## ANALISIS DETERMINAN PERTUMBUHAN EKONOMI DAERAH INDUK PEMEKARAN DI PROVINSI JAMBI TAHUN 2010-2021
Siti Nurkholifah Budi Utami 1) , Anik Sri Widawati 2)
1) Ekonomi, Universitas Amikom Yogyakarta
2) Fakultas Ekonomi dan Sosial, Universitas Amikom Yogyakarta Email : siti.06@students.amikom.ac.id 1) , anik@amikom.ac.id 2)

## ABSTRAK
Kata kunci: Bonus Demografi, Indeks Pembangunan Manusia, Tingkat Pengangguran  Terbuka, dan Pertumbuhan Ekonomi Pemekaran  daerah  merupakan  upaya  pemerintah  untuk  menciptakan  kesatuan wilayah  administratif  baru  ditingkat  provinsi, kabupaten, dan  kota  hasil pemekaran  dari  kabupaten  induknya. Tujuan  dilakukannya  pemekaran  daerah adalah  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat. Pemekaran  daerah dilakukan  karena  adanya  ketimpangan  pembangunan  infrastruktur  yang  tidak merata. Namun  demikian  setelah  adanya  pemekaran  daerah, pertumbuhan ekonomi  daerah  induk  pemekaran  di  Provinsi  Jambi  tidak  mengalami peningkatan. Sehingga  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  determinan pertumbuhan  ekonomi  daerah  induk  pemekaran  di  Provinsi  Jambi  pada  tahun 2010-2021. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  BD  berpengaruh negatif  dan  signifikan. IPM  berpengaruh  positif  dan  signifikan. TPT berpengaruh  positif  dan  signifikan.  Bonus  Demografi,  Indeks  Pembangunan Manusia,  dan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  secara  simultan  berpengaruh signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  daerah  induk  di  Provinsi  Jambi. Tidak  terdapat  perbedaan  pertumbuhan  ekonomi  Provinsi  Jambi  sebelum  dan setelah pemekaran. ABSTRACT Keywords: Demographic Bonus, Human Development Index, Open Unemployment Rate, and Economic Growth Regional  expansion  is  the  government's  effort  to  create  a  new  administrative unitary  region  at  the  provincial,  district  and  city  levels  resulting  from  the expansion  of  the  parent  district.  The  purpose  of  regional  expansion  is  to improve  people's  welfare.  Regional  expansion  was  carried  out  because  there was an imbalance in infrastructure development that was not evenly distributed. However,  after  the  division  of  the  regions,  the  economic  growth  of  the  main regions  of  the  expansion  in  Jambi  Province  has  not  increased.  So  this  study aims to analyze the determinants of economic growth in the parent regions of the expansion in Jambi Province in 2010-2021. The results of this study indicate that the BD variable has a negative and significant effect. HDI has a positive and  significant  effect.  TPT  has  a  positive  and  significant  effect.  The Demographic  Bonus,  Human  Development  Index,  and  Open  Unemployment Rate  simultaneously  have  a  significant  effect  on  the  economic  growth  of  the main  regions  in  Jambi  Province.  There  is  no  difference  in  Jambi  Province's economic growth before and after division.

## Pendahuluan Latar Belakang
Pembangunan  menjadi  salah  satu  hal  yang  penting  dalam  kemajuan  suatu  daerah  dan kesejahteraan  masyarakatnya  (Dewi  &  Cahyono,  2016).  Pembangunan  daerah  merupakan perwujudan  penyerahan  urusan  pemerintahan  kepada  pemerintah  daerah  dan  pelaksanaannya sebagai  bagian  integral  dari  pembangunan  nasional  (Chengsen  Sipahutar et  al ,  2018).  Sebagai
bagian  integral  dari  pembangunan  nasional,  pembangunan  daerah  tidak  dapat  dipisahkan  dari prinsip  otonomi  daerah  (Ramadani,  2016).  Tujuan  otonomi  daerah  menurut  Undang-Undang Nomor  23  tahun  2014  adalah  melibatkan  masyarakat  untuk  bertanggung  jawab  dalam menjalankan  pemerintahan,  serta  merancang  program  pengembangan  sosial  dan  ekonomi  di tingkat  lokal  sehingga  dapat  lebih  efektif.  Program  pengembangan  sosial  dan  ekonomi  ini bertujuan  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat.  Dalam  meningkatkan  kesejahteraan masyarakat,  pemerintah  mengeluarkan  Undang-Undang  Nomor  22  Tahun  1999  tentang Pemekaran Daerah. Pemekaran Daerah merupakan sarana atau pendekatan untuk mempercepat pembangunan  daerah  (Muhammad,  2020).  Pemekaran  daerah  merupakan  upaya  pemerintah untuk menciptakan kesatuan wilayah administratif baru di tingkat provinsi, kabupaten, dan kota hasil  pemekaran  dari  kabupaten  induknya  (Bakar et  al ,  2018).  Sehingga  tujuan  dan  manfaat dilakukannya pemekaran daerah adalah untuk kesejahteraan masyarakat, mengatasi ketimpangan pembangunan, dan menjaga kestabilan pertumbuhan ekonomi.
Sejak adanya Undang-Undang Nomor 22 Tahun 1999 tentang Pemekaran Daerah, sebanyak 31 dari 33 provinsi di Indonesia melakukan pemekaran daerah dan salah satunya adalah Provinsi Jambi. Provinsi Jambi yang awalnya hanya 5  Kabupaten yaitu  Kerinci, Batanghari, Sarolangun Bangko, Tanjung Jabung, dan Bungo Tebo. Kemudian pada tahun 1999 Provinsi Jambi terjadi pemekaran  daerah,  sebanyak  5  kabupaten/kota.  Sehingga  total  kabupaten/kota  sebelum  dan setelah pemekaran yaitu 10 kabupaten/kota yang terdiri dari 9 kabupaten dan 1 kota.
Tabel 1.1 Hasil Pemekaran Kabupaten/Kota Provinsi Jambi No Daerah Induk Pemekaran Hasil Pemekaran Tahun Pemekaran 1  Kabupaten Batang Hari Kabupaten Muaro Jambi 1999 2  Kabupaten Sarolangun Bangko Kabupaten Sarolangun 1999 3  Kabupaten Tanjung Jabung Kabupaten Tanjung Jabung Timur 1999 4  Kabupaten Bungo Tebo Kabupaten Tebo 1999 5  Kabupaten Kerinci Kota Sungai Penuh 2008

## Sumber : BPS Provinsi Jambi, diolah
Salah  satu  alasan  dilakukannya  pemekaran  daerah  kabupaten/kota  ini  karena  terjadinya ketimpangan  pembangunan  sarana  dan  prasarana  yang  masih  belum  merata  seperti  jalan  raya yang  rusak.  Minimnya  fasilitas  kesehatan  dan  pendidikan  daerah  yang  jauh  dari  pusat pemerintahan.  Ketimpangan  pembangunan  merupakan  fenomena  yang    terjadi  di  berbagai bidang  perekonomian  daerah.  Hal  ini  disebabkan  oleh  perbedaan  rasio  penduduk  dan  sumber daya  alam  di  setiap  daerah  (Sjafrizal,  2014).  Daerah  memiliki  kapasitas  yang  berbeda  untuk mendorong proses pembangunan ekonomi. Setiap daerah memiliki daerah yang maju dan daerah yang tertinggal (Fahrizal et al, 2019). Perbedaan kapasitas yang berbeda pada suatu daerah untuk mendorong  proses  pembangunan  ekonomi  dapat  mengakibatkan  terjadinya  ketimpangan. Beberapa faktor yang mempengaruhi ketimpangan antar wilayah yaitu perbedaan sumber daya alam,  faktor  demografis,  termasuk  kondisi  tenaga  kerja,  distribusi  dana  pembangunan  antar daerah, termasuk investasi publik dan swasta, pemusatan kegiatan ekonomi lokal, dan likuiditas barang  dan  jasa  (Sjafrizal,  2012).  Ketimpangan  pengeluaran  suatu  daerah  dapat  diukur  dengan
menggunakan indeks gini (gini ratio), nilai gini rasio bervariasi antara 0 dan 1. Nilai gini rasio yang    mendekati  1  menunjukkan  ketimpangan  yang  semakin  tinggi.  Sebaliknya  semakin mendekati  0  menunjukkan  bahwa  distribusi  pendapatan  semakin  merata  atau  mendekati pemerataan sempurna.
Berdasarkan  data  BPS  (2022)  data  gini  rasio  pada  Pulau  Sumatera  yaitu  berdasarkan  nilai ketimpangan  pembangunan  adalah  Provinsi  Jambi  berada  pada  urutan  ke  1  dari  10  provinsi  di Sumatera,  dan  berada  di  urutan  ke  17  dari  34  provinsi  di  Indonesia  dengan  angka  gini  rasio sebesar  0,335.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  ketimpangan  pembangunan  pada  Provinsi  Jambi masih tinggi karena pembangunan sarana dan prasarana yang belum merata secara keseluruhan baik  di  daerah  perkotaan  maupun  pedesaan.  Ketimpangan  pembangunan  daerah  tidak  dapat dihilangkan, namun dengan adanya ketimpangan  memberikan dorongan bagi daerah tertinggal untuk berusaha meningkatkan kualitas hidupnya agar tidak jauh dari daerah tetangga. Dampak negatif ketimpangan pembangunan adalah terjadinya inefisiensi ekonomi, melemahnya stabilitas sosial  dan  solidaritas,  dan  tingginya  tingkat  ketimpangan  yang    umumnya  dianggap  tidak  adil (Todaro,  2004).  Sehingga,  pemekaran  daerah  Provinsi  Jambi  diharapkan  dapat  memajukan wilayah Jambi secara merata, kehidupan masyarakat lebih maju, sehat dan sejahtera.
Peningkatan  perekonomian  suatu  daerah  dapat  dilihat  berdasarkan  laju  pertumbuhan ekonomi  daerah  setiap  tahunnya.  Pertumbuhan  ekonomi  adalah  perkembangan  ekonomi  yang terjadi  di  suatu  wilayah  dari  tahun  ke  tahun  (Sukirno,  2010).  Pertumbuhan  ekonomi  adalah pertumbuhan  output  perkapita  jangka  panjang  yang  terjadi  apabila  ada  kecenderungan  output perkapita  naik  yang  bersumber  dari  kekuatan  yang  berada  dalam  perekonomian  tersebut (Budiono,  2010).  Sehingga,  pertumbuhan  ekonomi  merupakan  pertumbuhan  output  perkapita jangka panjang yang meningkat dari tahun ke tahun. Pertumbuhan ekonomi dapat dilihat melalui nilai  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB).  PDRB  adalah  nilai  total    output  akhir  yang dihasilkan  oleh    perekonomian  di  tingkat  daerah  (Todaro,  2002).  Perhitungan  PDRB menggunakan  2  jenis  harga  yaitu  harga  berlaku  dan  harga  konstan.  PDRB  Atas  Dasar  Harga Berlaku  (ADHB)  merupakan  nilai  tambah  barang  dan  jasa  yang  dihitung  menggunakan  harga yang  berlaku  pada  periode  saat  ini,  sedangkan  PDRB  Atas  Dasar  Harga  Konstan  (ADHK) dihitung dengan menggunakan harga pada tahun tertentu sebagai tahun dasar dan hingga saat ini masih menggunakan tahun dasar 2010.
Tabel 1.2 Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Jambi Sebelum dan Setelah Pemekaran Kabupaten/Kota Pertumbuhan Ekonomi (Persen) Sebelum Pemekaran Setelah Pemekaran 1996 1998 2019 2021 Batang Hari 9,08 -6,44 5,07 4,74 Sarolangun Bangko 8,31 -8,71 4,26 6,61 Tanjung Jabung 8,87 6,47 5,01 1,36 Bungo Tebo 8,83 -7,02 4,19 5,12
Kabupaten/Kota  2005 2007 2019 2021 Kerinci 5,39 5,89 4,23 4,16

## Sumber : BPS Provinsi Jambi, diolah
Berdasarkan  tabel  di  atas  menunjukkan  bahwa  Sebelum  adanya  pemekaran  daerah, pertumbuhan  ekonomi  daerah  induk  di  Provinsi  Jambi  mengalami  penurunan  yang  cukup signifikan.  Namun  demikian  setelah  adanya  pemekaran  daerah,  pertumbuhan  ekonomi  daerah induk  pemekaran  di  Provinsi  Jambi  tidak  mengalami  peningkatan.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh beberapa  faktor  yaitu  jumlah  desa,  sektor  unggulan,  dan  total  produksi  sektor  unggulan  yang mengalami perubahan dan penurunan setelah pemekaran. Bertambah atau berkurangnya jumlah desa  yang  dimiliki  oleh  kabupaten/kota  setelah  pemekaran  menunjukkan  bahwa  desa  yang dimiliki sebelumnya terpecah dan terbagi, lalu menjadi desa baru. Hal ini mengakibatkan lahan atau  wilayah  yang  memiliki  sektor  unggulan  turut  terbagi  atau  berkurang  dari  tahun  sebelum pemekaran. Oleh karena itu, pemekaran ini memberikan dampak bagi daerah induk pemekaran dikarenakan  luas  lahan  yang  berkurang.  hasil  produksi  sektor  unggulan  menurun.  Sehingga, pemerintah  daerah  perlu  melakukan  tindakan  dalam  mendukung  dan  meningkatkan  potensi daerah  yang  telah  dimiliki  baik  bagi  daerah  induk  maupun  daerah  hasil  pemekaran  untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi daerah masing-masing.
Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi  pada  daerah  induk  pemekaran Provinsi  Jambi  adalah  bonus  demografi,  indeks  pembangunan  manusia,  dan  tingkat pengangguran  terbuka.  Bonus  demografi  memberikan  peluang  besar  bagi  Indonesia  untuk memacu  pertumbuhan  ekonomi,  karena  peningkatan  jumlah  penduduk  merupakan  salah  satu faktor dalam mempercepat pertumbuhan ekonomi (Smith, 2012). Bonus demografi atau jumlah penduduk  usia  kerja  pada  daerah  induk  pemekaran  mengalami  penurunan  setiap  tahunnya. Bonus demografi tertinggi adalah Kabupaten Sarolangun Bangko pada tahun 2017 sebesar 47,82 persen turun menjadi 47,37 persen pada tahun 2021, sedangkan bonus demografi terendah terjadi di  Kabupaten  Kerinci  pada  tahun  2017  sebesar  43,79  persen  naik  menjadi  44,49  persen  pada tahun  2021.  Penurunan  persentase  bonus  demografi  yang  terjadi  setiap  tahunnya  menunjukkan bahwa semakin rendah pula tingkat  pengangguran pada daerah tersebut. Pembangunan manusia adalah  salah  satu  tanda  keberhasilan  kemajuan  ekonomi,  kemajuan  ekonomi  yang  tinggi  dapat tercapai  apabila  sumber  daya  yang  dimiliki  negara  mampu  bersaing  dalam  skala  global (Kuncoro,  2009).  Indeks  Pembangunan  Manusia  merupakan  ukuran  kinerja  pembangunan manusia didasarkan pada komponen fundamental tertentu dari kualitas hidup (Feriyanto, 2014).
Indeks Pembangunan Manusia pada daerah induk mengalami peningkatan setiap tahunnya. Indeks Pembangunan Manusia tertinggi yaitu Kabupaten Kerinci pada tahun 2017 sebesar 70,03 persen  naik  menjadi  71,45  persen  tahun  2021.  Sedangkan  nilai  Indeks  Pembangunan  Manusia terendah yaitu Tanjung Jabung pada tahun 2017 sebesar 66,15 persen naik menjadi 68,16 persen pada tahun 2021. Peningkatan Indeks Pembangunan Manusia setiap tahunnya ini menunjukkan bahwa  terjadinya  peningkatan  produktivitas.  Peningkatan  produktivitas  menggambarkan peningkatan  produksi  barang  dan  jasa.  Pengangguran  didefinisikan  sebagai  individu  yang termasuk  dalam  angkatan  kerja  dan  sedang  mencari  pekerjaan  pada  tingkat  upah  yang ditentukan,  namun  tidak  berhasil  mendapatkan  pekerjaan  yang  diinginkan.  Kehadiran
pengangguran  di  suatu  daerah  adalah  masalah  yang  melibatkan  tidak  hanya  sektor  ekonomi, tetapi juga memiliki kaitan dengan bidang sosial dan pendidikan (Sukirno, 2008). Pengangguran sendiri dapat dibagi menjadi empat jenis yaitu orang yang sedang mencari pekerjaan, orang yang sedang  mempersiapkan  pekerjaan  baru  atau  usaha,  orang  yang  merasa  tidak  mungkin mendapatkan  pekerjaan.  orang  yang  memiliki  pekerjaan  tetapi  belum  mulai  bekerja  (Ardian et al , 2021).
Tingkat  Pengangguran  Terbuka  peningkatan  dan  penurunan  yang  signifikan.  Tingkat Pengangguran  Terbuka  tertinggi  yaitu  Kabupaten  Bungo  Tebo  pada  tahun  2017  sebesar  4,89 persen  naik  menjadi  5,86  persen  pada  tahun  2021.  Sedangkan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka terendah terjadi pada Kabupaten Kerinci pada tahun 2017 sebesar 3,26 persen turun menjadi 2,32 persen pada tahun 2021. Penurunan persentase Tingkat Pengangguran Terbuka setiap tahunnya menunjukkan  bahwa  jumlah  pengangguran  daerah  semakin  mengalami  penurunan.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  tenaga  kerja  yang  telah  ada  dimanfaatkan  dengan  baik,  sehingga memberikan  dampak  yang  positif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  daerah  serta  mengurangin jumlah pegangguran.
Berdasarkan  uraian  latar  belakang  di  atas  maka  objek  penelitian  ini  adalah  Daerah  Induk Pemekaran  di  Provinsi  Jambi.  Tujuan  penelitian  ini  diharapkan  dapat  dijadikan  sebagai  bahan pertimbangan  dan  evaluasi  bagi  Pemerintah  maupun  masyarakat  dalam  meningkatkan  atau mempertahankan kestabilan Pertumbuhan Ekonomi Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi. Sehingga, penelitian ini dilakukan untuk menganalisis determinan Pertumbuhan Ekonomi pada Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi.

## Rumusan Masalah
Pemekaran  daerah  merupakan  upaya  pemerintah  untuk  menciptakan  kesatuan  wilayah administratif  baru  ditingkat  provinsi,  kabupaten,  dan  kota  hasil  pemekaran  dari  kabupaten induknya.  Tujuan  dilakukannya  pemekaran  daerah  adalah  untuk  meningkatkan  kesejahteraan masyarakat  dan  mengurangi  ketimpangan  pembangunan.  Pemekaran  daerah  di  Provinsi  Jambi memberikan dampak terhadap pertumbuhan ekonomi daerah induk pemekaran. Sebelum adanya pemekaran daerah, pertumbuhan ekonomi daerah induk di Provinsi Jambi mengalami penurunan yang  cukup  signifikan.  Namun  demikian  setelah  adanya  pemekaran  daerah,  pertumbuhan ekonomi daerah induk pemekaran di Provinsi Jambi tidak mengalami peningkatan. Pertumbuhan ekonomi daerah induk pemekaran Provinsi Jambi dipengaruhi oleh variabel Bonus Demografi, Indeks Pembangunan Manusia, dan Tingkat Pengangguran Terbuka. Sehingga, rumusan masalah dalam penelitian ini dirumuskan dalam bentuk pertanyaan penelitian yaitu sebagai berikut:
1. Bagaimana  Pengaruh  Bonus  Demografi  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Daerah  Induk Pemekaran di Provinsi Jambi?
2. Bagaimana  Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi?
3. Bagaimana  Pengaruh  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi?
4. Bagaimana  Pengaruh  Bonus  Demografi.  Indeks  Pembangunan  Manusia.  dan  Tingkat Pengangguran  Terbuka  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Daerah  Induk  Pemekaran  di Provinsi Jambi?
5. Bagaimana  Pertumbuhan  Ekonomi  Daerah  Induk  Provinsi  Jambi  Sebelum  dan  Setelah Pemekaran?

## Tujuan Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  Bonus  Demografi terhadap Pertumbuhan Ekonomi Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi. Tujuan penelitian ini dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Untuk mengetahui pengaruh bonus demografi terhadap pertumbuhan ekonomi daerah induk pemekaran di Provinsi Jambi.
2. Untuk mengetahui pengaruh indeks pembangunan manusia terhadap pertumbuhan ekonomi daerah induk pemekaran di Provinsi Jambi.
3. Untuk mengetahui pengaruh tingkat pengangguran terbuka terhadap pertumbuhan ekonomi daerah induk pemekaran di Provinsi Jambi.
4. Untuk  mengetahui  pengaruh  bonus  demografi,  indeks  pembangunan  manusia,  dan  tingkat pengangguran terbuka terhadap pertumbuhan ekonomi daerah induk pemekaran di Provinsi Jambi.
5. Untuk mengetahui pertumbuhan ekonomi daerah induk Provinsi Jambi sebelum dan setelah pemekaran.

## Manfaat Penelitian
Berdasarkan tujuan penelitian di atas. manfaat penelitian ini diharapkan mampu memberikan manfaat bagi pemerintah, akademik, dan peneliti selanjutnya sebagai berikut:

## 1. Bagi Penulis
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  sarana  yang  bermanfaat  dalam mengimplementasikan  pengetahuan  penulis  mengenai  analisis  determinan  pertumbuhan ekonomi  daerah  induk  pemekaran  di  Provinsi  Jambi.  Sehingga  dapat  menjadi  bekal  bagi penulis untuk penelitian selanjutnya dan menerapkan dalam kehidupan sehari hari.
2. Bagi Pemerintah
Penelitian ini diharapkan sebagai alat dan pedoman bagi pemerintah daerah khususnya Provisi  Jambi  dalam  menyusun  kebijakan,  rencana  dan  strategi  untuk  meningkatkan pertumbuhan ekonomi daerah melalui bonus demografi, indeks pembangunan manusia, dan tingkat pengangguran terbuka.
3. Bagi Akademis
Penelitian ini diharapkan dapat menjadi kontribusi dan menambah referensi kepada para akademisi Universitas Amikom Yogyakarta yang nantinya menggunakan konsep dan dasar penelitian yang sama yaitu analisis determinan pertumbuhan ekonomi.
4. Bagi Peneliti selanjutnya
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  referensi  dalam  melakukan  penelitian  lebih mendalam  terkait    Pertumbuhan  Ekonomi,  Bonus  Demografi,  Indeks  Pembangunan Manusia,  dan  Tingkat  Penganggguran  Terbuka  dengan  mengambil  fokus  penelitian  di wilayah atau provinsi lain.

## Tinjauan Pustaka Pertumbuhan Ekonomi
Pertumbuhan  ekonomi  adalah  perkembangan  ekonomi  yang  terjadi  di  suatu  wilayah  dan mengakibatkan  tingkat  produksi  barang  dan  jasa  dalam  perekonomian  serta  meningkatnya kemakmuran  masyarakat  di  wilayah  tersebut.  Pertumbuhan  ekonomi  adalah  perubahan  tingkat kegiatan  ekonomi  yang  terjadi  dari  tahun  ke  tahun.  Untuk  memahami  pertumbuhannya  harus membandingkan  pendapatan  nasional    dari  tahun  ke  tahun  yang  disebut  dengan  laju pertumbuhan  ekonomi  (Sukirno,  1985).  Menurut  Smith, ada  tiga  elemen  utama  dalam  sistem produksi Negara, yaitu persediaan sumber daya alam, sumber daya manusia dan barang modal. Unsur modal merupakan faktor positif pertumbuhan ekonomi. Oleh karena itu, akumulasi modal memainkan  peran  yang  sangat  penting  dalam  proses  pertumbuhan  ekonomi.  Stok  kapital  (K) memiliki  dua  pengaruh  pada  tingkat  output  total  (Q),  yaitu  pengaruh  langsung  dan  tidak langsung, K memiliki berpengaruh langsung pada Q (diikuti oleh pertambahan tenaga kerja, L) akan meningkatkan Q. Secara matematis, ini dapat ditulis: Q = f (K,L). Pengaruh tidak langsung dari  K  pada  Q  dimanifestasikan  oleh  peningkatan  produktivitas  per  kapita  dicapai  melalui kemungkinan  spesialisasi  dan  pembagian  kerja  ( specialization  and  devision  of  labor )  lebih tinggi.  Semakin  besar  kapital  (K)    digunakan,  semakin  besar  kemungkinan    spesialisas  dan pembagian kerja, dan selanjutnya akan meningkatkan produktivitas setiap pekerja.

## Bonus Demografi
Bonus demografi merupakan kondisi demografi yang menguntungkan karena sebagian besar penduduknya  terdiri  dari  penduduk  yang    masih  dalam  usia  kerja  (Sembiring,  2014).  Bonus Demografi adalah keuntungan yang dinikmati suatu negara yang ada di dunia ini sebagai akibat dari  besarnya  proporsi  penduduk  produktif  (rentang  usia  15-64  tahun)  dalam  evolusi kependudukan  yang  dialami  oleh  negaranya  tersebut  (BKKBN,  2013).  Menurut  KBBI  (2016) Bonus  Demografi  adalah  menggambarkan  bahwa  suatu  negara  dengan  kondisi  jumlah penduduknya  yang  dinilai  bahwa  usia  produktif  sangat  besar,  sedang  proporsi  usia  belum produktif (usia di bawah 15 tahun) dan usia tidak produktif (usia di atas 60 tahun) sudah semakin kecil.  Bonus  demografi  adalah  periode  di  mana  terjadi  manfaat  ekonomi  karena  menurunnya rasio  ketergantungan  penduduk  akibat  tingkat  kelahiran  yang  rendah  (Wongboonsin,  2003). Bonus demografi sebagai ledakan penduduk usia produktif yang akan terjadi di Indonesia pada tahun 2020 sampai tahun 2030 (Ginting, 2016).

## Indeks Pembangunan Manusia
Indeks Pembangunan Manusia merupakan ukuran kinerja pembangunan manusia didasarkan pada komponen fundamental tertentu dari kualitas hidup. Indeks Pembangunan Manusia adalah
ukuran perbandingan  harapan hidup, melek huruf, pendidikan dan standar hidup untuk semua negara  di  dunia  (Feriyanto,  2014).  Indeks  Pembangunan  Manusia  menurut  United  Nations Development  Programme  (UNDP)  pada  tahun  1990  dan  diterbitkan  secara  berkala  dalam Human  Development  Report  (HDR)  tahunan.  Indeks  Pembangunan  Manusia  berakhir  untuk fokus pada hal-hal yang lebih sensitif dan berguna daripada sekedar pendapatan perkapita saat ini. Indeks Pembangunan Manusia ini juga berguna, sebagai jembatan bagi peneliti untuk belajar lebih banyak dalam penyusunan laporan pembangunan manusia. Indeks Pembangunan Manusia (IPM)  sebagai  pengukuran  perbandingan  dari  harapan  hidup,  melek  huruf,  pendidikan  dan standar hidup di semua negara dunia.

## Tingkat Pengangguran Terbuka
Pengangguran merujuk pada situasi di mana seseorang termasuk dalam kategori tenaga kerja dan  berkeinginan  untuk  bekerja,  namun  belum  berhasil  mendapatkan  pekerjaan  yang diinginkannya (Sukirno, 1997). Tingkat pengangguran terbuka adalah jumlah orang yang tidak bekerja dibandingkan dengan jumlah angkatan kerja. Pengangguran sendiri dapat dibagi menjadi empat  jenis  yaitu  orang  yang  sedang  mencari  pekerjaan, orang  yang  sedang  mempersiapkan pekerjaan  baru  atau  usaha, orang  yang  merasa  tidak  mungkin  mendapatkan  pekerjaan, orang yang memiliki pekerjaan tetapi belum mulai bekerja (Ardian et al , 2021).
Pengukuran  tingkat  pengangguran  suatu  wilayah  dapat  dilakukan  melalui  dua  pendekatan, yaitu:
a. Pendekatan Angkatan Kerja
Ukuran  besar  kecilnya  tingkat  pengangguran  dapat  dihitung  dengan  menggunakan persentase  dan  membandingkan  jumlah  orang  yang  menganggur  dengan  jumlah  angkatan kerja.

## b. Pendekatan Pemanfaatan Tenaga Kerja
1) Orang  yang  bekerja  penuh  ( full-time )  adalah  mereka  yang  bekerja  penuh  waktu  atau memiliki jadwal kerja selama 35 jam per minggu.
2) Setengah bekerja ( semi-employed ) adalah orang-orang yang sedang bekerja tetapi belum dimanfaatkan sepenuhnya atau jam kerja mereka kurang dari 35 jam per minggu.
Berdasarkan  ciri-cirinya,  pengangguran  terbagi  menjadi  empat  kelompok  (Sukirno,  1994), yaitu:
1) Pengangguran Terbuka
Kelangkaan  lapangan  kerja  yang  semakin  parah  menyebabkan  terjadinya  pengangguran. Hal  ini  disebabkan  oleh  pertambahan  jumlah  tenaga  kerja  yang  lebih  cepat  dibandingkan dengan  pertambahan  lapangan  pekerjaan.  Seiring  dengan  meningkatnya  jumlah pengangguran, perekonomian semakin terpuruk karena semakin banyaknya orang yang tidak dapat memperoleh pekerjaan. Selama jangka waktu yang cukup lama, pengangguran ini akan terus berlanjut dan semakin banyak orang yang menganggur secara nyata dan hanya bekerja paruh waktu. Kondisi ini dikenal sebagai pengangguran terbuka. Pengangguran terbuka dapat terjadi karena berbagai faktor, seperti penurunan aktivitas ekonomi, kemajuan teknologi yang mengurangi penggunaan tenaga kerja, atau kemunduran industri.

## 2) Pengangguran Tersembunyi
Tingkat  pengangguran  terutama  terlihat  di  sektor  jasa  atau  pertanian.  Setiap  aktivitas ekonomi  membutuhkan  tenaga  kerja,  dan  jumlah  tenaga  kerja  yang  dibutuhkan  bergantung pada beberapa faktor seperti ukuran perusahaan, jenis kegiatan perusahaan, jenis mesin yang digunakan  (apakah  mesin  yang  membutuhkan  tenaga  kerja  atau  mesin  yang  membutuhkan modal), dan tingkat produksi yang dicapai. Di negara-negara berkembang, seringkali terdapat kelebihan  jumlah  pekerja  dalam  suatu  kegiatan  ekonomi  yang  sebenarnya  tidak  diperlukan untuk  menjalankan  kegiatan  tersebut  dengan  efisien.  Kelebihan  tenaga  kerja  ini  dikenal sebagai  pengangguran  tersembunyi.  Contohnya  termasuk  pelayan  restoran  yang  jumlahnya lebih banyak daripada yang diperlukan, serta keluarga petani yang memiliki anggota keluarga yang banyak dan hanya memiliki lahan pertanian yang kecil.
3) Pengangguran Musiman
Pengangguran bermusim terutama terjadi di sektor pertanian dan perikanan. Selama musim hujan, penyadap karet dan nelayan tidak dapat bekerja dan harus menganggur. Sementara itu, pada musim kemarau, petani tidak dapat mengolah tanah mereka. Selain itu, petani umumnya tidak terlalu sibuk di antara waktu penanaman dan panen. Jika selama periode ini penyadap karet, nelayan, dan petani tidak melakukan pekerjaan lain, mereka akan terpaksa menganggur. Jenis pengangguran ini disebut pengangguran musiman.

## 4) Setengah Menganggur
Di  negara-negara  berkembang,  migrasi  dari  pedesaan  ke  perkotaan  berkembang  dengan cepat.  Akibatnya,  tidak  semua  orang  yang  berpindah  ke  kota  dapat  dengan  mudah mendapatkan  pekerjaan.  Sebagian  besar  terpaksa  menjadi  penganggur  sepenuh  waktu.  Ada juga yang tidak menganggur, tetapi tidak bekerja secara penuh waktu, dan jam kerja mereka jauh  lebih  rendah  dari  yang  normal.  Mereka  mungkin  hanya  bekerja  satu  hingga  dua  hari seminggu.  atau  satu  hingga  empat  jam  sehari.  Pekerja  dengan  jam  kerja  yang  seperti  itu dianggap sebagai setengah pengangguran (underemployed).

## Kerangka Pemikiran Konseptual
Kerangka  pemikiran  yang  baik  menjelaskan  hubungan  teoritis  antar  variabel  dalam penelitian,  sehingga  perlu  dijelaskan  hubungan  antara  variabel  independen  dan  dependen (Sugiyono,  2018).  Kerangka  pemikiran  menggambarkan  pengaruh  antara  variabel  independen (X)  terhadap  variabel  dependen  (Y).  Berdasarkan  uraian  tersebut,  maka  kerangka  pemikiran dalam penelitian ini sebagai berikut:

## Gambar 2.1 Kerangka Pemikiran Konseptual

## Hipotesis
Hipotesis yang didapatkan dari kerangka pemikiran teoritis sebelumnya adalah:
1) Diduga Bonus Demografi berpengaruh positif dan signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi
2) Diduga  Indeks  Pembangunan  Manusia  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap Pertumbuhan Ekonomi Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi
3) Diduga  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap Pertumbuhan Ekonomi Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi
4) Diduga  Bonus  Demografi,  Indeks  Pembangunan  Manusia,  dan  Tingkat  Pengangguran Terbuka berpengaruh signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi
5) Diduga  terdapat  perbedaan  Pertumbuhan  Ekonomi  Daerah  Induk  Pemekaran  di  Provinsi Jambi sebelum dan setelah pemekaran

## Metode Objek Penelitian
Objek  penelitian  yang  diteliti  adalah  Daerah  Induk  Pemekaran  Provinsi  Jambi,  periode penelitian  yang  digunakan  adalah  tahun  2010-2021.  Variabel  independen  dalam  penelitian  ini adalah Bonus Demografi (X 1 ), Indeks Pembangunan Manusia (X 2 ), dan Tingkat Pengangguran Terbuka  (X 3 )  sedangkan  variabel  dependen  adalah  Pertumbuhan  Ekonomi  Daerah  Induk Pemekaran Provinsi Jambi (Y).

## Jenis dan Sumber Data
Jenis  data  dalam  penelitian  terbagi  menjadi  tiga  yaitu  berdasarkan  sifatnya,  skala pengukuran dan sumbernya. Jenis data penelitian ini adalah data penelitian kuantitatif. Penelitian kuantitatif  adalah  metode  penelitian  yang  menggunakan  angka,  pengumpulan  data,  interpretasi data,  dan  penyajian  data  yang  diperoleh  (Arikunto,  2006).  Sumber  data  yang  dimaksud  dalam suatu penelitian adalah objek yang dapat memperoleh data (Arikunto, 2013). Sumber data  dalam penelitian  terbagi  menjadi  dua  jenis,  yaitu  data  primer  dan  data  sekunder.  Sumber  data  dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder adalah sumber data yang tidak  memberikan data  secara  langsung  kepada  pengumpul  data,  seperti  orang  lain  atau  melalui  dokumen (Sugiyono,  2018)  Dalam  penelitian  ini    sumber  data  sekunder  berasal  dari  sumber  yang dipublikasikan di website Badan Pusat Statistik Provinsi Jambi, seperti data Bonus Demografi, Indeks Pembangunan Manusia, dan Tingkat Pengangguran Terbuka.

## Definisi Operasional Variabel
Operasional variabel dalam penelitian ini terdiri dari dua jenis variabel sebagai berikut:

## 1. Variabel Independen
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (2016)  Bonus  Demografi  adalah  istilah demografis  yang  menggambarkan  populasi  usia  kerja  yang  lebih  besar  daripada  populasi bukan  usia  kerja.  Penduduk  usia  kerja  adalah  antara  15  tahun  hingga  64  tahun.  Penduduk yang tidak produktif adalah berusia 14 tahun ke bawah dan berusia 65 tahun ke atas. Bonus demografi sebagai ledakan penduduk usia produktif yang akan terjadi di Indonesia pada tahun 2020  sampai  tahun  2030  (Ginting,  2016).  Menurut  Feriyanto  (2014),  Indeks  Pembangunan Manusia  merupakan  ukuran  kinerja  pembangunan  manusia  didasarkan  pada  komponen fundamental  tertentu  dari  kualitas  hidup.  Indeks  Pembangunan  Manusia  adalah  ukuran perbandingan  harapan hidup, melek huruf, pendidikan dan standar hidup untuk semua negara di    dunia.  Indeks  Pembangunan  Manusia  menjelaskan  bagaimana  untuk  mencapai  hasil pembangunan  di  bidang  kesehatan,  pendidikan,  pendapatan,  dan  lain-lain.  Indeks Pembangunan  Manusia  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  suatu  negara  sebagai  maju, berkembang  atau  terbelakang,  dan  juga  digunakan  untuk  mengukur  dampak  kebijakan ekonomi  terhadap  kualitas  hidup.  Tingkat  pengangguran  terbuka  adalah  jumlah  orang  yang tidak  bekerja  dibandingkan  dengan  jumlah  angkatan  kerja.  Angkatan  kerja  merujuk  pada penduduk  yang  berusia  15  tahun  ke  atas  yang  bekerja,  sedang  mencari  pekerjaan,  atau sementara tidak bekerja. Pengangguran sendiri dapat dibagi menjadi empat jenis yaitu orang yang  sedang  mencari  pekerjaan,  orang  yang  sedang  mempersiapkan  pekerjaan  baru  atau usaha,  orang  yang  merasa  tidak  mungkin  mendapatkan  pekerjaan,  orang  yang  memiliki pekerjaan tetapi belum mulai bekerja (Ardian et al, 2021).

## 2. Variabel Dependen
Pertumbuhan ekonomi adalah perkembangan ekonomi yang terjadi di suatu wilayah dan mengakibatkan  tingkat  produksi  barang  dan  jasa  dalam  perekonomian  serta  meningkatnya kemakmuran masyarakat di wilayah tersebut. Pertumbuhan ekonomi adalah perubahan tingkat kegiatan ekonomi yang terjadi dari tahun ke tahun. Untuk memahami pertumbuhannya harus
membandingkan  pendapatan  nasional    dari  tahun  ke  tahun  yang  sering  disebut  dengan  laju pertumbuhan ekonomi (Sukimo, 1985).

## Teknik Analisis Data
Analisis data adalah proses mengelola dan mengatur data ke dalam skema, kategori, dan unit deskriptif  dasar  sehingga  dapat  ditemukan  tema  dan    hipotesis  kerja    yang  dikembangkan  dari rekomendasi  data  (Moleong,  2017).  Analisis  data  merupakan  fase  penelitian  yang  penting. Tujuan    analisis  data  adalah  untuk  memberikan  interpretasi  penelitian  saat  ini.  Analisis  data dalam  penelitian  ini  adalah  deskriptif  kuantitatif.  Teknik  analisis  data  adalah  metode  yang berhubungan  dengan  komputer  yang  digunakan  untuk  menjawab  rumusan  pertanyaan  dan menguji hipotesis yang diajukan dalam penelitian (Sugiyono, 2018). Teknik analisis data dalam penelitian  ini  menggunakan  model  regresi  data  panel.  Menurut  Basuki  &  Prawoto  (2016)  data panel merupakan gabungan antara data runtut waktu ( time series ) dan data silang ( cross section ). Data deret waktu ( time series ) adalah data yang dikumpulkan secara berkala dari waktu ke waktu. Data dalam penelitian mencakup 10 tahun terakhir, yaitu dari tahun 2010 hingga tahun 2021. Sedangkan data silang ( cross-section ) adalah data yang dikumpulkan pada topik tertentu untuk  memberikan  gambaran  tentang  kondisi  atau  perkembangan    kegiatan  pada  saat  tertentu. Alat atau software yang digunakan pada penelitian ini adalah aplikasi SPSS 29 dan Eviews 12.0. Analisis regresi linier berganda dengan teknik analisis data panel menggunakan software eviews 12.0 dengan variabel yang digunakan adalah Bonus Demografi, Indeks Pembangunan Manusia, Tingkat Pengangguran Terbuka, dan Pertumbuhan Ekonomi Daerah Induk Pemekaran Provinsi Jambi.  Berdasarkan  variabel  yang  telah  ditentukan,  spesifikasi  model  untuk  meneliti  tentang pengaruh Bonus Demografi, Indeks Pembangunan Manusia, dan Tingkat Pengangguran Terbuka sebagai berikut:
PE it = a + β 1 BD it + β 2 IPM it + β 3 TPT it + e it Keterangan:
PE =  Pertumbuhan Ekonomi (Milyar Rupiah) a =  Konstanta β 1 , β 2, β 3, β 4 =  Koefisien Variabel BD =  Bonus Demografi (Persen) IPM =  Indeks Pembangunan Manusia (Persen) TPT =  Tingkat Pengangguran Terbuka (Persen) t = Time Series (waktu) i = Cross Section (Kab/Kota Daerah Induk Pemekaran Povinsi Jambi)
e =  Variabel gangguan ( error term )
Software  SPSS  29  digunakan  untuk  uji  Paired  t-test  dan  regresi  linier  berganda  dengan eviews  12.0.  Metode  dan  alat  analisis  didasarkan  pada  permasalahan  yang  akan  diteliti. Penelitian  ini  mengkaji  pertumbuhan  ekonomi  sebelum  dan  setelah  pemekaran  di  Provinsi Jambi,  serta  mengidentifikasi  determinan  yang  mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi  daerah induk  pemekaran  Provinsi  Jambi.  Rumus  untuk  menghitung  uji  t-sample  berpasangan  adalah sebagai berikut:
t = ! " #!/ √'
𝐷 " = ∑ ! '
S D = # ∑ ! ! ) (∑ $)! & ')*
Uji  hipotesis  komparatif,  juga  dikenal  sebagai  uji  perbandingan,  termasuk  uji  sampel  t berpasang-pasangan.  Uji  sampel  t  berpasangan  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  ada hubungan  atau  korelasi  antara  dua  kelompok  sampel.  Uji  sampel  t  berpasangan  menggunakan data kuantitatif berskala interval atau rasio. Sebaliknya, uji sampel t independen digunakan untuk menguji hipotesis. Salah satu komponen analisis statistik parametrik adalah uji sampel pasangan t. Oleh karena itu, syarat utama untuk pengujian paired sample t ini adalah bahwa data penelitian harus berdistribusi normal. Nilai signifikansinya ditentukan oleh hasilnya. Keputusan penelitian didasarkan pada nilai ini sebagai berikut:
H 0 :  Jika  Probabilitas  <  0,05  maka  H 0 diterima,  sedangkan  H 1 ditolak.  Menunjukkan  bahwa terdapat  pengaruh  yang  bermakna  terhadap  perbedaan  perlakuan  yang  diberikan  pada masing-masing variabel.
H 1 : Jika Probabilitas > 0,05 maka H 1 diterima, sedangkan H 0 ditolak. Menunjukkan bahwa tidak terdapat  pengaruh  yang  bermakna  terhadap  perbedaan  perlakukan  yang  diberikan  pada masing-masing variabel
Uji  peringkat  wilcoxon  digunakan  untuk  menentukan  apakah  ada  perbedaan  antara  dua sampel  data  yang  tidak  berdistribusi  normal.  Tes  peringkat  bertanda  wilcoxon  dapat  dihitung menggunakan rumus berikut (Cooper & Schindler, 2014):
Mean = μ τ = ' (',*) .
Standar Deviatiation = σ T $ '(',*)(/',*) /.
Z = 0)12 32
Kriteria  uji  wilcoxon  adaalah  jika  nilai  probabilitas  ( Asymp.Sig )  kurang  dari  atau  sama dengan  5  persen,  maka  H 0 ditolak,  artinya  menunjukkan  adanya  perbedaan  pertumbuhan ekonomi sebelum dan setelah pemekaran di Provinsi Jambi. Sedangkan jika nilai probabilitasnya lebih  dari  5  persen,  maka  H 0 diterima,  sehingga  tidak  ada  perbedaan  pertumbuhan  ekonomi sebelum  dan  setelah  pemekaran  di  Provinsi  Jambi.  Hipotesis  untuk  analisis  Paired  t-test  dan Wilcoxon signed-rank test dapat dirumuskan sebagai berikut:
H 0 :  Jika  Probabilitas  <  0,05  maka  H 0 diterima,  sedangkan  H 1 ditolak.  Menunjukkan  bahwa terdapat  pengaruh  yang  bermakna  terhadap  perbedaan  perlakuan  yang  diberikan  pada masing-masing variabel.
H 1 : Jika Probabilitas > 0,05 maka H 1 diterima, sedangkan H 0 ditolak. Menunjukkan bahwa tidak terdapat  pengaruh  yang  bermakna  terhadap  perbedaan  perlakukan  yang  diberikan  pada masing-masing variabel

## Model Regresi Data Panel
Teknik  yang  digunakan  dalam  estimasi  data  panel  dapat  dilakukan  melalui  tiga  metode, yaitu:

## 1. Common Effect Model ( CE )
Common Effect Model ( CE ) merupakan model data panel yang menggabungkan data time series dan cross  section .  Data  gabungan  ini  dianggap  sebagai  satu  kesatuan  pengamatan. sehingga untuk mengestimasi model ini dapat digunakan ordinary least square (OLS). Dalam Common Effect Model ( CE ) ini setiap variabel yang digunakan bersifat individu dalam kurun waktu yang sama. sehingga output yang dihasilkan akan berlaku untuk setiap individu.
2. Fixed Effect Model (FE)
Fixed Effect Model (FE) merupakan salah satu model dalam regresi data panel yang dalam proses  estimasinya  akan  menghasilkan  intersep  yang  bervariasi  antar  individu,  tetapi  tidak bervariasi antar waktu. sedangkan koefisien slope pada variabel bebas bersifat tetap baik antar waktu maupun antar individu.
3. Random Effect Model (RE)
Random Effect Model (RE) merupakan salah satu model dalam regresi data panel di mana variabel  residual  diduga  memiliki  hubungan  antar  waktu  dan  antar  individu.  Asumsi terpenting dalam model ini adalah tidak terdapat korelasi atau hubungan antar galat individu dengan variabel penjelas dalam model.

## Pemilihan Model Regresi
Metode pemilihan model yang tepat dalam regresi data panel memerlukan beberapa tahapan pengujian. Adapun tahapan pengujian data panel dapat diuraikan sebagai berikut:
a) Uji Chow
Uji Chow dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut:
H 0 : Jika Probabilitas > 0,05 maka H 0 diterima. Model yang digunakan adalah Common Effect H 1 : Jika Probabilitas < 0,05 maka H 1 diterima. Model yang digunakan adalah Fixed Effect b) Uji Hausman
Uji Hausman dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut:
H 0 : Jika Probabilitas > 0,05 maka H 0 diterima. Model yang digunakan adalah Random Effect H 1 : Jika Probabilitas < 0,05 maka H 1 diterima. Model yang digunakan adalah Fixed Effect c) Uji Lagrange Multiplier (LM)
Uji Lagrange Multiplier dilakukan dengan hipotesis sebagai berikut:
H 0 :  Jika  Probabilitas  >  0,05  maka  H 0 diterima.  Model  yang  digunakan  adalah  Common Effect
H 1 : Jika Probabilitas < 0,05 maka H 1 diterima. Model yang digunakan adalah Random Effect Jika hasil uji Chow dan uji Hausman menunjukkan bahwa model Fixed Effect terpilih dua kali, maka tidak perlu dilakukan uji Lagrange Multiplier (LM). Namun, jika hasil uji Chow dan uji Hausman model yang terpilih berbeda, maka harus dilakukan uji Lagrange Multiplier
(LM) untuk menentukan apakah model terbaik yang dipilih adalah Random Effect Model atau Common Effect Model .

## Uji Asumsi Klasik
Uji asumsi klasik merupakan pengujian asumsi statistik yang harus dilakukan pada regresi linier.  Uji  asumsi  klasik  dilakukan  sebelum  melakukan  pengujian  terhadap  persamaan  regresi linier.  Tujuan  dilakukannya  uji  asumsi  klasik  adalah  untuk  memberikan  kepastian  bahwa persamaan  regresi  yang  digunakan  memiliki  ketepatan  ketika  diestimasi.  tidak  bias  dan konsisten. Dalam pengujian asumsi klasik data panel hanya  ada beberapa tahap pengujian yang harus dilakukan yaitu:

## 1. Uji Normalitas
Uji  normalitas  data  bertujuan  untuk  mengecek  apakah  sampel  yang  diambil  memenuhi syarat sebaran berdistribusi normal. Hipotesis dari uji normalitas yaitu sebagai berikut: H 0 : Prob/Sig < 0,05 è H 0 diterima, sedangkan H 1 ditolak (tidak berdistribusi normal) H 1 : Prob/Sig > 0,05 è H 1 diterima, sedangkan H 0 ditolak (berdistribusi normal)

## 2. Uji Autokorelasi
Pengujian autokorelasi dapat terjadi ketika terdapat observasi yang saling terkait satu sama lain selama periode waktu tertentu (Ghozali, 2016). Tujuan dari uji autokorelasi adalah untuk menunjukkan  adanya  korelasi  antara  anggota  observasi  yang  diurutkan  berdasarkan  waktu atau  ruang  (Ajija,  2011).  Uji  ini  bertujuan  untuk  menguji  apakah  terdapat  korelasi  antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan periode sebelumnya (t-1) dalam model regresi linear. Gejala autokorelasi dapat dideteksi dengan menggunakan uji Breusch-Godfrey atau uji Langrange-  Multiplier .  Pengambilan  keputusan  pada  uji Breusch-Godfrey adalah  sebagai berikut:
H 0 : Prob. Chi-Square < 0,05 è H 0 diterima, artinya mengandung autokorelasi H 1 : Prob. Chi-Square > 0,05 è H 1 diterima, artinya tidak mengandung autokorelasi

## 3. Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi  terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Untuk menguji heteroskedastisitas dilakukan dengan uji Glejser. Hipotesis dari uji Glejser sebagai berikut: H 0 : Prob/Sig < 0,05 è H 0 diterima, artinya mengandung heteroskedastisitas H 1 : Prob/Sig < 0,05 è H 1 diterima, artinya tidak mengandung heteroskedastisitas 4. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah suatu   model   regresi   mengalami korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara  variabel  independen.  Jika  variabel  independen  saling  berkorelasi,  maka  variabel- variabel tersebut sama dengan nol. Gejala  adanya  multikoliniearitas  antara  lain:
H 0 : Nilai Variance  Inflation  Factor (VIF) > 10 è terjadi multikolinearitas H 1 : Nilai Variance  Inflation  Factor (VIF) < 10 è tidak terjadi multikolinearitas
Uji Hipotesis
Setelah  dilakukan  uji  asumsi  klasik.  selanjutnya  akan  dilakukan  uji  hipotesis  meliputi  uji parsial  (uji  t),  uji  simultan  (uji  F),  dan  koefisien  determinasi  R 2 .  Berikut  penjelasan  masing- masing uji hipotesis:

## 1) Uji Parsial (uji t)
Uji  Parsial  (uji  t)  dilakukan  untuk  mengamati  pengaruh  variabel  independen  secara individu  atau  masing-masing  terhadap  variabel  dependen  dengan  menggunakan  taraf signifikansi 0,05 sebagai dasar pengambilan keputusan dalam penelitian.

## 2) Uji Simultan (uji F)
Uji  simultan  F  dilakukan  untuk  mengamati  pengaruh  variabel  independen  secara bersama-sama  terhadap  variabel  dependen  dengan  menggunakan  taraf  signifikansi  0,05 sebagai dasar pengambilan keputusan dalam penelitian.

## 3) Uji Koefisien Determinasi (R2)
Koefisiensi  determinasi  (R 2 )  digunakan  untuk  mengukur  seberapa  baik  garis  regresi sesuai  dengan  data  aktualnya  ( goodness  of  fit ).  Koefisiensi  determinasi  ini  mengukur prosentase total varian variabel dependen Y atau variabel independen di dalam garis regresi. Nilai R 2 mempunyai interval antara 0 sampai 1 (0 < R 2 < 1). Semakin besar R 2 (mendekati 1), semakin baik hasil untuk model regresi tersebut. Koefisien determinasi memiliki kelemahan, yaitu  bias  terhadap  jumlah  variabel  bebas  yang  dimasukkan  dalam  model  regresi  dimana setiap  penambahan  satu  variabel  bebas  dan  jumlah  pengamatan  dalam  model  akan meningkatkan nilai R 2 meskipun variabel yang dimasukkan tersebut tidak memiliki pengaruh yang  signifikan  terhadap  variabel  terikatnya.  Untuk  mengurangi  kelemahan  tersebut  maka digunakan koefisien determinasi yang telah disesuaikan, Adjusted R Square (R 2 adj). Dengan menggunakan koefisien determinasi yang disesuaikan maka nilai koefisien determinasi yang disesuaikan itu dapat naik atau turun oleh adanya penambahan variabel baru dalam model.

## Hasil dan Pembahasan Hasil Analisis
Analisis data adalah proses mengelola dan mengatur data ke dalam skema, kategori, dan unit deskriptif  dasar  sehingga  dapat  ditemukan  tema  dan    hipotesis  kerja    yang  dikembangkan  dari rekomendasi data (Moleong, 2017). Pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan uji beda sampel berpasangan dan regresi data panel. Pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan regresi  data  panel,  sehingga  untuk  memperoleh  hasil  uji  asumsi  klasik  dan  uji  hipotesis dilakukan uji chow , Hausman , dan Lagrange Multiplier . Tujuan dilakukan pengujian ini adalah untuk memilih model estimasi yang paling tepat, selanjutnya model estimasi yang terpilih akan dibahas dan dijelaskan pada uji hipotesis.
Uji  beda  sampel  berpasangan  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  ada  hubungan  atau korelasi antara dua kelompok sampel, untuk menggambarkan data secara keseluruhan, termasuk nilai maksimum dan minimum, rata-rata dan standar deviasi dilakukan analisi statistik deskriptif. Hasil statistik deskriptif pertumbuhan ekonomi Provinsi Jambi sebelum dan setelah pemekaran sebagai berikut:
Tabel 4.1

## Descriptive Statistics
Variabel N Mean Std. Dev Min Max Sebelum Pemekaran 15 2,7847 6,41513 -8,71 9,08 Setelah Pemekaran 15 3,1287 2,46070 -0,60 6,61

## Sumber: SPSS 29
Hasil analisis deskriptif pada tabel di atas adalah terjadi peningkatan pertumbuhan ekonomi setelah pemekaran dibandingkan sebelum pemekaran. Pertumbuhan ekonomi setelah pemekaran mengalami  penurunan,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  pemekaran  daerah  tidak  efektif  terhadap pertumbuhan ekonomi Provinsi Jambi.

## Pemilihan Model Regresi
Metode pemilihan model yang tepat dalam regresi data panel memerlukan beberapa tahapan pengujian dapat diuraikan sebagai berikut:

## a) Uji Chow
Uji chow dilakukan untuk menentukan model yang tepat antara Common Effect atau Fixed Effect dalam mengestimasi data panel, hasil uji chow data penelitian ini sebagai berikut:
Tabel 3.1 Hasil Uji Chow Keterangan Nilai

## Prob. Cross-section F  0,0000
Sumber: Eviews 12
Dari hasil pengujian dengan uji chow di atas, nilai probabilitas Cross-Section Chi-Square sebesar 0,0000 < 0,05 artinya H1 diterima, H1 pada uji chow menunjukkan bahwa model data yang digunakan pada penelitian ini adalah Fixed Effect Model.

## b) Uji Hausman
Uji  Hausman  dilakukan  untuk  menentukan  model  yang  tepat  antara  Fixed  Effect  atau Random Effect dalam mengestimasi data panel, hasil uji Hausman data penelitian ini sebagai berikut:
Tabel 3.2 Hasil Uji Hausman Keterangan Nilai Prob. Cross-section random  0,6287

## Sumber: Eviews 12
Dari hasil pengujian dengan uji hausman di atas, nilai probabilitas Cross-section random sebesar 0,6287 < 0,05 artinya H 0 diterima, H 0 pada uji hausman menunjukkan bahwa model data yang digunakan pada penelitian ini adalah Random Effect Model.

## c) Uji Lagrange Multiplier
Uji  Lagrange  Multiplier  adalah  dilakukan  untuk  menentukan  model  yang  tepat  antara model  Random  Effect  atau  Common  Effect  dalam  mengestimasi  data  panel,  hasil  uji Lagrange Multiplier data penelitian ini sebagai berikut:
Tabel 3.3

## Hasil Uji Lagrange Multiplier
Keterangan Nilai Prob. Cross-section Breusch-Pagan 0,0000

## Sumber: Eviews 12
Berdasarkan hasil pengujian dengan uji lagrange multiplier di atas, nilai probabilitas Cross- section  Breusch-Pangan  sebesar  0,0000  <  0,05  artinya  H 1 diterima,  H 1 pada  uji  lagrange multiplier  menunjukkan  bahwa  model  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Random Effect Model.
Berdasarkan  hasil  uji  chow  diperoleh  bahwa  model  penelitian  ini  menggunakan  Fixed Effect  Model.  Sedangkan  hasil  uji  hausman  dan  uji  lagrange  multiplier  diperoleh  bahwa model pengolahan data ini adalah Random Effect Model. Dengan demikian model data panel yang terpilih pada penelitian ini adalah Random Effect.

## Uji Asumsi Klasik
Model  regresi  linear  adalah  salah  satu  teknik  analisis  kuantitatif  yang  dapat  digunakan untuk  memberikan  informasi  besarnya  hubungan  sebab  akibat  antara  satu  faktor  dan  faktor lainnya.  Setelah  dilakukan  analisis  regresi.  maka  dilakukan  pengujian  asumsi  klasik  untuk mengetahui apakah model tersebut bersifat Best Linear Unbiased Estimator (BLUE) yang berarti adanya hubungan antar variabel, Pengujian asumsi klasik dilakukan dengan beberapa pengujian, yaitu  uji  normalitas,  uji  multikolinieritas,  uji  heteroskedastisitas  dan  uji  autokorelasi.  Hasil  uji asumsi klasik dalam penelitian ini ialah sebagai berikut:

## 1. Uji Normalitas
Uji  normalitas  data  bertujuan  untuk  mengecek  apakah  sampel  yang  diambil  memenuhi syarat sebaran berdistribusi normal. Pemeriksaan ini dilakukan untuk mengetahui apakah nilai residual terdistribusi normal. Berikut adalah hasil uji normalitas:
Tabel 3.4 Hasil Uji Normalitas Keterangan Nilai Jarque-Bera 0,338437 Prob. Jarque-Bera  0,844324

## Sumber: Eviews 12
Berdasarkan  hasil  uji  normalitas  di  atas,  diketahui  bahwa  nilai  Jarque-Bera  0,338  dan probability 0,844. Hal ini menunjukkan bahwa nilai Jarque-Bera dan probability lebih besar dari  0,05.  Sehingga  hasil  uji  normalitas  pada  penelitian  adalah  data  berdistribusi  secara normal.

## 2. Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  bertujuan  untuk  menguji  apakah  terdapat  korelasi  antara  kesalahan pengganggu pada periode t dengan periode sebelumnya (t-1) dalam model regresi linear. Jika terdapat korelasi, maka terjadi masalah autokorelasi yang disebabkan oleh residual yang tidak bebas antara satu observasi dengan observasi lainnya. Berikut adalah hasil uji autokorelasi:
Tabel 3.5 Hasil Uji Autokorelasi Keterangan Nilai Prob. Chi-Square (2) 0,4475

## Sumber: Eviews 12
Berdasarkan hasil uji autokorelasi di atas nilai p dari nilai Obs*R-squared signifikan secara statistik  (besar  dari  0,05)  maka  H1  diterima.  Hasil  uji  LM  di  atas  menunjukkan  nilai  Prob. Chi-Square yaitu 0,4475 (lebih besar dari 0,05). Sehingga H 0 ditolak sedangkan H 1 diterima, hal ini menunjukkan bahwa data tidak mengandung autokorelasi.

## 3. Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi  terjadi ketidaksamaan  varian  dari  residual  satu  variabel  ke  variabel  yang  lain.  Model  regresi  yang baik  adalah  homokedastisitas  atau  tidak  terjadi  heteroskedastisitas.  Berikut  adalah  hasil  uji heteroskedastisitas:
Tabel 3.6 Hasil Uji Heteroskedastisitas Keterangan Nilai Prob. Chi-Square (3) 0,2562

## Sumber: Eviews 12
Berdasarkan  tabel  di  atas  diketahui  bahwa  nilai  probabilitas  Chi-Square  0,2562  >  0,05 (lebih  besar  dari  taraf  signifikansi).  Sehingga  hasil  uji  heteroskedastisitas  pada  penelitian adalah data tidak mengandung heteroskedastisitas.

## 4. Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah suatu   model   regresi   mengalami korelasi antar variabel independen. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara variabel independen. berikut adalah hasil uji multikolinearitas:
Tabel 3.7 Hasil Uji Multikolinearitas Variable Centered VIF C NA BD 3,066853 IPM 3,046724 TPT 1,017135

## Sumber: Eviews 12
Berdasarkan  tabel di atas nilai Variance Inflation Factor (VIF) variabel Bonus Demografi sebesar  3,066853  <  10.  variabel  Indeks  Pembangunan  Manusia  sebesar  3,046724  <  10,  dan variabel  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  sebesar  1,017135  <  10.  Sehingga  hasil  uji multikolinearitas pada penelitian adalah data tidak mengandung multikolinearitas.

## Uji Hipotesis
Berdasarkan data yang telah diperoleh maka hasil estimasi dengan model regresi data panel
dengan  menggunakan software  Eviews  12 untuk  menganalisis  Pertumbuhan  Ekonomi  Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi adalah sebagai berikut:
Tabel 3.8 Hasil Regresi Data Panel Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -1208,516 20402,64 -0,059233 0,9530 BD -465,4899 144,0797 -3,230781 0,0021 IPM 509,6829 198,2235 2,571254 0,0128 TPT 284,6789 137,9273 2,063978    0,0437 R-Square 0,758910 Adjusted R-squared 0,745995 F-Statistics 58,75951 Prob (F-Statistic) 0,000000

## Sumber: Eviews 12
Berdasarkan hasil output di atas nilai koefisien persamaan regresi data panel ialah sebagai berikut:
PE it = -1208,516 – 465,4899BD it + 509,6829IPM it + 284,6789TPT it + e it
a. Nilai  konstanta  sebesar  -1208,516  menunjukkan  besarnya  Pertumbuhan  Ekonomi  apabila nilai Bonus Demografi. Indeks Pembangunan Manusia. Tingkat Pengangguran Terbuka. dan Rata-rata Lama Sekolah adalah konstan. maka Pertumbuhan Ekonomi sebesar 1208,516.
b. Nilai  Koefisien  Bonus  Demografi  sebesar  -465,4899  menunjukkan  bahwa  setiap  kenaikan satu  satuan  Bonus  Demografi  maka  akan  menurunkan  Pertumbuhan  Ekonomi  sebesar 465,4899.
c. Nilai Koefisien Indeks Pembangunan Manusia sebesar 509,6829 menunjukkan bahwa setiap kenaikan satu satuan Indeks Pembangunan Manusia maka akan meningkatkan Pertumbuhan Ekonomi sebesar 509,6829.
d. Nilai  Koefisien  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  sebesar  284,6789  menunjukkan  bahwa setiap  kenaikan  satu  satuan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  maka  akan  meningkatkan Pertumbuhan Ekonomi sebesar 284,6789.

## 1. Uji Parsial (Uji t)
Untuk  menguji  hipotesis  digunakan  uji  t  atau  uji  parsial  yang  menunjukkan  pengaruh secara  parsial  dari  masing-masing  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen.  berikut hasil uji t pada penelitian ini:
Tabel 3.9 Hasil Uji T Variable Prob. C 0,9530 BD 0,0021 IPM 0,0128 TPT 0,0437

## Sumber: Eviews 12
a. Berdasarkan  perhitungan  uji  parsial  diperoleh  nilai  tingkat  signifikan  Bonus  Demografi sebesar  0,0021  <  0,05  (kecil  dari  taraf  signifikansi).  Maka  variabel  Bonus  Demografi berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Daerah  Induk Pemekaran di Provinsi Jambi.
b. Berdasarkan perhitungan uji parsial diperoleh nilai tingkat signifikan Indeks Pembangunan Manusia  sebesar  0,0128  >  0,05  (kecil  dari  taraf  signifikansi),  maka  variabel  Indeks Pembangunan Manusia berpengaruh positif dan signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi.
c. Berdasarkan perhitungan uji parsial diperoleh nilai tingkat signifikan Tingkat Pengangguran Terbuka  sebesar  0,0437  <  0,05  (kecil  dari  taraf  signifikansi),  maka  variabel  Tingkat Pengangguran Terbuka berpengaruh positif dan signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi.

## 2. Uji Simultan (Uji F)
Untuk  mengetahui  pengaruh  variabel  independen  secara  simultan  terhadap  variabel dependen dapat dilihat dari hasil uji F. berikut hasil uji F:
Tabel 3.10
Hasil Uji F F-statistic 58,75951 Prob(F-statistic)  0,000000

## Sumber: Eviews 12
Berdasarkan tabel di atas, hasil nilai probabilitas sebesar 0,000000 < 0,05 (lebih kecil dari taraf  signifikansi)  sehingga  diputuskan  H 1 diterima.  Kesimpulannya  adalah  variabel  Bonus Demografi, Indeks Pembangunan Manusia, dan Tingkat Pengangguran Terbuka berpengaruh secara  signifikan  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Daerah  Induk  Pemekaran  di  Provinsi Jambi.

## 3. Koefisien Determinansi (R 2 )
Dari hasil regresi data panel diperoleh besarnya hubungan antar variabel yang diketahui dari nilai koefisien determinasi (R 2 ), berikut hasil Koefisien determinasi (R 2 ) pada penelitian ini:

## Tabel 3.11
Hasil Koefisien Determinasi (R 2 ) R-squared 0,758910 Adjusted R-squared  0,745995

## Sumber: Eviews 12
Berdasarkan  hasil uji R- square diperoleh nilai sebesar 0,758910. Hal ini menunjukkan bahwa  sebesar  75,89  persen  variasi  dalam  variabel  Pertumbuhan  Ekonomi  Daerah  Induk Pemekaran  di  Provinsi  Jambi  dipengaruhi  oleh  variabel  Bonus  Demografi.  Indeks Pembangunan Manusia. dan Tingkat Pengangguran Terbuka. Sedangkan sisanya 24,11 persen dipengaruhi  oleh  variabel  lain  yang  tidak  masuk  ke  dalam  penelitian  seperti  Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja, Kemiskinan, Tenaga Kerja, dan lain sebagainya.
Selanjutnya  dilakukan  uji  normalitas  untuk  mengetahui  variabel  yang  berdistribusi normal  dan  tidak  berdistribusi  normal.  Hasil  uji  normalitas  sampel  berpasangan  dalam penelitian ini dengan menggunakan SPSS 29 sebagai berikut:
Tabel 3.12
Uji Normalitas Shapiro-Wilk Statistic df Sig. Sebelum Pemekaran 0,827 15 0,008 Setelah Pemekaran 0,832 15 0,010

## Sumber: SPSS 29
Berdasarkan  hasil  uji  normalitas  sampel  berpasangan  di  atas  menunjukkan  pertumbuhan ekonomi tidak berdistribusi normal karena nilai signifikansinya kurang dari 5 persen. Variabel yang  berdistribusi  normal  kemudian  dianalisis  dengan  uji  t  sampel  berpasangan  dan  variabel yang tidak berdistribusi normal dianalisis dengan uji peringkat bertanda Wilcoxon.
Paired sample correlation menjelaskan korelasi (hubungan) antara kedua data pertumbuhan ekonomi  daerah  induk  Provinsi  Jambi  sebelum  pemekaran  setelah  pemekaran.  Hasil Paired Sample correlation pada penelitian ini sebagai berikut:
Tabel 3.13 Paired Samples Correlations N Correlation Sig. Pair 1 Sebelum Pemekaran & Setelah Pemekaran 15 -0,301 0,276

## Sumber: SPSS 29
Berdasarkan  tabel  paired  samples  correlations  menunjukkan  nilai  korelasi  pertumbuhan ekonomi  sebesar  -0,301.  Nilai  pertumbuhan  ekonomi  menunjukkan  korelasi    yang  lemah sebelum dan setelah pemekaran. Nilai probabilitas pertumbuhan ekonomi sebesar 0,276 > 0,05 menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  hubungan  yang  signifikan  sebelum  dan  setelah  pemekaran, karena  nilai  signifikansinya  lebih  besar  dari  0,05.  Hasil  analisis  uji  t  sampel  ditunjukkan  pada tabel 4.4 di bawah ini.
Tabel 3.14 Paired Sample Test dan tes peringkat bertanda Wilcoxon Variabel t-statistik Sig, Keterangan Sebelum Pemekaran – Setelah Pemekaran -0,177 0,431 Tidak Ada Perbedaan Variabel Z Asymp, Sig, (2-tailed) Keterangan Sebelum Pemekaran – Setelah Pemekaran -0,284 b 0,776 Tidak Ada Perbedaan

## Sumber: SPSS 29
Berdasarkan  tabel  di  atas,  nilai  t  Pertumbuhan  Ekonomi  sebelum  dan  setelah  pemekaran adalah -0,284. Nilai probabilitas keseluruhan variabel lebih besar dari 0,05 hal ini menunjukkan bahwa H 0 diterima. Kesimpulan hasil pengujian ini adalah tidak terdapat perbedaan pertumbuhan ekonomi antara sebelum dan setelah pemekaran.
Pertumbuhan  ekonomi  yang  tidak  berdistribusi  normal  dianalisis  menggunakan  uji Wilcoxon signed rank test untuk menentukan hipotesis yang diterima variabel tersebut. Secara
keseluruhan, data sampel untuk variabel pertumbuhan ekonomi berada pada kelompok peringkat negatif, artinya sebanyak 15 total pertumbuhan ekonomi setelah pemekaran memiliki nilai yang cukup  kecil.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  nilai  Pertumbuhan  Ekonomi  cenderung  menurun setelah mengalami pemekaran.
Hasil  uji  statistik  di  atas  menunjukkan  nilai  Z  sebesar  0,284  dengan  probabilitas  sebesar 0,776.  Nilai  probabilitas  Z  kemudian  dibandingkan  dengan  nilai  taraf  signifikansi  0,05, menghasilkan nilai yang lebih besar dari 0,05, sehingga H 0 diterima. Hal ini menunjukkan bahwa tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara  pertumbuhan  ekonomi  sebelum  dan  setelah pemekaran.  Sehingga  pemekaran  daerah  tersebut  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap pertumbuhan ekonomi, serta pemekaran tidak dapat meningkatkan pertumbuhan ekonomi daerah induk di Provinsi Jambi .

## Pembahasan
a. Pengaruh  Bonus  Demografi  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  pada  Daerah  Induk Pemekaran di Provinsi Jambi
Berdasarkan  hasil output regresi  diperoleh  nilai  koefisien  Bonus  Demografi  sebesar  - 465,4899 dengan nilai probabilitas 0,0021 < 0,05 (lebih kecil dari taraf signifikansi) artinya Bonus Demografi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi. Dengan hasil output yang diperoleh menandakan setiap kenaikan  Bonus  Demografi  satu  satuan  akan  menurunkan  Pertumbuhan  Ekonomi  Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi sebesar 465,4899. Hasil output sejalan dengan hipotesis awal  pada  penelitian  ini.  Bahwa  Bonus  Demografi  berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Daerah  Induk  Pemekaran  di  Provinsi  Jambi.  Persentase Bonus  demografi  pada  provinsi  jambi  setiap  tahunnya  mengalami  penurunan,  hal  ini menunjukkan  bawa  semakin  rendah  bonus  demografi  maka  semakin  menurunkan  jumlah pegangguran  pada  Provinsi  Jambi.  Hal  ini  dikarenakan  terjadinya  pemekaran  yang mengakibatkan terbaginya lahan perindutrian dan pertanian yang ada pada daerah induk.
Pemekaran  daerah  induk  memberikan  dampak  seperti  bertambahnya  jumlah  desa  yang menunjukkan bahwa desa yang dimiliki sebelumnya terpecah dan terbagi, lalu menjadi desa baru. Hal ini mengakibatkan lahan atau wilayah yang memiliki sektor unggulan turut terbagi atau  berkurang  dari  tahun  sebelum  pemekaran.  Oleh  karena  itu,  pemekaran  ini  memberikan dampak bagi daerah induk pemekaran dikarenakan luas lahan yang berkurang, hasil produksi sektor  unggulan  menurun.  Pembagian  lahan  ini  mengakibatkan  jumlah  produksi  sektor pertanian menjadi berkurang dikarenakan lahan masih dikelola oleh masyarakat sebelumnya. Sehingga  para  petani  tidak  dapat  mengelola  lahan  yang  tersedia  dengan  maksimal  seperti sebelumnya. Sedangkan lahan pertanian dan perindustrian yang terpecah dan masuk menjadi daerah  hasil  pemekaran  belum  atau  tidak  ada  yang  dapat  mengelolanya  dikarenakan terbatasnya  ilmu  masyarakat  atau  penduduk  sekitar  dalam  bertani.  Sehingga,  pemerintah daerah perlu melakukan tindakan dalam mendukung dan meningkatkan potensi daerah yang telah  dimiliki  baik  bagi  daerah  induk  maupun  daerah  hasil  pemekaran  untuk  meningkatkan pertumbuhan ekonomi daerah masing-masing.
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Saumana et al (2021) menunjukkan  bahwa  bonus  demografi  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap pertumbuhan  ekonomi  Kabupaten  Minahasa  Tenggara.  Hasil  penelitian  Destu  &  Suprijati (2021)  menunjukkan  bahwa  Bonus  Demografi  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  Jawa  Timur,  dan  hasil  penelitian  Permatasari  &  Himmati  (2022) membuktikan  bahwa  Bonus  Demografi  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Jawa Timur. Bonus Demografi yang menurun menandakan peluang bagi daerah induk pemekaran dapat memanfaatkan Bonus Demografi yang telah diperoleh.

## b. Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  pada Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi
Berdasarkan hasil output regresi diperoleh nilai koefisien Indeks Pembangunan Manusia sebesar 509,6829 dengan nilai probabilitas 0,0128 < 0,05 (lebih kecil dari taraf signifikansi) artinya  Indeks  Pembangunan  Manusia  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap Pertumbuhan Ekonomi Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi. Dengan hasil output yang diperoleh  menandakan  setiap  kenaikan  Indeks  Pembangunan  Manusia  satu  satuan  akan meningkatkan  Pertumbuhan  Ekonomi  Daerah  Induk  Pemekaran  di  Provinsi  Jambi  sebesar 2776,926.  Hasil output sejalan  dengan  hipotesis  awal  pada  penelitian  ini.  bahwa  Indeks Pembangunan  Manusia  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi.
Indeks  Pembangunan  Manusia  pada  daerah  induk  pemekaran  di  Provinsi  Jambi mengalami  peningkatan  setiap  tahunnya.  Indeks  Pembangunan  Manusia  tertinggi  yaitu Kabupaten  Kerinci  dengan  nilai  dari  70,03  persen  tahun  2017  menjadi  71,45  persen  tahun 2021.  Sedangkan  nilai  Indeks  Pembangunan  Manusia  terendah  yaitu  Tanjung  Jabung  dari 66,15 persen pada tahun 2017 menjadi 68,16 persen pada tahun 2021. Tingginya persentase indeks  pembangunan  manusia  pada  Kabupaten  Kerinci  menunjukkan  bahwa  pemerintah daerah  dapat  mengelola  dan  memanfaatkan  sumber  daya  manusia  yang  telah  ada  untuk meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  daerah  dengan  menciptakan  lapangan  pekerjaan  yang tepat  dengan  mengelola  sumber  daya  alam  pada  Kabupaten  Kerinci.  Sumber  daya  manusia yang unggul atau maju merupakan kelebihan yang dimiliki pada suatu daerah untuk bersaing dengan  daerah  lain  dalam  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi,  mengurangi  jumlah  atau angka pengangguran, serta menciptakan lapangan kerja seluas-luasnya.
Sehingga  dengan  demikian  daerah  kabupaten/kota  pada  Provinsi  Jambi  dapat  menggali potensi  daerah  dengan  melihat  peluang  dan  tantangan  agar  tidak  menjadi  daerah  yang tertinggal.  Peningkatan  Indeks  Pembangunan  Manusia  setiap  tahunnya  ini  menunjukkan bahwa  terjadinya  peningkatan  produktivitas.  Peningkatan  produktivitas  menggambarkan peningkatan produksi barang dan jasa. Produksi barang dan jasa ini dapat diperoleh dengan mengelola sumber daya alam yang ada serta tidak mengurangi jumlah atau populasi sumber daya alam tersebut. Sehingga dalam hal ini masyarakat dan pemerintah daerah perlu bekerja sama  dalam  mengelola  sumber  daya  alam  secukupnya  atau  tidak  berlebihan  dan  mencari solusi atau penyelesaian terkait sumber daya alam yang hampir punah.
Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Saumana et al (2021) membuktikan bahwa berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi, dan hasil penelitian Destu & Suprijati (2021) membuktikan bahwa Indeks Pembangunan Manusia berpengaruh positif dan signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi.
c. Pengaruh  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  pada Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi
Berdasarkan hasil output regresi diperoleh nilai koefisien Tingkat Pengangguran Terbuka sebesar 284,6789 dengan nilai probabilitas 0,0343 < 0,05 (lebih kecil dari taraf signifikansi) artinya  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap Pertumbuhan Ekonomi Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi. Dengan hasil output yang diperoleh  menandakan  setiap  kenaikan  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  satu  satuan  akan meningkatkan  Pertumbuhan  Ekonomi  Daerah  Induk  Pemekaran  di  Provinsi  Jambi  sebesar 185,9268. Hasil output tidak sejalan dengan hipotesis awal pada penelitian ini, bahwa Tingkat Pengangguran  Terbuka  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi.
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  meningkat  jumlah  pengangguran  maka semakin  meningkat  pertumbuhan  ekonomi  pada  daerah  induk  pemekaran  provinsi  jambi. Menurut  teori  Kurva  Philips  ketika  tingkat  pengangguran  tinggi,  tingkat  inflasi  cenderung rendah.  Hubungan  ini  merupakan  sebuah trade-off atau  keseimbangan  yang  menyiratkan bahwa kebijakan moneter atau fiskal yang ekspansif dapat digunakan oleh pembuat kebijakan untuk merangsang pertumbuhan ekonomi dan mengurangi pengangguran, akan tetapi hal ini dapat dilakukan dengan meningkatkan inflasi. Kurva philips berfungsi untuk menggambarkan hubungan  antara  tingkat  inflasi  dan  tingkat  pengangguran  dalam  suatu  ekonomi.  Tingkat pengangguran  tidak  meningkat  tajam  karena  adanya  peranan  sektor  pertanian  yang  tumbuh pada saat krisis ekonomi dan mampu menyerap angkatan kerja. Tingkat pengangguran yang tidak meningkat secara drastis ini juga diduga sebagai akibat adanya sektor informal sebagai buffer perekonomian. Adanya sektor informal juga berperan menyediakan lapangan pekerjaan bagi  para  pengangguran  yang  beralih  dari  sektor  formal.  Peningkatan  angkatan  kerja  baru yang lebih besar dibandingkan dengan lapangan kerja yang tersedia terus menunjukkan jurang yang terus membesar.
Kondisi  tersebut  semakin  membesar  setelah  krisis  ekonomi.  Dengan  adanya  krisis ekonomi  terutama  krisis  global  baru-baru  ini  tidak  saja  membuat  jurang  antara  peningkatan angkatan kerja baru dengan penyediaan lapangan kerja yang rendah terus makin dalam, tetapi juga merangsang tingginya pemutusan hubungan kerja (PHK), sehingga tingkat pengangguran dari tahun ke tahun terus semakin tinggi. Hasil penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan  oleh  Permatasari  &  Himmati  (2022)  membuktikan  bahwa  Tingkat  Pengangguran Terbuka  berpengaruh  signifikan  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Jawa  Timur.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  setiap  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  meningkat,  maka  Pertumbuhan Ekonomi juga akan mengalami peningkatan.

## d. Pengaruh  Bonus  Demografi,  Indeks  Pembangunan  Manusia,  dan  Tingkat Pengangguran  Terbuka  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  pada  Daerah  Induk Pemekaran di Provinsi Jambi
Berdasarkan  hasil  uji    simultan  diperoleh  nilai  probabilitas  uji  F  sebesar  0,000000  < 0,05  (lebih  kecil  dari  taraf  signifikansi)  sehingga  diputuskan  H 1 diterima.  Kesimpulannya adalah variabel Bonus Demografi. Indeks Pembangunan Manusia. dan Tingkat Pengangguran Terbuka  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Daerah  Induk Pemekaran di Provinsi Jambi.
Berdasarkan hasil uji R- square diperoleh nilai sebesar 0,758910. Hal ini menunjukkan bahwa  sebesar  75,89  persen  variasi  dalam  variabel  Pertumbuhan  Ekonomi  Daerah  Induk Pemekaran  di  Provinsi  Jambi  dipengaruhi  oleh  variabel  Bonus  Demografi.  Indeks Pembangunan Manusia. dan Tingkat Pengangguran Terbuka. Sedangkan sisanya 24,11 persen dipengaruhi  oleh  variabel  lain  yang  tidak  masuk  ke  dalam  penelitian  seperti  Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja, Kemiskinan, Tenaga Kerja, dan lain sebagainya.
Peningkatan  bonus  demografi  yang  tinggi  memberikan  pengaruh  terhadap  jumlah pengangguran  yang  semakin  meningkat.  Hal  ini  diakibatkan  oleh  tingkat  kelahiran  yang tinggi  dalam  jangka  waktu  yang  panjang.  Sehingga  menambah  beban  bagi  penduduk  yang berusia  produktif  dalam  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  dan  menciptakan  lapangan kerja yang luas untuk mengurangi tingkat pengangguran yang meningkat. Tingginya tingkat pengangguran  ini  disebabkan  oleh  indeks  pembangunan  manusianya  masih  belum  memadai baik  dari  sektor  kesehatan,  pendidikan,  dan  pengeluaran.  Sehingga  hal  ini  dapat mengakibatkan  sumber  daya  manusia  yang  ada  belum  siap  bersaing  di  lingkungan  kerja, sedangkan secara usia atau umur sudah memenuhi kriteria menjadi penduduk yang produktif.
Tingkat  pengangguran  terbuka  pada  Provinsi  Jambi  menunjukkan  fluktuasi,  hal  ini menunjukkan  bahwa  tingkat  pengangguran  tidak  meningkat  tajam  karena  adanya  peranan sektor pertanian yang tumbuh pada saat krisis ekonomi dan mampu menyerap angkatan kerja. Tingkat  pengangguran  yang  tidak  meningkat  secara  drastis  ini  juga  diduga  sebagai  akibat adanya sektor informal sebagai buffer perekonomian. Adanya sektor informal juga berperan menyediakan  lapangan  pekerjaan  bagi  para  pengangguran  yang  beralih  dari  sektor  formal. Peningkatan angkatan kerja baru yang lebih besar dibandingkan dengan lapangan kerja yang tersedia terus menunjukkan jurang yang terus membesar.
e. Pertumbuhan Ekonomi Daerah Induk Provinsi Jambi Sebelum dan Setelah Pemekaran Nilai  t  Pertumbuhan  Ekonomi  sebelum  dan  setelah  pemekaran  adalah  -0,284.  Nilai probabilitas  keseluruhan  variabel  lebih  besar  dari  0,05  hal  ini  menunjukkan  bahwa  H 0 diterima.  Kesimpulan  hasil  pengujian  ini  adalah  tidak  terdapat  perbedaan  pertumbuhan ekonomi antara sebelum dan setelah pemekaran.
Pertumbuhan  ekonomi  yang  tidak  berdistribusi  normal  dianalisis  menggunakan  uji Wilcoxon signed rank test untuk menentukan hipotesis yang diterima variabel tersebut. Secara keseluruhan,  data  sampel  untuk  variabel  pertumbuhan  ekonomi  berada  pada  kelompok peringkat  negatif,  artinya  sebanyak  15  total  pertumbuhan  ekonomi  setelah  pemekaran memiliki  nilai  yang  cukup  kecil.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  nilai  Pertumbuhan  Ekonomi
cenderung menurun setelah mengalami pemekaran.
Hasil uji statistik di atas menunjukkan nilai Z sebesar 0,284 dengan probabilitas sebesar 0,776.  Nilai  probabilitas  Z  kemudian  dibandingkan  dengan  nilai  taraf  signifikansi  0,05, menghasilkan  nilai  yang  lebih  besar  dari  0,05,  sehingga  H 0 diterima.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara  pertumbuhan  ekonomi  sebelum  dan setelah  pemekaran.  Sehingga  pemekaran  daerah  tersebut  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  serta  pemekaran  tidak  dapat  meningkatkan  pertumbuhan ekonomi daerah induk di Provinsi Jambi .

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  pada  bab  sebelumnya  maka  diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Bonus Demografi berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi. Hal ini disebabkan oleh Bonus Demografi atau jumlah penduduk  berusia  produktif  mengalami  penurunan  maka  Pertumbuhan  Ekonomi  Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi akan semakin membaik.
2. Indeks  Pembangunan  Manusia  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Pertumbuhan Ekonomi Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi. Hal ini membuktikan bahwa tingginya persentase  Indeks  Pembangunan  Manusia  di  Provinsi  Jambi  memberikan  dampak  yang signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi.
3. Tingkat  Pengangguran  Terbuka  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  Pertumbuhan Ekonomi Daerah Induk Pemekaran di Provinsi Jambi. Berdasarkan teori Kurva Philips ketika tingkat  pengangguran  tinggi,  tingkat  inflasi  cenderung  rendah.  Hubungan  ini  merupakan sebuah trade-off atau keseimbangan yang menyiratkan bahwa kebijakan moneter atau fiskal yang  ekspansif  dapat  digunakan  oleh  pembuat  kebijakan  untuk  merangsang  pertumbuhan ekonomi  dan  mengurangi  pengangguran,  akan  tetapi  hal  ini  dapat  dilakukan  dengan meningkatkan inflasi.
4. Secara  simultan  Bonus  Demografi,  Indeks  Pembangunan  Manusia,  dan  Tingkat Pengangguran Terbuka berpengaruh signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi Daerah Induk Pemekaran  di  Provinsi  Jambi.  Pemanfaatan  Bonus  Demografi  dan  Indeks  Pembangunan Manusia  yang  ada  dapat  mengurangi  jumlah  pengangguran  serta  menciptakan  lapangan pekerjaan.
5. Tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara pertumbuhan ekonomi sebelum dan setelah pemekaran.  Sehingga  pemekaran  daerah  tersebut  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap pertumbuhan  ekonomi,  serta  pemekaran  tidak  dapat  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi daerah induk di Provinsi Jambi .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Afandi. M.. & Erdayani. R. (2022). Pengantar Teori Pembangunan.
[2] Ayuningtyas,  F.  J.  (2021).  The  Preferences  For  Housing  Loan  Demand  In  Indonesia Before  And  After  The  Loan-To-Value  Policy  Change. Jurnal  Ekonomi  Bisnis  dan Kewirausahaan , 11 (2), 131-143.
[3] Badan  Pusat  Statistik.  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  Kabupaten  Kota  Di Indonesia  1996-1999.  Access  Time:  February  13.  2023.  13.00  pm.  Source  Url:  BPS Indonesia Publikasi
[4] BPS  Provinsi  Jambi.  [Metode  Baru]  Indeks  Pembangunan  Manusia.  Access  Time: March 13. 2023. 01:02 am. Source url: BPS Jambi
[5] BPS Provinsi Jambi. [Metode Baru] Rata-rata Lama Sekolah. Access Time:  March 13. 2023. 01:02 am. Source url: BPS Jambi
[6] BPS Provinsi Jambi. Jambi Dalam Angka 2011. Access Time:  March 7. 2023. 01:39 am. Source url: Jambi Dalam Angka
[7] BPS Provinsi Jambi. Ketenaga kerjaan Kab-Kota. Access Time:  March 13. 2023. 00:59 am. Source url: BPS Jambi
[8] BPS  Provinsi  Jambi.  Laju  Pertumbuhan  Ekonomi  Menurut  Kabupaten/Kota.  Access Time: March 6. 2023. 21:53 pm. Source Url: BPS Jambi
[9] BPS Provinsi Jambi. PDRB Seri 2010 Atas Dasar Harga Konstan Lapangan Usaha Per Kabupaten/Kota (Milyar Rupiah). Access Time:  March 13. 2023. 01:10 am. Source url: BPS Jambi
[10] BPS  Provinsi  Jambi.  Penduduk  Kabupaten/Kota  Menurut  Kelompok  Umur. Access Time:  March 7. 2023. 01:44 am. Source url: BPS Jambi
[11] BPS Provinsi Jambi. Persentase Penduduk Miskin (P0). Access Time:  March 13.
2023. 01:05 am. Source url: BPS Jambi
[12] BPS  Provinsi  Jambi.  Proyeksi  Penduduk  Kabupaten  Kota  Provinsi  Jambi  2015- 2025. Access Time: March 6. 2023. 22:07 pm. Source url: BPS Jambi Publikasi
[13] Cooper. DR. & Schindler. PS (2014).Metode Penelitian Bisnis(Edisi ke-12). New
York The McGraw-Hill Companies. Inc.
[14] Darise. R. I.. & SE. M. (2022). Pertumbuhan Ekonomi. Pengantar Ilmu Ekonomi (Suatu Tinjauan Teoretis). 211.
[15] Destu.  A.  Y..  &  Suprijati.  J.  (2021).  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Pertumbuhan Ekonomi Jawa Timur. Develop. 5(1). 42-51.
[16] Dewanta. A. S. (2004). Otonomi dan pembangunan daerah. Unisia. 325-329.
[17] Handayani.  N.  S..  Bendesa.  I..  &  Yuliarmi.  N.  (2016).  Pengaruh  Jumlah Penduduk.  Angka  Harapan  Hidup.  Rata-Rata  Lama  Sekolah.  dan  PDRB  Per  Kapita Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Bali. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Universitas Udayana. 5(10). 3449-3474.
[18] Hasan.  M..  Alim.  A.  M.  S..  Alfiani.  A.  S.  M..  Sachrir.  M.  I..  Shafar.  M.  R..
Hanim.  N.  F..  ...  &  Audia.  S.  R.  (2020).  Teori-Teori  Pembangunan  Ekonomi.  Media Sains Indonesia.
[19] Hermawan.  I.  (2019).  Analisis  Pengaruh  Bonus  Demografi  Terhadap Pertumbuhan Ekonomi. Jurnal Aktiva: Riset Akuntansi Dan Keuangan. 1(2). 32-48.
[20] Huda.  I.  U..  Karsudjono.  A.  J..  &  Darmawan.  R.  (2021).  Analisis  Bonus Demografi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Provinsi Kalimantan Selatan. Al-Kalam: Jurnal Komunikasi. Bisnis dan Manajemen. 8(2). 1-21.
[21] Ismail. A. (2020). Pertumbuhan dan Ketimpangan Pembangunan Ekonomi Antar Daerah  Di  Provinsi  Kalimantan  Barat.  Pertumbuhan  Dan  Ketimpangan  Pembangunan Ekonomi Anatar Daerah Fi Provinsi Kalimantan Barat. 11. 143-159.
[22] Kato. I.. Faridi. A.. Revida. E.. Damanik. D.. Siregar. R. T.. Purba. S.. ... & Weya. I. (2021). Manajemen Pembangunan Daerah. Yayasan Kita Menulis.
[23] Khairi.  H.  Konsep  Dasar  Otonomi  Daerah  UU  No.  23  Tahun  2014  Tentang Pemerintah Daerah. Jurnal Ilmu Pemerintahan.
[24] Krisdiantoro. M. (2020). Analisis Sektor-sektor Unggulan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Kabupaten Rokan Hilir (Doctoral dissertation. Universitas Islam Riau).
[25] Kuncoro.  M.  (2004).  Otonomi  &  pembangunan  daerah:  reformasi.  perencanaan. strategi dan peluang.
[26] LATHIF.  F.  A.  (2019).  Pengaruh  Variabel  Ekonomi.  Demografi.  Dan  Politik Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia Tahun 2013-2017 (Doctoral dissertation. UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta).
[27] Lestari.  N..  Pasha.  P.  A..  Oktapianti.  M..  &  Noviarita.  H.  (2021).  Teori Pembangunan Ekonomi. Revenue: Jurnal Manajemen Bisnis Islam. 2(2). 113-128.
[28] Padang.  L..  &  Murtala.  M.  (2020).  Pengaruh  Jumlah  Penduduk  Miskin  Dan Tingkat  Pengangguran  Terbuka  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Di  Indonesia. Jurnal Ekonomika Indonesia. 9(1). 9-16.
[29] Permatasari. N. I.. & Himmati. R. (2022). Pengaruh Bonus Demografi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Jawa Timur. Sentri: Jurnal Riset Ilmiah. 1(2). 537-557.
[30] Phillips,  A.W.  1958.  The  Relationship  between  Unemployment  and  the  Rate  of Change of Money Wage Rates in the United Kingdom. Economica, 25, pp.258-299.
[31] Priangga.  A.  A..  Tampubolon.  D..  &  Hamidi.  W.  (2022).  Analisis  Struktur Ekonomi  Dan  Identifikasi  Sektor  Unggulan  Dalam  Perekonomian  Daerah  Kabupaten Rokan Hilir. Juremi: Jurnal Riset Ekonomi. 1(4). 281-294.
[32] Purwati. W. D.. & Prasetyanto. P. K. (2022). Analisis Pengaruh Bonus Demografi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia. Jurnal Economina. 1(3). 532-546.
[33] Putri. P.. & Nailufar. F. (2022). Pengaruh Bonus Demografi. Pengangguran Dan Inflasi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Provinsi Jambi. Jurnal Ekonomika Indonesia. 11(2). 15-21.
[34] Rasnino.  C.  A.  (2022). Pengaruh  Angka  Harapan  Hidup.  Rata-Rata  Lama Sekolah.  Dan  Konsumsi  Rumah  Tangga  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Di Kabupaten/Kota  Provinsi  Lampung  (2014-2019) (Doctoral  dissertation.  UPN'Veteran" Yogyakarta).
[35] Riadi.  R.  M.  (2016).  Pertumbuhan  dan  Ketimpangan  Pembangunan  Ekonomi Antar Daerah di Provinsi Riau. JIP (Jurnal Industri dan Perkotaan). 12(21).
[36] Saumana.  N..  Rotinsulu.  D.  C..  &  Rotinsulu.  T.  O.  (2021).  Pengaruh  Bonus Demografi  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Kabupaten  Minahasa  Tenggara.  Jurnal Pembangunan Ekonomi Dan Keuangan Daerah. 21(4). 95-109.
[37] Setiawan.  S.  A.  (2018).  Mengoptimalkan  bonus  demografi  untuk  mengurangi tingkat kemiskinan di Indonesia. Jurnal Analis Kebijakan. 2(2).
[38] Suci  Dwi  Putri.  B.  (2021).  Analisis  Pengaruh  Bonus  Demografi  Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Pulau Sumatera (Doctoral Dissertation. Andalas University).
[39] Sutikno.  A.  N.  (2020).  Bonus  demografi  di  indonesia.  VISIONER:  Jurnal Pemerintahan Daerah Di Indonesia. 12(2). 421-439.
[40] Widada. R.. Hakim. D. B.. & Mulatsih. S. (2014). Analisis Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten/Kota  Hasil  Pemekaran  Di  Indonesia.  Jurnal  Manajemen  Pembangunan Daerah. 6(2).
[41] Widiarsih. D.. & Masyaresa. A. (2020). Analisis sektor ekonomi unggulan Kota Dumai tahun 2014-2018. Ekopem: Jurnal Ekonomi Pembangunan. 2(1). 18-32.