## ANALISIS SEKTOR BASIS DAN PENGARUHNYA TERHADAP PENDAPATAN ASLI DAERAH WILAYAH TAPAL KUDA JAWA TIMUR
Salwa Aurellia Winjaya*
Email: aurellia.winjaya@gmail.com
Program Studi Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur
M. Taufiq
Email: taufiqtbn4@gmail.com
Program Studi Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur

## ABSTRAK
Wilayah  Tapal  Kuda  masih  sering  kali  dianggap  sebagai  wilayah  tertinggal  diantara  wilayah  lainnya  di  Jawa Timur dengan dibuktikan rendahnya perolehan PAD kabupaten/kota diwilayah tersebut. Secara sepintas sektor basis kabupaten/kota wilayah Tapal Kuda adalah Sektor Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan sesuai dengan letak geografis  wilayah  Tapal  Kuda.  Sehingga  penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  sebaran  sektor  basis  dan sektor non basis masing – masing kabupaten/kota wilayah Tapal Kuda dengan analisis LQ dan analisis regresi untuk mengetahui pengaruh sektor basis dan sektor non basis terhadap PAD wilayah Tapal Kuda. Selanjutnya, kajian ini memiliki temuan bahwa masing – masing kabupaten/kota wilayah Tapal Kuda mengalami perbedaan sebaran dan terjadi pergesaran sektor basis dan sektor non basis disetiap tahunnya. Selain itu, sektor basis dan sektor  non  basis  diketahui  berpengaruh  signifikan  terhadap  PAD  diwilayah  Tapal  Kuda  baik  secara  simultan maupun parsial.
Kata Kunci: PAD, Pertumbuhan Ekonomi, PDRB, Sektor Basis, Sektor Non Basis.

## ABSTRACT
The Horseshoe region is still often regarded as an underdeveloped region among other regions in East Java, as evidenced  by  the  low  PAD  of  regencies/municipalities  in  the  region.  At  first  glance,  the  basic  sectors  of  the regencies/municipalities  of  the  Horseshoe  region  are  the  Agriculture,  Forestry,  and  Fisheries  Sectors  in accordance  with  the  geographical  location  of  the  Horseshoe  region.  Therefore,  this  study  was  conducted  to determine  the distribution  of basic  sectors  and  non-basic  sectors  in  each  regency/city  in  the  Horseshoe  region using LQ analysis and regression analysis to determine the influence of basic sectors and non-basic sectors on PAD  in  the  Horseshoe  region.  Furthermore,  this  study  found  that  each  district/city  in  the  Horseshoe  region experienced differences in distribution and shifts in the basic and non-basic sectors in each year. In addition, the basic sector and non-basic sector are known to have a significant effect on PAD in the Horseshoe region both simultaneously and partially.
Keywords: PAD, Economic Growth, GRDP, Base Sector, Non-Base Sector.

## PENDAHULUAN
PAD  menjadi  salah  satu  elemen  esensial  yang  dapat  meningkatkan  pertumbuhan ekonomi dan mampu memberikan pengaruh terhadap keberhasilan pembangunan suatu daerah. Selain itu, PAD merupakan salah satu sumber penerimaan daerah dan menjadi elemen penting dalam rangka keberhasilan pelakasanaan otonomi daerah dengan adanya keuangan daerah yang
memadai untuk pembiayaan otonomi daerah (Alhusain et al., 2018). Selanjutnya besarnya PAD menjadi  cerminan  tingkat  kemandirian  suatu  daerah  dalam  mengatur  maupun  mengelola desentralisasi  fiskal  dan  menunjukkan kemampuan pemerintah daerah dalam  memanfaatkan potensi  ekonomi  yang  dimiliki  secara  maksimal  sebagai  faktor  dari  pertumbuhan  ekonomi. Pertumbuhan ekonomi merupakan satu diantara indikator yang digunakan untuk menganalisis terkait  pembangunan  ekonomi  (Rapanna  &  Sukarno,  2017).  Penerimaan  PAD  harus  sesuai dengan peraturan daerah masing – masing dan tetap berdasarkan UU Nomor 23 Tahun 2014. Melalui  PDRB  pemerintah  daerah  dapat  mengetahui  sektor  ekonomi  yang  memiliki  potensi ekonomi  basis  dengan  menggunakan  metode  analisis  LQ.  Selanjutnya  besaran  PDRB  dapat menjadi sumber dalam meningkatkan PAD.
Wilayah Tapal Kuda merupakan wilayah yang letaknya berada disebelah timur Provinsi Jawa Timur dan dinamakan Tapal Kuda karena bentuk wilayahnya dipeta seperti bentuk tapal kuda.  Wilayah  Tapal  Kuda  meliputi  1  Kota  dan  7  Kabupaten  diantara  nya  ialah  Kota Probolinggo,  Kabupaten  Probolinggo,  Kabupaten  Banyuwangi,  Kabupaten  Pasuruan, Kabupaten Bondowoso, Kabupaten Situbondo, Kabupaten Lumajang, dan Kabupaten Jember. Di Jawa Timur Wilayah Tapal Kuda masih sering kali dianggap sebagai daerah yang tertinggal dan  terbelakang  diantara  daerah  lainnya  di  Jawa  Timur.  Sesungguhnya  daerah  yang  berada diwilayah  Tapal  Kuda  ini  memiliki  potensi  alam  yang  dapat  dikembangkan  secara  optimal untuk  menjadi  peluang  dan  nilai  ekonomi  yang  dapat  membantu  bagi  pendapatan  dan pertumbuhan  ekonomi  daerah.  Namun,  hal  ini  berbanding  terbalik  untuk  saat  ini  dengan keadaan  geografis  masing  –  masing  daerah  diwilayah  Tapal  Kuda  dengan  beranekaragam sumber daya alam yang ada tetapi justru menjadi wilayah yang terbelakang dari berbagai aspek diantara daerah lainnya di Jawa Timur.
Berdasarkan rata – rata dari rekapitulasi data Realisasi PAD Provinsi di Indonesia Tahun 2017 – 2021 yang bersumber dari Direktorat Jendral Perimbangan Keuangan KEMENKEU, Jawa Timur menjadi provinsi dengan rata – rata Realisasi PAD yang cukup tinggi dibanding provinsi lainnya di Indonesia dengan berada diposisi ke – 3 setelah Provinsi DKI Jakarta dan Jawa Barat dengan rata – rata PAD sebesar Rp 18.413.849.521.120,1 (DJPK Kemenkeu, 2022). Namun, tidak dapat dipungkiri bahwa masih ditemukan beberapa daerah di Jawa Timur dengan perolehan PAD yang cukup rendah. Tingginya PAD yang diperoleh masing – masing daerah nantinya  dapat  memberikan  impak  yang  positif  pada  pembangunan  maupun  pertumbuhan ekonomi  daerah  dan  selanjutnya  akan  memberikan  impak  yang  positif  untuk  pertumbuhan
ekonomi  nasional.  Namun,  kabupaten/kota  diwilayah  Tapal  Kuda  masih  menjadi  daerah dengan tingkat PAD dan perekonomian yang cukup rendah dibanding daerah lainnya di Jawa Timur.  Berdasarkan  data  realisasi  PAD  yang  bersumber  dari  publikasi  Direktorat  Jendral Perimbangan Keuangan KEMENKEU menunjukan bahwa Kabupaten Bondowoso, Kabupaten Situbondo,  dan  Kota  Probolinggo  sebagai  daerah  diwilayah  Tapal  Kuda  dengan  perolehan PAD cukup rendah dan termasuk dalam 10 kabupaten/kota dengan perolehan rata – rata PAD terendah se-Jawa Timur pada Tahun 2017 – 2021. Masing – masing kabupaten/kota tersebut memperoleh PAD yang cukup rendah dengan rata – rata PAD sebesar Rp 180 miliar – Rp 220 miliar pada periode tersebut.
Rendahnya  PAD  yang  diperoleh  tersebut  menunjukkan  kemungkinan  bahwa  wilayah tersebut masih bergantung pada pemerintah provinsi maupun pemerintah pusat baik melalui dana subsidi maupun dana bantuan lain. Sehingga dibutuhkan analisis LQ untuk mengetahui potensi ekonomi pada suatu daerah (Ananda, 2017). Analisis tersebut digunakan sebagai upaya mengetahui  sektor  basis  yang  selanjutnya  dapat  dioptimalkan  dan  dikembangkan  secara maksimal  melalui  bantuan  kebijakan  –  kebijakan  pemerintah  daerah  kabupaten/kota. Selanjutnya dari hasil analisis LQ nantinya dapat melihat bagaimana pengaruh sektor basis dan sektor non basis terhadap PAD diwilayah Tapal  Kuda dengan menggunakan analisis regresi berganda.  Secara  tidak  langsung  upaya  tersebut  dilakukan  untuk  membantu  meningkatkan perekonomian daerah dan berdampak terhadap perekenomian nasional.
Beberapa bukti terkait pengaruh sektor basis terhadap PAD pada penelitian sebelumnya memperlihatkan  hasil  yang  beragam  diantaranya  pada  penelitian  Lestari,  Valentino (2017&2022) sektor basis memberikan pengaruh positif dan signifikan terhadap PAD. Berbeda dengan hasil penelitian Adriyani (2018), dua sektor basis memberikan pengaruh yang berbeda tetapi tetap signifikan terhadap PAD dengan hasil Sektor Administrasi Pemerintah berpengaruh negatif  dan  sektor  basis  lainnya  berpengaruh  positif.  Sedangkan  menurut  Andiyana  (2019) pertumbuhan PDRB sektor basis tidak berpengaruh signifikan.
Sehingga berdasarkan dari data realisasi PAD yang bersumber dari website resmi DJPK Kementerian  Keuangan,  penelitian  ini  perlu  dilakukan  untuk  mengetahui  sektor  basis  dan pengaruh dari sektor basis maupun sektor non basis untuk meningkatkan PAD kabupaten/kota diwilayah  Tapal  Kuda.  Selanjutnya,  hasil  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam menyusun maupun menetapkan kebijakan untuk meningkatkan PAD diwilayah Tapal Kuda.

## METODE PENELITIAN
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder berupa data panel yakni kombinasi antara data yang dikumpulkan pada waktu berbeda ( time series ) dan serangkaian data  yang  dikumpulkan  dalam  satu  waktu  bersamaan  ( cross  section )  (Effendi  &  Setiawan, 2014).  Adapun  data  yang  digunakan  bersumber  dari website resmi  DJPK  Kementerian Keuangan, website resmi  BPS  kabupaten/kota  wilayah  Tapal  Kuda  dan website resmi  BPS Provinsi Jawa Timur.

## Populasi dan Sampel
Kabupaten/kota  yang  berada  diwilayah  Tapal  Kuda  meliputi  Kabupaten  Banyuwangi, Kabupaten  Jember,  Kabupaten  Lumajang,  Kabupaten  Situbondo,  Kabupaten  Bondowoso, Kabupaten Pasuruan, Kabupaten Probolinggo, dan Kota Probolinggo merupakan populasi yang digunakan  pada  penelitian  ini.  Sedangkan  sampel  penelitian  ini  meliputi  PDRB  ADHK Menurut  Lapangan  Usaha  dan  PAD  dalam  kurun  waktu  2017  hingga  2021  dengan menggunakan satuan miliar rupiah.

## Metode Analisis
Pada  penelitian  ini  menggunakan  2  metode  perhitungan  meliputi  analisis Location Quatient (LQ)  untuk  melihat  sektor  basis  dan  non  basis  masing  –  masing  kabupaten/kota diwilayah Tapal Kuda dan analisis regresi linier berganda untuk melihat pengaruh dari variabel bebas yakni sektor basis dan sektor non basis terhadap variabel terikat yakni PAD.

## Analisis Location Quatient (LQ)
Pada  tahap  pertama  menggunakan  analisis Location  Quetient (LQ)  untuk  mengetahui sektor  ekonomi  yang  unggul  atau  potensial  pada  daerahnya  sendiri.  Adapun  rumus  analisis Location Quetient (LQ) menurut Indahsari & Listiana (2021), ialah sebagai berikut :
PDRB ir / PDRB r
LQ = PDRB in / PDRB n Keterangan:
i = Sektor r = Kabupaten/kota wilayah Tapal Kuda n = Jawa Timur LQ = Nilai Location Quetient (LQ)
PDRBir  = PDRB sektor i dikabupaten/kota wilayah Tapal Kuda
PDRBr = PDRB total dikabupaten/kota wilayah Tapal Kuda
PDRBin  = PDRB sektor i Provinsi Jawa Timur
PDRBn = PDRB total Provinsi Jawa Timur
Dengan ketentuan hasil analisis sebagai berikut:
a. LQ > 1 : sektor i dikabupaten/kota wilayah Tapal Kuda adalah sektor basis
b. LQ < 1 : sektor i dikabupaten/kota wilayah Tapal Kuda adalah sektor non basis
c. LQ = 1 : sektor i dikabupaten/kota wilayah Tapal Kuda adalah sektor non basis

## Analisis Regresi
Pada tahap kedua analisis regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui pengaruh sektor  basis  dan  sektor  non  basis  terhadap  PAD.  Berikut  merupakan  model  regresi  yang digunakan:
Y = α + β1 X1 i t + β2 X2 i t + e it
Keterangan:
Y = PAD (miliar rupiah) X1 = PDRB Sektor Basis (miliar rupiah) X2 = PDRB Sektor Non Basis (miliar rupiah) α = Konstanta β1 β2 = Koefisien Regresi e = Error i = Kabupaten/Kota Wilayah Tapal Kuda t = Tahun 2017 – 2021

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## HASIL

## Analisis Location Quatient (LQ)
Hasil  perhitungan  LQ  masing  –  masing  kabupaten/kota  wilayah  Tapal  Kuda  dengan menggunakan  PDRB  ADHK  Menurut  Lapangan  Usaha  dalam  kurun  waktu  2017  –  2021 menunjukkan  adanya  perbedaan  sebaran  dan  jumlah  sektor  basis  masing  –  masing
kabupatan/kota  diwilayah  Tapal  Kuda.  Adapun  rincian  sebaran  sektor  basis  dan  sektor  non basis masing – masing kabupaten/kota wilayah Tapal Kuda ialah sebagai berikut:
Tabel  1. Sebaran Sektor Basis Kabupaten/Kota Wilayah Tapal Kuda Jawa Timur 2017 - 2021 Daerah Sektor Basis 2017 2018 2019 2020 2021 Kab. Banyuwangi 1, 2, 6, 15 1, 2, 6, 15 1, 2, 6, 15 1, 2, 6, 8, 15, 17 1, 2, 6, 15 Kab. Pasuruan 3, 4, 6 3, 4, 6 3, 4, 6 3, 4, 6 3, 4, 6 Kab. Bondowoso 1, 10, 11, 14, 15, 16, 17 1, 10, 11, 14, 15, 16, 17 1, 10, 11, 14, 15, 16, 17 1, 10, 11, 14, 15, 16, 17 1, 10, 11, 14, 15, 16, 17 Kab. Situbondo 1, 5, 10, 11, 14, 15, 16, 17 1, 5, 10, 11, 14, 15, 16, 17 1, 5, 10, 11, 14, 15, 16, 17 1, 5, 10, 11, 14, 15, 16, 17 1, 5, 10, 11, 14, 15, 16, 17 Kab. Lumajang 1, 14, 16, 17 1, 14, 16, 17 1, 12, 14, 16, 17 1, 14, 16, 17 1, 14, 16, 17 Kab. Jember 1, 10, 14, 15, 16 1, 10, 14, 15, 16 1, 10, 14, 15, 16 1, 10, 14, 15, 16 1, 10, 14, 15, 16 Kab. Probolinggo 1, 4, 5, 12, 14, 17 1, 4, 5, 12, 14, 17 1, 4, 5, 12, 14, 17 1, 4, 5, 12, 14, 17 1, 4, 5, 12, 14, 17 Kota Probolinggo 5, 7, 8, 10, 11, 12, 14, 15, 16, 17 5, 7, 8, 10, 11, 12, 14, 15, 16, 17 5, 7, 8, 10, 11, 12, 14, 15, 16, 17 5, 7, 8, 10, 11, 12, 14, 15, 16, 17 5, 7, 8, 11, 12, 14, 15, 16, 17
Sumber : PDRB Kabupaten/Kota Wilayah Tapal Kuda dan Jawa Timur 2017 – 2021, Diolah
Sumber: PDRB Kabupaten/Kota Wilayah Tapal Kuda dan Jawa Timur 2017 – 2021, Diolah
Tabel  2. Sebaran Sektor Non Basis Kabupaten/Kota Wilayah Tapal Kuda Jawa
Timur 2017 - 2021
Adapun  keterangan  sektor  ekonomi  pada  hasil  sebaran  sektor  basis  diatas  secara berurutan  meliputi  Pertanian,  Kehutanan,  dan  Perikanan;  Pertambangan  dan  Penggalian; Industri Pengolahan; Pengadaan Listrik dan Gas; Pengadaan Air, Pengelolaan Sampah, Limbah dan Daur Ulang; Konstruksi; Perdagangan Besar dan Eceran; Transportasi dan Pergudangan; Penyediaan Akomodasi  dan Makan Minum; Informasi dan Komunikasi; Jasa Keuangan dan
Daerah Sektor Non Basis 2017 2018 2019 2020 2021 Kab. Banyuwangi 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 16, 17 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 16, 17 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 16, 17 3, 4, 5, 7, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 16 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 16, 17 Kab. Pasuruan 1, 2, 5, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15,16,17 1, 2, 5, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15,16,17 1, 2, 5, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15,16,17 1, 2, 5, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15,16,17 1, 2, 5, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15,16,17 Kab. Bondowoso 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 12, 13 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 12, 13 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 12, 13 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 12, 13 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 12, 13 Kab. Situbondo 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 12, 13 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 12, 13 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 12, 13 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 12, 13 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 12, 13 Kab. Lumajang 2, 3, 4, 5, 6 ,7, 8 ,9, 10, 11, 12, 13, 15 2, 3, 4, 5, 6 ,7, 8 ,9, 10, 11, 12, 13, 15 2, 3, 4, 5, 6 ,7, 8 ,9, 10, 11, 13, 15 2, 3, 4, 5, 6 ,7, 8 ,9, 10, 11, 12, 13, 15 2, 3, 4, 5, 6 ,7, 8 ,9, 10, 11, 12, 13, 15 Kab. Jember 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 12 ,13, 17 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 12 ,13, 17 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 12 ,13, 17 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 12 ,13, 17 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 12 ,13, 17 Kab. Probolinggo 2, 3, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 13, 15, 16 2, 3, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 13, 15, 16 2, 3, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 13, 15, 16 2, 3, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 13, 15, 16 2, 3, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 13, 15, 16 Kota Probolinggo 1, 2, 3, 4, 6, 9, 13 1, 2, 3, 4, 6, 9, 13 1, 2, 3, 4, 6, 9, 13 1, 2, 3, 4, 6, 9, 13 1, 2, 3, 4, 6, 9, 10, 13
Asuransi;  Real  Estate;  Jasa  Perusahaan;  Administrasi  Pemerintah;  Jasa  Pendidikan;  Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial; Jasa Lainnya.
Berdasarkan tabel 1 dan tabel 2 dapat diperhatikan bahwa sebaran sektor basis maupun sektor non basis masing – masing kabupaten/kota diwilayah Tapal Kuda mengalami perbedaan sebaran dan jumlah tetapi masih relatif tetap disetiap tahunnya. Selanjutnya dapat diperhatikan bahwa  Sektor  Pertanian,  Kehutanan,  dan  Perikanan  nyaris  sebagai  sektor  basis  seluruh kabupaten/kota wilayah Tapal Kuda disetiap tahunnya.

## Pengujian Model Estimasi Regresi
Pada analisis regresi yang menggunakan data panel dibutuhkan pemilihan model estimasi yang  terbaik  untuk  selanjutnya  digunakan  pada  penelitian  ini.  Adapun  menurut  Panjawa  & Sugiharti  (2021)  pengujian  model  estimasi  pada  data  panel  memiliki  tiga  tahap  pengujian meliputi :

## Uji Chow
Uji Chow adalah metode untuk menentukkan model estimasi regresi yang terbaik pada data panel dengan membandingkan antara Common Effect Model (CEM) dengan Fixed Effect Model (FEM) (Priyatno, 2023). Pada pengujian Uji Chow terdapat ketentuan yang digunakan dalam menentukkan model regresi terbaik dengan taraf signifikan yang digunakan 0.05 atau
5%, Adapun rincian ketentuan sebagai berikut:
1. Ketika nilai prob > F > α, memilih Common Effect Model (CEM).
2. Ketika nilai prob > F < α, memilih Fixed Effects Model (FEM).
Selanjutnya hasil perhitungan Uji Chow memperlihatkan bahwa nilai Prob>F lebih kecil dari  taraf  signifikan  yakni  sebesar  0.0000.  Sehingga  dari  hasil  tersebut  menegaskan  bahwa model FEM merupakan model estimasi terbaik yang akan digunakan.

## Uji Hausman
Uji Hausman adalah metode pengujian untuk menentukkan model estimasi regresi yang terbaik  pada  data  panel  dengan  membandingkan  antara Fixed  Effect  Model (FEM)  dengan
Total    9.28734449        39  .238137038   Root MSE        =    .08626
Adj R-squared   =    0.9688 Residual    .223210385        30  .007440346   R-squared       =    0.9760 Model     9.0641341         9  1.00712601   Prob > F        =    0.0000 F(9, 30)        =    135.36 Source         SS           df       MS      Number of obs   =        40 Gambar 1. Hasil Uji Chow
Random  Effect  Model (REM)  (Widarjono,  2018).  Pada  pengujian  Uji Hausman terdapat ketentuan yang digunakan dalam menentukkan model regresi terbaik dengan taraf signifikan yang digunakan 0.05 atau 5%. Adapun rincian ketentuan sebagai berikut:
1. Ketika nilai prob > chi2 > α, maka memilih Random Effect Model (REM).
2. Ketika nilai prob > chi2 < α, maka memilih Fixed Effects Model (FEM).
Selanjutnya hasil perhitungan Uji Hausman menunjukkan bahwa nilai Prob>chi2 lebih besar  dari  taraf  signifikan  yakni  sebesar  0.0687.  Sehingga  dari  hasil  tersebut  menegaskan bahwa model REM merupakan model estimasi terbaik yang akan digunakan.

## Uji Lagrange Multiplier (LM)
Uji Lagrange Multiplier (LM) adalah metode untuk menentukkan model estimasi regresi yang  terbaik  pada  data  panel  dengan  membandingkan  antara Common  Effect  Model (CEM) dengan Random  Effect  Model (REM)  (Priyatno,  2023).  Pada  pengujian  Uji Lagrange Multiplier (LM) terdapat ketentuan yang digunakan dalam menentukkan model regresi terbaik dengan  taraf  signifikan  yang  digunakan  0.05  atau  5%.  Adapun  rincian  ketentuan  sebagai berikut:
1. Ketika nilai prob > chibar2 < α, maka memilih Random Effect Model (REM).
2. Ketika nilai prob > chibar2 > α, maka memilih Common Effects Model (CEM).
Selanjutnya  hasil  Uji Lagrange  Multiplier (LM)  menerangkan  bahwa  nilai  Prob  > chibar2  lebih  kecil  dari  taraf  signifikan  yakni  sebesar  0.0000.  Sehingga  dari  hasil  tersebut menunjukkan bahwa model REM merupakan model estimasi terbaik yang akan digunakan.
Berdasarkan  hasil  dari  ketiga  pengujian  tersebut  menunjukkan  bahwa  model  REM merupakan model estimasi terbaik yang selanjutnya digunakan pada tahap analisis regresi.
Prob > chibar2 =   0.0000 chibar2(01) =    29.02
Gambar 3. Hasil Uji Lagrange Multiplier (LM)
Prob>chi2 =      0.0687 =        5.36
chi2(2) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
Gambar 2. Hasil Uji Hausman

## Uji Asumsi Klasik

## Uji Multikolinieritas
Untuk mengetahui adanya hubungan linier antar variabel bebas pada model regresi linier berganda diperlukan uji multikolinieritas. Pada uji multikoliniearitas terdapat beberapa metode yang  dapat  digunakan,  satu  diantaranya  ialah  melihat  nilai Variance  Inflation  Factor (VIF) (Firdaus, 2021).
Berdasarkan  hasil  perhitungan  Uji  Multikolinieritas  menunjukkan  bahwa  hubungan linier antar variabel bebas pada model regresi tersebut masih rendah dengan ditunjukkan nilai mean Variance  Inflation  Factor (VIF)  dibawah  5  yakni  sebesar  3.49.  Sehingga  dari  hasil tersebut menjelaskan bahwa model regresi tersebut tidak terdapat hubungan linier yang tinggi antar variabel bebas.

## Uji Heterokedastisitas
Untuk mengidentifikasi ada tidaknya kesamaan varian residual pada model regresi, maka perlu dilakukan uji heteroskedastisitas. Namun, pada penelitian data panel yang menggunakan model regresi REM tidak diperlukan uji heterokedastisitas karena model tersebut merupakan model dengan menggunakan pendekatan GLS ( Generalized Least Squared ) yang diasumsikan bahwa model tersebut bebas dari gejala heterokedastisitas.

## Analisis Regresi Linier Berganda
Berdasarkan  dari  hasil  pengujian  estimasi  model  regresi  sebelumnya,  maka  diperoleh hasil Model REM sebagai model regresi yang digunakan. Adapun bentuk persamaan regresi yang diperoleh dari hasil regresi dengan menggunakan model REM sesuai pada gambar 5 ialah sebagai berikut:
Mean VIF        3.49 lnb        3.49    0.286474 lb        3.49    0.286474
Variable         VIF       1/VIF Gambar 4. Hasil Uji Multikolinieritas
Yit = a + β1 X1 it + β2 X2 it + e it
lpad it = 0,5387243 + 0,2808976 lb it + 0,2769234 lnb it + e it
Keterangan:
Y = Pendapatan Asli Daerah (miliar rupiah) X1 = Sektor Basis (miliar rupiah) X2 = Sektor Non Basis (miliar rupiah) a = Konstanta β1 β2 = Koefisien Regresi e = Error i = Kabupaten/Kota Wilayah Tapal Kuda t = Tahun 2017 – 2021 lpad = Logaritma Pendapatan Asli Daerah lb = Logaritma Sektor Basis lnb = Logaritma Sektor Non Basis

## Uji Koefisien Determinan (R 2 )
Koefisien determinan (R 2 ) merupakan pengujian yang dilakukan untuk melihat kekuatan model  regresi  yang  digunakan  dalam  menjelaskan  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat
rho    .73981021   (fraction of variance due to u_i) sigma_e    .08625744 sigma_u    .14544929
_cons     .5387243   .6483547     0.83   0.406    -.7320274    1.809476 lnb     .2769234   .1163705     2.38   0.017     .0488415    .5050053 lb     .2808976   .1094814     2.57   0.010     .0663179    .4954773 lpad        Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval] corr(u_i, X)   = 0 (assumed)                    Prob > chi2       =     0.0000 Wald chi2(2)      =      67.02 overall = 0.9095                                         max =          5 between = 0.9360                                         avg =        5.0 within  = 0.0046                                         min =          5 R-sq:                                           Obs per group:
Group variable: daerah                          Number of groups  =          8 Random-effects GLS regression                   Number of obs     =         40
Gambar 5. Hasil Regresi Random Effect Model (REM)
(Ghozali,  2016).  Berdasarkan  hasil  regresi  pada  gambar  5  menunjukkan  nilai  koefisien determinan (R 2 ) sebesar 0.9095, nilai R 2 tersebut mendekati nilai 1 sehingga dapat diartikan bahwa  PAD  kabupaten/kota  wilayah  Tapal  Kuda  Jawa  Timur  dapat  dijelaskan  secara bersamaan  oleh  variabel  bebas  yakni  sektor  basis  dan  sektor  non  basis  sebesar  90.95%  dan sisanya 9.05% dijelaskan oleh faktor lain diluar model regresi tersebut.

## Uji Statistik F
Uji statistik f merupakan pengujian untuk mengetahui pengaruh seluruh variabel bebas secara  bersamaan  terhadap  variabel  terikat  (Firdaus,  2021).  Berdasarkan  hasil  regresi  pada gambar 5 dapat diperhatikan bahwa besaran nilai prob. f statistik ialah sebesar 0.0000, sehingga kesimpulan  yang  diambil  adalah  variabel  bebas  meliputi  sektor  basis  dan  sektor  non  basis secara  bersamaan  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  terikat  yakni  PAD  pada  taraf signifikan 5% atau 0.05.

## Uji Statistik T
Uji statistik t merupakan pengujian untuk mendeteksi pengaruh signifikan variabel bebas secara  parsial  terhadap  variabel  terikat  (H.  Ghodang,  2021).  Berdasarkan  hasil  regresi  pada gambar 5 diketahui bahwa nilai prob. t statistik setiap variabel bebas adalah sebagai berikut:

## Sektor Basis (X1)
Berdasarkan hasil regresi pada gambar 5 diketahui bahwa besaran nilai prob. t statistik variabel sektor basis ialah 0.010 lebih rendah dari taraf signifikan α = 5% atau 0.05. Sehingga kesimpulan dari besaran nilai tersebut ialah sektor basis secara parsial berpengaruh signifikan terhadap PAD.

## Sektor Non Basis (X2)
Berdasarkan hasil regresi pada gambar 5 diketahui bahwa besaran nilai prob. t statistik variabel  sektor  non  basis  ialah  0.017  lebih  rendah  dari  taraf  signifikan  α  =  5%  atau  0.05. Sehingga kesimpulan dari besaran nilai tersebut ialah sektor non basis berpengaruh signifikan terhadap PAD secara parsial.

## Pembahasan

## Sektor Basis dan Sektor Non Basis Kabupaten/Kota Wilayah Tapal Kuda
Berdasarkan hasil hitung LQ pada tahun 2017 – 2021 dapat diketahui bahwa masing – masing kabupaten/kota wilayah Tapal Kuda memiliki perbedaan sebaran sektor basis disetiap tahunnya.  Perbedaan  sebaran  sektor  tersebut  meliputi  Sektor  Pertanian,  Kehutanan,  dan Perikanan  dan  Sektor  Jasa  Lainnya  sebagai  sektor  basis  yang  hampir  terdapat  diseluruh
kabupaten/kota  disetiap  tahunnya.  Hal  ini  menunjukkan  kesesuaian  dengan  letak  geografis wilayah Tapal Kuda yang memiliki bentangan alam melimpah dan berbatasan langsung dengan laut sehingga dapat disimpulkan bahwa mayoritas penduduk wilayah Tapal Kuda masih sangat bergantung dan memanfaatkan sumber daya alam melalui Sektor Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan dan Sektor Jasa Lainnya sebagai penopang perekonomian daerah. Sedangkan untuk sebaran sektor non basis masing – masing kabupaten/kota diwilayah Tapal Kuda mengalami perbedaan yang sama seperti hasil sektor basis diatas.
Berdasarkan  hasil  hitung  LQ  memperlihatkan  bahwa  Kabupaten  Pasuruan  merupakan daerah  dengan  sebaran  sektor  non  basis  terbanyak  sebesar  14  sektor  ekonomi  dan  Kota Probolinggo merupakan daerah dengan sebaran sektor non basis paling sedikit sebesar 7 sektor ekonomi  diantara  daerah  lainnya  diwilayah  Tapal  Kuda. Sehingga  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  sektor  jasa  perusahaan  adalah  sektor  non  basis  diwilayah  Tapal  Kuda,  hal  ini  dapat disebabkan karena masih rendahnya sektor dibidang jasa perusahaan dan tenaga kerja dibidang jasa  perusahaan  sehingga  sektor  tersebut  hanya  mampu  memenuhi  permintaan  dalam daerahnya.  Selain  itu,  hal  tersebut  dapat  disebabkan  karena  mayoritas  permintaan  jasa dilakukan oleh orang yang ahli pada bidangnya dan hal ini berbanding terbalik oleh kompetensi dari  tenaga  kerja  diwilayah  Tapal  Kuda  yang  cenderung  masih  memiliki  pendidikan  atau keahlian yang rendah.

## Pengaruh Pertumbuhan PDRB Sektor Basis Terhadap PAD
Berdasarkan hasil regresi diatas menunjukkan bahwa pertumbuhan PDRB Sektor Basis memberikan  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  PAD  kabupaten/kota  diwilayah  Tapal Kuda.  Hasil  tersebut  menunjukkan bahwa  pertumbuhan  PDRB  sektor  basis  dapat meningkatkan  PAD  sebesar  Rp  0.2808976  miliar  ketika  PDRB  sektor  basis  naik  1  miliar rupiah. Begitupun sebaliknya apabila perolehan PDRB menurun maka PAD akan mengalami penurunan juga. Hal ini dapat disebabkan karena data rata – rata PDRB seluruh kabupaten/kota diwilayah  Tapal  Kuda  relatif  mengalami  pertumbuhan  pada  tahun  2017  hingga  tahun  2021. Selain itu, masing – masing kabupaten/kota diwilayah Tapal Kuda memperoleh PDRB yang relatif  tumbuh  disetiap  tahunnya,  walaupun  hampir  seluruh  kabupaten/kota  wilayah  Tapal Kuda pada tahun 2020 terjadi penurunan PDRB yang kemungkinan disebabkan oleh keadaan pandemi Covid – 19 pada saat itu.
Hasil  penelitian  ini  sesuai  dengan  hasil  penelitian  Lestari  (2017)  di  Kabupaten Sarolangun  yang  menyatakan  bahwa  total  PDRB  sektor  basis  memberikan  pengaruh  positif
dan signifikan terhadap PAD di Kabupaten Sarolangun. Pada penelitian tersebut menunjukkan bahwa  nilai  koefisien  sektor  basis  positif  sebesar  0.009  dan  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 ) dalam menjelaskan PAD pada model regresi tersebut cukup tinggi yakni sebesar 93.4%. Selain itu,  hasil  penelitian  ini  juga  sesuai  dengan  hasil  penelitian  Andriyani  (2018)  di  Kabupaten Mimika.  Pada  penelitian  tersebut  menggunakan  2  sektor  basis  yakni  sektor  pertanian, kehutanan, dan perikanan dan sektor administrasi pemerintahan sebagai variabel bebas, hasil pada  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  sektor  basis  memiliki  pengaruh  berbeda  dan signifikan terhadap PAD di Kabupaten Mimika. Sektor pertanian, kehutanan, dan perikanan menunjukkan  pengaruh  pengaruh  positif  dan  signifikan,  sementara  sektor  administrasi pemerintahan menunjukkan pengaruh negatif dan signifikan. Adanya perbedaan pengaruh pada sektor administrasi pemerintah disebabkan karena peningkatan PDRB akan menggambarkan setara dengan peningkatan pengeluaran pemerintah yang bersumber dari PAD salah satunya.
Namun,  penelitian  tersebut  terdapat  beberapa  hasil  yang  berlawanan  dengan  hasil penelitian  diwilayah  Tapal  Kuda  mengenai  hasil  sektor  administrasi  pemerintahan,  hal  ini dapat dipengaruhi karena pada penelitian di Kabupaten Mimika sektor administrasi pemerintah berpengaruh signifikan secara parsial sehingga memberikan pengaruh negatif. Sedangkan hasil penelitian  diwilayah  Tapal  Kuda  menunjukkan  bahwa  sektor  administrasi  pemerintahan termasuk dalam sektor basis yang hampir terjadi diseluruh kabupaten/kota. Sehingga pengaruh PDRB sektor tersebut dapat ditopang oleh PDRB sektor basis lainnya secara bersamaan yang memberikan pengaruh positif dan signifikan terhadap PAD.
Sementara  itu,  hasil  penelitian  ini  berlawanan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Andiyana (2019) di Provinsi Maluku Utara yang menyatakan bahwa hasil pertumbuhan PDRB sektor  basis  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  PAD  di  Provinsi  Maluku  Utara.  Hasil penelitian  tersebut  dapat  disebabkan  karena  sarana  dan  prasarana  kurang  memadai  yang diakibatkan dari faktor dana dan geografis daerah tersebut.

## Pengaruh Pertumbuhan PDRB Sektor Non Basis Terhadap PAD
Berdasarkan  hasil  regresi  diatas  menunjukkan  bahwa  pertumbuhan  PDRB  sektor  non basis  memberikan  pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  PAD  kabupaten/kota  diwilayah Tapal Kuda. Hasil tersebut menunjukkan bahwa PDRB sektor non basis dapat meningkatkan PAD sebesar Rp 0.2769234 miliar ketika PDRB sektor non basis naik 1 miliar rupiah. Namun, besaran nilai koefisien sektor non basis lebih rendah dibanding dengan sektor basis, sehingga nilai  koefisien  tersebut  memberikan  jumlah  pengaruh  yang  berbeda  terhadap  PAD.
Selanjutnya, hasil regresi tersebut dapat disimpulkan bahwa pertumbuhan PDRB sektor non basis  dapat  meningkatkan  PAD,  begitupun  sebaliknya  apabila  perolehan  sektor  non  basis mengalami  penurunan  PDRB  maka  PAD  akan  mengalami  penurunan.  Hal  ini  tentu memberikan dampak positif bagi pereknomian dan PAD diwilayah Tapal Kuda karena sektor non  basis  yang  merupakan  sektor  ekonomi  dengan  penafsiran  bahwa  sektor  tersebut  hanya mampu  memproduksi  untuk  memenuhi  permintaan  didalam  daerahnya  sendiri,  tetapi berdasarkan  hasil  regresi  sektor  non  basis  mampu  memberikan  peran  positif  untuk meningkatkan PAD diwilayah Tapal Kuda.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Sesuai dari hasil penelitian diatas, maka kesimpulan yang diperoleh ialah sebagai berikut:
1. Dari  hasil  analisis  LQ  terjadi  perbedaan  sebaran  sektor  basis  dan  sektor  non  basis disetiap  kabupaten/kota  diwilayah  Tapal  Kuda  setiap  tahunnya.  Dari  keseluruhan kabupaten/kota  terdapat  3  daerah  yang  memiliki  sektor  basis  terbanyak  diantara kabupaten/kota lainnya diwilayah Tapal Kuda meliputi Kota Probolinggo, Kabupaten Situbondo,  dan  Kabupaten  Bondowoso.  Adapun  sebaran  sektor  basis  yang  hampir terdapat diseluruh kabupaten/kota diwilayah Tapal Kuda disetiap tahunnya ialah Sektor Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan dan Sektor Jasa Lainnya.
2. Hasil  regresi  pada  periode  tersebut  menunjukkan  bahwa  sektor  basis  dan  sektor  non basis memberikan pengaruh positif dan signifikan terhadap PAD diwilayah Tapal Kuda baik  secara  simultan  maupun  parsial.  Namun,  besaran  nilai  koefisien  kedua  sektor tersebut memiliki perbedaan sehingga akan memberikan perbedaan pengaruh mengenai besaran jumlah nilai terhadap PAD diwilayah Tapal Kuda.
Adapaun saran berdasarkan dari kesimpulan diatas ialah sebagai berikut:
1. Diharapkan seluruh pemerintah daerah diwilayah Tapal Kuda mampu mengeksplorasi dan mengelola sumber daya alam maupun potensi daerah yang dimiliki secara optimal melalui  sektor  basis  dan  sektor  non  basis,  khususnya  melalui  sektor  non  basis  agar terjadi pemerataan PDRB selain sektor pertanian, kehutanan, dan perikanan, serta dapat meningkatkan jumlah sebaran sektor basis khususnya di Kabupaten Pasuruan. Hal ini dilakukan sebagai upaya untuk meningkatkan PAD masing  – masing kabupaten/kota diwilayah Tapal Kuda khususnya 3 daerah yang berada diposisi 10 PAD terendah se – Jawa  Timur  meliputi  Kabupaten  Bondowoso,  Kabupaten  Situbondo,  dan  Kota Probolinggo.
2. Diharapkan  bagi  peneliti  selanjutnya  dapat  melakukan  penelitian  tentang  pengaruh masing – masing sumber PAD terhadap PAD diwilayah Tapal Kuda. Hal ini bertujuan agar  dapat  mengetahui  pengaruh  masing  –  masing  sumber  PAD  dalam  menigkatkan PAD  diwilayah  Tapal  Kuda.  Selanjutnya,  dapat  digunakan  sebagai  pertimbangan pemerintah  daerah  dalam  meningkatkan  PAD  melalui  sumber  PAD  dengan  cara mengoptimalkan potensi sektor basis dan non basis.

## DAFTAR PUSTAKA
Alhusain, A. S., Mauleny, A. T., Sayekti, N. W., & Lisnawati. (2018). Kebijakan Dan Strategi Peningkatan  Pendapatan  Asli  Daerah  Dalam  Pembangunan  Nasional (C.  M.  Firdausy (ed.)). Yayasan Pustaka Obor Indonesia.
https://www.google.co.id/books/edition/Kebijakan_dan_Strategi_Peningkatan_Penda/Q 6ZeDwAAQBAJ?hl=id&gbpv=0
Ananda, C. F. (2017). Pembangunan Ekonomi Daerah: Dinamika dan Strategi Pembangunan . UB Press. https://www.google.co.id/books/edition/Pembangunan_Ekonomi_Daerah/O8pTDwAAQ BAJ?hl=id&gbpv=0
Andiyana,  P.  I.  (2019).  Pengaruh  Sektor  Basis,  Tingkat  Pendidikan,  dan  Pembangunan Infrastruktur Daerah Terhadap Peningkatan PAD [UIN Syarif Hidayatullah Jakarta]. In Paper Knowledge . Toward a Media History of Documents . https://repository.uinjkt.ac.id/dspace/handle/123456789/49784
Andriyani,  I.  (2018).  Analisis  Sektor  Unggulan  Dan  Pengaruh  Terhadap  Pendapatan  Asli Daerah  Kabupaten  Mimika. JURNAL  KRITIS  (Kebijakan,Riset , 2 (2),  1–23. http://ejournal.stiejb.ac.id/index.php/jurnal-kritis/article/view/17
DJPK Kemenkeu. (2022). APBD, Realisasi APBD, dan Neraca . https://djpk.kemenkeu.go.id/?p=5412
Effendi, N., & Setiawan, M. (2014). Ekonometrika : Pendekatan Teori & Terapan . Salemba Empat.
Firdaus, M. (2021). EKONOMETRIKA Suatu Pendekatan Aplikatif Edisi Ketiga (R. Damayanti (ed.);
3rd ed.). PT Bumi Aksara.
https://www.google.co.id/books/edition/Ekonometrika/xIc_EAAAQBAJ?hl=id&gbpv=1 &dq=buku+ekonometrika+uji+f&printsec=frontcover
Ghodang,  H.  (2021). EKONOMETRIKA  DASAR  Teori  dan  Konsep  dengan  Pendekatan Matematika
(F. Ghodang (ed.)). Penerbit
Mitra
Grup.
https://www.google.co.id/books/edition/Ekonometrika_Dasar_Teori_dan_Konsep_Pend/ AGMWEAAAQBAJ?hl=id&gbpv=1
Ghozali, I. (2016). Aplikasi Analisis Multivariete Dengan Program IBM SPSS 23 Edisi 8 (8th ed.). Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Indahsari, K., & Listiana, Y. (2021). Teknik Analisis Ekonomi Regional Edisi 1 . Media Sains Indonesia.
https://www.google.co.id/books/edition/Teknik_Analisis_Ekonomi_Regional_Edisi_1/7 xJOEAAAQBAJ?hl=id&gbpv=1
LESTARI,  A.  A.  P.  (2017).  Peranan  Sektor  Basis  Terhadap  Peningkatan  Pendapatan  Asli Daerah (Pad) Kabupaten Sarolangun. Jurnal Manajemen Terapan Dan Keuangan , 6 (1), 23–32. https://doi.org/10.22437/jmk.v6i1.3791
Panjawa,  J.  L.,  &  Sugiharti,  R.  R.  (2021). PENGANTAR  EKONOMETRIKA  DASAR (Versi Elek). Pustaka Rumah C1nta.
https://www.google.co.id/books/edition/Buku_Ajar_Ekonometrika/3IJ5DwAAQBAJ?hl =id&gbpv=1&dq=model+estimasi+regresi+panel+data&printsec=frontcover
Priyatno,  D.  (2023). Olah  Data  Sendiri  Analisis  Regresi  Linier  Dengan  SPSS  Dan  Analisis Regresi Data Panel Dengan Eviews (T. A. Prabawati (ed.)). Cahaya Harapan.
Rapanna,  P.,  &  Sukarno,  Z.  (2017). Ekonomi  Pembangunan (H.  Syamsul  (ed.)).  CV  SAH MEDIA.
https://books.google.co.id/books?id=dVNtDwAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=id&s ource=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false
Valentino,  G.  I.  A.  K.  A.  (2022). Analisis  Potensi  Ekonomi  dan  Pengaruhnya  Terhadap Pendapatan Asli Daerah (PAD) Provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB) Tahun 2011 - 2020 [Universitas  Sebelas  Maret].  https://digilib.uns.ac.id/dokumen/detail/90056/Analisis- Potensi-Ekonomi-dan-Pengaruhnya-Terhadap-Pendapatan-Asli-Daerah-PAD-Provinsi- Nusa-Tenggara-Barat-NTB-Tahun-2011-2020
Widarjono,  A.  (2018). Ekonometrika  Pengantar  dan  Aplikasinya.  Disertai  Panduan  Eviews (Kelima). UPP STIM YKPN Yogyakarta.