Volume 26 No 1, Januari 2024
Jurnal Ekonomi dan Bisnis Dharma Andalas

## Ukuran Optimal Kota Padang Provinsi Sumatera Barat Berdasarkan Sudut Pandang Ekonomi
Yenni Del Rosa 1 , Idwar 2 , Zikri Alif 3 dan Sinta Indriani 4
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Dharma Andalas 1,2,3,4
email:yennidelrosa01@gmail.com 1 idwar68@unidha.ac.id 2 zikrialif@gmail.com 3
indrianisinta@gmail.com 4

## Abstract
Padang  City,  the  capital  of  West  Sumatra  province,  attracts  residents  from  various  regions  in West Sumatra and beyond, leading to over urbanization without  consideration of its economic viability. This study aims to determine the economically optimal size of Padang City. Secondary data  from  2020-2022  including  GRDP  ADHB,  indirect  costs,  public  spending,  population, density, and area were utilized. The research employed a library research method, focusing on 12  districts  and  7  cities  in  West  Sumatra,  with  Padang  City  as  the  sample  through  purposive sampling.  Quantitative  descriptive  statistics  were  applied  for  data  analysis.  Findings  reveal  a negative  correlation  between  population  size  and  per  capita  expenditure.  Calculations  for Padang  City's  optimal  size,  considering  minimizing  per  capita  expenditure  and  maximizing GRDP,  highlight  variations  in  per  capita  expenditure.  The  optimal  size  corresponds  to  a population  level  where  the  city's  per  capita  expenditure  is  minimized,  enabling  an  increase  in GDP  per  capita.  However,  the  current  population  size  falls  below  the  optimal  threshold, indicating potential for minimizing total government expenditure..
Keywords:  optimal  city,  indirect  costs,  public  spending,  population,  population  density and area.

## Abstrak
Kota  Padang,  sebagai  ibu  kota  Provinsi  Sumatera  Barat,  menjadi  salah  satu  tujuan  urbanisasi bagi penduduk dari berbagai daerah di Sumatera Barat dan provinsi lain di Indonesia. Namun, urbanisasi  tersebut  seringkali  terjadi  secara  berlebihan  tanpa  mempertimbangkan  ukuran  kota yang  optimal  secara  ekonomi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  ukuran  optimal Kota  Padang  dari  sudut  pandang  ekonomi.  Data  sekunder  tahun  2020-2022  seperti  PDRB ADHB,  biaya  tidak  langsung,  belanja  publik,  jumlah  penduduk,  kepadatan,  dan  luas  wilayah digunakan dalam penelitian ini. Metode library research digunakan untuk mengumpulkan data sekunder  yang  berkaitan  dengan  masalah  penelitian.  Populasi  penelitian  mencakup  12 kabupaten  dan  7  kota  di  Provinsi  Sumatera  Barat,  dengan  Kota  Padang  sebagai  sampel menggunakan  teknik  purposive  sampling.  Analisis  data  dilakukan  menggunakan  statistik deskriptif  kuantitatif.  Hasil  penelitian  menunjukkan  adanya  hubungan  negatif  antara  jumlah penduduk  dan  pengeluaran  per  kapita.  Penentuan  ukuran  kota  optimal  Kota  Padang  dilakukan dengan  meminimalkan  pengeluaran  per  kapita  dan  memaksimalkan  PDRB.  Ditemukan  bahwa ukuran optimal kota Padang adalah ketika jumlah penduduknya sesuai dengan pengeluaran per
kapita  pemerintah  yang  minimal,  namun  masih  di  bawah  ukuran  optimal  untuk  meningkatkan PDRB per kapita sehingga pengeluaran total pemerintah dapat diminimalkan Kata kunci: kota optimal, biaya tidak langsung, belanja publik, jumlah penduduk, kepadatan penduduk dan  luas wilayah.

## PENDAHULUAN
Jumlah  penduduk  dunia  saat  ini sudah sangat banyak, diprediksi mencapai  8  miliar  jiwa.  Urutannya sebagai berikut: Tiongkok dengan jumlah  1.45  milyar  jiwa,  India  dengan jumlah  1.41  milyar  jiwa,  Amerika Serikat  dengan  jumlah  335.67  juta  jiwa, Indonesia  dengan  jumlah  280.56  juta jiwa, dan Pakistan dengan jumlah 231.56 juta  jiwa  (Laporan  PBB,  2021).  Jumlah penduduk  Indonesia  menempati  urutan ke-4  dengan  jumlah  275.77  juta  jiwa. Sekitar  56.7%  penduduk  Indonesia tinggal  di  perkotaan  dan  diperkirakan akan  terus  meningkat  menjadi  66.6% pada  tahun  2035,  sekitar  220  juta  jiwa penduduk  Indonesia  pada  tahun  2045, setara dengan 70% dari total populasi di tanah air (World Bank, 2022).
Provinsi Sumatera Barat menempati  urutan  ke-11  dari  populasi penduduk dunia dengan jumlah 5.664.988 jiwa, dengan komposisi penduduk  perkotaan  mencapai  70%  - 90% (BPS, 2020). Urbanisasi di Indonesia  termasuk  tinggi  di  Asia, mencapai  56.7%  per  tahun,  lebih  tinggi dibandingkan dengan
persentase urbanisasi  per  tahun  di  negara-negara lain  yang  memiliki  jumlah  penduduk padat  seperti  Tiongkok  64.72%, Filipina 46.7%,  dan  India  35.39%  (World  Bank, 2022). Lebih dari separuh populasi dunia tinggal  di  kota  saat  ini,  dan  diprediksi akan  terus  meningkat  sebanyak  3  miliar jiwa pada tahun 2050.
Wilayah  perkotaan  berkembang karena  urbanisasi    selalu    diikuti perkembangan teknologi transportasi dan informasi    menghubungkan    wilayah satu    dengan    lainnya  dan      pemekaran kota  guna  meningkatkan  pergerakan penduduk  dan  komoditi  baik    sehingga
mendorong terbentuknya
sistem perkotaan  (  Khisty  &  Lall,  2003). Urbanisasi berdampak negatif signifikan      terhadap      pertumbuhan ekonomi karena sebagian besar penduduk usia produktif tinggal di  kota besar  (Harahap, F.R, 2013 & Hidayati I, 2021).  Terkonsentrasinya penduduk dan aktifitasnya  di  wilayah  kawasan  padat lebih  tinggi  daripada  kawasan  lain  di sekitarnya  (Sato  &  Yamamoto  2015) diikuti    perluasan    ruang    kota    dan peningkatan    konsentrasi      penduduk perkotaan  (Merlin  &  Choay,  2005). Urbanisasi  sangat  dipengaruhi  oleh pertumbuhan penduduk akibat perubahan  sosial  masyarakat  (Davis  K, 1995), peningkatan konsentrasi
penduduk  dan  penggandaan  konsentrasi (Tisdale, 1942).
Proses  urbanisasi  di  negara-
negara  berkembang  seperti  Indonesia memicu terjadinya
perkembangan spasial  kompleks  secara  internal  dan eksternal  (Buhaug  &  Urdal,  2013). Terkonsentrasinya  penduduk  Indonesia di Pulau Jawa mengarah pada pertumbuhan  penduduk  di  kota-kota besar  dan  kota-kota  kecil,  sehingga perkembangan  perkotaannya  melebar dan  terfragmentasi  di  beberapa  wilayah kabupaten sekitarnya (Mardiansyah, 2013;  Mardiansyah  F.H;  Handayani,  W & Setyono, J.S, 2018). Pemerintahan daerah yang
optimal  biasanya  memiliki  5.040  rumah tangga  atau  25.000  -  30.000  penduduk (Desky,  A.F,  2022),  serta  fokus  pada efisiensi  ekonomi,  demokrasi,  distribusi, dan  pembangunan  dengan  populasi sekitar  1.620  atau  lebih  2.000  penduduk (Pawel, 2002). Ukuran optimal pemerintahan daerah di Indonesia diinvestigasikan dengan jumlah
penduduk yang optimal bagi kabupaten/kota  dengan  meminimalkan pengeluaran per kapita penduduk (Takiro  &  Subkhan,  2004).  Perhitungan ukuran kota/kabupaten optimal
didasarkan  pada  pendekatan  minimal pengeluaran  per  kapita  dan  pendekatan maksimal  PDRB,  dengan  pengeluaran per  kapita  yang  bersinergi  (Nazara  & Nurkholis,  2007).  Perspektif  efisiensi kota  optimal  berdasarkan  hubungan efisiensi  produksi  dan  ukuran  populasi (Hitzske, 2014).
Jumlah  penduduk  dan  kepadatan penduduk  di  7  kota  provinsi  Sumatera Barat cukup berfluktuasi, sementara luas wilayahnya  tetap.  Dalam  rentang  tahun 2020-2022, jumlah penduduk dan kepadatan penduduk di  kota Padang dan kota lainnya berfluktuasi, sementara luas wilayahnya tetap. Kota Padang memiliki rata-rata  jumlah  penduduk  per  tahun sebesar 913.544 orang, kepadatan penduduk  sebesar  1.317  jiwa/km²,  dan luas  wilayah  tetap  sebesar  693.66  km², sedangkan kota Padang Panjang memiliki  rata-rata  jumlah  penduduk sebesar 57.044 orang, kepadatan penduduk  sebesar  2.480  jiwa/km²,  dan luas wilayah hanya 23 km². Jumlah penduduk
dan pertumbuhan ekonomi merupakan faktor penentu  ukuran  kota  optimal  karena pertumbuhan ekonomi akan menciptakan lapangan  kerja  baru  dan  merangsang perkembangan. kegiatan ekonomi (Binalty,  A.O,  2012  &  Kukliski,  2015). Pertumbuhan  ekonomi  kota  Padang  per tahun  cukup  berfluktuasi  tahun  2018 (6.06%),  2019  (5.65%),  2020  (-1.86%), 2021  (3.66%),  2022  (4.36%).    Setiap daerah  memiliki  masalah  pembangunan, tidak  semua  bisa  dihadapi  karena kemampuan  keuangan  daerah    terbatas (Lewis,  D.B  ;  Jasmin,  C.2014  & Simanjuntak,  R.A.  2019).  Pemerintah harus  menetapkan  secara  tegas    tolok ukur  kota  optimal  berdasarkan  kekhasan
daerah  dengan  identifikasi  ekonomi potensial  (Friedmann,  J  ;  William  A, 2016 ; Higgin, B. & Donald J.S, 2015). Belanja  pemerintah  berpengaruh positif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi (Abdullah  ;  Rusdarti,  2017    &  Nurlina, 2015),  belanja  pemerintah  dan  pajak daerah  berpengaruh  positif  signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi (Rosemarina, A.R & Ratu Eva, F, 2019). Berdasarkan  fenomena  di  atas  rumusan masalah penelitian bagaimanakah identifikasi  ukuran  optimal  kota Padang provinsi  Sumatera  Barat  berdasarkan sudut pandang ekonomi? Tujuan penelitian  identifikasi  ukuran  optimal kota  Padang  provinsi  Sumatera  Barat berdasarkan sudut pandang ekonomi. Produk  Domestik  Regional  ruto (PDRB)    merupakan    jumlah  nilai tambah  bruto  yang  dihasilkan  oleh  unit usaha  dalam    wilayah  domestik  atau jumlah  hasil  seluruh  nilai  barang/jasa akhir  yang  dihasilkan  seluruh  kegiatan ekonomi  dalam  suatu  wilayah  (BPS, 2022).  Menurut  (Paul  A.Samuelson; William  D.Nordhaus,  2009  &  Mankiw, N.G,  2019)  PDRB  sebagai    indikator penting untuk mengetahui kondisi ekonomi  suatu  daerah  dalam  kurun waktu  tertentu  menurut  Atas  Dasar Harga  Berlaku  (ADHB)  dan  Atas  Dasar Harga Konstan (ADHK). PDRB menggambarkan pendapatan suatu
daerah yang dicapai dalam tahun tertentu dan  perubahannya  berperanan  penting menentukan pertumbuhan ekonomi (Paul A.Samuelson  &  William  D.Nordhaus, 2009 & Mankiw, N.G, 2019).
PDRB  adalah    produk    nasional yang    diwujudkan    oleh    faktor-faktor produksi  dalam  negeri  (milik  WNI  dan WNA)  dalam  suatu  negara    sebagai ukuran  tentang  besarnya  kemampuan suatu  daerah  menghasilkan  barang/jasa dalam tahun tertentu (Paul A.Samuelson  ;  William  D.Nordhaus, 2009  &  Mankiw,  N.G,  2019).  Produk
Nasional  Bruto  (PNB)  adalah  nilai barang/jasa  yang  dihasilkan  di  dalam negara  atau  di  luar  negeri  yang dilakukan  oleh  faktor-faktor  produksi milik  warga  negara  (Paul  A.Samuelson; William  D.Nordhaus,  2009  &  Mankiw, N.G, 2019). Pendapatan nasional dihitung dengan cara pengeluaran, produk  neto  dan  pendapatan  (Paul A.Samuelson  ;  William  D.Nordhaus, 2009 & Mankiw, N.G, 2019).
Kajian  empiris  ukuran      kota optimal    tidak    hanya  dilakukan  di negara  maju  tapi  juga  di  negara berkembang  (Arnot,  2004  ;  Nazara, 2007  ;  Hitzschke,  2022  ;  Kim  Hewing and  Nam,  2013  ;  Camagni,  Capelo  & Caragliu,  2014  ;  Marques,    Kortt  & Dollery,  2015).  Ukuran  kota  optimal sebagai dasar dalam merumuskan kebijakan  pengendalian  urbanisasi,  tata ruang  wilayah  dan  arah  pembangunan kota  jangka  panjang  (Alonso,  1971), (Cameron  &  Wingo,  1973),  Richardson (1978  &  1983),  (Henderson,  1985  & Fujita,  1989).    Ukuran  kota  optimal dilihat dengan pendekatan biaya minimum, pendekatan maksimum manfaat  dan  pendekatan marginal  cost approach, penentuan  awalnya dilakukan oleh  (Alonso,  1971  &  Richardson, 1978). Kurva Average Product (AP) dan Marginal  Product  (MP) bersifat  linier sehingga  tidak  sesuai  dengan  kaedah ilmu  ekonomi    dan  kenyataannya  di lapangan (Alonso, 1971). Kurva AP dan MP  menjelaskan Average Benefit  (AB) dan Marginal  Benefit  (MB) kota bersangkutan bersifat non linier, awalnya meningkat  cepat  bila  ukuran  kota meningkat  kemudian    berkurang  saat kota sudah sangat besar.
Pendekatan      biaya      minimum berdasarkan    pertimbangan    bahwa pembangunan   kota optimal  dari  sudut pandang  ekonomi dikelola dengan biaya pengelolaan  rata-rata  minimum  secara efektif  dan  efisien,  tercermin  dari  biaya
pengelolaan minimum. Berdasarkan prinsip ini ukuran kota optimal ditetapkan  berdasarkan  titik  minimum biaya rata-rata pengelolaan kota Average Cost  (AC) meliputi  gaji  dan  upah aparatur    kota,  biaya  administrasi,  biaya perjalanan  dinas,  biaya  pemeliharaan sarana  dan  prasarana  kota.  Pendekatan biaya  minimum    berdasarkan  prinsip ekonomi  skala  besar  bahwa  ukuran  kota dapat diperbesar sampai tercapainya titik biaya  pengelolaan    rata-rata  per  kapita minimum. Ukuran kota diperbesar dengan  membiarkan  jumlah  penduduk terus  bertambah  setelah  melewati    titik minimum  maka  biaya  pengelolaan  rata- rata  akan  meningkat.  Dengan  demikian titik  biaya  minimum    sebagai  dasar utama penentuan ukuran kota optimal.
Bila manfaat bersih yang dinikmai masyarakat turut diperhitungkan berdasarkan manfaat dan keuntungan  yang  dinikmati  masyarakat kota    maka  kriteria  penentuan  kota optimal  sebaiknya  berdasarkan    selisih maksimum  kurva  AC dan  kurva  AB merupakan selisih AB dan AC maksimum. Ukuran kota dengan pendekatan  ini      lebih  besar  dari  ukuran kota optimal berdasarkan prinsip ongkos minimum  (Alonso  1971  &  Richardson, 1978). Menurut (Alonso 1971 & Richardson, 1978) keuntungan maksimum    diperoleh  dalam  jangka panjang bila pengusaha  berproduksi saat
MC = MP untuk kota optimal berdasarkan  pertimbangan  maksimum keuntungan    cukup  rendah  (mendekati nol).  Kriteria  ukuran  kota  optimal (Richardson  J.V,  1985)  bila  AC  =  AR saat  keuntungan  sama  dengan  nol    akan relevan untuk jangka panjang bila MC = MR untuk jangka pendek.
Model kota   optimal   formulasi (Alonso  &  Richardson,  1978)        pada dasarnya    sama,  bedanya    terletak  pada bentuk  kurva  AB,  MB  dan  MC  dimana
Alonso  mengasumsikan  kurvanya  linier sedangkan Richardson mengasumsikannya non linier.
Kesimpulan  yang  dihasilkan  tetap  sama dengan  3  pendekatan  pengukuran  kota optimal  dilihat  dari  ongkos  minimum (sudut  pengelola  kota),  maksimum mafaat  bersih    (sudut  warga  kota)  dan profit maksimum (sudut pandang bisnis). Hipotesis model Alonso-Richardson menyangkut  jumlah  penduduk  kota optimal  dengan  pendekatan  keuntungan maksimum menghasilkan jumlah penduduk  kota  yang  lebih  besar  dari pendekatan manfaat bersih dan pendekatan  ongkos  minimum.  Ukuran kota optimal dengan pendekatan maksimum  manfaat  bersih  lebih  besar dari  jumlah  penduduk  kota  optimal dengan pendekatan ongkos minimum.
Urbanisasi merupakan perpindahan    penduduk    dari    desa    ke kota    untuk    menetap  atau  sementara sehingga jumlah penduduk kota meningkat  karena  peningkatan  fertilitas penduduk  kota  (R.  Bintarto,  1984).  Para urban  yang  menetap  di  kota    sesuai kriteria  jumlah  penduduk    sbb  :  kota kecil 20.000-100.000 orang, kota sedang100.000-500.000 orang, kota besar  500.000-1.000.000  orang  dan  kota metropolitan  lebih  dari  1.000.000  orang (Sujamto,  1991).    Korelasi  persentase jumlah  angkatan  kerja  dalam  kegiatan pertanian  dengan  persentase  penduduk yang  tinggal  di    perkotaan  sekitar  0.86 (Davis  &  Golden,  1954).  Dibeberapa negara  besar  seperti  Mesir  terjadinya over  urbanization karena push  factor dan pull  factor (Sovani,  N.V  1976). Terjadinya over urbanization berdampak positif  terhadap  proses  pembangunan dan berdampak negatif terhadap kesejahteraan masyarakat sbb : meningkatnya traffic
congestion,
meningkatnya urban unemployment , meningkatnya urban poverty , meningkatnya slump areas dan
meningkatnya kejahatan dan kriminalitas kota ((Sjafrizal, 2012).

## METODE PENELITIAN
Jenis penelitian bersifat deskriptif kuantitatif bertujuan
menggali      pengetahuan      dan pemahaman  untuk  menganalisis  sebuah fenomena komtemporer historik  dengan menganalisis dan menyajikan data secara sistemik  sehingga    mudah  dipahami  dan disimpulkan  (Cooper,  Donal  R,.  Pamela S.C,  2011  &  Sekaran,  2015).  Penelitian menggunakan  data  sekunder  jenis  data rasio  bersumber  dari library  research diperoleh dari berbagai literature, artikel ilmiah,  buku,  laporan  BPS  dan  berbagai website resmi  berhubungan  dengan masalah penelitian. Populasi yaitu semua variabel  menyangkut  masalah  yang diteliti  dan  sampel  yaitu  sebagian  dari keseluruhan objek yang diteliti mewakili  semua  populasi  (Cooper,
Donal  R,.  Pamela  S.C,  2011  &  Sekaran 2015). Populasi penelitian 12 kabupaten, 7  kota  dan  sampel  penelitian  kota Padang provinsi Sumatera Barat ditentukan      secara purposive  sampling
(Cooper,  Donal  R,  &  Pamela  S.C,  2011 &  Sekaran, 2015).
State  of  the  art cukup  penting dalam  penelitian  karena  bermanfaat untuk mengetahui perkembangan sebuah ilmu. State  of  art yaitu  rancangan penelitian    dibandingkan  penelitian terdahulu    sebagai  dasar  penelitian (Husein  Umar,  2013)  s tate  of  the  art sbb :
1. Ukuran  kota  optimal  kabupaten  dan kota Indonesia berdasarkan pendekatan minimisasi dan
pengeluaran  per  kapita,  menggunakan metode  translog  kuadratik  variabel dummy (Suahasil N.N, 2007).
2. Ukuran  kota  optimal    kota  Bukittingi berdasarkan pendekatan efisiensi produktifitas kota dan biaya pengelolaan kota, menggunakan
metode  regresi  non  linier  kuadratik (Andreas M.J.S, 2016).
3. Ukuran optimal kota-kota di Indonesia berdasarkan data sekuner, menggunakan analisis deskriptif (Aprilia P & Abd.Jamal, 2017).
4. Ukuran optimal kota Bukittingi berdasarkan konsep ekonomi, menggunakan  model  Alonso  (Zul Azhar, 2018). Metode  pengolahan  dan  analisis data bersifat statistik deskriptif kuantitatif karena peneliti ingin mengeksplor berbagai fenomena sekelompok unit analisis dengan membuat  kesimpulan  sehingga  mudah dipahami  melalui    data  populasi  atau sampel (Cooper, Donal R, ; Pamela S.C, 2011  &  Sekaran,  2015).  Ukuran  kota optimal    menjelaskan    pendekatan net benefit suatu  kegiatan  sebagai  nilai produksi  (pendapatan)    dikurangi      total biaya  pengeluaran  ((Richardson,  1983). Kepadatan penduduk kota optimal ditentukan  dengan  menyamakan  turunan pertama    persamaan  AC,  cari  jumlah penduduk  kepadatan  penduduk  saat kedua  turunan    sama.  Secara  rinci metode  pengolahan  dan  analisis  data dibagi atas 2 bagian :
1. Pendekatan  Minimisasi  Pengeluaran per Kapita Formulanya PLNKAP it = α o + α 1 POP it +  α 2 POP it 2 +  α 3 LW it +  α 4 LW it 2 + α 5 PDRBBKAP it + e it dan Ln(PE it ) = β o + β 1 ln(POP it ) + β 2 ln (POPit) 2 + β 3 ln (LW it )  +  β 4 ln  (Lwit) 2 +  β 5 ln  (POP it ) ln  (LW it ) + β 6 ln(PDRBBKAP it )   +  e it dimana  dimana  α o ,  β o =  konstanta, PLNKAP    =  pengeluaran  total pemerintah daerah per kapita, PDRBBKAP = PDRB per kapita, POP =  jumlah  penduduk  wilayah,  LW  = luas  wilayah,  α 1 ,  β 1 ....dan  e  = error term.
2. Pendekatan Maksimisasi Pertumbuhan Ekonomi dan PDRB per Kapita
a. Maksimisasi Pertumbuhan Ekonomi
Formulanya  PE it =  a o +  a 1 POP it + a 2 POP it 2 + a 3 LW it + a 4 LW it 2 + a 5 GS it + e it dan
Ln(PE it )  =  b o +  b 1 ln(POP it )  +  b 2 ln (POPit) 2 + b 3 ln (LW it ) + b 4 ln (Lwit) 2
+ b 5 ln (POP it )  ln (LW it ) + b 6 ln(GS it ) + e it
b. Maksimisasi  PDRB per Kapita Formlanya  PDRBBKAP it =  c o + c 1 POP it +  c 2 POP it 2 +  c 3 LW it + c 4 LW it 2 + c 5 GS it + e it dan Ln(PDRBBKAP it )  =  d o +  d 1 ln(POP it )  +  d 2 ln  (POPit) 2 +  d 3 ln (LW it ) + d 4 ln (Lwit) 2 + d 5 ln (POP it ) ln (LW it ) + d 6 ln(GS it )  + e it dimana a o ,  b o ,  c o ,  d o =  konstanta,      PE  = pertumbuhan
ekonomi, PDRBBKAP  =  PDRB  per  kapita,
GS = goverment size, POP = jumlah penduduk  wilayah,  LW  =  luas wilayah,  a 1 ,  b 1 ,  c 1 ,  d 1 =  koefisien variabel dan dan e = error term.
Titik  minimum    pengeluaran    per kapita    berkaitan  langsung  dengan jumlah  penduduk    dicari    dengan persamaan   ∂PLNKAP /∂POP = α 1 +  2α 2 POP    dan    nilai    minimum pengeluaran    per  kapita  dihitung  α 1 + 2α 2 POP = 0 dan POP * = -α 1 /2α 2 .

## HASIL DAN PEMBAHASAN Gambaran Umum Variabel Penelitian
Konsumsi      penduduk    suatu daerah    cerminan    kondisi    sosial ekonomi    daerah,    acuan  dalam memprediksi      indikator    kesejahteraan penduduk.    Kesejahteraan    penduduk secara    ekonomi    diukur    dengan menghitung besar pengeluaran seseorang  atau  rumah  tangga  untuk untuk memenuhi konsumsi makanan dan bukan makanan  dalam  waktu  tertentu. Bila    selera    tidak  berbeda  maka persentase  pengeluaran  untuk  makanan akan turun dengan meningkatnya pendapatan (Engel, 1857) sejalan dengan teori  (Maslow,  1943)  bahwa  manusia
termotivasi  untuk  memenuhi  kebutuhan hidupnya  mulai  dari  yang  paling  rendah kebutuhan basic  need sampai    paling tinggi  kebutuhan  aktualisasi  diri.  Rata- rata  pengeluaran  total  per  kapita  kota Padang  selama  5  tahun  Rp14.583  (ribu) dan  provinsi  Sumatera  Barat  Rp  10.985 (ribu),  tahun  2018  tidak  tesedia  data. Pengeluaran total per kapita kota Padang lebih tinggi dibandingkan dengan pengeluaran  total  per  kapita  provinsi Sumatera  Barat.  Nilai  PDRB  ADHB tahun  dasar  2010  kota  Padang  menurut lapangan usaha penyumbang perekonomian terbesar di provinsi Sumatera Barat Rp 62.424.554.79 triliun tahun  2020,    setara    25.7%  dari  total PDRB  19  kabupaten/kota  di  provinsi Sumatera  Barat  Rp  241.88  triliun.  Kota Padang  tahun  2022  PDRB  berdasarkan ADHB  2010    Rp  72.961.63  turun  Rp 65.106.509.36  dibandingkan  tahun  2021 sebesar  Rp  65.179.471.01.  Naiknya PDRB  ADHB  2010  pengaruhi  oleh kenaikan  produksi  di  semua  lapangan usaha  karena  adanya  inflasi.  Struktur ekonomi  yang  terbentuk  dari  nilai tambah  yang  diciptakan  oleh  setiap lapangan usaha menggambarkan seberapa  besar  ketergantungan    daerah terhadap  kemampuan  berproduksi  dari setiap lapangan usaha.
Jumlah  penduduk    kota    Padang setiap tahunnya relatif meningkat, dalam pembangunan  kependudukan  salah  satu aspek  penting  paling  mendasar  dalam pembangunan.
Penduduk sebagai sasaran  dan  pelaku  pembangunan  juga sebagai orang yang menikmati pembangunan.  Tahun  2019  dan  2020 pertumbuhan  ekonomi  kota  Padang drastis turun masing-masing 5.65% dan - 1.86%  karena    pandemi  covid  19 berdampak  terhadap  semua  lapangan usaha  dan  sektor  unggulan  kota  Padang. Pertumbuhan  ekonomi  kota  Padang tahun  2023  ditargetkan  5.03%    laju inflasi  0.14% dan pengangguran terbuka
9.74%  dari  angkatan  kerja.  Tingkat kemiskinan  berkisar  di  bawah  angka 4.30%  disertai  Indeks  Pembangunan
Manusia 83.82% sehingga dengan mulai pulihnya ekonomi diharapkan kesejahteraan  masyarakat    meningkat. Tahun  2023  mendatang  pendapatan daerah diprediksi  Rp 2.513 triliun turun Rp 128.7 milyar atau 4.87% dibandingkan  tahun  2022  pendapatan daerah    Rp  2.642  triliun.  Rencana pendapatan ini bersumber dari Pendapatan  Asli  Daerah    Rp  928.65 milyar,  pendapatan  transfer    Rp  1.57 triliun  dan  lain-lain  pendapatan  daerah yang syah  Rp 15 milyar.
G overnment  size sebagai  ukuran kontribusi pemerintah dalam pembangunan  suatu  negara  termasuk pembelian  barang,  jasa  publik  dan perlindungan  sosial  bagi  masyarakat (OECD, 2005). Government size diukur dengan  persentase  total  pengeluaran pemerintah  dari  GDP  bisa  juga  diukur dari  rasio  pajak  yaitu  persentase  total penerimaan  pajak  dari  GDP  (Santika  & Qibthiyah,  2020). Government  size merupakan  gambaran  kebijakan  fiskal yang  diterapkan    pemerintah  suatu negara  menggunakan  data  persentase pengeluaran  pemerintah  terhadap  GDP. Pemerintah  kota  Padang  tahun  2018- 2022  rata-rata  anggaran  belanja  Rp 251.634.339.335.4    realisasi  belanja  Rp 178.594.559.852.4  dan  pangsa  realisasi 86.43%. Kebijakan pengeluaran pemerintah fokus kepada fasilitas umum, bantuan  anggaran  untuk  daerah  dan peningkatan belanja perlindungan sosial.
Pemanfaatan  pengeluaran  pemerintah memberikan fasilitas bisnis yang memadai  akan  menciptakan  sistem kelembagaan  yang  baik  dan  menarik investasi  untuk  pembangunan  (Otman, et.al.,  2018).  Saat  jumlah government size optimal maka peningkatan government size tidak berdampak signifikan dan berkorelasi negatif
terhadap pertumbuhan ekonomi (Asimakopoulus & Karavias, 2016). Bila government  size di  atas  titik  optimal menimbulkan efek crowding out investasi  (Olaoye  et  al,  2020)  karena peningkatan    pengeluaran  pemerintah menyebabkan defisit cukup besar, sementara  defisit  dibiayai  dengan  utang sehingga  tekanan kredit  dan suku bunga riil naik.

## Pendekatan  Minimisasi  Pengeluaran per Kapita
Pendekatan  ini  menggunakan  regresi terhadap  pengeluaran  total  per  kapita  = PLNKAP,    pengeluaran  rutin  per  kapita
= PLNRKAP, pengeluaran pembangunan  per  kapita  =  PLNPKAP, pengeluaran  total  pendidikan  SPM  per
kapita = SPMKAP, pengeluaran pendidikan  per  kapita  =  PDKNKAP, pengeluaran  kesehatan  per  kapita  = KSHTNKAP dan pengeluaran
infrastuktur dasar per kapita = INFRAKAP).  Ukuran    optimal  sebuah daerah sebaiknya dilakukan setiap tahun dan  semua  tahun  (Akita  &  Subkhan,
2004)  juga  menggunakan  indikator kepadatan penduduk sebagai rasio jumlah  penduduk  dengan  luas  wilayah (Swianniewicz,  2002).  Hasil  pengolahan data menggunakan fungsi translog untuk pengeluaran pemerintah kota Padang per kapita,  pengeluaran  total,  pengeluaran rutin  dan  pengeluaran  pembangunan sesuai dengan model (Deler et al., 1998) seperti tabel 1.
Tabel 1.

## Hasi Regresi Fungsi Translog Pengeluaran Pemerintah  Kota Padang per Kapita
Variabel Persamaan 1 Persamaan 2 Persamaan 3 Variabel bebas LnPLNKAP (Total per Kapita) LnPLNRKAP (Rutin per Kapita) LnPLNPKAP Pembangunan per Kapita) Konstanta t hitung 7.863155 (11.73) 6.205657 (9.32) 7.603985 (10.19) LnPOP t hitung -0.912621 (-3.41) -0.707410 (-2.17) -1.820415 (5.41) (LnPOP) 2 t hitung 0.037521 (3.47) 0.046984 (1.39) 0.046894 (3.58) LnLW t hitung 0.217639 (2.86) 0.274497 (3.56) 0.350128 (3.52) (LnLW) 2 t hitung -6.61E-05 (-0.01) -0.000483 (-0.13) 0.014118 (2.47) LnPOP*LnLW t hitung -0.042724 (-3.20) -0.035798 (-2.31) -0.054735 (-2.47) LnPDRBBKAP t hitung 0.500194 (13.68) 0.301230 (9.27) 0.487748 (10.03) R 2 0.519 0.408 0.611 Adj.R 2 0.79 0.236 0.593 F Statistic 456.299 196.637 436.180 Prob.(F Stat) 0.000 0.000 0.000 t tabel 2.063 1.671 1.671 Sumber: Data Diolah, 2023 Hasil  regresi  fungsi  translog menggunakan fungsi kuadratik menunjukkan  semua  variabel    bebas signifikansi  α  =  5%  mempengaruhi pengeluaran pemerintah per kapita untuk pengeluaran  total,  pengeluaran  rutin  dan pengeluaran  pembangunan  seperti  tabel
2.
Tabel 2.

## Hasi Regresi Fungsi Kuadratik Pengeluaran Pemerintah Kota Padang per Kapita
Variabel Persamaan 1 Persamaan 2 Persamaan 3 Persamaan 4 Variabel bebas PLNKAP (Total per Kapita) PLNKAP (Total per Kapita) PLNRKAP (Rutin per Kapita) PLNPKAP (Pembangunan per Kapita) Konstanta t hitung 802.7297 (20.18) 526.4094 (10.81) 244.95844 (12.21) 129.1239 (2.43) POP t hitung -1.120257 (-12.51) -1.072461 (-12.54) -0.417950 (-11.62) 0.289801 (-7.06) POP 2 t hitung 0.000326 (8.09) 0.000237 (9.30) 0.000141 (8.85) 7.84E-05 (6.44) LW t hitung 0.013953 (4.05) 0.024040 (4.45) 0.028818 (3.24) 0.015960 (3.14) LW 2 t hitung -2.15E-05 (-3.36) -2.58E-05 (-4.39) -5.17E-04 (-2.68) -1.32E-05 (-2.39) PDRBBKAP t hitung 9.279226 (4.68) 8.548898 (4.51) 1.486898 (2.41) 4.566966 (3.73) R 2 0.322 0.475 0.442 0.322 Adj.R 2 0.313 0.404 0.380 0.313 F Statistic 176.312 144.776 125.146 76.975 Prob.(F Stat) 0.000 0.000 0.000 0.000 t tabel 2.063 1.671 1.671 1.671 Sumber: Data Diolah, 2023 Koefisien    LW  =    Luas    Wilayah hasilnya positif
signifikan
menunjukkan semakin luas wilayah kota
Padang  maka  pengeluaran  pemerintah per kapita semakin besar. Hubungan luas wilayah  dengan  pengeluaran  pemerintah per kapita tidak linier, negatif signifikan sesuai  nilai  LW 2 sehingga  hubungannya berbentuk  kurva  U  terbalik.  Hasil perhitungan ukuran optimal kota Padang menggunakan  koefisien  POP  dan  POP 2 seperti tabel 3, tabel 4 dan tabel 5.
Tabel 3. Ukuran Optimal Kota Padang Berdasarkan Pengeluaran Pemerintah
Total per Kapita Tahun Koefisien POP Koefisien POP 2 Nilai POP (Orang) 2018 -0.124 0.00011 939.112 2019 -0.217 0.00013 950.87 2020 -1.456 0.00027 909.040 2021 -1.518 0.00039 913.448 2022 -1.283 0.00046 919.145
Sumber: Data Diolah, 2023
Tabel 4.
Ukuran Optimal Kota Padang
Berdasarkan Pengeluaran Rutin per Kapita
Tahun Koefisien POP Koefisien POP 2 Nilai POP (Orang) 2018 -0.137 0.00011 939.112 2019 -0.158 0.00013 950.87 2020 -1.571 0.00027 909.040 2021 -1.418 0.00039 913.448 2022 -1.283 0.00046 919.145
Sumber: Data Diolah, 2023 Tabel 5. Ukuran Optimal Kota Padang Berdasarkan Pengeluaran Pembangunan per Kapita
Tahun Koefisien POP Koefisien POP 2 Nilai POP (Orang) 2018 -0.124 0.00011 939.112 2019 -0.217 0.00013 948.87 2020 -1.456 0.00027 909.040 2021 -1.518 0.00039 913.448 2022 -1.283 0.00046 919.145 Sumber: Data Diolah, 2023
Ukuran    optimal    kota    Padang menggunakan    pendekatan    minimisasi pengeluaran    per kapita  dianalisis  sesuai jenis  pengeluaran    Standar  Pelayanan Minimum  (SPM)    menurut  klasifikasi anggaran  dan  anggaran  pembangunan. Hasil  regresi  translog  dan  fungsi kuadratik  untuk  persamaan  anggaran SPM per kapita, pengeluaran pendidikan per  kapita,  pengeluaran  kesehatan  per kapita  dan  pengeluaran  infrastuktur dasar  perkapita  hasilnya  hampir  sama dengan  hasil  regresi  fungsi  translog sebelumnya yang dilakukan untuk pengeluaran total per kapita, pengeluaran rutin  per  kapita  dan  pengeluaran pembangunan  per  kapita  seperti  tabel  6, tabel 7, tabel 8 dan tabel 9.
Tabel 6. Ukuran Optimal Kota Padang Berdasarkan Pengeluaran SPM per
Kapita Tahun Koefisien POP Koefisien POP 2 Nilai POP (Orang) 2018 -0.021 0.00010 929.112 2019 -0.040 0.00011 950.87 2020 -0.13 0.00020 930.040 2021 -0.157 0.00051 900.448 2022 -0.153 0.00037 914.145 Sumber: Data Diolah, 2023 Tabel 7. Ukuran Optimal Kota Padang Berdasarkan Pengeluaran Pendidikan
per Kapita
Tahun Koefisien POP Koefisien POP 2 Nilai POP (Orang) 2018 -0.011 0.00007 966.112 2019 -0.014 0.00010 960.87 2020 -0.026 0.00019 920.040 2021 -0.045 0.00027 894.448 2022 -0.012 0.00034 879.145 Sumber: Data Diolah, 2023 Tabel 8. Ukuran Optimal Kota Padang
Berdasarkan Pengeluaran Kesehatan per Kapita
Tahun Koefisien POP Koefisien POP 2 Nilai POP (Orang)
2018 -0.015 0.00005 987.112 2019 -0.016 0.00009 970.87 2020 -0.020 0.00018 915.040 2021 -0.022 0.00025 873.448
Tahun Koefisien POP Koefisien POP 2 Nilai POP (Orang) 2022 -0.033 0.00032 866.145
Sumber: Data Diolah, 2023
Tabel 9.
Ukuran Optimal Kota Padang Berdasarkan Pengeluaran Infrastruktur Dasar per Kapita
Tahun Koefisien POP Koefisien POP 2 Nilai POP (Orang) 2018 -0.013 0.000015 998.112 2019 -0.011 0.000013 981.87 2020 -0.132 0.000037 928.040 2021 -0.126 0.000041 897.448 2022 -0.138 0.000074 905.145 Sumber: Data Diolah, 2023 Pendekatan Maksimisasi Pertumbuhan Ekonomi Hasil  regresi  fungsi  translog  permbuhan ekonomi seperti tabel 10. Tabel 10. Hasi Regresi Fungsi Translog Pertumbuhan Ekonomi Kota Padang Variabel Persamaan 1 Persamaan 2 Variabel bebas LnPE LnPE Konstanta t hitung 1.135667 (2.38) 2.005365 (2.25) LnPOP t hitung -0.320454 (-1.31) -0.413463 (-1.42) (LnPOP) 2 t hitung 0.024217 (2.17) 0.037458 (2.11) LnLW t hitung 0.010473 (0.36) 0.034865 (0.51) (LnLW) 2 t hitung 0.004665 (1.52) -0.000483 (1.27) LnPOP*LnLW t hitung -0.012757 (-2.30) -0.035798 (-1.29) LnGS t hitung -0.035838 (-2.03) - LnGS 1 t hitung - -0.105069 (-2.73) LnGS 2 t hitung -
0.002010 (0.07) R 2 0.031 0.024 Adj.R 2 0.026 0.0260 F Statistic 7.499 6.733 Prob.(F Stat) 0.000 0.000 t tabel 2.063 1.671
Sumber: Data Diolah, 2023
Koefisien  variabel  LnGS  pada tabel  10  hasilnya  negatif  signifikan artinya bila perubahan rasio pengeluaran pemerintah  terhadap  PDRB  ADHB
meningkat  maka  pertumbuhan  eknomi turun.  Hal  ini  terjadi  diduga  karena pemerintah  kota  Padang  melakukan ekspansi  kegiatan    sebagai  regulator penyedia barang pelayanan publik tertentu  sehingga  berpengaruh  negatif terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Tabel 10  menunjukkan  pengeluaran  rutin berpengaruh negatif terhadap pertumbuhan ekonomi sedangkan pengeluaran  pembangunan  berpengaruh positif terhadap pertumbuhan ekonomi. Tabel  11      hasil  regresi  fungsi kuadratik    menunjukkan      LW,    DB, DMKR      dan  DD    berpengaruh signifikan terhadap
pertumbuhan ekonomi. Koefisien variabel LW hasilnya  negatif  menunjukkan  semakin luas  sebuah  kota  maka  pertumbuhan ekonominya kecil karena luas wilayahnya tidak produktif menghasilkan output bagi perekonomian daerahnya  sehingga  menjadi  beban anggaran  bagi  pemerintah  daerah  untuk mengeluarkan  anggaran  lebih  besar dalam pembangunan infrastruktur.
Tabel 11.
Hasi Regresi Fungsi Kuadratik Pertumbuhan Ekonomi Kota Padang Variabel Persamaan 1 Persamaan 2 Persamaan 3 Variabel terikat PE PE PE Konstanta t hitung 3.132982 (5.88) 3.031362 (4.36) 0.449586 (0.44) POP t hitung -0.001271 (-1.21) -0.001236 (-1.19) 0.000210 (0.25) POP 2 t hitung 1.36E-05 (0.45) 2.01E-05 (0.40) -1.28E-05 (-0.37) LW t hitung -0.000143 (-1.42) 0.000172 (-1.49) -0.000131 (-1.18) LW 2 t hitung 3.03E-08 (0.42) 1.00E-07 (1.36) 4.40E-08 (1.27) GS t hitung 1.122851 (1.74) - -2.002270 (-1.23) GS 1 t hitung - 3.124759 (0.72) - GS 2 t hitung - 0.026586 (0.01) R 2 0.011 0.012 0.039 Adj.R 2 0.008 0.009 0.035
Variabel Persamaan 1 Persamaan 2 Persamaan 3 F Statistic 4.504 3.411 8.318 Prob.(F Stat) 0.000 0.000 0.000 t tabel 2.063 1.671 2.063

## Sumber: Data Diolah, 2023
Pemodelan  dengan  pendekatan maksimisasi  pertumbuhan    ekonomi menentukan    ukuran  kota  optimal  dapat juga  dilakukan  dengan  memaksimalkan pertumbuhan  ekonomi  sebagai  indikator utama  kinerja  perekonomian  daerah. Menurut (Handler et al., 2005) hubungan kinerja  perekonomian  dengan  ukuran pemerintah daerah menunjukkan
hubungan  tidak  linier  dan  negaif  bila pemerintah daerah melebihi ukuran kota optmal  (berbentuk  kurva  U  terbalik). Hampir  sama  dengan  model  yang digunakan  untuk  mengukur  keefektifan penyelenggaraan pemerintah daerah dalam penyediaan barang dan pelayanan publik terhadap masyarakat menggunakan ukuran pemerintah daerah berupa  rasio  pengeluaran  pemerintah daerah  terhadap  PDRB  atau goverment size. Pemerintah daerah akan memaksimalkan  pertumbuhan  ekonomi,
dapat di proxy sebagai variabel pengeluran agregate dan  pengeluaran sektoral sebagai indikator goverment size dengan berbagai variabel sosial ekonomi daerah lainnya seperti jumlah penduduk. Goverment  size signifikan  dipengaruhi oleh  variabel  penerimaan  pemerintah, jumlah peduduk dan kebijakan desentalisasi  fiskal  yang  digunakan (Syahrial Syarif, 2005).

## Pendekatan  Maksimisasi  PDRB  per Kapita
Ukuran      optimal      kota menggunakan pendekatan maksimisasi        dengan        indikator pertumbuhan  ekonomi  hasilnya  kurang baik  sehingga  indikator  pertumbuhan ekonomi diganti dengan indikator PDRB per  kapita  ADHB.  Hasil  pengolahan datanya seperti  tabel 12.
Tabel 12. Hasi Regresi Fungsi Translog PDRB per Kapita ADHB Kota Padang Variabel Persamaan 1 Persamaan 2 Variabel bebas LnPDRBBKAP LnPDRBBKAP Konstanta t hitung 1.308044 (3.26) 1.458701 (2.46) LnPOP t hitung -0.417963 (-2.29) -0.518764 (-2.16) (LnPOP) 2 t hitung 0.067877 (4.00) 0.057764 (3.80) LnLW t hitung 0.110427 (1.55) 0.142422 (1.72) (LnLW) 2 t hitung 0.022338 (4.07) 0.029272 (3.57) LnPOP*LnLW t hitung -0.047974 (-6.42) -0.058676 (-5.73) LnGS t hitung -0.331875 (19.71)
-
LnGS 1 t hitung - -0.354976 (-9.63)
LnGS 2 t hitung - -0.062492
(-2.45) R 2 0.381 0.418 Adj.R 2 0.379 0.415 F Statistic 210.611 170.212 Prob.(F Stat) 0.000 0.000 t tabel 2.063 1.671
Sumber: Data Diolah, 2023
Tabel 13. Hasi Regresi Fungsi Kuadratik PDRB

## per Kapita ADHB  Kota Padang
Variabel Persamaan 1 Persamaan
2 Persamaan
3 Variabel terikat PDRBBKAP PDRBBKAP PDRBBKAP Konstanta t hitung 11.229722 (6.24) 10.37978 (5.33) 9.46845 (6.24) POP t hitung -0.051161 (-3.14) -0.103707 (-2.39) -0.004640 (-3.01) POP 2 t hitung 2.62E-04 (3.67) 2.36E-04 (3.01) 1.44E-04 (3.81) LW t hitung 0.000101 (2.52) 0.000133 (1.66) 0.000983 (5.33) LW 2 t hitung -1.32E-07 (-2.31) -1.12E-07 (-1.52) -2.60E-07 (-4.21) GS t hitung -19.76686 (-4.14) - -25.50989 (-4.52) GS 1 t hitung - -24.57423 (-3.63) - GS 2 t hitung - 2.616816 (0.61) - R 2 0.057 0.062 0.140 Adj.R 2 0.005 0.058 0.136 F Statistic 24.927 18.208 33.376 Prob. (F Stat) 0.000 0.000 0.000
Variabel Persamaan 1 Persamaan 2 Persamaan 3 t tabel 2.063 1.671 2.063

## Sumber: Data Diolah, 2023
Koefisien      variabel  LW  positif signifikan  berarti  semakin  luas  sebuah wilayah    maka  semakin    besar    nilai PDRB    per  kapita.    Koefisien  LW 2 negatif  signifikan  berarti  pengaruh variabel  LW 2 tidak  dapat  digunakan untuk perhitungan ukuran optimal sebuah  kota  karena  ketidakstabilan. Variabel POP dan POP 2 tidak signifikan menunjukkan    perhitungan  ukuran  kota optimal kota Padang tidak dapat dihitung.  Hasil  perhitungan  ukuran  kota optimal  berdasarkan  PDRB  per  kapita
ADHB  sebagai  ukuran  optimal  jumlah penduduk agar PDB per kapita meningkat seperti tabel 14.
Tabel 14. Ukuran Optimal Kota Padang Berdasarkan PDRB per Kapita ADHB Kota Padang
Tahun Koefisien POP Koefisien POP 2 Nilai POP (Orang) 2018 -0.0011 0.0000013 998.112 2019 -0.0020 0.0000114 981.87 2020 -0.0101 0.0000025 928.040 2021 -0.0035 0.0000116 897.448 2022 -0.0036 0.0000110 905.145
Sumber: Data Diolah, 2023
Angka  tersebut  hampir  mirip dengan  hasil  perhitungan  berdasarkan pendekatan    minimisasi  pengeluaran total per kapita.Bila hasil perhitungannya digabung  secara  bersama-sama  akan saling berkolaborasi dengan hasil pengukurannya seperti tabel 15.
Tabel 15. Ukuran Optimal Kota Padang Berdasarkan PDRB per Kapita dan Pengeluaran per Kapita Minimal Kota Padang
Tahun Koefisien POP Koefisien POP 2 Nilai POP (Orang) 2018 -0.0011 0.0000013 998.112 2019 -0.0020 0.0000114 981.87 2020 -0.0101 0.0000025 928.040 2021 -0.0035 0.0000116 897.448 2022 -0.0036 0.0000110 905.145 Sumber: Data Diolah, 2023

## SIMPULAN
Beberapa  kesimpulan  berdasarkan hasil  dan  pembahasan  penelitian sebagai berikut :
1) Jumlah penduduk kota Padang berdasarkan  ukuran  skala  ekonomi terhadap pengeluaran pemerintah per kapita menunjukkan hubungan negatif  signifikan  antara  jumlah penduduk  dengan  setiap  anggaran penegeluaran  pemerintah  kota  per kapita.
2) Hasil perhitungan ukuran kota optimal  menggunakan  pendekatan minimisasi  pengeluaran  per  kapita dan  pendekatan  maksimisasi  PDRB per  kapita  menunjukkan  bahwa  jenis pengeluaran  per  kapita  kota  Padang tidak sama setiap waktu.
3) Ukuran  kota  optimal  yang  cocok dapat  minimal  bertujuan    agar  nilai PDRB kota Padang meningkat.
Saran  yang  dapat  diberikan  sesuai  hasil dan  pembahasan  penelitian  sebagai berikut :
1) Perlu pelaksanaan reformasi pemerintah  kota  untuk  menentukan ukuran optimal kota Padang.
2) Perlu  kerjasama  antar  pemerintah kota  terkait    ukuran  optimal  kota dengan  pertimbangan  efektifitas  dan efisiensi pelayanan publik.

## DAFTAR PUSAKA
Asimakopoulos,  S.,  &  Karavias,  Y. 2016.  The  Impact  of  Government
Size on EconomicGowth. A
Threshold Analysis. Economis Letter. Vol. 139. p:65-68. Azhar,  Zul.  2018.  Analisis  Ukuran  Kota Optimal Suatu Strategi Perencanaan Pengembangan Kotamadya Bukittinggi. Thesis. Universitas Andalas.
Abdullah, Mahmoud Ahmed & Rusdarti.
2017.  The  Impact  of  Government Expenditure on
Economic  Growth  in  Indonesia, Malaysia  and  Singapore. Journal of  Economic  Education. Vol.6(1). p:11-18. Adisasmita, H.Rahardjo. 2005. Pembangunan Ekonomi Perkotaan . Yogyakarta : Penerbit Graha Ilmu. Akita,  Takahiro  dan  Subhan. The Optimal Size of Local Government and Fiscal Decentralization. Proceding  International  Seminar 6th Indonesian Regional    Science Association. Yogyakarta,  Agustus 2004.
Alonso,  William.  1964. Location  and Land  Use  :  Toward  a  General Theory of  Land Rent .  Cambridge : Harvard University Press. Andreas,  May  J.S.  2016.  Analisis Ukuran  Optimal  Kota  Bukittinggi Menggunakan Pendekatan Manfaat
Bersih  Maksimum. Tesis .  Tidak Dipublikasikan. Universitas Andalas. Arnott, Richard,J and R.Stiglitz. Agregate  Land  Rents,  Expenditure on Public Goods and
Optimal  City  Sie. The  Quarterly Journal  of  Economics .  Vol.  18.
p:471-500
Badan  Pusat  Statistik  Berbagai  Edisi. 2022. Sumatera  Barat  Dalam Angka. Padang : BPS.
Binalty, A.O. 2012. Growth and Income Equality: A Comparative Analysis. Economics Research International. 12(2). https://doi.org/10.1155/2012/5698 90.
Buhaug,  H.,  &  Urdal,  H.  2013.  An Urbanization  Bomb?  Population Growth  and  Social  Disorder  in Cities. Global. Jurnal Environmental  Change .  Vol.  23. https://org.doi:10.1016/j.gloenvcha .2012.10.016.
Camagni,  R.R  Capello  and  A.Caragliu. 2013. One or Infinite Optimal City
Size? : In Search of an Equilibrium
Size  for  Cities. Anual  of  Regional Science.
Cameron,  G.C  and  L.Wingo.  1973. Cities,  Regions  and  Public  Policy . Edinburg :  Oliver and   Boyd.
C.  Jotin,  Khisty  &  B.Kent  Lall.  2003. Dasar-Dasar Rekayasa Transportasi Jilid 1 Edisi Ketiga. Jakarta : Penerbit Erlangga.
Davis,  K.  The  origin  and  Growth  of Urbanization  in  the  World.  1995. Journal  World  Urbanism. Vol.
60(5).  p:429-437.
Davis,  K  and  Hilda  H.Golden.  1954. Urbanization and the Development of  Pre-Industrial  Area. Journal Economic Development and Cultural Change. Vol.3(1). Desky,  Ahmed  F.  2022. Buku  Diktat Sosiologi Pedesaan dan Perkotaan. UIN Sumatera Utara. Fiedmann,  J  &  William,  A.  2016. Regional  Policy  :  Readings  in Theory and Applications. Cambridge : The M.I.T. Press.
Fujita, Masahisa. 1989. Urban Economic Theory : Land Use and City Sizes. Cambridge : University Press. Handler,  et  al.,The  Impact  of  Public Budgets  on  Overall  Productivity Growth. WIFO  Working  Papers No.255, Agustus 2005.
Harahap,  Fitri,  R.  2013.  Dampak Urbanisasi  Bagi  Perkembangan Kota Di Indonesia. Jurnal Society. Vol. 1(1).   p:1-11.
Henderson, J.V. 1985. Economic Theory and  the  Cites. Orlando  :  The Academic Press.
Hidayati,  Inayah.  2021.  Urbanisasi  dan Dampak  Sosial  Di  Kota  Besar  : Sebuah  Tinjauan .  Jurnal  Ilmu Sosial. Vol. 7(2).  p:41-50.
Hitzschke,  Stephan.  2011. The  Optimal Size  of  German  Cities  :  An
Efficient Analysis Perspective.
New York : McGraw-Hill.
Kim, E.G.Hewings and K.Nam. Optimal Urban Population Size: National vs Local  Economi  Effiency. Journal Urban Studies . Vol.51.  p:428-445. Lewis,  D.B.  &  Jasmin  C.  2014.  Central Development Spending in Regions Post Decentralization. BIES . 40(3).
p: 379-394.
Mankiw,  N.Gregory.  2019. Essential  of
Economics. 9 th ed. Boton : Cengage Learning. Mardiansyah,  F.H.  2013. Urbanisation Durable des Teorities et Polidiques  de  DevelopmentUrbain en  Indonesia  :  Etude  de  Trois Kabupaten en Voice
d’Urbanisation  Rapede  dans    Lile de Java . University of Paris-Esat.
Mardiansyah,  F.H  &  Handayani,  W  & Setyono,  J.S.  2018.  Pertumbuhan Penduduk Perkotaan dan Perkembangan  Pola  Distribusinya Pada Kawasan Metropolitan Surakarta. Jurnal Wilayah  dan Lingkungan. Vol. 6(3).  p:215-233.
Maslow,  Abraham  H.  1943.  Motivation and  Personality  (Diteremahkan oleh Nurul Iman).
Jakarta: PT Pustaka Binaman
Pressindo. Merli, P.,&  Choay, F. 2005. Dictionaire de l’amenagement. Paris : Quadrige/Manuel. Nazara,  S  dan  Nurkholis.  2007.  Ukuran Optimal  Pemerintah  Daerah  Di
Indonesia : Studi Kasus Pemekaran Wilayah  Kabupaten  dan  Kota
Dalam Era Desentralisasi . Jurnal Ekonomi dan Pembangunan Indonesia. Vol.VII(2). p:129-157.
Nurlina. 2015. The Effect of Government Expenditures on Indonesia Economic Growth. Journal  of  Economics,  Business and Accountacy Ventura. Vol.18(1). p:1-14.
https://dx.doi.org/10.14414/ebav.v 18i1.377 Olaoye, O.O., Eluwole, O.O., Ayesha. A & Afolabi, O.O. 2020. Government  Spending and Economic  Growth  in  Ecowas  :  An
Asymmetric Analysis. The Journal of Economics Asymmetric. Vol. 22. Organization  for  Economics  Coperation and  Development.  2005. OECD Guiding Principles for Regulatory Quality and Performance . Organization for Economics Coperation and Development. Purnama A,. & Abdul, J. 2017. Analisis Ukuran Kota Optimal (Studi Kasus Di Indonesia). Jurnal Ilmiah Mahasiswa Ekonomi Pembangunan  FEB  Unsyiah .  Vol. 2(4).  p:500-508. R.Bintarto. 1984. Urbanisasi dan
Permasalahannya. Jakarta : Ghalia Indonesia.
Richardson, Harry W. 1978. The State of Regional  Economics:  A  Review
Article. Journal        International
Regional Science Review . Vol.31. Richardson, Harry W 1983. The Economics of Urban Size . London : Saxon House. Rosemarina,  Anggraini  R  &  Ratu  Eva.
2020.  Peran  Belanja  Pemerintah dan Pajak Terhadap
Pertumbuhan  Ekonomi  Kabupaten dan  Kota  Di  Sumatera. Jurnal Pareto : Jurnal
Ekonomi  dan  Kebijakan  Publik.
Vol.3(1).  p:1-20. Samuelson  &  William  D.Nordhaus. 2009. Macroeconomics. New York : McGraw Hill. Santika, A.R., & Qibthiyyah, R.M 2020. Government Size dan Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia. Jurnal  Ekonomi  dan
Pembangunan. Vol.20(2).  p:1-20.
Sato, Y,.&Yamamoto, K. 2015. Population Concentration, Urbanization and  Demographic Transition. Journal  of  Urban
Economics. Vol.  58.    p:212-230. https://doi.org/10.21002/jepi.v20i2 .975 Sjafrizal. 2018. Analisis Ekonomi Regional  dan  Penerapannya  Di Indonesia. Jakarta : PT Rajawali Pers. Sjafrizal.  2012. Ekonomi  Wilayah  dan
Perkotaan. Jakarta : Raja Grafindo Persada. Syarif, Syahrial. 2005. Fiscal Decentraliation  and  Goverment Size: The Case of Indonesia.
Journal  Economic  and  Finance  in Indonesia. Vol.53(2). p:177-193. Sovani,  N.V.1976. Analysis  of  Over Urbanization.  Regional  Policy  : Reading in Theory and  Application .  Cambridge  :  The MIT Press. Steering  Committe  on  Local  Regional Democracy (CDLR), 2001. Relationship Between the Size  of  Local  and  Regional Authorities and Their Effectiveness  and  Economy  of Their Action, Council of Europe,
Budapest, Hungary.
Swianiewicz,  Pawel.  2002. Considaliton or  Fragmentation?  The  Size  of Local  Goverment  in  Central  and
Eastern  Europa. Local  Goverment and Public Service Reform Initiative  Open  Society  Institute (OSI). Budapest, Hungary. Suparmoko.  2013. Keuangan  Negara  : Dalam Teori dan Praktek.
Yogyakarta : BPFE.
Sujamto.  1991. Cakrawala  Otonomi Daerah. Jakarta : Sinar Grafika.
Swianiewicz, Pawel. 2002. Consolidation  or  Fragmentation? The Size of Local Goverment in
Central  and  Eastern  Europe,  Local Goverment  and  Public  Service Reform Initiative, Open  Society  Institute  (OSI), Budapest, Hungary. Takio  Akita  &  Subkan.  The  Optimal Size o Local Goverment and Fiscal Decentralization in Indonesia. Prosiding  International 6 th Indonesia  Regional  Science Association (IRSA). Yogyakarta. Agustus 2004. Tisdale,  H.  1942.  The  Process  of
Urbanization. Journal Social Forces Vol. 20(3). https://doi:org.10.2307/3005615. Umar,  Husein.  2013. Metode  Penelitian Untuk Skripsi dan Thesis. Jakarta : Rajawali. World Bank. 2022. https://www.worldbank.org