## Konvergensi Pertumbuhan Ekonomi Kota dan Kabupaten Klaster Metropolitan Jawa Timur
( Economic Growth Convergence City and District of East Java Metropolitan Cluster)
Nanda Mutya Atmasari * , Teguh Hadi Priyono, Sebastiana Viphindrartin Jurusan Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Jember (UNEJ) Jln. Kalimantan 37, Jember 68121
E-mail : nanmutya17@gmail.com

## Abstrak
Penetapan klaster kewilayahan berfungsi sebagai sasaran kebijakan pengembangan kewilayahaan dalam rangka meningkatkan pemerataan pertumbuhan ekonomi, infrastruktur, social dan budaya di seluruh Jawa Timur.  Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah terjadi penurunan kesenjangan pertumbuhan ekonomi setiap tahun (konvegensi sigma) dan apakah terjadi percepatan pertumbuhan ekonomi rendah terhadap pertumbuhan ekonomi tinggi (konvergensi beta ) di kota dan kabupaten klaster metropolitan Jawa Timur pada tahun 2015-2018.  Penelitian ini menggunakan data sekunder. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis konvergensi dan analisis regresi  data panel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa   tidak   terjadi   penurunan   kesenjangan   pertumbuhan   ekonomi  setiap   tahun   (konvegensi sigma) dan  tidak  terjadi percepatan pertumbuhan ekonomi rendah terhadap pertumbuhan ekonomi tinggi (konvergensi beta ) di kota dan kabupaten klaster metropolitan Jawa Timur pada tahun 2015-2018. Hasil estimasi analisis regresi untuk konvergensi beta baik absolut dan kondisional juga menunujukkan bahwa tidak terjadi konvergensi pada kota dan kabupaten di klaster metropolitan Jawa Timur pada tahun penelitian. Variable IPM dan PMTB  juga ternyata  belum  mampu mendorong adanya konvergensi pertumbuhan ekonomi di kota dan kabupaten klaster metropolitan Jawa Timur.
Kata Kunci : pertumbuhan ekonomi, konvergensi, konvergensi sigma, konvergensi beta.

## Abstract
The determination of the territorial clusters serves as the target of territorial development  policies in order to increase equitable  distribution  of  economic,   infrastructure,  social  and  cultural   growth  throughout   East   Java.  This study  aims  to determine whether there is a decline in the economic growth gap every year (sigma convergence) and whether there is an acceleration of low economic growth to high economic growth (convergence beta) in the cities and districts of the East Java metropolitan   cluster   on   2015-2018.   This   research   uses   secondary   data.   The   analytical   method   used   in   this   study   is convergence analysis and panel data regression analysis. The results showed that there was no decrease in the economic growth gap every year (sigma convergence) and there was no acceleration of low economic growth to high economic growth (beta convergence) in cities and districts of the East Java metropolitan cluster on 2015-2018. The estimation results of the regression analysis for beta convergence, both absolute and conditional, also show that there is no convergence in cities and districts in the East Java metropolitan cluster in the research year. The HDI and PMTB variables have not been able to encourage convergence of economic growth in cities and regencies in the metropolitan cluster of East Java .
Keywords: economic growth, convergence, sigma convergence, beta convergence .

## Pendahuluan
Indonesia merupakan salah satu negara berkembang dengan wilayah kepulauan yang memiliki keberagaman dan sumber daya alam yang melimpah, sehingga setiap daerah memiliki banyak   potensi   dan   terbagi   menjadi   berbagai   sektor. Keberagaman   potensi   dari   berbagai   macam   sektor   secara tidak   langsung   mendorong   peningkatan   pertumbuhan ekonomi Indonesia melalui peningkatan pendapatan riil dari berbagai  sektor yang ada. Namun, perbedaan  potensi  antar daerah   juga   menimbulkan   permasalahan   baru   karena   daya berkembang antara daerah satu dengan daerah lainnya tidak sama.   Tidak   jarang   adanya   perbedaan   daya   berkembang setiap daerah menyebabkan daerah kaya atau daerah ekonomi tinggi semakin kaya dan daerah miskin atau daerah ekonomi rendah semakin miskin karena tidak dapat mengejar tingkat pertumbuhan   ekonomi   daerah   lain   yang   sudah   tinggi.   Hal tersebut menyebabkan isu kesenjangan daerah sampai saat ini
masih   menjadi   topik   hangat   yang   sering   dibahas   sehingga beberapa   decade   terakhir   pemerintah   focus   pada pertumbuhan dan pemerataan dalam pembangunan ekonomi Indonesia.
Bentuk   focus   pemerintah   dalam   pertumbuhan   dan pemerataan   dalam   pembangunan   ekonomi   Indonesia   dapat dilihat   dalam   pertumbuhan   ekonomi   pada   setiap   provinsi, salah   satunya   adalah   provinsi   Jawa   Timur.   Pendapatan Domestik Regional Bruto (PDRB) Jawa Timur hingga 2018 merupakan   salah   satu   penyumbang   pendapatan   nasional tertinggi   kedua   setelah   provinsi   DKI   Jakarta.   Hal   tersebut dapat   terjadi  karena   adanya  kebijakan   pemerintah   Provinsi Jawa   Timur   dalam   menciptakan   pusat-pusat   kegiatan perwilayahan   baru   yang   tersebar   di   seluruh   Jawa   Timur (RPJMD   Jawa   Timur,   2019   –   2024).   Terdapat   beberapa alasan   dibalik   keputusan   pemerintah   provinsi   Jawa   Timur dalam menciptakan pusat-pusat kegiatan perwilayahan yang tersebar di seluruh wilayah Jawa Timur diantaranya adalah
* Corresponding author
e-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi, 2020, Volume VII (2) : 91-97
ISSN : 2355-4665
Atmasari et al., Konvergensi Pertumbuhan Ekonomi Kota …
sebagai   upaya   dalam   mengembangkan   wilayah   dan membangun   sumber-sumber   pertumbuhan   baru   sekaligus wadah   dalam   memanfaatkan   potensi   daerah   sehingga meningkatkan   nilai   tambah   pada   wilayah   yang   memiliki pertumbuhan   ekonomi   rendah.   Lalu   alasan   yang   terakhir yaitu,   untuk   peningkatan   keterkaitan   kantong-kantong produksi utama di Jawa Timur.
Adanya   penetapan   klaster   kewilayahan   yang   berfungsi sebagai   sasaran   kebijakan   pengembangan   kewilayahaan dalam   rangka   meningkatkan   pemerataan   pertumbuhan ekonomi,   infrastruktur,   social   dan   budaya   di   seluruh   Jawa Timur.   Pembagian   klaster   kewilayahan   merupakan   bagian dari   upaya   pemerintah   Jawa   Timur   dalam   menekan kesenjangan   di   Jawa   Timur.   Salah   satu   klaster   dalam pembagian klaster kewilayah di Jawa Timur adalah klaster metropolitan.   Dalam   Rancangan   Pembangunan   Industri Provinsi (RPIP) yang dipaparkan oleh Gubernur Jawa Timur pada   rapat   kordinasi   antara   pemerintah   dengan   Bank Indonesia   Klaster   metropolitan   memiliki   istilah   lain   yaitu wilayah   ring   I   Jawa   Timur.   Sesuai   dengan   RPJMD   Jawa Timur tahun 2019-2024 klaster metropolitan provinsi Jawa Timur yang terdiri dari kota Surabaya, kota Mojokerto, kota Pasuruan, kabupaten Gresik, kabupaten Pasuruan, kabupaten Sidoarjo,   dan   kabupaten   Mojokerto.   kota   dan   kabupaten wilayah ini memiliki berbagai karakter geografisnya sendiri namun   masih   dalam   satu   pola   wilayah   yang   berdekatan. Wilayah ini terbentuk karena kesamaan sektor unggulan yaitu sektor perdagangan dan industri pengolahan (RPJMD Jawa Timur, 2019).
Sebagian besar pendapatan regional  kota dan kabupaten di wilayah tersebut berasal dari sektor industri pengolahan dan perdagangan   besar.   Secara   bersamaan   klaster   ini   memiliki sumbangsih   yang   strategis   terhadap   berlangsungnya pertumbuhan ekonomi Jawa Timur karena pendapatan pada wilayah ini disumbang oleh sektor industri yang tinggi sesuai dengan   pemikiran   Sukirno   (1998)   bahwa   pertumbuhan ekonomi   terjadi   ketika   terdapat   pertambahan   jumlah   dan produksi barang industri. Namun meski pendapatan regional wilayah ini  di  dorong oleh sektor industri  pengolahan dan perdagangan   besar   namun   tingkat   PDRB   riil   kota   dan kabupaten   di   wilayah   ini   memiliki   perbedaan   yang   cukup tinggi seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Grafik total PDRB riil kota dan Kabupaten Klaster Metropolitan   Jawa   Timur   Tahun   2018 (Sumber:BPS diolah, 2018)
Mengacu   pada   perbedaan   statistic   pertumbuhan   ekonomi pada gambar 1.1 perlu adanya upaya pengejaran oleh wilayah dengan PDRB riil rendah sehingga setiap wilayah nantinya berada pada titik PDRB riil yang sama atau dengan kata lain terjadi konvergen. Upaya agar setiap wilayah dapat mengejar
ketertinggalan   dan   mensejajarkan   diri   dengan   wilayah- wilayah   yang   sudah   maju,   baik   dalam   hal   pendapatan, produktivitas, upah dan berbagai indicator ekonomi lainnya, sehingga   gap   (jurang)   kesenjangan   antar   wilayah   tersebut berkurang   dalam   ilmu   ekonomi  dapat   disebut   sebagai konvergensi antar wilayah (Sodik dalam Faqieh, 2016).
Secara teori menurut teori neoklasik, perekonomian berbagai wilayah   akan   bertemu   atau   konvergen   secara   otomatis maupun   kondisional   pada   tingkat   pendapatan   yang   sama dengan   syarat   wilayah   wilayah   tersebut   memiliki   tingkat tabungan,   depresiasi,   pertumbuhan   angkatan   kerja,   dan pertumbuhan   produktivitas   yang   sama   (Todaro   dan   Smith, 2006).   Secara   empiris   penelitian   Herz   dan   Roger   (1995) sejalan dengan teori neoklasik karena pada hasil penelitian mereka   menemukan   pada   Jerman   bagian   barat   terjadi konvergensi.   Begitu   pula   dengan   Malik   (2014)   yang menemukan   adanya   konvergensi   di   Indonesia   setelah pelaksanaan   otonomi   daerah   tahun   2001   –   2012.   Pada penelitian   Barro   (2016)   juga   ditemukan   bukti   empiris konvergensi   terjadi   pada   pertumbuhan   ekonomi   di   negara China.   Namun   berbanding   terbalik   dengan   hasil   penelitian Yulisningrum dan Styastuti (2015) yang menunjukkan bahwa tidak   terjadi   konvergensi   pada   pertumbuhan   ekonomi Indonesia   tahun   1992   –   2012.   Lalu,   menurut   penelitian Faqieh (2016) menemukan bahwa pada tahun 2017-2014 di Pulau   Madura   tidak   terjadi   konvergensi   dilihat   dari   sisi konvergensi  absolut  maupun konvergensi  bersyarat.  Begitu pula   pada   penelitian   yang   dilakukan   oleh   Achmad   (2017) yang   menunjukkan   bahwa   pada   kota   dan   kabupaten   di provinsi Sulawesi Tengah tidak tejadi konvergensi.
Sesuai   dengan   latar   belakang   diatas   maka   perlu   dilakukan penelitian   apakah   terjadi   penurunan   kesenjangan pertumbuhan ekonomi setiap tahun (konvegensi sigma) dan terjadi   percepatan   pertumbuhan   ekonomi   rendah   terhadap pertumbuhan ekonomi tinggi (konvergensi beta ) di kota dan kabupaten klaster metropolitan Jawa Timur.

## Metode

## Rancangan atau Desain Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian kuantitatif, yaitu penelitian yang menekankan pada pengujian  teori  melalui  pengukuran  variabel  dengan  angka dan melakukan analisis data dengan prosedur statistik

## Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan jenis data panel  dengan rentan waktu tahun  2010 - 2018. Sumber data dari penelitian ini diperoleh dari Badan Pusat Statistika serta   instansi-instansi   yang   terkait   dengan   penelitian, berbagai  buku literatur, jurnal, skripsi, dan sumber lainnya yang terkait.

## Metode Analisis Data Analisis Konvergensi
Konvergensi Sigma
Analisis   ini   merupakan   analisis   runtut   waktu   untuk mengamati   terjadinya   konvergensitas   variable   pengamatan yang   dilakukan   dengan   perhitungan   koefisien   variasi. Menurut Shanker, et al., dalam Achmad(2017) formula untuk menghitung  koefisien   variasi   tiap   tahunnya   adalah   sebagai berikut:
CV = √ ∑ ( Yi − ́ Y ) 2 n ́ Y
CV adalah koefisien variasi pada tahun tertentu; Yi mewakili PDRB riil tiap kabupaten/kota tahun i ; ́ Y mewakili mean PDRB   riil   tahun   2010-2018;   dan   n   mewakili   jumlah kabupaten atau kota dalam penelitian.
Konvergensi Beta
Mengacu pada Barro dan Martin (1992) dalam konvergensi beta terdapat   2   model   yaitu   konvergensi   beta   absolut   dan konvergensi   beta   kondisional.   Model   regresi   data   panel dengan konvergensi beta absolut adalah sebagai berikut:
ln y it = β 0it + β 1 ln y it − 1 + u it dimana:
β 0 : Konstanta/intersep β 1 : Koefsien Konvergensi y it : PDRB riil kabupaten/kota i tahun ke t y it − 1 : PDRB riil kabupaten/kota i tahun t- 1 u it : error term
i
: cross section t : time series
Sedangkan   model   regresi   dengan   konvergensi   beta kondisional adalah sebagai berikut:
ln y it = β 0it + β 1 ln y it − 1 + β 2 lnX 1it + β 3 lnX 2it + u it dimana:
β 0 : Konstanta/intersep
β 1 : Koefsien Konvergensi
y it : PDRB riil kabupaten/kota i tahun ke t y it − 1 : PDRB riil kabupaten/kota i tahun t- 1 X 1 ,X 2 : Variabel bebas dalam penelitian u it : error term
i
: cross section
t : time series
Dalam analisis konvergensi terdapat pula perhitungan untuk mengetahui   tingkat   percepatan   suatu   wilayah   mengejar wiilayah   lain   agar   semakin   mendekati steady   state . Perhitungan tersebut dapat dilakukan dengan rumus berikut ini:
Kecepatan konvergensi = koefisien β × 100

## Analisis Regresi Data Panel
Penelitian ini menggunakan analisis regresi data panel. Data panel atau pooled data merupakan data yang dihasilkan dari gabungan antara data antar waktu ( time series ) dan data antar individu ( csoss-section )   (Ekananda,   2015).   Proses   estimasi data panel memiliki beberapa model yang dapat digunakan dalam penelitian, diantaranya sebagai berikut:
CEM / Common Effects Model
CEM atau Common Effects Model biasa disebut juga dengan istilah Pooled Least Square atau PLS. CEM adalah model paling   sederhana   dalam   data   panel.   Model   CEM   tidak memperhatikan   dimensi   individu   atau   waktu   sehigga diasumsikan   perilaku   antarindividu   akan   sama   dalam berbagai   kurun   waktu.   Hal   tersebut   mengakibatkan   nilai intersep   (α)   akan   sama   untuk   setiap   unit cross   setion . Persamaan regresi model CEM dapat ditulis sebagai berikut:
Y it = α + X ' it β + ε it
FEM / Fixed Effects Model
FEM atau Fixed Effects Model adalah model dalam regresi data panel yang mengasumsikan bahwa terdapat  efek yang berbeda pada tiap individu yang dapat dilihat pada perbedaan setiap intersepnya. Persamaan regresi dalam model FEM ini dapat ditulis sebagai berikut:
Y it = α it + X ' it β + ε it
Indeks i pada intersep α i menunjukkan bahwa intersep masing-masing   individu   berbeda,   namun   intersep   individu antarwaktu   sama   ( time   invariant ).   Jika   terdapat   korelasi antara   variable   bebas X ' it dan   karakteristik   individu α i biasanya model pendekatan FEM banyak digunakan (Septian, 2018).
REM / Random Effects Model
REM atau Random Effects Model biasa dikenal juga dengan istilah error component model . REM berbeda dengan FEM, perbedaan karakteristik dari setiap individu ke dalam error pada   model   dapat   dilihat   melalui   model   REM.   Persamaan regresi dengan model REM dapat dilihat sebagai berikut:
Y it = α + X ' it β + ( ε it + u i ) Y it = α + X ' it β + w it w it merupakan   suku   error   gabungan   yang   terdiri   atas komponen error   cross   section u i dan   komponen error pada model ε it (Septian, 2018).
Dari   tiga   model   diatas   selanjutnya   dilakukan   pemilihan model dengan cara pengujian menggunakan uji Chow dan uji Hausman agar model yang digunakann tepat dan sesuai.

## Uji Chow
Uji   Chow   digunakan   untuk   menguji   signifikansi   FEM sehingga   dapat   diketahui   apakah   model   FEM   lebih   baik digunkan   daripada   model   CEM,   dalam   hal   ini   yang digunakan   dalam   megidentifikasi   model   adalah   dengan probabilitas uji F. hipotesis dari uji ini adalah sebagai berikut:
H0 : model CEM lebih sesuai daripada model FEM
H 1 : model FEM lebih sesuai daripada CEM
Apabila   nilai   F-statistik   lebih   besar   dari   F-tabel   dan   nilai peluangnya   lebih   kecil   dari   tingkan   signifikansi  α,   maka cukup sebagai bukti untuk menolak hipotesis nol atau dengan kata lain FEM lebih sesuai daripada CEM (Septian, 2018)
Uji Hausman
Uji   ini   menggunkan   statistic   uji   hausman   yang   mengikuti distrbusi chi-square untuk menentukan apakah teknik regresi data panel dengan REM lebih baik daripada FEM. Hipotesis dalam uji ini adalah sebagai berikut:
H0 : model REM lebih sesuai daripada model FEM H 1 : model FEM lebih sesuai daripada REM
Apabila nilai statistic uji ini lebih besar daripada chi-square table dan nilai peluangnya lebih kecil dari tingkat signifikansi α, maka  cukup  sebagai   bukti   untuk  menolak  hipotesis  nol atau dengan kata lain model FEM lebih sesuai daripada REM (septian, 2018).

## Hasil dan Pembahasan

## Hasil Hasil Hitung Kovergensi Sigma
Konvergensi   sigma   berfungsi   untuk   mengukur   tingkat kesenjangan   ekonomi   pada   waktu   tertentu.   Konvergensi dilihat melalui dispersi pada koefisien variasi. Pada Gambar 2 menunjukkan   koefisien   variasi   yang   semakin   meningkat sepanjang tahun penelitian.
Gambar   2.   Grafik   konvergensi   sigma   kota   dan   kabupaten klaster   metropolitan   Jawa   Timur   (Sumber: Lampiran 3)

## Hasil Hitung Konvergensi Beta
Menurut   Lall   dan   Yilmas   (2000);   Paaset   al.   (2007) konvergensi   beta   memiliki   dua   jenis   konvergensi   yaitu unconditional   convergence atau   biasa   disebut   dengan konvergensi  beta absolut dan conditional convergence atau konvergensi   beta   kondisional.  konvergensi   beta   berfungsi untuk mengukur apakah pertumbuhan ekonomi suatu wilayah mengalami   percepatan   atau   tidak.   Dalam   penelitian   ini konvergensi beta dihitung menggunakan analisis regresi data panel
Konvergensi Beta Absolut
Konvergensi   beta   absolut   merupakan   kondisi   konvergensi yang menganggap bahwa perekonomian diantara Negara atau wilayah yang memiliki kemiripan  sebagai contoh dalam hal stuktur ekonomi, kondisi  demografi,  tingkat  tabungan,  dan variable   ekonomi   lainnya.  Konvergensi   absolut   dianalisis dengan   cara   mengestimasi  model  ketika  hanya   pendapatan awal   periode   yang   menjadi   variable   penjelas   bagi pertumbuhan   ekonomi.   Diantara   3   model   yang   ada   dalam regresi   data   panel,   model   yang   dipilih   dalam   menghitung konvergensi beta absolut merupakan model fixed effect . Hasil estimasi model fixed effect dapat dilihat pada table 1.
Tabel 1. Estimasi konvergensi beta absolut
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 8.305305 0.293066 28.33934 0.0000 Lnyt-1 0.218775 0.028219 7.752641 0.0000 R 2 0.994743 F-statistic 1486.768 Adjusted R 2 0.994074 Prob(F-statistic) 0.000000 S.E. of regression 0.118800 Durbin-Watson stat 0.884517
Persamaan model konvergensi beta absolut berdasarkan hasil estimasi   model Fixed   Effect pada   table  1    diatas   adalah sebagai berikut:
ln y it = 8.305305 + 0.218775ln y it − t + u it Persamaan diatas dapat dijelaskan sebagai berikut:
a.   Nilai   konstanta   sebesar   8.305305   memiliki   arti   bahwa PDRB   tahun   penelitian   meningkat   sebesar   Rp . 8.305305 milyar dengan asumsi variable lain bersifat konstan b.   Nilai   Koefisien   variable ln y it − 1 sebesar   0.218775 memiliki   arti   bahwa   variable ln y it − 1 atau   PDRB   riil t-1 naik sebesar Rp 100 milyar maka akan meningkatkan PDRB riil   di   tahun  penelitian  sebesar  Rp  21.8775  milyar  dengan asumsi variable lain konstan
Berdasarkan   nilai   koefisien   PDRB   riil t-1 tingkat   percepatan suatu wilayah mengejar wilayah lain agar semakin mendekati steady state adalah sebesar 21%.
Pengaruh setiap variable independen secara individu maupun keseluruhan   terhadap   variable   dependen   berdasarkan probabilitas   t-statistic   dan   F-statistic   hasil   estimasi   regresi data   panel   pada   table   1   menunjukkan   bahwa   variable ln y it − 1 berpengaruh secara signifikan dengan probabilitas sebesar 0.0000 lebih kecil dari nilai α 0.05

## Konvergensi Beta Kondisional
Konvergensi   beta   kondisional   beranggapan   bahwa karakteristik structural antar wilayah memiliki ketidaksamaan sehingga   konvergensi   dipengaruhi   oleh   structural   wilayah tersebut.   Hal   tersebut   yang   menjadikan   konvergensi   beta kondisional   perlu   ditambahkan   beberapa   variable   penjelas yang   diperkirakan   berpengaruh   terhadap   pertumbuhan ekonomi. Dalam persamaan ini ditambahkan variable Indeks Pembangunan   Manusia   (IPM)   dan   Pembentukan   Modal Tetap   Bruto   (PMTB).   Diantara   3   model   yang   ada   dalam analisis   regresi   data   panel,   model   yang   paling   baik merupakan   model fixed   effect .   Hasil   estimasi   model fixed effect dapat dilihat pada table 2.
Tabel 2. Estimasi konvergensi beta kondisional
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -12.93309 1.822105 -7.097881 0.0000 Lnyt-1 0.018782 0.020676 0.908424 0.3678 Ln IPM 5.511647 0.459298 12.00014 0.0000 Ln PMTB -0.033302 0.006003 -5.547133 0.0000 R 2 0.998807 F-statistic 4932.095 Adjusted R 2 0.998605 Prob(F-statistic) 0.000000 S.E. of regression 0.057642 Durbin-Watson stat 0.490517 e-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi, 2020, Volume VII (2) : 91-97 ISSN : 2355-4665
Persamaan model konvergensi beta kondisional berdasarkan hasil estimasi model Fixed Effect pada table 2 diatas adalah sebagai berikut:
ln y it =− 12.93309 + 0.018782ln y it − t + 5.511647ln IPM it
− 0.03302ln PMTB it + u it
Persamaan diatas dapat dijelaskan sebagai berikut:
a.   Nilai   konstanta   sebesar  -12.93309  memiliki   arti   bahwa PDRB tahun penelitian menurun sebesar Rp 12.93309 milyar dengan asusmsi variable lain bersifat konstan
b.   Nilai   Koefisien   variable ln y it − 1 sebesar  0.018782 memiliki   arti   bahwa   variable ln y it − 1 atau   PDRB   riil t-1 naik sebesar Rp 100 milyar maka akan meningkatkan PDRB riil   di   tahun   penelitian   sebesar   Rp   1.8782   milyar   dengan asumsi variable lain konstan
c.   Nilai   Koefisien   variable ln IPM it sebesar  5.511647 memiliki   arti   bahwa   variable ln IPM it atau   IPM   tahun penelitian   naik   sebesar   1   poin   maka   akan   meningkatkan PDRB riil di tahun penelitian sebesar  Rp 5.511647 milyar dengan asumsi variable lain konstan
d.   Nilai   Koefisien   variable ln PMTB it sebesar   -0.03302 memiliki arti bahwa variable ln PMTB it atau PMTB tahun penelitian naik sebesar Rp 100 juta maka akan menurunkan PDRB   riil   di   tahun   penelitian   sebesar   Rp   3.302   milyar dengan asumsi variable lain konstan
Berdasarkan   nilai   koefisien   PDRB   riil t-1 tingkat   percepatan suatu wilayah mengejar wilayah lain agar semakin mendekati steady state adalah sebesar 1.8%.
Pengaruh setiap variable independen secara individu terhadap variable   dependen   berdasarkan   probabilitas   t-statistic   hasil estimasi pada table 2 didapatkan hasil sebagai berikut:
a.   Nilai   Probabilitas  variable ln y it − 1 sebesar  0.3678 memiliki   arti   bahwa   variable ln y it − 1 atau   PDRB   riil t-1 tidak   memiliki   pengaruh   signifikan   terhadap   PDRB   riil   di tahun penelitian karena nilai probabilitas lebih besar daripada nilai  α  0.05.   Hal   tersebut   tentu   bertolak   belakang   dengan hasil estimasi konvergensi beta absolute yang menunjukkan bahwa   variable  ini  signifikan  berpengaruh  terhadap  PDRB riil tahun penelitian.
b.   Nilai   Probabilitas   variable ln IPM it sebesar  0.0000 memiliki   arti   bahwa   variable ln IPM it atau   IPM   tahun penelitian   Berpengaruh   signifikan   terhadap   PDRB   riil   di tahun   penelitian   karena   nilai   probabilitas   t   lebih   kecil daripada nilai α sebesar 0.05.
c.   Nilai   Probabilitas   variable ln PMTB it sebesar   0.0000 memiliki   arti   bahwa   variable ln PMTB it atau   PMTB berpengaruh   signifikan   terhadap   PDRB   riil   di   tahun penelitian karena nilai probabilitas t lebih kecil daripada nilai α sebesar 0.05.
Sedangkan   berdasarkan   probabilitas   F-statistic   sebesar 0.000000 atau lebih kecil  dari  nilai  α  sebesar  0.05 artinya secara   keseluruhan   variable   IPM   dan   PMTB   berpengaruh signifikan terhadap PDRB riil tahun penelitian.

## Pembahasan

## Konvergensi   Sigma   Kota   dan   Kabupaten   Klaster Metropolitan Jawa Timur
Berdasarkan   Gambar   2   koefisien   variasi   PDRB   riil menunjukkan trend yang meningkat. Koefisien variasi pada tahun   2010   menunjukkan   nilai   sebesar   1.152   dan   secara konsisten meningkat hingga pada tahun 2018 menunjukkan nilai sebesar  1.173. Trend koefisien variasi PDRB riil yang meningkat   mengindikasikan   bahwa   terdapat   peningkatan kesenjangan/ketimpangan   PDRB   riil   antar   kota   dan kabupaten di klaster metropolitan Jawa Timur. Semakin besar nilai   koefisien   variasi   PDRB   riil   maka   semakin   tinggi kesenjangan   atau   ketimpangan   PDRB   riil   antar   kota   dan kabupaten klaster metropolitan Jawa Timur.
Hal   tersebut   dapat   terjadi   karena   adanya   perbedaan   daya berkembang   antar   kota   dan   kabupaten   dalam   mengelola potensi  serta  sumber daya  alam.  Selain itu, kota Surabaya sebagai kota dengan PDRB riil tertinggi belum mencapai titik maksimum yang stagnan sehingga perekonomian PDRB riil di wilayah ini terus meningkat sepanjang tahun. Oleh karena itu meskipun PDRB riil pada tiap kota dan kabupaten yang memiliki   tingkat   PDRB   riil   dibawah   kota   Surabaya meningkat   setiap   tahunnya   kesenjangan   atau   ketimpangan pertumbuhan   ekonomi   di   klaster   metropolitan   Jawa   Timur tetap   tinggi   bahkan   cenderung   meningkat   sepanjang   tahun penelitian sesuai hasil penelitian pada gambar 2.
Trend   koefisien   variasi   PDRB   riil   yang   meningkat menunjukkan   bahwa   di   kota   dan   kabupaten   klaster metropolitan   Jawa   Timur   tidak   terjadi   konvergensi   sigma. Karena terjadi disvergensi sigma maka penelitian berbanding terbalik terhadap hipotesis penelitian. Hal serupa ditemukan dalam penelitian Achmad (2017) yang menyatakan bahwa di kabupaten/kota Provinsi Sulawesi Tengah tahun 2010-2014 tidak   ditemukan   adanya   konvergensi   sigma.   Penelitian   ini berbanding   terbalik   dengan   penelitian   Fashollatain   (2014) yang   menunjukkan   trend   menurun   pada   hasil   analisis konvergensi   sigma   pertumbuhan   ekonomi   di   Indonesia. Penelitian ini juga memberikan bukti bahwa perokonomian suatu wilayah tidak secara otomatis mengalami konvergensi sesuai dengan teori neoklasik Solow.

## Konvergensi   Beta   Kota   dan   Kabupaten   Klaster Metropolitan Jawa Timur
Menurut   Lall   dan   Yilmas   (2000);   Paaset   al.   (2007) konvergensi   beta   memiliki   dua   jenis   konvergensi   yaitu unconditional   convergence atau   biasa   disebut   dengan konvergensi  beta absolut dan conditional convergence atau konvergensi   beta   kondisional.   Ketika   mengestimasi konvergensi   beta   absolut   peneliti   menggunakan   PDRB   riil sebagai variable dependen dan PDRB riil t-1 sebagai variable independen.   Berdasarkan   hasil   estimasi   pada   table   1 menunjukkan   nilai   koefisien   pada   variable   PDRB   riil t-1 sebesar  0.218775.   Dalam  persamaan  hasil  estimasi  model konvergensi   beta   absolut   menunjukkan   hubungan   positif antara   PDRB   riil t-1 dengan   PDRB   tahun   2010-2018. Hubungan   positif   dalam   persamaan   tersebut   memiliki   arti bahwa wilayah dengan PDRB riil rendah atau pertumbuhan ekonomi   rendah   belum   mampu   mengejar   wilayah   dengan PDRB riil tinggi atau pertumbuhan ekonomi tinggi. Koefisien
PDRB  riil t-1 yang positif menandakan  terjadinya divergensi pada   pertumbuhan   ekonomi   kota   dan   kabupaten   klaster metropolitan   Jawa   Timur   karena   adanya   gap   pertumbuhan yang semakin besar sehingga perekonomian justru menjauh dari kondisi steady state .
Gap  pertumbuhan  yang semakin besar  tersebut  disebabkan karena   adanya   perbedaan   daya   berkembang   tiap   kota   dan kabupaten   di   klaster   metropolitan   Jawa   Timur.   Kota   dan kabupaten   di   wilayah   ini   memiliki   kesamaan   sektor pendukung  PDRB  riil  tertinggi  berasal  dari  sektor industri dan   perdagangan   besar,   namun   hal   tersebut   belum   cukup untuk   mendorong   daya   berkembang   sektor-sektor   lain sehingga terdapat  perbedaan  daya berkembang  dari  sektor- sektor   yang   lain   dan   menyebabkan   kota   atau   kabupaten dengan   pertumbuhan   ekonomi   tinggi   tetap   tidak   dapat dikejar. Dari  ke tujuh daerah yang termasuk dalam  klaster metropolitan   hanya   Mojokerto   yang   memiliki   sektor pertanian dengan jumlah besar lalu hanya kabupaten Gresik yang memiliki sektor pertambangan dengan jumlah besar dan hanya   kota   Surabaya   yang   memiliki   sektor   penyedia akomodasi   dan   makan   minum   dengan   jumlah   besar. Sedangkan Kabupaten Sidoarjo dan Pasuruan memiliki sektor konstruksi dengan jumlah besar.
Berdasarkan   asumsi the   law   of   diminishing   return konvergensi terjadi ketika terdapat hubungan negative antara PDRB   riil   dengan   PDRB   riil t-1. Dengan   asumsi   tersebut wilayah   dengan   pertumbuhan   ekonomi   tinggi   mencapai kondisi steady state sehingga wilayah dengan pertumbuhan ekonomi   rendah   dapat   mengejar   ketertinggalannya.   Seperti yang dapat dilihat pada gamabr 1 kota Surabaya merupakan wilayah dengan pertumbuhan ekonomi tertinggi diantara kota dan kabupaten yang berada pada klaster metropolitan. Setiap tahun PDRB riil kota Surabaya mengalami peningkatan yang mengartikan   bahwa   perkonomian   kota   Surabaya   belum berada   pada   kondisi steady   state .Singkatnya,   pertumbuhan ekonomi   kota   Surabaya   belum stagnan pada   satu   titik tertingginya   sehingga   kota   dan   kabupaten   yang   memiliki tingkat pertumbuhan ekonomi dibawah kota Surabaya belum mampu mengejar ketertinggalannya (divergensi).
Sebagaimana   hasil   analisis   konvergensi   beta   absolut,   pada hasil   estimasi   konvergensi   beta   kondisional   juga menunjukkan   nilai   positif   sebesar  0.018782   dengan kecepatan pertumbuhan ekonomi sebesar 1,8% untuk menuju perekonomian steady state . Hasil positif tersebut menandakan bahwa   berdasarkan   hasil   estimasi   konvergensi   beta kondisional   juga   tidak   terjadi   konvergensi   sama   dengan konvergensi   beta   absolut.   Dalam   konvergensi   beta kondisional   ditambahkan   variable   independen   lain   selain PDRB   riil t-1 yaitu   Indeks   Pembangunan   Manusia   dan Pembentukan  Modal   Tetap  Bruto.    Hasil  estimasi   variable IPM dalam penelitian ini memiliki pengaruh positif terhadap PDRB   riil   kota   dan   kabupaten   klaster   metropolitan   Jawa Timur.   Pengaruh   positif   tersebut   mengindikasikan   ketika Indeks   Pembangunan   Manusia   naik   maka   pertumbuhan ekonomi   yang   dicerminkan   dengan   PDRB   riil   juga mengalami   kenaikan.   Indeks   Pembangunan   Manusia   yang tinggi   menandakan   kualitas   sumber   daya   manusia   yang tinggi.   Tingginya   kualitas   sumber   daya   manusia   dapat menghasilkan produk barang dan jasa yang berkualitas serta memiliki   daya   saing   tinggi   sehingga   dapat   meningkatkan PDRB  riil  suatu wilayah.  Dengan  adanya  dampak tersebut
penduduk dapat menyerap dan mengelola sumber daya yang penting bagi pertumbuhan ekonomi.
Ketika   kualitas   sumber   daya   manusia   tinggi   faktor-faktor produksi yang lain akan mampu digunakan secara maksimal. Penduduk   yang   berkualitas   tinggi   akan   mampu   berinovasi untuk   mengembangkan   faktor-faktor   produksi   yang   sudah ada   sehingga   dapat   menghasilkan   produk   yang   maksimal. Oleh karena itu, ketika kualitas sumber daya manusia tinggi maka produktivitas   meningkat   dan   meningkatkan pendapatan.   Produktivitas   dan   pendapatan   yang   meningkat tersebut  dapat   mempercepat   pertumbuhan   ekonomi. Kenaikan   IPM   tidak   hanya   memiliki   dampak   langsung terhadap   pertumbuhan   ekonomi,   namun   memiliki   dampak tidak langsung dalam menjaga pertumbuhan ekonomi jangka panjang.
Sedangkan  berdasarkan   hasil   estimasi   variable   PMTB memiliki   hubungan   negative   terhadap   PDRB   riil   kota   dan kabupaten   klaster   metropolitan   Jawa   Timur.   Hubungan negative   tersebut   memiliki   makna   bahwa   ketika   terjadi kenaikan investasi untuk modal fisik maka akan menurunkan pertumbuhan   ekonomi   kota   dan   kabupaten   klaster metropolitan Jawa Timur.    Hubungan terbalik antara PMTB dan   PDRB   riil   tersebut   mencerminkan   bahwa   ketika pemerintah   melakukan   pengeluaran   untuk   investasi   modal fisik maka PDRB riil kota dan kabupaten klaster metropolitan Jawa   Timur   mengalami   penurunan.   Penurunan   PDRB   riil dapat   terjadi   ketika   pendapatan   pemerintah   sebagian   besar dialokasikan untuk pembiayaan investasi modal fisik. Adanya perbedaan   pengeluaran   pemerintah   dalam   melakukan pembiayaan investasi modal fisik juga menjadi penyebab lain tidak mampunya variable PMTB mempercepat pertumbuhan ekonomi   sehingga   konvergensi   dapat   terjadi   di   Kota   dan Kabupaten Klaster Metropolitan Jawa Timur.
Jumlah pengeluaran pemerintah untuk  investasi modal fisik wilayah dengan pertumbuhan ekonomi rendah belum mampu melampaui   jumlah   investasi   modal   fisik   wilayah   dengan pertumbuhan   ekonomi   tinggi.   Kota   Surabaya   menduduk merupakan kota dengan pembiayaan modal tertinggi diantara kota yang lainnya. Hingga pada tahun 2018 kota Surabaya menduduki posisi tertinggi dengan pembiayaan modal hingga ratusan juta sedangkan kota dan kabupaten lain yang hanya mampu melakukan pembiayaan modal sebesar puluhan atau belasan juta saja. Bahkan kota Mojokerto dan kota Pasuruan hanya mampu melakukan pembiayaan modal sekitar satu juta rupiah saja. Terdapat  perbedaan jumlah pembiayaan modal yang cukup tinggi  antar kota dan kabupaten menyebabkan percepatan   pertumbuhan   ekonomi   tidak   dapat   terjadi   di wilayah tersebut.   Sekalipun pengeluaran pemerintah untuk investasi   modal   fisik   di   wilayah   dengan   pertumbuhan ekonomi   rendah   melampaui   jumlah   pengeluran   pemerintah untuk   investasi   modal   fisik,   investor   lebih   memilih   untuk berinvestasi di wilayah yang memiliki pertumbuhan ekonomi tinggi.
Hasil hitung konvergensi beta absolut dan konvergensi beta kondisional   yang   menunjukkan   tidak   terjadinya   percepatan pertumbuhan   ekonomi   di   daerah   dengan   pertumbuhan ekonomi   rendah   terhadap   daerah   dengan   pertumbuhan ekonomi   tinggi   atau   konvergensi   beta.   Oleh   karena   hasil penelitian  ini  menunjukkan   tidak   terjadi   konvergensi   beta baik   konvergensi   beta     absolut   dan   konvergensi   beta kondisional  di   Kota   dan   Kabupaten   Klaster   Metropolitan
e-Journal Ekonomi Bisnis dan Akuntansi, 2020, Volume VII (2) : 91-97
Jawa Timur maka penelitian ini tidak sesuai dengan hipotesis yang   ada.   Hasil   penelitin   ini   serupa   dengan   penelitian Yulisningrum   dan   Setyastuti   (2015)   dimana   dalam penelitiannya   juga   tidak   menemukan   adanya   konvergensi beta   absolut   maupun   kondisional   di   Indonesia   pada   tahun 1992-2012.   Penelitian   ini   juga   memberikan   bukti   bahwa secara   kondisonal   perokonomian   suatu   wilayah   tidak mengalami konvergensi sesuai dengan teori neoklasik Solow.

## Simpulan
Berdasarkan   hasil   penelitian   dapat   diambil   kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil estimasi menunjukkan bahwa tidak terjadi penurunan kesenjangan   pertumbuhan   ekonomi   setiap   tahun   atau konvergensi   sigma   di   kota   dan   kabupaten   klaster metropolitan   Jawa   Timur   pada   tahun   penelitian.  Koefisien variasi   menunjukkan   bahwa   ternyata   kesenjangan pertumbuhan ekonomi meningkat sepanjang tahun penelitian.
2. Hasil estimasi analisis regresi untuk konvergensi beta baik absolut   dan   kondisional   juga   menunujukkan   bahwa   tidak terjadi   konvergensi   pada   kota   dan   kabupaten   di   klaster metropolitan   Jawa   Timur  pada   tahun   penelitian.   Variable IPM   dan   PMTB  juga   ternyata  belum  mampu   mendorong adanya   konvergensi   pertumbuhan   ekonomi   di   kota   dan kabupaten klaster metropolitan Jawa Timur.

## Referensi
Achmad, Lustiawaty. 2017. Analisis Konvergensi dan Keterkaitan Spasial Perumbuhan Ekonomi Kabupaten/Kota di Sulawesi Tengah. Sulawesi tengah: Unversitas Tadulako Adha,   Rishan.,   Wahyunandi.   2015. Disparitas   dan   Konvergensi Pertumbuhan Ekonomi antar Kabupaten dan Kota di Provinsi Nusa Tenggara Barat . Mataram Universitas Mataram Arsyad, Lincolin. 2010. Ekonomi Pembangunan; Edisi Kelima. Yogyakarta: STIM YKPN Barro, Robert J., Sala-i-Martin, Xavier. 1991. “ Convergence Across States and Regions ” . Brookings Papers on Economic Activity Barro, Robert J., Sala-i-Martin,  Xavier. 1992. “ Convergence ” .  Journal of Political Economy.
Ekananda, Mahyus. 2015. Ekonometrika Dasar: Untuk Penelitian Ekonomi, Sosial dan Bisnis . Jakarta: Mitra Wacana Media
Jhingan, M.L.2002. Ekonomi Pembangunan dan Perencanaan . Jakarta: Raja Grafindo Persada
Lall, Somik., Yilmaz,Sedar. 2000. “Regional Economic Convergence: Do Policy Instruments Make a Difference?” . Washington:IBRD. World Bank Institute
Paas,   Tiiu,   Andres   Kuusk,   Friso   Schlitte,   dan   Andres   Vork.   2007. Econometric Analysis of Income in Selected EU Countries and Their NUT 3 Level Regions . Turki:Tartu University Press Sukirno,   Sadono.   1998. Pengantar   Ekonomi   Makro .  Jakarta:   PT   Raja Grasindo Persada.
Todaro, Michael P., Smith, Stephen C. 2006. Pembangunan Ekonomi Edisi Kesembilan. Jakarta: Erlangga Yulisningrum, Chatarina A.A., Setyastuti, A.M. 2015. Analisis Konvergensi Pertumbuhan EKonomi di Indonesia Tahun 1992 – 2012 . Yogyakarta:
Universitas Atma Jaya.