalan Bui Batu Kompleks Perkantoran Pemda
TAPORAN PENYESUAIA]II APBD
TAHUN ANGGARAN 2O2O
KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini
dan buki-bukti realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang
berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan apparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UraianAnggaran Setelah
Penyesuaian Penyesuaian
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 297348989200 2676L409O24O 1000
L26a2Transfer ke Daerah dan DanaDesa
7265981700000
3 Lainnya 2A327a3a962O 265m1550670 645
Total Peurondapatan Daerah 8902019808820 7798597340950 LZN
Tahap ll - Penyesuaian Beurolania Daerah
Belanja Pegawai 3376514741950 3340363661950 t07
2 Belanja Barang dan Jasa 246L95524732O 182495402427O 25A7
3 Belanja Modal 7453474604t2O 75562748706O 48O7
4 10000Belanja Bantuan Sosial 5000000000
Belanja Lainnya t745075775430 164404946204O 579
Total Beurolanla Daerah 9042019808820 7564998639320 t6t4
Tahap lll - Pen8hitungan Selislh Lebih(urang
SurplusDefisit - 140000000000 233598701630
Selisih Lebihl(urang Setelah Penyesuaian 373598701630
euro
Anggaran SebelumPenyesuaian
(a) (b) ( c ) (d)( e)=( 10u64(
)
8321392430m0
t
Tahap lV - Realokasl SeurollCh teblh
UralanBelanJa
Pegawal
BelanJa
Barang danJasa
gelania
Modal
BelaniaBantuan
Soslal
BelanJa
LalnnyaTotal
(J) ls) (h) (i) a) (k) tt)4 4h)4t)4)4kt
Belanja bidangkesehatan danhal-hal lain terkaitkesehatan dalamrangkapencegahan
danataupenanSanan
covtD-19
87140321634195838000 11000000000 23909870163
Penyediaan jaringpengaman soslal 350000000 2000000000
6000000000
Penanganan
Dampak Ekonomi 100000000 10000000004000000000
5100000000
Total 91540321634195838000 3000000000 21000000000 37359870163
Tahap V - Postur Belanja APBD Setelah Realokasl
Uralan Anggaran Setelah Realokasl
Pendapatan Daerah 779859734O95
Pendapatan Asli Daerah 267 6t409028Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya 26500155067
Belanja Daerah 793859734095Eelanja PeSawai 334036356195Belania Barang dan Jasa 191559834990
Belanja Modal 79758585706
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya 185404945204SurplusDefisit -14000000000
Pembiayaan Netto 14000000000
Melonguane2) April 2020
PUTAUAN TALAUD
SE IS DAERAH
lr ADOtf S BlNll-ANG MENrP 19601027 198903 1 005
8350000000
726598170000
3000000000
An
RASIO ALOKAS ANGGARAN PENANGANAN COVID19KABUPATEN KEPUTAUAN TALAUD
DATA SESUAI REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVIDlg DI KAB KEPITAIAUD
E Alokasi Anggaran Penanganan COVID-19sebesar Rp 37359870163 (3735 M)
E Alokasitersebut terdiri dari 3 Pos Alokasisebagai berikut
1 Penanganan Kesehatan berjumlahRp23909870163 (2390 M) atau64Yo dari total alokasi anggaranpenanganan COVID-19
2 Penanganan Dampak EkonomiBerjumlah Rp 5100000000(510 M) atau 14 Yo dari total alokasipenanganan COVID-19
3 Penanganan Jaring Pengaman Sosialberjumlah Rp 8350000000 (83SM) atau 22dari total alokasianggara n penanganan COVI D-19
PAK EKON
t4
PENANGANANKESEHATAN
64
I
ENAN
JPS
22
RASIO ATOKASIANGGARANPENANGANAN BIDANG KESEHATAN
DATA SESUAI REALOKASI DAN REFOCUSING APBDUNTUK PENANGANAN COVIDl9 DI KAB KEPL TALAUDBIDANG KESEHATAN DAN HAt-HAt IAIN TERKAITKESEHATAN DLM RANGKA PENCEGAHAN DAN ATAUPENANGANAN COVDl9
E Alokasi Anggaran Penanganan Bidang Kesehatansebesar Rp 239098701G3 (239 M)
fl Alokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp 11000OOOOOO (11Matau 46Yo dari total anggaran penangananBidang Kesehatan
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 0 (O M) atau O daritotal anggaran penanganan Bidang Kesehatan
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp 129098701G3 (129 M) atau54 dari total alokasi anggaran penangananBidang Kesehatan
6
KTILANJE
TE (I
U
4
l
I
I7L
BELANJA DALAMBENTUK
KEGIATAN
54
BE
BE
RASIO ATOKASANGGARANPENANGANAN DAMPAK EKONOMI DATASESUAI REATOKASI DAN REFOCUSING APBD
UNTUK PEIANGANAN COVID-lg Dt KAB KEPL XATAUDBIDANG PENANGANAN DAMPAK EI(ONOMI
fl llokasiAnggaran Penanganan Dampak Ekonomisebesar Rp5100000000 (51 Ml
fl Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp400O0q)OOo (4 Mlatau 78 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 1000000000 (1Matau 20 96 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi anggaran penangananDampak Ekonomi
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp1000000 (01 M) atau2 dari total alokasi anggaran penangananDampak Ekonomi
BANSOS
20
2
BETANJA TIDAKTERDUGA (BTT)
78
RASIO ALOKASIANGGARANPENANGANAN JARING PENGAMAN SOSIAT
BE
BENT
DATA SESUAT REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVTD-lg DI KAB KEPL TATAUDBIDANG JARING PENGAMAN SOSIAL
fl Alokasi Anggaran Penanganan Jaring pengaman
Sosial sebesar Rp 8350000000 (935 M)E Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Atokasi
sebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp50$000000 (6 M)atau 72Yo dari total anggaran pena ngananJaring Penga man Sosial
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp20fi)000000 (2 Mlatau 24 Yo dari total anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp350000000 (035 M) atau4Yo dari total alokasi anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
LL-
BANSOS
24
II
KEGIATAN KTI
ITERDUGA (BTT
72
r-
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-((d)(c)))
1 Pendapatan Asli Daerah 2179766235200 20100412352 779
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 67815037700000 583182844000 1400
3 Lainnya 4140687060570 47237070606 -1408
Total Pendapatan Daerah 74135490995770 65052032695770 1225
1 Belanja Pegawai 20225216272100 19620370306700 299
2 Belanja Barang dan Jasa 20685621435403 13660841927195 3396
3 Belanja Modal 19152251699667 8231402768900 5702
4 Belanja Bantuan Sosial 68950000000 33950000000 5076
5 Belanja Lainnya 14003451588600 13185777408600 584
Total Belanja Daerah 74135490995770 54732342411395 2617
10319690284375
N
oUraian
Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2)
Anggaran Setelah
Penyesuaian (3)
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian
Penyesuaian (4)
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
LAPORAN PENYESUAIAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti-bukti
realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan
administrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Uraian Belanja Pegawai Belanja Barang dan Jasa Belanja Modal Belanja Bantuan Sosial Belanja Lainnya Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-
hal lain terkait kesehatan dalam
rangka pencegahan danatau
penanganan COVID-19
000 2741492735500 6117425200000 000 000 8858917935500
Penyediaan jaring pengaman sosial 000 000 000 000 1212132348875 1212132348875
Penanganan dampak ekonomi 000 000 000 248640000000 000 248640000000
Total 000 2741492735500 6117425200000 248640000000 1212132348875 10319690284375
Pendapatan Daerah
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Belanja Daerah
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
SurplusDefisit
Pembiayaan
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Boroko 12 Mei 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW UTARA
DEPRI PONTOH
(1670015655270)
3136176357891
14397909757475
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
633820170405
20100412352
583182844000
30536914053
65052032695770
19620370306700
16402334662695
14348827968900
282590000000
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
BUPATI KEPul[AUAN SANCIHELAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABupATHN KHpuLAUAN sANGmn
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh ataskebenaran Iraporan ini dan bukti-bukti realokasi yang tercantum dalam laporanini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapanadministrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UralanAnggaran chggaran Oa
Sebelum SesudahPenyesuaian
Penyesuaian Penyesuainn
(a) (b) (c) (d)(e) = (100-((d))(c))
Tifeaa I - Penyesualan plusmneurondapaan Dacralh +
1 Pendapatan Asli Daerah 6615871963300 5824016087300 1197
2 Transfer ke Daerah danDanDesa 98401656441000 84805897476000 1382
3 Lainnya 4844406397600 4292989314659 1 138
Total Pendapatan 109861934801900 94922902877959 1360
TahaP 11` - Penys5uatan Belanja Daerall1 Belanja Pegawai 46389719208700
42839564329262765
2 Belanja Barang dan Jasa 268735161152 0019483320156200
2750
3 Belanja Modal 168329248368007783837945400
5376
4 Belanja Bantuan Sosial 329250000000329250000000
000
5 Belanja Lainnya 1943652464120017852827591200
815
Total Belanja 10986193480190088288800022062
1964
Selisih Lchih Kurang Setelah Penyesualan66341028 55897
iEeurobull-i
Jcentt`a-00|r)ahCeCreg10hr`+Le
aa
t`a
aa
+a
0cO
+LJ
aLO
-a
|r)cO
+t+00
t+C
V
J=O
C)
apound
+CVcO00
CV00-J
+1-te
Ce
-aa
iiifn_tplusmn
P`aJ0CnOC)tra0aCqaCV8^aaauaCreg1regtrt`Ch
8-aaaaCOD`1regtJa8-ttChCnCreg0P`aaaaC1
E5
II
i3Iag-aJin
I
C)ataaCOaCregCqCOcOC1CVI
ICgtataaCeaCeCu0000Cr)CV
ffibullgeuro-ampJ=
aa0aa1reg00Cr)CeCataaa01reg-00tP`ceCV
aaaaaLeaaP`CeaaaC)a|eI8r`at`Ln
fi
I
a
i3iiiiIbullgE
i5a
Ea
fyenIplusmnED
a5ai
frE
9
8i
C]C0aJ5
poundE-
01
0
aaa
Lampiran I Penjabaran Pergeseran APBD
23 April 2020Tanggal
17 Tahun 2020Nomor
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
PEMERINTAH KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
1 PENDAPATAN 107196464869200 94346162396500 (12850302472700) (1199)
1 1 PENDAPATAN ASLI DAERAH 5630458459700 5212581087000 (417877372700) (742)
1 1 1 3029064464500 Pendapatan Pajak Daerah 2698537091800 (330527372700) (1091)
1 1 2 1154028000000 Hasil Retribusi Daerah 1066678000000 (87350000000) (757)
1 1 3 336499591200 Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan 336499591200 000 000
1 1 4 1110866404000 Lain-lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah 1110866404000 000 000
1 2 DANA PERIMBANGAN 77398633600000 65182348500000 (12216285100000) (1578)
1 2 1 1666530400000 Bagi Hasil PajakBagi Hasil Bukan Pajak 1525028900000 (141501500000) (849)
1 2 2 58436228200000 Dana Alokasi Umum 52086330700000 (6349897500000) (1087)
1 2 3 17295875000000 Dana Alokasi Khusus 11570988900000 (5724886100000) (3310)
1 3 LAIN-LAIN PENDAPATAN DAERAH YANG SAH 24167372809500 23951232809500 (216140000000) (089)
1 3 1 4141276158600 Pendapatan Hibah 4141276158600 000 000
1 3 3 3653707250900 Dana Bagi Hasil Pajak dari Provinsi dan Pemerintah Daerah Lainnya 3653707250900 000 000
1 3 4 16372389400000 Dana Penyesuaian dan Otonomi Khusus 16156249400000 (216140000000) (132)
2 BELANJA 109568697093491 97482338754391 (12086358339100) (1103)
2 1 BELANJA TIDAK LANGSUNG 63581006143175 63392596831572 (188409311603) (030)
2 1 1 39909549810725 Belanja Pegawai 38834946445308 (1074603365417) (269)
2 1 4 738911826000 Belanja Hibah 545380000000 (193531826000) (2619)
2 1 5 31570000000 Belanja Bantuan Sosial 10010000000 (21560000000) (6829)
2 1 6 418309246450 Belanja Bagi Hasil kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintah Desa 376521509200 (41787737250) (999)
2 1 7 22382665260000 Belanja Bantuan Keuangan kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintahan Desa 21527875160000 (854790100000) (382)
2 1 8 100000000000 Belanja Tidak Terduga 2097863717064 1997863717064 199786
2 2 BELANJA LANGSUNG 45987690950316 34089741922819 (11897949027497) (2587)
2 2 1 1896453933200 Belanja Pegawai 1810317933200 (86136000000) (454)
2 2 2 26316296353597 Belanja Barang dan Jasa 23895026121100 (2421270232497) (920)
2 2 3 17774940663519 Belanja Modal 8384397868519 (9390542795000) (5283)
SURPLUS (DEFISIT) (2372232224291) (3136176357891) (763944133600) 3220
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 1
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
3 PEMBIAYAAN DAERAH
3 1 PENERIMAAN PEMBIAYAAN DAERAH 2672232224291 3136176357891 463944133600 1736
3 1 1 2672232224291 Sisa Lebih Perhitungan Anggaran Tahun Anggaran Sebelumnya 3136176357891 463944133600 1736
3 2 PENGELUARAN PEMBIAYAAN DAERAH 300000000000 000 (300000000000) (10000)
3 2 2 300000000000 Penyertaan Modal (Investasi) Pemerintah Daerah 000 (300000000000) (10000)
PEMBIAYAAN NETTO 2372232224291 3136176357891 763944133600 3220
SISA LEBIH PEMBIAYAAN ANGGARAN TAHUN BERKENAAN 000 000 000 000
Lolak 23 April 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW
YASTI SOEPREDJO MOKOAGOW
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 2
No Uraian
AnggaranSetelah
Realohasi
(a) (b) (c)
kendapaitan Daerah 917879535633001 Pendapatan Asli Daerah 5824016087300
2 Transfer ke Daerah dan Dan Desa 84805897476000
3 Lainnya 1158040000000
bull beltLDia Pace gtpoundpound3-ULreg gtU
1 Belanja Pegawai 428395643292622 Belanja Barang dan Jasa 200631133 062 00
3 Belanja Modal 101720682518004 Belanja Bantuan Sosial 3292500000005 Belanja Lainnya 21518906990697
Sftyxpilus Den3it 3134g`493v 146 59
penhfayin _
10
Rp145693 miliar atau 4636 persen dari pagu Rp314280 miliar diikuti oleh Belanja
Barang sebesar 3296 persen kemudian Belanja Modal 2725 persen Sedangkan
untuk Belanja Bantuan Sosial sampai dengan akhir Semester I 2020 baru mencatatkan
realisasi 1098 persen
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Alokasi pagu TKDD Sulawesi Utara tahun 2020 sebesar Rp1262685 miliar meningkat
044 persen dari pagu tahun sebelumnya Sampai dengan akhir Semester I tahun 2020
Dana Alokasi Umum (DAU) dan Dana Bagi Hasil (DBH) di Sulut telah mencatatkan
realisasi belanja masing-
masing sebesar 5996
persen dan 5008 persen
Sementara itu realisasi
belanja DAK Fisik baru
sebesar Rp8963 miliar atau
638 persen dari pagu
Rp140468 miliar
sedangkan DAK Non Fisik
telah mencatatkan realisasi
sebesar Rp89517 miliar
atau 7965 persen dari pagu 112384 miliar Penyaluran Dana Desa dalam bentuk
Bantuan Langsung Tunai (BLT) sampai dengan akhir periode Semester I 2020 telah
mencapai Rp72532 miliar atau 5920 persen dari pagu Rp122524 miliar sedangkan
realisasi Dana Insentif Daerah (DID) sebesar Rp22252 miliar atau 6217 persen dari
total pagu Rp35794 miliar Perbandingan Pagu dan Realisasi TKDD dapat dilihat pada
grafik berikut
Terdapat penyesuaian pagu TKDD di bulan April 2020 melalui Peraturan Menteri
Keuangan (PMK) Nomor 35 Tahun 2020 tentang Pengelolaan Transfer Ke Daerah dan
Dana Desa Tahun Anggaran 2020 Dalam Rangka Penanganan Pandemi Corona Virus
Disease 2019 (COVID-19) danatau Menghadapi Ancaman yang Membahayakan
Perekonomian Nasional
3 Pengelolaan BLU
Terdapat 5 (lima) instansi pemerintah yang berstatus BLU di Provinsi Sulawesi Utara
Pada tahun 2020 terdapat penambahan dua satker BLU yaitu Rumkit TkIII RW
Monginsidi dan Politeknik Kesehatan Manado sehingga diharapkan dapat memberikan
stimulus yang lebih baik untuk meningkatkan pelayanan kepada masyarakat
Grafik 29 Perbandingan Pagu terhadap Realisasi TKDD Prov Sulut sd Semester I (dalam miliar Rp)
Sumber GFS Kanwil DJPb Sulut diolah
11
Kedepannya satker tersebut masih perlu pembinaan yang intensif sehingga dalam
masa transisi pelaksanaan kegiatan operasionalnya tidak mengalami kendala yang
akan berdampak terhadap kualitas layanan kepada masyarakat
Secara umum realisasi belanja keseluruhan satker BLU sudah berada pada kisaran
50 persen kecuali
Universitas Sam Ratulangi
yang baru mencatatkan
realisasi sebesar 2616
persen dikarenakan
karena adanya proses
penyesuaian nomenklatur
dan aktivitas perkuliahan
yang dilaksanakan secara daring sehingga memangkas biaya operasional Dari sisi
performa hanya Unsrat dan Poltekes Manado yang menunjukkan perbaikan dibanding
tahun 2019 Beralihnya kegiatan belajar mengajar menjadi metode daring berimbas
pada turunnya biaya operasional BLU dimaksud sedangkan pada BLU bidang
kesehatan mengalami kenaikan biaya operasional sehubungan dengan pandemi
Covid-19
4 Manajemen Investasi Pusat
a Permasalahan outstanding pinjaman pemerintah pusat kepada pemerintah daerah
di Sulut telah dilakukan melalui kebijakan debt swap untuk hutang bunga pada Kota
Bitung dan Kota Manado serta pengalihan pinjaman ke Pemda untuk pinjaman
PDAM Sangihe Progres pelaksanaan proyek debt swap Kota Bitung telah selesai
di verifikasi oleh Dit SMI sedangkan debt swap Kota Manado masih akan berjalan
sampai dengan akhir tahun 2020 Selanjutnya untuk penyelesaian hutang PDAM
Kab Kep Sangihe telah dialihkan ke Pemda Kab Kep Sangihe
b Hasil monitoring laporan penyaluran KUR di Sulut pada SIKP menunjukkan bahwa
jumlah realisasi KUR sebesar Rp377 miliar pada 9813 debitur dengan rata-rata
pinjaman sebesar Rp3845 juta
c Penyaluran Kredit Ultra Mikro (UMi) di wilayah Sulawesi Utara mencapai Rp266
miliar pada 490 debitur dengan rata-rata pinjaman Rp542 juta
C Prognosis Realisasi APBN
Proyeksi realisasi APBN Semester II 2020 dilakukan secara empiris menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
Tabel 22 Performa Operasional Satker BLU sd Triwulan II 2020 (dalam miliar Rp)
Sumber Laporan Operasional e-Rekon DJPb
12
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecasting peramalan jangka
pendek Pengolahan data statistik menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 dengan
Variabel yang digunakan adalah realisasi APBN bulanan tahun 2013-2019 yang
bersumber dari Aplikasi Monev PA dan OMSPAN Untuk pendapatan (Perpajakan dan
PNBP) yang digunakan adalah angka realisasi 84 bulan (n= 84 ) sedangkan Belanja
Negara menggunakan data persentase realisasi bulanan (n= 84) kecuali Belanja
Modal yang menggunakan data persentase realisasi bulanan periode April-Desember
(n=63) mengingat pergerakan yang signifikan atas realisasi jenis belanja barang dan
modal terjadi pada periode tersebut (bulan 1-3 bersifat outlier) Proyeksi Transfer
Daerah menggunakan data persentase realisasi bulanan tahun 2015 sd 2019 dari
SIMTRADA (n=60) Hasil ringkas analissi dapat dilihat di bawah sedangkan hasil
pengolahan keseluruhan terdapat pada Lampiran I
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (012)-Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 = Rp 542462
Miliar
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
9329 dari total Pagu Belanja
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
812 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (101) ndash Signifikan
Total Proyeksi Sem II 2020 =
8418 dari total Pagu Belanja Modal
Prognosis Transfer Daerah (Angka dalam persen)
ARIMA (302) ndash Signifikan
Total Proyeksi Semester II 2020 =
5852 dari total Pagu Transfer
13
Pendapatan Sulut hingga akhir tahun diperkirakan mencapai Rp488216 miliar atau
turun 04 Selain dampak akibat penurunan perekeonomian secara makro kontraksi
pendapatan negara disebabkan adanya berbagai insentif pajak yang diberikan
pemerintah sebagai bagian upaya Pemulihan Ekonomi Nasional Pertumbuhan belanja
modal yang turun hingga 54 lebih disebabkan oleh turunnya pagu akibat realokasi
anggaran KL yang mencapai lebih dari 50 Sedangkan belanja barang diprediksi
menurun cukup tajam sebagai efisiensi akibat pembatasan aktivitas kegiataan
perkantoran akibat Covid-19 Tabel 23 Prognosis Realisasi APBN sampai dengan Semester II TA 2020
UraianPagu
Target
Realisasi
Sem I
2020 (Rp)
Prognosis
TA 2020
(Rp)
Prognosis
TA 2020
()
Prognosis
Semester
II 2020
(Rp)
Realisasi
Tahun 2019
(Rp)
Growth
()Keterangan
Pendapatan 581864 193185 488216 84 295031 489940 -04
Kemenkeu memprediksi
penurunan penerimaan
sebesar 10 akibat covid
Belanja
Bel Pegawai 314428 145698 293346 93 147648 304936 -38
Bel Barang 337651 112078 274174 81 162096 357960 -234
Bel Modal 140593 38782 118358 84 79576 257157 -540
Transfer
Daerah1262687 700576 1220765 97 520189 1401955 -129
Terdapat penyesuaian pagu
transfer daerah akibat covid
Telah dilakukan realokasi
pagu belanja oleh masing-
masing KL
14
BAB III PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN APBD
Perkembangan kinerja APBD seluruh pemda di Sulawesi Utara sd triwulan II 2020
menunjukkan penurunan dibanding periode yang sama tahun 2019 khususnya dari sisi PAD Hal
tersebut tidak terlepas dari imbas pandemi Covid-19 yang menghambat berbagai kegiatan
perekonomian sehingga mempengaruhi pola realisasi pendapatan maupun belanja daerah Secara
rinci perkembangan APBD pemerintah daerah lingkup Provinsi Sulawesi Utara dapat dilihat pada
tabel berikut
Tabel Perkembangan APBD Lingkup Prov Sulut sd Triwulan II TA 2020 (dalam miliar Rupiah)
Sumber LRA Pemda dan Simtrada DJPK data sementara
15
Dampak pandemi Covid-19 terhadap realisasi belanja APBD terlihat dari tingginya
realisasi belanja hibah dan belanja tak terduga di semester I TA 2020 dan rendahnya
belanja barang akibat berkurangnya kegiatan operasional perkantoran yang lebih banyak
dilakukan melalui sistem Work from Home (WFH) Untuk selanjutnya perlu dilakukan
percepatan realisasi belanja di semester II TA 2020 guna membantu mengakselerasi
perekonomian yang terhambat pandemi covid-19
A Pendapatan Daerah
Realisasi pendapatan daerah hingga triwulan II 2020 secara agregat telah mencapai
44 persen dari target Secara proporsional sumber penerimaan terutama yang berasal dari
transfer pemerintah pusat sebesar 84 persen (Rp6771 miliar) dan PAD sebesar 12 persen
(Rp9462 miliar) Hal tersebut menunjukan rendahnya tingkat kemandirian pemda di
Sulawesi Utara
1 Pendapatan Asli Daerah (PAD)
Sampai dengan triwulan II 2020 realisasi PAD pemda lingkup Sulawesi Utara mencapai
38 persen dari target Dari total realisasi tersebut kontribusi terbesar disumbang oleh
Pemprov Sulut yang
mencapai 599 persen
Sementara pada tingkat
kabupatenkota realisasi
terbesar berturut-turut
disumbang oleh Kota
Manado Kab Minahasa
Utara Kab Minahasa dan
Kota Bitung Dominasi
penerimaan PAD keempat
daerah tersebut tak terlepas
dari faktor geografis yang
strategis sebagai pusat
perekonomian selain
topangan SDA penghasil PAD Hasil Analisa Metode Klassen LQ dan Shift Share
yang disajikan pada KFR Tahunan 2019 Kanwil DJPb Provinsi Sulawesi Utara
menunjukkan sektor unggulan masing-masing daerah yaitu Kota Manado
Penyediaan Akomodasi Makan dan Minum Kota Bitung Transportasi dan
Pergudangan Kabupaten Minahasa Konstruksi dan Sektor Unggulan dan Kab
Minahasa Utara Pertambangan dan Penggalian
Grafik Kontribusi Pemda thd Total Realisasi PAD Sulut sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Prov Sulawesi
Utara 599
Kab Minahasa
29
Kota Bitung
28
Kota Manado
136
Kab Minut 33
Prov Sulawesi Utara
KabBolmong
Kab Minahasa
Kab Sangihe
Kota Bitung
Kota Manado
Kab Talaud
Kab Minsel
Kota Tomohon
Kab Minut
Kota Kotamobagu
Kab Mitra
Kab Bolmut
Kab Sitaro
Kab Boltim
Kab Bolsel
16
a Penerimaan Pajak Daerah
Realisasi Pajak Daerah agregat sampai dengan triwulan II 2020 lingkup Provinsi Sulut
sebesar Rp6441 miliar
atau sebesar 37 persen
dari target
Pada tingkat KabKota
Pemkot Manado tercatat
sebagai daerah
penyumbang pajak daerah
terbesar yaitu sebesar
Rp9105 miliar Namun
angka tersebut jauh
menurun dibanding periode
yang sama tahun sebelumnnya yang mencapai Rp2204 miliar dan juga baru 26 dari
target yang ditetapkan di awal tahun Dampak pandemi sangat mempengaruhi pajak
daerah Kota Manado mengingat penurunan drastis salah satu sumber utamanya yakni
Pajak Hotel dan Pajak Rumah Makan Penurunan jumlah wisatawan yang mencapai
99 akibat ditutupnya penerbangan internasioanal serta insentif pajak yang diberikan
pemerintah daerah menjadi penyebab hilangnya potensi pajak daerah di sektor ini
b Penerimaan Retribusi Daerah
Penerimaan Retribusi Daerah Sulut hingga triwulan II 2020 secara agregat sebesar
Rp1458 miliar atau 42
persen dari target
tumbuh sebesar 23
persen dibanding
capaian kuartal II di
tahun sebelumnya
Kota Kotamobagu
tercatat sebagai
daerah dengan
penerimaan retribusi
terbesar semester pertama pada dua tahun terakhir yang sumber utamanya berasal
dari Retribusi Layanan Kesehatan yang mencapai Rp17 miliar di tahun 2020
Grafik Perbandingan Realisasi Pajak Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Retribusi Daerah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
17
c Penerimaan Hasil Kekayaan yang dipisahkan
Secara agregat realisasi pos Penerimaan Hasil Kekayaan yang Dipisahkan di Sulut
tercatat pada triwulan II
2020 sebesar Rp602
miliar atau 74 persen dari
target yang telah
ditetapkan
Tingginya penerimaan
daerah dari pos
penerimaan ini terutama
ditopang peningkatan
kinerja BUMD (terutama
Bank Sulutgo) yang berdampak pada besarnya pembagian deviden ke semua pemda
d Lain-Lain PAD Yang Sah
Pendapatan bunga
menjadi sumber
utama sektor ini atas
dana simpanan
Pemda dari
pendapatan dan
SILPA TA
sebelumnya yang
cukup besar terutama di Pemerintah Kota Manado
2 Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat
Realisasi pendapatan transfer pemerintah pusat sd triwulan II tahun 2020 ke pemda
lingkup Provinsi Sulut telah mencapai Rp67 triliun atau 48 persen dari target
Dibandingkan periode yang sama tahun lalu capaian realisasi pada periode laporan ini
tidak ada perbedaan yang signifikan Komposisi realisasi pendapatan transfer daerah
sebagian besar berasal dari transfer DAU yang mencapai 85 persen selanjutnya DAK
sebesar 3 persen Dana Penyesuaian sebesar 9 persen dan DBH sebesar 3 persen
Tingginya dana DAU sejalan dengan penguatan desentralisasi pemerintah pusat di
daerah Sementara itu hal yang perlu mendapat perhatian adalah masih rendahnya
realisasi DAK Fisik lingkup Sulawesi Utara yang mencerminkan kinerja pelaksanaan
kegiatan yang belum maksimal Sampai dengan akhir Juni 2020 dana DAK fisik baru
terealisasi sebesar Rp8963 miliar dari pagu Rp14 triliun
Grafik Perbandingan Realisasi Kekayaan Yang Dipisahkan (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
Grafik Perbandingan Realisasi Lain-Lain PAD yang Sah (Rp Miliar)
Sumber LRA Pemda (agregat) diolah
18
3 Lain-Lain Pendapatan Daerah yang Sah
Capaian realisasi pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah sd triwulan II 2020
sebesar 20 persen dari target yang telah ditetapkan Hanya beberapa pemda yang
memasang target untuk pos Lain-lain Pendapatan Daerah yang Sah
B Belanja Daerah
1 APBD Berdasarkan Jenis Belanja
Kinerja penyerapan anggaran daerah untuk periode sampai dengan triwulan II 2020 tidak
jauh berbeda dengan periode yang sama tahun 2019 Realisasi belanja daerah secara
keseluruhan (Pemprov dan PemkabPemkot) sebesar Rp59 triliun atau sebesar 31
persen dari pagu
Grafik Perbandingan Pendapatan Transfer Pemerintah Pusat sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
Grafik Proporsi Pagu Belanja dan Persenatase Realisasi sd Triwulan II 2020
Sumber LRA Pemda diolah
19
Ditinjau dari komposisi realisasi belanja daerah belanja pegawai masih mendominasi
belanja daerah di seluruh pemda lingkup Provinsi Sulawesi Utara ditunjang dengan
adanya pencairan THR bagi PNS pada bulan Mei 2020 Sementara realisasi belanja
modal yang paling berdampak bagi perekonomian baru terealisasi sebesar 8 persen
Pos belanja pembeda di tahun 2020 adalah belanja tak terduga yang telah terealisasi
sebesar Rp103 miliar jauh melebihi pagu awal yang hanya Rp41 miliar serta
dialokasikannya Belanja lainnya sebesar Rp14 triliun sebagai bagian dari penanganan
pandemi Covid-19 Bahkan total realisasi kedua pos tersebut dua kali lipat dari realisasi
belanja modal
2 Rasio Belanja
Salah satu arah kebijakan Pemerintah untuk meningkatkan kualitas belanja dan
akuntabilitas pengelolaan keuangan daerah serta untuk menjamin ketersediaan
kuantitas dan kualitas pelayanan dasar bagi masyarakat adalah dengan meningkatkan
rasio belanja modal dan mengurangi rasio belanja pegawai terhadap total belanja
daerah Untuk itu dalam RPJMN tahun 2020-2024 memiliki sasaran Terwujudnya
Indonesia Maju yang Berdaulat Mandiri dan Berkepribadian Berlandaskan
Gotong-Royong dan diharapkan rata-rata belanja modal seluruh pemda telah
mencapai 30 persen dan rata-rata belanja pegawai mencapai 35 persen untuk
kabkota dan 13 persen untuk provinsi pada tahun 2020
Grafik Rasio Belanja Pegawai dan Rasio Belanja Modal (Pagu) APDB Tahun 2020
Sumber LRA Pemda diolah
30
46 47 5040 36
4751
45 41 41 4133
4133 37 39
25
20 1718
1721
2017
2320 20
31
3124
32 22 22
Belanja Pegawai Belanja Modal
20
Pada APBD TA 2020 terdapat dua Pemda yang menganggarkan belanja pegawai
dibawah target 35 persen RPJMN 2020-2024 yaitu Kab Bolaang Mongondow Timur dan
Kab Bolaang Mongondow Utara Sementara itu Pemda Kab Bolaang Mongondow
Utara dan Pemda Kab Bolaang Mongondow Timur dan Kab Minahasa Tenggara
adalah pemda yang proporsi anggaran belanja modalnya di atas 30 persen Rendahnya
rasio belanja modal di sebagian besar pemda di Sulawesi Utara tahun 2020 disebabkan
rata-rata pemda yang sangat bergantung pada anggaran DAK Fisik untuk kegiatan
belanja modal Selain itu juga terdapat realokasi dan refocusing APBD akibat pandemi
Covid-19 yang wajib dilakukan oleh Pemerintah Daerah
C Prognosis Realisasi APBD sampai dengan Triwulan IV
Proyeksi realisasi APBD Semester II dilakukan secara empiris sama dengan proyeksi
APBN yakni dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) dan menggunakan aplikasi Minitab Versi 181 Variabel yang digunakan
dalam melakukan proyeksi Pendapatan dan Belanja adalah realisasi triwulanan tahun
2013-2020 yang bersumber LRA Pemda Untuk pendapatan yang digunakan adalah
angka realisasi untuk 28 periode (n=28) sedangkan untuk Belanja (Barang dan Modal)
menggunakan data persentase realisasi triwulan II-IV (n=21) Hasil ringkas dapat dilihat
di bawah sedangkan hasil pengolahan data keseluruhan terdapat pada Lampiran II
Prognosis Pendapatan (Angka dalam miliar)
ARIMA (011)
Total Proyeksi 2020 =
Rp1832209
Prognosis Belanja Pegawai (Angka dalam persen)
ARIMA (002)
Total Proyeksi 2020 = 9365 dari total
Pagu Belanja Pegawai
Prognosis Belanja Barang (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7523 dari total Pagu Belanja Barang
Prognosis Belanja Modal (Angka dalam persen)
ARIMA (001)
Total Proyeksi 2020 =
7903 dari total Pagu Belanja Modal
21
Proyeksi realisasi pendapatan Pemda sebesar Rp1832209 miliar namun nilai yang
digunakan dalam perhitungan adalah realisasi dengan kondisi normal Dengan adanya
pandemi diprediksi terdapat penurunan pendapatan sebesar 20 dengan
pertimbangan asumsi Kementerian Keuangan dan capaian realisasi hingga semester I
sehingga angka proyeksi 2020 adalah sebesar Rp1465767 miliar Belanja barang
akan megalami penurunan terbesar dengan adanya efisiensi kegiatan perkantoran
yang cukup besar dengan adanya WFH hingga rapatsosialisasi yang bersifat daring
serta pembatasan perjalanan dinas
Sedangkan Belanja Modal Pemda diprediksi akan terserap sebesar 79 dengan
mempertimbangkan capaian realisasi Semester I yang cukup rendah namun nilai
kontrak DAK Fisik yang merupakan sumber belanja modal terbesar pemda tercatat
mencapai 97 (data per 21 Juli 2020) Dengan demikian penyerapan belanja modal
berpotensi akan melonjak di dua kuartal akhir TA 2020
Prognosis Realisasi APBD Lingkup Provinsi Sulawesi Utara Tahun 2020 (dalam miliar)
22
BAB IV
PERKEMBANGAN DAN ANALISIS PELAKSANAAN
ANGGARAN KONSOLIDASIAN (APBN DAN APBD)
A Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian
Dari Laporan
Keuangan Pemerintah
Konsolidasian (LKPK)
Kanwil DJPb Prov Sulut
Semester I 2020 tampak
capaian positif dibandingkan
peiode yang sama di tahun
2019 pada semua pos baik
pendapatan maupun
belanja Penurunan pada
detail pos mampu di cover
oleh pos lainnya
B Pendapatan Konsolidasian
1 Analisis Proporsi dan Perbandingan
Perpajakan masih mendominasi sumber penerimaan baik di Pusat maupun Daerah
Sumber utama penerimaan pajak dari sektor
usaha adalah sektor perdagangan perkebunan
dan industri serta pemerintahan sedangkan
ditinjau dari daerah Kota Manado dan Kota
Bitung sebagai pusat perdagangan dan industri
merupakan sumber utama perpajakan
Sedangkan porsi PNBP sebagian besar
bersumber dari penerimaan BLU sektor
Kesehatan (RS Kandou RS Bhayangkara dan
RS Monginsidi) dan sektor pendidikan
(Universitas Sam Ratulangi dan Poltekkes
Manado)
Perbandingan Penerimaan
Pusat amp Daerah Semester I 2020
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
Tabel Laporan Keuangan Pemerintah Konsolidasian Sulut Semester I 2020 (miliar Rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
23
Demikian juga dengan porsi penerimaan daerah dimana penerimaan pajak masih
dominan dibanding PNBP Pajak kendaraan bermotor masih menjadi andalan
penerimaan pajak daerah Sedangkan PNBP Daerah disokong dari retribusi daerah
maupun hasil kekayaan daerah yang dipisahkan seperti deviden dan Jasa Giro Kas
Daerah
2 Analisis Perubahan
Pendapatan konsolidasian selain dana transfer mengalami penurunan yang bersumber
baik dari pendapatan pusat maupun daerah
Penurunan pendapatan tersebut disebabkan
terutama oleh pembatasan aktivitas akibat pademi
corona termasuk kegiatan perekonomian yang
akhirnya berimbas pada pendapatan negara
(Pajak dan PNBP)
Pendapatan daerah mengalami penurunan yang
lebih dalam jika dibandingkan dengan pendapatan
pusat Penurunan drastis terutama pada pajak hotel dan restoran yang hanya mencapai
Rp5384 miliar turun 689 dibanding periode semester I tahun 2019 yang mampu
membukukan Rp16874 miliar Ditutupnya penerbangan internasional akibat Covid-19
sangat mempengaruhi sektor pariwisata yang berimbas pada penurunan tingkat hunian
kamar hotel dan ditutupnya beberapa restoran besar yang sering dikunjungi wisatawan
asing Selain itu terdapat inisiatif positif pemerintah daerah yang bersedia memberikan
kebijakan relaksasi pajak terhadap usaha-usaha di sektor pariwisata agar mampu
bertahan di masa sulit ini meski pendapatan daerah akan mengalami penurunan
Sedangkan penurunan dari penerimaan pajak kendaraan bermotor menggambarkan
tendensi penundaan pembayaran pajak oleh sebagian masyarakat akibat penurunan
bahkan hilangnya sumber pendapatan masyarakat dengan adanya pembatasan
kegiatan perekonomian
Perubahan Total Pendapatan
Pusat amp Daerah Selain Dana
Transfer (miliar rupiah)
Sumber GFS Kanwil DJPb Prov Sulut
24
3 Analisis Pertumbuhan Ekonomi terhadap kenaikan realisasi pendapatan
konsolidasian
Melambatnya pertumbuhan ekonomi regional y-to-y menunjukkan korelasi positif
dengan penerimaan perpajakan maupun PNBP Konsolidasian Pendapatan
konsolidasian turut mengalami penurunan dibanding periode sebelumnya PDRB yang
bersumber dari pertumbuhan sektor pertanian sebagai kontributor terbesar PDRB Sulut
mampu meredam penurunan PDRB secara keseluruhan Sektor Perdagangan besar
dan eceran transportasi dan pergudangan dan sektor akomodasirumah makan
menjadi sektor yang
paling merasakan dampak
corona sekaligus
berpengaruh besar
terhadap penurunan
pendapatan negara
konsolidasian Provinsi
Sulawesi Utara
C Belanja Konsolidasian
1 Analisa Proporsi dan Perbandingan
Proporsi realisasi belanja antara pusat dan daerah
untuk Semester I tahun 2020 menunjukkan
perbedaan yang signifikan Belanja barang sangat
dominan di pusat sedangkan belanja daerah
didominasi oleh belanja pegawai Hal yang perlu
menjadi perhatian adalah serapan belanja modal
khususnya daerah yang sangat rendah
Terhambatnya berbagai kegiatan tender hingga
pelaksanaan kegiatan akibat pembatasan
aktivitas akibat pandemi corona menjadi alasan
utama lambatnya realisasi belanja modal Selain
itu rendahnya realisasi DAK Fisik yang sebagian besar merupakan kegiatan berupa
belanja modal turut menyebabkan rendahnya realisasi belanja modal daerah
2 Analisis Perubahan
Realisasi belanja konsolidasian Sulut semester I 2020 tercatat sebesar Rp861153
miliar dengan struktur belanja relatif sama dari periode yang sama tahun sebelumnya
Belanja operasional masih mendominasi komposisi belanja konsolidasian
Tabel Realisasi Pendapatan Konsolidasi PusatDaerah amp
Pertumbuhan Ekonomi Pro Sulut Periode Triwulan II
Tahun 2019 dan 2020 (dalam miliar)
Sumber GFS BPS Sulut diolah
25
Terjadi penurunan porsi belanja barang
konsolidasian yang cukup drastis dari
356 di tahun 2019 menjadi 308 di
tahun 2020 yang disebabkan karena
perkantoran yang melakukan sistem WFH
akibat pandemi corona sehingga biaya
operasional kantor mengalami penurunan
Sedangkan peningkatan belanja pegawai
karena pembayaran gaji ke-14 (THR) di
bulan Juni
3 Analisis dampak kebijakan fiskal kepada indikator ekonomi regional
Kebijakan fiskal pemerintah terutama dari sisi belanja diharapkan mampu berkontribusi
secara optimal tidak hanya pertumbuhan ekonomi regional namun juga terhadap
pemerataan
pendapatan
maupun
peningkatan
daya beli
masyarakat Hal
tersebut dapat
dilihat dari perubahan berbagai indikator ekonomi regional
Data di atas menunjukkan bahwa penurunan realisasi belanja pemerintah di Sulut
sebesar -721 sementara pada periode yang bersamaan terjadi penurunan nilai
inflasi hingga -583 Peningkatan angka pengangguran pada bulan Februari 2020
lebih disebabkan penambahan jumlah usia angkatan kerja yang mencapai 30 ribu jiwa
namun tidak mampu terserap oleh lapangan kerja Meskipun tidak terdapat penjelasan
secara langsung atas dampak belanja pemerintah namun demikian dapat disimpulkan
bahwa perlambatan government spending turut mempengaruhi berbagai indikator
ekonomi regional
Korelasi Antara Belanja Pemerintah Terhadap Beberapa
Indikator Ekonomi Regional
Sumber GFS BPS Sulut diolah
26
Deflasi yang terjadi di Sulawesi Utara sebenarnya lebih dikarenakan sisi demand
masyarakat yang menahan diri untuk tidak belanja dengan adanya pandemi Covid-19
sehingga supply barang cukup melimpah Yang patut diwaspadai adalah pada saat
pembatasan sosial sudah dilonggarkan sehingga masyarakat dapat beraktivitas
kembali secara normal namun persediaan barang kurang tersedia di pasar maka akan
berdampak pada peningkatan potensi inflasi Hal yang harus dilakukan pemerintah
daerah adalah memanfaatkan dana yang ada untuk memastikan ketersediaan supply
barang dan jasa tetap terjamin Selain itu proyek pemerintah perlu dialihkan ke jenis
kontrak padat karya agar mampu menarik lebih banyak pekerja sekaligus menekan
angka pengangguran di tengah banyaknya kasus PHK akibat Covid-19
D Analisis Kontribusi Pemerintah Dalam Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)
Berdasarkan data BPS
perekonomian Sulawesi Utara pada
Q2 mengalami penurunan
pertumbuhan y-o-y sebesar minus
389 persen lebih tinggi
dibandingkan dengan pertumbuhan
ekonomi nasional sebesar minus
532 persen Ditinjau dari sisi
pengeluaran pemerintah (G) pada
komponen PDRB terjadi peningkatan kontribusi dari tahun ke tahun Kontribusi
Pengeluaran Pemerintah (APBN amp APBD) terhadap PDRB untuk Triwulan II 2020
sebesar 1759 persen turun sebesar 07 persen dibanding periode yang sama tahun
sebelumnya
Data korelasi pertumbuhan realisasi belanja pemerintah per triwulan II 2020 (y-o-y)
dengan laju pertumbuhan berbagai sektor lapangan usaha di Sulut menunjukkan bahwa
realisasi belanja pemerintah yang minus berkorelasi positif terhadap pertumbuhan di
hampir semua sektor lapangan usaha yang juga menunjukkan penurunan Hal tersebut
mengindikasikan keterkaitan dan peran belanja pemerintah terhadap pertumbuhan
berbagai sektor pada PDRB Belanja pemerintah kurang mampu memberikan
dukungan terhadap berbagai sektor lapangan usaha sekaligus meredam pelemahan
perekonomian global akibat pandemi Covid-19
4743 4749 48 46
1706 1768 186 179
3434 3474 34 33
116 009 00 03
2017 2018 2019 2020
Distribusi G pada PDRB Triwulan II
C G I X-M
27
Dua sektor lapangan usaha yang
dipastikan terdampak dan
teridentifikasi di awal pandemi adalah
sektor Akomodasi Makanan dan
Minuman dan Transportasi yang
merupakan imbas melemahnya sektor
pariwisata dengan ditutupnya
penerbangan internasional Bandara
Sam Ratulangi Seharusnya inilah
yang menjadi perhatian khusus
pemerintah bagaimana mengalihkan
sementara perekonomian sektor
tersebut ke sektor lain melalui
penyediaan lapangan usaha alternatif
untuk pengusaha dan tenaga kerja
yang terdampak
Tumbuhnya sektor Pertanian
Kehutanan dan Perikanan dan sector
Industri Pengolahan terkait dengan
komoditas utama Sulawesi Utara yakni Kopra Pertanian Kelapa dan Pengolahan Kopra
juga menjadi modal utama konsistensi ekspor Sulawesi Utara Kedua sektor tersebut
juga mampu menjaring tenaga kerja informal yang cukup besar Dari ketiga fakta
tersebut dapat dijadikan langkah strategis selanjutnya bagi pemerintah daerah di
Sulawesi Utara untuk memberikan dukungan pada kedua sektor tersebut baik dari sisi
kebijakan maupun permodalan agar mampu bertahan dan bahkan tumbuh Dengan
demikian kedua sektor tersebut mampu menjadi penahan resesi sekaligus dapat
membuka lapangan kerja alternatif di tengah penuruan kinerja sektor lainnya
Korelasi antara Belanja Pemerintah terhadap Pertumbuhan Sektor Lapangan
Usaha
SektorVariabel Growth
Belanja Pemerintah -721 Pertanian Kehutanan dan Perikanan 147 Pertambangan dan Penggalian -347 Industri Pengolahan 524 Pengadaan Listrik dan Gas 560 Pengadaan Air Pengelolaan Sampah Limbah dan Daur Ulang 376 Konstruksi -804 Perdagangan Besar dan Eceran Reparasi Mobil dan Sepeda Motor -090
Transportasi dan Pergudangan -3149 Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum -5028
Informasi dan Komunikasi 1577 Jasa Keuangan dan Asuransi 1250 Real Estate -128
Jasa Perusahaan -974 Adm Pemerintahan Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib -502 Jasa Pendidikan -069 Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial 349 Jasa lainnya -1311
Sumber GFS Sulut BPS Sulut diolah
28
BAB V
ISU REGIONAL DAMPAK KORONA TERHADAP
PEREKONOMIAN SULAWESI UTARA
Dampak Covid-19 selama hampir 5 (lima) bulan terakhir di Indonesia
memerlukan penanganan yang komprehensif dan extraordinary oleh pemerintah
melalui berbagai strategi dan kebijakan yang terukur dan bersinergi baik
pemerintah pusat maupun pemerintah daerah Dari sisi ekonomi pandemi Covid-
19 berdampak pada dua sisi baik konsumsi maupun produksi Pembatasan sosial
berujung pada berhentinya aktivitas dan turunnya kinerja perekonomian
Perkembangan kasus pandemi COVID-19 di Sulawesi Utara
Berdasarkan data per tanggal
30 Juni 2020 tercatat sebanyak
1109 kasus positif di Sulawesi
Utara yang sebagian besar
terdapat di Kota Manado
Dengan dibukanya sejumlah
laboratorium pengujian sampel
Covid-19 yakni di Balai Teknik
Kesehatan Lingkungan dan
Pencegahan Penyakit
(BTKLPP) di Mapanget Kota
Manado dan RSUP Prof
Kandou Manado jumlah pasien
yang terkonfirmasi positif
mengalami peningkatan yang
cukup signifikan Selain itu dengan dilonggarkannya pembatasan dan dibukanya
beberapa pusat perbelanjaan (the new normal) menjadi salah satu faktor
meningkatnya jumlah masyarakat yang terkonfirmasi positif Covid-19
Pemerintah Daerah telah melakukan berbagai upaya pencegahan penyebaran virus
COVID-19 di Sulawesi Utara melalui berbagai kebijakan dan aturan diantaranya
dengan meniadakan kegiatan belajar mengajar di sekolah (Study from Home)
mengurangi kegiatan perkantoran (Work From Home) menutup tempat hiburan
29
yang dapat mengundang
kerumumunan orang hingga
penghentian sementara berbagai
kegiatan keagamaan di Rumah
Ibadah
Dampak COVID-19 terhadap
perekonomian Sulawesi Utara
Gambaran perekonomian Sulawesi
Utara selama enam bulan terakhir
tercermin dalam Indeks Harga
Konsumen (IHK) yang dirilis oleh BPS Sulut Dari tabel tersebut terlihat bagaimana
perekonomian Sulawesi Utara menurun drastis mulai bulan Maret 2020 sejak
ditetapkannya wabah Covid-19 di Indonesia serta ditutupnya penerbangan
internasional di Bandara Sam Ratulangi Manado Untuk pertama kalinya Sulawesi
Utara mengalami deflasi tahun kalender selama enam bulan berturut-turut akibat
adanya social distancing dalam rangka pencegahan Covid-19
Dari sisi tenaga kerja berdasarkan data Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi
Provinsi Sulawesi Utara hingga 26 Mei 2020 tercata ada 681 perusahaan yang
terdampak dengan jumlah total pekerja sebanyak 8416 orang dan dari angka
tersebut 6952 pekerja yang dirumahkan Selain itu tercatat pula sebanyak 72
perusahan yang melakukan Pemutusan Hubungan Kerja dengan jumlah tenaga
kerja sebanyak1424 orang
Dari sektor lapangan usaha terbesar sumber pembentuk PDRB Sulut semua
menunjukkan penurunan
dan hanya Industri
Pengolahan yang
menunjukkan kenaikan
Gambaran atas dampak
Covid-19 adalah
penurunan sektor
akomodasi makanan dan
minuman serta transportasi yang sangat drastis sebagai imbas ditutupnya bandara
Sam Ratulangi sehingga sektor pariwisata mengalami penurunan
Indeks Harga Konsumen Sulawesi Utara 2020
30
Peran Fiskal dalam penanganan pandemi Covid-19 di Sulawesi Utara
Sejak diumumkannya pandemi Covid-19 di Indonesia pemerintah melakukan gerak
cepat dengan menerbitkan berbagai aturan dan pedoman di semua bidang baik
pemerintahan kesehatan pendidikan sosial dan tak terkecuali sektor keuangan
Peraturan Pengganti Undang-Undang dikeluarkan untuk memberikan kelonggaran
defisit APBN yang
sebelumnya hanya
maksimal 3 dari
PDB guna
menahan dampak
Covid-19 terhadap
ancaman resesi
melalui program
Pemulihan Ekonomi Nasional Dari sisi demand pemerintah berusaha menjaga
konsumsi melalui sokongan atas daya beli masyarakat khususnya melalui bantuan
sosial Konsumsi rumah tangga merupakan penopang terbesar pertumbuhan di
Indonesia tak terkecuali Sulawesi Utara
Sedangkan dari sisi produksi pemerintah telah mengalokasikan insentif pajak
(Rp123 triliun) subsidi bunga kredit (Rp34 triliun) hingga program Penempatan
Dana Pemerintah (Rp876 triliun) pada perbankan agar dapat dikucurkan pada
sektor bisnis dengan bunga rendah
Selanjutnya postur APBN telah dilakukan perubahan setidaknya sudah dua kali di
tahun 2020 melalui Perpres No 542020 dan terakhir Perpres No 722020 untuk
menjaga kualitas dan kesinambungan APBN Tahun Anggaran 2020 dalam rangka
pemenuhan kebutuhan penanganan pandemi Covid-19 dan atau menghadapi
ancaman yang membahayakan perekonomian nasional dan atau stabilitas sistem
keuangan Konsekuensi atas terbitnya Perpres tersebut adalah Pemerintah Daerah
diharuskan untuk turut melakukan refocusing dan realokasi APBD untuk penangan
Covid-19 di daerah masing-masing Seluruh Pemda di Sulawesi Utara telah
melakukan realokasi anggaran sebagai langkah awal penanggulangan Covid-19 di
daerah masing-masing
31
Sehubungan dengan hal-hal tersebut di atas untuk mengantisipasi dampak
perekonomian kesehatan sosial dan keuangan serta menahan timbulnya resesi
maka diperlukan
peningkatan kuantitas
dan kualitas belanja
pemerintah (government
spending) Menurunnya
pertumbuhan ekonomi di
Sulawesi Utara sampai
dengan Q2 2020
sebesar minus 389
persen diperlukan
adanya intervensi
pemerintah pusat dan
daerah untuk mengelola kebijakan fiskal yang tepat jumlah dan tepat sasaran
sebagai solusi menjaga pertumbuhan ekonomi di Sulawesi Utara Sebagai contoh
telah dilakukan kebijakan penempatan uang negara pada Bank Umum (termasuk
BPD SulutGo) untuk mendorong tingkat konsumsi dan produksi dalam
perekonomian Sulawesi Utara Disamping itu hal yang lebih penting adalah
menjaga alokasi fiskal agar ditujukan untuk menjamin kesinambungan
(sustainability) pembangunan sehingga kebijakan fiskal ditujukan tidak hanya untuk
kepentingan jangka pendek tetapi kepentingan pembangunan yang
berkesinambungan
Alokasi Belanja Daerah Untuk Penanganan COVID-19 (miliar rupiah)
Sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
No Pemda
Bidang kesehatan dan
hal-hal lain terkait
kesehatan dalam rangka
pencegahan danatau
penanganan COVID-19
Penyediaan
jaring
pengaman
sosial
Penanganan
dampak
ekonomi
Total
1 Pemprov Sulut 73128 9022 1500 83651
2 Kab Bolsel 5286 1000 209 6495
3 Kab Kep Sitaro 1697 997 2767 5461
4 KabMinahasa 7922 2854 939 11714
5 Kota Tomohon 1902 1114 1812 4827
6 Kota Manado 5174 6201 720 12095
7 Kab Mitra 2850 985 1206 5040
8 Kab Minsel 2289 547 050 2886
9 Kab Boltim 1693 3842 540 6074
10 Kab Kep Talaud 2391 835 510 3736
11 Kab Kep Sangihe 5478 998 158 6634
12 Kab Bolmut 8859 1212 249 10320
13 Kota Kotamobagu 7084 927 272 8283
14 Kab Bolmong 1058 4104 2971 8133
15 Kab Minut 5307 - 680 5987
16 Kota Bitung 2500 1563 4109 8171
TOTAL 134618 36200 18691 189509
(sumber Laporan Penyesuaian APBD Pemda diolah)
Alokasi Belanja Daerah untuk penanganan Covid (dalam miliar Rupiah)
Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik Provinsi Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Prov Sulut
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Manado
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Tomohon
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Bitung
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kota Kotamobagu
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Tenggara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Minahasa Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Timur
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Utara
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Bolaang Mongondow Selatan
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Talaud
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab Kep Sangihe
Badan Pengelola Aset dan Keuangan Daerah Kab KepSiau Tagulandanga Biaro
Kanwil DJPb Prov Sulut (2020) Government Financial Statistic Sem I Prov Sulawesi Utara TA 2020
Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi Provinsi Sulawesi Utara
Dit Pelaksanaan Anggaran Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi MEBE
Dit Sistem Manajemen Investasi Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi SIKP
Dit Akuntansi dan Pelaporan Keuangan Ditjen Perbendaharaan Kemenkeu Aplikasi E-Rekon
Ditjen Perimbangan Keuangan Daerah Kemenkeu Aplikasi SIMTRADA Aplikasi SIKD
Dit Sistem Informasi dan Teknologi Perbendaharaan Aplikasi OMSPAN Dashboard MPN
Kanwil Ditjen Pajak Suluttenggomalut
Kanwil Ditjen Bea dan Cukai Sulawesi Bagian Utara
1
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBN
A Prognosis APBN-Pendapatan
Proyeksi Pendapatan dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data realisasi
Pendapatan (4xxxxx) bulanan periode 2013-2019
Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84 bulan
(n=84) untuk memprediksi penerimaan perpajakan 12
bulan ke depan (Jan-Desember) yang bersumber dari
monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata
2
Dari hasil pengujian terdapat lag pertama yang keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 tidak stasioner terhadap rata-rata sehingga perlu dilakukan differencing (d=1) Dari hasil
differencing dihasilkan jumlah lag pada ACF sebanyak tiga (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak empat (q = 5)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 1 dan q 5 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (215) ARIMA (214) ARIMA (213) ARIMA (212) ARIMA (211) ARIMA
(210) ARIMA (115) ARIMA (114) ARIMA (113) ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110)
ARIMA (015) ARIMA (014) ARIMA (013) ARIMA (012) ARIMA (011)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (215) AR 1 0927 tidak ARIMA (211) AR 1 0000 ya
AR 2 0995 tidak AR 2 0012 tidak
MA 1 0979 tidak MA 1 0000 ya
MA 2 0258 tidak Constant 0571 tidak
MA 3 0942 tidak ARIMA (210) AR 1 0000 ya
MA 4 0972 tidak AR 2 0000 ya
MA 5 0980 tidak Constant 0412 tidak
Constant 0000 ya ARIMA (115) AR 1 0880 tidak
ARIMA (214) AR 1 0056 tidak MA 1 0816 tidak
AR 2 0000 ya MA 2 0722 tidak
MA 1 0184 tidak MA 3 0847 tidak
MA 2 0040 ya MA 4 0971 tidak
MA 3 0000 ya MA 5 0707 tidak
MA 4 0068 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (114) AR 1 0913 tidak
ARIMA (213) AR 1 0615 tidak MA 1 0723 tidak
AR 2 0503 tidak MA 2 0709 tidak
MA 1 0738 tidak MA 3 0887 tidak
MA 2 0363 tidak MA 4 0934 tidak
MA 3 0729 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya ARIMA (113) AR 1 0748 tidak
ARIMA (212) AR 1 0521 tidak MA 1 0361 tidak
AR 2 0675 tidak MA 2 0294 tidak
MA 1 0314 tidak MA 3 0638 tidak
MA 2 0276 tidak Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
3
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (012) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (012)
7 Hasil forecasting Perpajakan 12 bulan ke depannya adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (012) dihasilkan proyeksi Pendapatan periode Jan ndash
Desember sebesar Rp542462 miliar Namun proyeksi tersebut menggunakan dasar realisasi
pendapatan dengan kondisi normal sedangkan Kmeneterian Keuangan memprediksi penerimaan
akan turun sebesar 10 Dengan demikian proyeksi pendapatan dengan ditambah asumsi Kemenkeu
menjadi Rp488216 miliar
Model Parameter P-value Signifikansi Model Parameter P-value Signifikansi
ARIMA (112) AR 1 0440 tidak ARIMA (014) MA 1 0000 ya
MA 1 0057 tidak MA 2 0003 ya
MA 2 0071 tidak MA 3 0379 tidak
Constant 0001 ya MA 4 0838 tidak
ARIMA (111) AR 1 0115 tidak Constant 0002 ya
MA 1 0000 ya ARIMA (013) MA 1 0000 ya
Constant 0000 ya MA 2 0002 ya
ARIMA (110) AR 1 0004 ya MA 3 0247 tidak
Constant 0565 tidak Constant 0000 ya
ARIMA (015) MA 1 0000 ya ARIMA (012) MA 1 0000 ya
MA 2 0008 ya MS 10687 MA 2 0000 ya
MA 3 0197 tidak Constant 0000 ya
MA 4 0970 tidak ARIMA (011) MA 1 0000 ya
MA 5 0700 tidak MS 11287 Constant 0000 ya
Constant 0000 ya
4
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai
Proyeksi Belanja Pegawai dilakukan dengan menggunakan
metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving
Average) atau disebut juga metode analisis runtun waktu
Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal (51xxxx) bulanan periode 2013-
2019 Sehingga periode (n) yand dipakai berjumlah 84
bulan (n=84) untuk memprediksi belanja 12 bulan ke
depan (2020) yang bersumber dari monevPA Software
pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -2 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
5
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Pegawai 12 bulan ke depannya
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Pegawai periode Januari ndashDesember
sebesar 9329 dari pagu
6
C Prognosis APBN-Belanja Barang
Proyeksi Belanja Barang dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka
pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Barang (52xxxx) bulanan periode
2013-2019 (n=84 bulan) untuk memprediksi
belanja Barang 12 bulan ke depan (2020)
bersumber dari monevPA Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = -2 sehingga
perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=1)
7
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF)
dan dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 1)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
7 Hasil forecasting Belanja Barang 12 bulan ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi
Belanja Barang 2020 sebesar 812 dari pagu
8
D Prognosis APBN-Belanja Modal
Proyeksi Belanja Modal dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data persentase realisasi
Belanja Modal (53xxxx) bulanan periode 2013-2019
mulai bulan april karena periode triwulan pertama
realisasi belanja modal relatif kecil Sehingga periode
(n) yand dipakai berjumlah 63 bulan (n=63) untuk
memprediksi belanja Modal 9 bulan ke depan (April-
Desember) yang bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
= -05 sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1 (stasioner) dengan menu Box-Cox
Transformation
2 Untuk memastikan bahwa data Trans-Modal
telah stasioner terhadap rata-rata digunakan
menu Autocorrelation (ACF) Jika tidak
terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama
yang keluar dari confident interval lebih dari
tiga Artinya data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada
ACF sebanyak dua (p=2)
9
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA
(100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (202) ndash Tidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashSig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (001) ndashTidak Sig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (101) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (101)
10
7 Hasil forecasting Belanja Modal 9 bulan ke depannya (periode
April-Desember) adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan
proyeksi Belanja Modal enam bulan ke depan (64-72) sebesar
8419 dari pagu
E Prognosis APBN-Transfer Ke Daerah dan Dana Desa
Proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana Desa dilakukan
dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga metode
analisis runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang
dipakai adalah data persentase realisasi Transfer Ke
Daerah dan Dana Desa (6xxxxx) bulanan periode 2015-
2019 (60 bulan) untuk memprediksi Transfer Ke Daerah
dan Dana Desa 12 bulan ke depan dan untuk selanjutnya
diambil total realisasi 9 periode akhir yang
mencerminkan periode April-Desember yang
bersumber dari monevPA Software pengolah data yang digunakan adalah Minitab 181
1 Dari Uji stasioneritas data telah menunjukkan
stasioneritas yang dibuktikan dengan λ = 1 sehingga
tidak perlu dilakukan transformasi
2 Untuk memastikan bahwa data telah stasioner terhadap
rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF) Jika
tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
TKDD telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data TKDD telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu
dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak satu (p=3)
11
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 1 (q = 4)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 3 d 0 dan q 4 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (304) ARIMA (303) ARIMA (302) ARIMA (301) ARIMA (300) ARIMA
(204) ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (104) ARIMA (103)
ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (004) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA
(001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (304) ndash Tidak Sig
ARIMA (303) ndashTidak Sig
ARIMA (302) ndashSig
ARIMA (301) ndashTidak Sig
ARIMA (300) ndashTidak Sig
ARIMA (204) ndashSig
12
ARIMA (203) ndashTidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashSig
ARIMA (200) ndash Tidak Sig
ARIMA (104) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashTidak Sig
ARIMA (102) ndashSig
ARIMA (101) ndashTidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (004) ndashTidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
13
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai kesalahan (MS) terkecil adalah Model ARIMA (302) Dengan demikian forecasting yang
akan dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (302)
7 Hasil forecasting Transfer Ke Daerah dan Dana Desa 12 bulan ke depan adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast menggunakan ARIMA (101) dihasilkan proyeksi Transfer Ke Daerah dan Dana
Desa 2020 sebesar 9668 dari pagu
LAMPIRAN I ndash PROGNOSIS APBD
A Prognosis APBN-Pendapatan APBD
Proyeksi Pendapatan APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive
Integrated Moving Average) atau disebut juga
metode analisis runtun waktu Box-Jenkins yang
cocok untuk forecastingperamalan jangka pendek
Data yang dipakai adalah data realisasi Pendapatan
Daerah Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan (2020)
Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (05) sehingga perlu dilakukan transformasi data hingga 3 kali sampai menunjukkan λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans3 telah
stasioner terhadap rata-rata digunakan menu
Autocorrelation (ACF) Jika tidak terdapat lag
pertama lebih darti tiga maka data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga
Artinya data Trans1 telah stasioner terhadap
rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak
0 (p=0)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 0 (q = 0) Karena p=0 d = 0
dan q=0 maka model yang dihasilkan adalah ARIMA
(000) Namun model tersebut tidak dapat dilakukan
pengujian sehingga perlu dilakukan differencing
4 Untuk memastikan bahwa data Diff1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka
data Diff1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing lagi (d=1) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu
(p=1)
5 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
terdapat lag sebanyak dua (q=2)
6 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 1 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (112) ARIMA (111) ARIMA (110) ARIMA (012) dan ARIMA (011)
7 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (112) ndash Tidak Sig
ARIMA (111) ndash Tidak Sig
ARIMA (110) ndashTidak Sig
ARIMA (012) ndashTidak Sig
ARIMA (011) ndashSig
8 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (011) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (011)
9 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Pendapatan APBD TA 2020 sebesar
Rp1832209 miliar Namun dengan adanya pandemi corona
yang akan mempengaruhi PAD serta penyesuaian TKDD 2020 yang menyebabkan penurunan pagu
hingga Rp2 triliun dibanding 2019 maka proyeksi pendapatan APBD 2020 akan berkurang 20 dari
forecast ARIMA menjadi Rp1465767 miliar
B Prognosis APBN-Belanja Pegawai APBD
Proyeksi Belanja Pegawai APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Pegawai Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk memprediksi
PAD 4 periode ke depan (2020) Software pengolah data
yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan
λ gt 1 (20) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih dari tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya
data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
sehingga tidak perlu dilakukan differencing (d=0)
Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak 2 (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 2 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (102) ndash Tidak Sig
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashSig
ARIMA (011) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan MS terkecil adalah Model ARIMA (002) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan
adalah dengan menggunakan Model ARIMA (002)
7 Hasil forecasting Pendapatan APBD 4 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast Realisasi Belanja Pegawai APBD TA 2020 sebesar 9365
C Prognosis APBN-Belanja Barang APBD
Proyeksi Belanja Barang APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis
runtun waktu Box-Jenkins yang cocok untuk
forecastingperamalan jangka pendek Data yang dipakai
adalah data persentase realisasi Belanja Barang Daerah
Triwulanan periode 2013-2019 (n=28) untuk
memprediksi PAD 4 periode ke depan Software pengolah
data yang digunakan adalah Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation
(ACF) Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga
maka data Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata
Dari hasil pengujian tidak terdapat lag pertama yang
keluar dari confident interval lebih dari tiga Artinya data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak
perlu dilakukan differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF
sebanyak dua (p=2)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak tiga (q = 3)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 2 d 0 dan q 3 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (203) ARIMA (202) ARIMA (201) ARIMA (200) ARIMA (103) ARIMA
(102) ARIMA (101) ARIMA (100) ARIMA (003) ARIMA (002) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (203) ndash Tidak Sig
ARIMA (202) ndashTidak Sig
ARIMA (201) ndashTidak Sig
ARIMA (200) ndashTidak Sig
ARIMA (103) ndashtidak Sig
ARIMA (102) ndashTidak Sig
ARIMA (101) ndashtidak Sig
ARIMA (003) ndashTidak Sig
ARIMA (002) ndashTidak Sig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
hanya Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan dilakukan adalah dengan
menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Barang APBD 4 periode ke depan adalah
sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Barang APBD sebesar
7523
D Prognosis APBN-Belanja Modal APBD
Proyeksi Belanja Modal APBD dilakukan dengan
menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated
Moving Average) atau disebut juga metode analisis runtun
waktu Box-Jenkins yang cocok untuk forecastingperamalan
jangka pendek Data yang dipakai adalah data persentase
realisasi Belanja Modal Daerah Triwulan II-IV periode 2013-
2019 (n=21) untuk memprediksi Belanja Modal 3 periode ke
depan Software pengolah data yang digunakan adalah
Minitab Versi 181
1 Dari Uji stasioneritas data menunjukkan non-stasioneritas terhadap varian yang dibuktikan dengan λ
lt 1 (050) sehingga perlu dilakukan transformasi data agar λ = 1
2 Untuk memastikan bahwa data Trans1 telah stasioner
terhadap rata-rata digunakan menu Autocorrelation (ACF)
Jika tidak terdapat lag pertama lebih darti tiga maka data
Trans1 telah stasioner terhadap rata-rata Dari hasil
pengujian tidak terdapat lag pertama yang keluar dari
confident interval lebih dari tiga Artinya data Trans1 telah
stasioner terhadap rata-rata sehingga tidak perlu dilakukan
differencing (d=0) Jumlah lag pada ACF sebanyak satu (p=1)
3 Selanjutnya dilihat Partial Autocorrelation (PACF) dan
dihasilkan lag sebanyak dua (q = 2)
4 Dari pengujian diatas dihasilkan kombinasi p 1 d 0 dan q 1 Sehingga model tentatif ARIMA yang
akan diuji adalah ARIMA (101) ARIMA (100) dan ARIMA (001)
5 HASIL PENGUJIAN MODEL ARIMA
ARIMA (101) ndash Tidak Sig
ARIMA (100) ndashSig
ARIMA (001) ndashSig
6 Dari hasil pengujian model ARIMA yang memberikan hasil Signifikan pada tingkat confident 95
dengan nilai MS terkecil adalah Model ARIMA (001) Dengan demikian forecasting yang akan
dilakukan adalah dengan menggunakan Model ARIMA (001)
7 Hasil forecasting Belanja Modal APBD 3 periode ke depan
adalah sebagai berikut
Dari hasil forecast penyerapan Belanja Modal APBD sebesar
7903
WPEMERINTAH KABUPATEN MINAHASA
SEKRETARIAT DAERAH
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN 2O2O
KABUPATEN MINAHASA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti bukti realokasi yang
tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasidan keperluanpemeriksaan apabila pengawas fungsional
un uaian APBD dilakukan iberikut
No UraianAnggaran sebelum
DenvesuaianAnggaran setelah
penyesuaianvo
Penvesuaian(a) (b) (c) (d) (e)
Tahap I Penyesuaian Pendapatan Daerah
1
2
3
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Total Pendapatan Daerah
1 16801375000
136837743000
91436654206
98691022500
1008131756998
69703097945
(16)
(1 1)
(24
1U5O75772206 1 17 6525877 443 (13)
Tahap ll Penyesuaian Belania Daerah
1
2
J
4
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Eantuan Sosial
Belanja lainnya
Total Belania Daerah
553153915596
376690476314
194014758013
12200000000
290576963500
518620216746
287126O94825
130797822239
11200000000
323130122850
(6)
(24)
(33)
(8)
11
1426636113423 1270874256660 (11)
Tahap lll Perhitungan Selisih lebih Kurang
(8156034r217) (943483792171 16Selisih LebihKurangPenyesuaian Pendapatan Daerah
No Uraian Belanja PegawaiBelania Barang dan
JasaBelania modal
Belanra BantuanSosial
Belania Lainnya Total
Belanja Bidang Kesehatandan Hal hal lainterkaitkesehatan dalamrangka pencegahandonatau PenangananCovid 19
40105 621 486 2 180 557000 36 931 098000 79217 276486
Penyediaan iaringPengaman Sosial
4718907 200 10200000000 13 619 797 200 28 538 704 400
Penanganan DampakEkonomi
I280591500 108000000 9 388 5S1 500
Total 54105 120 186 2288 557000 10200000000 50 550 895200 117 144 572 386
Tahap lV Relokasi selisih lebih
Tahap V Postur Belanja APBD setelah Relokasi
No uraianAnggaran setelah Realokasi
1 Pendapatan Asli Daerah 98691 022500
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 1008131 756998
3 Lainnya 69 703 097 945
1 Belanja Pegawai 518620216746
2 Belanja Barang dan Jasa 287 126094825
3 BelanJa [Iodal 130797822239
4 Belanja Bantuan Sosial 11 200000000
5 Belanja lainnya 323130122850
Surplus Oevisit 9434837I217
Pembiayaan 9434837 9 217
Tondano 27 Mei 2020AN BUPATI M AHASASEKR RAH
FRITS R MUNTU SSosPEMBINA UTAMA MUDA
NtP 19530220 198601 I 003
BUPATI MINAHASA TENGGARA
LAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN MINAHASA TENGGARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggungjawab penuh atas kebenaran laporan
ini dan bukti-bukti Realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan
ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan Aparat
Pengawas Fungsional
No Uraian Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2) Anggaran Setelah
Penyesuaian (3) Penyesuaian
(4)
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-
((d)(c)))
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 1819189201100 1438584429100 2092
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa
56814701700000 50078936200000 1186
3 Lainnya 23119463568002 22716134568002 174
Total Pendapatan Daerah 81753354469102 74233655197102 920
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
1 Belanja Pegawai 26732727677170 26472729296657 097
2 Belanja Barang dan Jasa 15671452469200 6995649446509 5536
3 Belanja Modal 19904298947532 15229943944332 2348
4 Belanja Bantuan Sosial 665000000000 843144700000 -2679
5 Belanja Lainnya 18779875375200 19651755575200 -464
Total Belanja Daerah 81753354469102 69193222962698 1536
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian 5040432234404
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
Uraian Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)
+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-hal lain terkait kesehatan dalam rangka pencegahan danatau penanganan
1734300000 11752875844 9861047
000 0
5150000000
28498222844
COVID-19
Penyediaan jaring pengaman sosial
0 0 0 23500000
00 750000000
0 9850000000
Penanganan dampak ekonomi
0 7056099500 0 0 500000000
0 12056099500
Total 1734300000 18808975344 9861047
000 23500000
00 176500000
00 50404322344
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
Pendapatan Daerah 66995615445400
Pendapatan Asli Daerah 1438584429100
Transfer ke Daerah dan Dana Desa 50078936200000
Lainnya 15478094816300
Belanja Daerah 74033655197102
Belanja Pegawai 26646159296657
Belanja Barang dan Jasa 8876546980913
Belanja Modal 16216048644332
Belanja Bantuan Sosial 1078144700000
Belanja Lainnya 21216755575200
SurplusDefisit (7038039751702)
Pembiayaan 7038039751702
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Ratahan 6 Mei 2020 BUPATI MINAHASA TENGGARA
JAMES SUMENDAP SH
HfH3fQ l flHV 13H)t3S lOWIJ MOON0$NOW $N11V108 N3Lfdn81gt1 HflNUl31ri13d
lJOWll MOON09NOW 9Nlfo10B N3JJfdOBIOI
OZ-OZ N~EgtEgtNV NOHVJ
OSdV NlmfOS3AN3d NcnOdV1
1n)microaq 1e6eqas u~n~e11P 08dV Uellnsa~uad undepv
middot1euos6un1se-1e6ued1ated0 uea~microawad uen1Jadalj uep 1sellSIUJlllpe uede)f6ua1a)f JfOJUO rllfllJlampq llue~ uen1ua1a~ ue6uap llnsas IIelfedwesP IUI uruode1 UJe1ep wn1u=a1 Buebull
1se~OjlaJ llthQ1llnq uep UI u1Jode1 uaievaqalj seie qnusd qeMef 6unfi6uemicroaq eites eMJJeq ua)e1eWaw 1u1 ue6uaa
ltooswmmiddot L9t9Zl USGnsallSOd ~lbullloS illtJ1)1141~1 4SfgtS
lllj8J11)1llqltj1AbullS ueamplfllQfiid -111 d011f
(comiddotszgt 09tte-tt61CZI L9 DlL9ampZS9lLI pound99 qruaea bullfbullbullIOll lIOJ
11t 9Ltl560S-9pound1gtZW oomiddots99middots99middotezsmiddot6c 1 oAw1bull1 bullfulgt(bulla s
000 00000middot004roormiddots oomiddotooomiddotooomiddotaasmiddots 1bull1sos UlJ11ull 2Ju111oa t
(091t) OOSOlSiS1t$LU 001gt1L9L1gtSZI si lepovi ~iubullIOa c
(tsmiddotacgt oosnmiddotsW960L6 009t699669J891 eat uep ampaiea eJue~g z (OSO) 1gtQ06tSLttZCtQI OlZt091gtHSZSQI 1ewietlbulld s1le1aa I
r 4BJaea Bubullioe ueiens~bulld - 11 aNi L
(il6) 096ll9lS~tllS OlLS8tCrirtLlt9 qeRltJ led middot-d J
lt1ozJ OOLSSZltOlsmiddotss OOlSS9Q6910ZO L e(uu1e1 e
ltzn1gt oomiddotooamiddotszswgmiddot pound9 oososmiddotczcmiddotoozmiddotszs 0$0(] auoa uop 4bullbullbullbullP middot~ ll z
ttsH) oszzzmiddotspoundtpound61H OlS6pound~6middotsz9middote1 lfUa~O ILJlqtJtqedepUad I
q~a uoiedepuod ue1bullQSQllbulld- L d04bull1
((o)J(p)J-00 L)s (o) (p) (o) (q) ltbull)
1Jll9~d Ultlnsaltuad ~bulllosalubulld UCeJn ON 4810loS UOJrd6Uf wn1aqas UGJe6ampiv
lfl1 4i I s ~at Cl Ill lL
oos11Smiddot9timiddot~4middotbs SSS9tLtlmiddotL09 JmJ
00699 L9596pound5 UJOUO)t~
6jlLS596t5 ~wlWf UttJ2litnuOd
0091Z6W5W9t 91lBWSl-Spound IQSOS
uewo6ltJad 6umicroef ueljpelllbulld
6~ middotQl100 UOl(06UOIOd ne~eJE~P ue4e611iued
oomiddotooomiddotosntemiddots 1 ooomiddotosnpound6middotst e~6oOJ we1ep lIBlB~~
1111 u1bull11bull1ft14 ubullp llllbullsa~ Buelq efbullBJbulla
M+(D)lt(4)+(6)bull(1) (~) m (l M (Bl (1)
1e1sos 1bullPbullri f ltP6~d lllOJ eAUlJl lt[lllliog lllllllUOS bullfuOJbullS uep GUltu~ 1[UlllS bullueibulla UaJeJn
ouopg
1$1~ ee bullbull - d
0090111tt Lllt~ - 118(lqltI
(Ms01119CLlltdeg9ZI
1111180Sntdlns
~l ti96()S9LHOZ 9(uu~ai e~Ull98 eoeooeeooos-s rctsos uerquee erueiae oomiddotsoimiddotesnpoundsmiddot tt~ 1bullpor1 bull1bullbull18 00911 Wt-960 ze eser usp 6urues efveias tlf06tSlttipound11 I eMe8ad efue1~a ~t8tZt611~~9
ijltloaabull~ bull
00 LS5Upound0L666 ~ 000006ZS969L9Y n~ eueo uep ~eu_ep eI JampisiVJl 09ZZZ-5LpoundLSlH 41lbullbullao ~ Illdeg 096HWt98t1lt ~-ouciffbull-d
tSugt101ea~ 4lfa~s urue66uv u~eJ(l
-e~weuaqes uefluap 1enq1p 1u1 uwod91 Ull~Waa
-s~~~
1 Hlnf3IO ~v~~~~
~nWllMOONOElNOW E)1Nil~~~~
ozoz 13W ~I U8Aflll1 l
PEMERINTAH DAERAH KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
SEI(RETARIAT DAERAH
Jalan Bui Batu Kompleks Perkantoran Pemda
TAPORAN PENYESUAIA]II APBD
TAHUN ANGGARAN 2O2O
KABUPATEN KEPUIAUAN TAIAUD
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini
dan buki-bukti realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang
berlaku untuk kelengkapan administrasi dan keperluan pemeriksaan apparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UraianAnggaran Setelah
Penyesuaian Penyesuaian
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
1 Pendapatan Asli Daerah 297348989200 2676L409O24O 1000
L26a2Transfer ke Daerah dan DanaDesa
7265981700000
3 Lainnya 2A327a3a962O 265m1550670 645
Total Peurondapatan Daerah 8902019808820 7798597340950 LZN
Tahap ll - Penyesuaian Beurolania Daerah
Belanja Pegawai 3376514741950 3340363661950 t07
2 Belanja Barang dan Jasa 246L95524732O 182495402427O 25A7
3 Belanja Modal 7453474604t2O 75562748706O 48O7
4 10000Belanja Bantuan Sosial 5000000000
Belanja Lainnya t745075775430 164404946204O 579
Total Beurolanla Daerah 9042019808820 7564998639320 t6t4
Tahap lll - Pen8hitungan Selislh Lebih(urang
SurplusDefisit - 140000000000 233598701630
Selisih Lebihl(urang Setelah Penyesuaian 373598701630
euro
Anggaran SebelumPenyesuaian
(a) (b) ( c ) (d)( e)=( 10u64(
)
8321392430m0
t
Tahap lV - Realokasl SeurollCh teblh
UralanBelanJa
Pegawal
BelanJa
Barang danJasa
gelania
Modal
BelaniaBantuan
Soslal
BelanJa
LalnnyaTotal
(J) ls) (h) (i) a) (k) tt)4 4h)4t)4)4kt
Belanja bidangkesehatan danhal-hal lain terkaitkesehatan dalamrangkapencegahan
danataupenanSanan
covtD-19
87140321634195838000 11000000000 23909870163
Penyediaan jaringpengaman soslal 350000000 2000000000
6000000000
Penanganan
Dampak Ekonomi 100000000 10000000004000000000
5100000000
Total 91540321634195838000 3000000000 21000000000 37359870163
Tahap V - Postur Belanja APBD Setelah Realokasl
Uralan Anggaran Setelah Realokasl
Pendapatan Daerah 779859734O95
Pendapatan Asli Daerah 267 6t409028Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya 26500155067
Belanja Daerah 793859734095Eelanja PeSawai 334036356195Belania Barang dan Jasa 191559834990
Belanja Modal 79758585706
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya 185404945204SurplusDefisit -14000000000
Pembiayaan Netto 14000000000
Melonguane2) April 2020
PUTAUAN TALAUD
SE IS DAERAH
lr ADOtf S BlNll-ANG MENrP 19601027 198903 1 005
8350000000
726598170000
3000000000
An
RASIO ALOKAS ANGGARAN PENANGANAN COVID19KABUPATEN KEPUTAUAN TALAUD
DATA SESUAI REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVIDlg DI KAB KEPITAIAUD
E Alokasi Anggaran Penanganan COVID-19sebesar Rp 37359870163 (3735 M)
E Alokasitersebut terdiri dari 3 Pos Alokasisebagai berikut
1 Penanganan Kesehatan berjumlahRp23909870163 (2390 M) atau64Yo dari total alokasi anggaranpenanganan COVID-19
2 Penanganan Dampak EkonomiBerjumlah Rp 5100000000(510 M) atau 14 Yo dari total alokasipenanganan COVID-19
3 Penanganan Jaring Pengaman Sosialberjumlah Rp 8350000000 (83SM) atau 22dari total alokasianggara n penanganan COVI D-19
PAK EKON
t4
PENANGANANKESEHATAN
64
I
ENAN
JPS
22
RASIO ATOKASIANGGARANPENANGANAN BIDANG KESEHATAN
DATA SESUAI REALOKASI DAN REFOCUSING APBDUNTUK PENANGANAN COVIDl9 DI KAB KEPL TALAUDBIDANG KESEHATAN DAN HAt-HAt IAIN TERKAITKESEHATAN DLM RANGKA PENCEGAHAN DAN ATAUPENANGANAN COVDl9
E Alokasi Anggaran Penanganan Bidang Kesehatansebesar Rp 239098701G3 (239 M)
fl Alokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp 11000OOOOOO (11Matau 46Yo dari total anggaran penangananBidang Kesehatan
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 0 (O M) atau O daritotal anggaran penanganan Bidang Kesehatan
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp 129098701G3 (129 M) atau54 dari total alokasi anggaran penangananBidang Kesehatan
6
KTILANJE
TE (I
U
4
l
I
I7L
BELANJA DALAMBENTUK
KEGIATAN
54
BE
BE
RASIO ATOKASANGGARANPENANGANAN DAMPAK EKONOMI DATASESUAI REATOKASI DAN REFOCUSING APBD
UNTUK PEIANGANAN COVID-lg Dt KAB KEPL XATAUDBIDANG PENANGANAN DAMPAK EI(ONOMI
fl llokasiAnggaran Penanganan Dampak Ekonomisebesar Rp5100000000 (51 Ml
fl Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Alokasisebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp400O0q)OOo (4 Mlatau 78 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp 1000000000 (1Matau 20 96 dari total anggaran penangananDampak Ekonomi anggaran penangananDampak Ekonomi
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp1000000 (01 M) atau2 dari total alokasi anggaran penangananDampak Ekonomi
BANSOS
20
2
BETANJA TIDAKTERDUGA (BTT)
78
RASIO ALOKASIANGGARANPENANGANAN JARING PENGAMAN SOSIAT
BE
BENT
DATA SESUAT REATOKASI DAN REFOCUSTNG APBDUNTUK PENANGANAN COVTD-lg DI KAB KEPL TATAUDBIDANG JARING PENGAMAN SOSIAL
fl Alokasi Anggaran Penanganan Jaring pengaman
Sosial sebesar Rp 8350000000 (935 M)E Rlokasi tersebut terdiri dari 3 sumber Atokasi
sebagai berikut
1 Alokasi Belanja pada Belanja Tidak Terduga(BTT) berjumlah Rp50$000000 (6 M)atau 72Yo dari total anggaran pena ngananJaring Penga man Sosial
2 Alokasi Belanja pada Belanja Bantuan Sosial(Bansos) Berjumlah Rp20fi)000000 (2 Mlatau 24 Yo dari total anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
3 Alokasi Belanja Dalam Bentuk Kegiatanberjumlah Rp350000000 (035 M) atau4Yo dari total alokasi anggaran penangananJaring Pengaman Sosial
LL-
BANSOS
24
II
KEGIATAN KTI
ITERDUGA (BTT
72
r-
(a) (b) (c) (d) (e) = (100-((d)(c)))
1 Pendapatan Asli Daerah 2179766235200 20100412352 779
2 Transfer ke Daerah dan Dana Desa 67815037700000 583182844000 1400
3 Lainnya 4140687060570 47237070606 -1408
Total Pendapatan Daerah 74135490995770 65052032695770 1225
1 Belanja Pegawai 20225216272100 19620370306700 299
2 Belanja Barang dan Jasa 20685621435403 13660841927195 3396
3 Belanja Modal 19152251699667 8231402768900 5702
4 Belanja Bantuan Sosial 68950000000 33950000000 5076
5 Belanja Lainnya 14003451588600 13185777408600 584
Total Belanja Daerah 74135490995770 54732342411395 2617
10319690284375
N
oUraian
Anggaran Sebelum
Penyesuaian (2)
Anggaran Setelah
Penyesuaian (3)
Tahap I - Penyesuaian Pendapatan Daerah
Tahap II - Penyesuaian Belanja Daerah
Tahap III ndash Penghitungan Selisih LebihKurang
Selisih LebihKurang Setelah Penyesuaian
Penyesuaian (4)
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
LAPORAN PENYESUAIAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh atas kebenaran Laporan ini dan bukti-bukti
realokasi yang tercantum dalam laporan ini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapan
administrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Uraian Belanja Pegawai Belanja Barang dan Jasa Belanja Modal Belanja Bantuan Sosial Belanja Lainnya Total
(f) (g) (h) (i) (j) (k) (l)=(g)+(h)+(i)+(j)+(k)
Belanja bidang kesehatan dan hal-
hal lain terkait kesehatan dalam
rangka pencegahan danatau
penanganan COVID-19
000 2741492735500 6117425200000 000 000 8858917935500
Penyediaan jaring pengaman sosial 000 000 000 000 1212132348875 1212132348875
Penanganan dampak ekonomi 000 000 000 248640000000 000 248640000000
Total 000 2741492735500 6117425200000 248640000000 1212132348875 10319690284375
Pendapatan Daerah
Pendapatan Asli Daerah
Transfer ke Daerah dan Dana Desa
Lainnya
Belanja Daerah
Belanja Pegawai
Belanja Barang dan Jasa
Belanja Modal
Belanja Bantuan Sosial
Belanja Lainnya
SurplusDefisit
Pembiayaan
Demikian laporan ini dibuat dengan sebenarnya
Boroko 12 Mei 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW UTARA
DEPRI PONTOH
(1670015655270)
3136176357891
14397909757475
Uraian Anggaran Setelah Realokasi (24)
633820170405
20100412352
583182844000
30536914053
65052032695770
19620370306700
16402334662695
14348827968900
282590000000
Tahap V ndash Postur Belanja APBD Setelah Realokasi
Tahap IV ndash Realokasi Selisih Lebih
BUPATI KEPul[AUAN SANCIHELAPORAN PENYESUAIAN APBD TAHUN ANGGARAN 2020
KABupATHN KHpuLAUAN sANGmn
Dengan ini menyatakan bahwa saya bertanggung jawab penuh ataskebenaran Iraporan ini dan bukti-bukti realokasi yang tercantum dalam laporanini disimpan sesuai dengan ketentuan yang berlaku untuk kelengkapanadministrasi dan keperluan pemeriksaan aparat pengawas fungsional
Adapun penyesuaian APBD dilakukan sebagai berikut
No UralanAnggaran chggaran Oa
Sebelum SesudahPenyesuaian
Penyesuaian Penyesuainn
(a) (b) (c) (d)(e) = (100-((d))(c))
Tifeaa I - Penyesualan plusmneurondapaan Dacralh +
1 Pendapatan Asli Daerah 6615871963300 5824016087300 1197
2 Transfer ke Daerah danDanDesa 98401656441000 84805897476000 1382
3 Lainnya 4844406397600 4292989314659 1 138
Total Pendapatan 109861934801900 94922902877959 1360
TahaP 11` - Penys5uatan Belanja Daerall1 Belanja Pegawai 46389719208700
42839564329262765
2 Belanja Barang dan Jasa 268735161152 0019483320156200
2750
3 Belanja Modal 168329248368007783837945400
5376
4 Belanja Bantuan Sosial 329250000000329250000000
000
5 Belanja Lainnya 1943652464120017852827591200
815
Total Belanja 10986193480190088288800022062
1964
Selisih Lchih Kurang Setelah Penyesualan66341028 55897
iEeurobull-i
Jcentt`a-00|r)ahCeCreg10hr`+Le
aa
t`a
aa
+a
0cO
+LJ
aLO
-a
|r)cO
+t+00
t+C
V
J=O
C)
apound
+CVcO00
CV00-J
+1-te
Ce
-aa
iiifn_tplusmn
P`aJ0CnOC)tra0aCqaCV8^aaauaCreg1regtrt`Ch
8-aaaaCOD`1regtJa8-ttChCnCreg0P`aaaaC1
E5
II
i3Iag-aJin
I
C)ataaCOaCregCqCOcOC1CVI
ICgtataaCeaCeCu0000Cr)CV
ffibullgeuro-ampJ=
aa0aa1reg00Cr)CeCataaa01reg-00tP`ceCV
aaaaaLeaaP`CeaaaC)a|eI8r`at`Ln
fi
I
a
i3iiiiIbullgE
i5a
Ea
fyenIplusmnED
a5ai
frE
9
8i
C]C0aJ5
poundE-
01
0
aaa
Lampiran I Penjabaran Pergeseran APBD
23 April 2020Tanggal
17 Tahun 2020Nomor
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD
TAHUN ANGGARAN 2020
PEMERINTAH KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
1 PENDAPATAN 107196464869200 94346162396500 (12850302472700) (1199)
1 1 PENDAPATAN ASLI DAERAH 5630458459700 5212581087000 (417877372700) (742)
1 1 1 3029064464500 Pendapatan Pajak Daerah 2698537091800 (330527372700) (1091)
1 1 2 1154028000000 Hasil Retribusi Daerah 1066678000000 (87350000000) (757)
1 1 3 336499591200 Hasil Pengelolaan Kekayaan Daerah yang Dipisahkan 336499591200 000 000
1 1 4 1110866404000 Lain-lain Pendapatan Asli Daerah yang Sah 1110866404000 000 000
1 2 DANA PERIMBANGAN 77398633600000 65182348500000 (12216285100000) (1578)
1 2 1 1666530400000 Bagi Hasil PajakBagi Hasil Bukan Pajak 1525028900000 (141501500000) (849)
1 2 2 58436228200000 Dana Alokasi Umum 52086330700000 (6349897500000) (1087)
1 2 3 17295875000000 Dana Alokasi Khusus 11570988900000 (5724886100000) (3310)
1 3 LAIN-LAIN PENDAPATAN DAERAH YANG SAH 24167372809500 23951232809500 (216140000000) (089)
1 3 1 4141276158600 Pendapatan Hibah 4141276158600 000 000
1 3 3 3653707250900 Dana Bagi Hasil Pajak dari Provinsi dan Pemerintah Daerah Lainnya 3653707250900 000 000
1 3 4 16372389400000 Dana Penyesuaian dan Otonomi Khusus 16156249400000 (216140000000) (132)
2 BELANJA 109568697093491 97482338754391 (12086358339100) (1103)
2 1 BELANJA TIDAK LANGSUNG 63581006143175 63392596831572 (188409311603) (030)
2 1 1 39909549810725 Belanja Pegawai 38834946445308 (1074603365417) (269)
2 1 4 738911826000 Belanja Hibah 545380000000 (193531826000) (2619)
2 1 5 31570000000 Belanja Bantuan Sosial 10010000000 (21560000000) (6829)
2 1 6 418309246450 Belanja Bagi Hasil kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintah Desa 376521509200 (41787737250) (999)
2 1 7 22382665260000 Belanja Bantuan Keuangan kepada ProvinsiKabupatenKota dan Pemerintahan Desa 21527875160000 (854790100000) (382)
2 1 8 100000000000 Belanja Tidak Terduga 2097863717064 1997863717064 199786
2 2 BELANJA LANGSUNG 45987690950316 34089741922819 (11897949027497) (2587)
2 2 1 1896453933200 Belanja Pegawai 1810317933200 (86136000000) (454)
2 2 2 26316296353597 Belanja Barang dan Jasa 23895026121100 (2421270232497) (920)
2 2 3 17774940663519 Belanja Modal 8384397868519 (9390542795000) (5283)
SURPLUS (DEFISIT) (2372232224291) (3136176357891) (763944133600) 3220
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 1
NOMOR
URUTURAIAN
SEBELUM PERGESERAN
JUMLAH (Rp) BERTAMBAH (BERKURANG)
SETELAH PERGESERAN (Rp)
1 32 4 5 = 4 - 3 6
3 PEMBIAYAAN DAERAH
3 1 PENERIMAAN PEMBIAYAAN DAERAH 2672232224291 3136176357891 463944133600 1736
3 1 1 2672232224291 Sisa Lebih Perhitungan Anggaran Tahun Anggaran Sebelumnya 3136176357891 463944133600 1736
3 2 PENGELUARAN PEMBIAYAAN DAERAH 300000000000 000 (300000000000) (10000)
3 2 2 300000000000 Penyertaan Modal (Investasi) Pemerintah Daerah 000 (300000000000) (10000)
PEMBIAYAAN NETTO 2372232224291 3136176357891 763944133600 3220
SISA LEBIH PEMBIAYAAN ANGGARAN TAHUN BERKENAAN 000 000 000 000
Lolak 23 April 2020
BUPATI BOLAANG MONGONDOW
YASTI SOEPREDJO MOKOAGOW
RINGKASAN PENJABARAN PERGESERAN APBD Halaman 2
No Uraian
AnggaranSetelah
Realohasi
(a) (b) (c)
kendapaitan Daerah 917879535633001 Pendapatan Asli Daerah 5824016087300
2 Transfer ke Daerah dan Dan Desa 84805897476000
3 Lainnya 1158040000000
bull beltLDia Pace gtpoundpound3-ULreg gtU
1 Belanja Pegawai 428395643292622 Belanja Barang dan Jasa 200631133 062 00
3 Belanja Modal 101720682518004 Belanja Bantuan Sosial 3292500000005 Belanja Lainnya 21518906990697
Sftyxpilus Den3it 3134g`493v 146 59
penhfayin _