## STRUKTUR EKONOMI DAN KETIMPANGAN PEMBANGUNAN EKONOMI ANTAR DAERAH DI PROVINSI SUMATERA BARAT

## ECONOMIC STRUCTURE AND DISPARITY ECONOMIC DEVELOPMENT INTER DISTRICT IN SUMATERA BARAT PROVINCE
Easbi Ikhsan ¹ dan Nadra Yudelsa Ratu ²
¹ Pusat Pendidikan dan Pelatihan Badan Pusat Statistik Jl. Raya Jagakarsa No.70, Jagakarsa, Jagakarsa, Jakarta Selatan Telp. (021) 7873783 HP: 085265513571 Email: easbi@bps.go.id
² Badan Pusat Statistik Jl. Dr. Sutomo No. 6-8, Ps. Baru, Sawah Besar, Jakarta Pusat Telp. (021) 3841195 HP: 082170337014
Email: nadra.ratu@bps.go.id Naskah Masuk: 31-10-2020 Naskah Diterima: 02-11-2020 Naskah Disetujui: 27-11-2020

## ABSTRACT
This  research  aimed  to  know  the  structure  of  economic  growth,  the  level  of  inequality,  and  the relationship between economic growth and regional inequality in West Sumatra Province from 2017 to 2019.  The  data  used  in  this  research  are  secondary  data  and  are  sourced  from  the  publication  of  the Statistics  Indonesia  (BPS).  The  analytical  method used  is the  analysis  of  Klassen  typology,  Williamson index  and  the  pearson  correlation  test  to  see  the  relationship  between  economic  growth  and  regional inequality. Based on the results of the research from the typology analysis of Klassen, it shows that there are  5  districts  in  the  province  of  West  Sumatra  which  are  in  the  relatively  underdeveloped  quadrant, namely Pasaman district, Solok Selatan district, Pasaman Barat district, Tanah Datar district, Sijunjung district. Based on the analysis using the Williamson index, the income inequality index is 0.198 and this is still  relatively  low.  There  is  a  strong  relationship  between  economic  growth  and  the  level  of  regional inequality  with  the  opposite  direction  of  the  relationship  as  evidenced  by the  pearson correlation test. Especially in district that are relatively underdeveloped, it is found that social capital factors in the form of communal work activities have an effect on the increase in GDP per capita in these areas.
Keywords: Economic growth, Inequality, Klassen, Williamson Index

## ABSTRAK
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  struktur  pertumbuhan  ekonomi,  tingkat  ketimpangan,  dan hubungan antara pertumbuhan ekonomi dan ketimpangan wilayah di Provinsi Sumatera Barat pada kurun waktu 2017 hingga 2019. Data yang digunakan dalam penelitian merupakan data sekunder dan bersumber dari  publikasi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Metode  analisis  yang  digunakan  adalah  analisis  tipologi Klassen  dan  indeks  Williamson  serta  korelasi  pearson  untuk  melihat  hubungan  anatara  pertumbuhan ekonomi  dengan  ketimpangan  wilayah.  Berdasarkan  hasil  penelitian  dari  analisis  tipologi  Klassen menunjukkan  bahwa  terdapat  5  kabupaten  di  Provinsi  Sumatera  Barat  berada  pada  kuadran  relatif tertinggal  yaitu  Kabupaten  Pasaman,  Kabupaten  Solok  Selatan,  Kabupaten  Pasaman  Barat,  Kabupaten Tanah  Datar,  Kabupaten  Sijunjung.  Berdasarkan  analisis  menggunakan  indeks  Williamson,  indeks ketimpangan pendapatan sebesar 0,198 dan ini masih tergolong rendah.  Terdapat hubungan kuat antara pertumbuhan  ekonomi  dan  tingkat  ketimpangan  wilayah  dengan  arah  hubungan  berlawanan  yang dibuktikan melalui uji korelasi pearson . Khusus pada wilayah yang kurang berkembang/relatif tertinggal
ditemukan  bahwa  faktor  modal  sosial  berupa  kegiatan  gotong  royong  berpengaruh  terhadap  kenaikan PDRB per kapita di wilayah tersebut
Kata Kunci: Pertumbuhan Ekonomi, Ketimpangan, Klassen, Indeks Williamson

## PENDAHULUAN
Upaya  peningkatan  kualitas  hidup masyarakat  dapat  dilakukan  dengan pengembangan wilayah melalui
pemanfaatan  sumberdaya  yang  ada  di wilayah  tersebut.  Dalam  melakukan pengembangan  wilayah,  proses  yang dilakukan  tentunya  tidak  bisa  serentak dalam  wilayah  yang  berbeda  sehingga dibutuhkan  adanya  ukuran  untuk menentukan besarnya keberhasilan pengembangan  wilayah.  Keberhasilan wilayah  ini  dapat  diukur  melalui  suatu acuan  yaitu  pertumbuhan  ekonomi (Todaro and Smith, 2015).
Pertumbuhan  ekonomi merupakan salah  satu  indikator  yang  digunakan untuk  mengukur  tingkat  keberhasilan pembangunan  ekonomi  dalam  periode jangka  panjang  pada  suatu  negara (Sukirno,  2004).  Keberhasilan  dari pertumbuhan  ekonomi  menunjukkan terjadinya  kenaikan  pendapatan  yang memiliki  tingkat  kegiatan  ekonomi
lebih tinggi dibandingkan waktu sebelumnya. Sehingga, dapat mempengaruhi  struktur  ekonomi  dan berdampak kepada tingkat kesejahteraan masyarakat di wilayah tersebut (Alfiansyah dan Budyanra, 2020). Besarnya  tingkat  pertumbuhan ekonomi  di  suatu  negara  salah  satunya diukur menggunakan besarnya
pertambahan  Pendapatan  Domestik
Bruto  (PDB).  Dalam  lingkup  wilayah yang  lebih  kecil  lagi,  pertumbuhan ekonomi menunjukkan adanya kenaikan pendapatan  baik  di  tingkat  provinsi ataupun kabupaten/kota akibat peningkatan Pendapatan Domestik Regional  Bruto/PDRB  (Hidayat  dan Rahayu, 2019). Nilai PDRB yang tinggi mengindikasikan bahwa semakin tingginya output produk  berupa  barang dan  jasa  yang  dihasilkan  yang  secara kasar  dapat  memberikan  kemakmuran bagi  wilayah  tersebut  (Umiyati,  2013). Dalam  mengukur  kesejahteraan  perlu membagi PDRB dengan jumlah penduduk  yang  ada  sehingga  dikenal dengan  PDRB  per  Kapita.  Akan  tetapi, hal  ini  masih  belum  cukup  karena  ada asumsi  PDRB  yang  tinggi  dihasilkan oleh  segolongan  kecil  di  masyarakat (Kiton, 2019).
Dalam pelaksanaan proses pembangunan  ekonomi,  kemampuan pertumbuhan  ekonomi  antara  satu wilayah dengan wilayah dapat berbeda-
beda.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh perbedaan  potensi  sumber  daya  yang dimiliki  di  wilayah  tersebut  (Yunita, 2017).  Beberapa  wilayah  mampu mempercepat pertumbuhan ekonominya melalui pemanfaatan sumber daya yang ada,  sedangkan  beberapa  wilayah lainnya masih stagnan dalam pertumbuhan ekonominya. Perbedaan  dari  pembangunan ekonomi di setiap wilayah menyebabkan  timbulnya  ketimpangan antara  suatu  wilayah  dengan  wilayah lain (Hartono, 2008). Masalah
ketimpangan  di  Indonesia  merupakan persoalan  yang  belum  bisa  diselesaikan hingga  sekarang  ini.  Ketimpangan ekonomi yang terjadi tidak hanya dalam wilayah  Indonesia  bagian  timur  dengan Indonesia  bagian  barat  ataupun  tengah, namun  juga  antar  kabupaten  dalam suatu provinsi. Provinsi Sumatera Barat berdasarkan  data  BPS,  merupakan provinsi  dengan  laju  pertumbuhan PDRB  atas  harga  konstan  2010  sebesar 3,98  dan  merupakan  peringkat  ke  4  di Pulau Sumatera setelah Provinsi Sumatera  Selatan,  Lampung  dan
Sumatera Utara. Pada  tahun  2017 laju pertumbuhan  PDRB  per  kapita  di Provinsi Sumatera Barat  mencapai 4%,
tahun    2018    mencapai    4,07%,    dan tahun    2019    mencapai    3,98%    yang cukup  menurun  namun  terlihat  stagnan tiap tahunnya (BPS, 2020).
Provinsi Sumatera Barat merupakan  salah  satu  wilayah  yang dilalui  oleh  garis  khatulistiwa  dan berada  di  bagian  barat  dari  Pulau Sumatera  yang  terdiri  dari  dataran rendah dan dataran tinggi vulkanik bukit barisan.  Jumlah  penduduk  di  Provinsi Sumatera Barat yaitu sebesar 5.441.197 jiwa  yang  tersebar  di  19  wilayah administratif  terdiri  dari  7  kota  dan  12 kabupaten. Sebagian besar penduduk di Provinsi Sumatera Barat masih berfokus pada  bidang  pertanian  di  mana persentase penduduk yang bekerja yaitu sebanyak  34,30  persen.  Selanjutnya, sektor lainnya yang menjadi fokus yaitu sektor  perdagangan  dengan  persentase penduduk  yang  bekerja  yaitu  sebanyak 18,89 persen (BPS, 2020).
Sektor  pertanian  yang  menjadi
sektor utama, kadangkala dapat menimbulkan perbedaaan pendapatan di tiap  kabupaten/kota  yang  ada  di Provinsi  Sumatera  Barat  mengingat kondisi geografis dari Provinsi Sumatera  Barat  yang  tidak  semua wilayah termasuk dataran tinggi. Aspek pemerataan  pendapatan  dari  ke  19
kabupaten/kota  yang  ada  di  Provinsi Sumatera Barat menjadi hal yang utama untuk  diperhatikan.  Hal  ini  disebabkan karena  pemerataan  hasil  pembangunan ekonomi menjadi salah satu strategi dan tujuan  pembangunan  nasional  serta menghindari  krisis  kompleks  yang  bisa saja  terjadi  (Mopangga,  2011).  Oleh karena itu, dalam prakteknya diperlukan suatu  proses  pembangunan  ekonomi
yang dapat dimaksimalkan dan menekan  nilai  ketimpangan  ekonomi yang  ada.    Salah  satunya  yaitu  dengan cara mengklasfikasikan struktur ekonomi yang ada di setiap kabupaten/kota  di  Provinsi  Sumatera Barat.
Dalam  menentukan  klasifikasi struktur  ekonomi  kabupaten/kota  di Provinsi  Sumatera  Barat,  digunakan analisis  topologi  Klassen  menggunakan data  PDRB  per  kapita  dan  laju pertumbuhan PDRB. Penelitian sebelumnya  pernah  dilakukan  oleh (Umiyati, 2013) menganalisis ketimpangan  ekonomi  antar  wilayah  di Pulau  Sumatera.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa pertumbuhan
ekonomi di Pulau Sumatera mempunyai tingkat  keragaman  yang  berbeda-  beda,
dimana  dengan  menggunakan  indeks William  diperoleh  Provinsi  Riau  dan
Kepulauan Riau memiliki angka indeks yang relatif tinggi dibandingkan provinsi lainnya. Penelitian rujukan lainnya dilakukan  oleh  (Iswanto,  2015)  yang menganalisis  ketimpangan  pendapatan antar  kabupaten/kota  dan  pertumbuhan ekonomi  di  Provinsi  Jawa  Timur. Penelitian ini menunjukkan hasil bahwa masih  banyak  daerah  di  Propinsi  Jawa Timur  yang  tergolong  dalam  daerah relatif  tertinggal,  tercatat  sebanyak  23 kabupaten/kota  termasuk  daerah  relatif tertinggal.  Disparitas  pendapatan  antar daerah  di  Propinsi  Jawa  Timur  juga tergolong  tinggi  (>0,5)  dengan  nilai 0,4295.
Penelitian terkait struktur ekonomi dan  disparitas  wilayah  juga  dilakukan oleh  (Devi,  2018)  dengan  mengambil fokus  penelitian di Kabupaten Sleman. Penelitian  ini  menggunakan  metode analisis  yaitu  Tipologi  Klassen,  Indeks William,  serta  analisis  korelasi  antara struktur ekonomi dan disparitas wilayah.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  terdapat  3  kecamatan  di Kabupaten  Sleman  yang  termasuk dalam  kategori  wilayah  pertumbuhan cepat, yaitu Kecamatan Sleman, Depok, dan  Godean.  Dari  penelitian  juga diperoleh  disimpulkan  bahwa  terdapat
hubungan  kuat  antara  pertumbuhan ekonomi  dan  tingkat  disparitas  wilayah kecamatan,  dengan  arah  hubungan berlawanan.
Berdasarkan  permasalahan  yang telah  disebutkan,  maka  penelitian  ini membahas  mengenai  struktur  ekonomi dan juga mengukur tingkat ketimpangan antar kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Barat melalui analisis topologi Klassen dan indeks Williamson serta  menganalisis  hubungan  indeks Williamson  dengan  laju  pertumbuhan PDRB  di  Provinsi  Sumatera  Barat menggunakan uji korelasi pearson.

## METODOLOGI
Penelitian  ini  mengambil  fokus wilayah penelitian di Provinsi Sumatera Barat.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  yaitu  data  sekunder  yang bersumber  dari  publikasi  data  Badan Pusat  Statistik  (BPS),  Potensi  Desa 2018,  dan  Survei  Sosial  Ekonomi Nasional  2019.  Beberapa  data  tersebut yaitu  data  Produk  Domestik  Regional Bruto  (PDRB)  per  kapita,  laju pertumbuhan  PDRB  kabupaten/kota  di
Sumatera  Barat  dari  tahun  2017  hingga
2019, dan jumlah penduduk kabupaten/kota  di  Sumatera  Barat  dari tahun 2017 hingga 2019.
Analisis  yang  digunakan  pada penelitian ini sebagai berikut:
1. Tipologi Klassen
Tipologi  Klassen  digunakan  untuk mengidentifikasi  posisi  ekonomi  suatu wilayah  dengan  melihat  besarnya tingkat  ekonomi  wilayah  acuan  melalui suatu tipologi, dalam hal ini kabupaten/kota  di  Provinsi  Sumatera Barat. Hasil dari tipologi ini
memberikan  gambaran  mengenai  pola dan struktur ekonomi kabupaten/kota di Provinsi  Sumatera  Barat  dalam  bentuk kategori  dengan  hasil  empat  klasifikasi pertumbuhan ekonomi (Syafrizal, 2002). Klasifikasi pertumbuhan ekonomi  yang  dihasilkan  oleh  tipologi klassen yaitu:
a. Kuadran  I  (pertama)  yaitu  wilayah cepat  maju  dan  cepat  tumbuh  ( high income  and  growth ),  merupakan wilayah dalam hal ini kabupaten/kota yang  memiliki  laju  pertumbuhan PDRB  per  kapita  dan  PDRB  per kapita yang lebih tinggi dibandingkan  rata-rata  di  Provinsi
Sumatera Barat.
b. Kuadran  II  (kedua)  yaitu  wilayah yang  maju  tetapi  tertekan  ( high income  but  low  growth ),  merupakan wilayah dalam hal ini kabupaten/kota yang  memiliki  laju  pertumbuhan
PDRB per kapita tinggi tetapi PDRB per kapita lebih rendah dibandingkan rata-rata di Provinsi Sumatera Barat.
c. Kuadran  III  (ketiga)  yaitu  wilayah yang berkembang cepat ( high growth but low income ), merupakan wilayah dalam  hal  ini  kabupaten/kota  yang memiliki  laju  pertumbuhan  PDRB per  kapita  rendah  tetapi  PDRB  per kapita lebih tinggi dibandingkan rata- rata di Provinsi Sumatera Barat.
d. Kuadran IV (keempat) yaitu wilayah relatif tertinggal ( low growth and low income ),  merupakan  wilayah  dalam hal ini kabupaten/kota yang memiliki laju  pertumbuhan  PDRB  per  kapita dan  PDRB  per  kapita  yang  lebih rendah  dibandingkan  rata-rata  di Provinsi Sumatera Barat.
Tabel.  1 Klasifikasi Wilayah  menurut Tipologi Klassen
PDRB Per
kapita Laju Pertumbuhan
Kuadran I Kuadran II Kuadran III Kuadran IV Sumber : Devi, 2018
Keterangan:
:  PDRB per kapita kabupaten/ kota
:  PDRB per kapita Sumatera Barat
:  laju pertumbuhan PDRB
kabupaten/kota
:  laju pertumbuhan PDRB provinsi
Berdasarkan  variabel  laju  pertumbuhan PDRB per kapita dan PDRB per kapita,
kabupaten/kota  di  Provinsi  Sumatera Barat  diklasifikasikan  sesuai  struktur tiap kabupaten/kota seperti yang
ditampilkan pada tabel 1. 2. Indeks Williamson Indeks  Williamson  digunakan untuk mengetahui ketimpangan
pendapatan  (PDRB)  yang  terjadi  di antar  wilayah  yang  ada  (Syafrizal, 2002).  Indeks  ini  didasarkan  pada besarnya  ukuran  penyimpangan  PDRB per  kapita  di  tiap  kabupaten/kota  dan PDRB  per  kapita  Provinsi  Sumatera Barat.  (Umiyati,  2013)  Perhitungan indeks  Williamson  dapat  dilakukan menggunakan rumus berikut:
Keterangan:
:  Indeks Williamson
:  PDRB per kapita kabupaten/ kota
:  PDRB per kapita Sumatera Barat
:  Jumlah penduduk kabupaten/ kota
:  Jumlah penduduk Sumatera Barat
Indeks  Williamson  memiliki  nilai indeks antara 0 sampai dengan 1 (Devi, 2018).  Nilai  indeks  yang  mendekati  1 menunjukkan  kondisi  ketidakmerataan yang  nyata  pada  kabupaten/kota, sedangkan  nilai  indeks  yang  mendekati 0  menunjukkan  kondisi  yang  relatif merata  pada  kabupaten/kota.  Semakin besar nilai indeks yang dihasilkan, maka
semakin besar tingkat disparitas pendapatan antar kabupaten/kota. Indeks Williamson dapat diklasifikasikan  menjadi  3  kelompok, yaitu:
< 0,35             : Ketimpangan rendah
: Ketimpangan menengah
> 0,50             : Ketimpangan tinggi
3. Uji Korelasi Pearson ( )
Dalam  mengukur  hubungan  antar dua variabel digunakan analisis korelasi pearson.  Nilai  korelasi  pearson  dapat dinyatakan sebagai berikut:
dengan  X  dan  Y  adalah  variabel  bebas dan variabel terikat. Nilai   berkisar dari -1  hingga  1.  Jika  nilai    negatif  dan mendekati  -1  maka  hubungan  antar kedua  variabel  bersifat  kuat  dan berlawanan  arah.  Sebaliknya,  jika  nilai semakin  mendekati  1  makan hubungan  antar  kedua  variabel  bersifat kuat  dan  searah.  Namun,  jika  nilai mendekati  0  maka  hubungan  antar kedua variabel bersifat lemah, sedangkan  arahnya  dilihat  dari  tanda positif dan negatif dari nilai   (Nugroho, Akbar and Vusvitasari, 2008). 4. Analisis Regresi Linear Analisis Regresi Linear merupakan pendekatan sederhana untuk pemodelan  antar  satu  variabel  respons dengan  satu  atau  banyak  variabel prediktor  (Casella,  Fienberg  and  Olkin, 2014).  Secara  model  statistik,  regresi linear dapat dituliskan sebagai berikut:
Dimana    sebagai  variabel  respon, sebagai  variabel  prediktor,  dan
sebagai suku error dari suatu pemodelan.  Dalam  menduga  koefisien dari  parameter dilakukan  dengan metode Ordinary Least Square (Kutner,
Nachtsheim and Neter, 2003)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  tabel  2,  pada  tahun 2017  hingga  2019  rata-rata  PDRB  per kapita  Provinsi  Sumatera  Barat  sebesar 30486. Terdapat 9 wilayah dengan rata- rata  PDRB  per  kapita  di  atas  rata-rata PDRB  per  kapita  provinsi  yaitu
Kabupaten Kepulauan Mentawai (31829),  Kabupaten  Padang  Pariaman (31229),  Kota  Padang  (44802),  Kota Solok  (39081),    Kota  Sawahlunto (42888), Kota Padang Panjang (46118), Kota Bukittinggi (45152), Kota Payakumbuh (31722), dan Kota Pariaman (38964).
Tabel. 2 PDRB Per Kapita Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Barat (Dalam Ribu Rupiah)
No Wilayah PDRB Per Kapita Laju Pertumbuhan PDRB Per Kapita 2017 2018 2019 Rata- rata 2017 2018 2019 Rata- rata 1  Kepulauan Mentawai 30916 31826 32744 31829 5,12 4,91 4,76 4,93 2  Pesisir Selatan 18979 19844 20656 19826 5,41 5,35 4,81 5,19 3  Kab.Solok 24315 25417 26541 25424 5,32 5,22 5,07 5,20 4  Sijunjung 26667 27579 28477 27574 5,26 5,09 4,83 5,06 5  Tanah Datar 25342 26559 27826 26576 5,11 5,07 5,01 5,06 6  Padang Pariaman 30049 31514 32123 31229 5,58 5,46 2,51 4,52 7  Agam 27361 28582 29753 28565 5,51 5,26 4,81 5,19 8  Lima Puluh Kota 26920 28077 29254 28084 5,53 5,26 5,1 5,3 9  Pasaman 20363 21168 21977 21169 5,08 5,00 4,84 4,97 10  Solok Selatan 21818 22529 23264 22537 5,15 5,03 4,89 5,02 11  Dharmasraya 29065 29831 30556 29817 5,44 5,31 4,98 5,24 12  Pasaman Barat 24304 25088 25735 25042 5,34 5,24 4,49 5,02 13  Padang 42806 44819 46780 44802 6,23 6,09 5,68 6,00 14  Kota Solok 37623 39088 40531 39081 5,76 5,68 5,53 5,66 15  Sawahlunto 41002 42912 44749 42888 5,74 5,52 5,34 5,53 16  Padang Panjang 44124 46143 48086 46118 5,8 5,73 5,59 5,71 17  Bukittinggi 43245 45142 47067 45152 6,08 6,02 5,88 5,99 18  Payakumbuh 30331 31710 33124 31722 6,12 6,05 5,92 6,03 19  Pariaman 37342 38939 40610 38964 5,61 5,5 5,33 5,48 Sumatera Barat 29310 30477 31669 30486 5,30 5,16 5,05 5,17
Sumber: Data BPS Sumatera Barat, 2020
Rata-rata  PDRB  per  kapita tertinggi  dimiliki  oleh  Kota  Padang Panjang  dengan  rata-rata  PDRB  per kapita  sebesar  46118  dan  rata-rata PDRB per kapita terendah dimiliki oleh Kabupaten  Pesisir  Selatan  dengan  rata- rata PDRB per kapita sebesar 19826.
Berdasarkan tabel 2, Selama tahun
2017  hingga  tahun  2019  rata-rata  laju pertumbuhan  PDRB  Provinsi  Sumatera
Barat sebesar  5,17 persen.  Terdapat 12 wilayah dengan rata-rata laju pertumbuhan  PDRB  di  atas  rata-rata provinsi  adalah  Kabupaten  Pesisir
Selatan  (5,19%),  Kabupaten  Solok (5,20%),  Kabupaten  Agam  (5,19%), Kabupaten  Lima  Puluh  Kota  (5,30%), Kabupaten  Dharmasraya  (5,24%),  Kota Padang  (6%),    Kota  Solok  (5,66%), Kota Sawahlunto (5,53%), Kota Padang Panjang  (5,71%),  Kota  Bukittinggi (5,99%),  Kota  Payakumbuh  (6,03%), dan  Kota  Pariaman  (5,48%).  Rata-rata laju  pertumbuhan  PDRB  tertinggi dimiliki  oleh  Kota  Padang  dengan  laju pertumbuhan  PDRB  sebesar  6  persen dan  terendah  dimiliki  oleh  Kabupaten
Padang Pariaman dengan laju
pertumbuhan  PDRB  sebesar  4,52 persen.
Selanjutnya  melalui  identifikasi topologi  Klassen  di  Provinsi  Sumatera Barat yang dilakukan dengan membandingkan  rata-rata  PDRB  per kapita dengan rata-rata laju
pertumbuhan  PDRB  untuk  setiap wilayah  di  Provinsi  Sumatera  Barat. Hasil  tipologi  Klassen  dapat  dilihat pada gambar 1 berikut.
Sumber: diolah dari Data BPS, 2020 Gambar 1 . Pola dan Struktur Ekonomi Provinsi Sumatera  Barat,  2017-2019  (Dalam  Puluhan Ribu)
Keterangan :
MTW  : Kepulauan Mentawai PSL : Pesisir Selatan KSL : Kab.Solok SJG : Sijunjung TND : Tanah Datar PDP : Padang Pariaman AGM  : Agam LPK : Lima Puluh Kota PSM : Pasaman SLS : Solok Selatan DMS : Dharmasraya PSB : Pasaman Barat PDG : Padang TSL : Kota Solok SWL : Sawahlunto PGP : Padang Panjang
BKT : Bukittinggi PYK : Payakumbuh PMN : Pariaman Berdasarkan hasil kalsifikasi menggunakan  tipologi  Klassen  dapat diketahui struktur perekonomian wilayah  kabupaten/kota  di  Provinsi Sumatera Barat menjadi empat kategori atau  kuadran.  Pembagian  4  kategori didasarkan pada rata-rata laju pertumbuhan  PDRB  provinsi  dan  juga rata-rata PDRB per kapita provinsi. Kategori pertama, wilayah kabupaten/kota  yang  tergolong  cepat maju  dan  cepat  tumbuh  ( high  growth, hihg income ). Kabupaten/kota yang ada dalam kategori ini yaitu Kota Payakumbuh,  Kota  Bukittinggi,  Kota
Padang,  Kota  Padang  Panjang,  Kota
Solok,  Kota  Pariaman,  dan  Kota
Sawahlunto.  Wilayah  yang  masuk kategori pertama ini merupakan wilayah dengan  ciri-ciri  yang  sudah  maju  dari segi  pembangunan  dan  pertumbuhan ekonomi  yang  cepat.  Wilayah  yang masuk  kategori  pertama  ini  biasanya merupakan  daerah  perkotaan  dan sebagai pusat industri dan perdagangan.
Kategori kedua, wilayah maju tapi tertekan  ( high  income  but  low  growth ).
Kabupaten/kota yang ada dalam kategori ini yaitu Kabupaten Kepulauan Mentawai  dan  Kabupaten  Padang
Pariaman. Wilayah yang masuk kategori kedua  ini  merupakan  wilayah  dengan kondisi perekonomian yang cukup maju namun dalam beberapa tahun
mengalami  pertumbuhan  ekonomi  yang relatif kecil.
Kategori  ketiga,  wilayah  yang berkembang cepat ( high growth but low income ).  Kabupaten/kota  yang  ada dalam  kategori  ini  yaitu  Kabupaten Agam,  Kabupaten  Pesisir  Selatan, Kabupaten Solok, Kabupaten Darmasraya,  dan  Kabupaten  Lima
Puluh  Kota.  Wilayah  yang  masuk kategori  ketiga  ini  merupakan  wilayah yang  sebenarnya  memiliki  potensi sumber daya yang besar.
Kategori  keempat,  wilayah  yang relatif  tertinggal  ( low  growth  and  low income ).  Kabupaten/kota  yang  ada dalam  kategori  ini  yaitu  Kabupaten Pasaman,  Kabupaten  Solok  Selatan, Kabupaten  Pasaman  Barat,  Kabupaten Tanah  Datar,  Kabupaten  Sijunjung. Lima  wilayah  yang  termasuk  dalam kategori  relatif  tertinggal.  Hal  ini diakibatkan  karena  rendahnya  rata-rata laju  pertumbuhan  PDRB  dan  juga rendahnya rata-rata PDRB pada rentang tahun 2017 hingga 2019.
Ketimpangan  PDRB  per  kapita antar  wilayah  memberikan  gambaran
mengenai  perkembangan  perekonomian di  kabupaten/kota  di  Provinsi  Sumatera Barat.  Ketimpangan  wilayah  dianalisis melalui  indeks  Williamson.  Semakin rendah  nilai  indeks  Williamson  maka ketimpangan yang terjadi semakin kecil. Begitupun  sebaliknya,  jika  nilai  indeks Williamson  semakin  besar  maka ketimpangan  yang  terjadi  juga  semakin besar.    Tabel  3  menunjukkan    angka ketimpangan  yang  diukur  melalui indeks Williamson  yang ada di Provinsi Sumatera  Barat  selama  periode  2017 hingga 2019.
Tabel  3 .  Indeks  Wiliamson  dengan  Laju
Pertumbuhan PDRB di Provinsi Sumbar Tahun 2017-2019 Tahun Indeks Williamson Laju Pertumbuhan PDRB (%) 2017 0,271 5,30 2018 0,273 5,16 2019 0,276 5,05 Rata-rata 0,275 5,17 Sumber: Hasil Analisis, 2020
Berdasarkan tabel 3, angka indeks ketimpangan di Provinsi Sumatera Barat secara  rata-rata  bernilai  0,275.  Angka ketimpangan  tersebut  tergolong  rendah karena  rata-rata  indeks  Williamson untuk  Provinsi  Sumatera  Barat  yaitu sebesar  0,275  berada  dibawah  batas rata-rata indeks William yaitu 0,35. Hal ini dapat dikatakan bahwa ketimpangan perekonomian  di  Provinsi  Sumatera
Barat  tergolong  rendah.  Dari  tabel  3
juga  terlihat  dalam  kurun  waktu  2017 hingga 2019 indeks Williamson
cenderung  meningkat  namun  relatif tidak  terlalu  besar  seperti  tahun  2017 Indeks  Williamson  sebesar  0,271  naik menjadi  sebesar  0,273  tahun  2018  dan tahun  2019  sebesar  0,276.  Semakin tingginya  nilai  indeks  Williamson menandakan  adanya  pembangunan  dan
menyebabkan kenaikan angka
ketimpangan  walaupun  relatif  tidak besar.
Menurut  Caska  and  Riadi  (2012), indeks  Williamson  hanya  menjelaskan distribusi  PDRB  per  kapita  di  Provinsi Sumatera  Barat  tanpa  menjelaskan seberapa  besar  PDRB  per  kapita  antar kabupaten  di  Provinsi  Sumatera  Barat yang  didistribusikan  tersebut  dengan rata-rata PDRB wilayah atau kabupaten lainnya.  Selanjutnya  untuk  mengetahui bagaimana hubungan antara ketimpangan  (yang  diukur  melalui indeks Williamson) dengan pertumbuhan  ekonomi  (melalui  laju pertumbuhan PDRB) digunakan analisis korelasi pearson.
Laju  pertumbuhan    PDRB  dalam analisis  korelasi  pearson    dianggap sebagai  variabel  bebas  dan  indeks Williamson  sebagai  variabel  terikat. Adapun  hasil  korelasi  pearson  melalui
software R  disajikan  melalui  gambar  2 berikut.
Pearson's product-moment correlation data:  dataset2$`Indeks Williamson` and dataset2$`Laju Pertumbuhan PDRB (%)` t = -28.228, df = 1, p-value = 0.02254 alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 sample estimates: cor -0.9993731

## Sumber: diolah sendiri pada Aplikasi R
Gambar 2 . Output R dari Uji Korelasi Pearson Antara  Indeks  Wiliamson  dengan  Laju Pertumbuhan PDRB
Berdasarkan output R  pada gambar  2  di  atas,  melalui  uji  korelasi pearson  laju  pertumbuhan  PDRB (dalam persen) memiliki hubungan yang sangat  kuat  dengan  indeks  Williamson dengan  hubungan  yang  bersifat  negatif sebesar  -0,999.    Hubungan  antar  kedua variabel  tersebut  juga  signifikan, dibuktikan dengan nilai p-value sebesar 0,02  atau  2  persen  yang  kurang  dari  5 persen  (nilai  signifikansi)  sehingga hubungan  korelasi  keduanya  secara statistik signifikan dan ada.
Hasil  korelasi  pearson  dapat diinterpretasikan sebagai tingkat ketimpangan  akan  menurun  seiring dengan laju pertumbuhan ekonomi akan meningkat. Hal ini menandakan semakin majunya pembangunan ekonomi  di  Provinsi  Sumatera  Barat, diharapkan angka pemerataan
pembangunan (diukur melalui
ketimpangan)  juga  semakin  merata
(indeks Williamson yang mendekati 0).
Selanjutnya, untuk melihat faktor- faktor  ketimpangan  pada  wilayah  yang kurang berkembang/relatif  tertinggal dilakukan analisis regresi linear dengan metode ordinary  least  square antara PDRB  per  kapita  dengan  faktor-faktor yang  mempengaruhinya.  Faktor-faktor yang  digunakan  dalam  penelitian  ini mengikuti  penelitian  dari  Warda  et  al (2019) sebagai berikut:
Tabel  4 .  Daftar  faktor  dan  variabel-variabel yang digunakan untuk analisis regresi Faktor Variabel yang digunakan Sumber  Daya Manusia 1. Rata-rata lama sekolah Modal Fisik 1. Persentase  rumah  tangga yang  memiliki  akses  sanitasi sehat 2. Cakupan keluarga yang memiliki akses listrik 3. Rasio  fasilitas  kesehatan  per penduduk Modal Finansial 1. Jumlah koperasi unit desa 2. Jumlah bank
3. Jumlah pasar 4. Jumlah pertokoan Modal Sosial 1. Banyaknya  kriminalitas  yang terjadi 2. Banyaknya jenis upaya masyarakat untuk 3. menjaga keamanan lingkungan 4. Banyaknya  penyelenggaraan kegiatan  kerja  bakti/gotong- royong Sumber  Daya Alam 1. Banyaknya  pencemaran  yang terjadi 2. Persentase  rumah  tangga yang  memiliki  akses  air minum layak Kondisi Kesejahteraan 1. Proporsi rumah tangga dengan kepala rumah tangga perempuan 2. Rata-rata konsumsi perkapita Sumber: Dikutip dari Warda et al (2019)
Melalui  hasil  analisis  linier berganda  diperoleh  dari  sekian  banyak faktor yang digunakan dalam pemodelan, ternyata hanya faktor modal sosial berupa banyaknya penyelenggaraan  kegiatan  kerja  bakti gotong-royong  yang  mampu  yang signfikan  terhadap  PDRB  per  kapita pada tingkat kesalahan ( alpha ) 5 persen.
Model  regresi  linear  yang  dihasilkan juga  baik/signifikan  pada  uji  F  dengan F-Statistic sebesar  11,99  dan p - value sebesar  0,04  yang  berarti  model  ini signifikan  pada  tingkat  kesalahan ( alpha ) 5 persen.
> summary(model_) Call: lm(formula = pdrb_perkapita ~ goro, data = dataa) Residuals:
1       2       3       4       5
1399.9   169.7 -1239.9  1012.3 -1342.0
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)  16074.88        2786.48      5.769      0.0104 * goro          193.03      55.75   3.462   0.0406 *
--- Signif.  codes:    0  ‘***’  0.001  ‘**’  0.01  ‘*’  0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual  standard  error:  1455  on  3  degrees  of freedom Multiple R-squared:  0.7998, Adjusted  R- squared:  0.7331
F-statistic:  11.99  on  1  and  3  DF,    p-value: 0.04057

## Sumber: diolah sendiri pada Aplikasi R
Gambar 3 . Output r dari analisis regresi linear antara  PDRB  per  kapita  dengan  faktor  modal sosial berupa penyelenggaraan gotong royong.
Model  regresi  yang  dihasilkan dapat  diinterpretasikan  pada  daerah yang  tergolong  relatif  tertinggal,  setiap kenaikan satu satuan banyaknya
penyelenggaraan  kerja  bakti/gotong royong  mampu  meningkatkan  PDRB per kapita sebesar 193,03.  Dari gambar
3  di  atas  berdasarkan  hasil multiple  R-
square sebagai    Koefisien  Determinasi ( Multiple R-Squared ) dapat diinterpretasikan  bahwa variabel PDRB
per kapita dapat dijelaskan oleh variabel penyelenggaraan  kerja  bakti/gotong royong  sebesar  79,98%  sedangkan sisanya 20,02% dijelaskan oleh variabel lain di luar model yang belum tercakup dalam penelitian ini.
Keterkaitan  modal  sosial  dalam terhadap tingkat perekonomian di suatu wilayah  juga  telah  dikaji  secara kualitatif  dalam  beberapa  penelitian seperti Primadona (2017) yang menemukan  bahwa  mengenai  pengaruh modal sosial sangat kuat berperan dalam keberlangsungan UKM kerajinan sulaman,  bordir  dan  pertenunan  di Sumatera Barat. Kemudian dari penelitian  Analia  et  al.,  (2019)  yang juga  membahas  mengenai  modal  sosial dalam  penentuan  keberhasilan  UKM  di Kota Padang.
KESIMPULAN Berdasarkan hasil dan pembahasan  penelitian  dapat  dihasilkan beberapa kesimpulan sebagai berikut: 1. Berdasarkan analisis tipologi Klassen,  terdapat  7  wilayah  yang berada  pada  kategori  pertama  ( high growth  and  high  income )  dimana
semua wilayahnya secara
administratif    merupakan  wilayah perkotaan.  Ada  2  wilayah  yang berada  pada  kuadran  dua  ( high income  but  low  growth ).  Terdapat  5 kabupaten  di  kuadran  ketiga  ( low growth dan low income ) dan terdapat 5 kabupaten di kuadran keempat ( low growth and low income ).
2. Berdasarkan  perhitungan  indeks Williamson,  tingkat  ketimpangan  di Provinsi  Sumatera  Barat  sebesar 0,275  dan  termasuk  ketimpangan rendah.
3. Melalui hasil korelasi pearson antara tingkat ketimpangan dan laju pertumbuhan PDRB diperoleh bahwa adanya  hubungan  yang  kuat  dan berlawanan arah. Hal ini menandakan  bahwa  apabila  laju pertumbuhan  ekonomi  meningkat maka  tingkat  ketimpangan  akan menurun  dan  begitu  juga  berlaku kebalikannya. 4. Pada wilayah yang kurang berkembang/relatif tertinggal ditemukan bahwa faktor modal sosial berupa  kegiatan  gotong  royong berpengaruh terhadap kenaikan
PDRB per kapita di wilayah tersebut.

## REKOMENDASI
1. Dalam mengatasi permasalahan ketimpangan antar wilayah, pemerintah wilayah perlu melakukan pemerataan pembangunan antar wilayah melalui perencanaan pembangunan  yang  diprioritaskan pada  wilayah  yang  relatif  tertinggal ( low growth and low income ).
2. Pada wilayah yang kurang berkembang/relatif  tertinggal  dapat dioptimalisasikan  nilai  modal  sosial berupa  gotong  royong  yaitu  melalui pemberdayaan  UKM  dan  pemberian pelatihan yang berprinsip pada nilai- nilai  gotong  royong  yang  ada  di masyarakat.
3. Terkait  kondisi Covid-19 saat  ini,
Pengembangan  modal  sosial  berupa gotong  royong  dapat  digalakkan melalui  program  yang  melibatkan generasi  muda  dengan  pemanfaatan teknologi  seperti video  campaign , diskusi  interaktif  ( webinar ),  serta konten  sosial  media  yang  tujuannya untuk memberdayakan produk- produk  dari  UKM  dan  aksi
kepedulian  sosial  serupa  lainnya,
yang diharapkan secara tidak langsung mampu memperbaiki kondisi perekonomian masyarakat.

## DAFTAR PUSTAKA
Alfiansyah, H. and Budyanra, B., 2020. Analisis Ketimpangan Pembangunan Antarkabupaten/Kota  Di  Provinsi Nusa  Tenggara  Timur  Tahun
2013-2017.  In: Seminar  Nasional
Official Statistics . pp.424–429. Analia  et  al.,  2019.  Modal  sosial. Ekonomi Pertanian dan Agribisnis , 3(1), pp.108–117. BPS,  B.P.S.,  2020. Provinsi  Sumatera
Barat dalam Angka 2020 . Casella,  G.,  Fienberg,  S.  and  Olkin,  I., 2014. An Introduction to Statistical Learning with Applications in  R .  [online] Available at: <http://books.google.com/books?i d=9tv0taI8l6YC>. Caska and Riadi, R., 2012. Pertumbuhan  Dan  Ketimpangan Pembangunan  Ekonomi  Antar
Daerah  Di  Provinsi  Riau. JIP  ( Jurnal  Industri  dan  Perkotaan  ) , [online]  12(21).  Available  at:
<http://ejournal.unri.ac.id/index.p hp/JIP/article/view/573>. Devi,  M.K.,  2018.  Struktur  Ekonomi Dan Disparitas Wilayah Kabupaten  Sleman. Kurvatek , 3(1), pp.91–99. Hartono, B., 2008. Analisis Ketimpangan Pembangunan Ekonomi di Provinsi Jawa Tengah. pp.1–78. Hidayat,  M.  and  Rahayu,  S.,  2019. Ketimpangan Pembangunan Antar
Kabupaten/Kota di Provinsi Riau: Pendekatan  Regresi  Kuadratik.
Jurnal  Ekonomi  Sakti  (JES) , [online] 7(1), pp.13–21. Available at: <http://jes.stie- sak.ac.id/index.php/103044/article
/view/156>. Iswanto,  D.,  2015.  KETIMPANGAN PENDAPATAN ANTAR KABUPATEN/KOTA dan PERTUMBUHAN  EKONOMI  di PROPINSI JAWA TIMUR. Signifikan:  Jurnal  Ilmu  Ekonomi , 4(1), pp.41–66. Kiton, M.A., 2019. Analisis Ketimpangan Pembangunan Ekonomi  Di  Provinsi  Sumatera Utara. Jurnal Ilmiah Smart , III(2), pp.68–80.
Kutner,  M.H.,  Nachtsheim,  C.J.  and Neter,  J.,  2003. Applied  Linear
Regression  Models .  McGraw-Hill Higher Education. Mopangga, H., 2011. Analisis Ketimpangan  Pembangunan  dan Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Gorontalo. Trikonomika ,  10(1), pp.40–51.
Nugroho, S., Akbar, S. and Vusvitasari, R.,  2008.  Kajian  Hubungan Koefisien  Korelasi  Pearson  (r), Spearman-rho  ( ρ ),  Kendall-Tau ( τ ),  Gamma  (G)  ,  dan  Somers (dyx). Jurnal  Gradien ,  4(2), pp.372–381.
Primadona, 2017. Modal sosial, kewirausahaan  dan  inovasi  pada
UKM  kerajinan  sulaman,  bordir dan  pertenunan  di  Sumatra  Barat.
Polibisnis , 9(1), pp.90–101.
Sukirno,  2004. Makroekonomi  teori pengantar .  Jakarta:  PT  Raja Grafindo Perkasa.
Syafrizal,  2002. Ekonomi  Wilayah  dan Perkotaan .  Jakarta:  Rajagrafindo Persada.
Todaro,  M.P.  and  Smith,  S.C.,  2015. Economic  Development  (Twelfth Edition) .
Umiyati,
E., 2013. Analisa
Pertumbuhan Ekonomi dan Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah  di  Pulau  Sumatera. Jurnal  Paradigma  Ekonomika , 1(7), pp.42–50.
Warda,  N.,  Elmira,  E.,  Rizky,  M.,
Nurbani,  R.I.  and  Izzati,  R.  Al, 2019. Bagaimana Mencegah Peningkatan  Ketimpangan  dalam Desa ? [online]  Available  at: <https://www.smeru.or.id/sites/de fault/files/publication/1._wp_tifa2
_2019-9-6.pdf>. Yunita,  2017.  Analisis  Ketimpangan Pembangunan  Ekonomi  Antar Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera  Selatan  dan  Faktor- Faktor yang Mempengaruhinya.