Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika (JMP) Vol. 13 No. 1, Juni 2021, hal. 1-14 ISSN (Cetak) : 2085-1456; ISSN ( Online ) : 2550-0422
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI

## KETIMPANGAN DISTRIBUSI PENDAPATAN
DI PULAU JAWA TAHUN 2014-2020

## Resta Dwi Andina
Jurusan Matematika, Universitas Jenderal Soedirman resta.andina@mhs.unsoed.ac.id

## Jajang
Jurusan Matematika, Universitas Jenderal Soedirman

## Supriyanto
Jurusan Matematika, Universitas Jenderal Soedirman
ABSTRACT. Unequal  distribution  of  income  is  one  indicator  of  community  welfare. Improving  and  equalizing the  standard  of  living  people in  various  regions is  one  of the efforts  to  realize  national  economic  development.  The  existence  of  an  unequal distribution of income also has an impact on economic development. This study discusses panel  data  regression  analysis  to  determine  the  factors  that  affect  the  unequal distribution  of  income  in  Java  from  2014  to  2020  with  the  help  of  Eviews  10  software. The factors that are thought to affect unequal distribution of income in this study are the human development index, open unemployment rate, regional gross domestic product per capita, and total of poor people. The fixed effects model (FEM) was chosen to be the best model. The results showed that the HDI and RGDP per capita variables had negative and significant effect on unequal distribution of income in Java from 2014 to 2020.
Keywords: panel data regression, fixed effect model, unequal distribution of income, gini ratio.
ABSTRAK. Ketimpangan  distribusi  pendapatan  merupakan  salah  satu  indikator kesejahteraan  masyarakat.  Meningkatkan  dan  menyetarakan  taraf  hidup  masyarakat  di berbagai  daerah  merupakan  salah  satu  upaya  mewujudkan  pembangunan  ekonomi nasional. Adanya distribusi pendapatan yang tidak merata berdampak pada pembangunan ekonomi.  Penelitian  ini  membahas  analisis  regresi  data  panel  untuk  mengetahui  faktor- faktor yang mempengaruhi ketimpangan distribusi pendapatan di Pulau Jawa tahun 2014 sampai  2020  dengan  bantuan software  Eviews  10 .  Faktor-faktor  yang  diduga mempengaruhi  ketimpangan  distribusi  pendapatan  dalam  penelitian  ini  yaitu  indeks pembangunan  manusia,  tingkat  pengangguran  terbuka,  produk  domestik  regional  bruto perkapita,  dan  jumlah  penduduk  miskin. Fixed  Effect  Model (FEM)  terpilih  menjadi model  terbaik.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  indeks  pembangunan  manusia  dan produk  domestik  regional  bruto  perkapitadan  PDRB  perkapita  berpengaruh  negatif  dan signifikan terhadap ketimpangan distribusi pendapatan di Pulau Jawa tahun 2014 sampai 2020.
Kata  kunci  : regresi  data  panel,  model fixed  effect , ketimpangan  distribusi  pendapatan, rasio gini

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  tujuan  pembangunan  ekonomi  nasional  adalah  meningkatkan dan  menyetarakan  taraf  hidup  masyarakat  di  berbagai  daerah.  Pertumbuhan ekonomi  sendiri  merupakan  salah  satu  indikator  keberhasilan  pembangunan  di setiap  negara,  upaya  pemerintah  meningkatkan  tingkat  kesejahteraan  masyarakat dapat  tercermin  dari  pertumbuhan  ekonominya.  Selain  pertumbuhan  ekonomi, ketimpangan distribusi pendapatan juga menjadi hal yang penting. Semakin tinggi ketimpangan  distribusi  pendapatan  berarti  distribusi  pendapatan  di  masyarakat semakin tidak merata. Adanya distribusi pendapatan yang tidak merata berdampak juga pada pembangunan ekonomi.
Pulau  Jawa  sebagai  pusat  aktivitas  ekonomi  Indonesia,  memiliki  peran penting  dalam  pembangunan  yang  cenderung  terpusat  pada  pulau  ini.  Menurut penelitian Hill dkk. (2008), di Indonesia terjadi perbedaan besar pada pengeluaran ekonomi  dan  sosial  tetapi  pertumbuhan  dan  kemajuan  sosial  terus  terjadi,  selain itu aktivitas ekonomi terus mengalami pola mengkluster pada daerah Pulau Jawa. Ketimpangan  ini  akhirnya  juga  menyisakan  banyak  masalah  pembangunan  di Pulau  Jawa  yang  sewaktu-waktu  dapat  menjadi  besar  sehingga  memperlambat pembangunan negara.
Alat ukur yang digunakan untuk mengukur ketidakmerataan dari distribusi pendapatan  adalah  rasio  gini  yang  dibantu  dengan  menggunakan  kurva  Lorentz (Todaro, 2000) . Pada penelitian ini, digunakan metode analisis regresi data panel. Data  panel  sendiri  merupakan  gabungan  antara  data time  series dan  data cross section. Data time  series adalah  data  yang  ditampilkan  berdasarkan  waktu, sedangkan  data cross  section adalah  data  pada  satu  atau  lebih  variabel  yang dikumpulkan  pada  satu  waktu  tertentu.  Regresi  data  panel  terdapat  tiga  jenis model,  yaitu model common effect, model fixed effect, dan model random effect. Dalam  artikel  ini,  penulis  membahas  mengenai  analisis  pengaruh  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM),  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT),  Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Perkapita, dan Jumlah Penduduk Miskin (JPM) terhadap  ketimpangan  distribusi  pendapatan  di  Pulau  Jawa  tahun  2014  sampai 2020 dengan menggunakan regresi  data panel.     Hariani (2019) telah melakukan
penelitian  yang  menunjukkan  bahwa  tingkat  pengangguran  terbuka  mempunyai pengaruh positif dan tidak signifikan terhadap ketimpangan distribusi pendapatan antar kabupaten/kota di Jawa Timur tahun 2012 sampai 2015.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  metode  studi  pustaka  dari  buku  teks  dan jurnal. Data yang digunakan adalah data ketimpangan distribusi pendapatan pada enam provinsi di Pulau Jawa tahun 2014 sampai 2020 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik  Indonesia (BPS, 2020).   Variabel  dependen  yang digunakan  yaitu rasio  gini  dan  variabel  independen  yang  digunakan  yaitu Indeks  Pembangunan Manusia  (IPM),  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT),  Produk  Domestik Regional Bruto (PDRB) perkapita, dan Jumlah Penduduk Miskin.
Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini adalah:
1. Input data dan analisis deskripsi
2. Spesifikasi dan eengestimasi parameter model regresi data panel.
a. Model FEM (Gujarati, 2004: 41)
,
Metode  estimasinya  adalah  dengan  menggunakan  metode least  square dummy variable (LSDV).
b. Model REM dan estimasi parameter
,
.    untuk  estimasi  parameternya  dapat  menggunakan
Kemudian  untuk  mengestimasi  model  yaitu  menggunakan  metode generalized least square (GLS)
c. Model CEM dan estimasi parameter
. Metode estimasi parameer dapat menggunakan metode ordinary least square (OLS).
3. Menentukan  model  yang  tepat  dengan  menggunakan  uji  Uji  Chow  dan Hasuman
4. Melakukan uji asumsi klasik terhadap model regresi yang diperoleh.
a. Penyelidikan  asumsi  normalitas  dilakukan  dengan  menggunakan  statistik
Jarque-Bera (JB) | | ( Baltagi , 2008: 98)
b. Penyelidikan  asumsi  Multikolinearitas  menggunakan    (Ghozali,  2009: 91).)
c. Penyelidikan  asumsi  Heteroskedastisitas  (Supranto,  2004)  dilakukan dengan menggunakan statistik uji Breusch Pagan Godfrey
(∑ ) (∑ ) (∑ )
d. Penyelidikan asumsi Autokorelasi dengan menggunakan
[ ∑ [∑ ] ∑ ∑ ]
5. Menginterpretasi model serta menganalisis variabel-variabel yang berpengaruh.
6. Menarik kesimpulan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Pada penelitian ini data yang digunakan adalah rasio gini dan faktor-faktor yang diduga mempengaruhi  ketimpangan distribusi  pendapatan enam  provinsi di Pulau  Jawa  tahun  2014  sampai  tahun  2020  yang  bersumber  dari  Badan  Pusat Statistik. Terdapat beberapa variabel yang digunakan dalam penelitian yaitu rasio gini (RG), Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT),  Produk  Domestik  Regional  Bruto  perkapita  (PDRB),  dan  Jumlah Penduduk Miskin (JPM).

## Tabel 1 Statistik Deskriptif Data Penelitian
Berdasarkan  Tabel  1  tingkat  ketimpangan  distribusi  pendapatan  yang diindikasikan  oleh  rasion  gini  provinsi-provinsi  di  Pulau  Jawa  periode  2014 hingga 2020 sebesar 0,3968. Nilai rasio  gini terkecil  yang pernah dicapai adalah 0,3590 rasio gini terbesar yaitu 0,4360. nilai  IPM terendah 68,1400 dan tertinggi 80,7700.  Rata-rata IPM Pulau Jawa tahun 2014 hingga 2020 tergolong kelompok tinggi  yaitu  sebesar  73,5383.  Dalam  kurun  waktu  2014  hingga  2020,  rata-rata Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT)  Pulau  Jawa  sebesar  6,0681%,  tertinggi 9,4700%,  sedangkan  TPT  terendah  sebesar  2,7450%.  Kemudian  untuk  nilai PDRB  perkapita  tertinggi  sebesar  1739,1850  dan  PDRB  perkapita  terendah 218,6790.  Pulau  Jawa  memiliki  rata-rata  jumlah  penduduk  miskin  sebesar 2.374.369  jiwa.  Jumlah  penduduk  miskin  tertinggi  sebanyak  4.775.970  jiwa, sedangkan jumlah penduduk miskin terendah  362.300 jiwa.

## 3.2 Model Common Effect
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  hasil  estimasi  parameter  model  regresi data panel yaitu model common effect dengan bantuan software Eviews 10.
Tabel 2 Output Model Common Effect Variabel Estimasi Parameter Standar Error Nilai Statistik p-value Intersep -0,0527 0,1426 -0,3696 0,7138 IPM 0,0059 0,0018 3,3173 0,0020 TPT 0,0031 0,0019 1,6539 0,1066 PDRB -0,2510 0,0991 -2,5320 0,0157 JPM 0,0026 0,0031 0,8273 0,4134 R-squared = 0,3883 Adjusted R-squared = 0,3222 p-value = 0,0009 RG IPM TPT PDRB JPM Mean 0,3968 73,5383 6,0681 507,7930 2374,369 Median 0,3992 71,7200 5,7550 300,4574 2116,765 Maximum 0,4360 80,7700 9,4700 1739,1850 4775,970 Minimum 0,3590 68,1400 2,7450 218,6790 362,300 Observations 42 42 42 42 42
Berdasarkan  Tabel  2,  hasil  statistik  uji  F  diperoleh p-value 0,0009 menunjukkan bahwa pada taraf signifikansi 5% semua variabel independen secara bersama-sama memberikan pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen rasio  gini.  Hasil  uji  parsial  dengan p-value kurang  dari  0,05  hanya  dipenuhi variabel independen IPM dan PDRB artinya variabel independen IPM dan PDRB secara  signifikan  berpengaruh  terhadap  variabel  dependen  gini  rasio.  Nilai koefisien  determinasi  model common  effect sebesar  0,3494  atau  34,94%, sedangkan sisanya 65,06% dijelaskan oleh variabel lain di luar model.

## 3.3 Model Fixed Effect
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  hasil  estimasi  parameter  model  regresi data panel yaitu model fixed effect dengan bantuan software Eviews 10.
Tabel 3 Output Model Fixed Effect Variabel Estimasi Parameter Standar Error Nilai Statistik p-value Intersep 0,7966 0,1525 5,2245 0,0000 IPM -0,0053 0,0021 -2,5370 0,0163 TPT 0,0047 0,0028 1,6875 0,1012 PDRB -0,5570 0,3810 -2,2608 0,0307 JPM -0,0036 0,0083 -0,4405 0,6625 R-squared = 0,8713 Adjusted R-squared = 0,8351 p-value = 0,0000
Tabel 4 Output Efek Individu pada Model Fixed Effect Provinsi Efek Individu Provinsi DKI Jakarta 0,0919 Provinsi Jawa Barat -0,0254 Provinsi Jawa Tengah -0,0459 Provinsi DI Yogyakarta 0,0517 Provinsi Jawa Timur -0,0184 Provinsi Banten -0,0539
Berdasarkan  Tabel  3,  hasil  statistik  uji  F  dengan p-value 0,0000 menunjukkan bahwa pada taraf signifikansi 5% semua variabel independen secara bersama-sama memberikan pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen
rasio  gini.  Hasil  uji  parsial  dengan p-value kurang  dari  0,05  hanya  dipenuhi variabel  independen  IPM  dan  PDRB.  Nilai  koefisien  determinasi  model fixed effect sebesar  0,8713  yang  artinya  variasi  dari  variabel  dependen  yaitu ketimpangan  distribusi  pendapatan  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  independen IPM,  TPT,  PDRB,  dan  JPM  sebesar  87,13%,  sedangkan  sisanya  12,87% dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Kemudian pada Tabel 4, dapat diambil kesimpulan  bahwa  Provinsi  DKI  Jakarta  adalah  provinsi  paling  timpang  dengan nilai  koefisien  sebesar  0,0919  dan  Provinsi  Jawa  Timur  sebagai  provinsi  dengan nilai koefisien terendah, yaitu sebesar -0,0184.

## 3.4 Model Random Effect
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  hasil  estimasi  parameter  model  regresi data panel yaitu model fixed effect dengan bantuan software Eviews 10.
Tabel 5 Output Model Random Effect Variabel Estimasi Parameter Standar Error Nilai Statistik p-value Intersep 0,7246 0,1304 5,5577 0,0000 IPM -0,0044 0,0017 -2,6260 0,0125 TPT 0,0045 0,0021 2,2012 0,0340 PDRB -0,1240 0,1780 -0,6993 0,4887 JPM -0,0094 0,0046 -2,0257 0,0501 R-squared = 0,2817 Adjusted R-squared = 0,2041 p-value = 0,0136
Tabel 6 Output Efek Individu pada Model Random Effect Provinsi Efek Individu Provinsi DKI Jakarta 0,0285 Provinsi Jawa Barat -0,0031 Provinsi Jawa Tengah -0,0214 Provinsi DI Yogyakarta 0,0455 Provinsi Jawa Timur 0,0022 Provinsi Banten -0,0515
Berdasarkan  Tabel  5,  hasil  statistik  uji  F  dengan p-value 0,0136 menunjukkan  bahwa  semua  variabel  independen  memberikan  pengaruh  yang signifikan terhadap variabel dependen rasio gini. Hasil uji parsial dengan p-value kurang  dari  0,05  hanya  dipenuhi  variabel  independen  IPM  dan  TPT,  artinya variabel  independen  IPM  dan  TPT  signifikan  berpengaruh  terhadap  variabel dependen  rasio  gini,  sedangkan  variabel  lainnya  yaitu  PDRB  dan  JPM  tidak berpengaruh  terhadap  variabel  dependen  rasio  gini.  Nilai  koefisien  determinasi model random  effect sebesar  0,2817  yang  artinya  variasi  dari  variabel  dependen yaitu  ketimpangan  distribusi  pendapatan  dapat  dijelaskan  oleh  variabel independen  IPM,  TPT,  PDRB,  dan  JPM  sebesar  28,17%,  sedangkan  sisanya 71,83% dijelaskan oleh variabel lain di luar model.

## 3.5 Pemilihan Model Regresi
Setelah  diperoleh  model  untuk  masing-masing  regresi  data  panel, selanjutnya  yaitu memilih  model mana  yang paling tepat.  Untuk menentukannya perlu  dilakukan  uji  Chow  dan  uji  Hausman,  hasil  pengujian  dalam  pemilihan model yang tepat sebagai berikut:
1. Uji Chow
Uji Chow dilakukan untuk memilih model terbaik antara model common effect dengan model fixed effect. Hasil keluaran software Eviews terhadap pengujian model common effect dan fixed effect disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7 Output Uji Chow Effect Test Statistic P-value Cross-section F 24,0119 0,0000 Cross-section Chi-square 65,4586 0,0000
Berdasarkan output uji Chow pada Tabel 7 , diperoleh p-value sebesar 0,0000 kurang dari taraf signifikansi 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa H 0 ditolak, yang  menunjukkan  bahwa  model  yang  tepat  digunakan  dalam  uji  Chow  ini adalah  model fixed  effect .    Uji  Hausman  dilakukan  untuk  memilih  model
terbaik antara model fixed effect dengan model random effect. Hasil keluaran Eviews 10 dari uji ini disajikan pada Tabel 8.
Tabel 8 Output Uji Hausman Test Summary Chi-square Stat. P-value Cross-section random 21,7833 0,0002
Berdasarkan uji Hausman pada Tabel 8 , diperoleh p-value sebesar 0,0002 kurang  dari  taraf  signifikansi  0,05  maka  dapat  diambil  keputusan  bahwa ditolak,  yang  menunjukkan  bahwa  model  yang  tepat  digunakan  dalam  uji Hausman  ini  adalah  model fixed  effect .  Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan bahwa model regresi data panel yang terpilih adalah model fixed effect.

## 3.6 Uji Asumsi Klasik
Uji  asumsi  klasik  digunakan  untuk  memastikan  hasil  estimasi  tidak  bias dan  konsisten.  Uji  asumsi  terdiri  dari  uji  normalitas,  uji  autokorelasi,  uji heterokedastisitas, dan uji multikolinearitas.
1. Uji Normalitas
Salah satu uji yang digunakan untuk melihat nilai residu berdistribusi normal atau tidak adalah uji Jarque Bera.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 -0.01 0.00 0.01 0.02 Series: Standardized Residuals Sample 2014 2020 Observations 42 Mean 1.65e-19 Median -0.000744 Maximum 0.019337 Minimum -0.015123 Std. Dev. 0.008460 Skewness 0.089153 Kurtosis 2.370755 Jarque-Bera 0.748549 Probability 0.687788
Gambar 4.1 Output Uji Jarque-Bera
Berdasarkan  Gambar  4.1,  diperoleh p-value sebesar  0,6878  sehingga  residu berdistribusi normal.
2. Uji Heteroskedastisitas
Uji  heteroskedastisitas  yang  digunakan  adalah  uji  Breusch  Pagan  Godfrey. Hasil keluaran uji heteroskedastisitas dengan software Eviews disajikan pada Tabel 9.
Tabel 9 Output Uji Breusch Pagan Godfrey F-statistic 1,0281 Prob. F(4,37) 0,4057 Obs*R-squared 4,2012 Prob. Chi-Square(4) 0,3795 Scaled explained SS 1,9157 Prob. Chi-Square(4) 0,7513
Berdasarkan  Tabel  9,  nilai Prob.  Chi-Square atau p-value sebesar  0,3795,
sehingga dapat disimpulkan terjadi heteroskedastisitas.
3. Uji Multikolinieritas
Uji  multikolinieritas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  pada  model  regresi terdapat  korelasi  antar  variabel  independen  atau  tidak,  salah  satu  cara  agar mengetahuinya yaitu dengan melihat nilai variance inflation factor (VIF).
Tabel 10 Nilai VIF Variabel Independen Variabel Independen VIF IPM 6.4293 TPT 1.9602 PDRB 2.4947 JPM 3.7904
Berdasarkan  Tabel  10  nilai  VIF  seluruh  variabel  independen  adalah  kurang dari 10, sehingga tidak terjadi multikolinieritas antar variabel independen.
4. Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  yang  digunakan  adalah  uji  Breusch-Godfrey  atau  uji Lagrange-Multiplier  (LM-test).  Dengan  menggunakan  software  Eviews  10, diperoleh hasil seperti tersaji pada Tabel 11.
Tabel 11 Output Uji Breusch-Godfrey
Berdasarkan  Tabel  11,  nilai Prob.  Chi-Square atau p-value sebesar  0,0008 kurang dari 0,05, sehingga terjadi autokorelasi residual. Salah satu cara untuk
F-statistic 8,9365 Prob. F(2,35) 0,0007 Obs*R-squared 14,198 Prob. Chi-Square(2) 0,0008
mengatasi  adanya  gejala  autokorelasi,  pada  penelitian  ini  digunakan  metode diferensiasi tingkat pertama maka didapatkan output sebagai berikut:
Tabel 12 Output Uji Breusch-Godfrey Metode Diferensiasi Tingkat Pertama
Berdasarkan  Tabel  12,  setelah  dilakukan  metode  diferensiasi  tingkat  pertama nilai Prob.  Chi-Square menjadi  0,8545  >  0,05  artinya  data  terbebas  dari masalah asumsi autokorelasi.

## 3.7 Hasil Uji Signifikansi
Penjelasan  hasil  pengujian  lebih  lanjut  mengenai  uji  serentak  (uji F ),  uji parsial  (uji T ),  dan  koefisien  determinasi  ( R 2 ).  Berdasarkan  Tabel  3,  dapat diketahui  bahwa  nilai p-value sebesar  0,0000  kurang  dari  taraf  signifikansi  0,05 maka  secara  bersama-sama  variabel  IPM,  TPT,  PDRB,  dan  JPM  berpengaruh signifikan  terhadap  variabel  ketimpangan  distribusi  pendapatan.  Kemudian, pengujian yang dilakukan untuk uji parsial adalah dengan menggunakan uji t dua arah. Hasil pengujian parsial yaitu sebagai berikut:
Tabel 13 Hasil Uji Parsial Variabel P-value Keterangan IPM 0,0163 -2,5370 2,0262 Signifikan TPT 0,1012 1,6875 2,0262 Tidak signifikan PDRB 0,0307 -2,2608 2,0262 Signifikan JPM 0,6625 -0,4405 2,0262 Tidak signifikan
Hasil uji parsial menunjukan bahwa ada dua faktor yaitu IPM dan PDRB yang mempunyai nilai p-value kurang dari 0,05 . Hal ini berarti variabel IPM dan PDRB  berpengaruh  terhadap  variabel  ketimpangan  distribusi  pendapatan. Sedangkan variabel TPT dan JPM memiliki p-value lebih besar dari 0,05, hal ini berarti  kedua  faktor  tersebut  tidak  berpengaruh  terhadap  variabel  ketimpangan distribusi pendapatan.
F-statistic 0,1314 Prob. F(2,34) 0,8773 Obs*R-squared 0,3145 Prob. Chi-Square(2) 0,8545
Berdasarkan  perbandingan  kebaikan  model  dengan  menggunakan  uji Chow  dan  Hausman,  diperoleh  kesimpulan  bahwa  model  terbaik  adalah  model fixed effect. Oleh karena itu, selanjutnya interpretasi model akan mengacu pada model fixed effect yang  disajikan pada Tabel  3 . Nilai koefisien determinasi  ( R 2 ) yang diperoleh sebesar 0,8713 atau 87,13%.  Hal ini menunjukkan bahwa variasi dari  variabel  independen  yaitu  IPM,  TPT,  PDRB  perkapita,  dan  JPM  dapat menjelaskan  variasi  dari  variabel  ketimpangan  distribusi  pendapatan  sebesar 87,13% dan sisanya 12,87% dijelaskan oleh variabel lain.

## 3.8 Interpretasi Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  pada  uji  Hausman,  uji  Chow  dan  terpenuhinya  uji  asumsi klasik,  maka  diperoleh  model  regresi  data  panel  terbaik  yaitu  model fixed  effect, yang persamaannya dapat ditulis sebagai berikut:
Diperoleh  nilai  koefisien  dari  IPM  yaitu  sebesar  -0,0053  dengan  nilai probabilitas sebesar 0,0163 yang artinya ketika IPM naik sebesar 1% maka akan mampu  menurunkan  ketimpangan  distribusi  pendapatan  sebesar  0,0053%.    Nilai koefisien  dari  tingkat  pengangguran  terbuka  yaitu  sebesar  0,0047  dengan  nilai probabilitas  sebesar  0,1012  yang  artinya  besar  kecilnya  tingkat  pengangguran terbuka tidak mempengaruhi ketimpangan distribusi  pendapatan.  Nilai koefisien dari  PDRB  perkapita  yaitu  sebesar  -0,5570  dengan  nilai  probabilitas  sebesar 0,0307  yang  artinya ketika PDRB perkapita naik sebesar 1.000.000 satuan maka akan  mampu  menurunkan  ketimpangan  distribusi  pendapatan  sebesar  0,5570%. Nilai  koefisien  dari  jumlah  penduduk  miskin  yaitu  sebesar  -0,0036  dengan  nilai probabilitas sebesar 0,6625 yang artinya besar kecilnya jumlah penduduk miskin tidak mempengaruhi ketimpangan distribusi pendapatan di Pulau Jawa tahun 2014 hingga 2020.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan pembahasan diperoleh kesimpulan bahwa model regresi data panel  terbaik  adalah  model fixed  effect, Persamaan  model fixed  effect yang diperoleh adalah
dengan adalah nilai efek individu, menandakan besar perbedaan intersep antar provinsi  di  Pulau  Jawa.  Koefisien  determinasi  (R 2 )  model  sebesar  87,13%  total variasi  rasio  gini  dapat  dijelaskan  oleh  IPM,  TPT,  PDRB  dan  JPM  sebesar 87,13%.    Faktor-faktor  yang  signifikan  berpengaruh  adalah  IPM  dan  PDRB perkapita.    Nilai  koefisien  untuk  IPM  yaitu  sebesar  0,0053,  artinya  apabila  IPM naik  sebesar  1%  maka  akan  menurunkan  ketimpangan  distribusi  pendapatan sebesar 0,0053%.  Nilai koefisien PDRB perkapita sebesar 0,5570, artinya apabila PDRB  perkapita  meningkat  1  satuan  maka  dapat  menurunkan  rasio  gini  sebesar 0,5570.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan  Pusat  Statistik, Indeks  Gini ,  2020,  www.bps.go.id, Diakses  pada  12 Februari 2021.
Badan  Pusat  Statistik, Indeks  Pembangunan  Manusia ,  2020,  www.bps.go.id, Diakses pada 12 Februari 2021.
Badan  Pusat  Statistik, Jumlah  Penduduk  Miskin ,  2020,  www.bps.go.id, Diakses pada 12 Februari 2021.
Badan Pusat Statistik, Produk Domestik Regional Bruto. www.bps.go.id, Diakses pada 12 Februari 2021.
Badan  Pusat  Statistik, Tingkat  Pengangguran  Terbuk ,  www.bps.go.id, Diakses pada 12 Februari 2021.
Baltagi, B. H., Econometrics , Fourth Edition, Springer Verlag, Berlin Heidelberg, 2008.
Ghozali, I., Ekonometrika “Teori, Konsep, dan Aplikasi dengan SPSS 17” , Badan Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang, 2009..
Gujarati,  D.  N., Basic  Econometrics , Fourth Edition,  McGraw-Hill,  New  York, 2004.
Hariani,  E., Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Ketimpangan Pendapatan  di  38  Kabupaten/Kota  Jawa  Timur  Tahun  2012-2015 , The International Journal of Applied Business, 3 (1) (2019), 13-23.
Hill,  H.,  Resosudarmo,  B.  dan  Vidyattama,  Y., Indonesia’s Changing  Economic Geography , Bulletin  of  Indonesian  Economic  Studies, 44 (3)  (2008),  407- 435.
Supranto, Ekonometri Buku kesatu. Ghalia Indonesia, Jakarta, 2004.
Todaro, M. P., Pembangunan Ekonomi di Dunia Ketiga, Edisi Ketujuh , Erlangga, Jakarta, 2000.