## PENGARUH INDEKS GINI DAN LAJU PERTUMBUHAN PENDUDUK TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI di INDONESIA
Oleh
Ai Annisaa Utami 1
Zahrudin 2
1, 2) Universitas Indraprasta PGRI Email:
aiannisaa87@gmail.com 1

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi laju pertumbuhan ekonomi untuk 34 Provinsi yang ada di Indonesia dengan variable Indeks Gini dan Laju Pertumbuhan Penduduk. Penelitian ini menggunakan data panel dengan time series berupa waktu mulai  dari  tahun  2006  sampai  tahun  2021  dengan cross  section provinsi  di Indonesia.  Teknik sampling yang  digunakan  adalah  sampel  jenuh,  sehingga keseluruhan populasi penelitian dijadikan sampel. Hasil regresi data panel model fixed effect menunjukan bahwa nilai koefisien regresi untuk X 1 (Indeks gini) sebesar =  0.689405  memiliki  arti  nilai  elastisitas  indeks  gini  terhadap  laju  pertumbuhan ekonomi sebesar E = 0,689405. Untuk nilai koefisien regresi X 2 (laju pertumbuhan penduduk) senilai = 0,424600. Uji F mengkonfirmasi bahwa secara simultan indeks gini  dan  laju  pertumbuhan  penduduk  berpengaruh  signifikan  terhadap  laju pertumbuhan ekonomi. Sedang hasil uji t secara parsial menunjukkan bawah indeks gini berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi dan laju pertumbuhan penduduk  berpengaruh  signifikan  terhadap  laju  pertumbuhan  penduduk  dengan nilai KD (Koefisien Determinasi) = 96, 54 %.
Kata Kunci : Indeks Gini, Laju Pertumbuhan Penduduk, Pertumbuhan Ekonomi

## A. PENDAHULUAN
Pembukaan Undang-Undang Dasar 1945 mengamanatkan kesejahteraan bagi seluruh  Rakyat  Indonesia  yang  diselengggarakan  secara  berkelanjutan  dengan system perencanaan yang sistematis dan strategis. Atas dasar hal ini, setiap upaya pembangunan ekonomi berfokus pada peningkatan pertumbuhan ekonomi dengan meminimalisir  setiap shock (gangguan)  yang  dapat  menghambat  pertumbuhan ekonomi tersebut, sehingga pendistribusian hasil pembangunan bisa merata dan adil kepada seluruh rakyat Indonesia. Secara factual pertumbuhan ekonomi yang tinggi tidaklah  cukup  untuk  menilai  keberhasilan  pembangunan  akan  tetapi  konsep Equality (pemerataan)  lebih  utama  dalam  menilai  keberhasilan  pembangunan dimana  tingkat  kesejahteraan  masyarakat  dapat  dirasakan  merata  tidak  terfokus pada  segelintir  kelompok  tertentu.  Di  Indonesia  terindikasi  bahwa  pertumbuhan pembangunan  tidak  selamanya  diikuti  oleh  pemerataan  dalam  distribusi pemanfaatannya (Kurniawan & Wismadi, 2015).
Secara nasional pertumbuhan ekonomi Indonesia di penghujung akhir tahun 2018 sebesar 5,17 %, posisi ini merupakan posisi terbaik sejak tahun 2014. Bila melihat  tren  sejak  2014,  angka  tersebut  terbesar.  Pada  2014,  pertumbuhan ekonomi  Indonesia  adalah  5,01  persen,  atau  lebih  rendah  daripada  2013  yang sebesar 5,56 persen.Angka pada 2014 bahkan  sempat anjlok setahun setelahnya ke level 4,88 persen pada 2015. Setelah itu, tren pertumbuhan ekonomi Indonesia terus membaik menuju 5,03 persen pada 2016. Tren pertumbuhan ekonomi terus membaik setelah menjejak 5,07 persen pada 2017 dan mencapai 5,17 persen pada 2018. Posisi terakhir tahun 2019 pertumbuhan ekonomi indonesia turun menjadi 5,02  %,  angka  ini  jauh  lebih  rendah  dari  tahun  2018  yang  mencapai  5,17  %. Penuruan  ini  terjadi  karena  besarnya  tekanan  ekonomi  global  berupa  kebijakan suku bunga acuan Bank Sentral Amerika The Fed, krisis keuangan yang melanda sejumlah negara berkembang, perang dagang yang berkecamuk antara Amerika dan China.
Laju  pertumbuhan  ekonomi  regional  Indonesia  dari  34  provinsi  yang memiliki tingkat pertumbuhan ekonomi paling rendah adalah provinsi Papua, rata- rata tingkat pertumbuhan ekonomi di Provinsi Papua selalu negatif. Secara regional negara  Papua memang  berada  di  wilayah timur  dengan  akses  infrastruktur  yang belum mapan seperti provinsi-provinsi yang terdapat di wilayah barat. Untuk Pulau Jawa  nilai  laju  pertumbuhan  ekonomi  rata-rata terendah  selama  5  tahun  terakhir adalah  Provinsi  Jawa  Barat  sebesar  5,078%  di  susul  oleh  Jawa  tengah  sebagai Provinsi kedua terendah di Pulau jawa yang memiliki rata-rata laju pertumbuhan ekonomi selama 5 tahun terakhir yaitu sebesar 5,408%. Fenomena menarik untuk kawasan  Pulau  Jawa,  Provinsi  yang  memiliki  rata-rata  pertumbuhan  ekonomi tertinggi selama 5 tahun terakhir  adalah provinsi D.I Yogyakarta sebesar 6,610 % mengalahkan laju pertumbuhan ekonomi ibu kota negara yaitu DKI Jakarta dengan rata-rata pertumbuhan ekonomi selama 5 tahun terakhir sebesar 5,888%.
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan necessary  condition (syarat  perlu)  bagi pembangunan.  Pembangunan  adalah  hasil  dari  adanya  pertumbuhan  ekonomi. Pembangunan  merupakan  proses  multidimensional  yang  melibatkan  perubahan- perubahan mendasar dalam struktur sosial, perilaku sosial, dan institusi nasional, di samping  akselerasi  pertumbuhan  ekonomi,  pengurangan  ketidakmerataan,  dan
pengentasan kemiskinan (Todaro dan Smith 2011). Pandemi covid 19 yang terjadi saat  ini  sangat  mempengaruhi  kondisi  global  pertumbuhan  ekonomi  dunia,  IMF membuat  3  kategori  Negara  yang  terdampak  pandemi  covid  19  secara  ekonomi yaitu  Negara advance  economic (Negara  maju), emerging  market  and  middle income  economic (negara  berkembang  dan  menengah)  serta  negara low  income develoving  countries (negara  miskin)  (Junaedi &  Salistia,  2020).  Secara  relative dampak pandemic terhadap pertumbuhan ekonomi dinegara-negara kawasan benua Asia,  Amerika,  dan  Afrika lebih  berat  dibandingkan  dengan  kawasan  Eropa  dan Australia termasuk Negara Indonesia. (Junaedi & Salistia, 2020).
Fakta-fakta  menarik  terkait  fenomena  pandemic  covid  terhadap  kontraksi nilai pertumbuhan ekonomi dunia diproyeksi berbeda-beda. Untuk Negara advance economic kontraksi pertumbuhan ekonomi berkisar antara  -5,5% hingga  -15,4%, berbeda dengan Negara-negara emerging market and middle income economic nilai perubahan  pertumbuhan  ekonomi  dipengaruhi  oleh  pandemic  covid  mengalami kontraksi berkisar antara  -4,8% hingga  -13,3%. Sedangkan untuk Negara miskin rata-rata IMF  memprediksi rata-rata pertumbuhan ekonomi berkontraksi senilai - 5,7%.(Junaedi  &  Salistia,  2020)  dari  informasi  tersebut  Nampak  bahwa  negara- negara  miskin  memiliki  efek  kontraksi  yang  lebih  kecil  dibandingkan  dengan Negara-negara menengah atau Negara maju.
Secara  nasional  akibat  yang  ditimbulkan  oleh  pandemic  covid  di  Negara Indonesia adalah sebagai berikut (Yamali & Putri, 2020): a. Terjadinya PHK besar- besaran. hasil data yang didapat yaitu ≥ 1,5 juta pekerja di rumahkan dan terkena PHK yang mana 90% pekerja di rumahkan dan pekerja yang di PHK sebesar 10%. b.  Terjadinya  penurunan  PMI  Manufacturing  Indonesia  mencapai  45,3%  pada Maret  2020.  c.  Terjadinya  punurunan  impor  sebesar  3,7%  pada  triwulan  I.  d. Terjadinya inflasi yang telah mencapai pada angka 2,96% year-on-year(yoy) yang telah disumbangkan dari harga emas dan komoditas pangan pada maret 2020. e. Terjadinya keterbatalan penerbangan yang mengakibatkan penurunan pendapatan di  sector  tersebut.  Kerugian  yang  dirasakan  mencapai  Rp.  207  miliar.  Batalnya penerbangan tersebut sebanyak 12.703 pada 15 bandara pada bulan januari-maret 2020. f. Pada 6 ribu hotel telah terjadi penurunan penempatan (okupansi) hingga mencapai  50%.  Hal  tersebut  bisa  mengakibatkan  kehilangan  devisa  pariwisata (Hanoatubun, 2020). Secara angka jumlah kerugian ekonomi di Negara Indonesia akibat  pandemic  covid  19  adalah  Rp  1.260  Triliun  atau  setengah  dari  anggaran belanja negara pada APBN 2020 (Hadiwardoyo, 2020).
Sejak  tahun  2015  Pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  selalu  mengalami fluktuasi  nampak  bahwa  pada  awal  tahun  2015  nilai  laju  pertumbuhan ekonomi Indonesia yang terdiri dari 34 Provinsi adalah sebesar 4,88 meningkat sebesar 0,15 % menjadi 5,03 pada tahun 2016. Secara Nasional nilai laju pertumbuhan ekonomi Indonesia menurun di tahun 2019 menjadi  5,02 % , setelah setahun sebelumnya tahun  2018  angka  laju  pertumbuhan  ekonomi  nasional  sebesar  5,17  %. Pertumbuhan  ekonomi  dikatakan  berkualitas  jika  pertumbuhan  tersebut  diikuti dengan perbaikan indeks Gini, dengan laju pertumbuhan penduduk yang optimum serta didorong oleh kredit perbankan untuk sector real yang memicu pertumbuhan industri manufaktur dimana pertumbuhan tersebut merangsang pola investasi dalam negeri secara berkesinambungan sehingga bisa meningkatkan penyerapan tenaga
kerja,  mengurangi  tingkat  pengangguran,  dan  mengentaskan  kemiskinan  yang terjadi  secara  Nasional.  Masing-masing  variabel  memberikan  kontibusi  untuk memperbaiki pembangunan ekonomi (Meidona et al., 2021)
Sejak periode Orde baru sampai saat ini  Pertumbuhan ekonomi yang tinggi menjadi  fokus  pemerintah  Indonesia  (Kurniawan  &  Wismadi,  2015).  Hal  ini ditunjukkan dengan bukti bahwa  dalam beberapa kurun waktu terakhir Indonesia berhasil  naik  kelas  dari  negara  berpendapatan  rendah  menjadi  negara berpendapatan  menengah.  Tetapi  perkembangan  perekonomian  Indonesia  yang mengesankan  tersebut  tidak  disertai  dengan  pemerataan  distribusi  pendapatan. Kemajuan  ekonomi  tersebut  lebih  banyak  dinikmati  oleh  mereka  yang berpendapatan  tinggi  dibandingkan  oleh  mereka  yang  berpendapatan  rendah sehingga  ketimpangan  pendapatan  di  Indonesia  masih  tinggi  dan  cenderung meningkat. Ketimpangan pendapatan merupakan kondisi di mana tidak meratanya distribusi pendapatan yang diterima masyarakat  (Yosi Eka Putri, Syamsul Amar, 2015). Indeks Gini mengukur ketimpangan pendapatan antara masyarakat dalam suatu  region.  Besaran  indeks  ini  berada  di  antara  0-1.  Indeks  Gini  bernilai  nol menunjukkan  pendapatan  dalam  suatu  kawasan  terdistribusi  merata  di  antara masyarakat.  Sebaliknya,  indeks  Gini  bernilai  satu  menunjukkan  bahwa ketidakmerataan sempurna terjadi pada distribusi pendapatan.
Penelitian-penelitian yang telah dilakukan  terdahulu menunjukkan terdapat keterkaitan  antara  kemerataan  pendapatan  dan  pertumbuhan  ekonomi.Dalam penelitiannya (Kumara, 2015) menunjukkan bahwa Kualitas pertumbuhan ekonomi dapat  diukur  melalui  kemampuannya  untuk  memperbaiki  indikator-indikator kesejahteraan  masyarakat  seperti  ketimpangan  pendapatan  Penelitian  yang dilakukan  oleh  (Kappes,  2021)  menyebutkan  bahwa  Distribusi  pendapatan memengaruhi pertumbuhan ekonomi di suatu daerah.
Secara keseluruhan perkembangan nilai indeks gini secara nasional di bawah 0,4  artinya  ketimpangan  pendapatan  masyarakat  moderat.  Di    tahun  2015  nilai indeks gini secara nasional bernilai 0,397 kemudian turun sebesar 0,003 menjadi 0,394 pada tahun 2016. Selama 4 tahun terkakhir angka nasional untuk indeks gini berfluktuatif akan tetapi relatif stabil dengan nilai penutupan di tahun 2019 sebesar 0,380. Angka ini menunjukkan peningkatan dalam kemerataan pendapatan sejak 5 tahun terakhir sejak tahun 2015. Secara Nasional nilai rata-rata indeks gini selama 5 tahun terakhir adalah  0,3892. Angka ini menunjukkan bahwa nilai indeks gini di Indonesia rendah, Akan tetapi, secara spasial 8 provinsi yang terdapat di Pulau Jawa dan Pulau Sulawesi memiliki nilai rata-rata indeks gini di atas nilai rata-rata indeks gini secara Nasional yaitu  Provinsi D.I Yogyakarta (0,4254),  Provinsi Gorontalo (0,4122),  Provinsi  Sulawesi  selatan  (0,4066),  Provinsi Jawa  Barat  (0,4026),  dan Provinsi DKI Jakarta (0,3994).
Adanya tradeoff antara kemerataan pendapatan dan pertumbuhan ekonomi menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  yang  terjadi  kurang  baik  (Kumara, 2015). Ketimpangan pendapatan yang tinggi sangat merugikan masyarakat, bahkan tingginya pertumbuhan  ekonomi tidak memiliki pengaruh besar pada masyarakat berpendapatan  rendah.  Selain  itu,  (Azhar  Aziz  et  al.,  2016)  menyatakan  bahwa dampak dari adanya ketimpangan pendapatan adalah tingkat pertumbuhan ekonomi yang cenderung melambat. Sejarah pernah menunjukkan bukti seperti kasus antara
Korea  Selatan  dan  Filipina.  Kedua  negara  tersebut  pada  tahun  1960  memiliki kemiripan pada kondisi perekonomian agregat, namun sekarang telah memiliki gap yang sangat besar. Salah satu penyebab utama masalah tersebut adalah perbedaan kondisi  ketimpangan  pendapatan  di  awal  pembangunan.  Korea  Selatan  memiliki kondisi ketimpangyan pendapatan yang lebih baik dibandingkan Filipina. (Todaro, Michael  P.  dan  Smith,  2011)  menyatakan  bahwa  ketimpangan  pendapatan  akan menyebabkan inefisiensi ekonomi, pengalokasian aset yang tidak efisien, dan dapat melemahkan stabilitas sosial.
Beberapa  penelitian  menemukan  bahwa  ada  dua  kemungkinan  hubungan antara  ketimpangan  pendapatan  dan  pertumbuhan  ekonomi.  Pendapat  pertama menyatakan  adanya  hubungan  positif  antara  ketimpangan  pendapatan  dan pertumbuhan  ekonomi.  Jika  distribusi  pendapatan  semakin  timpang  maka pertumbuhan ekonomi semakin tinggi. Pengaruh tersebut disebabkan meningkatnya  tingkat  tabungan  dan  investasi  dari  masyarakat  kaya.  (Barro  RJ, 2000)  menemukan  bahwa  pada  kawasan  kaya  hipotesis  tradeoff  akan  berlaku, sedangkan pada kawasan miskin hipotesis tersebut tidak berlaku.  (Kumara, 2015) juga mendukung hasil penelitian Barro, namun penelitiannya menunjukkan bahwa pada  kawasan  miskin  tidak  ada  keterkaitan  yang  jelas  antara  kemerataan pendapatan dan pertumbuhan ekonomi.
Selain indeks gini, secara konseptual jumlah penduduk berpengaruh terhadap output perekonomian. Output perekomian yang tinggi bisa diperoleh dari produksi barang dan jasa yang dilakukan oleh penduduk. Semakin banyak jumlah penduduk maka suatu negara akan mampu memproduksi lebih banyak barang dan jasa, yang berarti juga dapat mengkonsumsi lebih banyak barang dan jasa. Hal ini selanjutnya akan mendorong pertumbuhan ekonomi
Pertumbuhan  ekonomi  secara teoretik  dipengaruhi  oleh  penduduk  (sumber daya manusia), sumber daya alam, modal fisik, dan modal manusia. Sebagai salah satu faktor yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi, peranan utama penduduk adalah dalam hal penyediaan tenaga kerja. Meningkatnya jumlah tenaga kerja akan memungkinkan suatu daerah untuk menambah produksinya dalam menghasilkan barang dan jasa yang dibutuhkan masyarakat . Menurut (Todaro, Michael P. dan Smith, 2011) pertumbuhan angkatan kerja secara tradisional dianggap sebagai salah satu faktor positif yang memacu pertumbuhan ekonomi, jumlah tenaga kerja yang lebih  besar  berarti  akan  menambah  tingkat  produksi.  Lebih  dari  itu,  penduduk dengan kualitas modal manusia yang unggul akan menjadi tenaga kerja yang lebih produktif.  Indonesia  sebagai  negara  dengan  penduduk  yang  banyak  diharapkan dapat  memanfaatkan  limpahan  penduduk  tersebut  sebagai  motor  penggerak pertumbuhan ekonomi.
Pertambahan penduduk juga akan meningkatkan permintaan barang dan jasa. Peningkatkan  permintaan  barang  dan  jasa  akan  memperluas  pasar  bagi  barang- barang  yang  dihasilkan  sektor  perusahaan.  Karena  peranan  ini,  pertumbuhan penduduk  akan  mendorong  pertambahan  dalam  produksi  nasional  dan  tingkat kegiatan  ekonomi.  Berikut  ini  merupakan  data  yang  diperoleh  dari  BPS  yang menggambarkan  tentang  laju  pertumbuhan  penduduk  di  Indonesia.  Dari  tabel tersebut  nampak  bahwa  jumlah  pertumbuhan  penduduk  di  Indonesia  terus mengalami  penurunan  dari  tahun  ke  tahun.  Laju  pertumbuhan  penduduk  Di
Indonesia  mengalami  penuruan  yang  cukup  siginikan.  Sejak  awal  tahun    2015 besarnya  laju  pertumbuhan  penduduk  di  Indonesia  sebesar  2,31  %  .  Program keluarga  berencana  yang  diwajibkan  oleh  Pemerintah  berhasil  menekan  laju pertumbuhan penduduk Indonesia menjadi 1,38  pada  tahun 2019. Secara regional Provinsi Jawa Tengah menjadi provinsi yang memiliki laju pertumbuhan penduduk yang paling rendah yaitu sebesar 0,79.

## B. KAJIAN PUSTAKA

## Pengaruh Indeks Gini Terhadap Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan ekonomi adalah kenaikan kapasitas dalam jangka panjang dari negara  yang  bersangkutan  untuk  menyediakan  berbagai  barang ekonomi  kepada penduduknya. Kenaikan kapasitas itu sendiri ditentukan atau dimungkinkan oleh adanya kemajuan atau penyesuaianpenyesuaian teknologi, institusional (kelembagaan), dan ideologis terhadap berbagai tuntutan keadaan yang ada. Kuznet menyodorkan  suatu  hipotesis  mengenai  hubungan  antara  pertumbuhan  ekonomi suatu  negara  dengan  ketimpangan  distribusi  pendapatan  di  antara  penduduknya berbentuk  U  terbalik.  Hal  ini  menyatakan  bahwa  pada  awal  pertumbuhan  (yang diukur dengan produk nasional bruto per kapita), kesenjangan distribusi pendapatan (diukur  dengan  indeks  Gini)  semakin  tinggi.  Namun  pada  tahap  tertentu, kesenjangan distribusi pendapatan akan menurun (Todaro, Michael P. dan Smith, 2011).
Kuznetz  menemukan  hubungan  antara  tingkat  pendapatan  dan  distribusi pendapatan  berbentuk  U  terbalik.  Menurutnya  pada  awal  proses  pembangunan, ketimpangan  distribusi  pendapatan  meningkat  karena  proses  urbanisasi  dan industrialisasi,  pada  akhir  proses  pembangunan,  ketimpangan  pendapatan mengalami penurunan, yaitu pada saat sektor-sektor ekonomi di daerah perkotaan sudah mampu menyerap sebagian besar tenaga kerja yang berasal dari pedesaan. Terdapat beberapa studi studi empiris yang mencoba menguji hipotesis Kusnetz, dengan menggunakan data makro dari sejumlah negara. Sebagian besar studi-studi tersebut mendukung hipotesis Kuznets, sedangkan sebagian lainnya menolak. Hasil penelitian (Forbes, 2000)) tidak menunjukkan adanya suatu relasi yang jelas antara pertumbuhan  ekonomi  dan  ketimpangan  pendapatan.  Walaupun  hipotesis  itu diterima,  tetapi  sebagian  besar  membuktikan  bahwa  hubungan  negatif  antara pertumbuhan dan ketimpangan dalam jangka panjang hanya terjadi pada kelompok negara-negara  industri  maju.  Studi lain  dengan  pendekatan  analisis  deret  waktu, misalnya oleh  (Barro RJ, 2000) yang menemukan bahwa di India selama periode 1950-1990  pendapatan  rata-rata  per  kapita  meningkat  di  sisi  lain  ketimpangan pendapatan mengalami penurunan. Berikutnyanya, hasil penelitian (Kumara, 2015) menemukan  adanya  hubungan  yang  negatif  antara  pertumbuhan  ekonomi  dan ketimpangan  pendapatan.  Apabila  pertumbuhan  ekonomi  meningkat  maka ketimpangan  pendapatan  mengalami  penurunan.  Selanjutnya,  Waluyo  (2004) meneliti  hubungan  antara  tingkat  ketimpangan  distribusi  pendapatan  dengan pertumbuhan  ekonomi  di  beberapa  negara.  Kesimpulan  penelitian  tersebut menunjukkan bahwa hubungan negatif dan signifikan antara distribusi pendapatan dengan pertumbuhan ekonomi.
Beberapa  penelitian  menemukan  bahwa  ada  dua  kemungkinan  hubungan antara  ketimpangan  pendapatan  dan  pertumbuhan  ekonomi.  Pendapat  pertama menyatakan  adanya  hubungan  positif  antara  ketimpangan  pendapatan  dan pertumbuhan  ekonomi.  Jika  distribusi  pendapatan  semakin  timpang  maka pertumbuhan ekonomi semakin tinggi. Pengaruh tersebut disebabkan meningkatnya  tingkat  tabungan  dan  investasi  dari  masyarakat  kaya.  (Barro  RJ, 2000)  menemukan  bahwa  pada  kawasan  kaya  hipotesis  tradeoff  akan  berlaku, sedangkan  pada  kawasan  miskin  hipotesis  tersebut  tidak  berlaku.(Forbes,  2000) juga mendukung hasil penelitian Barro, namun penelitiannya menunjukkan bahwa pada  kawasan  miskin  tidak  ada  keterkaitan  yang  jelas  antara  kemerataan pendapatan dan pertumbuhan ekonomi.
Pengaruh  yang  mendukung  bahwa  ketimpangan  pendapatan  dapat menurunkan  pertumbuhan  ekonomi  beralasan  bahwa  ketimpangan  pendapatan dapat menghilangkan kemampuan masyarakat miskin untuk tetap sehat sehingga menurunkan  kualitas  modal  manusia  (Galor  dan  Moav  2004).  Selain  itu, ketimpangan  pendapatan  dapat  menyebabkan  ketidakstabilan  sistem  politik  dan perekonomian  yang  dapat  mengurangi investasi  Untuk  kasus  di  Indonesia  Hajiji (2010)  yang  meneliti  keterkaitan  antara  pertumbuhan  ekonomi  dan  kemerataan pendapatan di Provinsi Riau menyimpulkan bahwa adanya tradeoff antara kedua variabel tersebut.

## Pengaruh Laju Pertumbuhan penduduk Terhadap Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan  ekonomi  secara teoretik  dipengaruhi  oleh  penduduk  (sumber daya  manusia),  sumber  daya  alam,  modal  fisik,  dan  modal  manusia  (Mankiw, 2009).  Sebagai  salah  satu  faktor  yang  mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi, peranan utama penduduk adalah dalam hal penyediaan tenaga kerja. Lebih dari itu, penduduk dengan kualitas modal manusia yang unggul akan menjadi tenaga kerja yang  lebih  produktif.  Indonesia  sebagai  negara  dengan  penduduk  yang  banyak diharapkan  dapat  memanfaatkan  limpahan  penduduk  tersebut  sebagai  motor penggerak pertumbuhan ekonomi. Penduduk yang bertambah dari waktu ke waktu dapat menjadi pendorong maupun penghambat perkembangan ekonomi. Penduduk yang bertambah akan memperbesar jumlah tenaga kerja dan penambahan tersebut memungkinkan peningkatan produksi. Di samping itu, sebagai akibat pendidikan, pelatihan, dan pengalaman kerja, keterampilan penduduk akan bertambah tinggi. Hal  ini  akan  menyebabkan  produktivitas.bertambah  dan  selanjutnya  mendorong peningkatan produksi yang lebih cepat dari peningkatan tenaga kerja.
Pertambahan penduduk juga akan meningkatkan permintaan barang dan jasa.
Peningkatkan  permintaan  barang  dan  jasa  akan  memperluas  pasar  bagi  barang- barang  yang  dihasilkan  sektor  perusahaan.  Karena  peranan  ini,  pertumbuhan penduduk  akan  mendorong  pertambahan  dalam  produksi  nasional  dan  tingkat kegiatan ekonomi.

## C. METODE PENELITIAN
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian adalah analisis kuantitatif dan analisis deskriptif. Analisis kuantitatif dilakukan dengan metode panel data. Uji kriteria  ekonometrik  pada  data  panel  harus  memenuhi  tiga  uji  utama  yaitu  Uji Normalitas,  Uji  Multikolinearitas,  Autokorelasi,  dan  Heteroskedastisitas.Untuk menilai  suatu  model  dan  variabel  baik  secara  statistik  maka  digunakan  kriteria evaluasi  model,  antara  lain  Uji-F  dan  uji  t.  Model  penelitian  ini  menggunakan keterhubungan  kausalitas  antara  variabel  bebas  (variabel  independen)  dengan variabel  terikat  (variabel  independent).  Dalam  penelitian  ini  menggunakan persamaan regresi linier berganda  dan regresi linier sederhana, dengan pemodelan sebagai berikut:
Y = f (x 1 , x 2 ,)
Sehingga persamaannya adalah:
Y *t = β 0 + β 1 x it + β 2 x it + € it
Dalam  pengolahan  data  panel  harus  dilakukan  beberapa  pengujian  untuk memilih metode serta model mana yang paling tepat antara metode kuadrat terkecil ( pooled least square model ), metode tetap ( fixed effect model ), atau metode acak ( random effect model ). Pengujian yang dilakukan adalah Chow Test, uji LM  dan Hausman Test
Koefisien  determinasi  ( Goodness  of  Fit )  merupakan  suatu  ukuran  yang penting dalam regresi, karena dapat menginformasikan baik atau tidaknya model yang terestimasi. Nilai R 2 menunjukkan seberapa besar variasi dari peubah terikat Y dapat diterangkan oleh model. Jika R 2 = 0 maka variasi Y tidak dapat diterangkan oleh X; jika R 2 =1 maka variasi Y secara keseluruhan dapat dijelaskan oleh model. Model  penelitian  yang  telah  dirancang,  kemudian  di  ukur  dengan  studi kelayakan  model  atau  di  uji  karakteristik  kesesuaiannya  sebagai  suatu  model ekonometrik.  Karakteristik  uji  kelayakan  model  merujuk  kepada  Wirasasmita (2008;  4-5)  adalah  sebagai  berikut: Theoritical  plausibility,  Accuracy  of  the estimates of the parameter, Explanatory ability, Forecasting ability

## D. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  awal  yang  dilakukan  dalam  pengolahan  data  panel  adalah  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  independent  dinyatakan  stasioner.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh  nilai probability masing-masing variabel sebesar 0,0014 (X 1 ) dan nilai probability (X 2 ) 0,0051.  Sedangkan  untuk  nilai  probabilitas  variable  Y  setelah  dilakukan  uji stasioner  adalah  sebesar  0,0001  keseluruhan  hasil  uji  stasioner  untuk  masing- masing  variable  dilakukan  pada  tingkat  level.  Pada  tahap  pengujian  ini  tidak membutuhkan  trearment  up  grade  ke  level  different  1 maupun  different  2  untuk mendapatkan  nilai  Probabilitas <  (kurang  dari  0,005).  Berikut  nilai  dari  masing- masing uji stasionary digambarkan dalam output eviews di bawah ini:

## Journal of Applied Business and Economic (JABE)
Tabel 1. Uji Root test Untuk Variabel X 1 Pada Tingkat Level
Sumber: Hasil Pengolahan Eviews 10
Tabel 2.
Uji Root test Untuk Variabel X 2 Pada Tingkat Level Sumber: Hasil Pengolahan Eviews 10
Tabel 3.

## Uji Root test Untuk Variabel Y Pada Tingkat Level

## Sumber: Hasil Pengolahan Eviews 10
Analisis  data  dilakukan  dengan  metode  regresi  data  panel.  Jenis  data  yang diolah time series mulai dari tahun 2006 sampai 2021 dan data cross section adalah 34 Provinsi yang ada di Indonesia. Sebelum melakukan regresi langkah pertama yang harus dilakukan adalah penentuan model yang akan dilakukan. Regresi data
panel dapat dilakukan dengan tiga model yaitu common effect model , fixed effect model, dan random effect model.

## Hasil Estimasi Common Effect Model
Berikut ini merupakan hasil estimasi common effect model menunjukkan nilai probabilitas  (F statistic ) sebesar  0,00000  < 𝛼 = 0,05 sehingga  dapat  disimpulkan common  effect  model tidak  dapat  digunakan  dibandingkan  dengan fixed  effect model.
Tabel 4.

## Hasil Estimasi Common Effect Model
Dependent Variable: LOG_Y Method: Panel Least Squares Date: 08/13/22   Time: 02:44 Sample: 2006 2021 Periods included: 16 Cross-sections included: 34 Total panel (unbalanced) observations: 542
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.806628 0.173361 10.42116 0.0000 LOGX1 0.563896 0.011697 48.20806 0.0000 LOG_X2 0.324168 0.016968 19.10519 0.0000 R-squared 0.912680     Mean dependent var 12.80261 Adjusted R-squared 0.912356     S.D. dependent var 0.729720 S.E. of regression 0.216031     Akaike info criterion -0.221267 Sum squared resid 25.15487     Schwarz criterion -0.197493 Log likelihood 62.96347     Hannan-Quinn criter. -0.211971 F-statistic 2816.856     Durbin-Watson stat 0.554207 Prob(F-statistic) 0.000000 Sumber: Hasil Pengolahan Eviews 10

## Hasil Estimasi Fixed Effect Model
Berikut ini merupakan  hasil  estimasi fixed  effect  model menunjukkan  nilai probabilitas (F- statistic) sebesar 0,00000 < 𝛼 = 0,05 sehingga dapat disimpulkan lebih tepat menggunakan fixed effect model
Tabel 5.

## Hasil Estimasi Fixed Effect Model
Dependent Variable: LOG_Y Method: Panel Least Squares Date: 08/13/22   Time: 02:46 Sample: 2006 2021 Periods included: 16 Cross-sections included: 34 Total panel (unbalanced) observations: 542
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.991061 0.325450 -3.045202 0.0024 LOGX1 0.689405 0.018970 36.34110 0.0000 LOG_X2 0.424600 0.019125 22.20114 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.963691     Mean dependent var 12.80261 Adjusted R-squared 0.961180     S.D. dependent var 0.729720 S.E. of regression 0.143776     Akaike info criterion -0.977010 Sum squared resid 10.45978     Schwarz criterion -0.691716 Log likelihood 300.7698     Hannan-Quinn criter. -0.865451 F-statistic 383.7136     Durbin-Watson stat 1.398356 Prob(F-statistic) 0.000000

## Sumber: Hasil Pengolahan Eviews 10

## Hasil Estimasi Random Effect Model
Berdasarkan hasil pengolahan data dengan bantuan program eviews9 maka diperoleh hasil estimasi random effect model adalah sebagai berikut
Tabel 6.

## Hasil Estimasi Random Effect Model
Dependent Variable: LOG_Y Method: Panel EGLS (Cross-section random effects) Date: 08/13/22   Time: 06:42 Sample: 2006 2021 Periods included: 16 Cross-sections included: 34 Total panel (unbalanced) observations: 542 Swamy and Arora estimator of component variances
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.033384 0.274265 -0.121722 0.9032 LOGX1 0.640731 0.016295 39.31955 0.0000 LOG_X2 0.396048 0.017991 22.01343 0.0000
Effects Specification S.D. Rho Cross-section random 0.157792 0.5464 Idiosyncratic random 0.143776 0.4536 Weighted Statistics R-squared 0.809796     Mean dependent var 2.847884 Adjusted R-squared 0.809090     S.D. dependent var 0.334739 S.E. of regression 0.147358     Sum squared resid 11.70412 F-statistic 1147.398     Durbin-Watson stat 1.181780 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.890001     Mean dependent var 12.80261 Sum squared resid 31.68822     Durbin-Watson stat 0.436493 Sumber: Hasil Pengolahan Eviews 10
Pada tabel di atas terlihat hasil estimasi random effect model menunjukkan nilai probabilitas (F statistic ) sebesar 0,00000 < 𝛼 = 0,05 sehingga dapat disimpulkan lebih tepat menggunakan random effect model .
Berdasarkan  uji  chow  (pengujian  untuk  menentukan  pemilihan common effect  model  dan fixed  effect  model ),  uji  hausman  (pengujian  untuk  menentukan pemilihan fixed effect model dan random effect model ) dan uji LM (pengujian untuk menentukan pemilihan common effect model dan random effect model) diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
Tabel 7. Kesimpulan Pengujian Model Regresi Data Panel Nomor Metode Pengujian Hasil 1 Uji Chow Common vs fixed Fixed 2 Hausman Fixed vs Random Fixed 3 LM Common vs Random Random Sumber: Hasil Pengolahan Eviews 10
Berdasarkan tabel di atas maka dapat disimpulkan bahwa uji hipotesis dalam penelitian ini lebih baik menggunaka model fixed effect model.

## Hasil Analisa Regresi Panel
Berikut  ini  akan  diberikan  hasil  perhitungan  regresi  data  panel  dengan menggunakan fixed effect model
Tabel 8.

## Hasil Regresi Data Panel Model Fixed Effect Model
Dependent Variable: LOG_Y Method: Panel Least Squares Date: 08/13/22   Time: 02:46 Sample: 2006 2021 Periods included: 16 Cross-sections included: 34 Total panel (unbalanced) observations: 542
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -0.991061 0.325450 -3.045202 0.0024 LOGX1 0.689405 0.018970 36.34110 0.0000 LOG_X2 0.424600 0.019125 22.20114 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.963691     Mean dependent var 12.80261 Adjusted R-squared 0.961180     S.D. dependent var 0.729720 S.E. of regression 0.143776     Akaike info criterion -0.977010 Sum squared resid 10.45978     Schwarz criterion -0.691716 Log likelihood 300.7698     Hannan-Quinn criter. -0.865451 F-statistic 383.7136     Durbin-Watson stat 1.398356 Prob(F-statistic) 0.000000 Sumber: Hasil Pengolahan Eviews 10
Berdasarkan uji kesesuaian model, maka diperoleh persamaan regresi fixed effect model sebagai berikut:
Y= - 0,991 + 0,689405 x 1t + 0,424600 X 2t + € it
Dimana  Y  sebagai  variabel  dependen  yang  merepresentasikan  Penduga  nilai pertumbuhan ekonomi provinsi ke i dan tahun ke t . X 1 sebagai variabel independen yang merepresentasikan Nilai Indeks Gini provinsi ke i dan tahun ke t . X2 sebagai variabel independen yang merepresentasikan Laju pertumbuhan penduduk Provinsi ke i dan tahun ke t.
Berdasarkan  fungsi  di  atas,  maka  interpretasi  persamaan  regresi  tersebut adalah:
a. Nilai konstanta sebesar – 0,991 memiliki arti apabila nilai indeks gini dan laju pertumbuhan penduduk bernilai 0 maka kenaikan laju pertumbuhan ekonomi yang terbentuk adalah 0,991 point.
b. Nilai koefisien regresi x 1 = 0.689405 memiliki arti nilai elastisitas indeks gini terhadap  laju  pertumbuhan  ekonomi  sebesar  E  =  0,689405.  Nilai  E  <  1 menunjukkan bahwa angka indeks gini inelastis terhadap laju pertumbuhan penduduk.
c. Nilai koefisien regresi x 2 = 0.424600 memiliki arti nilai elastisitas indeks gini terhadap  laju  pertumbuhan  ekonomi  sebesar  E  =  0,424600.  Nilai  E  <  1 menunjukkan bahwa angka indeks gini inelastis terhadap laju pertumbuhan penduduk

## Hasil Uji F dan Uji t
Hasil  uji  F statistik digunakan  untuk  mengetahui  apakah  variable  independen yang digunakan dalam  penelitian secara bersama-sama signifikan mempengaruhi variable dependen. Nilai statistic F yang besar jauh lebih baik dari nilai F statistik yang kecil.  Nilai  Prob  (F-statistic)  merupakan  tingkat  signifikansi  marginal  dari  F statistic.  Jika  Nilai  Prob  (F statistik )  <  0,05  maka  dapat  dikatan  bahwa  H 0 ditolak artinya  dengan  tingkat  keyakinan  0,95  dapat  disimpulkan  bahwa  variable independen yang digunakan dalam model bersama-sama signifikan mempengaruhi variable dependen.
Berdasarkan  hasil  ouput  perhitungan  eviews  diperoleh  bahwa  nilai  F hitung sebesar 383,716 dengan F tabel 2,81 sehingga dapat disimpulkan bahwa F hitung > F tabel maka  menolak  H 0 yang  artinya  variable  independen  indeks  gini  dan  laju pertumbuhan  penduduk  secara  bersama-sama  mempengaruhi  tingkat  laju pertumbuhan ekonomi.
Hasil  uji t  untuk  masing-masing  variable  indek  gini  dan laju  pertumbuhan penduduk dengan nilai Probabalitias masing-masing Prob X 1 = 0,0000 < 0,005 yang berarti  angka  indeks  gini  berpengaruh  signifikan  terhadap  laju  pertumbuhan penduduk. Begitu pula untuk nilai Prob X 2 = 0,0000 < 0,005 yang berarti variable laju  pertumbuan  penduduk  berpengaruh  signifikan  terhadap  laju  pertumbuhan ekonomi.  Nilai  KD  (koefisien  determinasi)  penelitian  ini  terkonfirmasi  sebesar 96,36 %.

## Pembahasan
Penelitian ini mengkonfirmasi ulang penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh  (Wahiba  &  Weriemmi,  2014)  dalam  penelitian  yang  dilakukan  mereka  di negara  Yordania  menjelaskan  temuan  adanya  sifat unidirectional causality dari nilai  ketimpangan  pendapatan  yang  di  interpretasikan  dalam  angka  indeks  gini terhadap pertumbuhan ekonomi. Begitu pula dengan penelitian Baharuddin et al.
(2016)  untuk  negara  yang  berada  di  kawasan  Asean  menjelaskan  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. Ketimpangan pendapatan mempengaruhi laju pertumbuhan ekonomi.
Rekomendasi  konkret  dari  penelitian  ini  untuk  Negara  Indonesia  adalah pemerataan  pendapatan  di  seluruh  wilayah  Indonesia  guna  mendukung  tingkat pertumbuhan ekonomi, hal ini senada dengan hasil penelitian ini bahwa indeks gini (pemerataan pendapatan) berpengaruh positif signifikan terhadap laju pertumbuhan ekonomi  di  Indonesia.  Hal-hal  yang  dapat  dilakukan  pemerintah  dalam  proses pemerataan pendapatan adalah pemberdayaan ekonomi yang berbasis kerakyatan,
misalnya  UMKM  Kreatif,  peningkatan  produksi  melalui  perusahaan  manufaktur yang  padat  karya  artinya  menyerap  banyak  karyawan  dan  tenaga  kerja  yang berdampak pada penurunan tingkat pengangguran sehingga angka kemiskinan di Negara  Indonesia  bisa  diminimalisir  dan  mendukung  pada  peningkatan  laju pertumbuhan  ekonomi.  Langkah  lain  yang  bisa  dilakukan  pemerintah  adalah kebijakan nilai suku bunga kredit yang rendah, alternative ini membangun investasi skala  mikro  dan  makro  untuk  para  pelaku  ekonomi  mulai  dari  hulu  ke  hilir. Peningkatan produksi karena suntikan dana dari pihak perbankan akan mendorong penyerapan  tenaga  kerja,  meningkatkan  sirkulasi  uang,  meningkatkan  konsumsi masyarakat  yang  bermuara  pada  peningkatan  PRDB  dan  laju  pertumbuhan ekonomi. Kondisi saat ini, nilai indeks gini belum mencerminkan pemerataan yang maksimal, sehingga daya multiflyer terhadap tingkat pertumbuhan ekonomi belum sesuai  harapan, terutama  untuk  daerah  yang  berapa  di  wilayah Timur  Indonesia. Khusus  untuk  wilayah  timur  yang  tertinggal  misalnya  provinsi  Papua  kegiatan peningkatan pemerataan pendapatan dimulai dengan peningkatan kualitas sumber dana manusia melalui investasi jalur pendidikan dan pelatihan, atau transfer tenaga professional  dari  daerah  maju  untuk  melakukan  tahapan  pembangunan  ekonomi dari  skala  mikro  menuju  makro.  Langkah  kedua  adalah  investasi  dalam  bentuk infrastruktur,  guna  mendukung  peningkatan  pemerataan  pendapatan  dan  laju pertumbuhan ekonomi.

## E. SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa Indeks gini dan laju pertumbuhan  penduduk  secara  bersama-sama  memiliki  pengaruh  terhadap  laju pertumhun  ekonomi.  Indeks  gini  memiliki  pengaruh  terhadap  laju  pertumbuhan ekonomi.  Laju  pertumbuhan  penduduk  memiliki  pengaruh  terhadap  laju pertumbuhan penduduk.

## DAFTAR PUSTAKA
Azhar  Aziz,  H.,  Laili,  N.,  &  Prihantono,  G.  (2016).  the  Impact  of  Fiscal  Policy Impact  on  Income  Inequality  and  Economic  Growth:  a  Case  Study  of District/City in Java. Journal of Indonesian Applied Economics , 6 (2), 229– 244. https://doi.org/10.21776/ub.jiae.2016.006.02.6
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  RJ.  (2000).  Inequality  and  Growth  in  a  Panel  of  Countries. Journal  of Economics Growth , 5 (1), 5–32.
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
Forbes.  (2000).  A  Reassesment  of  The  Relationship  between  Inequality  and Growth. American Economic Review , 90 (4), 869–886.
Hadiwardoyo, W. (2020). Kerugian Ekonomi Nasional Akibat Pandemi Covid-19. Baskara:  Journal  of  Business  and  Entrepreneurship , 2 (2),  83–92. https://doi.org/10.24853/baskara.2.2.83-92
Hanoatubun,  S.  (2020).  Dampak  Covid–19  terhadap  Prekonomian  Indonesia. EduPsyCouns: Journal of Education, Psychology and Counseling , 2 (1), 146- 153.
Junaedi,  D.,  &  Salistia,  F.  (2020).  Dampak  Pandemi  COVID-19  Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Negara-Negara Terdampak. In Simposium Nasional Keuangan Negara (pp. 995–1115).
Kappes, S. A. (2021). Monetary Policy and Personal Income Distribution. Review of Political Economy , 1–20.
Kumara,  I.  B.  P.  (2015). Keterkaitan  antara  Redistribusi,  Ketimpangan Pendapatan,  dan  Pertumbuhan  Ekonomi:  Studi  Kasus  Kabupaten/kota  di Pulau Jawa . https://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/74275
Kurniawan, D. A., & Wismadi, A. (2015). Analisis intervensi infrastruktur jalan untuk  mendukung  pemerataan  hasil  pembangunan. The  18th  FSTPT International Symposium, Lampung,, August 28th 2015 .
Mankiw. (2009). Macroeconomics (7th Editio). WorthPublishers.
Meidona, S., Yolanda, Y., Sumarni, S., Arif, E. M., Maretha, D., & Subiyantoro, H. (2021). The Factor Determinants of Regional Origional Revenue in West Sumatra  Province. International  Journal  of  Applied  Science , 4 (3),  p1. https://doi.org/10.30560/ijas.v4n3p1
Todaro, Michael P. dan Smith, S. C. (2011). Makro Ekonomi (sembilan). Erlangga.
Wahiba, N. F., & Weriemmi, M. El.  (2014). The relationship between economic growth  and  income  inequality. International  Journal  of  Economics  and
Financial Issues , 4 (1), 135–143.
Yamali,  F.  R.,  &  Putri,  R.  N.  (2020).  Dampak  Covid-19  Terhadap  Ekonomi Indonesia. Ekonomis:  Journal  of  Economics  and  Business , 4 (2),  384. https://doi.org/10.33087/ekonomis.v4i2.179
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.
Yosi  Eka  Putri,  Syamsul  Amar,  H.  A.  (2015).  ANALISIS  FAKTOR-FAKTOR

## YANG MEMPENGARUHI PERTUMBUHAN EKONOMI
DAN
KETIMPANGAN PENDAPATAN DI INDONESIA Oleh : Yosi Eka Putri, Syamsul Amar, Hasdi Aimon. Jurnal Kajian Ekonomi , 3 (6).