Vol. 18, No. 2,  274 -292,  January, 2022 DOI: 10.20956/j.v18i2.18811

## Determinants of Development Achievements on District/City of Central Java in 2019

## Determinan Capaian Pembangunan Kabupaten/Kota Jawa Tengah
Tahun 2019
Cesaria Dewi  1 , Ekaria *2

## Abstract
In  2019,  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional  (Bappenas)  awarded  Central  Java  as  the province with the best Perencanaan dan Pembangunan Daerah (PPD). However, if it is reviewed at  the  district/city  level,  it  shows  that  there  are  still  many  areas  that  have  low  development achievements.  In  accordance  with  the  United  Nations  Development  Programme  (UNDP) proposal,  the  Human  Development  Index  (HDI)  is  used  as  an  indicator  of  the  achievement  of district/city development whose calculations are good enough to describe development from both a social and economic perspective. The large difference in HDI between districts/cities in Central Java  and  the  distribution  of  development  achievements  are  still  centered  around  the  provincial capital,  namely  Semarang  City,  this  indicates  the  occurrence  of  inequality  in  development achievements at the district/city level in Central Java. Because the observations in this study are districts/cities  in  Central  Java,  the  linkage  between  district/city  causes  spatial  autocorrelation. Therefore,  spatial  regression  model  is  used  to  determine  the  model  that  has  spatial autocorrelation.  This  study  aims  to  determine  the  achievements  of  development  and  its determinants  in  the  districts/cities  of  Central  Java  in  2019  using  the  spatial  regression  analysis method.  From  the  results  of  the  study,  it  is  known  that  there  is  a  dependence  on  development achievements between districts/cities in Central Java which is influenced by the regional capacity factor is characterized by PAD and economic growth; operational resource factors characterized by DAU, DAK and technology; and the level of poverty.
Keywords: development  achievement,  Human  Development  Index  (HDI),  spatial regression

## Abstrak
Pada  tahun  2019,  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional  (Bappenas)  memberikan penghargaan  kepada  Jawa  Tengah  sebagai  provinsi  dengan  Perencanaan  dan  Pembangunan Daerah (PPD) terbaik. Namun apabila ditinjau pada tingkat kabupaten/kota menunjukkan bahwa masih terdapat banyak daerah yang  memiliki capaian pembangunan  yang rendah.  Sesuai  usulan United  Nations  Development  Programme (UNDP),  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM) digunakan sebagai indikator capaian pembangunan kabupaten/kota yang penghitungannya sudah cukup  baik  menggambarkan  pembangunan  baik  dari  sisi  sosial  maupun  ekonomi.  Besarnya
 Politeknik Statistika STIS,
Email address : 1 cesariadewi1@gmail.com, 2 e_ria_s@yahoo.co.id

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Cesaria Dewi, Ekaria
perbedaan  IPM  antar  kabupaten/kota  di  Jawa  Tengah  dan  sebaran  capaian  pembangunannya masih berpusat di sekitar ibu kota provinsi yaitu Kota Semarang, hal ini mengindikasi terjadinya ketidakmerataan capaian pembangunan pada level kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah. Oleh karena  amatan  dalam  penelitian  ini  adalah  wilayah  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah maka  adanya  keterkaitan  amatan  kabupaten/kota  menyebabkan  terjadinya  autokorelasi  spasial. Karena itu digunakan model regresi spasial untuk menentukan model yang memiliki autokorelasi spasial.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  capaian  pembangunan  dan  determinannya  di kabupaten/kota  Jawa  Tengah  tahun  2019  dengan  metode  analisis  regresi  spasial.  Dari  hasil penelitian diketahui bahwa faktor kemampuan daerah yang dicirikan oleh PAD dan pertumbuhan ekonomi;  faktor  sumber  daya  operasional  yang  dicirikan  oleh  DAU,  DAK  dan  teknologi;  serta tingkat kemiskinan signifikan memengaruhi capaian pembangunan.
Kata  kunci: capaian  pembangunan,  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM),  regresi spasial

## 1.  PENDAHULUAN
Pembangunan  merupakan  upaya  terencana  agar  terjadi  perubahan  yang  bertujuan memperbaiki  dan  menaikkan  taraf  hidup,  kesejahteraan  serta  kualitas  manusia  [2].  Pada  tahun 2019, Badan Perencanaan Pembangunan Nasional (Bappenas) memberikan penghargaan kepada Jawa  Tengah  sebagai  provinsi  dengan  Perencanaan  dan  Pembangunan  Daerah  (PPD)  terbaik. Penghargaan  tersebut  diterima  oleh  Gubernur  Jawa  Tengah,  Pranowo,  pada  pelaksanaan Musyawarah  Perencanaan  Pembangunan  Nasional,  di  Hotel  Shangri-La  Jakarta,  Kamis (9/5/2019). Jawa Tengah juga mendapatkan penghargaan lainnya, yaitu untuk tingkat kota, Kota Semarang  unggul  dari  Kota  Denpasar  dan  Kota  Makassar.  Sementara  tingkat  kabupaten, Kabupaten  Temanggung  menduduki  posisi  kedua  setelah  Kabupaten  Tanah  Datar.  Kepala Bappeda  Provinsi  Jawa  Tengah,  Ariwibowo,  mengatakan  bahwa  reformasi  birokrasi  yang dipelopori Ganjar Pranowo menjadi kunci penerimaan penghargaan. Jawa Tengah unggul dari sisi perencanaan,  inovasi,  penurunan  kemiskinan,  integrasi  program  dan  kelembagaan  yang  efektif dan  reformatif.  Hal  tersebut  membuat  Bappenas  menjadikan  Jawa  Tengah  sebagai role  model pembangunan tingkat nasional.
Namun  apabila  ditinjau  pada  tingkat  kabupaten/kota  menunjukkan  bahwa  masih  terdapat banyak  daerah  yang  memiliki  capaian  pembangunan  yang  rendah.  Paradigma  capaian pembangunan saat ini adalah pertumbuhan ekonomi yang diukur dengan pembangunan manusia yang dilihat dengan tingkat kualitas hidup manusia [12].

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi

## Cesaria Dewi, Ekaria
Sumber: Badan Pusat Statistik, diolah
Gambar 1. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) kabupaten/kota di Jawa Tengah tahun 2019
Berdasarkan  gambar  1,  dapat  diketahui  bahwa  angka  IPM  Jawa  Tengah  pada  tahun  2019 telah  mencapai  71,73  dan  menempati  no.  13  peringkat  nasional.  Jika  dipisahkan  antara  daerah dengan status kabupaten dan kota maka dapat dilihat bahwa IPM kabupaten lebih rendah daripada IPM perkotaan. Rata-rata IPM daerah dengan status kabupaten hanya mencapai 70,96 sedangkan di  daerah  perkotaan  telah  mencapai  79,45.  Besarnya  perbedaan  IPM  antar  kabupaten/kota tersebut  mengindikasikan  adanya  ketidakmerataan  capaian  pembangunan  di  Provinsi  Jawa Tengah pada level kabupaten/kota.
Permasalahan pembangunan daerah di Indonesia menjadi salah satu fokus pemerintahan Joko Widodo dalam program NAWACITA dan juga termasuk 17 tujuan pembangunan berkelanjutan atau  sering  disebut Sustainable  Development  Goals (SDGs)  yang  digagas  Perserikatan  Bangsa- Bangsa  (PBB).  Artinya,  ketidakmerataan  capaian  pembangunan  kabupaten/kota  yang  terjadi  di Jawa Tengah menjadi masalah kewilayahan yang membutuhkan perhatian pemerintah daerahnya untuk  dapat  segera  diatasi.  Adanya  desentralisasi  fiskal,  pemerintahan  kabupaten/kota  memiliki wewenang  untuk  menggali  pendapatan  dan  melakukan  peran  alokasi  secara  mandiri  dalam menetapkan  prioritas  pembangunan  [15].  Sehingga  diharapkan  dapat  lebih  memeratakan pembangunan sesuai dengan keinginan kabupaten/kota untuk mengembangkan  wilayah menurut potensi  masing-masing.  Desentralisasi  fiskal  meningkatkan  efisiensi  ekonomi  yang  kemudian berkaitan  dengan  dinamika  pertumbuhan  ekonomi  [14].  Pada  periode  tahun  2017-2019,  hampir semua  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah  mengalami  pertumbuhan  ekonomi  di  atas  5 persen  namun  masih  terdapat  masalah  mendasar  yang  dialami  kabupaten/kota  di  Jawa  Tengah yaitu kemiskinan. Jika dilihat dari tahun ke tahun, tingkat kemsikinan di Jawa Tengah memang mengalami penurunan, tetapi selalu berada di atas tingkat kemiskinan nasional. Adanya kemajuan teknologi  juga  merupakan  faktor  yang  menjadi  pertimbangan  bagi  pemerintah  kabupaten/kota dalam  pelaksanaan  kegiatan  pembangunan.  Semakin  pesat  perkembangan  teknologi,  maka  apa yang  dikerjakan  setiap  daerah  akan  semakin  praktis  dan  mudah  sehingga  banyak  aktivitas  yang dapat  diselesaikan  dan  semakin  tinggi  pula  produktivitas  daerah.  Oleh  karena  itu,  muncul pertanyaan  mengenai  keterkaitan  antara  desentralisasi  fiskal,  pertumbuhan  ekonomi,  tingkat kemiskinan  dan  teknologi  terhadap  capaian  pembangunan  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa Tengah.
Oleh  sebab  itu,  pada  penelitian  ini  peneliti  bertujuan  untuk  mengetahui  gambaran  capaian pembangunan di tiap kabupaten/kota Jawa Tengah dan variabel apa saja yang memengaruhinya.

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi

## Cesaria Dewi, Ekaria
Untuk  mencapai  tujuan  tersebut  diperlukan  suatu  nilai  yang  dapat  menggambarkan  capaian pembangunan. Terdapat berbagai indikator yang dapat digunakan dalam mengukur pembangunan suatu  wilayah.  Hal  yang  biasa  digunakan  sebagai  tolak  ukur  adalah  Produk  Domestik  Regional Bruto  (PDRB)  namun  ukuran  pembangunan  ini  belum  mampu  menggambarkan  pembangunan secara  menyeluruh.  Badan Pusat  Statistik  (BPS) juga  menyusun  Indeks  Pembangunan  Regional (IPR)  namun  penyusunan  IPR  hanya  dilakukan  pada  level  provinsi.  Alternatif  pengukuran pembangunan  yang  diusulkan  oleh United  Nations  Development  Programme (UNDP)  yaitu melalui  IPM.  Ukuran  ini  sudah  cukup  baik  menggambarkan  pembangunan  baik  dari  sisi  sosial maupun ekonomi. Sehingga pada penelitian ini, indikator capaian pembangunan yang digunakan adalah IPM.
Beberapa  penelitian  mengenai  capaian  pembangunan  sudah  pernah  dilakukan.  Dalam penelitian  oleh  Mirza  (2011)  menggunakan  regresi  panel  menunjukkan  bahwa  kemiskinan berpengaruh  negatif  terhadap  capaian  pembangunan  sedangkan  pertumbuhan  ekonomi berpengaruh  positif  terhadap  capaian  pembangunan  [12].  Soejoto  dkk.  (2015)  sebelumnya  juga pernah  melakukan  penelitian  tentang  capaian  pembangunan  secara explanatory  research [17]. Dalam  penelitiannya  tentang  capaian  pembangunan  kabupaten/kota  di  Indonesia  disimpulkan bahwa  desentralisasi  fiskal,  pertumbuhan  ekonomi  dan  tingkat  kemiskinan  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  capaian  pembangunan.  Selain  itu,  Widyastuti  (2020)  meneliti  capaian pembangunan  di  Indonesia  menggunakan  regresi  linier  berganda  dan  menemukan  bahwa teknologi  berpengaruh  positif  terhadap  capaian  pembangunan  [20].  Oleh  karena  amatan  dalam penelitian  ini  adalah  wilayah  kabupaten/kota di  Provinsi Jawa Tengah  maka  adanya  keterkaitan amatan  kabupaten/kota  menyebabkan  terjadinya  autokorelasi  spasial.  Model  regresi  spasial adalah  salah  satu  model  yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  model  yang  memiliki autokorelasi  spasial.  Sehingga  penelitian  ini  menggunakan  model  regresi  spasial  untuk menentukan capaian pembangunan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
a) Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
United  Nations  Development  Programme (UNDP)  pertama  kali  memperkenalkan  istilah Human  Development  Index (HDI)  atau  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  pada  tahun  1990, sebagai  suatu  indikator  yang  penting  untuk  mengukur  keberhasilan  dalam  membangun  kualitas hidup  manusia.  Menurut  BPS,  IPM  menjelaskan  bagaimana  penduduk  dapat  mengakses  hasil pembangunan dalam memperoleh pendapatan, kesehatan, pendidikan dan sebagainya. IPM terdiri dari tiga dimensi dasar yaitu, umur panjang dan hidup sehat, pendidikan dan standar hidup yang layak. Terdapat beberapa manfaat IPM yaitu mengukur keberhasilan dalam upaya pembangunan kualitas  hidup  manusia,  menentukan  peringkat/level  pembangunan  suatu  wilayah  serta  bagi Indonesia sebagai ukuran kinerja pemerintah.
Perhitungan  IPM  di  Indonesia  dimulai  sejak  tahun  1996  yang  dilakukan  setiap  tiga  tahun sekali.  Kemudian  pada  tahun  2004  dilakukan  perhitungan  IPM  setiap  tahun  guna  memenuhi kebutuhan  kementerian.  Perhitungan  dilakukan  untuk  tiap  wilayah  administrasi  dari  provinsi sampai  kabupaten/kota.  Hal  tersebut  berguna  untuk  membandingkan  perkembangan pembangunan  manusia  di  setiap  wilayah,  sehingga  dapat  diketahui  daerah  mana  yang  perlu meningkatkan  kualitas  hidup  manusia  pada  daerahnya.  Pada  tahun  2010,  terdapat  beberapa perubahan  perhitungan  pada  IPM  yang  dilakukan  oleh  BPS.  Perubahan-perubahan  tersebut disesuaikan dengan kondisi yang ada di Indonesia sehingga perhitungan IPM di  Indonesia yang dilakukan  oleh  BPS  tidak  dapat  dibandingkan  dengan  perhitungan  yang  dilakukan  oleh  UNDP. Hal ini karena tujuan dari perhitungan IPM di Indonesia adalah untuk membandingkan nilai IPM antar kabupaten/kota dan antar provinsi, sedangkan UNDP membandingkan antar negara.

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Cesaria Dewi, Ekaria

## b) Desentralisasi Fiskal
Berdasarkan  teori  ekonomi  Keynes,  Y  =  C  +  I  +  G,  menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi pengeluaran  pemerintah  (G)  maka  akan  mendorong  kenaikan  output  secara  agregat  (Y)  [10]. Dalam  membiayai  pengeluaran  pemerintah  maka  dibutuhkan  sumber  pendapatan  yang  kuat. Adanya  desentralisasi  fiskal  memberikan  keleluasaan  dalam  meningkatkan  pendapatan pemerintah  daerah  sehingga  pemerintah  daerah  dapat  membiayai  pengeluarannya  dengan  baik serta pembangunan akan meningkat.
Unsur  penting  dari  desentralisasi  fiskal  adalah  adanya  dana  perimbangan  yang  terdiri  dari dana  alokasi  umum,  dana  bagi  hasil  dan  dana  alokasi  khusus.  Kebijakan  pemberian  dana perimbangan  (transfer)  didasari  atas  kesadaran  bahwa  kapasitas  daerah  dalam  pembiayaan pembangunan  tidak  sama.  Dengan  demikian  tujuan  otonomi  daerah  akan  menjadi  sulit  tercapai bagi  daerah  dengan  kemampuan  fiskal  yang  rendah.  Terdapat  tiga  alasan  utama  pemerintah melakukan transfer kepada daerah [7]:
1. Vertical fiscal imbalances yaitu ketidakseimbangan penguasaan sumber daya daerah oleh pemerintah pusat.
2. Horizontal  fiscal  imbalances yaitu  kesenjangan  kapasitas  fiskal  dan  kebutuhan  fiskal antar daerah.
3. Spill-over-effect yaitu adanya eksternalitas ekonomis dan disekonomis suatu kegiatan di daerah ke daerah lainnya.
Dengan  adanya  desentralisasi  fiskal  pemerintah  daerah  dapat  meningkatkan  pendapatannya melalui  optimalisasi  potensi  daerah  seperti  pajak  dan  retribusi.  Selain  itu,  bagi  daerah  yang potensi  daerahnya  rendah  akan  tetap  mendapat  dukungan  pemerintah  pusat  sehingga  program- program pembangunan dapat dibiayai secara baik.

## c) Pertumbuhan Ekonomi
Teori  pertumbuhan  ekonomi  oleh  Adam  Smith  dapat  didefinisikan  sebagai  penjelasan mengenai  faktor-faktor  yang  menentukan  output  dalam  rentang  waktu  yang  panjang  dan bagaimana faktor-faktor tersebut berinteraksi satu sama lain sehingga terjadi proses pertumbuhan [1]. Berdasarkan teori pertumbuhan ekonomi Adam Smith, dijelaskan bahwa terdapat dua aspek utama  dalam  proses  pertumbuhan  ekonomi  yaitu  pertumbuhan  output  dan  pertumbuhan penduduk.  Pertumbuhan  output  suatu  daerah  ditentukan  oleh  sumber  daya  alam,  sumber  daya manusia  dan  stok  kapital  yang  tersedia.  Sedangkan  pertumbuhan  penduduk  akan  mendorong pembangunan  ekonomi,  penduduk  yang  bertambah  akan  memperluas  pasar  sehingga meningkatkan spesialisasi perekonomian. Ahli-ahli ekonomi klasik (Adam Smith, David Ricardo dan Thomas R. Malthus) berpandangan the law of diminishing return akan berpengaruh terhadap pertumbuhan  ekonomi  seiring  dengan  bertambahnya  jumlah  penduduk.  Pada  waktu  awal  saat jumlah  penduduk  masih  relatif  sedikit  sementara  kekayaan  alam  relatif  melimpah,  tingkat pengembalian  modal  dan  investasi  akan  tinggi  sehingga  pertumbuhan  ekonomi  akan  terwujud. Keadaan tersebut tidak akan berlangsung terus menerus. Apabila penduduk sudah sangat banyak, penambahan  jumlah  penduduk  justru  akan  menurunkan  pertumbuhan  ekonomi  karena produktivitas  marginal  penduduk  telah  bernilai  negatif.  Kemakmuran  akan  menurun  dan perekonomian akan mencapai tingkat perkembangan yang sangat rendah.
Proses  pembangunan  berkelanjutan  suatu  daerah  pada  akhirnya  ditujukan  untuk  mencapai kesejahteraan  hidup  masyarakatnya.  Pencapaian  kesejahteraan  hidup  ini  secara  ekonomi  dapat dilihat dari tingkat pertumbuhan ekonomi yang tinggi [21]. Pertumbuhan ekonomi dapat diartikan sebagai kenaikan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB)  tanpa memandang apakah kenaikan itu  lebih  besar  atau  lebih  kecil  dari  tingkat  pertumbuhan  penduduk  atau  apakah  perubahan struktur  ekonomi  terjadi  atau  tidak  [9].  Oleh  karena  itu,  secara  umum  pembangunan  daerah

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Cesaria Dewi, Ekaria
tergantung pada nilai PDRB yang diperoleh dari seluruh kegiatan ekonomi suatu daerah. Dengan demikian  pertumbuhan  ekonomi  merupakan  salah  satu  indikator  keberhasilan  pembangunan keberlanjutan,  semakin  tingginya  pertumbuhan  ekonomi  akan  mengindikasikan  semakin  tinggi pula kesejahteraan masyarakat.
d) Tingkat Kemskinan
Teori Vicious Circle of Poverty oleh Ragnar Nurkse menggambarkan adanya kesukaran yang dihadapi suatu negara miskin untuk menciptakan pembangunan [13]. Teori ini menjelaskan suatu rangkaian  yang  saling  memengaruhi  satu  sama  lain,  sehingga  menimbulkan  suatu  keadaan dimana negara akan tetap miskin dan akan banyak mengalami kesukaran untuk mencapai tingkat pembangunan  yang  lebih  baik.  Adanya  keterbelakangan,  ketidaksempurnaan  pasar,  dan kurangnya modal menyebabkan rendahnya produktivitas. Rendahnya produktivitas mengakibatkan  rendahnya  pendapatan  yang  mereka  terima.  Rendahnya  pendapatan  akan berimplikasi  pada  rendahnya  tabungan  dan  investasi,  baik  investasi  manusia  maupun  investasi modal.  Rendahnya  investasi  berakibat  pada  keterbelakangan  dan  seterusnya.  Pengaruh  dalam vicious circle of poverty menyebabkan siapapun yang berada di dalamnya sulit untuk keluar tanpa terkecuali  dengan  negara.  Secara  ringkas,  pokok  pandangan  teori  ini  adalah  negara  miskin pendapatannya  rendah  dan  tidak  mampu  menabung.  Sebagai  akibatnya  tidak  terdapat  insentif mengembangkan  kegiatan  ekonomi  modern  karena  pasaran  terbatas  sebagai  akibat  pendapatan yang rendah dan tabungan terbatas sehingga tidak dapat membiayai proyek-proyek pembangunan yang akan dikembangkan.

## e) Teknologi
Teori  Schumpeter  menekankan  peran  inovasi  pemerintah  dalam  mewujudkan  pembangunan ekonomi  [16].  Inovasi  dan  atau  pembaharuan  yang  dimaksud  dalam  kegiatan  ekonomi  tersebut meliputi  pengembangan  bahan  baku  yang  baru,  meningkatkan  efisiensi  proses  produksi, memperkenalkan  barang-barang  baru  dan  memperluas  serta  menciptakan  pasar.  Menurut Schumpeter,  semakin  maju  perekenomian  suatu  negara,  kemungkinan  untuk  melakukan  inovasi di negara tersebut akan semakin terbatas. Hal ini akan menyebabkan pembangunan suatu wilayah mengalami perlambatan dan perekonomian akan mencapai kondisi tidak berkembang ( stationary state ).
Bagi  para  ahli  ekonomi,  kemajuan  teknologi  merupakan  salah  satu  faktor  produksi  yang paling  penting  dalam  pembangunan  daerah.  Kemajuan  teknologi  berarti  ditemukannya  cara berproduksi  atau  perbaikan  produksi.  Terjadinya  penemuan  teknologi  baru  dan  penggunaan teknologi yang lebih maju merupakan salah satu faktor yang memengaruhi pembangunan daerah. Hal ini dikarenakan pemerintah menganggap penemuan teknologi dan terjadinya inovasi mampu meningkatkan  produktivitas  dan  penurunan  biaya  produksi  sehingga  tingkat  pembangunan diharapkan  lebih  tinggi  daripada  apabila  proses  produksi  yang  sama  dilakukan  dengan menggunakan teknologi yang lebih sederhana [18].
f) Analisis Regresi Spasial
Secara umum persamaan model regresi spasial atau General Spatial Model untuk data cross- section adalah sebagai berikut [3]:
(1)
(2)
memiliki dengan:

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Cesaria Dewi, Ekaria
y : vektor variabel dependen ( n x 1) X : matriks variabel independen [ n x (p+1)] β : vektor koefisien parameter regresi [(p+1) x 1] ρ : koefisien spatial lag
λ : koefisien spatial error
ε : vektor error yang berautokorelasi ( n x 1) μ : vektor error ( n x 1) W : matriks penimbang spasial ( n x n ) n  : jumlah amatan atau wilayah p : jumlah variabel independen
Model-model yang dapat dibentuk dari beberapa model regresi spasial umum adalah sebagai berikut :
1. Koefisien spatial lag (ρ) = 0 dan koefisien spatial error (λ) = 0. Sehingga dengan tidak adanya  efek  spasial  maka  model  yang  terbentuk  adalah  model  regresi  linier  klasik. Modelnya sebagai berikut:
(3)
2. Koefisien spatial lag (ρ)  ≠ 0 dan koefisien spatial error (λ) = 0. Dengan nilai koefiseien spatial  lag ≠  0  maka  akan  terbentuk  model Spatial  Autoregressive (SAR)  atau Spatial Lag dengan  asumsi  terjadi  efek spatial  lag pada  variabel  dependen.  Modelnya  sebagai berikut:
(4)
3. Koefisien spatial lag (ρ) = 0 dan koefisien spatial error (λ) ≠ 0. Dengan nilai koefiseien spatial error ≠ 0 maka akan terbentuk model Spatial Error Model (SEM) dengan asumsi terjadi efek spatial pada error . Modelnya sebagai berikut:
(5)
g) Pengujian Ketergantungan Spasial
Ketergantungan spasial ( spatial dependence ) muncul karena terdapat hubungan antarwilayah. Untuk  mendeteksi  dependensi  spasial  digunakan  Uji Moran’s  I ( error ).  Hipotesis  statistiknya adalah sebagai berikut:
H 0 : I ε = 0 (tidak terdapat dependensi spasial dalam error ) H 1 : I ε ≠ 0 (terdapat dependensi spasial dalam error ) Statistik uji [5]:
√ (6)
Apabila  nilai  statistik  uji  |Z|  lebih  besar  dari atau p-value kurang  dari  nilai  α  maka keputusan tolak H 0 , sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat dependensi spasial dalam error . Efek  spasial  berupa  lag  dan  error  dapat  diuji  menggunakan  uji Lagrange  Multiplier (LM). Lagrange  Multiplier  Test (LM Test )  dapat  menjadi  dasar  dalam  pembentukan  model  regresi spasial (SAR atau SEM).
Hipotesis Statistik:
i. Model SAR
H 0 : ρ = 0 (tidak terdapat dependensi spasial lag dalam model) H 1 : ρ ≠ 0 (terdapat dependensi spasial lag dalam model)

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi

## Cesaria Dewi, Ekaria
Statistik Uji [5]:
[ ] (7)
ii. Model SEM H 0 : λ = 0 (tidak terdapat dependensi spasial error dalam model) H 1 :  λ ≠ 0 (terdapat dependensi spasial error dalam model) Statistik Uji [5]:
[ ] (8)
Keputusan  tolak  H 0 apabila  kedua  nilai  statistik  uji  ( dan )  lebih  besar  dari atau  nilai p-value kurang  dari  α.  Pembentukan  model  regresi  spasial  menggunakan  model  SAR apabila  nilai  statistik  uji signifikan  dan tidak  signifikan.  Sebaliknya,  penggunaan model SEM dilakukan apabila nilai statistik uji signifikan dan tidak signifikan.
h) Robust Lagrange Multiplier
Hipotesis Statistik:
i. Model SAR
H 0 : ρ = 0 (tidak terdapat dependensi spasial lag dalam model) H 1 : ρ ≠ 0 (terdapat dependensi spasial lag dalam model) Statistik Uji:
[ ] ̂ (9)
ii. Model SEM H 0 : λ = 0 (tidak terdapat dependensi spasial error dalam model)
H 1 : λ ≠ 0 (terdapat dependensi spasial error dalam model) Statistik Uji:
[ ̂ ] ̂ (10) Keputusan tolak H 0 apabila nilai statistik uji dan
lebih besar dari atau nilai p-value kurang dari α.
Dari  model  yang  terpilih  dapat  dilihat  seberapa  kuat  variabel-variabel  independen menggambarkan  variabel  dependennya  dengan  menggunakan R-squared .  Terdapat  beberapa pilihan  penilaian  untuk  mengetahui  kebaikan  model  secara  empiris  dengan  membandingkan indikator  statistiknya  yaitu  nilai log-likelihood , Akaike  Info  Criterion (AIC)  dan Schwartz Criterion (SC) [3].
i) Pengujian Heterogenitas Spasial
Heteroskedastisitas berarti varians dari error term tidak memiliki distribusi yang konstan atau sama  dengan [6].  Hal  ini  menunjukkan  terdapat  perbedaan  pengaruh  variabel  independen terhadap  variabel  dependen  akibat  adanya  karakteristik  wilayah  yang  berbeda-beda. Untuk memeriksa adanya spatial heterogeneity dapat digunakan uji Breusch-Pagan (BP test ) [3].

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Cesaria Dewi, Ekaria
Hipotesis Statistik:
H 0 : (tidak terdapat heterogenitas spasial) H 1 : minimal terdapat satu
(terdapat heterogenitas spasial)
Statistik Uji:
(11)
Keputusan  tolak  H 0 apabila  nilai  statistik  uji  BP  lebih  besar  dari atau  nilai p-value kurang dari α.
j) Estimasi dan Pengujian Parameter Model Regresi Spasial
Metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) merupakan metode estimasi parameter yang digunakan  untuk  mengestimasi  parameter  pada  model  SAR  atau  SEM.  Metode  MLE menghasilkan nilai untuk parameter yang tidak diketahui dengan memaksimalkan peluang dalam suatu  data  pengamatan  menggunakan  sebuah  fungsi  yang  disebut  fungsi likelihood [8].  Untuk menguji  parameter  β  pada  persamaan  3,  4  dan  5  secara  simultan  dan  parsial  adalah  masing- masing dengan uji Likelihood Ratio dan uji Wald .
Pengujian  koefisien  regresi  secara  simultan  (bersamaan)  dilakukan  untuk  melihat  apakah terdapat pengaruh variabel independen secara keseluruhan terhadap variabel dependen. Hipotesis statistik untuk uji simultan ( Likelihood Ratio ) adalah sebagai berikut: H 0 :  β 1 =  β 2 =  ... =  β p-1 = 0  (tidak  terdapat  pengaruh signifikan  variabel  independen  secara simultan terhadap variabel dependen)
H 1 :  Ada  β k ≠  0  ,    untuk  k  =  1,  ...,  p-1  (terdapat  minimal  satu  variabel  independen  yang berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen)
Statistik uji:
[ ] (12)
Keterangan:
L 0 : nilai likelihood dari model tanpa variabel independen L 1 : nilai likelihood dari model dengan variabel independen Akan tolak H 0 saat G > , yang artinya terdapat minimal satu variabel independen yang signifikan memengaruhi variabel dependen.
Setelah  dilakukan  uji  simultan,  untuk  mengetahui  pengaruh  parsial  dari  masing-masing variabel independen terhadap variabel dependen maka dilakukan uji Wald untuk setiap koefisien regresi dalam model. Hipotesis statistik pada uji ini adalah sebagai berikut:
H 0 : β k = 0; k = 1, 2, ..., p-1 (variabel independen ke- k tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen)
H 1 :  β k =  0;  k  =  1,  2,  ...,  p-1  (variabel  independen  ke- k berpengaruh  signifikan  terhadap variabel dependen) Statistik uji: ̂ ̂ (13) Akan  tolak  H 0 saat  |Z|  > atau p-value kurang  dari  nilai  α,  yang  artinya  variabel independen ke- k signifikan memengaruhi variabel dependen.

## 3.  METODE PENELITIAN
3.1 Sumber Data dan Variabel Penelitian

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi

## Cesaria Dewi, Ekaria
Cakupan data pada penelitian ini adalah data cross section dari 35 kabupaten/kota di Provinsi Jawa  Tengah  tahun  2019.  Cakupan  periode  penelitian  dipilih  berdasarkan  pada  tahun  tersebut Provinsi  Jawa  Tengah  dinobatkan  sebagai  provinsi  dengan  Perencanaan  dan  Pembangunan Daerah  (PPD)  terbaik.  Data  yang  dipakai  merupakan  data  sekunder  dari  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  dalam  bentuk  publikasi.  Unit  analisis  dalam  penelitian  ini  adalah  semua  kabupaten/kota yang berada di Jawa Tengah dengan total 29 kabupaten dan enam kota.
Capaian  pembangunan  merupakan  variabel  dependen  pada  penelitian  ini  yang  dihitung menggunakan  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  yang  diperoleh  dari  publikasi  Badan  Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jawa Tengah. Variabel independen untuk penelitian ini antara lain PAD, DAU  dan  DAK  sebagai  proksi  desentralisasi  fiskal,  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB) konstan sebagai proksi pertumbuhan ekonomi, persentase penduduk miskin sebagai proksi tingkat kemiskinan  serta  tenaga  kerja  yang  bekerja  sebagai  proksi  teknologi.  Variabel  PAD,  DAU  dan DAK  diperoleh  dari  Statistik  Keuangan  Pemerintah  Kabupaten/Kota  Buku  1  (Sumatera,  Jawa) sedangkan variabel lainnya didapatkan dari publikasi BPS Provinsi Jawa Tengah.

## 3.2 Metode Analisis
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  analisis  deskriptif  dan  analisis  inferensia.  Analisis deskriptif  digunakan  untuk  mengetahui  gambaran  umum  tentang  persebaran  capaian pembangunan  di  masing-masing  kabupaten/kota  di  Jawa  Tengah  menggunakan  IPM  serta variabel-variabel  lain  yang  diduga  memengaruhinya.  Data  akan  disajikan  menggunakan  peta tematik  yang  akan  dibagi  menjadi  lima  bagian  untuk  melihat  persebarannya.  Kategori  yang ditentukan  akan  semakin  tinggi  jika  warnanya  semakin  gelap.  Analisis  inferensia  digunakan untuk  mengetahui  dan  menjelaskan  variabel-variabel  independen  yang  diduga  memengaruhi capaian pembangunan kabupaten/kota di Jawa Tengah tahun 2019 dengan menggunakan metode regresi  spasial  dengan Software  Geoda versi  1.14.0.0.  Langkah-langkahnya  adalah  sebagai berikut :
1. Preprocessing data  untuk  memastikan  bahwa  antar  variabel  independen  saling  bebas  linier (non-multikolinearitas)  serta  memeriksa  asumsi  normalitas  dari  capaian  pembangunan kabupaten/kota.
2. Identifikasi efek spasial yaitu spatial dependence (ketergantungan spasial) menggunakan uji Moran’s  I ( error )  dan spatial  heterogeneity (heterogenitas  spasial)  menggunakan  uji Breusch-Pagan .
3. Pemilihan  penimbang  spasial  dengan  membandingkan  nilai  autokorelasi  spasial  global ( Global  Moran’s  I )  dari  beberapa  penimbang  spasial.  Terdapat  beberapa  macam persinggungan  ( contiguity )  antarwilayah  [11].  Pada  penelitian  ini Moran’s  I dengan queen contiguity signifikan dan karena unit analisis merupakan wilayah kabupaten/kota di Provinsi Jawa  Tengah  yang  garis  batas  wilayahnya  tidak  simetris  dimana  penimbang queen menganggap  semua  wilayah  yang  bersinggungan  dengan  suatu  wilayah  adalah  tetangga, sehingga  cocok  untuk  digunakan  sebagai  penimbang  spasial  khususnya  di  wilayah kabupaten/kota di tiap provinsi di Indonesia.
4. Penentuan  model  terbaik  menggunakan Lagrange  Multiplier (LM) Test .  Jika Moran’s  I ( error )  signifikan  dan  ada  salah  satu  hasil  LM test signifikan  maka  model  yang  terpilih adalah model yang signifikan pada LM test . Jika Moran’s I ( error ) signifikan dan kedua hasil LM test signifikan maka dilanjutkan dengan pengujian Robust Lagrange Multiplier .
5. Model  terbaik  adalah  model  yang  memiliki  nilai R-square dan  nilai log-likelihood paling besar serta Akaike Info Criterion (AIC) dan Schwartz Criterion (SC) paling kecil.

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi

## Cesaria Dewi, Ekaria

## 4.  HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Gambaran  tentang  Capaian  Pembangunan  dan  Determinannya  di  Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah Tahun 2019
a) Capaian Pembangunan Kabupaten/Kota
Secara keseluruhan, capaian pembangunan di Provinsi Jawa Tengah tergolong tinggi dengan nilai  IPM  sebesar  71,73  [4].  Untuk  tiap  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah  nilai  IPM berkisar  antara  66,12  sampai  83,19  dengan  rata-rata  sebesar  72,39.  Untuk  daerah  dengan  status kabupaten,  Kabupaten  Sukoharjo  merupakan  daerah  dengan  capaian  pembangunan  tertinggi karena  adanya  kontribusi  perkembangan  sektor  industri  yang  menonjol  dari  tahun  ke  tahun. Sedangkan  Kabupaten  Brebes  merupakan  kabupaten  dengan  capaian  pembangunan  terendah karena  kontribusi  sektor  pertanian  lebih  menonjol  sehingga  mengakibatkan  rendahnya  nilai tambah dalam meningkatkan pembangunan daerah. Sementara untuk daerah dengan status kota, Kota  Semarang  merupakan  daerah  dengan  capaian  pembangunan  tertinggi.  Menurut  Wali  Kota Semarang, Hendrar Prihadi, tingginya capaian pembangunan di Kota Semarang disebabkan oleh investasi  masuk  ke  Kota  Semarang  yang  meningkat  dengan  tajam  yang  didukung  oleh kondusifitas wilayah, potensi ekonomi daerah, akses yang mudah dijangkau serta adanya jaminan administrasi.  Sedangkan  Kota  Pekalongan  merupakan  kota  dengan  capaian  pembangunan terendah  karena  daerah-daerah  yang  berkembang  terkonsentrasi  pada  daerah  sekitar  arus  lalu lintas utama yang menguhubungkan kota-kota besar yaitu ke arah barat (menuju Jakarta) dan ke arah timur (menju Semarang) sehingga pembangunan daerah kurang seimbang antara barat-timur dan  utara-selatan  yang  mengakibatkan  sebagian  besar  pembangunan  kota  hanya  terpusat  di sekitar jalan utama kota tersebut.

## Sumber : Badan Pusat Statistik, diolah
Gambar 2. Boxplot capaian pembangunan kabupaten/kota di Jawa Tengah
Berdasarkan gambar 2, boxplot capaian pembangunan kabupaten/kota di Jawa Tengah relatif simetris yang ditunjukkan oleh letak garis median yang berada di tengah box yang berarti bahwa capaian  pembangunan  kabupaten/kota  di  Jawa  Tengah  berpola  simetrik  membentuk  distribusi normal. Artinya, distribusi capaian pembangunan kabupaten/kota di Jawa Tengah belum merata. Dari  pola  sebaran  capaian  pembangunan  kabupaten/kota  di  atas,  terlihat  bahwa  terdapat  dua outlier yaitu Kota Salatiga dan Kota Semarang. Sedangkan kabupaten/kota yang terletak di pusat data,  yaitu  yang  terletak  pada  median  atau  garis  tengah  boxplot,  antara  lain  Kabupaten  Pati, Kabupaten Demak dan Kabupaten Jepara.

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Cesaria Dewi, Ekaria

## Sumber : Badan Pusat Statistik, diolah
Gambar 3. Peta tematik capaian pembangunan kabupaten/kota
Dari  peta  tematik  diatas  terlihat  bahwa  persebaran  capaian  pembangunan  di  Provinsi  Jawa Tengah  terlihat  menyebar  tetapi  antar  kabupaten/kota  yang  berdekatan  nampak  berada  pada kategori  capaian  pembangunan  yang  sama.  Capaian  pembangunan  cenderung  sangat  tinggi  di daerah  perkotaan.  Daerah  yang  memiliki  capaian  pembangunan  sangat  tinggi  adalah  Kota Semarang, Kota Salatiga, Kota Surakarta dan Kota Magelang. Sedangkan daerah yang memiliki capaian pembangunan sangat rendah adalah Kabupaten Brebes, Kabupaten Pemalang, Kabupaten Banjarnegara, Kabupaten Tegal, Kabupaten Wonosobo dan Kabupaten Batang. Untuk rendahnya capaian  pembangunan  di  daerah-daerah  tersebut  salah  satu  penyebabnya  adalah  sulitnya  akses mengingat  kabupaten-kabupaten  tersebut  letaknya  jauh  dari  pusat  pemerintahan  yang  juga  ibu kota  Jawa  Tengah  yaitu  Kota  Semarang.  Dengan  sulitnya  akses  menuju  daerah-daerah  tersebut mengakibatkan  pembangunan  daerah  terhambat  sehingga  capaian  pembangunan  di  daerah tersebut  sangat  rendah.  Hal  ini  juga  dapat  diperkuat  dengan  melihat  capaian  pembangunan kabupaten/kota  terdekat  dengan  Kota  Semarang  yang  memiliki  capaian  pembangunan  yang tinggi.
b) Determinan Capaian Pembangunan
1. Faktor Kemampuan Daerah
Sumber : Badan Pusat Statistik, diolah

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Cesaria Dewi, Ekaria
Gambar 4. Peta tematik faktor kemampuan daerah
Faktor kemampuan daerah dicirikan oleh variabel PAD dan pertumbuhan ekonomi. PAD dan pertumbuhan  ekonomi  saling  berkorelasi  linier  yang  cukup  kuat  sehingga  untuk  mengatasi adanya  indikasi  kolinearitas  di  antara  kedua  variabel  tersebut  dilakukan  reduksi  dengan membentuk faktor (variabel baru) menggunakan metode faktor. Pada peta tematik nampak bahwa faktor kemampuan daerah memiliki perbedaan di daerah perkotaan. Daera9 yang memiliki faktor kemampuan daerah sangat tinggi yaitu  hanya Kota Semarang. Sedangkan daerah yang memiliki faktor  kemampuan  daerah  sangat  rendah  berada  di  Kota  Magelang,  Kota  Pekalongan,  Kota Salatiga dan Kabupaten Wonosobo. Secara umum, faktor kemampuan daerah kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah memiliki korelasi linier sebesar 0,388 dengan capaian pembangunan, yang artinya  faktor  kemampuan  daerah  mempunyai  hubungan  positif  yang  lemah    dengan  capaian pembangunan kabupaten/kota.
2. Faktor Sumber Daya Operasional
Sumber : Badan Pusat Statistik, diolah
Gambar 5. Peta tematik faktor sumber daya operasional
Faktor  sumber  daya  operasional  dicirikan  oleh  variabel  DAU,  DAK  dan  teknologi.  DAU, DAK dan teknologi saling berkorelasi linier yang cukup kuat sehingga untuk  mengatasi adanya indikasi  multikolinearitas  tersebut  dilakukan  reduksi,  dan  terbentuk  satu  faktor  yaitu  faktor sumber daya operasional. Pada peta tematik nampak bahwa kabupaten/kota yang memiliki faktor sumber daya operasional sangat tinggi berada pada daerah barat Provinsi Jawa Tengah antara lain Kabupaten  Banyumas,  Kabupaten  Brebes  dan  Kabupaten  Cilacap.  Sedangkan  kabupaten/kota yang  memiliki  faktor  sumber  daya  operasional  sangat  rendah  justru  berada  di  daerah  perkotaan antara  lain  Kota  Magelang,  Kota  Salatiga,  Kota  Pekalongan,  dan  Kota  Tegal.  Korelasi  linier antara capaian pembangunan dengan faktor sumber daya operasional adalah -0,451 yang artinya faktor  sumber  daya  operasional  memiliki  hubungan  negatif  yang  lemah  dengan  capaian pembangunan kabupaten/kota.
3. Tingat Kemiskinan

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Cesaria Dewi, Ekaria

## Sumber : Badan Pusat Statistik, diolah
Gambar 6. Peta tematik tingkat kemiskinan
Pada  peta  tematik  terlihat  bahwa  secara  deskriptif  tingkat  kemiskinan  memiliki  klasifikasi sangat  tinggi  pada  wilayah  Kabupaten  Kebumen,  Kabupaten  Wonosobo,  Kabupaten  Brebes, Kabupaten  Pemalang,  Kabupaten  Purbalingga,  Kabupaten  Rembang  dan  Kabupaten Banjarnegara. Sedangkan kabupaten/kota yang memiliki tingkat kemiskinan sangat rendah berada pada  daerah  perkotaan  antara  lain  Kota  Semarang  dan  Kota  Salatiga.  Korelasi  linier  antara variabel  tingkat  kemiskinan  dengan  capaian  pembangunan  adalah  sebesar  -0,683  yang  artinya tingkat  kemiskinan  memiliki  hubungan  negatif  yang  cukup  kuat  dengan  capaian  pembangunan kabupaten/kota.
4.2 Model Capaian Pembangunan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2019
a) Penyiapan Model Regresi Capaian Pembangunan Kabupaten/Kota
Dari hasil ulasan boxplot capaian pembangunan kabupaten/kota di Jawa Tengah pada gambar 2  didapat  bahwa  capaian  pembangunan  kabupaten/kota  berpola  simetrik  membentuk  distribusi normal.  Sedangkan  dari  hasil  membentuk  faktor  (variabel  baru)  dengan  metode  faktor  untuk variabel-variabel  independen  yang  saling  berkorelasi  linier  yang  kuat  didapat  bahwa  faktor kemampuan  daerah,  faktor  sumber  daya  operasional  dan  tingkat  kemiskinan  tidak  terjadi multikolinearitas. Oleh karena asumsi normal dari capaian pembangunan kabupaten/kota di Jawa Tengah terpenuhi dan antar variabel independen saling bebas linier maka dapat dilanjutkan untuk analisis dengan pemodelan regresi spasial.

## b) Identifikasi dan Pengujian Efek Spasial
Oleh  karena  amatan  dalam  penelitian  ini  adalah  wilayah  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa Tengah  maka  adanya  keterkaitan  amatan  kabupaten/kota  menyebabkan  terjadinya  efek  spasial. Karena itu perlu dilakukan identifikasi efek spasial untuk penggunaan model regresi yang sesuai. Untuk  mengetahui  ada  atau  tidaknya  keterkaitan  antar error di  masing-masing  kabupaten/kota menggunakan Global Moran’s I pada error yang dihasilkan dari model Regresi Linier Berganda (RLB).
Tabel 1. Hasil uji efek spasial Test Value Prob. Moran’s I ( error ) 3,7376 0,00019*

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Cesaria Dewi, Ekaria
Breusch-Pagan 2,8344 0,41787 Keterangan: *) Signifikan pada α = 5%
Dari hasil pengujian didapat nilai Moran’s I ( error ) adalah 3,7376 dan probabilitas Moran’s I ( error )  sebesar  0,00019  sehingga  nilai  tersebut  signifikan  pada  taraf  signifikansi  5  persen. Kemudian,  melakukan  pengujian  heterogenitas  spasial  menggunakan  uji Breusch-Pagan .  Hasil pengujian didapat nilai uji Breusch-Pagan adalah 2,8344 dan probabilitas Breusch-Pagan sebesar 0,41787  sehingga  nilai  tersebut  tidak  signifikan  pada  taraf  signifikansi  5  persen.  Karena  efek spasial  yang  terjadi  hanya  dependensi  spasial  dan  tidak  terdapat  heterogenitas  spasial  maka metode  pemodelan  capaian  pembangunan  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah  tahun  2019 yang sesuai adalah menggunakan Spatial Regression Model (SAR atau SEM).
c) Penentuan Model Spasial Terbaik
Tabel 2. Hasil uji penentuan model spasial terbaik Test Value Prob. Moran’s I ( error ) 3,7376 0,00019* LM ( lag ) 11,3731 0,00075* Robust LM ( lag ) 1,9332 0,16441 LM ( error ) 10,4069 0,00126* Robust LM ( error ) 0,9670 0,32544
Keterangan: *) Signifikan pada α = 5%
Dari  tabel  2  diketahui  bahwa  nilai  probabilitas Lagrange  Multiplier ( lag )  signifikan  pada taraf  signifikansi  5  persen  artinya  model lag cocok  digunakan.  Sementara  nilai  probabilitas Lagrange Multiplier ( error ) signifikan pada taraf signifikansi 5 persen artinya model error juga cocok digunakan. Oleh karena kedua uji tersebut menghasilkan probabilitas yang signifkan, maka perlu dilakukan uji lanjutan yaitu Robust LM. Nilai probabilitas Robust Lagrange Multiplier ( lag ) dan Robust Lagrange Multiplier ( error ) tidak signifikan pada taraf signifikansi 5 persen. Namun karena  dari  uji  LM lag maupun error keduanya  signifikan  sampai  taraf  signifikansi  5  persen sehingga  model  spasial  terbaik  untuk  penenlitian  ini  akan  dipilih  dengan  melihat R-square dan log-likelihood terbesar serta AIC dan SC terkecil antara model SAR dan SEM.
Tabel 3. Perbandingan model SAR dan SEM Indikator Statistik SAR SEM R-square 0,7825 0,7849 log-likelihood -75,8784 -76,41599 AIC 161,757 160,832 SC 169,534 167,053
Dari hasil perbandingan tersebut terlihat model SEM memiliki R-square terbesar serta  AIC dan  SC  terkecil  dibandingkan  model  SAR,  sehingga  model  SEM  terpilih  sebagai  model  spasial untuk penelitian ini.
d) Estimasi dan Uji Parameter Model Capaian Pembangunan Kabupaten/Kota
Tabel 4. Ringkasan hasil estimasi capaian pembangunan kabupaten/kota model SEM Variabel Koefisien p-value

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Cesaria Dewi, Ekaria
Intercept 74,7919 0,00000** Faktor Kemampuan Daerah (KD) 2,35235 0,00000** Faktor Sumber Daya Operasional (SDO) -2,76939 0,00000** Tingkat Kemiskinan (TK) -0,240305 0,07656* λ 0,647441 0,00000** Keterangan: *) Signifikan pada α = 10%
**) Signifikan pada α = 5%
Dari  tabel  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  tingkat  signifikansi  5  persen,  faktor kemampuan daerah dan faktor sumber daya operasional berpengaruh signifikan terhadap capaian pembangunan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah. Koefisien lambda (λ) juga signifikan dan ini  menjelaskan  bahwa  nilai error pada  suatu  kabupaten/kota  memiliki  ketergantungan  dengan nilai error kabupaten/kota  tetangganya  ( error spasial).  Ini  terjadi  karena  masih  ada  variabel independen lainnya yang belum tercakup dalam model dan menghasilkan nilai error pada model tiap  kabupaten/kota,  dan  nilai error tersebut  berkorelasi  antar  kabupaten/kotanya.  Koefisien  λ sebesar  0,6474  yang  berarti  bahwa  pada  saat  variabel error kabupaten/kota  tetangga  naik  satu satuan, maka capaian pembangunan kabupaten/kota yang diprediksi akan naik sebesar 0,6474 kali penimbang  spasial  kabupaten/kota,  dengan  asumsi  semua  variabel  independennya  konstan. Sedangkan  variabel  tingkat  kemiskinan  signifikan  memengaruhi  capaian  pembangunan kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah  pada  tingkat  signifikansi  10  persen.  Oleh  karena  itu, dapat  dikatakan  bahwa  semua  variabel  independen  signifikan  memengaruhi  capaian pembangunan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah tahun 2019.
Dari  hasil  estimasi  parameter  diatas  terbentuklah  persamaan  capaian  pembangunan kabupaten/kota Provinsi Jawa Tengah sebagai berikut:
̂ ∑ (14)
Kemampuan persamaan diatas dalam  memprediksi capaian pembangunan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah tahun 2019 ditunjukkan oleh nilai R-Squared . Nilai R-squared dari model SEM  tersebut  yang  terdapat  pada  tabel  3  adalah  sebesar  0,7849.  Angka  tersebut  memiliki  arti bahwa model regresi SEM dengan faktor kemampuan daerah, faktor sumber daya operasional dan tingkat  kemiskinan  dapat  menjelaskan  78,49  persen  perubahan  capaian  pembangunan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah tahun 2019. Sehingga persamaan capaian pembangunan kabupaten/kota  tersebut  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  capaian  pembangunan kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah  tahun  2019  dengan  cukup  baik  berdasarkan  ketiga variabel tersebut.
e) Variabel-variabel yang Memengaruhi Capaian Pembangunan Kabupaten/Kota
1. Faktor Kemampuan Daerah
Nilai  koefisien  faktor  kemampuan  daerah  dalam  persamaan  14  adalah  2,3524  yang  artinya faktor  kemampuan  daerah  memiliki  pengaruh  positif  terhadap  capaian  pembangunan kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah  tahun  2019.  Dengan  menganggap  faktor  sumber  daya operasional, tingkat kemiskinan dan error kabupaten/kota tetangga konstan, kenaikan satu satuan pada  faktor  kemampuan  daerah  akan  menambah  nilai  capaian  pembangunan  sebesar  2,3524 satuan.  Adanya  pengaruh  positif  ini  sesuai  dengan  temuan  Soejoto  dkk.  (2015)  yang  juga menemukan  bahwa  pendapatan  asli  daerah  dan  pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh  positif terhadap capaian pembangunan kabupaten/kota [17].
Di  Provinsi  Jawa  Tengah  masih  terjadi  ketidakmerataan  PAD  dan  pertumbuhan  ekonomi antar  kabupaten/kota,  dimana  hanya  Kota  Semarang,  Kabupaten  Cilacap,  Kabupaten  Banyumas

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Cesaria Dewi, Ekaria
dan  Kabupaten  Kudus  yang  memiliki  PAD  dan  pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi,  serta  masih banyak  kabupaten/kota  lainnya  yang  memiliki  PAD  dan  pertumbuhan  ekonomi  yang  rendah sehingga mengakibatkan capaian pembangunan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah menjadi tidak merata. Berdasarkan sebaran capaian pembangunan kabupaten/kota pada gambar 3 terlihat bahwa  kabupaten/kota  dengan  faktor  kemampuan  daerah  yang  tinggi,  yaitu  Kota  Semarang, Kabupaten  Banyumas  dan  Kabupaten  Kudus,  juga  memiliki  capaian  pembangunan  yang  tinggi. Hal  serupa  juga  terjadi  di  kabupaten/kota  dengan  faktor  kemampuan  daerah  yang  rendah  yaitu diantaranya  Kabupaten  Pemalang,  Kabupaten  Purbalingga,  Kabupaten  Banjarnegara,  Kabupaten Batang, serta masih banyak kabupaten/kota dengan PAD dan pertumbuhan ekonomi yang rendah, termasuk  ke  dalam  kategori  kabupaten/kota  dengan  capaian  pembangunan  yang  rendah  pula. Sehingga hal tersebut sesuai dengan teori ekonomi Keynes (1936)  serta Todaro dan Smith (2004) bahwa faktor kemampuan daerah yang tinggi yaitu PAD dan pertumbuhan ekonomi yang tinggi diperlukan untuk menangani capaian pembangunan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah [10, 19].
2. Faktor Sumber Daya Operasional
Dari  hasil  estimasi  parameter  model  SEM  untuk  capaian  pembangunan  kabupaten/kota didapatkan  koefisien  untuk  faktor  sumber  daya  operasional  adalah  -2,7694  yang  artinya  faktor sumber daya operasional berpengaruh negatif terhadap capaian pembangunan kabupaten/kota di Provinsi  Jawa  Tengah  tahun  2019.  Dengan  menganggap  faktor  kemampuan  daerah,  tingkat kemiskinan dan error kabupaten/kota tetangga konstan, kenaikan satu satuan pada faktor sumber daya  operasional  akan  mengurangi  nilai  capaian  pembangunan  sebesar  2,7694  satuan.  Artinya, semakin tinggi faktor sumber daya operasional di suatu kabupaten/kota justru akan menyebabkan capaian  pembangunan  semakin  rendah.  Tingginya  faktor  sumber  daya  operasional  artinya semakin  tinggi  pula  DAU,  DAK  dan  teknologi  di  kabupaten/kota  tersebut.  Dengan  adanya transfer  dana  yang  diberikan  pemerintah  pusat  kepada  pemerintah  kabupaten/kota  serta  adanya kegiatan  pemerintah  dalam  menggunakan  teknologi  akan  mengurangi  capaian  pembangunan  di kabupaten/kota tersebut.
Pelaksanaan  transfer  dana  dari  pemerintah  pusat  kepada  pemerintah  kabupaten/kota  serta pembaharuan  teknologi  pada  kegiatan  perekonomian  daerah  di  kabupaten/kota  Provinsi  Jawa Tengah nampaknya belum juga menemui hasil sesuai yang diharapkan pemerintah pusat. Bantuan dana  tersebut  mayoritas  diberikan  untuk  daerah  dengan  status  kabupaten  dimana  memiliki capaian  pembangunan  yang  rendah  serta  dari  hasil  korelasi  linier  antara  capaian  pembangunan dengan  faktor  sumber  daya  operasional  untuk  daerah  dengan  status  kabupaten  bernilai  negatif yaitu  sebesar  -0,232  yang  artinya  faktor  sumber  daya  operasional  memiliki  hubungan  negatif yang  lemah  dengan  capaian  pembangunan  kabupaten.  Sehingga  dengan  adanya  temuan  ini menunjukkan  bahwa  faktor  sumber  daya  operasional  yang  tinggi  apabila  tidak  diikuti  adanya pengelolaan yang baik terkait pemakaian dana secara optimal, khususnya untuk pembangunan di kabupaten  serta  adanya  pengawasan  oleh  pemerintah  pusat  akan  menyebabkan  capaian pembangunan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah menjadi rendah.
3. Tingkat Kemiskinan
Berdasarkan  persamaan  capaian  pembangunan  kabupaten/kota  menunjukkan  bahwa  tingkat kemiskinan berpengaruh negatif dan signifikan terhadap capaian pembangunan kabupaten/kota di Provinsi  Jawa  Tengah.  Dengan  menganggap  faktor  kemampuan  daerah,  faktor  sumber  daya operasional  dan error kabupaten/kota  tetangga  konstan,  kenaikan  satu  satuan  pada  tingkat kemiskinan  akan  mengurangi  nilai  capaian  pembangunan  sebesar  0,2403  satuan.  Adanya pengaruh  negatif  ini  sejalan  dengan  temuan  Mirza  (2011)  dan  Soejoto  dkk.  (2015)  yang  juga

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi

## Cesaria Dewi, Ekaria
menyatakan  bahwa  peningkatan  tingkat  kemiskinan  dapat  menurunkan  capaian  pembangunan kabupaten/kota [12, 17].
Di  Provinsi  Jawa  Tengah  masih  banyak  daerah  khususnya  dengan  status  kabupaten  yang memiliki  tingkat  kemiskinan  tinggi  bahkan  berada  di  atas  tingkat  kemisikinan  Provinsi  Jawa Tengah  seperti  Kebumen,  Wonosobo,  Brebes,  Pemalang,  Purbalingga,  Rembang,  Banjarnegara, Grobogan dan Blora yang mana berdasarkan peta tematik capaian pembangunan kabupaten/kota pada gambar 3 terlihat bahwa kabupaten-kabupaten tersebut juga memiliki capaian pembangunan yang rendah. Sehingga sesuai teori Vicious Circle of Poverty oleh Nurkse (1961) bahwa tingkat kemiskinan  yang  tinggi  akan  menyebabkan  suatu  kabupaten/kota  mengalami  kesukaran  untuk mencapai  tingkat  pembangunan  yang  lebih  baik  sehingga  diperlukan  berbagai  upaya  dari pemerintah kabupaten agar tingkat kemiskinan khususnya di wilayah kabupaten di Provinsi Jawa Tengah dapat menurun [13].

## 5.  KESIMPULAN
1. Pada  tahun  2019,  capaian  pembangunan  di  Provinsi  Jawa  Tengah  tergolong  tinggi namun apabila  ditinjau  pada  tingkat  kabupaten/kota  menunjukkan  bahwa  terjadi  ketidakmerataan capaian pembangunan.  Kabupaten-kabupaten  wilayah  barat  Provinsi Jawa Tengah  letaknya jauh dari pusat pemerintahan Jawa Tengah seperti Kabupaten Brebes, Kabupaten Pemalang, Kabupaten  Banjarnegara,  Kabupaten  Tegal,  Kabupaten  Wonosobo  dan  Kabupaten  Batang memiliki  capaian  pembangunan  yang  rendah.  Wilayah  tersebut  juga  memiliki  PAD  dan pertumbuhan ekonomi yang rendah serta tingkat kemiskinan yang tinggi .
2. Faktor kemampuan daerah yang dicirikan oleh PAD dan pertumbuhan ekonomi berpengaruh positif terhadap capaian pembangunan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah. Sedangkan faktor sumber daya operasional yang dicirikan oleh DAU, DAK dan teknologi; serta tingkat kemiskinan berpengaruh negatif terhadap capaian pembangunan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Adam  Smith,  1776. An  Inquiry  into  the  Nature  and  Causesof  the  Wealth  of  Nations . Methuen & Co. LTD., London.
[2]  Ali  Muhammad,  2009. Pendidikan  Untuk  Pembangunan  Nasional  Menuju  Bangsa Indonesia yang Mandiri dan Berdaya Saing Tinggi . PT Imperial Bakti Utama, Bandung.
[3]  Anselin  L.,  1988. Spatial  Econometrics:  Methods  and  Models .  Kluwer  Academic Publishers, Netherlands.
[4]  Fauzi  F.,  2017.  K-Nearset  Neighbor  (K-NN)  dan  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk klasifikasi  Indeks  Pembangunan  Manusia  Provinsi  Jawa  Tengah. Jurnal  MIPA ,  Vol.  40. No. 2, 118-124.
[5]  Fischer M. M. & Wang J., 2011. Spatial Data Analysis: Models, Methods and Techniques . Springer, Heidelberg.
[6]  Gujarati D.N., 2003. Basic Econometrics: Fourth Edition . McGraw-Hill, New York.
[7]  Halim  A.  &  Damayanti  T.,  2007. Pengelolaan  Keuangan  Daerah .  UPP  STIM  YKPN, Yogyakarta.

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Cesaria Dewi, Ekaria
[8]  Hosmer D.W. & Lemeshow S., 2000. Applied Logistic Regression . Sons Inc., United States of American.
[9]  Irman  M.  &  Purwati  A.  A.,  2020.  Analysis  On  The  Influence  Of  Current  Ratio,  Debt  to Equity Ratio and Total Asset Turnover Toward Return On Assets On The Otomotive and Component  Company  That  Has  Been  Registered  In  Indonesia  Stock  Exchange  Within 2011-2017. International  Journal  of  Economics  Development  Research  (IJEDR) ,  Vol.  1. No. 1, 36-44.
[10]  Keynes  J.M.,  1936. The  General  Theory  of  Employment,  Interest  and  Money .  Harcourt Brace, New York.
[11]  LeSage J. & Liano C., 2016. A Spatial Interaction Model with Spatially Structured Origin and Destination Effects . Springer International Publishing, New York.
[12]  Mirza  D.S.,  2011.  Pengaruh  Kemiskinan,  Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Belanja  Modal terhadap IPM Jawa Tengah. Jurnal Ekonomi dan Kebijakan , Vol. 4. No. 2, 102-113.
[13]  Nurkse  Ragnar,  1961. Problems  of  Capital  Formationin  Underdeveloped  Countries . Oxford University Press., New York.
[14]  Oates  W.E.,  1993.  Fiscal  Decentralization  and  Economic  Development. National  Tax Journal , Vol. 46. No. 2, 237-243.
[15]  Sasana  Hadi,  2009.  Peran  Desentralisasi  Fiskal  Terhadap  Kinerja  Ekonomi  di Kabupaten/Kota  Provinsi  Jawa  Tengah. Jurnal  Ekonomi  Pembangunan ,  Vol.  10.  No.  1, 103-124.
[16]  Schumpeter  J.,  1934. The  Theory  of  Economic  Development.  An  Inquiry  into  Profits, Capital, Credit, Interest and the Business Cycle . Harvard University.
[17]  Soejoto A., Subroto W.T. & Suyanto Y., 2015. Fiscal Desentralization Policy in Promoting Indonesia Human Development. International Journal of Economics and Financial , Vol. 5. No. 3, 763-771.
[18]  Suparmono,  2004. Pengantar  Ekonomika  Makro:  Teori,  Soal  dan  Penyelesaiannya .  UPP AMP YKPN, Yogyakarta.
[19]  Todaro  M.P.  &  Smith  S.C.,  2004. Pembangunan  Ekonomi  di  Dunia  Ketiga  (edisi kedelapan) . Erlangga, Jakarta.
[20]  Widyastuti  Y.,  2020.  Pengaruh  Dana  Perimbangan,  Belanja  Modal,  Pendidikan  dan Teknologi  Terhadap  Indeks  Pembangunan  Manusia  (Studi  Empiris  pada  Pemerintahan Provinsi se-Indonesia Tahun 2015-2017). (Skripsi). Universitas Muhammadiyah Surakarta, Surakarta.
[21]  Yasin Muhammad, 2020. Analysis of Original Regional Income and Construction Expense On Economic Growth In District and Jawa Timur City. Journal of Economic, Business and Accounting , Vol. 3. No. 2, 465-572.