## Jurnal Ekonomi dan
Manajemen Teknologi (EMT) Indonesian Journal for the Economics,Management and Technology .
Jurnal Ekonomidan Manajemen Teknologi, 1(1), 2017,1-11 Available online at http://journal.lembagakita.org

## Analisis Pertumbuhan Ekonomi dan Ketimpangan Pendapatan: Panel Data 8 Provinsi di Sumatera

## Khairul Amri
Mahasiswa Program Doktor Ilmu Ekonomi Universitas Syiah Kuala Banda Aceh
Abstrak: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  hubungan  kausalitas  antara  pertumbuhan  ekonomi  dan  ketimpangan pendapatan.  Data  yang  digunakan  adalah  data  panel  dari  8  provinsi  di  Sumatera  selama  periode  tahun  2007-2015. Peralatan  analisis  data  yang  digunakan  adalah  panel  vector  autoregression  (PVAR)  dan  panel  granger  causality  test. Penelitian  menemukan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  pada  periode  tahun  tertentu  secara  signifikan  dipengaruhi  oleh pertumbuhan  ekonomi  tahun  sebelumnya.  Ketimpangan  pendapatan  pada  periode  tahun  tertentu  juga  secara  signifikan dipengaruhi  oleh  ketimpangan  pendapatan  tahun  sebelumnya.  Hasil  panel  granger  causality  test  menemukan  adanya unidirectional causality dari ketimpangan pendapatan ke pertumbuhan ekonomi .
Kata kunci: Pertumbuhan  Ekonomi,  Ketimpangan  Pendapatan,  Panel  Vector  Autoregression  (PVAR)  dan  Granger Causality Test
Abstract:  This  study  aims  to  determine  the  causality  relationship  between  economic  growth  and  income  inequality.  Using panel  data  of  8  provinces in  Sumatera  during the period  of 2007-2015.  The  data  analyzed  by panel  vector  autoregression (PVAR)  and  panel  granger  causality  test.  The  study  found  that  economic  growth  over  a  given  period  was  significantly influenced by the economic growth of the previous year, and income inequality over a given year was also significantly influenced by  the  income  inequality  of  the  previous  year.  The  result  of  panel  granger  causality  test  found  that  there  is  unidirectional causality from income inequality to economic growth.
Keywords: Economic Growth, Income Inequality, Panel Vector Autoregression (PVAR) and Granger Causality Test.
*Corresponding author. Email: khairul.amri@ar-raniry.ac.id
Received: 01 September 2016, Revision: 04 Oktober 2016, Accepted: 11 Desember 2016
Print ISSN: 2579-7972; Online ISSN: 2549-6204.
Copyright@2017. Published by Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET), Komunitas Informasi Teknologi Aceh (KITA).

## Pendahuluan
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan  salah  satu indikator keberhasilan pembangunan di setiap negara.  Upaya  pemerintah  meningkatkan tingkat  kesejahteraan  masyarakatnya  tercemin dari  pertumbuhan  ekonomi  yang  dapat dicapai.  Semakin  tinggi  tingkat  pertumbuhan ekonomi  berarti  semakin  baik  tingkat kesejahteraan masyarakat. Terjadinya peningkatan  pertumbuhan  ekonomi  pada periode  tahun  tertentu  secara  eksplisit  dapat dimaknai adanya peningkatan nilai barang dan jasa  yang  dihasilkan  pada  periode  tahun tersebut.  Karena  itu,  seluruh  kegiatan pembangunan  harus  difokuskan  pada  upaya peningkatan pertumbuhan ekonomi.
Selain  pertumbuhan  ekonomi,  ketimpangan pendapatan (income  inequality)  juga  menjadi  isu penting  bagi  pembangunan  setiap  negara. Secara  teoritis  dan  didukung  oleh  banyak penelitian empiris terbukti
bahwa pertumbuhan ekonomi yang tinggi berdampak pada  ketimpangan  pendapatan.  Ketimpangan pendapatan berkaitan dengan distribusi pendapatan  yang  diterima  oleh  masyarakat  di suatu  negara.  Semakin  tinggi  ketimpangan pendapatan  berarti  distribusi  pendapatan  di masyarakat  semakin  tidak merata.  Kondisi  ini pada akhirnya akan memperbesar kesenjangan (gap)  antara  masyarakat  dengan  tingkat ekonomi  relatif  baik  (kelompok  kaya)  dengan mereka yang berpendapatan rendah (kelompok miskin).
Dalam satu dekade terakhir, upaya pemerintah dalam  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi Indonesia  sudah  relatif  baik  dengan  rata-rata tingkat  pertumbuhan  mencapai  5,8%  per tahun (Ginting & Aji, 2015). Memasuki tahun 2011 tingkat pertumbuhan ekonomi Indonesia  mencapai  6,5%  dan  kemudian menurun  hingga  menjadi  4,79%  pada  tahun 2015.  Di  sisi  lain  dalam  periode  tahun  yang sama  ketimpangan  pendapatan  yang  diukur dengan  koefisien  gini  (gini  ratio)  cenderung mengalami  peningkatan.  Hingga  tahun  2015 gini  ratio  Indonesia  mencapai  0,41  lebih  besar bila dibandingkan dengan tahun  2010 sebesar 0,38.
Seiring
dengan perubahan tingkat
pertumbuhan  ekonomi  dan  ketimpangan pendapatan  secara  nasional,  pertumbuhan ekonomi dan ketimpangan pendapatan masing-masing  daerah  di  Indonesia  juga berubah  dari  tahun  ke  tahun.  Dalam penelitian  ini,  daerah  yang  dimaksudkan adalah  8  (delapan)  provinsi  di  Sumatera meliputi  Aceh,  Sumbar,  Riau,  Jambi,  Sumsel, Bengkulu,  Lampung  dan  Bangka  Belitung. Adanya  perubahan  tingkat  pertumbuhan ekonomi  di  masing-masing  daerah  tersebut dapat  dilihat  dari  perubahan  pendapatan  per kapita  tahunan  berdasarkan  harga  konstan. Grafik  1  memperlihatkan  perkembangan pendapatan  per  kapita  tahunan  8  provinsi  di Sumatera salama periode tahun 2007-2015 .
Grafik 1 Perkembangan Pendapatan Per Kapita Tahunan 8 Provinsi di Sumatera Selama Periode Tahun 2007-2015
Berkaitan  dengan  ketimpangan  pendapatan diketahui  bahwa  gini  ratio  masing-masing provinsi  juga  relatif  berbeda.  Perbedaan rasio tersebut  tidak  hanya  wujud  antara  sesama provinsi  dalam  periode  tahun  yang  sama, tetapi juga terjadi di provinsi yang sama dalam periode tahun yang berbeda. Pada tahun 2007 daerah  dengan  gini  ratio  paling  tinggi  adalah Lampung  sebesar  0,39,  kemudian  menyusul Bengkulu  di  urutan  kedua  sebesar  0,34. Sebaliknya  daerah  dengan  gini  ratio  paling rendah  adalah  Bangka  Belitung  sebesar  0,26. Hingga  tahun  2015  daerah  dengan  gini  ratio paling tinggi Lampung dan Bengkulu masing- masing  sebesar  0,38.  Sebaliknya  daerah dengan  gini  ratio  paling  rendah  Bangka Belitung sebesar 0,28. Grafik 2
memperlihatkan  perkembangan  gini  ratio  8 provinsi  di  Sumatera  selama  periode  tahun
2007-215 .
Grafik 2
Perkembangan Gini Ratio 8 Provinsi di Sumatera Selama Periode Tahun 2007-2015
Selama  ini  banyak  penelitian  yang  mengkaji hubungan  antara  pertumbuhan  ekonomi  dan ketimpangan  pendapatan.  Namun  hubungan antara  kedua  variabel  tersebut  sesuatu  yang kompleks (Turnovsky, 2015). Artinya, hubungan  antara  pertumbuhan  ekonomi  dan ketimpangan  pendapatan  masih  sulit  untuk dipahami dan menjadi kontroversial di tataran empiris  (Yang  &  Greaney,  2016).  Tiga pandangan  yang  berbeda  terkait  hubungan kedua  variabel  bisa  positif,  negatif  dan  non linier (Charless-Coll, 2013).
Sebagian peneliti menemukan adanya hubungan positif antara pertumbuhan ekonomi  dan  ketimpangan  pendapatan. Seperti  temuan  penelitian  Chamber  (2010), Wahiba  &  El  Weriemmi  (2014)  dan  Rubin  & Segal (2015) menyimpulkan bahwa
pertumbuhan  ekonomi  berhubungan  positif dengan ketimpangan pendapatan. Sebelumnya Lundberg  &  Squire  (2003)  juga  menemukan hasil yang sama bahwa peningkatan pertumbuhan  ekonomi  dapat  meningkatkan ketimpangan  pendapatan.  Artinya,  semakin tinggi  pula  pertumbuhan  ekonomi  akan semakin  tinggi  ketimpangan  pendapatan. Sebaliknya  penurunan pertumbuhan ekonomi berdampak  pada  penurunan  ketimpangan pendapatan. Berbeda dengan temuan penelitian tersebut, Panizza (2002)
menemukan  adanya  hubungan  negatif  antara ketimpangan  pendapatan  dan  pertumbuhan ekonomi. Pertumbuhan ekonomi dapat mengurangi
ketimpangan pendapatan (Nissim, 2007).  Pertumbuhan ekonomi
berhubungan  negatif  dengan  ketimpangan pendapatan  namun  tidak  signifikan  (Binatli, 2012).
Adanya  hubungan  positif  dan  negatif  antara pertumbuhan  ekonomi  dan  ketimpangan pendapatan mengindikasikan bahwa pertumbuhan ekonomi tidak selamanya dapat berdampak baik pada pemerataan pendapatan di  masyarakat.  Kuznets  (1955)  menyatakan bahwa hubungan antara pertumbuhan ekonomi dan  ketimpangan pendapatan berbentuk  U  terbalik,  dimana  pada  awalnya peningkatan  pertumbuhan  ekonomi  dapat meningkatkan ketimpangan pendapatan. Setelah mencapai kondisi tertentu, peningkatan  pendapatan  justru  menurunkan ketimpangan pendapatan.
Penelitian  Huang  et  al. (2015)  menyimpulkan bahwa hubungan antara pertumbuhan ekonomi  dan  ketimpangan  pendapatan  dapat positif  dan  negatif.  Di  negara  berpendapatan rendah  (low-income  developing  countries)  terdapat hubungan negatif antara ketimpangan pendapatan  dan  pertumbuhan  ekonomi. Sebaliknya  di  negara  dengan  pendapatan tinggi  (high-income  developing  countries)  terdapat hubungan  positif  antara  ketimpangan  dan pertumbuhan ekonomi (Fawaz et al., 2014).
Belum  adanya  konsistensi  hasil  penelitian empiris terkait dengan hubungan pertumbuhan  ekonomi  dan  ketimpangan pendapatan,  sebelumnya  juga  diperkuat  oleh penelitian  Forbes  (2000)  yang  menemukan adanya  hubungan  positif  antara  kedua variabel.  Hal  ini  diperkuat  oleh  penelitian Frank  (2009)  yang  menyimpulkan  bahwa ketimpangan  yang  lebih  tinggi  mendorong pertumbuhan  ekonomi  yang  lebih  cepat. Berbeda  dengan  temuan  penelitian  Forbes dan  Frank,  Cingano  (2014)  membuktikan adanya hubungan negatif antara pertumbuhan ekonomi  dan  ketimpangan  pendapatan. Temuan penelitian Ali (2014) di Pakistan juga memperbanyak  bukti  empiris  mengenai hubungan  negatif  antara  kedua  variabel tersebut.  Sebelumnya  Qin  et  al.  (2009) menyimpulkan bahwa ketimpangan pendapatan berdampak negatif terhadap GDP dan pertumbuhan ekonomi sektoral.
Hassan,  Zaman  &  Gul  (2015)  dalam penelitian  mereka  di  Pakistan  menyajikan bukti  empiris  bahwa  dalam  jangka  pendek terdapat hubungan positif antara pertumbuhan  ekonomi  dan  ketimpangan pendapatan. Sedangkan dalam jangka panjang, terdapat  hubungan  negatif  antara  kedua
variabel  tersebut.  Berbeda  dengan  Hassan, Zaman  dan  Gul,  penelitian  Risso  &  Carrera (2012)  justru  menyimpulkan  bahwa  dalam jangka panjang hubungan antara
pertumbuhan  ekonomi  dan  ketimpangan pendapatan adalah positif dan signifikan.
Arah kausalitas antara ketimpangan pendapatan  dengan  pertumbuhan  ekonomi dapat  terjadi  dalam  bentuk  dua  arah (bidirectional  causality)  dan  bisa  juga  satu  arah (unidirectional  causality).  Alawin,  Siam  &  Al- Hamdi  (2013)  dalam  penelitian  mereka  di Yordania  menemukan  adanya  unidirectional causality  dari  ketimpangan  pendapatan  ke pertumbuhan  ekonomi.  Sama  halnya  dengan penelitian  Baharuddin  et  al.  (2016)  di  negara- negara Asean menyimpulkan adanya unidirectional causality dari ketimpangan pendapatan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi. Sebaliknya,  Das,  Sinha  &  Mitra  (2014)  justru mememukan  adanya  unidirectional  causality  dari pertumbuhan ekonomi terhadap ketimpangan pendapatan.  Terakhir,  penelitian  Yang  & Greaney (2016) menyimpulkan adanya bidirectional  causality  antara  ketimpangan  dan pertumbuhan ekonomi.
Sebagaimana  dijelaskan  sebelumnya,  tingkat pertumbuhan  ekonomi  dan  gini  ratio  masing- masing  provinsi  di  Sumatera  relatif  berbeda. Secara umum pertumbuhan ekonomi di setiap daerah  cenderung meningkat  ditandai  dengan kenaikan  pendapatan  per  kapita  riil.  Hal  ini mengindikasikan adanya peningkatan kesejahteraan  masyarakat  secara  umum. Namun  demikian,  pertumbuhan  ekonomi idealnya  diikuti  dengan  distribusi  pendapatan yang lebih merata sehingga dapat mengurangi kesenjangan  (gap)  antara  kaya  dan  miskin.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis hubungan  kausalitas  antara  pertumbuhan ekonomi  dan  ketimpangan  pendapatan  di Sumatera. Berbeda dengan penelitian- penelitian  sebelumnya  yang  secara  umum menggunakan  data  time  series  dengan  model analisis regresi linier, penelitian ini menggunakan  data  panel  8  provinsi  di Sumatera  dengan  model  analisis  panel  vector autoregression (PVAR).

## Data dan Model Analisis
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini bersumber  dari  Badan  Statistik  Indonesia. Ketimpangan  pendapatan  diukur  dengan  gini ratio.  Selanjutnya  pertumbuhan  ekonomi diukur  dengan  menggunakan  pendapatan  per kapita berdasarkan harga konstan tahun 2000. Kedua  data  tersebut  berbentuk  data  panel yakni  gabungan  antara  data  seri  waktu  (time series  data)  selama  periode  tahun  2007-2015 dengan data kerat silang (cross-section data) yang diambil dari 8 provinsi di Sumatera terdiri dari Aceh,  Sumatera  Barat,  Riau,  Jambi,  Sumatera Selatan,  Bengkulu,  Lampung  dan  Bangka Belitung.
Salah  satu  syarat  penting  dalam  analisis  time series  seperti  halnya  panel  vector  autoregression (PVAR)  adalah  bahwa  variabel  penelitian harus  stasioner  atau  tidak  memiliki  akar  unit. Karena itu, langkah pertama dalam pengolahan  data  adalah  melakukan  uji  akar unit  (unit  root test).  Dalam hal  ini  uji  akar  unit menggunakan  metode  Levine–Lin–Chu  (LLC). Hasil  pengolahan  data  menunjukkan  bahwa dengan  persamaan  individual  intercept  kedua variabel dinyatakan stasioner. Hal ini ditunjukkan  oleh  nilai  probability  masing- masing  variabel  sebesar  0,0018  untuk
Tabel 1. Hasil Uji Akar Unit Menggunakan Levin, Lin & Chu test.
Series: LPDRB Individual Intercept Individual Intercept and Trend Method Statistic Prob.** Total (balanced) observations Cross- sections  Statistic Prob.** Total (balanced) observations Cross- sections Null: Unit root (assumes common unit root process) Levin, Lin & Chu t* -2.91392 0.0018 56 8 -10.0225 0.0000 56 8 Series: GR Level Method Statistic Prob.** Total (balanced) observations Cross- sections  Statistic Prob.** Total (balanced) observations Cross- sections Null: Unit root (assumes common unit root process) Levin, Lin & Chu t* -3.82974 0.0001 56 8 0.47973 0.6843 56 8
Sumber: Data Sekunder (Diolah), 2016
pertumbuhan  ekonomi  (lPDRB)  dan  sebesar 0,0001  untuk  ketimpangan  pendapatan  (GR). Selanjutnya untuk persamaan individual intercept dan  trend  yang  pertumbuhan  ekonomi  yang stasioner  dengan  nilai  probability  sebesar 0,0000.  Sebaliknya  ketimpangan  pendapatan (GR)  tidak  stasioner  dengan  nilai  probability sebesar  0,6843.  Hasil  uji  uji  akar  unit  dengan menggunakan  Levin,  Lin  &  Chu  test ditunjukkan dalam Tabel 1.
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  uji kointegrasi.  Uji  kointegrasi  dalam  penelitian ini  menggunakan  Pedroni  Residual  Cointegration Test. Suatu persamaan dikatakan terkointegrasi didasarkan pada nilai probability yang dihasilkan  Panel  v-Statistic,  Panel  rho-Statistic, Panel  PP-Statistic  dan  Panel  ADF-Statistic dengan ketentuan apabila nilai  probability lebih kecil  dari  0,05  berarti  terdapat  kointegrasi (hubungan  jangka  panjang  antara  kedua persamaan).  Sebaliknya  jika  nilai  probability lebih  besar  dari  0,05  berarti  tidak  terdapat kointegrasi  antara  kedua  variabel.  Hasil pengolahan  data  menunjukkan  bahwa  nilai probability  untuk  masing-masing  nilai  statistik tersebut  lebih  besar  dari  0,05  seperti ditunjukkan dalam Tabel 2.
Seperti  ditunjukkan  dalam  hasil  output Eviews  pada  Tabel  2,  hasil  uji  kointegrasi menemukan  bahwa  tidak  terdapat  hubungan jangka  panjang  antara  variabel  yang  diteliti (pertumbuhan  ekonomi  dan  ketimpangan pendapatan)  karena  itu  peralatan  analisis  data yang digunakan adalah Panel Vector
Autoregression  (PVAR).  Sebelum  pengolahan data  dilanjutkan  dengan  PVAR,  perlu diketahui  lag  optimal  yakni  periode  waktu pengaruh suatu variabel terhadap variabel lain
yang memberikan hasil optimal. Hal dikarenakan dampak perubahan suatu variabel terhadap variabel lain tidak selalu terjadi pada periode  tahun  yang  sama,  tetapi  juga  dapat muncul  pada  periode  tahun  yang  berbeda. Karena  itu,  pertanyaan  paling  penting  adalah bagaimana menentukan panjangnya kelambanan (lag length) dan hal ini  merupakan persoalan  dalam  spesifikasi  model.  Hal  inilah yang  menyebabkan  perlu  adanya  penentuan lag  optimal.  Lag optimal  merupakan  jumlah  lag yang memberikan pengaruh atau respons yang signifikan.  Hasil  uji  Lag  Length  Criteria  seperti ditunjukkan dalam Tabel 3
Tabel 2. Hasil Uji Kointegrasi dengan Menggunakan Pedroni Residual Cointegration Test Null Hypothesis: No cointegration
Alternative hypothesis: common AR coefs. (within-dimension)
Weighted Statistic Prob. Statistic Prob. Panel v-Statistic -0.110289 0.5439 -0.010442 0.5042 Panel rho-Statistic 0.399657 0.6553 0.511366 0.6955 Panel PP-Statistic -0.507063 0.3061 -0.145181 0.4423 Panel ADF-Statistic 1.154170 0.8758 1.302952 0.9037
Alternative hypothesis: individual AR coefs. (between-dimension)
Statistic Prob. Group rho-Statistic 1.545029 0.9388 Group PP-Statistic 0.433530 0.6677 Group ADF-Statistic 1.560806 0.9407 Sumber: Data Sekunder (Diolah), 2016
Tabel 3. Hasil Uji Lag Optimal
Lag LogL
LR FPE AIC SC HQ 0 69.88881 NA 4.92e-05 -4.243051 -4.151442 -4.212685 1 159.0016 161.5170 2.41e-07 -9.562603 -9.287777 -9.471506 2 174.7449 26.56668* 1.16e-07* -10.29655* -9.838511* -10.14473* 3 177.4907 4.290433 1.27e-07 -10.21817 -9.576912 -10.00561 4 177.7729 0.405549 1.63e-07 -9.985804 -9.161327 -9.712513
Sumber: Data Sekunder (Diolah), 2016.
Mengacu  pada  Tabel  3  di  atas,  maka  lag optimal  adalah  2.  Artinya  pengaruh  optimal suatu  variabel  terhadap  variabel  lain  terjadi dalam horizon waktu 2 periode.
Langkah  selanjutnya  dalam  analisis  data adalah  penggunaan  panel  vector  autoregression (PVAR) untuk mengnalisis hubungan fungsional  antara  pertumbuhan  ekonomi  dan ketimpangan  pendapatan.  Seperti  dijelaskan sebelumnya,  bahwa  kedua  variabel  stasioner pada level, sehingga data yang dioperasionalkan dengan menggunakan PVAR adalah data level. Karena  itu,  model  PVAR  untuk  menganalisis hubungan  kausalitas  antara  pertumbuhan ekonomi dan ketimpangan pendapatan diformulasikan sebagai berikut.
μ GR β GR β lPDRB α lPDRB α α lPDRB 2 it 2 1 it 1 2 it 2 1 it 1 0 it           ν lPDRB δ lPDRB δ GR γ GR γ γ GR 2 it 2 1 it 1 2 it 2 1 it 1 0 it          
Dimana  lPDRB  adalah  log  PDRB  per  kapita sebagai  tolok  ukur  pertumbuhan  ekonomi, GR  adalah  gini  ratio  sebagai  tolok  ukur ketimpangan  pendapatan,  i  adalah  provinsi dan t adalah tahun. Selanjutnya  ,  ,  , dan  adalah  konstanta  yang  akan  diestimasi, serta μ dan ν adalah  stochastic  error  term.
Selanjutnya  untuk  menguji  arah  kausalitas antara pertumbuhan ekonomi dan ketimpangan  pendapatan  digunakan  granger causality  test.  Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan  uji  restriksi  koefisien  (Wald Test).

## Hasil dan Pembahasan
Pertumbuhan  ekonomi  daerah  di  Sumatera relatif  berbeda  satu  sama  lain.  Hal  ini  dapat dilihat  dari  pendapatan  per  kapita  masyarakat di  masing-masing  provinsi.  Di  satu  sisi  ada daerah  dengan  tingkat  pendapatan  per  kapita relatif  tinggi  seperti  halnya  Riau,  Sumbar  dan Bangka  Belitung  dan  disisi  lain  terdapat daerah  dengan  pendapatan  per  kapita  relatif rendah.  Daerah  yang  termasuk  dalam kelompok  kedua  ini  adalah  Bengkulu,  Jambi dan Lampung.
Seiring  dengan  perbedaan  pendapatan  per kapita  sebagai  tolok  ukur  pertumbuhan ekonomi  di  daerah,  tingkat  ketimpangan pendapatan  di  masing-masing  provinsi  juga relatif  berbeda.  Hingga  tahun  2015  daerah dengan ketimpangan pendapatan relatif tinggi
adalah  Lampung  dan  Bengkulu.  Sebaliknya daerah  dengan  ketimpangan  pendapatan relatif  rendah  adalah  Bangka  Belitung.  Scatter diagram  antara  pendapatan  per  kapita  sebagai tolok ukur pertumbuhan ekonomi dengan gini ratio sebagai tolok ukur ketimpangan pendapatan  pada  8  provinsi  di  Sumatera selama periode tahun 2007-2015 dapat dilihat Grafik 3.

## Grafik 3
Scatter Diagram Antara Pertumbuhan Ekonomi dan Ketimpangan Pendapatan 8 Provinsi di Sumatera
Periode Tahun 2007-2015
Seperti  terlihat  dalam  Gambar  3  di  atas, temuan penelitian menunjukkan bahwa hubungan  antara  pertumbuhan  ekonomi  dan ketimpangan  pendapatan  sangat  berbeda dengan  teori  yang  Kurnezt  yang  menyatakan bahwa  hubungan  antara  kedua  variabel tersebut  berbentuk  U  terbalik.  Penelitian  ini menemukan  bahwa  ketimpangan  pendapatan relatif  stabil  dalam  berbagai  tingkatan pendapatan  per  kapita  sebagai  tolok  ukur pertumbuhan ekonomi. Bahkan garis rata-rata dari  scatter  diagram  dalam  gambar  di  atas cenderung mendatar.
Hasil Panel Vector Autoregression
Sebagaimana dijelaskan sebelumnya, peralatan analisis data yang digunakan untuk menganalisis  hubungan  kausalitas  antara pertumbuhan  ekonomi  dan  ketimpangan pendapatan  adalah  Panel  Vector  Autoregression (PVAR).  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa pertumbuhan  ekonomi  pada  periode  tertentu secara  nyata  dipengaruhi  oleh  pertumbuhan ekonomi  periode  sebelumnya.  Dengan  kata lain,  pertumbuhan  ekonomi  pada  tahun
tertentu  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi tahun berikutnya.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh  nilai koefisien  regresi  sebesar  1,573  dan  nilai  t statistik  sebesar  11,946.  Sebaliknya,  dampak pertumbuhan  ekonomi  terhadap  dirinya sendiri dalam horizon waktu 2 periode adalah negatif dengan nilai koefisien regresi sebesar - 0,769  dan  nilai  t  statistik  sebesar  -5,301. Ketimpangan pendapatan (GR) tidak berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  ekonomi dalam  horizon  waktu  1  periode,  tetapi berpengaruh  negatif  dan  signifikan  dalam horizon  waktu  2  periode  ditunjukkan  oleh nilai koefisien regresi sebesar -0,210 dan nilai t statistik sebesar -2,628.
Nilai  koefisien  determinasi  (Adj.  R-square) dengan menempatkan pertumbuhan ekonomi pada  periode  tahun  tertentu  sebagai  fungsi dari  pertumbuhan  ekonomi  dan  ketimpangan pendapatan pada tahun sebelumnya menunjukkan  angka  sebesar  0,997.  Hal  ini berarti bahwa sebesar 99,7 persen pertumbuhan  ekonomi  dalam  periode  tahun tertentu  dapat  dijelaskan  oleh  pertumbuhan ekonomi  dan  ketimpangan  pendapatan  pada periode  1  dan  2  tahun  sebelumnya.  Besarnya peran pertumbuhan ekonomi dan ketimpangan  pendapatan  dalam  menjelaskan perubahan  pada  pertumbuhan  ekonomi  itu sendiri  juga  diperkuat  oleh  nilai  F  statistik sebesar  4607,472.  Hasil  panel  vector  autoregresif (PVAR) ditunjukkan dalam Tabel 4.
Ketimpangan pendapatan pada periode tahun tertentu  secara  signifikan  dipengaruhi  oleh ketimpangan  pendapatan  pada  periode  tahun sebelumnya,  ditunjukkan  oleh  nilai  koefisien regresi  sebesar  0,543  dan  nilai  t  statistik sebesar 3,888. Artinya peningkatan ketimpangan  pendapatan  pada  tahun tertentu dapat meningkatkan ketimpangan pendapatan tahun  berikutnya.  Dalam  horizon  waktu  2 periode,  ketimpangan  pendapatan  tetap berpengaruh  positif  terhadap  dirinya  sendiri, namun tidak signifikan.
Besarnya  pengaruh  ketimpangan  pendapatan dan pertumbuhan ekonomi terhadap ketimpangan pendapatan pada horizon waktu 1  dan  2  periode  sebesar  57,2  persen, ditunjukkan  oleh  nilai  Adj.  R-square  sebesar 0,572.

## Impulse Response Functions
Impulse      response      function      (IRF) menunjukkan   respon suatu variabel endogen terhadap  perubahan yang terjadi pada variabel endogen lainnya yang  ada  dalam  suatu  sistem dinamis  VAR.  IRF  dapat  digunakan  untuk meneliti  pengaruh  satu  standar  deviasi kejutan  dari  satu  variabel  inovasi  terhadap nilai  variabel  endogen  saat  ini  atau  untuk waktu  yang  akan  datang  (Arianto,  et.  al, 2010).  Variabel  inovasi  yang  dimaksudkan dalam penelitian adalah pertumbuhan ekonomi  dan  ketimpangan  pendapatan  ketika variabel tersebut ditempatkan sebagai variabel penjelas bagi salah satu di antara keduanya.
Tabel 4. Hasil Panel Vector Autoregression
LPDRB GR LPDRB(-1) 1.753125 0.228321 (0.14676) (0.22996) [ 11.9457] [ 0.99287] LPDRB(-2) -0.769463 -0.236579 (0.14516) (0.22746) [-5.30074] [-1.04010] GR(-1) 0.143815 0.543010 (0.08688) (0.13613) [ 1.65538] [ 3.98885] GR(-2) -0.210382 0.135942 (0.08005) (0.12543) [-2.62811] [ 1.08377] C 0.172074 0.178140 (0.06714) (0.10520) [ 2.56296] [ 1.69332] R-squared 0.997240 0.603839 Adj. R-squared 0.997024 0.572767 Sum sq. resids 0.009084 0.022303 S.E. equation 0.013346 0.020912 F-statistic 4607.472 19.43386 Log likelihood 164.8848 139.7340 Akaike AIC -5.710171 -4.811929 Schwarz SC -5.529336 -4.631094 Mean dependent 8.866600 0.339821 S.D. dependent 0.244640 0.031994 Determinant resid covariance (dof adj.) 7.54E-08 Determinant resid covariance 6.25E-08 Log likelihood 305.5249 Akaike information criterion -10.55446 Schwarz criterion -10.19279
Sumber: Data Sekunder (Diolah), 2016.
Keterangan:  Angka dalam (  ) adalah standar error, Angka dalam [  ] adalah nilai t statistik.
Pada  periode  pertama,  hampir  tidak  ada respon  pertumbuhan  ekonomi  terhadap ketimpangan  pendapatan.  Respon  tersebut cenderung  bergerak  positif  hingga  memasuki periode kedua, ketiga dan keempat. Kemudian pada  periode  ke  lima  dan  seterusnya  respon pertumbuhan ekonomi terhadap ketimpangan pendapatan  semakin  kecil  hingga  menuju keseimbangan. Hal ini ditunjukkan oleh grafik sebelah  kanan  atas  yang  memperlihatkan adanya pergerakan kurva IRF mendekati garis horizontal  dari  periode  ke  lima  hingga periode-periode  berikutnya.  Impulse  response function  (IRF)  antara  pertumbuhan  ekonomi dan  ketimpangan  pendapatan  ditunjukkan dalam Grafik 4.
-.04 -.02 .00 .02 .04 .06 .08 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LPDRB to LPDRB -.04 -.02 .00 .02 .04 .06 .08 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of LPDRB to GR -.005 .000 .005 .010 .015 .020 .025 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of GR to LPDRB -.005 .000 .005 .010 .015 .020 .025 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Response of GR to GR Response to Cholesky One S.D. Innovations ± 2 S.E.

## Grafik 4
Impulse Response Function (IRF) Pertumbuhan Ekonomi dan

## Ketimpangan Pendapatan
Respon  ketimpangan  pendapatan  terhadap pertumbuhan  ekonomi  adalah  positif  pada periode  pertama,  kedua  dan  ketiga,  dan
cenderung  menurun  pada  periode-periode berikutnya.  Terjadinya  kejutan  (shock)  pada pertumbuhan ekonomi
cenderung mengakibatkan terjadinya penurunan ketimpangan pendapatan. Respon ketimpangan pendapatan terhadap
pertumbuhan  ekonomi  semakin  kecil  hingga memasuki  periode  ke  sepuluh  menuju keseimbangan.

## Variance Decomposition Analysis (VDA)
Variance  decomposition  (VD)  menunjukkan proporsi  varians  forecast  suatu  variabel  yang disebabkan oleh inovasi (baik dari variabel itu sendiri  maupun bukan).  VD  dapat  digunakan untuk  mengetahui  seberapa  besar  varian prediksi  suatu  variabel  yang  bersumber  dari variabel  inovasi.  Variabel  inovasi  yang dimaksudkan  baik  berasal  dari  variabel  itu sendiri  maupun  variabel  lain  yang  ada  dalam model.  Hasil  VD  menunjukkan  bahwa  pada horizon  prediksi  2  tahun  pertumbuhan ekonomi  (LPDRB),  sekitar  98,847  persen varian  dari  prediksi  bersumber  dari  variabel itu  sendiri.  Sisanya  sebesar  1,152  persen bersumber  dari  ketimpangan  pendapatan (GR).
Selanjutnya  pada  horizon  prediksi  10  tahun pertumbuhan ekonomi, sebesar 97,369 persen varian  prediksi  bersumber  dari  pertumbuhan ekonomi  itu  sendiri,  dan  hanya  2,631  persen yang bersumber dari ketimpangan pendapatan.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa ketimpangan  pendapatan  (GR)  memiliki persentase yang sangat kecil dalam menjelaskan  pertumbuhan  ekonomi  (PDRB). Untuk  lebih  jelasnya  mengenai  Variance decomposition (VD) dapat dilihat Tabel 4.

## Tabel 4. Varian Dekomposisi Pertumbuhan Ekonomi dan Ketimpangan Pendapatan
Tahun Persentase varian prediksi suatu variabel yang bersumber dari variabel inovasi Varian Dekomposisi Pertumbuhan Ekonomi Varian Dekomposisi Ketimpangan Pendapatan S.E. LPDRB GR S.E. LPDRB GR 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0.013346 0.027563 0.042030 0.055858 0.068548 0.079886 0.089822 0.098407 0.105749 0.111980 100.0000 98.84730 99.16007 99.48796 99.63473 99.54324 99.22567 98.72326 98.08724 97.36945 0.000000 1.152699 0.839928 0.512041 0.365272 0.456755 0.774327 1.276741 1.912762 2.630551 0.020912 0.024247 0.026645 0.027943 0.028667 0.029026 0.029177 0.029222 0.029228 0.029229 3.184360 6.747127 9.956663 12.61582 14.48802 15.62592 16.18636 16.37869 16.40261 16.41067 96.81564 93.25287 90.04334 87.38418 85.51198 84.37408 83.81364 83.62131 83.59739 83.58933
Sumber: Data Sekunder (Diolah), 2016.
Tabel  4  di  atas  menunjukkan  bahwa  pada horizon  prediksi  5  tahun  ketimpangan pendapatan,  sekitar  85,512  persen  varian prediksi  bersumber  dari  variabel  itu  sendiri. Sisanya sebesar 14,488 persen bersumber dari pertumbuhan  ekonomi.  Hingga  horizon prediksi  10  tahun  ketimpangan  pendapatan, sekitar  16,411  persen  varian  prediksi  variabel tersebut bersumber dari pertumbuhan ekonomi.  Sedangkan  varian  prediksi  yang bersumber  dari  ketimpangan  pendapatan  itu sendiri sebesar 83,589 persen .

## Hasil Granger Causality Test
Panel  Granger    causality  test  yang  didasarkan pada  model  PVAR  dapat  digunakan  untuk mengetahui  arah  kausalitas  antara  variabel yang  dimasukkan  dalam  model.  Hasil  VAR granger  causality  test  antara  pertumbuhan ekonomi dan ketimpangan pendapatan menunjukkan  bahwa  pada  tingkat  keyakinan 95% terdapat kausalitas satu arah (unidirectional causality)  dari  ketimpangan  pendapatan  ke pertumbuhan  ekonomi.  Hal  ini  ditunjukkan oleh  nilai  X 2 sebesar  7,0045  dengan  nilai probability  sebesar  0,0301.  Sebaliknya  tidak terdapat kausalitas dari pertumbuhan ekonomi ke  ketimpangan  pendapatan.  Hal  ini  dapat dilihat  dari  nilai  X 2 sebesar  1,9528  dengan nilai  probability  sebesar  0,3767.  Untuk  lebih jelasnya  mengenai  VAR  granger  causality  test dapat dilihat Tabel 5.
Berdasarkan  Tabel  5  di  atas,  secara  empiris ditemukan  arah  kausalitas  dari  ketimpangan pendapatan ke pertumbuhan ekonomi. Artinya, ketimpangan pendapatan berpengaruh signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi. Sebaliknya pertumbuhan ekonomi tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  ketimpangan pendapatan.
Hasil  uji  granger  causality  test  konsisten  dengan hasil  PVAR  seperti  dijelaskan  dalam  Tabel  4 sebelumnya,  dimana  pertumbuhan  ekonomi
selain  dipengaruhi  oleh  dirinya  sendiri  juga dipengaruhi  oleh  ketimpangan  pendapatan. Pengaruh  ketimpangan  pendapatan  pada horizon 2 periode justru negatif dan signifikan, yang berarti peningkatan ketimpangan pendapatan  pada  periode  tahun  tertentu berdampak  pada  penurunan  pertumbuhan ekonomi pada periode 2 tahun berikutnya.
Temuan  penelitian  yang  menyajikan  bukti empiris adanya pengaruh negatif ketimpangan pendapatan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi sesuai  dengan  temuan  penelitian Forbes  dan Frank,  Cingano  (2014)  membuktikan  adanya hubungan negatif antara pertumbuhan ekonomi  dan  ketimpangan  pendapatan. Penelitian  Ali  (2014)  di  Pakistan  juga menemukan  bahwa  ketimpangan  pendapatan berdampak  negatif  terhadap  pertumbuhan ekonomi.  Demikian  pula  halnya  dengan  hasil kajian  Qin et al. (2009) menyimpulkan bahwa ketimpangan  pendapatan  berdampak  negatif terhadap  GDP  dan  pertumbuhan  ekonomi sektoral.  Selanjutnya  temuan  penelitian  ini juga  konsisten  dengan  bukti  empiris  yang ditemukan oleh Barro (2000) dan Huang et al. (2015) bahwa di negara berpendapatan rendah (low-income developing countries) terdapat hubungan negatif antara ketimpangan pendapatan dan pertumbuhan ekonomi.
Adanya  unidirectional causality dari ketimpangan pendapatan ke pertumbuhan ekonomi memperkuat  temuan  Alawin,  Siam  &  Al- Hamdi  (2013)  dalam  penelitian  mereka  di Yordania  menemukan  adanya  unidirectional causality  dari  ketimpangan  pendapatan  ke pertumbuhan ekonomi. Penelitian Baharuddin et  al.  (2016)  di  negara-negara  Asean  juga menyimpulkan  adanya  unidirectional  causality dari ketimpangan pendapatan ke pertumbuhan ekonomi.
Temuan  penelitian  yang  mengindikasikan tidak adanya hubungan jangka  panjang antara pertumbuhan  ekonomi  dan  ketimpangan pendapatan  juga  mendukung  hasil  penelitian Jihene & Ghazi (2013) yang menemukan tidak terdapat  hubungan  jangka  panjang  antara kedua  variabel.  Namun  berbeda  dengan temuan penelitian Galor & Moav (2004) yang menyimpulkan  bahwa  dalam  jangka  panjang hubungan  antara  ketimpangan  pendapatan dan  pertumbuhan  ekonomi  adalah  negatif, sebaliknya  dalam  jangka  pendek  hubungan kedua variabel tersebut adalah positif.
Tabel 5. Hasil VAR Granger Causality Test
Dependent Variable Independent Variable GR LPDRB LPDRB [ 7.0045] (0.0301) - GR - [ 1.9528] ( 0.3767)
Sumber: Data Sekunder (Diolah), 2016 Ket: Angka dalam [  ] adalah nilai chi-square Angka dalam (  ) adalah nilai probability .
Temuan  penelitian  ini  juga  berbeda  dengan temuan  pelitian Lundberg  &  Squire  (2003) yang  menyimpulkan  bahwa  semakin  tinggi pertumbuhan  ekonomi  akan  semakin  tinggi ketimpangan pendapatan.
Sebaliknya penurunan pertumbuhan ekonomi berdampak pada  penurunan  ketimpangan  pendapatan. Bukti empiris yang ditemukan dalam penelitian  ini  juga  bertolak  belakang  dengan temuan penelitian Chamber (2010), Wahiba & El  Weriemmi  (2014)  dan  Rubin  &  Segal (2015) yang menyimpulkan
bahwa pertumbuhan  ekonomi  berhubungan  positif dengan ketimpangan pendapatan.

## Kesimpulan dan Saran
Penelitian  ini  menganalisis  keterkaitan  antara pertumbuhan  ekonomi  dan  ketimpangan pendapatan  dengan  menggunakan  data  panel 8 provinsi di Sumatera. Penelitian menemukan  bahwa  tidak  terdapat  hubungan jangka  panjang  antara  pertumbuhan  ekonomi dan  ketimpangan  pendapatan.  Pertumbuhan ekonomi  pada  periode  tertentu  dipengaruhi oleh  pertumbuhan  ekonomi  pada  periode sebelumnya,  dan  ketimpangan  pendapatan pada  horizon  waktu  2  tahun.  Sedangkan ketimpangan  pendapatan  hanya  dipengaruhi oleh  dirinya  sendiri.  Sebaliknya  pertumbuhan ekonomi tidak berpengaruh terhadap ketimpangan pendapatan.
Hasil  granger  causality  test  mengindikasikan terdapat  kausalitas  satu  arah  (unidirectional causality)  dari  ketimpangan  pendapatan  ke pertumbuhan ekonomi. Artinya, ketimpangan pendapatan berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi,
sebaliknya
pertumbuhan  ekonomi  tidak  berpengaruh terhadap  ketimpangan  pendapatan.  Hal  ini mengindikasikan bahwa di satu sisi pertumbuhan  ekonomi  di  suatu  daerah  tidak menyebabkan terjadinya ketimpangan pendapatan di daerah tersebut. Namun di sisi lain  ketimpangan  pendapatan  berdampak negatif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di daerah.
Pemerintah  daerah  dinilai  perlu  mengambil kebijakan  strategis  yang  berorientasi  pada peningkatan pertumbuhan ekonomi di daerah. Upaya  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  cara memperluas  lapangan  kerja,  penyediaan infrastruktur  ekonomi  yang  lebih  baik  serta
meningkatkan  investasi  di  daerah  baik  dalam bentuk  Penanaman  Modal  Dalam  Negeri (PMDN)  maupun  Penanaman  Modal  Asing (PMA). Namun  demikian,  upaya  peningkatan pertumbuhan  ekonomi  harus  sejalan  dengan upaya  pemerataan  distribusi  pendapatan  di masyarakat, sehingga ketimpangan pendapatan dapat diperkecil.

## Daftar Pustaka
Alawin, M., Siam, A., & Al-Hamdi, M. (2013). The  relationship  between  economic growth  and  income  distribution  in Jordan,  International  Management  Review, 9(2), 25-26.
Ali, S. (2014). Inflation, income inequality and economic growth in Pakistan: A cointegration  analysis.  International  Journal of  Economic  Practices  and  Theories,  4(1),  33- 42.
Baharuddin, A. H., Ismail, R. A. G., & Ghani, N.  H.  M.  (2016).  Economic  growth  and disparity issues in income and education: A  causal  enquiry  on  ASEAN  Countries, Institution and Economies. 8(3), 1-36.
Barro, R. J. (2000). Inequality and Growth in a  Panel of Countries. Journal of Economic Growth, 5,5-32.
Binatli,   A.  O.  (2012).   Growth  and  income inequality:    a  comparative    analysis.

## Economics Research  International.
Chambers,    D.  (2010).  Does  a  rising  tide raise  all  ships?   the  impact   of  growth on  inequality.  Applied  Economics  Letters, 17(6), 581–586.
Charles-Coll,  J.  A.  (2013). The  debat  over  the relationship  between  income  inequality  and economic growth: Does inequality matter for growth?. Research  in  Applied  Economics, 5(2),1-18.
Cingano,  F.  (2014).  Trends  in  income  inequality and  its  impact  on economic growth.  OECD Social,  Employment  and  Migration Working  Papers,  No.  163.
Das,  S.,  Sinha,  G.,  &  Mitra,  T.  K.  (2014).
Economic growth and income inequality: examining the links in indian
economy, Journal of Quantitative
Economics, 12(1), 86-95.
Fawaz,  F.,  Rahmana,  M.,  &  Valcarcel,  V.  J.
(2014). A refinement of the relationship between  economic  growth  and  income inequality,  Applied  Economics,  46(27), 3351-3361.
Forbes,  K.  (2000)  A  Reassessment  of  the relationship  between  inequality  and growth. American Economic Review, 90, 869- 887.
Frank, M. W. (2009). Inequality and growth in the  united  states:  evidence  from  a  new state-level  panel  of  income  inequality measures. Econ. Inq. 47,55-68.
Galor,    O.,    & Moav,    O.    (2004).  From Physical      to      Human      Capital Accumulation:      Inequality    and    the Process   of   Development.   Review   of
Economic Studies 71, 1001-1026.
Ginting,  E.,  &  Aji,  P.  (2015).    Summary  of indonesia’s  economic  analysis,  ADB  Papers On  Indonesia,  Asian  Development Bank, No. 02 October 2015.
Hassan,  S.  A.,  Zaman  K.,  &  Gul,  S.  (2015). The relationship between growth-
inequality-poverty triangle
and environmental  degradation:  unveiing  the reality, Arab Economics and Business Journal,
10, 57-71.
Huang,  H.  C.  R.,  Fang,   W.,  Miller,  S.  M., and   Yeh,   C.  C.  (2015).      The    effect of  growth  volatility    on  income inequality.   Economic  Modelling, 45, 212– 222.
Jihene,  S.,  &  Ghazi,  B.  (2013).  The  causality
between income inequality and
economic  growth:  empirical  evidence from  the  middle  east  and  north  Africa region,  Asian  Economic  and  Financial Review, 3(5):668-682.
Kuznets,    S.  (1955).      Economic    growth and   income  inequality.     The  American Economic Review, 45(1), 1–28.
Lundberg,    M.  and  Squire,  L.  (2003).    The simultaneous   evolution  of growth  and inequality. The Economic Journal, 113(487), 326–344. Qin,  D.,  Cagas,  M.  A.,  Ducanes,  G.,  He,  X., Liu, R., & Liu, S. (2009) Effect of income inequality  on  China’s  economic  growth, Journal of Policy Modeling, 31, 69-86.
Risso,  W.  A.,  &  Carrera,  E.  J.  S.  (2012).
Inequality  and  economic  growth  in
China,  Journal  of  Chinese  Economic  and
Foreign Trade Studies, 5(2), 80-90.
Turnovsky,  S.  J.  (2015).  Economic  growth and  inequality:  the  role  of  public investment, Journal of Economic Dynamic & Control, 61,204-221.
Nissim,  B.  D.  (2007).    Economic  growth and its effect on income distribution.    Journal    of  Economic Studies,  34(1), 42–58.
Panizza,  U.  (2002).  Income  inequality  and economic growth: evidence from American  data,  Journal  of  Economic
Growth, 7, 25-41.
Rubin,  A.  and  Segal,  D.  (2015).  The  effects of  economic  growth on  income inequality    in  the  US.  Journal    of Macroeconomics,  45, 258–273.
Wahiba,  N.  F.  and  El-Weriemmi,  M. (2014). The  relationship    between  economic growth and income inequality.
International  Journal    of  Economics  and Financial  Issues,  4(1):135–143.
Yang,  Y.,  &  Greaney,  T.  M.  (2016).
Economic Growth and Income
Inequality in the Asia-Pacific Region: A Comparative  Study  of  China,  Japan, South  Korea,  and  the  United  States, Journal of Asian Economics.