Berdasarkan hasil pendekatan standar deviasi SD dan koefisien varian CV melalui metode OLS dengan melihat trendnya, tidak diperoleh bukti bahwa
konvergen IPM di Banten. Sigma konvergen sangat dimungkinkan tidak ada atau tidak dapat diperlihatkan berdasarkan data yang ada.
5.1.2 Beta Konvergen
εenurut teori konvergensi maka perhitungan β konvergen dibedakan menjadi dua yakni konvergensi absolut dan kondisional. Pada penelitian ini model
persamaan yang digunakan dalam mengestimasi konvergensi absolut adalah
lnIPM
it
= β +β
1
lnIPM
i,t-1
+
it
............................. 11
Dimana persamaan diatas menggunakan pendekatan Fixed Effect Model setelah melalui Chow Test dan Hausman Test. Adanya variabel time lagged IPM
i,t-1
Ta bel 5.3 Hasil Estimasi β konvergen absolut
maka mengharuskan menguji model persamaan dengan Sargan Test dan
Arrelano-Bond Test dynamic unbalanced panel with algoritm biased correction
untuk menyatakan kondisi yang diinginkan oleh model panel data dinamis seperti
dalam tabel 5.3.
Dalam mengukur konvergensi beta absolut IPM adalah hasil pengurangan logaritma natural satu dengan koefisien IPM
i,t-1
. Jadi diperoleh hasil sebagai berikut :
β = ln 1- 0,6957 = ln 0,3043
= -1,1897 Hasil
β sebesar -1,1897 dengan arah yang negatif, membuktikan bahwa Indeks Pembangunan Manusia di Banten mengarah ke konvergensi untuk
β konvergen absolut. Pengamatan juga dilakukan untuk melihat apakah terdapat
perbedaan laju konvergensi antara sebelum dan setelah berdirinya Banten, maka model persamaan dibagi atas dua paruh waktu.
Adapun model persamaan yang digunakan dengan menambahkan dummy Banten, sehingga dapat diketahui masing-masing laju konvergensinya. Hasil
estimasi model persamaan masih menetapkan Fixed Effect Model dalam panel data ini. Selain itu, pengujian Sargan Test dan Arellano-Bond Test bertujuan dapat
menghasilkan estimasi terbaik dan layak diinginkan oleh model panel dinamis. Berikut adalah model persamaan terbaik dan hasil estimasinya pada tabel 5.4
lnIPM
it
= β +β
1
lnIPM
i,t-1
+ β
2
lnIPM
i,t-1
x dummy Banten +
it
......... 12
Berangkat dari model persamaan diatas maka diperoleh β konvergen absolut lebih
cepat laju IPM setelah Banten berdiri dibandingkan masih tergabung dengan Provinsi Jawa Barat. Buktinya adalah nilai
β konvergen IPM berdirinya Banten nilainya 0,6945 lebih besar dari semasa bergabung dengan Jawa Barat yakni
sebesar 0,6785.
Tabel 5.4 Hasil Estimasi β konvergen absolut sebelum dan berdirinya Banten
Terbentuknya Provinsi Banten ternyata memberikan hasil yang cukup signifikan, dimana kecepatan konvergensi lebih cepat dari sebelumnya. Angka
konvergensi ini menunjukkan bahwa Provinsi Banten bersama Pemerintah Kabupaten dan Kota di Banten telah berjalan sesuai maksud dan tujuan pendirian
Provinsi Banten. Sementara pengukuran β konvergen kondisional dengan
mempertimbangkan faktor lainnya untuk dimasukkan dalam model persamaan. Analisis ini digunakan sebagai perbandingan sehingga berdampak terhadap laju
konvergensi beta itu sendiri. Berikut adalah model persamaan terbaik yang digunakan untuk mengestimasi konvergensi beta kondisional dan hasil estimasi
pada tabel 5.5.
lnIPM
it
= β +β
1
lnIPM
i,t-1
+ β
2
lnPOPS
i,t-1
+ β
3
JASA
i,t-1
+
it
..................... 13 lnIPM
it
= 1,5223+0,3169lnIPM
i,t-1
+0,1886lnPOPS
i,t-1
+0,002JASA
i,t-1
+
it
Berdasarkan modifikasi dari model persamaan konvergensi kondisional Ayu Savitri Gama 2008 maka diperoleh intepretasi hasil sebagai berikut seperti yang
disajikan dalam tabel 5.5. Konvergensi kondisional IPM di Banten ternyata terjadi selama periode penelitian 1994-2009. Indikatornya adalah nilai masing-masing
faktor yang mempengaruhi konvergensi IPM semuanya bernilai negatif tentunya setelah dihitung menurut
β konvergen absolut. Setiap kenaikan 1 tingkat kepadatan penduduk per km
.... 14
2
memberikan kontribusi sebesar 0,3811. Hal ini tentunya sesuai dalam teori pertumbuhan neoklasik yang menyatakan kemajuan
suatu daerah banyak ditentukan oleh urbanisasi penduduk daerah tersebut. Besarnya jumlah penduduk secara ekonomi akan menciptakan peluang ekonomi
baik sebagai daerah pemasaran maupun penyediaan tenaga kerja. Selain itu kepadatan penduduk di suatu daerah, identik dengan majunya pembangunan
perekonomian daerah tersebut. Jadi secara konsisten dapat dikatakan naiknya jumlah penduduk pada level tertentu akan mempercepat laju konvergensi
ketimbang daerah yang minim penduduk. Sementara sektor jasa dianggap berpengaruh signifikan terhadap
konvergensi IPM di Banten, meskipun sumbangannya hanya 0,0021 untuk setiap kenaikan 1 aktivitas sektor jasa di Provinsi Banten. Selain faktor
urbanisasi penduduk, konsentrasi aktivitas ekonomi yang beralih dari sektor pertanian ke sektor jasa dan industri dianggap daerah tersebut sudah melangkah
ke produk ekonomi yang modern. Contohnya, daerah terbelakang cenderung sektor lapangan usahanya didominasi oleh sektor pertanian, sedangkan daerah
maju lebih banyak kontribusi perekonomiannya berasal dari sektor jasa dan industri. Berangkat dari kondisi ini, sektor jasa relevan berpengaruh terhadap laju
konvergensi Indeks Pembangunan Manusia di Banten. Tabel 5.5 Estimasi
β konvergen kondisional
5.1.3 Faktor yang mempengaruhi pertumbuhan IPM di Banten
