Analisis ketimpangan dan faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi provinsi Banten

OLEH ANDRI PRIYANTO

H14094023

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2009

Rindayati, M.Si.

Pertumbuhan ekonomi merupakan realisasi hasil pembangunan ekonomi yang dilaksanakan pada suatu daerah dalam suatu periode. Pertumbuhan ekonomi di Provinsi Banten tidak terlepas dari perkembangan masing masing kabupaten/kota, dimana masih terjadi perbedaan kegiatan ekonomi yang berakibat kecilnya nilai tambah yang dihasilkan masing masing daerah, sehingga terjadi ketimpangan. Fenomena ketimpangan antar kabupaten/kota di Provinsi Banten itu sendiri, salah satunya disebabkan oleh perbedaan tenaga kerja, modal dan teknologi, yang merupakan roda penggerak pertumbuhan ekonomi. Keberadaan tenaga kerja, modal dan teknologi akan mendorong terjadinya peningkatan produktivitas bagi faktor-faktor produksi, dan sebaliknya apabila mengabaikannya akan menurunkan produktivitas.

Beberapa studi menunjukkan bahwa ketersediaan tenaga kerja, modal dan teknologi dengan PDRB ternyata mempunyai hubungan yang erat. Adapun tujuan penelitian ini adalah memberikan gambaran pembangunan ekonomi di Provinsi Banten, mengidentifikasi tingkat ketimpangan antar kabupaten/kota serta menganalisa besarnya pengaruh belanja modal, angkatan kerja dan angka melek huruf terhadap pertumbuhan ekonomi.

Penelitian ini menggunakan data panel, dengan jumlah individu yang digunakan yaitu 6 kabupaten/kota dalam kurun waktu 8 tahun (2001 - 2008), sehingga jumlah observasi 48, bersumber dari BPS Provinsi Banten. Gambaran pembangunan, ketimpangan, dan faktor faktor yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi di Provinsi Banten dianalisis dengan beberapa metodologi yaitu analisis deskriptif, indeks williamson untuk menggambarkan ketimpangan kabupaten/kota di Provinsi Banten, klassen typologi untuk melihat kesenjangan klasifikasi tiap kabupaten/kota. Dengan analisis regresi metode fixed effect akan diketahui faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi.

Hasil perhitungan dengan analisis indeks williamson menunjukkan dari tahun 2001 sampai dengan tahun 2008 di provinsi terjadi ketimpangan antar kabupaten/kota yang meningkat yaitu dari 0,63 sampai dengan 0,67, begitu juga berdasarkan klassen typologi hanya Kota Tangerang dan Kota Cilegon yang termasuk dalam daerah maju dan cepat tumbuh. Hasil analisis menunjukkan bahwa belanja modal, angkatan kerja berpengaruh nyata positif terhadap pertumbuhan ekonomi, namun angka melek huruf tidak signifikan mempengaruhi pertumbuhan ekonomi di Provinsi Banten. Hasil estimasi dari variabel-variabel bebas, angkatan kerja mempunyai nilai elastisitas yang terbesar yaitu sebesar 0,73 dan belanja modal pemerintah sebesar 0,11. Angkatan kerja relatif lebih elastis terhadap pertumbuhan ekonomi diharapkan pemerintah Provinsi Banten perlu memberikan perhatian lebih supaya produktivitas dan kualitasnya semakin meningkat.

OLEH ANDRI PRIYANTO

H14094023

Skripsi

Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh

Gelar Sarjana Ekonomi pada Fakultas Ekonomi dan Manajemen

Institut Pertanian Bogor

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2009

dapat diterima sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor.

Menyetujui, Dosen Pembimbing

Dr. Ir. Wiwiek Rindayati, M.Si. NIP. 19620816 198701 2 001

Mengetahui,

Ketua Departemen Ilmu Ekonomi

Dedi Budiman Hakim, Ph.D. NIP. 19641022 198903 1 003

BENAR-BENAR HASIL KARYA SAYA SENDIRI YANG BELUM PERNAH DIGUNAKAN SEBAGAI SKRIPSI ATAU KARYA ILMIAH PADA PERGURUAN TINGGI ATAU LEMBAGA MANAPUN.

Bogor, Oktober 2009

Andri Priyanto NIM. H14094023

Magelang (Jawa Tengah). Penulis merupakan anak keempat dari enam bersaudara, dari pasangan Bapak Sukamto dan Ibu Trimurti. Penulis menamatkan sekolah dasar pada SD Negeri Cacaban Satu Magelang, pada tahun 1991, selanjutnya menamatkan jenjang SLTP pada SMP Negeri Empat Magelang pada tahun 1994. Pada tahun yang sama penulis diterima di SMUN Lima Magelang, Jawa Tengah dan lulus pada tahun 1997.

Setelah tamat SMA, pada tahun 1997 penulis melanjutkan pendidikan ke Akademi Ilmu Statistik (AIS) Jakarta, lulus pada tahun 2000, dan langsung melanjutkan ke Sekolah Tinggi Ilmu Statistik (STIS) Jakarta, tamat pada tahun 2001 dengan gelar Sarjana Sains Terapan (S.St). Setelah itu bekerja pada Badan Pusat Statistik Provinsi Maluku Utara selama lebih kurang 5 tahun 7 bulan. Pada tahun 2003 penulis menikah dengan Aning Widiarti dan sampai dengan sekarang sudah mempunyai satu putra dengan nama Muhammad Rizqi Al Fajri Wicaksono dan seorang putri bernama Aisyah Rizqia Putri Salsabila. Pada tahun 2007 penulis dipindah tugaskan ke Badan Pusat Statistik Provinsi Banten.

Pada tahun 2009, penulis melanjutkan ke jenjang yang lebih tinggi pada Sekolah Pasca Sarjana Institut Pertanian Bogor Penyelenggaraan Khusus Departemen Ekonomi Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor hasil kerja sama BPS dan IPB. Sesuai dengan aturan yang ada, penulis harus mengikuti proses matrikulasi dan menyusun skripsi pada akhir kegiatan matrikulasi tersebut sebagai syarat memasuki jenjang strata dua (S-2) pada Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor. Untuk itulah, penulis menyusun skripsi ini.

rahmat, karunia dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi yang berjudul “ ANALISIS KETIMPANGAN DAN FAKTOR - FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI BANTEN” ini dengan baik. Skripsi ini merupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor.

Penulis mengucapkan terima kasih yang tak terhingga kepada semua pihak yang telah membantu penyelesaian penyusunan skripsi ini. Akhirnya, penulis berharap semoga skripsi ini bermanfaat.

Bogor, Oktober 2009

Andri Priyanto H14094023

Puja dan puji syukur penulis ucapkan kehadirat Allah SWT atas segala rahmat, karunia dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan dan penulisan skripsi ini. Pada kesempatan ini penulis ingin menyampaikan ucapan terima kasih kepada semua pihak yang telah memberikan dukungan moral-spritual dan material kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini, khususnya kepada:

1. Dr. Rusman Heriawan, Kepala Badan Pusat Statistik yang telah membuka kesempatan bagi pegawai BPS untuk meningkatkan kemampuan dan pengetahuan melalui program tugas belajar pasca sarjana.

2. Ir. Nanan Sunandi, M.Sc., Kepala BPS Provinsi Banten yang telah mengijinkan saya mengikuti seleksi tugas belajar di Institut Pertanian Bogor. 3. Drs. Nyoto Widodo, ME., Kepala Pusdiklat BPS. Terima kasih untuk waktu

dan pelayanan dari semua pihak di Pusdiklat.

4. Dr. Ir. Wiwiek Rindayati, M.Si., selaku dosen pembimbing yang telah meluangkan waktu dan mencurahkan perhatian dalam penyelesaian skripsi ini. 5. D. S. Priyarsono, Ph.D., selaku dosen penguji yang telah bersedia untuk

menguji penulis dan memberikan saran dan masukan demi perbaikan dalam penyusunan skripsi ini.

6. Ibu Trimurti yang tercinta, atas segala doa dan dukungan yang telah diberikan, restumu adalah kunci surga bagiku. Penuh kesabaran, ketabahan dan kesetiaan selalu memberi motivasi dan menyemangatiku, Aning Widiarti istriku tersayang, semoga Allah SWT senantiasa melindungimu.

7. Segenap dosen pengajar di Departemen Ilmu Ekonomi IPB yang telah mentransfer ilmunya kepada penulis dengan penuh tanggung jawab.

8. Rekan-rekan mahasiswa kelas khusus BPS-IPB angkatan 2009, semoga semakin kompak dan sukses selalu.

9. Semua pihak yang telah berperan dalam mendukung terselesaikannya skripsi ini yang tidak dapat disebutkan satu per satu.

DAFTAR ISI ………...………. DAFTAR TABEL………..….………….. DAFTAR GAMBAR………..….…………. DAFTAR LAMPIRAN………...……….. I. PENDAHULUAN

1.1 Latar belakang ……….…….……….. 1.2 Permasalahan …….……….…….……….. 1.3 Tujuan penelitian ……….….………….. 1.4 Manfaat Penelitian ………..……….……….. II. TINJAUAN PUSTAKA DAN KERANGKA PEMIKIRAN

2.1 Tinjauan Pustaka ……….………... 2.1.1 Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)……… 2.1.2 Pertumbuhan ekonomi ... 2.1.3 Perubahan Struktur Ekonomi ... 2.1.4 Ketimpangan Pembangunan Ekonomi Regional ... 2.1.5 Ketenagakerjaan ... 2.1.5.1Usia kerja ... 2.1.5.2Angkatan Kerja ... 2.1.5.3Bukan Angkatan Kerja ... 2.1.5.4Bekerja ... 2.1.5.5Kriteria Satu Jam (the one hour criterian) ………….. 2.1.5.6Pengangguran ……….. 2.1.6 Angka Melek Huruf ... 2.1.7 Belanja Modal ... 2.1.8 Tinjauan Beberapa Studi Terdahulu ... 2.2 Kerangka Teori ... ... ………..

2.2.1 Teori Pertumbuhan ...……… i iv vi vii 1 4 5 6 7 7 8 9 10 11 11 11 11 12 12 12 13 14 15 19 19

2.2.2 Teori Ketimpangan... ... III. METODE PENELITIAN

3.1 Jenis dan Sumber Data……… 3.2 Metode Analisis Data ………. 3.2.1 Analisis Deskriptif ……… 3.2.2 Analisis Ketimpangan (Indeks Williamson)……… 3.2.3 Klassen Typologi ………... 3.2.4 Analisis Data Panel………....

3.2.4.1Metode Pooled OLS... 3.2.4.2Metode Fixed Effect... 3.2.4.3Metode Random Effect ... 3.3 Metode Pemilihan Model………...………...

3.3.1 Chow Test ... ……… 3.3.2 Haussman Test ... 3.4 Model Penelitian ... 3.5 Software Analisis Data ... 3.6 Evaluasi Model ...

3.6.1 Autokorelasi ... ……… 3.6.2 Uji Multikolinearitas ... 3.6.3 Uji Heteroskedasitas ... 3.7 Uji Statistik ... 3.7.1 Uji Statistik t ... ……… 3.7.2 Uji Statistik f ... 3.7.3 Koefisien Determinasi (R2) ... IV. GAMBARAN UMUM PROVINSI BANTEN

4.1 Kondisi Geografis... 4.2 Penduduk Provinsi Banten ... 4.3 Kondisi Perekonomian... 4.4 Pembangunan Pendidikan ... 4.4.1 Pendidikan yang Ditamatkan... ………..

20 24 25 25 25 26 27 27 28 29 30 30 31 32 32 33 33 34 35 35 36 36 37 38 38 41 45 46

OLEH ANDRI PRIYANTO

H14094023

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2009

Rindayati, M.Si.

Pertumbuhan ekonomi merupakan realisasi hasil pembangunan ekonomi yang dilaksanakan pada suatu daerah dalam suatu periode. Pertumbuhan ekonomi di Provinsi Banten tidak terlepas dari perkembangan masing masing kabupaten/kota, dimana masih terjadi perbedaan kegiatan ekonomi yang berakibat kecilnya nilai tambah yang dihasilkan masing masing daerah, sehingga terjadi ketimpangan. Fenomena ketimpangan antar kabupaten/kota di Provinsi Banten itu sendiri, salah satunya disebabkan oleh perbedaan tenaga kerja, modal dan teknologi, yang merupakan roda penggerak pertumbuhan ekonomi. Keberadaan tenaga kerja, modal dan teknologi akan mendorong terjadinya peningkatan produktivitas bagi faktor-faktor produksi, dan sebaliknya apabila mengabaikannya akan menurunkan produktivitas.

Beberapa studi menunjukkan bahwa ketersediaan tenaga kerja, modal dan teknologi dengan PDRB ternyata mempunyai hubungan yang erat. Adapun tujuan penelitian ini adalah memberikan gambaran pembangunan ekonomi di Provinsi Banten, mengidentifikasi tingkat ketimpangan antar kabupaten/kota serta menganalisa besarnya pengaruh belanja modal, angkatan kerja dan angka melek huruf terhadap pertumbuhan ekonomi.

Penelitian ini menggunakan data panel, dengan jumlah individu yang digunakan yaitu 6 kabupaten/kota dalam kurun waktu 8 tahun (2001 - 2008), sehingga jumlah observasi 48, bersumber dari BPS Provinsi Banten. Gambaran pembangunan, ketimpangan, dan faktor faktor yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi di Provinsi Banten dianalisis dengan beberapa metodologi yaitu analisis deskriptif, indeks williamson untuk menggambarkan ketimpangan kabupaten/kota di Provinsi Banten, klassen typologi untuk melihat kesenjangan klasifikasi tiap kabupaten/kota. Dengan analisis regresi metode fixed effect akan diketahui faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi.

Hasil perhitungan dengan analisis indeks williamson menunjukkan dari tahun 2001 sampai dengan tahun 2008 di provinsi terjadi ketimpangan antar kabupaten/kota yang meningkat yaitu dari 0,63 sampai dengan 0,67, begitu juga berdasarkan klassen typologi hanya Kota Tangerang dan Kota Cilegon yang termasuk dalam daerah maju dan cepat tumbuh. Hasil analisis menunjukkan bahwa belanja modal, angkatan kerja berpengaruh nyata positif terhadap pertumbuhan ekonomi, namun angka melek huruf tidak signifikan mempengaruhi pertumbuhan ekonomi di Provinsi Banten. Hasil estimasi dari variabel-variabel bebas, angkatan kerja mempunyai nilai elastisitas yang terbesar yaitu sebesar 0,73 dan belanja modal pemerintah sebesar 0,11. Angkatan kerja relatif lebih elastis terhadap pertumbuhan ekonomi diharapkan pemerintah Provinsi Banten perlu memberikan perhatian lebih supaya produktivitas dan kualitasnya semakin meningkat.

OLEH ANDRI PRIYANTO

H14094023

Skripsi

Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh

Gelar Sarjana Ekonomi pada Fakultas Ekonomi dan Manajemen

Institut Pertanian Bogor

DEPARTEMEN ILMU EKONOMI

FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

2009

dapat diterima sebagai syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor.

Menyetujui, Dosen Pembimbing

Dr. Ir. Wiwiek Rindayati, M.Si. NIP. 19620816 198701 2 001

Mengetahui,

Ketua Departemen Ilmu Ekonomi

Dedi Budiman Hakim, Ph.D. NIP. 19641022 198903 1 003

BENAR-BENAR HASIL KARYA SAYA SENDIRI YANG BELUM PERNAH DIGUNAKAN SEBAGAI SKRIPSI ATAU KARYA ILMIAH PADA PERGURUAN TINGGI ATAU LEMBAGA MANAPUN.

Bogor, Oktober 2009

Andri Priyanto NIM. H14094023

Magelang (Jawa Tengah). Penulis merupakan anak keempat dari enam bersaudara, dari pasangan Bapak Sukamto dan Ibu Trimurti. Penulis menamatkan sekolah dasar pada SD Negeri Cacaban Satu Magelang, pada tahun 1991, selanjutnya menamatkan jenjang SLTP pada SMP Negeri Empat Magelang pada tahun 1994. Pada tahun yang sama penulis diterima di SMUN Lima Magelang, Jawa Tengah dan lulus pada tahun 1997.

Setelah tamat SMA, pada tahun 1997 penulis melanjutkan pendidikan ke Akademi Ilmu Statistik (AIS) Jakarta, lulus pada tahun 2000, dan langsung melanjutkan ke Sekolah Tinggi Ilmu Statistik (STIS) Jakarta, tamat pada tahun 2001 dengan gelar Sarjana Sains Terapan (S.St). Setelah itu bekerja pada Badan Pusat Statistik Provinsi Maluku Utara selama lebih kurang 5 tahun 7 bulan. Pada tahun 2003 penulis menikah dengan Aning Widiarti dan sampai dengan sekarang sudah mempunyai satu putra dengan nama Muhammad Rizqi Al Fajri Wicaksono dan seorang putri bernama Aisyah Rizqia Putri Salsabila. Pada tahun 2007 penulis dipindah tugaskan ke Badan Pusat Statistik Provinsi Banten.

Pada tahun 2009, penulis melanjutkan ke jenjang yang lebih tinggi pada Sekolah Pasca Sarjana Institut Pertanian Bogor Penyelenggaraan Khusus Departemen Ekonomi Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor hasil kerja sama BPS dan IPB. Sesuai dengan aturan yang ada, penulis harus mengikuti proses matrikulasi dan menyusun skripsi pada akhir kegiatan matrikulasi tersebut sebagai syarat memasuki jenjang strata dua (S-2) pada Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor. Untuk itulah, penulis menyusun skripsi ini.

rahmat, karunia dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi yang berjudul “ ANALISIS KETIMPANGAN DAN FAKTOR - FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI BANTEN” ini dengan baik. Skripsi ini merupakan salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Ekonomi pada Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen Institut Pertanian Bogor.

Penulis mengucapkan terima kasih yang tak terhingga kepada semua pihak yang telah membantu penyelesaian penyusunan skripsi ini. Akhirnya, penulis berharap semoga skripsi ini bermanfaat.

Bogor, Oktober 2009

Andri Priyanto H14094023

Puja dan puji syukur penulis ucapkan kehadirat Allah SWT atas segala rahmat, karunia dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan dan penulisan skripsi ini. Pada kesempatan ini penulis ingin menyampaikan ucapan terima kasih kepada semua pihak yang telah memberikan dukungan moral-spritual dan material kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini, khususnya kepada:

1. Dr. Rusman Heriawan, Kepala Badan Pusat Statistik yang telah membuka kesempatan bagi pegawai BPS untuk meningkatkan kemampuan dan pengetahuan melalui program tugas belajar pasca sarjana.

2. Ir. Nanan Sunandi, M.Sc., Kepala BPS Provinsi Banten yang telah mengijinkan saya mengikuti seleksi tugas belajar di Institut Pertanian Bogor. 3. Drs. Nyoto Widodo, ME., Kepala Pusdiklat BPS. Terima kasih untuk waktu

dan pelayanan dari semua pihak di Pusdiklat.

4. Dr. Ir. Wiwiek Rindayati, M.Si., selaku dosen pembimbing yang telah meluangkan waktu dan mencurahkan perhatian dalam penyelesaian skripsi ini. 5. D. S. Priyarsono, Ph.D., selaku dosen penguji yang telah bersedia untuk

menguji penulis dan memberikan saran dan masukan demi perbaikan dalam penyusunan skripsi ini.

6. Ibu Trimurti yang tercinta, atas segala doa dan dukungan yang telah diberikan, restumu adalah kunci surga bagiku. Penuh kesabaran, ketabahan dan kesetiaan selalu memberi motivasi dan menyemangatiku, Aning Widiarti istriku tersayang, semoga Allah SWT senantiasa melindungimu.

7. Segenap dosen pengajar di Departemen Ilmu Ekonomi IPB yang telah mentransfer ilmunya kepada penulis dengan penuh tanggung jawab.

8. Rekan-rekan mahasiswa kelas khusus BPS-IPB angkatan 2009, semoga semakin kompak dan sukses selalu.

9. Semua pihak yang telah berperan dalam mendukung terselesaikannya skripsi ini yang tidak dapat disebutkan satu per satu.

DAFTAR ISI ………...………. DAFTAR TABEL………..….………….. DAFTAR GAMBAR………..….…………. DAFTAR LAMPIRAN………...……….. I. PENDAHULUAN

1.1 Latar belakang ……….…….……….. 1.2 Permasalahan …….……….…….……….. 1.3 Tujuan penelitian ……….….………….. 1.4 Manfaat Penelitian ………..……….……….. II. TINJAUAN PUSTAKA DAN KERANGKA PEMIKIRAN

2.1 Tinjauan Pustaka ……….………... 2.1.1 Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)……… 2.1.2 Pertumbuhan ekonomi ... 2.1.3 Perubahan Struktur Ekonomi ... 2.1.4 Ketimpangan Pembangunan Ekonomi Regional ... 2.1.5 Ketenagakerjaan ... 2.1.5.1Usia kerja ... 2.1.5.2Angkatan Kerja ... 2.1.5.3Bukan Angkatan Kerja ... 2.1.5.4Bekerja ... 2.1.5.5Kriteria Satu Jam (the one hour criterian) ………….. 2.1.5.6Pengangguran ……….. 2.1.6 Angka Melek Huruf ... 2.1.7 Belanja Modal ... 2.1.8 Tinjauan Beberapa Studi Terdahulu ... 2.2 Kerangka Teori ... ... ………..

2.2.1 Teori Pertumbuhan ...……… i iv vi vii 1 4 5 6 7 7 8 9 10 11 11 11 11 12 12 12 13 14 15 19 19

2.2.2 Teori Ketimpangan... ... III. METODE PENELITIAN

3.1 Jenis dan Sumber Data……… 3.2 Metode Analisis Data ………. 3.2.1 Analisis Deskriptif ……… 3.2.2 Analisis Ketimpangan (Indeks Williamson)……… 3.2.3 Klassen Typologi ………... 3.2.4 Analisis Data Panel………....

3.2.4.1Metode Pooled OLS... 3.2.4.2Metode Fixed Effect... 3.2.4.3Metode Random Effect ... 3.3 Metode Pemilihan Model………...………...

3.3.1 Chow Test ... ……… 3.3.2 Haussman Test ... 3.4 Model Penelitian ... 3.5 Software Analisis Data ... 3.6 Evaluasi Model ...

3.6.1 Autokorelasi ... ……… 3.6.2 Uji Multikolinearitas ... 3.6.3 Uji Heteroskedasitas ... 3.7 Uji Statistik ... 3.7.1 Uji Statistik t ... ……… 3.7.2 Uji Statistik f ... 3.7.3 Koefisien Determinasi (R2) ... IV. GAMBARAN UMUM PROVINSI BANTEN

4.1 Kondisi Geografis... 4.2 Penduduk Provinsi Banten ... 4.3 Kondisi Perekonomian... 4.4 Pembangunan Pendidikan ... 4.4.1 Pendidikan yang Ditamatkan... ………..

20 24 25 25 25 26 27 27 28 29 30 30 31 32 32 33 33 34 35 35 36 36 37 38 38 41 45 46

4.4.2 Angka Partisipasi Sekolah (APS)... 4.4.3 Angka Melek Huruf ... 4.5 Gambaran Umum Keadaan Tenaga Kerja ... 4.6 Gambaran Belanja Modal Pemerintah ... V. HASIL DAN PEMBAHASAN

5.1 Pembangunan Ekonomi di Provinsi Banten... 5.2 Struktur Perekonomian Provinsi Banten ... 5.3 Tingkat Ketimpangan Pembangunan Ekonomi di Provinsi Banten. .. 5.4 Pengaruh Belanja Modal (BM), Angkatan Kerja (AK) dan Angka

Melek Huruf (AMH) terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Banten ... VI. KESIMPULAN DAN SARAN

6.1 Kesimpulan ……….

6.2 Saran ………...

DAFTAR PUSTAKA ……….. LAMPIRAN ……….

47 48 50 53

55 58 60

64

71 71 73 75

DAFTAR TABEL

Nomor Halaman

1.1 1.2 3.1 3.2 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 4.9 4.10

Persentase PDRB Atas Dasar Harga Konstan (ADHK) 2000 menurut Kabupaten/Kota terhadap PDRB Provinsi Banten Tahun 2006 – 2008...………. PDRB Perkapita ADHK 2000 menurut Kabupaten/kota dan Provinsi Banten tahun 2006 – 2008...……….. Klasifikasi Kabupaten/Kota menurut Klassen Typologi ………. Daerah Uji Statistik Durbin – Watson ... Jumlah Penduduk Kabupaten/Kota di Provinsi Banten Tahun 1961 – 2008 ... Luas Wilayah dan Kepadatan Penduduk Kabupaten/Kota di Provinsi Banten tahun 2008 ... PDRB Perkapita ADHB dan ADHK 2000 Menurut Kabupaten/Kota di Povinsi Banten tahun 2006 – 2008 ... Laju Pertumbuhan PDRB ADHK 2000 menurut Kabupaten/kota di Provinsi Banten tahun 2006 – 2008 ... Persentase Penduduk 10 tahun Keatas Menurut Jenis Kelamin dan Ijasah yang Dimiliki di Provinsi Banten tahun 2008 ... Angka Partisipasi Sekolah Penduduk menurut Kelompok Umur dan Jenis Kelamin di Provinsi Banten tahun 2007 – 2008 ... Angka Melek Huruf Menurut Kabupaten/kota di Provinsi Banten tahun 2002 – 2008 ... Jumlah Partisipasi Penduduk Dirinci Berdasar Jenis Kegiatan

Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Banten tahun 2007 - 2008 ... Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Penduduk Berumur 10 tahun ke atas menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Banten tahun 2007 – 2008 . Tingkat Pengangguran Terbuka Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Banten tahun 2007 – 2008 ...

3 4 27 34 39 40 42 44 47 48 49 50 51 52

4.11

5.1

5.2

5.3

5.4

5.5 5.6

5.7 5.8

Belanja Modal Pemerintah Kabupaten/Kota di Provinsi Banten tahun 2007 – 2008 ... Laju Pertumbuhan PDRB ADHK Menurut Lapangan Usaha di Provinsi Banten tahun 2001 – 2008 ... Pertumbuhan Ekonomi Menurut Kabupaten/Kota di Provinsi Banten tahun 2001 – 2008 ... Distribusi PDRB ADHB Menurut Lapangan Usaha di Provinsi Banten tahun 2001 – 2008 ... Matrik Korelasi antara Indeks Ketimpangan dan Pertumbuhan Ekonomi ... Klasifikasi Daerah menurut Klassen Typology ... Nilai Statistik Model Pengaruh Angkatan Kerja, Belanja Modal Pemerintah dan Angka melek huruf terhadap Pertumbuhan Ekonomi.. Matriks Korelasi Antarvariabel Independen ... Hasil Estimasi Persamaan Pengaruh BM, AK dan AMH terhadap Pertumbuhan Ekonomi di provinsi banten ...

53

55

57

59

62 63

65 66

DAFTAR GAMBAR

Nomor Halaman

2.1 5.1

5.2

5.3

Kerangka Pemikiran... Grafik Pertumbuhan Ekonomi menurut Kabupaten/kota, tahun 2001– 2008 ... Struktur Ekonomi Provinsi Banten menurut Lapangan Usaha tahun 2008 ………. Grafik Indeks Ketimpangan di Provinsi Banten tahun 2001 - 2008...

23

58

60 61

DAFTAR LAMPIRAN

Nomor Halaman

1.

2.

3.

4. 5.

6. 7.

Model Estimasi Parameter dengan menggunakan Metode Pooled Least Square ... Model Estimasi Parameter dengan menggunakan Metode Fixed Effect

(sebelum dilakukan uji White) ... Model Estimasi Parameter dengan Metode Fixed Effect (setelah dilakukan uji white) ... Hasil Pengujian Chow Test ………... Model Estimasi Parameter dengan menggunakan Metode Random Effect... Hasil Pengujian Haussman Test ... Matrix Correlation Hasil Pengujian Multikolinearitas ...

76

77

78 79

80 81 81

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Dalam pelaksanaan pembangunan, pertumbuhan ekonomi yang tinggi merupakan sasaran utama bagi negara berkembang. Pertumbuhan ekonomi yang terjadi selama suatu periode tertentu tidak terlepas dari perkembangan masing-masing sektor atau subsektor yang ikut membentuk nilai tambah perekonomian suatu daerah. Produk domestik regional bruto (PDRB) sebagai suatu indikator punya peran penting dalam mengukur keberhasilan pembangunan yang telah dicapai dan juga dapat dijadikan sebagai suatu ukuran untuk menentukan arah pembangunan suatu daerah di masa yang akan datang.

Sejak Banten terpisah dari Provinsi Jawa Barat dan menjadi provinsi pada tahun 2000, cukup banyak perubahan di wilayah Banten. Sebagai provinsi yang baru, maka Banten dituntut untuk mandiri, sehingga perlu mengembangkan potensi-potensi yang sudah ada. Pengembangan potensi sumber daya alam (SDA), dan sumber daya manusia (SDM) diharapkan mampu mengatasi isu-isu ekonomi yang saat ini sedang berkembang. Pertumbuhan ekonomi yang minim, inflasi yang terus menanjak, pengangguran yang semakin meningkat dan bertambahnya jumlah rumah tangga miskin merupakan tantangan perekonomian yang perlu diatasi baik oleh Pemerintah Provinsi Banten maupun masyarakat itu sendiri sebagai pelaku ekonomi.

Pertumbuhan ekonomi yang kian membaik masih meninggalkan permasalahan yang harus dihadapi. Salah satu realitas pertumbuhan ekonomi di Provinsi Banten yang diakibatkan oleh adanya perbedaan laju pembangunan adalah terciptanya kesenjangan/disparitas pembangunan antar daerah atau antar kabupaten/kota. Hal tersebut salah satunya didorong oleh persebaran sumber daya, baik SDM maupun SDA yang tidak merata, selain itu, keterbatasan tenaga kerja, barang modal dan teknologi sebagai pendukung kehidupan, khususnya jumlah orang bekerja, belanja modal pemerintah dan pendidikan berimplikasi munculnya wilayah yang tertinggal. Beberapa fakta kesenjangan tersebut tercermin dalam kesenjangan kinerja pembangunan perekonomian antara kabupaten/kota di Provinsi Banten.

Pada dasarnya proses pembangunan ekonomi antar kabupaten/kota di Provinsi Banten, dapat dilihat dari segi pertumbuhan ekonominya maupun dari kontribusi sektor yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi tersebut. Pada tabel 1.1 dapat dilihat bahwa kontribusi kabupaten/kota dalam PDRB Provinsi Banten pada tahun 2006-2008. Besarnya kontribusi untuk masing-masing kabupaten/kota di Provinsi Banten sangat beragam, dari tabel di bawah dapat terlihat jelas bahwa persentase sumbangan PDRB yang terbesar berada di Kota Tangerang dan Kabupaten Tangerang. Hal ini menggambarkan ketimpangan distribusi pendapatan daerah antara kabupaten/kota di Provinsi Banten. Ketimpangan antara kabupaten/kota di Provinsi Banten inilah yang menyebabkan Pemerintah terus berupaya mendorong percepatan pembangunan dan pertumbuhan wilayah

Tabel 1.1. Persentase PDRB Atas Dasar Harga Konstan (ADHK) 2000 menurut Kabupaten/Kota terhadap PDRB Provinsi Banten Tahun 2006-2008

(%) Kabupaten/Kota

Persentase PDRB ADHK Kabupaten/Kota Terhadap PDRB Provinsi Banten

2006 2007 2008

(1) (2) (3) (4)

Kab. Pandeglang 5,37 5,27 5,17

Kab. Lebak 5,16 5,10 5,02

Kab. Tangerang 26,73 26,90 27,06

Kab. Serang 12,71 12,58 12,44

Kota Tangerang 34,87 35,09 35,34

Kota Cilegon 15,16 15,06 14,98

Total PDRB 100.00 100,00 100,00

Sumber: PDRB BPS Provinsi Banten, 2008

Fenomena ketimpangan antar kabupaten/kota di Provinsi Banten itu sendiri, salah satunya disebabkan oleh perbedaan tenaga kerja, modal dan teknologi, yang merupakan roda penggerak pertumbuhan ekonomi. Keberadaan tenaga kerja, modal dan teknologi akan mendorong terjadinya peningkatan produktivitas bagi faktor-faktor produksi, dan sebaliknya apabila mengabaikannya akan menurunkan produktivitas. Beberapa studi menunjukkan bahwa ketersediaan tenaga kerja, modal dan teknologi dengan PDB ternyata mempunyai hubungan yang erat.

Pembangunan ekonomi yang telah dicapai kabupaten/kota di Provinsi Banten sangat didukung oleh tenaga kerja, modal dan teknologi yang cukup memadai. Keberadaan tenaga kerja, modal dan teknologi baik berupa angkatan kerja, belanja modal pemerintah dan angka melek huruf sangatlah penting dalam meningkatkan perekonomian di suatu wilayah, sehingga diharapkan dapat membawa kesejahteraan dan mempercepat pembanguan ekonomi. Namun

demikian, dalam peningkatan pembangunan ekonomi di Provinsi Banten juga diperlukan strategi dan kebijakan yang tepat.

1.2. Permasalahan

Ketimpangan dalam pembanguan ekonomi bukan hanya terjadi antar provinsi di Indonesia, melainkan juga terjadi antar kabupaten/kota itu sendiri dalam satu Provinsi. Di Provinsi Banten yang merupakan provinsi muda masih terjadi ketimpangan antar kabupaten/kota yang cukup besar, hal ini dapat dilihat dari nilai PDRB per kapita kabupaten/kota di Provinsi Banten.

Tabel 1.2. PDRB Perkapita ADHK 2000 menurut Kabupaten/Kota dan Provinsi Banten Tahun 2006-2008

(Rupiah) Kabupaten/Kota Tahun

2006 2007 2008

(1) (2) (3) (4)

Kab. Pandeglang 3.288.630,57 3.392.252,31 3.490.803,48 Kab. Lebak 2.867.496,53 2.940.986,60 3.000.163,98 Kab. Tangerang 5.221.193,99 5.409.729,70 5.584.230,20 Kab. Serang 4.678.967,65 4.857.045,18 5.023.130,96 Kota Tangerang 15.478.362,71 16.245.618,25 17.018.718,52 Kota Cilegon 30.068.855,05 31.118.636,47 32.151.783,44 Provinsi Banten 6.650.331,00 6.902.711,00 7.168.033,00 Sumber: PDRB BPS Provinsi Banten, 2008

Dari Tabel 1.2, dapat dilihat bahwa PDRB per kapita kabupaten/kota di Provinsi Banten mempunyai perbedaan yang signifikan. Nilai PDRB perkapita Kota Tangerang dan Kota Cilegon jauh diatas rata-rata. Namun demikian PDRB per kapita Kabupaten Lebak dan Kabupaten Pandeglang yang di bawah rata-rata, hal ini mengidentifikasikan adanya ketimpangan antar kabupaten/kota di Provinsi Banten.

Dalam rangka mempercepat pembangunan, faktor tenaga kerja, modal dan teknologi mempunyai peranan sebagai roda penggerak pertumbuhan ekonomi. Keberadaan tenaga kerja, modal dan teknologi akan mendorong terjadinya peningkatan produktivitas bagi faktor-faktor produksi, dan sebaliknya apabila mengabaikannya akan menurunkan produktivitas. Melalui penelitian ini akan dilihat apakah tenaga kerja, modal dan teknologi yang diwakilki oleh angkatan kerja, belanja modal pemerintah dan angka melek huruf mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi, serta bagaimana kontribusi yang diberikan terhadap pertumbuhan ekonomi

Berdasarkan uraian, permasalahan pokok dalam penelitian ini adalah: 1. Bagaimana gambaran pembangunan ekonomi di Provinsi Banten?

2. Bagaimana tingkat ketimpangan antar kabupaten/kota yang diakibatkan pembangunan ekonomi di Provinsi Banten?

3. Seberapa besar pengaruh angkatan kerja, belanja modal pemerintah dan angka melek huruf terhadap pertumbuhan ekonomi Provinsi Banten ?

1.3. Tujuan Penelitian

Berdasarkan perumusan masalah, maka tujuan penelitian skripsi ini adalah sebagai berikut:

1. Mendeskripsikan gambaran pembangunan ekonomi di Provinsi Banten. 2. Mengidentifikasi tingkat ketimpangan antar kabupeten/kota di Provinsi

3. Menganalisis besarnya pengaruh angkatan kerja, belanja modal pemerintah dan angka melek huruf terhadap pertumbuhan ekonomi Provinsi Banten.

1.4. Manfaat Penelitian

Secara umum hasil penelitian ini diharapkan dapat memberi informasi dan gambaran kepada pembaca mengenai kondisi pembangunan ekonomi yang terjadi di Provinsi Banten, bagaimana ketimpangan yang ada dan kegiatan ekonomi apakah yang potensial di Provinsi Banten. Penelitian ini juga diharapkan dapat memberikan masukan bagi kebijakan pembangunan pemerintah terutama yang terkait dengan pembangunan tenaga kerja, modal dan teknologi. Selain itu, penelitian ini diharapkan dapat menjadi sumber referensi dan informasi tambahan bagi penelitian selanjutnya khususnya terkait masalah pertumbuhan ekonomi.

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA DAN KERANGKA PEMIKIRAN

2.1. Tinjauan Pustaka

2.1.1. Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)

PDRB merupakan jumlah nilai tambah yang dihasilkan oleh seluruh unit usaha dalam suatu wilayah tertentu, atau merupakan jumlah nilai barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh seluruh unit ekonomi. Untuk menghitung angka PDRB ada tiga pendekatan yang dapat digunakan, yaitu:

1) Pendekatan Produksi, PDRB adalah jumlah nilai barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh berbagai unit produksi di wilayah suatu daerah dalam jangka waktu tertentu (biasanya satu tahun).

2) Pendekatan Pengeluaran, PDRB adalah semua komponen permintaan akhir seperti: (a) pengeluaran konsumsi rumahtangga dan lembaga nirlaba, (b) konsumsi pemerintah, (c) pembentukan modal tetap domestik bruto, (d) perubahan stok, dan (e) ekspor neto, dalam jangka waktu tertentu (biasanya satu tahun).

3) Pendekatan Pendapatan, PDRB merupakan jumlah balas jasa yang diterima oleh faktor-faktor produksi di suatu daerah dalam jangka waktu tertentu.

PDRB ADHB digunakan untuk melihat pergeseran dan struktur ekonomi. PDRB ADHB menunjukkan pendapatan yang memungkinkan dapat dinikmati oleh penduduk suatu daerah serta menggambarkan nilai tambah barang dan jasa yang dihitung menggunakan harga pada setiap tahun.

PDRB ADHK digunakan untuk mengetahui pertumbuhan ekonomi dari tahun ke tahun, untuk menunjukkan laju pertumbuhan ekonomi secara keseluruhan/setiap sektor dari tahun ke tahun. Data PDRB ADHK lebih menggambarkan perkembangan produksi riil barang dan jasa yang dihasilkan oleh kegiatan ekonomi daerah tersebut.

PDRB ADHB menurut sektor menunjukkan peranan sektor ekonomi dalam suatu daerah, sektor-sektor yang mempunyai peranan besar menunjukkan basis perekonomian suatu daerah. Dengan demikian PDRB secara agregatif menunjukkan kemampuan suatu daerah dalam menghasilkan pendapatan/balas jasa terhadap faktor produksi yang ikut berpartisipasi dalam proses produksi di daerah tersebut.

2.1.2. Pertumbuhan Ekonomi

Pertumbuhan ekonomi adalah perkembangan kegiatan ekonomi dari waktu ke waktu dan menyebabkan pendapatan nasional riil berubah. Tingkat pertumbuhan ekonomi menunjukkan persentase kenaikan pendapatan nasional riil pada suatu tahun tertentu dibandingkan dengan pendapatan nasional riil pada tahun sebelumnya (Sukirno, 2004).

Todaro (2006), mendefinisikan pertumbuhan ekonomi sebagai suatu proses peningkatan kapasitas produktif dalam suatu perekonomian secara terus-menerus atau berkesinambungan sepanjang waktu sehingga menghasilkan tingkat pendapatan dan output nasional yang semakin lama semakin besar.

Menurut Todaro (2006), ada tiga faktor atau komponen utama dalam pertumbuhan ekonomi yaitu:

1. Akumulasi modal, yang meliputi semua bentuk atau jenis investasi baru yang ditanamkan pada tanah, peralatan fisik, dan modal atau sumber daya manusia. 2. Pertumbuhan penduduk yang pada tahun-tahun berikutnya akan memperbanyak

jumlah angkatan kerja. 3. Kemajuan teknologi.

Sukirno (2004), menerangkan beberapa faktor penting yang dapat mewujudkan pertumbuhan ekonomi.

1. Tanah dan kekayaan alam lainnya.

Kekayaan alam suatu negara meliputi luas dan kesuburan tanah, keadaan iklim dan cuaca, jumlah dan jenis hutan dan hasil laut, serta jumlah dan jenis kekayaan barang tambang yang terdapat.

2. Jumlah dan mutu dari penduduk dan tenaga kerja.

Penduduk yang bertambah dari waktu ke waktu dapat menjadi pendorong maupun penghambat perkembangan ekonomi.

3. Barang-barang modal dan tingkat teknologi.

Barang-barang modal yang bertambah dan teknologi yang modern memegang peranan penting dalam mewujudkan kemajuan ekonomi.

4. Sistem ekonomi dan sikap masyarakat.

2.1.3. Perubahan Struktur Ekonomi

Menurut Kuznet dalam Todaro (2006) perubahan struktur ekonomi atau transformasi struktural ditandai dengan adanya perubahan persentase sumbangan

berbagai sektor-sektor dalam pembangunan ekonomi, yang disebabkan intensitas kegiatan manusia dan perubahan teknologi. Perubahan struktur yang fundamental harus meliputi transformasi ekonomi bersamaan dengan transformasi sosial.

Pemahaman tentang perubahan struktur perekonomian memerlukan pemahaman konsep-konsep sektor primer, sekunder dan tersier serta perbedaannya. Perubahan struktur yang terjadi dapat meliputi proses perubahan ekonomi tradisional ke ekonomi modern, dari ekonomi lemah ke ekonomi kuat.

2.1.4. Ketimpangan Pembangunan Ekonomi Regional

Sjafrizal (2008) Ketimpangan pembangunan ekonomi regional merupakan aspek yang umum terjadi dalam kegiatan ekonomi suatu daerah. Ketimpangan ini pada dasarnya disebabkan oleh adanya perbedaan kandungan sumberdaya alam dan perbedaan kondisi demografi yang terdapat pada masing-masing wilayah. Akibat dari perbedaan ini, kemampuan suatu daerah dalam mendorong proses pembangunan ekonomi juga menjadi berbeda. Oleh sebab itulah, tidak mengherankan bilamana pada setiap negara/daerah biasanya terdapat wilayah maju dan wilayah terbelakang.

Terjadinya ketimpangan antar wilayah ini membawa implikasi terhadap tingkat kesejahteraan masyarakat antar wilayah. Karena itu, aspek ketimpangan pembangunan antar wilayah ini juga mempunyai implikasi pula terhadap formulasi kebijakan pembangunan wilayah yang dilakukan oleh Pemerintah Daerah.

2.1.5 Ketenagakerjaan 2.1.5.1 Usia Kerja

Indonesia menggunakan batas bawah usia kerja (economically active

population) 15 tahun (meskipun dalam survei dikumpulkan informasi mulai dari

usia 10 tahun) dan tanpa batas atas usia kerja.

Di negara lain, penentuan batas bawah dan batas atas usia kerja bervariasi sesuai dengan kebutuhan/situasinya. Beberapa contoh :

• Batas bawah : Mesir (6 tahun), Brazil (10 tahun), Swedia, USA (16 tahun), Kanada (14 dan 15 tahun), India (5 dan 15 tahun), Venezuela (10 dan 15 tahun)

• Batas atas : Denmark, Swedia, Norwegia, Finlandia (74 tahun), Mesir, Malaysia, Mexico (65 tahun), banyak negara seperti Indonesia tidak ada batasnya.

2.1.5.2 Angkatan Kerja

Konsep angkatan kerja merujuk pada kegiatan utama yang dilakukan oleh penduduk usia kerja selama periode tertentu. Angkatan kerja adalah penduduk usia kerja yang bekerja, atau punya pekerjaan namun sementara tidak bekerja, dan pengangguran.

2.1.5.3 Bukan angkatan kerja

Penduduk usia kerja yang tidak termasuk angkatan kerja mencangkup penduduk yang bersekolah, mengurus rumah tangga atau melaksanakan kegiatan lainnya

2.1.5.4 Bekerja

Kegiatan ekonomi yang dilakukan seseorang dengan maksud memperoleh atau membantu memperoleh pendapatan atau keuntungan paling sedikit 1 (satu) jam secara tidak terputus selama seminggu yang lalu. Kegiatan bekerja ini mencakup, baik yang sedang bekerja maupun yang punya pekerjaan tetapi dalam seminggu yang lalu sementara tidak bekerja, misalnya karena cuti, sakit dan sejenisnya.

Konsep bekerja satu jam selama seminggu yang lalu juga digunakan oleh banyak negara antara lain Pakistan, Filipina, Bulgaria, Hungaria, Polandia, Romania, Federasi Rusia dan lainnya.

2.1.5.5 Kriteria satu jam (the one hour criterion)

Kriteria satu jam digunakan dengan pertimbangan untuk mencangkup semua jenis pekerjaan yang mungkin ada pada suatu Negara, termasuk di dalamnya adalah pekerjaan dengan waktu singkat (short-time work), pekerja

bebas, stand-by work dan pekerjaan yang tidak beraturan lainnya.

Kriteria satu jam juga dikaitkan dengan definisi bekerja dan pengangguran yang digunakan, di mana pengangguran adalah situasi dari ketiadaan pekerjaan secara total (lack of work) sehingga jika batas minimum dari jumlah jam kerja

dinaikan maka akan mengubah definisi pengangguran yaitu bukan lagi ketiadaan pekerjaan secara total .

2.1.5.6 Pengangguran

Definisi baku untuk pengangguran adalah mereka yang tidak mempunyai pekerjaan, bersedia untuk bekerja, dan sedang mencari pekerjaan. Definisi ini

digunakan pada pelaksanaan Sakernas 1986 sampai dengan 2000, sedangkan sejak tahun 2001 definisi pengangguran mengalami penyesuaian/perluasan menjadi sebagai berikut :

Pengangguran adalah mereka yang sedang mencari pekerjaan, yang mempersiapkan usaha, yang tidak mencari pekerjaan karena merasa tidak mungkin mendapatkan pekerjaan (sebelumnya dikatagorikan sebagai bukan angkatan kerja), dan yang sudah mempunyai pekerjaan tetapi belum mulai bekerja (sebelumnya dikatagorikan sebagai pekerja), dan pada waktu yang bersamaan mereka tak bekerja (jobless). Pengangguran dengan konsep/definisi tersebut biasanya disebut sebagai pengangguran terbuka (open unemployment).

Secara spesifik, pengangguran terbuka dalam sakernas, terdiri dari : a. Mereka yang tidak bekerja dan mencari pekerjaan

b. Mereka yang tidak bekerja dan mempersiapkan usaha

c. Mereka yang tidak bekerja, dan tidak mencari pekerjaan, karena merasa tidak mungkin mendapatkan pekerjaan , dan

d. Mereka yang tidak bekerja, dan tidak mencari pekerjaan karena sudah diterima bekerja, tetapi belum mulai bekerja.

2.1.6. Angka Melek Huruf (AMH)

Yang dimaksud dengan angka melek huruf adalah persentase penduduk usia 15 tahun ke atas yang dapat membaca dan menulis dengan menggunakan huruf latin.

Pembatasan penghitungan angka melek huruf pada kelompok usia 15 tahun ke atas adalah untuk membatasi proporsi penduduk yang usianya dianggap

telah mencukupi untuk belajar membaca dan menulis dalam huruf latin, baik melalui jalur formal maupun non formal.

2.1.7. Belanja Modal

Belanja Modal adalah pengeluaran yang dilakukan dalam rangka pembentukan modal yang sifatnya menambah aset tetap/inventaris yang memberikan manfaat lebih dari satu periode akuntansi, termasuk di dalamnya adalah pengeluaran untuk biaya pemeliharaan yang sifatnya mempertahankan atau menambah masa manfaat, meningkatkan kapasitas dan kualitas aset. Belanja modal sendiri terdiri dari :

1. Belanja Modal Tanah

Adalah pengeluaran/biaya yang digunakan untuk pengadaan/pembelian/ pembebasan, penyelesaian, balik nama dan sewa tanah, pengosongan, pengurugan, perataan, pematangan tanah, pembuatan sertifikat dan pengeluaran lainya sehubungan dengan perolehan hak atas tanah dimaksud dalam kondisi siap pakai.

2. Belanja Modal Peralatan dan Mesin

Adalah pengeluaran/biaya yang digunakan untuk pengadaan/penambahan/ penggantian, dan peningkatan kapasitas peralatan dan mesin serta inventaris kantor yang memberikan manfaat lebih dari dua belas bulan dan sampai peralatan dan mesin dimaksud dalam kondisi siap pakai.

3. Belanja Modal Gedung dan Bangunan

Adalah pengeluaran/biaya yang digunakan untuk pengadaan/penambahan/ penggantian, termasuk pengeluaran untuk perencanaan, pengawasan dan

pengelolaan pembangunan gedung dan bangunan yang menambah kapasitas sampai gedung dan bangunan dimaksud dalam kondisi siap pakai.

4. Belanja Modal Jalan, Irigasi dan Jaringan

Adalah pengeluaran/biaya yang digunakan untuk pengadaan/penambahan/ penggantian/peningkatan, pembangunan/pembuatan serta perawatan dan termasuk pengeluaran untuk perencanaan, pengawasan dan pengelolaan jalan irigasi dan jaringan yang menambah kapasitas sampai jalan irigasi dan jaringan dimaksud dalam kondisi siap pakai.

5. Belanja Modal Fisik Lainya

Adalah pengeluaran/biaya yang digunakan untuk pegadaan/penambahan/ penggantian/peningkatan pembangunan/pembuatan serta perawatan terhadap fisik lainya yang tidak dapat dikategorikan dalam kriteria balanja modal tanah, peralatan dan mesin, gedung dan bangunan, dan jalan irigasi dan jaringan termasuk dalam belanja ini adalah belanja kontrak sewa beli, pembelian barang-barang kesenian, barang purbakala dan barang untuk museum, hewan ternak dan tanaman, buku-buku dan jurnal ilmiah.

2.1.8. Tinjauan Beberapa Studi Terdahulu

Ace Kusnadi (1998), Alat analisis yang digunakan adalah regresi sederhana. Menganalisis tentang ”Faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi di Jawa Barat tahun 1983-1996”. Penulis menggunakan variabel investasi, ekspor, subsidi daerah otonom dan tenaga kerja. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa variabel investasi, ekspor dan tenaga kerja berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi di Jawa Barat. Subsidi daerah

otonom juga berpengaruh signifikan.

Nurlaila Hanum (2003), alat analisis yang digunakan adalah analisis regresi berganda. Penelitian ini menemukan bahwa keseluruhan variabel independen yang dipilih mampu menjelaskan variasi pertumbuhan ekonomi Provinsi NAD sebesar 89,62 persen dun sisanya sebesar 10,38 persen dijelaskan oleh variabel lain diluar penelitian ini. Analisa secara serentak (simultan) masing-masing variabel independen memberi pengaruh yang sangat signifikan pada tingkat kepercayaan 99 persen. Analisis secara parsial menunjukkan hanya variabel pengeluaran daerah dan investasi yang memberi pengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Provinsi NAD.

Prabowo Supranto (2004), Dan alat analisis yang digunakan adalah analisis regresi berganda dengan metode OLS (Ordinary Least Square). Dalam

penelitiannya “Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi tahun 2002”. Data yang digunakan dalam bentuk data tahunan tahun 1986-2002.. Variabel bebas yang digunakan adalah investasi asing, total nilai ekspor, jumlah tenaga kerja, tabungan domestik dan hutang luar negeri. Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah variabel investasi asing, total nilai ekpor, jumlah tenaga kerja, dan tabungan domestik, berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Sedangkan hutang luar negeri, berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia.

Muhammad Shodiq Firmanto (2005), Dalam penelitian ini menggunakan metode analisa deskriptif, analisis regresi dan pendekatan ekonometri. Dari hasil analisis ini juga diketahui bahwa, dua varibel bebas yaitu total nilai ekspor dan

jumlah tenaga kerja berpengaruh signifikan kearah positif, sedangkan varibel investasi tidak berpengaruh signifikan ke arah positif terhadap pertumbuhan ekonomi tahun 1984-2002.

Rudi (2006), dengan Metode analisis yang digunakan adalah analisis deskriptif, analisis klassen typologi. Analisis shift share, model rasio pertumbuhan

(MRP), dan location quotient (LQ). Hasil pengolahannya tentang identifikasi

sektor unggulan untuk mendukung perencanaan pembangunan ekonomi Kabupaten Toba Samosir menunjukkan bahwa laju pertumbuhan dan struktur ekonomi di Kabupaten Toba Samosir selama periode 2000-2004 dipengaruhi oleh besarnya nilai tambah dari sektor-sektor ekonomi yang didominasi sektor industri pengolahan. Kabupaten Toba Samosir memiliki daya saing yang lebih tinggi dibandingkan dengan perekonomian Propinsi Sumatera Utara. Jika dilihat per sektor, yang memiliki daya saing lebih tinggi adalah sektor pertambangan dan penggalian, sektor industri pengolahan, sektor LGA, dan sektor perdagangan, hotel, dan restoran.

Akhmad Daerobi, dkk. (2007) menulis Dampak Pengembangan Sektor Pertanian terhadap Pengentasan kemiskinan di Jawa Tengan. Metodologi yang digunakan pendekatan mikroekonomi dan pendekatan makroekonomi. kajian literatur dan metode kuantitatif dalam bentuk analisis statistik deskriptif dapat memberikan deskripsi riil kondisi permasalahan mikroekonomi pertanian. adapun salah satu hasil kajiannya yaitu indikator pendidikan ini dapat diproksi melalaui tingkat melek huruf, lamanya pendidikan yang ditempuh, pendidikan terakhir anggota rumah tangga, dan lain-lain. pendidikan ini berkaitan dengan human

capital yang merupakan nilai tambah bagi orang tersebut untuk terlibat aktif

dalam perekonomian.

Prima Roza (2007) menulis Pendidikan dan Mutu Pendidikan. MDGs mengerucutkan rumusan program pendidikan yaitu “ mencapai pendidikan dasar untuk semua” dengan rumusan targetnya memastikan pada 2015 semua anak di manapun baik laki-laki maupun perempuan, dapat menyelesaikan pendidikn dasr. Ada enam indikator utama sebagai pengukurannya, yaitu : angka partisipasi murni (APM), di SD, APM di SMP, proporsi murid yang berhasil menamatkan SD, proporsi murid kelas 1 yang menyelesaikan sembilan tahun pendidikan dasar, an angka melek huruf usia 15-24 tahun. Oleh karena itu pengelolaan pendidikan merupakan program yang harus menjadi primadona dari seluruh program pembangunan pemerintah untuk menjadikan manusia manusia indonesia yang bermutu yang pada gilirannya akan mengalselerasi pertumbuhan ekonomi.

Asep Hidayat (2008) menulis “Kontribusi Pendidikan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi”. Dalam Jurnal Pendidikan dan Budaya. Pendidikan Dan Pertumbuhan Ekonomi mungkinkah ada intervensi pendidikan terhadap pertumbuhan ekonomi? Pendidikan memiliki daya dukung yang representatif atas pertumbuhan ekonomi. Tyler mengungkapkan bahwa pendidikan dapat meningkatkan produktivitas kerja seseorang, yang kemudia akan meningkatakan pendapatannya. Peningkatan pendapatan ini berpengaruh pula kepada pendapatan nasional negara yang bersangkutan, untuk kemudian akan meningkatkan pendapatan dan taraf hidup masyarakat berpendapatan rendah. Sementara itu Jones melihat pendidikan sebagai alat untuk menyiapkan tenaga kerja terdidik dan

terlatih yang sangat dibutuhkan dalam pertumbuhan ekonomi suatu negara. Jones melihat, bahwa pendidikan memiliki suatu kemampuan untuk menyiapkan siswa menjadi tenaga kerja potensial, dan menjadi lebih siap latih dalam pekerjaannya yang akan memacu tingkat produktivitas tenaga kerja, yang secara langsung akan meningkatkan pendapatan nasional.

Muhammad Fachrurro (2008),. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa belanja modal mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap PE dan PR. Jika dilihat lebih mendalam, tingkat ketergantungan belanja modal lebih dominan terhadap PR. Pada analisis terlihat bahwa pertumbuhan ekonomi mempunyai pengaruh yang sangat kecil pada belanja modal. Kata kunci : Belanja Modal (BM), Pertumbuhan Ekonomi (PE), Pendapatan Pajak dan Retribusi Daerah (PR)

2.2. Kerangka Teori 2.2.1 Teori Pertumbuhan

Model pertumbuhan Solow memberi kontribusi terhadap teori pertumbuhan neoklasik. Model ini merupakan pengembangan dari model pertumbuhan Harrod-Domar dengan menambahkan faktor tenaga kerja dan teknologi kedalam persamaan pertumbuhan. Model pertumbuhan Solow, input tenaga kerja dan modal memakai asumsi skala yang terus berkurang (diminishing

returns) jika keduanya dianalisis secara terpisah, sedangkan jika keduanya

dianalisis secara bersamaan memakai asumsi skala hasil tetap (constant returns to

Model pertumbuhan Solow memakai fungsi produksi agregat standar, yaitu:

( )

α

α −

= 1

AL K Y

Dimana:

Y : Produk domestik bruto (PDB) K : Stok modal fisik dan modal manusia L : Tenaga kerja

A : Tingkat kemajuan teknologi

α : Elastisitas output terhadap modal (persentase kenaikan PDB yang bersumber dari 1 persen penambahan modal fisik dan modal manusia.

2.2.2 Teori Ketimpangan

Model neoklasik beranggapan bahwa mobilitas faktor produksi, baik modal maupun tenaga kerja, pada permulaan proses pembangunan adalah kurang lancar, akibatnya modal dan tenaga kerja ahli cenderung terkonsentrasi di daerah yang lebih maju sehingga ketimpangan pembangunan cenderung melebar. Akan tetapi bila proses pembangunan terus berlanjut, dengan semakin baiknya prasarana dan fasilitas komunikasi, maka mobilitas modal dan tenaga kerja tersebut akan semakin lancar. Dengan demikian, nantinya setelah negara yang bersangkutan telah maju, maka ketimpangan pembangunan regional akan berkurang.

Dalam hipotesis neoklasik ketimpangan pembangunan pada permulaan proses cenderung meningkat. Proses ini akan terjadi sampai ketimpangan tersebut mencapai titik puncak. Setelah itu, bila proses pembangunan terus berlanjut, maka

secara berangsur-angsur ketimpangan pembangunan antar wilayah tersebut akan menurun. Dengan kata lain ketimpangan pada negara berkembang relatif lebih tinggi, sedangkan pada negara maju ketimpangan tersebut relatif lebih rendah.

Ketimpangan pada negara sedang berkembang relative lebih tinggi karena pada waktu proses pembangunan baru dimulai, kesempatan dan peluang pembangunan yang ada umumnya dimanfaatkan oleh daerah-daerah yang kondisi pembangunannya sudah lebih baik sedangkan daerah yang masih terbelakang tidak mampu memanfaatkan peluang ini karena keterbatasan prasarana dan sarana serta rendahnya kualitas sumberdaya manusia. Oleh sebab itulah, pertumbuhan ekonomi cenderung lebih cepat didaerah dengan kondisi yang lebih baik, sedangkan daerah yang terbelakang tidak banyak mengalami kemajuan.

Penelitian tentang hipotesis neoklasik dilakukan oleh Jefrey G. Williamson pada tahun 1966 melalui suatu studi tentang ketimpangan pembangunan antar wilayah pada negara maju dan negara sedang berkembang dengan menggunakan data time series dan cross section. Hasil penelitian tersebut menunjukan bahwa hipotesis neoklasik ternyata terbukti benar secara empirik. Fakta empirik ini menunjukkan bahwa peningkatan ketimpangan pembangunan yang terjadi di negara-negara sedang berkembang sebenarnya bukanlah karena kesalahan pemerintah atau masyarakatnya, tetapi hal tersebut terjadi secara natural diseluruh negara. Ukuran ketimpangan pembangunan antar wilayah yang dapat digunakan mengidentifikasi adanya ketimpangan adalah indeks williamson.

Pembangunan ekonomi di Provinsi Banten masih meninggalkan masalah yang sama dihadapi oleh beberapa provinsi lain, di Indonesia. Masalah yang

timbul adalah ketimpangan antar kabupaten/kota. Hal ini disebabkan karena perbedaan kemampuan suatu daerah dalam mendorong proses pembangunan. Terjadinya ketimpangan antar wilayah ini membawa implikasi terhadap tingkat kesejahteraan masyarakat antar wilayah. Karena itu, aspek ketimpangan pembangunan antar wilayah ini juga mempunyai implikasi terhadap kebijakan pembangunan wilayah yang dilakukan oleh Pemerintah Daerah.

Dalam formulasi kebijakan diperlukan suatu kajian yang lebih dalam terhadap suatu daerah atau wilayah yang akan dijadikan sasaran. Setiap daerah atau wilayah mempunyai karakteristik yang berbeda-beda. Pertumbuhan ekonomi dan struktur ekonomi merupakan ukuran yang harus diidentifikasi terlebih dahulu. Provinsi Banten merupakan provinsi yang relatif lebih baik dibandingkan dengan provinsi muda Indonesia lainnya (Provinsi Bangka Belitung, Provinsi Gorontalo, Provinsi Maluku Utara), dari segi perekonomian maupun sarana prasarana yang ada. Namun demikian, di dalam Provinsi Banten masih terjadi ketimpangan antar kabupaten/kota. Ketimpangan ini salah satunya terlihat dari ketersediaan tenaga kerja, modal dan teknologi yang menunjang dalam kegiatan ekonomi, adapun indikator tenaga kerja yang digunakan adalah angkatan kerja, indikator modal yaitu belanja modal pemerintah dan indikator teknologi yang digunakan indikator dari pendidikan yaitu angka melek huruf .

Untuk lebih jelas tentang kerangka pikir sehingga dapat memberikan jawaban sementara terhadap masalah yang akan diteliti, maka disajikan diagram alur kerangka pemikiran operasional pada gambar 2.1.

Gambar 2.1. Kerangka Pemikiran Pembanguan Ekonomi

Provinsi Banten

Identifikasi Ketimpangan di Provinsi Banten dan

Klasifikasi daerah:

- Daerah cepat maju dan cepat tumbuh - Daerah maju tapi tertekan

- Daerah berkembang cepat - Daerah relatif tertinggal

Strategi pembangunan ekonomi di Provinsi Banten

Analisis pengaruh belanja modal pemerintah, angkatan kerja dan

angka melek huruf terhadap pembangunan ekonomi

di Provinsi Banten

Implikasi Kebijakan

Peningkatan

Pertumbuhan ekonomi Pendapatan per kapita Struktur perekonomian

Terjadi ketimpangan Faktor pertumbuhan seperti SDM, teknologi dan modal tidak merata

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1. Jenis dan Sumber Data

Penelitian ini menggunakan data panel, yang merupakan kombinasi antara data time-series dan cross-section. Jumlah individu yang digunakan yaitu 6

kabupaten/kota yang ada di Provinsi Banten dan dalam kurun waktu 8 tahun (2001 - 2008), sehingga jumlah observasi 48 buah. Data diperoleh dari BPS Provinsi Banten. Adapun rincian data yang digunakan dalam kajian yaitu:

1. Data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) ADHK 2000 seluruh kabupaten/kota di Provinsi Banten, yang dirinci menurut lapangan usaha (sektor) tahun 2001 - 2008, yang dipublikasikan oleh BPS Provinsi Banten. 2. Data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) ADHB 2000 seluruh

kabupaten/kota di Provinsi Banten, yang dirinci menurut lapangan usaha (sektor) tahun 2001 - 2008, yang dipublikasikan oleh BPS Provinsi Banten. 3. Data kependudukan masing-masing kabupaten/kota di Provinsi Banten yang

didapatkan dari hasil Sensus Penduduk dan Susenas serta Sakernas tahun 2001-2008 yang diambil dari Daerah Dalam Angka dan Pengolahan oleh BPS Provinsi Banten.

4. Data APBD di masing-masing kabupaten/kota se Provinsi Banten dari tahun 2001 - 2008, yang diambil dari publikasi Statistik keuangan BPS.

3.2. Metode Analisis Data 3.2.1. Analisis Deskriptif

Analisis deskriptif merupakan bentuk analisis sederhana yang bertujuan mendeskripsikan dan mempermudah penafsiran yang dilakukan dengan memberikan pemaparan dalam bentuk tabel, grafik, dan diagram. Analisis deskriptif digunakan untuk memberikan suatu gambaran secara umum mengenai kondisi dari Provinsi Banten dan kondisi variabel-variabel pembangunan ekonomi di Provinsi Banten dari tahun 2001 sampai 2008. Variabel-variabel pembangunan ekonomi yang ingin dijelaskan dalam penelitian ini adalah mengenai pertumbuhan ekonomi. Selain itu analisis ini digunakan untuk memberikan gambaran angkatan kerja, belanja modal dan angka melek huruf di Provinsi Banten.

3.2.2. Analisis Ketimpangan (Indeks Williamson)

Williamson dalam Sjafrizal (2008) meneliti hubungan antara disparitas regional dengan tingkat pembangunan ekonomi. Penelitiannya menggunakan data ekonomi negara yang sudah maju dan negara berkembang. Ternyata ditemukan bahwa selama tahap awal pembangunan, disparitas regional menjadi semakin lebar dan pembangunan terkonsentrasi di daerah-daerah tertentu. Indeks ketimpangan regional untuk menggambarkan ketimpangan kabupaten/kota di Provinsi Banten dapat dihitung dengan formulasi sebagai berikut:

I

W = Indeks Williamson y

n f y y

I i

i i

W

∑

− ×

=

2

) (

y

i = PDRB per kapita di kabupaten/kota i

= PDRB per kapita rata-rata di Provinsi Banten f

i = Jumlah penduduk di kabupaten/kota i

n = Jumlah penduduk di Provinsi Banten

Indeks williamson besarnya antara nol dan satu. Semakin kecil angka yang dihasilkan menunjukkan ketimpangan yang semakin kecil pula atau dapat dikatakan makin merata. Tetapi jika angka yang didapat mendekati satu maka ketimpangan semakin lebar.

3.2.3. Klassen Typologi

Analisis ini digunakan untuk menggambarkan kesenjangan klasifikasi tiap kabupaten/kota di Provinsi Banten. Menurut Sjafrizal (1997) Analisis ini didasarkan pada dua indikator utama yaitu rata-rata pertumbuhan ekonomi dan rata-rata pendapatan per kapita di suatu daerah. Analisis ini membagi empat klasifikasi daerah yang masing-masing memiliki karakteristik yang berbeda yaitu: a. Kuadran I yaitu daerah maju dan cepat tumbuh (high growth and high income)

merupakan daerah yang memiliki tingkat pertumbuhan ekonomi dan pendapatan per kapita yang lebih tinggi dibanding rata-rata provinsi.

b. Kuadran II yaitu daerah maju tapi tertekan (low growth but high income)

merupakan daerah yang memiliki pertumbuhan ekonominya lebih rendah tapi pendapatan per kapita lebih tinggi dibanding rata-rata provinsi.

c. Kuadran III yaitu daerah berkembang cepat (high growth but low income)

merupakan daerah dengan pertumbuhan ekonomi yang lebih tinggi tapi pendapatan per kapitanya lebih rendah dibanding rata-rata provinsi.

d. Kuadran IV yaitu daerah relatif tertinggal (low growth and low income)

merupakan daerah yang pertumbuhan ekonomi maupun pendapatan per kapitanya lebih rendah dibanding provinsi.

Tabel 3.1. Klasifikasi Kabupaten/kota menurut Klassen Typologi

j ij Y

Y > Y_ij <Y_j

j

ij R

R > Kuadran I

Daerah maju dan tumbuh cepat

Kuadran III Daerah berkembang cepat

j

ij R

R < Kuadran II

Daerah maju tapi tertekan

Kuadran IV Daerah relatif tertinggal

Keterangan:

Rij adalah laju pertumbuhan PDRB ADHK tiap kabupaten/kota di Provinsi. Rj adalah rata-rata laju pertumbuhan PDRB ADHK Provinsi Banten. Yij adalah pendapatan per kapita tiap kabupaten/kota di Provinsi. Yj adalah rata-rata pendapatan per kapita Provinsi Banten.

3.2.4 Analisis Data Panel

Terdapat tiga metode pada teknik estimasi model menggunakan data panel, yaitu pooled Ordinary Least Square (OLS), fixed effect, dan random effect.

Dari ketiga metode tersebut akan dipilih model terbaik yang menggunakan Chow

test.

3.2.4.1 Metode Pooled OLS

Metode pooled OLS merupakan suatu metode pengkombinasian sederhana

antara data time-series dan cross-section, selanjutnya dilakukan estimasi model

yang mendasar menggunakan OLS. Metode pooled OLS dapat dispesifikasikan ke

dalam model berikut:

it

it X

Y =α+β ∧

dimana i menunjukkan urutan kabupaten/kota yang diobservasi pada data cross-section, sedangkan t menunjukkan periode pada data time-series. Namun, pada

metode ini asumsi yang digunakan menjadi terbatas karena model tersebut mengasumsikan bahwa intersep dan koefisien dari setiap variabel sama untuk setiap kabuapten/kota yang diobservasi. Hal ini menyebabkan variabel-variabel yang diabaikan akan membawa perubahan pada intersep time-series dan

cross-section.

3.2.4.2 Metode Fixed Effect

Masalah yang timbul pada penggunaan metode pooled OLS yaitu adanya

asumsi bahwa intersep dan koefisien dari setiap variabel sama pada setiap Kabupaten/Kota yang diobservasi. Untuk memperhitungkan individualitas dari setiap unit cross-section dapat dilakukan dengan cara menjadikan intersep

berbeda pada tiap kabupaten/kota. Pada metode fixed effect ditambahkan variabel

dummy untuk mengubah intersep, tetapi koefisien-koefisien lainnya tetap sama

bagi setiap kabupaten/kota yang diobservasi. Metode ini dapat dispesifikasikan ke dalam model berikut:

it it T i i NT N t t it i

it X W W W Z Z Z

Y =α+β +γ +γ + +γ +δ +δ + +δ +ε ∧

...

... _{2 2 3 3}

3 3 2 2

dimana Wit = 1 untuk kabupaten/kota ke-i, i = 2,…, N

Zit = 1 untuk kabupaten/kota ke-t, t = 2,…, T

0 untuk lainnya

Variabel dummy (N-1) + (T-1) ditambahkan ke dalam model dan penambahan

tersebut menghasilkan kolienaritas yang sempurna di antara variabel-variabel penjelas. Koefisien dari variabel dummy akan mengukur perubahan intersep

cross-section dan time-series.

3.2.4.3. Metode Random Effect

Pada metode random effect dimasukkan komponen galat (error term) ke

dalam model untuk menjelaskan variabel prediktor (explanatory variable) yang tidak dimasukkan ke dalam model, komponen nonlinearitas hubungan variabel bebas dan variabel tak bebas, kesalahan ukur saat observasi dilakukan, serta kejadian yang sifatnya acak.

Metode random effect dapat dispesifikasikan ke dalam model berikut:

it it

it X

Y =α+β +ε ∧

it t i

it =u +v +w

ε dimana ui~ N(0,

2 u

σ ) = komponen galat cross-section

vt~ N(0, 2 v

σ ) = komponen galat time-series

wt~ N(0, 2 w

σ ) = komponen galat time-series dan cross-section

i menunjukkan urutan kabupaten/kota yang diobservasi pada data cross-section,

sedangkan t menunjukkan periode pada data time-series. Formulasi dari metode

random effect diperoleh dari model fixed effect dengan mngasumsikan bahwa efek rata-rata dari variabel-variabel time-series dan cross-section yang acak termasuk

dalam intersep, dan deviasi acak dari rata-rata tersebut sama dengan komponen galat, ui danvt.

3.3. Metode Pemilihan Model 3.3.1. Chow Test

Gujarati dalam Hartati (2008) menjelaskan bahwa Chow test digunakan

untuk menentukan model yang akan digunakan, apakah lebih tepat dijelaskan oleh model Pooled OLS atau model Fixed Effect. Seperti yang telah dijelaskan

sebelumnya bahwa asumsi konstan slope dan intersep pada model Pooled OLS

pada kenyataannya tidak cukup realistis. Pengujian ini dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut:

H₀ : Model adalah model Pooled Least Square

H₁ : Model adalah model Fixed Effect

Dasar penolakan terhadap H₀ adalah dengan menggunakan F-statistic

seperti yang dirumuskan oleh Chow:

) /( ) ( ) 1 /( ) ( 2 2 1 K N NT ESS N ESS ESS CHOW − − − − = dimana: 1

ESS = Residual Sum Square hasil pendugaan model pooled least square

2

ESS = Residual Sum Square hasil pendugaan model fixed effect

N =Jumlah data cross section

T = Jumlah data time series

Statistik Chow test mengikuti distribusi F-statistic dengan derajat bebas

(N-1,NT-N-K), jika nilai CHOW statistic (F-stat) hasil pengujian lebih besar dari

F-tabel, maka cukup bukti untuk melakukan penolakan terhadap H₀ sehingga

model yang digunakan adalah fixed effect, dan begitu juga sebaliknya.

3.3.2. Haussman Test

Gujarati dalam Hartati (2008) menjelaskan bahwa pengujian yang dilakukan setelah Chow Test adalah Haussman Test, yang digunakan untuk menentukan apakah model lebih tepat dijelaskan dengan model fixed effect atau

model random effect. Hausman test dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut:

H₀ : Model adalah model Random Effect

H₁ : Model adalah model Fixed Effect

Dasar penolakan H₀ dengan membandingkan Statistik Hausman dengan

Chi-Square. Statistik Hausman dirumuskan dengan: )

( ) )(

( 1

1

0 M b

M b

m= β − − − β − ≈ χ2

Dimana β adalah vektor untuk statistik variabel fixed effect, b adalah vektor statistik variabel random effect, M₀ adalah matriks kovarians untuk dugaan fixed

effect model, dan M₁ adalah matriks kovarians untuk dugaan random effect

model. H₀ ditolak jika nilai m hasil pengujian lebih besar dari χ2_{-tabel, sehingga}

3.4. Model Penelitian

Persamaan yang memperlihatkan sejauh mana variabel-variabel belanja modal pemerintah, angkatan kerja dan angka melek huruf mempengaruhi pertumbuhan ekonomi di Provinsi Banten.

Secara matematis, hubungan antar variabel-variabel yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi digambarkan dalam fungsi double log sebagai berikut :

Ln

PDRB

it

=

α

0

+

α

1

LnBM

it

+

α

2

LnAK

it

+

α

3

LnAMH

it

+

μ

it

Keterangan :

PDRBit = Nilai PDRB ADHK 2000 per kapita pada kabupaten/kota i dan tahun t

(juta rupiah)

α0 = intercept

α1-α3 = Parameter belanja modal, angkatan kerja dan angka melek huruf

μit = error term

BMit = Belanja modal pemerintah di kabupaten/kota i dan tahun t (Juta Rupiah)

AKit = Angkatan kerja di kabupaten/kota i dan tahun t (Orang)

AMHit = Angka melek huruf di kabupaten/kota i dan tahun t (%)

3.5. Software Analisis Data

Dalam menyelesaikan penelitian ini, penulis menggunakan bantuan beberapa software untuk melakukan analisis data. Software tersebut adalah sebagai berikut:

1. Microsoft excel 2007

Ms Excel merupakan perangkat lunak buatan Microsoft Corp. Software ini digunakan dalam pembuatan tabel dan grafik serta beberapa pengolahan data. 2. EViews 5.1

EViews adalah program komputer yang digunakan untuk mengolah data statistik dan data ekonometri. Program EViews dibuat oleh QMS (Quantitative Micro Software) yang berkedudukan di California AS. Software

ini digunakan dalam pengolahan persamaan model panel data.

3.6. Evaluasi Model

Dalam pengujian asumsi klasik bertujuan untuk mengetahui apakah model yang diteliti mengalami penyimpangan asumsi klasik atau tidak, maka pemeriksaan terhadap penyimpangan asumsi klasik tersebut harus dilakukan. Adapun uji asumsi klasik tersebut adalah melihat ada tidaknya autokorelasi, heteroskedastisitas, dan multikoliniaritas.

3.6.1. Autokorelasi

Autokorelasi adalah keadaan dimana faktor-faktor pengganggu yang satu dengan yang lain saling berhubungan. Uji autolorelasi yang paling sederhana adalah menggunakan uji Durbin-Watson (DW). Adapun langkah pengujian adalah a. Hipotesis :

Ho : ρ₁=ρ₂ =...=ρ_p =0 , non autokorelasi (faktor pengganggu periode tertentu tidak berkorelasi dengan faktor pengganggu pada periode lain).

Ha : ρ₁=ρ₂ =...=ρ_p ≠0 , autokorelasi (faktor pengganggu periode tertentu berkorelasi dengan faktor pengganggu pada periode lain).

b. Kriteria pengujian seperti yang dijelaskan pada tabel 3.2 yaitu :

Tabel 3.2. Daerah Uji Statistik Durbin-Watson

Nilai statistik d Hasil

0 < d < dL Menolak Ho ; ada autokorelasi positif

dL≤ d ≤ dU Daerah keragu-raguan ; tidak ada keputusan

dU≤ d ≤ 4 - dU Menerima Ho ; tidak ada autokorelasi positif/negatif

4 – dU≤ d ≤ 4 - dL Daerah keragu-raguan ; tidak ada keputusan

4 – dL≤ d ≤ 4 Menolak Ho ; ada autokorelasi negatif

3.6.2. Uji Multikolinearitas

Adanya hubungan linier antara variabel independen dalam suatu regresi disebut dengan multikolinearitas. Pengujian terhadap gejala multikolinearitas dapat dilakukan dengan membandingkan nilai R2 dan signifikansi dari variabel yang digunakan. Sebagai rule of thumb, apabila koefisien korelasi cukup tinggi

sementara terdapat sebagian besar atau semua yang secara parsial tidak signifikan, maka diduga terjadi multikolinearitas pada model regresi (Gujarati, 2003). Lebih dari itu, gejala multikolineritas biasanya timbul pada data time series dimana

korelasi antar variabel independen cukup tinggi. Sehingga dengan mengkombinasikan data yang ada dengan data cross section mengakibatkan

3.6.3. Uji Heteroskedasitas

Heteroskedasitas adalah keadaan dimana faktor gangguan tidak memiliki varian yang sama. Dalam suatu model apabila dijumpai adanya masalah heteroskedastisitas maka model akan menjadi tidak efisien meskipun tidak bias dan konsisten. Gejala adanya heteroskedasitas dapat dideteksi dengan melakukan uji White test. Sedangkan hipotesis yang digunakan adalah sebagai berikut: 1. Uji hipotesis untuk menentukan ada tidaknya heteroskedasitas.

0 ...

: _{1 2}

0 = = = q =

H ρ ρ ρ , tidak ada heteroskedasitas 0

... : ₁≠ ₂ ≠ ≠ _q ≠

Ha ρ ρ ρ , ada heteroskedasitas

2. Kriteria : χ2 – hitung < χ2 – tabel, maka Ho diterima yang berati tidak ada heteroskedasitas. Dan sebaliknya, apabila χ2 –hitung > χ2 –tabel, maka Ho ditolak, berarti ada heteroskedasitas.

Untuk menyembuhkan pelanggaran heteroskedastisitas maka kita dapat mengestimasi model dengan metode Generalized Least Square dan weights cross

section atau melakukan white heteroscedasticity-consistence variance (Nachrowi

dan Usman, 2006).

3.7. Uji statistik

Pengujian statistik dimaksudkan untuk mengetahui apakah model yang digunakan merupakan model yang tepat untuk menggambarkan hubungan antar variabel dan apakah ada hubungan yang signifikan diantara variabel-variabel dependen dengan variabel independen.

3.7.1. Uji Statistik t

Uji statistik t menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen secara induvidual terhadap variabel dependen. Untuk itu kita dapat membandingkan nilai t statistiknya dengan nilai t tabel. Apabila t-stat ≥ t-tabel maka Ho ditolak, berarti ada pengaruh secara signifikan dari variabel independen terhadap variabel dependen. Demikian berlaku sebaliknya. Dimana hipotesis yang digunakan adalah:

a. Uji hipotesis positif satu sisi Ho : β1≤ 0

Ha : β1 > 0

b. Uji hipotesis negatif satu sisi Ho : β1≥ 0

Ha : β1 < 0

c. Uji hipotesis dua sisi Ho : β1 = 0

Ha : β1≠ 0

Membandingkan nilai t-statistik dengan t-tabel. Untuk pengujian satu sisi, apabila stat < tabel maka kita akan menerima Ho sedangkan apabila stat > t-tabel maka menolak Ho.

3.7.2. Uji Statistik F

Uji statistik F memperlihatkan adanya hubungan atau pengaruh antara variabel indpenden secara bersama-sama terhadap variabel dependen. Adapun langkah uji F adalah sebagai berikut :

1. Membuat hipotesis Ho : β1 = β2 = ...= β8 = 0

Ha : β1≠β2≠ ...≠β8≠ 0

2. Mencari nilai F hitung :

Dimana :

R2 = Koefisien determinasi k = Jumlah variabel n = Jumlah sampel T = Jumlah unit waktu 3. Kriteria pengujian :

Ho akan diterima dan Ha akan ditolak apabila F-stat < F-tabel Ho akan ditolak dan Ha akan diterima apabila F-stat > F-tabel

3.7.3. Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien determinasi menjelaskan seberapa besar persentase total variasi variabel dependen yang dijelaskan oleh model, semakin besar nilai R2 maka semakin besar pengaruh model dalam menjelaskan variabel dependen. Nilai koefisien determinasi berkisar antara oleh sampai 1, suatu R2 sebesar 1 berarti ada hubungan sempurna, sedangkan yang bernilai 0 berarti tidak ada hubungan antara variabel independen dengan variabel yang menjelaskan.

) ( ) 1 ( ) 1 ( 2 2 ) , 1 ( k n nT R n R F_{n nT n k}

− − − − = − − −

BAB IV

GAMBARAN UMUM PROVINSI BANTEN

4.1. Keadaan geografis

Wilayah Provinsi Banten mempunyai luas 9.018,64 Km2. Secara administrasi wilayah ini dibagi menjadi empat kabupaten dan empat kota. kabupaten/kota yang dimaksud adalah Kabupaten Pandeglang, Kabupaten Lebak, Kabupaten Tangerang, Kabupaten Serang, Kota Tangerang dan Kota Cilegon, Kota Serang dan Kota Tangerang Selatan. Provinsi Banten terdiri dari 154 kecamatan serta 1.535 desa/kelurahan. Wilayah Provinsi Banten berada pada batas astronomis 105.01’11”-106.07’12”BT dan 5.07’50”-7.01’1”LS, serta mempunyai posisi strategis pada lintas perdagangan internasional dan nasional. Batas wilayah Provinsi Banten adalah: Sebelah utara berbatasan dengan Laut Jawa, Sebelah timur dengan Provinsi DKI Jakarta dan Provinsi Jawa Barat, Sebelah selatan dengan Samudera Hindia dan, Sebelah barat dengan Selat Sunda.

Wilayah Banten bagian selatan tepatnya di Pandeglang dan Lebak merupakan daerah persawahan yang subur, sedangkan wilayah Banten bagian utara seperti Kota Tangerang, Cilegon, Kabupaten Tangerang, dan sebagian Serang kini telah tumbuh menjadi kawasan industri.

4.2. Penduduk Provinsi Banten

Dalam kaitannya dengan proses pembangunan yang berkelanjutan, informasi kependudukan dengan berbagai karakteristik sangat diperlukan lagi

perencanaan dan evaluasi pembangunan. Hal ini dikarenakan paradigma pembangunan telah bergeser, dimana pembangunan yang dilaksanakan tidak hanya bertumpu pada peningkatan pertumbuhan ekonomi tetapi juga pada peningkatan kualitas sumber daya manusia.

Tabel 4.1. Jumlah Penduduk Kabupaten/Kota di Provinsi Banten Tahun 1961 – 2008

(Orang) Kabupaten/Kota 1961 1971 1980 1990 2000 2008

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)

Kabupaten

1. Pandeglang 440 213 572 628 694 759 858 435 1 011 788 1 092 527 2. Lebak 427 802 546 364 682 868 873 646 1 030 040 1 234 459 3. Tangerang 643 647 789 870 1 131 199 1 843 755 2 781 428 3 574 048 4. Serang 648 115 766 410 968 358 1 244 755 1 652 763 1 826 146 Kota

5. Tangerang 206 743 276 825 397 825 921 848 1 325 854 1 531 666 6. Cilegon 72 054 93 057 140 828 226 083 294 936 343 599

7. Serang *) - - - -

8. Tangerang Selatan *) - - - - - -

Jumlah/Total 2 438 574 3 045 154 4 015 837 5 967 907 8 096 809 9 602 445

Sumber : Sensus Penduduk 1971. 1980. 1990. 2000 . Susenas 2005- 2008

Catatan : Data Kota Serang bergabung dengan Kabupaten Serang dan Kota Tangerang Selatan bergabung dengan Kabupaten Tangerang

Data Kota Tangerang Selatan bergabung dengan Kabupaten Tangerang begitu juga Kota Serang masih gabung dengan Kabupaten Serang. Jumlah penduduk di suatu daerah, sebenarnya merupakan suatu aset dan potensi yang besar bagi pembangunan apabila penduduk tersebut berkualitas, sebaliknya apabila jumlah penduduk yang besar tersebut mempunyai kualitas yang rendah, maka akan menjadi beban bagi proses pembangunan yang dilaksanakan. Pada tabel 4.1 dapat dilihat jumlah penduduk Banten dari tahun 1961-2008 semakin bertambah. Kecenderungan penduduk yang terus

Lampiran 1. Model Estimasi Parameter dengan menggunakan Metode

Pooled Least Square

Dependent Variable: PDRB Method: Panel Least Squares Date: 10/16/09 Time: 12:45 Sample: 2001 2008

Cross-sections included: 6

Total panel (balanced) observations: 48

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

BM 0.028992 0.126562 0.229070 0.8199

AK 0.714132 0.164117 4.351351 0.0001

AMH 24.46156 4.259942 5.742228 0.0000

C -105.3588 20.08337 -5.246073 0.0000

R-squared 0.618806 Mean dependent var 15.88785

Adjusted R-squared 0.592815 S.D. dependent var 0.728776 S.E. of regression 0.465039 Akaike info criterion 1.386265 Sum squared resid 9.515500 Schwarz criterion 1.542198

Log likelihood -29.27035 F-statistic 23.80892

Lampiran 2. Model Estimasi Parameter dengan menggunakan Metode

Fixed Effect

(sebelum dilakukan uji white)

Dependent Variable: PDRB Method: Panel Least Squares Date: 10/16/09 Time: 12:47 Sample: 2001 2008

Cross-sections included: 6

Total panel (balanced) observations: 48

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

BM 0.095277 0.018049 5.278702 0.0000

AK 0.723577 0.154890 4.671555 0.0000

AMH 1.747604 1.047709 1.668023 0.1033

C -2.728328 4.397712 -0.620397 0.5386

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

R-squared 0.993838 Mean dependent var 15.88785

Adjusted R-squared 0.992574 S.D. dependent var 0.728776 S.E. of regression 0.062802 Akaike info criterion -2.530301 Sum squared resid 0.153819 Schwarz criterion -2.179451

Log likelihood 69.72722 F-statistic 786.2576

Lampiran 3. Model Estimasi Parameter dengan menggunakan Metode

Fixed Effect

(setelah dilakukan uji white)

Dependent Variable: PDRB

Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 10/16/09 Time: 13:12

Sample: 2001 2008 Cross-sections included: 6

Total panel (balanced) observations: 48

Linear estimation after one-step weighting matrix

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

AMH 1.325431 0.780197 1.698842 0.0973

BM 0.114747 0.015991 7.175779 0.0000

AK 0.730816 0.096374 7.583097 0.0000

C -1.128223 3.406884 -0.331160 0.7423

Effects Specification

Cross-section fixed (dummy variables)

Weighted Statistics

R-squared 0.996272 Mean dependent var 23.52561

Adjusted R-squared 0.995507 S.D. dependent var 14.12421 S.E. of regression 0.060580 Sum squared resid 0.143127

F-statistic 1302.718 Durbin-Watson stat 1.344756

Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared 0.995855 Mean dependent var 15.88785

Lampiran 4. Hasil Pengujian Chow Test

Redundant Fixed Effects Tests Equation: EQ02FIXEDNONE Test cross-section fixed effects

Effects Test Statistic d.f. Prob.

Cross-section F 474.720101 (5,39) 0.0000

Cross-section Chi-square 197.995145 5 0.0000

Cross-section fixed effects test equation: Dependent Variable: PDRB

Method: Panel Least Squares Date: 10/16/09 Time: 12:50 Sample: 2001 2008

Cross-sections included: 6

Total panel (balanced) observations: 48

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

BM 0.028992 0.126562 0.229070 0.8199

AK 0.714132 0.164117 4.351351 0.0001

AMH 24.46156 4.259942 5.742228 0.0000

C -105.3588 20.08337 -5.246073 0.0000

R-squared 0.618806 Mean dependent var 15.88785

Adjusted R-squared 0.592815 S.D. dependent var 0.728776 S.E. of regression 0.465039 Akaike info criterion 1.386265 Sum squared resid 9.515500 Schwarz criterion 1.542198

Log likelihood -29.27035 F-statistic 23.80892

Lampiran 5. Model Estimasi Parameter dengan menggunakan Metode

Random Effect

Dependent Variable: PDRB

Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 10/16/09 Time: 12:51

Sample: 2001 2008 Cross-sections included: 6

Total panel (balanced) observations: 48

Swamy and Arora estimator of component variances

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

BM 0.096223 0.018018 5.340463 0.0000

AK 0.638836 0.140572 4.544557 0.0000

AMH 2.133042 1.024551 2.081929 0.0432

C -3.380226 4.396081 -0.768918 0.4460

Effects Specification

S.D. Rho

Cross-section random 0.585326 0.9886

Idiosyncratic random 0.062802 0.0114

Weighted Statistics

R-squared 0.751898 Mean dependent var 0.602259

Adjusted R-squared 0.734982 S.D. dependent var 0.126269 S.E. of regression 0.065003 Sum squared resid 0.185918 F-statistic 44.44875 Durbin-Watson stat 0.646583 Prob(F-statistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared 0.136001 Mean dependent var 15.88785

Lampiran 6. Hasil Pengujian Hausman Test

Correlated Random Effects - Hausman Test Equation: EQ02_RANDOM

Test cross-section and period random effects

Test Summary

Chi-Sq.

Statistic Chi-Sq. d.f. Prob.

Cross-section random 0.000000 3 1.0000

Period random 0.000000 3 1.0000

Cross-section and period random 0.000000 3 1.0000

* Cross-section test variance is invalid. Hausman statistic set to zero. * Period test variance is invalid. Hausman statistic set to zero. Cross-section random effects test comparisons:

Variable Fixed Random Var(Diff.) Prob.

BM 0.077617 0.077654 -0.000296 NA

AK 0.586604 0.580182 -0.016042 NA

AMH 0.527574 0.556218 -0.755504 NA

Lampiran 7. Matrix Correlations Hasil Pengujian Multikolinearitas

PDRB BM AK AMH

PDRB 1.000000 0.577013 0.298183 0.479800

BM 0.577013 1.000000 0.495548 0.245071

AK 0.298183 0.495548 1.000000 -0.501738