DOI: http://dx.doi.org/10.29244/jp2wd.2019.3.3.157-171

## Ketimpangan, Pola Spasial, dan Kinerja Pembangunan Wilayah di Provinsi Jawa Timur
Disparity, Spatial Pattern, and Performance of Regional Development in East Java Province
Mohammad Reza Fauzi 1* , Ernan Rustiadi 2 & Sri Mulatsih 3
1 Magister Ilmu Perencanaan Pembangunan Wilayah dan Perdesaan, Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680, Indonesia; 2 Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680, Indonesia; 3 Departemen Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680, Indonesia; * Penulis korespondensi. e-mail : fauzi.eza@gmail.com (Diterima: 1 Agustus 2019; Disetujui: 13 Desember 2019)

## ABSTRACT
Development is a multidimensional process that aims to generate significant changes in the betterment of people's lives. However, development does not always able to form regional balance. The phenomenon of disparity always shades the regional development process. As a province with the highest number of  regencies and cities, the development of East Java Province is inseparable from  the  phenomenon  of  disparity.  This  study  aimed  to  analyze  the  performance,  regional disparities,  and  spatial  autocorrelation  of  regional  development  in  East  Java  Province  in  2017. Performance  of  regional  development  was  measured  using  TOPSIS  analysis.  Level  of  regional disparity  was  calculated  by  the  Coefficient  Variation  (CV).  Spatial  pattern  of  development performance  was explored through analysis  of spatial autocorrelation by Moran Index and Local Indicator  of  Spatial  Autocorrelation  (LISA).  Results  of  analysis  on  regional  development performance show that Kediri City had the highest performance in East Java Province, meanwhile Tuban  Regency  had  the  lowest  performance.  At  the  regional  level,  Pantura  (North  Coast)  and Central  Region  have  higher  regional  development  performance  average  compared  to  Pansela (South Coast), Tapal Kuda, and Madura regions. Regional disparity in East Java Province occur between  regions  and  within  regions  (between  regencies/cities).  Pantura  is  the  region  with  the highest  regional  development  performance  disparity,  meanwhile  Madura  region  is  relatively homogenous with low development performance. Result of Moran and LISA analysis interpret that spatial  and  contiguity  aspects  effect  regional  development  significantly  which  tends  to  form  a cluster  pattern.  Therefore,  spatial  factors  and  regional  linkage are  essential  elements  in  regional development.
Keywords: LISA, Moran Index, regional development, regional disparities, TOPSIS.

## ABSTRAK
Pembangunan  merupakan  proses  multidimensi  yang  bertujuan  menciptakan  perubahan mendasar  bagi  kehidupan  masyarakat  ke  arah  yang  lebih  baik.  Akan  tetapi,  pembangunan  tidak selalu  menghasilkan  pemerataan  bagi  setiap  wilayah.  Ketimpangan  merupakan  sebuah  fenomena yang  akan  selalu  membayangi  proses  pembangunan  wilayah.  Sebagai  provinsi  dengan  jumlah kabupaten/kota terbanyak di  Indonesia,  pembangunan  wilayah Provinsi Jawa  Timur tidak  terlepas
dari fenomena ketimpangan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja, ketimpangan, dan pola spasial pembangunan wilayah di Provinsi Jawa Timur pada tahun 2017. Kinerja pembangunan wilayah  dianalisis  menggunakan  TOPSIS  berdasarkan  dimensi  sosial  ekonomi,  pendidikan  dan kesehatan  masyarakat,  serta  aksesibilitas  wilayah.  Analisis  ketimpangan  pembangunan  wilayah menggunakan  perhitungan  koefisien  variasi  (CV)  dari  nilai  kinerja  pembangunan  wilayah.  Pola spasial kinerja pembangunan wilayah diketahui melalui analisis autokorelasi spasial dengan Indeks Moran dan Local Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA). Hasil analisis kinerja pembangunan wilayah menunjukkan Kota Kediri merupakan wilayah berkinerja tertinggi di Provinsi Jawa Timur. Pada lingkup perwilayahan, Wilayah Pantura dan Tengah memiliki rata-rata kinerja pembangunan yang  lebih  tinggi  daripada  wilayah  Pansela,  Tapal  Kuda,  dan  Madura.  Ketimpangan  wilayah  di Provinsi  Jawa  Timur  terjadi  baik  antarwilayah  maupun  di  dalam  wilayah.  Ketimpangan  wilayah tertinggi  berada  di  Wilayah  Pantura,  sedangkan  Wilayah  Madura  memiliki  homogenitas (ketimpangan rendah) dengan kinerja pembangunan yang relatif rendah. Analisis Moran dan LISA menyatakan kinerja pembangunan wilayah di Jawa Timur memiliki autokorelasi spasial signifikan dengan  kecenderungan  pola  berklaster.  Dengan  demikian,  faktor  spasial  dan  keterkaitan  wilayah menjadi unsur penting dalam pembangunan wilayah.
Kata kunci: Indeks Moran, ketimpangan wilayah, LISA, pembangunan wilayah, TOPSIS.

## PENDAHULUAN
Provinsi  Jawa  Timur  terletak  di  lokasi yang  staregis,  menjadi  gerbang  penghubung antara  kawasan  ekonomi  Indonesia  Bagian Barat  dengan  kawasan  ekonomi  Indonesia Bagian  Tengah  dan  Timur.  Faktor  lokasi tersebut  merupakan  salah  satu  alasan  Jawa Timur memegang peranan dalam perekonomian nasional.  Sebagai  provinsi  dengan  jumlah kabupaten/kota  terbanyak  (29  kabupaten  dan  9 kota),  Jawa  Timur  merupakan  provinsi  dengan kekuatan  ekonomi  terbesar  kedua  setelah  DKI Jakarta  dengan  produk  domestik  regional  bruto (PDRB)  atas  dasar  harga  konstan    (ADHK) Tahun 2017 sebesar Rp2,019.2 triliyun  dengan sumbangsih  terhadap  pangsa  nasional  senilai 14.86%.  Sedangkan  PDRB  perkapita  Provinsi Jawa Timur tahun 2017 mencapai Rp37.72 juta (BPS  Jatim,  2018).  Lumbatoruan  dan  Hidayat (2013)  menyatakan  terdapat  keseimbangan jangka panjang dan arah pergerakan yang sama antara pertumbuhan ekonomi dan pembangunan manusia.  Hubungan  PDRB  perkapita  dan indeks  pembangunan  manusia  (IPM)  memiliki keterkaitan  dua  arah  ( two-way  relationship ) yang  positif.  PDRB  perkapita  yang  tinggi  akan menghasilkan  peningkatan  IPM,  begitu  pula
capaian  IPM  yang  tinggi  akan  meningkatkan PDRB perkapita (Ezkirianto, 2013).
IPM  Provinsi  Jawa  Timur  pada  tahun 2017  sebesar  70.27,  nilai  tersebut  merupakan nilai  terendah  jika  dibandingkan  dengan provinsi  lain  di  Pulau  Jawa,  bahkan  lebih rendah  dari  nilai  IPM  Indonesia  yang  senilai 70.81  (BPS  Jatim,  2018).  Uraian  diatas menyatakan  bahwa  Provinsi  Jawa  Timur memiliki capaian PDRB perkapita tinggi, tetapi capaian  IPM  sangat  rendah.  Kondisi  tersebut merupakan  salah  satu  indikasi  terjadinya ketimpangan  (Ezkirianto,  2013).  Pencapaian PDRB  perkapita  dan  IPM  yang  tidak  sejalan dapat  mencerminkan  aktivitas  pembangunan masih  berfokus  pada  aspek  ekonomi,  tetapi pembangunan  dimensi  kesehatan,  pendidikan, dan  standar  hidup  layak  masyarakat  masih terabaikan.
Pada lingkup wilayah geografis, kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Timur  dapat diklasifikasikan  menjadi  Wilayah  Pantura (Pantai  Utara),  Tengah,  Pansela  (Pantai Selatan), Tapal Kuda dan Pulau Madura, seperti pada peta di Gambar 1. Wilayah Pantura terdiri dari  7  kabupaten/kota  yang  berada  di  pantai utara,  mulai  dari  Kabupaten  Tuban  hingga Kabupaten  Pasuruan.  Wilayah  Pansela  terdiri dari  5  kabupaten/kota  yang  berada  di  pantai
selatan,  mulai  dari  Kabupaten  Pacitan  hingga Kabupaten Malang. Wilayah Tengah terdiri dari 15  kabupaten/kota,  terletak  di  tengah  daratan dan tidak memiliki pantai, Wilayah Tapal Kuda terdiri  dari  6  Kabupaten  dan  1  Kota  mulai  dari
Kabupaten  Probolinggo  dan  Lumajang  hingga Kabupaten  Banyuwangi;  sedangkan  Wilayah Pulau  Madura  terdiri  dari  4  kabupaten,  yakni Kabupaten  Bangkalan,  Sampang,  Pamekasan dan Sumenep.
Gambar 1. Peta wilayah Provinsi Jawa Timur berdasarkan kondisi geografis
Ketimpangan wilayah yang terjadi diantara kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur telah  disadari  oleh  pemerintah  dan  menjadi  isu strategis  dalam  permasalahan  pembangunan daerah  sebagaimana  yang  telah  tertuang  dalam RPJMD (Rencana Pembangunan Jangka Menengah  Daerah)  Provinsi  Jawa  Timur  tahun 2014–2019.  Ketimpangan  yang  diukur  melalui perbedaan  PDRB  perkapita  antara  Wilayah Pantura  (Kota  Surabaya,  Kabupaten  Gresik, Kabupaten  Sidoarjo)  dan  Tengah  (Kota  Kediri dan  Kota  Malang)  yang  terkategori  tinggi dengan  Wilayah  Pansela  (Kabupaten  Pacitan, Trenggalek,  dan  Ponorogo),  Tapal  Kuda (Kabupaten Bondowoso dan Jember) dan Pulau Madura.  Hal  ini  telah  dikaji  sebelumnya  dan menjadi perhatian serius yang harus
ditanggulangi  dalam  kebijakan  pembangunan Pemerintah  Provinsi  Jawa  Timur,  sebagaimana yang tercantum dalam RPJMD.
Tabel  1  menjelaskan  secara  umum capaian  PDRB  per  kapita  dan  IPM  Wilayah  di Provinsi Jawa Timur pada tahun 2017. Wilayah Pantura  dan  Tengah  memiliki  capaian  yang lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  lainnya. Rata-rata  PDRB  per  kapita  Wilayah  Pansela, Tapal  Kuda  dan  Madura  jauh  lebih  rendah dibandingkan rata-rata PDRB perkapita Provinsi  Jawa  Timur  sebesar  Rp37.72  juta, dengan gap sekitar Rp18.07 juta. Fakta tersebut menyatakan  16  kabupaten/kota  yang  berada Wilayah  Pansela  dan  Pulau  Madura  memiliki tingkat kemakmuran wilayah relatif tertinggal.
Tabel 1 Perbandingan PDRB per kapita dan IPM Tahun 2017 berdasarkan wilayah Pantura Tengah Pansela Tapal Kuda Madura Jatim Mean PDRB perkapita (Rp.Juta) 56.68 48.50 20.49 22.18 16.27 37.72 Geomean IPM (Indeks) 73.19 73.17 68.71 66.46 62.82 70.27 Sumber: BPS Jatim (2018)
Capaian  IPM  tahun  2017  juga  memiliki pola  yang  sama  dimana  Wilayah  Pantura  dan Tengah memiliki nilai rata-rata ( geomean ) yang lebih  tinggi  daripada  Wilayah  Pansela,  Tapal Kuda  dan  Pulau  Madura.  Uraian  tersebut menunjukan bahwa tidak terjadi perubahan pola ketimpangan  antara  kinerja  pembangunan ekonomi  dan  manusia  di  tahun  2017  setelah  3 tahun  RPJMD  Provinsi  Jawa  Timur  telah dilaksanakan,  sehingga  pengukuran  kinerja pembangunan diperlukan.
Kinerja  merupakan  hasil  atau  tingkat keberhasilan  yang  terukur.  Dalam  upaya mengukur  kinerja  pembangunan,  dibutuhkan perspektif  yang  lebih  luas  untuk  memahami makna pembangunan wilayah seutuhnya. Pembangunan  memiliki  konsep  multidimensi dan dipahami dalam perspektif lokal (Cobbinah &  Black,  2011).  Kinerja  pembangunan  dapat diukur melalui pertumbuhan ekonomi, pengurangan ketimpangan, dan penanggulangan kemiskinan  (Todaro  &  Smith,  2011).  Pada aspek  pembangunan  manusia  ( people  centered development ),  kinerja  diketahui  melalui  akses dan kualitas pelayanan pendidikan dan kesehatan,  serta  kehidupan  masyarakat  yang berkualitas (UNDP, 1990).
Pada  perspektif    wilayah,    pembangunan memiliki  perthatian  pada  aspek  keterkaitan ( linkages ) antarwilayah (Mahi, 2016).
Aksesibilitas wilayah mengindikasikan keterkaitan  wilayah  dalam  hal  keterjangkauan fisik  wilayah.  Aksesibilitas  wilayah  berkaitan dengan  kemampuan  mengakses  tempat  dan memberikan manfaat sosial ekonomi dasar bagi individu  dalam  mobilisasi,  berinteraksi,  dan aliran  barang  sehingga  dapat  meningkatkan daya,  inovasi  dan  kinerja  perekonomian wilayah  (Salonen,  2014).  Maka  aksesibilitas wilayah menjadi faktor penting dalam pembangunan. Selain memasukkan aksesibilitas wilayah  dalam  dimensi  pengukuran  kinerja
pembangunan, diperlukan juga pengujian seberapa  besar  pengaruh  faktor  spasial  dan keterkaitan dalam kinerja pembangunan wilayah. Terdapat beberapa kajian yang
menganalisis  kinerja  pembangunan  wilayah berdasarkan multidimensi dan ketimpangannya. Krimi et al. (2010) melakukan kajian mengenai kesenjangan dan pembangunan wilayah menggunakan  dimensi  sosial  ekonomi,  budaya, pendidikan dan kesehatan. Dai & Zhang (2011) juga  melakukan  kajian  serupa  di  Provinsi Zhejiang,  China.  Dimensi  yang  digunakan dalam kajian ini adalah skala ekonomi, struktur industri,  kondisi hidup  masyarakat, dan perdagangan internasional.
Kajian keterkaitan spasial dalam indikator  pembangunan  wilayah  telah  banyak dipublikasi,  seperti:  Panjaitan  (2012)  dengan variabel  IPM,  Putra  (2017)  dengan  variabel PDRB,  Pratiwi  dan    Kuncoro  (2016)  dengan variabel  PDRB  perkapita,  dan  Harmes et  al.
(2017) dengan variabel kemiskinan menyatakan bahwa masing-masing variabel tersebut memiliki  keterkaitan  spasial  yang  signifikan dengan kecenderungan pola berklaster. Hasil ini menyatakan bahwa variabel tersebut dipengaruhi oleh faktor keterkaitan spasial. Berdasarkan kondisi, kasus
pembangunan  di  Provinsi  Jawa  Timur,  dan tinjauan literatur di atas, maka kajian mengenai kinerja pembangunan wilayah dan ketimpangannya dalam dimensi sosial ekonomi, akses  dan  kualitas  pendidikan  dan  kesehatan masyarakat,  serta  aksesibilitas  wilayah  menjadi menarik  dan  penting  dilakukan.  Kajian  ini memiliki  tujuan  untuk  (1)  menganalisis  kinerja pembangunan  wilayah  menurut  kabupaten/kota dan wilayah geografis Provinsi Jawa Timur dan mengukur  ketimpangan  wilayah;  dan  (2) mengidentifikasi keterkaitan (autokorelasi spasial)  dan  pola  spasial  kinerja  pembangunan wilayah.

## METODOLOGI
Penelitian  menggunakan  unit  analisis  38 kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Timur.  Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data  sekunder  pada  tahun  2017  yang  diperoleh dari  BPS,  Dinas  Penanaman  Modal,  Dinas Pendidikan,  Dinas  Kesehatan,  Bina  Marga Provinsi  Jawa  Timur;  dan  Direktorat  Jenderal Bina Marga Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan  Rakyat, Google  Maps ,  publikasi dan literatur terkait.

## Analisis Kinerja Pembangunan Wilayah
Pada  analisis  kinerja  pembangunan wilayah,  digunakan  metode  analisis  TOPSIS. TOPSIS  ( Technique  for  Order  Preference  by
Similarity to Ideal Solution ) dikembangkan oleh Hwang  dan  Yoon  pada  tahun  1981.  TOPSIS dirancang  berdasarkan  konsep  solusi  alternatif terbaik  yang  dekat  dengan  solusi  ideal  positif (solusi optimal) dan  yang jauh dari solusi  ideal negatif  (solusi  buruk)  (Tzeng  &  Huang,  2011). Kemudian,  memilih  alternatif  terbaik  melalui penyortiran. Solusi yang disepakati berdasarkan jarak euclidean terdekat dari solusi ideal positif dan  jarak euclidean terjauh  dari  solusi  buruk negatif.  Indikator  yang  digunakan  untuk mengukur capaian  pembangunan wilayah masing-masing kabupaten/kota sebanyak delapan belas dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2. Dimensi dan indikator penelitian Dimensi Indikator Sosial Ekonomi PDRB per kapita (Rp.Juta) Kontribusi PDRB Industri Manufaktur (%) Penanaman modal dalam negeri (Rp.Triliun) Penanaman modal asing (Rp.Triliun) Persen pengangguran Persen kemiskinan Jumlah kasus kriminal (tindak pidana) Kesehatan Persen penduduk dengan keluhan kesehatan mengganggu Jumlah bayi bergizi buruk Rasio tempat tidur rumah sakit per 1000 penduduk Persen  rumah sehat Pendidikan Rasio guru-murid Rata-rata lama sekolah Penduduk ≥15th lulusan pendidikan tinggi Angka partisipasi sekolah Aksesibilitas Wilayah Indeks konektivitas gamma 1 Rasio panjang jalan per luas wilayah (km/km2) 2
Waktu tempuh perjalanan antar wilayah 3 (menit)
1 Indeks  konektivitas  gama  merupakan  indikator  yang  digunakan  untuk  mengukur  kualitas  jaringan  jalan  dalam menjangkau  suatu  wilayah  dengan  memperbandingkan  simpul  dan  ruas  jalan  dalam  sebuah  jaringan  (Kansky  & Danscoine, 1989).
2 Rasio  panjang  jalan  terhadap  luas  wilayah  yang  mencerminkan  tingkat  pelayan  dan  ketersediaan  jaringan  jalan dibandingkan dengan luas wilayah yang harus dilayani (Brotodewo, 2010; Indrashanty & Legowo, 2016).
3 Waktu  tempuh  perjalanan  antarwilayah  diperoleh  menggunakan  matriks  asal  tujuan  dengan  unit  ukur  waktu  perjalan (Sulistyono et al. , 2018).
Oktober 2019, 3 (3): 157-171
Data  masing-masing  kabupaten/kota  dan indikator  disusun  ke  dalam  matriks  TOPSIS. Setelah matriks tersusun, dilakukan normalisasi matriks dengan rumus sebagai berikut:
dimana,  X ij adalah  data/nilai  indikator pembangunan wilayah
j pada kabupaten/kota i.
Kemudian, matriks normalisasi terbobot dihitung dengan rumus di bawah ini:
dimana , W j adalah  bobot  indikator pembangunan wilayah j.
Setelah  itu,  dihitung  nilai  solusi  ideal  positif (SIP) dan solusi ideal negatif (SIN).
Langkah selanjutnya adalah menghitung pemisah  antara  SIP  dan  SIN  dengan  mengukur
jarak euclidean SIP  (S i + )  dan  jarak euclidean SIN (S i - ) .
Setelah  didapatkan  nilai  jarak euclidean, kemudian  dihitung  kedekatan  relatif/preferensi terhadap  solusi  ideal,  melalui  rumus  sebagai berikut:
dimana  0  ≤  P i ≤  1,alternatif  i  mendekati nilai ideal positif atau mendekati 1.
Nilai  Pi  merupakan  kinerja  pembangunan wilayah  kabupaten/kota.  Langkah  selanjutnya adalah  dilakukan pengkategorian status kinerja pembangunan  wilayah  kemudian  dipetakan. Status  kinerja  dikategorikan  dengan  ketentuan selang Pi, sebagai berikut:
Tabel 3. Pengkategorian status berdasarkan selang Selang Status Kinerja > ( + (1/2 S P )) Tinggi
( - (1/2 S P )) ≤    ≤ ( + (1/2 S P )) Sedang ≤ ( - (1/2 S P )) Rendah
dimana, : rataan kinerja pembangunan di wilayah i dan S P : standar deviasi kinerja pembangunan
Pada analisis tingkat ketimpangan wilayahnya,  dilakukan  perhitungan  koefisien variasi  (CV)  kinerja  pembangunan  wilayah. Koefisien  variasi  digunakan  untuk  melihat keragaman kinerja pembangunan dalam kelompok  wilayah  Pantura,  Tengah,  Pansela, Tapal  Kuda  dan  Madura.  Semakin  besar  nilai CV,  semakin  besar  keragaman  antaranggota wilayahnya. CV dihitung dengan
membandingkan tingkat standar deviasi capaian
pembangunan  wilayah  dengan  rata-rata  nilai capaian pembangunan wilayah.
dimana, CV Wil merupakan  koefisien  variasi kelompok  wilayah, S CWil merupakan  standar deviasi  kinerja  pembangunan  wilayah, P Wil merupakan nilai rataan kinerja pembangunan  wilayah.
Analisis Pola Spasial Kinerja Pembangunan Wilayah Analisis keterkaitan spasial kinerja pembangunan  wilayah  di  Provinsi  Jawa  Timur dilakukan  Uji  Moran  Global  (I).  Uji  moran bertujuan  untuk  mengidentifikasi  autokolerasi spasial  yang  ditimbulkan  adanya  interaksi antarwilayah. Adapun rumus untuk menghitung autokorelasi  spasial  dengan  menggunakan Indeks  Moran  (Lee  &  Wong,  2001),  sebagai berikut:
dimana,  I  adalah  indeks  moran, x i adalah kinerja  pembangunan  wilayah  pada  lokasi kabupaten/kota  i, x j adalah  nilai  kinerja pembangunan wilayah pada lokasi kabupaten/kota  j,    adalah    nilai  rataan kinerja  pembangunan  wilayah,  dan w ij
adalah bobot terstandarisasi antara kabupaten/kota i dan j.
Autokorelasi  spasial  merupakan  korelasi yang  terjadi  dan  diamati  pada  data  spasial  dan lokasi  dalam  bidang  dua  dimensi.  Data  yang diamati  dan  faktor  lokasional  merupakan kesatuan  dalam  lanskap  geografis.  Faktor lokasional dalam autokorelasi spasial umumnya diartikan  sebagai  kedekatan  geografis.    Konsep ini  sebagaimana  hukum  geografi  pertama Tobler yang menyatakan, “segala sesuatu saling terkait dengan yang lainnya, akan tetapi sesuatu yang berdekatan lebih saling terkait, dibandingkan dengan yang berjauhan. Autokorelasi  spasial  dapat  diintepretasikan sebagai tingkat relasi antarnilai pengamatan dan pola  spasial  (Griffith  &  Chun,  2013).  Berikut merupakan kriteria hipotesis dalam uji moran:
H 0 : I = 0 (tidak ada autokorelasi antarwilayah) H 1 : I ≠ 0 (ada autokorelasi antarwilayah)
Pada tingkat lokal (kabupaten), digunakan  Uji Local  Indicator  of  Spatial Autocorrelation (LISA).  Kemudian  output  uji LISA diklasifikasikan ke dalam empat hubungan spasial (Zhukov 2010 dalam Dhiyaa’ulhaq, 2017), yakni: 1. Kuadran HH ( High - High ), mengidentifikasi  wilayah  dengan  nilai pengamatan tinggi dikelilingi oleh wilayah yang mempunyai nilai pengamatan tinggi.
2. Kuadran LH ( Low - High ), mengidentifikasi wilayah  dengan  nilai  pengamatan  rendah dikelilingi  oleh  wilayah  yang  mempunyai nilai pengamatan tinggi.
3. Kuadran  LL  ( Low - Low ),  mengidentifikasi wilayah  dengan  nilai  pengamatan  rendah dikelilingi  oleh  wilayah  yang  mempunyai nilai pengamatan rendah.
4. Kuadran HL ( High - Low ), mengidentifikasi wilayah  dengan  nilai  pengamatan  tinggi dikelilingi  oleh  wilayah  yang  mempunyai nilai pengamatan rendah.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Provinsi Jawa Timur merupakan provinsi besar yang terdiri dari 29 kabupaten dan 9 kota, dengan Kota Surabaya sebagai Ibukota
Provinsi.  Provinsi  Jawa  Timur  memiliki  luas wilayah sebesar 48,039.14 km 2 ; dan berpenduduk  tertinggi  kedua  dengan  populasi sebanyak  39.293  juta  jiwa.    Di  sisi  lain, Provinsi  Jawa  Timur  juga  merupakan  wilayah dengan  jumlah  penduduk  miskin  yang  berada pada peringkat pertama secara nasional, sebesar 4.41 juta jiwa.
Gambar 2. Perbandingan geomean kinerja pembangunan wilayah berdasarkan dimensi dan wilayah geografis Sumber: Data diolah

## Kinerja Pembangunan Wilayah
Hasil  analisis  kinerja  pembangunan wilayah merupakan output dari analisis TOPSIS yang  menggunakan  dimensi  sosial  ekonomi, kesehatan  masyarakat,  pendidikan  masyarakat, dan  aksesibilitas  wilayah.  Hasil  pembobotan indikator  oleh  para  ahli  pada  18  indikator menyatakan  bahwa  dimensi  sosial  ekonomi merupakan  dimensi  dengan  rata-rata  bobot tertinggi,  sedangkan  indikator dengan penilaian bobot tertinggi adalah PDRB per kapita, persen kemiskinan, dan persen pengangguran.
Hasil  pengukuran  rata-rata  geometris (geomean) kinerja pembangunan wilayah berdasarkan  dimensi  dan  wilayah  geografis disajikan  pada  Gambar  2.  Pada  dimensi  sosial ekonomi  (sosek),  Wilayah  Pantura  (0.356) merupakan satu-satunya wilayah dengan capaian  rata-rata  kinerja  sosek  lebih  tinggi  dari rata-rata  kinerja  sosek  Jawa  Timur  (0.279). Kabupaten Pasuruan (0.560) merupakan wilayah  dengan  kinerja  sosek  tertinggi  di Wilayah  Pantura.  Sedangkan  Wilayah  Madura merupakan  wilayah  memiliki  kinerja  sosek terendah (0.239), dengan Kabupaten Bangkalan
sebagai  wilayah  berkinerja  paling  rendah (0.231).
Kinerja  pembangunan  pada  dimensi pendidikan menunjukan bahwa Wilayah
Pantura dan Tengah capaian memiliki akses dan kualitas pendidikan masyarakat yang  lebih baik dari wilayah lainnya. Wilayah Tengah
merupakan pencapai kinerja pendidikan tertinggi  (0.356)  dengan  Kota  Madiun  sebagai pemilik  kinerja  paling  tinggi  (0.792).  Di  lain pihak, Wilayah Tapal Kuda merupakan wilayah berkinerja pendidikan terendah (0.597), dengan Kabupaten  Banyuwangi  yang  berada  di  posisi paling rendah  (0.143). Pada dimensi kesehatan, Wilayah  Tengah  memiliki  rata-rata  kinerja kesehatan  tertinggi  (0.712),  dengan  pencapaian tertinggi  diperoleh  Kota  Madiun  (0.962). Sedangkan  Wilayah  Tapal  Kuda  merupakan wilayah  dengan  kinerja  kesehatan  terendah (0.597),  dengan  posisi  paling  rendah  berada pada  Kabupaten  Banyuwangi  (0.493).  Kinerja dimensi  aksesibilitas  wilayah  menunjukan bahwa  Wilayah  Pantura  dan  Tengah  memiliki ketersediaan  dan  kualitas  infrastruktur  yang lebih  baik  dari  wilayah  lainnya  sehingga menghasilkan  aksesibilitas  yang  lebih  tinggi.
Wilayah  Pantura  memiliki  rata-rata  kinerja aksesibilitas  wilayah  tertinggi  (0.486),  dengan posisi  tertinggi  ditempati  Kota  Pasuruan (0.974). Di sisi lain, Wilayah Pantura dan Tapal Kuda merupakan wilayah berkinerja aksesibilitas  wilayah  terendah  (0.366),  dengan Kabupaten  Banyuwangi  berada  pada  posisi paling rendah (0.256).
Hasil  analisis  kinerja  pembangunan
wilayah secara keseluruhan
kemudian
dilakukan  perhitungan  selang  nilai  umtuk menentukan kriteria status pembangunan
wilayah  dengan  menggunakan  rumus  yang terdapat  pada  Tabel  3,  sehingga  dihasilkan kriteria sebagai berikut:
a. Kinerja  Rendah,  merupakan  kinerja  yang memiliki nilai kurang dari 0.295 . b. Kinerja  Sedang,  merupakan  kinerja  yang memiliki nilai diantara 0.295 – 0.377 .
c. Kinerja  Tinggi,  merupakan  kinerja  yang memiliki nilai lebih dari 0.377.
Gambar 3.  Peta kinerja pembangunan wilayah Provinsi Jawa Timur Sumber: Data diolah
Gambar  3  menjelaskan  sebaran  status kinerja pembangunan wilayah (agregat)
masing-masing  kabupaten/kota  berdasarkan keempat dimensi. Secara keseluruhan kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Timur, menurut  kinerja  pembangunan  wilayah  agregat terdapat  6  kabupaten  kota  yang  memiliki kinerja  tinggi;  20  kabupaten/kota  dengan kinerja  sedang;  dan  12  kabupaten  berkinerja rendah.  Secara  spasial,  pola  wilayah  berkinerja tinggi  terpusat  pada  kawasan  Kota  Surabaya
dan  periferinya  (Kabupaten  Gresik,  Sidoharjo, Pasuruan),  dan  tiga  kota  yang  terpisah  (Kota Kediri dan Madiun).
Tingginya kinerja klaster Wilayah Pantura  didukung  oleh  faktor tingginya pendapatan  wilayah  dan  rumah  sehat  serta kemiskinan  dan  penduduk  dengan  gangguan kesehatan  yang  rendah.  Keberhasilan  Kota Kediri didukung oleh capaian kriminalitas yang rendah serta pendapatan wilayah dan partisipasi sekolah  yang  tinggi.  Kinerja  pembangunan
Oktober 2019, 3 (3): 157-171
Kota  Madiun  yang  tinggi  disebabkan  oleh tingginya  fasilitas  kesehatan  dan  penduduk lulusan pendidikan tinggi.
Wilayah  berkinerja  rendah  terpusat  di Wilayah  Tapal  Kuda  (kecuali  Kota  dan Kabupaten  Probolinggo).  Wilayah  Tapal  Kuda merupakan  wilayah  dengan  rata-rata  kinerja terrendah  (0.287).  Lima  dari  tujuh  anggotanya memiliki  kinerja  terkategori  rendah,  yakni Kabupaten  Lumajang,  Jember,  Banyuwangi, Bondowoso, dan Situbondo.
Rendahnya  kinerja  Wilayah  Tapal  Kuda disebebakan  oleh  masih  lemahnya  kinerja dimensi  pendidikan  dan  kesehatan  masyarakat. Beberapa  kabupaten  di  Wilayah  Tapal  Kuda merupakan  wilayah  dengan  kasus  gizi  buruk dan  persen  penduduk  dengan  keluhan  dan gangguan  kesehatan  mengganggu  keseharian yang tinggi serta tingkat rata-rata lama sekolah, angka  partisipasi  sekolah,  dan  persen  rumah sehat yang rendah.
Madura bagian barat (Kabupaten
Bangkalan dan Sampang), dan Wilayah Tengah bagian barat (Kabupaten Ngawi, Ponorogo, dan
Magetan), sedangkan Kabupaten Tuban, Jombang,  dan  Blitar  cenderung  acak  (tidak berkelompok). Pada Kabupaten Bangkalan dan Sampang, kinerja pembangunan rendah dipengaruhi oleh persen penduduk miskin yang sangat  tinggi  dan  rendahnya  angka  partisipasi sekolah.  Selain  hal  tersebut,  faktor  lain  yang membuat kinerja pembangunan wilayah Kabupaten  Sampang  lemah  adalah  pendapatan wilayah, tingkat fasilitas kesehatan, dan tingkat pendidikan  masyarakat  terendah,  serta  persen penduduk  dengan  keluhan  dan  gangguan kesehatan mengganggu keseharian yang
tertinggi. Sedangkan lemahnya kinerja
Kabupaten  Bangkalan  dikarenakan  faktor partisipasi  sekolah  dan  penduduk  dengan lulusan pendidikan tinggi  yang berada di posisi paling rendah.
Pada Wilayah Tengah, terdapat
Kabupaten  Magetan  dan  Ponorogo  yang merupakan  klaster  berkinerja  pembangunan wilayah  rendah.  Kinerja  pembangunan  wilayah ini dipengaruhi oleh faktor pendapatan  wilayah
yang  rendah,  serta  persen  pengangguran  dan kasus gizi buruk yang relatif tinggi.
Pada  Wilayah  Pantura,  Wilayah  dengan kinerja  pembangunan  rendah  berada  pada Kabupaten  Tuban  yang  akibatkan  lemahnya kinerja dimensi sosek, pendidikan, dan kesehatan.  Kabupaten  Tuban  yang  memiliki kinerja  pembangunan  terendah  di  Jawa  Timur dipengaruhi  oleh  tingginya  persen  penduduk miskin, angka kasus kriminal, kasus gizi buruk; serta  rendahnya  kontribusi  sektor  industri manufaktur,  persen  rumah  sehat,  rasio  guru- murid,  dan  angka  partisipasi  sekolah.  Di Wilayah  Pansela,  terdapat  Kabupaten  Blitar yang  memiliki  kinerja  pembangunan  rendah yang  disebabkan  rendahnya  seluruh  kinerja dimensi  pembangunan.  Faktor  untama  yang mempengaruhi rendahnya kinerja pembangunan Kabupaten  Blitar,  diantaranya  kasus  tindak kriminal, penduduk dengan gangguan kesehatan,  dan  waktu  tempuh  antarwilayah yang  tinggi;  serta  rendahnya  rasio  tempat  tidur rumah  sakit,  rasio  guru-murid,  penduduk lulusan  pendidikan  tinggi,  dan  rasio  jalan  per luas wilayah.

## Ketimpangan Pembangunan Wilayah
Perbandingan nilai koefisien variasi (CV) pada  Tabel  3  menggambarkan  ketimpangan wilayah  yang  terjadi  antarwilayah  maupun secara  keseluruhan  (tingkat  provinsi).  Nilai masing-masing CV kemudian dilakukan perhitungan  pengkategorian  status  pada  Tabel 3, diketahui kriteria penentuan status ketimpangan, sebagai berikut: a. Ketimpangan Rendah, merupakan
ketimpangan  yang  memiliki  nilai  CV kurang dari 0.119.
b. Ketimpangan Sedang, merupakan ketimpangan  yang  memiliki  nilai  CV diantara 0.119 – 0.203.
c. Ketimpangan Tinggi,
merupakan ketimpangan  yang  memiliki  nilai  CV lebih dari 0.203.
Secara  keseluruhan  tingkat  ketimpangan wilayah  diantara  kabupaten/kota  di  Provinsi Jawa Timur sebesar 0.329, maka nilai CV Jawa
Timur terkategori tinggi. Hal ini tergambar dari perbedaan  rata-rata  ( geomean )  kinerja  Wilayah Pantura  (0.369)  dengan  Wilayah  Tapal  Kuda (0.287).  Nilai  CV  Wilayah  Pantura  (0.275) merupakan nilai CV tertinggi yang menandakan tinggi  pula  tingkat  ketimpangan  di  dalam
Wilayah  Pantura.  Di  lain  pihak  Wilayah Pansela  dan  Madura  merupakan  wilayah dengan  kinerja  pembangunan  yang  cenderung homogen  (ketimpangan  rendah).    Wilayah Madura    memiliki  homogenitas  dalam  kinerja pembangunan yang rendah.
Tabel 4.  Perbandingan koefisien variasi (CV) dan geomean kinerja pembangunan wilayah berdasarkan wilayah geografis
Pantura Tengah Pansela Tapal Kuda Madura Jatim CV Kinerja 0.275 0.198 0.098 0.117 0.038 0.241 Geomean Kinerja 0.397 0.341 0.303 0.287 0.290 0.329
Ketimpangan yang signifikan juga terjadi pada  wilayah  Grebangkertosusila  (Gresik, Bangkalan,  Mojokerto,  Surabaya,  Sidoharjo, dan  Lamongan)  yang  merupakan  kawasan metropolitan  dan  kawasan  satuan  wilayah pengembangan. Kehadiran Jembatan Suramadu, belum  memberikan  kesempatan  lebih  bagi Bangkalan untuk meningkatkan kinerja pembangunan. Selain itu kondisi demikian juga terjadi pada pola hubungan pusat-periferi antara Kota  Blitar  (pusat)  dengan  Kabupaten  Blitar (periferi)  dan  Kota  Madiun  (pusat)  Kabupaten Ponorogo,  Magetan,  dan  Ngawi  (periferi). Wilayah  pusat  memiliki  kecenderungan  untuk berkinerja  lebih  tinggi  daripada  wilayah periferinya.

## Pola Spasial Kinerja Pembangunan Wilayah
Autokolerasi  spasial  menggambarkan bagaimana  aspek  spasial  dapat  mempengaruhi kinerja pembangunan wilayah. Analisis moran I menghasilkan  output  indeks  moran  (I)  sebesar 0.342.  Nilai  indeks  moran  yang  tidak  sama dengan  nol  (0)  menyatakan  bahwa  terjadi autokolerasi antarwilayah pada kinerja pembangunan  wilayah  di  Provinsi  Jawa  Timur, sedangkan  nilai  dengan  nilai p-value (0.00064) dan z-score (3.4144) menyatakan pola
autokorelasi  spasial  yang  terjadi  membentuk pola  klaster  (berkelompok).  Hal  senada  juga dikemukaan dalam kajian Munibah et al. (2015) dan  Yu  &  Wei  (2008)  bahwa  tingkat pembangunan wilayah memiliki nilai autokorelasi  spasial  yang  positif  dengan kecenderungan  pola  bergerombol.  Hal  ini memperkuat  pernyataan  bahwa  keterkaitan ( linkage )  merupakan  faktor  penting  dalam pembangunan  wilayah.  Proses  pembangunan tidak lagi bisa menggunakan pendekatan parsial dan  sektoral,  akan  tetapi  harus  memperhatikan aspek kewilayahan yang menciptakan keberimbangan. Pembangunan wilayah berimbang  menjadi  penting  karena  keterkaitan antar  wilayah  yang  bersifat  simetris  akan mampu  mengurangi  ketimpangan  antarwilayah (Rustiadi et al. , 2011).
Jika  di  lihat  lebih  mendalam  dalam lingkup lokal (kabupaten/kota), output uji LISA dengan menggunakan nilai kinerja pembangunan  wilayah  38  kabupaten/kota  dan taraf  signifikansi  (α)  sebesar  5  persen, menghasilkan  klasifikasi  autokolerasi  spasial sebagai  berikut:  Kuadran  HH  ( High-High ),  LH ( Low-High ),  dan  LL  ( Low-Low ).  Sebaran klasifikasi autokolerasi spasial tersebut kemudian dipetakan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Peta klaster LISA kinerja pembangunan wilayah di Provinsi Jawa Timur
Kuadran  HH  ( High-High ),  yang  terdiri dari  Kota Surabaya,  Kabupaten Gresik, Sidoharjo, dan Mojokerto. Wilayah ini merupakan
wilayah dengan kinerja
pembangunan  wilayah  relatif  tinggi  yang dikelilingi  wilayah  berkinerja  tinggi.  Kuadran HL  ( High-Low ),  yang  terdiri  dari  Kota  Blitar.
Wilayah ini merupakan  wilayah dengan kinerja pembangunan  relatif  tinggi  dengan  kinerja pembangunan  wilayah  tetangga  yang  rendah. Kuadran  LL  ( Low-Low ),  yang  terdiri  dari Kabupaten Situbondo, Bondowoso, Jember dan Banyuwangi.  Wilayah  ini  merupakan  wilayah dengan  kinerja  pembangunan  relatif  rendah yang dikelilingi wilayah berkinerja rendah pula. Hal ini menunjukan bahwa kinerja pembangunan  wilayah  kabupaten  tersebut memiliki  ketergantungan  terhadap  kinerja pembangunan wilayah tetangganya.
Kota  Surabaya,  Kabupaten  Gresik,  dan Sidoharjo  yang  berkinerja  tinggi  dengan kuadran  HH,  wilayah  ini  dapat  dikatakan sebagai  wilayah  maju  dengan  pola  hubungan positif  terhadap  wilayah  sekitarnya.  Hubungan ini tercermin pada capaian pendapatan wilayah.
Kota  Surabaya  dan  Kabupaten  Sidoharjo memiliki PDRB perkapita tinggi yang memiliki wilayah  tetangga  dengan  pendapatan  yang tinggi juga. Semakin tinggi kinerja pembangunan  di  wilayah  tetangganya,  maka semakin baik kinerja  pembangunan wilayah di Kabupaten Sidoharjo dan Kota Surabaya.
Pola  tersebut  terjadi  di  Surabaya  sebagai pusat  wilayah  metropolitan  dengan  wilayah sekelilingnya yang merupakan wilayah periferi. Hal ini senada dengan yang disampaikan Anwar (2017) yang mengkaji pola spasial pembangunan  manusia  menunjukan  bahwa klaster hotspot
atau HH memiliki kecenderungan berada di wilayah perkotaan.
Kota  Blitar  yang  memiliki  kinerja pembangunan  wilayah  terkategori  sedang dengan  kuadran  HL,  memiliki  pola  hubungan negatif  dengan  wilayah  tetangganya  yang berkinerja  rendah,  yakni  Blitar.  Semakin  maju kinerja  pembangunan  Kota  Blitar,  terdapat risiko  terjadinya  pengaruh  negatif  bagi  kinerja pembangunan  Kabupaten  Blitar.  Hubungan bertolak  belakang  tersebut  tercermin  pada capaian  indikator  penduduk  lulusan  pendidikan
tinggi.  Pada  indikator  tersebut,  Kabupaten Blitar  berada  pada  posisi  empat    terbawah dengan  nilai  3.08%,  sedangkan  Kota  Blitar memiliki  nilai  penduduk  lulusan  perguruan tinggi  8.94% dan  berada  pada  posisi  6  tertatas. Maka  dapat  diindikasikan  terjadi  hubungan asimetris dan menjadi indikasi adanya fenomena “brain drain”. Hal ini harus menjadi perhatian serius agar tidak menimbulkan beban dan kerugian yang berkelanjutan.
Kondisi
Kabupaten
Situbondo,
Bondowoso,  Jember,  dan  Banyuwangi  yang memiliki  kinerja  rendah  dengan  kuadran  LL. Kondisi  tersebut  diartikan  tingkat  kinerja wilayah  tetangga,  yakni  Kabupaten  Lumajang, Probolinggo,  dan  Situbondo,  sangat  signifikan mempengaruhi baik-buruknya kinerja pembangunan  tersebut.  Pola  hubungan  ini terindikasi melalui kualitas pendidikan masyarakat.  Indikator  rata-rata  lama  sekolah (RLS)  Kabupaten  Bondowoso  (7.1  tahun), Jember (6.2 tahun), dan Banyuwangi (6 tahun), dipengaruhi  RLS  Kabupaten  Situbondo  (5.5 tahun),  Probolinggo  (6  tahun),  dan  Lumajang (7.2 tahun).

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kinerja pembangunan wilayah di Provinsi  Jawa  Timur  berdasarkan  dimensi sosial  ekonomi,  akses  dan  kualitas  pendidikan dan  kesehatan  masyarakat,  serta  aksesibilitas wilayah  sangat  bervariatif.  Terdapat  enam kabupaten/kota  berkinerja  tinggi,  delapan  belas kabupaten/kota berkinerja sedang dan tiga belas kabupaten/kota berkinerja rendah.
Kabupaten/kota  di  Wilayah  Pantura secara  umum  memiliki  kinerja  pembangunan wilayah  yang  lebih  baik,  jika  dibandingkan dengan  Wilayah  Tengah,  Pansela,  Tapal  Kuda dan Madura. Ketimpangan pembangunan wilayah  tertinggi  di  Provinsi  Jawa  Timur tergolong  tinggi.  Pada  lingkup  wilayah, ketimpangan  tertinggi  terjadi  di  Wilayah, sedangkan  nilai  CV  terendah  berada  pada Wilayah Madura. Kinerja pembangunan wilayah  di  Provinsi  Jawa  Timur  dipengaruhi oleh  aspek  spasial  dan  kedekatan  wilayah
(autokorelasi  spasial)  secara  signifikan  dengan kecenderungan  membentuk  sebuah  klaster (berkelompok).
Kebijakan  pembangunan  wilayah  di Provinsi Jawa Timur sudah sepatutnya dilakukan  dengan  pendekatan  berbeda  dan memperhatikan  aspek  keterkaitan  wilayah ( regional  linkages ),  yang  terbukti  dari  nilai autokorelasi  spasial  dan  terciptanya  klaster kinerja  pembangunan  berdasarkan  kedekatan spasial.
Pada contoh kasus Kabupaten Situbondo, Bondowoso,
Jember dan Banyuwangi,
kebijakan pembangunan tidak bisa diformulasikan  secara  parsial,  tetapi  harus terintegrasi  dengan  kebijakan  di  wilayah sekitarnya yakni Kabupaten Lumajang, Probolinggo,  dan  Kota  Probolinggo  yang mempengaruhi secara signifikan kinerja pembangunan wilayah tersebut.
Wilayah  Tapal Kuda  yang menjadi pusat wilayah  dengan  kinerja  pembangunan  rendah memerlukan perbaikan kebijakan dalam memperbaiki kualitas pendidikan dan kesehatan masyarakat serta aksesibilitas wilayah. Peningkatan  kinerja  pendidikan  dan  kesehatan dapat  dilakukan  dengan  meningkatkan  akses dan  partisipasi  sekolah,  meningkatkan  fasilitas dan  pelayanan  kesehatan,  serta  menurunkan kasus  gizi  buruk.  Pada  Kabupaten  Blitar  di Wilayah Pasela memerlukan peningkatan kinerja pada dimensi sosial ekonomi, pendidikan kesehatan dan aksesibilitas wilayah. Permasalahan  aksesibilitas  wilayah  di  Wilayah Pansela  dan  Tapal  Kuda  diharapkan  dapat teratasi  melalui  pembangunan  Jalan  Lintas Selatan (JLS). Pembangunan JLS akan menghubungkan  pesisir  Kabupaten  Pacitan, Trenggalek, Tulungagung, Blitar Malang
Lumajang, Jember, hingga Banyuwangi diharapkan  akan  memperbaiki  aksesibilitas  dan ketersediaan  jalan  di  Wilayah  Pansela.  Upaya ini  diharapkan  dapat  membagi  konsentrasi industri  di  Wilayah  Pantura  dan  merangsang pengembangan  potensi  lokal.  Sehingga  dapat berdampak  pada  perbaikan  perekonomian, akses  dan  kualitas  pendidikan  dan  kesehatan masyarakat.

## DAFTAR PUSTAKA
Anwar,  A.  (2017).  Ketimpangan  Spasial Pembangunan  Ekonomi  dan  Modal
Manusia  di  Pulau  Jawa :  Pendekatan Explatory  Spatial  Data  Analysis. Asian Journal of Innovation and Entrepreneurship , 2 (2),  90 – 109. BPS Jatim. (2018). Provinsi Jawa Timur dalam
Angka 2018 . BPS Provinsi Jawa Timur. Brotodewo,  N.  (2010).  Penilaian  Indikator
Transportasi Berkelanjutan pada Kawasan  Metropolitan  di  Indonesia. Jurnal  Perencanaan  Wilayah  dan  Kota ,
21 (3), 165–182.
Cobbinah,  P.  B.,  &  Black,  R.  (2011).
Reflections  on  Six  Decades  of  The Concept  of  Development :  Evaluation and  Future. Journal  of  Sustainable Development in Africa , 13 (7), 143 – 158.
Dai,  X.,  &  Zhang,  J.  (2011).  The  TOPSIS Analysis  on  Regional  Disparity  of Economic  Development  in  Zhejiang Province. Canadian Social Science , 7 (5),
135–139.
Dhiyaa’ulhaq,  M.  (2017). Analisis  Penyebaran Kemiskinan  dan  Pengaruh Industri
Mikro dan Kecil terhadap Kemiskinan di
Daerah  Istimewa  Yogyakarta .  Institut
Pertanian Bogor.
Ezkirianto,  R.  (2013). Analisis  Keterkaitan Antara  Indeks  Pembangunan  Manusia dan  PDRB  Perkapita  di  Indonesia
(Periode  Tahun  2006-2011) .  Institut Pertanian Bogor.
Griffith,  D.,  &  Chun,  Y.  (2013).  Spatial Autocorrelation  and  Spatial  Filtering. Handbook  of  Regional  Science, M.  M. Fischer  &  P.  Nijkamp  Ed.,  1477–1507. Berlin Heidelberg: Springer Reference.
Harmes,  Juanda,  B.,  Rustiadi,  E.,  &  Barus,  B. (2017). Pemetaan Efek Spasial pada Data Kemiskinan  Kota  Bengkulu. Journal  of Regional and Rural Development Planning , 1 (2), 192–201.
Indrashanty,  A.,  &  Legowo,  P.  S.  (2016). Aksesibilitas  dan  Mobilitas  Transportasi di  Provinsi  Bengkulu  dalam  Konteks Negara  Maritim  dan  Penguatan  Daerah Tertinggal. Jurnal Penelitian Transportasi Multimoda , 14 (2), 95–104.
Kansky, K., & Danscoine, P. (1989). Measures of  Network  Structure. Flux , Special ,  89– 121.
Krimi, M. S., Yusop, Z., & Hook, L. S. (2010). Regional  Development  Disparities  in Malaysia. Journal of American Science , 6 (3), 70–78.
Lee,  J.,  &  Wong,  D.  W.  S.  (2001). Statistical Analysis  with  Arcview  GIS .  John  Wiley
& Sons, Inc.
Lumbatoruan,  E.  P.,  &  Hidayat,  P.  (2013). Analisis  Pertumbuhan  Ekonomi  dan Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM) Provinsi  di  Indonesia. Jurnal  Ekonomi dan Keuangan , 2 (2), 14–27.
Mahi,  A.  K.  (2016). Pengembangan  Wilayah: dan Aplikasi Teori (Pertama). Kencana. Munibah,  K.,  Widiatmaka,  &  Widjaja,  H.
(2015).  Spatial  Distribution  of  Regional
Development Level Using Spatial Autocorrelation Approach (a Case Study: Cianjur  Regency,  West  Java). The  1st International  Conference  of  Indonesian Society  for  Remote  Sensing ,  158–164. Surabaya: Geomatic Engineering, Institut Teknologi  Sepuluh  Nopember  (ITS)
Surabaya.
Panjaitan,  W.  M.  (2012). Penerapan  Regresi Spasial pada Pemodelan Kasus Ketergantungan  Spasial  (Studi  Kasus: Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia Tahun 2010) . Institut Pertanian Bogor. Pratiwi,  M.  C.  Y.,  &  Kuncoro,  M.  (2016). Analisis Pusat Pertumbuhan dan Autokorelasi  Spasial  di  Kalimantan. Jurnal  Ekonomi  dan  Pembangunan
Indonesia , 16 (2), 81–104.
Putra,  F.  S.  (2017). Analisis  Spasial  Produk Domestik Regional Bruto Tengah, Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa .
Universitas Islam Indonesia. RPJMD  Jatim.  (2014). Rencana  Pembangunan Jangka Menengah Daerah Provinsi Jawa Timur  tahun  2014-2019 .  Pemerintah
Provinsi Surabaya.
Rustiadi,  E.,  Saefulhakim,  S.,  &  Panuju,  D.  R. (2011). Perencanaan dan Pengembangan
Wilayah .  Crestpent  Press  dan  Yayasan
Obor.
Salonen, M. (2014). Analysing Spatial Accessibility  Patterns  with  Travel  Time and Distance Measures : Novel
Approaches  for  Rural  and  Urban
Contexts . University of Helsinki.
Sulistyono, D., Mawardi, A. F., & Widjanarko.
(2018). Penentuan Prioritas Pembangunan Infrastruktur Jalan Wilayah  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Jawa Timur yang Mempunyai Aksesibilitas  Rendah. Seminar  Nasional
Perubahan  Teknologi  Sosial  3 .  UPT PMK  Sosial  Humaniora.  Fakultas  Bisnis dan  Manajemen.  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember.
Todaro,  M.  P.,  &  Smith,  S.  C.  (2011).
Pembangunan Ekonomi . Erlangga.
Tzeng,  G.-H.,  &  Huang,  J.-J.  (2011). Multiple Attribute  Desition  Making:  Methods  and
Application . CRC Press.
UNDP.  (1990). Human  Development  Report .
New York.
Yu,  D.,  &  Wei,  Y.  D.  (2008).  Spatial  Data Analysis  of  Regional  Development  in Greater  Beijing,  China,  in  A  GIS Environment. Regional  Science , 87 (1),
97 – 117.