Analisis Dampak Pembangunan Infrastruktur Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Inklusif Pada Kabupaten/Kota di Provinsi Nusa Tenggara Barat Tahun 2016-2021
Lina Afriyana 1* , Emi Salmah 2 , Siti Sriningsih 3 , Iwan Harsono 4 123 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Mataram
Corresponding Author: linaafriyana12@gmail.com Info Artikel

## ABSTRAK
Kata Kunci:
Infrastruktur, IPEI, Pertumbuhan Ekonomi Inklusif, Random Effect Model (REM) Pertumbuhan  ekonomi  inklusif  yaitu  pertumbuhan  ekonomi  yang  dapat menurunkan tingkat kemiskinan dan pengangguran, menciptakan pemerataan, serta mendorong  percepatan  pertumbuhan  ekonomi.  Salah  satu  strategi  yang  dapat ditempuh  untuk  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  inklusif  adalah  dengan pembangunan infrastruktur di seluruh sektor di seluruh wilayah secara merata. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh infrastruktur jalan, listrik, air,
pendidikan,  dan  pasar  secara  parsial  maupun  simultan  terhadap  pertumbuhan ekonomi  inklusif  kabupaten/kota  di  Provinsi  NTB  tahun  2016-2021.  Pengujian dilakukan pada 10 kabupaten/kota di Provinsi NTB dengan tahun pengamatan yaitu tahun 2016-2021. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dan analisis regresi data panel pendekatan Random Effect Model (REM) menggunakan software Eviews 12.
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  Infrastruktur  jalan  dan  pendidikan berpengaruh tidak signifikan dan negatif terhadap pertumbuhan ekonomi inklusif. Infrastruktur listrik, air, berpengaruh signifikan dan positif, sedangkan infrastruktur pasar berpengaruh signifikan dan negatif terhadap pertumbuhan ekonomi inklusif. Infrastruktur jalan, listrik, air, pendidikan dan pasar secara simultan berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi inklusif. Implikasi penelitian ini adalah dihasilkannya temuan baru mengenai pengaruh infrastruktur terhadap pertumbuhan ekonomi  inklusif  dan  sebagai  bahan  pertimbangan  pemerintah  dalam  melakukan pembangunan  infrastruktur  yang  optimal,  sehingga  pertumbuhan  ekonomi  yang inklusif dapat tercapai.

## ABSTRACT
Keywords: Infrastructure, IPEI, Inclusive Economic Growth, Random Effect Model (REM) Inclusive  economic  growth  is  an  economic  growth  term  that  aims  to  reducing poverty  and  unemployment  rates,  creates  equity,  and  encourages  accelerated economic growth. One of the strategies that can be pursued to increase inclusive economic growth is to develop infrastructure in all sectors in all regions evenly.
This study aims to analyze the influence of road, electricity, water, education, and markets  infrastructure  partially  or  simultaneously  on  district/city  inclusive economic growth in the Province of West Nusa Tenggara in 2016-2021. The test was  carried  out  in  10  districts/cities  in  the  Province  of  NTB  with  the  year  of observation 2016-2021. This research uses panel data regression analysis with the Random Effect Model (REM) using Eviews 12 software.
The  results  of  this  study  indicate  that  road  and  education  infrastructure  have insignificant  and  negative  effects  on  inclusive  economic  growth.  Electricity  and water  infrastructure  have  a  significant  and  positive  effect,  while  market infrastructure has a significant and negative effect on inclusive economic growth. Road, electricity, water, education, and market infrastructure simultaneously have

## Vol. 5 No. 1, Maret 2023
a significant effect on inclusive economic growth. The implication of this research is  to  produce  new  findings  regarding  the  effect  of  infrastructure  on  inclusive economic growth and as material for consideration by the government in carrying out optimal infrastructure development, so that inclusive economic growth can be achieved.

## 1. PENDAHULUAN
Beberapa  tahun  terakhir,  pembangunan infrastruktur menjadi satu hal yang diperhatikan dalam memajukan perekonomian suatu wilayah. Bahkan,  terdapat  sebuah  temuan  dari  Bank Dunia pada tahun 2015 yang menyatakan bahwa elastisitas  PDB  (Produk  Domestik  Bruto) terhadap  infrastruktur  di  suatu  negara  berkisar antara 0,07 sampai dengan 0,44 (Amsal, 2020).
Infrastruktur  tak  hanya  dilihat  dari pembangunan dalam bidang transportasi seperti pembangunan  jalan  dan  jembatan,  namun  juga dilihat dari fasilitas pelayanan dasar pada sektor lain seperti ekonomi, pendidikan dan kesehatan. Dengan  peningkatan  kuantitas  dan  kualitas infrastruktur, seperti perluasan akses transportasi  yang  layak,  penambahan  fasilitas pendidikan  dan  kesehatan  yang  merata,  serta pembangunan  jaringan  listrik,  air,  dan telekomunikasi, akan meningkatkan produktivitas masyarakat, sehingga
pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi  dapat tercapai (Munawaroh dkk., 2021).
Setiap  tahunnya,  pemerintah  pusat maupun daerah terus melakukan pembangunan infrastruktur  di  setiap  wilayah  di  Indonesia. Namun, anggaran yang dialokasikan pemerintah untuk  pembangunan  infrastruktur  cukup fluktuatif. Hal ini ditunjukkan oleh perkembangan  anggaran  infrastruktur  dalam APBN di Indonesia pada tahun 2016-2021. Pada tahun 2016-2019,  anggaran untuk infrastruktur cenderung  meningkat,  sedangkan  pada  tahun 2020,  anggaran  untuk  infrastruktur  mengalami defisit,  karena  adanya  pengalihan  anggaran  ke sektor kesehatan dan ekonomi untuk menghadapi  Pandemi  Covid-19.  Pada  tahun 2022,  anggaran  untuk  infrastruktur  meningkat
kembali  sebesar  Rp363.8  triliun  (investor.id, 2022). Kemudian, pada tahun 2023, pemerintah telah  menetapkan  anggaran  untuk  infrastruktur dalam  RAPBN  sebesar  Rp392.0  triliun (Kemenkeu.go.id, 2022). Pada intinya, fluktuasi dari anggaran negara tidak memengaruhi jumlah infrastruktur  yang  kian  meningkat  di  seluruh wilayah.
Pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia dipengaruhi  oleh  banyak  faktor  selain infrastruktur, seperti tingkat kemiskinan, Indeks Pembangunan Manusia (IPM), jumlah penduduk, dan faktor-faktor lainnya. Meskipun demikian,  infrastruktur  tetap  menjadi  landasan yang memengaruhi peningkatan kualitas sumber daya manusia dan produktivitas tenaga kerja.
Pembangunan  infrastruktur  menjadi atensi Pemerintah Provinsi NTB beberapa tahun terakhir, terlebih setelah dibangunnya Kawasan Ekonomi  Khusus  (KEK)  Mandalika  dan pemulihan akibat gempa di Pulau Lombok tahun 2018. Pembangunan KEK Mandalika mendorong  pembangunan  infrastruktur  lain yang  lebih  masif  dan  merata,  terutama pembangunan sarana transportasi dan pelayanan dasar untuk mendukung kegiatan perekonomian di KEK Mandalika (DPMPTSP NTB, 2020).
Dengan merebaknya pembangunan fisik di Provinsi NTB, pertumbuhan ekonomi di NTB menunjukkan  arah  pertumbuhan  yang  hampir mirip  dengan  pertumbuhan  ekonomi  nasional. Pada  tahun  2012-2021,  pertumbuhan  ekonomi bersifat fluktuatif, dengan pertumbuhan sebesar 2,3%  atau  PDRB  atas  dasar  harga  konstan sebesar  Rp95,436  triliun  pada  tahun  2021 (katadata.com).
Pertumbuhan  ekonomi  inklusif  di Provinsi NTB yang ditunjukkan dengan Indeks
Pembangunan  Ekonomi  Inklusif  (IPEI)  terus mengalami  fluktuasi  setiap  tahunnya,  dengan rata-rata pertumbuhan sebesar 1.30 dalam kurun waktu 2016-2021. Kabupaten/kota dengan rata- rata IPEI tertinggi adalah Kota Mataram sebesar 6.43.  Sedangkan,  kabupaten  dengan  rata-rata IPEI terendah adalah Kabupaten Lombok Utara sebesar 4.88 (BAPPENAS, 2022).
Dari data-data tersebut, dapat disimpulkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi inklusif di Provinsi NTB mengalami ketimpangan yang cukup besar antar kabupaten/kota.  Salah  satu  langkah  yang dijalankan  pemerintah  untuk  meningkatkan pertumbuhan  ekonomi  inklusif  adalah  dengan pembangunan  infrastruktur  yang  merata  pada berbagai wilayah di Indonesia.
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk menganalisis bagaimana dampak dari infrastruktur  jalan,  listrik,  air,  pendidikan,  dan pasar dalam mendorong pertumbuhan ekonomi yang  inklusif  pada  kabupaten/kota  di  Provinsi Nusa  Tenggara  Barat  tahun  2016-2021. Penelitian  ini  berusaha  menelusuri  apakah infrastruktur  jalan,  listrik,  air,  pendidikan,  dan pasar berpengaruh signifikan atau tidak terhadap pertumbuhan ekonomi inklusif pada kabupaten/kota di Provinsi Nusa Tenggara Barat tahun 2016-2021.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA Infrastruktur
Infrastruktur merupakan komponen biaya tak lancar yang langsung mendukung produksi. Menurut  Peraturan  Nomor  38  Tahun  2015 Tentang Kerja Sama Pemerintah dengan Badan
Usaha Dalam Penyediaan Infrastruktur,
Infrastruktur adalah fasilitas teknis, fisik, sistem, perangkat  keras,  dan  lunak  yang  diperlukan untuk melakukan pelayanan kepada masyarakat dan  mendukung  jaringan  struktur.  Sehingga, pertumbuhan  ekonomi  dan  sosial  masyarakat dapat berjalan dengan baik.

## 1) Infrastruktur Jalan
Jalan  adalah  infrastruktur  di  bidang transportasi  yang  menghubungkan  suatu wilayah  dengan  wilayah  lain.  Menurut Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 38 Tahun 2004 tentang  Jalan dan Peraturan Pemerintah  Nomor  34  Tahun  2006  tentang Jalan,  berdasarkan  kewenangan/status  jalan, jalan  umum  dibagi  menjadi  jalan  nasional, jalan  provinsi,  jalan  kabupaten,  jalan  kota, dan jalan desa. Berdasarkan kondisinya, jalan dapat  dibedakan  menjadi  jalan  dengan kondisi baik, sedang, rusak, dan rusak berat (Shaleh, 2021).
2) Infrastruktur Listrik
Infrastruktur  listrik  adalah  berbagai  unsur yang  mencakup  pembangkit  tenaga  listrik, distribusi  tenaga  listrik,  transmisi  tenaga listrik, dan/atau instrumen kelistrikan lainnya yang  berguna  mendukung  pembangunan ekonomi. (Ulpah, 2022).
3) Infrastruktur Air
Infrastruktur  air  adalah  segala  sarana  dan prasarana  yang  berguna  untuk  menopang penyediaan  air  dalam  suatu  wilayah,  yang meliputi  penyediaan  air  bersih,  sistem sanitasi,  dan  drainase.  Berkenaan  dengan penyediaan air bersih, pengelola penyediaan air  bersih  yang  utama  di  Indonesia  adalah Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM).
4) Infrastruktur Pendidikan
Infrastruktur  pendidikan  adalah penunjang utama  terselenggaranya  proses  pendidikan. Dalam  proses  pendidikan  sangat  diperlukan infrastruktur yang memadai untuk mendukung pendidikan yang berkualitas. 5) Infrastruktur Pasar
Menurut  BPS  (2022),  pasar  merupakan tempat  bertemunya  para  penjual  dan  para pembeli  barang  maupun  jasa.  Berdasarkan lokasinya,  pasar  terdiri  dari  pasar  yang menggunakan  bangunan  yang  bersifat permanen,  semi  permanen,  atau  pun  tanpa
bangunan.  Barang  yang  diperjualbelikan  di dalam  pasar  dapat  terdiri  dari  banyak komoditas  (campuran)  atau  pun  secara khusus suatu komoditas tertentu.

## Pertumbuhan Ekonomi
Michael  Todaro  (2000)  dalam  Pasaribu (2019)  menyebutkan  bahwa  pertumbuhan ekonomi  merupakan  peningkatan  kemampuan suatu  negara  dalam  jangka  panjang  untuk menyediakan berbagai ragam dan jenis barang- barang ekonomi kebutuhan penduduknya. Teori pertumbuhan ekonomi diklasifikasikan menjadi tiga aliran pemikiran, yakni aliran klasik, aliran neo  klasik,  dan  aliran  modern.  Dari  berbagai teori pertumbuhan yang ada yakni teori Harold Domar, teori neoklasik, dan teori endogen oleh Romer, bahwasanya terdapat tiga faktor utama dalam  mendorong  pertumbuhan  ekonomi (Sulistiawati, 2012), yaitu:
1) Akumulasi  modal,  termasuk  segala  jenis investasi  yang  diakumulasikan  untuk pembelian tanah, peralatan fisik, dan modal atau sumber daya manusia.
2) Pertumbuhan penduduk, di mana peningkatan  jumlah  penduduk  setiap tahunnya  akan  memperbanyak  jumlah angkatan kerja.
3) Kemajuan  teknologi,  dilaksanakan  untuk mencapai pertumbuhan ( growth ), keberlanjutan ( sustainability ), dan pemerataan ( equity ), hingga terjadi kelangkaan  atas  sumber  daya  manusia, peralatan,  dan  sumber  daya  alam  karena dapat  dialokasikan  secara  maksimal  dan dimanfaatkan untuk meningkatkan produktivitas ekonomi.

## Pertumbuhan Ekonomi Inklusif
Pertumbuhan
ekonomi inklusif merupakan  buah  dari  munculnya  pertumbuhan ekonomi  berkelanjutan  yang  telah  lama tercantum  dalam  kesepakatan  global  mengenai
Sustainable  Development  Goals (SDGs).
Pertumbuhan ekonomi inklusif yaitu pertumbuhan ekonomi yang dapat menurunkan tingkat kemiskinan dan pengangguran, menciptakan  pemerataan,  serta  mendorong percepatan pertumbuhan
ekonomi.
Pertumbuhan  ekonomi  inklusif  merupakan indikator  kemajuan  ekonomi  yang  tak  hanya bertujuan meningkatkan pendapatan, melainkan juga  mengurangi  kemiskinan,  meningkatkan pemerataan  pendapatan,  dan  memperluas kesempatan kerja.
Di  Indonesia,  pertumbuhan  ekonomi inklusif merupakan salah satu fokus kajian dari Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional (BAPPENAS).  Pertumbuhan  ekonomi  inklusif dapat  diukur  dengan  Indeks  Pembangunan Ekonomi  Inklusif  (IPEI),  yaitu  indeks  yang dikeluarkan  oleh  BAPPENAS,  di  mana indeks tersebut  merupakan  penggabungan  dari  hasil variabel  ekonomi  dan  nonekonomi  yang memengaruhi pertumbuhan ekonomi inklusif.
Untuk mempermudah pengambilan keputusan, BAPPENAS menggunakan klasifikasi  untuk  mengidentifikasi  apakah  nilai IPEI termasuk dalam kategori tidak memuaskan atau  sebaliknya,  dengan  klasifikasi  sebagai berikut.
1) Kategori  kurang  memuaskan  yaitu  nilai
IPEI dengan rentang 1-3
2) Kategori  memuaskan  yaitu  nilai  IPEI dengan rentang 4-7
3) Kategori sangat memuaskan yaitu nilai IPEI dengan rentang 8-10 (BAPPENAS, 2022).

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  peneliti  yaitu menggunakan  penelitian  kuantitatif  dengan metode deskriptif dan metode asosiatif. Menurut Cresswell  (2012),  penelitian  kuantitatif  adalah Penelitian  kuantitatif  merupakan  serangkaian metode-metode  untuk  menguji  teori-teori  yang telah  dipilih  dengan  cara  meneliti  hubungan
antarvariabel.  Menurut  Hermawan  (2018), metode deskriptif adalah metode yang ditujukan untuk menjawab pertanyaan terhadap keberadaan suatu variabel yang berdiri sendiri, baik  pada  satu  variabel  saja  atau  lebih. Sedangkan, metode asosiatif merupakan metode yang  ditujukan  untuk  menjawab  pertanyaan mengenai  hubungan  yang  terjadi  antardua variabel atau lebih.
Penelitian  ini  menganalisis  pengaruh infrastruktur terhadap IPEI pada 10
kabupaten/kota di Provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB)  dengan  tahun  pengamatan  yaitu  pada tahun 2016- 2021. Pengumpulan data dilakukan dengan  metode  dokumentasi  yang  bersumber dari  Kementerian  Perencanaan  Pembangunan
Nasional
(PPN)/Badan
Perencanaan
Pembangunan  Nasional  (Bappenas),  Badan Pusat  Statistik  (BPS)  Provinsi  NTB,  dan  Satu Data NTB.
Sesuai  dengan  pemilihan  model  yaitu model  persamaan  simultan,  variabel-variabel yang  ada  dalam  penelitian  ini  dapat diidentifikasi  menjadi  satu  variabel  dependen, yaitu  Indeks  Pembangunan  Ekonomi  Inklusif (IPEI).  Variabel  independen  pada  persamaan pertama  dengan  variabel  dependen  Indeks Pembangunan Ekonomi Inklusif (IPEI) yaitu:
1. Panjang Jalan
2. Persentase rumah tangga berlistrik PLN
3. Persentase rumah tangga dengan sumber air minum layak
4. Jumlah sekolah
5. Jumlah pasar

## Analisis Regresi Data Panel
Dalam penelitian ini, metode analisis yang digunakan  adalah  analisis  regresi  data  panel. Menurut  Gujarati  (2012)  dalam  Astari  (2018) data panel ( pooled data ) atau yang disebut juga data  longitudinal  merupakan  gabungan  antara data silang waktu ( cross section ) dan data runtun
waktu  ( time  series ).  Rumus  persamaan  regresi panel adalah sebagai berikut:
IPEI  =   α + β 1 JALAN + β 2 LISTRIK + β 3 AIR + β 4 PENDIDIKAN + β 5 PASAR + Ɛ
Untuk  menyesuaikan  satuan  dari  setiap variabel,  maka model  diubah  ke dalam  bentuk model  logaritma.  Sehingga,  persamaan  akhir yang akan digunakan sebagai berikut.
Log  (IPEI)  =  α  +  β 1 Log(JALAN)  + β 2 Log(LISTRIK)  +  β 3 Log(AIR)  + β 4 Log(PENDIDIKAN) +
β 5 Log(PASAR) + Ɛ
Keterangan: Log =  Logaritma α = Konstanta β = Intersep ( Intercept ) IPEI =   Indeks Pembangunan Ekonomi Inklusif (IPEI) JALAN =   Panjang Jalan LISTRIK =   Persentase  rumah  tangga berlistrik PLN AIR =   Persentase  rumah  tangga dengan  sumber  air  minum layak PENDIDIKAN  =   Jumlah sekolah PASAR =   Jumlah pasar Ɛ =   galat ( error )

## Pemilihan Model
Pada  analisis  regresi  yang  menerapkan regresi data panel, langkah awal yang ditempuh adalah memilih pendekatan yang tepat di antara tiga  pendekatan,  yaitu Common  Effect  Model ( Pooled  Least  Square )  dengan  metode  OLS ( Ordinary  Least  Square ), Fixed  Effect  Model dengan  menambah  variabel dummy pada  data panel,  dan Random  Effect  Model dengan menghitung eror dari data panel menggunakan GLS ( Generalized Least Square ).
Pemilihan  antara  ketiga  model  tersebut dilakukan dengan beberapa uji, antara lain:
a. Uji  Chow.  Uji  yang  akan  digunakan  untuk mengetahui  apakah  model Common  Effect Model (CEM)  atau Fixed  Effect  Model (FEM)  yang  akan  dipakai  untuk  estimasi model  yang  digunakan.  Uji  ini  dapat dilakukan dengan uji restriced F-test atau uji Chow-test .
b. Uji  Hausman.  Uji  selanjutnya  dalam menentukan model estimasi yang paling baik adalah Hausman  Test .  Dalam  uji  ini  model yang  akan  dibandingkan  adalah Random Effect dan Fixed Effect .
c. Uji  LM  ( Lagrange  Multiplier ).  Uji  yang terakhir  dalam  menentukan  model  estimasi paling  tepat  adalah  Uji  LM  ( Lagrange Multiplier ).  Di  dalam  uji  ini,  model  yang akan  dibandingkan  adalah Common  Effect Model  ( CEM ) dan Random  Effect  Model (REM).  paling  tepat  adalah  model  REM. Sedangkan, Jika nilai signifikansi pada Bot < 0.05,  maka  model  yang  paling  tepat  adalah model CEM.

## Uji Asumsi Klasik
Pengujian  model  terhadap  asumsi  klasik dilakukan  untuk  menghasilkan  parameter penduga yang tepat bila memenuhi prasyarat uji normalitas,  autokorelasi,  multikolinearitas  dan heteroskedastisitas.
a. Uji  normalitas  digunakan  untuk  menguji distribusi  residual  apakah  mengikuti  atau mendekati  distribusi  normal.  Uji  normalitas dalam penelitian ini menggunakan histogram dan  uji  Jarque-Bera.  Residual  data berdistribusi  normal  jika  nilai  dari signifikansi  lebih  dari  ɑ  (0.05)  atau  nilai Jarque Bera lebih kecil dari chi-square tabel (ɑ, 2) sebesar 5.99.
b. Uji  autokorelasi  digunakan  untuk  mengukur tingkat  korelasi  serial  pada  eror  persamaan. Pada  penelitian  ini,  uji  autokorelasi  yang diterapkan  adalah  uji  Durbin-Watson  (Uji DW)  dengan  membandingkan  antara  nilai
Durbin Watson pada hasil penelitian dengan nilai  batas  atas  (dU)  dan  batas  bawah  (dL) yang dilihat pada tabel Durbin Watson..
c. Uji  multikolinearitas  digunakan  untuk menguji korelasi antara variabel bebas dalam regresi. Uji multikolinearitas dalam penelitian  ini  menggunakan  uji Variance Inflation  Factor (VIF).  Apabila  nilai  VIF kurang dari 10 (VIF < 10) maka tidak terjadi masalah multikolinearitas.
d. Uji  heteroskedastisitas  digunakan  untuk menguji  ketidaksamaan  varian  dari  residual suatu  pengamatan  ke pengamatan  lain  yang dapat  dilihat  melalui  grafik scatter  plot. Apabila  titik-titik  tersebar  pada scatter  plot dan  tidak  membentuk  suatu  pola,  maka terindikasi tidak adanya pelanggaran heteroskedastisitas.

## Uji Hipotesis
Uji hipotesis terdiri dari uji parsial (uji t) dan  uji  simultan  (uji  F).  Uji  parsial  (Uji  t) digunakan  untuk  mengetahui  apakah  masing- masing  variabel  independen  secara  sendiri- sendiri  mempunyai  pengaruh  secara  signifikan terhadap variabel dependen. Uji simultan (Uji F) digunakan  untuk  menguji  pengaruh  dari independen  terhadap  variabel  dependen  secara bersama-sama.  Keputusan  menerima  atau menolak hipotesis pada uji t dan uji F dilakukan dengan  cara  membandingkan  hasil  signifikasi pengolahan  dengan  tingkat  signifikasi  α.  yang digunakan sebesar 5% (0.05)
Analisis Koefisien Determinasi (R 2 ) Analisis koefisien determinasi digunakan untuk melihat seberapa besar pengaruh variabel independen  dalam  menjelaskan  variabel dependen.  Nilai  R 2 yang  kecil  berarti kemampuan  variabel  independen  dalam menjelaskan variabel dependen terbatas, begitu pula  sebaliknya.  Nilai  koefisien  determinasi yang  digunakan  adalah Adjusted R 2 .  Analisis
koefisien  determinasi  dapat  dilakukan  apabila variabel  independen  lebih  dari  satu  variabel (Hasibuan, 2020).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Indeks  Pembangunan  Ekonomi  Inklusif (IPEI) di Provinsi NTB
Berdasarkan  IPEI  seluruh  kabupaten /kota di Provinsi NTB Tahun 2016-2021, dapat disimpulkan  bahwa  nilai  IPEI  seluruh kabupaten/kota  di  Provinsi  NTB  termasuk dalam  kategori  memuaskan,  dengan  rentang nilai 4-7 dan terdapat ketimpangan yang cukup signifikan  antarkota  dengan  kabupaten  di Provinsi  NTB.  Kota  Mataram  memiliki  nilai tertinggi  sepanjang  tahun  pengamatan,  diikuti oleh  Kota  Bima  yang  memiliki  nilai  di  atas  5 hingga  mencapai  di  atas  6.  Sedangkan, kabupaten-kabupaten di Provinsi NTB memiliki nilai IPEI di bawah 6. Kabupaten yang memiliki nilai  yang  sangat  rendah  adalah  Kabupaten Lombok Utara, Kabupaten Sumbawa Barat, dan Kabupaten Bima.
Gambar  1.  IPEI  Kabupaten/Kota  di  Provinsi NTB Tahun 2016-2021 (BAPPENAS, 2022)

## Infrastruktur di Provinsi NTB
Berdasarkan data pada tabel 1,
infrastruktur  di  Provinsi  NTB  berfluktuasi, namun  terlihat  beberapa  infrastruktur  yang mengalami  peningkatan  hingga  tahun  2021. Infrastruktur  yang  tersebar  di  seluruh kabupaten/kota  di  Provinsi  NTB  secara kuantitas  bersifat  variatif.  Hal  ini  dapat disebabkan  beberapa  faktor,  antara  lain  luas
wilayah’  jumlah  penduduk;  konsentrasi  dan kepadatan  penduduk,  serta  sektor  potensial wilayah. Namun, tidak dapat dimungkiri bahwa infrastruktur  dapat  menentukan  pertumbuhan ekonomi  inklusif  di  setiap  kabupaten/kota  di Provinsi NTB. Sepanjang Tahun 2016-2021,
kabupaten/kota dengan jalan terpanjang  adalah Kabupaten  Lombok  Tengah,  Kabupaten Lombok  Timur,  dan  Kabupaten  Sumbawa. Selain  itu,  kabupaten/kota  dengan  jalan terpendek  adalah  Kota  Mataram,  Kabupaten Lombok Utara, dan Kabupaten Sumbawa Barat.
Pada rentang Tahun 2016-2021, kabupaten/kota  dengan  jumlah  rumah  tangga berlistrik  PLN  tertinggi  adalah  Kabupaten Lombok Barat Kabupaten Lombok Tengah, dan
Kabupaten Lombok Timur. Sedangkan, kabupaten/kota  dengan  jumlah  rumah  tangga berlistrik  PLN  terendah  adalah  Kabupaten Sumbawa  Barat,  Kota  Bima,  dan  Kabupaten Lombok Utara.
Pada rentang Tahun 2016-2021,
kabupaten/kota  dengan  persentase  RT  dengan sumber  air  minum  layak  tertinggi  adalah  Kota Mataram, Kota Bima, dan Kabupaten Sumbawa.
Sedangkan,  kabupaten/kota  dengan  persentase RT  dengan  sumber  air  minum  layak  terendah adalah  Kabupaten  Sumbawa  Barat,  Kabupaten Bima, dan Kabupaten Lombok Utara. Pada rentang Tahun 2016-2021,
kabupaten/kota dengan jumlah sekolah tertinggi adalah  Kabupaten  Bima,  Kabupaten  Lombok Tengah,  dan  Kabupaten  Lombok  Timur. Sedangkan,  kabupaten/kota  dengan  jumlah sekolah  terendah  adalah  Kabupaten  Sumbawa Barat, Kota Bima, dan Kabupaten Dompu.
Sepanjang Tahun 2016-2021,
kabupaten/kota  dengan  jumlah  pasar  tertinggi adalah  Kabupaten  Bima,  Kabupaten  Lombok Tengah,  dan  Kabupaten  Lombok  Timur. Sedangkan,  kabupaten/kota  dengan  jumlah
0 1.5 3 4.5 6 7.5 Indeks Pembangunan Ekonomi Inklusif (IPEI) Kab./Kota di Provinsi NTB 2016 2017 2018 2019
2020 2021 RATA2
pasar  terendah  adalah  Kabupaten  Sumbawa Barat, Kota Bima, dan Kabupaten Dompu.
Tabel 1. Infrastruktur Kabupaten/Kota di Provinsi NTB 2016-2021
Tahun Panjang Jalan (km) RT dengan Sumber Air Minum Layak(%) Jumlah RT dengan Listrik PLN (unit) Jumlah Sekolah (unit) Jumlah Pasar (unit) 2016 3,547.29 75.13 1,033,582 6,972 294 2017 3,380.49 73.56 1,136,114 6,219 296 2018 3,380.49 75.63 1,295,941 6,411 301 2019 3,810.18 94.18 1,411,998 6,441 304 2020 3,924.01 94.76 1,490,004 6,665 306 2021 4,046.16 95.10 1,646,780 6,972 242 Sumber: BPS Provinsi NTB, 2016-2021

## Pembahasan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan,  diperoleh  hasil  penelitian  berupa data-data  seluruh  variabel  yang  akan  diteliti, yaitu  Indeks  Pembangunan  Ekonomi  Inklusif (IPEI)  sebagai  variabel  dependen  dan infrastruktur  jalan,  listrik,  air,  pendidikan,  dan pasar sebagai variabel independen.

## Uji Pemilihan Model
Hasil  estimasi  model  dengan  ketiga pendekatan,  yaitu Common  Effect  Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM), dan Random Effect  Model (REM),  selanjutnya  digunakan untuk  melakukan  uji  pemilihan  model  data panel. Hasil estimasi regresi data panel dengan ketiga pendekatan dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Estimasi Model dengan Pendekatan CEM, FEM, dan REM Model Variabel Koefisien Std. Error t-statictic Prob. Common Effect Model (CEM) C 0.301348 0.295321 1.020407 0.3122 LOG(JALAN) 0.012992 0.036629 0.354691 0.7242 LOG(LISTRIK) 0.097612 0.027554 3.542532 0.0008 LOG(AIR) 0.202970 0.065256 3.110360 0.0030 LOG(PENDIDIKAN) -0.091735 0.035575 -2.578651 0.0127 LOG(PASAR) -0.045724 0.018450 -2.478262 0.0164 Fixed Effect Model (FEM) C 0.355546 0.558825 0.636239 0.5279 LOG(JALAN) -0.020131 0.028160 -0.714902 0.4784 LOG(LISTRIK) -0.040099 0.053404 -0.750870 0.4567 LOG(AIR) 0.150336 0.056517 2.659995 0.0109 LOG(PENDIDIKAN) 0.214681 0.133555 1.607436 0.1151 LOG(PASAR) -0.033354 0.013370 -2.494616 0.0164 Random Effect Model (REM) C 0.862470 0.172389 5.003041 0.0000 LOG(JALAN) -0.007441 0.025391 -0.293062 0.7706 LOG(LISTRIK) 0.064819 0.029902 2.167697 0.0347 LOG(AIR) 0.124554 0.039037 3.190687 0.0024 LOG(PENDIDIKAN -0.051259 0.038827 -1.320205 0.1924 LOG(PASAR) -0.036796 0.012099 -3.041212 0.0037 Sumber: Hasil Olah Data dengan Eviews 12 Uji  yang  digunakan  untuk  memilih  di antara  ketiga  pendekatan  regresi  data  panel adalah uji Chow, uji Hausman, dan uji Lagrange
Multiplier  (LM).  Hasil  dari  ketiga  uji  tersebut dapat  dilihat  pada  tabel  3.  Kesimpulannya,
model yang ditetapkan dalam penelitian adalah pendekatan REM.
Tabel 3. Hasil Uji Chow, Uji Hausman, dan Uji Lagrange Multiplier (LM) untuk Pemilihan Model
Uji Chow
Cross-Section Chi-Square (Prob.) 0.0000 Keputusan H 1 diterima Model yang dipilih FEM Uji Hausman Cross-Section Random (Prob.) 0.0000 Keputusan H 1 diterima Model yang dipilih REM Uji Lagrange Multiplier (LM) Breusch-Pagan ( Both) 0.0000 Keputusan H 1 diterima Model yang dipilih REM
Sumber: Hasil Olah Data dengan Eviews 12

## Analisis Regresi Data Panel
Berdasarkan  hasil  regresi  data  panel menggunakan pendekatan Random Effect Model (REM). Persamaan yang diperoleh yaitu: Log(IPEI) = 0.86247 -0.007441Log(JALAN) + 0.064819Log(LISTRIK) + 0.124554Log(AIR) - 0.051259Log(PENDIDIKAN) - 0.036796Log(PASAR) + Ɛ Interpretasi  dari  model  tersebut  sebagai berikut.
a. Nilai α atau konstanta sebesar 0.86247. Jika nilai  koefisien  variabel  JALAN,  LISTRIK, AIR, PENDIDIKAN dan PASAR sebesar 0, maka  nilai  IPEI  adalah  sebesar  0.86247. Namun,  konstanta  dapat  diabaikan  karena tidak  terlalu  berpengaruh  terhadap  variabel dependen.
b. Variabel JALAN memiliki hubungan negatif dengan variabel IPEI dengan nilai koefisien - 0.00741. Artinya, jika variabel JALAN naik sebesar  1%,  maka  nilai  IPEI  turun  sebesar 0.744%
c. Variabel  LISTRIK  memiliki  hubungan positif  dengan  variabel  IPEI  dengan  nilai koefisien  0.064819.  Artinya,  jika  variabel LISTRIK naik sebesar 1%, maka nilai  IPEI naik sebesar 6.48%
d. Variabel  AIR  memiliki  hubungan  positif dengan variabel IPEI dengan nilai koefisien 0.124554.  Artinya,  jika  Jika  variabel  AIR naik sebesar 1%, maka nilai IPEI naik sebesar 12.45%
e. Variabel PENDIDIKAN memiliki hubungan negatif  dengan  variabel  IPEI,  dengan  nilai koefisien  -0.05129.  Artinya,  jika  variabel PENDIDIKAN naik sebesar 1%, maka nilai IPEI turun sebesar 5.12%
f. Variabel PASAR memiliki hubungan negatif dengan variabel IPEI dengan nilai koefisien - 0.03671. Artinya, jika variabel PASAR naik sebesar  1  satuan,  maka  nilai  IPEI  turun sebesar 3.67%.

## Uji Asumsi Klasik
Peneliti hanya melakukan uji normalitas dan  uji  multikolinearitas,  karena  model  data panel dengan pendekatan Random Effect Model (REM) yang merupakan metode General Least Square (GLS) yang dianggap dapat menghasilkan  estimator  yang  BLUE  ( Best Linear Unbiased Estimator ) dan meminimalkan kemungkinan  pelanggaran  asumsi  klasik (Gujarati, 2004).
a. Berdasarkan  hasil  uji  normalitas,  diperoleh hasil  berupa  nilai  Jarque-Bera  sebesar 0.135275,  di  mana  mendekati  nol  atau nilainya lebih kecil dari chi-square tabel (ɑ, 2)  sebesar  5.99.  Selain  itu,  diperoleh probabilitas sebesar 0.934599, di mana nilai tersebut lebih besar dari ɑ (0.05). Oleh karena itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  residual berdistribusi normal.
Gambar 2. Hasil Uji Normalitas (Hasil Olah Penulis dengan Eviews 12, 2022)
0 2 4 6 8 10 12 14 -0.15 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 0.15 Series: Standardized Res iduals Sample 2016 2021 Observati ons 59 Mean 0.001628 Median 0.005522 Maximum 0.155617 Minimum -0.128988 Std. Dev. 0.066339 Skewness     0.115595 Kurtosis 3.039730 Jarque-Bera  0.135275
Probability 0.934599
b. Berdasarkan hasil uji multikolinearitas untuk model  setelah  perbaikan,  diperoleh  hasil  uji multikolinearitas menggunakan uji Variance Inflation  Factor (VIF).  Oleh  karena  itu, model  tersebut  telah  memenuhi  syarat  uji multikolinearitas di mana nilai VIF< 10.
Gambar 3. Hasil Uji Multikolinearitas (Hasil Olah Penulis dengan Eviews 12, 2022)

## Uji Hipotesis
Interpretasi  hasil  uji t  atau  uji  hipotesis secara parsial, dengan nilai t tabel 2.005746 di mana  df=59-5-1=53  (df=n-k-1)  untuk  ɑ=0.05 adalah yaitu:
1) Nilai  prob.  untuk  variabel  JALAN  yaitu 0.7706,  di  mana  prob.  X1  lebih  besar  dari 0.05  (0.7706  >  0.05)  atau  nilai  t  hitung  <  t tabel (-0.293062 < 2.005746). Jadi, variabel JALAN  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap variabel IPEI
2) Nilai  prob.  untuk  variabel  LISTRIK  yaitu 0.0347,  di  mana  prob.  LISTRIK lebih  kecil dari 0.05 (0.0347 < 0.05) atau nilai t hitung > t tabel (2.167697 > 2.005746). Jadi, variabel
LISTRIK  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel IPEI
3) Nilai prob. untuk variabel AIR yaitu 0.0024, di  mana  prob.  AIR  lebih  kecil  dari  0.05
(0.0024 < 0.05) atau nilai t hitung > t  tabel
(3.190687  >  2.005746).  Jadi,  variabel  AIR berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel IPEI
4) Nilai  prob.  untuk  variabel  PENDIDIKAN yaitu 0.1924, di mana prob. PENDIDIKAN
lebih  besar  dari  0.05  (0.1924  >  0.05)  atau nilai  t  hitung  <  t  tabel  (-1.320205  < 2.005746).  Jadi,  variabel  PENDIDIKAN tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel IPEI
5) Nilai  prob.  untuk  variabel  PASAR  yaitu 0.0037,  di  mana  prob.  IPEI  lebih  kecil  dari 0.05 (0.037 < 0.05) atau nilai t hitung < t tabel (-3.041212  <  2.005746).  Jadi,  variabel PASAR  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel IPEI.
Interpretasi hasil uji F atau uji hipotesis secara simultan untuk melihat pengaruh seluruh variabel independen secara bersamaan terhadap variabel  IPEI  dengan  nilai  F  tabel  yaitu 2.389444  (df1=5  dan  df2=59-5-1=53)  untuk ɑ=0.05 yaitu:
Nilai  Prob.  (F-Statistic) lebih  kecil  dari
0.05 (0.000074 < 0.05) atau nilai F hitung lebih besar  dari  F  tabel  (6.621357  >  2.389444),  jadi variabel JALAN, LISTRIK, AIR, PENDIDIKAN dan PASAR berpengaruh secara simultan terhadap variabel IPEI.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan yang dihasilkan dari penelitian adalah sebagai berikut.
a. Infrastruktur  jalan  dan  pendidikan  tidak berpengaruh  signifikan  dan  berpengaruh negatif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi inklusif.
b. Infrastruktur  listrik,  air,  dan  pasar berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi inklusif. Infrastruktur  listrik  dan  air  berpengaruh positif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi inklusif,  sedangkan  Infrastruktur  pasar berpengaruh negatif terhadap pertumbuhan ekonomi inklusif.
c. Infrastruktur  jalan,  listrik,  air,  pendidikan dan  pasar  secara  simultan  berpengaruh signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi inklusif.
Variance Inflation Factors Date: 12/01/22   Time: 11:39 Sample: 1 60
Included observations: 59 Coefficient Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF C 0.087214 1203.136 NA LOG(JALAN) 0.001342 629.0610 4.167614 LOG(LISTRIK) 0.000759 1402.308 5.850030 LOG(AIR) 0.004258 1156.082 1.220323 LOG(PENDIDIKAN) 0.001266 694.5704 7.334030 LOG(PASAR) 0.000340 49.32354 1.930741

## Vol. 5 No. 1, Maret 2023
Saran yang dapat diberikan berdasarkan dari implikasi penelitian ini yaitu:
a. Perlu  dihasilkan  temuan  baru  lanjutan mengenai  pengaruh  infrastruktur  terhadap IPEI,  di  mana  pertumbuhan  ekonomi inklusif dan faktor-faktor yang memengaruhinya  masih  membutuhkan penelitian lebih lanjut. Walaupun
pertumbuhan  ekonomi  inklusif  merupakan topik  ekonomi  yang  cukup  banyak  dikaji saat ini, masih sulitnya ditemukan penelitian yang secara khusus menelaah pengaruh dari infrastruktur.
b. Pemerintah  pusat  dan  daerah,  khususnya pemerintah Provinsi NTB perlu melakukan pembangunan infrastruktur yang merata dan adil  di  seluruh  wilayah  kabupaten  kota  di
Provinsi  NTB,  terutama  di  daerah  dengan tingkat  kemiskinan,  pengangguran,  dan ketimpangan tinggi. Sehingga, pembangunan infrastruktur dapat dirasakan langsung manfaatnya oleh seluruh
masyarakat  dan  terwujud  pertumbuhan ekonomi yang inklusif.

## DAFTAR PUSTAKA
Amsal. 2020. Analisis Kebijakan Pembangunan Infrastruktur  di  Indonesia .  Tangerang Selatan: Indocamp. ADB.  2012. Infrastructure  for  Supporting Inclusive Growth and Poverty Reduction in Asia . Manila: Asia Development Bank. Arsyad, L. 2015. Ekonomi Pembangunan (5 ed.). Yogyakarta: UPP STIM YPKN. Astari, Faradhisa. 2018. Pengaruh Opini Audit,
Ukuran  Kantor  Akuntan  Publik,  Ukuran Perusahaan  Dan  Kepemilikan  Publik Terhadap  Audit  Delay  (Studi  Pada Perusahaan  Manufaktur  Yang  Terdaftar Di  Bursa  Efek  Indonesia  Tahun  2014- 2016) . (Tesis Sarjana yang dipublikasikan, UIN Sultan Syarif Kasim Riau). BPS  Provinsi  NTB.  2017. Provinsi  Nusa Tenggara  Barat  dalam  Angka  2017 . Mataram: BPS Provinsi NTB.
_______. 2017. Statistik Transportasi Provinsi
Nusa Tenggara Barat 2017 . Mataram: BPS Provinsi NTB.
_______. 2017. Statistik Kesejahteraan Rakyat Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat  2017 .
Mataram: BPS Provinsi NTB.
_______. 2018. Provinsi Nusa Tenggara Barat dalam  Angka  2018 .  Mataram:  BPS Provinsi NTB.
_______. 2018. Statistik Kesejahteraan Rakyat Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat  2018 . Mataram: BPS Provinsi NTB.
_______. 2018. Statistik Transportasi Provinsi Nusa Tenggara Barat 2018 . Mataram: BPS Provinsi NTB.
_______. 2019. Provinsi Nusa Tenggara Barat dalam  Angka  2019 .  Mataram:  BPS Provinsi NTB.
_______. 2019. Statistik Kesejahteraan Rakyat Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat  2019 . Mataram: BPS Provinsi NTB.
_______. 2019. Statistik Transportasi Provinsi Nusa Tenggara Barat 2019 . Mataram: BPS Provinsi NTB.
_______. 2020. Provinsi Nusa Tenggara Barat dalam  Angka  2020 .  Mataram:  BPS Provinsi NTB.
_______. 2020. Statistik Kesejahteraan Rakyat Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat  2020 . Mataram: BPS Provinsi NTB.
_______. 2020. Statistik Transportasi Provinsi Nusa Tenggara Barat 2020 . Mataram: BPS Provinsi NTB.
_______. 2021. Provinsi Nusa Tenggara Barat dalam  Angka  2021 .  Mataram:  BPS Provinsi NTB.
_______. 2021. Statistik Kesejahteraan Rakyat Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat 2021. Mataram: BPS Provinsi NTB.
_______. 2021. Statistik Transportasi Provinsi Nusa Tenggara Barat 2021 . Mataram: BPS Provinsi NTB.
_______. 2022. Provinsi Nusa Tenggara Barat dalam  Angka  2022 .  Mataram:  BPS Provinsi NTB.
BAPPENAS. 2022. Data Indeks Pembangunan Ekonomi Inklusif . https://inklusif.bappenas.go.id/data
DPMPTSP  NTB.  2020. KEK  Mandalika . https://investasi- perizinan.ntbprov.go.id/kek-mandalika- investasi-dinas-penanaman-moda- provinsi-ntb-dpmptsp-ntb/ Hermawan, H. 2018. Metode Kuantitatif untuk Riset  Bidang  Kepariwisataan .  Open
Science Framework. Hulu, P. K., & Wahyuni, K. T. 2021. Kontribusi Pembangunan Infrastruktur  Terhadap
Pertumbuhan  Ekonomi  Dan  Ketimpangan Pendapatan Di Indonesia Tahun 2010-2019. Seminar  Nasional  Official  Statistics , 2021(1), 603–612. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2 021i1.979 Investor.id.  2022. Jokowi  Usulkan  Anggaran Infrastruktur Rp  392  Triliun,  Naik  7,8% . https://investor.id/business/2023- anggaran-infrastruktur-naik-jadi-rp-392- triliun Katadata.com.  2022. Inilah  Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Sejak 1961 . https://databoks.katadata.co.id/datapublish /2018/01/31/inilah-pertumbuhan-ekonomi- indonesia-sejak-1961 Kementerian  Keuangan  Republik  Indonesia. 2022. RAPBN 2023: Peningkatan Produktivitas Untuk Transformasi Ekonomi Yang Inklusif dan Berkelanjutan . https://anggaran.kemenkeu.go.id/in/post/ra pbn-2023:-peningkatan-produktivitas- untuk-transformasi-ekonomi-yang- inklusif-dan-berkelanjutan Klasen,  S.  2017.  Measuring  and  monitoring inclusive  growth  in  developing  and advanced economies: Multiple definitions, open  questions  and  some  constructive proposals . Reframing Global Social Policy: Social  Investment  for  Sustainable  and Inclusive Growth , 12, 123–144.
https://doi.org/10.46692/9781447332503.
006 Munawaroh,  S.,  &  Haryanto,  T.  2021. Development of Infrastructure and Economic  Growth  of  Papua  Province. Media Trend , 16 (1), 19–31. Pemerintah Republik Indonesia. 2004. Undang-
Undang  Republik  Indonesia  Nomor  38 Tahun 2004 Tentang Jalan . Pemerintah Republik Indonesia. 2006. Peraturan  Pemerintah  Nomor  34  Tahun 2006 Tentang Jalan . Pemerintah Republik Indonesia. 2015. Peraturan  Presiden  Republik  Indonesia Nomor 38 Tahun 2015 Tentang Kerjasama Pemerintah Dengan Badan Usaha Dalam Penyediaan Infrastruktur . Prabandari, D. A. N. 2018. Analisis Inklusivitas Pertumbuhan  Ekonomi  Di  Jawa  Timur Dan Faktor-Faktor Yang memengaruhinya .
(Tesis  Sarjana  yang  dipublikasikan, Universitas Brawijaya). Shaleh,  M.  M.  2021.  Pembangunan  Ekonomi Inklusif Nasional, Provinsi dan Kabupaten/Kota  Se-Sulawesi  Selatan.
Equilibrium , 10 (1), 24–43.
Sulistiawati,  R.  2012.  Pengaruh  Investasi terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  dan Penyerapan Tenaga Kerja Serta Kesejahteraan  Masyarakat  di  Provinsi  di Indonesia. Jurnal  Ekonomi  Bisnis  dan Kewirausahaan , 3(1), 29–50. Suryanarayana, M. H. 2013. Inclusive Growth: A Sustainable Perspective . Mumbai: Indira
Gandhi Institute of Development Research Goregaon East. Ulpah, W. 2022. Analisis Pengaruh Infrastruktur  Terhadap  Pertumbuhan Ekonomi  di  Provinsi  Sumatera  Utara . (Tesis  Sarjana  yang  dipublikasikan,  IAIN Padangsimpuan).