## COSTING:Journal of Economic, Business and Accounting
Volume 4 Nomor 2, Juni 2021 e-ISSN : 2597-5234

## REGIONAL SPILLOVER EFFECT TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI KOTA PEKANBARU

## REGIONAL SPILLOVER EFFECT ON ECONOMIC GROWTH IN PEKANBARU CITY
M. Irfan Rosyadi 1 , Sinta Yulyanti 2
Universitas Islam Riau 1,2 m.irfanrosyadi@eco.uir.ac.id 1

## ABSTRACT
The spillover effect of economic activity from one area to another is due to the inter- sector linkages, which have implications for economic growth. This study examines and presents empirical evidence on the effects of economic growth in the districts of Siak, Pelalawan,  Kampar,  Kuantan  singingi,  and  Bengkalis,  which  have  spatial  impacts  on the economic growth of Pekanbaru City. Through quantitative methods with secondary data from the Regency / City Central Statistics Agency in Riau Province, the data used is  the  Gross  Regional  Domestic  Product  from  2010  to  2019,  then  analyzed  using  the Multiple  regression  method.  The  study  results  show  that  Kampar,  Kuantan  singingi, Pelalawan,  and  Siak  districts  have  a  significant  effect  on  the  economic  growth  of Pekanbaru City, while Bengkalis does not affect. Not all of the natural resources owned by each district can provide a spillover effect of growth. However, a dominant sector in absorbing labor will provide a spillover effect of economic growth from one region to another.
Keyword: Regional  Spillover  Effect.  Economic  Growht,  Multiple  Regression.

## Pekanbaru

## ABSTRAK
Limpahan  aktifitas  ekonomi  suatu  daerah  terhadap  daerah  lain  disebabkan  adanya keterkaitan  antar  sektor  yang  berimplikasi  pada  pertumbuhan  ekonomi.  Studi  ini mengkaji  dan  menyajikan  bukti  empiris  tentang  pengaruh  dari  pertumbuhan  ekonomi Kabupaten Siak, Pelalawan, Kampar, Kuantan singing dan Bengkalis yang memberikan dampak spasial bagi pertumbuhan ekonomi Kota Pekanbaru. Melalui metode kuantitatif dengan data sekunder dari Badan Pusat Statistik Kabupaten/Kota di Provinsi Riau, data yang digunakan yaitu Produk Domestik Regional Bruto dari tahun 2010 sampai 2019, selanjutnya  dianalisa  menggunakan  metode  Multiple  regression.  Hasil  studi menunjukkan  bahwa  Kabupaten  Kampar,  Kuantan  singingi,  Pelalawan  dan  Siak berpengaruh  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  Kota  Pekanbaru,  sementara Kabupaten  Bengkalis  tidak  berpengaruh.  Sumberdaya  alam  yang  dimiliki  setiap kabupaten  tidak  seluruhnya  dapat  memberikan  limpahan  pertumbuhan,  namun  sektor yang  dominan  menyerap  tenaga  kerja  akan  memberikan  limpahan  pertumbuhan ekonomi suatu daerah terhadap daerah lainnya.
Kata  Kunci: Efek  Limpahan  Regional.  Pertumbuhan  Ekonomi,  Regresi  Berganda. Pekanbaru

## PENDAHULUAN
Pembangunan  pada  hakekatnya merupakan upaya terencana dan terprogram  yang  dilakukan  secara  terus menerus  untuk  menciptakan  masyarakat yang  lebih  baik.  Pembangunan  daerah sebagai bagian integral dari pembangunan  nasional  mempunyai  arti yang  sangat  penting  dalam  rangka mewujudkan tujuan nasional. Pembangunan ekonomi daerah merupakan suatu proses dimana pemerintah  daerah  dan  masyarakat mengelola  sumberdaya  yang  ada  dan membentuk  suatu  pola  kemitraan  untuk menciptakan  suatu  lapangan  kerja  baru dan merangsang perkembangan kegiatan ekonomi (Arsyad, 2004).
Dalam  teori Linkage  Effect dan Industrial  Effect,  pertumbuhan  ekonomi suatu  daerah  akan  memberikan  efek yang  menguntungkan  dan  efek  yang merugikan bagi daerah lain (Hirschman,
1984). Salah satu efek yang menguntungkan bagi daerah lain misalnya Industrial  Effect yang  dapat meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi secara  agregat,  karena  aktifitas  industri suatu daerah dapat membantu penyerapan tenaga kerja dan meningkatkan  pendapatan  perkapita. Regional  spillover  effect pertumbuhan ekonomi suatu daerah dapat memberikan
limpahan  pertumbuhan  terhadap  daerah lainnya.
Pembangunan  ekonomi  suatu daerah  tak  lepas  dari  pengaruh  daerah lain  yang  memiliki  potensi  sumberdaya serta memiliki kedekatan secara administratif. Kota Pekanbaru merupakan ibu Kota Provinsi Riau yang berdekatan  dengan  beberapa  Kabupaten antara lain; Kabupaten Kampar,
Kabupaten  Siak,  Kabupaten  Pelalawan,
Kabupaten  Kuansing  dan  Kabupaten Bengkalis.  Kabupaten  tersebut  memiliki potensi  ekonomi  yang  berbeda,  dengan potensi sumberdaya yang dimiliki setiap daerah  yang  bersinambungan  dalam meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi secara berkelanjutan.
Hal  ini  menjadi  dorongan  setiap daerah  untuk  melakukan  kerjasama ( cross  border  spatial  cooperation )  agar dapat  saling  memberikan  limpahan aktifitas ekonomi.
Fluktuasi  pertumbuhan  ekonomi Kota  Pekanbaru tidak  lepas  dari  kondisi pertumbuhan ekonomi Kabupaten disekitarnya. Penurunan aktifitas perekonomian  di  Kabupaten  yang berdekatan  dengan  Kota  Pekanbaru secara  umum  dapat  mencerminkan kondisi  perekonomian  Kota  Pekanbaru, karena  distribusi  barang  serta  sentra perdagangan  di  Provinsi  Riau  berada  di KotaPekanbaru. Tabel  1.  Produk  Domestik  Regional  Bruto  Atas  Dasar  Harga  Konstan  dan  Laju  Pertumbuhan Ekonomi Kota Pekanbaru tahun 2010-2019 Tahun Produk Domestik Regional Bruto Atas Dasar Harga Konstan 2010 (Milyar Rp) Laju pertumbuhan ekonomi (Persen) 2010 41.702,83 - 2011 44.845,77 7,54 2012 48.351,74 7,82 2013 51.053,17 5,59 2014 54.575,48 6,90 2015 57.616,75 5,57 2016 60.891,07 5,68 2017 64.619,26 6,12 2018 68.108,76 4,40 2019 72.200,41 5,61
Sumber: Badan Pusat Statistik Provinsi Riau (2020)
Pertumbuhan  ekonomi  diukur berdasarkan  Produk  Domestik  Regional Bruto (PDRB) setiap tahunnya. Peningkatan  PDRB  di  Kota  Pekanbaru dari  tahun  2010-2019  disebabkan  oleh dorongan  aktifitas  ekonomi  dari  sektor perdagangan,  industri  pengolahan  dan manufaktur. Peningkatan PDRB tersebut tidak  sepenuhnya  peran  dari  aktifitas ekonomi  yang  terdapat  di  Kota Pekanbaru,  dampak  aktifitas  ekonomi daerah lainnya juga memberikan sumbangsih terhadap pertumbuhan ekonomi di Kota Pekanbaru. Regional  Spillover  dari  daerah lainnya dapat berdampak positif maupun negative.  Perlu  kebijakan  yang  tepat untuk merespon dampak dari pertumbuhan ekonomi tersebut. Pemerintah  berperan  penting  dalam merespon melalui kebijakan pembangunan yang tepat karena pertumbuhan  ekonomi  daerah  menjadi acuan  atas  kinerja  pemerintah  daerah dalam mengelola daerahnya.
Studi  tentang  regional  spillover effect  menjadi  topik  pembahasan  dalam lingkup ekonomi regional yang mengacu pada  aktifitas  ekonomi  setiap  daerah yang  memberikan  efek  terhadap  daerah sekitarnya.  Kerjasama  antar  daerah dalam melakukan aktifitas ekonomi yang saling  berkaitan  satu  sama  lain  untuk mendongkrak  pertumbuhan  ekonomi. Regional  spillover  bagi  pertumbuhan daerah sangat penting. Regional spillover tersebut  meliputi  K nowledge Spillover, Industri Spillover dan Growth
Spillover (Capello, 2009).
Wibisono  dan  Kuncoro  (2015); Suparta (2009); Carlino (2001);
(Harahap  et  al.,  2015);  (Luo,  2005); Jaffe,  Trajtenberg,  dan  Fogarty  (2000); Aghion  dan  Jaravel  (2015);  Li  and  Li (2018);  MAhmed  (2012);  Anata  Salam dan  Prishardoyo  (2018);  Seif  et  al., (2017);  Aiyubbi  &  Wijayanti,  (2014); Laksono  et  al.,  (2018)  telah  melakukan
kajian  mengenai  spillover  effect  dengan metode  dan  objek  yang  berbeda-beda. Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  kajian mengenai  spillover  effect  telah  banyak dilakukan  oleh  peneliti  di  berbagai Negara dan daerah.
Berdasarkan  pemaparan  diatas perlu  kiranya  melakukan  kajian  empiris tentang  Regional  Spillover  Effect terhadap  Kota  Pekanbaru,  karena  sejauh ini  belum  ada  kajian  khusus  dilakukan baik  oleh  peneliti  atau  lembaga  kajian dari  pemerintah,  hal  ini  dibuktikan dengan  tidak  ditemukannya  kajian regional  spillover  effect  dari  sumber lainnya.  Penelitian  terkait  Limpahan aktifitas  ekonomi  dari  Kota  Pekanbaru penting  untuk  dilakukan  agar  dapat diketahui  seberapa  besar  pengaruh  dari aktifitas  perekonomian  daerah  sekitar yang  memberikan  limpahan  aktifitas ekonomi sehingga pertumbuhan ekonomi  kota  Pekanbaru  terus  terjadi peningkatan.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode  kuantitatif  dengan  data  skunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS)  Provinsi  Riau.  Data  yang digunakan  untuk  analisa  yaitu  data Produk  Domestik  Regional  Bruto (PDRB) dan Laju pertumbuhan ekonomi Atas Dasar Harga Konstan (ADHK) dari tahun  2010  sampai  tahun  2019.  Daerah yang digunakan sebagai objek penelitian yaitu  Kota  Pekanbaru,  Kabupaten  Siak, Kabupaten Bengkalis, Kabupaten Kampar,  Kabupaten  Kuansing  dan Kabupaten Pelalawan. Penelitian ini menggunakan metode regresi linier berganda ( Multiple linear  regression )  yang  merupakan metode  yang  melibatkan  lebih  dari  satu variabel  independen.  Dalam  hal  ini variabel dependen yang digunakan yaitu PDRB  Kota  Pekanbaru,  sementara variabel  independennya  yaitu  PDRB
Kabupaten  Siak,  PDRB  Kabupaten Bengkalis,  PDRB  Kabupaten  Kampar, PDRB  Kabupaten  Kuansing  dan  PDRB Kabupaten Pelalawan. Terdapat beberapa  tahapan  dalam  metode  regresi linier berganda yaitu: Tahapan Pertama yaitu Pengujian  Asumsi  klasik  digunakan untuk mendeteksi apakah model estimasi dari  metode  regresi  linier  berganda
( Multiple  linear  regression )  memenuhi asumsi Ordinary  least  square (OLS), berikut asumsi yang digunakan (Widarjono, 2018): 1. Uji  normalitas  merupakan  pengujian untuk mengetahui bahwa model yang digunakan  sesuai  dengan  asumsi  dari model  regresi  linier  berganda  yaitu berdustribusi normal. Dalam mengambil keputusan yang ditentukan melalui Probability Jerque-Bera,  jika  probability  Jerque- Bera  lebih  besar  dari  alpha  5  persen maka  data tidak  berdistribusi  normal. Sebaliknya  jika  probability  Jerque- Bera  lebih  kecil  dari  alpha  5  persen maka data berdistribusi normal.
2. Uji  heteroskedastisitas  merupakan asumsi yang digunakan untuk megetahui  ada  tidaknya  variabel gangguan  yang  tidak  konstan  dalam model  yang  digunakan.  Metode  yang digunakan untuk mendeteksi heteroskedastisitas,  salah  satunya yaitu  Uji  White,  dengan  ketentuan Jika  nilai  probabilitas  Chi  squares lebih  besar  dari  alpha  5  Persen  maka tidak terjadi masalah heteroskedastisitas,  begitu  sebaliknya jika  nilai  probabilitas  Chi  squares lebih  kecil  dari  alpha  5  Persen  maka terjadi masalah heteroskedastisitas.
3. Uji  autokorelasi  merupakan  asumsi untuk melihat ada tidaknya hubungan variabel gangguan antar satu observasi  dengan  observasi  lainnya. Untuk  mendeteksi  ada  tidaknya autokorelasi  dalam  model  dapat
dilakukan  dengan  metode  yang dikembangkan  oleh  Breusch  dan Godfrey  yang  dikenal  dengan  uji Langrange  Multiplier.  Penentuan  ada tidaknya  masalah  autokorelasi  dapat dilihat  dari  nilai  probabilitasnya,  jika lebih  besar  dari  alpha  5  persen  maka tidak terdapat autokorelasi. Sebaliknya jika lebih kecil dari alpha 5 persen maka terdapat autokorelasi. 4. Uji multikolinieritas digunakan untuk mengetahui  ada  tidaknya  hubungan linier  antar  variabel  independen dalam  suatu  regresi.  Metode  yang dapat  digunakan  untuk  menguji  ada tidaknya  masalah  multikolinearitas pada suatu model regresi dengan cara menguji korelasi parsial antar variabel independen.  Ketentuannya  yaitu  jika koefisien korelasi cukup tinggi diatas 0.85  Maka  model  mengandung  unsur multikolinieritas,  dan  jika  sebaliknya maka tidak ada korelasi antar variabel independen.
Tahapan  kedua dalam  analisis data menggunakan metode Regresi linier berganda  (Multiple  linear  regression) dengan  menggunakan  data  times  series. Regresi  linier  berganda  merupakan model regresi linier yang memiliki lebih dari  satu  variabel  independen  atau dependen.  Berikut  persamaan  estimasi yang  digunakan  untuk  mengetahui  nilai dari  variabel  independen  (X)  yang mempengaruhi variabel dependen (Y).
𝑌 " =   𝛽 & + 𝛽 ( 𝑋 (" + 𝛽 * 𝑋 *" + 𝛽 + 𝑋 +" + 𝛽 , 𝑋 ," + 𝛽 - 𝑋 -" +  𝑒 " Keterangan:
𝑌 : PDRB Kota Pekanbaru 𝑋 ( : PDRB Kabupaten Bengkalis 𝑋 * : PDRB Kabupaten Kuansing 𝑋 + : PDRB Kabupaten Pelalawan 𝑋 , : PDRB Kabupaten Siak 𝑋 - : PDRB Kabupaten Kampar
𝑒 : Standar error 𝑡 : Time 𝛽 & : Intersep
𝛽 (, 𝛽 * , 𝛽 + , 𝛽 , , 𝛽 - : Koefisien regresi
parsial Model  Regresi  berganda  diuji dengan  beberapa  pengujian  yaitu:  Uji  t- statistik  (Pengujian  variabel  secara individu).  Uji  f-statistik  (Uji  hipotesis Koefisien  Regresi  secara  menyeluruh) dan  Koefisien  Determinasi  (R-Square) (Widarjono, 2018).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Asumsi Klasik Pengujian asumsi klasik digunakan agar model memenuhi asumsi Ordinary  least  square  (OLS).  Berikut hasil uji asumsi klasik:

## Uji Normalitas
Hasil uji normalitas menunjukkan bahwa  data  dalam  model  berdistribusi normal,  karena  probability  Jerque-Bera bernilai 0.735071 artinya lebih besar dari alpha 5 persen.
Gambar 1 hasil uji normalitas
Sumber: Hasil olahan menggunakan Eviews 10 (2020)
Uji Autokorelasi Dari hasil uji Langrange Multiplier  pada  tabel  dibawah  ini, dihasilkan  nilai  Obs*R-Squared  sebesar 2.730543  dengan  nilai  probabilitas  Chi- Square  0.2553  atau  25,53  persen.  maka dapat  diketahui  dalam  model  tidak terdapat  masalah  autokorelasi  karena nilai probabilitas Chi-Square lebih besar dari alpha 5 persen. Tabel 2 Uji Autokorelasi Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test: F-statistic 0.375619 Prob. F(2,2) 0.7269 Obs*R-squared 2.730543 Prob. Chi-Square(2) 0.2553 Sumber: Hasil olahan menggunakan Eviews 10 (2020) Uji Heterokedastisitas Berdasarkan tabel dibawah diperoleh nilai Obs*R-squared 6.777 dan probabilitas  Chi-Squares  0.2377  atau 23,77  persen,  artinya  tidak  terdapat masalah heteroksedastisitas dalam model,  karena  nilai  probabilitas  Chi- Square lebih besar dari alpha 5 persen. Tabel 3 Hasil Uji Heterokedastisitas Heteroskedasticity Test: White F-statistic 1.682753 Prob. F(5,4) 0.3171 Obs*R-squared 6.777770 Prob. Chi-Square(5) 0.2377 Scaled explained SS 0.628862 Prob. Chi-Square(5) 0.9866
Sumber: Hasil olahan menggunakan Eviews 10 (2020)
Uji Multikolinieritas Bedasarkan hasil uji multikolinieritas  ditemukan  masalah multikolinieritas karena terdapat korelasi antar  variabel  independen  dengan  nilai diatas 0.85. berdasarkan ahli ekonometrika  yaitu  Gujarati,  (2003); Ghozali & Ratmono, (2017); Widarjono, (2018)  sependapat  bahwa  jika  dalam model mengandung masalah multikolinearitas  maka  dapat  diatasi dengan cara tanpa perbaikan dan dengan perbaikan.  Karena  yang  kita  analisa adalah  pertumbuhan  ekonomi,  maka wajar  jika  terdapat  korelasi  antar variabel  bebas,  yaitu  PDRB  antar Kabupaten  yang  menjadi  variabel independen.  Oleh  karena  itu  masalah multikolinieritas  pada  studi  ini  memilih solusi tanpa perbaikan.

## Hasil regresi berganda
Setelah  model  memenuhi  asumsi yang  disyaratkan  pada  metode  Ordinary lest  square.  Lanjut  tahapan  berikutnya yaitu  regresi  linier  berganda  dengan beberapa  pengujian  untuk  memperoleh hasil yang dapat di analisa. Berikut hasil regresi linier berganda:
Uji t-statistik Uji  t-statistik  merupakan  suatu pengujian untuk melihat apakah variabel independen secara individu mempengaruhi variabel dependen. Dalam  pengujian  dengan  metode  secara umum  untuk  melihat  pengaruhnya melalui nilai t-statistik, dengan menggunakan  nilai  t-statistik  akan diperoleh  nilai  yang  dapat  menjawab hipotesis  apakah  Ho  ditolak  atau diterima.  Berikut  Kriteria  pengujian hipotesis:
1. Jika  nilai  probabilitas  t-statistik  lebih besar  dari  5  persen,  maka  Ho diterima,  artinya  variabel  bebas  tidak mempengaruhi  variabel  terikat  secara signifikan.
2. Jika  nilai  probabilitas  t-statistik  kecil dari  5  persen,  maka  Ho  ditolak, artinya  variabel  bebas  mempengaruhi variabel terikat secara signifikan. Untuk  menentukan  keputusan dari  hipotesis,  dapat  dilihat  dari  nilai probabilitas (p-value). Jika nilai probabilitas  (p-value)  lebih  kecil  dari nilai  alpha  5  persen  maka  menolak  Ho, artinya variabel independen mempengaruhi variabel dependen secara signifikan.  Berikut  hasil  uji  t-statistik variabel  independen  terhadap  variabel dependen.  Berikut  hasil  pengujian  T- statistik: Tabel 4 Hasil Uji t-statistik Variabel Coefficient t-Statistic Probabilitas Keterangan X 1 (PDRB Bengkalis) -0.06 -1.31 0.25 Tidak Signifikan X 2 (PDRB Kuantansingingi) -1.78 -3.03 0.03 Signifikan* X 3 (PDRB Pelalawan) 3.05 8.71 0.00 Signifikan* X 4 (PDRB Siak) 1.49 5.72 0.00 Signifikan* X 5 (PDRB Kampar) 0.61 2.14 0.09 Signifikan** Sumber: Hasil olahan menggunakan Eviews 10 (2020) *Significant on α = 0,05 **Significant on α = 0,10
1. Hasil  pengujian  PDRB  Bengkalis terhadap PDRB Kota Pekanbaru. Dari hasil  pengujian  diperoleh  nilai  t- statistik  yaitu  -1.317218  dengan  nilai probabilitas  lebih  besar  dari  5  persen yaitu  0.2582.  Artinya  menerima  Ho, karena  variabel  PDRB  Bengkalis tidak signifikan mempengaruhi PDRB Pekanbaru.
2. Hasil  pengujian  PDRB  Kampar terhadap PDRB Kota Pekanbaru. Dari hasil  pengujian  diperoleh  nilai  t- statistik  yaitu  2.145298  dengan  nilai probabilitas  tidak  signifikan  pada alpha  5  persen  namun  signifikan  jika menggunakan alpha 10 persen dengan nilai  probabilitas  0.0985  atau  9,8 persen.  Maka  dapat  diartikan  PDRB Kampar secara signifikan mempengaruhi PDRB Pekanbaru. 3. Hasil  pengujian  PDRB  Kuantan singing terhadap PDRB Kota Pekanbaru.  Dari  hasil  pengujian diperoleh  nilai  t-statistik  yaitu  - 3.030161  dengan  nilai  probabilitas lebih besar dari 5 persen yaitu 0.0388.
Artinya  menolak  Ho,  karena  variabel PDRB  Kuantan  singing  secara signifikan mempengaruhi PDRB Pekanbaru.
4. Hasil  pengujian  PDRB  Pelalawan terhadap PDRB Kota Pekanbaru. Dari hasil  pengujian  diperoleh  nilai  t- statistik  yaitu  8.713168  dengan  nilai probabilitas  lebih  kecil  dari  5  persen yaitu  0.0010.  Artinya  menolak  Ho,
karena  variabel  PDRB  Pelalawan signifikan mempengaruhi PDRB Pekanbaru. 5. Hasil  pengujian  PDRB  Siak  terhadap PDRB  Kota  Pekanbaru.  Dari  hasil pengujian  diperoleh  nilai  t-statistik yaitu 5.728944 dengan nilai probabilitas  lebih  besar  dari  5  persen yaitu  0.0046.  Artinya  menolak  Ho, karena  variabel  PDRB  Siak  secara signifikan mempengaruhi PDRB Pekanbaru.

## Uji f-statistik
Nilai  statistik  Uji  f-statistik merupakan  suatu  uji  untuk  mengetahui apakah  variabel  independen  secara bersama-sama  mempengaruhi  variabel dependen. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai Hasil Uji f sebesar 1457.795 dengan  tingkat  probabilitas  dibawah alpha  5  persen  yaitu  0.000001.  Berarti variabel independen bersama-sama mempengaruhi variabel dependen sebesar 1457.795 dengan tingkat signifikansi 0.000001.
Koefisien Determinasi (R 2 )
Koefisien determinasi (R- squared) adalah nilai yang menunjukkan seberapa besar variasi variabel dependen dapat  dijelaskan  oleh  variabel-variabel independen. Pada model estimasi regresi berganda  diperoleh  nilai  koefisien determinasi  sebesar  0.999452  sehingga variasi  dari  variabel  dependen  dapat dijelaskan  oleh  variabel  independen sebesar 99, 94 persen.

## Regional Spillover Effect
Selain menjadi ibu Kota Provinsi Riau,  Kota  Pekanbaru  berada  dilokasi strategis  yang  diapit  oleh  beberapa kabupaten  yang  memiliki  sumberdaya alam  potensial.  Sektor  unggulan  Kota Pekanbaru  yaitu  sektor  perdagangan, Kontruksi  dan  industri  pengolahan. Berikut  sektor  unggulan  penyumbang PDRB Kota Pekanbaru.
Tabel 5. Distribusi PDRB Kota Pekanbaru menurut Sektor tahun 2010-2019 (Persen)
Tahun Kontruksi Perdagangan besar dan eceran; reparasi mobil dan sepeda motor Industri Pengolahan Sektor lainnya 2010 28,45 28,45 20,86 22,24 2011 29,02 28,51 20,92 21,55 2012 28,80 28,85 20,60 21,75 2013 29,58 28,32 20,29 21,81 2014 29,98 30,01 18,98 21,03 2015 29,60 29,31 19,97 21,12 2016 29,51 29,68 19,99 20,82 2017 29,66 30,47 19,88 19,99 2018 30,21 30,40 19,63 19,76 2019 30,16 31,41 19,24 19,19 Sumber: Badan Pusat Statistik Kota Pekanbaru (2020) Aktifitas perekonomian di
kabupaten  sekitar  Kota  Pekanbaru membuka  peluang  untuk  menyediakan barang  dan  jasa  yang  dibutuhkan  atau menjadikan  Kota  Pekanbaru  sebagai penerima  limpahan  aktifitas  ekonomi. Menurut  Capello  (2009)  pertumbuhan ekonomi  suatu  daerah  akan  dapat meningkatkan pendapatan daerah tersebut, yang berakibat pada peningkatan permintaan barang dan jasa. Permintaan  yang  terus  meningkat menyebabkan  barang  dan  jasa  harus  di impor dari luar daerah. Kabupaten disekitar Kota Pekanbaru  tidak  semuanya  memberikan efek positif, dampak negative juga dapat ditimbulkan. Seperti kabupaten Bengkalis  dan  kabupaten  kuantan singing.  Sementara  itu,  kabupaten  siak, kabupaten  Kampar  dan  kabupaten pelalawan  menunjukkan  efek  positif terhadap  pertumbuhan  ekonomi  Kota Pekanbaru. Fluktuasi pertumbuhan ekonomi  di  Kabupaten/Kota  menjadi salah satu factor penentu yang mempengaruhi  efek  yang  ditimbulkan seperti pertumbuhan ekonomi kabupaten bengkalis  yang  terus  terjadi  penurunan dari  tahun  2012  sampai  tahun  2019.
Berikut  laju  pertumbuhan  ekonomi  di Kabupaten/Kota tersebut. Tabel  6.  Laju  Pertumbuhan  Ekonomi  Enam  Kabupaten/kota  di  Provinsi  Riau  Tahun  2011-2019 (Persen) Tahun Pekanbaru Kampar Siak Bengkalis Pelalawan Kuantan singingi 2011 7,5 4,1 -0,5 7,9 5,7 4,17 2012 7,8 5,8 2,1 -0,7 3,0 5,93 2013 5,6 6,3 -2,3 -3,3 5,6 5,47 2014 6,9 3,4 -1,0 -3,9 6,2 5,14 2015 5,6 1,1 -0,2 -2,7 2,5 -2,14 2016 5,7 2,8 0,4 -2,5 3,0 3,89 2017 6,1 3,0 0,9 -1,7 4,1 4,37 2018 4,4 1,9 1,1 -1,7 3,8 4,68 2019 5,6 3,9 1,5 -1,9 3,9 4,62 Sumber: Badan Pusat Statistik Provinsi Riau (2020) Pertumbuhan  Ekonomi  Kabupaten Bengkalis terhadap Kota Pekanbaru Dampak  negative  dan  tidak signifikan  pada  pertumbuhan  ekonomi Kabupaten Bengkalis terhadap pertumbuhan  ekonomi  Kota  Pekanbaru salah  satunya  disebabkan  oleh  kondisi geografis  kabupaten  bengkalis  yang tidak  berbatasan  langsung  dengan  Kota Pekanbaru, meskipun kabupaten
bengkalis  memiliki  PDRB  terbesar  di provinsi riau. Sehingga sektor pertambangan  dan  penggalian  yang menjadi  sektor  unggulan  di  kabupaten Bengkalis  tidak  mampu  memberikan limpahan  aktifitas  ekonomi  terhadap
Kota  Pekanbaru.  Hal  ini  terjadi  karena
hasil  dari  sektor  pertambangan  yang mulai  menurun  dan  di  ikuti  penurunan PDRB  di  kabupaten  bengkalis  secara agregat.  Rata-rata  sektor  pertambangan menyumbang 70 persen terhadap PDRB Kabupaten  Bengkalis  dari  tahun  2010-
2019.
Tabel 7 Sektor Pertambangan dan Penggalian Kabupaten Bengkalis tahun 2010-2019 (Persen) Tahun Pertambangan dan Penggalian Sektor lainnya 2010 75,98 24,02 2011 81,47 18,53 2012 82,33 17,67 2013 82,36 17,64 2014 80,22 19,78 2015 73,15 26,85 2016 89,56 10,44 2017 66,73 33,27 2018 68,90 31,10 2019 65,15 34,85 Sumber: Badan Pusat Statistik Kabupaten Bengkalis (2020) Menurut (Capello, (2009), hambatan istitusional (institutional barrier)  bisa  terjadi  jika  perbedaan dampak  implementasi  kebijakan  yang berlaku  disetiap  daerah.  Hal  ini  sesuai dengan  kondisi  kabupaten  Bengkalis yang dominan pada sektor pertambangan dan  penggalian.  Undang-Undang  Dasar Republik Indonesia (1945) pasal 33 yang menyebutkan  bahwa  “Bumi  dan  air  dan kekayaan  alam  terkandung  didalamnya dikuasai  oleh  Negara  dan  dipergunakan untuk sebesar-besar
kemakmuran rakyat”  yang  langsung  dikelola  oleh pemerintah  pusat,  sementara  pemerintah daerah  hanya  diberikan  participating interest  10  persen  yang  diatur  pada Undang-Undang  Republik  Indonesia Nomor 22 Tahun 2001 Tentang Minyak dan  Gas  Bumi  tahun  2001.  Berdasarkan aturan  tersebut  hasil  pertambangan  dari Kabupaten  Bengkalis  langsung  dikelola oleh pemerintah pusat lalu dikembalikan sesuai  dengan  formula  bagi  hasil  sektor pertambangan dan penggalian. Sehingga hasil pertambangan dan penggalian tidak seluruhnya dapat
dikuasai oleh
pemerintah  kabupaten  bengkalis  untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi.

## Pertumbuhan  Ekonomi  Kabupaten
Kuantan  Singingi  terhadap  Kota Pekanbaru
Kabupaten  Kuantan  singingi berpengaruh  negatif  dan  signifikan terhadap  pertumbuhan  ekonomi  Kota Pekanbaru,  artinya  jika  pertumbuhan ekonomi  kabupaten  kuantan  singingi meningkat maka menurunkan pertumbuhan  ekonomi  Kota  Pekanbaru, begitu sebaliknya. Hal ini terjadi karena faktor  lokasi  geografis  kabupaten kuansing yang tidak berbatasan langsung dengan Kota Pekanbaru.
Selain  itu  kabupaten  kuansing memiliki PDRB yang tidak terlalu besar dibandingkan  kabupaten  lain.  Sehingga dampak  dari  pertumbuhan  ekonomi  di kabupaten  kuansing  tidak  memberikan efek  yang  dapat  dirasakan  bagi  daerah lain khususnya Kota Pekanbaru.
Pertumbuhan  Ekonomi  Kabupaten Pelalawan terhadap Kota Pekanbaru Kabupaten pelalawan secara statistic berpengaruh positif dan signifikan terhadap PDRB Kota Pekanbaru.  Sektor  pertanian,  kehutanan dan  perikanan  khususnya  sub  sektor perkebunan  kelapa  sawit  dan  industri pengolahan  menjadi  sektor  unggulan  di kabupaten  tersebut.  Industri  pengolahan bidang  kertas  (pulp  and  paper)  yang berada di kabupaten pelalawan memberikan efek besar terhadap kemajuan  daerah  melalui  penyerapan tenaga  kerja  dalam  maupun  luar  daerah sekitar  sehingga  dapat  mendorong aktifitas ekonomi daerah. Aktifitas  ekonomi  kabupaten pelalawan  mampu  memberikan  efek positif  terhadap  PDRB  Kota  Pekanbaru sebagai daerah yang berbatasan langsung.  Artinya  dampak  aglomerasi (agglomeration  effect)  dari  industri pengolahan  di  Kabupaten  pelalawan memberikan peluang bagi Kota Pekanbaru untuk menyediakan kebutuhan  penunjang.  Hal  ini  sesuai dengan  pendapat  Adisasmita,  (2008) yang  menyebutkan  effect  aglomerasi terjadi  jika  industri  pendorong  berhasil menarik  kegiatan  komplementer  daerah lain  untuk  memperoleh  kesempatan komulatif  dengan  biaya  yang  lebih rendah  yang  terkonsentrasi  di  kota-kota besar. Tabel 8. Distribusi PDRB Kabupaten Pelalawan menurut Sektor tahun 2010-2019 (Persen) Tahun Pertanian, kehutanan, dan Perikanan Industri Pengolahan Sektor lainnya 2010 38,50 51,68 9,82 2011 38,04 51,50 10,46 2012 38,24 50,12 11,64 2013 38,75 48,56 12,69 2014 38,49 48,67 12,84 2015 39,00 48,78 12,22 2016 39,08 48,92 12,00 2017 39,18 48,91 11,91 2018 28,69 49,00 22,31 2019 38,80 49,01 12,19 Sumber: Badan Pusat Statistik Kabupaten Pelalawan (2020) Selain industri pengolahan kertas, sektor pertanian, kehutanan dan perikanan khususnya sub sektor perkebunan  kelapa  sawit  memberikan simbangsih  besar  terhadap  PDRB perkapita  kabupaten  pelalawan.  Melalui peningkatan pendapatan penduduk kabupaten  pelalawan  dapat  memberikan limpahan  aktifitas  ekonomi  terhadap PDRB  kota  Pekanbaru  pada  sektor perdagangan.  Karena  akses  dan  kondisi geografis  yang  sangat  memungkinkan penduduk  pelalawan  berbelanja  dan mendorong perdagangan di Kota Pekanbaru. Pertumbuhan  Ekonomi  Kabupaten Siak terhadap Kota Pekanbaru PDRB Kabupaten Siak berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap PDRB Kota Pekanbaru. Artinya peningkatan  PDRB  dikabupaten  siak memberikan pengaruh terhadap peningkatan  PDRB  Kota  Pekanbaru. Tidak  jauh  berbeda  dengan  kabupaten pelalawan,  kabupaten  siak  juga  menjadi kawasan  industri  pengolahan  yaitu industri pulp and paper yang terkonsentrasi di kecamatan tualang. Secara geografis Kabupaten Siak berbatasan  langsung  dengan  Kota Pekanbaru, sehingga sangat
memungkinkan  tenaga  kerja  yang bekerja  di  industri  tersebut  untuk menetap  dikota  Pekanbaru.  Selain  itu, kondisi  geografis  dan  akses  jalan  yang memadai  juga  mendorong  penduduk Kabupaten  Siak  untuk  berbelanja  dan mendorong  sektor  perdagangan  di  Kota Pekanbaru.  Menurut  Adisasmita,  (2008) ekploitasi  atau  pengolahan  sumberdaya alam dapat menjadi basis ekonomi untuk pembangunan wilayah/daerah yang memiliki  struktur  social  ekonomi  yang memungkinkan untuk menunjang perdagangan antar wilayah. Tabel 9. Distribusi PDRB Kabupaten Siak menurut Sektor tahun 2010-2019 (Persen) Tahun Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan Pertambangan dan Penggalian Industri Pengolahan Sektor lainnya 2010 18,65 41,47 33,62 6,26 2011 15,42 47,15 30,72 6,71 2012 14,05 53,18 26,42 6,35 2013 14,15 53,18 26,42 6,25 2014 15,04 48,01 29,40 7,55 2015 17,27 38,89 34,82 9,02 2016 18,46 36,50 35,38 9,66 2017 19,67 34,45 35,74 10,14 2018 18,87 36,44 34,56 10,13 2019 20,10 31,83 36,78 11,29 Sumber: Badan Pusat Statistik Kabupaten Siak (2020) Selain  industri  pengolahan  pulp and paper, kabupaten siak juga memiliki sektor  pertambangan  dan  penggalian serta  sektor  pertanian  kehutanan  dan perikanan  khususnya  sub  sektor  kepala sawit  yang  memberikan  sumbangsih besar tehadap PDRB Kabupaten siak.
Pertumbuhan  Ekonomi  Kabupaten Kampar terhadap Kota Pekanbaru Kabupaten Kampar secara statistik berpengaruh positif dan
signifikan  jika  alpha  10  persen.  Artinya jika  terjadi  peningkatan  PDRB  di Kabupaten  Kampar  akan  memberikan efek  positif  pada  PDRB  di  Kota Pekanbaru.  Secara  geografis  kabupaten terluas  di  provinsi  riau  ini  berbatasan langsung  dengan  Kota  Pekanbaru  dan memiliki  akses  yang  baik.  Kabupaten Kampar  juga  menjadi  akses  utama menuju  beberapa  kabupaten  di  provinsi riau dan menuju provinsi Sumatera Barat
Tabel 10 Distribusi PDRB Kabupaten Kampar menurut Sektor tahun 2010-2019 (Persen)
Tahun Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan Pertambangan dan Penggalian Industri Pengolahan Sektor lainnya 2010 30,02 32,47 24,45 13,06 2011 25,97 40,30 21,78 11,95 2012 24,05 42,72 21,03 12,20 2013 22,17 45,56 20,36 11,91 2014 22,30 45,86 19,65 12,19 2015 24,87 39,21 21,97 13,95 2016 26,12 36,94 22,35 14,59 2017 27,37 34,48 23,02 15,13 2018 26,31 36,68 22,03 14,98 2019 27,82 32,37 23,54 16,27
Sumber: Badan Pusat Statatistik Kabupaten Kampar (2020)
PDRB Kabupaten kampar didorong  oleh  sektor  potensial  yaitu pertanian,  kehutanan  dan  perikanan  dan pertambangan  dan  penggalian  serta industri  pengolahan.  Dengan  adanya sumberdaya  alam  yang  cukup  besar menjadikan  kabupaten  Kampar  sebagai salah  satu  kabupaten  yang  memiliki perkebunan kelapa sawit terluas
diprovinsi  Riau.  Melalui  sektor-sektor unggulan  kabupaten  Kampar  dapat memberikan  limpahan  aktifitas  ekonomi bagi  Kota  Pekanbaru.  Berikut  sektor yang paling berpengaruh terhadap PDRB
Kabupaten Kampar. Selain meningkatkan PDRB secara agregat, potensi sumberdaya alam juga  meningkatkan  pedapatan  perkapita bagi  penduduk.  Peningkatan  pendapatan akan meningkatkan konsumsi penduduk, sehingga  factor  produksi  yang  tidak tersedia  dikabupaten  tersebut  harus disediakan  daerah  lainnya  seperti  kota Pekanbaru.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa limpahan  aktifitas  ekonomi  baik  dalam bentuk  mobilitas  barang,  tenaga  kerja dan  modal  maupun  eksternalitas  spasial akan  mempengaruhi  aktifitas  ekonomi dalam  suatu  wilayah  atau  daerah (Suparta, 2009).

## PENUTUP Kesimpulan
Kondisi geografis dan akses yang baik  akan  sangat  berpengaruh  terhadap limpahan  aktifitas  perekonomian  dari suatu  daerah  terhadap  daerah  lainnya, hal  ini  ditunjukkan  dengan  pengaruh positif  PDRB  kabupaten  siak,  PDRB
pelalawan dan PDRB Kabupaten Kampar terhadap PDRB kota Pekanbaru yang  berbatasan  langsung.  Dorongan sektor  yang  menjadi  prioritas  juga memiliki peran penting, misalnya sektor industri  pengolahan  dan  sub  sektor perkebunan kelapa sawit dapat mendorong  peningkatan  pendapatan perkapita yang menyebabkan
peningkatan konsumsi penduduk. Sehingga limpahan peningkatan aktifitas ekonomi di kabupaten siak, Kampar, dan pelalawan akan terus dirasakan oleh kota Pekanbaru.
Pengembangan  potensi  ekonomi di  daerah-daerah  yang  berbatasan dengan  Kota  Pekanbaru  perlu  terus ditingkatkan  agar  peningkatan  PDRB dapat  dirasakan  lebih  besar  lagi  baik bagi  daerah  itu  sendiri  maupun  daerah lainnya  melalui  limpahan  pertumbuhan ekonomi.  Keterbatasan  penelitian  ini yaitu  masih  terdapat  beberapa  variable yang  harus  digunakan  untuk  melakukan kajian  yang  lebih  mendalam,  agar  hasil yang  diperoleh  lebih  banyak  sudut pandang dan perspektif.

## Saran
Saran  dari  kajian  ini  yaitu pengembangan  potensi  ekonomi  di daerah-daerah  yang  berbatasan  dengan Kota Pekanbaru perlu terus ditingkatkan agar peningkatan PDRB dapat dirasakan lebih  besar  lagi  baik  bagi  daerah  itu sendiri  maupun  daerah  lainnya  melalui limpahan pertumbuhan ekonomi.

## ACKNOWLEDGEMENT
Penelitian  ini  dibiayai  oleh direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat. Direktorat Jendral Penguatan  Riset  Dan  Pengembangan. Kementrian  Riset,  Teknologi,  dan Pendidikan  Tinggi  Sesuai  dengan Kontrak Penelitian Nomor: 50/KONTRAK/LPPM/4-2020.

## DAFTAR PUSTAKA
Adisasmita,  R.  (2008). Pengembangan Wilayah  (Konsep  dan  Teori) (Pertama). Graha Ilmu.
Aghion,  P.,  &  Jaravel,  X.  (2015). Knowledge spillovers, innovation and  growth. Economic  Journal ,
125 (583), 533–573. https://doi.org/10.1111/ecoj.1219
Aiyubbi, D. El, & Wijayanti, D. (2014).
Pengaruh RegionalSpillover Terhadap PDRB Daerah Istimewa Yogyakarta Tahun 1996-2010. Aplikasi Bisnis , 15 (9), 1777–1798. Anata  Salam,  S.,  &  Prishardoyo,  B. (2018). Pengaruh Human Capital Spillover Effects terhadap Produktivitas Industri Pengolahan Kawasan Kedungsepur. Economics Development  Analysis  Journal , 5 (2), 226–234. https://doi.org/10.15294/edaj.v5i 2.22036 Arsyad, L. (2004). Pengantar Perencanaan  dan  Pembangunan Ekonomi Daerah . BPFE Universitas Gajah Mada. Capello,  R.  (2009).  Spatial  spillovers and regional growth: A cognitive approach. European  Planning Studies , 17 (5), 639–658. https://doi.org/10.1080/09654310 902778045 Carlino,  G.  A.  (2001).  Knowledge
Spillovers:  Cities’  Role  in  the New Economy. Business Review . https://doi.org/10.7551/mitpress/ 2613.003.0007
Ghozali,  I.,  &  Ratmono,  D.  (2017). Analisis multivariat dan ekonometrika .  badan  penerbit universitas diponegoro. Gujarati, D. N. (2003). Basic
Econometrics (4th ed.). McGraw-
Hill. Harahap, B. A., Bary, P., Nurliana, L., & Satyanugroho, R. (2015). Dampak Spillover Shock Eksternal  Pada  Perekonomian Indonesia :  Pendekatan  Global Var. Working  Paper  Bank
Indonesia , June .
Hirschman,  A.  (1984).  A  Dissenter´s Conffesion:  “The  Strategy  of Economic Development” Revisited. Pioneers in Development , 1 (1), 85–111. http://www.rrojasdatabank.info/p ioneers4.pdf Jaffe, A. B., Trajtenberg, M., & Fogarty, M. S. (2000). Knowledge Spillovers  and  Patent  Citations: Evidence  from  a  Survey  of Inventors. American  Economic Review , 90 (2), 215–218. https://doi.org/10.1257/aer.90.2.2 15 Laksono, H., Rustiadi, E., & Siregar, H.
(2018).  Spillover  Spasial  Negatif Pertumbuhan  Ekonomi  Antar Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa
Timur. Tataloka , 20 (3),  266. https://doi.org/10.14710/tataloka.
20.3.266-277 Li,  F.,  &  Li,  G.  (2018).  Agglomeration and  spatial  spillover  effects  of regional  economic  growth  in China. Sustainability (Switzerland) , 10 (12), 1–13. https://doi.org/10.3390/su101246 95 Luo,  X.  (2005).  Growth  Spillover Effects and Regional Development  Patterns:  The  Case of  Chinese  Provinces. World
Bank  Policy  Research  Working Paper , 1–29.
Musa  Ahmed,  E.  (2012).  Are  trade spillover  effects  on  East  Asian economic  growth  productivity driven? World Journal of Entrepreneurship,  Management and  Sustainable  Development , 8 (4), 246–259. https://doi.org/10.1108/20425961 211276624
Seif,  A.  M.,  Panahi,  H.,  &  Razi,  D.  H.
(2017). Regional Economic Growth  and  Spatial  Spillover Effects  in  MENA  Area. Iran.
Econ. Rev , 21 (4), 765–787. Suparta,  I.  W.  (2009).  Spillover  Effect
Perekonomian Provinsi Dki Jakarta  dan  sumatera  selatan terhadap  pertumbuhan  ekonomi provinsi lampung. Jurnal Ekonomi  Pembangunan , 10 (1), 32–48. Wibisono,  P.,  &  Kuncoro,  M.  (2015).
Efek  Limpahan  Pertumbuhan Antar-Kabupaten /Kota
di
Provinsi Jawa Timur Tahun 2001 –  2013. Jurnal  Ekonomi  Dan Pembangunan  Indonesia , 16 (1), 31–46. https://doi.org/http://dx.doi.org/1 0.21002/jepi.v16i1.584 Widarjono,  A.  (2018). Ekonometrika pengantar dan
aplikasinya disertai  panduan  eviews (5th ed.). UPP STIM YKPN.