Resiliensi Wilayah terhadap Shock Pandemi COVID-19: Studi Kasus Kabupaten/Kota di

## Pulau Jawa
Khotibul Umam a, ∗ , & Fitri Kartiasih a
a Politeknik Statistika STIS

## Abstract
Java Island, as the largest contributor to the Indonesian economy, is supposedly resilient to face the shock of the COVID-19 pandemic. This research aims to determine the influence of regional specialization, Gross Regional Domestic Product (GRDP), quality of human development (HDI), and population on regional resilience in facing shocks. The research covers 119 districts/cities on the island of Java in 2020 and 2021. The method used is robust MM-estimation regression. The research results show that districts/cities that have good resistance tend to have a good post-shock recovery. Regional specialization, GRDP, and the quality of human development have a negative relationship to regional resistance and recovery after the COVID-19 shock. Population size has a positive relationship with regional resistance and recovery after the COVID-19 shock. Keywords: COVID-19; Java; resilience; resistance; Herfindahl index

## Abstrak
Pulau Jawa sebagai penyumbang terbesar perekonomian Indonesia seharusnya memiliki resiliensi yang baik dalam menghadapi shock pandemi COVID-19. Penelitian ini bertuju- an untuk mengetahui pengaruh spesialisasi wilayah, Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), kualitas pembangunan manusia (IPM), dan jumlah penduduk terhadap resiliensi wilayah dalam menghadapi shock . Cakupan penelitian sebanyak 119 kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2020 dan 2021. Metode yang digunakan adalah regresi robust MM- estimation . Hasil penelitian menunjukkan bahwa kabupaten/kota yang memiliki resistansi yang baik cenderung memiliki pemulihan yang baik pasca- shock . Spesialisasi wilayah, PDRB, dan kualitas pembangunan manusia memiliki hubungan negatif terhadap resistan- si dan pemulihan wilayah pasca- shock COVID-19. Jumlah penduduk memiliki hubungan positif dengan resistansi dan pemulihan wilayah pasca- shock COVID-19. Kata Kunci: COVID-19; Jawa; resiliensi; resistansi; indeks Herfindahl Kode Klasifikasi JEL: C31; R11; R12
∗ Alamat Korespondensi Penulis: Politeknik Statistika STIS, Jl. Otto Iskandardinata No. 64C Jakarta 13330, Indonesia. Email : kumambu123@gmail.com.
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 3, 2023
Resiliensi Wilayah terhadap Shock Pandemi COVID-19: ... 284

## 1. Pendahuluan
Guncangan ekonomi ( shock ) adalah hal yang pasti dialami suatu wilayah dan akan terus dialami dari waktu ke waktu dengan bentuk yang beragam. Tercatat berbagai shock telah dialami oleh peradaban manusia. Penyebab shock , yaitu faktor alam hingga faktor manusia seperti bencana alam, resesi, pandemi, dan sebagainya (Briguglio et al ., 2009). Shock menyerang suatu wilayah, terutama dimensi ekonomi, seperti shock yang terjadi pada negara-negara di dunia akibat krisis moneter pada tahun 2008 (Martin, 2012; Simmie & Martin, 2010). Dampak pascakrisis ekonomi 2008 telah meluas dan menular secara signifikan, tetapi juga sangat tidak merata secara geografis sehingga menarik untuk diamati tentang perbedaan antarwilayah dalam hal kerentanan terhadap shock ekonomi dan ke- mampuan untuk beradaptasi terhadap gangguan yang serius dalam lingkungan ekonomi (Sensier et al ., 2016). Wilayah yang bisa mengurangi dampak negatif dari shock dianggap memiliki resistansi terhadap shock yang bagus (Martin & Sunley, 2015). Wilayah yang dapat kembali pulih dengan baik setelah terjadinya shock dan menyesuaikan kondisi wilayah saat sebelum terjadinya shock dianggap memiliki pemulihan yang baik. Persiapan yang baik akan menurunkan dampak negatif apabila shock terjadi. Strategi yang disiapkan dalam menghadapi shock perlu mempertimbangkan tentang karakteristik shock yang pernah terjadi pada masa lalu untuk diambil pembelajaran sebagai dasar kebijakan dari penanganan shock yang terjadi pada suatu wilayah (Di Caro, 2015). Sejumlah penelitian yang berfokus pada dampak regional dari shock telah meningkat, terutama di negara- negara maju (Bailey et al ., 2020; Bourdin et al ., 2021). Shock yang baru-baru ini melanda seluruh negara di dunia yaitu pandemi COVID-19.
Pandemi COVID-19 merupakan wabah yang pertama kali muncul di Cina tahun 2019. Pada 11 Maret 2020, World Health Organization (WHO) mengu- mumkan bahwa wabah yang sedang terjadi sebagai pandemi global (Dong et al ., 2020). COVID-19 merupakan shock yang menyerang kondisi ekonomi wilayah dari segi kesehatan (Chen et al ., 2021; Dong et al ., 2020). Pandemi COVID-19 awal- nya mengganggu wilayah dari segi kesehatan saja, tetapi dampak dari COVID-19 menyebabkan ekonomi wilayah menjadi terganggu.
Gambar 1 menunjukkan pada tahun 2020 ekonomi dunia mengalami kontrak- si sebesar -3,11 persen, begitu juga dengan negara OECD, negara-negara dengan pendapatan menengah ke bawah dan pendapatan menengah ke atas. Kondisi kontraksi yang terjadi kemungkinan disebabkan oleh pandemi COVID-19. Kon- disi kontraksi tersebut tidak bertahan lama karena pada tahun 2021, kondisi ekonomi dunia perlahan mulai membaik karena negara di seluruh dunia mene- rapkan kebijakan-kebijakan untuk mengatasi lesunya ekonomi yang terjadi pada tahun 2020. Kondisi ekonomi dunia tersebut juga dialami oleh Indonesia.
Terlihat pada Gambar 2 bahwa nilai PDB Indonesia mengalami peningkatan dari tahun 2010 sampai tahun 2019. Pada tahun 2010, nilai PDB Indonesia sebesar 6.864,13 triliun rupiah, kemudian pada tahun 2019 nilainya bertambah menjadi 10.949,16 triliun rupiah. Pada tahun 2020, nilai PDB Indonesia turun menjadi
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 3, 2023
10.723 triliun rupiah. Hal ini diduga sebagai dampak akibat adanya pandemi COVID-19 yang mulai melanda Indonesia pada tahun 2020. Pada tahun 2020, saat kasus COVID-19 mulai muncul di Indonesia, ekonomi Indonesia bereaksi de- ngan terjadinya kontraksi (BPS, 2021). Kondisi downturn tidak melanda Indonesia dalam waktu yang lama karena nilai PDB Indonesia kembali meningkat men- jadi 11.710,4 triliun rupiah pada tahun 2021. Dampak dari Pandemi COVID-19 terhadap ekonomi wilayah juga dirasakan oleh wilayah di seluruh Indonesia.
Gambar 1: Laju Pertumbuhan Ekonomi Dunia Tahun 2010–2021
Sumber: World Bank (2021) (diolah)

## Gambar 2: PDB Indonesia 2010–2022
Sumber: BPS (2022a) (diolah)
Provinsi yang mengalami kontraksi ekonomi terbesar pada tahun 2020 yaitu Bali sebesar 9,34 persen (lihat Gambar 3). Sementara itu, Provinsi Papua, Sulawesi
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 3, 2023
Resiliensi Wilayah terhadap Shock Pandemi COVID-19: ... 286
Tengah, dan Maluku Utara mengalami ekspansi ekonomi masing-masing sebesar 2,39, 4,86, dan 5,39 persen. Pulau Jawa sebagai penyumbang terbesar ekonomi Indonesia mengalami kontraksi dengan keadaan ekonomi enam provinsi yang ada di Pulau Jawa mengalami kontraksi, nilainya lebih tinggi dibandingkan dengan ekonomi Indonesia secara keseluruhan yang mengalami kontraksi se- besar 2,07 persen. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, pada tahun 2020 pemerintah Indonesia menerapkan kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) (Yamali & Putri, 2020). Pemberlakuan PSBB tercantum dalam PP No. 21 Tahun 2020 yang menyebabkan semua kegiatan yang biasa dilakukan terpaksa terhenti (Olivia et al ., 2020). Seluruh kegiatan di bidang industri maupun per- kantoran untuk sementara terpaksa berhenti untuk beroperasi. Selain itu, sektor pendidikan, layanan publik, seluruh tempat beribadah, pusat perbelanjaan, ru- mah makan, maupun tempat pariwisata juga mengalami hal yang sama. Sejak awal tahun 2021, Pemerintah Indonesia menetapkan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) dalam rangka menghadapi pandemi COVID-19 di Indonesia. PPKM diberlakukan di berbagai tempat yang menjadi titik-titik persebaran COVID-19, terutama di Pulau Jawa dan Bali (Miharja et al ., 2021). Pem- berlakuan PPKM bertingkat ditujukan untuk memperlakukan wilayah-wilayah sesuai dengan situasi pandemi yang terjadi. PPKM bertingkat berfokus pada satuan yang lebih kecil dari provinsi, yaitu kabupaten/kota. Kebijakan tersebut menyebabkan wilayah di Indonesia, terutama di Pulau Jawa secara perlahan mulai merespons ditandai dengan perbaikan kondisi makro berupa kenaikan pertumbuhan ekonomi seperti yang tersaji pada Gambar 4.
Gambar 3: Laju Pertumbuhan Ekonomi Provinsi di Indonesia Tahun 2020
Sumber: BPS (2022a) (diolah)
Ekonomi Pulau Jawa pada tahun 2020 dan 2021 mengalami kondisi yang sa- ma seperti ekonomi Indonesia (lihat Gambar 4). Oleh karena itu, kebijakan yang
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 3, 2023
Gambar 4: Laju Pertumbuhan Ekonomi Provinsi di Pulau Jawa Tahun 2020 dan 2021
Sumber: BPS (2022a) (diolah)
terfokus terhadap penanggulangan dampak shock di Indonesia harus memperha- tikan kondisi Pulau Jawa sebagai penyumbang terbesar dari ekonomi Indonesia. Menurut BPS (2022b) pada tahun 2021, kontribusi Pulau Jawa terhadap PDB Indonesia sebesar 57,89 persen, merupakan yang terbesar dibandingkan dengan pulau lainnya. Langkah yang perlu dilakukan adalah meningkatkan kapasitas sektor-sektor penopang perekonomian serta menetapkan kebijakan moneter dan fiskal untuk pemulihan ekonomi nasional (Pratiwi, 2022). Beberapa sektor yang sangat terdampak saat terjadinya Pandemi COVID-19 adalah sektor yang berka- itan dengan transportasi, seperti sektor industri, transportasi dan pergudangan, serta kontruksi. Sektor-sektor tersebut sangat memerlukan hubungan dengan wilayah atau negara lain.
Semua provinsi di Pulau Jawa mengalami kontraksi ekonomi sehingga fo- kus utama pemerintah terlebih dahulu harus memulihkan perekonomian di Pulau Jawa, selagi tetap menjaga tren pemulihan di wilayah lainnya. Agar lang- kah pemulihan yang dilakukan akurat dan efisien, maka pemerintah harus mempertimbangkan karakteristik unit wilayah yang lebih kecil, yaitu kabupa- ten/kota, karena dapat mempercepat pemulihan yang dilakukan. Studi yang dilakukan oleh Hu et al . (2021) menemukan bahwa dampak pandemi COVID-19 sangat bervariasi skalanya karena berbagai tingkat kesiapsiagaan perkotaan dan langkah-langkah intervensi.
Topik mengenai resiliensi wilayah mulai menjadi topik perbincangan oleh kalangan peneliti ekonomi di seluruh dunia setelah terjadinya krisis moneter tahun 2008 (Davoudi et al ., 2012; Eraydin, 2016; Martin, 2012). Topik mengenai resiliensi wilayah pada saat terjadinya pandemi COVID-19 mulai ramai diper- bincangkan peneliti ekonomi di seluruh dunia (Gong et al ., 2020). Beberapa studi
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 3, 2023
Resiliensi Wilayah terhadap Shock Pandemi COVID-19: ... 288
empiris menyajikan bukti yang beragam tentang dampak pandemi COVID-19 terhadap resiliensi wilayah. Gong et al . (2020) menemukan bahwa COVID-19 ber- pengaruh terhadap resiliensi wilayah. Oleh karena itu, perlu dilakukan penelitian untuk mengamati resiliensi wilayah kabupaten/kota di Pulau Jawa pada saat pandemi COVID-19. Sepanjang pengetahuan penulis, studi mengenai resiliensi wilayah terhadap shock pandemi COVID-19 di Indonesia, khususnya di level kabupaten/kota di Pulau Jawa, belum pernah dilakukan.
Berdasarkan latar belakang tersebut, maka penelitian ini bertujuan untuk: (1) mengidentifikasi dan mendeskripsikan spesialisasi kabupaten/kota dengan pen- dekatan share tenaga kerja; (2) mengidentifikasi dan mendeskripsikan resiliensi kabupaten/kota; dan (3) menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi resiliensi kabupaten/kota di Pulau Jawa dalam menghadapi shock pandemi COVID-19. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat dijadikan sebagai dasar untuk pengam- bilan kebijakan tentang resiliensi wilayah kabupaten/kota untuk mengantisipasi shock yang mungkin akan terjadi pada masa mendatang.
Resiliensi dalam menghadapi suatu shock yang dimaksud pada penelitian ini mengikuti definisi Martin & Sunley (2015) yang mengasumsikan ekonomi sebagai sebuah sistem. Tahapan-tahapan ekonomi dalam menghadapi shock yaitu awalnya sistem ekonomi memiliki risiko atau kerentanan terhadap shock , ke- mudian sistem ekonomi mengalami shock . Selanjutnya, sistem ekonomi dapat mengakomodasi perubahan yang diperlukan untuk mempertahankan kondisi sistem, kemudian sistem ekonomi pulih dari shock . Martin & Gardiner (2019) mendefinisikan resiliensi wilayah pada saat terjadinya shock menjadi dua, ya- itu resistansi wilayah dengan indeks resistance yang terjadi pada saat periode kontraksi ekonomi secara nasional, dan pemulihan wilayah pasca- shock dengan indeks recoverability yang terjadi pada saat periode ekspansi ekonomi secara nasional. Berikut merupakan penghitungan dua ukurun resiliensi:
Indeks Resistance
RESIS c = ∆ Y Contraction c − ∆ E ( ∆ Y Contraction c ) | ∆ E ( Y Contraction c ) | (1)
Indeks Recoverability
RECOV c = ∆ Y expansion c − ∆ E ( ∆ Y expansion c ) ∆ E ( Y expansion c ) (2)
Contraction didefinisikan sebagai waktu saat terjadinya shock , sedangkan expansion didefinisikan sebagai waktu pemulihan pasca- shock . ∆ Y Contraction c atau ∆ Y Expansion c adalah perubahan PDRB kabupaten/kota ke- c selama periode con- traction atau expansion tahun t dengan tahun t − k . ∆ E ( Y c ) adalah ekspektasi perubahan PDRB kabupaten/kota ke- c selama periode contraction atau expansion
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 3, 2023
tahun t dengan tahun t − k :
∆ E ( Y t c ) = Y t Idn − Y t − k Idn Y t − k Idn . Y t − k c (3)
∆ E ( Y t c ) adalah ekspektasi perubahan PDRB kabupaten/kota ke- c tahun t dengan tahun t − k , Y t Idn adalah PDB suatu negara pada tahun t , Y t − k Idn adalah PDB suatu negara pada tahun t − k , Y t − k c adalah PDRB kabupaten/kota ke- c tahun t − k . Nilai negatif RESIS c menandakan bahwa kabupaten/kota ke- c memiliki resistansi terhadap shock yang buruk, sebaliknya nilai positif menandakan kabupaten/kota memiliki resistansi yang baik terhadap shock , konsep yang sama juga diterapkan pada RECOV c .
Spesialisasi wilayah dianggap memiliki pengaruh terhadap resiliensi wila- yah. Wilayah yang lebih terspesialisasi lebih resilient terhadap shock yang terjadi (Annoni et al ., 2019). Cuadrado-Roura & Maroto (2016) menemukan bahwa peri- laku resiliensi yang ditunjukkan oleh beberapa wilayah di Spanyol pada resesi 2008, yang mana wilayah yang memiliki pemulihan yang lebih cepat dan kuat adalah wilayah yang sebelumnya terspesialisasi dan memiliki sektor yang lebih produktif, seperti sektor manufaktur, energi, dan jasa. Ukuran spesialisasi ka- bupaten/kota pada penelitian ini mengadopsi penghitungan indeks Herfindahl (Geelhoedt et al ., 2021) dengan tujuh belas sektor yang tercantum dalam KBLI seperti berikut.
Her f indahl c = n X i = 1 E c , i E c 2 (4)
E c , i adalah jumlah tenaga kerja sektor ke- i kabupaten/kota ke- c , E c adalah jum- lah tenaga kerja kabupaten/kota ke- c . Her f indahl c ∈ (0 , 1), nilai 1 menandakan bahwa persebaran tenaga kerja di kabupaten/kota ke- c terkonsentrasi pada 1 sektor dan nilai mendekati 0 menandakan bahwa persebaran tenaga kerja di kabupaten/kota ke- c tersebar ke 17 sektor sesuai dengan KBLI.
Pembangunan wilayah diproksi menggunakan PDRB (Martin & Gardiner, 2019). PDRB adalah jumlah nilai seluruh produk dan jasa yang dihasilkan suatu negara (Kartiasih, 2019a,b; Kartiasih & Setiawan, 2020). Peningkatan PDB suatu perekonomian mencerminkan gambaran positif karena menunjukkan posisi pere- konomian yang lebih baik (Adwendi & Kartiasih, 2016; Hawari & Kartiasih, 2017; Ningsih & Kartiasih, 2019). Beberapa penulis menemukan hubungan negatif antara produksi kota dengan resiliensi (Annoni et al ., 2019; Crescenzi et al ., 2016). Martin & Gardiner (2019) menemukan bukti bahwa struktur ekonomi berperan dalam membentuk perbedaan resiliensi di seluruh kota di Inggris. Selain ukuran kabupaten/kota dari segi jumlah, kualitas penduduk juga perlu menjadi perhati- an dalam menganalisis resiliensi wilayah. Indeks pembangunan manusia diang- gap bisa mewakili kualitas penduduk suatu wilayah (Kusumasari & Kartiasih, 2017). Masten & Obradovic (2008) menemukan bahwa kualitas pembangunan manusia diperlukan untuk menjelaskan resiliensi. Selain pembangunan manusia,
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 3, 2023
Resiliensi Wilayah terhadap Shock Pandemi COVID-19: ... 290
penduduk merupakan komponen penting dalam konteks penanganan bencana atau shock yang melanda suatu wilayah. Apabila penduduk terdampak dari shock , maka wilayah akan terguncang, terutama dari segi ekonominya sehingga diperlukan perhatian lebih terhadap penduduk. Kota besar diklaim mendapat keuntungan dari berbagai aglomerasi ekonomi yang membantu membuat kota lebih produktif (Martin & Gardiner, 2019). Jumlah penduduk digunakan untuk proksi efek aglomerasi, yang berarti kota besar seharusnya lebih resist terhadap shock ekonomi. Penduduk yang memiliki kualitas yang unggul tentu akan mem- buat wilayah makin resilience terhadap shock . Untuk itu perlu dipastikan bahwa penduduk memiliki pengetahuan dan keterampilan dasar seperti penggunaan TIK (Kartiasih et al ., 2023a,b,c).
Gambar 5: Kerangka Pikir Penelitian

## 2. Metodologi
Penelitian ini melibatkan pengamatan terhadap 119 kabupaten/kota di Pulau Jawa dengan periode penelitian tahun 2020 dan 2021. Fokus penelitian ini adalah resiliensi wilayah sebagai variabel dependen. Resiliensi wilayah diukur menggu- nakan dua pendekatan, yaitu resistansi wilayah yang direpresentasikan dengan indeks resistance dan pemulihan wilayah pasca- shock direpresentasikan dengan indeks recoverability . Dalam penelitian ini, variabel yang digunakan adalah varia- bel spesialisasi wilayah kabupaten/kota yang direpresentasikan dengan indeks Herfindahl, Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) kabupaten/kota, kualitas
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 3, 2023
pembangunan manusia yang direpresentasikan dengan IPM kabupaten/kota, dan jumlah penduduk kabupaten/kota. Pada penelitian ini, untuk membentuk ukuran spesialisasi wilayah, yaitu indeks Herfindahl menggunakan data sekun- der dari raw data Survei Angkatan Kerja Nasional (Sakernas) Agustus 2020 dan 2021. Data PDRB lapangan usaha, IPM, dan jumlah penduduk dari website BPS. Penelitian ini menggunakan analisis deskriptif dan inferensia untuk meng- gambarkan resiliensi kabupaten/kota terhadap shock pandemi COVID-19. Soft- ware yang digunakan pada penelitian ini adalah Microsoft Excel 2021 , QGIS , dan R Studio . Analisis deskriptif dilakukan untuk memberikan gambaran umum dengan scatter plot serta peta tematik.
Analisis inferensia yang digunakan pada penelitian ini adalah regresi Robust MM-Estimation dengan dua kondisi yang ingin dianalisis, yaitu kondisi resistansi terhadap shock pandemi COVID-19 wilayah kabupaten/kota di Pulau Jawa yang terjadi pada saat kontraksi ekonomi tahun 2020 dan kondisi pemulihan wilayah terhadap shock pandemi COVID-19 yang terjadi pada saat ekspansi ekonomi pada tahun 2021. Tahapan analisis dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Pengecekan keterkaitan spasial antarkabupaten/kota Keterkaitan spasial dapat diidentifikasi dengan menggunakan Global Moran’s I , yang membantu memeriksa autokorelasi spasial di seluruh wilayah. Jika nilai Moran’s I signifikan, maka perlu dilakukan regresi spasial; jika tidak signifikan, maka dilakukan regresi linier berganda tanpa mempertimbangkan efek spasial antarkabupaten/kota.
2. Estimasi parameter model regresi linier berganda Metode yang digunakan untuk mengestimasi parameter model regresi adalah metode Ordinary Least Square (OLS). Estimasi parameter regresi akan bersi- fat Best Linear Unbiased Estimation (BLUE) jika memenuhi asumsi klasik dari regresi linier. Sebelum dilakukan estimasi regresi, perlu dilakukan pengecek- an korelasi antarvariabel independen dengan menggunakan VIF; jika nilai VIF < 10, maka tidak terjadi multikolinieritas antarvariabel bebas. Berikut ada- lah model regresi pada penelitian ini:
Model Regresi Linier Berganda Resistance :
RES i = β 0 + β 1 Her f indahl i + β 2 lnPDRB i + β 3 IPM i + β 4 lnPop i + ε i (5)
Model Regresi Linier Berganda Recoverability :
RECOV i = β 0 + β 1 Her f indahl i + β 2 lnPDRB i + β 3 IPM i + β 4 lnPop i + ε i (6)
RES i adalah estimasi indeks resistance kabupaten/kota ke- i , RECOV i adalah estimasi indeks recoverability kabupaten/kota ke- i , β 1 , β 2 , β 3 , β 4 adalah intersep model resiliensi kabupaten/kota ke- i , Her f indahl i adalah indeks Herfindahl kabupaten/kota ke- i , PDRB i adalah produk domestik regional bruto (PDRB) kabupaten/kota ke- i , IPM i adalah IPM kabupaten/kota ke- i , Pop i adalah jum- lah penduduk kabupaten/kota ke- i , i adalah subskrip untuk menunjukkan
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 3, 2023
Resiliensi Wilayah terhadap Shock Pandemi COVID-19: ... 292
kabupaten/kota; i = 1 , 2 , ..., 119, ε i adalah error kabupaten/kota ke- i .
Sebelum melakukan analisis regresi, dilakukan pengecekan asumsi normalitas dan homoskedastisitas terhadap variabel dependen, yaitu resistansi kabu- paten/kota dan pemulihan kabupaten/kota. Selanjutnya dilakukan pende- teksian pencilan, apabila ditemukan pencilan, maka perlu dilakukan regesi robust . 3. Pengujian asumsi klasik Pengujian asumsi klasik pada data cross section mencakup uji normalitas dan homoskedastisitas. Berikut pengujian asumsi klasik: (i) pemeriksaan asumsi normalitas menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov. Keputusan tolak H 0 apa- bila nilai D > D tabel atau p-value < 0,05. Tolak H 0 menunjukkan bahwa dengan tingkat signifikansi 5%, persamaan regresi yang dihasilkan mempunyai error yang tidak berdistribusi normal atau asumsi normalitas tidak terpenuhi; dan (ii) pengujian asumsi homoskedastisitas menggunakan uji Breusch-Pagan. Ke- putusan tolak H 0 terjadi apabila χ 2 BP > χ 2 (0 , 05;4) atau p-value < 0,05, yang artinya asumsi homoskedastisitas tidak terpenuhi. Selanjutnya dilakukan pendeteksi- an pencilan atau outlier dan amatan berpengaruh. Keberadaan dari amatan berpengaruh dalam model merupakan tanda bahwa perlu dilakukannya re- gresi robust . 4. Pendeteksian pencilan atau outlier
(a) Nilai leverage
Amatan berpengaruh terdeteksi jika amatan memiliki nilai leverage yang lebih besar daripada nilai cut off leverage . Nilai cut off leverage dihitung sebagai berikut:
cut off leverage = 2(4 + 1) 119 = 10 119 = 0 , 084 (7)
dengan k merupakan jumlah koefisien β k dan k + 1 merupakan jumlah koefisien β k ditambah β 0 . (b) DFFITS Outlier dianggap sebagai amatan yang berpengaruh menggunakan nilai DFFITS:
DFFITS = t i d h ii 1 − h ii (8)
h ii adalah nilai leverage observasi ke-i, t˙1 R-student. Amatan ke- i memili- ki nilai | DFFITS | > 2 a 4 / 119 atau | DFFITS | > 0 , 3667, maka dapat dikata- kan bahwa amatan merupakan outlier sebagai amatan yang berpengaruh terhadap nilai fit -nya. 5. Analisis regresi robust Melakukan estimasi parameter regresi dengan menggunakan regresi robust bisa mengakomodasi data yang memiliki outlier . Metode yang digunakan
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 3, 2023
pada penelitian ini adalah estimasi-MM karena memiliki breakdown point yang tinggi dan memiliki efisiensi yang tinggi. 6. Pengujian parameter estimasi-MM
(a) Uji Simultan. Keputusan tolak H 0 apabila nilai F h itung > H (4;114) dengan tingkat signifikansi 5%.
(b) Uji Parsial. Pengujian parsial dapat dilakukan dengan menggunakan uji t pada persamaan, tolak H 0 jika nilai t h itung > t (114) dengan tingkat signifikansi 5%, yang artinya variabel independen ke- k berpengaruh terhadap variabel dependen.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Gambaran Spesialisasi Kabupaten/Kota dengan Pendekatan Share Tenaga Kerja di 17 Lapangan Usaha dan Resiliensi Kabupaten/Kota
Spesialisasi kabupaten/kota yang digunakan pada penelitian ini menggunakan indeks Herfindahl yang menghitung spesialisasi dengan menggunakan jumlah pekerja tiap-tiap sektor di suatu kabupaten/kota. Rentang nilai indeks Herfindahl kabupaten/kota di Pulau Jawa pada tahun 2020 dan 2021 berkisar antara 0,1 sampai 0,45 yang menandakan bahwa persebaran pekerja kabupaten/kota di Pulau Jawa sangat menyebar atau beragam. Gambar 6 menyajikan peta tematik Pulau Jawa berdasarkan nilai indeks Herfindahl. Pada tahun 2020, wilayah yang memiliki nilai indeks Herfindahl tertinggi adalah Kota Kediri. Sementara itu, pada tahun 2021 wilayah yang memiliki nilai indeks Herfindahl tertinggi adalah Kabupaten Pacitan.
Gambar 6: Spesialisasi Wilayah Kabupaten/kota di Pulau Jawa Sumber: BPS (2022c), diolah
Resiliensi adalah gambaran ukuran dari kemampuan sebuah sistem ekonomi untuk menahan dampak dari shock dan pulih dengan sukses dari shock yang mengganggu sistem ekonomi. Berdasarkan studi Martin et al . (2016), wilayah yang memiliki resistansi yang baik terhadap shock memiliki nilai indeks resistance
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 3, 2023
Resiliensi Wilayah terhadap Shock Pandemi COVID-19: ... 294
yang lebih besar dari 0, sebaliknya nilai indeks resistance yang lebih kecil dari 0 menandakan bahwa wilayah memiliki resistansi yang buruk terhadap shock . Gambar 7 menunjukkan bahwa pada tahun 2020, mayoritas kabupaten/kota memiliki resistansi yang baik terhadap shock pandemi COVID-19, yaitu sebanyak 95 kabupaten/kota di Pulau Jawa. Sementara itu, 24 Kabupaten/kota sisanya me- miliki resistansi yang buruk terhadap shock sebab memiliki nilai indeks resistance yang lebih kecil dari 0.
Gambar 7: Resiliensi Kabupaten/kota di Pulau Jawa
Sumber: BPS (2022c), diolah
Wilayah yang memiliki nilai indeks resistance tertinggi adalah Kabupaten Sleman, sementara yang terendah adalah Kepulauan Seribu. Pada tahun 2021, mayoritas kabupaten/kota di Pulau Jawa memiliki pemulihan pasca- shock pan- demi COVID-19 yang buruk, yaitu sebanyak 111 kabupaten/kota yang memiliki nilai indeks recoverability yang lebih kecil dari 0 dengan Kota Tangerang memiliki indeks recoverability terendah.
Gambar 8 menunjukkan hubungan antara indeks resistance pada tahun 2020 dan indeks recoverability pada tahun 2021 kabupaten/kota di Pulau Jawa. Korelasi antara resistansi terhadap shock dan pemulihan pasca- shock kabupaten/kota di Pulau Jawa adalah sebesar 0,722682, yang dapat diartikan bahwa kabupaten/kota yang memiliki resistansi terhadap shock pandemi COVID-19 yang baik, akan cenderung memiliki pemulihan pasca- shock pandemi COVID-19 yang baik.

## 3.2. Resiliensi Kabupaten/Kota di Pulau Jawa terhadap Shock Pandemi COVID-19
Hasil pengujian statistik Global Moran’s I , dengan menggunakan pembobotan queen , secara signifikan menunjukkan bahwa variabel resiliensi wilayah tidak ditemukan keterkaitan spasial antarkabupaten/kota di Pulau Jawa (lihat Lam- piran 1). Oleh karena itu, dalam menentukan faktor-faktor yang memengaruhi resiliensi wilayah tidak perlu menambahkan efek spasial ke dalam model regresi sehingga metode yang digunakan yaitu metode regresi linier tanpa efek spasial.
Sebelum dilakukan pemodelan regresi, perlu dilakukan pendeteksian asumsi nonmultikolinieritas dengan menggunakan indikator Variance Inflation Factor
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 3, 2023
Gambar 8: Scatter Plot Indeks Resistance 2020 dan Indeks Recoverability 2021 di Pulau Jawa Sumber: BPS (2022c), data diolah
(VIF) dengan cutting point sebesar 10. Berdasarkan nilai VIF menunjukkan bah- wa tidak terjadi multikolinieritas antarvariabel independen (lihat Lampiran 3). Setelah dilakukan pengujian keterkaitan wilayah antarkabupaten/kota, maka dilakukan regresi dengan menggunakan estimasi OLS. Hasil estimasi OLS model tahun 2020 dan 2021 seperti ditunjukkan pada Lampiran 3.
Asumsi klasik yang diuji yaitu asumsi normalitas dan homoskedastisitas. Pengujian asumsi normalitas yang digunakan pada penelitian ini adalah uji Kolmogorov-Smirnov. Lampiran 4 menunjukkan hasil perhitungan nilai statistik uji sebesar 0,000 dengan p-value yang lebih kecil dari tingkat signifikansi α =5 persen, maka keputusan yang diambil adalah tolak H 0 dapat disimpulkan bahwa asumsi normalitas tidak terpenuhi.
Pengujian asumsi homoskedastisitas yang digunakan pada penelitian ini ada- lah uji Breusch-Pagan. Lampiran 5 menunjukkan nilai statistik uji dengan p-value 0,0017 lebih kecil dari tingkat signifikansi α = 5 persen, maka keputusan yang diambil adalah tolak H 0 sehingga dapat disimpullkan bahwa asumsi homoske- dastisitas tidak terpenuhi. Asumsi normalitas dan homoskedastisitas yang tidak terpenuhi kemungkinan disebabkan akan adanya outlier . Outlier didefinisikan sebagai data yang mempunyai karakteristik yang jauh berbeda dengan amatan lainnya. Outlier menyebabkan distribusi residual menjadi tidak normal. Berikut disajikan pendeteksian outlier menggunakan nilai leverage .
Gambar 9 menunjukkan bahwa terdapat outlier yang terdeteksi pada data sebagai berikut.
1. Vertical outlier , amatan yang termasuk jenis outlier ini adalah amatan yang terle- tak di atas atau di bawah amatan yang memiliki nilai leverage yang rendah dan di bawah ambang batas outlier . Amatan yang masuk kategori vertical outlier pada model regresi tahun 2020 yaitu amatan 34, 49, 95, dan 116. Sementara
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 3, 2023
Gambar 9: Deteksi Outlier Model Regresi Tahun 2020 Sumber: Hasil Pengolahan R Studio
itu, model regresi tahun 2021 yaitu amatan 34, 52, 111, dan 116. 2. High leverage, amatan yang termasuk jenis high leverage adalah amatan yang berada di bawah ambang batas outlier , tetapi memiliki nilai leverage yang tinggi. Pada model regresi tahun 2020, amatan yang masuk kategori high leverage yaitu amatan 1, 2, 4, 33, 73, 74, 100, dan 102. Sementara itu, model regresi tahun 2021 amatan yang masuk kategori high leverage yaitu amatan 2, 75, 101, 103 dan 117.
3. High leverage and outlier , amatan yang termasuk jenis high leverage and outlier ini adalah amatan yang termasuk outlier dan memiliki nilai leverage yang tinggi. Sementara itu, pada model regresi tahun 2020 amatan yang masuk kategori high leverage and outlier yaitu amatan 1, 4, dan 72.
Untuk mengetahui amatan yang kemungkinan berpengaruh terhadap model regresi, metode yang bisa mengakomodasi hal tersebut yaitu nilai DFFITS. Plot DFFITS disajikan pada Gambar 10.
Gambar 10: Deteksi Amatan Berpengaruh Model Regresi
Sumber: Hasil Pengolahan R Studio
Gambar 10 menunjukkan bahwa pada model regresi tahun 2020 amatan 1, 2, 4, 34, 72, 95, 103, 116, dan 117 terdeteksi sebagai amatan berpengaruh. Sementa-
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 3, 2023
ra itu, pada model regresi tahun 2021 amatan 1, 34, 99, 102, dan 116 terdeteksi sebagai amatan berpengaruh. Berdasarkan hal tersebut, maka analisis perlu dilan- jutkan dengan menggunakan metode estimasi regresi robust . Spesialisasi wilayah berpengaruh negatif dan signifikan terhadap resistansi kabupaten/kota terha- dap shock pandemi COVID-19. Hasil tersebut sesuai dengan temuan Martin & Gardiner (2019) yang menemukan bahwa makin terspesialisasi suatu kota, maka kota akan memiliki resistansi yang baik terhadap shock . Sementara itu, Geelhoedt et al . (2021) menemukan hasil yang berlawanan dengan penelitian ini, bahwa kota yang memiliki sedikit sektor unggulan dan akibat shock , maka sektor-sektor tersebut menjadi terganggu aktivitas ekonominya sehingga kabupaten/kota akan memiliki resistansi yang buruk terhadap shock .
Tabel 1: Model Regresi Robust Tahun 2020 Parameter Koefisien Std. Error T-value P-value (1) (2) (3) (4) (5) Intersep 2,0164 2,0659 0,9760 0,3311 Indeks Herfindahl -0,0180 0,0089 -2,0290 0,0448* lnPDRB -0,4670 0,1937 -2,4120 0,0175* IPM -0,0214 0,0143 -1,5020 0,1358 lnPopulasi 0,9204 0,4094 2,2480 0,0265* Robust RSE = 0,5507 Adj R 2 = 0,3207 F-hitung = 10,69635 F-tabel = 2,4513
Sumber: Hasil Pengolahan R Studio
PDRB berpengaruh negatif dan signifikan terhadap resistansi shock pandemi COVID-19. Hasil tersebut berlawanan dengan yang ditemukan oleh Bourdin et al . (2021), bahwa makin tinggi PDRB, maka kabupaten/kota memiliki resistansi yang baik terhadap shock . Hal tersebut sejalan dengan Martin & Gardiner (2019) yang menemukan bahwa pada masa resesi, makin tinggi nilai PDRB kota, maka kota akan memiliki resistansi yang baik terhadap shock .
Kualitas pembangunan manusia berpengaruh negatif dan tidak signifikan terhadap resistansi kabupaten/kota terhadap shock pandemi COVID-19. Temuan yang sama ditemukan pada studi Martin & Gardiner (2019) yang menemukan bahwa modal manusia tidak berpengaruh signifikan dan memiliki arah hubung- an yang negatif. Hal tersebut menandakan apabila kabupaten/kota memiliki penduduk yang memiliki pembangunan manusia kriteria tinggi, maka akan menyebabkan kabupaten/kota tidak memiliki resistansi yang baik terhadap shock . Hal tersebut terjadi karena wilayah yang memiliki IPM yang tinggi me- nandakan bahwa penduduknya bekerja di sektor-sektor yang terdampak akibat pembatasan PSBB. Jumlah penduduk berpengaruh positif dan signifikan terha- dap resistansi shock pandemi COVID-19. Hasil ini sesuai dengan temuan Martin & Gardiner (2019) yang menemukan bahwa makin banyak jumlah penduduk, akan meningkatkan resistansi wilayah saat terjadi shock .
Model regresi linier yang diperoleh memiliki nilai R 2 sebesar 0,2138. Berda- sarkan hasil uji simultan dapat diambil kesimpulan bahwa terdapat cukup bukti untuk menyatakan bahwa minimal terdapat satu variabel independen secara
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 3, 2023
Resiliensi Wilayah terhadap Shock Pandemi COVID-19: ... 298
signifikan terhadap resistansi wilayah terhadap shock pandemi COVID-19.
Tabel 2: Model Regresi Robust Tahun 2021 Parameter Koefisien Std. Error T-value P-value (1) (2) (3) (4) (5) Intercept 0,8738 0,5908 1,479 0,1419 Indeks Herfindahl -0,0163 0,0057 -2,833 0,0054* lnPDRB -0,0610 0,0282 -2,158 0,0330* IPM -0,0136 0,0050 -2,729 0,0073* lnPopulasi 0,1269 0,0735 1,727 0,0869 Robust RSE = 0,1982 Adj R 2 = 0,1114 F-hitung = 4,931 F-tabel = 2,4513 Sumber: Hasil Pengolahan R Studio
Spesialisasi wilayah berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pemulihan wilayah pasca- shock pandemi COVID-19. Temuan penelitian ini sejalan dengan studi Martin & Gardiner (2019) yang menemukan bahwa makin terspesialisasi suatu kota, maka akan memiliki pemulihan pasca- shock yang buruk. Hasil berbe- da ditemukan di studi Geelhoedt et al . (2021) yang menemukan bahwa makin terspesialisasi suatu wilayah, akan meningkatkan pemulihan pasca- shock . PDRB berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pemulihan wilayah pasca- shock pandemi COVID-19. Hasil penelitian tersebut bisa terjadi karena apabila kabupaten/kota memiliki nilai PDRB yang tinggi, maka aktivitas ekonominya masih terganggu karena PPKM yang masih terjadi pada tahun 2021, terutama di wilayah industri yang mayoritas sektor-sektor vital yang memiliki PDRB tinggi sehingga menyebabkan tidak dapat beroperasi seperti yang ditemukan oleh Castells-Quintana & Royuela (2017).
Kualitas pembangunan manusia berpengaruh negatif dan signifikan terhadap pemulihan wilayah pasca- shock pandemi COVID-19. Jumlah penduduk berpe- ngaruh positif dan tidak signifikan terhadap pemulihan wilayah pasca- shock pandemi COVID-19. Temuan tersebut sejalan dengan hasil Martin & Gardiner (2019) yang menemukan bahwa makin tinggi jumlah penduduk, maka kota akan memiliki tingkat pemulihan pasca- shock yang makin baik karena terdapat berbagai aktivitas ekonomi akibat efek aglomerasi.
Model regresi linier yang diperoleh memiliki nilai R 2 sebesar 0,1114. Berda- sarkan hasil uji simultan dapat diambil kesimpulan bahwa terdapat cukup bukti untuk menyatakan bahwa minimal terdapat satu variabel independen yang ber- pengaruh secara signifikan terhadap resistansi wilayah terhadap shock pandemi COVID-19.

## 4. Kesimpulan
Spesialisasi pekerja kabupaten/kota di Pulau Jawa pada tahun 2020 terdiversifi- kasi ke berbagai sektor. Tiga kabupaten/kota yang memiliki persebaran tenaga kerja yang paling terspesialisasi atau memiliki nilai indeks Herfindahl yang paling tinggi di antara kabupaten/kota lain di Pulau Jawa, yaitu Kota Kediri,
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 3, 2023
Kabupaten Pamekasan, dan Kabupaten Ponorogo. Secara rata-rata, tiga sektor andalan sebagai penyerap pekerja terbanyak kabupaten/kota di Pulau Jawa adalah sektor pertanian, perhutanan, dan perikanan; sektor perdagangan besar dan eceran; reparasi dan perawatan mobil dan sepeda motor; dan sektor industri pengolahan. Selama downturn ekonomi yang disebabkan oleh pandemi COVID- 19, sebagian besar kabupaten/kota mampu mengatasi shock pandemi COVID-19 dengan baik.
Selama masa downturn pada tahun 2020, mayoritas kabupaten/kota di Pulau Jawa memiliki resistansi yang bagus terhadap shock . Sementara itu, selama masa pemulihan pasca- shock pandemi COVID-19, mayoritas kabupaten/kota tidak memiliki kemampuan pemulihan pasca- shock yang baik, terutama wilayah kota. Pada model regresi robust tahun 2020, spesialisasi wilayah, PDRB, dan kualitas pembangunan manusia memiliki arah hubungan negatif dan signifikan meme- ngaruhi resistansi wilayah terhadap shock pandemi COVID-19, kecuali kualitas pembangunan manusia yang tidak signifikan. Jumlah penduduk memiliki arah hubungan positif dan signifikan memengaruhi variabel resistansi wilayah terha- dap shock pandemi COVID-19. Pada model regresi robust tahun 2021, variabel spesialisasi wilayah, PDRB, dan kualitas pembangunan manusia memiliki arah hubungan negatif dan signifikan memengaruhi variabel pemulihan wilayah ter- hadap shock pandemi COVID-19. Jumlah penduduk memiliki arah hubungan positif dan tidak signifikan memengaruhi pemulihan wilayah terhadap shock pandemi COVID-19.
Tindakan yang bisa dilakukan untuk menghadapi kemungkinan terjadinya shock seperti pandemi COVID-19 yang kemungkinan akan terjadi pada masa depan adalah dengan memfokuskan kebijakan terhadap kabupaten/kota yang terspesialisasi untuk bisa (1) menstimulasi sektor-sektor yang bisa meningkat- kan PDRB, seperti sektor industri dan pengolahan serta sektor transportasi; (2) meningkatkan pembangunan sektor kesehatan agar penduduk yang ada bisa mendapat penanganan yang baik apabila terjadi pandemi COVID-19 atau pan- demi lain yang menyerang wilayah dari segi kesehatan; (3) menambah fasilitas kesehatan dan peralatan medis yang bisa meningkatkan level kesehatan suatu wilayah; dan (4) memberikan bantuan program pendidikan dan keterampilan ke- pada penduduk yang berada di kabupaten/kota yang berada di wilayah dengan persebaran tenaga kerja yang terspesialisasi ke sektor-sektor tradisional.

## Daftar Pustaka
[1] Adwendi, S. J., & Kartiasih, F. (2016). Penggunaan error correction mechanism dalam analisis pengaruh investasi langsung luar negeri terhadap pertumbuhan ekonomi Indonesia. Statistika: Journal of Theoretical Statistics and Its Applications, 16 (1), 17–27. doi: https://doi.org/10.29313/jstat.v16i1.1767.
[2] Annoni, P., de Dominicis, L., & Khabirpour, N. (2019). Location matters: A spatial econometric analysis of regional resilience in the European Union. Growth and Change,
50 (3), 824-855. doi: https://doi.org/10.1111/grow.12311.
[3] Bailey, D., Clark, J., Colombelli, A., Corradini, C., De Propris, L., Derudder, B., ... &
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 3, 2023
Resiliensi Wilayah terhadap Shock Pandemi COVID-19: ... 300
Usai, S. (2020). Regions in a time of pandemic. Regional Studies, 54 (9), 1163-1174. doi: https://doi.org/10.1080/00343404.2020.1798611.
[4] Bourdin, S., Jeanne, L., Nadou, F., & Noiret, G. (2021). Does lockdown work? A spatial analysis of the spread and concentration of Covid-19 in Italy. Regional Studies,
55 (7), 1182-1193. doi: https://doi.org/10.1080/00343404.2021.1887471.
[5] BPS. (2021). Pertumbuhan ekonomi Indonesia triwulan IV-2020. Be- rita Resmi Statistik, No. 13/02/Th. XXIV . Badan Pusat Statistik. Diak- ses dari https://www.bps.go.id/id/pressrelease/2021/02/05/1811/ ekonomi-indonesia-2020-turun-sebesar-2-07-persen-c-to-c.html.
[6] BPS. (2022a). Keadaan angkatan kerja di Indonesia Agustus 2022 . Badan Pusat Statistik. Diakses 20 Juli 2023 dari https://www.bps.go.id/id/publication/2022/12/07/ a64afccf38fbf6deb81a5dc0/keadaan-angkatan-kerja-di-indonesia-agustus-2022. html.
[7] BPS. (2022b). Laporan perekonomian Indonesia 2022 . Badan Pusat Statistik.
[8] BPS. (2022c). Statistik Indonesia 2022 . Badan Pusat Statistik. Diakses 20 Juli 2023 da- ri https://www.bps.go.id/id/publication/2022/02/25/0a2afea4fab72a5d052cb315/ statistik-indonesia-2022.html.
[9] Briguglio, L., Cordina, G., Farrugia, N., & Vella, S. (2009). Economic vulnerability and resilience: Concepts and measurements. Oxford Development Studies, 37 (3), 229-247. doi: https://doi.org/10.1080/13600810903089893.
[10] Castells-Quintana, D., & Royuela, V. (2017). Tracking positive and negative effects of inequality on long-run growth. Empirical Economics, 53 (4), 1349-1378. doi: https://doi.org/10.1007/s00181-016-1197-y.
[11] Chen, J., Guo, X., Pan, H., & Zhong, S. (2021). What determines city’s resilience against epidemic outbreak: Evidence from China’s COVID-19 experience. Sustainable Cities and Society, 70 , 102892. doi: https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.102892.
[12] Crescenzi, R., Luca, D., & Milio, S. (2016). The geography of the economic crisis in Europe: national macroeconomic conditions, regional structural factors and short- term economic performance. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 9 (1), 13-32. doi: https://doi.org/10.1093/cjres/rsv031.
[13] Cuadrado-Roura, J. R., & Maroto, A. (2016). Unbalanced regional resilience to the eco- nomic crisis in Spain: a tale of specialisation and productivity. Cambridge Journal of Re- gions, Economy and Society, 9 (1), 153-178. doi: https://doi.org/10.1093/cjres/rsv034.
[14] Davoudi, S., Shaw, K., Haider, L. J., Quinlan, A. E., Peterson, G. D., Wilkinson, C.,
... & Davoudi, S. (2012). Resilience: a bridging concept or a dead end?“Reframing” resilience: challenges for planning theory and practice interacting traps: resilience assessment of a pasture management system in Northern Afghanistan urban resi- lience: what does it mean in planning practice? Resilience as a useful concept for climate change adaptation? The politics of resilience for planning: a cautionary note: edited by Simin Davoudi and Libby Porter. Planning Theory & Practice, 13 (2), 299-333. doi: https://doi.org/10.1080/14649357.2012.677124.
[15] Di Caro, P. (2015). Recessions, recoveries and regional resilience: evidence on Italy. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 8 (2), 273-291. doi: ht- tps://doi.org/10.1093/cjres/rsu029.
[16] Dong, Y., Mo, X., Hu, Y., Qi, X., Jiang, F., Jiang, Z., & Tong, S. (2020). Epidemiology of COVID-19 among children in China. Pediatrics, 145 (6). doi: https://doi.org/10.1542/peds.2020-0702.
[17] Eraydin, A. (2016). Attributes and characteristics of regional resilience: Defining
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 3, 2023
and measuring the resilience of Turkish regions. Regional Studies, 50 (4), 600-614. doi: https://doi.org/10.1080/00343404.2015.1034672.
[18] Geelhoedt, F., Royuela, V., & Castells-Quintana, D. (2021). Inequality and employment resilience: An analysis of Spanish municipalities during the great recession. International Regional Science Review, 44 (1), 113-141. doi: ht- tps://doi.org/10.1177/0160017620957056.
[19] Gong, H., Hassink, R., Tan, J., & Huang, D. (2020). Regional resilience in times of a pandemic crisis: The case of COVID-19 in China. Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie, 111 (3), 497-512. doi: https://doi.org/10.1111/tesg.12447.
[20] Hawari, R., & Kartiasih, F. (2017). Kajian aktivitas ekonomi luar negeri Indonesia terhadap pertumbuhan ekonomi Indonesia periode 1998-2014. Media Statistika, 9 (2),
119-132. doi: https://doi.org/10.14710/medstat.9.2.119-132.
[21] Hu, M., Roberts, J. D., Azevedo, G. P., & Milner, D. (2021). The role of built and social environmental factors in Covid-19 transmission: A look at America’s capital city. Sus- tainable Cities and Society, 65 , 102580. doi: https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102580.
[22] Kartiasih, F. (2019a). Dampak infrastruktur transportasi terhadap pertumbuhan ekonomi di Indonesia menggunakan regresi data panel. Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis, 16 (1), 67-77. doi: https://doi.org/10.31849/jieb.v16i1.2306.
[23] Kartiasih, F. (2019b). Transformasi struktural dan ketimpangan antardaerah di Pro- vinsi Kalimantan Timur. INOVASI: Jurnal Ekonomi, Keuangan dan Manajemen, 15 (1), 105-113. doi: https://doi.org/https://doi.org/10.30872/jinv.v15i1.5201.
[24] Kartiasih, F., & Setiawan, A. (2020). Aplikasi error correction mechanism dalam analisis dampak pertumbuhan ekonomi, konsumsi energi dan perdagangan in- ternasional terhadap emisi CO2 di Indonesia. Media Statistika, 13 (1), 104-115. doi: https://doi.org/10.14710/medstat.13.1.104-115.
[25] Kartiasih, F., Djalal Nachrowi, N., Wisana, I. D. G. K., & Handayani, D. (2023a). Ine- qualities of Indonesia’s regional digital development and its association with socioe- conomic characteristics: a spatial and multivariate analysis. Information Technology for Development, 29 (2-3), 299-328. doi: https://doi.org/10.1080/02681102.2022.2110556.
[26] Kartiasih, F., Nachrowi, N. D., Wisana, I. D. G. K., & Handayani, D. (2023b). Potret ketimpangan digital dan distribusi pendapatan di Indonesia: pendekatan regional digital development index . UI Publishing.
[27] Kartiasih, F., Nachrowi, N. D., Wisana, I. D. G. K., & Handayani, D. (2023c). Towards the quest to reduce income inequality in Indonesia: Is there a synergy between ICT and the informal sector?. Cogent Economics & Finance, 11 (2), 2241771. doi: ht- tps://doi.org/10.1080/23322039.2023.2241771.
[28] Kusumasari, A., & Kartiasih, F. (2017). Aglomerasi industri dan pe- ngaruhnya terhadap pertumbuhan ekonomi
Jawa Barat 2010-2014. Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik, 9 (2), 28-41. doi: ht- tps://doi.org/https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v9i2.143.
[29] Martin, R. (2012). Regional economic resilience, hysteresis and recessionary shocks. Journal of Economic Geography, 12 (1), 1-32. doi: https://doi.org/10.1093/jeg/lbr019.
[30] Martin, R., & Sunley, P. (2015). On the notion of regional economic resilience: con- ceptualization and explanation. Journal of Economic Geography, 15 (1), 1-42. doi: ht- tps://doi.org/10.1093/jeg/lbu015.
[31] Martin, R., & Gardiner, B. (2019). The resilience of cities to economic shocks: A tale of four recessions (and the challenge of Brexit). Papers in Regional Science, 98 (4), 1801-1832. doi: https://doi.org/10.1111/pirs.12430.
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 3, 2023
Resiliensi Wilayah terhadap Shock Pandemi COVID-19: ... 302
[32] Martin, R., Sunley, P., Gardiner, B., & Tyler, P. (2016). How regions react to recessions: Resilience and the role of economic structure. Regional Studies, 50 (4), 561-585. doi: https://doi.org/10.1080/00343404.2015.1136410.
[33] Masten, A. S., & Obradovic, J. (2008). Disaster preparation and recovery: Lessons from research on resilience in human development. Ecology and Society, 13 (1), 16 p. https://www.jstor.org/stable/26267914.
[34] Miharja, M., Salim, E., Nachrawi, G., Putranto, R. D., & Hendrawan, A. (2021). Implementation of emergency public activity restrictions (PPKM) in accordance with human rights and Pancasila principles. Budapest Internation- al Research and Critics Institute-Journal (BIRCI-Journal), 4 (3), 6855-6866. doi: ht- tps://doi.org/10.33258/birci.v4i3.2505.
[35] Ningsih, Y. P., & Kartiasih, F. (2019). Dampak guncangan pertum- buhan ekonomi mitra dagang utama terhadap indikator makroekono- mi Indonesia. Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis, 16 (1), 78-92. doi: ht- tps://doi.org/https://doi.org/10.31849/jieb.v16i1.2307.
[36] Olivia, S., Gibson, J., & Nasrudin, R. A. (2020). Indonesia in the time of Covid-19. Bulletin of Indonesian Economic Studies, 56 (2), 143-174. doi: ht- tps://doi.org/10.1080/00074918.2020.1798581.
[37] Pratiwi, Y. R. (2022, 24 Februari). Pemulihan perekonomian Indonesia setelah kontraksi akibat pandemi Covid-19 . Direktorat Jenderal Kekayaan Negara Kementerian Keuang- an RI. https://www.djkn.kemenkeu.go.id/kpknl-banjarmasin/baca-artikel/14769/ Pemulihan-Perekonomian-Indonesia-Setelah-Kontraksi-AkibatPandemi-Covid-19. html.
[38] Sensier, M., Bristow, G., & Healy, A. (2016). Measuring regional economic resilience across Europe: Operationalizing a complex concept. Spatial Economic Analysis, 11 (2), 128-151. doi: https://doi.org/10.1080/17421772.2016.1129435.
[39] Simmie, J., & Martin, R. (2010). The economic resilience of regions: towards an evolutionary approach. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 3 (1), 27-43. doi: https://doi.org/10.1093/cjres/rsp029.
[40] World Bank. (2021). World development indicators 2021 . Diakses 23 Juli 2023 dari https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators.
[41] Yamali, F. R., & Putri, R. N. (2020). Dampak covid-19 terhadap ekonomi in- donesia. Ekonomis: Journal of Economics and Business, 4 (2), 384-388. doi: ht- tps://doi.org/10.33087/ekonomis.v4i2.179.
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 3, 2023

## Lampiran

## Lampiran 1. Indeks Moran’s I
Moran’s I Tahun Statistik P-value (1) (2) (3) 2020 0,077 0,115 2021 0,063 0,132

## Lampiran 2. Nilai VIF Model Regresi
Nilai VIF Variabel Independen 2020 2021 (1) (2) (3) Indeks Herfindahl 1,1323 1,788 lnPDRB 3,4358 2,2068 IPM 1,8749 1,6842 lnPopulasi 3,1444 2,0061

## Lampiran 3. Hasil Estimasi OLS Model Regresi
Tahun 2020 Parameter Koefisien Std. Error T-value P-value (1) (2) (3) (4) (5) Intersep -10,3600 3,2310 -3,207 0,0017** Indeks Herfindahl -0,0001 0,0194 -0,006 0,9953 lnPDRB -0,9572 0,1942 -4,928 0,0000*** IPM 0,0616 0,0275 2,243 0,0268* lnPopulasi 2,7600 0,5314 5,194 0,0000*** RSE = 1,163 Adj R 2 = 0,1817 F hitung = 7,548 Tahun 2021 Parameter Koefisien Std. Error T-value P-value (1) (2) (3) (4) (5) Intersep 1,4200 0,7765 1,8290 0,0700 Indeks Herfindahl -0,0158 0,0077 -2,0560 0,0421* lnPDRB -0,0761 0,04500 -1,6920 0,0934 IPM -0,0157 0,0075 -2,0980 0,0381* lnPopulasi 0,0780 0,1155 0,6750 0,5008 RSE = 0,3358 Adj R 2 = 0.0501 F hitung = 2,556
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 3, 2023
Resiliensi Wilayah terhadap Shock Pandemi COVID-19: ... 304

## Lampiran 4. Uji Kolmogorov-Smirnov Model Regresi Tahun 2021
Uji Tahun Nilai P-value (1) (2) (3) (4) Kolmogorov-Smirnov 2020 0,20665 0,0000 2021 0,16886 0,0000

## Lampiran 5. Uji Breusch-Pagan Model Regresi Tahun 2021
Uji Tahun Nilai P-value (1) (2) (3) (4) Breusch-Pagan 2020 36,0314 0,000 2021 9,8699 0,0017
Jurnal Ekonomi Indonesia • Volume 12 Number 3, 2023