97

Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb

  • Upload
    others

  • View
    5

  • Download
    0

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: 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 _

Page 2: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb

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 _

Page 3: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb

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 _

Page 4: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb

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 _

Page 5: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb

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 _

Page 6: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb

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 _

Page 7: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb

( 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 _

Page 8: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb

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 _

Page 9: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb

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 _

Page 10: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb

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 _

Page 11: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb

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 _

Page 12: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb

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 _

Page 13: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb

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 _

Page 14: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb

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 _

Page 15: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb

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 _

Page 16: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb

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 _

Page 17: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb

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 _

Page 18: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb

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 _

Page 19: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb

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 _

Page 20: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 21: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 22: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 23: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 24: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 25: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 26: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 27: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 28: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 29: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 30: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 31: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 32: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 33: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 34: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 35: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 36: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 37: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 38: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 39: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 40: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 41: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 42: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 43: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 44: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 45: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 46: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 47: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 48: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 49: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 50: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 51: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 52: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 53: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 54: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 55: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 56: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 57: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 58: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 59: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 60: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 61: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 62: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 63: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 64: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 65: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 66: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 67: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 68: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 69: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 70: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 71: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 72: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 73: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 74: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 75: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 76: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 77: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 78: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 79: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 80: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb
Page 81: Semester I Tahun 2020 - Beranda - DJPb