## ANALISIS AGLOMERASI PADA KORIDOR EKONOMI DI INDONESIA
Firnanda Melia Eriandy 1
Email: firnandamelia@gmail.com

## Abstract
Economic  development  that  tends  to  be  centered  on developed  regions  causes  a  spatial  concentration  of  economic activity. One of the efforts to build growth centers in each corridor, the Master Plan for the Acceleration of Expansion of Indonesian Economic  Development  (MP3EI)  divides  Indonesia  into  six economic development  corridors. The  purpose of this study is  to determine the level of economic agglomeration in each economic corridor in Indonesia, and to analyze the determinants of economic agglomeration in these corridors. This type of research data uses secondary data consisting of time series data for 2010-2019 and cross  section  data  of  six  economic  corridors  in  Indonesia.  Data analysis  using  Herfindahl-Hirschman  Index  and  Panel  Data Regression.  The  results  of  this  study  are  that  the  regional government  budget  has  a  significant  and  positive  effect  on economic agglomeration in economic corridors in Indonesia. The number of workers has a significant and negative relationship to economic agglomeration. Meanwhile, investment does not have a significant positive effect on economic agglomeration in economic corridors in Indonesia.

## Keywords:  Economic Agglomeration, Regional Government Budget,
Investment,  Herfindahl-Hirschman  Index,  Panel  Data Regression

## 1. PENDAHULUAN
Secara  teori,  aglomerasi  merupakan  pemusatan  spasial  dari  aktivitas ekonomi  di kawasan  perkotaan  dengan tujuan  memperoleh penghematan akibat lokasi  industry  yang  berdekatan  ( economies  of  proximity) yang  digambarkan dengan kluster spasial dari perusahaan, tenaga kerja, dan konsumen ( Montgomery dalam  Kuncoro  2002).  Terbentuknya  aglomerasi  industri  tersebut  diharapkan dapat  memberikan  dampak  yang  positif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi. Sedangkan menurut (Kuncoro 2006), ketimpangan mengacu pada standar hidup yang  relative  pada  seluruh  masyarakat,  karena  aglomerasi  ekonomi  disebabkan oleh perbedaan faktor anugerah awal ( endowment factor ). Adanya heterogenitas dan beragam karakteristik suatu wilayah menyebabkan kecenderungan terjadinya aglomerasi dan antar sektor ekonomi suatu daerah.
1 Corresponding author: University of Jember, Kalimantan St No.37, 68121, East Jawa, Indonesia
Suatu  negara  memiliki  tujuan  untuk  menyejahterakan  masyarakatnya melalui  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi  negara  tersebut.  Pertumbuhan ekonomi merupakan  hal yang penting apabila  suatu negara ingin meningkatkan kesejahteraan  dan  taraf  hidup  rakyatnya.  Dampak  positif  dari  adanya  kegiatan ekonomi  suatu  negara  yang  dirasakan  oleh  masyarakatnya  menunjukkan pertumbuhan ekonomi  negara tersebut berhasil. Kemajuan dalam pembangunan ekonomi  dinilai  berhasil  apabila  pertumbuhan  ekonomi  negara  tersebut  sealu mengalami  peningkatan.  Pertumbuhan  ekonomi  merupakan  kemampuan  suatu negara untuk menyediakan berbagai jenis barang ekonomi yang meningkat secara jangka panjang kepada masyarakat (Kuznet dalam Todaro 2000).
Pertumbuhan ekonomi suatu negara akan terus mengalami perubahan yang dapat  membentuk  sebuah  pola  tertentu  yang  selanjutnya  memunculkan  teori tahapan  pembangunan  ekonomi.  Berawal  di  tahun  1840,  Friedrich  List menyatakan bahwa terdapat lima tahap dalam pembangunan ekonomi dengan cara produksi,  yaitu;  tahap  primitive;  tahap  beternak;  tahap  pertanian  dan  industry pengolahan; dan tahap pertanian, industry pengolahan, dan perdagangan (Bastien dalam Susanti 2018).
Pada  jangka  panjang,  pembangunan  ekonomi  di  suatu  negara  akan menciptakan  perubahan  struktur  ekonomi  negara  tersebut.  Diawali  dengan ekonomi  tradisional  di  sektor  pertanian  yang  beralih  ke  ekonomi  modern  yang didominasi  oleh  sektor  industri  sebagai  penggerak  utama  roda  perekonomian. Perubahan dalam struktur ekonomi menunjukkan bahwa peningkatan pendapatan per kapita masyarakat sejalan dengan perekonomian suatu negara yang bergeser dari sektor pertanian ke sektor industri. Perubahan struktur ekonomi dapat dilihat pada  perubahan  nilai  tambah  dari  setiap  sektor  dalam  pembentukan  PDB  atau pendapatan nasional.
Di  Negara  Sedang  Berkembang  (NSB)  seperti  Indonesia,  pembangunan sektor  industri  manufaktur  merupakan  prioritas  utama  dalam  rencana pembangunan.  Sektor  industri  dianggap  berperan  penting  dalam  mendorong perkembangan  sektor  lainnya,  seperti  jasa,  perdagangan,  transportasi,  dan pertanian. Produk-produk  industrial  dinilai memiliki  nilai  yang lebih tinggi  dan lebih menguntungkan disbanding produk-produk sektor lain. Semakin berjalannya waktu, sektor pertanian justru kurang mendapat perhatian yang mendalam karena industri manufaktur mulai diunggulkan.
Sektor industri terus mengalami perkembangan secara bertahap dan berkala di  Indonesia.  Maka  dari  itu,  sektor  industri  memberi  kontribusi  yang  besar terhadap  Produk  Domestik  Bruto  (PDB).  Industri  juga  berkontribusi  dalam peningkatan pendapatan masyarakat, dan sektor manufaktur juga berperan dalam peningkatan  penyerapan  tenaga  kerja.  Oleh  karena  itu,  pertumbuhan  industri  di suatu  wilayah  akan  mempengaruhi  perkembangan  wilayah  tersebut,  termasuk wilayah-wilayah di Indonesia.
Perkembangan  suatu  wilayah  secara  otomatis  akan  membagi  wilayah tersebut menjadi dua bagian, yaitu bagian pusat kota dan bagian pinggiran kota. Pusat kota tersebut akan memanfaatkan wilayah pinggiran kota sebagai wilayah industri yang produktif sebagai upaya untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi wilayah. Maka dari itu, Kementerian Perindustrian Republik Indonesia akan terus
mendorong pertumbuhan industri di Indonesia.
Sektor industri dari tahun ke tahun terus mengalami pertumbuhan, artinya pembangunan  sektor  industri  merupakan  bagian  dari  pembangunan  ekonomi jangka  panjang  karena  kontribusi  sektor  industri  yang  sangat  besar  terhadap pembentukan  Produk  Domestik  Bruto  (PDB).  Berikut  merupakan  tabel  PDB Indonesia  menurut  lapangan  usaha  selama  10  tahun  terakhir,  yaitu  mulai  tahun 2010 sampai 2019.

## Gambar 1. PDB Atas Dasar Harga Berlaku Menurut Lapangan Usaha Tahun 2010-2019 (dalam Triliun Rupiah)
Berdasarkan gambar diatas, diketahui bahwa dari 17 sektor lapangan usaha penyumbang  PDB,  sektor  industri  merupakan  penyumbang tertinggi  selama  10 tahun berturut-turut, serta selalu mengalami peningkatan setiap tahunnya. Dengan begitu,  industri  dianggap  sebagai  sektor  yang  paling  berpengaruh  dalam perekonomian nasional.
Indonesia terbagi menjadi  34 Provinsi. Selain  pembagian wilayah secara administratif  menurut  provinsi,  Indonesia  juga  dibagi  menurut  daerah pembangunan  ekonomi. Masterplan Percepatan  Perluasan  Pembangunan Ekonomi Indonesia (MP3EI) membagi Indonesia menjadi 6 koridor pembangunan ekonomi, yaitu sebagai berikut.
1. Koridor Sumatera, yang merupakan sentra produksi dan  pegolahan hasil bumi dan lumbung energi nasional.
Jasa lainnya
Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial
Jasa Pendidikan
Administrasi Pemerintahan,…
Jasa Perusahaan Real Estate Jasa Keuangan dan Asuransi Informasi dan Komunikasi Penyediaan Akomodasi dan Makan… Transportasi dan Pergudangan Perdagangan Besar dan Eceran;… Konstruksi Pengadaan Air, Pengelolaan… Pengadaan Listrik dan Gas Industri Pengolahan Pertambangan dan Penggalian Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan 0 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012
2011 2010 1000 2000 3000
4000
2. Koridor Jawa, yang merupakan pendorong industry dan jasa nasional.
3. Koridor  Kalimantan,  yang  merupakan  pusat  produksi  dan  pengolahan hasil tambang dan lumbung energi nasional.
4. Koridor Bali – Nusa Tenggara, yang merupakan pintu gerbang pariwisata nasional dan pendukung pangan nasional.
5. Koridor Sulawesi, yang merupakan pusat produksi dan pengolahan hasil pertanian, perkebunan, perikanan, migas, dan pertambangan nasional.
6. Koridor  Papua  –  Kepulauan  Maluku,  yang  merupakan  pengembangan energi pangan, perikanan, dan tambang nasional.
Pembagian 6 koridor pembangunan ekonomi di Indonesia merupakan salah satu  upaya  untuk  membangun  pusat-pusat  pertumbuhan  di  setiap  koridor,  agar terbentuk  konektivitas  antar  koridor  ekonomi,  konektivitas  internasional, konektivitas antar pusat pertumbuhan, serta peningkatan kualitas SDM dan ilmu pengetahuan  dan  teknologi.  Tujuan  akhirnya  adalah  untuk  memacu  pusat-pusat pertumbuhan ( growth poles ) yang akan mendorong pertumbuhan daerah-daerah sekitarnya. Pertumbuhan ekonomi akan lebih mudah ditingkatkan apabila industry beroperasi  secara  berkelompok  agar  menciptakan  keuntungan  aglomerasi  yang berupa urbanization economies dan localization economies . Selanjutnya, dengan adanya  aglomerasi  akan  menciptakan kekuatan industry  nasional  dalam  bentuk saling  terikat,  saling  bergantung,  dan  saling  menunjang  antara  industry  hulu, industry hilir, industry pendukung, dan industry terkait yang akan meningkatkan perekonomian di daerah tersebut (Tambunan 2001).
Peran pemerintah sangat dibutuhkan dalam menyejahterakan masyarakat melalui  upaya-upaya  guna  menurunkan  ketimpangan.  Adanya  anggaran pembangunan  yang  berasal  dari  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Daerah (APBD) diharapkan dapat mencitakan pembangunan fisik maupun non fisik yang semakin merata di seluruh Indonesia. APBD didasarkan pada skala prioritas dan plafon anggaran, rencana kerja Pemerintah Daerah dan Kebijakan Umum APBD yang  terlah  disepakati  bersama  oleh  DPRD  setempat  dan  Pemerintah  Daerah. APBD  tersebut  diharapkan  dapat  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  yang bersamaan dengan menurunnya ketimpangan antarwilayah di Indonesia.
Banyaknya  pulau  bahkan  provinsi  di  Indonesia  menjadikannya  memiliki potensi  yang  berbeda-beda  di  tiap  wilayah.  Ada  daerah  yang  berpotensi  di 137ndust  pariwisata,  pertambangan,  137ndustry,  pertanian,  dan  lain-lain.  Hal inilah  yang  menyebabkan  distribusi  pendapatan  tidak  merata  yang  akhirnya menyebabkan  terjadinya  aglomerasi  ekonomi.  Berikut  merupakan  data  PDRB antar Koridor ekonomi di Indonesia.
Gambar 2. PDRB antar Koridor Ekonomi di Indonesia Tahun 2010-2019 (dalam Milyar Rupiah)
Berdasarkan Gambar 2, diketahui bahwa terdapat perbedaan PDRB yang cukup  signifikan  di  tiap-tiap  koridor  ekonomi.  Dari  6  koridor  ekonomi  di Indonesia,  PDRB  di  koridor  Jawa  adalah  yang  paling  tinggi  di  antara  koridor lainnya selama 10 tahun berturut-turur. Kemudian disusul oleh koridor Sumatera sebagai  urutan  kedua,  selanjutnya  Kalimantan,  Sulawesi,  Bali-Nusa  Tenggara, dan yang terakhir Maluku-Papua.
Terdapat perbedaan teori antara Scott dan Stopper dengan Myrdal dan Pred dalam menjelaskan aglomerasi ekonomi. Dimana Scott dan Stopper beranggapan bahwa awal aglomerasi muncul karena para pelaku ekonomi yang berupaya untuk mendapatkan  penghematan,  baik  penghematan  lokalisasi  maupun  penghematan urbanisasi dengan memilih lokasi industri yang saling berdekatan. Aglomerasi ini mencerminkan  adanya  interaksi  antara  pelaku  ekonomi  yang  sama. Kesimpulannya adalah dahwa aglomerasi ekonomi akan tetap terbentuk dan terus mengingkat seiring berjalannya waktu.
Bertentangan  dengan  hal  tersebut,  Myrdal  and  Pred  (1957)  menyatakan bahwa  jika  aglomerasi  dapat  mencapai  skala  ekonomi  terbesar  di  suatu  daerah, ekspansi  lebih  lanjut  hanya  akan  berdampak  negatif  pada  daerah  aglomerasi. Seiring  berjalannya  waktu,  persaingan  antara  perusahaan  dan  industri  akan menyebabkan  harga  bahan  baku  dan  pasokan  meningkat,  yang  pada  gilirannya akan  meningkatkan  biaya  per  unit,  yang  menyebabkan  beralihnya  kegiatan ekonomi  ke  daerah  lain  yang  belum  mencapai  tingkat  produksi  tertinggi. Kesimpulannya  adalah  semakin  tinggi  aglomerasi  yang  terbentuk,  maka  akan menyebabkan spread effect ke daerah sekitarnya, yang dalam jangka panjang akan menciptakan pemerataan ekonomi.
Terdapat  beberapa  penelitian  terkait  aglomerasi,  penelitian  pertama berjudul  Pengaruh  Belanja  Pemerintah  Terhadap  Ketimpangan  Pendapatan  di Jawa Timur oleh Sutiono and Syafitri (2018). Hasil dari penelitian tersebut adalah Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD) berpengaruh positif terhadap
10000000 9000000 8000000 7000000 6000000 5000000 4000000 3000000 2000000 1000000 0 Sumatera Jawa Bali-Nusa Tenggara Kalimantan Sulawesi
Papua-Kepulauan Maluku
ketimpangan ekonomi. Penelitian kedua berjudul Dampak Investasi dan Tenaga Kerja  Terhadap  Ketimpangan  Pembangunan  Kawasan  Timur  Indonesia.  Hasil dari penelitian kedua adalah tenaga kerja dan penanaman modal asing memiliki pengaruh  positif  terhadap  ketimpangan,  sedangkan  penanaman  modal  dalam negeri  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  ketimpangan.  Penelitian  ketiga berjudul  Pengaruh  Investasi  dan  Inflasi  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  dan Ketimpangan Distribusi Pendapatan di Kabupaten Klungkung oleh (Pramesti and Yasa  2019).  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  investasi  dan  inflasi  memiliki pengaruh  positif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  sedangkan  pada  ketimpangan distribusi pendapatan, investasi dan inflasi memiliki pengaruh yang negatif.
Berdasarkan  data  Rasio  Gini  yang  dihimpun  dari  Badan  Pusat  Statistik (2020a),  semua  provinsi  di  Pulau  Jawa  serentak  mengalami  peningkatan aglomerasi ekonomi, sedangkan 21 provinsi di Luar Jawa cenderung mengalami penurunan.  Penurunan  tertinggi  terjadi  pada  Provinsi  Kalimantan  Timur,  yaitu mengalami penurunan sebesar 0,007. Rasio gini tertinggi terjadi di Yogyakarta, dengan angka 0,403 pada 2019. Sedangkan tingkat aglomerasi terendah terjjadi di Bangka  Belitung,  yaitu  sebesar  0,262.  Perbedaan  jumlah  Anggaran  Pendapatan dan Belanja Daerah (APBD), jumah tenaga kerja, dan investasi di tiap-tiap koridor akan mempengaruhi tingkat aglomerasi ekonomi di wilayah yang bersangkuatan. Sesuai  dengan  latar  belakang  dan  permasalah  yang  terlah  diuraikan  di  atas, peneliti  tertarik  untuk  menganalisia  lebih  lanjut  terkait  aglomerasi  ekonomi  di antara  koridor  ekonomi  di  Indonesia.  Adapun  judul  yang  kemudian  digunakan peneliti adalah “Analisis Aglometari pada Koridor Ekonomi di Indonesia.”

## 2. KAJIAN LITERATUR DAN PENGEMBANGAN HIPOTESIS Teori Aglomerasi
a. Teori Klasik
Teori  Klasik  terkait  aglomerasi  menyatakan  bahwa  awal  aglomerasi muncul karena para pelaku ekonomi berupaya untuk mendapatkan penghematan, baik  penghematan  lokalisasi  maupun  penghematan  urbanisasi  dengan  memilih lokasi  industri  yang  saling  berdekatan.  Aglomerasi  ini  mencerminkan  adanya interaksi antara pelaku ekonomi yang sama: antar perusahaan dalam industri yang sama;  antar  perusahaan  dalam  industri  yang  berbeda;  dan  atau  antar  individu, perusahaan,  dan  rumah  tangga.  Terdapat  pendekatan  lain  yang  mengaitkan aglomerasi sebagai suatu bentuk spasial dengan konsep penghematan aglomerasi melalui  konsep  eksternalitas.  Para  ekonom  Klasik  membedakan  antara  (1) penghematan internal dan eksternal; (2) penghematan akibat skala ekonomis dan cakupan, (Scott and Stopper dalam Kuncoro 2002).
Penghematan internal adalah suatu pengurangan biaya internal dalam suatu perusahaan  yang  tercapai  akibat  adanya  peningkatan  efisiensi  proses  produksi. Sedangkan  penghematan  eksternal  merupakan  pengurangan  biaya  yang  terjadi akibat  aktivitas  di  luar  ruang  lingkup  perusahaan  yang  dapat  dicapai  dengan beberapa industri yang beraglomerasi di suatu wilayah. Penghematan akibat skala ekonomi  terjadi  apabila  perusahaan  menambah  hasil  produksi  dengan  cara memperbesar  pabrik  (skala  ekonomi  sehingga  biaya  produksi  per  unit  dapat ditekan).  Perusahaan  yang  memperbesar  skala  ekonomi  nantinya  akan membutuhkan tenaga kerja yang semakin banyak. Sedangkan penghematan akibat
cakupan  terjadi  apabila  sejumlah  aktivitas  internal  maupun  eksternal  dapat dilakukan secara bersamaan sehingga menghemat biaya.
b. Teori Neoklasik (Krugman)
Teori  Neoklasik  memperkenalkan  kita  pada  ekonomi  aglomerasi  dan kelebihannya. Para pionir teori neoklasik percaya bahwa aglomerasi berawal dari perilaku  para  pelaku  ekonomi  yang  berusaha  untuk  memperolah  penghematan, termasuk  penghematan  yang  terlokalisasi  dan  penghematan  yang  terurbanisasi (Kuncoro  2002).  Dalam  teori  perkotaan  Neoklasik,  diasumsikan  bahwa  ada persaingan sempurna, sehingga kekuatan sentripetal aglomerasi disebut ekonomi eksternal murni (Krugman 1998). Versi Neoklasik dari perkotaan mencoba untuk menggambarkan kekuatan sentripetal aglomerasi sebagai penghematan eksternal.
Salah  satu  temuan  penting  dalam  teori  Neoklasik  adalah  adanya keuntungan-  keuntungan dari aglomerasi  ekonomi  (Peer dalam Kuncoro 2002). Para  pionir  teori  NCT  percaya  bahwa  aglomerasi  muncul  dari  perilaku  pelaku ekonomi yang berusaha mencapai skala ekonomi di lokasi dan urbanisasi melalui aglomerasi.  Klaster  industri  berdasarkan  penelitian  Marshall  memberikan beberapa  keuntungan  melalui  eksternalitas  yang  terkait  secara  geografis.  Teori lokasi  tradisional  percaya  bahwa  kelompok  industri  terutama  berasal  dari  biaya transportasi  dan  manufaktur  (Isard,  1956;  Weber,  1909,  dalam  Kuncoro  2002). Teori-teori ini melibatkan berbagai asumsi, yaitu lokasi geografis atau basis bahan baku,  skala  konsumsi,  dan  tenaga  kerja  tidak  mudah  untuk  dipindahkan,  dan kuantitas  yang  dianggap  tak  terbatas,  dianggap  konstan.  Wilayah  memberikan berbagai  manfaat  terkait  produktivitas  dan  pendapatan  yang  lebih  tinggi,  yang dapat  sangat  menarik  peluang  investasi  baru,  inovasi  teknologi,  tenaga  kerja terampil, dan tingkat pendidikan yang lebih tinggi. Versi neoklasik dari perkotaan mencoba  untuk  menggambarkan  kekuatan  sentripetal  aglomerasi  sebagai ekonomi eksternal. Model tersebut juga menjelaskan bahwa gaya sentrifugal yang dihasilkan  oleh  perpindahan  ke  pusat  kota  disebut Central  Business  District (CBD) di kota manapun.

## Teori Eksternalitas Dinamis
Teori eksternalitas dinamis didasarkan pada teori Marshall Arrow Romer (MAR), Porter, dan Jacob. Teori ini menjelaskan bagaimana sebuah kota muncul dan mengapa ia dapat berkembang (Sodik et al. 2007). Efek eksternal dari MAR adalah  menekankan  bahwa  transfer  pengetahuan  merupakan  pemicu  terjadinya aglomerasi  ekonomi.  Menurut  MAR,  monopoli  lokal  lebih  baik  daripada kompetinsi  lokal  karena  monopoli  dapat  menghambat  inovasi  di  industri  lain. Serupa  dengan  MAR,  Porter  menegaskan  kembali  bahwa  konsentrasi  industri akan  mendorong  pertumbuhan  melalui  transfer  pengetahuan  tertentu. Dibandingkan  dengan  MAR,  kompetisi  lokal  lebih  penting  untuk  mempercepat adaptasi  inovasi.  Sedangkan  Jacob  percaya  bahwa  transfer  pengetahuan  yang paling  penting  berasal  dari  industri  besar.  Keragaman  industri  terkait  akan mendorong inovasi dan pertumbuhan.
Pertumbuhan penduduk berkaitan dengan peningkatan kegiatan ekonomi, yang  akan  memiliki  efek  eksternal.  Ketika  kegiatan  suatu  entitas  ekonomi mempengaruhi  kepentingan  entitas  ekonomi  lainnya  dan  terjadi  di  luar
mekanisme pasar ( non-market mechanism ), maka akan muncul eksternalitas. Jika eksternalitas  tidak  dapat  ditransfer  melalui  mekanisme  harga  pasar,  maka  akan mempengaruhi efisiensi ekonomi. Karena individu atau lembaga atau negara tidak dapat  menciptakan  hak  milik,  eksternalitas  dapat  terjadi  (Snyder  et  al.  2012). Eksternalitas  juga  dapat  diartikan  sebagai  biaya,  manfaat,  atau  hasil  transaksi ekonomi. Oleh karena itu, harga pasar yang dihasilkan tidak dapat secara akurat menggambarkan biaya dan manfaat sosial marjinal (Hyman 2014).

## Teori Ekonomi Geografi Baru
Teori Geoekonomi baru bertujuan untuk mengurangi efek aglomerasi dari interaksi  antara  ukuran  pasar,  biaya  transportasi,  dan  peningkatan  keuntungan perusahaan daerah. Konsentrasi geografis pasar sumber daya lokal menyebabkan perbedaan  dan  tekanan  produksi,  yang  memberikan  harga  lebih  tinggi  dan menciptakan permintaan. Jika biaya transportasi cukup rendah, itu akan terbentuk aglomerasi.  Manfaat  partisipasi  akan  bertambah  seiring  dengan  bertambahnya jumlah perusahaan. Karena interaksi ini bersifat informal, peningkatan pertukaran informasi menurun seiring dengan jarak. Hal ini  akan mendorong  pelaku  usaha untuk mendirikan usaha yang berdekatan dengan usaha lain dan membuat klaster yang tentunya akan meningkatkan pendapatan daerah setempat.
Tingkat  pertukaran  informasi  menurun  dengan  meningkatnya  jarak. Myrdal  and  Pred  (1957)  berpendapat  bahwa  dampak  positif  dari  aglomerasi disebut  ekonomi  aglomerasi,  yang  berarti  pembentukan  industri  baru meningkatkan  kesempatan  kerja,  meningkatkan  daya  tarik  dan  modal  kerja, meningkatkan  keterampilan  masyarakat  sekitar,  dan  memperluas  jasa  lokal, populasi, layanan, dengan biaya satuan yang lebih rendah. Jika aglomerasi dapat mencapai skala ekonomi terbesar di suatu daerah, ekspansi lebih lanjut hanya akan berdampak negatif pada daerah aglomerasi. Seiring berjalannya waktu, persaingan antara perusahaan dan industri akan menyebabkan harga bahan baku dan pasokan meningkat,  yang  pada  gilirannya  akan  meningkatkan      biaya  per  unit,  yang menyebabkan beralihnya kegiatan ekonomi ke daerah lain yang belum mencapai tingkat produksi tertinggi.

## Hipotesis
1. APBD  diduga  memiliki  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan  terhadap aglomerasi ekonomi pada koridor-koridor ekonomi di Indonesia.
2. Tenaga  kerja  memiliki  pengaruh  yang  positif  dan  signifikan  terhadap aglomerasi ekonomi pada koridor-koridor ekonomi di Indonesia.
3. Investasi memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap aglomerasi ekonomi pada koridor-koridor ekonomi di Indonesia.

## 3. METODE PENELITIAN Jenis Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  jenis  penelitian  penelitian  eksplanatori  yang bertujuan untuk menguji hubungan antarvariabel untuk diuji kebenarannya. Selain itu,  penelitian  ini  dilakukan  dengan  metode  pendekatan  kuantitatif.  Pendekatan kuantitatif  adalah  pendekatan  yang  menggunakan  data  numerik  dan  melakukan
proses  penilitian  yang  menghhasilkan  pengukuran  yang  obyektif  menggunakan analisis  statistik.  Alasan  penulis  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  adalah dengan  mempertimbangkan  pendapat  Suharsimi  (2006)  mengenai  sifat  umum penelitian  kuantitatif,  antara  lain:  (a)  terdapat  kejelasan  unsur,  tujuan  subjek, sumber data, (b) dapat menggunakan sampel, (c) kejelasan desain penelitian, (d) analisis data dilakukan setelah semua data terkumpul.

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  difokuskan  pada  pengukuran  tingkat  aglomerasi  ekonomi antar  koridor  ekonomi  di  Indonesia.  Lokasi  penelitian  difokuskan  di  6  koridor ekonomi  di  Indonesia,  yaitu  Koridor  Sumatera,  Jawa,  Bali  –  Nusa  Tenggara, Kalimantan,  Sulawesi,  dan  Papua  –  Kepulauan  Maluku.  Waktu  penelitian  yang diambil adalah tahun 2010-2019.

## Jenis dan Sumber Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang  telah  dihimpun  dari berbagai  sumber  antara  lain  BPS  serta  beberapa  sumber  terkait  lainnya.  Data sekunder meliputi: (1) PDB Indonesia atas dasar harga berlaku tahun tahun 2010- 2019 berdasarkan koridor pembangunan; (2) jumlah populasi di Indonesia tahun 2010- 2019; (3) data APBD Provinsi dan Kabupaten di seluruh Indonesia tahun 2010-2019;  (5)  data  jumlah  tenaga  kerja  menurut  provinsi  di  Indonesia  tahun 2010-2019; (6) data penanaman modal dalam negeri dan penanaman modal asing menurut  provinsi  tahun  2010-2019;  dan  (7)  data  pendukung  lainnya  seperti kondisi geografis dan demografis provinsi pada masing-masing koridor ekonomi di Indonesia.
Model Analisis

## a. Menghitung Indeks Aglomerasi
Salah  satu  pendekatan  yang  digunakan  dalam  menganalisis  konsentrasi spasial suatu industri yaitu Indeks Herfindahl. Rumus Indeks Herfindahl adalah sebagai berikut:
Dimana:
HHI : Nilai Indeks Herfindahl-Hirschman Yi : PDRB koridor i Y : PDB total
Nilai  minimum  indeks  Herfindahl  adalah  0  yang  artinya  tidak  ada konsentrasi  atau  terdapat  keanekaragaman  yang  sempurna.  Nilai  maksimum indeks  ini  adalah  1  yang  berarti  terdapat  konsentrasi  pada  satu  koridor  saja. kriteria  penilaian  HHI  adalah  0-0,15  yang  berarti  aglomerasi  rendah,  0,15-0,25 yang berarti aglomerasi sedang, dan 0,25-1,00 yang berarti aglomerasi tinggi.
b. Analisis Regresi Linier Berganda dengan Data Panel
Regresi panel data merupakan metode regresi yang menggabungkan data cross section dan data time series sehingga yang diamati adalah unit-unit individu yang sama dalam kurun waktu tertentu. Secara umum, data panel dicirikan oleh T periode waktu (t=1,2,…T) yang  kecil  dan N  jumlah individu (i=1,2,…,N)  yang besar. Variabel bebas yang digunakan terdiri atas Variabel bebas yang digunakan terdiri  atas  tenaga  kerja,  Upah  minumim  provinsi,  dan  panjang  jalan.  Dengan demikian model regresi yang digunakan adalah sebagai berikut:

## Dimana:
Ag : Aglomerasi ekonomi provinsi i pada tahun t : Koefisien intersep yang merupakan skala : Koefisien slope atau kemiringan lnAPBD : log natural APBD koridor i pada tahun t lnTK : log natural Tenaga Kerja koridor i pada tahun t lnInv : log natural Investasi koridor i pada tahun t : Error term i : 1,2, ... n, menunjukkan jumlah lintas individu ( cross section ) t : 1,2, ... t, menunjukkan dimensi runtun waktu ( time series )
c. Estimasi Data Panel
Dalam  metode  estimasi  model  regresi  dapat  dilakukan  dengan  tiga pendekatan, diantaranya:
1) Common Effect Common  effect merupakan  pendekatan  model  data  panel  yang mengkombinasikan  data time  series dan cross  section tanpa memperhatikan dimensi waktu maupun individu, sehingga diasumsikan  bahwa  data  yang  digunakan  akan  sama  dalam  berbagai kurun  waktu.  Metode  ini  dapat  menggunakan  pendekatan Ordinary Last Square (OLS) atau kuadrat kecil untuk mengestimasi model data panel.
2) Fixed Effect Fixed  effect mengasumsikan  bahwa  perbedaan  antar  individu  dapat dilihat  dari  intersepnya.  Untuk  mengestimasi  data  panel,  digunakan teknik variabel dummy untuk menangkap perbedaan intersep.
3) Random Effect
Random  effect mengestimasi  data  panel  dimana  variabel  gangguan mungkin saling berhubungan antarwaktu dan antarindividu. Keuntungan menggunakan model ini yakni menghilangkan heteroskedastisitas.  Model  ini  juga  disebut  dengan Error  Component Model (ECM) atau Generalized Least Square (GLS).
d. Uji Pemilihan Model
Dalam  menentukan  model  panel  data  terbaik  yang  digunakan,  harus dilakukan suatu pengujian pemilihan model. Pengujian model dilakukan dengan uji Hausman, uji Chow, dan Uji Lagrange.
1) Uji Hausman
Uji Hausman dilakukan untuk menentukan model terbaik antara model fixed effect dan model random effect . Hipotesis yang digunakan pada uji Hausman yaitu :
H0 : Model random effect H1 : Model fixed effect
Jika  nilai  statistik  Hausman  hasil  pengujian  lebih  besar  dari ChiSquare  tabel,  maka  cukup  bukti  untuk  memutuskan  tolak  H0 sehingga model terbaik yang digunakan yaitu fixed effect model .
2) Uji Chow
Uji  Chow  dilakukan  untuk  menentukan  model  terbaik  antara  model fixed Effect dan model common Effect . Hipotesis yang digunakan pada uji Chow yaitu:
H0 : Model common effect H1 : Model fixed effect
Jika hasil dari uji Chow menunjukkan nilai probabilitas kurang dari taraf nyata (α), maka keputusannya H0 ditolak sehingga model terbaik yang digunakan adalah fixed effect model.
3) Uji Lagrange Multiplier
Uji lagrange multiplier dilakukan untuk menentukan model terbaik antara common effect dan random effect . Hipotesis yang digunakan adalah:
H0: Model common effect
H1: Model random effect Jika  hasil  dari  uji Lagrange  Multiplier menunjukkan  nilai probabilitas kurang dari taraf nyata (α), maka keputusannya H0 ditolak sehingga model terbaik yang digunakan adalah random effect.
e. Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik ditujukan untuk mengetahui adanya normalitas residual, multikolinearitas, dan heteroskedastisitas pada model regresi yan digunakan.Uji asumsi  klasik  digunakan  agar  dapat  mengetahui  ada  atau  tidaknya  normalitas residual,  multikolinearitas,  dan  heteroskedastisitas  pada  suatu  model  regresi. Model  regresi  linear  menjadi  model  yang  baik  apabla  memenuhi  beberapa  uji asumsi klasik.
1) Uji Normalitas
Uji normalitas untuk melihat apakah nilai residual terdistribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah memiliki nilai residual yang terdistribusi normal. Jadi uji normalitas bukan dilakukan pada masing- masing  variabel,  melainkan  pada  nilai  residualnya.  Uji  ini  dapat dilakukan dengan  uji  histogram,  uji  normal  P  Plot,  uji  Chi-Square,
Skewness dan Kurtosis, atau Uji Kolmogorov Smirnov.
2) Uji Multikolinearitas
Uji multikoleniaritas untuk melihat ada atau tidaknya korelasi yang tinggi antara variabel-variabel bebas dalam suatu model regresi linier berganda.  Jika  terdapat  korelasi  yang  tinggi  antara  variabel-variabel bebasnya,  maka  hubungan  antara  variabel  bebas  dan  variabel  terikat akan  terganggu.  Alat  statistic  yang  sering  digunakan  untuk  menguji gangguan  multikolinearitas  adalah  dengan variance  inflation  factor
(VIF), korelasi pearson, atau dengan melihat eigenvalues dan condition index (Ci).
3) Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  adalah  untuk  melihat  apakah  terdapat ketidaksamaan varians antar residual satu pengamatan ke pengamatan lain.  Model  regresi  yang  memenuhi  syarat  adalah  dimana  terdapat kesamaan varians. Uji statistic yang dapat digunakan adalah uji Glejser, uji Park, dan uji White.
4) Uji Autokorelasi
Uji autokorelasi untuk melihat apakah terjadi korelasi  antara  suatu periode  t  dengan  periode  sebelumnya  (t-1).  Uji  autokorelasi  hanya dilakukan  pada  data time  series dan  tidak  perlu  dilakukan  pada  data cross  section .  Beberapa  uji  statistic  yang  dapat  digunakan  adalah  uji Durbin-Watson dan uji dengan Run Test .
f. Uji Statistik
1) Uji – F
Uji – F adalah statistik uji yang digunakan untuk mengetahui pengaruh variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat  secara  keseluruhan. Hipotesisnya yaitu:
H0 : β 1 = β 2 =... = β t = 0 H1 : minimal ada satu β t ≠ 0 Jika  nilai  probabilitas  F-statistic  <  taraf  nyata  (α),  maka keputusannya H0 ditolak sehingga kesimpulannya adalah minimal ada satu variabel bebas yang memengaruhi variabel terikat.
2) Uji – t
Dalam  penelitian  ini  uji  –  t  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh masing-  masing  variabel  bebas  yang  menjadi  faktor-faktor  dalam memengaruhi aglomerasi industri. Hipotesis dalam uji – t yaitu:
H0 : β t = 0 dengan t = 1,2,3,….,n

## H1 : ≠ 0
Jika nilai probabilitas t-statistic < taraf nyata (α), maka keputusannya tolak  H0.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  variabel  bebas  yang diuji berpengaruh signifikan terhadap aglomerasi.
3) Uji R2
Uji  koefisien  determinasi  atau  uji  R2  dilakukan  untuk  mengukur besarnya  keragaman  variabel  terikat  yang  mampu  dijelaskan  oleh variabel-variabel bebas yang terdapat di dalam model. Nilai R2 berkisar antara 0 sampai 1. Nilai R2 yang semakin mendekati 1 menunjukkan semakin baik keragaman variabel terikat yang mampu dijelaskan oleh variabel-variabel bebas tersebut.

## 4. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

## Analisis Indeks Herfindahl-Hirschman
Koridor  ekonomi  di  Indonesia  memiliki  tingkat  aglomerasi  ekonomi bervariasi.  Koridor  Sumatera  memiliki  hasil  aglomerasi  ekonomi  yang  sedang mulai tahun 2010 hingga 2019. Koridor Jawa memiliki hasil aglomerasi ekonomi yang  tinggi  pada  tahun  2010  hingga  2019.  Koridor  Bali  –  Nusa  Tenggara, Kalimantan,  Sulawesi,  Papua-Kepulauan  Maluku  memiliki  hasil  aglomerasi ekonomi rendah mulai tahun 2010 hingga 2019.

## Pemilihan Model Regresi Terbaik
Pengaruh  besarnya  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Daerah,  jumlah tenaga kerja, dan investasi terhadap aglomerasi ekonomi dianalisa dengan Regresi Data Panel dengan menggunakan Eviews. Terdapat tiga model dalam pengujian regresi data panel, yaitu Common Effect Model, Fixed Effect Model, dan Random Effect Model. Terpilihnya model terbaik dapat dilakukan dengan tiga pengujian, yaitu Uji Chow , Uji Hausman , dan Uji Lagrange Multiplier . Setelah terpilihnya model terbaik,  selanjutnya  dilakukan  uji  asumsi  klasik,  yang  terdiri  dari  Uji Normalitas, Uji Multikolinearitas, Uji Heteroskedastisitas, dan Uji Autokorelasi. Pengujian  asumsi  klasik  ini  bertujuan  untuk  memastikan  data  yang  diolah memiliki  hasil  yang  valid  secara  teori,  tidak  bias,  konsisten,  dan  memiliki penafsiran koefisien regresi yang efisien (Gujarati 2003). Tahap akhir dari regresi data  panel  adalah  dengan  melakukan  Uji-T,  Uji-F,  dan  koefisien  determinasi. Berikut merupakan hasil olah data dengan menggunakan Eviews.
a. Uji Pemilihan Model
1) Uji Chow
Uji Chow memiliki  fungsi  untuk  memilih  model  estimasi  antara Common Effect Model (CEM) atau Fixed Effect Model (FEM), dengan hipotesis sebagai berikut.
H0: Model terpilih adalah CEM
H1: Model terpilih adalah FEM
Tabel 1. Hasil Uji Chow
Hasil Uji Chow menunjukkan nilai probabilitas Chi-square sebesar 0.0000 < ∝ = 5% = 0.05, maka Fixed Effect Model adalah model terbaik yang  terpilih  dibandingkan  dengan Common  Effect  Model atau  H0 ditolak dan H1 diterima.
2) Uji Hausman
Uji Hausman memiliki  fungsi  untuk  memilih  model  estimasi terbaik  antara Random  Effect  Model (REM)  atau Fixed  Effect  Model (FEM), dengan hipotesis sebagai berikut.
H0: Model terpilih adalah  REM
H1: Model terpilih adalah  FEM Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 1719.645996 (5,51) 0.0000 Cross-section Chi-square 308.003997 5 0.0000
Tabel 2. Hasil Uji Hausman Hasil Uji Hausman menunjukkan nilai probabilitas sebesar 0.0000 < ∝ = 5% = 0.05, maka Fixed effect Model adalah model terbaik yang terpilih dibandingkan dengan Random Effect Model atau H1 diterima dan H0 ditolak.
b. Hasil Estimasi Fixed effect Model (FEM)
Setelah  dilakukan  tiga  rangkaian  uji  penentuan  model  terbaik, terpilihlah Fixed  effect  Model .  Berikut  merupakan  tabel  yang menunjukkan  hasil  estimasi  data  dengan  jumlah  observasi  sebanyak  6 Koridor Ekonomi selama kurun waktu 2010 hingga 2019.
Tabel 3. Hasil Estimasi Fixed effect Model
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. APBD 232.7145 52.07586 4.468760 0.0000 TENAGA_KERJA -993.6805 231.3487 -4.295163 0.0001 INVESTASI 2.635911 20.55884 0.128213 0.8985 C 10179.73 2567.912 3.964204 0.0002 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) R-squared 0.999333  Mean dependent var 1666.700 Adjusted R-squared 0.999228  S.D. dependent var 1983.662 S.E. of regression 55.10060  Akaike info criterion 10.99368 Sum squared resid 154839.9  Schwarz criterion 11.30783 Log likelihood -320.8104  Hannan-Quinn criter. 11.11656 F-statistic 9552.014  Durbin-Watson stat 0.607734 Prob(F-statistic) 0.000000
Berdasarkan  hasil  estimasi  diatas,  dapat  dibuat  model  analisis  data panel  terhadap  determinan  aglomerasi  ekonomi  pada  koridor-koridor ekonomi di Indonesia, yang disimpulkan dengan persamaan regresi berikut.
Ag = α10179.73 + β 1 232.7145 APBD – β 2 993.6805 Tenaga Kerja + β 3 2.635911Investasi
Berdasarkan  hasil  estimasi,  besaran  koefisien  dan  probabilitas  dari tiap  variabel  memiliki  hasil  yang  berbeda.  Hasil  estimasi  diatas  dapat diintrepetasikan sebagai berikut.
1) α  =  10179.73,  dapat  diartikan  bahwa  apabila  semua  variabel  bebas (APBD,  tenaga  kerja,  dan  investasi)  dianggap  konstan  atau  tidak mengalami  perubahan,  maka  aglomerasi  ekonomi  akan  sebesar 10179.73)
2) β 1 = 232.7145, dapat diartikan bahwa apabila jumlah APBD naik satu persen,  maka  aglomerasi  ekonomi  akan  mengalami  peningkatan sebesar  232.7145  persen.  Variabel  APBD  dalam  hasil  estimasi menunjukkan nilai probabilitas sebesar 0.0000 lebih kecil dari 𝑎 =5%
yang  berarti  APBD  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap aglomerasi ekonomi.
3) β 2 = – 993.6805,  dapat  diartikan  bahwa  apabila jumlah tenaga kerja naik  satu  persen,  maka  aglomerasi  ekonomi  akan  mengalami penurunan sebesar 993.6805 persen. Variabel tenaga kerja dalam hasil estimasi  menunjukkan  nilai  probabilitas  sebesar  0.0001  lebih  kecil dari 𝑎 =5% yang berarti jumlah tenaga kerja memiliki pengaruh yang signifikan terhadap aglomerasi ekonomi.
4) β 3 =  2.635911,  dapat  diartikan  bahwa  apabila    investasi    naik    satu persen, maka aglomerasi ekonomi akan mengalami kenaikan sebesar 2.635911  persen.  Variabel  investasi  dalam  hasil  estimasi menunjukkan nilai probabilitas sebesar 0.8985 lebih besar dari 𝑎 =5%
yang berarti investasi tidak berpengaruh signifikan dan berhubungan positif terhadap aglomerasi ekonomi.
c. Hasil Uji Statistik
Setelah  menginterpretasikan  hasil  estimasi,  selanjutnya  dilakukan Uji-F.  Uji-  F  dilakukan  untuk  mengetahui  keseluruhan  pengaruh  dari APBD,  tenaga  kerja,  dan  investasi  terhadap  aglomerasi  ekonomi  pada koridor  ekonomi  di  Indonesia.  Berdasarkan  hasil  regresi  dari  pengaruh APBD,  tenaga  kerja,  dan  investasi  terhadap  aglomerasi  ekonomi, diketahui  bahwa  nilai  F-statistik  sebesar  9552.014  dengan  nilai  F-tabel sebesar  2.769431.  F-statistik  yang  lebih  besar  dari  F-tabel  menandakan bahwa secara bersama-sama APBD, tenaga kerja, dan investasi memiliki pengaruh signifikan terhadap aglomerasi ekonomi. Selain itu, dalam hasil regresi menunjukkan nilai probabilitas F-statistik sebesar 0.000000 lebih kecil dibandingkan dengan α=5%, yang menandakan APBD, tenaga kerja, dan  investasi  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  aglomerasi ekonomi.
Setelah  dilakukan  Uji-F,  selanjutnya  dilakukan  Uji-T.  Uji-T dilakukan  dengan  membandingkan  aantara  t-statistik  dan  t-tabel  serta membandingkan  probabilitas  t-statistik  dengan  tingkat  α=5%.  Uji-T bertujuan untuk melihat besarnya pengaruh variabel bebas secara individu terhadap  variabel  terikat.  Berikut  merupakan  tabel  Uji-T  dari  APBD, tenaga  kerja,  dan  investasi  terhadap  aglomerasi  ekonomi  pada  koridor- koridor ekonomi di Indonesia tahun 2010 sampai 2019.
Tabel 4. Hasil Uji-T Variabel Bebas t-statistik Probabilitas Tingkat 𝑎 APBD 4.468760 0.0000 5% = 0.05 Tenaga Kerja -4.295163 0.0001 5% = 0.05 Investasi 0.128213 0.8985 5% = 0.05
Tabel 4 dapat diinterpretasikan sebagai berikut.
1) Variabel  APBD  memiliki  nilai  t-statistik  sebesar  4.468760  dengan nilai t- tabel sebesar 2.001717 dan memiliki nilai probabilitas sebesar 0.0000  dengan  tingkat 𝑎 sebesar  0.05,  yang  berarti  bahwa  APBD berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan  terhadap  aglomerasi ekonomi dengan tingkat kebenaran sebesar 95%.
2) Variabel  tenaga  kerja  memiliki  nilai  t-statistik  sebesar  -4.295163 dengan nilai t-tabel sebesar 2.001717 dan memiliki nilai probabilitas sebesar  0.0001  dengan  tingkat 𝑎 sebesar  0.05,  yang  menandakan bahwa  tenaga  kerja  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap aglomerasi ekonomi dengan tingkat kebenaran sebesar 95%.
3) Variabel investasi memiliki nilai t-statistik sebesar -0.128213 dengan nilai t- tabel sebesar 2.001717 dan memiliki nilai probabilitas sebesar 0.8985  dengan  tingkat 𝑎 sebesar  0.05,  yang  menandakan  bahwa investasi  berpengaruh  positif  namun  tidak  signifikan  terhadap aglomerasi ekonomi dengan tingkat kebenaran sebesar 95%.
Uji  statistik  yang  terakhir  dilakukan  adalah  dengan  uji  Koefisien Determinasi  ( R-square ).  Koefisien  determinasi  dilakukan  untuk mengatahui  besarnya  pengaruh  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat, selain  itu  juga  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  keberhasilan  model regresi  yang  digunakan  untuk  memperkirakan  nilai  pada  variabel bebasnya.  Berdasarkan  hasil  estimasi Random  Effect  Model pada  Tabel 4.8, dapat dilihat jika nilai R-square adalah sebesar 0.999228, yang berarti pengaruh  variabel  APBD,  jumlah  tenaga  kerja,  dan  investasi  terhadap aglomerasi  ekonomi  adalah  sebesar  99%  dan  sisanya  sebesar  1% dipengaruhi oleh faktor lain di luar model.
d. Uji Asumsi Klasik
1) Uji Normalitas
Salah satu cara yang dapat digunakan untuk pengujian normalitas dapat dilakukan dengan melihat nilai dari probabilitas Jarque-Berra. Apabila nilai probabilitas Jarque-Berra lebih besar dari tingkat 𝑎 =5%, maka data terdistribusi normal, begitu pula sebaliknnya.
Gambar 3. Hasil Uji Normalitas
Berdasarkan  Gambar  3,  diketahui  bahwa  nilai  probabilitas Jarque-  Berra  sebesar  0.145096  dan  lebih  besar  dari  tingkat 𝑎 =5%, yang berarti data terdistribusi normal.
2) Uji Multikolinearitas
Penilaian pada Uji Multikolinearitas dengan menggunakan metode VIF, yaitu sebesar 10.00. Apabila nilai pada setiap koefisien korelasi pada variabel bebas melebihi 10.00, artinya data terjangkit masalah multikolinearitas. Sebaliknya, apabila bernilai dibawah 10.00, artinya data terbebas dari multikolinearitas. Perhitungan VIF didasarkan pada buku Gujarati, Damodar N. pada tahun 2012, yang kemudian dilakukan dengan perhitungan manual dengan menggunakan Microsoft Excel (Suliyanto 2012) .
Tabel 5. Hasil Uji Multikolinearitas r r^2 TOL VIF X1 X2 0.853156  0.727874  0.272126  3.674775 X1 X3 0.863167  0.745057  0.254943  3.922442 X2 X3 0.822717   0.676863   0.323137   3.094665
Berdasarkan Tabel 4.5, diketahui bahwa ketiga variabel memiliki nilai  koefisien  korelasi  dibawah  10.00.  Artinya,  tidak  terjadi multikolinearitas pada ketiga variabel bebas.
3) Uji Hetroskedastisitas
Salah  satu  cara  melakukan  pengujian  heteroskedastisitas  adalah dengan  menggunakan  Uji  Glejser.  Uji  Glejser  dilakukan  dengan meregresikan nilai absolut residual terhadap variabel bebas. Kriteria penilaiannya  adalah  dengan  melihat  besarnya  probabilitas  masing- masing  variabel.  Apabila  nilai  probabilitas  melebihi  tingkat 𝑎 =5%, maka  tidak  terjadi  masalah  heteroskedastisitas,  begitu  pula sebaliknya.
Series: Standardized Residuals Sample 2010 2019 Observations 60 Mean 6.24e-14 Median -14.15432 Maximum 144.2826 Minimum -94.84203 Std. Dev. 51.22895 Skewness 0.616165 Kurtosis 3.160163 Jarque-Bera 3.860722 Probability 0.145096

## Tabel 6. Hasil Uji Heteroskedastisitas
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. APBD -6.647692 26.75152 -0.248498 0.8047 TENAGA_KERJA 117.6338 118.8445 0.989812 0.3269 INVESTASI -12.56012 10.56114 -1.189277 0.2398 C -1271.576 1319.144 -0.963941 0.3396 Berdasarkan  tabel  diatas,  nilai  probabilitas  dari  ketiga  variabel lebih  besar  dari  tingkat 𝑎 =5%,  yang  menandakan  bahwa  ketiga variabel terbebas dari heteroskedastisitas.
4) Uji Autokorelasi
Pengujian Autokorelasi dilakukan dengan melihat besarnya nilai
Durbin  Watson  pada  hasil  estimasi Fixed  Effect  Model dan dibandingkan dengan nilai dL dan dU. Apabila nilai Durbin Watson berada  diantara  nilai  dU  dan  4-dU  maka  tidak  terjadi  autokorelasi dalam  model.  Namun,  uji  data  panel  menurut  Gujarati  and  Porter (2012) tidak memerlukan uji asumsi klasik, seperti uji normalitas dan uji  autokorelasi.  Kemudian  dari  sudut  pandang  Basuki  (2015), menyatakan bahwa uji autokorelasi pada data cross section atau panel pada dasarnya tidak berguna. Basuki mengatakan, autokorelasi hanya akan  dilakukan  pada  data  time  series.  Menurut  Winarno  (2017), autokorelasi  lebih  mudah  ditampilkan  pada  data  time  series  karena disebabkan  oleh  data  runtut  waktu  dan  dalam  data  time  series, pengamatan disusun secara kronologis. Oleh karena itu, kemungkinan ada korelasi antara pengamatan berurutan.
Gambar 4. Hasil Uji Autokorelasi
Berdasarkan  Tabel  4.2,  diketahui  bahwa  nilai  Durbin  Watson sebesar  0.61  dengan  dL  sebesar  1.32  dan  dU  sebesar  1.52.  Dari gambar diatas diketahui bahwa nilai 0.61 terletak di area autokorelasi positif.
e-ISSN : 2459-9816

## Pembahasan
Analisis Aglomerasi Berdasarkan Indeks Herfindahl-Hirschman
a. Koridor Jawa
Koridor Jawa yang merupakan pusat pendorong industri dan jasa nasional termasuk dalam kategori aglomerasi tinggi dibandingkan koridor lain selama 10 tahun terakhir dan terus mangalami peningkatan disetiap tahunnya.  DKI Jakarta berkontribusi  besar  pembentukan  PDRB  Koridor  Jawa,  yaitu  sebesar  29.94% dengan kontribusi terrendah oleh DI Yogyakarta yaitu sebesar 1.49%. Tingginya nilai PDRB DKI Jakarta dikarenakan provinsi DKI Jakarta yang merupakan ibu kota  Republik  Indonesia,  dimana  provinsi  ini  menjadi  pusat  kegiatan  ekonomi, politik, dan kebudayaan nasional. DKI Jakarta juga merupakan salah satu dari 20 daftar  megalopolitan  menurut  catatan  Bank  Dunia.  Selain  itu,  dalam  daftar kawasan industri di Indonesia yang didapatkan melalui Kementerian Perindustrian Republik  Indonesia,  terdapat  2  kawasan  industri  besar  di  DKI  Jakarta,  yaitu Jakarta Industrial  Estate Pulogadung  yang  sebesar  500,00  Ha  dan  Kawasan Berikat  Nusantara  yang  sebesar  594,70  Ha.  Tentunya  kedua  kawasan  industri tersebut memiliki peran yang sangat besar terhadap perekonomian DKI Jakarta.

## b. Koridor Sumatera
Koridor Sumatera yang merupakan sentra produksi dan pengolahan hasil bumi  dan  lumbung  energi  nasional  menjadi  koridor  dengan  tingkat  aglomerasi ekonomi  sedang.  Koridor  Sumatera  mengalami  penurunan  aglomerasi  ekonomi pada 6 tahun terakhir. Perekonomian koridor Sumatera didominasi oleh provinsi Sumatera  Utara  sebesar  23.39%,  dengan  PDRB  terrendah  oleh  provinsi Kepulauan Bangka Belitung yaitu hanya sebesar 2.21% terhadap perekonomian koridor Sumatera. Hal tersebut dikarenakan Sumatera Utara merupakan salah satu daerah  penghasil  komoditi  kelapa  sawit  terbesar  di  Indonesia.  Tingginya permintaan  akan  produk  olahan  kelapa  sawit  ini  menyebabkan  luasnya  area perkebunan kelapa sawit terus meningkat yang diikuti dengan peningkatan upaya produksi per satuan lahan oleh Dinas Perkebunan Provinsi Sumatera Utara melalui program  intensifikasi  dan  program  penanaman  kembali  terhadap  tanaman  tua yang  memerlukan  peremajaan.  Perkebunan  karet  juga  menjadi  sumber penerimaan  daerah melalui  ekspor. Upaya  peningkatan  produktivitas  usaha tani karet terus ditingkatkan terutama dalam  pengembangan teknologi budidaya karet. Selain itu, di Sumatera Utara juga terdapat PT. Agincourt Resource Martabe Gold Mine yang merupakan perusahaan tambang yang bergerak di bidang eksplorasi, penambangan,  dan  pengolahan  mineral  batangan  emas  dan  perak  dengan  lahan seluas 130.252 hektar. Adanya perkebunan kelapa sawit dan karet, serta industri tambang  di  Sumatera  Utara  akan  berkontribusi  besar  terhadap  pembentukan PDRB Sumatera Utara.
c. Koridor Bali – Nusa Tenggara
Koridor dengan tingkat aglomerasi ekonomi rendah, yang pertama adalah koridor Bali – Nusa Tenggara yang merupakan pintu gerbang pariwisata nasional dan  pendukung  panga  nasional.  Perekonomian  koridor  Bali-Nusa  Tenggara didominasi oleh provinsi Bali dengan kontribusi sebesar 51.32%, sedangkan Nusa
Tenggara Timur dan Nusa Tenggara Barat masing-masing berkontribusi sebesar 26.96%  dan  21.72%. Permasalahan  yang  dihadapi  oleh koridor  ini  diantaranya populasi penduduk yang tidak merata, tingkat investasi yang masih sangat rendah dibandingkan  dengan  koridor  lain,  serta  ketersediaan  infrastruktur  penunjang perekonomian yang masih terbatas. Maka,  diperlukan  percepatan dan perluasan pembangunan  ekonomi yang difokuskan pada  3 sektor utama, yaitu  pariwisata, perikanan, dan peternakan. Sektor pariwisata merupakan kegiatan ekonomi utama yang  akan  terus  dikembangkan  karena  masih  banyak  potensi  parisiwata  yang belum dikembangkan secara optimal di koridor ini. Pariwisata pada koridor Bali- Nusa  Tenggara  memiliki  prospek  yang  sangat  baik  dengan  Bali  sebagai  pusat pengembangan pariwisata karena adanya  bandara  internasional Ngurah Rai dan Nusa  Tenggara  sebagai  pendukung  potensi  dan  sumberdaya  alam,  serta  budaya yang dimilikinya.

## d. Koridor Kalimantan
Diurutan  keempat  adalah  Koridor  Kalimantan  yang  merupakan  pusat produksi  dan  pengolahan  hasil  tambang  dan  lumbung  energi  nasional.  Korodor Kalimantan  mengalami  aglomerasi  ekonomi  yang  rendah  dan  terus  mengalami penurunan  pada  10  tahun  terakhir.  Perekonomian  di  koridor  Kalimantan didominasi oleh Kalimantan Timur dengan kontribusi sebesar 54,61%. Tingginya PDRB provinsi Kalimantan Timur diantaranya karena adanya tambang batu bara terbesar  di  Indonesia  yang  bernama  PT.  Kaltim  Prima  Coal  (KPC),  yang membentang seluas 84.938 hektar. Perusahaan ini memiliki 4.500 karyawan dan lebih  dari  20.000  karyawan  bagian  kontraktor.  KPC  mengalami  penignkatan produksi di setiap tahunnya, dimana pada 2018 KPC memproduksi sebanyak 58 juta ton batu bara dan 2019 memproduksi sebesar 62 juta ton batu bara. Selain itu juga  terdapat  perkebunan  sawit  yang  berkontibusi  sebagai  sumber  pendapatan nasional  berupa  ekspor,  menyerap  tenaga  kerja,  menurunkan  kemiskinan,  serta meningkatkan  kualitas  lingkungan  hidup.  Namun  rendahnya  aglomerasi  di koridor  ini  disebabkan  karena  adanya  industri  tambang  yang  terdapat  pada  3 provinsi  lain  di  koridor  Kalimantan  yang  juga  berperan  sebagai  penopang perekonomian  koridor  Kalimantan.  Dimana  Kalimantan  Selatan  memiliki  PT Borneo Indobara dengan luas konsesi tambang sebesar 24.100 hektar, PT Adaro Indonesia dengan luas konsesi tambang sebesar 34.940 hektar, dan PT Arutmin Indonesia yang bergerak dibidang produksi batu bara untuk pembangkit listrik dan pabrik  industri.  Provinsi  Kalimantan  Barat  memiliki  PT  Indonesia  Chemical Alumina  yang  merupakan  industri  tambang  pengolahan  bijih  bauksit  menjadi alumina  dengan  kapasitas  produksi  sebesar  300.000  ton  per  tahun.  Kalimantan Tengah memiliki PT Indo Muro Kencana yang merupakan tambang emas dengan luas 47.940 hektar.

## e. Koridor Sulawesi
Koridor Sulawesi sebagai pusat produksi dan pengolahan hasil pertanian, perkebunan,  perikanan,  migas,  dan  pertambangan  nasional  masuk  kedalam kategori  aglomerasi  rendah  dengan  Sulawesi  Selatan  yang  mendominasi perekonomian  sebesar  49,58%.  Permasalahan  yang  terdapat  di  koridor  ini diantaranya rendahnya nilai PDRB per kapita, investasi yang masih rendah, dan
infrastruktur  yang  belum  memadai.  Dimana  Sumatera  memiliki  prospek  yang bagus untuk pengembangan perkebunan kelapa sawit yang juga memiliki kendala dalam kondisi infrastruktur. Kunci utama pembangunan ekonomi adalan dengan adanya pembangunan infrastruktur guna memperluas konektivitas, sehingga akan menarik  peluang investasi  yang nantinya akan  meningkatkan PDRB  per  kapita. Setiap provinsi di Sulawesi memiliki potensi sumber daya unggulannya masing- masing  yang  dibagi  menjadi  6  pusat  perekonomian,  yaitu  Makassar,  Kendari, Mamuju,  Palu,  Gorontalo,  dan  Manado.  Makassar  yang  merupakan  ibu  kota Sulawesi  Selatan  berperan  sebagai  pusat  perdagangan,  pusat  kegiatan  industri, pusat  kegiatan  pemerintakan,  dan  pusat  jasa  angkutan  penumpang  dan  barang. Kendari  yang  merupakan  ibu  kota  Sulawesi  Tenggara,  memiliki  keunggulan  di sektor  perkebunan,  pertanian,  dan  jasa,  dengan  tersedianya  Bandar  Udara Haluoleo dan Pelabuhan Kendari.
Mamuju sebagai ibu kota Sulawesi Barat yang memiliki potensi di sektor pertanian,  perhutanan,  dan  perikanan.  Palu  yang  merupakan  ibu  kota  Sulawesi Tengah  yang  memiliki  potensi  pada  industri  pengangkutan  dan  pergudangan, perumahan,  jasa  perusahaan,  penyedia  makan  dan  minum,  informasi  dan komunikasi, dan penyedia akomodasi. Gorontalo yang memiliki potensi di sektor perikanan,  pertambangan,  perhutanan,  dan  pertanian.  Manado  sebagai  ibu  kota Sulawesi Utara, yang memiliki potensi pada sektor perdagangan, perhotelan dan restoran, pengangkutan dan komunikasi, dan jasa.

## f. Papua – Kepulauan Maluku
Koridor Papua – Kepulauan Maluku sebagai pusat pengembangan pangan, perikanan, energi, dan pertambangan nasional yang difokuskan pada 5 kegiatan ekonomi  utama,  yaitu  pertanian  dan  pangan, Merauke  Integrated  Food  and Energy (MIFEE),  tembaga,  nikel,  perikanan,  dan  migas.  Koridor  ini  termasuk dalam  kategori  aglomerasi  rendah.  Namun  dalam  pembangunan  ekonominya, koridor  ini  mengalami  beberapa  kendala,  diantaranya  PDRB  yang  rendah, investasi  yang  sangat  rendah  yang  disebabkan  oleh  tingginya  resiko  usaha  dan rendahnya  kepastian  usaha,  infrastruktur  yang  belum  memadai,  serta  jumlah populasi penduduk yang masih rendah. Perekonomian koridor Papua – Kepulauan Maluku  didominasi  oleh  Provinsi  Papua,  dengan  kontribusi  terhadap  PDRB sebesar  52,69%,  dimana  besarnya  PDRB  Papua  didukung  oleh  sektor pertambangan. PT Freeport Indonesia (PTFI) mengolah bijih yang mengandung tembaga,  emas,  dan  perak.  PTFI  menjadi  penghasil  tambang  emas  terbesar  di Indonesia yang menghasilkan 240kilogram emas murni sektiap harinya. PTFI juga menjadi  perusahaan  tambang  yang  berkontibusi  terhadap  Penerimaan  Negara Bukan Pajak (PNBP) terbesar pada tahun 2018.
Kawasan  Merauke  ditetapkan  sebagai  lumbung  pangan  dan  energi  di Kawasan Timur  Indonesia (KTI) dengan membentuk Merauke Integrated Food and  Energy (MIFEE).  Dimana  MIFFEE  merupakan  kegiatan  ekonomi  yang difokuskan  untuk  usaha  budidaya  tanaman  skala  luas  dengan  konsep  pertanian sebagai sistem industrial. Maluku sebagai lumbung ikan nasional karena potensi perikanannya  yang  melimpah.  Maluku  Utara  sebagai  pengolahan  dan  distribusi hasil  perikanan,  serta  pertambangan  nikel.  Papua  Barat  memiliki  komoditas
unggulan yang  meliputi  kakao,  pala,  kopi,  rumput  laut,  kelapa,  dan  ekowisata. Sedangkan  Papua  memiliki  potensi  pertambangan  tembaga,  emas,  dan  minyak gas.

## Pengaruh APBD Terhadap Aglomerasi Ekonomi
Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Negara  (APBD)  memiliki  pengaruh positif  yang  signifikan  terhadap  aglomerasi  ekonomi.  Artinya,  apabila  APBD mengalami peningkatan, maka anglomerasi ekonomi di Indonesia pada khususnya di  setiap  koridor  ekonomi  di  Indonesia  juga  mengalami  peningkatan  yang signifikan. APBD yang berpengaruh positif terhadap aglomerasi ekonomi tersebut disebabkan  karena  tujuan  adanya  APBD  adalah  untuk  meningkatkan perekonomian  daerah  serta  mendorong  kegiatan-kegiatan  ekonomi  masyarakat, sehingga  semakin  tingginya  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Daerah  maka semakin  terpusatnya  kegiatan  ekonomi  di  wilayah  tersebut.  Menurut  Wagner, besarnya  belanja  pemerintah  yang  semakin  meningkat,  maka  akan  memicu perkembangan  aktivitas  ekonomi  masyarakat.  Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian oleh  Sutiono  and  Syafitri  (2018)  yang  menganalisis  tentang  pengaruh  belanja pemerintah terhadap ketimpangan pendapatan di Jawa Timur. Hasil penelitiannya menunjukkan bahwa belanja modal APBD memiliki pengaruh positif signifikan terhadap ketimpangan di Jawa Timur.
Penelitian  lain  oleh  Getachew  and  Turnovsky  (2015)  yang  dalam penelitiannya mendapatkan hasil bahwa belanja pemerintah untuk modal publik pada  akhirnya  akan menyebabkan ketimpangan pendapatan. Hasil  penelitian ini juga sejalan dengan penelitian terdahulu oleh Hur (2014) yang menyatakan bahwa belanja  modal  oleh  pemerintah  mempengaruhi  ketimpangan,  dan  memiliki hubungan yang positif. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh  Sabir (2015) yang menganalisa terkait faktor- faktor yang mempengaruhi ketimpangan dengan studi kasus di Provinsi Sulawesi Selatan. Hasil dari penelitian tersebut adalah bahwa alokasi  belanja  modal  pada  APBD  berpengaruh  signifikan  dan  berhubungan positif terhadap ketimpangan pendapatan di Sulawesi Selatan.

## Pengaruh Tenaga Kerja Terhadap Aglomerasi Ekonomi
Tenaga kerja memiliki pegaruh negatif dan signifikan terhadap aglomerasi ekonomi pada koridor-koridor ekonomi di Indonesia. Hal tersebut memiliki arti bahwa apabila jumlah tenaga kerja di pada suatu koridor mengalami penurunan, maka  aglomerasi  ekonomi  di  koridor  tersebut  akan  meningkat.  Sebaliknya, apabila  tenaga  kerja  mengalami  peningkatan,  maka  aglomerasi  ekonomi  akan mengalami penurunan. Hubungan yang negatif ini disebabkan karena tenaga kerja di  Indonesia  sebagian  besar  bekerja  pada  sektor  informal  dibandingkan  dengan sektor formal, yaitu sebesar 74.093.224 jiwa pekerja informal dan 55.272.968 jiwa pekerja formal pada tahun 2019 (Badan Pusat Statistik 2020b). Dengan besarnya pekerja sektor informal tersebut, nantinya akan menciptakan pemerataan ekonomi dengan taraf ekonomi menengah kebawah.
Hal  ini  sejalan  dengan  hasil  peneltian  oleh  Word  Bank  (2016),  bahwa sebagian  besar  tenaga  kerja  di  Indonesia  bekerja  di  sektor  informal  dengan penghasilan  yang  rendah.  Pada  akhirnya  kondisi  tersebut  akan  menciptakan
pemerataan  ekonomi  pada  kelas  ekonomi  menengah  kebawah.  Penelitian selanjutnya oleh Nadhifah and Wibowo (2021) yang memiliki hasil bahwa jumlah tenaga  kerja  memiliki  pengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  ketimpangan. Kemudian,  terdapat  pula  penelitian  selanjutnya  oleh  Kurniawan  and  Sugiyanto (2013) terkait pengaruh jumlah orang yang bekerja terhadap ketimangan wilayah di  Jawa  Tengah  pada  tahun  2002-2010.  Dimana  hasil  dari  penelitian  tersebut adalah jumlah orang yang bekerja memiliki pengaruh yang tidak signifikan serta memiliki hubungan yang negative terhadap ketimpangan wilayah.
Namun  juga  terdapat  beberapa  penelitian  dengan  hasil  yang  berbeda. Penelitian pertama oleh Distovianti (2019) yang menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi  ketimpangan  ekonomi.  Hasilnya  bahwa  tenaga  kerja  memiliki pengaruh  signifikan  dan  berhubungan  positif  terhadap  ketimpangan  ekonomi. Penelitian  selanjutnya  oleh  Didia  (2018)  yang  menganalisis  ketimpangan pembangunan  di  Kawasan  Kedungsepur.  Hasilnya  adalah  variabel  tenaga  kerja yang  direpresentasikan  dengan  TPAK  memiliki  pengaruh  yang  tidak  signifikan namun berhubungan positif terhadap ketimpangan pembangunan.

## Pengaruh Investasi Terhadap Aglomerasi Ekonomi
Investasi yang terdiri dari Penanaman Modal Asing (PMA) dan Penanaman Modal  Dalam  Negeri  (PMDN)  memiliki  pengaruh  positif  yang  tidak  signifikan terhadap  aglomerasi  ekonomi  pada  koridor-koridor  ekonomi  di  Indonesia. Artinya,  apabila  jumlah  investasi  pada  suatu  koridor  mengalami  peningkatan, maka  akan  meningkatkan  tingkat  aglomerasi.  Sebaliknya,  apabila  investasi mengalami penurunan, maka akan meningkatkan aglomerasi ekonomi. Hirschman dalam Adisasmita (2005) menyatakan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  pada  pusat pertumbuhan akan berpengaruh pada daerah sekitarnya dengan polarization effect dan trickling  down  effect .  Ia  mempercayai  bahwa  dengan  berjalannya  waktu, trickling down effect akan dapat mengatasi efek polarisasi dengan campur tangan pemerintah. Hal tersebut berarti trickling down effect akan terjadi  pada wilayah sekitarnya  yang  selanjutnya  akan  memperkecil  tingkat  aglomerasi  ekonomi  di wilayah tersebut.
Hal  ini  sejalan  dengan  beberapa  penelitian,  yaitu  yang  pertama  oleh Kusumo (2017) yang menganalisis ketimpangan pendapatan di Sulawesi Selatan. Hasil  dari  penelitian  tersebut  adalah  bahwa  PMA  secara  langsung  berpengaruh tidak  signifikan  secara  negatif  terhadap  ketimpangan  pendapatan.  Penelitian kedua oleh Rosmeli (2015) yang menganalisis dampak investasi dan tenaga kerja terhadap  ketimpangan  pembangunan  di  Kawasan  Timur  Indonesia.  Hasilnya adalah, PMDN tidak memiliki pengaruh yang signifikan dan memiliki hubungan negatif terhadap ketimpangan pembangunan di Kawasan Timur Indonesia.
Penelitian  selanjutnya  oleh  Putra  (2019)  yang  menganalisis  pengaruh pengeluaran pemerintah dan investasi terhadap ketimpangan pendapatan di Pulau Sulawesi.  Hasilnya  adalah  investasi  tidak  bepengaruh  terhadap  ketimpangan pendapatan  di  Pulau  Sulawesi,  baik  secara  langsung  maupun  tidak.  Penelitian selannjutnya  oleh  Prastiwi  et  al.  (2020)  yang  menganalisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi  ketimpangan  pendapatan  di  Pulau  Jawa  tahun  2014-2018.  Hasil dari  penelitian  tersebut  adalah  investasi  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap
ketimpangan pendapatan di Pulau Jawa tahun 2014- 2018.
5. SIMPULAN, KETERBATASAN, DAN SARAN

## Kesimpulan
a. Aglomerasi  di  tiap  koridor  ekonomi  di  Indonesia  memiliki  hasil  yang bervariasi, dimana koridor Sumatera memiliki hasil aglomerasi ekonomi yang sedang mulai tahun 2010 hingga 2019. Koridor Jawa memiliki hasil aglomerasi ekonomi yang tinggi pada tahun 2010  hingga  2019.  Koridor Bali – Nusa Tenggara, Kalimantan, Sulawesi, Papua-Kepulauan Maluku memiliki hasil aglomerasi ekonomi rendah mulai tahun 2010 hingga 2019. Hal  ini  sesuai  dengan  teori  oleh  Myrdal  and  Sitohang  (1957)  yang menyatakan  bahwa  adanya  dampak  balik  ( backwash  effect )  terjadi  pada saat  pertumbuhan  ekonomi  yang  terjadi  dalam  suatu  wilayah  tertentu mengakibatkan berpindahnya sumber daya (misalnya tenaga kerja, modal, dan  sebagainya)  dari  wilayah  disekitar  wilayah  tersebut.  Hal  ini  akan mengakibatkan wilayah yang pengalami pertumbuhan ekonomi tadi akan semakin maju dari wilayah disekitarnya dan wilayah sekitar akan semakin tertinggal,  sehingga  aglomerasi  ekonomi  akan  terfokus  di  daerah  maju saja.
b. APBD  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  aglomerasi  ekonomi pada  koridor  ekonomi  di  Indonesia.  Hal  tersebut  dikarenakan  alokasi APBD yang ditujukan untuk pembangunan ekonomi daerah yang belum merata  di  setiap  daerah  di  suatu  koridor.  Tenaga  kerja  berpengaruh negative  dan  signifikan  terhadap  aglomerasi  ekonomi  pada  koridor ekonomi di Indonesia. Hal tersebut dikarenakan tenaga kerja di Indonesia sebagian  besar  bekerja  di  sektor  informal,  sehingga  menciptakan pemerataan  perekonomian  yang  berada  di  kelas  menengah  kebawah. Investasi  memiliki  pengaruh  positif  namun  tidak  signifikan  terhadap aglomerasi ekonomi pada koridor ekonomi di Indonesia. Hasil yang tidak signifikan  ini  disebabkan  oleh  data  realisasi  investasi  yang  terdiri  dari penanaman modal asing dan penanaman modal dalam negeri mengalami fluktuasi  pada  tahun  2010-2019  sehingga  menyebabkan  investasi  tidak berpengaruh terhadap aglomerasi ekonomi.

## Saran
a. Guna  mengatasi  masalah  aglomerasi  ekonomi  yang  terpusat  hanya  di daerah  maju  saja,  hendaknya  dilakukan  pembangunan  pusat-pusat perekonomian yang menyeluruh, terutama pada daerah-daerah skala kecil dan  menengah  dengan  memanfaatkan  sumber  daya  yang  ada.  Dengan begitu,  daerah-daerah  skala  kecil  menengah  juga  akan  mengalami perkembangan dan pertumbuhan ekonomi.
b. Anggaran pendapatan dan belanja negara perlu ditingkatkan efektivitasnya  dalam  memperluas  pembangunan  ekonomi  hingga  ke pelosok daerah. Sehingga, dampak dari alokasi APBD dapat dirasakan di seluruh daerah.
c. Penduduk  yang  bekerja  di  suatu  daerah  perlu  mendapatkan  dukungan untuk meningkatkan kualitasnya, terutama pada pekerja sektor informal.
Dukungan  yang  dapat  diberikan  berupa  kebijakan  terkait  peningkatan pendidikan,  serta  pelatihan-pelatihan  yang  dapat  meningkatkan kemampuan dan pengetahuan tenaga kerja, sehingga dapat meningkatkan produktivitas  kerja  dan  meningkatkan  taraf  perekonomian  tenaga  kerja sektor informal dengan perekonomian menengah kebawah.
d. Dalam upaya mengatasi aglomerasi ekonomi yang hanya terpusat di suatu wilayah, pemerintah hendaknya membuat kebijakan terkait investasi yang lebih  memihak  masyarakat  setempat.  Kebijakan  tersebut  terkait  tenaga kerja lokal yang lebih banyak diperkerjakan dibandingkan dengan tenaga kerja  asing. Serta  pemerintah  juga  menyediakan  infrastruktur- infrastruktur  penunjang  perekonomian,  sehingga  akan  menarik  modal asing dan modal dalam negeri untuk berinvestasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Adisasmita, R. 2005. Dasar-dasar ekonomi wilayah. Yogyakarta: Graha Ilmu . Badan Pusat Statistik. 2020a. Jumlah Industri Pengolahan Besar dan Sedang, Jawa dan Luar Jawa Tahun 2014-2018. In . Jakarta: BPS Indonesia.
Badan Pusat Statistik. 2020b. PDB Menurut Lapangan Usaha Seri 2010 Tahun 2015- 2019. In . Jakarta: BPS Indonesia.
Basuki,  A.  2015. Pengantar  Ekonometrika  (Dilengkapi  Penggunaan  Eviews) . Yogyakarta: Danisa Media.
Didia,  K.  A.  2018.  Analysis  of  Development  Inequality  in  Kedungsepur  Area. Economics Development Analysis Journal 7 (2): 210–216. Distovianti,  R.  C.  2019.  Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Ketimpangan Pendapatan di Indonesia. Universitas Katolik Parahyangan.
Getachew, Y. Y., and S. J. Turnovsky. 2015. Productive government spending and its consequences  for  the  growth--inequality  tradeoff. Research  in  Economics 69 (4): 621–640.
Gujarati, D. N. 2003. Basic Econometrics. Forth Edition. Singapura: McGraw-Hill . Gujarati, D. N., and D. C. Porter. 2012. Dasar-Dasar Ekonometrika, Edisi 5. Jakarta: Salemba Empat . Hur, S. 2014. Govt. spending and inclusive growth in developing Asia .
Hyman, D. N. 2014. Public finance: A contemporary application of theory to policy . Cengage Learning.
Krugman, P. 1998. Space: the final frontier. Journal of Economic perspectives 12 (2): 161–174.
Kuncoro, M. 2002. Ekonomika Aglomerasi: Dinamika dan Dimensi Spasial Kluster Industri Indonesia . Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
———. 2006. Ekonomi Pembangunan . Jakarta: Salemba Empat.
———. 2010. Masalah, kebijakan, dan politik ekonomika pembangunan. Kurniawan,  B.  R.  A.,  and  F.  X.  Sugiyanto.  2013.  Pengaruh  pertumbuhan  ekonomi, share  sektor  industri  dan  pertanian  serta  tingkat  jumlah  orang  yang  bekerja terhadap  ketimpangan  wilayah  antar  kabupaten/kota  di  Jawa  Tengah  tahun 2002-2010. Diponegoro Journal of Economics 2 (1): 69–82.
Kusumo,  F.  B.  2017.  Analisis  Ketimpangan  Pendapatan  di  Sulawesi  Selatan. Universitas Hasanuddin Makassar.
Myrdal, G., and P. Sitohang. 1957. Economic theory and under-developed regions. Nadhifah,  T.,  and  M.  G.  Wibowo.  2021.  DETERMINAN  KETIMPANGAN
PENDAPATAN MASYARAKAT DI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA. Jurnal Ekonomi Dan Bisnis 24 (1): 39–52. Pramesti, D. A. D. G., and I. N. M. Yasa. 2019. Pengaruh Investasi dan Inflasi terhadap Pertumbuhan Ekonomi dan Ketimpangan Distribusi Pendapatan di Kabupaten Klungkung. E-Jurnal EP Unud 8(11): 2562–2590.
Prastiwi,  D.  H.,  L.  T.  Laut,  and  R.  Destiningsih.  2020.  ANALISIS  FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETIMPANGAN PENDAPATAN DI PULAU  JAWA  TAHUN  2014-2018. DINAMIC:  Directory  Journal  of Economic 2 (1): 33–50. PUTRA,  F.  P.  2019.  PENGARUH  PENGELUARAN  PEMERINTAH  DAN INVESTASI  TERHADAP  KETIMPANGAN  PENDAPATAN  DI  PULAU SULAWESI. Universitas Hasanuddin.
Rosmeli,  R.  2015.  Dampak  Investasi  dan  Tenaga  Kerja  terhadap  Ketimpangan Pembangunan Kawasan Timur Indonesia. Jurnal Paradigma Ekonomika 10 (2). Sabir.  2015.  Pengaruh  Alokasi  Belanja  Modal  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi, Ketimpangan  Pendapatan,  Penyerapan  Tenaga  Kerja,  dan  Kesejahteraan Masyarakat  Kabupaten/Kota  Di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  Tahun  2008-2013. Universitas Malang.
Snyder,  C.  M.,  W.  Nicholson,  and  R.  Stewart.  2012.  Microeconomic  theory:  Basic principles and extensions.
Sodik,  J.,  D.  Nuryadin,  and  D.  Iskandar.  2007.  Aglomerasi  dan  Pertumbuhan Ekonomi:  Peran  Karakteristik  Regional. Parallel  Session  IVA,  Urban  and Regional, Fakultas Ekonomi UPN Veteran . Suharsimi,  A.  2006.  Prosedur  penelitian  suatu  pendekatan  praktik. Jakarta:  Rineka Cipta : 120–123.
Suliyanto. 2012. Ekonometrika Terapan . Yogyakarta: Andi. Susanti, E. D. 2018. Environmental Kuznet Curve: Hubungan Pertumbuhan Ekonomi dengan  Degradasi  Kualitas  Udara  Dalam  Pencapaian  MilleniumDevelopment Goals (MDGs) di Indonesia. Universitas Negeri Yogyakarta .
Sutiono,  F.,  and  W.  Syafitri.  2018.  Belanja  Kementerian/Lembaga,  Belanja  APBD, Kontribusi Sektoral, dan Ketimpangan Pendapatan di Jawa Timur. Indonesian Treasury  Review:  Jurnal  Perbendaharaan,  Keuangan  Negara  dan  Kebijakan Publik 3 (3): 186–201.
Tambunan, T. T. H. 2001. Perekonomian Indonesia (Teori dan Temuan Empiris).
Todaro, M. P. 2000. Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga Edisi Ketujuh. Jakarta: erlangga .
Winarno, W. W. 2017. Analisis ekonometrika dan statistika dengan eviews.
Word Bank. 2016. Ketimpangan yang Semakin Lebar . Jakarta: World Bank.