## DAPATKAH TEKNOLOGI INFORMASI MEMENGARUHI KINERJA PEREKONOMIAN?

## (SEBUAH KAJIAN SPILLOVER DI PULAU SUMATERA)
Aan Budhi Willyana 1 , Badan Pusat Statistik Provinsi Sumatera Utara
Erwin Tanur 2 , Pusdiklat, Badan Pusat Statistik

## ABSTRACT
Mastery  of  information  technology  and  improvement  of  human  quality  is  one  of  the  efforts  to increase economic output in a region. This study aims to see the effect of information technology on the performance of economic's achievement in Sumatera with the quality of population as a variable control, as well as the possibility of spatial effects between regions in it. The analysis uses panel data covering  154  districts/cities  in  Sumatera  from  2011-2021.  Scatterplot  analysis  and  correlation matrix show a positive and strong correlation between the variables of information technology and HDI on economic performance. The results of the Global Moran and Local Moran tests also show a significant spatial effect in terms of the use of information technology and the GRDP per capita of districts/cities in Sumatera. In addition, hot-spots (high-high clusters), cold-spots (low-low clusters), and spatial outliers are formed and show a persistent pattern in 2011 and 2021. The spatial and nonspatial economic performance modeling also shows that computer use is a vital factor affecting regional performance in Sumatera. The spills-over effect that causes positive spatial interactions also indicates that economic progress in an area will affect economic progress in adjacent areas.
Keywords : economic performance, GDRP per capita, spatial econometric, internet access, Sumatera

## ABSTRAK
Penguasaan teknologi informasi dan peningkatan kualitas manusia merupakan salah satu upaya untuk meningkatkan output ekonomi suatu wilayah. Tujuan dari penelitian ini adalah  melihat pengaruh teknologi informasi terhadap capaian kinerja perekonomian di Pulau Sumatera dengan variabel kontrol kualitas penduduk, serta kemungkinan terjadinya efek spasial antar wilayah di dalamnya. Analisis dilakukan dengan data panel yang mencakup 154 kabupaten/kota di Pulau Sumatera  pada  2011-2021.  Analisis scatterplot dan  matriks  korelasi  menunjukkan  bahwa terdapat  korelasi  yang  positif  dan  kuat  antara  variabel  teknologi  informasi  dan  IPM  terhadap kinerja perekonomian. Hasil pengujian Global Moran dan Local Moran juga menunjukkan bahwa terdapat efek spasial yang signifikan dalam hal penggunaan teknologi informasi serta laju PDRB per kapita kabupaten/kota di Pulau Sumatera. Selain itu, terbentuk hot-spots ( high-high cluster ), cold-spots ( low-low cluster ), dan outlier spasial yang menunjukkan pola yang persisten pada 2011 dan  2021.  Hasil  pemodelan  kinerja  perekonomian  secara  spasial  dan  non-spasial  juga menunjukkan bahwa penggunaan komputer merupakan faktor vital yang memengaruhi kinerja perekonomian regional di Sumatera. Efek spills-over yang menyebabkan interaksi spasial positif juga  mengindikasikan  bahwa  kemajuan  ekonomi  di  suatu  wilayah  akan  memberikan  dampak positif terhadap kemajuan ekonomi di wilayah yang saling berdekatan.
Kata  kunci: kinerja  perekonomian,  PDRB  per  kapita,  ekonometrik  spasial,  akses  internet, Sumatera
Klasifikasi JEL: B22; C33; F41; F62; O11; R12

## 1. PENDAHULUAN
1 Jl. Asrama 179, Medan, Sumatera Utara/ 082367303567, email: aan.willyana@bps.go.id

## 2 | Bina Ekonomi
Pembangunan  ekonomi  kabupaten/kota  merupakan  sub  sistem  dari  pembangunan ekonomi nasional dan provinsi (Masfufah, 2013). Capaian kinerja perekonomian setiap wilayah tentunya  berbeda-beda.  Kondisi  geografis  Indonesia  yang  terpisah  menjadi  beberapa  pulau secara  alami  menyebabkan  perbedaan  dalam  hal  pola  pembangunan  dan  tingkat  kemampuan untuk bertumbuh (Tajerin et al., 2017). Struktur, fasilitas, dan potensi daerah yang berbeda juga mengakibatkan terjadinya disparitas pembangunan daerah (Muhtarom, 2017; Simbolon, 2017; Tajerin et al., 2017).
Salah  satu  upaya  untuk  meningkatkan  perekonomian  hingga  melampaui  level potensialnya  adalah  dengan  meningkatkan  kualitas  manusia  serta  penguasaan  teknologi (Nurwanda  &  Rifai,  2018).  Perkembangan  teknologi,  terutama  penggunaan  internet  dan adopsinya  terhadap  dunia e-commerce juga  berpengaruh  signifikan  terhadap  peningkatan perekonomian  (Hanum  &  Sinarasri,  2019).  Peluang  bisnis  di  masa  revolusi industry 4.0  tidak hanya terletak pada optimalisasi selama proses operasional, namun juga inovasi berbagai layanan teknologi dalam bentuk aplikasi (Kagermann et al., 2011). Teknologi, informasi dan komunikasi (TIK)  telah  berkontribusi  secara  nyata  dalam  perekonomian  global  (J.  Y.  Choi  et  al.,  2015). Perubahan  yang  terjadi  secara  cepat  mengakibatkan  aliran  ide,  pengetahuan,  keahlian,  dan inovasi  berkembang  tanpa  batas  (C.  Choi,  2010).  Semuanya  akan  berujung  pada  peningkatan aktivitas  ekonomi  serta  percepatan  pertumbuhan  produktivitas,  sama  halnya  seperti perdagangan lintas negara di dunia yang meningkat bertepatan dengan kemajuan TIK (Liu & Nath, 2013; Nath & Liu, 2017).
Salah satu penyebab meningkatnya pertumbuhan pada sektor perdagangan dunia, adalah adanya penurunan biaya komunikasi akibat kemajuan teknologi (Fink et al., 2005). Perjumpaan secara langsung antar mitra bisnis sebagai bentuk komunikasi tidak lagi menjadi syarat mutlak karena  inovasi  dalam  teknologi  informasi  seperti  telepon,  email,  dan  konferensi  virtual  telah menjadi  pengganti  interaksi  tatap  muka  (Dettmer,  2014).  Peningkatan  arus  informasi  dan penurunan biaya transaksi menjadikan TIK sebagai penyebab pasar lebih kompetitif dan efisien (Ahmad et al., 2011; Jungmittag & Welfens, 2009).
Upaya  pemerintah  untuk  mempercepat  pembangunan  ekonomi  dibuktikan  dengan pembangunan infrastruktur digital yang merata oleh Kementerian Kominfo. Pembangunan Pusat Monitoring Telekomunikasi untuk pemantauan kualitas dan layanan jaringan nasional dilakukan baik  di  lapisan backbone , middle-mile ,  dan last-mile .  Peluncuran  program  Palapa  Ring  sebagai salah satu proyek strategis nasional dilaksanakan dengan membangun jaringan tulang punggung serat optik nasional di wilayah non komersial atau 3T (Terdepan, Terpencil, dan Tertinggal). Hal ini dilakukan sebagai langkah untuk mewujudkan infrastruktur telekomunikasi yang terintegrasi yang bertujuan untuk pemerataan akses dan harga dari layanan internet cepat ( broadband ) di seluruh kota/kabupaten di Indonesia (Kementerian Komunikasi dan Informatika, 2021).
Pulau Sumatera merupakan kontributor ke dua terbesar bagi perekonomian Indonesia. Terlihat pada Gambar 1, di tahun 2021, Sumatera berperan sebesar 22,03 persen setelah Pulau Jawa yang menyumbang 57,89  persen dari keseluruhan perekonomian Indonesia  (BPS, 2021). Oleh karenanya, kinerja perekonomian di Pulau Sumatera tidak bisa diabaikan begitu saja. Hasil dari kinerja perekonomian di Pulau Sumatera akan memengaruhi perekonomian secara nasional. Sumatera juga merupakan pulau terbesar keenam di dunia yang terdiri dari 10 provinsi dan 154 kabupaten/kota,  dengan  luas  wilayah  473,5  km 2 .  Besarnya  potensi  yang  ada  di  Sumatera seharusnya menghasilkan output ekonomi yang tinggi.

## Gambar 1. Pertumbuhan Ekonomi dan Kontribusi PDRB Pulau di Indonesia, 2021
Semua hal berkaitan satu dengan yang lain, tetapi sesuatu yang lebih dekat lebih memiliki pengaruh daripada sesuatu yang jauh (Tobler, 1979). Autokorelasi spasial menunjukan hubungan distribusi spasial nilai-nilai yang ada di lokasi tertentu dengan lokasi lain. Autokorelasi spasial positif  akan  terbentuk  ketika  ada  nilai  yang  mirip  sehingga  mengelompok  menjadi  satu.  Hal tersebut akan menjelaskan bagaimana fenomena geografis terdistribusi serta perbandingannya dengan fenomena yang lain. Pola spasial dapat berupa titik ( point ) maupun luasan ( area ), dan membentuk pola yang bergerombol, tersebar, ataupun acak.
Berdasarkan  penjabaran  tersebut,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui pengaruh kemajuan teknologi informasi terhadap kinerja perekonomian dari daerah-daerah di Pulau Sumatera. Selain itu juga ingin diketahui, apakah ada terbentuk kelompok-kelompok yang saling memengaruhi antar wilayah kabupaten/kota di sekitarnya, serta determinan dari kinerja perekonomian yang paling berpengaruh.

## 2. METODE DAN DATA

## Jenis dan Sumber Data
Data  yang digunakan dalam penelitian ini  adalah data panel, yaitu  data sekunder yang dikumpulkan  dari  publikasi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Data  tersebut  mencakup  154 kabupaten/kota dari 10 provinsi yang ada di Pulau Sumatera selama periode 2011-2021.
Variabel  terikat  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  kinerja  perekonomian  adalah PDRB per kapita, sedangkan variabel bebas yang digunakan untuk mengukur kemajuan teknologi informasi didekati dengan data akses terhadap internet, penggunaan komputer, dan kepemilikan telepon seluler. Penggunaan data ini sebagaimana ditemukan dalam penelitian sebelumnya oleh (Donou-Adonsou et al., 2016), Lee et al., (2012), (Noviar, 2021), serta (Pradana, 2021). Selain itu juga  digunakan  indikator  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  sebagai  indikator  yang menggambarkan  kualitas  manusia  memiliki  asosiasi  positif  terhadap  kinerja  perekonomian wilayah  serta  indikator  banyaknya  penduduk  untuk  membandingkan  wilayah  dengan  jumlah penduduk yang berbeda-beda.

## Metode Analisis

## Eksplorasi Data

## 4 | Bina Ekonomi
Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis  deskriptif  dan  inferensia . Eksplorasi  data dilakukan dengan alat bantu R Studio, yaitu violin chart untuk melihat distribusi data, serta matrik korelasi dan scatter plot untuk deteksi dini keterkaitan antar variabel. Violin Chart digunakan untuk menghindari grafik batang namun tetap menggunakan grafik yang menunjukkan distribusi data untuk menampilkan data secara efektif (Weissgerber et al., 2019). Violin Plot menunjukkan peran  yang  sama  seperti box  plot dan whisker  plot ,  yaitu  memperlihatkan  distribusi  data kuantitatif sehingga dapat diperbandingkan. Namun, tidak seperti box plot yang semua komponen plot sesuai dengan data points yang sebenarnya, pada violin plot akan terlihat estimasi kepadatan kernel  dari  distribusi  yang  mendasarinya.  Warna  pada  gambar  menunjukkan  perbedaan kelompok wilayah (provinsi). Bentuk lebar/pipih menunjukkan kepadatan data di dalam wilayah masing-masing  kelompok.  Semakin  padat/berkelompok  divisualisasikan  bentuk  violin  yang semakin lebar/gemuk.
Setelah  dugaan awal terdapat bahwa keterkaitan antar variabel, selanjutnya dilakukan analisis  spasial cross  section dengan  bantuan  alat  analisis GeoDa .  Hal  ini  dilakukan  untuk mengetahui adakah keterkaitan geografis antar daerah dalam capaian variabel yang dimaksud. Melalui Moran  Scatter  Plot ,  dapat diilustrasikan spatially  lagged  value dari  sebuah  variabel terhadap nilai original dari variabel tersebut. Moran Scatter Plot memisahkan statistik Moran’s I dengan membagi autokorelasi spasial global antar lokasi atau daerah menjadi 4 (empat) kuadran. Kuadran I adalah high-high cluster ( hot-spots ) yaitu daerah dengan nilai variabel yang tinggi dan dikelilingi  nilai  variabel  dari neighbours yang  juga  tinggi.  Kuadran  II  adalah low – high  cluster dimana  wilayah  tersebut  memiliki  nilai  variabel  yang  rendah  padahal  dikelilingi  oleh  wilayah terdekat ( neighbours )  dengan nilai yang tinggi. Kuadran III adalah low – low cluster ( cold-spots ) yaitu wilayah yang memiliki nilai variabel yang rendah dan juga dikelilingi oleh wilayah terdekat ( neighbours ) yang rendah juga. Sementara itu, kuadran IV adalah high-low cluster yaitu kumpulan daerah yang memiliki nilai tinggi terhadap suatu variabel, namun dikelilingi oleh neighbours yang bernilai rendah.
Distribusi  dari  Moran’s  I  Plot  membantu  untuk  menguji,  baik  dari  sisi  heterogenitas spasial  maupun  mendeteksi  adanya spatial  outliers .  Sementara  itu,  parameter  dari  statistik Moran’s I digambarkan oleh bentuk slope dari scatter plot . Sebagai contoh, kita asumsikan sebuah variabel x. Dengan menerapkan matriks dengan row-standardized , total dari seluruh penimbang (S 0 )  akan  sama  dengan  jumlah  dari  keseluruhan  observasi  (p).  Akibatnya,  persamaan  untuk Moran’s I univariat dijabarkan sebagai berikut:
𝐼 = ∑ ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑥 𝑖 . 𝑥 𝑗 𝑗 𝑖 ∑ 𝑥 𝑖 2 𝑖 = ∑ (𝑥 𝑖 × ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑗 𝑥 𝑗 ) 𝑖 ∑ 𝑥 𝑖 2 𝑖
LISA (Local  Indicators  of  Spatial  Association )  mengilustrasikan  signifikansi  dari spatial cluster atau spatial outlier untuk setiap daerah melalui LISA atau Local Moran’s Statistics (Anselin, 1995). Daerah-daerah yang paling signifikan adalah klaster-klaster spasial yang secara statistik signifikan,  yang  disebut dengan hot-spots (kelompok  wilayah  berstatus high-high ). Sebaliknya, cold-spots didefinisikan  sebagai  daerah  yang  signifikan  dan  berada  pada  kelompok  wilayah berstatus low-low .  Untuk  menyederhanakannya, formula  local  Moran untuk  tiap  daerah  k  dan tahun t diformulasikan sebagai berikut:
𝐼 𝑘 = ( 𝑋 𝑖 − 𝑋̅ 𝑚 0 ) ∑ 𝑤 𝑘𝑗 (𝑋 𝑗 − 𝑋̅) 𝑛 𝑗=1 (1)
(2)
𝑚 0 = ∑ (𝑋 𝑘 − 𝑋̅) 2 𝑝 𝑛 𝑘=1
Pada dasarnya, jika LISA untuk tiap wilayah dikalkulasikan secara rata-rata akan sama dengan n ilai Global Moran’s I ( Griffith & Anselin, 1989; Anselin, 1995; Anselin et al., 2007).

## Uji Dependensi Spasial
Uji  Pesaran  digunakan  untuk  menguji  keterikatan  spasial  pada  data  yang  berstruktur panel. Hipotesis yang diuji adalah:
𝐻 0 : 𝜌 𝑖𝑗 =   𝜌 𝑖𝑗 =  𝑐𝑜𝑟(𝑢 𝑖𝑡 , 𝑢 𝑗𝑡 ) =  0 untuk i≠i 𝐻 0 : 𝜌 𝑖𝑗 =   𝜌 𝑖𝑗 =  𝑐𝑜𝑟(𝑢 𝑖𝑡 , 𝑢 𝑗𝑡 ) ≠  0 untuk i≠j
Hasil pengujian ini akan tolak 𝐻 0 jika setiap kabupaten/kota memiliki keterikatan spasial satu sama lain. Statistik uji Pesaran yang digunakan adalah:
𝐶𝐷 =   √ 2𝑇 𝑀(𝑀 − 1) ( ∑ ∑ 𝜌 𝑖𝑗 𝑀 𝑗=𝑖+1 𝑀−1 𝑖=1 ) d → M(0,1) untuk N → ∞ dan T adalah jumlah amatan panel yang relatif besar.
Uji ini juga dilakukan untuk mengonfirmasi hasil pengujian Global Spatial Autocorrelation dan Local Indicators of Spatial Association (LISA) yang juga menunjukkan adanya autokorelasi spasial pada data amatan.

## Model Spasial
Langkah selanjutnya adalah melakukan analisis regresi spasial dengan menggunakan data panel,  yaitu  gabungan  dari  data  individu  ( cross  section )  dan  deret  waktu  ( time  series )  dengan menggunakan alat bantu STATA. Hal ini dilakukan karena jumlah pengamatan yang sangat banyak sehingga  dapat  memperbesar  derajat  kebebasan  ( degree  of  freedom )  dan  menurunkan kolinearitas antar variabel  (Gujarati & Porter, 2008). Regresi spasial adalah metode regresi yang digunakan untuk tipe data spasial atau data yang memiliki efek lokasi ( spatial effect ). Efek lokasi ( spatial effect ) terdiri dari dua jenis yaitu dependensi spasial dan heterogenitas spasial.
Dependensi  spasial  dapat  diartikan  bahwa  pengamatan  pada  lokasi  i  bergantung  pada pengamatan lain di lokasi j, j≠i. Sedangkan heterogenitas spasial terjadi akibat adanya efek lokasi random, yaitu perbedaan antara satu lokasi dengan lokasi yang lainnya. Dasar berkembangnya metode  regresi  spasial  adalah  metode  regresi  linier  klasik  (regresi  linier  berganda). Pengembangan itu berdasarkan adanya pengaruh tempat atau spasial pada data yang dianalisis (Griffith & Anselin, 1989; Hughes, 2011). Model umum regresi spasial dapat dituliskan sebagai berikut:
𝒚 = 𝝆𝑾 𝒚 + 𝑿𝜷 + 𝒖 𝒖 = 𝝀𝑾𝒖 + ℇ , ℇ~𝑵(𝟎, 𝝈 𝜺 𝟐 𝑰 𝒏 )
Pada persamaan (4)dan (5), y  merupakan sebuah vektor variabel respon dengan ukuran n  x  1, sedangkan  koefisien 𝜌 merupakan  koefisien  parameter spasial  lag  dari  variabel  respon. Matrik  W  merupakan  matriks  pembobot  spasial  dengan  ukuran  n  x  n,  sedangkan  matrik  X merupakan matriks variabel prediktor dengan ukuran n x (p+1). Koefisien β merupakan vektor koefisien parameter regresi dengan ukuran (p+1) x 1, koefisien  merupakan koefisien parameter
(3)
(5) (4)

## 6 | Bina Ekonomi
spasial error. u merupakan vektor error yang mempunyai efek spasial dengan ukuran n x 1 dan ε merupakan vektor error dengan ukuran n x 1.
Dalam  (Anselin,  1988),  dari  persamaan  model  umum  regresi  spasial  tersebut,  dapat dibentuk beberapa model lain, diantaranya : Jika ρ=0 dan λ=0 maka disebut model regresi linier klasik dengan persamaan yang terbentuk adalah:
𝑦 = 𝑋𝛽 + ℇ Sedangkan  j ika  ρ≠0  dan  λ=0  disebut  regresi Spatial  Autoregressive  Model (SAR)  dengan persamaan yang terbentuk adalah:
𝑦 = 𝜌𝑊𝑦 +  𝑋𝛽 + ℇ Selanjutnya, j ika ρ=0 dan λ≠0 disebut regresi Spatial Error Model (SEM) dengan persamaan yang terbentuk adalah:
𝑦 = 𝑋𝛽 + 𝑢
𝑢 = 𝜆𝑊𝑢 +  ℇ
Dalam menentukan bobot antar lokasi yang diamati, digunakan matrik pembobot spasial berdasarkan hubungan ketetanggaan antar lokasi (Kosfeld et al., 2021). Matriks pembobot spasial (W) diperoleh dengan dua cara yaitu matriks pembobot terstandarisasi ( standardize contiguity matrix  W )  atau  matriks  pembobot  tak  terstandarisasi  ( unstandardize  contiguity  matrix  W ). Matriks  pembobot  terstandarisasi  merupakan  matriks  pembobot  yang  diperoleh  dengan  cara memberikan  bobot  yang  sama  rata  terhadap  tetangga  lokasi  terdekat  dan  yang  lainnya  nol, sedangkan  pada  matriks  pembobot  tak  terstandarisasi  merupakan  matriks  pembobot  yang diperoleh dengan cara memberikan bobot satu bagi tetangga terdekat dan yang lainnya nol.
Terdapat 3 (tiga) cara dalam mendefinisikan sebuah ketetanggaan, yaitu: Rook contiguity , dimana  daerah  pengamatan  ditentukan  berdasarkan  sisi-sisi  yang  saling  bersinggungan sedangkan pada sudut tidak diperhitungkan. Ilustrasi rook contiguity dapat dilihat pada Gambar 2. (a), dalam hal ini unit B1, B2, B3, dan B4 merupakan tetangga dari unit A. Cara kedua, disebut Bishop contiguity , dimana daerah pengamatan ditentukan berdasarkan sudut-sudut yang saling bersinggungan sedangkan pada sisi tidak diperhitungkan. Ilustrasi untuk bishop contiguity dapat dilihat pada Gambar 2. (b), dalam hal ini unit C1, C2, C3, dan C4 merupakan tetangga dari unit A. Sedangkan  cara  ketiga  disebut Queen  contiguity, dimana  daerah  pengamatan  ditentukan berdasarkan sisi-sisi yang saling bersinggungan dan selain itu setiap sudut juga diperhitungkan. Ilustrasi untuk queen contiguity dapat dilihat pada Gambar 2. (c), dalam hal ini unit B1, B2, B3 dan B4 serta C1, C2, C3, dan C4 merupakan tetangga dari unit A. Ini adalah prinsip ketetanggaan yang paling sering digunakan.
B2 C1 C2 C1 B2 C2 B1 A B3 A B1 A B3 B4 C4 C3 C4 B4 C3
(a). Rook contiguity (b). Bishop contiguity (c). Queen contiguity

## Gambar 2. Ilustrasi Definisi Ketetanggaan
Dependensi spasial yang terjadi melalui capaian  kinerja perekonomian pada level sub- nasional,  dalam  penelitian  ini  dapat  berasal  dari  2  (dua)  sumber  yang  memungkinkan.
(6)
(7)
(8)
(9)
Kemungkinan pertama berkorelasi dengan random shocks , yang disimbolkan oleh spatial error model , yang berasal dari wilayah-wilayah terdekatnya. Kemungkinan kedua berkorelasi dengan capaian output ekonomi dari wilayah-wilayah terdekatnya, yang disimbolisasikan dengan spatial lag model (Fingleton & López-Bazo, 2006).
Analisis spasial  secara mendasar mempertimbangkan efek dari spill-overs . Ada 2 (dua) jenis efek yang muncul dalam kajian analisis spatial autoregressive model , yaitu direct effect yaitu efek yang terjadi terhadap sebuah  perubahan dalam suatu wilayah  dengan mengabaikan spill- overs  effect .  Kedua, indirect  effect atau spill-overs  effect yang  muncul  karena  adanya  interaksi spasial  ( spatial  lag atau error )  dari  wilayah  sekitar  ( neighbours )  dan  memengaruhi  variabel dependen kabupaten/kota yang diteliti.
Dalam  menentukan  model  determinan  kinerja  perekonomian  Pulau  Sumatera  ini, ditambahkan juga variabel kontrol yang mengacu pada model pertumbuhan Solow dimana faktor human  capital memiliki  peranan  terhadap  kinerja  perekonomian  yang  dihasilkan  (Mankiw Gregory et al., 1992). Human capital atau modal manusia adalah modal yang berkaitan dengan keterampilan  ( skill ),  pengetahuan  ( knowledge ),  kemampuan  ( ability )  dan  keahlian  ( expertise ) yang menjadikan seorang individu menjadi aset suatu organisasi (Harris, 2000). Dalam kajian ini, faktor human capital diwakili oleh Indeks Pembangunan Manusia dan jumlah penduduk (sebagai stok).

## 3. PEMBAHASAN
Overview PDRB Per Kapita Kabupaten/Kota di Pulau Sumatera 2011-2021
Perbedaan karakteristik  antarwilayah  dapat  menjadi  penyebab  adanya  ketimpangan, baik antar-daerah maupun antar-sektor ekonomi di suatu wilayah. Besar kecilnya ketimpangan PDRB perkapita juga memberikan gambaran tentang kondisi dan perkembangan pembangunan ekonomi di wilayah tersebut.
Gambar 3. Violin Chart PDRB Per Kapita Kabupaten/Kota Menurut Provinsi,  2011-2021
Variasi  capaian  PDRB  per  kapita  sebagai  gambaran  kinerja  perekonomian kabupaten/kota terlihat  berbeda  antar provinsi di Pulau Sumatera. Variasi tertinggi berada di Kepulauan Riau dan Riau. Sedangkan Lampung dan Bangka Belitung merupakan provinsi dengan kinerja perekonomian yang tidak terlalu bervariasi, meski keduanya memiliki besaran PDRB per

## 8 | Bina Ekonomi
kapita  yang  relatif  rendah.  PDRB  per  kapita  dengan  nilai  ekstrim  tinggi  (melebihi  rata-rata kabupaten/kota)  di  Kepulauan  Riau  terjadi  di  Kabupaten  Kepulauan  Anambas  yang  mencapai 416.71 juta rupiah pada 2017 dan di Kabupaten Bengkalis, Provinsi Riau dimana capaian PDRB per kapita mencapai 309 juta rupiah pada 2014. Wilayah-wilayah tersebut merupakan daerah potensi penghasil minyak bumi dan gas.
Sedangkan kabupaten/kota yang memiliki capaian PDRB per kapita yang ekstrim rendah berada di Provinsi Sumatera Utara, di beberapa kabupaten/kota pada tahun 2011, seperti Nias Barat, Nias Selatan, Padang Lawas dan Padang Lawas Utara. Wilayah-wilayah tersebut merupakan daerah otonomi yang baru terbentuk sehingga belum optimal dalam hal kinerja perekonomian.

## Keterkaitan Teknologi Informasi Terhadap Kinerja Perekonomian
Berbagai regresi data panel mengonfirmasi hubungan positif antara Teknologi Informasi dan  PDRB  (Niebel,  2018).  Teknologi  informasi  juga  dianggap  sebagai  alat  penting  untuk meningkatkan  produktivitas  dan  efisiensi  ekonomi.  Ketergantungan  dan  permintaan  yang meningkat akan produk TIK telah menyebabkan momentum perdagangan di seluruh dunia. Tak terkecuali  untuk  seluruh  daerah  yang  ada  di  Pulau  Sumatera.  Semua  kabupaten/kota mengonfirmasi  adanya  penetrasi  dalam  hal  akses  internet,  penggunaan  komputer  serta kepemilikan telepon seluler dalam rumah tangga.

## Gambar 4. Rata-rata Persentase Rumah Tangga yang Mengakses Internet Per Kabupaten/Kota Menurut Provinsi, 2011-2021
Sejalan  dengan  capaian  kinerja  perekonomian  yang  tinggi,  Kepulauan  Riau  juga merupakan provinsi dengan rata-rata tingkat akses tertinggi di Pulau Sumatera dengan capaian lebih dari 80 persen. Meski demikian, Kepulauan Riau juga memiliki wilayah yang tingkat akses internetnya  rendah.  Hal  ini  mengisyaratkan  adanya  ketimpangan  antar  wilayah  didalamnya. Sedangkan Jambi merupakan provinsi dengan rata-rata tingkat akses internet yang relatif tidak bervariasi antar wilayah di dalamnya.
Gambar 5. Scatter Plot Akses Internet dan PDRB per Kapita, 2011-2021
Meskipun  disparitas  adopsi  dalam  hal  teknologi  informasi  antara  wilayah  maju  dan berkembang  terus  melebar,  namun  perkembangan  pesat  dalam  teknologi  informasi  telah menciptakan  peluang  bisnis  bagi  masyarakat  di  seluruh  dunia  (Ayanso  et  al.,  2014). Perkembangan  internet  dan  kemudahan  aksesnya  di  seluruh  wilayah  Sumatera  menunjukkan peningkatan dari waktu ke waktu, dan hal ini juga sejalan dengan peningkatan besaran PDRB per kapita. Perbedaan warna menunjukkan pergerakan antar waktu, warna ungu pada 2011 hingga warna kuning pada 2021 memperlihatkan pergerakan meningkat (ke arah kanan).
Gambar 6. Scatter Plot Akses Internet, IPM, dan PDRB per Kapita, 2011-2021
Keterkaitan  antara  persentase  banyaknya  rumah  tangga  yang  mengakses  internet  dan kinerja perekonomian di suatu wilayah menunjukkan pola adanya korelasi positif. Statistik ini juga mengindikasikan gejala bahwa internet telah dimanfaatkan untuk kegiatan yang mendorong perekonomian,  seperti e-commerce atau  perdagangan  digital  lainnya.  Meskipun  terlihat  ada beberapa wilayah yang memiliki kinerja perekonomian tinggi padahal persentase rumah tangga yang  mengakses  internet  di  wilayah  tersebut  relatif  rendah.  Demikian  sebaliknya,  ada  daerah dimana  persentase  rumah  tangga  yang  mengakses  internet  di  wilayah  tersebut  relatif  tinggi, namun capaian  kinerja perekonomiannya masih  rendah. Hal ini dapat menjadi bahan evaluasi bagi stake holders terkait program berbasis teknologi yang dapat diimplementasikan di masa yang akan datang.
Keterkaitan Variabel Kontrol Terhadap Kinerja Perekonomian

## 10 | Bina Ekonomi
Capaian  kinerja  perekonomian  yang  tinggi  memungkinkan  peluang  untuk  mencapai tingkat pembangunan manusia yang tinggi, di sisi lain, peningkatan pembangunan manusia juga mengarah pada peluang menciptakan kinerja perekonomian yang lebih tinggi. Hubungan kausal keduanya  menjadi  hubungan  yang  saling  memengaruhi  (Elistia  &  Syahzuni,  2018).  Indeks Pembangunan Manusia (IPM) sebagai indikator yang menggambarkan kualitas manusia memiliki asosiasi  positif  terhadap  kinerja  perekonomian  wilayah.  Jumlah  penduduk  yang  banyak dilambangkan dengan besarnya ukuran lingkaran. Penduduk merupakan asset dan investasi yang dapat menggerakkan pemulihan ekonomi secara terpadu.
Gambar 7. Scatter Plot IPM, Penduduk, dan PDRB Per Kapita 2011-2021

## Matriks Korelasi Antar Determinan Kinerja Perekonomian
Pengukuran  asosiasi  merupakan  istilah  umum  yang  mengacu  pada  sekelompok  teknik dalam statistik bivariat yang digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel. Salah satu teknik pengukuran asosiasi atau hubungan ( measures of association ) adalah dengan melihat korelasinya. Dua variabel dikatakan berasosiasi positif jika tingginya perilaku atau nilai suatu variabel sejalan dengan tingginya perilaku atau nilai dari variabel pembandingnya atau jika rendahnya perilaku atau nilai suatu variabel sejalan dengan rendahnya perilaku atau nilai dari variabel  pembandingnya.  Demikian  sebaliknya,  dua  variabel dikatakan  berasosiasi  negatif  jika tingginya  perilaku  atau  nilai  suatu  variabel  sejalan  dengan  tingginya  perilaku  atau  nilai  dari variabel pembandingnya atau jika rendahnya perilaku atau nilai suatu variabel sejalan dengan rendahnya perilaku atau nilai dari variabel pembandingnya. Pada kajian ini, uji Korelasi Pearson digunakan untuk membentuk matriks korelasi.
Matrik  korelasi  antar  variabel  menunjukkan  bahwa  akses  internet,  penggunaan komputer, kepemilikan telepon seluler, IPM, dan banyaknya penduduk memiliki korelasi positif dengan PDRB per kapita. Hal ini ditunjukkan dari bidang berwarna biru, dimana gradasi biru yang semakin gelap menggambarkan korelasi positif dan kuat antar dua variabel. Hasil ini sekaligus mengonfirmasi  dugaan  awal  pada  saat  analisis  deskriptif  bahwa  keterkaitan  antara  variabel dependen dan kinerja perekonomian di suatu wilayah menunjukkan adanya pola korelasi positif.
Gambar 8. Matrik Korelasi antar Variabel
Mengukur Interaksi Spasial Kabupaten/Kota di Pulau Sumatera

## Moran Scatter Plot
Berdasarkan hasil pengujian Global Spatial Autocorrelation yang dilihat melalui statistik Moran’s  I pada  variabel  akses  internet,  maupun  besaran  capaian  PDRB  per  kapita,  diperoleh gambaran bahwa dependensi spasial (keterkaitan spasial) antar waktu signifikan terjadi antar kabupaten/kota di Pulau Sumatera. Artinya, aksesibilitas internet dan kinerja perekonomian di suatu  daerah  memiliki  keterkaitan  dengan  aksesibilitas  internet  dan  kinerja  perekonomian  di daerah  yang  memiliki  kedekatan  secara  geografis.  Nilai  statistik  Moran’s  I  untuk  tiap  periode menunjukkan angka positif. Hal ini dapat diartikan bahwa kenaikan level pemanfaatan internet dan  capaian  kinerja  perekonomian  di  suatu  daerah  berkorelasi  positif  dengan  kenaikan  level pemanfaatan  internet  dan  capaian  kinerja  perekonomian  di  kabupaten/kota  terdekatnya. Terdapat pola dependensi spasial yang persisten dari dua periode waktu yang ada, yaitu initial period (2011)  dan final  period (2021).  S tatistik  Moran’s  I  pada  202 1  terlihat  lebih  tinggi dibandingkan statistik Moran’s I pada 201 1.

## 12 | Bina Ekonomi
Gambar 10. Moran’s Scatter Plot PDRB Per Kapita 2011 dan 2021
Walaupun  nilai  Moran’s  I  tidak  menunjukkan  korelasi  yang  kuat  pada kedua  periode (2011 dan 2021), parameter ini signifikan dengan tingkat signifikansi 5 persen sehingga tidak dapat diabaikan. Dengan demikian, proses analisis akan dilanjutkan untuk menentukan wilayah- wilayah  khusus  yang  mungkin  akan  terbentuk  karena  saling  memengaruhi  dalam  hal  capaian kinerja perekonomian wilayah di sekitarnya.

## Local Indicators of Spatial Association (LISA)
Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  LISA (Local  Indicators  of  Spatial  Autocorrelation ) pada variabel akses internet, terbentuk 3 spatial cluster yaitu hot-spots (klaster kabupaten/kota dengan persentase anggota rumah tangga berusia 5 tahun ke atas yang mengakses internet tinggi dan dikelilingi oleh kabupaten/kota dengan persentase anggota rumah tangga berusia 5 tahun ke atas  yang  mengakses  internet  yang  juga  tinggi), coldspots (klaster  kabupaten/kota  dengan persentase anggota rumah tangga berusia 5 tahun ke atas yang mengakses internet rendah dan dikelilingi oleh kabupaten/kota dengan persentase anggota rumah tangga berusia 5 tahun ke atas yang  mengakses  internet  juga  rendah),  dan  juga spatial  outliers dari  klaster low-high (klaster kabupaten/kota  dengan  persentase  anggota  rumah  tangga  berusia  5  tahun  ke  atas  yang mengakses  internet  rendah  meski  dikelilingi  oleh  kabupaten/kota  dengan  persentase  anggota rumah tangga berusia 5 tahun ke atas yang mengakses internet yang tinggi).
Hot-spots adalah  kabupaten/kota  yang  disimbolkan  dengan  warna  merah  pada  peta tematik, cold-spots adalah  kabupaten/kota  yang  disimbolkan  dengan  warna  biru  pada  peta tematik,    sedangkan  klaster  spasial outlier  low-high adalah  kabupaten/kota  yang  disimbolkan dengan warna ungu pada peta tematik.

## Gambar 11. LISA Persentase Rumah Tangga yang Mengakses Internet, 2011 dan 2021
Dalam  hal  penggunaan  akses  internet,  wilayah  yang  secara  persisten  membentuk hot- spots di dua periode tersebut adalah Kabupaten Natuna, Kepulauan Meranti dan Bintan di Provinsi Kepulauan Riau; Kabupaten Pariaman di Provinsi Sumatera Barat; Kabupaten Langsa di Provinsi Aceh; dan Kota Padang Sidimpuan di Provinsi Sumatera Utara. Cold-spots (l ow-low cluster) yang persisten  pada  periode  yang  sama  adalah  Simeulue,  Aceh  Barat  Daya,  Aceh  Selatan,  dan  Aceh Singkil di Provinsi Aceh; Kepulauan Nias secara keseluruhan (Nias, Nias Barat, Nias Utara, Gunung Sitoli dan Nias Selatan) di Provinsi Sumatera Utara; serta Pasaman Barat di provinsi Sumatera Barat. Sedangkan Kepulauan Anambas berubah dari low-high cluster pada 2011 menjadi hot-spots (high-high cluster) pada 2021.

## Gambar 12. LISA PDRB Per Kapita, 2011 dan 2021
Dilihat dari sisi klaster berdasarkan kinerja perekonomian yang terbentuk, wilayah yang secara persisten menjadi hot-spots di dua periode tersebut diantaranya adalah Kabupaten Natuna dan  Kepulauan  Anambas  di  Provinsi  Kepulauan  Riau;  serta  Kabupaten  Pelalawan,  Kepulauan Meranti, Bengkalis, Siak, Kota Pekan Baru, dan Dumai di Provinsi Riau. Cold-spots (l ow-low cluster) yang  terbentuk  secara  persisten  pada  periode  yang  sama  adalah  Kabupaten  Aceh  Singkil  dan Subulussalam di Provinsi Aceh;  Kabupaten Pakpak Bharat, Karo, dan keseluruhan Kepulauan Nias (Nias,  Gunung  Sitoli,  Nias  Barat,  Nias  Utara  dan  Nias  Selatan)  di  Provinsi  Sumatera  Utara; Kabupaten Pesisir Barat dan Way Kanan di Provinsi Lampung; Seluma dan Bengkulu Selatan di
Natuna Bintan Langsa Kep. Meranti Padang Sidimpuan Pariaman Kepulauan Nias Pasaman Barat Simeulue Aceh Singkil Aceh Selatan Kep. Anambas Kep. Anambas
Kepulauan Nias Aceh Singkil Natuna Kep. Anambas Dumai Bengkalis Kep. Meranti Siak Pekanbaru Karo Subulussalam Pakpak Bharat Seluma Way Kanan Lahat Bengkulu Selatan

## 14 | Bina Ekonomi
Provinsi Bengkulu; serta Kabupaten Lahat di Provinsi Sumatera Selatan.

## Determinan Kinerja Perekonomian Pulau Sumatera
Sebagaimana yang terlihat pada distribusi spasial pada bahasan sebelumnya, efek spasial bukan  faktor  utama  yang  memengaruhi  level  capaian  kinerja  perekonomian  antar kabupaten/kota.  Namun,  secara  inferensia,  efek  spasial  yang  signifikan  pada  pengujian autokorelasi  spasial  global  dan  lokal  mengindikasikan  bahwa  keterkaitan  wilayah  merupakan unsur  yang  vital.  Dengan  demikian,  untuk  menganalisis  determinan  kinerja  perekonomian regional  yang  terjadi  di  Pulau  Sumatera,  inklusi  spasial  tidak  bisa  diabaikan  karena  dapat menyebabkan bias dalam estimasi parameter.
Data  yang  digunakan  dalam  kajian  ini  adalah  data  panel  dengan  pemodelan  spasial ekonometrik yang mengombinasikan efek spasial dan model regresi panel. Adapun asumsi yang telah  dipenuhi  adalah  adanya  autokorelasi  spasial  yang  signifikan  berdasarkan  pendeteksian pada Moran’s Scatter Plot dan Local Indicators of Spatial Association . Model regresi panel yang digunakan adalah model regresi spasial panel dengan fixed effect setelah dilakukan uji Hausman.
Tabel 1. Hasil Pengujian Pesaran’s Test
Variabel Nilai Pesaran’s Test statistics Average absolute value p-value 13.006 0.608 0.000***
Hasil pengujian Pesaran’s tes menunjukkan nilai p -value dari uji Pesaran <0.05 (tingkat signifikansi  5  persen),  sehingga  keputusan  adalah  menolak 𝐻 1  yang  berarti  bahwa  terdapat keterikatan spasial  antar wilayah (kabupaten/kota) dalam data amatan panel  yang digunakan dalam  kajian  ini.  Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengonfirmasi  hasil pengujian  Global  Spatial Autocorrelation dan LISA ( Local Indicators of Spatial Association ) yang juga menunjukkan adanya autokorelasi spasial pada data amatan.
Tabel 2. Hasil Pengujian Hausman Test Pemodelan Spasial Lag dan Spasial Error Kinerja Perekonomian Model Chi-square p-value Keputusan (Random/Fixed Effect) SAR 0.0523 0.000 Fixed Effect SEM 0.0574 0.000 Fixed Effect
Berdasarkan  hasil  pengujian  Hausman,  diperoleh p-value <0.05  untuk  kedua  model spasial,  baik  SAR  maupun  SEM,  dengan  demikian  pemodelan  spasial  panel  dengan fixed  effect diterapkan pada kajian ini.
Variabel Definisi Operasional Notasi Sumber Data PDRB Per Kapita PDRB    merupakan  semua  barang/jasa sebagai  hasil  dari  kegiatan  ekonomi  yang beroperasi  di  suatu  wilayah  domestik, tanpa  memperhatikan  apakah  faktor produksinya berasal dari atau dimiliki oleh penduduk daerah tersebut. PDRB  per  kapita  diperoleh  dengan membagi PDRB dengan banyaknya penduduk  di  wilayah  tersebut  pada  tahun tertentu. pkpta BPS Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Merupakan indikator yang digunakan untuk mengukur  keberhasilan  dalam  upaya membangun kualitas hidup manusia. Merupakan indeks komposit yang menjelaskan  bagaimana  penduduk  dapat mengakses  hasil  pembangunan  dalam memperoleh  pendapatan,  kesehatan,  dan pendidikan. ipm BPS Jumlah Penduduk Banyaknya  penduduk  (jiwa)  dari  suatu wilayah. pdd BPS Akses Internet Internet  mengacu  pada  sebuah  jaringan komputer  publik  di  seluruh  dunia  yang menyediakan  akses  ke  sejumlah  layanan komunikasi termasuk World Wide Web dan membuka  email,  berita,  hiburan  dan  file data. Akses internet diukur dengan menggunakan  data  Persentase  anggota rumah tangga yang berumur 5 tahun ke atas yang  mengakses  internet  (termasuk facebook, twitter, BBM, Whatsapp) aksesnet BPS - Survei Sosial Ekonomi Nasional Penggunaan Komputer Komputer  mengacu  pada  komputer desktop. laptop ( portable ) atau tablet (atau komputer genggam yang serupa).
Penggunaan  komputer  diukur  dengan persentase Anggota Rumah Tangga berusia 5  tahun  ke  atas  yang  menggunakan computer. komputer BPS - Survei Sosial Ekonomi Nasional Kepemilikan telepon seluler Telepon  seluler  (HP)  mengacu  pada perangkat  telekomunikasi  elektronik  yang mempunyai  kemampuan  dasar  yang  sama dengan  telepon  tetap  kabel,  namun  dapat dibawa  ke  mana-mana  ( portable , mobile ) dan  tidak  perlu  disambungkan  dengan jaringan telekomunikasi kabel. Kepemilikan telepon seluler diukur dengan persentase  Anggota Rumah Tangga berusia 5  tahun  ke  atas  yang  memiliki/menguasai telepon seluler. seluler BPS - Survei Sosial Ekonomi Nasional

## 16 | Bina Ekonomi

## Model Spasial Panel
Spatial  autoregressive  model terdiri  dari spatial  autoregressive  lag dan spatial autoregressive  error  model. Hal  ini  akan  memperluas  regresi  linear  sederhana  melalui  inklusi dependen variabel di suatu daerah yang dipengaruhi oleh variabel dependen lain dari wilayah terdekatnya ( neighbouring regions ), covariate dan error dari wilayah terdekatnya.  Oleh sebab itu, model  ekonometrik  spasial  ini  terdiri  dari  3  (tiga)  model  yang  memungkinkan,  yaitu  model dengan spatial  lag dari  variabel  dependen, spatial  lag dari  variabel  bebas  atau covariates dan model dengan spatial error . Spatial autoregressive model dapat diimplementasikan dalam data cross-sectional maupun data panel.
Analisis spasial secara mendasar adalah mempertimbangkan efek dari spill-overs . Ada dua jenis efek yang muncul dalam kajian analisis spatial autoregressive model , yaitu direct effect yaitu efek yang terjadi terhadap sebuah  perubahan dalam suatu wilayah  dengan mengabaikan spill- overs  effect .  Kedua, indirect  effect atau spill-overs  effect yang  muncul  karena  adanya  interaksi spasial  ( spatial  lag  atau  error) dari  wilayah  sekitar  ( neighbours )  dan  memengaruhi  variabel dependen kabupaten yang diteliti.
Model Kinerja Perekonomian
Model spatial lag
𝑝𝑘𝑝𝑡𝑎 𝑖𝑡 =   𝛽 0 + 𝛽 1 𝑎𝑘𝑠𝑒𝑠𝑛𝑒𝑡 𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝑘𝑜𝑚𝑝𝑢𝑡𝑒𝑟 +    𝛽 3 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑙𝑎𝑟 𝑖𝑡 +   𝛽 4 𝑖𝑝𝑚 𝑖𝑡 +    𝛽 5 𝑝𝑑𝑑 𝑖𝑡 + 𝜌Wpkpta + 𝑢 𝑖𝑡
Model spatial error
𝑝𝑘𝑝𝑡𝑎 𝑖𝑡 =   𝛽 0 + 𝛽 1 𝑎𝑘𝑠𝑒𝑠𝑛𝑒𝑡 𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝑘𝑜𝑚𝑝𝑢𝑡𝑒𝑟 𝑖𝑡 +    𝛽 3 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑙𝑎𝑟 𝑖𝑡 +   𝛽 4 𝑖𝑝𝑚 𝑖𝑡 +    𝛽 5 𝑝𝑑𝑑 𝑖𝑡 + 𝑒 𝑖𝑡
Tabel 4. Hasil Pemodelan Spasial Lag dan Spasial Error PDRB Per Kapita

## Sumber: Data diolah
Berdasarkan  hasil  pemodelan  spasial  lag  dan  spasial  eror,  faktor  yang  signifikan memengaruhi kinerja perekonomian adalah penggunaan komputer, kepemilikan telepon selular, dan IPM. Variabel penggunaan komputer berpengaruh positif dan signifikan di semua model, baik model  non-spasial  maupun  model  spasial  (OLS,  SAR,  dan  SEM).  Sementara  itu,  Indeks Pembangunan Manusia sebagai status kualitas manusia berpengaruh positif terhadap pendapatan per kapita regional pada model nonspasial (OLS) dan SEM.
Spatial lag yang digunakan dalam penelitian ini adalah spatial lag dari variabel dependen, yaitu level kinerja perekonomian. Interpretasi dari nilai spatial lag dan spatial error yang positif dan  signifikan  adalah  bahwa  jika  capaian  kinerja  perekonomian  di  suatu  wilayah (kabupaten/kota) tinggi, maka capaian kinerja perekonomian di wilayah (kabupaten/kota) lain yang berdekatan ( neighbours ) akan tinggi pula. Selain itu, nilai spatial lag dan spatial error yang tergolong tinggi yaitu 0.84 dan 0.95 menunjukkan bahwa interaksi antar wilayah yang memiliki kedekatan spasial adalah saling berkorelasi positif. Nilai spasial eror menjelaskan eror (variabel lain yang tidak dijelaskan di dalam model) antar wilayah yang memiliki kedekatan spasial yang saling berkorelasi kuat dan positif pula.

## 4. SIMPULAN
Arus  digitalisasi  yang  masif,  termasuk  penetrasi  internet    diasumsikan  memberikan dampak positif terhadap kinerja perekonomian. Analisis scatterplot dua arah dan matriks korelasi menunjukkan bahwa terdapat korelasi yang positif dan kuat antara variabel teknologi informasi komunikasi  dan  level  kinerja  perekonomian  (PDRB  per  kapita).  Selain  itu,  variabel  IPM  dan banyaknya penduduk juga memiliki korelasi yang positif dengan kinerja perekonomian.
Hasil pengujian Global Moran dan Local Moran , menunjukkan bahwa terdapat efek spasial yang signifikan walaupun kecil dalam hal penggunaan teknologi informasi serta PDRB per kapita
PDB Per Kapita OLS SAR Fixed Effect SEM Fixed Effect Variabel bebas Coef Std. error p- value Coef Std. error p- value Coef Std. error p- value aksesnet 0.12 0.02 0.00 0.04 0.02 0.09  -0.01  0.05  0.79 komputer 0.24 0.04 0.00 0.14 0.04 0.00  0.14 0.05  0.00 seluler 0.01 0.02 0.61 -0.00  0.02 0.77  -0.05  0.02  0.04 ipm 3.00 0.22 0.00 0.11 0.24 0.65  -1.25  0.48  0.01 pdd 0.02 0.01 0.01 0.01 0.01 0.10  0.00 0.01  0.72 Constant -173.70  14.56  0.00 Spatial Lag 0.85 0.04 0.00 Spatial Error 0.95 0.01  0.00 AIC 11235.3 11245.6 BIC 11273.34 11283.64

## 18 | Bina Ekonomi
kabupaten/kota di Pulau Sumatera. Selain itu, terbentuk hot-spots ( high-high cluster ), cold-spots ( low-low cluster ), dan outlier spasial yang menunjukkan pola yang persisten pada 2011 dan 2021.
Walaupun klastering spasial terjadi, pemerataan pemanfaatan teknologi informasi dapat dioptimalkan  jika  pemerintah  daerah  dapat  memberi  fokus  pada  kebijakan  yang  mendukung pemanfaatan  teknologi  informasi,  seperti  pembangunan  infrastruktur  jaringan,  BTS,  dan sosialisasi  peran  ekonomi  digital  di  masa  pandemi.  Dengan  demikian,  diharapkan  dapat berdampak pada capaian kinerja perekonomian di wilayah tersebut.
Berdasarkan hasil pemodelan kinerja perekonomian regional Sumatera secara spasial dan non-spasial,  diperoleh  kesimpulan  bahwa  penggunaan  komputer  merupakan  faktor  vital  yang memengaruhi  kinerja  perekonomian  regional  di  Sumatera.  Efek spills-over yang  menyebabkan interaksi spasial positif juga mengindikasikan bahwa kemajuan ekonomi di suatu wilayah akan memberikan dampak positif terhadap kemajuan ekonomi di wilayah yang saling berdekatan.
Beberapa  faktor  yang  dapat  menjadi  katalisator  diantaranya  adalah  meningkatnya transaksi pembelanjaan online, pembelajaran online, serta bekerja secara virtual di era pandemi. Tentunya, peran teknologi informasi tidak akan berjalan sendiri tanpa diimbangi dengan kualitas manusia yang mengoperasikannya. Oleh karena itu, indeks pembangunan manusia sebagai simbol kualitas  penduduk  sebagai  aset  produktif  juga  turut  berperan  dalam  memengaruhi  kinerja perekonomian yang tercipta.
Selanjutnya,  perlu  dilakukan  penelitian  dengan  metode Geographically  Weighted Regression ( GWR), untuk mengetahui faktor heterogenitas spasial yang mungkin terjadi.

## DAFTAR PUSTAKA
Masfufah. (2013). Konvergensi Dan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Disparitas Wilayah Kabupaten/Kota Di Indonesia. Sosiohumaniora , 15 (2). https://doi.org/10.24198/sosiohumaniora.v15i2.5746
Ahmad, N. A., Ismail, N. W., & Hook, L. S. (2011). The role of ICT infrastructure on Malaysian trade. International Journal of Economics and Management , 5 (1).
Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models . Kluwer Academic Publisher.
Anselin, L. (1995). Local indicators of spatial organization -LISA. Research , 27 (2).
Anselin, L., Sridharan, S., & Gholston, S. (2007). Using exploratory spatial data analysis to leverage social indicator databases: The discovery of interesting patterns. Social Indicators Research , 82 (2). https://doi.org/10.1007/s11205-006-9034-x
Ayanso, A., Cho, D. I., & Lertwachara, K. (2014). Information and Communications Technology Development and the Digital Divide: A Global and Regional Assessment. Information Technology for Development , 20 (1). https://doi.org/10.1080/02681102.2013.797378
BPS. (2021). Pertumbuhan Ekonomi Indonesia 2021. Www.Bps.Go.Id , 13 , 12.
https://www.bps.go.id/pressrelease/2021/02/05/1811/ekonomi-indonesia-2020-turun- sebesar-2-07-persen--c-to-c-.html
Choi, C. (2010). The effect of the Internet on service trade. Economics Letters , 109 (2). https://doi.org/10.1016/j.econlet.2010.08.005
Choi, J. Y., Jeong, S., & Kim, K. (2015). A study on diffusion pattern of technology convergence: Patent analysis for Korea. Sustainability (Switzerland) , 7 (9). https://doi.org/10.3390/su70911546
Dettmer, B. (2014). International Service Transactions: Is Time a Trade Barrier in a Connected World? International Economic Journal , 28 (2). https://doi.org/10.1080/10168737.2013.825305
Donou-Adonsou, F., Lim, S., & Mathey, S. A. (2016). Technological Progress and Economic Growth in Sub-Saharan Africa: Evidence from Telecommunications Infrastructure. International Advances in Economic Research , 22 (1). https://doi.org/10.1007/s11294-015-9559-3
Elistia, E., & Syahzuni, B. A. (2018). The Correlation Of The Human Development Index (Hdi) Towards Economic Growth (Gdp Per Capita) In 10 Asean Member Countries. Jhss (Journal Of Humanities And Social Studies) , 2 (2). https://doi.org/10.33751/jhss.v2i2.949
Fingleton, B., & López-Bazo, E. (2006). Empirical growth models with spatial effects. Papers in Regional Science , 85 (2). https://doi.org/10.1111/j.1435-5957.2006.00074.x
Fink, C., Mattoo, A., & Neagu, I. C. (2005). Assessing the impact of communication costs on international trade. Journal of International Economics , 67 (2). https://doi.org/10.1016/j.jinteco.2004.09.006
Griffith, D. A., & Anselin, L. (1989). Spatial Econometrics: Methods and Models. Economic Geography , 65 (2). https://doi.org/10.2307/143780
Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2008). Basic Econometrics. In Introductory Econometrics: A Practical Approach .
Hanum, A. N., & Sinarasri, A. (2019). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Adopsi E Commerce Dan Pengaruhnya Terhadap Kinerja Umkm (Studi Kasus Umkm Di Wilayah Kota Semarang). Maksimum , 7 (1). https://doi.org/10.26714/mki.7.1.2017.1-15
Harris, L. (2000). A Theory of Intellectual Capital. In Advances in Developing Human Resources (Vol. 2, Issue 1). https://doi.org/10.1177/152342230000200104
Hughes, G. (2011). Implementing procedures for spatial panel econometrics in Stata Spatial analysis in Stata. Group , September .
Jungmittag, A., & Welfens, P. J. J. (2009). Liberalization of EU telecommunications and trade: Theory, gravity equation analysis and policy implications. International Economics and Economic Policy , 6 (1). https://doi.org/10.1007/s10368-009-0125-4
Kagermann, H., Lukas, W.-D., & Wahlster, W. (2011). Industrie 4.0: Mit dem Internet der Dinge auf dem Weg zur 4. industriellen Revolution. VDI Nachrichten , 13 .
Kementerian Komunikasi dan Informatika. (2020). Laporan Tahunan 2019 Kementerian Komunikasi dan Informatika Republik Indonesia. In Kominfo (Issue Maret).
Kosfeld, R., Mitze, T., Rode, J., & Wälde, K. (2021). The Covid-19 containment effects of public health measures: A spatial difference-in-differences approach. Journal of Regional Science , 61 (4). https://doi.org/10.1111/jors.12536
Lee, S. H., Levendis, J., & Gutierrez, L. (2012). Telecommunications and economic growth: An empirical analysis of sub-Saharan Africa. Applied Economics , 44 (4). https://doi.org/10.1080/00036846.2010.508730

## 20 | Bina Ekonomi
Liu, L., & Nath, H. (2013). Information and communications technology and trade in emerging market economies. In Emerging Markets Finance and Trade (Vol. 49, Issue 6). https://doi.org/10.2753/REE1540-496X490605
Mankiw Gregory, N., Romer, D., & Weil, D. N. (1992). A contribution to the empirics of economic growth. Quarterly Journal of Economics , 107 (2). https://doi.org/10.2307/2118477
Muhtarom, A. (2017). Disparitas Pendapatan Regional Kabupaten Dan Kota Di Provinsi Jawa Timur. Jurnal Akuntansi , 2 (2). https://doi.org/10.30736/jpensi.v2i2.98
Nath, H. K., & Liu, L. (2017). Information and communications technology (ICT) and services trade. Information Economics and Policy , 41 . https://doi.org/10.1016/j.infoecopol.2017.06.003
Niebel, T. (2018). ICT and economic growth – Comparing developing, emerging and developed countries. World Development , 104 . https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2017.11.024
Noviar, N. (2021). Analisis Ketimpangan Dan Klasifikasi Pembangunan Ekonomi Kabupaten/Kota Di Provinsi Banten Tahun 2016-2020. Jurnal Kebijakan Pembangunan Daerah , 5 (1). https://doi.org/10.37950/jkpd.v5i1.118
Nurwanda, A., & Rifai, B. (2018). Diagnosis Pertumbuhan Ekonomi dan Output Potensial Indonesia. Kajian Ekonomi Dan Keuangan , 2 (3). https://doi.org/10.31685/kek.v2i3.385
Pradana, R. S. (2021). Pengaruh Akses Teknologi Informasi Dan Komunikasi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Banten Tahun 2015-2019. Jurnal Kebijakan Pembangunan Daerah , 5 (1). https://doi.org/10.37950/jkpd.v5i1.114
Simbolon, T. R. (2017). Analisa Keterkaitan Ketimpangan Pembangunan Antar Daerah Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Wilayah Sumatera. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis , 8 (4).
Tajerin, T., Fauzi, A., Juanda, B., & Adrianto, L. (2017). Tendensi Proses Konvergensi Dan Penentu Pertumbuhan Ekonomi Wilayah Pulau Utama Di Indonesia, 1985-2010. Jurnal Sosial Ekonomi Kelautan Dan Perikanan , 8 (2). https://doi.org/10.15578/jsekp.v8i2.5671
Tobler, W. R. (1979). Cellular geography. Philosophy in Geography , 379 – 386. https://doi.org/10.1007/978-94-009-9394-5_18
Weissgerber, T. L., Winham, S. J., Heinzen, E. P., Milin-Lazovic, J. S., Garcia-Valencia, O., Bukumiric, Z., Savic, M. D., Garovic, V. D., & Milic, N. M. (2019). Reveal, Don’t Conceal: Transforming Data Visualization to Improve Transparency. In Circulation (Vol. 140, Issue 18, pp. 1506 – 1518). NLM (Medline). https://doi.org/10.1161/CIRCULATIONAHA.118.037777