Pengaruh Kemahalan Konstruksi, Keparahan Kemiskinan, dan Pengeluaran per Kapita Terhadap PDRB Konstruksi di Wilayah Eks Karesidenan Surakarta
Effects of Expensive Construction Costs, Poverty Severity, and Expenditure per Capita on GRDP of Construction in the Former Surakarta Residency Area
Bagus Eka Saputra Program Studi Ekonomi Pembangunan, Universitas Tidar Info Artikel Abstrak Diterima: 29 April 2023
Direvisi  : 5 Agustus 2023 Disetujui: 11 Desember 2023

## Kata kunci:
Indeks Kemahalan Konstruksi Indeks Keparahan Kemiskinan Konstruksi Pengeluaran per Kapita Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  mengetahui  faktor-faktor yang  berpengaruh  terhadap  PDRB  konstruksi  serta  mengetahui bagaimana  kebijakan  yang  sebaiknya  dijalankan  pemerintah terhadap  perekonomian  di  wilayah  Eks  Karesidenan  Surakarta. Metode yang dipakai pada penelitian ini yakni analisis regresi data panel dengan model yang dipilih yakni model Fixed Effect Model. Alat  analisis  yang  digunakan  yakni  Eviews-12. Hasil  penelitian menampilkan  bila  secara  parsial  variabel  Indeks  Kemahalan Konstruksi  serta  rata-rata  pengeluaran  per  kapita  memberi pengaruh  positif  signifikan  bagi  PDRB  Konstruksi  di  kabupaten serta  kota  wilayah  Eks  Karesidenan  Surakarta.  Namun,  variabel Indeks  Keparahan  Kemiskinan  memberi  pengaruh  negatif signifikan  bagi  PDRB  Konstruksi  di  wilayah  Eks  Karesidenan Surakarta.  Bila  diamati  secara  simultan,  ketiga  variabel  tersebut memberi  pengaruh  positif  signifikan  bagi  PDRB  Konstruksi. Meskipun  begitu,  perlu  dijalankan  kajian  kembali  dengan sejumlah variabel mengenai aspek lain yang berpotensi memberi pengaruh bagi perkembangan PDRB Konstruksi.

## Abstract
Keywords: Construction Construction Cost Index Per capita expenditure Poverty Gap Index Corresponding Author: Bagus Eka Saputra baguseka765@gmail.com +6285702864834
This  research  aims  to  find  out  the  factors  that  influence construction  GRDP  and  what  policies  the  government  should implement  for  the  economy  in  the  former  Surakarta  Residency area. The method used in this research is panel data regression analysis with the model chosen, namely the fixed effect model. The analysis tool used is Eviews-12. The research results show that the construction  cost  index  variable  and  the  average  per  capita expenditure have a significant positive influence on construction GRDP in the districts and cities of the former Surakarta Residency area.  However,  the  Poverty  Severity  Index  variable  has  a significant negative influence on construction GRDP in the former Surakarta Residency area. When observed simultaneously, these three  variables  have  a  significant  positive  influence  on construction GRDP. However, it is necessary to carry out another study with a number of variables regarding other aspects that have the  potential  to  influence  the  development  of  the  construction GRDP .

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan  ekonomi  menjadi  salah satu  parameter  keberhasilan  pembangunan ekonomi negara. Pertumbuhan ekonomi yakni pusat  ekonomi  negara  yang  bertujuan memberi  kesejahteraan  bagi  warga  negara (Weya  &  Lubis,  2022).  Pembangunan perekonomian memberi penjabaran mengenai upaya  pada  pembentukan  tatanan  hidup penduduk agar lebih baik melalui pengembangan  seluruh  aspek  (Erdkhadifa, 2022). Angka pertumbuhan ekonomi menjadi indikasi  pembangunan  perekonomian  yang berhasil  dalam  menunjang  rasa  sejahtera masyarakat.  Pertumbuhan  ekonomi  menjadi sebuah parameter yang menguraikan mengenai  berkembangnya  perekonomian, fundamental ekonomi yang berubah, sejahteranya  perekonomian,  serta  kemajuan perekonomian  suatu  bangsa  pada  masa  yang tiada batasannya (Marlissa et al ., 2022).
Pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi menjadi  keharusan  guna  meningkatkan kesejahteraan  masyarakat  (Bustamam et  al ., 2021). Tumbuhnya perekonomian bisa menggambarkan  adanya  usaha  peningkatan jumlah maupun volume produksi produk pada suatu  periode.  Yulianti  (2020)  menyebutkan bila  tujuan  pembangunan  yang  dijalankan oleh  pemerintah  yakni  guna  menjamin  agar penduduk bisa mendapat persentase penghasilan  yang  besar  serta  bisa  meraih pemerataan tingkat kesejahteraan masyarakat. Bila penghasilan penduduk di sebuah wilayah cenderung besar, maka bisa disebutkan daerah tersebut  mempunyai  kesejahteraan  yang bagus.  Salah  satu  parameter  sejahtera  yakni diamati pada posisi PDRB yang didapat suatu wilayah, termasuk pula wilayah Provinsi Jawa Tengah.  Perkembangan  total  PDRB  Provinsi Jawa  Tengah  bisa  diamati  dalam  gambar berikut.
Gambar 1. Perkembangan PDRB Provinsi Jawa Tengah
Sumber: Badan Pusat Statistik (diolah)
Dari  data  yang  disajikan  di  atas,  bisa dikatakan bila hampir setiap tahunnya PDRB Provinsi
Jawa Tengah mengalami peningkatan,  meskipun  terpantau  di  tahun 2020 mengalami kemerosotan akibat pandemi Covid-19. Banyak parameter yang mendukung  tingginya  angka  PDRB,  salah satunya yakni melalui bidang konstruksi.
0,00 200.000.000,00 400.000.000,00 600.000.000,00 800.000.000,00 1.000.000.000,00 1.200.000.000,00 2011 2012 2013 2014
2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

## PDRB Jawa Tengah
Infrastruktur  memiliki  andil  penting guna menunjang sejumlah aktivitas kehidupan masyarakat,  terutama  bagi  keberlangsungan aktivitas perekonomian yang bisa mendukung kesejahteraan. Guna mempercepat pertumbuhan  perekonomian  berkelanjutan, maka  dibutuhkan  ketersediaan  infrastruktur dimana  prinsipnya  bisa  dijalankan  melalui pendekatan  kebutuhan  serta  pendekatan penawaran (Amalia, 2019). Di era kepemimpinan Presiden Joko Widodo, pembangunan  infrastruktur  selalu  gencar dijalankan  guna  mendorong  kelancaran seluruh  sistem.  Data  BPS  (2020)  mengenai infrastruktur ekonomi menyatakan ada 16.579 Bank Umum Pemerintah, 8.022 Bank Umum Swasta, serta 7.848 Bank Perkreditan Rakyat. Sementara  total  pasar  di  Indonesia  yakni sejumlah 12.254 pasar melalui bangunan semi permanen,  9.688  pasar  melalui  bangunan permanen, serta 7.673 pasar tanpa bangunan. Dari  data  tersebut,  tampak  bila  pemerintah mulai  berfokus  pada  sejumlah  pembangunan infrastruktur.
Eks  Karesidenan  Surakarta  yakni wilayah  pembagian  administratif  pada  suatu provinsi  yang  dibagi  oleh  Belanda  di  zaman penjajahan dimana mencakup wilayah Kabupaten  Boyolali,  Kabupaten  Klaten,
Kabupaten  Sukoharjo,  Kabupaten  Sragen,
Kabupaten
Karanganyar, Kabupaten Wonogiri, serta Kota Surakarta. Eks Karesidenan  Surakarta  menjadi  salah  satu wilayah  yang  menjalankan  pembangunan cukup  signifikan.  Hal  ini  menjadi  salah  satu indikator  dalam  pembangunan  infrastruktur yang terjadi di Indonesia. Tetapi, bila diamati pembangunan infrastruktur ini pula bergantung  dari  anggaran  atau  biasa  yang digelontorkan  untuk  pembangunan  suatu wilayah.  Terutama  pada  aspek  anggaran material  konstruksi,  baik  dari  sisi  harga maupun anggaran operasionalnya.
Indeks  kemahalan  konstruksi  (IKK) dipakai  menjadi  proksi  guna  menjabarkan kesukaran geografis sebuah wilayah (Marlissa et  al .,  2022).  Maka,  makin  sulit  posisi geografis wilayah tersebut menjadikan angka IKK-nya pula makin tinggi. Indeks kemahalan
konstruksi  merupakan  nilai  indeks  dimana memberi  gambaran  perbandingan  persentase kemahalan  konstruksi  sebuah  kabupaten maupun  kota  dikomparasikan  pada  kota acuan.  Berawal  dari  tahun  2021  hingga  kini, kota  acuan  yang  dipakai  yakni  Kota Makassar.  Menurut  Rahmadhani  (2019) indeks  kemahalan  konstruksi  yang  tinggi memberi gambaran buruknya keadaan konstruksi maupun infrastruktur yang dibangun  pada  sebuah  wilayah,  sehingga konstruksi yang buruk menjadikan aksesibilitas  wilayah  tersebut  menjadi  sukar serta  mobilitas  menjadi  rendah  dimana  ini akan  memberi  efek  bagi  aktivitas  ekonomi yang  menjadikan  sebagai  suatu  hambatan dalam  tahapan  pembangunan.  Dari  hal tersebut  tentu  terdapat  korelasi  terhadap pembangunan  konstruksi  yang  dijalankan  di wilayah Eks Karesidenan Surakarta.
Adanya  pembangunan  konstruksi  serta infrastruktur yang memadai diharapkan angka kemiskinan  akan  turun  tajam.  Kemiskinan akan menjadikan masyarakat merasa kehilangan hak dalam menikmati kesejahteraan  (Oki et  al .,  2020).  Apabila ditinjau  lebih  dalam  lagi,  dalam  kelompok penduduk  miskin  terdapat  pula  kesenjangan dalam pengeluaran kesehariannya.
Indeks keparahan kemiskinan memberi gambaran  tersebarnya  pengeluaran  antara masyarakat  miskin  (Situmorang  &  Susanti, 2020). Semakin tinggi angka indeks keparahan  kemiskinan,  maka  ketimpangan pengeluaran  yang  berlangsung  makin  besar. Indeks  ini  dipakai  guna  mengamati  variasi total  pengeluaran  penduduk  miskin  pada sebuah wilayah.
Dari  pengamatan  yang  dijalankan Taufiqurrahman  (2022)  ada  beberapa  aspek yang memberi pengaruh bagi besarnya angka indeks  keparahan  kemiskinan  yakni  angka harapan  hidup  serta  tingkat  pengangguran terbuka.  Sementara  rata-rata  lama  sekolah memberi  pengaruh  negatif  bagi  indeks keparahan kemiskinan. Kemiskinan pada sisi penawaran  menjabarkan  bila  persentase penerimaan  penduduk  yang  rendah  akibat persentase  produktivitas  rendah  menjadikan
kapabilitas  penduduk  untuk  menabung. Kapabilitas penduduk menabung yang rendah menjadikan  persentase  penanaman  modal makin kecil, dimana menjadikan modal yang hendak dipakai guna membangun infrastruktur menjadi kurang dan menjadikan produktivitas merosot.
Kemiskinan  pada  dasarnya  menjadi persoalan utama pada pembangunan ekonomi dimana  mempunyai  tujuan  guna  menaikkan taraf  kesejahteraan  penduduk.  Menurut pengamatan  Maulana  &  Fasa  (2022),  guna menaikkan pertumbuhan perekonomian maka penduduk  harus  menjalankan  usaha  dalam penurunan angka kemiskinan, sebab kemiskinan  cenderung  memberi  pengaruh pada laju pertumbuhan ekonomi. Penanganan kemiskinan dalam sebuah wilayah sepenuhnya menjadi tanggung jawab pemerintah  (Novriansyah,  2018).  Efisiensi penurunan  total  masyarakat  miskin  menjadi aspek utama pada pemilihan metode pembangunan  dalam  rangka  peningkatan kesejahteraan.
Kesejahteraan ialah situasi tercukupinya keperluan  material,  spiritual,  serta  sosial masyarakat supaya bisa hidup layak serta bisa mengembangkan diri, dimana menjadikannya bisa menjalankan fungsi sosial serta ekonominya (Rahman et al ., 2021). Kesejahteraan  umumnya  diukur  melalui parameter  seberapa  banyak  uang  yang dikeluarkan individu guna konsumsi keseharian sebagai pemenuhan keperluannya. Pengeluaran  per  kapita  bisa  dikorelasikan pada  konsumsi  masyarakat.  Di  sejumlah wilayah,  konsumsi  penduduk  memberi  andil besar  bagi  tumbuhnya  perekonomian.  Di samping  itu,  konsumsi  penduduk  pula memberi  dampak  guna  penentuan  fluktuasi aktivitas perekonomian tiap waktunya.
Mengacu  dari  pengamatan  Yusup  & Istiqomah  (2022),  konsumsi  rumah  tangga memberi  pengaruh  positif  signifikan  bagi pertumbuhan ekonomi di Kabupaten Majalengka.  Maka,  harapannya  penduduk mulai menjaga konsumsinya bagi barang serta jasa  sebab  konsumsi  memberi  andil  terbesar
bagi  pertumbuhan  perekonomian.  Sukirno (2012)  mempunyai  asumsi  bahwa  konsumsi individu  sebanding  dengan  penerimaan  yang didapatnya.  Adanya  kenaikan  konsumsi  ini bermakna  sudah  berlangsungnya  kenaikan barang  serta  jasa.  Kenaikan  produksi  ini menjadikan kenaikan pertumbuhan ekonomi. Fenomena ini  selaras pada pengamatan yang dijalankan  N.  Prawoto  &  Tri  Basuki  (2020) dimana  menyebut  bila  kenaikan  konsumsi bisa mendorong permintaan produk, sehingga kenaikan  ini  akan  menjadikan  peningkatan penanaman modal dan menjadikan pembangunan ekonomi salah satunya melalui infrastruktur bisa terjadi kenaikan.
Berdasarkan penjabaran di atas dibutuhkan  penelitian  mengenai  pengaruh variabel indeks kemahalan konstruksi, indeks keparahan kemiskinan, serta rata-rata pengeluaran  per  kapita  di  wilayah  Eks Karesidenan Surakarta terhadap total  Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) dari bidang konstruksi.  Tujuannya  penelitian  ini  untuk mengetahui  bagaimana  kebijakan,  tindakan, serta aktivitas yang sebaiknya dijalankan agar memberi pengaruh baik terhadap perekonomian  wilayah  Eks  Karesidenan Surakarta.

## METODE PENELITIAN
Pendekatan  pada  penelitian  ini  yakni pendekatan  analisis  kuantitatif  yang  berasal dari  data  statistik.  Jenis  data  yang  dipakai pada penelitian ini yakni data sekunder. Data sekunder  ialah  data  yang  diperoleh  dari sumber  yang  sudah  tersedia  dimana  pada penelitian  ini  data  diambil  dari  Badan  Pusat Statistik (BPS).
Data yang dipakai ialah data panel yaitu data gabungan antara data time series dan data cross  section .  Variabel  independen  pada penelitian  ini  yakni  indeks  kemahalan konstruksi (X1), indeks keparahan kemiskinan  (X2),  serta  rata-rata  pengeluaran per kapita (X3). Sedangkan variabel dependennya yakni PDRB Konstruksi (Y) di wilayah Eks
Karesidenan Surakarta mencakup  wilayah  Kabupaten  Boyolali,
Kabupaten  Klaten,  Kabupaten  Sukoharjo, Kabupaten  Sragen,  Kabupaten  Karanganyar, Kabupaten  Wonogiri,  serta  Kota  Surakarta dari tahun 2012 hingga 2021.
Teknik  analisis  yang  dipakai  yakni estimasi  model  regresi  data  panel melalui bantuan  Eviews  12.  Ada  3  model  yang  diuji pada  pengamatan  ini  yakni  metode Common Effect  Model (CEM). Fixed  Effect  Model (FEM),  dan Random  Effect  Model (REM). Sementara  uji  yang  hendak  dijalankan  pada pemilihan model regresi data panel yakni Uji Chow,  Uji  Hausman,  serta  Uji Lagrange Multiplier .  Uji  hipotesis  yang  dipakai  yakni uji  koefisien  determinasi  (R 2 ),  uji  signifikan parsial (uji t), serta uji signifikan simultan (uji F),  dimana  ketiga  uji  ini  menampilkan seberapa  jauh  variabel  independen  memberi pengaruh bagi variabel dependen.
Pada penelitian ini, data yang digunakan menggunakan transformasi log guna mengubah skala pengukuran data pada bentuk lain agar memenuhi asumsi analisis. Sehingga, persamaan pada penelitian ini yakni sebagai berikut:
LOGPDRBK it = β 0 + β 1 LOGIKK it + β 2 LOGIKM it + β 3 LOGRPK it + ε it
Keterangan: LOGPDRBK  = PDRB Konstruksi LOGIKK = Indeks Kemahalan Konstruksi
LOGIKM = Indeks Keparahan Kemiskinan LOGRPK = Rata-rata Pengeluaran per Kapita β 1, β 2, β 3 =  Koefisien  regresi  tiap  variable independen t = Waktu i = Kabupaten/Kota di Eks Karesidenan Surakarta ε = error term

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Ada  tiga  model  regresi  yang  bisa dipakai guna mengestimasi data panel, namun hanya  satu  model  terbaik  saja  yang  dipakai dalam analisis data, sehingga pada penelitian ini guna mengetahui model yang paling baik yang  hendak  dipakai  guna  mengidentifikasi model  maka  akan  dijalankan  uji  Chow,  uji Hausman, serta uji Lagrange Multiplier.

## Uji Chow
Uji chow dijalankan guna mengkomparasikan  model Common  Effect Model (CEM)  serta Fixed  Effect  Model (FEM).  Pengambilan  keputusan  melalui angka  probabilitas  (p-value)  bagi Cross Section  F. Bila  p-value  >  0,05  maka  model yang  dipilih  yakni Common  Effect  Model. Namun, bila p-value < 0,05 maka model yang dipilih  yakni Fixed  Effect  Model (Gujarati, 2012).  Hasil  uji  Chow  pada  pengamatan  ini yakni sebagai berikut.
Tabel 1. Hasil Uji Chow Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 755.865817 (6,60) 0.0000 Cross-section Chi-square 303.689532 6 0.0000
Sumber: Hasil Olah Data Eviews 12, (2023)
Mengacu  dari  Tabel  1,  pada  hasil  uji Chow  tersebut,  bisa  diamati  bila  angka probabilitas Cross Section F sejumlah 0,0000 kurang  dari  α  (0,05)  dimana  menolak  H 0 . Maka pada uji Chow ini memilih model Fixed Effect  Model untuk  dipakai  menjadi  model analisis  data  panel.  Namun  karena  dari  uji Chow menolak H 0 , serta diperlukan pengujian lanjutan  maka  uji  dilanjutkan  pada  uji Hausman.
Uji Hausman Uji hausman dijalankan guna mengomparasikan model Fixed Effect Model serta Random  Effect  Model .  Pengambilan keputusan melalui pengamatan angka probabilitas  (p-value)  bagi Cross  Section Random .  Bila  angka  p-value  >  0,05  maka model  yang  dipilih  yakni Random  Effect Model .  Namun,  bila  p-value  <  0,05  maka
model yang dipilih yakni Fixed Effect Model (Basuki, 2016).
Tabel 2. Hasil Uji Hausman Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 16.473790 3 0.0009
Sumber: Hasil Olah Data Eviews 12, (2023
Angka Chi  Square  Statistics dalam Cross-section random yakni sejumlah 16,473790  dengan  angka  probabilitas  (p- value) cross-section sejumlah 0,0009. Angka tersebut  kurang  dari  α  (0,05)  sehingga menolak  H 0 .  Maka,  mengacu  dari  hasil  uji Hausman  tersebut  model  yang  dipilih  yakni model Fixed  Effect  Model ,  sehingga  karena dari dua uji yakni uji Chow dan uji Hausman sudah terpilih yakni Fixed Effect Model maka ditetapkan dalam pengujian berikutnya memakai  model  tersebut  tanpa  menjalankan uji Lagrange Multiplier .
Dari  hasil  estimasi  data  panel  melalui model  yang  telah  terpilih  maka  sebelum
melanjutkan pada uji statistik perlu dijalankan uji  asumsi  klasik  dimana  menampilkan  bila data  yang  dipakai  tidak  terdapat  sejumlah permasalahan.

## Uji Normalitas
Uji normalitas dijalankan guna mendeteksi  residual  maupun  error  apakah berdistribusi  normal  atau  tidak.  Bila  angka probabilitas Jarque Bera > α (0,05) maka bisa dikatakan residual berdistribusi normal, serta bila angka probabilitas Jarque Bera < α (0,05) maka  residual  tidak  berdistribusi  normal. Berikut  adalah  hasil  uji  normalitas  dari  data yang dipakai dalam penelitian ini.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 Series: Standardized Residuals Sampl e 2012 2021 Obs ervati ons  70 Mea n 9.39e-18 Median -0.001675 Maximum 0.105569 Minimum -0.099088 Std. Dev. 0.047144 Skewnes s 0.181326 Kurtos is 2.471562 Jarque-Bera  1.198058
Probability 0.549345 Gambar 2. Hasil Uji Normalitas
Dari  gambar  di  atas,  dapat  diamati bahwa  angka  probabilitas Jarque  Bera sejumlah  0,549345  dimana  angka  tersebut lebih  dari  angka  α  (0,05)  sehingga  bisa dikatakan bahwa data atau residual yang ada dalam penelitian ini berdistribusi normal.

## Uji Autokorelasi
Uji ini dijalankan dengan maksud guna mendeteksi  permasalahan  autokorelasi  pada
model  yang  dipilih  serta  dipakai  pada penelitian.  Deteksi  masalah  ini  memakai angka Durbin-Watson stat dimana mengamati pula  angka Durbin  Upper (du)  serta Durbin Lower (dl)  yang  ada  dalam  tabel Durbin- Watson . Angka Durbin-Watson stat harus ada di antara Durbin Upper serta 4- Durbin Upper. Berikut  adalah  hasil  uji  autokorelasi  pada penelitian ini.
Tabel 3. Hasil Uji Autokorelasi Cross-section fixed (dummy variables) Root MSE 0.046806 R-squared 0.994408 Mean dependent var 14.40545 Adjusted R-squared 0.993570 S.D. dependent var 0.630468 S.E. of regression 0.050557 Akaike info criterion -2.999883 Sum squared resid 0.153358 Schwarz criterion -2.678669 Log likelihood 114.9959 Hannan-Quinn criter. -2.872293 F-statistic 1185.610 Durbin-Watson stat 2.134241 Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber: Hasil Olah Data Eviews 12, (2023)
Bila diamati dari hasil uji di atas, maka nilai Durbin-Watson  stat yakni  sejumlah 2,134241.  Berikutnya,  harus  diamati  pada tabel Durbin-Watson dengan  n  sejumlah  70 data  serta  k  sejumlah  3  variabel.  Sehingga didapat angka batas berikut:
Durbin upper (du) = 1.7028 Durbin lower (dl) = 1.5245 4-du = 2,2972 4-dl = 2,4755
Maka, angka Durbin-Watson stat dalam hasil  uji  autokorelasi  sejumlah  2.134241  ada di antara batasan Durbin upper serta 4- Durbin upper sehingga menampilkan dalam penelitian  ini  tidak  terjadi  autokorelasi  pada data variabel yang dipakai.

## Uji Heteroskedastisitas
Uji  ini  dijalankan  dengan  maksud mendeteksi apakah ada residual dengan varian
konstan  maupun  tidak  pada  model  yang dipakai.  Saat  hasil  uji  menampilkan  adanya residual yang sama maka ada homoskedastisitas,  serta  sebaliknya  bila  ada ketidaksamaan pada residual maka dikatakan heteroskedastisitas.
Uji  ini  dijalankan  dengan  mengubah variabel Y menjadi resabs ( residual absolut ) kemudian  di  estimasi  dengan  model  yang telah dipilih. Melalui uji ini, heteroskedastisitas bisa terdeteksi dari  angka probabilitas  tiap  variabel  independen.  Bila angka  probabilitas  tiap  variabel  lebih  dari  α (0,05) maka model tidak terjadi heteroskedastisitas,  sebaliknya  bila  angka probabilitas tiap variabel kurang dari α (0,05) maka  model  terjadi  heteroskedastisitas. Berikut  adalah  hasil  uji  heteroskedastisitas pada penelitian ini.
Tabel 4. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.392641 8.806975 0.271676 0.7868 LOG(IKK) 4.246386 2.801278 1.515875 0.1348 LOG(INDEKS_PARAH) -0.372830 0.414057 -0.900433 0.3715 LOG(RATA_LUAR_KAPITA) -1.883365 0.997847 -1.887429 0.0639 Sumber: Hasil Olah Data Eviews 12, (2023)
Dari  Tabel  4  di  atas,  dapat  diamati angka  probabilitas  pada  variabel  Indeks Kemahalan  Konstruksi  (IKK)  sejumlah 0,1348, variabel
Indeks Keparahan Kemiskinan  sejumlah  0,3715,  serta  variabel rata-rata  pengeluaran  per  kapita  sejumlah 0.0639.  Dari  tiga  variabel  independen  yang
dipakai bisa diamati semua angka probabilitasnya  lebih  dari  α  (0,05)  sehingga bisa  dikatakan  model  yang  dipakai  tidak terdapat masalah heteroskedastisitas.

## Uji Multikolinearitas
Uji ini dijalankan guna menguji apakah dalam  model  yang  terpilih  terdapat  korelasi maupun hubungan secara linier pada variabel independen  pada  penelitian,  dengan  tujuan tiap variabel tidak memiliki korelasi satu sama lain.  Uji  ini  bisa  diamati  dari  angka correlation yang diuji melalui Eviews 12, bila
angka correlation menampilkan  angka  lebih dari 0,8 maka terdapat korelasi antara variabel tersebut,  sebaliknya  bila  angka correlation menampilkan  angka  kurang  dari  0,8  maka tidak  ada  korelasi  pada  variabel  independen yang dipakai. Berikut hasil uji multikolinearitas dalam penelitian ini. Tabel 5. Hasil Uji Multikolinearitas
Variabel LOG(IK K) LOG(INDEKS_PAR AH) LOG(RATA_LU AR_KAPITA) LOG(IKK) 1.000000  -0.122159 0.707691 LOG(INDEKS_PARAH) -0.122159   1.000000 -0.138155 LOG(RATA_LUAR_KAPITA) 0.707691  -0.138155 1.000000
Sumber: Hasil Olah Data Eviews 12, (2023)
Dari Tabel 5, maka dapat diamati angka correlation variabel  Indeks  Kemahalan Konstruksi beserta Indeks Keparahan
Kemiskinan  yakni  sejumlah  -0,122159, variabel Indeks Kemahalan Konstruksi beserta rata-rata pengeluaran per kapita yakni sejumlah  0,707691,  serta  variabel  Indeks Keparahan  Kemiskinan  beserta  rata-rata pengeluaran  per  kapita  yakni  sejumlah  - 0,138155.  Maka,  bisa  dikatakan  bila  angka correlation tiap  variabel  terhadap  variabel
lain  menampilkan  angka  kurang  dari  0,8 dimana  menyatakan  bila  dalam  model  tidak ada gejala multikolinearitas.
Dari empat uji asumsi klasik yang sudah dijalankan  menampilkan  model  sudah  lolos dari BLUE ( Best Linear Unbiased Estimator ), sehingga  model  bisa  dilanjutkan  guna menjalankan  penelitian.  Berikut  adalah  hasil estimasi data panel melalui model yang dipilih yakni Fixed Effect Model (FEM).
Tabel 6. Hasil Estimasi Model Fixed Effect Model (FEM) Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 5.802474 0.391618 14.81666 0.0000 LOG(IKK) 0.349064 0.124564 2.802286 0.0068 LOG(INDEKS_PARAH) -0.063236 0.018412 -3.434553 0.0011 LOG(RATA_LUAR_KAPITA) 0.510584 0.044371 11.50713 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Root MSE 0.046806 R-squared 0.994408 Mean dependent var 14.40545 Adjusted R-squared 0.993570 S.D. dependent var 0.630468 S.E. of regression 0.050557 Akaike info criterion -2.999883 Sum squared resid 0.153358 Schwarz criterion -2.678669 Log likelihood 114.9959 Hannan-Quinn criter. -2.872293 F-statistic 1185.610 Durbin-Watson stat 2.134241 Prob(F-statistic) 0.000000
Sumber: Hasil Olah Data Eviews 12, (2023)
Mengacu Tabel 6, bisa dibentuk model analisis data panel terhadap PDRB Konstruksi di wilayah Eks Karesidenan Surakarta dimana disimpulkan melalui persamaan berikut.
LOGPDRBK it =  β 0 +  β 1 LOGIKK it + β 2 LOGIKM it + β 3 LOGRPK it + ε it
LOGPDRBK it = 5,802474
+ 0,349064LOGIKK it - 0,063236LOGIKM it + 0,510584LOGRPK it
Dimana: Y  =   PDRB Konstruksi X 1 =   Indeks Kemahalan Konstruksi X 2 =   Indeks Keparahan Konstruksi X 3 =   Rata-rata Pengeluaran per Kapita β  =   Koefisien  regresi  tiap  variabel independen
t =   Waktu
i =   Kabupaten/Kota  di  Eks  Karesidenan Surakarta
e = error term
Angka  koefisien  bisa  diinterpretasikan bila  β 0 =  5,802474  maknanya  saat  Indeks Kemahalan  Konstruksi,  Indeks  Keparahan Kemiskinan,  serta  rata-rata  pengeluaran  per kapita dianggap stabil maka PDRB Konstruksi sebesar 5,802474.
Uji Signifikan Parsial (Uji t-statistik) Uji t-statistik mempunyai tujuan mengamati  secara  parsial  efek  dari  Indeks Kemahalan  Konstruksi,  Indeks  Keparahan Kemiskinan,  serta  rata-rata  pengeluaran  per kapita bagi PDRB Konstruksi.
Variabel  Indeks  Kemahalan  Konstruksi terhadap PDRB Konstruksi
Pada hasil uji t-statistik, variabel Indeks Kemahalan  Konstruksi  mempunyai  angka probabilitas  yakni  sejumlah  0,0068.  Angka probabilitas  ini kurang dari taraf signifikansi 0,05  sehingga  dalam  parsialnya  variabel Indeks  Kemahalan  Konstruksi  memberi pengaruh  positif  signifikan  bagi  PDRB Konstruksi  di  wilayah  Eks  Karesidenan Surakarta di tahun 2012 – 2021. Variabel ini mempunyai nilai coefficient sebesar 0,349064 dimana  memiliki  makna  apabila  Indeks Kemahalan  Konstruksi  meningkat  1%  serta variabel lain dianggap konstan maka memberi dampak kenaikan PDRB Konstruksi sejumlah 0,349064 juta rupiah.
Konstruksi  sebuah  wilayah  berkaitan erat pada harga material serta jasa konstruksi.
Umumnya, harga material serta jasa konstruksi memberi andil besar bagi tumbuhnya  PDRB  konstruksi  sebab  bidang konstruksi  menjadi  bidang  utama  yang memberi kontribusi bagi perekonomian suatu wilayah. Dari hasil pengamatan, dijumpai bila Indeks  Kemahalan  Konstruksi  memberi pengaruh  positif  signifikan  bagi  PDRB Konstruksi  sebab  bila  harga  keperluan konstruksi  meningkat  maka  harga  dari konstruksi  yang  dibentuk  akan  meningkat pula dimana menjadikan penerimaan wilayah melalui  PDRB  Konstruksi  akan  mengalami kenaikan signifikan.
Temuan  pada  pengamatan  ini  sejalan pada  penemuan  Maha  Reni  dan  Setiawan (2019) dimana  menyebut bila  Indeks Kemahalan  Konstruksi  seluruh  kategori memberi  pengaruh  signifikan  pada  DAU. Fenomena  ini  bisa  terjadi  sebab  indeks  ini menjadi  elemen  yang  berhubungan  langsung pada  tingkat  kesukaran  geografis  wilayah serta sarana yang dimiliki wilayah.
Variabel  Indeks  Keparahan  Kemiskinan terhadap PDRB Konstruksi
Mengacu  dari  hasil  estimasi  melalui model  analisis Fixed  Effect  Model didapat hasil angka probabilitas pada variabel Indeks Keparahan  Kemiskinan  yakni  sejumlah 0,0011  dimana  nilainya  di  bawah  taraf signifikansi  0,05  sehingga  dapat  dikatakan bila secara parsial variabel Indeks Keparahan Kemiskinan  memberi  pengaruh  signifikan bagi PDRB Konstruksi dengan arah koefisien regresi  bernilai  negatif  signifikan  di  wilayah Eks  Karesidenan  Surakarta  di  tahun  2012  – 2021.  Maka  bisa  dikatakan  bila  variabel Indeks  Keparahan  Kemiskinan  mempunyai pengaruh  negatif  signifikan  bagi  PDRB Konstruksi. Angka coefficient variabel Indeks Keparahan  Kemiskinan  sejumlah  -0,063236 yang  maknanya  bila  Indeks  Keparahan Kemiskinan bertambah 1% serta variabel lain dianggap konstan maka variabel ini memberi dampak  bagi  penurunan  PDRB  Konstruksi sejumlah -0,063236 juta rupiah.
Pada  fenomena  ini,  Indeks  Keparahan Kemiskinan  bisa  dipakai  menjadi  parameter
guna pengukuran seberapa parah kemiskinan pada sebuah wilayah. Maka, pemerintah serta pelaku industri bisa mempertimbangkan efek pertumbuhan bidang konstruksi bagi kemiskinan  serta  mengambil  tindakan  yang sesuai.  Dari  hasil  uji  yang  telah  dijalankan, bisa dijumpai bila Indeks Keparahan Kemiskinan  memberi  pengaruh  negatif signifikan  bagi  PDRB  Konstruksi,  sehingga apabila  kemiskinan  meningkat  maka  akan mengurangi  pemasukan  PDRB  khususnya  di bidang  konstruksi.  Banyaknya  penduduk miskin  menjadikan  sebuah  wilayah  tersebut menjadi kekurangan modal dari investor bagi pembangunan infrastruktur. Sehingga fenomena ini akan memberi dampak pula bagi penerimaan di bidang konstruksi.
Variabel Rata-rata Pengeluaran per Kapita terhadap PDRB Konstruksi
Dari  hasil  estimasi  data  yang  sudah dijalankan,  didapat  angka  probabilitas  pada variabel  rata-rata  pengeluaran  per  kapita yakni sejumlah 0.0000 dimana angka ini lebih kecil  dibanding  taraf  signifikansi  0,05.  Oleh karena itu, bisa dikatakan bila secara parsial, variabel  rata-rata  pengeluaran  per  kapita memberi  pengaruh  positif  signifikan  bagi PDRB Konstruksi di wilayah Eks
Karesidenan  Surakarta  tahun  2012  –  2021. Variabel  rata-rata  pengeluaran  per  kapita menampilkan  angka coefficient sejumlah 0.510584,  maka  memberi  makna  bila  ketika rata-rata pengeluaran per kapita naik sejumlah satu  juta  rupiah  serta  variabel  lain  dianggap konstan  maka  variabel  ini  memberi  dampak bagi  kenaikan  PDRB  Konstruksi  sejumlah 0,510584 juta rupiah.
Pada konsep konstruksi, bisa dikatakan bila  makin  besar  rerata  pengeluaran  per kapita,  maka  makin  banyak  konsumen  yang bisa membeli properti  utamanya bagi  tempat tinggal  mereka.  Fenomena  ini  menjadikan kenaikan  permintaan  pada  bidang  konstruksi serta nantinya bisa memberi efek positif bagi PDRB Konstruksi.
Hasil  pengamatan  ini  berbeda  dengan hasil pengamatan Huda dan Indahsari (2021)
dimana menyebutkan bahwa pengeluaran per kapita  tidak  memberi  pengaruh  signifikan bagi  pertumbuhan  ekonomi  di  Jawa  Timur. Fenomena  ini  dapat  terjadi  karena  turunnya pendapatan penduduk bisa membuat turunnya daya beli penduduk bagi barang-barang yang diperlukan.  Fenomena  ini  akan  memberi pengaruh  bagi  pola  konsumsi  penduduk. Begitu pula dengan pengamatan Padli (2020), dimana  menyebut  bila  konsumsi  tidak memberi pengaruh bagi pertumbuhan ekonomi di Kabupaten Lombok Timur.

## Uji Signifikan Simultan (Uji F)
Uji  ini  dijalankan  guna  mengetahui secara simultan apakah dari variabel independen  yang  dipakai  yakni  Indeks Kemahalan  Konstruksi,  Indeks  Keparahan Kemiskinan,  serta  rata-rata  pengeluaran  per kapita  memiliki  pengaruh  bersamaan  bagi PDRB  Konstruksi.  Variabel  independen  bisa dikatakan  memberi  pengaruh  bagi  variabel dependen bila angka Prob(F-statistic) menunjukkan  hasil  kurang  dari  α  (0,05). Namun bila angka Prob(F-statistic) menunjukkan  hasil  lebih  dari  α  (0,05),  maka dikatakan secara simultan variabel independen  tidak  memberi  pengaruh  bagi variabel dependen.
Dari  hasil  estimasi  model  di  Tabel  6, ditampilkan  bila  angka Prob(F-statistic) sejumlah  0,000000  dimana  angka  tersebut kurang  dari  α  (0,05).  Maka,  bisa  dikatakan bila secara simultan variabel Indeks Kemahalan  Konstruksi,  Indeks  Keparahan Kemiskinan,  serta  rata-rata  pengeluaran  per kapita  memiliki  pengaruh  simultan  bagi PDRB Konstruksi di wilayah Eks Karesidenan Surakarta tahun 2012-2021.
Uji Koefisien Determinasi (R 2 ) Uji  ini  dijalankan  guna  mengetahui tingkat  pengaruh  maupun  derajat  keakuratan pada  variabel  independen  bagi  variabel dependen.  Persentase  pengaruh  pada  uji  ini bisa  diamati  pada  angka R-squared yang terdapat pada hasil estimasi model.
Mengacu dari hasil estimasi yang sudah dijalankan,  maka  angka R-squared diketahui sejumlah  0.994408  dimana  memiliki  makna bila  variabel  Indeks  Kemahalan  Konstruksi, Indeks Keparahan Kemiskinan, serta rata-rata pengeluaran  per  kapita  memberi  pengaruh serta menjabarkan PDRB Konstruksi sejumlah  99,4%.  Sementara  sisanya  yakni sejumlah 0,6% dipengaruhi pada variabel lain yang  tidak  diikutsertakan  pada  model pengamatan ini.

## SIMPULAN
Mengacu  dari  hasil  serta  pembahasan yang  telah  diulas,  maka  bisa  dikatakan  bila variabel  Indeks  Kemahalan  Konstruksi, Indeks Keparahan Kemiskinan, serta rata-rata pengeluaran per kapita baik simultan memberi pengaruh  signifikan  bagi  PDRB  Konstruksi kabupaten/kota  di  wilayah  Eks  Karesidenan Surakarta tahun 2012-2021.
Apabila diamati secara parsial, variabel Indeks  Kemahalan  Konstruksi  serta  rata-rata pengeluaran  per  kapita  memberi  pengaruh positif  signifikan  bagi  PDRB  Konstruksi. Maknanya, bila
Indeks Kemahalan
Konstruksi  serta  rata-rata  pengeluaran  per kapita  bertambah  maka  akan  menaikkan PDRB  Konstruksi.  Sementara  itu,  variabel Indeks  Keparahan  Kemiskinan  memberi pengaruh  negatif  signifikan  bagi  PDRB Konstruksi  dimana  memiliki  makna  bila Indeks  Keparahan  Kemiskinan  meningkat maka PDRB Konstruksi akan menurun.
Pada  kenyataannya,  pemerintah  serta pelaku  industri  konstruksi  bisa  mengamati rata-rata  pengeluaran  per  kapita  menjadi parameter  pengukuran  persentase  konsumsi penduduk  serta  peluang  permintaan  pada bidang konstruksi, namun harus diamati pula aspek-aspek  lain  misalnya  bunga,  kebijakan moneter,  serta  stabilitas  politik  yang  bisa memberi pengaruh bagi pertumbuhan ekonomi  serta  permintaan  pada  bidang konstruksi. Di samping itu, perlu diamati bila ada  banyak  aspek  lagi  yang  bisa  memberi pengaruh, maka dalam pengambilan
keputusan tidak hanya mengamati satu aspek saja.

## DAFTAR PUSTAKA
Amalia, D. 2019. Analisis Pengaruh Infrastruktur  Terhadap  Pertumbuhan Ekonomi  (Studi  Pada  33  Provinsi  di Indonesia Tahun 2008-2017) .
Badan  Pusat  Statistik.  2020.  Statistik Infrastruktur  Indonesia  2020.  Jakarta: Badan Pusat Statistik.
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Tengah. 2022. PDRB Atas Dasar Harga Konstan Menurut Lapangan Usaha. Badan Pusat Statistik.
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Tengah. 2022. Rata-rata Pengeluaran per Kapita per  Bulan  Makanan  dan  Bukan Makanan. Badan Pusat Statistik.
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Tengah.
2022.  Indeks  Kemahalan  Konstruksi. Badan Pusat Statistik.
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Tengah. 2022.  Indeks  Keparahan  Kemiskinan. Badan Pusat Statistik.
Basuki,  A.  T.  2016.  Panduan  Regresi  Data
Panel.  2009.  Fakultas  Ekonomi  dan Bisnis Universitas Muhammadiyah
Yogyakarta. Bustamam,  N.,  Yulyanti,  S.  and  Dewi,  K.S. 2021.  Analisis  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi Indikator Kesejahteraan   Masyarakat  Di  Kota Pekanbaru. 32(1). Available at: https://journal.uir.ac.id/index.php/kiat.
Erdkhadifa,  R.  2022.  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Pertumbuhan  Ekonomi Di  Jawa  Timur  Dengan  Pendekatan Spatial  Regression. IQTISHADUNA:
Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  Kita 11(2),  pp. 122–140. doi: 10.46367/ iqtishaduna.v11i2.729. Huda,  N.  and  Indahsari,  K.  2021.  Pengaruh Rata-Rata Lama Sekolah, Angka Harapan  Hidup  Dan  Pengeluaran Perkapita Terhadap Pertumbuhan Ekonomi  Provinsi  Jawa  Timur  Tahun 2014-2018. Buletin Ekonomika Pembangunan 2(1). doi: 10.21107/bep.v2i1.13849. Maha  Reni,  L.  and  Setiawan,  D.  2019.
Pengaruh  Variabel  Kebutuhan  Fiskal
Terhadap  Alokasi  Dau  Pada  Daerah
Bercirikan  Kepulauan .  Available  at: http://keuda.kemendagri.go.id/artikel/d etail/24-.
Marlissa,  E.R.,  Mandowen,  J.E.L.  and  Patty, R. 2022. Analisis Pengaruh Penanaman Modal Asing, Tenaga Kerja Dan Indeks Kemahalan Konstruksi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Lima Wilayah  Adat  Provinsi  Papua  Periode 2012-2016. Jurnal Kajian Ekonomi dan Studi Pembangunan 7(1). doi: 10.56076/jkesp.v7i1.2170. Maulana,  A.  and  Iqbal  Fasa,  M.  2022. Pengaruh Tingkat Kemiskinan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Dalam  Perspektif  Islam.  15(01).  doi: 10.46306/jbbe.v15i1. Novriansyah, M.A. 2018. Pengaruh Pengangguran dan Kemiskinan Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di Provinsi Gorontalo . Oki,  K.K.,  Akoit,  M.Y.  and  Bubu,  H.  2020. Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi  Kemiskinan  Di  Desa Takarai  Kabupaten  Malaka. EKO
PEM :  Jurnal  Ekonomi  Pembangunan
5(3)
Padli,  P.,  Hailudin  and  Wahyunadi  2020. Pengaruh Pengeluaran Konsumsi Rumah  Tangga,  Investasi  Swasta   dan Belanja  Langsung  Pemerintah  Daerah Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di   Kabupaten  Lombok  Timur  Tahun 2001-2017. Universitas Mataram
Prawoto,  N.  and  Tri  Basuki,  A.  2020. The influence  of  macroeconomic  variables, processing  industry,  and  education services  on  economic  growth  in
Indonesia. Entrepreneurship and Sustainability  Issues.  8(1).  1029-1040. doi: 10.9770/jesi.2020.8.2(69) Rahmadhani, H.J. 2019. Pengaruh Kemahalan  Konstruksi,  Kemandirian Fiskal dan Pertumbuhan Ekonomi
Terhadap  Pembangunan  Manusia  di Sumatera  Barat .
Rahman Suleman, A., Hasibuan, A., Studi, P., Pembangunan,  E.  and  Ekonomi,  F. 2021. Pengaruh  Produk  Domestik Regional Bruto (Pdrb) Terhadap
Kemiskinan Di Kota Padangsidimpuan . Online. Situmorang,  M.H.S.  and  Susanti,  Y.  2020. Pemodelan Indeks Keparahan Kemiskinan di Indonesia Menggunakan
Analisis  Regresi  Robust. Indonesian Journal  of  Applied  Statistics 3(1).  doi:
10.13057/ijas.v3i1.40838.
Sukirno,  S.  2012.  Makro  Ekonomi  Modern: Perkembangan  Pemikiran  dari  Klasik dan  Baru.  Jakarta:  Raja  Perindo Persada.
Taufiqurrahman,  M.  2022. Analisis  Indeks Keparahan  Kemiskinan  di  Pulau  Jawa 2012-2021 . Weya,  I.  and  Lubis,  I.  2022.  Pengaruh Pembangunan Manusia dan Pembangunan  Infrastruktur  Terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  di  Provinsi
Papua. Seminar  Nasional  Pariwisata dan  Kewirausahaan  (SNPK) 1.  doi:
10.36441/snpk.vol1.2022.81.
Yulianti, T., Indrawati, L.R. and Panjawa, J.L.
2020. Analisis Pengaruh Indeks Kemahalan Konstruksi (IKK), Kemandirian Fiskal, dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Jawa Tengah Tahun 2013-2019. DINAMIC: Directory Journal of Economic 3(2)
Yusup,  A.  and  Istiqomah  2022.  Pengaruh Konsumsi Rumah Tangga Dan Investasi Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Di Kabupaten  Majalengka  Tahun  2010- 2018.