## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
http :// w w w. inf eb . o rg 2024 Vol. 6 N o.   1 Hal: 234-239 e-ISSN: 2714-8491

## Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Ketimpangan Ekonomi Kabupaten/Kota di Provinsi Jambi
Almizan 1  , Santo 2 , Irsadunas 3
1,2,3 Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang
almizan@uinib.ac.id

## Abstract
This research is entitled Factors Influencing District/City Economic Inequality in Jambi Province in 2015-2018. This study aims to analyze the effect of Agglomeration, Labor, and Investment on Regency/City Economic Inequality in Jambi Province in 2015-2018. The  analytical  method  used  in  this  study  is  panel  data  regression  for  the  2015-2018  period  which  comes  from  the  Jambi  Central Bureau  of  Statistics.  Statistical  testing  includes  Common,  Fixed,  and  Random  tests,  as  well  as  conducting  the  Chow  Test  and Hausman Test to obtain the test to be selected. The results of the data analysis show that among the three agglomeration variables (X1)  it  has  a  sig.  (0.040)  <  (0.05), so  it  partially  has  a  significant  effect  on  economic  inequality  in  Jambi  Province  in  2015-2018. Labor variable (X2) has a sig. (0.8846) (0.05), so partially  it has no significant effect on economic inequality in Jambi Province in 2015-2018. Investment (X3) Investment (X3) has a sig. (0.407) (0.05), so partially it has no significant effect on economic inequality in Jambi Province  in 2015-2018. Simultaneously obtain a calculated F value of 4.460 with a Probability value (Prob F-statistic) of 0.000.  Because  the  probability  value  is  0.000  <0.05  (α)  and  F  count  (358.6774)  >  F  table  (2.78),  it  can  be  concluded  that  all independent  variables  namely  agglomeration,  number  of  workers,  investment  together  have  a  significant  effect  on  economic inequality in Jambi Province from 2015 to 2018. Based on the value of the coefficient of determination, the independent variables in the  equation, namely agglomeration,  labor, and investment jointly affect 65.9% of economic inequality in Jambi Province in 2015- 2018, while the remaining 24.1% is explained by other factors outside the model.
Keywords: Economic Inequality, Williamson Index, Agglomeration, Labor, Investment.

## Abstrak
Penelitian  ini  berjudul  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Ketimpangan  Ekonomi  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jambi  Tahun  2015- 2018.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  Aglomerasi,  Tenaga  Kerja,  dan  Investasi  terhadap  Ketimpangan Ekonomi Kabupaten/Kota di Provinsi Jambi Tahun 2015-2018. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi data  panel  Periode  Tahun  2015-2018  yang  bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistik  Jambi.  Pengujian  statistic  meliputiuji  Common, Fixed,  dan  Random,  serta  melakukan  Uji  Chow  dan  Uji  Hausman  untuk  memperoleh  uji  yang  akan  dipilih.  Hasil  analisis  data menunjukkan bahwa diantara ketiga variable aglomerasi (X1) memiliki nilai sig. (0,040) <  (0,05), maka secara parsial berpengaruh signifikan  terhadap  ketimpangan  ekonomi  di  Provinsi  Jambi  tahun  2015-2018.  Variabel  Tenaga  Kerja  (X2)  memiliki  nilai  sig. (0,8846) (0,05), maka secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap ketimpangan ekonomi di Provinsi Jambi tahun 2015- 2018. Investasi (X3) Investasi (X3) memiliki nilai sig. (0,407)
(0,05), maka secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap ketimpangan  ekonomi  di  Provinsi  Jambi  tahun  2015-2018.  Secara  simultan  peroleh  nilai  F  hitung  sebesar  4,460  dengan  nilai Probabilitas (Prob  F-statistic) sebesar  0,000.  Karena  nilai  Probabilitas  0,000  <  0,05  (α)  dan  F  hitung  (358,6774)  >  F  tabel  (2,78), maka  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  variabel  bebas  yaitu aglomerasi ,  jumlah  tenaga  kerja  ,  investasi    secara  bersama-sama berpengaruh  signifikan  terhadap  ketimpangan  ekonomi    di  Provinsi  Jambi    tahun  2015  sampai  2018.  Berdasarkan  nilai  koefisien determinasi,  variabel-variabel  bebas  pada  persamaan  tersebut,  yaitu aglomerasi ,  tenaga  kerja,  dan  investasi  secara  bersama-sama mempengaruhi 65,9% ketimpangan ekonomi di Provinsi Jambi  tahun 2015-2018, sedangkan sisanya sebesar 24,1 % dijelaskan oleh faktor-faktor lain di luar model.
Kata kunci: Ketimpangan Ekonomi, Indeks Williamson, Aglomerasi,Tenaga Kerja, Investasi.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Pembangunan ekonomi suatu hal yang penting dilaksanakan  sebab  hal  itu  sangat  berkaitan  erat  dengan usaha untuk mencapai kemakmuran dan kesejahteraan [ 1 ]. Adanya pembangunan tentu berpengaruh pada pertumbuhan  ekonomi,  diperlukan  pertumbuhan  ekonomi yang  naik  dan  distribusi  pendapatan  yang  merata  untuk meningkatkan  taraf    hidup  dan  kesejahteraan  masyarakat [ 2 ].  Perbedaan  pembangunan  ekonomi  yang  terjadi menyebabkan  terjadinya  ketimpangan  ekonomi  [ 3 ]. Cherodian dan Thirwall, menyebutkan bahwa
ketimpangan merupakan akibat dari kegagalan pembangunan diera globalisasi untuk memenuhi kebutuhan  fisik  dan  psikis  masyarkat  [ 4 ].  Ketimpangan yang  paling  lazim  dibicarakan  adalah  ketimpangan ekonomi  [ 5 ].  Akibat  dari  ketimpangan  ekonomi  yang terjadi  berpengaruh  kepada  kesejahteraan  masyarakat antar  wilayah,  maka  perlu  dilakukan  pembenahan  dalam membuat suatu kebijakan sehingga tidak akan terjadi  lagi ketimpangan  disetiap  daerah.  Ketimpangan  terjadi dimanapun,  baik  di  negara  maju  maupun  negara berkembang  [ 6 ].  Sejalan dengan teori dari kuznet tentang ketimpangan  ekonomi  yang  menyatakan  pembangunan
ekonomi  akan  berpengaruh  pada  pertumbuhan  ekonomi, semakin pesat pembangunan ekonomi maka semakin pesat pula  pertumbuhan  ekonomi,  pertumbuhan  ekonomi  di ibaratkan  seperti  u  terbalik,  pada  awalnya  pembangunan ekonomi  akan  berada  di  titik  tidak  merata  namun  seiring dengan berjalannya waktu ia akan mencapai keseimbangannya  dan  akan  mengurangi  kesenjangan ekonomi  [ 7 ].  Selanjutnya  data  indeks  williamson Kabupaten/Kota  Provinsi  Jambi  pada  tahun  2015-2018 disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Indeks Williamson Kabupaten/Kota Provinsi Jambi Tahun
2015-2018 Kabupaten/Kota Williamson Kabupaten /Kota 2018 2017 2016 2015 Kerinci 0,32 0,28 0,28 0,32 Merangin 0,35 0,3 0,33 0,36 Sarolangun 0,29 0,36 0,34 0,39 Batang Hari 0,3 0,25 0,3 0,26 Muaro Jambi 0,31 0,32 0,34 0,34 Tanjab Timur 0,29 0,28 0,26 0,29 Tanjab Barat 0,36 0,29 0,33 0,36 Tebo 0,31 0,27 0,32 0,37 Bungo 0,32 0,34 0,34 0,35 Kota Jambi 0,33 0,39 0,38 0,39 Sungai Penuh 0,3 0,32 0,33 0,33
Indeks  Williamson  di  Kabupaten/Kota  Provinsi  Jambi pada  tabel  1  cenderung  fluktuatif  dari  tahun  ke  tahun. Indeks  Williamson  terendah  terdapat  pada  tahun  2017  di Kabupaten  Batanghari  yaitu  sebesar  0,25.  Ketimpangan tertinggi  yaitu  pada  tahun  2017  dan  2015  di  Kota  Jambi dan  Kabupaten  Sarolangun  yaitu  sebesar    0,39. Ketimpangan  yang  terjadi  di  Provinsi  Jambi  bukan  tanpa sebab,  ada  banyak  sekali  faktor  yang  mempengaruhinya, diantaranya aglomerasi , tenaga kerja, investasi [ 8 ].
Aglomerasi dapat  mempengaruhi  kesenjangan  ekonomi secara  langsung,  yaitu  pada  saat  terdapat  hambatan  bagi mobilitas  tenaga  kerja  antar  wilayah,  atau  saat  terdapat surplus  tenaga  kerja  dalam  perekonomian  [ 9 ].  Sejalan dengan  penelitian  Liling  Vera  Yusica,  dkk  dimana  hasil penelitian  dapat  dijelaskan  bahwa  variabel  pertumbuhan ekonomi  berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap ketimpangan  wilayah  serta  variabel aglomerasi dan tingkat  pengangguran  berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap ketimpangan wilayah [ 10 ].
Tenaga  kerja  juga  merupakan  salah  satu  faktor  yang mempengaruhi ketimpangan ekonomi [ 11 ]. Meningkatnya tenaga  kerja  yang  berpartisipasi  berarti  mendorong peningkatan output ,  dengan  asumsi  peningkatan  tenaga kerja  diikuti  dengan  peningkatan  produktivitas  [ 12 ].  Jika upah  atau  kompensasi  yang  mereka  dapatkan  besar  maka produktivitas  mereka  akan  cenderung  naik  dalam  proses produksi,  dengan  meningkatnya  proses  produksi  maka pertumbuhan  ekonomi  akan  meningkat  pula  dan  juga mengakibatkan terjadinya peningkatan terhadap pembangunan ekonomi [ 13 ]. Perbedaan tenaga kerja yang berada  disetiap  daerah  akan  menyebabkan  terjadinya perbedaan  pembangunan  ekonomi  yang  menyebabkan terjadiya  ketimpangan  [ 14 ].  Mario  Andrias  Kiton melakukan  penelitian  tentang  kaitan  tenaga  kerja  dengan ketimangan  ekonomi  dari  hasil  analisis  untuk  variabel tenaga  kerja,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  variabel tenaga  kerja  memiliki  pengaruh  sebesar  0.066963  yang berhubungan  negatif  dan  tidak  signifikan  terhadap
ketimpangan/Indeks  Williamson  di  Provinsi  Sumatera Utara [ 15 ]. Selanjutnya data tenaga kerja Kabupaten/ kota Provinsi  Jambi  pada  tahun  2015-2018  disajikan  pada Tabel 2.
Tabel 2. Tenaga Kerja Kabupaten/Kota Provinsi Jambi Tahun 2015-2018
Kabupaten/Kota Tenaga kerja Kabupaten/Kota Provinsi Jambi 2018 2017 2016 2015 Kerinci 131048 124603 125011 125755 Merangin 193443 188580 178633 167702 Sarolangun 141744 143197 142343 136788 Batang Hari 127845 123704 121598 118563 Muaro Jambi 203143 190808 182154 175959 Tanjab Timur 116265 121886 117754 106782 Tanjab Barat 179126 161822 149277 147698 Tebo 178534 173737 168997 169192 Bungo 177952 168733 155202 154992 Kota Jambi 294917 284018 281788 274449 Sungai Penuh 47745 43545 432298 42872
Tenaga  kerja  Kabupaten/Kota  Provinsi  Jambi  jika  dilihat pada  tabel  2  mempunyai  prospek  cenderung  fluktuatif setiap  tahunnya,  tenaga  kerja  terbanyak  berada  di  Kota Jambi  sebesar  2949917  jiwa,  dan  jumlah  tenaga  kerja terendah  berada  di  sungai  penuh  sebesar  47745  jiwa. Peningkatan tenaga kerja setiap tahunnya dan perselisihan peningkatan serta jumlah tenaga kerja per Kabupaten/Kota di  Provinsi  Jambi  selama  tahun  2015-2018  memicu terjadinya perbedaan produktivitas yang dapat mempengaruhi terjadinya tingkat ketimpangan ekonomi di Provinsi Jambi selama tahun berjalan.
Faktor  lain  yang  mempengaruhi  ketimpangan  adalah Investasi  [ 16 ].  Peningkatan  investasi  dapat  berpengaruh terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  jika  investasi  bertambah maka  pertumbuhan  ekonomi  pun  meningkat  dan  jika investasi  berkurang  maka  pertumbuhan  ekonomi  akan menurun  [ 17 ].  Jika  investasi  di  suatu  wilayah  berbeda- beda  maka  pertumbuhan  ekonomi  di  setiap  wilayah  juga akan berbeda [ 18 ]. Hal inilah yang menyebabkan investasi berhubungan  erat  terhadap  ketimpangan  ekonomi  [ 19 ]. Selajan  dengan  penelitian  Bakri  dkk,  salah  satu  variabel yang  digunakan  adalah  Investasi.  Mendapatkan  hasil bahwa investasi mempengaruhi ketimpangan pembangunan  Provinsi  Sumatera  Barat  secara  signifikan dan  positif  [ 20 ].  Selanjutnya  data  realisasi  investasi Kabupaten/Kota  Provinsi  Jambi  pada  tahun  2015-2018 disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Realisasi Investasi Kabupaten/Kota Provinsi Jambi Tahun 2015-
2018 Kabupaten/kota Realisasi Investasi Kab/Kota Provinsi Jambi 2018 2017 2016 2015 Provinsi Jambi 1377629032 4154630 52782394 46224577 Kerinci 93796,5 97816,5 253803,8 262716,3 Merangin 126810822 50222,28 1148791 1093388 Sarolangun 57883033,1 481064,7 10240021 9278704 Batanghari 45092428,5 743551,3 2713374 2570682 Muaro Jambi 103356891 1037086 3374624 3222129 Tanjung Jabung Timur 45635383,2 142224,7 839492 691101,8 Tanjung Jabung Barat 15938243,3 541245,1 27085150 22945433 Tebo 310343615 71184,06 410533,3 288367,3 Bungo 334251257 708184,4 4157664 4142399 Kota Jambi 338217109 272918,4 2528901 1709002 Kota Sungai Penuh 6452,2 9132,2 30041,08 20654,56
Investasi Kabupaten/Kota Provinsi Jambi jika dilihat pada tabel  3  mempunyai  prospek  cenderung  fluktuatif    setiap tahunnya,  Investasi  terbanyak  berada  di  Sarolangun sebesar  57883033,1  Juta  Rupiah,  dan  jumlah  investasi terendah  berada  di  sungai  penuh  sebesar  6452,2  Juta Rupiah.  Peningkatan  investasi  setiap  tahunnya  dan perselisihan  peningkatan  serta  jumlah  investasi  per Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jambi  selama  tahun  2015- 2018 memicu terjadinya perbedaan pertumbuhan ekonomi yang  dapat  berpengaruh  pada  tingkat  ketimpangan ekonomi  di  Provinsi  Jambi  selama  tahun  berjalan. Berdasarkan fenomena-fenonena yang terjadi diatas, maka penulis  tertarik  untuk  membahas  lebih  lanjut  dengan penelitian yang berjudul Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Ketimpangan Ekonomi Kabupaten/Kota.

## 2. Metode Penelitian
Jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif  untuk mengetahui  tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi ketimpangan  ekonomi,  yaitu Aglomerasi, Tenaga  Kerja, Investasi.  Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  data  sekunder  dari  Badan  Pusat  Statistik. Variabel  adalah  konsep  yang  mempunyai  bermacam- macam  nilai,  berupa  kuantitatif  maupun  kualitatif  yang dapat  berubah-ubah  nilainya.  Variabel  penelitian  dalam penelitian ini, yaitu variabel  bebas  adalah  variabel  yang menjadi  sebab  atau  berubah  mempengaruhi  suatu variabel lain (variable independent) .  Juga  sering  disebut dengan variabel bebas, prediktor,  stimulus,  eksogen  atau antecendent .  Adapun  variabel  bebas  dalam  penelitian  ini Aglomerasi, Tenaga  kerja,  Investasi.  Variabel  terikat merupakan variabel yang dipengaruhi atau menjadi akibat, karena adanya variabel lain (variabel   bebas). Variabel ini juga  sering  disebut  variabel  terikat,  variabel  respon  atau endogen.  Adapun  variabel  terikat    dalam    penelitian    ini adalah  Ketimpangan ekonomi.
Metode analisis dalam penelitian ini menggunakan regresi data  panel.  Analisis  ini  dilakukan  untuk  membuktikan hipotesis. Analisis dengan menggunakan panel data adalah kombinasi antara deret waktu (time-series data) dan kerat lintang (cross-section  data). Dalam  model  data  panel persamaan  model  dengan  menggunakan  data cross section. Tiga macam pendekatan dalam analisis ini, yaitu : 1. Pendekatan Pooled Least Square  (PLS) atau (Common Effect, 2.  Pendekatan  Slope  Konstan  Tetapi  Intersep Berbeda  Antar  Individu (Fixed  Effect) 3.Pendekatan  efek acak (Random Effect)
Pemiliihan  model  dalam  pengumpulan  data  dalam penelitian  ini,yaitu  :  1. Chow  Test (uji  F-statistik)  adalah pengujian  untuk  memilih  model Common  Effect (tanpa variabel  dummy)  atau  dengan  model Fixed  Effect. 2.  Uji Langrange Multipler (LM) atau lengkapnya The Breusch- Pagan  LM  Test .  Digunakan  untuk  memilih  model Common  Effect (tanpa  variabel dummy )  atau  model Random  Effect. 3.Uji Hausman untuk  membandingkan antara  model Fixed Effect atau Random Effect yang  lebih baik untuk digunakan.
Agar  mendapatkan  prediktor  yang  tidak  bias  maka diperlukan  evaluasi  terhadap  dipenuhinya  asumsi  dari regresi  linier  klasik  yaitu  Uji  normalitas,  model  regresi yang  baik  adalah  memiliki  distribusi  data  normal  atau
mendekati  normal.  Suatu  data  dikatakan  berdistribusi normal  apabila  nilai Probability > Alpha (0,05).  Uji multikolinearitas, Pengujian asumsi klasik multikolinieritas  dilakukan  dengan  melihat  nilai  VIF (Variance Inflation Factor) dan Tolerance . Bila nilai VIF lebih  kecil  dari  10  dan  nilai  toleransinya  di  atas  0,1  atau nilai Tolerance  < 0,01  maka  dapat  disimpulkan  dalam model bebas dari penyimpangan asumsi klasik multikolinieritas. Uji Heteroskedastisitas, apabila probabilitas  statistik  < Alpha (0,05)  maka  dapat disimpulkan  tidak  terdapat  masalah  heteroskedastisitas  4. Uji autokolerasi, Pengujian ada atau tidaknya autokorelasi dalam  persamaan  regresi  ini  dilakukan  dengan  melihat keadaan  nilai  Durbin  Watson (DW  test). Jika  DW  hitung terletak  lebih  kecil  dari  dL  terjadi  autokorelasi  positif,  di antara  dL  dan  dU  tidak  dapat  diputuskan,  di  antara  dU  < DW < 4-dU  maka  bebas autokorelasi, di antara 4-dU dan 4-dL  maka  tidak  dapat  diputuskan,  lebih  dari  4-dL  maka terjadi autokorelasi negatif.
Koefisien determinasi (R²) adalah sesuatu yang menunjukkan  seberapa  besar  variasi variable dependen dapat  dijelaskan  oleh  variabel-variabel  independen. Besarnya nilai koefisien determinasi atau R square hanya antara  (0<  R2  <1).  Sementara  jika  dijumpai  R square bernilai  minus  (-)  maka  dapat  dikatakan  tidak  terdapat pengaruh  X  terhadap  Y.  Semakin  kecil  nilai  koefisien determinasi (R  square) maka  pengaruh  variabel  bebas terhadap  variabel  terikat  semakin  lemah.  Sebaliknya,  jika nilai R square semakin  mendekati  1,  maka  pengaruh  X terhadap Y semakin kuat.
Uji  t  dilakukan  untuk  mengetahui  signifikan  atau  tidak variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  secara individu. Uji f dilakukan untuk mengetahui signifikan atau tidak  variabel-variabel  independen  terhadap  variabel dependen  secara  bersama-sama.  Jika  nilai  Sig-F  >  0,05, maka  H0  gagal  menolak,  artinya  variabel  bebas  secara serentak  tidak  mempengaruhi  variabel  terikat  secara signifikan. Jika nilai Sig-F<0,05, maka H0 ditolak, artinya variabel  bebas  secara  serentak  mempengaruhi  variabel terikat secara signifikan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Uji  Chow dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  teknik regresi data panel yang tepat menggunakan Metode Fixed Effect atau  Metode Common  Effect . Selanjutnya  data  hasil uji chow Kabupaten/Kota  Provinsi  Jambi  pada  tahun  2015- 2018 disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Uji Chow Effects Test Statistic d.f. Prob. Cross-section F 4.042045 (10,30) 0.0014 Cross-section Chi-square 37.544598 10 0.0000
Berdasarkan Uji Chow menggunakan Eviews 9 pada tabel 4,  dapat  dilihat  bahwa  nilai  Probabilitas Cross-Section Chi-square sebesar 0,0014. Hasil ini menunjukkan bahwa nilai  probabilitas  <  0,05,  sehingga  H 0 ditolak.  Dengan demikian  pendugaan  sementara  model  estimasi  regresi data  panel  yang  cocok  digunakan  adalah Model  Fixed Effect. Uji  Hausman  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah teknik regresi data panel yang tepat menggunakan Metode
Random Effect atau Metode Fixed Effect . Selanjutnya data hasil  uji  hausman  Kabupaten/Kota  Provinsi  Jambi  pada tahun 2015-2018 disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Hausman
Test Summary Chi-Sq. Statistic  Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-section random 9.084060 3 0.0282
Berdasarkan  Uji  Hausman  menggunakan Eviews  9 pada tabel  5,  dapat  dilihat  bahwa  nilai  Probabilitas Cross- Section  random sebesar  0,0282.  Hasil  ini  menunjukkan bahwa  nilai  probabilitas  <  0,05,  sehingga  H 0 ditolak. Dengan  demikian  model  estimasi  regresi  data  panel  yang cocok  digunakan  adalah Model  Fixed  effect. Dari  kedua uji  model estimasi data panel  yang telah dilakukan, dapat diketahui  bahwa  pada  uji Chow dan  uji Hausman sama– sama  menghasilkan Model  fixed  effect ,  oleh  karena  itu tidak  perlu  lagi  dilanjutkan  ke  uji Lagrange  Multiplier (LM). Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  pada penelitian  ini  lebih  cocok  menggunakan  analisis  regresi data panel dengan Model fixed effect.
Uji  normalitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  dalam model  regresi,  variabel  terikat  dan  variabel  bebas keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi  yang  baik  adalah  memiliki  distribusi  data  normal atau mendekati normal. Suatu data dikatakan berdistribusi normal  apabila  nilai Probability > Alpha (0,05). Selanjutnya  data  hasil  uji  normalitas  Kabupaten/Kota Provinsi  Jambi  pada  tahun  2015-2018  disajikan  pada Gambar 1.
0 1 2 3 4 5 6 7 8 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 Series: Residuals Sample 1 44
Observations 44 Mean -5.85e-16 Median 0.195288 Maximum 5.837564 Minimum -7.021849 Std. Dev. 3.072911 Skewness -0.181437 Kurtosis 2.711481 Jarque-Bera 0.394022 Probability 0.821181

## Gambar 1. Hasil Uji Hausman
Berdasarkan  uji  asumsi  normalitas  pada  gambar  1,  dapat dilihat bahwa nilai Probability (0,821) > 0,05, maka dapat disimpulkan  bahwa  data  pada  penelitian  ini  berdistribusi normal.  Multikolinieritas  terjadi  jika  terdapat  hubungan yang sempurna atau pasti di antara beberapa variabel atau semua  variabel  independen  dalam  model.  Pada  kasus multikolinieritas  yang  serius,  koefisien  regresi  tidak  lagi menunjukan  pengaruh  murni  dari  variabel  independen dalam  model. Multikolinierity berarti  adanya  hubungan yang sempurna atau pasti di antara beberapa variable atau semua  variabel  yang  menjelaskan  dari  model  regresi. Pengujian  asumsi  klasik  Multikolinieritas  dilakukan dengan  melihat nilai VIF (Variance Inflation  Factor) dan Tolerance.  Bila  nilai  VIF  lebih  kecil  dari  10  dan  nilai toleransinya di atas 0,1 atau nilai Tolerance < 0,01  maka dapat disimpulkan dalam model bebas dari penyimpangan asumsi klasik, Multikolinieritas. Selanjutnya data hasil uji multikolinearitas  Kabupaten/Kota  Provinsi  Jambi  pada tahun 2015-2018 disajikan pada Tabel 6.

## Tabel 6. Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficient  Uncentered Centered Variable Variance VIF VIF AGLOMERASI _X1_SER_SER 0.001509 4.365427 1.054569 jumlahtenagakerja_X2 4.51E-12 26.57710 1.013989 INVESTASI_X3 1.84E-13 3.619747 1.040832 C 7.152490 31.00285 NA
Berdasarkan uji  multikolinearitas  pada  tabel  6,  dapat  di lihat  bahwa  korelasi  antar  variabel  bebas  yaitu  ,  nilai uncentered VIF  dari  X1,X2,X3  diatas  <  10.  Maka  tidak terjadi  multikolinearitas.  Heteroskedastisitas,  asumsi penting  dari  model  regresi  linear  klasik  adalah  bahwa gangguan (Disturbance) yang  muncul  dalam  fungsi regresi  populasi  adalah  homoskedastisitas,  yaitu  semua standar  error  mempunyai  varian  yang  sama.  Pengujian terhadap  gejala  Heteroskedastisitas  digunakan Glejtser Test yaitu  dengan  cara  meregres  nilai  residual absolute (sebagai  variabel  terikat)  dari  perhitungan  regresi  awal dengan  semua  variabel  bebasnya.  Bila  pengujian  secara statistik  dari  hasil  regresi  tidak  signifikan,  ini  berarti dalam  model  tidak  terjadi  penyimpangan  asumsi  klasik heterokesdastisitas  dengan  demikian  menerima  hipotesis homoskedastisitas  dan  sebaliknya,  dengan  kata  lain apabila  probabilitas  statistik  < Alpha (0,05)  maka  dapat disimpulkan  tidak  terdapat  masalah  heteroskedastisitas. Selanjutnya data hasil uji heteroskedastisitas Kabupaten/Kota  Provinsi  Jambi  pada  tahun  2015-2018 disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Uji Heteroskedastisitas F-statistic 1.766625     Prob. F(3,40) 0.1690 Obs*R-squared 5.147795     Prob. Chi-Square(3) 0.1613 Scaled explained SS 3.640642     Prob. Chi-Square(3) 0.3030
Uji breush  pagan pada  tabel  7  menunjukkan  nilai probabilitas  F-Statistik      sebesar  0,1690  lebih  besar  dari Alpha (0,05),  dan  nilai  probabilitas  F-Statistik  sebesar 0,1690  lebih  besar  dari Alpha (0,05)    Sehingga  dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat masalah heteroskedastisitas. Autokorelasi merupakan korelasi antara anggota serangkaian  observasi  yang  diurutkan  menurut  waktu (seperti  dalam  data  deretan  waktu)  atau  ruang.  Dalam konteks regresi, model regresi linier klasik mengasumsikan  bahwa  autokorelasi  seperti  itu  tidak terdapat  dalam  disturbansi  atau  ganguan  ui.  Dengan  kata lain  unsur  gangguan  yang  berhubungan  dengan  observasi tidak  dipengaruhi  oleh  unsur  disturbansi  atau  ganguan yang berhubungan dengan pengamatan lain manapun.
Pengujian  ada  atau  tidaknya  autokorelasi  dalam  persamaan regresi  ini  dilakukan  dengan  melihat  keadaan  nilai  Durbin Watson  (DW  test).  Jika  DW  hitung  terletak  lebih  kecil  dari dL  terjadi  autokorelasi  positif,  di  antara  dL  dan  dU  tidak dapat  diputuskan,  di  antara  dU  <  DW  <  4-dU  maka  bebas autokorelasi,  di  antara  4-dU  dan  4-dL  maka  tidak  dapat diputuskan, lebih dari 4-dL maka terjadi autokorelasi negatif. Selanjutnya  data  hasil  uji  autokorelasi  Kabupaten/Kota Provinsi Jambi pada tahun 2015-2018 disajikan pada Tabel 8.

## Tabel 8. Uji Autokorelasi
R-squared 0.659035     Mean dependent var  7.840909 Adjusted R-squared  0.511283     S.D. dependent var 3.463720 S.E. of regression 2.421427     Akaike info criterion 4.859962 Sum squared resid 175.8992     Schwarz criterion 5.427659 Log likelihood -92.91917     Hannan-Quinn criter.  5.070491 F-statistic 4.460428     Durbin-Watson stat 2.419569 Prob(F-statistic) 0.000350
Berdasarkan  uji  autokorelasi  pada  tabel  8,  dapat disimpulkan  bahwa  nilai  Durbin-Watson  (DW)  sebesar 2,419  dimana  jumlah  sampel  dalam  penelitian  ini  40  (n) dan  jumlah  variabel  independen  3  (k=3)  maka  di  tabel (DW) akan didapat  nila dL=1,149 dan dU=1,456 serta 4- dU=2,544.  Sesuai  dengan  ketentuan  Durbin  Watson dimana  1,456<2,419<2,544,  sehingga  tidak  terjadi autokorelasi.  Dapat  disimpulkan  bahwa  uji  autokorelasi terpenuhi sehingga model regresi dinilai baik. Regresi data panel  adalah  salah  satu  metode  untukk  menentukan hubungan  sebab  akibat  antara  satu  variabel  dengan variabel  lainnya.  Bisa  disebut  juga  hubungan  antara variabel  indefenden  dan  variabel  defenden.  Selanjutnya data  hasil  regresi  Kabupaten/Kota  Provinsi  Jambi  pada tahun 2015-2018 disajikan pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil regresi Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AGLOMERASI _X1_SER  -0.701900 0.327912  -2.140514 0.0406 Jumlahtenagakerja_X2  0.178503 1.219291 0.146399 0.8846 INVESTASI_X3 0.489929 0.582754 0.840713 0.4072 C 12.54859 19.32899 0.649211 0.5211
Dari tabel 9 dapat disimpulkan, bahwa : 1. Nilai koefisien variabel  X 1 yaitu aglomerasi sebesar  0,701.  Ini  berarti bahwa  setiap  peningkatan aglomerasi sebesar  1%  maka akan  menurunkan      ketimpangan  ekonomi  di  Provinsi Jambi  sebesar 70,1  %  selama 2015  sampai 2018.  2.  Nilai koefisien  variabel  X 2 yaitu  jumlah  tenaga  kerja      sebesar 0,178. Ini berarti bahwa setiap peningkatan jumlah tenaga kerja  sebesar 1% maka akan meningkatkan   ketimpangan ekonomi  di  Provinsi  Jambi  sebesar  17,8  %  selama  2015 sampai 2018. 2. Nilai koefisien variabel X 3 yaitu investasi sebesar  0,489.  Ini  berarti  bahwa  setiap  peningkatan investasi sebesar 1% maka akan meningkatkan ketimpangan  ekonomi  di  Provinsi  Jambi  sebesar  48,9  % selama  2015  sampai  2018.  Uji  t  dilakukan  untuk mengetahui  signifikan  atau  tidak  variabel  independen terhadap  variabel  dependen  secara  individu.  Selanjutnya data hasil uji parsial Kabupaten/Kota Provinsi Jambi pada tahun 2015-2018 disajikan pada Tabel 10.
Tabel 10. Uji Parsial
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
AGLOMERASI _X1_SER  -0.701900 0.327912 -2.140514 0.0406 Jumlahtengakerja_X2 0.178503 1.219291 0.146399 0.8846 INVESTASI_X3 0.489929 0.582754 0.840713 0.4072 C 12.54859 19.32899 0.649211 0.5211
Tabel  10  menunjukan  bahwa  :  1.  Variabel aglomerasi mempunyai  nilai  signifikan  0,040<  0,05  ( α )  dan  nilai t hitung (2,140) >  nilai t tabel (2,021) maka dapat disimpulkan
bahwa  secara  parsial  variabel aglomerasi memiliki pengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  ketimpangan ekonomi  di Provinsi Jambi tahun 2015-2018. 2.  Variabel tenaga kerja dengan nilai signifikan 0,8846 > 0,05 ( α ) dan nilai    t hitung (0,146)  <    nilai  t tabel (2,021)  Maka  dapat disimpulkan  bahwa  secara  parsial  variabel  jumlah  tenaga kerja  memiliki  pengaruh  positif  dan  tidak    siginfikan terhadap  ketimpangan  ekonomi  di  Provinsi  Jambi  tahun 2015-2018.  3.  Variabel  Investasi  dengan  nilai  signifikan 0,407  >  0,05  ( α )  dan  nilai    t hitung (0,840)  <    nilai  t tabel (2,021)  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  secara  parsial variabel  investasi  memiliki  pengaruh  positif    dan  tidak siginfikan    terhadap  ketimpangan  ekonomi    di  Provinsi Jambi tahun 2015-2018. Uji f dilakukan untuk mengetahui signifikan  atau  tidak  variabel-variabel independen terhadap variabel dependen secara bersama-sama. Selanjutnya  data  hasil  uji  simultan  Kabupaten/Kota Provinsi  Jambi  pada  tahun  2015-2018  disajikan  pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil Uji Simultan R-squared 0.659035 Adjusted R-squared 0.511283 S.E. of regression 2.421427 Sum squared resid 175.8992 Log likelihood -92.91917 F-statistic 4.460428 Prob(F-statistic) 0.000350
Dari  uji  F  pada  tabel  11  diperoleh  nilai  F  hitung  sebesar 4,460  dengan  nilai  Probabilitas (Prob  F-statistic) sebesar 0,000.  Karena  nilai  Probabilitas  0,000  <  0,05  (α)  dan  F hitung  (358,6774)  >  F  tabel  (2,78),  maka  dapat disimpulkan bahwa semua variabel bebas yaitu aglomerasi ,  jumlah  tenaga  kerja,  investasi    secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap ketimpangan  ekonomi    di  Provinsi  Jambi    tahun  2015 sampai 2018.
Koefisien determinasi (R²) adalah sesuatu yang menunjukkan seberapa  besar  variasi variable dependen  dapat  dijelaskan oleh variabel-variabel independen. Nilai koefisien determinasi (R  square) dapat  dipakai  untuk  memprediksi seberapa  besar  kontribusi  pengaruh variable bebas  (X) terhadap variable terikat (Y) dengan syarat hasil uji F dalam analisis  regresi  bernilai  signifikan.  Sebaliknya  jika  hasil dalam uji F tidak signifikan determinasi (R square) ini tidak dapat  digunakan  untuk  mepengaruhi  kontribusi variable X terhadap  variabel  Y.  Selanjutnya  data  hasil  uji  koefisien determinan Kabupaten/Kota Provinsi Jambi pada tahun 2015- 2018 disajikan pada Tabel 12.
Tabel 12. Hasil Koefisien Determinasi R-squared 0.659035 Adjusted R-squared 0.511283 S.E. of regression 2.421427 Sum squared resid 175.8992 Log likelihood -92.91917 F-statistic 4.460428 Prob(F-statistic) 0.000350
Berdasarkan  hasil  koefisien  determinan  pada  tabel  12, dapat  dilihat  bahwa  nilai  Koefisien  Determinasi (R- squared) sebesar  0,659.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa
variabel-variabel  bebas  pada  persamaan  tersebut,  yaitu aglomerasi ,  jumlah  tenaga  kerja,  dan  investasi  secara bersama-sama  mempengaruhi    65,9%    ketimpangan ekonomi  di  Provinsi  Jambi    tahun  2015-2018,  sedangkan sisanya  sebesar  24,1  %  dijelaskan  oleh  faktor-faktor  lain di luar model.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasan mengenai Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi
Ketimpangan Ekonomi Kabupaten/Kota Di Provinsi Jambi Tahun 2015- 2018 memperoleh hasil penelitian yang dapat disimpulkan sebagai berikut dari nilai R Square sebesar 0,659. Hal ini menunjukkan bahwa variabel-variabel bebas  pada persamaan  tersebut,  yaitu aglomerasi ,  tenaga  kerja,  dan investasi  secara  bersama-sama  mempengaruhi  65,9% ketimpangan  ekonomi  di  Provinsi  Jambi    tahun  2015- 2018,  sedangkan  sisanya  sebesar  24,1  %  dijelaskan  oleh faktor-faktor  lain  di  luar  model.  Dari  uji  t  diatas  dapat disimpulkan  bahwa Aglomerasi (X 1 )  memiliki  nilai  sig. (0,040)  <   (0,05),  maka  secara  parsial  berpengaruh signifikan  terhadap  ketimpangan  ekonomi  di  Provinsi Jambi tahun 2015-2018. Hal ini berarti  hipotesis pertama di terima, artinya bahwa aglomerasi berpengaruh negative dan  signifikan terhadap ketimpangan ekonomi di Provinsi Jambi tahun 2015-2018.  Tenaga kerja (X 2 ) memiliki  nilai sig.  (0,8846)  >α  (0,05),  maka  secara  parsial  tidak berpengaruh signifikan terhadap ketimpangan ekonomi di Provinsi Jambi tahun 2015-2018. Hal ini berarti  hipotesis nol  di  terima,  artinya    bahwa  tenaga  kerja  berpengaruh positif  dan  tidak  signifikan  terhadap  ketimpangan ekonomi  di  Provinsi  Jambi  tahun  2015-2018.  Investasi (X 3 )  memiliki  nilai  sig.  (0,407)  >α  (0,05),  maka  secara parsial tidak berpengaruh signifikan terhadap ketimpangan ekonomi  di  Provinsi  Jambi  tahun  2015-2018.  Hal  ini berarti    hipotesis  nol  di  terima,  artinya  bahwa  investasi berpengaruh  positif  dan  tidak  signifikan  terhadap ketimpangan ekonomi di Provinsi Jambi tahun 2015-2018.

## Daftar Rujukan
[1] Asyafiq,  S.  (2019).  Strategi  Pertumbuhan  dan  Pembangunan Ekonomi Di Era Global Berbasis Pendidikan Ekonomi Kewarganegaraan. Jurnal  pendidikan  ilmu  sosial , 28 (1),  18. https://doi.org/10.17509/jpis.v28i1.15428
[2] Fitria,  T. N. (2016). Kontribusi ekonomi islam dalam  pembangunan ekonomi nasional. Jurnal ilmiah ekonomi islam , 2 (03). https://doi.org/10.29040/jiei.v2i03.3
[3] Azulaidin,  A.  (2021).  Pengaruh  pertumbuhan  penduduk  terhadap pertumbuhan ekonomi. Juripol, 4(1), 30–34
https://doi.org/10.33395/juripol.v4i1.10961
[4] Susanto,  R.,  &  Pangesti,  I.  (2021).  Pengaruh  inflasi  dan pertumbuhan  ekonomi  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  indonesia. Jabe  (Journal  of  Applied  Business  and  Economic),  7(2),  271. https://doi.org/10.30998/jabe.v7i2.7653
[5] Yuniarti,  P.,  Wianti,  W.,  &  Nurgaheni,  N.  E.  (2020).  Analisis Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi  Tingkat  Pertumbuhan  Ekonomi di  Indonesia. SERAMBI:  Jurnal  Ekonomi  Manajemen  Dan  Bisnis Islam , 2 (3), 169–176. https://doi.org/10.36407/serambi.v2i3.207
[6] Wahyu, A. M., Anugrah, P. G., Danyalin, A. M., & Noorrizki, R. D. (2021). Ketimpangan Ekonomi Berdampak pada Tingkat
Kriminalitas?  Telaah  dalam  Perspektif  Psikologi  Problematika Sosial. Jurnal Ilmiah Ilmu Sosial , 7 (2), 170. https://doi.org/10.23887/jiis.v7i2.35361
[7] Noviar,  N.  (2021).  Analisis  ketimpangan  dan  klasifikasi pembangunan  ekonomi  kabupaten/kota  di  provinsi  banten  tahun 2016-2020. Jurnal  Kebijakan  Pembangunan  Daerah , 5 (1),  24–33. https://doi.org/10.37950/jkpd.v5i1.118
[8] Pertiwi,  U.  E.,  Heriberta,  H.,  &  Hardiani,  H.  (2021).  Pengaruh Ketimpangan  Gender  Terhadap  Pertumbuhan  Ekonomi  di  Provinsi Jambi. Jurnal Ekonomi Aktual , 1 (2), 69–76.
https://doi.org/10.53867/jea.v1i2.17
[9] Cahyono,  S.  A.  (2015).  Pertumbuhan  dan  ketimpangan  ekonomi  di daerah  aliran  sungai  bengawan  solo. Jurnal  Penelitian  Hutan  dan Konservasi Alam , 12 (1), 33–44. https://doi.org/10.20886/jphka.2015.12.1.33-34
[10] Khrismaningrum,  N.  M.  P.  (2020).  Analisis  ketimpangan  ekonomi dan  potensi  pertumbuhan  ekonomi  daerah  wisata  laut  dan  daerah wisata  gunung  di  provinsi  bali. Journal  of  Economics  Development Issues , 3 (01), 61–69. https://doi.org/10.33005/jedi.v3i01.38
[11] Syaripuddin,  S.,  Semmaila,  B.,  &  Aminuddin,  A.  (2021).  Pengaruh Aglomerasi,  Tingkat  Pengangguran  Terbuka,  Investasi,  dan  Indeks Pembangunan  Manusia  terhadap  Ketimpangan  Pembangunan Ekonomi di Pulau Sulawesi. Paradoks : Jurnal Ilmu Ekonomi , 4 (1), 37–55. https://doi.org/10.33096/paradoks.v4i1.742
[12] Zahara,  V.  M.,  Adha,  S.,  Adiwinata,  D.,  &  Nurhikmat,  M.  (2021). Aglomerasi Disparitas Pembangunan Wilayah Provinsi Banten. JIIP
- Jurnal Ilmiah Ilmu Pendidikan , 4 (4), 228–236. https://doi.org/10.54371/jiip.v4i4.263
[13] Hendarmin, H. (2019). Dampak Pertumbuhan Ekonomi, Aglomerasi, dan  Modal  Manusia  Terhadap  Ketimpangan  Pendapatan  Antar Kabupaten/Kota  Di  Provinsi  Kalimantan  Barat. EcceS  (Economics, Social, and
Development Studies) , 6 (2), 245.
https://doi.org/10.24252/ecc.v6i2.11186
[14] Desnasari,  D.  (2021).  Analisis  pengaruh  produktivitas  tenaga  kerja, ketimpangan  pendapatan,  dan  investasi  terhadap  pertumbuhan ekonomi  di  Indonesia  periode  2009-2018. Jurnal  Investasi  Islam , 5 (2), 93–110. https://doi.org/10.32505/jii.v5i2.1907
[15] Irmiyanti,  Y.,  Kasimin,  S.,  &  Fauzi,  T.  (2017).  Analisis  Dampak Ketimpangan Pertumbuhan Ekonomi Wilayah Terhadap
Kemiskinasn Di Wilayah Barat Selatan Provinsi Aceh. Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian , 2 (3), 179–190. https://doi.org/10.17969/jimfp.v2i3.3753
[16] Amelia, A., & Diana,  T. (2021).  Spatial Analysis  of Fiscal  Balance Fund  on  Income  Inequality  in  West  Kalimantan. Jurnal  Economia , 17 (1), 1–19. https://doi.org/10.21831/economia.v17i1.31731
[17] Mainita,  M.,  &  Soleh,  A.  (2019).  Analisis  investasi  asing  langsung di indonesia.
Journal
Development , 7 (2), 119–
131. https://doi.org/10.53978/jd.v7i2.139
[18] Syawie,  M.  (2013).  Ketimpangan  pendapatan  dan  penurunan kesejahteraan masyarakat. Sosio Informa ,
18 (2). https://doi.org/10.33007/inf.v18i2.70
[19] Desnasari,  D.  (2021).  Analisis  pengaruh  produktivitas  tenaga  kerja, ketimpangan  pendapatan,  dan  investasi  terhadap  pertumbuhan ekonomi  di  Indonesia  periode  2009-2018. Jurnal  Investasi  Islam , 5 (2), 93–110. https://doi.org/10.32505/jii.v5i2.1907
[20] Kristyanto,  V.  S.,  &  Kaluge,  D.  (2018).  Peningkatan  Inklusivitas Ekonomi  Melalui  Pembiayaan  Investasi  Modal  Manusia. Jurnal Ekonomi Kuantitatif Terapan , 170. https://doi.org/10.24843/jekt.2018.v11.i02.p04
.