## PERANAN PENDIDIKAN DALAM KAJIAN KONVERGENSI PDRB PERKAPITA WILAYAH KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH
1 Krismanti Tri Wahyuni, 2 Eunike Widya Parameswari
1 Sekolah Tinggi Ilmu Statistik, 2 Subdit. Statistik Peternakan – BPS RI
1 krismanti@stis.ac.id ; 2 eunike@bps.go.id

## Abstrak
Perekonomian wilayah yang terus meningkat merupakan salah satu tujuan dari pembangunan ekonomi. Sementara  itu,  pemerataan  pembangunan  antar  wilayah  juga  menjadi  tujuan  yang  tak  kalah  penting dalam  rangka  mewujudkan  kemajuan  perekonomian  secara  bersama-sama.  Oleh  karena  itu,  kajian mengenai  ketimpangan  daerah  akan  selalu  ada  seiring  dengan  analisis  pembangunan  ekonomi  itu sendiri.  Ketimpangan  daerah  dapat  diukur  dengan  indeks  Williamson,  yang  menunjukkan  koefisien variasi dari PDRB perkapita. Penelitian ini menggunakan analisis data panel dinamis First-difference GMM  (FD-GMM)  untuk  menghitung  konvergensi  PDRB  perkapita,  serta  determinan  yang memengaruhinya dengan dan/atau tanpa variabel pendidikan. Hasil penelitian menunjukkan terjadinya konvergensi sigma dan konvergensi PDRB per kapita antar wilayah di Jawa Tengah. PDRB perkapita kabupaten/kota di Jawa Tengah dipengaruhi secara signifikan oleh PDRB perkapita tahun sebelumnya, pendidikan, jumlah penduduk bekerja dan besarnya pajak daerah yang merupakan proksi untuk variabel modal daerah.
Kata kunci : data panel dinamis, ketimpangan, konvergensi, pendidikan

## Abstract
Raising regional economy is one of the goals of economic development. Measuring regional gap, the Williamson  index  shows  the  coefficient  of  variation  of  GRDP  per  capita.  This  study  used  a  first- difference GMM (FD-GMM) dynamic panel data analysis to calculate per capita GRDP convergence, as well as the determinants, with and without educational variable. The result of this paper shows the existence the sigma convergence and the convergence of per capita GRDP among regions in Central Java. Per capita GRDP of regions in Central Java is significantly influenced by per capita GRDP in previous year, education, worked population and the amount of as a proxy for regional capital variable.
Keywords : convergence, dynamics panel data, education inequality

## PENDAHULUAN
Pembangunan  regional/daerah  merupakan bagian integral dari pembangunan nasional. Keberhasilan pembangunan ekonomi regional/daerah dapat dilihat dari perubahan struktur perekonomian, pertumbuhan ekonomi  dan  semakin  rendahnya  disparitas pendapatan.  Indonesia,  sebagai  negara dengan keaneka ragaman sumber daya alam dan sumber daya manusia yang cukup tinggi, menerapkan  kebijakan  desentralisasi.  Pada era desentralisasi  ini, setiap wilayah/daerah berlomba-lomba untuk melakukan pembangunan regionalnya, bukan saja untuk kemakmuran  dan  kesejahteraan  rakyatnya, namun  juga  untuk  mengejar  ketertinggalan dari  wilayah-wilayah  lain  yang  telah  maju sehingga mengurangi besarnya gap (jurang) baik  dari  sisi  pendapatan,  produktivitas, tingkat  upah,  dan  berbagai  indikator ekonomi lainnya. Hal inilah yang kemudian didefinisikan sebagai konvergensi ekonomi.
Teori konvergensi menyatakan bahwa tingkat  kemakmuran  yang  dialami  oleh negara-negara  maju  dan  negara-negara berkembang pada suatu saat akan konvergen (bertemu  di  satu  titik).  Mankiw  (2007) menjelaskan  bahwa  konvergensi  ekonomi terjadi ketika negara/daerah dengan pendapatan rendah mengalami pertumbuhan ekonomi  yang  lebih  cepat  dibandingkan negara/daerah  dengan  pendapatan  tinggi, sehingga  dalam  jangka  panjang  semua negara/daerah akan mencapai tingkat konvergensi  yang  sama.  Barro  dan  Sala-I- Martin (2004) mendefinisikan proses konvergensi  dengan  cara  yang  sederhana. Ketika  ekonomi  menyatu  ke  tingkat  yang sama  dari  kondisi  mapan (steady  state) , maka  konvergensi  tanpa  syarat  dapat diamati.  Ini  juga  berarti  bahwa  disparitas akan  berkurang,  karena  negara  dengan pendapatan  per  kapita  yang  lebih  rendah sedang mengejar secara otomatis.
Pertumbuhan ekonomi dan konvergensi  adalah  salah  satu  bidang  yang paling  banyak  dibicarakan  dalam  ekonomi karena  pertumbuhan  jangka  panjang  pada dasarnya menentukan kesejahteraan negara- negara.  Barro  dan  Sala-i-Martin  (1992) membangun  suatu  model  regresi  untuk
menguji konvergensi ekonomi antar negara/daerah dengan 2 (dua) jenis konvergensi  yakni  konvergensi  sigma  dan konvergensi  beta.  Jenis  pertama  mengacu pada  pengurangan  penyebaran  tingkat pendapatan di seluruh ekonomi. Di sisi lain, konvergensi  terjadi  ketika  ekonomi  miskin tumbuh  lebih  cepat  daripada  yang  kaya. Selanjutnya, Barro dan Sala-i-Martin (1995) menyatakan bahwa konvergensi beta cenderung menghasilkan konvergensi sigma.  Oleh  karena  itu,  konvergensi  dapat diukur  ketika  variabel  kontrol  (yang menentukan steady state ) juga diintegrasikan  ke  dalam  model  (misal investasi  /  tingkat  depresiasi).  Konvergensi terutama  ditemukan  di  antara  kelompok- kelompok  negara  yang  homogen.  Akankah pola  konvergensi  ekonomi  ini  bertahan  di masa depan, merupakan pertanyaan kontroversial di antara para ekonom.
Menurut  Barro  dan  Martin  (1995), suatu daerah dengan rasio modal per tenaga kerja  yang  rendah  akan  memiliki  tingkat pertumbuhan  modal  per  kapita  yang  lebih tinggi.  Hal  ini  disebabkan  oleh  karena tingkat pertumbuhan jangka panjang ditentukan  oleh  variabel  eksogen  pada steady  state yang  tidak  tumbuh,  namun variabel  agregatnya  tumbuh  pada  laju pertumbuhan  penduduk.  Hipotesis  bahwa perekonomian  per  kapita  di  daerah  yang miskin  cenderung  tumbuh  lebih  cepat dibandingkan  daerah  kaya  tanpa  melihat karakteristik  perekonomian  lainnya  disebut konvergensi  absolut.  Pada  kenyataannya, perekonomian yang terjadi memiliki karakteristik yang sangat beragam sehingga dikembangkan  konvergensi  kondisional, yang  mengakomodir  adanya  perbedaan dalam  hal  stok  awal  dari  modal,  tingkat tabungan  dan  variabel  lainnya.  Model  ini lebih realistis dalam penerapannya dan akan diadopsi dalam penelitian ini.
Selama  dekade  terakhir  telah  banyak studi  empiris  yang  mencoba  untuk  secara kuantitatif  menyelidiki  hubungan  antara pendidikan  dan  pertumbuhan  ekonomi. Pendidikan,  sebagai  proksi  modal  manusia telah  secara  luas  diakui  sebagai  salah  satu faktor penting dalam pembangunan ekonomi (Benhabib dan Spiegel, 1994) dan berulang
kali dianalisis dalam penelitian konvergensi empiris sebagai faktor pengkondisi konvergensi  antar  negara  atau  wilayah. Ketika  terkait  dengan  prestasi  pendidikan atau  modal  manusia  dalam  arti  yang  lebih luas,  keberadaan  konvergensi  akan  berarti pemerataan  tingkat  modal  manusia  antar negara  atau  wilayah,  sementara  perbedaan akan menunjukkan diversifikasi lebih lanjut dan polarisasi negara atau wilayah sehubungan dengan fenomena itu.
Penggunaan  metode  estimasi  dalam mengidentifikasi  konvergensi  telah  banyak dikembangkan oleh ekonom.  Salah satunya adalah  Ralhan  dan  Dayanandan  (2005) menguji  konvergensi  pendapatan  antara provinsi-provinsi di Kanada selama periode 1981-2001  dengan  menerapkan  estimasi Generalized  Method  of  Moments  (GMM) first difference dan membandingkan hasilnya  dengan  pendekatan  data  panel lainnya. GMM merupakan metode estimasi yang  cukup  baik  untuk  panel  data  karena menghasilkan  estimator  yang  tak  bias, konsisten, serta efisien.
Beranjak dari uraian diatas, penelitian ini akan mengidentifikasi konvergensi yang terjadi  di  Indonesia,  secara  khusus  di Provinsi Jawa Tengah, menggunakan analisis  data  panel  dinamis First-difference
GMM  (FD-GMM)  serta  determinan  yang memengaruhinya dengan/atau tanpa
variabel pendidikan.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut, penelitian ini bertujuan untuk:
1) Mengidentifikasi  terjadinya  konvergensi baik konvergensi sigma maupun konvergensi beta, serta koefisien variasinya
2) Mendapatkan  model  terbaik  dengan menggunakan analisis data panel dinamis untuk  menghitung  konvergensi  PDRB perkapita kabupaten/kota di Jawa
Tengah,  kecepatan  konvergensi  dan half life -nya. 3) Menganalisis determinan yang memengaruhi PDRB perkapita
kabupaten/kota  di  Jawa  Tengah  dengan variabel  pendidikan  dan  tanpa  variabel pendidikan  serta  pengaruhnya  terhadap pencapaian konvergensi PDRB perkapita kabupaten/kota di Jawa Tengah.
Cakupan penelitian ini adalah seluruh kabupaten/kota  di  Jawa  Tengah,  yaitu sebanyak  35  wilayah,  yang  terdiri  dari  29 kabupaten dan 6 kota, dengan menggabungkan wilayah-wilayah yang mengalami  pemekaran  demi  konsistensi data.  Periode  waktu  yang  diteliti  7  tahun, dari  tahun  2010  hingga  2016,  yang merupakan  data  terakhir  yang  dapat diperoleh.

## METODOLOGI

## A. Tinjauan Referensi
Pendapatan  wilayah  yang  terus  meningkat merupakan salah satu tujuan dari pembangunan  ekonomi.  Namun,  kecepatan peningkatan  pendapatan  merupakan  suatu kajian  yang  secara  relatif  diukur  dengan membandingkan  dengan  wilayah  lain  di sekitarnya. Hal ini untuk melihat pendapatan wilayah  dalam  dimensi  waktu  dan  dimensi ruang/wilayah.
Capello (2007)
menyebutkan  bahwa  analisis  pembangunan wilayah  mensyaratkan  dua  hal,  yaitu pertumbuhan  absolut  yang  menunjukkan kemampuan sumber daya yang potensial di wilayah  tersebut  dan  pertumbuhan  relatif antar  wilayah  yang  dapat  digunakan  untuk menginterpretasikan  ketimpangan  regional dan  kemungkinan  dari  konvergensi  pada tingkat  pertumbuhannya  atau  pendapatan rata-ratanya.
Model pertumbuhan Solow dirancang untuk menunjukkan bagaimana pertumbuhan persediaan modal,
pertumbuhan  angkatan  kerja  dan  kemajuan teknologi berinteraksi dalam perekonomian, serta  bagaimana  pengaruhnya  terhadap output  barang  dan  jasa  (Mankiw,  2007). Model  ini  memprediksi  bahwa  pada akhirnya  akan  terjadi  konvergensi  dalam perekonomian menuju kondisi pertumbuhan steady state yang bergantung pada perkembangan  teknologi  dan  pertumbuhan tenaga kerja.
Dalam  teori  pertumbuhan  ekonomi neo-klasik  yang  menekankan  peran  ganda investasi dalam proses pertumbuhan ekonomi  (Jhingan,  2008),  ketimpangan pembangunan  pada  permulaan  proses pembangunan cenderung meningkat hingga mencapai  titik  puncak.  Setelah  itu,  bila
proses  pembangunan  terus  berlanjut,  maka secara berangsur-angsur ketimpangan pembangunan  antar  wilayah  tersebut  akan menurun.  Dengan  kata  lain  ketimpangan pada  wilayah  yang  sedang  berkembang relatif lebih tinggi, sedangkan pada wilayah yang sudah maju relatif lebih rendah. Todaro dan Smith (2006)
menunjukkan ketimpangan  pembangunan  sebagai  kurva Kuznets berbentuk U terbalik (Gambar 1).

## Sumber: Todaro dan Smith (2006)
Gambar 1  Kurva Kuznets
Ketimpangan  antar  daerah  membawa implikasi  terhadap  tingkat  kesejahteraan masyarakat antar wilayah dan pada peranan pemerintah dalam melaksanakan pembangunan  yang  adil  dan  merata. Sjafrizal  (2008)  menyarankan  penyebaran pembangunan sarana dan prasarana perhubungan, mendorong pemerataan penduduk, pengembangan pusat pertumbuhan dan otonomi daerah.
Agiomirgianakis, dkk (2002) meneliti peran  modal  manusia  pada  pertumbuhan ekonomi  dengan  menggunakan  data  panel yang cukup besar, yakni meliputi 93 negara. Dengan  menggunakan  pendekatan  data panel dinamis, hasil analisisnya menunjukkan  bahwa  pendidikan,  memang, memiliki  efek  jangka  panjang yang signifikan dan positif terhadap pertumbuhan ekonomi.
Wójcik (2016) menganalisis hubungan antara  konvergensi  lokal  pendapatan  dan prestasi pendidikan di Polandia pada periode 2003  hingga  2013.  Hasil  analisis  yang dilakukan  menunjukkan  bahwa  di  daerah dengan  pendapatan  relatif  tinggi,  prestasi pendidikan  awal  biasanya  sama  atau  lebih tinggi  daripada  rata-rata  untuk  seluruh negara.
Tinjauan  singkat  beberapa  literatur diatas  menunjukkan  bahwa  bahwa  ada korelasi positif antara pertumbuhan
ekonomi, heterogenitas wilayah dan faktor – faktor  yang  mewakili  modal  manusia. Namun  demikian,  masih  banyak  studi  – studi  tersebut  yang  dilakukan  dengan menggunakan  data  dan  teknik cross- sectional ,  dan  kebanyakan  dilakukan  oleh negara maju yang telah berhasil memecahkan masalah – masalah
pembangunannya yang paling krusial. Pada bagian  berikutnya,  tinjauan  referensi  ini digunakan  untuk  mendasari  pilihan  metode estimasi dan interpretasi hasil.

## B. Metode Analisis
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  pada  level  kabupaten/kota  di Jawa Tengah dari tahun 2010 sampai dengan 2016  yang  terdiri  dari:  PDRB  perkapita sebagai  variabel  dependen  dan  variabel independennya adalah realisasi pajak sebagai proksi modal dalam upaya peningkatan pendapatan perkapita di wilayah  kabupaten/kota  Jawa  Tengah, penduduk  yang  bekerja  sebagai  proksi tenaga  kerja,  dan  rata-rata  lama  sekolah sebagai  proksi  variabel  pendidikan. Lag variabel  dependen  yang  muncul  dalam analisis  konvergensi  dilakukan  sendiri  oleh program dalam pengolahan data menggunakan data panel.
Analisis  konvergensi  yang  dilakukan adalah  konvergensi  sigma  dan  konvergensi beta.  Konvergensi  sigma  terjadi  jika  tren dispersi  logaritma  natural  PDRB  perkapita cenderung  menurun  antar  waktu,  dan ditunjukkan melalui koefisien variasi (pembagian  standar  deviasi  dengan  rata- ratanya).  Sedangkan  estimasi  konvergensi yang  dilakukan  dengan  konvergensi  beta adalah  konvergensi  beta  kondisional,  yang mempertimbangkan  karakteristik  wilayah masing-masing.  Hal  ini  dilakukan  karena dengan adanya variabel-variabel independen terpilih,  dapat  dilihat  instrumen  kebijakan yang  tepat,  sesuai  dengan  hasil  penelitian. Persamaan konvergensi beta dalam penelitian  ini  sesuai  dengan  penelitian Firdaus (2006) yang didasarkan pada Barro dan Sala-i-Martin (1995) sebagai berikut:
𝑙𝑛 𝑦 𝑖𝑡 = (1 − 𝛼)𝑦 𝑖,𝑡−1 + ln 𝑋 𝑖𝑡 𝛽 +   𝑢 𝑖𝑡
Keterangan:
𝑦 𝑖𝑡 :  PDRB perkapita kabupaten/kota
ke-i pada periode ke-t 𝑦 𝑖,𝑡−1 :  PDRB perkapita kabupaten/kota ke-i pada periode ke-(t-1) (1 − 𝛼) :  koefisien lag variabel dependen, yang digunakan untuk menunjukkan adanya konvergensi bila nilainya kurang dari 1. Kecepatan konvergensi ( implied λ) dihitung sebagai – ln(1 − 𝛼) . 𝑋 𝑖𝑡 :  matriks  variabel  independen kabupaten/kota ke-i pada periode ke-t 𝛽 :  vektor  kolom  parameter  untuk 𝑋 𝑖𝑡 𝑢 𝑖𝑡 : error term
Estimasi  dilakukan  dengan  menggunakan data  panel.  Data  panel  dapat  didefinisikan sebagai observasi berulang pada setiap unit cross  section yang  sama,  yang  memiliki karakteristik  dimana N >  1  dan T >  1. Variabel dependen y it merupakan nilai untuk unit cross section ke- i pada  waktu  ke- t dengan i =  1,  2,…, N dan t =  1,  2,…, T . Penggunaan  data  panel  dalam  analisis  ini diutamakan  untuk  studi dynamics  of adjustment dan  menguji  model  perilaku yang  lebih  kompleks  dibandingkan  data cross  section atau time  series murni. Hubungan  dinamis  ini  dicirikan  oleh keberadaan lag variabel dependen di antara variabel-variabel independennya.
Keberadaan lag variabel  dependen yang  bersifat  random  sebagai  variabel independen menimbulkan
masalah endogenitas  karena  memunculkan  korelasi dengan error . Oleh karena itu estimasi Least Square tidak dapat diaplikasikan karena jika dipaksakan  akan  menghasilkan  parameter yang tidak konsisten dan bias. Panel dinamis menggunakan  estimasi  GMM  ( Generalized Method  of  Moment ),  yang  menggunakan prosedur First-difference GMM (FD-GMM) atau Arellano  Bond GMM  (AB-GMM) dalam penelitian ini.
Transformasi
first
difference digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah ketidakkonsistenan  parameter  pada lag variabel  dependen  dengan  melakukan pendekatan  terhadap  variabel  instrumen.
Variabel  instrumen  pada  model  data  panel dinamis memanfaatkan ketiadaan hubungan antara lag variabel  dependen  dan error , tetapi  variabel  instrumen  harus  berkorelasi kuat dengan variabel dependen. Transformasi first  difference dilakukan dengan  menghilangkan  efek  individu  pada error .  Pengujian  asumsi  yang  digunakan adalah  uji  Arellano-Bond  ( AB  test )  dan  uji sargan.  Uji  konsistensi  model  dilakukan dengan Arellano-Bond test, yang menunjukkan tidak ada korelasi serial model atau  model  konsisten.  Sedangkan  untuk menguji  instrumen  variabelnya,  digunakan uji  Sargan  dengan  hipotesis  nol  bahwa variabel instrumen valid.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  estimasi  konvergensi  sigma  untuk PDRB perkapita 35 wilayah kabupaten/kota di  Jawa  Tengah  menunjukkan  terjadinya konvergensi, berdasarkan nilai tren koefisien  variasi  PDRB  perkapita  yang menurun sebagaimana disajikan pada
Gambar 2. Grafik yang menurun mengindikasikan PDRB perkapita antarwilayah kabupaten/kota di Jawa
Tengah semakin homogen, artinya ketimpangan  PDRB  perkapita  di  Jawa Tengah  semakin  kecil.  Penghitungan  ini sesuai dengan penghitungan Indeks Williamson.
Sumber:  Tinjauan  Regional  Berdasarkan  PDRB Kabupaten/Kota (BPS, 2010-2016), diolah
Gambar 2.  Koefisien Variasi
PDRB Perkapita  dan  Indeks  Williamson  35 Wilayah  Kabupaten/Kota  di  Jawa  Tengah Tahun 2010-2016 Analisis inferensia dengan menggunakan  model  panel  dinamis  untuk menguji konvergensi beta juga
menghasilkan  nilai  dari  koefisien  dari lag
0.0000 0.2000 0.4000 0.6000 0.8000 1.0000 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 koefisien variasi indeks williamson
variabel  dependen  yang  kurang  dari  1. Proses  konvergensi  dalam  model  dapat dilihat dari koefisien parameter autoregressive dari variabel dependen. Oleh karena  itu,  dapat  dikatakan  bahwa  PDRB perkapita  antarwilayah  kabupaten/kota  di Jawa Tengah mengalami proses konvergensi, artinya pengaruh  PDRB perkapita pada tahun sebelumnya tidak lebih besar  daripada  pengaruh  nilai  PDRB perkapita pada tahun yang bersangkutan dan dapat  dikatakan  bahwa  ketimpangan  yang terjadi antarwilayah kabupaten/kota di Jawa Tengah semakin menurun.
Model  terbaik  yang  dihasilkan  sudah memenuhi  asumsi  uji  AB  dan  sargan.  Uji konsistensi model dilakukan dengan melihat tingkat signifikansi AB order pertama yang signifikan  pada  level  5  persen  (pada
penelitian ini adalah 0,0492) dan  AB  order kedua  yang  tidak  signifikan  pada  level  5 persen (0,4942). Sedangkan uji sargan yang dihasilkan  menunjukkan  bahwa  variabel instrumen yang digunakan sudah valid, yaitu dengan p-value sebesar  0,1133.  Hipotesis nol  bahwa  instrumen  valid  tidak  ditolak, sehingga  model  yang  digunakan  sudah memenuhi asumsi. Instrumen yang digunakan  dalam  penelitian  ini  ditentukan secara  khusus  sebanyak  9  variabel,  yaitu: menggunakan  nilai  logaritma  dari  variabel tabungan,  Dana  Alokasi  Umum  (DAU)  , Dana  Alokasi  Khusus  (DAK),  Dana  Bagi Hasil  Pajak  (BHP),  Dana  Pendapatan  Asli Daerah  (PAD)  dari  pajak  dan  selain  pajak, jumlah  hotel,  jumlah  Pegawai  Negeri  Sipil (PNS) dan harapan hidup waktu lahir.
Tabel 1. Hasil Regresi Data Panel Dinamis pada Model Konvergensi Beta Kondisional Variabel Koefisien Regresi Standar Error P-value Variabel dependen: Ln PDRB perkapita Ln Lag PDRB perkapita 0,8961 0,0052 0,0000 Ln pajak 0,0265 0,0010 0,0000 Ln penduduk bekerja -0,0644 0,0086 0,0000 Ln rata-rata lama sekolah 0,0747 0,0150 0,0000 Koefisien lag variabel  dependen sebesar  0,8961  mengindikasikan  adanya konvergensi  PDRB  perkapita  antarwilayah kabupaten/kota  di  Jawa  Tengah  karena nilainya  kurang  dari  satu  dan  signifikan. Kekonvergenan  PDRB  perkapita  semakin cepat terjadi apabila nilai koefisien dari lag variabel  dependen  semakin  mendekati  nol karena  pertumbuhan  PDRB  perkapita semakin  kecil  seiring  pertambahan  waktu (mencapai steady state ). Kecepatan konvergensi  ( implied  λ )  dihitung  dengan rumus:
Implied  λ =  -  ln  (koefisien  lag  variabel dependen) dan diperoleh kecepatan konvergensi PDRB perkapita  antawilayah  kabupaten/kota  di Jawa Tengah sebesar 10,97 persen. Artinya, ketimpangan  PDRB  perkapita  antarwilayah kabupaten/kota  di  Jawa  Tengah  akan
terkurangi  sebesar  10,97  persen  setiap tahunnya. Sedangkan waktu yang dibutuhkan  untuk  menutupi  kesenjangan awal  menurut  Jan  dan  Chaudhary  (2011) dihitung dengan rumus sebagai berikut:
𝑒 −𝜆𝑇 = 1 2
Dengan mengoperasikan ln maka: λT = ln 2,
sehingga diperoleh: 𝑇 = ln 2 𝜆
Sehingga  dapat  dihitung  lama  waktu yang  dibutuhkan  untuk  menutupi  setengah kesenjangan  ( half  life )  konvergensi  PDRB perkapita  antarwilayah  kabupaten/kota  di Jawa Tengah adalah 6,32 tahun.
Rata-rata
PDRB perkapita
kabupaten/kota di  Jawa  Tengah pada tahun 2016  adalah  33,35  juta  rupiah,  pada range 15,50 juta rupiah hingga 107,13 juta rupiah, dengan  standar  deviasi  sebesar  20,69. Variasi  ini  dapat  diturunkan  hampir
separuhnya menjadi 11,81 jika tiga wilayah dikeluarkan dari penghitungan yaitu Kabupaten Kudus (dengan PDRB perkapita 107,13  juta  rupiah),  Kota  Semarang  (84,43 juta rupiah) dan Kota Surakarta (73,50 juta rupiah). Tanpa ketiga wilayah tersebut, rata- rata PDRB perkapita hanya mencapai 28,19 juta  rupiah,  dengan  penurunan  koefisien variasi  yang  cukup  besar,  yaitu  dari  0,62 menjadi 0,42.
Berdasarkan  model  terbaik  yang diperoleh,  PDRB  perkapita  kabupaten/kota di Jawa Tengah sangat dipengaruhi oleh lag variabel  dependen.  Sayangnya,  PDRB perkapita  sebelumnya  yang  mempunyai koefisien  paling  besar  tersebut  tidak  dapat dikontrol dalam peningkatan PDRB perkapita  berikutnya  karena  sudah  terjadi pada periode sebelumnya. Namun, informasi ini  memberikan  bukti  bahwa  PDRB perkapita  pada  periode  sekarang  akan berkelanjutan mempengaruhi
PDRB
perkapita pada periode selanjutnya, sehingga  keberhasilan  pembangunan  yang meningkatkan PDRB perkapita akan berdampak secara berkesinambungan.
Variabel  penting  yang  berdampak terhadap PDRB perkapita kabupaten/kota di Jawa  Tengah  adalah  kualitas  sumber  daya manusia, yang ditunjukkan dengan koefisien terbesar  kedua  dalam  model.  Kualitas sumber  daya  manusia  ditunjukkan  dengan adanya  variabel  pendidikan,  yang  diproksi dengan rata-rata lama sekolah. Infrastruktur pendidikan  berupa  banyaknya  sekolah  baik SD, SMP maupun SMA tidak memengaruhi PDRB  perkapita,  tetapi  jumlah  tahun  yang ditempuh  dalam  pendidikan  tersebut  yang signifikan  berpengaruh  terhadap  PDRB perkapita. Oleh karena itu variabel pendidikan  dalam  hal  ini  tepat  digunakan sebagai  proksi  yang  menunjukkan  kualitas sumber daya manusia.
Berkaitan dengan hal tersebut, fenomena  ketenagakerjaan  di  Jawa  Tengah menjadi menarik karena berdasarkan model terbaik yang dihasilkan, banyaknya penduduk  yang  bekerja  justru  berpengaruh negatif terhadap PDRB perkapita.
Peningkatan  kuantitas  tenaga  kerja  tidak efektif  lagi  dalam  upaya  meningkatkan PDRB  perkapita  jika  kualitasnya  tidak diperhatikan,  bahkan  peningkatan  tenaga kerja  yang  berorientasi  pada  jumlah  saja akan  menghambat  peningkatan  PDRB perkapita. Oleh karena itu tingginya jumlah tenaga kerja Jawa Tengah yang ditunjukkan dengan  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja (TPAK)  yang  tinggi  (67,15  pada  tahun 2016)  tidak  dapat  berkontribusi  dalam peningkatan PDRB perkapita tanpa variabel pendidikan  (bandingkan  dengan  TPAK nasional yang mencapai 66,34).
Peranan  sumber  daya  manusia  yang besar terhadap peningkatan PDRB perkapita di  Jawa  Tengah  ternyata  tidak  dapat dilepaskan dari adanya variabel pendidikan. Efek langsung pendidikan adalah mengubah manusia  menjadi  modal  manusia  produktif dengan  menanamkan  pengetahuan  dan keterampilan  yang  dibutuhkan  oleh  sektor ekonomi  tradisional  dan  modern,  melalui kemampuannya dalam meningkatkan produktivitas  penduduk  atau  tenaga  kerja (Romer  dalam  Rizal, 2012).  Dalam penelitian ini, jika variabel pendidikan tidak dikontrol  (dianggap ceteris  paribus ),  maka kecepatan konvergensi yang terjadi antarwilayah kabupaten/kota di Jawa Tengah akan menurun menjadi  9,61 persen dan  lama  waktu  yang  dibutuhkan  untuk menutupi  kesenjangan  awal  ( half  life ) konvergensi  PDRB  perkapita  antarwilayah kabupaten/kota  di  Jawa  Tengah  akan meningkat menjadi 7,21 tahun.
Tabel 2. Hasil Regresi Data Panel Dinamis pada Model Konvergensi Beta Kondisional Tanpa Variabel Pendidikan
Variabel Koefisien Regresi Standar Error P-value Variabel dependen: Ln PDRB perkapita Ln Lag PDRB perkapita 0,9084 0,0033 0,0000 Ln pajak 0,0274 0,0011 0,0000 Ln penduduk bekerja -0,0640 0,0086 0,0000
Keberhasilan pembangunan Jawa Tengah  di  bidang  pendidikan  masih  belum dapat  mencapai  target,  ditunjukkan  dengan masih  banyak  penduduk  di  kabupaten/kota di Jawa Tengah yang belum menyelesaikan wajib  belajar  12  tahun.  Rata-rata  lama sekolah tertinggi dicapai oleh Kota Semarang  (10,53  tahun)  pada  tahun  2016. Bahkan  masih  banyak  wilayah  yang  baru dapat  menuntaskan  wajib  belajar  6  tahun pada tahun yang sama (Gambar 3). Kondisi tersebut tentu saja berdampak pada kualitas sumber  daya  manusia  khususnya  tenaga
kerja  yang  menjadi  input  penting  dalam perekonomian. Berdasarkan
Survei
Angkatan Kerja Nasional yang dilaksanakan BPS pada tahun 2016, penduduk bekerja di Jawa Tengah yang menamatkan pendidikan tertinggi  SLTP  ke  bawah  mencapai  71,04 persen dari jumlah penduduk  yang bekerja. Sedangkan  persentase  penduduk  yang bekerja dengan pendidikan SLTA ke bawah mencapai  92,22  persen  pada  tahun  yang sama.  Dengan  kata  lain,  tenaga  kerja  yang berpendidikan  tinggi  hanya  mencapai  7,78 persen.

## Sumber: Indeks Pembangunan Manusia (2016).
Gambar 3 Rata-rata Lama Sekolah di Provinsi Jawa Tengah Menurut Kabupaten/Kota Tahun 2016
Selain modal manusia, peneliti menggunakan  data  pajak  sebagai  proksi variabel modal fisik supaya sekaligus dapat menunjukkan  kemampuan  daerah  dalam mengelola keuangan daerah. Pajak merupakan sumber Pendapatan Asli Daerah (PAD)  terbesar  di  setiap  kabupaten/kota  di Jawa Tengah, dengan persentase kontribusi pajak dari 53,48 persen hingga 76,74 persen. Secara  umum,  rata-rata  kontribusi  pajak terhadap  PAD  kabupaten/kota  di  Jawa Tengah  mencapai  59,64  persen  pada  tahun 2016.  Variabel  ini  lebih  tepat  digunakan sebagai proksi untuk variabel modal karena dalam  era  desentralisasi  fiskal,  pajak merupakan  alat  bagi  pemerintah  daerah untuk  mendistribusikan  pendapatan  kepada seluruh  penduduk  serta  menyelenggarakan pembangunan  terutama  barang  publik  atau
fasilitas umum yang penting dalam perekonomian.
Variabel  pajak  mempunyai  elastisitas yang  lebih  kecil  dibandingkan  variabel lainnya  dalam  model.  Peningkatan  pajak satu  persen  akan  meningkatkan  PDRB perkapita  sebesar  0,0265  persen.  Hal  ini mengindikasikan bahwa pembangunan ekonomi  di  wilayah  ini  masih  berorientasi pada  pembangunan  yang  bersifat  padat karya,  belum  pada  tingkat  padat  modal. Fenomena  ini  tidak  dapat  dilepaskan  dari keberadaan sektor pertanian yang mempunyai  kontribusi  yang  relatif  lebih besar  (15,05  persen  pada  tahun  2016)  jika dibandingkan  dengan  rata-rata  nasional (13,45 persen pada tahun yang sama). Angka ini  berada  di  atas  provinsi-provinsi  lainnya di  Pulau  Jawa.  Berkembangnya  sektor pertanian  didukung  dengan  tempat  tinggal
0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 P emalan g
Wo n o so b o B re b es B lo ra B an jarn eg ara B atan g T eg al T eman gg u n g P ekal o n ga n W o n o gi ri Gr o b o gan Ke n d al P ati P u rb ali n gg a S rag en Cil ac ap R emb an g Ke b u me n B o yo lali Je p ara Ban yu mas Mag e lan g De mak S e maran g P u rwo re jo Ku d u s Klat e n Ko ta Te gal Ko ta Pe kal o n gan Karan gan yar S u ko h arjo Ko ta Salat ig a
Ko ta M ag el an g Ko ta Su ra ka rta Ko ta Se maran g
penduduknya  yang  lebih  banyak  di  daerah perdesaan.  Persentase  penduduk  daerah perkotaan  di  Jawa  Tengah  paling  rendah dibandingkan dengan provinsi-provinsi lainnya  di  Pulau  Jawa,  yaitu  sebesar  45,70 persen  berdasarkan  data  Sensus  Penduduk 2010 (Daerah Istimewa Yogyakarta sebesar 66,40  persen,  Jawa  Barat  65,70  persen  dan Jawa  Timur  47,6  persen).  Peningkatan penduduk  di  daerah  perkotaan  di  Jawa Tengah  juga  terendah,  hanya  sebesar  2,70 persen  hingga  tahun  2015.  Sedangkan peningkatan  penduduk  perkotaan  provinsi- provinsi di sekitarnya mencapai lebih dari 3 persen  selama  5  tahun  (Daerah  Istimewa Yogyakarta meningkat sebesar 4,10 persen, Jawa Barat 7,20 persen dan Jawa Timur 3,50 persen).
Kontribusi  sektor  pertanian  tidak hanya  penting  dalam  menghasilkan  nilai
tambah  perekonomian,  tetapi  juga  dalam kontribusi jumlah tenaga kerjanya. Penduduk  yang  bekerja  di  Jawa  Tengah didominasi  pada  sektor  pertanian,  dengan kontribusi  mencapai  30,69  persen  pada tahun  2016  (Tabel  3).  Kontribusi  pekerja laki-laki  (18,77  persen)  pada  sektor pertanian  jauh  lebih  tinggi  dibandingkan dengan  pekerja  perempuan  (11,92  persen) sehingga  total  pekerja  laki-laki  (58,76 persen)  di  Jawa  Tengah  juga  lebih  tinggi dibandingkan  pekerja  perempuan  41,24 persen),  dengan  selisih  kontribusi  yang hampir sama. Karakteristik sektor pertanian yang  cenderung  padat  karya  menyebabkan kualitas tenaga kerjanya yang masih kurang memadai,  ditunjukkan  dengan  pendidikan tertinggi  penduduk  yang  bekerja  di  Jawa Tengah  masih  didominasi  lulusan  Sekolah Dasar (32,73 persen) pada tahun yang sama.
Tabel 3. Kontribusi  Penduduk  yang  Bekerja  di  Jawa  Tengah  menurut  Lapangan  Usaha  dan
Jenis Kelamin Tahun 2016 Lapangan Usaha Laki-laki Perempuan Total Pertanian 18.77 11.92 30.69 Industri Pengolahan 9.87 9.82 19.69 Perdagangan 10.01 12.47 22.48 Jasa 6.39 5.95 12.34 Lainnya 13.72 1.07 14.79 Total 58.76 41.24 100.00
Sumber: Survei Angkatan Kerja Nasional (2016)

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah:
1) Konvergensi  sigma  terjadi  di  Jawa Tengah,  berdasarkan  nilai  koefisien variasi  PDRB  perkapita  kabupaten/kota di  Jawa  Tengah  yang  mengalami penurunan dari waktu ke waktu.
2) Proses  konvergensi  PDRB  perkapita antarwilayah  kabupaten/kota  di  Jawa Tengah terjadi selama periode penelitian, dianalisis dengan menggunakan  data panel dinamis First- difference GMM (FD-GMM), dibuktikan dengan lag variabel dependen yang  signifikan  dan  koefisien  regresi
kurang dari satu. Kecepatan konvergensi beta kondisional mencapai 10,97 persen, dengan  lama  waktu  yang  dibutuhkan untuk  menutupi  setengah  kesenjangan PDRB perkapita selama 6,32 tahun.
3) PDRB perkapita kabupaten/kota di Jawa Tengah  dipengaruhi  secara  signifikan oleh PDRB perkapita tahun sebelumnya, pendidikan  yang  menunjukkan  kualitas sumber  daya  manusia  yang  diproksi dengan  rata-rata  lama  sekolah,  jumlah penduduk  yang  bekerja  dan  variabel modal  daerah  yang  diproksi  dengan pajak. Berbeda dengan variabel lainnya, penduduk  yang  bekerja  berpengaruh negatif terhadap PDRB perkapita karena
kuantitas pekerja masih belum dibarengi dengan  kualitas,  sehingga  variabel pendidikan  merupakan  variabel  penting dalam upaya peningkatan perekonomian. Tanpa variabel pendidikan kecepatan konvergensi
PDRB perkapita akan menurun dan lama waktu yang dibutuhkan untuk mengatasi ketimpangan juga akan meningkat.
Berdasarkan kesimpulan yang diperoleh dari penelitian  ini,  disarankan  agar  pemerintah menekankan pentingnya peningkatan pendidikan khususnya rata-rata lama sekolah  yang  selanjutnya  akan  berdampak pada  tingkat  pendidikan  tenaga  kerja  yang semakin tinggi. Selain itu, modal pembangunan  yang  harus  ditingkatkan adalah pajak karena
mampu mendistribusikan pendapatan, sehingga tujuan  pemerataan  akan  tercapai.  Dari  segi metodologi, studi selanjutnya perlu memasukkan  efek  spasial  ( spatial filtering ) pada model data panel dinamis sebagai lokus kabupaten/kota,  karena  interaksi  antara ketergantungan  ekonomi  dan  ruang  antar daerah sangat tinggi (Badinger, et al., 2002). Selanjutnya,  penelitian  di  masa  mendatang perlu  dilakukan  dengan  membandingkan wilayah Jawa Tengah dengan wilayah yang lebih luas, seperti konvergensi kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa,  sehingga dapat  melihat  "posisi"  Jawa  Tengah  lebih obyektif, internal dan eksternal.

## DAFTAR PUSTAKA
Agiomirgianakis,  G.,  Asteriou,  R.,  dan
Monastiriotis,  V.  2002.  Human  Capital and  Economic  Growth  Revisited:  A Dynamic Panel Data Study. International  Advances  in  Economics
Research. Volume  8,  Issue  3,  pp  177- 187.
Badinger, Harald, Werner, Muller, Gabriele Tondl.  2002.  Regional  Convergence  in the European Union (1985 – 1999) . IEF Working Papers 47, 7-17.
Barro,  Robert  dan  Sala-I-Martin,  Xavier. 1992. Convergence. Journal of Political Economy 100(2): 223-251.
Barro,  Robert  dan  Sala-i-Martin,  Xavier.
1995. Economic  Growth .  New  York: McGraw-Hill.
Barro,  Robert  dan  Sala-i-Martin,  Xavier.
2004. Economic  Growth .  London:  The MIT Press.
Benhabib,  J.  dan  Spiegel,  M.M.  1994.  The Role  of  Human  Capital  in  Economic Development. Evidence from Aggregate
Cross-Country Data. Journal of
Monetary Economics , 143-173.
Capello, Robert. 2007. Regional Economics .
New York: Routledge.
Firdaus,  Muhammad.  2006.  Impact  of
Investment Inflows on Regional Disparity in Indonesia [disertasi]. Malaysia: Universiti Putra Malaysia.
Jhingan. 2008. Ekonomi Pembangunan dan Perencanaan . Jakarta: PT. RajaGrafindo Persada.
Jan,  Sajjad  Ahmad  dan  Chaudhary  A.R.
2011. Testing The Conditional Convergence  Hypothesis  for  Pakistan.
Pak.  J.  Commer.  Soc.  Sci.  2011  Vol.5
(1), 117-128
Mankiw, Gregory. 2007. Makroekonomi . Ed ke-6. Jakarta: Erlangga.
Ralhan,  Mukesh  dan  Dayanandan,  Ajit.
2005.  Convergence  of  Income  Among
Provinces in Canada – An Application of GMM Estimation. Econometrics Working  Paper  EWP0502, Department of  Economics,  University  of  Victoria, Canada.
Rizal,  Rofiq  Nur.  2012. Peran  Pendidikan terhadap  Pengurangan  Kemiskinan  di Indonesia .  [Tesis].  Bogor:  Institut Pertanian Bogor.
Sjafrizal. 2008. Ekonomi Regional Teori dan Aplikasi . Sumatera Barat: Pranita Offset. Todaro,  M.P.  dan  Smith,  Stephen  C.  2006. Pembangunan Ekonomi. Ed ke-9, Jilid 1. Jakarta: Erlangga.
Wójcik,  Piotr.  2016.  Parallel  Convergence
of Income and Educational
Achievements  on  A  Local  Level  in Poland  –  Joint  Distribution  Dynamics. 56 th ERSA  (European  Regional  Science Association) Conference. Vienna.