Jurnal Akuntansi AKTIVA, Vol 1, No 2, Oktober 2020

## PENGARUH UPAH MINIMUM REGIONAL DAN RASIO INFRASTRUKTUR TERHADAPKESENJANGAN DISTRIBUSI PENDAPATAN DI INDONESIA
Siti Nurul Noviana
Universitas Lampung, Jl. Prof. Dr. Ir. Sumantri Brojonegoro, 35141, Bandar Lampung, Indonesia
sitinurul.noviana@gmail.com

## ABSTRACT
This  study  aims  to  examine  the  impact  of  region  minimum  wage  and  infrastructure  ratio  onIncome Distribution Gap in Indonesia. This study uses panel data for the period 2011-2017 and consists of 33 provinces,  except  North  Kalimantan  Province  because  it  is  a  new  province.  By  using  fixed  effect panel data regression analysis, with dependent variable is gini index. While independent variable are regional  minimum  wage  and  infrastructure  ratio.On  the  one  hand,  based  on  hypothetical  test,  the results show that the regional minimum wage and infrastructure ratio have a negative and significant effect on the income distribution gap in Indonesia. On the other hand, based on the individual effects test, the large islands such as Sumatera, Java, Kalimantan, Sulawesi, Bali, Maluku, and Papua have a positive effect on the gini ratio. This shows that there is an impact of the infrastructure ratio function and regional minimum wages in increasing the distribution of income as measured by the gini index.
Keywodrs : income distribution gap, regional minimum wages, infrastructure ratio.

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh Upah Minimum Regional dan Rasio Infrastruktur terhadap  Kesenjangan  Distribusi  Pendapatan  di  Indonesia.  Data  yang  digunakan  adalah  data  panel yang terdiri dari data cross section tahun 2011 – 2017 dan time series yang terdiri dari 33 provinsi di Indonesia, namun Provinsi Kalimantan Utara tidak dimasukkan karena merupakan provinsi baru. Alat analisis  yang  digunakan  adalah  analisis  regresi  data  panel Fixed  Effect dengan  variabel  dependen adalah  Indeks  Gini.  Sedangkan  variabel  independen  yaitu,  Upah  Minimun  Regional  Provinsi  dan Rasio  Infrastruktur.  Dari  pengujian  hipotesis  diperoleh  hasil  bahwa  Upah  Minimun  Regional  dan Rasio Infrastruktur berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Kesenjangan Distribusi Pendapatan di Indonesia.  Sedangkan  hasil  dari individual  effect ,  pulau-pulau  besar  seperti  Sumatera,  Jawa, Kalimantan, Sulawesi, Bali, Maluku, dan Papua memiliki nilai efek positif terhadap rasio gini. Hal ini menunjukkan  bahwa  adanya  pengaruh  fungsi  rasio  infrastruktur  dan  upah  minimum  regional  dalam meningkatkan distribusi pendapatan yang diukur melalui indeks gini.
Kata Kunci : kesenjangan distribusi pendapatan, upah minimum regional, rasio infrastruktur.

## PENDAHULUAN
Taraf  hidup  atau  kesejahteraan  seluruh  rakyat  melalui  peningkatan  pembangunan  ekonomi suatu  negara  merupakan  tujuan  utama  yang  ingin  dicapai  setiap  negara  di  dunia.  Pembangunan ekonomi  merupakan  suatu  keharusan  jika  suatu  negara  ingin  meningkatkan  taraf  hidup  dan kesejahteraan  rakyatnya.  Dengan  kata  lain,  pembangunan  ekonomi  merupakan  upaya  sadar  dan terarah  dari  suatu  bangsa  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  rakyatnya  melalui  pemanfaatan sumberdaya  yang  ada.  Peningkatan  kesejahtaraan  ini  antara  lain  dapat  diukur  dari  kenaikan  tingkat pendapatan nasional atau laju pertumbuhan ekonomi yang tinggi setiap tahunnya (Sukirno, 2006).
Selain  pertumbuhan  ekonomi,  kesenjangan pendapatan (income  inequality) juga  menjadi  isu penting  bagi  pembangunan  setiap  negara.  Secara  teoritis  dan  didukung  oleh  banyak  peneliti  empiris terbukti  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi  berdampak  pada  kesenjangan  pendapatan. Kesenjangan  pendapatan  berkaitan  dengan  distribusi  pendapatan  yang  diterima  oleh  masyarakat  di suatu  negara.Semakin  tinggi  kesenjangan  pendapatan  berarti  distribusi  pendapatan  dimasyarakat semakin  tidak  merata.  Kondisi  ini  pada  akhirnya  akan  memperbesar  kesenjangan (gap) antara masyarakat dengan tingkat ekonomi relatif baik (kelompok kaya) dengan mereka yang berpendapatan rendah (kelompok miskin) (Amri, 2017).
Beberapa  ukuran  kesenjangan  yang  sering  digunakan  antara  lain:  Indeks  Gini,  Indeks  Theil dan ukuran kesenjangan  dari  Bank Dunia.  Dalam  penelitian  ini  ukuran  kesenjangan  yang  digunakan adalah Indeks Gini.Indeks Gini adalah suatu ukuran kesenjangan yang paling sering digunakan untuk mengukur  kesenjangan  dan  ukuran  kesenjangan  agregat  yang  nilainya  berkisar  antara  nol  dan  satu (Damanik, 2018).
Rasio atau Koefisien Gini, yang mengukur ketidakmerataan distribusi pendapatan, merupakan indikator  penting  untuk  menilai  tingkat  pemerataan  pembangunan  di  suatu  negara.  Koefisien  gini  0 (nol)  menunjukkan  kemerataan  sempurna,  sedangkan  koefisien  gini  1  (satu)  menunjukkan ketidakmerataan  sempurna.  Tingkat  ketidakmerataan  yang  tinggi  dimasyarakat  merupakan  ancaman karena tidak hanya membahayakan kondisi sosial suatu bangsa namun juga membahayakan stabilitas politik  dan  ekonomi  bangsa  tersebut.  Selain  itu,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bank  Dunia menunjukkan  bahwa  negara-negara  dengan  distribusi  pendapatan  yang  merata  cenderung  tumbuh lebih  cepat  dan  lebih  stabil  dibandingkan  dengan  negara-negara  yang  menunjukkan  tingkat kesenjangan pendapatan yang tinggi.

## Sumber: Susenas Maret 2016-2017, (Diolah)

## Gambar 1. Rasio Gini Indonesia Tahun 2011 – 2017
Melihat  kesenjangan  yang  terjadi  dalam  kurun  waktu  tahun  2011-2017  seperti  yang digambarkan  pada  Gambar  1.  maka  kita  akan  dapat  melihat  kenaikan  pada  rasio  gini.  Dapat  dilihat bahwa  rata-rata  nilai  rasio  gini  Indonesia  pada  tahun  2011-2017  sebesar  0,405.  Dari  tahun  2011  ke 2012,  rasio  gini  tidak  mengalami  kenaikan  maupun  penurunan.  Setelah  tahun  2012  tingkat kesenjangan  meningkat  menjadi diatas  sebelumnya  menjadi  sebesar  0,413 di  tahun 2013.  Rasio  gini mengalami  penurunan dari  sebelumnya  0,408  tahun 2015  menjadi  0,397 di  tahun  2016  dan  menjadi 0,393 di tahun 2017. Kenaikan dan penuruan rasio gini yang terjadi telah memberikan dampak yang cukup  signifikan  dalam  paradigma  kesenjangan  pendapatan  penduduk  di  Indonesia.  Pasca  krisis keuangan  global  yang  terjadi  tahun  2008,  rasio  gini  Indonesia  tahun  2011  hingga  2015  mengalami tren peningkatan.
Terdapat  beberapa  penelitian  mengenai  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kesenjangan distribusi  pendapatan.  Alasan  untuk  peneliti  ingin  melihat  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kesenjangan distribusi pendapatan adalah karena ketidakmerataan ekonomi telah menjadi perdebatan dalam  isu  sosial-ekonomi  dunia  sehingga  penyebab  dan  akibat  dari  suatu  kesenjangan  distribusi pendapatan  harus  dipertimbangkan,  dianalisis  dan  dikurangi.  Selain  itu,  faktor-faktor  yang mempengaruhi  kesenjangan  distribusi  pendapatan  secara  teoritis  dan  empiris  masih  ambigu  karena terdapat  berbagai  hasil  penelitian  yang  berbeda  mengenai  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kesenjangan  pendapatan.    Data  dan  metode  statistik  yang  berbeda  akan  mendapatkan  hasil  yang berbeda  pula.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kesenjangan distribusi pendapatan berbeda case by case nya (Tsen, 2014).
Sebagian penelitian  menunjukkan bahwa pertumbuhan  ekonomi berdampak  negatif  terhadap kesenjangan  pendapatan  seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Binalti  (2012),  Bantika  (2015), Pangemanan  (2001),  Amri  (2017),  dan  Waluyo  (2006)  artinya  pertumbuhan  ekonomi  akan menurunkan kesenjangan pendapatan. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pemerataan yang lebih adil di  negara  berkembang  merupakan  suatu kondisi  atau  syarat  yang  menunjang pertumbuhan  ekonomi.
Dengan  demikian,  semakin  timpang  distribusi  pendapatan  di  suatu  negara  akan  berdampak  negatif terhadap pertumbuhan ekonomi.
Sebaliknya,  hasil  yang  berbeda  ditunjukkan  dari  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nuraini (2017),  Rosa  (2016),  Putri  (2016),  dan  Wahiba  (2014)  bahwa  pertumbuhan  ekonomi  berpengaruh positif  terhadap  disparitas  pendapatan.  Sehingga  ketika  terjadi  peningkatan  output  dari  beberapa indikator  pertumbuhan  ekonomi,  peningkatan  tersebut  tidak  dapat  terdistribusi  secara  merata  pada setiap  lapisan  masyarakat  dan  hanya  terkonsentrasi  pada  golongan  masyarakat  kelas  atas  atau  para pemilik  modal.  Hal  tersebut  yang  menyebabkan  tingginya  pertumbuhan  ekonomi  tidak  dapat menurunkan disparitas pendapatan.
Kuznets (1995) menyatakan bahwa hubungan antara pertumbuhan ekonomi dan kesenjangan pendapatan  berbentuk  U  terbalik,  dimana  pada  awalnya  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi  dapat meningkatkan  kesenjangan  pendapatan.Setelah  mencapai  kondisi  tertentu,  peningkatan  pendapatan justru menurunkan kesenjangan pendapatan (Amri, 2012).
Salah  satu  penyebab  kemiskinan  di  Indonesia  adalah  ketersediaan  lapangan  pekerjaan  yang menyebabkan  tingginya  tingkat  pengangguran  di  Indonesia.  Selain  itu,  karena  tingkat  penawaran tenaga kerja melebihi tingkat permintaannya, maka akan menyebabkan upah buruh menurun.
Upah  minimum  di  Indonesia  diatur  untuk  meningkatkan  standar  hidup  pekerja  dan  jaring pengaman,  yang  bertujuan  untuk  melindungi  pekerja  dengan  upah  rendah.Isu  tentang  dampak  upah minimum  terhadap  kemiskinan  masih  menjadi  masalah  yang  diperdebatkan.Beberapa  ekonom berpendapat  aturan  upah  minimum  mengenai  upah  minimum  dapat  meningkatkan  kondisi  ekonomi pekerja  berupah  rendah,  sehingga  berkontribusi  pada  pengurangan  kemiskinan  pekerja  yang  terkena aturan  ini.  Disisi  lain,  upah  minimum  dapat  menyebabkan  kekakuan  di  pasar  tenaga  kerja  dan  daya saing yang lebih rendah. Kekakuan upah yang disebabkan oleh upah minimum dapat memperlambat penciptaan pekerjaan dan pada gilirannya berkontribusi pada pengangguran dan kemiskinan.
Untuk  mengurangi  besarnya  kesenjangan  pendapatan,  strategi  pembangunan  tidak  hanya menitikberatkan  pada  pertumbuhan  ekonomi  melainkan  dengan  menciptakan  pertumbuhan  yang inklusif pada setiap daerah di Indonesia. Pola pertumbuhan inklusif memaksimalkan potensi ekonomi dan  menyertakan  sebanyak-banyaknya  angkatan  kerja  dalam  pasar  tenaga  kerja  yang  baik  ( Decent Work ) sehingga dapat mengurangi angka kemiskinan dan ramah keluarga miskin sehingga mendorong perbaikan  pemerataan,  dan  pengurangan  kesenjangan.Terciptanya  dukungan  terhadap  perekonomian inklusif  dapat  mendorong  pertumbuhan  di  berbagai  sektor  pembangunan,  seperti  pertanian,  industri, dan  jasa,  untuk  menghindari  pertumbuhan  yang  cenderung  ke  sektor  padat  modal  dan  bukan  padat tenaga kerja.
Masalah  lain  tentang  kesenjangan  distribusi  pendapatan,  salah  satu  penyebabnya  adalah perbedaan pembangunan infrastruktur. Menurut World Economic Forum , infrastruktur yang luas dan efisien sangat penting untuk memastikan berfungsinya ekonomi secara efektif, karena itu merupakan faktor penting dalam menentukan lokasi kegiatan ekonomi dan jenis kegiatan atau sektor yang dapat
berkembang  di  suatu  negara. Infrastruktur  yang  dikembangkan  dengan  baik  akan  mengurangi  efek jarak  antar  wilayah,  mengintegrasikan  pasar  nasional  dan  menghubungkannya  dengan  biaya  yang rendah  di  negara  dan  wilayah  lain. Selain  itu,  kualitas  dan  ekstensi  jaringan  infrastruktur  secara signifikan  berdampak  pada  pertumbuhan  ekonomi  dan  mengurangi  ketidaksetaraan  pendapatan dan kemiskinan dalam berbagai cara.
Perannya  infrastruktur  dalam  pengembangan  suatu  wilayah  sangatlah  penting  terutama pengembangan  infrastruktur  jalan.  Jalan  merupakan  infrastruktur  pendukung  mobilitas  masyarakat dalam melakukan kegiatan ekonomi, sosial dan budaya, serta pertahanan dan keamanan. Peningkatan infastruktur jalan dapat berdampak pada peningkatan ekonomi disuatu wilayah. Untuk mengevaluasi manfaat  jalan  maka  dilakukan  peritungan  rasio  pada  bagian  ini.  Panjang  jalan  yang  dihitung  adalah panjang jalan nasional (tidak termasuk jalan tol), jalan provinsi, jalan kabupaten, dan jalan kota.
Pada  penelitian  Prasetyo  dan  Firdaus  (2009)  menunjukkan  bahwa  kontribusi  infrastruktur baik  listrik,  jalan,  maupun  air  bersih  berpengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  pertumbuhan ekonomi.  Artinya,  dengan  meningkatnya  kontribusi  infrastruktur  akan  meningkatkan  pertumbuhan ekonomi  yang  berdampak  pada  kesenjangan  pendapatan  suatu  daerah  atau  wilayah.  Sebaliknya penurunan  kontribusi  infrastruktur  akan  menurunkan  pertumbuhan  ekonomi.Namun  berbeda  dengan hasil  penelitian  yang  dilakukan  Sibarani  (2002)  yang  menyimpulkan  bahwa  kontribusi  infrastruktur dalam hal ini jalan, memiliki pengaruh yang tidak signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi.
Di  Indonesia  kesenjangan  pada  kenyataannya  tidak  dapat  dihilangkan  dalam  pembangunan suatu  daerah.  Adanya  kesenjangan,  tentu  akan  memberikan  dorongan  kepada  daerah-daerah  yang terbelakang  untuk dapat  berusaha  meningkatkan kualitas  hidupnya  agar  tidak  jauh  tertinggal  dengan daerah  sekitarnya.  Sehingga  daerah-daerah  tersebut  yang  akan  bersaing  guna  meningkatkan  kualitas hidupnya, sehingga kesenjangan dalam hal ini memberikan dampak positif. Penetapan upah minimum akan menciptakan ketimpangan pendapatan.
Jika  infrastruktur  meningkat  baik  dari    aspek  kuantitas  dan  kualitas  maka  dapat  mendorong meningkatnya  roda      perekonomian  khususnya  transportasi  barang  dan  jasa.  Dengan  meningkatnya roda  atau  kegiatan  perekonomian  di  suatu  wilayah  maka  akses  masyarakat  untuk  memperoleh pendapatan  juga  meningkat.  Dengan  meningkatnya  pendapatan  tersebut    maka  seharusnya kesenjangan distribusi pendapatan di wilayah tersebut juga berkurang ceteris paribus.
Upaya mempercepat pembangunan ekonomi selain dengan mengingkatkan tingkat upah juga dapat dilaksanakan dengan meningkatkan pertumbuhan ekonomi dan tingkat produktivitasnya karena meningkatkan  tingkat  upah  yang  terlalu  tinggi  akan  turut  membebani  perekonomian  karena  biaya untuk  tenaga  kerja  cukup  tinggi  dan  menghambat  investor  untuk  melakukan  akselerasi  memperluas usahanya  sehingga  harus  seefisien  mungkin. Efisiensi  dalam  kegiatan  ekonomi  harus  didukung oleh infrastruktur  yang  memadai  sehingga  mendorong  peningkatan  potensi  daerah  masing-masing  secara berkesinambungan.  Walaupun  kebijakan  pembangunan  infrastruktur  di  Indonesia  telah  berlangsung cukup  lama  dengan  biaya  yang  cukup  besar  dan  kontribusinya  dalam  peningkatan  pertumbuhan
ekonomi  cukup  signifikan,  namun  masih  banyak  masalah  yang  dihadapi  beberapa  wilayah  di Indonesia,  antara  lain  perencanaan  yang  lemah,  kuantitas  yang  belum  mencukupi  dan  kualitas  yang masih rendah (Ikhsan 2004).
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  diuraikan  di  atas,  maka  masalah  dalam  penelitian  ini dapat dirumuskan sebagai berikut:
1. Apakah  upah  minimum  regional  berpengaruh  terhadap  kesenjangan  distribusi  pendapatan  di setiap provinsi di Indonesia ?
2. Apakah  rasio  infrastruktur  berpengaruh  terhadap  kesenjangan  distribusi  pendapatan  di  setiap provinsi di Indonesia ?

## LANDASAN TEORI

## Teori Pendapatan dan Distribusi Pendapatan
Menurut  Ilmu  Ekonomi,  pendapatan  adalah  nilai  maksimum  yang  dapat  dikonsumsi seseorang dalam suatu periode dengan mengharapkan keadaan yang sama pada akhir periode seperti keadaan semula. Pengertian pendapatan menurut Ilmu Ekonomi menitikberatkan pada total kuantitatif pengeluaran  terhadap  konsumsi  selama  satu  periode.  Dengan  kata  lain,  pengertian  pendapatan menurut Ilmu Ekonomi adalah jumlah harta kekayaan awal periode ditambah keseluruhan hasil yang diperoleh selama satu periode, bukan hanya yang dikonsumsi serta bukan diakibatkan oleh perubahan modal dan hutang (Wild, 2003).
Sukirno  (2006)  menjelaskan  bahwa pendapatan  adalah  sejumlah  penghasilan  yang diperoleh masyarakat  atas  prestasi  kerjanya  dalam  periode  tertentu,  baik  harian,  mingguan,  bulanan  maupun tahunan.  Sedangkan  Rahardja  dan  Manurung  (2001)  mendefinisikan  pendapatan  sebagai  total penerimaan  seseorang  atau  suatu  rumah  tangga  dalam  periode  tertentu.  Sehingga  dapatdisimpulkan bahwa  pendapatan  merupakan  penghasilan  yang  diterima  oleh  masyarakat  berdasarkan  kinerjanya, baik  pendapatan  uang  maupun  bukan  uang  selama  periode  tertentu,  baik  harian,  mingguan,  bulanan maupun tahunan.
Distribusi  pendapatan  merupakan  suatu  permasalahan  yang  sangat  penting  dalam  sebuah perekonomian, karena hal tersebut merupakan indikator keberhasilan pembangunan ekonomi. Sebuah negara  yang  pertumbuhan  ekonominya  tinggi  namun  distribusi  pendapatannya  tidak  merata,  maka pertumbuhan  ekonomi  yang  tinggi  tersebut  tidak  dapat  menciptakan  kesejahteraan  masyarakatnya. Pendapatan  sangat  penting  dan  perlu  untuk  diperhatikan  dalam  sebuah  negara,  namun  yang  lebih penting adalah carapen distribusiannya.

## Kesenjangan Pendapatan
Permasalahan  kesenjangan  pendapatan  secara  teoritis  dimunculkan oleh  Douglas  C.  North  dalam analisisnya tentang teori pertumbuhan Neo Klasik.Dalam teori tersebut dimunculkan prediksi tentang hubungan  antara  tingkat  pembangunan  ekonomi  nasional  suatu  negara  dengan  kesenjangan pendapatan  antar  wilayah.  Hipotesis  ini  menyatakan  bahwa  pada  permulaan  proses  pembangunan
suatu  negara,  kesenjangan  pendapatan  akan  meningkat.  Proses  ini  akan  terjadi  sampai  kesenjangan tersebut  mencapai  titik  puncak.  Setelah  itu  bila  proses  pembangunan  terus  berlanjut  maka  secara berangsur-angsur  kesenjangan  pendapatan  antar  wilayah  tersebut  akan  menurun.  Berdasarkaan hipotesis  ini  dapat  ditarik  kesimpulan  sementara  bahwa  pada  negara  sedang  berkembang  umumnya kesenjangan pendapatan antar wilayah cenderung tinggi, sedangkan pada negara maju  ketimpangaan akan menjadi lebih rendah (Sjafruzal, 2012).

## Pengaruh Kesenjangan Pendapatan
Simon Kuznets (1955) mengatakan bahwa pada tahap awal pertumbuhan ekonomi, distribusi pendapatan  cenderung  memburuk,  namun  pada  tahap  selanjutnya,  distribusi  pendapatannya  akan membaik.  Penelitian  ini  kemudian  dikenal  sebagai  kurva  Kuznets  “U-terbalik”,  dimana  perubahan longitudinal (time-series) dalam  distribusi  pendapatan  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Kurva Kuznets  dihasilkan  dari  perluasan  sektor  modern  sebagai  proses  pertumbuhan  yang berkesinambungan.

## Gambar 2. Kurva Kuznets “U Terbalik”
Menurut Todaro (2003), pemerataan yang lebih adil di negara berkembang merupakan suatu kondisi  atau  syarat  yang  menunjang  pertumbuhan  ekonomi.  Artinya,  semakin  besar    kesenjangan distribusi  pendapatan  di  suatu  negara,  maka  akan  menimbulkan  dampak  negatif  terhadap pertumbuhan  ekonomi,  dimana  pertumbuhan  ekonomi  akan  mengalami  penurunan.  Kesenjangan pendapatan terjadi tidak hanya di negara yang sedang berkembang saja, tetapi juga terjadi di negara- negara  maju.  Perbedaannya  adalah  di  negara  berkembang,  kesenjangan  pendapatan  lebih  besar dingandingkan  dengan  negara  maju,  hal  ini  terjadi  karena  di  negara  maju  tingkat  pendapatannya cenderung lebih tinggi dan merata.
Todaro  (1981)  menjelaskan  bahwa  negara-negara  maju  secara  keseluruhan  memperlihatkan pembagian  pendapatan  yang  lebih  merata  dibandingkan  dengan  negara-negara  dunia  ketiga  yakni negara-negara  yang  tergolong  sedang berkembang.  Tidak  ada  satu negara  pun yang  memperlihatkan pemerataan sempurna dan ketidakmerataan sempurna di dalam distribusi pendapatannya, semua kurva Lorenz  dari  setiap  negara  akan  berada  di  sebelah  kanan  garis  diagonal  seperti  ditunjukkan  pada Gambar  3.  Semakin  parah  tingkat  ketidakmerataan  atau  distribusi  pendapatan  di  suatu  negara,  maka
bentuk  kurva Lorenznya  pun  akan  semakin melengkung  mendekati  sumbu horizontal  bagian  bawah. Todaro (2006) memberikan batasan bahwa negara-negara yang kesenjangannya tinggi maka koefisien gininya terletak antara 0,50 sampai 0,70, sedangkan untuk negara-negara yang kesenjangannya relatif rendah atau merata koefisien gininya terletak antara 0,20 sampai 0,35

## Gambar 3. Kurva Lorenz Sumber: Todaro, 2006
Koefisien  Gini  dan  Ukuran  Kesenjangan  Agregat  merupakan  perangkat  yang  sangat  mudah digunakan  untuk  mengukur  derajat  kesenjangandistribusi  pendapatan  relatif  di  suatu  negara  yaitu dengan menghitung rasio bidang yang terletak antara garis diagonal dan kurva Lorenz dibagi dengan luas sepatuh segi empat dimana kurva Lorenz itu berada. Koefisien Gini  adalah ukuran kesenjangan agregat  yang  angkanya  berkisar  antara  nol  (pemerataan  sempurna)  hingga  satu  (ketidakmerataan sempurna). Pada prakteknya, Koefisien Gini untuk negara-negara yang derajat kesenjangannya tinggi berkisar  antara  0.50  hingga  0.70  sedangkan  untuk  negara  yang  distribusi  pendapatannya  relatif merata, angkanya berkisar antara 0.20 hingga 0.35.

## Penetapan Upah Minimum
Para  pendukung  upah  minimum  yang  lebih  tinggi  memandang  bahwa  penetapan  upah minimum  akan  meningkatkan  pendapatan  para  pekerja  miskin.  Para  penentang  upah  minimum yang lebih  tinggi  berpendapat  bahwa  penetapan  upah  minimum  tersebut  bukan  cara  terbaik  untuk membantu penduduk miskin. Penetapan upah minimum yang lebih tinggi selain meningkatkan biaya tenaga kerja, sehingga meningkatkan pengangguran, juga kurang tepat sasaran karena mayoritas para pekerja  penerima  upah  minimum  tersebut  adalah  para  remaja  yang  berasal  dari  kelompok  rumah tangga berpendapatan menengah.
Pasar  tenaga  kerja  dipengaruhi  oleh  penawaran  dan  permintaan  tenaga  kerja.  Jika  upah minimum  berada  di  atas  tingkat  keseimbangan  upah,  maka  kuantitas  penawaran  tenaga  kerja  akan melebihi jumlah permintaan, sehingga terjadi pengangguran. Walaupun upah minimum meningkatkan
penghasilan  pekerja  namun  mengurangi  kesempatan  calon  pekerja  untuk  memperoleh  pekerjaan bahkan dapat menimbulkan pemutusan hubungan kerja (PHK) bagi pekerja lainnya.Dampak dari upah minimum  terhadap  pekerja  tergantung  pada  keahlian  dan  pengalaman  pekerja.Pekerja  dengan keahlian  yang  tinggi  dan  pengalaman  bekerja  yang  cukup  lama  biasanya  tidak  terpengaruh  atas kenaikan  upah minimum  tersebut  karena  mereka  memiliki  keseimbangaan  tingkat upah  yang berada di atas tingkat upah minimum.

## Infrastruktur
Hubungan  infrastruktur  dengan  pembangunan  ekonomi,  beberapa  ahli  juga  mengungkapkan pendapat  mengenai  infrastruktur.  Menurut  Todaro  (2006)  infrastruktur  sebagai  salah  satu  faktor penting yang menentukan pembangunan ekonomi. Hirscman (1958) juga mendefinisikan infrastruktur sesuatu  yang  sangat  dibutuhkan.Tanpa  adanya  infrastruktur,  kegiatan  ekonomi  pada  berbagai  sektor ekonomi (industri) tidak dapat berfungsi.
Dalam World Bank Report (Bank Dunia, 1994:12), infrastruktur dibagi dalam 3 golongan, yaitu:
• Infrastruktur  ekonomi,  merupakan  asset  fisik  yang  menyediakan  jasa  dan  digunakan  dalam produksi  dan  konsumsi  final,  meliputi public  utilities (telekomunikasi,  sanitasi,  air  minum,  dan gas), public  works (bendungan,  saluran  irigasi,  dan  drainase),  serta  sektor  transportasi  (jalan, kereta api, angkutan pelabuhan, dan lapangan terbang).
• Infrastruktur  sosial,  merupakan  aset  yang  mendukung  kesehatan  dan  keahlian  masyarakat meliputi  pendidikan  (sekolah  dan  perpustakan),  kesehatan  (rumah  sakit  dan  pusat  kesehatan), serta untuk rekreasi (museum, taman, dan lain-lain).
• Infrastruktur  administrasi  atauinstitusi,  meliputi  penegakan  hukum,  kontrol  administrasi  dan koordinasi serta kebudayaan.
Selain  itu,  Ian  Jacob,  et  all  (1994),  infrastruktur  dibagi  menjadi  infrastruktur  dasar  dan infrastruktur pelengkap, sebagai berikut:
• Infrastruktur  dasar (basic    infrastructure) meliputi  sektor-sektor  yang  mempunyai  karakteristik publik  dan  kepentingan  yang  mendasar  untuk  sektor  perekonomian  lainnya,  tidak  dapat diperjualbelikan (nontradeble) dan  tidak  dapat  dipisah-pisahkan  baik  secara  teknis  maupun spasial.  Contohnya  jalan  raya,  kereta  api,  kanal,  pelabuhan  laut,  bendungan,  drainase,  dan sebagainya.
• Infrastruktur  pelengkap (complementary  infrastructure) seperti  gas,  listrik,  telepon,  dan pengadaan air minum.
Berdasarkan  Peraturan  Presiden  Nomor  42  Tahun  2005  tentang  Komite  Percepatan Penyediaan Infrastruktur, menjelaskan mengenai jenis infrastruktur yang diatur oleh pemerintah yaitu
infrastruktur  transportasi,  infrastruktur  jalan,  infrastruktur  pengairan,  infrastruktur  air  minum  dan sanitasi,infrastruktur  telematika,  infrastruktur  ketenagalistrikan,  dan  infrastruktur  pengangkutan minyak dan gas bumi.

## METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  panel  yang  merupakan gabungan  antara  data cross  section dan timeseries masing-masing  variabel  periode  2011-2017  dan data cross  section yang  terdiri  dari  33  provinsi  yang  ada  di  Indonesia,  namun  provinsi  Kalimantan Utara  tidak  dimasukkan  karena  merupakan  provinsi  yang  baru  ditetapkan  oleh  Kementerian  Dalam Negeri  pada  tanggal  22  April  2013.  Seluruh  data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  yang merupakan  publikasi  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  dan  info  lainnya  yang  bersumber  dari  studi kepustakaan lain berupa jurnal ilmiah serta buku-buku teks yang menunjang penelitian ini.

## Definisi Operasional Variabel
Tabel 1 . Nama Variabel, Simbol, Satuan Pengukuran dan Sumber Data

## Model dan Alat Analisis
Metode analisis yang dilakukan menggunakan data runtut waktu ( time series ) dari Tahun 2011- 2017  dan data  Cross  section yang  terdiri  dari  33  Provinsi  di  Indonesia.  Model  ekonometrika  yang akan digunakan untuk menganalisis pengaruh variabel dependen terhadap variabel independen dalam penelitian  ini  menggunakan  persamaan  log  ( logaritma  natural )  persamaan  ini  digunakan  karena perbedaan  satuan  antar  variable  menyamakan  satuan  antara  variabel  terikat  dan  bebas  maka  data dilakukan  persamaan  dengan  log  sehingga  dalam  persamaan  penelitian  ini  menggunakan persamaan semi  Logaritma  pada  variabel  upah  minimum  regional,  maka  digunakan  model  regresi  data  panel dengan persamaan sebagai berikut :
𝐼𝐺𝑖𝑡 =   𝛽 0 +   𝛽 1 𝑙𝑜𝑔𝑈𝑀𝑅 𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝑅_𝐼𝑁𝐹 𝑖𝑡 +   𝜀 𝑖𝑡
IG = Indeks Gini rasio Log = UMR Upah Minimum Regional

## R_inf   = Rasio Infrastruktur
𝛽 1 , 𝛽 2 = Koefisien slope atau kemiringan 𝛽 0 = Koefisien intersep yang merupakan skalar
i
= Provinsi i di Indonesia (cross section)
t = Periode Penelitian (Time Series) Log =  Logaritma Natural 𝜀 𝑖𝑡 = Error term
Model  OLS  digunakan  untuk  mendapatkan  garis  regresi  yang  baik,  jika  nilai  prediksinya sedekat mungkin dengan data aktual atau nilai β 0 dan β 1 yang menyebabkan residual sekecil mungkin. hubungan Y (variabel dependen) dan X (variabel independen) adalah linier dalam parameter, variabel X  atau  independen  tidak  acak  atau  random.  Jika  variabel  independennya  lebih  dari  satu  di  dalam regresi  berganda  maka  diasumsikan  tidak  ada  hubungan  linier  antara  variabel  independennya (Widarjono, 2017). Untuk menentukan teknik yang paling sesuai untuk melakukan regresi data panel  digunakam  3  uji.  Pertama,  uji  statistik  F  untuk  memilih  antara  metode Pooled  Least Square, fixed effect , atau rendom effect . Kedua, melakukan tiga uji yaitu chow test,Lagrage Multiplier, dan Hausman tes.

## Pengujian Asumsi Klasik

## Deteksi Multikolinearitas
Adanya  dua  asumsi  penting  tentang  variabel  gangguan  yang  akan  memengaruhi  sifat estimator  yang  BLUE.  Pertama,  varian  dari  variabel  gangguan  adalah  tetap  atau  konstan (homokedastisitas).  Kedua,  tidak  adanya  korelasi  atau  hubungan  antara  variabel  gangguan  satu observasi  dengan  variabel  gangguan  observasi  yang  lain  atau  sering  disebut  tidak  ada  masalah autokorelasi (Widarjono, 2013).
Pendeteksian  terhadap  multikolinieritas  dapat  dilakukan  dengan  melihat  nilai Variance  –  Inflating Factor (VIF) dari hasil analisis regresi. Jika nilai VIF>10 maka terdapat gejala multikolinieritas yang tinggi (Sanusi, 2014).

## Uji Heterokedastisitas
Dalam Widarjono (2013) metode OLS mengasumsikan bahwa variabel gangguan mempunyai rata-rata nol, mempunyai varian yang konstan dan variabel gangguan tidak saling berhubungan antara satu  observasi  dengan  observasi  lainnya  sehingga  menghasilkan  OLS  yang  BLUE.  Dalam heteroskedastisitas,  model  regresi  tidak  memiliki  varian  yang  konstan  dengan  demikian  adanya heteroskedastisitas menyebabkan estimator tidak lagi mempunyai varian yang minimum.Jadi dengan adanya  heteroskedastisitas,  estimator  OLS  tidak  menghasilkan  estimator  yang Best  Linear  Unbiased Estimator (BLUE)  hanya Linear  Unbiased  Estimator (LUE).  Terdapat  beberapa  metode  yang digunakan untuk mendeteksi heteroskedastisitas yaitu melalui metode informal, metode park, metode
Glejser,  metode  Korelasi  Spearman,  Metode Goldfeld-Quandt ,  Metode Breusch-Pagan dan  Metode White .

## Uji Autokorelasi
Dalam  Widarjono  (2013)  salah  satu  asumsi  penting  dalam  metode  OLS  berkaitan  dengan variabel  gangguan  adalah  tidak  adanya  hubungan  antara  variabel  gangguan  satu  dengan  variabel gangguan  lain.  Sedangkan  autokorelasi  merupakan  adanya  korelasi  antara  anggota  observasi  satu dengan  observasi  lain  yang  berlainan  waktu.  Dalam  kaitannya  dengan  metode  OLS,  autokorelasi merupakan  korelasi  antar  satu  variabel  gangguan  dengan  variabel  gangguan  yang  lain.  Jadi  dengan adanya  autokorelasi,  estimator  OLS  tidak  menghasilkan  estimator  yang Best  Linear  Unbiased Estimator (BLUE)  hanya Linear  Unbiased  Estimator (LUE).Terdapat  beberapa  metode  yang digunakan  untuk  mendeteksi  masalah  autokorelasi  yaitu  melalui  metode Durbin-Watson ,  Metode Breusch-Godfrey .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pemilihan Teknik Estimasi Regresi Data Panel

## Uji Chow
Uji  Chow  dilakukan  untuk  mengetahui  model  mana  yang  lebih  baik  antara common effect dan fixed effect .
Tabel 2. Hasil Uji Chow
Sumber : Data diolah 2020, Lampiran 10.
Ket
: Critical Value pada 0,05
Berdasarkan  Uji  Chow  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  2.  diperoleh  nilai Chi-Square Statistic (403,0262) > Chi Square tabel (5,99146) pada df = 2. Oleh karena itu menolak H o dan menerima H a sehingga fixed effect model merupakan model yang tepat untuk digunakan pada regresi data panel.

## Pengujian Asumsi Klasik

## Deteksi Multikolinieritas
Dari  perhitungan  VIF  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  3.  diperoleh  nilai  VIF  <  10  maka tidak  terdapat  multikolinieritas.  Oleh  karena  itutidak  diperlukan  penyembuhan  dengan mengeluarkan  suatu  variabel  ketika  dihadapkan  dengan  multikolinearitas  yang  parah (Gujarati, 1995).
Tabel 3. Uji Multikolinearitas dengan VIF (Variance Inflation Factor)
Sumber :Data diolah 2020.

## Deteksi Heterokedastisitas
Tabel 4. Hasil uji Deteksi Heterokedastisitas
Sumber :Data diolah 2020.
Pada  Tabel  4.  ditunjukkan  bahwa Chi-Square hitung  (2,484636)< Chi-Square tabel (5,99146) pada df sebesar variabel bebas = 2 dan tingkat signifikansi 5 persen. Hal ini berarti menolak  H o makatidak  terdapat  masalah  heterokedastisitas  dalam  persamaan.terbebas  dari masalah Heterokedastisitas (Widarjono, 2013).

## Deteksi Autokolerasi
Tabel 5. Hasil Deteksi Masalah Autokorelasi
Pada  Table  5.  ditunjukkan  bahwa Chi-Square hitung  ( 6,392826 )  > Chi-Square tabel (3,84)  pada  df  sebesar  panjang  kelambanan  =  1  dan  tingkat  signifikansi  5  persen.Hal  ini berarti menerima  H o maka terdapat  masalah  autokorelasi  dalam  persamaan.  Oleh  karena  itu perlu dilakukan metode white untuk menghilangkan masalah autokorelasi dengan mengubah Coef  Covariance  Methode menjadi White-Cross  section dalam panel  option sehingga merubah persamaan regresi menjadi terbebas dari masalah autokorelasi (Widarjono, 2013).
4.3 Hasil Estimasi Regresi Data Panel dengan Model Fixed Effect
Tabel 6. Hasil Perhitungan Regresi Model Fixed Effect
Sumber :Data diolah 2020.
Berdasarkan hasil perhitungan regresi untuk persamaan dengan model Fixed Effect adalah :
IGit = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝐿𝑜𝑔𝑈𝑀𝑅 𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝑅_𝐼𝑁𝐹 𝑖𝑡 + 𝜀 𝑖𝑡
Ig 𝑖𝑡 = 0,39823+ (-1,70905) + (-0,01743) + 𝜀 𝑖𝑡
[0,006043]    [3,191492]  [0,005502]
𝑅 2 = 0,845429
F-stat     = 31,53015

## Hasil Uji t (Parsial)
Uji t-statistik dilakukan untuk mengetahui ada atau tidaknya pengaruh antara masing- masing variabel bebas terhadap variabel terikat secara  parsial.Uji t-statistik dalam penelitian ini  menggunakan  tingkat  kepercayaan  95%  atau  α  =  0.05  dan  derajat  kebebasan  ( degree  of freedom ) diperoleh dari perhitungan df= n – k – 1 atau df = 231 – 2 – 1 = 228.
Tabel 7. Hasil Uji t Metode OLS pada tingkat signifikansi 95% dan df = 228

## Sumber :Data diolah 2020

## Hasil Uji F-Statistik
Uji  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  variabel  bebas  secara  bersama-sama mempunyai pengaruh signifikan atau tidak signifikan terhadap variabel terikat. Penelitian ini dilakukan  pada  tingkat  kepercayaan  95%  (α  =  0,05)  dengan numerator  degree  of  freedom (df 1 ) = k – 1 atau (df 1 ) = 2 – 1 = 1 dan denumerator degree of freedom (df 2 ) = n – k atau (df 2 ) = 231 – 2 = 229.
Tabel 8. Hasil Uji F pada tingkat kepercayaan 95 persen
Sumber : Data diolah 2020
Hasil Koefisien Determinasi (R 2 )
Berdasarkan regresi pada lampiran, didapatkan R-Squared atau koefisien determinasi dengan nilai 0,845429. Nilai tersebut menunjukkan bahwa Indeks Gini dapat dijelaskan oleh variabel rasio infrastruktur dan upah minimum regional dengan 84,5 persen. Sebanyak 15,5 persen dijelaskan oleh faktor lain diluar model regresi data panel.

## Analisis Individual Effect
Individual effect merupakan nilai individu masing-masing cross-section yang di dapat dari Fixed  Effect  Model .  Dimana  C  melambangkan  atau  gambaran  dari  variabel  lain  yang tidak diamati dalam model regresi.
Pulau  Sumatera  memiliki  nilai  efek  terbesar  terhadap  Indeks  Gini  adalah ProvinsiSumatera  Selatanyang  secara  positifmempengaruhi  Indeks  Ginisebesar  0,399973. Hal  ini  menunjukan  adanya  pengaruh  fungsi  dari  rasio  infrastruktur  dan  upah  minimum regional  yang  akan  sangat  membantu  Sumatera  Selatandalam  meningkatkan  distribusi pendapatan  yang  di  ukur  melalui  Indeks  Gini.  Begitupun  juga  dengan  provinsi  di PulauSumateralain yang memiliki nilai individual effect.
Pulau  Kalimantan  memiliki  nilai efek  terbesar  terhadap  Indeks  gini   adalah  Provinsi Kalimantan  Baratyang  secara  positif    mempengaruhi  Indeks  gini  sebesar  0,389923.  Hal  ini menunjukan  adanya  pengaruh  fungsi  dari  rasio  infrastruktur  dan  upah  minimum  regional yang  akan  sangat  membantu  Provinsi  Kalimantan  Barat  dalam  meningkatkan  distribusi
pendapatan  yang  di  ukur  melalui  Indeks  Gini.  Begitupun  juga  dengan  provinsi  di  Pulau Kalimantan lain yang memiliki nilai individual effect.
Pulau  Sulawesi  memiliki  nilai  efek  terbesar  terhadap  Indeks  Gini  adalah ProvinsiGorontaloyang  secara  positif    mempengaruhi  Indeks  Ginisebesar  3,399973.  Hal  ini menunjukan  adanya  pengaruh  fungsi  dari  rasio  infrastruktur  dan  upah  minimum  regional yang  akan  sangat  membantu  ProvinsiGorontalodalam  meningkatkan  distribusi  pendapatan yang di ukur melalui Indeks Gini.Begitupun juga dengan provinsi di PulauSulawesi lain yang memiliki nilai individual effect .
Pulau  Maluku  memiliki  nilai  efek  terbesar  terhadap  Indeks  Gini  adalah  Provinsi Maluku  Utara  yang  secara  positif    mempengaruhi  Indeks  Ginisebesar  4,399973hal  ini menunjukan  adanya  pengaruh  fungsi  dari  rasio  infrastruktur  dan  upah  minimum  regional yang  akan  sangat  membantu  Provinsi  Maluku  Utara  dalam  meningkatkan  distribusi pendapatan  yang  diukur  melalui  Indeks  Gini.  Begitupun  juga  dengan  provinsi  di PulauMaluku lain yang memiliki nilai individual effect .
Pulau  Bali,  NTT  dan  NTB  memiliki  nilai  efek  terbesar  terhadap  Indeks  Gini  adalah ProvinsiNTTyang  secara  positif    mempengaruhi  Indeks  Ginisebesar  2,399973.Hal  ini menunjukan  adanya  pengaruh  fungsi  dari  rasio  infrastruktur  dan  upah  minimum  regional yang akan sangat membantu Provinsi NTTdalam meningkatkan distribusi pendapatan yang di ukur  melalui  Indeks  gini.  Begitupun  juga  dengan  provinsi  di  PulauBali  NTT  dan  NTB  lain yang memiliki nilai individual effect.
Pulau Papua memiliki nilai efek terbesar terhadap Indeks Gini adalah Provinsi Papua Barat  yang secara positif  mempengaruhi Indeks Ginisebesar 0, 451403. Hal ini menunjukan adanya pengaruh fungsi dari rasio infrastruktur dan upah minimum regional yang akan sangat membantu Provinsi Papua dan Papua barat dalam meningkatkan distribusi pendapatan yang diukur  melalui  Indeks  Gini.  Begitupun  juga  dengan  provinsi  di  PulauPapua  lain  yang memiliki nilai individual effect.

## Pembahasan
Pengaruh Upah Minimum Regional terhadap Indeks Gini di Provinsi-provinsi di Indonesia
Berdasarkan hasil perhitungan regresi yang telah didapat pada Tabel 6. nilai koefisien regresi  upah  minimum  regional  sebesar  -1,70905  dengan  tingkat  kepercayaan  99  persen. Artinya Apabila upah minimum regional mengalami peningkatan sebesar 1 persen makaakan menurunkan Indeks Gini sebesar 1,70905 persen dengan asumsi variabel lain dalam keadaan konstan (ceteris  paribus). Pengujian  t-statistik  upah  minimum  regional  menunjukkan
berpengaruh  secara  parsial  terhadap  permintaan  indeks  gini  provinsi-provinsi  di Indonesia.Hal  ini  sesuai  dengan  hipotesis  penelitian  bahwa  upah  minimum  regional berpengaruh dan signifikan terhadap Indeks Gini di provinsi-provinsi di Indonesia.
Dari  hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  Upah  Minimum Regionalberpengaruh negatif terhadap Indeks Gini. Upah merupakan faktor utama yang dapat mendorong  semangat  kerja  sehingga  diharapkan  produktifitas  perusahaan  akan  semakin meningkat.  Perubahan  tingkat  upah  akan  mempengaruhi  tinggi  rendahnya  biaya  produksi perusahaan.  Di  Indonesia  kesenjangan  pada  kenyataannya  tidak  dapat  dihilangkan  dalam pembangunan  suatu  daerah.  Adanya  kesenjangan,  tentu  akan  memberikan  dorongan  kepada daerah-daerah  yang  terbelakang  untuk  dapat  berusaha  meningkatkan  kualitas  hidupnya  agar tidak  jauh  tertinggal  dengan  daerah  sekitarnya.  Sehingga  daerah-daerah  tersebut  yang  akan bersaing  guna  meningkatkan  kualitas  hidupnya,  sehingga  kesenjangan    dalam  hal  ini memberikan  dampak  positif  pada  penetapan  upah  minimum  yang  akan  menciptakan kesenjangan distribusi pendapatan.
Tingkat  upah  harus  terus  di  monitoring  dan  dijaga  agar  kebijakaan  pemerataan ekonomi  yang  sudah  ada  bisa  berjalan  dalam  jangka  panjang  dan  lancar  demi  mengurangi kesenjanganpendapatan dan baik dalam distribusi pendapatan yang ada di berbagai provinsi di  Indonesia.Di  dalam  penelitian  ini  mengkaji  bagaimana  tingkat  upah  regional  terhadap distribusi  pendapatan  apabila  disimpulkan  tingkat  upah  memiliki  pengaruh  terhadap kesenjangan distribusi pendapatan dengan kebijakan yang ada tentunnya pemerintah Presiden Jokowi bisa terus menekan rasio gini kesenjangan dalam pendapatan.
Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  Muhammad  Anshari    (2018),  berdasarkan  hasil Upah  Minimum  Provinsi  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dan  negatif  terhadap ketimpangan  pendapatan  di  seluruh  provinsi  di  Indonesia.  Artinya  setiap  peningkatan  yang terjadi  pada  upah  minimum  provinsi  akan  menyebabkan  menurun  pada  ketimpangan pendapatan  dan  sebaliknya.  Hal  tersebut  menjelaskan  bahwa  upah  minimum  provinsi  yang semakin  tinggi  akan  menurunkan  ketimpangan  pendapatan,  karena  upah  minimum  provinsi merupakan faktor penting dalam pemertaan ketimpangan pendapatan
Pengaruh Rasio Infrastruktur terhadap Indeks Gini di Provinsi-provinsi di Indonesia
Berdasarkan hasil perhitungan regresi yang telah didapat pada Tabel 6. nilai koefisien regresi  investasi  Infrastruktur  sebesar  -0,01743  dengan  tingkat  kepercayaan  99  persen. Artinya  jika  infrastruktur  mengalami  peningkatan  atau  perubahan  sebesar  1  persen,  maka akan  menurunkan  indeks  gini  sebesar  0,01743  persen  dengan  asumsi  variabel  lain  dalam
keadaan  konstan ceteris  paribus. pengujian  t-statistik  rasio  infrastruktur  menunjukkan berpengaruh secara parsial terhadap permintaan indeks gini provinsi-provinsi di Indonesia.
Hal  ini  sesuai  dengan  hipotesis  penelitian  bahwa  Rasio  Infrastruktur  berpengaruh negatifdan  signifikan  terhadap  Indeks  Gini  di  provinsi-provinsi  di  Indonesia.  Darihasil penelitian ini menunjukkan bahwa variabel rasio Infrastruktur  berpengaruh negative terhadap Indeks Gini, karena dengan meningkatnya kualitas Infrastruktur kemajuan, kelengkapan dan perbaikan  akan meningkatkan Indeks Ginidan menurunkan kesenjangan di berbagai provinsi di Indonesia.
Pembangunan infrastruktur secara masif dan menyebar ke seluruh wilayah Indonesia akan  meningkatkan  aktivitas  ekonomi  dan  berbagai  bidang.  Ketersediaan  infrastruktur sangatlah  penting  dalam  suatu  pembangunant ercipta  konektivitas  yang  kuat  antarwilayah, menurunkan  biaya  logistik,  memperkecil  ketimpangan,  meningkatkan  kualitas  hidup masyarakat,  serta  memupus  kesenjangan  ekonomi  antar  wilayah  di  Indonesia,  yang  pada akhirnya  akan  bermuara  pada  peningkatan  daya  saing  dan  stimulus  pertumbuhan  ekonomi serta distribusi pendapatan semakin merata, sehingga variabel rasio infrastruktur adalah suatu indikator penting dalam peningkatan Indeks Gini.
Hal  ini  sejalan  dengan  penelitian  Tampubolon  (2013),  melakukan  studi  mengenai Pengaruh  Ketersediaan    Infrastruktur  Terhadap  Ketimpangan  Pendapatan  Per-Kapita: Analisis  Provinsi  Di    Indonesia  2007-2011.  Metode  yang  digunakan  yaitu  panel.  Hasil analisis  yang    dilakukan:  infrastruktur    1)  jumlah  rasio  sekolah  dan  air  berpengaruh  negatif terhadap  ketimpangan pendapatan. Variabel tersebut memiliki pengaruh yang signifikan  dan negatif  terhadap  ketimpangan  distribusi  pendapatan  sehingga  ketimpangan    distribusi pendapatan menurun. 2) panjang jalan, rumah sakit dan listrik memiliki  pengaruh signifikan dan  positif  terhadap  ketimpangan  pendapatan,  sehingga    tingkat  ketimpangan  di  setiap provinsi  naik.  Serta  lima  variabel  bebas  yang    digunakan,  tiga  diantaranya  berpengaruh positif dalam meningkatkan  ketimpangan distribusi pendapatan.

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Berdasarkan hasil analisis faktor-faktor yang mempengaruhi kesenjangan pendapatan di Indonesia selama tahun 2011-2017, diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Variabel  Upah  Minimum  Regional  berpengaruh  negative  dan  signifikan  terhadap Kesenjangan Distribusi Pendapatan di 33 provinsi di Indonesia.
2. Variabel  Rasio  infrastruktur  berpengaruh  negative  dan  signifikan  terhadap  Kesenjangan Distribusi Pendapatandi 33 provinsi di Indonesia.

## Saran
Berdasarkan kesimpulan dari hasil penelitian, maka saran hasil penelitian sebagai berikut:
1. Pemerintah harus tetap memonitoring tentang UMR di setiap provinsinya. Campur tangan pemerintah  diharapkan  dapat  memperbaiki  kegagalan  pasar  sehingga  menjadi  lebih efisien dan merata menetapkan batas bawah ( price floor ) upah di atas titik keseimbangan yang  seharusnya,  sehingga  lebih  mensejahterakan  para  pekerja.  Oleh  sebab  itu, pemerintah  harus  terus  membuat  kebijakan  yang  baik  dan  adil  tentang  upah  agar distribusi pendapatan bisa terus baik dan merata untuk daerahnya masing-masing.
2. Dalam kebijakan pembangunan pada setiap daerah, pemerintah harus terus memfokuskan pada  perbaikan  dan  menciptakan  infrastruktur  jalan  baru  yang  dapat  menjangkau  akses perekonomian  untuk  desa  ke  kota  atau  antar  daerah  bahkan  antar  pulau  dalam  rangka untuk  mempercepat  akses  aktivitas  ekonomi.  Infrastruktur  merupakan  sarana  investasi jangka  panjang,  jadi  sangat  dibutuhkan  akses  yang  mampu  menciptakan  daerah-daerah ekonomi  baru  dan  menggerakkan  roda  perekonomian  di  Indonesia  dari  Sabang  hingga Merauke. Dampak infrastruktur itu bukan hanya kelas menengah perkotaan, tetapi juga di desa-desa. Infrastruktur yang dibangun selain jalan, perlujuga pembenahan dalam air dan listrik.

## REFENSI
Amri,  Khairul.  (2017). Analisis  Pertumbuhan  Ekonomidan Ketimpangan Pendapatan:  Panel  Data  8 Provinsi di Sumatera .Jurnal Ekonomidan Manajemen Teknologi (EMT).
Badan Pusat Statistik. (2017). Rasio Gini Indonesia tahun 1990-2017 . Susenas Maret 2016-2017.
Damanik,  Anggiat  Mugabe.,  Zulgani.,Rosmeli.  (2018). Faktor-faktor  yang  Mempengaruhi Ketimpangan  Pendapatan  melalui  Pertumbuhan  Ekonomi  di  Provinsi  Jambi .  E-Jurnal Perspektif Ekonomi dan Pembangunan Daerah Vol. 7 No. 1, Januari – April 2018 ISSN: 2303- 1255.
Gujarati, Damodar. 2003. Ekonometrika Dasar . (Drs. Ak. SumarnoZain, MBA. Terjemahan). Jakarta: Erlangga. Buku asli diterbitkan tahun 1978.
Kuznets, S. (1955). Economic Growth and Income Inequality. American Economic Review 45(1), 1- 28.
Nella  Helena  Tampubolon  (2013 ).  Pengaruh  Ketersediaan  Infrastruktur  Terhadap  Ketimpangan Pendapatan PerKapita: Analisis Provinsi Di Indonesia 2007-2011. Departemen Ilmu Ekonomi Fakultas Ekonomi Dan Manajemen Institut Pertanian Bogor Bogor 2013.
Muhammad  Anshari  (2018), Analisis  Pengaruh  Pendidikan,  Upah  Minimum  Provinsi  Dan  Belanja Modal  Terhadap  Ketimpangan  Pendapatan  Di  Seluruh  Provinsi  Di  Indonesia  . jurnal EcoGenVolume  1,  Nomor  3,  5  September  2018  Jurusan  Ilmu  Ekonomi  Fakultas  Ekonomi Universitas Negeri Padang.
Prasetyo,  Rindang  Bangundan  Firdaus,  Muhammad.  (2009). Pengaruh  Infrastruktur  Pada Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia . Jurnal Ekonomi dan Kebijakan Pembangunan, 2(2): 222- 236.
Sadono Sukirno, 2006, Makroekonomi : Teori Pengantar , PT Raja Grafindo Persada, Jakarta
Sibarani,  Mauritz.  (2002). Kontribusi  infrastruktur  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  (26 propinsi di Indonesia tahun 1983-1997) . Jakarta: FE UI.
Todaro,  M.P.  dan  Smith  Stephen.  C.  (2003).  Pembangunan  Ekonomi  di  Dunia  Ketiga.  Edisi kedelapan. Jilid 2. Jakarta: Erlangga
Todaro, Michael P. & Stephen C. Smith, (2006). Pembangunan Ekonomi Edisi Kesembilan. Jakarta: Erlangga.
Widarjono  Agus.  (2013), Ekonometrika  Pengantar  dan  Aplikasinya .  Edisi  Keempat.  UPP  STIM YKPN. Yogyakarta.
Widarjono Agus.  (2017), Ekonometrika  pengantar dan aplikasinya edisi  ke  empat.Yogyakarta,  UPP STIM YKPN
World Economic Forum. 2015. The Global Competitiveness Report 2014  – 2015. Zhang, Xun, Wan, Guanghua, dan Wang, Xu. 2017. Road infrastructure and the share of labor income: Evidence from China’s manufacturing sector. Journal Economic Literature D33,E25,H54