ANALISIS PENGARUH PERTUMBUHAN EKONOMI, IPM,...

ANALISIS PENGARUH PERTUMBUHAN EKONOMI, IPM,

AGLOMERASI, DAN BELANJA PEMERINTAH DAERAH TERHADAP

KETIMPANGAN PEMBANGUNAN ANTAR WILAYAH

KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI BANTEN TAHUN 2013-2017

SKRIPSI

Diajukan Kepada Fakultas Ekonomi dan Bisnis

Untuk Memenuhi Syarat-syarat Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi

Oleh :

Ayu Arsita

(11150840000058)

PROGRAM STUDI EKONOMI PEMBANGUNAN

FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS

UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA

2019 M/ 1440 H

v

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

I. Identitas Pribadi

1. Nama Lengkap : Ayu Arsita

2. Tempat , Tanggal Lahir : Tangerang, 24 Juli 1997

3. Alamat : Jalan H. Soleh No. 63 RT 02/ RW 06,

Kelurahan Gaga, Kecamatan Larangan,

Kota Tangerang

4. Telepon : 083874553964

5. E-mail : [email protected]

II. Pendidikan Formal

1. MI. At-Taufieq Jakarta Tahun 2003-2009

2. SMPN 41 Jakarta Tahun 2009-2012

3. SMKN 6 Jakarta Tahun 2012-2015

4. UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Tahun 2015-2019

III. Pengalaman Organisasi

1. Anggota Student Company Divisi Produksi SMKN 6 Jakarta, Prestasi

Junior Indonesia (PJI) Tahun 2012-2013

2. Anggota Himpunan Mahasiswa Jurusan (HMJ) Ekonomi Pembangunan

Departemen Ekonomi Kreatif Tahun 2016-2017

IV. Pengalaman Bekerja

1. Praktik Kerja Lapangan di PT. Astra Internasional- TSO (Auto 2000)

Ciledug pada Mei-Juni 2014

2. Praktik Kerja Lapangan di Kantor Akuntan Publik Drs. Basri Hardjosusmito

pada Juli 2014

3. Asisten Museum di Museum MACAN Jakarta pada November 2018-

Agustus 2019

4. Crew Attendant di Team Lab Future Park Jakarta pada Juni 2019-Agustus

2019

mailto:[email protected]

vi

ABSTRACT

The aims of this research is to classify regencies and cities of Banten Province by

Klassen Typology, and analyze the effect of Economic Growth, Human

Development Index (HDI), Agglomeration, and Local Government Expenditure to

Regional Development Disparity between regencies/cities in Banten Province from

2013 to 2017. This research uses Klassen Typology method to classify

regencies/cities and uses panel data regression with Random Effect Model (REM)

to analyze the effect of independent variable to dependent variable. Regional

Development Disparity measured by GRDP per capita relative. The result of

Typlogy Klassen shows that Tangerang City and Cilegon City are classified in

advanced but pressured area. Serang City, South Tangerang City, and Lebak

Regency are classified in fast growing area and three other regencies in Banten

Province are classified in relatively under developed area. The method of panel

data regression with Random Effect Model (REM) shows that partically Economic

Growth has positive and significant effect on Regional Development Disparity.

Human Development Index (HDI) and Local Government Expenditure have

negative and significant effect. Agglomeration has no significant effect.

Simultaneously, Economic Growth, HDI, Agglomeration, and Local Government

Expenditure have a significant effect on Regional Development Disparity between

regencies/cities in Banten Province 2013-2017.

Keywords : Regional Development Disparity, GRDP per Capita Relative,

Klassen Typology, Economic Growth, Human Develompent Index

(HDI), Agglomeration, Local Government Expenditure, Random

Effect Model (REM)

vii

ABSTRAK

Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kabupaten/kota di Provinsi

Banten serta menganalisis faktor yang mempengaruhi ketimpangan pembangunan

antar wilayah kabupaten/kota di Provinsi Banten tahun 2013-2017 yaitu

Pertumbuhan Ekonomi, IPM, Aglomerasi, dan Belanja Pemerintah Daerah.

Penelitian ini menggunakan metode Tipologi Klassen untuk mengklasifikasikan

daerah di Provinsi Banten serta metode analisis data panel dengan estimasi Random

Effect Model (REM) untuk mengetahui pengaruh variabel independen terhadap

variabel dependen. Ketimpangan pembangunan antar wilayah diukur dengan

menggunakan konsep PDRB Per Kapita Relatif. Hasil penelitian menggunakan

Tipologi Klassen menunjukan bahwa Kota Tangerang dan Kota Cilegon termasuk

daerah maju dan tertekan. Kabupaten Lebak, Kota Serang, dan Kota Tangerang

Selatan termasuk daerah berkembang cepat, sementara tiga kabupaten di Provinsi

Banten termasuk daerah relatif tertinggal. Kemudian, berdasarkan analisis regresi

data panel dengan estimasi REM menunjukan bahwa variabel Pertumbuhan

Ekonomi berpengaruh positif dan signifikan terhadap Ketimpangan Pembangunan

Antar Wilayah, variabel IPM dan Belanja Pemerintah Daerah berpengaruh negatif

dan signifikan, serta variabel Aglomerasi tidak berpengaruh terhadap Ketimpangan

Pembangunan Antar Wilayah. Secara bersama-sama, variabel Pertumbuhan

Ekonomi, IPM, Aglomerasi, dan Belanja Pemerintah Daerah berpengaruh secara

signifikan terhadap Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah Kabupaten/Kota di

Provinsi Banten Tahun 2013-2017.

Kata Kunci : Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah, PDRB Per Kapita

Relatif, Tipologi Klassen, Pertumbuhan Ekonomi, Indeks

Pembangunan Manusia (IPM), Aglomerasi, Belanja Pemerintah

Daerah, Random Effect Model (REM)

viii

KATA PENGANTAR

Bismillahirrahmanirrahiim

Assalamualaikum Wr. Wb.

Alhamdulillah, segala puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah

Subhanahu Wata’ala atas segala rahmat, nikmat, dan karunia-Nya kepada penulis

selama ini, sehingga berkat izin-Nya penulis dapat menyelesaikan skripsi dengan

judul “Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, IPM, Aglomerasi, dan Belanja

Pemerintah Daerah Terhadap Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah

Kabupaten/Kota di Provinsi Banten Tahun 2013-2017” dengan baik. Shalawat serta

salam penulis curahkan kepada Rasulullah Shallallahu ‘Alaihi Wasalam yang telah

memberikan syafa’at kepada umatnya dari zaman jahiliyah ke zaman yang penuh

dengan ilmu pengetahuan.

Skripsi ini disusun dalam rangka memenuhi syarat-syarat untuk memperoleh

gelar Sarjana Ekonomi di Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta.

Skripsi ini dapat selesai atas bimbingan, dukungan, semangat, serta doa dari orang-

orang di sekeliling penulis. Oleh karena itu, izinkan penulis mengucapkan terima

kasih kepada :

1. Orang tua, Ibuku Marsi dan Ayahku Tanu yang selalu memberikan doanya

tiada henti, serta dukungan dan motivasi kepada penulis sehingga penulis dapat

bersemangat dalam menyelesaikan skripsi ini. Terima kasih atas segalanya,

semoga penulis dapat selalu membahagiakan kalian dan semoga kita semua

selalu berada dalam lindungan Allah SWT.

2. Adikku Nungky Ariani yang selalu membantu penulis dan memberikan

semangat saat penulis ada masalah, serta berbagi canda dan tawa saat penulis

sedang lelah. Semoga adikku lancar kuliahnya dan selalu berada dalam

lindungan Allah SWT.

3. Saudara-saudaraku Lek Un, Lek Ni, Mbak Ira, Mbak Anis, Mbak Ati, Mbak

Lisa dan semua saudaraku yang tidak bisa kusebutkan satu-persatu terima kasih

atas dukungan dan doanya selama ini.

ix

4. Bapak Prof. Dr. Amilin, SE., Ak., M.Si., CA., QIA., BKP., CRMP selaku

Dekan Fakultas Ekonomi dan Bisnis UIN Syarif Hidayatullah Jakarta beserta

seluruh jajarannya.

5. Bapak Dr. Hartana Iswandi Putra, M.Si. dan Bapak Deni Pandu Nugraha, SE.,

M.Sc. selaku Ketua Jurusan dan Sekretaris Prodi Ekonomi Pembangunan UIN

Syarif Hidayatullah Jakarta.

6. Bapak Fahwmi Wibawa, SE., MBA. selaku dosen pembimbing skripsi. Terima

kasih atas seluruh kesediaan waktu, pikiran, tenaga, dan ilmu yang bermanfaat

yang telah diberikan hingga penulisan skripsi ini selesai. Semoga Bapak selalu

diberikan kesehatan dan keberkahan oleh Allah SWT.

7. Ibu Utami Baroroh, M.Si. selaku dosen pembimbing akdemik penulis sejak

awal perkuliahan. Semoga Ibu selalu diberikan kesehatan dan keberkahan oleh

Allah SWT.

8. Seluruh Dosen Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis beserta

jajarannya yang telah memberikan ilmu pengetahuan yang sangat berharga dan

bermanfaat selama masa perkuliahan dan penulisan skripsi ini.

9. Sahabat terbaik sejak zaman OPAK (Cilpi, Ana, Ute, Eja, Destiy, dan Tea)

yang selalu memberikan bantuan serta dukungan dan selalu mewarnai hari-hari

penulis saat berada di kampus. Terima kasih atas segala-galanya, kawan.

Sukses untuk kita.

10. Teman-teman Ekonomi Pembangunan angkatan 2015 yang selalu berjuang

bersama terima kasih atas kenangan yang berharga. Sukses untuk kalian.

11. Terima kasih kepada Kak Zizi yang selalu membantu penulis saat penulis

bertanya terkait masalah perkuliahan.

12. Teman KKN penulis terutama Nene Fida, Diyah, dan Mak Ariani serta teman

KKN MARTABAK lainnya.

13. Teman-teman SMK penulis (Ara, Iings, Umi, Neneq, Mbak Didin, dan

keluarga besar SIXACONE15) terima kasih atas dukungan selama ini.

14. Teman-teman Asmus Macan (Kak Nisa, Kak Elsha, Aisyah, Dewi, Perry dan

lainnya) yang selalu berbagi keluh kesah dan canda tawa saat ada shift bersama

dan terus mengingatkan penulis untuk menyelesaikan skripsinya.

x

15. Teman-teman di Team Lab Future Park Jakarta. Terima kasih atas kerja sama

dan pengalamannya yang sangat berharga selama dua bulan. Sukses untuk

kalian.

16. Teman masa kecil penulis di Sekolah Dasar MI. At-Taufieq (Farha, Sulis,

Kholidah, Mitha, Wulan, dan lainnya) yang terus memberikan semangat untuk

menyelesaikan skripsi.

17. Teman SMP penulis (Ajeng, Citra, Maul, Nike, Putri) yang memberikan

dukungan walaupun sudah lama tidak bertemu.

18. Serta untuk orang-orang yang turut membantu penulis dalam penulisan skripsi

ini yang tidak dapat penulis sebutkan satu per satu.

Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan karena

keterbatasan pengetahuan dan pengalaman yang penulis miliki. Oleh karena itu,

penulis menerima segala bentuk kritik dan saran yang bersifat membangun untuk

pencapaian yang lebih baik.

Wassalamualaikum Wr.Wb.

Jakarta, November 2019

Ayu Arsita

xi

DAFTAR ISI

Halaman

SAMPUL

LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING SKRIPSI ................................... i

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN KOMPREHENSIF ................................ ii

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN KARYA ILMIAH ......................... iii

LEMBAR PENGESAHAN UJIAN SKRIPSI ................................................. iv

DAFTAR RIWAYAT HIDUP ......................................................................... v

ABSTRACT ....................................................................................................... vi

ABSTRAK ....................................................................................................... vii

KATA PENGANTAR ..................................................................................... viii

DAFTAR ISI .................................................................................................... xi

DAFTAR GRAFIK .......................................................................................... xiii

DAFTAR GAMBAR ....................................................................................... xiv

DAFTAR TABEL ............................................................................................ xv

DAFTAR LAMPIRAN .................................................................................... xvi

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

A. Latar Belakang ..................................................................................... 1

B. Batasan Masalah................................................................................... 11

C. Rumusan Masalah ................................................................................ 11

D. Tujuan Penelitian ................................................................................. 12

E. Manfaat Penelitian ............................................................................... 13

BAB II TINJAUAN PUSTAKA ...................................................................... 14

A. Landasan Teori ..................................................................................... 14

1. Pembangunan Ekonomi ................................................................. 14

2. Pertumbuhan Ekonomi ................................................................... 17

3. Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah .................................. 21

4. Tipologi Klassen ............................................................................ 31

5. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) ............................................ 32

6. Aglomerasi ..................................................................................... 34

xii

7. Belanja Pemerintah Daerah ............................................................ 36

8. Hubungan Antar Variabel .............................................................. 41

B. Penelitian Terdahulu ............................................................................ 45

C. Kerangka Teoritis ................................................................................. 56

D. Hipotesis ............................................................................................... 58

BAB III METODOLOGI PENELITIAN......................................................... 59

A. Ruang Lingkup Penelitian .................................................................... 59

B. Metode Pengumpulan Data .................................................................. 59

C. Metode Analisis Data ........................................................................... 60

D. Operasional Variabel Penelitian ........................................................... 66

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN ................................................... 72

A. Gambaran Umum Objek Penelitian ..................................................... 72

B. Gambaran Umum Variabel Penelitian ................................................. 79

C. Analisis Tipologi Klassen .................................................................... 84

D. Analisis Regresi Data Panel ................................................................. 86

1. Estimasi Model ................................................................................ 86

a. Uji Chow ..................................................................................... 87

b. Uji Hausman ............................................................................... 88

c. Individual Effect (Random Effect Model) ................................... 89

2. Pengujian Hipotesis ......................................................................... 91

a. Uji Koefisien Determinasi R2 ..................................................... 91

b. Uji F Statistik .............................................................................. 92

c. Uji t Statistik ............................................................................... 93

E. Analisis Ekonomi ................................................................................. 96

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN ........................................................... 104

A. Kesimpulan .......................................................................................... 104

B. Saran ..................................................................................................... 105

DAFTAR PUSTAKA ...................................................................................... 107

LAMPIRAN ..................................................................................................... 113

xiii

DAFTAR GRAFIK

1.1. Indeks Williamson Provinsi Banten Tahun 2013-2017 ............................ 5

1.2. Kontribusi PDRB Kabupaten/Kota terhadap PDRB Provinsi Banten

ADHK 2010 Tahun 2017 .......................................................................... 8

1.3. Realisasi Belanja Pemerintah Daerah Provinsi Banten Tahun 2013-

2017 ........................................................................................................... 10

4.1. Presentase Luas Wilayah Kabupaten/Kota Provinsi Banten..................... 74

4.2. Jumlah Penduduk Kabupaten/Kota di Provinsi Banten Tahun 2013-

2017 ........................................................................................................... 75

4.3. PDRB Per Kapita Kabupaten/ Kota di Provinsi Banten Tahun 2013-

2017 ........................................................................................................... 78

4.4. Laju Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten/Kota Provinsi Banten Tahun

2013-2017 ................................................................................................. 80

4.5. Realisasi Belanja Pemerintah Daerah Kabupaten/Kota di Provinsi

Banten Tahun 2013-2017 .......................................................................... 83

xiv

DAFTAR GAMBAR

2.1. Kurva Ketimpangan Wilayah ................................................................... 24

2.2. Kerangka Pemikiran Teoritis .................................................................... 57

4.1. Peta Administrasi Provinsi Banten ........................................................... 72

xv

DAFTAR TABEL

1.1. Laju Pertumbuhan Ekonomi Menurut Provinsi di Pulau Jawa Tahun

2013-2017 ............................................................................................... 4

1.2. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Menurut Provinsi di Pulau Jawa

Tahun 2013-2017 .................................................................................... 5

1.3. PDRB Per Kapita Kabupaten/ Kota di Provinsi Banten Tahun 2013-

2017 ........................................................................................................ 7

2.1. Klasifikasi Kabupaten/Kota Menurut Tipologi Klassen......................... 32

2.2. Penelitian Terdahulu ............................................................................... 50

3.1. Klasifikasi Kabupaten/Kota Menurut Tipologi Klassen......................... 61

3.2. Operasional Variabel Penelitian ............................................................. 70

4.1. Luas Wilayah, Jumlah Kecamatan dan Desa/Kelurahan di Provinsi

Banten Tahun 2017 ................................................................................. 73

4.2. Kepadatan Penduduk menurut Kabupaten/ Kota di Provinsi Banten

Tahun 2013-2017 .................................................................................... 76

4.3. PDRB Provinsi Banten ADHK 2010 Menurut Lapangan Usaha

antar Kabupaten/ Kota Tahun 2013-2017 (Miliar Rupiah) ................... 77

4.4. Ketimpangan Antar Wilayah di Provinsi Banten Tahun 2013-2017 ...... 79

4.5. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Kabupaten/Kota Provinsi

Banten Tahun 2013-2017 ....................................................................... 81

4.6. Aglomerasi Kabupaten/Kota Provinsi Banten Tahun 2013-2017 .......... 82

4.7. Tipologi Klassen Provinsi Banten Tahun 2013-2017 ............................. 84

4.8. Hasil Estimasi Common Effect Model/ PLS ........................................... 86

4.9. Hasil Estimasi Fixed Effect Model (FEM).............................................. 87

4.10. Uji Chow (Redundant Fixed Effects-Likelihood Ratio).......................... 87

4.11. Hasil Estimasi Random Effect Model (REM) ......................................... 88

4.12. Uji Hausman (Correlated Random Effects-Hausman Test) ................... 89

4.13. Hasil Individual Effect (Random Effect Model)...................................... 89

4.14. Koefisien Determinasi (R2)..................................................................... 92

4.15. Uji F-Statistik ......................................................................................... 93

4.16. Uji t-Statistik ........................................................................................... 94

xvi

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1 : Hasil Estimasi Data Panel .......................................................... 113

A. Common Effect Model .......................................................................... 113

B. Fixed Effect Model ............................................................................... 114

C. Uji Chow .............................................................................................. 115

D. Uji Hausman ......................................................................................... 116

E. Random Efect Model ............................................................................ 117

Lampiran 2 : Data Penelitian............................................................................ 118

A. Data Sebelum di LOG ......................................................................... 118

B. Data Setelah di LOG ........................................................................... 120

Lampiran 3 : Perhitungan Data ....................................................................... 122

A. Pehitungan Tipologi Klassen ............................................................... 122

B. Perhitungan Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah (Konsep

PDRB Per Kapita Relatif) .................................................................... 123

1

BAB I

PENDAHULUAN

A. Latar Belakang

Pembangunan merupakan suatu proses atau usaha yang meliputi

berbagai hal agar terjadi perubahan yang lebih baik di masa mendatang.

Berbagai negara, khususnya Indonesia memfokuskan pembangunan pada

pembangunan ekonomi karena pembangunan ekonomi akan berdampak pada

bidang lainnya yaitu sosial, budaya, politik, dan sebagainya. Pembangunan

ekonomi sangat berkaitan dengan pertumbuhan ekonomi. Dengan adanya

pembangunan ekonomi yang baik maka akan meningkatkan pertumbuhan

ekonomi. Pertumbuhan ekonomi biasanya dapat dilihat dari peningkatan

Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), sedangkan pembangunan ekonomi

dapat dilihat dari adanya perubahan yang terjadi pada taraf hidup masyarakat.

Namun, suatu negara yang memiliki pertumbuhan ekonomi tinggi belum tentu

juga memiliki pembangunan ekonomi yang bagus. Hal ini terjadi karena

pemerintah hanya berfokus pada peningkatan pertumbuhan tanpa melihat

adanya dampak lain yakni ketidakmerataan dalam pembangunan.

Adanya ketimpangan pembangunan ini salah satunya dikarenakan sistem

pemerintahan Indonesia yakni sentralisasi dimana semua kewenangan ada di

pemerintah pusat. Sehingga, untuk mengurangi ketimpangan tersebut, maka

sistem pemerintahan diubah menjadi desentralisasi. Dengan adanya

desentralisasi, maka muncul suatu kewenangan bagi pemerintah daerah untuk

mengatur daerahnya sendiri atau yang biasa disebut otonomi daerah. Oleh

karena itu, untuk mendukung hal tersebut maka dikeluarkan Undang-Undang

Nomor 32 Tahun 2004 tentang Pemerintahan Daerah.

Berdasarkan UU No 32 Tahun 2004 Pasal 1 Ayat 5, Otonomi Daerah

adalah hak, wewenang, dan kewajiban daerah otonom untuk mengatur dan

mengurus sendiri urusan pemerintahan dan kepentingan masyarakat setempat

sesuai dengan peraturan perundang-undangan. Oleh karena itu, kebijakan

otonomi daerah diharapkan dapat memberikan dampak positif bagi daerah,

2

khususnya dalam meningkatkan pertumbuhan dan pembangunan ekonomi

daerah sesuai dengan potensinya. Namun, realisasinya tergantung dari

kesiapan pemerintah daerah masing-masing. Jika pemerintah daerah tidak

mampu mengalokasikan dana secara efisien, sistem administrasi buruk, dan

rendahnya redistribusi antar daerah dalam satu provinsi, maka dapat

menghambat pertumbuhan dan pembangunan ekonomi daerah, bahkan dapat

meningkatkan ketimpangan regional (Kurniawan dan Sugiyanto, 2013).

Pembangunan daerah dapat dikatakan berhasil jika kesejahteraan

masyarakat juga meningkat. Namun, hasil pembangunan setiap daerah

berbeda-beda, hal ini terjadi dikarenakan perbedaan faktor-faktor yang

mempengaruhinya. Menurut Banendro (2016) terdapat empat faktor yang

mempengaruhi hasil pembangunan daerah yaitu adanya perbedaan potensi

daerah, keterlibatan stakeholder (masyarakat, pengusaha domestik, dan

investor), perbedaan kualitas sumber daya manusia, dan sisi kemampuan

pemerintah daerah dalam mengelola ekonomi daerah.

Daerah yang memiliki sumber daya alam berlimpah memiliki

kesempatan untuk lebih memanfaatkan potensinya. Lalu, adanya keterlibatan

stakeholder yang dapat menciptakan kondisi iklim investasi yang kondusif

akan mengundang investor dan hal ini membawa dampak baik bagi

pembangunan di daerah. Kemudian, kualitas sumber daya manusia yang baik

merupakan modal dasar bagi keberhasilan pembangunan. Terakhir,

kemampuan pemerintah daerah sangat diperlukan dalam mengelola daerahnya

dengan melakukan kebijakan inovatif yang mampu membangun

perekonomian. Bagi daerah yang mengembangkan keempat faktor tersebut,

maka akan berhasil dalam membangun perekonomian daerah dibandingkan

dengan daerah yang tidak mengembangkannya.

Namun, terjadinya keberhasilan pembangunan daerah, bukan berarti

tidak adanya ketimpangan di daerah tersebut. Hal ini dikarenakan,

ketimpangan merupakan sesuatu yang tidak terhindarkan dari pembangunan

atau dapat dikatakan bahwa ketimpangan sudah menjadi bagian dalam proses

pembangunan tersebut. Sesuai dengan pendapat Doughlas C. North dalam

3

Sjafrizal (2012) bahwa pada tahap awal proses pembangunan, ketimpangan

regional cenderung meningkat, tetapi setelah mencapai titik maksimum dan

proses pembangunan dilanjutkan, maka ketimpangan pembangunan antar

wilayah akan menurun dengan sendirinya. Hal ini terjadi, karena pada awal

proses pembangunan, peluang ini dimanfaatkan oleh daerah yang sudah

berkembang lebih baik. Sedangkan daerah yang masih terbelakang, belum

mampu memanfaatkan peluang pembangunan tersebut. Sehingga ketimpangan

pembangunan antar wilayah meningkat.

Adanya ketimpangan pembangunan antar wilayah disebabkan oleh

beberapa hal diantaranya, perbedaan kandungan sumber daya alam, kondisi

demografi, konsentrasi kegiatan ekonomi, kurang lancarnya mobilitas, dan

alokasi dana pembangunan antar wilayah (Sjafrizal, 2012). Sehingga,

perbedaan tersebut mengakibatkan kemampuan pemerintah daerah dalam

mendorong pertumbuhan ekonomi dan proses pembangunan juga berbeda.

Oleh karena itu, di suatu daerah pasti terdapat daerah relatif maju dan daerah

relatif terbelakang.

Provinsi Banten merupakan hasil pemekaran dari Provinsi Jawa Barat.

Provinsi Banten disahkan pada tanggal 17 Oktober 2000 berdasarkan Undang-

Undang Republik Indonesia Nomor 23 Tahun 2000 dan menjadi provinsi ke-

28 di Indonesia. Saat ini, Provinsi Banten memiliki 8 daerah administrasi yang

terdiri dari 4 kabupaten dan 4 kota. Keempat kabupaten tersebut yaitu

Kabupaten Pandeglang, Lebak, Tangerang dan Serang, sedangkan keempat

kota yaitu Kota Tangerang, Serang, Cilegon, dan Tangerang Selatan. Kota

Serang merupakan ibukota Provinsi Banten.

4

Tabel 1.1.

Laju Pertumbuhan Ekonomi Menurut Provinsi di Pulau Jawa

Tahun 2013-2017 (%)

Provinsi 2013 2014 2015 2016 2017 Rata-rata

DKI Jakarta 6,11 5,91 5,91 5,88 6,22 6,01

Jawa Barat 6,34 5,09 5,05 5,66 5,29 5,49

Jawa Tengah 5,14 5,27 5,47 5,27 5,27 5,28

DI Yogyakarta 5,49 5,17 4,95 5,05 5,26 5,18

Jawa Timur 6,08 5,86 5,44 5,57 5,45 5.68

Banten 6,67 5,51 5,45 5,28 5,71 5,82

Sumber : BPS Provinsi Banten, 2018

Berdasarkan tabel 1.1, rata-rata laju pertumbuhan ekonomi Provinsi

Banten selama periode 2013-2017 yakni sebesar 5,82%. Bahkan, laju

pertumbuhan ekonomi Banten merupakan terbesar kedua di Pulau Jawa setelah

Provinsi DKI Jakarta yaitu 6,01%. Sehingga hal ini mengindikasikan bahwa

pertumbuhan ekonomi di Banten cukup baik. Namun laju pertumbuhan

ekonomi ini terus menurun hingga pada tahun 2016 sebesar 5,28% dan

meningkat kembali pada tahun 2017 yaitu 5,71%. Menurut hasil Kajian

Ekonomi Regional yang dilakukan oleh BI (2018), menurunnya laju

pertumbuhan ekonomi Banten merupakan pengaruh dari melambatnya laju

pertumbuhan ekonomi secara nasional dan melambatnya industri pengolahan

di Banten.

Perbedaan kondisi demografis atau sumber daya manusia (SDM) di suatu

daerah juga berpengaruh terhadap ketimpangan wilayah. Kualitas SDM

biasanya diukur melalui IPM. Tinggi atau rendahnya IPM akan mempengaruhi

tingkat produktivitas penduduk dan akan berpengaruh pada tingkat pendapatan

penduduk. Semakin tinggi IPM di suatu daerah, maka akan meningkatkan

produktivitas penduduk dan hal ini akan mendorong peningkatan pendapatan

penduduk. Namun, nilai IPM di setiap daerah berbeda-beda, sehingga hal ini

yang dapat menyebabkan ketimpangan antar wilayah.

5

Tabel 1.2.

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Menurut Provinsi di Pulau Jawa

Tahun 2013-2017

Provinsi 2013 2014 2015 2016 2017 Rata-rata

DKI Jakarta 78,08 78,39 78,99 79,60 80,06 79,02

Jawa Barat 68,25 68,80 69,50 70,05 70,69 69,46

Jawa Tengah 68,02 68,78 69,49 69,98 70,52 69,36

DI Yogyakarta 76,44 76,81 77,59 78,38 78,89 77,62

Jawa Timur 67,55 68,14 68,95 69,74 70,27 68,93

Banten 69,47 69,89 70,27 70,96 71,42 70,40

Sumber: BPS Nasional, 2018

Jika dilihat dari kondisi demografis atau kualitas sumber daya manusia

yang diukur dengan Indeks Pembangunan Manusia (IPM), maka Provinsi

Banten termasuk dalam kategori tinggi, karena nilai rata-rata IPM berada di

atas 70. Berdasarkan tabel 1.2, dapat diketahui bahwa Provinsi DKI Jakarta

memiliki nilai rata-rata IPM tertinggi dibandingkan dengan provinsi lainnya di

Pulau Jawa yaitu 79,02. Kemudian, di urutan kedua yaitu Provinsi DI

Yogyakarta sebesar 77,62 dan Provinsi Banten berada di urutan ketiga sebesar

70,40. Sejak tahun 2013, IPM di Provinsi Banten terus mengalami kenaikan.

Hal ini juga mengindikasikan bahwa kualitas SDM di Provinsi Banten semakin

membaik.

Grafik 1.1.

Indeks Williamson Provinsi Banten Tahun 2013-2017


0,7760,779

0,775

0,7640,761

0,75

0,76

0,77

0,78

0,79

2013 2014 2015 2016 2017

Indeks Williamson

6

Laju pertumbuhan ekonomi dan nilai IPM di Provinsi Banten tergolong

cukup baik, namun berbeda dengan tingkat ketimpangan pembangunan di

Provinsi Banten. Ketimpangan pembangunan dapat diukur melalui Indeks

Williamson. Berdasarkan grafik 1.1, perkembangan Indeks Williamson di

Provinsi Banten tahun 2013 hingga 2014 mengalami kenaikan, dan tahun 2014

hingga 2017 mengalami penurunan. Rata-rata Indeks Williamson pada tahun

2013-2017 sebesar 0,771 menunjukan bahwa ketimpangan pembangunan di

Provinsi Banten masih tergolong cukup tinggi dan mengindikasikan bahwa

pembangunan antar kabupaten/kota yang masih belum merata.

Berdasarkan RPJMD Provinsi Banten 2017-2022, kesenjangan wilayah

merupakan salah satu isu strategis yang saat ini masih harus ditangani. Hal ini

terlihat dari Indeks Williamson Banten yang masih menunjukan nilai indeks

yang tinggi hampir mendekati satu. Sehingga, Provinsi Banten masih belum

menunjukan adanya pemerataan antar wilayah. Selain itu, hal ini juga terlihat

dari adanya perbedaan pembangunan antara daerah Banten yang dekat dengan

ibu kota dan daerah Banten yang berada di pedalaman. Pembangunan daerah

Banten yang dekat dengan ibu kota seperti Kota Tangerang dan Kota

Tangerang Selatan memiliki pembangunan yang lebih baik dibandingkan

dengan daerah Kabupaten Pandeglang dan Kabupaten Lebak.

Ketimpangan pembangunan antar wilayah juga dapat dilihat dari

perbedaan PDRB per kapita. Perbedaan PDRB per kapita antar daerah yang

tinggi mengindikasikan bahwa adanya ketimpangan pendapatan antar daerah.

Ketika suatu daerah memiliki pendapatan yang lebih tinggi dibandingkan

daerah lainnya, maka hal ini akan berdampak pada kesejahteraan masyarakat

dan proses pembangunan yang ada. Selain itu, PDRB per kapita juga dapat

dijadikan indikator untuk mengukur proses pembangunan. Sehingga, tingginya

PDRB per kapita di suatu derah dapat menunjukan bahwa pembangunan

ekonomi di daerah tersebut lebih baik.

7

Tabel 1.3.

PDRB Per Kapita Kabupaten/Kota di Provinsi Banten Tahun

2013-2017 (Juta Rupiah)

Sumber: BPS Provinsi Banten, 2018 (data diolah)

Tabel 1.3, menunjukan bahwa rata-rata PDRB per kapita kabupaten/kota

di Provinsi Banten sejak tahun 2013-2017 selalu meningkat. PDRB per kapita

tertinggi adalah Kota Cilegon sebesar 156,513 juta pada tahun 2017. Bahkan

PDRB per kapita Kota Cilegon lebih tinggi dibandingkan dengan PDRB per

kapita rata-rata kabupaten/kota di Provinsi Banten. Sementara PDRB per

kapita terendah adalah Kabupaten Lebak sebesar 14,586 juta pada tahun 2017

dan nilainya jauh di bawah rata-rata PDRB per kapita kabupaten/kota di

Provinsi Banten yakni 40,047 juta.

Walaupun pertumbuhan ekonomi di Provinsi Banten cukup tinggi,

ternyata tidak mencerminkan kesejahteraan masyarakat di wilayah tersebut

juga tinggi. Perbedaan antara PDRB per kapita tertinggi dan terendah terlihat

sangat mencolok sehingga hal ini juga mengindikasikan adanya ketimpangan

antar daerah. Besar kecilnya ketimpangan PDRB per kapita antar

kabupaten/kota memberikan gambaran tentang kondisi dan perkembangan

pembangunan di Provinsi Banten yang mengindikasikan besarnya

ketimpangan di Provinsi Banten.

Kabupaten/ Kota 2013 2014 2015 2016 2017

Kab. Pandeglang 12,185 12,704 13,368 14,041 14,832

Kab. Lebak 11,930 12,512 13,178 13,847 14,586

Kab. Tangerang 22,188 22,614 23,310 23,620 24,252

Kab. Serang 27,663 28,912 30,153 31,472 32,910

Kota Tangerang 41,982 43,094 44,359 45,676 47,330

Kota Cilegon 137,415 141,282 145,552 150,498 156,513

Kota Serang 25,324 26,533 27,687 28,895 30,212

Kota Tangerang Selatan 27,194 28,407 29,475 30,495 31,743

Rata-Rata 38,235 39,507 40,863 42,318 40,047

8

Faktor lain yang dapat menyebakan ketimpangan yaitu adanya

konsentrasi kegiatan ekonomi yang tinggi di suatu daerah. Kegiatan

pengkonsentrasian disebut juga aglomerasi. Aglomerasi yang cukup tinggi di

suatu daerah dapat mendorong pertumbuhan ekonomi daerah tumbuh lebih

cepat. Hal ini dikarenakan, dengan adanya aglomerasi, maka terjadi

peningkatan penyediaan lapangan kerja dan peningkatan pendapatan

masyarakat. Namun, jika suatu daerah memiliki aglomerasi yang rendah, maka

hal ini akan membuat daerah tersebut semakin tebelakang. Sehingga,

pengkonsentrasian kegiatan ekonomi di suatu daerah justru dapat

meningkatkan ketimpangan antar wilayah. Hal ini juga sesuai dengan

penelitian Jaime Bonet (2006) bahwa aglomerasi berhubungan positif dengan

ketimpangan wilayah. Sehingga, ketika adanya peningkatan aglomerasi, maka

akan meningkatkan ketimpangan antar wilayah. Aglomerasi dapat tercermin

dari seberapa besar kontribusi PDRB suatu daerah terhadap pembentukan

PDRB dalam wilayah tersebut (Bonet, 2006).

Grafik 1.2.

Kontribusi PDRB Kabupaten/Kota terhadap PDRB Provinsi Banten

ADHK 2010 Tahun 2017

Sumber: BPS Provinsi Banten, 2018

Berdasarkan grafik 1.2, dapat diketahui bahwa adanya ketidakmerataan

distribusi PDRB Banten dari setiap daerah. Terdapat daerah yang berkontribusi

besar dan berkontribusi kecil bagi PDRB Banten. Kota Tangerang pada tahun

4,30%4,60%

21,10%

11,90%

24,50%

16,10%

4,90%

12,60% Kab. Pandeglang

Kab. Lebak

Kab. Tangerang

Kab. Serang

Kota Tangerang

Kota Cilegon

Kota Serang

Kota Tangerang Selatan

9

2017 merupakan penyumbang PDRB terbesar di Banten yakni sebesar 24,50%,

sementara Kabupaten Pandeglang memiliki kontribusi kecil bagi PDRB

Banten yaitu hanya sebesar 4,30%. Jika dilihat dari struktur ekonomi, tingginya

kontribusi Kota Tangerang merupakan dampak dari sektor industri dan

perdagangan yang memberikan nilai tambah besar, sementara struktur ekonomi

Kabupaten Pandeglang masih didominasi oleh sektor pertanian.

Intervensi pemerintah daerah sangat dibutuhkan untuk mengurangi

ketimpangan pembangunan antar wilayah. Menurut Dhyatmika dan Amanti

(2013), peranan pemerintah dapat dilihat dari pengeluaran pemerintah yang

merupakan faktor penting dalam meningkatkan pertumbuhan ekonomi dan

akan berdampak pada pembangunan ekonomi. Pengeluaran pemerintah dapat

meningkatkan perekonomian melalui program atau kegiatan yang menunjang

produktivitas sumber daya yang ada, sehingga akan mengurangi ketimpangan

pembangunan antar wilayah.

Pengeluaran pemerintah daerah dapat dilihat dari realisasi belanja daerah

yang terbagi menjadi belanja langsung dan tidak langsung. Belanja langsung

merupakan belanja yang berkaitan langsung dengan pelaksanaan program atau

kegiatan, sedangkan belanja tidak langsung yaitu belanja yang tidak

berhubungan langsung dengan pelaksanaan program atau kegiatan. Belanja

langsung terdiri dari belanja pegawai, belanja barang dan jasa, serta belanja

modal. Kemudian, belanja tidak langsung terdiri dari belanja pegawai, belanja

bunga, hibah, bantuan sosial, bagi hasil kepada provinsi/kabupaten/kota,

belanja bantuan keuangan kepada provinsi/kabupaten/kota, dan belanja tidak

terduga. Belanja pemerintah daerah baik langsung maupun tidak langsung,

diharapkan mampu mendorong perekonomian dan pembangunan daerah yang

dapat mengurangi ketimpangan antar wilayah.

10

Grafik 1.3.

Realisasi Belanja Pemerintah Daerah Provinsi Banten Tahun 2013-2017

(Miliar Rupiah)


Berdasarkan grafik 1.3. belanja pemerintah daerah Provinsi Banten terus

mengalami peningkatan. Pada tahun 2013 sebesar 14.499,43 miliar rupiah dan

terus meningkat hingga pada tahun 2017. Namun, pada tahun 2015, terjadi

sedikit penurunan yaitu sebesar 2,92% dari tahun 2014. Kemudian, sejak tahun

2016 terjadi peningkatan yang cukup pesat yaitu 56,41% dan pada tahun 2017,

belanja daerah juga meningkat yaitu 7,41% atau 32.208,18 miliar rupiah.

Belanja pemerintah daerah Provinsi Banten yang terus meningkat

mengindikasikan bahwa peran pemerintah untuk mendorong perekonomian

juga cukup besar. Dengan adanya belanja pemerintah daerah, maka proses

pembangunan akan berjalan dengan lancar dan diharapkan dapat mengurangi

ketimpangan pembangunan antar wilayah.

Berdasarkan uraian diatas maka dapat diketahui bahwa pertumbuhan

ekonomi yang tinggi, kualitas IPM yang cukup baik dan belanja pemerintah

daerah yang terus meningkat di Provinsi Banten, ternyata belum

mengindikasikan adanya pembangunan yang merata. Masih terdapat

ketimpangan pembangunan antar wilayah dan tingkat pengkonsentrasian

kegiatan wilayah atau yang disebut aglomerasi juga bisa menjadi pemicu

ketimpangan antar wilayah di Provinsi Banten. Oleh karena itu, penulis ingin

menganalisis kondisi tersebut dengan mengambil judul “Analisis Pengaruh

Pertumbuhan Ekonomi, IPM, Aglomerasi, dan Belanja Pemerintah Daerah

14.499,4319.746,50 19.169,19

29.984,18 32.208,18

0,00

10.000,00

20.000,00

30.000,00

40.000,00

2013 2014 2015 2016 2017

Belanja Pemerintah Daerah

11

Terhadap Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah Kabupaten/Kota di

Provinsi Banten Tahun 2013-2017”

B. Batasan Masalah

Berdasarkan luasnya cakupan masalah yang ada, maka diperlukan

pembatasan masalah agar penelitian ini dapat dilakukan lebih fokus. Dalam

penelitian ini, penulis akan membatasi permasalahan yaitu objek penelitian ini

adalah Kabupaten/Kota di Provinsi Banten, kemudian penelitian ini terbatas

pada empat variabel bebas (X) yaitu variabel Pertumbuhan Ekonomi, Indeks

Pembangunan Manusia (IPM), Aglomerasi, dan Belanja Pemerintah Daerah

yang dapat mempengaruhi variabel terikat (Y) yaitu Ketimpangan

Pembangunan Antar Wilayah.

C. Rumusan Masalah

Hampir 20 tahun pasca pemekaran wilayah, Provinsi Banten sudah

memiliki perekonomian yang baik jika dibandingkan dengan provinsi lainnya

di Pulau Jawa. Hal ini dilihat dari laju pertumbuhan ekonomi Banten yang

merupakan urutan kedua di Pulau Jawa. Kemudian, jika dilihat dari kondisi

penduduk atau kualitas sumber daya manusia yang diukur dengan Indeks

Pembangunan Manusia, maka nilai IPM Banten juga termasuk kategori tinggi

dan merupakan urutan ketiga di Pulau Jawa.

Namun, ketimpangan pembangunan Provinsi Banten masih tergolong

tinggi yakni dengan rata-rata Indeks Williamson sebesar 0,771. Sehingga hal

ini mengindikasikan bahwa pembangunan antar wilayah di Provinsi Banten

masih tidak merata. Kemudian, masih terdapat kabupaten/kota di Provinsi

Banten yang merupakan daerah terbelakang.

Faktor lain yang menyebabkan ketimpangan pembangunan antar wilayah

di Provinsi Banten yaitu adanya pengkonsentrasian kegiatan ekonomi wilayah

(aglomerasi) di suatu daerah yang tergolong maju dan dapat tercermin dari

kontribusi PDRB kabupaten/kota terhadap pembentukan PDRB Provinsi

Banten.

12

Dukungan pemerintah terhadap perekonomian di Provinsi Banten dapat

terlihat melalui belanja pemerintah yang terus meningkat. Belanja pemerintah

merupakan faktor penunjang perekonomian dan berdampak pada

pembangunan. Dengan adanya belanja pemerintah, diharapkan mampu

mengurangi ketimpangan pembangunan antar wilayah kabupaten/kota di

Provinsi Banten.

Berdasarkan uraian di atas, maka terdapat beberapa rumusan masalah

dalam penelitian ini, yaitu:

1. Bagaimana klasifikasi daerah kabupaten/kota Provinsi Banten berdasarkan

Tipologi Klassen tahun 2013-2017?

2. Bagaimana pengaruh pertumbuhan ekonomi terhadap ketimpangan

pembangunan antar wilayah kabupaten/kota di Provinsi Banten tahun

2013-2017?

3. Bagaimana pengaruh IPM (Indeks Pembangunan Manusia) terhadap

ketimpangan pembangunan antar wilayah kabupaten/kota di Provinsi

Banten tahun 2013-2017?

4. Bagaimana pengaruh aglomerasi terhadap ketimpangan pembangunan

antar wilayah kabupaten/kota di Provinsi Banten tahun 2013-2017?

5. Bagaimana pengaruh belanja pemerintah daerah terhadap ketimpangan


2013-2017?

6. Bagaimana pengaruh pertumbuhan ekonomi, IPM, aglomerasi, dan

belanja pemerintah daerah secara bersama-sama terhadap ketimpangan


2013-2017?

D. Tujuan Penelitian

Berdasarkan rumusan masalah, maka tujuan penelitian ini adalah sebagai

berikut :

1. Mengklasifikasikan daerah kabupaten/kota di Provinsi Banten

berdasarkan Tipologi Klassen tahun 2013-2017.

13

2. Menganalisis pengaruh pertumbuhan ekonomi terhadap ketimpangan


2013-2017

3. Menganalisis pengaruh IPM terhadap ketimpangan pembangunan antar

wilayah kabupaten/kota di Provinsi Banten tahun 2013-2017.

4. Menganalisis pengaruh aglomerasi terhadap ketimpangan pembangunan

antar wilayah kabupaten/kota di Provinsi Banten tahun 2013-2017.

5. Menganalisis pengaruh belanja pemerintah daerah terhadap ketimpangan


2013-2017.

6. Menganalisis pengaruh laju pertumbuhan ekonomi, IPM, aglomerasi, dan

belanja pemerintah daerah secara bersama-sama terhadap ketimpangan


2013-2017.

E. Manfaat Penelitian

Berdasarkan tujuan penelitian, maka adapun manfaat dari penelitian ini

yaitu:

1. Sebagai bahan masukan bagi pemerintah daerah untuk mengambil

kebijakan yang dapat menguranngi ketimpangan pembangunan antar

wilayah kabupaten/kota di Provinsi Banten.

2. Sebagai bahan referensi untuk penelitian di bidang yang sama.

3. Sebagai tambahan wawasan dan pengetahuan yang berkaitan dengan


14

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

A. Landasan Teori

1. Pembangunan Ekonomi

a. Definisi Pembangunan Ekonomi

Istilah pembangunan ekonomi selalu berkaitan dengan pertumbuhan

ekonomi, kesejahteraan masyarakat, kemajuan ekonomi, dan perubahan

jangka panjang. Secara tradisional, pembangunan memiliki arti peningkatan

secara terus-menerus pada Produk Domestik Bruto atau PDRB untuk suatu

daerah. Kemudian, muncul definisi yang lebih menekankan pada

peningkatan pendapatan per kapita. Definisi tersebut menekankan pada

tingkat kemampuan suatu wilayah dalam peningkatan output yang dapat

melebihi tingkat pertumbuhan penduduk (Kuncoro, 2010:136). Hal ini juga

pernah diungkapkan oleh Meier dalam Jhingan (2012:6) bahwa

pembangunan ekonomi merupakan proses kenaikan pendapatan riil per

kapita dalam jangka waktu yang panjang atau terus-menerus.

Namun, pembangunan ekonomi saat ini memiliki definisi yang sangat

luas. Beberapa ekonom modern, mulai memberikan definisi pembangunan

yang lebih luas yaitu tidak hanya peningkatan pertumbuhan ekonomi,

namun juga terkait pengentasan kemiskinan, pengurangan distribusi

pendapatan yang semakin timpang, dan penurunan tingkat pengangguran

yang ada (Kuncoro, 2010:136).

Pembangunan ekonomi tidak hanya menggambarkan tindakan

kuantitatif perekonomian yang sedang berkembang seperti laju kenaikan

dalam pendapatan per kapita, tetapi menggambarkan perubahan ekonomi,

sosial, dan perubahan lainnya yang mengarah pada pertumbuhan. Sehingga,

pembangunan ekonomi dapat menggambarkan faktor-faktor penentu yang

mendasari pertumbuhan ekonomi, seperti perubahan dalam teknik produksi,

sikap masyarakat dan lembaga-lembaga (Jhingan, 2012:5).

15

Todaro dan Smith (2006) mendefinisikan bahwa pembangunan

ekonomi sebagai suatu proses multidimensional yang meliputi perubahan

mendasar atas struktur sosial, sikap-sikap masyarakat dan institusi-institusi

nasional, namun tetap mengejar akselerasi pertumbuhan ekonomi,

penanganan ketimpangan pendapatan, serta pengentasan kemiskinan.

Sehingga, pembangunan ekonomi tidak hanya dilihat dari pendapatan per

kapita, namun juga tercermin melalui berbagai aspek yakni sikap

masyarakat dan lembaga nasional.

Berdasarkan uraian di atas, maka dapat disimpulkan bahwa

pembangunan ekonomi tidak hanya berkaitan pada kenaikan pendapatan

atau output per kapita, namun pembangunan ekonomi juga mencakup

berbagai aspek lainnya yakni perubahan sosial, pengentasan kemiskinan,

penurunan tingkat pengangguran, pengurangan ketimpangan, serta

mencakup perilaku masyarakat dan pemerintah. Hal ini sesuai dengan

pernyataan Arsyad (2016) bahwa pembangunan ekonomi daerah merupakan

proses dimana pemerintah daerah dan masyarakat mengelola setiap sumber

daya yang ada dan membentuk suatu pola kemitraan antara pemerintah

daerah dengan sektor swasta untuk menciptakan suatu lapangan kerja baru

dan merangsang perkembangan kegiatan ekonomi dalam wilayah tersebut.

b. Persyaratan Dasar Pembangunan Ekonomi

Menurut Jhingan (2012) terdapat beberapa persyaratan dasar

pembangunan ekonomi yaitu :

1. Pembangunan ekonomi harus bertumpu pada kemampuan perekonomian

di dalam negeri atau daerah. Sehingga, adanya pembangunan ekonomi

berdasarkan atas kekuatan dan kemampuan sendiri.

2. Pembangunan ekonomi harus mampu menghilangkan

ketidaksempurnaan pasar yang menyebabkan kurang lancarnya faktor-

faktor produksi serta menghambat ekspansi sektoral dan pembangunan.

3. Adanya perubahan struktural yaitu peralihan dari masyarakat pertanian

tradisional menjadi masyarakat industri modern ditandai dengan

16

meluasnya sektor sekunder dan sektor tersier. Perubahan ini juga

mencakup perubahan sistem sosial serta kelembagaan menjadi lebih

baik.

4. Adanya pembentukan modal yakni meningkatnya tabungan dan investasi

masyarakat, karena pembentukan modal merupakan faktor paling

penting dalam pembangunan ekonomi.

5. Persayaratan sistem sosial budaya yang dapat menghambat

pembangunan ekonomi harus dihilangkan atau disesuaikan agar selaras

dengan pembangunan yang ada.

6. Adanya administrasi pemerintahan yang kuat, tidak korup, dan

berwibawa, mampu menegakan hukum dan keadilan serta pemerintahan

yang stabil sangat dibutuhkan dalam proses pembangunan ekonomi.

c. Teori Pembangunan Ekonomi

Terdapat beberapa teori mengenai pembangunan diantaranya yaitu teori

pembangunan seimbang dan teori pembangunan tidak seimbang. Berikut ini

merupakan penjelasan dari teori tersebut (Adisasmita, 2013) :

1. Teori Pembangunan Seimbang (Rosenstein-Rodan dan Ragnar Nurkse)

Teori ini beranggapan bahwa dalam menciptakan pembangunan

seimbang, harus dilakukan pembangunan berbagai jenis industri yang

saling berkaitan, sehingga setiap industri akan memperoleh eksternalitas

ekonomi. Cara yang dapat dilakukan yaitu melaksanakan penanaman

modal pada waktu bersamaan di industri yang memiliki keterkaitan.

Sehingga, hal ini akan memperluas kesempatan kerja, peningkatan

pendapatan, serta terjadinya perluasan pasar. Menurut Soemitro

Djojohasikoesoemo dalam Adisasmita (2013) dengan melakukan

pembangunan seimbang di sektor pertanian dan industri, maka

diharapkan dapat mendorong pertumbuhan ekonomi yang lebih cepat,

dan peningkatan kesejahteraan masyarakat. Hal ini dikarenakan

kebanyakan masyarakat bermata pencaharian di sektor pertanian,

sedangkan sektor industri merupakan sektor yang mampu menjadi

penyangga dalam perekonomian.

17

2. Teori Pembangunan Tidak Seimbang (Kindleberge, H.W. Singer, dan A.

Hirschman)

Teori ini bertentangan dengan teori pembangunan seimbang. Teori ini

berpendapat bahwa tidak ada negara berkembang yang memiliki modal

dan sumber daya yang cukup untuk melakukan investasi pada semua

sektor. Sehingga, investasi seharusnya dilakukan pada beberapa sektor

atau industri terpilih agar cepat berkembang dan hasil tersebut dapat

digunakan untuk membangun sektor lain serta menghasilkan peluang

investasi yang baru.

Berdasarkan teori tersebut, terdapat persamaan dalam pembangunan

yaitu berhubungan dengan peran negara/pemerintah serta peranan

keterbatasan modal. Sehingga, dalam proses pembangunan, diperlukan

peranan pemerintah serta adanya modal untuk investasi agar pembangunan

dapat berjalan dengan lancar. Selain itu, pemerintah sebaiknya menerapkan

kebijakan pembangunan yang sesuai potensi daerahnya.

2. Pertumbuhan Ekonomi

a. Definisi Pertumbuhan Ekonomi

Secara umum, pertumbuhan ekonomi didefinisikan sebagai

peningkatan kemampuan dari suatu perekonomian dalam memproduksi

barang-barang dan jasa-jasa. Hal tersebut juga diungkapkan oleh Sukirno

(2011:331) bahwa pertumbuhan ekonomi merupakan perkembangan

kegiatan perekonomian yang menyebabkan barang dan jasa yang

diproduksi dalam masyarakat bertambah dan kemakmuran masyarakat

meningkat.

Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu unsur penting yang harus

dilakukan dalam pembangunan ekonomi daerah. Bahkan hingga saat ini,

pertumbuhan ekonomi tinggi merupakan sasaran utama dalam rencana

pembangunan. Melalui pertumbuhan ekonomi tinggi, diharapkan

kesejahteraan masayarakat secara bertahap dapat pula ditingkatkan.

Sehingga, dalam era otonomi, masing-masing daerah bersaing

18

meningkatkan pertumbuhan ekonomi guna mendorong kemakmuan

masayarakat setempat (Sjafizal, 2012: 89).

Pengukuran tingkat pertumbuhan ekonomi daerah dapat dilakukan

dengan menghitung peningkatan nilai Produk Domestik Regional Bruto

(PDRB) pada tahun tertentu ke tahun berikutnya. Untuk menghindari

kenaikan harga dalam perhitungan, maka data yang digunakan adalah data

PDRB atas dasar harga konstan bukan atas dasar harga berlaku (Sjafrizal,

2014).

b. Faktor yang mempengaruhi Pertumbuhan Ekonomi

Perekonomian dikatakan mengalami pertumbuhan, jika output yang

dihasilkan di tahun tertentu lebih besar dari tahun sebelumnya. Terjadinya

pertumbuhan ekonomi tidak lepas dari faktor-faktor yang

mempengaruhinya. Menurut Jhingan (2012) pertumbuhan ekonomi

dipengaruhi oleh beberapa faktor, yaitu:

1. Sumber Daya Alam

Sumber daya alam merupakan faktor utama yang mempengaruhi

perekonomian karena tersedianya sumber daya alam yang potensial akan

menjamin berlangsungnya pertumbuhan ekonomi secara lancar. Namun,

sumber daya alam yang melimpah saja belum cukup untuk menunjang

perekonomian, masih harus dilengkapi dengan fasilitas pengolahan,

pemasaran, transportasi dan sumber daya manusia yang mampu

mengolah serta memanfaatkannya

2. Organisasi

Organisasi berkaitan dengan penggunaan faktor produksi dalam

kegiatan ekonomi dan merupakan bagian penting dari proses

pertumbuhan. Organisasi bersifat melengkapi modal, buruh, dan

membantu meningkatkan produktivitas. Organisasi juga berkaitan

dengan para wiraswasta yang tampil sebagai organisator dan berfungsi

untuk melakukan pembaharuan.

19

3. Akumulasi Modal

Akumulasi modal merupakan investasi dalam bentuk barang-barang

modal yang dapat meningkatkan stok modal, output nasional, dan

pendapatan nasional. Jadi, pembentukan modal merupakan kunci utama

meningkatkan pertumbuhan ekonomi.

4. Kemajuan Teknologi

Kemajuan teknologi berkaitan dengan perubahan dalam metode

produksi yang merupakan hasil pembaharuan atau hasil teknik penelitian

baru, sehingga dapat meningkatkan produktivitas tenaga kerja, modal

dan sektor produksi, serta berdampak meningkatkan laju pertumbuhan

ekonomi.

5. Pembagian Kerja dan Skala Produksi

Adanya spesialisasi dan pembagian kerja dapat menciptakan

peningkatan produktivitas. Pembagian kerja menghasilkan perbaikan

kemampuan produksi buruh, sehingga setiap buruh menjadi lebih efisien.

6. Faktor Sosial dan Budaya

Faktor sosial dan budaya dapat mengubah pandangan, harapan, dan

nilai sosial. Hal ini dapat dilakukan melalui penyebaran pendidikan dan

ilmu pengetahuan.

7. Faktor Manusia

Pertumbuhan ekonomi tidak hanya tergantung pada jumlah sumber

daya manusia saja, namun lebih menekankan pada efisiensi dan

produktivitas mereka. Diperlukan pelatihan dan program pendidikan

untuk meningkatkan keterampilan dan kemampuan SDM.

8. Faktor Politik dan Administrasi

Struktur politik dan administrasi yang kuat, efisien dan tidak korupsi

merupakan faktor pendorong pertumbuhan ekonomi. Selain itu, juga

diperlukan kebijakan pemerintah yang mendorong perekonomian.

20

c. Teori Pertumbuhan Ekonomi

Terdapat beberapa teori mengenai pertumbuhan ekonomi di antaranya

yaitu Teori Ekonomi Klasik yang dipelopori oleh Adam Smith, kemudian

Teori Ekonomi Neo-Klasik, Teori Schumpeter, dan Teori Harrod-Domar.

Berikut penjelasan mengenai teori tersebut (Adisasmita, 2013):

1. Teori Ekonomi Klasik

Adam Smith mengemukakan bahwa pertumbuhan ekonomi

bergantung pada mekanisme pasar. Mekanisme pasar akan mengatur dan

mengatasi permasalahan sehingga perekonomian akan berfungsi secara

efisien. Jadi, para pelaku kegiatan ekonomi atau masyarakat bebas

melakukan kegiatan perekonomian tanpa adanya campur tangan

pemerintah (Laissez Faire). Selain itu, ia juga menekankan pentingnya

pembagian kerja dan spesialisasi karena hal ini akan menyebabkan

peningkatan kemahiran tenaga kerja dan efisiensi waktu yang diperlukan

dalam memproduksi barang.

2. Teori Ekonomi Neo- Klasik

Teori ini beranggapan bahwa kemajuan teknologi dapat meningkatkan

pendapatan nasional, adanya perbandingan yang tetap antara modal dan

tenaga kerja dimana perekonomian dapat melakukan akumulasi modal

tanpa meperbesar tenaga kerja, serta adanya penemuan baru dapat

menghemat tenaga kerja.

3. Teori Schumpeter

Schumpeter berpendapat bahwa pertumbuhan ekonomi diciptakan

melalui inisiatif dari golongan para wirausaha, karena mereka dapat

memberikan inovasi dalam proses produksi contohnya seperti

memperkenalkan barang baru, metode baru dalam memproduksi barang,

memperluas pasar, megadakan restruktur organisasi, dan sebagainya.

4. Teori Harrod-Domar

Teori ini menekankan pentingnya akumulasi modal pada proses

pertumbuhan ekonomi, karena akumulasi modal atau investasi dapat

menghasilkan pendapatan dan menambah kapasitas produksi. Model

21

Harrod-Domar dapat dipakai untuk menganalisis pertumbuhan wilayah

dengan memperhitungkan perpindahan modal dan tenaga kerja. Wilayah

yang tidak memiliki tingkat tabungan tinggi, maka akan mendatangkan

modal dan tenaga kerja dari wilayah lain agar dapat melakukan

pertumbuhan yang cepat.

Berdasarkan penjelasan teori tersebut maka dapat diketahui bahwa

terdapat banyak hal yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi. Menurut

teori ekonomi klasik, pertumbuhan ekonomi bergantung pada mekanisme

pasar yakni para pelaku kegiatan ekonomi serta pentingnya pembagian kerja

dan spesialisasi. Adapun pelaku ekonomi yang sangat berpengaruh terhadap

pertumbuhan ekonomi menurut Schumpeter yaitu wirausaha. Hal ini

dikarenakan para wirausaha mampu memberikan inovasi pada proses

produksi. Selain itu, hal penting lainnya yang mempengaruhi pertumbuhan

ekonomi menurut teori ekonomi Neo-Klasik dan Harrord-Domar yaitu

adanya akumulasi modal yang mampu mengembangkan teknologi baru

sehingga terjadi penghematan tenaga kerja dan produksi dapat berjalan lebih

efisien.

Jadi, dapat disimpulkan bahwa menurut beberapa teori tersebut, hal

penting yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi yaitu sumber daya

manusia, akumulasi modal/investasi, serta kemajuan teknologi. Oleh karena

itu, diharapkan adanya peningkatan pada hal tersebut agar pertumbuhan

ekonomi menjadi lebih baik dan bisa berdampak pada proses pembangunan.

3. Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah

a. Definisi Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah

Menurut Sjafrizal (2012:107) ketimpangan pembangunan ekonomi

antar wilayah merupakan fenomena umum yang terjadi dalam proses

pembangunan ekonomi suatu daerah. Ketimpangan ini pada awalnya

disebabkan oleh adanya perbedaan kandungan sumber daya alam dan

perbedaan kondisi demografi yang terdapat pada masing-masing wilayah.

Akibatnya, kemampuan daerah dalam meningkatkan pertumbuhan ekonomi

dan mendorong proses pembangunan juga menjadi berbeda. Sehingga tidak

22

mengherankan jika setiap daerah terdapat wilayah relatif maju dan wilyah

relatif terbelakang.

Ketimpangan pembangunan antar wilayah dalam suatu daerah

bukanlah hal yang mudah dan sederhana. Berbeda dengan ketimpangan

distribusi pendapatan yang melihat ketimpangan antar kelompok

masyarakat, sedangkan ketimpangan pembangunan antar wilayah melihat

perbedaan tingkat pembangunan antarwilayah. Sehingga, hal yang

diperdebatkan bukan antara kelompok kaya dan miskin namun antara

daerah maju dan terbelakang.

Menurut Myrdal dalam Jhingan (2012:212) ketimpangan regional

berkaitan erat dengan sistem kapitalis yaitu motif laba. Motif laba yang

mendorong berkembangnya pembangunan terpusat di wilayah-wilayah

yang berpotensi memberikan keuntungan tinggi, sementara wilayah lainnya

dihiraukan. Penyebab hal ini adalah kekuatan pasar. Menurut Myrdal, jika

segala sesuatu diserahkan pada kekuatan pasar, tanpa ada intervensi

kebijakan apapun, maka kegiatan ekonomi akan mengelompok di daerah

tertentu saja dan meninggalkan daerah lainnya. Ketimpangan regional ini

akan semakin parah, jika hanya sebagian daerah yang tumbuh dan daerah

lain mengalami stagnansi.

b. Teori Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah

Terdapat beberapa teori yang berkaitan dengan ketimpangan

pembangunan antar wilayah, di antaranya yaitu:

1. Hipotesis Neo-Klasik (Doughlas C. North)

Ketimpangan antar wilayah dimunculkan oleh Douglas C. North

dalam analisanya mengenai Teori Pertumbuhan Neo Klasik. Menurut

Hipotesis Neo-Klasik pada permulaan proses pembangunan suatu

negara, ketimpangan pembangunan antar wilayah cenderung meningkat

sampai ketimpangan tersebut mencapai titik puncak. Setelah itu, bila

proses pembangunan terus berlanjut maka secara berangsur

ketimpangan pembangunan antar wilayah akan menurun. Berdasarkan

hipotesis tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa pada awal

23

pembangunan suatu negara sedang berkembang, umumnya ketimpangan

pembangunan antar wilayah cenderung lebih tinggi, sementara pada

negara maju ketimpangan akan menjadi lebih rendah.

Pada saat proses pembangunan baru dimulai di negara sedang

berkembang, kesempatan dan peluang pembangunan yang ada umumnya

dimanfaatkan oleh daerah dengan kondisi yang sudah lebih baik.

Sedangkan, daerah yang terbelakang belum mampu memanfaatkan

peluang ini karena keterbatasan prasarana dan kualitas SDM. Sehingga,

ketimpangan pembangunan antar wilayah cenderung meningkat karena

pertumbuhan ekonomi lebih cepat di daerah dengan kondisi lebih baik,

sedangkan daerah terbelakang mengalami pertumbuhan ekonomi yang

lambat (Sjafrizal, 2012:108-109).

Neo-Klasik juga berpendapat bahwa mobilitas faktor produksi, yaitu

modal dan tenaga kerja pada permulaan proses pembangunan adalah

kurang lancar. Sehingga, modal dan tenaga ahli cenderung terkonsentrasi

di daerah yang lebih maju dan ketimpangan pembanguna wilayah

cenderung melebar. Namun, bila proses pembangunan terus berlanjut,

dengan semakin baik sarana dan prasarana, maka mobilitas modal dan

tenaga kerja akan semakin lancar. Sehingga, setelah negara tersebut

sudah maju, maka ketimpangan regional secara bertahap akan berkurang.

Dengan demikian, kurva ketimpangan pembangunan antar wilayah

berbentuk huruf U terbalik (reverse U-Shape curve).

24

Gambar 2.1.

Kurva Ketimpangan Wilayah

Sumber : Sjafrizal (2012)

Sehingga, dari hipotesis ini dapat disimpulkan bahwa kemajuan

teknologi, peningkatan investasi, dan peningkatan tenaga kerja

berhubungan positif terhadap pertumbuhan ekonomi wilayah.

Kemudian, pada permulaan proses pembangunan, ketimpangan regional

cenderung meningkat, tetapi setelah mencapai titik maksimum bila

pembangunan dilanjutkan, maka ketimpangan regional akan berkurang.

2. Teori Backwash-Spread Effect (Myrdal)

Myrdal (1957) berpendapat bahwa pembangunan ekonomi

menghasilkan suatu proses yang menyebabkan daerah maju semakin

maju, sementara daerah tertinggal semakin terbelakang. Myrdal

menggunakan istilah dampak balik (backwash effect) dan dampak

menyebar (spread effect). Analisisnya mengatakan bahwa backwash

effect cenderung membesar dan spread effect cenderung mengecil.

Sehingga, hal inilah yang menyebabkan ketimpangan regional antar

wilayah.

Menurut Myrdal, dampak balik merupakan perubahan yang bersifat

merugikan dari ekspansi ekonomi di suatu tempat karena faktor-faktor

Ketimpangan Wilayah

Tingkat Pembangunan

Nasional

25

eksternal yaitu dampak migrasi, perpindahan modal, dan perdagangan.

Sementara, dampak sebar merupakan suatu proses pembangunan yang

menyebar dari pusat pembangunan ekonomi ke wilayah lainnya.

Penyebab utama ketimpangan regional adalah kuatnya dampak balik dan

lemahnya dampak sebar. Myrdal menyarankan untuk membuat

kebijakan yang melemahkan dampak balik dan memperkuat dampak

penyebaran, agar semakin memperkecil ketimpangan regional.

3. Teori Kutub Pertumbuhan (Perroux) dan Pusat Pertumbuhan

(Boudeville)

Menurut Perroux (1955), konsep kutub pertumbuhan yaitu bahwa

kegiatan ekonomi suatu daerah cenderung beraglomerasi di sekitar pusat-

pusat pertumbuhan. Daerah di sekitar kutub pertumbuhan merupakan

wilayah pengaruh dan pertumbuhannya. Industri pendorong merupakan

pusat dari kutub pertumbuhan. Ciri-cirinya yaitu konsentrasi yang tinggi,

pengaruh multiplier dan polarisasi yang besar, tingkat teknologi yang dan

keahlian manjerian yang sudah modern.

Growth poles bukanlah suatu kota atau wilayah, melainkan suatu

kegiatan ekonomi yang dinamis dan hubungan kegiatan ekonomi yang

dinamis tercipta di dalam dan diantara sektor-sektor ekonomi. Selain

growth poles, terdapat juga konsep growth centre atau konsep pusat

pertumbuhan yang dikemukakan oleh Boudeville (1961). Ia

menggunakan konsep kutub pertumbuhan dijadikan konsep keruangan.

Pusat pertumbuhan adalah suatu kota atau wilayah yang memiliki suatu

industri propulsive yang komplek. Propulsive industries adalah industri

yang mempunyai pengaruh besar baik langsung maupun tidak langsung

terhadap semua kegiatan lainnya (Darnilawati, 2018).

Pusat pertumbuhan memiliki karakteristik utama yaitu sekelompok

kegiatan ekonomi terkonsentrasi pada suatu lokasi tertentu, konsentrasi

kegiatan ekonomi mampu mendorong pertumbuhan ekonomi, dan dalam

kelompok kegiatan ekonomi tersebut terdapat sebuah industri induk yang

mendorong pengembangan kegiatan ekonomi.

26

Adanya pusat pertumbuhan di suatu wilayah dapat mengakibatkan

ketimpangan antar wilayah, apabila pusat pertumbuhan tersebut tidak

memberikan dampak terhadap wilayah lain di sekitarnya. Sehingga,

proses pertumbuhan dan pembangunan yang tinggi hanya terjadi di

wilayah pusat pertumbuhan, sementara wilayah lain yang bukan

merupakan pusat pertumbuhan, memiliki perekonomian yang rendah.

4. Trickling Down Effect-Polarization (Hirschman)

Terdapat beberapa titik pertumbuhan dalam suatu wilayah, di mana

industri berkumpul di tempat karena terdapat beberapa manfaat dalam

bentuk penghematan dan kemudahan. Kesempatan investasi, lapangan

kerja dan upah buruh relatif tinggi lebih banyak terdapat di pusat-pusat

pertumbuhan dari pada daerah belakang. Antara daerah pusat dan daerah

belakang terdapat ketergantungan dalam penyediaan barang dan tenaga

kerja.

Jika komplementaritas kuat akan terjadi proses penyebaran

pembangunan ke daerah-daerah belakang (trikling down) dan sebaliknya

jika komplementaritas lemah akan terjadi pengaruh polarisasi. Jika

pengaruh polarisasi lebih kuat dari pengaruh penyebaran pembangunan

maka akan timbul masyarakat dualistik, yaitu selain memiliki ciri-ciri

daerah perkotaan modern juga memiliki daerah perdesaan terbelakang.

Hirschman (1958) percaya bahwa pengaruh trikling-down akan

mengatasi pengaruh polarisasi. Misalnya, bila daerah perkotaan

berspesialisasi pada industri dan daerah perdesaan berspesialisasi pada

produksi primer, maka meluasnya permintaan daerah perkotaan harus

mendorong perkembangan daerah perdesaan. Hirschman menyarankan

untuk membentuk lebih banyak titik pertumbuhan agar dapat

menciptakan dampak penyebaran pembangunan yang efektif.

27

c. Penyebab Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah

Menurut Sjafrizal (2012:119) terdapat beberapa penyebab ketimpangan

pembangunan antar wilayah yaitu :

1. Perbedaan kandungan sumber daya alam

Perbedaan kandungan sumber daya alam akan mempengaruhi

kegiatan produksi pada daerah yang bersangkutan. Daerah yang memiliki

kandungan sumber daya alam cukup banyak akan dapat memproduksi

barang dan jasa tertentu dengan biaya relatif murah dibandingkan dengan

daerah yang mempunyai kandungan sumber daya alam lebih sedikit.

Maka, hal tersebut akan mendorong pertumbuhan ekonomi daerah yang

bersangkutan menjadi lebih cepat. Sedangkan daerah yang mempunyai

kandungan sumber daya alam lebih sedikit, maka biaya produksi barang

dan jasa akan lebih tinggi dan daya saing menjadi lemah sehingga hal ini

akan membuat pertumbuhan ekonomi daerah menjadi lebih lambat.

Dengan demikian, perbedaan sumber daya alam ini dapat mendorong

ketimpangan pembnagunan antar wilayah menjadi lebih tinggi.

2. Perbedaan kondisi demografis

Kondisi demografis yang dimaksud adalah perbedaan tingkat

pertumbuhan dan struktur kependudukan, perbedaan tingkat pendidikan

dan kesehatan, perbedaan kondisi ketenagakerjaan, serta perbedaan etos

kerja yang dimiliki masyarakat daerah.

Daerah dengan kondisi demografi yang baik akan cenderung

memiliki tingkat produktivitas kerja yang lebih tinggi. Kemudian,

kondisi tersebut akan mendorong investasi ke daerah yang bersangkutan

dan meningkatkan penyediaan lapangan kerja serta pertumbuhan

ekonomi suatu daerah. Jika kondisi demografis daerah kurang baik, maka

tingkat produktivitas kerja masyarakat rendah dan hal ini kurang menarik

bagi investor sehingga pertumbuhan ekonomi menjadi lebih lambat.

3. Kurang lancarnya mobilitas barang dan jasa

Ketika mobilitas barang dan jasa di suatu daerah kurang lancar,

maka kelebihan produksi suatu daerah tidak dapat dijual ke daerah lain

28

yang membutuhkan. Hal ini juga berlaku ketika migrasi kurang lancar,

dimana ketika suatu daerah memiliki kelebihan tenaga kerja, maka

tenaga kerja tersebut tidak dapat dimanfaatkan oleh daerah lain yang

membutuhkan. Sehingga, ketimpangan ekonomi antar wilayah akan

cenderung lebih tinggi karena kelebihan suatu daerah tidak dapat

dimanfaatkan oleh daerah lain yang membutuhkan dan daerah

terbelakang sulit mendorong kegiatan ekonominya.

4. Konsentrasi kegiatan ekonomi wilayah

Terjadinya konsentrasi kegiatan ekonomi yang cukup tinggi pada

wilayah akan mempengaruhi ketimpanagan ekonomi antar wilayah.

Pertumbuhan ekonomi daerah akan lebih cepat pada daerah yang terdapat

konsentrasi kegiatan ekonomi lebih besar. Kondisi tersebut selanjutnya

akan mendorong proses pembangunan daerah melalui peningkatan

lapangan kerja dan tingkat pendapatan masyarakat. Sebaliknya, jika

konsentrasi kegiatan ekonomi pada suatu daerah relatif rendah

selanjutnya akan mendorong terjadinya pengangguran dan rendahnya

tingkat pendapatan masyarakat.

Konsentrasi kegiatan ekonomi dapat disebabkan oleh beberapa hal

yaitu terdapat sumber daya alam yang lebih banyak pada daerah tertentu,

lebih meratanya fasilitas tranportasi baik darat, laut, dan udara, kemudian

yang terakhir yaitu kondisi demografis dengan kualitas yang lebih baik

dan kuantitas yang mencukupi.

5. Alokasi dana pembangunan antar wilayah

Daerah yang mendapatkan alokasi investasi yang lebih besar dari

pemerintah atau dapat menarik investor swasta ke daerahnya, maka akan

cenderung mempunyai tingkat pertumbuhan ekonomi yang lebih cepat.

Kondisi ini tentunya akan mendorong pembangunan daerah yang

bersangkutan melalui penyediaan lapangan kerja yang lebih banyak dan

tingkat pendapatan per kapita yang lebih tingi. Sebaliknya, jika investasi

pemerintah dan swasta yang masuk ke suatu daerah tertentu ternyata

29

lebih rendah, maka kegiatan ekonomi dan pembnagunan daerahnya

kurang berkembang baik.

d. Pengukuran Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah

Untuk mengetahui dan menganalisis tingkat ketimpangan antar

wilayah, maka terdapat beberapa rumus yang dapat digunakan yaitu:

1. Indeks Williamson

Ukuran ketimpangan pembangunan antar wilayah pada mulanya

digunakan dalam studi Jeffrey G. Williamson pada tahun 1966 yaitu

Williamson Index. Indeks ini sebenarnya adalah coefficient of variation

yang lazim digunakan untuk mengukur suatu perbedaan. Walaupun

indeks ini mempunyai kelemahan yaitu sensitif terhadap definisi wilayah

yang digunakan dalam perhitungan, namun indeks ini lazim digunakan

dalam mengukur ketimpangan pembangunan antar wilayah. Adapun

formulasi Indeks Williamson yaitu :

Vw = √∑ (yi − y)2n

i=1 (fi n⁄ )

y

Keterangan :

Vw = Williamson Index

yi = PDRB per kapita daerah i

y = PDRB per kapita rata-rata seluruh daerah

fi = Jumlah penduduk daerah i

n = Jumlah penduduk seluruh daerah

Bila Vw mendekati 1 berarti sangat timpang dan bila Vw mendekati

0 (nol) berarti sangat merata.

2. Theil Index

Indeks lainnya yang dapat digunakan untukmengukur ketimpangan

wilayah yaitu Theil Index. Data yang dibutuhkan untuk mengukur Theil

Index yaitu PDRB per kapita dan jumlah penduduk tiap wilayah. Adapun

formulasi Theil Index yaitu :

30

Td = ∑ ∑{yij Y⁄ ) log [{yij Y}⁄ {nij N}⁄⁄ ]

n

j=1

n

i=j

Keterangan :

yij = PDRB per kapita Kabupaten i di Provinsi j

Y = Jumlah PDRB per kapita seluruh Provinsi j

nij = Jumlah penduduk Kabupaten i di Provinsi j

N = Jumlah penduduk seluruh Provinsi j

Bila Td mendekati 1, maka artinya sangat timpang dan bila Td

mendekati 0 (nol) berarti sangat merata.

3. Konsep PDRB Per Kapita Relatif

Ketimpangan wilayah juga merupakan ketimpangan pendapatan

yang diterima antara wilayah satu dengan wilayah lainnya. Untuk

mengukur ketimpangan wilayah dapat menggunakan konsep PDRB per

kapita relatif. Ketimpangan ini menggunakan formulasi yang dipakai

dalam penelitian Jaime Bonet (2006) dan juga digunakan dalam

penelitian Hidayat (2014) dan Yusika (2018) yaitu :

Iit= |PDRB Kap Kab/kotait

PDRB Kap Provinsit-1|

Keterangan :

Iit = Ketimpangan antar kabupaten/kota i tahun t

PDRB Kap Kab Kotait⁄ = PDRB per kapita kabupaten/kota i tahun t

PDRB Kap Provinsit = PDRB per kapita Provinsi Banten tahun t

Berdasarkan formulasi tersebut, maka kesetaraan sempurna terjadi

pada saat PDRB per kapita wilayah sama dengan PDRB per kapita

Provinsi Banten. Menurut Jaime Bonet (2006), jika hasil perhitungan

31

pendapatan per kapita relatif kurang dari 0 atau mendekati 0, maka

semakin kecil ketimpangan dan menunjukan tingkat pemerataan, tetapi

jika hasilnya lebih dari 1 atau mendekati 1, maka semakin besar

ketimpangan antar wilayah.

4. Tipologi Klassen

Tiplogi Klassen (Klassen Typology) digunakan untuk mengetahui pola

dan struktur pertumbuhan ekonomi daerah. Tipologi Klassen

menggolongkan daerah berdasarkan dua indikator yaitu laju pertumbuhan

ekonomi dan pendapatan per kapita. Laju pertumbuhan ekonomi pada

sumbu vertikal dan pendapatan per kapita pada sumbu horizontal.

Berdasarkan hal tersebut, maka daerah dapat diklasifikasikan sebagai

berikut (Sjafrizal, 1997):

1. Daerah cepat maju dan cepat tumbuh pada kuadran I adalah daerah yang

memiliki laju pertumbuhan ekonomi dan pendapatan per kapita lebih

tinggi dari rata-rata wilayah.

2. Daerah maju tapi tertekan pada kuadran II adalah daerah yang memiliki

pendapatan per kapita lebih tinggi, tetapi laju pertumbuhan ekonominya

lebih rendah dari rata-rata wilayah.

3. Daerah berkembang cepat pada kuadran III adalah daerah yang

memiliki laju pertumbuhan tinggi, tetapi pendapatan per kapita lebih

rendah dari rata-rata wilayah.

4. Daerah relatif tertinggal pada kuadran IV adalah daerah yang memiliki

laju pertumbuhan ekonomi dan pendapatan per kapita yang lebih rendah

dari rata-rata wilayah.

32

Tabel 2.1.

Klasifikasi Kabupaten/Kota menurut Tipologi Klassen

Keterangan :

yi = Pendapatan per kapita wilayah kabupaten/kota i

y = Pendapatan per kapita wilayah provinsi

ri = Laju pertumbuhan ekonomi wilayah kabupaten/kota i

r = Laju pertumbuhan ekonomi wilayah provinsi

5. Indeks Pembangunan Manusia (IPM)

a. Konsep Indeks Pembangunan Manusia

Sumber daya manusia (SDM) merupakan salah satu faktor yang

mempengaruhi keberhasilan pembangunan di suatu daerah, baik dari segi

kuantitas maupun kualitasnya. Sehingga, setiap daerah diharapkan dapat

mengembangkan sumber daya manusia yang berkualitas serta diperlukan

pembangunan manusia secara merata. Menurut Schultz dalam Jhingan

(2012:414) terdapat lima cara untuk mengembangkan sumber daya manusia

yaitu :

1. Perlunya fasilitas dan pelayanan kesehatan

2. Perlunya latihan keterampilan

3. Pendidikan secara formal mulai dari tingkat dasar, menengah dan tinggi.

4. Adanya program studi bagi orang dewasa yang tidak diorganisasikan

oleh perusahaan, termasuk program ekstension khususnya pada

pertanian

(y)

(r)

yi > y yi < y

ri > r Kuadran I : Daerah

Cepat Maju dan Cepat

Tumbuh

Kuadran III : Daerah

Berkembang Cepat

ri < r Kuadran II : Daerah

Maju Tapi Tertekan

Kuadran IV : Daerah

Relatif Tertinggal

33

5. Migrasi perorangan dan keluarga untuk menyesuaikan diri terhadap

kesempatan kerja yang selalu berubah

Pada awalnya, IPM diperkenalkan oleh UNDP (United Nations

Development Programme) tahun 1990 dan dilaporkan secara berkala

melalui laporan tahunan Human Development Report (HDR). Menurut BPS

(2015), Indeks Pembangunan Manusia (IPM) menjelaskan bagaimana

penduduk dapat mengakses hasil pembangunan dalam memperoleh

pendapatan, kesehatan, pendidikan, dan sebagainya.

UNDP menciptakan IPM atau HDI untuk menekankan bahwa manusia

dan kemampuannya harus menjadi kriteria utama untuk menilai

pembangunan suatu negara, sehingga bukan hanya pertumbuhan ekonomi

saja. IPM dibentuk oleh tiga dimensi dasar yaitu :

1. Umur panjang dan hidup sehat (a long and healthy life)

2. Pengetahuan (knowledge)

3. Standar hidup layak (decent standard of living)

Dimensi dasar tersebut, dibentuk oleh beberapa variabel yaitu :

1. Dimensi kesehatan dinilai oleh Angka Harapan Hidup (AHH) saat Lahir.

AHH saat Lahir merupakan rata-rata perkiraan banyak tahun yang dapat

ditempuh oleh seseorang sejak lahir atau usia harapan hidup saat lahir.

2. Dimensi pendidikan atau pengetahuan dinilai dari Rata-rata Lama

Sekolah (RLS) dan Angka Harapan Lama Sekolah (HLS). RLS

merupakan jumlah tahun yang digunakan penduduk dalam pendidikan

formal dan perhitungan rata-rata lama sekolah adalah orang dewasa yang

berusia 25 tahun atau lebih. Kemudian, HLS merupakan lamanya sekolah

(dalam tahun) yang diharapkan akan dirasakan oleh anak pada umur

tertentu di masa mendatang dan perhitumgan HLS adalah penduduk

berusia 7 tahun ke atas.

3. Dimensi standar hidup layak dinilai dari pengeluaran per kapita

disesuaikan. Pengeluaran per kapita yang disesuaikan ditentukan dari

nilai pengeluaran per kapita dan paritas daya beli (Purcashing Power

Parity-PPP)

34

Menurut UNDP (2018), Indeks Pembangunan Manusia (IPM) hanya

ukuran yang menyederhanakan dan menggambarkan sebagian dari apa yang

dibutuhkan pada pembangunan manusia. Namun, hal ini tidak

mencerminkan ketidaksetaraan, kemiskinan, keamanan manusia,

pemberdayaan dan lainnya. Terdapat indeks komposit lainnya untuk

menggambarkan hal-hal tersebut.

b. Manfaat dan Kategori IPM

IPM sebagai indeks yang dapat menggambarkan kondisi serta kualitas

Sumber Daya Manusia di suatu wilayah memiliki beberapa manfaat

diantaranya yaitu dapat mengukur keberhasilan dalam membangun kualitas

hidup manusia, menentukan peringkat atau level pembangunan suatu

wilayah/negara, serta IPM merupakan data strategis sebagai ukuran kinerja

pemerintah dan IPM juga digunakan sebagai salah satu alokasi penentuan

Dana Alokasi Umum (DAU).

BPS (2015) mengelompokan IPM ke dalam empat kategori untuk

melihat pencapaian IPM antar wilayah. Adapun kategori tersebut, yaitu :

1. IPM rendah jika nilai IPM < 60

2. IPM sedang jika nilai 60 ≤ IPM < 70

3. IPM tinggi jika nilai 70 ≤ IPM < 80

4. IPM sangat tinggi jika nilai IPM ≥ 80

6. Aglomerasi

a. Definisi Aglomerasi

Pertumbuhan ekonomi antar daerah tidaklah sama. Terdapat daerah

yang memiliki pertumbuhan ekonomi tinggi dan ada juga daerah yang

memiliki pertumbuhan ekonomi rendah. Pertumbuhan ekonomi yang

cenderung terkonsentrasi di beberapa daerah tertentu maka akan

mengakibatkan kegiatan ekonomi terpusatdi suatu daerah tertentu dan tidak

tersebar secara merata atauyang disebut aglomerasi. Menurut Montgomery

dalam Kuncoro (2002) aglomerasi adalah konsentrasi spasial dari aktivitas

35

ekonomi di kawasan perkotaan karena penghematan akibat lokasi yang

berdekatan.

Menurut Perroux dalam Sjafrizal (2012) munculnya aglomerasi

dikarenakan adanya daerah yang menjadi pusat pertumbuhan, sehingga

pertumbuhan ekonomi hanya terjadi di daerah tertentu saja, dan hal ini dapat

menyebabkan ketimpangan antar daerah. Namun, adanya konsentrasi

kegiatan ekonomi daerah dapat mendorong peningkatan efisiensi kegiatan

ekonomi yang berdampak positif bagi pembangunan ekonomi secara

keseluruhan.

b. Keuntungan Aglomerasi

Menurut Tarigan (2009) keuntungan berlokasi pada tempat konsentrasi

kegiatan ekonomi atau aglomerasi disebabkan oleh faktor skala economi

(economic of scale) dan faktor lokasi (economic of localization). Economic

of scale merupakan keuntungan karena dapar berproduksi berdasarkan

spesialisasi sehingga produksi dapat lebih besar dengan biaya per unitnya

lebih efisien. Economic of localization merupakan keuntungan yang terjadi

karena di lokasi itu terdapat berbagai keperluan dan fasilitas yang dapat

digunakan oleh perusahaan. Hal ini juga seperti yang diungkapkan oleh

Isard (1960) dalam Sjafrizal (2012) bahwa keuntungan aglomerasi meliputi

tiga unsur utama yaitu :

1. Keuntungan skala besar

Keuntungan skala besar merupakan keuntungan yang diperoleh

dalam bentuk penurunan biaya produksi rata-rata per unit, akibat

produksi dilakukan dalam skala besar.

2. Keuntungan lokalisasi

Keuntungan lokalisasi merupakan keuntungan dalam bentuk

penghematan ongkos angkut, biak untuk bahan baku dan hasil produksi

yang timbul karena berlokasi secara terkonsentrasi dengan perusahaan

terkait lainnya.

36

3. Keuntungan urbanisasi

Keuntungan urbanisasi merupakan keuntungan yangmuncul karena

penggunaan fasilitas secara bersama seperti listrik, pergudangan,

telepon, air minum, dan lainnya yang menunjang kegiatan operasi

perusahaan. Adanya penggunaan fasilitas secara bersama, akan

menurunkan biaya karena dapat ditanggung secara bersama.

c. Pengukuran Aglomerasi

Konsentrasi kegiatan ekonomi antardaerah yang cukup tinggi akan

cenderung mendorong meningkatnya ketimpangan pembangunan

antarwilayah, karena proses pembangunan daerah akan lebih cepat pada

daerah dengan konsentrasi ekonomi yang lebih tinggi (Sjafrizal, 2012).

Namun, adanya aglomerasi juga dapat mengurangi ketimpangan antar

wilayah jika pembangunan kawasan aglomerasi dapat dikembangkan secara

lebih tersebar ke daerah lain, sehingga mendorong proses pembangunan

pada daerah lainnya. Aglomerasi dapat diukur dengan beberapa cara yaitu :

1. Menggunakan proporsi jumlah penduduk perkotaan (urban area)

dalam suatu provinsi terhadap jumlah penduduk provinsi tersebut.

2. Menggunakan konsep aglomerasi produksi yang dipopulerkan oleh

Jaime Bonet (2006) yaitu menghitung proporsi PDRB kabupaten/kota

terhadap PDRB provinsi.

3. Menggunakan Indeks Spesialisasi yang dipopulerkan oleh Glaeser

(1992) yaitu menghitung proporsi jumlah tenaga kerja sektor industri di

kabupaten/kota terhadap jumlah tenaga kerja sektor industri dalam

provinsi.

7. Belanja Pemerintah Daerah

a. Definisi Belanja Pemerintah Daerah

Peran pemerintah sangat diperlukan untuk mencapai keberhasilan

pembangunan ekonomi. Peran pemerintah dapat dilihat melalui pengeluaran

pemerintah. Menurut Idris (2016:31) pengeluaran pemerintah merupakan

pengeluaran yang harus dikeluarkan oleh pemerintah untuk membiayai

37

setiap kegiatan dalam rangka menjalankan fungsinya mewujudkan

kesejahteraan masyarakat.

Pengeluaran pemerintah biasanya juga disebut belanja pemerintah, dan

dalam ruang lingkup daerah, maka disebut belanja pemerintah daerah.

Menurut PP 12 tahun 2019 tentang Pengelolaan Keuangan Daerah, belanja

daerah meliputi semua pengeluaran dari rekening kas umum daerah yang

tidak perlu diterima kembali oleh daerah dan pengeluaran lainnya yang

sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-undangan diakui sebagai

pengurang ekuitas yang merupakan kewajiban daerah dalam 1 (satu) tahun

anggaran.

b. Teori Pengeluaran Pemerintah

Ada beberapa teori mengenai pengeluaran pemerintah yaitu :

1. Model Pembangunan tentang Perkembangan Pengeluaran Pemerintah

Model ini dikembangkan oleh Rostow dan Musgrave yang

menghubungkan pengeluaran pemerintah dengan tahap pembangunan

ekonomi yaitu tahap awal, tahap menengah, dan tahap lanjut.

Pada tahap awal, presentasi investasi pemerintah terhadap total

investasi besar karena pada tahap ini, pemerintah harus menyediakan

prasarana pendidikan, kesehatan, transportasi, dan sebagainya.

Kemudian, pada tahap menengah, investasi pemerintah masih diperlukan

walaupun peranan investasi swasta sudah membesar. Peran pemerintah

tetap besar, karena pada tahap ini peranan swasta banyak menyebabkan

kegagalan pasar, sehingga pemerintah harus menyediakan barang dan

jasa publik yang lebih banyak dengan kualitas yang lebih baik. Terakhir

yaitu tahap lebih lanjut, dimana peran pemerintah beralih dari penyediaan

prasarana menjadi pengeluaran untuk kegiatan sosial seperti program

pensiun, pelayanan kesehatan, dan sebagainya.

2. Hukum Wagner

Teori Adolf Wagner mengatakan bahwa pengeluaran pemerintah

dan kegiatan pemerintah semakin lama akan meningkat. Inti dari teori

Wagner yaitu peran pemerintah akan selalu meningkat dalam kegiatan

38

dan kehidupan ekonomi masyarakat sebagai suatu keseluruhan. Terdapat

beberapa penyebab meningkatnya pengeluaran pemerintah yaitu

meningkatnya fungsi pertahanan dan keamanan, meningkatnya fungsi

kesejahteraan, meningkatnya fungsi perbankan, dan meningkatnya

fungsi pembangunan.

Wagner juga mengemukakan bahwa dalam suatu perekonomian,

jika pendapatan per kapita meningkat, maka secara relatif pengeluaran

pemerintah pun akan meningkat. Hukum Wagner juga dikenal dengan

“The Law of Expanding State Expenditure”. Peranan pemerintah semakin

besar karena pemerintah harus mengatur hubungan yang timbul dalam

masyarakat.

3. Teori Peacock dan Wiseman

Teori Peacock dan Wiseman didasarkan pada suatu pandangan

bahwa pemerintah senantiasa berusaha untuk meperbesar pengeluaran,

sedangkan masyarakat tidak suka membayar pajak yang semakin besar

untuk membiayai pengeluaran pemerintah. Peacock dan Wiseman

mendasarkan teori mereka pada suatu teori bahwa masyarakat

mempunyai suatu tingkat toleransi pajak, yaitu suatu tingkat dimana

masyarakat dapat memahami besarnya pungutan pajak yang dibutuhkan

oleh pemerintah untuk membiayai pengeluatran pemerintah. Sehingga

adanya tingkat toleransi ini menjadi kendala bagi pemerintah untuk

menaikan pemungutan pajak secara semena-mena.

Adapun teori Peacock dan Wiseman yaitu pertumbuhan ekonomi

menyebabkan pemungutan pajak semakin meningkat walaupun tarif

pajak tidak berubah dan meningkatnya penerimaan pajak menyebabkan

pengeluaran pemerintah juga semakin meningkat.

c. Klasifikasi Belanja Pemerintah Daerah

Belanja daerah disusun untuk mendanai pelaksanaan urusan

pemerintahan daerah yang menjadi kewenangan pemerintah provinsi dan

pemerintah kabupaten/kota, yang terdiri dari urusan wajib dan urusan

pilihan. Menurut Permendagri No. 13 tahun 2006 tentang Pengelolaan

39

Keuangan Daerah, belanja pemerintah daerah dapat dikelompokan menjadi

dua yaitu :

1. Belanja tidak langsung

Belanja tidak langsung merupakan belanja yang dianggarkan tidak

terkait secara langsung dengan pelaksanaan program dan kegiatan.

Belanja tidak langsung terdiri dari belanja pegawai, bunga, subsidi,

hibah, bantuan sosial, belanja bagi hasil, bantuan keuangan, dan belaja

tidak terduga. Berikut merupakan penjelasan dari jenis-jenis belanja

tidak langsung tersebut :

a. Belanja Pegawai

Belanja pegawai merupakan belanja kompensasi, dalam bentuk

gaji dan tunjangan, serta penghasilan lainnya yang diberikan kepada

pegawai negeri sipil yang ditetapkan sesuai ketentuan perundang-

undangan.

b. Belanja Bunga

Belanja bunga digunakan untuk menganggarkan pembayaran

bunga utang yang dihitung atas kewajiban pokok utang berdasarkan

perjanjian pinjaman jangka pendek, jangka menengah, dan jangka

panjang.

c. Belanja Subsidi

Belanja subsidi digunakan untuk menganggarkan bantuan biaya

produksi kepada perusahaan tertentu agar harga jual produksi atau jasa

yang dihasilkan dapat terjangkau oleh masyarakat.

d. Belanja Hibah

Belanja hibah digunakan untuk menganggarkan pemberian hibah

dalam bentuk uang, barang atau jasa kepada pemerintah atau

pemerintah daerah lainnya, dan kelompok masyarakat atau

perorangan yang secara spesifik telah ditetapkan peruntukannya.

40

e. Bantuan Sosial

Bantuan sosial digunakan untuk menganggarkan pemberian

bantuan dalam bentuk uang atau barang kepada masyarakat yang

bertujuan untuk peningkatan kesejahteraan masyarakat.

f. Belanja Bagi Hasil

Belanja bagi hasil digunakan untuk menganggarkan dana bagi

hasil yang bersumber dari pendapatan provinsi kepada kabupaten/kota

atau pendapatan kabupaten/kota kepada pemerintah desa atau

pendapatan pemerintah daerah tertentu kepada pemerintah daerah

Iainnya sesuai dengan ketentuan perundang-undangan.

g. Bantuan Keuangan

Bantuan keuangan digunakan untuk menganggarkan bantuan

keuangan yang bersifat umum atau khusus dari provinsi kepada

kabupaten/kota, pemerintah desa, dan kepada pemerintah daerah

Iainnya atau dari pemerintah kabupaten/kota kepada pemerintah desa

dan pemerintah daerah Iainnya dalam rangka pemerataan atau

peningkatan kemampuan keuangan.

h. Belanja Tidak Terduga

Belanja tidak terduga merupakan belanja untuk kegiatan yang

sifatnya tidak biasa atau diharapkan tidak berulang seperti

penanggulangan bencana alam dan bencana sosial yang tidak

diperkirakan sebelumnya.

2. Belanja langsung

Belanja langsung merupakan belanja yang dianggarkan secara

langsung dengan terkait pelaksanaan program dan kegiatan. Belanja

langsung erdiri dari belanja pegawai, belanja barang dan jasa, dan belanja

modal. Adapun penjelasan dari jenis-jenis belanja tersebut yaitu :

a. Belanja Pegawai

Belanja pegawai yang dimaksud yaitu untuk pengeluaran

honorarium/upah dalam melaksanakan program dan kegiatan

pemerintahan daerah

41

b. Belanja Barang dan Jasa

Belanja barang dan jasa digunakan untuk pengeluaran

pembelian/pengadaan barang yang nilai manfaatnya kurang dari 12

bulan atau pemakaian jasa dalam melaksanakan program dan kegiatan

pemerintahan daerah. Adapun contohnya yaitu pengadaan premi

asuransi, jasa kantor, perawatan kendaraan bermotor, sewa gedung,

sewa perlengkapan atau peralatan kantor, dan sebagainya.

c. Belanja Modal

Belanja modal digunakan untuk pengeluaran yang dilakukan

dalam rangka pembelian, pengadaan atau pembangunan aset tetap

berwujud yang mempunyai nilai manfaat lebih dari 12 bulan untuk

digunakan dalam kegiatan pemerintahan. Adapun contohnya yaitu

dalam bentuk tanah, peralatan dan mesin, gedung dan bangunan, jalan,

irigasi dan jaringan, dan aset tetap lainnya.

8. Hubungan antar Variabel

a. Hubungan Antara Pertumbuhan Ekonomi dan Ketimpangan

Pembangunan Antar Wilayah

Pertumbuhan ekonomi dapat mencerminkan keberhasilan

pembangunan di suatu wilayah. Hal ini dikarenakan ketika suatu wilayah

dapat meningkatkan laju pertumbuhan ekonomi, maka dapat dikatakan

wilayah tersebut juga mampu melaksanakan pembangunan dengan baik.

Namun, permasalahannya adalah apakah pertumbuhan ekonomi yang

tinggi sudah tersebar merata di setiap wilayah, atau hanya beberapa

wilayah yang memiliki pertumbuhan ekonomi tinggi. Adanya

pertumbuhan ekonomi yang tinggi diharapkan dapat meningkatkan

pendapatan per kapita masyarakat, sehingga akan berdampak pada

kesejahteraan masyarakat serta ketimpangan akan berkurang.

Menurut Sjafrizal (2012) pertumbuhan ekonomi akan lebih cepat di

daerah yang memiliki kandungan sumber daya alam banyak. Hal ini

dikarenakan daerah tersebut dapat memproduksi barang dan jasa tertentu

dengan biaya relatif murah dibandingkan dengan daerah yang mempunyai

42

kandungan sumber daya alam lebih sedikit. Daerah dengan kandungan

sumber daya alam sedikit, maka biaya produksi barang dan jasa akan lebih

tinggi dan daya saing menjadi lemah sehingga hal ini akan membuat

pertumbuhan ekonomi daerah menjadi lebih lambat. Sehingga, adanya

perbedaan laju pertumbuhan ekonomi antar wilayah yang disebabkan

oleh kandungan sumber daya alam dapat meningkatkan ketimpangan


Penelitian sebelumnya pernah dilakukan oleh Kurniawan dan

Sugiyanto (2013) yang menganalisis pengaruh pertumbuhan ekonomi

terhadap ketimpangan wilayah antar kabupaten/kota di Jawa Tengah dan

hasil penelitian menunjukan bahwa pertumbuhan ekonomi berpengaruh

positif dan signifikan terhadap ketimpangan wilayah. Ketika

pertumbuhan ekonomi meningkat, maka ketimpangan juga akan

meningkat. Hal ini dikarenakan pertumbuhan ekonomi yang terjadi di

kabupaten/ kota Provinsi Jawa Tengah belum tersebar merata.

Penelitian juga pernah dilakukan oleh Yusica, dkk (2018) yang

menganalisis pengaruh pertumbuhan ekonomi terhadap ketimpangan

wilayah antar di Kalimantan Timur. Hasil penelitian menunjukan bahwa

pertumbuhan ekonomi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap

ketimpangan wilayah. Ketika pertumbuhan ekonomi meningkat, maka

akan menurunkan ketimpangan wilayah. Hal ini mengindikasikan bahwa

pertumbuhan ekonomi di kabupaten/kota Provinsi Kalimantan Timur

tersebar merata dan wilayah tersebut mampu melaksanankan

pembangunan ekonomi.

b. Hubungan Antara IPM dan Ketimpangan Antar Pembangunan

Wilayah

IPM menunjukan kualitas sumber daya manusia di suatu daerah.

Jika IPM antar daerah tidak merata, maka akan berdampak pada

pembangunan antar daerah. Jika IPM di suatu daerah lebih baik, maka

daerah tersebut akan lebih maju dan pertumbuhan ekonomi di daerah itu

juga akan baik. Sebaliknya, jika IPM di suatu daerah rendah, maka hal ini

43

akan menyebabkan daerah tersebut terbelakang. Adanya perbedaan inilah

yang mendorong ketimpangan antar wilayah muncul.

Namun, menurut Becker dalam Hidayat (2014) menyatakan bahwa

IPM berpengaruh negatif terhadap ketimpangan. Becker kemudian

mengkaji lebih dalam mengenai peran pendidikan formal dalam

menunjang pertumbuhan ekonomi. Semakin tinggi pendidikan formal

yang diperoleh oleh masyarakat, maka produktivitas tenaga kerja juga

akan meningkat. Kemudian, teori tersebut sesuai dengan teori human

capital yaitu pendidikan memiliki pengaruh terhadap pertumbuhan

ekonomi dan akan mengurangi ketimpangan pembangunan antar wilayah.

Pendidikan memiliki peran penting dalam kemajuan pembangunan

ekonomi suatu daerah. Dengan pendidikan, maka keterampilan dan

kecerdasan masyarakat akan meningkat. Sehingga hal ini akan berdampak

pada penggunaan tenaga kerja menjadi lebih efektif dan efisien. Selain

pendidikan, kesehatan juga berperan penting dalam pembangunan

manusia di suatu daerah. Ketika suatu daerah memiliki sumber daya

manusia yang sehat dan berpendidikan tinggi, maka hal ini akan

berdampak pada produktivitas masyarakat dalam melakukan kegiatan

ekonomi. Kemudian, tingkat pendapatan masyarakat akan meningkat,

serta berpengaruh terhadap pengurangan ketimpangan pembangunan

antar wilayah.

Penelitian Didia dan Pujiati (2016) menganalisis tentang pengaruh

IPM terhadap ketimpangan di Kawasan Kedungsepur. Hasil penelitian

menunjukan bahwa IPM berpengaruh positif dan signifikan terhadap

ketimpangan. Jika IPM naik, maka akan meningkatkan ketimpangan.

Kemudian penelitian juga pernah dilakukan oleh Samsir dan Rahman

(2018) yang menganalisis tentang pengaruh IPM terhadap ketimpangan

antar kabupaten/ kota di Provinsi Sulawesi Selatan. Hasil penelitian

menunjukan bahwa IPM berpengaruh negatif dan signifikan terhadap

ketimpangan. Jika IPM meningkat, maka akan menurunkan ketimpangan.

44

c. Hubungan Antara Aglomerasi dan Ketimpangan Pembangunan

Antar Wilayah

Aglomerasi atau konsentrasi kegiatan ekonomi antardaerah yang

cukup tinggi akan cenderung mendorong meningkatnya ketimpangan

pembangunan antarwilayah, karena proses pembangunan daerah akan

lebih cepat pada daerah dengan konsentrasi ekonomi yang lebih tinggi.

Demikian pula sebaliknya terjadi pada daerah dengan konsentrasi

kegiatan ekonomi yang lebih rendah (Sjafrizal, 2012: 112-113).

Menurut Emilia dan Imelia (2006) pertumbuhan ekonomi akan

cenderung lebih cepat pada daerah dimana terdapat konsentrasi kegiatan

ekonomi yang cukup besar. Kondisi tersebut selanjutnya akan mendorong

proses pembangunan daerah melalui peningkatan penyediaan lapangan

kerja dan tingkat pendapatan masyarakat. Demikian pula, apabila

konsentrasi kegiatan ekonomi pada suatu daerah relatif rendah yang

selanjutnya juga mendorong terjadinya pengangguran dan rendahnya

tingkat pendapatan masyarakat setempat. Sehingga, adanya aglomerasi

yang tinggi dapat meningkatkan ketimpangan pembangunan antar

wilayah.

Penelitian sebelumnya pernah dilakukan oleh Jaime Bonet (2006)

yang menganalisis pengaruh variabel aglomerasi produksi terhadap

ketimpangan pendapatan regional. Hasil penelitian tersebut menunjukan

bahwa aglomerasi memiliki hubungan positif dan signifikan terhadap

ketimpangan pendapatan regional. Kemudian, menurut penelitian Yusika,

dkk. (2018) aglomerasi memiliki pengaruh yang positif dan signifikan

terhadap ketimpangan wilayah di Provinsi Kalimantan Timur. Ketika

aglomerasi meningkat, maka ketimpangan wilayah juga akan meningkat

naik.

d. Hubungan Antara Belanja Pemerintah Daerah dan Ketimpangan


Peran pemerintah sangat dibutuhkan dalam proses pembangunan

suatu daerah. Ketika belanja pemerintah daerah dapat ditingkatkan untuk

45

kegiatan yang bersifat pembangunan, maka diharapkan pembangunan di

daerah berjalan lancar. Contohnya yaitu belanja untuk peningkatan

pelayanan publik, belanja bantuan sosial, belanja peningkatan

infrastruktur, dan sebagainya. Sehingga dengan meningkatnya belanja

pemerintah daerah, maka proses pembangunan berjalan lancar dan

kesejahteraan masyarakat akan meningkat dan hal ini dapat mengurangi


Menurut teori Wagner, pengeluaran pemerintah terus meningkat,

karena disebabkan dengan meningkatnya beberapa fungsi pemerintah.

Selain itu, pengeluaran pemerintah akan meningkat seiring dengan

meningkatnya pendapatan per kapita masyarakat. Pendapatan per kapita

masyarakat merupakan salah satu indikator pembangunan, sehingga

pengeluaran pemerintah yang meningkat dapat mengurangi ketimpangan


Penelitian sebelumnya pernah dilakukan oleh Harun dan Maski

(2012) yang menganalisis pengaruh pengeluaran pemerintah daerah

terhadap ketimpangan pembangunan di Jawa Timur. Hasil penelitian

menunjukan bahwa belanja pemerintah memiliki pengaruh negatif dan

signifikan terhadap ketimpangan pembangunan. Jika pengeluaran

pemerintah naik, maka akan menurunkan ketimpangan pembangunan.

Penelitian juga pernah dilakukan oleh Sucihati (2014) yang

menganalisis pengaruh belanja pemerintah terhadap ketimpangan

wilayah di Provinsi Kalimantan Barat. Hasil penelitian menunjukan

bahwa belanja pemerintah berpengaruh positif dan signifikan terhadap

ketimpangan wilayah. Jika belanja pemerintah naik, maka akan

meningkatkan ketimpangan wilayah.

B. Penelitian Terdahulu

Terdapat beberapa studi empiris terdahulu yang berkaitan dengan variabel

dan metode yang sesuai dengan penulis, diantaranya yaitu:

1. Penelitian yang dilakukan oleh Ketut Wahyu Dhyatmika dan Hastarini Dwi

Amati (2013) dengan judul “Analisis Ketimpangan Pembangunan Provinsi

46

Banten Pasca Pemekaran”. Periode penelitian yaitu tahun 2001-2011.

Metode yang digunakan untuk menghitung besarnya ketimpangan

pembangunan yaitu Indeks Williamson, metode Tipologi Klassen untuk

mengklasifikasikan kabupaten/kota di Provinsi Banten dan analisis regresi

data panel Fixed Effect Model (FEM) untuk mengetahui pengaruh variabel

independen yaitu pengeluaran pemerintah, tingkat pengangguran dan

penanaman modal asing (PMA) terhadap ketimpangan. Hasil penelitian

menunjukan bahwa tingkat ketimpangan cenderung meningkat. Menurut

Tipologi Klassen, kabupaten/kota di Provinsi Banten masuk ke tiga

klasifikasi yaitu daerah maju cepat tumbuh adalah Kota Cilegon dan Kota

Tangerang, daerah berkembang adalah Kabupaten Tangerang, dan untuk

daerah tertinggal adalah Kabupaten Pandeglang, Lebak, dan Serang.

Variabel penanaman modal asing (PMA) berpengaruh positif dan

signifikan terhadap ketimpangan, variabel pengeluaran pemerintah

berpengaruh negatif dan signifikan terhadap ketimpangan, dan variabel

tingkat pengangguran tidak berpengaruh terhadap ketimpangan.

2. Penelitian yang dilakukan oleh Liling Vera Yusica, dkk. (2018) dengan

judul “Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Aglomerasi, dan Tingkat

Pengangguran terhadap Ketimpangan Antar Wilayah Kabupaten/Kota di

Provinsi Kalimantan Timur”. Metode yang digunakan untuk menghitung

ketimpangan yaitu konsep PDRB per kapita relatif dan analisis regresi data

panel Fixed Effect Model (FEM) untuk mengetahui pengaruh variabel

independen yaitu pertumbuhan ekonomi, aglomerasi, dan tingkat

pengangguran terhadap ketimpangan. Hasil penelitian menunjukan bahwa

tingkat ketimpangan di Provinsi Kalimantan Timur masih kategori rendah,

namun ada beberapa daerah yang mengalami ketimpangan tinggi. Variabel

pertumbuhan ekonomi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap

ketimpangan wilayah, variabel aglomerasi berpengaruh positif dan

signifikan terhadap ketimpangan wilayah, dan variabel tingkat

pengangguran berpengaruh positif dan signifikan terhadap ketimpangan

antar wilayah.

47

3. Penelitian yang dilakukan oleh Riandoko Adi Kurniawan dan FX.

Sugiyanto (2013) dengan judul “Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Share

Sektor Industri dan Pertanian, serta Tingkat Jumlah Orang Yang Bekerja

Terhadap Ketimpangan Wilayah Antar Kabupaten/ Kota di Jawa Tengah

Tahun 2002-2010”. Metode yang digunakan untuk menghitung

ketimpangan yaitu konsep PDRB per kapita relatif dan metode analisis

regresi data panel Fixed Effect Model (FEM) untuk mengetahui pengaruh

variabel independen yaitu pertumbuhan ekonomi, aglomerasi sektor

pertanian, aglomerasi sektor industri, dan tingkat orang bekerja terhadap

ketimpangan. Hasil penelitian menunjukan bahwa variabel pertumbuhan

ekonomi berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap ketimpangan,

kemudian variabel aglomerasi sektor pertanian berpengaruh positif dan

signifikan terhadap ketimpangan, variabel aglomerasi sektor industri

berpengaruh positif dan signifikan terhadap ketimpangan, dan variabel

tingkat orang bekerja berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap

ketimpangan.

4. Penelitian yang dilakukan oleh Nita Tri Hartini (2017) dengan judul

“Pengaruh PDRB Per Kapita, Investasi, dan Indeks Pembangunan

Manusia Terhadap Ketimpangan Pendapatan Antar Daerah di Provinsi

Daerah Istimewa Yogyakarta Tahun 2011-2015”. Metode yang digunakan

untuk menghitung ketimpangan yaitu konsep PDRB per kapita relatif dan

metode analisis regresi data panel Fixed Effect Model (FEM) untuk

mengetahui pengaruh variabel independen yaitu PDRB per kapita,

investasi dan indeks pembangunan manusia terhadap ketimpangan. Hasil

penelitian menunjukan bahwa variabel PDRB per kapita berpengaruh

positif dan signifikan terhadap ketimpangan, kemudian variabel investasi

dan indeks pembangunan manusia berpengaruh negatif dan signifikan

terhadap ketimpangan.

5. Penelitian yang dilakukan oleh Jaime Bonet (2006) dengan judul “Fiscal

Decentralization and Regional Income Disparities: Evidence From The

Colombian Experience”. Metode yang digunakan untuk menghitung

48

ketimpangan yaitu konsep pendapatan per kapita relatif, dan metode regresi

data panel Fixed Effect Model (FEM) untuk mengetahui pengaruh

desentralisasi fiskal dan tren aglomerasi terhadap ketimpangan. Hasil

penelitian menunjukan bahwa desentralisasi fiskal berpengaruh positif dan

signifikan terhadap ketimpangan, sehingga desentralisasi fiskal dapat

meningkatkan ketimpangan regional. Kemudian, aglomerasi berpengaruh

positif dan signifikan terhadap ketimpangan regional

6. Penelitian yang dilakukan oleh Khoir Akfini Didia (2016) dengan judul

“Analisis Ketimpangan Pembangunan di Kawasan Kedungsepur”. Metode

yang digunakan untuk menghitung ketimpangan yaitu Indeks Williamson,

dan analisis regresi linier berganda dengan metode Ordinary Least Square

(OLS) untuk mengetahui pengaruh investasi, IPM, dan tingkat pasrtisipasi

angakatan kerja (TPAK), dan jumlah penduduk terhadap ketimpangan.

Hasil penelitian menunjukan bahwa tingkat ketimpangan wilayah di

kawasan Kedungsepur masih tergolong tinggi. Variabel IPM berpengaruh

positif dan signifikan terhadap ketimpangan, variabel jumlah penduduk

berpengaruh positif dan signifikan. Sementara, variabel investasi

berpengaruh negatif namun tidak signifikan terhadap ketimpangan dan

variabel TPAK berpengaruh positif dan tidak signifikan terhadap

ketimpangan.

7. Penelitian yang dilakukan oleh Lukman Harun dan Ghozali Maski (2018)

dengan judul “Analisis Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Daerah dan

Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Ketimpangan Pembangunan Wilayah

(Studi pada Kabupaten dan Kota di Jawa Timur”. Metode yang digunakan

untuk menghitung ketimpangan yaitu Indeks Williamson, dan analisis

regresi data panel dengan metode Random Effect Model (REM) untuk

mengetahui pengaruh pengeluaran pemerintah daerah dan pertumbuhan

ekonomi terhadap ketimpangan. Hasil penelitian menunjukan bahwa

variabel pengeluaran pemerintah daerah berpengaruh negatif dan

signifikan terhadap ketimpangan. Variabel pertumbuhan ekonomi

berpengaruh positif dan signifikan terhadap ketimpangan.

49

8. Penelitian yang dilakukan oleh Michael Albert Baransano,dkk. (2016)

dengan judul “Analysis of Factors Affecting Regional Development

Disparity in the Province of West Papua”. Metode yang digunakan adalah

Indeks Williamson dan regresi data panel metode Fixed Effect Model

(FEM). Hasilnya menunjukan bahwa ketimpangan di Provinsi Papua

cenderung berfluktuasi. Variabel PDRB per kapita, populasi, dan dana

perimbangan berpengaruh positif dan signifikan terhadap ketimpangan

pembangunan. Variabel IPM berpengaruh negatif dan signifikan terhadap

ketimpangan pembangunan.

9. Penelitian yang dilakukan oleh Kurt Geppert dan Andreas Stephan (2008)

dengan judul “Regional Disparities in the European Union: Convergence

and Agglomeration”. Metode yang digunakan adalah regresi data cross

section dengan metode OLS. Hasilnya menunjukan bahwa konvergensi

pendapatan per kapita menjadi lebih kuat, sehingga hal ini menyebabkan

ketimpangan menurun. Penurunan ketimpangan hanya terjadi antar negara

bukan antar wilayah di negara-negara Uni Eropa. Adanya aglomerasi pada

kegiatan ekonomi menyebabkan kenaikan ketimpangan antar negara

anggota Uni Eropa.

10. Penelitian yang dilakukan oleh Linda Ika Wahyuntari dan Amin Pujiati

(2016) dengan judul “Disparitas Pembangunan Wilayah Kabupaten/Kota

di Provinsi Jawa Tengah”. Metode yang digunakan adalah analisis

Tipologi Klassen dan analisis regresi data panel dengan metode

Generalized Least Square (GLS). Hasilnya menunjukan bahwa Kabupaten

Cilacap, Kota Magelang, Kota Surakarta, dan Kota Semarang berada pada

kasifikasi daerah cepat maju dan cepat tumbuh. Variabel aglomeraasi

industri berpengaruh positif dan signifikan terhadap disparitas

pembangunan. Sementara variabel dana perimbangan, IPM, dan klasifikasi

daerah cepat maju dan cepat tumbuh berpengaruh negatif dan signifikan

terhadap disparitas pembangunan wilayah kabupaten/kota di Provinsi Jawa

Tengah.

50

Tabel 2.2.

Penelitian Terdahulu

No. Nama

Peneliti

Judul Penelitian Metode

Penelitian

Hasil Penelitian Perbedaan

1. Ketut

Wahyu

Dhyatmika

dan

Hastarini

Dwi Amati

(2013)

Jurnal

Analisis

Ketimpangan

Pembangunan

Provinsi Banten

Pasca

Pemekaran

Indeks

Williamson,

Tipologi

Klassen, dan

analisis regresi

data panel

Fixed Effect

Model (FEM)

Variabel

independen

yaitu

pengeluaran

pemerintah,

tingkat

pengangguran

dan penanaman

modal asing

(PMA).

Variabel

dependen yaitu

ketimpangan

Berdasarkan Tipologi

Klassen, daerah maju

cepat tumbuh adalah

Kota Cilegon dan Kota

Tangerang, daerah

berkembang cepat

adalah Kab.

Tangerang, dan untuk

daerah tertinggal

adalah Kab.

Pandeglang, Lebak,

dan Serang.

Variabel PMA

berpengaruh positif

dan signifikan

terhadap ketimpangan,

pengeluaran

pemerintah

berpengaruh negatif

dan signifikan


dan variabel tingkat

pengangguran tidak

berpengaruh terhadap

ketimpangan.

Metode:

Indeks

Willliamson

dan Fixed

Effect Model

Variabel

Independen:

Tingkat

Pengangguran

dan

Penanaman

Modal Asing

(PMA)

Periode: 2001-

2011

2. Liling Vera

Yusica, dkk.

(2018)

Jurnal

Analisis

Pengaruh

Pertumbuhan

Ekonomi,

Aglomerasi, dan

Tingkat

Pengangguran

Konsep PDRB

per kapita

relatif dan

analisis regresi

data panel

Fixed Effect

Model (FEM)

Variabel pertumbuhan

ekonomi berpengaruh

negatif dan signifikan

terhadap ketimpangan

wilayah, variabel

aglomerasi

berpengaruh positif

Metode : Fixed

Effect Model

Variabel

Independen:

Tingkat

Pengangguran

51

terhadap

Ketimpangan

Antar Wilayah

Kabupaten/Kota

di Provinsi

Kalimantan

Timur

Variabel

independen

yaitu

pertumbuhan

ekonomi,

aglomerasi, dan

tingkat

pengangguran.

Variabel

dependen yaitu

ketimpangan

dan signifikan


wilayah, dan variabel

tingkat pengangguran

berpengaruh positif

dan signifikan


antar wilayah.

Objek:

Kalimantan

Timur

3. Riandoko

Adi

Kurniawan

dan FX.

Sugiyanto

(2013)

Jurnal

Pengaruh

Pertumbuhan

Ekonomi, Share

Sektor Industri

dan Pertanian,

serta Tingkat

Jumlah Orang

Yang Bekerja

Terhadap

Ketimpangan

Wilayah Antar

Kabupaten/ Kota

di Jawa Tengah

Tahun 2002-

2010

Konsep PDRB

per kapita

relatif dan

metode analisis

regresi data

panel Fixed

Effect Model

(FEM)

Variabel

independen

yaitu

pertumbuhan

ekonomi,

aglomerasi

sektor

pertanian,

aglomerasi

sektor industri,

dan tingkat

orang bekerja

Variabel

dependen yaitu

ketimpangan.


ekonomi berpengaruh

positif dan tidak

signifikan terhadap

ketimpangan,

kemudian variabel

aglomerasi sektor

pertanian berpengaruh

positif dan signifikan


variabel aglomerasi

sektor industri

berpengaruh positif

dan signifikan


dan variabel tingkat

orang bekerja

berpengaruh negatif

dan tidak signifikan


Metode : Fixed

Effect Model

Variabel

Independen:

Share Sektor

Industri dan

Pertanian,

Jumlah orang

yang Bekerja

Objek: Jawa

Tengah

Periode: 2002-

2010

52

4. Nita Tri

Hartini

(2017)

Skripsi

Pengaruh PDRB

Per Kapita,

Investasi, dan

Indeks

Pembangunan

Manusia

Terhadap

Ketimpangan

Pendapatan

Antar Daerah di

Provinsi Daerah

Istimewa

Yogyakarta

Tahun 2011-

2015

Konsep PDRB

per kapita

relatif dan

metode analisis

regresi data

panel Fixed

Effect Model

(FEM)

Variabel

independen

yaitu PDRB per

kapita, investasi

dan indeks

pembangunan

manusia

Variabel

dependen yaitu

ketimpangan.

Variabel PDRB per

kapita berpengaruh



kemudian variabel

investasi dan IPM

berpengaruh negatif

dan signifikan


Metode : Fixed

Effect Model

Variabel

Independen:

PDRB Per

Kapita dan

Investasi

Objek:

Yogyakarta

Periode: 2011-

2015

5. Jaime Bonet

(2006)

Jurnal

Fiscal

Decentralization

and Regional

Income

Disparities:

Evidence From

The Colombian

Experience

Konsep

pendapatan per

kapita relatif,

dan metode

regresi data

panel Fixed

Effect Model

(FEM)

Variabel

independen

yaitu

desentralisasi

fiskal dan

aglomerasi

Variabael

dependen yaitu

ketimpangan

Variabel desentralisasi

fiskal berpengaruh



Kemudian, aglomerasi

berpengaruh positif

dan signifikan


regional

Metode : Fixed

Effect Model

Variabel

Independen:

Desentralisasi

Fiskal

Objek:

Kolombia

53

6. Khoir

Akfini Didia

(2016)

Jurnal

Analisis

Ketimpangan

Pembangunan di

Kawasan

Kedungsepur

Indeks

Williamson,

dan analisis

regresi linier

berganda

dengan metode

Ordinary Least

Square (OLS)

Variabel

Independen

yaitu investasi,

IPM, dan

tingkat

pasrtisipasi

angakatan kerja

(TPAK), dan

jumlah

penduduk

Variabel

dependen yaitu

ketimpangan

Variabel IPM

berpengaruh positif

dan signifikan


variabel jumlah

penduduk

berpengaruh positif

dan signifikan.

Sementara, variabel

investasi berpengaruh

negatif namun tidak

signifikan terhadap

ketimpangan dan

variabel TPAK

berpengaruh positif

dan tidak signifikan


Metode:

Indeks

Williamson

dan OLS

Variabel

Independen:

Investasi,

TPAK, dan

Jumlah

Penduduk

Objek:

Kedungsepur

7. Lukman

Harun dan

Ghozali

Maski

(2018)

Jurnal

Analisis

Pengaruh

Pengeluaran

Pemerintah

Daerah dan

Pertumbuhan

Ekonomi

Terhadap

Ketimpangan

Pembangunan

Wilayah (Studi

pada Kabupaten

dan Kota di Jawa

Timur

Indeks

Williamson,

dan analisis

regresi data

panel dengan

metode

Random Effect

Model (REM)

Variabel

independen

yaitu

pengeluaran

pemerintah

daerah dan

Variabel pengeluaran

pemerintah daerah

berpengaruh negatif

dan signifikan



ekonomi berpengaruh



Metode:

Indeks

WIlliamson

Objek: Jawa

Timur

Periode: 2007-

2011

54

pertumbuhan

ekonomi.

Variabel

dependen yaitu

ketimpangan.

8. Michael

Albert

Baransano,

dkk. (2016)

Jurnal

Analysis of

Factors Affecting

Regional

Development

Disparity in the

Province of West

Papua”.

Metode yang

digunakan

adalah Indeks

Williamson dan

regresi data

panel metode

Fixed Effect

Model (FEM).

Variabel

independen

yaitu PDRB per

Kapita,

populasi, dana

perimbangan,

dan IPM

variabel

dependen yaitu

ketimpangan

pembangunan

Ketimpangan di

Provinsi Papua

cenderung

berfluktuasi. Variabel

PDRB per kapita,

populasi, dan dana

perimbangan

berpengaruh positif

dan signifikan


pembangunan.

Variabel IPM

berpengaruh negatif

dan signifikan


pembangunan.

Metode:

Indeks

Willimson dan

FEM

Variabel

Independen:

PDRB per

Kapita,

Populasi, Dana

perimbangan.

Objek: Papua

Barat

9. Kurt

Geppert dan

Andreas

Stephan

(2008)

Jurnal

Regional

Disparities in the

European Union:

Convergence and

Agglomeration

Analisis regresi

data cross-

section dengan

metode OLS.

Variabel yang

digunakan yaitu

pendapatan per

kapita dan

aglomerasi

Konvergensi

pendapatan per kapita

menjadi lebih kuat,

sehingga

menyebabkan

ketimpangan

menurun. Penurunan

ketimpangan hanya

terjadi antar negara

bukan antar wilayah di

negara-negara Uni

Eropa. Adanya

Metode: OLS

Variabel

Independen:

Pendapatan

Per Kapita

Objek: Uni

Eropa

55

aglomerasi pada

kegiatan ekonomi

menyebabkan

kenaikan ketimpangan

antar negara anggota

Uni Eropa

10. Linda Ika

Wahyuntari

dan Amin

Pujiati

(2016)

Jurnal

Disparitas

Pembangunan

Wilayah

Kabupaten/Kota

di Provinsi Jawa

Tengah

Analisis

Tipologi

Klassen dan

analisis regresi

data panel

dengan metode

Generalized

Least Square

(GLS).

Variabel

independen

yaitu

aglomerasi

industri, IPM,

dana

perimbangan,

dan klasifikasi

daerah cepat

maju dan cepat

tumbuh.

Variabel

dependen yaitu

disparitas

pembangunan

Analisis Tipologi

Klassen menunjukan

bahwa Kabupaten

Cilacap, Kota

Magelang, Kota

Surakarta, dan Kota

Semarang berada pada

kasifikasi daerah cepat

maju dan cepat

tumbuh.

Variabel aglomeraasi

industri berpengaruh


terhadap disparitas

pembangunan.

Sementara, variabel

dana perimbangan,

IPM, dan klasifikasi

daerah cepat maju dan

cepat tumbuh

berpengaruh negatif

dan signifikan

terhadap disparitas

pembangunan.

Variabel

Independen:

Aglomerasi

Industri, Dana

Perimbangan,

dan Klasifikasi

daerah cepat

maju dan

tumbuh

Objek: Jawa

Tengah

56

C. Kerangka Teoritis

Ketimpangan pembangunan antar wilayah merupakan hal yang tidak bisa

terhindarkan dalam proses pembangunan. Hal ini dikarenakan ketimpangan

antar wilayah merupakan dampak dari adanya pembangunan yang tidak

merata. Ketimpangan pembangunan antar wilayah berbeda dengan

ketimpangan distribusi pendapatan. Ketimpangan distribusi pendapatan

melihat ketimpangan antar kelompok masyarakat, sedangkan ketimpangan

pembangunan antar wilayah melihat perbedaan tingkat pembangunan antar

wilayah. Sehingga, hal yang diperdebatkan bukan antara kelompok kaya dan

miskin namun antara daerah maju dan terbelakang (Sjafrizal, 2012).

Adanya pertumbuhan ekonomi yang tinggi belum tentu dapat mengurangi

ketimpangan wilayah, begitu pula adanya kualitas hidup manusia yang baik

atau yang biasa diukur dengan menggunakan IPM juga belum tentu dapat

mengurangi ketimpangan. Kemudian, adanya tingkat konsentrasi kegiatan

ekonomi wilayah atau aglomerasi juga dapat meningkatkan ketimpangan. Hal

ini karena konsentrasi kegiatan ekonomi wilayah hanya terdapat di beberapa

daerah, sehingga persebaran konsentrasi kegiatan ekonomi wilayah tersebut

belum merata.

Peran pemerintah sangat diperlukan untuk mengurangi ketimpangan

pembangunan antar wilayah. Peran pemerintah dapat dilihat melalui belanja

pemerintah daerah. Belanja pemerintah digunakan untuk mendanai kegiatan

dan program pemerintah sehingga proses pembangunan dapat berjalan lancar

yang akan berdampak pada kesejahteraan masyarakat dan dapat mengurangi


Berdasarkan uraian di atas, maka dalam penelitian ini akan dibahas faktor-

faktor yang mempengaruhi ketimpangan pembangunan antar wilayah (Y) yaitu

pertumbuhan ekonomi (X1), Indeks Pembangunan Manusia (IPM) (X2),

aglomerasi (X3), dan belanja pemerintah daerah (X4). Adapun kerangka

pemikiran yang dapat digambarkan oleh penulis yaitu :

57

Gambar 2.2.

Kerangka Pemikiran Teoritis

Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, IPM, Aglomerasi, dan

Belanja Pemerintah Daerah Terhadap Ketimpangan Pembangunan

Antar Wilayah Kabupaten/Kota di Provinsi Banten Tahun 2013-2017

Variabel Dependen:

Ketimpangan

Pembangunan Antar

Wilayah

(Metode PDRB per

Kapita Relatif)

(Y)

Variabel Independen :

Pertumbuhan Ekonomi (X1)

IPM (X2)

Aglomerasi (X3)

Belanja Pemerintah Daerah

(X4)

Uji Regresi Data Panel

(Uji Chow)

(Uji Hausman)

(Uji Lagrange Multiplier)

Uji Hipotesis

Uji Secara Parsial (Uji t)

Uji Secara Simultan (Uji F)

Koefisien Determinasi (R2)

Kesimpulan dan Saran

Klasifikasi

Daerah di

Provinsi Banten

Metode

Tipologi

Klassen

Random Effect Model (REM)

Ketimpangan pembangunan antar wilayah merupakan hal yang tidak bisa terhindarkan dari

proses pembangunan, sehingga terdapat daerah yang relatif maju dan relatif terbelakang.

Terdapat banyak faktor yang mempengaruhi ketimpangan pembangunan antar wilayah.

58

D. Hipotesis Penelitian

Adapun hipotesis dalam penelitian ini sebagai berikut :

1. Ada pengaruh signifikan Pertumbuhan Ekonomi secara parsial terhadap

Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah Kabupaten/Kota di Provinsi

Banten tahun 2013-2017.

2. Ada pengaruh signifikan IPM secara parsial terhadap Ketimpangan

Pembangunan Antar Wilayah Kabupaten/Kota di Provinsi Banten tahun

2013-2017.

3. Ada pengaruh signifikan Aglomerasi secara parsial terhadap Ketimpangan

Pembangunan Antar Wilayah Kabupaten/Kota di Provinsi Banten tahun

2013-2017.

4. Ada pengaruh signifikan Belanja Pemerintah Daerah secara parsial terhadap

Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah Kabupaten/Kota di Provinsi


5. Ada pengaruh signifikan Pertumbuhan Ekonomi, IPM, Aglomerasi, dan

Belanja Pemerintah Daerah secara bersama-sama terhadap Ketimpangan

Pembangunan Antar Wilayah Kabupaten/ Kota di Provinsi Banten tahun

2013-2017.

59

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

A. Ruang Lingkup Penelitian

Penelitian ini menganalisis tentang faktor-faktor yang mempengaruhi

ketimpangan pembangunan antar wilayah kabupaten/kota di Provinsi Banten.

Variabel yang digunakan dalam penelitian ini yaitu variabel dependen dan

variabel independen. Variabel dependen dalam penelitian ini yaitu

Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah, sedangkan variabel independen

dalam penelitian ini adalah Pertumbuhan Ekonomi, IPM, Aglomerasi, dan

Belanja Pemerintah Daerah.

Penelitian ini bersifat kuantitatif yaitu metode penelitian yang

menggunakan data berupa angka yang bermakna kemudian diolah

menggunakan statistik. Penelitian ini merupakan penelitian populasi karena

data yang digunakan adalah seluruh data dari kabupaten/kota di Provinsi

Banten. Ruang lingkup penelitian ini dengan menggunakan metode data panel

yang mencakup data cross section yaitu 4 kabupaten dan 4 kota yang berada di

Provinsi Banten, serta data time series dengan periode waktu dari tahun 2013-

2017. Data penelitian ini menggunakan data sekunder yaitu data yang tidak

diperoleh langsung dari sumber aslinya, namun berasal dari lembaga atau

instansi tertentu yang memberikan informasi atau mempublikasikannya.

B. Metode Pengumpulan Data

Menurut Sugiyono (2013:224) metode pengumpulan data merupakan

langkah yang paling strategis dalam penelitian, karena tujuan utama dari

penelitian adalah mendapatkan data. Data yang dikumpulkan akan dianalisis

dan akan menjadi hasil yang diperoleh dari penelitian.

Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data sekunder. Data

sekunder merupakan data yang diperoleh dengan secara tidak langsung atau

bukan melalui tangan pertama melainkan dari lembaga atau instansi yang

mempublikasikan. Pengumpulan data dalam penelitian ini diperoleh dengan

cara dokumentasi, yaitu pengumpulan data dari berbagai sumber, seperti buku,

60

jurnal, website atau sumber lainnya dan kemudian data tersebut dianalisis.

Adapun data yang diperoleh untuk penelitian ini berasal dari Badan Pusat

Statistik (BPS) Provinsi Banten, BPS Kabupaten/ Kota di Provinsi Banten serta

menggunakan literatur, website, dan jurnal yang sesuai sebagai sumber atau

bahan kajian.

C. Metode Analisis Data

1. Metode Tipologi Klassen

Metode Tipologi Klassen dalam penelitian ini digunakan untuk

mengetahui klasifikasi daerah, khususnya daerah relatif maju dan daerah

terbelakang di Provinsi Banten. Berdasarkan Tipologi Klassen, maka daerah

dapat diklasifikasikan sebagai berikut :

1. Daerah cepat maju dan cepat tumbuh pada kuadran I adalah daerah yang

memiliki laju pertumbuhan ekonomi dan pendapatan per kapita lebih

tinggi dari rata-rata wilayah.

2. Daerah maju tapi tertekan pada kuadran II adalah daerah yang memiliki

pendapatan per kapita lebih tinggi, tetapi laju pertumbuhan ekonominya

lebih rendah dari rata-rata wilayah.

3. Daerah berkembang cepat pada kuadran III adalah daerah yang

memiliki laju pertumbuhan tinggi , tetapi pendapatan per kapita lebih

rendah dari rata-rata wilayah.

4. Daerah relatif tertinggal pada kuadran IV adalah daerah yang memiliki

laju pertumbuhan ekonomi dan pendapatan per kapita yang lebih rendah

dari rata-rata wilayah.

61

Tabel 3.1.

Klasifikasi Kabupaten/Kota menurut Tipologi Klassen

Keterangan :

yi = Pendapatan per kapita wilayah kabupaten/kota i

y = Pendapatan per kapita wilayah provinsi

ri = Laju pertumbuhan ekonomi wilayah kabupaten/kota i

r = Laju pertumbuhan ekonomi wilayah provinsi

2. Metode Analisis Data Panel

Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis

data panel. Data panel merupakan analisis data yang menggabungkan data

cross section dengan data time series. Kemudian, model analisis yang

digunakan yaitu analisis regresi data panel. Dengan menggunakan regresi

data panel, maka dapat mengetahui pengaruh variabel independen terhadap

variabel dependen. Adapun alat pengolahan data yang digunakan dalam

penelitian ini yaitu Microsoft Excel 2013 dan aplikasi Eviews 8. Berikut

model estimasi regresi data panel yaitu:

𝐘 = 𝛃𝟎 + 𝛃𝐧𝐗𝐧𝐢𝐭 + 𝛆𝐢𝐭

Keterangan :

Y = Variabel Dependen

Xnit = Variabel Independen n kabupaten/kota i tahun t

β0 = Konstanta/ Intersept

(y)

(r)

yi > y yi < y

ri > r Kuadran I : Daerah

Cepat Maju dan Cepat

Tumbuh

Kuadran III : Daerah

Berkembang Cepat

ri < r Kuadran II : Daerah

Maju Tapi Tertekan

Kuadran IV : Daerah

Relatif Tertinggal

62

βn = Koefisien regresi pada masing-masing variabel

independen

ε = error term

Dalam penelitian ini, terdapat empat variabel independen yaitu variabel

Pertumbuhan Ekonomi (X1), IPM (X2), Aglomerasi (X3), dan Belanja

Pemerintah Daerah (X4), maka model yang digunakan ini disebut regresi.

Adapun variabel dependen dalam penelitian ini adalah Ketimpangan

Pembangunan Antar Wilayah (Y). Adapun model yang diestimasi adalah :

𝐊𝐞𝐭𝐢𝐦𝐩𝐚𝐧𝐠𝐚𝐧 = 𝛃𝟎 + 𝛃𝟏𝐏𝐄𝐢𝐭 + 𝛃𝟐𝐈𝐏𝐌𝐢𝐭 + 𝛃𝟑𝐀𝐆𝐋𝐎𝐢𝐭 + 𝛃𝟒𝐁𝐄𝐋𝐀𝐍𝐉𝐀𝐢𝐭 + 𝛆𝐢𝐭

Keterangan :

Ketimpangan = Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah

(Variabel Dependen)

PEit = Pertumbuhan Ekonomi kabupaten/kota i tahun t

IPMit = IPM di kabupaten/kota i tahun t

AGLOit = Aglomerasi di kabupaten/kota i tahun t

BELANJAit = Belanja Pemerintah kabupaten/kota i tahun t

i = Cross Section (Kabupaten/kota)

t = Time Series (tahun)

β0 = Konstanta/ Intersept

β1, β2, β3, β4 = Koefisien regresi pada masing-masing variabel

independen

ε = error term

63

a. Model Estimasi Regresi Data Panel

Dalam menganalisis model regresi dengan menggunakan data panel

dapat dilakukan dengan tiga macam pendekatan yaitu:

1. Pooled Least Square (PLS)/ Common Effect Model

Model Pooled Least Square (PLS) atau Common Effect Model

merupakan teknik pendekatan data panel yang paling sederhana karena

hanya menggabungkan data time series dan cross section. Kemudian,

pendekatan ini mengestimasi data panel dengan metode Ordinary Least

Square (OLS).

2. Fixed Effect Model (FEM)

Pada Fixed Effect Model (FEM), diasumsikan bahwa intersep setiap

individu dianggap konstan pada berbagai periode waktu. Oleh karena

itu, diperlukan dummy variabel untuk menunjukan intersep yang

berbeda-beda baik cross section maupun time series. Sehingga FEM

biasa disebut juga Least Square Dummy Variabel (LSDV).

3. Random Effect Model (REM)

Random Effect Model (REM) merupakan model yang dikenal

sebagai model regresi yang mengestimasi data panel dengan

memperhitungkan error dari model regresi yang dianalisis dengan

metode Generalized Least Square (GLS). Pada Random Effect Model

(REM), perbedaan antar individu atau waktu diakomodir melalui error,

sedangkan pada FEM perbedaan antar individu dan antar waktu

digambarkan melalui intersep (Suliyanto, 2011). Hal ini dikarenakan

error/ residual pada REM diduga memiliki hubungan antar individu

dan antar waktu.

b. Uji Spesifikasi Model

Untuk menentukan model terbaik analisis regresi data panel di antara

PLS, FEM dan REM, maka diperlukan beberapa tahapan pengujian.

Pengujian tersebut terdiri dari dua tahapan yaitu Uji Chow dan Uji

Hausman. Berikut ini adalah penjelasan dari masing-masing uji spesifikasi

model :

64

1. Uji Chow

Uji Chow digunakan untuk memilih model terbaik antara PLS atau

FEM. Adapun hipotesis dalam pengujian ini yaitu:

H0 : Pooled Least Square (PLS)

H1 : Fixed Effect Model (FEM)

Jika nilai probabilitas lebih besar dari α = 0,05 maka H0 diterima

dan model yang digunakan adalah PLS. Sebaliknya, jika nilai

probabilitas lebih kecil dari tingkat signifikasi α = 0,05 maka

H0 ditolak, sehingga model yang terbaik adalah FEM. Namun, untuk

lebih memastikan apakah FEM merupakan model terbaik, diperlukan

uji Hausman.

2. Uji Hausman

Uji Hausman digunakan untuk memilih model terbaik antara REM

atau FEM. Adapun hipotesis dalam pengujian ini yaitu:

H0 : Random Effect Model (REM)


Jika nilai probabilitas lebih besar dari α = 0,05 maka H0 diterima

dan model yang digunakan adalah REM. Sebaliknya, jika nilai

probabilitas lebih kecil dari tingkat signifikasi α = 0,05 maka H0

ditolak, sehingga model yang terbaik adalah FEM. Namun, jika yang

terpilih adalah REM.

c. Uji Statistik

Setelah melakukan uji spesifikasi model, maka langkah selanjutnya

adalah pengujian statistik. Dalam penelitian ini dilakukan beberapa uji

statistik yaitu :

1. Uji Signifikansi Parsial (Uji t-Statistik)

Uji t dilakukan untuk mengetahui pengaruh variabel independen

secara parsial (masing-masing variabel) terhadap variabel dependen.

Adapun hipotesis dalam pengujian t-statistik pada model ini yaitu :

65

H0 : Tidak berpengaruh signifikan antara variabel independen

terhadap variabel dependen secara parsial (individu)

H1 : Ada pengaruh signifikan antara variabel independen terhadap

variabel dependen secara parsial (individu)

Tingkat kepercayaan yang digunakan dalam uji t adalah 95% atau

taraf signifikan 5% (α = 0,05) dan 90% atau taraf signifikan 10% (α =

0,10) dapat disimpulkan dengan ketentuan sebagai berikut:

a. Jika t hitung > t tabel maka H0 ditolak dan H1 diterima berarti

terdapat pengaruh yang signifikan dari masing-masing variabel

independen terhadap variabel dependen.

b. Jika t hitung < t tabel maka H0 diterima dan H1 ditolak berarti tidak

terdapat pengaruh yang signifikan dari masing-masing variabel

independen terhadap variabel dependen.

2. Uji Signifikansi Simultan (Uji F-Simultan)

Uji F dilakukan untuk mengetahui apakah semua variabel

independen secara simultan (bersama-sama) berpengaruh terhadap

variabel dependen. Adapun hipotesis dalam pengujian ini yaitu :

H0 : Semua variabel independen tidak berpengaruh signifikan secara

simultan (bersama-sama) terhadap variabel dependen.

H1 : Semua variabel independen berpengaruh signifikan secara

simultan (bersama-sama) terhadap variabel dependen.

Tingkat kepercayaan yang digunakan dalam uji t adalah 95% atau

taraf signifikan 5% (α = 0,05) dan 90% atau taraf signifikan 10% (α =

0,10) dapat disimpulkan dengan ketentuan sebagai berikut:

a. Jika F hitung > F tabel maka H0 ditolak dan H1 diterima berarti

variabel independen secara bersama-sama mempunyai pengaruh

yang signifikan terhadap variabel dependen.

b. Jika F hitung < F tabel maka H0 diterima dan H1 ditolak berarti

variabel independen secara bersama-sama tidak mempunyai

pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.

66

3. Uji koefisien Determinan (R2)

Koefisien determinasi merupakan suatu ukuran yang penting dan

harus dipertimbangkan dalam melakukan analisis regresi, karena nilai

koefisien determinasi dapat menginformasikan baik tidaknya model

regresi yang terestimasi. Nilai koefisien determinasi (Goodness of fit)

menjelaskan seberapa besar variasi dari variabel dependen (Y) dapat

diterangkan oleh variabel independen (X). Koefisien determinasi dapat

dilambangkan dengan R2. Nilai R2 berkisar di antara nol sampai dengan

satu. Jika R2 = 0, maka variasi dari variabel dependen tidak dapat

diterangkan oleh variabel independen sama sekali. Sementara jika R2 =

1, maka variasi variabel dependen secara keseluruhan dapat

diterangkan oleh variabel independen. Semakin besar nilai R2 maka

semakin besar pengaruh yang diberikan variasi variabel independen

terhadap variabel independen.

D. Operasional Variabel Penelitian

Dalam penelitian ini, terdapat empat variabel independen dan satu

variabel dependen. Variabel independen tersebut yaitu Pertumbuhan Ekonomi,

IPM, Aglomerasi, dan Belanja Pemerintah Daerah. Sedangkan variabel

dependen yaitu Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah. Adapun definisi

operasional dari masing-masing variabel yaitu :

1. Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah

Ketimpangan pembangunan antar wilayah merupakan ketidakmerataan

distribusi pembangunan ekonomi antara wilayah satu dengan wilayah

lainnya. Untuk memberikan gambaran tentang ketimpangan pembangunan

antar wilayah, maka dapat digunakan rumus pendapatan per kapita relatif

yang dipopulerkan oleh Jaime Bonet (2006). Adapun rumus ketimpangan

menggunakan konsep pendapatan per kapita relatif :

Iit= |PDRB Kap Kab Kotait⁄

PDRB Kap Provinsit-1|

67

Keterangan :

Iit = Ketimpangan antar kabupaten/kota i tahun t

PDRB Kap Kab Kotait⁄ = PDRB per kapita kabupaten/kota i tahun t

PDRB Kap Provinsit = PDRB per kapita Provinsi Banten tahun t

Dalam penelitian ini, untuk mengukur ketimpangan wilayah dalam

kabupaten/ kota tidak menggunakan Indeks Williamson, tetapi

menggunakan konsep pendapatan per kapita relatif. Hal ini dikarenakan jika

menggunakan Indeks Williamson, adanya keterbatasan data yakni data yang

diperlukan dalam ruang lingkup yang lebih kecil yaitu dalam lingkup

kecamatan. Menurut Jaime Bonet (2006), jika hasil perhitungan pendapatan

per kapita relatif kurang dari 0 atau mendekati 0, maka semakin kecil

ketimpangan, tetapi jika hasilnya lebih dari 1 atau mendekati 1, maka

semakin besar ketimpangan antar wilayah. Karena aksesibilitas data yang

lebih mudah, maka ketimpangan wilayah diukur berdasarkan konsep PDRB

per kapita relatif.

2. Pertumbuhan Ekonomi

Pertumbuhan ekonomi merupakan proses perubahan kondisi

perekonomian menuju kondisi yang lebih baik atau suatu proses kenaikan

kapasitas produksi suatu perekonomian yang dilihat dalam bentuk

pendapatan. Laju pertumbuhan ekonomi dapat dihitung dengan

menggunakan rumus :

Git=PDRBit-PDRBi0

PDRBi0

×100%

Keterangan :

Git = Laju pertumbuhan ekonomi kabupaten/ kota i tahun t

PDRBit = PDRB kabupaten/ kota i tahun t

PDRB0 = PDRB kabupaten/ kota i tahun t-1

68

3. IPM (Indeks Pembangunan Manusia)

Indeks Pembangunan Manusia merupakan indeks yang digunakan

untuk mengukur pencapaian rata-rata suatu wilayah dalam tiga hal yang

mendasari pembangunan manusia yaitu umur panjang dan hidup sehat,

pengetahuan, dan standar hidup layak. Adapun rumus untuk menghitung

IPM yaitu:

IPM= √IKesehatan+IPendidikan+IPengeluaran3

×100

Keterangan :

IPM = Indeks Pembangunan Manusia

IKesehatan = Dimensi kesehatan yang berdasarkan angka harapan hidup

IPendidikan = Dimensi pendidikan yang berdasarkan angka harapan lama

sekolah dan rata-rata lama sekolah

IPengeluaran = Dimensi pengeluaran yang berdasarkan dari Produk

Nasional Bruto (PNB) per kapita

4. Aglomerasi

Aglomerasi merupakan konsentrasi kegiatan ekonomi di suatu wilayah.

Dalam penelitian ini, aglomerasi diukur dengan menggunakan rumus yang

dipakai dalam penelitian Jaime Bonet (2006) yaitu berdasarkan aglomerasi

produksi. Adapun rumusnya yaitu :

Agit=

PDRB Kab Kotait⁄

PDRB Provinsit

Keterangan :

Agit = Aglomerasi di Kabupaten/Kota i tahun t

PDRB Kabupaten Kotait⁄ = PDRB di Kabupaten/Kota i tahun t

PDRB Provinsit = PDRB Provinsi Banten tahun t

69

5. Belanja Pemerintah Daerah

Belanja pemerintah merupakan kewajiban pemerintah dalam mendanai

suatu kegiatan atau program pemerintah dalam jangka waktu satu tahun

anggaran. Dalam penelitian ini, data belanja pemerintah berasal dari

realisasi belanja pemerintah daerah yang merupakan total penjumlahan dari

belanja langsung dan belanja tidak langsung.

Belanjait = Belanja Tidak Langsung

it+ Belanja Langsung

it

Keterangan :

Belanjait = Pengeluaran Pemerintah atau Belanja

Pemerintah Kabupaten/ Kota i tahun t

Belanja Tidak Langsungit = Belanja tidak langsung Kabupaten/ Kota i

tahun t

Belanja Langsungit = Belanja langsung Kabupaten/Kota i tahun t

70

Tabel 3.2.

Operasional Variabel Penelitian

Variabel Definisi Satuan

Ketimpangan

Pembangunan

Antar

Wilayah (Y)

Ketimpangan pembangunan antar wilayah

merupakan keadaan pembangunan suatu wilayah

yang tidak merata, sehingga muncul daerah maju

dan daerah terbelakang, serta dapat dilihat dari

adanya ketimpangan pendapatan antar daerah.

Untuk mengukur ketimpangan pembangunan,

maka digunakan rumus PDRB per kapita relatif

yang ditemukan oleh Jaime Bonet (2006). Data

yang digunakan yaitu PDRB per kapita

kabupaten/kota dan PDRB per kapita Provinsi

Banten tahun 2013-2017

Indeks

Pertumbuhan

Ekonomi

(X1)

Pertumbuhan ekonomi merupakan tingkat atau

laju pertumbuhan PDRB tahun tertentu

dibandingkan dengan tahun sebelumnya. Dalam

penelitian ini, data yang digunakan adalah laju

pertumbuhan PDRB ADHK 2010 kabupaten/kota

di Provinsi Banten tahun 2013-2017

Persen

Indeks

Pembangunan

Manusia

(IPM) (X2)

IPM merupakan indeks yang menggambarkan

kualitas penduduk atau sumber daya manusia

yang ada di wilayah tersebut. Data yang

digunakan yaitu nilai IPM masing-masing

kabupaten/ kota di Provinsi Banten tahun 2013-

2017

Indeks

Aglomerasi

(X3)

Aglomerasi merupakan konsentrasi spasial dari

aktivitas ekonomi di suatu daerah. Untuk mencari

Indeks

71

tingkat aglomerasi, penelitian ini menggunakan

pendekatan aglomerasi produksi yang pernah

diteliti oleh Jaime Bonet (2006). Data yang

digunakan yaitu PDRB ADHK 2010

kabupaten/kota di Provinsi Banten dan PDRB

ADHK 2010 Provinsi Banten tahun 2013-2017

Belanja

Pemerintah

Daerah (X4)

Belanja pemerintah daerah merupakan kewajiban

pemerintah dalam mendanai suatu kegiatan atau

program pemerintah dalam jangka waktu satu

tahun anggaran yang terdiri dari belanja langsung

dan tidak langsung. Data yang digunakan adalah

realisasi belanja pemerintah daerah

kabupaten/kota di Provinsi Banten tahun 2013-

2017

Rupiah

72

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

A. Gambaran Umum Objek Penelitian

1. Kondisi Geografis dan Administrasi Provinsi Banten

Provinsi Banten terletak di Ujung Barat Pulau Jawa dan berbatasan

langsung dengan Ibu Kota Negara yaitu DKI Jakarta. Provinsi Banten

merupakan pintu gerbang yang menghubungkan antara Pulau Jawa dan

Pulau Sumatera, karena berada pada titik temu dari jalur lalu lintas yang

strategis yaitu jalur Lampung-Jakarta. Posisi geostrategis ini, menyebabkan

Banten sebagai penghubung utama jalur perdagangan Sumatera – Jawa serta

sebagai lokasi aglomerasi perekonomian dan permukiman yang potensial.

Gambar 4.1

Peta Administrasi Provinsi Banten


73

Secara astronomis, Provinsi Banten terletak pada 05007'50" dan

07001'01" Lintang Selatan, serta 105001'11" dan 106007'12" Bujur Timur.

Secara geografis, Provinsi Banten berbatasan dengan:

a. Sebelah Utara berbatasan dengan Laut Jawa

b. Sebelah Selatan berbatasan dengan Samudera Hindia

c. Sebelah Barat berbatasan dengan Selat Sunda

d. Sebelah Timur berbatasan dengan Provinsi DKI Jakarta dan Provinsi

Jawa Barat.

Pada awalnya, Banten merupakan bagian dari Provinsi Jawa Barat.

Namun, melalui Undang-undang No. 23 Tahun 2000 tentang Pembentukan

Provinsi Banten pada tanggal 17 Oktober 2000, Banten menjadi daerah

provinsi yang otonom. Secara administratif, Provinsi Banten terdiri dari 8

wilayah yang terbagi menjadi 4 wilayah kabupaten (Pandeglang, Lebak,

Serang, dan Tangerang) dan 4 wilayah kota (Tangerang, Cilegon, Serang, dan

Tangerang Selatan) dengan 155 kecamatan, 313 kelurahan, dan 1.238 desa.

Tabel 4.1.

Luas Wilayah, Jumlah Kecamatan dan Desa/Kelurahan di Provinsi

Banten Tahun 2017

Kabupaten/Kota Luas Wilayah

(Km2) Kecamatan Desa Kelurahan

Kab. Pandeglang 2.746,89 35 326 13

Kab. Lebak 3.426,56 28 340 5

Kab. Tangerang 1.011,86 29 246 28

Kab. Serang 1.734,28 29 326 -

Kota Tangerang 153,93 13 - 104

Kota Cilegon 175,50 8 - 43

Kota Serang 266,71 6 - 66

Kota Tangerang Selatan 147,19 7 - 54

Provinsi Banten 9.662,92 155 1.238 313


74

Grafik 4.1.

Presentase Luas Wilayah Kabupaten/Kota Provinsi Banten


Provinsi Banten memiliki luas sebesar 9.662,92 Km2. Kabupaten Lebak

merupakan wilayah terluas di Provinsi Banten yaitu 3.426,56 Km2 atau

sebesar 35,46% dari luas Provinsi Banten. Kemudian, luas wilayah terbesar

kedua yaitu Kabupaten Pandeglang sebesar 2.746,89 km2 atau 28,43% dari

luas Provinsi Banten. Sedangkan, wilayah terkecil di Provinsi Banten yaitu

Kota Tangerang Selatan dengan luas hanya 147,19 Km2 atau sebesar 1,52%

dari luas Provinsi Banten. Kota Serang yang merupakan Ibu kota Provinsi

Banten hanya memiliki luas 266,71 Km2 atau sebesar 2,76% dari luas

Provinsi Banten.

Topografi wilayah Provinsi Banten berkisar pada ketinggian 0 – 2.000

meter di atas permukaan laut. Secara umum kondisi topografi wilayah

Provinsi Banten merupakan dataran rendah yang berkisar antara 0 – 200

meter di atas permukaan laut yang terletak hampir diseluruh

kabupaten/kota. Adapun daerah Lebak Tengah dan sebagian kecil

Kabupaten Pandeglang memiliki ketinggian berkisar 201 – 2.000 meter di

atas permukaan laut dan daerah Lebak Timur memiliki ketinggian 501 –

28,43%

35,46%

10,47%

17,95%

1,59%

1,82% 2,76% 1,52%

Kab. Pandeglang

Kab. Lebak

Kab. Tangerang

Kab. Serang

Kota Tangerang

Kota Cilegon

Kota Serang

Kota Tangerang Selatan

75

2.000 meter di atas permukaan laut yang terdapat di Puncak Gunung

Sanggabuana dan Gunung Halimun.

Kondisi iklim di Provinsi Banten sangat dipengaruhi oleh Angin Monson

(Monson Trade) dan Gelombang La Nina (El Nino). Saat musim hujan,

yakni antara bulan November-Maret, cuaca dipengaruhi oleh angin dari

barat. Saat musim kemarau yakni antara Juni-Agustus, cuaca dipengaruhi

oleh angin dari Timur yang menyebabkan wilayah Banten mengalami

kekeringan, terutama di wilayah bagian pantai utara. Temperatur di daerah

pantai dan perbukitan berkisar antara 22ºC dan 32ºC, sedangkan suhu di

pegunungan dengan ketinggian antara 400 –1.350 m dpl mencapai antara

18ºC –29ºC.

2. Kondisi Demografi Provinsi Banten

Kondisi demograsi merupakan hal-hal yang berkaitan dengan

kependudukan di suatu daerah. Terdapat banyak indikator untuk mengetahui

kondisi demografi, di antranya yaitu jumlah penduduk dan kepadatan

penduduk. Kepadatan penduduk merupakan rasio banyaknya penduduk per

kilometer persegi.

Grafik 4.2.

Jumlah Penduduk Kabupaten/ Kota di Provinsi Banten

Tahun 2013-2017


0500.000

1.000.0001.500.0002.000.0002.500.0003.000.0003.500.0004.000.000

2013 2014 2015 2016 2017

76

Berdasarkan grafik 4.2. jumlah penduduk di Provinsi Banten selalu

mengalami peningkatan sejak tahun 2013-2017. Penduduk terbanyak berada

di Kabupaten Tangerang yaitu 3,58 juta jiwa pada tahun 2017. Hal ini

dikarenakan Kabupaten Tangerang memiliki wilayah yang luas dan dekat

lokasinya dekat dengan ibu kota. Sementara, jumlah penduduk yang paling

sedikit berada di Kota Cilegon yaitu 425 ribu jiwa.

Tabel 4.2.

Kepadatan Penduduk menurut Kabupaten/ Kota di Provinsi Banten

Tahun 2013-2017

Kabupaten/ Kota 2013 2014 2015 2016 2017

Kab. Pandeglang 431 433 435 437 439

Kab. Lebak 364 368 371 373 376

Kab. Tangerang 3.121 3.227 3.331 3.437 3.543

Kab. Serang 837 844 850 856 861

Kota Tangerang 12.684 12.992 13.299 13.602 13.902

Kota Cilegon 2.270 2.309 2.348 2.386 2.422

Kota Serang 2.320 2.366 2.412 2.456 2.499

Kota Tangerang Selatan 9.806 10.143 10.484 10.828 11.175

Provinsi Banten 1.185 1.211 1.237 1.263 1.288


Kepadatan penduduk merupakan perbandingan antara jumlah penduduk

dengan luas wilayah. Kepadatan penduduk di Provinsi Banten terus

meningkat, sejalan dengan bertambahnya penduduk. Pada tahun 2017,

kepadatan penduduk mencapai 1.288 jiwa/km2. Kepadatan penduduk di

kabupaten/kota cukup beragam. Kepadatan penduduk tertinggi terletak di

Kota Tangerang sebesar 13.902 jiwa/km2, kemudian di Kota Tangerang

Selatan sebesar 11.175 jiwa/km2. Sementara kepadatan terendah berada di

Kabupaten Lebak sebesar 376 jiwa/km2. Kepadatan penduduk tertinggi

terletak di Kota Tangerang dan Kota Tangerang Selatan karena kedua daerah

tersebut terletak di dekat Ibu Kota Negara, dan merupakan wilayah hinterland

bagi DKI Jakarta, sehingga banyak masyarakat yang tertarik tinggal di

wilayah tersebut.

77

3. Kondisi Perekonomian Provinsi Banten

Untuk mengetahui kondisi ekonomi di Provinsi Banten yaitu dengan

menggunakan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). PDRB merupakan

jumlah nilai tambah yang dihasilkan oleh seluruh unit usaha dalam suatu

daerah atau jumlah nilai barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh seluruh

unit ekonomi.

Tabel 4.3.

PDRB Provinsi Banten ADHK 2010 Menurut Lapangan Usaha antar

Kabupaten/ Kota Tahun 2013-2017 (Miliar Rupiah)

Kabupaten/ Kota 2013 2014 2015 2016 2017

Kab. Pandeglang 14.388 15.097 15.974 16.857 17.876

Kab. Lebak 14.888 15.756 16.733 17.716 18.788

Kab. Tangerang 70.066 73.828 77.963 82.139 86.937

Kab. Serang 40.137 42.301 44.455 46.720 49.154

Kota Tangerang 81.965 86.184 90.808 95.631 101.280

Kota Cilegon 54.733 57.262 59.983 63.014 66.534

Kota Serang 15.671 16.745 17.809 18.927 20.139

Kota Tangerang

Selatan 39.251 42.412 45.486 48.603 52.214


Berdasarkan tabel 4.3, dapat diketahui bahwa PDRB kabupaten/kota di

Provinsi Banten selalu mengalami peningkatan setiap tahunnya. PDRB

tertinggi berada di Kota Tangerang dengan nilai 101 miliar rupiah,

kemudian, Kabupaten Tangerang dengan nilai 86 miliar rupiah pada tahun

2017. Tingginya PDRB kedua daerah tersebut dikarenakan struktur

perekonomian yang didominasi oleh industri pengolahan dan sektor tersebut

memberikan nilai tambah yang cukup besar. Sementara, PDRB terendah

berada di Kabupaten Pandeglang dan Kabupaten Serang dengan nilai 17

miliar rupiah dan 18 miliar rupiah. Rendahnya PDRB di daerah tersebut,

salah satu faktornya yaitu struktur perekonomian yang masih didominasi

78

oleh sektor pertanian dan sektor tersebut memberikan nilai tambha yang

kecil.

Selain PDRB, PDRB per kapita juga dapat digunakan untuk mengetahui

kondisi perekonomian di suatu wilayah. Perkembangan PDRB per kapita

merupakan salah sau indikator untuk mengukur keberhasilan pembangunan

wilayah. PDRB per kapita diukur dengan membandingkan total PDRB suatu

wilayah dengan jumlah penduduk suatu wilayah.

Grafik 4.3.

PDRB Per Kapita Kabupaten/ Kota di Provinsi Banten

Tahun 2013-2017


Berdasarkan grafik 4.3, PDRB per kapita setiap kabupaten/ kota di

Provinsi Bnaten terus mengalami peningkatan setiap tahunnya. PDRB per

kapita tertinggi berada di Kota Cilegon yakni 156,5 juta rupiah pada tahun

2017. Selain itu, PDRB per kapita terendah berada di Kabupaten Lebak

dengan nilai 14,6 juta rupiah. PDRB per kapita Cilegon tertinggi,

dikarenakan penduduk Kota Cilegon yang sedikit, tidak sebanding dengan

PDRB Kota Cilegon yang tinggi. Menurut struktur perkonomian, Kota

Cilegon didominasi oleh sektor industri berat, salah satunya perusahaan

Krakatau Steel yang merupakan perusahaan baja terbesar di Indonesia. Selain

0

20.000

40.000

60.000

80.000

100.000

120.000

140.000

160.000

2013 2014 2015 2016 2017

79

industri pengolahan, Kota Cilegon juga di dominasi oleh sektor perdagangan,

hotel dan restoran.

B. Gambaran Umum Variabel penelitian

1. Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah Kabupaten/Kota di

Provinsi Banten

Dalam pembangunan suatu daerah tidaklah selalu berjalan dengan lancar,

karena pasti ada masalah yang muncul. Salah satu masalah yang sering terjadi

yaitu ketimpangan pembangunan antar wilayah. Ketimpangan antar wilayah

terjadi karena proses pembangunan yang tidak merata, serta adanya

perbedaan karakteristik setiap daerah. Sehingga, hal inilah yang

mengakibatkan beberapa daerah lebih maju dibandingkan daerah lain.

Dalam penelitian ini, ketimpangan pembangunan antar wilayah diukur

dengan menggunakan konsep PDRB per kapita relatif. Data yang dibutuhkan

yaitu PDRB per kapita Kabupaten/Kota dan PDRB per kapita Provinsi

Banten. Untuk menghitung PDRB per kapita, yaitu data PDRB atas dasar

harga konstan 2010 dibagi dengan jumlah penduduk.

Tabel 4.4.

Ketimpangan Antar Wilayah di Provinsi Banten Tahun 2013-2017

Kabupaten/ Kota 2013 2014 2015 2016 2017 Rata-rata

Kab. Pandeglang 0.579 0.575 0.567 0.560 0.553 0.567

Kab. Lebak 0.587 0.581 0.573 0.566 0.560 0.573

Kab. Tangerang 0.233 0.243 0.251 0.260 0.269 0.251

Kab. Serang 0.043 0.032 0.024 0.014 0.008 0.024

Kota Tangerang 0.452 0.443 0.436 0.431 0.427 0.434

Kota Cilegon 3.753 3.730 3.713 3.714 3.718 3.723

Kota Serang 0.124 0.112 0.104 0.095 0.089 0.105

Kota Tangerang

Selatan 0.059 0.049 0.046 0.045 0.043 0.048

Sumber : BPS Provinsi Banten, Data diolah

Nilai ketimpangan akan semakin besar, jika nilai PDRB per kapita relatif

mendekati satu atau lebih dari satu. Kemudian, jika nilainya mendekati angka

80

nol, maka menunjukan pemerataan. Berdasarkan konsep PDRB per kapita

relatif, menunjukan bahwa di Provinsi Banten masih mengalami ketimpangan

wilayah antar kabupaten/kota cukup tinggi. Namun, selama tahun 2013-2017,

menunjukan ada kecenderungan penurunan ketimpangan di setiap kabupaten/

kota.

Wilayah yang memiliki tingkat ketimpangan tinggi yaitu Kota Cilegon

dengan rata-rata nilai PDRB per kapita relatif lebih dari satu yaitu 3.723. Hal

ini dikarenakan PDRB per kapita Kota Cilegon juga memiliki nilai yang

sangat tinggi dibandingkan wilayah lainnya di Provinsi Banten. Setelah Kota

Cilegon, ketimpangan tertinggi selanjutnya terletak di Kabupaten Lebak

sebesar 0.573 dan Kabupaten Pandeglang sebesar 0.567. Sementara wilayah

yang memiliki ketimpangan terendah yaitu Kabupaten Serang sebesar 0.024

dan Kota Tangerang Selatan sebesar 0.048.

2. Pertumbuhan Ekonomi menurut Kabupaten/ Kota di Provinsi Banten

Pertumbuhan ekonomi merupakan perkembangan kegiatan

perekonomian yang dapat menyebabkan barang dan jasa yang diproduksi

oleh masyarakat meningkat. Laju pertumbuhan ekonomi yaitu dengan

menggunakan data PDRB atas dasar harga konstan tahun tertentu dan tahun

sebelumnya.

Grafik 4.4.

Laju Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten/Kota Provinsi Banten Tahun

2013-2017


1,00%

3,00%

5,00%

7,00%

9,00%

Kab.

Pandeglang

Kab. Lebak Kab.

Tangerang

Kab.

Serang

Kota

Tangerang

Kota

Cilegon

Kota

Serang

Kota

Tangerang

Selatan

2013 2014 2015 2016 2017

81

Berdasarkan grafik 4.4, laju pertumbuhan ekonomi setiap kabupaten/kota

memiliki kondisi yang berbeda. Terdapat beberapa kabupaten/kota yang

memiliki laju fluktuatif, ada yang cenderung menurun dan juga meningkat.

Laju pertumbuhan ekonomi tertinggi berada di Kota Tangerang Selatan

dengan nilai rata-rata 7.68%. Sementara, laju pertumbuhan terendah berada

di Kabupaten Serang dengan nilai rata-rata 5.33% Pertumbuhan ekonomi di

Kota Tangerang Selatan merupakan yang tertinggi selama tahun 2013-2017.

Hal ini mengindikasikan bahwa ekonomi di Kota Tangerang Selatan cukup

berkembang pesat, khususnya di sektor tersier yaitu perdagangan dan jasa-

jasa.

3. Indeks Pembangunan Manusia menurut Kabupaten/Kota di Provinsi

Banten

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) digunakan untuk menunjukan

kualitas sumber daya manusia di suatu daerah dan merupakan indikator

penting dalam mengukur keberhasilan pembangunan. Adanya IPM, dapat

menjelaskan bagaimana penduduk dapat mengakses hasil pembangunan di

suatu daerah, seperti pendapatan, kesehatan, pendididkan, dan lainnya.

Tabel 4.5.

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Kabupaten/Kota Provinsi

Banten Tahun 2013-2017

Kabupaten/ Kota 2013 2014 2015 2016 2017

Kab. Pandeglang 61.35 62.06 62.72 63.40 63.82

Kab. Lebak 61.13 61.64 62.03 62.78 62.95

Kab. Tangerang 69.28 69.57 70.05 70.44 70.97

Kab. Serang 63.57 63.97 64.61 65.12 65.60

Kota Tangerang 75.04 75.87 76.08 76.81 77.01

Kota Cilegon 70.99 71.57 71.81 72.04 72.29

Kota Serang 69.69 70.26 70.51 71.09 71.31



82

Berdasarkan tabel 4.5, nilai IPM setiap kabupaten/kota sangat bervariasi.

Terdapat beberapa kabupaten/kota yang memiliki kategori nilai IPM sedang

dan tinggi. Kabupaten Lebak, Pandeglang, dan Serang memiliki kategori nilai

IPM sedang yakni lebih dari 60, namun kurang dari 70. Sedangkan kabupaten

lainnya, termasuk ke kategori tinggi yakni lebih dari 70, namun kurang dari

80. Kota Tangerang Selatan memiliki nilai IPM yang tinggi dengan nilai rata-

rata 79.63. Bahkan, pada tahun 2017, nilai IPM Tangerang Selatan termasuk

ke kategori sangat tinggi. Tingginya nilai IPM di Tangerang Selatan

dikarenakan adanya dukungan sarana penunjang yakni fasilitas kesehatan dan

pendidikan yang cukup lengkap, sehingga hal ini akan mempengaruhi SDM

di daerah tersebut yang berimplikasi pada peningkatan IPM. Nilai IPM

terendah berada di Kabupaten Lebak yaitu 62.11. Hal ini dikarenakan masih

kurangnya sarana yang menunjang pendidikan dan kesehatan di daerah

tersebut, sehingga akses masyarakat untuk mencapai pendidikan dan

kesehatan yang berkualitas masih sulit.

4. Aglomerasi Kabupaten/Kota di Provinsi Banten

Aglomerasi merupakan konsentrasi kegiatan ekonomi di suatu daerah.

Dalam penelitian ini, menggunakan konsep aglomerasi produksi yaitu

membandingkan PDRB kabupaten/ kota dengan PDRB Provinsi Banten.

Tabel 4.6.

Aglomerasi Kabupaten/Kota Provinsi Banten Tahun 2013-2017

Kabupaten/ Kota 2013 2014 2015 2016 2017

Kab. Pandeglang 0.04 0.04 0.04 0.04 0.04

Kab. Lebak 0.04 0.05 0.05 0.05 0.05

Kab. Tangerang 0.21 0.21 0.21 0.21 0.21

Kab. Serang 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12

Kota Tangerang 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25

Kota Cilegon 0.17 0.16 0.16 0.16 0.16

Kota Serang 0.05 0.05 0.05 0.05 0.05


Sumber : BPS Provinsi Banten, Data diolah

83

Tingkat aglomerasi di Provinsi Banten tidak begitu tinggi, hal ini

dikarenakan adanya persebaran kegiatan ekonomi di beberapa daerah. Daerah

yang memiliki tingkat aglomerasi atau konsentrasi kegiatan ekonomi yang

tinggi yaitu Kota Tangerang sebesar 0.25 dan Kabupaten Tangerang sebesar

0.21. Jika dilihat dari struktur perekonomian, kedua daerah tersebut

terkonsentrasi pada sektor industri pengolahan yang juga memberikan

kontribusi besar pada pembentukan PDRB Banten. Sehingga, daerah yang

memiliki aglomerasi tinggi, akan mendorong pembangunan di wilayah

tersebut melalui penyediaan lapangan kerja serta pertumbuhan ekonomi yang

tinggi. Sementara daerah yang memiliki aglomerasi rendah yaitu Kabupaten

Pandeglang sebesar 0.04, karena konsentrasi kegiatan ekonomi di daerah

tersebut yaitu pertanian yang hanya memberikan kontribusi kecil pada

pembentukan PDRB Banten.

5. Belanja Pemerintah Daerah menurut Kabupaten/ Kota di Provinsi

Banten.

Belanja pemerintah merupakan suatu bentuk intervensi pemerintah

dalam proses pembangunan. Sehingga, ketika belanja pemerintah di suatu

daerah meningkat, maka diharapkan proses pembangunan berjalan lancar.

Grafik 4.5.

Realisasi Belanja Pemerintah Daerah Kabupaten/Kota di Provinsi

Banten Tahun 2013-2017


- 1.000.000.000 2.000.000.000 3.000.000.000 4.000.000.000 5.000.000.000 6.000.000.000 7.000.000.000

2013 2014 2015 2016 2017

84

Berdasarkan grafik 4.5, dapat diketahui bahwa belanja pemerintah

setiap daerah memiliki kecenderungan yang berbeda, yakni ada yang

fluktuatif dan ada juga selalu meningkat. Hal ini dikarenakan kebutuhan dan

program masing-masing kabupaten/kota setiap tahun juga berbeda. Namun,

secara keseluruhan belanja pemerintah kabupaten/kota selalu mengalami

peningkatan karena seiring bertambahnya kebutuhan dan program yang akan

dilaksanakan pemerintah. Belanja pemerintah tertinggi berada di Kabupaten

Serang dengan rata-rata 3,4 miliar. Sementara belanja pemerintah terendah

berada di Kota Serang yaitu 1,07 miliar.

C. Hasil Analisis Tipologi Klassen

Analisis Tipologi Klassen dapat digunakan untuk mengetahui gambaran

pola dan struktur pertumbuhan ekonomi daerah. Dua indikator utama yang

menjadi dasar dalam analisis ini yaitu laju pertumbuhan ekonomi daerah dan

pendapatan per kapita. Pada dasarnya, pertumbuhan PDRB dan pendapatan per

kapita di setiap daerah berbeda-beda termasuk di kabupaten/ kota Provinsi

Banten. Oleh karena itu, dengan adanya Tipologi Klassen, maka setiap

kabupaten/ kota dapat diklasifikasikan menjadi empat bagian, yaitu daerah maju

dan tumbuh cepat, daerah maju tapi tertekan, daerah berkembang cepat dan

daerah relatif tertinggal.

Tabel 4.7.

Tipologi Klassen Provinsi Banten Tahun 2013-2017

Kuadran I Daerah Cepat Maju

dan Cepat Tumbuh

-

Kuadran III Daerah Berkembang Cepat

Kab. Lebak, Kota Serang, Kota Tangerang

Selatan

Kuadran II Daerah Maju tapi

Tertekan

Kota Tangerang dan Kota Cilegon

Kuadran IV Daerah Relatif Tertinggal

Kab. Pandeglang, Kab. Tangerang, Kab.

Serang

Sumber: Diolah oleh penulis

Tipologi Klassen masing-masing kabupaten/kota di Provinsi Banten tahun

2013-2017 menunjukan bahwa tidak ada daerah yang masuk dalam klasifikasi

85

daerah cepat maju dan tumbuh cepat yang berada di kuadran I, berarti tidak ada

kabupaten/ kota di Provinsi Banten yang memiliki laju pertumbuhan serta

pendapatan per kapita lebih tinggi dari Provinsi Banten (high growth and high

income).

Kemudian, terdapat 2 kota yang termasuk dalam klasifikasi daerah maju tapi

tertekan yang berada di kuadran II yaitu Kota Tangerang dan Kota Cilegon

tersebut berarti memiliki pendapatan per kapita lebih tinggi dari Provinsi Banten,

tetapi laju pertumbuhan ekonomi lebih rendah (high income but low growth).

Adapun daerah yang termasuk dalam klasifikasi daerah berkembang cepat

yang berada di kuadran III, terdiri dari 1 kabupaten dan 2 kota yaitu Kabupaten

Lebak, Kota Serang, dan Kota Tangerang Selatan. Sehingga, daerah tersebut

memiliki laju pertumbuhan ekonomi lebih tinggi dari Provinsi Banten namun

pendapatan per kapita lebih rendah (high growth but low income).

Terakhir, daerah yang termasuk dalam klasifikasi daerah tertinggal yang

berada di kuadran IV, terdiri dari 3 kabupaten yaitu Kabupaten Pandeglang,

Kabupaten Tangerang, dan Kabupaten Serang. Hal ini mengindikasikan bahwa

kabupaten tersebut memiliki laju pertumbuhan ekonomi dan pendapatan per

kapita yang lebih rendah dari Provinsi Banten (low growth and low income).

Jadi, dapat disimpulkan berdasarkan analisis Tipologi Klassen, tidak ada

kabupaten/kota di Provinsi Banten yang termasuk dalam klasifikasi daerah maju

dan tumbuh cepat (kuadran I). Kemudian, sebagian besar kabupaten di Provinsi

Banten termasuk dalam klasifikasi daerah relatif tertinggal (kuadran IV), kecuali

Kabupaten Lebak yang termasuk dalam kategori daerah berkembang cepat

(kuadran III). Sedangkan kota-kota di Provinsi Banten termasuk dalam

klasifikasi daerah maju tapi tertekan (kuadran II) dan daerah berkembang cepat

(kuadran III).

Kabupaten Lebak pada awalnya merupakan daerah tertinggal, namun

berdasarkan tipologi klassen tahun 2013-2017, masuk klasifikasi daerah

berkembang cepat. Hal ini dikarenakan laju pertumbuhan ekonomi Kabupaten

Lebak lebih tinggi dibandingkan Provinsi Banten. Tingginya laju pertumbuhan

ekonomi di Kabupaten Lebak disebabkan karena berkembangnya infrastruktur

86

di daerah tersebut dan adanya peningkatan di sektor perdagangan dan jasa.

Selain itu, beroperasinya kereta rel listrik menyebabkan mobilitas penduduk

menjadi lancar, dan kegiatan perekonomian pun menjadi lancar. Hal inilah yang

menyebabkan kondisi perekonomian Lebak mulai membaik jika dilihat dari

indikator laju pertumbuhan ekonomi.

Oleh karena itu, pemerintah daerah masing-masing kabupaten/kota dan

Provinsi Banten seharusnya dapat membuat suatu kebijakan yang dapat

mendorong perekonomian daerahnya. Sehingga, kabupaten/kota bisa menjadi

daerah maju dan diharapkan tidak ada lagi daerah yang tertinggal.

D. Hasil Analisis Model Data Panel

1. Estimasi Model

Dalam melakukan analisis regresi data panel, maka diperlukan pemilihan

metode estimasi yang akan digunakan. Terdapat tiga model pendekatan

estimasi yang biasa digunakan pada regresi data panel, yaitu pendekatan

dengan model Pooled Least Square (PLS)/ Common Effect Model, Fixed

Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM).

Tabel 4.8.

Hasil Estimasi Common Effect Model/ PLS

Variable Coefficient t-Statistic Prob.

C 16.60583 1.044651 0.3033

PE? -53.43271 -2.152022 0.0384

LOGIPM? 3.413867 1.043004 0.3041

AG? 2.787400 0.752747 0.4566

LOGBELANJA? -1.280551 -3.410517 0.0016

R-squared 0.369246

Adjusted R-squared 0.297160

F-statistic 5.122292

Prob(F-statistic) 0.002346

Sumber : Hasil Pengolahan Data dengan E-Views 8

87

Tabel 4.9.

Hasil Estimasi Fixed Effect Model (FEM)


C 2.794876 4.165430 0.0003

PE? 0.506521 1.773823 0.0870

LOGIPM? -0.457870 -2.514225 0.0180

AG? 1.239993 1.012396 0.3200

LOGBELANJA? -0.014994 -2.228341 0.0341

R-squared 0.999960





a. Uji Chow

Uji Chow merupakan metode untuk menentukan model yang terbaik

digunakan antara Pooled Least Square atau Fixed Effect Model. Jika nilai

probabilitas F-statistik lebih kecil dari tingkat signifikansi α = 5%, maka

model terbaik yang digunakan adalah Fixed Effect Model. Sebaliknya,

jika nilai probabilitas F-statistik lebih besar dari tingkat signifikansi α =

5%, maka model terbaik yang digunakan yaitu Pooled Least Square atau

Common Effect. Adapun perumusan hipotesisnya yaitu :

H0 : Pooled Least Square (PLS)


Berikut ini merupakan tampilan dari hasil Uji Chow dengan

menggunakan Redundant Fixed Effects-Likelihood Ratio :

Tabel 4.10.

Uji Chow (Redundant Fixed Effects-Likelihood Ratio)

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 63846.343418 (7,28) 0.0000

Cross-section Chi-square 387.120115 7 0.0000


88

Berdasarkan tabel 4.10, dapat diketahui bahwa nilai probabilitas

Cross-section F sebesar 0.0000 dan nilai tersebut lebih kecil dari tingkat

signifikansi α = 5% (0.0000 < 0.05), maka H0 ditolak dan H1 diterima.

Sehingga, model yang baik digunakan yaitu Fixed Effect Model.

Tabel 4.11.

Hasil Estimasi Random Effect Model


C 2.793346 3.477957 0.0014

PE? 0.508084 1.780394 0.0837

LOGIPM? -0.459643 -2.527125 0.0162

AG? 1.308438 1.088824 0.2837

LOGBELANJA? -0.014977 -2.227318 0.0325

R-squared 0.521188





b. Uji Hausman

Setelah melakukan Uji Chow, dan hasilnya bahwa model yang

terbaik yaitu Fixed Effect Model. Maka, langkah selanjutnya yaitu

melakukan Uji Hausman. Uji Hausman merupakan metode untuk

menentukan model yang terbaik digunakan antara Random Effect Model

atau Fixed Effect Model. Jika nilai probabilitas F-statistik lebih kecil dari

tingkat signifikansi α = 5%, maka model terbaik yang digunakan adalah

Fixed Effect Model. Sebaliknya, jika nilai probabilitas F-statistik lebih

besar dari tingkat signifikansi α = 5%, maka model terbaik yang

digunakan yaitu Random Effect Model. Adapun perumusan hipotesisnya

yaitu :

H0 : Random Effect Model (REM)


89

Berikut ini merupakan tampilan dari hasil Uji Hausman dengan

menggunakan Correlated Random Effects-Hausman Test :

Tabel 4.12.

Uji Hausman (Correlated Random Effects-Hausman Test)

Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.

Cross-section random 3.698137 4 0.4484


Berdasarkan tabel 4.11, dapat diketahui bahwa nilai probabilitas

Cross-section random sebesar 0.4484 dan nilai tersebut lebih besar dari

tingkat signifikansi α = 5% (0.4484 > 0.05), maka H0 terima. Sehingga,

model yang baik digunakan yaitu Random Effect Model.

c. Individual Effect (Random Effect Model)

Berdasarkan hasil estimasi model yang telah dilakukan, maka dapat

diketahui bahwa dalam penelitian ini, model terbaik dan paling tepat yang

digunakan yaitu Random Effect Model.

Tabel 4.13.

Hasil Individual Effect (Random Effect Model)

Variable Coefficient Prob. Individual Effect

C 2.793346 0.0014

PE? 0.508084 0.0837

LOGIPM? -0.459643 0.0162

AG? 1.308438 0.2837

LOGBELANJA? -0.014977 0.0325

Random Effects

(Cross)

_KABPANDEGLANG--C -0.088709 2.704637

_KABLEBAK--C -0.090581 2.702765

_KABTANGERANG--C -0.568769 2.224577

_KABSERANG--C -0.710770 2.082576

_KOTATANGERANG--C -0.387989 2.405357

_KOTACILEGON--C 2.970806 5.764152

_KOTASERANG--C -0.517764 2.275582

_KOTATANGSEL--C -0.606224 2.187122


90

Random Effect Model merupakan model data panel yang digunakan

dalam penelitian ini dan dapat dijelaskan melalui persamaan berikut

sebagai berikut :

KETIMPANGAN = 2.79335 + 0.50808 PE – 0.45964 LOGIPM +

1.30844 AG – 0.01498 LOGBELANJA + 𝛆

Keterangan :

Ketimpangan : Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah

PE : Laju Pertumbuhan Ekonomi

LOGIPM : Indeks Pembangunan Manusia (IPM)

AG : Aglomerasi

LOGBELANJA : Belanja Pemerintah Daerah

Berdasarkan tabel 4.13, dapat diketahui bahwa coefficient konstanta

sebesar 2,793346 yang menunjukan :

1. Apabila masing-masing variabel pertumbuhan ekonomi, IPM,

aglomerasi, dan belanja pemerintah daerah mengalami perubahan

sebesar 1%, maka Kabupaten Pandeglang akan mendapat pengaruh

individu terhadap ketimpangan pembangunan antar wilayah sebesar

2,704637%.



sebesar 1%, maka Kabupaten Lebak akan mendapat pengaruh


2,702765%.



sebesar 1%, maka Kabupaten Tangerang akan mendapat pengaruh


2,224577%.

91



sebesar 1%, maka Kabupaten Serang akan mendapat pengaruh


2,082576%.



sebesar 1%, maka Kota Tangerang akan mendapat pengaruh individu

terhadap ketimpangan pembangunan antar wilayah sebesar

2,405357%.



sebesar 1%, maka Kota Cilegon akan mendapat pengaruh individu

terhadap ketimpangan antar wilayah sebesar 5,764152%.



sebesar 1%, maka Kota Serang akan mendapat pengaruh individu

terhadap ketimpangan antar wilayah sebesar 2,275582%.



sebesar 1%, maka Kota Tangerang Selatan akan mendapat pengaruh


2,187122%.

2. Pengujian Hipotesis

a. Uji Koefisien Determinasi R2 (R Squared)

Uji koefisien determinasi (R2) berfungsi untuk mengukur seberapa

besar kemampuan variabel independen dalam menjelaskan variabel

dependen.

92

Tabel 4.14.

Koefisien Determinasi (R2)

R-squared 0.521188



Berdasarkan tabel 4.14, dapat diketahui bahwa koefisien determinasi

R-squared sebesar 0,521188 atau 52,12%. Hal ini menununjukan bahwa

variabel pertumbuhan ekonomi, IPM, aglomerasi, dan belanja pemerintah

daerah dapat menjelaskan variabel ketimpangan pembangunan antar

wilayah sebesar 52,12%, sedangkan sisanya sebsar 47,88% dijelaskan

oleh variabel lain yang tidak dimasukan ke dalam model.

b. Uji F-statistik

Uji F-statistik berfungsi untuk mengetahui apakah semua variabel

bebas mempunyai pengaruh secara bersama-sama atau menyeluruh

terhadap variabel terikat. Uji F-statitik dilakukan dengan cara

membandingkan nilai probabilitas F-statistik terhadap tingkat signifikansi

α = 5%, kemudian jika nilai probabilitas < α, maka H0 ditolak. Adapun

hipotesis dalam penelitian ini yaitu :

H0 : Tidak ada pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, IPM, Aglomerasi,

dan Belanja Pemerintah Daerah secara simultan terhadap

Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah Kabupaten/ Kota di

Provinsi Banten tahun 2013-2017.

H1 : Ada pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, IPM, Aglomerasi, dan

Belanja Pemerintah Daerah secara simultan terhadap

Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah Kabupaten/ Kota di

Provinsi Banten tahun 2013-2017.

93

Adapun hasil uji F-statistik sebagai berikut :

Tabel 4.15.

Uji F-statistik




Berdasarkan tabel 4.15, dapat diketahui bahwa nilai probabilitas (F-

statistik) sebesar 0,000026. Nilai tersebut lebih kecil dari tingkat

signifikansi α = 5% (0.000026 < 0.05). Sehingga, variabel independen

secara bersama-sama berpengaruh terhadap variabel dependen.

c. Uji t-statistik

Uji t-statistik berfumgsi untuk mengetahui pengaruh variabel bebas

secara parsial atau secara individual terhadap variabel terikat. Uji t-statitik

dilakukan dengan cara membandingkan nilai probabilitas t-statistik setiap

variabel terhadap tingkat signifikansi α = 5% dan α = 10%, kemudian jika

nilai probabilitas < α, maka H0 ditolak. Adapun hipotesis dalam penelitian

ini yaitu :

1. H0 : Tidak ada pengaruh Pertumbuhan Ekonomi secara parsial

terhadap Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah

Kabupaten/ Kota di Provinsi Banten tahun 2013-2017.

H1 : Ada pengaruh Pertumbuhan Ekonomi secara parsial terhadap

Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah Kabupaten/ Kota

di Provinsi Banten tahun 2013-2017.

2. H0 : Tidak ada pengaruh IPM secara parsial terhadap



H1 : Ada pengaruh IPM secara parsial terhadap Ketimpangan

Pembangunan Antar Wilayah Kabupaten/ Kota di Provinsi


94

3. H0 : Tidak ada pengaruh Aglomerasi secara parsial terhadap

Ketimpangan Antar Wilayah Kabupaten/ Kota di Provinsi


H1 : Ada pengaruh Aglomerasi secara parsial terhadap

Ketimpangan Antar Wilayah Kabupaten/ Kota di Provinsi


4. H0 : Tidak ada pengaruh Belanja Pemerintah secara parsial

terhadap Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah

Kabupaten/ Kota di Provinsi Banten tahun 2013-2017.

H1 : Ada pengaruh Belanja Pemerintah secara parsial terhadap



Adapun hasil uji t-statistik sebagai berikut :

Tabel 4.16.

Uji t-statistik

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 2.793346 0.803157 3.477957 0.0014

PE? 0.508084 0.285377 1.780394 0.0837*

LOGIPM? -0.459643 0.181884 -2.527125 0.0162**

AG? 1.308438 1.201698 1.088824 0.2837

LOGBELANJA? -0.014977 0.006724 -2.227318 0.0325**


*Signifikansi pada α = 10% atau 0,1

** Signifikansi pada α = 5% atau 0,05

Setelah mendapatkan hasil pada tabel 4.16, maka hipotesis yang

diuraikan di atas, dapat dibuktikan sebagai berikut :

1. Variabel Pertumbuhan Ekonomi memiliki koefisien sebesar 0,508084

dengan nilai probabilitas 0,0837. Nilai probabilitas lebih kecil dari

tingkat signifikansi α = 10% (0,0837 < 0,1) yang berarti H0 ditolak.

Sehingga, variabel pertumbuhan ekonomi berpengaruh signifikan

terhadap ketimpangan pembangunan antar wilayah. Tanda koefisien

bernilai positif menunjukan bahwa ketika terjadi peningkatan

95

pertumbuhan ekonomi 1%, maka akan meningkatkan ketimpangan

pembangunan antar wilayah sebesar 0,508084%

2. Variabel Indeks Pembangunan Manusia memiliki koefisien sebesar -

0,459643 dengan nilai probabilitas 0,0162. Nilai probabilitas lebih

kecil dari tingkat signifikansi α = 5% (0,0162 < 0,05) yang berarti H0

ditolak. Sehingga, variabel IPM berpengaruh signifikan terhadap

ketimpangan pembangunan antar wilayah. Tanda koefisien bernilai

negatif menunjukan bahwa ketika terjadi peningkatan Indeks

Pembangunan Manusia 1%, maka akan mengurangi ketimpangan

pembangunan antar wilayah sebesar 0,459643%

3. Variabel Aglomerasi memiliki koefisien sebesar 1,308438 dengan

nilai probabilitas 0,2837. Nilai probabilitas lebih besar dari tingkat

signifikansi α = 10% (0,2837 > 0,1) yang berarti H0 diterima.

Sehingga, variabel aglomerasi tidak berpengaruh signifikan terhadap

ketimpangan pembangunan antar wilayah. Tanda koefisien bernilai

positif menunjukan bahwa ketika terjadi peningkatan aglomerasi 1%,

maka akan meningkatkan ketimpangan pembangunan antar wilayah

sebesar 1,308438%

4. Variabel Belanja Pemerintah memiliki koefisien sebesar -0,014977

dengan nilai probabilitas 0,0325. Nilai probabilitas lebih kecil dari

tingkat signifikansi α = 5% (0,0325 < 0,05) yang berarti H0 ditolak.

Sehingga, variabel belanja pemerintah berpengaruh signifikan

terhadap ketimpangan pembangunan antar wilayah. Tanda koefisien

bernilai negatif menunjukan bahwa ketika terjadi peningkatan belanja

pemerintah 1%, maka akan mengurangi ketimpangan pembangunan

antar wilayah sebesar 0,014977%.

Sehingga, dapat disimpulkan bahwa terdapat tiga variabel yang

signifikan berpengaruh terhadap ketimpangan pembangunan antar

wilayah dan satu variabel yang tidak mempengaruhi ketimpangan

pembangunan antar wilayah. Variabel Pertumbuhan Ekonomi memiliki

96

pengaruh positif dan signifikan terhadap ketimpangan pembangunan

antar wilayah. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan Belanja

Pemerintah Daerah Kabupaten/Kota memiliki pengaruh negatif dan

signifikan terhadap ketimpangan pembangunan antar wilayah.

Sedangkan, variabel Aglomerasi memiliki pengaruh positif namun tidak

signifikan terhadap ketimpangan pembangunan antar wilayah.

3. Analisis Ekonomi

a. Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi terhadap Ketimpangan


Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu indikator yang dapat

menggambarkan proses pembangunan ekonomi di suatu daerah. Namun,

pada kenyataannya, pertumbuhan ekonomi yang tinggi belum tentu dapat

menciptakan pemerataan pembangunan di setiap wilayah. Pada penelitian

ini, variabel independen pertumbuhan ekonomi memiliki pengaruh positif

dan signifikan terhadap ketimpangan pembangunan antar wilayah

kabupaten/kota di Provinsi Banten. Hal ini berarti jika pertumbuhan

ekonomi meningkat, maka belum mampu mengurangi ketimpangan

pembangunan antar wilayah di Provinsi Banten. Peningkatan laju

pertumbuhan ekonomi justru meningkatkan ketimpangan pembangunan

antar wilayah.

Sesuai dengan teori Hipotesis Neo-Klasik yang mengatakan bahwa

pada awal proses pembangunan, pertumbuhan ekonomi yang meningkat

memberikan dampak negatif yaitu meningkatnya ketimpangan wilayah.

Sehingga, belum adanya pemerataan pembangunan di setiap daerah.

Namun, pada tahap tertentu ketimpangan akan berkurang.

Hubungan positif antara pertumbuhan ekonomi dengan ketimpangan

wilayah di Provinsi Banten disebabkan karena pertumbuhan ekonomi

antar kabupaten/kota di Provinsi Banten belum merata. Laju pertumbuhan

ekonomi yang tinggi di Provinsi Banten, ternyata tidak dibarengi dengan

pemerataan pembangunan di setiap wilayah. Adanya perbedaan laju

pertumbuhan ekonomi yang berbeda antara daerah maju dan tertinggal

97

menyebabkan ketimpangan antar wilayah semakin meningkat. Daerah

maju memiliki laju pertumbuhan ekonomi yang cepat, sementara daerah

tertinggal memiliki laju pertumbuhan ekonomi yang lambat, bahkan

mengalami stagnansi.

Daerah yang memiliki laju pertumbuhan ekonomi yang cepat

biasanya unggul pada sektor sekunder dan tersier seperti Kota Tangerang

Selatan dan Kota Tangerang. Daerah tersebut mengalami kemajuan yang

cukup pesat dalam proses pembangunan. Kemudian, daerah yang

memiliki laju pertumbuhan lambat biasanya unggul pada sektor primer

seperti pertanian. Contohnya, Kabupaten Pandeglang. Sehingga,

kemajuan yang ada pada daerah tersebut tidak begitu pesat. Selain itu,

perbedaan kondisi infrastruktur dan geografis juga menjadi penyebab

adanya perbedaan pertumbuhan ekonomi yang mengakibatkan

ketimpangan antar wilayah.

Tingginya laju pertumbuhan ekonomi juga menyebabkan

peningkatan investasi, modal dan tenaga kerja. Para investor akan tertarik

untuk menanamkan modalnya pada daerah yang memiliki laju

pertumbuhan ekonomi yang baik serta adanya perpindahan tenaga kerja

dari daerah tertinggal ke daerah maju karena tingkat upah yang lebih besar

dibandingkan daerah tertinggal, sehingga aktivitas perekonomian pun

menjadi lebih lancar di daerah maju. Sementara, di daerah tertinggal,

kondisi perekonomian tidak sebaik di daerah maju.

Laju pertumbuhan ekonomi yang tinggi di Provinsi Banten ternyata

memberikan dampak balik yang lebih besar sehinga hal inilah yang

menyebabkan ketimpangan regional semakin meningkat. Hal ini sesuai

dengan teori Myrdal (1957) bahwa kuatnya backwash effect

dibandingkan spread effect menyebabkan ketimpangan regional antar

wilayah. Backwash effect merupakan perubahan yang bersifat merugikan

dari ekspansi ekonomi di suatu tempat karena faktor-faktor eksternal

yaitu dampak migrasi, perpindahan modal, dan perdagangan.

98

Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh

Lukman Harun dan Ghozali Maski (2012) dengan judul “Analisis

Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Daerah dan Pertumbuhan Ekonomi

terhadap Ketimpangan Pembangunan Wilayah (Studi Pada Kabupaten

dan Kota di Jawa Timur)”. Hasil penelitian tersebut menunjukan bahwa

perumbuhan ekonomi berpengaruh positif dan signifikan terhadap

ketimpangan pembangunan wilayah. Hal ini dikarenakan daerah maju

yang memiliki pertumbuhan ekonomi tinggi memiliki keunggulan yaitu

modal, tenaga kerja, dan lengkapnya fasilitas publik. Selain itu, salah satu

penyebab pertumbuhan ekonomi yang tinggi dan berdampak pada

meningkatnya ketimpangan pembangunan wilayah yaitu adanya

pergeseran sektor primer ke sektor sekunder yang berimbas pada

pendapatan per kapita.

b. Pengaruh IPM terhadap Ketimpangan Pembangunan Antar

Wilayah

IPM merupakan salah satu indikator keberhasilan pembangunan di

suatu daerah karena menggambarkan bagaimana penduduk dapat

mengakses hasil pembangunan. Indikator pada IPM terdiri dari

pendapatan, kesehatan, dan pendidikan. Jika kondisi IPM di

kabupaten/kota meningkat, maka hal ini mengindikasikan bahwa kualitas

sumber daya manusia juga meningkat, khususnya kecerdasan, kesehatan,

serta pendapatan masyarakat. Hal inilah mendorong keberhasilan

pembangunan di suatu daerah sehingga dapat mengurangi ketimpangan


Pada penelitian ini, variabel independen Indeks Pembangunan

Manusia (IPM) memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap

ketimpangan pembangunan antar wilayah kabupaten/kota di Provinsi

Banten. Hal ini berarti jika IPM meningkat, maka akan mengurangi

ketimpangan pembangunan antar wilayah di Provinsi Banten.

Kualitas sumber daya manusia yang diukur dengan IPM ternyata

memberikan pengaruh bagi pembangunan suatu daerah. Hal ini sesuai

99

dengan teori human capital yang dipelopori oleh Becker dalam Nugroho

(2018). Teori ini menjelaskan bahwa manusia yang memiliki tingkat

pendidikan yang lebih tinggi, akan memiliki pekerjaan dan upah yang

lebih besar dibandingkan dengan manusia yang memiliki pendidikan

rendah. Jika tingkat upah dapat mencerminkan produktivitas, semakin

banyak orang yang memiliki pendidikan tinggi, maka semakin tinggi

produktivitas dan perekonomian pun akan lebih baik.

Sehingga, meningkatnya IPM di suatu wilayah, dapat

menggambarkan bahwa produktivitas tenaga kerja juga meningkat.

Kemudian, hal ini akan menyebabkan pendapatan meningkat, khususnya

pendapatan per kapita. Ketika pendapatan per kapita suatu daerah

meningkat, maka dapat mengurangi ketimpangan pembangunan antar

wilayah. Karena, ketimpangan antar wilayah dapat diukur melalui

pendapatan per kapita.

Nilai IPM masing-masing kabupaten/kota di Provinsi Banten terus

mengalami peningkatan dan rata-rata berada di kategori tinggi. Sehingga,

menggambarkan bahwa kualitas SDM di Provinsi Banten terus

mengalami perbaikan. Hal ini dikarenakan adanya peningkatan dan

mudahnya akses untuk mencapai pendidikan dan kesehatan yang optimal.

Sehingga, nilai IPM yang meningkat di kabupaten/ kota Provinsi Banten

dapat mengurangi ketimpangan pembnagunan antar wilayah.


Wahyuntari dan Pujiati (2016) dengan judul “Disparitas Pembangunan

Wilayah Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah”. Hasil penelitian

tersebut menunjukan bahwa variabel IPM berpengaruh negatif dan

signifikan terhadap disparitas pembangunan wilayah kabupaten/kota di

Provinisi Jawa Tengah tahun 2009-2013. IPM memiliki peran penting

untuk mengurangi disparitas pembangunan, karena IPM menggambarkan

produktivitas dan kualitas tenaga kerja. Namun, kontribusi IPM untuk

menurunkan ketimpangan pembangunan sangat rendah. Hal ini

dikarenakan rendahnya pembangunan manusia yang tercermin dari

100

rendahnya taraf kesehatan dan pendidikan dan hal ini disebabkan karena

keterbatasan perekonomian penduduk.

c. Pengaruh Aglomerasi terhadap Ketimpangan Pembangunan Antar

Wilayah

Aglomerasi merupakan konsentrasi spasial dari aktivitas ekonomi di

kawasan tertentu. Jadi, aglomerasi mucul ketika kegiatan ekonomi saling

berkaitan atau memiliki keterpaduan di suatu kawasan yang saling

berdekatan, sehingga dapat memberikan keuntungan penghematan.

Menurut Sjafrizal (2012) adanya konsentrasi kegiatan ekonomi yang

tinggi di suatu wilayah akan berpengaruh terhadap proses pembangunan,

baik dampak positif maupun negatif. Dampak positifnya yaitu dapat

mengurangi ketimpangan jika pembangunan kawasan aglomerasi dapat

tersebar, sementara dampak negatifnya yaitu dapat meningkatkan

ketimpangan pembangunan, karena pembangunan akan lebih cepat pada

daerah yang memiliki tingkat aglomerasi atau konsentrasi yang tinggi.

Pada penelitian ini, variabel independen aglomerasi memiliki

pengaruh positif dan tidak signifikan terhadap ketimpangan

pembangunan antar wilayah kabupaten/kota di Provinsi Banten. Hasil

penelitian menunjukan bahwa nilai probabilitas variabel aglomerasi

sebesar 0,2387 dimana nilai tersebut lebih besar dari tingkat signifikansi

α = 10% (0,2837 > 0,1). Sehingga, variabel aglomerasi tidak

mempengaruhi ketimpangan pembangunan antar wilayah di Provinsi

Banten.

Variabel aglomerasi dalam penelitian ini diukur dengan

menggunakan formula dari penelitian Jaime Bonet (2006) yakni

aglomerasi produksi. Aglomerasi produksi dihitung dengan

membandingkan PDRB kabupaten/kota terhadap PDRB Provinsi Banten.

Sehingga, dengan membandingkan hal tersebut, dapat diketahui tingkat

konsentrasi kegiatan ekonomi di setiap wilayah kabupaten/kota.

Aglomerasi tidak mempengaruhi ketimpangan pembangunan antar

wilayah, karena tingkat aglomerasi di kabupaten/kota Provinsi Banten

101

masih tergolong rendah. Hal ini terlihat dari setiap PDRB kabupaten/kota

memiliki kontribusi PDRB yang hampir merata terhadap pembentukan

PDRB Banten. Sehingga, konsentrasi kegiatan ekonomi bukan hanya ada

di suatu kawasan tertentu, tetapi hampir di semua wilayah Provinsi

Banten.

Masing-masing kabupaten/kota memiliki tingkat konsentrasi yang

berbeda karena sektor unggulan juga berbeda. Kabupaten/kota yang

berkontribusi besar terhadap PDRB Banten yakni kabupaten/kota yang

unggul di sektor sekunder dan tersier. Sehingga, konsentrasi kegiatan

ekonomi lebih tinggi di daerah tersebut. Contohnya seperti Kota

Tangerang, Kota Tangsel, Kota Cilegon dan sebagainya. Sementara

wilayah yang terkonsentrasi pada sektor primer hanya memberikan

kontribusi kecil pada PDRB Banten. Contohnya seperti Kabupaten

Pandeglang dan Lebak.

Tingkat konsentrasi yang berbeda antar daerah, dimana terdapat

daerah yang berkonsentrasi pada sektor industri/manufaktur dan

perdagangan/jasa, serta terdapat daerah yang berkonsentrasi pada sektor

pertanian menyebabkan tidak ada keterkaitan antara wilayah tersebut

sehingga aglomerasi masih tergolong rendah. Hal inilah yang

menyebabkan bahwa tingkat aglomerasi di Provinsi Banten tidak

mempengaruhi ketimpangan pembangunan antar wilayah. Selain itu,

tingkat konsentrasi kegiatan ekonomi yang hampir merata yakni sebagian

besar wilayah di Provinsi Banten berkonsentrasi pada kegiatan ekonomi

yang unggul di sektor industri/manufaktur serta perdagangan dan jasa,

juga menjadi pemicu bahwa variabel aglomerasi tidak berpengaruh

terhadap ketimpangan. Oleh karena itu, menurut Bappenas dibutuhkan

konektivitas antar wilayah Provinsi Banten untuk mengurangi

ketimpangan serta memperlancar mobilitas barang dan jasa.


Andhiani dan Bhakti (2018) dengan judul “Analisis Pertumbuhan

Ekonomi dan Ketimpangan Pembangunan di Wilayah Sumatera”. Hasil

102

penelitian tersebut menunjukan bahwa variabel Aglomerasi berpengaruh

positif dan tidak signifikan signifikan terhadap ketimpangan

pembangunan di wilayah Sumatera pada tahun 2011-2015. Hal ini

dikarenakan tingkat aglomerasi industri yang rendah, serta tidak adanya

keterkaitan antar kegiatan ekonomi di wilayah tersebut.

d. Pengaruh Belanja Pemerintah terhadap Ketimpangan


Pada penelitian ini, variabel independen belanja pemerintah daerah

memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap ketimpangan

pembangunan antar wilayah kabupaten/kota di Provinsi Banten. Hal ini

berarti jika belanja pemerintah meningkat, maka akan mengurangi

ketimpangan pembangunan antar wilayah di Provinsi Banten.

Belanja pemerintah daerah memiliki fungsi yaitu untuk mendorong

proses pembangunan yang ada di daerah. Sesuai dengan teori Wagner,

pengeluaran pemerintah semakin lama terus meningkat, karena

disebabkan dengan meningkatnya beberapa fungsi pemerintah. Ketika

belanja pemerintah daerah meningkat, maka kegiatan dan program

pemerintah yang berkaitan dengan pembangunan daerah serta

peningkatan kesejahteraan masyarakat juga akan meningkat.

Dalam penelitian ini, belanja pemerintah daerah dihitung dengan

menjumlahkan belanja tidak langsung dan belanja langsung. Terdapat

beberapa komponen dari belanja tersebut yang berfungsi untuk membantu

masyarakat dalam perekonomian seperti bantuan subsidi dan bantuan

sosial, kemudian juga terdapat komponen belanja yang berfungsi untuk

mendukung program pemerintah untuk mencapai pembangunan yang

optimal diantaranya belanja barang dan jasa dan belanja modal. Sehingga,

ketika komponen belanja tersebut dapat ditingkatkan, maka diharapkan

peran pemerintah menjadi lebih optimal dan efektif dalam mengurangi

ketimpangan pembangunan antar wilayah. Selain itu, juga terdapat

komponen belanja bantuan keuangan yang berfungsi untuk pemerataan

103

dan peningkatan kemampuan keuangan di setiap daerah. Dengan

demikian setiap daerah dapat saling membantu.

Hubungan negatif dan signifikan mengindikasikan bahwa belanja

pemerintah daerah kabupaten/kota di Provinsi Banten sudah efektif

dalam melakukan kegiatan pembangunan dan untuk program

kesejahteraan masyarakat, sehingga hal inilah yang menyebabkan bahwa

ketika belanja pemerintah daerah meningkat dapat mengurangi

ketimpangan pembangunan antar wilayah. Namun, pengaruhnya masih

relatif kecil untuk pengurangan ketimpangan pembangunan antar wilayah

kabupaten/kota di Provinsi Banten


Lukman Harun dan Ghozali Maski (2012) dengan judul “Analisis

Pengaruh Pengeluaran Pemerintah Daerah dan Pertumbuhan Ekonomi

terhadap Ketimpangan Pembangunan Wilayah (Studi Pada Kabupaten

dan Kota di Jawa Timur)”. Hasil penelitian tersebut menunjukan bahwa

pengeluaran pemerintah daerah berpengaruh negatif dan signifikan

terhadap ketimpangan pembangunan wilayah. Hal ini dikarenakan

pengeluaran pemerintah telah diprogramkan untuk mengatasi masalah

ketimpangan pembangunan. Namun, peran pemerintah masih tergolong

kecil dalam mengurangi ketimpangan, karena masih terlalu banyak

belanja pemerintah yang digunakan untuk hal-hal yang tidak terlalu

penting, seperti belanja pegawai dan belanja perjalanan dinas.

104

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

A. Kesimpulan

Penelitian ini dimaksudkan untuk mengklasifikasikan daerah di Provinsi

Banten menurut Tipologi Klassen serta mengetahui pengaruh pertumbuhan

ekonomi, IPM, aglomerasi, dan belanja pemerintah daerah terhadap

ketimpangan pembangunan antar wilayah kabupaten/kota di Provinsi Banten.

Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan yang telah dilakukan, yakni dengan

menggunaan metode Tipologi Klassen, serta menggunakan model regresi data

panel yaitu Random Effect Model maka, penulis memperoleh kesimpulan

sebagai berikut :

1. Hasil penelitian dengan menggunakan Tipologi Klassen menunjukan bahwa

tidak ada daerah di Provinsi Banten yang termasuk dalam klasifikasi daerah

maju dan cepat tumbuh. Kemudian, terdapat dua daerah yang merupakan

daerah maju dan tertekan yaitu Kota Tangerang dan Kota Cilegon. Terdapat

tiga daerah yang termasuk daerah berkembang cepat yaitu Kabupaten Lebak,

Kota Serang, dan Kota Tangerang Selatan. Terdapat tiga daerah yang

termasuk daerah relatif tertinggal yaitu Kabupaten Pandeglang, Kabupaten

Tangerang, dan Kabupaten Serang.

2. Hasil penelitian menunjukan bahwa peningkatan pertumbuhan ekonomi

memiliki pengaruh positif dan signifikan terhadap ketimpangan

pembangunan antar wilayah kabupaten/kota di Provinsi Banten dengan

tingkat kepercayaan 90%. Hal ini mengindikasikan bahwa ketika

pertumbuhan ekonomi meningkat, maka ketimpangan pembangunan antar

wilayah akan meningkat.

3. Hasil penelitian menunjukan bahwa peningkatan Indeks Pembangunan

Manusia (IPM) memiliki pengaruh negatif dan signifikan terhadap

ketimpangan pembangunan antar wilayah kabupaten/kota di Provinsi Banten

dengan tingkat kepercayaan 95%. Hal ini mengindikasikan bahwa ketika

105

IPM meningkat, maka akan mengurangi ketimpangan pembangunan antar

wilayah.

4. Hasil penelitian menunjukan bahwa aglomerasi memiliki pengaruh positif

dan tidak signifikan terhadap ketimpangan pembangunan antar wilayah

kabupaten/kota di Provinsi Banten. Hal ini mengindikasikan bahwa

aglomerasi tidak mempengaruhi ketimpangan pembangunan antar wilayah

kabupaten/kota di Provinsi Banten

5. Hasil penelitian menunjukan bahwa belanja pemerintah daerah memiliki

pengaruh negatif dan signifikan terhadap ketimpangan pembangunan antar

wilayah kabupaten/kota di Provinsi Banten dengan tingkat kepercayaan

95%. Hal ini mengindikasikan ketika belanja pemerintah daerah meningkat,

maka akan mengurangi ketimpangan pembangunan antar wilayah.

6. Seluruh variabel independen dalam penelitian ini yaitu pertumbuhan

ekonomi, IPM, aglomerasi, dan belanja pemerintah daerah berpengaruh

secara simultan atau secara bersama-sama terhadap ketimpangan

pembangunan antar wilayah kabupaten/kota di Provinsi Banten. Jika terjadi

perubahan pada variabel pertumbuhan ekonomi, IPM, aglomerasi, dan

belanja pemerintah daerah, maka secara bersama-sama akan turut mengubah

ketimpangan pembangunan antar wilayah pada objek penelitian.

B. Saran

1. Bagi Pemerintah

a. Pemerintah daerah baik pemerintah provinsi Banten maupun pemerintah

kabupaten/kota sebaiknya melakukan koordinasi dan merumuskan

kebijakan serta strategi untuk mendorong proses pembangunan daerah

yang optimal, sehingga ketimpangan pembangunan antar wilayah

kabupaten/kota di Provinsi Banten dapat berkurang. Khususnya,

melakukan pembangunan di daerah tertinggal serta mengembangkan

setiap daerah agar menjadi daerah yang maju dan cepat tumbuh.

b. Pemerintah daerah sebaiknya dapat meningkatkan pertumbuhan

ekonomi terhadap wilayah yang memiliki pertumbuhan ekonomi rendah

serta belum menghasilkan kontribusi perekonomian yang cukup tinggi.

106

Selain itu, pemerintah juga harus memperhatikan proses pembangunan

yang ada di setiap wilayah, sehingga adanya pertumbuhan ekonomi yang

tinggi dapat mengurangi ketimpangan pembangunan antar wilayah.

c. Pemerintah daerah sebaiknya dapat meningkatkan IPM di seluruh daerah

Provinsi Banten melalui program dan kebijakan dalam bidang

pendidikan dan kesehatan sehingga produktivitas dan taraf hidup

masyarakat juga akan meningkat serta mampu mengurangi ketimpangan


d. Pemerintah daerah sebaiknya meningkatkan belanja pemerintah daerah

khususnya untuk program yang berkaitan dengan pembangunan wilayah

dan peningkatan kesejahteraan masyarakat.

e. Pemerintah daerah dalam melakukan kebijakan pembangunan, harus

memperhatikan pertumbuhan ekonomi, IPM, aglomerasi dan belanja

pemerintah daerah karena berpengaruh terhadap ketimpangan


2. Bagi Peneliti

a. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat memperbarui tahun penelitian

sesuai dengan yang terbaru dan periode yang lebih panjang, sehingga

mampu memberikan gambaran ketimpangan pembangunan antar

wilayah di Provinsi Banten secara lebih luas

b. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat meneliti variabel-variabel lain di

luar variabel dalam penelitian ini agar memperoleh hasil penelitian yang

lebih bervariatif serta menggambarkan faktor yang dapat mempengaruhi


107

DAFTAR PUSTAKA

Adisasmita, Rahardjo. 2013. Teori-Teori Pembangunan Ekonomi Pertumbuhan

Ekonomi dan Pertumbuhan Wilayah. Yogyakarta: Graha Ilmu.

Adisasmita, Rahardjo. 2014. Pertumbuhan Wilayah dan Wilayah Pertumbuhan.

Yogyakarta: Graha Ilmu.

Andhiani, Kartira Dorcas. 2018. Analisis Pertumbuhan Ekonomi dan Ketimpangan

Pembangunan di Wilayah Sumatera. Jurnal Perspektif Ekonomi dan

Pembangunan Daerah Volume 7, Nomor 1. Jambi: Fakultas Ekonomi dan

Bisnis Universitas Jambi.

Angelia, Yuki. 2010. Analisis Ketimpangan Pembangunan Wilayah di Provinsi

DKI Jakarta Tahun 1995-2008. Skripsi. Semarang: Fakultas Ekonomi

Universitas Diponegoro.

Arsyad, Lincolin. 2016. Pengantar Perencanaan dan Pembangunan Ekonomi

Daerah, Edisi 3. Yogyakarta: BPFE (Badan Penerbitan Fakultas Ekonomi).

Arsyad, Lincolin. 2010. Ekonomi Pembangunan, Edisi Kelima. Yogyakarta: UPP

STIM YKPN.

Badan Pusat Statistik. 2018. Provinsi Banten Dalam Angka. Banten: Publikasi BPS

Provinsi Banten

Badan Pusat Statistik. 2018. Kabupaten/Kota Provinsi Banten Dalam Angka.

Banten: Publikasi BPS Provinsi Banten

Badan Pusat Statistik. 2018. Statistik Keuangan Daerah Provinsi Banten. Banten:

Publikasi BPS Provinsi Banten.

Badan Pusat Statistik. 2018. Analisis Sosial Ekonomi Provinsi Banten. Banten:

Publikasi BPS Provinsi Banten

108

Banendro, Sigit Dwiwahju. 2016. Analisis Ketimpangan Pembangunan Antar

Kecamatan di Kabupaten Bondowoso Tahun 2006-2012. Tesis. Jember:

Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Jember.

Bank Indonesia. 2018. Publikasi Kajian Ekonomi Regional Provinsi Banten.

Diunduh dari https://www.bi.go.id/publikasi/kajian-ekonomi-regional/

pada 20 September 2019.

Bappeda. 2017. RPJMD Provinsi Banten 2017-2022. Banten: Publikasi Bappeda.

Bappenas. 2019. Rancangan Awal RPJMN 2020-2025. Jakarta: Publikasi

Bappenas.

Baransano, dkk. 2016. Analysis of Factors Affecting Regional Development

Disparity in the Province of West Papua. Journal of Economics and

Development Studies Vol. 4, No. 2, pp 112-128.

Bonet, Jaime. 2006. Fiscal Decentralization and Regional Income Disparities:

Evidence From The Colombian Experience. Original Paper Regional

Economics Volume 40, 661-676. Urbana: University of Illinois.

Darnilawati. 2018. Strategi Kutub Pertumbuhan Ekonomi. UIN Sultan Syarif

Kasim Riau. Jurnal Ekonomi Volume 26, Nomor 2 Juni 2018.

Damayanti, Mela Apriani. 2018. Analisis Ketimpangan Pembangunan Ekonomi

Antar Wilayah Dalam Perpekstif Ekonomi Islam (Studi di Kabupaten/Kota

Provinsi Lampung Tahun 2013-2017). Skripsi. Lampung: Fakultas

Ekonomi dan Bisnis Islam Universitas Islam Negeri Raden Intan.

Dhyatmika, Ketut Wahyu dan Hastarini Dwi Atmanti. 2013. Analisis Ketimpangan

Pembangunan Provinsi Banten Pasca Pemekaran. Jurnal Ekonomi Volume

2, Nomor 2, Halaman 1-8. Semarang: Fakultas Ekonomika dan Bisnis

Universitas Diponegoro.

https://www.bi.go.id/publikasi/kajian-ekonomi-regional/

109

Didia, Khoir Akfini. 2016. Analisis Ketimpangan Pembangunan di Kawasan

Kedungsepur. Economics Developemnt Anlysis Journal (EDAJ) Volume 5,

Nomor 1. Semarang: Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Semarang.

Emilia dan Imelia. 2006. Modul Ekonomi Regional. Jambi: Fakultas Ekonomi

Universitas Jambi.

Ermalina, dkk. 2015. Tingkat Ketimpangan dan Desentralisasi Fiskal Provinsi

Banten. Jurnal Ilmiah Gema Ekonomi Volume 5, Nomor 2, Halaman 717-

736. Jakarta: Fakultas Ekonomi STIE Ahmad Dahlan Jakarta.

Fleisher, Belton dkk. 2010. Human Capital, Economic Growth, and Regional

Inequality in China. Journal of Development Economics Volume 92, 215-

231.

Gepperrt, Kurt dan Andreas Stephan. 2008. Regional Disparities in The European

Union: Convergence and Agglomeration. Papers in Regional Science

Volume 87, Nomor 2.

Hartini, Nita Tri. 2017. Pengaruh PDRB Per Kapita, Investasi, dan Indeks

Pembangunan Manusia Terhadap Ketimpangan Pendapatan Antar Daerah

di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta Tahun 2011-2015. Skripsi.

Yogyakarta: Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Yogyakarta.

Harun, Lukman dan Ghozali Maski. 2012. Analisis Pengaruh Pengeluaran

Pemerintah Daerah dan Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Ketimpangan

Pembangunan Wilayah (Studi pada Kabupaten dan Kota di Jawa Timur).

Jurnal Ilmiah Vol. 1, Nomor 2. Malang: Fakultas Ekonomi dan Bisnis

Universitas Brawijaya.

Hidayat, Muhammad Haris. 2014. Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi,

Investasi, dan IPM Terhadap Ketimpangan Pendapatan Antar Daerah di

Provinsi Jawa Tengah Tahun 2005-2012. Skripsi. Semarang: Fakultas

Ekonomika dan Bisnis Universitas Diponegoro.

Idris, Amiruddin. 2016. Ekonomi Publik. Yogyakarta: Deepublish.

110

Islami, Fitrah Sari dan Nugroho. 2018. Faktor-faktor Mempengaruhi Ketimpangan

Wilayah di Provinsi Jawa Timur, Indonesia. Media Ekonomi dan

Manajemen Volume 33, Nomor 1. Semarang: Fakultas Ekonomika dan

Bisnis Universitas Diponegoro.

Jhingan, M.L. 2012. Ekonomi Pembangunan dan Perencanaan. Jakarta: PT. Raja

Grafindo Persada.

Kuncoro, Mudrajad. 2002. Analisis Spasial dan Regional Studi Aglomerasi &

Kluster Industri Indonesia. Yogyakarta: AMP YKPN.

Kuncoro, Mudrajad. 2010. Masalah, Kebijakan, dan Politik Ekonomika

Pembangunan. Jakarta: Penerbit Erlangga.

Kurniawan, Benedictus Riandoko Adi dan FX. Sugiyanto. 2013. Pengaruh

Pertumbuhan Ekonomi, Share Sektor Industri dan Pertanian Serta Tingkat

Jumlah Orang Yang Bekerja terhadap Ketimpangan Wilayah Antar

Kabupaten/Kota di Jawa Tengah Tahun 2002-2010. Jurnal Ekonomi

Volume 2, Nomor 1, Halaman 1-14. Semarang: Fakultas Ekonomika dan

Bisnis Universitas Diponegoro.

Lubis, Ferry Kurniawan. 2016. Analisis Ketimpangan Pembangunan Wilayah di

Provinsi Sumatera Utara Tahun 1990-2013. Tesis. Medan: Fakultas

Ekonomi dan Bisnis Universitas Sumatera Utara.

Nurhuda, Rama dkk. 2012. Analisis Ketimpangan Pembangunan (Studi di Provinsi

Jawa Timur Tahun 2005-2011). Jurnal Administrasi Publik (JAP) Volume

1, Nomor 4, Halaman 110-119. Malang: Fakultas Ilmu Administrasi

Universitas Brawijaya.

Peraturan Menteri Dalam Negeri No. 13 tahun 2006 tentang Pengelolaan Keuangan

Daerah.

Peraturan Pemerintah Nomor 12 tahun 2019 tentang Pengelolaan Keuangan

Daerah.

111

Priyanto, Andri. 2009. Analisis Ketimpangan dan Faktor-faktor yang

Mempengaruhi Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Banten. Skripsi. Bogor:

Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor.

Rahmawaty, Diniar. 2014. Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Ketimpangan

Spasial Kabupaten/Kota di Provinsi Banten Tahun 2001-2013. Skripsi.

Semarang: Fakultas Ekonomika dan Bisnis Universitas Diponegoro.

Samsir, Andi dan Abdul Rahman. 2018. Menelusur Ketimpangan Distribusi

Pendapatan Kabupaten dan Kota. Jurnal EcceS (Economics, Social, and

Development Studies) Volume 5, Nomor 1. Makassar: Fakultas Ekonomi

Universitas Negeri Makassar dan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam

Universitas Islam Negeri Alauddin.

Sjafrizal. 2006. Pertumbuhan Ekonomi dan Ketimpangan Regional Wilayah

Indonesia Bagian Barat. Prisma, Nomor 3 hal. 27-28.

Sjafrizal. 2012. Ekonomi Wilayah dan Perkotaan. Jakarta: PT. Rajagrafindo

Persada.

Sjafrizal. 2014. Perencanaan Pembangunan Daerah dalam Era Otonomi Daerah.

Jakarta: Rajawali Pers

Sriyana, Jaka. 2014. Metode Regresi Data Panel (Dilengkapi Analisis Kinerja Bank

Syariah di Indonesia). Yogyakarta: Penerbit EKONISIA.

Sucihati, Heny. 2014. Pengaruh Kenaikan Investasi Swasta dan Pengeluaran

Pemerintah Daerah terhadap Ketimpangan Pembangunan di Kalimantan

Barat. Jurnal Ilmiah Tesis. Pontianak: Fakultas Ekonomi Universitas

Tanjungpura.

Sugiyono. 2013. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: CV

ALFABETA

Sukirno, Sadono. 2011. Makro Ekonomi Teori Pengantar Edisi Ketiga. Jakarta:

Rajawali Pers.

112

Suliyanto. 2011. Ekonometrika Terapan-Teori dan Aplikasi Dengan SPSS.

Yogyakarta: Andi.

Sumiyarti. 2018. Pertumbuhan Ekonomi, Ketimpangan Wilayah, dan Kemiskinan

di Provinsi Banten. Media Ekonomi Volume 26, Nomor 2, Halaman 77-88.

Jakarta: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Trisakti.

Tarigan, Robinson. 2009. Ekonomi Regional Teori dan Aplikasi Edisi Revisi.

Jakarta: PT. Bumi Aksara.

Todaro, Michael P dan Stephen C. Smith. 2006. Pembangunan Ekonomi Edisi

Kesembilan. Jakarta: Penerbit Erlangga.

Undang-Undang Nomor 32 Tahun 2004 tentang Pemerintah Daerah.

Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 23 Tahun 2000 tentang Pembentukan

Provinsi Banten.

United Nations Development Programme (UNDP). 2018. Human Development

Index (HDI). Diakses dari hdr.undp.org/en/content/human-development-

index-hdi pada 29 September 2019

Wahyuntari, Linda Ika dan Amin Pujiati. 2018. Disparitas Pembangunan Wilayah

Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah. Economics Development Anlysis

Journal (EDAJ) Volume 5, Nomor 3. Semarang: Fakultas Ekonomi

Universitas Negeri Semarang.

Yusika, dkk. 2018. Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Aglomerasi, dan

Tingkat Pengangguran Terhadap Ketimpangan Antar Wilayah

Kabupaten/Kota di Provinsi Kalimantan Timur. Jurnal Ilmu Ekonomi Vol.

2 Jilid 2 Hal. 230-240. Malang: Universitas Muhammadiyah Malang.

113

LAMPIRAN

Lampiran 1 : Hasil Estimasi Data Panel

A. Common Effect Model

Dependent Variable: KETIMPANGAN

Method: Panel Least Squares

Date: 10/28/19 Time: 20:14

Sample: 2013 2017

Periods included: 5

Cross-sections included: 8

Total panel (balanced) observations: 40 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 16.60583 15.89606 1.044651 0.3033

PE -53.43271 24.82907 -2.152022 0.0384

LOGIPM 3.413867 3.273110 1.043004 0.3041

AG 2.787400 3.702970 0.752747 0.4566

LOGBELANJA -1.280551 0.375471 -3.410517 0.0016 R-squared 0.369246 Mean dependent var 0.716512

Adjusted R-squared 0.297160 S.D. dependent var 1.170869

S.E. of regression 0.981605 Akaike info criterion 2.917212

Sum squared resid 33.72416 Schwarz criterion 3.128322

Log likelihood -53.34424 Hannan-Quinn criter. 2.993543

F-statistic 5.122292 Durbin-Watson stat 0.418130


114

B. Fixed Effect Model



Date: 10/28/19 Time: 20:15

Sample: 2013 2017

Periods included: 5



PE 0.506521 0.285553 1.773823 0.0870

LOGIPM -0.457870 0.182112 -2.514225 0.0180

AG 1.239993 1.224811 1.012396 0.3200

LOGBELANJA -0.014994 0.006729 -2.228341 0.0341 Fixed Effects

(Cross)

_KABPANDEGLANG--C -0.094146

_KABLEBAK—C -0.095859 _KABTANGERANG--C -0.562882

_KABSERANG—C -0.710973 _KOTATANGERANG--C -0.379839

_KOTACILEGON--C 2.973360 _KOTASERANG--C -0.523073 _KOTATANGSEL--C -0.606587

Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.999960 Mean dependent var 0.716512


S.E. of regression 0.008686 Akaike info criterion -6.410791

Sum squared resid 0.002113 Schwarz criterion -5.904127

Log likelihood 140.2158 Hannan-Quinn criter. -6.227597



115

C. Uji Chow

Redundant Fixed Effects Tests

Equation: Untitled

Test cross-section fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 63846.343418 (7,28) 0.0000

Cross-section Chi-square 387.120115 7 0.0000

Cross-section fixed effects test equation:



Date: 10/10/19 Time: 21:45

Sample: 2013 2017

Periods included: 5



PE -53.43271 24.82907 -2.152022 0.0384

LOGIPM 3.413867 3.273110 1.043004 0.3041

AG 2.787400 3.702970 0.752747 0.4566

LOGBELANJA -1.280551 0.375471 -3.410517 0.0016 R-squared 0.369246 Mean dependent var 0.716512


S.E. of regression 0.981605 Akaike info criterion 2.917212

Sum squared resid 33.72416 Schwarz criterion 3.128322

Log likelihood -53.34424 Hannan-Quinn criter. 2.993543



116

D. Uji Hausman

Correlated Random Effects - Hausman Test

Equation: Untitled

Test cross-section random effects Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 3.698137 4 0.4484

Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob. PE 0.506521 0.508084 0.000100 0.8759

LOGIPM -0.457870 -0.459643 0.000083 0.8458

AG 1.239993 1.308438 0.056082 0.7726

LOGBELANJA -0.014994 -0.014977 0.000000 0.9449

Cross-section random effects test equation:



Date: 10/10/19 Time: 21:47

Sample: 2013 2017

Periods included: 5



PE 0.506521 0.285553 1.773823 0.0870

LOGIPM -0.457870 0.182112 -2.514225 0.0180

AG 1.239993 1.224811 1.012396 0.3200

LOGBELANJA -0.014994 0.006729 -2.228341 0.0341 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.999960 Mean dependent var 0.716512


S.E. of regression 0.008686 Akaike info criterion -6.410791

Sum squared resid 0.002113 Schwarz criterion -5.904127

Log likelihood 140.2158 Hannan-Quinn criter. -6.227597



117

E. Random Effect Model


Method: Panel EGLS (Cross-section random effects)

Date: 10/10/19 Time: 21:47

Sample: 2013 2017

Periods included: 5


Total panel (balanced) observations: 40

Swamy and Arora estimator of component variances Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.793346 0.803157 3.477957 0.0014

PE? 0.508084 0.285377 1.780394 0.0837

LOGIPM? -0.459643 0.181884 -2.527125 0.0162

AG? 1.308438 1.201698 1.088824 0.2837

LOGBELANJA? -0.014977 0.006724 -2.227318 0.0325 Random Effects

(Cross)

_KABPANDEGLANG--C -0.088709

_KABLEBAK--C -0.090581 _KABTANGERANG--C -0.568769

_KABSERANG--C -0.710770 _KOTATANGERANG--C -0.387989

_KOTACILEGON--C 2.970806 _KOTASERANG--C -0.517764 _KOTATANGSEL--C -0.606224

Effects Specification

S.D. Rho Cross-section random 1.249754 1.0000

Idiosyncratic random 0.008686 0.0000 Weighted Statistics R-squared 0.521188 Mean dependent var 0.002227


S.E. of regression 0.008649 Sum squared resid 0.002618


Prob(F-statistic) 0.000026 Unweighted Statistics R-squared 0.022078 Mean dependent var 0.716512

Sum squared resid 52.28600 Durbin-Watson stat 3.67E-05

118

Lampiran 2 : Data Penelitian

A. Data Penelitian Sebelum di LOG

Kab/Kota Tahun Ketimp

angan

(Y)

Pert.Ek

(X1)

IPM

(X2)

AG

(X3)

Belanja

Pemerintah

(X4)

Kab. Pandeglang 2013 0.5785 4.72% 61.35 0.0435 1.536.136.054

Kab. Pandeglang 2014 0.5747 4.93% 62.06 0.0432 1.640.017.296

Kab. Pandeglang 2015 0.5671 5.96% 62.72 0.0433 2.037.028.432

Kab. Pandeglang 2016 0.5602 5.49% 63.40 0.0434 2.215.360.537

Kab. Pandeglang 2017 0.5529 6.05% 63.82 0.0436 2.537.861.072

Kab. Lebak 2013 0.5874 6.30% 61.13 0.0449 1.519.338.643

Kab. Lebak 2014 0.5811 5.83% 61.64 0.0451 1.725.537.969

Kab. Lebak 2015 0.5733 5.80% 62.03 0.0454 2.092.695.059

Kab. Lebak 2016 0.5663 5.70% 62.78 0.0456 2.434.575.832

Kab. Lebak 2017 0.5603 6.05% 62.95 0.0458 2.481.358.756

Kab. Tangerang 2013 0.2326 6.41% 69.28 0.2116 3.285.526.097

Kab. Tangerang 2014 0.2428 5.37% 69.57 0.2113 1.909.367.172

Kab. Tangerang 2015 0.2510 5.36% 70.05 0.2116 4.179.069.902

Kab. Tangerang 2016 0.2602 5.32% 70.44 0.2117 2.543.616.889

Kab. Tangerang 2017 0.2689 5.84% 70.97 0.2120 2.741.996.854

Kab. Serang 2013 0.0432 6.04% 63.57 0.1212 1.711.378.015

Kab. Serang 2014 0.0320 5.39% 63.97 0.1210 3.512.778.492

Kab. Serang 2015 0.0236 5.02% 64.61 0.1206 2.342.220.891

Kab. Serang 2016 0.0143 5.00% 65.12 0.1204 4.535.329.446

Kab. Serang 2017 0.0079 5.21% 65.60 0.1199 4.981.819.064

Kota Tangerang 2013 0.4520 6.52% 75.04 0.2475 2.766.418.069

Kota Tangerang 2014 0.4429 5.15% 75.87 0.2466 2.656.087.932

Kota Tangerang 2015 0.4364 5.37% 76.08 0.2465 3.101.034.565

Kota Tangerang 2016 0.4306 5.30% 76.81 0.2465 3.697.410.215

119

Kab/Kota Tahun Ketimp

angan

(Y)

Pert.Ek

(X1)

IPM

(X2)

AG

(X3)

Belanja

Pemerintah

(X4)

Kota Tangerang 2017 0.4268 5.91% 77.01 0.2470 3.896.051.044

Kota Cilegon 2013 3.7527 6.69% 70.99 0.1653 1.022.902.183

Kota Cilegon 2014 3.7304 4.62% 71.57 0.1639 1.222.804.815

Kota Cilegon 2015 3.7131 4.78% 71.81 0.1628 1.463.977.641

Kota Cilegon 2016 3.7139 5.05% 72.04 0.1624 1.613.348.915

Kota Cilegon 2017 3.7183 5.59% 72.29 0.1622 1.758.155.073

Kota Serang 2013 0.1241 7.30% 69.69 0.0473 865.076.351

Kota Serang 2014 0.1116 6.86% 70.26 0.0479 949.970.142

Kota Serang 2015 0.1035 6.29% 70.51 0.0483 1.061.917.793

Kota Serang 2016 0.0949 6.22% 71.09 0.0488 1.129.841.327

Kota Serang 2017 0.0892 6.41% 71.31 0.0491 1.330.488.752

Kota Tangsel 2013 0.0595 8.75% 78.65 0.1185 1.837.733.514

Kota Tangsel 2014 0.0489 8.05% 79.17 0.1214 6.128.937.574

Kota Tangsel 2015 0.0456 7.20% 79.38 0.1234 2.621.240.245

Kota Tangsel 2016 0.0449 6.98% 80.11 0.1253 2.888.885.248

Kota Tangsel 2017 0.0431 7.43% 80.84 0.1273 2.967.633.309

120

B. Data Penelitian Setelah di LOG (IPM dan Belanja Pemerintah Daerah)

Kab/Kota Tahun

Ketimpa

ngan

(Y)

Pert.

Ek

(X1)

LOG

IPM

(X2)

AG

(X3)

LOG Belanja

Pemerintah

(X4)

Kab. Pandeglang 2013 0.5785 0.0472 4.116595 0.0435 21.15254

Kab. Pandeglang 2014 0.5747 0.0493 4.128102 0.0432 21.21797

Kab. Pandeglang 2015 0.5671 0.0596 4.138680 0.0433 21.43476

Kab. Pandeglang 2016 0.5602 0.0549 4.149464 0.0434 21.51868

Kab. Pandeglang 2017 0.5529 0.0605 4.156067 0.0436 21.65459

Kab. Lebak 2013 0.5874 0.0630 4.113003 0.0449 21.14154

Kab. Lebak 2014 0.5811 0.0583 4.121311 0.0451 21.26880

Kab. Lebak 2015 0.5733 0.0580 4.127618 0.0454 21.46172

Kab. Lebak 2016 0.5663 0.0570 4.139637 0.0456 21.61304

Kab. Lebak 2017 0.5603 0.0605 4.142341 0.0458 21.63207

Kab. Tangerang 2013 0.2326 0.0641 4.238156 0.2116 21.91279

Kab. Tangerang 2014 0.2428 0.0537 4.242333 0.2113 21.37004

Kab. Tangerang 2015 0.2510 0.0536 4.249209 0.2116 22.15335

Kab. Tangerang 2016 0.2602 0.0532 4.254761 0.2117 21.65685

Kab. Tangerang 2017 0.2689 0.0584 4.262257 0.2120 21.73195

Kab. Serang 2013 0.0432 0.0604 4.152142 0.1212 21.26056

Kab. Serang 2014 0.0320 0.0539 4.158414 0.1210 21.97967

Kab. Serang 2015 0.0236 0.0502 4.168369 0.1206 21.57437

Kab. Serang 2016 0.0143 0.0500 4.176232 0.1204 22.23516

Kab. Serang 2017 0.0079 0.0521 4.183576 0.1199 22.32906

Kota Tangerang 2013 0.4520 0.0652 4.318021 0.2475 21.74082

Kota Tangerang 2014 0.4429 0.0515 4.329021 0.2466 21.70012

Kota Tangerang 2015 0.4364 0.0537 4.331785 0.2465 21.85500

Kota Tangerang 2016 0.4306 0.0530 4.341335 0.2465 22.03090

Kota Tangerang 2017 0.4268 0.0591 4.343935 0.2470 22.08323

121

Kab/Kota Tahun

Ketimpa

ngan

(Y)

Pert.

Ek

(X1)

LOG

IPM

(X2)

AG

(X3)

LOG Belanja

Pemerintah

(X4)

Kota Cilegon 2013 3.7527 0.0669 4.262539 0.1653 20.74591

Kota Cilegon 2014 3.7304 0.0462 4.270676 0.1639 20.92441

Kota Cilegon 2015 3.7131 0.0478 4.274024 0.1628 21.10442

Kota Cilegon 2016 3.7139 0.0505 4.277222 0.1624 21.20158

Kota Cilegon 2017 3.7183 0.0559 4.280686 0.1622 21.28753

Kota Serang 2013 0.1241 0.0730 4.244057 0.0473 20.57833

Kota Serang 2014 0.1116 0.0686 4.252203 0.0479 20.67194

Kota Serang 2015 0.1035 0.0629 4.255755 0.0483 20.78334

Kota Serang 2016 0.0949 0.0622 4.263947 0.0488 20.84534

Kota Serang 2017 0.0892 0.0641 4.267037 0.0491 21.00881

Kota Tangsel 2013 0.0595 0.0875 4.365008 0.1185 21.33180

Kota Tangsel 2014 0.0489 0.0805 4.371597 0.1214 22.53629

Kota Tangsel 2015 0.0456 0.0720 4.374246 0.1234 21.68691

Kota Tangsel 2016 0.0449 0.0698 4.383401 0.1253 21.78414

Kota Tangsel 2017 0.0431 0.0743 4.392472 0.1273 21.81103

122

Lampiran 3 : Hasil Perhitungan

A. Perhitungan Tipologi Klassen

1. Pertumbuhan Ekonomi (%)

Kab/Kota 2013 2014 2015 2016 2017 Rata-rata

Kab. Pandeglang 4.72 4.93 5.96 5.49 6.05 5.43

Kab. Lebak 6.30 5.83 5.80 5.70 6.05 5.936

Kab. Tangerang 6.41 5.37 5.36 5.32 5.84 5.66

Kab. Serang 6.04 5.39 5.02 5.00 5.21 5.332

Kota Tangerang 6.52 5.15 5.37 5.3 5.91 5.65

Kota Cilegon 6.69 4.62 4.78 5.05 5.59 5.346

Kota Serang 7.30 6.86 6.29 6.22 6.41 6.616

Kota Tangsel 8.75 8.05 7.2 6.98 7.43 7.682

BANTEN 6.67 5.51 5.45 5.28 5.71 5.82

2. Pendapatan Per Kapita (Juta Rupiah)

Kab/Kota 2013 2014 2015 2016 2017 Rata-rata

Kab. Pandeglang 12.19 12.70 13.37 14.04 14.83 13.426

Kab. Lebak 11.93 12.51 13.18 13.85 14.59 13.212

Kab. Tangerang 22.19 22.61 23.13 23.62 24.25 23.16

Kab. Serang 27.66 28.91 30.15 31.47 32.91 30.22

Kota Tangerang 41.98 43.09 44.36 45.68 47.33 44.488

Kota Cilegon 137.41 141.28 145.55 150.5 156.51 146.25

Kota Serang 25.32 26.53 27.69 28.9 30.21 27.73

Kota Tangsel 27.19 28.41 29.47 30.49 31.74 29.46

BANTEN 28.91 29.87 30.88 31.93 33.17 30.952

123

B. Perhitungan Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah (Konsep

PDRB per Kapita Relatif)

1. Tahun 2013

Kab/Kota PDRB Per

Kapita

PDRB Per Kapita

Provinsi Banten

Ketimpangan

Kab. Pandeglang 12.185 28.913 0.579

Kab. Lebak 11.930 28.913 0.587

Kab. Tangerang 22.188 28.913 0.233

Kab. Serang 27.663 28.913 0.043

Kota Tangerang 41.982 28.913 0.452

Kota Cilegon 137.415 28.913 3.753

Kota Serang 25.324 28.913 0.124

Kota Tangsel 27.194 28.913 0.059

2. Tahun 2014

Kab/Kota PDRB Per

Kapita

PDRB Per Kapita

Provinsi Banten

Ketimpangan

Kab. Pandeglang 12.704 29.867 0.575

Kab. Lebak 12.512 29.867 0.581

Kab. Tangerang 22.614 29.867 0.243

Kab. Serang 28.912 29.867 0.032

Kota Tangerang 43.094 29.867 0.443

Kota Cilegon 141.282 29.867 3.730

Kota Serang 26.533 29.867 0.112

Kota Tangsel 28.407 29.867 0.049

3. Tahun 2015

Kab/Kota PDRB Per

Kapita

PDRB Per Kapita

Provinsi Banten

Ketimpangan

Kab. Pandeglang 13.368 30.883 0.567

Kab. Lebak 13.178 30.883 0.573

Kab. Tangerang 23.130 30.883 0.251

Kab. Serang 30.153 30.883 0.024

Kota Tangerang 44.359 30.883 0.436

Kota Cilegon 145.552 30.883 3.713

Kota Serang 27.687 30.883 0.104

Kota Tangsel 29.475 30.883 0.046

124

4. Tahun 2016

Kab/Kota PDRB Per

Kapita

PDRB Per Kapita

Provinsi Banten

Ketimpangan

Kab. Pandeglang 14.041 31.927 0.560

Kab. Lebak 13.847 31.927 0.566

Kab. Tangerang 23.620 31.927 0.260

Kab. Serang 31.472 31.927 0.014

Kota Tangerang 45.676 31.927 0.431

Kota Cilegon 150.498 31.927 3.714

Kota Serang 28.895 31.927 0.095

Kota Tangsel 30.495 31.927 0.045

5. Tahun 2017

Kab/Kota PDRB Per

Kapita

PDRB Per Kapita

Provinsi Banten

Ketimpangan

Kab. Pandeglang 14.832 33.171 0.553

Kab. Lebak 14.586 33.171 0.560

Kab. Tangerang 24.252 33.171 0.269

Kab. Serang 32.910 33.171 0.008

Kota Tangerang 47.330 33.171 0.427

Kota Cilegon 156.513 33.171 3.718

Kota Serang 30.212 33.171 0.089

Kota Tangsel 31.743 33.171 0.043

ANALISIS PENGARUH PERTUMBUHAN EKONOMI, IPM,...

Documents

Transcript of ANALISIS PENGARUH PERTUMBUHAN EKONOMI, IPM,...