## KETIMPANGAN PEMBANGUNAN DAN KONVERGENSI PENDAPATAN ANTARKABUPATEN/KOTA DI PROVINSI SUMATERA UTARA
Yuris Trisman Zega* Email: yuris.tz@bps.go.id Program Studi Pascasarjana Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB
Destrianto Mursalin
Email: mursalin.destrianto@gmail.com Program Studi Pascasarjana Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB
I Putu Yudhistira
Email: putu.yudhistira@bps.go.id Program Studi Pascasarjana Ilmu Ekonomi, Fakultas Ekonomi dan Manajemen, IPB

## ABSTRAK
Sumatera  Utara  memiliki  sejarah  panjang  ketimpangan  pembangunan,  terutama  terkait  kualitas manusia, kesehatan, pendidikan, dan daya beli. Studi ini mengkaji ketimpangan dan konvergensi serta mengidentifikasi sektor masing-masing kabupaten atau kotamadya yang kompetitif untuk mendorong perekonomian.  Tiga  tujuan  penelitian  dibahas  dengan  menggunakan  indeks  Williamson,  analisis regresi data panel berdasarkan model Barro & Sala-i-Martin, dan analisis LQ dan analisis shift-share. Nilai indeks Williamson PDRB per kapita lebih dari 0,5 dan disparitas IPM antara dataran tinggi dan pesisir  barat  menunjukkan  disparitas  pembangunan  di  Sumatera  Utara.  Analisis  beta  absolut  dan bersyarat menunjukkan konvergensi dalam PDRB per kapita dan pendapatan dengan lag kemiringan PDRB  per  kapita  memiliki efek  negatif  dan  signifikan secara  statistik.  Setengah  konvergensi  absolut membutuhkan  waktu  39–40  tahun,  sedangkan  konvergensi  setengah  bersyarat  membutuhkan  waktu 13–14 tahun. PMTB per kapita, pendapatan per kapita, RLS, dan AHH berpengaruh positif terhadap konvergensi  ekonomi.  Analisis  LQ  dan  shift  share  mengkategorikan  empat  kabupaten/kota  sebagai pertanian  (12),  pertambangan  dan  penggalian  (6),  industri  pengolahan  (4),  dan  jasa  (11).  Perdesaan didominasi  oleh  kabupaten/kota  pertanian  tertinggal,  sedangkan  perkotaan  didominasi  oleh kabupaten/kota  jasa  yang  maju.  Satu  wilayah  memiliki  keunggulan  kompetitif  dalam  industri  dan sembilan dalam jasa.
Kata Kunci: ketimpangan pembangunan; konvergensi; data panel; LQ; shift share

## ABSTRACT
North  Sumatra  has  a  long  history  of  development  inequality,  especially  regarding  human  quality, health,  education,  and  purchasing  power.  This  study  examines  inequality  and  convergence  and identifies  each  regency's  or  competitive  municipality's  sectors  to  stimulate  the  economy.  Three research objectives are addressed using the Williamson index, panel data regression analysis based on the Barro and Sala-i-Martin model, and LQ and shift-share analysis. The Williamson index for GRDP per capita value of over 0.5 and the HDI disparity between the highlands and the west coast indicate development disparities in North Sumatra. Absolute and conditional beta analyses show convergence in  GRDP  per  capita  and  income,  with  GRDP  per  capita  slope  lag  having  a  negative  and  statistically significant  effect.  Absolute  half-convergence  takes  39–40  years,  while  conditional  half-convergence takes  13–14  years.  PMTB  per  capita,  per  capita  income,  RLS,  and  life  expectancy  positively  affect economic  convergence.  LQ  analysis  and  shift  share  categorize  four  regencies/municipalities  as agricultural (12), mining and quarrying (6), processing industry (4), and service (11). Rural areas are dominated by underdeveloped agricultural regencies/municipalities, while urban areas are dominated by developed service regencies/municipalities. One region has a competitive advantage in the industry and nine in services.
Kata Kunci: development inequality; convergence; panel data; LQ; shift share

## PENDAHULUAN
Ketimpangan  pembangunan  antarwilayah  menjadi  masalah  historis  yang  dihadapi Indonesia  dengan  kecenderungan  meningkat  (Raharti  et  al.,  2021;  Maulana,  2019; Resosudarmo  &  Vidyattama,  2006;  Akita  &  Alisjahbana,  2002).  Implementasi  otonomi daerah menjadi penyumbang ketimpangan pembangunan antarwilayah yang semakin jelas (Harmadi  &  Adji,  2020).  Melebarnya  ketimpangan  terjadi  cukup  parah  di  Pulau  Jawa (Arsyanti &  Nugrahadi,  2020; Yudistira &  Sohibien, 2019) dan  parah  di luar Pulau Jawa (Umiyati, 2014; Simbolon, 2017).
Sebagai salah satu provinsi dengan perekonomian yang besar, Sumatera Utara masih bercokol dengan ketimpangan yang seakan tidak membaik sejak didirikannya provinsi ini tahun 1948. Otonomi daerah yang dicetuskan pemerintah  saat reformasi  telah melahirkan daerah  otonom  baru  yang  semakin  banyak.  Hingga  kini,  terdapat  33  kabupaten/kota,  450 kecamatan,  6.132  kelurahan/desa  di  Provinsi  Sumatera  Utara  dengan  jumlah  penduduk mencapai  14,8  juta  jiwa  di  tahun  2020  (BPS,  2021)  yang  menyumbang  5,48%  secara nasional.
Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS), PDRB ADHB Sumatera Utara tahun 2010  sebesar  Rp275,05  triliun  rupiah  dan  mengalami  peningkatan  hampir  tiga  kali  lipat menjadi  811,28  triliun  rupiah  pada  tahun  2020.  Pertumbuhan  ekonominya  juga  selalu berada di atas rata-rata nasional sebesar 5,66%, meski mengalami kontraksi 1,07% di tahun 2020 akibat pandemi covid-19.
Hadirnya  investasi  dalam  bentuk  penanaman  modal  asing  (PMA)  maupun penanaman  modal  dalam  negeri  (PMDN)  berperan  vital  dalam  menggerakkan perekonomian.  Tahun  2019,  PMDN  Sumatera  Utara  merupakan  yang  terbesar  mencapai 19,75  triliun  rupiah  sementara  realisasi  PMA  terbesar  terjadi  pada  tahun  2017  sebanyak US$  1,51  triliun.  Investasi  akan  mendorong  pembentukan  modal  yang  berdampak  pada produksi barang yang lebih banyak dan mempercepat pertumbuhan ekonomi daerah.
Dibalik  stabilnya  perekonomian  Sumatera  Utara  ternyata  masih  menyisakan persoalan  ketimpangan  pembangunan  yang  dapat  dilihat  melalui  angka  kemiskinan. Provinsi  ini  memiliki  angka  kemiskinan  tertinggi  di  Pulau  Sumatera  sebanyak  1,35  juta jiwa pada 2020 (BPS, 2021) dengan indeks kedalaman dan keparahan kemiskinan tertinggi kelima. Meski lebih dari separuh kabupatan/kota memiliki tingkat kemiskinan di atas rata- rata  provinsi,  hal  ini  masih  meninggalkan  pekerjaan  rumah  bagi  pemerintah  untuk
mempersempit  jurang  kesenjangan.  Kemiskinan  tertinggi  terjadi  di  kabupaten  Nias  Barat dengan  25,7%  sementara  yang  terendah  adalah  Kabupaten  Deli  Serdang  sebesar  3,9% (BPS, 2021).
Sumber: BPS, 2021 (diolah)
Gambar 1. Persentase Penduduk Miskin Kab/Kota di Sumatera Utara, 2020
Salah  satu  arah  kebijakan  pemerintah  Provinsi  Sumatera  Utara  difokuskan  pada percepatan pembangunan khususnya daerah tertinggal melalui peningkatan kualitas sumber daya  manusia,  infrastruktur,  dan  penciptaan  kesempatan  kerja  di  sektor  formal.  Hal  ini diharapkan  akan  mendorong  konvergensi  lebih  cepat,  sehingga  wilayah  miskin  mampu mengejar  ketertinggalan  dari  wilayah  maju.  Konvergensi  dapat  bersifat  absolut  (tanpa syarat  tertentu)  maupun  kondisional  (Barro  &  Sala-i-Martin,  1992)  dan  membutuhkan investasi  dan  penanaman  modal  baik  modal  fisik  dan  manusia  dalam  menginjeksi pertumbuhan ekonomi (Mankiw, 2016).
Penelitian terdahulu telah mencoba menggali ketimpangan yang terjadi di Indonesia dan  menunjukkan  adanya  kesenjangan  yang  nyata  (Harmadi  &  Adji,  2020),  namun  tidak ada yang terfokus pada tingkat konvergensi dan potensi sektor unggulan yang seharusnya digenjot  oleh  pemerintah  kabupaten/kota  di  Sumatera  Utara  dalam  mengejar  kesetaraan pembangunan.  Konvergensi  dapat  dilakukan  dengan  intervensi  pada  panjang  jalan, pembentukan  modal  tetap  bruto,  penduduk  bekerja,  rata-rata  lama  sekolah  (Arsyanti  & Nugrahadi,  2020),  pendapatan  asli  daerah,  indeks  pembangunan  manusia  (Yudistira  &
% Penduduk Miskin Sumatera Utara (8,8%)
Sohibien,  2019),  angka  harapan  hidup,  angka  melek  huruf,  rata-rata  lama  sekolah,  dan daya beli (Yunisti, 2012).
Nyatanya,  beberapa  wilayah  di  Sumatera  Utara  tumbuh  lebih  cepat  di  daerah  maju dibanding  wilayah  terbelakang  atau  dengan  kata  lain  terjadi  divergensi  (Wau,  2015). Akibatnya,  kesenjangan  semakin  melebar  dan  menjadi  pertanyaan  seberapa  besar  tingkat ketimpangan  antarkabupaten/kota  di  Sumatera  Utara?  Bagaimana  kondisi  konvergensi pendapatan  antarwilayah  dan  sektor  perekonomian  apa  yang  menjadi  unggulan  tiap wilayah untuk mempercepat ketertinggalan?

## Gambar 2. Kerangka Pemikiran
Dalam  menjawab  pertanyaan  tersebut,  maka  disusunlah  kerangka  pemikiran  yang diawali  dengan  mengevaluasi  rencana  pembangunan  jangka  panjang  (RPJPD)  2005-2025 dan  jangka  menengah  (RPJMD)  2019-2023  dan  melihat  ketimpangan  yang  terjadi  (BPK RI,  2019).  Melalui  analisis  ketimpangan,  konvergensi,  dan  identifikasi  sektor  unggulan diharapkan mampu memberikan rekomendasi kebijakan yang lebih tepat dalam mengatasi kesenjangan antarwilayah di Sumatera Utara.

## METODE PENELITIAN
Data yang digunakan bersumber dari BPS sebanyak 33 kabupaten/kota di Sumatera Utara  selama  periode  2010-2020.  Data  yang  digunakan  yaitu:  PDRB  ADHK,  PDRB ADHK  perkapita,  Pendapatan  daerah  perkapita  (PD),  Pembentukan  Modal  Tetap  Bruto perkapita  (PMTB),  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM),  Angka  Harapan  Hidup  (AHH), Rata-rata  Lama  Sekolah  (RLS),  dan  Harapan  Lama  Sekolah  (HLS).  Analisis  yang digunakan yaitu menggunakan Indeks Williamson untuk mengetahui tingkat ketimpangan,
analisis ketimpangan untuk mengetahui lama konvergensi, dan analisis Location Quotient (LQ) dan Shift Share (SS) untuk menunjukkan sektor unggulan antarkabupaten/kota.

## Indeks Williamson
Perhitungan didasarkan pada data PDRB perkapita tiap-tiap daerah (Sjafrizal, 2008) dengan persamaan matematis berikut:
Keterangan:
IW =  Indeks Williamson
n  =  Jumlah penduduk Y =  PDRB ADHK i =  Kabupaten/kota
=  Rata-rata PDRB perkapita
Jika indeks mendekati angka 0 maka ketimpangan pembangunan ekonomi semakin kecil dan sebaliknya jika mendekati angka 1 maka ketimpangan melebar.

## Analisis Konvergensi
Konvergensi  beta  absolut  dan  kondisional  diuji  dengan  menggunakan  data  panel yang  mengacu  pada  model  Barro  &  Sala-i-Martin,  (1992)  dan  Arsyanti  &  Nugrahadi, (2020).
Konvergensi Sigma Konvergensi Beta Absolut
Konvergensi Beta Kondisional
Keterangan: y =  PDRB ADHK ε =  Komponen eror ꞵ 0 =  Konstanta
i =  Kabupaten/kota
ꞵ 1 =  Slope  PDRB  perkapita/koefisien t =  Tahun ke-t
konvergensi t-1  =  Tahun ke t-1
Sementara  itu,  laju  konvergensi  (λ)  dan  waktu  mencapai  setengah  kondisi konvergensi ( half-time convergence ) yaitu:
Laju Konvergensi Half-time Convergence Keterangan T = τ  =  t 2 – t 1 = t – (t-1) = 1

## Model Estimasi Data Panel
Data  panel  digunakan  karena  memiliki  keunggulan  berupa  heterogenitas  individu, mampu  menangkap  perkembangan  dinamik,  serta  terhindar  dari  kolinearitas  antarpeubah karena  variatifnya  informasi  (Baltagi,  2008).  Kesalahan  pengambilan  kesimpulan  akibat pendeknya deret  waktu,  kesalahan desain  survei,  serta  kekeliruan pengamatan  merupakan kelemahan data panel. Analisis ini terdiri dari panel statis dan dinamis.
Estimasi parameter data panel statis dapat melalui beberapa cara sebagai berikut:
1. Common Effects Model (CEM)
Pendekatan  paling  sederhana  yang  mengombinasikan  data time  series dan cross section menggunakan  metode Ordinary  Least  Square (OLS).  Diasumsikan  intersep
dan  kemiringan  tiap  unit  sama  atau  tidak  terdapat  perbedaan  dimensi  kerat  waktu (Juanda dalam Abrar, 2012).
2. Fixed Effects Model (FEM)
Pendekatan  dengan  intersep  dan  kemiringan  berbeda  tiap  unit cross  section ,  namun tidak terjadi perubahan seiring berjalannya waktu (Juanda, 2012).
3. Random Effects Model (REM).
Disebut  juga Error  Components  Model (ECM)  dan  terdapat  variasi  pada  nilai  dan hubungan  antarsubjek  yang  diasumsikan  acak  dalam  bentuk  residual.  Analisis  ini digunakan saat terdapat hubungan antarsubjek dan antarwaktu pada residual.
Penentuan model estimasi terbaik data panel dapat dilakukan dengan dua cara yaitu:
1) Uji Chow, memilih antara CEM dan FEM dengan hipotesis nol adalah CEM lebih baik dibandingkan FEM; 2) Uji Hausman, menentukan antara FEM dan REM dengan hipotesis nol  adalah  REM  lebih  baik  dibanding  FEM.  Penentuan  keduanya  didasarkan  pada  nilai probabilitas p-value yang  disandingkan  dengan  tingkat  kepercayaan  yang  digunakan
peneliti.  Uji  pemilihan  FEM  dan  REM  yang  tidak  dapat  ditentukan  secara  teori,  dapat menggunakan  kondisi  data  yang  ada.  Jika  data  berupa  sampel  acak,  maka  peneliti  dapat memilih REM dan berlaku sebaliknya (Hsiao & Chen, 2012).

## Analisis Location Quotient (LQ)
Indeks  ini  membandingkan  peran  ekonomi  suatu  sektor  secara  regional  terhadap nasional  atau  dengan  kata  lain  membandingkan  peran  sektor  suatu  daerah  terhadap cakupan administratif yang lebih luas. Umumnya, metode ini dipakai untuk menunjukkan daerah  yang  menjadi  pusat  aktivitas  di  suatu  wilayah.  Selain  itu,  indeks  ini  juga  mampu menunjukkan  kecukupan  kapasitas  produksi  lokal  barang/jasa  dan  tingkat  ekspor  suatu wilayah.  Analisis  ini  mengasumsikan  kondisi  geografis  kewilayahan  relatif  seragam dengan pola-pola aktivitas yang beragam, namun produk yang dihasilkan serupa. Adapun cara menghitung LQ yaitu (Tarigan, 2005):
Konvergensi Beta Kondisional
Keterangan:
X =  PDRB i =  Kabupaten/kota
. =  Total Provinsi Sumatera Utara j =  Sektor

## Analisis Shift Share (SS)
Analisis  SS  digunakan  untuk  mengidentifikasi  kecepatan  pertumbuhan  tiap  sektor dan kompetensinya melalui tiga komponen (Tarigan, 2005) berikut:
1. Komponen Pertumbuhan Nasional (PN)
Perubahan  secara  general  akan  mengubah  kesempatan  kerja/produksi  suatu  wilayah (misal adanya revisi kebijakan ekonomi nasional).

## 2. Komponen Pertumbuhan Proporsional (PP)
Perbedaan sektor dalam seperti ketersediaan bahan mentah, permintaan produk akhir, kebijakan  industri  (missal  kebijakan  subsidi,  perpajakan,  dan price  support ),  dan permintaan akhir produk mengalami pertumbuhan.
3. Komponen Pertumbuhan Pangsa Wilayah (PPW)
Timbul  karena  peningkatan  atau  penurunan  produksi/kesempatan  kerja  dalam  suatu wilayah dibandingkan dengan wilayah lainnya. Cepat lambatnya pertumbuhan suatu wilayah  ditentukan  oleh  keunggulan  komparatif,  akses  ke  pasar,  dukungan kelembagaan, prasarana sosial ekonomi serta kebijakan ekonomi regional.
Perbandingan  penurunan  atau  peningkatan  kesempatan  kerja/produksi  antarwilayah menimbukan  pertumbuhan  pangsa  wilayah.  Kecepatan  pertumbuhan  dipengaruhi oleh  akses  ke  pasar,  prasarana  sosial  ekonomi,  kelembagaan  yang  suportif,  dan keunggulan komparatif.
Apabila PP dan PPW bernilai positif, maka sektor-sektor tersebut akan dikategorikan sektor  kompetitif  karena  berdaya  saing  tinggi  dan  bertumbuh  dengan  cepat  dibandingkan sektor/wilayah lainnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  tipologi  klassen,  terbukti  bahwa  terdapat  banyak  kabupaten/kota  di Provinsi  Sumatera  Utara  yang  terkategorikan  relatif  tertinggal  (kuadran  IV)  baik  pada tahun  2010  maupun  2019.  Beberapa  wilayah  di  kuadran  I  (daerah  cepat  maju  dan  cepat tumbuh)  pada  tahun  2010  bergeser  menjadi  kuadran  II  pada  2019  karena  mengalami perlambatan  pertumbuhan  ekonomi  seperti  kota  Sibolga,  Pematang  Siantar,  kabupaten Karo  dan  Deli  serdang.  Sebaliknya,  terdapat  4  kabupaten  yang  bergeser  klasifikasi  dari kuadran  IV  (daerah  relatif  tertinggal)  ke  kuadran  I,  II  dan  III  yaitu,  kabupaten  Tapanuli Selatan, Simalungun, Samosir dan Padang Lawas. Hal ini menunjukkan beberapa wilayah mengalami konvergensi pendapatan.
Wilayah  yang  menunjukkan  perbaikan  perekonomian  yang  progresif  dialami  oleh Kabupaten  Tapanuli  Selatan,  Serdang  Bedagai,  Simalungun,  Samosir  dan  Padang  Lawas dimana  pada  tahun  2010  berada  pada  klasifikasi  daerah  relatif  tertinggal,  namun  pada tahun  2019  bergeser  menjadi  wilayah  cepat  maju  dan  tumbuh.  Kondisi  berbeda  dialami oleh kabupaten di kepulauan Nias yaitu Kabupaten Nias, Nias Barat, Nias Utara dan Nias Barat  yang  mengalami  pergeseran  dari  kuadran  III  ke  kuadran  IV,  dan  menjadi  wilayah paling tertinggal di Sumatera Utara.
Sumber: BPS, 2021 (diolah)
Gambar 3. Tipologi Klassen Tahun 2010 (kiri) dan 2019 (kanan)
Berdasarkan  distribusi  PDRB  ADHB  menurut  tahun  2020,  struktur  perekonomian Sumatera  Utara  didominasi  sektor  pertanian,  kehutanan  dan  perikanan.  Sektor  ini berkontribusi  20,53%  terhadap  total  PDRB  dengan  subsektor  pertanian,  peternakan, perburuan dan jasa pertanian  menjadi  penyumbang terbesar.  Berdasarkan data BPS  tahun 2020 sebanyak 2,42 juta orang atau 35,43 % tenaga kerja terserap di sektor pertanian.

## Sumber: BPS, 2021 (diolah)

## Gambar 4. Struktur Perekonomian Sumatera Utara, 2020 (%)
Sektor terbesar kedua adalah industri pengolahan sebesar 19,04% dengan penyerapan tenaga kerja di sektor ini mencapai 16,34% atau setara 1,18 juta orang. Meski nilai tambah sektor industri lebih tinggi dibanding pertanian, serapan tenaga kerjanya justru sebaliknya
Tahun 2010
Tahun 2019
yang  mengindikasikan  sektor  industri  lebih  mengandalkan  mesin  dibandingkan  tenaga kerja manusia.

## Sumber: BPS, 2021 (diolah)
Gambar 5. PDRB ADHK Perkapita Kabupaten/Kota Sumatera Utara, 2019 (ribu rupiah)
Ketimpangan  pendapatan  antarkabupaten/kota  di  Sumatera  Utara  tergolong  tinggi yang  dibuktikan  dengan  pendapatan  perkapita  wilayah  tertinggal  (Nias  Selatan:  Rp13,19 ribu) hanya seperlima dari wilayah maju (Kota Medan: Rp68,77 ribu) di tahun 2019. Hal ini menunjukkan pemerataan pendapatan antarkabupaten/kota belum mengalami perbaikan yang  signifikan.  Secara  kawasan,  kabupaten/kota  di  kawasan  pantai  barat  dan  dataran tinggi  memiliki  pendapatan  perkapita  lebih  rendah  dibanding  kawasan  pantai  timur Sumatera Utara.

## Tabel 1. Perhitungan Indeks Williamson Sumatera Utara, 2011-2020
Indeks Williamson Tahun % Δ Ket 2011  2012  2013  2014  2015  2016  2017  2018  2019  2020 PDRB Perkapita 0,50  0,51  0,50  0,51  0,51  0,52  0,52  0,53  0,53 0,52 4,08 ⬆
Selisih (Atas-Bawah)   35,98   38,61   40,38   42,63   44,84   47,47   50,01   52,70   55,57   53,79   49,50 ⬆
No Kabupaten/Kota 2011 2019 % Δ 1. Medan 45,91 68,77 49,78 2. Batubara 44,33 57,62 29,99 3. Labuhan Batu Selatan 42,76 55,31 29,36 4. Labuhan Batu Utara 33,51 47,44 41,58 5. Labuhan Batu 35,99 47,01 30,62 6. Sibolga 27,31 40,75 49,18 7. Pematang Siantar 26,61 37,65 41,48 8. Asahan 24,98 35,96 43,98 9. Karo 27,09 34,57 27,62 10. Tapanuli Selatan 21,13 34,35 62,52 11. Tanjung Balai 23,40 33,05 41,23 12. Deli Serdang 24,53 32,74 33,45 13. Simalungun 21,81 31,51 44,45 14. Serdang Bedagai 21,35 31,46 47,37 15. Padang Lawas Utara 22,54 30,17 33,86 16. Toba Samosir 21,68 29,96 38,18 17. Binjai 20,87 29,41 40,90 18. Langkat 20,00 28,41 42,02 19. Padang Lawas 21,52 28,30 31,51 20. Samosir 16,43 24,56 49,42 21. Gunungsitoli 16,67 24,07 44,40 22. Tebing Tinggi 17,61 24,05 36,61 23. Dairi 16,31 23,11 41,66 24. Humbang Hasundutan 15,99 21,77 36,17 25. Mandailing Natal 14,20 20,96 47,63 26. Padangsidimpuan 14,22 19,21 35,11 27. Tapanuli Utara 14,14 19,10 35,06 28. Tapanuli Tengah 14,66 18,65 27,18 29. Nias 12,59 17,88 42,00 30. Pakpak Bharat 12,86 17,42 35,46 31. Nias Utara 12,02 16,91 40,60 32. Nias Barat 9,97 15,05 50,94 33. Nias Selatan 9,93 13,19 32,89
Ket: Δ =Perubahan
Indeks Williamson Tahun % Δ Ket 2011  2012  2013  2014  2015  2016  2017  2018  2019  2020 IPM 0,09    0,09    0,08    0,06    0,08    0,08    0,08    0,08    0,08    0,07   -17,22 ⬇ Selisih (Atas-Bawah)   22,11   21,81   21,42   20,72   20,62   20,31   20,42   20,23   19,83   19,47   -11,94 ⬇ AHH 0,04    0,04    0,04    0,04    0,04    0,04    0,04    0,04    0,04    0,04   -10,25 ⬇ Selisih (Atas-Bawah)   11,26   11,13   11,05   11,00   10,71   10,69   10,66   10,69   10,82   10,95 -2,75 ⬇ RLS 0,19    0,18    0,18    0,17    0,17    0,17    0,17    0,17    0,16    0,15   -21,68 ⬇ Selisih (Atas-Bawah)   6,88    6,92    6,48    6,24    6,36    6,53    6,32    6,43    6,23    6,03   -12,35 ⬇ HLS 0,08    0,07    0,06    0,05    0,05    0,05    0,05    0,06    0,06    0,06   -28,70 ⬇ Selisih (Atas-Bawah)   3,31    3,04    2,78    2,52    2,71    2,52    2,52    2,59    2,51    2,51   -24,17 ⬇ Daya beli 0,25    0,25    0,24    0,24    0,24    0,24    0,23    0,23    0,22    0,22 -9,82 ⬇ Selisih (Atas-Bawah)   8,68    8,71    8,84    8,83    8,98    9,00    9,02    9,03    9,02    9,06 4,38 ⬆ Koefisien Variasi 0,02  0,02  0,02  0,02  0,02  0,02  0,02  0,02  0,02 0,02 -3,39 ⬇
Sumber: BPS, 2021 (diolah)
Konvergensi  terjadi  saat  daerah  berpendapatan  rendah  tumbuh  lebih  cepat  dibandig yang  berpendapatan  tinggi.  Mengacu  pada  Barro  &  Sala-i-Martin  (1992)  konvergensi dibagi menjadi 2 konsep yaitu konvergensi sigma (statis) yang ditunjukkan dengan dispersi (variasi  pendapatan)  antardaerah  yang  menurun  dan  beta  absolut  (dinamis).  Pada praktiknya  konvergensi  absolut  akan  terverifikasi  manakala  konvergensi  sigma terverifikasi (Wibisono, 2003).
Estimasi regresi panel dimulai dengan estimasi konvergensi absolut atau konvergensi tanpa  syarat  dan  kemudian  menambahkan  variabel  lain  yaitu  PMTB  perkapita,  PAD perkapita,  RLS,  HLS,  AHH  dalam  menganalisis  konvergensi  kondisional.  Hasil  estimasi tidak bias yang telah terbebas dari pelanggaran asumsi regresi klasik yaitu:
Tabel 2. Ringkasan hasil uji Chow, Hausman, dan asumsi regresi klasik
Uji Keterangan Statistic Prob CEM vs FEM Chow 6,7118 0,0000 FEM vs REM Hausman 31,7879 0,0000 Normalitas Jarque-Bera 4,8040 0,0905 Heteroskedastisitas Wald test 1,0e+05 0,0000 Autokorelasi Durbin-watson 1,3285 Multikolinearitas VIF X1 4,71 X2 5,27
Uji Keterangan Statistic Prob X3 2,42 X4 2,21 X5 1,78 X6 1,14
Sumber: data diolah (Eviews)
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  model  terbaik  adalah  FEM  yang  tercermin melalui uji Chow dan Hausman dengan masing-masing p-value < 5%. Agar menghasilkan penduga  yang Best  Linear  Unbiased  Estimator (BLUE),  pengujian  asumsi  regresi  klasik perlu  dilakukan  dengan  hasil  uji  Jarque-Bera  (normalitas)  terpenuhi,  uji  Wald (heteroskedastisitas)  mengalami  sedikit  masalah  sehingga  digunakan  metode General Least  Square (GLS)  dengan  penimbang  cross-section  weight  yang  sekaligus mengakomodir  masalah  autokorelasi  (Gujarati,  2003).  Pengecekan  tambahan  berupa multikolinearitas  dengan  ukuran Variance  Inflation  Factor (VIF)  menunjukkan  tidak terjadi multikolinearitas sempurna karena nilai VIF < 10.
Estimasi  model  konvergensi  beta  absolut  (konvergensi  tanpa  syarat)  maupun  beta kondisional telah fit, ditunjukkan dengan nilai F-Statistic < 5%. Nilai Adjusted R-Squared pada beta absolut menunjukkan variabel bebas mampu menjelaskan variasi terikat sebesar 32,9%.  Peningkatan Adjusted  R-Squared terlihat  nyata  ketika  variabel  lain  ditambahkan pada  model  konvergensi  beta  kondisional  dimana  variabel  bebas mampu  menjelaskan variasi terikat sebesar 82,10% dan sisanya ditentukan oleh variabel lain yang tidak diteliti.
Tabel 3. Hasil estimasi konvergensi absolut dan kondisional Sumatera Utara dengan metode data panel Fixed Effect (cross-section weights )
Variabel dependen: ln(y it /y i.t-1 )
Variabel Beta absolut Beta kondisional Koef P-value Koef P-value C 0,0967 0,0000  * -1,1811 0,0000  * ln(y i(t-1) ) -0,0175 0,0000  * -0,0535 0,0000  * ln(PMTBit) - - 0,0159 0,0024  * Ln(PD it ) - - 0,0038 0,0400  * ln(RLS it ) - - 0,0175 0,0527  * ln(HLS it ) - - 0,0056 0,4967
Variabel Beta absolut Beta kondisional Koef P-value Koef P-value ln(AHH it ) - - 0,3089 0,0000  * R-squared 0,4046 0,8440 Adjusted R-squared 0,3299 0,8210 F-statistic 5,4162 36,7474 Prob(F-statistic) 0.0000 0.0000 Laju konvergensi (%) 1,73 5,21 Half-time convergence (tahun) 39,9 13,29
Ket: *) signifikan pada taraf 5%, **) signifikan pada taraf 10%,

## Sumber: hasil olahan Eviews
Hasil estimasi menunjukkan slope PDRB perkapita periode sebelumnya ( lag PDRB perkapita)  bernilai  negatif  dan  signifikan  pada  tingkat  5%  baik  pada  konvergensi  beta absolut maupun beta kondisional. Fakta ini menyimpulkan bahwa konvergensi pendapatan terjadi  di  Sumatera  Utara  selama  periode  2011-2020  yang  sejalan  dengan  temuan  (Wau, 2015). S emakin  tinggi  nilai  PDRB  perkapita  kabupaten  periode  sebelumnya  akan memperlambat  pertumbuhan  PDRB  perkapita  kabupaten,  artinya  daerah  miskin  akan tumbuh lebih cepat dibanding daerah maju.
Secara  absolut,  ketimpangan  pendapatan  kabupaten/kota  di  awal  periode  akan berkurang  1,73  persen  per  tahun  dan  membutuhkan  waktu  30-40  tahun  untuk  mencapai setengah kondisi konvergen yang cenderung lambat karena tidak ada intervensi. Sementara itu,  laju  konvergensi  dengan  intervensi  (beta  kondisional)  akan  berkurang  sebesar  5,21% per  tahun  dan  hanya  membutuhkan  13-14  tahun  untuk  mencapai  setengah  kondisi konvergen. Temuan ini menyimpulkan bahwa modal manusia dan modal fisik  diperlukan untuk mempercepat konvergensi pendapatan (Nurhamidah & Suhartini, 2014).
Faktor  modal  yang  direpresentasikan  melalui  PMTB  perkapita  berpengaruh  positif dan  signifikan  terhadap  konvergensi  pendapatan  (Arsyanti  &  Nugrahadi,  2020;  Sufii, 2018).  Hal  serupa  juga  ditunjukkan  pada  penelitian  ini,  dimana  peningkatan  1  persen PMTB  per  kapita  akan  meningkatkan  pertumbuhan  pendapatan  perkapita  sebesar  0,0159 persen.  Tingginya  PMTB  akan  mengatrol  produksi  barang  dan  jasa  dan  mengeskalasi pertumbuhan ekonomi.
Kemampuan  fiskan  daerah  yang  didekati  melalui  pendapatan  daerah  menunjukkan arah yang positif dan signifikan dalam memengaruhi konvergensi pendapatan yang sejalan
dengan  temuan  Yudistira  &  Sohibien  (2019).  Kenaikan  1  persen  pendapatan  daerah  per kapita  akan  meningkatkan  pertumbuhan  pendapatan  per  kapita  sebesar  0,0038  persen. Meski  berperan  penting,  pendapatan  asli  daerah  (PAD)  wilayah  miskin  cenderung  kecil dan masih bergantung pada transfer pusat. Sebagai contoh, proporsi PAD Kabupaten Nias Barat tahun 2019 hanya sebesar 2,5% dari total pendapatan, sementara dana  perimbangan mencapai 75%. Tidak hanya itu, persoalan korupsi juga menjadi penghambat kemandirian daerah untuk maju yang dibuktikan melalui angka korupsi Sumatera Utara yang berada di posisi  3  besar  nasional  dengan  74  kasus  sepanjang  2004-2020.  Meski  korupsi  seringkali dianggap sebagai pelumas perekonomian (Dreher & Gassebner, 2013) yang memfasilitasi masuknya  perusahaan  besar,  tetapi  nyatanya  korupsi  melambatkan  perekonomian, menurunkan investasi, dan meningkatkan kemiskinan dan ketimpangan (KPK, 2022).
Selain modal fisik, modal manusia juga sangat penting (Todaro & Smith, 2012) yang dapat  diintervensi  melalui  pendidikan  (Maryaningsih  et  al.,  2014;  Arsyanti  &  Nugrahadi, 2020)  dan  kesehatan  (Nurhamidah  &  Suhartini,  2014).  Sektor  pendidikan  dapat  didekati dengan  harapan  lama  sekolah  (HLS)  dan  rata-rata  lama  sekolah  (RLS).  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa RLS berpengaruh positif dan signifikan yang bermakna peningkatan RLS 1 persen akan meningkatkan pertumbuhan pendapatan sebesar 0,0175 persen. Di sisi lain, HLS tidak berpengaruh signifikan meski memiliki arah yang positif yang disebabkan oleh  variasi  antarwilayah  yang  kecil.  Peningkatan  kualitas  manusia  dapat  diupayakan melalui aksesibilitas masyarakat terhadap pendidikan dengan pemberian berbagai program beasiswa masyarakat miskin.
Di  sisi  kesehatan,  AHH  memiliki  pengaruh  signifikan,  positif,  dan  terbesar  yang bermakna  setiap  kenaikan  AHH  1  persen  akan  meningkatkan  pertumbuhan  pendapatan perkapita  sebesar  0,38  persen.  Kualitas  kesehatan  melalui  tersedianya  fasilias  kesehatan hingga pelosok desa akan memberikan jaminan kesehatan bagi tiap penduduk untuk dapat menjalankan  aktivitasnya  dengan  baik.  Insentif  dan  jaminan  kesehatan  yang  mencakup seluruh  penduduk  miskin  diharapkan  mampu  mendongkrak  kualitas  manusia  sehingga menjadi lebih produktif.
Jika  faktor  modal  dan  manusia  sudah  diintervensi  dengan  baik,  maka  penting  bagi pemerintah  daerah  untuk  mampu  mengidentifikasi  sektor-sektor  unggulan  tiap kabupaten/kota sehingga perekonomian dapat digenjot lebih terarah. Sektor basis diketahui melalui  hasil  analisis  LQ,  sementara  sektor  kompetitif  didasarkan  pada  hasil  analisis  SS.
Hasil analisis LQ menggambarkan bahwa terdapat 11 kabupaten/kota yang memiliki lebih dari  5  sektor  basis  (umumnya  perkotaan)  dan  sisanya  22  kabupaten/kota  memiliki  sektor basis kurang dari 5.
Tabel 4. Sektor basis dan kompetitif kabupaten/kota di Sumatera Utara, 2010-2020
TANI TAMB IND LIGAS* ASLD* KONS* PDAG* TRANS* PAMN* INKO* JKEU* RE* JPER* ADMS* JPEN* JKES* JLAIN*
Mandailing Natal B - - - - - K - - - - - - B - - - Tapanuli Utara B - - - B K K B, K - - - - - B - - - Toba Samosir B - - - - B, K K - B - - - - B B, K - - Asahan B - B - - - K - - - - K K - - - B, K Simalungun B - - - K K K K - - - - - B K - - Dairi B - - - - B K K B - - - - B K - - Humbang Hasundutan B - - - K B K - B - - K - B - - K Pakpak Bharat B K - B - - K - B - - - - B K - - Serdang Bedagai B - - - - K K - B - - - - - K - K Padang Lawas Utara B - - B K B, K K K - - - K K B K - - Padang Lawas B K - B - B, K - - - - - K - - K K - Labuhan Batu Utara B - B - - K K - - - - K - - - - - Nias B B - - - - K - - - - - - B - - - Tapanuli Selatan B B, K - - K K K K K - - K - B K K K Langkat B B - B - K - K K K - K K - K - K Nias Selatan B B - - - B - K - - - B - B B - - Nias Utara B B - B - - K - B - - - - B K - - Nias Barat B B - - - K K - - K - - - B - - - Labuhan Batu B - B - - - - K - - - - - - K - - Deli Serdang - - B B - B K B, K B, K - - K K - K B, K - Batubara - - B - - K - - - - - - - - - - - Labuhan Batu Selatan B - B - - - - - - - - - - - - - - Tapanuli Tengah B - - B B, K - K K - - - - - B - - - Karo B - - - K - K K B, K - - K - B B, K B, K B, K Samosir B - - - - K - K B, K - - - - B - - - Sibolga - - - - B, K - B, K B B - - B - B B, K B - Tanjung Balai - B - B B B, K B, K B B - - - - B K - B, K Pematang Siantar - - B B B - B, K B, K
B - B B - B B, K B B Tebing Tinggi - - - B B, K B B, K B B B B B - B B B B Medan - - - - B, K B, K B, K B B, K B, K B B, K B, K - B, K B, K B, K Binjai - B - B B, K K B, K B, K B B, K B B - B B B B Padangsidimpuan - - - B B, K B B, K B, K B, K B B K - B B B, K K Gunungsitoli - B - - B B, K B, K B B - B B - B B, K - - KABUPATEN/KOTA JASA S EKTOR LAPANGAN US AHA KABUPATEN/KOTA KABUPATEN PERTANIAN, KEHUTANAN DAN PERIKANAN KABUPATEN PERTAMBANGAN DAN PENGGALIAN KABUPATEN INDUSTRI PENGOLAHAN Keterangan: TANI : Pertanian, Kehutanan, dan Perikanan
INKO : Informasi dan Komunikasi TAMB  : Pertambangan dan Penggalian JKEU : Jasa Keuangan dan Asuransi IND : Industri Pengolahan RE : Real Estate LIGAS  : Pengadaan Listrik dan Gas JPER : Jasa Perusahaan ASLD  : Pengadaan Air, Pengelolaan Sampah, Limbah dan Daur Ulang ADMS  : Administrasi Pemerintahan, Pertahanan dan Jaminan Sosial Wajib KONS  : Konstruksi JPEN : Jasa Pendidikan PDAG  : Perdagangan Besar dan Eceran; Reparasi Mobil dan Sepeda Motor
JKES : Jasa Kesehatan dan Kegiatan Sosial
TRANS  : Transportasi dan Pergudangan
JLAIN : Jasa lainnya
PAMN  : Penyediaan Akomodasi dan Makan Minum
Tanda (*) merupakan sektor-sektor yang dikategorikan sebagai sektor jasa Huruf “ B” tebal warna merah merepresentasikan sektor basis dengan nilai LQ terbesar Huruf “K” menunjukkan sektor kompetitif (PP > 0; PPW > 0) pada analisis shift share Warna Hijau pada cell menunjukkan sektor dengan share PDRB terbesar
Pengelompokkan dilakukan dengan membagi kabupaten/kota ke dalam 4 basis sektor utama  yaitu:  1)  basis  pertanian,  2)  basis  pertambangan  dan  penggalian,  3)  basis  industri pengolahan,  dan  4)  basis  jasa.  Penyesuaian  dilakukan  untuk  kabupaten/kota  dengan  nilai basis  LQ  terbesar  pada  sektor  administrasi  pemerintahan  dikelompokkan  berdasarkan sektor terbesar kedua.
Kabupaten/kota  yang  memiliki  basis  di  sektor  pertanian  yaitu:  Kabupaten Mandailing  Natal,  Tapanuli  Utara,  Toba  Samosir,  Asahan,  Simalungun,  Dairi,  Humbang Hasundutan,  Pakpak  Bharat,  Serdang  Bedagai,  Padang  Lawas  Utara,  Padang  Lawas,  dan Labuhan  Batu  Utara.  Akan  tetapi,  analisis  SS  menunjukkan  fakta  bahwa  tidak  satupun diantaranya  yang  memiliki  keunggulan  kompetitif  yang  mengindikasikan  pembangunan pertanian di wilayah basis belum dimanfaatkan secara optimal. Keduabelas kabupaten/kota tersebut perlu diberikan suntikan melalui skema subsidi pupuk dan pengadaan bibit unggul sehingga produksi pertanian memiliki keunggulan kompetitif di kemudian hari.
Di basis pertambangan dan  penggalian, terdapat  6 kabupaten/kota yaitu:  Kabupaten Nias,  Nias  Utara,  Nias  Barat,  Nias  Selatan,  Tapanuli  Selatan  (Tapsel)  dan  Langkat. Keunggulan  kompetitif  sektor  pertambangan  dan  penggalian  hanya  ada  di  Kabupaten Tapsel yang merupakan  pusat penambangan emas, perak, dan tembaga. Pada tahun 2019, produksi PT Agincourt di  Tapsel  menghasilkan 391 once emas dan 2.240 once perak per tahun dengan kontribusi pajak lebih dari 192 miliar rupiah (Dinas ESDM Sumatera Utara, 2020). Nilai ini cukup mampu mengerek perekonomian kabupaten ini lebih cepat.
Kabupaten/kota  dengan  basis  industri  adalah  Kabupaten  Labuhan  Batu,  Deli Serdang,  Batubara,  dan  Labuhan  Batu  Selatan,  dimana  sektor  ini  sekaligus  menjadi penyumbang  terbesar  dalam  perekonomian.  Mirisnya,  tidak  ada  satupun  yang  tergolong kompetitif  di  sektor  basis  mereka  berdasarkan  uji  SS.  Sektor  industri  pengolahan  dapat mendorong  pertumbuhan  ekonomi  dengan  penggunaan  tenaga  kerja  yang  lebih  banyak dibandingkan  penggunaan  kapital.  Pemerintah  dapat  mendorong  para  pengusaha  untuk mempertimbangkan  pembukaan  lapangan  pekerjaan  baru  serta  memanfaatkan  produksi pertanian  untuk  bisa  masuk  ke  sektor  industri  dan  pasar  barang  dalam  bentuk  barang olahan.  Pembuatan  kebijakan  upah  minimum,  subsidi  upah,  maupun  pemotongan  pajak bagi  pengusaha  yang  membuka  lapangan  pekerjaan  dan  melakukan  riset  dan pengembangan dapat menjadi langkah pemerintah dalam menggenjot sektor ini.
Pada  basis  jasa,  terdapat  9  dari  11  kabupaten/kota  yang  juga  memiliki  keunggulan kompetitif, sementara hanya Kabupaten Tapanuli Tengah dan Samosir yang tidak berdaya saing  dibanding  wilayah  lainnya.  Basis  jasa  didominasi  oleh  wilayah  perkotaan  karena didukung  oleh  sumberdaya  manusia  dan  infrastruktur  yang  menunjang  produk  jasa dibandingkan produk barang.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan yang dapat diambil yaitu:
1. Ketimpangan  antarkabupaten/kota  di  Sumatera  Utara  secara  nyata  masih  terjadi meski  telah  ada  penurunan  ketimpangan  pada  sisi  kualitas  manusia.  Di  sisi  lain, disparitas masih lebar pada sisi kesehatan, pendidikan, dan daya beli. Wilayah pantai barat,  dataran  tinggi,  dan  Kepulauan  Nias  didominasi  wilayah  tertinggal dibandingkan kawasan pantai timur Sumatera Utara.
2. Secara absolut, dibutuhkan 39-40 tahun untuk mencapai setengah kondisi konvergen dengan  laju  1,73%  per  tahun.  Secara  kondisional,  dengan  laju  5,21%  per  tahun dibutuhkan  13-14  tahun  untuk  mencapai  setengah  kondisi  konvergen.  Variabel- variabel  modal  fisik,  fiskal,  dan  manusia  yang  didekati  melalui  PMTB  per  kapita, pendapatan per kapita, RLS, dan AHH memiliki pengaruh yng signifikan dan positif dalam mempercepat konvergensi ekonomi di Sumatera Utara.
3. Uji  LQ  mengklasifikasikan  kebupataen/kota  menurut  sektor  basis  yaitu:  basis pertanian  dengan  12  kabupaten/kota,  basis  pertambangan  dan  penggalian  dengan  6 kabupaten/kota,  basis  industri  pengolahan  dengan  4  kabupaten/kota,  dan  basis  jasa dengan  11  kabupaten/kota.  Wilayah  perdesaan  didominasi  oleh  kabupaten/kota tertinggal  yang  mengandalkan  sektor  pertanian,  sementara  wilayah  perdesaan didominasi kabupaten/kota maju yang mengandalkan sektor jasa. Secara kompetitif, hanya terdapat 1 kabupaten pada basis industri pengolahan dan 9 kabupaten/kota di basis jasa yang memiliki keunggulan.
Mempertimbangkan  ketimpangan  antarkabupaten/kota  yang  secara  eksplisit  masih terjadi, beberapa saran yang dapat diberikan yaitu:
1. Pemerintah  daerah  diharapkan  mampu  memprioritaskan  pembangunan  kabupaten tertinggal  dengan  membuka  kran  investasi  dengan  melibatkan  sektor  swasta  dalam pembangunan  modal  fisik  dan  infrastruktur  di  sektor  pertanian  dan  mendorong pengolahan hasil pertanian menjadi barang jadi yang bernilai tambah lebih besar.
2. Dalam hal peningkatan kapasitas modal manusia, pemerintah daerah dapat menjamin aksesibilitas  masyarakat  terhadap  layanan  pendidikan  dan  kesehatan,  pemberian beasiswa, pelatihan, insentif tenaga pendidik dan kesehatan, serta mendorong setiap desa untuk berinovasi untuk mencapai kemandirian.
3. Pemerintah  daerah  dapat  menggandeng  dan  bersinergi  dengan  pihak  swasta, akademisi, dan dewan adat untuk secara bersama merumuskan kebijakan yang efektif dengan  berfokus  pada  pembentukan  modal  manusia  den  mendorong  sektor  basis dalam mempercepat perekonomian Sumatera Utara.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  kami  sampaikan  kepada  para  dosen  yang  telah  membantu memberikan  masukan  dalam  penelitian  ini  yaitu:  Prof.  Dr.  Hermanto  Siregar;  Dr. Lukytawati Anggraeni, SP, M.Si.; dan Dr. Muhammad Findi A.

## DAFTAR PUSTAKA
Akita,  T.,  &  Alisjahbana,  A.  S.  (2002).  Regional  income  inequality  in  indonesia  and  the initial  impact  of  the  economic  crisis. Bulletin  of  Indonesian  Economic  Studies , 38 (2), 201–222. https://doi.org/10.1080/000749102320145057
Arsyanti,  R.  A.,  &  Nugrahadi,  T.  (2020).  Analisis  konvergensi  ekonomi  pada  level kawasan dan nasional serta faktor-faktor yang memengaruhinya. Seminar Nasional Official Statistics , 2020 (1), Article 1. https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2020i1.481
Baltagi, B. H. (2008). Econometrics (Fourth). Springer. 10.1007/978-3-540-76516-5
Barro,  R.  J.,  &  Sala-i-Martin,  X.  (1992).  Convergence. Journal  of  Political  Economy , 100 (2), 223–251. https://doi.org/10.1086/261816
BPK  RI,  J.  (2019). Perda  prov.  Sumatera  selatan  no.  1  tahun  2019  tentang  rencana pembangunan  jangka  menengah  daerah  provinsi  sumatera  selatan  tahun  2019-
2023 . JDIH BPK RI Database Peraturan. https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/128390/perda-prov-sumatera-selatan-no- 1-tahun-2019 BPS. (2021). Badan
pusat statistik provinsi sumatera utara . https://sumut.bps.go.id/indicator/12/65/1/jumlah-penduduk-menurut-jenis-kelamin- dan-kabupaten-kota.html
Dinas ESDM Sumatera Utara. (2020). Pt agincourt setor rp 192 miliar pajak ke pemprov sumut (06/03/2020) – dinas energi dan sumber daya mineral [Local Government]. http://desdm.sumutprov.go.id/pt-agincourt-setor-rp-192-miliar-pajak-ke-pemprov- sumut-06-03-2020/
Dreher, A., & Gassebner, M. (2013). Greasing the wheels? The impact of regulations and corruption on firm entry. Public Choice , 155 (3–4), 413–432. https://doi.org/10.1007/s11127-011-9871-2
Gujarati, D. N. (2003). Basic econometrics fourth edition (Fourth Edition). Mc Graw Hill. https://www.academia.edu/40263427/BASIC_ECONOMETRICS_FOURTH_EDI TION
Harmadi,  S.  H.  B.,  &  Adji,  A.  (2020). Regional  inequality  in  indonesia:  Pre  and  post regional autonomy analysis . 50-e , 1–38.
Hsiao, J.-M., & Chen, Y.-C. (2012). Antecedents and Consequences of Job Satisfaction: A Case  of  Automobile  Component  Manufacturer  in  Taiwan. Journal  of Organizational Innovation , 5 ((2)), 164–178.
Juanda,  B.,  &  Junaidi.  (2012). Ekonometrika  deret  waktu:  Teori  dan  aplikasi .  IPB  Press. https://www.researchgate.net/publication/275715130_Ekonometrika_Deret_Waktu _Teori_dan_Aplikasi
KPK.  (2022,  February  10). Statistik  tpk  berdasarkan  wilayah .  [KPK]  Komisi Pemberantasan Korupsi. https://www.kpk.go.id/id/statistik/penindakan/tpk- berdasarkan-wilayah
Mankiw,  N.  G.  (2016). Macroeconomics (Ninth  edition).  Worth  Publishers. https://www.academia.edu/44229381/Macroeconomics_by_N_Gregory_Mankiw_9 th_edition
Maryaningsih, N., Hermansyah, O., & Savitri, M. (2014). Pengaruh infrastruktur terhadap pertumbuhan ekonomi indonesia. Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan , 17 (1), 62–98. https://doi.org/10.21098/bemp.v17i1.44
Maulana,  A.  (2019).  Analisis  ketimpangan  pembangunan  antarkabupaten/kota  di  provinsi kalimantan  selatan  tahun  2010-2017. Jurnal  Ilmu  Ekonomi  dan  Pembangunan , 19 (1), Article 1. https://doi.org/10.20961/jiep.v19i1.25510
Nurhamidah, R., & Suhartini, A. M. (2014). Konvergensi pendapatan di provinsi sumatera selatan. Jurnal  Ekonomi  Dan  Pembangunan  Indonesia , 15 (1),  Article  1. https://doi.org/10.21002/jepi.v15i1.554
Raharti,  R.,  Laras,  T.,  &  Oktavianti,  O.  (2021).  Model  ketimpangan  pembangunan ekonomi  di  indonesia. Jurnal  Samudra  Ekonomi  Dan  Bisnis , 12 (2),  257–270. https://doi.org/10.33059/jseb.v12i2.2422
Resosudarmo, B. P., & Vidyattama, Y. (2006). Regional income disparity in indonesia: A panel data analysis. ASEAN Economic Bulletin , 23 (1), 31–44.
Simbolon,  T.  R.  (2017).  Analisa  keterkaitan  ketimpangan  pembangunan  antar  daerah terhadap  pertumbuhan  ekonomi  di  wilayah  sumatera.  In INA-Rxiv (No.  xzmr9; INA-Rxiv). Center for Open Science. https://ideas.repec.org/p/osf/inarxi/xzmr9.html
Sjafrizal. (2008). Ekonomi regional: Teori dan aplikasi (Pertama, Vol. ii). Baduose Media. Sufii, S. (2018). Konvergensi ekonomi regional di Indonesia tahun 1985-2006 [Universitas Indonesia]. https://lib.ui.ac.id/file?file=pdf/abstrak/id_abstrak-20340351.pdf
Tarigan,  R.  (2005). Ekonomi  regional:  Teori  dan  aplikasi  edisi  revisi (revisi).  PT.  Bumi Aksara. https://opac.perpusnas.go.id/DetailOpac.aspx?id=349200
Todaro,  M.  P.,  &  Smith,  S.  C.  (2012). Economic  Development  11th  Edition (Eleventh). Addison-Wesley:
Pearson.
https://www.academia.edu/44470621/Economic_Development_11th_Edition_Toda ro_Smith
Umiyati,  E.  (2014).  Analisa  pertumbuhan  ekonomi  dan  ketimpangan  pembangunan  antar wilayah  di  pulau  sumatera. Jurnal  Paradigma  Ekonomika , 9 (2),  Article  2. https://doi.org/10.22437/paradigma.v9i2.2207
Wau, T.  (2015). Konvergensi  pembangunan ekonomi antar daerah kabupaten dan kota di sumatera utara. Proceedings SNEMAN Padang .
Wibisono, Y. (2003). Konvergensi di indonesia, beberapa temuan awal  dan implikasinya.
Jurnal Ekonomi Dan Pembangunan Indonesia , 3 (2), Article 2. https://doi.org/10.21002/jepi.v3i2.622
Yudistira, M. R., & Sohibien, G. P. D. (2019). Analisis konvergensi ekonomi di pulau jawa menggunakan  data  panel  dinamis  spasial  tahun  2013-2017. Seminar  Nasional Official Statistics , 2019 (1), Article 1.
https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2019i1.66
Yunisti,  T.  D.  (2012). Analisis  ketimpangan  pembangunan  antar  kabupaten/  kota  di provinsi banten . 122.