AS ll\'donesla. INFRt\STNllKTOR TEH.llAUAl' PERTU::'\1BllHA!\ F:KONO:Wl REGlOXAL Bl l'ljlal.i SCJl\'fATERA DAN PULAU KALl' 1ANTAN ) TESIS

Ul'\IVKRSIT

AS ll\'DONESlA

llA\·fPAK PEl\1RANGUNA~ INFRt\STNllKTOR TEH.llAUAl' PERTU::'\1BllHA!\ F:KONO:Wl REGlOXAL Bl l'lJLAl.I SCJl\'fATERA DAN PULAU KALl'°1ANTAN

0995-2006)

TESIS

HASA.~ KTIOTRI XI'!\-1. lt706:Z99 l 70

FAKlJLTAS EKO!'Oi\11 l\l:\GISTJ::n l'EitE:-.;cANAA:--1 ()AJ\. KEBIJAI..:·\:\ Pl Bl lh: EKOl"Ol\11 PERENCANAAN KOTA DA 'I OAF.RAH D~l:'OK JULI, 20-09

UNl\'l!:RSJTAS

INDONESIA

DA)1PAK PE!\oIBANGUN~'l h'lFRASmUKTUR T.bRHADAP PERTUJ\iHUHAN EKOl\'OMI REGlONAL DI PULAU SU)iATERA DAt"'l PULAl: KALIJ\1AXTA~ (1995- 2006}

TESIS Diajukan seuai;:.i salitl1 satu syarar untuk memperoleh gelar

Magirter Ekonoati

HASAN KHOIRI l'\Pl\-1. 0706299170

fAK(;LTAS EKO"fOMJ MAGISTER PERENCANAAX DA'.'l lO:lllJAKAN PUBLIK l".KONOl\U PERENCAXAAN KOTA DAN DA.Ii.RAH

DEPOK ,JULI, 2009

LEMBAR PENGESAHAN

Tesis ini diajukan oleh : : : :

Na.ma NPM Program Studi Judul Tesis

Hasan K.hoiri 0706299170 Magister Perencanaan dan Kebijakan Publik Dampak Pern.bangunan Infrastruktur terhadap Pertumbuhan Ekonomi Regional Di Pulau Sumatera dan Pulau Kalimantan (1995-2006)

DEWAN PENGU.TI

Pembimbing

: Dr. Telisa Aulia Falianty

( C>\l.\ ~~t'..

Ketua Penguji

: Dr. Andi Fahrni Lubis

(

Anggota Penguji

: Dr. Mahyus Ekananda

Ditetapkan di : Depok Tanggal

:

Juli 2009

ii

(

~

~~lJLJ ~

) )

)

-

I

II II

1.1

I

I',

l

J"

I I

I I

II I

I IUl

I

•t

""n I

~·

'

I

I 1111!" 111'1

·,j

'

.. ...

Ill

... ·Ii'

-

I

"

<Jll 1.-

I

lit;

J

•

•

B

'· II ·

~

"'?!"!" ~-

··"

.

I~ L-

II

~

KATA J>F.NGANTAR

l'uji clan pcrto

xyukur pcnuh' panjat kehadirat T11hRll Yang, Maha F.sa.

onzm1 dan nikm!ll T uhan pcnuhs
tuga~

aia«

pcnyus·'1nan

tcsis yang mcrupakan salah satu syanu akadcmis yang hams dilabona.«m untuk

mcndapatkan gclar Megister Ekonomi (M E.J di program studi Magisler Percncanaan clan Kchijakan Publik Fakultas Ekonruni Universitas lndenesia pada semester ganjil tahun akadcrnik 200812()()9 Te,i:• ini berusaha untuk mcmbahas hagaimana pcranan dari infrastruktur

sebagai salah bentuk modal
atas scga.a baruuan secara langsung' maupun tak langsung schingga pcnyusunan tesis dapar sclcssi. Lc~r.sn terima kasih rtu antara lain disampaikan kepada: I.

Kepala Pusbindiklarrcn

llappcna~. selaku >]KY.ISOT hi:iya nenrhdrkrm

2. l Iupati Musi Rawas J.

Ir H I lendra Gunawan, S.H .• M.\iL selsku Kepala Bappeda Kabuparen

Musi 8.3\\'8S 4.

Pirnpinan Badan Pu.<11t Stari>rtik (BPS) di Jakarta

5

Pimpinan Pcrusahaan lrstrik Negara di Jakarta

6. Bapak Dr R. Rllksab Mnhi sclaku Ketua Program Studi 7.

lbu Heru Susanti. SE .M.';c. -ielaku Sckretaris Program S1udi

8. lhn Or Tel.sa Aulia l'alianty. sclaku Pcmbimbing Tevis ')

Staf Pcngajar dan ;\dministr.Hi Pnigrnm Stodi MPK P ~El )I

10 Orang Tua dan Kelunrga, Teman lkl
lit

Dan axhrmya hagi kita scmuanya

pcnulis

hcrll2r:lp ~mor-" te-,,~ ini dapat -ncmbcri manfaat

khususnya bagi penulis

sendiri ~'f:loin!!,~\" d~pal mcrnberi

sumbangan yang lehih hark lagi dalam menjalan tugas sebagai Pegawai Negeri

Sipil y~ng ditugaskun ~e:'ll!gaistaf perencana di Oappcda Kahupaten Musi Rawas dan dapat mcringkatkau

kcmarnpuan akademis ke tingkat yang lcbih baik lagi.

Depok, Penulis

iv

Juli 20()<)

---1 II

. I

r.,

I

11I

.r

I

I

I

I _I

I

II

,,

II

11,,

11 II

·'

l,, r

'I

I

I I

II

r•

II II

I

-~

,

•

I

..

•I

,

I

I

I

11

.

. ~

-

' 1111

. '•

•

' c

_II 'n

- I

I

,.

,·-

I

·I

I ~

I

)l

I

_

.......

_

•

~

L

I

I

ABSTRAI\ Nama . Hasan Khoiu Program Stud i · \.fa5is1er Perencanaan dan Kcbijakan Pu blik

Jud11I

: Darupak l'embm1guna11 Infrastruktur terhadap Pcrmm buhan l-konomi Regional di Pulau Surnatera dan Pulau Kahmantan ( 1995- 2006)

Tesis ini mcmbahas rnasalah peranan intrastruktur terhadap pcrtumbuhan ekonomi di Pulau Summcrn don 1<11limA11\a!1 serta mcmbandingkan pern•1an infrastruktur antara pulau Sumatera dan Kahrnantan. pertumbuhan ckonomi dalam pcnclitian sch1tg11i vanabel terik.u yaitu PORR 11~1· kapita rcnaga kerja dau variahcl bcbas infrastruktur :rang digunakan yaitu jaian, listrik, dan telcpon pee kapita tenaga kerja. Dalam analisis menggunakan data panel tahun 1995-2006 mcliputi 12 pmvinsi yang ..da Ji pulau Surnatera dan K1dnn•nh1n Deng.an mctodc catimasi yaitu l'endekatan Elek Tetap (Fixed Effi?i'I M,•rhode) serta mcnggunakan alal bantu mfiwore

sratistik yairu Evtews vcrsi 4.1

Dari hasil analisis per pulau tcrnyara sernua variabel infrastrukt.ur yaitu julan, listrik clan telepon merubcrikan konfrihu~i rns111r lerhad.ap pcnumbuhan eknnmni di pulau Surnatcra scdangxan di pulau Kalimantan vanabel telcpon berpengaruh posr.if, variabel lrstrik bcrpcngaruh negatif dan variabel jalan tidak .~ignifikan

tcrhadap pertumhuhan ekonomi. Dan ketika Puiau Sumatcra dan Kalimantan di analisis meniad; sa111 kesatuan maka variabel jaian. l.strik dan tclepon mernpunyai pcngaruh yang positif terhudap perturnhuhan ckonom i Kata K unci: Pertumbuhan L:ko11omi, Inlrastruktur (jalan. lisnik dan rclcpon)

v

Universitas Indonesia

,-\JlSTR:\ (T

N u rn e Stud~ Pmgram Title

: Ilasan Kboiri. : Ma.~l{'r in l'lanning and l'uiihc Polic_,· . The ~ff.xlof Developmentinfrastructure lo Regional Economic Growth in fhe Islands of Surnatera and Kalimantan (19<15-20il6J

This thesis will discuss on the problem or infrastructure role lo the: economic erowth in the ;,1.ml or Sumatera and Kali111~11l>-11 ·~ wcl l a' compare 11 (infrastructure role between the island of Sumatera and Kalimantan]. hi the research, the cco110111ic growth will he treated as the dependent variable, namely per capita Gross Domestic Regional Product of labor and the independent variable has been the infrastructure used, namely mad, electncity and telephone

per capilr. In the analysis, it employs panel data of l 995 - 2006 that cover 12 provinces evistcd in the island of Snmarera and Kalimantan using the estimation method. namely Fixed Effect Approach as well as making use of statistical software aid. 11~1m~ly EvlP\.'-l" Version 4 1 From the analysi-, result per island, '111 mfra structure variable, namely road. etcctricrty and telephone provide positive contribution az~inst the economic growth in Surnatera island. Whereas, lhr: telephone variable iu Kalimaruan island has positive effect, d1~c-Jm-,i1y variable negative effect and road insignificant dgaon>t th" ecouorruc growth. When the islands of Sumatera and Kalirnaman arc analvzed into one unir, then mad, electricity and fdephone variables have posuive a ffeel against rhe economic gro\\ih.

Key Word: 1:'.conomic flM\v1h. infrastructure

[road, electricity and telephone).

VI

Universitas Jnd011esia

LEMBAR PERNV ATAAN PERSF.TUJUAN PUBLIKASI TUGAS AKHJR tfNTUK KEPENTINGAN AKADF.MIS

Scbsgai sivitas akademik (Iniversitas Indonesia saya yang bertanda tangan dibawah ini: Nama

: Hasan Khoiri

NPM

: 0706299170

Program Studi

: Magister Perencanaan dan Kehijakan.

Fukultas

: Ekonomi

.lenis Karya

: Tcsis

Demi pengcmbangan ilmu pengetahuan, menyetujui w1tuk memberikan kepada Universitas Indonesia Hak Bebas Koyalti Nonekslu~if (Non-Exclusive Royalty Free Right) aias karya ilmlah ~ayuyang berjudul :

Dampak pembangunan lnfra~tmktnrTcrhAd11r Pcrtumbuhan Ekonomi Regional di Pulau SW1U1tera dan Pulau Kafimantan, Beserra perangkat y~ng Ad11 (jika diperlukan). Dengan Hak Bebes Royalti Non

Ekslusif ini Umvcrsitas Indonesia bcrhsk menyimpan, rnengalihmedia/format-kan, mengelola

dalam

hcntuk

pangkaian

data

(dataha~e),

merawar,

da.n

mcrnpuhlikasiksn tugas akhir saya tanpa meminta i7.i11 dari saya sclama retap mcncantumkan

nama saya sebagai penulis/pencipta dan sebagai pemilik Hak

Cipta. Demikian pernyataan ini saya hual dengan sehenamya.

Dibuat di : Depok Pada tanggal

: 06 Juli 2009

Yang menyatakan

\Wv

Hasan Khoiri

Vii

I

I

I

I

..

• r ,

111,1

11

..

I

I~

~'

,1

11

II ...

I

II

I~

I I I . ~

I

..

...

it

•

,1lil

"I

I

I

1

I

•

I

ii

• •

r. L

,,

• ill

, ,I

.I

Ill

I

·. .l •

I

I

~

\ I

~ ":-.r~~J ~l.~

...

~L. •

II

•• B

.. I J

111

liili

... ,.,11

I

'S

L.-.

~~ ~'

··~

·

DAFT.<\R

rsr

HALAtv!AN .lUDUL ·······-···· . LE\1BAR PE~(ll-:S:l.HA~J ·-····-······· .. .. . .. . n KA TA PENGANTAT~ . ···············-····-····-··················· . . . iii T.F.MFIAR Pl~RSl.!!1.'JU:\N PUBLIKJ\SI K..ARYA ILMIAJI . . . v ABSTKAK ················································-·· .. vi D:\!TAR ISi viii DAFTAK UR..'\FIK . . . . . . . . .. .. .. . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. x 1),\1--"r:'\R TABEI __ . xi DAFT AR LAMP IRAN xn J. PENDAHULUAN

T 1. Latar Bclakang . I.'.!. Perum usan M asalah . . l.J. Tujuan l'ene.iuan

·-· . -

. . . . . ..

.

.

. .. . .

I I . 6

. . . . . . . . . . . . . .. . . . .. . . . .. . .. .. . .. .. . . I.~. Hipotcsrs Pcnelitian .. 1.5 MctoJolugi Penelitian . . . . . . .. . . .. . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.6. Ruang Lingkup Penelitian .. . . .. .. . .. . .. .. . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . .

6 6 7 7

1.7. Manfaat Pcnclnian ···········-··

8

1.8. Sistematika Pcnulisan !.9. Aiur Pikir. . .. . . .. .

. .

..

..

g

. .. ..

.. .

I0

11 1l

2. TINJALIA,'11 l'IJSTAK;\

2. l. Umum . . . ·····-····-····-······ 2.2. l'ertumhLhan F.konomi.....................

...•.......................................

.. .. . .. ..

. 12

2 '.l lnfrastruktur 2.4 Studi Frnpiris l luhungan Pertumbuhan Fknnomi dan Infrastruktur 3. GAMllAffAN

17 21

UMlJ\f KONDlSI l'KREKOl'iOMIAN DAN

I:"IFR.'\.STRUKTUR PULAU Sl!MATERA DAI'< KALIMANTA'll 23 3. l. Gambaran U mum Kondisi Pcrekonomian . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3 2 lnfrastruktur t.isrnk .. . . 27 J. 3. lnri-a;;truklur Telepon . . . .. 3.4 Inlrasuuktur Jalan

.

.

.. . .. . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . .. .. . . . . . 3 I )'.:'

4. MRTODE PE!'\ELITIAN

35

4.1 Spesifikasi \fodcl .. .

4.2. Data Panel 4.1 Vanabel I'enelitiao

··- .

..

4 4. Sumber Data . . . .. . .. 4.5. Mctode Estima>: .. 4.6. Pemilihan Mel.ode Estimasi ·i.7 Asumsi-asurnsi Daser

. .. .

-·· . .. ..

.

. .

-·-·-

-·

VIII

.

.

3:)

39 42 43 44 47

48

Unive 1'$ilaS 1 nd onesta

5. ANAr.tsrs DAN J>lo'."MUAHASAN 5 I Mcuxlc Estimasi . 5.2 Analisis Model

···························

S.1 5] 54

5.3. Pcmbahasan Hasil Regresi

'>X

6. KESIMPULAI\"" DAN SARAN 6 1. Kcximpulan .. .. .. . .. .

6 '.!. Saran

69 .

.. .

.

.

DAFl'AR Rr.FP.RE!'/SI

(i9

70 71

IX


OAl•TAR (~RAF'IK Grafik I.I. Trend PDRB l'u\au Sumatera dan Kalimaman

4

( iraflk I 2. Kompo~1si l'DRB Per Pulau Tahun 19')5 dan 200(; .... .... .... ..... .. 5 Grafil, 3 l. Struktur I' kcnomi Pulau Kali man ran l ahun I CJCJ 5 - 2006

26

Gr:i.fH, ~.2. Strukrur Ekcnoml l'ulau Kalimanum T:ihun 1995 -2006

26

Gratik 3 .3. Pcniuaian Energi Listrik P~r K elompok Pelanggan J1 l'ulau Sumatcra 'l'ahuu 1995 - 2006

10

Grafik 3 -l.Pcnjualan F.nergi Listrtk Per Kclornpok Pclanggau di Pulau Kalimantan

Tahun 1995 - 2006

30

Grafik .L5. Paniang Jalan Mcnurut Kondisi di Pulau Sumatcra 'lahun 1995 - 2006

14

G~atik 3.6. Panjang Jalan Mcnurut Kondisi di Pulau Kalimantan Tahun I 995 - :20()(,

34

Grafik 5.1. Trend Pcrsentase Listnk Tcijual Berdasarkan Kelompok Pengguna. Pulau Kalimantan. f9QS-'.1006

66

Universitas lndonHia

DA~'I AR TAIJl~j,

T11bd 3.1. J'DRH rulau Sumatera oan Kalimautan aras dasar harga kons1aa 2000, Tahuu 111•15 dan 2006 .. Tahel 3.2. Pendapatan

I'"" Kaprta

25

Pulau Sumatcra dan Kahrnantan alas dasar

harga konstan '.'.000. Tnhun 19<JS dan 2006

25

Tabcl 3.3. Neraea Daya Listrik di Pulau Surnatera dan Kahmantan Tahun 1995 dan 2006 . ..

..

.. 21

Tabet J.4. Encrgi Listrik yang Dihasilkan di Pulau Sumarera dan Kalimantan Talmn 1995 dan '.:!(1()6 .,....... . 28 Tabel 3.5. Rasio Elcktrifikasi dan Konsurnsi Listrik per Kapim di Pulau Surnatera dan Kalimantan Tahun 1995 dun ~OO(i

31

Iabcl J.6. Jumlah Telepon Tersambung di Puluu Sumatcra don Kulimantan

Tahun I !195 dan 2006 Tulx-13.7

.

..

.. . .. ..

Pu!!jung Jalan Total di Pulau Sumatera dim Kahmantan Tahun I \195 dan 2006

T~';1cl 4. l. Rano Pembemukan Modal Tetap Bruto antara Scktor Pemerintah dan Swasw. Tabcl 5.1.

I Iasil Estimasi Pengaruh lnfrestruktur Terhudup l'~rtumbu1111n Output (i11hungan Pulau Sumatera dan Kalimantan

Tuhcl 5.2. Outrul Autonomous Pcrkapita Tenaga Tabel 5.1.

KCIJA

Model (j~hllngan ..

35 .33 48

6(J

r.2

P.~rhHndir12,im Hasil Eslima~i Pcngaruh Inlrastruktur Tcrhadup Pcrturnbuhun Output iJi Pulnu Sumaiera Lian Kalimantan .. .. .. 64

Label 5.4. Output Autonomous Perkapita Model untuk l'ulau Surnatera dan Kalimantan

xr

68

Universitas lndonKia

U.\Ff AR l.AMl'IR.\N I .arnpirau J. Output Model Gabungan Pulau Sumatera dan Kalirnantan

dengan M<){o
-· .

.

74

Lampi ran 2. Output Model Gabengan Pulau Sumacera dsn Kalimantan dengan Metode Fixed 1£.fjecl . .

75

I .ampimr. 3. Output Model Gabungan Pulau Sumatera dan K alimaman tlcngan Meto.Je f?ur:dom l!:ffecr

76

I .ampiran 4. Output Model Pulau Sumatera dengan Metode 01.S

.. 77

Larnpiran 5. Output Model Sumatcra dengan \1etodc Fi.wd 1:<:.fJ(
78

Lampiran 6 Output Model Surnatcra dengan \1etode Random Fffecf

79

t.ampiran

7 Output Model Pulau Kalimantan dengan Metode 01.S .. .

80

l.ampiran 8 Output Model Pulau Kalimanten dengan Metodc Fixed E/fecl ... 8 i Lampiran 9. llasi I ( ;ji Haustman

IP

xi:

Universltas lndonesla

I

I

l.

•

•

,I ii

I

~

, ~

·--.,,...;;

~

-l •

-L- -

I

~~

a

~

t ~~-~-

•

BABI PENDAIIULUAN

1.1. l,atar Helakang Sal ah satu indikator

hasi I pe111 bangunan

yang Ir lah dilakukan

wilayah ntan negnrn adalah hes am ya pert um buhan ckonomi.

~uatu

Secara umum

pertumbuhan ekonomi d iartikan scbagai kcnaikun output barang Jan jasa yang dihasilkan oleh snatu wilsyah <11'm negara pada tahun tertentu dibandingkan tahun scbclumnya. Pcrtumhuhan ckonomi yang po~ilif di suatu wilayah arau negara menunjukkan bahwa sl.ala pcrckonomian yang bcrtambah baik pada wilayah atau ncgara re1'5cbur Para ah h ekonomi percaya dengan sega la perdebatannya

bahwa cam

tcrbai k unr 11k mcngcjar kercrbclakangan ckonotni adalah den gun meningkatkan laju pertumbuhan

ekonomi

sennggi-tingglnya

mclarnpaui

sehingga

tingkar

pertumbuhan pcnduduk. Oc'T1ga11 cara tersebut angka pendapatan per kap1ta akan meningkat

sehingga

secara otomatis

akan terjatli

pcningkaran

kemakmuran

masy-arnbl. Jadi. s1N1mn tdama dalam !te111bar?gu11an cko110111i lebih duekankau kcpada usaha-usaha pcncapaian tingkal. pertumbuhan ekonomi yang tinggi. I'odaro (.WOO) mcnyatakan bahwa pertum buhan ekonomi dipengaruni o1ch akumu lasi modal bcrupa investasi pada tanah, pcralatan dan mesin, sarana,

sum her J:1ya slam. lmm<m resources sccara kuaiitas dmr k uant11<1s. serra !<:nm~'uk juga

kemaruan

tcknologi.

akses

inforrnast.

inovasi

dan

kcmarnpuan

peni;emh:rngm1 rlici scrra h11,l!!y;1 kt·1ja. Akumulasi modal \ca1mai acum111/ofit>n) akan tcrjndi apabila

sebagian

dari pendapatan

ditabung

dan diinvestasikan

kernhali dengan tuiuan untuk memperbcsar output dan pendapatan pa
ucchnologico! pmgre.<·s) mcrupakan salah satu taktor pcnting lain sebagai sumher Unlversitas Indonesia

pcrtumbuhan ckonorni, karena adanya kcmajuau tcknologi memungkinkan dalam pencapaian tingkat produksi yaui; lcbih tinggi dengan menggunakan jumlah dan kom binasi input yang sama

Dalam

memngkatkan

pnxluktifitas

husil

pcmbangunan,

disarnping

i nvestasi produkti I' yang bcrsi fol langsung terscbut, juga harus

memerlukan

dikngkapi dcngan mvcstasi ~ncmjang. lnve~t.il8i infrastruktur

ckonomi

secara

umum.

Beberapa

terminologi

infrastruktur

menjangkau ha] yang lcbih luas, m isalnya The World Bank t. 1994} mcmbcnkan

batasan infrasuuktur

1.erhagi alas tntrastruktur ekonomi berupa public unlines

(tenaga listrik, telekomunikasi, air. sanitasi, gas, clan lain-Iain], public work (iafan, bcndungan, jcmbaran, kanal, irigasi. drainasc, dan lain-lain), scktor transportasi (rel

kereta

api.

t;,m1inal bus,

pelabuhan,

bandar

udara,

dan

lain-lam).

inlrastrukstur sosial scpcrti pcndidikan. kcschatan, perumahan dan rckreasi, sorta infrastruktur

administrasi

berupa pcncgakan

hukum, kontrol adm inistrasi dan

k oordinasi. Kebijakan pemhangunan infrasnuktur di Indonesia lebih didasarkan pada oricntasi

output

pcmerataannya,

bcrupa pertumbuhau ckonomi

dibandingkan aspc],

ketimpangan ini dapat dilihat pada nilai invcstasi pada musing-

masing wilayah, yaitu lebih dari 50 per.sen iuvcstasi bcrada di pulau jawa yang hanya mencakup 7 pcrsen dari scluruh witayah Indonesia. Sedangkan output a.au PDRB l'ulau Jawa mengbnsiikan iebih dari 60 pcrscn darl cota/ 0111put Indonesia

(The World Bank, 1994}. Pengaruh kebijakan pernbangunan

infrasrrukrur

y1mg tcrpusat di Pulau

Jawa dan Indonesia bagian barat (IB K) mcnimbulkan disparitas pcndapatan per kapita di rnasing-masing daerah di Indonesia. terutarna antara Pulau .lawa dengan luar jawa clan antara Indonesia bagian barat (IDD) dcngan Indonesia Bagian Uni\'ersltas Indonesia

Timur (IBT). wah111p11n pada saat yang samn pcrtumbuhan ekonomi secara umum

mcningkat (S1b1m"1i, 2002). l'ada kebanyakan

negara berkembang,

investasi prasarana inlrastruktur

meniadi suani r1 I ihan yang diutamakan dan mempunyai porsi yang sangat besar dar] total pe11gdu:1rnn pcmcrintah. Hal in1 menuniukkan pcmeriutah

dalam

pcngadaan

transportasi,

komunikasi

praqnrana

bahwa besarnya peran

infrastruktur,

khususnya

maupun energi. Padahal pengeluaran

sektor

publik lainnya

St~p~rll sektor kescharan (Ian pcndidikan mcmpunyai tingkat produktifitas yang

tinggi, yang akan berdampak baik sccara langsung maupun tidak langsung rerhadap pernbangunan, yaitu berupa peningkatan kapasitas produkuf dari sumber U11)..a manusi

a.

lnd1kalor knmprehen.•if dari pn)dukt1vi1a.; mcningkatkan

pengcluaran

publik cialiim

pcrtumhuhan ckonomi adalah pengeluaran pernerintah. Ada dua

kornponcn yang diukur dalam indikator tersebut yaitu kontribusi output scktor publik terhadap pcrtumbuhan ekonomi dan efisiensi dari pcngeluaran ini tcrhadap

omputnya. Dam pak dari kckurangan inlrdslruktur sorta kualitasnya yang rendah akan mcnycbabkan

perlambutan pcrtumbuhan ekonorni yaug pada akhirnya

hanyak

perusahaan akan kcluar dari hisnis atau membatalkan ekspansinya. oleh karena itu intrasrruktur

sangat berpcran dalam proses produksi dan mcrupakan prakondisi

yang sangat diperlukan untuk menank akumulasi modal dalam bcntuk investaxi lnfrastruktur .1uga dapat dikonsumsi baik secara [angsung 1na.,p111: tidak

langsung, misalnya dcngan adanya pengurangan atau penghcmatan waktu can usaha yang dihuruhkan unmk mendapatkan input faktor produksi, bcrangkat kcr]a, menjual barang kc pasar dan scbagainya.

Infrasuuktur yang baik juga dapar

mcningkatkan produkt.vi ta~ dan mengurangi hiava produksi. Wilayah Negim1 Indonesia yang mcrupakan dacrah kepulauan mcnjadi suatu kcndala dalam pernerataan pcmbanguuan. Sarnpai saat ini sekitar 70 pen.en penduduk lndone.na tinggal di Pulau .laY.11. Schingga tidak mcngherankan jjka pcrnbangunani ntrastruktur lebih banyuk di l'ulau Jav,,11.

Unlvel'$ilas lndone~ia

4

Grafik Kalimantan.

1.1,

mernperlihatkan

Dari grafik 1.1

tren PDRB Pulau Sumatera

dan Pu1au

terlihat bahwa di Pulau Sumatera terjadi perlambatan

ekonomi sejak tahun 1995 yang kemudian beranjak pulih setelah krisis pada tahun 1998 dan

secara

konsisten

mengalami

Kalimantan

PDRB ralatif stabil

mengalami

penurunan

peningkatan.

Sedangkan

rnengalami peningkatan

pada tahun

1998 dimana

di Pulau

dan hanya sedikit

terjadi krisis ekonomi

di

Indonesia. Grafik 1.1.

Tren PDRB (Harga Konstan 2000) Pulau Sumatera dan Kalimantan Tahun 1995-2006 450,000 400,000 350,000

.r::

.,,.

300,000

::)

250,000

·a.

...

a::

z-"' ~

~Sumatera

200,000 150,000 100,000 50,000

I--

_

1......- ••• ·---

-Kallman tan

'

Sumber: BPS, Pengolahan Da1lf'

Penelitian ini difokuskan hanya untuk melihat

pengaruh infrastruktur

terhadap pertumbuhan output di Pulau Surnatera dan Kalimantan

saja, karena

kedua pulau ini berada di kawasan barat Indonesia, yang keadaan in.frastruktumya secara umum relative Iebih baik dibanding daerah lain di Indonesia, di luar Pulau Jawa. Dalam

rangka untuk mendorong pertumbuhan

ekonomi

daerah pada

tingkat yang optimal maka perlu dilakukan penelitian secara akademis yang bisa membuktikan

hubungan

antara infrastruktur

dengan pertumbuhan ekonorni.

Dalarn penelitian ini mengacu pada hasil penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti terdahulu baik spesifikasi

model maupun parameter yang digunakan

dalam meneliti hubungan antara infrastruktur

dengan perturnbuhan

ekonomi


5

seperti Canning (1994), Sibarani (2002), Marsaulina (2005), Amrullah (2006), Iranto (2006), Lutfi (2006) dan Setiadi (2006). Dalam pene1itian ini pada awal yang menjadi daerah penelitian adalah Pulau Sumatera tetapi kemudian ditemukan basil penelitian dengan topik yang sama di Pulau Sumatera maka daerah penelitian diganti menjadi Pulau Sumatera dan Kalimantan. Pulau Sumatera dan Kalimantan menjadi daerah penelitian ini karena kedua pulau tersebut berada pada Kawasan Indonesia

Bagian Barat ketika

Indonesia dibagi kawasan Barat dan Timur serta ketika Indonesia dibagi menjadi barat, tengah dan timur maka kedua pulau ini dapat mewakili kawasan Indonesia Bagi an Barat dan Tengah dengan kondisi infrastruktur yang relarif sama sehingga dapat dilakukan studi perbandingan untuk daerah yang berada di luar Pulau Jawa dimana kondisi infrastruktur dibandingkan

di Pulau Sumatera dan Kalimantan lebih baik

dengan daerah lain yang berada di. luar pulau Jawa. Disamping

faktor georafis dan infrastruktur, secara ekonomi pulau Sumatera dan Kalimantan memiliki

peranan yang cukup besar, hal ini dapat dilihat

dari ratio PDRB

berdasarkan harga konstan Pulau Sumatera dan Kalimantan terhadap PDRB total secara nasional yaitu pada tahun 1995 ratio PDRB pulau Sumatera sebesar 21,82 % dan pulau Kalimantan sebesar 8,86 %. Dan pada tahun 2006, ratio PDRB pulau Sumatera

sebesar 21,90%

dan pulau Kalirnantan sebesar 9,03% terhadap

Pendapatan Dornesti k Bruto secara nasional. Grafik 1.2. Komposisi PDRB Per Pulau Tahun 1995 clan 2006 70.00 60.00 50.00

..,c

... ::z..,

40.00 • 1995

30.00

• 2006

20.00 10.00

Surnatera

Jawa+Bali Kalimantan Sulawesi

Lainnya

Sumber: BPS, Pengolahan Data Universitas Indonesia

6

Pembangunan infrustruktur membutuhkun dana yang besar sehmggn perlu

dilakukan kajian yang mendalarn mengenai hcrapa besar manfaat dari rnasing masing k~£iAtan jlltcl11 hidang infr11.~truktur !erhaifan penumhuhnn eknnom1 agar diperoleh fokus dan priontas kegiatan dalum pcrcncunuan don pclaksanaannya.

l lal ini menjadi daya tarik tersendiri hagi kanu unruk melihat ketcrkaitan nr:hur.gan dan pengaruh 11ntara kerersediaan jslan, li~trik rlfln relepon 1.-rh;idnp pcrtumbuhan ckonomi di pulau Surnatcra

dan Kalimantan

sebagai dacrah

penyangga hagi Pulau J awn.

l.2.

Pes-umussn l\lla~alah Duri uraian riad~ latar belakang maka dapat dirumnskan b.,h.:-rtipa masalah

yang aken
I.

Uagaimana

pcran

infrastruktur julan,

li;.trik

dun telepon,

rcrhadnp

pcrtumb11l111n ckonomi di pul1111 Sumui..ru don Kniirnanran ? 2

Jonis infrastruktur mana yimg mempunyai peugaruh yang be~ar tcrbadap pertumouhan ekonomi di Pulau Sumarcra dan Kahrnantan

3

/\pui
?

peranan ir:lfa•trul tur Ji Pulau 8umarcrn d~n

Kalirnantan ? J .3.

Tnjuan Pcncllrian Penclitiau bermaksud untuk mcndapatkan jawaban-jaweban atas masalah

yan5 (lin.1rn1""-"n. '"'urrn1 yang meniadi tujuan penclitian yaiiu: I.

Meuyusun

model

cmpiris

untuk

merigetahui

pengaruh

pcmbangunun

mfrastruktur jalan. listrik dan tclcpcn (fixed line) tcrhadap pertumbuhan ekonorni.

2

lJntuk rnclihut perbandingan penguruh infrastmktur tcrhadap pcrtumbuhan ekouomi antara Pulau Sumatcra dan Pulau Kalimaruan.

Universitas tndonnia

7

1.4.

H ipotes:1 Pcnefitien Dalam penelitian ini hipotesis yang akan dirumuskan sesuai dengun model

analisis daia yang
tnfrastruktur

jatan,

tclepon,

clan listrik

berpengaruh

positif tcrhaclap

pcrtumbuhen ekonorni: 2.

Pembcntukan Modal Tetzp Druto (PMTH) <Jiu i scktor swasta berpcngaruh positif terhadap pertumhuhan ekonomi;

1.

Kualitas snmberdaya manusia (Jn,man eupifaf) bcrpengaruh positif tcrhadap pertumbuhan ckonomi

I .:'i.

Metodologi f'cnefitian Dalam mctodologi penclitian akan dibahas mengenai cara
scrta data yang akan digunakan untuk membuktikan loipolcsis

pendckatan

schingga mjuan penetitian dapor tcrcapai. P
ini, rnenggunakan model pcrtumbuhan ekonomi Barro

fl 990). yaitu : vi" -Av aG'• pl . rt~

,,

t-a-(1

(I. I)

drmana : An = Faktor tcknologi

Y,, = Output K,, - Modal non infnotrukt11r G,. = Modal lnlrastruktur l rt

~

T t:>naga kerja

n,p. · Elastisita• output ~erhadap modal dan tcnaga kerja.

i --I'm vi nsi l --

Waktu

Penelirian dilakukan dengan menggunakan

teknik esrirnasi rt-gresi model

ckonometrik dengnn mcnggunakan data panel tahun 1995 - 2006 dan untuk mcnganalisis data panel dapat dilakukan melahn tiga macam pendekatan yaitu

Unlve1Sltas lndones la

8

pcnd~k<1ia11 kuadrat terkecil (pooied teast square}. pcndekatan dck tetap (fix;Jc/

F.,fjiu:tj dan pendekatan efek acak (random effeci) Dalam penclitian

iui mcnggunakao data sekudcr yaitu data PDRl3. dim1

jumlah tenaga kerja, panjang jalan. listrik. jumlah SST tfixed line) dan data yang bcrhubungan

dcngan pendidiksn yang bersumber

dari Badan Pusat Statisrik

(!\PS), Instansl yang terkait lainnya dan data pcncliti terdahulu. KuanJ? I .iogkur Penelitiao

1.6.

Untuk

rnelakukan

pcnehlian

ini hams sesuai dcngan rnasalah yang

dirumuskan dan tujuan yang ingin dicapai maka perlu adanya batasan-batasan ruang lingkup pcnelitian, yaitu: Infrastruktur yang dibahas dalam pcnelitian mt adalah infrasirukiur jalan. listrik dan tclcpon (fixedline). 2

Menggunaken data pada tahun 1995-2006 tingker provmsi yang bcrada di pulau Sumatera
1.7.

Manfaat l'cnclitiau

s ..cara

umum basil penclitian ini diharapkan dapat bcrmanfaat se~aga1

bahan masukan dal;irn pceyusunan kebijakan pembangunsn oleh perncrinrah tcrurama kobijakan di scktor pembangunan infrastrukurr Secara khusus manfaat dari pcoulison ini adalah :

J.

Memberikan

masukan

lerhadap

pcnyusunan

prioritas

pembangunan

infrasrruktur yang akan dilaksanakan terlcbih dahulu; 2

llalarn era otonomi dacrah. reran wilayah scmakin besar schingg» hasil pcnclirian

ini

diharapcan

rnenjadi

surnbangan bagi penenruan

prioritas

pcmbangunan infrastruktur di daerah;

:l.

Diharapkan pcnclitian ini dapat meaj!ldi sumbcr referensi dan informasi rambahan b~1gi pcnclitian lanjutan khususnya terkait masalah perturr.buhan ekonom i dan i nfrasrrukuir.

Universitas lnt:lonesla

9

UI.

Sistematika Pcnulisan S1~tcmatika Pennltsan yang dig11nakan adalah sebagai berikut :

Rah I.

P1mdah11h1.m Bab im akan mcnjeiaskun latar belakang. pcrurnusan rnasalah, hipotcsis,

tuiuan pend hian. metodologi

penelitian. ruang lingkup pcnchtlan.

manfoal pcnclitian. sistematika pcnnlisan dan alur pikir dalam pcnchtian. Bah II. Tinjauan Pustaka

Merupakan tinjauan literat11r yang di gunakan olcl: penulis termasuk di dalamnya adalah review mengenai penehrian-penelitian

~didumuya

Bab Ill. Gambaran U mum Kondisi Infastruktur dan Pcrckonomian

13.:ri~i uraian lcutaug garnbaran kondisi da11 perkcmbangan listrik. tclepon dan jalan sorta perekonornian

infm$lruk tur

di Pulau Sumatera dan

Kalirnantan pada tahun I 995 rum 2!106 Bab IV. Metodolugi l'euditian

Mcnjabarkan model ekonomi, model ekonomctnka, dan metodologi yaug digunakan

spesifikas. model.

semi rnemberikan penjabaran lebih

lanjut rnengcnai data-data yang digunakan dalarn penclinan,

8ab V. Hasil Pengolahan dan Analisis \.femb<.'rikan hasil aiau output dan memberikan penjelasan atau analisis has1I olahan data scrta implikasr kebijakan yang telah dilakukan oleh perncnntah. Bah VI. I< csimpn l~n dan Saran Bagian ini berisi kcsimpulan pcnclitian

dan saran dengan mengacu

kcpada analisis cmpiris yang telah dilakukan serta membcrikan

saran

untuk pcnd1tian scla~jutJlya.

Unlversilas lmlonesla

10

J.Q. Alur l'ikir

Dari uraian diatas maka dapat dirumuskan alur pikir sebil!!al berikut: • Pertumbuhan ekonomi secara

makro merupakan salah satu

Adanya rumusau kebijakan yang

indikator yu!lg pennng. • llnmk meningk,t!kan pertumbuhan ekonomi diperlukan peningkatan invesiasi, rnaka diperlukan investaxi penunjang bempa infrastruktur.

lcpat
optimal

PE~ELITTAN DAMl'Al\. l'E."1BANGUNAN INfKASTRUI<.TIJR Tl::lAI' !'ERTilMDlll lAN EKO}IOMI

IIIPQlF.'5"-

l Infrastruktur jalan, telepon, dan listrik bcrpengsruh f>O>itif terhadap pertumbuhan ekonorni,

2 Pembentukan Modal Tetap Bruto (I'~) dari sekror swasta berpengaruh posiuf tcrhadap pcrnunbahan ekonouu, 3. Kualitas sumberdaya manusia (hunlOll captial) berpengaruh pcrtumbuhsn okonomi.

positif rerhsdap

1 I. 2.

TUJtl.AN

:Vlc11yusun model emprris untul;: mcngetahui pengaruh pcmbsngunan iafrasrrukcur jalan, lisrnk dan telepon tfixed lure) t.:rhadap pcrtwnhuhan ekonorni. Unruk mehhat pcrbandmgan peranan iafrastruktur aatara Pulau Sumatera dan Pul;iu Kahmanran

Jl -

PEMBl!KJ_IA~

,

Anahsis meoggunakan data panel dan Software Evtews ./.I

Spesifikas: Model Esnrnasi Parameter

JJ Al"ALISA DAN PF.MRAHASAX

-L

DATA SEKUNQER 1. ~

Dato PDRl3

DataPMTDB Dara Panjang jaian '·4. Data SST (Fixed lsne) Data listri ~ 6. Data Pendidikan i. Data Tenaga Kc~ja '

s.

i

KESIMPUI At\ DAN SARA.~

Unlve 1$ltas In llonesla

'',., I

--.

~

J

1111

I'll

I

~,

Ill

I

d

=tr:r

11

~ ~

•

ii

11

I

I

1

_II

It ,. ,,,I I

J

I

I

-1

I

I

I I

·1 I Iii

., I

I

-~

ft' I I I

..... 1

•

•

I

'I

'.q.,

~

...

~ 'I , ',Ill I

1,

I,,.

,.ii

•"11

,

f

s. ·~

r

CJ

.. I

I

..

•

I

el

~•'

~,,. I

:i

~~

...

I'

•1

I I

. I

Iii

I

I

I

ii

I

I

'

•

I I I

'.J

,

,,,I

I '~

I

~P

f-

I

. •• a

fi ,•I

. ·.I

_,,_,

~

!•AB lJ

TIN.IAUAN PUSTAKA 2.1. Umum

Tujuan dari kegiatan ckonorni pada dasarnya adalah untuk mcningkatkun kcsejuhrcraan. Dalum bcrbagt1i kajian ckonomi pembangunan, selulu dikatakan bahwa umuk menciptakan dan meningkarkan kegiatan ekonomi dipcrlukan sarana mfravruktur yan~. rnemadai. Tanpa pernhangunan infrasrruktur ynne mencuknpi rnaka kcgiatun invcstasi

(Ian pembangunan luinnyn, seperti kcgiarun pmJubi.

udak akan meningkat sccara signifikan. Pentingnya lnfrusnuktur dalam pcngcmbangan ekonomi Lelah banyak clijarhkan

hahan peneluian.

Walaupun

htuil ptm~litiiin

tersebul tidak selalu

mendupatkan husil yang :s11mu, nsmun ada suutu konsensus yang menyatakan bahwa intrastruk.ur

itu perlu tapi bukan unsur cukup domlnan dari penumbuhan

ekonorm. Penycdinan jenis infrnstruktur yang scsuai pnda tcmpat yang tcpat SC<:t1rt1 cfisicn lcbih pcnting dari pll.dll hcsarnya jumlah investesi yang oilan~m atau

banyaknya investasi ynng dibangun, (l lull, I ?'1\1). i-:.11rak1eristik geogmth suaru wllayah mcnentukan jenis infrastruktur yang dibutuhknn. Studi Monell di Amerjka Scrikat menuojukkan adanya hubungen antara kondisi wilayah dcngan output (Muncil. l 990). Scjalan dengan Muncll, ('aiming mengemukakan bahwa stok mfrastruktur di sebuah negara bervanasi

rcrhadap jurnlah pcnduduk. r•DB perkapita. biayu

pengadaan rum gcografis. Pemhaugunan ckonorni dan ketertinggalan rnerupakan salah satu aspck

disrribusi yung tidak rnerata dalarn nkti1·itas ckonorm. P<.:mcrintah memiliki bcberapa pilihan untuk rreningkntkan perekonomian diantaranya: I. rncndorong i nvcstasi swasta

2

meningkatkau pcngeluarau untuk sekror ,.e11d1dika11 dau kcsehatan untuk mcmaiukan human capita!

3. mcnjaga I mgkungan 4.

menambah stok rnfrastruktur 11

Universllas lrtdonesia

12

Peranan infrastruktur dapat ..:c11n1 li1n1t•ung mempcngaruhi

konsumsi

final, peningkatan kesejahreruan rumah tangga dan output. Secant tidak rangsung

mcmfasihtasi transaksi p:1sar. membuar faktnr ekonomi lainnya mcnjadi lebih produktif, sepcrti peni-igkatnn skula pro
terbesar,

publik merupakan

porsi

lni mcnggambarkan penman pcmerintah yang sangat besar dalam

pengadaan infrastrukrnr.

Manlaat

posinf dari pcngadaan infrasrruktur

oleh

pcmcrintah, selain pe11g11unaan intrastruktur itu sendin ol<:h maxyarakat, tapi juga

kontnbusi posit if rcrhadap kcgratan ckonomi oleh swasta (Hau11:hwout.'lOOO) 2.2 l:'ertum buhan Ek1>norni Hanyak ekonom yang, menornorsarukan pertnmbuhen ckonomi (econom; groll'lll) Biasanya ku~lila~ kehijAlrnn pcmcnntah dan mutu aparat bidang ekonomi suatu nc11oro sccara kcscluruhan

diukur berdusarkan kccepatan pertumbuhan

output na~ional yang clihusilkan.1Todaro,2000).

Menurut K uznets, pcrtumbuhan ekonomi adalah kcnaikan kapasitas dalem jangka p1mj;111g dari negara yang bcrsnngkuran

untuk menycdiukan berbagai

burang ckonomi kcpcwtt pcndudukr.ya. Kt'n~i~llfJ kr;pa.~ita~ itu ~endi1 i ducnh.rkuu

olch adanya kemaiuan etau penycsuaian-penyesuaian tcknologi. inslitusional dan itknlnr,is tcrhadap i)erbagai runrutan k"'aJ:..an yan{I. ada. [Todaro, '.!()00) FtUllJ&i produksi dalam

mikroekonorni

dinyatakan dengan banyaknyu

output dari pcrusahaan atau l"''dus.::n ak1b,.1 dari peugguuaau uipur. Fung:;i produkst ini sering diungkapkan

dalam bentuk nilui uang daripadu jumlah

[kuantitas] fisik. Untuk

level

negara

atau

ckonomi

secura

luas,

fungsi

produksi

mcnggarnbarkan hubungan dari bauyaknya tenaga ker]a dan ketersediaan modal

d1:11gan tingka; GO!' /gro.v.v domestic product; suatu negam. Hubungan fri disebut dengan lungsi produksi agrcgat yang berrnanfaat untuk monjeluskan bcsarnya

hubungan input clan output di ringkar nasional dengan bentuk yang konsisten.

T cori dasar
mcrupakan

model periama

r.lari

pcnmnbuhan ekonomi yang dikcmbaogkan pada rahnn 1940 o!~h Roy Harrod clan Universttas lndonosia

B

Evscy Domer. Pcnggunaan model ini dilakukan sccara luas olch ncgara-ncgara berkembang untuk mcmcriksa hubungan antara perturnbuhan ekonomi dengan

kebnrnhan rnnd11! (Perkins, ).00J ). Parameter yang rentinr. clalam model llarn•l-llomar adalah rasio modaloutput icapno! ouirn« ratio). Hal ini tcrikat dcngan dua karakteristik dan proses produksi yairu iritcnsiias modal dsn disicnsi. Dalam ak1ivita.~ pro maka akan mcmberikan rasio yang lcbih besar dibandmgkan proses yang intcnsif tenaga kerja ilabor inten.~i,'). Rasio modal-

(>ulpu1adal11h11kur1111 produklifi1a~ capita! atau investasi, l'ara ahli ekonorm sering m~ny.;but rasio modal-output dengan ICOI{ (lncremema! ('apilal-Ou1p11/ Ratio)

(t'crkins, 200 I) Model Tlan·id-Domar banyak digu1111k1m olch ncgera-negar« het'kcmbang

dRlrun perencanaan ckonominyu. Model ini menganj\~llp b11h,~11 modal dan tenagu kerja hanya meningkat datsm tingkat koefisicn fungsi produksi yang konsten (/l.r.::d ri>~l/in1m1 production /unc:1i1>n} dcngan tidak memasukkun rnekanisurc

pcnyesuaian jil:a terja(li surplus tenaga kcrJa balk terJadi pengangguran atau kelebihan modal. Ketcrbatasan ini sering disebut "problem mata pisau" dcngan tcrlalu

banyak mernasukkan

parameter yang tetap (f<Xed). Oleh ka.-enu nu

kcrangka pernikiran Harrod-Domar ccnderung menjadi ndak akurar dalam pcriode waktu yang panjans tcrhadap perubahan lCOR aktuai. Sccara matemaris model pertumbuhan ckonomi Hared - Domar dapat dirumuskan :

o

!l Y /Y = I a. D111mna. /J. Y!Y - pcnumbuhan

(2.1) ckonorni; Ii ~ proporsional

tabungan tcrhaJap

pcudapatan sedangkan tt = rasio output =capital incremental (l('OR).

l{obcrt S11Jow

pads tahun 1950 metnperkenalkan

ekonorni ym•g menggarnbarkun

model pertumbuhan

lungkah yang lebih rneju dori model Harrod-

Dumar, Keterbatasan dari model Harrod-Domar

tcrjawab dcngan mengeluarkan

jlxrd coeflicien! production junction don mcngganunyn dengan fungsi produksi ucoklasixul menggunakan koefisien substitusi. Model Solow ini mcnckankan pada

Univorsitlle lndon96ia

14

pc::ran akumulasi

modal.

dimana

output mcrupakan

produksi

dari modal

dan

tcnaga kerja. Argumen taham

neoklasik

bahwa keterbelakangan

merupakan hasil

kesaluhan alokasi surnber daya sebagai akibat kctidaktepatan dalarn kcbijakan h;iq;a den besarnj-a invcstasi negara yimg mcmperlambat Jaju perturnbuhan, Adanya pasar dan perdagangan bebas, privatisasi Bl:\fN serta ckspansi ekspor akan mcnstimulasi pertumbohan ekonomi dan cfisicnsi ekonorni (Todaro, 2000).

Be rdasarkan teori pcrtumbuhan ekonomi ncoklasik, model pcrtumbuhan ekonorni di hagi dua yaitu: a.

Model Pcrtumhuhan tanpa pcrkcmbangan tanpa teknologi. merupakan model

daru fungsr produksi Cobb-Douglas. Dengan mengambil a dan

IJ

masing-

maxing adalah elastisuas output tcrhadap modal dan tenaga kerja maka fungsi produksi:

Y-A K" L~

(2.2)

b. Model pertumbuhan dengnn teknologi. dalam model ini faktor pcrkcrnbongan tcknologi dapa, rnernpengaruhi pcmunbuhan output schingga funzsi produksi dapat dirurnus:

Dimana: Y ~ output, A

r-

ringkat pcrlcl".lllbangan teknnlogi, K = Modal dan

I. ~ tcnaga kerja Romer pada tahun 1986 mempercenalkan tcori pcnumbuhan endogenous, mcrupakan peuge111han~a11 clari model neoklasik. Model ncoklasik menganggab pcrkembangan teknologi merupakan fat.'tnrcksogen sedangan model perlumhuhan

endogenous perkernbangan reknologi mcrupakan factor endogen sehingga Iungs] outputdapat di ruhs Y = K" (Al}

(2.4J

Pertumbuhm1 cl:onomi seeara kom:c11.>iomll tliukur seoogai peningkaran

persentase dari Produk Domestik Bruto (PDUJ. l'DU meuguknr pengeluran total dari suaru peeekonomian terhadap berbagai

harang/j:isa yang baru diproduksi

Univ&rsitas lndonKia

15

pada suatu saat/tahun. serta pendapuan total yarig ditcrima dari adanya sel uruh barangijasa tcrscbut. PD L\ juga bisa dikatakan sebagai nilai pasar dari semua barang.jasa yang diproduksi di suatu ncgara dalam kurun waktu tcrtentu, (Mankiw, 2orJ1 ). PDl:l mengnkur pcndapamn dan pengcluarsn total atas ha.ran1Yj11~a untuk seluruh

wilayah

atau negnrn

Sehinggu

untuk

mengukur

pendupatan

utau

pcngeluaran rata-rata pcrorangan digunakan PDB ~1·kapita, untuk rnelihat tingkat kescjahteraan rata-rara indi vidu,

WRla11p11n f>Dl\ sering dijadikan pengukur kesejahteraan, namnn indikamr ini pun tiduk luput dari kelemnhan, diantaranya adalah : I. Tidak

mcmperhitungkan

kerncrosotan

Iingkungan

yang

diakibatkan

pcmbangunan; 2. -ridak marnpu mCJ:ghi:ung nilai berbagm hal penring yang tidak terlibat dalam

pasar, scpcrti

pengurusan

rurnah

cangga, pengasuhan anak,

dan lain

sebagainya.

Pada level

negara

atau

ckonomi

secara

IUHs. funi,:,si

pmdukst

rnenggarnbarkan hubungan dari banyaknya tenaga kerja dan ketcrsediaan modal

dengau tiug,l;at PDB ~1111tu ncgara, Hubungan ini disebut dengan fuugsi produksl agregat h1:1gsi produk ~1 agregat adah~1 alat yang berrnanfaat untuk menjelaskan scbcrapa hesar hubungan input dan output pada ti ngkat nasional dcngan hentuk yang knnsisten. Mcnurut Case & Fair dalarn buku "I'rirtc1pl~., of Eft11101mc.,", kcnaikan PDH dapat te~1ndi mclalui: I. Kcnaikan pcnawaran tenaga kerj a

~. Kcnaikan modal fisik atau SDM 1

Kena ikan produktivitas

2.2.1 Penawaran Tcnaga Kerja Penurnbahan tenaga kerja scbagai input akan meningkatsan produktivitas scbagai output. Oalam kondisi stok mod~I tetap, bila input rems dilamhah, m~ka

output akan terus bertambah sampai titik puncak hingga kemudian terns menurun.

Unlversitas lndDnesla

)6

l(.ondis1 im disebut d1mm1.1/11ng return.

l lal inilah yang merisaukan Malthus
Ricardo, Mafthus dan Ricardo. yane hidup pada abad ke-19,

prihatin bahwa

pcnawaran yang tcl
01qm1

tcrpaksa

mcng.olah tanah yang tidak

rimduktif atau mengolah ranah secara intcnsif Akibatnya, Malthus dan Ricardo rneramalkan, masa depan dimana jumlah pcnduduk mclebihi kupasitas produksi ianan. Fakto~ perubahan teknologi dan acumulasi modal lnput dari perhitungan par« tth! i ckonorm rer,.,,hut. Outpullinp.i1 atau rroduktivitns

yang terns herkur11ng rlapa1 lerjadi jika

stok modal suutu nq;arn bertambah lcbih larnhan dari angkatan kcrjanya. 2.2.2 Modal fi'isik dan .Vlodul M1m11.~i11 Kesejahteraan suatu ncgara tcrgantung pads produktivitas dan modal y11111?. dimiliki.

Jiku scbuah perckonomian dapat me11gha~ilknn

barang modal dalum

jumlah besar, maka dimasa dcpan perekonomian tcrsebut memilki banyak pcrscdiaan hanmg model dan mampu mempr()duh1 semua jenis h11ranglj21~n. (Mankiw,200I·180)

Akumulas! mm.IHI akan 1crj11Ji bila :1ehagiHn dim pendapatan
kcmbali

untuk

memperbesar

output

dau

pendapatan,

~Montiw ,.20(!1J8 t ). Namun pada aspek ini di111:111.1·/Jmgreturn -pun tl':lap bcrlsk». Secura

jangka

panjaug

111:itnn1baha11

modal

udak

akan

mcrnpengaruhi

pertumbuuan ekonomi dan :1cn
Kcterbukaan dacrah yang diukur dcngan ru-io ckspor terhadap POH, mcmiliki pengaruh yang signifikan dan kuat terhadap produktifltas Iaktor produksi.

•

Orientasi kcluar, yang diukur oleh d~vinsi clari purrhastng power panty(PPP). mcngamh pada pcngaruh negauf yang signitikan dan kuat terhadap total produktifitas taktor produksi,

•

Human capital mempunyai pcngaruh ynng signifikan tcrhadap output kctjka vanabel ini dinrnsukk~n sebagui faktor pnidul<.si

Unlversitaa lndonc$ia

17

Dirnusukkannya human capital kc dalarn fimgsi produksi mengurang1 clastisitas output tcrhadap tenaga kerja ketika dibandingkan pada fungsi produkst

Ian pa hllmRn curi111J. (.l\1illcr ilim I Jp;u!hr~y. 20{)0}. SOM

rnerupakan

modal penting dalam

pembaogunan.

Pcningkatan

kuahtas nakcr akan mcni-igkatkan produktivitas Pcrusahaan dapat mcnlngkatkan

modal S DM dcnuan cara peknihan di tempat kcrja. (Ca~c& Fair, 2002). 2.2.J l'rodukth·itas Istilah prnduktivitas pertama kali digunakan oleh Francois Qucsnay dalam

"The .\'chot>l of P.1y.tit10-a1.,.~ l>3'3m tulissn k-rpi-ah t "Vieu ['flint r•f Econom«: Theories"; Quesnay rrn.:11gajuku11 teori produkti vitas pada pertengahan ahad kc-IH, yaitu melihat tanah dan l'(:rtnman scbagai sumbcr dari kekayaan yang sebcnarnya Tahun l II 10 Adam Smith mcncetuskan konscp bagaimuna output akan

berubah bila besaran mput berubah, Pada umumnya produktivitas didctinisikan

scbagai perhandingan aotara input dan outpu1 dalam suaru periode, Konsep yans 0111.~anya ditcmui adalah ukuran produktivitas tenaga kerja, llingg
dan Charles Cobb memperkcnalkan konscp fungsi produksi. cengan memasukkan inpu: modal dalarn pcngestimasian parameter. Persamaan >'ang dibuatnya dikcnal seh~g11i fung~i Cobb Douglass, Fungsi ini culrup populer karera peoghitungon yang sederbana dan kekonsistenannya dengan tcori.( Yusopaulus, l'an A & Jeffry 0. !\'urgent (1976), dalam Marsaulina, UI 2005. 2.3 Intrastruktar Sccara urnum intrasiruktur dapat didcfinisikan sehag-ai tasilitas fisik dalam

mcngembangkan atau mcmbangun keganaan puhlik me.alui penyediaan barang/iasa untuk umum. lnfrastruktur fasilitas harang!jasa biasanya discdiakan secara grJ11s aiau dcngan harga yang terjangkau dan tcrlcontrol (Akatsuka, 1999)

Menurut ll'or/J llank t 1994) infrastruktur digolongkan dalam tiga bagian: a. infrastruktur Ekouo.ui Inlrastruktur c:.;onomi rnerupakan pembangunan fisik yRng menunjang aktivitas

ckom)tni seperti publu: uulitios (tenaga listrik, telekorounikasi, air, sanitasi,

18

gas), p11hfic u•ork (jalan, bendungar, kanal, irig;i~ dan drainasc] dan sektor transportasi (jalau, rel, pelabuhan, lapangan lerhang dun sebagainya),

b. lnfrastruktur Sosial Infrastruktur

sosial

mcrupakan

infrastruktur

pcmhangunan mauusiu dan Iingkungannyu

yang.

sepcru

mengarah

pendidikan,

kcpada

kesehatan,

pcrumahan dan rckreasi c. Infrustruktur Administrasi Infrastrukrur adrninistrasi merupakan infrastrukrur dalam beutuk penegakan

hukurn, kontrol administrasi dan koordinasi. Sedangkan Jan Jacobs CL al dalam Sibarani (2(}02'1 menggolungkan infrastruktur kepada dua bagian, yaitu: a.

Infrastruktur Dasar th
rncndasar untuk

kcperluan

sektor perckonomian, yang

tidak

dapat

diperjualbclikan (l!O'l rradahle) dan tidak dapal dipisah-pisahkan sccara tcknis rnaupun spasial. Conrohnya : jalan raya, kanal, pelabuhan laut, drainasc dan bcndungan. b

Infrastrukurr pelengkap (complemenJUry in(mstructurc] sepertri gas .. listrik.

telepon dan pcngadaan air minurn. Tcrdapat dua kendala utama dalam pengadaan infrastruktur. ynitn : 1.

kemungkinan terjadmya kegagalan pas.lr (market /ai!!
2. asoek

pernbiayaan,

karcna merupakan

invcstasi

jangka

paniang

dan

mcrncrlukan dana investasi yang sangar besar.

Jcnis layanan intrastruktur akan membedakan apakah infrastrukrur terse hut akan diusahakan oleh swasta atau hanya pemerintah saja yang mengusahakannya. lnfrastrukrur

tidak seluruhnya eocok untuk mvestasi swasia karena bcsarnya

kcperluan modal, lamanya waktu pcngembalian clan besarnya resiko. Selain itu tujuar1 pcrusahaan swasta untuk mencari laba sobcser-bcsaruya tidak sesuai dengan rnfrastruktur

yang mcmiliki hambatan )'Hug bcrmacam-macarn. Keputusan

dalam invesrasi sektor infrastruktur memhulllhkan prespekti r jangka p
U nlve rs ltas Indonesia

19

Waiau

demikian

pcluan-;

swasta

untuk

dalam

masuk

pcngusahaan

inlrustruk tur Iclap besar. Kasus di I ndoncsia. rucnurut Steer i2002), investasi

infrastruktur olch swasta dari tahun ~ 990 sampai dengan rahun 1996 rnengalamr peningkatan dengan puncak invesiasi yaitu tahun 1996 sebesar US$ R,'- miliar dan selanjurnya tcrjadi penurunan kctika tcrjedi krisis. Hal ini mcnunjukkan bahwa

proyek

infrustruktur

pada

masa

sebelum

krisis

sudah

dianggap

dapat

mcnghasilkan tin!:\kal pcngcmbnlian mvcstasi yang mcmadai. Bcbcrapa studi yang dirangkurn oleh World Bank (1994) memperlihatkan

t.ingkat pengemhallan yang tinggi ( lcbih dari 60 %) pada invcstas! infrastruktur. Hasil dari studi tersebut dapar saja o"er estimate,

karena dua alasan hcrikut

( lliorfti hank. 1 'J94): •

Tidak dmiasukkannya faktor-faktor umum penyebab pertumbuhan output dan infrastruktur dalam studi

•

Ym1g terjadt bisa S(lja, pcrtumbuhan yang mcndorong lnvestasi dan bukun

in vestasi m!lnghasilk.an pertnmbuhan. Cann in~ dan Pedroni ( 1999) mcnunjukkon adanya hubnngan rhJA Ar11h dirnuna

infrasrruktur

perturnbuhan

mempeugarubi

ekonorni

mempengaruhi

produksi

dan

permimaan

output.

dan

Scdangkan

penawaran

darl

infrastruktur.

Ucrikut inlrastruktur yang d\.iadikun variahel bebas (ind«rum1/eni wirihl-.)

dalam studi ini. Di1111ma dal11m proses pcmilihannya dilatarbclekangi beberapa penelitian

sebelumnya

yang

mcnglrdikasikan

adanya

korelasi

dengan

perumhuhan ekonnmi.

2.3.1 lnfrust.-uklur Jalan Jalan mempunyai pcranan yang ssngar pcnting dalam menuruang aktivitas perekonomian karcna dcngan adanya jslan dapat mcmpcrccpat pengangkutan barung dan munusia. drsamping itu juga jalan dapat membawa dampak social

terhadap kehidupan masyarakat. Perturnbuhan ekonomi dau pembangunan sosial adaisn sesuatu bal yang tidak mungkin tanpa transponasi yaug merupakan hal yang terpenting. Berkeuaau deugau terhubungnya jalan uuluk penyediaan pasar


2U

dan somber

daya daerah

terisoiir

adalah ssngat penting

untuk rnelindungi

pertanian dari kehidupan aktifitas komersil (llaum and Tolbert, 19!!5}. .Talan pcnting dalam merangsang

maupun mengantisipasi

pertumbuhan

ckonomi yang terjadi. Karena itu sctiap ncgara mclakukan investasi yang besar untuk mcniugkatkan

kualitas dun kuantitas jalan. Kurang lchih O,!I persen PDFl

ncgara berkembang

drgunakan

untuk pcmbangunan.

pcngemhangan

jalur dan

rehabilila." jalan, (Fay. I 999). Huhungan antara transportasi dan PDB dapat dilihat lewat konstribusi transportasi terhadap )Ina/ demand pada PDH clan 1•11/ue added yang dihasilkan

olch aktivitas transpormsi. (Njoh. 2000). 2.3.2 Infrastruktur Listrik Perkemhangan

negara agrans menjadi

nceara

industri

rnernerlukan

dukungan pra~arana Iistrik. Lee & Anus (1992) menyimpulkan bahwa kckurangan

kapasuas listnk ruenjadi harnha.tan besar pada perkcmbangan perusahaan

di

Nigeria.

Di sisi lain, pembangunan infrastruktur listrik memhumhkan invcstasi yang sangat bcsar, \.fenuru Stndi Easterly dan Rebelo. investasi pub I ik pada scktor listrik di sckitar 80 negara berkcmbang mcnghabiskan sekitar 1.4 persen

dari J>DH, I Fa}". I 'J'J9). 2.3.3 lnfntstruktur Ttlc11011 Majunya teknologi telekomunikasi menarnbaa efcsiensi waktu dan cncrgi,

Upaya mengukur kontribusi tclckomunikasi terhadap pertumbuhan ekonomi dilakukan dengan berbagai pcndckatan. Jipp (196:1) menggunakan

kepadatan

tclepon.

Hasilnya

menunjukkan

adanya korclasi yang kuat antara kepad ..um telcpon dcngan PDB perkapita, Sun Sheng Han ( 1996) menggunakan

panjang sambungan kabel dau

telegraf Ilasilnya menunjukkan korclasi positif clan sangat signitik1111 rcrhadap pertumbuhan ekonorni di China.

Unive111itaslndonecia

21

Walaupun di hampir semua pembangunan infrastruktur struktur harus efek dimini.'ihm:; return, ueruuu rnenurut Canning { J 999)

memperhitungkan

pemhanguuan intrastruktur telepon masrh perlu Vi banyak ncgara bcrkcmbang, pengadaan telepon masih sanga; kurang, sehingga bila duambah masih bisa rnenambah output. Pernbangunan

infra-aruktur

Nirus

memperhitungkeu

scktor ckonomi

dominan yang sda d1 suatu negara. Karena kontnbusi rclekomunikasi tidak sama untuk sernua scktor ckonomi

Bebee & Gilling menunjukkan bahwa sektor

sckunder dan terrier rnerupakan pengguna retepon paling intcnsi f Scdangkan sekior primer hanya mcnggunakan sedikit (Saunder et al, 1994)

2 . .i Studi Empiris lJubungan Pertumbuhan Kkonomi dengsn fn[rutruktur Peran in.rastruktur mulai dijadikan bahan perdehatan scjak tcrjadinya kcntrovcrsi

Rostow-Hirscman,

Pcrdebatan mulai

muncul

kembali

kctika

Aschauser ( l 9R9) menyatakan bahwa terdapar hubungan positif antara investasi inlrastruktur dengan produktivitas di negara-negara Amerika dan nceara OECO. I .ee & Anas (199/.), mcnemnksn bahwa kckurangan stok infrastruktur tcrutarnn infrasrruktur listrik merupakan harnbatan tcrbcsar dari pcrkernbangan Negara Nigeria. Easterly & Ruberto (1993)

mendukung pendapar Aschauscr. Dengan

menggunakan data beberapa ncgara, ditemukan adanya efek positif clari invesrasi di bidang transportasi dan komunikasi terhadap pcrtumbohan ckonorm. Kaj ian _van,g dilakukan

oleh World Bank (199-1)

mcnyebutkan bahwa

terhadap rentang yang luas dari peranan iulrastruktur tlalam pembangunan ckor.orni. ndak mcmbcrikan ctck (no effect) hingga iingkat pengembaliannya (race re/urn) melebihi lOO perscn per tahun.

Gramlich

( 19'1.t)

mclakukan pcnclitian

literatur. hasilnya sulit untuk

membuktikan tcntang kontribusi mfrastruktur terhadap perturnbuhan ckonomi.

Unlversltas lndone9la

Canning, Fay & Peroti (1992. 1994 ). dengan mengguuakan Dano,

mendapatkau

adanya

hubu11gtt11 s1g11ilika11 unl•rtt

persamaim

inlrastrukiur dan

pertumbuhan ekonomi. Stum (I 99R) melakukan studi tenlang dampak nengeluaran pemerintah dalam hidang infrastruktur tcrhadap pertumbuhan ekonomi, husilnya menunjukan bahwa pcngeluaran di bidung infrastruktur rnempunyai pengaruh posinf terhadllp

perturnbuhan ekonorni Ll'l"vf (l'l
mennnjukkan Minnyn perbedaan signilikan dari marjin

perdngangan umuk dacrah ynng mcmiliki kuantita« dan k"1ditas infrsxtruktur jal•n

yang Jehih baik dibandingkan dengan dacraa yang infrasuukurrnya tergnlong rendah. SihArimi

000:'.)

mcneliri

tcn\Ang

komribusi

infrastruknrr

terhadap

pcrtumbuhan ekonomi [udonesia dengan menggunakan dat~ panel 26 propinsi tahun 19~3 - 1997, ternyata infrasirukiur signifikan

terhadap pcrtumbuhan

ekonomi dengan cla~ti~ita~ jalan 0.()1 J%, listrik 0.057% dan telepon 0,007%. AmmllAh ().006) m~nd;ti ICRlftne r•'hl;,'/tr11h pembangunan iufrastrukrur

rcriurdap pcrtumhuhan ckonomi re@iOn31 di Indonesia dengan menggunekan dt1111 panel 26 Propinsi tahun 1?94 - 2002. dengan hasil penelitian infrastruktur signilikan mempengaruhi pertumhuhan ekonomi dcngan nilai elastisitns variebel jalan 0,09%. listrik 0.13%,, telepon 0, 1 '.12% dan air bersih Q,O IJ'Yo.

Universitas

lndonesta

I

~I

I

.

le

·~ I~

~I

Ill

• II

I I

I

I ~

ltAHHl GAMBARAI\ UMUM KONDISI PEREKONOMIAN DAN INFRASTNliKT(!H l'lJJ .All SIJMATll'..RA llAN KALIMANTAN

Faktor globah•as1 yang rnenuntut untuk pclaksanaan dcmokrasi aan penegakun

hak-hak

a~.a1.i manusia mengakibatkar;

banyak

ncgara di dunia

mengubuh sistem pernerintahan yang sentralistik menjadi dcscntealistik mclalui

pcm be nan otonom i maka di Indonesia dilaksanakan ntonomi daerah secara luas

dengan dikeluarkannya LJU No. 22 Tahun 1999 tcntang Pemerintah Daerah yang sckarang tclah
Pulau Sumatera dan Kalimaman terletak di kawasan Indonesia Bagian Ba rat kctika Wl I ayah Indonesia di hagi dalam dua kawasan yaitu harat dan timur sedangkan ketika wilayah Indonesia dibagi dalarn tiga bagum yaitu burnt. tenguh dun tiruur maka Pulau Sumatcra berada di kawasan Indonesia Bagian Barar dan Pulau Kalimant.an berada dikawasan Indonesia Bagian Tcngah Pulau Sumatera sebel um masa otonomi daeran d ibagi da lam K( dclapan propinsi) ~aitu: DI Aceh, Sumatcra Ltsra, Sumatcra Harai, Riau, Jambi, Sumarera Selatan, Bengkulu dan Lampung tctapi sctclah adanya otonouu daerah ruaka muncul dua propinsi

baru yaitu Propinsi Bangka Helitung yang merupakan

pemckaran dari Prnpinsi Sumatera Selatan dan Propinsi Kepulauan Riau (Kepri)

yang merupakan hasil pernekaran dari propinsi Riau. Adapun Pulau Kalin.autan dibagi dalam 4 (cmpat) prupirsi yaitu Kalirnantan Barat. Kalimantan Selaran, Kahmantan Tengah dan Kahrnanran Timur Dcngan drlaksarakan pclayenan

diharapkan dapat lebih meningkatkan

otonomi

publik kepada masyarekat

dan mcndorong

pcrtum buhan ekonom i

daerah. Pemerintah Dacrah buus memberi pelayanan publik yang cukup dan tepat scsuai dcngan kebutuhun

masyarakar schi ngea 1fal"m merumuskan

pcm ban gunan akun lebih efekti f dan cfisicn,

kebij akan

tcruiama dalam pcrnbangunan

infraslruktur yar:g harus disediakan olch pcmcrintah yang sesuai dengan kebutuhan masyarakat,

23 Universitas Indonesia

J.I. Cumburun lJmum Kondid Pcrcknnnmia11 Kondisi perdrnnnrroian secara umum pulau Surnatcra dan Kalimantan dapat dilihat dari nilai Pcndapatan Domest'k t<:cgional Bruin (PDRB), pcndapat ..n perkapiia dan struktur ckonorni. PDRB adalah jumlah nilai akhir barang dan jasa yang hasilkan oleh faktor ckonorni suatu daerah dalam satu saiuan waktu, Dalam

mclihat pcrtumbuhan ekonorni sebaiknya mcnggunakan PDRIJ berdasarkan harga konstan sehingga dapal terhindar dari pengaruh intlasi dari perubahan Scdangkan

PDRB rcr kapita adalah bcsarnya

menggambarkan

pendapatan

harga.

sctiap orang yang

tingkat kcmakmuran penduduk, sernakin tinggi pendapatan per

kapit.a scrnakm tmgµi tingkat kemakmuran. Strukuir ekenonn

secara umum d.bagi riga yaitu sektor primer. sektor

skunder dan sektor tersier (jasa), Kemaiuar; suatu daerah dapat dilihat struktur pcrckonomiannya,

dacrah yang maj u maka struktur ekonominya akan bergerak

dari sektor primer menuju sektor tersier (jasa).

Bcrdasarkan PDR R harga konstan tahun 2000, PDRB pulau Sumatera tahun 1995 sebesar Rp.285.275.80'.l juta menjadi Rp 389 2'H.240 juta pada tahun 2006

Pa-tum buhan rata-rata sclama tahun 1995 - 200(; yaitn 2,R7 % tahnn.

pcrtumhuhan

rata rata tertinggi tcrjadi di provinsi Riau (4.49 %/tnhun) dan

tcrendah di pmvms1 NJ\D (-1,52%1\ahun). PDRB pulan Kalimantan tahun 1995 sebesar Rp.105.451.524 juta mcnjadi Rp. 1604R3.41 g juta pada tahun 200(i. selama

tahnn

1995

2006

rata-rata

pertumbuhan

rata-rata tertinggi l"rj11di Ji provinsi Kalimantan Tengah (5.49

%/lahun) dan terendah di provinsi Kalimantan Timur

yaitu

3,81l % tahun.

Pcrtumbuhan

(-1,52%/tahunl.

Pcndapatan per kapita alas dasar harga konstan 20011, pulau Sumatera tahun 1995 yaitu Rp. 7 036.505 dan t1:1hu11 200(i yaitu Rp 8.302.965 dengan pertumbuhan rata-rara pcrtahun 1,52°/o•. Sedangkan pulau Kalimantan tahun 199.) yaitu Rp. 10.159.878 dan tahun 2006 yaitu Rp 13.007.0l\ll dengan pcrtumbuhan rata-rata pertahun 2 27%. Pcrtumbuhan rata-rata pcndapatan per kapita di Pulau Kahmantan

lehih 1i11ggi dibandingkan

dengan pcndapatan per kapila di pulau

Sumatcra,

Unlversltas Indonesia

I abel 3.l. PDRB Pulnu Sumatera dan Kalimuntnn Atos Dasar liar~~ Konstan 20UU, tahun 1995
Prcpinss

2006

1995

_

(Juta Kupiah j ____j3.')6'J,430

rata-rata

. (J u:a

Rupiah)-+-~(o/c_oltahun) 37.l:Sl!,869 -l.S2

l. .\JAD 1 2._ S umaiera L tar~--1----2.6~~,5~6~9-+-_9~.1-'-.3_.1_0_,_, l_0-'-8-+-_'_, .6~,()---l 13.S 0521478 , , 3(J,949.945 __ 38 I umatera Darat 2,275,422. 4. Riau 115,81 1,870 3.16 -··· 8,246,751 4.41) .... ~ 5. J ambi U,JUJ,621 2,395,958 6.Sumatcra Sclatan 61,225.178 J.40 16) 7. B...enakulu ~.4.58,09'.'I 6,6fo,626 o__ . ·.amnung 20,7~0,102 _JO.!N7,02J 3.66 Sumatera 285,275,803 389,~97,240 2.1!7 9_. _K_. _H""',1r'""a-'--1 -~---+--1 6"'"' -'-' o'""'o~,85' : ""4 ,769 .57~~1. 3. 99 ' 10. K. Te!1i;al_1 J, 780.!6281_ 2..J,274.645 ~ 5.28

..-J

l

s. r

Jil_j

11. K Sd11mn

l\.2~?,I

12 K. Timur

67,317.925

.___K"'"' a~J.imau=ta=n=~:_..._'

14.853.726

- 96.585.471

5 41) -·

3.34

l60,48_3~,4_1_ff~ __ 3_.8_9_~

I 05,4Sl,S~4

Sunbcr BPS, Pmgol•h•n Data

Tabel J 2. Pendapatan Per Kapila Puiau Sumatera dan Kai unanran Atas Dasar I Iarga Konsran ?.000, rshun 199.~ .· _j L~l4,089 9.123,781 I -:! O':i -244 .. .. 2. Sun;~tcra~l-=-T,-:1-rii_J,~~2.141 ~7~3~8~1-67-1-+-. .. ' 3. Sumatera Barat 4. 772, 326. 3.11 229___ 6,6?1.548 4. Riau 2l ,3~L 18,983,~47 -1.05 4,':lgU,J 14_ _ 5. Jambi 3,515. 014 3.22 [6. Surnatcra S.::Jat~n j 5,932,492 7,_677~~?9H· ..... 2 37 3,201,96'.I. 7 l3cngkulu ' 4,7.15,75~ 2.5.l -. 3.138,90() .au1pt.n!! _ 4.277.426 . 2 xs Su mater H _7,O:l6,505 -· 8,302,965 1.52 -· ·-K. Baral 4,458.472 6._(}14,624 2 76 ... 12527.207 L 10. K. Tcngah 8,545,332~ J 54 I I I. K. s~l~tarJ__ ~_ - 2,8]2.9~~9-+'- 4.439.535 4.04 12 K. Timur 29,484,02.3 32,892,612 J.00 Kotli_m_an_ta~--'---=-1O,J59,!178

------+I

r-·

r

._I

I

·-

~

I

__

Surnber llP!;, Pengolahan Dat•

Universltas Indonesia

26

Struktur ekonomi pulau Sumatera (Grafik 3.1), share sektor primer paling

tinggi (dominan) dimana trennya menurun, sektor sekunder relatif konstan dan sektor tersier (jasa) trennya meningkat. Grafik 3. 1. Struktur Ekonomi Pulau Sumatera Tahun 1995 - 2006 --60.00 50.00

;a°"

c 5: ..°" a.

40.00 30.00 20.00

...

• .... _.. • • • •-.....__. .... •

•• •

••

=

:

::::=: : :

-+-PRIMER ........SEKUNDER TERSIER (JASA)

10.00

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Sumber: BPS, Pengolahan Data

Struktur ekonomi pulau Kalimantan (Grafik 3.2), share sektor primer paling tinggi dimana trennya relatif stabil, sektor sekunder trennya menurun pada tahun 1995-1999, naik pada tahun 1999-2000 dan turun pada tahun 2000-2006 sedangkan sektor tersier (jasa) trennya naik pada tahun 1995-1997, turun pada tahun 1997-2000 kemudian naik pada tahun 2000-2006 Grafik 3.2. StrukturEkonomi Pulau Kalimantan Tahun 1995 -2006 ---

50.00 45.00 40.00

---

•

35.00

5:fl! 30.00

...c:

25.00

l!!

20.00

5:

Cl.

•

...---

.

• ..... -+-PRIMER ........SEKUNDER -jr-T[RSIER (JASA)

15.00 10.00 S.00 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Sumber: BPS, Pengolahan Data Universitas Indonesia

:t2.

lnfrastruktur

Listrik

lnfrastruktur listrik memiliki penman y;mg s;me11t penting dalam rangka pcmbanguuan

ckonomi karenu listrik sudah merupakan kcbutuhan pokok dalarn

kehidupan 'ehar; - han yang harus dipenuhi tlimana hampir seluruh kcgi aran yang dilakukan masyarakat tergantung pada listrik Pernnnbnhan

pcnduduk

pcningkatan konsumsi

dan

akn vi las

ekonomi

tel ah

rnedorong

listrik dari waktu kc waxtu, untuk mclihat gan1 baran

scderhana mengenai perkcmbangan kondisi kelistrikan diantaranya dapal dililnll dari kapasitas terpasang,daya mampu dan bcban pucak. Kapasitas

pcmbangkit

mampu dihasilkan

terpasang

oleh pcmbangkit

ban yak mornbcn gambarun

rnenunjukkan

listrik

mengenai

daya maksimum yan"'

Data kapasiias terpasang sedikir

antisi pasi jm1gka pan.rang pemeri mah

terhadap pcniugkatan kebutuhan listrik. Daya

mampu

menun-ukkan realisasi

daya

yang dapat

dihasilkan

pcmbangkit listnk. Data daya mampu dapat mcnjadi gambaran umum rnengenai pencapaian

operasional,

rni-alnya pertumbuhan

kapasitas terpasang yang jauh

lcbih tinggi daripada pertumbuhan daya tcrscdia dapal mc:1tiiuli indikasi kuat adanya masalah di level operasional pembangkit, Tahel 3 3. Neraca Daya Listrik di Pula.u Sumatera clan Kalimantan Tahun 1995 dan 2006

L- ..-·

Propmss

:

4. Riau 5 Surnatera Selatan Iambi

16.7. R~ng~ulu 8. Lamnung 9. K. Ba1<1I

I JOJ,:W !

44450 182.00

!

474.SO . .. ·-· 6830 51,20 1(1.t,10 I 141.60

10. K. Tengah 49.70 Il. K. Selatan.._ 174.20 12. K. Timur 187,GO ........ l Samber PLN. P~n_e.C1taha11 Darn

1995 Daya

Mampu

Tcrpasang (MW;_ 158.l 0

·I. ~AD 2 Sumatera Utara

J. Sumatcra Barat

Daya

i

l

Behan

Daya

Puncak ; Terpasang

(MW)

(MW)

!\!:?,40 I.I 50.60

8).K3 541,97 21 r.,89 ' 10'.l,00

310.30 127,00 350.40 21 1,4(: 4:;54 40,_9() JJ,23 7S.1_0 103.39 : .. --- +112.30 89,30 41,10 27,36

(MWJ 146,72 0.44 .. 44,70 210.68 103,70

24.99

-

l 7,97 7p_5 28221 85,27 111,96

144,80

11455~

121.50

105,16J __ ?_88,76

2006

I

Daya Beban .\1ampu , Puneak (MW) {MWI 93.23 56.96 0,39 0.30 29,87 19.61_ 140,34 136.24

70.<J4

l!l ,.W :

s.eo I

15.89 ' 12.JO 4,67

'.l,35

212.37

200.llY

3,37.

58.61 '

256Jl() 201,63

44,06

:n.~,R?. 277,60 I


!

28

Scrncnrara itu, bcban puncak (peak demand) menggarnbarkan maksirnum daya yang digunakan

atau dikousurusi.

Data ini

mcuggambarkan perkcmbangan

perrninlaan akan listrik yang terjadi di perekonomian kita Pada Tabet J.J daya terpasang, daya mampu d11n bcban pucak tiap

pmpi11si di pulsu

Kalimt111tan pa:la iahun 20(}6 mengalarni pcningkatan yang

cukup bcsar dihandingkan tahun Sumatera mengalarni Pcmhaugkit

1995 sedangkan propinsi-propinsi di pulau

penurunan, penunm~n

dan Pcnyalur

(kitlnr)

ini disebabkan oleh beroperasi

Sumatera Bagia» Utl!l"a (Sumbagut) dan

Surnatcra Hagian Selatan (Sumbagscl), dimana dalarn Statistik PLN dicatat rersendiri unruk kedua kitlur ini padu tahun I Q97. F.m:rgi Estrik

>·ane dihasilkso

l')'>.S scbesar 5.258.743.0{)0

ntau tcrjual di Pulau Sumatcra pada tahun

kwh dan pada tahun 2006 mcnjadi 14 589,(115.000

kwh a.au dengan pertumbuhan rata-rata 9.72 %/tahun. Sedangkan di l'ulau

Katlmnnran

pada tahun I Q95 scbesar l.6'.l4. 764 000 kwh dan pada tahun 2006

menjodi :1.642 72-1.0
l. NAO , 2. Sumatera Utara .i . Sumatera Haral

-

I

; I

5 . Jambi i

7 Beuukulu -····- ..

8. Lamnuau

Su11_1itl~~'-1··-

.JQ, K. T en gait

11. K. Sclatan ···-·

12. K. Timur

Ka Iiman tan

I

-- -~

!!37,2!7 93,IM J81JR2 S,258,734 385,301

128,(>4_3 554,760 566,060 1,634,76-i

rata-rata

ooo

ilOOO kwh) 324.973 2.JSi,884 . ··- 511.290

(%/tahtU1)

2.64.5.MO 573,9!!5 2_,068.295 276.675 ··1,502,248

-

883.1~8 -· 379.557 .

l,~24.283

- .•., 36~ 1.3~5 --

'

11.78 .•. -· 15.22 10.09 . 8.57· I0.40 ..

13.22

14,589,6151 '

I

9.01 6 98

1139.221 •1,IMQ.6Jl i I. 740.920

199.324

6. Sumatcra Sela.an

' 'J. K. Harut

2006 (I lcwh)

556.6(-0 .

4. Riau

L

1995

3.642,72<& ,____

9.72

7.83 1034

·--

S.73 .., . 8::....=.-6:.... 7_.5.:..6.:....

Univereltas Indonesia

29

S1~alm1 pcrtumbuhan penduduk dan pemenuhan kebutuhan energi listrik bagi masyarakat, secara scdcrhana dapat dilihat dari data ratio elektritlkasi dan

tingbl konsumsi energy hstnk per kapita. Ratio elektrifikasi

yairu angka

pcrband i ngan antara j umlah rumah tangga yang tel ah mendapat a Ii ran lrstrik dcngan j umlah rumah tangga yang bclum mendapat

ahrun lixtrik sedangan

konsumsi listrik per kapita yaitu nilai rata-rata tingket konsumst listrik sctiap penduduk. Ratro clcktrtfikasi yang baik harus lebih besar dan 1 karena mcnuniukan angka perbandingan

rumah tangga yang relah dialiri listrik lebih banyak di banding

dcngan rurnah tangga yiine bclnm mcndnpat aliran listrik. Tingkat konsumsi per kaprta dapat mcm hcrikan tingka; kemakmurnn rnesycraknr karcna umumnya jika kcmakrnuran me11ingk111 mal:a l:enu1uh11n akan listrik akan menin~kat juga.

Tabcl 3.5. Ratio Elckrifikasi dan Konsumsi Listrik per Kapita di Pulau Sumatcra dun Kalimantan Tahun 199.5 dan 2006 .... Elektrirlk~si (%) Konsumsi Listrik Per Kanita Propinsi l ')')5 2006 - G/th 1995 (.)/th 2006 I. Nt\.]) R4J9- 206.061 34.72 72.65 - . 6.94 8.4& 2. Sumatera Utara 73.00 390,78. 45.:o 4.48, 211,1_1_ 5.76 ··--· 6,(0:5 1. <;nmalera Baral JR.&J 4.651 118.13 375,83 11 09 4. Riau 24.80 7.95 34.88 .... 3.15 . 118,U 274,21 5. Jambi 20A I 38.05 83.1)3 213,9 I 8.91 - 5.83 6. Sumatcra Sclatan 45.00 26.39 4.97 115.76 7.61 ·-- . 259.36 7. Benzkulu ' 31.56 48.64 4.01 65,84 .. !76,44 9.38 16.42 . 8. La.~pung 42.29 8.98: 57,36 208.J 1 12.4·1 Sumatcra 31,~2 ' 54,.lS . 5.05 128,04 311.~I_- 8.-tl . ·-· ·49.97. 9. K. Baral 28.54 5 22 I 05,51 214,4S 666 ' J_O: _K. ·1 engah 4].28 25.75 4.83 78,57 I 95,ll7 . 8.66 ·····--·-·· 11. K. Sclatan 47.40 62.79 2.59-· . 191.27 306,14 4.37 12.K. 5700 2.49 242,84 461,70 43.47 6.01 - ....Timur Kalimantan 54,35 6.01 ... 36,62 3.65 ISS,39 295,24 ··--

Sumhcr.

L- •••••

·-'

rt .N Berdasarkan data penjualan cncrgi listrik menurut kelompok pclanggan

yaitu

kelompok rurnah r11ngea, in
pencrangan jalan umum. Tli pulau Sumateru tren penjualan cncrgi listrik meningkat untuk sctiap kelompok pelenggan terurama kclompok rumah tangga,

Univemitaa Indonesia

: ;

'

! .

30

industri, dan bisnis. Sedangkan di Pulau Kalimantan tren penjualan energy listrik untuk kelompok pelanggan industri turun. Grafik 3.3. Pejualan Energi Listrik menurut Kelompok Pelanggan di Pulau Sumatera Tahun 1995-2006 8000 7000 6000 5000 I .s:

~

-+-R.Tangga -lndustri

4000 3000 2000

.....-Bisnis -sosial --+-G.Kantor ~P.Jl.Umum

1000 0

Sumber: PLN (Pengolahan Data)

Grafik 3.4. Pejualan Energi Listrik menurut Kelompok Pelanggan di Pulau Kalimantan Tahun 1995-2006 2500

2000

1500

.....-R.Tangga -lndustri .....,...Bisnis

1000

--Sosial -G.Kantor -.-P.Jl.Umum

500

0

Sumber: PLN (Pengolahan Data)


JI

3.3. Infra~ti-ul
yang

telah

dilaksanaknn

rnampu

menmgkatkun

kescjahtcraan masyarakar sehingga kehutuhan teleknmunikasi tclah mcnjadi salah san: 1-'.c.h11t11h~11 poknc yang harus dipcnuhi olch masyarakat. I lnl int rerbukti dengan dimusukannya kelompok tranportasi dan komunikasi

m<.:1~111di sslah

sa111

kclompok kebutuhan pokok yang digunakan dalam pcnghitungan inflasi.

Pcrkcmbangan rclckomunikasi di Indonesia sangat pesat, dimana penyedia (operator; telckomukasi sckarang ini tidak hanya oleh PT. Telekomunikasi Indonesia tctapi

tclah

hanyak muncul

operator baru

pc::nycdi11 telepon

seluler.Dalam penelitian im hanya mcnggunakan tclcpon hiasa (fixed line) karena

ketcrbatasan data Ytlnl! ada. Juml11h satuan .mmbungrui relcpo» cli J>11l11u ~umutera patla tahun I 'l95 scbcsar 491\.134

SS I meniadi

I .262.077 S~T pnda tabuu 2006 111tm tcrjadi

pcrubahan 253,56 % dari 1995 dengan perturnbuhan rata-rate sebesar 8.82 %11.!lhun. Sedangkan di Pulau Kalimantan pada tahun 1995 sebesur 123.797 SST '11111 rneningkat

rnenjadi 424.269 SST

a111u

tca:jadi pcnin!ilkamn 342. 71 % dari tahon

1995 dengan pertumbuhan rata-rata sebesar l 1,85 %/tahun. Tabel J.
1995

2006

rata-rat«

( %/tallun) 27.7JS 94.858 11.83 17.J.307 459.623 9.il '?: Sumatcra l.!~1'~ 3. Surnatera Bsrat -,..---·55.94R 130.098 7.97 ··-·-·-·· 4. Riau 76.849 213.286 ..... . .:.... ..... .. 9.72 ' ·-··-··· 5. Jambi 23.488 59.115 8.75 ----···-- -·· ................ : 6. Sumatcra Sclat.au-- .. 7$.078 ... 6.42 154.759' 7. Bengkulu 14.045 :n.627 8.26 x. Larnpung 47.684 1 lh .)~:! X.46 Sumatcra 498.134 .. ··- 1.262.1.177 H.82 -···· 9. K. Barnt 7.8.535 104.433 12.52 .. J7.3j6 ! JO. K. Teng ah 47.400 2 19 ! 11. K. Sclatan 16.067 120599 20.11 L...:... __ ··---····---l:i.4)-···· 12. K. Timur 41.839 I 51Jl57 Klllimauhtu 123.797 424.169 11.35 I ............ I : I. NAI>

---~~-!) ...

(SST)

·

'

Sumter BPS Unive!'llitas Indonesia

3.4.

lnfrastrukfur J :.Ian Infrastruktur jaringan jalan memiliki peranan yang pcnting dalarn sistem

tranportasi. khususnya dalam sistem angkulan dara[ yang dapat mcncirtakan kclancaran lalulintas angkutan barang dan manusia, disarnping itu jalan rncmiliki perauan y;mg sangal pcnl.ing dularn mcnuojang aktivitas ekonorni masyarakat. jalan j ugn rnempunyai

perananan

sosial hudaya

yang pcnting karena dapat

mcrubah kehidupan sosial rnasyarakat. Dalam pelaksanaan

pernbungunen jalan di Indonesia di hag.i mcnurur

wewewnang pernerintah yaiu; jalan Negara, jalan propinsi dan jalan kabupaien. Jal an Negara secara urnum dapat d idcfinisikan jalan mcngbubungkan

antar

pmpmsi yang dalam pcmbangunuu dan pemeliharuannya mcnjndi tanggung jawab

1.ie111<:e intah pusat. Jalan prupinsi a
j a Ian

yilng

ada

dalam

kabupaten/kota,

pclaksanaan

pcmbanguuan

dan

pemelibaraannya di lakukan olch pcmcrintah kabupaten/kota. Adapun dalarn pcrkcmbangan panjang jalan total di pulau Sumarera tahun 2006 adalal1 I 2Q.652 Km arau n:cningkat 114,'l % dil>andingkan panjang jalan total pada tahun 1995 yaitu 113.527 Km dengan peruuubuhau panjang jalan ratarata 1,21 % tahun. l'~rtumbuhan

panjang )alan rata-rata tertinggi di propmsi

l.ampung (4.03o/../lahun) dan tcrjadi pertumbuhan

ncgatif di propinsi Sumatera

Baral (-0.37%itahun) Sedangkan di Pulau Kalimantan, panjang jalan tot.al tahun 2006 adalah 40.6:53 Km atau meningkar

I Oli.2'1% dihandingkan panjang jalan

total tahun 1 <19<; yairu 1R.247 Km dcngan pertumbuhan panjang jalan rata-rata 0.56 %/111~1un. Pcrtumbuhan panjang jalan rata-rata tcrringgi tcrjadi di Propinsi Kalimantan Timur ( 3.22%itahun) dan terjadi penumbuhan paniang [alan rata-rata negarif di propinsi Kalimantan Tengah (-2,67 %/1ahu11).


label 3.7. Panjang Jalan Total Pulau Sumarera dan Kalirnantan Tahun 1995 dan 2006. ··-··Propinsi

I. NAD -----+2. Sumatera I Jlara

Ll- Surnatera !

!

(km). 13.'H I

4. Riau 5. Jambi 6. Swnatera Selatan

I 7. T!engl(lii11

···-+-

I 8. Lampung >----- Sum:.h:r:i ----+-9. K. Barat _ 10.. K. Tei~1..._ga_· h__ -+11. K. Sdatari 12. K. Timur

(kn!}

15 979 ]4.794 16.795 IS Iii\

29.924

17.503

Haral

..

12.776 8.8J5 14.916 ..... 5.2~1 ··-·

···-

-0.37 154;-i

9.918 16.169 -

---l.06

12.377

i

10.667 I 8.853 I

7jjJT - I 6.178'i

8.755_] .tll.653

i

-·

-

__

.;_

1,48 --· 3,22

0.56

rata-rata jalan haik tahun 2006 di

bandingkan dengan tahun I 995 yaitu 0,21 %/tahun. pcrtumbuhan Sumatera

4.0J . 1,211.80 -2.67

pamang jalan menurur kondisi di pulau Sumatera tahun

1995 - ?.OOli (CJT~Jik 'l. 'l). Perrumbuhan

propinsi

.

0.74 I ,OS

12.953 ····129.652

-~lt247.

Pcrkcmbangan

1.27 1.18

·s.924

8.384 _l.13.527 I 10.169 : 14.367 i --··

G rara-rata (%!tahun) -·· ··-

2006

1995

Utara (3.92%/tahun)

dan terjadi pertumbuhan

tertinggi di uegatif di

l'ropinsi Riau (-6.3 I), Sumatera Selatan (2.9UJ dan Jambi (-0,2i'X1J. Pertumhuhan ratu -rutujalun rusak berat tahun 200<> di bandingkan dengan tuhun 11)95 yaitu 2.39 •;.,frnJnm. pertumbuhan tcrtinggi di Propinsi Lampung ( 10,46%/tahun) dan tcnadi penurunan

pcnunman

penumhuhan

rata-rata

jalan rusak berar di Propmsi

Sumatcra Harat (0.14%/t.ahun) dan Bengkulu (0,64%/tahun). Perkembangan panjang jalan mcnurut kondisi di pulau Kaliman\an iahun 1995 - 2006 (Grafik J .3 ). Pertumhuhan

rata-rata jalan haik tahun 200(1 di

bandmgkan dengan tahun l 995 yaitu 1.14 %/[ahun, pcrtumhuhan tcrtinggi di propinsi Kalimantan Timur (6jS %/tahun) chm terjadi pcrnnnbuhan

ncgatif di

Propinsi Kalimantan Bar11:. ( -3, 11 %/lahun}

Pe-tum huhan rata-rata jalan rusak

berat tahun 2006 di bandingkan

tahun

dengan

199.~ yaitu - 1.6 %!tahun.

pertumbuhan tcrtinggi di Propinsi Kalimantan Selatan (1,28o/o/tahun) dan l.erjadi


34

penurunan penurunan pertumbuhan rata-rata jalan rusak berat di Propinsi Kalimantan Barat (1, 19 %/tahun) dan Kalimantan Tengah (2, 77 %/tahun). Grafik 3.5. Panjang Jalan menurut Kondisi Jalan di Sumatera Tahun 1995 - 2006 160000 140000 120000 100000

:E lie:

~TOTAL

-BAIK

80000 60000 40000 20000

-.-SE:DANG

:.:-:: ;_: : : 03·

-RUSAK -

R.BERAT

0 1995 1996 1997 19981999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Sumber: BPS (Pengolahan)

Grafik 3.6. Panjang Jalan menurut Kondisi Jalan di Pulau Kalimantan Tahun 1995 - 2006 45000 40000 35000 30000 :t

:ii.::

~TOTAL

25000

-BAIK

20000

-+-SEDANG -RUSAK

15000

-R.BERAT

10000 5000 0

199519961997199819992000200120022003200420052006

Sumber: BPS (Pengolahan Data)


I

r

I

_, . I

I

!.-

I

I

1

I'

II

,,

••

~ I

,,'~',' I

I

.i I

I

• r-

t

...

,.

'

I

'•

11111

~·~\ ~~"~..1-••~!!!:..~-----~ . ~--'- -- -II

I

I

,

Iii

BAB IV .\iETODOLOGI PENELITIAl"i Dalam rnelakuxan anatisis dampak pernbangunan

infra.
pcrtumbuhan ekonorru regional di Pulau Sumaicra dan Kalunautan bisa dilakukan dengan dua pcndekatan, yaitu studi literatur dan studi crnpiris. Studi I iteratur diperlukan yang rncmpcrkuat

untuk mendapatkan

hipotesa tentang ada atau tidaknya dampak pembangnnan

infrastruktur tcrhadap penumhuhan Kalimanran.

informasi-inforrnasi awal

ekonomi regional di P1du11 Surnatera dan

Mclalni stud: literatur akan diperoleh gambaran dan teori-teori yang

mendukung dnmpok pcmbangunan infrastruktur icrhadap pertombuhan ekonomi regional dan hagaimana pcmbangunan infrastruktur rnempcngaruhi pcrtumbuhan ekonomi regional sedangkan ~lrn-11 e.mpiri~ dilakukan untuk mcnguii tcori dcngan rnenggunekan model mutematis

4.1.

Spcsifika~iMndel Pendekatan

yang

digunakan

dulum

melakukan

analisis

dempak

pemhangunan in fi astruktur terhadap perk em bangan ekonomi regional di l'ulau Sumatcra clan Kalimantan didasarkan pada model Barro (1990) yang merupakan pengembangan dari model Cobb Douglass dimana modal infrastruktur merupakan

input terhadap produksi agreget (Canning & Pedroni, 1999). Asurnsi yang

digunakan Barro adalab total faktor produksi mcmpunyai bcntuk log A., = a, + h1• yang mcrupakan jl.>ted effec, dari masing-masi ng propinsi dengan i ndcx t.
pertumbuhan

yang

laju penumhuhan.

Jika infrastruktur

mernaksimalkan infrastruktur

berada di bawah

tcrsebut

maka

adanya

pcnambahan infrasnukrur akan meningkatkan output dan sebaliknya jika berada d1 alas tingkat optimal maca pcnam hahan infrasrruktur akan meugurangi tingkar output Sclain itu, variubel behas dan tcrikar diasumsikan stasioner dan galat dari

persamaan juga stasiuner sehingga persamaan tersebut dapat diestimusi secata langsung

Pada analisa clt>rel waktu. estimasi terhadap hubungan antara variabel


36

ymw noustasioner

dan tidak kointcgrasi akan mcnghas, lkan gal;11 yang

11011

stasioncr schingga mcnghasilkan parameter yang tidak kousistcn. Akan tctapi Kao ( 1997) menunj ukkan bahwa pada anali .sa pan
model cfck tctap akan knnsistcn

tidak

rncmbcrikan hubungan kointcgrasi. Penggunaan

ukuran

fisik

infrastruktur

dalarn

model

lehih

haik

dihanciingkim dengan pcnggunaan bcsamya investasi pada iufrastruktur karena dapat rnengurangi pengaruh hiaya investasi per satuan unit yang berbeda-beda untuk sellap daerah akibat adanya perbedaan tingkat eflsicnsl penggunaan dana. Summers dan Heston !1991) dan l'ritchctt (1996) menyatakan negara

mempunyai

tingkat

efektivitas

yang

bcrbeda

bahwa setiap

dalarn

pengadaan

mlraxtruktur yang disebabkan oleh adanya pcrbcdaan tingkat cfisicnsi pada sektor

publik dan biaya pcngadaan infrastruktur itu (Canning, 199R). Di Indonesia, hal ini tcrlihat dari perbedaan harga untuk jenis pekerjann yang sama di daerah yang berbeda karena letak gcografis, kernudahan dalam pcncapaian

wilayah. [arak

kc sumber

dcrnikian. ukuran fisik infrastruktur kualitas

infrastruktur.

material

dan sebagainya.

Mcskipun

tidak dapal menpkorcksi sccara penuh

Hultcn ( 1996) berargumentasi

pen!(!(Unaan yang eflsicn dari infrastruktur

jauh

hahwa manajemen dan Iebih penting dari

pada

kuantirasnya (Cannrng, 1998). Pertumbuhnn

infrasrruktur

dengan

pcndapatan pada jangka panjang

berhubungan erat dcngan model yang digunakan, Palla model pertumbuhan neoklasik (eksogenenus). pP1111mhi1hm1 teknologi mcndorong pertumbuhan dalam jangka ranjang. scdangkan pada model pcrtumbuhan cndogeneous pcnambahan

akurnulasi modal yang dapat memberikan dampak dalam iangka panjang. Pada model

pertumbuhan

eksogencous

adanya

kejutan

pa
hanya

membcrikan dampak yang sementara (rran.~irnry <'ffects), sedangkan pa1ia model pcrtumbuban cndogcneous. kejutan pada infrastruk tur akan mcmberikan dampak

yang tctap pada pcndapatan.

Halarn

pcrsarnaan

maternans

output

perckonomian

dapat dituliskan

sebagai herikut :

Y tt --A ll Kti"('Pt J11

tl-v-!11

(4 I)

"'1

dimanu: A : total fakror produknvitas.

K : m{ldill fisik. 0 : modal infrasluruktur.

T.. • renaga xeria n : elastisitas output t~..Mtfap modal tisik,

I~; clesrisitas

output tcrhadap modal i11fn1,1ruktur dan

(l-c~-li): elasusitas outputterhadap tenaga kcrja. Asumsi-asurnsi yang digunakan Bann dalam modclnya adalah : a)

Tola! faktor produksi mernpunyai bentuk log: Au ~

11,

+ h,, yang rnerupakan

ele:~ letaplfixed effec: dari ma..ing masing propinsi dengan indcks

1

den

perturnbuhan produktivuas Indonesia secara keseluruhsn dengan index t. Ii}

Adanya tingkat npumal dari infrasrrukrur yang dapat memaksimalkan pertumbuhan.

Jika

infrastruktur

bersda

dibawah

pertumbuhan

laju yang

mcmaksirnalkan infrasturktur tersebut, maka pcnamhahan infrastruktur akan mentngkarsan

tingkat output, dan sebaliknya [ika bcrada di atas tingkat

optimal. pcnambahan infrastruktur akan mengurangi tingkat output. c)

Variabel bebas dan tcrikat adalah stasioner, sehingga tingka: kesalaharverror dari persarnaan jugs stasioner.

Artinya, persamaan tcrsebut dapat diestimasi

sccara langsung.

Pada analisa derct wakru. esrimasi terhadap hubungan

antara

yang

variabcl

non-stasioner

dan

tidak

tcrkointcgrasi

menghasilkan ungkat kesalahan yang non-stasioner ~ehb~a

akan

menghasilkan

r~rani.~J('f rang tidak konsisten. Pcrsamaan 4 1 dapat dijadikan persamaan linear dengan cara mclakukan

logaritma pada sis1 kiri dan kanan pcrsamaan
Un111ers1tas

Indonesia

38

log (YIJ 1 =log {(AIL) (K/I.)" (n.~fanl re111rn 1<> scale dimana o. + {l Jo~ (Y/1.) = log ( /\!L) ~·

IL

Tog (KIL) + ~ log (O!L) ·t ( r -(n+fl)) log (I /L)

log ( Y IL) = lug I AIL) + a lo!! I KIL) + dengan rnenggunakan asumsi bahwa 1011 A,, - a,

y,, ~ a,

1 b1

1, direrolch :

+ b.,

fl Jog ((l/L)

dipcrolch :

+ (1. k,, + fl e.,

(4.'l.)

dirnana : y: output per tcnaga kerja (log (Y/[.)) k : akumulasi modal per tenaga kcrja(lng (K;r .))

B · akumulasi modal infrastruktur per tenaga k~IJn (log (Gil.)) u.~ : elastisitas' oupur terhndap input. K~t'CM model menggunakan data panel regional ::Ian tidak mungkin mcnangkap

semua penentu pertumbuhan dari dacrah y11ng bcrbcda, makn variabel cfck individual al.au etek yang tiduk dapat tcrobservasi diperlukai. unruk mowakili efek tersebut.

(Islam

Rcksosudarmo

J1111

1996. Casselli,

Esquivel dan Lefort 19
Budi

Yoi,\i Vidyatama, 2006), schingga dari pcrsamaan (4.2)

diperoteh : (4.3)

'" ~ u: k,, ~ ,~ g,, + '111

Modal infrastruktur rnerupakan f"ungsi dari '.I (tiga) voriabcl yaitu panjang jalan, produksi listr'k dan banyaknya sambungan tclepon (fixed line), scdaugkan modal lainnya mcrupakar fungsi dari 2 (dua) variabel yaitu investasi dorncstik yang diwakili olch pcrnbcntukan modal tetup bruto (PMTB) scktor swasta, dan modal manusia (human camtal), dcngan pcrsamaan :

(4.4)

k,, = ar, "'-a, ld,,+a2H11 i;.1 =

(4.Sl

h,1 ' hi],,+b~L.+b,T,,

Dengan substitusi persamaan (4.4) dan (4.5) ke persamaan (4 .1) diperoleh : Yu= a (
II (h.l +

h1.l,,+b2L ..·t b-T .)

+ 11,1

Urwers1ws lrdones1a

J9

l>cngan pcnycdcrhanaun

dan mempertimbangkan

matematis,

komponcn

error

yang tidak bcrkurelasi dengan waktu dan duerah yang tidak sama diperoleh model dalam pcnclitian ini seh;igai herikut: Log )I"~ I~,+ l~1log.l11+1~2 log Lu+ li.1 lo!;! T,.+ ll1 log lcl" I

f.s log Ilu ;

IJ11 I

uu

(4.G}

diruana : )',,

output per kapua tenaga kerja

J,,

panjnng jalan perkapits rennga kerjn.

I.,,

produksi listrik per kapita tcnaga kcrja

T,1

saluan sarn bungan telepon {fi xed line) per kapita renaga kerja

lnv;

pembcnmkan Modal Tetap Bruto (PMTB) sektor swasta per kapita

H;,

ratio Educatumal A tteinment berpendidikan SMJ\ ke atas.

q,.

variabcl

efek

terobservusi.

individual Vurinbel

menggunakan data

atau

efek

ini diperlukan

yang karcna

tidsk

dapat

model

ini

panel regional dan tidak mungkin

menangkap scmua pcncntu pcrtumbuhan dari daerah yang berbeda (Islam 1996, Casselli, Esquivel dun Lefort 1996, dalam Hudi Reksnsudarmo clan Yogi Vidyatama, 2<XJ6j u,,,...N(O,o2)

;

komponen error yaug tidak bcrkorelasi dcngan waktu

dan daerah yang tidak sama, IE(U .. U,.J=O.jika ifj atau tisl.

4.2.

Data Panel Data panel adalah s·..iatu set nbservasi yang terdiri bcberapa individu pada

pcriodc tcrtentu. Observasi tersebut merupakan pasangan Y,1 dengan X,y. dirnana i mcrupakan individu, t menunjukan waktu dan

.i mcnunjukan

variabel bebas,

Kcunrungan penmiunaa'.l panel data adalah adanya fleksibilitas yang Iebih tinggi dalam mcmodelkan perbedaan perilaku antar individu dihandingkan data

kcrat lintang (Greene,

l 'J'J7), jumlah data yang besar

rnenambah derajat Ur.iven;rtas hdones1a

40

kebebasan Jan rncngurangi mcningkatkan

efisieusi

kolincaritas diantara variabel bebasnya schingga

dari cstirnasi ckonomclrika dan dapat dilakukan analisa

yang tidak mungkin dilakukan jika mcnggunakan kerat lintang atau deret waktu (Hsiao. 19&9). Pcnggunaan

data panel menurut Nazrul Islam Jan Helene

Peirson

(Marsaulina, 2005) mernbcrikan keuntungao sccara slafistik dan sesuai dengan Islam dan Peirson menyutakan pe1\gi::unaan data panel dapat

teori ekonomi.

rnemp.:rl ihatka n "country

f!ffecJ" dan

mcnghindar! terjadinya

kesalahan

penghitangan vuriabel (11mitlt:d bit1.<) dibandingkan jikn hanya mcnggunakan data cross sec/1011.

Selain itu, penggunaan data pane! dapat menangkap karakteristik

antar individu clan aniar waktu yang hisa i;aja bcrbcda-bcda. Scnada dcngun yan~ disampaikan Green dan I lsio (Setiodt. 2006) bahwa

keuntungnn pcnegunalln data panel adalah : a)

Adanya tleks1bilit<:.< )"dng lebih ting!li dalam mcmodelkan perbcdaan perilaku

antar individu dibandingkan ciengan data keru! limung, b)

Jurnlah data yang bcsar mcnambah
c)

Dapat dilakukan analisa yang tidak hisa dilakukan jika rncnggunakan data

keru! hntong. St
mcnumt

OujAniti (Gujarati,2001) alAAAn penggunaan data

panel edal ah : a)

Untnk mclihat beterogeniras rlari individual (pmvinsiikahupalen) sepanjang waktu obscrvasi. Model data panel mampu mcnangksp lran1kre1"istik yang spesifik (individual speslflk) dart masing-masing dacrah..

b)

Dengan mengkombinasi

data runtut waktu dan data kerat lintang, akan

mernherikan

data

ym;i. lehih

koloniearitas

antar variabel,

informatif

lcbih

mcmpcrbcsar degrees

bcrvariasi, rnengurangi

of

fredoom dan lchih

efisein. c)

Dengan unit data yang lebih besar, data panel dapal meminimalkan bias yang mungkin rnuncul dari agrcgasi data individual.

Urnve rsuas Indonesia

41

d)

Data panel mcmungkinkun untuk mcmpelajari model-model pcrilaku yang

lcbiu kompleks. e)

Data panel rnernungkinkan

untuk mengetahui perubahan yang dinarnis dari

kerut li:tlal!g ohservasi.

Ada 4 macam model yang
Koefisien ,Jopc konstan dan inter.rep bervariasi antar individu Y1t

=

n, • + ~·n. • ..,.x ...n

I t.'.1t

i - l , 2, ..•• N t=

2.

1.

l. 2 ..... T

Kocfisien slope konstan dan intersep bervariasi antar individu dan wakru i-l,2

N

t..., l. 2

T

KOP.fi~inu ~lope dan inrersen bervariasi arrar individu

i = I, 2, , N t •

4.

1, 2,

T

Knefisien slope dan inrerscp bcrvariasi antar individu dan waktu i - 1, 2 ....• N 1= I, 2, ....

T

Asurnsi 1hi..1r p~milil1A11 model panel tiara adalah sehaeai berikut. •

Individu time-mvarumt, variabcl-variabclnya saina untuk sebuab unit kerat lintang ~epanjang waktu namun berbeda amar unit kerat lintang. Contohnya adalah jcrus kelamir: •. l11uor \JfolHkl'lng sosiockonomi dan scbaea.inya.

•

Pertud mdividuul-invarioru. v11J111\Kl-,·ariaheli1ya

sama unruk semua unit

kcrat lintang namun berubah menurul waktu. Contohnya adulab tingkut suku bunga, •

{ndividul time-varying variables. variabet-vanabelnyabervariasi antar unit kcrat I intang can waktu Contohnya a
4.3. Variahel Pcnelitian Variabcl

variabcl

yang digunakan dalam pcnclitian pcngaruh atau

dampak pcmbangunan infrastmktur tcrhadap pertumbuhan ckonomi ini adalah: Un1versitas I ndonesia

.....

V.'\Rli\DEL

NO. I

OUTPUT

,,~.

--··-LJSTRfK

DtfINlSl

SIMOOL ·-

y

I

J.S I 1~<;2

!

·-

PDIIB perkapita pekerja (harga

__

komlan'.?.000) Iola! dan ..tanpa mi gas ..... Jumlah Iistrik yang dibasil per kapna pckcrja

I

·- ··~--··· Resio elektrifikosi yairu rasio perbandingan antara rumah tangga yang

rersambeng lisuik dan rumah tangg<1

J.

I.

JAIAN

LSJ Jl.1

;

JL2 ..........

4.

-

JL3 TL

TEl.l'PON

yang belum tersambung listrik Daya- Terpesang Iistrik perkapita pekerja ... PanJangjalan total per Kapitn tenagn kerja Panjang jalan dalam kondixi haik dan sedang perl:ap~ta pckerja .. ·-· .

;

Paniangjalan dalam kondisi baik peekapita pekcrja Jumlah SST Fixed I .ine per Kapita pekerja.

5.

PDI PD2

:VlOL>A L SDI\! ···-·········

I

6.

1'03

Inv

IKVEST:\SI

Rata-rata lama sckolah pekerja Rasio Pekerja yang berpendidikan SM A le alas tcrhadap jumlah pckcrja ·-··· ----. ·~···

Rasio Educarional Attainment pcnduduk bcrumur 10 rahun keatas dan . bccpcndidikau SM A ke alas. .. ··-·-· ··-. - .. -·-·------ ·-. PMTD sektor swastaper Pekcrja

!;

!

Adapun alasan pcnggunaan variabcl lisrrik, telcpon dan jalan rncrupakan

variabel yang digunakar; nleh penelirian terdahulu scpcrn Canni ng dan Pedroni (I ()9()).

Disomp.ng 11.t• karena variabel tersebut merupakan infrnstruktur yang

bcrhubungan langsung dcngan kegiatan produksi, dlstribusi dan informasi, Kegiatan

tersebui sangar mendukung

investasi

[isik dan model

rroses mvestasi.

Sedangkan

variabel

rnanusia digunakan ~h~ai pendekatan tcrhadap

akumuiasi modal lain (K). Dalam penelitian

ini unruk variabcl investasi mcnggunakan pernbenrukun

modal tetap bruto (PMTR) sektnr swasta, dimana data PMTB sektor swasta didapat dari hasi I s.udi BPS tentang PMIB antara sektor pemerintah clan swasta

Un1vers1tas lndonesra

43

tmgkal nas.onal yang tidak cipuhlikasi sedangkan unruk tingkat propmsi bclum

ada studinya schingga dalsm pcnclitian inl setiap propinsi mengacu atau menggunakan ratio PMTR antara sektor pemerintah dan swasta secara nasional tersebut.

Tabet 4.1. Ratio Pembemukan Modal T etap Pcmerintah dan Swasta

----·

Indonesia Tahun 1995 - 2006

TA HUN

PJ.{Mli:RTNT AH

1995

0,1381

1996 1997 1998 !999

0.1749

·····-

·-·

0,1837 ·-·· 0,1691 -· 0.1909 ... ··- -· 0,1651 2000 --··-2001 0.1487 ---0,1482 . - .. .... 2002 2003 0.1722 -0,1276 2004 ·--0.1238 2005 ·-- 0,1270 -s... nbcr-2006 -ifasi! Studt Ul'S (udak di ~ubhlra--

4.4.

SW ASTA ... ...

0,&619

...

0.8251 0.8163 ..0.8309 0,S09 J

···- ;

0,8.349 0,8513 0,8512

0,1!278 0,8724 ..

0,!1762 0,8730

--

. -·-

Sum her Data Sampel yang digunakan dalam studi ini sampel data jenis panel, dimana

hal itu mcrupakan gahungan antara jenis dam kcrar lintang (cross section) dan jcnis data runtut waktu tume seriesv. Data kerat lintang mewakili provinsiprovinsi di Pulau Sumatcra scbanyak 8 provinsi dan Kalimantan sebanyak 4 provinsi, Dengan demikian data yang diamati atau jumlah obscvasi scbanyak 12 ohservasi (i~\2). Provinsi Bangka Belitung dan Provinsi Kepulauan Riau t1
induk atau prnvinsi :.·ang lama. Data r.mtut waktu yang digunakan sebagai dasar observasi model yaitu 1
Univers1tas Indonesia

44

Penel itian ini mcnggunakan data sekunder, dimana data PDRn. PMTR. data jumlah tcoaga pekerja, data pcndidikan, data p!lnjang jalan bersumber dari publikasi

l3PS.

Dat11 listnk

bersumber

dari

PL:-1

thrtp:i!v,v.""' pin.en id)

Sehubungan dengan kcsnliran untuk m"'1
4.5.

Merode Esciniasi Dalam ckonornerri. penggahungan data kerat lintang dan runtut waktu

mcnjadi data panel dischor .'""'/mg. Dalam rnclakukan ::malis1s data panel, ada (iga pendekatan yang dapat dilakukan yaitu pcndckatan kuadrar rerkecil (J>MIPd Jr-mt

square). pendekatan e.ek !dap (fixed effect; dan pcndckatan efek acak (random

e1l<·c1}. 4.5.1.

Pendekatan Kusdrat Terkceil Ordinary Least Square (OLS) I erdapai k regrcssor dalam x s- ticlak tcrmasuk konsianta sehingga jika

cfck individual l_a,) konstan sepanjang waktu t dan spesifik terhadap setiap unit

1

maka inodelnya sama deugau mu
a dan

r

Mctodc ini sederhuna narnun hasilnya tidak mcmadai karcna sctiap

observaxi cJi{'<'rl1tkuk~n seperti observasi yang herdiri sendiri Pendekatan paling sederhana menggunakan

rnctodc

kuadrat

datam pengolahan data penel adalah terkecil.

yang

dengan

diterspkan dalam data yang

bcrbcnruk poo! Jika snatu pcrsarnaan rcgresi

Yu ~ a

+ f!

X, - 110,, dimana i· · 1.2... ,N

tjumlan unit kerot linttmg (individur, clan 1~1.2 ....• T (jumlah periodc waktu). mska dengan asurnsi bahwu komponcn error dalam pcndckaiau kuadrat terkeci I, dapat dilakukae proses cstirnasi sccara tcrpisah untulc setiap unit keru: /111/ang

Lntuk pcriodc r-r. akan dipcrolch persamaan regresi : Y,1

=

a. ·t

P

X1 ., 11,1 untuk i - 1,2...,l'i. yang implikasinya udalah diperoleh

pcrsarnaan yang sama scbanysk T.

Demikian juga sebaliknya, dapa; dihuat

Univers1ti1s tndonessa

4.5

pcrsamaan dcret waktu sebanyak N pcrsamaan untuk setiap T observasi T~tap1, untuk memperolch kocflsicn

a clan II

:rang konstan dan efisien, dipcrlukan modd

regresi Jcbih bcsar dengan melibalkan sebanyak NT obscrvasi.

Metode ini

sederhana, tctapi hasilnya udak memmlai karena setiap obscrvasi diperlakukan

scbagai observasi yang berdiri scndiri. 4.~.2. Pcadekstan Efek Tecap (t:ixed Rffcd) Model i ni menggunakan pcubah boneka untuk memungkinkan pcrubahan-

perubahan dalam interscp-intcrscp kerat lintang clan deret waktu akibat sdanya peubah-pcubah yang dihilangkan. Intersep hanya bervariasi tcrhadap individu narnun konstan terhadap waktu scdangkan slopcnya konstan baik terhadap indivrdu maupun wakru. Jadi,

111

adalah sebuah grup dari spcsifik nilai konstan

pada model regresi. Forrnulasi um11M model in i mengasumsikan hahwa perhedaan

antar unit dapat dikctahui dari pcrhcdaan nilai konstantanya. Kelemuhan model cfcx tctap adalah pe11ggunaan jumlah deraiat kcbcbasan yang banyak sena peng~1:nAa11peubah

boneka lidak sccara lsngsung mengidennfikasikan apa yang

mcnycbabkan garis regresi bergeser lintas waktu dun lintas individu. Modelnya ditulis scbagai benkur

logy,,=

B11 + lh Ing .T" l Ji3lng 1.,1 + fl~log T,. ... f\slogld11 + f\6logll,1 +"lit~ u"

Dalam teknik ini intcrsep dari model regresi dirnungkinkan untuk berbcda diantara propinsi untuk mcngakui kenymmm bahwa setiap propinsi

(!"""'' /inwng)

mcmiliki bcbcrapa karaktcrisu), khusus yang mcmbcdakan dengan propinsi lainya. Dengan asurnsi terjadi hctcrokcdasris antar kera: Itmang; maka estirnasi dilakukan dengan GLS.

4.5.3. Pendekatan f.fek Acak (Random Effect) Dalam Error Componen Model intersep dari setiap unit individu adalah random. mcwakili populusi yang lehih besar dcngan nilai rata-rata yang konstan. Modclnya ditulis sehagai berikut

Un111ersitas lridonesia

46

r., - komponen error dan kerar lintang

al~uha.-hal spcsitik dari masmg-m:.~mg

daerah y;mg tidak terobscrvasi dalam model. l J,.~ komponcn eror dari kerat I intn11g dsn waktu Model i ni mcnmgkatknn

cfisicnsi

prose.'> rend ugaan kuadrai terkcci.

deng<m mcmperhiumgkan pcngganggu-pengganggu

kerat lintang dan derer wakru.

lntersepnya bcrvariasi terhadap individu dan waktu namun slopenya konstan rcrhadap mdividn maupun waktu, Jadi, u, ada!ah sebuah grup dari gangguan khusus, minp seperti

R,1

kecuali untuk setiap grup ada nilai khusus yang masuk

dalam regresi sccara identik untnk sctiap periods. Nilai o:, terdistri busi secara acak pada unit-unit kerat lintaog. Modelnya y" ~ u, ·• Jrx,1 + u, + e.1 dcngan u, adalah nilai gangguan acak pada ohM;:rv11:;i I
Pemihhan amara model efek tctap dengan cfck acak dapat ditentukan seeara teoritis, Jika dampak dari gangguan diasumsikan bersifat acak maka dipilih model cfek acak scoaliknya jika darnpak dari gangguan diasumsikan mernpunyai pengaruh yang le tap ( cianggap sehagai bagian dari interscp) dipilih model cfck tctap . Jika tidak dapar ditentukan secara teoritis dampak dari gangguannya, maka mock! cfck acak akan dipilih dengan
mcrupakan sampcl acak dari populasi yang lebih bcsar, dengan kata lain menarik kesimpulan suatu popnlasi berdasarkan bcberapa i ndividu. Akan tctapi. jika evalnasi mcliputi seluruh individu dalarn populasi arau hanya mcliputi

beherapa

individu dcngan penekanan

pada mdividu-individu

tersebut maka lehih baik digunakan model elek tetap {Hsiao. 1986). Cara bin dcngan menggunakan

ukuran rclati vc dari jum lah individu dan 1cnla11g waktu

ya11g drgunakan yaitu nntuk jum lah indrvidu yang letap maka sernakin panjang waklunya scmakin kecil perbcdaan hasil estimasi antara model efek tetap dan model cfck acak, sedangkan jika jangka waktunya cukup panjang maka dapa

dipil i h model cfc], teiap dcngan ala> an lehih mudah dikeriakan Pemilihan model dapat ditcntukan mcla l11i H:msman tc~l. Hirotesisnya m~~kipun tidal ada korelasi antam OLS dan ( iI .S ~.:hingga model cick :ctap akan konsbtcn n<1mun 01.S titlak clisien dan scbaliknya OLS akan kon.,istcn namun OLS tidak. S~dangkan hi po'.e.,is nolnya kooua estimasi tidak akan bcrb~da se.:ara sistcmatis
47

m = (f\ · · h)' (Mn-

M,r'

(fl-hJ··

·llJ-i

Mo> adalah mat rib kov .. rians untuk dugaan model pcubah boncka dan M 1 adaleh matriks kuvarians untuk dugaan model cfck ecak. Jika nilai m ditolak maka model efek tetap dirolak a:au dengan kata lam sernakin besar m maka kemungkinan penernnuan dugaan model elek acak semakin besar,

4.6.

Peinilihan .\1etodc Esrimasl Dalam melakukan analisis data panel. ado riga pendekatan yang dapat

dllskukan. Pcndekaran rersebut adalah : pendekatan kuadrar terkecil (pooled least

square), pendekaran efek tetap (fixed effect) Jan pendekatan efek acak (random ejf~ct). l lntuk menentukan pendekalan yang paling tepal atau baik dari keriga pcndckatan tcrscbut yaitu .nenggunakan Uji Chow (Uji F) dan Uji Hausman (Hausman Test) 4.6.l.

Ii ji Chow (IJji F) U ntuk mcmilih mctodc yang tcpat dalam analisis data panel antara mcrode

fooled leaste square dan Fired Fffea digunakan l)ji Chow (Uji F). Dengan Rumus:

~ {R7 jued- R? Pf:"Jfed y(,"!.-:Ji (1- R' fixtd)!(:'fT - N - K) dimana: NI ~N-

N:! =NT

I

~· K

R;poo!ed = R2 dari metode pooled R~/ixed~ R1dari mctodc fired ttJlect N - Jumlah pro,pinsi T = Jumlah waktu K = Jumlah variabcl bebas Jika dari hasit uji Chow (uji F] dikctahui nilai F hitung < F tabcl maka merodc

Poolerl l.N1.11 S1pior<' yane. lchih repat dan scbaliknya.

Un>vers1tas Indonesia

411

4.6.2. llji H11u~man l .ntuk 111e111ilih spesifikast model yang tepat, diantara

Model f'E dun RE

digunakan Uji Hausman. Dalam uji ini dibandingkan varian dari koefesien random efek dengan varian dari knefesien fixed efek

Uji l-ormulnyn · (). = s,»:

YCLS

Var q= var(y,.,.)-var(')'r.Ls.l Ycv mcrupakan koofesicn dari fixed efck

Ym.~ mcrupakan kootcsicn dari random clck. Hc=E(yilx1)=0 Ho-E(yilxi);!O

Uila I-lo ditcrima, Ye.Ls estimator mcrupakan yang. cfisicn schingga yang digunakan uduluh Random efek.

Asumsi clAsar dari Th» Ctasstco! Linear Regressron M"'ll:I dun Mutt1pie Linear

R1!,
variabel bebas tidak berkorelasi dengan galat (c).

tidak ada kolineantas yaog eksak antar variabel penjelas, tidak lid" korclasi antar

duu galat (non autocorretaaom atau galat c, dan f.J independen (cov(t,,r.J) "' 0 untuk i /.J, galal mcmpunyai distribusi normal dengan reruta (expected""'"•) sama dcngan nol, G(f.,) - 0 dan varians setiap galat (F.1) knnsran atau homckcdastisitas thomoscedasttcity/equai varmm·e) var

\f.,) -

t'.[H,

-~.[r.,JJ2

=

rr&,~J -
rncnyatakan bahwa dengan asumsi di atas maka

estimator OJ .S merupakan estimator yang .l:JLUI: (Tne Best linear Unbiased Estimator). Linear berarti iungsinya linear dari variahel acak, tidak bias jika (: adalah penduga dari ('maim E[CJ - C den F.(r.2'1 =

rJ.

efisien bemrti variansnya

paling tidak sckccil varians dari pcnduga lain. llntuk mengetahui dilakukan

apakah

adanya

pelanggaran

v~ugujiau terhadap heterokcdastisitas,

terhadsp

autokorelasi

asumsi dasar, dan kulincuritas


49

berganda. M1)1ld r~nd
penanganan

terhadap

kctiga

perluasan masalah

dari model rcgrcsi klasik

di atas sama

seperti

pada

pcrsamaan tunggal, 4. 7.1. Kolinearita~ Rcrganda.lMultikolincarit:n (Multic"lli11eurity) Multikolinearnas

timbul

bila

vanabel-vatiabel

bebas

mernpunyai

hubungan yang tidak bebas linear, sehingga menyebahkan adanya informasi pada

variabel bebas yang mubazir (Ananta, 19&5). Adanya hubungan linear yang signifikan antara heberapa variahel bebas menycbabkan

koefisien pcnduganya

cenderung memihki galat yang besar se·~ingga nilai pcnduga akan lebih bcsar dari ni lai scbcnarnya Multikolincurtitas

masing-masing

variabcl

mcnyebabkan kesulitan untuk membedakan bcbas secara terpisah

Namun jika studi dilakukan

nnmk mclakukan

terhadap

variabcl

pcngaruh tcrikatnya.

estirnasi terbadap sekelompok

koefisicn (misalnya penjumlahan atau pcrbedaan dari dua kocfisicn] maka basil estimasi rnasih akurat dcngan cataran bahwa pola hubungan antar variabel tidak bcrubah (George Ci. Judge, 1981). Tetapi jika digunakan untuk esrimasi rnaka masalah kol incaritas mcnjadi masalah scrius karena adanya standard error :1-ang bcsar (Gujarati, 1999). Masa lah multikoli neariras dapat diatusi dengan mengurangi satu a tau lcbih variabcl

bebas dslam

model,

menambah

data atau memilih

sampai

baru,

mengubah bcntuk model atau dengan jransformusi pcubah.

Pada penelitian ini, dapat digunakan nilai koefisieu korclasinva uatuk mcners ukan upakah model mengandung multikohnearitas atau tidak.

4.7.2. Hl!tuokcdaslisih1s (heterosced(IS/icity atau unequal variance} Ilecerokcdastisitas adalah suatu kondisi jika varians gangguan (galat) lidak

konstan dari satu obscrvasi kc observasi lainnya. Hasil estimasi 01,S akan mengha-ilkau parameter yang tidal: bias dan konsisten namun tidak efisicn artinya

koefisicn yang dihasilkan bukan merupakan koefisien peneksiran tak bias dengan varians ierkecil (Anania. I 985 }. Olch karcna itu sctiap observasi rncmpunyai rel iahilitas yang hcrbeda serta varians parameter

yang diestimasi mcrupakan

Umversijas Indonesia

50

estimator tidak lagi BUJE. Heterokedastisitas mengakibatkan uji t dan F mcniedi udak

bcrguna. Ileterokedasrisitas umumnya terdapat pada data kerat hntang akibat

adanya pcrbedaan selera antar individu (Greene, 1997) atau akibat perbcdaan ukuran tscate effect) seponi perhedaan jnmlah anggota dalam S11tu kcluarga atau besar kecilnya perusahaan ()9). Heterokedastisitas umumnya tidak terjadi

pada data derct

waktu karena perubahan dari vuriubel terikat dan

perubahan dart satu atau lchih variabcl bebas mempunyai laju pertambahan yang

~ama (Pindyck, 19'll). Jika te(iadi heterokedastisitas berarti E(c) - 0 dan var (c) - E(r. c'] = o,2 =

edalah mairiks diagonal dengan nilai yang berbeda-beda (Anllnta,

1 'llt5 ). F:stima~i OT.S akan rncmberikan hohot lehih besar pada observasiyang rncmpunyai

varians gal~t yans lcbih bcssr karcna varians galllt y1mg besar

rnempunyai nilui sum of squared residuals (ssr] yang lchlh bcsar dihandingkan

varians l).Alllt yang lebih kecil. Masulah beterokedastiuitas dapat diatas: menggunakun metode kuadrat tcrkecil tcrbobot (weighted teast .~quared) dcngan rncmbagi sctiap observasi

dengan standard dcviAsi dari gal!t.1 untuk ohservasi tersebu: kemndian dilakukan estimasi OLS tcrhadap model transformasi tcrgantung rtpttkah variens galat yang

scbcnarnya o,2 diketahui atau tidak (Pindyck, 199 I). Jik11 <J? diketahui rnaka die11n11bn IV<>1p,hMd Least Squares (GujRmli, I '>9<))

Y, = u +II X, - ~. Maka variahel behas dan rcrikat nada pe~Dmaim drhagi dengan

Y, ! <J. =a ( l ! o.)

I ~

(T,.

(X, Io,) +;;,I er,

v, = c.! o, (v, ~ transformed error term) E(v/}- E(H,2 / cr,1) ~ (Ii n,2) E(~12)

~

(110,2) (tl,1) =I

E(v, ?) konstan schingga v, hnmokc
•

E(u,1)

=n

•

E(u,2)

~

1

X, maka model ash dibag] dcngan X,11i

rr2 x,2 rnaka model

asli dibagi dcngan X,

Umvers~as Indonesia

51

1 lji hcterokedastisitas

dilakukan dengan white heterosk.•dn.~tidl_•· ynnl~

mernbandingkan mm squared residual weighted (ssrw) dan unweighted (ssruw). Jika ssruw iehih kccil dari ssrw maka tidak terjadi heterokcdastisitas nanmn [ika schaliknya maka terjadi heterokedastisitas

namun parameter yang diduga sndah

dipcrhaiki .,,7.3. Autokorela•i / l
penting

dari model

regresi

linicr klasik adalah

hahwa

kesalahan atau gangguan. yang masuk ke dalam fungsi rcgrcsif adalah random

arau tak heraturan. Jika asumsi ini dllanggar, kita mempunyai problem serial korelasi atau autokorctnxi. Tstilah autokorclasi

dapat d idcfinlsikan sebagai korelnsi anrara anggota

serangkaian obscrvasi yang diunukan menurut waktu atau ruang (Gujarati, 1978, 20 I). Ji ka dalarn suatu persamaan regrcsi I inier tidak terdapat autokorelasi maka E (w '· } - 0

i * j, sedangkan jika da\am pcrsarnaan tcrscbut terdapal autu kerclasi

rnaka E (h" ) ii 0 i "j. Auu.korclasi dapat timbul karcna berbagai alasan. Sebagai contoh adalah

incrsia atau kelembarnan dari sebagian besar dcretan wakm ckonomis, bias spesifikasi yang diakihatkan oteh udak di masuk kannya bcbcrapa variabel yang

rclcvan dan model atau karena menggunakan bcntuk tungsi yang tidak benar. l-cnomcna Cobweb yaitu fonomena dimana pcnawaran bereaksi terhadap harga dengsn

ketcrlambatan

memcrlukan

waktu

dimasukkannya

satu

uctuk

periode

waktu

pcnawarannya

karcua

kcputusan

(periode

pem1warzn

perslapan),

tidak

variabcl :i-:mg ketinggalan (la,!(!(ed) dan TP.rj;;dinya manipulasi

data Meskipun pcnaksir OLS tctap tak bias dim konsisten dcngan adanya autokorelasi, penaksir tadi tidak f agi efisien. Sebagai hasilnya rcn gujian arti (.
diperlukan.

Perbaikannya tergantung pada sifat

xetergamungan

g:lngtmm. 'Ictapi karcna gangguan tak hisa diamatitpraktck

diantara

yang biasa adalah

dcngan mengasumsiknn bahwa gangguan tadi dltimbulkan olch mekanisme yang

miL~uk aka\. Mek:mismc yang. biasa lligunakan adalah skema auteregresif LlerajatUmve!'Sitas Indonesia

52

pcrtarna dari Markov yang rncngasumsikan

bahwa gangguan da]arn pcriode

s~karang herhubungan secara linear dengan unsur g11ngguan dalarn periode waktu scbeiurnya

dcngan

koelisicn

autokoretasinya

mcmberikan

kuamya

sating

ketcrgantungan .

.lik« skcrna derejar-pcrtarna sah dan koefisicn autokorclesi diketahui,

masalah korclasi dapat dengan rnudah diatasi mcntransformasikan data mengikuti prosedur

persamaan

autokorelasi

Karena

kor-fisien

secera apriori maka dipertimbangkan

bcbcrapa

peebedaan

tidak diketahui

yan11

digcncralisasiksn.

metode untuk pcnaksrrannya Meskipun ada bcbcrapa untuk mengcrahui apakah serial korelasi terdapat dalam kejadian tcrtentu. yang paling rcrkcnal diantaranyu adalah uji Durbin Watson. Pada uji ini autokorelasi didctek.~i dengan mernbandingkan nilai starisrik DW dcngan nilai batas atas (du) dan nilai hams hswah (di) dari tabcl Durbin Watson bcrdasarkan jumlah obscrvasi a.~ (tanpa nilai konstanta ). Pengujian dilakukan

rncnunj ukkan

adanya

dengan mclihat nilai DW. Jika nilai DW rnasih

uutokorclasi

maka

dilakukan

perbaikan

dengan

menarnhahkan i\R(n) sampai nilai DW tidak mcnunjukkan adanya korelasi

Pcngojian terhadap model perlu dilakukan agar didapatkan model yang paline cocok dengan karakteristik unbiased.

data sehingga didapatkan

estimator

yang

• fi iii

•

I

Ill I

.

•

II.,

- I

BABV ANJ\LISIS OAN l'ltMBAHASAN

5.1. Metode Estimasi S1.:11(;rli yaug 1.dah dijel ask an pada hat> rnctodologi sebelurnnya, bahwa

dalam melakukan analisa data panel dikenal tiga macam nendekaran, yaitu pcndekatan kuadrat terkecil (Pooled Least Square). pcndekatan efek letap (fixed efji!cl),

u1111

peudekatan efek acak (random ejf~c1). Langkah pertama sebelum

melakukan analisis adalah dengan memilih rnctode mana yang terbaik diantara kctiga rnetode tersebut. Pcndckatan ya:1s digunakan untuk mencntukan m~to
'lest. Pe11gujiat1 F (Uji F) Uji I' ini digunakan rnenentukan metode Estima~i y;ing terhaik sntara rnetodc Commnn lifii~cr (Pooled t.east Suuare ) dan Fixed Ejfed di dapar F hitung untuk: • Mudd Gal.ungan

: F hit= 2.11 > F tabel
• Model Pulau Sumatera

: t hit= 3,54> Ftabel

• Model Pulau Kalimant.an

: F hit= 6,79 > F label (F.i38M5: = 2,'.18)

{F1.~10.~s·, = 2.73)

Keputusan : Karena F hitung lebih besar. dibanding F tahel maka secara statistik motode fixed

c.fJi: t.·1 lebih

tepat digunakan,

l:ji H1111wmm (Hausman Te.
Fixed

F:O'cct dan Random E.f!'otc1 Dengan menggunakan paket program cviews versi 5. I. output untuk Hausman Test ini sudah dapat langsung diperoleh, sebagai berikur: •

Model (hbu11ga11 : nilai Chi-Square scbcsar 45,9'.I dengan nilai probahili1a

sebesar 0.00. •

Model Sumatcra · nilai Chi-Square sebcsar 296.36 dengan nilai probabilita

sebesar

o.oo 53 Unlversitas Indonesia

•

Model Pu lau Kai unantu tidak daput dilak ukan Hausman dacrah

observasi

(4

Prnvinsi]

lebih

kecil

dari

Test karena jumlah

jurnlah

variabel

bebas

(S variabel]. Dari 01111>1.t £'\•it>w.~ nntuk Ha1<~111a11 Test di alas, lerlihat bahwa dengau nilai Chi-

Square hinmg jauh lchih besar dan nilai Chi Square table maka penggunaan model ftxed t>jfn:t lebih tepat daripada model random effiw pada data yang digunakun dalarn penelitian ini .. I )mi basil uji F dan l Iaustrnan Test maim metode esrimasi y~ng digunaksn

y11ilu rnctodc efek tetap (jixed Effect). Dengan efck 1ctilp maku akan mumpu n1crum1?,k:1p 1rnrak1cri~1ik khas masing-masing dacrahfprovin<>i y>1ng 1erc1:nnin d3'.li nilai interscp yang hcrbcda dari masing-masing Com111<1fl f:j}e1:l

wilayuh. Sedangk.an rlr.ne,nn

hanya ada satu nilai intcrsep schingga scrnun daemh mcmpunyai

nilai interseo yan~ sarnfL. hal ini kurang tcpar karena setiap daerah mcmpunyai kumk(~ristik yAJlg berbcda, 5.2.

Amlli.~i~ Model J)i1l11m

infrastrukuu

1.1r11y~ untuk

melihat

peranan

atau dampak

pembsngunan

datam pcrtumbuhan ekonomi regione. di pulau Surnatetu don

Kalimantan rnaka disusun dalarn satu bentuk model ckonomi yang mana model .,komlmi

terscbut

harus bisa digunaken

untuk

menjclaskan perarum dari

infrastruktur yang ada di Sumatcra dun Kalimanran serta kondisi gabungan Pullin

Sumatera dan Kalimantan. Setelah melalui tahapan pernilihan

motode terbaik untuk digunakan, rnaka

dapat diketuhui motodc yang terbaik tcrsebut adalah rnotodc fixed e,{li:ct.

Hcrdasarkan variahel pcnclitiar dan spes•tikasi

model yang, tclah dirumuskan

dalam mctodologi pcuelitian tleni;un rncnggunakan berbagai data yang rncwakili clari variabcl peneutian rnaka dicoba disusu« l-erbagai model dan pada ekhir hffny~ di dnpar 1 (tiga) atternaufmodel ekonorni terbaic, yaitu :

Unlversitas Indonesia

55

ALTl::RNATIF I Variabcl Terikat (Y) - PDRB total--Per kapita Pekcria ..

\ Vanabel _ Suma:era+Kal;iiiaiitan --· . --·· Kocf Prob

t·~~( ILS~.

f INV AR(!) Ad W

DW

ALTER.1\JATJF,

(I)= -·· ·-

Variabel 1 erikat Sumal~nrt-JSal11n~ta11

-variabcl

Koet"

l.'f2.

I

-0 01846 t 0.01360 -0.36197 0.011164 . o.32109 .. 0.7387.! I 0,9992 . .J - 2,058 I

JLJ

n,

rn.3 1Nv ARtl) Adj R DW

Sumatera.

Koef 0,2699 O.IJ36 -0.0277 . ·0,0239 0,0002_ >---·· 0.0363 0,0000 0.3692 0~5_0 ·-··· 0,0000 0.205.,S -·-··0.1637 0,3200 0,0000 0,2761 0,7314 ... 0,000() 0,6360 ·-·0.9992 ... 0,992~j 2.04 ' 2.~

Kalimantan

--+ -0.1861 Kocf I p~Qb' . 0,01)71

o.oeeo 0,0000 0,0000 0.0000 0,0000 0,0000

I

.0.,1150 0,4351 -O. I 49J o,5203

I

I 0,0041

-~~?883 .

I

Q.7150 0,002!_ 0.6094

9, I 545

0,9R~ .. 1,)6 . "

-

PDRR tot a IP er k amta · P ek·eIJU · Kalirnantan . Sumatera Kocf Prob Prob r Ko,~f P roll 0.502 Jj 0.) 72044 iJ.oooo· -0.50961 0.1I12 . 0.0488, 0.027108 0 000:> 0.31885 . O,C)l 46 1. 0.0000 0.327?4~<JOO 0.55989 0.0005' 0.0934 o.o4i S:-54 0.0021 -0.25053 o.aoss o.2s9373 I o.oo~oo.76734 I 00000 0.0000 .Q.61~78l fJ_.0000 0.23421 0,9992 0,9920 2,052 I . .. 1,887 .

-

I

i o:nooo I

l'rnb

--i

0.40t'J

ALTl(R."{A TIF. :l.

I Variabcl

- V1:11iabt:I Tcrikal ~- . (Y) ·· PDRJ_!..!.l.OD mt as Per k_apita l'eker· a ~mnatcr.a ..Sumatera+K a 1 imantan Kocf Prob ·""" - j ~

. Bcbas

T

LSI JLJ

TL

l'J)3 _,, INV ~R(~

~1<.DW

-~-

·-

0.312472 (i.0000 o:ii41os~_t:fuloo3 0.246719 0.0000 0.040&1\0 0.0567 0. I H 1678 0.0000 ··0.1-12.:122 I 0.0000 IJ,99!H __ 2 ,_.. 1:39 I _

Kslimantan I Pr~b . Koef Prol>_. 0.319:356 0.00001' -0.17443 0.0015. _n.os~_859 0.0002 · 0.01 :72 o.~}.74 J 0.214')78 0.0000 0.2836') 0.0000 ' . 0~45800 OJ)36'!.._._:0:281()4 ~.0000 j 0.172863
. l

~~:r

I

Dari ketiga ahcrnatif diatas mnka dalam melakukan analisis dan pembahasan dal1un tesis ini akan menggunakan anernatif 3 dcngan pertimbangan

Universitas lndon.sia

56

variabcl pr11<'linllr· y:me sienitikim pada tingkat

utama banyaknya probabilitas

u - j'~• dan n = I oo;., khususnya untuk Pulau Kalimantan. Tahapan

sclanj umya

yang

harus dilakukan

scbclum

mengolah

dan

menganalisa output n-gresi yime dihasilkan adalah pengnjian sta.istik yaitu I lji t, I Ui F dan Uji R Square scrta pclanggaran terhadap asumsi klasi k.

Uji t, (/ji F dtm lfji R Square Dari hasil output cviews didapat nllai t hitung, dan F hitung serta nilai R' sehagai benkur: •

Untuk model !(abungan : scmua variabcl bcoasnya ~ignifikan dimana nilai I hirung lehih hr-sar dari l tahel (I.Ii)) (fan nilai probilitas Iehih kecil dari 5% dan 10%. Nilai F hitung = 3945.878 > F tabcl ('.!.16), artinya scrnua variabcl

bebas secara bcrsama-sama mampu mcnerangkan vanabel rerlkatnya 11ada tingkat kepercayaan 95%. Dan nilai R2 = 0,9983. artinya variabcl-variabcl bebas rnamou rncnjelaskan

variabcl terikat sebosar 99,lr\ % dan O, 17%

dijelaskan oleh variabel diluar variabcl pencluian.

•

Untuk model Pulau Sumatcra : scmua variabcl bebasnya signifikan dimans

nilai c hnung lcbih bcsar dari t rabel (l,652) dan nilai probilitas Jcbih kecil duri 5%1. Nilai F hitung - S489,00i > F label (2.21 ). artinya scmea variabel hcha.<; socara bersama-sama kcpercayaan

mampu menerangkan

95%. Dan uilai R2

-

variabel terikatnya pada ti ngkat

o,9q90, artinya variabel-variabcl

behal;

mampu menielaskan variahel tenkut sebesar 99.90 •.;., dan 0.01 % dijelaskan oleh variabe. diluar varibel penelitian,

•

Untuk model Pulau Kalimantan : semua variabel bebasnya signifikan dirnana nilai t hitung lcbih bcsar dari t tabel \I ,61\4) dan ni iai probifitas lcbih kecil dar] 5% kecuali variabcl jalan (JL3) t hilung -: l tabel dan prnbabiltas > 5% atau

10% Nilai Ii hitung = 5348.943 » F tabcl (2.34), artinya sernua variabel bebas secara bersama-sama

mamp·.1 menerangkan

.,

variabel teri katnya pada ti ngkat

kepercayaan 9S%. Dan nilai R- - 0.9<J9ti. artinya variabcl-vanabel bebas mampu mcnielaskan variabcl terikat sebesar 99,96 % dan 0.04% dijelaskan oleh variabel diluar varibel penelitian.


57

p.,/unggaran Asumsi Klasit: Sclanjutnya mclihat apakah model ~I tclah bebas terhadap pelanggaran asumsi-asumsl

rcµrcs1

klastk.

)'"Jng

hetcrokesdastisitas dan aurokorelasi

~adi.

yairu

multikutinearita»,

Tujuan dari pcnguiian ini adalah agar data

yang akan diolah narui sudeh tcrbebas dari sogala pcl1mggaran asumsr-usumsi tcrscout, scningga pada akhirnya akan mcnghasilkan

output yang BLUE (Rt!.11,

Linear, Unbisaetl and E.
Jika

rcrjadi

pelanggaran

pertakuen tcrtcntu untuk

terhadap asnrnsi-asumsi iersebut rnaka dipcrlnkan memheha1>kan data 1~hut dari pclanggaran yang

tcrjadi a.

Multikolinearitas

Indikusi adanya muttikolinearitas dalam data adalah dengan melihat hasil uji t dan uji hasil

r:

uji t l>any11k variabel

~il!nitikan. tingg1

pada output regresi, Multilmlinearita<: sangat mungkin aria jika dari yang tidak signifikan,

sedengkan uji F-nya

Dari model tcrbai~ yang dibasilkan. den~an nilai P stati~Lic yang

11u
cul<:up

mcngindika.~ik.an

liuak

terj:idinya.

pelsnggarar,

rnultikol iuearitas pade data terscbut,

Cara lam untuk ruelihat ada tidaknya multikolinearitus dari suatu data, adalah dcngan melihar nilai kocfisien koretasi spcarmau, tolerance ('l'Ol-) dan Vlf. tetapi karena kctcrbatasan program Eviews, maka output-output terscbut dapat

di kel uarkan. b

Hetcrokcsdastisuas Masalah hctcroskcdasusitas, rnenurut Nachrowi D. Naehrowi dan Hardius Usman dalam Penggunaan Teknik Ekonometri da.n Wing Wahyu wmarno cularu t\nalisis l'ku1101netriks dan Statistib dengsn Eviews dapat di~~!e~aikw dc11gan ptngi;umtan WTB

(Weight~dLeast Squuri:), dimana WLS merupakan

mctode di calam panel data yang menimbang variance ( cross-sectionweight dan u-111/c kotoroskedooicuy-conststemstandar error and covanancei untuk mcngorckst masalah hetcroskedasdsitas.

Un ivers itas I ndonesla

SR

c.

A utokorelasi

l Jntuk permasalahen hctcroskedastisitas

dun nntokorclasi di dalum pengolahan

data panel sebenarnya sudah bisa teratasi sendiri. Hal mi dlscbabkan karena pengolahan

data panel

m~neeullllbnGI.~ (Generolrzed Least Square).

dimana penggunMn mctode
autokorclasi. Cam yang paling sering digunakan dalam mengatasi autokorelasi padu data panel adalah dengan mernasukkan variabcl auttiregrcssif(AR) hingga AR ke-n (AR(n)) .~nmpai didapat nilai DW yang tepat, yang mcnunjukksn data tclah

bebas dar: auiokoretasl. Tepar tidaknya nila; DW yang 1li(lapat narus dibandingkan
•

Model Oabungan · OW slat - 2,139 (DW tabel tliketahui D1.-l.1.1 <.l)\V1w<4·D•.1 make model hchu.~ dari autokorelasi.

•

Model Pulau Sumatcra : DW stat - 2,2'.!4 (DW label dikctDhui JJ1 "'i..!>:)5; D11- l.X02) dimana Du ;> DWstot<4· l>L rnaka model tidak dlkctnhui adu atau iidaknya autokorelasi.

•

Model Pulau Kelirnsntan · JlW s1111 .., l .K50 (fJW rabel diketahui DL'°l,291: Du-t.3221 diruana D11 < Dw,1 ..1<4-l)l, maka model bebas dari

autokorelasr. 53. l'emb11h11san ffa~ll Regresl Secara umuru tel11h diketahui bahwa pcrnbangunan lntrasmrktnr di Indonesia lcbih terfokus Ji daerah Jawa, untuk pcmbangunan infmstruktur Ji dacruh luar Jawa yang cukup baik pembangunannya scbagian bcsar bcrada di beberapa dacrah

sepcrti Pula11 Sumatera clan Kalimantan, atau secara umum di wilayah Indonesia B(lgian Burat. Kcbsjakan nembangunan inlrastrulct\ir Ji lndonc~ia lebih didasarkan pada

01it:1itasi output

pcmcrataannya, antara

bcrupa

baik antara pulau

Indonesia

bagran

barat

pcrturnbuhen

ekonomi

dibandingkan

aspck

(Pulau Jawa dan luat Pulau Jawa] maupun (11.IB) dan

Indonesia

bagian

timur

(IHT).

Ketimpangan dapat dihhat padu nilai nilai invcstasl pada rnasiug-masing wiiayah,

yanu lebih dari 5() person investasi bcrada di Pulau Jawa yang hanya mencakup 7

Unlversitu IAdonesia

59

pcrs"n dan seluruh wilayah lndonesia, sedangkan output atau PDRB P11lau Jaws menghasilkan leb: h dar i 60 perscn dari total output Indonesia (The World Bank,

IYY"J. Telapi walaupun pcmbangunan

infrastruktur

terfokus lebih banyak di

Pulau Jawa, ternyara pcmbangunan infiastruktur tersebut bclum scpenuhny» dapat mencukupi

kcbutuhan,

discbabkan

jumlah

arau secara ekonomi manfaatnya belum maksimal

pcnduduknya

yang terlalu banyak dan

tidak merata

penyeharannya, Salah saru indikasi maksimal atau tidaknya pengaruh infrasmrkrur

dalam masyaraker yaitu jika infrastruk.tur terscbut d8pat sccara nyata mcrnpengaruhi

sccara signifikan terbada(l kesejahteraan masyarskat. yang

disirnbolkan
rnasyarakat (ditunjukkan

dcngan PDRH p<.:rkapi1a·1. Pcncluian

ini difokuskan hanya untuk melihat perbandingan pengaruh

infrastrukrur tcrhadap penumbuhan output (PDR~ pcrkapita tcnaga kerja] antara Pulau Sumateru dan Kalimaman sebagai satu kesatuan wilayah pu\au bcsar yang adu di wilayah Indonesia Bagian Barat tanpa memasukan pulau Jawa, dimara keadaan in frastrukturnya secara umum relatif lebih baik di handing dacrah lain di

Indonesia khususuya di luar Pulau Jawa clan kemudian rnelihat perbandingan rcranan mfrastruktur anlara pulau Sumalera dan l'u(au Kalirnantan, selanjutnya infrasnukrur. mana yai1g membcrikan pengaruh paling dominan tcrhadap output

di pada kedua pulau dan dt masing-masing pulau tersebut. 5.3.t.

Pe01l•alta~J1111 Uasil Rcgresi Gabungu

(Kedua l'ulau)

Pada hagian ini. akan dihaha-< pengaruh dari masing-masing variabcl bcbas terhadap variabel tak bcbasnya dcngan menggabung seluruh obscrvasi di dua

pulau tersehm. sehingga yan~ terlihat atfalah pcngaruh totalnya (gahungan data kcdua pulau ).

Secant total, rnaka semua variabcl-variebcl bebas yang digunakan rnerupunyai pengaruh sigrufikan rcrhadap variabel terikamya pada alpha .'5 persen kecuali vari~hc( rosin pcn!lklikan pada alpha HI

f>el"!>ell.

Sedangkan n\lai Adj R·

squared sebesar 0,998J menunjukkan hahwa varias. yang tcrjsdi pada variabe] PDRD per tenaga kerja dapat dijelaskan oleh variabel-va-iabel bcbasnya di dalam

Universitas lndon es ia

60

model sehesar 99,R3 pcrsen, sisanya scbcsar OJ7 person lagi dijelaskan olch variabcl-variabel yang tidak masuk di dalam model. Tabcl 5 I. Hasil l-:5timasi Pcngaruh lnfrasttukurr Tcrhadap Pcrtumbuhan Output Gahnngan (Pulau Sumarera dan Kalimantan) Variabel Tak Bcbas - log~Y IL)

Vartabel Bebas

(u ..

---

Li~trik Jal an . . -·Teteoon l'ernliclikim

-···-··

..0.040880

Bi la vanabel-variabel clastisitasnya

6.2S61(l7

.. 0.18167& 0.99!!ol50 .....

'

0.lllKKI

. 3·753661 .

0 041081 0.246719

. ___I

Prob J i4\ -,

(3)

0 312472

-

P!l.ffB

D-W stat

(2}

....

___ Adi R:squ.ared

·····--·--- -··· l slat

xoer

;

-

0.0003 '

5.4364i2 I 924854 6 080310 ..

0 0000

.. 0.0567

--

0 0000

..

2 IJl\742

..

,! :

he bas pada tabcl di alas o iranking menurut nilai

atau bcsaran pengaruhnya

terhadap

variabel tak bcbas, maka

variubcl bcbas dengan nilai clastisitas terlinggi adalah infrastrukrur lismk scbcsar 0,31, kcmudian telepon sebcsar 0.25, PMTB (Pembentukan

Modal Tctap Bruin)

yaitu schcsar 0, 1 R, variabel jalan sehesar 0,04. dan tcrcndah rasio r•~ncfoli~an sebesar 0.04 (sigrufikan pada alpha JO pcrsen, prob= 0,0567) Nilai clastisitas lislrik scbcsar 11,11 menunjukkan bahwn sctiap kenaikan listrik sebesar I% maka akan mcngakibatkan kenaikan PDRB per kapita sebesar 0,31 persen, Hal ini mcnuniukkan bahwa peningkatan output ksrena infrastruktur lislrik di Sumatcra Jehih bcsar dari pcnunmiin onlptn di Kalirnaman san~at disarankan agar pcmcrintah pnlau ini nntnk merangsang

Seh'. ngga

khususnya pemcrintah daerah pada kedua

pcningkatan listrik teretama listrik untuk industri

yang akan meningkatkan output di kedua witayah rerscbut, schingga peningkatan PDRl3 pcrkapiia dapat dcngan

cepat tetjadi,

yang arti nya jug:a peningkatan

kcscjahrcraan. Hcgitu juga

dcngan

variabel

infrastruktur

tclepon,

yang mempunyai

elastisitas terbesar kcdua setelah listrik, hal ini rncnunjukkau oahwa inlrastruktur tclcpon pada kedua pulau rcrscbut .,angat berpengaruh

dan mcncntukan

pemngkatan nilai PDRB per kapita, Nilai elastisitas intrastmktur

bagi

telepon sebesar

Unlversitas Indonesia

61

0,2S berarti setiap ada pcningkatan infmslruktur listrik sehcsar I rer~n. rnaka

aka!\ herdampak f)(IStif sebesar 0,25 1>erren pit
peran invcstasi dalam hal ini P!VITU sangat mcndukung rcrjadinya pcningkatan l'DRB per kapita di kedua pulau ini Nilai elastisitas PMTR sebcsar 0, 18 herarti akau 11d~ peningkacan sehesar 0, 18 pcrscn pada PORB per-kapits jika variabel

invesiaai d11ingkatkan sebesar I%, dengan asumsi ceterts paribus. 8clanjulnya variabcl infrastruktur jalen, dengan clasusitas sebesar O,
jalan yang tcrscdia saut sekarong, dimana walaupun pHnjang jalan dari tahun kt: rabun semakin bcrtambah tctapi belum bisa sccara signitilcon rncmpengarub! perturnbuhun perekonornian

masyarakat. hal ini dlsebabkan

maslh banyaknya

willl)'M wilayah yang belurn mempunyui ak~es jalau yan~ baik, ditAmhAh lagi dengan kcuyataan adanya kcrusakan infrastruktur jalan yeng setiap tuhun terus benambah dun mengakinatkan semakin mcningkatnya harga barang karena hiaya produksi yang nnggi. Variabel rasio pendidikun (signilikun pada alpha 10 pcrscn) walaupun

rnempunyal nilai el11~tisita~ ya111; cukup kccil, tctapi tetap mempunyui pcngaruh terhadap l'LJIUl per kapita di kedua pulau terscbut. Hal ini mungkin discbabkan karcnu masih rcndnhnya rata-rata tingkst pcndidikan tenaga kcrja. Seperti y110g tdah d1rahami bersarna hahwa

~e1.:11ra

umum tingkat pcndidikan berkorelasi lwal

dengan kualitas kcmampuan tcnaga kerja, schingga suatu kenyataan ya.i:ig sangar diharapknn adalah bahwa dengan adanya peningkatan kualitas awup11n kL•8ntit•~ kcmarnpuan tenaga kcrja bcrpengaruh positif rcrhadap perubahan produktivitas

araupun sum bangan renaga kerja tcrsebut. Pendckatan terhadap peningkatan kualitas k.1:r.\ompW1tt tenaga kerja bisa juga tnelalui pclanhon, training atau pun

workshop. Pada penclitian iui nilai elastisitas rasio pendidikan scbcsar 0,04, yang


c2

hcrarti setiap peni ngkatan variabcl rasio peodidikan sehesnr l %. maka akan

meningkatkanjuga l'DRB per kapita sebesar 0,04 person. Uton!!;m metode fixed £jfect akan mcngJinsilkan nilai intcrscp yang berbeda unmk sctrap daerah tetapi m~miliki

nilai slope yang sama Nilai dari

intcrscp dapat diartikan sebagai dampak di luar variabel dalam model sehingga

ketika tidak

penumbuhan dari variabcl bcbas maim akan tetap

tcrjadi

rnenghasilkan output alau PDRB perlcapita scbesar nilai anti loi;oritma n.~ri nilai intersep. Dalarn peneluian ini didapat nilai inrcrscp tcrcndah di Propinsi Jambi dan tertinggi di Propinsi Kalimantan Timur. I Jal ini bcrarri autonomous Iaktnr di Kalimuntan Timur paling 1ingg;.

Tabcl 5.'.!. Output Autonomous Perkapiia Tenaga Kerja Model Gabungan [Juta Rupia11ll
.-·· ...... ~..

lNTf,RScl'

0 l. Kalimantan Timur

!Bil l.6Q9
. Y ~ 111ui loi:. Oi

0'2. Kalimanmn T engah

1.633200

SO.OB 42.973

OJ. Riau 04. :-JAi) 05. Kslimantan Sclatan 06. Sumstera Setarau Oi. Kalirnantan Barat 08. lkngkulu 09. Sumaiera Utara l 0. Lam pu ng

1.623630

42.03 7

1.598486

39.672

1.588439 1.562090

38.765 36.483

1.559722

36.285

1.549002 1.545299 l.536640 1.525331 1.499615

35.400 35.099 34.407 33.522 31.595

l'ROPlNSl

l I Ssumatera Barat

12. Iambi

5.3.2.

Pemhahasan

(iallil Kegresi 11ntuk l'ul•u Suu111tera dan

Kallmantan

Penggunaan metodcjfred effect dalam pengolahan model ini mernberikan nilai intercept yang bcrbeda-beda antar propinsi. terapi dengan slope yang herbeda antar variubcl bebas tctapi sarna uutuk semua prcpinsi. lihat l
pengulahan.

Intercept yang bcrbeda-beda

pcranan autonomous

antar propinsi merumjukkan adanya

factor di luar variabel bcbas Nilai intercept menunjukkan

Un iversitaa In do nes ia

63

hahwa output terap akan tumbuh sebcsar rilai intercept tersehut walaupun tidak ada penambahan dalarn variabel infrastrukturnya. Psda

Fabel

5.1 di bawah ini juga rcrdapai nilai Adj R->quared yang

menunjukkan besarnya persentase variabe] bebas dalam menjelaskan variasi pada variabel tak behasnya Nilai Adj R~fquared unmk kedua pulau ini harnpir samu, yauu sebcsar 99 persen, ini bcrarti bahw-a variabel-variahel yang digunakan dalam model

ini yuitu hstrik, jalan, telepon, pendidikan,

investasi, dan autoregrcsif

pertarna, dupat rncnjelaskan variasi dari PDRU perkapita tcnaga kcrja sebesar 99 persen lehih, dan sisanya sekitar 1 persen dijelaskan oleh variabcl-varinbel lain

yang tidak cimasukkan kc dalarn model. Ouri l'"lllJUjian

informasi

(t-stat), rernyara kcdua pulan mcmberikan

mdividuulnya

yang bcrbcda 1entang lin~kat

•ignilikansi

dari variabcl-variahel

bebasnya Oi Pulau Sumatcra. semua variabcl behas menunjukkan pengaruh yang signiflkan 1crlih:ll

terhadap vuriabcl tak bebas (liha; tabel 4.2). dengan bcsamya pengaruh dad

kocfisien

rt.-grcsi

pada nia..;ing-ma•ing

variebel

bebas

yang

mennrjukkan besarnya clastisitas masing-masing variahel bebas ierhadap variabel tak bebas. Scdangknn untuk wilayah Knlima11tan rerdapat dua variabel bebas yang tidak signifikan ynilu variabel jalun tla11 variabel autorcgrcsinya. hebas yn11g tidak signifikan

cli Pulau

Kcdua variabel

Ka'imantan tersehur menunjukkan bahwa

kedua vuriobel heba~ tcrscbui tidsk mcmbcrikan pcngaruh yang besar (signifrkan) terhadap pcrubahan yang terjadi pada variabel h1k bebasnya Narnun, pcngaruh kedua variabcl tcrseout tcl;ip ada, scJ\ingga eksistensi kedna variabc) tcrscbut di dalam

model harus tetnp dipcrtohankan. seisin rnernang secant tcori, kcdus

variuhel bebus iersebut (jalan dan auloregn..~) rnempmryai huhungan dcngan PORT! per kapita

Hal ini mcnunjukkan bahwa pertumbuhan panjang jalan haik

tidak

mcningkatkan

signifikan

output

di

Pulau

Kalimantan

salah

satu

pcnyehabnya adalah struktur ckonomi di Pulau Kalirnantan rnasih dkknninasi olch sektor primer yaitu ~rtani:n dan pertamhangan yang sebagian besar berada pada wilayah perdesaan padahal pcnumbuhen jalan baik lebih benyak terjadi pada

Untversitas Indonesia

64

wilayah perkotaan

akihnmyn

pengaruh

pcrtumbuhan jalan haik ndak signifikan

rerhadap pertumbuhan output di Pulau Kalimanian. Definisi variabel tak bebas pada penelitian ini adalah PDRR per kapita lenaga kcrja, atau penrlapatan per kapita tcnaga kerja. yang kcmudian dibaea ~eb11g11i output atau PDRB per kapita

Tabet 5.3. Pcrbandingan Hasil Estimasi Pengaruh Infrastruktur Terhadap PDRB Per Kapira Tenaga kcrja di Pulau Sumatera dan Kalimantan .. ·- -

Vanabel Tak lkbas - PDRI3 pcrkapita (log (Y fL)}

_...... .. '··Sumatera

Variahel Hebas

,

,._., ( J)

~--

..

,,_JAlAN

TCLCPON

Pl:NOllllKAN INVESTASI AR(11

t s.ar

_ ..J~ocf (21

LISTRIK

0 319356

--OOSSBti9 0 214078

ifii45BOO

0 17;1863 0 703475 1 Adi R-s11uared • 0.998878~- , 2 234 ' D-W stat " [

'

"

(:;)

·-·

' Prob ' ,,_,0.l

5 995791 0 0000 3969000 00002 4 65~957 o 0000 2 1315~- 0 0364 4 904031 -00600 15 51!l0~ .. QQQOO

....

"

........- ....

--K~lim1111tan !

Koci' (Sl

-0 174433

00\7723

0.283685 -0 281037 0 189828 -0 025Q~2

0 999439

I Slltl

f'rob

. :·.(7) ......

--· _ill_ .... -3 743377 0 0015 0 95!>616 033~ 5 553421'" .. 0 0000 -5 769147 0 0000 2 596207 0.0182 ..o 1w%f : . 9.fill~

1 850

:>111nber ()utput Flv1cw' 4 I

Dan Ta 01.:J 5 .3 t1)rlihat bahwa untuk Pulau Su matera variabel bcbas yang mernpunyai nilai ctastisitas lerbes11r A(illlnh nutoregr~mya sebcsar 0.70. diikuti listrik sebc:lllr 0.32 artinya sctiap kcnaikan l person produksi listrik akan rneningkatkan output sebesar' 0.32 persen, relenon sehesar 0.21 artinya 'etiap kenaikan I persen sambungan telepon akan meningkatkan 0.21 persen output. PMTA (Pembcntukan Modal Tetap Brute) yaitu scbcsar 0.17 artinya setiap

kcuaikan 1 perse11 l'MTB akan mcnin!!,katkan output scbesar O. t 7 person output. jalan sebesar 0,06 arunya seuap kenaikan 1 pe-rsen jalnn baik akan meningbtkan

output scbcsai OJ/(1 person, serta pcndidikan scbcsar 0,05 artinya sotiap kcnaikan l perscnjumlah rasio peuouduk berpcndidlkan SMTA ke atas akan mcningkatkan output sebesar 0.0.'i pcrsen. Sedangkan di Pulau Kalirnanran, pcngsruh terbesar

tcrha.Jap perubahan output (PDRll per kapita) bcrasal dari variahel telepon sebesar

0,29 arunya setiap kenaikan l

pt:rsen samhungan tclepon akan

rneniugkatkan 0.2!1 pcrsen output, kcmudian PMTB sebesar

n. t 9

nrtinya setiap

kenaikan I persen l''\.1TB akau meningkatkan output sebcsar 0, 19 per$en.

Universita~ Indonesia

65

PMTB atau Pcmbemukan Modal Tetap Bruin vari~hd dijndikan sebagai pcndekatan

i uvcstasi,

n ilai elastisitas

P~fl'l)

amara

Pulau

Sumatcra

dan

Kalimantan relaut sama, vaiur sekitar 0, I !1%1. artinya hahwa jika ada peningkatan PMTA sebesar I% akan bcrpcngaruh positi:' terh;-ufap pernbahan PDR B per kapita dengan 1~en ingkatan schcsar 0, 1 l! persen. Infrastrukiur jalan. berdasarkan data yang diolah, ternyata pcngarunnya di Pulau Sumalera dun Kahrnantan sangat berbeda. lnfrastruktur jalan mcmocrikan pcngaruh harnpir 3 kall I ipat lebh besar d1 Pu Ian Snmatera dibandingkan Pulau

Kalunantan yaim 0.06 bcrbanding 0,02 walaupun tidak signifikon seperti yang tclah dijelaskan diaius. Kondisi ini harus dipahami dcngan rnclihat keadaan dun kcmunfaatan

sr.1";!rn

ckonorni s jalan

tersebut

dalam

mcnunjang

kegiatan

perekonomian rnasyarakat. Kcbcradaan infrasmiktur jalan di suatu daerah sangar dibutuhkan untuk mcndukung

bcrjalannya roda perekonomian

daerah tersebut,

biassnya dar-rah yang terbuka lebjh cepat mengalarni kemejuan perckonomian dibnndingkan dengan duorah yang tertutup atau terisolir. N ilai eiastisitas posilif 1hri iutrastruktur jalan terhadap PDRl3 per kapita di kedua pulau mengindikasikan

hahwa infrastruktur jalan berperan dalam meningkatkan PDRB di kedua w.layah

tersebut Pengaruh infrastmktur jalan di P11la11 Kalimantan tidak signitikan

iru

rncnunjukau hahwa setiap pruvinsi di pulau Sumatera mempunyai nilai pcngaruh yang berbeda sedangkan dalam mctode estimasi rnenggunakan metodc cfck tctap dimana r.ilai slope sams sctiap daerah !>ehingga menjadi tidak signiflkan. Infrastruktur

telepon. pcngaruhnya

pada PDRB per kapita

pnsitif dikedua pulau, hanya seja clastisitasnya

~am>1-~11111a

di Pulau Sumatcra lchih kccil

dibandiug' dengan elastisitasnya di Pulau Kalimantan. di Surnatera sebesar 0,21. sedangkan di Kalimantan sebesar 0,28. Artinya jika ada pcningkaian infrastmktur tclepon, misalnya penambahan satuan sambungan tcicpon scbcsar 1 %, maka akun

berpengaruh positif tcrhadap PDRH per kapita sebesar 0,21 % di Sumatera dan 0.2R% di Kalimanlan dengon asurnsi ceierts paribus. HAI ini sesuai dengan teori yani; mcnyatakan bahwn dengan semakin meningkatnya

modal fisik di suatu

dacrah dalarn ha! ini intrasmiktur telepon, maka akan meningkatkan produktlvitas


66

ckomml di daerah tersebut, karena dengan benambahnya intrastmktur telepon mah akan mernudahkan

masyarakat dalam melakukan kegiatannya, yairu dapet

menghemat waktu dan tcnage, Pcngaruh

infrssaruktur

liwik di kedua pulau

pun sangnr herbeda.

Infrastruktur listrik di Sumatcra tierpengaruh positif tcrhadap Pl.HUI per kepita, ~
pada

intrastruktur listrik Ji Sumatera sebesar

I%. maka akan

PDRB fl('-T bpita scbesar 0,3'.!o/., (celeris parihus). Stdan~kan di

meningkaikar;

Kalim.1ntan, jika ada penin;;Jmuin yang terjadi pada infrasU"Uktur listrik ~eht>~Ar l %, maka aksn mengakihatkwt

penurunan PDRH per kapits sebeser 0.17%.

Sepcrti yang ielah dikctahui,

listrik

sanr.at berpcran dalam kegiatan

herhagai scktor ckonorni. RP.~rti pertanian, industri. juga scktor-sektor modern. khusuxnya

dimana

sektor-sektor

Kesejahreraan

pcnggunaa»

teknologi

sangat

dorninan

rnasyarakar akan semakin mcningkai dengen tc1·sedi81lya lisrrik

dalam jumlah yung cukup kurena d.ipat menggunakan berbagai fasilitas yang dapat

memhantu

kekurangan

mcningxatken

llsrrtk

(lixtrik

produktivitasnya,

yang lerpa.~ng bclum

Sedani,:lrnn

jika

terjadi

mencukupi kebutuhen

masyarakat), rnaka akan tt:"rjnrli flt'ningkat.un hia}'a unit produksi kegiatan ckouomi d1:111 deugan demikian akan berpengaruh ncgalift.crhadc.p keseluruban kesempatan

investasi dan akhirnya akan bcrdampak padu keseiahtcraan masyarakut. Mempcrhatikan pengguna.

energi

listrik

~-ang

terjual

terlihat h~hw" pt.'llf~.unaar. listnk

berdasarksn

kekimpok

untuk industri di Kalirnantan

cenderung rncnurun d~rt tahun kc-rahun, scdangknn di sisi lain, penggunaan listrik unluk konsumsi rumah langga cenderung mcningkat. Perbcdaan pcningkatan ini terl ihat saugat

jauh,

penggunaan listrik

yang terlihat

1fari jarak

~ng sernakin besar antara

untuk rumah tangga dan industri.

Meskipun ('o!-nggunaim

energi Iistrik untuk kepcrtuan hisnis juga mernngkar, pcningkatannya masih tidak sebanding dengan penurunan

yang dialami ~~ktor indu.-.tri. Hal ini konsistcn

dengan surnbangan sektor industri tcrhadap PDR ll yang cendcrung rncnurun.

u n lvel"$ltas I ndones la

67

Jika kita telaah lebih mendalam, industri

terbesar di Kalirnantan

ternyata pertumbuhan output sektor

Timur, karena share sektor minyak dan gas

terhadap total output rata-rata sebesar 58,20 persen, sedangkan di provinsi selain Kalimantan notahene

Timur, pertumbuhan tidak

sangat

produksinya. Meskipun produktivitas

banyak

output dominan pada sektor pertanian, memerlukan

energi

listrik

dalam

yang proses

penggunaan listrik di rumah tangga naik, tetapi karena

di rumah tangga yang kecil (walaupun ada industri skala rumah

tangga), temyata tidak signifikan menaikan output. Grafik 5.1. Energi Listrik Terjual Berdasarkan Kelompok Pengguna, Di Pulau Kalimantan, 1995-2006 2500

I

l

2000

-R.Tangga

1500

-Jndustri -Bls1ils

,0 -::~=~

1000

-soslal

-

__.__.G_Kantor _,._.P.Jl.Um••m

Sumber: PLN, Pengolahan Data

Variahel pendidikan mempunyai kecenderungan yang sama dengan listrik, yaitu mernpunyai elastisitas positif di Sumatera tapi mempunyai e]astisitas negatif di Kalimantan. Elastisitas variabel rasio pendidikan di Sumatera sebesar 0,05, sedangkan di Kalimantan sebesar -0,28. Hal ini menunjukkan bahwa peningkatan 1 persen rasio pendidikan di Sumatera akan meningkatkan output sebesar 0,05 persen, sedangkan di Kalimantan

akan menurunkan output sebesar 0,28 persen

dengan asumsi

Hal

ceteris

paribus.

ini rnengindikasikan

pengaruh

tingkat

pendidikan di Sumatera berlawanan dengan di Kalimantan. Esterlay dan Levina (dalam Loayza, 2002) menyatakan bahwa perbedaan dalam tingkat pertumbuhan pendapatan antar negara, tidak hanya ditentukan oleh pertumbuhan

jumlah kapital, namun yang lebih penting adalah pertumbuhan


68

Model MR W (vtcnkicw,

produktivitas,

Romer dan Weil) secara lchih spcsifik

memasukan taktor human capital dalarn fungsl produksi, dengan asurnsi laktnr iui sama 11C•1fingnya dengaa modal tisik

Behc:rapa pcnelitian juga mencmukan

hubungan positif artara variabel human capital dengan penumbuhan pcndapatan

(Barro. 1997j, ( l.oayza, 2002 ), (Garcia dan Soelisraningsih, 1998J, narnun pcnelitian

h1i11 meuuojukkun

tiduk

signifilrn1mya

variabel

human

capital

mempcngaruhi pertumbuhan ckonomi propiusi di Indonesia (Rcksosudarmo dan Vidyatama, 2006)

Mcskipun jumlah penduduk yang bcrpendidikan

SI.TA kc

aras di suatu dacrsh cenderung naik, namun bclum centu mereka memberikan

knntrjbusi dalnm pcrek,)nomian daerah tcrschut. karena mungkin mcrcka bckcrju tl• Iuar dacrah arau udak mcndapatkan pckerjaan yang, tepat di daerah rcrschut, sehingga rnenjadi tidal.: produktif, atau kalaupun mereka terserap dulnm pekcrj~nn.

namun hul11m ;>a
Nilai dari interscp ini menunjukan nilai output

p:1·kapita tenaga kcrja ketika t1d11k terjadi peningkatan d!lri input.

Tabet 5 A, Outpu.t Pcrkaplta Aut1>nu111ous Pulau Sumaiera daJ'l Kalirmmtan (Juta Rupiah Per Kapita Tenaga Kerju)

l'ulau Sumateru·-·-l'roprn~i

lnterscp t~i_)-

I. Riau

I 659755

2.NAD 3. s. se:atan

l.624579

4. S. Utara 5. Bcngkulu 6. Larnpung

1.572078 1.556678 1.555855 J .5-15748 1.515741

7. S. Uurat

8. Iambi

l.578440

.. :Sumber Outpuc hv.ews

Puluu Kaiimantan

y (anti

102

45.6RJ 42.i29 37 ,t\113 J?.332 J(o.031

Propinsi

!li) L K. Timur

z.

K. Sclatan

3. K. Tengah 4. K. Barut

h\lerst!p

mi2 1.4650&4 l.!674!!7 l.153l76 1.0736')0

y (anti log ~i)

29.!80 14.706 14.21<} 11.84~

35 963

35.136

32.790

Universltas Indonesia

-

-

..,

,...

-

-

~t II

I

.

ti

"I

--"l

.·,~

·~

II

...

1;

II

•

., I~

I •

•

•

•

-

~ 11

..

I I I

II

I~

r

I/

II I

I to II

I

:~ Ill"'!"

j

"

II

r. I .:

... I

II ~

J.

11 .•

l!AH VI

Kt:SIMPULA.~ DAN SARAN

(i.l. Kcsimpubn Dari

basil

pcnelitian

rnfrastruktur khususnya

ini,

yaitu

rnengcnai

pcngaruh

pembangunan

inlrastruktur jalan, listnk, telepon, ditambah variabel

lnvesrasi dan pcndidikan terhadap PDlttt per kapita atau pcrturnbuhan ckonomi dt1pal disimpulkan sebagai bcrikut : 1.

Scmua variabcl bebas di pulau Sutnllterd yaiur hstrik, tclcpon, jalan, l'MTD clan pendidikan

berpengnruh signitikan

PDRB per kupita. PMT!) berpcngaruh

dan positit terhadap nertumbuban

s.,J,mgkan di pul311 Kalimanran, signifikan

dun positif sedangkan

variahel telepon
1la11

pcndidikan berpengaruh signifikan dan nc&atif terhadnr pcnurnbuhan PlJRU per kapita.

1)311

pcrturnbuhan

vanabcl jalan dan autoregresif lag I tidak ~ignifikA.n terhadap

PDRB per kapita,

2 Scdangkun apabila pulau Sumatera dan Kahmantan digabung sebagai saiu kcsatuan (output g11t:un~an \. scluruh variabcl b<..-ha.~ny11 yairu llstrik, tclcpon,

jalan, PMTB dan pendidikan mcmpunyai pengaruh yang signifikan den posirif tcrhadnp pertumbuhun ekonomi

:l. Dilihat

rlnn rRU~inz dastisims vari,:ihd bebasny», m1il:11 1111tuk di Pulnu

Sumatcra

vuriabel

bebes yang mempunyui pengaruh teninggi

terhadup

pertumbuhan cknnorni adalah li~vik t0,32%). telepon (0.21 %). invcstasi swasta (PMTR) (0.17%).

jalan (O,fl6%) dan variabel pendidikan (0,05'1(,)

dcngan asurnsi ceteris p"nhus, atau pengaruh variabel bebas lainnyu dianggup

konstan. Sedangkan untuk l'ulau Kalunantan. variabel bcbas y1111g rnempunyai pcne:ir11h positif terh1~-.:1r terhadap

f1<:rtumh11han c-knnon1i adal:ih variabcl

tclcpon (0)8%). variabcl mvcstasi

SM\."1n

bebas yang signiflkan

(PYITBi (0.18%). don variabcl

rctapi bcrpengaruh negatif terhadap pcrtumbuhan

ekonomi adalah variabel infmstruktur listrik (-0.17%) dan variabcl pendidikan

scbcsar (-0,28%) scrta adanya variabd yang tidsk signifikan yaitu variabcl jalan (Prob = 0,'.'.374). Dengsn penzaruh negatif yang mur.cul dari variabel

Unive1$itas Indonesia

70

yang tadinya diduga berpengaruh

positif rcrhadap pcrtumbuhan

ekonomi.

mcnandakan bahwa kcbcradaan inlrastruktur yang ada sckarang

tidak

ekonomis hagi per11m1buhan ekouomi . ..J

Pmla model gabungen nilai interscp ~au11u1nmu11s) tertinggi di Propinsi

Kalimantan Timur Jan terendah di Provinsi Jarnbi. llmuk Model Pulau Sumatera rertinggi di Provinsi Riau dan tercndah di Prop.Jarnbi

sedangknn

untuk model pulau Kalimantan tertinggi di Provinsi Kalimaruan Ti111ur

1la11

tcrcodah di Provinsi Kalimantan Baral .

6.2. Saran Dnri hqs1I kesimpulan rlimR~ maka dirumuskan saran dalam mcrumuskan kebijukun sehugai bcrikut: s~h11ikny11 pemcrinrah rnembuut skaia prioriras pembangunan infrastruktur bcrdasarkan rangking clastisito~

atau pengaruhnyn rcrhadap pertumbuhun

ckonomi. 2. Bcrdasarkan hasil regresi gabung1111 pulau Sumatcra dan K11lm1ant1111 sertu hA~il rcgrcsi p('r pulau menunj'.1kan nilai utau mforma~i schingga

t111h1m

mernmuskan

k"hij~kan

pcmhaneun~n

yang berhcda. tidal<

dapat

dilaksanakun secara sarna atau seragam setiap daerah tnpi harus disesuaikun dengan kuraktcrisiik

J

masing-rnaslng wilayah

I: ntuk dacrah-dacrah tcrtcntu, dapat dilakukan pcnclirian scpern ini dcngan

mcnambah variabel-variabcl

lain yang mungkin bcrpcngaruh cukup bcsar di

daerah r~rs<'hnt. ~chinv,ga akan didapnr informnsi yang rlapnt menjelaskan baguirnana

ncngaruh

variahcl-variabcl

tcrscbut

tcrhadap

pruducuvitas

pcrckonornian dacrah. Scpcrn pnnjang rel kcrata api, bandara udara (mungkin

didekati juga jumlah penerbangan), pelabuhan laut (banyaknya lalu lintas kapal) atau angkutan air. dan lain scbagainya. 4

Penelitian d1 masa mendatang dapat dilakukan dcngan mcmasukan faktor

infra~truktur wlmirii~lra'i clan sosiat jika tersedianya data

iii

,&

:I II

t

I

;r.

~

II L'"'

•

11

~

..

...

I , '

II I

I

•

I· II I

I

,1

•• ft I I , , iii

. I"'

~

•

Ill'

II

IC I

••

-

I

I

I

Ii

•

».

~\

ill!

II

l~~ , ••

• I

,.

DI

·"., I

~

• r

71

DAFIAR REFF.RF.NSl Aschaucr, lJavid Alan, l'uol«: Investment and Productivity Growth in {he Group ofSeven, Economics Pcrsfectivcs Vol. 1'.1, 1989 Aschaucr, David Alan. Docs I' uhlic Capital Crowd Out Private Capual, Economics Perslectives Vol. 13, 1989. Azis. LJ., llmu Wmnom1 Regtona! dan Beberapa Aplikasmyo di Indonesia, lcmbaga Penerbit Fakull,1~ Ekonomi Univcrsitas lndone:
Anas, A.. Lee K.S and Murrav. M., Infrastructure Bottleneck. Private Provision and Industrial Producrivity. A Study ofIndonesian and Timi Citi~~ The World Rank.

Policy Research Working Paper No. 1603. 1996. Aron . .I., Pohncal. Economics. and Social tnstitutum A Re1•i<'W of Growth b·iden,·es. Workin!; Paper Series of The Centre for '!'he Studies of African P.(;onomics, Institute of Economics and Staustics, I inivcrsrry of Ox ford, 1997. Amstrong. Ilaarvey and Jim Taylor, Regiona! Economic and I'oticv Third Eduion, Masxachussctx, 2000 Arnrultah. Tautiq, Analisi Pengaruh Pembangunan lnlrastruktur Pcrtumbuhan Ekonomi Regional di hid-inesia, Tesis MPKP, 2006.

Terhadap

Baltagi. H. Badi. Fronometric Analysis of Panel Data. John Wiley and Som. Chichcstcr.19'15.

13arro. Robert J .. and Xavier Sula-i-martin, Economics Growth, New York, McGrawHill Inc .. 1
Canning. D.. Infrastructure Contribution to Asmrea1(ale 0111p11t, World Bank W urking PHpe1·. Number 22.46, 1999 Canning. David and Pedroni. Peter The J..',ffect of Infrastructure on Long Run Fconomi Growth. 200·1

Dornbusch, Rudiger. Fischer, Stanlay dan Startz. Richard. Makro Ekonomi Edisi K,,,Jelnpnn Bohasu Indonesia. PT. Media Global Edukasi. 200.:1

Umvers:tas lndcnes:a

Case. Karl E. and Ray C. Fair. Principles of Economic (7" E'.d). New Jersey. l'rentice-Hal L 2004 Easterly W. and Rebelo S .. fiscal Policy and Economic Growth: an Emorical Investigation, Journal of Economics, Vul.32, 1'>93. Esfahani. Hudi Salehi and Maria Taresa Ramirez, lnsutution, Irfrastructurc and Economics (lrowth, Working Paper, Universuy of Illinois a1 Urbana Champaign. November l99q.

ray. M., Financing the Future: Infrastructure Needs in Latin America 2000-05. The World Bunk. l qqQ G\ljarnti. 0., /11~,ie Econometrics, Fourth l'.dilion, Mc. Grawhill, New Y orl-_, 200 I Globcrrnan,

Steven and Dame! Shapiro, Clcba/ Furergn and Direct Investment

Flows· The Ru/P

(lf(,'1>l'ltrnfln<'e

11, pp. I l\99-19\
Infrostrucuee. World Development Vol. .10, No

:!00'2

OhMa·,;. imam, Anollsis Munvariate Lunjutan dengan Program S!'SS. Budan Pcncrbit t. nivcrsitas

Diponcgoro, 2006

Hamberg, Daniel . Modets of Economics Growth, Harper and Row Publisher, 1 '171.

Hsinn. C. Analys.» ofPane! Data. Cambridge: Cambridge University Press. 1939 Holtz-Eakm D. and Schwan» A.~. Infrastructure in a Structural Model Of b;onomic Growth, Hegiorr.il Science and Urban Economics, Vol. 25, 1995

Jacobs, J.. Sr.m11 J [! 8:. Groote P., Data Constructor and Data User Can C(1operate. An Illustrative Case S(udy. Division Presentation und Integratio» Sector

National Account. Netherland. J \199. Lee. Ricci. and Rigobon. Once Ay,ain. Working Paper. 2004

iK

Opennc.< Good .{iw
Manklw, Georgy N., Macroeconormc (~ Ed.). New York. N. Y .:Worlh Pub .. J 997 Miller. S.M .. and Upadhyuy, The F../Jeds of Opennes. Trude Orientatton, and Human Capiro/ on Total Facu»: Producttvity, Journal on Development Economics. 2000 Munncl. A.H . Ilow Does Public Jnfras/rut·/ure -~IJi.>cl Regiono! Economics Performance", l3<>~mn. 'New l-:nglar.d l:corn11nic~ Review. 1990

Njoh. A.J .• Transportation Infrastructure and P.cooomic Development on Sub· Saharan Afr.c», Public Works Managemeat and Policy, 20()() Uruversitas lodonesie

73

Nachrowi, [.) Nachrowi 0311 Usman. HaHliu.' Pendekatan Populer dan Pruktt» Ekonometrika Untuk Anaiisss Ekonomi dan K<'11Ungt1n. Lcmbaga Pencrbir FF(JI,

2006 Paulina. Marsaulina F VI. l'c::ngaruh Infrastruktur Terhadap Produktivnas F.konomi Daerah ( 19~3-::!002), Tesis MPKI', 2005. Solow, Robert M .. Growth Theory An Exf>Osi1um, OK ford !Jnivcn,ity Press, 1 Q&7

Sih
P .. Economics Development, Seven Ed .. Addison Wesley lnc.,

London. 1000. 'Inmbunan, l'ulus T !I, D.R. P~r11l:onomlu11 Indonesia Beberapa Maso/uh l'enting,

Ghalia Indonesia. 2003. Todaro. Michael. P. dan Smith Stephen C, J'em{1t1111{Uncm rkononu di Du111a Kerigu I F,,J.,·i K.cd~lu1,.m, P.rlangga, 2()().1.

Viaenc, Jean-Marie and lldial.. Zilcha. Human Ccpsta! Formaiinn, income lneqrmli1y and Growth, Center for t-:conomic~ Studies and JFo lnstitutc fur

Eccnumics Research, .Uf.l'P:i11~pers.ssm.rnn'lf~L!:l!£.l'-:!7728?. June 2001 Wor'd Bank, The World l.kvtdopn11mt ll.e111m · lnfra.~1ru1:rurefo« Developmeru, Washington J)C, 1994 Winarno, Wahyu

Wing .• 11wli~is Ekonomemka dun Statisuka deni;an Eviews,

UPP !'>TIM YKl'N. Yogyalcarla. 2QO/

Universrtas lndonessa

-

_.._

. 1111

1

I

1

•

"

I

• L.

1-

a

•

.,...

,,~

,.

1·1

.

-

=-

~~

I I

,..

__

•

!JI'

-. :Ir

ii

i;

I

r

.!'

. II

, 1

.

~

I

II I

n

•

n

~,Ill

!!!ll'llli

..

-

I I I

f I

74

l.arn pi ran I Output Mndcl ( iabnngan Pulau Sumatera dan Kalimantan dengan Mctnde Common Ellh:t

Dependent Variable: Y'!

Method: GL~ (Cross Section Weights) Date. O~i29!09 Time: 21 :30 Sample· 1995 2006 Included observations: 12

Number of cross-secuons used: 12 Total J\Mf.'>I (balanced) observations: 132 Convergence achieved after 13 uerations \I/hit~ lletemsl..~dasticily-Con~istent~t.andard Errors&C'ovrui(lllce Variable

c

LSI? JL3'!

TL? PD.I?

Coefficien

L530R90 0.2670:36 u.029609

(J.2!!2400

0.1)611.38 0.2145fl2

AR(I)

0.847578

Prob(F-1.1tatistic)

0.997987 0.9971\'JI O.Ol894J !U33l.13 0.000000

ll nwe ighred Statistics R-~qua'~'l

0.990067

A~lusted R-sqnartd

S.l :. of rcgrcssicn

F-staristk

Adjusted Rvsquared SE. 01' regression Durbm- W arson stat

t-Smtisiic

0.04J I Ku 0.0423;)4 0.00947~ 0.03J03S 0.025474 0.0226~)0 0.024997

35.44895

Prob.

I

INV'?

R-squan:.cJ

Std. Error

0.989591 0.01894 l

1.861074

6.307900

~.1:!5031 S.548438 2.400()43 9.45'6973 33.90682

0.0000 0.0000 00022

0.0000 0.0179

0.0000 0.0000

• Mean dependent var l.34380J S.O. d~endent var 0.41242Ci Sum squared resid 0.044843 Durbin-Wat~<>n ~1i1t 1.932346

Mean dependent var S.O dependent var

Sum squared resid

1.114108

0. J 11)644

0.044844

Un1vers1tas lr.dones1a

75

Lampiran ).

Output Gabungan Pulau Sumatcra dan Pulau Kaiimantan dengan Metodc t'ix.,tJ fffecl Dependent Variable: y? Method: nu; (Cross Section Weights)

Dale: 05/29/0'> Time: 03:'.?7 Sample: 1995 20{)6 Included observations:

l2

Number of cross-sections used: J). Total panel (balanced) observations: 132 Convergence achieved afler 15 iterations

White Hclerosk.edasticity-Con.,;st1:11t Standard I:.nors & Covaria:icc Variable

Coefficicn

Std. Error

t-Statistic

Prob.

LSI'? .IL3? TT;!

0.312472 0.04IOKl 0.24(1719 o.<140880 0.181678

0.04'>70&

6.286107 J.753661

0.0000 0.0003 0.(10()0 0.0567

P03'! INV'.' AR(l l

0.742422

Flxod Elli:crs ?
J.l\MAl--C

l .59&4g() l .S45:!Y'I 1.525331 1.623630 l .499<115

... SI JMSt::L·-<'

l .56?.090

1'1--(.' SUMBAR·-C

-~(.i~((

.. RIAIJ--C

_lif.N(IJ
0.01()944

0.044969

0.0?.123R 0.029RlSO 0.029894

5.486472 l.924R54 6.0l!OJ 10

JJ.X35.57

0.0000 0.0000

1.549002 15.16640 1559722 1.5884.l9

l.6~3200 I (i9'J
~~~~~~~~~~~~~~~~

Resquared Arlj11stec1 R-~111:i~d S.E. of regression f-statistic !'rob( F-st.'.l.tisuc)

Weighted Statisucs . 0 998.JOJ Mean dependent var 0 9<Jfl<JSO ~ 0. dc:-penrlcrit var O 017356 Sum squared rcsid 3945.878 Durnin-Warson stat o.:J(IOOOO

Unweighted R-square
I.3399(il l\.1(}3077 0.034340

'.!.13874'.!

Staustics Mean dependent var J.114)08 S.O. dependent ""llr 0.!&5644 Sum squared resid 0.0'.14341


76

Lampi 1·a11 '.1

Output Gabungan Pulau Sumatera dan Pulau Kaltmantan dcngan Metodc Random Effect

Dependent Variable: Y?

Method · C'iLS (Variance Components I Date 05i29/09 Time: 21 :'.l I :-;ample. 1995 ?006 Included observations: 12 Number ofcross-sections used: 12 Total panel (balanced) observations: 144

Variable

Coctficien

S.1d. Error

t-S1atistic

c

1 .4J689!l

0.082521 0.048197 0.0259!l!l 0.047064 0.069533 0.02045R

17.41245

l.S I? JL'.1'! TL'' PD'.>'? INV'!

Random Etli:<:ts _l'l/\0--(.'

_si ;vnn .. , : Sl.lMBAR-·C

_RJ,\IJ •. c

_J1\MDl·-C' _~l.lMSFJ .•.(' BF.:\OK\;1.U·-C'

_I .AMl'l.l\JO--C' KALt>AR.··<.' _K1\LShL--C

_KALTENG--C KA l.'f!\1-·C

0.246572 0.103-154 0.015051

0.025892 0.230965

!'mh.

0.0000

s.n

5942 .1.980757 0.532274

·'.l.0000

•:>.0001 1).5954

0.71l)2

0.372349

11.281193

0.0000

0.0421{)0 0 02r,.I-.~I -0.0'.12 -0.06738~ -().030267 0.015766

n 0:.?J 240 0.168626

==~~==~.:::;Transformed RcgK~'<1on R-squured (i.97629.J Mean dependent var 1.112449 A
Durbin-Watson stat

0.1)29042

0.593837

Sum squared rcsid

0. ll (1394

Unweighted Statistics including Random Effects

Rvsquared Adjusted R-
0.981801

Mean dependent var 1.112449 0.185298

0.981142

S.U. dependent var

0.0::'.5446 0. 77J534

Sum squared resid

0.089.lSS

uruversnas lne'ones1a

77

r .ampiran

4 Output Model uruuk Pulau Su111211era dcngan Metode Common Effect

Dependent Variable: yMethod: (j LS (Cross Section Weights) Date: U5/29i0') Time: 21 34 Sample: 1995 2006

Included observations: 12 Number of cross-secnons U51.".d'. 8 Tora! panel (balanced) observations: 88 Convergence achieved after 12 iterations While He1eroskedasticiry-Consislent Standard ErrnTS&Covari<1J1ce Variable

c

I.SI? JL:l'? TL'!

PD3'? INV'? AR(I)

Cocfflcien Std Error

t-Statiatic

Prob.

:ll.92070

().0000 0.0000 O.D0:!3

1.551604 0287111

0.048608

0.038795

0.012316

3 14'.l'.102

0.037763

6.9651!33

0.0000

0.025213 0.026633 0.033()45

2.778343 7.285432

0.006~ 0.0000 0.0000

0.263051 0 070050 0.194031

0 803253

o.os11n

5.6!0637

23.6632:'1

Weighted Statistics R-squartJ Adjusted Rssquared

S.I'. ofregression

0.998647 0.998546 (LOI X'l8(i

Log likelihood Durbin-Watson siat

244 4254 2.03678::!

Unweighted Statistics R-~quarcd

0.988268

Adjusrcd R-squarcd

0.987J99

S.E. of regression

0.01 R<JK6 1.946260

Durbin-Watson stat

Mean dependent var 1.37115.5 S.D. dependent var 0.497981 Sum squared resid 0.029197 F-stati stic 9962.055 Prob'F-sratlstic ! 0.000000

Mean dependent var

s.n. dependent

var

gum squared rcsid

1.0679!17

0.1691]5 0.029197

Un1versitas Indonesia

78

Lampi ran 'i Output l'ulau Sumatera dengan Mctodc fixed t-.:ffect

Dependent Variable: Y': Method· GLS (Cross Section Weights)

Dat~: 05/29/09 Time: 21.35 Sample: 1995 2006 Included observations: I
Coefficien

Std. error

t-Statisric

l'rob.

0.053263

5.995791

0.0000

3.969000

0.0002.

l

LSI'! JL3? TL'!

PD:i'? !NV? J\R(l} Fixed r;ffccts _1\AD-·C _SlJMl/T C

_SlJMBAR--C R!All--t _J,\M.IJl--C

,_ Sl IMSEL--C

0.3 ! 9356 0.058859 o 214978 0.045800

0.17286.l 0.703475

o.~<Jll964

Adjusted R-squared

0.99l!7R2

S . E.

0.0111290 252 7'.\97 2.234069

of regression

4.65495'/

:?.L\15'.'4 4.904031

15 54909

0.0000

o.vJ64

0 C()OO 0.0000

1.624579 1 572078 I 545748 1.659755 1.515741 1.578440

OF.l\GKI TT .t l--C l.AMl'UNU--C Weighted Statistics R.-s4 uared Log likelihood Durbin-Warson stat

0.014830 0.046111:1 0.021487 0.035249 0.045242

1.556671! 1.555!!55 Me<m dependent var I 3979ft3 S.l) dependent var 0.524091 Sum squared rcsid 0.024756 F-stati~tic 5489.007 l'roh(F-~l.ittistic) 0.000000

Unweighted Statistics

R.-~qunred

tl.99{K)~3

Adjusted Rssquared S.F of regression Durbin-Watson stat

0.9883(15 0.lll ll}'X> 2.079!!46

Mean dependent var I 0679R7 S.D. depeodent var 0. IC19135

Sum squared resid

0.024756

Urnversnas Indonesia

79

Lampiran r1 Output l'ulau Surnaiera dengan Mctodc Random Effect

Dependent Variable: Y' Method: Gl.S (Variance Components) l Jate: 05/'29/09 Time: 21 :36 Sarr pie 1 '>'>5 2006 Included observations: 12 Number of cross-sections used: 8

Total panel (balanced) observations: 96 Variable

Cocfficien

Strl. F.rmr

t-Statistic

Prob.

15.47642

0.0000 0.0030

I

c

0.101527

LS l '!

1.5712R l 0.219639

.Jt.:l? Tl,?

0.036600

PU3'!

0124810 0 050060 0.171534

Il'V? Random Eifects

0331299

0.02524-1

NAO--C

0.022709

SlJ:vl(IT •• C

SIJMH:\K··C - _RIAll ··C

0.072099 0.091462

0 IC'°455

3.046~59 3.41014'> 0.547325 1.707569 13.12403

0.0010 0.5855

0.0912 0.0000

0.013205 ·0.011033 0.016782

_JAMBJ.-(.; -0.022-154 St;MSF.I. C' ·0.015837 .;l::.Nl+Klil.lJ--C ·0.001858 - LAMPUNCT--C -0.001515 G LS Translormed

R.t-igt-~iun

o 91 :i92.'i

Mean dependent var 1.066944 S. D.
R-squared

0931616

Adjusted !{-squared

0.927816 0045199 0353181

Mean dependent var 1.066944 S.D. dependent •·ur 0.168232 0.1 R1R6:i Sum squared resid

IR. ·SQ uared Adjusted R-~qumi.:d

S.E. of regression Durnin- Warson stet

0911255 0 050117 0.281:10

I Jn weighted Stuusucs including

Random !':fleets

s F.. or regression

Durbm- Watson sl~l

Un1vers11as lndonesca

80

Lampiran 7 Output Model Pulau Kalimantan dcngan Metode Common Effect

Dependent Variable: Y': Method ru .S (Cross Section Weights) Date: 0~129109 Time: 21 :40 Sample 1995 2002

Included observations: 8 Number of cross-sccuons used: 4 Total panel (h;il11nced) observations: 2ll Convergence achieved after 23 iterations White Hckroskt:(Jasticity-Consistcnt Standard Errors & Covariance Coefficien Shl. Errur t-Staristic V3noble

c

17.691R4 2.834277 I .16541& :i.4lKblO 2.720) 14 6.554081 12.17606

Prob.

o.ooon

0.0.\6200 0.414368 020.)016 0.2411~6 0.765259

0.101620 0.131362 0.016512 0.121209 0.075365 0.036795 0.06:?84"

R-squared Adjusted k-squarcd

(l.'J99420 0 ClCl9254

Mt:".m dependent var S.D. dependent var

Sum squared rcsid

Log likelihood Durbiu-Wtuson ~lal

0.0239'.lS 77.5601!2 2.101447

Pm!!11-'-statistic2

0. '18('19'1

Mc~n dependent vl\r 1. l 84004

1.S I'.' J l,3'? pf)~~

TL'! (NV"

ARjl ! Wcishtetl Starisucs

S.E. of regression

l. 797843 tJ. .3:r2)17

F -staristic

0.0099 0. t &66 0.0026 0.012& 0.0000 0.0000 I X.!389'io 0.876~40 0.012030 6028.C)?S 0.000000

Cnwcightr.<1

Stali~li~> l{-sq uarcd Adjusted R-~quart
0.98'.!256

SF.. ofreg-ession

() 0239'.l s

Durbin-Watson stat

'.!.090845

s.n. dependent var Sum squared res.d

0.17961B 0.0120.lfl

Uni·1ers1tas Indonesia

81

Lampiran K Output Pulau Kalimaruan dengan Metode Fixed Effect

Dependent Variable: Y': Method· GLS (Cross xecnon W~ighls) Date: OS/29!09 Time: 21:41

Sample: J •.)()5 2002

Included observations. 8 Number of cross-secrions uscc: 4 Total panel ( balanced) observations: 28 Co1w..,rgencc achieved after 25 iterations

While l Ictcroskedasticrtv-C onsistent Standard Errors & Covariance Variable Coelficien S:d Error t-Statisuc

Prob.

I LSI"

Jl.3''

PDJ? IL'?

ll\'V'? J\R( l)

Fixed Effects KALDAR--C

- KALSEl.--C

KAI.TENG--( KAL TIM--C'

-0.174433 0.017723 -0.281037 0.283685 0 lR982R -0 025082

0.046598 0.017982 0.04R545 0.05108) 0 07]1 lR 0.192999

-3.'J4JJ77 0.')85616 -5.789147 5.553421 2.596:!07 -0. J :!9957

i).0015 0.3374 (J.0000 () 0(:00 0.0182 0.!!98()

1.07369{} !.1674117 1.153476 :.4650R4

Wc1~hteurbin-Watsot1 stat

0.999626 0.'199439 0.020567 81.39353 J .850228

Mean dependent var 1.65839~ S.O. dependent var 0.8686~'\ Sum squared rcsid 0 007614 5348 943 Ii-statistic Pmb(F-statistic) 0.000000

Rvsquarcd

0.9912(i5

Mean dependent var

Ad.i usted R-s4 uarcd S F.. of regression Durbin- Watson stat

0.'186898

S. D. dependent var Sum squared resid

or

Unwei ghted

Statistics

0.020567 I 5991 l7

1.18400-1 0.179683 0 00761-1

82

Lampiran 'ii !lasil (Jji H<111;.1man l. Model Gabungan P11i11n Su1na1a-a dan Pulau Kalimantan

Correlated Random l·Jf~ct~ • UaUS1J1.111 Tesr Poot: Pl;RS I

l f'

'

Ttosl cross-sect.on random effects Chi·Sq Statistic Chi-Sq.

Test Sum®ll)'

a.r

Proh.

s

0.0000

45 93027)

Cross-section random

L'ross-section random cffeci- test comparisons' Variable

Fixed 0.2.12197

Random

TL?

0.026S49 0.03$964

0.246572 0.103454 0.025051 0.025892

INV?

(!.177649

0 230965

USJ'.' n,3'?

PD'.l?

- -·-·---

0.088804

Prob.

Vrutl>iff) 0.000185 0.000064

0.0115 0.0673

0.0\i008 l

0.1!6'17

0.000638 0.000095 ·-···-·-··

0.6047 0.0000

-

2. Model untuk Pulau Sumaiera Conelatcd Random Effects - 1 lausmsn Test Pool: PERS2 T<:st cross-section random effects

Chi-Sq. rest Sw111w11·y ··-·---(" ross-section random

Statistic Chi-Sq. d.f: - . - . -· . -

296358298

-

s

Prob

o.ovoo

Cross-section random effects 1c:;1 comparisons:

Vanabte

Fixed

Random

Var(Diff.)

LS\''

0.'.!9'11 t 2 0.!08288

0.219639

-0.0840).) 0.059332 U.!83197

0.050060 0.171534

{i,()01470 (J. 0004 8 7 0.001161

JL3'? ·~L''

PD:l" !NV''

0.1~4810

o.:n1m

0.0025()1 0.00031 l

Prob.

(l.0'.\82 0454~ 0.000! 0.0275 0.0000

AS ll\'donesla. INFRt\STNllKTOR TEH.llAUAl' PERTU::'\1BllHA!\ F:KONO:Wl REGlOXAL Bl l'ljlal.i SCJl\'fATERA DAN PULAU KALl' 1ANTAN ) TESIS

Recommend Documents