ANALISIS VARIABEL-VARIABEL YANG MEMPENGARUHI PERTUMBUHAN EKONOMI DI PROVINSI KEPULAUAN BANGKA BELITUNG TAHUN 2008-2015 *

## Syamsu Pratama 1
1 Badan Pusat Statistik Kabupaten Bangka Tengah, Indonesia, syamsu.pratama@bps.go.id
Indonesian Journal of Statistics and Its Applications (eISSN:2599-0802) Vol 3 No 2 (2019), 124 - 138
Copyright  ©  2019  Syamsu  Pratama.    This  is  an  open-access  article  distributed  under  the  Creative Commons  Attribution  License,  which  permits  unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any medium, provided the original work is properly cited.

## Abstract
Economic growth of a region can assess from various aggregate sizes, one of them is GDRP (Gross Regional Domestic Product). Based on theory, GDRP can influenced by several  variables,  including  world  commodity  prices  which  have  the  largest  share  of GDP, labor force participation rate (LFPR), Human Development Index (HDI), income inequality,  open  unemployment  rate  and  percentage  of  the  poor.  In  2015  Bangka Belitung Islands Province GRDP had a share of around 0.5 percent of Indonesia's GDP. The largest share is West Bangka Regency with 11.46 trillion rupiahs, while the smallest one is East Belitung with 6.112 trillion rupiahs.To find out picture of economic growth and  the  influence  of  variable  prices  of  palm  oil  commodities,  LFPR,  HDI  income inequality, open unemployment and the percentage of the poor on economic growth in the  Bangka  Belitung  Islands  Province  2008-2015,  the  method  used  is  descriptive analysis  and  panel  data  regression.The  best  model  for  estimating  GDRP  growth  in Bangka Belitung Islands Province in 2008-2015 is the fix effect model with Seemingly Uncorrelated Regression Method. With alpha 5 percent, the variables that significantly influence economic growth are HDI, the percentage of the poor, labor force participation rate (LFPR), income inequality, open unemployment rate and world commodity prices.
Keywords : economic growth, human development index, panel regression.

## 1.  Pendahuluan

## 1.1 Latar Belakang
Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  merupakan  salah  satu  indikator  dalam menentukan  tingkat  kemakmuran  rakyat  suatu  daerah.  Secara  sederhana  Produk domestik  regional  Bruto  adalah  jumlah  selisih  antara  output  dengan  input  antara  di
* Received Nov 2018; Accepted Apr 2019; Published online on Jun 2019
suatu daerah. Dengan kata lain PDRB adalah jumlah dari nilai tambah bruto seluruh unit produsen residen ditambah juga pajak seluruh produk (United Nation, 2009).
Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik,  PDRB  di  seluruh  provinsi  di  Indonesia memiliki kecendrungan meningkat pada  periode 2008-2015. Hal ini menunjukan jika secara umum tingkat kesejahteraan masyarakat Indonesia semakin membaik. Bangka Belitung  merupakan  salah  satu  provinsi  di  Indonesia,  pada  tahun  2015  Provinsi Kepulauan Bangka Belitung memberikan share terhadap PDB Indonesia Sebesar 0,52 persen.  Meskipun  kontribusi  PDRB  Provinsi  Kepulauan  Bangka  Belitung  terhadap PDB Indonesia tergolong kecil namun Provinsi Kepuluan Bangka Belitung merupakan salah satu daerah yang memproduksi timah dan minyak sawit terbesar di dunia.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  variabel  apa  saja  yang  berpengaruh terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi  Kepulauan  Bangka  Belitung.  Hal  ini penting untuk dilakukan sebab Provinsi Kepulauan Bangka Belitung merupakan salah satu  penghasil  timah  dan  kelapa  sawit  terbesar  didunia.  Sehingga  diperlukan penelitian  empiris  untuk  mengetahui  variabel  apa  saja  yang  berpengaruh  signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung.

## 1.2 Landasan Teori dan Penelitian Terdahulu
Pertumbuhan  ekonomi  suatu  daerah  dapat  digambarkan  dari  pertumbuhan  PDRB dengan menghilangkan faktor inflasi (harga konstan). (Denison,1962) Dengan kata lain apabila  pertumbuhan  PDRB  atas  dasar  harga  konstan  di  suatu  daerah  menunjukan tren  positif  maka  hal  itu  mencerminkan  kondisi  perekonomian  di  suatu  daerah  lebih baik dari tahun sebelumnya.
Berdasarkan teori, pertumbuhan PDRB di pengaruhi oleh faktor ketenagakerjaan, kualitas  sumber  daya  manusia,  kemiskinan  dan  harga  komoditas  unggulan  di  suatu daerah. Ada beberapa indikator yang dapat mencerminkan ketenagakerjaan,beberapa indikator  tersebut  adalah  Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja  (TPAK)  dan  Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT). Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja adalah persentase penduduk usia kerja yang aktif melakukan kegiatan ekonomi dalam kegiatan sehari- hari dalam suatu periode tertentu sedangkan TPT adalah persentase pengangguran dari angkatan kerja ( Adioetomo dan Samosir , 2010).
Indikator yang dapat mencerminkan kualitas sumber daya manusia suatu daerah adalah Indeks Pembangunan Manusia (IPM). IPM terdiri dari tiga indikator yaitu umur panjang  dan  sehat,  pengetahuan  dan  standar  hidup  yang  layak.  Indikator  umur panjang  dan  sehat  diwakili  oleh  indikator  harapan  hidup  saat  lahir.  Indikator pengetahuan diwakili oleh indikator harapan lama sekoah dan rata-rata lama sekolah. Sedangkan indikator standar hidup layak di wakili oleh pengeluaran perkapita. (United Nation, 2014)
Sedangkan  indikator  yang  menggambarkan  kemiskinan  dan  kesenjangan pendapatan  adalah  persentase  penduduk  miskin  (P 0 )  dan  gini  ratio.  Persentase penduduk  miskin  adalah  adalah  persentase  penduduk  yang  berada  dibawah  Garis Kemiskinan  (GK)  sedangkan  gini  ratio  adalah  indeks  yang  mencerminkan  tingkat pemerataan distribusi pendapatan suatu masyarakat. (Todaro dan Smith, 2003)
Pada  penelitian  sebelumnya  tentang  pertumbuhan  ekonomi  menyatakan  jika persentase  pengangguran  dan  penduduk  miskin  berpengaruh  negatif  terhadap pertumbuhan ekonomi di Provinsi Sumatera Utara dan signifikan pada alpha 5 persen
(Kalsum,2017),  penelitian  lain  pun  menyatakan  jika  pengangguran  pun  berdampak negatif  bagi  pertumbuhan  ekonomi  afrika  selatan  (Makaringe  dan  Hlalefang,  2018). Berdasarkan  penelitian  empiris  indeks  pembangunan  manusia  (IPM)  memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di nigeria (Aigheyisi, 2013). Sedangkan gini rasio memberikan pengaruh negatif terhadap pertumbuhan ekonomi di China (Tian, 2012).
Penelitian ini menggunkaan Data panel atau yang sering disebut juga pooled data . Data Panel merupakan gabungan antara data time series dan cross section (Gujarati, 2003). Dengan kata lain, data panel merupakan unit-unit yang sama yang diamati pada kurun waktu tertentu. Secara umum, data panel dicirikan oleh T periode waktu (t=1, 2, ..., T) yang kecil dan N jumlah individu (i=1, 2, ..., N) yang besar, tetapi tidak menutup kemungkinan terjadi yang sebaliknya, yakni terdiri dari periode waktu yang besar dan jumlah  individu  yang  kecil.  Menurut  Greene  (2000),  keuntungan  dasar  dari menggunakan  data  panel  dibandingkan  data cross  section adalah  fleksibilitas  yang diperoleh peneliti dalam memodelkan individu-individu dengan karakter yang berbeda.

## 2.  Metodologi

## 2.1 Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder  yang diperoleh dari  publikasi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Untuk  mengetahui  variabel  yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung periode 2008-2015,  metode  analisis  yang  digunakan  adalah  regresi  data  panel.  Proses pengolahan dibantu dengan menggunakan software microsoft excel 2016 dan eviews 10.
Variabel  dependent  dalam  penelitian  ini  adalah  pertumbuhan  ekonomi  di  7 kabupaten/kota  di  Provinsi  Kepulauan  Bangka  Belitung  periode  2008-2015. Sedangkan yang menjadi variabel dependentnya adalah persentase penduduk miskin, gini  ratio,  tingkat  partisipasi  angkatan  kerja(TPAK),  tingkat  pengangguran  terbuka (TPT), indeks pembangunan manusia (IPM) dan harga crude palm oil dunia periode 2008-2015.

## 2.2 Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode statistik deskriptif dan metode statistik inferensia. Penjelasan penggunaan kedua metode tersebut adalah sebagai berikut :

## Analisis Deskriptif
Analisis  deskriptif  mengacu  pada  transformasi  data-data  mentah  ke  dalam  suatu bentuk yang mudah dimengerti dan diterjemahkan (Wibisono, 2003). Metode statistik deskriptif digunakan untuk mendapatkan gambaran umum pergerakan PDRB di tujuh Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Kepulauan  Bangka  Belitung  periode  2008-2015. Gambaran  umum  tersebut  ditampilkan  dalam  bentuk  grafik.  Proses  pengolahan analisis  deskriptif  pada  penelitian  ini  menggunakan  program Microsoft  Office  Excel 2016 .

## Analisis Inferensia
Analisis  inferensia  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  regresi  data  panel. analisis  regresi  data  panel  terdapat  dua  sifat  yakni balanced  panel dan unbalanced panel. Namun,  penelitian  ini  menggunakan balanced  panel yang  berarti  jumlah observasi waktu yang di miliki individu sama. Dengan demikian total observasi yang dimiliki adalah sebanyak 56 observasi yang terdiri dari 7 observasi crossection dan 8 observasi  waktu.  Model  regresi  yang  akan  digunakan  di  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
Ln_PDRB it = β 0 + β 1 Gini_Ratio it + β 2 IPM it + β 3 TPAK it + β 4 Persmis it + β 5 TPT it +     (1) β 5 LN_CPO it +ε it

## Tabel 1. Variabel Dependent Dan Independent Yang Di Gunakan Dalam Penelitian
Variabel Keterangan Ln_PDRB it Logaritma Natural dari PDRB Kabupaten/Kota ke-i pada waktu ke-t Gini_Ratio it Kesenjangan Pendapatan Kabupaten/Kota ke-i pada waktu ke-t IPM it Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten/Kota ke-i pada waktu ke-t TPAK it Tingkat  Partisipasi  Angkatan  Kerja Kabupaten/Kota ke-i pada waktu ke-t Persmis it Persentase Penduduk Miskin Kabupaten/Kota ke-i pada waktu ke-t TPT it Tingkat Pengangguran Terbuka Kabupaten/Kota ke-i pada waktu ke-t LN_CPO it Logaritma Natural Harga CPO Kabupaten/Kota ke-i pada waktu ke-t
Tahapan  untuk  melakukan  analisis  regresi  data  panel  dapat  dilihat  pada  Gambar  1. Tahap pemilihan model dari Gambar 1 adalah sebagai berikut :
1.  Tahapan pertama adalah memilih model panel terbaik. Model regresi panel yang terbaik  dapat  berupa common  effects  model , fixed  effects  model ,  atau random effects model . Pada tahapan ini dialkukan beberapa uji statistik untuk menentukan model panel manakah yang terbaik, yaitu uji chow, uji hausman, dan uji LM.
Gambar 1. Alur Analisis Inferensia Regresi Panel

## Uji F (Uji Chow)
Pengujian  signifikansi  model fixed  effects dilakukan  dengan  menggunakan  uji  F atau disebut juga uji chow. Uji chow digunakan untuk mengetahui apakah teknik regresi data panel dengan fixed effects lebih baik daripada model regresi common effects . Hipotesis dari uji chow dapat dituliskan sebagai berikut :
H 0 : Model common effects lebih baik ( intercept sama antar individu) H 1 : Model fixed effects lebih baik ( intercept berbeda antar individu)
Uji statistik pada uji Chow dapat dituliskan secara matematis sebagai berikut: F hitung = (RSS 1 −RSS 2 )/(n−1)
RSS 2 /(nT−n−k) ~ F(α;(n-1);(nT-n-k)) (2)
Dimana n adalah jumlah individu (unit cross section ), T adalah periode observasi, k adalah jumlah variabel dalam model fixed effects , RSS 1 adalah residual sum of square  common  effects  model ,  dan  RSS 2 adalah residual  sum  of  square  fixed effects model .

## Uji Lagrange Multiplier (LM)
Untuk mengetahui jenis model yang akan digunakan salah satunya harus melalui uji heteroskedastisitas dengan menggunakan lagrange multiplier test (LM-Test). H 0 : σ α 2 = 0 (varians dari efek individu α i sama dengan nol/model common effects lebih baik)
H 1 : σ α 2 ≠  0  (varians  dari  efek  individu  α i tidak  sama  dengan  nol/model random effects lebih baik)
Uji statistik pada uji LM adalah sebagai berikut:
LM = nT 2(T−1) [ ∑ (∑ u it T i=1 ) 2 n i=1 ∑ ∑ u it 2 T i=1 n i=1 − 1] 2 ~ χ 2α,1 (3)
Dimana n adalah jumlah individu, T adalah jumlah periode waktu dan u it adalah residual  dari  model common  effects .  LM  akan  berdistribusi chi  square dengan derajat bebas (df) sebesar 1.

## Uji Hausman
Pengujian  untuk  mengetahui  model  manakah  yang  lebih  baik  antara  model random effects dan fixed effects dapat digunakan uji Hausman. Uji ini didasari oleh adanya ketidak konsistenan dari asumsi yang berlaku pada model random effects , bahwa  variabel random  effects u i tidak  berkorelasi  dengan  variabel  bebas  yang ada  pada  model.  Hausman  pada  tahun  1978  memperkenalkan  suatu  pengujian yang  menyatakan  bahwa  apabila  tidak  ada  korelasi  antara  variabel  random dengan variabel bebas pada model random effects, maka hasil estimasi OLS pada model fixed  effects (LSDV)  serta  GLS  pada  model random  effects sama-sama
konsisten,  namun  pada  OLS  hasilnya  tidak  efisien.  Akan  tetapi,  apabila  ada korelasi antara random effects dan variabel bebas, maka hasil estimasi OLS tetap konsisten,  sedangkan  GLS  tidak  konsisten  (Greene,  2000).  Hipotesis  pada pengujian ini adalah sebagai berikut:
H 0 : tidak ada korelasi antara u i dan variabel bebas (model random effects lebih baik)
H 1 : ada korelasi antara u i dan variabel bebas (model fixed effects lebih baik) Statistik uji chi-square yang mengikuti kriteria Wald, yaitu:
W = χ 2 [k] = [b − β̂]′Σ̂ −1 [b − β̂]
(4)
Dimana b adalah hasil estimasi koefisien regresi dengan OLS pada model fixed effects ,  sedangkan β̂ adalah  hasil  estimasi  koefisien  regresi  dengan  GLS  pada model random effects .
Apabila  yang  terpilih  adalah fixed  effects  model maka  di  lanjutkan  uji  struktur varians-kovarians  model.  Tujuan  dari  pengujian  ini  adalah  untuk  menentukan metode  estimasi  yang  digunakan.  Disini  menggunakan  LM  test  untuk  menguji asumsi  homoskedastis  dan Uji  λ LM untuk  memilih  metode  estimasi  yang digunakan. Berikut Penjelas kedua metode tersebut:
Lagrange Multiplier (LM Test)
H 0 : σ i 2 = σ 2 (struktur varians-covarians residual homoskedastik) H 1 : σ 1 2 ≠ σ 2 (struktur varians-covarians residual heteroskedastik)
Secara  matematis,  statistik  uji  LM  yang  digunakan  dapat  dirumuskan  sebagai berikut:
LM = T 2 ∑ [ σ ̂ i 2 σ ̂ 2 ̂ − 1] 2 n i=1 ~ χ α;n−1 2 (5)
Dimana T merupakan jumlah periode waktu, n adalah jumlah individu, σ ̂ i 2 adalah varians  residual persamaan  ke-i,  dan σ ̂ 2 adalah mean  square  error pada persamaan sistem (secara keseluruhan)
λ LM Test
H 0 :  struktur varians-covarians  residual heteroskedastik  dan  tidak  ada cross sectional correlation
H 1 : struktur varians-covarians residual heteroskedastik dan ada cross sectional correlation ( Seemingly Uncorrelated Regression ) Kemudian statistik uji yang digunakan adalah:
λ LM = T ∑ ∑ 𝑟 𝑖𝑗 2 𝑖−1 𝑗=1 𝑛 𝑖=2 ~ 𝜒 𝛼;𝑛(𝑛−1)/2 2
(6)
Dimana n adalah jumlah individu, T adalah jumlah periode waktu, dan r ij adalah residual correlation coefficient antara persamaan ke-i dan ke-j.
2. Tahapan kedua adalah pengujian asumsi model regresi linier klasik. Asumsi regresi linier  klasik  yang  diuji  adalah  asumsi  normalitas,  homoskedastis,  non- multikolinieritas, dan non-autokorelasi (Kutner et.all,2005).

## Asumsi Normalitas
Pemeriksaan  kenormalan  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  grafik  P-P  plot atau  melalui  uji  statistik  formal  yakni  uji  statistik  Jarque-Bera  (J-B).  Pengujian terhadap  asumsi  kenormalan  dapat  dilakukan  dengan  uji  Jarque-Bera  yang merupakan  uji Goodness  of  fit ,  yang  menguji  apakah  data  sampel  memiliki kemencengan  dan  keruncingan  yang  cocok  dengan  distribusi  normal.(Hill  et.all, 2011)
H 0 : error term berdistribusi normal
H 1 : error term tidak berdistribusi normal
Metode  J-B  ini  didasarkan  pada  sampel  besar  yang  diasumsikan  bersifat asimtotik.  Uji  statistik  J-B  menggunakan  perhitungan  skewness  dan  kurtosis. Adapun formulasi statistik untuk menghitung nilai J-B adalah sebagai berikut:
JB = n [ skewness 2 6 + (kurtosis−3) 2 24 ] (7)

## Asumsi Non Autokorelasi
Hipotesis uji DW dapat dituliskan sebagai berikut: H 0 : E(u i ,u j ) = 0  (Tidak ada autokorelasi) H 1 : E(u i ,u j ) ≠ 0, i≠j  (Ada autokorelasi)
Di  mana  u  adalah  gangguan  atau disturbance (error)  dari  regresi.  Adapaun statistik uji DW untuk data panel adalah (Baltagi, 2005):
d ρ = ∑ ∑ (u i,t u i,t−1 ) 2 T t=2 N i=1 ∑ ∑ (u i,t ) 2 T i=1 N i=1 (8)
Dengan u t adalah residual dari regresi dengan fixed effects untuk panel ( cross section )  i,  T  adalah  periode  waktu,  dan  N  adalah  jumlah  individu.  Untuk mendapatkan  kesimpulan  mengenai  apakah  terjadi  masalah  autokorelasi  dalam model yaitu dengan membandingkan nilai statistik d ρ dengan batas atas (d U ) dan batas bawah (d L ). Nilai dari d U dan d L dapat dilihat pada tabel Durbin Watson.

## Non Multikolinieritas
Non  multikolinieritas  merupakan  suatu  kondisi  di  mana  tidak  terdapat  hubungan linier  antara  variabel  bebas  yang  satu  dengan  yang  lain.  (Kutner  et.all  ,2005). Multikolinieritas  dapat  dilihat  dari  nilai  variance  Inflation  factor  (VIF).  VIF dirumuskan:
VIF k = 1 1−R k 2 (9)
Dimana k = 1, 2, ..., p-1 dan R k 2 merupakan koefisien determinasi dari regresi linier berganda ketika X k diregresikan dengan p-2 variabel lainnya dalam model.
3. Tahap  ketiga  adalah  uji  keberartian  model.  Yang  perlu  diperhatikan  dalam pengujian keberartian model ini adalah nilai R-squared adjusted , hasil uji simultan F dan uij parsial t. Berikut Penjelasan dari R-squared adjusted , hasil uji simultan F dan uij parsial t:

## R-squared adjusted
Koefisien  determinasi  digunakan  untuk  mengukur  seberapa  baik  garis  regresi sampel cocok pada data, dirumuskan :
R 2 = SSR SST = 1 − SSE SST (10)
R 2 adj = 1 − (1 − R 2 ) NT−1 NT−N−k (11)
Dimana N adalah jumlah individu cross-section, T adalah jumlah periode waktu dan k adalah jumlah variabel independen.
Uji Koefisien Regresi secara Simultan (Uji F)
H 0 : β 1 = β 2 = ... = β k = 0 H 1 : minimal salah satu nilai β i ≠ 0, dengan i = 1, 2, ..., k Statistik uji F dihitung dengan formula sebagai berikut:
F hitung = MSR MSE = SSR/((k+N)−1) SSE/(NT−(k+N)) (12)
Dimana k adalah jumlah variabel independen, N adalah jumlah individu, dan T adalah  jumlah  periode  waktu.  Apabila  F hitung >  F (α,  (k+N)-1,  NT-(k+N)) ,  maka  H 0 ditolak yang  berarti  minimal  ada  satu  satu  variabel  independen  yang  signifikan berpengaruh terhadap variabel dependen.

## Uji Koefisien Regresi secara Parsial
Hipotesis untuk pengujian koefisien regresi secara parsial adalah: H 0 : β i = 0 H 1 : β i ≠ 0, dengan i = 1, 2, ..., k
Statistik uji yang digunakan adalah statistik uji t-student yang dirumuskan sebagai berikut:
t hitung = β ̂ i se(β ̂ i ) (13)
β̂ i adalah nilai penduga parameter ke-i, se(β̂ i ) adalah simpangan baku dari nilai penduga  parameter  ke-i.  Hipotesis  null  ditolak  jika  t hitung >  F (α, (k+N)-1, NT-(k+N)) atau Hipotesis null ditolak jika nilai p- value lebih kecil dari α.
4. Tahap  ke  empat  adalah  interpretasi.  Pada  tahapan  ini  dilihat  seberapa  besar pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dengan menggunakan nilai koefisien β setiap variabel independen.

## 3.  Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Analisis Deskriptif
Pada Gambar 2 memperlihatkan kondisi PDRB atas dasar harga konstan Kabupaten/ Kota di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung pada tahun 2008-2015. Pada Gambar 3 dapat diketahui PDRB Kabupaten/Kota di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung pada periode  2008-2015  cukup  bervariatif.  Pada  periode  2008-2015  Kabupaten  yang memiliki PDRB tertinggi adalah Kabupaten Bangka Barat. Sedangkan Kabupaten yang memiliki PDRB terkecil adalah Belitung Timur.
Gambar 2: PDRB Kabupaten/Kota Di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung Tahun 2008-2015.
Apabila  dilihat  dari  tren  pertumbuhan  hanya  Kabupaten  Bangka  Tengah  yang memiliki  pertumbuhan  ekonomi  melambat  pada  periode  2013-2015.  Perlambatan tersebut  disebabkan  perusahaan  pertambangan  yang  memiliki  share  besar  pada PDRB  Kabupaten  Bangka  Tengah  tutup  disebabkan  perlemahan  harga  komoditas timah dunia yang memiliki efek domino terhadap berkurangnya jumlah ekspor timah Kabupaten Bangka Tengah. Berdasarkan data BPS tahun 2013 pertumbuhan ekonomi Kabupaten  Bangka  Tengah  sebesar  5,22  persen  menjadi  0,31  persen  pada  tahun 2015.  Meskipun  mengalami  perlambatan  pertumbuhan  perekonomian  Kabupaten Bangka Tengah tetap mengalami pertumbuhan positif.

## 3.2 Analisis Inferensia
Dalam  analisis  regresi  data  panel  ada  beberapa  tahap  yaitu  yang  pertama  memilih model regresi panel terbaik. Model regresi panel yang terbaik dapat berupa common effects model , fixed effects model , atau random effects model .
2.000.000 4.000.000 6.000.000 8.000.000 10.000.000 12.000.000 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Bangka Bangka Barat Bangka Tengah Bangka Selatan Belitung Belitung Timur Pangkal Pinang
Tabel 2. Nilai Statistik Uji Dan P- value Dari Chow Test , Hausman Test , LM-Test Dan λ LM test Jenis Uji Nilai Statistik Uji P-Value Chow Test 15,811838 0,0000 Hausman Test 6,319403 0,3884 LM-Test 6,605826 0,0000 Statistik Uji λ LM 49,72793 0,0000
Berdasarkan hasil dari Chow test (Tabel 2) dengan tingkat kepercayaan 95 persen dapat diketahui jika model fix effect lebih baik jika dibandingkan model common effect hal ini dapat diketahui dari tabel dari p-value < alpha. Dilanjtukan dengan hausaman test dengan tingkat kepercayaan 95 persen dapat diketahui jika fix effect lebih baik jika dibandingkan  dengan random  effect ,  hal  ini  dapat  diketahui  dari  p-value  >  alpha. Berdasarkan hasil dari chow test dan hausman test dengan tingkat kepercayaan 95 persen  dapat  diketahui  model  terbaik  adalah  model  regresi  data  panel fix  effect . Sehingga  dilakukan  langkah  kedua  yaitu  melakukan  Uji  struktur  varians-kovarians model.  Berdasarkan  hasil  uji LM-test dengan  tingkat  kepercayaan  95  persen  dapat diketahui  jika  struktur varians-covarians  residual heteroskedastik,  hal  ini  dapat diketahui  dari  p-value LM-test <  alpha.  Sehingga  perlu  dilakukan λ LM test untuk mengetahui apakah ada korelasi antar individu residual. Berdasarkan λ LM test dengan tingkat kepercayaan 95 persen dapat diketahui jika struktur varians-covarians residual heteroskedastik  dan  ada cross  sectional  correlation ( Seemingly  Uncorrelated Regression ), hal ini dapat diketahui dari p-value < alpha. Berdasarkan hasil LM-test dan λ LM test dapat  diketahui  jika  model  terbaik  adalah Fix  effect dengan  metode estimasi Seemingly Uncorrelated Regression (SUR).
Setelah melakukan uji struktur varians dan covarians serta pembentukan model maka  langkah  selanjutnya  adalah  pengujian  asumsi  klasik  Yaitu  uji  asumsi normalitas, homoskedastisitas, non-multikolinieritas dan non-autokorelasi.
Tabel 3. Nilai Statistik Uji Dan P- value Dari Jarque Berra Test Dan Durbin Watson Test Jenis Uji Nilai Statistik Uji P-Value Jarque Berra Test 0,218090 0,896690 Durbin Watson Test 2,227979 -
Dengan tingkat kepercayaan 95 persen dapat diketahui jika model fix effect telah memenuhi asumsi normalitas karen p-value Jarque Berra Test>0,05 (Tabel 3). Apabila dilihat nilai dirbin watson Dengan tingkat kepercayaan 95 persen dapat diketahui jika model fix effect telah memenuhi asumsi non autokorelasi hal ini disebabkan nilai durbin Watson berada d U < d ρ < 4- d U. Untuk asumsi Homoskedastisitas dapat diketahui dari nilai varians dan covarians yang seragam.
Sedangkan untuk asumsi homoskedastisitas telah terpenuhi disebabkan nilai dari varians dan covarians residual fix effect model dengan metode SUR relative seragam hal  ini  mengindikasikan  jika  residual  model  fix  effect  dengan  metode  SUR  telah memenuhi  asumsi  Homoskedastis.  Untuk  asumsi  non  multikolinieritas  berdasarkan
Nash  dan  David  (2001)  sendiri  menyebutkan  bahwa  suatu  variabel  bebas  memiliki korelasi yang tinggi dengan variabel lainnya jika nilai r melebihi 0,85 atau VIF dibawah 5. Apabila kita lihat nilai VIF di Tabel 4 maka dapat diketahui jika model fix effect telah memenuhi  asumsi  non  multikolinieritas  disebabkan  semua  nilai  VIF  antar  variabel bebas dibawah 5.
Tabel 4. Nilai VIF Variabel Independen Variabel VIF LN_CPO 1,052 TPT 1,277 Persentase Penduduk Miskin 1,422 TPAK 1,055 IPM 1,682 Gini Ratio 1,037
Setelah  model  telah  memenuhi  asumsi  gauss  markov  selanjutnya  adalah melakukan  uji  keberartian  model.  Nilai adjusted  R-square yang  semakin  mendekati satu berarti model semakin baik dalam menjelaskan variasi yang terjadi pada variabel dependen. Berdasarkan model yang terpilih, nilai adjusted R-square yang dihasilkan adalah  sebesar  0,998  (Tabel  5)  yang  berarti  bahwa  variabel-variabel  bebas  yang digunakan  mampu  menjelaskan  variasi  pada  variabel  dependen  sebesar  99,8%, sedangkan  0,20%  sisanya  dijelaskan  oleh  variabel  lain  di  luar  pemodelan. Berdasarkan hasil yang diperoleh dapat dilihat bahwa model sudah cukup baik untuk menjelaskan variabel yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi.
Tabel 5. Nilai Statistik Uji Dan P- value Dari F-Test , T-Test Dan Nilai Adjusted R-Square
Variabel Independent F-test t-test Adjusted R- Square Statistik Uji p-value Statistik Uji p-value
C
2683,927 0,0000 28,713 0.000 0,998
Penduduk Miskin -38,578 0.000 TPAK -30,066 0.000 IPM 24,398 0.000 GINI RATIO -10,912 0.000 LNCPO -3,786 0.001 TPT 6,329 0.000
Nilai probabilitas F-test  adalah sebesar 0,000  yang memberikan keputusan tolak H 0 .  Artinya  dengan  tingkat  kepercayaan  95%  dapat  disimpulkan  bahwa  paling  tidak terdapat  satu  variabel  bebas  yang  memengaruhi  pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi Kepulauan  Bangka  Belitung    secara  signifikan.    Setelah  melihat  hasil  uji  simultan, maka  langkah  selanjutnya  adalah  melihat  hasil  pengujian  secara  parsial  masing- masing variabel bebas melalui nilai probabilitas t statistiknya. Berdasarkan Tabel 5 di ketahui jika p-value yang diperoleh oleh variabel persentase penduduk miskin, Tingkat
partisipasi  Angkatan  kerja  (TPAK),  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT),  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM),  Gini  Ratio  dan  harga crude  palm  oil dunia  sebesar 0,000. Sehingga dengan tingkat kepercayaan 95% dapat disimpulkan bahwa  variabel bebas  yang  memengaruhi  pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi  Kepulauan  Bangka Belitung    secara  signifikan  adalah  persentase  penduduk  miskin,  Tingkat  partisipasi Angkatan kerja (TPAK), Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Gini Ratio dan harga crude palm oil dunia.
Setelah  dilakukan  uji  keberartian  model  maka  di  lanjutkan  dengan  tahap interpretasi model, model fix effect dengan metode SUR yag terbentuk adalah sebagai berikut :
Ln_PDRB Bangkat =  11,130 –  0,536  Gini_Ratio Bangkat * +  0,099  IPM Bangkat * –  0,005 TPAK Bangkat * –  0,111  Penmis Bangkat * +  0,003  TPT Bangkat * – 0,111 LN_CPO Bangkat * +ε Bangkat
Ln_PDRB BangkaBaratt = 10,829 – 0,536 Gini_Ratio BangkaBaratt * + 0,099 IPM BangkaBaratt * – 0,005  TPAK BangkaBaratt * –  0,111  Penmis BangkaBaratt * +  0,003 TPT BangkaBaratt * – 0,111 LN_CPO BangkaBaratt * +ε BangkaBaratt
Ln_PDRB BangkaTengaht = 10,783 – 0,536 Gini_Ratio BangkaTengaht * + 0,099 IPM BangkaTengaht * – 0,005 TPAK BangkaTengaht * – 0,111 Penmis BangkaTengaht * + 0,003 TPT BangkaTengaht * – 0,111 LN_CPO BangkaTengaht * +ε BangkaTengaht
Ln_PDRB BangkaSelatant = 10,508 – 0,536 Gini_Ratio BangkaSelatant * + 0,099 IPM BangkaSelatant * – 0,005 TPAK BangkaSelatant * – 0,111 Penmis BangkaSelatant * + 0,003 TPT BangkaSelatant * – 0,111 LN_CPO BangkaSelatant * +ε BangkaSelatant
Ln_PDRB Belitungt =  11,067 –  0,536  Gini_Ratio Belitungt * +  0,099  IPM Belitungt * –  0,005 TPAK Belitungt * –  0,111  Penmis Belitungt * +  0,003  TPT Belitungt * – 0,111 LN_CPO Belitungt * +ε Belitungt
Ln_PDRB BelitungTimurt = 10,714 – 0,536 Gini_Ratio BelitungTimurt * + 0,099 IPM BelitungTimurt * – 0,005  TPAK BelitungTimurt * –  0,111  Penmis BelitungTimurt * +  0,003 TPT BelitungTimurt * – 0,111 LN_CPO BelitungTimurt * +ε BelitungTimurt
Ln_PDRB Pangkalpinangt = 10,599 – 0,536 Gini_Ratio Pangkalpinangt * + 0,099 IPM Pangkalpinangt * – 0,005 TPAK Pangkalpinangt * – 0,111 Penmis Pangkalpinangt * + 0,003 TPT Pangkalpinangt * – 0,111 LN_CPO Pangkalpinangt * +ε Pangkalpinangt * Signifikan pada alpha = 5 %
Variabel  persentase  penduduk  miskin  memiliki  pengaruh  negatif  terhadap pertumbuhan ekonomi di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung. Nilai koefisien regresi persentase penduduk miskin adalah -0,111. Ini berarti setiap peningkatan persentase penduduk  miskin  sebesar  1  persen  maka  akan  menghambat  pertumbuhan  ekonomi sebesar  0,111  persen  dengan  asumsi  ceteris  paribus.  Ketimpangan  pendapatan
berpengaruh  negatif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Nilai  koefisien  regresi ketimpangan  pendapatan  adalah  -0,536  persen  dengan  asumsi  ceteris  paribus.  Ini berarti  apabila  ketimpangan  pendapatan  penduduk  meningkat  1  persen  maka  akan menghambat  pertumbuhan  ekonomi  sebesar  0,536  persen  dengan  asumsi  ceteris paribus. IPM berdampak positif terhadap pertumbuhan ekonomi. Nilai koefisien regresi IPM  adalah  0,099.  Ini  berarti  apabila  kualitas  sumber  daya  manusia  yang  tercermin dari IPM meningkat sebesar 1 persen maka akan meningkatkan pertumbuhan ekonomi sebesar  0,099  persen  dengan  asumsi  ceteris  paribus.  Disini  TPAK  berpengaruh negatif  sedangkan  TPT  berpengaruh  positif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  hal  ini disebabkan di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung didominasi oleh tenaga kerja yang berpendidikan  kurang  memadai  serta  sedang  masa  transisi  dari  lapangan  usaha utama  di  sektor  pertambangan  menjadi  sektor  non  pertambangan,  apabila  tenaga kerja  di  provinsi  didominasi  oleh  tenaga  kerja  yang  memiliki  pendidikan  tinggi  serta masa transisi lapangan usaha utama tersebut telah selesai maka kemungkinan TPAK akan  memiliki  pengaruh  positif  dan  TPT  akan  berpengaruh  negatif  terhadap pertumbuhan ekonomi.

## 4.  Simpulan
Berdasarkan  analisis  regresi  data  panel  dapat  diketahui  jika  Indeks  Pembangunan Manusia, Persentase Penduduk Miskin, TPT, TPAK, Gini Ratio dan harga komoditas dunia  mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi  kabupaten/kota  di  Provinsi  Kepulauan Bangka  Belitung    secara  signifikan  dengan  alpha  5  persen.  Indeks  Pembangunan Manusia memiliki Pengaruh Positif bagi pertumbuhan ekonomi sedangkan persentase penduduk  miskin  memiliki  pengaruh  negatif  bagi  pertumbuhan  ekonomi.  Sehingga untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi Provinsi Kepulauan Bangka Belitung ada beberapa  solusi  yang  dapat  diterapkan  pemerintah  yaitu  meningkatkan  kualitas sumber daya manusia dengan memberikan beasiswa bagi anak yang kurang mampu namun memiliki prestasi serta meningkatkan fasilitas kesehatan didaerah yang masih minim fasilitas kesehatan.

## Daftar Pustaka
Aigheyisi,  O.  S.  (2013).  Economic  Growth  and  Human  Development  Effect  of Globalization in Nigeria: Evidence in the Democratic Era. Journal of Economic and Sustainable Development 4 (12): 24-33.
Baltagi,  B.H.  (2005). Econometric  Analysis  of  Panel  Data .  Third  Edition.  Chichester: John Wiley & Sons, Ltd.
Makaringe, S. C., & Khobai, H. (2018). The effect of unemployment on economic growth in South Africa (1994-2016). MPRA Paper No 85305.
Denison,  E.  F.  (1962).  Sources  of  economic  growth  in  the  United  States  and  the alternatives before us. Supplementary Paper , No.13.
Greene, W. H. (2000). Econometric analysis. Fourth Edition. New Jersey: Prentice Hall. Gujarati,  D.  N.  (2003). Basic  Econometric. Fourth  Edition.  New  York:  McGraw-Hill Companies.
Hill,  R.  C.,  Griffiths,  W.  E.,  &  Lim,  G.  C.  (2011). Principles  of  econometrics . Fourth Edition. Chichester : John Wiley & Sons.
Kalsum,  U.  (2017).  Pengaruh  Pengangguran  dan  Inflasi  terhadap  Pertumbuhan Ekonomi di Sumatera Utara. Jurnal Ekonomikawan , 17 (1): 87-94.
Kutner, M. H., Nachtsheim, C. J., Neter, J., & Li, W. (2005). Applied linear statistical models (Vol. 5). New York: McGraw-Hill Companies.
Adioetomo, S. M., & Samosir, O. B . (2010 ). Dasar-dasar Dem ografi. Jakarta: Salemba Empat.
Nash,  M.  S.,  &  Bradford,  D.  F.  (2001). Parametric  and  nonparametric  logistic regressions for prediction of presence/absence of an amphibian . US Environmental Protection  Agency,  Office  of  Research  and  Development,  National  Exposure Research Laboratory, Environmental Sciences Division.
Tian,  Y.  (2012).  The  effect  of  income  inequality  on  economic  growth  in China. Economics & Business Journal: Inquiries & Perspectives , 4 (1), 150-157.
United  Nation.  (2009). System  of  national  accounting  2008 .  United  States:  PBM Graphics.
United Nation. (2014). Human development report 2014 . United States: PBM Graphics.
Todaro, M.P. dan S.C. Smith. (2003). Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga. Jilid 1. Edisi Kedelapan. Jakarta: Erlangga.
Wibisono, D. (2003). Riset Bisnis . Jakarta: Rajawali Pers.