## Gorontalo

## Development Review

## Vol. 7 No. 2 Oktober 2024
P-ISSN: 2614-5170, E-ISSN: 2615-1375

## Analisis Konvergensi dan Skenario Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia dengan Pendekatan Sistem Dinamik
Analysis of Convergence and the Scenarios of Economic Growth in Indonesia Using System Dynamic Approach
Nur Avia Zulita 1) Fajar Wahyu Prianto 2) Riniati 3)
Dwi Perwitasari Wiryaningtyas 4)
Program Studi Ekonomi Pembangunan, Universitas Jember 1,2,3
Program Manajemen, Universitas Jember 4 email: aviazulita@gmail.com Disubmit: 3 Juli 2024; Direvisi; 28 Juli 2024; Dipublish; 1 Oktober 2024

## Abstract
This  study  aims  to  determine  whether  there  is  sigma  convergence  and  beta convergence  in  Indonesia,  to  determine  the  effect  of  electricity  infrastructure, human  development,  and  ICT  on  economic  growth,  and  to  determine  the scenario  that can  accelerate economic growth in  Indonesia. The data used in this  study  is  secondary  data.  The  methods  used  are  convergence  analysis, panel  data  regression  analysis,  and  dynamic  system  approach.  The  results showed  that  there  was  sigma  convergence  and  no  beta  convergence  in Indonesia in 2013-2022. Electricity infrastructure, human development, and ICT have not been able to encourage convergence of economic growth with electricity infrastructure having a significant negative effect, human development having a  significant  positive  effect,  and  ICT  having  an  insignificant  negative  effect. Scenarios  that  can  be  done  to  accelerate  economic  growth  are  structural scenarios and parameter scenarios.
Keywords: Sigma  Convergence;  Beta  Convergence;  Electricity  Infrastructure; Human Development; ICT

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah terjadi konvergensi sigma dan konvergensi beta di Indonesia, untuk mengetahui pengaruh infrastruktur listrik,  pembangunan  manusia,  dan  TIK  terhadap  pertumbuhan  ekonomi, serta untuk mengetahui skenario yang dapat mengakselerasi pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder.  Metode  yang  digunakan  adalah  analisis  konvergensi,  analisis regresi  data  panel,  dan  pendekatan  sistem  dinamik.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa terjadi konvergensi sigma dan tidak terjadi konvergensi beta  di  Indonesia  pada  2013-2022.  Infrastruktur  listrik,  pembangunan manusia,  dan  TIK  belum  mampu  mendorong  konvergensi  pertumbuhan ekonomi.  Infrastruktur  listrik  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap pertumbuhan  ekonomi,  pembangunan  manusia  berpengaruh  positif signifikan,  dan  TIK  berpengaruh  negatif  tidak  signifikan.  Skenario  yang dilakukan  untuk  mengakselerasi  pertumbuhan  ekonomi  adalah  skenario struktur dan skenario parameter.
Kata  kunci: Konvergensi  Sigma;  Konvergensi  Beta;  Infrastruktur  Listrik; Pembangunan Manusia; TIK

## 1. PENDAHULUAN
Ketidakmerataan  atau  ketimpangan  daerah  sampai  saat  ini  masih terjadi  di  Indonesia.  Hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  besaran  PDB  per kapita antarprovinsi di Indonesia. Pada tahun 2022, terdapat 20 provinsi di  Indonesia  yang  tergolong  berpendapatan  rendah.  Hanya  ada  dua provinsi  yang  masuk  dalam  kategori  berpendapatan  tinggi,  yaitu  DKI Jakarta  dan  Kalimantan  Timur,  sisanya  masuk  pada  kategori berpendapatan menengah. Pada  pulau Jawa, hanya provinsi Jawa Timur yang  masuk  kategori  kelas  menengah,  sisanya  masuk  kategori berpendapatan  rendah  (Sopiah,  2023).  Dengan  demikian,  perlu  adanya percepatan  konvergensi  pertumbuhan  ekonomi  antarwilayah  agar ketimpangan tersebut menurun.
Gambar 1. Perbedaan PDB per kapita di beberapa provinsi Indonesia Sumber: Badan Pusat Statistik, 2023 (data diolah) Konvergensi  menurut  Barro  &  Sala-i-Martin  (2004)  merupakan proses di mana wilayah dengan pendapatan per kapita yang lebih rendah tumbuh lebih cepat dan cenderung mengejar wilayah dengan pendapatan yang  lebih  tinggi.  Neoklasik  percaya  bahwa  suatu  saat  kesenjangan pendapatan antarwilayah berkurang. Hal itu karena wilayah-wilayah yang berpenghasilan rendah akan mengalami tingkat pertumbuhan yang lebih tinggi  daripada  wilayah-wilayah  dengan  penghasilan  yang  lebih  tinggi. Proses tersebut disebut catch up effect, wilayah miskin mengejar wilayah kaya (Kurniawati, 2019).
Berbeda  dengan  Myrdal  yang  tidak  percaya  pada  konvergensi. Menurut  Myrdal  ada  dua  akibat  karena  adanya  pembangunan  oleh wilayah  maju,  yaitu backwash  effect (efek  yang  tidak  menguntungkan) dan spread effect (efek yang menguntungkan). Dari kedua efek tersebut, backwash effect adalah yang paling kuat, artinya pembangunan di daerah kaya menghambat perkembangan daerah miskin. Akibat pembangunan di daerah  kaya,  daerah  miskin  akan  semakin  miskin.  Keadaan  tersebut menimbulkan jurang yang semakin lebar antara daerah kaya dan miskin (Hasan & Muhammad, 2018).
Terdapat  dua  konsep  konvergensi  dalam  konteks  pertumbuhan ekonomi,  yaitu  konvergensi  sigma  dan  konvergensi  beta.  Terjadi konvergensi sigma jika tingkat dispersi pendapatan per kapita menurun dari  waktu  ke  waktu.  Sedangkan  konvergensi  beta  merujuk  pada fenomena di mana wilayah dengan tingkat pendapatan rendah cenderung tumbuh  lebih  cepat  daripada  wilayah  dengan  tingkat  pendapatan  yang tinggi. Konvergensi beta dapat terjadi dengan mempertimbangkan faktor- faktor  pertumbuhan  ekonomi  yang  berperan  dalam  mendorong konvergensi (Barro & Sala-i-Martin, 2004).
Pertumbuhan ekonomi adalah indikator untuk menilai kinerja suatu perekonomian  (Prasetyo  et  al.,  2021).  Terjadi  pertumbuhan  apabila
0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 160000 R ib u R u p iah Rata-Rata PDRB per Kapita ADHK 2010 Tahun 2013-2022
terdapat  peningkatan  barang  dan  jasa  dari  tahun  sebelumnya. Pertumbuhan  ekonomi  menurut  Solow-Swan  dipengaruhi  oleh  modal, tenaga  kerja,  dan  teknologi.  Salah  satu  bentuk  modal  adalah  investasi modal fisik, misalnya adalah infrastruktur. World bank mencatat bahwa infrastruktur  memegang  peranan  yang  krusial  dalam  memacu pertumbuhan ekonomi, di mana daerah-daerah yang dilengkapi dengan infrastruktur  yang  memadai  cenderung  mengalami  pertumbuhan ekonomi  yang  lebih  tinggi  (Kurniawan  &  Hayati,  2015).  Salah  satu infrastruktur  ekonomi  adalah  infrastruktur  listrik.  Adanya  peningkatan pemasangan  listrik  dalam  perekonomian  akan  menghasilkan  output berkualitas  sehingga  terjadi  peningkatan  produksi  (Yanti  et  al.,  2019). Pada  akhirnya  peningkatan  produksi  akan  mendorong  pertumbuhan ekonomi dan konvergensi.
Faktor kedua adalah pembangunan manusia. Schultz
(1961)menyebutkan bahwa manusia adalah modal seperti barang modal lainnya,  seperti  tanah,  gedung,  dan  mesin.  Menurutnya  pendidikan, pelatihan, kesehatan, dan investasi lainnya pada manusia adalah bentuk modal yang memberikan keuntungan seperti investasi pada modal fisik. Investasi sumber daya manusia (SDM) memberikan keuntungan ekonomi dalam  bentuk  peningkatan  produktivitas  dan  pendapatan  yang  lebih tinggi. Pada akhirnya akan mendorong pertumbuhan ekonomi.
Selain itu, teknologi informasi dan komunikasi (TIK) menjadi faktor yang  menyebabkan  pertumbuhan  ekonomi.  Pengukuran  dampaknya terhadap  perekonomian  dapat  menggunakan  konsep  ekonomi  digital. Ekonomi  digital  menurut  Don  Tapscott  adalah  menciptakan  dan menggunakan teknologi yang berdampak pada ekonomi (Mentsiev et al., 2020).  TIK  mendorong  pertumbuhan  ekonomi,  produktivitas,  dan pembangunan inklusif (Dahlman et al., 2016).
Konvergensi pertumbuhan ekonomi telah banyak diteliti. Purwono et al., (2018) menyimpulkan terjadi konvergensi antarprovinsi di Indonesia dengan  infrastruktur  listrik  berpengaruh  positif  signifikan  dan  paling tinggi. Penelitian Shah (2022) menemukan terjadi konvergensi bersyarat dengan  modal  manusia  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap konvergensi.  Juga  penelitian  Majeed  et  al.,  (2018)  menemukan  TIK mendorong konvergensi pertumbuhan ekonomi.
Berbanding  dengan  penelitian  Sakti  &  Maudita  (2022)  dan Kurniawati  (2019)  yang  mengungkapkan  tidak  terjadi  konvergensi. Penelitian Hidayat et al., (2023) menemukan bahwa infrastruktur energi berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap  konvergensi.  Penelitian Mačiulytė - šniukienė & Butkus ( 2022) menunjukkan human capital tidak berdampak  signifikan  terhadap  konvergensi.  Penelitian  Azijah  et  al., (2015)  menemukan  TIK    berdampak  negatif  tidak  signifikan  terhadap konvergensi.  Berdasarkan  pemaparan  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan untuk  menganalisis  tentang  konvergensi  pertumbuhan  ekonomi  di Indonesia  dan  untuk  mengetahui  skenario  dalam  mengakselerasi pertumbuhan ekonomi. Periode penelitian dari 2013 sampai 2022.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  merupakan  studi  eksplanatori  yang  menggunakan pendekatan  kuantitatif  untuk  menganalisis  ada  tidaknya  keterkaitan antar  variabel  (Amruddin  et  al.,  2022),  yaitu  menganalisis  hubungan antara  infrastruktur  listrik  yang  diproksi  dengan  rasio  elektrifikasi, pembangunan  manusia  yang  diukur  dengan  Indeks  Pembangunan Manusia, serta Teknologi Informasi dan  Komunikasi (TIK) yang diproksi dengan Indeks Pembangunan Teknologi Informasi dan Komunikasi (IP- TIK) terhadap pertumbuhan ekonomi. Data yang digunakan berupa data
panel yang dihimpun dari sumber sekunder, yaitu Badan Pusat Statistik (BPS) dan Direktorat Jenderal Ketenagalistrikan. Total data yang diobservasi berjumlah  318  pengamatan  dari  32  provinsi  di  Indonesia  tahun  2013 hingga 2022.
Analisis  yang  digunakan  mencakup  analisis  konvergensi,  analisis regresi data panel, dan sistem dinamik.
• Analisis Konvergensi Sigma
Dengan  cara  menghitung  koefisien  variasi  (CV).  Jika  nilai  koefisien variasi  menurun  selama  periode  penelitian  maka  dapat  disimpulkan terjadi konvergensi sigma. Berikut perhitungannya (Goschin, 2015):
𝐶𝑉 = √∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̅) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑦̅
Keterangan:  CV  =  koefisien  variasi  pada  tahun  tertentu, 𝑦 𝑖 =  PDRB  per kapita di provinsi i pada tahun tertentu, 𝑦̅ = rata-rata PDRB per kapita provinsi pada tahun tertentu, n = 34 provinsi di Indonesia.
• Analisis Regresi Data Panel Regresi  data  panel  digunakan  untuk  menganalisis  konvergensi  beta yang diawali dengan pemilihan model apakah menggunakan fixed effect model (FEM), common effect model (CEM), atau random effect model (REM). Selanjutnya  dilakukan  pengujian  statistik  lainnya.  Secara  sistematis model dirumuskan sebagai berikut:
ln 𝑃𝐷𝑅𝐵𝐾 𝑖,𝑡 =   𝛽 0 + 𝛽 1 ln 𝑃𝐷𝑅𝐵𝐾 𝑖,𝑡−1 +   𝛽 2 𝐸𝐿𝐸𝐶 𝑖,𝑡 + 𝛽 3 𝐼𝑃𝑀 𝑖,𝑡 +   𝛽 4 𝐼𝑃𝑇𝐼𝐾 𝑖,𝑡 +   𝜇 𝑖,𝑡 Dimana  konvergensi  pertumbuhan  ekonomi  dengan  indikator  (Produk Domestik Bruto per kapita (PDRBK) dipengaruhi oleh PDRB per kapita t-1 ( initial income ) (PDRBK t-1 ), rasio elektrifikasi (ELEC), indeks pembangunan manusia (IPM), indeks pembangunan teknologi informasi dan komunikasi (IPTIK).
• Sistem dinamik
Sistem  dinamik  didefinisikan  sebagai  metode  yang  menggambarkan elemen dari sistem yang kompleks dan menelaah interaksi antar elemen sehingga  dapat  menyelesaikan  masalah  rumit  melalui  penyederhanaan permasalahan  dengan system  thinking (Firmansyah,  2015) . Tahapan sistem  dinamik  dalam  penelitian  ini  adalah  pembuatan causal  loop diagram , pembuatan stock flow diagram , verifikasi dan validasi model, dan pembuatan skenario untuk mengakselerasi pertumbuhan ekonomi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Analisis
3.1.1 Analisis Konvergensi Sigma
Konvergensi sigma dapat dilihat dari nilai koefisien variasi. Terjadi konvergensi sigma jika koefisien variasi suatu wilayah menurun.
Gambar 2. Koefisien variasi Indonesia 2013-2022 Sumber: data olahan
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  terjadi  konvergensi  sigma karena nilai koefisien variasi cenderung  menurun pada 2013-2022. Hal
0.808 0,788 0,766 0,75 0,746 0,74 0,749 0,747 0,742 0,739 0,7 0,72 0,74 0,76 0,78 0,8 0,82 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Ko ef isi en V a ri a si
tersebut  menunjukkan  bahwa  terjadi  kecenderungan  penurunan ketimpangan  antarprovinsi  di  Indonesia.  Berdasarkan  gambar  2, diketahui  bahwa  dispersi  pertumbuhan  ekonomi  provinsi  di  Indonesia berfluktuasi.  Terlihat  pada  2013  hingga  2018  mengalami  penurunan hingga mencapai 0,74. Kemudian, meningkat sebesar 0,749 pada 2019. Namun, pada 2020-2022 nilainya kembali menurun mencapai 0,739.

## 3.1.2 Analisis Konvergensi Beta dengan Menggunakan Regresi Data Panel
Hasil  pengujian  kesesuaian  model  menunjukkan  bahwa  model terbaik yang digunakan dalam hal ini adalah fixed effect model . Uji chow dilakukan  dengan  asumsi  bahwa  jika  nilai  (Prob  >  F)  <  0.05)  maka  H 0 ditolak dan H 1 diterima artinya model yang dipilih adalah FEM. Sebaliknya jika nilai Prob > F lebih dari 0.05 maka H 0 diterima artinya model yang dipilih CEM. Hasil uji chow menunjukkan bahwa nilai Prob > F sebesar 0.0007, lebih kecil dari 0.05 sehingga disimpulkan bahwa model terbaik yang dipilih adalah model FEM. Tabel 1. Hasil Uji Chow Probabilitas > F 0.0007 α 0.05 Sumber: data olahan
Uji  hausman  dilakukan  dengan  asumsi  bahwa  jika  nilai  (Prob  > chi2)  <  0.05  maka  H 0 ditolak  artinya  model  yang  dipilih  adalah  FEM. Sebaliknya  jika  nilai  probabilitas  Prob  >  chi2  lebih  dari  0.05  maka  H 0 diterima dan H 1 ditolak artinya model yang dipilih REM. Hasil uji hausman menunjukkan  nilai  Prob  >  chi2  sebesar  0.0000,  lebih  kecil  dari  0.05 sehingga model terbaik yang dipilih adalah model FEM. Dengan demikian, baik hasil uji chow ataupun uji hausman secara konsisten menetapkan model yang terbaik adalah FEM.
Tabel 2. Hasil Uji Hausman Probabilitas > chi2 0.0000 α 0.05 Sumber: data olahan Berikut  hasil  ringkasan  dalam  analisis  konvergensi  beta  dengan regresi data panel: Tabel 3. Ringkasan Hasil Regresi Data Panel Variabel Koefisien Probabilitas Konstanta 1.037649 0.000 LN(PDRBK-1) 0.8440075 0.032 ELEC -0.0006144 0.004 IPM 0.0099238 0.236 IPTIK -0.0055968 0.000 R-squared 0.9951 Durbin Watson 1.607871 Sumber: data olahan
Persamaan  model  konvergensi  beta  berdasarkan  tabel  3  adalah sebagai berikut:
𝐿𝑛𝑃𝐷𝑅𝐵𝐾 𝑖,𝑡 = 1.037649  +  0.8440075𝐿𝑛𝑃𝐷𝑅𝐵𝐾 𝑖,𝑡−1 −  0.0006144𝐸𝐿𝐸𝐶 𝑖,𝑡 +  0.0099238𝐼𝑃𝑀 𝑖,𝑡 −  0.0055868𝐼𝑃𝑇𝐼𝐾 𝑖,𝑡 +   𝜇 𝑖,𝑡
Hasil regresi menunjukkan adanya korelasi yang signifikan antara PDRB  per  kapita t-1 dengan  pertumbuhan  ekonomi.  Apabila  PDRB  per kapita t-1 meningkat sebesar 1% maka pertumbuhan ekonomi  (PDRB per
kapita) akan meningkat sebesar 0.8440075 %. Rasio elektrifikasi memiliki korelasi negatif signifikan terhadap PDRB per kapita. Ketika elektrifikasi meningkat  sebesar  1%  maka  PDRB  per  kapita  menurun  sebesar 0.0006144 %.
Peningkatan  pembangunan  manusia  (IPM)  berpengaruh  positif signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Apabila  IPM  meningkat sebesar  1%  persen  maka  PDRB  per  kapita  akan  meningkat  sebesar 0.0099238% .  Temuan  ini  menunjukkan  bahwa  pembangunan  manusia secara  signifikan  dapat  mendorong  pertumbuhan  ekonomi.  Teknologi informasi  dan  komunikasi  (IPTIK)  mempunyai  pengaruh  negatif,  tetapi tidak signifikan. Apabila IP-TIK naik sebesar 1% maka PDRB per kapita akan menurun sebesar 0.0055868% . Berdasarkan  probabilitas  F  yang  ditunjukkan  oleh  tabel  3 menunjukkan bahwa nilai Prob > F sebesar 0.0000, lebih kecil dari 0.05 maka  secara  keseluruhan  variabel  independen  (PDRB  per  kapita t-1 , infrastruktur listrik, IPM, dan teknologi) berpengaruh signifikan terhadap PDRB per kapita di Indonesia. Variabel independen memberikan pengaruh terhadap  PDRB  per  kapita  sebesar  99.51%  dan  sebesar  0.49% dipengaruhi oleh faktor di luar model.

## 3.1.3 Analisis  Skenario  Akselerasi  Pertumbuhan  Ekonomi  dengan Pendekatan Sistem Dinamik
Langkah  pertama  pembuatan causal  loop  diagram yang  dilakukan dengan  mengidentifikasi  dan  menghubungkan  antar  variabel  yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi di Indonesia.
Gambar 3. Causal Loop Diagram
Gambar 3 adalah gambar Causal Loop Diagram yang menunjukkan bagaimana  rasio  elektrifikasi,  IPM,  dan  IP-TIK  berhubungan  positif terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Setelah itu, langkah kedua adalah  membuat Stock  Flow  Diagram (SFD)  yang  merupakan pengembangan  dari  CLD  yang  dilakukan  dengan  membagi  menjadi beberapa submodel. SFD dilakukan untuk memahami pola perilaku dan hubungan antarvariabel dalam simulasi yang ditunjukkan oleh diagram sebab  akibat  (Shodiqi  et  al.,  2024).  Berikut stock  flow  diagram dari beberapa submodel:
a. Submodel PDB per kapita
Gambar 4. Stock Flow Diagram Submodel PDB per Kapita Berdasarkan  gambar  4  menunjukkan  bahwa  PDB  per  kapita dipengaruhi  oleh  PDB  dan  jumlah  penduduk.  PDB  dipengaruhi  oleh pengeluaran rumah tangga, pengeluaran konsumsi LNPRT (Lembaga Non Profit Rumah Tangga), dan lain sebagainya.
b. Submodel Rasio Elektrifikasi
Gambar 5. Submodel Rasio Elektrifikasi Infrastruktur  listrik  adalah  salah  satu  bentuk  modal  fisik  yang penting  bagi  kehidupan.  Tingginya  rasio  elektrifikasi  menunjukkan penyediaan  infrastruktur  listrik  yang  memadai  dan  mendukung penggunaan  energi  listrik  dalam  berbagai  sektor.  Ketika  infrastruktur ditingkatkan  maka  meningkatkan  rasio  elektrifikasi.  Rasio  elektrifikasi didapatkan dari pembagian antara rumah tangga berlistrik (PLN dan Non PLN) dengan total rumah tangga di suatu wilayah.
c. Submodel IPM
IPM adalah ukuran untuk menilai tingkat pembangunan manusia di suatu wilayah. IPM mencakup tiga indikator, yaitu indeks umur harapan hidup  saat  lahir,  indeks  pengetahuan  yang  terdiri  atas  angka  harapan lama sekolah dan angka rata-rata lama sekolah, dan indeks daya beli atau pengeluaran  terdiri  atas  pengeluaran  per  kapita.  IPM  dihitung  dengan menjumlahkan  ketiga  indeks  tersebut.  Wilayah  dengan  IPM  yang  tinggi biasanya mempunyai akses yang lebih baik terhadap layanan kesehatan dan pendidikan dengan penghasilan penduduknya yang lebih tinggi.
d. Submodel IP-TIK
Gambar 7. Submodel IP-TIK IP-TIK  merupakan  indikator  untuk  menilai  kemajuan  negara  dalam mengadopsi  TIK  dan  membandingkan  tingkat  pembangunan  TIK antarwilayah.  Mencakup  tiga  subindeks,  yaitu  subindeks  akses  dan infrastruktur,  subindeks  penggunaan,  dan  subindeks  keahlian.  IP-TIK didapat dari pertambahan ketiga subindeks tersebut.
Langkah ketiga adalah verifikasi dan validasi. Dilakukan verifikasi agar program  komputer  dan  implementasi  model  berjalan  tanpa  kesalahan. Verifikasi dilakukan apabila model dapat dijalankan. Sedangkan validasi dilakukan untuk memastikan  keakuratan dari output.  Caranya  dengan melakukan  perbandingan  hasil  rata-rata  antara  data  asli  dan  data simulasi  (E1)  dan  perbandingan  hasil  variansi  amplitudonya  atau perbandingan standar deviasi antara data asli dan data simulasi (E2). Jika nilai E1 ≤ 5% dan E2 ≤ 30% maka dianggap valid (Firmansyah & Suryani, 2017).
Tabel 4. Hasil Uji Validasi Variabel E1 E2 PDB per Kapita 4.08% 14.73% Rasio Elektrifikasi 0.08%% 25.58% IPM 0.48% 8.41% IP-TIK 2.19% 13.43%
Langkah terakhir adalah pengembangan skenario, bertujuan untuk memperkirakan  kemungkinan  yang  terjadi  di  masa  depan  dengan merubah struktur yang sudah ada atau menambahkan parameter baru. Pengembangan  skenario  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan memperpanjang waktu dari 2013 hingga 2045. Dua skenario digunakan, pertama skenario struktur yang meliputi pengubahan pada struktur dan yang  kedua  skenario  parameter  di  mana  nilai  parameter  diubah  untuk memprediksi kondisi di masa depan, secara optimistic dan most likely . Skenario  struktur  dilaksanakan  dengan  penambahan  variabel PDRB  per  kapita t-1 ,  IPM,  rasio  elektrifikasi,  dan  IP-TIK  yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi dengan indikator PDB per kapita. Hasil  regresi  yang  sudah  didapat  pada  tabel  3  digunakan  untuk mengetahui  hubungan  antar  variabel  tersebut  dengan  pertumbuhan ekonomi. Struktur model dalam skenario struktur adalah sebagai berikut:
Gambar 8. Skenario struktur Dengan  adanya  skenario  struktur  yang  menambahkan  struktur PDRB per kapita t-1 IPM, rasio elektrifikasi, dan IP-TIK maka pendapatan per  kapita  Indonesia  di  masa  mendatang,  yaitu  2023-2045  cenderung meningkat dengan rata-rata sebesar 58493.16 ribu rupiah. Skenario  selanjutnya  adalah  skenario  parameter  yang  dilakukan dengan optimistic dan most likely . Skenario optimistic adalah skenario yang hasilnya  paling  menguntungkan  atau  ideal  dari  situasi.  Sedangkan skenario most likely adalah skenario yang hasilnya paling mungkin terjadi berdasarkan kondisi saat ini dan tren yang diamati. Skenario optimistic dilakukan dengan diubahnya nilai-nilai variabel yang berpengaruh positif terhadap  PDB  per  kapita  berdasarkan  pertumbuhan  paling  maksimum dan  nilai-nilai  variabel  yang  berpengaruh  negatif  diubah  berdasarkan pertumbuhan paling minimum. Diasumsikan rumah tangga berlistrik PLN mengalami  pertumbuhan  sebesar  8.43%,  rumah  tangga  berlistrik  Non PLN  tumbuh  sebesar  38.20%,  umur  harapan  hidup  tumbuh  sebesar 0.39%,  harapan  lama  sekolah  tumbuh  sebesar  3.60%,  rata-rata  lama sekolah tumbuh sebesar 13.47%, pengeluaran per kapita tumbuh sebesar 3.70%,  subindeks  akses  dan  infrastruktur  TIK  tumbuh  sebesar  4.91%, subindeks penggunaan tumbuh sebesar 39.18%, dan subindeks keahlian sebesar 3.79%.
Sedangkan skenario most likely dilakukan dengan diubahnya nilai- nilai  variabel  yang  berpengaruh  positif  dan  negatif  berdasarkan pertumbuhan  rata-rata.  Diasumsikan  rumah  tangga  berlistrik  PLN mengalami pertumbuhan sebesar 5.4%, rumah tangga berlistrik Non PLN tumbuh  sebesar  0.93%,  umur  harapan  hidup  tumbuh  sebesar  0.23%, harapan  lama  sekolah  tumbuh  sebesar  1.16%,  rata-rata  lama  sekolah tumbuh sebesar 2.54%, pengeluaran per kapita tumbuh sebesar 1.59%, subindeks akses dan infrastruktur TIK tumbuh sebesar 1.31%, subindeks penggunaan  tumbuh  sebesar  10.59%,  dan  subindeks  keahlian  tumbuh sebesar  0.54%.  Skenario  parameter  menghasilkan  kenaikan  PDB  per kapita di masa depan dengan rata-rata sebesar 98512.97 ribu rupiah pada skenario optimistic dan sebesar 63432.50 ribu rupiah pada skenario most likely . Hasil simulasi skenario struktur dan skenario parameter yang yang disajikan  dalam  gambar  9  menunjukkan  peningkatan  PDB  per  kapita ADHK 2010 dari tahun 2013 hingga 2045. Pada 2045 “Indonesia E mas ” mencapai  154455  ribu  rupiah  pada  skenario optimistic .  Angka  tersebut naik hampir empat kali lipat dari tahun 2022. Sedangkan pada skenario most likely PDB per kapita naik sebesar dua kali lipat dari tahun 2022, yaitu sebesar 83650.5 dan pada skenario struktur naik hampir dua kali lipat  yaitu  sebesar  72481.2.  Rata-rata  tertinggi  terjadi  pada  skenario optimistic , diikuti skenario most likely , dan struktur.

## Gambar 9. Perbandingan PDB per Kapita Indonesia pada Setiap Skenario

## 3.2 Pembahasan

## 3.2.1 Penurunan Disparitas Pendapatan Per Kapita di Indonesia
Temuan  penelitian  ini  menunjukkan  nilai  koefisien  variasi cenderung menurun  selama  periode  penelitian  (2013-2022).  Penurunan tersebut  menunjukkan  bahwa  terjadi  konvergensi  sigma  di  Indonesia. Konvergensi  sigma  di  Indonesia  mengacu  pada  penurunan  disparitas pendapatan  per  kapita  antarwilayah . Fenomena  ini  terjadi ketika pertumbuhan ekonomi di wilayah tertinggal lebih tinggi daripada wilayah maju akibatnya kesenjangan pendapatan antarwilayah semakin kecil. Konvergensi sigma terjadi karena perekonomian Indonesia pada 2013-2022  cenderung  meningkat  setiap  tahunnya.  Produk  Domestik Bruto  (PDB)  Indonesia  pada  2013  sebesar  8.179.836,08  miliar,  terus meningkat hingga 2022 menjadi 11.710.247,9 miliar. Begitu juga PDRB per  kapita  yang  terus  meningkat  (Badan  Pusat  Statistik,  2023).  Pulau Jawa  masih  memiliki  kontribusi  paling  tinggi.  Namun,  pertumbuhan ekonomi terbesar didominasi oleh wilayah di luar pulau Jawa.
Pertumbuhan  ekonomi  di  daerah  tertinggal  seperti  Papua  dan Maluku lebih tinggi dibanding dengan wilayah maju, misalnya Jawa dan Sumatera.  Pertumbuhan  ekonomi  tertinggi  pada  2022  adalah  Maluku Utara  sebesar  22,94%.  Pulau  Maluku  dan  Papua  mengalami pertumbuhan  tertinggi  secara  kumulatif,  mencapai  8,65%.  Investasi  di luar  Jawa  berhasil  melampaui  pulau  Jawa  dalam  beberapa  tahun terakhir, investasi yang terealisasi di luar Jawa pada 2022 sebesar 52,7% sedangkan di Jawa hanya 47,3%. Keadaan tersebut menunjukkan bahwa daerah miskin mulai mengejar ketertinggalannya.
Penemuan ini mendukung teori konvergensi oleh Barro dan Sala- I-Martin  yang  mengungkapkan  bahwa  ketimpangan  antarwilayah  akan menurun  seiring  dengan  pertumbuhan  ekonomi  yang  semakin  maju. Dalam  teori  tersebut  dijelaskan  bahwa  terjadi  konvergensi  sigma  jika tingkat  dispersi  pendapatan  per  kapita  menurun  dari  waktu  ke  waktu yang  dilihat  dari  nilai  koefisien  variasi  (Barro  &  Sala-I-Martin,  1992). Penelitian ini menemukan nilai koefisien variasi cenderung menurun yang mendukung temuan tersebut.
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian oleh  Amalia et al., (2018) yang menunjukkan terjadi konvergensi sigma di Jawa Timur. Nilai koefisien variasi menurun selama periode penelitian. Azijah et al., (2015) juga menemukan terjadi konvergensi sigma di ASEAN Plus Three .

## 3.2.2 Determinan Konvergensi Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia
Berdasarkan  hasil  regresi  menjelaskan  tidak  terjadi  konvergensi beta,  walaupun  dengan  memasukkan  variabel  faktor  pertumbuhan ekonomi.  Infrastruktur  listrik,  pembangunan  manusia,  dan  TIK  belum mampu  mempercepat  konvergensi  pertumbuhan  ekonomi  yang  dapat dilihat  dari  nilai  koefisien  pada  PDRB  per  kapita t-1 (tahun  sebelumnya)
0 50000 100000 150000 200000 R ib u R u p iah Perbandingan Total PDB per Kapita Indonesia
Skenario Struktur Skenario Optimistic Skenario Most Likely
yang positif. Koefisien positif menunjukkan terjadinya divergensi artinya wilayah  dengan  ekonomi  yang  rendah  belum  mampu  mengejar  wilayah dengan  ekonomi  yang  lebih  tinggi.  Myrdal  dalam  teori  sebab  akibat kumulatif  menjelaskan  adanya backwash  effect yang  lebih  kuat mengakibatkan jurang semakin melebar antara kaya dan miskin (Hasan &  Muhammad,  2018).  Temuan  ini  sesuai  dengan  penelitian  Kurniawati (2019) yang menyimpulkan tidak terjadi konvergensi beta kondisional di Indonesia. Berikut penjelasan pengaruh masing-masing variabel:

## A. Pengaruh Infrastruktur Listrik Terhadap Pertumbuhan Ekonomi
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  infrastruktur  listrik  yang diproksi  oleh  rasio  elektrifikasi  berpengaruh  negatif  signifikan  terhadap pertumbuhan  ekonomi.  Artinya  ketika  infrastruktur  listrik  naik  maka pertumbuhan  ekonomi  akan  menurun  atau  akan  memperlambat konvergensi. Hal tersebut bertolak belakang dengan teori neoklasik oleh Solow-Swan yang mengungkapkan bahwa untuk mendorong pertumbuhan ekonomi, investasi dalam pembangunan infrastruktur dan aset produktif lainnya sangat penting. Infrastruktur kelistrikan berperan dalam  kehidupan  yang  berkelanjutan.  Hal  ini  dapat  meningkatkan produktivitas tenaga kerja, memungkinan untuk pertumbuhan yang lebih cepat, dan mendukung proses konvergensi.
Keadaan tersebut dikarenakan infrastruktur yang belum memadai dan belum merata di seluruh daerah Indonesia. Rasio elektrifikasi pada masing-masing  provinsi  berbeda-beda.  Rata-rata  rasio  elektrifikasi provinsi pada 2013-2022 adalah sebesar 91%. Terdapat 12 Provinsi yang mempunyai  rasio  elektrifikasi  di  bawah  rata-rata  nasional.  Rasio elektrifikasi  terendah  pada  2016  adalah  Papua  Barat  hanya  47,48%, sedangkan provinsi di pulau Jawa memiliki rata-rata di atas 90%. Masih terdapat sekitar 318 ribu rumah tangga yang belum dialiri listrik di 2022, sebagian besar di wilayah 3T (terluar, terdepan, dan tertinggal). PT PLN dalam CNBC Indonesia melaporkan bahwa terdapat 4.400 desa di wilayah 3T  yang belum memiliki akses listrik (Setiawan, 2022).
Hasil penelitian ini sesuai dengan penelitian Hidayat et al., (2022) dan Hidayat et al., (2023) yang menyimpulkan bahwa infrastruktur listrik berhubungan negatif signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Hal itu karena masih adanya daerah di Sumatera yang belum menikmati listrik dan masih terdapat daerah yang terisolir. Infrastruktur listrik yang tidak merata dan kurang memadai berdampak negatif terhadap pertumbuhan ekonomi. Ketika pasokan listrik tidak stabil dan tidak terjangkau dapat menghambat  aktivitas  produksi,  perdagangan,  dan  kehidupan  sehari- hari.  Dampaknya  mencakup  penurunan  produktivitas  industri  dan keterbatasan layanan dasar yang membutuhkan listrik.
B. Pengaruh Pembangunan Manusia Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Hasil temuan memperlihatkan bahwa pembangunan manusia yang diproksi dengan IPM berdampak positif signifikan. Ketika IPM naik maka pertumbuhan  ekonomi  juga  naik.  Sebagaimana  yang  diungkapkan  oleh Schultz  yang  menekankan  pentingnya  pembangunan  manusia  dalam meningkatkan  produktivitas  dan  pertumbuhan  ekonomi.  Dengan meningkatkan  SDM,  negara  dapat  menciptakan  lingkungan  yang kondusif, peningkatan produktivitas, dan kemajuan ekonomi.
IPM Indonesia terus meningkat yang mencerminkan kualitas SDM semakin  baik.  Berdasarkan  Badan  Pusat  Statistik  (2022),  dalam  satu dekade  terakhir,  kesenjangan  IPM  antarprovinsi  menurun,  yang  diukur dengan selisih antara IPM tertinggi dan terendah. Pada 2013, selisih IPM adalah 21,83. Kemudian, pada 2022 berkurang menjadi 20,26.
Temuan  penelitian  ini  sejalan  dengan  studi  yang  dilakukan  oleh Shah (2022) yang menunjukkan bahwa modal manusia memiliki dampak positif signifikan pada pertumbuhan ekonomi di CIS. Juga penelitian oleh Septian  (2018)  yang  menemukan  bahwa  IPM  memiliki  dampak  positif signifikan pada pertumbuhan ekonomi.
Tingginya kualitas SDM dapat menghasilkan produk dan layanan berkualitas  tinggi.  SDM  yang  memiliki  pendidikan  dan  kesehatan  yang baik cenderung dapat meningkatkan kemampuan, wawasan, keterampilan,  dan  produktivitas  (Toumahuw  et  al.,  2023). Produktivitas yang  tinggi  akan  menggerakkan  pertumbuhan  ekonomi  karena  dapat mendorong  peningkatan  jumlah  barang  dan  layanan  yang  diproduksi dalam  waktu  singkat  sehingga  meningkatkan  pendapatan  dan kemakmuran.  Oleh  karena  itu,  pembangunan  manusia  seringkali dianggap sebagai faktor kunci dalam mempercepat ekonomi negara.

## C. Pengaruh TIK Terhadap Pertumbuhan Ekonomi
Penelitian ini menemukan bahwa teknologi berdampak negatif tidak signifikan.  Penemuan  ini  bertolak  belakang  dengan  teori  neoklasik  dan Don Tapscott yang menekankan bahwa teknologi berperan penting dalam memacu  pertumbuhan  ekonomi.  Teknologi  tidak  selalu  berdampak signifikan  dan  merata.  Selain  dapat  meningkatkan  produktivitas, teknologi  juga  dapat  memperkuat  ketimpangan  dan  menghambat pertumbuhan  ekonomi.  Gunnar  Myrdal  dalam  teori  sebab  akibat kumulatif  menjelaskan  bahwa  teknologi  dapat  menyebabkan backwash effects yang merugikan bagi wilayah tertentu atau terbelakang (Hasan & Muhammad, 2018).
Adopsi  teknologi  yang  belum  merata  antardaerah  menyebabkan kesenjangan  ekonomi  semakin  melebar  dan  menghambat  konvergensi. Hal  itu  karena  daerah  maju  memiliki  akses  yang  lebih  baik  terhadap teknologi  dan  infrastruktur  TIK  yang  memungkinkan  mereka  untuk meningkatkan produktivitas, efisiensi, dan daya saing. Sedangkan daerah terpencil,  tertinggal  dalam  infrastruktur  dan  akses  teknologi  sehingga sulit  mengejar  ketertinggalannya.  Hal  itu  sesuai  dengan  studi  yang dilakukan oleh Kamilla et al., (2021) yang menyimpulkan bahwa pengaruh teknologi terhadap pertumbuhan ekonomi adalah negatif tidak signifikan. Keterbatasan  fasilitas  dan  akses  terhadap  TIK  membuat  TIK  belum mampu mendorong pertumbuhan ekonomi secara signifikan.
Pemahaman dan penggunaan teknologi belum merata.
Penyebabnya  adalah  infrastruktur  dan  SDM.  Penetrasi  internet  masih terpusat  di  Pulau  Jawa,  dengan  Jabodetabek  dan  Jawa  menjadi  pusat bagi kaum milenial yang berpendidikan tinggi di bidang IT. Kesenjangan pembangunan TIK meningkat. Jarak IP-TIK tertinggi dan terendah pada 2021 sebesar 4,31 dan semakin lebar menjadi 4,42 pada 2022.
Menurut  CNN  Indonesia  (2022)  ekonomi  digital  Indonesia  hanya menyumbang  sekitar  4%  terhadap  PDB.  Angka  tersebut  relatif  kecil daripada  negara  tetangga,  seperti  Malaysia  (19%)  dan  China  (36%). Jumlah UMKM yang sudah memanfaatkan teknologi digital hanya sebesar 24%.  Faktor-faktor  tersebut  yang  menyebabkan  teknologi  belum  dapat memberikan pengaruh signifikan pada pertumbuhan ekonomi.

## 3.2.3 Akselerasi Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia
Skenario  yang  digunakan  dalam  mengakselerasi  pertumbuhan ekonomi  adalah  dengan  skenario  struktur  dan  skenario  parameter ( optimistic dan most  likely ).  Pengembangan  skenario  struktur  dilakukan dengan  menggambarkan  skenario  yang  melibatkan  variabel  PDB  per kapita t-1 ,  rasio  elektrifikasi,  IPM,  dan  IP-TIK  dalam  mempengaruhi
konvergensi pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Hasil simulasi skenario struktural menunjukkan bahwa pertumbuhan ekonomi yang dilihat dari besaran  PDB  per  kapita  Indonesia  akan  mengalami  kenaikan  dalam beberapa tahun ke dapan (2024-2045). IPM menjadi faktor penting dalam pertumbuhan  ekonomi.  Pembangunan  manusia  menjadi  kunci  dalam mempercepat  konvergensi  pertumbuhan  ekonomi.  Adanya  pendidikan dan  kesehatan  yang  berkualitas  dapat  meningkatkan  keterampilan, pengetahuan, dan produktivitas manusia.
Skenario optimistic menghasilkan  pertumbuhan  ekonomi  yang paling  tinggi  diantara  semua  skenario.  Hal  tersebut  disebabkan  oleh berubahnya  nilai-nilai  variabel  yang  berpengaruh  positif  terhadap pertumbuhan  ekonomi  menurut  pertumbuhan  yang  paling  maksimal. Mengoptimalkan variabel yang berpengaruh positif sangat penting karena akan berdampak signifikan terhadap percepatan pertumbuhan ekonomi. Dengan  menerapkan  kebijakan  yang  mendukung  hal  tersebut,  negara dapat  mencapai  pertumbuhan  ekonomi  yang  berkelanjutan  dan meningkatkan kesejahteraan masyarakat.
Skenario  yang    paling  realistis  yang  dapat  digunakan  dalam mengakselerasi  pertumbuhan  ekonomi  adalah  dengan  melibatkan variabel  infrastruktur  listrik,  pembangunan  manusia,  dan  TIK  dalam mendorong pertumbuhan ekonomi. Perlunya upaya untuk
meningkatkatkan  faktor-faktor  pendorong  pertumbuhan  ekonomi,  yaitu infrastruktur listrik, pembangunan manusia, dan TIK. Dibutuhkan upaya pemerataan pada penyediaan infrastruktur listrik dan teknologi di semua wilayah  agar  dapat  mempercepat  pertumbuhan  ekonomi.  Penyebaran infrastruktur  listrik  dan  teknologi  yang  merata  berpotensi  besar  untuk mempercepat pertumbuhan ekonomi. Infrastruktur listrik dan teknologi yang kuat dan handal memungkinkan industri dapat beroperasi dengan efisien dan meningkatkan produktivitas.

## 4. PENUTUP
Temuan  penelitian  ini  adalah  bahwa  konvergensi  sigma  terjadi  di Indonesia dibuktikan dari nilai koefisien variasi yang menurun. Namun, tidak terjadi konvergensi beta yang dapat dilihat dari nilai koefisien PDRB per  kapita t-1 yang  positif.  Infrastruktur  listrik,  pembangunan  manusia, dan TIK belum mampu mendorong konvergensi pertumbuhan ekonomi. Infrastruktur  listrik  berdampak  negatif  signifikan  terhadap  PDB  per kapita.  Pembangunan  manusia  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap PDB per kapita. Sedangkan TIK berpengaruh negatif dan tidak signifikan  terhadap  PDB  per  kapita.  Skenario  untuk  akselerasi pertumbuhan ekonomi adalah skenario struktur dan skenario parameter ( optimistic dan most likely) . Skenario yang realistis untuk mengakselerasi pertumbuhan  ekonomi  adalah  dengan  melibatkan  atau  meningkatkan faktor-faktor  pendorong  pertumbuhan  ekonomi,  yaitu  infrastruktur listrik, pembangunan manusia, dan TIK. Perlu adanya kerja sama antara pemerintah  dan  swasta  untuk  peningkatan  dan  pemerataan pembangunan  infrastruktur  listrik  di  daerah-daerah  yang  belum terjangkau.  Pemanfaatan  energi  terbarukan  seperti  tenaga  surya  dan angin  dibutuhkan  untuk  penyediaan  listrik  yang  berkelanjutan.  Selain itu,  pemerintah  harus  meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia sebagai faktor utama dari pertumbuhan ekonomi. Investasi pendidikan dan  kesehatan  di  daerah  tertinggal  harus  ditingkatkan.  Peningkatan penggunaan TIK juga diperlukan dalam pertumbuhan ekonomi, terutama pada pelaku UMKM. Pelaku UMKM hendaknya memanfaatkan teknologi yang  ada  untuk  meningkatkan  penjualan  dan  produktivitas.  Bagi penelitian selanjutnya dibutuhkan wawasan lebih lanjut mengenai sistem
dinamik  dan  penggunaan  aplikasi  supaya  model  valid  dan  akurat sehingga  memberikan  solusi  yang  lebih  baik  terkait  akselerasi pertumbuhan ekonomi.
5. DAFTAR PUSTAKA
Buku:
Amruddin, Priyanda, R., Agustina, S., Ariantini, N. S., Rusmayani, N. G. A. L., Aslindar, D. A., Ningsih, K. P., et al. (2022). Metodologi Penelitian Kuantitatif . Sukoharjo: Pradina Pustaka.
Firmansyah,  I.  (2015). Modul  Pelatihan  Sistem  Dinamika  Dan  Terapan . Bogor: Triwala Indonesia. Hasan,  M.,  &  Muhammad,  A.  (2018). Pembangunan  Ekonomi  & Pemberdayaan Masyarakat: Strategi Pembangunan Manusia Perspektif Ekonomi Lokal . Makassar: CV. Nur Lina Bekerjasama Pustaka Taman Ilmu.
Artikel Jurnal:
Amalia, S. K., Santoso, D. B., & Sasongko. (2018). Convergence Analysis of Economic Growth in East Java. Jejak , 11 (1), 151 – 161. Azijah, Z., A, M. F., & Irawan, T. (2015). Knowledge-Based Economy (KBE),
Konvergensi, Dan Pertumbuhan Ekonomi: Studi Kasus Di ASEAN Plus Three  (Periode  Tahun  2001-2014). Jurnal  Ekonomi  dan  Kebijakan Pembangunan , 4 (2), 153 – 167. Barro, R. J., & Sala-i-Martin, X. (2004). Economic Growth (Second Edi.).
London: The MIT Press.
Barro, R. J., & Sala-I-Martin, X. (1992). Convergence. Journal of Political Economy , 100 (2), 223 – 251. Dahlman, C., Mealy, S., & Wermelinger, M. (2016). Harnessing the Digital Economy for Developing Countries . OECD Development Centre Working Papers .
Firmansyah,  A.,  &  Suryani,  E.  (2017).  Model  Sistem  Dinamik  Untuk Pengembangan Smart Economy (Studi Kasus: Kota Surabaya). Jurnal Teknik ITS , 6 (2), 2337 – 3520.
Hidayat, M., Bachtiar, N., & Primayesa, E. (2022). Does Investment and Energy  Infrastructure  Influence  Convergence  in  Sumatra  Island  , Indonesia ? International Journal of Energy Economics and Policy , 12 (4), 274 – 281.
Hidayat,  M.,  Bachtiar,  N.,  &  Primayesa,  E.  (2023).  The  Influence  of Investment,  Energy  Infrastructure,  and  Human  Capital  Towards Convergence  of  Regional  Disparities  in  Sumatra  Island,  Indonesia; Using Oil and Gas Data and Without Oil and Gas. International Journal of Energy Economics and Policy , 13 (4), 139 – 149. Kamilla, S., Hadi, S.,  & Retno, S. (2021). Pengaruh Teknologi Informasi dan  Komunikasi  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di  Indonesia.
DINAMIC: Directory Journal of Economic , 3 (4), 619 – 631.
Kurniawan, D., & Hayati, T. P. T. N. (2015). Penerapan Model Solow-Swan Untuk  Memacu  Pertumbuhan  Ekonomi  Kabupaten  Demak. Media Ekonomi dan Manajemen , 30 (1), 68 – 75. Kurniawati, S. (2019). Regional Income and Its Convergence in Indonesia. International Journal of Economics and Financial Issues , 9 (6), 77 – 83. Mačiulytė - šniukienė, A., & Butkus, M. (2022). Development of the Model to  Examine  the  Impact  of  Infrastructure  on  Economic  Growth  and Convergence, 23 (3), 731 – 753. Majeed, Tariq, M., Ayub, & Tayba. (2018). Information and Communication Technology (ICT) and Economic Growth Nexus: A Comparative Global Analysis. Pakistan  Journal  of  Commerce  and  Social  Sciences , 12 (2),
443 – 476.
Prasetyo, M. B., Hanim, A., & Prianto, F. W. (2021). Pengaruh Investasi Pemerintah,  Swasta,  Ekspor  Dan  Impor  Terhadap  Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia. Jurnal Ekuilibrium , 5 (2), 42 – 51. Purwono,  R.,  Mubin,  M.  K.,  &  Yasin,  M.  Z.  (2018).  Do  Infrastructures Influence the Efficiency Convergence of the Indonesian Economy? Seoul Journal Of Economics , 31 (3), 333 – 353. Toumahuw,  N.  S.,  Yunitasari,  D.,  Prianto,  F.  W.,  &  Mahardiyanto,  A.
(2023).  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  Sektoral  dan Kinerja Pembangunan Manusia Terhadap Jumlah Penduduk Miskin di Jawa Timur Tahun 2015 – 2020. Jurnal Perencanaan Wilayah dan Pembangunan , 1 (1), 13 – 23.
Sakti, R. K., & Maudita, A. V. (2022). Measuring Spatial Disparity in East Java: A Convergence Analysis. Jurnal Ekonomi Pembangunan: Kajian Masalah Ekonomi dan Pembangunan , 23 (2), 229 – 240.
Schultz,  T.  W.  (1961).  Invesment  in  Human  Capital. The  American Economic Review , 51 (1), 1 – 17. Septian, M. R. (2018). Kecenderungan Konvergensi Ekonomi Antardaerah di Provinsi Sumatera Utara. Journal of Regional and Rural Development Planning , 2 (1), 90 – 103.
Shah,  I.  A.  (2022).  Convergence  or  Divergence  in  Economic  Growth  of Commonwealth  of  Independent  States  (CIS). Studia  Universitatis “Vasile Goldis” Arad Economic Series , 32 (4), 58 – 80.
Shodiqi,  F.  R.,  Prianto,  F.  W.,  &  Diartho,  H.  C.  (2024).  Nexus  Antara Pembangunan Berkelanjutan dan Reduksi Kemiskinan Wilayah Pesisir di Jawa timur. Jurnal Ekonomi dan Bisnis GROWTH , 22(1), 179 – 197. Yanti, M., Naidah, & Badollahi, I. (2019). Pengaruh Infrastruktur Jalan , Listrik  Dan  Air  Regional  Bruto  Di  Kabupaten  Gowa. Jurnal  Ekonomi Balance Fakultas Ekonomi Dan Bisnis , 15 (1), 72 – 94. Prosiding:
Mentsiev,  A.  U.,  Engel,  M.  V,  Tsamaev,  A.  M.,  Abubakarov,  M.  V,  & Yushaeva, R. S.-E. (2020). The Concept of Digitalization and Its Impact on  the  Modern  Economy. Proceedings  of  the  International  Scientific
Conference “Far East Con” (ISCFEC 2020) , 128 , 2960 – 2964.

## Sumber Rujukan dari Website:
Badan  Pusat  Statistik.  (2022).
Indeks  Pembangunan  Manusia . https://www.bps.go.id
Badan  Pusat  Statistik.  (2023).  [Seri  2010]  Laju  Pertumbuhan  Produk
Domestik Regional Bruto Per Kapita Atas Dasar Harga Konstan 2010 (Persen). https://www.bps.go.id CNN Indonesia. (2022). RI Butuh 600 Ribu SDM Melek Digital per Tahun, Usaha Pemerintah. https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20220530061500-185- 802505/ri-butuh-600-ribu-sdm-melek-digital-per-tahun-apa-usaha- pemerintah Setiawan, V. N. (2022). Lapor Pak Jokowi, 4.400 Desa RI Belum Teraliri Listrik! CNBC Indonesia . https://www.cnbcindonesia.com/news/20221128150739-4- 391844/lapor-pak-jokowi-4400-desa-ri-belum-teraliri-listrik Sopiah,  A.  (2023).  Duh,  20  Provinsi  di  RI  Masih  Masuk  Kelas Berpendapatan Rendah. CNBC Indonesia . https://www.cnbcindonesia.com/news/20230405160455-4- 427641/duh-20-provinsi-di-ri-masih-masuk-kelas-berpendapatan-
rendah