Berdasarkan Tabel 5.2, terdapat enam daerah yang m asi
daerah maju dan pertumbuhan cepat. Lima daerah yang termasuk ke dalam daerah maju dan pertumbuhan cepat merupakan wilayah perkotaan dan satu wilayah
enunjukkan bahwa daerah perkotaan bertumbuh lebih cepat dan m
ilan daerah. Sisanya berada pada kategori daerah maju tapi tertekan, yaitu sebesar 5,26 pe
Fokus utama yang dianalisis pada penelitian ini adalah melihat seberapa besar pengaruh kualitas pendidikan, kesehatan, jumlah pekerja, panjang jalan,
produksi air yang disalurkan, luas pertanian teririgasi, tabungan, dan anggaran latif tertinggal di Provinsi Jawa Timur yang
diperoleh dari hasil analisis Tipologi Klassen. Faktor-faktor yang mempengaruhi asuk dalam klasifik
kabupaten. Hal ini m aju daripada daerah kabupaten. Sedangkan pada daerah relatif tertinggal
didominasi oleh daerah kabupaten. Terdapat 21 wilayah yang masuk ke dalam daerah relatif tertinggal, 20 wilayah merupakan daerah kabupaten dan satu daerah
perkotaan, yaitu Kota Pasuruan. Daerah relatif tertinggal memiliki persentase sebesar 55,26 persen.
Sedangkan daerah maju dan pertumbuhan cepat memiliki persentase sebesar 15,80 persen. Kabupatenkota yang termasuk dalam daerah berkembang cepat ada
23,68 persen atau sebanyak semb rsen. Dari perbandingan persentasi pada
masing-masing kategori wilayah, terlihat bahwa jumlah daerah relatif tertinggal di Provinsi Jawa Timur masih sangat banyak, sedangkan hanya beberapa daerah saja
yang maju. Hal ini membuktikan bahwa ketimpangan ekonomi antar kabupatenkota di Provinsi Jawa Timur masih tinggi.
5.3 Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi PDRBDaerah Tertinggal
di Provinsi Jawa Timur
pembangunan pada daerah re
laju P
itian. Heterogenitas unit cross sectionyang ditun
DRB pada daerah relatif tertinggal di Provinsi Jawa Timur dianalisis agar dapat meningkatkan pertumbuhan ekonomi pada daerah tersebut. Sehingga
daerah-daerah relatif tertinggal dapat memacu pertumbuhan ekonominya dengan membuat kebijakan yang sesuai dan pada akhirnya dapat mengurangi kesenjangan
yang terjadi di Provinsi Jawa Timur. Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi PDRB Kabupatenkota yang
termasuk dalam daerah relatif tertinggal di Provinsi Jawa Timur diestimasi menggunakan metode data panel. Keunggulan dari metode data panel adalah
model ini memberikan keleluasaan bagi peneliti untuk melihat heterogenitas tiap unit cross section dari contoh penel
jukkan oleh perbedaan antar kabupatenkota dapat diperoleh dengan pendekatan fixed effect ataupun pendekatan random effect. Uji Chow tidak
digunakan dalam penelitian ini karena apabila menggunakan pendekatan pooled least square, heterogenitas tiap unit cross section tidak dapat diestimasi. Dasar
statistika untuk memutuskan apakah akan menggunakan pendekatan fixed effect atau random effect menggunakan Uji Hausman. Nilai probabilitas Uji Hausman
sebesar 0,0000, lebih kecil dari taraf nyata 5 persen. Artinya tolak H , maka
model yang digunakan adalah model fixed effect.
Tabel 5.2 Hasil Uji Hausman
Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f.
Prob. 32.934585 8 0,0001
Hasil estimasi menggunakan fixed effect model dapat dilihat pada Tabel 5.4. Berdasarkan tabel tersebut, terdapat lima variabel yang berpengaruh signifikan
aerah relatif tertinggal di Provinsi Jawa Timur. secara statistik terhadap PDRB d
R-squ efisien deter
hasil estimasi se 0,466575
yang menunjukkan PDRB daerah relatif tertinggal di Provinsi Jawa Timur dapat dijela
Daerah Relatif Tertinggal menggunakan Fixed Effect Model
Variabel Koefisien Std. Error t-Statistik Prob.
ared R² atau ko minasi pada
besar
skan oleh variabel-variabel bebas dalam model sebesar 46,66 persen. Sedangkan sisanya dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Pada tingkat
kepercayaan 95 persen taraf nyata 5 persen, nilai probabilitas F-statistic yaitu 0,000000 lebih kecil dari 0,05. Hal ini berarti minimal ada satu variabel bebas
yang berpengaruh nyata terhadap variabel terikat dan dapat dinyatakan pula bahwa hasil estimasi tersebut mendukung keabsahan model. Uji signifikansi
individu uji t menggunakan t-statistik dengan taraf nyata 5 persen yang dibandingkan dengan nilai mutlak t-statistik dari hasil estimasi, menunjukkan
bahwa empat variabel penjelas signifikan mempengaruhi variabel terikat. Satu variabel penjelas lainnya signifikan pada taraf nyata 10 persen dan terdapat tiga
variabel yang tidak signifikan dari delapan variabel bebas yang digunakan.
Tabel 5.3 Hasil Estimasi Faktor-faktor yang Mempengaruhi Laju PDRB di
LNAIR LNJLN
LNPEM 0,146504
0,300261 0,083601
0,094421 0,190789
0,029128 1,551596
1,573783 2,870121
0,1225 0,1173
0,0046 LNDIK
LNKES LNPTN
LN C
-0,380196 -0,417015
-0,114202
-17,98781 0,119492
0,094195 0,249117
5,378209 -3,181757
-4,427126 -0,458425
-3,344573 0,0017
0,0000 0,6472
0,0010 LNTAB
TK -0,028604
1,364902 0,016568
0,275378 -1,726493
4,956470 0,0860
0,0000
Kriteria Statistik Nilai
R A
-sq F-
Pr isti
D tson
-squared djusted R
uared statistic
obF-stat c
urbin-Wa stat
0,466575 0,384056
5,654159 0,000000
1,453012
∗ S
pad a 5 p
S pad
a 10 ignifikan
a taraf nyat ersen
ignifikan a taraf nyat
persen
Men t Guj
, u pe
l y k harus
memenuhi asumsi regresi klasik, model harus terbebas dari asalah
dalam itu heteroskedastisitas, multikolinearitas, dan autokorelasi. Untuk
mengetahui ada atau tidaknya heteroskedastisitas, diberikan perlakuan bandingkan Sum Square Resid pada
Weig
kan.
si sebagai berikut: uru
arati 2003 ntuk mem
roleh mode ang bai
masalah-m regresi ya
Generalized Least Square GLS dan mem hted Statistics dengan Sum Squared Resid Unweighted Statistics. Karena
model fixed effect yang digunakan telah diberi perlakuan GLS dengan Cross- section weights maka asumsi adanya heteroskedastisitas dapat dihilangkan.
Untuk mendeteksi ada atau tidaknya multikolinearitas dapat dilihat dari nilai probabilitas t-statistik dan nilai probabilitas F-statistik. Dari hasil regresi, empat
variabel bebas signifikan pada taraf nyata 5 persen dan satu variabel signifikan pada taraf nyata 10 persen, sedangkan nilai probabilitas F-statistik signifikan pada
taraf nyata 10 persen. Sehingga asumsi adanya multikolinearitas dapat diabai Untuk melihat ada atau tidaknya autokorelasi, maka dideteksi dengan
melihat nilai Durbin-Watson statistik. Nilai Durbin-Watson sebelum diberi bobot dibandingkan dengan nilai sesudah diberi bobot. Apabila nilai Durbin-Watson
setelah diberi bobot lebih besar, maka asumsi adanya autokorelasi dapat diabaikan.
Berdasarkan estimasi dan pengujian asumsi regresi klasik terhadap model fixed effect, maka dapat disimpulkan bahwa model tersebut layak untuk
digunakan. Berdasarkan hasil estimasi model data panel dengan menggunakan fixed effect setelah melalui serangkaian uji, maka diperoleh model terbaik dengan
hasil estima
LPDR
ggal di Provinsi Jawa Timur antara lain : kualitas endidikan LNDIK, kesehatan LNKES, jumlah pekerja LNTK, anggaran
pembangunan LNPEM, dan tabungan LNTAB. Sedangkan interpretasi dari hasil estimasi adalah sebagai berikut:
Tabel 5.4 Notasi Variabel Bebas dan Deskripsi pada Model Estimasi Laju
B
it
= 0,1465 LNAIR
it
– 0,3802 LNDIK
it
+ 0,3003 LNJLN
it
– 0,4170 LNKES
it
+ 0,0836 LNPEM
it
– 0,1142 LNPTN
it
- 0,0286 LNTAB
it
+ 1,3649 LNTK
it
- 17,9878 + [CX=F] + e
it
Hasil estimasi menunjukkan bahwa variabel yang signifikan mempengaruhi laju PDRB daerah relatif tertin
p
PDRB di Daerah Relatif Tertinggal Provinsi Jawa Timur
No. Notasi
Variabel Deskripsi
1. LNDIK
Setiap peningkatan rasio murid terhadap guru sebesar 1 satuan maka laju PDRB akan berkurang sebesar 0,3802
satuan ceteris paribus.
sebesar 1 satuan 2.
7. 8.
LNKES
NPTN Setiap peningkatan rasio jumlah penduduk terhadap dokter
maka laju PDRB akan berkurang sebesar 0,4170 satuan ceteris paribus.
ceteris paribus.
3. LNTK
Setiap peningkatan jumlah pekerja sebesar 1 orang maka laju PDRB akan meningkat sebesar 1,3649 satuan
4.
5.
6. LNPEM
LNTAB
LNAIR LNJLN
L Setiap peningkatan anggaran pembangunan sebesar 1 satuan
maka laju PDRB akan meningkat sebesar 0,0836 satuan ceteris paribus.
Setiap peningkatan tabungan sebesar 1 satuan maka laju PDRB akan berkurang sebesar 0,3802 satuan ceteris
paribus.
Produksi air bersih tidak berpengaruh nyata terhadap laju PDRB di daerah relatif tertinggal.
Panjang jalan tidak berpengaruh nyata terhadap laju PDRB di daerah relatif tertinggal.
Lahan pertanian teririgasi tidak berpengaruh nyata terhadap laju PDRB di daerah relatif tertinggal.
5.4 Implikasi Kebijakan untuk Memacu Pertumbuhan Ekonomi Daerah Re
