## ANALISIS PERBANDINGAN PENGARUH MODAL DAN TENAGA KERJA TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI ANTAR TIPE KLASIFIKASI KABUPATEN/KOTA
Sein Religi 1 dan Dewi Purwanti 2
1 Badan Pusat Statistik Minahasa Utara, 2 Politeknik Statistika STIS e-mail: 1 sein.religi@bps.go.id, 2 dewip@stis.ac.id

## Abstrak
Perbedaan dalam mengelola sumber daya dan kemampuan daerah di berbagai kabupaten/kota di Pulau Jawa  telah  menyebabkan  terjadinya  perbedaan  pembangunan.  Beberapa  permasalahan  pada  sumber daya tersebut yaitu sebagai berikut: 1) flypaper effect pada belanja modal pemerintah daerah 2) tenaga kerja dengan pendidikan rendah yang kurang terserap di dunia kerja 3) Penanaman Modal Asing (PMA) yang terpusat di wilayah tertentu. Penelitian ini bertujan untuk menganalisis pengaruh belanja modal pemerintah, tenaga kerja dengan tamatan SMA ke bawah, tenaga kerja dengan tamatan minimal diploma 1  dan  Penanaman  Modal  Asing  (PMA)  antar  tipe  klasifikasi  kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa.  Tipe klasifikasi  kabupaten/kota  ditentukan  dari  analisis  tipologi  klassen.  Metode  analisis  yang  digunakan adalah regresi data panel Fixed Effect Model cross section weight dengan robust coefficient covariance cross section SUR (PCSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa belanja modal pemerintah dan PMA berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di kabupaten/kota tipe 1 (pendapatan perkapita di atas median dengan pertumbuhan ekonomi diatas median) dan tipe 4 (pendapatan perkapita di bawah median dan pertumbuhan ekonomi di bawah median). Tenaga kerja dengan tamatan minimal diploma 1 berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di kabupaten/kota tipe 1 (pendapatan  perkapita  di  atas  median  dengan  pertumbuhan  ekonomi  di  atas  median).  Tenaga  kerja dengan tamatan SMA ke bawah tidak berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di tiap tipe kabupaten/kota.
Kata kunci : belanja modal, tenaga kerja dengan tamatan SMA ke bawah, tenaga kerja dengan tamatan minimal diploma 1, PMA, tipe klasifikasi kabupaten/kota

## Abstract
Differences in managing the resources and capabilities of the regions in various districts/cities in Java has  led  to  differences  in  development.  Some  of  the  problems  in  these  resources  are  as  follows:  1) flypaper effect on local government capital expenditure 2) labor with low education that is not absorbed in  the  work  3)  Foreign  Direct  Investment  concentrated  in  certain  areas. This  study  aims  to  analyze comparison  effect  of  govenrment  capital  expenditure,  labor  with  less  than  or  equal  to  high  school graduates, labor with more than or equal to diploma 1 graduates, and  foreign capital on economic growth between type classification of district/city in Java Island. Type classification of district/city was determined by tipologi klassen analysis. This study use a regresion panel data Fixed Effect Model cross section weight with robust coefficient covariance cross section SUR (PCSE).  The research concludes that  government  capital  expenditure  and    foreign  capital  have  a  significant  and  positive  impact  on economic growth in type 1  district/city (income per capita and economic growth above median) and type  4  (income  per  capita  and  economic  growth  below  median).  Labor  with  more  than  or  equal  to diploma 1 graduates have a significant and positive impact on economic growth in type 1 district/city (income per capita and economic growth above median). Labor with less than or equal to highschool graduates have not a significant impact on economic growth in every type classification of district/city.
Keywords : capital expenditure, labor with less than or equal to highschool graduates, labor with more than  or  equal  to  diploma  1    graduates,    foreign  capital,  economic  growth,  type  classification  of district/city

## PENDAHULUAN
Perbedaan  dalam  mengelola  sumber daya  dan  kemampuan  daerah  di  berbagai kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa telah menyebabkan terjadinya perbedaan pembangunan. Semenjak digulirkannya desentralisasi  fiskal  sebagai  bagian  dari penerapan otonomi daerah, pemerintah pusat senantiasa  memfasilitasi  pemerintah  daerah berupa transfer dana. Transfer dana tersebut diantaranya  adalah  Dana  Alokasi  Umum (DAU) yang merupakan dana yang bersumber  dari  pendapatan  APBN  yang dialokasikan untuk pemerataan kemampuan keuangan  antar  daerah  dalam  rangka pelaksanaan  desentralisasi.  DAU  sebagai bagian  dari  desentralisasi  fiskal  menjadi motivasi  bagi  daerah  tersebut  untuk menggali potensi-potensi  yang dimiliki dan meningkatkan kemandirian dalam pendanaan daerah berupa peningkatan PAD. Namun  pada  kenyataannya,  DAU  masih mendominasi penerimaan daerah dan peningkatannya lebih  tinggi  daripada PAD. Hal  tersebut  dikhawatirkan  akan  membuat pemerintah  daerah  lebih  mengandalkan DAU  daripada  mengupayakan  peningkatan PAD.  Kondisi  dimana  pemerintah  daerah yang  lebih  mengandalkan  transfer  DAU daripada PAD biasa disebut dengan flypaper effect. Di  Indonesia,  beberapa  penelitian tentang flypaper  effect di  berbagai  daerah menghasilkan  berbagai  kesimpulan  yang tidak  hanya  terjadi  pada  daerah  tertinggal namun  di  daerah  makmur  juga  mengalami flypaper  effect .  Pulau  Jawa  yang  memiliki karakteristik pertumbuhan ekonomi bervariatif  dan  memiliki  kapasitas  fiskal tinggi  ternyata  juga  mengalami flypaper effect (Religi, 2015).
Pembentukan modal, tenaga kerja, dan kemajuan  teknologi  merupakan  faktor penentu  dalam  fungsi  pembentukan output yang  berperan  besar  dalam  pertumbuhan ekonomi. Salah satu faktor yang membentuk modal adalah belanja modal oleh pemerintah. Kontribusi belanja  modal  yang terdiri  dari  belanja  tanah,  belanja  peralatan dan  mesin,  belanja  gedung  dan  bangunan, belanja  jalan,  irigasi  dan  jaringan,  dan belanja  aset  tetap  lainnya  akan  menarik investor  untuk  dapat  berinvestasi  di  daerah
sehingga  dapat  mempercepat  pertumbuhan ekonomi  di  berbagai  sektor,  dan  secara khusus  memperluas  lapangan  usaha  dan menurunkan tingkat pengangguran. Investasi  berupa  Penanaman  Modal  Asing (PMA) dapat membentuk modal atau tenaga kerja.  Namun  demikian,  investasi  langsung berupa  PMA  masih  terpusat  di  wilayah- wilayah  tertentu  di  Pulau  Jawa.  Menurut data  BKPM,  Kabupaten  Bekasi  memiliki jumlah  PMA  tertinggi  sebesar  17  persen selama 2001-2013, sedangkan jumlah PMA di 93 kabupaten/kota lainnya hanya sebesar 7  persen  dari  110  kabupaten/kota  di  Pulau Jawa.
Kualitas  tenaga  kerja  berperan  besar dalam  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi. Tenaga  kerja  sebagai  salah  satu  faktor produksi,  peranannya  dipengaruhi  oleh ketrampilan,  tingkat  pendidikan,  dan  daya kreasi  yang  dimiliki  oleh  tenaga  kerja tersebut.  Semakin  tinggi  tenaga  kerja  yang memiliki kemampuan maka akan cenderung meningkatkan produktivitasnya.
Meningkatnya  produktivitas  tenaga  kerja akan  menyebabkan  meningkatnya  output yang dihasilkan dan mendorong pertumbuhan  ekonomi.  Terdapat  perbedaan jumlah dan pertumbuhan orang yang bekerja berdasarkan lulusan terakhir yang ditamatkan.  Meskipun  jumlah  orang  yang bekerja masih didominasi oleh lulusan SMA sederajat ke bawah, namun pertumbuhannya dari  tahun  2008-2013  hanya  sebesar  2,28 persen. Hal ini menunjukkan bahwa lulusan SMA sederajat ke bawah kurang terserap di dunia  kerja.  Hal  yang  berbeda  ditunjukkan oleh  lulusan  pendidikan  tinggi  yang mengalami  pertumbuhan  sebesar  20,39 persen meskipun jumlahnya tidak sebanyak lulusan SMA sederajat ke bawah.
Ada  dua  masalah  utama  dalam pembangunan ekonomi nasional selama ini. Pertama  adalah  semua  kegiatan  ekonomi hanya  terpusat  pada  satu  titik  daerah  saja. Kedua adalah  tidak terjadi efek menetes  ke bawah ( tricle down effect ) yaitu pembangunan di suatu daerah tidak memberi efek kepada daerah di sekitarnya. Pembangunan  ekonomi  nasional  yang memusatkan  pembangunan  di  suatu  daerah khususnya kabupaten/kota diharapkan
mampu
memberi efek
kepada kabupaten/kota  di  sekitarnya  atau  sering disebut trickle  down  effect .  Namun  di kabupaten/kota di Pulau Jawa masih terdapat kabupaten/kota  dengan  PDRB  perkapita rendah  dengan  pertumbuhan  ekonominya juga rendah. Jika keadaan ini terus dibiarkan maka daerah miskin akan semakin tertinggal karena  adanya unbalance  growth .  Hal  ini didukung  dari  data  yang  tersajikan  pada grafik  1  untuk  melihat  bagaimana  kondisi pembangunan  ekonomi  kabupaten/kota  di Pulau Jawa.

## Sumber: BPS
Gambar 1. Rata-rata pertumbuhan ekonomi di  atas  dan  di  bawah  rata-rata  pendapatan perkapita kabupaten/kota di Pulau Jawa
Rata-rata  pertumbuhan  ekonomi  di kabupaten/kota dengan pendapatan perkapita  di  bawah  rata-rata  lebih  rendah daripada  rata-rata  pertumbuhan  ekonomi  di kabupaten/kota dengan pendapatan perkapita  di  atas  rata-rata.  Perbedaan  ini tentunya dipengaruhi oleh perbedaan sumber daya yang dimiliki setiap daerah dan kemampuan daerah untuk mengelola sumber daya  tersebut.  Sehingga  dibutuhkannya suatu langkah konkrit dengan mengidentifikasi  dan  memberi  kebijakan terhadap  faktor-faktor  yang  memengaruhi pertumbuhan  ekonomi  agar  pertumbuhan ekonomi antar kabupaten/kota tidak mengalami ketimpangan dengan
mempertimbangkan karakteristik kabupaten/kota.
Berdasarkan rumusan masalah di atas, maka  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menggambarkan  perekonomian  di  tiap  tipe klasifikasi kabupaten/kota dan menganalisis pengaruh belanja modal pemerintah, tenaga kerja, dan Penanaman Modal Asing (PMA) terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  masing- masing  tipe  klasifikasi  kabupaten/kota  di
Pulau Jawa periode 2008-2013. Pengklasifikasian kabupaten/kota di penelitian  ini  mempunyai  tujuan  agar  lebih melihat  besarnya  pengaruh  di  di  masing- masing  kondisi  atau  karakteristik  daerah berdasarkan klasifikasinya. Sistematika penulisan ini terdiri dari pendahuluan berisi latar  belakang,  identifikasi  masalah,  dan tujuan  penelitian;  metodologi  yang  berisi tinjauan  referensi  dan  alat  analisis  yang digunakan untuk menjawab tujuan
penelitian;  hasil  dan  pembahasan;  serta kesimpulan  dan  saran  yang  bisa  dihasilkan dari penelitian ini.

## METODOLOGI
A. Tinjuan Referensi Pertumbuhan Ekonomi Teori  Pertumbuhan  ekonomi  Solow- Swan (Neo – Klasik)
Mankiw  (2010)  menyatakan  bahwa
salah satu model pengukuran teori pertumbuhan ekonomi yang sering digunakan  adalah  pengukuran  berdasarkan pendekatan  teori  pertumbuhan  ekonomi Solow-Swan,  yaitu  suatu  persamaan  yang melibatkan  hubungan  antara  tingkat  output dengan  tingkat  input (capital  and  labour) . Menurut  teori  ini,  pertumbuhan  ekonomi tergantung  pada  pertambahan  penyediaan faktor-faktor produksi dan tingkat kemajuan teknologi. Berdasarkan penelitiannya, Solow  (1957)  dalam  Mankiw  (2010) mengatakan  bahwa  peran  dari  kemajuan teknologi  di  dalam  pertumbuhan  ekonomi sangat tinggi. Pandangan teori ini didasarkan kepada  anggapan  yang  mendasari  analisis klasik,  yaitu  perekonomian  akan  tetap mengalami  tingkat  pengerjaan  penuh  ( full employment ) dan kapasitas peralatan modal akan tetap sepenuhnya digunakan sepanjang waktu.  Dengan  kata  lain,  sampai  dimana perekonomian akan berkembang tergantung
0 1 2 3 4 5 6 7 2008 2009 2010 2011 2012 2013 P er tum bu ha n ek o no m i (%)
Rata-rata pertumbuhan ekonomi Kabupaten/kota dengan pendapatan perkapita di atas rata-rata Rata-rata pertumbuhan ekonomi Kabupaten/kota dengan pendapatan perkapita di bawah rata-rata
pada  pertambahan  penduduk,  akumulasi kapital, dan kemajuan teknologi.
Solow  memulai  dengan  fungsi  produksi Cobb-Douglas sederhana:
Y = F(K,L)
Keterangan: Y = Jumlah Produksi K = Akumulasi Modal L = Tenaga Kerja dan juga menambahkan faktor teknologi (A) yang  di- attach terhadap  tenaga  kerja sehingga  fungsi  produksi  dalam  bentuk dinamis menjadi:
Y t = F(K t ,A t L t )
Penggunaan teknologi yang diinteraksikan  dengan  tenaga  kerja  (A t L t ) disebut pekerja efektif. Model pertumbuhan Solow  mengimplikasikan  bahwa  ekonomi akan  menuju steady  state yang  dijelaskan oleh diminishing  marginal  product ,  situasi ketika  output  per  perkerja  dan  kapital konstan.  Pertumbuhan  output  per  pekerja ditentukan  hanya  oleh  kemajuan  teknologi. Sedangkan  investasi  menyediakan  modal untuk pekerja baru dan untuk menggantikan mesin yang telah aus yang besarannya sama dengan  tabungan  yang  dihasilkan  oleh perekonomian. Sehingga tingkat pertumbuhan jumlah output yang dihasilkan adalah  jumlah  dari  tingkat  kemajuan teknologi dan pertumbuhan penduduk.

## Tipologi Klaassen
Arsyad (2010) menyatakan bahwa Klaassen (1965) menganggap daerah sebagai mikrokosmos  yang  diskrit  yaitu  daerah ekonomi yang dapat dipahami melalui studi tentang besaran-besaran ekonominya. Klaassen mengajukan suatu teknik sederhana  dengan  membandingkan  tingkat dan  laju  pertumbuhan  pendapatan  suatu daerah  tertentu  dengan  tingkat  dan  laju pendapatan nasional.
Putri  (2014)  melakukan  penelitian berjudul Pengaruh Investasi, Tenaga kerja, Belanja  Modal,  dan  Infrastruktur  terhadap Pertumbuhan Ekonomi Pulau Jawa. Analisis  menggunakan  data  panel  pada periode 2007-2011. Hasil
analisis menunjukan  bahwa  investasi  domestik, pengeluaran  modal  tenaga  kerja,  dan
infrastruktur berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi.
Tabel 1. Klasifikasi tipologi Klaassen
Pertumbuhan ekonomi daerah dibandingkan dengan nasional Tingkat pendapatan per kapita daerah dibandingkan nasional Tinggi (+) Rendah (-) Tinggi (+) Tipe I Daerah Makmur Tipe II Daerah tertinggal dalam proses membangun Rendah (-) Tipe III Daerah makmur yang sedang menurun Tipe IV Daerah tertinggal Sumber: Arsyad (2010)
Saputra  (2016)  melakukan  penelitian yang berjudul Analisis Pertumbuhan Ekonomi  dan  Tingkat  Ketimpangan  antar Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa  Barat dengan menggunakan analisis Indeks Williamson, Location Quotiens, Shift Share dan  Tipologi  Klassen.  Hasil  analisis Tipologi  Klassen,  Provinsi  Jawa  Barat diklasifikasikan  menjadi  empat  kategori: daerah  maju  dan  cepat  tumbuh,  daerah berkembang  cepat  tapi  tidak  maju,  daerah maju  tapi  tertekan  daerah  tertekan,  dan daerah  yang tertinggal.  Berdasarkan  Indeks Williamson,
ketimpangan antar kabupaten/kota  di  provinsi  Jawa  Barat sangat tinggi.
Berdasarkan  kajian  teori  sebelumnya, pertumbuhan  ekonomi  dipengaruhi  oleh akumulasi  modal,  tenaga  kerja,  kemajuan teknologi. Akumulasi modal di penelitian ini adalah  belanja  modal  pemerintah  dan Penanaman  Modal  Asing  (PMA).  Tenaga kerja  dalam  penelitian  ini  ada  dua  yaitu tenaga  kerja  biasa  dan  tenaga  kerja  efektif. Dari  dua  jenis  tenaga  kerja  tersebut  yang membedakan antara keduanya adalah dalam hal  penggunaan  teknologi.  Tenaga  kerja efektif  dipandang  lebih  mampu  dalam menggunakan kemajuan  teknologi  daripada tenaga kerja biasa. Dalam upaya mengenali sebuah karakteristik wilayah maka pengaruh-pengaruh  pertumbuhan  ekonomi tersebut  dilihat  di  tiap  tipe  klasifikasi
berdasarkan  tipologi  klaassen.  Berikut adalah kerangka pikir dari penelitian ini.
Gambar 2. Kerangka pikir
Hipotesis  penelitian  yang  diajukan dalam  penelitian  ini  yaitu  belanja  modal, Penanaman  Modal  Asing  (PMA),  tenaga kerja  biasa,  dan  tenaga  kerja  efektif bepengaruh  positif  terhadap  pertumbuhan ekonomi di kabupaten/kota di Pulau Jawa.
Variabel  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  antara  lain  pertumbuhan ekonomi,  belanja  modal,  dan  tenaga  kerja. Pertumbuhan ekonomi merupakan perkembangan  kegiatan  ekonomi  yang dilihat  dari  persentase  peningkatan  PDRB atas  dasar  harga  konstan  tahun  2000 kabupaten/kota  dalam  satuan  miliar  rupiah. Belanja modal adalah pengeluaran pemerintah daerah untuk kegiatan pemerintahan,  seperti  dalam  bentuk  tanah, peralatan dan mesin, gedung dan bangunan, jalan,  irigasi  dan  jaringan,  dan  aset  tetap lainnya dalam satuan jutaan rupiah. Tenaga kerja biasa adalah jumlah penduduk berumur 15 tahun ke atas yang bekerja menghasilkan barang  dan  atau  jasa  baik  untuk  memenuhi kebutuhan sendiri maupun untuk masyarakat dengan pendidikan terakhir yang ditamatkan SMA sederajat, SMP sederajat, SD sederajat,  tidak/belum  tamat  SD,  dan tidak/belum  pernah  sekolah.  Tenaga  kerja efektif adalah jumlah penduduk berumur 15 tahun  ke  atas  yang  bekerja  menghasilkan barang  dan  atau  jasa  baik  untuk  memenuhi kebutuhan sendiri maupun untuk masyarakat dengan pendidikan terakhir yang ditamatkan D1, D2, D3, D4, S1, S2, dan S3. Penanaman Modal  Asing  (PMA)  adalah  investasi  yang diberikan untuk kabupaten/kota dari investor luar negeri dalam satuan miliar rupiah.

## B. Metode Analisis
Penelitian ini menggunakan data panel pada kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa  dengan keseluruhan  populasi  diambil  menjadi sampel dengan mengeluarkan kabupaten/kota di Jakarta karena merupakan ibukota negara yang mendapatkan perlakuan khusus  dan  menggabungkan  data-data Kabupaten  Pangandaran,  Kota  Serang,  dan
Kota  Tangerang  Selatan  yang  mengalami pemekaran  ke  kabupaten/kota  induknya sehingga  total  kabupaten/kota  di  dalam penelitian  ini  adalah  110  kabupaten/kota. Data  panel  yang  diambil  yaitu  pada  tahun 2008-2013. Dalam
penelitian ini
menggunakan model dengan variabel dependen  adalah  pertumbuhan  ekonomi dengan  variabel  independennya  adalah belanja modal, tenaga kerja dengan tamatan SMA  ke  bawah,  tenaga  kerja  dengan tamatan  minimal  diploma  1,  dan  PMA. Data-data  tersebut  diperoleh  dari  BPS, Direktorat Jenderal Perimbangan Keuangan, dan  Badan  Koordinasi  Penanaman  Modal (BKPM).
Secara teoritis, ada beberapa keuntungan  yang  dapat  diperoleh  dalam menggunakan  data  panel.  Menurut  Baltagi (2005),  keuntungan  menggunakan  data panel dibandingkan dengan data time series atau  data cross  section adalah  sebagai berikut:
1. Data  panel dapat mengakomodasi heterogenitas dengan memasukkan unsur  heterogenitas  individu  kedalam perhitungan.
2. Dengan  mengombinasikan  data  deret waktu dan data cross section , data panel memberikan data  yang lebih informatif, lebih  bervariasi,  dapat  mengurangi kolinearitas  antar  peubah,  memperbesar derajat kebebasan, dan lebih efisien.
3. Dengan  menggunakan cross  section yang berulang-ulang dari tahun ke tahun, maka  dapat  dipelajari  suatu  bentuk perubahan yang dinamis.
4. Data  panel  dapat  mendeteksi  dan mengukur  efek  suatu  peubah  terhadap peubah  lainnya  dengan  lebih  baik daripada  hanya  dengan  menggunakan data deret waktu atau cross section .
5. Data  panel  dapat  digunakan  untuk mempelajari model perilaku ( behavioral model ) yang lebih kompleks.
6. Data panel  dapat  mengurangi  bias  yang mungkin  terjadi  bila  kita  mengagregasi individu-individu kedalam agregasi yang lebih luas.
Secara umum model regresi data panel adalah sebagai berikut (Gujarati dan Porter, 2009):
Y it = α i + β 1 X 1it + β 2 X 2it + … + β k X kit + ε it
Ket.:  Y = Variabel dependen
X = Variabel independen α i = efek individu
ε it = error pada individu i waktu t i = kabupaten/kota ke-i
t = periode waktu ke-t
Dalam  analisis  data  panel  dilakukan pemilihan model terbaik antara CEM, FEM, dan  REM.  Untuk  memilih  model  terbaik antara CEM dan FEM, maka digunakan uji Chow. Apabila hasil uji Chow menunjukkan model  FEM  yang  lebih  baik,  maka dilanjutkan  dengan  uji  Hausman  untuk memilih model terbaik antara REM dengan FEM.  Namun  apabila  hasil  uji  Chow menunjukkan model CEM lebih baik, maka dilanjutkan  dengan  uji  Breussch-Pagan Lagrange Multiplier (BPLM) untuk memilih model terbaik antara REM dengan CEM.
Selanjutnya dilakukan pengujian struktur  varians-covarians  residual  dan pengujian  ada  tidaknya cross  sectional correlation (Greene, 2003). Kedua pengujian  ini  dilakukan  apabila  pada  tahap sebelumnya model yang terpilih adalah FEM dan  CEM,  sedangkan  apabila  model  yang terpilih  adalah  REM,  maka  dilanjutkan dengan  pengujian  asumsi  klasik.  Untuk melakukan  pengujian  struktur  varians- covarians  residual  digunakan  uji  LM, sedangkan untuk menguji ada tidaknya cross sectional  correlation digunakan  uji  λLM. Jika  hasil  uji  LM  menunjukkan  struktur varians-covarians
residual bersifat homoskedastik, maka metode estimasi yang digunakan adalah OLS. Namun jika struktur varians-covarians residual
bersifat heteroskedastik,  maka  dilanjutkan  dengan uji  λLM.  Jika  hasil  uji  λLM  menunjukkan
tidak ada cross  sectional  correlation , maka metode  estimasi  yang  digunakan  adalah Weighted  Least  Square  atau Generalized Least  Square (GLS).  Namun  jika  hasilnya menunjukkan ada cross sectional correlation ,  maka  metode  estimasi  yang digunakan  adalah Feasible  Generalized Least  Square (FGLS).  Setelah  diperoleh model  terbaik  serta  metode  estimasi  yang sesuai,  maka  dilanjutkan  pada  pengujian asumsi pada model yang terbentuk. Apabila metode  estimasi  yang  digunakan  adalah Ordinary  Least  Square (OLS),  maka pengujian  asumsi  klasik yang  harus dilakukan adalah uji normalitas, homoskedastisitas, non-multikolinearitas, dan  non-autokorelasi.  Sedangkan  apabila metode  estimasi  yang  digunakan  adalah GLS/FGLS, maka asumsi klasik yang harus dipenuhi  hanya  normalitas  dan  non- multikolinearitas.  Hal  ini  karena  pada metode estimasi GLS/FGLS telah mengakomodasi permasalahan heteroskedastis dan autokorelasi (Gujarati & Porter, 2009).
Model  yang  telah  memenuhi  asumsi klasik  kemudian  dilakukan  evaluasi  model. Untuk  mengevaluasi  suatu  model,  dapat dilakukan dengan memperhatikan signifikansi estimator, koefisien determinasi (goodness  of  fit),  serta  kesesuaian  arah variabel  terhadap  teori  ekonomi  yang  telah ada.  Untuk  menguji  signifikansi  estimator dapat  digunakan  uji  F  untuk  melihat signifikansi  parameter  secara  simultan  dan juga  uji  t  untuk  melihat  signifikansi parameter secara parsial. Selanjutnya, untuk mengukur  kesesuaian  dari  suatu  model regresi,  maka  dapat  digunakan  koefisien determinasi (R 2 ), dimana pada penelitian ini menggunakan Adjusted R 2 karena  nilainya telah disesuaikan dengan derajat bebasnya.
Model  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
ln Y it = α i + β 1 lnBM it + β 2 lnPMA it + β 3 lnE it + β 4 lnL it + ε it
Keterangan: LnY = logaritma natural dari PDRB ADHK LnBM  =  logaritma  natural  dari  belanja modal

## LnPMA = logaritma natural dari Penanaman
Modal Asing LnE  =  logaritma  natural  dari  tenaga  kerja dengan tamatan minimal diploma 1 LnL  =  logaritma  natural  dari  tenaga  kerja dengan tamatan SMA ke bawah ε it = error pada individu i waktu t
i
= kabupaten/kota ke-i t = periode waktu ke-t
Penentuan  tipe  klasifikasi  tipologi klaassen dalam penelitian ini menggunakan median  dari  pendapatan  perkapita  dan pertumbuhan  ekonomi.  Sehingga  dengan menggunakan  cara  tersebut  kabupaten/kota terbagi  menjadi  empat  tipe  klasifikasi. Empat tipe klasifikasi kabupaten/kota adalah sebagai berikut:
• Kabupaten/kota tipe 1 adalah kabupaten/kota dengan pendapatan perkapita  di  atas  median  dengan pertumbuhan  ekonomi  di  atas  median yang diasumsikan
sebagai kabupaten/kota yang makmur.
• Kabupaten/kota tipe 2 adalah kabupaten/kota dengan pendapatan perkapita  di  bawah  median  dengan pertumbuhan  ekonomi  di  atas  median yang diasumsikan
sebagai kabupaten/kota  yang  tertinggal  dalam proses membangun.
• Kabupaten/kota tipe 3 adalah
kabupaten/kota dengan pendapatan perkapita  di  atas  median  dengan pertumbuhan ekonomi di bawah median yang diasumsikan
sebagai kabupaten/kota  yang  makmur  yang sedang menurun.
Kabupaten/kota  tipe  4  adalah  pendapatan perkapita di bawah median dan pertumbuhan ekonomi di bawah median yang diasumsikan sebagai  kabupaten/kota  yang  tertinggal dengan  pembangunan  ekonomi  yang  tidak maksimal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambaran  Perekonomian  di  Tiap  Tipe Kabupaten/kota
Hasil  dari  analisis  tipologi  klaassen  yaitu dari  110  kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa sebagian  besar  kota  di  Pulau  Jawa digolongkan  daerah  makmur.  Hanya  empat
kota  yang  digolongkan  daerah  tertinggal yaitu  Kota  Depok,  Kota  Banjar,  Kota Salatiga, dan Kota Tegal. Daerah tertinggal didominasi oleh wilayah kabupaten. Hal ini menunjukkan  bahwa  kegiatan  ekonomi masih terpusat pada daerah kota.
PDRB ADHK dapat  menggambarkan perkembangan  kemampuan  suatu  daerah untuk  mengelola  sumber  daya  yang dimilikinya.  PDRB  ADHK  kabupaten/kota makmur (tipe 1 dan 3) lebih tinggi daripada kabupaten/kota  tertinggal  (tipe  2  dan  4). PDRB  ADHK  di  tiap  tipe  kabupaten/kota mengalami peningkatan
yang
menggambarkan  kondisi  perekonomian  di Jawa semakin membaik namun peningkatan
PDRB  ADHK  di  kabupaten/kota  makmur lebih tinggi daripada kabupaten/kota tertinggal  di  tiap  tahunnya  mengakibatkan selisih  PDRB  ADHK  semakin  melebar antara kabupaten/kota makmur dan tertinggal meskipun terdapat kabupaten/kota tertinggal yang mempunyai laju pertumbuhan tinggi namun itu belum cukup untuk mengejar kabupaten/kota makmur.

## Sumber: data BPS (diolah)
Gambar 3. Rata-rata PDRB ADHK di tiap tipe kabupaten/kota

## Estimasi Model Regresi Data Panel
Penelitian ini menggunakan analisis regresi data panel yang dilakukan di masing-masing tipe  klasifikasi  kabupaten/kota.  Ada  tiga model  analisis  data  panel,  yaitu: Common Effect  Model (CEM), Fixed  Effect  Model (FEM),  atau Random  Effect  Model (REM). Dari  ketiga  model  estimasi  tersebut  akan dipilih  model  estimasi  terbaik.  Secara formal,  untuk  menentukan  model  estimasi terbaik  dari  tiga  model  tersebut  perlu dilakukan  beberapa  prosedur  pengujian, yaitu  uji  Chow,  uji  LM,  dan  uji  Hausman. Selanjutnya,  dari  model  yang  terpilih dilakukan  uji  varians-kovarians  residual
0 5000 10000 15000 20000 2008 2009 2010 2011 2012 2013 M ili ar Ru p iah Tahun Tipe 1 Tipe 2 Tipe 3 Tipe 4
untuk  melihat  struktur  varians-kovarians bersifat homoskedastik, heteroskedastis ada cross sectional correlation , atau heteroskedastis  tidak  ada cross  sectional correlation .
Untuk menguji kesesuaian atau kebaikan model dari tiga metode pada teknik pendugaan  data  panel  digunakan  uji  Chow dan uji Hausman. Uji Chow dilakukan untuk memilih CEM atau FEM. Hasil perhitungan di  tiap  tipe  dari  model  menunjukkan probability lebih kecil dari α = 0,01 sehingga keputusan  yang  diambil  yaitu  menolak hipotesis nol dengan kesimpulan FEM lebih baik digunakan daripada CEM. Uji Hausman dilakukan  untuk  memilih  FEM atau REM. Hasil perhitungan menunjukkan probability lebih kecil dari α = 0,01 sehingga keputusan  yang  diambil  yaitu  menolak hipotesis nol dengan kesimpulan FEM lebih baik  digunakan  daripada  REM  pada penelitian ini.
Dari  keseluruhan  persamaan  yang terpilih adalah  FEM,  maka  langkah selanjutnya  yang  harus  dilakukan  yaitu melakukan  pengujian  struktur  varians- kovarians residual model
terpilih.
Berdasarkan hasil perhitungan yang dilakukan  dengan  menggunakan  uji  LM ( Lagrange  Multiplier ),  nilai  LM  statistik menunjukkan  lebih  besar  dari  nilai  titik kritisnya  LM,  sehingga  keputusan  yang diambil  yaitu  tolak  hipotesis  nol,  yang berarti  struktur  varians-kovarians  residual bersifat  heteroskedastik.  Kemudian  FEM dengan  struktur  varians-kovarians  residual yang  bersifat  heteroskedastik  akan  diuji untuk mengetahui apakah model menggunakan estimator struktur heteroskedastik tanpa cross sectional correlation atau estimator struktur
heteroskedastik  dan  ada cross  sectional correlation .
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang telah  dilakukan  pada  matriks  korelasi residual,  diperoleh  nilai  LM  statistik  lebih besar  dari  pada  titik  kritis  sehingga keputusan  yang  diambil  adalah  menolak hipotesis  nol.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa struktur varians-kovarians bersifat heteroskedastik  dan  ada cross  sectional correlation . Dapat disimpulkan bahwa pada
tingkat  kepercayaan  99  persen,  estimasi model  terbaik  adalah Seemingly  Unrelated Regression (SUR)  dengan  metode  estimasi MLE.  Dengan  penggunaan  metode  SUR maka kekhawatiran akan masalah autokorelasi  dan  heteroskedastik  menjadi tidak  berarti.  Hal  tersebut  dikarenakan model fixed  effects dengan  metode  MLE telah  mengakomodir  masalah  tersebut. Namun karena jumlah individu lebih banyak dari  pada  jumlah  periode  waktu  penelitian, maka  penggunaan  langsung  estimator dengan penimbang SUR tidak bisa dilakukan  sehingga  penimbang  GLS  yang digunakan  yaitu cross section weight untuk mengakomodir  masalah  struktur  varians- kovarians residual yang bersifat heteroskedastik. Untuk mengakomodir masalah  adanya cross  sectional  correlation maka digunakan robust coefficient covariances dengan  metode cross  section SUR (PCSE).  Berdasarkan  model  yang memenuhi asumsi normalitas maka penelitian  ini  hanya  akan  membandingkan hasil  persamaan  untuk  tiga  tipe  klasifikasi kabupaten/kota yaitu tipe 1, tipe 2, dan tipe 4.
Tabel 2. Hasil estimasi
Dependen variabel: LnY Variabel Koefisien Daerah Makmur Daerah Tertinggal Pertumb uhan ekonomi tinggi Pertumbuh an ekonomi tinggi Pertumbuh an ekonomi rendah Tipe 1 Tipe 2 Tipe 4 C 7,460* 7,147* 6,132* LnBM 0,192* 0,126 0,099* LnPMA 0,010* 0,007 0,007* LnE 0,096* 0,112 0,019 LnL -0,141 -0,120 0,056 Adj. R- squared 0,994817 0,971073 0,987215 F- statistic 1031,113 181,8415 415,3807 Prob(F- statistic) 0,000000 0,000000 0,000000
Sumber: Hasil Pengolahan Data dengan eviws 8
Nilai Adjusted R-Square menunjukkan seberapa mampu model menjelaskan variasi dari variabel dependen. Uji kebaikan model ( goodness  of  fit  test )  dapat  dinilai  dari Adjusted  R-Square. Makin  tinggi  nilai
Adjusted  R-Square model  lebih  dapat menjelaskan  variasi  dari  pertumbuhan ekonomi.  Nilai Adjusted  R-Square sebesar 99,48 persen; 97,11 persen; dan 98,72 persen di  masing-masing  tipe  kabupaten/kota  1,  2, dan  4.  Di  tiap  tipe  kabupaten/kota  nilai Adjusted  R-Square tinggi  dan  relatif  sama yang menjelaskan model dapat menjelaskan variasi  dari  pertumbuhan  ekonomi  dengan baik  dan  relatif  sama  di  tiap  tipe kabupaten/kota.  Nilai F - statistic signifikan pada  taraf  uji  1  persen  untuk  model  di  tiap tipe  kabupaten/kota.  Hal  ini  berarti  bahwa secara
simultan
variabel-variabel independen  yang  digunakan  dalam  model bersama-sama mempunyai pengaruh signifikan  terhadap  perubahan  belanja modal  atau  minimal  ada  satu  variabel independen  yang  berpengaruh  signifikan terhadap variabel dependen.
Belanja  modal  pemerintah  dan  PMA berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan  ekonomi  di  kabupaten/kota tipe  1  dan  4.  Ketika  belanja  modal  naik  1 persen  maka  akan  menaikkan  pertumbuhan ekonomi kabupaten/kota tipe 1 dan 4 sebesar 0,192  persen  dan  0,099  persen  dengan asumsi ceteris  paribus .  Belanja  modal  dan PMA  berpengaruh  lebih  tinggi  terhadap pertumbuhan  ekonomi  di  kabupaten/kota makmur  dengan  pertumbuhan  ekonomi tinggi  (tipe  1)  daripada  di  kabupaten/kota tertinggal  dengan  pertumbuhan  ekonomi rendah  (tipe  4).  Hasil  ini  menguatkan penelitian Putri (2014) yang menyimpulkan bahwa belanja modal berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi di Pulau Jawa. Hasil penelitian  ini  memperjelas  hasil  tersebut dengan  menyimpulkan  bahwa  dampak signifikan  belanja  modal  ke  pertumbuhan ekonomi  adalah  di  kabupaten/kota  makmur (tipe  1)  dan  kabupaten  tertinggal  (tipe  4). Melihat  dari  aspek  ketimpangan  ekonomi antar  kabupaten  yang  sangat  tinggi  yang dikemukaan oleh Saputra (2016) maka akan lebih  baik  mengutamakan  belanja  modal  di kabupaten/kota  tertinggal  (tipe  4)  daripada di kabupaten/kota makmur (tipe 1).
Tenaga kerja lulusan minimal diploma 1 berdampak positif dan signifikan terhadap pertumbuhan  ekonomi  di  kabupaten/kota tipe 1. Tenaga kerja dengan lulusan minimal
diploma  1  terbukti  secara  statistik  mampu meningkatkan pertumbuhan ekonomi hanya di kabupaten/kota makmur dengan pertumbuhan  ekonomi  tinggi.  Kenaikan  1 persen tenaga kerja efektif akan meningkatan pertumbuhan ekonomi sebesar 0,096  persen  di  kabupaten/kota  tipe  1 dengan asumsi ceteris paribus . Kabupaten/kota tipe 1 mampu memperdayakan tenaga kerja efektif dengan sebaik-baiknya untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Penelitian  ini  berkontribusi  dalam  melihat pengaruh  dari  modal  dan  tenaga  kerja terhadap  pertumbuhan  ekonomi  dengan mempertimbangkan
klasifikasi
kabupaten/kota.  Hal  ini  diharapkan  dapat berkontribusi  dalam  melakukan  langkah yang  efektif  dalam  mengejar  pertumbuhan ekonomi sesuai dengan karakteristik kabupaten/kota.  Belanja  modal  pemerintah dan PMA berpengaruh positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di kabupaten/kota  tipe  1  dan  4.  Karena  sama- sama berdampak signifikan maka pemerintah  lebih  baik  mengutamakan belanja  modal  di  kabupaten/kota  tertinggal (tipe 4) daripada di kabupaten/kota makmur
(tipe 1). Selain itu, peningkatan pertumbuhan  ekonomi  juga  perlu  melihat kualitas  dari  tenaga  kerja  sehingga  akan memberikan  langkah  yang  tepat  untuk menentukan  kebijakan  karena  pendidikan dari  tenaga  kerja  mempunyai  pengaruh berbeda  di  antara  kabupaten/kota  makmur dan tertinggal. Tenaga kerja lulusan minimal diploma 1 berdampak positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi di kabupaten/kota  tipe  1.  Hal  ini  berarti kabupaten/kota tipe 1
mampu memperdayakan tenaga kerja efektif dengan sebaik-baiknya
untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi.

## Saran
Berdasarkan  kesimpulan  penelitian,  maka beberapa  saran  yang  disampaikan  oleh penulis yaitu:
1. Supaya  kegiatan  perekonomian  tidak terjadi ketimpangan yang semakin lebar
antara kabupaten makmur dan tertinggal, maka  perlunya  pembangunan  sarana prasarana  di  kabupaten/kota  tertinggal. Sarana untuk kemudahan akses (bandara,  pelabuhan,  dan  jalan  raya), listrik, teknologi, pendidikan, dan kesehatan  untuk  meningkatkan  kualitas dan memperlancar kegiatan masyarakat. Selanjutnya  setelah  sarana  prasarana telah membaik, pemerintah pusat memfokuskan  penyaluran  PMA  untuk membangun daerah tertinggal.
2. Untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi  di  Pulau  Jawa,  pemerintah sebaiknya meningkatkan kualitas tenaga kerja  melalui  pendidikan  yang  lebih tinggi yaitu minimal diploma 1.
3. Penelitian
selanjutnya dapat menambahkan variabel Penanaman Modal  Dalam  Negeri  (PMDN)  sebagai variabel independen dan
memperbandingkan  kawasan  Indonesia bagian  timur  dan  barat  yang  terlihat kesenjangan pembangunan.

## DAFTAR PUSTAKA
Arsyad, Licoln. 2010. Pengantar Perencanaan dan Pembangunan Ekonomi Daerah edisi ke-5. Yogyakarta:
Penerbit STIM YKPN.
Baltagi, Badi H. 2005. Econometric Analysis of  Panel  Data  (3rd  edition). England: John Wiley & Sons, Ltd.
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  RI.  2013.
Produk Domestik Regional Bruto
Kabupaten/Kota  di  Indonesia  2008-
2012 . Jakarta: BPS. Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  RI.  2014. Produk Domestik Regional Bruto
Kabupaten/Kota  di  Indonesia  2009- 2013 . Jakarta: BPS.
Badan Koordinasi Penanaman Modal (BKPM). PMA Perkembangan Realisasi Investasi PMA Berdasarkan Negara Per Kabupaten/kota 2001-2013 .  Diakses tanggal  26 Juli  2015  pukul:  19.05 WIB melalui http://nswi.bkpm.go.id/wps/portal/bium um/!ut/p/c5/04_SB8K8xLLM9MSSzPy 8xBz9CP0os3hDAwNPJydDRwN3U1 MTA0f_EGOvYDcXYwMDQ_1wkA6
zeAMcwNFA388jPzdVvyA7rxwAkmx VPg!!/dl3/d3/L2dBISEvZ0FBIS9nQSE h/
Direktorat Jendaral Perimbangan Keuangan (DJPK). Data keuangan daerah setelah tahun 2006 . Diakses tanggal 5 Juli 2015 5/7/2015  pukul  13:12  WIB  melalui http://www.djpk.kemenkeu.go.id/data- series/data-keuangan-daerah/setelah-ta- 2006 Ekananda, Mahyus. 2014. Analisis
Ekonometrika  Data  Panel .  Jakarta: Mitra Wacana Media.
Greene,  William  H.  2003. Econometric Analysis  (5th  ed). New  York:  Pearson Education,
Gujarati,  D.N.  2004. Basic  Econometrics (4th edition). New York: McGraw-Hill. Gujarati, D.N and Porter, D.C. 2009. Basic Econometrics  (5th  edition). New  York:
McGraw-Hill. Mankiw, N. Gregory. 2010.
Macroeconomics  (7th  edition). United States of America: Worth Publishers.
Pasal  53  Permendagri  Nomor  13  Tahun 2006  tentang  Pengelolaan  Keuangan Daerah
Peraturan Menteri Keuangan (PMK) Nomor 91  tahun  2007  tentang  Bagan  Akun Standar (BAS)
Putri,  Phany  Ineke.  2014. Pengaruh Investasi, Tenaga kerja, Belanja Modal, dan Infrastruktur terhadap Pertumbuhan  Ekonomi  Pulau  Jawa . Semarang: Universitas Negeri
Semarang.
Religi,  Sein.  2015. Analisis  Perbandingan Pengaruh  Modal  dan  Tenaga  Kerja terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  Antar Tipe  Klasifikasi  Kabupaten/Kota  di Pulau  Jawa  Tahun  2008-2013 .  Jakarta: Sekolah Tinggi Ilmu Statistik Salsabila, Almira. 2013. Pengaruh FDI dan Modal Manusia Terhadap Pertumbuhan Ekonomi  Antar  Daerah  di  Indonesia [Skripsi]. Depok: Universitas Indonesia. Saputra,  Diki.  2016. Analisis  Pertumbuhan Ekonomi  dan  Tingkat  Ketimpangan antar Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat . Bandung: Universitas Pendidikan Indonesia.

## LAMPIRAN
Lampiran 1. Model   Regresi  Data Panel  Kabupaten/Kota Tipe 1 dengan Fixed Effect  Model Cross Section Weight dengan Robust Coefficient Covariance Cross Section SUR (PCSE).
Dependent Variable: LNY Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 09/11/15   Time: 14:00 Sample: 2008 2013 Periods included: 6 Cross-sections included: 27 Total panel (balanced) observations: 162 Iterate weights to convergence Cross-section SUR (PCSE) standard errors & covariance (d.f. corrected)
Convergence achieved after 13 weight iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 7.459788 0.522565 14.27533 0.0000 LNBM 0.191921 0.032503 5.904740 0.0000 LNL -0.141461 0.039803 -3.554066 0.0005 LNE 0.096170 0.022358 4.301329 0.0000 LNPMA 0.010307 0.002450 4.207001 0.0000 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Weighted Statistics R-squared 0.995783     Mean dependent var 11.66766 Adjusted R-squared 0.994817     S.D. dependent var 5.658809 S.E. of regression 0.094466     Akaike info criterion -2.016436 Sum squared resid 1.169028     Schwarz criterion -1.425599 Log likelihood 194.3313     Hannan-Quinn criter. -1.776547 F-statistic 1031.113     Durbin-Watson stat 1.349209 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.993903     Mean dependent var 9.075118 Sum squared resid 1.169033     Durbin-Watson stat 1.243576
Sumber: Hasil Pengolahan Data dengan eviews 8
Lampiran  2.  Model    Regresi  Data  Panel  Kabupaten/Kota  Tipe  2 Fixed  Effect  Model Cross Section Weight dengan Robust Coefficient Covariance Cross Section SUR (PCSE).
Dependent Variable: LNY Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 09/11/15   Time: 14:05 Sample: 2008 2013 Periods included: 6 Cross-sections included: 28 Total panel (balanced) observations: 168 Iterate weights to convergence
Cross-section SUR (PCSE) standard errors & covariance (d.f. corrected)
Convergence achieved after 13 weight iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 7.146734 0.891596 8.015668 0.0000 LNBM 0.125745 0.068568 1.833875 0.0689 LNL -0.120392 0.044342 -2.715069 0.0075 LNE 0.111999 0.046005 2.434504 0.0162 LNPMA 0.007174 0.003318 2.162324 0.0323 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Weighted Statistics R-squared 0.976442 Mean dependent var 8.986729 Adjusted R-squared 0.971073 S.D. dependent var 2.305176 S.E. of regression 0.097033 Akaike info criterion -1.768014 Sum squared resid 1.280488 Schwarz criterion -1.172973 Log likelihood 180.5132 Hannan-Quinn criter. -1.526518 F-statistic 181.8415 Durbin-Watson stat 1.074941 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.978799 Mean dependent var 8.241193 Sum squared resid 1.280490 Durbin-Watson stat 0.967827
Sumber: Hasil Pengolahan Data dengan eviews 8
Lampiran  3.  Model    Regresi  Data  Panel  Kabupaten/Kota  Tipe  4 Fixed  Effect  Model Cross Section Weight dengan Robust Coefficient Covariance Cross Section SUR (PCSE).
Dependent Variable: LNY Method: Panel EGLS (Cross-section weights) Date: 09/11/15   Time: 14:23 Sample: 2008 2013 Periods included: 6 Cross-sections included: 27 Total panel (balanced) observations: 162 Iterate weights to convergence Cross-section SUR (PCSE) standard errors & covariance (d.f. corrected)
Convergence achieved after 18 weight iterations Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 6.131525 1.482735 4.135280 0.0001 LNBM 0.098999 0.035347 2.800730 0.0059 LNL 0.056083 0.102650 0.546349 0.5858 LNE 0.019167 0.021483 0.892194 0.3739 LNPMA 0.007412 0.002298 3.226147 0.0016 Effects Specification Cross-section fixed (dummy variables) Weighted Statistics R-squared 0.989597     Mean dependent var 9.123877 Adjusted R-squared 0.987215     S.D. dependent var 2.640599 S.E. of regression 0.069859     Akaike info criterion -2.438669 Sum squared resid 0.639315     Schwarz criterion -1.847833 Log likelihood 228.5322     Hannan-Quinn criter. -2.198781 F-statistic 415.3807     Durbin-Watson stat 1.249988 Prob(F-statistic) 0.000000 Unweighted Statistics R-squared 0.986820     Mean dependent var 8.257583 Sum squared resid 0.639316     Durbin-Watson stat 1.184970
Sumber: Hasil Pengolahan Data dengan eviews 8