## AGLOMERASI INDUSTRI DAN PENGARUHNYA TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI JAWA BARAT 2010-2014
Annisa Kusumasari 1 , Fitri Kartiasih 2
e-mail: 1 13.7500@stis.ac.id, 2 fkartiasih@stis.ac.id

## Abstrak
Secara  umum,  pertumbuhan  ekonomi  kabupaten/  kota  di  Jawa  Barat  telah  meningkat.  Namun, peningkatan tersebut  tidak dirasakan oleh semua wilayah dengan salah satu  penyebabnya adalah adanya konsentrasi  kegiatan  ekonomi  karena  terjadinya  aglomerasi  industri.  Penelitian  ini  menganalisis fenomena aglomerasi industri di Jawa Barat dan pengaruhnya terhadap pertumbuhan ekonomi regional serta faktor lain yang memengaruhi pertumbuhan ekonomi tersebut. Berdasarkan fungsi Cobb-Douglas, model efek tetap digunakan pada  metode regresi data panel spasial dengan unit observasi sebanyak 26 kabupaten/  kota  di  Jawa  Barat  dalam  periode  2010-2014.  Variabel  bebas  yang  digunakan  adalah aglomerasi  industri,  infrastruktur,  modal  manusia,  modal,  dan  tenaga  kerja  dengan  variabel  respon adalah  pertumbuhan  ekonomi  Jawa  Barat.  Penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  delapan  wilayah kabupaten/  kota  di Jawa  Barat  yang  teraglomerasi secara industri.   Modal  manusia  mempunyai  nilai elastisitas yang tertinggi. Perekonomian Jawa Barat cenderung bersifat padat karya, didukung dengan nilai  elastisitas  tenaga  kerja  yang  lebih  besar  dari  elastisitas  modal.  Selain  itu,  infrastruktur    juga berpengaruh  secara  positif  dan  signifikan.  Singkatnya,    semua  variabel  bebas  yang  digunakan berpengaruh secara positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi Jawa Barat. Oleh karena itu, perbaikan kualitas manusia dan infrastruktur harus lebih ditingkatkan  agar  pertumbuhan ekonomi dapat lebih meningkat.
Kata kunci : aglomerasi industri, pertumbuhan ekonomi regional, regresi panel spasial

## Abstract
Generally, economic growth of West Java has increased . However, the increase rates are different in each  regions  with  one  of  the  causes  is  the  existence  of  economic  concetration  because  of  industrial agglomeration.  This  study  analyze  the  phenomenon  of  industrial  agglomeration  and  its  effect  to economic  growth  of  West  Java  also  the  determinants  of  economic  growth.  Based  on  Cobb-Douglas function, fix effect model is used for spatial panel regression method that cover 26 regions in 5 years periods (2010-2014). Independent variables used are industrial agglomeration, infrastructure, human capital, capital, and labour with dependet variable is economic growth of West Java. The result shows that there are 8 regions that are agglomerated industrially. Meanwhile, human capital has the biggest elasticity. The characteristic of West Java’s economy is labour-intensive, with labour elasticity is higher than  capital  elasticity.  Furthermore,  infrastructure  also  has  positive  and  significant  influence  to economic  growth.  In  short,  all  of  independent  variables  have  positive  and  significant  effect  towards economic growth of West Java. Therefore, the enhancement of human quality and infrastructure must be improved so the economic growth can increase more.
Keywords: industrial agglomeration, regional economic growth, spatial panel regression

## PENDAHULUAN
Salah  satu tujuan berdirinya  negara Indonesia yang tercantum dalam pembukaan Undang-undang Dasar 1945 alinea keempat adalah  untuk  memajukan  kesejahteraan masyarakat. Oleh karena itu, untuk mencapai  tujuan  tersebut  maka  pencapaian pertumbuhan ekonomi menjadi pusat perhatian pembangunan di Indonesia. Pertumbuhan ekonomi tersebut  diupayakan oleh pemerintah melalui strategi pembangunan  ekonomi,  yang  umumnya lebih berfokus pada upaya untuk menciptakan industrialisasi secara cepat.
Dibanding provinsi lain, Provinsi Jawa Barat masih menjadi pusat industri nasional karena mempunyai kontribusi besar terhadap perekonomian nasional. Pada tahun 2014,  misalnya,  Kementerian  Perindustrian (Kemenperin)  mencatat  bahwa  Jawa  Barat memiliki  24  kawasan  industri  dari  74 kawasan industri di seluruh Indonesia. Dari sisi  luas  area,  total  kawasan  industri  di Provinsi  Jawa  Barat  mencapai  14,3  ribu hektar atau 39,4 persen dari seluruh kawasan industri  di  Indonesia  yang  seluas  36,3  ribu hektar.  Selain  itu,  sebanyak  60  persen industri  Indonesia  ternyata  berada  di Provinsi  Jawa  Barat  dengan  kontribusi terhadap  Produk  Domestik  Bruto  (PDB) nasional  mencapai  40  persen.  Oleh  karena itu,  kinerja  industri  Provinsi  Jawa  Barat mempunyai  pengaruh  yang  cukup  besar terhadap perekonomian nasional.
Wilayah  industri  cenderung  berlokasi di dalam dan di sekitar kota, karenaindustri cenderung  beraglomerasi  di  wilayah  yang mempunyai potensi dan kemampuan daerah yang  dapat  memenuhi  kebutuhan  industri. Disamping  itu,  pengelompokan  kegiatan industri  juga  terjadi  karena  setiap  industri bisa    mendapat  manfaat  dari  kedekatan lokasi berbagai perusahaan industri.
Akan  tetapi,  aglomerasi  industri cenderung  menghasilkan  perbedaan  spasial dalam tingkat pendapatan antar wilayah. Ini terjadi  karena,  wilayah  yang  banyak mempunyai  industri  pengolahan  tumbuh lebih  cepat  dibandingkan  wilayah  yang hanya mempunyai sedikit industri pengolahan (Nuryadin dan Sodik, 2007).
Tobler  (1979)  menyatakan  bahwa segala  sesuatu  saling  berhubungan  satu dengan  yang  lainnya,  tetapi  sesuatu  yang dekat lebih mempunyai pengaruh lebih besar daripada sesuatu yang jauh (Anselin, 1988). Hukum tersebut merupakan dasar pengkajian  permasalahan  berdasarkan  efek lokasi  atau  metode  spasial  untuk  analisis data.  Oleh  karena  itu,  terjadinya  perbedaan pertumbuhan  ekonomi  sangat  mungkin dipengaruhi  oleh  lokasi  atau  kondisi geografis  (Prasetyo,  2010).  Anselin  (1988) bahkan  menambahkan,  bahwa  bila  analisis dilakukan pada data yang mengandung efek spasial  tanpa  mencakup  unsur  spasial  di dalamnya, maka bisa menyebabkan simpulan  yang  kurang  tepat  karena  asumsi error saling bebas dan asumsi homogenitas tidak terpenuhi.
Perbedaan  pertumbuhan  ekonomi  di Provinsi  Jawa  Barat  menyebabkan  adanya perbedaan  dan  kesenjangan  pendapatan antar kabupaten. Produk Domestik Regional Bruto  (PDRB)  per  kapita  di  daerah-daerah pusat  industri seperti Kab. Karawang, Kab. Bekasi, dan Kab. Purwakarta yang berada di bagian utara Provinsi Jawa Barat, serta Kota Bandung,  adalah  lebih  tinggi  dibanding kabupaten lain di Jawa Barat (Lampiran 4).
Perbedaan pertumbuhan ekonomi yang  terjadi  di  atas  dapat  disebabkan  oleh berbagai  faktor,  salah  satunya  adalah perbedaan endowment dari  masing-masing daerah.  Padahal,  ketersediaan endowment , seperti sumber daya, merupakan komponen penting  dalam  mendorong  peningkatan produktivitas dalam proses produksi sehingga  terjadi  kenaikan  pertumbuhan ekonomi.

## Sumber: BPS
Gambar  1.  PDRB  per  kapita  menurut kabupaten/  kota  Provinsi  Jawa  Barat  tahun 2014
Mengingat  pertumbuhan  ekonomi merupakan salah satu tolok ukur utama dari penilaian  terhadap  pembangunan  ekonomi, maka penting untuk memelajari hakikat dan faktor-faktor yang memengaruhi pertumbuhan  ekonomi  tersebut.  Dengan demikian,  pemerintah  dapat  membuat kebijakan  yang  sesuai  untuk  mendorong pertumbuhan ekonomi.
Prasetyo  (2010)  menemukan  bahwa aglomerasi industri di Indonesia berpengaruh secara positif terhadap pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia.  Dia menggunakan regresi data panel dengan efek tetap  yang  mencakup  26  Provinsi  pada periode 1991-2007.
Hasil  estimasi  dari  Prasetyo  (2010) menunjukkan  nilai  elastisitas  tenaga  kerja sebesar  0,27,  dan  vaariabel human  capital (rata-rata  lama  sekolah)  memiliki  dampak yang  terbesar  dibandingkan  variabel  lain dengan  elastisitas  sebesar  0,34.  Sedangkan elastisitas stok modal bernilai 0,1. Variabel listrik  dan  jalan  berpengaruh  secara signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi regional  dengan  tingkat  elastisitas  listrik (0,33)  lebih  besar  daripada  jalan  (0,13). Sedangkan  infrastruktur  air  bersih  tidak berpengaruh  secara  statistik.  Aglomerasi industri  yang  diwakili  indeks  spesialisasi industri manufaktur mempunyai nilai elastisitas sebesar 0,04. Di sisi lain, koefisien krisis 1997 bertanda negatif, artinya bahwa terjadinya krisis telah menghambat pertumbuhan ekonomi.
Sebelum Prasetyo (2010), Fan (2003) telah meneliti mengenai isu aglomerasi dan hubungannya dengan pertumbuhan ekonomi dan perkembangan pada negara berkembang di  Asia  Timur,  terutama  Cina.  Hasil penelitian Fan  (2003) tersebut menunjukkan bahwa  sebagian  besar  sektor  industri manufaktur  dipengaruhi  secara  positif  oleh aglomerasi spasial dan produktivitas.
Fenomena ini khususnya terletak pada sektor dan  wilayah  yang  mengalami  liberalisasi dengan  cepat.  Hal  ini  terjadi  karena perkembangan sistem ekonomi di Cina yang semula sosialis kemudian mendapat pengaruh dari modernisasi dan liberalisasi.

## METODOLOGI

## Metode Pengumpulan Data
Penelitian ini mencakup 26 kabupaten/ kota di  Provinsi  Jawa  Barat  yang  terdiri  dari  17 kabupaten  dan  9  kota  dalam  periode  2010- 2014. Penelitian ini menggunakan PDRB riil (dengan tahun dasar 2010) sebagai variabel dependen. Variabel independen yang digunakan  adalah  realisasi  pengeluaran pemerintah  daerah  untuk  belanja  modal, Indeks Pembangunan Manusia (IPM), jalan dengan  kondisi  baik,  jumlah  tenaga  kerja dan variabel aglomerasi industri yang diukur dengan indeks Location Quotient (LQ).
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data mentah (raw data) hasil Survei  Tahunan  Perusahaan  Industri  Besar Sedang  yang  dilaksanakan  BPS  dan  data sekunder  lain  yang  berasal  dari  berbagai publikasi untuk berbagai periode.

## Metode Analisis
Penelitian ini menggunakan analisis deskriptif  dengan  menggunakan  tabel, grafik, dan peta tematik untuk menggambarkan  kondisi  masing-masing variabel.  Sedangkan  analisis  inferensia dengan regresi data panel spasial.
Model yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  pengembangan  dari fungsi  produksi  Cobb-Douglas.  Model ekonometri  yang  digunakan  mengacu  pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Canning (1999) dalam paper  “Infrastucture’s Contribution  to  Aggregate  Output”, yang juga  digunakan  oleh  Bronzini  dan  Piselli (2006), yaitu sebagai berikut:
𝑌 𝑖𝑡 = 𝐴 𝑖𝑡 𝐾 𝑖𝑡 𝛼 𝐻𝐶 𝑖𝑡 𝛽 𝑋 𝑖𝑡 𝛾 𝐿 𝑖𝑡 𝛿 𝑈 𝑖𝑡 (1)
Untuk kepentingan analisis
dibutuhkan  model  dalam  bentuk  linear, untuk  itu  dilakukan  transformasi  logaritma natural sehingga persamaan menjadi sebagai berikut:
𝑙𝑛 𝑌 𝑖𝑡 = 𝑙𝑛 𝐴 𝑖𝑡 + 𝛼 𝑙𝑛 𝐾 𝑖𝑡 + 𝛽 𝑙𝑛 𝐻𝐶 𝑖𝑡 +𝛾 𝑙𝑛 𝑋 𝑖𝑡 + 𝛿 𝑙𝑛 𝐿 𝑖𝑡 + 𝑒 𝑖𝑡 (2)
Dimana  i  adalah  nomor  urut  wilayah kabupaten/  kota  dengan  i=  1,  ...,  26  dan  t adalah  tahun  periode  dengan  t=  2010,  ...., 2014.  Variabel 𝑌 𝑖𝑡 didekati  dengan  Produk Domestik Bruto (PDRB) riil atas dasar harga 2010  wilayah  ke-i  tahun  ke-t, 𝐾 𝑖𝑡 (modal)
akan didekati dengan realisasi belanja modal wilayah  ke-i  tahun  ke-t, 𝐻𝐶 𝑖𝑡 ( Human Capital) akan  didekati  dengan  indeks pembangunan  manusia  (IPM)  wilayah  ke-i tahun ke-t, 𝑋 𝑖𝑡 (infrastruktur) akan didekati dengan  panjang  jalan  dalam  kondisi  baik wilayah  ke-i  tahun  ke-t, 𝐿 𝑖𝑡 (Labour)  akan didekati dengan jumlah tenaga kerja wilayah ke-i  tahun  ke-t,  dan 𝐴 𝑖𝑡 ( total  productivity) akan  didekati  dengan  indeks  aglomerasi industri  (LQ)  yang  mewakili  besarnya produktivitas atau  parameter  efisiensi daerah.
Dalam  penelitian  ini  aglomerasi industri diukur dengan dua indeks yaitu LQ ( Location  Quotient) dan Indeks  Ellison- Glaeser. Indeks  LQ  digunakan  untuk mengukur  aglomerasi  industri  menurut kabupaten/ kota, sedangkan indeks Ellison- Glaeser digunakan untuk mengukur aglomerasi  industri  menurut  subsektor industri KBLI 2 digit, dengan rumus sebagai berikut.
Indeks Location Quotient Indeks Ellison-
Glaeser
𝐿𝑄 𝑖𝑡 = 𝐸 𝑟𝑖𝑡 𝐸 ∗𝑖𝑡 ⁄ 𝐸 𝑟∗𝑡 𝐸 ∗∗𝑡 ⁄ 𝛾 𝑖 𝐸𝐺 = 𝐺 𝐸𝐺 − 𝐻 1 − 𝐻 (3)
persamaan tersebut dibangun dari persamaan:
𝐻 = ∑ 𝑠 𝑖 2 𝑀 𝑖=1 𝐺 𝐸𝐺 = 𝑔 𝐸𝐺 (1 − ∑ 𝑥 𝑖 2 ) 𝑀 𝑖=1 (4)
dengan,
𝐸 𝑟𝑖𝑡 :  Tenaga kerja IBS kabupaten/ kota i di Jawa Barat tahun t
𝐸 ∗𝑖𝑡 :  Total tenaga kerja kabupaten/ kota di Jawa Barat tahun t 𝐸 𝑟∗𝑡 :  Total tenaga kerja IBS di Jawa Barat tahun t 𝐸 ∗∗𝑡 :  Total tenaga kerja di Jawa Barat tahun t
𝛾 𝑖 𝐸𝐺 :  Indeks Ellison-Glaeser
H :  Indeks Herfindahl
𝐺 𝐸𝐺 :  Indeks Gini lokasional 𝑠 𝑖 : Share tenaga kerja subsektor industri i terhadap wilayah kabupaten/ kota
𝑥 𝑖 : Share tenaga kerja subsektor i kabupaten/ kota terhadap tenaga kerja subsektor i seluruh kabupaten/ kota di Jawa Barat
H  merupakan Herfindahl-index yang menunjukkan  distribusi  tenaga  kerja  pada industri.  Sedangkan  s 2 merupakan firm  size yang dihitung dari share tenaga kerja suatu perusahaan  terhadap  total  tenaga  kerja industri. Nilai H berkisar antara nol dan satu. Semakin  tinggi  nilai  H,  distribusi  lokasi semakin tidak merata (semakin terkonsentrasi).
G EG ( raw concentration) menunjukkan besarnya kekuatan aglomerasi yang mendorong  konsentrasi  spasial  dan  disusun dari ukuran G EG. Sedangkan g EG adalah gini lokasional, menunjukkan tingkat spesialisasi suatu  sektor  dan  konsentrasi  spasial  antara beberapa  wilayah.  Indeks  EG  mempunyai beberapa  keuntungan,  berikut  adalah  yang dikemukakan  oleh  Ellison  dan  Glaeser (1997), pertama bahwa indeks ini menyajikan  estimasi  unbias  dari  kekuatan aglomerasi.  Estimasi  ini  dapat  dengan mudah  diinterpretasi  yaitu  sebagai  ukuran peluang  suatu  perusahaan  akan  memilih untuk  berlokasi  dengan  mengikuti  lokasi perusahaan yang ada sebelumnya dibanding memilih  lokasi  secara  acak.  Selain  itu, indeks ini juga mudah dihitung karena hanya bergantung pada informasi mengenai distribusi  dari  suatu  industri  pada  tingkat spatial-unit. Indeks  ini  dapat  dibandingkan antara  industri  dengan  berbagai  ukuran distribusi  dan  dapat  menggambarkan  tren aglomerasi.
Indeks  Ellison  Glaeser  digunakan untuk  menganalisis  konsentrasi  spasial  dari subsektor  industri  yang  ada  di  Jawa  Barat. Ellison  dan  Glaeser  (1997)  berpendapat bahwa aglomerasi merupakan hasil dari efek gabungan natural advantage dan knowledge spillovers. Penelitian  ini  menggunakan metode  yang  digunakan  oleh  Ellison- Glaeser  (1997)  yang  dalam  penelitiannya menentukan  0,02  dan  0,05  sebagai  standar pengukuran. Artinya bahwa industri subsektor  i  yang  mempunyai  nilai  indeks Ellison  Glaeser  ( 𝛾 𝑖 𝐸𝐺 ) di  bawah  0,02 menunjukkan  bahwa  industri  terlokasi secara  menyebar  (terdispersi),  sedangkan jika  nilai  indeks  berada  di  antara  0,02  dan 0,05  bahwa  penyebaran  industri  adalah normal  dan  jika  nilai  indeks  berada  di  atas 0,05  menunjukkan  terjadinya  aglomerasi
yang  disebabkan  oleh  pengaruh natural advantage dan knowledge spillover.
Pembentukan
model dengan pendekatan spasial perlu adanya penimbang spasial.  Penimbang  spasial  dapat  dipilih dengan mempertimbangkan nilai Moran’s I terbesar  dengan  memasukkan  variabel dependen sebagai acuan. Penimbang spasial yang  digunakan  dalam  pemodelan  regresi panel  spasial  yang  digunakan  dalam penelitian ini didasarkan pada jarak yaitu k- nearest  neighbors. Metode  ini  diterapkan dengan  cara  menentukan  sendiri  jumlah tetangga terdekat bagi suatu wilayah dengan k  adalah  jumlah  wilayah  yang  memiliki jarak terdekat dengan wilayah yang menjadi perhatian dikatakan sebagai tetangga Menurut  BPS  (2011)  secara  umum  suatu wilayah  memiliki  tetangga  sebanyak  tiga, sehingga  k  dalam  penelitian  ini  adalah  tiga dan  diasumsikan  pengaruh  dari  ketiga tetangga  terhadap  suatu  wilayah  adalah sama.
Berdasarkan penjelasan  di  atas model  yang mungkin terbentuk dalam penelitian ini:
𝑙𝑛 𝑝𝑑𝑟𝑏 𝑖𝑡 = λ ∑( w ij 𝑙𝑛 𝑝𝑑𝑟𝑏 𝑗𝑡 ) 26 j=1 +𝑙𝑛 𝐿𝑄 𝑖𝑡 + 𝛼 𝑙𝑛 𝑚𝑜𝑑𝑎𝑙 𝑖𝑡 +𝛽 𝑙𝑛 𝐼𝑃𝑀 𝑖𝑡 + 𝛾 𝑙𝑛 𝑗𝑙𝑛𝑏𝑎𝑖𝑘 𝑖𝑡 +𝛿 𝑙𝑛 𝑇𝐾 𝑖𝑡 + μ i + u it (5)
u it = ρ ∑ w ij u jt 26 j=1 + ε it Keterangan: 𝜆 : Koefisien spatial autoregressive lag pertumbuhan ekonomi,
ρ :Koefisien autokorelasi spasial error.
w ij :Komponen matriks penimbang spasial wilayah ke-i dan ke-j,
u it :Autokorelasi  spasial  error  wilayah ke-i tahun ke-t, α,β, 𝛾, 𝛿 : Parameter model ( slope ), 𝜇 i :Efek spesifik spasial wilayah ke-i, ε it : Error terms wilayah ke-i tahun ke-t.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pertumbuhan  Ekonomi  Jawa  Barat, 2010-2014 Secara  rata-rata,  dalam  jangka  waktu  2010 sampai 2014 PDRB Jawa Barat tumbuh 6,1 persen  per  tahun.  Wilayah  dengan  laju
pertumbuhan tertinggi adalah Kota Bandung,  yang  tidak  lain  adalah  ibukota Provinsi  Jawa  Barat,  dengan  pertumbuhan sebesar  7,99  persen  pertahun.  Selanjutnya disusul oleh Kota Depok sebesar 7,2 persen pertahun  kemudian  Kabupaten  Purwakarta sebesar  6,5  persen  pertahun.  Wilayah dengan pertumbuhan ekonomi tinggi mengindikasikan kinerja perekonomian tinggi  yang  dihitung  dengan  meringkas aktivitas  ekonomi  di  suatu  wilayah  dalam suatu  nilai  uang  tertentu  selama  periode waktu tertentu. Sebaliknya, wilayah-wilayah dengan  pertumbuhan  ekonomi  terendah yaitu  Kabupaten  Indramayu  3,7  persen pertahun  dan  Kabupaten  Subang  yaitu sebesar  3,2  persen  pertahun.  Pola  sebaran laju pertumbuhan ekonomi regional kabupaten/ kota per tahun di Provinsi Jawa Barat dapat dilihat dalam Gambar 2.

## Sumber: Jawa Barat dalam Angka, 2011-2015
Gambar  2.  Pola  penyebaran  pertumbuhan ekonomi kabupaten/ kota di Provinsi Jawa Barat tahun 2010-2014 (persen)
Aglomerasi
Sumber:  Jawa  Barat  Dalam  Angka  (2011-2015), Survei IBS (2010-2014), Diolah
Gambar 3. Peta rata-rata jumlah perusahaan IBS dan indeks aglomerasi industri manufaktur (LQ) Jawa Barat, tahun 2010-2014
Secara  umum,  selama  kurun  waktu 2010-2014,  tidak  ada  perubahan  yang signifikan  antara  wilayah  yang  tergolong teraglomerasi (nilai LQ ≥1) dan yang tidak tergalomerasi  (nilai  LQ<1).  Berdasarkan nilai  rata-rata  LQ  selama  periode  tahun 2010-2014  (Gambar  3)  terdapat  8  wilayah yang teraglomerasi yaitu Kabupaten Bogor, Kabupaten Bandung, Kabupaten Karawang, Kabupaten  Purwakarta,  Kabupaten  Bekasi, Kota Bandung, Kota Cimahi dan Kabupaten Sukabumi.  Artinya  bahwa,  sektor  industri pada wilayah – wilayah tersebut teraglomerasi  (terpusat)  di  suatu  wilayah. Aglomerasi tertinggi terdapat di kota Cimahi yang nilai LQ-nya selalu lebih dari 4. Hal ini diindikasikan karena sebagian besar masyarakat di Kota Cimahi bekerja di sektor industri  pengolahan  besar  sedang  yaitu sebanyak  81.984  pekerja  atau  33,5  persen dari total pekerja di Kota Cimahi. Selain itu di  daerah  ini  memang  banyak  terdapat kawasan  industri  seperti  Kawasan  Industri Cimahi  Caringin  (KICC)  dan  kawasan industri  Leuwigajah.  Selain  itu,  letak  Kota Cimahi  yang  strategis,  yang  berada  di persimpangan  jalur  kegiatan  ekonomi regional  Jawa  Barat,  yakni  berbatasan dengan Kabupaten Bandung, Kota Bandung, dan  Kabupaten  Bandung  Barat  menjadikan Kota  Cimahi  sebagai  daerah  yang  strategis untuk menjadi pusat kegiatan ekonomi Jawa Barat.
Untuk mengetahui spesialisasi industri di  Provinsi  Jawa  Barat  pada  tahun  2014 digunakan  indeks  Ellison  Glaeser.  Nilai indeks  tersebut  ( 𝛾 𝐸𝐺 )  subsektor  industri mencerminkan bagaimana tingkat aglomerasi akibat pengaruh MAR ( Marshal- Arrow-Romer) eksternalitas knowledge spillover dan eksternalitas  yang disebabkan oleh natural  advantage pada  kabupaten/ kota terhadap subsektor industri. Berdasarkan  Ellison  dan  Glaeser  (1997) nilai  indeks  EG (𝛾 𝐸𝐺 ) di  atas  0,05 menunjukkan  terjadinya  aglomerasi  yang disebabkan oleh pengaruh natural advantage dan knowledge spillover. Terdapat  12  subsektor  industri  yang memiliki  nilai 𝛾 𝐸𝐺 yang  lebih  dari  0,05 (Lampiran  3),  dengan  tiga  subsektor  yang mempunyai  nilai  indeks  tertinggi  adalah
subsektor 13 (industri tekstil), subsektor 10 (industri  makanan),  dan  subsektor  14 (industri pakaian jadi). Hal ini menunjukkan bahwa ketiga subsektor tersebut merupakan subsektor yang potensial di Jawa Barat dan dapat  lebih  dikembangkan,  atau  dapat dijadikan    acuan  dalam  pengembangan pertumbuhan ekonomi Provinsi Jawa Barat.
Lampiran  4,  5,  dan  6  dapat  dijadikan dasar untuk membentuk suatu kawasan yang saling  berkaitan  dalam  pengembangan subsektor  industri  yang  potensial  atau dikelompokkan menjadi klaster-klaster industri. Contohnya, wilayah yang terspesialisasi  untuk  subsektor  industri tekstil  dapat  dijadikan  suatu  daerah  klaster industri  tekstil.  Menurut  Schmitz  (1997), klaster  merupakan  grup  perusahaan  yang saling  berkaitan  dan  berkumpul  pada  satu lokasi  dan  bekerja  pada  sektor  yang  sama/ sejenis.  Porter  (1998)  berpendapat  bahwa perusahan-perusahan tersebut saling berhubungan karena kebersamaan dan dapat saling  melengkapi.  Terciptanya  klaster mendorong  industri  untuk  bersaing  satu sama lain sehingga dapat memacu pertumbuhan ekonomi pada masing-masing industri.  Selain  itu,  adanya  klaster  juga mempermudah pemerintah untuk mengelola dan  memberikan  dukungan  pelayanan seperti  pelatihan,  pendidikan,  informasi, penelitian, dan dukungan teknologi.
Berdasarkan Gambar 4, industri tekstil terkonsentrasi di bagian tengah Jawa Barat, sehingga  daerah  tersebut  dapat  dijadikan suatu  klaster  industri  tekstil.  Selanjutnya berdasarkan  Gambar  5,  industri  makanan jika dilihat dalam persebarannya merupakan industri  yang  terspesialisasi  di  beberapa bagian  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Sementara itu, berdasarkan Gambar 6 Industri pakaian jadi tersebar dalam dua wilayah. Oleh sebab itu  dalam  pembentukan  wilayah  industri  di Jawa  Barat  bisa  dilakukan  pemisahan  dua wilayah  kegiatan  industri,  yaitu  wilayah bagian barat dan wilayah bagian tengah.

## Infrastruktur Jalan
Jalan  terpanjang  di  Provinsi  Jawa  Barat berada  di  Kabupaten  Karawang  yang mencapai  sekitar  2.913  km,  disusul  oleh Kabupaten  Bogor  dan  Kabupaten  Bandung yang  sama-sama  mempunyai  panjang  jalan
hampir 1.749 km. Sedangkan panjang jalan paling  pendek  terdapat  di  Kota  Sukabumi (sekitar  133  km)  dan  Kota  Cirebon (mendekati  143  km).  Dilihat  menurut kualitasnya,  jalan  di  Jawa  Barat  masih kurang memadai karena masih banyak juga jalan dengan kondisi sedang, rusak maupun rusak berat.
Berdasarkan  hasil  penghitungan  rasio jumlah  kendaraan  per  km  jalan  pada  tahun 2014  (Lampiran  7),  daerah  yang  sudah tergolong macet adalah Kota Cimahi dengan rasio sebesar 1806 kendaraan per km, Kota Depok  1790  kendaraan  per  km  dan Kabupaten  Bekasi  dengan  rasio  sebesar 1264  kendaraan  per  km.  Rasio  terkecil terdapat  di  Kabupaten  Tasikmalaya  yaitu 159 kendaraan per km.
Jalan yang lebih panjang yang dimiliki oleh  suatu  daerah  dan  tingginya  persentase panjang  jalan  dengan  kondisi  baik  akan menjadi tidak berarti jika jumlah kendaraan bermotor yang terlalu banyak karena tingkat mobilitas  yang  rendah,  ditunjukkan  dengan nilai rasio kendaraan per km yang tinggi. Hal ini  disebabkan  penambahan  kendaraan bermotor lebih tinggi dibanding penambahan panjang jalan. Dengan keterbatasan  daya  dukung  wilayah,  maka penambahan banyaknya kendaraan bermootor  yang  lebih  tinggi  dibanding dengan  penambahan  panjang  jalan,  selain menimbulkan  gangguan  seperti  kemacetan, juga dapat menghambat kegiatan perekonomian.
Realisasi Belanja Pemerintah untuk Modal Dari tahun 2010 hingga 2014, belanja modal yang  dilakukan  Pemerintah  Kabupaten Bogor  selalu  menempati  urutan  pertama  di antara wilayah-wilayah lain di Provinsi Jawa Barat. Sementara itu, belanja modal terkecil yaitu  oleh  Pemerintahan  Kota  Sukabumi. Pada Lampiran 8 dapat dilihat bahwa secara umum, daerah-daerah dengan belanja modal yang lebih tinggi juga mempunyai  rata-rata pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  tingginya  belanja modal dapat memacu pertumbuhan ekonomi.  Daerah-daerah  pusat  industri seperti Kota Depok, Kabupaten Bogor, Kota Bekasi,  Kabupaten  Bekasi  dan  Kota Bandung  merupakan  daerah-daerah  dengan
pengeluaran belanja modal yang tinggi yang berdampak  pada  tingginya  pertumbuhan ekonomi.
Tenaga Kerja Jumlah tenaga kerja masing-masing kabupaten/ kota dalam  rentang waktu  2010 hingga  2014  disajikan  dalam  Lampiran  9. Secara umum dapat dikatakan jumlah tenaga kerja  setiap  wilayah  selama  5  tahun penelitian  cenderung  stabil.  Walaupun begitu ada beberapa wilayah yang mengalami fluktuasi jumlah pekerja. Menurut  BPS  (2015),  fluktuasi  jumlah pekerja maupun komposisi pekerja menurut lapangan pekerjaan sangat dipengaruhi oleh mobilitas  penduduk,  pergeseran  musim, bencana, situasi ekonomi, maupun kebijakan pemerintah.

## Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Indeks  Pembangunan  Manusia  diukur  dengan tiga aspek penting yaitu umur panjang & hidup sehat,  pengetahuan,  dan  standar  hidup  yang layak. Peningkatan kinerja pembangunan manusia  tidak  terlepas  dari  peningkatan  setiap komponennya. Pada tahun 2014, ukuran IPM di tingkat  kabupaten/  kota  cukup  bervariasi.  IPM pada  level  kabupaten/  kota  berkisar  antara terendah  62,08  (Kabupaten  Cianjur)  hingga tertinggi  78,98  (Kota  Bandung).  Persebaran ukuran  IPM  kabupaten/  kota  di  Jawa  Barat disajikan dalam Lampiran 10.

## Analisis  Faktor-Faktor  yang  Memengaruhi Pertumbuhan Ekonomi Regional Jawa Barat Tahun 2010-2014
Langkah  awal  dalam  pembentukan  model regresi  data  panel  spasial  pertumbuhan ekonomi regional adalah dengan mengidentifikasi  adanya  multikolinearitas pada variabel independen. Dalam penelitian ini,  deteksi  multikolinearitas  dilakukan dengan  menghitung  nilai  VIF.  Lampiran 11.1  menunjukkan  bahwa  tidak  terjadi multikolinearitas pada masing-masing variabel,  ditunjukkan  dengan  tidak  adanya nilai VIF yang lebih besar dari 10.
Sebelum dilakukan estimasi parameter model dengan ekonometrika spasial, terlebih dahulu dilakukan pengujian ketergantungan wilayah  ( spatial  dependency) .  Pengujian yang digunakan dalam penelitian ini adalah uji Lagrange  Multiplier (LM) spatial  lag dan spatial  error. Pengujian  ini  juga  dapat
menentukan model regresi spasial yang akan digunakan.  Jika  kedua  uji  LM spatial  lag dan  LM spatial  error menghasilkan keputusan  tidak  tolak  H 0 dengan  H 0 yaitu koefisien spatial lag atau eror sama dengan nol  (tidak  signifikan)  maka  model  yang digunakan  sebaiknya  adalah  model  regresi panel nonspasial. Berikut ini adalah hasil uji LM spatial  lag dan spatial  error dalam penelitian ini (Lampiran 11.2).
Tabel 1. Ringkasan hasil uji LM spatial lag dan spatial error
Uji LM Nilai Statistik Uji p-value (1) (2) (3) LM spatial lag 31.597 1.897e-08 LM spatial error 82.006 < 2.2e-16
Tabel 1 menunjukkan bahwa uji LM spatial lag dan spatial  error menghasilkan keputusan tolak H 0 karena p-value dari LM spatial lag hitung dan dari LM spatial error hitun g <  tingkat  signifikansi  sebesar  5% (atau  0,05).  Sehingga  langkah  selanjutnya adalah  melakukan  uji Robust  Lagrange Multiplier (RLM) spatial  lag dan spatial error .  Jika  ada  lebih  dari  satu  uji menunjukkan  tolak  H 0, maka  dipilih  model yang  lebih  signifikan  ( p-value lebih  kecil).
Berikut adalah hasil uji RLM spatial lag dan spatial error (Lampiran 11.3).
Tabel 2. Ringkasan hasil uji RLM spatial lag dan spatial error serta uji SARMA Uji LM Nilai Statistik Uji p-value (1) (2) (3) RLM spatial lag 0.47499 0.4907 RLM spatial error 49.65 1.838e-12
Tabel 2 menunjukkan bahwa uji RLM spatial  lag menghasilkan  keputusan  tidak tolak  H 0 untuk  RLM spatial  lag karena p- value dari RLM spatial lag hitung >0,05 dan tolak H 0 untuk RLM spatial error karena p- value dari RLM spatial error hitung < 0,05. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model spatial error lebih sesuai untuk digunakan.
Langkah selanjutnya dilakukan pemilihan pendekatan efek spasial. Berdasarkan  hasil  uji  Hausman  (Lampiran 11.5)  nilai p-value <  0,05  artinya,  bahwa pendekatan  efek  tetap  lebih  sesuai  untuk memodelkan pertumbuhan ekonomi regional  di  wilayah  Jawa  Barat.  Tahap
selanjutnya yaitu estimasi parameter model. Berikut  ini  adalah  hasil  estimasi  parameter (Lampiran 11.4)
Tabel  3.  Ringkasan  estimasi  parameter model spatial error dengan efek tetap
Model Estimasi Variabel Koef. t- statistik p-value (1) (2) (3) (4) (5) Model spatial error dengan efek tetap Rho 0.37 4.25 2.2e-05 *** Intersep -12.86 -12.77 < 2.2e-16 *** lnLQ 0.03 2.58 0.009888 ** Lnjlnbaik 0.02 2.25 0.024734 * lnIPM 3.18 10.35 < 2.2e-16 *** Lnmodal 0.03 3.89 9.94e-05 *** lnTK 0.14 2.75 0.005889 ** R- square 0.9992432 AIC 0.0007448813 Keterangan: ‘***’ (<0,001), ‘**’(<0,01), ‘*’ (0,05), ‘.’ (0,1)
Setelah melakukan tahapan pemilihan model  terbaik,  model  yang  terpilih  adalah model Spatial  Error  Model (SEM)  dengan efek  tetap.  Hasil  estimasi  dari  model  SEM dengan efek tetap dapat ditulis dalam bentuk persamaan berikut:
𝑙𝑛𝑝𝑑𝑟𝑏 ̂ 𝑖𝑡 = (−12,8551 + 𝜇 𝑖 ) + 0,0320344𝑙𝑛𝐿𝑄 + 0,0196277𝑙𝑛𝑗𝑙𝑛𝑏𝑎𝑖𝑘 + 3,17𝑙𝑛𝐼𝑃𝑀 + 0,0324010𝑙𝑛𝑚𝑜𝑑𝑎𝑙 + 0,1434814𝑙𝑛𝑇𝐾
+ 0,371167 ∑ 𝑤 𝑖𝑗 𝑢 𝑗𝑡 𝑁 𝑗=1 (6) Dari hasil estimasi parameter, didapatkan nilai koefisien model SEM yang positif dan signifikan yaitu sebesar 0,371167.  Artinya,  pertumbuhan  ekonomi suatu  daerah  dipengaruhi  oleh  variabel  di luar  model  yang  berasal  dari  daerah  lain. Sedangkan variabel lainnya
diinterpretasikan sebagai berikut:
1. Nilai  elastisitas  aglomerasi  sebesar 0,0320  artinya  bahwa  setiap  kenaikan satu  persen  indeks  aglomerasi  industri (semakin  memusat  industri  di  suatu daerah) maka akan meningkatkan PDRB sebesar 0,032 persen.
2. Variabel  modal  (belanja  pemerintah untuk modal) mempunyai nilai elastisitas  sebesar  0,0324  artinya  setiap kenaikan  pengeluaran  belanja  untuk modal sebesar satu persen akan
meningkatkan  PDRBsebesar  0,0324 persen.
3. Nilai  elastisitas  infrastruktur  (jalan dengan  kondisi  baik)  adalah  sebesar 0,0196277.  Artinya,  setiap  adanya pertambahan infrastruktur (panjang jalan kondisi baik) sebesar 1 persen maka hal ini  akan  meningkatkan  PDRB  sebesar 0,0196 persen.
4. Nilai  elastisitas  tenaga  kerja  adalah sebesar  0,1434  artinya  bahwa  setiap pertambahan  tenaga  kerja  sebesar  satu persen maka akan meningkatkan PDRB sebesar 0,1434 persen.
5. Variabel human  capital (IPM)  dengan nilai  elastisitas  yang  cukup  besar  yaitu 3,179  artinya  setiap  kenaikan  Indeks Pembangunan Manusia sebesar 1 persen akan meningkatkan PDRB sebesar 3,179 persen.
R-square dari  model  tersebut  yaitu 0.9992  artinya  bahwa  variabel  independen yang  terdapat dalam  model  mampu menjelaskan  variasi  nilai  pertumbuhan ekonomi regional Jawa Barat sebesar 99,92 persen dan 0,08 persen sisanya dipengaruhi oleh  variable  lain  di  luar  model.  Hasil  uji normalitas  (Lampiran  6.6)  diperoleh  hasil yang  gagal  tolak  H 0 karena p-value dari residual  model >0,05.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  residual  dari  model terpilih berdistribusi normal.
Dalam  regresi  data  panel  dengan pendekatan efek tetap, terdapat efek spesifik spasial  yang  berbeda  untuk  setiap  unit observasi (Lampiran 14). Hal ini menunjukkan adanya perbedaan karakteristik masing-masing daerah. Dengan kata lain, selain variabel-variabel independen  yang  memengaruhi  variabel respon secara signifikan, terdapat faktor lain yang memengaruhi yaitu faktor dari masing- masing unit observasi yang menggambarkan karakteristik  dari  setiap  unit  observasi. Faktor  tersebut  dapat  berupa  antara  lain sumber  daya  alam,  investasi  (PMA  atau PMDN), serta pendapatan daerah.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Adapun  kesimpulan  dari  analisis  dan pembahasan  yang  sudah  dilakukan  adalah sebagai berikut:
1. Secara  umum  tingkat  perekonomian  di
Jawa Barat terus meningkat. Namun laju pertumbuhan dari tingkat perekonomian tersebut  adalah  berfluktuatif  dan  laju pertumbuhan tersebut cenderung
mengalami  perlambatan.  Selama  kurun waktu  periode  penelitian  yaitu  tahun 2010  hingga  tahun  2014,  terjadi pertumbuhan perekonimian yang positif untuk  seluruh  kabupaten/  kota  di  Jawa Barat.  Wilayah-wilayah  industri  seperti Kota  Bandung,  Kabupaten  Purwakarta, Kota  Depok,  Kabupaten  Bekasi  dan Kota  Bekasi  cenderung  memiliki  angka petumbuhan ekonomi yang tinggi.
2. Berdasarkan  hasil  perhitungan  indeks Location  Quotient terdapat  delapan kabupaten/  kota  di  Provinsi  Jawa  Barat yang  teraglomerasi  industri  yaitu  Kab. Bogor,  Kab.  Bandung,  Kab.  Sukabumi, Kab. Karawang, Kab. Purwakarta, Kab. Bekasi, Kota Bandung dan Kota Cimahi. Nilai indeks aglomerasi tertinggi dimiliki oleh Kota Cimahi.
3. Berdasarkan  hasil  perhitungan  indeks Ellison-Glaeser, tiga  subsektor  yang paling  teraglomerasi  di  Provinsi  Jawa Barat adalah subsektor tekstil, makanan, dan pakaian jadi. Wilayah yang memiliki LQ  tertinggi  untuk  subsektor  industri tekstil  adalah  Kota  Cimahi,  sementara untuk subsektor industri makanan adalah Kota Cirebon, sedangkan untuk subsektor industri pakaian maka Kabupaten  Sukabumi  yang  mempunyai LQ tertinggi.
4. Terjadi  keterkaitan  antarwilayah  pada tingkat  perekonomian  regional  di  Jawa Barat. Aglomerasi industri, infrastruktur jalan,  belanja  modal,  tenaga  kerja  dan IPM  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap  tingkat perekonomian regional di  Jawa  Barat.  Analisis  menunjukkan bahwa  kegiatan  produksi  di  Jawa  Barat masih  bersifat  padat  karya  dan  modal manusia memiliki dampak yang terbesar dibandingkan  variabel  lain,  sedangkan dibandingkan variabel lain maka infrastruktur  mempunyai  dampak  yang terkecil.
Terkait hasil analisis dan pembahasan yang  diperoleh,  maka  saran  yang  diberikan adalah sebagai berikut:
1. Perlunya kebijakan khusus bagi wilayah yang teridentifikasi sebagai suatu klaster sehingga dapat dioptimalkan potensi dan dikembangkan industri sesuai spesifikasi masing-masing wilayah. Kebijakan tersebut dapat berupa pemberian pelatihan  dan  pendidikan  bagi  pekerja, pengelolaan  tata  ruang  dan  limbah  bagi industri, serta kemudahan investasi bagi para investor.
2. Tingginya  nilai  elastisitas  dari  IPM membuktikan  bahwa  kualitas  hidup manusia berperan penting dalam pertumbuhan  ekonomi.  Oleh  sebab  itu, peningkatan  mutu  modal  manusia  ini perlu  diprioritaskan,  baik  dari  segi pendidikan, kesehatan maupun kesejahteraan  dengan  menyediakan  dan meningkatkan  pelayanan  dari  fasilitas pendidikan dan kesehatan.
3. Terkait  dengan  perekonomian  yang masih  padat  karya,  perlu  dioptimalkan penyerapan tenaga kerja untuk meningkatkan  produksi  dan  memacu pertumbuhan  ekonomi.  Hal  ini  dapat dilakukan dengan mengembangkan industri yang menyerap tenaga kerja atau mesosialisasikan  sekolah  vokasi  agar calon tenaga kerja dapat bekerja mandiri dan bahkan menciptakan lapangan kerja sendiri.

## DAFTAR PUSTAKA
Anselin,  Luc.  (1988). A  Companion  to
Theoretical Econometrics: Spatial Econometrics. Blackwell  Publishing Ltd.
Badan  Pusat  Statistik.  (2015). Produk Domestik  Regional  Bruto  Kabupaten/ Kota  di  Indonesia  2010-2014 .  Jakarta:
Badan Pusat Statistik
Badan  Pusat  Statistik  Jawa  Barat.  (2011).
Jawa  Barat  Dalam  Angka  2011 . Bandung: Badan Pusat Statistik.
Badan  Pusat  Statistik  Jawa  Barat.  (2012). Jawa  Barat  Dalam  Angka  2012 .
Bandung: Badan Pusat Statistik.
Badan  Pusat  Statistik  Jawa  Barat.  (2013).
Jawa  Barat  Dalam  Angka  2013 . Bandung: Badan Pusat Statistik. Badan  Pusat  Statistik  Jawa  Barat.  (2014).
Jawa  Barat  Dalam  Angka  2014 .
Bandung: Badan Pusat Statistik.
Badan  Pusat  Statistik  Jawa  Barat.  (2015).
Jawa  Barat  Dalam  Angka  2054 . Bandung: Badan Pusat Statistik. Badan  Pusat  Statistik.  (2011). Analisis Dampak  Spasial  Pada  Peramalan Perekonomian  dan  Ketenagakerjaan Provinsi . Jakarta: BPS.
Bronzini,  R.  dan  P.  Piselli.  (2006).
Determinants  of  long-run  regional productivity:  The  role  of  R&D,  human capital  and  public  infrastructure .  Temi di discussione del Servizio Studi, No 597 September 2006. Italy.
Caning, D. (1999). Infrastructure’s Contribution  to  Aggregate  Output. World Bank Working Papers, No 2246. Fan,  C.  Cindy,  and  Allen  Scott,  (2003).
Industrial
Agglomeration and
Development:  A  Survey  of  Spatial Economic  Issues  in  East  Asia  and  a Statistical Analysis of Chinese Regions”.
Economic Geographhy vol. 79 (3): 295- 319.
Nuryadin,  D.  dan  Jamzani  Sodik.  (2007).
Agglomerasi Dan Pertumbuhan
Ekonomi:  Peran  Karakteristik  Regional Di  Indonesi.    Urban  and  Regional  13 Desember 2007. Kampus UI Depok. Prasetyo, Rindang Bangun. (2010). Dampak Pembangunan Infrakstruktur dan Aglomerasi Industri terhadap
Pertumbuha  Ekonomi  Regional  di Indonesia .  [Tesis]  Institut  Pertanian Bogor.

## LAMPIRAN
Lampiran 1.

## Peta Provinsi Jawa Barat

## Keterangan:
1. Kab Bogor 8.  Kab Kuningan 15. Kab Karawang 22. Kota Bekasi 2. Kab Sukabumi 9.  Kab Cirebon 16. Kab Bekasi 23. Kota Depok 3. Kab Cianjur 10. Kab Majalengka 17. Kab Bandung Barat 24. Kota Cimahi 4. Kab Bandung 11. Kab Sumedang 18. Kota Bogor 25. Kota Tasikmalaya 5. Kab Garut 12. Kab Indramayu 19. Kota Sukabumi 26. Kota Banjar 6. Kab Tasikmalaya 13. Kab Subang 20. Kota Bandung 7. Kab Ciamis 14. Kab Purwakarta 21. Kota Cirebon
Lampiran 2. Aglomerasi industri manufaktur (LQ) Jawa Barat tahun 2010-2014 dan pendapatan perkapita Jawa Barat tahun 2014
Lampiran 3. Nilai indeks Ellison-Glaeser industri menurut KBLI 2 digit tahun 2014 KBLI g EG G EG H 1-H 𝛾 𝐸𝐺 (1) (2) (3) (4) (5) (6) 10 0,919331  0,986976  0,068538  0,931462  0,986018 11 0,138111  0,163551  0,15555 0,84445 0,009475 12 0,428926  0,853673  0,497553  0,502447  0,708772 13 1,1708 1,398967  0,163096  0,836904  1,476718 14 0,711854  0,820538  0,132454  0,867546  0,793138 15 0,052364  0,062687  0,164672  0,835328  -0,12209 16 0,522576  0,621976  0,159814  0,840186  0,550072 17 0,191276  0,258843  0,261036  0,738964  -0,00297 18 0,231154  0,313899  0,263603  0,736397  0,068301 19 0,189931  0,236177  0,195813  0,804187  0,050192 20 0,371701  0,44931 0,17273 0,82727 0,334329 21 0,121171  0,146881  0,175038  0,824962  -0,03413 22 0,302101  0,344022  0,121854  0,878146  0,252996 23 0,138254  0,167603  0,175109  0,824891  -0,0091 24 0,259709  0,368974  0,296131  0,703869  0,10349 25 0,164849  0,216442  0,23837 0,76163 -0,02879 26 0,290488  0,457551  0,365124  0,634876  0,145582 27 0,165744  0,225724  0,265724  0,734276  -0,05447 28 0,289539  0,449746  0,356215  0,643785  0,145282 29 0,152268  0,225916  0,325997  0,674003  -0,14849 30 0,221545  0,311618  0,28905 0,71095 0,031743 31 0,042567  0,051053  0,166214  0,833786  -0,13812 32 0,15363 0,174578  0,119989  0,880011  0,062032 33 0,209438  0,268234  0,219194  0,780806  0,062807 Lampiran 4. Pola penyebaran nilai indeks Location Quotient subsektor industri tekstil di Kabupaten/ kota Jawa Barat tahun 2014 Lampiran 5. Pola penyebaran nilai indeks Location Quotient subsektor industri makanan di Kabupaten/ kota Jawa Barat tahun 2014
Lampiran 6. Pola penyebaran nilai indeks Location Quotient subsektor industri pakaian jadi di Kabupaten/ kota Jawa Barat tahun 2014
Lampiran 7. Aksesibilatas dan rasio
jumlah kendaraan/ km menurut kabupaten/ kota di Provinsi Jawa Barat tahun 2014
Lampiran 8. Pengeluaran belanja modal dan rata-rata pertumbuhan ekonomi di Provinsi Jawa Barat tahun 2010-2014
Lampiran 9. Jumlah tenaga kerja dan rata-rata pertumbuhan ekonomi kabupaten/ kota di Provinsi Jawa Barat tahun 2010-2014
Lampiran 10. IPM Provinsi Jawa
Barat dan Status Pembangunan Manusia tahun 2014
Lampiran 11. Tahapan Pemilihan Model Regresi Panel Spasial Terbaik
1. Uji Multikolinearitas
> vif(f)
lnLQ         lnjlnbaik      lnIPM
lnmodal      lnTK 1.136453      2.668451       1.214221       3.264235    2.977887
2. Uji LM eror dan lag
Lagrange multiplier diagnostics for spatial dependence data:
model: lm(formula = fm, data = panelfix) weights: Mat_pnl_listw
LMerr = 82.006, df = 1, p-value < 2.2e-16
Lagrange multiplier diagnostics for spatial dependence data: model: lm(formula = fm, data = panelfix) weights: Mat_pnl_listw LMlag = 31.597, df = 1, p-value = 1.897e-08

## 3. Uji Robust eror dan lag
Lagrange multiplier diagnostics for spatial dependence data:
model: lm(formula = fm, data = panelfix) weights: Mat_pnl_listw
RLMerr = 52.037, df = 1, p-value = 5.446e-13
Lagrange multiplier diagnostics for spatial dependence data: model: lm(formula = fm, data = panelfix) weights: Mat_pnl_listw RLMlag = 1.628, df = 1, p-value = 0.202
4. Output model SEM dengan efek tetap Spatial panel fixed effects error model
Coefficients: Estimate Std. Error t-value  Pr(>|t|) Rho        0.371167   0.087418  4.2459 2.177e-05 *** lnLQ      0.0320344  0.0124177  2.5797  0.009888 ** lnjlnbaik 0.0196277  0.0087408  2.2455  0.024734 * lnIPM     3.1794037  0.3073277 10.3453 < 2.2e-16 *** lnmodal   0.0324010  0.0083249  3.8921  9.94e-05 *** lnTK      0.1434814  0.0521011  2.7539  0.005889 ** Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Intercept:
Estimate Std. Error t-value  Pr(>|t|)
(Intercept) -12.8551     1.0067 -12.769 < 2.2e-16 ***
5. Hausman
Hausman test for spatial models data:  fm chisq = 67.193, df = 5, p-value = 3.93e-13 alternative hypothesis: one model is inconsistent
6. Uji Normalitas
One-sample Kolmogorov-Smirnov test
data:  semfe$residuals D = 0.057217, p-value = 0.7883 alternative hypothesis: two-sided