## ANALISIS DETERMINAN KETIMPANGAN PENDAPATAN DI PULAU SUMATERA
Muhamad Refkhi Al Aqilah 1)* ,Masruri Muchtar 2) ; Pardomuan Robinson Sihombing 3)
1*) muhamadrefkhi@gmail.com, Politeknik Keuangan Negara STAN
2) masruri.m@pknstan.ac.id, Politeknik Keuangan Negara STAN
n) robinson@bps.go.id, Badan Pusat Statistik *penulis korespondensi

## Abstract
Income inequality is a global issue that affects numerous countries, including Indonesia. Countries recognize the necessity to address this challenge to safeguard the well-being of their populations. Hence, analyzing the factors contributing to high income inequality is crucial for designing effective and targeted policies. This study aims to analyze  the  factors  influencing  income  inequality  on  Sumatra  Island  during  the  period  2012-2022.  The independent  variables  include  population,  Gross  Regional  Domestic  Product  (GRDP),  Gender  Empowerment Index (IDG), the percentage of poor population, and Provincial Minimum Wage (UMP). The analytical method applied involves panel data regression using the random effects model (REM). The results indicate that GRDP and  the percentage of  poor  population  exert  a  significant positive  influence  on  income inequality.  In  contrast, population and UMP have a significant negative effect on income inequality, whereas IDG shows no significant effect. The implication is that the government needs to formulate policies aimed at reducing the number of poor population.  appropriately  setting  the  UMP  and  improving  the  quality  and  equitable  distribution  of  population growth to mitigate the level of income inequality.
Keywords: Income Inequality, Minimum Wage, Population, Poor

## Abstrak
Ketimpangan pendapatan merupakan isu global yang memengaruhi banyak negara, termasuk Indonesia. Negara- negara  tersebut  merasa  perlu  mengatasi  tantangan  ini  untuk  melindungi  kesejahteraan  masyarakatnya.  Oleh karena  itu,  analisis  faktor-faktor  yang  berkontribusi  terhadap  ketimpangan  pendapatan  yang  tinggi  menjadi krusial dalam merancang kebijakan yang efektif dan tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi ketimpangan pendapatan di Pulau Sumatera pada periode 2012-2022. Variabel independen  yang  digunakan  melibatkan  jumlah  penduduk,  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB),  Indeks Pemberdayaan Gender (IDG), persentase penduduk miskin, dan Upah Minimum Provinsi (UMP). Metode analisis yang diterapkan adalah regresi data panel dengan menggunakan model random effect (REM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa PDRB dan persentase penduduk miskin memiliki pengaruh positif yang signifikan terhadap ketimpangan  pendapatan.  Sementara  itu,  jumlah  penduduk  dan  UMP  memberikan  pengaruh  negatif  yang signifikan  terhadap  ketimpangan  pendapatan,  sementara  IDG  tidak  menunjukkan  pengaruh  signifikan. Implikasinya,  pemerintah  perlu  merancang  kebijakan  yang  dapat  mengurangi  jumlah  penduduk  miskin, menetapkan  UMP  secara  tepat  guna  dan  peningkatan  kualitas  serta  pemerataan  pertumbuhan  penduduk mengurangi tingkat ketimpangan pendapatan.
Kata Kunci: Jumlah penduduk, Kemiskinan, Ketimpangan pendapatan, Upah minimum

## PENDAHULUAN
Indonesia  diinginkan  untuk  mencapai  status  negara  maju  dalam  aspek  perekonomian dan  kesejahteraan  masyarakatnya,  dan  harapannya  adalah  terwujudnya  visi  Indonesia  Emas 2045.  Salah  satu  tantangan  yang  masih  dihadapi  oleh  banyak  negara  dalam  mencapai kesejahteraan adalah ketimpangan pendapatan. Ketimpangan pendapatan adalah distribusi yang tidak  proporsional  dari  total  pendapatan  nasional  di  antara  rumah  tangga  atau  masyarakat (Todaro  &  Smith,  2020) .  Maka  kondisi  ini  menjadi  fokus  pemerintah  untuk  bagaimana meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  dengan  tetap  mengendalikan  tingkat  ketimpangan pendapatan  di  tingkat  yang  rendah.  Agar  dapat  mengatasi  tingkat  ketimpangan  pendapatan, perlu dilakukan identifikasi yang akurat terhadap faktor-faktor yang memengaruhi ketimpangan pendapatan di suatu negara.
Salah satu metode pengukuran tingkat ketimpangan pendapatan di suatu wilayah adalah Koefisien  Gini,  yang  umumnya  disebut  sebagai gini  ratio . Gini  ratio merupakan  indikator numerik  yang  mengukur  sejauh  mana  ketimpangan  pendapatan  terdistribusi,  dengan  rentang
nilai  antara  0  (paling  merata)  hingga  1  (paling  tidak  merata) (Todaro  &  Smith,  2020) .  Menurut Suryamin (2016), gini ratio dibagi menjadi tiga kategori, yaitu ketimpangan rendah (0 - 0,3), ketimpangan menengah (0,3 - 0,5), dan ketimpangan tinggi (di atas 0,5) (Sekretariat Kabinet Republik Indonesia, 2016). Berdasarkan data dari World Bank (2022), Indonesia mencatat g ini ratio sebesar 0,379 pada tahun 2022, menempatkannya dalam kategori ketimpangan menengah.
Namun  jika  dilihat  berdasarkan gini  ratio per  provinsi,  angkanya  sangat  bervariasi mulai  dari  0,2  hingga  0,4.  Berikut  ditampilkan  nilai  rata-rata  dari gini  ratio 33  provinsi  di Indonesia periode 2011 – 2022:
Tabel 1. Rata-Rata Nilai Gini Ratio Berdasarkan Provinsi Periode 2011 – 2022
No Provinsi Nilai Rata- Rata Gini ratio No Provinsi Nilai Rata- Rata Gini ratio 1 Aceh 0,326 18  Nusa Tenggara Barat 0,373 2 Sumatera Utara 0,319 19  Nusa Tenggara Timur 0,350 3 Sumatera Barat 0.318 20  Kalimantan Barat 0.344 4 Riau 0.347 21  Kalimantan Tengah 0.333 5 Jambi 0.335 22  Kalimantan Selatan 0.341 6 Sumatera Selatan 0.359 23  Kalimantan Timur 0.337 7 Bengkulu 0.348 24  Sulawesi Utara 0.387 8 Lampung 0.334 25  Sulawesi Tengah 0.348 9 Kep. Bangka Belitung 0.280 26  Sulawesi Selatan 0.405 10  Kepulauan Riau 0.359 27  Sulawesi Tenggara 0.391 11  DKI Jakarta 0.409 28  Gorontalo 0.416 12  Jawa Barat 0.404 29  Sulawesi Barat 0.359 13  Jawa Tengah 0.368 30  Maluku 0.334 14  DI Yogyakarta 0.433 31  Maluku Utara 0.312 15  Jawa Timur 0.378 32  Papua Barat 0.394 16  Banten 0.381 33  Papua 0.408 17  Bali 0.388 Sumber : Diolah Penulis Berdasarkan Data Gini Ratio Oleh Badan Pusat Statistik (BPS)
Tahun 2023
Dari  data  tabel  yang  tertera,  terlihat  bahwa  Provinsi  Kepulauan  Bangka  Belitung menunjukkan rata-rata g ini ratio paling rendah dibandingkan dengan provinsi-provinsi lain di Indonesia,  bahkan  lebih  rendah  dari  nilai gini  ratio nasional.  Sebaliknya,  Provinsi  Daerah Istimewa  Yogyakarta  (DIY)  menunjukkan  rata-rata  g ini  ratio yang  lebih  tinggi  jika dibandingkan  dengan  provinsi-provinsi  lain  di  Indonesia.  Perlu  dicatat  bahwa  Provinsi Kepulauan  Bangka  Belitung  memiliki  perbedaan  yang  cukup  mencolok  dengan  provinsi- provinsi  lain  di  Pulau  Sumatera,  meskipun  mereka  berada  di  wilayah  dengan  budaya  yang hampir serupa. Perbedaan signifikan dalam nilai g ini ratio antar provinsi di Indonesia menjadi topik  perdebatan  mengenai  faktor  apa  yang  dapat  memengaruhi  tingkat  ketimpangan pendapatan di Indonesia.
Beberapa  penelitian  telah  dilaksanakan  untuk  mengeksplorasi  faktor  yang mempengaruhi  ketimpangan  pendapatan  di  suatu  wilayah.  Menurut  Lestari  (2016),  jumlah penduduk  dan  pertumbuhan  ekonomi  memiliki  dampak  positif  dan  signifikan  terhadap ketimpangan pendapatan, sementara inflasi memiliki dampak negatif dan signifikan. Temuan serupa juga disajikan oleh Feraliani et al. (2021), yang menemukan bahwa jumlah penduduk memberikan  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  ketimpangan  pendapatan.  Di  sisi  lain, penelitian  oleh Syahri  &  Gustiara  (2020) menyatakan  bahwa  Produk  Domestik  Bruto  (PDB)
memberikan dampak positif, meskipun tidak signifikan, dan tingkat kemiskinan memberikan dampak  negatif  dan  signifikan.  Nuriani  (2019)  menemukan  bahwa  variabel  penduduk  dan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) memberikan dampak negatif yang tidak signifikan, sementara Indeks Pembangunan Manusia (IPM) memberikan dampak negatif dan signifikan, dan Upah Minimum Kota (UMK) memberikan dampak positif yang tidak signifikan terhadap ketimpangan  pendapatan.  Penelitian  oleh  Anshari  et  al.  (2019)  menunjukkan  bahwa  Upah Minimum Provinsi (UMP) memberikan dampak negatif dan signifikan terhadap ketimpangan pendapatan  di  Indonesia.  Temuan  ini  sejalan  dengan  riset  Bhagaskara  (2023),  yang menunjukkan bahwa upah minimum dapat mengurangi ketimpangan pendapatan.
Namun penelitian yang mengangkat isu ini bila dikaitkan dengan sejumlah provinsi di Indonesia khususnya Pulau Sumatera masih terbatas padahal merupakan pulau kedua dengan kontribusi  ekonomi  tertinggi  di  Indonesia  (BAPPENAS,  2021).  Pada  penelitian  ini  juga ditambahkan  variabel  lain  yakni  IDG  yang  belum  pernah  dilakukan  penelitian  mengenai pengaruhnya terhadap ketimpangan pendapatan. Dari penjelasan sebelumnya, penulis bertujuan untuk  menggali,  mengidentifikasi,  dan  menganalisis  faktor  yang  memengaruhi  tingkat ketimpangan pendapatan. Tujuan utamanya adalah untuk menemukan faktor-faktor yang secara signifikan  membedakan  tingkat  ketimpangan  pendapatan  antar  provinsi,  terutama  di  Pulau Sumatera.

## KAJIAN PUSTAKA Teori Ketimpangan Pendapatan
Pertumbuhan ekonomi, terutama di  negara berkembang, sering menghadapi  masalah, dimana  pertumbuhan  tersebut  cenderung  dinikmati  oleh  sebagian  kecil  orang.  Dampaknya adalah  terjadinya  ketimpangan  yang  semakin  memburuk,  dimana  hanya  segelintir  individu yang  mendapatkan  manfaat  dari  pertumbuhan  ekonomi  tersebut (Todaro  &  Smith,  2011) . Ketimpangan pendapatan ini umumnya diukur dengan menggunakan berbagai metode, dengan gini ratio menjadi salah satu yang paling umum digunakan.
Gambar 1. Kurva “U-Terbalik” Kuznets
Sumber : Diolah Penulis Berdasarkan Referensi Todaro & Smith (2011) Menurut Simon Kuznets, berdasarkan kurva “U-Terbalik” yang dijelaskan di atas, dapat diamati  bahwa  pada  tahap  awal  pertumbuhan  ekonomi,  tingkat  ketimpangan  cenderung meningkat  atau  memburuk.  Namun,  seiring  dengan  meningkatnya  pertumbuhan  ekonomi, ketimpangan pendapatan akan mengalami penurunan atau semakin berkurang (Todaro & Smith, 2020) .

## Teori Pertumbuhan Ekonomi
Dalam  Adisasmita  (2013),  pertumbuhan  ekonomi  adalah  suatu  usaha  untuk meningkatkan kapasitas produksi agar dapat menambah output yang dihasilkan, pertumbuhan ini dinilai melalui penggunaan laju pertumbuhan Produk Domestik Bruto (PDB) atau Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) (Nuriani, 2019). Pertumbuhan ekonomi ini diharapkan dapat
menciptakan  ekonomi  yang  maju  dan  masyarakat  yang  sejahtera.  Berikut  ditampilkan perbandingan  nilai gini  ratio dan  pertumbuhan  ekonomi  antara  Provinsi  Kepulauan  Bangka Belitung (Babel) dan Provinsi Sumatera Selatan (Sumsel) periode 2012-2022:
Gambar 2. Perbandingan Gini Ratio dan Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Kepulauan Babel dan Provinsi Sumsel 2012-2022
Sumber : Diolah Penulis Berdasarkan Data Gini Ratio dan Laju PDRB dari BPS Periode 2012-2022
Dari grafik, terlihat bahwa PDRB di kedua provinsi cenderung mengalami pertumbuhan ekonomi  positif,  kecuali  pada  tahun  2020  yang  mengalami  kontraksi.  Selama  periode  2012 hingga  2022,  keduanya  berhasil  menurunkan  tingkat gini  ratio ,  menunjukkan  adanya  upaya untuk  mengurangi  ketimpangan  pendapatan  di  Provinsi  Bangka  Belitung  dan  Provinsi Sumatera Selatan. Temuan ini berbeda dengan riset yang dilakukan oleh Lestari (2016), yang mengindikasikan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  memiliki  kontribusi  positif  yang  signifikan terhadap  ketimpangan  pendapatan.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  penelitian  lebih  lanjut  untuk menganalisis faktor-faktor lain yang mungkin memengaruhi tingkat  disparitas pendapatan di wilayah tersebut.

## Indeks Pemberdayaan Gender
Berdasarkan website BPS,  Indeks  Pemberdayaan  Gender  (IDG)  mencerminkan kemampuan perempuan untuk berperan aktif dalam sektor ekonomi dan politik. Dalam upaya mencapai  pertumbuhan  ekonomi  yang  berkelanjutan  dan  mengurangi  tingkat  ketimpangan, diperlukan  kebijakan  serta  komitmen  bersama  dari  pemerintah  dan  masyarakat  untuk memberdayakan  perempuan  dan  meningkatkan  peran  mereka  dalam  proses  pembangunan ekonomi (Todaro & Smith, 2011) . Hasil ini konsisten dengan studi yang dilakukan oleh Hartono et al.  (2023),  yang  menyatakan  bahwa  IDG  memiliki  dampak  positif  dan  signifikan  terhadap pertumbuhan ekonomi di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Timur.

## Penduduk
Berdasarkan website BPS,  penduduk  merujuk  pada  semua  individu  yang  tinggal  di wilayah geografis Republik Indonesia selama minimal  6 bulan atau lebih, atau mereka yang tinggal kurang dari 6 bulan tetapi dengan niat untuk menetap. Pertumbuhan jumlah penduduk seharusnya  menjadi  keuntungan  yang  dapat  dimanfaatkan  oleh  sebuah  negara  untuk meningkatkan perekonomiannya. Hal ini dapat dibandingkan dengan konsep fungsi produksi yang diperkenalkan oleh Cobb-Douglas, di mana output dipengaruhi oleh kombinasi modal dan tenaga  kerja  (Mankiw,  2016).  Bertambahnya  jumlah  tenaga  kerja  akan  berdampak  pada peningkatan output, sehingga menyebabkan pertumbuhan ekonomi meningkat.
Dalam  buku  "Ekonomi  Pembangunan"  yang  ditulis  oleh  Arsyad  (2015),  dijelaskan bahwa pertumbuhan penduduk yang tinggi dapat menjadi penyebab ketimpangan pendapatan, terutama  jika  tidak  diimbangi  dengan  peningkatan  produktivitas  masyarakat.  Beberapa penelitian, seperti yang dilakukan oleh Lestari (2016) dan Feraliani et al. (2021), menyatakan bahwa adanya hubungan positif dan signifikan antara jumlah penduduk dengan  ketimpangan pendapatan, temuan ini berlawanan dengan penelitian Nuriani (2019) yang menyatakan bahwa jumlah  penduduk  memiliki  pengaruh  negatif  yang  tidak  signifikan  terhadap  ketimpangan pendapatan.

## Kemiskinan
Dari website BPS,  tingkat  kemiskinan  diukur  dengan  menggunakan  pendekatan pemenuhan kebutuhan dasar. Penduduk dianggap miskin jika rata-rata pengeluaran perkapita perbulan mereka berada di bawah garis kemiskinan. Garis kemiskinan ini dapat bervariasi antar negara  karena  setiap  negara  memiliki  standar  kebutuhan  dasar  dengan  tingkat  harga  yang berbeda, sesuai dengan konsep yang dijelaskan oleh (Todaro & Smith, 2020) .
Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Rini et al. (2022), ditemukan bahwa adanya pengaruh positif dan signifikan antara persentase penduduk miskin dengan gini ratio di berbagai provinsi  di  Indonesia.  Sebaliknya,  penelitian  oleh Syahri  &  Gustiara  (2020) yang  bertujuan menganalisis  efek  pertumbuhan  ekonomi  dan  tingkat  kemiskinan  terhadap  ketimpangan pendapatan di Sumatera Utara menghasilkan temuan yang berbeda, di mana tingkat kemiskinan memberikan dampak negatif yang signifikan terhadap gini ratio .

## Tingkat Upah
Menurut  prinsip  ekonomi  neoklasik,  keberadaan  regulasi  upah  minimum  dapat memperbesar ketimpangan pendapatan. Kehadiran regulasi ini menciptakan ambang batas upah minimum,  yang  pada  gilirannya  meningkatkan  nilai  upah  pekerja.  Peningkatan  ini  dapat mengacaukan  keseimbangan  di  kurva  pasar  tenaga  kerja,  mengakibatkan  perusahaan mengurangi  permintaan  tenaga  kerja,  yang  pada  akhirnya  dapat  menyebabkan  peningkatan tingkat pengangguran dan ketimpangan pendapatan (Sungkar et al., 2015).
Namun  diketahui  sejumlah  ekonom  juga  berpendapat  bahwa  upah  minimum  dapat mengurangi  ketimpangan  pendapatan  karena  dapat  meningkatkan  standar  nilai  upah  dan mendorong distribusi pendapatan yang lebih merata (Sungkar et al., 2015). Berdasarkan studi yang dilakukan oleh Nuriani (2019), temuannya menyatakan bahwa regulasi Upah Minimum memberikan dampak positif, meskipun tidak signifikan, terhadap ketidaksetaraan pendapatan.

## Hipotesis
Berdasarkan teori serta penelitian terdahulu, maka dirumuskan hipotesis pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
H 1 : Pertumbuhan penduduk berpengaruh positif signifikan terhadap ketimpangan pendapatan H 2 : Pertumbuhan ekonomi berpengaruh signifikan terhadap ketimpangan pendapatan H 3 : IDG berpengaruh negatif signifikan terhadap terhadap ketimpangan pendapatan H 4 : Kemiskinan berpengaruh positif signifikan terhadap ketimpangan pendapatan H 5 : UMP berpengaruh negatif signifikan terhadap ketimpangan pendapatan

## METODE
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  dengan  pendekatan  kuantitatif.  Penelitian kuantitatif adalah metode penelitian yang berlandaskan pada filsafat positivisme dan digunakan untuk  melakukan  penelitian  pada  populasi  atau  sampel  tertentu,  pengumpulan  data menggunakan  instrumen  penelitian,  analisis  data  bersifat  kuantitatif/statistik  dengan  tujuan untuk  menguji  hipotesis  yang  telah  ditetapkan  (Sugiyono,  2013).  Studi  ini  menggunakan ketimpangan  pendapatan  yang  diterjemahkan  kedalam  nilai gini  ratio sebagai  variabel dependen  sedangkan  untuk  variabel  independennya  adalah  pertumbuhan  penduduk,  indeks
permberdayaan gender, pertumbuhan ekonomi yang diwakilkan oleh laju pertumbuhan PDRB, persentase  penduduk  miskin  dan  UMP  mulai  dari  tahun  2012  hingga  2022.  Kerangka konseptual dalam penelitian ini adalah melihat pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen (ketimpangan pendapatan) dengan rancangan penelitian sebagai berikut:
Gambar 3 Kerangka Konseptual
Dalam  penelitian  ini,  penerapan  metode  regresi  linear  berganda  dilakukan  dengan memanfaatkan data panel. Analisis data menggunakan metode regresi linear berganda pada data panel  dilaksanakan  dengan  menggunakan  bantuan  aplikasi  STATA  18.  Model  regresi  data panel umumnya mencakup tiga pendekatan utama, yakni Fixed Effect Model (FEM), Common Effect  Model (CEM)/ Pooled  Least  Square (PLS),  dan Random  Effect  Model (REM).  Untuk menentukan  model  terbaik  di  antara  ketiganya,  dilakukan  uji  Chow,  uji  Hausman,  dan  uji Lagrange Multiplier. Selain itu, dalam penelitian ini dilakukan uji asumsi klasik, termasuk uji normalitas,  uji  multikolinearitas,  uji  heteroskedastisitas,  dan  uji  autokorelasi.  Selanjutnya, dilakukan pengujian goodness of fit melalui uji F dan uji t, serta pengamatan pada koefisien determinasi (R2). Persamaan model regresi linear berganda dengan data panel untuk penelitian ini dapat dirumuskan sebagai berikut:
ln Y it = β0 + β1 ln X1 it + β2 X2 it + β3 ln X3 it + β4 X4 it + β5 ln X5 it + ε it Keterangan : Y it = Ketimpangan Pendapatan ( Gini Ratio ) X1 it = Jumlah Penduduk X2 it = Indeks Pemberdayaan Gender X3 it = PDRB ADHK X4 it = Persentase Penduduk Miskin X5 it = Upah Minimum Provinsi

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Statistik Deskriptif
Analisis  deskriptif  menurut  Sugiyono  (2004)  yaitu  merupakan  sebuah  statistik  yang digunakan untuk melakukan analisa data dengan cara menggambarkan atau mendeskripsikan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku  untuk  umum  atau  generalisasi.  Hasil  pengujian  statistik  deskriptif  terhadap  seluruh variabel ditunjukkan oleh Tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Analisis Statistik Deskriptif Variabel N Min Max Mean Std. Dev GINI (RASIO) 110 0,247 0,437 0,332 0,030 PENDUDUK (JIWA) 110 128.700 15.115.200 5.662.044 3.760.948 PDRB (MILIAR) 110  32.363,040  573.528,770  211.768,100  151.907,400 IDG (RASIO) 110 51,69 75,73 65,82 5,57 KEMISKINAN (PERSEN) 110 4,50 18,58 10,17 4,07 UMP 110 930.000,0 3.264.884,0  2.111.086,0 621.456,2
Sumber : Diolah Penulis Menggunakan STATA 18
Berdasarkan  tabel  diatas,  diketahui  bahwa  rata-rata  gini  ratio  10  Provinsi  di  Pulau Sumatera  adalah  0,332. Gini  ratio tertinggi  pada  Provinsi  Kepulauan  Riau  pada  tahun  2014 yaitu sebesar 0,437 dan terendah pada Provinsi Kepulauan Bangka Belitung pada tahun 2021. Rata-rata jumlah penduduk di  Pulau Sumatera adalah sebesar 5.662.004 jiwa dengan jumlah penduduk tertinggi berada di Provinsi Sumatera Utara pada tahun 2022 dan terendah di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung pada tahun 2012. Rata-rata IDG di Pulau Sumatera adalah 65,82 dengan  nilai  tertinggi  pada  Provinsi  Riau  tahun  2018  dan  nilai  terendah  pada  Provinsi Kepulauan Bangka Belitung tahun 2016. Rata-rata PDRB ADHK untuk Pulau Sumatera adalah sebesar 211.768,10 miliar rupiah dengan nilai tertinggi dimiliki oleh Provinsi Sumatera Utara pada tahun 2022 dan nilai terendah oleh Provinsi Bengkulu tahun 2012. Sedangkan untuk Upah Minimum  Provinsi  (UMP)  memiliki  rata-rata  2.111.086,00  rupiah  dengan  nilai  tertinggi dimiliki oleh Provinsi Kepulauan Bangka Belitung tahun 2022 dan nilai terendah oleh Provinsi Bengkulu tahun 2012. Kemudian untuk persentase penduduk miskin, nilai rata-ratanya adalah 10,17  persen  dengan  nilai  tertinggi  pada  Provinsi  Aceh  tahun  2012  dan  nilai  terendah  pada Provinsi Kepulauan Bangka Belitung tahun 2022.

## Uji Spesifikasi Model
Dalam  melakukan  analisis  regresi  pada  tipe  data  panel,  langkah  awalnya  melibatkan penentuan model regresi terbaik di antara Fixed Effect Model (FEM), Common Effect Model (CEM)/ Pooled Least Square (PLS), Random Effect Model (REM). Proses penentuan model ini melibatkan uji chow, uji lagrange multiplier dan uji hausman. Hasil pengujian ditampilkan pada tabel berikut:
Tabel 3. Uji Pemilihan Model Nama Uji P-Value Interpretasi F-Test (Uji Chow) 0.0000 FEM lebih baik daripada CEM Uji Lagrange Multiplier Test 0.0000 REM lebih baik daripada CEM Uji Hausman 0.4074 REM lebih baik daripada FEM Sumber : Diolah Penulis Menggunakan STATA 18
Berdasarkan  hasil  dari  ketiga  uji  yang  dilakukan,  disimpulkan  bahwa Random  Effect Model (REM) menjadi model terbaik dari ketiga model yang telah diuji. Oleh karena itu, dalam penelitian ini, Random Effect Model (REM) akan digunakan untuk melakukan analisis regresi pada data panel.

## Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik digunakan untuk mengetahui apakah data yang dilakukan pengujian memiliki  normalitas  residual,  tidak  mengandung  multikolinearitas,  heteroskadastisitas  dan autokorelasi. Model regresi dalam penelitian dapat dikatakan model yang baik jika memenuhi asumsi klasik diatas. Hasil uji asumsi klasik adalah sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Uji Asumsi Klasik Nama Uji P-Value VIF Interpretasi Uji Normalitas 0.0000 Data tidak terdistribusi normal Uji Heteroskedastis 0.0058 Data tidak memenuhi uji heteroskedastisitas Uji Multikolinearitas 4.12 Data memenuhi uji multikolinearitas Uji Autokorelasi 0.8945 Data memenuhi uji autokorelasi Sumber : Diolah Penulis Menggunakan STATA 18
Berdasarkan  hasil  pengujian  diatas,  data  yang  digunakan  tidak  memenuhi  uji normalitas.  Namun  menurut  Gujarati  (2003)  dalam  Sekar  Palupi  et  al.  (2023)  jika  jumlah sampel penelitian yang dipilih memiliki jumlah yang banyak (n>30), maka asumsi normalitas dapat  diabaikan.  Pada  penelitian  ini  menggunakan  sampel  yang  berjumlah  110  (n>30)  dan sesuai dengan penjelasan oleh Gujarati maka data dapat dikatakan terdistribusi normal (sampel
besar).    Kemudian  model  juga  tidak  lolos  uji  heteroskastisitas,  namun  menurut  Handarini (2014) dalam Awaludin et al. (2023) jika model yang terpilih adalah REM maka tidak perlu dilakukan  uji  heteroskedastisitas.  Hal  ini  disebabkan  karena  pada  REM  telah  menggunakan Generallized  Least  Square (GLS).  Sedangkan  untuk  uji  multikolinearitas  dan  autokorelasi, model sudah memenuhi asumsi.

## Regresi Data Panel Random Effect Model
Setelah  melakukan  pengujian  untuk  menentukan  model  regresi  terbaik  yang  akan digunakan  dan  terpilih Random  Effect  Model (REM),  maka  selanjutnya  dilakukan  regresi dengan hasil sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Regresi Random Effect Model R-Square 0,7320 Prob > F 0,0000 Gini Coef Std. Err z P > | z | lnpenduduk -0,0497865 0,014705 -3,39 0,001 lnpdrb 0,0512482 0,0131354 3,90 0,000 idg 0,0003934 0,0004764 0,83 0,409 miskin 0,0044008 0,0013331 3,30 0,001 lnump -0,0580646 0,0052459 -11,07 0,000 cons 1,252347 0,1241493 10,09 0,000
Sumber : Diolah Penulis Menggunakan STATA 18
Dari  tabel  tersebut  terlihat  bahwa  nilai  probabilitas  F  adalah  0,0000  (F<0,05), menunjukkan  bahwa  secara  keseluruhan,  variabel  independen  memiliki  dampak  yang signifikan terhadap variabel dependen. Didapati juga nilai R-Square atas model regresi pada penelitian ini adalah 0,7320. Hal ini menunjukkan bahwa variabel dependen ( gini ratio ) mampu dijelaskan oleh variabel  independen (penduduk, PDRB ADHK, IDG, kemiskinan dan UMP) sebesar 73,20%, sementara sisanya 26,80% dijelaskan oleh variabel lain di luar model.
Selanjutnya,  hasil  uji  statistik  t  untuk  setiap  variabel  independen  dinyatakan  melalui nilai  probabilitas  yang  tercantum  dalam  tabel  5.  Berdasarkan  analisis  regresi  menggunakan menggunakan REM, variabel independen yang menunjukkan nilai probabilitas kurang dari 0,05 (α<0,05)  adalah  variabel  lnpenduduk  (pertumbuhan  penduduk),  lnpdrb  (pertumbuhan ekonomi), miskin (persentase penduduk miskin) dan lnump (pertumbuhan UMP). Sedangkan untuk variabel idg (Indeks Pemberdayaan Gender) memiliki nilai probabilitas lebih dari 0,05 sehingga  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  variabel  dependen.  Dengan  mengacu pada  output  regresi,  penjelasan  model  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini  dapat diinterpretasikan melalui formulasi berikut:
gini = 1,252347 – 0,0497865lnpenduduk + 0,0003934idg + 0,0512482lnpdrb + 0,0044008miskin – 0,0580646lnump

## Pengaruh Pertumbuhan Penduduk terhadap Ketimpangan Pendapatan
Hipotesis  pertama,  yang  menyatakan  bahwa  adanya  dampak  positif  dan  signifikan antara  jumlah  penduduk  dengan  ketimpangan  pendapatan,  tidak  dapat  diterima  berdasarkan temuan  penelitian.  Hasil  analisis  regresi  menunjukkan  bahwa  nilai  koefisien  untuk  variabel jumlah  penduduk  adalah  -0,0497865.  Artinya,  setiap  kenaikan  sebesar  1%  dalam  jumlah penduduk di Pulau Sumatera akan mengakibatkan penurunan sebesar 0,0497865 poin pada gini ratio ,  dengan  asumsi  variabel  lainnya  tetap.  Selain  itu,  ketika  melihat  signifikansi  variabel, jumlah  penduduk  secara  signifikan  memengaruhi  ketimpangan  pendapatan  dengan  nilai  α sebesar  0,001.  Temuan  ini  menunjukkan  bahwa  peningkatan  jumlah  penduduk  di  Pulau Sumatera secara langsung berkontribusi pada pengurangan gini ratio . Hasil ini berbeda dengan penelitian yang dilakukan oleh Lestari (2016) dan Feraliani et al. (2021), yang menyimpulkan bahwa jumlah penduduk secara positif dan signifikan memengaruhi ketimpangan pendapatan.

## Journal of Law, Administration, and Social Science
Meski bertentangan, hasil penelitian ini sesuai dengan apa yang ditemukan oleh Putri (2023)  dan Raziq  &  El  Hasanah  (2023) .  Putri  (2023)  mengindikasikan  bahwa  jumlah  penduduk memiliki  dampak  negatif  yang  signifikan  terhadap  ketimpangan  pendapatan  di  Provinsi Lampung  pada  rentang  waktu  2015-2021,  sementara  penelitian Raziq  &  El  Hasanah  (2023) menyatakan  bahwa  jumlah  penduduk  memberikan  dampak  negatif  yang  signifikan  terhadap ketimpangan pendapatan di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta selama periode tahun 2010- 2020.  Temuan  ini  mungkin  dapat  dijelaskan  dengan  asumsi  bahwa  peningkatan  jumlah penduduk dapat memberikan dampak positif terhadap pengurangan ketimpangan pendapatan jika diiringi oleh peningkatan kualitas dan pemerataan penyebaran penduduk.

## Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi terhadap Ketimpangan Pendapatan
Variabel pertumbuhan ekonomi yang pada penelitian ini diukur dengan menggunakan pertumbuhan PDRB ADHK dan berdasarkan uji statistik t memiliki tingkat signifikansi 0,000 atau kurang dari α (0,05). Temuan ini mengindikasikan bahwa pertumbuhan ekonomi di Pulau Sumatera memiliki dampak yang signifikan terhadap ketimpangan pendapatan. Hasil tersebut mengkonfirmasi keberhasilan penerimaan hipotesis kedua dalam penelitian ini. Koefisien yang tercatat sebesar 0,0512482 dapat diartikan sebagai indikasi bahwa setiap kenaikan sebesar 1% pada  Produk  Regional  Bruto  Daerah  (PRDB)  ADHK  akan  mengakibatkan  peningkatan gini ratio sebanyak  0,0512482  poin.  Kesimpulan  ini  sejalan  dengan  teori  Kurva  "U-Terbalik" Kuznets,  yang  menyatakan  bahwa  pada  tahap  awal  pertumbuhan  ekonomi,  semakin  tinggi pertumbuhan ekonomi, semakin buruk pula ketimpangan pendapatan (Todaro & Smith, 2020) . Temuan dari penelitian ini sejalan dengan hasil yang ditemukan dalam penelitian oleh Lestari  (2016),  Istiqamah  et  al.  (2018),  dan  Caesarisma  (2023).  Menurut  Lestari  (2016), pertumbuhan  ekonomi  memiliki  dampak  positif  dan  signifikan  terhadap  ketimpangan pendapatan di Provinsi Jawa Timur selama periode 2008-2012. Penelitian yang melibatkan 34 provinsi  di  Indonesia  oleh  Istiqamah  et  al.  (2018)  juga  menyimpulkan  bahwa  pertumbuhan ekonomi memberikan dampak positif terhadap ketimpangan pendapatan di berbagai provinsi di Indonesia. Demikian pula, penelitian yang dilakukan oleh Caesarisma (2023) di Provinsi Jawa Barat  menemukan  hasil  yang  sejalan,  yaitu  adanya  dampak  positif  pertumbuhan  ekonomi terhadap ketimpangan pendapatan.

## Pengaruh Indeks Pemberdayaan Gender (IDG) terhadap Ketimpangan Pendapatan
Hipotesis  ketiga,  yang  menyatakan  bahwa  Indeks  Pembangunan  Gender  (IDG) memiliki  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  ketimpangan  pendapatan,  tidak  dapat diterima  berdasarkan  hasil  penelitian.  Analisis  regresi  menunjukkan  bahwa  koefisien  untuk IDG adalah sebesar 0,0003934. Ini mengindikasikan bahwa setiap kenaikan 1 poin pada IDG hanya akan menyebabkan peningkatan sebesar 0,0003934 poin pada Gini Ratio, dengan asumsi variabel  lainnya  tetap.  Selanjutnya,  ketika  melihat  signifikansi  variabelnya,  IDG  tidak berpengaruh secara signifikan terhadap ketimpangan pendapatan, dengan nilai α sebesar 0,409 (α>0,05).  Temuan  ini  menyiratkan  bahwa  peningkatan  dalam  Indeks  Pembangunan  Gender tidak  secara  langsung  berkontribusi  pada  peningkatan gini  ratio .  Oleh  karena  itu,  dapat disimpulkan bahwa partisipasi perempuan dalam aspek ekonomi dan politik di Pulau Sumatera belum  memiliki  dampak  yang  signifikan  terhadap  pengurangan  ketimpangan  pendapatan. Temuan ini belum sejalan dengan pandangan Todaro & Smith (2011) , yang menekankan perlunya kebijakan  dan  komitmen  bersama  dari  pemerintah  dan  masyarakat  untuk  memberdayakan perempuan  dan  meningkatkan  peran  mereka  dalam  proses  pembangunan  ekonomi  sebagai upaya untuk merangsang pertumbuhan ekonomi dan mengurangi ketimpangan.
Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  oleh  Puspita  Sari  (2021)  dan Sari  &  Arif (2022) . Puspita Sari (2021) menyatakan bahwa IDG tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap  pendapatan  per  kapita  provinsi  di  Indonesia.  Kemudian Sari  &  Arif  (2022) juga menyatakan  bahwa  IDG  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  pertumbuhan
ekonomi  di  wilayah  kerasidenan  Surakarta.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  IDG  di  Pulau Sumatera belum terlalu berperan dalam memengaruhi pertumbuhan ekonomi dan menurunkan ketimpangan pendapatan.

## Pengaruh Kemiskinan terhadap Ketimpangan Pendapatan
Berdasarkan hasil pengujian statistik t pada variabel kemiskinan (persentase penduduk miskin)  didapati  tingkat  signifikansi  sebesar  0,001  (α<0,05).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa variabel  kemiskinan  memiliki  berpengaruh  signifikan  terhadap  ketimpangan  pendapatan. Koefisien yang dimiliki adalah sebesar 0,0044008 yang dapat  diartikan bahwa kenaikan 1% penduduk  miskin  maka  akan  menaikkan gini  ratio sebesar  0,0044008  poin.  Hasil  ini menunjukkan bahwa hipotesis keempat dapat diterima. Maka dari itu kemiskinan ini sangat erat kaitannya dengan ketimpangan pendapatan di Indonesia.
Temuan dari penelitian ini sejalan dengan hasil yang ditemukan dalam penelitian oleh Hindun et  al.  (2019), Rini  et  al.  (2022), dan  Kunenengan et  al.  (2023).  Hindun et  al.  (2019) menyatakan dalam penelitiannya bahwa variabel kemiskinan memiliki dampak yang signifikan dan positif terhadap ketimpangan pendapatan di Indonesia. Temuan serupa juga terlihat dalam penelitian Rini et al. (2022), yang menunjukkan bahwa jumlah penduduk miskin memberikan dampak positif terhadap ketimpangan pendapatan di Indonesia. Penelitian oleh Kunenengan et al.  (2023)  yang  fokus  pada  Provinsi  Sulawesi  Utara  juga  menemukan  bahwa  variabel kemiskinan memiliki dampak positif dan signifikan terhadap ketimpangan pendapatan.

## Pengaruh Upah Minimum Provinsi (UMP) terhadap Ketimpangan Pendapatan
Berdasarkan hasil pengujian statistik t pada variabel UMP didapati tingkat signifikansi sebesar 0,000 (α<0,05). Hal ini menunjukkan bahwa variabel UMP memiliki pengaruh yang signifikan terhadap ketimpangan pendapatan.  Nilai koefisien variabel  UMP  adalah sebesar  - 0,0580646 yang dapat diartikan bahwa kenaikan 1% UMP maka akan menyebabkan penurunan pada gini ratio sebesar 0,0580646 poin. Hasil ini menunjukkan bahwa hipotesis kelima berhasil diterima.
Temuan dari penelitian ini sejalan dengan hasil yang ditemukan dalam penelitian oleh Anshari et al. (2019), Noviana (2020), dan Bhagaskara (2023). Menurut Anshari et al. (2019), upah  minimum  provinsi  memberikan  dampak  yang  signifikan  dan  negatif  terhadap ketimpangan pendapatan di  Indonesia, dan berperan penting dalam  upaya untuk mengurangi ketimpangan pendapatan. Temuan serupa juga disorot dalam penelitian Noviana (2020), yang menunjukkan  bahwa  upah  minimum  provinsi  memiliki  dampak  yang  signifikan  dan  positif terhadap  ketimpangan  pendapatan.  Penelitian  Bhagaskara  (2023)  juga  menitikberatkan  pada pengaruh  upah  minimum  terhadap  ketimpangan  pendapatan,  dan  menemukan  bahwa  upah minimum  dapat  mengurangi  disparitas  pendapatan  karena  upah  memengaruhi  kesejahteraan pekerja, yang pada gilirannya dapat meningkatkan produktivitas mereka.

## PENUTUP Simpulan
Dari  hasil  penelitian,  disimpulkan  bahwa  indeks  pemberdayaan  gender  tidak memengaruhi ketimpangan pendapatan di Pulau Sumatera. Artinya, meskipun perempuan telah berpartisipasi  dalam  kehidupan  ekonomi  dan  politik,  dampaknya  terhadap  penurunan ketimpangan pendapatan masih terbatas. Sebaliknya, variabel PDRB dan tingkat kemiskinan menunjukkan  dampak  positif  dan  signifikan  terhadap  ketimpangan  pendapatan  di  Pulau Sumatera. Temuan ini sejalan dengan konsep Kurva "U-Terbalik" Kuznets, di mana pada tahap awal  pertumbuhan  ekonomi,  disparitas  pendapatan  cenderung  meningkat,  kemudian mengalami perbaikan seiring dengan pertumbuhan ekonomi yang lebih lanjut. Oleh karena itu, diperlukan  kebijakan  pemerintah  yang  dapat  mengurangi  jumlah  penduduk  miskin  untuk mengatasi disparitas pendapatan. Upah Minimum Provinsi (UMP) memberikan dampak negatif

## Journal of Law, Administration, and Social Science
dan signifikan terhadap ketimpangan pendapatan, menunjukkan bahwa kebijakan UMP yang tepat  dapat  menjadi  alat  efektif  dalam  mengurangi  ketidaksetaraan  pendapatan  di  Pulau Sumatera. Selain itu, pertumbuhan penduduk juga memberikan dampak negatif dan signifikan terhadap ketimpangan pendapatan di Pulau Sumatera, asalkan pertumbuhan ini disertai dengan peningkatan  kualitas  dan  pemerataan  distribusi  penduduk.  Oleh  karena  itu,  rekomendasi kebijakan  mencakup  langkah-langkah  untuk  menurunkan  jumlah  penduduk  miskin, implementasi  kebijakan  UMP  yang  tepat,  dan  upaya  untuk  meningkatkan  kualitas  dan pemerataan pertumbuhan penduduk di Pulau Sumatera.

## Saran
Rekomendasi untuk pemerintah, terutama yang berada di Pulau Sumatera, adalah fokus dalam  merancang  kebijakan  yang  dapat  mengurangi  jumlah  penduduk  miskin,  menetapkan Upah Minimum Provinsi (UMP) dengan cermat dan meningkatkan kualitas serta pemerataan pertumbuhan  penduduk  untuk  menanggulangi  ketimpangan  pendapatan.  Studi  ini  memiliki keterbatasan  karena  belum  menyelidiki  variabel  yang  berkaitan  dengan  kualitas  masyarakat, seperti Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Oleh karena itu, saran untuk penelitian berikutnya adalah  melibatkan  variable  IPM  dalam  analisis  dan  memperdalam  variabel  pertumbuhan penduduk, mengingat perbedaan baik dari segi teori maupun hasil penelitian sebelumnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Adisasmita,  R.  (2013).  Teori-Teori  Pembangunan  Ekonomi  Pertumbuhan  Ekonomi  dan Pertumbuhan Wilayah. Graha Ilmu.
Anshari, M., Azhar, Z., & Ariusni, A. (2019). Analisis Pengaruh Pendidikan, Upah Minimum Provinsi Dan Belanja Modal Terhadap Ketimpangan Pendapatan Di Seluruh Provinsi Di Indonesia. Jurnal Ecogen, 1(3), 494. https://doi.org/10.24036/jmpe.v1i3.4990
Arsyad, L. (2015). Ekonomi Pembangunan (Edisi Kelima). UPP STIM YKPN.
Awaludin,  M.,  Maryam,  S.,  &  Firmansyah,  M.  (2023).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi Penyerapan Tenaga Kerja Pada Sektor Industri Kecil Dan Menengah Di Provinsi Nusa Tenggara Barat. In Jurnal Konstanta Ekonomi Pembangunan (Vol. 2).
BAPPENAS. (2021). Buku Saku Pemindahan Ibu Kota Negara.
Bhagaskara, A. (2023). Analisis Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Ketimpangan Pendapatan Di  Kabupaten  Dan  Kota  Se-Jawa  Timur  Pada  Tahun  2011-2019.  JOURNAL  OF DEVELOPMENT ECONOMIC AND SOCIAL STUDIES, 2, 827–843.
Caesarisma,  E.  (2023).  Jurnal  Ekonomika  dan  Dinamika  Sosial  Analisis  Ketimpangan Pendapatan Kabupaten/Kota di Jawa Barat 2017-2021. Jurnal Ekonomika Dan Dinamika Sosial, 81–98.
Feraliani,  Valeriani,  D.,  &  Yusnita,  M.  (2021).  Analisis  Disparitas  Pendapatan  Di  Provinsi Kepulauan Bangka Belitung. Equity : Jurnal Ekonomi.
Hartono,  D.,  Tampubolon,  E.  G.,  &  Irvan,  Moh.  (2023).  Pengaruh  Pembangunan  Dan Pemberdayaan Gender Serta Partisipasi Angkatan Kerja Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten/ Kota Provinsi Jawa Timur Tahun 2014-2020. Journal of Applied Business and Economic (JABE), 9(4), 373–382.
Hindun,  H.,  Soejoto,  A.,  &  Hariyati,  H.  (2019).  Pengaruh  Pendidikan,  Pengangguran,  dan Kemiskinan terhadap Ketimpangan Pendapatan di Indonesia. Jurnal Ekonomi Bisnis Dan Kewirausahaan, 8(3), 250. https://doi.org/10.26418/jebik.v8i3.34721
Istiqamah,  I.,  Syaparuddin,  S.,  &  Rahmadi,  S.  (2018).  Pengaruh  pertumbuhan  ekonomi terhadap ketimpangan pendapatan dan kemiskinan (studi provinsi-provinsi di Indonesia). E-Jurnal Perspektif Ekonomi Dan Pembangunan Daerah, 7(3), 111–126. https://doi.org/10.22437/pdpd.v7i3.6903
Kunenengan, R. M. A., Engka, D. S. M., & Rorong, I. P. F. (2023). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi Dan Kemiskinan Terhadap Ketimpangan Pendapatan Lima Kabupaten/Kota Di Bolaang Mongondow Provinsi Sulawesi Utara. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi, 23(3). Lestari, S. (2016). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Ketimpangan Pendapatan di Jawa Timur Tahun 2008-2012. Jurnal Ilmu Ekonomi Dan Studi Pembangunan.
Mankiw, N. G. (2016). Macroeconomics (Ninth Edition). Worth Publisher.
Noviana,  S.  N.  (2020).  Pengaruh  Upah  Minimum  Regional  Dan  Rasio  Infrastruktur Terhadapkesenjangan Distribusi Pendapatan Di Indonesia. In Jurnal Akuntansi AKTIVA (Vol. 116, Issue 2).
Nuriani,  D.  (2019).  Determinan  Ketimpangan  Pendapatan  Di  Provinsi  Daerah  Istimewa Yogyakarta Tahun 2011-2017. Universitas Negeri Semarang.
Puspita Sari, C. (2021). Gender Inequality: Dampaknya terhadap Pendapatan Per Kapita (Studi Kasus 33 Provinsi di Indonesia 2011-2019). Jurnal Ekonomi Dan Statistik Indonesia, 1(1), 47–52. https://doi.org/10.11594/jesi.01.01.06
Putri,  D.  (2023).  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Jumlah  Penduduk  Dan  Pendapatan  Asli Daerah  Terhadap  Kesenjangan  Pendapatan  Di  Provinsi  Lampung  Dalam  Perspektif Ekonomi Islam Tahun 2015-2021. Universitas Islam Negeri Raden Intan Lampung.
Raziq,  K.,  &  El  Hasanah,  L.  L.  N.  (2023).  Analisis  determinan  ketimpangan  pendapatan  di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Jurnal Kebijakan Ekonomi Dan Keuangan, 12–21. https://doi.org/10.20885/JKEK.vol2.iss1.art2
Rini, G. A. M. C., Suciptawati, N. L. P., & Utari, I. A. P. A. (2022). Identifikasi Faktor Yang Memengaruhi  Gini  Ratio  Di  Indonesia.  E-Jurnal  Matematika,  11(3),  160. https://doi.org/10.24843/MTK.2022.v11.i03.p376
Sari,  R.  M.,  &  Arif,  M.  (2022).  Women’s  Emancipation  in  Their  Contribution  to  Economic Development in the Surakarta Residency Region 2016-2020.
Sekar  Palupi,  P.  G.,  Muchtar,  M.,  &  Sihombing,  P.  R.  (2023).  Pengaruh  Pajak  Karbon, Penggunaan  Bahan  Bakar  Fosil,  Dan  Pertumbuhan  PDB  Terhadap  Emisi  Karbon. Jurnalku, 3(2), 119–127. https://doi.org/10.54957/jurnalku.v3i2.385
Sekretariat Kabinet Republik Indonesia. (2016). Koefisien Gini Membaik, Terjadi Penurunan Ketimpangan  Pengeluaran  di  Masyarakat.  Https://Setkab.Go.Id/Gini-Ratio-Membaik- Terjadi-Penurunan-Ketimpangan-Pengeluaran-Di-Masyarakat/.
Sugiyono. (2004). Metode Penelitian. ALFABETA. Sugiyono. (2013). Metodologi Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. ALFABETA. Sungkar, S. N., Nazamuddin, & Muhammad Nasir. (2015). Pengaruh Upah Minimum Terhadap Ketimpangan Pendapatan Di Indonesia. Jurnal Ilmu Ekonomi, 3(2).
Syahri, D., & Gustiara, Y. (2020). Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi dan Kemiskinan Terhadap Ketimpangan  Pendapatan  di  Sumatera  Utara  Periode  2015-2019.  Journal  of  Trends Economics and Accounting Research, 1(1), 34–43.
Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2011). Pembangunan Ekonomi (Edisi Kesebelas). Erlangga. Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2020). Economic Development (Thirteenth Edition). Pearson Education Limited.
World Bank. (2022). Gini Index – Indonesia.
Https://Data.Worldbank.Org/Indicator/SI.POV.GINI?Locations=ID.