## Bisma: Jurnal Bisnis dan Manajemen
https://jurnal.unej.ac.id/index.php/BISMA
Vol. 16 No. 1, 2022, Hal. 28 - 35

## ANALISIS SPASIAL KETERKAITAN PEREKONOMIAN WILAYAH DAN PENDAPATAN DAERAH DI INDONESIA DAN FILIPINA
Duwi Yunitasari 1 dan Ahmad Firdaus 2 1,2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Jember, Jember
Abstrak Indonesia  dan  Filipina  merupakan  negara  kepulauan  dan  agraris,  dimana  terdapat hubungan  spasial  yang  terlihat  dari  nilai  Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB) kedua  negara.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  bagaimana  dependensi spasial  PDRB  antar  provinsi  di  Indonesia  dan  antara  wilayah  di  Filipina,  dan  melihat pengaruh  variabel  Pendapatan  Asli  Daerah  Pemerintah  (PAD)  terhadap  PDRB.  Alat analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Moran's  I, Lagrange  Multiplier (LM) Test , Ordinary Least Square , Spatial Autoregressive Model (SAR) dan Spatial Error Model (SEM) menggunakan perangkat lunak Geoda. Hasil analisis menunjukkan bahwa ada  ketergantungan  spasial  di  kedua  negara  dengan  pola  berkelompok,  dimana  jika PDRB  di  daerah  studi  meningkat,  maka  akan  meningkatkan  nilai  PDRB  di  daerah sekitarnya atau yang berada dalam kontak langsung. Berdasarkan hasil analisis, Model SAR  merupakan  pemodelan  terbaik  karena  dapat  digunakan  dalam  memodelkan pertumbuhan  ekonomi  di  Indonesia  dan  Filipina.  Hasil  pemodelan  antar  provinsi  di Indonesia menunjukkan bahwa PAD memiliki pengaruh signifikan terhadap PDRB. Hal yang sama juga terlihat pada hasil pemodelan antar wilayah di Filipina, yang mana juga menunjukkan bahwa PAD memiliki pengaruh signifikan terhadap PDRB.
Kata Kunci: Dependensi Spasial, LM, Moran’s I, PDRB, SAR.
Abstract Indonesia  and  the  Philippines  are  agrarian  island  countries,  where  there  are  spatial linkages which can be seen from the value of Gross Regional Domestic Product (GRDP) of the  two  countries.  This  study  aims  to  analyze  how  the  spatial  dependencies  of  GRDP between provinces in Indonesia and between regions in the Philippines. In addition, it also aims to see the influence of the Government’s Original Local Revenue (PAD) on GRDP. The analytical  tool  used  in  this  study  is Moran's  I,  Lagrange  Multiplier  (LM)  Test,  Ordinary Least Square, Spatial Autoregressive Model (SAR), and Spatial Error Model (SEM) using Geoda software. The results of the analysis show that there is spatial dependencies in the two countries with clustered patterns, in which if the GRDP in the study area increases, it will increase the GRDP value in the surrounding area or those in direct contact. Based on the results of the analysis, the SAR model is the best model because it can be used to model economic  growth  in  Indonesia  and  the  Philippines.  The  results  of  modeling  between provinces  in  Indonesia  show  that  PAD  has  a  significant  effect  on  GRDP.  The  results  of inter-provincial  modeling  in  Indonesia  show  that  PAD  has  a  significant  influence  on GRDP.  The  same  thing  is  also  seen  in  the  results  of  modeling  between  regions  in  the Philippines, which also shows that PAD has a significant influence on GRDP.
Keywords: GRDP, LM, Moran’s I, SAR, Spatial Dependencies.

## Pendahuluan
Indonesia  dan  Filipina  merupakan  negara agraris  berkembang  yang  terdiri  dari  banyak pulau.  Hal  tersebut  tentu  mendorong  proses perkembangan maupun mobilitas perekonomian bergerak menjadi lebih dinamis dan beragam. Salah satu keberhasilan pelaksanaan pembangunan ekonomi dicerminkan  dari  naiknya  Produk  Domestik Regional  Bruto  (PDRB)  dalam  suatu  wilayah. Adanya perubahan dalam paradigma pembangunan dan ide-ide pembangunan telah lama menjadi isu kontroversial dan diperdebatkan (Potter, et al ., 2011).
Agar  pembangunan  dapat  berkembang,  maka peran  permintaan  merupakan  hal  yang penting. Tingkat permintaan dari wilayah lain terhadap  komoditi  tertentu  yang  dihasilkan oleh  suatu  wilayah  merupakan  salah  satu faktor  penentu  pengaruh  suatu  daerah terhadap daerah lain terkait laju pertumbuhan PDRB (Glasson, 1997).
Berdasarkan  hal  itu,  data  PDRB  negara Indonesia  dan  Filipina  tahun  2012  –  2016 yang  memiliki  nilai  hampir  sama  antar provinsi atau wilayah yang berdekatan secara langsung  membuktikan  pengaruh  dependensi spasial.  Hal  ini  sejalan  dengan  teori  Myrdal (1957)  yang  menyatakan  bahwa  proses ekonomi  menghasilkan  proses  sebab  akibat yang  berlaku  antar  negara  ataupun  wilayah- wilayah  dalam  sebuah  negara.  Salah  satu dampak adanya keterkaitan antar negara atau wilayah  adalah spread  effect dan backwash effect. Kedua  hal  itu  merupakan  akibat  dari meningkatnya  permintaan  produk  pertanian, penyebaran teknologi, dan skala ekonomi.
Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) (2017) dan Philipine Statistic Authority (PSA) (2017), terlihat adanya beberapa ketimpangan maupun  kemiripan  nilai  dari  PDRB  antar provinsi di Indonesia ataupun antar wilayah di Filipina  yang  berbatasan  langsung.  Hal  ini memungkinkan  adanya  keterkaitan  atau autokorelasi  antara  nilai  PDRB  pada  daerah yang  bertetangga  dengan  pola  mengelompok ( clustered ).
Berdasarkan  uraian  di  atas,  penelitian  ini dilakukan dengan tujuan untuk (1) mengetahui  dependensi  spasial  PDRB  antar provinsi  di  Indonesia  dan  antar  wilayah  di Filipina;  dan  (2)  mengidentifikasi  pengaruh variabel  Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD) terhadap PDRB di Indonesia dan Filipina.

## Metodologi

## Jenis Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian deksriptif eksplanatori.  Penelitian  deskriptif  digunakan untuk  mendekripsikan  atau  menggambarkan suatu  keadaan  secara  objektif.  Penelitian deskriptif  juga  merupakan  penelitian  yang dilakukan  untuk  mengetahui  nilai  variabel mandiri, baik sejumlah satu variabel atau lebih (independen),  tanpa  menghubungkan  dan membandingkannya dengan variabel yang lain (Sugiyono, 2012).

## Objek dan Waktu Penelitian
Objek  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh provinsi  di  Indonesia,  yaitu  sejumlah  34 provinsi, dan seluruh wilayah di Filipina, yaitu sejumlah  17  wilayah.  Penelitian  ini  dilakukan selama  kurun  waktu  lima  tahun  mulai  dari tahun 2012 hingga tahun 2016.
Jenis dan Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data sekunder, dimana data  penelitian diperoleh  melalui  media  perantara  secara tidak  langsung  berupa  laporan  ataupun catatan  historis  yang  tersusun  dalam  arsip yang  terpublikasi  (Indriantoro  dan  Supomo, 1999). Sumber data dalam penelitian ini ialah BPS Indonesia dan PSA Filipina.

## Metode Analisis Data
Metode  analisis  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  analisis  regresi  spasial menggunakan  data cross  section dengan  cara merata-rata data di setiap observasi, yaitu dari tahun  2012  –  2016.  Analisis  ini  digunakan untuk  melihat  seberapa  besar  keterkaitan antar  daerah  yang  berdekatan  dalam  kurun waktu lima tahun tersebut dengan menggunakan software Geoda . Adapun rincian prosedur  pengujian  model  spasial  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Prosedur Pengujian Model Matriks Pembobot Spasial Matrik  pembobot  spasial  (W)  merupakan satuan  yang  diperoleh  dari  jarak  antar  satu region dengan region lainnya yang berdekatan.  Menurut  LeSage  (1999),  untuk menentukan  matrik  pembobot  spasial  dapat digunakan  berapa  metode,  yaitu Rook Contiguity (persinggungan sisi), Linear Contiguity (persinggungan  tepi) ,  Queen Contiguity (persinggungan  sisi  sudut), Bhisop Contiguity (persinggungan  sudut), Double Linear  Contiguity (persinggungan  dua  tepi), dan Double  Rook  Contiguity (persinggungan dua  sisi).  Dalam  penelitian  ini,  motode Queen Qontiguity digunakan  untuk  menentukan matriks pembobot spasialnya.
Indeks Moran (Moran’s I)
Moran’s  I  merupakan  salah  satu  metode statistik  yang  umum  digunakan  untuk mendeteksi  autokorelasi  spasial.  Autokorelasi spasial  ialah  ukuran  korelasi  atau  hubungan timbang-balik  antara  pengamatan  yang berdekatan.  Persamaannya  adalah  sebagai berikut:
Dimana  n  =  banyaknya  pengamatan,  Wij  = elemen  matriks  pembobot  spasial,  Xi  =  nilai lokasi ke-i,  Xj = nilai lokasi ke-j, dan 𝑋 ̅ =  nilai rata-rata  dari  (Xi)  dari  n  lokasi.  Alternatif selanjutnya  untuk  pengambilan  keputusan terkait  ada  atau  tidaknya  autokorelasi  spasial antar lokasi yang menggunakan Indeks Moran adalah nilai I sebesar -1 < I < 1. Apabila I > Iₒ
maka  data  memiliki  autokorelasi  positif. Sedangkan  apabila  I  <  Iₒ  maka  data  memiliki autukorelasi  negatif.  Persamaannya  adalah sebagai berikut:
𝐸 ( 𝐼 ) = 𝐼 ₒ =-1/(n-1)
Dimana E (I) merupakan expected value Indeks Moran.
Lagrange Multiplier (LM) Test
Menurut  Anselin  (1998),  pengembangan Lagrange  Multiplier  sebagai  suatu  uji  spasial pada  variabel  dependen  dan  error  dalam korelasi  spasial. Lagrange  Multiplier  Test digunakan untuk memilih model yang terbaik antara model spatial autoreggresive (SAR) dan spatial error model (SEM).
Adapun penjelasan dari uji tersebut yaitu:
1.  Uji Lagrange  Multiplier  Lag (SAR)  untuk memilih model spatial lag yang dipakai untuk mengetahui apakah nilai koefisien untuk WY = 0,  di  mana  model  spasial  lag    lebih  baik digunakan  daripada  model  spasial  error.  Uji statistiknya sebagai berikut.
2.  Uji Lagrange  Multiplier  Error (SEM)  untuk memilih  model  spasial  error  yang  dipakai untuk  mengetahui  apakah  nilai  koefisien untuk  Wɛ    =  0,  di  mana  model  spasial  error lebih  baik  digunakan  daripada  model  spasial lag. Uji statistiknya sebagai barikut.
Model  OLS,  Spasial  Lag  (SAR),  dan  Spasial Error (SEM)
Ordinary  Least  Square merupakan  salah  satu metode analisis regresi yang sering digunakan karena  dapat  mengolah  data  dengan  cukup mudah.  Model  umum  analisis  regresi  linier berganda adalah sebagai berikut:
𝑌 1 = 𝛽 0 + 𝛽 1X1i + 𝛽 2X2i +…+ 𝛽 nXni + 𝜀𝑖
Dimana  Y  merupakan  variabel  dependen,  i adalah periode, 𝛽 0 adalah intersep, dan 𝛽 1, 𝛽 2, 𝛽 n  merupakan  parameter  dari  X1,  X2,  Xni serta 𝜀𝑖 yang merupakan error term .
Model  spasial  lag  atau spatial  autoreggressive (SAR)  tersusun  atas  variabel  spasial  lag dependen  (WY)  yang  berperan  sebagai variabel dependennya. Model SAR merupakan model yang mengkombinasikan model regresi sederhana  dengan  lag  spasial  pada  variabel dependen menggunakan cross section (Anselin,  1988).  Adapun  model  spasial  lag (SAR) sebagai berikut:
Dimana 𝜌 merupakan  koefisien  spasial autoregressive  dan  W  merupakan  koefisien matriks  pembobot  spasial  yang  menjelaskan penataan  ruang  dari  unit  dalam  sampel (Elhorst, 2011) .
Model  spasial  error  (SEM)  merupakan  model spasial  di  mana  untuk  menggambarkan keterkaitan  atau  korelasi  spasial  yang  terjadi pada  error-nya.  Adapun  modelnya  adalah sebagai berikut:
Di  mana  φ  mencerminkan  istilah  error autokorelasi  spasial  dan  ρ  merupakan koefisien autokorelasi spasial (Elhorst, 2011).
Model Penelitian
Berdasarkan  semua  variabel  yang  digunakan, maka  diperoleh  model  analisis  regresi berganda sebagai berikut:
PDRB = 𝛽 0 + 𝛽 1 PAD + 𝜀 ᵢ
Model Spatial Lag:
Negara Indonesia
PDRBᵢᵼ = 𝜌𝑊 PDRB 𝑗 ᵼ + 𝛽 1 PADᵢᵼ + 𝜇𝑖 + 𝜀 ᵢᵼ Negara Filipina
PDRBᵢᵼ = 𝜌𝑊 PDRB 𝑗 ᵼ + 𝛽 1 PADᵢᵼ + 𝜇𝑖 + 𝜀 ᵢᵼ
Model Spasial Error:
Negara Indonesia
PDRBᵢᵼ = 𝛽 1 PADᵢᵼ + ∅ ᵢᵼ
Negara Filipina
PDRBᵢᵼ = 𝛽 1 PADᵢᵼ + ∅ ᵢᵼ

## Hasil dan Pembahasan
Hasil Moran’s I Test
Berdasarkan hasil perhitungan Moran’s I pada negara  Indonesia,  variabel  dependen  Y menunjukkan  nilai  indeks  Moran  sebesar 0,45117  lebih  besar  dari  nilai  E(I)  yang bernilai  -0,0303.    Nilai  tersebut  menjelaskan bahwa  ada  hubungan  autokorelasi  positif antara  provinsi-provinsi  di  Indonesia, dimana persebaran data secara mengelompok (clustered) terlihat  pada  provinsi  yang memiliki  nilai  PDRB  tinggi  dan  berdekatan atau  dikelilingi  oleh  provinsi  yang  memiliki nilai  PDRB  tinggi  pula.  Begitu  juga  dengan provinsi  yang  memiliki  nilai  PDRB  rendah, maka akan dikelilingi atau berdekatan dengan provinsi  yang  memiliki  nilai  PDRB  rendah. Pola persebaran nilai PDRB di Indonesia dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Persebaran Nilai PRDB di Indonesia Sumber: Data diolah
Selanjutnya, hasil perhitungan Moran’s I pada negara  Filipina  untuk  variabel  dependen  Y
menunjukkan  nilan  indeks  Moran  sebesar 0,291717  lebih  besar  dari  nilai  E(I)  yang bernilai  -0,0625.  Nilai  tersebut  menunjukkan bahwa  ada  hubungan  autokorelasi  positif spasial  antara  wilayah-wilayah  di  Filipina, dimana  wilayah  yang  memiliki  nilai  PDRB tinggi  dikelilingi  oleh  wilayah  yang  memiliki nilai PDRB tinggi. Begitu pula dengan wilayah yang  memiliki  nilai  PDRB  rendah,  maka  akan dikelilingi  oleh  wilayah  yang  memiliki  nilai PDRB rendah pula. Pola persebaran nilai PDRB di negara Filipina dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Persebaran Nilai PDRB di Filipina Sumber: Data diolah
Hasil Pemilihan Model Spasial Lag dan Spasial Error
Tabel  1.  Hasil  Uji  Lagrange  Multiplier
Indonesia No Uji Value Prob 1. Lagrange Multiplier (Lag) 3.4466 0.06338 2. Robust LM (Lag) 2.2575 0.13297 3. Lagrange Multiplier (Error) 1.3623 0.24314 4. Robust LM (Error) 0.1733 0.67723 Sumber: Hasil Geoda Diolah
Berdasarkan  Tabel  1.  Uji  LM  di  atas,  dapat dilihat bahwa hasil nilai pobabilitas LM (Lag) > ɑ  =  0,05,  tapi  nilai  LM  (Lag)  <  ɑ  =  0,1. Sedangkan nilai probabilitas LM (Error) > ɑ = 0,05  dan  ɑ  =  0,1.  Maka  model  terbaik  yang
terpilih  dan  dapat  digunakan  untuk  negara Indonesia ialah Model Spasial Lag (SAR).
Tabel 2. Hasil Uji Lagrange Multiplier Filipina No Uji Value Prob 1. Lagrange Multiplier (Lag) 5.9492 0.01472 2. Robust LM (Lag) 12.5630 0.00039 3. Lagrange Multiplier ( Error ) 0.6484 0.42068 4. Robust LM ( Error ) 7.2622 0.00704

## Sumber: Hasil Geoda Diolah
Berdasarkan Tabel 2 hasil Uji LM di atas, dapat dilihat bahwa nilai probabilitas LM (Lag) < ɑ = 0,05  dan  ɑ  =  0,1.  Sedangkan,  hasil  nilai pobabilitas LM (Error) > ɑ = 0,05 dan ɑ = 0,1. Jadi  dapat  disimpulkan  model  yang  terbaik untuk  negara  Filipina  adalah  Model  Spasial Lag (SAR).
Hasil Estimasi Model Spasial Lag Indonesia
Tabel 3. Hasil Estimasi Spatial Lag Indonesia Variabel Coefficient Probability W_PRDB 0.155636 0.04572 CONSTANT 40265.4 0.10624 PAD 48.7701 0.00000 Sumber: Hasil Geoda Diolah Berdasarkan  hasil  estimasi spatial  lag pada Tabel  3,  maka  diperoleh  model  regresi  untuk Negara Indonesia sebagai berikut:
PDRBᵢᵼ = 40265.4 + 0.155636 𝑊 PDRB 𝑗 ᵼ + 48.7701 PADᵢᵼ + ɛᵢᵼ
Tabel 4. Hasil Estimasi Spatial Lag Filipina Variabel Coefficient Probability W_PRDB 0.338498 0.01313 CONSTANT -83.2672 0.52745 PAD 37.116 0.00000 Sumber: Hasil Geoda Diolah Berdasarkan  hasil  estimasi spatial  lag pada Tabel 4, maka diperoleh model regresi Negara Filipina sebagai berikut:
PDRBᵢᵼ = -83.2672 + 0.338498 𝑊 PDRB 𝑗 ᵼ + 37.116 PADᵢᵼ ᵼ + ɛᵢᵼ
Pengaruh Aspek Spasial Terhadap PDRB Berdasarkan  hasil  regresi spatial  lag pada negara  Indonesia,  untuk  variabel  independen yakni  dependensi  spasial  (W)  dan  PAD,  maka
didapat  nilai  W_PDRB.  Artinya,  aspek  spasial berpengaruh  signifikan  dengan  arah  positif terhadap  variabel  PDRB  dengan  koefisien sebesar 0.155636 dan nilai probalitias sebesar 0.04572 yang siginifikan terhadap tingkat ɑ = 0,05  dan  ɑ  =  0,1.  Hal  ini  berarti  jika  terjadi kenaikan PDRB sebesar satu satuan di wilayah atau  daerah  studi,  maka  secara  spasial  akan meningkatkan nilai PDRB di wilayah tetangga sebesar 0.155636 dengan asumsi variabel lain dianggap konstan.
Selanjutnya,  berdasarkan  hasil  regresi spatial lag pada  negara  Filipina  dengan  variabel independen dependensi yaitu spasial (W) dan PAD,  maka  didapat  nilai  W_PDRB.  Artinya, aspek  spasial  berpengaruh  signifikan  dengan arah  positif  terhadap  variabel  PDRB  dengan koefisien  sebesar  0.338498  dan  nilai probalitias  sebesar  0.01313,  dimana  kedua nilai  tersebut  <  ɑ  =  0,05  dan  ɑ  =  0,1.  Hal  ini berarti  jika  terjadi  kenaikan  PDRB  sebesar satu  satuan  di  wilayah    atau  daerah  studi, maka  secara  spasial  akan  meningkatkan  nilai PDRB  di  wilayah  tetangga  sebesar  0.338498 dengan asumsi variabel lain dianggap konstan. Hal  ini  sejalan  dengan  pendapat  Myrdal (dalam  Arsyad,  2010)  yang  mengemukakan konsep Teori Kausasi Kumulatif.
Teori  Kausasi  Kumulatif  menjelaskan  bahwa model  pembangunan  di  daerah  yang  lebih maju  akan  berpengaruh  dan  menimbulkan suatu  keadaan  yang  memacu  perkembangan bagi  daerah  tetangga  yang  lebih  miskin  atau terbelakang.  Keadaan  tersebut  dinamakan sebagai Spread Effect , dimana dalam kasus kali ini  sejalan  dengan  adanya  dependensi  spasial antar  provinsi  di  Indonesia  maupun  antar wilayah  di  Filipina  yang  memiliki  korelasi positif.
Perkembangan
suatu wilayah juga berhubungan dengan upaya untuk meningkatkan  kinerja  ekonomi  suatu  wilayah ( inter-regional  economics )  dan  menjaga kestabilan  perkembangan  ekonomi  antar wilayah  ( intra-regonal  economics ).  Dikatakan demikian karena pada dasarnya pembangunan nasional  merupakan  proses  perkembangan dan  pembangunan  wilayah  yang  di  dalamnya juga  terdapat  rencana  atau  kebijakan  untuk memacu  terjadinya  pertumbuhan  ekonomi wilayah  secara  merata.  Dengan  demikian,
tujuan  utama  terkait  pembangunan  yang dimaksud adalah untuk menimbulkan pertumbuhan  ekonomi  demi  mencapai kesejahteraan  masyarakat  yang  ada  di  dalam wilayah tersebut (Muta’ali, 2002).
Pengaruh  Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD) terhadap PDRB
Pemerintah  memiliki  kewajiban  yang  salah satunya  ialah  meningkatkan  perekonomian yang  secara  langsung  berdampak  pada meningkatnya  kesejahteraan  masyarakat. Dalam  mencapai  tujuan  tersebut,  pemerintah daerah  diharapkan  mampu  mengelola  dan mengembangkan sumber keuangannya sendiri,  sehingga  tidak  selalu  bergantung secara  penuh  terhadap  pemerintah  pusat. Salah satu upaya pemerintah untuk  mencapai hal  tersebut  yakni  dengan  adanya  kebijakan tentang otonomi daerah.
Sesuai  dengan  Undang-Undang  Nomor  22 Tahun  1999/Nomor  32  Tahun  2004  Tentang Otonomi  Daerah  dan  Undang-undang  Nomor 25  Tahun  1999/Nomor  33  Tahun  2004 tentang  Perimbangan  Keuangan  Pusat  dan Daerah yang menenerangkan bahwa pemerintah telah menetapkan anggaran untuk masing-masing wilayah
berdasarkan kebutuhan dan kondisi suatu wilayah tersebut dalam  rangka  menuju  kemandirian  daerah berdasarkan peraturan desentralisasi, dimana wilayah  telah  diberikan  wewenang  dapat mengatur  dan  mengembangkan  wilayahnya sendiri. Pendapatan Asli Daerah (PAD) adalah pendapatan  yang  diperoleh  daerah  yang dipungut  berdasarkan  peraturan  daerah sesuai dengan peraturan perundang- undangan, Undang-Undang Republik Indonesia/Nomor 33 Tahun 2004 pasal 1 ayat 18.  PAD  terdiri  dari  penjumlahan  total  atas pajak  daerah,  retribusi  daerah,  hasil perusahaan  milik  daerah,  dan  PAD  lainnya yang sah.
Pada  negara  Indonesia,  variabel  PAD  sebesar 48.7701  berpengaruh  secara  signifikan dengan  arah  positif,  dengan  nilai  probabilitas sebesar 0.00000 < α = 0,05 atau α = 0,1  yang berarti  bahwa  setiap  ada  kenaikan  PAD sebesar satu satuan, maka akan meningkatkan PDRB  sebesar  48.7701  dengan  asumsi variabel  lain  dianggap  konstan.  Sedangkan pada  negara  Filipina,  variabel  PAD  bernilai
koefisien  sebesar  37.116  dengan  nilai probabilitas  yaitu sebesar 0.00000 < α = 0,05 atau α = 0,1 yang berarti bahwa variabel PAD berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel PDRB,  dimana  apabila  nilai  PAD  naik  sebesar satu  satuan,  maka  akan  meningkatkan  nilai PDRB sebesar 37.116.
Hasil estimasi model mengenai pengaruh PAD terhadap  PDRB  di  Indonesia  sejalan  dengan penelitian  Hikmah  (2012),  dimana  PAD  yang merupakan  salah  satu  sumber  pembelanjaan daerah,  sehingga  apabila  PAD  mengalami kenaikan,  maka  dana  yang  dimiliki  oleh pemerintah  juga  akan  meningkat  dan  hal  itu akan  meningkatkan  PDRB  di  wilayah  daerah tersebut. PAD itu sendiri juga terbagi menjadi beberapa  bagian,  salah  satunya  adalah  pajak. Penelitian Thornton (2006) juga menyebutkan bahwa  dalam  desentralisasi  fiskal,  setiap wilayah  diberi  kewenangan  untuk  mengelola pemerintahannya sendiri, salah satunya yakni kekuatan perpajakan pemerintah daerah yang menjadi  pendapatannya.  Dengan  demikian, hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian Thornton  (2006)  yang  mana  total  dari penerimaan  pajak  sebagai  salah  satu  PAD memiliki  pengaruh  atau  dampak  positif terhadap  pertumbuhan  ekonomi.  Selain  itu, hasil  ini  juga  sejalan  dengan  penelitian Mangkoesoebroto  (2013)  yang  menyatakan bahwa peningkatan
PDRB
dapat meningkatkan PAD dalam suatu wilayah.
Adapun  untuk  negara  Filipina,  variabel  PAD secara  signifikan  terhadap  PDRB  yang menunjukkan  bahwa  ada  keterkaitan  atau pengaruh PAD terhadap PDRB, dimana apabila ada  kenaikan  PAD  sebesar  satu  satuan  maka akan  meningkatkan  nilai  PDRB.  Hal  tersebut dapat  dilihat  dari  data Revenue  Collections (PAD)  tiap  wilayah  di  negara  Filipina  yang hampir  seluruhnya  mengalami  kenaikan setiap  tahunnya.  Misal  wilayah  National Capital Region, dimana pada tahun 2012  nilai PAD-nya  sebesar  922.400,04  juta  peso  yang kemudian  terus  mengalami  kenaikan  hingga menjadi  sebesar  1.270.356,97  juta  peso  pada tahun  2016.  Selanjutnya  wilayah  Ilocos Region,  dimana  pada  tahun  2012  nilai  PAD- nya  sebesar  7.213,65  juta  peso  dan  terus meningkat  hingga  menjadi  sebesar  11.942,96 juta peso pada tahun 2016.
Peningkatan  tersebut  tidak  lepas  dari pendapatan pajak yang merupakan penerimaan terbesar bagi pemerintah (mencapai 89,6%). Pendapatan pajak tersebut menjadi  modal  yang  dapat  digunakan  untuk aktifitas  pemerintahan.  Peningkatan  aktifitas perekonomian pada akhirnya akan meningkatkan  nilai  PDRB  di  wilayah  tersebut (PSA,  2017).  Untuk  mendukung  peningkatan PAD,  pemerintah  perlu  merespon  perubahan ekonomi,  teknologi,  dan  demografis  eksternal (Bartle, et al., 2011).

## Kesimpulan
Hasil  analisis  regresi  menunjukkan  model terbaik yang digunakan adalah Spatial Lag . Hal tersebut  menjelaskan  bahwa  variabel  aspek spasial,  baik  di  negara  Indonesia  maupun  di negara Filipina, menunjukkan adanya dependensi  spasial  antar  provinsi  maupun antar  wilayah  secara  signifikan  dengan  arah positif.  Hal  tersebut  mencerminkan  bahwa  di setiap adanya kenaikan nilai PDRB di wilayah studi,  maka  akan  menaikkan  nilai  PDRB  di wilayah  tetangga.  Selanjutnya,  perhitungan Moran’s I, baik di negara Indonesia maupun di negara  Filipina,  menggambarkan  bahwa  ada hubungan  autokorelasi    positif  dalam dependensi  spasial  kedua  negara  tersebut. Variabel  PAD  pada  negara  Indonesia  dan negara  Filipina  menunjukkan  pengaruh  yang signifikan  dengan  arah  positif.  Hal  ini  berarti setiap  adanya  kenaikan  PAD  sebesar  satu satuan,  maka  akan  menaikkan  nilai  PDRB  di negara Indonesia dan negara Filipina.

## Saran
Saran yang  direkomendasikan adalah adanya kebijakan  pemerataan  proses  pembangunan ekonomi di setiap provinsi di negara Indonesia dan  di  setiap  wilayah  di  negara  Filipina, dimana  perencanaan  pembangunan  lebih difokuskan  pada  daerah-daerah  yang  masih tertinggal.  Selain  itu,  pemerintah  memiliki peran yang sangat penting untuk meningkatkan  PAD,  yaitu  dengan  cara meningkatkan pengelolaan dan pungutan PAD, karena  dalam  beberapa  hal  PAD  rentan mengalami kebocoran.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, penelitian  serupa  di  masa  depan  dapat
menambahkan  beberapa  variabel  pendukung. Dengan  demikian  dapat  dilakukan  investigasi pengaruh  aspek  spasial  tidak  hanya  pada PDRB.

## Daftar Referensi
Anselin,  Luc.  (1988).  Spatial  Econometrics: Methods  and  Models. Studies  in  Operational Regional Science (SORS) , 4. https://doi.org/10.1007/978-94-015-7799-1
Arsyad,  Lincolin.  (2010). Ekonomi  Pembangunan. Yogyakarta: UPP STIM YKPN.
Bartle, John R., Kriz, Kenneth A., & Morozov, Boris. (2011). Local  Government  Revenue  Structure: Trends  and  Challenges .  Public  Administration
Faculty Publications. Paper 4. https://www.researchgate.net/publication/2
88608084_Local_government_revenue_structu re_Trends_and_challenges [accessed  Sep  09
2019].
Elhrost,  J.  P.    (2011). Spatial  Panel  Data  Models . University of Groningen.
Glasson,  J.  (1997). Pengantar  Perencanaan Regional ,  diterjemahkan  Paul  Sitohang.
Jakarta: Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Hikmah.  (2012).  Pemodelan  Tingkat  Produk Domestik  Regional  Bruto  Kabupaten/Kota Jawa Barat Dengan Analisis Data Panel. Skripsi . Bogor:  Fakultas  Matematika  Dan  Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor.
Indriantoro,  Nur.,  &  Supomo,  Bambang.  (1999). Metodologi  Penelitian  dan  Bisnis. Yogyakarta: BPFE Yogyakarta.
Mangkoesoebroto,  Guritno.  (2013). Ekonomi Publik , 3 rd ed. Yogyakarta: BPFE UGM.
Myrdall,  G.  (1957). Myrdall  Cumulative  Causation Theory . https://www.studocu.com/en/document/uni versity-of-delhi/geography/lecture- notes/myrdal-cumulative-causation- theory/3203452/view .  [accessed  Sep  09 2019].
Muta’ali,  Luthfi.  (2002).  Pola  Perkembangan Karakteristik  Kekotaan  Pada  Desa-Desa  Di
Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. Majalah Geografi Indonesia.
PSA.  (2017). Philippine  Statistical  Yearbook  2017.
The Philippines: Philippine Statistics Authority. Potter,  R.  B.,  Binns,  T.,  Elliot,  J.  A.,  &  Smith,  D. (2011). Geographies  of  development—an introduction  to  development  studies ,  3 rd ed. Abingdon: Routledge
Sugiyono.  (2012). Metode  Penelitian  Ekonomi  dan Bisnis . Jakarta: Erlangga.
Thornton, John. (2006). Fiscal Decentralization and Economic  Growth  Reconsidered. Journal  of Urban Economi cs.