Analisis Determinan Disparitas Pendapatan Di Provinsi Sumatera Utara
Fadillah Sanita Harahap 1* , Erlina 2 , Rujiman 3
1 Perencanaan Wilayah Pedesaan, Sekolah PascaSarjana, Universitas Sumatera Utara
2,3 Fakultas Ekonomi, Universitas Sumatera Utara * Koresponden email : fadillahsanitaharahap@gmail.com
Diterima: 10 Februari 2020 Disetujui: 4 Maret 2020

## Abstract
Development in principle is to  create changes in  a better direction which  includes  changes in  economic structure,  creating  growth,  social  change,  reducing  or  eliminating  poverty,  reducing  disparity  and overcoming  the  problem  of  unemployment.  This  study  aims  to  analyze  the  effect  of  poverty, unemployment,  Human  Development  Index  (IPM)  and  Regional  Original  Income  (PAD)  on  income disparity  (VW)  in  North  Sumatra  Province.  The  results/Inequality  condition  in  North  Sumatra  Province shows a decreasing pattern which means income disparity/inequality  is  getting smaller and more evenly distributed.  Judging  from  the  average  Williamson  Index  in  the  western  region  has  the  smallest Williamson  Index  compared  to  the  eastern  region  of  North  Sumatra,  the  poverty  variable  (POV)  has  a negative and significant effect on income, i.e. if POV increases, VW decreases. Unemployment Variable (TPT) has a positive and significant effect on VW, namely if TPT increases, VW increases. The Human Development  Indexes variable  (HDI) has  a positive and significant effect on VW.  If the  HDI increases, the VW increases, and the Regional Original Income (PAD) has a negative and significant effect on VW, if the PAD increases, the VW decreases.
Keywords: Disparity,  Income,  Poverty,  Unemployment,  Local  Revenue,  Human  Development  Index, North Sumatra

## Abstrak
Pembangunan  pada  prinsipnya  adalah  menciptakan  perubahan  kearah  yang  lebih  baik  mencakup perubahan  struktur  ekonomi,  menciptakan  pertumbuhan,  perubahan  sosial,  mengurangi  atau menghapuskan  kemiskinan,  mengurangi  ketimpangan  (disparity)  serta  mengatasi  permasalahan pengangguran.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  kemiskinan,  pengangguran,  Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan Pendapatan Asli Daerah (PAD) terhadap disparitas pendapatan (VW) di  Provinsi  Sumatera  Utara.  Hasil  penelitian  ini  adalah  kondisi  Disparitas/Ketimpangan  Pendapatan  di Provinsi  Sumatera  Utara  menunjukkan  pola  penurunan,  yang  berarti  disparitas/ketimpangan  pendapatan semakin mengecil dan  semakin merata. Dilihat dari rata-rata  Indeks Williamson  wilayah barat memiliki Indeks  Williamson  terkecil  dibandingkan  di  wilayah  timur  Sumatera  Utara,  variabel  kemiskinan  (POV) berpengaruh  negatif  dan  signifikasn  terhadap  pendapatan  yaitu  jika  POV  meningkat  maka    VW  turun. Variabel Pengangguran (TPT) berpengaruh positif dan signifikan terhadap VW yaitu jika TPT meningkat maka VW  meningkat. Variabel Indeks Pembangunan Manusia (IPM) berpengaruh positif dan signifikan terhadap  VW  yaitu  jika  IPM  meningkat  maka  VW  meningkat  dan  Variabel  Pendapatan  Asli  Daerah (PAD) berpengaruh negatif dan signifikan terhadap VW yaitu jika PAD meningkat maka VW turun. Kata  Kunci: Disparitas,  Pendapatan,  Kemiskinan,  Pengangguran,  Pendapatan  Asli  Daerah,  Indeks Pembangunan Manusia, Sumatera Utara

## 1. Pendahuluan
Pembangunan pada prinsipnya adalah menciptakan terjadinya  perubahan ke arah yang lebih baik. Perubahan  ini  mencakup  perubahan  struktur  ekonomi,  menciptakan  pertumbuhan,  perubahan  sosial, mengurangi  atau  menghapuskan  kemiskinan,  mengurangi  ketimpangan  ( disparity )  serta  mengatasi permasalahan pengangguran [1].
Undang-Undang  Nomor  22  Tahun  1999  tentang  Pemerintahan  Daerah  [2]  dan  Undang-Undang Nomor  25  Tahun  1999  tentang  Perimbangan  Keuangan  antara  Pemerintah  Pusat  dan  Daerah  [3] merupakan  landasan  pelaksanaan  desentralisasi  di  bidang  politik,  administrasi  dan  fiskal  dalam  rangka mewujudkan Otonomi Daerah. Undang-Undang Nomor 22 berintikan pembagian kewenangan dan fungsi (power  sharing )  antara  pemerintah  pusat  dan  daerah.  Sementara  Undang-Undang  Nomor  25  mengatur pembagian  sumber-sumber  daya  keuangan  ( financial  sharing )  antara  pusat-daerah  sebagai  konsekuensi pembagian kewenangan tersebut. Kedua undang-undang ini menekankan bahwa pengembangan otonomi daerah  diselenggarakan  dengan  memperhatikan  prinsip-prinsip  demokrasi,  partisipasi  masyarakat, pemerataan,  keadilan, serta memperhatikan potensi dan keanekaragaman sumber daya daerah. Selain itu undang-undang  ini juga telah memberi  kejelasan arah  yang ingin dicapai dan memberi  keleluasaan bagi daerah melebihi apa yang ada di masa sebelumnya.
Meskipun  upaya  untuk  mengurangi  kesenjangan  telah  dilaksanakan  dengan  menerapkan  otonomi daerah serta dengan strategi Trilogi Pembangunan dan upaya-upaya lain untuk meningkatkan pemerataan pembangunan  dan  hasil-hasilnya,  namun  pertumbuhan  ekonomi  yang  kian  membaik  tapi  masih meninggalkan  permasalahan  yang  harus  dihadapi.  Salah  satu  realitas  pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi Sumatera  Utara  yang  diakibatkan  oleh  adanya  perbedaan  laju  pembangunan  adalah  terciptanya kesenjangan/disparitas pembangunan antar daerah atau antar kabupaten/kota [4].
Kemiskinan  jika  dilihat  dari  aspek  ketimpangan  sosial  disebabkan  seseorang  yang  sudah  dapat memenuhi  kebutuhan  dasar  minimumnya  tetapi  masih  jauh  lebih  rendah  dibanding  masyarakat sekitarnya.  Semakin  besar  ketimpangan  antara  tingkat  penghidupan  golongan  atas  dan  golongan  bawah maka akan semakin besar pula jumlah penduduk yang dapat dikategorikan miskin, sehingga kemiskinan relatif erat hubungannya dengan distribusi pendapatan sehingga kemiskinan berpengaruh positif terhadap disparitas pendapatan [5].
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  dan  ketimpangan  distribusi  pendapatan  memiliki  hubungan yang  saling  berkaitan  dan  IPM  memiliki  pengaruh  negatif  terhadap  ketimpangan  distribusi  pendapatan. Becker mengkaji  lebih  mendalam  mengenai  peran  pendidikan  formal  dalam  menunjang  pertumbuhan ekonomi  dan  menyatakan  bahwa  semakin  tinggi  pendidikan  formal  yang  diperoleh,  maka  produktivitas tenaga  kerja  akan  semakin  tinggi  pula.  Hal  ini  sesuai  dengan  teori Human  Capital ,  bahwa  pendidikan memeiliki  pengaruh  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  dan  akan  mengurangi  ketimpangan  distribusi pendapatan  karena  pendidikan  berperan  di  dalam  meningkatkan  produktivitas  tenaga  kerja  [6][7]. Pendapatan  Asli  Daerah  PAD  ( Local  Revenue )  berkorelasi  negatif  secara  signifikan  terhadap  disparitas pendapatan  regional.  PAD  justru  akan  dapat  menurunkan  tingkat  disparitas  pendapatan  regional.  Jadi PAD akan berpengaruh negatif terhadap disparitas pendapatan [8].

## 2. Metode Penelitian
Lokasi  penelitian  dilaksanakan  diwilayah  administratif  Pemerintah  Provinsi  Sumatera  Utara, dimana data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif dan sumber data yang digunakan adalah  data  sekunder.  Data  sekunder  yaitu  data  yang  diterbitkan  atau  digunakan  oleh  organisasi  yang bukan  pengolahannya  [9].  Definisi  lain  dari  data  sekunder  adalah  data  yang  telah  dikumpulkan  oleh lembaga pengumpul data dan dipublikasikan kepada masyarakat pengguna data [10]. Adapun sumber data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari Badan Pusat Statistik Propinsi Sumatera Utara dalam beberapa  terbitan  yaitu  dokumen  yang  berisi  data  yang  mencakup  data-data  dari  kabupaten/  kota  se- Provinsi Sumatera Utara selama tahun 2013 – 2017 [11].
Dalam  penelitian  ini  data  yang  dikumpulkan  kemudian  dikelompokkan  (Data  Panel)  untuk mengetahui  pengaruh  variabel  Kemiskinan  (POV),  variabel  Pengangguran  (TPT),  variabel  IPM  dan variabel  PAD  terhadap  ketimpangan  pendapatan  antar  Kabupaten/  Kota  (VW)  di  Provinsi  Sumatera Utara.

## Uji Normalitas
Uji  Normalitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi  variabel  pengganggu  atau residual memiliki distribusi normal atau tidak. Seperti diketahui bahwa uji t dan F mengasumsikan bahwa nilai residual mengikuti distribusi  normal.  Apabila asumsi  ini dilanggar maka uji statistik menjadi  tidak berlaku.  Ada  beberapa  metode  untuk  mengetahui  normal  atau  tidaknya  distribusi residual antara  lain Jarque-Bera (J-B)  Test  dan  metode  grafik.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  J-B  Test,  apabila  J-B hitung < nilai χ2 (Chi Square) tabel, maka nilai residual terdistribusi normal [12].

## Uji Multikolinearitas
Multikolinearitas  mempunyai  pengertian  bahwa  ada  hubungan  linier  yang  “sempurna”  atau  pasti diantara  beberapa  atau  semua  variabel  independent  (variabel  yang  menjelaskan)  dari  model  regresi.
Konsekuensi adanya multikolinieritas adalah koefisien regresi variabel tidak tentu dan kesalahan menjadi tidak  terhingga.  Uji  multikolinieritas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi  yang  baik seharusnya  tidak  terjadi  korelasi  diantara  variabel  bebas.  Multikolinieritas  dalam  penelitian  ini  diuji dengan  menggunakan  auxiliary  regresion  untuk  mendeteksi  adanya  multikolinieritas.  Kriterianya  adalah jika  R2  regresi  persamaan  utama  lebih  besar  dari  R2 auxiliary  regresions maka  dalam  model  tidak terdapat multikolinieritas [12][13].

## Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  dalam  model  regresi  linear  ada  korelasi antara kesalahan penggangu pada periode t dengan kesalahan penganggu pada periode t-1 (sebelumnya), dimana jika terjadi korelasi dinamakan ada problem autokorelasi. Autokorelasi muncul karena observasi yang  berurutan  sepanjang  waktu  berkaitan  satu  sama  lainnya.  Masalah  ini  timbul  karena residual (kesalahan  penggangu)  tidak  bebas  dari  satu  observasi  ke  observasi  lainnya.  Hal  ini  sering  ditemukan pada  data  runtut  waktu  ( time  series ).  Salah  satu  cara  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  autokorelasi adalah dengan uji Durbin Watson [12].

## Uji Heterokedasitas
Uji  Heteroskedasitas,  menguji  apakah  variabel  gangguan  ( disturbance / error terms )  yang  muncul dalam fungsi regresi memiliki varians yang sama atau tidak. Model analisis yang baik adalah jika varians gangguan adalah sama (homoskedastik) [14][15].

## Indeks Williamson
Ukuran ketimpangan  pendapatan  yang  menganalisis  seberapa  besarnya  kesenjangan antarwilayah/daerah adalah dengan melalui perhitungan indeks Williamson . Dasar perhitungannya adalah dengan  menggunakan  PDRB  per  kapita  dalam  kaitannya  dengan  jumlah  penduduk  per  daerah. Kesenjangan  pendapatan  antar  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Barat  dilakukan  dengan  menggunakan Indeks Williamson . Rumus dari Indeks Williamson ditampilkan oleh persamaan 1:
(1)
Dimana:
Vw = Indeks Williamson .
f i = Jumlah penduduk masing-masing Kabupaten/ Kota di Propinsi Sumatera Utara
n = Jumlah penduduk di Propinsi Sumatera Utara Y i = Pendapatan per kapita masing-masing Kabupaten/Kota.
Y = PDRB per kapita di Propinsi Sumatera Utara.
Indeks  ketimpangan Williamson yang  diperoleh  terletak  antara  0  (nol)  sampai  1  (satu).  Jika ketimpangan Williamson mendekati  0  maka  ketimpangan  pendapatan  antar  kabupaten/kota  di  Provinsi Sumatera Utara adalah rendah. Jika ketimpangan Williamson mendekati 1 maka ketimpangan pendapatan antar kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Utara adalah tinggi.

## Uji Koefisien Determinasi (R2)
Ukuran  Koefisien  determinasi  digunakan  untuk  mengukur  kedekatan  hubungan  antara  variabel independent  yang  digunakan  dengan  variabel  dependent.  R2  adalah  angka  yang  menunjukkan  besarnya proporsi  atau  persentase  variasi  variabel  dependen  yang  dijelaskan  oleh  variabel  independen  secara bersama-sama. Besarnya R2 berada diantara 0 dan 1 (0 < R2 < 1).
Hal  ini  menunjukkan  bahwa  jika  nilai  R2  semakin  mendekati  1,  maka  dapat  dikatakan  bahwa model  variable  independen  yang  digunakan  mampu  menjelaskan  variabel  dependen  mendekati  100%. Ukuran R2 akan semakin mengecil jika semakin banyak variabel independent yang digunakan [12].

## Uji Signifikansi t (Parsial)
Uji statistik t pada dasarnya untuk menunjukkan seberapa jauh pengaruh satu variabel independen dalam  menerangkan  variasi  variabel  terikat.  Hipotesis  nol  (H 0 )  yang  akan  di  uji  adalah  apakah  suatu parameter  (α 1 )  sama  dengan  nol,  atau  H 0 :  α 1 =  0,  artinya  suatu  variabel  independen  bukan  merupakan penjelas  yang  signifikan  terhadap  variabel  independen.  Hipotesis  alternatifnya  (H a )  parameter  suatu variabel  tidak  sama  dengan  nol,  atau  H a :  α 1 ≠    0,  artinya  variabel  tersebut  merupakan  penjelas  yang sigifikan terhadap variabel dependen.
Jika  nilai  t-statistik  nilainya  lebih  besar  dari  t-tabel,  maka  hipotesis  alternatif  (H a )  tidak  ditolak yang  artinya  bahwa  suatu  variabel  independen  secara  individual  mempengaruhi  variabel  dependen, dengan kata lain apabila H 0 ditolak berarti ada pengaruh nyata dari variabel independen terhadap variabel dependen [16].

## Uji Signifikansi F (Simultan)
Untuk  mengetahui  pengaruh  sinifikansi  variabel  bebas  secara  bersama-sama,  digunakan  uji  F dengan membuat hipotesis sebagai berikut:
H 0 :  β 1 =  β 2 =  β 3 ,  yaitu  tidak  ada  pengaruh  signifikansi  variabel  Kemiskinan  (POV),  variabel Pengangguran (TPT), variabel Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan variabel Pendapatan Asli Daerah (PAD) terhadap Disparitas Pendapatan (VW) di Provinsi Sumatera Utara.
H 0 :  β 1 =  β 2 =  β 3 ,  yaitu  tidak  ada  pengaruh  signifikansi  variabel  Kemiskinan  (POV),  variabel Pengangguran (TPT), variabel Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan variabel Pendapatan Asli Daerah (PAD) terhadap Disparitas Pendapatan (VW) di Provinsi Sumatera Utara.
Pada tingkat  signifikasi α = 5% kriteria pengujian yang digunakan, yaitu (1) jika F-dihitung > F- tabel, atau jika probabilitas F-hitung < tingkat 0.05 maka H 0 di tolak, artinya variabel independen secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependen secara signifikan dan (2) jika F-dihitung < F-tabel, atau jika  probabilitas  F-hitung  >  tingkat  0.05  maka  H 0 di  tolak,  artinya  variabel  independen  secara  bersama- sama tidak mempengaruhi variabel dependen secara signifikan.
Untuk  menunjukkan  seberapa  jauh  pengaruh  satu  variabel  penjelas  atau  independen  secara individual  dalam  menerangkan  variasi  variabel  dependen,  pada  tingkat  signifikansi  α  =  5  %  kriteria pengujian  yang  digunakan,  yaitu  (1)  jika  H 0 :  β 1 =  β 2 =  β 3 =  0,  artinya  tidak  ada  pengaruh  signifikansi variabel  kemiskinan  terhadap  variabel  dispatitas  pendapatan,  (2)  H1:  β 1 <  0,  yaitu  terdapat  pengaruh negatif signifikansi variabel Pengangguran terhadap variabel dispatitas pendapatan, (3) H1: β 2 < 0, yaitu terdapat pengaruh negatif variabel IPM terhadap variabel dispatitas pendapatan, dan (4) H1 : β 3 < 0 yaitu terdapat pengaruh negatif variabel PAD terhadap variabel dispatitas pendapatan.

## Pengujian Hipotesis II
Estimasi model regresi dengan data panel dapat menggunakan pendekatan Fixed effect model dan random effect model. Didalam memilih model yang paling tepat untuk mengestimasi regresi data panel. Terdapat tiga prosedur pengujian secara formal yang digunakan untuk memilih model regresi data panel yang  terbaik.  Model random  effect s  sangat  berguna  jika  individu  yang  dijadikan  sampel  adalah  dipilih secara random dan merupakan wakil dari populasi [17]. Model data panel ditunjukkan oleh persamaan 2 yaitu [18]:
Yit = β o x1it + β 1 x 1 it + β 2 x 2 it + β 3 x 3 it + β 4 x 4 it μit (2)
Model fungsi yang akan di gunakan untuk mengetahui disparitas pendapatan di Provinsi Sumatera Utara ditunjukkan pada persamaan 3 yaitu:
VWit = ß 0 +ß 1 Log(POVit)+ß 2 LOG(TPTit)+ß 3 LOG(IPMit)+ß 4 LOG(PADit)+μ it (3)
Dimana:
VW = Indeks Ketimpangan Wilayah POV = Kemiskinan TPT = Tingkat Pengangguran Terbuka IPM = Indeks Pembangunan Manusia PAD = Pendapatan Asli Daerah i = Seksi Silang: i=1; ,2,3,......., 33 Kabupaten Kota t = Runtun Waktu t = 2010 - 2017
β = Koefisien Variabel Bebas μ i = Fixed effect atau random effect μ it = residual atau error

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Hasil Perhitungan Indeks Williamson
Dari hasil perhitungan dengan menggunakan metode Indeks Williamson , dapat diketahui disparitas di Provinsi Sumatera Utara selama Tahun 2013 sampai Tahun 2017 cenderung berfluktuasi. Tahun 2013
Indeks Williamson Sumatera  Utara  sebesar  0,051608  menurun  relatif  kecil  pada  tahun  2014  menjadi sebesar  0,051427.  Sementara  di  tahun  2015  Indeks Williamson Sumatera  Utara  menjadi  sebesar 0,051382,  tahun  2016  sebesar  0,051430  dan  di  tahun  2017  menjadi  sebesar  0,051370.  Kondisi  ini menunjukkan  bahwa  di  Provinsi  Sumatera  Utara  masih  terjadi  ketimpangan  pendapatan  ( income disparity )  meskipun  ketimpangan  itu  tidak  cukup  lebar  atau  tidak  signifikan.  Indeks Williamson Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara selama Tahun 2013-2017 dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Indeks Williamson Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara selama Tahun 2013-2017 Kabupaten/ Kota 2013 2014 2015 2016 2017 1. Nias 0,051850 0,051118 0,050447 0,050067 0,049665 2. Madina 0,082054 0,080715 0,079459 0,078324 0,077203 3. TapSel 0,012961 0,013215 0,012807 0,012170 0,011373 4. TapTeng 0,074166 0,075354 0,076351 0,077326 0,078152 5. TapUt 0,069593 0,069234 0,068976 0,069269 0,069545 6. TobaSa 0,022545 0,022744 0,022646 0,022345 0,021956 7. LBatu 0,058441 0,056981 0,055523 0,053986 0,052494 8.  Asahan 0,015902 0,013979 0,012374 0,010877 0,009530 9.  Simalungun 0,045168 0,043598 0,041971 0,040216 0,038907 10. Dairi 0,056156 0,055488 0,054744 0,054104 0,053499 11. Karo 0,003743 0,004958 0,006032 0,007037 0,007773 12. DSerdang 0,033370 0,029466 0,032619 0,035522 0,038852 13. Langkat 0,066879 0,066142 0,065090 0,064493 0,063615 14. NiSel 0,094819 0,095104 0,095273 0,095428 0,095554 15. HumbaHas 0,047331 0,046993 0,047155 0,047136 0,047016 16. PakpakB 0,029910 0,030069 0,030262 0,030366 0,030395 17. Samosir 0,035893 0,034877 0,033992 0,033467 0,032840 18. Sergai 0,040112 0,038611 0,037064 0,035571 0,033992 19. Bbara 0,106012 0,103574 0,101429 0,099906 0,097555 20. Paluta 0,023030 0,023264 0,023461 0,023704 0,024286 21. Palas 0,028889 0,029611 0,030353 0,030721 0,031503 22. Labusel 0,084313 0,082722 0,081060 0,079435 0,077715 23. Labura 0,041653 0,042378 0,042888 0,043340 0,043711 24. NiasUt 0,053722 0,053208 0,052801 0,052801 0,052863 25. NiasBar 0,049012 0,048670 0,048277 0,047976 0,047781 26. Sibolga 0,002762 0,003952 0,005064 0,005745 0,006497 27. TBalai 0,014082 0,013647 0,013396 0,012914 0,012674 28. PSiantar 0,000336 0,002222 0,002807 0,002850 0,002357 29. TTinggi 0,036733 0,036721 0,036900 0,037067 0,037051 30. Medan 0,295630 0,303160 0,309383 0,318603 0,325038 31. Binjai 0,030563 0,030007 0,029668 0,029324 0,029049 32. PSidempuan 0,058178 0,058498 0,058839 0,059050 0,059230 33. Gusit 0,037265 0,036827 0,036496 0,036043 0,035534 Sumber: Olah data, 2020
Estimasi  dengan  menggunakan  metode  efek tetap berdasarkan  hasil  uji chow dan  hasil  uji haussman , dimana hasil uji chow dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2. Hasil Uji Chow
Redundant Fixed effects Tests Pool: Untitled Test cross-section Fixed effects Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 1521.578690 (32,116) 0.0000 Sumber: Olah data, 2020
Penentuan  penggunaan  antara  metode common  effect dan Fixed  effect dengan  menggunakan  uji chow, dimana  jika  probabilita  >  0,10,  0,05,  0,01  maka    metode common  effect lebih  baik  digunakan. Sebaliknya  jika  probablita  <  0,10,  0,05,  0,01,  maka  penggunaan  metode Fixed  effect lebih  baik digunakan. Dari hasil estimasi dengan uji chow diperoleh probabilita < 0,10, 0,05, 0,01 sehingga metode Fixed effect lebih baik untuk digunakan.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tahap  berikutnya  adalah  melakukan  uji haussman untuk  menentukan  apakah  metode Fixed  effect atau random effect yang lebih baik digunakan. Hasil uji haussman dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil uji Haussman Correlated Random effects - Hausman Test Pool: Untitled Test cross-section random effects
Test Summary Chi-Sq. Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 9.434148 4 0.0511 Sumber: Olah data, 2020
Penentuan  penggunaan  antara  metode Fixed  effect dan random  effect dengan  menggunakan  uji haussman, dimana jika probabilita < 0,10, 0,05, 0,01 maka  metode random effect lebih baik digunakan. Sebaliknya  jika  probablita  >  0,10,  0,05,  0,01,  maka  penggunaan  metode Fixed  effect lebih  baik digunakan.  Dari  hasil  estimasi  dengan uji  haussman diperoleh  probabilita  >  0,10,  0,05,  0,01  sehingga metode Fixed effect lebih baik untuk digunakan.

## Hasil uji serempak (F-statistik)
Nilai  F-hitung  sama  dengan  8308.570  dengan  probabilita  F-statistik  sebesar  0.00000  yang  berarti secara  bersama-sama  (serempak)  variabel-variabel  bebas  (POV,  TPT,  IPM,  dan  PAD)  berpengaruh terhadap variabel terikat (VW). Hasil estimasi telah memenuhi uji kesesuaian model untuk uji serempak, sehingga hasil estimasi dapat digunakan untuk analisis.
Hasil koefisien determinasi (R 2 ) R 2 terletak  antara  0  dan  1.  R 2 sama  dengan  1,  berarti  variabel-variabel  bebas  menjelaskan  100 persen  variasi  variabel  terikat.  Sebaliknya,  R 2 sama  dengan  0,  berarti  variabel-variabel  bebas  dalam model tidak menjelaskan sedikitpun variasi variabel terikat. Model dikatakan lebih baik kalau R 2 semakin dekat  dengan  1  (Gujarati:  99).  Estimasi  model  menghasilkan  R 2 sebesar  0.999612.  Artinya,  keberadaan variabel-variabel bebas (POV, TPT,  IPM, dan PAD) mampu menjelaskan  variabel terikat (VW) sebesar 99,96 persen, selebihnya yang 0,04 persen dijelaskan oleh variabel-variabel lain diluar model. Dengan R 2 0,9996  maka  hasil  estimasi  memenuhi  uji  kesesuaian  dari  aspek  koefisien  determinasi.  Hasil  estimasi layak dianalisis.
Hasil uji parsial (t-test) Uji parsial juga disebut uji tingkat-penting ( test of significance ). Nilai t-hitung POV sama dengan- 3.561785 dengan probabilita sebesar 0,0005 lebih kecil dari α = 0,10 yang berarti variabel POV signifikan mempengaruhi  VW  secara  negatif,  nilai  t-statistik    TPT  sama  dengan  2.559420  dengan  probabilita sebesar  0.0118  lebih  kecil  α  =  0,10  yang  berarti  variabel  TPT  signifikan  mempengaruhi  VW  secara positif,  variabel  IPM  dengan  nilai  t-statistik  sebesar  6.544895  dengan  probabilita  sebesar  0.0000  lebih kecil α = 0,10 yang berarti variabel IPM signifikan mempengaruhi VW secara positif. Sedangkan variabel PAD nilai t-statistik sebesar -1.901057 dengan probabilita sebesar 0.0598 lebih besar dari α = 0,10 yang berarti  variabel  PAD  signifikan  mempengaruhi  VW  secara  negatif.  Jadi,  hasil  estimasi  model  telah memenuhi uji kesesuaian dari aspek uji parsial. Hasil estimasi model dapat dianalisis.

## Hasil Uji Normalitas
Uji  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  normal  atau  tidaknya  factor  gangguan  yang  dapat  diketahui melalui  JB  test.  Uji  ini  menggunakan  hasil  estimasi residual dan chi-square  probability  distribution . Hasil estimasi yang dilakukan dengan uji JB Test disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Uji JB Jarque-Bera 0.621479 0.506269 0.425114 0.326514 0.644561 Probability 0.732905 0.776363 0.808514 0.849373 0.724495 Sumber: Olah data, 2020
Berdasarkan  hasil  JB  test  diatas,  diperoleh  besarnya  nilai probability  Jarque-Bera untuk  seluruh variabel  yang  diteliti  memiliki  nilai  probabilita  JB  lebih  besar  dari  α  =  0,05.  Dengan  demikian  dapat disimpulkan bahwa model empiris yang digunakan dalam model tersebut tidak mempunyai residual atau tidak ada factor pengganggu yang berdistribusi normal.

## Hasil Uji Multikolinearitas
Salah satu asumsi yang digunakan dalam metode OLS adalah tidak adanya hubungan linier antara variabel  independen.  Adanya  hubungan  antara  variabel  independen  dalam  suatu  regresi  disebut  dengan
multikolinieritas.  Apabila  terdapat  gejala  multikolinearitas,  koefisien  estimasi  ( estimator )  masih  bersifat BLUE  ( Best  Linear  Unbiased  Estimator ),  namun  estimator  dari  OLS  mempunyai  varian  dan  kovarian yang  besar,  sehingga  membuat  estimasi  menjadi  kurang  akurat  dan  sensitif  terhadap  sedikit  perubahan dari  data.  Salah  satu  cara  mendeteksi  gejala  multikoinier,  terlihat  dari  nilai  R 2 yang  tinggi,  dan  lebih banyak  variabel  independen  yang  tidak  signifikan  daripada  variabel  independen  yang  signifikan  atau bahkan  tidak  ada  satupun  variabel  independen  yang  signifikan. Tabel  5 menampilkan  nilai  matriks korelasi variabel-variabel bebas.
Tabel 5. Nilai Matriks Korelasi Variabel-Variabel Bebas VAR POV TPT IPM PAD POV 1.000000 0.831435  -0.442901 -0.675958 TPT 0.831435 1.000000   0.097836 -0.332957 IPM -0.442901 0.097836   1.000000 0.726886 PAD -0.675958 -0.332957   0.726886 1.000000 Sumber: Pengolahan Data, 2020
Berdasarkan Tabel  5 nilai  matriks  korelasi  menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  multikolineritas data.  Suatu  variabel  dikatakan  terdapat  multikolineritas  apabila  korelasi  antar  kedua  variabel  lebih  dari nilai R squared. Berdasarkan hasil perhitungan regresi maka tidak ada variabel yang memiliki nilai lebih tinggi dari 0.999612 untuk fungsi disparitas pendapatan.
Nilai  VIF  yang  semakin  besar  menunjukkan  masalah  multikolinearitas  yang  semakin  serius. Kaidah  yang  digunakan  adalah  jika  VIF  lebih  besar  dari  10  dan 𝑅 𝑗 2 lebih  besar  dari  0,90  maka  variabel tersebut memiliki kolinearitas yang tinggi.
Tabel 6. Nilai VIF dari Korelasi Variabel-Variabel Bebas VAR POV TPT IPM PAD POV 0 3,239225 1,244031 1,841347 TPT 3,239225 0 1,009664 1,124683 IPM 1,244031 1,009664 0 2,120276 PAD 1,841347 1,124683 2,120276 0 Sumber: Pengolahan Data, 2020
Dari  nilai  VIF  dari  korelasi  variabel-variabel  bebas  pada  tabel  6  tidak  terdapat  variabel  yang memiliki  nilai  VIF  yang  lebih  besar  dari  10,  jadi  tidak  ada  variabel  yang  terjadi  kolinieritas  ganda (multicollinearity) .

## Hasil Uji Autokorelasi
Masalah  autokerelasi  disebabkan  oleh  adanya  hubungan  korelasi residual dari  suatu  observasi dengan residual dari  observasi  lain.  Konsekuensi  dari  autokerelasi    adalah  hasil  estimasi  tidak  lagi memiliki varian yang minimum, dan estimatornya tidak lagi menghasilkan estimator yang BLUE , karena perhitungan standard  error -nya  tidak  lagi  dapat  dipercaya  dan  uji  hipotesis  yang  didasarkan  pada distribusi t maupun F tidak lagi dapat dipercaya untuk evaluasi hasil regresi. Deteksi masalah autokerelasi dilakukan dengan metode Durbin-Watson (DW). Hasil estimasi model diketahui, nilai Durbin-Watson (DW) hitung adalah 0.835783. Nilai Durbin- Watson hitung tersebut dibandingkan dengan nilai Durbin-Watson Tabel ( =5%, jumlah observasi (n) adalah  153  dan  banyaknya  variabel  independen  (k)  adalah  5,  diperoleh  nilai  sesuai  pada Gambar  1. Sesuai kriteria Durbin-Watson , maka nilai DW hitung berada pada wilayah ragu-ragu.
Gambar 1 . Uji Autokorelasi dengan Metode Durbin-Watson Sumber: Pengolahan data, 2020

## Hasil Uji Heteroskedasitas
Metode  yang  digunakan  adalah  metode  Efek  Tetap  yang  mana  masalah  heteroskedasitas dieliminasi  dengan  sedirinya  jika  ada,  maka  tidak  akan  terdapat  masalah  heteroskedasitas  dalam  hasil estimasi.  Namun  demikian,  untuk  memastikan  apakah  data  yang  dipakai  mengandung  masalah heteroskedasitas  atau  tidak,  maka  dilakukan  pengujian  sederhana  dengan  langkah-langkah  sebagai berikut;  (1)  melakukan  regresi  dengan  metode  OLS  biasa,  (2)  melakukan  regresi  dengan  metode  OLS dengan white heteroskedaticity , dan (3) membandingkan R 2 kedua hasil regresi. Jika R 2 relatif sama, maka tidak terdapat heteroskedasitas. Sebaliknya, jika R 2 berbeda signifikan, maka terdapat heteroskedasitas. Setelah dilakukan pengujian, diperoleh hasil R 2 biasa relatif sama dengan 0.999612 dan R 2 white sama dengan  0.999612.  Jadi  tidak  ada  masalah  heteroskedasitas.  Hasil  regresi  selengkapnya  tersedia  di lampiran 10. Hasil estimasi atas model penelitian ini adalah baik dan dapat dianalisis.

## Disparitas/Ketimpangan Pendapatan di Provinsi Sumatera Utara
Indeks Williamson sebagai  model  dalam  pengukuran  disparitas  pendapatan  Kabupaten/  Kota  di Provinsi Sumatera Utara selama tahun 2013-2017, dari hasil estimasi menunjukkan pola penurunan nilai indeks di 20 Kabupaten/ Kota dan sebanyak 13 Kabupaten/ Kota secara umum menunjukkan peningkatan ketimpangan atau disparitas khususnya pendapatan di Provinsi Sumatera Utara.
Dari  8  kota  yang  ada  di  Provinsi  Sumatera  Utara,  sebanyak  5  Kota  yang  mengalami  pola peningkatan  disparitas  pendapatan,  yaitu  :  Kota  Sibolga,  Kota  Pematang  Siantar,  Kota  Tebing  Tinggi, Kota Medan dan Kota Padang Sidimpuan.
Kota  Medan  sebagai  ibukota  Provinsi  Sumatera  Utara  memiliki  nilai  Indeks  yang  tertinggi,  yaitu sebesar  0,325038  yang  berarti  kondisi  ketimpangan  pendapatan  sudah  harus  menjadi  perhatian pemerintah  daerah  untuk  menanggulanginya.  Selanjutnya  nilai  indeks  terbesar  kedua  adalah  Kabupaten Batu Bara dengan nilai indeks sebesar 0,097555 dan Kabupaten Nias Selatan sebesar 0,095554.
Ketimpangan  pendapatan  terendah  terjadi  di  Kota  Pematang  Siantar  dengan  nilai  Indeks  sebesar 0,002357 di tahun 2017. Meskipun terjadi penurunan indeks di tahun 2017, namun kondisi ini sebenarnya tidak  lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan  kondisi  di  tahun  2013,  dimana  nilai  indeksnya  mencapai 0,0003366 jauh lebih rendah dibandingkan dengan nilai indeks di tahun 2017. Artinya, di Kota Pematang Siantar  telah  terjadi  kondisi  peningkatan  disparitas  pendapatan  meskipun  secara  kumulatif  masih tergolong  rendah.    Nilai  indeks  terendah  kedua  adalah  Kota  Sibolga  dengan  nilai  Indeks Williamson sebesar  0,006497.  Kondisi  di  Kota  Sibolga  tidak  berbeda  dengan  Kota  Pematang  Siantar,  dimana  nilai indeks  di  tahun  2017  jauh  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  nilai  indeks  di  tahun  2013  yang  sebesar 0,002762.  Kondisi  ini  menunjukkan  bahwa  Kota  Sibolga  sudah  menunjukkan  gejala  disparitas pendapatan.  Sedangkan  nilai  indeks  terendah  ketiga  adalah  Kabupaten  Karo  dengan  nilai  Indeks Williamson sebesar  0,007773  di  tahun  2017  sedangkan  di  tahun  2013  nilai  indeks  Kabupaten  Karo sebesar 0,003743. Kondisi ini menunjukkan bahwa Kabupaten Karo sudah menunjukkan gejala disparitas pendapatan.
Dilihat  dari  rata-rata  Indeks Williamson pada  wilayah  barat  dan  wilayah  timur,  wilayah  barat memiliki  Indeks Williamson terkecil  dengan  rata-rata  pada  tahun  2013-2017  sebesar  0,05156092  dan yang  terbesar  di  wilayah  pantai  timur  dengan  rata-rata  pada  tahun  2013-2017  sebesar  0,086609741. Dengan kata lain wilayah timur mengalami ketimpangan lebih besar dibandingkan dengan wilayah barat di Sumatera Utara.
Dari hasil estimasi menggunakan model efek tetap ( Fixed effect Models ) menunjukkan bahwa nilai koefisien  tertinggi  diberikan  oleh  Kota  Pematang  Siantar  dengan  nilai  sebesar  3,304864,  disusul  oleh Kota  Sibolga  dengan  koefisien  sebesar  2.372110  dan  Kota  Medan  sebesar  2.347798.  Sedangkan  nilai koefisien  terendah  diberikan  oleh  Kota  Gunung  Sitoli  sebesar  0,071455,  disusul  oleh  Kabupaten  Deli Serdang  dengan  nilai  koefisien  sebesar  0,117993  dan  Kabupaten  Samosir  dengan  koefisien  sebesar 0,132725.
Secara  umum  kondisi  disparitas  Provinsi  Sumatera  Utara  menunjukkan  pola  penurunan,  dimana nilai  Indeks Williamson tahun  2013  sebesar  0,051608  mengalami  penurunan  di  tahun  2014  dan  2015 masing-masing menjadi sebesar 0,051427 di tahun 2014 dan 0,051382 di tahun 2015. Sementara di tahun 2016  terjadi  kenaikan  meskipun  tidak  signifikan  menjadi  sebesar  0,051430,  kembali  turun  menjadi sebesar  0,051370  di  tahun  2017,  yang  berarti  disparitas  pendapatan  semakin  mengecil  dan  semakin merata.

## Pengaruh Kemiskinan (POV) Terhadap Disparitas Pendapatan (VW)
Koefisien  regresi  POV  sama  dengan  -0.221124.  Ini  berarti  jika  jumlah  penduduk  miskin  (POV) meningkat 1 persen, maka disparitas pendapatan (VW) akan menurun sebesar 0,22. Sebaliknya, jika POV turun  maka  disparitas  pendapatan  akan  naik.  Pengaruh  variabel  kemiskinan  (POV)  terhadap  disparitas
pendapatan  (VW)  signifikan  pada  tingkat  kepercayaan  90  persen.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  POV berpengaruh negatif dan signifikan terhadap disparitas pendapatan di Provinsi Sumatera Utara.
Hal  ini  tidak  sesuai  dengan  teori  dan  hipotesis  sebelumnya  yang  menyatakan  bahwa  apabila kemiskinan turun maka ketimpang pendapatan juga akan menurun dan sebaliknya atau berkorelasi secara positif, sedangkan hasil penelitian ini menunjukkan korelasi negatif.
Kondisi ini dapat dijelaskan bahwa berdasarkan data yang bersumber dari BPS Provinsi Sumatera Utara menunjukkan dari 33 kabupaten/ kota di Provinsi Sumatera Utara selama tahun 2013 hingga tahun 2017 sebanyak 26 kabupaten/ kota mengalami peningkatan jumlah penduduk miskin atau sekitar 78,79% [11]  sementara  hasil  estimasi  dengan  menggunakan  Indeks Williamson ,  diperoleh  hasil  sebanyak  21 Kabupaten/  Kota  di  Provinsi  Sumatera  Utara  mengalami  penurunan  disparitas  pendapatan  atau  sekitar 63,64  persen.  Artinya  bahwa  masih  ada  sekitar  21,21%  kabupaten  kota  yang  mengalami  penurunan jumlah kemiskinan dan disaat yang sama masih ada sekitar 36,36% kabupaten/ kota di Provinsi Sumatera Utara juga mengalami penurunan disparitas pendapatan.

## Pengaruh Pengangguran (TPT) Terhadap Disparitas Pendapatan (VW)
Koefisien regresi variabel TPT adalah 0.019425 yang berarti bahwa bilamana angka Pengangguran (TPT) meningkat 1% maka akan meningkatkan disparitas pendapatan (VW) sebesar 0.019. Pengaruh TPT terhadap  disparitas  pendapatan  ini  relatif  terendah  dari  variabel  bebas  lainnya  serta  berpengaruh  secara positif dan signifikan pada tingkat kepercayaan 90% terhadap disparitas pendapatan di Provinsi Sumatera Utara.
Hal  ini  sesuai  dengan  teori  dan  hipotesis  sebelumnya  yang  menyatakan  bahwa  kenaikan  tingkat pengangguran  akan  meningkatkan  disparitas  begitu  pula  sebaliknya,  ketika  pengangguran  turun  maka disparitas juga akan turun.

## Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Terhadap Disparitas Pendapatan (VW)
Koefisien  regresi  variabel  IPM  adalah  1.999816  yang  berarti  bahwa  bilamana  nilai  Indeks Pembangunan Manusia (IPM) meningkat 1 persen maka akan meningkatkan disparitas pendapatan (VW) sebesar 1,99. Pengaruh IPM terhadap disparitas pendapatan ini relatif tertinggi dari variabel bebas lainnya serta  berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan  pada  tingkat  kepercayaan  90  persen  terhadap  disparitas pendapatan di Provinsi Sumatera Utara.
Hal  ini  tidak  sesuai  dengan  teori Becker [6]  yang  menyatakan  bahwa  IPM  memiliki  pengaruh negatif  terhadap  ketimpangan  distribusi  pendapatan  yang  menyatakan  bahwa  kualitas  pembangunan manusia  yang  diukur  dengan  IPM  ketika  mengalami  peningkatan  akan  meningkatkan  disparitas pendapatan.
IPM  yang  terbentuk  dari  3  indeks  komposit,  yaitu  indeks  pendidikan,  kesehatan  dan  paritas pendapatan  yang  disesuaikan.  Ketiga  indeks  tersebut  diukur  dari  harapan  lama  sekolah,  harapan  hidup dan kemampuan daya beli yang cenderung menitikberatkan kepada masalah sosial dibandingkan dengan masalah  ekonomi  atau  pendapatan.  Peningkatan  kualitas  pendidikan  dan  kesehatan  ternyata  tidak  dapat memberikan kontribusi signifikan dalam menekan disparitas pendapatan.

## Pengaruh Pendapatan Asli Daerah (PAD) Terhadap Disparitas Pendapatan (VW)
Hasil estimasi menunjukkan koefisien regresi variabel PAD sebesar -0.667801. Berarti jika terjadi peningkatan Pendapatan Asli Daerah (PAD) 1% maka disparitas pendapatan (VW) akan menurun sebesar 0,67.  Pengaruh  variabel  PAD  terhadap  disparitas  pendapatan  secara  negatif  dan  signifikan  pada  tingkat kepercayaan 90 persen.
Hal  ini  sesuai  dengan  Widhiyanto  [8]  yang  menyatakan  bahwa  PAD  ( Local  Revenue )  justru berkorelasi  negatif  secara  signifikan  terhadap  disparitas  pendapatan  regional  yang  artinya  bahwa  PAD justru akan dapat menurunkan tingkat disparitas pendapatan regional.

## 4. Kesimpulan
Kondisi  Disparitas/Ketimpangan  Pendapatan  di  Provinsi  Sumatera  Utara  menunjukkan  pola penurunan,  yang  berarti  disparitas/ketimpangan  pendapatan  semakin  mengecil  dan  semakin  merata. Dilihat dari rata-rata Indeks Williamson wilayah barat memiliki Indeks Williamson terkecil dibandingkan di  wilayah  timur  Sumatera  Utara.  Dengan  kata  lain  wilayah  timur  mengalami  ketimpangan  lebih  besar dibandingkan dengan wilayah barat di Sumatera Utara. Variabel Kemiskinan (POV) berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Disparitas Pendapatan di Provinsi  Sumatera Utara, yang berarti  jika kemiskinan (POV)  meningkat  maka  Disparitas  Pendapatan  (VW)  akan  turun  di  Provinsi  Sumatera  Utara.  Variabel Pengangguran  (TPT)  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Disparitas  Pendapatan  di  Provinsi Sumatera  Utara,  yang  berarti  jika  Pengangguran  (TPT)  meningkat  maka  Disparitas  Pendapatan  (VW) akan meningkat di Provinsi Sumatera Utara. Variabel Indeks Pembangunan Manusia (IPM) berpengaruh
positif dan signifikan terhadap Disparitas Pendapatan di Provinsi Sumatera Utara, yang berarti jika Indeks Pembangunan Manusia (IPM) meningkat maka Disparitas Pendapatan (VW) akan meningkat di Provinsi Sumatera  Utara.  Variabel  Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD)  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap Disparitas  Pendapatan  di  Provinsi  Sumatera  Utara,  yang  berarti  jika  Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD) meningkat maka Disparitas Pendapatan (VW) akan turun di Provinsi Sumatera Utara.

## 5. Daftar Pustaka
[1] M.  Hasan  and  M.  Azis, Pembangunan Ekonomi  dan  Pemberdayaan Masyarakat .  CV.  Nur  Lina, 2018.
[2] P. R. Indonesia, Undang-Undang no 22/1999 tentang Pemerintah Daerah , 1999.
[3] P.  Republik  Indonesia, Undang-undang  no  25/1999  tentang  Perimbangan  Keuangan  Antara Pemerintah Pusat dan Daerah , 1999.
[4] Darzal,  “Analisis  Disparitas  Pendapatan  dan  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhinya  di  Provinsi Jambi,” J. Perspekt. Pembiayaan dan Pembang. Drh. , vol. 4, no. 2, 2016.
[5] M. P. Todaro and Stephen C Smith, Pembangunan Ekonomi , 9th ed. Jakarta: Erlangga, 2006.
[6] W.  J.  Baumol  and  G.  S.  Becker,  “The  Economic  Approach  to  Human  Behavior.,” Economica , 1978, doi: 10.2307/2553078.
[7] Zainuddin,  “Analisis  Dampak  Inflasi  ,  Pdrb  Dan  Perkembangan  Upah  Minimum  Regional Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  Masyarakat  Di  Provinsi  Aceh,” J.  Ekon.  Manaj.  dan Akunt. , 2015.
[8] I. Widhiyanto, “Fiscal Desentralization  And Indonesia Regional  Income Disparity (1994-2004),” 2008.
[9] A. Dajan, Pengantar Metode Statistik Jilid II , 1986.
[10] Sugiyono, Metodologi Penelitian dan Pengembangan. Bandung , 2016.
[11] B. P. Statistik, “Sumatera Utara dalam angka.”
[12] Ghozali, “Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS,” J. Ilm. Univ. Pandanaran , 2011, doi: 10.1177/107049659800700202.
[13] A. Setyadharma, “Uji Asumsi Klasik dengan SPSS 16.0,” 2010.
[14] Damodar N Gujarati, Dasar-Dasar Ekonometrika Buku 2 Edisi 5 . Salemba Empat, 2012.
[15] P.  A.  Maziyya,  I.  K.  G.  Sukarsa,  and  N.  M.  Asih,  “Mengatasi  Heteroskedastisitas  Pada  Regresi Dengan Menggunakan Weighted Least Square,” E-Jurnal Mat. , vol. 4, no. 1, pp. 20–25, 2015.
[16] Sahid  Raharjo,  “Cara  Melakukan  Uji  t  Parsial  dalam  Analisis  Regresi  dengan  SPSS,”  2014. [Online]. Available: https://www.spssindonesia.com/2014/02/cara-mudah-melakukan-uji-t- dengan-spss.html. [Accessed: 09-Feb-2020].
[17] A. Widarjono, Ekonometrika . Banten: Universitas Terbuka, 2017.
[18] Ansofino, Jolianis, Yolamalinda, and H. Arfilindo, “Buku Ajar Ekonometrika,” Ilmu Ekon. , 2016.