Pengaruh Rezim Politik dan PDB per Kapita terhadap Indeks Persepsi Korupsi di Negara Asia
Abstract
Korupsi merupakan isu krusial yang memengaruhi perkembangan ekonomi dan sosial di kawasan ini, sering kali terkait dengan budaya suap dan nepotisme. Untuk mengeksplorasi hubungan ini, penelitian menggunakan Indeks Persepsi Korupsi (IPK) sebagai indikator utama tingkat korupsi dan Produk Domestik Bruto (PDB) per kapita sebagai ukuran kondisi ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dampak kebebasan rezim politik dan kondisi ekonomi nasional terhadap tingkat korupsi di negara-negara Asia pada tahun 2022. Metodologi yang diterapkan adalah regresi linear berganda yang melibatkan variabel dummy, dengan model regresi berbentuk Y = 24,2831 + 0,0005X + 7,785 + 16,3432 + ε. Dalam model ini, Y mewakili IPK, X adalah PDB per kapita, menunjukkan rezim politik sebagian bebas, dan menunjukkan rezim politik bebas, sementara ε adalah galat. Hasil analisis menunjukkan bahwa negara-negara dengan rezim politik yang lebih bebas cenderung memiliki tingkat korupsi yang lebih rendah, sedangkan negara dengan PDB per kapita yang lebih tinggi cenderung memiliki tingkat korupsi yang lebih tinggi. Setiap peningkatan satu dolar internasional dalam PDB per kapita berhubungan dengan peningkatan proporsional dalam IPK, dengan mempertimbangkan variabel rezim politik. Penelitian ini memberikan wawasan penting untuk pengembangan kebijakan antikorupsi yang lebih efektif di Asia dengan menekankan perlunya memperbaiki tata kelola yang bersih dan transparan. Kontribusi penelitian ini terletak pada identifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat korupsi dan implikasinya untuk strategi pemberantasan korupsi di kawasan tersebut
References
Dimant, E., & Tosato, G. (2017). Causes and Effects of Corruption: What has Past Decade's Empirical Research Taught us? A Survey. Journal of Economic Surveys, 1-22.
Freedom House. (2024). About the Report. Retrieved Juni 26, 2024, from https://freedomhouse.org/report/freedom-world
Ghozali, I. (2006). Structural Equation Medeling; Metode Alternatif dengan PLS. Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Gujarati, D. N. (2011). Dasar-Dasar Ekonometrika. Jakarta: Selemba Empat.
Lambsdorff, J. G. (2008). The Methodology of the Corruption Perceptions Index. Transparency International and University of Passau.
Mankiw, N. G. (2006). Macroeconomics. New York: Worth Publishers.
Maskuroh, N. (2020). Perbandingan Sistem Ekonomi. Serang: Media Karya.
Myint, U. (2000). Corruption: Causes, Consequences, and Cures. Asia-Pacific Development Journal, 33-58.
Ortiz-Ospina, E., & Molteni, M. (2017). What are PPP adjustments and why do we need them? Dipetik Juni 26, 2024, dari https://ourworldindata.org/what-are-ppps
Our World in Data. (2022). Political regime classification by source, 2022. Dipetik Juni 26, 2024, dari https://ourworldindata.org/grapher/political-regime-classification-by-source?tab=table&time=2022
Priyatno, D. (2010). Teknik Mudah dan Cepat melakukan Analisis Data Penelitian dengan SPSS. Yogyakarta: Gava Media.
Saha, S., & Sen, K. (2021). The corruption–growth relationship: does the political regime matter? Journal of Institutional Economics, 243–266.
Santoso, S. (2005). Buku Latihan Statistik Parametrik. Jakarta: PT Elex Media Komputindo.
Sriyana, J. (2014). Metode Regresi Data Panel. Yogyakarta: Ekosiana.
Tanzi, V., & Davoodi, H. R. (2000). Corruption, Growth, and Public Finances. IMF WORKING PAPERS.
UNESCO. (2021). Freedom in the World. Dipetik Juni 26, 2024, dari https://www.unesco.org/en/world-media-trends/freedom-world
Yan, X., & Su, X. G. (2009). Linear Regression Analyis Theory and Computing. Singapura: World Scientific Publishing