Dampak Penggunaan Teknologi Informasi dan Komunikasi terhadap Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Per Kapita Tingkat Provinsi di Indonesia

## Fikri Haikal*, Ryan Juminta Anward
Program Studi Ekonomi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Lambung Mangkurat Banjarmasin
* kontak.haikal@outlook.com

## Abstract
This research aims to determine the impact of increasing the use of information and communication technologies, in terms of cellular phones, computers, and the internet, on the provincial  Gross  Domestic  Regional  Product  per  capita  in  Indonesia.  Static  panel  data regression using Within-Group Fixed Effect and dynamic panel data regression using System GMM is employed. The result shows that increasing the use of cellular phones, computers, dan the internet can promote provincial GDRP per capita. However, the impact caused by using ICTs is still relatively small.
Keywords: GDRP per capita; Information and Communication Technologies; Within-Group Fixed Effect; System GMM

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dampak peningkatan penggunaan teknologi informasi dan komunikasi, yang ditinjau dari telepon seluler, internet dan komputer terhadap PDRB per kapita provinsi-provinsi di Indonesia. Teknik analisis yang digunakan adalah regresi data  panel  statis  menggunakan Within-Group  Fixed  Effect ,  serta  regresi  data  panel  dinamis menggunakan System GMM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat pengaruh positif dari  peningkatan  penggunaan  telepon  seluler,  komputer  dan  internet.  Namun,  dampak  yang dihasilkan penggunaan TIK masih relatif kecil.
Kata  Kunci :  PDRB  per  kapita;  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi; Within-Group  Fixed Effect ; System GMM

## PENDAHULUAN Latar Belakang
Dalam satu dekade terakhir, penggunaan teknologi informasi dan komunikasi di Indonesia mengalami  kenaikan  yang  cukup  pesat.  Berdasarkan  data  yang  dihimpun  dari  Badan  Pusat Statistik Indonesia, tercatat pada bahwa penggunaan TIK, yaitu telepon seluler, komputer dan internet terus mengalami kenaikan dari tahun ke tahun. Pada tahun 2010, tercatat persentase penduduk  berumur  5  tahun  ke  atas  yang  memiliki  atau  menguasai  telepon  seluler  adalah sebesar 38,05 persen, persentase rumah tangga yang memiliki atau mengusai komputer sebesar 10,82  persen,  serta  persentase  penduduk  berumur  5  tahun  ke  atas  yang  mengakses  internet sebesar  10,92  persen.  Kemudian,  pada  tahun  2019  tercatat  bahwa  persentase  penduduk berumur  5  tahun  ke  atas  yang  memiliki  atau  menguasai  telepon  seluler  naik  menjadi  63,65 persen, persentase rumah tangga yang memiliki atau mengusai komputer naik menjadi 18,78 persen,  serta  persentase  penduduk  berumur  5  tahun  ke  atas  yang  mengakses  internet  naik menjadi sebesar 47,69 persen. Tidak hanya secara nasional, kenaikan penggunaan TIK tersebut terjadi pada seluruh provinsi di Indonesia.
Berbarengan  dengan  kenaikan  tersebut,  PDRB  per  kapita  pada  provinsi-provinsi  di Indonesia  juga  memiliki  kenaikan  dari  tahun-tahun.  Meskipun  demikian,  masih  terdapat kesenjangan antar provinsi yang cukup tinggi dari  segi PDRB per kapita. Beberapa provinsi memiliki  PDRB  per  kapita  yang  sangat  tinggi,  sementara  yang  lainnya  masih  tertinggal. Kondisi  tersebut  pula  yang  menyebabkan  Indonesia  masih  menjadi  negara  berpendapatan
menengah.  Berdasarkan  data  yang  dihimpun  dari  World  Development  Indicator,  Indonesia menempati urutan ke lima dari seluruh negara-negara ASEAN dari segi PDB per kapita. Posisi tersebut  tidak  berubah  selama  satu  dekade  terakhir.  Rendahnya  PDRB  per  kapita  di  banyak provinsi di Indonesia akan menjadi hambatan bagi Indonesia untuk mempercepat peningkatan PDB per kapita nasional. Oleh karena itu, diperlukan percepatan pembangunan ekonomi pada kawasan-kawasan dengan PDRB per kapita rendah, agar potensi pertumbuhan PDB per kapita nasional  dapat dimaksimalkan.  Perkembangan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  yang sedemikian cepat dapat dimanfaatkan sebagai sarana untuk mendukung pembangunan ekonomi pada wilayah-wilayah tertinggal. Menurut Burhan (2018), teknologi informasi dan komunikasi dapat  berfungsi  sebagai enabler transformasi sosial  dan  budaya  pada  berbagai  aspek kehidupan, serta menjadi pendorong pertumbuhan ekonomi di masyarakat.
Manfaat  perkembangan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  dalam  perekonomian, terutama pertumbuhan ekonomi dan PDB per kapita sebenarnya telah diselidiki oleh banyak peneliti. Meskipun  demikian, berbagai  penelitian empiris menunjukkan hasil yang beragam. Pada  sebagian  besar  penelitian,  ditemukan  bahwa  teknologi  informasi  dan  komunikasi memiliki  pengaruh  yang  positif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  maupun  PDB  per  kapita (Bahriani & Qaffas, 2019; Choi & Hoon Yi, 2009; Farhadi et al., 2012; Makun & Jayaraman, 2020b;  Sepehrdoust,  2018;  Toader  et  al.,  2018).  Namun  pada  beberapa  penelitian  tersebut, tidak  seluruh  variabel  yang  dijadikan  sebagai  proksi  teknologi  informasi  dan  komunikasi menunjukkan hasil yang serupa. Sementara itu, pada penelitian Dewan dan Kraemer (2000), investasi  dalam  bentuk  TIK  hanya  berdampak  positif  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  pada negara-negara  maju.  Selain  hasil  empiris  yang  beragam,  penelitian  yang  secara  spesifik membahas TIK pada pertumbuhan ekonomi maupun PDB per kapita di Indonesia juga masih jarang dilakukan. Pada tingkat nasional penelitian dilakukan oleh Rath dan Hermawan (2019), serta Makun dan Jayaraman (2020a). Sementara itu, penelitian pada tingkat provinsi dilakukan oleh  Purnama  dan  Mitomo  (2018).  Namun,  penelitian  tersebut  hanya  berfokus  pada penggunaan  telepon  seluler,  sehingga  dampak  dari  teknologi  informasi  dan  komunikasi lainnya, yakni penggunaan internet dan penggunaan komputer tidak teranalisis secara spesifik. Oleh karena itu, penelitian ini akan mengembangkan lebih lanjut,  perihal  dampak teknologi informasi  dan  komunikasi  pada  perekonomian  regional  Indonesia,  terutama  dampak penggunaan internet dan komputer.

## KAJIAN PUSTAKA TIK dan pertumbuhan ekonomi
TIK terdiri dari perangkat keras, perangkat lunak, jaringan, maupun seluruh media yang digunakan untuk mengumpulkan, menyimpan, memproses, mentransmisikan serta menyajikan informasi dalam berbagai  bentuk  seperti, suara, data, teks dan gambar  (World Bank, 2002). TIK  merupakan  simbol  kemajuan  teknologi,  serta  dikenal  sebagai  faktor  kunci  yang mendorong pertumbuhan ekonomi di  negara-negara industri  (Farhadi  et  al.,  2012). Menurut Sepehrdoust  (2018),  TIK  diperlukan  dalam  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi  dan pembangunan suatu negara karena TIK dapat mempercepat, memudahkan, mengurangi biaya untuk mengakses informasi, menciptakan pasar yang lebih transparan, serta memberikan akses terhadap  pasar  yang  lebih  luas.  Dampak  TIK  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  dapat  terjadi secara  langsung  maupun  tidak  langsung.  Pengaruh  langsung  TIK terhadap  pertumbuhan ekonomi dapat dilihat dari peran sektor TIK dalam meningkatkan nilai tambah perekonomian atas produksi output berupa berbagai TIK (Jalava & Pohjola, 2007). Sementara itu, mengacu pada  Piatkowski  (2006),  Qiang  dan  Pitt  (2004),  serta  van  Ark  et  al.  (2011),  secara  tidak langsung  pengaruh  TIK  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  terjadi  melalui peningkatan produktivitas secara agregat dikarenakan peningkatan produktivitas sektor yang memproduksi TIK,  melalui capital  deepening dikarenakan  penggunaan  TIK sebagai input untuk
memproduksi barang dan jasa lainnya;  serta melalui peningkatan produktivitas sektor selain TIK  sebagai  dampak  dari  penggunaan  teknologi tersebut.  Penggunaan  TIK  memungkinkan perusahaan untuk secara substansial mengurangi biaya yang dibutuhkan dalam komunikasi dan proses produksi, serta meningkatkan efisiensi dan produktivitas melalui reorganisasi produksi (Erumban & Das, 2016).

## Modal fisik dan human capital dalam pertumbuhan ekonomi
Mengacu  pada  Knowles  dan  Owen  (1995),  Mankiw  et  al.  (1992),  serta  Solow  (1956), output perekonomian ditentukan oleh akumulasi modal yang terdiri dari investasi modal fisik dan human capital , tenaga kerja serta technological progress . Modal fisik atau umumnya hanya disebut  modal  merujuk  kepada  seluruh  modal tangible (berwujud)  yang  digunakan  dalam proses produksi. Mengacu pada Todaro dan Smith (2015), stok modal dapat diartikan sebagai jumlah  seluruh  barang  fisik  pada  waktu  tertentu,  yang  telah  diproduksi  untuk  digunakan sebagai input dalam memproduksi barang dan jasa lain, seperti pabrik, mesin, peralatan dan berbagai material produksi lainnya. Sementara itu, human capital merujuk pada pengetahuan, kompetensi,  kesehatan,  pelatihan,  kreativitas,  serta  investasi  lain  yang  meningkatkan produktivitas tenaga kerja (Eggoh et al., 2015).

## Urbanisasi dan pertumbuhan ekonomi
Urbanisasi  merupakan  proses  meningkatnya  jumlah  penduduk  di  wilayah  perkotaan dibandingkan  dengan  jumlah  penduduk  wilayah  pedesaan  (Crankshaw  dan  Borel-Saladin, 2018).  Urbanisasi  merupakan  salah  satu  faktor  penting  dalam  pertumbuhan  ekonomi.  Tidak ada  negara  yang  dapat  tumbuh  menjadi  negara  berpendapatan  menengah  tanpa  mengalami industrialisasi  dan  urbanisasi  (World  Bank,  2009).  Mengacu  pada  Arouri  et  al.  (2014), urbanisasi  memiliki  peran  krusial  dalam  pertumbuhan  ekonomi  dikarenakan  urbanisasi menguatkan  keberadaan kota sebagai penyedia berbagai pelayanan kesehatan, pendidikan dan lapangan pekerjaan, urbanisasi merupakan faktor penting dalam enterpreneurship dikarenakan kemudahan  dan  dukungan  akses  keuangan  bagi  penduduk  perkotaan,  di  samping  memiliki market size yang besar karena consumer density yang tinggi, urbanisasi juga berimplikasi pada terjadinya aglomerasi  penduduk dan perusahaan. Aglomerasi  dan konsentrasi  ekonomi pada suatu  wilayah  memiliki  beberapa  keuntungan,  yakni division  of  labor berupa  peningkatan produktivitas  melalui  spesialisasi  perusahaan,  serta external  economic  of  scale berupa agglomeration  economies ,  yakni  keuntungan  yang  didapat  perusahaan  ketika  berdekatan dengan  perusahaan  lainnya,  seperti  pengurangan  biaya  transaksi,  serta  keuntungan  berupa perluasan network  effect ,  seperti  pertukaran  informasi  dan  pengetahuan  (Turok  & McGranahan, 2013).

## Penelitian terdahulu
Penelitian  mengenai  pengaruh  teknologi  informasi  dan  komunikasi  telah diselidiki  oleh banyak peneliti dengan berbagai-macam metode maupun sampel. Selain itu, terdapat berbagai penelitian terdahulu yang memiliki relevansi dari segi variabel dengan penelitian ini. Adapun penelitian-penelitian tersebut adalah sebagai berikut.
Dewan  dan  Kraemer  (2000),  melakukan  penelitian  terkait  pengaruh  TIK  terhadap produktivitas negara maju dan negara berkembang menggunakan regresi data panel.  Hasilnya menunjukkan bahwa TIK berpengaruh positif dan signifikan pada negara-negara maju, serta berpengaruh negatif dan tidak signifikan pada negara-negara berkembang. Investasi TIK pada negara-negara  maju  terbukti  dapat  mendorong  peningkatan  produktivitas.  Sementara  itu, peningkatan investasi dalam bentuk TIK pada negara-negara berkembang masih belum dapat meningkatkan produktivitas.
Choi  dan  Hoon  Yi  (2009),  meneliti  pengaruh  internet  terhadap  pertumbuhan  PDB  per kapita  204  negara  pada  rentang  waktu  1991  hingga  2001.  Teknik  estimasi  yang  digunakan adalah  regresi  data  panel  statis  dengan  pendekatan Pooled OLS, Individual  random  effect , Individual fixed effect , Individual random dan time fixed effect , serta Panel GMM ( Generalized
Method  of  Moment ).  Hasilnya  ditemukan  bahwa  internet  konsisten  berpengaruh  positif  dan signifikan terhadap pertumbuhan PDB per kapita. Internet diasumsikan memberikan dampak spillover berupa peningkatan pengetahuan pada seluruh negara.
Farhadi  et  al.  (2012),  meneliti  pengaruh  TIK  terhadap  PDB  per  kapita  riil  159  negara selama tahun 2000 hingga 2009. Teknik analisis yang digunakan adalah regresi data dinamis dengan pendekatan First Differenced GMM. Berdasarkan hasil estimasi ditemukan bahwa TIK berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  PDB  per  kapita.  Selain  itu,  penelitian  ini menemukan  bahwa  dampak  TIK  cenderung  lebih  besar  pada  negara-negara  berpendapatan tinggi. Penelitian ini berimplikasi bahwa apabila suatu negara bertujuan meningkatkan PDB per  kapita  riil,  maka  diperlukan  bauran  kebijakan  yang  mampu  mendorong  peningkatan penggunaan TIK.
Sepehrdoust (2018), melakukan penelitian terkait pengaruh TIK terhadap PDB per kapita riil negara-negara OPEC pada tahun 2002-2015. Teknik analisis yang digunakan adalah regresi data  panel  dinamis  dengan  teknik  estimasi  GMM.  Hasil  estimasi  memperlihatkan  bahwa teknologi  informasi  dan  komunikasi  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  PDB  per kapita riil.
Toader et  al.  (2018) meneliti pengaruh TIK terhadap PDB per kapita riil  negara-negara Uni Eropa pada kurun waktu 2000-2017. Teknik analisis yang digunakan adalah regresi data panel  statis  dengan  pendekatan Fixed  Effect ,  serta  regresi  data  panel  dinamis  dengan pendekatan First  Differenced GMM.  Hasil  estimasi  menunjukkan  bahwa  TIK  berdampak positif dan signifikan terhadap PDB per kapita pada negara-negara Uni Eropa.
Purnama  dan  Mitomo  (2018),  meneliti  pengaruh  TIK  terhadap  pertumbuhan  PDRB provinsi-provinsi di Indonesia pada tahun 2009-2017. Teknik analisis yang digunakan adalah regresi  data  panel  statis  dengan  pendekatan Fixed  Effect .  Sampel  diklasifikasikan  menjadi empat berdasarkan tipologi Klassen. Hasil estimasi menunjukkan bahwa pada provinsi dengan PDRB per kapita dan pertumbuhan PDRB tinggi, TIK berdampak negatif dan tidak signifikan. Sementara itu, pada provinsi dengan PDRB per kapita rendah dan pertumbuhan PDRB yang tinggi,  TIK  berpengaruh  positif  namun  tidak  signifikan,  sedangkan  pada  provinsi  lainnya ditemukan  pengaruh  positif  dan  signifikan  dari  TIK  terhadap  pertumbuhan  PDRB.  Hasil estimasi seluruh provinsi juga ditemukan bahwa TIK berpengaruh positif dan signifikan.
Rath  dan  Hermawan  (2019),  meneliti  dampak  TIK  terhadap  PDB  Indonesia  selama periode  1980  hingga  2014.  Teknik  analisis  yang  digunakan  adalah  regresi    runtun  waktu dengan pendekatan Autoregressive Distributed Lag cointegration . Hasil estimasi menunjukkan bahwa TIK berdampak positif terhadap PDB Indonesia, baik jangka pendek maupun jangka panjang.
Bahriani dan Qaffas (2019), melakukan penelitian mengenai pengaruh TIK yang di proksi dengan telepon tetap kabel, telepon seluler, internet dan adopsi broadband terhadap PDB per kapita negara-negara berkembang di kawasan MENA ( Middle East and North Africa ) dan SSA ( Sub-Saharan Africa ) pada periode 2007 hingga 2016. Teknik estimasi yang digunakan adalah regresi  data  panel  dinamis  dengan  metode First  Differenced GMM.  Hasil  estimasi menunjukkan  bahwa  telepon  tetap  kabel  berpengaruh  negatif  terhadap  PDB  per  kapita, sedangkan telepon seluler, internet dan broadband berpengaruh positif.
Nguyen dan Nguyen (2016), meneliti pengaruh populasi terhadap PDB per kapita riil tujuh negara ASEAN pada periode 1993 hingga 2004. Teknik analisis yang digu nakan adalah regresi data  panel  statis  dengan  pendekatan Fixed  Effect ,  serta  regresi  data  panel  dinamis  dengan pendekatan First  Differenced GMM.  Hasil  estimasi  menunjukkan  bahwa  populasi  urban berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  PDB  per  kapita.  Selain  itu,  ditemukan  bahwa terdapat hubungan non-linear antara populasi urban dan PDB per kapita.
Pelinescu (2015), melakukan penelitian terkait dampak human capital dari segi pendidikan terhadap PDB negara-negara Uni Eropa pada periode 2000 hingga 2012. Pada penelitian ini
ISSN 2746-3249
terdapat beberapa proksi variabel yang menggambarkan human capital dari segi pendidikan, yaitu pengeluaran untuk pendidikan, serta tenaga kerja dengan tingkat pendidikan menengah, serta  jumlah  paten.  Teknik  analisis  yang  digunakan  adalah  regresi  data  panel  statis  dengan pendekatan Pooled OLS.  Berdasarkan  hasil  estimasi  ditemukan  bahwa  tenaga  kerja  dengan tingkat  pendidikan  menengah  berpengaruh  positif  pada  taraf  10  persen,  pengeluaran  untuk pendidikan  berpengaruh  negatif  dan  signifikan,  serta  jumlah  paten  berpengaruh  positif  dan signifikan.
Wibowo  (2019),  meneliti  pengaruh human  capital dari  segi  kesehatan  terhadap pendapatan per kapita negara-negara ASEAN pada periode 1985 hingga 2016. Teknik estimasi yang digunakan adalah regresi data panel dengan pendekatan Fixed Effect , serta regresi data runtun waktu dengan OLS untuk masing-masing negara. Hasil estimasi memperlihatkan bahwa human  capital dari  segi  kesehatan  yang  di  proksi  dengan  usia  harapan  hidup  dan  angka kematian bayi per 1000 kelahiran ( infant mortality rate per 1000 birth ) berpengaruh positif dan signifikan terhadap pendapatan per kapita. Pada regresi data runtun waktu ditemukan bahwa usia harapan hidup konsisten berpengaruh positif terhadap pendapatan per kapita. Sementara itu,  angka  kematian  bayi  berpengaruh  negatif  pada  negara  Myanmar  dan  Thailand,  namun berpengaruh positif pada negara Indonesia, Malaysia, Filipina, serta Vietnam.
Maryaningsih  et  al.  (2014),  melakukan  penelitian  yang  berkaitan  infrastruktur  terhadap PDRB  per  kapita  provinsi-provinsi  di  Indonesia  pada  periode  2000-2010.  Penelitian  ini menggunakan beberapa variabel kontrol, termasuk investasi modal fisik serta populasi urban. Teknik analisis yang digunakan adalah regresi data panel dinamis dengan pendekatan System GMM.  Hasil  estimasi  menunjukkan  bahwa  infrastruktur,  yang  terdiri  dari  listrik,  jalan  dan pelabuhan berpengaruh positif terhadap PDRB per kapita. Investasi modal fisik berpengaruh positif dan signifikan, serta urbanisasi berpengaruh negatif namun tidak signifikan.

## METODE Ruang lingkup penelitian
Ruang  lingkup  penelitian  ini  meliputi  34  provinsi  yang  ada  di  Indonesia  pada periode waktu  2010-2019, kecuali untuk  provinsi  Kalimantan Timur dan  Kalimantan Utara, periode waktu yang digunakan mulai dari 2015-2019. Dengan demikian, jumlah seluruh observasi pada penelitian ini adalah sebanyak 330 observasi.

## Jenis data dan definisi operasional variabel
.Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data sekunder yang dihimpun dari Badan Pusat Statistik Indonesia. Data tersebut terdiri delapan variabel, yang terdiri dari satu variabel dependen, yaitu PDRB per kapita, tiga variabel proksi untuk TIK, yaitu penggunaan telepon seluler, komputer dan internet,  serta empat  variabel  kontrol meliputi angkatan kerja berpendidikan  tinggi  dan  tingkat  kesehatan  yang  merepresentasikan  kondisi human  capital , investasi modal fisik, serta populasi urban. Adapun definisi operasional dari variabel-variabel tersebut dapat dilihat pada tabel berikut.

## Tabel 1 Definisi operasional variabel
Jenis variabel Variabel Notasi Definisi operasional Sumber data Dependen PDRB per kapita ln𝑌 Logaritma natural dari Produk Domestik Regional
Bruto per kapita Atas Dasar Harga Konstan 2010
Badan Pusat
Statistik Indonesia Independen Penggunaan telepon seluler 𝑆𝐸𝐿 Rasio jumlah penduduk berumur 5 tahun ke atas yang memiliki/menguasai telepon seluler terhadap jumlah seluruh penduduk berumur 5 tahun ke atas Penggunaan internet 𝑁𝐸𝑇 Rasio jumlah penduduk berumur 5 tahun ke atas yang mengakses internet tiga bulan yang lalu terhadap jumlah seluruh penduduk berumur 5 tahun ke atas Penggunaan komputer 𝐾𝑂𝑀 Rasio jumlah rumah tangga yang memiliki/menguasai komputer terhadap jumlah seluruh rumah tangga Kontrol Angkatan kerja berpendidikan tinggi 𝐸𝐷𝑈 Persentase angkatan kerja dengan pendidikan diploma I/II/III, akademi, serta universitas dari jumlah seluruh angkatan kerja per bulan Agustus Tingkat kesehatan ln𝐾𝐸𝑆 Logaritma natural dari Angka Harapan Hidup Saat Lahir Investasi modal fisik ln𝐾 Logaritma natural dari Pembentukan Modal Tetap Bruto per kapita Atas Dasar Harga Konstan 2010 Populasi urban 𝑈𝐵 Rasio penduduk perkotaan terhadap jumlah seluruh penduduk

## Teknik analisis data dan model penelitian
Teknik analisis yang digunakan adalah regresi data panel statis dengan pendekatan Fixed Effect , serta regresi data panel dinamis dengan pendekatan System GMM yang dikemukakan oleh Blundell dan Bond (1998). Kedua teknik estimasi tersebut digunakan untuk mendapatkan hasil  yang robust perihal  dampak  TIK  terhadap  PDRB  per  kapita  provinsi-provinsi  di Indonesia. Model yang digunakan terdiri dari model regresi data panel statis dan regresi data panel dinamis. Setiap proksi variabel TIK diestimasi dengan model yang berbeda sebagaimana yang dilakukan oleh Bahriani dan Qaffas (2019), Makun dan Jayaraman (2020b), serta Toader et  al.  (2018).  Oleh  karena  itu,  dibentuk  tiga  model  untuk  masing-masing  teknik  estimasi. Adapun model untuk regresi data panel statis dapat dituliskan sebagai berikut.
1. Model telepon seluler ln𝑌 𝑖𝑡 = 𝛽 1 𝑆𝐸𝐿 𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝐸𝐷𝑈 𝑖𝑡 + 𝛽 3 ln𝐾𝐸𝑆 𝑖𝑡 + 𝛽 4 ln𝐾 𝑖𝑡
+𝛽 5 𝑈𝐵 𝑖𝑡 + 𝜇 𝑖 + 𝜈 𝑖𝑡 (1)
2. Model komputer ln𝑌 𝑖𝑡 = 𝛽 6 𝐾𝑂𝑀 𝑖𝑡 + 𝛽 7 𝐸𝐷𝑈 𝑖𝑡 + 𝛽 8 ln𝐾𝐸𝑆 𝑖𝑡 + 𝛽 9 ln𝐾 𝑖𝑡 +𝛽 10 𝑈𝐵 𝑖𝑡 + 𝜇 𝑖 + 𝜈 𝑖𝑡 (2)
3. Model internet ln𝑌 𝑖𝑡 = 𝛽 11 𝑁𝐸𝑇 𝑖𝑡 + 𝛽 12 𝐸𝐷𝑈 𝑖𝑡 + 𝛽 13 ln𝐾𝐸𝑆 𝑖𝑡 + 𝛽 14 ln𝐾 𝑖𝑡 +𝛽 15 𝑈𝐵 𝑖𝑡 + 𝜇 𝑖 + 𝜈 𝑖𝑡 (3)
Di mana, 𝛽 1 , 𝛽 2 , ..., 𝛽 15 merupakan dugaan parameter yang menggambarkan dampak TIK serta  variabel  kontrol  terhadap  PDRB  per  kapita  pada  provinsi-provinsi  di  Indonesia, 𝜇 𝑖 merupakan unobservable individual spesific effect untuk masing-masing provinsi di Indonesia, serta 𝜈 𝑖𝑡 merupakan remainder  disturbance atau  galat  sisa.  Ketiga  model  tersebut  pertama- tama  di  estimasi  dengan  pendekatan Within-Group  Fixed  Effect ,  serta  pendekatan Random Effect . Mengacu pada Baltagi (2005), serta Pesaran (2015), untuk mengetahui pendekatan yang paling sesuai dapat dilakukan uji Hausman yang dikemukakan Hausman (1978). Berdasarkan uji  Hausman  diketahui  pendekatan  yang  paling  sesuai  adalah Fixed  Effect .  Selanjutnya, dilakukan  beberapa  pengujian  yang  terdiri  dari  uji  multikolinearitas  menggunakan  matriks korelasi  dengan  koefisien  korelasi  Pearson  sebagaimana  yang  disarankan  Shrestha  (2020). Hasil  pengujian  tersebut  menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  multikolinearitas  pada  ketiga model yang diestimasi. Setelah itu, dilakukan uji autokorelasi menggunakan uji LM Breusch- Godfrey  sebagaimana  yang  disarankan  oleh  (Wooldridge,  2010,  2016),  kemudian  uji cross-
section  dependence dengan  uji  Pesaran Cross-section  Dependence yang  dikemukakan  oleh Pesaran (2004), serta uji heteroskedastisitas untuk model regresi data panel dengan pendekatan Within-Group Fixed Effect menggunakan uji LM Breusch-Pagan sebagaimana yang dilakukan oleh    Juhl  dan  Walter  (2014).  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  terdapat  autokorelasi, cross-section dependence , serta heteroskedasitisitas pada ketiga model yang di estimasi. Oleh karena  itu,  untuk  mendapatkan  hasil  perhitungan standard  error yang robust terhadap autokorelasi, cross-section dependence dan heteroskedastisitas digunakan Driscoll dan Kraay (1998) Robust  Covariance  Matrix  Estimator sebagaimana  yang  disarankan  oleh  Hoechle (2007), serta diterapkan oleh Toader et al. (2018).
Sama halnya dengan model regresi data panel statis, model yang di estimasi untuk regresi data panel dinamis juga terbagi menjadi tiga, yaitu model untuk penggunaan telepon seluler, komputer dan internet. Adapun model regresi data panel dinamis dapat dituliskan sebagaimana berikut.
1. Model telepon seluler ln𝑌 𝑖𝑡 = 𝛿 1 ln𝑌 𝑖,𝑡−1 + 𝛾 1 𝑆𝐸𝐿 𝑖𝑡 + 𝛾 2 𝐸𝐷𝑈 𝑖𝑡 + 𝛾 3 ln𝐾𝐸𝑆 𝑖𝑡 + 𝛾 4 ln𝐾 𝑖𝑡 +𝛾 5 𝑈𝐵 𝑖𝑡 + 𝑢 𝑖𝑡 (4)
2. Model internet
ln𝑌 𝑖𝑡 = 𝛿 2 ln𝑌 𝑖,𝑡−1 + 𝛾 6 𝑁𝐸𝑇 𝑖𝑡 + 𝛾 7 𝐸𝐷𝑈 𝑖𝑡 + 𝛾 8 ln𝐾𝐸𝑆 𝑖𝑡 + 𝛾 9 ln𝐾 𝑖𝑡 +𝛾 10 𝑈𝐵 𝑖𝑡 + 𝑢 𝑖𝑡 (5)
3. Model komputer ln𝑌 𝑖𝑡 = 𝛿 3 ln𝑌 𝑖,𝑡−1 + 𝛾 11 𝐾𝑂𝑀 𝑖𝑡 + 𝛾 12 𝐸𝐷𝑈 𝑖𝑡 + 𝛾 13 ln𝐾𝐸𝑆 𝑖𝑡 + 𝛾 14 ln𝐾 𝑖𝑡 +𝛾 15 𝑈𝐵 𝑖𝑡 + 𝑢 𝑖𝑡 (6)
Dengan, 𝛾 1 , 𝛾 2 , ..., 𝛾 15 merupakan dugaan parameter yang menggambarkan dampak TIK dan variabel kontrol terhadap PDRB per kapita riil provinsi-provinsi di Indonesia, 𝑢 merupakan one  way  error  component yang  terdiri  dari unobservable  individual  spesific  effect serta remainder disturbance . Ketiga model tersebut kemudian diestimasi dengan pendekatan First Differenced GMM  yang  dikemukakan  oleh  Arellano  dan  Bond  (1991),  serta  dengan pendekatan System GMM yang kemukakan oleh Blundell dan Bond (1998). Blundell dan Bond (1998)  menyebutkan  bahwa  hasil  estimasi First  Differenced GMM  dapat  bias  ke  bawah dikarenakan  penggunaan  variabel  instrumen  yang  lemah,  sebagai  akibat  dari  sampel  yang terbatas. Mengacu pada Bond et al. (2001), untuk mengetahui apakah hasil estimasi pendekatan First  Differenced GMM  serta System GMM  bias  atau  tidak,  dapat  dilakukan  dengan  cara membandingkan hasil dugaan parameter lag dependen variabel dari kedua pendekatan tersebut dengan  hasil  dugaan  parameter lag dependen  variabel  pada  pendekatan Fixed  Effect serta Pooled OLS. Pendekatan Fixed Effect dijadikan sebagai batas bawah, sedangkan Pooled OLS dijadikan  sebagai  batas  atas.  Berdasarkan  hal  tersebut,  ditemukan  bahwa  pendekatan First Differenced GMM menghasilkan dugaan parameter lag dependen variabel yang lebih kecil dari Fixed Effect . Hal ini berarti bahwa  hasil dugaan parameter dengan First Differenced GMM terbukti bias ke bawah. Sementara itu, hasil dugaan parameter System GMM berada di antara Fixed  Effect serta Pooled OLS.  Hal  ini  menandakan  bahwa  hasil  dugaan  parameter System GMM terbukti tidak bias. Oleh karena itu, ketiga model regresi data panel dinamis di estimasi menggunakan  pendekatan System GMM.  Selain  pengujian  tersebut,  mengacu  pada  Anwar (2018), Arellano dan Bond (1991), serta Bond et al. (2001),  perlu dilakukan Sargan test of overidentifying  restrictions untuk  mengetahui  validitas  instrumen  yang  digunakan,  serta  uji autokorelasi  menggunakan  uji  Arellano-Bond.  Instrumen    yang  digunakan  terbukti  valid apabila p-value uji Sargan lebih dari nilai kritis, yaitu 0,05. Sama halnya dengan uji Sargan, p- value uji Arellano-Bond untuk AR(2) juga diharapkan lebih besar dari nilai kritis.

## HASIL DAN ANALISIS Gambaran Umum TIK dan PDRB per Kapita
Pada bagian ini akan dipaparkan potret spasial variabel TIK pada 34 provinsi di Indonesia. Potret spasial tersebut berupa peta bivariate choropleth yang menggambarkan hubungan antara tiga  variabel  yang  menjadi  proksi  TIK,  yaitu  penggunaan  telepon  seluler,  komputer,  dan internet dengan PDRB per kapita provinsi-provinsi di Indonesia. Potret spasial tersebut dapat dilihat pada gambar 1 hingga 3 sebagai berikut.

## Gambar 1 Peta bivariate choropleth rata-rata PDRB per kapita dan penggunaan telepon seluler periode 2015-2019
Gambar 1 menunjukkan hubungan antara PDRB per kapita dengan penggunaan telepon seluler pada provinsi-provinsi di Indonesia. Pada gambar tersebut dapat terlihat bahwa provinsi Aceh, Kalimantan Barat, Sumatera Barat, Gorontalo, NTB, NTT, Maluku serta Maluku Utara memiliki PDRB per kapita maupun relatif tertinggal dibandingkan provinsi lainya. Kedelapan provinsi  termasuk  provinsi  dengan  kategori  rendah  baik  dalam  PDRB  per  kapita  maupun penggunaan  telepon  seluler.  Sementara  itu,  provinsi  Kepulauan  Riau,  Kepulauan  Bangka Belitung, DKI Jakarta, Kalimantan Timur, serta Kalimantan Utara relatif maju dibandingkan provinsi lainnya. Provinsi-provinsi tersebut termasuk kategori tinggi dalam PDRB per kapita maupun penggunaan telepon seluler. Selanjutnya, provinsi DI Yogyakarta, Papua Barat justru memiliki  pola  hubungan  yang  sedikit  berbeda  dibandingkan  provinsi-provinsi  yang  telah disebutkan  sebelumnya.  Meskipun  penggunaan  telepon  seluler  di  provinsi  DI  Yogyakarta termasuk dalam kategori tinggi, namun pada PDRB per kapita termasuk dalam kategori rendah. Sementara itu, provinsi Papua Barat justru sebaliknya.

## Gambar 2 Peta bivariate choropleth rata-rata PDRB per kapita dan penggunaan komputer periode 2015-2019
Pada  gambar  2  dapat  terlihat  bahwa  provinsi  Kepulauan  Riau,  DKI  Jakarta,  Kalimantan Timur,  Kalimantan  Utara  serta  Papua  Barat  merupakan  provinsi  yang  relatif  maju dibandingkan provinsi lainnya apabila dilihat dari kategori PDRB per kapita dan penggunaan komputer.  Provinsi-provinsi  tersebut  termasuk  dalam  kategori  PDRB  per  kapita  dan penggunaan  internet  yang  tinggi.  Sementara  itu,  provinsi  Aceh,  Lampung,  Jawa  Tengah, Kalimantan Barat, NTT, NTB, Sulawesi Barat, serta Gorontalo relatif tertinggal dibandingkan provinsi lainnya. Provinsi-provinsi tersebut berada dalam kategori rendah baik pada PDRB per kapita maupun penggunaan komputer. Sedangkan pola berbeda ditemukan pada provinsi DI Yogyakarta  dan  Papua.    PDRB  per  kapita  pada  provinsi  DI  Yogyakarta  termasuk  dalam kategori rendah, sedangkan untuk penggunaan komputer justru termasuk dalam kategori tinggi. Sementara  itu,  provinsi  Papua  termasuk  ke  dalam  provinsi  dengan  PDRB  per  kapita  tinggi, meskipun penggunaan internet pada provinsi tersebut termasuk dalam kategori rendah.

## Gambar 3 Peta bivariate choropleth rata-rata PDRB per kapita dan penggunaan internet periode 2015-2019
Pada  gambar  3  dapat  terlihat  hubungan  antara  PDRB  per  kapita  dengan  penggunaan komputer pada provinsi-provinsi  di  Indonesia. Berdasarkan gambar tersebut  dapat  diketahui bahwa  provinsi  Riau,  Kepulauan  Riau,  DKI  Jakarta,  Jawa  Timur,  Kalimantan  Timur  dan Kalimantan  Utara  merupakan  provinsi  yang  relatif  maju  dibandingkan  provinsi  lainnya  jika dilihat  dari  kategori  PDRB  per  kapita  dan  penggunaan  internet.  Provinsi-provinsi  tersebut merupakan provinsi dengan PDRB per kapita dan penggunaan internet dengan kategori tinggi. Sementara  itu,  provinsi  Aceh,  Lampung,  Kalimantan  Barat,  Sulawesi  Barat,  NTB  dan  NTT merupakan provinsi yang relatif tertinggal, dengan kategori PDRB per kapita dan penggunaan internet yang rendah. Sama halnya dengan pola hubungannya dengan penggunaan komputer, provinsi  DI  Yogyakarta  dan  Papua  memiliki  pola  dengan  provinsi-provinsi  yang  telah disebutkan  sebelumnya.  Meskipun  DI  Yogyakarta  termasuk  dalam  kategori  tinggi  pada penggunaan internet, namun dalam PDRB per kapita justru termasuk dalam kategori rendah. Sementara itu, pada provinsi Papua berlaku sebaliknya.

## Hasil Estimasi
Pada bagian ini akan ditelaah lebih lanjut bagaimana pengaruh TIK, meliputi penggunaan telepon  seluler,  komputer  dan  internet,  serta  angkatan  kerja  berpendidikan  tinggi,  tingkat kesehatan,  investasi  modal  fisik  dan  populasi  urban  terhadap  PDRB  per  kapita  provinsi- provinsi  di  Indonesia berdasarkan hasil estimasi  regresi  data panel  statis dan dinamis. Hasil estimasi tersebut dapat dilihat pada tabel 2 sebagai berikut.

## Tabel 2 Hasil estimasi
Variabel Within-Group Fixed Effect System GMM (1) (2) (3) (4) (5) (6) ln𝑌 𝑡−1 0,89435*** 0,90748*** 0,89421*** 𝑆𝐸𝐿 0,0029*** 0,00018 𝐾𝑂𝑀 0,0026** 0,00032 𝑁𝐸𝑇 0,0018*** 0,00004 𝐸𝐷𝑈 0,0020 0,0031 0,0026 0,00018 -0,00052 0,00029 ln𝐾𝐸𝑆 3,0148*** 4,1677*** 3,0667** 0,15428** 0,13817** 0,16026** ln𝐾 0,3192*** 0,3425*** 0,3548*** 0,07308 0,06389** 0,07226 𝑈𝐵 0,0133*** 0,0156*** 0,0129*** 0,00033 0,00040 0,00031 Uji F 686,622 1491,76 815,583 p-value (0,0000) (0,0000) (0,0000) Adjusted R 2 0,89045 0,88747 0,89349 Uji Wald 57.757.447 58.066.217 58.622.099 p-value (0,0000) (0,0000) (0,0000) Uji Sargan 17,543 14,013 19,219 p-value (0,91686) (0,98113) (0,86187) Uji Arellano-Bond AR(1) -1,8718 -1,9239 -1,8586 p-value (0,0612) (0,0547) (0,0631) AR(2) 1,3458 1,2869 1,3236 p-value (0,1784) 0,1981 (0,1857) Keterangan: *** p-value < 0,01; ** p-value < 0,05
Sumber: hasil olah data menggunakan RStudio 1.4 dengan package “plm” yang dikemukakan oleh Croissant dan Millo (2008)
Berdasarkan  tabel  2  diketahui  bahwa  hasil  regresi  data  panel  statis  dengan  pendekatan Fixed Effect memperlihatkan TIK yang terdiri dari penggunaan telepon seluler, internet  dan komputer  berpengaruh  signifikan  terhadap  PDRB  per  kapita  provinsi-provinsi  di  Indonesia. Sementara itu, hasil regresi data panel dinamis dengan pendekatan System GMM ditemukan tidak  signifikan.  Meskipun  demikian,  hasil  regresi  memperlihatkan  bahwa  TIK  konsisten berpengaruh  positif  pada  model  statis,  maupun  dinamis.  Hal  serupa  juga  ditemukan  oleh Chimbo (2019), pada negara-negara di Kawasan Afrika. Di samping itu, nilai dugaan parameter menunjukkan bahwa dampak TIK pada PDRB per kapita provinsi-provinsi di Indonesia masih kecil.  Mengacu  pada  Qiang  dan  Pitt  (2004) rendahnya  dampak  atau  timbal  balik  dari pembangunan  TIK  pada  negara-negara  berkembang  umumnya  disebabkan  oleh  tiga  faktor utama meliputi, kemungkinan terdapat biaya investasi maupun biaya operasional yang tinggi akibat  faktor  kelembagaan  yang  kurang  memadai,  termasuk  kerangka  peraturan  terkait  TIK serta  lingkungan  hukum,  kemungkinan  masih  rendahnya  tingkat  sumber  daya  manusia, terutama dari segi pendidikan sehingga sulit untuk mengadopsi, memahami dan menerapkan berbagai  TIK,  serta  kemungkinan  terdapat  semacam  ambang  batas  terkait  dengan network effect yang  mencegah  pengembalian  atau  imbal  balik  tinggi  sebelum  investasi  maupun penggunaan TIK dalam jumlah besar tercapai.
Meskipun penggunaan internet mengalami kenaikan yang paling sangat cepat dalam satu dekade  terakhir.  Penggunaan  internet  memberikan  dampak  yang  paling  kecil  dibandingkan dengan  penggunaan  telepon  seluler,  maupun  komputer.  Rendahnya  pengaruh  penggunaan internet  tersebut  kemungkinan  besar  disebabkan  oleh  tidak  tercapainya  ambang  batas penggunaan, sehingga keuntungan seperti network effect tidak diperoleh secara maksimal. Hal ini  disebabkan  oleh  masih  rendahnya  angka  penggunaan  internet  pada  berbagai  provinsi- provinsi di Indonesia.
Hasil estimasi menunjukkan adanya inkonsistensi pengaruh angkatan kerja berpendidikan tinggi  terhadap  PDRB  per  kapita  provinsi-provinsi  di  Indonesia.  Pada  model  5,  ditemukan bahwa angkatan kerja berpendidikan tinggi  berpengaruh negatif. Sementara itu, pada model lainnya ditemukan pengaruh positif dari angkatan kerja berpendidikan tinggi terhadap PDRB per kapita. Di samping perbedaan tersebut, hasil estimasi menunjukkan bahwa angkatan kerja berpendidikan tinggi tidak berpengaruh signifikan terhadap PDRB per kapita provinsi-provinsi di  Indonesia.  Sementara  itu,  tingkat  kesehatan  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap PDRB per kapita provinsi-provinsi di Indonesia. Hasil tersebut konsisten pada seluruh model yang di estimasi. Pada model statis, kenaikan tingkat kesehatan sebesar satu persen direspons positif oleh PDRB per kapita riil sebesar 3,07 hingga 4,17 persen. Sementara itu, pada model dinamis, kenaikan tingkat kesehatan  direspons positif oleh PDRB per kapita riil sebesar 0,14 hingga 0,16 persen. Dampak positif human capital dari segi  kesehatan juga ditemukan oleh Wibowo (2019), pada negara-negara Asia Tenggara termasuk Indonesia. Menurut Eggoh et al. (2015) human capital , termasuk kesehatan, dapat dipertimbangkan sebagai eksternalitas positif terhadap  produktivitas  modal.  Kenaikan  tingkat  kesehatan  dapat  mendorong  terjadinya peningkatan produktivitas tenaga kerja maupun modal fisik yang tersedia.
Investasi modal fisik berpengaruh positif terhadap PDRB per kapita provinsi-provinsi di Indonesia. Hasil estimasi pada model statis menunjukkan hasil yang signifikan. Sementara itu, pada model dinamis ditemukan bahwa investasi modal fisik tidak berpengaruh signifikan. Hal yang sama juga ditemukan pada hubungan populasi urban dan PDRB per kapita. Hasil estimasi menunjukkan bahwa peningkatan share populasi urban berdampak positif, namun model statis dan  dinamis  menunjukkan  hasil  yang  berbeda.  Pada  model  statis,  ditemukan  hasil  yang signifikan, sedangkan model statis menunjukkan dampak yang tidak signifikan dari populasi urban terhadap PDRB per kapita provinsi-provinsi di Indonesia.

## PENUTUP Implikasi Penelitian
Dengan  didasarkan  pada  potret  spasial,  serta  maupun  analisis  yang  telah  dilakukan, terdapat  beberapa  implikasi  penting  dari  peningkatan  penggunaan  TIK  terhadap  PDRB  per kapita provinsi-provinsi di Indonesia. Adapun implikasi tersebut meliputi:
Pertama, Peningkatan penggunaan TIK dapat mendorong peningkatan PDRB per kapita provinsi-provinsi  di  Indonesia.  Meskipun  demikian,  dampak  yang  dihasilkan  masih  relatif kecil. Hal ini menandakan bahwa peningkatan penggunaan TIK, terutama penggunaan internet yang sedemikian cepat masih belum memberikan dampak yang optimal.
Kedua,  Potret  spasial  memperlihatkan  adanya  perbedaan  hubungan  antara  TIK  dengan PDRB per kapita riil. Terdapat beberapa provinsi dengan angka penggunaan TIK tinggi, namun memiliki PDRB per kapita yang relatif rendah dibandingkan provinsi-provinsi lainnya, serta sebaliknya.  Hal  ini  menandakan  bahwa  dapat  saja  pengaruh  yang  dihasilkan  kenaikan penggunaan TIK berbeda pada beberapa provinsi..

## Keterbatasan Penelitian dan rekomendasi
Berdasarkan  proses  penelitian  dilakukan  maupun  hasil  yang  diperoleh,  masih  terdapat beberapa keterbatasan pada penelitian ini, serta rekomendasi untuk penelitian selanjutnya. Hal ini hendaknya menjadi perhatian bagai peneliti yang mengkaji topik yang terkait ke depannya.
Adapun  beberapa  keterbatasan  pada  penelitian  ini  antara  lain:  pertama,  Proksi  variabel  TIK masih terbatas pada penggunaan telepon seluler, komputer dan internet. Hal ini dikarenakan keterbatasan  data  untuk  mengadopsi  berbagai  indikator-indikator  lain  yang  relevan  dengan kondisi serta perkembangan TIK. Misalnya, indikator yang menggambarkan adopsi TIK pada sektor  bisnis,  serta  ekspor  barang  dan  jasa  yang  terkait  TIK.  Kedua,  Sampel  data  yang digunakan masih terbatas pada tingkat provinsi. Untuk penelitian selanjutnya diharapkan dapat menggunakan data tingkat kabupaten dan kota seluruh Indonesia. Dengan jumlah sampel yang besar  diharapkan  pola  hubungan  antara  TIK  dengan  PDRB  per  kapita  di  Indonesia,  dapat dipahami  dengan  lebih  jelas.  Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dalam  mengklasifikasikan sampel berdasarkan karakteristik tertentu, misalnya berdasarkan kategori hubungan TIK dan PDRB  per  kapita.  Hal  ini  dimaksudkan  agar  perbedaan  dampak  yang  dihasilkan  oleh peningkatan TIK terhadap PDRB per kapita dapat terlihat secara eksplisit. Ketiga, Penelitian selanjutnya  diharapkan  dapat  melihat  pengaruh  penggunaan  TIK,  terhadap  peningkatan kesejahteraan masyarakat, bisa dari segi pendapatan yang disesuaikan dengan daya beli, atau dari  segi  konsumsi  per  kapita.  Selain  itu,  dikarenakan  variabel  proksi  yang  digunakan  pada penelitian ini hanya terfokus  pada sisi  penggunaan masyarakat.  Pada penelitian selanjutnya, diharapkan  penelitian  selanjutnya  dapat  berfokus  untuk  melihat  perkembangan  sektor informasi dan komunikasi serta dampaknya terhadap perekonomian. Misalnya, apakah tingkat provinsi  atau  kabupaten  terjadi  peningkatan share sektor  informasi  dan  komunikasi,  serta apakah  sektor  informasi  dan  komunikasi  dapat  memberikan  dampak  pada  peningkatan produktivitas terhadap sektor-sektor lain, maupun perekonomian secara keseluruhan.

## Kesimpulan
Mengacu  pada  analisis  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  dapat  ditarik  beberapa kesimpulan. Adapun kesimpulan tersebut antara lain: pertama, Dampak yang dihasilkan dari peningkatan penggunaan TIK dan PDRB per kapita masih  relatif kecil serta besarnya dapat bervariasi pada provinsi-provinsi di Indonesia. Meskipun demikian, secara umum peningkatan penggunaan  telepon  seluler,  komputer  berdampak  positif  bagi  PDRB  per  kapita  provinsi- provinsi  di  Indonesia.  Kedua,  Tingkat  kesehatan  berdampak  cukup  besar  bagi  peningkatan PDRB  per  kapita  pada  provinsi-provinsi  di  Indonesia.  Di  samping  itu,  modal  fisik  serta urbanisasi juga merupakan faktor penting sebagai determinan PDRB per kapita. Peningkatan investasi  modal fisik  maupun share populasi  urban mampu meningkatkan PDRB per kapita provinsi-provinsi di Indonesia.

## Saran
Dari  penelitian  ini,  terdapat  beberapa  saran  terkait  dengan  upaya  peningkatan,  serta mempersempit ketimpangan PDRB per kapita antar provinsi-provinsi di Indonesia . Adapun beberapa  saran  tersebut  antara  lain:  pertama,  Pembangunan  infrastruktur  TIK,  peningkatan kualitas SDM terutama pada daerah-daerah tertinggal diperlukan agar penggunaan TIK dapat diperluas. Dengan demikian, diharapkan imbal balik yang dihasilkan dari investasi TIK dapat meningkat  seiring  bertambahnya  penggunaan  TIK  oleh  masyarakat  maupun  sektor  bisnis. Kedua, Dikarenakan kenaikan tingkat kesehatan dapat memberikan dampak yang cukup besar bagi  kenaikan  PDRB  per  kapita,  hendaknya  hal  tersebut  dapat  dijadikan  sebagai  prioritas pembangunan dalam rangka meningkatkan, serta mengurangi ketimpangan PDRB per kapita provinsi-provinsi  di  Indonesia.  Di  samping  itu,  menciptakan  ekosistem  yang  mendukung investasi  guna  meningkatkan  pembentukan  modal  fisik  merupakan  hal  penting  guna mendukung peningkatan PDRB per kapita. Tidak hanya itu, mengingat  populasi urban juga dapat  menjadi  salah  satu  katalisator  dalam  peningkatan  PDRB  per  kapita.  Pembangunan infrastruktur  yang  mampu  menyokong  terjadinya  peningkatan  populasi  di  daerah  perkotaan dapat  menjadi  opsi  dalam  rangka  meningkatkan  PDRB  per  kapita  provinsi-provinsi  di Indonesia.

## BIBLIOGRAPHY
Anwar, A. (2018). Pendidikan, Kesehatan dan Pertumbuhan ekonomi Regional di Indonesia: Pendekatan Model Panel Dinamis. Jurnal Ekonomi Dan Studi Pembangunan , 19 (1), 50– 60. https://doi.org/10.18196/jesp.19.1.2727
Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some Tests of Specification for Panel Carlo Application to Data : Evidence and an Employment Equations. The Review of Economic Studies , 58 (2),
277–297.
Arouri,  M.  E.  H.,  Youssef,  A.  Ben,  Nguyen-Viet,  C.,  &  Scoucat,  A.  (2014). Effect  of Urbanization on Economic Growth and Human Capital Formation in Africa (No. 119; PDGA Working Paper).
Bahriani, R., & Qaffas, A. A. (2019). Impact of Information and Communication Technology on Economic Growth :  Evidence from Developing Countries. Economies , 7 (21),  1–13. https://doi.org/10.3390/economies7010021 Baltagi, B. H. (2005). Econometric Analysis of Panel Data (3rd ed.). John Wiley & Sons Ltd. Blundell, R., & Bond, S. (1998). Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models. Journal of Econometrics , 87 . Bond,  S.,  Hoeffler,  A.,  &  Temple,  J.  (2001). GMM  Estimation  of  Empirical  Growth  Model (No. 3048; CEPR Discussion Paper).
Burhan,  A.  B.  (2018).  Pemanfaatan  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi  Untuk Pengembangan  Ekonomi  Pertanian  Dan  Pengentasan  Kemiskinan. Jurnal  Komunikasi Pembangunan , 16 (2), 233–247. https://doi.org/10.29244/jurnalkmp.16.2.233-247 Chimbo, B. (2019). Energy Consumption, Information and Communication Technology and Economic Growth in an African Context. International Journal of Energy Economics and Policy , 10 (4), 486–493. https://doi.org/10.32479/ijeep.8118
Choi, C., & Hoon Yi, M. (2009). The effect of the Internet on economic growth: Evidence from cross-country panel
data. Economics
Letters , 105 (1), 39–41. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2009.03.028
Crankshaw, O., & Borel-Saladin, J. (2018). Causes of Urbanisation and Counter Urbanisation in  Zambia:  Natural  Population  Increase  or  Migration? Urban  Studies ,  1–16. https://doi.org/10.1177/0042098018787964
Croissant, Y., & Millo, G. (2008). Panel Data Econometrics in R: The plm Package. Journal of Statistical Software , 27 (2). https://doi.org/10.18637/jss.v027.i02
Dewan, S., & Kraemer, K. L. (2000). Information Technology and Productivity: Evidence from Country-Level
Data. Management Science , 46 (4), 548–562. https://doi.org/10.1287/mnsc.46.4.548.12057
Driscoll, J. C., & Kraay, A. C. (1998). Consistent Covariance Matrix Estimation with Spatially Dependent Panel Data. Review of Economics and Statistics , 80 (4), 549–560.
Eggoh, J., Houeninvo, H., & Sossou, G. A. (2015). Education, Health and Economic Growth in  African  Countries. Journal  of  Economic  Development , 40 (1),  93–111. https://doi.org/10.35866/caujed.2015.40.1.004
Erumban,  A.  A.,  &  Das,  D.  K.  (2016).  Information  and  Communication  Technology  and Economic Growth in India. Telecommunications Policy , 40 (5), 412–431. https://doi.org/10.1016/j.telpol.2015.08.006
Farhadi, M., Ismail, R., & Fooladi, M. (2012). Information and Communication Technology Use and Economic Growth. PLoS ONE , 7 (11). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0048903
Hausman, J. A. (1978). Spesification Test in Econometrics. Econometrica , 46 , 1251–1271. Hoechle,  D.  (2007).  Robust  Standard  Errors  for  Panel  Regressions  with  Cross-Sectional Dependence. The Stata Journal , 7 (3), 281–312.
Jalava, J., & Pohjola, M. (2007). ICT as a Source of Output and Productivity Growth in Finland.
Telecommunications Policy , 31 , 463–472. https://doi.org/10.1016/j.telpol.2007.05.011
Juhl, T., & Walter, S. E. (2014). Testing for Heteroskedasticity in Fixed Effect Model. Journal of Econometrics , 178 , 484–494. https://doi.org/10.106/j.jeconom.2013.07.005 Knowles, S., & Owen, P. D. (1995). Health Capital and Cross-country Variation in Income per Capita in the Mankiw-Romer-Weil Model. Economics Letters , 48 , 99–106.
Makun, K., & Jayaraman, T. K. (2020a). Role of ICT as A Contingency Factor in Financial Sector Development, Remittances, and Economic Growth Nexus: An Empirical Study of Indonesia. Buletin Ekonomi Moneter Dan Perbankan , 23 (3), 363–386. https://doi.org/10.21098/BEMP.V23I3.1180
Makun, K., & Jayaraman, T. K. (2020b). Spread of ICT and Economic Growth in Pasific Island Countries: A Panel Study. Bulletin of Monetary Economic and Banking , 23 (Special Issue), 109–128. https://doi.org/10.21098/bemp.v23i0.1178
Mankiw, N. G., Romer, D., & Weil, D. N. (1992). A Contribution to the Empirics of Economic Growth. The Quarterly Journal of Economics , 107 (2), 407–437.
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
Nguyen,  H.  M.,  &  Nguyen,  L.  D.  (2016).  The  Relationship  beetwen  Urbanization  and Economic Growth: An Empirical Study on ASEAN Countries. International Journal of Social Economics . https://doi.org/10.1108/IJSE-12-2016-0358
Pelinescu, E. (2015). The Impact of Human Capital on Economic Growth. Procedia Economics and Finance , 22 , 184–190. https://doi.org/10.1016/S2212-5671(15)00258-0 Pesaran, M. H. (2004). General Diagnostic Test for Cross Section Dependence in Panels (No. 1229; CESifo Working Paper Series).
Pesaran, M. H. (2015). Time Seriess and Panel Data Econometrics . Oxford University Press. Piatkowski, M. (2006). Can Information and Communication Technologies Make a Difference in  the  Development  of  Transition  Economies? Information  Technologies  and International Development , 3 (1), 39–53. https://doi.org/10.1162/itid.2006.3.1.39 Purnama, Y. A., &  Mitomo,  H. (2018). The Impact  of ICT on Regional Economic Growth: Emprical evidence from 34 Provinces of Indonesia. 29th European Regional Conference of  the  International  Telecommunications  Society  (ITS):  Toward  a  Digital  Turning  into Markets? , 1–11. Qiang,  C.  Z.  W.,  &  Pitt,  A.  (2004). Contribution  of  Information  and  Communication Technologies to Growth (No. 24; World Bank Working Paper).
Rath, B. N., & Hermawan, D. (2019). Do information and Communication Technologies Foster Economic  Growth  in  Indonesia?. Bulletin  of  Monetary  Economic  and  Banking , 22 (1), 103–121. https://doi.org/10.21098/bemp.v22i1.1041
Sepehrdoust, H. (2018). Impact of Information and Communication Technology and Financial Development on Economic Growth of OPEC Developing Economies. Kasetsart Journal of Social Sciences . https://doi.org/10.1016/j.kjss.2018.01.008 Shrestha, N. (2020). Detecting Multicollinearity in Regression Analysis. American Journal of Applied Mathematics and Statistics , 8 (2), 39–42. https://doi.org/10.12691/ajams-8-2-1 Solow,  R.  M.  (1956).  A  Contribution  to  the  Theory  of  Economic  Growth. The  Quarterly Journal of Economics , 70 (1), 65–94.
Toader,  E.,  Firtescu,  B.  N.,  Roman,  A.,  &  Anton,  S.  G.  (2018).  Impact  of  Information  and Communication  Technology  Infrastructure  on  Economic  Growth:  An  Empirical Assessment for the EU Countries. Sustainability, 10 (10), 1–22. https://doi.org/10.3390/su10103750
Todaro, M. P., & Smith, S. C. (2015). Economic Development (12th ed.). Pearson.
Turok, I., & McGranahan, G. (2013). Urbanization and Economic Growth: The Arguments and
Evidence for Africa and Asia. Environment & Urbanization , 25 (2), 465–482.
https://doi.org/10.1177/0956247813490908
van  Ark,  B.,  Gupta,  A.,  &  Erumban,  A.  A.  (2011).  Measuring  the  Contribution  of  ICT  to Economic  Growth.  In  B.  van  Ark  (Ed.), The  Linked  World:  How  ICT  is  Transforming Societies, Cultures and Economies (pp. 10–34). Ariel and Fundación Telefónica.
Wibowo,  M.  G.  (2019).  Human  Capital  Relation  with  Welfare  in  Indonesia  and  Asean Countries. Economics
Development
Analysis Journal , 8 (1), 81–93. https://doi.org/10.15294/edaj.v8i1.28730 Wooldridge, J. M. (2010). Econometric Analysis of Cross-Section and Panel Data (2nd ed.). MIT Press.
Wooldridge, J. M. (2016). Introductory Econometrics A Modern Approach (6th ed.). Cengage Learning.
World Bank. (2002). Information and Communication Technologies: A World Bank Stategy . World Bank.
World  Bank.  (2009). World  Development  Report  2009:  Reshaping  Economic  Geography . World Bank.