INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 6 Tahun 2023 Page  9253-9263 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Pengaruh Ketimpangan Pendapatan dan Teknologi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia Tahun 2018-2022
Fitriana Nur Hidayah 1 ✉ , Sitti Retno Faridatussalam 2
Universitas Muhammadiyah Surakarta
Email: b300200059@student.ums.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Faktor yang mendorong pertumbuhan ekonomi suatu negara adalah peningkatan mutu sumber daya manusia  dan  teknologi.  Keadaan  ekonomi  suatu  negara  sangat  dipengaruhi  oleh  akses  serta kemampuan terhadap kekayaan intelektual dan teknologi canggih. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui pengaruh ketimpangan pendapatan dan teknologi terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia tahun 2018-2022. Analisis ini menggunakan regresi data panel dengan alat Eviws 10. Model FEM menjadi model yang terpilih dan menghasilkan variabel ketimpangan pendapatan berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Sedangkan, variabel IP TIK dan akses internet bisa berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi tahun 2018-2022.
Kata Kunci : Pertumbuhan Ekonomi, IP TIK, Ketimpangan Pendapatan, Akses Internet

## Abstract
Factors that drive the economic growth of a country are the improvement in the quality of human resources and technology. The economic condition of a country is heavily influenced by access and ability to intellectual property and advanced technology. The aim of this study is to find out the impact of income inequality and technology on economic growth in Indonesia in 2018-2022. This analysis uses panel data regression with the Eviws 10 tool. The FEM model becomes the chosen model and produces  income  variables  that  have  a  negative  and  insignificant  impact  on  economic  growth  in Indonesia. Meanwhile, ICT IP variables and internet access could influence economic growth in 2018- 2022.
Keyword: Economic Growth, ICT IP, Income Inequality, Internet Access

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan ekonomi dikenal sebagai tolak ukur dalam pemanfaatan ekonomi yang nyata untuk penduduknya (Amrina & Primandhana, 2022). Menurut Neoklasik (Kesuma & Astuti,  2018)  3  faktor  dalam  Teori  Pertumbuhan  Ekonomi  yaitu  penghimpunan  dana, populasi, dan perkembangan teknologi. Menurut Badan Pusat Statistik, indikator dalam mengukur  pertumbuhan  ekonomi  suatu  wilayah  provinsi  yaitu  dengan  menggunakan Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB).  Produk  Domestik  Regional  Bruto  yaitu  nilai barang  dan  jasa  secara  keseluruhan  di  suatu  wilayah  tertentu  yang  dihasilkan  dari masyarakat  (Wulandari  et  al.,  2022).  Selain  pengukuran  suatu  wilayah  provinsi,  ada pengukuran wilayah nasional atau negara. Menurut Sukirno  (Almizan, 2020) Tolak ukur pertumbuhan ekonomi memakai produk domestik bruto (PDB). Produk Domestik Bruto yaitu barang dan jasa yang memiliki nilai dan diproduksi pada suatu negara selama satu tahun.

## Gambar 1. Produk Domestik Regional Bruto di Indonesia (miliar rupiah) Sumber: ( Badan Pusat Statistik)
Gambar  1  dapat  dilihat  dari  sumber  BPS  menunjukkan  produk  domestik  regional bruto di Indonesia 5 tahun terakhir. PDRB pada gambar 1 menunjukkan 5 tahun terakhir mengalami  fluktuasi.  Pada  tahun  2018  menjadi  tahun  dengan  angka  produksi  yang dihasilkan paling sedikit. Sedangkan, untuk PDRB dengan angka produksi yang dihasilkan paling banyak dari 5 tahun terakhir yaitu pada tahun 2022.
Menurut  (Arilaha  et  al.,  2019)  alasan  ketimpangan  distribusi  pendapatan  semakin melebar yaitu adanya pertumbuhan  dan keterbatasan yang  dimiliki oleh  setiap  daerah dengan pembangunan yang cenderung diperhatikan di daerah yang lebih maju. Penelitian tersebut sama dengan penelitian (Hapsari et al., 2022) kurangnya sumber daya wilayah berakibat pada pembangunan yang tidak merata dan wilayah tidak mengalami kemajuan yang sama.
Terdapat  hubungan  antara  ketimpangan  pendapatan  dan  tingkat  pertumbuhan ekonomi.  Kondisi  yang  mendorong  pertumbuhan  di  suatu  wilayah  dipengaruhi  oleh
10.425.851,90 10.949.155,40 10.722.999,30 11.120.077,90 11.710.397,80 9.500.000,00 10.000.000,00 10.500.000,00 11.000.000,00 11.500.000,00 12.000.000,00 2018 2019 2020 2021 2022
ketimpangan  pendapatan,  tetapi  dampaknya  kurang  dipahami  (Lewin  et  al.,  2018). Menurut Kuncoro (Mahera et al., 2021) ketimpangan pendapatan adalah ketidaksamaan dalam tingkat distribusi pendapatan nasional suatu negara yang disebabkan oleh variasi dalam  sumber  daya  alam  di  seluruh  negara,  pengangguran,  dan  produktivitas  sumber daya manusia yang rendah, serta kurangnya pertimbangan aspek pembangunan untuk mendukung perekonomian.
Salah satu tujuan pertumbuhan ekonomi adalah mengatasi masalah ketimpangan pendapatan. Oleh karena itu, tujuan paling utama di selururh dunia dalam setiap negara yaitu dengan meningkatkan kesejahteraan semua orang melalui promosi pembangunan ekonominya.  Suatu  negara  dapat  dianggap  mencapai  pembangunan  ekonomi  yang sukses  jika  mencapai  pertumbuhan  ekonomi  dan  mengurangi  disparitas  pendapatan (Ramadhani et al., 2020). Pembangunan ekonomi harus dilakukan secara merata dan tanpa menimbulkan  ketimpangan  dalam  pembangunan,  terutama  dalam  hal  pendapatan, sehingga  mengurangi  jumlah  penduduk  miskin  (Rahmadi  &  Parmadi,  2019).  Indonesia yang termasuk negara berkembang seharusnya bisa mengatasi ketimpangan pendapatan dan kemiskinan. Kemiskinan mempengaruhi ketimpangan pendapatan dan memiliki efek jangka Panjang (Haya et al., 2022).
Komponen yang mendorong pertumbuhan ekonomi negara yaitu kenaikan kualitas sumber  daya  manusia  serta  teknologi.  Meningkatnya  pemakaian  teknologi  dapat mempercepat proses output. Selain itu, sumber daya manusia sebagai modal penggerak ekonomi memberi manfaat yang signifikan terhadap perubahan arah output ke arah yang lebih baik (Lucya & Anis, 2019). Akses dan kemampuan terhadap kekayaan intelektual dan teknologi canggih serta kemampuan untuk mengambil manfaat dari kekayaan ini sangat menentukan  keadaan  ekonomi  suatu  negara  (Dyatel,  2019).  Saat  ini,  seluruh  wilayah Indonesia telah terhubung ke alat komunikasi dan informatika melewati media cetak dan elektronik.  Akses  masyarakat  terhadap  sarana  TIK  meningkat  dengan  cepat,  termasuk akses internet dan penggunaan telepon seluler dalam aktivitas setiap hari. Akses internet atau  pemakaian  internet  merupakan  seseorang  yang  memanfaatkan  jaringan  internet untuk mendapatkan koneksi internet (Di & Rumbio, 2022). Setiap tahun, jumlah pengguna internet di 34 provinsi meningkat. Tingkat kepuasan masyarakat terhadap penggunaan TIK pasti  memengaruhi  tingkat  konsumsi  mereka.  Dimana  hal  ini  berdampak  pada pengeluaran setiap rumah tangga akan meningkat, hal itu dikarenakan selain kebutuhan pokok juga digunakan untuk pembayaran telekomunikasi (Kamilla et al., 2019).
Indeks  Pembangunan  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  (IP-TIK)  adalah  skala untuk  membuktikan  fase    kemajuan  TIK  di  suatu  wilayah.  Indeks  yang  bernilai  tinggi,
menunjukkan  bahwa  potensi  dan  kemajuan  dalam  pembangunan  TIK  di  suatu  daerah optimal. Sebaliknya, indeks yang bernilai rendah menunjukkan bahwa pembangunan TIK di suatu daerah masih belum optimal  (Almizan, 2020). Indeks Pembangunan Teknologi Informasi dan Komunikasi dibuat oleh International Telecommunication Union (ITU) tahun 2008 dan dapat digunakan untuk menilai kemajuan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) suatu negara (Situmeang et al., 2022).
Gambar. 2 Indeks Pembangunan TIK di Indonesia (indeks) Sumber: ( Badan Pusat Statistik)
Berdasarkan pada gambar 2 yang bersumber dari BPS dapat diketahui bahwa, setiap tahun IP-TIK di Indonesia terus meningkat karena, dengan bertambahnya zaman teknologi semakin unggul dari tahun sebelumnya. Tahun 2020 indeks pembangunan TIK memiliki angka tertinggi, yaitu sebesar 5,85. Dibandingkan, tahun 2018 menjadi angka terendah dalam indeks  pemangunan TIK, yaitu  sebesar 5,07. Indeks  pembangunan TIK selama 5 tahun terakhir memiliki rata-rata sebesar 5,52.
Kemajuan teknologi di Indonesia baik cepat atau lambat,  terutama adanya inovasi akan mengakibatkan pengurangan tenaga kerja di berbagai perusahaan dan digantikan dengan  mesin  (Soniansih  et  al.,  2021).  Kemajuan  teknologi  akan  berdampak  pada kualifikasi  dan  pekerjaan,  karena  semakin  kompetitifnya  dunia  kerja  yang  menuntut pekerja untuk terus meningkatkan pengetahuan dan keterampilan mereka  (Syari et al., 2021).

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif atau satuan hitung. Jenis penelitian ini memakai banyak angka yang diperlukan. Data sekunder merupakan jenis data dalam penelitian ini  (Mustafa et al., 2020). Regresi data panel menjadi analisis metode  dalam penelitian ini. Regresi data panel yaitu regresi yang dibuat dengan menggabungkan data cross-section dan time series, yang membuat data lebih akurat dan dapat meningkatkan presisi model regresi yang dihasilkan (Andalas, 2018) . Dimana, data time series dari tahun 2018-2022 dan data cross section di 34 provinsi Indonesia. Data penelitian ini diperoleh
5,07 5,32 5,59 5,76 5,85 4,6 4,8 5 5,2 5,4 5,6 5,8 6 2018 2019 2020 2021 2022
dari  sumber  tidak  langsung  seperti  majalah,  keterangan,  atau  publikasi  lainnya  yang dianggap sebagai data sekunder (Indrasari, 2020). Data sekunder penelitian ini didapat dari Badan Pusat Statistik (BPS). Alat analisis dalam penelitian ini menggunakan Eviws 10. Variabel  dalam  penelitian  ini  ada  2  yaitu,  variabel  dependen  dan  varibel  independen. Variabel  dependen  yaitu  pertumbuhan  ekonomi  dan  variabel  independennya  yaitu ketimpangan pendapatan, IP-TIK, dan akses internet. Penelitian ini menggunakan model ekonometrika sebagai berikut:
𝐿𝑜𝑔PDRB 𝑖𝑡 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝐿𝑜𝑔IG 𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝐿𝑜𝑔IT 𝑖𝑡 + 𝛽 3 AI 𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡 Dimana:
PDRB  = produk domestik regional bruto (miliar rupiah)
IG = Indeks Gini (indeks)
IT = IP-TIK (indeks)
AI = Akses Internet (%)
Log = Logaritma
𝜀 = Error term (faktor kesalahan) β0 = Konstanta
β1 ⋯ β3 = Koefisien regresi variabel independen
i
= Cross Section
t = Time Series

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Hasil Estimasi Data Panel Tabel 1. Hasil Regres Data Panel Variabel CEM REM FEM Koefisien  Prob.  Koefisien  Prob.  Koefisien  Prob. C 8,152868  0,0000  9,827512  0,0000  10,08938  0,0000 LOG(GINI_RATIO)  -0,611758  0,0339  -0,072263  0,6798  -0,038377  0,8326 LOG(IP_TIK) 0,387788  0,1780  0,369204  0,0000  0,292107  0,0005 AKSES_INTERNET  0,052539  0,0000  -0,001287  0,6977  -0,006066  0,0828 𝑅 2 0,409640 0,169233 0,992223 Adj. 𝑅 2 0,398971 0,154219 0,990118 F-Stat 38,39482 11,27175 471,3796 Prob.F-Stat 0,000000 0,000001 0,000000
Uji Pemilihan Model Data Panel
Tabel 2. Hasil Uji Chow Effect Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 301,931084  (33,133)  0,0000 Cross-section Chi-square  736,034948 33 0,0000
Berdasarkan tabel 1, terlihat bahwa probabilitas F statistic sebesar 0,0000. Dengan demikian, 𝐻 0 ditolak, sehingga model yang terpilih adalah Fixed Effects.
Tabel 3. Uji Hausman Test Summary Chi-Sq. Statistic  Chi-Sq. d.f.  Prob. Cross-section Random 22,099212 3 0,0001 Tabel 2, menunjukkan bahwa probabilitas 𝑋 2 sebesar 0,0001; sehingga 𝐻 0 diterima ( 𝛼 = 0,05) ;  dan  dapat  disimpulkan  untuk  mengestimasi  data  panel  yang  paling  tepat adalah model FEM.
Tabel 4. Hasil Regresi FEM Variable Coefficient Std. Error t-Statistic  Prob. C 10,08938  0,243323 41,46498 0,0000 LOG(GINI_RATIO)  -0,038377  0,181217  -0,211776 0,8326 LOG(IP_TIK) 0,292107  0,081515 3,583474 0,0005 AKSES_INTERNET  -0,006066 0,003470 -1,748068 0,0828 R-squared 0,992223 Adjusted R-squared  0,990118 F-statistic 471,3796
Prob(F-statistic)  0,000000
Uji Kebaikan Model
Uji Signifikansi Simultan (Uji F)
Berdasarkan tabel 2, diketahui bahwa nilai probabilitas F-statisik sebesar 0,0000 yang lebih kecil dari ( 𝛼 = 0,05) ; sehingga 𝐻 0 ditolak. Maka, dapat disimpulkan bahwa gini rasio, indeks pembangunan TIK, dan akses internet secara bersama-sama berpengaruh nyata terhadap PDRB.
Perhitungan Konsatanta Tiap Provinsi
Tabel 5. Hasil Perhitungan Konstanta Tiap Provinsi PROVINSI Effect Konstanta ACEH -0,384814  9,704566 SUMATERA UTARA -0,023568  10,065812 SUMATERA BARAT -0,156552  9,932828
PROVINSI Effect Konstanta RIAU 0,717850  10,80723 JAMBI 0,130261  10,219641 SUMATERA SELATAN 0,007175  10,096555 BENGKULU -0,452417  9,636963 LAMPUNG -0,309911  9,779469 KEP. BANGKA BELITUNG  0,002559  10,091939 KEP. RIAU 0,841361  10,930741 DKI JAKARTA 1,559898  11,649278 JAWA BARAT -0,205395  9,883985 JAWA TENGAH -0,310160 9,77922 DI YOGYAKARTA -0,249820  9,83956 JAWA TIMUR 0,091012  10,180392 BANTEN -0,012376  10,077004 BALI -0,053267  10,036113 NUSA TENGGARA BARAT  -0,724110 9,36527 NUSA TENGGARA TIMUR  -1,020544  9,068836 KALIMANTAN BARAT -0,336004  9,753376 KALIMANTAN TENGAH 0,032208  10,121588 KALIMANTAN SELATAN  -0,132372  9,957008 KALIMANTAN TIMUR 1,282517  11,371897 KALIMANTAN UTARA 0,881393  10,970773 SULAWESI UTARA -0,053882  10,035498 SULAWESI TENGAH 0,228488  10,317868 SULAWESI SELATAN 0,029100 10,11848 SULAWESI TENGGARA -0,013013  10,076367 GORONTALO -0,409556  9,679824 SULAWESI BARAT -0,443386  9,645994 MALUKU -0,747753  9,341627 MALUKU UTARA -0,410925  9,678455 PAPUA BARAT 0,486756  10,576136 PAPUA 0,159249  10,248629
Berdasarkan  tabel  5,  menunjukkan  konstanta  masing-masing  34  provinsi  di Indonesia.  Diketahui  bahwa  konstanta  tertinggi  adalah  di  provinsi  DKI  Jakarta  sebesar 11,649278, hal ini berarti terkait pengaruh gini ratio, IP-TIK, dan akses internet terhadap
pertumbuhan ekonomi, DKI Jakarta memiliki angka pertumbuhan ekonomi tertinggi pada periode 2018-2022. Sementara itu, nilai konstanta terendah dimiliki oleh Nusa Tenggara Barat yaitu sebesar 9,36527. Hal ini berarti pengaruh gini ratio, IP-TIK, dan akses internet terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  Nusa  Tenggara  Barat  cenderung  memiliki  tingkat pertumbuhan ekonomi yang rendah.
Uji Signifikan Parsial (Uji T)
Tabel 6. Hasil Uji t Variabel Koefisien Prob.t Kriteria Kesimpulan LOG(GINI_RATIO) 𝛽 1 ̂ 0,8326 >0,1 𝛽 1 ̂ tidak terbukti nyata LOG(IP_TIK) 𝛽 2 ̂ 0,0005 <0,01 𝛽 2 ̂ terbukti nyata AKSES_INTERNET 𝛽 3 ̂ 0,0828 <0,1 𝛽 3 ̂ terbukti nyata
Dari tabel 6 diatas terdapat uji t dengan hasil variabel ketimpangan pendapatan tidak terbukti nyata, karena prob 0,8326 > 0,1dari kriteria. Variabel IP TIK dan akses internet dengan hasil terbukti nyata dikarenakan prob t 0,0005 < 0,01 dan 0,0828 < 0,1 dari kriteria. Interpretasi Koefisiensi Determinasi
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  koefisien  determinasi  bernilai  0,992223.  Dengan demikian, 99,22% variasi pertumbuhan ekonomi dapat dijelaskan oleh variabel gini rasio, IP-TIK, dan akses internet, sedangkan sisanya sebesar 0,78% dijelskan variabel lain diluar model.

## Pembahasan
Pengaruh Ketimpangan Pendapatan terhadap Pertumbuhan Ekonomi
Regresi  data  panel  menghasilkan  estimasi  variabel  ketimpangan  pendapatan berpengaruh  negatif  dan  tidak  terbukti  nyata  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di Indonesia. Hasil tersebut terdapat di tabel 4, pada gini rasio coefficient -0,038377 dan prob 0,8326 > 0,10. Sejalan dengan penelitian  (Wianti &  Nurgaheni, 2020) bahwa penelitian mengenai  ketimpangan  pendapatan  berpengaruh    negatif  dan  tidak  signifikan mempengaruhi tingkat pertumbuhan ekonomi di Indonesia.
Pengaruh IP-TIK terhadap Pertumbuhan Ekonomi
Regresi  data  panel  berdasarkan  hasil  estimasi  diperoleh  bahwa,  variabel  IP-TIK berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Hasil tersebut terdapat di tabel 4, pada akses internet coefficient -0,006066 dan prob 0,0828 < 0,10.  Sependapat  dengan  penelitian  (Ekuitas  et  al.,  2022)  bahwa  IP-TIK  berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia.
Pengaruh Akses Internet terhadap Pertumbuhan Ekonomi
Regresi  data  panel  dari  estimasi  diperoleh  bahwa,  variabel  akses  internet berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Hasil tersebut sama dengan penelitian (Ekuitas et al., 2022) bahwa akses internet atau pengguna internet berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia.

## SIMPULAN
Berdasarkan identifikasi dan pembahasan dapat disimpulkan yaitu Pertama, Variabel teknologi dan akses internet berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi. Sedangkan, ketimpangan  pendapatan  tidak  berpengaruh  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di Indonesia  tahun  2018-2022.  Kedua,  Peningkatan  teknologi  dan  akses  internet  bisa berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi, karena semakin majunya zaman teknologi juga akan semakin maju. Kemajuan teknologi tersebut bisa berpengaruh pada kualifikasi dan pekerjaan yang dapat meningkatkan pertumbuhan ekonomi.

## DAFTAR PUSTAKA
Almizan.  (2020). Pengaruh  pembangunan  teknologi  informasi  komunikasi  terhadap pertumbuhan ekonomi melalui penyerapan tenaga kerja sektor tik di indonesia.
Amrina, F. I., & Primandhana, W. P. (2022). Analisis pengaruh perkembangan teknologi informasi dan komunikasi serta pendidikan terhadap pertumbuhan ekonomi. 2(2), 483 – 487. https://doi.org/10.29264/jfor.v24i2.10885
Andalas, U. (2018). Analisis ketahanan pangan provinsi sumatera barat dengan metode regresi data panel. VII(4), 39 – 49.
Arilaha,  M.  A.,  Yetty,  &  Damayanti,  R.  (2019). Analisis  Pengaruh  Ketimpangan Pembangunan Dan … …..……….. M . Asril Arilaha , Yetty dan Ririn Damayanti . VII(2),
39 – 50.
Badan Pusat Statistik. (n.d.). Badan Pusat Statistik. https://www.bps.go.id/
Di,  C.,  &  Rumbio,  S.  (2022). Program  Pengadaan  Dan  Optimalisasi  Jaringan  Internet Sekolah  Untuk  Pembelajaran  Daring  Dalam  Masa  Pandemi.  8(1),  33 – 42. https://doi.org/10.9744/share.8.1.33-42
Dyatel, E. P. (2019). Influence of high-technology exports and foreign charges for the use of intellectual property on economic growth.
20(2), 114 – 126. https://doi.org/10.29141/2073-1019-2019-20-2-7
Ekuitas,  S.,  Tanjung,  A.  A.,  Syafii,  M.,  Tarigan,  S.  B.,  &  Harahap,  W.  G.  (2022). Analisis Pengaruh  Ekonomi  Digital  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di  Indonesia :  Model
Data Panel. 4(2), 567 – 575. https://doi.org/10.47065/ekuitas.v4i2.2223
Hapsari,  N.  P.,  Judul,  H.,  Studi,  P.,  Pembangunan,  E.,  Ekonomi,  F.,  Bisnis,  D.  A.  N.,  &
Surakarta, U. M. (2022). FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHINYA.
Haya,  S.  F.,  Fadilah,  T.,  Rahayu,  S.,  &  Nasution,  J.  (2022). Dampak  Kemiskinan  dan Ketimpangan  Pendapatan  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Daerah  di  Indonesia. 1(4).
Indrasari, Y. (2020). Efesiensi Saluran Distribusi Pemasaran Kopi Rakyat Di Desa Gending Waluh Kecamatansempol (Ijen) Bondowoso. 14(1), 44 – 49. https://doi.org/10.9744/pemasaran.14.1.44
Kamilla, S., Sasana, H., & Sugiharti, R. R. (2019). Kata kunci : Pertumbuhan Ekonomi, TIK, IP- TIK,  Pengguna  Internet,  Pengguna  Telepon  Seluler,  Pengeluaran  Rumah  Tangga untuk Telekomunikasi. 3, 619 – 631.
Kesuma, M. N., & Astuti, E. T. (2018). Kajian Indeks Modal Manusia Dan Peranannya Dalam Pertumbuhan Ekonomi Indonesia 2015-. 817 – 824.
Lewin, P. A., Watson, P., & Brown, A. (2018). Surviving the Great Recession : the influence of income inequality in US urban counties Surviving the Great Recession : the in fl uence of income inequality in US urban counties.
3404.
https://doi.org/10.1080/00343404.2017.1305492
Lucya, C., & Anis, A. L. I. (2019). Pengaruh teknologi dan pendidikan terhadap pertumbuhan ekonomi di indonesia.
Mahera,  N.,  Canon,  S.,  &  Bumulo,  F.  (2021). An  Analysis  of  the  Influence  of  Income Inequality , Unemployment , and Poverty against Economic Growth in Indonesia. 86 – 94.
Mustafa,  P.  S.,  Gusdiyanto,  H.,  Victoria,  A.,  Masgumelar,  N.  K.,  Lestariningsih,  N.  D., Maslacha, H., Ardiyanto, D., Hutama, H. A., Boru, M. J., Fachrozi, I., Isaci, E., Rodriquez, S.,  Prasetyo,  T.  B.,  &  Romadhana,  S.  (2020). Metodologi  Penelitian  Kuantitatif, Kualitatif, dan Penelitian Tindakan Kelas dalam Pendidikan Olahraga cover.
Rahmadi,  S.,  &  Parmadi.  (2019). Pengaruh  ketimpangan  pendapatan  dan  kemiskinan terhadap pertumbuhan ekonomi antar pulau di Indonesia. 14(2).
Ramadhani, I., Purnomo, R. A., Cahyono, Y., Winanto, A. R., & Abas, S. (2020). kesempatan kerja , ketimpangan pendapatan dan pertumbuhan ekonomi.
Situmeang, R., Sembiring, S., Kaskoyo, H., Nawi, H. A., & Susanto, H. (2022). No Title. Soniansih,  S.,  Kusmiati,  Y.,  &  Humeira,  B.  (2021). Komunikasi,  teknologi  informasi  dan ketenaga kerjaan kajian perkembangan inklusi teknologi digital dan pengangguran di indonesia.
Syari, P., Setiawati, E., & Alqoodir, W. (2021). Jurnal Ekonomika. 10(2), 395 – 424.
Wianti, W., & Nurgaheni, N. E. (2020). Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi SERAMBI
Tingkat Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia. 2(3), 169 – 176.
Wulandari, A. P., Fakultas, E., Universitas, E., Padang, N., & Artikel, I. (2022). Analisis Modal Manusia, Investasi, dan Teknologi terhadap Pertumbuhan Ekonomi Sumatera Barat. 11(November), 128 – 137.