Jurnal Ekonomi dan Bisnis, Vol. 11 No. 2 September 2022 P - ISSN
: 2503-4413
E - ISSN
: 2654-5837, Hal 605 – 612

## CONVERGENCE ANALYSIS AND SPATIAL RELATIONSHIP OF ECONOMIC GROWTH BETWEEN DISTRICT/CITY IN SOUTH
SULAWESI PROVINCE Oleh: Rahmat Arapi
Economics and Business/Master of Economics, Indonesian Muslim University, Makassar E_mail: laogi133@gmail.com Baso Amang
Economics and Business, Indonesian Muslim University, Makassar
E_mail: basoamang64@gmail.com
Abbas Selong
Economics and Business, Indonesian Muslim University, Makassar E_mail: abbasselong@gmail.com Article Info Abstract Article History : Received  16  Agustus - 2022 Accepted  25 Agustus - 2022 Available Online 30  September - 2022
decrease  in  the  gap  (convergence)  of  economic  growth  between regencies/cities in the province of South Sulawesi; (2) identify the spatial relationship of economic growth between regencies/cities in South Sulawesi Province. This study uses secondary data sourced from the Central Statistics Agency of South Sulawesi Province. The research  subjects  were  24  consisting  of  21  regencies  and  3 municipalities  with  a  time  span  of  2011-2021.  Convergence  was analyzed  using  the  Eviews  11  program,  while  the  spatial  linkage was analyzed using the Geoda program. The results showed that: (1)  there  was  a  divergence  of  economic  growth  based  on  the analysis  of  sigma  convergence  and  beta  convergence,  as  well  as the addition of control variables in the form of HDI and PMTB in the conditional beta convergence test which also failed to show a decrease  in  income  dispersion  between  districts/cities  in  South Sulawesi  Province;  (2)  there  is  a  significant  spatial  relationship between  economic  growth  in  Maros  Regency,  Takalar  Regency, Pinrang Regency, and Luwu Regency based on testing using LISA Cluster Map and Moran's I Scatterplot.
Keyword : Convergence, Spatial Linkage, Economic Growth.

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi  dapat menggambarkan
terjadinya peningkatan
kesejahteraan masayarakat melalui hasil peningkatan  produksi.  Peningkatan  produksi menyebabkan konsumsi masyarakat juga meningkat,  sehingga  menandakan  terjadinya peningkatan  pendapatan  masyarakat.  Namun kenyataannya,  peningkatan  hasil  produksi  ini hanya dinikmati oleh segelintir golongan minoritas sehingga menyebabkan terjadinya kesenjangan.
Kesenjangan  pendapatan  antar  daerah menjadi  penting  untuk  dikaji  karena  dapat menghambat pembangunan daerah serta
pembangunan nasional. Kesenjangan pembangunan  antar  daerah  tercermin  dengan belum  meratanya  persebaran  penduduk  dan ketenagakerjaan,  kesenjangan  tingkat  masyarakat, disparitas pertumbuhan ekonomi antar daerah, dan disparitas pembangunan antar daerah.
Dalam  teori  pertumbuhan  Neoklasik  serta New Growth Theory menyatakan bahwa perbedaan  kondisi  pertumbuhan  ekonomi  antar wilayah  digerakkan  oleh  mobilitas  sumberdaya seperti  modal,  tenaga  kerja,  sumber  daya  alam, perdagangan, skala ekonomi, eksternalitas maupun faktor  lainnya.  Adapun  pemikiran  ini,  bersumber dari  Teori  Pertumbuhan  Neo  Klasik  Solow-Swan
Kabupaten/Kota 2020 2019 2018 2017 2016 2015 Kepulauan Selayar 3,620        3,686        3,423        3,147        2,925        2,724 Bulukumba 8,604        8,567        8,121        7,731        7,233        6,774 Bantaeng 5,651        5,622        5,076        4,694        4,374        4,073 Jeneponto 6,696        6,686        6,339        5,964        5,509        5,086 Takalar 6,576        6,616        6,191        5,804        5,405        4,932 Gowa 14,026      13,783      12,826      11,971      11,166      10,380 Sinjai 7,200        7,090        6,681        6,219        5,799        5,415 Maros 12,234      13,726      13,559      12,768      11,954      10,917 Pangkep 16,915      17,205      16,169      15,434      14,477      13,367 Barru 4,839        4,797        4,467        4,170        3,916        3,694 Bone 22,054      22,108      20,660      18,971      17,498      16,052 Soppeng 7,147        6,994        6,494        6,007        5,548        5,132 Wajo 12,708      12,858      12,357      12,226      11,621      11,072 Sidrap 8,401        8,451        8,075        7,689        7,180        6,601 Pinrang 12,826      12,770      11,987      11,213      10,397        9,677 Enrekang 4,592        4,536        4,302        4,166        3,900        3,623 Luwu 9,856        9,729        9,156        8,568        8,023        7,437 Tana Toraja 4,545        4,558        4,251        3,941        3,666        3,417 Luwu Utara 8,173        8,221        7,675        7,081        6,581        6,122 Luwu Timur 16,257      16,023      15,838      15,319      14,862      14,631 Toraja Utara 5,149        5,140        4,779        4,422        4,086        3,783 Makassar 120,906   122,466   112,568   103,826      95,958      88,828 Pare Pare 4,944        4,948        4,639        4,394        4,108        3,844 Palopo 5,472        5,447        5,103        4,746        4,429        4,141 SULAWESI SELATAN 328,193   330,506   309,156   288,814   269,401   250,803
yang  mengatakan  bahwa  proses  pertumbuhan tergantung pada bentuk faktor produksi. Sedangkan fungsi produksi ini meliputi akumulasi modal, tenaga kerja, dan tingkat pengetahuan atau teknologi (Barro & Sala-i-Martin, 1992).
Konvergensi  merupakan  alat  ukur  untuk melihat  kecenderungan  (Trend)  laju  pertumbuhan serta  disparitas  yang  terjadi  antar  daerah.  Suatu daerah  dikatakan  konvergen  apabila  daerah tersebut  cenderung  menuju  pada  titik  stabil (Steady-State)  sehingga  kesenjangan  pendapatan antar daerah menjadi semakin kecil. Para ahli yang telah  melakukan  penelitian  tentang  konvergensi pertumbuhan  ekonomi  dan  faktor-faktor  yang mempengaruhinya. Penelitian tersebut memperlihatkan  bahwa  karakter  dari  sistem perekonomian  suatu  negara  dapat  menyebabkan perbedaan pertumbuhan pendapatan perkapita.
Konvergensi  merupakan  keadaan  dimana perekonomian miskin akan memiliki pertumbuhan ekonomi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan perekonomian  kaya,  dengan  demikian  diharapkan perekonomian  daerah  miskin  dapat  mengejar ketertinggalannya sehingga gap antara perekonomian  miskin  dan  perekonomian  kaya akan  berkurang  dan  pada  akhirnya  kedua perekonomian  akan  bertemu  pada  satu  titik  yang sama (Convergence). Hal ini dikarenakan terjadinya  penurunan  pertumbuhan  modal  yang dapat  disebut  sebagai  Diminishing  Returns  to Capital dalam mahzab neoklasik. Dimana perekonomian kaya secara implisit sudah mengeksploitasi  modal  yang  mereka  miliki, sehingga  returns  yang  mereka  terima  dari  modal terus berkurang, dan sebaliknya bagi perekonomian  miskin  belum  mengeksploitasi modal yang dimiliki sehingga mereka mempunyai Increasing Return to Scale.
Dalam  teori  konvergensi  akan  terjadi mengejar  efek  (Catching  up  Effect)  yaitu  daerah dengan  perekonomian  miskin  akan  mampu mengejar  daerah  perekonoman  kaya.  Hal  ini didasarkan  pada  asumsi  bahwa  daerah  kaya  akan mengalami kondisi Steady-State, yaitu daerah yang tidak  dapat  meningkatkan  tingkat  pendapatannya karena  tambahan  investasi  tidak  menambah pendapatan. Sementara daerah kaya stagnan, maka daerah  miskin  terus  mengejar  dan  akhirnya  pada suatu  saat  akan  menyamakan  pendapatan  daerah kaya sehingga terjadi Catching up Effect.
Meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat merupakan  salah  satu  tujuan  pemerintah  daerah Sulawesi Selatan. Namun, masih banyak masalah- masalah  yang  dihadapi  salah  satunya  disparitas pembangunan  yang  tergambar  pada  PDRB kabupaten/kota  Sulawesi  Selatan.  Pertumbuhan ekonomi  suatu  daerah  tergantung  pada  faktor-
faktor produksi yang dimiliki oleh daerah tersebut sehingga bisa menyebabkan perbedaan pendapatan.
Gejala  disparitas  ekonomi  di  provinsi Sulawesi  Selatan  dapat  digambarkan  melalui PDRB pada Tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. PDRB Seri 2010 Berdasarkan Harga Konstan menurut Lapangan Usaha Tahun 2015-2020 (Milyar Rupiah)

## Sumber: BPS Sulawesi Selatan, 2021
Berdasarkan  data  pada  Tabel  1,  dapat diketahui  bahwa  terjadi  ketimpangan  pendapatan pada  masing-masing  kabupaten/kota  di  Sulawesi Selatan.  Peringkat  tertinggi  dalam  PDRB  antar kabupaten/kota  selama  tahun  2015-2020  adalah Kota  Makassar.  Perbedaan  yang  sangat  mencolok terlihat  dari  PDRB  antara  kota  Makassar  (PDRB tertinggi)  dengan  Kepulauan  Selayar  (PDRB terendah).  Dengan  rentang  nilai  perbedaan  yang jauh  antara  kedua  wilayah  tersebut  sehingga mencerminkan  adanya  disparitas  pendapatan antara daerah maju (Kota Makassar) dengan daerah tertinggal (Kepulauan Selayar).
Lokasi geografis menjadi hal penting dalam memperhitungkan kinerja perekonomian di Sulawesi  Selatan,  karena  terkait  dengan  adanya interaksi spasial antar daerah. Untuk menghasilkan suatu kondisi yang dapat menunjang pertumbuhan wilayah, perlu mempertimbangkan faktor konsentrasi aktivitas perekonomian sebagai determinan  dari  disparitas  yang  terjadi  pada wilayah tersebut.
Rey  dan  Montouri  (1999)  menyatakan bahwa  keterkaitan  spasial  bisa  muncul  karena adanya technology spillovers, migrasi tenaga kerja dan non-tenaga kerja, aliran komoditi, dan interaksi spasial lain yang menguntungkan untuk kepentingan  bersama.  Sehingga  dengan  adanya keterkaitan  spasial,  diharapkan  pertumbuhan wilayah  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  akan meningkat.
Dengan  fenomena  yang  dijelaskan  diatas maka penelitian ini bertujuan untuk
mengidentifikasi  terjadinya  konvergensi  serta keterkaitan  spasial  pertumbuhan  ekonomi  di provinsi  Sulawesi  Selatan.  Berdasarkan  latar belakang  yang  telah  diuraikan,  maka  penulis melakukan  penelitian  dengan  judul  “Analisis Konvergensi dan Keterkaitan Spasial Pertumbuhan Ekonomi  Antar  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Sulawesi Selatan”

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## Teori Pertumbuhan Ekonomi Neoklasik
Teori  pertumbuhan  ekonomi  neoklasik merupakan  perkembangan  dari  teori  klasik  yang telah  lebih  dulu  diperkenalkan  oleh  Adam  Smith. Tokoh  yang  mengemukakannya  adalah  Robert Solow dan  T. W. Swan. Oleh karena itu, teori ini dikenal pula sebagai model pertumbuhan ekonomi Solow-Swan.  Teori  Solow-Swan  menjelaskan bahwa  pertumbuhan  yang  baik  disebabkan kemungkinan  substitusi  antara  modal  (K)  dan tenaga  kerja  (L),  serta  dimasukkannya  unsur kemajuan teknologi (T). Menurut model pertumbuhan  ini,  pertumbuhan  output  selalu bersumber  dari  beberapa  faktor  seperti  kenaikan kualitas  dan  kuantitas  tenaga  kerja  (melalui pertambahan  jumlah  penduduk  dan  perbaikan pendidikan),  perubahan  modal  (melalui  tabungan dan  investasi),  serta  penyempurnaan  teknologi (Fitri dkk, 2021)
Teori pertumbuhan ekonomi neoklasik menekankan pada perkembangan dari faktor-faktor produksi dalam suatu wilayah untuk meningkatkan pertumbuhan  ekonomi.  Menurut  teori  ini  tingkat pertumbuhan ekonomi tergantung pada pertambahan modal marginal, pertambahan tenaga kerja dan produktivitas tenaga kerja marginal, serta perkembangan teknologi (Sukirno, 1998).

## Teori New Economic Geography
Krugman (1998) membangun sebuah model sederhana  yang  dikenal  dengan  New  Economic Geography  yang  menyatakan  bahwa  globalisasi cenderung  untuk  meningkatkan  tekanan  hidup masyarakat  kota,  dan  membuat  orang-orang terdorong  ke  pusat  konsentrasi.  Teori  Krugman menunjukkan  bahwa  hasil  dari  proses  ini  adalah bahwa sebuah wilayah dapat terbagi menjadi kota inti berteknologi tinggi dan lingkungan sekitarnya yang kurang berkembang.
Teori  ekonomi  geografi  memperdalam hubungan  saling  mempengaruhi  antara  increasing returns  pada  level  perusahaan  ukuran  pasar  dan jarak  geografis  (Krugman,  1998).  Dengan  adanya increasing returns dan biaya trasportasi, perusahan dapat  berada  pada  pasar  yang  lebih  besar.  Model ekonomi  geografi  juga  memprediksi  bahwa  di daerah  periphery,  produksi  dan  pendapatan  akan
lebih rendah. Apabila spillover teknologi menurun karena  jarak,  daerah  yang  bertetangga  dengan daerah  yang  kaya  dan  inovatif  akan  mendapatkan keuntungan  spillover  yang  lebih  daripada  daerah yang lebih jauh.

## Teori Konvergensi
Istilah konvergensi pertama kali diperkenalkan  oleh  Solow  pada  tahun  1956  dan dipopulerkan oleh Barro dan Sala-I-Martin (1993). Konvergensi  merupakan  kondisi  dimana  tingkat pertumbuhan  pendapatan  antar  daerah  cenderung mengalami  penurunan  setiap  waktu  (Sigma Convergence)  dan  terjadinya  tendensi  bahwa negara-negara miskin mengalami tingkat pertumbuhan  yang  cepat  atau  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  negara-negara  maju  (Beta Convergence).
Model
pertumbuhan Neoklasik memprediksi  bahwa  dalam  jangka  panjang, disparitas  regional  pendapatan  perkapita  akan mencapai konvergensi. Hal ini disebabkan adanya mobilitas faktor, dimana modal akan mengalir dari wilayah  dengan  upah  tinggi  ke  wilayah  dengan upah  rendah,  sedangkan  tenaga  kerja  akan mengalir  dengan  arah  sebaliknya  sampai  returns dari modal dan tenaga kerja adalah sama.
Keterkaitan Spasial
Model New Economic
Geography menjelaskan terjadinya variasi aglomerasi ekonomi dalam ruang secara geografis. Perbedaan pertumbuhan  regional  melokalisir  increasing returns  yang  bersumber  dari  adanya  aglomerasi spasial pada aktivitas ekonomi yang terspesialisasi, external  economies,  dan  efek  endogen  dari spesialisasi  yang  terlokalisir  yang  kemudian mendorong  munculnya  akumulasi  tenaga  kerja yang  ahli  atau  terampil,  dan  local  knowledge spillover. Selanjutnya, model NEG juga menunjukkan  bahwa  increasing  returns  pada tingkat  individu  produsen,  persaingan  tidak sempurna, biaya transportasi, dan mobilitas faktor produksi  dan  konsumen  merupakan  prasyarat terjadinya aglomerasi dan struktur core-periphery.
Model NEG juga menyatakan bahwa, lokasi mempunyai  peran  yang  penting  dalam  aktivitas perekonomian  suatu  wilayah.  Disamping  faktor lain, situasi perekonomian suatu wilayah tergantung  pada  lokasi  wilayah  tersebut  dan wilayah  sekitarnya,  sehingga  wilayah-wilayah yang miskin mempunyai peluang yang besar untuk berkembang  jika  dikelilingi  oleh  wilayah-wilayah yang kaya.

## Disparitas Pendapatan
Ketimpangan  pembangunan  atau  disparitas adalah  perbedaan  pembangunan  antar  suatu
wilayah dengan wilayah lainnya secara vertikal dan horizontal  yang  menyebabkan  disparitas  atau ketidak  pemerataan  pembangunan.  Ketimpangan pembangunan antar daerah dengan pusat dan antar daerah  satu  dengan  daerah  lain  merupakan  suatu hal  yang  wajar,  karena  adanya  perbedaan  dalam sumber daya dan  awal pelaksanaan pembangunan antar daerah.
Ketimpangan  pembangunan  ekonomi  antar daerah secara absolut maupun ketimpangan relatif antara  potensi  dan  tingkat  kesejahteraan  tersebut dapat menimbulkan masalah dalam hubungan antar daerah.  Filsafah  pembangunan  ekonomi  yang dianut pemerintah jelas tidak bermaksud membatasi  arus  modal  (bahkan  yang  terbang  ke luar negeri saja hampir tidak dibatasi). Arus modal mempunyai  logika  sendiri  untuk  berakumulasi  di lokasi-lokasi yang mempunyai tingkat pertumbuhan yang lebih tinggi, dan tingkat resiko yang lebih rendah. Sehingga tidak dapat dihindari jika  arus  modal  lebih  terkonsentrasi  di  daerah- daerah kaya sumber daya alam dan kota-kota besar yang sarana dan prasarananya  lebih  lengkap  yang mengakibatkan jumlah penduduk yang menganggur  di  Provinsi  yang  berkembang  akan meningkat.  Pendapatan  perkapita  rata-rata  suatu daerah  dapat  di  sederhanakan  menjadi  Produk Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  dibagi  dengan jumlah  penduduk.  Cara  lain  yang  bisa  digunakan adalah  dengan  mendasarkan  kepada  pendapatan personal  yang  didekati  dengan  pendekatan konsumsi.
Ketimpangan  adalah  suatu  keadaan  yang tidak  merata  antara  satu  dengan  yang  lain. Ketimpangan  dalam  pembangunan  juga  masih terjadi pada saat ini antara Negara maju dan Negara berkembang,  Negara  maju  memiliki  pengetahuan yang tinggi dari segi SDM dan bisa mengolah SDA yang dimiliki secara efektif dan efisien sedangkan Negara  berkembang  yang  belum  memiliki  SDM yang baik tidak mengolah SDA secara efektif. Hal ini  sangatlah  menguntungkan  bagi  Negara  maju sehingga terjadi perbedaan pendapatan yang cukup tinggi antara Negara maju dan Negara berkembang.

## 3. METODE PENELITIAN
Pendekatan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berupa  pendekatan  deskriptif dengan menggunakan metode kuantitatif.  Data dalam  penelitian  ini  adalah  data  kuantitatif berupa  PDRB  antar  Kabupaten/Kota  di Sulawesi  Selatan  yang  terdiri  dari  yang  terdiri dari 21 Kabupaten dan 3 Kota dengan rentang tahun  2011  –  2021.  Data  dalam  penelitian  ini
bersumber  dari  sumber  sekunder  yaitu  Badan Pusat Statistik Sulawesi Selatan.
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan konsep yang umum digunakan yaitu konvergensi sigma (σ) dan konvergensi beta (β) (Barro  and  Sala-I-Martin,  2004).  Terdapat perbedaan  dalam  menganalisa  kedua  ukuran tersebut.
1. Konvergensi Sigma (σ-Convergence)
Konvergensi  sigma  terjadi  jika  tingkat pertumbuhan pendapatan antar daerah cenderung  mengalami  penurunan  setiap waktu. Konvergensi sigma dianalisis dengan mengukur  tingkat  dispersi  dari  PDRB, dengan cara menghitung standar deviasi dari nilai  logaritma  PDRB.  Konvergensi  terjadi jika  disperse  antar  perekonomian  semakin menurun seiring dengan berjalannya waktu.
2. Konvergensi Beta (β-Convergence) Konvergensi beta menyatakan bahwa daerah- daerah miskin memiliki tingkat pertumbuhan tinggi  dari  pada  daerah-daerah  maju,  hal tersebut  terjadi  saat  kondisi  perekonomian mengalami  masa  pendewasaan  yaitu  terjadi pemerataan  pendapatan  atau  perekonomian bergerak ke kondisi Steady State.
Konvergensi  beta  absolut  (Absolute  Beta Convergence) dihitung dengan menggunakan analisis model ekonometrika yang mana log PDRB awal hanya sebagai variabel penjelas bagi log PDRB.
Log (Yoit) = β0 + β1 log(yit-1) + Uit yoit  =  rasio  pertumbuhan  pendapatan  per kapita per tahun dimana β < 0
Konvergensi  beta  kondisional  (Conditional Beta Convergence) dihitung dengan menggunakan  analisis  ekonometrika  yang mana  log  PDRB  awal  sebagai  variabel penjelas  bagi  log  PDRB  ditambah  dengan variabel-variabel  lain  yang  berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi.
Log (yit/yit-1) = β0 + β1 log (yit) + Xit + Uit Log (yoit) = β0 + β1 log(yit) + Xit + Uit Dimana β < 0
Log  (yit/yit-1)  adalah  proporsi  pendapatan pada  periode  sekarang  (Yit)  terhadap pendapatan  ada  periode  sebelumnya  (yit-1), dapat  disebut  juga  rasio  pertumbuhan pendapatan  per  tahun,  (yit)  adalah  output (PDRB)  daerah  i  per  tahun,  dan  b  sebagai
koefisien  dari  pendapatan  riil  awal  adalah nilai dari koefisien konvergensi.
3. Analisis Data Panel
Regresi Data panel merupakan tenik estimasi yang  menggunakan  data  gabungan  antara data time series dan data cross section. Model dalam  regresi  data  panel  ini  dibedakan menjadi  tiga  yaitu  Common  Effect  Model (CEM),  Fixed  Effect  Model  (FEM),  serta Random Effect Model (REM).
Common  Effect  Model  (CEM)  merupakan model  yang  paling  sederhana  karena  hanya mengkombinasikan  data  cross  section  dan time series tanpa melibatkan perbedaan antar individu dan antar waktu. Dengan kata lain, model  ini  tidak  mempertimbangkan  adanya dimensi  waktu.  Model  ini  dapat  diestimasi dengan menggunakan metode Ordinary Least Square  (OLS).  Model  ini  dapat  dituliskan dengan persamaan sebagai berikut:
InYit = β0 + β1inX1it + β2inX2it + Ԑit Fixed Effect Model (FEM) merupakan model yang  mengasumsikan  bahwa  intersep  antar individu berbeda. Model ini berbeda dengan model  CEM  yang  mengasumsikan  bahwa intersep  antar  individu  sama  dan  hal  ini dinilai  tidak  realistis  karena  karakteristik setiap  individu  berbeda.  Namun,  kedua model  ini  memiliki  persamaan  asumsi  yaitu slope diantara individu sama. Model FEM ini melibatkan  variabel  dummy  didalamnya untuk  menjelaskan  perbedaan  intersep  antar individu.  Penggunaan  variabel  dummy membuat  model  ini  juga  disebut  sebagai model  Least  Squares  Dummy  Variables (LSDV).  Fixed  Effect  Model  (FEM)  dapat dituliskan dengan persamaan sebagai berikut: InYit = β0i + β1inX1it + β2inX2it + Ԑit Random  Effect  Model  (REM)  merupakan model yang mengasumsikan bahwa intersep diantara  setiap  individu  berbeda,  namun intersep  dalam  model  tersebut  bersifat  tidak tetap  atau  nonstokastik.  Model  ini  juga mengasumsikan  bahwa  error  term  dalam model  dapat  saling  berhubungan  antar individu  maupun  antar  waktu.  Apabila peneliti  mengambil  sampel  yang  dilakukan secara random, maka model ini sangat sesuai untuk digunakan. Model ini dapat diestimasi dengan  menggunakan  metode  Generalized Least Square (GLS).
Verifikasi  model  dilakukan  untuk  memilih model  yang  terbaik  antara  CEM,  FEM,  dan REM  yang  diuji  dengan  menggunakan  uji Chow, uji Hausman, uji Lagrange Multiplier.
a)  Uji Chow
Uji  chow  merupakan  suatu  uji  yang digunakan  untuk  memilih  model  terbaik antara  model  common  effect  model (CEM)  dan  Fixed  Effect  Model  (FEM). Dalam uji ini, jika H0 ditolak menunjukkan  bahwa  Fixed  Effect  Model (FEM)  merupakan  model  terbaik  untuk diestimasi  dibandingkan  Common  Effect Model  (CEM).  Begitupun  sebaliknya, apabila  H0  diterima,  maka  Common Effect  Model  (CEM)  merupakan  model yang lebih baik digunakan daripada Fixed Effect Model (FEM). Hipotesis dalam uji chow dapat dituliskan sebagai berikut: H0 = Common Effect Model (CEM)
H1 = Fixed Effect Model (FEM) Penarikan  kesimpulan  didasarkan  pada nilai uji F. Jika nilai Fstatistik lebih tinggi dari  nilai  Ftabel  maka  hipotesis  nol  (H0) ditolak.  Hal  ini  dapat  diartikan  bahwa model yang terbaik untuk digunakan yaitu Fixed  Effect  Model  (FEM).  Jika  nilai Fstatistik  lebih  rendah  dari  nilai  Ftabel, maka dapat diartikan bahwa hipotesis nol diterima  sehingga  model  yang  terbaik yaitu Common Effect Model (CEM).
b)  Uji Hausman
Uji  hausman  ini  merupakan  uji  yang digunakan  untuk  memilih  model  terbaik antara  Fixed  Effect  Model  (FEM)  dan Random  effect  model  (REM).  Uji hausman  ini  mengasumsikan  bahwa antara  Fixed  Effect  Model  (FEM)  dan Random  effect  model  (REM)  lebih  baik jika dibandingan dengan Common Effect Model  (CEM).  Hipotesis  0  (H0)  jika ditolak  maka  model  yang  terbaik  untuk digunakan  yaitu  Fixed  Effect  Model (FEM).  Ketika  H0  diterima  maka  model yang  terbaik  untuk  digunakan  yaitu Random  effect  model  (REM).  Hipotesis dalam  uji  hausman  ini  dapat  dituliskan sebagai berikut:
H0 = Random Effect Model (REM) H1 = Fixed Effect Model (FEM) Uji  hausman  ini  didasarkan  pada  nilai kritis  Chi-square.  Apabila  nilai  statistik
hausman lebih besar dari nilai kritis Chi- square  maka  H0  ditolak  yang  artinya model yang terbaik untuk digunakan yaitu Fixed  Effect  Model  (FEM).  Namun,  jika H0  diterima  maka  model  yang  terbaik untuk  digunakan  yaitu  Random  Effect Model (REM).
c)  Uji Lagrange Multiplier Uji  Lagrange  Multiplier  merupakan  uji yang  digunakan  untuk  memilih  model terbaik  antara  Common  Effect  Model (CEM) dan Random Effect Model (REM). Apabila H0 ditolak, maka dapat diartikan bahwa model yang terbaik untuk digunakan  yaitu  Random  Effect  Model (REM).
Begitupun sebaliknya, apabila H0
diterima  maka  model  terbaik  yang digunakan  yaitu  Common  Effect  Model (CEM).  Hipotesis  dalam  uji  Lagrange Multiplier sebagai berikut: H0 = Common Effect Model (CEM) H1 = Random Effect Model (REM) Uji  Lagrange  Multiplier  ini  didasarkan pada nilai kritis Chi-square. Apabila nilai Lagrange Multiplier lebih besar dari Chi- square  maka  H0  ditolak  yang  dapat diartikan bahwa model yang terbaik untuk digunakan  yaitu  Random  Effect  Model (REM).
4. Indeks Moran (Moran’s I)
Moran’s  I  merupakan  salah  satu  metode statistik  yang  umum  digunakan  untuk mendeteksi autokorelasi spasial.
Autokorelasi  spasial  ialah  ukuran  korelasi atau hubungan timbang-balik antara pengamatan yang berdekatan. Persamaannya adalah sebagai berikut:
Dimana  n  =  banyaknya  pengamatan,  Wij  = elemen matriks pembobot spasial, Xi = nilai lokasi  ke-i,  Xj  =  nilai  lokasi  ke-j,  dan 𝑋 ̅  = nilai  rata-rata  dari  (Xi)  dari  n  lokasi. Alternatif  selanjutnya  untuk  pengambilan keputusan terkait ada atau tidaknya autokorelasi  spasial  antar  lokasi  yang menggunakan  Indeks  Moran  adalah  nilai  I sebesar -1 < I < 1. Apabila I > Iₒ maka data memiliki  autokorelasi  positif.  Sedangkan apabila  I  <  Iₒ  maka  data  memiliki autukorelasi  negatif.  Persamaannya  adalah sebagai berikut:
𝐸 ( 𝐼 ) = 𝐼 ₒ =-1/(n-1) Dimana E (I) merupakan expected value Indeks Moran.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Analisis Konvergensi Sigma
Konvergensi  sigma  menjelaskan  mengenai penurunan kesenjangan pendapatan antar Kabupaten/Kota dengan melihat dispersi pendapatan pada setiap tahunnya. Konvergensi ini terjadi  ketika  dispersi  pendapatan  menurun sepanjang  waktu  yang  diukur  menggunakan ukuran  dispersi  yaitu  koefisien  variansi  yang diperoleh  dari  standar  deviasi  dibagi  dengan  nilai mean  dari  nilai  logaritma  natural  variabel  PDRB antar  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Sulawesi Selatan.  Hasil  penelitian  mengenai  perubahan dispersi  pendapatan  dapat  dilihat  pada  Gambar  1 berikut.

## Gambar 1. Koefisien Variansi PDRB Kabupaten/Kota Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2011-2021 Sumber: Data diolah, 2022
Gambar  1.  Menunjukkan  bahwa  koefisien variasi  PDRB  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Sulawesi Selatan dari Tahun 2011 ke Tahun 2021 tergolong fluktuatif. Konvergensi sigma terjadi jika dispersi  pendapatan  secara  cross  sectional cenderung  menurun  antar  waktu  sehingga  dapat mengetahui secara langsung pemerataan distribusi pendapatan  dalam  suatu  perekonomian.  Namun, hasil penelitian menunjukkan dispersi PDRB antar Kabupaten/Kota terus mengalami peningkatan dari Tahun  2011  sebesar  1,61  hingga  mencapai  angka 1,71 pada Tahun 2019. Hal ini berarti bahwa terjadi divergensi  atau  ketimpangan  yang  semakin  lebar antara  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Sulawesi Selatan pada rentang waktu tersebut.
Dispersi  PDRB  antar  Kabupaten/Kota Tahun  2019  sebesar  1,71  kemudian  mengalami penurunan menjadi 1,70 pada Tahun 2021. Hal ini menunjukkan  bahwa  pada  periode  tersebut  mulai menunjukkan  tanda  terjadinya  konvergensi,  atau ketimpangan yang semakin kecil antara Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan. 2. Analisis Konvergensi Beta Absolut
Analisis  konvergensi  beta  absolute  di Provinsi  Sulawesi  Selatan  dilakukan  melalui analisis  regresi  data  panel  menggunakan  aplikasi Eviews  11.  Langkah  pertama  yang  dilakukan
membuat model regresi data panel yang terdiri dari Common  Effect  Model  (CEM),  Fixed  Effect Model (FEM), dan Random Effect Model (REM). Hasil  analisis  regresi  data  panel  menggunakan bantuan  aplikasi  Eviews  11  dirangkum  dalam Tabel 2 berikut ini.

## Tabel 2. Hasil Analisis Data Panel Model Konvergensi Beta Absolut Sumber: Data diolah, 2022
Hasil regresi data panel menunjukkan bahwa Fixed Effect Model (FEM) adalah model estimasi terbaik  dalam  penelitian  ini.  Hasil  estimasi  data panel  Fixed  Effect  Model  (FEM)  menunjukkan hubungan  yang  positif  dan  signifikan  antara pertumbuhan  ekonomi  dan  pendapatan  awal. Berdasarkan hasil tersebut maka dapat disimpulkan bahwa  tidak  terjadi  konvergensi  pertumbuhan ekonomi  antar  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Sulawesi Selatan.
Pertumbuhan ekonomi Kabupaten/Kota dengan pendapatan yang lebih rendah di Sulawesi Selatan  ternyata  tidak  lebih  cepat  dibandingkan dengan  yang  berpendapatan  tinggi.  Hal  ini merupakan  penyebab  tidak  terjadinya  penurunan ketimpangan secara agregat.
Hasil  pengujian  ini  diakomodasikan  pada observasi  empiris  tentang  konvergensi  jika  ada heterogenitas  antar  perekonomian  karena  adanya karakteristik  struktural  yang  identik  di  Sulawesi Selatan.  Posisi  steady  state  yang  berbeda,  dan perekonomian tumbuh yang lebih cepat dari posisi steady state masing-masing menjadi landasan kuat untuk  melakukan  pengujian  konvergensi  beta bersyarat.
3. Analisis Konvergensi Beta Kondisional
Analisis konvergensi beta kondisonal dilakukan  dengan  mengikutsertakan  variabel  IPM dan PMTB sebagai variabel penjelas atau variabel kontrol dalam pengujian. Hasil analisis konvergensi  beta  bersyarat  di  Provinsi  Sulawesi Selatan dirangkum dalam Tabel 4 berikut ini.
Tabel 3. Hasil Analisis Data Panel Model Konvergensi Beta Kondisional
Sumber: Data diolah, 2022
Hasil  analisis  Uji  Chow  dan  Uji  Hausman juga  menunjukkan  hasil  yang  sama  bahwa  Fixed
Effect Model (FEM) adalah model estimasi terbaik dalam penelitian ini.
Hasil estimasi data panel Fixed Effect Model (FEM)  juga  menunjukkan  hubungan  yang  positif pada  masing-masing  variabel  kontrol.  Hasil analisis  konvergensi  beta  bersyarat  menunjukkan hasil yang sama pada pengujian konvergensi sigma dan  konvergensi  beta  absolut  sebelumnya, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terjadi konvergensi pertumbuhan ekonomi antar Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan. 4. Analisis Keterkaitan Spasial
Analisis  keterkaitan  spasial  dilakukan  dengan menggunakan  aplikasi  Geoda  dengan  mengukur Global  Spatial  Autocorrelation  didasarkan  pada nilai  Moran’s  Index.  Hasil  analisis  nilai  Indeks Moran  PDRB  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2011-2021 disajikan pada Gambar 2 berikut.
Gambar  2.  Indeks  Moran  PDRB  Kabupaten/Kota Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2011-2021 Sumber: Data diolah, 2022 Nilai Indeks Moran PDRB Kabupaten/Kota di Sulawesi Selatan Tahun 2011 sebesar 0,11 dengan p value sebesar 0,1  sedangkan  pada  akhir  periode  Tahun  2021  Nilai Indeks  Moran  sebesar  0.082  dengan  p-value  0.134 artinya  secara  global,  terdapat  klusterisasi  PDRB  di Kabupaten/Kota Sulawesi Selatan.
Pada Gambar 2. terlihat adanya tren nilai Indeks Moran yang  bernilai  positif.  Nilai  positif  atau  autokorelasi positif  menunjukkan  tendensi  daerah-daerah  yang bertetangga  memiliki  nilai  pendapatan  yang  hampir sama.  Teori  New  Economic  Geography  menyatakan bahwa adanya aglomerasi spasial atau clustering adalah kunci utama dalam mendorong peningkatan pendapatan regional melalui increasing return dari tenaga kerja serta spillover  pengetahuan  dan  teknologi.  (Gardiner  et  al dalam Rumayya et al., 2005).
Moran  Scartterplot  dapat  menunjukkan  secara  visual adanya pola ketergantungan secara global. Nilai positif menunjukkan  adanya  kluster  untuk  nilai  nilai  yang mirip,  sedangkan  nilai  negative  menunjukkan  adanya kluster untuk nilai yang tidak mirip (Anselin, 1988). Sebaran  data  Kabupaten/Kota  berdasarkan  Moran Scatterplot  pada  awal  periode  penelitian  Tahun  2011 terbagi kedalam kuadran scatterplot berikut: Kuadran I (HH)  :  Kota  Makassar,  Maros,  Pangkep, Gowa, dan Wajo Kuadran II (LH)  : Takalar, Sinjai, Barru, Soppeng, dan Luwu Utara Kuadran III (LL)  :  Kota  Pare-Pare,  Kota  Palopo, Bantaeng, Jeneponto, Sidrap, Toraja Utara, Tana Toraja, Enrekang, dan Bulukumba Kuadran IV (HL) : Luwu, Luwu Timur, dan Pinrang
Pada akhir periode penelitian tahun 2021, sebaran data
Kabupaten/Kota berdasarkan Moran Scatterplot menunjukkan pergeseran kuadrat pada Kabupaten Luwu Utara dari kuadran II ke kuadran III, sedangkan daerah yang lain tidak mengalami perubahan.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan yang  telah  diuraikan,  maka  kesimpulan  dari penelitian ini sebagai berikut:
1. Terjadi divergensi pertumbuhan ekonomi antar Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan melalui  analisis  konvergensi  sigma  dan konvergensi beta. Penambahan variabel kontrol berupa  IPM  dan  PMTB  pada  pengujian konvergensi  beta  kondisional  juga  belum mampu menunjukkan adanya penurunan dispersi  pendapatan  antar  Kabupaten/Kota  di Provinsi Sulawesi Selatan.
2. Terjadi  keterkaitan  spasial  yang  signifikan pertumbuhan  ekonomi  di  Kabupaten  Maros, Kabupaten  Takalar,  Kabupaten  Pinrang,  dan Kabupaten Luwu berdasarkan pengujian menggunakan LISA Cluster Map dan Moran’s I Scatterplot.

## Saran
Adapun  beberapa  hal  yang  perlu  diperhatikan sebagai  saran  dari  hasil  penelitian  ini  sebagai berikut:
1. Pemerintah  daerah  diharapkan  mampu  lebih intensif  melaksanakan  upaya  pemerataan distribusi  pendapatan  serta  pembangunan manusia  yang  tentunya  berdampak  pada kesejahteraan  masyarakat  sehingga  dapat mengurangi kesenjangan pertumbuhan ekonomi  antar  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Sulawesi Selatan.
2. Kebijakan perlu memprioritaskan pembangunan  yang  berdimensi  spasial  dengan memperhatikan  lokasi  geografis  dan  aktivitas ekonomi  untuk  menurunkan  kesenjangan pendapatan  antar  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Sulawesi Selatan.
3. Pendapatan  daerah  perlu  ditingkatkan  melalui pengembangan teknologi baik oleh pemerintah maupun  pihak  swasta  untuk  mengembangkan produk-produk unggulan dari tiap daerah.

## 6. REFERENSI
Achmad,  L.  (2017).  Analisis  Konvergensi  dan
Keterkaitan  Spasial  Pertumbuhan  Ekonomi Kabupaten/Kota  di  Sulawesi  Tengah.  E  Jurnal Katalogis, 5(1), 153–164.
Anggraeni,  R.  (2017).  Desentralisasi  Fiskal, Pertumbuhan  dan  Konvergensi  Pendapatan
Regional  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan. http://repository.ub.ac.id/155916/
Armstrong,  H.,  Taylor,  J.,  &  Taylor,  J.  (2000). Regional economics and policy.
Atmasari, N. M., Priyono, T. H., & Viphindrartin, S. (2020). Konvergensi Pertumbuhan Ekonomi Kota dan Kabupaten Klaster Metropolitan Jawa Timur.  E-Journal  Ekonomi  Bisnis  Dan Akuntansi, 7(2), 91. https://doi.org/10.19184/ejeba.v7i2.17867
Barro,  R.  J.,  &  Sala-i-Martin,  X.  (1992). Convergence.  Journal  of  Political  Economy, 100(2), 223–251.
Dekiawan,  H.  (2014).  Konvergensi  Penerimaan Dan  Pengeluaran  Pemerintah  Provinsi  Di Indonesia:  Pendekatan  Data  Panel  Dinamis Spasial.  Buletin  Ekonomi  Moneter  Dan Perbankan,17(1). https://doi.org/10.21098/bemp.v17i1.52 Krugman,  P.  (1998).  What’s  new  about  the  new economic  geography?  Oxford  Review  of Economic Policy, 14(2), 7–17. https://doi.org/10.1093/oxrep/14.2.7 Magalhães, A., Hewings, G. J. D., & Azzoni, C. R. (2005).  Spatial  dependence  and  regional convergence in Brazil. Investigaciones Regionales-Journal of Regional Research, 6, 5– 20.
Malik,  A.  S.  (2014).  Analisis  Konvergensi  Antar Provinsi  Di  Indonesia  Setelah  Pelaksanaan Otonomi  Daerah  Tahun  2001-2012.  7(1),  92– 101. Https://Doi.Org/10.15294/Jejak.V7i1.384
Paas, T., Kuusk, A., Schlitte, F., & Võrk, A. (2007).
Econometric analysis of income convergence in selected  EU  countries  and  their  NUTS  3  level regions.  The  University  of  Tartu  Faculty  of Economics and Business Administration Working Paper, 60–2007.
Ramirez,  M.  T.,  &  Loboguerrero,  A.  M.  (2002). Spatial  dependence  and  economic  growth: Evidence from a panel of countries. Borradores de Economia Working Paper, 206.
Yunitasari,  D.,  &  Firdaus,  A.  (2022).  Analisis Spasial  Keterkaitan  Perekonomian  Wilayah Dan  Pendapatan  Daerah  Di  Indonesia  Dan Filipina. Jurnal Bisnis Dan Manajemen Volume 16 No. 1 Agustus, 16(1), 28–35.