## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 5, No 2, June 2024, pp. 129−137 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v5i2.5143 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe

## Determinan Ketimpangan Wilayah di Indonesia Tahun 2012–2022: Pendekatan Analisis Panel Dinamis
Rizal Syaifudin * , Muhammad Salman Alfarisi, Fitrianingsih, Gabriella Stephanie Regina Putri, Muhamad Abdul Jabbar, Adli Malik, Farah Naili Zulfa
Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Program Studi Ilmu Ekonomi Pembangunan, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, Banten Jl. Raya Palka No.Km.3, Sindangsari, Kec. Pabuaran, Kota Serang, Banten, Indonesia Email: 1,* rizal92@untirta.ac.id, 2 5553220008@untirta.ac.id, 3 5553220032@untirta.ac.id, 4 5553220062@untirta.ac.id,
5 5553230070@untirta.ac.id, 6 6661230150@untirta.ac.id, 7 5553200045@untirta.ac.id Email Penulis Korespondensi: rizal92@untirta.ac.id Submitted: 05/06/2024 ; Accepted: 24/06/2024 ; Published: 26/06/2024
Abstrak −Tujuan  utama  bagi  negara  khususnya  negara  berkembang  adalah  pembangunan  ekonomi.  Pembangunan  ekonomi  yang merata  pada  masing-masing  wilayah  di  suatu  negara  menjadi  harapan  sekaligus  tantangan  bagi  negara  tersebut.  Ketidakmerataan pembangunan ekonomi atau ketimpangan wilayah menjadi permasalahan dalam mencapai kesejahteraan masyarakatnya. Penelitian ini dapat dimanfaatkan  dalam  menambah pemahaman tentang faktor apa saja  yang  mempengaruhi ketimpangan  wilayah di  Indonesia, serta dapat memberikan rumusan kebijakan yang dapat dilakukan pemerintah untuk mengurangi ketimpangan di Indonesia. Penelitian ini menggunakan regresi panel dinamis dimana  cross-sectionnya adalah 33 provinsi di Indonesia dan time seriesnya adalah 2012-2022. Metode yang digunakan adalah metode Generalized Method of Moment (GMM) dimana terdiri dari pendekatan model First Different GMM (FD-GMM) dan Sytem GMM (SYS-GMM), uji signifikasi parameter, uji spesifikasi model, uji ketidakbiasan, dan pemilihan model  terbaik.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  kenaikan  investasi  dalam  negeri  akan  meningkatkan  ketimpangan  wilayah sebesar 0,147 persen, kenaikan investasi dalam negeri akan menurunkan ketimpangan wilayah sebesar 0,775 persen, kenaikan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) akan meningkatkan ketimpangan wilayah sebesar 0,284 persen, kenaikan aglomerasi akan meningkatkan ketimpangan wilayah sebesar 2,602 persen, dan kenaikan kemiskinan akan meningkatkan ketimpangan wilayah sebesar 0,146 persen. Ketika  seluruh  variabel  independen  dianggap  konstan,  maka  akan  menurunkan  ketimpangan  wilayah  sebesar  18,104  persen. Selanjutnya,  hasil  simultan  pada  penelitian  ini  menunjukkan  seluruh  variabel  independen  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap ketimpangan wilayah di Indonesia.
Kata  Kunci: Ketimpangan  Wilayah;  Investasi  Dalam  Negeri;  Investasi  Luar  Negeri;  Indeks  Pembangunan  Manusia;  Aglomerasi; Kemiskinan; Generalized Method of Moment (GMM)
Abstract −The primary purpose of countries, particularly emerging countries, is economic development. Equal economic development in each region of a country is both an aspiration and a problem. Unequal economic development, often known as regional inequality, is an issue in achieving social wellbeing. This research can be used to improve understanding of the factors that drive regional inequality in Indonesia, as well as to develop policy recommendations that the government can apply to minimize inequality in Indonesia. This study employs dynamic panel regression with a cross-section of 33 provinces in Indonesia and a time series of 2012-2022. The method utilized is the Generalized Method of Moment (GMM), which includes the First Different GMM (FD-GMM) and System GMM (SYS- GMM) model approaches, parameter significance tests, model specification tests, bias tests, and  model selection.  According to the findings of this study, an increase in domestic investment will increase regional inequality by 0.147 percent, reduce regional inequality by  0.775  percent,  increase  the  Human  Development  Index  (HDI)  by  0.284  percent,  increase  agglomeration  by  2.602  percent,  and increase poverty by 0.146 percent. When all independent factors are held constant, regional inequality decreases by 18.104 percent. Furthermore, the results of this study reveal that all independent variables have a significant impact on regional inequality in Indonesia.
Keywords : Regional Inequality; Domestic Direct Investment; Foreign Direct Investment; Human Development Index; Agglomeration; Poverty; Generalized Method of Moment (GMM)

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  mendorong  pembangunan  di  suatu  daerah  perlu  memperhitungkan  faktor  ekonomi,  hak  asasi  manusia,  serta kesetaraan  dimana  hal  ini  akan  menciptakan  sinergi  antara  pembangunan  sosial,  ekonomi,  dan  lingkungan  yang berkelanjutan  (United  Nations  Development  Programme).  Urgensi  dalam  pembangunan  berkelanjutan  terletak  pada tingginya ketimpangan antar wilayah satu dengan wilayah lainnya. Pada indikator ke-10 Sustainable Development Goals (SDGs) menargetkan pengurangan ketimpangan baik dalam maupun antar daerah. Untuk mengimplementasikan strategi ini, diperlukannya langkah-langkah seperti alokasi sumber daya yang lebih merata dan pembangunan infrastruktur yang memperhatikan kebutuhan seluruh lapisan masyarakat, dengan harapan dapat mencapai pembangunan yang berkelanjutan dan inklusif di seluruh negeri (Hidayat dkk., 2020).
Ketimpangan pembangunan pada tiap daerah dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti (1) perbedaan dalam sumber daya alam yang dimiliki oleh setiap daerah dimana daerah yang kaya akan sumber daya alam tertentu cenderung memiliki  keunggulan  komparatif  dalam  perekonomian  regional;  (2)  faktor  demografis  menjadi  faktor  yang  dapat menciptakan ketimpangan pembangunan dimana daerah dengan populasi yang besar dan terkonsentrasi akan memiliki lebih banyak potensi untuk pertumbuhan ekonomi; (3) Terbatasnya kemampuan daerah untuk memindahkan barang dan jasa  dimana  daerah  yang  terisolasi  atau  memiliki  akses  terbatas  ke  infrastruktur  transportasi  seringkali  mengalami kesulitan dalam mengakses pasar atau sumber daya yang diperlukan; (4) Pemusatan kegiatan ekonomi di beberapa daerah tertentu dimana daerah yang menjadi pusat kegiatan ekonomi seperti pusat perdagangan atau pusat industri cenderung menarik  investasi;  (5)  Ketidaksetaraan  dalam  alokasi  dana  pembangunan  antar  daerah  dapat  mengakibatkan  beberapa

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 5, No 2, June 2024, pp. 129−137 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v5i2.5143 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
daerah menerima lebih sedikit sumber daya untuk pembangunan infrastruktur dan program pembangunan lainnya, yang pada gilirannya dapat memperburuk ketimpangan antar daerah (Sjafrizal, 2014 dalam Azim dkk (2022).

## Gambar 1. Grafik Indeks Williamson di Indonesia 2012–2022
Gambar  1  menunjukkan  nilai  indeks  Williamson  yang  merupakan  sebuah  pengukuran  ketimpangan  wilayah dimana menurut Kuncoro dalam Azim dkk. (2022) ketika nilai indeks williamson > 1 artinya ketimpangan sangat tinggi; ketika  nilainya  berkisar  antara  0,7–1  artinya  ketimpangan  tinggi;  ketika  nilainya  berkisar  antara  0,4–0,69  artinya ketimpangan  sedang;  dan  ketika  nilainya  <  0,39  artinya  ketimpangan  rendah.  Pada  tahun  2012–2020  ketimpangan  di Indonesia berfluktuatif, kemudian di tahun 2020–2022 ketimpangan wilayah di Indonesia meningkat sangat tinggi. Hal ini  dapat terjadi karena ketimpangan antar wilayah di Indonesia sering dijumpai di perkotaan dan di pedesaan dimana perekonomian  di  perkotaan  lebih  maju  dibandingkan  perekonomian  di  pedesaan.  Sejalan  dengan  penelitian  Suntari  & Yunani (2019) yang menyatakan bahwa kegiatan ekonomi terkonsentrasi biasanya ditemukan di daerah perkotaan, yang dapat  menciptakan  peluang  (seperti  pekerjaan)  tetapi  juga  menimbulkan  ketegangan  (seperti  ketimpangan).  Semakin banyak orang pindah ke kota, kesenjangan antara daerah pedesaan dan perkotaan menjadi semakin besar.
Berdasarkan teori Myrdal (1957) dalam Mansyur (2021) ketimpangan dapat dipengaruhi oleh investasi, dimana investor  cenderung  menanamkan  modalnya  di  wilayah  yang  memiliki  tingkat  pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi  atau wilayah maju sehingga permintaan barang dan jasa akan mengalami peningkatan dan akan berdampak pada pendapatan yang  semakin  meningkat.  Sebaliknya,  wilayah  yang  tertinggal  akan  lebih  sulit  menarik  investor  karena  rendahnya pertumbuhan ekonomi serta sarana dan prasarana. Sejalan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Azim dkk. (2022) bahwa  investasi  luar  negeri  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  ketimpangan  dimana  perpindahan  modal  akan berpengaruh  pada  peningkatan  ketimpangan  regional.  Hal  ini  juga  sesuai  dengan  teori  Myrdal.  Selanjutnya  hasil penelitian  Nurfifah dkk. (2022)  menunjukkan  bahwa  investasi dalam  negeri  juga  memiliki pengaruh positif signifikan terhadap  ketimpangan  wilayah.  Namun  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nurcahyo  (2021)  menunjukkan  investasi  tidak berpengaruh terhadap ketimpangan wilayah.
Teori  human  capital  menyatakan  bahwa  peningkatan  kualitas  sumber  daya  manusia  dapat  dipengaruhi  oleh pendidikan,  kesehatan,  dan  kemampuan  individu.  Suatu  negara  atau  wilayah  akan  dengan  mudah  meningkatkan produktivitasnya apabila memiliki kualitas sumber daya manusia yang lebih baik dan akan berdampak pada pembangunan ekonomi yang berkelanjutan serta peningkatan kesejahteraan bagi masyarakatnya (Todaro & Smith, 2011 dalam Raharja & Lestari (2022). Indeks Pembangunan Manusia (IPM) memiliki keterkaitan dengan ketimpangan wilayah dimana hasil penelitian yang dilakukan oleh Azim dkk. (2022); Muhammadinah (2023); dan Raharja & Lestari (2022) menunjukkan adanya  pengaruh  negatif  dan  signifikan.  Hal  ini  juga  sejalan  dengan  teori  human  capital.  Namun,  penelitian  yang dilakukan oleh Nurcahyo (2021) Indeks Pembangunan Manusia (IPM) tidak memiliki pengaruh terhadap ketimpangan wilayah.
Brulhart  &  Sbergemi  (2010)  dalam  Nurcahyo  (2021)  menjelaskan  adanya  aktivitas  ekonomi  yang  berkumpul dalam wilayah-wilayah tertentu sehingga terbentuk konsentrasi spasial dari kegiatan ekonomi tersebut  menjadi sebuah fenomena  dimana  pusat-pusat  ekonomi  hanya  berkembang  di  wilayah-wilayah  tertentu  saja  yang  menciptakan  klaster atau  kawasan  yang  sesuai  dengan  tingginya  tingkat  kegiatan  ekonomi  sehingga  akan  berdampak  pada  ketimpangan wilayah. Hal ini disebut juga sebagai aglomerasi. Hubungan antara aglomerasi dengan ketimpangan wilayah telah diteliti oleh  Nurcahyo  (2021)  dimana  hasilnya  menunjukkan  adanya  pengaruh  positif  antara  aglomerasi  dengan  ketimpangan wilayah.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena  aglomerasi  yang  tinggi  cenderung  menjadi  pemicu  utama  proses  pembangunan daerah.  Kegiatan  ekonomi  yang  terkonsentrasi  di  suatu  wilayah,  seperti  yang  terjadi  dalam  aglomerasi,  menciptakan lingkungan yang mendukung pertumbuhan ekonomi yang kuat. Dengan adanya pusat-pusat ekonomi yang berkembang, lapangan pekerjaan lebih mudah terbuka dan kesempatan kerja semakin melimpah sehingga membuat wilayah tersebut menjadi lebih maju dibandingan dengan wilayah yang bukan merupakan kawasan aglomerasi.
Ketidakseimbangan antara golongan miskin dan kaya di suatu wilayah menjadi penyebab terjadinya ketimpangan. Apabila  angka  kemiskinan  tidak  menurun  maka  akan  berdampak  pada  peningkatan  ketimpangan  dari  sisi  alokasi pendapatan  dinegara  berkembang  (Muhammadinah,  2023).  Kemiskinan  berarti  ketidakmampuan  dalam  memenuhi kebutuhan  dasar  dan  memperbaiki  keadaan  (Olabu  dkk.,  2022).  Penelitian  terkait  kemiskinan  dengan  ketimpangan
1,40 1,55 1,45 1,50 1,53 1,50 1,54 1,56 1,48 2,26 2,28
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Williamson Index

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 5, No 2, June 2024, pp. 129−137 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v5i2.5143 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
wilayah  masih  terbatas  dimana  hasil  penelitian  sebelumnya  juga  masih  menciptakan  kesenjangan  pengetahuan. Berdasarkan  hasil  penelitian  Olabu  dkk.  (2022)  kemiskinan  berpengaruh  negatif  terhadap  ketimpangan  wilayah, sementara penelitian Muhammadinah (2023) menyatakan bahwa kemiskinan tidak mempengaruhi ketimpangan wilayah.
Tujuan dari penelitian ini ialah untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang berpengaruh terhadap ketimpangan di  Indonesia  dari  tahun  2012  sampai  2022  dimana  faktor  yang  digunakan  ialah  investasi  dalam  negeri,  investasi  luar negeri,  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM),  aglomerasi,  dan  kemiskinan.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat menambah  pemahaman  tentang  faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  ketimpangan  wilayah  di  Indonesia,  serta  dapat memberikan  rumusan  kebijakan  yang  dapat  diimplementasikan  oleh  pemerintah  atau  stakeholder  demi  mengurangi ketimpangan di Indonesia, dan juga dapat memberikan referensi bagi para peneliti selanjutnya terkait dengan penelitian ketimpangan wilayah di Indonesia.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Dasar Penelitian
Ketimpangan wilayah pada 33 provinsi di Indonesia yang berfluktuatif antara tahun 2012–2020 dan semakin meningkat di  tahun  2021–2022  menjadi  permasalahan  dalam  mengatasi  pembangunan  antar  daerah.  Hubungan  antara  variabel penelitian dapat dijelaskan dengan penggunaan kerangka pemikiran pada gambar 2 berikut:

## Gambar 2. Kerangka Konseptual
Pembangunan  suatu  wilayah  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  produksi  dimana  salah  satunya  ialah  modal  dalam bentuk investasi. Dengan adanya investasi maka akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi di wilayah tersebut sehingga akan  terlihat  lebih  maju  daripada  wilayah  lainnya.  Terdapat  dua  macam  investasi,  yaitu  investasi  dalam  negeri  yang dilakukan pemerintah dan investasi luar negeri yang dilakukan swasta (Azim dkk., 2022). Iklim investasi serta penentuan lokasi  berbeda-beda  yang  mana  hal  ini  sesuai  dari  sisi  investor.  Para  investor  cenderung  mencari  wilayah  yang  dapat menguntungkan kedua belah pihak sehingga tidak semua wilayah dapat ditanami investasi. Dengan demikian hal in akan menyebabkan beberapa wilayah dengan investasi yang tinggi akan menyebabkan ketimpangan wilayah bagi wilayah yang investasinya rendah. Sesuai dengan teori Myrdal (1957) dalam Azim dkk. (2022) yang menyatakan bahwa investasi yang dialokasikan pada wilayah yang berbeda-beda akan meningkatkan ketimpangan wilayah.
H 1 : Investasi dalam negeri memiliki hubungan positif terhadap ketimpangan wilayah. H 2 : Investasi luar negeri memiliki hubungan positif terhadap ketimpangan wilayah.
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  merupakan  salah  satu  modal  dalam  bentuk  sumber  daya  manusia.  IPM menjadi salah satu indikator yang mengukur kualitas manusia. Ketika suatu wilayah memiliki nilai IPM yang tinggi, dapat diartikan  bahwa  modal  manusia di wilayah tersebut adalah  berkualitas sehingga  mereka  mampu  menjadi tenaga kerja dengan produktivitas yang tinggi dan dapat meningkatkan pertumbuhan ekonomi serta mengurangi ketimpangan (Azim dkk.,  2022).  Sebaliknya,  ketika  IPM  di  suatu  wilayah  rendah  maka  dapat  diartikan  bahwa  modal  manusia  di  wilayah tersebut belum dapat bersaing dengan wilayah lainnya dalam meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Rendahnya IPM ini salah  satunya  dipengaruhi  oleh  pendidikan  baik  dari  segi  kualitas  dan  kuantitas  atau  dari  masyarakat  itu  sendiri  yang bersekolah atau tidak. Hal ini didukung oleh hasil penelitian Azim dkk. (2022); Muhammadinah (2023); dan Raharja & Lestari (2022) yang menunjukkan adanya pengaruh negatif dan signifikan antara IPM dan ketimpangan wilayah. H 3 : Indeks Pembangunan Manusia memiliki hubungan negatif terhadap ketimpangan wilayah.
Percepatan pertumbuhan perekonomian dapat dipicu oleh algomerasi, dimana aglomerasi ini membuat perbedaan pola konsumsi daerah satu dengan daerah lainnya, maka hal ini dapat mempengaruhi perbedaan perkembangan daerah lain  ketika  terdapat  aglomerasi  yang  hanya  terjadi  di  satu  wilayah.  Dampak  positif  dari  aglomerasi  dapat  berupa peningkatan  pertumbuhan  ekonomi  dan  keuntungan-keuntuangan  bagi  wilayah  tersebut  serta  wilayah–wilayah sekitarnya. Hal ini juga didukung oleh penelitian Rahmawati & Romziatin (2020) dan Nurcahyo (2021) dimana hasilnya menunjukkan adanya pengaruh positif antara aglomerasi dengan ketimpangan wilayah.
H 4 : Aglomerasi memiliki hubungan positif terhadap ketimpangan wilayah.

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 5, No 2, June 2024, pp. 129−137 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v5i2.5143 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
Menurut Todaro dan Smith (2006) dalam Olabu dkk. (2022), kemiskinan dianggap apabila individu tidak dapat atau  tidak  mampu  dalam  memenuhi  kebutuhan  primernya  berdasarkan  tingkat  penghidupannya.  Hal  ini  juga  berarti mereka memiliki taraf hidup yang rendah yaitu dari segi materinya lebih rendah daripada taraf hidup yang berlaku secara umum  pada  kehidupan  masyarakat  lainnya.  Pengaruh  dari  kemiskinan  terhadap  ketimpangan  mempunyai  efek  yang positif.  Dimana  hal  ini  akan  terjadi  ketika  angka  kemiskinan  meningkat  maka  akan  meningkatkan  pula  ketimpangan ekonominya (Olabu dkk., 2022).
H 5 : Kemiskinan memiliki hubungan positif terhadap ketimpangan wilayah.

## 2.2 Operasionalisasi Variabel

## 2.2.1 Ketimpangan Wilayah
Ketimpangan wilayah merupakan besarnya perbedaan yang terjadi di suatu wilayah dengan wilayah yang lain dalam hal pembangunan. Dimana hal ini dapat diukur dengan indeks Williamson sehingga dapat membantu untuk memahami serta melihat kondisi yang berbeda-beda dalam pembangunan pada suatu wilayah. Rumus perhitungan indeks Williamson ialah sebagai berikut:
IW = √ ∑(Yi−Y) 2 ( fi n ) y (1)
Keterangan: IW = Indeks Williamson Yi = PDRB perkapita kabupaten/kota i Y = PDRB perkapita rata-rata di provinsi fi = Jumlah penduduk di kabupaten/kota i n = Jumlah penduduk di provinsi

## 2.2.2 Investasi Dalam Negeri
Investasi dalam negeri merupakan investasi yang berasal dari suatu perusahaan atau individu di negara tersebut. Investasi ini  juga  berperan  dalam  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi  negara,  memperluas  lapangan  pekerjaan,  serta pembaharuan teknologi. Dalam penelitian  ini,  investasi dalam  negeri diukur melalui Penanaman Modal Dalam Negeri (PMDN) masing-masing Provinsi.

## 2.2.3 Investasi Luar Negeri
Investasi luar negeri merupakan investasi yang berasal dari suatu perusahaan atau individu di negara lain dengan tujuan untuk  membangun  hubungan  antar  perusahaan  asing  dalam  jangka  panjang  sekaligus  meningkatkan  keuntungan  bagi kedua belah pihak. Dalam penelitian ini, investasi luar negeri diukur melalui Penanaman Modal Asing (PMA) masing- masing Provinsi.

## 2.2.4 Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  merupakan  indikator  kesejahteraan  manusia  yang  terukur  dari  tiga  aspek  yaitu pendidikan, kesehatan, dan kemampuan individu untuk hidup layak. Ketiga aspek tersebut kemudian dihitung sehingga menghasilkan nilai indeks. Dengan adanya IPM ini dapat membantu dalam melihat perkembangan kualitas manusia dari tahun  ke tahun  menurut  wilayahnya  masing-masing.  Apabila  nilai  IPM  rendah  hal  itu  berarti  butuh  adanya  perbaikan pada faktor yang mempengaruhi IPM dikarenakan kualitas manusia termasuk dalam aset negara.

## 2.2.5 Aglomerasi
Aglomerasi merupakan kegiatan ekonomi yang berkumpul atau berkonsentrasi di suatu wilayah. Dalam pengukurannya, aglomerasi dihitung dari pembagian nilai PDRB wilayah dengan total PDRB wilayah tersebut. Dimana rumusnya ialah sebagai berikut:
Ag = PDRB Kab/Kota PDRB Provinsi (2)

## 2.2.6 Kemiskinan
Kemiskinan  dapat  diartikan  ketika  seseorang  atau  rumah  tangga  tidak  mampu  memenuhi  kebutuhan  dasarnya,  seperti memiliki cukup uang untuk membeli makanan. Dalam penelitian ini, kemiskinan diukur melalui jumlah penduduk miskin pada masing-masing Provinsi.

## 2.3 Sumber Data
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  hubungan  dari  faktor-faktor  yang  dijadikan  sebagai  variabel  terhadap ketimpangan di Indonesia dari tahun 2012 sampai 2022. Data yang dibutuhkan ialah data nilai indeks Williamson dimana yang  dalam  perhitungannya  mebutuhkan  data  jumlah  penduduk  dan  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  pada masing-masing wilayah yang diteliti. Sementara itu, faktor yang mempengaruhi ketimpangan wilayah dijadikan sebagai

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 5, No 2, June 2024, pp. 129−137 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v5i2.5143 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
variabel independen yaitu investasi dalam negeri,  investasi luar negeri, Indeks Pembangunan Manusia (IPM), aglomerasi, dan kemiskinan.
Data  yang  digunakan  ialah  data  sekunder  yang  bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Penelitian  ini menggunakan  pendekatan  kuantitatif.  Analisis  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  panel  dimana  merupakan gabungan dari data time series dan cross section. Time series yang digunakan adalah tahun 2012-2022 dan cross section yang  digunakan  adalah  33  provinsi  di  Indonesia.  Jenis  panel  yang  digunakan  adalah  panel  dinamis  dengan  metode Generalized Method of Moment (GMM).

## 2.4 Model dan Analisis Data
Model penelitian yang digunakan ialah sebagai berikut:
REG_INEQ i,t = β 0 + δREG_INEQ i,t−1 + β 1 lnDDI i,t + β 2 lnFDI i,t + β 3 lnHDI i,t + β 4 AGGLOMERATION i,t + β 5 lnPOV i,t + ε i,t
Dimana, REG_INEQ adalah ketimpangan wilayah, DDI adalah investasi dalam negeri, FDI adalah investasi luar negeri,  HDI  adalah  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM),  AGGLOMERATION  adalah  aglomerasi,  dan  POV  adalah kemiskinan. β 0 merupakan  konstanta, β 1−5 merupakan  koefisien  variabel  independen,  serta ε i,t merupakan  istilah kesalahan dimana i untuk cross section dan t untuk time series. Data panel dinamis terdiri pendekatan model yaitu First Different  GMM  (FD-GMM)  dan  Sytem  GMM  (SYS-GMM).  Selanjutnya  dilakukan  pengujian  spesifikasi  model menggunakan uji sargan dimana untuk menguji validitas variabel yang digunakan, serta uji Arellano-Bond dimana untuk dilakukannya uji konsistensi. Setelah melakukan uji tersebut, langkah selanjutnya adalah menguji ketidakbiasan dimana membandingkan antara estimator lag dependen GMM dengan FEM (Fixed Effect Model) dan PLS (Pooled Least Squares) dimana  hasilnya  dijadikan  sebagai  model  terbaik.  Pengujian  hipotesis  statistik  juga  dilakukan  secara  parsial  maupun secara simultan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Regresi

## 3.1.1 Uji Sargan
Tabel 1 menunjukkan hasil validitas dimana keputusannya ialah ketika pvalue > α (0.05) artinya model tersebut valid sedangkan ketika pvalue < α (0.05) artinya model tersebut tidak valid. Nilai FD-GMM yaitu Pvalue > α (0.05) atau 0.9091 > 0.05, artinya model FD-GMM ialah valid atau variabel instrumen tidak berkorelasi dengan error. Sedangkan nilai SYS- GMM yaitu Pvalue > α (0.05) atau 0.9950 > 0.05, artinya model SYS-GMM ialah valid atau variabel instrument tidak berkorelasi dengan error.
Tabel 1. Uji Sargan FD-GMM SYS-GMM Statistic 32.07678 30.22415 Pvalue 0.9091 0.9950

## 3.1.2 Uji Arellano-Bond
Tabel 2 menunjukkan hasil uji konsistensi dimana keputusannya ialah ketika pvalue pada AR(2) > α (0.05) artinya model tersebut konsisten dan tidak terkena autokorelasi sedangkan ketika pvalue pad AR(2) < α (0.05) artinya model tersebut tidak konsisten dan terkena autokorelasi. Nilai FD-GMM pada order ke-2 yaitu Pvalue > α (0.05) atau 0.2923 > 0.05, artinya model FD-GMM tidak terkena autokorelasi dan data tersebut konsisten. Sedangkan nilai SYS-GMM pada order ke-2 yaitu Pvalue > α (0.05) atau 0.3484 > 0.05, artinya model SYS-GMM tidak terkena autokorelasi dan data tersebut konsisten.
Tabel 2. Uji Arellano-Bond FD-GMM SYS-GMM Order z Pvalue z PValue 1 -1.0285 0.3037 -1.0558 0.2910 2 1.0531 0.2923 0.93775 0.3484

## 3.1.3 Uji Ketidakbiasan
Tabel 3 menunjukkan hasil uji ketidakbiasan dimana kriterianya ialah model FD-GMM atau SYS-GMM tidak akan bias apabila  nilainya  berada  diantara  FEM  dan  PLS.  Nilai  FD-GMM  tidak  berada  diantara  FEM  dan  PLS  dimana  FEM (0.79301348) > FD-GMM (0.6684024) < PLS (1.0672393), artinya model FD-GMM ialah bias. Sedangkan nilai SYS- GMM berada diantara FEM dan PLS dimana FEM (0.79301348) < SYS-GMM (0.9653601) < PLS (1.0672393), artinya model SYS-GMM ialah tidak bias.

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 5, No 2, June 2024, pp. 129−137 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v5i2.5143 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe

## Tabel 3. Uji Ketidakbiasan

## 3.1.4 Pemilihan Model Terbaik
Berdasarkan  hasil  pengujian  diatas,  didapat  bahwa  model  terbaik  ialah  SYS-GMM  karena  memenuhi  seluruh  kriteria pengujian.  Model  SYS-GMM  juga  dianggap  dapat  meningkatkan  efisiensi  dibandingkan  dengan  FD-GMM  dimana menghasilkan penduga yang efisien pada data panel dinamis ketika time series kecil (Baltagi, 2008 dalam Hidayat dkk., 2020). Berikut hasil estimasi model SYS-GMM:
Tabel 4. Hasil Estimasi SYS-GMM Variable Coefficient z REG_INEQ t-1 0.9653601*** (0.000) 804.91 lnDDI 0.14727053*** (0.000) 32.50 lnFDI -0.77578409*** (0.000) -33.18 HDI 0.28432612*** (0.000) 34.13 AGGLOMERATION 2.6026531** (0.003) 2.92 POV 0.14662008*** (0.000) 18.34 Constant -18.104671*** (0.000) -30.41 Sargan Test 30.22415 (0.9950) Arrelano-Bond Test AR(1) -1.0558 (0.2910) AR(2) 0.93775 (0.3484)
Tabel  4  menunjukkan  hubungan  secara  parsial  antara  variabel  independen  yang  digunakan  terhadap  variabel dependennya. Adanya pengaruh dapat dilihat pada nilai z dimana ketentuannya ialah z hitung > z tabel atau -z hitung < -z tabel. Pada penelitian ini menggunakan one tailed sehingga untuk nilai z tabel pada alpha 0.05 yaitu sebesar 1.65. Sementara signifikansi  dapat  dilihat  melalui  nilai  probabilitas  <  α  (0.05).  Terlihat  bahwa  masing-masing  variabel  independen memiliki pengaruh baik positif ataupun negatif dan signifikan terhadap variabel dependennya.

## 3.1.5 Uji Wald
Tabel  5  menunjukkan  hubungan  secara  simultan  antara  variabel  independen  terhadap  variabel  dependennya  dimana keputusannya  ialah  ketika  Pvalue  <  α  (0.05).  Dari  uji  tersebut  didapat  bahwa  nilai  Pvalue  sebesar  0.0000  <  α (0.05) sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  seluruh  variabel  independen  pada  penelitian  ini  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel dependennya yaitu ketimpangan wilayah.
Tabel 5. Uji Wald Uji Wald Pvalue REG_INEQ 5.75e+06 0.0000

## 3.2 Pembahasan
1. Nilai konstanta sebesar -18.104671 menunjukkan bahwa ketika variabel investasi dalam negeri, investasi luar negeri, Indeks Pembangunan Manusia (IPM), aglomerasi, dan kemiskinan sama dengan nol, maka ketimpangan wilayah akan menurun sebesar 18.104671 persen.
2. Ketimpangan wilayah tahun sebelumnya memiliki nilai koefisien sebesar 0.9653601 dan probabilitas sebesar 0.000 < α  (0.05)  yang  menunjukkan  bahwa  ketimpangan  wilayah  tahun  sebelumnya  memiliki  pengaruh  positif  signifikan terhadap ketimpangan wilayah. Dimana ketika terjadi peningkatan ketimpangan wilayah tahun sebelumnya sebesar 1 persen maka akan meningkatkan ketimpangan wilayah sebesar 0.9653601 persen. Hal ini sesuai dengan teori Douglas C. North dalam pertumbuhan neo klasik dimana disparitas dalam pembangunan antar wilayah di suatu negara akan terus terjadi hingga ketimpangan mencapai puncaknya (Ramadanti dkk., 2023). Terlihat pula pada gambar 1 bahwa
FEM FD-GMM SYS-GMM PLS 0.79301348*** 0.6684024*** 0.9653601*** 1.0672393***

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 5, No 2, June 2024, pp. 129−137 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v5i2.5143 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
di tahun berikutnya ketimpangan belum mencapai titik puncak atau belum mengalami penurunan yang signifikan yang berarti  terdapat  kontribusi  pada  tahun  sebelumnya  dalam  meningkatkan  ketimpangan  wilayah.  Dalam  hal  ini diperlukannya kebijakan-kebijakan untuk dapat menurunkan ketimpangan di masa yang akan datang. Hasil penelitian ini  memperlihatkan  adanya  keterbaharuan  dari  penelitian-penelitian  lainnya  yang  membahas  tentang  ketimpangan wilayah dimana pada penelitian ini mempertimbangkan adanya lag ketimpangan wilayah di tahun sebelumnya serta penggunaan metode analisis yang berbeda.
3. Investasi dalam negeri memiliki nilai koefisien sebesar 0.14727053 dan probabilitas sebesar 0.000 < α (0.05) yang menunjukkan  bahwa  investasi  dalam  negeri  memiliki  pengaruh  positif  signifikan  terhadap  ketimpangan  wilayah. Dimana ketika  terjadi peningkatan  investasi  dalam  negeri  sebesar 1 persen  maka akan  meningkatkan ketimpangan wilayah  sebesar  0.14727053  persen.  Hal  ini  sesuai  dengan  teori  Myrdal  (1957)  yang  mengemukakan  bahwa penanaman  modal  akan  lebih  banyak  dilakukan  pada  wilayah  maju  dibandingkan  wilayah  tertinggal  yang  akan membuat  ketimpangan  wilayah  semakin  melebar.  Investasi  di  wilayah  maju  cenderung  lebih  menguntungkan  dan dapat  mengembalikan  modal  karena  diikuti  oleh  kekuatan  pasar.  Dengan  meningkatnya  investasi  maka  akan berdampak  pula  pada  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi  dan  peningkatan  pendapatan  dimana  investasi  akan membuka  lapangan  pekerjaan  bagi  masyarakat  di  wilayah  tersebut.  Keuntungan  tersebut  hanya  berada  di  lokasi tertentu saja yang mana wilayah dengan rendahnya investasi akan semakin tertinggal. Hasil penelitian ini juga sejalan dengan penelitian Mansyur (2021) bahwa ketimpangan wilayah dipengaruhi oleh investasi dalam negeri. Akan tetapi, hasil penelitian ini tidak sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Rahmawati & Romziatin (2020) dan Rangkuti dkk. (2022) dimana hasilnya ialah investasi berpengaruh negatif terhadap ketimpangan wilayah.
4. Investasi  luar  negeri  memiliki  nilai  koefisien  sebesar  -0.77578409  dan  probabilitas  sebesar  0.000 <  α  (0.05)  yang menunjukkan  bahwa  investasi  luar  negeri  memiliki  pengaruh  negatif  signifikan  terhadap  ketimpangan  wilayah. Dimana ketika terjadi peningkatan investasi luar negeri sebesar 1 persen maka akan menurunkan ketimpangan wilayah sebesar 0.77578409 persen. Hasil penelitian ini tidak sejalan dengan teori Myrdal (1957) dimana investasi luar negeri ternyata menurunkan ketimpangan wilayah, serta tidak sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Rachmatullah dkk. (2023) yang menunjukkan adanya pengaruh positif antara investasi luar negeri dengan ketimpangan wilayah. Hal ini dapat terjadi karena menurut teori pertumbuhan inklusif, meskipun ketimpangan wilayah menjadi hambatan bagi pertumbuhan  ekonomi,  namun  investasi  dapat  berperan  untuk  mengurangi  ketimpangan  tersebut.  Dengan  adanya investasi,  pembangunan  infrastruktur  dapat  dilakukan  pada  daerah-daerah  yang  tertinggal,  menciptakan  lapangan pekerjaan, serta memberdayakan masyarakat lokal. Berdasarkan teori pertumbuhan inklusif, daerah yang tertinggal atau  kurang  berkembang  lebih  di  prioritaskan  dalam  proses  investasi  sehingga  dapat  mengurangi  ketimpangan (Aggarwal, 2022).
5. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) memiliki nilai koefisien sebesar 0.28432612 dan probabilitas sebesar 0.000 < α (0.05) yang menunjukkan bahwa IPM memiliki pengaruh positif signifikan terhadap ketimpangan wilayah.  Dimana ketika terjadi peningkatan IPM sebesar 1 persen maka akan meningkatkan ketimpangan wilayah sebesar 0.28432612 persen. Hasil penelitian ini tidak sesuai dengan teori human capital serta tidak sejalan dengan penelitian Azim dkk. (2022); Muhammadinah (2023); dan Raharja & Lestari (2022). Hasil penelitian ini dapat terjadi karena berdasarkan teori pembangunan manusia yang mengedepankan pentingnya akses pendidikan, akses kesehatan, pendapatan, serta distribusi  sumber  daya,  apabila  hal  tersebut  tidak  merata  di  seluruh  wilayah  maka  akan  cenderung  meningkatkan ketimpangan.  Selain  itu,  meskipun  terjadi  peningkatan  nilai  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM),  ketimpangan wilayah juga dapat meningkat karena mereka masih belum memanfaatkan kemampuan mereka dan mengoptimalkan sumberdaya yang ada di karenakan masih rendahnya kemajuan teknologi (Nurcahyo, 2021).
6. Aglomerasi memiliki nilai koefisien sebesar 2.6026531 dan probabilitas sebesar 0.003 < α (0.05) yang menunjukkan bahwa  aglomerasi  memiliki  pengaruh  positif  signifikan  terhadap  ketimpangan  wilayah.  dimana  ketika  terjadi peningkatan aglomerasi sebesar 1 persen maka akan meningkatkan ketimpangan wilayah sebesar 2.6026531 persen. Sejalan dengan penelitian Rahmawati & Romziatin (2020) dan Nurcahyo (2021) yang menyebutkan bahwa dengan adanya aglomerasi akan mempercepat pembangunan di wilayah tersebut karena didorong oleh industri-industri serta pertumbuhan  ekonomi.  Keberadaan  aglomerasi  juga  menghasilkan  eksternalitas  positif  dan  meningkatkan produktivitas  lokal  di  wilayah  tersebut.  Selain  meningkatkan  produktivitas,  adanya  aglomerasi  industri  juga mendorong pertumbuhan lapangan kerja dan perbedaan upah yang akan semakin meningkatkan ketimpangan wilayah. Menurut  teori  Neo  Klasik  dalam  Santoso  dkk.  (2024)  wilayah  yang  padat  dengan  aktivitas  serupa  menghasilkan ekonomi aglomerasi dimana hal ini merupakan sebuah keuntungan bagi wilayah tersebut sehingga membuka akses yang lebih baik terhadap tenaga kerja yang terampil serta terjadinya pemasokan input produksi di wilayah tersebut. Sebagai akibatnya, wilayah tersebut memiliki keunggulan dibandingkan dengan wilayah lainnya yang menyebabkan terjadinya ketimpangan wilayah. Hasil penelitian ini memiliki perbedaan dengan hasil penelitian Sukarno (2022) yang menunjukkan adanya hubungan negatif antara aglomerasi dan ketimpangan regional, serta hasil penelitian Wulandari (2021) dimana algomerasi tidak berpengaruh terhadap ketimpangan wilayah.
7. Kemiskinan memiliki nilai koefisien sebesar 0.14662008 dan probabilitas sebesar 0.000 < α (0.05) yang menunjukkan bahwa  kemiskinan  memiliki  pengaruh  positif  signifikan  terhadap  ketimpangan  wilayah.  Dimana  ketika  terjadi peningkatan  jumlah  jumlah  penduduk  sebesar  1  persen  maka  akan  meningkatkan  ketimpangan  wilayah  sebesar 0.14662008  persen.  Peningkatan  kemiskinan  akan  meningkatkan  ketimpangan  wilayah  karena  semakin  banyak penduduk miskin maka mereka akan sulit mengakses pendidikan, layanan kesehatan, serta mengakibatkan perbedaan pendapatan  antar  wilayah.  Seluruh  lapisan  masyarakat  yang  belum  terjangkau  oleh  kebijakan  pembangunan

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 5, No 2, June 2024, pp. 129−137 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v5i2.5143 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
mengakibatkan terjadinya kemiskinan relatif sehingga menimbulkan ketimpangan (Olabu dkk., 2022). Teori segitiga kemiskinan  menjelaskan  bahwa kemiskinan dapat  terjadi akibat  masyarakat tidak  mampu  mengakses sumber  daya ekonomi,  sosial,  dan  politik.  Pertumbuhan  ekonomi  dan  distribusi  pendapatan  juga  berperan  dalam  menciptakan kemiskinan  di  suatu  daerah.  Daerah-daerah  dengan  kemiskinan  yang  tinggi  memiliki  akses  yang  terbatas  dalam pendidikan,  layanan  kesehatan,  infrastruktur,  dan  investasi  sehingga  akan  menghambat  pertumbuhan  dan pembangunan  ekonomi.  Dengan  demikian  kesenjangan  antara  daerah  miskin  dan  kaya  semakin  meluas.  Hasil penelitian  ini  tidak  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  Olabu  dkk.  (2022)  dimana  kemiskinan  berpengaruh negatif terhadap ketimpangan wilayah, serta penelitian Muhammadinah (2023) yang menyatakan bahwa kemiskinan tidak mempengaruhi ketimpangan wilayah.

## 4. KESIMPULAN
Permasalahan ketimpangan wilayah akan terus berkembang dimana dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor-faktor apabila tidak segera diatasi. Di masa yang akan datang, kompleksitas terkait ketimpangan wilayah dapat menjadi tantangan dalam penanganannya.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  variabel  investasi  dalam  negeri,  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM), aglomerasi,  dan  kemiskinan  berpengaruh  positif  signifikan  terhadap  ketimpangan  wilayah  di  Indonesia.  Sementara variabel  investasi  luar negeri  berpengaruh negatif signifikan terhadap ketimpangan wilayah  di Indonesia. Selanjutnya, hasil  simultan  pada  penelitian  ini  menunjukkan  seluruh  variabel  independen  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap ketimpangan wilayah di Indonesia. Upaya bagi pemerintah dalam mengurangi ketimpangan wilayah di Indonesia dapat memanfaarkan  hasil  penelitian  ini  melihat  bahwa  seluruh  variabel  memiliki  pengaruh  terhadap  ketimpangan  wilayah. Investasi dalam negeri dan luar negeri diharapkan dapat lebih difokuskan pada daerah tertinggal sehingga produktifitas tenaga kerja dapat ditingkatkan dan masyarakat akan merasakan kesejahteraan sehingga terjadi pemerataan pembangunan ekonomi  antarwilayah  di  Indonesia.  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  yang  tinggi  di  suatu  wilayah  harus dimanfaatkan secara optimal karena manusia menjadi salah satu modal dalam mendorong kemajuan negara. Dalam hal aglomerasi, pemerintah dapat berperan dalam  mengatur dan merangsang perkembangan wilayah-wilayah tertentu agar dapat  menjadi  pusat  perekonomian  yang  kuat.  Pemerintah  dapat  mengidentifikasi  wilayah-wilayah  potensial  yang memiliki daya tarik untuk dijadikan pusat aglomerasi ekonomi secara merata. Kemiskinan menjadi masalah krusial yang apabila tidak diatasi akan mengakibatkan efek domino pada permasalahan yang akan datang. Dalam mengatasi hal ini, pemerintah  menghadapi tantangan kemiskinan sekaligus  merumuskan  strategi untuk mengurangi ketimpangan. Dalam hal ini, pemerintah harus melakukan kebijakan yang komprehensif dalam menanggulangi kemiskinan dan meningkatkan akses ekonomi dan sosial. Para peneliti memberikan rekomendasi untuk penelitian di masa depan untuk meningkatkan jumlah time series, cross-section, dan variabel independen untuk memperluas lingkup penelitian sehingga mendapatkan penjelasan yang lebih akurat dan bervariasi terkait dengan ketimpangan wilayah pada provinsi-provinsi Indonesia. Selain itu, dapat pula menggunakan metode analisis yang lainnya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kepada semua pihak yang telah membantu dan berkontribusi dalam penelitian dan penyusunan artikel ini, khususnya  kepada  Universitas  Sultan  Ageng  Tirtayasa  yang  telah  mendukung  pendanaan  melalui  kompetisi  Program Kreativitas Mahasiswa (PKM). Diharapkan artikel ini dapat bermanfaat bagi banyak pihak seiring berkembangnya ilmu pengetahuan di bidang ekonomi.

## REFERENCES
Aggarwal,  S.  C.  (2022).  Inequality  and  Inclusive  Development:  Evidence  from  Selected  Indian  States.  Indian  Journal  of  Human Development, 16(1), 55–76. https://doi.org/10.1177/09737030221092846
Azim,  A.  N.,  Sutjipto,  H.,  &  Fahmi  Ginanjar,  R.  A.  (2022).  Determinan  Ketimpangan  Pembangunan  Ekonomi  Antarprovinsi  di Indonesia. Jurnal Riset Ilmu Ekonomi, 2(1), 1–16. https://doi.org/10.23969/jrie.v2i1.23
Dai, F., Liu,  H., Zhang,  X., & Li, Q. (2022). Does the Equalization of Public Services  Effect Regional Disparities in the Rat io of Investment  to  Consumption?  Evidence  From  Provincial  Level  in  China.  SAGE  Open,  12(1),  215824402210850. https://doi.org/10.1177/21582440221085007
Gardiner, B., Fingleton, B., & Martin, R. (2020). Regional Disparities in Labour Productivity and The Role of Capital Stock. National Institute Economic Review, 253, R29–R43. https://doi.org/10.1017/nie.2020.28
Hadju, I. I., & Masinambow, V. A. J. (2021). Analisis Ketimpangan Pembangunan Wilayah di Provinsi Sulawesi Utara. 21(01). Hidayat,  M.,  Darwin,  R.,  &  Hadi,  M.  F.  (2020).  Does  Energy  Infrastructure  Reduce  Inequality  Inter-Regional  in  Riau  Province,
Indonesia? International Journal of Energy Economics and Policy, 10(1), 160–164. https://doi.org/10.32479/ijeep.8658
Iammarino, S., Rodriguez-Pose, A., & Storper, M. (2019). Regional inequality in Europe: Evidence, theory and policy implications.
Journal of Economic Geography, 19(2), 273–298. https://doi.org/10.1093/jeg/lby021
Juanda, B. (2021). Model Data Panel Dinamis. Pengolahan Data Panel dengan STATA Model Data Panel Dinamis, 3(2), 69–88. Liu,  D.  (2021).  Is  China’s  Economic  Growth  Profit-Led  Or  Wage-Led?  A  Re-Estimation  Incorporating  Investment  Nonlinearity,
Sectoral Change, and Regional Disparity. Journal of Post Keynesian Economics, 44(1), 143–172. https://doi.org/10.1080/01603477.2020.1848436
Mansyur,  K.  (2021).  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Investasi  dan  Pengeluaran  Pemerintah  Terhadap  Ketimpangan Pembangunan Wilayah Provinsi Sulawesi Selatan. . . p., 1(2).

## Journal of Business and Economics Research (JBE)
Vol 5, No 2, June 2024, pp. 129−137 ISSN 2716-4128 (media online) DOI 10.47065/jbe.v5i2.5143 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/jbe
Mardhian, D., Yulianita, A., & Mukhlis, M. (2023). Ketimpangan dan Prospek Perekonomian di Pulau Sumatera. Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis. https://doi.org/10.37034/infeb.v5i3.612
Muhammadinah,  M.  (2023).  Ketimpangan  Pembangunan  di  Pulau  Sulawesi.  Jurnal  Riset  Ilmu  Ekonomi,  3(2),  64–75. https://doi.org/10.23969/jrie.v3i2.57
Nurcahyo, A. M. (2021). Analisis Ketimpangan Pembangunan Antar Daerah di Jawa Timur. Nurfifah,  R.,  Walewangko,  E.  N.,  &  Masloman,  I.  (2022).  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Investasi  Terhadap Ketimpangan Kota-Kota di Provinsi Sulawesi Utara. 22.
Olabu, F. Y., Olilingo, F. Z., & Bumulo, F. (2022). An Analysis Of Regional Inequality And The Affecting Factors In Sulawesi Island. Rachmatullah, R., Pratama,  I.  N.,  Kholishoh,  L., Gunawan, S., Widiawati, L., Handayani,  A., &  Anwar, C. (2023). Foreign  Direct Investment  and  Regional  Inequality  in  Banten  Province.  Proceedings  of  the  International  Conference  on  Sustainability  in Technological, Environmental, Law, Management, Social and Economic Matters, ICOSTELM 2022, 4-5 November 2022,
Raharja, M. C., & Lestari, U. (2022). Analisis Ketimpangan Ekonomi Antarwilayah di Provinsi Jawa Tengah Sebelum Omnibus Law Cipta Kerja. OECONOMICUS Journal of Economics, 6(2), 86–101. https://doi.org/10.15642/oje.2022.6.2.86-101 Rahmawati, F., & Romziatin, F. (2020). Do Industrial Agglomeration and Investment Shrink Regional Inequality? Jurnal Pendidikan Ekonomi & Bisnis, 8(2), 119–126. https://doi.org/doi.org/10.21009/JPEB.008.2.4
Ramadanti,  V.,  Agussalim,  A.,  &  Suhab,  S.  (2023).  The  Effect  of  Regional  Government  Expenditures  on  Regional  Development Inequality in Eastern Indonesia, 2015-2020. Jambura Equilibrium Journal, 5(1), 17–26. https://doi.org/10.37479/jej.v5i1.16949
Rangkuti,  A.  N.,  Rustiadi,  E.,  Fauzi,  A.,  &  Mulatsih,  S.  (2022).  Economic  Growth,  Investment,  Economics  Agglomeration,  And Regional Development Inequality In West Java Province. International Journal of Progressive Sciences and Technologies, 34(2), 493. https://doi.org/10.52155/ijpsat.v34.2.4606
Sanjaya, L. R., Soetarto, E., & Pravitasari, A. E. (2019). Ketimpangan Pembangunan Wilayah di Provinsi Kalimantan Tengah (Kajian Pada Kabupaten Kotawaringin Timur dan Pemekarannya). TATALOKA, 21(2), 253. https://doi.org/10.14710/tataloka.21.2.253- 266
Santoso, E., Ratih, I. S., & Fatah, A. (2024). Pengaruh PDRB, Investasi, dan Aglomerasi Terhadap Ketimpangan Pembangunan Antar Wilayah di Provinsi Kalimantan Timur. 2(1).
Sukarno,  F.  G.  (2022).  Analisis  Pengaruh  Faktor  Aglomerasi  Industri  Manufaktur  Terhadap  Ketimpangan  Regional  Antar Kabupaten/Kota di Jawa Barat Tahun 2015-2019.
Suntari, M. V., & Yunani, A. (2019). The Analysis of Economic Development Inequality and Inequality of Income Distribution in South Kalimantan Province (Case Study Of Banjarmasin City and Tanah Bumbu Regency).
Wulandari,  F.  (2021).  Analisis  Pengaruh  Aglomerasi  Industri,  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  dan  Keterbukaan  Ekonomi Terhadap Ketimpangan Pembangunan di Kawasan Timur Indonesia.