## IDENTIFIKASI STRUKTUR EKONOMI SEKTORAL DAN REGIONAL SELURUH PROVINSI DI INDONESIA MENGGUNAKAN ANALISIS

## NETWORK
Lamtutur Sri Paulina Pasaribu

## Politeknik Statistika STIS

## ABSTRACT
This  study  aims  to  identify  key  sectors  in  the  economy  of  all  provinces  in  Indonesia  by  network analysis using Indonesia's Inter-Regional Input-Output (IRIO) tables.  The results of this study show that the most sensitive sector and the sector with the highest ranking in terms of having relationships with  other  important  sectors  are  the  manufacturing  industry  and  its  region  is  dominated  by provinces on the island of Java.  Furthermore, the sectors with the highest ratings in terms of their ability  to  influence  resources  among  other  sectors  are  the  manufacturing,  construction, transportation, and warehousing industries, and financial services and insurance sectors.  As well as the results of community detection show that sectors that are in the same province and have close geographical  distances  tend  to  interact  more  often.  The  results  of  this  study  also  show  that  the highest rankings of the sector as a whole are dominated by provinces on the island of Java while the lowest is by the Eastern Part of Indonesia.
Keywords: Network Analysis; Centrality Measures; Economic Structure; Indonesia

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengidentifikasi sektor-sektor  penting  dalam  perekonomian  di seluruh provinsi di Indonesia menggunakan analisis network pada tabel  Inter Regional Input- Output (IRIO) Indonesia. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sektor yang paling sensitif dan sektor dengan peringkat tertinggi dalam hal memiliki hubungan dengan sektor penting lainnya adalah industri pengolahan serta wilayahnya didominasi oleh  provinsi-provinsi di Pulau Jawa. Selanjutnya sektor dengan peringkat tertinggi dalam hal kemampuannya untuk mempengaruhi sumber  daya  di  antara  sektor-sektor  lain  adalah  sektor  industri  pengolahan,  konstruksi, transportasi dan pergudangan, dan jasa keuangan dan asuransi. Serta hasil deteksi komunitas menunjukkan  bahwa  sektor-sektor  yang  berada  pada  provinsi  yang  sama  dan  memiliki  jarak geografis yang dekat cenderung lebih sering berinteraksi. Hasil penelitian ini juga menunjukkan bahwa  peringkat-peringkat  tertinggi  sektor  secara  keseluruhan  didominasi  oleh  provinsi- provinsi di Pulau Jawa sedangkan terendah oleh wilayah Indonesia Bagian Timur.
Kata kunci: Analisis Network ; Ukuran Sentralitas; Struktur Ekonomi; Indonesia Klasifikasi JEL: C45; E66

## 195 | Bina Ekonomi

## 1. PENDAHULUAN
Perdagangan  selalu  memainkan  peran  penting  dalam  perekonomian  suatu  negara. Perdagangan membuktikan bahwa mustahil untuk seseorang dapat menghasilkan seluruh barang yang ingin dikonsumsinya sendiri. Kegiatan perdagangan memungkinkan pembagian kerja dan spesialisasi  bagi  orang-orang  dalam  melakukan  aktivitas-aktivitas  ekonomi  (Mankiw,  2019). Seiring dengan perkembangan infrastruktur dan teknologi, kegiatan dan aktivitas ekonomi saat ini semakin terkait satu sama lain (Oinas et al., 2018).  Dengan aktivitas ekonomi yang semakin saling  terkait  ini,  penyebaran  guncangan  di  seluruh  sistem  ekonomi  menjadi  isu  sentral. Guncangan  pada  satu  sektor  tertentu  bisa  menyebar  keseluruh  ekonomi  dan  bahkan  dapat menyebabkan resesi (Martin & Gardiner, 2019). Oleh karena itu, analisis hubungan antar sektor ekonomi merupakan hal yang penting untuk dilakukan.
Tabel input-output merupakan alat yang pada umumnya digunakan untuk mendukung analisis  hubungan  antar  sektor  dalam  perekonomian  daerah,  nasional,  maupun  internasional. Analisis tabel input-output dapat memberikan wawasan yang berguna tentang ukuran industri, strategi pengembangan sehubungan dengan struktur produksi yang berbeda, dan efek potensial dari perluasan satu sektor pada sektor lainnya (Cuello et al., 1992). Analisis yang biasa diterapkan pada  tabel  input-output  adalah  dengan  menghitung  matriks  Leontief  dan  efek  pengganda. Meskipun  demikian,  analisis  ini  bergantung  pada  besarnya  sektor  secara  absolut  atau  relatif, tanpa  memperhitungkan  karakteristik  heterogen  seperti  peran  khususnya  dalam interkonektivitas  dan  stabilitas  sistem  ekonomi  secara  keseluruhan.  Selain  itu,  ini mengasumsikan  adanya  skala  hasil  konstan  dan  berkonsentrasi  pada  efek  rata-rata  (bukan marjinal) dari perubahan permintaan satu sektor pada sektor lain dan perekonomian nasional.
Metode  analisis network oleh  Newman  (2003)  dapat  mengatasi  beberapa  masalah tersebut,  dengan  mempertimbangkan  masalah  sentralitas  dan  efek clustering .  Dalam  analisis network , sistem ekonomi nasional dimodelkan sebagai jaringan yang kompleks, sektor sebagai node ( vertex )  dan  transaksi  penjualan/pembelian  sebagai edges ( line )  serta  jumlah/besar transaksi  sebagai weight .  Pendekatan  yang  diusulkan  dapat  dengan  tepat  mewakili  saling ketergantungan  multisektoral  dan  potensi  pengaruh  satu  sektor  terhadap  sektor  lain  yang signifikan dan/atau kelompok sektor. Selain itu, dapat membantu mengidentifikasi sektor-sektor penting yang terkait dengan ketahanan sistem ekonomi secara keseluruhan.
Analisis network merupakan  alat  yang  digunakan  untuk  menganalisis  jaringan  yang kompleks.  Analisis  ini  telah  banyak  diterapkan  di  beberapa  bidang,  seperti  sosial  oleh  Can  & Alatas (2019), biologi oleh Niemira et al. (2020), dan ekonomi. Beberapa  aplikasi analisis network di  bidang  perdagangan  internasional,  yaitu  melibatkan  sektor-sektor  dalam  satu  negara  oleh DePaolis et al. (2020) dan juga yang melibatkan beberapa negara secara bersamaan (Angelidis et al., 2020; Cingolani et al., 2017).
Penelitian yang dilakukan oleh Jin et al. (2022) tahun 2022, misalnya, menggunakan tabel interregional input output Brazil untuk membangun network dari 27 negara bagian dengan 68 sektor. Penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat ketergantungan antar wilayah tetapi masih ditemui beberapa negara bagian yang terisolasi dari sektor-sektor produktif yang ada di Brazil.
Penelitian  oleh  Wang  et  al.  (2021)  juga  membangun network dari  tabel  multi-regional input-output  Tiongkok  tahun  2007  dan  2012.  Hasil  dari  penelitian  ini  cukup  menarik,  yakni menunjukkan  bahwa  kegiatan  antar  provinsi  di  Tiongkok  meningkat  seiring  dengan  pesatnya pertumbuhan ekonomi nasional, namun tidak secepat kegiatan ekonomi dalam provinsi.
Penelitian  Sun  et  al.  (2018)  juga  membuat  kontribusi  pada  analisis network dari  30 provinsi dengan inter-regional input-output Tiongkok. Penelitian ini menunjukkan bahwa sektor perangkat  komunikasi  dan  transportasi  memainkan  peran  penting  dalam  perekonomian Tiongkok. Peneliti juga menyarankan agar pembuat kebijakan dengan memperhatikan hubungan input-output  antar  sektor  dalam  memantau  perekonomian  di  Tiongkok,  serta  memberikan perhatian lebih pada sektor-sektor yang berada di daerah bekembang daripada terus menerus fokus pada daerah maju.
Dalam  konteks  Indonesia,  sudah  terdapat  banyak  peneliti  yang  berusaha  menganalisis tabel  input-output  menggunakan  matriks  Leontief  dan  efek  pengganda  dengan  tujuan  untuk menganalisis  sektor-sektor  dalam  perekonomian  Indonesia,  seperti  penelitian  Armelly  et  al. (2021),  Syofya & Rahayu (2018) dan Widyawati (2017). Akan tetapi masih terbatas penelitian yang memanfaatkan analisis network pada tabel input-output untuk menganalisis sektor-sektor dalam perekonomian Indonesia. Oleh karena itu, dibutuhkan penelitian yang dapat memberikan bukti  empiris  untuk  mengidentifikasi  struktur  perekonomian  Indonesia  dengan  menyelidiki sektor-sektor utama pada seluruh provinsi di Indonesia, interaksi antar sektor, interaksi dalam kelompok  sektor.  Sangat  penting  untuk  menemukan  cara  untuk  memperkuat  perekonomian Indonesia melalui pemahaman lebih mengenai hubungan yang terdapat diantara sektor-sektor perekonomian ini yang pada akhirnya akan berguna dalam perumusan rencana pembangunan dan stabilitas perekonomian jangka panjang.
Berdasarkan  uraian  diatas,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  struktur perekonomian  Indonesia  dengan  menyelidiki  sektor-sektor  utama  pada  seluruh  provinsi  di Indonesia,  interaksi  antar  sektor,  interaksi  dalam  kelompok  sektor,  serta  membuat  peringkat sektor-sektor  mana  yang  paling  memiliki  pengaruh  pada  perekonomian  Indonesia  dengan menggunakan analisis network pada tabel Inter Regional Input-Output (IRIO) Indonesia.

## 2. METODE DAN DATA
Seperti  disebutkan  di  bagian  sebelumnya,  tabel  input-output  bisa  merepresentasikan sebuah network di  mana node (juga  disebut vertex )  adalah  sektor  atau  industri  dan line yang menghubungkan mereka (juga disebut edge ) adalah transaksi yang terjadi antar industri. Lebih tepatnya, tabel input-output adalah network yang sangat padat ( dense ), tertimbang ( weighted ), dan  terarah  ( directed ).  Network  pada  tabel  input-output  sangat  padat  ( dense )  karena  sebuah industri akan terhubung pada hampir seluruh industri yang lain, ditambah lagi jika tabel input- output tersebut memiliki level agregasi yang tinggi. Tabel input-output juga merupakan network yang weighted karena edge pada  tabel input-output tidak  hanya  merepresentasikan  hubungan tetapi juga merepresentasikan besar dari hubungannya yaitu nilai dari transaksi antar sektor atau industri.  Tabel input-output juga  merupakan directed  network karena  tabel  input-output merepresentasikan aliran dua arah antar sektor ekonomi yang artinya setiap node dihubungkan oleh dua edge .
Penelitian ini akan menggunakan tabel inter regional input-output (IRIO). Pada Gambar 1 menunjukkan  bentuk  tabel  IRIO  secara  sederhana  untuk  bisa  memberikan  gambaran  pada pembaca  (Cahyono  &  Sumargo,  2005).  Setiap  sel  dari  matriks  permintaan  antara  x menggambarkan  nilai  moneter  barang  yang  dipertukarkan  antara  sektor  yang  berbeda  dalam perekonomian.  Baris  x  menggambarkan  besarnya  output  di  suatu  sektor  untuk  memenuhi permintaan antara sektor lain, sedangkan kolom x menunjukkan besarnya input yang digunakan oleh suatu sektor yang berasal dari sektor lain.

## S

## Gambar 1: Gambaran Sederhana Tabel IRIO
Ukuran vertex  centrality oleh  Freeman  (1979)  merupakan  ukuran  yang  bisa dipertimbangkan  untuk  menentukan  seberapa  penting  sebuah  sektor  atau  industri  dalam perekonomian.  Contohnya  adalah degree  centrality yang  mengukur  jumlah  semua edges yang terhubung pada sebuah node, semakin banyak jumlah edges yang terhubung pada node tersebut maka semakin penting node tersebut. Karena tabel IRIO merupakan sebuah network yang sangat padat ( dense ) dan juga jumlah edge antar sektor tidak akan terlalu bervariasi satu sama lain, maka ukuran degree  centrality ini  merupakan  ukuran  yang  buruk  jika  diterapkan  pada  tabel  IRIO. Ukuran  berdasarkan  jalur  ( path-based )  juga  diperkenalkan  oleh  Freeman  untuk  menentukan posisi node pada network yang lebih besar. Dua ukuran dalam path-based adalah closeness dan betweenness .  Tetapi  untuk  diterapkan  pada  tabel  IRIO,  ukuran  ini  masih  memiliki  kelemahan, yakni tidak mempertimbangkan nilai dari tiap edge yang melekat pada sebuah node tetapi hanya mempertimbangkan posisi dari node tersebut saja. Pada network yang terdapat pada tabel IRIO, nilai  aliran  antar  sektor  merupakan  hal  yang  harus  dipertimbangkan  dalam  menganalisis karakteristik  perilaku  sektor  tersebut.  Oleh  karena  itu,  untuk  mengatasi  masalah  tersebut, penelitian  ini  akan  menggunakan  ukuran  sentralitas  berupa weighted  betweenness  centrality (WBC), Random walk centrality (RWC), dan PageRank centrality (PRC).
Ukuran weighted  betweenness  centrality (WBC)  oleh  Opsahl  et  al.  (2010)  merupakan ukuran yang dimodifikasi dari dari betweenness centrality untuk weighted network . Perhitungan weighted betweenness centrality dilakukan dengan terlebih dahulu menghitung weighted geodesic measure sebagai berikut.
𝑑 (𝑖,𝑗) 𝑤𝛼 = 𝑚𝑖𝑛⁡( 1 (𝑤 𝑖ℎ ) 𝛼 + ⋯ + 1 (𝑤 𝑖𝑗 ) 𝛼 )
di  mana 𝑤 𝑖𝑗 adalah weight /bobot  yang  dijumlahkan  untuk  masing-masing edge /jalur  antara sektor 𝑖 dan sektor ⁡𝑗 , dan jalur yang memiliki nilai terendah dipilih. 𝛼⁡ berfungsi sebagai parameter yang digunakan untuk mempertimbangkan apakah jumlah langkah harus diperhitungkan. 𝛼⁡ = ⁡0 menghasilkan ukuran yang sama seolah-olah ikatan itu dari nilai biner; 𝛼⁡ = ⁡1 menjumlahkan nilai weight /bobot; 𝛼⁡ < ⁡1 mendukung lebih sedikit langkah; dan 𝛼⁡ > ⁡1 mendukung bobot yang lebih  kuat  dalam  menghitung  jarak  jalur  terpendek.  Setelah  menghitung weighted  distance measure , menghitung weighted betweenness dapat dilakukan sebagai berikut
𝑊𝐵𝐸𝑇 𝑖 = 𝑔 𝑗𝑘 𝑤𝛼 (𝑖) 𝑔 𝑗𝑘 𝑤𝛼
[…]
Sektor 1 Sektor 2 Sektor 1 Sektor 2 Sektor 1 Sektor 2 (V) (X) Input Primer Jumlah output Provinsi 1 Provinsi 3 Provinsi 2 (x) (F) […]
(F) (X) Permintaan Akhir Jumlah
Output Provinsi 1 x Sektor 1  ... Provinsi 3 x Sektor 2
Provinsi
Provinsi
Volume 22 No 2 Tahun 2018 | 198 di mana 𝑔 𝑗𝑘 𝑤𝛼 ⁡ adalah hitungan jumlah jalur terpendek/jalur geodesic antara sektor ⁡𝑖 dan sektor 𝑗 . Ukuran weighted betweenness centrality ini digunakan untuk mengidentifikasi sektor-sektor yang memiliki  posisi  strategis,  mengukur  peran  sektor  dalam  mentransmisikan  atau  memfasilitasi penciptaan nilai-nilai ekonomi.
Random  walk  centrality (RWC)  adalah  invers  dari  rata-rata mean  first-passage  time (MFPT) (Blöchl et al., 2011; Xing et al., 2017). MFPT 𝑅(𝑗, 𝑖) adalah jumlah langkah yang diharapkan untuk tiba dari sektor 𝑗⁡ ke sektor ⁡𝑖 . Nilai RWC yang tinggi dari suatu sektor menunjukkan bahwa sektor tersebut sangat sensitif terhadap kondisi pasokan sektor manapun dalam perekonomian. Untuk penjelasan matematis lebih lanjut dari ukuran ini dapat dilihat pada (Blöchl et al., 2011).
Selain itu akan digunakan juga ukuran PageRank Centrality (PRC)  (Zhang et al., 2021). Ukuran ini digunakan sebagai ukuran sentralitas untuk network yang directed dan weighted (Del Río-Chanona  et  al.,  2017;  Wang  et  al.,  2021).  Dalam  ukuran PageRank mendefinisikan  bahwa suatu sektor akan sangat penting jika terhubung dengan sektor penting lainnya. PageRank adalah ukuran  kuantitas  dan  kualitas  karena  menangkap  jumlah edges yang  dapat  dimiliki node dan pentingnya node dalam jaringan; sektor bisa menjadi penting jika menerima dari sektor penting juga. PageRank dapat dihitung sebagai berikut (de Santana Ribeiro et al., 2022)
𝑃𝑅(𝑖; 𝑡 + 1) = 1 − 𝑓 𝑛 + 𝑓 ∑ 𝑃𝑅(𝑗; 𝑡)𝑤𝑖𝑗 𝑆(𝑗) 𝑗∈𝑀(𝑖)
di  mana 𝑀(𝑖) adalah  tetangga  dari  sektor- 𝑖 , 𝑤𝑖𝑗 adalah 𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 yang  menghubungkan  antara sektor 𝑖 dan 𝑗 , dan 𝑓 adalah faktor damping dengan nilai bawaan 0.85.
Dalam penelitian ini juga akan dilakukan identifikasi komunitas, yakni mengidentifikasi sektor-sektor yang paling banyak berinteraksi satu sama lain dilakukan menggunakan metode community detection . Dalam penelitian ini dilakukan perbandingan metode community detection yang populer, yakni fastgreedy community oleh Clauset et al. (2004), walktrap community oleh Pons  &  Latapy  (2006),  dan infomap  community (Rosvall  &  Bergstrom,  2008).  Kemudian  akan dinilai hasil dari pendeteksian komunitasnya dengan ukuran modularity , ukuran ini didefinisikan sebagai pengukur kualitas semua strategi pengelompokan. Dari ketiga metode di atas akan dipilih metode  dengan  hasil modularity paling  tinggi  sebagai  alat  untuk  identifikasi  komunitas  pada penelitian ini.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  bersumber  dari  Badan  Statistik  Indonesia berupa tabel Inter Regional Input-Output (IRIO) Indonesia transaksi domestik atas dasar harga produsen menurut 34 provinsi dan 17 lapangan usaha tahun 2016. Network Inter Regional Input- Output (IRIO) dibangun dari IRIO tersebut dengan setiap vertex mewakili sektor dalam provinsi dan setiap edge mewakili transaksi yang ada dari satu provinsi ke provinsi lain serta setiap weight mewakili volume transaksi dalam jutaan rupiah. Pada penelitian ini threshold digunakan sebesar 100 juta Rupiah untuk menghubungkan sebuah sektor (Sun et al., 2018).

## 3. PEMBAHASAN
Network Inter  Regional  Input-Output  (IRIO)  Indonesia  yang  dibangun  dari  tabel  Inter Regional Input-Output (IRIO) Indonesia transaksi domestik atas dasar harga produsen menurut 34 provinsi dan 17 lapangan usaha memiliki vertex sebanyak 578 dan edges sebanyak 20941. Pada

## 199 | Bina Ekonomi
Gambar 2, terdapat chord diagram yang menunjukkan hubungan antar sektor-sektor di Indonesia. Sektor-sektor  dalam chord diagram  tersebut  sudah  dilakukan  agregat  terlebih  dahulu  dan dihilangkan output sektor yang digunakan oleh sektor itu sendiri sebagai permintaan antara/ self- loop .  Busur  luar  dengan  warna  berbeda  mewakili  suatu  sektor  dan  panjang  busur  mewakili jumlah transaksi masuk dan keluar. Akord dari satu busur ke busur lainnya mewakili transaksi dari sektor satu ke sektor yang lain serta lebarnya sebanding dengan volume transaksi, sedangkan warnanya  tetap  sama  dengan  warna sektor sumbernya.  Untuk  kode  sektor  dapat  dilihat  pada lampiran. Terlihat bahwa sektor industri  pengolahan paling menonjol daripada  sektor lainnya karena sektor ini memasok dan menerima permintaan antara hampir ke seluruh sektor yang ada. Sektor perdagangan memiliki panjang busur kedua terbesar setelah sektor industri pengolahan, terlihat  bahwa  sektor  perdagangan  banyak  menjadi  input  antara  untuk  sektor  lain.  Sektor pertanian juga terlihat menonjol dan sebagian besar bahan baku dari sektor industri pengolahan berasal dari sektor pertanian.
Gambar 2: Chord Diagram yang Menunjukkan Hubungan Antar Sektor-Sektor di Indonesia
Gambar 3: Chord Diagram yang Menunjukkan Hubungan Antar Provinsi-Provinsi di Indonesia
Pada  Gambar  3,  terdapat chord diagram  yang  menunjukkan hubungan  antar  provinsi- provinsi di Indonesia. Provinsi-provinsi dalam chord diagram tersebut sudah dilakukan agregat terlebih dahulu dan dihilangkan output provinsi yang digunakan oleh provinsi itu sendiri sebagai permintaan  antara/ self-loop .  Busur  luar  dengan  warna  berbeda  mewakili  suatu  provinsi  dan panjang busur mewakili jumlah aliran masuk dan keluar. Akord dari satu busur ke busur lainnya mewakili  transaksi  dari  provinsi  satu  ke  provinsi  lainnya  serta  lebarnya  sebanding  dengan volume transaksi, sedangkan warnanya tetap sama dengan warna sektor sumbernya. Untuk kode provinsi dapat dilihat pada lampiran.
Pada chord diagram di atas, menunjukkan busur yang paling panjang berurutan adalah Provinsi Jawa Timur, DKI Jakarta,  Jawa Barat, Jawa Tengah, dan Banten. Hal  ini berarti aluran permintaan antara barang dan jasa masih terkonsentrasi di Pulau Jawa, dengan kesenjangan yang cukup  besar  dibanding  provinsi-provinsi  di  luar  Jawa.  Disamping  Pulau  Jawa,  provinsi  yang terlihat  menonjol  adalah  Sumatera  Utara,  Sumatera  Selatan,  dan  Riau  tetapi  tidak  sebesar transaksi pada provinsi-provinsi di Pulau Jawa.
Pada  Gambar  4,  terlihat  topologi  dari sub-Network Inter  Regional  Input-Output  (IRIO) Indonesia. Sub-Network IRIO tersebut terdiri atas sektor-sektor dari provinsi dengan 10 Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) teratas pada tahun 2016, Self-loop tidak disajikan dalam gambar. Walaupun hanya menampilkan 10 provinsi dengan tujuan menyederhanakan visualisasi, tetapi topologi network yang  terbentuk  sudah  relatif  lebih  baik  mencerminkan  struktur  dasar  pada Network Inter  Regional  Input-Output  (IRIO)  Indonesia,  di  mana  terlihat network sangat padat/ dense .
Gambar 4: Topologi dari sub- network IRIO - 10 PDRB teratas
Analisis sektor menggunakan ukuran sentralitas menggambarkan struktur network IRIO dari  perspektif  yang  berbeda.  Tabel  1  menunjukkan  korelasi  antar  ukuran  sentralitas  yang digunakan  serta  dilengkapi  dengan simple  output  multiplier yang  didapatkan  dari  matriks Leontief. Simple output multiplier (SOM) untuk sektor i menggambarkan besar tambahan output sektor i jika  diberikan  tambahan  permintaan  akhir  sebesar  satu  satuan  unit  (Rp  1).  Tabel  1

## 201 | Bina Ekonomi
menunjukkan bahwa ukuran sentralitas yang digunakan dalam penelitian ini berkorelasi sangat kecil dengan SOM dari matriks Leontief, bahkan terdapat korelasi negatif. Oleh karena itu, dapat disimpulkan  bahwa  ukuran  sentralitas  network  pada  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk melengkapi, bukan untuk menggantikan, metode berbasis Leontief-invers dalam mengidentifikasi sektor-sektor utama dalam perekonomian nasional Indonesia.
Ukuran sentralitas yang digunakan dalam penelitian ini berkorelasi sangat kecil dengan simple  output  multiplier  dari  matriks  Leontief,  bahkan  terdapat  korelasi  negatif,  hal  ini menunjukkan  Ukuran random  walk  centrality berkorelasi  sangat  tinggi  dengan PageRank centrality , hal ini menunjukkan bahwa sektor yang yang sensitif dalam goncangan perekonomian juga akan merupakan sektor penerima dari sektor-sektor penting di perekonomian.
Tabel 1: Korelasi Ukuran Sentrality Dengan SOM WB RWC PRC SOM WBC 1 RWC 0.279 1 PRC 0.2219  0.9045  1 SOM 0.0357  -0.0112  0.064 1
Tabel 2 menunjukkan 10 sektor sentral berdasarkan RWC teratas pada seluruh provinsi di Indonesia. RWC mengukur sensitivitas sektor terhadap perubahan pasokan sektor lain.  Dari hasil  RWC  dapat  disimpulkan  bahwa  sektor  sekunder  dan  sektor  tersier  adalah  industri  yang sangat  sensitif.  Hal  ini  berarti  perbaikan  rantai  pasokan,  pengurangan  biaya  dan  kebijakan pemerintah terkait akan dengan cepat menjangkau sektor-sektor ini akan tetapi kondisi rantai pasok  yang memburuk  kemungkinan akan menyebabkan  resesi  yang  lebih  cepat  pada  sektor- sektor ini dibandingkan dengan sektor lain.

## Tabel 2: Peringkat 10 Teratas Dalam RWC
Rank  Provinsi Sektor RWC 1 Jawa Timur Industri Pengolahan 0.0195 2 Jawa Barat Industri Pengolahan 0.0192 3 Jawa Tengah Industri Pengolahan 0.0128 4 DKI Jakarta Konstruksi 0.0112 5 DKI Jakarta Industri Pengolahan 0.0105 6 DKI Jakarta Administrasi Pemerintahan, Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib  0.0098 7 Jawa Tengah Konstruksi 0.0095 8 Jawa Barat Perdagangan Besar dan Eceran 0.0094 9 Jawa Barat Konstruksi 0.0091 10 Sumatera Utara Industri Pengolahan 0.0088
Selanjutnya, pada Tabel 3 ditunjukkan 10 sektor sentral berdasarkan weighted betwenness centrality . Sektor-sektor yang memiliki weighted betwenness centrality yang tinggi dapat dianggap penting  dalam  hal  kemampuan  sektor  tersebut  untuk  mempengaruhi  sumber  daya  di  antara sektor-sektor lain, dengan memfasilitasi, menengahi, menghambat atau memodifikasi hubungan di antara mereka. Sektor-sektor ini juga dapat dianggap penting untuk stabilitas dan ketahanan seluruh jaringan ekonomi. Seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3, sektor-sektor tersebut adalah pada industri pengolahan, konstruksi, transportasi dan pergudangan, jasa keuangan dan asuransi, jasa pendidikan, dan pengadaan air, pengelolaan sampah, limbah dan daur ulang.
Tabel 3: Peringkat 10 Teratas Dalam WBC
Rank  Provinsi Sektor WBC 1 Sumatera Utara Industri Pengolahan 0.0138 2 Jawa Barat Konstruksi 0.0104 3 Aceh Transportasi dan Pergudangan 0.0101 4 DI Yogyakarta Jasa Pendidikan 0.0092 5 Jawa Tengah Industri Pengolahan 0.0091 6 Maluku Jasa Keuangan dan Asuransi 0.0090 7 Kalimantan Tengah Transportasi dan Pergudangan 0.0088 8 Jawa Timur Jasa Pendidikan 0.0087 9 DKI Jakarta Konstruksi 0.0080 10 Jawa Timur Pengadaan Air, Pengelolaan Sampah, Limbah dan Daur Ulang 0.0079
Menurut Cerina et al. (2015), penggunaan PageRank akan meningkatkan analisis  karena metrik  ini  menganggap  bahwa  suatu  industri  penting  jika  terhubung  dengan  sektor  penting lainnya. Tabel 4 menunjukkan PageRank tertinggi dan terendah untuk network IRIO Indonesia. Terlihat bahwa sektor industri pengolahan dan konstruksi menyajikan sektor dengan PageRank yang tinggi, yang berarti bahwa sektor-sektor ini pada wilayah tersebut terkait dengan sektor- sektor penting baik di wilayah tersebut maupun di luar wilayah tersebut.

## Tabel 4: Peringkat 10 Teratas Dalam PRC
Rank Provinsi Sektor PRC 1 Jawa Barat Industri Pengolahan 0.0384 2 Jawa Timur Industri Pengolahan 0.0287 3 Sumatera Utara Industri Pengolahan 0.0185 4 Jawa Tengah Industri Pengolahan 0.0172 5 Sumatera Utara Konstruksi 0.0166 6 Jawa Timur Konstruksi 0.0148 7 DKI Jakarta Konstruksi 0.0135 8 DKI Jakarta Industri Pengolahan 0.0115 9 Riau Industri Pengolahan 0.0098 10 DKI Jakarta Administrasi Pemerintahan, Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib 0.0089
Tabel 5, 6,  dan 7 menunjukkan provinsi-provinsi dengan struktur ekonomi yang mirip satu  sama  lain.  Tabel  5  menunjukkan  2  provinsi  yang  paling  mirip  struktur  ekonominya berdasarkan ukuran RWC. Nilai-nilai RWC dari dua provinsi ini memiliki hubungan dengan nilai korelasi  sebesar  98%.    Menariknya  kedua  provinsi  ini  adalah  provinsi  yang  unggul  di  semua ukuran sentralitas yang digunakan dalam penelitian ini, begitu juga dengan ukuran RWC serta kedua provinsi ini juga merupakan kontributor terbesar ke PDRB Indonesia setelah DKI Jakarta. Keunggulan sektor-sektor dari kedua provinsi ini dalam perekonomian Indonesia bisa dijadikan pertimbangan oleh provinsi-provinsi lain dalam hal membuat keputusan terkait perekonomian di wilayahnya.
Tabel  6  menunjukan  dua  provinsi  dengan  kemiripan  tertinggi  berdasarkan  ukuran weighted  PageRank .  Karena  ukuran PageRank menganggap  bahwa  suatu  industri  penting  jika terhubung  dengan  industri  penting  lainnya,  maka  kedua  provinsi  ini  memiliki  sektor-sektor dalam perekonomian yang mirip dalam hal hubungannya dengan industri penting lainnya, bukan

## 203 | Bina Ekonomi
hanya dalam wilayah provinsi tetapi juga luar wilayah.

## Tabel 5: Peringkat 10 Teratas RWC di Jawa Barat dan Jawa Timur
Jawa Barat Jawa Timur Industri Pengolahan Industri Pengolahan Perdagangan  Besar  dan  Eceran;  Reparasi  Mobil dan Sepeda Motor Konstruksi Konstruksi Perdagangan  Besar  dan  Eceran;  Reparasi  Mobil dan Sepeda Motor Transportasi dan Pergudangan Transportasi dan Pergudangan Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum Administrasi  Pemerintahan,  Pertahanan  dan Jaminan Sosial Wajib Real Estate Real Estate Administrasi  Pemerintahan,  Pertahanan  dan Jaminan Sosial Wajib Jasa Pendidikan Jasa Perusahaan Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan Jasa Perusahaan Jasa Pendidikan

## Tabel 6: Peringkat 10 Teratas PRC di Riau dan Sumatera Selatan
Riau Sumatera Selatan Industri Pengolahan Industri Pengolahan Konstruksi Konstruksi Perdagangan  Besar  dan  Eceran;  Reparasi  Mobil dan Sepeda Motor Pertambangan dan Penggalian Pertambangan dan Penggalian Perdagangan  Besar  dan  Eceran;  Reparasi  Mobil dan Sepeda Motor Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan Transportasi dan Pergudangan Jasa Pendidikan Administrasi  Pemerintahan,  Pertahanan  dan Jaminan Sosial Wajib Administrasi  Pemerintahan,  Pertahanan  dan Jaminan Sosial Wajib Pengadaan Listrik dan Gas Pengadaan Listrik dan Gas Informasi dan Komunikasi Transportasi dan Pergudangan Jasa Lainnya
Tabel  7  menunjukan  dua  provinsi  dengan  kemiripan  tertinggi  berdasarkan  ukuran weighted  betweenness  centrality .  Pada  hasil  kemiripan  provinsi  yang  didapatkan  dari  ukuran weighted betweenness centrality , terdapat hal yang menarik karena dari dua ukuran sebelumnya provinsi-provinsi yang mirip memiliki jarak geografis yang dekat tetapi pada provinsi-provinsi ini jarak geografisnya cukup jauh, yakni berbeda pulau.

## Tabel 7: Peringkat 10 Teratas WBC di Jambi dan Kalimantan Selatan
Jambi Kalimantan Selatan Jasa Lainnya Informasi dan Komunikasi Informasi dan Komunikasi Jasa Lainnya Transportasi dan Pergudangan Perdagangan  Besar  dan  Eceran;  Reparasi  Mobil dan Sepeda Motor Perdagangan  Besar  dan  Eceran;  Reparasi  Mobil dan Sepeda Motor Transportasi dan Pergudangan Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum Real Estate Jasa Keuangan dan Asuransi
Jasa Keuangan dan Asuransi Pengadaan Listrik dan Gas Pengadaan Listrik dan Gas Pengadaan Air,  Pengelolaan Sampah, Limbah dan Daur Ulang Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial Jasa Perusahaan Jasa Perusahaan
Hal  yang  harus  diperhatikan  selanjutnya  adalah  provinsi-provinsi  yang  menduduki peringkat terbawah pada seluruh ukuran sentralitas yang ada pada penelitian ini, yakni Provinsi Papua, Papua Barat, dan Maluku. Sektor-sektor yang unggul pada Provinsi-provinsi ini dengan menggunakan  ukuran  RWC  adalah  pertambangan  dan  penggalian  serta  transportasi  dan pergudangan, sehingga pemerintah bisa lebih berfokus mengembangkan sektor-sektor tersebut demi  pertumbuhan  ekonomi  di  provinsi-provinsi  tersebut.  Hal  lain  yang  perlu  diperhatikan adalah  sektor-sektor  yang  menduduki  peringkat  bawah.  Dengan  menggunakan  ukuran  RWC, sektor yang masih relatif tertinggal adalah sektor pengadaan air, pengelolaan sampah, limbah dan daur ulang terkhususnya di wilayah timur Indonesia.
Selanjutnya  dilakukan  deteksi  komunitas  menggunakan  metode fastgreedy  community , hal ini dikarena dari semua metode yang telah disebutkan di bagian metode, metode fastgreedy community menghasilkan modularitas paling tinggi. Hasil deteksi komunitas dari dengan metode maksimalisasi  modularitas  ini  divisualisasikan  dalam heatmap pada  Gambar  5.  Pada heatmap , sektor dan provinsi dalam komunitas yang sama memiliki warna yang sama. Ciri umum dari hasil deteksi komunitas ini adalah bahwa sebagian besar sektor dari provinsi yang sama berasal dari komunitas yang  sama. Hal ini terjadi karena ikatan ekonomi intra-provinsi secara alami lebih erat daripada ikatan ekonomi antar-provinsi karena alasan geografis, historis, dan administratif.

## Gambar 5: Komunitas dari Network IRIO
Penemuan  yang  menarik  adalah  bahwa  sektor  pertambangan  dan  penggalian  Provinsi Maluku  Utara  dan  sektor  pengadaan  listrik  dan  gas  Provinsi  Jawa  Tengan  independen  dari komunitas berbasis provinsi. Sektor pertambangan dan penggalian Provinsi Maluku membentuk komunitas dengan sektor-sektor Provinsi Jawa Barat. Pada gambar 1 yang menunjukkan chord diagram hubungan antar sektor dalam perekonomian Indonesia, setelah sektor pertanian, sektor pertambangn dan penggalian merupakan sektor terbesar kedua yang menyalurkan bahan baku ke sektor industri pengolahan. Oleh karena itu, Jawa Barat sebagai provinsi yang unggul dalam

## 205 | Bina Ekonomi
industri  pengolahan  akan  membutuhkan  permintaan  bahan  baku  yang  tinggi  dari  sektor pertambangan dan penggalian, dalam penelitian ini ditunjukkan bahwa provinsi yang menjadi menyuplai  bahan  baku  pertambangan  dan  penggalian  tersebut  adalah  Provinsi  Maluku  Utara. Sektor-sektor dari provinsi-provinsi di wilayah geografis yang sama juga cenderung masuk pada komunitas  yang  sama.  Misalnya,  Provinsi  Aceh  dan  Sumatera  Utara;  Kalimantan  Tengah  dan Kalimantan Selatan; Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu, dan Lampung.

## 4. SIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  sektor-sektor  penting  dalam perekonomian dengan berbagai ukuran analisis network .  Sektor yang sensitif pada perubahan positif maupun negatif dalam perekonomian adalah didominasi oleh sektor sekunder dan tersier, yakni  industri  pengolahan,  perdagangan  besar  dan  eceran,  dan  administrasi  pemerintahan, pertahanan dan jaminan sosial wajib serta daerah-daerah dengan peringkat tertinggi didominasi oleh provinsi-provinsi di Pulau Jawa dan terendah didominasi oleh provinsi-provinsi di bagian timur  Indonesia.  Selanjutnya  sektor  dengan  peringkat  tertinggi  dalam  hal  memiliki  hubungan dengan sektor penting lainnya adalah didominasi oleh sektor industri pengolahan dan konstruksi, serta wilayahnya didominasi oleh  provinsi-provinsi di Pulau  Jawa.   Selanjutnya sektor dengan peringkat  tertinggi  dalam  hal  kemampuannya  untuk  mempengaruhi  sumber  daya  di  antara sektor-sektor  lain,  dengan  memfasilitasi,  menengahi,  menghambat  atau  memodifikasi  adalah sektor  industri  pengolahan,  konstruksi,  transportasi  dan  pergudangan,  jasa  keuangan  dan asuransi. Selanjutnya dalam hal interaksi antar sektor, hasil penelitian ini menunjukkan sektor- sektor yang berada pada provinsi yang sama dan memiliki jarak geografis yang dekat cenderung lebih sering berinteraksi satu sama lain.
Dengan  lebih  memahami  hubungan  antar  sektor  pada  setiap  provinsi  di  Indonesia, pemerintah sebagai pembuat kebijakan diharapkan dapat lebih memperhatikan hubungan antar sektor  ini  dalam  membuat  kebijakan  agar  kebijkan  yang  dibuat  lebih  baik  dan  tepat  sasaran. Seperti jika terjadi krisis ekonomi sektor industri manufaktur di provinsi-provinsi di Pulau Jawa akan  paling  cepat  terdampak,  padahal  sektor  ini  menjadi  sektor  yang  sangat  penting  karena merupakan sektor pemasok dan penerima hampir dari seluruh sektor yang ada. Sehingga dalam membuat  keputusan  pemerintah  harus  mempertimbangkan  dampak  keputusan  tersebut  ke sektor manufaktur ini.
Keterbatasan  dari  penelitian  ini  adalah  terkait  dengan  periode  waktu  yang  digunakan untuk  analisis,  yakni  tahun  2016.  Hal  ini  disebabkan  karena  data  tabel  IRIO  pada  tahun  2016 adalah yang terakhir tersedia. Penelitian selanjutnya disarankan menggunakan data yang lebih mutakhir.  Pada  penelitian  selanjutnya  disarankan  juga  untuk  menggunakan  tabel  IRIO  yang spesifik dari segi sektor, yakni dengan menggunakan tabel IRIO 52 sektor sehingga didapatkan hasil dan saran yang lebih spesifik.

## DAFTAR PUSTAKA
Angelidis, G., Ioannidis, E., Makris, G., Antoniou, I., & Varsakelis, N. (2020). Competitive conditions in global value chain networks: An assessment using entropy and network analysis. Entropy , 22 (10). https://doi.org/10.3390/E22101068
Armelly, A., Rusdi, M., & Pasaribu, E. (2021). Analisis sektor unggulan perekonomian Indonesia: Model input-output. Sorot , 16 (2), 119. https://doi.org/10.31258/sorot.16.2.119-134
Blöchl, F., Theis, F. J., Vega-Redondo, F., & Fisher, E. O. N. (2011). Vertex centralities in input-output networks  reveal  the  structure  of  modern  economies. Physical  Review  E  -  Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics , 83 (4), 1 – 8. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.83.046127
Cahyono,  B.,  &  Sumargo,  B.  (2005).  Mengartikulasikan  Tabel  Input-Output  dan  Kerangka Analisisnya. The Winners , 6 (1), 33. https://doi.org/10.21512/tw.v6i1.485
Can, U., & Alatas, B. (2019). A new direction in social network analysis: Online social network analysis problems and applications. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications , 535 , 122372. https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.122372
Cerina,  F.,  Zhu,  Z., Chessa,  A.,  &  Riccaboni,  M.  (2015).  World  input-output  network. PLoS  ONE ,
10 (7), 1 – 21. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0134025
Cingolani, I., Panzarasa, P., & Tajoli, L. (2017). Countrie s’ positions in the international global value networks:  Centrality  and  economic  performance. Applied  Network  Science , 2 (1). https://doi.org/10.1007/s41109-017-0041-4
Clauset,  A.,  Newman,  M.  E.  J.,  &  Moore,  C.  (2004).  Finding  community  structure  in  very  large networks. Physical Review E - Statistical Physics, Plasmas, Fluids, and Related Interdisciplinary Topics , 70 (6), 6. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.70.066111
Cuello, F. A., Mansouri, F., & Hewings, G. J. D. (1992). The Identification of Structure at the Sectoral level: A Reformulation of the Hirschman-Rasmussen Key Sector Indices. Economic Systems Research , 4 (4), 285 – 296. https://doi.org/10.1080/09535319200000027
de Santana Ribeiro, L. C., Pereira, E. J. de A. L., Perobelli, F. S., & Pereira, H. B. de B. (2022). Sectoral Interdependence,  Network  Analysis,  and  Regional  Resilience  in  Brazil. Latin  American Business Review , 0 (0), 1 – 29. https://doi.org/10.1080/10978526.2022.2074441
Del  Río- Chanona, R. M., Grujić, J., & Jensen, H. J. (2017). Trends of the  wo rld input and output network of global trade. PLoS ONE , 12 (1), 1 – 14.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0170817
DePaolis, F., Murphy, P., & Kaluza, M. C. D. (2020). Identifying Key Sectors in the Regional Economy: A Network Analysis Approach Using Input-Output Data . August .
https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-1666449/v1
Freeman,  L.  C.  (1979).  Centrality  in  social  networks. Social  Networks , 1 (3),  215 – 239. https://doi.org/10.1016/0378-8733(78)90021-7
Jin, Y., Xu, Y., Li, R., Zhao, C., & Yuan, Z. (2022). Compre hensive Evaluation of China’s Input– Output Sector Status Based on the Entropy Weight-Social Network Analysis Method. Sustainability , 14 (21), 14588. https://doi.org/10.3390/su142114588
Mankiw, N. G. (2019). Macroeconomics . Worth Publishers.
Martin,  R.,  &  Gardiner,  B.  (2019).  The  resilience  of  cities  to  economic  shocks:  A  tale  of  four recessions  (and  the  challenge  of  Brexit). Papers  in  Regional  Science , 98 (4),  1801 – 1832. https://doi.org/10.1111/pirs.12430
Newman, M. E. J. (2003). The structure and function of complex networks. SIAM Review , 45 (2),
167 – 256. https://doi.org/10.1137/S003614450342480
Niemira,  M.,  Collin,  F.,  Szalkowska,  A.,  Bielska,  A.,  Chwialkowska,  K.,  Reszec,  J.,  Niklinski,  J., Kwasniewski, M., & Kretowski, A. (2020). Molecular signature of subtypes of non-small-cell

## 207 | Bina Ekonomi
lung cancer by large-scale transcriptional profiling: Identification of key modules and genes by  weighted  gene  co-expression  network  analysis  (WGCNA). Cancers , 12 (1). https://doi.org/10.3390/cancers12010037
Oinas,  P.,  Trippl,  M.,  &  Höyssä,  M.  (2018).  Regional  industrial  transformations  in  the interconnected global economy. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society , 11 (2),
227 – 240. https://doi.org/10.1093/cjres/rsy015
Opsahl,  T.,  Agneessens,  F.,  &  Skvoretz,  J.  (2010).  Node  centrality  in  weighted  networks: Generalizing  degree  and  shortest  paths. Social  Networks , 32 (3),  245 – 251. https://doi.org/10.1016/j.socnet.2010.03.006
Pons, P., & Latapy, M. (2006). Computing communities in large networks using random walks.
Journal of Graph Algorithms and Applications , 10 (2), 191 – 218. https://doi.org/10.7155/jgaa.00124
Rosvall,  M.,  &  Bergstrom,  C.  T.  (2008).  Maps  of  random  walks  on  complex  networks  reveal community structure. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America , 105 (4), 1118 – 1123. https://doi.org/10.1073/pnas.0706851105
Sun,  X.,  An,  H.,  &  Liu,  X.  (2018). Network  analysis of  Chinese  provincial  economies. Physica  A: Statistical Mechanics and Its Applications , 492 , 1168 – 1180. https://doi.org/10.1016/j.physa.2017.11.045
Syofya,  H.,  &  Rahayu,  S.  (2018).  Peran  Sektor  Pertanian  terhadap  Perekonomian  Indonesia (Analisis Input-Output). Manajemen Dan Kewirausahaan , 9 (3), 91. https://doi.org/10.31317/jmk.9.3.91-103.2018
Wang,  T.,  Xiao,  S.,  Yan,  J.,  &  Zhang,  P.  (2021).  Regional  and  sectoral  structures  of  the  Chinese economy:  A  network  perspective  from  multi-regional  input – output  tables. Physica  A: Statistical Mechanics and Its Applications , 581 , 126196.
https://doi.org/10.1016/j.physa.2021.126196
Widyawati,  R.  F.  (2017).  Analisis  Keterkaitan  Sektor  Pertanian  Dan  Pengaruhnya  Terhadap Perekonomian  Indonesia  (Analisis  Input  Ouput). Jurnal  Economia , 13 (1),  14. https://doi.org/10.21831/economia.v13i1.11923
Xing, L., Dong, X., & Guan, J. (2017). Global industrial impact coefficient based on random walk process  and  inter-country  input – output  table. Physica  A:  Statistical  Mechanics  and  Its Applications , 471 , 576 – 591. https://doi.org/10.1016/j.physa.2016.12.070
Zhang, P., Wang, T., & Yan, J. (2021). PageRank centrality and algorithms for weighted, directed networks with applications to World Input-Output Tables . http://arxiv.org/abs/2104.02764

## LAMPIRAN
Lampiran 1. Kode Provinsi
Kode Provinsi Provinsi 11 Aceh 12 Sumatera Utara 13 Sumatera Barat 14 Riau 15 Jambi
16 Sumatera Selatan 17 Bengkulu 18 Lampung 19 Kep. Bangka Belitung 21 Kep.Riau 31 DKI Jakarta 32 Jawa Barat 33 Jawa Tengah 34 DI Yogyakarta 35 Jawa Timur 36 Banten 51 Bali 52 Nusa Tenggara Barat 53 Nusa Tenggara Timur 61 Kalimantan Barat 62 Kalimantan Tengah 63 Kalimantan Selatan 64 Kalimantan Timur 65 Kalimantan Utara 71 Sulawesi Utara 72 Sulawesi Tengah 73 Sulawesi Selatan 74 Sulawesi Tenggara 75 Gorontalo 76 Sulawesi Barat 81 Maluku 82 Maluku Utara 91 Papua Barat 94 Papua Lampiran 2. Kode Sektor Kode Sektor Sektor A Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan B Pertambangan dan Penggalian C Industri Pengolahan D Pengadaan Listrik dan Gas E Pengadaan Air, Pengelolaan Sampah, Limbah dan Daur Ulang F Konstruksi G Perdagangan Besar dan Eceran; Reparasi Mobil dan Sepeda Motor H Transportasi dan Pergudangan I Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum J Informasi dan Komunikasi K Jasa Keuangan dan Asuransi L Real Estate MN Jasa Perusahaan

## 209 | Bina Ekonomi
O Administrasi Pemerintahan, Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib P Jasa Pendidikan Q Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial RSTU Jasa Lainnya