## DETERMINAN PERTUMBUHAN EKONOMI DI PROVINSI BANTEN

## DETERMINANTS OF ECONOMIC GROWTH IN BANTEN PROVINCE
1
Wahyudi Manurung*, Muhammad Fajar, dan Noviar
BPS Provinsi Banten, Jl. Syeh Nawawi Al Bantani, KP3B Palima Serang Banten, Indonesia 42171. *Email: wahyudim@bps.go.id
disubmit: 16 Mei 2022, direvisi: 1 Oktober 2022, diterima: 9 November 2022

## ABSTRAK
Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu indikator penting dalam menjamin kelangsungan pembangunan ekonomi dan peningkatan kesejahteraan suatu wilayah Meskipun sudah banyaknya penelitian yang dilakukan di dalam maupun di luar negeri tentang pertumbuhan ekonomi, namun tidak banyak  penelitian  yang  meneliti  tentang  pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi  Banten.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menganalisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi Banten.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  produk  domestik  regional  bruto  (PDRB) berdasarkan harga konstan sebagai proxy pertumbuhan ekonomi, Indeks Pembangunan Manusia (IPM), jumlah tenaga kerja, derajat keterbukaan perdagangan, Pembentukan Modal Tetap Bruto (PMTB) dan realisasi belanja pemerintah yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS). Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi data panel tingkat kabupaten kota di Provinsi Banten tahun 2010 sampai 2019. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Indeks Pembangunan Manusia (IPM), jumlah tenaga  kerja,  dan  Pembentukan  Modal  Tetap  Bruto  (PMTB)  berpengaruh  signifikan  terhadap pertumbuhan ekonomi. Sebaliknya, derajat keterbukaan perdagangan dan realisasi belanja pemerintah tidak berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di Banten .
Kata kunci: PDRB, Banten, data panel, determinan, pertumbuhan ekonomi

## ABSTRACT
Economic growth is one of the important indicators in ensuring the continuity of economic development and improving the welfare of a region. Although there have been many studies conducted at home and abroad on economic growth, not many studies have examined economic growth in Banten Province. This study aims to analyze the factors that influence economic growth in Banten. Data used in this paper are  gross  regional  domestic  product  (GRDP)  based  on  constant prices  as  a proxy  for  the  economic growth, Human Development Index (HDI), number of workers, degree of trade openness, gross fixed capital  formation  and  actual  government  expenditures  sourced  from  Statistics  Indonesia  (BPS).  The method used in this sudy is panel data regression analysis at the cities level in Banten for 2010 to 2019. The  results  indicate  that  the  Human  Development  Index  (HDI),  number  of  workers  and  gross  fixed capital formation have significant effects on economic growth. In contrast, degree of trade openness and actual government expenditures no significant impact on economic growth in Banten.
Keywords : GRDP, Banten, panel data, determinants, economic growth
Jurnal Kebijakan Pembangunan Daerah is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Copyright © 2022 Jurnal Kebijakan Pembangunan Daerah. All rights reserved.

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan  ekonomi  merupakan salah satu permasalahan yang menjadi fokus perhatian Pemerintah setelah isu kemiskinan. Pertumbuhan  ekonomi  menjadi  sangat penting  karena  dapat  menjadi  salah  satu indikator  untuk  menilai  kinerja  suatu perekonomian  dan  menganalisis  hasil  dari proses  pembangunan  ekonomi  di  suatu wilayah atau negara.  Pertumbuhan ekonomi Indonesia selama pasca krisis global periode 2010  hingga  2019  mengalami  perlambatan dengan  rata-rata  pertumbuhan  ekonomi mencapai 5,43%. Dari   sisi lapangan usaha, secara  rata-rata  struktur  ekonomi  Indonesia memiliki  lima  sektor  penting  yang berkontribusi yaitu sektor Industri Pengolahan (Kategori C), Pertanian,
Kehutanan  &  Perikanan  (Kategori  A),
Perdagangan  (Kategori  G),  Konstruksi (Kategori  F),  dan  Pertambangan  &
Penggalian  (Kategori  B)  dengan  masing- masing share sebesar  20,86%,  13,32%,
13,25%, 9,92%, dan 9,25%. Sementara dari sisi  penggunaaan,  secara  rata-rata  PDB digunakan  untuk  dua  hal  utama,  yaitu Konsumsi  Rumah  Tangga  sebesar  55,81%, dan Pembentukan Model Tetap Bruto sebesar 32,17%.  Dari  angka-angka  tersebut  dapat diindikasikan bahwa perekonomian
Indonesia  mayoritas  dibentuk  dari  lima sektor  terbesar  dan  ditopang  oleh  konsumsi rumah tangga dan investasi.
Pertumbuhan ekonomi yang melambat tidak  hanya  terjadi  pada  tingkat  nasional namun hingga tingkat daerah, salah satunya di  Provinsi  Banten.  Provinsi  Banten merupakan provinsi yang berdiri sejak tahun 2000 dan merupakan salah satu provinsi yang memiliki  kota  satelit  yang  menunjang ibukota.  Berdasarkan  data  Badan  Pusat Statistik  (BPS),  Provinsi  Banten  memiliki pertumbuhan  ekonomi  yang  melambat  dari periode  2010  hingga  2019  dengan  rata-rata pertumbuhan  ekonomi  mencapai  6,02%. Meninjau perekonomian dari aspek wilayah, dapat  diketahui  bahwa  Provinsi  Banten menyumbang share sebesar  4,12%  atau berada  pada  peringkat  ke-7  dalam share perekonomian di Indonesia pada tahun 2019.
Gambar 1. Perkembangan Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Banten Periode 2010-2019.
Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu indikator penting dalam menjamin kelangsungan  pembangunan  ekonomi  dan peningkatan  kesejahteraan  suatu  wilayah. Noviar (2021) menyatakan bahwa perkembangan  ekonomi  suatu  wilayah  bisa diukur menggunakan indikator laju
Rata-rata = 6,02%
Sumber: Badan Pusat Statistik (BPS)
pertumbuhan  yang  bisa  memperlihatkan tingkat  pertumbuhan  produksi  barang  dan jasa  di  suatu  wilayah  pada  periode  waktu tertentu.  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) mendefinisikan pertumbuhan ekonomi sebagai  perkembangan  produksi  barang  dan jasa  di  suatu  wilayah  perekonomian  pada tahun  tertentu  terhadap  nilai  tahun sebelumnya  berdasarkan  Produk  Domestik Bruto  (PDB)/Produk  Domestik  Regional Bruto (PDRB) atas dasar harga konstan.
Menurut  Growth  et  al.,  (2011) pertumbuhan  ekonomi  dapat  didefinisikan sebagai  kemampuan  suatu  negara  untuk meningkatkan output berdasarkan kemajuan teknologi yang diiringi penyesuaian ideologi. Denison  dalam  Boldeanu  &  Constantinescu (2015)  lebih  lanjut  menyatakan  bahwa pertumbuhan  ekonomi  dapat  dilihat  dari peningkatan Produk  Domestik Bruto  (PDB) riil atau PDB per kapita.
Secara  teori,  bahwa  tenaga  kerja,
modal (kapital), dan perkembangan teknologi merupakan input produksi. Hal ini berimplikasi juga pada pertumbuhan produksi  jika  terjadi  perubahan  pada inputnya.  Output  suatu  wilayah  diukur  oleh Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB) yang merupakan agregasi output dari semua sektor  usaha,  sehingga  ketika  terjadi perubahan  output  merupakan  resultan  dari perubahan  inputnya.  Perubahan  output  dari semua sektor usaha pada suatu wilayah inilah yang dikenal sebagai pertumbuhan ekonomi.
Boldeanu  &  Constantinescu  (2015) menyatakan  bahwa  pertumbuhan  ekonomi dapat  dipengaruhi  oleh  faktor  langsung maupun  faktor  tidak  langsung.  Faktor langsung yang dimaksud seperti sumber daya manusia,  sumber  daya  alam,  modal,  dan kemajuan  teknologi,  sementara  faktor  tidak langsung  antara  lain  seperti  institusi, permintaan  agregat,  tingkat  tabungan  dan investasi,  serta  migrasi  tenaga  kerja. Sejumlah  penelitian  mengenai  faktor-faktor yang berperan penting terhadap pertumbuhan ekonomi  telah  dilakukan  oleh  para  peneliti. Faktor-faktor  tersebut  antara  lain  tenaga kerja, human  capital ,  investasi  luar  negeri, investasi  domestik,  derajat  keterbukaan perdagangan,  dan  iklim  demokrasi.  Namun, hasil penelitian masih menunjukkan kesimpulan yang kontradiktif untuk beberapa variabel.
Penelitian mengenai determinan pertumbuhan  ekonomi  di  suatu  wilayah sudah  pernah  dilakukan  oleh  para  peneliti sebelumnya. Di Indonesia, Wibisono (2001) menyelidiki determinan pertumbuhan ekonomi  regional  provinsi-provinsi  di Indonesia.  Hasil  temuannya  menemukan bahwa  provinsi-provinsi  yang  memiliki human capital yang tinggi akan tumbuh lebih cepat  terhadap  posisi steady  state -nya. Faradisi  (2015)  menyelidiki  determinan pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi  Aceh. Hasil  temuannya  menemukan  bahwa pendapatan  asli  daerah  dan  dana  alokasi
umum  berpengaruh  signifikan  terhadap pertumbuhan  ekonomi.  Hal  yang  sama dilakukan  juga  oleh  Samsir  (2017)  di Provinsi Sulawesi Selatan. Hasil penelitiannya  menunjukkan  bahwa  dana alokasi umum dan alokasi khusus berpengaruh  positif  terhadap  pertumbuhan ekonomi  di  Sulawesi  Selatan.  Dari  sisi investasi, Adams (2009) melaporkan bahwa investasi  domestik  berpengaruh  positif terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  sedangkan Mallik (2008) menemukan adanya pengaruh negatif investasi asing terhadap pertumbuhan ekonomi.
Di  luar  negeri,  Hanushek  &  Kimko (2000),  dan  Barro  dan  Sala-i-Martin  (2004) menyatakan  bahwa  tingkat  pendidikan penduduk  sebagai proxy human  capital merupakan  kunci  determinan  pertumbuhan ekonomi.  Sementara  itu,  (Ahmed,  Mahalik, dan  Shahbaz  (2016)  menemukan  bahwa dalam  jangka  panjang,  peningkatan  jumlah tenaga kerja dapat memberikan manfaat pada pertumbuhan  ekonomi.  Pengaruh  eksternal terhadap  wilayah  domestik  yang  diteliti, seperti yang dilaporkan Foster (2008), Yavari &  Mohseni  (2012),  Gounder  (2001)  bahwa adanya  korelasi  positif  antara  derajat keterbukaan  dan  investasi  asing  terhadap pertumbuhan  ekonomi.  Bukan  hanya investasi  asing,  investasi  domestik  juga berpengaruh  positif  terhadap  pertumbuhan ekonomi (Ciftcioglu & Begovic, 2008).
Meskipun sudah banyaknya penelitian yang  dilakukan  di  dalam  maupun  di  luar negeri tentang pertumbuhan ekonomi, namun tidak banyak penelitian yang meneliti tentang pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi  Banten. Berdasarkan hal tersebut, latar belakang dan hasil penelitian sebelumnya, maka variabel- variabel determinan (prediktor) pertumbuhan ekonomi  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  indeks  pembangunan  manusia (IPM)  sebagai proxy human  capital ,  tenaga kerja ( labour ), derajat keterbukaan perdagangan ( Open Tradeness ),
Pembentukan  Modal  Tetap  Bruto  (PMTB) dan  realisasi  belanja  daerah  sebagai proxy investasi  dan  modal.  Variabel  respon  yang digunakan dalam penelitian ini adalah PDRB riil  sebagai proxy pertumbuhan  ekonomi. Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  menganalisis  determinan  yang memengaruhi PDRB sebagai proxy pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi  Banten Tahun 2010-2019.

## METODE PENELITIAN Jenis dan Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini merupakan data sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS). Periode data yang  digunakan  adalah  tahun  2010 – 2019 dengan level tahunan dan  tingkat  kabupaten kota  di  Provinsi  Banten.  Variabel  dependen dalam penelitian ini adalah produk domestik regional  bruto  atas  dasar  harga  konstan
(PDRB  riil)  sebagai proxy pertumbuhan ekonomi (𝑦) ,  sedangkan  untuk  variabel independen  adalah  Indeks  Pembangunan Manusia (IPM) sebagai proxy kualitas sumber daya manusia, tenaga kerja ( labour ), derajat keterbukaan perdagangan ( Open Tradeness ),
Pembetukan Modal Tetap Bruto (PMTB) dan realisasi belanja daerah.

## Metode Analisis Data
Metode  analisis  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  regresi data  panel.  Regresi  data  panel  merupakan gabungan  dari  data  individu  (cross  section) dan data deret waktu (time series),  sehingga berimpilikasi  kepada  jumlah  pengamatan yang  menjadi  sangat  banyak  (Gujarati  & Porter,  2004).  Jumlah  pengamatan  yang banyak  tersebut  dapat  memperbesar  derajat kebebasan  (degree  of  freedom)  dan menurunkan  kolinearitas  antar  variabel (Greene, 2020).

## Regresi Panel
Model  regresi  panel  dapat  dinyatakan sebagai berikut (Greene, 2008):
𝒚 𝑖𝑡 = 𝛼𝝉 + 𝑿 𝑖𝑡 ′ 𝜷 + 𝜺 𝑖𝑡 (1) dengan 𝒚 𝑖𝑡 adalah  vector  variabel  respon berdimensi 𝐾𝑇 × 1 , 𝛼 adalah scalar, 𝝉 adalah vector  kolom  bernilai  1  dengan  dimensi 𝐾𝑇 × 1 , 𝛼𝝉 adalah  intersep  dalam  bentuk vektor berdimensi 𝐾𝑇 × 1 , 𝜷 adalah vektor koefisien  (slope)  berdimensi 𝑝 × 1 , 𝑿 𝑖𝑡 adalah  matriks  observasi  pada  variabel independen  berdimensi 𝑝 × 𝐾𝑇 , 𝜺 𝑖𝑡 adalah
vektor  eror  berdimensi 𝐾𝑇 × 1 , 𝑝 adalah banyaknya  variabel  independen, K adalah banyaknya  unit  cross  section, T adalah banyaknya titik waktu, 𝑖 (𝑖 = 1, … , 𝐾) adalah indeks  cross  section,  dan 𝑡 (𝑡 = 1, … , 𝑇) adalah indeks waktu.
Dalam regresi panel terbagi menjadi tiga struktur  model  sebagai  implikasi  adanya asumsi yang dibuat pada intersep, slope dan eror, yaitu: (1) common effect model , (2) fixed effect model, dan (3) random effect model.
1) Common Effect Model/Pooled Regression/OLS (Ordinary Least
Square) Regression (CEM)
𝒚 𝑖𝑡 = 𝛼𝝉 + 𝑿 𝑖𝑡 ′ 𝜷 + 𝜺 𝑖𝑡 (2) Model  ini  mengasumsikan  intersep  dan koefisien 𝜷 (slope) konstan untuk semua unit cross  section dan  waktu,  sehingga  tidak memperhatikan  dimensi  individu  maupun waktu.
2) Fixed Effect Model (FEM)
𝒚 𝑖𝑡 = 𝛼 𝑖 𝝉 + 𝑿 𝑖𝑡 ′ 𝜷 + 𝜺 𝑖𝑡 (3)
Pada  model  (3)  diasumsikan  bahwa  slope bernilai konstan tetapi intercept bersifat tidak konstan (varying). Artinya, efek dari individu diasumsikan  sebagai  parameter  tetap  ( fixed parameter).  Pada fixed  effects untuk  data panel  dengan  komponen error satu  arah, perbedaan karakteristik individu diakomodasi pada intercept sehingga intercept berubah antar individu.
3) Random Effect Model (REM)
𝒚 𝑖𝑡 = 𝛼𝝉 + 𝑿 𝑖𝑡 ′ 𝜷 + 𝜺 𝑖𝑡 (4)
dengan
𝜺 𝑖𝑡 = 𝒗 𝑖 + 𝒖 𝑖𝑡 , 𝐸(𝜺 𝑖𝑡 ) = 0,   𝑉𝑎𝑟(𝜺 𝑖𝑡 ) = 𝜎 𝑣 2 + 𝜎 𝜺 2
Pada model REM untuk data panel, pemilihan individu  dan  waktu  dilakukan  secara  acak, sehingga  efek  dari  individu  dan  waktu diasumsikan merupakan  variabel  acak.  Pada random  effects untuk  data  panel  dengan komponen error satu  arah,  perbedaan karakteristik  individu  diakomodasi  pada error dari  model.  Pada  persamaan  (4), 𝜺 𝑖𝑡 merupakan  eror  gabungan  dari 𝒗 𝑖 dan 𝜺 𝑖𝑡 . 𝑣 𝑖 adalah  eror  spesifik  untuk  observasi  ke- i tetapi  tetap  antar  waktu.  Pendugaan parameter  pada  model  REM,  yaitu  dengan Generalized  Least  Square (GLS)  yang merupakan
OLS dengan variabel
transformasi.

## Spesifikasi Model
Pada penelitian ini, fungsi pertumbuhan ekonomi yang digunakan adalah fungsi model pertumbuhan  neoklasik  (Solow,  1956). Secara matematis, fungsi pertumbuhan Solow dapat dituliskan sebagai berikut:
𝑌 𝑖𝑡 = 𝐹(𝐾 𝑖𝑡 , 𝐿 𝑖𝑡 , 𝐴 𝑖𝑡 ) (5) dimana Y adalah  output  agregat  (didekati dengan PDRB riil), K adalah modal, L adalah jumlah tenaga kerja, dan A adalah total faktor produktivitas  (TFP).  Dari  persamaan  (5), dapat  ditulis  fungsi  produksi  Cobb-Douglas yang dikembangkan menjadi sebagai berikut:
𝑌 𝑖𝑡 = 𝐴 𝑖𝑡 𝐾 𝑖𝑡 𝛼 𝐿 𝑖𝑡 𝛽 (6)
dimana  simbol  α  dan  β  masing -masing menunjukkan  tingkat  elistisitas  output terhadap modal dan tenaga kerja. Kemudian, ditetapkan  model  dengan  beberapa  variabel kontrol lain sebagai perluasan dari total faktor produktivitas  ( A ),  seperti human  capital, derajat  keterbukaan  perdagangan  sehingga menghasilkan persamaan:
𝐴 𝑖𝑡 = 𝜃𝐼𝑃𝑀 𝑖𝑡 𝛿 1 𝑂𝑇 𝑖𝑡 𝛿 2 (7)
di mana 𝜃 adalah konstanta, IPM merupakan pendekatan untuk human capital , OT adalah derajat  keterbukaan  perdagangan  ( trade openness )  dan 𝛿 𝑖 adalah share setiap  input terhadap  output.  Disamping  itu,  pada penelitian  ini,  variabel  PMTB  dan  realisasi belanja daerah digunakan sebagai pendekatan variabel  modal  ( K )  dalam  fungsi  produksi. Dengan  memasukkan  persamaan  (7)  ke fungsi  Cobb-Douglas  pada  persamaan  (6) maka  diperoleh  fungsi  matematis  sebagai berikut:
𝑌 𝑖𝑡 = 𝜃𝑃𝑀𝑇𝐵 𝑖𝑡 𝛼 1 𝑅𝐵𝐷 𝑖𝑡 𝛼 2 𝐿 𝑖𝑡 𝛽 𝐼𝑃𝑀 𝑖𝑡 𝛿 1 𝑂𝑇 𝑖𝑡 𝛿 2 (8)
Selanjutnya, persamaan (8)
ditransformasi  dalam  bentuk  logaritma sehingga  diperoleh  persamaan  sebagai berikut:
𝑙𝑛𝑌 𝑖𝑡 = 𝑙𝑛𝜃 + 𝛼 1 𝑙𝑛𝑃𝑀𝑇𝐵 𝑖𝑡 + 𝛼 2 𝑙𝑛𝑅𝐵𝐷 𝑖𝑡 + 𝛽𝑙𝑛𝐿 𝑖𝑡 + 𝛿 1 𝑙𝑛𝐼𝑃𝑀 𝑖𝑡 + 𝛿 1 𝑙𝑛𝑂𝑇 𝑖𝑡 (9)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  estimasi  dengan variabel  respon  PDRB  riil  sebagai proxy
pertumbuhan  ekonomi,  diperoleh  informasi bahwa model memiliki koefisien determinasi (R 2 )  mencapai  96,55%,  yang  berarti  bahwa variabel  prediktor  dalam  model  ini  mampu menjelaskan  variasi  dari  variabel  respon sebesar  96,55%,  sedangkan  sisanya  3,45% dijelaskan  oleh  faktor-faktor  lainnya  di  luar model  tersebut.  Model  ini  valid  digunakan diindikasi  dari  F-stat  signifikan  pada  taraf signifikansi 5%.
Variabel Indeks Pembangunan
Manusia (IPM) sebagai proxy human capital memiliki p-value kurang  dari  taraf signifikansi  5%  dan  memiliki  koefisien positif,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa variabel  IPM  berpengaruh  secara  signifikan dan positif terhadap pertumbuhan ekonomi di Provinsi Banten. Hal ini sejalan dengan hasil penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh Wibisono  (2001)  dan  Hanushek  &  Kimko (2000)  yang  menunjukkan  bahwa human capital berpengaruh dan memiliki hubungan positif terhadap pertumbuhan ekonomi.
Hal  serupa  juga  ditunjukkan  oleh variabel  tenaga  kerja  dan  PMTB  yang memiliki  masing-masing p-value yang kurang  dari  taraf  signifikansi  5%.  Hal  ini menunjukkan bahwa tenaga kerja dan PMTB sebagai proxy investasi berpengaruh signifikan dan positif terhadap pertumbuhan ekonomi di Provinsi Banten.
Tabel 1 Hasil Estimasi Model
Koefisien Standar Eror p-value Intercept -14,829 2,186 0,0000 Ln(IPM) 4,305 0,514 0,0000 Ln(Labour) 0,432 0,072 0,0000 Ln(PMTB) 0,181 0,042 0,0000 Ln(Open Tradeness ) -0,073 0,039 0,0718 Ln(RBD) 0,013 0,018 0,4663 R 2 0,9606 F-stat 386,5399  p-value (F-stat) 0,0000
Catatan: Ln = logaritma natural.
Sedangkan  untuk  variabel  derajat keterbukaan  dan  realisasi  belanja  daerah tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi  Banten dikarenakan p-value pada  variabel-variabel tersebut lebih dari taraf signifikansi 5%.

## SIMPULAN DAN REKOMENDASI Simpulan
Berdasarkan  hasil  pembahasan,  dapat ditarik kesimpulan bahwa Indeks
Pembangunan Manusia (IPM) sebagai proxy human  capital ,  jumlah  tenaga  kerja  dan Pembentukan  Modal  Tetap  Bruto  (PMTB) sebagai proxy investasi merupakan determinan  penting  bagi  pertumbuhan ekonomi  di  Banten.  Sementara  itu,  derajat keterbukaan  dan  realisasi  belanja  daerah tidak berpengaruh secara signifikan terhadap pertumbuhan  ekonomi  di  Banten.  Adapun keterbatasan  penelitian  ini  adalah  tidak tersedianya  data  realisasi  investasi  asing maupun domestik pada level kabupaten dan
kota  sebagai proxy investasi  dan  modal.
Adapun  keterbatasan  penelitian  ini  adalah tidak  tersedianya  data  realisasi  investasi asing maupun domestik pada level kabupaten dan kota sebagai proxy investasi dan modal.

## Rekomendasi
Peningkatan human  capital atau kualitas sumber daya manusia sebagai faktor determinan  utama  dalam  pertumbuhan ekonomi dapat dilakukan melalui
peningkatan pada aspek pendidikan,
kesehatan, dan pendapatan masyarakat yang merupakan  tiga  unsur  utama  pembangunan manusia. Pemerintah setempat harus melakukan  upaya  percepatan,  pemerataan, dan  perbaikan  sarana-prasarana  pendidikan, kesehatan,  dan  infrastruktur  ekonomi kemasyarakatan seiring ditingkatkan kualitas pelayanan dan mutu pada tenaga pendidikan dan kesehatan khususnya di daerah pedesaan. Hal  ini  dapat  dijelaskan  dengan  indikator Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM) Provinsi  Banten  yang  menempati  posisi  ke delapan dalam ranking IPM nasional namun IPM pada kabupaten kota di Provinsi Banten belum merata, khususnya di daerah pedesaan. Peringkat  optimalisasi  belanja  daerah  untuk infrastruktur  dengan  lingkup  pengawasan ketat,  harus  dilakukan  pemerintah  selaku eksekutif.  Kemudian, untuk lingkup wilayah perdesaan,  optimalisasi  dana  desa  dapat digunakan untuk menciptakan usaha
ekonomi masyarakat baru, selain pembangunan infrastruktur perdesaan. Peningkatan  mutu  tenaga  kerja  dapat dilakukan dengan bekal pelatihan keterampilan yang dibutuhkan dunia industri, peningkatan  pendidikan  kejuruan,  dan pengentasan putus sekolah. Adapun, peningkatan  investasi  dapat  dilakukan dengan pemangkasan birokrasi dan kemudahan  perizinan  usaha  bagi  investor. keterhubungan  spasial  dapat  diperkuat dengan akses dan jalur transportasi diperluas sampai  wilayah  desa  terkecil  sehingga membuka  jalur  perdagangan  bagi  usaha masyarakat memasarkan hasil produksi khas wilayahnya yang berdampak pada meningkatnya derajat keterbukaan perdagangan antar wilayah.

## DAFTAR PUSTAKA
Adams, S. (2009). Foreign Direct investment,  domestic  investment,  and economic  growth  in  Sub-Saharan Africa. Journal  of  Policy  Modeling , 31 (6), 939 – 949. https://doi.org/10.10- 16/j.jpolmod.2009.03.003.
Ahmed, K., Mahalik, M. K., & Shahbaz, M. (2016).  Dynamics  between  economic growth,  labor,  capital  and  natural resource  abundance  in  Iran:  An application
of the combined cointegration  approach. Resources Policy , 49 , 213 – 221. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.201
6.06.005.
Barro,  R.  J.  and  Sala-i-Martin,  X.  (2004), Economic Growth, 2nd Ed., MIT Press.
Boldeanu,  F.  T.,  &  Constantinescu,  L.
(2015). The main determinants affecting economic  growth. Bulletin  of  the Transilvania  University  of  Braşov Series V: Economic Sciences , 8 (57) (2), 229 – 338.
Ciftcioglu,  S.,  &  Begovic,  N.  (2008).  The relationship  between  economic  growth and selected macroeconomic indicators in a group of Central and East European countries:  A  panel  data  approach.
Problems and Perspectives in Management , 6 (3), 24 – 30.
Crespo-Cuaresma,  J.,  Foster,  N., &  Stehrer,
R.  (2011).  Determinants  of  regional economic growth by Quantile. Regional
Studies , 45 (6), 809 – 826. https://doi.org/10.1080/0034340100371
3456.
D. N. Gujarati and D.C. Porter. (2008). Basic Econometrics. McGraw Hill, 5 edition. Faradisi, N. (2015). Determinan
Pertumbuhan  Ekonomi  Di  Propinsi Aceh. Signifikan: Jurnal Ilmu Ekonomi ,
4 (2),  151 – 172.  https://doi.org/10.15- 408/sjie.v4i2.2303.
Foster,  N.  (2008).  The  impact  of  trade liberalisation  on  economic  growth: Evidence  from  a  quantile  regression analysis. Kyklos , 61 (4),  543 – 567. https://doi.org/10.1111/j.1467- 6435.2008.00417.x.
Gounder,  R.  (2001).  Aid-growth  nexus: Empirical  evidence  from  Fiji. Applied Economics , 33 (8), 1009 – 1019. https://doi.org/10.1080/0003684012298
6.
Greene, W. H. (2020). Econometric Analysis: Global Edition .
Growth, M. E., Author, R., Reviewed, S. K., American,  T.,  &  Review,  E.  (2011).
Modern Economic Growth : and . 63 (3),
247 – 258.
Hanushek,  E.  A.,  &  Kimko,  D.  D.  (2000). Schooling,  labor-force  quality,  and  the growth of nations. American Economic Review , 90 (5), 1184 – 1208. https://doi.org/10.1257/aer.90.5.1184.
Mallik,  G.  (2008).  Foreign  Aid  and Economic  Growth:  A  Cointegration Analysis  of  the  Six  Poorest  African Countries. Economic  Analysis  and Policy , 38 (2), 251 – 260.
https://doi.org/10.1016/S0313- 5926(08)50020-8.
Noviar,  N.  (2021).  Analisis  Ketimpangan Dan Klasifikasi Pembangunan Ekonomi Kabupaten/Kota  Di  Provinsi  Banten Tahun  2016-2020. Jurnal  Kebijakan Pembangunan  Daerah , 5 (1),  24 – 33. https://doi.org/10.37950/jkpd.v5i1.118
Samsir.  (2017).  Analisis  Pengendalian Persediaan  Bahan  Baku  Terhadap Kelancaran  Proses  Produksi  Perahu Phinisi  Di  Kecamatan  Bonto  Bahari Kabupaten  Bulukumba.  Universitas Muhammadiyah Makassar.
Solow, R. M. (1956). A Contribution to the Theory of Economic Growth Author(s): Robert M . Solow Source. The Quartely Journal  of  Economics , 70 (1),  65 – 94. http://www.jstor.org/stable/1884513 Wibisono, Y. (2001). Determinan
Pertumbuhan  ekonomi:  Studi  empiris antar  provinsi  di  Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Pembangunan Indonesia , Vol. 1 No. 2 Januari 2001.
Yavari,  K.,  &  Mohseni,  R.  (2012).  Trade liberalization  and  economic  growth:  A case study of Iran. Journal of Economic Policy Reform , 15 (1), 13 – 23. https://doi.org/10.1080/17487870.2011. 642579.